KR20180108571A - 생리학적 모니터링을 위한 에너지 효율적 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
제 1 생리학적 센서 신호를 생성하기 위한 제 1 의 저 에너지 생리학적 센서 및 제 2 생리학적 센서 신호를 생성하기 위한 고 에너지 생리학적 센서를 이용한 적어도 하나의 생리학적 파라미터의 결정을 위한 생리학적 모니터링 시스템 및 방법. 모션 센서는 모드 선택기 스위치가 제 1 의 저 에너지 생리학적 센서 또는 제 2 의 고 에너지 생리학적 센서 중 어느 일방을 선택하기 위해 사용하는 모션 레퍼런스 신호를 생성한다. 대안적으로, 제 2 생리학적 센서 신호에서의 모션 관련 매립된 성분은 제 1 의 저 에너지 센서 또는 제 2 의 고 에너지 센서에서 선택하기 위해 모드 선택기 스위치에 의해 사용된다.
Description
관련 특허 출원들에 대한 상호 참조
이 발명은 2015년 11월 6일 출원된 미국 가 특허 출원 제 62/252,024 호로부터 우선권을 주장하고, 이는 참조에 의해 본원에 통합된다.
발명의 분야
본 발명은 비침습적 디지털 헬스 모니터링 및 신호 프로세싱의 분야에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명은 웨어러블 디바이스들로부터의 생리학적 메트릭들의 신호 프로세싱에 관한 것이고 이러한 웨어러블 디바이스들의 배터리 수명을 연장하기 위해 움직임에 대해 고려하기 위한 것이다.
웨어러블 디바이스들은 스포츠, 의료, 및 정량화된 자기-생활권들에서 빠르게 보편화되고 있다. 하지만, 모든 웨어러블 디바이스들에 내재하는 문제는 사용자의 일상 생활 내로 끊임없이 통합하기 위한 능력이고, 따라서, 이들 디바이스들의 대부분은 지속가능하게 사용되지 않는다. 장기 참여에 영향을 미치는 중요한 인자는 생활방식 양립가능성이고, 따라서, 디바이스가 충전하거나 동기화하도록 하기 위해 사용자가 그 디바이스를 벗을 필요가 있는 횟수는 큰 영향을 미친다. 추가적인 인자는 디바이스 및 사용자가 그 디바이스를 착용하는 것으로부터 수신하는 개인적 데이터 양자의 품질이다.
심박수 및 다른 생리학적 메트릭들 또는 파라미터들을 모니터링하기 위한 웨어러블 디바이스들은 디지털 헬스, 피트니스, 및 웰니스 모니터링의 분야에 대해 필수적이 되었다. 2013년에 수행된 인터넷 조사에 따르면, 18 세 초과의 매 10 명의 미국 소비자들 중 하나는 활동 추적기를 소유하고 있고, 웨어러블 디바이스들에 대한 수요에서의 증가에 대한 증거가 존재한다. 이러한 수요로, 사용자들에게 거의 모든 환경에서 정확하게 기능할 수 있고 일상 생활 내로 끊임 없이 통합되는 디바이스를 제공하는 것이 도전이 되었다. 웨어러블 디바이스를 소유하는 미국 소비자들의 삼분의 일은 그것을 받고 6 개월 후에 그 디바이스를 사용하는 것을 중지하였고, 따라서, 장기 참여 및 사용을 향상시키기 위한 필요성이 존재한다. 사용자가 웨어러블 디바이스를 그것을 충전하기 위해 보다 자주 벗어야만 할 수록, 그 또는 그녀는 그것을 포기할 가능성이 보다 높게 된다. 또한, 웨어러블 디바이스는 사용자에게 통찰력 있고 지속적인 사용의 기회들을 증가시키기 위한 값을 추가하는 품질의 정보를 제공하여야만 한다.
가속도계 센서 판독치들에 기초하는 활동 추적기들은 수일의 배터리 수명을 제공할 수 있는 한편, 사용자가 그 디바이스로부터 수신하는 정보는 일상 활동, 스텝들, 및 수면 데이터에 종종 제한된다. 이러한 정보는 기계적 신호에 기초하기 때문에 정보의 정확성이 또한 제한된다. 반면에 심박수와 같이 생리학적 파라미터를 측정하는 센서들을 채용하는 웨어러블 디바이스들은 종종 보다 많은 전력을 필요로 하지만, 사용자들에게 정확하고 의미있는 생리학적 메트릭들 또는 파라미터들을 제공할 수 있다. 따라서, 제한된 정보를 제공하는 저 전력 센서들 및 정확하고 중요한 데이터를 제공하는 고 전력 센서들을 이용하는 것 사이에 트레이드-오프가 존재한다 (방법들이 모션 아티팩트들에 대해 정정할 준비가 되어 있는 한).
모션 데이터에 기초한 전력 모드의 조정은 인터넷을 액세스하는 것, 게이밍 애플리케이션들을 실행하는 것, 뮤직 및 비디오들을 재생하는 것, 및 전통적인 모바일 폰 기능성을 제공하는 것과 같은 기능들을 수행하는 웨어러블 컴퓨팅 디바이스들에 대해 사용되었다 (US 9,009,516). 그 경우에서의 전력 조정의 주 목적은, 모션 데이터 임계치들에 의존하여, 제 1 및 제 2 전력 모드에서 동작함으로써 이러한 디바이스의 디스플레이에 의해 사용되는 전력의 양을 감소시키기 위한 것이다. 생리학적 메트릭들을 측정하는 웨어러블 디바이스들에 관하여, 모션 신호는 신호의 가능성 높은 품질에 관한 정보의 중요한 소스를 제공한다. 일부 경우들에서의 접근법은 특정 센서들을 끄거나 과도한 모션 조건들이 검출되는 경우에 그 신호를 모두 함께 폐기하는 것이다 (EP 2,614,771). 다른 접근법은 그들 채널들이 셧다운되어야만하는지 여부를 결정하기 위해 하나의 센서 채널의 신호 품질 추정치 또는 신뢰도 인자를 이용하는 것이다 (WO 2014/184447). 대안적으로, 수동 회로는 주 센서들이 만족스러운 측정치를 제공하지 않을 때 의존되는 보충적인 메커니즘을 제공할 수도 있다. 그 경우에, 보충적인 센서는 환경적인 영향들 및 다른 변화들이 다른 센서 측정들에 영향을 미칠 때 활성화될 수 있다 (US 2005/0192488). 하지만, 이러한 방법은 이러한 전략의 전력 소모 결점들을 고려하지 않는다.
웨어러블 디바이스들은 비싸고 비-휴대성 장비를 필요로 하는 전통적인 수단과 연관되는 정확도의 레벨들을 달성하기 위한 잠재력을 가지고 있다. 이를 달성하기 위해 채용될 수 있는 전형적인 방법들은 조직의 미세혈관 층에서의 혈액 체적 변화들을 검출하기 위해 사용되는 광학 센서 기법들, 및 전자기 필드들과 생물학적 조직 사이의 상호작용을 모니터링하는 생체전기적 접근법들을 포함한다. 광전용적맥파 (photoplethysmography; PPG) 는 임상 셋팅에서 심혈관 파라미터들을 측정하기 위해 널리 사용되어온 광학적 방법이다. 간략하게, 이 기법은, 동맥 혈액 체적에서의 변화들을 검출하기 위해, 광원으로 피부를 조명하는 것 및 포토다이오드로 (송신된 또는 반사된 중 어느 일방의) 광의 양을 측정하는 것을 수반한다. 웨어러블 PPG 모니터들의 분야에서 다수의 특허들이 이미 존재하고 (US 2014/0107493, US 8,920,332, US 8,934,952, WO 2014/184447), 이들 중 일부는 이러한 디바이스들로부터 획득된 신호의 모션 아티팩트 정정에 초점이 맞춰진다 (US 2014/0213863, WO 2015/102589). 모션 아티팩트들은 PPG 를 이용하여 정확한 심박수 판독치를 획득하려고 시도할 때 제한하는 인자이고, 따라서, 이것은 웨어러블 PPG 디바이스들의 필요한 특징이다. 발광 다이오드들 (LED) 과 같은 에너지-효율적 전구들이 전통적인 백열 전구를 능가하였지만, 이들 광들은 여전히 비광학기반의 생물학적 센서들보다 더 많은 에너지를 소모한다. 하지만, 생리학적 파라미터들을 모니터링하기 위해 사용될 수 있는 신뢰가능하고 에너지를 덜 소모하는 방법들이 존재한다.
신경 및 근육과 같은 살아있는 조직에 의해 생성되는 전류로서 정의되는 생체전기는 휴대용 생체의학 기기들을 위해 이용되는 현상이다. 심전도 (electrocardiogram; ECG) 는 심장 근육의 활동 전위를 이용하는 생체전기적 기기의 알려진 예이다. 피부 표면 상에 배치된 전극들이 수신되는 ECG 신호들에 기초하여 심박수 및 다른 심장-관련 메트릭들을 측정할 수 있다. 살아있는 조직에 의해 생성되는 생체전기는 생체전기 활동을 목표로 하는 센서에 대해 충분한 작은 구동 전압들을 달성할 수 있고, 이에 의해, 이러한 디바이스들이 휴대용이도록 가능하게 한다. 정확한 결과들을 산출하는 것으로 증명되었음에도 불구하고, 웨어러블 ECG-기반 가슴 스트랩들은 지속적으로 입는 경우에 피험자에게 불편함을 야기할 수 있다. 유사하게, 근전도 검사 (electromyography; EMG) 는 골격근들에 의해 생성되는 전기적 활동을 기록하기 위해 사용되는 기법이고, 따라서, 생체전기가 의학적 사용을 위해 어떻게 이용되는지의 다른 예이다. 다른 디바이스들은 신체의 갈바닉 피부 반응 (galvanic skin response; GSR) 에 의존하고, 이것은 피부의 전기 전도도를 검출하는 GSR 센서들을 이용하여 측정될 수 있다. 피부의 전도성은 생성되는 땀의 양에 의존하여 변화하고, 이것은 2 개의 전극들 사이의 전기적 저항에 의해 기록될 수 있다. ECG 및 EMG 방법들은 신체의 생체전기적 활동을 이용하고, 신체의 내재적 활동 전위를 측정하지만, 그들 방법들은 외부 전류를 유발하지 않는다. GSR 과 같은 기법들은, 그것들이 인가되는 전류의 결과적인 전기 저항을 통해 생리학적 정보를 얻기 때문에, 상이하다.
생체전기 임피던스 분석 (bioelectrical impedance analysis; BIA) 은 2 개의 능동 임피던스 전극들 사이에 전류를 통과시키고 2 개의 수동 임피던스 전극들 사이에서 전위 차이를 측정함으로써 조직을 통해 인가되는 전류의 흐름에 대한 저항의 측정이다. BIA 는 비침습적이고 낮은 에너지 소모율을 가지기 때문에, BIA 는 매력적인 휴대용 헬스-모니터링 기법이다. BIA 는 호흡수 (US 8,292,820, EP 2,614,771), 심박수, 및 다른 도출되는 생리학적 파라미터들 (EP 2,614,771) 의 결정을 위해 웨어러블 디바이스들에서 사용되는 기법이다. 하지만, 모션 아티팩트들은 BIA 기능성을 방해하고, 열악한 신호 품질을 초래한다. 다른 생리학적 센서들을 갖는 생체임피던스 센서들의 결합이 또한, 단일 센서로 측정하기 위해 도전하고 있는 그리고 이전에 오직 침습적 측정들을 이용하여 획득가능한 생리학적 메트릭들 또는 파라미터들의 결정을 위해 사용되었다 (US 2014/0249432, US 2005/0192488 ). 센서 선택에서의 최대 유연성을 위한 프로세서에 대한 이들 센서들의 선택적 접속은 이러한 접근법들의 일부를 형성한다. 하지만, 이들 접근법들은 사용자의 활동에 의존적이지 않다 (US 2005/0192488).
추가적인 심박수 모니터링 기법들은 심탄도법 (ballistocardiography; BCG) (US8,870,780) 및 압전성 센서들 (US2014/0128753) 을 포함한다. BCG 는 심박 동안 혈관 내로의 혈액의 분출로 인해 가해지는 탄도학적 힘을 측정하는 기법인 반면에, 압전성 센서들은 또한 심장 맥박으로 인한 센서의 신장에서의 변화를 측정함으로써 심박수 신호들을 검출할 수 있다. 이들 센서들의 양자는 휴식 상태에서 양호한 심박수 신호들을 제공한다. 하지만, 이들 센서들은 모션 아티팩트들에 대해 극도로 취약하고, 따라서, 움직임 하에서 만족스러운 결과들을 제공하지 못한다.
마지막으로, 상기 언급된 센서들로부터의 심박수와 같은 생리학적 신호들, 및 가속도계 또는 모션 데이터의 결합은, 이러한 커플링이 사용자의 활동 및 그 또는 그녀의 행동의 모델의 해석을 제공할 수 있으므로, 강력한 조합이다. 예를 들어, 사용자가 잠을 자고 있거나 운동을 하고 있는 때를 결정하기 위한 능력은, 심박수 및 가속도 신호 양자에서의 감소 또는 양자에서의 증가가 각각 관찰되는 때에 심박수 및 가속도 신호에서 분명할 수 있다.
상기 정보는 오직 본 개시의 이해를 돕기 위한 배경 정보로서 제시되었다. 상기한 것들 중 어느 것도 본 개시와 관련하여 종래 기술로서 적용가능할 수도 있을지에 관해, 어떠한 결정도 이루어지지 않았고, 어떠한 단정도 이루어지지 않았음에 유의하는 것은 중요하다. 하지만, 이들 언급들이 주어지면, 웨어러블 디바이스들이 여전히 사용자에게 정확하고 품질이 양호한 데이터 또는 정보를 제공하면서도 전력을 절약하는 것을 허용하는 방법을 제공하기 위한 필요성이 분명히 남아 있다.
본 발명은 에너지 효율적 방식으로 웨어러블 디바이스 (wearable device) 로 생리학적 파라미터들 (physiological parameters) 을 측정하는 시스템 및 방법을 제공한다. 이 시스템 및 방법은 저 에너지 센서들의 특성들을, 및 개인이 저 활동 레벨들에서 소비하는 시간의 특성들을 이용한다. 본 발명의 목적은 전력을 절약하는 것 뿐만 아니라, 고 에너지 센서들과 연관된 정확도의 레벨을 유지하는 것이다. 이것은, 시스템이 대체의 모션 정정 전략들로 상이한 에너지 효율의 센서들 사이에서 교번하는 것을 가능하게 하는 스위치 메커니즘의 통합을 통해서 달성된다. 또한, 스위치 메커니즘은 모션 센서 그 자체의 상이한 샘플링 주파수들 (sampling frequencies) 사이에서 교번하는 것을 허용한다.
본 발명의 시스템은, 인간 피험자 (human subject) 로부터 원시의 (raw) 제 1 생리학적 신호 및 원시의 제 2 생리학적 신호를 각각 측정하고 직렬 방식으로 실행되는 적어도 하나의 저 에너지 센서 및 적어도 하나의 고 에너지 센서의 결합을 포함한다. 저 에너지 제 1 생리학적 센서 및 고 에너지 제 2 생리학적 센서의 양자는 심박수 (heart rate), 심박수 변이도 (heart rate variability), 및 호흡수 (respiration rate) 를 포함할 수도 있는 동일한 생리학적 파라미터들을 결정하기 위해 사용되는 생리학적 신호들을 제공하기 위한 능력을 갖는다. 또한, 시스템은, 원시 모션 레퍼런스 신호 (motion reference signal) 가 측정되는 적어도 하나의 모션 센서 (motion sensor), 및, 저 에너지 센서 및 고 에너지 센서들의 선택적인 제어, 모션 센서 샘플링 주파수의 선택적 제어, 및 선택적 모션-정정 프로세스들을 수행하는 적어도 하나의 마이크로프로세서를 포함한다. 고 에너지 센서 및 저 에너지 센서는 사용자의 활동 레벨 평가에서의 변경 동안 활성화 중첩을 가질 수도 있다. 활동은 모션 센서를 이용하여 측정된 원시 모션 레퍼런스 신호로부터 또는 원시 제 2 생리학적 신호에 매립된 (embedded) 모션 관련 성분으로부터 평가된다. 저 에너지 센서 또는 고 에너지 센서의 활성화에 의존하여, 샘플링된 원시의 또는 프로세싱된 생리학적 신호들은 모션에 대해 정정하기 위해서 그리고 후속하여 생리학적 파라미터를 결정하기 위해서 상이한 프로세싱을 겪는다. 생리학적 모니터링 시스템은 또한, 생리학적 신호들 또는 생리학적 파라미터들 또는 이들의 임의의 조합을 모바일 및 인터넷 기술들에 송신하기 위한 수단을 포함한다. 본 발명은 에너지 소모와 연관된 문제점들 및 장애들, 웨어러블 헬스-모니터링 디바이스들의 연관된 데이터 수집 용량, 및 결과로서 이러한 디바이스들의 장기 참여 문제를 극복한다.
추가적인 목적들, 특징들 및 이점들은 도면들 및 첨부된 청구항들과 함께 고려될 때 본 발명의 이하의 상세한 설명의 고려 상에서 명백하게 될 것이다.
도 1 은 본 발명에 따른 생리학적 모니터링 시스템의 개략적인 표현이다.
도 2 는 본 발명에 따른 생리학적 모니터링 시스템의 제 1 실시형태의 개략적인 표현이다.
도 3 은 본 발명에 따른 생리학적 모니터링 시스템의 제 2 실시형태의 개략적인 표현이다.
도 2 는 본 발명에 따른 생리학적 모니터링 시스템의 제 1 실시형태의 개략적인 표현이다.
도 3 은 본 발명에 따른 생리학적 모니터링 시스템의 제 2 실시형태의 개략적인 표현이다.
상세한 설명 및 도면들은 도 1 및 도 2a 의 생리학적 모니터링 시스템 (100) 및 본 발명의 도 1 및 도 2b 의 생리학적 모니터링 시스템 (100') 의 다양한 양태들을 설명한다. 이 설명 및 도면들은 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자 (이하, '통상의 기술자' 라 함) 가 본 발명을 충분히 이해하도록 돕기 위해 기능하고 본 발명의 범위를 제한하도록 의도되지 아니한다. 방법 및 시스템은 특수한 방법들, 특수한 컴포넌트들, 또는 특별한 구현들에 한정되지 아니한다. 사용되는 용어는 오직 특정 양태들을 설명하는 목적을 위한 것이고, 이 용어는 제한적인 것으로 의도되지 아니한다. 명세서 및 첨부된 청구항들에서 사용된 바와 같이, 단어 "포함하다" 및 "포함하는" 및 "포함하다" 와 같은 이 단어의 변형들은 예를 들어 다른 컴포넌트들 또는 단계들을 비제한적으로 포함하는 것을 의미하고, 다른 컴포넌트들 또는 단계들을 배제하는 것으로 의도되지 아니한다. "예시적인" 이라는 것은 선호되는 또는 이상적인 실시형태의 일 예를 의미하고, 선호되는 또는 이상적인 실시형태의 표시를 전달하도록 의도되지 아니한다. " ~ 와 같은" 은 제한적 의미로 사용되지 아니하고, 설명적 목적들을 위해 사용된다. 단수 형태들의 부정관사 및 정관사는 내용이 명확하게 달리 진술하지 않는 한 복수의 엘리먼트들을 또한 포함한다.
도 1 을 참조하면, 생리학적 모니터링 시스템 (100) 은 모바일 및 인터넷 기술들의 맥락에서 웨어러블 디바이스 (101) 를 포함한다. 웨어러블 디바이스 (101) 는 인간 피험자로부터 생리학적 파라미터들 및 모션 파라미터들을 샘플링 (sampling) 하고 이에 의해 심박수, 심박수 변이도, 및 호흡수와 같은 생리학적 파라미터들을 획득하기 위한 센서들을 포함한다. 웨어러블 디바이스 (101) 의 센서들은 적어도 하나의 저 에너지 센서 (106) 및 적어도 하나의 고 에너지 센서 (104) 를 포함한다. 저 에너지 센서 (106) 는 적어도 2 개의 쌍들의 전극들 (102 및 103) 을 포함하는 BIA 센서일 수도 있고, 고 에너지 센서 (104) 는 PPG 센서일 수도 있다.
고 에너지 센서 (104) 와 같은 PPG 센서는 생리학적 파라미터들을 모니터링 가능하다. 하지만, PPG 고 에너지 센서 (104) 를 위해 사용되는 LED 들 (112) 은 낮은 에너지 효율을 제공한다. PPG 고 에너지 센서 (104) 의 LED 들 (112) 에 적절한 전압이 인가될 때, 인가된 전류로부터의 전자들은 PPG 고 에너지 센서 (104) 내의 정공들과 재결합하여 포톤들의 형태로 에너지를 방출한다. 포톤들은 포토다이오드들 (114) 에 의해 검출되어서 피부 조직으로부터 다시 반사된 방출된 광의 부분을 캡처하게 된다. PPG 고 에너지 센서 (104) 는 따라서 BIA 저에너지 센서 (106) 의 것에 비해 보다 많은 에너지를 이용할 것이다. PPG 고 에너지 센서 (104) 의 LED 들 (112) 은 피부 조직으로부터 다시 반사된 방출된 광의 부분의 포토다이오드들 (114) 에 의한 선택적 검출을 위해 상이한 파장들을 방출할 수도 있다.
BIA 센서, 이러한 저 에너지 센서 (106) 는 인간 피험자의 조직에 전류를 인가하는 한 쌍의 능동 임피던스 전극들 (102) 및 조직의 임피던스에 기초하여 신호를 수신하는 한 쌍의 수동 전극들 (103) 을 포함할 수도 있다. 하지만, BIA 저에너지 센서 (106) 의 불리한 점은 그것이 모션 아티팩트들 (motion artifacts) 에 대해 극도로 민감하고 오직 인간 피험자가 움직임이 없을 때에 생리학적 신호 샘플링을 위해 효과적으로 사용될 수 있다는 점이다. 고 에너지 센서 (104) 의 포토다이오드들 (114) 및 저에너지 센서 (106) 의 수동 임피던스 전극들 (103) 양자에 의해 수신된 신호들에서의 변화들은, 심박수, 심박수 변이도, 및 호흡수를 포함할 수도 있는 동일한 생리학적 파라미터를 나타낸다.
또한, 생리학적 모니터링 시스템 (100) 은 웨어러블 디바이스 (101) 내에 통합된 적어도 하나의 모션 센서 (105) 를 포함한다. 모션 센서 (105) 는 압전성-기반 가속도계 또는 광학-기반 모션 센서일 수도 있다. 모션 센서 (105) 를 구현하기 위한 광학-기반 모션 센서의 경우에, PPG 고 에너지 센서 (104) 에 의해 사용되는 LED 들 (112) 과는 상이한 파장을 가질 수도 있는 광원이 사용된다. 모션 센서 (105) 는 웨어러블 디바이스 (101) 의 스트랩 (strap) (116) 내로 통합된다. 본 발명의 웨어러블 디바이스 (101) 는 선택적으로 디스플레이 유닛 (미도시) 을 포함하고, 모바일 디바이스 (110) 또는 인터넷 (107) 또는 그들의 조합에 데이터를 송신할 수 있다. 데이터는 장래의 사용을 위해 서버 (108) 상에 저장되고 추가로 프로세싱될 수도 있고, 퍼스널 컴퓨터 (109), 모바일 디바이스 (110), 및 웨어러블 디바이스 (101) 또는 이들의 임의의 조합과 같은 컴퓨터 플랫폼 상에서 보여질 수 있다.
도 2a 는 본 발명의 생리학적 모니터링 시스템 (100) 의 일 실시형태를 나타내는 개략적 표현이다. 고 에너지 센서 (104) 가 활성화될 때, 고 에너지 센서 (104) 는 인간 피험자의 적어도 하나의 제 2 생리학적 파라미터를 측정하고 라인 (204) 상에 원시의 제 2 생리학적 센서 신호를 출력한다. 고 에너지 센서 (104) 가 초기에 활성화될 때, 모션 센서 (105) 가 또한 활성화되고, 인간 피험자의 모션을 측정하고 라인 (205) 상에 원시의 모션 레퍼런스 신호를 출력한다. 라인 (205) 상의 원시의 모션 레퍼런스 신호는 모드 선택기 (208) 에 의해 수신된다. 모드 선택기 (208) 는 모드 선택기 알고리즘 모듈 (217) 및 스위칭 메커니즘 (216) 을 포함한다. 모드 선택기 알고리즘 모듈 (217) 은 라인 (205) 상의 원시의 모션 레퍼런스 신호를 프로세싱하고, 이에 의해, 스위치 메커니즘 (216) 을 제어한다. 다음에는, 스위칭 메커니즘 (216) 은 라인 (231) 상의 고 에너지 제어 신호에 의해 고 에너지 센서 (104) 를 또는 라인 (228) 상의 저 에너지 제어 신호에 의해 저 에너지 센서 (106) 를 활성화한다. 특히, 모드 선택기 알고리즘 모듈 (217) 은 모션 센서 (105) 에 의해 측정되는 바와 같은 인간 피험자의 활동 레벨에 의존하여 고 에너지 센서 (104) 또는 저 에너지 센서 (106) 를 선택한다. 저 에너지 센서 (106) 가 활성화될 때, 생리학적 모니터링 시스템 (100) 은 제 1 모드에서 동작하고, 고 에너지 센서 (104) 가 활성화될 때, 생리학적 모니터링 시스템 (100) 은 제 2 모드에서 동작한다.
모드 선택기 알고리즘 모듈 (217) 에서의 모드 선택기 알고리즘은, (a) 모션 센서 (105) 에 의해 측정되는 바와 같은 모션 레퍼런스 신호 (라인 205), (b) (이용가능할 때) 저 에너지 센서 (106) 의 신호 품질 메트릭, 및 (c) 고 에너지 센서 (104) 의 신호 품질 메트릭을 이용한다. 모션 레퍼런스 신호 (라인 205) 에 관해, 모드 선택기 알고리즘은 모션 센서 (105) 가 가속도계를 포함하는 경우에 가속도의 일부 모션 임계 값에 의존할 수도 있다. 자이로스코프와 같은 많은 다른 옵션들이 또한 모션 센서 (105) 에 대해 가능하다.
생리학적 모니터링 시스템 (100) 이 저 에너지 상태에 있을 때 그리고 모션 레퍼런스 신호 (205) 가 저 에너지 센서 (106) 에 대한 품질 메트릭 임계치 초과이고 모션 임계 값 미만일 때, 모션 선택기 알고리즘 (모듈 217) 은 생리학적 모니터링 시스템 (100) 을 저 에너지 상태에서 유지하고 스위칭 메커니즘 (216) 에 관여하지 않는다. 모션 레퍼런스 신호 (205) 의 모션 임계 값이 처음 초과될 때, 생리학적 모니터링 시스템 (100) 은 일시적으로 고 에너지 센서 신호 (204) 를 샘플링하는 것을 시작하고, 그 품질 메트릭이 고 에너지 센서 (104) 로부터의 보다 잡음 섞인 데이터에 대한 준비로 저 에너지 신호 품질 임계치를 교차할 때 저 에너지 센서 (106) 의 품질 메트릭에서의 감소에 대해 기다린다. 그 이유는, 모션을 인식하는 것에 관한 레이턴시 (latency) 가 가속도계 판독치에 의해 예시되는 바와 같은 단일 판독치 대신에 저 에너지 센서 (106) 를 계산하기 위한 데이터의 런들 (runs) 을 필요로 하는 품질 변화들을 정량화하기 위한 생리학적 모니터링 시스템의 능력보다 더 빠르기 때문이다. 이러한 불확실성 데이터 기간에서의 고 에너지 센서 (104) 및 모션 센서 (105) 는 따라서, 생리학적 모니터링 시스템 (100) 이 스위칭에 참가하는 경우에 유용하다. 저 에너지 센서 (106) 에 대한 품질 메트릭 임계 값이 교차되지 않는 경우에, 고 에너지 센서 신호 (라인 204) 는 다시 비활성화된다. 하지만, 저 에너지 센서 (106) 에서의 신호 품질 메트릭이 (모션 임계치가 도달함과 함께 또는 모션 임계치가 도달됨이 없이) 품질 임계치 아래로 떨어지는 경우에, 생리학적 모니터링 시스템 (100) 은 고 에너지 센서 (104) 를 활성화하고, 모션 센서 (105) 로부터의 데이터를 이용하여 모션 보상을 채용하는 것을 시작한다. 고 에너지 센서 (104) 에 대한 신호 품질 메트릭은 그 다음에 보상된 신호의 품질을 계속적으로 평가하기 위해 사용된다. 모드 선택기 알고리즘 (217) 의 이러한 고 에너지 상태에서, 저 에너지 센서 (106) 는 일시적으로 비활성화된다. 고 에너지 상태에 있는 동안에 그리고 고 에너지 센서 (104) 의 신호 품질 메트릭의 품질 임계치 (통상적으로 우수한 신호 품질을 나타내는 높은 값) 를 초과하는 동안에, 생리학적 모니터링 시스템 (100) 은, 생리학적 모니터링 시스템 (100) 이 저 에너지 상태로 안전하게 복귀하고 고 에너지 센서 (104) 를 비활성화할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 저 에너지 센서 (106) 의 품질 메트릭을 다시 활성화하고 계산할 수 있다. 품질 및 모션 임계치들 사이의 관계에 관한 정보는 또한, 특정 애플리케이션에서 이들 2 가지 인자들의 상대적인 가중치에 의존하여 에너지 소모를 최적화하고 신호 품질을 모으도록 생리학적 모니터링 시스템 (100) 을 동적으로 트레이닝하기 위해 사용될 수 있다.
생리학적 모니터링 시스템 (100) 의 제 1 저 에너지 모드에서, 저 에너지 센서 (106) 는 원시의 제 1 생리학적 파라미터를 측정하고 라인 (206) 상에 원시의 제 1 생리학적 센서 신호를 출력한다. 또한, 제 1 저 에너지 모드에서, 인간 피험자에 의한 저 레벨의 활동은 모션 센서 (105) 의 실질적으로 저 샘플링 주파수에 의해 특성화된다. 인간 피험자에 의한 고 레벨의 활동에 관한, 제 2 의 고-에너지 모드에서, 제 2 모드는 모션 센서 (105) 의 실질적으로 고 샘플링 주파수에 의해 특성화된다. 샘플링 주파수들은 인간 피험자에 의한 활동의 레벨에 관련된 라인 (205) 상의 원시의 모션 레퍼런스 신호에 기초하여 결정된다. 라인 (205) 상의 원시의 모션 레퍼런스 신호로부터의 정보에 기초하여, 모드 선택기 (208) 의 모드 선택기 알고리즘 모듈 (217) 은 고 에너지 센서 (104) 로부터의 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 또는 저 에너지 센서 (106) 로부터의 원시의 제 1 생리학적 센서 신호 (라인 206) 중 어느 일방을 선택한다. 심박수, 심박수 변이도, 또는 호흡수 또는 이들의 임의의 조합을 비제한적으로 포함하는 생리학적 파라미터(들)를 결정하기 위해, 원시의 제 1 생리학적 센서 신호 (라인 206), 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204), 및 원시의 모션 레퍼런스 신호 (라인 205) 는 마이크로프로세서 (209) 의 신호 프로세싱 유닛들 (226, 224, 및 225) 에 의해 각각 디지털 신호들로 프로세싱되고, 이에 의해, 프로세싱된 제 1 생리학적 센서 신호 (라인 246), 프로세싱된 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 244), 및 프로세싱된 모션 레퍼런스 센서 신호 (라인 245) 를 생성한다. 인간 피험자의 활동 상태를 평가하는 것에 추가하여, 인간 피험자의 모션으로 인한 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 또는 프로세싱된 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 244) 에서의 왜곡에 대해 보상하기 위해 원시의 모션 레퍼런스 신호 (라인 205) 또는 프로세싱된 모션 레퍼런스 센서 신호 (라인 245) 가 측정된다.
마이크로프로세서 (209) 는 또한 고 에너지 알고리즘 모듈 (234) 을 포함하고, 이 고 에너지 알고리즘 모듈 (234) 은 모션 정정된 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 250) 를 생성하기 위해 프로세싱된 모션 레퍼런스 신호 (라인 245) 가 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 로부터 또는 프로세싱된 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 244) 로부터 감산되도록 허용한다. 모션 보상 방법은 시간 또는 주파수 도메인에서 모션 (라인 245) 또는 생리학적 신호 (라인 244) 의 미분을 취하고 하나를 다른 것으로부터 감산 (subtracting) 하는 것을 포함할 수도 있다. 이 모션 정정된 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 250) 는 심박수, 심박수 변이도, 및 호흡수를 비제한적으로 포함하는 적어도 하나의 생리학적 파라미터를 결정하기 위해 후속하여 사용된다.
또한, 마이크로프로세서 (209) 는 저 에너지 알고리즘 모듈 (236) 을 포함한다. 저 에너지 알고리즘 모듈 (236) 은 모션에 대한 정정과 함께 또는 모션에 대한 정정 없이 원시의 제 1 생리학적 센서 신호 (라인 206) 또는 프로세싱된 제 1 생리학적 센서 신호 (라인 246) 로부터 생리학적 파라미터를 도출한다. 원시의 제 1 생리학적 센서 신호 (라인 206) 에 대한 모션 정정이 필요한 경우에, 저 에너지 알고리즘 모듈 (236) 은 시간 또는 주파수 도메인에서 모션 레퍼런스 신호 (원시 또는 프로세싱된) 및 제 2 생리학적 센서 신호 (원시 또는 프로세싱된) 의 미분을 취하고 하나를 다른 것으로부터 감산할 수도 있다. 모션 정정된 제 1 생리학적 센서 신호는 심박수, 심박수 변이도, 및 호흡수를 비제한적으로 포함하는 적어도 하나의 생리학적 파라미터를 결정하기 위해 후속하여 사용된다.
도 2b 는 본 발명에 따른 생리학적 모니터링을 위한 생리학적 모니터링 시스템의 다른 실시형태를 나타내는 개략적 표현이다. 생리학적 모니터링 시스템 (100') 은 도 2a 에 예시된 생리학적 모니터링 시스템 (100) 의 동일한 엘리먼트들 및 접속들 중 많은 것을 포함한다. 결과적으로, 도 2a 에서와 동일한 참조 부호들이 도 2b 에서 사용된다.
개시 시에, 적어도 하나의 생리학적 파라미터를 측정하고 라인 (204) 상에서 원시의 제 2 생리학적 센서 신호를 생성하기 위해 고 에너지 센서 (104) 가 활성화된다. 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 는 라인 (203) 상의 모션 관련 성분을 포함할 수도 있다. 모션 관련 성분은 인간 피험자의 신체에서의 정맥혈 이동 및 다른 광 산란들과 같은 생물학적 모션 아티팩트들로부터 초래된다. 다중-파장 접근법은 따라서, 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 에서의 이들 생물학적 모션 효과들에 대한 모션 정정이 가속도계 데이터에 대한 의존 없이 필요할 때를 결정하기 위해 유익할 수 있다. 벡터 맵핑 및 행렬 역변환을 이용하여, 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 에서 상기 언급된 생물학적 모션 성분 (라인 203) 을 나타내는 벡터들은, 모션 보상된 원시의 고 에너지 센서 신호를 제공하기 위해, 비제한적으로 심박수와 같은 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 의 생리학적 파라미터를 나타내는 벡터로부터 감산될 수 있다. 이러한 접근법은 다수의 고 에너지 센서들이 생리학적 모니터링 시스템 (100') 에 의해 사용될 때 추종된다.
고 에너지 센서 (104) 가 처음에 활성화될 때, 모션 센서 (105) 가 또한 활성화되고, 라인 (205) 상에서 원시의 모션 레퍼런스 신호를 출력한다. 원시의 모션 레퍼런스 신호 (라인 205) 또는 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 203) 에 매립된 모션 관련 성분은 모드 선택기 (208) 에서 모드 선택기 알고리즘 (모듈 217) 에 의해 프로세싱된다. 원시의 모션 레퍼런스 신호 (라인 205) 또는 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 203) 에 매립된 모션 관련 성분을 프로세싱함으로써, 모드 선택기 알고리즘 (217) 은 모드 선택기 (208) 로 하여금, 인간 피험자의 활동 레벨이 낮을 때, 스위치 메커니즘 (216) 에 의해, 저 에너지 센서 (106) 에 전력을 공급하고 후속하여 활성화하게 한다. 모드 선택기 (208) 로 하여금, 인간 피험자의 활동 레벨이 높을 때, 스위치 메커니즘 (216) 및 라인 (231) 상의 고 에너지 센서 제어 신호에 의해, 고 에너지 센서 (104) 에 전력을 공급하고 후속하여 활성화하게 하기 위해 오직 원시의 모션 레퍼런스 신호 (라인 205) 만이 모드 선택기 알고리즘 (모듈 217) 에 의해 사용된다. 스위치 메커니즘 (216) 은 인간 피험자의 활동 레벨이 주어지면 저 에너지 센서 (106) 와 고 에너지 센서 (104) 사이의 교대를 허용한다. 저 에너지 센서 (106) 가 활성화될 때, 생리학적 모니터링 시스템 (100') 은 제 1 의 저 에너지 모드에서 동작하고, 고 에너지 센서 (104) 가 활성화될 때, 생리학적 모니터링 시스템 (100') 은 제 2 의 고 에너지 모드에서 동작한다. 원시의 모션 레퍼런스 신호 (라인 205) 또는 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 에 매립된 모션 관련 성분에 의해 결정된 바와 같이, 제 1 의 저 에너지 모드는 모션 센서 (105) 의 실질적으로 낮은 샘플링 주파수를 추가로 포함하고, 제 2 의 고 에너지 모드는 모션 센서 (105) 의 실질적으로 높은 샘플링 주파수를 추가로 포함한다.
생리학적 모니터링 시스템 (100') 의 이 실시형태에서, 모드 선택기 (208) 에서의 모드 선택기 알고리즘 모듈 (217) 은 수신 디바이스 (207) 에 어느 생리학적 신호, 제 1 생리학적 센서 신호 (라인 206) 또는 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 가 접속되는지를 선택한다. 따라서, 선택된 생리학적 신호는 따라서, 원시의 모션 레퍼런스 신호 (라인 205) 또는 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 에 매립된 모션 관련 성분으로부터의 정보에 기초한다. 원시의 모션 레퍼런스 신호 (라인 205), 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204), 및 원시의 제 1 생리학적 센서 신호 (라인 206) 로부터 심박수, 심박수 변이도, 또는 호흡수 또는 이들의 임의의 조합을 비제한적으로 포함하는 생리학적 파라미터(들)를 결정하기 위해, 원시의 모션 레퍼런스 신호 (라인 205), 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204), 및 원시의 제 1 생리학적 센서 신호 (라인 206) 는 마이크로제어기 (209) 의 신호 프로세싱 유닛들 (225, 224, 및 226) 에 의해 각각 디지털 신호로 프로세싱되어, 프로세싱된 모션 레퍼런스 센서 신호 (라인 245), 프로세싱된 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 244), 및 프로세싱된 제 1 생리학적 센서 신호 (라인 246) 를 생성할 수도 있다. 활동 상태를 평가하는 것에 추가하여, 모션으로 인한 프로세싱된 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 244) 또는 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 에서의 왜곡에 대해 보상하기 위해 원시의 모션 레퍼런스 신호 (라인 205) 및 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 에 매립된 모션 관련 성분 (라인 203) 이 측정된다. 마이크로제어기 (209) 는 따라서, 라인 (250) 상의 모션 정정된 제 2 생리학적 센서 신호를 생성하기 위해 라인 (245) 상의 프로세싱된 모션 레퍼런스 센서 신호가 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 또는 프로세싱된 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 244) 로부터 감산되도록 허용하는 고 에너지 알고리즘 모듈 (234) 을 또한 포함한다. 모션 보상 방법은 시간 또는 주파수 도메인에서 프로세싱된 모션 레퍼런스 신호 (라인 245) 및 프로세싱된 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 244) 의 미분을 취하는 것 및 하나를 다른 것으로부터 감산하는 것을 포함할 수도 있다. 이 모션 정정된 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 250) 는 심박수, 심박수 변이도, 및 호흡수를 비제한적으로 포함하는 적어도 하나의 생리학적 파라미터를 결정하기 위해 후속하여 사용된다. 추가적으로, 저 에너지 알고리즘 모듈 (236) 은 또한 마이크로제어기 (209) 의 특징이고, 모션에 대한 정정과 함께 또는 모션에 대한 정정 없이, 원시의 제 1 생리학적 센서 신호 (라인 206) 또는 프로세싱된 제 1 생리학적 센서 신호 (라인 246) 로부터 생리학적 파라미터를 도출한다. 비록 도 2b 에서는 도시되지 않았지만, 모션 정정은 시간 또는 주파수 도메인에서 프로세싱된 모션 레퍼런스 신호 (라인 245) 및 프로세싱된 제 1 생리학적 센서 신호 (라인 246) 의 미분을 취하는 것 및 하나를 다른 것으로부터 감산하는 것에 의해 저 에너지 알고리즘 모듈 (236) 에서 달성될 수도 있다. 이 모션 정정된 제 1 생리학적 센서 신호 (라인 252) 는 심박수, 심박수 변이도, 및 호흡수를 비제한적으로 포함하는 적어도 하나의 생리학적 파라미터를 결정하기 위해 후속하여 사용된다.
선호되는 실시형태에서, 고 에너지 센서 (104) 및 저 에너지 센서 (106) 의 교번하는 또는 결합된 활성화는 인간 피험자의 활동 레벨에 의존한다. 도 3 은 저 에너지 센서 (106) 및 고 에너지 센서 (104) 의 활성화 사이의 천이 (transition) 를 나타내는 개략도를 나타낸다. 사용자 활동 레벨 임계치 (302) 가 고 에너지 센서 (104) 에 대해 설정되고, 사용자 활동 레벨 임계치 (301) 가 저 에너지 센서 (106) 에 대해 설정된다. 추가적으로, 모션의 검출된 레벨들 또는 모션의 결여가 짧게 계속되지 않는 것을 보장하기 위해, 양 생리학적 센서들 (104 및 106) 은 2 개의 센서들 (104 또는 106) 중 하나가 전원이 꺼지기 전에 짧은 기간 (303) 동안 동시에 활성인채로 유지된다. 선호되는 실시형태에서, 인간 피험자가 비제한적으로 수면 또는 정주성 (sedentary) 행동과 같이 평온한 또는 저 활동 상태에 있을 때, 저 에너지 센서 (106) 가 활성화되고, 생리학적 모니터링 시스템 (100) 은 제 1 모드에 있다. 저 에너지 센서 (106) 는 BIA 센서일 수도 있다. 저 에너지 BIA 센서 (106) 는 고 에너지 PPG 센서 (104) 보다 더 적은 전력을 필요로 하기 때문에, 저 에너지 BIA 센서 (106) 는 모션이 없거나 적은 모션의 기간들 동안 활성화하기 위한 이상적인 센서이다. 하지만, BIA 센서 (106) 는 본질적으로 PPG 센서 (104) 보다 더 모션에 민감하다. BIA 센서 (106) 는 오직 낮은 사용자 활동 기간들 동안 정확하다. 결과적으로, 낮은 활동 기간들 동안, BIA 센서 (106) 는 통상적으로 신호 모션 정정을 필요로 하지 않는다. 인간 피험자가 움직이기 시작하고, 모션 센서 (105) 의 원시의 레퍼런스 모션 신호 (라인 205, 도 2a) 가 활동 임계치 (302) 에 도달함에 따라, 고 에너지 PPG 센서 (104) 가 활성화된다. 기간 (303) 동안, 저 에너지 BIA 센서 (106) 및 고 에너지 PPG 센서 (104) 양자가 하나의 센서로부터 다른 센서로의 안정적인 활성화 천이를 보장하기 위해 활성화된다. 이 기간 (303) 동안, 활동 레벨들이 임계치 (302) 위에 유지된 것을 보장하기 위해 원시의 모션 레퍼런스 신호 (라인 205) 또는 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 에 매립된 모션 관련 성분 (라인 203) 이 평가된다. 천이 기간 (303) 의 종단부에서, 저 에너지 BIA 센서 (106) 는 턴오프되고, 따라서, 원시의 제 1 생리학적 센서 신호 (라인 206) 의 샘플링이 중지되며, 고 에너지 PPG 센서 (104) 는 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 를 샘플링하는 것을 계속한다. 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 는 그 다음에, 모션 정정된 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 250) 를 출력하기 위해 모션 정정을 겪는다. 고 에너지 PPG 센서 (104) 로의 천이가 발생했을 때, 마이크로프로세서 (209) 는 동시에, 생성된 원시의 모션 레퍼런스 신호 (라인 205) 가 모션 정정을 위해 사용되기 때문에, 모션 센서 (105) 를 저 주파수 샘플링 모드로부터 고 주파수 샘플링 모드로 스위칭한다. 인간 피험자가 다시 정주 상태로 천이하는 경우에, 원시의 모션 레퍼런스 신호 (라인 205) 또는 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 에 매립된 모션 관련 성분 (라인 203) 의 활동도가 활동 임계치 (301) 아래로 떨어질 것이다. 이러한 상황은 안정화를 보장하기 위해 기간 (303) 동안의 저 에너지 BIA 센서 (106) 및 고 에너지 PPG 센서 (104) 의 동시 활성화를 다시 한번 트리거할 것이다. 이 안정화 기간 (303) 동안, 원시의 모션 레퍼런스 신호 (라인 205) 및 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 에 매립된 모션 관련 성분 (라인 203) 양자가, 사용자 활동의 레벨이 임계치 (301) 아래로 유지되는지 여부를 평가하기 위해 사용될 것이다. 안정화 기간 (303) 후에, 마이크로프로세서는 고 에너지 PPG 센서 (104) 를 턴오프할 것이고, 따라서, 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 의 샘플링이 중지될 것이다. 저 에너지 BIA 센서 (106) 는 낮은 활동 동안 원시의 제 1 생리학적 센서 신호 (라인 106) 를 계속 샘플링할 것이다. 저 에너지 BIA 센서 (106) 로의 천이가 발생했을 때, 마이크로프로세서는 동시에, 원시의 모션 레퍼런스 신호가 모션 정정을 위해 사용되지 않기 때문에, 모션 센서 (105) 를 고 주파수 샘플링으로부터 저 주파수 샘플링으로 스위칭한다.
본 발명의 다른 실시형태에서, 저 에너지 센서 (106) 는 BCG 센서 또는 압전 센서이고, 고 에너지 센서 (104) 는 PPG 센서이다. BCG 센서 또는 압전 센서는 상술된 바와 같이 BIA 센서와 동일한 기능을 수행하고, 고 에너지 센서 (104) 로부터의 원시의 제 2 생리학적 센서 신호 (라인 204) 에 매립된 모션 관련 성분 (라인 203) 또는 모션 센서 (105). 이러한 센서들은 상술된 바와 같이 저 에너지 센서 (106) 에 대한 저 샘플링 주파수 및 고 에너지 센서 (104) 에 대한 고 샘플링 주파수 사이의 스위칭을 활성화하기 위해 사용될 수 있다. BCG 센서 및 압전 센서는 적은 모션을 갖는 휴지 상태 하에서 최적으로 수행하고 PPG 센서보다 적은 에너지를 소모한다.
바람직한 실시형태에서, 저 에너지 센서 (106) 및 고 에너지 센서 (104) 및 모션 센서 (105) 로부터 수집되는 데이터가 사용자의 행동의 모델에서 사용된다. 가속도 또는 활동도 데이터와 결합하여 비제한적으로 심박수, 심박수 변이도, 및 호흡수와 같은 생리학적 데이터를 사용하기 위한 능력은 개인이 어떻게 그들의 하루를 지내는지를 평가 및 예측함에 있어서 강력한 도구가 될 수 있다. 이러한 유형의 정보를 예측하는 것이 가능한 것은 가장 에너지 효율적이도록 하기 위해 그리고 사용자의 행동에 따라 가장 정확한 결과들을 제공하기 위해 시스템의 센서들 중 어느 것을 활성화시킬 지를 아는데 도움이 될 수 있다.
바람직한 실시형태에서, 사용자 개인에 의해 캡처된, 이전에 캡처된 생리학적 및 활동 데이터의 전부가 주어지면, 모델은 사용자가 주어진 시간에서 잠들어 있을 가능성이 가장 높다고 예측할 수 있다. 모델로부터 생성된 이러한 정보는 시스템에게 이에 따라 이들 기간들 동안 사용자가 비활성일 것으로 예상되므로 저 에너지 센서를 활성화시키도록 알릴 수 있다. 이러한 방식으로, 가장 에너지 효율적인 솔루션이 실현될 수 있다.
이 발명은 그것의 선호되는 실시형태를 참조하여 설명되었지만, 본 명세서에서 설명된 바와 같이 그리고 첨부된 청구항들에서 기술된 바와 같이 본 발명의 사상 및 범위 내에서 변형들 및 수정들이 이루어질 수 있음을 이해하여야 한다.
Claims (44)
- 제 1 의 저 레벨 활동에 참여하는 그리고 제 2 의 고 레벨 활동에 참여하는 인간 피험자의 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 생리학적 모니터링 시스템으로서, 상기 시스템은,
a. 상기 인간 피험자로부터의 상기 생리학적 파라미터의 경피 샘플링을 위한 그리고 제 1 생리학적 센서 신호를 생성하기 위한 저 에너지 센서;
b. 상기 인간 피험자로부터의 상기 생리학적 파라미터의 경피 샘플링을 위한 그리고 제 2 생리학적 센서 신호를 생성하기 위한 고 에너지 센서;
c. 상기 인간 피험자로부터 모션 파라미터를 샘플링하기 위한 그리고 모션 레퍼런스 신호를 생성하기 위한 모션 센서;
d. 마이크로프로세서로서, 상기 마이크로프로세서는 스위치 메커니즘을 통해 상기 고 에너지 센서 및 상기 저 에너지 센서의 샘플링 활동을 선택적으로 활성화하고, 상기 스위치 메커니즘은 상기 모션 레퍼런스 신호에 기초하여 상기 제 1 의 저 레벨 활동의 기간 동안 상기 저 에너지 센서를 선택하고 상기 제 2 의 고 레벨 활동의 기간 동안 상기 고 에너지 센서를 선택하는, 상기 마이크로프로세서
를 포함하는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 스위치 메커니즘은, 상기 제 2 생리학적 센서 신호에 매립된 모션 관련 성분에 기초하여, 상기 제 1 의 저 레벨 활동의 기간 동안 상기 저 에너지 센서를 선택하고 상기 제 2 의 고 레벨 활동의 기간 동안 상기 고 에너지 센서를 선택하는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 2 항에 있어서,
상기 마이크로프로세서는 모션 정정된 제 2 생리학적 센서 신호를 형성하기 위해 상기 제 2 생리학적 센서 신호로부터 상기 모션 관련 성분을 제거하는 고 에너지 알고리즘 모듈을 포함하는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 3 항에 있어서,
상기 모션 레퍼런스 신호는 상기 모션 정정된 제 2 생리학적 센서 신호를 제공하기 위해 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 상기 제 2 생리학적 센서 신호로부터 감산되는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 3 항에 있어서,
상기 제 2 생리학적 센서 신호에 매립된 상기 모션 관련 성분은 상기 모션 정정된 제 2 생리학적 센서 신호를 제공하기 위해 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 상기 제 2 생리학적 센서 신호로부터 감산되는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 마이크로프로세서는, 저 활동 레벨 임계치로부터 고 활동 레벨 임계치로의 상기 인간 피험자의 상기 활동 레벨에서의 변화에 의해 유발되는 상기 저 에너지 센서의 활성화와 상기 고 에너지 센서의 활성화 사이의 천이 및 고 활동 레벨 임계치로부터 저 활동 레벨 임계치로의 상기 인간 피험자의 상기 활동 레벨에서의 변화에 의해 유발되는 상기 고 에너지 센서의 활성화와 상기 저 에너지 센서의 활성화 사이의 천이 동안의 짧은 기간들에 대해 상기 고 에너지 센서 및 상기 저 에너지 센서 양자를 선택하는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 마이크로프로세서는, 고 샘플링 주파수에서 상기 고 에너지 센서를 활성화하고, 저 샘플링 주파수에서 상기 저 에너지 센서를 활성화하는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 저 에너지 센서는 바이오임피던스 (bioimpedance; BID), 심탄도법 (ballistocardiography; BCG), 및 압전성 (piezoelectricity; PIZO) 으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 원리들에 의해 구현된 센서를 사용하고, 따라서, 상기 저 에너지 센서에 의해 샘플링되는 상기 제 1 생리학적 센서 신호는 각각 바이오임피던스, 심탄도, 또는 압전 신호인, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 고 에너지 센서는 광전용적맥파 (photoplethysmography; PPG) 센서이고, 상기 고 에너지 센서에 의해 샘플링되는 상기 제 2 생리학적 센서 신호는 PPG 신호인, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 1 항에 있어서,
모션 레퍼런스 신호를 샘플링하기 위한 상기 모션 센서는 관성 또는 광학 센서인, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 1 항에 있어서,
결정되는 상기 생리학적 파라미터는 심박수, 심박수 변이도, 또는 호흡수 및 이들의 임의의 조합을 포함하는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 1 항에 있어서,
적어도 하나의 모바일 컴퓨팅 디바이스, 퍼스널 컴퓨터, 또는 웨어러블 디바이스 및 이들의 임의의 조합을 포함하는, 적어도 하나의 클라이언트 컴퓨팅 플랫폼을 포함하는 분석 플랫폼을 더 포함하고,
임의의 생리학적 센서 신호는 상기 분석 플랫폼으로 송신되고, 상기 분석 플랫폼에서 상기 생리학적 센서 신호는 저장되고, 분석되고, 보여질 수 있는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 시스템의 적어도 하나의 부분은 웨어러블 디바이스의 형태로 구현되는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 1 의 저 레벨 활동에 참여하는 그리고 제 2 의 고 레벨 활동에 참여하는 인간 피험자의 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 생리학적 모니터링 시스템으로서, 상기 시스템은,
a. 상기 인간 피험자로부터의 상기 생리학적 파라미터의 경피 샘플링 및 제 1 생리학적 센서 신호의 생성을 위한 저 에너지 센서;
b. 상기 인간 피험자로부터의 상기 생리학적 파라미터의 경피 샘플링 및 제 2 생리학적 센서 신호의 생성을 위한 고 에너지 센서;
c. 마이크로프로세서로서, 상기 마이크로프로세서는 스위치 메커니즘을 통해 상기 고 에너지 센서 및 상기 저 에너지 센서의 샘플링 활동을 선택적으로 활성화하고, 상기 스위치 메커니즘은 상기 제 2 생리학적 센서 신호에 매립된 모션 관련 성분에 기초하여 상기 제 1 의 저 레벨 활동의 기간 동안 상기 저 에너지 센서를 선택하고 상기 제 2 의 고 레벨 활동의 기간 동안 상기 고 에너지 센서를 선택하는, 상기 마이크로프로세서
를 포함하는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 14 항에 있어서,
상기 제 2 생리학적 센서 신호에 매립된 상기 모션 관련 성분은 모션 정정된 제 2 생리학적 센서 신호를 제공하기 위해 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 상기 제 2 생리학적 센서 신호로부터 감산되는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 14 항에 있어서,
상기 마이크로프로세서는, 저 활동 레벨 임계치로부터 고 활동 레벨 임계치로의 상기 인간 피험자의 상기 활동 레벨에서의 변화에 의해 유발되는 상기 저 에너지 센서의 활성화와 상기 고 에너지 센서의 활성화 사이의 천이 및 고 활동 레벨 임계치로부터 저 활동 레벨 임계치로의 상기 인간 피험자의 상기 활동 레벨에서의 변화에 의해 유발되는 상기 고 에너지 센서의 활성화와 상기 저 에너지 센서의 활성화 사이의 천이 동안의 짧은 기간들에 대해 상기 고 에너지 센서 및 상기 저 에너지 센서 양자를 선택하는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 14 항에 있어서,
상기 마이크로프로세서는, 고 샘플링 주파수에서 상기 고 에너지 센서를 활성화하고, 저 샘플링 주파수에서 상기 저 에너지 센서를 활성화하는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 14 항에 있어서,
상기 저 에너지 센서는 바이오임피던스 (bioimpedance; BID), 심탄도법 (ballistocardiography; BCG), 및 압전성 (piezoelectricity; PIZO) 으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 원리들에 의해 구현된 센서를 사용하고, 따라서, 상기 저 에너지 센서에 의해 샘플링되는 상기 제 1 생리학적 센서 신호는 각각 바이오임피던스, 심탄도, 또는 압전 신호인, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 14 항에 있어서,
상기 고 에너지 센서는 광전용적맥파 (photoplethysmography; PPG) 센서이고, 상기 고 에너지 센서에 의해 샘플링되는 상기 제 2 생리학적 센서 신호는 PPG 신호인, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 14 항에 있어서,
모션 레퍼런스 신호를 샘플링하기 위한 상기 모션 센서는 관성 또는 광학 센서인, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 14 항에 있어서,
결정되는 상기 생리학적 파라미터는 심박수, 심박수 변이도, 또는 호흡수 및 이들의 임의의 조합을 포함하는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 14 항에 있어서,
적어도 하나의 클라이언트 컴퓨팅 플랫폼을 포함하는 그리고 적어도 하나의 모바일 컴퓨팅 디바이스, 퍼스널 컴퓨터, 또는 웨어러블 디바이스 및 이들의 임의의 조합을 포함하는 분석 플랫폼을 더 포함하고,
임의의 생리학적 센서 신호는 상기 분석 플랫폼으로 송신되고, 상기 분석 플랫폼에서 상기 생리학적 센서 신호는 저장되고, 분석되고, 보여질 수 있는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 14 항에 있어서,
상기 시스템의 적어도 하나의 부분은 웨어러블 디바이스의 형태로 구현되는, 생리학적 모니터링 시스템. - 제 1 의 저 레벨 활동에 참여하는 그리고 제 2 의 고 레벨 활동에 참여하는 인간 피험자의 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 방법으로서, 상기 방법은,
a. 제 1 생리학적 센서 신호를 생성하기 위해 저 에너지 센서를 이용하여 인간 피험자로부터 상기 생리학적 파라미터를 경피 샘플링하는 단계;
b. 매립된 모션 관련 성분을 포함하는 제 2 생리학적 센서 신호를 생성하기 위해 고 에너지 센서를 이용하여 인간 피험자로부터 상기 생리학적 파라미터를 경피 샘플링하는 단계;
c. 모션 센서를 이용하여 인간 피험자로부터 모션 레퍼런스 센서 신호를 샘플링하는 단계;
d. 상기 제 1 의 저 레벨 활동을 선택하기 위해서 그리고 상기 제 2 의 고 레벨 활동의 기간들 동안 상기 고 에너지 센서를 선택하기 위해서, 상기 모션 센서로부터 샘플링된 상기 모션 레퍼런스 신호에 의존하거나 상기 제 2 생리학적 센서 신호에 매립된 상기 모션 관련 성분에 의존하는, 스위치 메커니즘을 통해 상기 고 에너지 센서 및 상기 저 에너지 센서의 샘플링 활동을 선택적으로 제어하는 단계를 포함하는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 방법. - 제 24 항에 있어서,
상기 방법은 제 1 및 제 2 모드 사이에 선택적으로 스위칭하고, 상기 제 1 모드는 상기 저 에너지 센서가 활성화되는 저 에너지 감지 상태를 포함하고, 상기 제 2 모드는 상기 고 에너지 센서가 활성화되는 고 에너지 감지 상태를 포함하는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 방법. - 제 25 항에 있어서,
상기 제 1 모드에서 상기 모션 센서는 저 샘플링 주파수에서 샘플링되고, 상기 제 2 모드에서 상기 모션 센서는 고 샘플링 주파수에서 샘플링되는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 방법. - 제 25 항에 있어서,
모드 선택기 알고리즘은 상기 모션 레퍼런스 센서 신호 또는 상기 제 2 생리학적 센서 신호에 매립된 상기 모션 관련 성분에 의존하여 상기 제 1 모드 또는 상기 제 2 모드를 결정하는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 방법. - 제 25 항에 있어서,
상기 방법은, 모션 정정된 제 2 생리학적 센서 신호를 형성하기 위해 상기 제 2 생리학적 센서 신호로부터 상기 모션 관련 성분을 제거하는 고 에너지 알고리즘을 포함하는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 방법. - 제 28 항에 있어서,
상기 고 에너지 알고리즘은, 상기 모션 정정된 제 2 생리학적 센서 신호를 제공하기 위해 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 상기 제 2 생리학적 센서 신호로부터 상기 모션 레퍼런스 신호를 빼는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 방법. - 제 28 항에 있어서,
상기 고 에너지 알고리즘은, 상기 모션 정정된 제 2 생리학적 센서 신호를 제공하기 위해 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 상기 제 2 생리학적 센서 신호로부터 상기 제 2 생리학적 센서 신호에 매립된 상기 모션 관련 성분을 빼는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 방법. - 제 25 항에 있어서,
상기 방법은, 상기 제 1 모드와 상기 제 2 모드 사이의 천이 동안의 짧은 기간들에 대해 상기 고 에너지 센서 및 상기 저 에너지 센서 양자를 선택하는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 방법. - 제 25 항에 있어서,
상기 저 에너지 센서는 바이오임피던스 (bioimpedance; BID), 심탄도법 (ballistocardiography; BCG), 및 압전성 (piezoelectricity; PIZO) 으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 원리들에 의해 구현된 센서를 사용하고, 따라서, 상기 저 에너지 센서에 의해 샘플링되는 상기 제 1 생리학적 센서 신호는 각각 바이오임피던스, 심탄도, 또는 압전 신호인, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 방법. - 제 24 항에 있어서,
상기 고 에너지 센서는 광전용적맥파 (photoplethysmography; PPG) 센서이고, 상기 고 에너지 센서에 의해 샘플링되는 상기 제 2 생리학적 센서 신호는 PPG 신호인, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 방법. - 제 24 항에 있어서,
모션 레퍼런스 신호를 샘플링하기 위한 상기 모션 센서는 관성 또는 광학 센서인, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 방법. - 제 24 항에 있어서,
결정되는 상기 생리학적 파라미터는 심박수, 심박수 변이도, 및 호흡수 및 이들의 임의의 조합을 포함하는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 방법. - 제 1 의 저 레벨 활동에 참여하는 그리고 제 2 의 고 레벨 활동에 참여하는 인간 피험자의 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 시스템으로서, 상기 시스템은,
a. 상기 인간 피험자로부터의 상기 생리학적 파라미터의 경피 샘플링, 그리고
i. 제 1 생리학적 저 에너지 센서 신호; 및
ii. 제 2 생리학적 고 에너지 센서 신호
의 생성을 위한 에너지 센서
b. 마이크로프로세서로서, 상기 마이크로프로세서는 스위치 메커니즘을 통해 상기 고 에너지 센서 및 저 에너지 신호 및 고 에너지 신호를 선택적으로 샘플링하고, 상기 스위치 메커니즘은 상기 제 1 의 저 레벨 활동의 기간 동안 상기 저 에너지 신호를 선택하고 상기 제 2 의 고 레벨 활동의 기간 동안 상기 고 에너지 신호를 선택하는, 상기 마이크로프로세서
를 포함하는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 시스템. - 제 36 항에 있어서,
상기 제 2 생리학적 고 에너지 센서 신호에 매립된 모션 관련 성분은 모션 정정된 제 2 생리학적 센서 신호를 제공하기 위해 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 상기 제 2 생리학적 고 에너지 센서 신호로부터 감산되는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 시스템. - 제 36 항에 있어서,
상기 시스템은, 상기 인간 피험자로부터 모션 파라미터를 샘플링하고 모션 레퍼런스 신호를 생성하기 위한 모션 센서를 더 포함하고, 상기 모션 레퍼런스 신호에 기초하여, 상기 마이크로프로세서는 스위치 메커니즘을 통해 상기 고 에너지 센서 신호 및 상기 저 에너지 센서 신호의 샘플링을 선택적으로 제어하며, 상기 스위치 메커니즘은 상기 모션 레퍼런스 신호에 기초하여 상기 제 1 의 저 레벨 활동의 기간 동안 상기 저 에너지 센서 신호를 선택하고 상기 제 2 의 고 레벨 활동의 기간 동안 상기 고 에너지 센서 신호를 선택하는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 시스템. - 제 38 항에 있어서,
상기 모션 레퍼런스 신호는 상기 모션 정정된 제 2 생리학적 센서 신호를 제공하기 위해 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 상기 제 2 생리학적 고 에너지 센서 신호로부터 감산되는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 시스템. - 제 39 항에 있어서,
상기 마이크로프로세서는, 저 활동 레벨 임계치로부터 고 활동 레벨 임계치로의 상기 인간 피험자의 상기 활동 레벨에서의 변화에 의해 유발되는 제 1 의 저 에너지 센서 신호의 샘플링과 제 2 의 고 에너지 센서 신호의 샘플링 사이의 천이 및 고 활동 레벨 임계치로부터 저 활동 레벨 임계치로의 상기 인간 피험자의 상기 활동 레벨에서의 변화에 의해 유발되는 제 2 의 고 에너지 센서 신호의 샘플링과 제 1 의 저 에너지 센서 신호의 샘플링 사이의 천이 동안의 짧은 기간들에 대해 상기 제 2 의 고 에너지 센서 신호 및 상기 제 1 의 저 에너지 센서 신호 양자를 선택하는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 시스템. - 제 36 항에 있어서,
상기 마이크로프로세서는, 고 샘플링 주파수에서 상기 제 2 생리학적 고 에너지 센서 신호를 샘플링하고, 저 샘플링 주파수에서 상기 제 1 생리학적 저 에너지 센서 신호를 활성화하는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 시스템. - 제 36 항에 있어서,
결정되는 상기 생리학적 파라미터는 심박수, 심박수 변이도, 또는 호흡수 및 이들의 임의의 조합을 포함하는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 시스템. - 제 36 항에 있어서,
적어도 하나의 모바일 컴퓨팅 디바이스, 퍼스널 컴퓨터, 또는 웨어러블 디바이스 및 이들의 임의의 조합을 포함하는, 적어도 하나의 클라이언트 컴퓨팅 플랫폼을 포함하는 분석 플랫폼을 더 포함하고,
임의의 생리학적 센서 신호는 상기 분석 플랫폼으로 송신되고, 상기 분석 플랫폼에서 상기 생리학적 센서 신호는 저장되고, 분석되고, 보여질 수 있는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 시스템. - 제 36 항에 있어서,
상기 시스템의 적어도 하나의 부분은 웨어러블 디바이스의 형태로 구현되는, 생리학적 파라미터를 결정하기 위한 시스템.
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20230100097A (ko) * | 2021-12-28 | 2023-07-05 | 한국전자기술연구원 | 민감도가 향상된 심탄도 센서를 이용한 심박수 측정 장치 및 방법 |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20180047654A (ko) * | 2016-11-01 | 2018-05-10 | 삼성전자주식회사 | 사용자 활동 인식 방법 및 이를 구현한 전자 장치 |
| US10698068B2 (en) | 2017-03-24 | 2020-06-30 | Samsung Electronics Co., Ltd. | System and method for synchronizing tracking points |
| EP3430993A1 (en) * | 2017-07-21 | 2019-01-23 | Koninklijke Philips N.V. | An apparatus for measuring a physiological parameter using a wearable sensor |
| KR102073184B1 (ko) * | 2017-09-29 | 2020-02-04 | 한국과학기술원 | 혈압 정보 측정 방법 및 그 장치 |
| US10945674B2 (en) | 2017-12-13 | 2021-03-16 | Google Llc | Methods, systems, and media for predicting sensor measurement quality |
| US11172875B2 (en) * | 2018-01-25 | 2021-11-16 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Systems and methods for dynamic respiration sensing |
| WO2019158704A1 (en) * | 2018-02-15 | 2019-08-22 | Biosency | Monitoring device for monitoring a physiological parameter and methods thereof |
| AU2019335010A1 (en) * | 2018-09-06 | 2021-04-08 | Vanderbilt University | Non-invasive venous waveform analysis for evaluating a subject |
| KR102605899B1 (ko) | 2018-09-11 | 2023-11-23 | 삼성전자주식회사 | 생체 신호 측정 장치 및 방법 |
| EP3649959A1 (en) | 2018-11-06 | 2020-05-13 | Koninklijke Philips N.V. | Ultrasound control unit |
| WO2020133480A1 (zh) * | 2018-12-29 | 2020-07-02 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 移动监护测量方法、移动监护设备、系统和存储介质 |
| CN114615903A (zh) * | 2019-10-29 | 2022-06-10 | 日本烟草国际股份有限公司 | 气溶胶产生吸用装置和方法 |
| WO2021165966A1 (en) * | 2020-02-19 | 2021-08-26 | Trackit Global Ltd. | System for monitoring cargo within containers during their journey |
| WO2023017972A1 (ko) * | 2021-08-11 | 2023-02-16 | 삼성전자 주식회사 | 산소 포화도를 보정하는 전자 장치 및 이의 제어 방법 |
Family Cites Families (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05207978A (ja) | 1992-01-24 | 1993-08-20 | Nec Corp | 無拘束運動負荷時血圧変動測定装置 |
| JP5094125B2 (ja) | 2004-01-15 | 2012-12-12 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 適合型生理学的モニタリングシステム及びこのシステムを使用する方法 |
| US8214007B2 (en) * | 2006-11-01 | 2012-07-03 | Welch Allyn, Inc. | Body worn physiological sensor device having a disposable electrode module |
| US8428698B2 (en) * | 2009-03-04 | 2013-04-23 | Pacesetter, Inc. | Systems and methods for monitoring DP, IVRT, DiFT, diastolic function and/or HF |
| WO2011010244A1 (en) * | 2009-07-20 | 2011-01-27 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method for operating a monitoring system |
| DE102009047127B4 (de) * | 2009-11-25 | 2023-07-27 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Betreiben einer Feststellbremse eines Fahrzeugs |
| US8475367B1 (en) * | 2011-01-09 | 2013-07-02 | Fitbit, Inc. | Biometric monitoring device having a body weight sensor, and methods of operating same |
| US20120203491A1 (en) | 2011-02-03 | 2012-08-09 | Nokia Corporation | Method and apparatus for providing context-aware control of sensors and sensor data |
| AU2011358630A1 (en) | 2011-02-09 | 2013-09-12 | Massachusetts Institute Of Technology | Wearable vital signs monitor |
| US9269000B2 (en) * | 2011-07-29 | 2016-02-23 | Nokia Technologies Oy | Method and apparatus for providing adaptive display and filtering of sensors and sensor data |
| WO2013155503A1 (en) | 2012-04-13 | 2013-10-17 | Langer Alois A | Outpatient health emergency warning system |
| EP2892421A1 (en) * | 2012-09-04 | 2015-07-15 | Whoop, Inc. | Systems, devices and methods for continuous heart rate monitoring and interpretation |
| CN108742559B (zh) * | 2013-06-03 | 2022-01-07 | 飞比特公司 | 可佩戴心率监视器 |
| US10512407B2 (en) * | 2013-06-24 | 2019-12-24 | Fitbit, Inc. | Heart rate data collection |
| US9874457B2 (en) * | 2014-05-30 | 2018-01-23 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Adaptive lifestyle metric estimation |
| US9538921B2 (en) * | 2014-07-30 | 2017-01-10 | Valencell, Inc. | Physiological monitoring devices with adjustable signal analysis and interrogation power and monitoring methods using same |
| CN104161505A (zh) * | 2014-08-13 | 2014-11-26 | 北京邮电大学 | 一种适用于可穿戴式心率监测设备的运动和噪声干扰消除方法 |
| US10201286B2 (en) * | 2014-08-22 | 2019-02-12 | Apple Inc. | Frequency domain projection algorithm |
| US10405761B2 (en) * | 2015-02-24 | 2019-09-10 | Koninklijke Philips N.V. | Device for detecting heart rate and heart rate variability |
| US9629574B2 (en) * | 2015-04-29 | 2017-04-25 | Salutron Inc. | Multi-position, multi-parameter user-wearable sensor systems and methods for use therewith |
-
2016
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