RU2144211C1 - Устройство и способ обработки сигналов - Google Patents
Устройство и способ обработки сигналов Download PDFInfo
- Publication number
- RU2144211C1 RU2144211C1 RU93058616A RU93058616A RU2144211C1 RU 2144211 C1 RU2144211 C1 RU 2144211C1 RU 93058616 A RU93058616 A RU 93058616A RU 93058616 A RU93058616 A RU 93058616A RU 2144211 C1 RU2144211 C1 RU 2144211C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- signal
- component
- signals
- adaptive
- receiving
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
- A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
- A61B5/14551—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
- A61B5/7207—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
- A61B5/7214—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts using signal cancellation, e.g. based on input of two identical physiological sensors spaced apart, or based on two signals derived from the same sensor, for different optical wavelengths
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7228—Signal modulation applied to the input signal sent to patient or subject; demodulation to recover the physiological signal
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
- H04B1/06—Receivers
- H04B1/10—Means associated with receiver for limiting or suppressing noise or interference
- H04B1/12—Neutralising, balancing, or compensation arrangements
- H04B1/123—Neutralising, balancing, or compensation arrangements using adaptive balancing or compensation means
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
- G06F2218/02—Preprocessing
- G06F2218/04—Denoising
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Physiology (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Communication Control (AREA)
- Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
- Noise Elimination (AREA)
- Variable-Direction Aerials And Aerial Arrays (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
- Picture Signal Circuits (AREA)
- Transforming Light Signals Into Electric Signals (AREA)
Abstract
Изобретение относится к обработке сигналов. Его использование в физиологическом мониторинге позволяет обеспечить удаление нежелательных составляющих из обрабатываемых сигналов. Устройство, реализующее способ, содержит детектор для приема первого и второго сигналов, прошедших через среду распространения и имеющих желательную и нежелательную составляющие. Технический результат достигается благодаря тому, что первый принятый сигнал имеет первую желательную составляющую сигнала и первую нежелательную составляющую сигнала, а второй принятый сигнал имеет вторую желательную составляющую сигнала и вторую нежелательную составляющую сигнала, причем первый принятый сигнал имеет первое отношение желательной составляющей сигнала к первому нежелательному сигналу и второй принятый сигнал имеет второе отношение второй желательной составляющей сигнала к второй нежелательной составляющей сигнала, при этом устройство включает в себя устройство обработки опорного сигнала, соединенное с детектором, реагирующее на первый и второй принятые сигналы и комбинирующее первый и второй принятые сигналы для генерирования опорного сигнала, который для значений первого и второго отношений в диапазоне от менее одного до более одного является прежде всего функцией первой и второй нежелательных составляющих сигналов. 5 с. и 31 з.п.ф-лы, 26 ил.
Description
Изобретение относится к области обработки сигналов, в частности к обработке измеренных сигналов для удаления их нежелательных составляющих.
Устройства обработки сигналов обычно используются для удаления нежелательных составляющих из составного измеренного сигнала, включающего желательную и нежелательную составляющие сигнала. Если нежелательная составляющая сигнала находится на другом частотном спектре, чем желательный сигнал, то можно использовать традиционные способы фильтрации, такие как фильтры подавления НЧ-шумов, полосовые фильтры и фильтры верхних частот для отделения желательной составляющей от всего сигнала. Можно также использовать отдельные неперестраиваемые фильтры или ряд узкополосных режекторных фильтров, если нежелательная составляющая (составляющие) сигнала находится на фиксированной частоте (частотах).
Однако часто случается, что перекрывание частотного спектра желательной и нежелательной составляющих сигнала все же имеет место, а статистические характеристики обоих сигналов меняются со временем. В таких случаях традиционные методы фильтрации полностью неэффективны для выделения желательного сигнала. Однако если можно получить описание нежелательной составляющей, можно использовать адаптивное устройство подавления шумов для удаления нежелательной составляющей сигнала при возможности измерения желательной составляющей. Адаптивные устройства подавления шумов динамически меняют свою передаточную функцию для сигнала и для их удаления. Адаптивные устройства подавления шумов требуют применения опорного шумового сигнала, который контролируется с нежелательной составляющей сигнала. Опорный шумовой сигнал не обязательно должен быть представлением нежелательной составляющей, но его частотный спектр должен быть аналогичным спектру нежелательного сигнала. Во многих случаях требуется большая изобретательность для определения шумового сигнала, поскольку образование провалов в спектре априорно известно в отношении нежелательной составляющей сигнала.
Физиологический мониторинг это одна из областей, где составные измеренные сигналы представляют собой желательную составляющую сигнала, а об имеющемся нежелательном сигнале нет никакой информации. Аппараты для физиологического мониторинга (отслеживания) обычно измеряют сигналы, полученные из физиологической системы, например от человеческого тела. Измерения, производимые обычно посредством систем физиологического мониторинга, включают в себя электронную кардиографию, измерение кровяного давления, насыщение газом крови (например, насыщение крови кислородом), капнографию. измерение частоты работы сердца, измерение скорости дыхания, глубину анастезии. Например, другие виды измерений включают в себя методы измерения давления и количества вещества, находящегося в теле, например проверку на содержание алкоголя в дыхании, проверку на содержание в теле наркотиков, проверку на содержание холестерола, глюкозы, проверку на содержание в артериях двуокиси углерода; проверку на содержание протеина, а также проверку на содержание одноокиси углерода. В этих измерениях часто источником нежелательного сигнала является подвижность пациента, как внешняя, так и внутренняя (например, подвижность мышц) в ходе процесса измерения.
Очень важным может быть знание о физиологических системах, например, во время проведения хирургических операций, таких как количество кислорода в крови пациента. Данные можно получить путем длительного внедрительного процесса извлечения и обследования вещества пациента, например его крови, или путем использования более целесообразных, невнедрительных методов. Можно создать много видов невнедрительных измерений с использованием известных характеристик затухания энергии, когда выбранный вид энергии проходит через физиологическую среду.
Затем энергия должна направляться на физиологическую среду, либо взятую у пациента, либо находящуюся в нем, и потом измеряется амплитуда переданной или отраженной энергии. Степень затухания падающей энергии, вызванная физиологической средой, находится в сильной зависимости от толщины и состава среды, через которую должна пройти эта энергия, а также от вида выбранных форм энергии. При удалении шумов можно получить информацию о физиологической системе из данных, полученных из ослабленного сигнала падающей энергии, переданного через среду. Однако невнедрительные измерения часто не представляют возможности селективного наблюдения помех, вызывающих появление нежелательной составляющей сигнала, что создает трудности с его удалением.
Часто эти нежелательные составляющие сигнала возникают как из источника переменного тока, так и из источника постоянного тока. Первая нежелательная составляющая это легко удаляемый компонент постоянного тока, вызванный передачей энергии через отличающиеся друг от друга среды с относительно постоянной толщиной внутри тела, например через кости, ткань, кожу, кровь и т.д. Во-вторых, это неустойчивый компонент переменного тока, вызванный тем, что измеряемые отличающиеся друг от друга среды нарушаются и тем самым меняют свою толщину при измерениях. Поскольку большинство материалов тела или полученных из тела легко сжимаются, толщина таких материалов меняется, когда пациент совершает движения в ходе невнедрительных физиологических измерений. Движения пациента могут заставить неустойчиво меняться характеристики затухания энергии. Традиционные методы фильтрации сигнала часто бывают полностью неэффективными и совсем несовершенными при удалении из сигнала этих эффектов, вызванных движениями. Неустойчивый и непредсказуемый характер нежелательных компонентов сигнала, вызванных движением, является основным препятствием для их удаления. Таким образом, существующие сейчас физиологические мониторы в основном оказываются полностью неработающими в периоды передвижений пациента.
Один из примеров физиологической мониторной системы, основанной на измерении затухания энергии в биологических тканях или веществах, это монитор для измерения уровня газов в крови. Мониторы измерения газов в крови передают световой поток в ткань и измеряют затухание потока с течением времени. Выходной сигнал монитора газа в крови, являющийся чувствительным к потоку артериальной крови, содержит компонент, представляющий собой кривую пульсов артериальной крови. Этот вид сигнала, который содержит компонент, связанный с пульсом пациента, называется плетисмографическими импульсами и представлен на фиг. 1 в виде кривой Y. Плетисмографические импульсы используются, например, при измерении кровяного давления или насыщения крови газом. При биении сердца количество крови в артериях увеличивается и уменьшается, что вызывает увеличение и уменьшение затухания энергии, как показано циклическими импульсами Y на фиг. 1.
Обычно часть тела, например палец, мочка уха или другой участок тела, где кровь протекает вблизи кожи, используется в качестве среды, через которую передается световая энергия для измерения затухания в кровяных газах. Палец содержит кожу, жир, кости, мышцы и т.д., схематически показанные на фиг. 2, и все они ослабляют энергию, падающую на палец, обычно предсказуемым и постоянным образом. Однако когда содержащие мясо участки пальца регулярно сжимаются, например, при движении пальца, затухание энергии становится хаотичным.
Пример более реалистичных замеренных импульсов S показан на фиг. 3 и иллюстрирует эффект, производимый движением. Желательная часть сигнала Y это импульсы, представляющие пульс и соответствующие зубчатой форме импульсов на фиг. 1. Большие вызванные движением отклонения амплитуды сигнала скрывают желательный сигнал Y. Легко видеть, как даже малые изменения амплитуды затрудняют нахождение желательного сигнала Y в присутствии шумового компонента n.
Особым примером аппарата, отслеживающего газы в крови, является импульсный оксиметр, измеряющий насыщение крови кислородом. Насосообразная работа сердца вгоняет насыщенную новым кислородом кровь в артерии, вызывая более высокое затухание энергии. Степень насыщения крови кислородом можно определить по глубине впадин относительно пиков плетисмографических колебательных процессов при измерении на отдельных длинах волн. Однако для того, чтобы оксиметр мог продолжать измерения в течение периодов подвижности пациента, вызванные движением нежелательные составляющие сигнала или артефакты движения необходимо удалить из измеряемого сигнала.
Задачей настоящего изобретения являлось создание устройства и способа обработки сигнала, в частности обеспечить удаление нежелательных составляющих при сложных процессах, например при подвижности объекта исследования, в частности, тела человека.
Настоящее изобретение представляет собой устройство обработки сигналов, принимающее 1-й и 2-й сигналы, прошедшие через среду распространения. В этом устройстве имеется детектор, который принимает первый сигнал после того, как он прошел через среду распространения, и формирует первый принятый сигнал, и который принимает второй сигнал после того, как он прошел через среду распространения, и формирует второй принятый сигнал. Первый принятый сигнал имеет первую желательную составляющую сигнала и первую нежелательную составляющую сигнала, а второй принятый сигнал имеет вторую желательную составляющую сигнала и вторую нежелательную составляющую сигнала. Первый принятый сигнал имеет первое отношение желательной составляющей сигнала к первому нежелательному сигналу и второй принятый сигнал имеет второе отношение второй желательной составляющей сигнала ко второй нежелательной составляющей сигнала. Устройство обработки сигналов включает в себя соединенное с детектором устройство обработки опорного сигнала, реагирующее на первый и второй принятые сигналы и комбинирующее первый и второй принятые сигналы для генерирования опорного сигнала, который для значений первого и второго отношений в диапазоне от менее одного до более одного является прежде всего функцией первой и второй нежелательных составляющих сигналов.
В одном из вариантов данного изобретения это устройство обработки сигналов содержит адаптивное устройство обработки сигналов для приема опорного и первого сигналов и для получения из них выходного сигнала, имеющего первичную компоненту, являющуюся (функцией первой желательной составляющей первого сигнала. В другом варианте это устройство обработки сигналов содержит адаптивное устройство обработки сигналов для приема опорного и второго сигналов для получения из них выходного сигнала, имеющего первичную компоненту, являющуюся функцией второй желательной составляющей второго сигнала.
В одном из вариантов адаптивное устройство обработки сигналов включает в себя адаптивное устройство подавления шумов. Еще в одном варианте адаптивное устройство подавления шумов содержит устройство оценки совместных процессов в виде сеточного устройства прогнозирования по методу наименьших квадратов и регрессионного фильтра.
К детектору может быть присоединен оксиметр для определения кислорода в живом организме в зависимости от первого и второго сигналов, принятых детектором. Измеряемой средой (средой распространения) может служить живая ткань, например палец руки или палец ноги.
В одном из вариантов данного изобретения при обработке светового сигнала первая и вторая желательные составляющие имеют компонент, представляющий собой плетисмографическую форму импульса, а первая и вторая нежелательные части имеют компонент, представляющий собой нежелательную составляющую.
Кроме того, опорный сигнал имеет, как правило, частотный спектр, скоррелированный с частотным спектром характеристики, усложняющей амплитуду сигнала. При этом устройство содержит адаптивное устройство подавления шумов, имеющее сигнальный вход для приема принятого сигнала и опорный вход для приема опорного сигнала, при этом адаптивное устройство подавления шумов реагирует на первый принятый сигнал и на опорный сигнал для получения выходного сигнала, имеющего первичную компоненту, полученную из компонент первого и второго сигналов, представляющих собой плетисмографическую форму импульса.
Помимо этого настоящее изобретение реализует физиологический монитор, содержащий первый излучатель света, формирующий первый световой сигнал, второй излучатель света, формирующий второй световой сигнал, детектор для приема первого и второго сигналов, прошедших через среду распространения, первый принятый сигнал имеет первую желательную составляющую сигнала и первую нежелательную составляющую сигнала, а второй принятый сигнал имеет вторую желательную составляющую сигнала и вторую нежелательную составляющую сигнала, причем монитор включает в себя устройство обработки сигналов, соединенное с детектором, реагирующее на первый и второй принятые сигналы и комбинирующее первый и второй принятые сигналы для генерирования опорного сигнала, который прежде всего является функцией первой и второй нежелательных составляющих сигналов.
Предпочтительно, чтобы среда распространения включала в себя живую ткань, причем первый и второй сигналы указывают на физиологическое состояние живой ткани. В этом варианте среда распространения представляет собой палец человека на руке или ноге.
В одном из вариантов данного изобретения монитор далее содержит адаптивное устройство обработки сигналов для приема опорного и первого сигналов с возможностью получения из них выходного сигнала, являющегося прежде всего функцией первой желательной составляющей сигнала. В другом варианте монитор содержит адаптивное устройство обработки сигналов для приема опорного и второго сигналов с возможностью получения из них выходного сигнала, являющегося прежде всего функцией второй желательной составляющей сигнала. При этом устройство обработки сигналов включает в себя адаптивное устройство подавления шумов, которое содержит устройство оценки совместных процессов в виде сеточного устройства прогнозирования по методу наименьших квадратов и регрессионного фильтра.
Монитор может также содержать импульсный оксиметр, соединенный со светочувствительным детектором, реагирующим на первичную компоненту первой желательной составляющей сигнала и второй желательной составляющей сигнала для анализа кислорода в живом организме.
Еще одним аспектом данного изобретения является аппарат для измерения составляющей крови, содержащий источник энергии для создания направленных на испытываемый объект ряда заранее определенных длин волн электромагнитной энергии и детектор для приема указанных волн электромагнитной энергии из испытываемого объекта, формирующих электрические сигналы, соответствующие указанным длинам волн, где каждый из, как минимум, двух указанных электрических сигналов имеет желательную и нежелательную составляющие. Этот аппарат снабжен устройством обработки опорного сигнала, имеющим вход для приема указанных электрических сигналов и выполненным с возможностью комбинирования данных сигналов с формированием опорного сигнала, имеющего первичную компоненту, являющуюся функцией упомянутых нежелательных составляющих сигналов.
В одном из вариантов данного изобретения аппарат снабжен адаптивным устройством обработки сигналов для приема указанных опорного и одного из, как минимум, двух электрических сигналов с возможностью получения из них выходного сигнала, имеющего первичную компоненту, являющуюся функцией желательной составляющей одного из этих электрических сигналов. Это адаптивное устройство подавления шумов содержит устройство оценки совместных процессов в виде сеточного устройства прогнозирования по методу наименьших квадратов и регрессионного фильтра.
Еще одним аспектом данного изобретения является монитор для определения газонасыщения крови при бескровном измерении составляющей крови в теле, содержащий источник света, выполненный с возможностью направления, как минимум, двух заранее определенных длин волн света на тело, и детектор для приема указанных волн света из тела, формирующих, как минимум, два электрических сигнала, соответствующих указанным длинам волн, где каждый из упомянутых электрических сигналов имеет желательную и нежелательную составляющие. Этот монитор снабжен устройством обработки опорного сигнала, имеющим вход, соединенный с детектором для приема указанных электрических сигналов, и выполненным с возможностью комбинирования, как минимум, двух электрических сигналов с формированием опорного сигнала, имеющего первичную компоненту, являющуюся функцией упомянутых нежелательных составляющих сигналов. Адаптивное устройство подавления шумов содержит устройство оценки совместных процессов в виде сеточного устройства прогнозирования по методу наименьших квадратов и регрессионного фильтра.
Наконец, еще одним аспектом данного изобретения является способ определения шумового опорного сигнала в устройстве обработки сигналов на основе выходных сигналов адаптивного устройства подавления шумов, которые содержат информацию, требуемую для определения физиологического параметра, включающий в себя прием детектором первого и второго сигналов для получения первого и второго принятых сигналов. Этот способ дополнительно включает в себя следующие этапы получения из первого и второго принятых сигналов шумового опорного сигнала, коррелированного с нежелательной составляющей сигнала, приложения этого опорного сигнала к первому и второму сигналам для исключения в принципе нежелательной составляющей из первого и второго сигналов с получением первого и второго выходных сигналов, содержащих информацию, требуемую при определении указанного физиологического параметра, и определения физиологического параметра.
Этап расчета физиологического параметра включает в себя расчет насыщения крови кислородом в пациенте, который может выполняться в реальном или почти реальном времени.
Кроме того, в данном способе этап приложения выполняют в адаптивном устройстве подавления шумов с использованием опорного сигнала в качестве адаптивного управляющего входа в адаптивное устройство подавления шумов.
Изобретение иллюстрируется чертежами.
Фиг. 1 иллюстрирует идеальную картину плетисмографического процесса.
Фиг. 2 схематически показывает обычный палец в сечении.
Фиг. 3 показывает картину плетисмографического колебательного процесса, включающую в себя нежелательную нестабильную составляющую сигнала, вызванную движением.
Фиг. 4 показывает схематическую диаграмму монитора для физиологических процессов, содержащего устройство обработки согласно данному изобретению и адаптивное устройство по давления шумов.
Фиг. 5 показывает функцию переноса множественного узкополосного режекторного фильтра.
Фиг. 6 иллюстрирует пример адаптивного устройства подавления шумов, которое можно использовать в мониторе для физиологических процессов.
Фиг. 7 показывает схематично абсорбирующий материал, содержащий N составляющих.
Фиг. 8 показывает схематически другой абсорбирующий материал, содержащий N составляющих.
Фиг. 9 - это схематическая модель устройства оценки совместных процессов, содержащего сеточное устройство прогнозирования методом наименьших квадратов и регрессионный фильтр.
Фиг. 10 - это диаграмма, представляющая подпрограмму, способную реализовать устройство оценки совместных процессов, смоделированное на фиг. 7.
Фиг. 11 - это схематическая модель устройства оценки совместных процессов с сеточным устройством прогнозирования методом наименьших квадратов и 2-мя регрессионными фильтрами.
Фиг. 12 - это пример монитора для физиологических процессов, содержащий устройство обработки и адаптивное устройство подавления шумов внутри микропроцессора. Этот монитор для физиологических процессов специально предназначен для измерения плетисмографического колебательного процесса и выполнения измерений импульсной оксиметрии.
Фиг. 13 - это график коэффициентов абсорбции при насыщении кислородом и при обеднении кислородом относительно длины волны.
Фиг. 14 - это график отношения коэффициентов абсорбции обедненного кислородом гемоглобина, к коэффициентам для насыщенного кислородом гемоглобина относительно длины волны.
Фиг. 15 - это увеличенный вид части фиг. 13, обозначенной кружком.
Фиг. 16 показывает сигнал, измеренный на 1-й длине волны красного света λa= λred1= 650 нм для использования в устройстве обработки с применением логометрического метода определения опорного шумового сигнала n'(t) и для использования в устройстве оценки совместных процессов. Измеренный сигнал содержит желательную составляющую и нежелательную составляющую
Фиг. 17 показывает сигнал, измеренный на 2-й длине волны λb= λred2= 685 нм для использования в устройстве обработки с применением логометрического метода определения опорного шумового сигнала n'(t). Измеренный сигнал содержит желательную составляющую и нежелательную составляющую
Фиг. 18 показывает сигнал, измеренный на инфракрасной длине волны λc= λIR= 940 нм для использования в устройстве оценки совместных процессов. Измеренный сигнал содержит желательную составляющую и нежелательную составляющую
Фиг. 19 показывает опорный шумовой сигнал n'(t), определенный устройством обработки с использованием логометрического метода.
Фиг. 17 показывает сигнал, измеренный на 2-й длине волны λb= λred2= 685 нм для использования в устройстве обработки с применением логометрического метода определения опорного шумового сигнала n'(t). Измеренный сигнал содержит желательную составляющую и нежелательную составляющую
Фиг. 18 показывает сигнал, измеренный на инфракрасной длине волны λc= λIR= 940 нм для использования в устройстве оценки совместных процессов. Измеренный сигнал содержит желательную составляющую и нежелательную составляющую
Фиг. 19 показывает опорный шумовой сигнал n'(t), определенный устройством обработки с использованием логометрического метода.
Фиг. 20 показывает хорошее приближение к желательной составляющей сигнала измеренного на длине волны λa= λred1= 650 нм, оцененного посредством опорного шумового сигнала n'(t), определенного логометрическим методом.
Фиг. 21 показывает хорошее приближение желательной составляющей сигнала измеренного на длине волны λc= λIR= 940 нм, оцененного посредством опорного шумового сигнала n'(t), определенного логометрическим методом.
Фиг. 22 показывает сигнал, измеренный на длине волны λa= λred1= 660 нм, для использования в устройстве обработки с применением метода постоянного насыщения для определения опорного шумового сигнала n'(t) и для применения в устройстве оценки совместных процессов. Измеренный сигнал содержит желательную составляющую и нежелательную составляющую
Фиг. 23 показывает сигнал, измеренный на инфракрасной длине волны λb= λIR= 940 нм, для использования в устройстве обработки с применением метода постоянного насыщения для определения опорного шумового сигнала n'(t) и для использования в устройстве оценки совместных процессов. Измеренный сигнал содержит желательную составляющую и нежелательную составляющую
Фиг. 24 показывает опорный шумовой сигнал n'(t), определенный устройством обработки с применением метода постоянного насыщения.
Фиг. 23 показывает сигнал, измеренный на инфракрасной длине волны λb= λIR= 940 нм, для использования в устройстве обработки с применением метода постоянного насыщения для определения опорного шумового сигнала n'(t) и для использования в устройстве оценки совместных процессов. Измеренный сигнал содержит желательную составляющую и нежелательную составляющую
Фиг. 24 показывает опорный шумовой сигнал n'(t), определенный устройством обработки с применением метода постоянного насыщения.
Фиг. 25 показывает хорошее приближение к желательной составляющей сигнала измеренного на длине волны λa= λred1= 660 нм, оцененного посредством опорного шумового сигнала n'(t), измеренного методом постоянного насыщения.
Фиг. 26 показывает хорошее приближение к желательной составляющей сигнала измеренного на длине волны λb= λIR= 1940 нм, оцененного посредством опорного шумового сигнала n'(t), определенного методом постоянного насыщения.
Настоящее изобретение представляет собой устройство обработки, которое определяет опорный шумовой сигнал n'(t) для использования в адаптивном устройстве подавления шумов.
Адаптивное устройство подавления шумов оценивает хорошее приближение Y'(t) к желательному сигналу Y(t) из составного сигнала S(t)=Y(t)+n(t), который, в дополнение к желательной составляющей Y(t), содержит нежелательную составляющую n(t). Нежелательная составляющая n(t) может содержать одну или большее число постоянных составляющих, предсказуемую составляющую, нестабильную составляющую, случайную составляющую и т.д. Приближение к желательному сигналу Y'(t) возникает путем удаления из составного сигнала S(t) как можно большего числа нежелательных составляющих n(t). Постоянная и предсказуемая составляющая легко удаляются с помощью традиционных методов фильтрации, как, например, простое вычитание, фильтр нижних частот, полосовой фильтр, фильтр верхних частот. Нестабильную составляющую удалить труднее из-за ее непредсказуемого характера. Если что-нибудь известно о нестабильном сигнале, хотя бы статистически, его можно удалить из измеренного сигнала с помощью традиционных методов фильтрации. Однако часто бывает так, что об относительно нестабильной составляющей шумов не имеется никакой информации. В этом случае традиционные методы фильтрации обычно недостаточны. Часто не существует информации относительно нестабильной составляющей измеренного сигнала. Поэтому в данном изобретении применяется адаптивное устройство подавления шумов для удаления нестабильной составляющей.
В общем случае адаптивное устройство подавления шумов имеет два сигнальных входа и один выход. Один из входов это опорный шумовой сигнал n'(t), который скоррелирован относительно нестабильных составляющих нежелательного сигнала n(t), присутствующих в составном сигнале S(t). Другой вход предназначен для составного сигнала S(t). В идеале выход адаптивного устройства подавления шумов Y'(t) соответствует только желательной составляющей сигнала Y'(t). Часто самым трудным при применении адаптивных устройств подавления шумов является определение опорного шумового сигнала n'(t) измеренного сигнала S(t), поскольку, как указывалось выше, непредсказуемые составляющие сигнала обычно очень трудно изолировать от измеренного сигнала S(t). В устройстве обработки сигналов согласно данному изобретению опорный шумовой сигнал n'(t) определяется исходя из двух составных сигналов, измеряемых одновременно, или почти одновременно, на двух различных длинах волн, λa и λb. Устройство обработки сигналов можно с успехом использовать в мониторном устройстве, например в мониторе, хорошо приспособленном для физиологического отслеживания.
Блок-диаграмма монитора общего вида, включающего в себя устройство обработки сигналов, или устройство обработки опорного сигнала и адаптивное устройство подавления шумов показаны на фиг. 4. Детектор 1 принимает измеренные сигналы Для некоторых физиологических измерений полезно применять более одного детектора. Каждый сигнал согласован с помощью устройства согласования сигналов 2 и 3.
Процесс согласования включает в себя, но не ограничивается этим, такие процедуры, как фильтрация сигналов для удаления постоянных составляющих и усиление сигналов для облегчения работы с ними. Затем сигналы преобразуются в цифровые данные с помощью аналого-цифрового преобразователя 4 и 5. 1-й измеренный сигнал содержит 1-ю желательную составляющую сигнала, называемую здесь и 1-ю нежелательную составляющую сигнала, обозначенную здесь nia(t). 2-й измеренный сигнал как минимум частично скоррелирован относительно 1-го измеренного сигнала и содержит 2-ю желательную составляющую сигнала, обозначенную здесь и 2-ю нежелательную составляющую сигнала, обозначенную здесь Обычно 1-я и 2-я нежелательные составляющие сигнала нескоррелированы или/и нестабильны относительно желательных составляющих сигнала Нежелательные составляющие сигнала поступают на вход устройства обработки опорных сигналов 6. Устройство обработки опорных сигналов 6 умножает 2-й измеренный сигнал на коэффициент ω и затем вычитает 2-й измеренный сигнал из 1-го измеренного сигнала Коэффициент определен таким образом, чтобы подавить желательные составляющие сигнала когда два сигнала не вычитаются. Таким образом, выход устройства обработки опорного сигнала 6 это опорный шумовой сигнал который скоррелирован относительно обеих нежелательных нестабильных составляющих сигнала Опорный шумовой сигнал n'(t) подается на вход, совместно с одним из измеренных сигналов адаптивного устройства подавления шумов 7, которое использует опорный шумовой сигнал n'(t) для удаления нежелательной составляющей сигнала из измеренного сигнала Понятно, что вместо на вход адаптивного устройства подавления шумов можно было бы подать совместно с опорным шумовым сигналом n'(t). Выход адаптивного устройства подавления шумов 7 это хорошее приближение к желательному сигналу Приближение индуцируется на дисплее 8.
Адаптивное устройство подавления шумов 9, пример которого показан на блок-диаграмме фиг. 6, применяется для удаления нестабильных, нежелательных составляющих сигнала из измеренных сигналов Адаптивное устройство подавления шумов 9 на фиг. 5 имеет в качестве 1-го входа образец опорного шумового сигнала n'(t), который скоррелирован относительно нежелательных составляющих сигнала Опорный шумовой сигнал n'(t) определяется исходя из двух измеренных сигналов устройством обработки сигналов 6. 2-й вход адаптированного устройства подавления шумов это образец либо 1-го, либо 2-го измеренного сигнала или
Адаптивное устройство подавления шумов 9 работает так, чтобы удалить частоты, общие как опорному шумовому сигналу n'(t), так и измеренному сигналу Поскольку опорный шумовой сигнал n'(t) скоррелирован относительно нестабильных нежелательных составляющих сигнала n'(t) и опорный шумовой сигнал n'(t) также нестабилен. Адаптивное устройство подавления шумов действует аналогично динамичному множественному узкополосному режекторному фильтру, основанному на спектральном распределении опорного шумового сигнала n'(t).
Адаптивное устройство подавления шумов 9 работает так, чтобы удалить частоты, общие как опорному шумовому сигналу n'(t), так и измеренному сигналу Поскольку опорный шумовой сигнал n'(t) скоррелирован относительно нестабильных нежелательных составляющих сигнала n'(t) и опорный шумовой сигнал n'(t) также нестабилен. Адаптивное устройство подавления шумов действует аналогично динамичному множественному узкополосному режекторному фильтру, основанному на спектральном распределении опорного шумового сигнала n'(t).
На фиг. 5 показана передаточная функция множественного узкополосного режекторного фильтра. Провалы или углубления амплитуды передаточной функции указывают частоты, которые ослаблены или удалены, когда составной измеренный сигнал проходит через узкополосный режекторный фильтр. Выход узкополосного режекторного фильтра это составной сигнал, имеющий частоты, на которых существует провал. По аналогии с адаптивным устройством подавления шумов, частоты, на которых присутствуют провалы, непрерывно меняются, основываясь на выходных сигналах адаптивного устройства подавления сигналов.
Адаптивное устройство подавления сигналов 9, показанное на фиг. 2.6, выдает по обратной связи, обозначенный здесь который подается по обратной связи на внутреннее устройство обработки 10, находящееся внутри адаптивного устройства подавления шумов 9. Внутреннее устройство обработки 10 автоматически регулирует свою собственную передаточную функцию в соответствии с заранее определенным алгоритмом, например, с выходом внутреннего устройства обработки 10, обозначенным b(t), что сильно напоминает нежелательную составляющую сигнала Выход b(t) внутреннего устройства обработки 10 вычитается из измеренного сигнала что дает сигнал Внутреннее устройство обработки оптимизирует так, что приблизительно равно желательному сигналу соответственно.
Один из алгоритмов, который можно использовать для регулировки передаточной функции внутреннего устройства обработки 10, это алгоритм наименьших квадратов, как он описан в главе 6 и главе 12 книги под названием "Адаптивная обработка сигналов" Бернарда Уидроу и Сэмьюэла Стернса, опубликованной издательством "Прентис Холл", копирайт 1985 г.
Адаптивные устройства обработки 9 с успехом применялись для ряда проблем, включая уменьшение бокового лепестка антенны, распознавание образов, вообще исключение периодических помех и исключение эха в линиях дальней телефонной связи. Однако часто требуется значительная изобретательность для нахождения подходящего опорного и шумового сигнала n'(t) для данного применения, поскольку случайные или нестабильные составляющие нельзя легко отделить от измеренного сигнала Если реальная нежелательная составляющая сигнала присутствовали априорно, то нет необходимости в методах, таких как адаптивное подавление шумов. Одним из аспектов опорного шумового изобретения является уникальное определение проходящего опорного шумового сигнала n'(t) исходя из измерений, сделанных монитором, содержащим устройство обработки опорного сигнала.
Объяснение, описывающее, как можно определить опорный шумовой сигнал n'(t), таково, 1-й сигнал измеряется, например, на длине волны λa детектором, формирующим сигнал
где желательный сигнал, а шумовой компонент.
где желательный сигнал, а шумовой компонент.
Аналогичное измерение производится одновременно, или почти одновременно, на другой длине волны λb что дает
Обратите внимание, что пока измерение производится одновременно, нежелательные составляющие сигнала будут скоррелированы, потому что любые случайные или нестабильные функции будут влиять на каждое измерение приблизительно одинаково.
Обратите внимание, что пока измерение производится одновременно, нежелательные составляющие сигнала будут скоррелированы, потому что любые случайные или нестабильные функции будут влиять на каждое измерение приблизительно одинаково.
Для того, чтобы получить опорный шумовой сигнал n'(t), измеренные сигналы трансформируются, чтобы исключить желательные компоненты сигнала. Один из способов осуществить это - найти постоянную пропорциональности между желательными сигналами так что
Это пропорциональное соотношение можно получить при многих измерениях, включая, но не ограничиваясь, измерения абсорбции и физиологические измерения. Кроме того, при большинстве измерений постоянная пропорциональность может быть определена так:
Умножение уравнения (2) на и затем вычитание уравнения (2) из уравнения (1) дает в результате одно уравнение, где члены желательного сигнала взаимно погашаются, оставляя следующее соотношение:
не равный нулю сигнал, который скоррелирован относительно каждой нежелательной составляющей сигнала и может быть использован в качестве опорного шумового сигнала n'(t) в адаптивном устройстве подавления шумов.
Это пропорциональное соотношение можно получить при многих измерениях, включая, но не ограничиваясь, измерения абсорбции и физиологические измерения. Кроме того, при большинстве измерений постоянная пропорциональность может быть определена так:
Умножение уравнения (2) на и затем вычитание уравнения (2) из уравнения (1) дает в результате одно уравнение, где члены желательного сигнала взаимно погашаются, оставляя следующее соотношение:
не равный нулю сигнал, который скоррелирован относительно каждой нежелательной составляющей сигнала и может быть использован в качестве опорного шумового сигнала n'(t) в адаптивном устройстве подавления шумов.
Адаптивное подавление шумов особенно полезно в большом ряде измерений, обычно называемых измерениями поглощения. Примером монитора абсорбционного типа, который может с успехом использовать адаптивное подавление шумов, основываясь на опорном шумовом сигнале n'(t), определенном устройством обработки является монитор, определяющий концентрацию поглощающей энергию составляющей внутри поглощающего материала, когда материал подвержен возмущениям. Такие возмущения могут вызываться сигналами, о которых желательно получить информацию, или же случайными или нестабильными силами, например механическими силами, приложенными к материалу. Случайные или нестабильные помехи, такие как подвижность, генерируют нежелательные шумовые компоненты в измеряемом сигнале. Эти нежелательные компоненты можно удалить с помощью адаптивного устройства подавления шумов, если известен подходящий опорный шумовой сигнал n'(t).
Схематически показанный материал с N составляющими, содержащий контейнер 11, имеющий N разных поглощающих составляющих, обозначенных A1, A2, A3, ... AN, показан на фиг. 7. Составляющие от A1 до AN размещены внутри контейнера 11 и упорядочено и послойно. Примером частного типа поглощающей системы является система, в которой световая энергия проходит через контейнер 11 и поглощается согласно обобщенному закону поглощения света Беера-Ламберта.
Для света с длиной волны λa это затухание можно приблизительно выразить как
Путем первоначального преобразования сигнала при взятии натурального логарифма от обеих частей уравнения и манипулирования его членами, сигнал преобразуется так, что компоненты сигнала комбинируются не умножением, а сложением, т.е.
Путем первоначального преобразования сигнала при взятии натурального логарифма от обеих частей уравнения и манипулирования его членами, сигнал преобразуется так, что компоненты сигнала комбинируются не умножением, а сложением, т.е.
где I0 - интенсивность падающей световой энергии; I - интенсивность переданной световой энергии; коэффициент поглощения i-й составляющей на длине волны λa; длина оптической траектории i-го слоя, через который проходит оптическая энергия; и Ci(t) - концентрация i-й составляющей в объеме, относящемся к толщине xi(t). Коэффициенты поглощения от ε1 до εN - известные величины, постоянные на каждой длине волны. Большая часть концентраций от C1(t) до CN(t) обычно не известна, так же как и большая часть длин оптических траекторий xi(t) каждого слоя. Общая длина оптической траектории это сумма всех отдельных длин оптических траекторий xi(t) каждого из слоев.
Когда материал не подвержен любым силам, вызывающим возмущение в толщинах слоев, длина оптической траектории каждого слоя xi(t) обычно постоянна. Это приводит к в принципе постоянному затуханию оптической энергии и, таким образом, к в принципе постоянному смещению измеряемого сигнала. Обычно эта часть сигнала представляет малый интерес, поскольку как правило нужно знать о силе, вызывающей возмущение в материале. Необходимо удалить любую часть сигнала, находящуюся вне представляющей интерес и известной полосы частот, включая постоянную нежелательную составляющую часть сигнала, являющуюся результатом в принципе постоянного поглощения составляющими, когда они не подвержены возмущению. Это обычно достигается традиционными методами полосовой фильтрации. Однако когда материал подвержен воздействию сил, на каждый слой составляющих возмущение может подействовать иначе, чем на другой слой. Некоторые возмущения длин оптических траекторий каждого слоя xi(t) могут привести к отклонениям измеряемого сигнала, которые представляют собой желательную информацию. Другие нарушения длин оптической траектории каждого слоя xi(t) вызывают нежелательные отклонения, маскирующие желательную информацию в измеряемом сигнале. Нежелательные компоненты сигнала, связанные с нежелательными отклонениями, должны также удаляться для получения желательной информации из измеряемого сигнала.
Адаптивное устройство подавления шумов удаляет из составного сигнала, измеряемого после его прохождения через поглощающий материал или после его отражения от поглощающего материала, нежелательные компоненты сигнала, вызванные силами, которые возмущают материал отлично от сил, вызывающих возмущение материала с желательными компонентами сигнала. Для целей иллюстрации примем, что составляющая измеряемого сигнала, считающаяся желательным сигналом это член затухания ε5C5X5(t), связанный с интересующей нас составляющей, а именно с A5, и что слой составляющей A5 подвержен возмущениям иначе, чем каждый из слоев других составляющих от A1 до A4 и от A6 до AN. Пример такой ситуации возникает, когда слой A5 подвержен действию сил, о которых желательно получить информацию, и, кроме того, весь материал подвержен воздействию сил, которые влияют на каждый слой. В этом случае, поскольку суммарная сила, воздействующая на слой составляющих A5 члены затухания, вызванные составляющими от A1 до A4 и от A6 до AN, образуют нежелательный сигнал Даже если дополнительные силы, воздействующие на весь материал, вызывают то же самое возмущение в каждом слое, включая слой A5, суммарные силы, действующие на слой составляющей A5, заставляют его иметь суммарное возмущение, отличное от возмущений каждого из других слоев составляющих от A1 до A4 и от A6 до AN.
Часто бывает, что суммарное возмущение, влияющее на слои, связанные с нежелательными компонентами сигнала, вызывается случайными или нестабильными силами. Это заставляет нестабильно меняться толщину слоев и нестабильно меняться длине оптической траектории xi(t), что формирует случайные или нестабильные нежелательные компоненты сигнала Однако независимо от того, стабильна или нет нежелательная составляющая сигнала нежелательный компонент сигнала можно удалить посредством адаптивного устройства подавления шумов, имеющего в качестве одного входа опорный шумовой сигнал n'(t), определенный устройством обработки согласно данному изобретению, пока возмущение слоев, отличных от слоя составляющей A5 отлично от возмущения слоя составляющей A5.
Адаптивное устройство подавления шумов выдает хорошее приближение к желательному сигналу Из этого приближения часто можно определить концентрацию интересующей нас составляющей C5(t), поскольку при физиологических измерениях известна или может быть определена толщина компонента, связанная с желательным сигналом, например x5(t).
Адаптивное устройство подавления шумов использует образец опорного шумового сигнала n'(t), определенного из 2-х в принципе одновременно измеренных сигналов и определяется как показано выше уравнения (7). определяется аналогичным образом на другой длине волны λb. Для того, чтобы найти опорный шумовой сигнал n'(t), ослабленная переданная энергия измеряется на 2-х разных длинах волн λa и λb и преобразуется посредством логарифмического преобразования. Затем сигналы можно записать (в логарифмически преобразованном виде) следующим образом:
дальнейшее преобразование сигналов это взаимоотношение пропорциональности, определяющее w2, аналогично уравнению (3), что позволяет определить опорный шумовой сигнал n'(t), т.е.:
Часто бывает, что можно одновременно удовлетворить условия уравнения (12) и (13). Умножение уравнения (II) на w2 и вычитание результата из уравнения (9) дает не равный нулю опорный шумовой сигнал, являющийся линейной суммой нежелательных компонентов сигнала:
Образец этого опорного шумового сигнала n'(t) и образец измеряемого сигнала, либо либо подаются на вход адаптивного устройства подавления шумов, одна из моделей которого показана на фиг. 6 и предпочтительная модель которого обсуждается здесь под заглавием "Предпочтительное устройство адаптивного подавления шумов, использующее реализацию устройства оценки совместных процессов". Адаптивное устройство подавления шумов удаляет нежелательную составляющую измеряемого сигнала, формируя хорошее приближение к желательной части сигнала Концентрацию C5(t) можно определить исходя из приближения к желательному сигналу согласно:
Как было рассмотрено выше, коэффициенты поглощения постоянны на каждой длине волны λa и λb, а толщина компонента желательного сигнала, в этом примере x5(t), часто известна или может быть определена как функция времени, что позволяет рассчитать концентрацию С5(t) составляющей A5.
дальнейшее преобразование сигналов это взаимоотношение пропорциональности, определяющее w2, аналогично уравнению (3), что позволяет определить опорный шумовой сигнал n'(t), т.е.:
Часто бывает, что можно одновременно удовлетворить условия уравнения (12) и (13). Умножение уравнения (II) на w2 и вычитание результата из уравнения (9) дает не равный нулю опорный шумовой сигнал, являющийся линейной суммой нежелательных компонентов сигнала:
Образец этого опорного шумового сигнала n'(t) и образец измеряемого сигнала, либо либо подаются на вход адаптивного устройства подавления шумов, одна из моделей которого показана на фиг. 6 и предпочтительная модель которого обсуждается здесь под заглавием "Предпочтительное устройство адаптивного подавления шумов, использующее реализацию устройства оценки совместных процессов". Адаптивное устройство подавления шумов удаляет нежелательную составляющую измеряемого сигнала, формируя хорошее приближение к желательной части сигнала Концентрацию C5(t) можно определить исходя из приближения к желательному сигналу согласно:
Как было рассмотрено выше, коэффициенты поглощения постоянны на каждой длине волны λa и λb, а толщина компонента желательного сигнала, в этом примере x5(t), часто известна или может быть определена как функция времени, что позволяет рассчитать концентрацию С5(t) составляющей A5.
На фиг. 8 представлен другой материал, имеющий N признак разных составляющих, расположенных слоями. В этом материале две составляющие A5 и A6 находятся внутри одного слоя с толщиной x5,6(t)=x5(t)+x6(t) и размещены произвольно внутри слоя. Это аналогично комбинированию слоев составляющих A5 и A6 на фиг. 7. Комбинирование слоев, например комбинирование слоев составляющих A5 и A6, возможно, если два слоя находятся под действием тех же суммарных сил, приводящих к тому же самому возмущению длин оптических траекторий x5(t) и x6(t) слоев.
Часто желательно найти концентрацию или насыщение, т.е. процентную концентрацию, одной составляющей внутри данной толщины, содержащей более одной составляющей и подверженной действию особенных видов сил. Концентрацию или насыщение составляющей внутри данного объема можно определить в присутствии любого числа составляющих в объеме, содержащем много составляющих, необходимо иметь столько же сигналов, прошедших измерение, сколько имеется составляющих, поглощающих энергию падающего светового пучка. Понятно, что составляющие, которые не поглощают энергию, не являются важными в определении насыщения. Для определения концентрации необходимо иметь столько же сигналов, сколько имеется составляющих, поглощающих энергию падающего света, а также нужна информация о сумме концентраций.
Часто бывает, что толщина материи, совершающей специфическое движение, содержит только две составляющих. Например, может быть желательным узнать концентрацию или насыщение A5 внутри данного объема, содержащего A5 и A6. В этом случае желательные сигналы содержат члены, связанные как с A5 так и с A6 так, что можно сделать определенные концентрации или насыщения A5 или A6 в объеме. Здесь рассматривается метод определения насыщения. Понятно, что концентрация A5 в объеме, содержащем как A5, так и A6, может также быть определена, если известно, что A5+A6=1, т.е. что в объеме нет составляющих, не поглощающих энергию падающего света на конкретной выбранной длине волны измерения. Измеряемые сигналы можно выразить (в логарифмически преобразованном виде) так:
Любые составляющие сигнала, находящиеся вне известной и интересующей нас полосы частот, включая постоянную нежелательную составляющую сигнала, являющуюся результатом в основном постоянного поглощения составляющими, не подверженными возмущению, должны удаляться для определения приближения к желательному сигналу. Это легко достигается традиционными методами полосовой фильтрации. Как и в предыдущем примере, часто бывает, что суммарное возмущение, воздействующее на слои, связанные с нежелательными компонентами сигнала, вызвано случайными или нестабильными силами, заставляющими толщину каждого слоя или длину оптической траектории каждого слоя xi(t) хаотично меняться, что формирует случайный или нестабильный нежелательный компонент сигнала Независимо от того, является желательная составляющая сигнала нестабильной или нет, нежелательный компонент сигнала можно удалить с помощью адаптивного устройства подавления шумов, имеющего в качестве одного входа опорный шумовой сигнал n'(t), определенный устройством обработки, пока возмущение в этих слоях отличных от слоя с составляющими A5 и A6 отлично от возмущения в слое с составляющими A5 и A6 Нежелательные нестабильные компоненты сигнала можно с успехом удалить из уравнений (19) и (21), с помощью адаптивного устройства подавления шумов. Кроме того, адаптивное устройство подавления шумов требует образца опорного шумового сигнала n'(t).
Любые составляющие сигнала, находящиеся вне известной и интересующей нас полосы частот, включая постоянную нежелательную составляющую сигнала, являющуюся результатом в основном постоянного поглощения составляющими, не подверженными возмущению, должны удаляться для определения приближения к желательному сигналу. Это легко достигается традиционными методами полосовой фильтрации. Как и в предыдущем примере, часто бывает, что суммарное возмущение, воздействующее на слои, связанные с нежелательными компонентами сигнала, вызвано случайными или нестабильными силами, заставляющими толщину каждого слоя или длину оптической траектории каждого слоя xi(t) хаотично меняться, что формирует случайный или нестабильный нежелательный компонент сигнала Независимо от того, является желательная составляющая сигнала нестабильной или нет, нежелательный компонент сигнала можно удалить с помощью адаптивного устройства подавления шумов, имеющего в качестве одного входа опорный шумовой сигнал n'(t), определенный устройством обработки, пока возмущение в этих слоях отличных от слоя с составляющими A5 и A6 отлично от возмущения в слое с составляющими A5 и A6 Нежелательные нестабильные компоненты сигнала можно с успехом удалить из уравнений (19) и (21), с помощью адаптивного устройства подавления шумов. Кроме того, адаптивное устройство подавления шумов требует образца опорного шумового сигнала n'(t).
Два метода, которые может использовать устройство опорного шумового сигнала N'(t), это логометрический метод и метод постоянного насыщения. Предпочтительная реализация монитора для физиологических процессов, включающего в себя устройство обработки, использует логометрический метод, где длина двух длин волн λa и λb, на которых измеряются сигналы специально выбраны таким образом, что существует соотношение между коэффициентами поглощения
Измеряемые сигналы могут быть разложены на члены и записаны так:
Длины волн λa и λb, выбранные так, чтобы выполнить уравнение (22), уравнивают члены внутри квадратных скобок, что приводит к тому, что желательные составляющие сигнала становятся линейно зависимыми. Тогда постоянная пропорциональности ωг3, уравнивающая желательные составляющие сигнала и позволяющая определить неравный нулю опорный шумовой сигнал n'(t), такова:
Часто случается, что можно одновременно выполнить уравнения (25) и (26). Кроме того, поскольку коэффициенты поглощения каждой составляющей постоянны в отношении длины волны, можно легко определить постоянную пропорциональности ωг3. Более того, коэффициенты поглощения других составляющих от A1 до A4 и от A7 до An в общем случае не равны коэффициентам A5 и A6. Таким образом, нежелательные шумовые компоненты в общем случае не становятся линейно зависимыми соотношениями уравнений (22) и (25).
Измеряемые сигналы могут быть разложены на члены и записаны так:
Длины волн λa и λb, выбранные так, чтобы выполнить уравнение (22), уравнивают члены внутри квадратных скобок, что приводит к тому, что желательные составляющие сигнала становятся линейно зависимыми. Тогда постоянная пропорциональности ωг3, уравнивающая желательные составляющие сигнала и позволяющая определить неравный нулю опорный шумовой сигнал n'(t), такова:
Часто случается, что можно одновременно выполнить уравнения (25) и (26). Кроме того, поскольку коэффициенты поглощения каждой составляющей постоянны в отношении длины волны, можно легко определить постоянную пропорциональности ωг3. Более того, коэффициенты поглощения других составляющих от A1 до A4 и от A7 до An в общем случае не равны коэффициентам A5 и A6. Таким образом, нежелательные шумовые компоненты в общем случае не становятся линейно зависимыми соотношениями уравнений (22) и (25).
Умножая уравнение (24) на ωг3 и вычитая получившееся в результате уравнение из уравнения (23), определяем не равный нулю опорный шумовой сигнал:
Альтернативный метод определения опорного шумового сигнала исходя из измеряемых сигналов с помощью устройства обработки это метод постоянного насыщения. При этом подходе принимается, что насыщение A5 в объеме, содержащем A5 и A6, остается постоянным, т.е.:
Насыщение [A5(t)=C5(t)+C6(t) (28)
={1+[C6(t)/C5(t)]}-1 (29)
в принципе постоянно по многим выборкам (образцам) измеряемых сигналов Это предположение точно выполняется относительно многих выборок (образцов), потому что обычно насыщение меняется относительно медленно в физиологических системах.
Альтернативный метод определения опорного шумового сигнала исходя из измеряемых сигналов с помощью устройства обработки это метод постоянного насыщения. При этом подходе принимается, что насыщение A5 в объеме, содержащем A5 и A6, остается постоянным, т.е.:
Насыщение [A5(t)=C5(t)+C6(t) (28)
={1+[C6(t)/C5(t)]}-1 (29)
в принципе постоянно по многим выборкам (образцам) измеряемых сигналов Это предположение точно выполняется относительно многих выборок (образцов), потому что обычно насыщение меняется относительно медленно в физиологических системах.
Предположение о постоянном значении насыщения эквивалентно предположению о том, что:
C5(t)/C6(t)=constan t, (30)
поскольку только еще один член уравнения (29) постоянен, а именно число 1.
C5(t)/C6(t)=constan t, (30)
поскольку только еще один член уравнения (29) постоянен, а именно число 1.
Используя это предположение, получаем постоянную пропорциональности ωs3(t), которая позволяет определить опорный шумовой сигнал n'(t)5
Часто бывает, что можно одновременно выполнить как уравнение (35), так и уравнение (36), и определить постоянную пропорциональности ωs3(t). Кроме того, коэффициенты поглощения на каждой длине волны постоянны, а главное предположение метода постоянного насыщения состоит в том, что C5(t)/C6(t) постоянно для многих периодов выборки (образцов). Таким образом, новую постоянную пропорциональности ωs3(t) можно определить через каждые несколько выборок (образцов) из новых приближений к желательному сигналу как выход адаптивного устройства подавления шумов. Таким образом, приближения к желательным сигналам найденные адаптивным устройством подавления шумов для в принципе непосредственно предшествующего набора выборок измеряемых сигналов используя в устройстве обработки для расчета постоянной пропорциональности ωs3(t) для следующего набора выборок измеряемых сигналов
Умножение уравнения (20) на ωs3(t) и вычитание полученного в результате уравнения из уравнения (18) дает не равный нулю опорный шумовой сигнал:
Понятно, что уравнение (21) можно умножить на ωs3(t) и получившееся в результате уравнение можно вычесть из уравнения (19), что даст тот же опорный шумовой сигнал n'(t), что и в случае уравнения (37).
Часто бывает, что можно одновременно выполнить как уравнение (35), так и уравнение (36), и определить постоянную пропорциональности ωs3(t). Кроме того, коэффициенты поглощения на каждой длине волны постоянны, а главное предположение метода постоянного насыщения состоит в том, что C5(t)/C6(t) постоянно для многих периодов выборки (образцов). Таким образом, новую постоянную пропорциональности ωs3(t) можно определить через каждые несколько выборок (образцов) из новых приближений к желательному сигналу как выход адаптивного устройства подавления шумов. Таким образом, приближения к желательным сигналам найденные адаптивным устройством подавления шумов для в принципе непосредственно предшествующего набора выборок измеряемых сигналов используя в устройстве обработки для расчета постоянной пропорциональности ωs3(t) для следующего набора выборок измеряемых сигналов
Умножение уравнения (20) на ωs3(t) и вычитание полученного в результате уравнения из уравнения (18) дает не равный нулю опорный шумовой сигнал:
Понятно, что уравнение (21) можно умножить на ωs3(t) и получившееся в результате уравнение можно вычесть из уравнения (19), что даст тот же опорный шумовой сигнал n'(t), что и в случае уравнения (37).
При использовании метода постоянного насыщения, необходимо, чтобы пациент не двигался в течение короткого периода времени, чтобы можно было определить точное начальное значение насыщения с помощью известных методов, отличных от адаптивного подавления шумов, на котором будут основываться все другие расчеты. При отсутствии нестабильных, вызванных движением нежелательных составляющих сигнала монитор для физиологических процессов может очень быстро выдать начальное значение насыщения в A5 в объеме, содержащем A5 и A6. Пример расчета насыщения приведен в статье Дж.А. Мука и др. "Спектрофотометрическое определение насыщение крови кислородом независимо от наличия зеленого индоцианина", где рассматривается определение кислородного насыщения артериальной крови.
Другая статья, в которой обсуждается расчет кислородного насыщения, это "Импульсная оксиметрия: физические принципы, техническая реализация и существующие ограничения" Майкла Р.Ньюмена. Затем, когда определены величины можно использовать адаптивное устройство подавления шумов с опорным шумовым сигналом n'(t), определяемым по методу постоянного насыщения.
Когда опорный шумовой сигнал n'(t) определен устройством обработки с помощью описанных выше методов - либо логометрического, либо постоянного насыщения, адаптивное устройство подавления шумов могут реализовывать либо как аппаратные, либо как программные средства.
Реализация методом наименьших квадратов (МНК) вышеописанного внутреннего устройства обработки 10 в сочетании с адаптивным устройством подавления шумов фиг. 6 относительно легко выполнима, однако ей не хватает скорости адаптации, желательной для большинства областей применения отслеживания физиологических процессов. Таким образом, предпочтительнее использовать более быстрый метод адаптивного подавления шумов, называемый моделью сеточного устройства оценки совместных процессов. Устройство оценки совместных процессов 12 показано в виде диаграммы на фиг. 9 и подробно описано в главе 9 книги "Теория адаптивных фильтров" Саймона Хейкина, опубликованной издательством" "Прентис-Холл", авторское право 1986 г. Функцией устройства оценки совместных процессов является удаление нежелательных составляющих сигнала из измеряемых сигналов c формированием сигнала который является хорошим приближением, к желательному сигналу Таким образом, устройство оценки совместных процессов оценивает величину желательного сигнала Входами устройства оценки совместных процессов 12 являются опорный шумовой сигнал n'(t) и составной измеряемый сигнал Выход это хорошее приближение к сигналу с удаленными шумами, т.е. хорошее приближение к
Устройство оценки совместных процессов 12 применяет в сочетании: сеточное устройство прогнозирования по методу наименьших квадратов 13 и регрессионный фильтр 14. Опорный шумовой сигнал n'(t) подается на вход устройства прогнозирования по методу наименьших квадратов 13, тогда как измеряемый сигнал подается на вход регрессионного фильтра 14. В нижеследующем описании для простоты будет измеряемым сигналом, у которого желательная составляющая будет оцениваться устройством оценки совместных процессов 12. Однако следует отметить, что с таким же успехом можно подать на вход регрессионного фильтра 14, и с таким же успехом можно оценить желательную составляющую этого сигнала. Устройство оценки совместных процессов 12 удаляет все частоты, присутствующие как в опорном шумовом сигнале n'(t), так и в измеряемом сигнале Нежелательные составляющие сигнала обычно содержат частоты, не связанные с частотами желательной составляющей сигнала В высшей степени невероятно, чтобы нежелательная составляющая сигнала имела такой же спектральный состав, что и желательная составляющая сигнала Однако в неправдоподобном случае того, что спектральные составы и n'(t) аналогичны, этот метод не принесет точных результатов. Функционально устройство оценки совместных процессов 12 сравнивает входной сигнал n'(t), который скоррелирован относительно нежелательной составляющей сигнала с входным сигналом и удаляет все частоты, являющиеся идентичными. Таким образом, устройство оценки совместных процессов 12 работает как динамический множественный узкополосный режекторный фильтр и удаляет те частоты в нежелательном компоненте сигнала которые хаотично меняются с движением пациента. Это дает в результате сигнал, имеющий в принципе тот же спектральный состав, что и желательный сигнал Выход устройства оценки совместных процессов 12 имеет в принципе тот же спектральный состав и амплитуду, что и желательный сигнал Таким образом, выходной сигнал устройства оценки совместных процессов 12 является очень хорошим приближением к желательному сигналу
Устройство оценки совместных процессов 12 можно разделить на каскады, начиная с нулевого каскада и заканчивая m-ным каскадом, как это показано на фиг. 9. Каждый каскад, за исключением нулевого каскада, тождественен любому другому каскаду. Нулевой каскад это входной каскад для устройства оценки совместных процессов 12. Каскады от 1-го до m-го работают с сигналом, сформированным непосредственно предшествующим каскадом, т.е. (m-1)-м каскадом, так что на выходе m-го каскады формируется хорошее приближение к желательному сигналу
Сеточное устройство прогнозирования по методу наименьших квадратов 13 содержит регистры 15 и 16, суммирующие элементы 17 и 18 и элементы задержки 19. Регистры 15 и 16 содержат мультипликативные значения коэффициента переднего отражения Γf,m(t) и коэффициента обратного отражения Γb,m(t), которые умножают опорный шумовой сигнал n'(t) и сигналы, полученные из опорного шумового сигнала n'(t). Каждый каскад сеточного устройства прогнозирования по методу наименьших квадратов дает на выходе ошибку в прогнозе переднего отражения fm(t) и ошибку в прогнозе обратного отражения bm(t). Нижний индекс m указывает каскад.
Устройство оценки совместных процессов 12 применяет в сочетании: сеточное устройство прогнозирования по методу наименьших квадратов 13 и регрессионный фильтр 14. Опорный шумовой сигнал n'(t) подается на вход устройства прогнозирования по методу наименьших квадратов 13, тогда как измеряемый сигнал подается на вход регрессионного фильтра 14. В нижеследующем описании для простоты будет измеряемым сигналом, у которого желательная составляющая будет оцениваться устройством оценки совместных процессов 12. Однако следует отметить, что с таким же успехом можно подать на вход регрессионного фильтра 14, и с таким же успехом можно оценить желательную составляющую этого сигнала. Устройство оценки совместных процессов 12 удаляет все частоты, присутствующие как в опорном шумовом сигнале n'(t), так и в измеряемом сигнале Нежелательные составляющие сигнала обычно содержат частоты, не связанные с частотами желательной составляющей сигнала В высшей степени невероятно, чтобы нежелательная составляющая сигнала имела такой же спектральный состав, что и желательная составляющая сигнала Однако в неправдоподобном случае того, что спектральные составы и n'(t) аналогичны, этот метод не принесет точных результатов. Функционально устройство оценки совместных процессов 12 сравнивает входной сигнал n'(t), который скоррелирован относительно нежелательной составляющей сигнала с входным сигналом и удаляет все частоты, являющиеся идентичными. Таким образом, устройство оценки совместных процессов 12 работает как динамический множественный узкополосный режекторный фильтр и удаляет те частоты в нежелательном компоненте сигнала которые хаотично меняются с движением пациента. Это дает в результате сигнал, имеющий в принципе тот же спектральный состав, что и желательный сигнал Выход устройства оценки совместных процессов 12 имеет в принципе тот же спектральный состав и амплитуду, что и желательный сигнал Таким образом, выходной сигнал устройства оценки совместных процессов 12 является очень хорошим приближением к желательному сигналу
Устройство оценки совместных процессов 12 можно разделить на каскады, начиная с нулевого каскада и заканчивая m-ным каскадом, как это показано на фиг. 9. Каждый каскад, за исключением нулевого каскада, тождественен любому другому каскаду. Нулевой каскад это входной каскад для устройства оценки совместных процессов 12. Каскады от 1-го до m-го работают с сигналом, сформированным непосредственно предшествующим каскадом, т.е. (m-1)-м каскадом, так что на выходе m-го каскады формируется хорошее приближение к желательному сигналу
Сеточное устройство прогнозирования по методу наименьших квадратов 13 содержит регистры 15 и 16, суммирующие элементы 17 и 18 и элементы задержки 19. Регистры 15 и 16 содержат мультипликативные значения коэффициента переднего отражения Γf,m(t) и коэффициента обратного отражения Γb,m(t), которые умножают опорный шумовой сигнал n'(t) и сигналы, полученные из опорного шумового сигнала n'(t). Каждый каскад сеточного устройства прогнозирования по методу наименьших квадратов дает на выходе ошибку в прогнозе переднего отражения fm(t) и ошибку в прогнозе обратного отражения bm(t). Нижний индекс m указывает каскад.
Для каждого набора выборок, т.е. 1-ая выборка опорного шумового сигнала n'(t), полученная в принципе одновременно с 1-й выборкой измеряемого сигнала выборка опорного шумового сигнала n'(t) подается на вход сеточного устройства прогнозирования по методу наименьших квадратов 13. Ошибка в переднем прогнозе нулевого каскада f0(t) и ошибка в обратном прогнозе нулевого каскада b0(t) устанавливаются равными опорному шумовому сигналу n'(t). Ошибка в обратном прогнозе затем подвергается задержке на период 1-й выборки посредством элемента задержки 19 в 1-м каскаде сеточного устройства прогнозирования по методу наименьших квадратов 13. Таким образом, непосредственно предшествующее значение опорного шумового сигнала n'(T) используется при расчетах, предполагающих элемент задержки 19 1-го каскада. Ошибка в переднем прогнозе нулевого каскада прибавляется к отрицательной части прошедшей задержку ошибки обратного прогноза нулевого каскада b0(t-1), умноженной на величину регистра 15 коэффициента переднего отражения Γf,l(t), что дает ошибку в переднем прогнозе 1-го каскада f1(t). Кроме того, ошибка в переднем прогнозе нулевого каскада f0(t) умножается на величину регистра 16 коэффициента обратного отражения Γf,1(t), и прибавляется к прошедшей задержку ошибке в обратном прогнозе нулевого каскада b0(t-1), что дает ошибку в обратном прогнозе 1-го каскада b1(t). В каждом следующем каскаде m сеточного устройства прогнозирования по методу наименьших квадратов 13 предыдущие значения ошибки в переднем и обратном прогнозе fm-1(t) и bm-1(t), причем ошибка в обратном прогнозе задерживается на период 1-й выборки, используются для получения значений ошибок в переднем и обратном прогнозе для данного каскада fm(t) и bm(t).
Ошибка в обратном прогнозе bm(t) подается на совпадающий каскад m регрессионного фильтра 14. Там она направляется на вход регистра 20, содержащего значение коэффициента мультипликативной регрессии Например, в нулевом каскаде регрессионного фильтра 14 ошибка в обратном прогнозе нулевого каскада b0(t) умножается на величину регистра 20 коэффициента регрессии нулевого каскада и вычитается из измеренного значения сигнала в суммирующем элементе 21 с выдачей сигнала ошибки в оценке 1-го каскада . Сигнал ошибки в оценке 1-го каскада это 1-е приближение к желательному сигналу. Этот сигнал ошибки в оценке 1-го каскада подается на 1-й каскад регрессионного фильтра 14. Ошибка в обратном прогнозе 1-го каскада b1(t), умноженная на величину регистра 20 коэффициента регрессии 1-го каскада вычитается из сигнала ошибки в оценке второго каскада для получения ошибки в оценке 2-го каскада . Сигнал ошибки в оценке 2-го каскада это 2-е, несколько лучшее приближение к желательному сигналу
Те же процессы повторяются в сеточном устройстве прогнозирования по методу наименьших квадратов 13 и в регрессионном фильтре 14 для каждого каскада, пока не определится хорошее приближение к желательному сигналу Каждый из рассмотренных сигналов, включая ошибку в переднем прогнозе fm(t), ошибку в обратном прогнозе bm(t), сигнал ошибки в оценке необходим при расчете коэффициента переднего отражения Γf,m(t) коэффициента обратного отражения Γb,m(t) и величин регистров 15, 16 и 20 коэффициента регрессии в каждом каскаде m. В дополнение к ошибке в переднем прогнозе fm(t), ошибке в обратном прогнозе bm(t) и к сигналам ошибки в оценке при расчете коэффициента переднего отражения Γf,m(t), коэффициента обратного отражения Γb m(t) и величин регистров 15, 16 и 20 коэффициента регрессии требуется ряд промежуточных переменных, показанных на фиг. 9, но основанных на величинах, обозначенных на фиг. 9.
Те же процессы повторяются в сеточном устройстве прогнозирования по методу наименьших квадратов 13 и в регрессионном фильтре 14 для каждого каскада, пока не определится хорошее приближение к желательному сигналу Каждый из рассмотренных сигналов, включая ошибку в переднем прогнозе fm(t), ошибку в обратном прогнозе bm(t), сигнал ошибки в оценке необходим при расчете коэффициента переднего отражения Γf,m(t) коэффициента обратного отражения Γb,m(t) и величин регистров 15, 16 и 20 коэффициента регрессии в каждом каскаде m. В дополнение к ошибке в переднем прогнозе fm(t), ошибке в обратном прогнозе bm(t) и к сигналам ошибки в оценке при расчете коэффициента переднего отражения Γf,m(t), коэффициента обратного отражения Γb m(t) и величин регистров 15, 16 и 20 коэффициента регрессии требуется ряд промежуточных переменных, показанных на фиг. 9, но основанных на величинах, обозначенных на фиг. 9.
Промежуточные переменные включают в себя взвешенную сумму квадратов ошибки в переднем прогнозе Fm(t), взвешенную сумму квадратов ошибки в обратном прогнозе βm(t), параметр пересчетного устройства Δm(t), фактор преобразования γm(t) и другой параметр пересчетного устройства Взвешенная сумма ошибок в передних прогнозах определяется как
где λ без указателя длины волны, a или b, это постоянная мультипликативная величина, не связанная с длиной волны и обычно равная единице или меньшая, чем единица, т.е. λ ≤ 1. Взвешенная сумма ошибок в обратном прогнозе βm(t) определяется как
где, опять же, λ без указателя длины волны, a или b, это постоянная мультипликативная величина, не связанная с длиной волны и обычно равная единице или меньшая, чем единица, т.e. λ ≤ 1. Этими промежуточными сигналами ошибки со взвешенной суммой можно манипулировать таким образом, что для них уравнения решаются легче, как это описано в главе 9, 9.3 и определено ниже в уравнениях (53) и (54).
где λ без указателя длины волны, a или b, это постоянная мультипликативная величина, не связанная с длиной волны и обычно равная единице или меньшая, чем единица, т.е. λ ≤ 1. Взвешенная сумма ошибок в обратном прогнозе βm(t) определяется как
где, опять же, λ без указателя длины волны, a или b, это постоянная мультипликативная величина, не связанная с длиной волны и обычно равная единице или меньшая, чем единица, т.e. λ ≤ 1. Этими промежуточными сигналами ошибки со взвешенной суммой можно манипулировать таким образом, что для них уравнения решаются легче, как это описано в главе 9, 9.3 и определено ниже в уравнениях (53) и (54).
Устройство оценки совместных процессов 12 работает следующим образом. Когда устройство оценки совместных процессов 12 включено, инициализируются: начальные значения промежуточной переменной и сигнала, включая параметр Δm-1(t), взвешенную сумму сигналов ошибки в переднем прогнозе Fm-1(t), взвешенную сумму сигналов ошибки в обратном прогнозе βm-1(t), параметр и оценку ошибки нулевого каскада причем некоторые из них до нуля, а некоторые - небольшого положительного числа δ:
Δm-1(0) = 0, (40)
После инициализации одновременная выборка измеряемого сигнала и опорного шумового сигнала n'(t) подается на вход устройства оценки совместных процессов 12, как показано на фиг. 9. Сигналы ошибки в переднем и обратном прогнозе f0(t) и b0(t) и промежуточные переменные, включая взвешенные суммы сигналов передней и обратной ошибки F0(t) и βo(t), а также фактор преобразования γo(t) рассчитываются для нулевого каскада согласно:
f0(t)=b0(t0=n'(t); (45)
где, опять же, λ без указателя длины волны, a или b, это постоянная мультипликативная величина, не связанная с длиной волны.
Δm-1(0) = 0, (40)
После инициализации одновременная выборка измеряемого сигнала и опорного шумового сигнала n'(t) подается на вход устройства оценки совместных процессов 12, как показано на фиг. 9. Сигналы ошибки в переднем и обратном прогнозе f0(t) и b0(t) и промежуточные переменные, включая взвешенные суммы сигналов передней и обратной ошибки F0(t) и βo(t), а также фактор преобразования γo(t) рассчитываются для нулевого каскада согласно:
f0(t)=b0(t0=n'(t); (45)
где, опять же, λ без указателя длины волны, a или b, это постоянная мультипликативная величина, не связанная с длиной волны.
После этого коэффициент переднего отражения Γf,m′(t), коэффициент обратного отражения Γb,m′(t) и величины регистров 15, 16 и 20 коэффициента регрессии в каждом каскаде устанавливаются в соответствии с выходным сигналом предыдущего каскада. Таким образом, коэффициент переднего отражения Γf,m(t), коэффициент обратного отражения Γb,m(t) величины регистров 15, 16 и 20 коэффициента регрессии в 1-м каскаде устанавливаются в соответствии с алгоритмом, использующим величины в нулевом каскаде устройства оценки совместных процессов 12. В каждом каскаде m31 промежуточные значения и значения регистров, включая параметр Δm-1(t); величина регистра 15 коэффициента переднего отражения Γf,m(t); величина регистра 16 коэффициента обратного отражения Γb,m(t); сигналы ошибки при переднем и обратном отражении fm(t) и bm(t); взвешенная сумма возведенных в квадрат ошибок в переднем прогнозе Ff,m(t), прошедшая манипуляцию согласно 9.3 книги Хейкина; взвешенная сумма возведенных в квадрат ошибок в обратном прогнозе βb,m(t), прошедшая манипуляцию согласно 9.3 книги Хейкина; фактор преобразования γm(t); параметр величина регистра 20 коэффициента регрессии и значение ошибки в оценке все они устанавливаются согласно:
где (*) обозначает сопряженный элемент.
где (*) обозначает сопряженный элемент.
Эти уравнения приводят к тому, что сигналы ошибки fm(t), bm(t), возводятся в квадрат или умножаются друг на друга, а это в результате возводит в квадрат ошибки и создает новые промежуточные значения ошибок, такие как Δm-1(t), Сигналы ошибки и промежуточные значения ошибок рекурсивно связаны вместе, как показано в приведенных выше уравнениях от (48) до (58). Они взаимодействуют для сведения к минимуму сигналов ошибок в следующем каскаде.
После того, как с помощью устройства оценки совместных процессов 12 было определено хорошее приближение к желательному сигналу на вход устройства оценки совместных процессов подается следующий выборок, включая выборку измеряемого сигнала и выборку опорного шумового сигнала n'(t). Процесс повторной инициализации не повторяется снова, так что величины регистров 15, 16 коэффициентов переднего и обратного отражения Γf,m(t) и Γb,m(t) и величина регистра 20 коэффициента регрессии отражают мультипликативные величины, необходимые для оценки желательной составляющей выборки поданные на вход выборок на предыдущем этапе. Таким образом, информация, полученная из предыдущих выборок, используется для оценки желательной составляющей сигнала данного набора выборок в каждом каскаде.
В устройстве обработки сигналов, таком как монитор для физиологических процессов, включающем в себя устройство обработки опорного сигнала согласно данному изобретению для определения опорного шумового сигнала n'(t) для введения в адаптивное устройство подавления шумов, адаптивное устройство подавления шумов типа устройства оценки совместных шумов 12 обычно реализуется посредством программных средств, имеющих цикл итерации. Одна итерация цикла аналогична одиночному каскаду устройства оценки совместных процессов, как это показано на фиг. 9. Таким образом, если цикл повторяется m раз, это эквивалентно устройству оценки совместных процессов 12 с m каскадами.
Блок-схема подпрограммы для оценки желательной составляющей сигнала в выборке измеряемого сигнала представлена на фиг. 10. Эта блок-схема описывает то, каким образом работа устройства обработки опорного сигнала при определении опорного шумового сигнала и устройство оценки совместных процессов 12 будут реализованы в программных средствах.
Имеет место только одновременная инициализация, когда монитор для физиологических процессов включен, как указано в блоке "Инициализировать устройство подавления шумов" 22. Инициализация устанавливает все регистры 15, 16 и 20 и переменные элемента задержки 19 на величины, описанные выше в уравнениях от (40) до (44).
Затем набор одновременных выборок измеряемых сигналов подается на вход подпрограммы, представленной блок-схемой на фиг. 10. Затем происходит обновление по времени каждой переменной программы элемента задержки, как показано в блоке "Обновление по времени [Z-1] элементов" 23, где величина, хранящаяся в каждой из переменных элемента задержки 19 устанавливается на значение на входе переменной элемента задержки 19. Таким образом, ошибка в обратном прогнозе нулевого каскада b0(t) хранится в переменной элемента задержки 1-го каскада, ошибка в обратном прогнозе 1-го каскада b1(t) хранится в переменной элемента задержки 2-го каскада и т.д.
Потом, используя набор выборок измеряемых сигналов рассчитывается опорный шумовой сигнал в соответствии с логометрическим методом или методом постоянного насыщения, описанными выше. Это показано блоком 24 "Рассчитать шумовой опорный сигнал [(n'(t)] для 2-х выборок измеряемых сигналов". Обычно предпочитают логометрический метод, поскольку не нужно делать предположение о величинах постоянного насыщения.
Затем производится обновление порядка нулевого каскада, как показано в блоке 25 "Обновление нулевого каскада". Ошибка в обратном прогнозе нулевого каскада b0(t) и ошибка в переднем прогнозе нулевого каскада устанавливаются равными по величине опорного шумового сигнала n'(t). Кроме того, взвешенная сумма ошибок в переднем прогнозе Fm(t) и взвешенная сумма ошибок в обратном прогнозе βm(t) устанавливаются равными величине, определенной в уравнении (46).
Затем инициализируется счетчик циклов m, как показано в блоке 26 "m=0". Также определяется максимальная величина m, определяющая суммарное число каскадов, которые должна использовать подпрограмма в соответствии с блок-схемой фиг. 10. Обычно цикл составляется таким образом, что он перестает итерацию, если критерий схождения после наилучшего приближения к желательному сигналу выполняется устройством оценки совместных процессов 12. Кроме того, можно выбрать максимальное число итераций цикла, при котором цикл прекращает итерацию. В предпочтительной реализации монитора для физиологических процессов согласно данному изобретению с успехом выбрано максимальное число итераций, от m=60 до m=80.
Внутри цикла сначала рассчитываются величины регистров 15 и 16 коэффициентов переднего и обратного отражения Γf,m(t) и Γb,m(t) в X-обрэзном (сеточном) фильтре по методу наименьших квадратов, как показано блоком 27 "Обновление порядка MTH-ячейки LSL сетки" на фиг. 10. Это требует расчета величин промежуточной переменной и сигнала, используемых при определении величин регистров 15, 16 и 20 в данном каскаде, следующем каскаде, а также регрессионного фильтра 14.
Затем производится расчет величины регистра 20 регрессионного фильтра что показано в блоке 28 "Обновление порядка MTH-каскада регрессионного фильтра (фильтров)". Два блока обновления порядка 27 и 28 производятся последовательно m раз до тех пер, пока m не достигнет своего заранее определенного максимума (в предпочтительной реализации m=60 до m=80) или пока на решении не произошла сходимость, как это показывает ветвь "ДА", отходящая от блока решения 29 "Выполнено". В компьютерной подпрограмме сходимость определяется проверкой того, являются ли взвешенные суммы ошибок в переднем и обратном прогнозе Fm(t) и bm(t) меньшими, чем небольшое положительное число. Затем вычисляется выход, как показывает блок 30 "Рассчитать выход". Выход это хорошее приближение к желательному сигналу, определенному подпрограммой устройства обработки опорного сигнала и устройства оценки совместных процессов 12, в соответствии с блок-схемой фиг. 10. Эта информация индицируется (или используется при расчете в другой подпрограмме), как показывает блок 31 "Индицировать".
Новый набор выборок 2-х измеряемых сигналов подается на вход подпрограммы устройства обработки и устройства оценки совместных процессов 12 адаптивного устройства подавления шумов в соответствии с блок-схемой фиг. 10, и процесс повторяется для 3-х выборок. Обратите, однако, внимание, что процесс инициализации не возникает снова. Новые наборы выборок измеряемых сигналов непрерывно поступают на вход подпрограммы устройства обработки опорного сигнала и устройства оценки совместных процессов 12 адаптивного устройства подавления шумов. На выходе формируется цепочка выборок, представляющая собой непрерывный колебательный процесс. Этот колебательный процесс является хорошим приближением к форме сигнала желательного сигнала на длине волны λa.
Обычно мониторы для физиологических процессов используют приближение к желаемому сигналу для расчета другого количественного параметра, например насыщения одной составляющей в объеме, содержащем эту составляющую плюс одну или большее число других составляющих. В общем случае, такие расчеты требуют наличия информации о желательном сигнале, полученной на 2-х длинах волн. При некоторых измерениях эта длина волны λb, т. е. длина волны, используемая при расчете опорного шумового сигнала n'(t). Например, метод постоянного насыщения для определения опорного шумового сигнала требует хорошего приближения составляющих желательного сигнала обоих измеряемых сигналов Затем определяется насыщение исходя из приближения к обоим сигналам, т.е.
При других физиологических измерениях необходима информация о сигнале, полученная на 3-й длине волны. Например, для того, чтобы определить насыщение с использованием логометрического метода, сигналы используются для нахождения опорного шумового сигнала n'(t). Но, как мы рассмотрели выше, λa и λb были выбраны, чтобы удовлетворить соотношение пропорциональности, подобного уравнению (22). Это соотношение пропорциональности, подобное уравнению (22). Это соотношение пропорциональности заставляет обе желательные составляющие сигнала быть линейно зависимыми. В общем случае, линейно зависимые математические уравнения нельзя решить в отношении неизвестных. Аналогичным образом, некоторую желательную информацию нельзя получить из 2-х линейно зависимых сигналов. Таким образом, для определения насыщения с использованием логометрического метода 3-й сигнал одновременно измеряется на длине волны λc. Длина волны λc выбрана таким образом, чтобы желательная составляющая измеряемого сигнала не была линейно зависима, как желательные составляющие измеряемых сигналов Поскольку все измерения производятся в принципе одновременно, опорный шумовой сигнал n'(t) скоррелирован относительно нежелательных составляющих сигнала каждого из измеряемых сигналов и может использоваться для оценки приближений к желательным составляющим сигнала для всех 3-х измеряемых сигналов . При использовании логометрического метода оценка желательных составляющих сигнала двух измеряемых сигналов выбранных правильно, обычно бывает достаточной для определения основного массива физиологических данных.
Обычно мониторы для физиологических процессов используют приближение к желаемому сигналу для расчета другого количественного параметра, например насыщения одной составляющей в объеме, содержащем эту составляющую плюс одну или большее число других составляющих. В общем случае, такие расчеты требуют наличия информации о желательном сигнале, полученной на 2-х длинах волн. При некоторых измерениях эта длина волны λb, т. е. длина волны, используемая при расчете опорного шумового сигнала n'(t). Например, метод постоянного насыщения для определения опорного шумового сигнала требует хорошего приближения составляющих желательного сигнала обоих измеряемых сигналов Затем определяется насыщение исходя из приближения к обоим сигналам, т.е.
При других физиологических измерениях необходима информация о сигнале, полученная на 3-й длине волны. Например, для того, чтобы определить насыщение с использованием логометрического метода, сигналы используются для нахождения опорного шумового сигнала n'(t). Но, как мы рассмотрели выше, λa и λb были выбраны, чтобы удовлетворить соотношение пропорциональности, подобного уравнению (22). Это соотношение пропорциональности, подобное уравнению (22). Это соотношение пропорциональности заставляет обе желательные составляющие сигнала быть линейно зависимыми. В общем случае, линейно зависимые математические уравнения нельзя решить в отношении неизвестных. Аналогичным образом, некоторую желательную информацию нельзя получить из 2-х линейно зависимых сигналов. Таким образом, для определения насыщения с использованием логометрического метода 3-й сигнал одновременно измеряется на длине волны λc. Длина волны λc выбрана таким образом, чтобы желательная составляющая измеряемого сигнала не была линейно зависима, как желательные составляющие измеряемых сигналов Поскольку все измерения производятся в принципе одновременно, опорный шумовой сигнал n'(t) скоррелирован относительно нежелательных составляющих сигнала каждого из измеряемых сигналов и может использоваться для оценки приближений к желательным составляющим сигнала для всех 3-х измеряемых сигналов . При использовании логометрического метода оценка желательных составляющих сигнала двух измеряемых сигналов выбранных правильно, обычно бывает достаточной для определения основного массива физиологических данных.
Устройство оценки совместных процессов 12, имеющее два регрессионных фильтра 32 и 33, показано на фиг. 11. 1-й регрессионный фильтр 32 принимает измеряемый сигнал 2-й регрессионный фильтр 33 принимает измеряемый сигнал в зависимости от того, какой метод - постоянного насыщения или логометрический - используется для определения опорного шумового сигнала n'(t). 1-й и 2-й регрессионные фильтры 32 и 33 независимы. Ошибка в обратном прогнозе bm(t) подается на вход каждого регрессионного фильтра 32 и 33, причем входной сигнал для 2-го регрессионного фильтра 33 обходит 1-й регрессионный фильтр 32.
2-й регрессионный фильтр 33 содержит регистры 34 и суммирующие элементы 35, расположенные аналогично элементам 1-го регрессионного фильтра 32. 2-й регрессионный фильтр 33 работает через дополнительную промежуточную переменную в сочетании с теми переменами, которые были определены уравнениями от (48) до (58), т.е.:
2-й регрессионный фильтр 33 имеет величину сигнала ошибки, определенную аналогично величинам сигнала ошибки 1-го регрессионного фильтра, т.е.:
Второй регрессионный фильтр имеет величину регистра 34 коэффициента регрессии определенную аналогично 1-м величинам сигнала ошибки 1-го регрессионного фильтра, т.е.:
Эти величины используются в сочетании с теми величинами промежуточных переменных, сигналов, величинами регистров, как они определены в уравнениях от (40) до (58). Эти сигналы рассчитываются в порядке, определенном размещением дополнительных сигналов, непосредственно примыкающих к аналогичному сигналу для длины волны λa.
В случае логометрического метода подается на вход 2-го регрессионного фильтра 33. Тогда выходной сигнал 2-го регрессионного фильтра 33 является хорошим приближением к желательному сигналу В случае метода постоянного насыщения вводится во 2-ой регрессионный фильтр 33. Тогда выходной сигнал это хорошее приближение к желательному сигналу
Добавление 2-го регрессионного фильтра 33 существенно не меняет подпрограмму компьютера, представленную на блок-схеме фиг. 10. Вместо обновления порядка m-го каскада только одного регрессионного фильтра выполняется обновление обоих регрессионных фильтров 32 и 33. Это характеризуется множественным обозначением в блоке 28 "Обновление порядка m-го каскада регрессионного фильтра (фильтров)" на фиг. 10. Поскольку регрессионные фильтры 32 и 33 работают независимо, можно провести независимые расчеты в устройстве обработки опорного сигнала и в устройстве обработки совместных процессов 12 подпрограммы адаптивного устройства подавления шумов, смоделированного на блок-диаграмме фиг. 10.
2-й регрессионный фильтр 33 имеет величину сигнала ошибки, определенную аналогично величинам сигнала ошибки 1-го регрессионного фильтра, т.е.:
Второй регрессионный фильтр имеет величину регистра 34 коэффициента регрессии определенную аналогично 1-м величинам сигнала ошибки 1-го регрессионного фильтра, т.е.:
Эти величины используются в сочетании с теми величинами промежуточных переменных, сигналов, величинами регистров, как они определены в уравнениях от (40) до (58). Эти сигналы рассчитываются в порядке, определенном размещением дополнительных сигналов, непосредственно примыкающих к аналогичному сигналу для длины волны λa.
В случае логометрического метода подается на вход 2-го регрессионного фильтра 33. Тогда выходной сигнал 2-го регрессионного фильтра 33 является хорошим приближением к желательному сигналу В случае метода постоянного насыщения вводится во 2-ой регрессионный фильтр 33. Тогда выходной сигнал это хорошее приближение к желательному сигналу
Добавление 2-го регрессионного фильтра 33 существенно не меняет подпрограмму компьютера, представленную на блок-схеме фиг. 10. Вместо обновления порядка m-го каскада только одного регрессионного фильтра выполняется обновление обоих регрессионных фильтров 32 и 33. Это характеризуется множественным обозначением в блоке 28 "Обновление порядка m-го каскада регрессионного фильтра (фильтров)" на фиг. 10. Поскольку регрессионные фильтры 32 и 33 работают независимо, можно провести независимые расчеты в устройстве обработки опорного сигнала и в устройстве обработки совместных процессов 12 подпрограммы адаптивного устройства подавления шумов, смоделированного на блок-диаграмме фиг. 10.
Когда устройством оценки совместных процессов 12 были определены: хорошее приближение к желательным сигналам для логометрического метода и для метода постоянного насыщения, можно, например, рассчитать насыщение A5 в объеме, содержащем A5 и A6 согласно разным известным методам. Математические приближения к желательным сигналам можно записать так:
для логометрического метода, использующего длины волн λa и λc. В случае метода постоянного насыщения приближение к желательным сигналам можно записать в терминах λa и λb как:
Это эквивалентно 2-м уравнениям с тремя неизвестными, а именно C5(t), C6(t) и x5,6(t). Как в случае логометрического метода, так и в случае метода постоянного насыщения, насыщение можно определить путем получения приближений к желательным составляющим сигнала в 2 разные, но близкие друг к другу момента времени t1 и t2, в течение которых насыщение A5 в объеме, содержащем A5 и A6 существенно не меняется. Например, в случае желательных сигналов, оцененных логометрическим методом, в моменты времени t1 и t2:
затем можно определить разностные сигналы, сигналы уравнений от (73) до (76), т.е.:
где Δx = x5,6(t1)-x5,6(t2). Среднее насыщение в момент t=(t1+t2)/2:
Насыщение (t)=C5(t)/[C5(t)+C6(t)] (79)
Понятно, что член Δx выпадает из расчета насыщения из-за разделения. Таким образом, для расчета насыщения не требуется сведений о толщине желательных составляющих.
для логометрического метода, использующего длины волн λa и λc. В случае метода постоянного насыщения приближение к желательным сигналам можно записать в терминах λa и λb как:
Это эквивалентно 2-м уравнениям с тремя неизвестными, а именно C5(t), C6(t) и x5,6(t). Как в случае логометрического метода, так и в случае метода постоянного насыщения, насыщение можно определить путем получения приближений к желательным составляющим сигнала в 2 разные, но близкие друг к другу момента времени t1 и t2, в течение которых насыщение A5 в объеме, содержащем A5 и A6 существенно не меняется. Например, в случае желательных сигналов, оцененных логометрическим методом, в моменты времени t1 и t2:
затем можно определить разностные сигналы, сигналы уравнений от (73) до (76), т.е.:
где Δx = x5,6(t1)-x5,6(t2). Среднее насыщение в момент t=(t1+t2)/2:
Насыщение (t)=C5(t)/[C5(t)+C6(t)] (79)
Понятно, что член Δx выпадает из расчета насыщения из-за разделения. Таким образом, для расчета насыщения не требуется сведений о толщине желательных составляющих.
Особый пример монитора для физиологических процессов, использующего устройство обработки для определения шумового сигнала для подачи на вход адаптивного устройства подавления шумов, удаляющего нестабильные составляющие сигнала, вызванные движением, - это импульсный оксиметр. Обычно импульсный оксиметр прогоняет энергию через среду, в которой кровь протекает близко к поверхности, как например мочка уха, палец или лоб. Ослабленный сигнал измеряется после его прохождения через среду или после его отражения от среды. Импульсный оксиметр оценивает степень насыщения кислородом крови.
Насыщенная кислородом кровь накачивается под большим давлением от сердца в артерии тела. Объем крови в артериях меняется с частотой биения сердца, что приводит к изменениям в поглощении энергии с частотой сердцебиения или пульса.
Лишенная кислорода или обедненная кислородом кровь возвращается в сердце по венам вместе с использованной обогащенной кислородом кровью. Объем крови в венах меняется с частотой сердцебиения, и это изменение обычно намного медленнее, чем сердцебиение. Таким образом, когда в толщине вен не возникает изменений, вызванных движением, венозная кровь вызывает малые изменения частоты при поглощении энергии. Когда в толщине вен возникают вызванные движением изменения, низкочастотные изменения поглощения сочетаются с хаотическим изменением поглощения, вызванным артефактом движения.
При измерениях поглощения с использованием передачи энергии через среду два светодиода (СИД) помещаются на одной части тела, где кровь протекает вблизи поверхности, например, пальца, а фотодетектор помещается с противоположной стороны пальца. Как обычно бывает при измерениях с помощью импульсной оксиметрии, один СИД излучает на видимой длине волны, желательно красной, а другой СИД излучает на инфракрасной длине волны.
Однако можно использовать и другие комбинации длин волн.
Палец содержит кожу, ткани, мышцы, артериальную и венозную кровь, и все они по-разному поглощают световую энергию из-за разных коэффициентов поглощения, разных концентраций и разной толщины слоя. Если пациент не двигается, поглощение в принципе постоянно, за исключением кроветока. Это постоянное затухание можно определить и вычесть из сигнала с помощью традиционных методов фильтрации. Когда пациент движется, поглощение становится нестабильным. Шумы, вызванные нестабильным, хаотическим движением, обычно нельзя заранее определить и вычесть из измеряемого сигнала с помощью традиционных методов фильтрации. Таким образом, определение насыщения кислородом артериальной крови затрудняется.
Схема монитора для физиологических измерений методом импульсной оксиметрии представлена на фиг. 12. 2 СИД примыкают к пальцу 36 - один СИД 37 излучает на красных длинах волн, другой СИД 38 излучает на инфракрасных длинах волн. Фотодетектор 39, выдающий электрический сигнал, который соответствует сигналам энергии ослабленного видимого и инфракрасного света, расположен напротив СИД 37 и 38. Фотодетектор 39 подключен к единственному каналу общих схем обработки сигнала, включающему усилитель 40, который, в свою очередь, подсоединен к полосовому фильтру 41. Полосовой фильтр 41 пропускает сигналы и направляет их на синхронизированный демодулятор 42, имеющий ряд выходных каналов. Один выходной канал предназначен для сигналов, соответствующих видимым длинам волн, а другой выходной канал предназначен для сигналов, соответствующих инфракрасным длинам волн.
Выходные каналы синхронизированного демодулятора для сигналов, соответствующих как видимым, так и инфракрасным длинам волн, подсоединены к различным трактам, причем каждый тракт содержит схемы дальнейшей обработки сигналов. Каждый тракт содержит элемент постоянного тока для удаления смещения 43 и 44, например, дифференциальный усилитель, усилитель с программируемой регулировкой усиления 45 и 46 и фильтр нижних частот 47 и 48. Выходной сигнал каждого фильтра нижних частот 47 и 48 усиливается во 2-м усилителе с программируемой регулировкой усиления 49 и 50, а затем подается на вход мультиплексора 51.
Мультиплексор 51 подсоединен к аналого-цифровому преобразователю 52, который, в свою очередь, подключен к микропроцессору 53. Образуются линии управления между микропроцессором 53 и мультиплексором 51, микропроцессором 53 и аналого-цифровым преобразователем 52, и между микропроцессором 53 и каждым усилителем с программируемой регулировкой усиления 45,46, 49 и 50. Микропроцессор 53 имеет дополнительные линии управления, одна из которых ведет к дисплею 54, а другая - к возбудителю СИД, расположенному в петле обратной связи с 2-мя СИД 37 и 38.
СИД 37 и 38 излучают энергию, которая поглощается пальцем 36 и принимается фотодетектором 39. Фотодетектор 39 формирует электрический сигнал, соответствующий интенсивности световой энергии, падающей наг поверхность фотодетектора. Усилитель 40 усиливает этот электрический сигнал для облегчения обработки. Затем, полосовой фильтр 41 удаляет нежелательные высокие и низкие частоты. Синхронизированный демодулятор 42 разделяет электрический сигнал на электрические сигналы, соответствующие компонентам световой энергии красного и инфракрасного света. Заранее определенное опорное напряжение Vref вычитается в элементе постоянного тока для удаления смещения 43 и 44 из каждого отдельного сигнала для удаления в принципе постоянного поглощения, которое соответствует поглощению, когда отсутствует компонент сигнала, вызванный нежелательными движениями. Затем для легкости манипуляций 1-е усилители с программируемой регулировкой усиления 45 и 46 усиливают каждый сигнал. Фильтры нижних частот 47 и 48 интегрируют каждый сигнал для удаления нежелательных частотных компонентов, а 2-е усилители с программируемой регулировкой усиления 49 и 50 усиливают каждый сигнал для дальнейшего облегчения обработки.
Мультипликатор 51 работает как аналоговый переключатель между электрическими сигналами, соответствующими красной и инфракрасной световой энергии, что позволяет сначала сигналу, соответствующему красному свету, поступить в аналого-цифровой преобразователь 52, а потом сигналу, соответствующему инфракрасному свету, поступить в аналого-цифровой преобразователь 52. Это снимает необходимость использовать множественные аналого-цифровые преобразователи 52. Аналого-цифровой преобразователь 52 подает данные на вход микропроцессора 53 для расчета опорного шумового сигнала методом обработки согласно данному изобретению и для удаления нежелательных составляющих сигнала посредством адаптивного устройства подавления шумов. Находящийся в центре микропроцессор 53 управляет мультиплексором 51, аналого-цифровым преобразователем 52, и 1-ми и 2-ми усилителями с программируемой регулировкой усиления 45 и 49 как для красного, так и для инфракрасного каналов. Кроме того, микропроцессор 53 управляет интенсивностью СИД 38 и 55 через возбудитель СИД 56 в серво-петле для того, чтобы поддерживать интенсивность (среднюю) света, принимаемого фотодетектором 39, внутри соответствующего диапазона. Внутри микропроцессора 53 рассчитывается опорный шумовой сигнал n'(t) либо посредством метода постоянного насыщения, либо посредством логометрического метода, как описано выше, причем в основном предпочтительнее логометрический метод. Этот сигнал используется в основном в адаптивном устройстве подавления шумов типа устройства оценки совместных процессов 12, описанного выше.
Мультиплексор 51 уплотняет по времени, или последовательно переключает, электрические сигналы, соответствующие энергии красного и инфракрасного света. Это позволяет использовать один канал для детектирования и для начала обработки электрических сигналов. Например, красный СИД 37 начинает работать первым, и ослабленный сигнал измеряется фотодетектором 39. Электрической сигнал, соответствующий интенсивности ослабленной энергии красного света, подается на общие схемы обработки сигнала. Затем начинает работать инфракрасный СИД 38, и ослабленный сигнал измеряется фотодетектором 39. Электрический сигнал, соответствующий интенсивности ослабленной энергии инфракрасного света, подается на общие схемы обработки сигнала. Затем снова начинает работать красный СИД 37 и соответствующий электрический сигнал подается на общие схемы обработки сигнала. Последовательное включение СИД 37 и 38 происходит непрерывно, пока работает импульсный оксиметр.
Схемы обработки сигнала разделены на отдельные тракты после синхронизированного демодулятора 42 для уменьшения временных ограничений, вызванных временным мультиплексированием. В предпочтительной реализации импульсного оксиметра, показанного на фиг. 12, с успехом используется скорость (частота) выборки, или частота включения СИД, в 1000 Гц. Таким образом, электрические сигналы достигают синхронизированный демодулятор 42 с частотой 1000 Гц. Временное мультиплексирование не применяется на месте отдельных трактов из-за ограничений по времени установления автоматического регулирования фильтров нижних частот 47, 48 и 57.
На фиг. 12 показан 3-й СИД, примыкающий к пальцу и расположенный рядом с СИД 37 и 38. 3-й СИД 55 используется для измерения 3-го сигнала который должен применяться для определения насыщения при логометрическом методе, 3-й СИД 55 мультиплексируется по времени красным и инфракрасным СИД 37 и 38. Таким образом, 3-й сигнал подается на вход общих схем обработки сигнала последовательно с сигналами от красного и инфракрасного СИД 37 и 38.
Пройдя обработку в операционном усилителе 40, полосовом фильтре 41 и в синхронизированном демодуляторе 42, 3-й электрический сигнал, соответствующий световой энергии с длиной волны λc, подается на вход отдельного тракта, включающего элемент постоянного тока для удаления смещения 58, 1-й усилитель с программируемой регулировкой усиления 59, фильтр нижних частот 57, 2-й усилитель с программируемой регулировкой усиления 60. Затем 3-й сигнал подается на вход мультиплексора 51.
Соединение, обозначенное пунктирной линией для 3-го СИД 55, указывает на то, что 3-й СИД 55 включен в импульсный оксиметр при использовании логометрического метода; оно не обязательно для метода постоянного насыщения. При использовании 3-го СИД 55 мультиплексор 51 работает как аналоговый переключатель между сигналами всех 3-х СИД 37, 38 и 55. Если используется 3-й СИД 55, также формируются петли обратной связи между микропроцессором 53 и 1-м и 2-м усилителем с программируемой регулировкой усиления 59 и 60 в тракте длины волны λc.
Для измерений по методу импульсной оксиметрии с использованием логометрического метода сигналы (преобразованные по логоритму), прошедшие через палец 36 на каждой длине волны λa, λb и λc таковы:
В уравнениях от (81) по (83) XA(t) - это общая сумма толщины артериальной крови в пальце; XV(t) это общая сумма венозной крови в пальце; это коэффициенты поглощения обогащенного кислородом и не обогащенного кислородом гемоглобина на каждой длине волны измерения; и CHb02(t) и CHb(t) с верхними обозначениями A и V это концентрации обогащенной кислородом и не обогащенной кислородом артериальной и венозной крови, соответственно.
Для измерений по методу импульсной оксиметрии с использованием логометрического метода сигналы (преобразованные по логоритму), прошедшие через палец 36 на каждой длине волны λa, λb и λc таковы:
В уравнениях от (81) по (83) XA(t) - это общая сумма толщины артериальной крови в пальце; XV(t) это общая сумма венозной крови в пальце; это коэффициенты поглощения обогащенного кислородом и не обогащенного кислородом гемоглобина на каждой длине волны измерения; и CHb02(t) и CHb(t) с верхними обозначениями A и V это концентрации обогащенной кислородом и не обогащенной кислородом артериальной и венозной крови, соответственно.
В случае логометрического метода две выбранные длины волн находятся обычно в диапазоне видимого красного света, т.е. λa и λb, а одна длина волны находится в инфракрасном диапазоне, т.е. λc. Как описано выше, длины волн измерения выбраны λa и λb для удовлетворения соотношения пропорциональности, которое удаляет желательную составляющую сигнала давая в результате опорный шумовой сигнал n'(t). В предпочтительной реализации логометрический метод используется для определения опорного шумового сигнала n'(t) путем выбора 2-х длин волн, которые заставляют желательные составляющие измеряемых сигналов стать линейно зависимыми аналогично уравнению (22), т.е. длины волн λa и λb, которые удовлетворяют соотношению:
Обычно выбираются длины волн λa= 650 нм и λb= 685 нм. Кроме того, обычная длина волны для λc это λc 940 нм. Путем выбора длин волн λa и λb для выполнения уравнения (84) венозную составляющую измеряемого сигнала также заставляют стать линейно зависимой, даже если она не является составляющей желательного сигнала. Таким образом, венозная составляющая сигнала удаляется с желательной составляющей. Соотношение пропорциональности между уравнениями (81) и (82), позволяющее определить не равный нулю опорной шумовой сигнал n'(t), аналогично уравнению (25):
где
В импульсной оксиметрии можно одновременно удовлетворить обычно как уравнение (85), так и уравнение (86).
Обычно выбираются длины волн λa= 650 нм и λb= 685 нм. Кроме того, обычная длина волны для λc это λc 940 нм. Путем выбора длин волн λa и λb для выполнения уравнения (84) венозную составляющую измеряемого сигнала также заставляют стать линейно зависимой, даже если она не является составляющей желательного сигнала. Таким образом, венозная составляющая сигнала удаляется с желательной составляющей. Соотношение пропорциональности между уравнениями (81) и (82), позволяющее определить не равный нулю опорной шумовой сигнал n'(t), аналогично уравнению (25):
где
В импульсной оксиметрии можно одновременно удовлетворить обычно как уравнение (85), так и уравнение (86).
Фиг. 13 это график коэффициентов поглощения обогащенного и необогащенного кислородом гемоглобина εHb02 и εHb относительно длины волны (λ).
Фиг. 14 это график отношения коэффициентов поглощения относительно длины волны, т.е. εHb/εHb02 относительно λ по диапазону длин волн внутри кружка 13 на фиг. 13. Везде, где горизонтальная линия касается кривой фиг. 14 дважды, как это делает линия 400, условие уравнения (84) выполняется.
Фиг. 14 это график отношения коэффициентов поглощения относительно длины волны, т.е. εHb/εHb02 относительно λ по диапазону длин волн внутри кружка 13 на фиг. 13. Везде, где горизонтальная линия касается кривой фиг. 14 дважды, как это делает линия 400, условие уравнения (84) выполняется.
Фиг. 15 показывает вид в увеличении области фиг. 13 внутри кружка 13. Величины εHb02 и εHb на длинах волн, где горизонтальная линия касается кривой фиг. 14 дважды, можно затем определить исходя из данных фиг. 15 для решения соотношения пропорциональности уравнения (85).
Особый случай логометрического метода возникает тогда, когда коэффициенты поглощения εHb02 и εHb равны на какой-то длине волны. Стрелка 410 на фиг. 13 указывает одно такое местоположение, называемое изобестической точкой. Для того, чтобы использовать изобестические точки при логометрическом методе, определяются две длины волны из изобестических точек для выполнения уравнения (84).
Умножением уравнения (82) на ωr4 и последующим вычитанием уравнения (82) из уравнения (81) определяется не равный нулю опорный шумовой сигнал:
Опорный шумовой сигнал n'(t) имеет спектральный состав, соответствующий нестабильным, вызванным движением шумам. Когда он подается на вход адаптивного устройства подавления шумов, причем либо сигналы либо сигналы подаются на вход двух регрессионных фильтров 80a и 80b, адаптивное устройство подавления шумов будет функционировать во многом адаптивный множественный узкополосный резекционный фильтр и будет удалять частотные компоненты, присутствующие как в опорном шумовом сигнале n'(t), так и в измеряемых сигналах, из измеряемых сигналов или из Таким образом, адаптивное устройство подавления шумов способно удалять нестабильные шумы, вызванные в венозной составляющей измеряемых сигналов даже если венозная составляющая измеряемых сигналов не была включена в опорный шумовой сигнал n'(t). Однако низкочастотное поглощение, вызванное венозной кровью, протекающей по венам, обычно не связано с той частотой, которая содержится в опорном шумовом сигнале n'(t). Таким образом, адаптивное устройство подавления шумов обычно не удаляет эту составляющую нежелательного сигнала. Однако полосовой фильтр, применяемый для приближения к желательным сигналам может удалить эту составляющую нежелательного сигнала, соответствующую низкочастотному поглощению венозной кровью.
Опорный шумовой сигнал n'(t) имеет спектральный состав, соответствующий нестабильным, вызванным движением шумам. Когда он подается на вход адаптивного устройства подавления шумов, причем либо сигналы либо сигналы подаются на вход двух регрессионных фильтров 80a и 80b, адаптивное устройство подавления шумов будет функционировать во многом адаптивный множественный узкополосный резекционный фильтр и будет удалять частотные компоненты, присутствующие как в опорном шумовом сигнале n'(t), так и в измеряемых сигналах, из измеряемых сигналов или из Таким образом, адаптивное устройство подавления шумов способно удалять нестабильные шумы, вызванные в венозной составляющей измеряемых сигналов даже если венозная составляющая измеряемых сигналов не была включена в опорный шумовой сигнал n'(t). Однако низкочастотное поглощение, вызванное венозной кровью, протекающей по венам, обычно не связано с той частотой, которая содержится в опорном шумовом сигнале n'(t). Таким образом, адаптивное устройство подавления шумов обычно не удаляет эту составляющую нежелательного сигнала. Однако полосовой фильтр, применяемый для приближения к желательным сигналам может удалить эту составляющую нежелательного сигнала, соответствующую низкочастотному поглощению венозной кровью.
При измерениях импульсной оксиметрии с использованием метода постоянного насыщения сигналы (преобразованные по логарифму), прошедшие через палец 36 на каждой длине волны λa и λb таковы:
Для метода постоянного насыщения выбраны длины волн: одна в видимом диапазоне красного света, т.е. λa, и одна в диапазоне инфракрасного света, т. е. λb Обычно значения длин волн такие: λa= 660 нм и λb= 940 нм. При использовании метода постоянного насыщения предполагается, что CHb02(t)/CHb(t)= constant. Насыщение обогащенной кислородом артериальной крови меняется медленно, если вообще меняется, относительно частоты выборки, что подтверждает это допущение. Коэффициент пропорциональности между уравнениями (88) и (89) можно записать как:
В импульсной оксиметрии обычно оба уравнения (91) и (92) выполняются одновременно.
Для метода постоянного насыщения выбраны длины волн: одна в видимом диапазоне красного света, т.е. λa, и одна в диапазоне инфракрасного света, т. е. λb Обычно значения длин волн такие: λa= 660 нм и λb= 940 нм. При использовании метода постоянного насыщения предполагается, что CHb02(t)/CHb(t)= constant. Насыщение обогащенной кислородом артериальной крови меняется медленно, если вообще меняется, относительно частоты выборки, что подтверждает это допущение. Коэффициент пропорциональности между уравнениями (88) и (89) можно записать как:
В импульсной оксиметрии обычно оба уравнения (91) и (92) выполняются одновременно.
Путем умножения уравнения (89) на ωs4(t) и последующего вычитания уравнения (89) из уравнения (88) определяется не равный нулю опорный шумовой сигнал n'(t):
B отличие от соотношения уравнения (84), используемого в логометрическом методе, допущение о постоянном насыщении не приводит к аннулированию вклада венозной крови в поглощение вместе с желательной составляющей сигнала Таким образом, частоты, связанные как с низкочастотным модулированным поглощением за счет поглощения венозной кровью, когда пациент неподвижен, так и с нестабильно модулированным поглощением за счет поглощения венозной кровью, когда пациент движется, представлены в опорном шумовом сигнале n'(t). Таким образом, адаптивное устройство подавления может удалить и нестабильно модулированное поглощение из-за венозной крови в двигающемся пальце, и постоянное низкочастотное" циклическое поглощение венозной кровью.
B отличие от соотношения уравнения (84), используемого в логометрическом методе, допущение о постоянном насыщении не приводит к аннулированию вклада венозной крови в поглощение вместе с желательной составляющей сигнала Таким образом, частоты, связанные как с низкочастотным модулированным поглощением за счет поглощения венозной кровью, когда пациент неподвижен, так и с нестабильно модулированным поглощением за счет поглощения венозной кровью, когда пациент движется, представлены в опорном шумовом сигнале n'(t). Таким образом, адаптивное устройство подавления может удалить и нестабильно модулированное поглощение из-за венозной крови в двигающемся пальце, и постоянное низкочастотное" циклическое поглощение венозной кровью.
С использованием того или иного метода опорный шумовой сигнал определяется устройством обработки для использования в адаптивном устройстве подавления шумов, определяемом программными средствами в микропроцессоре. Предпочтительное адаптивное устройство подавления шумов это устройство оценки совместных процессов 12, описанное выше.
В качестве иллюстрации действия логометрического метода согласно данному изобретению фиг. 16, 17 и 18 показывают измеряемые сигналы для использования при определении насыщения обогащенной кислородом артериальной крови с использованием устройства обработки опорного сигнала, которое использует логометрический метод, т.е. сигналы Первый сегмент 16a, 17a и 18a каждого сигнала относительно не нарушается артефактом движения, т. е. пациент не совершал значительных движений в течение периода времени, когда эти сегменты измерялись. Таким образом, эти сегменты 16a, 17a и 18a в общем представляют собой желательный плетисмографический колебательный процесс на каждой из измеряемых длин волн. Второй сегмент 16b, 17b и 18b каждого сигнала подвержен воздействию артефакта движения, т.е. пациент двигался в течение периода времени, когда эти сегменты измерялись. Каждый из этих сегментов 16b, 17b и 18b проявляют сильные отклонения измеряемого сигнала, вызванные движением, третий сегмент 16c, 17c и 18c каждого из сигналов также относительно не подвержен воздействию артефакта движения и, тем самым, в общем представляет собой желательный плетисмографический колебательный процесс на каждой измеряемой длине волны.
На фиг. 19 показан опорный шумовой сигнал n'(t) = определенный устройством обработки опорного сигнала с использованием логометрического метода. Как было рассмотрено выше, опорный шумовой сигнал n'(t) скорректирован относительно нежелательных составляющих сигнала Таким образом, 1-й сегмент 19a опорного шумового сигнала n'(t) в общем случае плоский в соответствии с тем, что в 1-х сегментах 16a, 17a и 18a каждого сигнала имеются очень малые шумы, вызванные движением, 2-й сегмент 19b опорного шумового сигнала n'(t) проявляет большие отклонения в соответствии с большими отклонениями каждого измеряемого сигнала, вызванными движением, 3-й сегмент 19c опорного сигнала n'(t) в общем случае плоский, опять же в соответствии с отсутствием артефакта движения в 3-х сегментах 16c, 17c и 18c каждого измеряемого сигнала.
На фиг. 21 и 21 показаны приближения к желательным сигналам оцененным устройством оценки совместных процессов 12 с использованием опорного шумового сигнала n'(t), определенного логометрическим методом. Обратите внимание, что шкала фиг. от 16 до 21 не одинаковая для каждой фигуры с целью лучшей иллюстрации изменений в каждом сигнале. Фиг. 20 и 21 показывают эффект адаптивного устройства подавления шумов - устройства оценки совместных процессов с использованием опорного шумового сигнала n'(t), определенного устройством обработки опорного сигнала с применением логометрического метода. В отличие от сегментов 16b, 17b и 18b измеряемых сигналов, сегменты 20b и 21b не подвержены в значительной степени шумам, вызванным движением. Кроме того, сегменты 20a, 21a, 20c и 21c не менялись значительно относительно сегментов измеряемого сигнала 16a, 17a, 18a, 16c, 17c, и 18c, где не было вызванных движением шумов.
Иллюстрируя действие метода постоянного насыщения, фиг. 22 и 23 показывают сигналы, измеряемые для подачи на вход устройства обработки опорного сигнала, которое использует метод постоянного насыщения, т. е. сигналы 1-й сегмент 22a и 23a каждого из этих сигналов относительно не нарушен артефактом движения, т.е. пациент не совершал существенных движений в течение периода времени, в котором измерялись эти сегменты. Таким образом, эти сегменты 22a и 23a в основном представляют собой желательный плетисмографический колебательный процесс на каждой из измеряемых длин волн. 2-ой сегмент 22b и 23b каждого сигнала подвержен воздействию артефакта движения, т.е. пациент двигался в течение периода времени, когда эти сегменты измерялись. Каждый из этих сегментов 22b и 23b проявляет большие вызванные движением отклонения в измеряемом сигнале. 3-й сегмент 22c и 23c каждого сигнала опять же относительно не подвержен артефакту движения и таким образом в общем представляет собой желательный плетисмографический колебательный процесс на каждой из измеряемых длин волн.
На фиг. 24 показан опорный шумовой сигнал определенный устройством обработки опорного сигнала данного изобретения с использованием метода постоянного насыщения. Здесь снова опорный шумовой сигнал n'(t) скоррелирован относительно нежелательных составляющих сигнала Таким образом, 1-й сегмент 24a опорного шумового сигнала n'(t) в общем плоский в соответствии с тем, что присутствует очень мало вызванных движением шумов в 1-х сегментах 22a и 23a каждого сигнала. 2-й сегмент 24b опорного шумового сигнала n'(t) проявляет большие отклонения в соответствии с большими вызванными движением отклонениями в каждом измеряемом сигнале.
Третий сегмент 24c опорного шумового сигнала n'(t) в общем плоский, снова в соответствии с отсутствием артефакта движения в третьих сегментах 22b и 23c каждого измеряемого сигнала.
На фиг. 25 и 26 показано приближение к желательным сигналам оцененным с помощью устройства оценки совместных процессов 12 с применением опорного шумового сигнала n'(t), определенного посредством метода постоянного насыщения. Обратите внимание, что шкала фиг. от 22 до 26 не одна и та же для каждой фиг. с целью лучшей иллюстрации изменений в каждом сигнале. Фиг. 25 и 26 показывают эффект устройства оценки совместных процессов - адаптивного устройства подавления шумов с применением опорного шумового сигнала n'(t), определенного устройством обработки опорного сигнала данного изобретения с применением метода постоянного насыщения. В отличие от сегментов 22b и 23b измеряемых сигналов, сегменты 25b и 26b не находятся под преобладающим воздействием вызванных движением шумов. Кроме того, сегменты 25a, 26a, 25c и 26c не изменялись значительно относительно сегментов измеряемого сигнала 22a, 23a, 22c и 23c, где присутствовали вызванные движением шумы.
Экземпляр компьютерной подпрограммы, написанной на языке программирования "Си", рассчитывает опорный шумовой сигнал n'(t) с применением логометрического метода и, используя устройство оценки совместных процессов 12, оценивает желательные составляющие сигнала 2-х измеряемых сигналов, каждый из которых имеет нежелательную составляющую, скоррелированную относительно опорного шумового сигнала n'(t), один из которых не пользовался для расчета опорного шумового сигнала n'(t). Например, можно ввести в подпрограмму компьютера. Понятно, что также будут работать. Эта подпрограмма - один из способов реализации этапов, показанных на блок-схеме фиг. 10 для монитора, особенно пригодного для импульсной оксиметрии.
Программа проводит оценку желательных составляющих сигнала двух сигналов световой энергии, один из которых предпочтительно соответствует свету в видимом красном диапазоне, так что можно определить количество кислорода в теле или насыщение кислородом артериальной крови. Расчет у насыщения производится в отдельной подпрограмме. Известны различные методы расчета кислородного насыщения. Один такой расчет описан в статье Дж.А. Мука и др. и в статье Майкла Р. Ньюмена, цитированных выше. Когда определена концентрация обогащенного кислородом гемоглобина и обедненного кислородом гемоглобина, значение насыщения определяется аналогично уравнениям от (73) до (80), где измерения в моменты времени t1 и t2 проводятся в разные, но близкие друг к другу моменты времени, между которыми насыщение относительно постоянно. Затем для импульсной оксиметрии определяется среднее насыщение в момент времени t=(t1+t2)/2:
Насыщение (t)=CHb02(t)/[CHb02(t)+CHb(t)], (95)
С использованием логометрического метода три сигнала вводятся в подпрограмму. используются для расчета опорного шумового сигнала n'(t). Как описано выше, длины волн света, на которых измеряются выбираются для выполнения соотношения уравнения (84). Когда определен опорный шумовой сигнал n'(t), желательные составляющие сигналов измеряемых сигналов оцениваются для использования при расчете кислородного насыщения.
Насыщение (t)=CHb02(t)/[CHb02(t)+CHb(t)], (95)
С использованием логометрического метода три сигнала вводятся в подпрограмму. используются для расчета опорного шумового сигнала n'(t). Как описано выше, длины волн света, на которых измеряются выбираются для выполнения соотношения уравнения (84). Когда определен опорный шумовой сигнал n'(t), желательные составляющие сигналов измеряемых сигналов оцениваются для использования при расчете кислородного насыщения.
Соответствие переменных программы переменным, определенным при обсуждении устройства оценки совместных процессов, таково:
fm(t)=nc[ ].ferr
fm(t)=nc[ ].berr
fm(t)=nc[ ].Fswsqr
Первая часть программы выполняет инициализацию регистров 15, 16, 20 и 34 и величин промежуточных переменных, как в случае блока 22 "Инициализировать подавление шумов", и уравнений от (40) до (44) и уравнений (61), (62), (65) и (66). Вторая часть программы выполняет обновления по времени переменных элемента задержки 19 хранится в переменной элемента задержки, как показано в блоке 23 "Обновление по времени [Z-1] элементов".
fm(t)=nc[ ].ferr
fm(t)=nc[ ].berr
fm(t)=nc[ ].Fswsqr
Первая часть программы выполняет инициализацию регистров 15, 16, 20 и 34 и величин промежуточных переменных, как в случае блока 22 "Инициализировать подавление шумов", и уравнений от (40) до (44) и уравнений (61), (62), (65) и (66). Вторая часть программы выполняет обновления по времени переменных элемента задержки 19 хранится в переменной элемента задержки, как показано в блоке 23 "Обновление по времени [Z-1] элементов".
Третья часть программы вычисляет опорный шумовой сигнал, как в блоке 24 "Рассчитать опорный шумовой сигнал (n'(t)) для двух выборок измеряемых сигналов с применением постоянной пропорциональности ωr4, определенной логометрическим методом, как в уравнении (85).
Четвертая часть программы выполняет обновление нулевого каскада, как в блоке 25 "Обновление нулевого каскада", где ошибка в переднем прогнозе нулевого каскада f0(t) и ошибка в обратном прогнозе нулевого каскада b0(t) устанавливаются равными величине только что рассчитанного опорного шумового сигнала n'(t). Кроме того, величины для нулевого каскада промежуточных переменных F0(t) и βo(t)/nc[ ].Fswsqr и nc[ ].Bswsqr в программе/рассчитываются для использования при установке величин регистров 15, 16, 20 и 34 в сеточном устройстве прогнозирования по методу наименьших квадратов 13 и регрессионных фильтров 32 и 33.
Пятая часть программы это цикл итерации, где счетчик циклов m вновь устанавливается на нуле с максимумом m=NC_CELLS, как в блоке 26 "m=0" фиг. 10. NC_ CELLS это заранее определенное максимальное значение итераций для цикла. Например, обычное значение NC_CELLS находится между 60 и 80. Условия цикла установлены такими, что цикл повторяется минимум 5 раз и продолжает повторяться до тех пор, пока не выполнится тест для преобразования или m=NC_ CELLS. Тест для преобразования состоит в следующем: меньше ли сумма взвешенной суммы ошибок в переднем прогнозе плюс взвешенная сумма ошибок в обратном прогнозе некого малого числа, обычно 0,00001 (т.е. Fm(t)+βm(t)≤0,00001
Шестая часть программы рассчитывает величины регистров 15 и 16 коэффициентов переднего и обратного отражения Γm,f(t) и Γm,b(t) (nc[ ].fref и nc[ ].bref в программе), как в блоке 27 "Обновление порядка m-го каскада LSL-устройства прогнозирования" и в уравнениях (49) и (50). Затем рассчитываются ошибки в переднем и обратном прогнозе fm(t) и bm(t) (nc[ ].ferr и nc[ ].berr в программе), как в уравнениях (51) и (52). Кроме того, рассчитываются промежуточные переменные Fm(t),βm(t) и γm(t)(nc[ ].Fswsqr, nc[ ].Bswsqr, nc[ ]. Gamma в программе), как в уравнениях (53), (54) и (55). Первый цикл циклического повторения использует величины для nc[o].Fswsqr и nc[о].Bswsqr, рассчитанные в части программы "Обновление нулевого каскада".
Шестая часть программы рассчитывает величины регистров 15 и 16 коэффициентов переднего и обратного отражения Γm,f(t) и Γm,b(t) (nc[ ].fref и nc[ ].bref в программе), как в блоке 27 "Обновление порядка m-го каскада LSL-устройства прогнозирования" и в уравнениях (49) и (50). Затем рассчитываются ошибки в переднем и обратном прогнозе fm(t) и bm(t) (nc[ ].ferr и nc[ ].berr в программе), как в уравнениях (51) и (52). Кроме того, рассчитываются промежуточные переменные Fm(t),βm(t) и γm(t)(nc[ ].Fswsqr, nc[ ].Bswsqr, nc[ ]. Gamma в программе), как в уравнениях (53), (54) и (55). Первый цикл циклического повторения использует величины для nc[o].Fswsqr и nc[о].Bswsqr, рассчитанные в части программы "Обновление нулевого каскада".
Седьмая часть программы, все еще находящаяся внутри цикла, рассчитывает величины регистров 20 и 34 коэффициентов регрессии (nc[ ] . К_а и nc[ ].К_с в программе) в обоих регрессионных фильтрах, как в блоке 28 "Обновление порядка m-го каскада регрессионного фильтра (фильтров)" и в уравнениях от (57) до (68). Промежуточные сигналы ошибки и переменные (nc[ ].err_a, nc[ ].err_c, nc[ ].Roh_a и nc[ ].Roh_c в подпрограмме) также рассчитываются как и в уравнениях (58), (64), (56) и (60) соответственно.
Тест на сходимость устройства оценки совместных процессов выполняется каждый раз при итерации цикла, аналогично блоку 29 "Выполнено". Если сумма взвешенных сумм ошибок в переднем и обратном прогнозе Fm(t)+βm(t) меньше или равна 0,00001, цикл заканчивается. В ином случае повторяется шестая и седьмая часть программы.
Когда-либо тест на сходимость пройден, либо m=NC_CELLS, восьмая часть программы рассчитывает выход устройства подавления шумов, как в блоке 30 "Рассчитать выход". Этот выход является хорошим приближением к обоим желательным сигналам для набора выборок введенного в программу. После того, как устройство оценки совместных процессов обработало много наборов выборок, компиляция выходов выдает выходные колебательные процессы, являющиеся хорошим приближением к плетисмографическому колебательному процессу на каждой длине волны λa и λc.
Другой экземпляр компьютерной подпрограммы, написанной на языке программирования "Си", которая рассчитывает опорный шумовой сигнал n'(t), используя метод постоянного насыщения, и посредством устройства оценки совместных процессов 12 оценивает хорошее приближение к желательным составляющим двух измеряемых сигналов, причем каждый из них имеет нежелательную составляющую, скоррелированную относительно опорного шумового сигнала n'(t), и каждый использовался для расчета опорного шумового сигнала n'(t). Эта подпрограмма - еще один способ реализовать шаги, показанные в блок-схеме фиг. 10 для монитора, специально предназначенного для импульсной оксиметрии. Два сигнала измеряются на двух различных длинах волн λa и λb, где λa обычно находится в видимой области, а λb обычно находится в инфракрасной области. Например, в одной реализации данного изобретения специально предназначенной для осуществления импульсной оксиметрии с применением метода постоянного насыщения, λa= 660 нм, λb= 940 нм.
Другой экземпляр компьютерной подпрограммы, написанной на языке программирования "Си", которая рассчитывает опорный шумовой сигнал n'(t), используя метод постоянного насыщения, и посредством устройства оценки совместных процессов 12 оценивает хорошее приближение к желательным составляющим двух измеряемых сигналов, причем каждый из них имеет нежелательную составляющую, скоррелированную относительно опорного шумового сигнала n'(t), и каждый использовался для расчета опорного шумового сигнала n'(t). Эта подпрограмма - еще один способ реализовать шаги, показанные в блок-схеме фиг. 10 для монитора, специально предназначенного для импульсной оксиметрии. Два сигнала измеряются на двух различных длинах волн λa и λb, где λa обычно находится в видимой области, а λb обычно находится в инфракрасной области. Например, в одной реализации данного изобретения специально предназначенной для осуществления импульсной оксиметрии с применением метода постоянного насыщения, λa= 660 нм, λb= 940 нм.
Соответствие переменных программ переменным, определенным в обсуждении устройства оценки совместных процессов, таково:
Γb,m(t) = nc[ ].bref
fm(t)=nc[ ].ferr
bm(t)=nc[ ].berr
Fm(t)=nc[ ].Fswsqr
Первая и вторая части подпрограммы - те же самые, что и первая и вторая части вышеописанной подпрограммы, предназначенной для логометрического метода определения опорного шумового сигнала n'(t).
Γb,m(t) = nc[ ].bref
fm(t)=nc[ ].ferr
bm(t)=nc[ ].berr
Fm(t)=nc[ ].Fswsqr
Первая и вторая части подпрограммы - те же самые, что и первая и вторая части вышеописанной подпрограммы, предназначенной для логометрического метода определения опорного шумового сигнала n'(t).
Третья часть подпрограммы рассчитывает опорный шумовой сигнал, как в блоке 24 "Рассчитать опорный шумовой сигнал (n'(t)) для двух выборок измеряемых сигналов" для сигналов с применением постоянной пропорциональности ωs4(t), определенной методом постоянного насыщения, как в уравнениях (90) и (91). Насыщение рассчитывается в отдельной подпрограмме, и величина ωs4(t) поступает в настоящую подпрограмму для оценки желательных составляющих составленных измеряемых сигналов
Четвертая, пятая и шестая части подпрограммы аналогичны четвертой, пятой и шестой частям вышеописанной программы, предназначенной для логометрического метода. Однако сигналы, используемые для оценки желательных составляющих сигналов в настоящей подпрограмме, предназначенной для метода постоянного насыщения, это т.e. те же самые сигналы, которые использовались для расчета опорного шумового сигнала n'(t).
Четвертая, пятая и шестая части подпрограммы аналогичны четвертой, пятой и шестой частям вышеописанной программы, предназначенной для логометрического метода. Однако сигналы, используемые для оценки желательных составляющих сигналов в настоящей подпрограмме, предназначенной для метода постоянного насыщения, это т.e. те же самые сигналы, которые использовались для расчета опорного шумового сигнала n'(t).
Седьмая часть программы, все еще находящаяся внутри цикла, начатого в пятой части программы, рассчитывает величины регистров 20 и 34 коэффициентов регрессии (nc[ ].K_a и nc[ ].K_b в программе) в обоих регрессионных фильтрах, как в блоке 28 "Обновление порядка m-го каскада регрессионного фильтра (фильтров)" и в уравнениях от (57) до (67). Промежуточные сигналы ошибки и переменные (nc[ ] .err_а, nc[ ].err_b, nc[ ].Roh_a и nc[ ].Roh_b в подпрограмме) также рассчитываются как и в уравнениях (58), (63), (56) и (59) соответственно.
Цикл повторяется до тех пор, пока не будет пройден тест на сходимость, причем этот тест тот же самый, что и описанный выше для подпрограммы, предназначенной для логометрического метода. Выход настоящей подпрограммы это хорошее приближение к желательным сигналам для набора выборок введенных в программу. После того, как приближения к желательным составляющим сигналов многих наборов выборок измеряемых сигналов оценены с помощью устройства оценки совместных процессов, компиляция выходов выдает колебательные процессы, являющиеся хорошими приближениями к плетисмографическому колебательному процессу на каждой длине волны, λa и λb. Процесс оценки цикла итерации - тот же самый в каждой из двух подпрограмм, только величины выборок введенных в подпрограмму для использования при оценке желательных составляющих сигналов и то, как рассчитывается опорный шумовой сигнал n'(t), различны для логометрического метода и метода постоянного насыщения.
Независимо от используемого метода, логометрического или постоянного насыщения, приближения к желательным составляющим сигналов вводятся в отдельную подпрограмму, которая рассчитывает насыщение кислородом артериальной крови. При использовании метода постоянного насыщения подпрограмма расчета насыщения также определяет величину постоянной пропорциональности ωs4(t), определенную в уравнениях (90) и (91) и описанную выше. Концентрацию обогащенной кислородом артериальной крови можно найти исходя из приближений к значениям желательных сигналов, поскольку желательные сигналы составлены из членов, содержащих x(t), толщину артериальной крови в пальце; коэффициенты поглощения обогащенного кислородом и обедненного кислородом гемоглобина на каждой измеряемой длине волны; и CHb02(t) и CHb(t), концентрации обогащенного и обедненного кислородом гемоглобина соответственно. Насыщение - это отношение концентрации одной составляющей A5 к общей концентрации составляющих в объеме, содержащем A5 и A6. Таким образом, толщина x(t) выводится из расчета насыщения и ее нужно определять заранее. Кроме того, коэффициенты поглощения постоянны на каждой длине волны. Затем определяется насыщение обогащенной кислородом артериальной крови, как в уравнениях (95) и (96).
Хотя одна реализация монитора для физиологических процессов, включающая устройство обработки для определения опорного шумового сигнала для применения в адаптивном устройстве подавления шумов с целью удаления нестабильных шумовых составляющих из физиологических измерений, была описана в виде импульсного оксиметра, понятно, что другие типы мониторов для физиологических процессов также могут применять вышеописанные способы понижения шумов в составном измеряемом сигнале в присутствии шумов.
Более того, очевидно, что возможны другие преобразования измеряемых сигналов, чем логарифмическое преобразование и определение коэффициента пропорциональности, что позволяет удалять желательные составляющие сигнала для определения опорного шумового сигнала. Кроме того, хотя коэффициент пропорциональности w описан здесь как отношение составляющей первого сигнала к составляющей второго сигнала, в устройстве обработки согласно данному изобретению можно с таким же успехом использовать аналогичную постоянную пропорциональности, определенную как отношение составляющей второго сигнала к составляющей первого сигнала. В последнем случае опорный шумовой сигнал в общем случае будет напоминать
Также очевидно, что для большинства физиологических измерений можно определить две длины волны, которые позволят измерить сигнал, что указывает на количество компонента, о котором желательно получить информацию. Информацию о составляющих любого поглощающего энергию физиологического материала можно получить с помощью монитора для физиологических процессов, содержащего устройство обработки сигналов и адаптивное устройство подавления шумов, путем определения длин волн, которые поглощаются в первую очередь интересующей нас составляющей. Для большинства физиологических измерений это определить несложно.
Также очевидно, что для большинства физиологических измерений можно определить две длины волны, которые позволят измерить сигнал, что указывает на количество компонента, о котором желательно получить информацию. Информацию о составляющих любого поглощающего энергию физиологического материала можно получить с помощью монитора для физиологических процессов, содержащего устройство обработки сигналов и адаптивное устройство подавления шумов, путем определения длин волн, которые поглощаются в первую очередь интересующей нас составляющей. Для большинства физиологических измерений это определить несложно.
Более того, понятно, что любая область тела пациента или материала, полученного из пациента, может быть использована для проведения измерений на мониторе для физиологических процессов данного изобретения, содержащем устройство обработки и адаптивное устройство подавления шумов. Такие области тела включают палец, но не ограничиваются им.
Множество типов мониторов для физиологических процессов могут использовать устройство обработки сигнала в сочетании с адаптивным устройством подавления шумов. Другие типы мониторов для физиологических процессов включают в себя, но не ограничиваясь этим, электронные кардиографы, мониторы для отслеживания кровяного давления, мониторы для определения газонасыщения крови (кроме кислородного насыщения), капнографы, мониторы для слежения за частотой биения сердца, мониторы дыхания или мониторы глубины анестезии. Кроме того, мониторы, измеряющие давление и количество веществ в теле, такие как алкогольно-респираторные трубки, мониторы содержания наркотиков, мониторы содержания холестирола, мониторы содержания глюкозы, мониторы содержания двуокиси углерода или мониторы содержания окиси углерода, могут также применять описанные выше методы удаления нежелательных составляющих сигнала.
Описанные выше методы удаления шумов из составного сигнала, содержащего шумовые компоненты, могут также выполняться с сигналами отраженной, а не проходящей энергии. Понятно, что желательная составляющая сигнала энергии любого типа, включая звуковую энергию, но не ограничиваясь ей, энергию рентгеновских, гамма-лучей или световую энергию, может быть оценена описанными выше методами удаления шумов. Таким образом, устройство обработки и адаптивное устройство обработки подавления шумов могут применяться в таких мониторах, как мониторы, использующие ультразвук, где сигнал передается через участок тела и отражается обратно изнутри тела, проходя на обратном пути через эту область тела. Кроме того, такие мониторы как эхо-кардиографы также могут применять способы данного изобретения, т.к. они также основываются на передаче и отражении энергии.
Хотя данное изобретение описано в качестве монитора для физиологических процессов, ясно, что способы обработки сигнала согласно данному изобретению можно применять во многих областях, включая, но не ограничиваясь этим, обработку физиологического сигнала. Данное изобретение можно применять в любой ситуации, когда устройство обработки сигнала, содержащее детектор, принимает второй сигнал, включающий в себя первую нежелательную составляющую сигнала, и второй сигнал, включающий в себя вторую желательную составляющую сигнала и вторую нежелательную составляющую сигнала. Первый и второй сигнал распространяются через общую им среду, а первая и вторая желательная составляющая сигналов скорректированы относительно друг друга. Кроме того, как минимум часть первой и второй нежелательных составляющих скоррелированы друг с другом из-за пертрубации среды, когда первый и второй сигналы распространяются через эту среду. Процессор принимает первый и второй сигналы и комбинирует первый и второй сигналы с формированием опорного шумового сигнала, в котором первичная компонента получена из первой и второй нежелательных составляющих сигналов. Таким образом, устройство обработки сигналов согласно данному изобретению легко применимо в различных областях обработки сигнала.
Claims (36)
1. Устройство обработки сигналов, содержащее детектор для приема первого и второго сигналов, прошедших через среду распространения и имеющих желательную и нежелательную составляющие, отличающееся тем, что первый принятый сигнал имеет первую желательную составляющую сигнала и первую нежелательную составляющую сигнала, а второй принятый сигнал имеет вторую желательную составляющую сигнала и вторую нежелательную составляющую сигнала, причем первый принятый сигнал имеет первое отношение желательной составляющей сигнала к первому нежелательному сигналу и второй принятый сигнал имеет второе отношение желательной составляющей сигнала к второй нежелательной составляющей сигнала, при этом устройство включает в себя устройство обработки опорного сигнала, соединенное с детектором, реагирующее на первый и второй принятые сигналы и комбинирующее первый и второй принятые сигналы для генерирования опорного сигнала, который для значений первого и второго отношений в диапазоне от менее одного до более одного является прежде всего функцией первой и второй нежелательных составляющих сигналов.
2. Устройство по п.1, отличающееся тем, что оно снабжено адаптивным устройством обработки сигналов для приема указанных опорного и первого сигналов с возможностью получения из них выходного сигнала, имеющего первичную компоненту, являющуюся функцией первой желательной составляющей первого сигнала.
3. Устройство по п.1, отличающееся тем, что оно снабжено адаптивным устройством обработки сигнала для приема указанных опорного и второго сигналов с возможностью получения из них выходного сигнала, имеющего первичную компоненту, являющуюся функцией второй желательной составляющей второго сигнала.
4. Устройство по п.2, отличающееся тем, что адаптивное устройство обработки сигналов включает в себя адаптивное устройство подавления шумов.
5. Устройство по п.4, отличающееся тем, что адаптивное устройство подавления шумов содержит устройство оценки совместных процессов.
6. Устройство по п.5, отличающееся тем, что устройство оценки совместных процессов включает в себя сеточное устройство прогнозирования по методу наименьших квадратов и регрессивный фильтр.
7. Устройство по п. 1, отличающееся тем, что оно снабжено оксиметром, соединенным с детектором для определения кислорода в живом организме в зависимости от первого и второго сигналов, принятых детектором.
8. Устройство по п. 1, отличающееся тем, что среда распространения представляет собой живую ткань.
9. Устройство по п. 8, отличающееся тем, что среда распространения представляет собой палец человека.
10. Устройство по п.9, отличающееся тем, что пальцем человека может быть палец руки или палец ноги.
11. Устройство по п.8, отличающееся тем, что при обработке светового сигнала первая и вторая желательные составляющие имеют компонент, представляющий собой плетисмографическую форму импульса, а первая и вторая нежелательные части имеют компонент, представляющий собой нежелательную составляющую.
12. Устройство по п.11, отличающееся тем, что опорный сигнал имеет частотный спектр, скоррелированный с частотным спектром характеристики, усложняющей амплитуду сигнала, причем устройство, кроме того, содержит адаптивное устройство подавления шумов, имеющее сигнальный вход для приема принятого сигнала и опорный вход для приема опорного сигнала, при этом адаптивное устройство подавления шумов реагирует на первый принятый сигнал и на опорный сигнал для получения выходного сигнала, имеющего первичную компоненту, полученную из компонент первого и второго сигналов, представляющих собой плетисмографическую форму импульса.
13. Физиологический монитор, содержащий первый излучатель света, формирующий первый световой сигнал, второй излучатель света, формирующий второй световой сигнал, детектор для приема первого и второго сигналов, прошедших через среду распространения, отличающийся тем, что он выполнен с обеспечением прохождения второго сигнала через среду распространения с образованием первого и второго принятых сигналов, при этом первый принятый сигнал имеет первую желательную составляющую сигнала и первую нежелательную составляющую сигнала, а второй принятый сигнал имеет вторую желательную составляющую сигнала и вторую нежелательную составляющую сигнала, причем монитор включает в себя устройство обработки сигналов, соединенное с детектором, реагирующее на первый и второй принятые сигналы и комбинирующее первый и второй принятые сигналы для генерирования опорного сигнала, который прежде всего является функцией первого и второй нежелательных составляющих сигналов.
14. Монитор по п.13, отличающийся тем, что среда распространения включает в себя живую ткань, причем первый и второй сигналы указывают на физиологическое состояние живой ткани.
15. Монитор по п.13, отличающийся тем, что среда распространения представляет собой палец человека.
16. Монитор по п.15, отличающийся тем, что пальцем человека может быть палец руки или палец ноги.
17. Монитор по п.13, отличающийся тем, что он снабжен адаптивным устройством обработки сигналов для приема опорного и первого сигналов с возможностью получения из них выходного сигнала, являющегося прежде всего функцией первой желательной составляющей сигнала.
18. Монитор по п.13, отличающийся тем, что он снабжен адаптивным устройством обработки сигналов для приема опорного и второго сигналов с возможностью получения из них выходного сигнала, являющегося прежде всего функцией второй желательной составляющей сигнала.
19. Монитор по п.17, отличающийся тем, что адаптивное устройство обработки сигналов включает в себя адаптивное устройство подавления шумов.
20. Монитор по п.19, отличающийся тем, что адаптивное устройство подавления шумов содержит устройство оценки совместных процессов.
21. Монитор по п.20, отличающийся тем, что устройство оценки совместных процессов включает в себя сеточное устройство прогнозирования по методу наименьших квадратов и регрессионный фильтр.
22. Монитор по п.13, отличающийся тем, что он, кроме того, содержит импульсный оксиметр, соединенный со светочувствительным детектором, реагирующим на первичную компоненту первой желательной составляющей сигнала и второй желательной составляющей сигнала для анализа кислорода в живом организме.
23. Аппарат для измерения составляющей крови, содержащий источник энергии для создания направленных на испытуемый объект ряда заранее определенных длин волн электромагнитной энергии и детектор для приема указанных волн электромагнитной энергии из испытуемого объекта, формирующих электрические сигналы, соответствующие указанным длинам волн, где каждый из как минимум двух указанных электрических сигналов имеет желательную и нежелательную составляющие, отличающийся тем, что он снабжен устройством обработки опорного сигнала, имеющим вход для приема указанных электрических сигналов и выполненным с возможностью комбинирования данных сигналов с формированием опорного сигнала, имеющего первичную компоненту, являющуюся функцией упомянутых нежелательных составляющих сигналов.
24. Аппарат по п.23, отличающийся тем, что он снабжен адаптивным устройством обработки сигналов для приема указанных опорного и одного из как минимум двух электрических сигналов с возможностью получения из них выходного сигнала, имеющего первичную компоненту, являющуюся функцией желательной составляющей одного из этих электрических сигналов.
25. Аппарат по п.23, отличающийся тем, что адаптивное устройство обработки сигналов включает в себя адаптивное устройство подавления шумов.
26. Аппарат по п.25, отличающийся тем, что адаптивное устройство подавления шумов содержит устройство оценки совместных процессов.
27. Аппарат по п.26, отличающийся тем, что устройство оценки совместных процессов включает в себя сеточное устройство прогнозирования по методу наименьших квадратов и регрессионный фильтр.
28. Монитор для определения газонасыщения крови при бескровном измерении составляющей крови в теле, содержащий источник света, выполненный с возможностью направления как минимум двух заранее определенных длин волн света на тело, и детектор для приема указанных волн света из тела, формирующих как минимум два электрических сигнала, соответствующих указанным длинам волн, где каждый из упомянутых электрических сигналов имеет желательную и нежелательную составляющие, отличающийся тем, что он снабжен устройством обработки опорного сигнала, имеющим вход, соединенный с детектором для приема указанных электрических сигналов, и выполненным с возможностью комбинирования как минимум двух электрических сигналов с формированием опорного сигнала, имеющего первичную компоненту, являющуюся функцией упомянутых нежелательных составляющих сигналов.
29. Монитор по п.28, отличающийся тем, что он снабжен адаптивным устройством обработки сигналов для приема указанных опорного и двух электрических сигналов с возможностью получения из них как минимум двух выходных сигналов, соответствующих желательным составляющим как минимум двух электрических сигналов.
30. Монитор по п.29, отличающийся тем, что адаптивное устройство обработки сигналов включает в себя адаптивное устройство подавления шумов.
31. Монитор по п.30, отличающийся тем, что адаптивное устройство подавления шумов содержит устройство оценки совместных процессов.
32. Монитор по п.31, отличающийся тем, что устройство оценки совместных процессов включает в себя сеточное устройство прогнозирования по методу наименьших квадратов и регрессионный фильтр.
33. Способ определения шумового опорного сигнала в устройстве обработки сигналов на основе выходных сигналов адаптивного устройства подавления шумов, которые содержат информацию, требуемую для определения физиологического параметра, включающий в себя прием детектором первого и второго сигналов для получения первого и второго принятых сигналов, отличающийся тем, что указанные выходные сигналы содержат нежелательную составляющую, а способ дополнительно включает в себя следующие этапы: получение из первого и второго принятых сигналов шумового опорного сигнала, коррелированного с нежелательной составляющей сигнала; приложение этого опорного сигнала к первому и второму сигналам для исключения в принципе нежелательной составляющей из первого и второго сигналов с получением первого и второго выходных сигналов, содержащих информацию, требуемую при определении указанного физиологического параметра, и определение физиологического параметра.
34. Способ по п.33, отличающийся тем, что этап определения физиологического параметра включает в себя расчет насыщения.
35. Способ по п.33, отличающийся тем, что этап расчета физиологического параметра включает в себя расчет насыщения крови кислородом в пациенте в реальном или почти реальном времени.
36. Способ по п.33, отличающийся тем, что этап приложения выполняют в адаптивном устройстве подавления шумов с использованием опорного сигнала в качестве адаптивного управляющего входа в адаптивное устройство подавления шумов.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US66606091A | 1991-03-07 | 1991-03-07 | |
US666060 | 1991-03-07 | ||
PCT/US1992/001895 WO1992015955A1 (en) | 1991-03-07 | 1992-03-05 | Signal processing apparatus and method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU93058616A RU93058616A (ru) | 1998-02-20 |
RU2144211C1 true RU2144211C1 (ru) | 2000-01-10 |
Family
ID=24672658
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU93058616A RU2144211C1 (ru) | 1991-03-07 | 1992-03-05 | Устройство и способ обработки сигналов |
Country Status (9)
Country | Link |
---|---|
US (8) | US5482036A (ru) |
EP (3) | EP1357481A3 (ru) |
JP (1) | JP3363150B2 (ru) |
AT (1) | ATE184716T1 (ru) |
AU (1) | AU658177B2 (ru) |
CA (1) | CA2105682C (ru) |
DE (1) | DE69229994T2 (ru) |
RU (1) | RU2144211C1 (ru) |
WO (1) | WO1992015955A1 (ru) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2466493C1 (ru) * | 2011-07-26 | 2012-11-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ставропольский государственный аграрный университет" | Способ формирования опорного напряжения |
RU2491549C2 (ru) * | 2007-12-10 | 2013-08-27 | БАЙЕР ХЕЛТКЭА ЭлЭлСи | Амперометрия со стробированием и быстрым считыванием |
RU2493649C2 (ru) * | 2008-12-01 | 2013-09-20 | РОКСТАР КОНСОРЦИУМ ЮЭс ЛП | Способ частотно-зависимого подавления сигналов и устройство для его реализации (варианты) |
RU2497438C2 (ru) * | 2008-06-16 | 2013-11-10 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Контроль жизненно важного параметра пациента с использованием схемы модуляции "на месте" для избежания помех |
RU2531119C2 (ru) * | 2008-05-09 | 2014-10-20 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Бесконтактный мониторинг дыхания пациента |
RU2682474C1 (ru) * | 2018-01-16 | 2019-03-19 | Непубличное акционерное общество "Институт кардиологической техники" (ИНКАРТ) | Устройство пальцевой фотоплетизмографической системы для непрерывного неинвазивного измерения артериального давления |
RU2695258C2 (ru) * | 2013-06-06 | 2019-07-22 | Конинклейке Филипс Н.В. | Использование барьерной контактной среды для хемо-хемооптических датчиков в чрескожных применениях |
Families Citing this family (811)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5490505A (en) | 1991-03-07 | 1996-02-13 | Masimo Corporation | Signal processing apparatus |
MX9702434A (es) | 1991-03-07 | 1998-05-31 | Masimo Corp | Aparato de procesamiento de señales. |
US5632272A (en) * | 1991-03-07 | 1997-05-27 | Masimo Corporation | Signal processing apparatus |
RU2144211C1 (ru) | 1991-03-07 | 2000-01-10 | Мэсимо Корпорейшн | Устройство и способ обработки сигналов |
US5995855A (en) * | 1998-02-11 | 1999-11-30 | Masimo Corporation | Pulse oximetry sensor adapter |
US5638818A (en) | 1991-03-21 | 1997-06-17 | Masimo Corporation | Low noise optical probe |
US6987994B1 (en) * | 1991-09-03 | 2006-01-17 | Datex-Ohmeda, Inc. | Pulse oximetry SpO2 determination |
US7758503B2 (en) * | 1997-01-27 | 2010-07-20 | Lynn Lawrence A | Microprocessor system for the analysis of physiologic and financial datasets |
US7376453B1 (en) | 1993-10-06 | 2008-05-20 | Masimo Corporation | Signal processing apparatus |
US5421329A (en) * | 1994-04-01 | 1995-06-06 | Nellcor, Inc. | Pulse oximeter sensor optimized for low saturation |
US6662033B2 (en) * | 1994-04-01 | 2003-12-09 | Nellcor Incorporated | Pulse oximeter and sensor optimized for low saturation |
US6371921B1 (en) * | 1994-04-15 | 2002-04-16 | Masimo Corporation | System and method of determining whether to recalibrate a blood pressure monitor |
EP1905352B1 (en) * | 1994-10-07 | 2014-07-16 | Masimo Corporation | Signal processing method |
AU725063B2 (en) * | 1994-10-07 | 2000-10-05 | Masimo Corporation | Physiological monitor and method of minimizing noise |
AU760205B2 (en) * | 1994-10-07 | 2003-05-08 | Masimo Corporation | Physiological monitor and method of minimizing noise |
US8019400B2 (en) | 1994-10-07 | 2011-09-13 | Masimo Corporation | Signal processing apparatus |
US5662105A (en) * | 1995-05-17 | 1997-09-02 | Spacelabs Medical, Inc. | System and method for the extractment of physiological signals |
CA2176631A1 (en) * | 1995-05-17 | 1996-11-18 | Jonathan Tien | System and method for the algebraic derivation of physiological signals |
US5758644A (en) | 1995-06-07 | 1998-06-02 | Masimo Corporation | Manual and automatic probe calibration |
US6931268B1 (en) | 1995-06-07 | 2005-08-16 | Masimo Laboratories, Inc. | Active pulse blood constituent monitoring |
US6517283B2 (en) | 2001-01-16 | 2003-02-11 | Donald Edward Coffey | Cascading chute drainage system |
US5645060A (en) * | 1995-06-14 | 1997-07-08 | Nellcor Puritan Bennett Incorporated | Method and apparatus for removing artifact and noise from pulse oximetry |
US5853364A (en) * | 1995-08-07 | 1998-12-29 | Nellcor Puritan Bennett, Inc. | Method and apparatus for estimating physiological parameters using model-based adaptive filtering |
US5588427A (en) * | 1995-11-20 | 1996-12-31 | Spacelabs Medical, Inc. | Enhancement of physiological signals using fractal analysis |
US5692505A (en) * | 1996-04-25 | 1997-12-02 | Fouts; James Michael | Data processing systems and methods for pulse oximeters |
US6027452A (en) * | 1996-06-26 | 2000-02-22 | Vital Insite, Inc. | Rapid non-invasive blood pressure measuring device |
US6018673A (en) | 1996-10-10 | 2000-01-25 | Nellcor Puritan Bennett Incorporated | Motion compatible sensor for non-invasive optical blood analysis |
US5893102A (en) * | 1996-12-06 | 1999-04-06 | Unisys Corporation | Textual database management, storage and retrieval system utilizing word-oriented, dictionary-based data compression/decompression |
US6050950A (en) | 1996-12-18 | 2000-04-18 | Aurora Holdings, Llc | Passive/non-invasive systemic and pulmonary blood pressure measurement |
US9468378B2 (en) | 1997-01-27 | 2016-10-18 | Lawrence A. Lynn | Airway instability detection system and method |
US8932227B2 (en) | 2000-07-28 | 2015-01-13 | Lawrence A. Lynn | System and method for CO2 and oximetry integration |
US9042952B2 (en) | 1997-01-27 | 2015-05-26 | Lawrence A. Lynn | System and method for automatic detection of a plurality of SPO2 time series pattern types |
ES2208878T3 (es) * | 1997-03-21 | 2004-06-16 | Nellcor Puritan Bennett Incorporated | Procedimiento para el filtrado armonico de datos. |
US6229856B1 (en) | 1997-04-14 | 2001-05-08 | Masimo Corporation | Method and apparatus for demodulating signals in a pulse oximetry system |
US6002952A (en) * | 1997-04-14 | 1999-12-14 | Masimo Corporation | Signal processing apparatus and method |
US5873836A (en) * | 1997-07-09 | 1999-02-23 | Bp Sure, Llc | Blood pressure monitoring with improved noise rejection |
US9521971B2 (en) | 1997-07-14 | 2016-12-20 | Lawrence A. Lynn | System and method for automatic detection of a plurality of SPO2 time series pattern types |
US20070191697A1 (en) | 2006-02-10 | 2007-08-16 | Lynn Lawrence A | System and method for SPO2 instability detection and quantification |
US5971930A (en) * | 1997-10-17 | 1999-10-26 | Siemens Medical Systems, Inc. | Method and apparatus for removing artifact from physiological signals |
US6525386B1 (en) | 1998-03-10 | 2003-02-25 | Masimo Corporation | Non-protruding optoelectronic lens |
US6094592A (en) * | 1998-05-26 | 2000-07-25 | Nellcor Puritan Bennett, Inc. | Methods and apparatus for estimating a physiological parameter using transforms |
WO1999062399A1 (en) * | 1998-06-03 | 1999-12-09 | Masimo Corporation | Stereo pulse oximeter |
US6990365B1 (en) * | 1998-07-04 | 2006-01-24 | Edwards Lifesciences | Apparatus for measurement of blood analytes |
US7400918B2 (en) * | 1998-07-04 | 2008-07-15 | Edwards Lifesciences | Measurement of blood oxygen saturation |
US7548787B2 (en) | 2005-08-03 | 2009-06-16 | Kamilo Feher | Medical diagnostic and communication system |
EP1598003A3 (en) | 1998-08-13 | 2006-03-01 | Whitland Research Limited | Optical device |
US7991448B2 (en) * | 1998-10-15 | 2011-08-02 | Philips Electronics North America Corporation | Method, apparatus, and system for removing motion artifacts from measurements of bodily parameters |
US6519486B1 (en) | 1998-10-15 | 2003-02-11 | Ntc Technology Inc. | Method, apparatus and system for removing motion artifacts from measurements of bodily parameters |
US6721585B1 (en) | 1998-10-15 | 2004-04-13 | Sensidyne, Inc. | Universal modular pulse oximeter probe for use with reusable and disposable patient attachment devices |
US7245953B1 (en) | 1999-04-12 | 2007-07-17 | Masimo Corporation | Reusable pulse oximeter probe and disposable bandage apparatii |
USRE41912E1 (en) | 1998-10-15 | 2010-11-02 | Masimo Corporation | Reusable pulse oximeter probe and disposable bandage apparatus |
US6393311B1 (en) | 1998-10-15 | 2002-05-21 | Ntc Technology Inc. | Method, apparatus and system for removing motion artifacts from measurements of bodily parameters |
CA2362357A1 (en) * | 1998-11-09 | 2000-05-18 | Xinde Li | System and method for processing low signal-to-noise ratio signals |
US6463311B1 (en) | 1998-12-30 | 2002-10-08 | Masimo Corporation | Plethysmograph pulse recognition processor |
US6684090B2 (en) * | 1999-01-07 | 2004-01-27 | Masimo Corporation | Pulse oximetry data confidence indicator |
US6770028B1 (en) | 1999-01-25 | 2004-08-03 | Masimo Corporation | Dual-mode pulse oximeter |
US20020140675A1 (en) * | 1999-01-25 | 2002-10-03 | Ali Ammar Al | System and method for altering a display mode based on a gravity-responsive sensor |
US6360114B1 (en) * | 1999-03-25 | 2002-03-19 | Masimo Corporation | Pulse oximeter probe-off detector |
US6675031B1 (en) * | 1999-04-14 | 2004-01-06 | Mallinckrodt Inc. | Method and circuit for indicating quality and accuracy of physiological measurements |
US7260369B2 (en) | 2005-08-03 | 2007-08-21 | Kamilo Feher | Location finder, tracker, communication and remote control system |
US9373251B2 (en) | 1999-08-09 | 2016-06-21 | Kamilo Feher | Base station devices and automobile wireless communication systems |
US9813270B2 (en) | 1999-08-09 | 2017-11-07 | Kamilo Feher | Heart rate sensor and medical diagnostics wireless devices |
US9307407B1 (en) | 1999-08-09 | 2016-04-05 | Kamilo Feher | DNA and fingerprint authentication of mobile devices |
US6515273B2 (en) * | 1999-08-26 | 2003-02-04 | Masimo Corporation | System for indicating the expiration of the useful operating life of a pulse oximetry sensor |
GB9923069D0 (en) * | 1999-09-29 | 1999-12-01 | Nokia Telecommunications Oy | Estimating an indicator for a communication path |
US6950687B2 (en) | 1999-12-09 | 2005-09-27 | Masimo Corporation | Isolation and communication element for a resposable pulse oximetry sensor |
US6377829B1 (en) * | 1999-12-09 | 2002-04-23 | Masimo Corporation | Resposable pulse oximetry sensor |
ATE391452T1 (de) | 2000-02-10 | 2008-04-15 | Draeger Medical Systems Inc | Verfahren und vorrichtung zur erfassung eines physiologischen parameters |
JP2001257565A (ja) * | 2000-03-10 | 2001-09-21 | Fujitsu Ltd | ラティス型フィルタの反射係数の更新方法及び、装置 |
JP4441974B2 (ja) * | 2000-03-24 | 2010-03-31 | ソニー株式会社 | 半導体装置の製造方法 |
US8224412B2 (en) | 2000-04-17 | 2012-07-17 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Pulse oximeter sensor with piece-wise function |
EP2322085B1 (en) | 2000-04-17 | 2014-03-12 | Covidien LP | Pulse oximeter sensor with piece-wise function |
US6430525B1 (en) | 2000-06-05 | 2002-08-06 | Masimo Corporation | Variable mode averager |
US6697656B1 (en) | 2000-06-27 | 2004-02-24 | Masimo Corporation | Pulse oximetry sensor compatible with multiple pulse oximetry systems |
US6889153B2 (en) | 2001-08-09 | 2005-05-03 | Thomas Dietiker | System and method for a self-calibrating non-invasive sensor |
CA2418478A1 (en) * | 2000-08-15 | 2002-02-21 | The Regents Of The University Of California | Method and apparatus for reducing contamination of an electrical signal |
DE60139128D1 (de) | 2000-08-18 | 2009-08-13 | Masimo Corp | Pulsoximeter mit zwei betriebsarten |
US6640116B2 (en) * | 2000-08-18 | 2003-10-28 | Masimo Corporation | Optical spectroscopy pathlength measurement system |
WO2002024065A1 (en) | 2000-09-22 | 2002-03-28 | Knobbe, Lim & Buckingham | Method and apparatus for real-time estimation and control of pysiological parameters |
US6505060B1 (en) | 2000-09-29 | 2003-01-07 | Datex-Ohmeda, Inc. | Method and apparatus for determining pulse oximetry differential values |
US6434408B1 (en) * | 2000-09-29 | 2002-08-13 | Datex-Ohmeda, Inc. | Pulse oximetry method and system with improved motion correction |
IL138884A (en) | 2000-10-05 | 2006-07-05 | Conmed Corp | Pulse oximeter and a method of its operation |
AU2002226956A1 (en) | 2000-11-22 | 2002-06-03 | Leap Wireless International, Inc. | Method and system for providing interactive services over a wireless communications network |
US20020093908A1 (en) * | 2000-11-24 | 2002-07-18 | Esion Networks Inc. | Noise/interference suppression system |
US20060195041A1 (en) * | 2002-05-17 | 2006-08-31 | Lynn Lawrence A | Centralized hospital monitoring system for automatically detecting upper airway instability and for preventing and aborting adverse drug reactions |
US9053222B2 (en) | 2002-05-17 | 2015-06-09 | Lawrence A. Lynn | Patient safety processor |
US20090281838A1 (en) * | 2008-05-07 | 2009-11-12 | Lawrence A. Lynn | Medical failure pattern search engine |
WO2002089664A2 (en) | 2001-05-03 | 2002-11-14 | Masimo Corporation | Flex circuit shielded optical sensor and method of fabricating the same |
WO2002093142A1 (en) * | 2001-05-16 | 2002-11-21 | X-Rite, Incorporated | Color measurement instrument with modulated illumination |
US20070093721A1 (en) * | 2001-05-17 | 2007-04-26 | Lynn Lawrence A | Microprocessor system for the analysis of physiologic and financial datasets |
US6850787B2 (en) | 2001-06-29 | 2005-02-01 | Masimo Laboratories, Inc. | Signal component processor |
US6697658B2 (en) | 2001-07-02 | 2004-02-24 | Masimo Corporation | Low power pulse oximeter |
WO2003009478A2 (en) * | 2001-07-17 | 2003-01-30 | Honeywell International Inc. | Dual analog-to-digital converter system for increased dynamic range |
US6754516B2 (en) * | 2001-07-19 | 2004-06-22 | Nellcor Puritan Bennett Incorporated | Nuisance alarm reductions in a physiological monitor |
IL145445A (en) * | 2001-09-13 | 2006-12-31 | Conmed Corp | A method for signal processing and a device for improving signal for noise |
US7628760B2 (en) * | 2007-02-28 | 2009-12-08 | Semler Scientific, Inc. | Circulation monitoring system and method |
US6564077B2 (en) | 2001-10-10 | 2003-05-13 | Mortara Instrument, Inc. | Method and apparatus for pulse oximetry |
US6748254B2 (en) * | 2001-10-12 | 2004-06-08 | Nellcor Puritan Bennett Incorporated | Stacked adhesive optical sensor |
US20030212312A1 (en) * | 2002-01-07 | 2003-11-13 | Coffin James P. | Low noise patient cable |
US6934570B2 (en) * | 2002-01-08 | 2005-08-23 | Masimo Corporation | Physiological sensor combination |
US6822564B2 (en) | 2002-01-24 | 2004-11-23 | Masimo Corporation | Parallel measurement alarm processor |
US7355512B1 (en) | 2002-01-24 | 2008-04-08 | Masimo Corporation | Parallel alarm processor |
WO2003065557A2 (en) * | 2002-01-25 | 2003-08-07 | Masimo Corporation | Power supply rail controller |
US7020507B2 (en) * | 2002-01-31 | 2006-03-28 | Dolphin Medical, Inc. | Separating motion from cardiac signals using second order derivative of the photo-plethysmogram and fast fourier transforms |
US6709402B2 (en) | 2002-02-22 | 2004-03-23 | Datex-Ohmeda, Inc. | Apparatus and method for monitoring respiration with a pulse oximeter |
US6702752B2 (en) | 2002-02-22 | 2004-03-09 | Datex-Ohmeda, Inc. | Monitoring respiration based on plethysmographic heart rate signal |
US6805673B2 (en) | 2002-02-22 | 2004-10-19 | Datex-Ohmeda, Inc. | Monitoring mayer wave effects based on a photoplethysmographic signal |
WO2003071938A1 (en) * | 2002-02-22 | 2003-09-04 | Datex-Ohmeda, Inc. | Monitoring physiological parameters based on variations in a photoplethysmographic signal |
US6896661B2 (en) * | 2002-02-22 | 2005-05-24 | Datex-Ohmeda, Inc. | Monitoring physiological parameters based on variations in a photoplethysmographic baseline signal |
DE60332094D1 (de) * | 2002-02-22 | 2010-05-27 | Masimo Corp | Aktive pulsspektrophotometrie |
US7509494B2 (en) * | 2002-03-01 | 2009-03-24 | Masimo Corporation | Interface cable |
KR100455289B1 (ko) | 2002-03-16 | 2004-11-08 | 삼성전자주식회사 | 빛을 이용한 진단방법 및 장치 |
US6850788B2 (en) | 2002-03-25 | 2005-02-01 | Masimo Corporation | Physiological measurement communications adapter |
US20080200775A1 (en) * | 2007-02-20 | 2008-08-21 | Lynn Lawrence A | Maneuver-based plethysmographic pulse variation detection system and method |
JP4541887B2 (ja) * | 2002-07-26 | 2010-09-08 | オーベーイー アンパーツゼルスカブ | 静脈血値を動脈血値に変換するための方法、システムおよデバイス |
US7096054B2 (en) * | 2002-08-01 | 2006-08-22 | Masimo Corporation | Low noise optical housing |
US7142901B2 (en) * | 2002-09-25 | 2006-11-28 | Masimo Corporation | Parameter compensated physiological monitor |
US7274955B2 (en) * | 2002-09-25 | 2007-09-25 | Masimo Corporation | Parameter compensated pulse oximeter |
US7096052B2 (en) * | 2002-10-04 | 2006-08-22 | Masimo Corporation | Optical probe including predetermined emission wavelength based on patient type |
EP1553870A2 (en) * | 2002-10-15 | 2005-07-20 | Philips Intellectual Property & Standards GmbH | Method for the presentation of information concerning variations of the perfusion |
US7190986B1 (en) | 2002-10-18 | 2007-03-13 | Nellcor Puritan Bennett Inc. | Non-adhesive oximeter sensor for sensitive skin |
US6948761B2 (en) * | 2002-11-01 | 2005-09-27 | The Colonel's International, Inc. | Tonneau cover apparatus |
WO2004047632A1 (en) * | 2002-11-21 | 2004-06-10 | General Hospital Corporation | Apparatus and method for ascertaining and recording electrophysiological signals |
US7027849B2 (en) * | 2002-11-22 | 2006-04-11 | Masimo Laboratories, Inc. | Blood parameter measurement system |
US6970792B1 (en) | 2002-12-04 | 2005-11-29 | Masimo Laboratories, Inc. | Systems and methods for determining blood oxygen saturation values using complex number encoding |
US7919713B2 (en) * | 2007-04-16 | 2011-04-05 | Masimo Corporation | Low noise oximetry cable including conductive cords |
US6954663B2 (en) * | 2003-01-07 | 2005-10-11 | Art Advanced Research Technologies Inc. | Continuous wave optical imaging assuming a scatter-law |
US7006856B2 (en) * | 2003-01-10 | 2006-02-28 | Nellcor Puritan Bennett Incorporated | Signal quality metrics design for qualifying data for a physiological monitor |
US7016715B2 (en) | 2003-01-13 | 2006-03-21 | Nellcorpuritan Bennett Incorporated | Selection of preset filter parameters based on signal quality |
US7225006B2 (en) | 2003-01-23 | 2007-05-29 | Masimo Corporation | Attachment and optical probe |
US6920345B2 (en) | 2003-01-24 | 2005-07-19 | Masimo Corporation | Optical sensor including disposable and reusable elements |
US8255029B2 (en) | 2003-02-27 | 2012-08-28 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Method of analyzing and processing signals |
US8251912B2 (en) * | 2003-03-12 | 2012-08-28 | Yale University | Method of assessing blood volume using photoelectric plethysmography |
US20050055276A1 (en) * | 2003-06-26 | 2005-03-10 | Kiani Massi E. | Sensor incentive method |
US7025728B2 (en) | 2003-06-30 | 2006-04-11 | Nihon Kohden Corporation | Method for reducing noise, and pulse photometer using the method |
US7455643B1 (en) | 2003-07-07 | 2008-11-25 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Continuous non-invasive blood pressure measurement apparatus and methods providing automatic recalibration |
US7003338B2 (en) | 2003-07-08 | 2006-02-21 | Masimo Corporation | Method and apparatus for reducing coupling between signals |
US7500950B2 (en) | 2003-07-25 | 2009-03-10 | Masimo Corporation | Multipurpose sensor port |
US7254431B2 (en) * | 2003-08-28 | 2007-08-07 | Masimo Corporation | Physiological parameter tracking system |
US7254434B2 (en) * | 2003-10-14 | 2007-08-07 | Masimo Corporation | Variable pressure reusable sensor |
US7483729B2 (en) | 2003-11-05 | 2009-01-27 | Masimo Corporation | Pulse oximeter access apparatus and method |
US7373193B2 (en) * | 2003-11-07 | 2008-05-13 | Masimo Corporation | Pulse oximetry data capture system |
US7242775B2 (en) * | 2003-11-12 | 2007-07-10 | Magiq Technologies, Inc. | Optical pulse calibration for quantum key distribution |
US6968032B2 (en) * | 2003-12-18 | 2005-11-22 | Ge Medical Systems Global Technologies Company, Llc | Systems and methods for filtering images |
US7280858B2 (en) * | 2004-01-05 | 2007-10-09 | Masimo Corporation | Pulse oximetry sensor |
US7163040B2 (en) | 2004-01-13 | 2007-01-16 | Sanford L.P. | Correction tape applicator tip with cylindrical projection |
US7254425B2 (en) * | 2004-01-23 | 2007-08-07 | Abbott Laboratories | Method for detecting artifacts in data |
JP4643153B2 (ja) * | 2004-02-06 | 2011-03-02 | 株式会社東芝 | 非侵襲生体情報映像装置 |
US7371981B2 (en) | 2004-02-20 | 2008-05-13 | Masimo Corporation | Connector switch |
US7162288B2 (en) * | 2004-02-25 | 2007-01-09 | Nellcor Purtain Bennett Incorporated | Techniques for detecting heart pulses and reducing power consumption in sensors |
US7190985B2 (en) * | 2004-02-25 | 2007-03-13 | Nellcor Puritan Bennett Inc. | Oximeter ambient light cancellation |
US7142142B2 (en) * | 2004-02-25 | 2006-11-28 | Nelicor Puritan Bennett, Inc. | Multi-bit ADC with sigma-delta modulation |
US7120479B2 (en) * | 2004-02-25 | 2006-10-10 | Nellcor Puritan Bennett Inc. | Switch-mode oximeter LED drive with a single inductor |
ATE427695T1 (de) * | 2004-02-26 | 2009-04-15 | Diabetes Tools Sweden Ab | Stoffwechseluberwachung, verfahren und gerat zur anzeige eines gesundheitsbezogenen zustands einer person |
US7438683B2 (en) | 2004-03-04 | 2008-10-21 | Masimo Corporation | Application identification sensor |
KR20060129507A (ko) * | 2004-03-06 | 2006-12-15 | 카리스토 메디컬, 아이엔씨. | 살아있는 유기체 내에서 비침습적으로 물질의 양적 정보를측정하기 위한 방법 및 장치 |
US7194293B2 (en) * | 2004-03-08 | 2007-03-20 | Nellcor Puritan Bennett Incorporated | Selection of ensemble averaging weights for a pulse oximeter based on signal quality metrics |
US7534212B2 (en) * | 2004-03-08 | 2009-05-19 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Pulse oximeter with alternate heart-rate determination |
US7415297B2 (en) * | 2004-03-08 | 2008-08-19 | Masimo Corporation | Physiological parameter system |
US7277741B2 (en) | 2004-03-09 | 2007-10-02 | Nellcor Puritan Bennett Incorporated | Pulse oximetry motion artifact rejection using near infrared absorption by water |
US20050234317A1 (en) * | 2004-03-19 | 2005-10-20 | Kiani Massi E | Low power and personal pulse oximetry systems |
JP4485396B2 (ja) * | 2004-03-27 | 2010-06-23 | 三星電子株式会社 | 生体信号同時測定装置、その制御方法及びコンピュータ可読記録媒体 |
WO2005096922A1 (en) | 2004-03-31 | 2005-10-20 | Masimo Corporation | Physiological assessment system |
CA2464029A1 (en) * | 2004-04-08 | 2005-10-08 | Valery Telfort | Non-invasive ventilation monitor |
US7343186B2 (en) | 2004-07-07 | 2008-03-11 | Masimo Laboratories, Inc. | Multi-wavelength physiological monitor |
US9341565B2 (en) * | 2004-07-07 | 2016-05-17 | Masimo Corporation | Multiple-wavelength physiological monitor |
US7937128B2 (en) * | 2004-07-09 | 2011-05-03 | Masimo Corporation | Cyanotic infant sensor |
US7822452B2 (en) * | 2004-08-11 | 2010-10-26 | Glt Acquisition Corp. | Method for data reduction and calibration of an OCT-based blood glucose monitor |
US8036727B2 (en) | 2004-08-11 | 2011-10-11 | Glt Acquisition Corp. | Methods for noninvasively measuring analyte levels in a subject |
US7254429B2 (en) | 2004-08-11 | 2007-08-07 | Glucolight Corporation | Method and apparatus for monitoring glucose levels in a biological tissue |
US7976472B2 (en) | 2004-09-07 | 2011-07-12 | Masimo Corporation | Noninvasive hypovolemia monitor |
US20060073719A1 (en) * | 2004-09-29 | 2006-04-06 | Kiani Massi E | Multiple key position plug |
WO2006050512A2 (en) * | 2004-11-03 | 2006-05-11 | Plain Sight Systems, Inc. | Musical personal trainer |
US20070048096A1 (en) * | 2004-12-07 | 2007-03-01 | Hubbs Jonathan W | Soil conditioner |
US8932217B2 (en) | 2005-01-13 | 2015-01-13 | Welch Allyn, Inc. | Vital signs monitor |
US20060189871A1 (en) * | 2005-02-18 | 2006-08-24 | Ammar Al-Ali | Portable patient monitor |
US8116839B1 (en) | 2005-02-25 | 2012-02-14 | General Electric Company | System for detecting potential probe malfunction conditions in a pulse oximeter |
US7269537B1 (en) | 2005-02-26 | 2007-09-11 | Duane Loren Mattern | Infrasound sensor with disturbance filtering |
WO2006094168A1 (en) | 2005-03-01 | 2006-09-08 | Masimo Laboratories, Inc. | Noninvasive multi-parameter patient monitor |
US7392075B2 (en) | 2005-03-03 | 2008-06-24 | Nellcor Puritan Bennett Incorporated | Method for enhancing pulse oximetry calculations in the presence of correlated artifacts |
US7937129B2 (en) * | 2005-03-21 | 2011-05-03 | Masimo Corporation | Variable aperture sensor |
US7403806B2 (en) | 2005-06-28 | 2008-07-22 | General Electric Company | System for prefiltering a plethysmographic signal |
US10009956B1 (en) | 2017-09-02 | 2018-06-26 | Kamilo Feher | OFDM, 3G and 4G cellular multimode systems and wireless mobile networks |
US7280810B2 (en) | 2005-08-03 | 2007-10-09 | Kamilo Feher | Multimode communication system |
US7657294B2 (en) * | 2005-08-08 | 2010-02-02 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Compliant diaphragm medical sensor and technique for using the same |
US7590439B2 (en) * | 2005-08-08 | 2009-09-15 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Bi-stable medical sensor and technique for using the same |
US7657295B2 (en) * | 2005-08-08 | 2010-02-02 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Medical sensor and technique for using the same |
US20070073116A1 (en) * | 2005-08-17 | 2007-03-29 | Kiani Massi E | Patient identification using physiological sensor |
US20070060808A1 (en) * | 2005-09-12 | 2007-03-15 | Carine Hoarau | Medical sensor for reducing motion artifacts and technique for using the same |
US7725147B2 (en) * | 2005-09-29 | 2010-05-25 | Nellcor Puritan Bennett Llc | System and method for removing artifacts from waveforms |
US7869850B2 (en) | 2005-09-29 | 2011-01-11 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Medical sensor for reducing motion artifacts and technique for using the same |
US7904130B2 (en) * | 2005-09-29 | 2011-03-08 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Medical sensor and technique for using the same |
US8092379B2 (en) * | 2005-09-29 | 2012-01-10 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Method and system for determining when to reposition a physiological sensor |
US7725146B2 (en) | 2005-09-29 | 2010-05-25 | Nellcor Puritan Bennett Llc | System and method for pre-processing waveforms |
US7899510B2 (en) * | 2005-09-29 | 2011-03-01 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Medical sensor and technique for using the same |
US7483731B2 (en) | 2005-09-30 | 2009-01-27 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Medical sensor and technique for using the same |
US7486979B2 (en) * | 2005-09-30 | 2009-02-03 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Optically aligned pulse oximetry sensor and technique for using the same |
US8062221B2 (en) * | 2005-09-30 | 2011-11-22 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Sensor for tissue gas detection and technique for using the same |
US8233954B2 (en) * | 2005-09-30 | 2012-07-31 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Mucosal sensor for the assessment of tissue and blood constituents and technique for using the same |
US20070106126A1 (en) | 2005-09-30 | 2007-05-10 | Mannheimer Paul D | Patient monitoring alarm escalation system and method |
US7555327B2 (en) * | 2005-09-30 | 2009-06-30 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Folding medical sensor and technique for using the same |
US7881762B2 (en) * | 2005-09-30 | 2011-02-01 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Clip-style medical sensor and technique for using the same |
US7962188B2 (en) | 2005-10-14 | 2011-06-14 | Masimo Corporation | Robust alarm system |
US7530942B1 (en) | 2005-10-18 | 2009-05-12 | Masimo Corporation | Remote sensing infant warmer |
CN100423688C (zh) * | 2005-10-19 | 2008-10-08 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 抑制工频共模干扰的方法及装置 |
US20070100220A1 (en) * | 2005-10-28 | 2007-05-03 | Baker Clark R Jr | Adjusting parameters used in pulse oximetry analysis |
US7184809B1 (en) | 2005-11-08 | 2007-02-27 | Woolsthorpe Technologies, Llc | Pulse amplitude indexing method and apparatus |
US7879355B2 (en) * | 2005-11-08 | 2011-02-01 | Plensat Llc | Method and system for treatment of eating disorders |
US7215987B1 (en) * | 2005-11-08 | 2007-05-08 | Woolsthorpe Technologies | Method and apparatus for processing signals reflecting physiological characteristics |
US8233955B2 (en) * | 2005-11-29 | 2012-07-31 | Cercacor Laboratories, Inc. | Optical sensor including disposable and reusable elements |
WO2007065015A2 (en) * | 2005-12-03 | 2007-06-07 | Masimo Corporation | Physiological alarm notification system |
US7990382B2 (en) * | 2006-01-03 | 2011-08-02 | Masimo Corporation | Virtual display |
US8182443B1 (en) | 2006-01-17 | 2012-05-22 | Masimo Corporation | Drug administration controller |
US7668579B2 (en) * | 2006-02-10 | 2010-02-23 | Lynn Lawrence A | System and method for the detection of physiologic response to stimulation |
DE102006022120A1 (de) | 2006-02-20 | 2007-09-06 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Spreizspektrumverfahren zur Bestimmung von Vitalparametern |
DE102006022055A1 (de) * | 2006-02-20 | 2007-08-30 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Adaptive Filterung zur zuverlässigeren Bestimmung von Vitalparametern |
DE102006022056A1 (de) * | 2006-02-20 | 2007-08-30 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Spektralanalyse zur zuverlässigeren Bestimmung von Vitalparametern |
US20070208259A1 (en) * | 2006-03-06 | 2007-09-06 | Mannheimer Paul D | Patient monitoring alarm escalation system and method |
US20070244377A1 (en) * | 2006-03-14 | 2007-10-18 | Cozad Jenny L | Pulse oximeter sleeve |
US8219172B2 (en) | 2006-03-17 | 2012-07-10 | Glt Acquisition Corp. | System and method for creating a stable optical interface |
US8702606B2 (en) * | 2006-03-21 | 2014-04-22 | Covidien Lp | Patient monitoring help video system and method |
US8073518B2 (en) | 2006-05-02 | 2011-12-06 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Clip-style medical sensor and technique for using the same |
US7522948B2 (en) * | 2006-05-02 | 2009-04-21 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Medical sensor and technique for using the same |
US20070260132A1 (en) * | 2006-05-04 | 2007-11-08 | Sterling Bernhard B | Method and apparatus for processing signals reflecting physiological characteristics from multiple sensors |
US7941199B2 (en) | 2006-05-15 | 2011-05-10 | Masimo Laboratories, Inc. | Sepsis monitor |
US8998809B2 (en) | 2006-05-15 | 2015-04-07 | Cercacor Laboratories, Inc. | Systems and methods for calibrating minimally invasive and non-invasive physiological sensor devices |
US9176141B2 (en) | 2006-05-15 | 2015-11-03 | Cercacor Laboratories, Inc. | Physiological monitor calibration system |
US8028701B2 (en) | 2006-05-31 | 2011-10-04 | Masimo Corporation | Respiratory monitoring |
US20070282181A1 (en) * | 2006-06-01 | 2007-12-06 | Carol Findlay | Visual medical sensor indicator |
EP4278970A3 (en) | 2006-06-05 | 2024-03-20 | Masimo Corporation | Parameter upgrade system |
US10188348B2 (en) | 2006-06-05 | 2019-01-29 | Masimo Corporation | Parameter upgrade system |
US20080039735A1 (en) * | 2006-06-06 | 2008-02-14 | Hickerson Barry L | Respiratory monitor display |
US8380271B2 (en) | 2006-06-15 | 2013-02-19 | Covidien Lp | System and method for generating customizable audible beep tones and alarms |
US8271063B2 (en) * | 2006-06-16 | 2012-09-18 | Medtor Llc | System and method for a non-invasive medical sensor |
US8145288B2 (en) | 2006-08-22 | 2012-03-27 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Medical sensor for reducing signal artifacts and technique for using the same |
US20080064965A1 (en) * | 2006-09-08 | 2008-03-13 | Jay Gregory D | Devices and methods for measuring pulsus paradoxus |
US20080064940A1 (en) * | 2006-09-12 | 2008-03-13 | Raridan William B | Sensor cable design for use with spectrophotometric sensors and method of using the same |
US8064975B2 (en) | 2006-09-20 | 2011-11-22 | Nellcor Puritan Bennett Llc | System and method for probability based determination of estimated oxygen saturation |
US8118620B2 (en) * | 2007-10-12 | 2012-02-21 | Masimo Corporation | Connector assembly with reduced unshielded area |
USD609193S1 (en) | 2007-10-12 | 2010-02-02 | Masimo Corporation | Connector assembly |
US8457707B2 (en) | 2006-09-20 | 2013-06-04 | Masimo Corporation | Congenital heart disease monitor |
USD614305S1 (en) | 2008-02-29 | 2010-04-20 | Masimo Corporation | Connector assembly |
US8219170B2 (en) * | 2006-09-20 | 2012-07-10 | Nellcor Puritan Bennett Llc | System and method for practicing spectrophotometry using light emitting nanostructure devices |
US8315683B2 (en) * | 2006-09-20 | 2012-11-20 | Masimo Corporation | Duo connector patient cable |
US8175671B2 (en) * | 2006-09-22 | 2012-05-08 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Medical sensor for reducing signal artifacts and technique for using the same |
US8195264B2 (en) * | 2006-09-22 | 2012-06-05 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Medical sensor for reducing signal artifacts and technique for using the same |
US8840549B2 (en) | 2006-09-22 | 2014-09-23 | Masimo Corporation | Modular patient monitor |
US8396527B2 (en) | 2006-09-22 | 2013-03-12 | Covidien Lp | Medical sensor for reducing signal artifacts and technique for using the same |
US9161696B2 (en) | 2006-09-22 | 2015-10-20 | Masimo Corporation | Modular patient monitor |
US20080103375A1 (en) * | 2006-09-22 | 2008-05-01 | Kiani Massi E | Patient monitor user interface |
US20080076977A1 (en) * | 2006-09-26 | 2008-03-27 | Nellcor Puritan Bennett Inc. | Patient monitoring device snapshot feature system and method |
US7869849B2 (en) * | 2006-09-26 | 2011-01-11 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Opaque, electrically nonconductive region on a medical sensor |
US8696593B2 (en) | 2006-09-27 | 2014-04-15 | Covidien Lp | Method and system for monitoring intracranial pressure |
US7574245B2 (en) * | 2006-09-27 | 2009-08-11 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Flexible medical sensor enclosure |
US7922665B2 (en) | 2006-09-28 | 2011-04-12 | Nellcor Puritan Bennett Llc | System and method for pulse rate calculation using a scheme for alternate weighting |
US7890153B2 (en) * | 2006-09-28 | 2011-02-15 | Nellcor Puritan Bennett Llc | System and method for mitigating interference in pulse oximetry |
US7796403B2 (en) * | 2006-09-28 | 2010-09-14 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Means for mechanical registration and mechanical-electrical coupling of a faraday shield to a photodetector and an electrical circuit |
US8068891B2 (en) | 2006-09-29 | 2011-11-29 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Symmetric LED array for pulse oximetry |
US8160668B2 (en) * | 2006-09-29 | 2012-04-17 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Pathological condition detector using kernel methods and oximeters |
US8728059B2 (en) * | 2006-09-29 | 2014-05-20 | Covidien Lp | System and method for assuring validity of monitoring parameter in combination with a therapeutic device |
US7925511B2 (en) * | 2006-09-29 | 2011-04-12 | Nellcor Puritan Bennett Llc | System and method for secure voice identification in a medical device |
US8068890B2 (en) * | 2006-09-29 | 2011-11-29 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Pulse oximetry sensor switchover |
US20080097175A1 (en) * | 2006-09-29 | 2008-04-24 | Boyce Robin S | System and method for display control of patient monitor |
US7848891B2 (en) | 2006-09-29 | 2010-12-07 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Modulation ratio determination with accommodation of uncertainty |
US7476131B2 (en) | 2006-09-29 | 2009-01-13 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Device for reducing crosstalk |
US8175667B2 (en) | 2006-09-29 | 2012-05-08 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Symmetric LED array for pulse oximetry |
US20080082338A1 (en) * | 2006-09-29 | 2008-04-03 | O'neil Michael P | Systems and methods for secure voice identification and medical device interface |
US7680522B2 (en) * | 2006-09-29 | 2010-03-16 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Method and apparatus for detecting misapplied sensors |
US20080081956A1 (en) * | 2006-09-29 | 2008-04-03 | Jayesh Shah | System and method for integrating voice with a medical device |
US7684842B2 (en) | 2006-09-29 | 2010-03-23 | Nellcor Puritan Bennett Llc | System and method for preventing sensor misuse |
US7698002B2 (en) * | 2006-09-29 | 2010-04-13 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Systems and methods for user interface and identification in a medical device |
US7706896B2 (en) * | 2006-09-29 | 2010-04-27 | Nellcor Puritan Bennett Llc | User interface and identification in a medical device system and method |
EP2073692B1 (en) | 2006-10-12 | 2017-07-26 | Masimo Corporation | Perfusion index smoothing |
US7880626B2 (en) | 2006-10-12 | 2011-02-01 | Masimo Corporation | System and method for monitoring the life of a physiological sensor |
US8255026B1 (en) | 2006-10-12 | 2012-08-28 | Masimo Corporation, Inc. | Patient monitor capable of monitoring the quality of attached probes and accessories |
US9861305B1 (en) | 2006-10-12 | 2018-01-09 | Masimo Corporation | Method and apparatus for calibration to reduce coupling between signals in a measurement system |
US20080094228A1 (en) * | 2006-10-12 | 2008-04-24 | Welch James P | Patient monitor using radio frequency identification tags |
US8265723B1 (en) | 2006-10-12 | 2012-09-11 | Cercacor Laboratories, Inc. | Oximeter probe off indicator defining probe off space |
US9192329B2 (en) | 2006-10-12 | 2015-11-24 | Masimo Corporation | Variable mode pulse indicator |
US8600467B2 (en) | 2006-11-29 | 2013-12-03 | Cercacor Laboratories, Inc. | Optical sensor including disposable and reusable elements |
WO2008073855A2 (en) * | 2006-12-09 | 2008-06-19 | Masimo Corporation | Plethysmograph variability processor |
AT504569B1 (de) * | 2006-12-11 | 2009-02-15 | Cnsystems Medizintechnik Gmbh | Vorrichtung zur signalverarbeitung und vorrichtung für die kontinuierliche, nicht-invasive messung des arteriellen blutdruckes |
ATE516746T1 (de) | 2006-12-11 | 2011-08-15 | Cnsystems Medizintechnik Gmbh | Vorrichtung für die kontinuierliche, nicht- invasive messung des arteriellen blutdrucks und ihre verwendung |
US8157730B2 (en) | 2006-12-19 | 2012-04-17 | Valencell, Inc. | Physiological and environmental monitoring systems and methods |
US8652040B2 (en) | 2006-12-19 | 2014-02-18 | Valencell, Inc. | Telemetric apparatus for health and environmental monitoring |
US8852094B2 (en) | 2006-12-22 | 2014-10-07 | Masimo Corporation | Physiological parameter system |
US7791155B2 (en) * | 2006-12-22 | 2010-09-07 | Masimo Laboratories, Inc. | Detector shield |
US8652060B2 (en) * | 2007-01-20 | 2014-02-18 | Masimo Corporation | Perfusion trend indicator |
US20080200819A1 (en) * | 2007-02-20 | 2008-08-21 | Lynn Lawrence A | Orthostasis detection system and method |
US8710957B2 (en) * | 2007-02-28 | 2014-04-29 | Rf Surgical Systems, Inc. | Method, apparatus and article for detection of transponder tagged objects, for example during surgery |
US20090093687A1 (en) * | 2007-03-08 | 2009-04-09 | Telfort Valery G | Systems and methods for determining a physiological condition using an acoustic monitor |
US7894869B2 (en) | 2007-03-09 | 2011-02-22 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Multiple configuration medical sensor and technique for using the same |
US8280469B2 (en) * | 2007-03-09 | 2012-10-02 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Method for detection of aberrant tissue spectra |
US8265724B2 (en) * | 2007-03-09 | 2012-09-11 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Cancellation of light shunting |
US20080221426A1 (en) * | 2007-03-09 | 2008-09-11 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Methods and apparatus for detecting misapplied optical sensors |
EP2139383B1 (en) * | 2007-03-27 | 2013-02-13 | Masimo Laboratories, Inc. | Multiple wavelength optical sensor |
US8374665B2 (en) | 2007-04-21 | 2013-02-12 | Cercacor Laboratories, Inc. | Tissue profile wellness monitor |
US7696877B2 (en) * | 2007-05-01 | 2010-04-13 | Rf Surgical Systems, Inc. | Method, apparatus and article for detection of transponder tagged objects, for example during surgery |
US20100130875A1 (en) * | 2008-06-18 | 2010-05-27 | Triage Wireless, Inc. | Body-worn system for measuring blood pressure |
US8554297B2 (en) * | 2009-06-17 | 2013-10-08 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn pulse oximeter |
US11330988B2 (en) | 2007-06-12 | 2022-05-17 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn system for measuring continuous non-invasive blood pressure (cNIBP) |
US8602997B2 (en) * | 2007-06-12 | 2013-12-10 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn system for measuring continuous non-invasive blood pressure (cNIBP) |
WO2008154643A1 (en) * | 2007-06-12 | 2008-12-18 | Triage Wireless, Inc. | Vital sign monitor for measuring blood pressure using optical, electrical, and pressure waveforms |
US11607152B2 (en) | 2007-06-12 | 2023-03-21 | Sotera Wireless, Inc. | Optical sensors for use in vital sign monitoring |
US8764671B2 (en) * | 2007-06-28 | 2014-07-01 | Masimo Corporation | Disposable active pulse sensor |
US8048040B2 (en) | 2007-09-13 | 2011-11-01 | Masimo Corporation | Fluid titration system |
US20090076397A1 (en) * | 2007-09-14 | 2009-03-19 | Corventis, Inc. | Adherent Emergency Patient Monitor |
WO2009036334A1 (en) * | 2007-09-14 | 2009-03-19 | Corventis, Inc. | Adherent multi-sensor device with empathic monitoring |
EP2200512A1 (en) * | 2007-09-14 | 2010-06-30 | Corventis, Inc. | Adherent device for respiratory monitoring and sleep disordered breathing |
US20090076341A1 (en) * | 2007-09-14 | 2009-03-19 | Corventis, Inc. | Adherent Athletic Monitor |
WO2009036321A1 (en) * | 2007-09-14 | 2009-03-19 | Corventis, Inc. | Adherent device for cardiac rhythm management |
WO2009036313A1 (en) | 2007-09-14 | 2009-03-19 | Corventis, Inc. | Adherent device with multiple physiological sensors |
US20090076349A1 (en) * | 2007-09-14 | 2009-03-19 | Corventis, Inc. | Adherent Multi-Sensor Device with Implantable Device Communication Capabilities |
US20090076343A1 (en) * | 2007-09-14 | 2009-03-19 | Corventis, Inc. | Energy Management for Adherent Patient Monitor |
EP2194864B1 (en) * | 2007-09-14 | 2018-08-29 | Medtronic Monitoring, Inc. | System and methods for wireless body fluid monitoring |
WO2009036348A1 (en) * | 2007-09-14 | 2009-03-19 | Corventis, Inc. | Medical device automatic start-up upon contact to patient tissue |
WO2009036256A1 (en) * | 2007-09-14 | 2009-03-19 | Corventis, Inc. | Injectable physiological monitoring system |
WO2009036306A1 (en) | 2007-09-14 | 2009-03-19 | Corventis, Inc. | Adherent cardiac monitor with advanced sensing capabilities |
US8355766B2 (en) * | 2007-10-12 | 2013-01-15 | Masimo Corporation | Ceramic emitter substrate |
WO2009049254A2 (en) | 2007-10-12 | 2009-04-16 | Masimo Corporation | Systems and methods for storing, analyzing, and retrieving medical data |
US8310336B2 (en) * | 2008-10-10 | 2012-11-13 | Masimo Corporation | Systems and methods for storing, analyzing, retrieving and displaying streaming medical data |
US8251903B2 (en) | 2007-10-25 | 2012-08-28 | Valencell, Inc. | Noninvasive physiological analysis using excitation-sensor modules and related devices and methods |
US8204567B2 (en) * | 2007-12-13 | 2012-06-19 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Signal demodulation |
US8517990B2 (en) | 2007-12-18 | 2013-08-27 | Hospira, Inc. | User interface improvements for medical devices |
US8346328B2 (en) | 2007-12-21 | 2013-01-01 | Covidien Lp | Medical sensor and technique for using the same |
US8352004B2 (en) | 2007-12-21 | 2013-01-08 | Covidien Lp | Medical sensor and technique for using the same |
US8366613B2 (en) * | 2007-12-26 | 2013-02-05 | Covidien Lp | LED drive circuit for pulse oximetry and method for using same |
US20090168050A1 (en) * | 2007-12-27 | 2009-07-02 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Optical Sensor System And Method |
US20090171167A1 (en) * | 2007-12-27 | 2009-07-02 | Nellcor Puritan Bennett Llc | System And Method For Monitor Alarm Management |
US8577434B2 (en) | 2007-12-27 | 2013-11-05 | Covidien Lp | Coaxial LED light sources |
US20090171176A1 (en) * | 2007-12-28 | 2009-07-02 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Snapshot Sensor |
US8452364B2 (en) | 2007-12-28 | 2013-05-28 | Covidien LLP | System and method for attaching a sensor to a patient's skin |
US8442608B2 (en) * | 2007-12-28 | 2013-05-14 | Covidien Lp | System and method for estimating physiological parameters by deconvolving artifacts |
US20090171226A1 (en) * | 2007-12-31 | 2009-07-02 | Nellcor Puritan Bennett Llc | System and method for evaluating variation in the timing of physiological events |
US20090171171A1 (en) * | 2007-12-31 | 2009-07-02 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Oximetry sensor overmolding location features |
US20090171173A1 (en) * | 2007-12-31 | 2009-07-02 | Nellcor Puritan Bennett Llc | System and method for reducing motion artifacts in a sensor |
US8199007B2 (en) * | 2007-12-31 | 2012-06-12 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Flex circuit snap track for a biometric sensor |
US20090171166A1 (en) * | 2007-12-31 | 2009-07-02 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Oximeter with location awareness |
US8070508B2 (en) * | 2007-12-31 | 2011-12-06 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Method and apparatus for aligning and securing a cable strain relief |
US8092993B2 (en) | 2007-12-31 | 2012-01-10 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Hydrogel thin film for use as a biosensor |
US8897850B2 (en) * | 2007-12-31 | 2014-11-25 | Covidien Lp | Sensor with integrated living hinge and spring |
US8750953B2 (en) | 2008-02-19 | 2014-06-10 | Covidien Lp | Methods and systems for alerting practitioners to physiological conditions |
US8275553B2 (en) * | 2008-02-19 | 2012-09-25 | Nellcor Puritan Bennett Llc | System and method for evaluating physiological parameter data |
US8768423B2 (en) | 2008-03-04 | 2014-07-01 | Glt Acquisition Corp. | Multispot monitoring for use in optical coherence tomography |
EP2257216B1 (en) * | 2008-03-12 | 2021-04-28 | Medtronic Monitoring, Inc. | Heart failure decompensation prediction based on cardiac rhythm |
US20090247851A1 (en) * | 2008-03-26 | 2009-10-01 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Graphical User Interface For Monitor Alarm Management |
US8140272B2 (en) * | 2008-03-27 | 2012-03-20 | Nellcor Puritan Bennett Llc | System and method for unmixing spectroscopic observations with nonnegative matrix factorization |
US20090247854A1 (en) * | 2008-03-27 | 2009-10-01 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Retractable Sensor Cable For A Pulse Oximeter |
US8437822B2 (en) * | 2008-03-28 | 2013-05-07 | Covidien Lp | System and method for estimating blood analyte concentration |
US20090247850A1 (en) * | 2008-03-28 | 2009-10-01 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Manually Powered Oximeter |
US8364224B2 (en) * | 2008-03-31 | 2013-01-29 | Covidien Lp | System and method for facilitating sensor and monitor communication |
US8292809B2 (en) | 2008-03-31 | 2012-10-23 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Detecting chemical components from spectroscopic observations |
US8112375B2 (en) * | 2008-03-31 | 2012-02-07 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Wavelength selection and outlier detection in reduced rank linear models |
US8412317B2 (en) * | 2008-04-18 | 2013-04-02 | Corventis, Inc. | Method and apparatus to measure bioelectric impedance of patient tissue |
US20090275810A1 (en) * | 2008-05-01 | 2009-11-05 | Starr Life Sciences Corp. | Portable modular pc based system for continuous monitoring of blood oxygenation and respiratory parameters |
US20090275809A1 (en) * | 2008-05-01 | 2009-11-05 | Starr Life Sciences Corp. | Portable Modular Kiosk Based Physiologic Sensor System with Display and Data Storage for Clinical and Research Applications including Cross Calculating and Cross Checked Physiologic Parameters Based Upon Combined Sensor Input |
WO2009134724A1 (en) | 2008-05-02 | 2009-11-05 | Masimo Corporation | Monitor configuration system |
JP2011519684A (ja) | 2008-05-05 | 2011-07-14 | マシモ コーポレイション | 電気切り離し回路を備えるパルス酸素濃度計システム |
EP2123320A1 (en) * | 2008-05-20 | 2009-11-25 | General Electric Company | Arrangement and method for supervising medical monitor |
US8358212B2 (en) * | 2008-05-27 | 2013-01-22 | Rf Surgical Systems, Inc. | Multi-modal transponder and method and apparatus to detect same |
CN102065763A (zh) * | 2008-05-28 | 2011-05-18 | 尼图尔医疗有限公司 | 用于co2评估的方法和装置 |
JP4518189B2 (ja) * | 2008-05-28 | 2010-08-04 | ソニー株式会社 | 情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体 |
WO2009154987A2 (en) * | 2008-05-28 | 2009-12-23 | Rf Surgical Systems, Inc. | Method, apparatus and article for detection of transponder tagged objects, for example during surgery |
DE102008002741B4 (de) | 2008-06-27 | 2019-07-11 | CiS Forschungsinstitut für Mikrosensorik und Photovoltaik GmbH | Optoelektronische Durchblutungsmessvorrichtung für funktionelle Kreislaufdiagnostik |
US8398556B2 (en) | 2008-06-30 | 2013-03-19 | Covidien Lp | Systems and methods for non-invasive continuous blood pressure determination |
US7880884B2 (en) * | 2008-06-30 | 2011-02-01 | Nellcor Puritan Bennett Llc | System and method for coating and shielding electronic sensor components |
US8862194B2 (en) | 2008-06-30 | 2014-10-14 | Covidien Lp | Method for improved oxygen saturation estimation in the presence of noise |
US20090326347A1 (en) * | 2008-06-30 | 2009-12-31 | Bennett Scharf | Synchronous Light Detection Utilizing CMOS/CCD Sensors For Oximetry Sensing |
USD626562S1 (en) | 2008-06-30 | 2010-11-02 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Triangular saturation pattern detection indicator for a patient monitor display panel |
US9895068B2 (en) * | 2008-06-30 | 2018-02-20 | Covidien Lp | Pulse oximeter with wait-time indication |
US7887345B2 (en) | 2008-06-30 | 2011-02-15 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Single use connector for pulse oximetry sensors |
US8660799B2 (en) | 2008-06-30 | 2014-02-25 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Processing and detecting baseline changes in signals |
USD626561S1 (en) | 2008-06-30 | 2010-11-02 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Circular satseconds indicator and triangular saturation pattern detection indicator for a patient monitor display panel |
US8532932B2 (en) | 2008-06-30 | 2013-09-10 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Consistent signal selection by signal segment selection techniques |
US8071935B2 (en) * | 2008-06-30 | 2011-12-06 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Optical detector with an overmolded faraday shield |
US20090327515A1 (en) * | 2008-06-30 | 2009-12-31 | Thomas Price | Medical Monitor With Network Connectivity |
US20100004518A1 (en) | 2008-07-03 | 2010-01-07 | Masimo Laboratories, Inc. | Heat sink for noninvasive medical sensor |
USD621516S1 (en) | 2008-08-25 | 2010-08-10 | Masimo Laboratories, Inc. | Patient monitoring sensor |
US8385675B2 (en) * | 2008-07-15 | 2013-02-26 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for filtering a signal using a continuous wavelet transform |
US8370080B2 (en) * | 2008-07-15 | 2013-02-05 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Methods and systems for determining whether to trigger an alarm |
US8506498B2 (en) | 2008-07-15 | 2013-08-13 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods using induced perturbation to determine physiological parameters |
US20100016676A1 (en) * | 2008-07-15 | 2010-01-21 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems And Methods For Adaptively Filtering Signals |
US8805482B2 (en) * | 2008-07-28 | 2014-08-12 | General Electric Conpany | System and method for signal quality indication and false alarm reduction in ECG monitoring systems |
US20100191310A1 (en) * | 2008-07-29 | 2010-07-29 | Corventis, Inc. | Communication-Anchor Loop For Injectable Device |
US8203438B2 (en) | 2008-07-29 | 2012-06-19 | Masimo Corporation | Alarm suspend system |
US8630691B2 (en) | 2008-08-04 | 2014-01-14 | Cercacor Laboratories, Inc. | Multi-stream sensor front ends for noninvasive measurement of blood constituents |
WO2010031070A2 (en) * | 2008-09-15 | 2010-03-18 | Masimo Corporation | Patient monitor including multi-parameter graphical display |
SE532941C2 (sv) | 2008-09-15 | 2010-05-18 | Phasein Ab | Gasprovtagningsledning för andningsgaser |
US20100076276A1 (en) * | 2008-09-25 | 2010-03-25 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Medical Sensor, Display, and Technique For Using The Same |
US20100076319A1 (en) * | 2008-09-25 | 2010-03-25 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Pathlength-Corrected Medical Spectroscopy |
US8364220B2 (en) | 2008-09-25 | 2013-01-29 | Covidien Lp | Medical sensor and technique for using the same |
US9314168B2 (en) | 2008-09-30 | 2016-04-19 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Detecting sleep events using localized blood pressure changes |
US8410951B2 (en) | 2008-09-30 | 2013-04-02 | Covidien Lp | Detecting a signal quality decrease in a measurement system |
US8968193B2 (en) * | 2008-09-30 | 2015-03-03 | Covidien Lp | System and method for enabling a research mode on physiological monitors |
US8433382B2 (en) * | 2008-09-30 | 2013-04-30 | Covidien Lp | Transmission mode photon density wave system and method |
US9301697B2 (en) | 2008-09-30 | 2016-04-05 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for recalibrating a non-invasive blood pressure monitor |
US9687161B2 (en) | 2008-09-30 | 2017-06-27 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for maintaining blood pressure monitor calibration |
US8532751B2 (en) | 2008-09-30 | 2013-09-10 | Covidien Lp | Laser self-mixing sensors for biological sensing |
US8914088B2 (en) * | 2008-09-30 | 2014-12-16 | Covidien Lp | Medical sensor and technique for using the same |
US8417309B2 (en) * | 2008-09-30 | 2013-04-09 | Covidien Lp | Medical sensor |
US20100081912A1 (en) * | 2008-09-30 | 2010-04-01 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Ultrasound-Optical Doppler Hemometer and Technique for Using the Same |
US8423112B2 (en) | 2008-09-30 | 2013-04-16 | Covidien Lp | Medical sensor and technique for using the same |
US8386000B2 (en) * | 2008-09-30 | 2013-02-26 | Covidien Lp | System and method for photon density wave pulse oximetry and pulse hemometry |
US9078609B2 (en) * | 2008-10-02 | 2015-07-14 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Extraction of physiological measurements from a photoplethysmograph (PPG) signal |
US20100088957A1 (en) * | 2008-10-09 | 2010-04-15 | Hubbs Jonathan W | Natural turf with binder |
US8346330B2 (en) * | 2008-10-13 | 2013-01-01 | Masimo Corporation | Reflection-detector sensor position indicator |
US8401602B2 (en) | 2008-10-13 | 2013-03-19 | Masimo Corporation | Secondary-emitter sensor position indicator |
US8264342B2 (en) * | 2008-10-28 | 2012-09-11 | RF Surgical Systems, Inc | Method and apparatus to detect transponder tagged objects, for example during medical procedures |
US20110172545A1 (en) * | 2008-10-29 | 2011-07-14 | Gregory Zlatko Grudic | Active Physical Perturbations to Enhance Intelligent Medical Monitoring |
US8512260B2 (en) | 2008-10-29 | 2013-08-20 | The Regents Of The University Of Colorado, A Body Corporate | Statistical, noninvasive measurement of intracranial pressure |
US11395594B2 (en) | 2008-10-29 | 2022-07-26 | Flashback Technologies, Inc. | Noninvasive monitoring for fluid resuscitation |
US11478190B2 (en) | 2008-10-29 | 2022-10-25 | Flashback Technologies, Inc. | Noninvasive hydration monitoring |
US11406269B2 (en) | 2008-10-29 | 2022-08-09 | Flashback Technologies, Inc. | Rapid detection of bleeding following injury |
US11382571B2 (en) | 2008-10-29 | 2022-07-12 | Flashback Technologies, Inc. | Noninvasive predictive and/or estimative blood pressure monitoring |
US11395634B2 (en) | 2008-10-29 | 2022-07-26 | Flashback Technologies, Inc. | Estimating physiological states based on changes in CRI |
US11857293B2 (en) | 2008-10-29 | 2024-01-02 | Flashback Technologies, Inc. | Rapid detection of bleeding before, during, and after fluid resuscitation |
US20090171172A1 (en) * | 2008-12-19 | 2009-07-02 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Method and system for pulse gating |
US8771204B2 (en) | 2008-12-30 | 2014-07-08 | Masimo Corporation | Acoustic sensor assembly |
US8588880B2 (en) | 2009-02-16 | 2013-11-19 | Masimo Corporation | Ear sensor |
US20100216639A1 (en) * | 2009-02-20 | 2010-08-26 | Hubbs Jonathon W | Gypsum soil conditioner |
US8788002B2 (en) | 2009-02-25 | 2014-07-22 | Valencell, Inc. | Light-guiding devices and monitoring devices incorporating same |
US9750462B2 (en) | 2009-02-25 | 2017-09-05 | Valencell, Inc. | Monitoring apparatus and methods for measuring physiological and/or environmental conditions |
EP3357419A1 (en) | 2009-02-25 | 2018-08-08 | Valencell, Inc. | Light-guiding devices and monitoring devices incorporating same |
US10007758B2 (en) | 2009-03-04 | 2018-06-26 | Masimo Corporation | Medical monitoring system |
US10032002B2 (en) | 2009-03-04 | 2018-07-24 | Masimo Corporation | Medical monitoring system |
US9323894B2 (en) | 2011-08-19 | 2016-04-26 | Masimo Corporation | Health care sanitation monitoring system |
US9218454B2 (en) | 2009-03-04 | 2015-12-22 | Masimo Corporation | Medical monitoring system |
US8216136B2 (en) | 2009-03-05 | 2012-07-10 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Systems and methods for monitoring heart rate and blood pressure correlation |
US20100224191A1 (en) * | 2009-03-06 | 2010-09-09 | Cardinal Health 207, Inc. | Automated Oxygen Delivery System |
US8388353B2 (en) | 2009-03-11 | 2013-03-05 | Cercacor Laboratories, Inc. | Magnetic connector |
US20100234718A1 (en) * | 2009-03-12 | 2010-09-16 | Anand Sampath | Open architecture medical communication system |
US8452366B2 (en) * | 2009-03-16 | 2013-05-28 | Covidien Lp | Medical monitoring device with flexible circuitry |
US20100240972A1 (en) * | 2009-03-20 | 2010-09-23 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Slider Spot Check Pulse Oximeter |
US8897847B2 (en) | 2009-03-23 | 2014-11-25 | Masimo Corporation | Digit gauge for noninvasive optical sensor |
US20100249550A1 (en) * | 2009-03-25 | 2010-09-30 | Neilcor Puritan Bennett LLC | Method And Apparatus For Optical Filtering Of A Broadband Emitter In A Medical Sensor |
US8221319B2 (en) | 2009-03-25 | 2012-07-17 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Medical device for assessing intravascular blood volume and technique for using the same |
US8478538B2 (en) | 2009-05-07 | 2013-07-02 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Selection of signal regions for parameter extraction |
US8509869B2 (en) * | 2009-05-15 | 2013-08-13 | Covidien Lp | Method and apparatus for detecting and analyzing variations in a physiologic parameter |
WO2010135373A1 (en) | 2009-05-19 | 2010-11-25 | Masimo Corporation | Disposable components for reusable physiological sensor |
US8571619B2 (en) | 2009-05-20 | 2013-10-29 | Masimo Corporation | Hemoglobin display and patient treatment |
US11896350B2 (en) | 2009-05-20 | 2024-02-13 | Sotera Wireless, Inc. | Cable system for generating signals for detecting motion and measuring vital signs |
US8180440B2 (en) | 2009-05-20 | 2012-05-15 | Sotera Wireless, Inc. | Alarm system that processes both motion and vital signs using specific heuristic rules and thresholds |
US8634891B2 (en) * | 2009-05-20 | 2014-01-21 | Covidien Lp | Method and system for self regulation of sensor component contact pressure |
US8738118B2 (en) * | 2009-05-20 | 2014-05-27 | Sotera Wireless, Inc. | Cable system for generating signals for detecting motion and measuring vital signs |
US8346332B2 (en) * | 2009-06-10 | 2013-01-01 | Medtronic, Inc. | Absolute calibrated tissue oxygen saturation and total hemoglobin volume fraction |
US8634890B2 (en) * | 2009-06-10 | 2014-01-21 | Medtronic, Inc. | Device and method for monitoring of absolute oxygen saturation and tissue hemoglobin concentration |
US8352008B2 (en) * | 2009-06-10 | 2013-01-08 | Medtronic, Inc. | Active noise cancellation in an optical sensor signal |
US8515537B2 (en) * | 2009-06-10 | 2013-08-20 | Medtronic, Inc. | Tissue oxygenation monitoring in heart failure |
US8391979B2 (en) * | 2009-06-10 | 2013-03-05 | Medtronic, Inc. | Shock reduction using absolute calibrated tissue oxygen saturation and total hemoglobin volume fraction |
US8418524B2 (en) * | 2009-06-12 | 2013-04-16 | Masimo Corporation | Non-invasive sensor calibration device |
US8505821B2 (en) * | 2009-06-30 | 2013-08-13 | Covidien Lp | System and method for providing sensor quality assurance |
US8670811B2 (en) * | 2009-06-30 | 2014-03-11 | Masimo Corporation | Pulse oximetry system for adjusting medical ventilation |
US9010634B2 (en) * | 2009-06-30 | 2015-04-21 | Covidien Lp | System and method for linking patient data to a patient and providing sensor quality assurance |
US9198582B2 (en) | 2009-06-30 | 2015-12-01 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Determining a characteristic physiological parameter |
US20100331631A1 (en) * | 2009-06-30 | 2010-12-30 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Oxygen saturation ear sensor design that optimizes both attachment method and signal quality |
US8311601B2 (en) * | 2009-06-30 | 2012-11-13 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Reflectance and/or transmissive pulse oximeter |
US8290730B2 (en) | 2009-06-30 | 2012-10-16 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for assessing measurements in physiological monitoring devices |
US8636667B2 (en) * | 2009-07-06 | 2014-01-28 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for processing physiological signals in wavelet space |
US8391941B2 (en) * | 2009-07-17 | 2013-03-05 | Covidien Lp | System and method for memory switching for multiple configuration medical sensor |
US20110208015A1 (en) * | 2009-07-20 | 2011-08-25 | Masimo Corporation | Wireless patient monitoring system |
US20110040197A1 (en) * | 2009-07-20 | 2011-02-17 | Masimo Corporation | Wireless patient monitoring system |
US20110021941A1 (en) * | 2009-07-23 | 2011-01-27 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for respiration monitoring |
US20110021892A1 (en) * | 2009-07-23 | 2011-01-27 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for respiration monitoring |
US8471713B2 (en) * | 2009-07-24 | 2013-06-25 | Cercacor Laboratories, Inc. | Interference detector for patient monitor |
US8473020B2 (en) | 2009-07-29 | 2013-06-25 | Cercacor Laboratories, Inc. | Non-invasive physiological sensor cover |
US20110028806A1 (en) * | 2009-07-29 | 2011-02-03 | Sean Merritt | Reflectance calibration of fluorescence-based glucose measurements |
US20110028809A1 (en) * | 2009-07-29 | 2011-02-03 | Masimo Corporation | Patient monitor ambient display device |
US8478376B2 (en) * | 2009-07-30 | 2013-07-02 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for determining physiological information using selective transform data |
US8494786B2 (en) | 2009-07-30 | 2013-07-23 | Covidien Lp | Exponential sampling of red and infrared signals |
US8628477B2 (en) | 2009-07-31 | 2014-01-14 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for non-invasive determination of blood pressure |
US20110029865A1 (en) * | 2009-07-31 | 2011-02-03 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Control Interface For A Medical Monitor |
US20110087081A1 (en) * | 2009-08-03 | 2011-04-14 | Kiani Massi Joe E | Personalized physiological monitor |
US8417310B2 (en) * | 2009-08-10 | 2013-04-09 | Covidien Lp | Digital switching in multi-site sensor |
US8428675B2 (en) * | 2009-08-19 | 2013-04-23 | Covidien Lp | Nanofiber adhesives used in medical devices |
US8494606B2 (en) * | 2009-08-19 | 2013-07-23 | Covidien Lp | Photoplethysmography with controlled application of sensor pressure |
US8688183B2 (en) | 2009-09-03 | 2014-04-01 | Ceracor Laboratories, Inc. | Emitter driver for noninvasive patient monitor |
US20110066017A1 (en) * | 2009-09-11 | 2011-03-17 | Medtronic, Inc. | Method and apparatus for post-shock evaluation using tissue oxygenation measurements |
US11253169B2 (en) | 2009-09-14 | 2022-02-22 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn monitor for measuring respiration rate |
US20110066043A1 (en) * | 2009-09-14 | 2011-03-17 | Matt Banet | System for measuring vital signs during hemodialysis |
US8545417B2 (en) * | 2009-09-14 | 2013-10-01 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn monitor for measuring respiration rate |
US20110172498A1 (en) | 2009-09-14 | 2011-07-14 | Olsen Gregory A | Spot check monitor credit system |
US8321004B2 (en) * | 2009-09-15 | 2012-11-27 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn vital sign monitor |
US8527038B2 (en) * | 2009-09-15 | 2013-09-03 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn vital sign monitor |
US8364250B2 (en) * | 2009-09-15 | 2013-01-29 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn vital sign monitor |
US10420476B2 (en) * | 2009-09-15 | 2019-09-24 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn vital sign monitor |
US20110066044A1 (en) * | 2009-09-15 | 2011-03-17 | Jim Moon | Body-worn vital sign monitor |
US10806351B2 (en) * | 2009-09-15 | 2020-10-20 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn vital sign monitor |
US9579039B2 (en) | 2011-01-10 | 2017-02-28 | Masimo Corporation | Non-invasive intravascular volume index monitor |
US20110137297A1 (en) | 2009-09-17 | 2011-06-09 | Kiani Massi Joe E | Pharmacological management system |
US9510779B2 (en) * | 2009-09-17 | 2016-12-06 | Masimo Corporation | Analyte monitoring using one or more accelerometers |
US9220440B2 (en) | 2009-09-21 | 2015-12-29 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Determining a characteristic respiration rate |
US8788001B2 (en) * | 2009-09-21 | 2014-07-22 | Covidien Lp | Time-division multiplexing in a multi-wavelength photon density wave system |
US8494604B2 (en) * | 2009-09-21 | 2013-07-23 | Covidien Lp | Wavelength-division multiplexing in a multi-wavelength photon density wave system |
US8704666B2 (en) * | 2009-09-21 | 2014-04-22 | Covidien Lp | Medical device interface customization systems and methods |
US8798704B2 (en) * | 2009-09-24 | 2014-08-05 | Covidien Lp | Photoacoustic spectroscopy method and system to discern sepsis from shock |
US8571618B1 (en) | 2009-09-28 | 2013-10-29 | Cercacor Laboratories, Inc. | Adaptive calibration system for spectrophotometric measurements |
US9066660B2 (en) | 2009-09-29 | 2015-06-30 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for high-pass filtering a photoplethysmograph signal |
US8515511B2 (en) | 2009-09-29 | 2013-08-20 | Covidien Lp | Sensor with an optical coupling material to improve plethysmographic measurements and method of using the same |
US8376955B2 (en) * | 2009-09-29 | 2013-02-19 | Covidien Lp | Spectroscopic method and system for assessing tissue temperature |
US9554739B2 (en) | 2009-09-29 | 2017-01-31 | Covidien Lp | Smart cable for coupling a medical sensor to an electronic patient monitor |
US8463347B2 (en) | 2009-09-30 | 2013-06-11 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for normalizing a plethysmograph signal for improved feature analysis |
US20110074342A1 (en) * | 2009-09-30 | 2011-03-31 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Wireless electricity for electronic devices |
US20110077484A1 (en) * | 2009-09-30 | 2011-03-31 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems And Methods For Identifying Non-Corrupted Signal Segments For Use In Determining Physiological Parameters |
US20110077470A1 (en) * | 2009-09-30 | 2011-03-31 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Patient Monitor Symmetry Control |
US20110082711A1 (en) | 2009-10-06 | 2011-04-07 | Masimo Laboratories, Inc. | Personal digital assistant or organizer for monitoring glucose levels |
US8430817B1 (en) | 2009-10-15 | 2013-04-30 | Masimo Corporation | System for determining confidence in respiratory rate measurements |
US8821415B2 (en) * | 2009-10-15 | 2014-09-02 | Masimo Corporation | Physiological acoustic monitoring system |
WO2011047216A2 (en) | 2009-10-15 | 2011-04-21 | Masimo Corporation | Physiological acoustic monitoring system |
US9106038B2 (en) | 2009-10-15 | 2015-08-11 | Masimo Corporation | Pulse oximetry system with low noise cable hub |
US8715206B2 (en) * | 2009-10-15 | 2014-05-06 | Masimo Corporation | Acoustic patient sensor |
US8790268B2 (en) | 2009-10-15 | 2014-07-29 | Masimo Corporation | Bidirectional physiological information display |
US9848800B1 (en) | 2009-10-16 | 2017-12-26 | Masimo Corporation | Respiratory pause detector |
US8790259B2 (en) | 2009-10-22 | 2014-07-29 | Corventis, Inc. | Method and apparatus for remote detection and monitoring of functional chronotropic incompetence |
US20110118561A1 (en) | 2009-11-13 | 2011-05-19 | Masimo Corporation | Remote control for a medical monitoring device |
US9226686B2 (en) * | 2009-11-23 | 2016-01-05 | Rf Surgical Systems, Inc. | Method and apparatus to account for transponder tagged objects used during medical procedures |
US9839381B1 (en) | 2009-11-24 | 2017-12-12 | Cercacor Laboratories, Inc. | Physiological measurement system with automatic wavelength adjustment |
CA2782512A1 (en) | 2009-12-02 | 2011-06-09 | Neetour Medical Ltd. | Hemodynamics-based monitoring and evaluation of a respiratory condition |
US8801613B2 (en) | 2009-12-04 | 2014-08-12 | Masimo Corporation | Calibration for multi-stage physiological monitors |
DE102009047660A1 (de) * | 2009-12-08 | 2011-06-09 | Endress + Hauser Conducta Gesellschaft für Mess- und Regeltechnik mbH + Co. KG | Verfahren zur Kompensation der Lichtstärkeschwankungen eines von einer optischen Sendeeinrichtung ausgestrahlten Lichtsignals während einer optischen Messung |
US9451897B2 (en) * | 2009-12-14 | 2016-09-27 | Medtronic Monitoring, Inc. | Body adherent patch with electronics for physiologic monitoring |
US9153112B1 (en) | 2009-12-21 | 2015-10-06 | Masimo Corporation | Modular patient monitor |
WO2011091059A1 (en) | 2010-01-19 | 2011-07-28 | Masimo Corporation | Wellness analysis system |
JP5797208B2 (ja) * | 2010-02-11 | 2015-10-21 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 呼吸信号を決定するための方法と装置 |
US8483788B2 (en) * | 2010-02-28 | 2013-07-09 | Covidien Lp | Motion compensation in a sensor |
DE112011100761T5 (de) | 2010-03-01 | 2013-01-03 | Masimo Corporation | Adaptives Alarmsystem |
WO2011112524A1 (en) | 2010-03-08 | 2011-09-15 | Masimo Corporation | Reprocessing of a physiological sensor |
US8591411B2 (en) * | 2010-03-10 | 2013-11-26 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn vital sign monitor |
JP6184318B2 (ja) * | 2010-03-23 | 2017-08-23 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 患者の生命パラメータをモニタすることにおける干渉の削減 |
US9307928B1 (en) | 2010-03-30 | 2016-04-12 | Masimo Corporation | Plethysmographic respiration processor |
US9451887B2 (en) | 2010-03-31 | 2016-09-27 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for measuring electromechanical delay of the heart |
US8965498B2 (en) | 2010-04-05 | 2015-02-24 | Corventis, Inc. | Method and apparatus for personalized physiologic parameters |
US8979765B2 (en) | 2010-04-19 | 2015-03-17 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn monitor for measuring respiratory rate |
US8888700B2 (en) | 2010-04-19 | 2014-11-18 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn monitor for measuring respiratory rate |
US9173594B2 (en) | 2010-04-19 | 2015-11-03 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn monitor for measuring respiratory rate |
US9339209B2 (en) | 2010-04-19 | 2016-05-17 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn monitor for measuring respiratory rate |
US8747330B2 (en) | 2010-04-19 | 2014-06-10 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn monitor for measuring respiratory rate |
US9173593B2 (en) | 2010-04-19 | 2015-11-03 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn monitor for measuring respiratory rate |
US8898037B2 (en) | 2010-04-28 | 2014-11-25 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for signal monitoring using Lissajous figures |
US8712494B1 (en) | 2010-05-03 | 2014-04-29 | Masimo Corporation | Reflective non-invasive sensor |
US9138180B1 (en) | 2010-05-03 | 2015-09-22 | Masimo Corporation | Sensor adapter cable |
US7884933B1 (en) | 2010-05-05 | 2011-02-08 | Revolutionary Business Concepts, Inc. | Apparatus and method for determining analyte concentrations |
US8666468B1 (en) | 2010-05-06 | 2014-03-04 | Masimo Corporation | Patient monitor for determining microcirculation state |
US9326712B1 (en) | 2010-06-02 | 2016-05-03 | Masimo Corporation | Opticoustic sensor |
US8740792B1 (en) | 2010-07-12 | 2014-06-03 | Masimo Corporation | Patient monitor capable of accounting for environmental conditions |
US9408542B1 (en) | 2010-07-22 | 2016-08-09 | Masimo Corporation | Non-invasive blood pressure measurement system |
US8930145B2 (en) | 2010-07-28 | 2015-01-06 | Covidien Lp | Light focusing continuous wave photoacoustic spectroscopy and its applications to patient monitoring |
US9649054B2 (en) | 2010-08-26 | 2017-05-16 | Cercacor Laboratories, Inc. | Blood pressure measurement method |
US9775545B2 (en) | 2010-09-28 | 2017-10-03 | Masimo Corporation | Magnetic electrical connector for patient monitors |
WO2012050847A2 (en) | 2010-09-28 | 2012-04-19 | Masimo Corporation | Depth of consciousness monitor including oximeter |
US9211095B1 (en) | 2010-10-13 | 2015-12-15 | Masimo Corporation | Physiological measurement logic engine |
US8723677B1 (en) | 2010-10-20 | 2014-05-13 | Masimo Corporation | Patient safety system with automatically adjusting bed |
US8825428B2 (en) | 2010-11-30 | 2014-09-02 | Neilcor Puritan Bennett Ireland | Methods and systems for recalibrating a blood pressure monitor with memory |
US9357934B2 (en) | 2010-12-01 | 2016-06-07 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for physiological event marking |
US9259160B2 (en) | 2010-12-01 | 2016-02-16 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for determining when to measure a physiological parameter |
US20120226117A1 (en) | 2010-12-01 | 2012-09-06 | Lamego Marcelo M | Handheld processing device including medical applications for minimally and non invasive glucose measurements |
US20140249432A1 (en) | 2010-12-28 | 2014-09-04 | Matt Banet | Body-worn system for continuous, noninvasive measurement of cardiac output, stroke volume, cardiac power, and blood pressure |
US8888701B2 (en) | 2011-01-27 | 2014-11-18 | Valencell, Inc. | Apparatus and methods for monitoring physiological data during environmental interference |
EP3567603A1 (en) | 2011-02-13 | 2019-11-13 | Masimo Corporation | Medical risk characterization system |
WO2012112885A1 (en) | 2011-02-18 | 2012-08-23 | Sotera Wireless, Inc. | Optical sensor for measuring physiological properties |
SG192836A1 (en) | 2011-02-18 | 2013-09-30 | Sotera Wireless Inc | Modular wrist-worn processor for patient monitoring |
US9066666B2 (en) | 2011-02-25 | 2015-06-30 | Cercacor Laboratories, Inc. | Patient monitor for monitoring microcirculation |
US8830449B1 (en) | 2011-04-18 | 2014-09-09 | Cercacor Laboratories, Inc. | Blood analysis system |
US9095316B2 (en) | 2011-04-20 | 2015-08-04 | Masimo Corporation | System for generating alarms based on alarm patterns |
US9622692B2 (en) | 2011-05-16 | 2017-04-18 | Masimo Corporation | Personal health device |
US9109902B1 (en) | 2011-06-13 | 2015-08-18 | Impact Sports Technologies, Inc. | Monitoring device with a pedometer |
US9532722B2 (en) | 2011-06-21 | 2017-01-03 | Masimo Corporation | Patient monitoring system |
US9986919B2 (en) | 2011-06-21 | 2018-06-05 | Masimo Corporation | Patient monitoring system |
US9245668B1 (en) | 2011-06-29 | 2016-01-26 | Cercacor Laboratories, Inc. | Low noise cable providing communication between electronic sensor components and patient monitor |
US11439329B2 (en) | 2011-07-13 | 2022-09-13 | Masimo Corporation | Multiple measurement mode in a physiological sensor |
US20130023775A1 (en) | 2011-07-20 | 2013-01-24 | Cercacor Laboratories, Inc. | Magnetic Reusable Sensor |
WO2013016212A1 (en) | 2011-07-22 | 2013-01-31 | Flashback Technologies, Inc. | Hemodynamic reserve monitor and hemodialysis control |
US9192351B1 (en) | 2011-07-22 | 2015-11-24 | Masimo Corporation | Acoustic respiratory monitoring sensor with probe-off detection |
US9427191B2 (en) | 2011-07-25 | 2016-08-30 | Valencell, Inc. | Apparatus and methods for estimating time-state physiological parameters |
US8755872B1 (en) | 2011-07-28 | 2014-06-17 | Masimo Corporation | Patient monitoring system for indicating an abnormal condition |
EP2739207B1 (en) | 2011-08-02 | 2017-07-19 | Valencell, Inc. | Systems and methods for variable filter adjustment by heart rate metric feedback |
US9782077B2 (en) | 2011-08-17 | 2017-10-10 | Masimo Corporation | Modulated physiological sensor |
US9240002B2 (en) | 2011-08-19 | 2016-01-19 | Hospira, Inc. | Systems and methods for a graphical interface including a graphical representation of medical data |
JP5837785B2 (ja) | 2011-09-13 | 2015-12-24 | 日本光電工業株式会社 | 生体信号測定装置 |
US9693709B2 (en) | 2011-09-23 | 2017-07-04 | Nellcot Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for determining respiration information from a photoplethysmograph |
US9119597B2 (en) | 2011-09-23 | 2015-09-01 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for determining respiration information from a photoplethysmograph |
US9675274B2 (en) | 2011-09-23 | 2017-06-13 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for determining respiration information from a photoplethysmograph |
US9402554B2 (en) | 2011-09-23 | 2016-08-02 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for determining respiration information from a photoplethysmograph |
US9808188B1 (en) | 2011-10-13 | 2017-11-07 | Masimo Corporation | Robust fractional saturation determination |
WO2013056160A2 (en) | 2011-10-13 | 2013-04-18 | Masimo Corporation | Medical monitoring hub |
EP3603502B1 (en) | 2011-10-13 | 2023-10-04 | Masimo Corporation | Physiological acoustic monitoring system |
US9943269B2 (en) | 2011-10-13 | 2018-04-17 | Masimo Corporation | System for displaying medical monitoring data |
US9778079B1 (en) | 2011-10-27 | 2017-10-03 | Masimo Corporation | Physiological monitor gauge panel |
US9693736B2 (en) | 2011-11-30 | 2017-07-04 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and methods for determining respiration information using historical distribution |
US9060695B2 (en) | 2011-11-30 | 2015-06-23 | Covidien Lp | Systems and methods for determining differential pulse transit time from the phase difference of two analog plethysmographs |
US10022498B2 (en) | 2011-12-16 | 2018-07-17 | Icu Medical, Inc. | System for monitoring and delivering medication to a patient and method of using the same to minimize the risks associated with automated therapy |
US9445759B1 (en) | 2011-12-22 | 2016-09-20 | Cercacor Laboratories, Inc. | Blood glucose calibration system |
US9392945B2 (en) | 2012-01-04 | 2016-07-19 | Masimo Corporation | Automated CCHD screening and detection |
US11172890B2 (en) | 2012-01-04 | 2021-11-16 | Masimo Corporation | Automated condition screening and detection |
JP6116017B2 (ja) | 2012-01-16 | 2017-04-19 | ヴァレンセル,インコーポレイテッドValencell, Inc. | 慣性律動による生理的測定エラーの軽減 |
WO2013109389A1 (en) | 2012-01-16 | 2013-07-25 | Valencell, Inc. | Physiological metric estimation rise and fall limiting |
JP6102055B2 (ja) * | 2012-01-25 | 2017-03-29 | セイコーエプソン株式会社 | 脈波測定装置及び信号処理装置 |
JP6179064B2 (ja) * | 2012-01-25 | 2017-08-16 | セイコーエプソン株式会社 | 脈波測定装置及び信号処理装置 |
US9480435B2 (en) | 2012-02-09 | 2016-11-01 | Masimo Corporation | Configurable patient monitoring system |
US10307111B2 (en) | 2012-02-09 | 2019-06-04 | Masimo Corporation | Patient position detection system |
US10149616B2 (en) | 2012-02-09 | 2018-12-11 | Masimo Corporation | Wireless patient monitoring device |
KR101910982B1 (ko) * | 2012-02-13 | 2019-01-04 | 삼성전자주식회사 | 개인화된 생체 신호 패턴을 이용한 생체 신호의 동잡음 제거 방법 및 장치 |
US9195385B2 (en) | 2012-03-25 | 2015-11-24 | Masimo Corporation | Physiological monitor touchscreen interface |
JP6306566B2 (ja) | 2012-03-30 | 2018-04-04 | アイシーユー・メディカル・インコーポレーテッド | 注入システムのポンプ内の空気を検出するための空気検出システムおよび方法 |
US9833146B2 (en) | 2012-04-17 | 2017-12-05 | Covidien Lp | Surgical system and method of use of the same |
US9131881B2 (en) | 2012-04-17 | 2015-09-15 | Masimo Corporation | Hypersaturation index |
US8811522B2 (en) | 2012-05-29 | 2014-08-19 | Magnolia Broadband Inc. | Mitigating interferences for a multi-layer MIMO system augmented by radio distribution network |
US8767862B2 (en) | 2012-05-29 | 2014-07-01 | Magnolia Broadband Inc. | Beamformer phase optimization for a multi-layer MIMO system augmented by radio distribution network |
US8837650B2 (en) | 2012-05-29 | 2014-09-16 | Magnolia Broadband Inc. | System and method for discrete gain control in hybrid MIMO RF beamforming for multi layer MIMO base station |
US8619927B2 (en) | 2012-05-29 | 2013-12-31 | Magnolia Broadband Inc. | System and method for discrete gain control in hybrid MIMO/RF beamforming |
US8644413B2 (en) | 2012-05-29 | 2014-02-04 | Magnolia Broadband Inc. | Implementing blind tuning in hybrid MIMO RF beamforming systems |
US8842765B2 (en) | 2012-05-29 | 2014-09-23 | Magnolia Broadband Inc. | Beamformer configurable for connecting a variable number of antennas and radio circuits |
US8861635B2 (en) | 2012-05-29 | 2014-10-14 | Magnolia Broadband Inc. | Setting radio frequency (RF) beamformer antenna weights per data-stream in a multiple-input-multiple-output (MIMO) system |
US8971452B2 (en) | 2012-05-29 | 2015-03-03 | Magnolia Broadband Inc. | Using 3G/4G baseband signals for tuning beamformers in hybrid MIMO RDN systems |
US10542903B2 (en) | 2012-06-07 | 2020-01-28 | Masimo Corporation | Depth of consciousness monitor |
US9154204B2 (en) | 2012-06-11 | 2015-10-06 | Magnolia Broadband Inc. | Implementing transmit RDN architectures in uplink MIMO systems |
CA3089257C (en) | 2012-07-31 | 2023-07-25 | Icu Medical, Inc. | Patient care system for critical medications |
US9697928B2 (en) | 2012-08-01 | 2017-07-04 | Masimo Corporation | Automated assembly sensor cable |
US10827961B1 (en) | 2012-08-29 | 2020-11-10 | Masimo Corporation | Physiological measurement calibration |
US9877650B2 (en) | 2012-09-20 | 2018-01-30 | Masimo Corporation | Physiological monitor with mobile computing device connectivity |
US9749232B2 (en) | 2012-09-20 | 2017-08-29 | Masimo Corporation | Intelligent medical network edge router |
US9955937B2 (en) | 2012-09-20 | 2018-05-01 | Masimo Corporation | Acoustic patient sensor coupler |
US9717458B2 (en) | 2012-10-20 | 2017-08-01 | Masimo Corporation | Magnetic-flap optical sensor |
US9560996B2 (en) | 2012-10-30 | 2017-02-07 | Masimo Corporation | Universal medical system |
US9787568B2 (en) | 2012-11-05 | 2017-10-10 | Cercacor Laboratories, Inc. | Physiological test credit method |
US9414752B2 (en) | 2012-11-09 | 2016-08-16 | Elwha Llc | Embolism deflector |
US9750461B1 (en) | 2013-01-02 | 2017-09-05 | Masimo Corporation | Acoustic respiratory monitoring sensor with probe-off detection |
WO2014109982A2 (en) | 2013-01-09 | 2014-07-17 | Valencell Inc. | Cadence detection based on inertial harmonics |
US9724025B1 (en) | 2013-01-16 | 2017-08-08 | Masimo Corporation | Active-pulse blood analysis system |
WO2014116942A2 (en) | 2013-01-28 | 2014-07-31 | Valencell, Inc. | Physiological monitoring devices having sensing elements decoupled from body motion |
US9343808B2 (en) | 2013-02-08 | 2016-05-17 | Magnotod Llc | Multi-beam MIMO time division duplex base station using subset of radios |
US8797969B1 (en) | 2013-02-08 | 2014-08-05 | Magnolia Broadband Inc. | Implementing multi user multiple input multiple output (MU MIMO) base station using single-user (SU) MIMO co-located base stations |
US8774150B1 (en) | 2013-02-13 | 2014-07-08 | Magnolia Broadband Inc. | System and method for reducing side-lobe contamination effects in Wi-Fi access points |
US8989103B2 (en) | 2013-02-13 | 2015-03-24 | Magnolia Broadband Inc. | Method and system for selective attenuation of preamble reception in co-located WI FI access points |
US9155110B2 (en) | 2013-03-27 | 2015-10-06 | Magnolia Broadband Inc. | System and method for co-located and co-channel Wi-Fi access points |
US20140226740A1 (en) | 2013-02-13 | 2014-08-14 | Magnolia Broadband Inc. | Multi-beam co-channel wi-fi access point |
US9750442B2 (en) | 2013-03-09 | 2017-09-05 | Masimo Corporation | Physiological status monitor |
US9965946B2 (en) | 2013-03-13 | 2018-05-08 | Masimo Corporation | Systems and methods for monitoring a patient health network |
US10441181B1 (en) | 2013-03-13 | 2019-10-15 | Masimo Corporation | Acoustic pulse and respiration monitoring system |
WO2014159132A1 (en) | 2013-03-14 | 2014-10-02 | Cercacor Laboratories, Inc. | Systems and methods for testing patient monitors |
US9986952B2 (en) | 2013-03-14 | 2018-06-05 | Masimo Corporation | Heart sound simulator |
WO2014158820A1 (en) | 2013-03-14 | 2014-10-02 | Cercacor Laboratories, Inc. | Patient monitor as a minimally invasive glucometer |
US9936917B2 (en) | 2013-03-14 | 2018-04-10 | Masimo Laboratories, Inc. | Patient monitor placement indicator |
WO2014149781A1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-25 | Cercacor Laboratories, Inc. | Cloud-based physiological monitoring system |
US10456038B2 (en) | 2013-03-15 | 2019-10-29 | Cercacor Laboratories, Inc. | Cloud-based physiological monitoring system |
US20140275878A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Covidien Lp | Methods and systems for equalizing physiological signals |
US9100968B2 (en) | 2013-05-09 | 2015-08-04 | Magnolia Broadband Inc. | Method and system for digital cancellation scheme with multi-beam |
AU2014268355B2 (en) | 2013-05-24 | 2018-06-14 | Icu Medical, Inc. | Multi-sensor infusion system for detecting air or an occlusion in the infusion system |
EP3003441B1 (en) | 2013-05-29 | 2020-12-02 | ICU Medical, Inc. | Infusion system which utilizes one or more sensors and additional information to make an air determination regarding the infusion system |
ES2845748T3 (es) | 2013-05-29 | 2021-07-27 | Icu Medical Inc | Sistema de infusión y método de uso que impiden la sobresaturación de un convertidor analógico-digital |
US9425882B2 (en) | 2013-06-28 | 2016-08-23 | Magnolia Broadband Inc. | Wi-Fi radio distribution network stations and method of operating Wi-Fi RDN stations |
US8995416B2 (en) | 2013-07-10 | 2015-03-31 | Magnolia Broadband Inc. | System and method for simultaneous co-channel access of neighboring access points |
US9891079B2 (en) | 2013-07-17 | 2018-02-13 | Masimo Corporation | Pulser with double-bearing position encoder for non-invasive physiological monitoring |
US8824596B1 (en) | 2013-07-31 | 2014-09-02 | Magnolia Broadband Inc. | System and method for uplink transmissions in time division MIMO RDN architecture |
US10555678B2 (en) | 2013-08-05 | 2020-02-11 | Masimo Corporation | Blood pressure monitor with valve-chamber assembly |
US9497781B2 (en) | 2013-08-13 | 2016-11-15 | Magnolia Broadband Inc. | System and method for co-located and co-channel Wi-Fi access points |
US9060362B2 (en) | 2013-09-12 | 2015-06-16 | Magnolia Broadband Inc. | Method and system for accessing an occupied Wi-Fi channel by a client using a nulling scheme |
WO2015038683A2 (en) | 2013-09-12 | 2015-03-19 | Cercacor Laboratories, Inc. | Medical device management system |
US9088898B2 (en) | 2013-09-12 | 2015-07-21 | Magnolia Broadband Inc. | System and method for cooperative scheduling for co-located access points |
US9830424B2 (en) | 2013-09-18 | 2017-11-28 | Hill-Rom Services, Inc. | Bed/room/patient association systems and methods |
WO2015054161A2 (en) | 2013-10-07 | 2015-04-16 | Masimo Corporation | Regional oximetry sensor |
US11147518B1 (en) | 2013-10-07 | 2021-10-19 | Masimo Corporation | Regional oximetry signal processor |
US10832818B2 (en) | 2013-10-11 | 2020-11-10 | Masimo Corporation | Alarm notification system |
US10828007B1 (en) | 2013-10-11 | 2020-11-10 | Masimo Corporation | Acoustic sensor with attachment portion |
US10022068B2 (en) | 2013-10-28 | 2018-07-17 | Covidien Lp | Systems and methods for detecting held breath events |
US9172454B2 (en) | 2013-11-01 | 2015-10-27 | Magnolia Broadband Inc. | Method and system for calibrating a transceiver array |
US8891598B1 (en) | 2013-11-19 | 2014-11-18 | Magnolia Broadband Inc. | Transmitter and receiver calibration for obtaining the channel reciprocity for time division duplex MIMO systems |
US8929322B1 (en) * | 2013-11-20 | 2015-01-06 | Magnolia Broadband Inc. | System and method for side lobe suppression using controlled signal cancellation |
US8942134B1 (en) | 2013-11-20 | 2015-01-27 | Magnolia Broadband Inc. | System and method for selective registration in a multi-beam system |
US9014066B1 (en) | 2013-11-26 | 2015-04-21 | Magnolia Broadband Inc. | System and method for transmit and receive antenna patterns calibration for time division duplex (TDD) systems |
US9294177B2 (en) | 2013-11-26 | 2016-03-22 | Magnolia Broadband Inc. | System and method for transmit and receive antenna patterns calibration for time division duplex (TDD) systems |
US9042276B1 (en) | 2013-12-05 | 2015-05-26 | Magnolia Broadband Inc. | Multiple co-located multi-user-MIMO access points |
US10279247B2 (en) | 2013-12-13 | 2019-05-07 | Masimo Corporation | Avatar-incentive healthcare therapy |
US11259745B2 (en) | 2014-01-28 | 2022-03-01 | Masimo Corporation | Autonomous drug delivery system |
US10086138B1 (en) | 2014-01-28 | 2018-10-02 | Masimo Corporation | Autonomous drug delivery system |
US10532174B2 (en) | 2014-02-21 | 2020-01-14 | Masimo Corporation | Assistive capnography device |
US9788794B2 (en) | 2014-02-28 | 2017-10-17 | Valencell, Inc. | Method and apparatus for generating assessments using physical activity and biometric parameters |
AU2015222800B2 (en) | 2014-02-28 | 2019-10-17 | Icu Medical, Inc. | Infusion system and method which utilizes dual wavelength optical air-in-line detection |
US9172446B2 (en) | 2014-03-19 | 2015-10-27 | Magnolia Broadband Inc. | Method and system for supporting sparse explicit sounding by implicit data |
US9100154B1 (en) | 2014-03-19 | 2015-08-04 | Magnolia Broadband Inc. | Method and system for explicit AP-to-AP sounding in an 802.11 network |
US9271176B2 (en) | 2014-03-28 | 2016-02-23 | Magnolia Broadband Inc. | System and method for backhaul based sounding feedback |
WO2015152958A1 (en) | 2014-03-31 | 2015-10-08 | Rf Surgical Systems, Inc. | Method, apparatus and article for detection of transponder tagged objects, for example during surgery |
EP3125804B1 (en) | 2014-03-31 | 2019-05-01 | Covidien LP | Hand-held spherical antenna system to detect transponder tagged objects, for example during surgery |
AU2015266706B2 (en) | 2014-05-29 | 2020-01-30 | Icu Medical, Inc. | Infusion system and pump with configurable closed loop delivery rate catch-up |
GB201409599D0 (en) | 2014-05-30 | 2014-07-16 | Huntleigh Technology Ltd | Tissue variability compensation apparatus and method |
US9924897B1 (en) | 2014-06-12 | 2018-03-27 | Masimo Corporation | Heated reprocessing of physiological sensors |
US10123729B2 (en) | 2014-06-13 | 2018-11-13 | Nanthealth, Inc. | Alarm fatigue management systems and methods |
US10231670B2 (en) | 2014-06-19 | 2019-03-19 | Masimo Corporation | Proximity sensor in pulse oximeter |
US9179849B1 (en) | 2014-07-25 | 2015-11-10 | Impact Sports Technologies, Inc. | Mobile plethysmographic device |
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 |
EP4098178B1 (en) | 2014-08-06 | 2024-04-10 | Yukka Magic LLC | Optical physiological sensor modules with reduced signal noise |
US10111591B2 (en) | 2014-08-26 | 2018-10-30 | Nanthealth, Inc. | Real-time monitoring systems and methods in a healthcare environment |
WO2016036985A1 (en) | 2014-09-04 | 2016-03-10 | Masimo Corportion | Total hemoglobin index system |
US10383520B2 (en) | 2014-09-18 | 2019-08-20 | Masimo Semiconductor, Inc. | Enhanced visible near-infrared photodiode and non-invasive physiological sensor |
US9794653B2 (en) | 2014-09-27 | 2017-10-17 | Valencell, Inc. | Methods and apparatus for improving signal quality in wearable biometric monitoring devices |
US10154815B2 (en) | 2014-10-07 | 2018-12-18 | Masimo Corporation | Modular physiological sensors |
CN106999112A (zh) | 2014-10-10 | 2017-08-01 | 麦德托有限公司 | 用于无创医疗传感器的系统和方法 |
WO2016099520A1 (en) | 2014-12-18 | 2016-06-23 | Draeger Medical Systems, Inc. | Alarm routing optimization strategies in a targeted alarm system |
US11344668B2 (en) | 2014-12-19 | 2022-05-31 | Icu Medical, Inc. | Infusion system with concurrent TPN/insulin infusion |
JP6721611B2 (ja) | 2015-01-23 | 2020-07-15 | マシモ スウェーデン アーベーMasimo Sweden Ab | 鼻/口カニューレ・システムおよび製造 |
US10568553B2 (en) | 2015-02-06 | 2020-02-25 | Masimo Corporation | Soft boot pulse oximetry sensor |
KR102594704B1 (ko) | 2015-02-06 | 2023-10-27 | 마시모 코오퍼레이션 | 포고 핀을 갖는 의료 센서용 커넥터 어셈블리 |
EP4329439A2 (en) | 2015-02-06 | 2024-02-28 | Masimo Corporation | Fold flex circuit for lnop |
USD755392S1 (en) | 2015-02-06 | 2016-05-03 | Masimo Corporation | Pulse oximetry sensor |
FR3032606B1 (fr) * | 2015-02-17 | 2019-12-13 | Bioserenity | Procede de mesure non invasif d'un parametre physiologique au moyen d'un dispositif de mesure spectroscopique confocal |
US10850024B2 (en) | 2015-03-02 | 2020-12-01 | Icu Medical, Inc. | Infusion system, device, and method having advanced infusion features |
US9690963B2 (en) | 2015-03-02 | 2017-06-27 | Covidien Lp | Hand-held dual spherical antenna system |
USD775331S1 (en) | 2015-03-02 | 2016-12-27 | Covidien Lp | Hand-held antenna system |
US10524738B2 (en) | 2015-05-04 | 2020-01-07 | Cercacor Laboratories, Inc. | Noninvasive sensor system with visual infographic display |
US11653862B2 (en) | 2015-05-22 | 2023-05-23 | Cercacor Laboratories, Inc. | Non-invasive optical physiological differential pathlength sensor |
US11464457B2 (en) | 2015-06-12 | 2022-10-11 | ChroniSense Medical Ltd. | Determining an early warning score based on wearable device measurements |
US11712190B2 (en) | 2015-06-12 | 2023-08-01 | ChroniSense Medical Ltd. | Wearable device electrocardiogram |
US11160461B2 (en) | 2015-06-12 | 2021-11-02 | ChroniSense Medical Ltd. | Blood pressure measurement using a wearable device |
US10687742B2 (en) | 2015-06-12 | 2020-06-23 | ChroniSense Medical Ltd. | Using invariant factors for pulse oximetry |
US11160459B2 (en) | 2015-06-12 | 2021-11-02 | ChroniSense Medical Ltd. | Monitoring health status of people suffering from chronic diseases |
US10470692B2 (en) * | 2015-06-12 | 2019-11-12 | ChroniSense Medical Ltd. | System for performing pulse oximetry |
US10952638B2 (en) | 2015-06-12 | 2021-03-23 | ChroniSense Medical Ltd. | System and method for monitoring respiratory rate and oxygen saturation |
US10448871B2 (en) | 2015-07-02 | 2019-10-22 | Masimo Corporation | Advanced pulse oximetry sensor |
US10991135B2 (en) | 2015-08-11 | 2021-04-27 | Masimo Corporation | Medical monitoring analysis and replay including indicia responsive to light attenuated by body tissue |
EP4173554A1 (en) | 2015-08-31 | 2023-05-03 | Masimo Corporation | Wireless patient monitoring system |
US11504066B1 (en) | 2015-09-04 | 2022-11-22 | Cercacor Laboratories, Inc. | Low-noise sensor system |
US10610158B2 (en) | 2015-10-23 | 2020-04-07 | Valencell, Inc. | Physiological monitoring devices and methods that identify subject activity type |
US10945618B2 (en) | 2015-10-23 | 2021-03-16 | Valencell, Inc. | Physiological monitoring devices and methods for noise reduction in physiological signals based on subject activity type |
US11679579B2 (en) | 2015-12-17 | 2023-06-20 | Masimo Corporation | Varnish-coated release liner |
US10537285B2 (en) | 2016-03-04 | 2020-01-21 | Masimo Corporation | Nose sensor |
US10993662B2 (en) | 2016-03-04 | 2021-05-04 | Masimo Corporation | Nose sensor |
US11000235B2 (en) | 2016-03-14 | 2021-05-11 | ChroniSense Medical Ltd. | Monitoring procedure for early warning of cardiac episodes |
US11191484B2 (en) | 2016-04-29 | 2021-12-07 | Masimo Corporation | Optical sensor tape |
WO2017197024A1 (en) | 2016-05-13 | 2017-11-16 | Icu Medical, Inc. | Infusion pump system and method with common line auto flush |
WO2017214441A1 (en) | 2016-06-10 | 2017-12-14 | Icu Medical, Inc. | Acoustic flow sensor for continuous medication flow measurements and feedback control of infusion |
US10608817B2 (en) | 2016-07-06 | 2020-03-31 | Masimo Corporation | Secure and zero knowledge data sharing for cloud applications |
US10617302B2 (en) | 2016-07-07 | 2020-04-14 | Masimo Corporation | Wearable pulse oximeter and respiration monitor |
US10966662B2 (en) | 2016-07-08 | 2021-04-06 | Valencell, Inc. | Motion-dependent averaging for physiological metric estimating systems and methods |
US11076813B2 (en) * | 2016-07-22 | 2021-08-03 | Edwards Lifesciences Corporation | Mean arterial pressure (MAP) derived prediction of future hypotension |
EP3525661A1 (en) | 2016-10-13 | 2019-08-21 | Masimo Corporation | Systems and methods for patient fall detection |
US11504058B1 (en) | 2016-12-02 | 2022-11-22 | Masimo Corporation | Multi-site noninvasive measurement of a physiological parameter |
US10750984B2 (en) | 2016-12-22 | 2020-08-25 | Cercacor Laboratories, Inc. | Methods and devices for detecting intensity of light with translucent detector |
US10721785B2 (en) | 2017-01-18 | 2020-07-21 | Masimo Corporation | Patient-worn wireless physiological sensor with pairing functionality |
US11417426B2 (en) | 2017-02-24 | 2022-08-16 | Masimo Corporation | System for displaying medical monitoring data |
US11086609B2 (en) | 2017-02-24 | 2021-08-10 | Masimo Corporation | Medical monitoring hub |
US10327713B2 (en) | 2017-02-24 | 2019-06-25 | Masimo Corporation | Modular multi-parameter patient monitoring device |
WO2018156809A1 (en) | 2017-02-24 | 2018-08-30 | Masimo Corporation | Augmented reality system for displaying patient data |
WO2018156648A1 (en) | 2017-02-24 | 2018-08-30 | Masimo Corporation | Managing dynamic licenses for physiological parameters in a patient monitoring environment |
US10388120B2 (en) | 2017-02-24 | 2019-08-20 | Masimo Corporation | Localized projection of audible noises in medical settings |
US11185262B2 (en) | 2017-03-10 | 2021-11-30 | Masimo Corporation | Pneumonia screener |
EP3382423A1 (en) * | 2017-03-27 | 2018-10-03 | Koninklijke Philips N.V. | Methods and systems for filtering ultrasound image clutter |
WO2018194992A1 (en) | 2017-04-18 | 2018-10-25 | Masimo Corporation | Nose sensor |
US10918281B2 (en) | 2017-04-26 | 2021-02-16 | Masimo Corporation | Medical monitoring device having multiple configurations |
USD835285S1 (en) | 2017-04-28 | 2018-12-04 | Masimo Corporation | Medical monitoring device |
USD835283S1 (en) | 2017-04-28 | 2018-12-04 | Masimo Corporation | Medical monitoring device |
JP7278220B2 (ja) | 2017-04-28 | 2023-05-19 | マシモ・コーポレイション | スポットチェック測定システム |
USD835284S1 (en) | 2017-04-28 | 2018-12-04 | Masimo Corporation | Medical monitoring device |
USD835282S1 (en) | 2017-04-28 | 2018-12-04 | Masimo Corporation | Medical monitoring device |
CN110809804B (zh) | 2017-05-08 | 2023-10-27 | 梅西莫股份有限公司 | 使用适配器将医疗系统与网络控制器配对的系统 |
US11026604B2 (en) | 2017-07-13 | 2021-06-08 | Cercacor Laboratories, Inc. | Medical monitoring device for harmonizing physiological measurements |
USD890708S1 (en) | 2017-08-15 | 2020-07-21 | Masimo Corporation | Connector |
CN116805771A (zh) | 2017-08-15 | 2023-09-26 | 梅西莫股份有限公司 | 用于无创性患者监护仪的防水连接器 |
USD906970S1 (en) | 2017-08-15 | 2021-01-05 | Masimo Corporation | Connector |
US11045163B2 (en) | 2017-09-19 | 2021-06-29 | Ausculsciences, Inc. | Method of detecting noise in auscultatory sound signals of a coronary-artery-disease detection system |
US11298021B2 (en) | 2017-10-19 | 2022-04-12 | Masimo Corporation | Medical monitoring system |
USD925597S1 (en) | 2017-10-31 | 2021-07-20 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
US10987066B2 (en) | 2017-10-31 | 2021-04-27 | Masimo Corporation | System for displaying oxygen state indications |
US10089055B1 (en) | 2017-12-27 | 2018-10-02 | Icu Medical, Inc. | Synchronized display of screen content on networked devices |
US11766198B2 (en) | 2018-02-02 | 2023-09-26 | Cercacor Laboratories, Inc. | Limb-worn patient monitoring device |
JP7299230B2 (ja) | 2018-03-01 | 2023-06-27 | マシモ・コーポレイション | 自律型薬物送達システム |
US10668882B2 (en) * | 2018-03-30 | 2020-06-02 | Veoneer Us Inc. | Mechanical transfer function cancellation |
EP3782165A1 (en) | 2018-04-19 | 2021-02-24 | Masimo Corporation | Mobile patient alarm display |
US11883129B2 (en) | 2018-04-24 | 2024-01-30 | Cercacor Laboratories, Inc. | Easy insert finger sensor for transmission based spectroscopy sensor |
JP7174778B2 (ja) | 2018-06-06 | 2022-11-17 | マシモ・コーポレイション | オピオイド過剰摂取モニタリング |
US10779098B2 (en) | 2018-07-10 | 2020-09-15 | Masimo Corporation | Patient monitor alarm speaker analyzer |
US11872156B2 (en) | 2018-08-22 | 2024-01-16 | Masimo Corporation | Core body temperature measurement |
USD998631S1 (en) | 2018-10-11 | 2023-09-12 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
USD917564S1 (en) | 2018-10-11 | 2021-04-27 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
USD917550S1 (en) | 2018-10-11 | 2021-04-27 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
US11389093B2 (en) | 2018-10-11 | 2022-07-19 | Masimo Corporation | Low noise oximetry cable |
USD916135S1 (en) | 2018-10-11 | 2021-04-13 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
USD998630S1 (en) | 2018-10-11 | 2023-09-12 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
US11406286B2 (en) | 2018-10-11 | 2022-08-09 | Masimo Corporation | Patient monitoring device with improved user interface |
EP3864723B1 (en) | 2018-10-11 | 2023-08-09 | Masimo Corporation | Patient connector assembly with vertical detents |
USD999246S1 (en) | 2018-10-11 | 2023-09-19 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
USD897098S1 (en) | 2018-10-12 | 2020-09-29 | Masimo Corporation | Card holder set |
KR20210084490A (ko) | 2018-10-12 | 2021-07-07 | 마시모 코오퍼레이션 | 이중 통신 프로토콜을 이용한 센서 데이터의 송신을 위한 시스템 |
US11464410B2 (en) | 2018-10-12 | 2022-10-11 | Masimo Corporation | Medical systems and methods |
US11684296B2 (en) | 2018-12-21 | 2023-06-27 | Cercacor Laboratories, Inc. | Noninvasive physiological sensor |
US11918386B2 (en) | 2018-12-26 | 2024-03-05 | Flashback Technologies, Inc. | Device-based maneuver and activity state-based physiologic status monitoring |
US11911325B2 (en) | 2019-02-26 | 2024-02-27 | Hill-Rom Services, Inc. | Bed interface for manual location |
KR20210153684A (ko) | 2019-04-17 | 2021-12-17 | 마시모 코오퍼레이션 | 환자 모니터링 시스템, 디바이스 및 방법 |
USD919094S1 (en) | 2019-08-16 | 2021-05-11 | Masimo Corporation | Blood pressure device |
USD919100S1 (en) | 2019-08-16 | 2021-05-11 | Masimo Corporation | Holder for a patient monitor |
USD917704S1 (en) | 2019-08-16 | 2021-04-27 | Masimo Corporation | Patient monitor |
USD985498S1 (en) | 2019-08-16 | 2023-05-09 | Masimo Corporation | Connector |
USD921202S1 (en) | 2019-08-16 | 2021-06-01 | Masimo Corporation | Holder for a blood pressure device |
US11832940B2 (en) | 2019-08-27 | 2023-12-05 | Cercacor Laboratories, Inc. | Non-invasive medical monitoring device for blood analyte measurements |
USD927699S1 (en) | 2019-10-18 | 2021-08-10 | Masimo Corporation | Electrode pad |
KR20220083771A (ko) | 2019-10-18 | 2022-06-20 | 마시모 코오퍼레이션 | 환자 모니터링을 위한 디스플레이 레이아웃 및 상호대화형 객체 |
WO2021081404A1 (en) | 2019-10-25 | 2021-04-29 | Cercacor Laboratories, Inc. | Indicator compounds, devices comprising indicator compounds, and methods of making and using the same |
US11278671B2 (en) | 2019-12-04 | 2022-03-22 | Icu Medical, Inc. | Infusion pump with safety sequence keypad |
US11879960B2 (en) | 2020-02-13 | 2024-01-23 | Masimo Corporation | System and method for monitoring clinical activities |
US11721105B2 (en) | 2020-02-13 | 2023-08-08 | Masimo Corporation | System and method for monitoring clinical activities |
WO2021189002A1 (en) | 2020-03-20 | 2021-09-23 | Masimo Corporation | Wearable device for noninvasive body temperature measurement |
US11620464B2 (en) | 2020-03-31 | 2023-04-04 | Covidien Lp | In-vivo introducible antenna for detection of RF tags |
USD933232S1 (en) | 2020-05-11 | 2021-10-12 | Masimo Corporation | Blood pressure monitor |
USD979516S1 (en) | 2020-05-11 | 2023-02-28 | Masimo Corporation | Connector |
EP4185260A1 (en) | 2020-07-21 | 2023-05-31 | ICU Medical, Inc. | Fluid transfer devices and methods of use |
USD980091S1 (en) | 2020-07-27 | 2023-03-07 | Masimo Corporation | Wearable temperature measurement device |
USD974193S1 (en) | 2020-07-27 | 2023-01-03 | Masimo Corporation | Wearable temperature measurement device |
USD946597S1 (en) | 2020-09-30 | 2022-03-22 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
USD946596S1 (en) | 2020-09-30 | 2022-03-22 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
USD946598S1 (en) | 2020-09-30 | 2022-03-22 | Masimo Corporation | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
US11135360B1 (en) | 2020-12-07 | 2021-10-05 | Icu Medical, Inc. | Concurrent infusion with common line auto flush |
USD997365S1 (en) | 2021-06-24 | 2023-08-29 | Masimo Corporation | Physiological nose sensor |
USD1000975S1 (en) | 2021-09-22 | 2023-10-10 | Masimo Corporation | Wearable temperature measurement device |
Family Cites Families (106)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3638640A (en) | 1967-11-01 | 1972-02-01 | Robert F Shaw | Oximeter and method for in vivo determination of oxygen saturation in blood using three or more different wavelengths |
US3704706A (en) * | 1969-10-23 | 1972-12-05 | Univ Drexel | Heart rate and respiratory monitor |
US3647299A (en) * | 1970-04-20 | 1972-03-07 | American Optical Corp | Oximeter |
US3991277A (en) | 1973-02-15 | 1976-11-09 | Yoshimutsu Hirata | Frequency division multiplex system using comb filters |
JPS5725217B2 (ru) | 1974-10-14 | 1982-05-28 | ||
CA1037285A (en) * | 1975-04-30 | 1978-08-29 | Glenfield Warner | Ear oximetry process and apparatus |
HU171629B (hu) * | 1975-06-30 | 1978-02-28 | Medicor Muevek | Elektroskhema dlja opredelenija kraskorastvorennykh krivykh in vivo i in vitro, dlja rascheta minyty-ob ema serdca |
US4038536A (en) * | 1976-03-29 | 1977-07-26 | Rockwell International Corporation | Adaptive recursive least mean square error filter |
US4063551A (en) * | 1976-04-06 | 1977-12-20 | Unisen, Inc. | Blood pulse sensor and readout |
JPS5493890A (en) | 1977-12-30 | 1979-07-25 | Minolta Camera Kk | Eyeeground oximeter |
US4238746A (en) | 1978-03-20 | 1980-12-09 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Adaptive line enhancer |
JPS5524004A (en) | 1978-06-22 | 1980-02-20 | Minolta Camera Kk | Oxymeter |
US4519396A (en) | 1979-03-30 | 1985-05-28 | American Home Products Corporation (Del.) | Fetal heart rate monitor apparatus and method for combining electrically and mechanically derived cardiographic signals |
US4243935A (en) | 1979-05-18 | 1981-01-06 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Adaptive detector |
JPS56104646A (en) | 1980-01-25 | 1981-08-20 | Minolta Camera Kk | Optical analyzer for forming ratio of element contained in organism |
US4407290A (en) * | 1981-04-01 | 1983-10-04 | Biox Technology, Inc. | Blood constituent measuring device and method |
JPS58143243A (ja) | 1982-02-19 | 1983-08-25 | Minolta Camera Co Ltd | 非観血式血中色素測定装置 |
US4653498A (en) * | 1982-09-13 | 1987-03-31 | Nellcor Incorporated | Pulse oximeter monitor |
DE3328862A1 (de) * | 1982-09-16 | 1985-02-28 | Siemens AG, 1000 Berlin und 8000 München | Verfahren und vorrichtung zur gewebefotometrie, insbesondere zur quantitativen ermittlung der blut-sauerstoff-saettigung aus fotometrischen messwerten |
DE3323862A1 (de) | 1983-06-29 | 1985-01-03 | Affeld, Klaus, Dr. Dipl.-Ing., 1000 Berlin | Sicherheitsantrieb fuer ein kuenstliches herz |
US4537200A (en) * | 1983-07-07 | 1985-08-27 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | ECG enhancement by adaptive cancellation of electrosurgical interference |
US4714341A (en) | 1984-02-23 | 1987-12-22 | Minolta Camera Kabushiki Kaisha | Multi-wavelength oximeter having a means for disregarding a poor signal |
US4649505A (en) * | 1984-07-02 | 1987-03-10 | General Electric Company | Two-input crosstalk-resistant adaptive noise canceller |
GB2166326B (en) * | 1984-10-29 | 1988-04-27 | Hazeltine Corp | Lms adaptive loop module |
US4617589A (en) | 1984-12-17 | 1986-10-14 | Rca Corporation | Adaptive frame comb filter system |
US4802486A (en) | 1985-04-01 | 1989-02-07 | Nellcor Incorporated | Method and apparatus for detecting optical pulses |
US4928692A (en) * | 1985-04-01 | 1990-05-29 | Goodman David E | Method and apparatus for detecting optical pulses |
US4934372A (en) * | 1985-04-01 | 1990-06-19 | Nellcor Incorporated | Method and apparatus for detecting optical pulses |
US4911167A (en) * | 1985-06-07 | 1990-03-27 | Nellcor Incorporated | Method and apparatus for detecting optical pulses |
US4781200A (en) | 1985-10-04 | 1988-11-01 | Baker Donald A | Ambulatory non-invasive automatic fetal monitoring system |
JPS62135020A (ja) * | 1985-12-06 | 1987-06-18 | Nec Corp | 雑音消去装置 |
US4869253A (en) * | 1986-08-18 | 1989-09-26 | Physio-Control Corporation | Method and apparatus for indicating perfusion and oxygen saturation trends in oximetry |
US4819646A (en) | 1986-08-18 | 1989-04-11 | Physio-Control Corporation | Feedback-controlled method and apparatus for processing signals used in oximetry |
US5259381A (en) | 1986-08-18 | 1993-11-09 | Physio-Control Corporation | Apparatus for the automatic calibration of signals employed in oximetry |
US4859056A (en) | 1986-08-18 | 1989-08-22 | Physio-Control Corporation | Multiple-pulse method and apparatus for use in oximetry |
US4892101A (en) * | 1986-08-18 | 1990-01-09 | Physio-Control Corporation | Method and apparatus for offsetting baseline portion of oximeter signal |
US4800495A (en) * | 1986-08-18 | 1989-01-24 | Physio-Control Corporation | Method and apparatus for processing signals used in oximetry |
US4913150A (en) | 1986-08-18 | 1990-04-03 | Physio-Control Corporation | Method and apparatus for the automatic calibration of signals employed in oximetry |
JPS6365845A (ja) | 1986-09-05 | 1988-03-24 | ミノルタ株式会社 | オキシメ−タ装置 |
US4751931A (en) | 1986-09-22 | 1988-06-21 | Allegheny-Singer Research Institute | Method and apparatus for determining his-purkinje activity |
US4867571A (en) * | 1986-09-26 | 1989-09-19 | Sensormedics Corporation | Wave form filter pulse detector and method for modulated signal |
US4824242A (en) * | 1986-09-26 | 1989-04-25 | Sensormedics Corporation | Non-invasive oximeter and method |
US4793361A (en) * | 1987-03-13 | 1988-12-27 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Dual channel P-wave detection in surface electrocardiographs |
US4799493A (en) * | 1987-03-13 | 1989-01-24 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Dual channel coherent fibrillation detection system |
US4773422A (en) * | 1987-04-30 | 1988-09-27 | Nonin Medical, Inc. | Single channel pulse oximeter |
DE3723881A1 (de) * | 1987-07-18 | 1989-01-26 | Nicolay Gmbh | Verfahren zum ermitteln der sauerstoffsaettigung des blutes eines lebenden organismus und elektronische schaltung sowie vorrichtung zum durchfuehren dieses verfahrens |
GB8719333D0 (en) * | 1987-08-14 | 1987-09-23 | Swansea University College Of | Motion artefact rejection system |
US4860759A (en) * | 1987-09-08 | 1989-08-29 | Criticare Systems, Inc. | Vital signs monitor |
GB8722899D0 (en) * | 1987-09-30 | 1987-11-04 | Kirk D L | Fetal monitoring during labour |
US4819752A (en) * | 1987-10-02 | 1989-04-11 | Datascope Corp. | Blood constituent measuring device and method |
US4848901A (en) * | 1987-10-08 | 1989-07-18 | Critikon, Inc. | Pulse oximeter sensor control system |
US4807631A (en) | 1987-10-09 | 1989-02-28 | Critikon, Inc. | Pulse oximetry system |
US4863265A (en) * | 1987-10-16 | 1989-09-05 | Mine Safety Appliances Company | Apparatus and method for measuring blood constituents |
US4927264A (en) * | 1987-12-02 | 1990-05-22 | Omron Tateisi Electronics Co. | Non-invasive measuring method and apparatus of blood constituents |
US4960126A (en) | 1988-01-15 | 1990-10-02 | Criticare Systems, Inc. | ECG synchronized pulse oximeter |
US4883353A (en) * | 1988-02-11 | 1989-11-28 | Puritan-Bennett Corporation | Pulse oximeter |
US4869254A (en) * | 1988-03-30 | 1989-09-26 | Nellcor Incorporated | Method and apparatus for calculating arterial oxygen saturation |
DE3884191T2 (de) * | 1988-05-09 | 1994-01-13 | Hewlett Packard Gmbh | Verarbeitungsverfahren von Signalen, besonders für Oximetriemessungen im lebenden menschlichen Gewebe. |
US4948248A (en) * | 1988-07-22 | 1990-08-14 | Invivo Research Inc. | Blood constituent measuring device and method |
US4858199A (en) | 1988-09-06 | 1989-08-15 | Mobile Oil Corporation | Method and apparatus for cancelling nonstationary sinusoidal noise from seismic data |
US4883356A (en) | 1988-09-13 | 1989-11-28 | The Perkin-Elmer Corporation | Spectrometer detector mounting assembly |
US5042499A (en) | 1988-09-30 | 1991-08-27 | Frank Thomas H | Noninvasive electrocardiographic method of real time signal processing for obtaining and displaying instantaneous fetal heart rate and fetal heart rate beat-to-beat variability |
US4949710A (en) * | 1988-10-06 | 1990-08-21 | Protocol Systems, Inc. | Method of artifact rejection for noninvasive blood-pressure measurement by prediction and adjustment of blood-pressure data |
JPH06103257B2 (ja) * | 1988-12-19 | 1994-12-14 | 大塚電子株式会社 | 光散乱を用いた物質の吸光係数測定方法および装置 |
US4956867A (en) * | 1989-04-20 | 1990-09-11 | Massachusetts Institute Of Technology | Adaptive beamforming for noise reduction |
GB2235288B (en) * | 1989-07-27 | 1993-02-10 | Nat Res Dev | Oximeters |
GB9011887D0 (en) | 1990-05-26 | 1990-07-18 | Le Fit Ltd | Pulse responsive device |
US5632272A (en) | 1991-03-07 | 1997-05-27 | Masimo Corporation | Signal processing apparatus |
US5490505A (en) | 1991-03-07 | 1996-02-13 | Masimo Corporation | Signal processing apparatus |
RU2144211C1 (ru) * | 1991-03-07 | 2000-01-10 | Мэсимо Корпорейшн | Устройство и способ обработки сигналов |
US5638818A (en) * | 1991-03-21 | 1997-06-17 | Masimo Corporation | Low noise optical probe |
US5995855A (en) * | 1998-02-11 | 1999-11-30 | Masimo Corporation | Pulse oximetry sensor adapter |
US6541756B2 (en) * | 1991-03-21 | 2003-04-01 | Masimo Corporation | Shielded optical probe having an electrical connector |
US5645440A (en) * | 1995-10-16 | 1997-07-08 | Masimo Corporation | Patient cable connector |
US6580086B1 (en) * | 1999-08-26 | 2003-06-17 | Masimo Corporation | Shielded optical probe and method |
US5273036A (en) * | 1991-04-03 | 1993-12-28 | Ppg Industries, Inc. | Apparatus and method for monitoring respiration |
DE69227545T2 (de) * | 1991-07-12 | 1999-04-29 | Mark R Robinson | Oximeter zur zuverlässigen klinischen Bestimmung der Blutsauerstoffsättigung in einem Fötus |
US5246002A (en) | 1992-02-11 | 1993-09-21 | Physio-Control Corporation | Noise insensitive pulse transmittance oximeter |
US5337744A (en) * | 1993-07-14 | 1994-08-16 | Masimo Corporation | Low noise finger cot probe |
US6371921B1 (en) * | 1994-04-15 | 2002-04-16 | Masimo Corporation | System and method of determining whether to recalibrate a blood pressure monitor |
US5638816A (en) * | 1995-06-07 | 1997-06-17 | Masimo Corporation | Active pulse blood constituent monitoring |
US5760910A (en) * | 1995-06-07 | 1998-06-02 | Masimo Corporation | Optical filter for spectroscopic measurement and method of producing the optical filter |
US5758644A (en) * | 1995-06-07 | 1998-06-02 | Masimo Corporation | Manual and automatic probe calibration |
US5743262A (en) * | 1995-06-07 | 1998-04-28 | Masimo Corporation | Blood glucose monitoring system |
EP0760223A1 (en) | 1995-08-31 | 1997-03-05 | Hewlett-Packard GmbH | Apparatus for monitoring, in particular pulse oximeter |
EP0761159B1 (en) | 1995-08-31 | 1999-09-29 | Hewlett-Packard Company | Apparatus for medical monitoring, in particular pulse oximeter |
USD393830S (en) * | 1995-10-16 | 1998-04-28 | Masimo Corporation | Patient cable connector |
US5890929A (en) * | 1996-06-19 | 1999-04-06 | Masimo Corporation | Shielded medical connector |
US5842981A (en) | 1996-07-17 | 1998-12-01 | Criticare Systems, Inc. | Direct to digital oximeter |
US5919134A (en) * | 1997-04-14 | 1999-07-06 | Masimo Corp. | Method and apparatus for demodulating signals in a pulse oximetry system |
US6002952A (en) * | 1997-04-14 | 1999-12-14 | Masimo Corporation | Signal processing apparatus and method |
US6229856B1 (en) * | 1997-04-14 | 2001-05-08 | Masimo Corporation | Method and apparatus for demodulating signals in a pulse oximetry system |
US6184521B1 (en) * | 1998-01-06 | 2001-02-06 | Masimo Corporation | Photodiode detector with integrated noise shielding |
US6525386B1 (en) * | 1998-03-10 | 2003-02-25 | Masimo Corporation | Non-protruding optoelectronic lens |
WO1999062399A1 (en) * | 1998-06-03 | 1999-12-09 | Masimo Corporation | Stereo pulse oximeter |
US6606511B1 (en) * | 1999-01-07 | 2003-08-12 | Masimo Corporation | Pulse oximetry pulse indicator |
US6684090B2 (en) * | 1999-01-07 | 2004-01-27 | Masimo Corporation | Pulse oximetry data confidence indicator |
CA2684695C (en) * | 1999-01-25 | 2012-11-06 | Masimo Corporation | Universal/upgrading pulse oximeter |
US6360114B1 (en) * | 1999-03-25 | 2002-03-19 | Masimo Corporation | Pulse oximeter probe-off detector |
US6526300B1 (en) * | 1999-06-18 | 2003-02-25 | Masimo Corporation | Pulse oximeter probe-off detection system |
US6515273B2 (en) * | 1999-08-26 | 2003-02-04 | Masimo Corporation | System for indicating the expiration of the useful operating life of a pulse oximetry sensor |
US6542764B1 (en) * | 1999-12-01 | 2003-04-01 | Masimo Corporation | Pulse oximeter monitor for expressing the urgency of the patient's condition |
US6377829B1 (en) * | 1999-12-09 | 2002-04-23 | Masimo Corporation | Resposable pulse oximetry sensor |
US6430525B1 (en) * | 2000-06-05 | 2002-08-06 | Masimo Corporation | Variable mode averager |
US6697656B1 (en) * | 2000-06-27 | 2004-02-24 | Masimo Corporation | Pulse oximetry sensor compatible with multiple pulse oximetry systems |
US6697658B2 (en) * | 2001-07-02 | 2004-02-24 | Masimo Corporation | Low power pulse oximeter |
-
1992
- 1992-03-05 RU RU93058616A patent/RU2144211C1/ru active
- 1992-03-05 AT AT92907861T patent/ATE184716T1/de not_active IP Right Cessation
- 1992-03-05 DE DE69229994T patent/DE69229994T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1992-03-05 EP EP03015656A patent/EP1357481A3/en not_active Withdrawn
- 1992-03-05 EP EP99103974A patent/EP0930045A3/en not_active Withdrawn
- 1992-03-05 JP JP50745192A patent/JP3363150B2/ja not_active Expired - Lifetime
- 1992-03-05 CA CA002105682A patent/CA2105682C/en not_active Expired - Lifetime
- 1992-03-05 WO PCT/US1992/001895 patent/WO1992015955A1/en active IP Right Grant
- 1992-03-05 AU AU15369/92A patent/AU658177B2/en not_active Expired
- 1992-03-05 EP EP92907861A patent/EP0574509B1/en not_active Expired - Lifetime
-
1994
- 1994-05-26 US US08/249,690 patent/US5482036A/en not_active Expired - Lifetime
-
1995
- 1995-06-07 US US08/479,918 patent/US5769785A/en not_active Expired - Lifetime
-
1998
- 1998-06-22 US US09/102,131 patent/US6036642A/en not_active Ceased
-
1999
- 1999-11-17 US US09/441,736 patent/US6206830B1/en not_active Expired - Fee Related
-
2001
- 2001-01-09 US US09/757,444 patent/US6501975B2/en not_active Expired - Fee Related
-
2002
- 2002-03-11 US US10/095,586 patent/USRE38492E1/en not_active Expired - Fee Related
- 2002-12-20 US US10/327,234 patent/US6826419B2/en not_active Expired - Fee Related
-
2004
- 2004-05-04 US US10/839,309 patent/US20040204638A1/en not_active Abandoned
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2491549C2 (ru) * | 2007-12-10 | 2013-08-27 | БАЙЕР ХЕЛТКЭА ЭлЭлСи | Амперометрия со стробированием и быстрым считыванием |
RU2531119C2 (ru) * | 2008-05-09 | 2014-10-20 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Бесконтактный мониторинг дыхания пациента |
RU2497438C2 (ru) * | 2008-06-16 | 2013-11-10 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Контроль жизненно важного параметра пациента с использованием схемы модуляции "на месте" для избежания помех |
RU2493649C2 (ru) * | 2008-12-01 | 2013-09-20 | РОКСТАР КОНСОРЦИУМ ЮЭс ЛП | Способ частотно-зависимого подавления сигналов и устройство для его реализации (варианты) |
RU2493648C2 (ru) * | 2008-12-01 | 2013-09-20 | РОКСТАР КОНСОРЦИУМ ЮЭс ЛП | Способ частотно-зависимого подавления сигналов и устройство для его реализации (варианты) |
RU2466493C1 (ru) * | 2011-07-26 | 2012-11-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ставропольский государственный аграрный университет" | Способ формирования опорного напряжения |
RU2695258C2 (ru) * | 2013-06-06 | 2019-07-22 | Конинклейке Филипс Н.В. | Использование барьерной контактной среды для хемо-хемооптических датчиков в чрескожных применениях |
RU2682474C1 (ru) * | 2018-01-16 | 2019-03-19 | Непубличное акционерное общество "Институт кардиологической техники" (ИНКАРТ) | Устройство пальцевой фотоплетизмографической системы для непрерывного неинвазивного измерения артериального давления |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
USRE38492E1 (en) | 2004-04-06 |
JP3363150B2 (ja) | 2003-01-08 |
AU658177B2 (en) | 1995-04-06 |
US5482036A (en) | 1996-01-09 |
CA2105682A1 (en) | 1992-09-08 |
AU1536992A (en) | 1992-10-06 |
US20040204638A1 (en) | 2004-10-14 |
US6501975B2 (en) | 2002-12-31 |
WO1992015955A1 (en) | 1992-09-17 |
ATE184716T1 (de) | 1999-10-15 |
EP1357481A3 (en) | 2005-04-27 |
EP0574509A4 (en) | 1996-07-31 |
EP0574509A1 (en) | 1993-12-22 |
US6036642A (en) | 2000-03-14 |
DE69229994T2 (de) | 2000-04-27 |
EP0574509B1 (en) | 1999-09-15 |
US5769785A (en) | 1998-06-23 |
DE69229994D1 (de) | 1999-10-21 |
US20010029326A1 (en) | 2001-10-11 |
EP0930045A3 (en) | 1999-10-27 |
US6206830B1 (en) | 2001-03-27 |
EP1357481A2 (en) | 2003-10-29 |
US6826419B2 (en) | 2004-11-30 |
JPH06507485A (ja) | 1994-08-25 |
US20030097049A1 (en) | 2003-05-22 |
EP0930045A2 (en) | 1999-07-21 |
CA2105682C (en) | 2003-09-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2144211C1 (ru) | Устройство и способ обработки сигналов | |
US7469157B2 (en) | Signal processing apparatus | |
US8560034B1 (en) | Signal processing apparatus | |
US8128572B2 (en) | Signal processing apparatus | |
US7376453B1 (en) | Signal processing apparatus | |
US6650917B2 (en) | Signal processing apparatus | |
EP2341446A1 (en) | Signal processing apparatus |