RU2623304C2 - Система мониторинга для мониторинга пациента и обнаружения делирия у пациента - Google Patents
Система мониторинга для мониторинга пациента и обнаружения делирия у пациента Download PDFInfo
- Publication number
- RU2623304C2 RU2623304C2 RU2014118363A RU2014118363A RU2623304C2 RU 2623304 C2 RU2623304 C2 RU 2623304C2 RU 2014118363 A RU2014118363 A RU 2014118363A RU 2014118363 A RU2014118363 A RU 2014118363A RU 2623304 C2 RU2623304 C2 RU 2623304C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- delirium
- patient
- events
- data
- duration
- Prior art date
Links
- 206010012218 Delirium Diseases 0.000 title claims abstract description 203
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title abstract description 13
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 34
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims abstract description 7
- 206010011953 Decreased activity Diseases 0.000 claims description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 7
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 5
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 3
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 5
- 230000004899 motility Effects 0.000 description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 208000018737 Parkinson disease Diseases 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 3
- 230000037023 motor activity Effects 0.000 description 3
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 210000003414 extremity Anatomy 0.000 description 2
- 210000004247 hand Anatomy 0.000 description 2
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 238000013186 photoplethysmography Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 206010012225 Delirium tremens Diseases 0.000 description 1
- 206010071323 Neuropsychiatric syndrome Diseases 0.000 description 1
- 208000001431 Psychomotor Agitation Diseases 0.000 description 1
- 206010038743 Restlessness Diseases 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 230000006999 cognitive decline Effects 0.000 description 1
- 208000010877 cognitive disease Diseases 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 206010015037 epilepsy Diseases 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 208000013403 hyperactivity Diseases 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 description 1
- 230000000474 nursing effect Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000003334 potential effect Effects 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 230000036387 respiratory rate Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
- A61B5/0062—Arrangements for scanning
- A61B5/0064—Body surface scanning
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1126—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique
- A61B5/1128—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique using image analysis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/053—Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/165—Evaluating the state of mind, e.g. depression, anxiety
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
- A61B5/4076—Diagnosing or monitoring particular conditions of the nervous system
- A61B5/4088—Diagnosing of monitoring cognitive diseases, e.g. Alzheimer, prion diseases or dementia
-
- 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
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7282—Event detection, e.g. detecting unique waveforms indicative of a medical condition
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
- A61B5/0077—Devices for viewing the surface of the body, e.g. camera, magnifying lens
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1113—Local tracking of patients, e.g. in a hospital or private home
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1116—Determining posture transitions
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1118—Determining activity level
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
- F04C—ROTARY-PISTON, OR OSCILLATING-PISTON, POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; ROTARY-PISTON, OR OSCILLATING-PISTON, POSITIVE-DISPLACEMENT PUMPS
- F04C2270/00—Control; Monitoring or safety arrangements
- F04C2270/04—Force
- F04C2270/041—Controlled or regulated
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Neurology (AREA)
- Psychology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Neurosurgery (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
Изобретения относятся к медицине. Способ автоматизированного мониторинга пациента осуществляют с помощью системы для автоматизированного мониторинга пациента и обнаружения делирия у пациента. При этом получают данные изображения пациента во времени с помощью блока мониторинга. Обнаруживают события движения пациента по полученным данным изображения с помощью блока анализа изображения. Определяют большое или малое количества движения обнаруженных событий движения и классифицируют обнаруженные события движения на типичные и нетипичные для делирия события движения с помощью блока оценки. Определяют оценку делирия по продолжительности большого или малого количеств движения и/или продолжительности, интенсивности, типу, местоположению и/или возникновению типичных для делирия событий движения с помощью блока определения делирия. Оценка делирия указывает вероятность и/или интенсивность делирия у пациента. Достигается повышение точности определения делирия у пациента. 5 н. и 10 з.п. ф-лы, 4 ил.
Description
Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее изобретение относится к системе мониторинга и соответствующего способа мониторинга для мониторинга пациента и обнаружения делирия у пациента. Дополнительно, настоящее изобретение относится к процессору и к соответствующему способу обработки для использования в такой системе мониторинга. Также дополнительно, настоящее изобретение относится к компьютерной программе для реализации упомянутого способа обработки.
Уровень техники
Делирий является психоневрологическим синдромом с многофакторной этиологией, который встречается у большинства пациентов ICU (палаты интенсивной терапии). Делирий связан с повышенной летальностью, длительным пребыванием в больнице и долговременным эффектами, такими как сокращенный одинокий образ жизни, повышенная скорость институционализации и повышенный риск развития долгосрочного ухудшения познавательной способности. Длительное пребывание в больнице и сложности, связанные с делирием в ICU, приводят к значительно более высоким затратам на уход. Распространенность делирия в ICU колеблется от 11% до 87%. Точное и раннее обнаружение и лечение делирия являются ключом к улучшению состояния пациента и ограничению связанных с делирием затрат на здравоохранение.
В настоящее время для диагноза делирия у пациентов ICU используются несколько проверенных скриннинговых вопросников (таких как CAM-ICU). С помощью этих способов пациенты проверяются самое большее три раза в день. Из-за флюктуирующего характера делирия легко пропускаются эпизоды делирия. Кроме того, недостаточность обнаружения делирия все еще имеет место, даже если используются скриннинговые инструменты. Точные и ранние способы обнаружения могут привести к более эффективному результату и пониженной вызванной им летальностью. Следовательно, существует потребность в (полу-)автоматизированной, непрерывной и объективной системе и способу мониторинга делирия.
Нарушенная структура моторной активности является часто проявляющимся признаком у делириозных пациентов. На основе изменений моторики различают три клинических подтипов делирия: гиперактивный, гипоактивный и смешанный. Определения гипоактивного, гиперактивного и смешанного моторных подтипов основаны на различных психомоторных симптомах. Гиперактивный делирий характеризуется повышенным объемом моторной активности, потерей мониторинга активности, неугомонностью и аномальной мобильностью. Пациенты с гипоактивным делирием демонстрируют такие признаки, как пониженный объем активности и пониженная скорость действий. Пациенты со смешанным делирием колеблются между гипофункцией и гиперфункцией.
Об измерении нарушенных структур моторной активности для обнаружения делирия сообщают в нескольких исследованиях. В этих исследованиях для измерения активности использовались способы, основанные на закрепленных на теле акселерометрах. Результаты показали, что результаты измерения изменений моторики являются потенциальным кандидатом на обнаружение делирия.
Использование видеомониторинга для обнаружения движения всего тела недавно было продемонстрировано, сравнивая видеоданные и результаты регистрации движения запястья для мониторинга движения тела у здоровых субъектов во время сна (Heinrich, A., van Vugt, Н., A new video actigraphy method for non-contact analysis of body movement during sleep (2010), European Sleep Research Society ESRS, Journal on Sleep Research, vol. 19 (suppl. 2)). Данные движения при обоих способах соответствовали малым, средним и большим движениям. Малые и иногда даже средние движения пропускались стандартной регистрацией движения запястья, если движение части тела не было движением вместе с присоединенной системой регистрации движения.
Недостаток способов регистрации движения запястья состоит в том, что они измеряют движение части тела, к которой присоединена система регистрации. Таким образом, движения других частей тела пропускаются. Изменения в поведении моторики не ограничены одной частью тела, измерение только для одной конечности может приводить в результате к пропущенным движениям и, как следствие, к недостаточности обнаружения делирия. Дополнительно, добавочный датчик на теле может раздражать или мешать пациентам.
Раскрытие изобретения
Задача настоящего изобретения заключается в обеспечении (полу-)автоматизированной, непрерывной и объективной системы и способа мониторинга делирия, которые избегают упомянутых выше недостатков. Дополнительно должны быть обеспечены соответствующий процессор и способ обработки, а также компьютерная программа.
В первом варианте настоящего изобретения представлена система мониторинга для мониторинга пациента и обнаружения делирия у пациента, содержащая:
- блок мониторинга для получения данных изображения пациента во времени,
- блок анализа изображения для обнаружения событий движения пациента, исходя из полученных данных изображения,
- блок оценки для классификации обнаруженных событий движения на типичные для делирия события движения и нетипичные для делирия события движения, и
- блок определения делирия для определения оценки делирия, исходя из продолжительности, интенсивности, типа, местоположения и/или возникновения типичных для делирия событий движения, причем упомянутая оценка делирия указывает вероятность и/или интенсивность делирия у пациента.
В дополнительном варианте настоящего изобретения представлен процессор, содержащий:
- первый блок обработки для обнаружения событий движения пациента по данным изображения пациента, полученным во времени,
- второй блок обработки для классификации обнаруженных событий движения на типичные для делирия события движения и на нетипичные для делирия события движения,
- третий блок обработки для определения оценки делирия по продолжительности, интенсивности, типу, местоположению и/или возникновение типичных для делирия событий движения, причем упомянутая оценка делирия указывает вероятность и/или интенсивность делирия у пациента.
В еще одном варианте настоящего изобретения обеспечивается компьютерная программа, содержащая средство программного кода для инструктирования компьютера выполнять этапы способа обработки, когда упомянутая компьютерная программа выполняется на компьютере.
Предпочтительные варианты осуществления изобретения определяются в зависимых пунктах формулы изобретения. Следует понимать, что заявленные способы, процессор и компьютерная программа имеют схожие и/или идентичные предпочтительные варианты осуществления согласно заявленной системе и как они определены в зависимых пунктах формулы изобретения.
В соответствии с настоящим изобретением, получают и оценивают данные изображения пациента во времени (например, используя видеорегистрацию действий), поскольку было найдено, что такой мониторинг, например, при помощи видеорегистрации действий, обладает тем преимуществом, что движения выбранных или всех частей тела могут измеряться без дополнительных датчиков на теле. Дополнительно, локальный анализ изображения позволяет более подробно анализировать контекст движения, выходя за пределы простых подсчетов активности. Такой мониторинг, таким образом, обеспечивает перспективный и незаметный способ получения данных движения всего тела пациентов ICU и обнаружения изменений моторики, типичных для делирия. Дополнительно, так как полученные данные изображения обычно представляют данные движения всего тела, могут анализироваться не только движения всего тела, но и активность отдельных конечностей.
Предложенная система мониторинга является незаметной для пациента системой. Делириозные пациенты выполняют конкретные образцы активности, которые повторяются во времени. Примерами таких движений являются, например, собирание простыни и хватание воздуха. Предпочтительно, величина активности и местоположение активности (в какой части тела) используются в соответствии с изобретением, чтобы проверять, возникают ли указывающие на делирий образцы движения. Обычно потенциальные параметры активности, которые могут оцениваться согласно настоящему изобретению, содержат продолжительность, интенсивность, тип, местоположение и/или возникновение типичных для делирия событий движения.
Предложенная система мониторинга вычисляет оценку делирия, основываясь на различных измеренных параметрах активности. Эта оценка может помогать клиническому персоналу при обнаружении и лечении делирия на ранней стадии. С помощью используемых в настоящее время вопросников пациенты проверяются самое большее три раза в день. С предложенной системой мониторинга возможно проверять показатели и уровни активности в любое время дня, с регулярными интервалами или непрерывно.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутый блок оценки выполнен с возможностью определения больших и/или малых обнаруженных событий количества движения и упомянутый блок определения делирия выполнен с возможностью определения упомянутой оценки делирия по продолжительности больших или малых количеств движения и/или по продолжительности, интенсивности, типу, местоположению и/или возникновению типичных для делирия событий движения. В этом контексте "количество движения" должно пониматься как интенсивность движений пациента. Чем больше/сильнее движения, тем выше количество движения, которое иногда также упоминается как "количество активности" или "уровень активности". Предпочтительно, продолжительность как больших, так и малых количеств движения и продолжительность, интенсивность, тип, местоположение и/или возникновение типичных для делирия событий движения используются для определения оценки делирия, которая обеспечивает более высокую точность и надежность определенной оценки делирия.
В другом предпочтительном варианте осуществления упомянутый блок определения делирия выполнен с возможностью определения упомянутой оценки делирия, чтобы указать более высокую вероятность и/или более высокую интенсивность делирия у пациента, когда имеют место более длительные, более интенсивные и/или более частые типичные для делирия события.
Предпочтительно, упомянутый блок определения делирия выполнен с возможностью определения индикатора типа делирия по продолжительности больших или малых количеств движения и/или по продолжительности, интенсивности, типу, местоположению и/или возникновению типичных для делирия событий движения, причем упомянутый индикатор типа делирия указывает тип делирия, в том числе, гиперактивный делирий, гипоактивный делирий и смешанный гиперактивный и гипоактивный делирий. Различные подтипы моторики основаны на различиях в моторном поведении. Большее знание о подтипе дает возможность регулировать уход за пациентом. В настоящее время невозможно обнаруживать различные подтипы делирия непрерывным объективным способом. Среди прочего, количество активности и скорость активности могут являться индикацией подтипа делирия. Дополнительно, классификация типов движения, помимо количества активности и скорости, может давать полезную информацию.
Еще более предпочтительно, упомянутый блок определения делирия выполнен с возможностью определения индикатора типа делирия, чтобы указать гиперактивный делирий, если совокупная продолжительность гиперактивных периодов в первом временном интервале превышает первый порог продолжительности, и определения индикатора типа делирия, чтобы указать гипоактивный делирий, если совокупная продолжительность гипоактивных периодов в упомянутом первом временном интервале превышает второй порог продолжительности. В этом контексте гиперактивный период определяется здесь как период, более длительный, чем второй временной интервал, где количество движения (= количеству активности) превышает первый порог количества движения. Гипоактивный период определяется здесь как период, продолжающийся дольше, чем второй временной интервал, где количество движения падает ниже второго порога количества движения.
Предпочтительно, упомянутый блок определения делирия выполнен с возможностью определения оценки делирия, чтобы индицировать отсутствие делирия, если имеется существенная разница в количестве движения между дневным и ночным временем и/или если количество движения в заданном временном интервале находится в промежутке между третьим и четвертым порогами количества движения. Упомянутые третий и четвертый пороги количества движения предпочтительно идентичны, соответственно, первому и второму порогам количества движения. Этот вариант осуществления обеспечивает более высокую точность обнаружения делирия.
В соответствии с предпочтительным вариантом осуществления, упомянутый блок мониторинга выполнен с возможностью непрерывного или с регулярными интервалами получения данных изображения пациента, в частности, получения видеоданных пациента при помощи (стандартной или инфракрасной) видеокамеры. Предпочтительно, то же самое оборудование, которое используется при видеорегистрации действий, используется и здесь. Чтобы осуществлять мониторинг пациента также в темноте, используется инфракрасная камера, такая как инфракрасная камера длинноволновой части инфракрасного спектра (NIR) или один или более датчиков изображения в комбинации с освещением NIR-излучением.
И еще дополнительно, в варианте осуществления система мониторинга дополнительно содержит модуль определения информации для определения дополнительную информацию о пациенте по упомянутым данным изображения и/или упомянутым обнаруженным событиям движения, причем упомянутая дополнительная информация содержит один или более видов средней активности пациента в заданном временном интервале, обнаруженные образцы движения, события движения заданных частей тела пациента и изменения и/или тенденции активности пациента. Таким образом, в дополнение к определенной оценке делирия, дополнительная информация может быть извлечена из полученных данных изображения, которые могут дать медсестре или врачу еще лучшую картину состояния пациента. Эта дополнительная информация может легко быть получена из полученных данных изображения с помощью сбора дополнительных данных изображения.
В другом варианте осуществления упомянутый блок определения делирия выполнен с возможностью определения упомянутой оценки делирия, дополнительно используя добавочную физиологическую информацию о пациенте, в частности, данные электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и/или данные проводимости кожи пациента. Добавочную физиологическую информацию получают одновременно или заранее к сбору данных изображения посредством дополнительного оборудования/аппаратурного обеспечения, которое может составлять или не составлять часть предложенной системы мониторинга. Например, в предпочтительном варианте осуществления обеспечивается блок сбора физиологических данных для получения дополнительной физиологической информации о пациенте, в частности, данных ЭЭГ и/или данных проводимости кожи пациента. Такой блок сбора данных может быть традиционным блоком для измерения данных ЭЭГ пациентов и/или традиционным блоком измерения проводимости кожи (например, датчиком проводимости кожи NeXus, таким как, например, в настоящее время описанным на сайте http://www.mindmedia.nl/CMS/en/products/sensors/itern/166-nx-gsrld.html, и датчиком ЭЭГ NeXus таким как, например, в настоящее время описанным на сайте http://www.mindmedia.nl/CMS/en/products/sensors/itern/167-nx-exg2b.html).
Добавочная физиологическая информация дополнительно повышает точность обнаружения делирия и может использоваться для исключения движения, которое не индицируется или бесполезно для оценки обнаружения делирия. Например, изменения моторики за счет болезни Паркинсона может быть исключен посредством ЭЭГ, которая может использоваться для обнаружения, что пациент страдает болезнью Паркинсона.
Например, в варианте осуществления упомянутый блок определения делирия выполнен с возможностью сравнения упомянутой добавочной физиологической информации о пациенте со справочной физиологической информацией, указывающей делирий, в частности, сравнения данных ЭЭГ и/или данные проводимости кожи пациента с типичными образцами данных ЭЭГ и/или данными проводимости кожи, показательными для делирия. Предпочтительно, упомянутая справочная физиологическая информация, показательная для делирия, хранится в блоке хранения данных, таком как компьютерный жесткий диск или центральное хранилище, например, системы управления, которая часто обеспечивается в больнице. Упомянутая справочная физиологическая информация может содержать типичные структуры данных ЭЭГ и/или данные проводимости кожи, показательные для делирия. Таким образом, посредством такого сравнения добавочная физиологическая информация может легко использоваться для исключения движения, которое не указывает на делирий или бесполезно для оценки при обнаружении делирия.
Краткое описание чертежей
Эти и другие варианты изобретения станут понятны и будут разъяснены здесь далее со ссылкой на описанный вариант(-ы) осуществления. На последующих чертежах:
Фиг. 1 - первый вариант осуществления системы мониторинга, соответствующей настоящему изобретению,
Фиг. 2 - второй вариант осуществления системы мониторинга, соответствующей настоящему изобретению,
Фиг. 3 - диаграмма, показывающая информацию о пациенте, полученную посредством варианта осуществления предложенной системы мониторинга, и
Фиг. 4 - третий вариант осуществления системы мониторинга, соответствующей настоящему изобретению.
Осуществление изобретения
На Фиг. 1 представлена блок-схема первого варианта осуществления системы 1 мониторинга, соответствующей настоящему изобретению. Система 1 мониторинга содержит блок 10 мониторинга для получения данных 30 изображения пациента во времени. Упомянутый блок 10 мониторинга содержит, например, один или более датчиков изображения или камер для получения данных 30 изображения (например, новое изображение с определенными временными интервалами, например, каждую секунду, или непрерывные видеоданные). Дополнительно, система 1 мониторинга содержит блок 12 анализа изображения для обнаружения событий движения пациента по полученным данным изображения, блок 14 оценки для классификации обнаруженных событий движения на типичные для делирия события движения и на нетипичные для делирия события движения, и блок 16 определения делирия для определения оценки 32 делирия по продолжительности, интенсивности, типу, местоположению и/или возникновение типичных для делирия событий движения, причем оценка делирия указывает вероятность и/или интенсивность делирия у пациента.
В варианте осуществления упомянутый блок 12 анализа изображения, упомянутый блок 14 оценки и упомянутый блок 16 определения делирия 16 реализуются на общем процессоре 5, как указано обведенным штриховой линией полем. Упомянутый процессор 5 может реализовать каждый из упомянутых блоков 12, 14, 16 посредством отдельного процессора. Альтернативно, в другом варианте осуществления, чтобы реализовать упомянутые блоки 12, 14, 16, используются несколько процессоров или компьютер.
Предложенная система мониторинга позволяет (полу-)автоматизированное, непрерывное и объективное обнаружение делирия, не только однажды, но и с регулярными интервалами или непрерывно, что требуется, например, для пациентов ICU. Движения выбранных или всех частей тела могут контролироваться, чтобы обеспечить точное определение оценки 32 делирия, которая является простой мерой обозначения интенсивности делирия, так чтобы сигнал тревоги мог быть подан, если оценка делирия превышает определенный порог.
Другой вариант осуществления системы 2 мониторинга, соответствующей настоящему изобретению, схематично показан на Фиг. 2. В этом варианте осуществления система мониторинга устанавливается в больнице, в которой одна или более (или все) палат 50 оборудуются по меньшей мере одной камерой 20 (представляющей упомянутый блок 10 мониторинга). Камеры 20 монтируются таким образом, что все тело пациента (не показано, показана только кровать 52 пациента) находится в кадре. Видеоданные 30, полученные камерой 20, передаются вычислительной системе 6 (представлена процессором 5), где видеоданные анализируются. Активность извлекается в реальном времени из видеоданных блоком 12 анализа изображения и величина активности, местоположение активности, тип активности (то есть структура движения) и/или время запоминаются. Видеоданные 30, в частности, обнаруженные события движения, дополнительно анализируются блоком 14 оценки по типичным образцам, показательным для делирия, повторениям образцов, увеличению/уменьшению активности и/или скорости движения. Предпочтительно, оценки большого и/или малого количества движения обнаруженных событий движения также определяются блоком 14 оценки, причем упомянутые количества движения (большие или малые) указывают интенсивность движений пациента. Кроме того, для определенных количеств движения определяется продолжительность больших или малых количеств движения.
Продолжительность больших или малых количеств движения и/или продолжительность, интенсивность, тип, местоположение и/или возникновение типичных для делирия событий движения используются блоком 16 определения делирия, чтобы определить оценку делирия. Предпочтительно, для этой цели используются продолжительность больших или малых количеств движения и продолжительность, интенсивность, тип, местоположение и/или возникновение типичных для делирия событий движения, что обеспечивает более высокую точность и надежность определяемой оценки делирия.
Все эти данные могут быть вычислены для всего тела или для выборочных частей тела, таких как руки. Основываясь на различных критериях, полученных из видеоданных и, в конечном счете, из другой соответствующей информации, вычисляется оценка делирия.
Количество активности и скорость активности предпочтительно используются дополнительно для классификации подтипа делирия (гипоактивный, гиперактивный, смешанный) и, предпочтительно, для формирования и вывода соответствующего индикатора 34 типа делирия. Гиперактивный делирий обнаруживается, если совокупная продолжительность гиперактивных периодов в первом временном интервале превышает первый порог продолжительности. Гипоактивный делирий обнаруживается, если совокупная продолжительность гипоактивных периодов в упомянутом первом временном интервале превышает второй порог продолжительности. Смешанный делирий обнаруживается, если существует переход между гипофункцией и гиперфункцией. Отсутствие делирия обнаруживается, если существует значительная разница количеств движения между дневным и ночным временем и/или если количества движения в заданном временном интервале находятся между одной третьим и четвертым порогами количества движения (которые предпочтительно идентичны первому и второму порогу, соответственно). Таким образом, в целом, индикатор типа делирия определяется по продолжительности больших или малых количеств движения и/или по продолжительности, интенсивности, типу, местоположению и/или возникновению типичных для делирия событий движения.
В варианте осуществления справочными данными может активность пациента в отсутствие делирия. Если μ обозначает оценку среднего количества движения (= количеству активности) пациента в отсутствие делирия в течение, например, 24 часов (что является примером первого временного интервала), то, например, первый порог количества движения может быть определен как μ+σ, где σ означает стандартную девиацию и второй порог количества движения может быть определен как μ-σ. Пример второго временного интервала может составить 5 минут.
Аналогично, упомянутые пороги продолжительности могут быть определены следующим образом:
Если d1 означает совокупную продолжительность всех периодов гиперактивности пациента с отсутствием делирия в течение, например, 24 часов (= первый временной интервал), то первый порог продолжительности может быть определен, например, как 2*d1 (то есть, по меньшей мере, как двукратная продолжительность, которую имеет пациент с отсутствием делирия). Если d2 означает совокупную продолжительность всех гипоактивных периодов пациента с отсутствием делирия в течение, например, 24 часов (= первый временной интервал), то второй порог продолжительности может быть определен, например, как 2*d2.
Таким образом, человек может быть оценен как делириозный пациент, если он или она демонстрирует явное гиперактивное поведение, явное гипоактивное поведение и/или весьма часто демонстрирует типичные для делирия движения.
Сформированные данные, в частности, оценка делирия, отображаются на прикроватном мониторе 54 пациента и/или на мониторе 56 медсестры, предпочтительно участвующей в общем наблюдении за всеми пациентами, которые могут оцениваться в месте 58 нахождения медперсонала. Основываясь на порогах, установленных медицинским персоналом, когда оценка делирия превышает заданные пороги, может быть подан сигнал тревоги.
Предпочтительно, в этом варианте осуществления (а также и в других вариантах осуществлениях), помимо оценки делирия, медицинский персонал может получить доступ к различным параметрам, чтобы лучше понимать состояние пациента. С этой целью обеспечивается блок 18 определения информации, чтобы определять добавочную информацию 36 о пациенте по упомянутым данным изображения и/или упомянутым обнаруженным событиям движения. На Фиг. 3 показан пример данных добавочной информации, которая может быть оценена, причем данные добавочной информации, в частности, содержат один или более из таких следующих параметров, как средняя активность в течение последних 24 часов, средняя скорость активности, текущая активность, а также образцы и то, как часто они повторялись за последние 24 часа. Анализ за 24 часа может также регулироваться до меньших или больших временных рамок, в зависимости от данных, вводимых медицинским персоналом.
Как показано на Фиг. 3, оценка движения выполняется, выбирая вектора движения (стрелки на верхнем правом изображении). Различное движение внутри тела хорошо видно по различным стрелкам различной ориентации и длины.
Еще один другой вариант осуществления системы 3 мониторинга, соответствующей настоящему изобретению, схематично показан на Фиг. 4. В этой информации, соответствующей варианту осуществления, на основе тестов, таких как оценки предсказания делирия (например, оценка PRE-DELIRIC (как описано в работе Van den Boogaard, М., Picckers, P., et al, PRE-DELIRIC, PREdiction of DELIRium in ICu patients; development and validation of a delirium prediction model for intensive care patients (2010), Proceedings of the European delirium Association, 5th scientific congress on delirium), CAM-ICU (Confusion Assessment Method - ICU), результат 38 испытаний может быть получен и введен в блок 16 определения делирия, чтобы вычислить оценку 32 делирия. Упомянутый результат 38 тестирования предпочтительно хранится в отдельном блоке 20 хранения данных.
Также дополнительно, в этом варианте осуществления система 3 мониторинга дополнительно расширяется измерениями 40 ЭЭГ. Связь между клиническими симптомами делирия и изменениями в спектральной ЭЭГ должна приводить к непротиворечивым выводам. ЭЭГ дает возможность измерять изменения функционирования мозга в реальном времени. Дополнительная информация по измерениям ЭЭГ может дать более точную информацию о состоянии пациента и более точную оценку делирия. Данные ЭЭГ 40 могут использоваться для исключения изменений в моторном поведении из-за других болезней, таких как болезнь Паркинсона или эпилепсия. Упомянутые данные ЭЭГ 40 могут быть заранее получены и также храниться в блоке 20 хранения данных. Альтернативно, они могут быть получены в оперативном режиме блоком 22 ЭЭГ.
Аналогично, в еще одном варианте осуществления для определения оценки 32 делирия может использоваться дополнительная физиологическая информация о пациенте, отличная от данных (или дополнительная к данным) ЭЭГ. В частности, с этой целью для достижения преимущества могут использоваться данные 42 проводимости кожи пациента. Упомянутые данные 42 проводимости кожи могут также храниться в блоке 20 хранения данных или могут быть получены в оперативном режиме блоком 24 измерения проводимости кожи.
Другая дополнительная физиологическая информация, которая может быть добавлена для определения оценки делирия, может содержать показатели жизненно важных функций, такие как информация о частоте сердечных сокращений, кровяном давлении, частоте дыхания. Такая информация может также быть извлечена из анализа полученного изображения, например, используя известный алгоритм PPG (фотоплетизмографии).
Альтернативно, такая информация может быть получена при помощи дополнительного традиционного оборудования.
Предпочтительно, в блоке 16 определения делирия упомянутая добавочная физиологическая информация 40, 42 о пациенте сравнивается со справочной физиологической информацией (например, также хранящейся в блоке 20 хранения данных), показательной для делирия, в частности, чтобы сравнить данные ЭЭГ и/или данные проводимости кожи пациента с типичными образцами данных ЭЭГ и/или данных проводимости кожи, показательными для делирия. Результат предпочтительно используется для идентификации образцов движения, которые не указывают на делирий и могут поэтому быть исключены из определения оценки делирия. Использование такой дополнительной физиологической информации, таким образом, повышает точность и надежность определения оценки делирия.
Обобщая вышесказанное, предложенная система и способ мониторинга обеспечивают простой, ненавязчивый, точный и надежный путь определения интенсивности делирия у пациента.
Предпочтительные варианты осуществления позволяют определять тип делирия, а также получать добавочную информацию о пациенте. Данные изображения, в частности, видеоданные, полученные и оцененные согласно настоящему изобретению, также обеспечивают возможность проанализировать типы движений более подробно, чтобы дополнительно улучшить обнаружение и классификацию делирия. Изобретение, однако, не только способно обращаться к количеству активности во времени или при оценке делирия, но дополнительно позволяет осуществлять более тонкий анализ (например, расположение рук, классификация типа движения рук …) в зависимости от требуемого применения.
Предложенные система и способ мониторинга могут предпочтительно применяться в любого рода системах мониторинга пациентов в качестве клинической поддержки принятия решений по делирию в отделениях интенсивной терапии, в общих палатах и в помещениях по уходу за престарелыми.
Хотя изобретение было показано и описано подробно на чертежах и в предшествующем описании, такие чертежи и описание должны считаться иллюстративными или примерными, но не ограничительными; изобретение не ограничивается раскрытыми вариантами осуществлениями. Другие изменения в раскрытых вариантах осуществления могут быть поняты и проведены в жизнь специалистами в данной области техники при практическом осуществлении заявленного изобретения, исходя из изучения чертежей, раскрытия и добавленной формулы изобретения.
В формуле изобретения слово "содержащее" не исключает другие элементы или этапы, и единственное число не исключает множественное число. Единый элемент или другой блок могут выполнять функции нескольких позиций, упомянутых в формуле изобретения. Простой факт, что определенные меры упоминаются во взаимно различных зависимых пунктах формулы изобретения, не указывает, что комбинация этих мер не может использоваться для достижения преимущества.
Компьютерная программа может храниться/распространяться на подходящем непереносном носителе данных, таком как оптический носитель или твердотельный носитель, поставляемый вместе или как часть другого аппаратурного обеспечения, но может также распространяться в других формах, таких как через Интернет или другие проводные или беспроводные системы связи.
Любые ссылочные позиции в формуле изобретения не должны рассматриваться как ограничение объема изобретения.
Claims (40)
1. Система (1, 2, 3) мониторинга для автоматизированного мониторинга пациента и обнаружения делирия у пациента, содержащая:
- блок (10) мониторинга для получения данных (30) изображения пациента во времени,
- блок (12) анализа изображения для обнаружения событий движения пациента по полученным данным (30) изображения,
- блок (14) оценки для классификации обнаруженных событий движения на типичные для делирия события движения и на нетипичные для делирия события движения, причем упомянутый блок (14) оценки выполнен с возможностью определения больших и/или малых количеств движения обнаруженных событий движения, и
- блок (16) определения делирия для определения оценки (32) делирия по продолжительности больших или малых количеств движения и/или продолжительности, интенсивности, типу, местоположению и/или возникновению типичных для делирия событий движения, причем упомянутая оценка (32) делирия указывает вероятность и/или интенсивность делирия у пациента.
2. Система мониторинга по п. 1,
в которой упомянутый блок (16) определения делирия выполнен с возможностью указания более высокой вероятности и/или более высокой интенсивности делирия у пациента, когда происходят более длительные, более интенсивные и/или более частые типичные для делирия события движения.
3. Система мониторинга по п. 1,
в которой упомянутый блок (16) определения делирия выполнен с возможностью определения индикатора (34) типа делирия по продолжительности больших или малых количеств движения и/или по продолжительности, интенсивности, типу, местоположению и/или возникновению типичных для делирия событий движения, причем упомянутый индикатор типа делирия указывает тип делирия, а именно: гиперактивный делирий, гипоактивный делирий и смешанный гиперактивный и гипоактивный делирий.
4. Система мониторинга по п. 3,
в которой упомянутый блок (16) определения делирия выполнен с возможностью определения индикатора типа делирия для указания гиперактивного делирия, если совокупная продолжительность гиперактивных периодов в первом временном интервале превышает первый порог продолжительности, и определения индикатора типа делирия для указания гипоактивного делирия, если совокупная продолжительность гипоактивных периодов в упомянутом первом временном интервале превышает второй порог продолжительности.
5. Система мониторинга по п. 1,
в которой упомянутый блок (16) определения делирия выполнен с возможностью определения оценки делирия, чтобы указать отсутствие делирия, если имеется существенная разница количеств движения между дневным и ночным временем и/или если количества движения в заданном временном интервале находятся в пределах между третьим и четвертым порогами количества движения.
6. Система мониторинга по п. 1,
в которой упомянутый блок (10) мониторинга выполнен с возможностью непрерывного или с равномерными интервалами получения данных (30) изображения пациента, в частности получения видеоданных пациента при помощи видеокамеры.
7. Система мониторинга по п. 1,
дополнительно содержащая блок (18) определения информации для определения дополнительной информации (36) о пациенте по упомянутым данным (30) изображения и/или упомянутым обнаруженным событиям движения, причем упомянутая дополнительная информация (36) содержит один или более из следующих параметров: средняя активность пациента в заданном временном интервале, обнаруженные образцы движения, события движения заданных частей тела пациента и изменения и/или тенденции активности пациента.
8. Система мониторинга по п. 1,
в которой упомянутый блок (16) определения делирия выполнен с возможностью определения упомянутой оценки (32) делирия, дополнительно используя добавочную физиологическую информацию (38, 40, 42) о пациенте, в частности данные ЭЭГ и/или данные проводимости кожи пациента.
9. Система мониторинга по п. 8,
в которой упомянутый блок (16) определения делирия выполнен с возможностью сравнения упомянутой добавочной физиологической информации (38, 40, 42) о пациенте со справочной физиологической информацией, показательной для делирия, в частности с возможностью сравнения данных ЭЭГ и/или данных проводимости кожи пациента с типичными образцами данных ЭЭГ и/или данных проводимости кожи, показательных для делирия.
10. Система мониторинга по п. 9,
дополнительно содержащая блок (20) хранения данных для хранения упомянутой справочной физиологической информации, показательной для делирия, в частности типичных образцов данных ЭЭГ и/или данных проводимости кожи, показательных для делирия.
11. Система мониторинга по п. 8,
дополнительно содержащая блок (22, 24) сбора физиологических данных для получения добавочной физиологической информации о пациенте, в частности данных ЭЭГ и/или данных проводимости кожи пациента.
12. Способ автоматизированного мониторинга пациента, содержащий этапы, на которых:
- получают данные (30) изображения пациента во времени,
- обнаруживают события движения пациента по полученным данным (30) изображения,
- определяют большое или малое количества движения обнаруженных событий движения,
- классифицируют обнаруженные события движения на типичные для делирия события движения и на нетипичные для делирия события движения, и
- определяют оценку (32) делирия по продолжительности большого или малого количеств движения и/или продолжительности, интенсивности, типу, местоположению и/или возникновению типичных для делирия событий движения, причем упомянутая оценка (32) делирия указывает вероятность и/или интенсивность делирия у пациента.
13. Процессор (5, 6) для использования в системе автоматизированного мониторинга для мониторинга пациента, причем упомянутый процессор содержит:
- первый блок (12) обработки для обнаружения событий движения пациента по данным (30) изображения пациента, полученным во времени,
- второй блок (14) обработки для классификации обнаруженных событий движения на типичные для делирия события движения и на нетипичные для делирия события движения и для определения больших и/или малых количеств движения обнаруженных событий движения, и
- третий блок (16) обработки для определения оценки (32) делирия по продолжительности больших или малых количеств движения и/или продолжительности, интенсивности, типу, местоположению и/или возникновению типичных для делирия событий движения, причем упомянутая оценка (32) делирия указывает вероятность и/или интенсивность делирия у пациента.
14. Способ обработки для использования в системе автоматизированного мониторинга для мониторинга пациента, причем упомянутый способ обработки содержит этапы, на которых:
- обнаруживают на первом этапе обработки события движения пациента по данным (30) изображения пациента, полученным во времени,
- классифицируют на втором этапе обработки обнаруженные события движения на типичные для делирия события движения и на нетипичные для делирия события движения и определяют большое и/или малое количества движения обнаруженных событий движения, и
- определяют на третьем этапе обработки оценку (32) делирия по продолжительности большого или малого количеств движения и/или продолжительности, интенсивности, типу, местоположению и/или возникновению типичных для делирия событий движения, причем упомянутая оценка (32) делирия указывает вероятность и/или интенсивность делирия у пациента.
15. Машиночитаемый носитель данных, на котором хранится компьютерная программа, содержащая средство программного кода для инструктирования компьютера выполнять этапы способа обработки по п. 14, когда упомянутая компьютерная программа выполняется на компьютере.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201161544321P | 2011-10-07 | 2011-10-07 | |
US61/544,321 | 2011-10-07 | ||
PCT/IB2012/055178 WO2013050912A1 (en) | 2011-10-07 | 2012-09-28 | Monitoring system for monitoring a patient and detecting delirium of the patient |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2014118363A RU2014118363A (ru) | 2015-11-20 |
RU2623304C2 true RU2623304C2 (ru) | 2017-06-23 |
Family
ID=47172840
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2014118363A RU2623304C2 (ru) | 2011-10-07 | 2012-09-28 | Система мониторинга для мониторинга пациента и обнаружения делирия у пациента |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10111593B2 (ru) |
EP (1) | EP2747647B1 (ru) |
JP (1) | JP6053802B2 (ru) |
CN (1) | CN103930027B (ru) |
BR (1) | BR112014007910A2 (ru) |
MX (1) | MX342146B (ru) |
RU (1) | RU2623304C2 (ru) |
WO (1) | WO2013050912A1 (ru) |
Families Citing this family (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9710761B2 (en) * | 2013-03-15 | 2017-07-18 | Nordic Technology Group, Inc. | Method and apparatus for detection and prediction of events based on changes in behavior |
CA2918719A1 (en) | 2013-07-22 | 2015-01-29 | Koninklijke Philips N.V. | Automatic continuous patient movement monitoring |
DK3046466T3 (da) * | 2013-09-19 | 2019-07-08 | Prolira B V | Fremgangsmåde og system til bestemmelse af en parameter, som indikerer, om en patient er delirøs |
US10129384B2 (en) | 2014-09-29 | 2018-11-13 | Nordic Technology Group Inc. | Automatic device configuration for event detection |
EP3206580B1 (en) * | 2014-10-13 | 2018-06-13 | Koninklijke Philips N.V. | Patient monitoring system and method |
US10121062B2 (en) * | 2014-11-03 | 2018-11-06 | Koninklijke Philips N.V. | Device, system and method for automated detection of orientation and/or location of a person |
CN107106030A (zh) * | 2014-12-19 | 2017-08-29 | 皇家飞利浦有限公司 | 基于计划表检测的动态可穿戴设备运转状态 |
EP3274884B1 (en) | 2015-03-23 | 2020-05-27 | Koninklijke Philips N.V. | Restraint management |
IL294038A (en) * | 2015-12-04 | 2022-08-01 | Univ Iowa Res Found | Device, systems and methods for prediction, screening and monitoring of encephalopathy / delirium |
CN109803589B (zh) * | 2016-10-07 | 2022-01-14 | 松下知识产权经营株式会社 | 认知功能评价装置、认知功能评价系统、认知功能评价方法以及记录介质 |
US10953192B2 (en) | 2017-05-18 | 2021-03-23 | Advanced Brain Monitoring, Inc. | Systems and methods for detecting and managing physiological patterns |
WO2019116830A1 (ja) * | 2017-12-13 | 2019-06-20 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 認知機能低下判定システム |
KR102198884B1 (ko) * | 2018-10-26 | 2021-01-05 | 재단법인 아산사회복지재단 | 섬망 여부의 조기 판단 및 섬망의 중증도 판단 방법 및 프로그램 |
KR102174758B1 (ko) * | 2018-11-13 | 2020-11-05 | 광주과학기술원 | 섬망이 유도된 동물모델 및 이의 제조 방법 |
US20220022819A1 (en) * | 2019-02-08 | 2022-01-27 | Nec Corporation | Biological information processing apparatus, method, and computer readable recording medium |
JP7140264B2 (ja) * | 2019-02-18 | 2022-09-21 | 日本電気株式会社 | 異常判定装置、その動作方法、及びプログラム |
US20220331028A1 (en) | 2019-08-30 | 2022-10-20 | Metralabs Gmbh Neue Technologien Und Systeme | System for Capturing Movement Patterns and/or Vital Signs of a Person |
US11838562B1 (en) * | 2020-03-30 | 2023-12-05 | Twitch Interactive, Inc. | Activity-based streaming video replacement |
US11445246B1 (en) | 2020-03-30 | 2022-09-13 | Twitch Interactive, Inc. | Activity-based selection of replacement content |
EP4002365A1 (en) | 2020-11-18 | 2022-05-25 | Koninklijke Philips N.V. | Device and method for controlling a camera |
CN114913974A (zh) * | 2022-05-10 | 2022-08-16 | 上海市东方医院(同济大学附属东方医院) | 一种谵妄评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN116269437B (zh) * | 2023-03-23 | 2024-04-02 | 大庆龙南医院 | 一种神经内科用护理监控系统和方法 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SU929051A1 (ru) * | 1980-08-22 | 1982-05-23 | Министерство Здравоохранения Усср | Способ диагностики алкогольного делири |
SU1681842A1 (ru) * | 1989-02-27 | 1991-10-07 | Одесская Областная Клиническая Психиатрическая Больница N1 | Способ определени эффективности лечени делири |
US6049281A (en) * | 1998-09-29 | 2000-04-11 | Osterweil; Josef | Method and apparatus for monitoring movements of an individual |
US20020143240A1 (en) * | 2001-03-29 | 2002-10-03 | Teicher Martin H. | Methods for diagnosing Alzheimer's disease and other forms of dementia |
JP2004174168A (ja) * | 2002-11-29 | 2004-06-24 | Yokogawa Electric Corp | 健康状態監視システム |
US6893407B1 (en) * | 2000-05-05 | 2005-05-17 | Personics A/S | Communication method and apparatus |
US20090005648A1 (en) * | 2004-09-02 | 2009-01-01 | Teicher Martin H | Method for the Diagnosis of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder |
US20100049095A1 (en) * | 2008-03-14 | 2010-02-25 | Stresscam Operations & Systems, Ltd. (c/o PHD Associates) | Assessment of medical conditions by determining mobility |
US20100280336A1 (en) * | 2009-04-30 | 2010-11-04 | Medtronic, Inc. | Anxiety disorder monitoring |
WO2011042703A1 (en) * | 2009-10-07 | 2011-04-14 | The University Court Of The University Of Edinburgh | Apparatus and method for testing sustained attention and delirium |
US20110207098A1 (en) * | 2008-07-03 | 2011-08-25 | Maria Jakovljevic | System for treating mental illness and a method of using a system for treating mental |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07124126A (ja) * | 1993-11-05 | 1995-05-16 | Ken Ishihara | 医療用生体情報検出装置、診断装置および治療装置 |
US6774885B1 (en) * | 1999-01-20 | 2004-08-10 | Motek B.V. | System for dynamic registration, evaluation, and correction of functional human behavior |
WO2002096433A1 (en) * | 2001-05-04 | 2002-12-05 | Corcept Therapeutics, Inc. | Methods for treating delirium using glucocorticoid receptor-specific antagonists |
JP2004110486A (ja) * | 2002-09-19 | 2004-04-08 | Yamatake Corp | 看護支援システム及び看護支援方法 |
WO2006056907A2 (en) * | 2004-11-23 | 2006-06-01 | Philips Intellectual Property & Standards Gmbh | Depression detection system |
GB0521098D0 (en) * | 2005-10-18 | 2005-11-23 | Univ Cambridge Tech | Methods for diagnosing and monitoring psychotic disorders |
US20100041968A1 (en) * | 2007-04-12 | 2010-02-18 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Image capture in combination with vital signs bedside monitor |
-
2012
- 2012-09-28 EP EP12784340.7A patent/EP2747647B1/en active Active
- 2012-09-28 BR BR112014007910A patent/BR112014007910A2/pt not_active Application Discontinuation
- 2012-09-28 US US14/348,078 patent/US10111593B2/en active Active
- 2012-09-28 MX MX2014003988A patent/MX342146B/es active IP Right Grant
- 2012-09-28 CN CN201280048860.1A patent/CN103930027B/zh active Active
- 2012-09-28 WO PCT/IB2012/055178 patent/WO2013050912A1/en active Application Filing
- 2012-09-28 JP JP2014534014A patent/JP6053802B2/ja active Active
- 2012-09-28 RU RU2014118363A patent/RU2623304C2/ru active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SU929051A1 (ru) * | 1980-08-22 | 1982-05-23 | Министерство Здравоохранения Усср | Способ диагностики алкогольного делири |
SU1681842A1 (ru) * | 1989-02-27 | 1991-10-07 | Одесская Областная Клиническая Психиатрическая Больница N1 | Способ определени эффективности лечени делири |
US6049281A (en) * | 1998-09-29 | 2000-04-11 | Osterweil; Josef | Method and apparatus for monitoring movements of an individual |
US6893407B1 (en) * | 2000-05-05 | 2005-05-17 | Personics A/S | Communication method and apparatus |
US20020143240A1 (en) * | 2001-03-29 | 2002-10-03 | Teicher Martin H. | Methods for diagnosing Alzheimer's disease and other forms of dementia |
JP2004174168A (ja) * | 2002-11-29 | 2004-06-24 | Yokogawa Electric Corp | 健康状態監視システム |
US20090005648A1 (en) * | 2004-09-02 | 2009-01-01 | Teicher Martin H | Method for the Diagnosis of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder |
US20100049095A1 (en) * | 2008-03-14 | 2010-02-25 | Stresscam Operations & Systems, Ltd. (c/o PHD Associates) | Assessment of medical conditions by determining mobility |
US20110207098A1 (en) * | 2008-07-03 | 2011-08-25 | Maria Jakovljevic | System for treating mental illness and a method of using a system for treating mental |
US20100280336A1 (en) * | 2009-04-30 | 2010-11-04 | Medtronic, Inc. | Anxiety disorder monitoring |
WO2011042703A1 (en) * | 2009-10-07 | 2011-04-14 | The University Court Of The University Of Edinburgh | Apparatus and method for testing sustained attention and delirium |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2747647A1 (en) | 2014-07-02 |
WO2013050912A1 (en) | 2013-04-11 |
US10111593B2 (en) | 2018-10-30 |
MX2014003988A (es) | 2014-05-07 |
MX342146B (es) | 2016-09-15 |
CN103930027B (zh) | 2016-03-02 |
JP6053802B2 (ja) | 2016-12-27 |
CN103930027A (zh) | 2014-07-16 |
JP2014528314A (ja) | 2014-10-27 |
US20140235969A1 (en) | 2014-08-21 |
RU2014118363A (ru) | 2015-11-20 |
BR112014007910A2 (pt) | 2017-04-18 |
EP2747647B1 (en) | 2018-07-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2623304C2 (ru) | Система мониторинга для мониторинга пациента и обнаружения делирия у пациента | |
US9801553B2 (en) | System, method, and computer program product for the real-time mobile evaluation of physiological stress | |
RU2709776C2 (ru) | Система мониторинга частоты сердечных сокращений | |
Dijkstra et al. | Detection of gait and postures using a miniaturized triaxial accelerometer-based system: accuracy in patients with mild to moderate Parkinson's disease | |
ES2659945T3 (es) | Monitorización basada en residuos de la salud humana | |
RU2637610C2 (ru) | Устройство мониторинга для мониторинга физиологического сигнала | |
US10856810B2 (en) | Smart carpet systems and methods of using same for monitoring physical and physiological activities | |
Marschollek et al. | Assessing elderly persons' fall risk using spectral analysis on accelerometric data-a clinical evaluation study | |
JP6149515B2 (ja) | 検知方法,検知装置および検知プログラム | |
JP2008011865A (ja) | 健康管理装置及びこれを機能させるためのプログラム | |
de Carvalho Bastone et al. | Validation of the human activity profile questionnaire as a measure of physical activity levels in older community-dwelling women | |
JP2008067892A (ja) | 生体解析装置及びプログラム | |
KR20190115978A (ko) | 운동 능력 파라미터들에 기초한 노쇠 정도 측정기 | |
CN109259743B (zh) | 一种生命体征感知系统 | |
Alivar et al. | Motion detection in bed-based ballistocardiogram to quantify sleep quality | |
Ahanathapillai et al. | Assistive technology to monitor activity, health and wellbeing in old age: The wrist wearable unit in the USEFIL project | |
Andersson et al. | Accuracy of three activity monitors in patients with chronic obstructive pulmonary disease: a comparison with video recordings | |
de la Cámara et al. | Interday reliability of the IDEEA activity monitor for measuring movement and nonmovement behaviors in older adults | |
Walsh et al. | Identification of nocturnal movements during sleep using the non-contact under mattress bed sensor | |
Bak et al. | An intelligent sensing system for sleep motion and stage analysis | |
Voinescu et al. | Assessment of SOMNOwatch plus EEG for sleep monitoring in healthy individuals | |
McNames et al. | A two-stage tremor detection algorithm for wearable inertial sensors during normal daily activities | |
Rastegari et al. | Using gait parameters to recognize various stages of Parkinson's disease | |
Lorato et al. | Camera-based on-line short cessation of breathing detection | |
Hurtado et al. | Respiratory volume monitoring: A machine-learning approach to the non-invasive prediction of tidal volume and minute ventilation |