RU2626672C2 - Устройство (варианты) и способ автоматического мониторинга привычек питания - Google Patents

Устройство (варианты) и способ автоматического мониторинга привычек питания Download PDF

Info

Publication number
RU2626672C2
RU2626672C2 RU2015148522A RU2015148522A RU2626672C2 RU 2626672 C2 RU2626672 C2 RU 2626672C2 RU 2015148522 A RU2015148522 A RU 2015148522A RU 2015148522 A RU2015148522 A RU 2015148522A RU 2626672 C2 RU2626672 C2 RU 2626672C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
data
user
eating habits
sensor
main control
Prior art date
Application number
RU2015148522A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2015148522A (ru
Inventor
Константин Александрович Павлов
Алексей Андреевич Гаврон
Александр Николаевич ХРИПКОВ
Станислав Владимирович Полонский
Максим Алексеевич ВИЛЕНСКИЙ
Джегол ЧО
Ёнгхён КИМ
Аёнг ЧОЙ
Original Assignee
Самсунг Электроникс Ко., Лтд.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Самсунг Электроникс Ко., Лтд. filed Critical Самсунг Электроникс Ко., Лтд.
Priority to RU2015148522A priority Critical patent/RU2626672C2/ru
Priority to KR1020160105584A priority patent/KR102564489B1/ko
Priority to CN201680065765.0A priority patent/CN108348198B/zh
Priority to EP16864451.6A priority patent/EP3363361B1/en
Priority to PCT/KR2016/009522 priority patent/WO2017082525A1/ko
Priority to US15/775,590 priority patent/US11103195B2/en
Publication of RU2015148522A publication Critical patent/RU2015148522A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2626672C2 publication Critical patent/RU2626672C2/ru

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
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/22—Social work
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/01—Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
    • A61B5/02055—Simultaneously evaluating both cardiovascular condition and temperature
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—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
    • A61B5/0531—Measuring skin impedance
    • 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
    • A61B5/14532—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 for measuring glucose, e.g. by tissue impedance measurement
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/42—Detecting, measuring or recording for evaluating the gastrointestinal, the endocrine or the exocrine systems
    • A61B5/4261—Evaluating exocrine secretion production
    • A61B5/4266—Evaluating exocrine secretion production sweat secretion
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/44—Detecting, measuring or recording for evaluating the integumentary system, e.g. skin, hair or nails
    • A61B5/441—Skin evaluation, e.g. for skin disorder diagnosis
    • A61B5/442—Evaluating skin mechanical properties, e.g. elasticity, hardness, texture, wrinkle assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/486—Bio-feedback
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4866—Evaluating metabolism
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
    • A61B5/681—Wristwatch-type devices
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/746—Alarms related to a physiological condition, e.g. details of setting alarm thresholds or avoiding false alarms
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/7475—User input or interface means, e.g. keyboard, pointing device, joystick
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/109—Time management, e.g. calendars, reminders, meetings or time accounting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0207—Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates
    • G06Q30/0224—Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates based on user history
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/60—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to nutrition control, e.g. diets
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0209—Special features of electrodes classified in A61B5/24, A61B5/25, A61B5/283, A61B5/291, A61B5/296, A61B5/053
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/029—Humidity sensors
    • 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
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02438—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate with portable devices, e.g. worn by the patient
    • 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
    • A61B5/103—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
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/7405—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using sound
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/7455—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means characterised by tactile indication, e.g. vibration or electrical stimulation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/02—Analysing fluids
    • G01N29/028—Analysing fluids by measuring mechanical or acoustic impedance
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/483—Physical analysis of biological material

Abstract

Группа изобретений относится к медицине и предназначена для неинвазивного мониторинга свойств биологической ткани. Последовательно проводят следующие этапы: сбора данных импеданса и вспомогательных данных от участка тела пользователя; предварительной обработки полученных данных, причем предварительная обработка заключается в фильтрации полученных данных и удалении артефактов из полученных данных импеданса путем обнаружения не относящихся к пище физиологических факторов на основе вспомогательных данных; восстановления динамики кривой глюкозы путем применения обученного алгоритма машинного обучения, оценивания гликемического индекса из динамики кривой глюкозы, предоставления пользователю результатов оценки и автоматического мониторинга привычек питания на основе упомянутых результатов оценки для определенного периода времени. Группа изобретений позволяет повысить эффективность неинвазивного мониторинга гликемических показателей и скорректировать привычки питания. 2 н. и 40 з.п. ф-лы, 5 ил.

Description

Область техники
Настоящее изобретение относится к области неинвазивного мониторинга свойств биологической ткани и, более конкретно, к способу и устройству для автоматического мониторинга привычек питания на основе неинвазивного непрерывного мониторинга физиологических свойств кожи человека.
Предшествующий уровень техники
Ожирение является одной из предотвратимых причин смерти среди взрослых и детей. Авторитетные источники рассматривают это как одну из наиболее серьезных проблем общественного здравоохранения 21-го века. Ожирение порицается в большей части современного мира (особенно в западном мире), хотя в истории были времена, когда оно рассматривалось как символ богатства и изобилия и все еще считается таковым в некоторых частях света. В 2013 году Американская медицинская ассоциация классифицировала ожирение как болезнь.
Обычно ожирение чаще всего обусловлено сочетанием потребления излишне калорийной пищи и недостатка физической активности. Главное лечение от ожирения состоит в соблюдении диеты и физических упражнениях. Программы диеты могут обеспечить потерю веса за короткий срок, но поддержание этой потери веса зачастую является затруднительным и требует выполнения упражнений и соблюдения диеты с пониженной калорийностью пищи в качестве постоянной части образа жизни человека.
Поэтому существует потребность в устройстве для мониторинга привычек питания, которое может быть использовано в повседневной жизни. До настоящего времени не имелось приборов для автоматического и непрерывного мониторинга привычек питания человека в повседневной жизни. Из предшествующего уровня техники известно много способов, относящихся к неинвазивному мониторингу глюкозы, однако определение абсолютных значений уровня глюкозы является важным, но не обязательным условием для мониторинга привычек питания.
Известны решения, раскрывающие системы мониторинга потребления калорий и привычек питания. Например, в патентном документе US 8641612 В2 (Bodymedia, Inc.) раскрыты различные способы и устройства для измерения параметров состояния индивидуума с использованием сигналов, основанных на одном или более датчиков. Параметр состояния может, например, включать в себя калории, потребленные, или калории, сожженные индивидуумом. К недостаткам таких способов и устройств относятся следующие:
- гальванические контактные электроды чувствительны к движениям и смещениям;
- метод калибровки, сопряженный с потреблением ресурса: в мобильном устройстве выполняется машинное обучение (требуется физиологический датчик, показывающий расходование калорий);
- анизотропные свойства биологической ткани не используются для повышения точности.
Документ WO 2013125987 A1 (Healbe Corporation; документы-аналоги: RU 2519955 C1, RU 2521254 C1) раскрывает способ и устройство для оценки количества энергии, потребленной индивидуумом за малый период времени, путем анализа концентрации глюкозы крови, определенной из измерений импеданса тела. Используемый при этом датчик включает в себя первый и второй электроды и держатель электродов, оба электрода являются секционированными, и секции расположены поочередно в одну линию на внутренней поверхности держателя электродов. Решение, известное из WO 2013125987 А1, имеет следующие недостатки:
- гальванические контактные электроды чувствительны к движениям/смещениям;
- отсутствуют средства обнаружения вредных для здоровья привычек питания;
- отсутствует калибровочная процедура, учитывающая индивидуальные признаки метаболизма (обмена веществ) человека (за исключением веса человека);
- анизотропные свойства биологической ткани не используются для повышения точности.
Кроме того, известен документ US 7182248 В2, раскрывающий систему предоставления информации о приеме пищи и соответствующий способ для службы предоставления информации о приеме пищи. Система предоставления информации о приеме пищи включает в себя малоразмерный портативный терминал для считывания штрихкода данных потребляемой пищи, указывающих содержимое индивидуального приема пищи, потребляемой пользователем. Система обеспечивает анализ содержимого приема пищи, указываемого данными потребляемой пищи, суммирование, координацию и анализ информации о потреблении, включая информацию о калориях и пищевой группе потребляемой еды. Недостатками известной системы и способа являются следующие:
- отсутствуют средства автоматического сбора данных, требуется ручное сканирование штрихкодов;
- существенная ошибка анализа потребления калорий, что может быть связано с: а) неточностью взвешивания пищи; b) различием в способе приготовления пищи; с) индивидуальными особенностями метаболизма для конкретного пользователя.
В документе US 8968195 В2 раскрыт прибор для мониторинга состояния здоровья. Система мониторинга такого прибора включает в себя инструментарий, содержащий носимые очки, перевязку, пояс, накладку или бандаж; и процессор, связанный с инструментарием, содержащим носимые очки, перевязку, пояс, накладку или бандаж, чтобы анализировать жизненно важные данные или данные, характеризующие здоровье. Система включает в себя датчики движения, частоты сердечных сокращений, ЭКГ. Недостатками такого прибора являются следующие:
- описанные датчики (движения, частоты сердечных сокращений, ЭКГ) не способны обеспечивать достаточную информацию о метаболическом процессе пользователя для потребления калорий и привычек принятия пищи/питья;
- не раскрыты детальные варианты осуществления системы или конкретных способов;
- не предусмотрены средства обнаружения вредной для здоровья пищи.
Поэтому требуются новые способы, которые могут осуществлять автоматический и непрерывный мониторинг привычек потребления пищи с точностью, равной или лучшей, чем оценивание вручную гликемического индекса продуктов питания, и которые могут быть использованы для ежедневного персонального пользования.
Задачей настоящего изобретения является предоставить способ и устройство со следующими усовершенствованиями по сравнению с решениями предшествующего уровня техники:
- лучшая точность вследствие использования анизотропных свойств ткани (измерение импеданса вдоль и поперек мышечных волокон) и использования, не имеющего гальванического контакта чувствительного элемента блока датчика импеданса (более стабильного к движениям и смещениям мобильного устройства на теле человека);
- удобство для пользователя вследствие встроенного базового алгоритма и простой для использования процедуры калибровки для учета индивидуальной особенности метаболизма человека;
- новая функция устройства: автоматическое обнаружение вредных для здоровья привычек питания (путем оценки гликемического индекса, количества приемов пищи и перекусов) для содействия выработке полезных для здоровья привычек питания.
Один из технических результатов предложенного изобретения состоит в обеспечении возможности мониторинга привычек питания человека с использованием мобильного устройства посредством неинвазивного определения гликемического индекса потребленной пищи и анализа данных о частоте приема пищи и с достижением более высокой точности определения и анализа по сравнению с предшествующим уровнем техники.
Другой технический результат изобретения состоит в обеспечении аппаратных средств мобильного устройства и способов обработки данных, позволяющих интегрировать функцию мониторинга привычек питания в потребительские электронные мобильные устройства.
Сущность изобретения
Задача настоящего изобретения решается предложенным мобильным устройством и способом, включающим процедуру предварительной индивидуальной калибровки для оценки количества приемов пищи и гликемического индекса потребляемой пищи для автоматического мониторинга привычек питания. Более высокая точность достигается за счет использования анизотропных свойств ткани (измерения импеданса вдоль и поперек мышечных волокон) и использования, не имеющего гальванического контакта чувствительного элемента датчика импеданса (более стабильного к движениям и смещениям мобильного устройства на теле человека).
В соответствии с первым аспектом настоящего изобретения предложен способ автоматического мониторинга привычек питания, содержащий этапы:
сбора данных импеданса и вспомогательных данных от участка тела пользователя;
предварительной обработки полученных данных, причем предварительная обработка заключается в фильтрации полученных данных и удалении артефактов из полученных данных импеданса путем обнаружения не относящихся к пище физиологических факторов на основе вспомогательных данных;
восстановления динамики кривой глюкозы путем применения обученного алгоритма машинного обучения;
оценивания гликемического индекса из динамики кривой глюкозы;
предоставления пользователю результатов оценки и
автоматического мониторинга привычек питания на основе упомянутых результатов оценки для определенного периода времени.
В одном варианте осуществления автоматический мониторинг привычек питания выполняется с использованием алгоритма машинного обучения и на основе обнаружения вредных для здоровья привычек питания вследствие количества приемов пищи в течение определенного периода времени и гликемического индекса этих приемов пищи.
Определенным периодом времени могут быть сутки, неделя или месяц и, в общем случае, он содержит период времени от нескольких часов до нескольких месяцев.
В другом варианте осуществления пользователю может быть предоставлена информация о количестве приемов пищи, потребляемых в течение определенного периода времени.
В еще одном варианте осуществления пользователю может быть предоставлена информация о гликемическом индексе потребляемой пищи.
В еще одном варианте осуществления пользователю может быть предоставлена информация о привычках питания в повседневной жизни в случае, когда определенный период времени содержит период, равный двум суткам или более.
В другом варианте осуществления пользователю могут быть предоставлены рекомендации для выработки полезных для здоровья привычек питания и прогноз последствий на основе оцененной информации о привычках питания в повседневной жизни.
В еще одном варианте осуществления способ дополнительно содержит обеспечение предварительной процедуры калибровки, содержащей этапы:
выбора пищи для приема из списка предписанной пищи;
сбора данных импеданса и вспомогательных данных от участка тела пользователя после принятия упомянутой пищи пользователем;
предварительной обработки полученных данных, причем предварительная обработка состоит из фильтрации полученных данных и устранения артефактов из полученных данных импеданса путем обнаружения не относящихся к пище физиологических факторов на основе вспомогательных данных;
восстановления динамики кривой глюкозы путем применения обученного алгоритма машинного обучения, причем используется предопределенный набор кривых глюкозы, полученных из собранной статистической совокупности;
определения зависимости индивидуальных характеристик динамики кривой глюкозы из приемов пищи для корректировки индивидуальных метаболических коэффициентов для оценки гликемического индекса.
В соответствии со вторым аспектом настоящего изобретения предложено устройство для автоматического мониторинга привычек питания, содержащее:
источник сигнала, сконфигурированный для генерации переменного электрического тока;
чувствительный элемент, прикладываемый к участку тела пользователя и соединенный с источником сигнала для генерации переменного тока на участке приложения, причем чувствительный элемент сконфигурирован для сбора данных импеданса от участка приложения;
детектор сигнала, сконфигурированный для приема сигнала от чувствительного элемента;
вспомогательный блок датчика, сконфигурированный для сбора вспомогательных данных и фильтрации шума вследствие не относящихся к пище факторов;
основной блок управления, соединенный с источником сигнала, детектором сигнала и вспомогательным блоком датчика и сконфигурированный для удаления артефактов из полученных данных импеданса путем обнаружения не относящихся к пище физиологических факторов на основе вспомогательных данных и восстановления динамики кривой глюкозы из данных, полученных от детектора сигнала, путем применения обученного алгоритма машинного обучения;
при этом основной блок управления дополнительно сконфигурирован для оценивания гликемического индекса из восстановленной динамики кривой глюкозы и мониторинга привычек питания на основе результатов оценки для определенного периода времени.
В соответствии с третьим аспектом настоящего изобретения предложено устройство для неинвазивного оценивания гликемического индекса принятой пищи, содержащее:
источник сигнала, сконфигурированный для генерации переменного электрического тока;
чувствительный элемент, прикладываемый к телу пользователя и.соединенный с источником сигнала для генерации переменного тока на участке тела пользователя;
детектор сигнала, сконфигурированный для приема сигнала от чувствительного элемента;
вспомогательный блок датчика, сконфигурированный для фильтрации шума вследствие не относящихся к пище факторов;
основной блок управления, соединенный с источником сигнала, детектором сигнала и вспомогательным блоком датчика и сконфигурированный для восстановления динамики кривой глюкозы из данных, полученных от детектора сигнала;
при этом основной блок управления сконфигурирован для инициирования передачи тока через участок тела пользователя для измерения электрических свойств упомянутого участка тела, сбора данных от присоединенных блоков и обработки упомянутых полученных данных на основе динамики кривой глюкозы, чтобы оценить гликемический индекс приемов пищи и количество приемов пищи.
Дополнительные признаки и преимущества следуют из детального описания, изложенного ниже. Следует понимать, что как приведенное выше обобщенное описание, так и последующее детальное описание служат только в качестве примера и предназначены для пояснения сущности и характера пунктов формулы изобретения. Приложенные чертежи включены только для обеспечения дополнительного пояснения. Чертежи иллюстрируют один или более вариантов осуществления и вместе с описанием служат для пояснения принципов и функционирования различных вариантов осуществления изобретения.
Краткое описание чертежей
Вышеизложенные варианты осуществления настоящего изобретения будут легче восприниматься и станут более понятными при обращении к последующему детальному описанию со ссылками на приложенные чертежи, на которых:
Фиг. 1А иллюстрирует мобильное устройство для автоматического мониторинга привычек питания, встроенное в интеллектуальные (смарт-) часы для расположения на запястье человека, в соответствии с предпочтительным вариантом осуществления настоящего изобретения.
Фиг. 1В иллюстрирует мобильное устройство для автоматического мониторинга привычек питания с встроенным блоком чувствительного элемента в соответствии с предпочтительным вариантом осуществления настоящего изобретения.
Фиг. 2А иллюстрирует структуру мобильного устройства для автоматического мониторинга привычек питания в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения.
Фиг. 2В иллюстрирует структуру мобильного устройства для автоматического мониторинга привычек питания в соответствии с одним вариантом осуществления настоящего изобретения.
Фиг. 2С иллюстрирует структуру мобильного устройства для автоматического мониторинга привычек питания в соответствии с другим вариантом осуществления настоящего изобретения.
Фиг. 3 иллюстрирует блок-схему последовательности операций способа для автоматического мониторинга привычек питания, включающего процедуру калибровки в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения.
Фиг. 4 иллюстрирует график, показывающий зависимость уровня глюкозы крови от времени с характеристиками динамики кривой глюкозы.
Фиг. 5А иллюстрирует пример пользовательского сценария, генерируемого способом автоматического мониторинга привычек питания, для короткого периода времени (1 сутки).
Фиг. 5В иллюстрирует пример пользовательского сценария, генерируемого способом автоматического мониторинга привычек питания для среднего периода времени (1 неделя)..
Фиг. 5С иллюстрирует пример пользовательского сценария, генерируемого способом автоматического мониторинга привычек питания для длинного периода времени (1 месяц и более).
Детальное описание
Любое потребление пищи и последующие метаболические процессы влекут за собой изменения в свойствах ряда тканей в теле человека. В частности, известны способы для определения уровня глюкозы крови из баланса межклеточной и внутриклеточной жидкости в коже и нижележащих тканях. Такие способы основаны на методе спектроскопии импеданса. Однако импеданс кожи также испытывает влияние многих не относящихся к пище факторов: флуктуаций температуры, вариаций влажности и потоотделения кожи, изменений в характеристиках кровотока, а также перемещений тела, влияющих на условия контакта датчика с кожей.
Настоящее изобретение обеспечивает информацию о метаболическом процессе пользователя для дальнейшего анализа привычек питания. Целевое значение оценки, полученное в настоящем изобретении, связано с гликемическим индексом и гликемической нагрузкой принятой пищи. Далее термин "гликемический индекс" будет использоваться в качестве целевого значения оценки (например, была принята низко-/средне-/высокогликемическая пища).
Описывая в общем, настоящее изобретение относится к мобильному устройству 100, прикрепляемому к телу 110 человека, как показано на фиг. 1А, причем устройство выполнено с возможностью мониторинга свойств биологической ткани, в частности, изменений в ее электрических, оптических и других свойствах в течение метаболических процессов после приема пищи. В предпочтительных вариантах осуществления средства для мониторинга встроены в мобильное устройство 100 в форме смарт-часов и реализуют непрерывный сбор данных от кожи запястья человека, обработку этих данных и оценивание количества приемов пищи и гликемического индекса принятой пищи для автоматического мониторинга привычек питания. Эта информация может затем отображаться на смарт-часах или ином дисплее мобильного устройства, чтобы предоставить пользователю мобильного устройства полезную информацию и руководящие указания в приложениях контроля веса и занятиях фитнесом и в результате позитивно влиять на здоровый образ жизни.
Фиг. 1В показывает мобильное устройство, реализованное в форме смарт-часов с чувствительным элементом 120, встроенным в их корпус. В предпочтительном варианте осуществления настоящего изобретения мобильное устройство в форме смарт-часов закреплено на запястье (как показано на фиг. 1А и 1В, а также на фиг. 2А, детально описанной ниже); однако мобильное устройство может быть реализовано в любой форме, подходящей для прикрепления к соответствующей части тела 110 человека.
Схематичный вид мобильного устройства 100 представлен на фиг. 2А. Мобильное устройство включает в себя основной блок 210 управления для управления процессами измерения и блок 200 датчика импеданса. Основной блок 210 управления обеспечивает средства для коммутации схем, сбора данных и обработки. Основной блок 210 управления непосредственно соединен с источником 220 сигнала, чтобы управлять частотой сигнала.
Источник 220 сигнала предназначен для генерации переменных токов с по меньшей мере двумя частотами. Частотные диапазоны выбраны так, чтобы обеспечивать высокий контраст электрических свойств тела 110 человека, обусловленных изменениями баланса жидкости в межклеточных и внутриклеточных пространствах. В предпочтительном варианте осуществления первая частота выбрана в диапазоне 1 кГц - 100 кГц, а вторая частота выбрана в диапазоне 500 кГц - 50 МГц.
Источник 220 сигнала непосредственно соединен с чувствительным элементом 120, прикладываемым к телу 110 человека. Чувствительный элемент 120 предназначен для передачи низкого электрического тока в тело человека и приема тока, прошедшего через малый участок тела 110 человека. Чувствительный элемент 120 должен быть плотно приложен к телу 110 человека. Однако гальванический контакт с телом 110 человека не требуется.
Чувствительный элемент 120 в свою очередь непосредственно соединен с детектором 230 сигнала. Детектор 230 сигнала предназначен для преобразования сигнала, прошедшего через тело 110 человека, в импеданс участка тела 110 человека. Детектор 230 сигнала непосредственно соединен с основным блоком 210 управления. Основной блок 210 управления принимает данные, относящиеся к изменениям импеданса, вызванным телом 110 человека, от детектора сигнала и выполняет сбор данных и обработку. Чувствительный элемент 120 вместе с источником 220 сигнала и детектором 230 сигнала образует упомянутый блок 200 датчика импеданса.
Дополнительно предусмотрен вспомогательный блок 240 датчика. Вспомогательный блок 240 датчика может содержать один или более биодатчиков или датчиков окружающей среды. Вспомогательный блок 240 датчика непосредственно соединен с основным блоком 210 управления и управляется им. Основной блок 210 управления использует данные, принятые от вспомогательного блока 240 датчика, для фильтрации шума от не относящихся к пище физиологических факторов: стресса, физической активности, реакции кожи на внешние условия, и т.д.
В предпочтительном варианте осуществления настоящего изобретения, показанного на фиг. 2В, источник 220 сигнала с чувствительным элементом 120 реализован как автоколебательная схема; детектор 230 сигнала реализован как счетчик частоты. Автоколебательная схема содержит конденсатор, образованный чувствительным элементом 120 и участком тела 110 человека. Изменения в электрических свойствах тела 110 человека вызывают изменения в значении емкости и, следовательно, изменения в частоте автоколебательной схемы. Таким образом, основной блок 210 управления принимает данные измерения в форме частоты и преобразует их в мнимую часть импеданса участка тела 110 человека. В примере, показанном на фиг. 2В, основной блок 210 управления включает в себя детектор 230 сигнала, который может быть реализован, например, в форме счетчика частоты.
В примере, показанном на фиг. 2В, основной блок 210 управления управляет переключающим элементом, 250, который предназначен для коммутации соединений между источником 220 сигнала и чувствительным элементом 120. Таким образом, переменный ток может проходить через тело 110 человека в двух направлениях: вдоль мышечных волокон и поперек мышечных волокон, чтобы получить высокий контраст электрических свойств тела 110 человека, обусловленный его анизотропией.
Как показано на фиг. 2В, генератор 260 является базовым элементом автоколебательной схемы. Он может быть выполнен посредством логического элемента или усилительного элемента. Частота колебаний устанавливается индуктивностью L1 или L2 и емкостью, сформированной чувствительным элементом 120. Переключающий элемент 251, управляемый основным блоком 210 управления, предназначен для коммутации индуктивностей L1 или L2, чтобы обеспечивать две частоты колебаний для получения контраста электрических свойств тела 110 человека.
В вспомогательный блок 240 датчика в этом варианте осуществления может входить любой из следующих датчиков: датчик 241 температуры для мониторинга на участке тела 110 человека, отражательный оптический датчик 242 для мониторинга оптических свойств кожи, датчик 243 перемещения для мониторинга физической активности и датчик 244 частоты сердечных сокращений, датчик кровяного давления и т.д.
В альтернативном варианте осуществления настоящего изобретения, показанном на фиг. 2С, источник 220 сигнала выполнен как управляемый источник переменного тока (диапазон частот, например, 10 кГц - 10 МГц). Детектор 230 сигнала реализован в форме амплитудного и фазового детектора. Поэтому основной блок 210 управления принимает данные измерения в форме уровней напряжения, соответствующих амплитуде и фазе, обусловленным телом 110 человека. В некоторых вариантах осуществления основной блок 210 управления содержит аналого-цифровой преобразователь (ADC) 280 или любой другой интерфейс для приема данных амплитуды и фазы. Основной блок 210 управления преобразует данные в комплексный импеданс участка тела 110 человека.
В некоторых вариантах осуществления чувствительный элемент 120 реализован как четырехполюсная схема, чтобы снизить влияние импеданса датчика на результат измерения. В других вариантах осуществления чувствительный элемент 120 выполнен как двухполюсные схемы: первая ориентирована вдоль мышечных волокон, вторая ориентирована поперек мышечных волокон, чтобы получить высокий контраст электрических свойств тела 110 человека, обусловленный его анизотропией.
Как показано на фиг. 3С, чувствительный элемент 120 реализован как две четырехполюсные схемы. Этот вариант осуществления требует переключающего элемента 252, управляемого основным блоком 210 управления и предназначенного для коммутации соединений между источником 220 сигнала и чувствительным элементом 120.
Как показано на фиг. 2С, обеспечивается полностью дифференциальная генерация и детектирование сигнала, прошедшего через тело человека. Источник 220 сигнала имеет два выхода для сигнала в нулевой фазе и для сигнала в реверсивной фазе 180 градусов (инвертированного сигнала). Чувствительный элемент 120 имеет два выхода и непосредственно соединен с дифференциальным усилителем 270. Назначением дифференциального усилителя является снижение помех от линий питания (50 Гц/60 Гц) и от других источников. Основной блок 210 управления управляет источником 220 сигнала и переключающим элементом 252, чтобы обеспечивать временное разделение для сигналов с различными частотами и направлениями токов, приложенных к телу 110 человека.
В предпочтительном варианте осуществления настоящего изобретения чувствительный элемент 120 реализован как бесконтактная структура, емкостным образом связанная с телом 110 человека. В альтернативном варианте осуществления настоящего изобретения чувствительный элемент 120 реализован как бесконтактная структура, индуктивно связанная с телом 110 человека.
В предпочтительном варианте осуществления, показанном на фиг. 2С, вспомогательный блок датчика содержит датчик 241 температуры для мониторинга изменений участка тела 110 человека, отражательный оптический датчик 342 для мониторинга оптических свойств кожи, датчик 243 движения для мониторинга физической активности и датчик 244 частоты сердечных сокращений для дополнительной фильтрации шумов от не относящихся к пище физиологических факторов посредством основного блока 210 управления.
Далее описан алгоритм работы мобильного устройства со ссылкой на фиг. 3. После того как мобильное устройство 100 было включено, алгоритм работы начинается с проверки требования калибровки. Если индивидуальный процесс калибровки уже был выполнен для конкретного пользователя, то выполняется способ обработки 310 данных. Способ обработки 310 данных характеризуется следующими этапами.
На первом этапе выполняется сбор данных импеданса и вспомогательных данных от участка тела 110 человека (этап 311). Получаемые данные собираются от оптического, электрического и температурного датчиков.
На втором этапе выполняется предварительная обработка полученных данных (этап 312). Упомянутая предварительная обработка включает в себя фильтрацию и удаление артефактов из данных, собранных от чувствительного элемента (электрического), путем обнаружения не относящихся к пище физиологических факторов из вспомогательных данных. Данные также подготавливаются для использования в алгоритме машинного обучения.
На третьем этапе выполняется восстановление динамики кривой глюкозы посредством применения обученного алгоритма машинного обучения (этап 313). При обучении алгоритм машинного обучения выявляет комплексные взаимосвязи между входами (данными, собранными датчиками) и выходами, а также выполняет обобщение. Это означает, что алгоритм способен возвратить корректный результат, основываясь на данных, которых не было в обучающем наборе данных, а также неполных и/или зашумленных, частично искаженных данных. Выходы алгоритма машинного обучения представляют динамику кривой глюкозы, которая дополнительно обрабатывается алгоритмами машинного обучения для мониторинга привычек питания.
Базовым алгоритмом восстановления динамики кривой глюкозы, встроенным в мобильное устройство, является соотношение между динамикой кривой глюкозы статистической совокупности (для различных приемов пищи, возраста, индекса массы тела, пола) и соответствующими наборами данных, собранными датчиками. Это соотношение представлено гипотезой, содержащей матрицы весовых коэффициентов (в случае нейронных сетей) или вектора параметров (в случае линейной регрессии или логистической регрессии), и признаками наборов данных (значениями от датчика импеданса, отражательного оптического датчика, датчиков температуры, движения и частоты сердечных сокращений). Метаболизм каждого человека является индивидуальным; поэтому соответствующие матрицы весовых коэффициентов или вектора параметров являются различными. Калибровка базового алгоритма необходима для получения индивидуального соотношения между динамикой кривой глюкозы и наборами данных, собранными датчиками.
Один вариант осуществления алгоритма машинного обучения для восстановления динамики кривой глюкозы. представляет собой линейную регрессию с множеством переменных. Линейная регрессия является методом для моделирования соотношения между скалярной зависимой переменой у (опорными данными) и одной или более объясняющими переменными (или независимыми переменными), обозначенными X (данными от датчиков):
Figure 00000001
где hθ(x) - гипотеза алгоритма для восстановления динамики кривой глюкозы, θ - вектор параметров, X - вектор признаков наборов данных:
Figure 00000002
,
где J(θ) - функционал качества, m - количество примеров наборов данных, у - вектор опорных данных уровня глюкозы крови;
Следующие методы используются для минимизации функционала качества:
- градиентный спуск:
Figure 00000003
,
где α - скорость обучения. Значения параметров вектора θ обновляются одновременно;
- нормальное уравнение:
Figure 00000004
Другим вариантом осуществления алгоритма машинного обучения для восстановления динамики кривой глюкозы является логистическая регрессия с множеством переменных. Модель используется для предсказания двоичного отклика на основе одной или более предикторов (признаков). То есть она используется в оценивании параметров модели качественного отклика. Моделируются вероятности, описывающие возможные результаты одиночного испытания, как функция объясняющих переменных (предикторов), с использованием логистической функции.
Figure 00000005
,
Figure 00000006
Следующие способы используются для минимизации функционала качества:
- градиентный спуск;
- сопряженный градиент;
- BFGS (алгоритм оптимизации Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno);
- L-BFGS (BFGS с ограниченной памятью).
Также используется классификация на множество классов (один против всех): 1 - уровень глюкозы крови не изменился, 2 уровень глюкозы крови возрастает, 3 - уровень глюкозы крови падает.
Другой вариант осуществления алгоритма машинного обучения для восстановления динамики кривой глюкозы представляет собой нейронную сеть.
Вычисления структурируются в терминах взаимосвязанных групп искусственных нейронов, обрабатывающих информацию с использованием нейросетевого (коннекционного) подхода к вычислениям. Они обычно используются для моделирования комплексных соотношений между входами (данными от датчиков) и выходами (инвазивным уровнем глюкозы), чтобы находить шаблоны в данных или фиксировать статистическую структуру неизвестного совместного распределения вероятности между наблюдаемыми переменными.
Figure 00000007
Усовершенствованные методы оптимизации могут быть использованы в дополнение к вариантам осуществления, перечисленным выше:
- нормализация для корректно работы алгоритмов, чтобы минимизировать функционал качества;
Figure 00000008
,
Figure 00000009
,
- регуляризация для предотвращения переобучения:
- регуляризованная линейная регрессия; градиентный спуск:
Figure 00000010
где λ - параметр регуляризации, n - количество признаков;
нормальное уравнение:
Figure 00000011
,
- регуляризованная логистическая регрессия:
Figure 00000012
На четвертом этапе способа обработки 310 данных выполняется этап оценивания значения гликемического индекса из динамики кривой глюкозы (этап 314). На основе оцененного значения гликемического индекса, на пятом этапе выполняется обнаружение вредных для здоровья привычек питания (этап 315) путем автоматического мониторинга привычек питания. Мониторинг привычек питания выполняется с использованием алгоритма машинного обучения и на основе обнаружения вредных для здоровья привычек питания по статистике количества приемов пищи в сутки и гликемическому индексу этих приемов пищи. Для автоматического мониторинга привычек питания могут использоваться все из алгоритмов машинного обучения, упомянутых на этапе 313.
На шестом этапе выполняется предоставление человеку результата оценки, например, путем отображения упомянутого результата (этап 316). Информация может быть отображена на смарт-часах или любом другом дисплее мобильного устройства, чтобы предоставить пользователю мобильного устройства полезную информацию и руководящие указания в приложениях контроля веса или контроля режима питания.
Способ выполняется циклически от первого этапа 311 до шестого этапа 316 с периодом времени порядка секунд или минут для автоматического мониторинга привычек питания.
Этот способ может быть адаптирован для конкретного пользователя с помощью способа 320 начальной калибровки. Если процесс индивидуальной калибровки не выполнялся для конкретного человека, то сначала выполняется способ 320 калибровки, причем способ калибровки содержит следующие этапы.
На первом этапе человек выбирает пищу из списка предписанной пищи (этап 321), чтобы ввести продукт для приема пищи. На втором этапе выполняется уведомление о начале калибровки (этап 322). На третьем этапе человек начинает прием упомянутой пищи (этап 323). На четвертом этапе выполняется сбор данных (этап 324). Сбор данных выполняется примерно в течение 3 часов.
На пятом этапе выполняется предварительная обработка данных (этап 325). Упомянутая предварительная обработка включает в себя фильтрацию и удаление артефактов из данных, собранных от чувствительного элемента (электрического), путем обнаружения не относящихся к приему пищи физиологических факторов из вспомогательных данных.
На шестом этапе выполняется восстановление динамики кривой глюкозы (этап 326) путем применения обученного алгоритма машинного обучения (любого из упомянутых на этапе 313). При этом имеется предопределенный набор кривых глюкозы, полученных из собранной статистической совокупности данных (для различных приемов пищи, возраста, индекса массы тела, пола). Зависимость характеристик набора динамики кривых глюкозы от значения гликемического индекса потребленной пищи для статистической совокупности данных определяется как
Figure 00000013
где
Figure 00000014
- параметр предопределенного набора динамики кривых глюкозы;
Figure 00000015
- гликемический индекс потребленной пищи;
k, равное 1, 2, 3 или 4, - порядковый номер характеристик, соответствующий амплитуде, площади под кривой, времени нарастания и времени спада соответственно;
ak,0, bk,0 - метаболические коэффициенты.
На седьмом этапе выполняется корректировка индивидуальных метаболических коэффициентов для оценивания гликемического индекса (этап 327) путем определения зависимости индивидуальных характеристик динамики кривой глюкозы от потребленной пищи.
Фиг. 4 иллюстрирует график, показывающий зависимость уровня глюкозы крови от времени с характеристиками динамики кривой глюкозы. Оценивание выполнялось на основе решений системы кубических уравнений:
Figure 00000016
где
Figure 00000017
индивидуальная характеристика динамики кривых глюкозы;
Figure 00000018
- гликемический индекс потребленной пищи;
k, равное 1, 2, 3 или 4, - порядковый номер характеристик, соответствующий амплитуде 410, площади 420 под кривой, времени нарастания 430 и времени спада 440 соответственно;
ak, bk - метаболические коэффициенты.
Корректные значения гликемических индексов основаны на действительных решениях всех уравнений.
На восьмом этапе способ 320 калибровки заканчивается, и калибровка останавливается (этап 328). Затем алгоритм переходит к способу обработки 310 данных (то есть к этапу 311).
Для улучшения точности автоматического мониторинга привычек питания для данного пользователя или другого пользователя мобильного устройства 100, этапы 321-328 повторяются.
Мобильное устройство 100 предоставляет множество функций, связанных с мониторингом привычек питания человека, в том числе:
сбор статистики количества приемов пищи в сутки или за более длительный период времени;
оценивание гликемического индекса пищи;
обнаружение вредных для здоровья привычек питания;
рекомендации по корректировке привычек питания или режиму питания;
оценивание образа жизни человека и рекомендации по выработке полезных для здоровья привычек и прогнозирование последствий.
Информация может отображаться посредством мобильного устройства 100 или любого другого дисплея мобильного устройства. Информация может также доставляться к пользователю посредством телефонного вызова или SMS от врача или к его родственникам или посредством любого другого метода уведомления. Для того чтобы отображать необходимую информацию на экране устройства, отличного от мобильного устройства 100, в мобильное устройство 100 встраивается передающий или приемопередающий блок для передачи необходимой информации на упомянутое другое устройство, определенное пользователем.
Базовое положение мобильного устройства на запястье человека показано на фиг. 1А, причем мобильное устройство выполняет автоматический мониторинг потребления калорий (как показано на дисплее устройства). Однако другие части тела 110 человека также пригодны для присоединения мобильного устройства 100. В соответствии с предпочтительным вариантом осуществления настоящего изобретения, мобильное устройство 100 встроено в мобильное устройство смарт-часов с чувствительным элементом 120, как показано на фиг. 1В. Чувствительный элемент 120 прикладывается к телу 110 человека для передачи переменного тока через участок тела 110 человека. Мобильное устройство 100 должно присоединяться в непосредственной близости к телу 110 человека.
Фиг. 5А показывает пример пользовательского сценария, который предоставляет информацию на основе данных, собранных в течение короткого периода времени (примерно одних или нескольких суток). В этом случае для пользователя доступна информация о статистике количества приемов пищи/перекусов и оценка гликемического индекса потребленной пищи. На основе данных, собранных в течение среднего периода времени (примерно за одну неделю) для пользователя доступна информация о вредных для здоровья привычках питания (если таковые были обнаружены) (см. фиг. 5В). Пользователь может изучить рекомендации по коррекции привычек питания или режиму питания. На основе данных, собранных в течение длинного периода времени (примерно за один месяц или более), для пользователя доступны оценка образа жизни человека и рекомендации по выработке полезных для здоровья привычек и прогноз последствий (см. фиг. 5С).
Заявленное изобретение может применяться в потребительских электронных мобильных устройствах для.автоматического мониторинга привычек питания. Оно позволяет оценивать количество приемов пищи в сутки и гликемический индекс пищи и затем выявлять вредные для здоровья привычки питания. Заявленное изобретение особенно пригодно для использования в областях здравоохранения и для клиентов фитнес-центров.
Возможны следующие применения продукта:
- применения контроля веса;
- применения контроля режима питания;
- применения в эффективных фитнес-тренировках;
- профилактика заболеваний, связанных с ожирением и нездоровым образом жизни.
Предпочтительный вариант осуществления заявленного мобильного устройства и способа обеспечивает оценку количества приемов пищи и гликемического индекса потребленной пищи для автоматического мониторинга привычек питания путем непрерывного сбора данных от кожи в области запястья человека. Детальные результаты проверки могут быть представлены визуально для простоты восприятия.
Достижимая точность автоматического и непрерывного мониторинга привычек питания равна или лучше, чем ручная оценка гликемического индекса продуктов питания, который может быть использован для ежедневного персонального пользования; таким образом, это может быть чрезвычайно полезным для ежедневного персонального использования.
Следует отметить, что различные изменения и модификации могут быть выполнены в вышеописанных вариантах осуществления, элементы которых должны толковаться как одни из других возможных примеров. Все такие модификации и изменения предполагаются включенными в объем настоящего раскрытия и защищенными приложенной формулой изобретения.

Claims (67)

1. Способ автоматического мониторинга привычек питания, содержащий этапы, на которых:
генерируют переменный электрический ток посредством источника сигнала;
подают сгенерированный ток на чувствительный элемент, приложенный к участку тела пользователя;
принимают сигнал от чувствительного элемента и собирают данные импеданса на основе принятого сигнала посредством детектора;
собирают вспомогательные данные посредством вспомогательного блока датчика;
осуществляют предварительную обработку собранных данных посредством основного блока управления, причем предварительная обработка заключается в фильтрации собранных данных и удалении артефактов из собранных данных импеданса путем обнаружения не относящихся к пище физиологических факторов на основе вспомогательных данных;
восстанавливают динамику кривой глюкозы на основе предварительно обработанных данных путем применения алгоритма машинного обучения;
оценивают гликемический индекс принятой пищи исходя из восстановленной динамики кривой глюкозы; и
осуществляют автоматический мониторинг привычек питания на основе оценки гликемического индекса для определенного периода времени.
2. Способ по п. 1, в котором автоматический мониторинг привычек питания выполняется с использованием алгоритма машинного обучения и на основе обнаружения вредных для здоровья привычек питания вследствие количества приемов пищи в течение определенного периода времени и гликемического индекса этих приемов пищи.
3. Способ по п. 1, в котором определенный период времени содержит период от нескольких часов до нескольких месяцев.
4. Способ по п. 1, дополнительно содержащий предоставление пользователю информации о количестве приемов пищи, потребляемой в течение определенного периода времени.
5. Способ по п. 1, дополнительно содержащий предоставление пользователю информацию о гликемическом индексе потребляемой пищи.
6. Способ по п. 1, дополнительно содержащий предоставление пользователю информации о привычках питания в повседневной жизни в случае, когда определенный период времени содержит период, равный двум суткам или более.
7. Способ по п. 6, дополнительно содержащий предоставление пользователю рекомендаций для выработки полезных для здоровья привычек питания и прогноза последствий на основе оцененной информации о привычках питания в повседневной жизни.
8. Способ по п. 1, дополнительно содержащий обеспечение предварительной процедуры калибровки, содержащей этапы:
выбора пищи для приема из списка предписанной пищи;
сбора данных импеданса и вспомогательных данных от участка тела пользователя после приема упомянутой пищи пользователем;
предварительной обработки полученных данных, причем предварительная обработка состоит из фильтрации полученных данных и устранения артефактов из полученных данных импеданса путем обнаружения не относящихся к пище физиологических факторов на основе вспомогательных данных;
восстановления динамики кривой глюкозы путем применения обученного алгоритма машинного обучения, причем используется предопределенный набор кривых глюкозы, полученных из собранной статистической совокупности;
определения зависимости индивидуальных характеристик динамики кривой глюкозы из приемов пищи для корректировки индивидуальных метаболических коэффициентов для оценки гликемического индекса.
9. Способ по п. 8, в котором зависимость характеристик набора кривых глюкозы определяется как
Gparamk,0=ak,0⋅glycemic_index+bk,0
где Gparam - параметр предопределенного набора динамики кривых глюкозы, glycemic_index - гликемический индекс потребленной пищи; k, равное 1, 2, 3 или 4, - порядковый номер характеристик, соответствующих амплитуде, площади под кривой, времени нарастания и времени спада соответственно; ak,0, bk,0 - метаболические коэффициенты.
10. Способ по п. 8, в котором определение зависимости индивидуальных характеристик динамики кривой глюкозы из потребленной пищи и корректировка индивидуальных метаболических коэффициентов для оценки гликемического индекса определяются как
Gparamk=ak⋅glycemic_index+bk
где Gparam - индивидуальная характеристика динамики кривых глюкозы; glycemic_index - гликемический индекс потребленной пищи; k, равное 1, 2, 3 или 4, - порядковый номер характеристик, соответствующий амплитуде, площади под кривой, времени нарастания и времени спада соответственно; ak, bk - индивидуальные метаболические коэффициенты.
11. Способ по п. 8, в котором этап определения зависимости индивидуальных характеристик динамики кривой глюкозы из потребленной пищи и корректировки индивидуальных метаболических коэффициентов для оценки гликемического индекса выполняется с помощью алгоритмов машинного обучения.
12. Устройство для автоматического мониторинга привычек питания, содержащее
источник сигнала, сконфигурированный с возможностью генерации переменного электрического тока;
чувствительный элемент, прикладываемый к участку тела пользователя, на который подают сгенерированный ток, причем чувствительный элемент соединен с источником сигнала;
детектор сигнала, сконфигурированный с возможностью приема сигнала от чувствительного элемента и сбора данных импеданса на основе принятого сигнала;
вспомогательный блок датчика, сконфигурированный с возможностью сбора вспомогательных данных;
основной блок управления, соединенный с источником сигнала, детектором сигнала и вспомогательным блоком датчика и сконфигурированный с возможностью осуществления предварительной обработки собранных данных, причем предварительная обработка заключается в фильтрации собранных данных и удалении артефактов из собранных данных импеданса путем обнаружения не относящихся к пище физиологических факторов на основе вспомогательных данных, и с возможностью восстановления динамики кривой глюкозы на основе предварительно обработанных данных с помощью алгоритма машинного обучения,
при этом основной блок управления дополнительно сконфигурирован с возможностью оценивания гликемического индекса принятой пищи исходя из восстановленной динамики кривой глюкозы и автоматического мониторинга привычек питания на основе оценки гликемического индекса для определенного периода времени.
13. Устройство по п. 12, в котором определенный период времени содержит период от нескольких часов до нескольких месяцев.
14. Устройство по п. 12, в котором основной блок управления осуществляет мониторинг привычек питания с использованием алгоритма машинного обучения, при этом мониторинг основан на обнаружении вредных для здоровья привычек питания ввиду количества приемов пищи в течение определенного периода времени и гликемического индекса этих приемов пищи.
15. Устройство по п. 12, дополнительно содержащее дисплей для предоставления пользователю результатов оценки.
16. Устройство по п. 15, в котором дисплей дополнительно сконфигурирован для предоставления пользователю информации о количестве приемов пищи в течение определенного периода времени.
17. Устройство по п. 15, в котором дисплей дополнительно сконфигурирован для предоставления пользователю информации о гликемическом индексе потребленной пищи.
18. Устройство по п. 15, в котором дисплей дополнительно сконфигурирован для предоставления пользователю информации о привычках питания в повседневной жизни в случае, когда определенный период времени содержит период, равный двум суткам или более.
19. Устройство по п. 18, в котором основной блок управления дополнительно сконфигурирован для генерации рекомендаций для пользователя на основе информации о привычках питания.
20. Устройство по п. 18, в котором дисплей дополнительно сконфигурирован для предоставления пользователю рекомендаций для выработки полезных для здоровья привычек и прогноза последствий на основе информации о привычках питания в повседневной жизни.
21. Устройство по п. 12, дополнительно содержащее передающий или приемопередающий блок, сконфигурированный для передачи результата обработки данных на другое устройство, определенное пользователем.
22. Устройство по п. 12, в котором чувствительный элемент реализован как четырехполюсная схема, чтобы снизить влияние импеданса чувствительного элемента на результат измерения.
23. Устройство по п. 12, в котором чувствительный элемент реализован как две четырехполюсные схемы: первая ориентирована вдоль мышечных волокон, а вторая ориентирована поперек мышечных волокон, чтобы получить высокий контраст электрических свойств тела пользователя, обусловленный его анизотропией.
24. Устройство по п. 12, в котором чувствительный элемент реализован как бесконтактная структура, емкостным образом связанная с телом пользователя.
25. Устройство по п. 12, в котором чувствительный элемент реализован как бесконтактная структура, индуктивно связанная с телом пользователя.
26. Устройство по п. 12, в котором источник сигнала выполнен как управляемый источник переменного тока.
27. Устройство по п. 12, в котором детектор сигнала реализован как амплитудный и фазовый детектор, и основной блок управления сконфигурирован для приема данных в форме амплитуды и фазы и преобразования их в комплексный импеданс участка тела пользователя.
28. Устройство по п. 27, в котором основной блок управления содержит аналого-цифровой преобразователь, сконфигурированный для приема данных измерения от амплитудного и фазового детектора.
29. Устройство по п. 12, в котором вспомогательный блок датчика содержит датчик температуры, управляемый основным блоком управления, для мониторинга на участке тела человека.
30. Устройство по п. 12, в котором вспомогательный блок датчика содержит отражательный оптический датчик, управляемый основным блоком управления, для мониторинга оптических свойств кожи участка тела человека.
31. Устройство по п. 12, в котором вспомогательный блок датчика содержит датчик движения, управляемый основным блоком управления, для мониторинга физической активности тела человека.
32. Устройство по п. 12, в котором вспомогательный блок датчика содержит датчик частоты сердечных сокращений, управляемый основным блоком управления, для мониторинга физической активности тела человека.
33. Устройство по п. 12, в котором вспомогательный блок датчика содержит датчик кровяного давления, управляемый основным блоком управления, для мониторинга физической активности тела человека.
34. Устройство по любому из пп. 29-33, в котором вспомогательный блок датчика содержит любую комбинацию датчика температуры, отражательного оптического датчика, датчика движения, датчика частоты сердечных сокращений и датчика кровяного давления.
35. Устройство по п. 34, в котором основной блок управления использует данные, принятые от вспомогательного блока датчика, для фильтрации шума вследствие не относящихся к пище физиологических факторов, таких как стресс, физическая активность, отклик кожи на внешние условия.
36. Устройство по п. 12, причем устройство дополнительно сконфигурировано для выполнения предварительной процедуры индивидуальной калибровки.
37. Устройство по п. 12, причем устройство встроено в носимое мобильное устройство, предназначенное для расположения на запястье пользователя.
38. Устройство по п. 37, причем носимое мобильное устройство представляет собой смарт-часы.
39. Устройство по п. 12, в котором источник сигнала сконфигурирован для генерации переменных токов с по меньшей мере двумя частотами, причем частотные диапазоны выбраны для обеспечения высокого контраста электрических свойств тела пользователя, обусловленных изменениями баланса жидкости в межклеточном и внутриклеточном пространствах.
40. Устройство по п. 12, в котором источник сигнала выполнен как автоколебательная схема, а детектор сигнала реализован как счетчик частоты,
при этом автоколебательная схема содержит конденсатор, образованный чувствительным элементом и участком тела человека.
41. Устройство по п. 40, в котором автоколебательная схема имеет частоту, которая изменяется вследствие изменений в электрических свойствах тела пользователя, которые вызывают изменения в значении емкости,
при этом основной блок управления сконфигурирован для приема данных в форме частоты и преобразования их в мнимую часть импеданса участка тела пользователя.
42. Устройство по п. 40, в котором счетчик частоты включен в основной блок управления.
RU2015148522A 2015-11-11 2015-11-11 Устройство (варианты) и способ автоматического мониторинга привычек питания RU2626672C2 (ru)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2015148522A RU2626672C2 (ru) 2015-11-11 2015-11-11 Устройство (варианты) и способ автоматического мониторинга привычек питания
KR1020160105584A KR102564489B1 (ko) 2015-11-11 2016-08-19 식습관 정보를 제공하는 방법 및 이를 위한 웨어러블 장치
CN201680065765.0A CN108348198B (zh) 2015-11-11 2016-08-26 用于提供饮食习惯信息的方法和为此的可穿戴设备
EP16864451.6A EP3363361B1 (en) 2015-11-11 2016-08-26 Method for providing eating habit information and wearable device therefor
PCT/KR2016/009522 WO2017082525A1 (ko) 2015-11-11 2016-08-26 식습관 정보를 제공하는 방법 및 이를 위한 웨어러블 장치
US15/775,590 US11103195B2 (en) 2015-11-11 2016-08-26 Method for providing eating habit information and wearable device therefor

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2015148522A RU2626672C2 (ru) 2015-11-11 2015-11-11 Устройство (варианты) и способ автоматического мониторинга привычек питания

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2015148522A RU2015148522A (ru) 2017-05-19
RU2626672C2 true RU2626672C2 (ru) 2017-07-31

Family

ID=58715437

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015148522A RU2626672C2 (ru) 2015-11-11 2015-11-11 Устройство (варианты) и способ автоматического мониторинга привычек питания

Country Status (6)

Country Link
US (1) US11103195B2 (ru)
EP (1) EP3363361B1 (ru)
KR (1) KR102564489B1 (ru)
CN (1) CN108348198B (ru)
RU (1) RU2626672C2 (ru)
WO (1) WO2017082525A1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2712395C1 (ru) * 2018-11-29 2020-01-28 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Способ выдачи рекомендаций по поддержанию здорового образа жизни на основе параметров ежедневной деятельности пользователя, автоматически отслеживаемых в реальном времени, и соответствующая система (варианты)

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10772560B2 (en) * 2016-10-02 2020-09-15 Purdue Research Foundation Skin-mounted hydration sensor and management system
TWI694811B (zh) * 2017-06-02 2020-06-01 昇陽國際半導體股份有限公司 血糖量測裝置
WO2019027292A1 (en) * 2017-08-04 2019-02-07 Samsung Electronics Co., Ltd. METHOD AND ELECTRONIC DEVICE FOR MONITORING USER ACTIVITY
KR102408951B1 (ko) 2017-09-18 2022-06-13 삼성전자주식회사 글루코스 노출량 추정 장치 및 방법과, 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치 및 방법
KR102498120B1 (ko) 2017-10-17 2023-02-09 삼성전자주식회사 생체정보 센서의 오차 보정 장치 및 방법과, 생체정보 추정 장치 및 방법
US10733859B2 (en) * 2018-05-01 2020-08-04 Satellite Tracking Of People Llc System and method of alternative tracking upon disabling of monitoring device
CN109558010A (zh) * 2018-12-03 2019-04-02 温州中佣科技有限公司 一种基于虚拟技术的儿童就餐互动系统
KR20200067592A (ko) 2018-12-04 2020-06-12 삼성전자주식회사 웨어러블 장치에서 생체 신호의 측정을 가이드 하기 위한 방법
KR20200072263A (ko) * 2018-12-12 2020-06-22 삼성전자주식회사 기생 커패시턴스를 식별하기 위한 전자 장치 및 방법
CN109859820A (zh) * 2019-01-18 2019-06-07 上海鹰瞳医疗科技有限公司 确定食物对血糖影响程度的方法、设备和系统
CN111722778A (zh) * 2019-03-20 2020-09-29 佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司 用餐期间的显示控制方法、烹饪设备及计算机存储介质
WO2021030637A1 (en) * 2019-08-13 2021-02-18 Twin Health, Inc. Improving metabolic health using a precision treatment platform enabled by whole body digital twin technology
KR102521740B1 (ko) 2020-07-15 2023-04-19 주식회사 백번 개인별 맞춤형 체중 관리 서비스 제공 방법
KR102454062B1 (ko) * 2021-07-26 2022-10-14 조현석 인공지능을 이용한 약품 이미지 식별 및 정보 제공 방법, 및 이를 이용하는 장치
CN113758985A (zh) * 2021-09-10 2021-12-07 湖南金智芯医疗科技有限公司 一种五点定标法的纳米芯片血糖检测装置
WO2023080407A1 (ko) * 2021-11-02 2023-05-11 삼성전자주식회사 사용자의 혈당 값에 기초하여 사용자에게 행동을 제안하는 메시지를 출력하는 방법 및 그 방법을 수행하는 전자 장치
KR20230083520A (ko) * 2021-12-03 2023-06-12 주식회사 디이프 혈당 반응값을 활용한 식이 추천 시스템 및 그 방법
KR102608201B1 (ko) * 2022-10-18 2023-11-30 주식회사 쿡플레이 데이터 기반 개인 맞춤형 식단제공을 통한 혈당관리방법 및 시스템

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7050847B2 (en) * 2002-03-26 2006-05-23 Stig Ollmar Non-invasive in vivo determination of body fluid parameter
RU2518134C2 (ru) * 2012-02-24 2014-06-10 Хилби Корпорейшн Способ определения концентрации глюкозы в крови человека
RU2521254C1 (ru) * 2012-12-17 2014-06-27 Общество С Ограниченной Ответственностью "Хилби" Способ определения количества энергии, поступающей с пищей в организм человека

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4840952B2 (ja) * 2000-09-19 2011-12-21 株式会社フィジオン 生体電気インピーダンス計測方法及び計測装置、並びに該計測装置を用いた健康指針管理アドバイス装置
JP2002183311A (ja) 2000-12-19 2002-06-28 Nec Infrontia Corp 食事情報提供システムとその食事情報提供サービス方法
WO2002062214A1 (en) 2001-02-05 2002-08-15 Glucosens, Inc. Methods of determining concentration of glucose in blood
EP1395169B1 (en) * 2001-04-18 2014-01-29 Metacure Limited Analysis of eating habits
US8157731B2 (en) 2002-10-09 2012-04-17 Bodymedia, Inc. Method and apparatus for auto journaling of continuous or discrete body states utilizing physiological and/or contextual parameters
JP2004302498A (ja) * 2003-03-28 2004-10-28 Matsushita Electric Ind Co Ltd 食生活習慣改善支援装置
US7141016B2 (en) * 2003-04-25 2006-11-28 Medtronic, Inc. Systems and methods for monitoring gastrointestinal system
US20050096514A1 (en) * 2003-11-01 2005-05-05 Medtronic, Inc. Gastric activity notification
US8968195B2 (en) 2006-05-12 2015-03-03 Bao Tran Health monitoring appliance
CA2656074C (en) * 2006-07-19 2018-02-20 Cross Technology Solutions Ab Mobile apparatus, method and system for processing blood sugar affecting factors
WO2008089184A2 (en) * 2007-01-15 2008-07-24 Deka Products Limited Partnership Device and method for food management
WO2008103077A1 (en) * 2007-02-21 2008-08-28 St. Jude Medical Ab Detect eating to initiate gastric pacing
US8417329B2 (en) * 2007-05-09 2013-04-09 Metacure Ltd. Analysis and regulation of food intake
ES2681895T3 (es) * 2007-06-18 2018-09-17 F. Hoffmann-La Roche Ag Método y sistema de control de la glucosa para monitorizar la respuesta metabólica individual y para generar una respuesta nutricional
KR100910034B1 (ko) * 2007-10-30 2009-07-30 고려대학교 산학협력단 다중 포트를 갖는 전파 혈당 측정장치 및 그 제어방법
CN101998840A (zh) 2008-03-31 2011-03-30 奥纳波莱波公司 非侵入性的确定体液中物质浓度的方法和装置
EP2158838A1 (en) * 2008-08-29 2010-03-03 Gerinova AG Non-invasive method for estimating of the variation of the clucose level in the blood of a person and apparatur for carrying out the method
US20160117951A1 (en) * 2009-11-28 2016-04-28 Lior Fleischer Apparatus and methods for corrective guidance of eating behavior after weight loss surgery
WO2011075710A1 (en) * 2009-12-17 2011-06-23 Glumetrics, Inc. Identification of aberrant measurements of in vivo glucose concentration using temperature
US20120277619A1 (en) * 2011-04-29 2012-11-01 Medtronic, Inc. Detecting food intake based on impedance
US20160232811A9 (en) * 2012-06-14 2016-08-11 Robert A. Connor Eyewear System for Monitoring and Modifying Nutritional Intake
US20170164878A1 (en) * 2012-06-14 2017-06-15 Medibotics Llc Wearable Technology for Non-Invasive Glucose Monitoring
RU2519955C1 (ru) 2012-12-17 2014-06-20 Общество С Ограниченной Ответственностью "Хилби" Датчик для измерения импеданса участка тела человека
US9168000B2 (en) * 2013-03-13 2015-10-27 Ethicon Endo-Surgery, Inc. Meal detection devices and methods
US20160262707A1 (en) 2013-10-27 2016-09-15 Blacktree Fitness Technologies Inc. Portable devices and methods for measuring nutritional intake
KR101440735B1 (ko) * 2013-12-06 2014-09-17 안광현 채혈횟수를 최소화한 혈당 측정 시스템 및 그 방법
US20160148535A1 (en) * 2014-11-26 2016-05-26 Icon Health & Fitness, Inc. Tracking Nutritional Information about Consumed Food

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7050847B2 (en) * 2002-03-26 2006-05-23 Stig Ollmar Non-invasive in vivo determination of body fluid parameter
RU2518134C2 (ru) * 2012-02-24 2014-06-10 Хилби Корпорейшн Способ определения концентрации глюкозы в крови человека
RU2521254C1 (ru) * 2012-12-17 2014-06-27 Общество С Ограниченной Ответственностью "Хилби" Способ определения количества энергии, поступающей с пищей в организм человека

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ЧАЙКОВСКИЙ И. и др. Неинвазивный глюкометр: реальность и надежды. Журнал "Диабет. Образ жизни." N 3, 2013 год онлайн[найдено из Интернет][найдено 03.11.2016] https://moidiabet.ru/articles/neinvazivnii-gljukometr-realnost-i-nadejdi-ichaikovskii-mahmanov. VASHIST SK et al., Non-invasive glucose monitoring technology in diabetes management: a review. Anal Chim Acta., 2012 Oct 31; N750 c.16-27 онлайн[найдено из Интернет][найдено 03.11.2016] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23062426. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2712395C1 (ru) * 2018-11-29 2020-01-28 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Способ выдачи рекомендаций по поддержанию здорового образа жизни на основе параметров ежедневной деятельности пользователя, автоматически отслеживаемых в реальном времени, и соответствующая система (варианты)

Also Published As

Publication number Publication date
WO2017082525A1 (ko) 2017-05-18
CN108348198B (zh) 2021-08-17
US11103195B2 (en) 2021-08-31
EP3363361B1 (en) 2020-11-11
CN108348198A (zh) 2018-07-31
RU2015148522A (ru) 2017-05-19
KR20170055409A (ko) 2017-05-19
KR102564489B1 (ko) 2023-08-07
US20180344259A1 (en) 2018-12-06
EP3363361A1 (en) 2018-08-22
EP3363361A4 (en) 2018-08-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2626672C2 (ru) Устройство (варианты) и способ автоматического мониторинга привычек питания
Zubair et al. Smart wearable band for stress detection
Martinez-Ríos et al. A review of machine learning in hypertension detection and blood pressure estimation based on clinical and physiological data
Joshi et al. iGLU 2.0: A new wearable for accurate non-invasive continuous serum glucose measurement in IoMT framework
Jalloul Wearable sensors for the monitoring of movement disorders
Liu et al. Computational methods for estimating energy expenditure in human physical activities
Ibrahim et al. Cuffless blood pressure monitoring from a wristband with calibration-free algorithms for sensing location based on bio-impedance sensor array and autoencoder
US20170249445A1 (en) Portable devices and methods for measuring nutritional intake
WO2018148690A1 (en) Systems and methods of analyte measurement analysis
Scalise et al. Wearables for health and fitness: Measurement characteristics and accuracy
James et al. Total daily activity measured with actigraphy and motor function in community-dwelling older persons with and without dementia
US20220265154A1 (en) Body state classification
AU2016201728B2 (en) A system and method for determining psychological stress of a person
KR20160055006A (ko) 손목형 체성분 측정 장치 및 이를 이용한 체성분 측정 방법
CN104662416A (zh) 信息处理方法
EP3238611B1 (en) A method and device for estimating a condition of a person
Konstantinou et al. Comparing apples and oranges or different types of citrus fruits? Using wearable versus stationary devices to analyze psychophysiological data
Baig et al. Early detection of prediabetes and T2DM using wearable sensors and internet-of-things-based monitoring applications
Gan et al. Human-computer interaction based interface design of intelligent health detection using PCANet and multi-sensor information fusion
He et al. A new approach for daily life Blood-Pressure estimation using smart watch
Cosoli et al. Methods for the metrological characterization of wearable devices for the measurement of physiological signals: state of the art and future challenges
Xiao et al. Toe PPG sample extension for supervised machine learning approaches to simultaneously predict type 2 diabetes and peripheral neuropathy
Melin et al. New hybrid intelligent systems for diagnosis and risk evaluation of arterial hypertension
Nakajima et al. Systems health care: Coevolutionary integration of smart devices and smart services
CN111603151B (zh) 一种基于时频联合分析的无创血液成分检测方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20201112