TW201924600A - 非侵入式疼痛監測系統與非侵入式疼痛監測方法 - Google Patents

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莊炯承
葉青釗
李冠廷
張得福
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  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

一種非侵入式疼痛監測系統與非侵入式疼痛監測方法，該系統包含至少一生理訊號感測裝置以及一控制主機。生理訊號感測裝置係用以感測一使用者之生理狀態而產生至少一生理訊號。控制主機係電性連結於生理訊號感測裝置，並且包含一儲存模組、一分析模組以及一警示單元。儲存模組儲存有複數個疼痛產生判斷規則，分析模組係分析生理訊號而產生複數個生理參數變化率，並在生理參數變化率符合疼痛產生判斷規則時判斷使用者處於一疼痛產生狀態中。警示單元在疼痛預測判斷單元判斷使用者處於疼痛產生狀態中時發出一疼痛產生警報。

Description

非侵入式疼痛監測系統與非侵入式疼 痛監測方法
本發明係關於一種非侵入式疼痛監測系統與非侵入式疼痛監測方法，尤其是指一種利用生理訊號感測裝置所感測之生理訊號進行判斷之非侵入式疼痛監測系統與非侵入式疼痛監測方法。
一般來說，在醫院等場所，時常會利用生理訊息描記設備來即時顯示病患的生理訊息，例如心電圖描記設備等，以供醫護人員評估病患的身體狀況是否正常，或者有病徵出現；然而，生理訊息描記設備只能忠實的呈現出病患的生理訊息，並無法得知病患是否處於疼痛狀態中，導致醫護人員不能即時的協助病患舒緩疼痛的感受，尤其當病患無法自主表達疼痛時，醫護人員並無法清楚得知病患是否感到不適，此時若醫護人員再對病患施行會加劇病患疼痛的療程時，病患很有可能會因為承受不住更大的疼痛而休克昏迷。
有鑑於在先前技術中，現有的醫療環境中雖然會利用一些生理訊息描記設備來即時顯示病患的生理訊息，然而醫護人員並無法直接透過生理訊息來得知病患是否感受到疼痛等不適感，因此當病患無法主動清楚的表達疼痛感受時，醫護人員無法即時的舒緩病患的疼痛不適感；緣此，本發明的目的在於提供一種非侵入式疼痛監測系統與非侵入式疼痛監測方法，以藉由生理訊息描記設備所收集到的資訊做進一步的分析，進而判斷出病患是否處於疼痛狀態中，有效的解決醫護人員無法即時得知病患的疼痛感受的問題。
為了達到上述目的，本發明所採用之必要技術手段是提供一種非侵入式疼痛監測系統，包含至少一生理訊號感測裝置以及一控制主機。至少一生理訊號感測裝置係用以感測一使用者之生理狀態而產生至少一生理訊號。控制主機係電性連結於至少一生理訊號感測裝置，並且包含一儲存模組、一分析模組以及一警示單元。儲存模組係依據複數個生理參數儲存有一疼痛產生判斷規則。分析模組係電性連結於該至少一生理訊號感測裝置與該儲存模組，並包含一分析單元以及一疼痛預測判斷單元。
分析單元係用以接收該至少一生理訊號，並分析該至少一生理訊號而產生複數個對應於該些生理參數之生理參數變化率。疼痛預測判斷單元係電性連結於該分析單元，並在該些生理參數變化率符合該疼 痛產生判斷規則時，判斷該使用者處於一疼痛產生狀態中。
警示單元係電性連結於該分析模組，並在該疼痛預測判斷單元判斷該使用者處於該疼痛產生狀態中時，發出一疼痛產生警報。
在上述必要技術手段所衍生之一附屬技術手段中，至少一生理訊號感測裝置包含一心電圖產生裝置，該些生理參數變化率包含一心率(heart rate,HR)變化率、一R-R間期(R-R interval,RRI)變化率、一心率低頻範圍功率(low frequency,LF)變化率以及一心率高頻範圍功率(high frequency,HF)變化率，該疼痛預測判斷單元係在該心率變化率、該R-R間期變化率、該心率低頻範圍功率變化率與該心率高頻範圍功率變化率符合該疼痛產生判斷規則時判斷該使用者處於該疼痛產生狀態中。
在上述必要技術手段所衍生之一附屬技術手段中，至少一生理訊號感測裝置包含一光容積描記(Photoplethysmography,PPG)裝置，該生理參數變化率包含一光容積描記振幅(PPG amplitude,PPGA)變化率、一基線(base line,BL)變化率以及一自主神經系統狀態(Autonomic nervous system state,ANSS)變化率，該疼痛預測判斷單元係在該光容積描記振幅變化率、該基線變化率以及該自主神經系統狀態變化率符合該疼痛產生判斷規則時判斷該使用者處於該疼痛產生狀態中。
在上述必要技術手段所衍生之一附屬技術手段中，該分析單元係分析該至少一生理訊號而產生複數個對應於該些生理參數之生理參數資料，並依據該些生理參數資料進一步計算出該些生理參數變化率，該儲存模組更儲存有複數個疼痛程度判斷規則，該分析模組更包含一疼痛程度判斷單元，該疼痛程度判斷單元係依據該些疼痛程度判斷規則與該些生理參數資料之比對來判斷該使用者之疼痛程度。較佳者，該控制主機更包含一操作模組，係電性連結於該分析模組，用以受操作地控制該疼痛預測判斷單元與該疼痛程度判斷單元中至少一者進行運作。
本發明所採用之另一必要技術手段是提供一種非侵入式疼痛監測方法，包含以下步驟：步驟(a)是建立一疼痛產生判斷規則；步驟(b)是利用至少一生理訊號感測裝置感測一使用者之生理狀態而產生至少一生理訊號；步驟(c)是利用一分析單元分析該至少一生理訊號而產生複數個對應於該些生理參數之生理參數資料，並依據該些生理參數資料進一步計算出複數個生理參數變化率；步驟(d)是利用一疼痛預測判斷單元在該些生理參數變化率符合該疼痛產生判斷規則時，判斷該使用者處於一疼痛產生狀態中。
在上述必要技術手段所衍生之一附屬技術手段中，步驟(a)係在一實驗者處於一模擬疼痛產生狀態時，透過感測該實驗者之生理狀態所獲得之複數個實際疼痛生理參數變化率建立該疼痛產生判斷規則。
在上述必要技術手段所衍生之一附屬技術手段中，在步驟(d)中，依據該疼痛產生判斷規則，當該使用者之一心率變化率之變化趨勢為上升、該使用者之一R-R間期變化率之變化趨勢為下降、該使用者之一心率低頻範圍功率變化率之變化趨勢為下降、該使用者之一心率高頻範圍功率變化率之變化趨勢為下降、該使用者之一光容積描記振幅變化率之變化趨勢為下降、該使用者之一基線變化率之變化趨勢為下降以及該使用者之一自主神經系統狀態變化率之變化趨勢為下降時，判斷該使用者處於該疼痛產生狀態中。
綜上所述，由於在本發明所提供之非侵入式疼痛監測系統與非侵入式疼痛監測方法中，是先由生理訊號感測裝置所感測到之生理訊號分析出生理參數變化率，並進一步比對是否滿足疼痛變化判斷規則而判斷使用者是否處於疼痛產生狀態；此外，由於本發明更包含疼痛程度判斷單元，因此可以依據疼痛程度判斷規則與生理參數資料之比對來判斷該使用者之疼痛程度。
100‧‧‧非侵入式疼痛監測系統
1‧‧‧生理訊號感測裝置
2‧‧‧控制主機
21‧‧‧儲存模組
211‧‧‧疼痛產生判斷規則
212‧‧‧疼痛程度判斷規則
22‧‧‧分析模組
221‧‧‧分析單元
222‧‧‧疼痛預測判斷單元
223‧‧‧疼痛程度判斷單元
23‧‧‧警示單元
24‧‧‧顯示單元
25‧‧‧操作模組
S1‧‧‧生理訊號
TC‧‧‧溫度曲線
NS‧‧‧疼痛指數
第一圖係顯示本發明較佳實施例所提供之非侵入式疼痛監測系統之系統示意圖；第二圖係顯示本發明之溫度控制與疼痛指數圖對照心率圖之實驗數據示意圖；第三圖係顯示本發明之溫度控制與疼痛指數圖對照R-R 間期(RRI)圖之實驗數據示意圖；第四圖係顯示本發明之溫度控制與疼痛指數圖對照心率低頻範圍功率(LF)與心率高頻範圍功率(HF)圖之實驗數據示意圖；第五圖係顯示本發明之溫度控制與疼痛指數圖對照光容積描記振幅(PPGA)圖之實驗數據示意圖；第六圖係顯示本發明之溫度控制與疼痛指數圖對照基線(BL)圖之實驗數據示意圖；以及第七圖係顯示本發明之溫度控制與疼痛指數圖對照自主神經系統狀態(ANSS)圖之實驗數據示意圖。
下面將結合示意圖對本發明的具體實施方式進行更詳細的描述。根據下列描述和申請專利範圍，本發明的優點和特徵將更清楚。需說明的是，圖式均採用非常簡化的形式且均使用非精準的比例，僅用以方便、明晰地輔助說明本發明實施例的目的。
請參閱第一圖，第一圖係顯示本發明較佳實施例所提供之非侵入式疼痛監測系統之系統示意圖。如圖所示，一種非侵入式疼痛監測系統100包含一生理訊號感測裝置1以及一控制主機2。
生理訊號感測裝置1係用以感測一使用者之生理狀態而產生一生理訊號S1。其中，生理訊號感測裝置1包含一心電圖產生裝置與一光容積描記(Photoplethysmography,PPG)裝置中之至少一者，而 生理訊號S1包含一對應於心電圖產生裝置之心電圖訊號與一對應於光容積描記裝置之光容積描記訊號中之至少一者。
承上所述，換句話說，當生理訊號感測裝置1為心電圖產生裝置時，感測使用者之生理狀態所產生的生理訊號S1為心電圖訊號，而當生理訊號感測裝置1為光容積描記裝置時，感測使用者之生理狀態所產生的生理訊號S1為光容積描記訊號。此外，雖然在本實施例中僅舉例說明有一生理訊號感測裝置1，但在實際運用上亦可有二生理訊號感測裝置1，且二生理訊號感測裝置1分別為心電圖產生裝置與光容積描記裝置。
控制主機2包含一儲存模組21、一分析模組22、一警示單元23、一顯示單元24以及一操作模組25。
儲存模組21係儲存有複數個疼痛產生判斷規則211(圖中僅標示一個)與複數個疼痛程度判斷規則212(圖中僅標示一個)，疼痛產生判斷規則211與疼痛程度判斷規則212係分別對應於複數個生理參數，其中，生理參數包含一心率(heart rate,HR)、一R-R間期(R-R interval,RRI)、一心率低頻範圍功率(low frequency,LF)、一心率高頻範圍功率(high frequency,HF)、一光容積描記振幅(PPG amplitude,PPGA)、一基線(base line,BL)以及一自主神經系統狀態(Autonomic nervous system state,ANSS)。
如上所述，儲存模組21所儲存之疼痛產生判斷規則211記錄著各種生理參數變化率所對應的生理 狀態，當生理參數變化率與疼痛產生判斷規則211相符時，則表示使用者之生理狀態處於一疼痛產生狀態，且在本實施例中，各種生理參數中更以心率與R-R間期的權重較高，亦即在判斷使用者是否處於疼痛產生狀態時，需以心率與R-R間期的符合為主，其他生理參數的符合則是增加判斷的準確率。其中，上述各生理參數變化率所對應之疼痛產生判斷規則如以下表一所示：
此外，儲存模組21所儲存之疼痛程度判斷規則212在本實施例中是以下列表二來表示，而表二是利 用疼痛評估方法直接由患者自行判定疼痛程度，並配合患者的生理參數數據紀錄後統計而得的生理參數與疼痛程度判斷規則對照表。其中，表二中的各種疼痛程度所對照之生理參數實際上是統計多位病患的數據後所計算出的平均值。
分析模組22係電性連結於生理訊號感測裝置1與儲存模組21，且分析模組22包含一分析單元221、一疼痛預測判斷單元222與一疼痛程度判斷單元223。
分析單元221係用以接收生理訊號S1，並分析生理訊號S1而產生複數個對應於上述生理參數之生理參數資料以及複數個對應於生理參數資料之生理參數變化趨勢。
疼痛預測判斷單元222係電性連結於分析單元221，並在生理參數變化率中之至少二者符合疼痛產生判斷規則211中之相對應者時，判斷使用者處於一疼痛產生狀態中。舉例而言，當生理參數變化率之心率變化率為上升，且同時R-R間期變化率為下降時，疼痛預測判斷單元222便依據心率變化率與R-R間期變化率都符合疼痛產生判斷規則211而判斷使用者處於疼痛產生狀態。在實務上，疼痛預測判斷單元222可以設定生理參數變化率符合疼痛產生判斷規則211的數量，最少為兩個，而數量越多的判斷準確度也越高。
疼痛程度判斷單元223係電性連結於分析單元221，並依據疼痛程度判斷規則212與生理參數資料之比對來判斷使用者所感受到的疼痛程度，且在實務上以多個生理參數資料進行交叉比對尤佳。舉例而言，當心率為93beats/min時，且心率高頻範圍功率為483ms2 時，則依據疼痛程度判斷規則212之生理參數與疼痛程度判斷規則對照表，使用者的疼痛程度為重度疼痛；然而，當心率為80beats/min時，由於80beats/min同時落於輕度疼痛、中度疼痛與重度疼痛等區間，因此在本實施例中，疼痛程度判斷單元223會同時比較兩種以上的生理參數來進行判斷，且當比對的生理參數種類越多時，其判斷的準確率也會同時增加。此外，在實務上，疼痛程度判斷單元223內建有一分類器，分類器會依據疼痛程度判斷規則212去進行權重的配置，並建立一疼痛程度模型，藉以使分析模組22可依據疼痛程度模型交叉比對多種生理參數，進而判斷生理參數所對應之疼痛程度。
其中，當分析單元221所接收到的生理訊號S1為心電圖訊號時，分析單元221分析生理訊號S1所產生之生理參數資料對應之生理參數為心率、R-R間期、心率低頻範圍功率或心率高頻範圍功率，在實務上，上述之生理參數皆能由心電圖產生裝置所感測到的生理訊號S1分析出。
另外，當分析單元221所接收到的生理訊號S1為光容積描記訊號時，分析單元221分析生理訊號S1所產生之生理參數資料對應之生理參數為光容積描記振幅、基線或自主神經系統狀態，在實務上，上述之生理參數皆能由光容積描記裝置所感測到的生理訊號S1分析出。
當分析單元221持續分析生理訊號S1時，生理參數資料會隨著生理訊號S1的感測頻率而逐漸增 加，進而得到多個生理參數資料，而分析單元221便依據多個生理參數資料來計算出多個生理參數變化率，包含由心率所衍生之心率變化率、由R-R間期所衍生之R-R間期變化率、由心率低頻範圍功率所衍生之心率低頻範圍功率變化率、由心率高頻範圍功率所衍生之心率高頻範圍功率變化率、由光容積描記振幅所衍生之光容積描記振幅變化率、由基線所衍生之基線變化率以及由自主神經系統狀態所衍生之自主神經系統狀態變化率。
此外，上述各種生理參數資料所計算出之生理參數變化趨勢是由特定時間長度下的數值變化率所得知，例如心率的變化率為每分鐘增加8次，即表示心率的變化趨勢為上升，符合疼痛產生判斷規則211中有關心率上升的趨勢，此時若有另一生理參數資料符合相對應的疼痛產生判斷規則211，即可判斷使用者正處於疼痛產生的狀態。
警示單元23係電性連結於分析模組22，並在疼痛預測判斷單元222判斷使用者處於疼痛產生狀態中時，發出一疼痛產生警報；其中，疼痛產生警報例如為蜂鳴式的聲音警報、閃爍式的燈光警報、震動警報或其組合。
顯示單元24係電性連結於分析模組22，並用以顯示各種生理參數資料與疼痛程度。其中，顯示單元24例如為一顯示螢幕。
操作模組25係電性連結於分析模組22，並用以供使用者在疼痛預測判斷單元222與疼痛程度判斷 單元223之間做切換。其中，操作模組25例如為一按鍵組。
基於以上所述，本發明所提供之一種非侵入式疼痛監測方法，首先是在一實驗者處於一模擬疼痛產生狀態時，透過生理訊號感測裝置1感測實驗者之生理狀態所獲得之複數個實際疼痛生理參數變化率建立疼痛產生判斷規則211；然後是利用生理訊號感測裝置1感測使用者之生理狀態而產生至少一生理訊號；再來是利用分析單元221分析生理訊號而產生複數個對應於生理參數之生理參數資料，並依據生理參數資料進一步計算出複數個生理參數變化率；之後是利用疼痛預測判斷單元222在生理參數變化率符合疼痛產生判斷規則211時，判斷使用者處於疼痛產生狀態中。
其中，依據疼痛產生判斷規則，當使用者之心率變化率之變化趨勢為上升、使用者之R-R間期變化率之變化趨勢為下降、使用者之心率低頻範圍功率變化率之變化趨勢為下降、使用者之心率高頻範圍功率變化率之變化趨勢為下降、使用者之光容積描記振幅變化率之變化趨勢為下降、使用者之基線變化率之變化趨勢為下降或使用者之自主神經系統狀態變化率之變化趨勢為下降時，判斷使用者處於疼痛產生狀態中；然而，在實務上，上述之各種生理參數變化率皆符合疼痛產生判斷規則時，其判斷的準確率最為精準。
請繼續參閱第二圖至第七圖，第二圖係顯示本發明之溫度控制與疼痛指數圖對照心率圖之實驗數據示意圖；第三圖係顯示本發明之溫度控制與疼痛指數 圖對照R-R間期(RRI)圖之實驗數據示意圖；第四圖係顯示本發明之溫度控制與疼痛指數圖對照心率低頻範圍功率(LF)與心率高頻範圍功率(HF)圖之實驗數據示意圖；第五圖係顯示本發明之溫度控制與疼痛指數圖對照光容積描記振幅(PPGA)圖之實驗數據示意圖；第六圖係顯示本發明之溫度控制與疼痛指數圖對照基線(BL)圖之實驗數據示意圖；第七圖係顯示本發明之溫度控制與疼痛指數圖對照自主神經系統狀態(ANSS)圖之實驗數據示意圖。
承上所述，在上述建立疼痛產生判斷規則之步驟時，本發明主要是透過水溫加熱來模擬疼痛的方式進行生理訊號的感測，並進一步將不同水溫下所感受到疼痛指數與各種生理參數變化趨勢進行比對。在實際操作上，本發明是將實驗分成五個測試階段A、B、C、D與E，並在五個測試階段A、B、C、D與E中讓受測者之手維持在不同的溫度。首先，測試階段A是先讓受測者保持冷靜狀態；而測試階段B是讓受測者將手浸置於一循環水槽中，此時溫度曲線TC所表示之溫度是保持在37℃；測試階段C是以1℃/min的升溫速度來進行加熱，並在溫度曲線TC達到47℃時停止加熱；然後在測試階段D時保持溫度曲線TC之溫度維持在47℃；最後測試階段E則是將25℃的水注入循環水槽中，直到溫度曲線TC降到32℃。此外，五個測試階段A、B、C、D與E的時間皆為10分鐘，而延遲時間為1分鐘，其中由於測試階段A僅是先讓受測者保持在冷靜狀態，因此前五分鐘 之數具忽略不計。
承上所述，測試階段C為疼痛產生階段，而測試階段D為疼痛維持階段，測試階段E為疼痛緩解階段。其中，在測試階段C結束時，受測者所感受到的疼痛指數(NRS score)NS約為5.03±1.99，而測試階段A與B結束時的疼痛指數差異不大，因此表示受測者的疼痛指數NS是在測試階段C開始增加，或者是在水溫接近47℃左右時產生。
如第二圖所示，在疼痛產生之測試階段C時，心率變化趨勢為上升，因此可以得知心率變化趨勢為上升時，表示受測者處於疼痛產生階段。舉例而言，在測試階段C之心率變化率(beats/min/s)的計算方式為(84.5-81.5)/((31-21)x60)=0.005(beats/min/s)，亦即每秒心率增加0.005(beats/min)，也由於0.005(beats/min)為正值，因此表示心率變化趨勢為上升；相對的，在測試階段E中，41分至46分的心率變化率是由(84-87.2)/((46-41)x60)所計算出的-0.01(beats/min/s)，也就表示為心率變化趨勢為下降。其中，上述之敘述是為了簡單說明心率變化率的計算方式，然而在實際運用時，心率變化率的計算大約為每30~60秒分析一次參數，並非如上述之計算區間為10分鐘。
如第三圖所示，在疼痛產生之測試階段C時，R-R間期變化趨勢為下降，因此可以得知R-R間期變化趨勢為下降時，表示受測者處於疼痛產生階段。
如第四圖所示，在疼痛產生之測試階段C 時，心率低頻範圍功率變化趨勢與心率高頻範圍功率變化趨勢皆為下降，而在疼痛緩解之測試階段E時，心率低頻範圍功率變化趨勢與心率高頻範圍功率變化趨勢皆為上升，因此可以得知心率低頻範圍功率變化趨勢或心率高頻範圍功率變化趨勢為下降時，表示受測者處於疼痛產生階段。
如第五圖所示，在疼痛產生之測試階段C時，光容積描記振幅變化趨勢為下降，因此可以得知光容積描記振幅變化趨勢為下降時，表示受測者處於疼痛產生階段。
如第六圖所示，在疼痛產生之測試階段C時，基線變化趨勢為上升，因此可以得知基線變化趨勢為上升時，表示受測者處於疼痛產生階段。
如第七圖所示，在疼痛產生之測試階段C時，自主神經系統狀態變化趨勢為下降，因此可以得知自主神經系統狀態變化趨勢為下降時，表示受測者處於疼痛產生階段。
承上所述，如第一圖所示，本發明所提供之非侵入式疼痛監測系統100是基於上述之實驗結果所建立，且在實務上，非侵入式疼痛監測系統100之判斷單元23是設定為，在兩個以上的生理參數變化趨勢符合疼痛產生趨勢時，判斷使用者處於疼痛產生狀態，但不限於此，亦可如上述之實施例所述，在一個生理參數變化趨勢符合疼痛產生趨勢時即判斷使用者處於疼痛產生狀態，然而當越多生理參數變化趨勢符合相對應的疼痛產 生趨勢時，判斷使用者處於疼痛產生狀態的準確度也越高。
此外，上述之控制主機2亦可透過操作模組25供使用者在生理訊號感測裝置1測量到生理訊號S1，而分析模組22分析生理訊號S1產生生理參數時，輸入疼痛指數NS，藉以供疼痛程度判斷單元223之分類器依據疼痛指數NS與生理參數建立疼痛程度模型，進而使疼痛程度模型的分類準確率增加。
基於以上所述，以下列舉數個分析模組22依據生理參數進行判斷之實例：
如上所述，在例1中，對照上述之表一可知，除了基線外的各種生理參數都符合疼痛產生判斷規則211中產生疼痛狀態的趨勢，因此疼痛預測判斷單元222判斷例1之使用者處於疼痛產生狀態；而在例2中，七個生理參數中只有心率高頻範圍功率、光容積描記振幅以及自主神經系統狀態等三種生理參數符合疼痛產生判斷規則211，因此疼痛預測判斷單元222判斷例2之使用者並非處於疼痛產生狀態；在例3中，雖然七個生理參數中僅有心率、R-R間期與基線等三種生理參數不符合疼痛產生判斷規則211，但由於在本實施例中，是以心率與R-R間期的判斷權重較高，因此疼痛預測判斷單元222仍判斷例3之使用者並非處於疼痛產生狀態。
需補充說明的是，在本發明之實驗過程中，主要是針對多位受測者進行測試所得之平均結果，而本實施例之說明主要是針對平均的測試結果進行示例性的說明，並非只是單一個體之實驗數據結果。
綜上所述，相較於在先前技術中，現有的生理訊息描記設備僅能用來顯示病患的生理訊息，因此 醫護人員無法即時的察覺病患產生疼痛不適感；本發明利用生理訊號感測裝置所感測到之生理訊號分析出生理參數與生理參數變化趨勢，並進一步比對是否滿足疼痛變化趨勢而判斷使用者是否處於疼痛產生狀態；此外，由於本發明更包含疼痛程度判斷單元，因此可以依據生理參數與疼痛程度指數建立疼痛程度模型，進而透過疼痛程度模型來判斷生理參數所對應之疼痛程度指數。
上述僅為本發明較佳之實施例而已，並不對本發明進行任何限制。任何所屬技術領域的技術人員，在不脫離本發明的技術手段的範圍內，對本發明揭露的技術手段和技術內容做任何形式的等同替換或修改等變動，均屬未脫離本發明的技術手段的內容，仍屬於本發明的保護範圍之內。

Claims (8)

  1. 一種非侵入式疼痛監測系統，包含：至少一生理訊號感測裝置，係用以感測一使用者之生理狀態而產生至少一生理訊號；以及一控制主機，係電性連結於該至少一生理訊號感測裝置，並且包含：一儲存模組，係依據複數個生理參數儲存有一疼痛產生判斷規則；一分析模組，係電性連結於該至少一生理訊號感測裝置與該儲存模組，並包含：一分析單元，係用以接收該至少一生理訊號，並分析該至少一生理訊號而產生複數個對應於該些生理參數之生理參數變化率；以及一疼痛預測判斷單元，係電性連結於該分析單元，並在該些生理參數變化率符合該疼痛產生判斷規則時，判斷該使用者處於一疼痛產生狀態中；以及一警示單元，係電性連結於該分析模組，並在該疼痛預測判斷單元判斷該使用者處於該疼痛產生狀態中時，發出一疼痛產生警報。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之非侵入式疼痛監測系統，其中，該至少一生理訊號感測裝置包含一心電圖產生裝置，該些生理參數變化率包含一心率(heart rate,HR)變化率、一R-R間期(R-R interval,RRI) 變化率、一心率低頻範圍功率(low frequency,LF)變化率以及一心率高頻範圍功率(high frequency,HF)變化率，該疼痛預測判斷單元係在該心率變化率、該R-R間期變化率、該心率低頻範圍功率變化率與該心率高頻範圍功率變化率符合該疼痛產生判斷規則時判斷該使用者處於該疼痛產生狀態中。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之非侵入式疼痛監測系統，其中，該至少一生理訊號感測裝置包含一光容積描記(Photoplethysmography,PPG)裝置，該生理參數變化率包含一光容積描記振幅(PPG amplitude,PPGA)變化率、一基線(base line,BL)變化率以及一自主神經系統狀態(Autonomic nervous system state,ANSS)變化率，該疼痛預測判斷單元係在該光容積描記振幅變化率、該基線變化率以及該自主神經系統狀態變化率符合該疼痛產生判斷規則時判斷該使用者處於該疼痛產生狀態中。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之非侵入式疼痛監測系統，其中，該分析單元係分析該至少一生理訊號而產生複數個對應於該些生理參數之生理參數資料，並依據該些生理參數資料進一步計算出該些生理參數變化率，該儲存模組更儲存有複數個疼痛程度判斷規則，該分析模組更包含一疼痛程度判斷單元，該疼痛程度判斷單元係依據該些疼痛程度判斷規則與該些生理參數 資料之比對來判斷該使用者之疼痛程度。
  5. 如申請專利範圍第4項所述之非侵入式疼痛監測系統，其中，該控制主機更包含一操作模組，係電性連結於該分析模組，用以受操作地控制該疼痛預測判斷單元與該疼痛程度判斷單元中至少一者進行運作。
  6. 一種非侵入式疼痛監測方法，包含以下步驟：(a)建立一疼痛產生判斷規則；(b)利用至少一生理訊號感測裝置感測一使用者之生理狀態而產生至少一生理訊號；(c)利用一分析單元分析該至少一生理訊號而產生複數個對應於該些生理參數之生理參數資料，並依據該些生理參數資料進一步計算出複數個生理參數變化率；以及(d)利用一疼痛預測判斷單元在該些生理參數變化率符合該疼痛產生判斷規則時，判斷該使用者處於一疼痛產生狀態中。
  7. 如申請專利範圍第6項所述之非侵入式疼痛監測方法，其中，步驟(a)係在一實驗者處於一模擬疼痛產生狀態時，透過感測該實驗者之生理狀態所獲得之複數個實際疼痛生理參數變化率建立該疼痛產生判斷規則。
  8. 如申請專利範圍第7項所述之非侵入式疼痛監測方法，其中，在步驟(d)中，依據該疼痛產生判斷規則，當該使用者之一心率變化率之變化趨勢為上升、該使用者之一R-R間期變化率之變化趨勢為下降、該使用者之一心率低頻範圍功率變化率之變化趨勢為下降、該使用者之一心率高頻範圍功率變化率之變化趨勢為下降、該使用者之一光容積描記振幅變化率之變化趨勢為下降、該使用者之一基線變化率之變化趨勢為下降以及該使用者之一自主神經系統狀態變化率之變化趨勢為下降時，判斷該使用者處於該疼痛產生狀態中。
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