TW202305827A - 多元生理資訊收集裝置 - Google Patents

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Abstract

本發明提供一種多元生理資訊收集裝置，針對多元生理資訊收集、人工標記、機器學習、訓練樣本篩選、機器分析等操作，提供單一環境下的解決方法。便利量測者、醫師與技師、數據工程師之間的資料交換，並能大幅提高作業效率。本發明的多元生理資訊收集裝置包含：資料上載裝置、資料儲存裝置、資料編輯裝置。並可包含自動分析裝置。

Description

多元生理資訊收集裝置及系統
本發明是關於一種多元生理資訊收集裝置與系統，特別是關於一種用來收集、處理及顯示由不同型態或功能的感測裝置所記錄，以多種形式與描述方式存在的生理資訊的裝置與系統。
睡眠多項生理檢查 (Polysomnography，PSG)是睡眠醫學以及睡眠障礙、打鼾、癲癇、睡眠呼吸中止症等睡眠相關疾病的診斷中，最常進行的標準檢測方法。此種檢查通常在醫院的病房中進行。患者須留宿醫院（通常由睡眠中心進行），由醫生或睡眠技師在病患身上安裝多種傳感器，記錄整晚的睡眠生理數據。再以人工設定成例如每 30 秒為一個單位，以顯示檢查結果。以 6 小時的檢查為例，就會產生 720 個單位的檢查結果。這些結果經統計後，再提供給醫生進行診斷。
PSG 需要透過多種儀器的配合，方能完成檢查，提供綜合診斷。檢查項目通常包含： 1.         腦波 (EEG)：用來記錄睡眠各種階段(NREM 的 N1、N2、N3，以及 REM) 的腦波數值及變化。 2.         肌電 (EMG)：包括下顎肌電，用來輔助判斷睡眠階段；兩腿肌電，用來找出異常的腿部抽動。 3.         心電 (ECG)：檢查睡眠時期的心率變化，也可用來發現心律不整問題。 4.         眼電 (EOG)：輔助對於快速動眼期的判斷。 5.         血氧飽和度 (SaO2)與脈搏(Pulse)：檢查血氧濃度狀態，以及脈搏變化 6.         胸腹呼吸張力 (Tho/Abdo Effort)：檢查呼吸情形。 7.         口鼻氣流(Nasal-oral Air Flow)：檢查上呼吸道通氣狀態。
由於 PSG 檢測的項目太多，多種檢查儀器附接在患者身上不僅影響患者睡眠，導致檢測失準，統計標記結果也相當耗費人力。業界為解決這個技術難題，提出多種執行較少種類的檢查項目，輔以軟體標記檢查結果的產品。例如針對睡眠呼吸中止症的診斷，已有業者開發出簡易型睡眠生理檢查設備。該設備只需量測鼻氣流、脈搏、以及血氧濃度。收集到的數據經由機器判讀，就能得到與 PSG 相近的睡眠呼吸中止症檢測結果，即睡眠呼吸中止指數(Apnea-Hypopnea Index, AHI)。
Sun 等人的研究指出，以大量的 PSG 數據進行深度學習後發現，只要腹部張力數值加上心電訊號，就可以計算出相當接近腦波的睡眠分期結果。見Haoqi Sun et al., “Sleep Staging from Electrocardiography and Respiration with Deep Learning.” 12/21/2019, Sleep 2020, https://academic.oup.com/sleep/article-abstract/43/7/zsz306/5682785。
大立雲康科技的睡眠分析軟體，也在對大量的 PSG 數據進行機器學習後，發現只以心電訊號就能計算出相當接近 PSG 的睡眠分期與呼吸中止指數的結果。
隨著穿戴式裝置、IoT 傳感技術、以及毫米波技術的普及，多管道、不間斷的生理資訊收集將會成為人們的日常行為。
因此，目前業界亟需有一種新穎的多元生理資訊收集系統，可以接收多種生理資訊感測裝置的感測結果資訊，組合後顯示，提供診斷所需的生理資訊。
同時也需要有一種多元生理資訊收集平台，可以儲存大量病患的多種生理資訊，以供技師或醫師進行分析，診斷。
本發明的目的就是在提供一種新穎的多元生理資訊收集裝置，針對多元生理資訊收集、人工標記、機器學習、訓練樣本篩選、機器分析等操作，提供單一環境下的解決方案。便利量測者、醫師與技師、數據工程師之間的資料交換，提高作業效率。
本發明提供一種多元生理資訊收集裝置，以接收來自不同裝置的生理資訊，自動分類、儲存。以高效率的檢索特定量測者、特定對象於特定期間所收集的部分或所有生理資訊。
本發明提供一種多元生理資訊收集系統，可以將接收到的不同檢測裝置的不同種類生理資訊，依照使用者設定條件，在相同顯示裝置上顯示不同種類的生理資訊。
本發明的多元生理資訊收集裝置提供人工標記功能。醫師或技師可以透過專屬的身分登入，請求顯示授權範圍內的特定量測者、特定對象於特定期間所收集的部分或所有生理資訊。醫師或技師可在裝置上對生理資訊進行人工檢索，並寫入檢查結果資訊，以進行人工標記。
本發明的多元生理資訊收集裝置也提供訓練樣本篩選功能，以供數據工程師指定檢查類型，對所有符合條件的生理資訊與檢查結果進行機器學習，找出可以進行機器判讀的演算法，以供進一步開發應用。也可以進行深度學習，找出與人工標記結果有關連性的生理資訊類型，而供進一步開發應用。
本發明的多元生理資訊收集裝置也可提供機器分析裝置，該裝置安裝有前述經機器學習或深度學習所產生的演算法。量測者可提供符合演算法需求的生理資訊，供分析裝置進行分析，得要到有用的分析結果。
本發明提供一種針對多種分類/類型的資訊，以不同的對應方法處理，提供便利於查找、瀏覽、標記、加工、學習等處理的機制。
為達成上述目的，本發明提供一種多元生理資訊收集裝置，該裝置包括： 資料上載裝置，提供通信通道以供多種生理資訊檢測裝置通信連結，以將該生理資訊檢測裝置的檢測結果生理資訊傳送給該多元生理資訊收集裝置； 資料儲存裝置，提供大量記憶空間用以儲存各生理資訊檢測裝置上載的檢測結果生理資訊以及該資料在該多元生理資訊收集裝置中處理的結果資料；及 資料編輯裝置，提供人機介面，以供使用者從該資料儲存裝置呼出特定生理檢測結果生理資訊及/或處理結果資料，進行瀏覽、增加、刪除或修改標記； 其中，該資料儲存裝置提供自動索引能力，可對每一筆生理檢測結果生理資訊及/或處理結果資料自動標記索引，且該資料編輯裝置建置成可根據該索引，呼出及編排使用者所要求的資料。
本發明的多元生理資訊收集裝置還可以包括自動分析裝置，提供自動篩選功能，經由篩選介面接收使用者的篩選指令，以從該資料儲存裝置中自動擷取對應於篩選指令的生理檢測結果生理資訊及/或處理結果資料，產生篩選結果資料，以供進行機器學習，找出可以進行機器判讀的演算法，或供進行深度學習，找出與人工標記結果有關連性的生理資訊類型。
根據本發明的較佳實施例，該多元生理資訊收集裝置提供的資料儲存裝置儲存對應到多數人的生理資訊。每一筆生理資訊以下述方式建立索引： 記號型資訊及多程記號型資訊：檔案名稱、記錄時間及辨認代碼。 頁型及多張頁型資訊：檔案名稱、記錄時間及辨認代碼。 其中，該檔案名稱較好包括該生理資訊所屬人員的ID碼。該記錄時間可包括單一時間，或以開始時間與結束時間定義的時間段。至於該辨認代碼，較佳為唯一的代碼。且較好與對應的檔案內所含的資訊數值對應的生理資訊種類有相關性。代碼長度應適中，即不會太短，以致於容易與其他筆量測資料重複，也不應太長，而增加處理的複雜度、資源與時間。在本發明的較佳實施例中，是採用根據檔案內容的數值計算所得的雜湊值，特別是「安全雜湊演算法 256 位元」(SHA256 – Secure Hash Algorithm 256-bit)。
由於本發明採用獨特的資料、資訊分類方法，以及特殊設計的索引方法，不同形式、性質、儲存或傳輸媒介以及資料量，屬於不同人、於不同時間記錄的資料，都可以儲存在單一的儲存裝置中，並能以單一的顯示介面或人機介面進行檢索、篩選，編輯以及其他應用。並能立即顯示不同筆資料間的關聯性。
本發明的其他目的與優點，可由以下詳細說明並參照附圖而更形清楚。
以下參照圖式說明本發明多元生理資訊收集裝置的數種較佳實施例。必須說明的是，對於本發明實施例的說明及圖示，目的只是在以簡要的方式呈現本發明的主要重點及可能的實現型態。本發明的範圍應該及於其他本行業人士所能想到或推導得出的實施方式。
雖然本發明不需限定或侷限在任何的理論，但根據本發明人發現，眾多種類的生理資訊可以分類成四種類型： 1.    頁 frame – 定義為「在某一時間點量測到的生理相關資訊，以數值或影像記錄的資料」。頁型資訊有如一張快照，可能是瞬時的數字、瞬間的影像等等。常見的頁型資訊包括：身高、體重、血壓、血糖、體溫、血氧、X光攝影、CT攝影、室溫、GPS位置…等。 2.    記號 signal – 定義為「在某一時間段量測到的連續生理相關資訊，以時域(如PCM)或頻域(如SBC)編碼的波形記錄」。Signal 在時間軸上是一個連續時段，以生理訊號來說像是一段影片。這些訊號隨時間的變化具有特殊意義。常見的記號型資訊包括：心電、腦電、肌電、連續血氧、鼻氣流、胸腹張力、連續心率、連續血糖、連續血壓…等。 3.    多導程記號 multi-channel signals – 定義為「同步量測的連續生理相關資訊」。常見的多導程記號型資訊包括：多導心電、多導腦電、多導肌電…等。 4.    多張頁 multiple frames – 定義為「以首張 (I Frame) 與差異部分 (B Frame) 組成的多張 Frame 組合」。常見的多張頁型資訊包括：影片、連續CT攝影…等。
主要基於以上的發現，並結合其他獨特的技術，本發明提供一種有用的機制，可以結集不同種類、不同特性、不同格式、不同媒介的生理資訊，經過以對應的方法處理後，儲存在資料庫中，提供以單一介面就可以同時查找、顯示、標記、加工，以及進一步提供機器學習、深度學習等處理。
圖1表示本發明多元生理資訊收集裝置一種實施例的系統示意圖。如圖所示，本發明的多元生理資訊收集裝置100在實施上可以實現在一個伺服器電腦，並以應用程式或其他適用的型態，提供必要的資料交換、處理、儲存及顯示等功能。該多元生理資訊收集裝置100主要包括： 資料上載裝置110，提供多種通信通道111以供多種生理資訊檢測裝置151-155通信連結，以將該生理資訊檢測裝置151-155的檢測結果生理資訊傳送給該多元生理資訊收集裝置100。在本發明的較佳實施例中，該通信通道111較佳為網際網路。具體而言，該通信通道111較佳為從生理資訊檢測裝置151-155，經由中介裝置160，例如智慧手機或平板電腦，經由網際網路連接到該多元生理資訊收集裝置100。
該多元生理資訊可能是腦波(EEG)、肌電(EMG)、心電(ECG)、眼電(EOG)、血氧飽和度(SaO2)與脈搏(Pulse)、胸腹呼吸張力(Tho/Abdo Effort)、口鼻氣流(Nasal-oral Air Flow)等類型當中的一種或多種。其他可以代表身體、器官、組織或其一部份或其組合的資訊，也都可以應用在本發明。
在市面上，用來量測某時點或某時段的上述生理資訊的儀器，絕大多數都已經提供上網功能。即使沒有上網功能，也可透過例如Bluetooth等短距離通信標準，與智慧手機或平板電腦等上網裝置連線，傳送檢測結果。在現有技術下，提供一個應用程式，建置在智慧手機或平板電腦，或其他具備上網能力的電腦裝置，以接受多種生理資訊檢測裝置151-155通信連結，向該中介裝置160，進而向該多元生理資訊收集裝置100上傳檢測結果生理資訊、資訊，已經是成熟的技術。本行業技術人員都可以利用已知技術完成。
資料儲存裝置120連接該資料上載裝置110。資料儲存裝置120提供大量記憶空間以儲存各生理資訊檢測裝置151-155上載的檢測結果生理資訊。該資料儲存裝置120也提供記憶空間，以儲存該多元生理資訊收集裝置100處理檢測結果生理資訊後產生的結果資料。該資料儲存裝置120的配置為本發明的重要技術特徵。相關詳情將在以下說明。
資料編輯裝置130連接該資料儲存裝置120，並提供人機介面131，以供使用者從該資料儲存裝置120呼出特定生理檢測結果生理資訊及/或處理結果資料，進行瀏覽、人工標記或修改標記。該人機介面131可包括顯示裝置、滑鼠、鍵盤、麥克風、擴音器等輸出入裝置當中的一種或多種，也可以包括其他可以在資料檔案中增加、刪除、變更內容的工具。該資料編輯裝置130的人機介面131提供檢索工具，以根據使用者輸入的一個或多個索引，將含有該索引的一筆或多筆生理資料呼出，以預定形式顯示在該人機介面131，以供使用者進行編輯。並可在使用者編輯完成後，將處理結果附加索引後，儲存到該資料儲存裝置120。
根據本發明的較佳實施例，該資料儲存裝置120提供自動索引能力，可對每一筆生理檢測結果生理資訊及/或處理結果資料自動標記索引，且該資料編輯裝置130建置成可根據該索引，呼出使用者所要求的資料。
根據本發明的較佳實施例，該多元生理資訊收集裝置100提供的資料儲存裝置120儲存對應到多數人的生理資訊。每一筆生理資訊以下述方式建立索引： 1.         信號及多程信號：檔案名稱、記錄時間及辨認代碼。其中： 1)        該檔案名稱只要能識別生理資訊的種類即可。命名方式包括： ［用戶ID+生理訊號類型+設備廠牌+設備型號］的形式。 但其他形式的命名方法，也可以適用在本發明。 2)        該記錄時間可包括單一時間，或以開始時間與結束時間定義的時間段。 3)        至於該辨認代碼，較佳為唯一的代碼。且較好與對應的檔案內所含的資訊數值有相關性。代碼長度應適中，即不會太短，以致於容易與其他比量測資料重複，也不應太長，而增加處理的複雜度、資源與時間。在本發明的較佳實施例中，是採用根據檔案內容的數值計算所得的雜湊值，特別是「安全雜湊演算法 256 位元」(SHA256 – Secure Hash Algorithm 256-bit)。這種代碼因長度適中，幾乎不會重複，特別適用在本發明。 4)        一個命名的實例： UuIiDdd1234-ECG-LARGAN-AT202。其中， UuIiDdd1234 = 用戶識別碼 ECG = 心電訊號 LARGAN = 設備廠牌 AT202 = 設備型號 5)        檔案名稱可以透過加密處理，以防止敏感資料外洩。圖2顯示數種可用的信號（Signal）存檔形式。 2.         頁及多張頁：檔案名稱、記錄時間及辨認代碼。其中： 1)        該檔案名稱只要能識別生理資訊的種類即可。命名方式包括： ［用戶ID+生理訊號類型+設備廠牌+設備型號］的形式。 但其他形式的命名方法，也可以適用在本發明。 2)        該記錄時間通常包括單一時間。連續的頁只需記錄首張 (I Frame) 的時間點。 3)        至於該辨認代碼，較佳為唯一的代碼。且較好為SHA256雜湊值。 4)        一個命名的實例： UuIiDdd1234-GLU-ABC-VP123。其中， UuIiDdd1234 = 用戶識別碼 GLU = 血糖值 ABC = 設備廠牌 VP123 = 設備型號 5)        檔案名稱可以透過加密處理，以防止敏感資料外洩。圖3顯示頁類型信號（frame）的一種適用的存檔形式。
圖4顯示一種在該資料儲存裝置內儲存生理資訊的結構。透過索引的方式，可以將例如因屬同一人、同一時間或具備其他共同因素而產生關連性的數筆生理資訊，就可以同時呼出、顯示，以進行瀏覽、比較、尋找關聯性、標記，以及進行例如機器學習、深度學習等處理。對於經過處理的結果資訊，也可以作相同或類似的應用。
本發明的大多數較佳實施例選擇使用雜湊碼計算函式做為辨識代碼的理由，主要是因為雜湊碼是所有不易發生碰撞 (不同內容卻有相同的雜湊值)的索引方法中，資料長度相對短，且計算方法相對簡單的演算法。其中， SHA256 演算法一般認為不會發生碰撞，且長度只有 256 bits，適合作為資料庫索引。在計算上僅使用位元的反轉(XOR)、位移(SHIFT)、旋轉(ROT)，效率高且容易實作。以生理資訊內容的 SHA256 雜湊碼為索引，產生的優點包括： 1.         重複上傳的資料會因雜湊碼相同而只保留一份。 2.         雜湊碼也可用來驗證資料是否毀損或遭竄改。 3.         多導程或公共訊號可共用內容而不額外佔用空間。
資料上載裝置110所上載的生理資料在經過以上述方法處理後，儲存在該資料儲存裝置120備用。
如前所述，本發明的資料編輯裝置130是建置成依據各筆資料的索引資料，判斷不同筆資料之間的關聯性，而將經判斷為具有關聯性的多筆資料顯示成為檢索結果。
圖5顯示一種適用在本發明資料編輯裝置130的資料檢索方法流程圖。圖6則顯示該檢索方法示意圖。如圖5所示，在步驟510，使用者在該資料編輯裝置130的檢索人機介面131上輸入檢索條件後，該資料編輯裝置130開始進行資料檢索。通常，該檢索條件包括所要檢索的生理資訊所屬的個人資料、記錄日期以及資料種類。在本發明的較佳實施例中，該資料編輯裝置130是建置成可在使用者輸入一筆個人資料後，自動在資料庫中查找該個人資料對應的ID碼。於步驟520，該資料編輯裝置130將檢索得到的大量資料進行關聯性處理。如果是記號型資訊，就找出不同筆資料之間有交集的記號型資料。如果是頁型資訊，就找出最佳的資料頁。
在前述步驟中，找出兩筆資料之間的交集，可以包括找出時間的交集，例如建立時間落入某區段的多筆資料。其他可以根據資料檔的內容判斷關聯性，特別是可以根據所引的成分判斷關聯性的方法，也都可以應用在本發明。
至於頁型資料的最佳成分，通常是指檢索者最可能想看的資料。因此也可以包括時間範圍，以及其他可以根據資料檔的內容判斷為最適合顯示，特別是可以根據所引的成分判斷為最適合顯示的資料內容。
具體來說，頁型資料與記號型資料的記錄方式不同。頁型資料需要描述一個值，並且定義其維度與精度 (解析度)。記號型資料則多了取樣率和濾波方法的描述，並重視變化的動態範圍。多頁型資料與多導程記號本質上是頁型資料與記號型資料。但其資料通常不能分開記錄與讀。配置成多重的型態，主要是便利同時一起存取與記錄。例如 5 Lead 的 ECG 訊號通常需要同時檢視，單獨看一個 Lead 的意義不大。若在記錄時將其分開成 5 個獨立的信號存放，在應用時會有效率低的問題。
頁型資料與記號型資料在資料處理上，用途也不同。頁型資料在時間上只有一點。在這時間點外雖然不存在資料，但可以從前後的量測值推估。例如一年前胸部 X 光只有一個白點，今天胸部 X 光也是只有一個白點。可以推測這一年胸部X 光應該都是一個白點。記號型資料因為在時間軸上有一個連續區段，需要在時間上相近或產生交集時引用。例如昨晚 20:00 到今早 5:00 戴了血氧儀，想分析 22:00 ~ 8:00 的睡眠呼吸障礙指數。這時，交集的 22:00 ~ 5:00 這段時間的血氧訊號就可以拿來分析。
很多時候，人們想要尋找 Signal 與 Frame 之間是否存在因果關係。例如在發生特定事件 (Frame) 的時候，是否會伴隨出現特定徵狀的連續訊號 (Signal) 。例如學者透過觀察發現：在發生呼吸中止事件時，心率會出現先降低再升高的徵狀。只要監控心率是否出現先降低再升高的徵狀，就可用來評估是否發生了睡眠呼吸中止事件。在這方面本發明就可提供有用的資訊，透過機器學習，可能發現心率變化與睡眠呼吸中止事件的之間的相關性。經過驗證後，可以產生新的分析方法。
接著，在步驟530該資料編輯裝置130將檢索得到的資料，以既定形式顯示在該人機介面131。顯示的形式通常是影像，特別是圖形。但是其他形式的資料顯示方法，例如文字、聲音、動畫、連續影像或不連續影像等，都非所禁。
在步驟540該資料編輯裝置130判斷使用者是否輸入修改或標記。如有，則在步驟550將使用者所做的修改存在相同或不同於對應資料檔的資料檔中，並變更顯示內容。步驟回到540。如步驟540的判斷結果為否，則在步驟560判斷是否重新輸入檢索條件。如是，則步驟回到510；如否，在步驟570判斷是否結束編輯。如否，步驟回到540；如是，在步驟580結束編輯。
圖6所示的檢索結果可以看出，在同一顯示裝置上，可以同時顯示不同儀器檢測的生理資訊。不同性質、形式的資料，也可以根據其相關性，例如時間上的相關性，進行顯示。使用者易於比較，判斷。對於不同人的生理資訊檢測結果，也可以一起顯示。
圖7A到7D顯示一種是用在本發明多元生理資訊收集裝置的資料檢索畫面應用示意圖。其中，圖7A顯示可能應用在本發明多元生理資訊收集裝置100的資料編輯裝置130人機介面顯示裝置的顯示頁面。在該實例中，檢索畫面的功能欄位中提供如下的檢索條件輸入： 1.    資料來源：表示提供特定多元生理資訊的機構名稱，例如醫院/診所名稱、睡眠中心名稱等。圖7A即顯示選擇其中兩所醫療機構後的檢索結果。 2.    收集日期範圍：表示特定多元生理資訊的收集日期或期間。甲、ran欄位並提供自動產生始期與終期的功能。圖7B即顯示選擇特定期間後的檢索結果。 3.    資料類型：表示資料的分類，例如為腦波(EEG)、肌電(EMG)、心電(ECG)、眼電(EOG)、血氧飽和度(SaO2)與脈搏(Pulse)、胸腹呼吸張力(Tho/Abdo Effort)、口鼻氣流(Nasal-oral Air Flow)等各種生理資訊的類型。其他的類型，甚至分類方式，也都可以應用到本發明。圖7C即顯示選擇「僅含SpO2（血氧飽和濃度）」的檢索結果。 4.    人工標記：是指專業人士以該資料編輯裝置130對特定筆生理資訊所做的標記。通常而言，專業人士所做的標記，需要規定標準用語，以便正確檢索。但這並非任何技術限制。圖7D即顯示選擇「僅含PSG（睡眠判讀）事件」的檢索結果。
從圖7D可以看出，經過以上方式檢索後，會在顯示畫面上顯示大量相關的生理資訊。比較特別的是，所顯示的條目除了可以顯示針對特定人、特定時間所收集的資料之外，還可以包括對不同人的量測結果，不同日期的量測結果，不同數值分布範圍的量測結果，以及多種形態，種類，性質的生理資訊。該多種形態，種類，性質的生理資訊並可以不同的icon，以不同顏色顯示。以讓使用者一目瞭然檢索結果的大致分布情形。
圖8顯示本發明的檢索結果顯示內容示意圖。圖8所示的一筆生理資訊代表特定人在特定時間段檢測所得的血氧濃度信號（Signal: SpO2），以及判讀專家在該筆生理資訊所賦予的標記（Frame: 睡眠呼吸事件&睡眠分期）。並可以視覺變化的方式顯示。此外，圖中並顯示時間縮圖，以讓使用者立即了解測試時間的定位。另外，心律變異頻譜是以Signal類型資訊的形式呈現；睡姿是以Frame類型資訊的形式呈現。顯示內容包含多元生理資訊，以容易理解的方式顯示，並能顯示其相關性。
本發明的多元生理資訊收集裝置100還可以包括自動分析裝置140。該自動分析裝置140提供自動篩選功能，經由篩選介面（未圖示）接收使用者的篩選指令，以從該資料儲存裝置120中自動擷取對應於篩選指令的生理檢測結果生理資訊及/或處理結果資料，產生篩選結果資料。使用者即可將篩選所得結果送至機器學習，以嘗試的方式試圖找出可以進行機器判讀的演算法。使用者也可將篩選結果送至AI深度學習，找出與人工標記結果有關連性的生理資訊類型。
圖9顯示本發明多元生理資訊收集裝置的自動分析裝置140進行機器學習與深度學習的方法流程圖。如圖所示，在步驟910使用者在篩選介面輸入篩選條件。所適用的篩選條件可能是特定的人工標記。以學習睡眠呼吸事件分析方法為例，就可能選擇標記有睡眠呼吸事件(Apnea、Hypopnea、Desat) 的生理資料。但由於機器學習的目的在找出未知的分析方法，因此篩選條件也可以是隨機條件，例如年齡與性別平均分布。此外，篩選條件也可以是排除條件，例如有睡眠呼吸事件標記的生理資訊，但排除其中有人工標記為「心律不整(VPC、APC、AF、AFib)」的資料。
在步驟920，該自動分析裝置140將篩選結果顯示在該篩選介面。於步驟930使用者輸入篩選關鍵性生理資訊的篩選條件。在此步驟，該自動分析裝置140可能提供使用者包括以下的篩選功能： 1.         選擇合適的訓練模型 (CNN、RNN、LSTM、ReLU、…) 2.         定義 output layer (以睡眠呼吸事件為例，輸出為「有/無」阻塞) 3.         定義 input layer (以不同 signal / frame 排列組合) 4.         將樣本依 input layer 排列，依序輸入訓練模型 5.         找出最小誤差的 input layer，可得到關鍵生理訊號組合 以上的篩選條件並無一定的順序。減少或增加一個或數個篩選條件，也無不可。重要的是找出數量適當且關聯性較強的資料，以節省機器學習或深度學習的時間。
於步驟940，自動分析裝置140產生結果後，檢驗所得結果關鍵生理資訊與特定生理現象之關聯性。該資訊可能包括signal類型與frame類型。該生理現象通常就是一種疾病或一種生理的異常。如測試發現具有高度關聯性，表示測試成功，於步驟950記錄該結果。新增或更新分析裝置上的分析方法。否則步驟回到930或910，重新篩選。
以上是以實例說明本發明多元生理資訊收集裝置及系統。本行業專家在閱讀過本案說明書後，當能想到或推演出適當的變化或替代做法。只要不脫出本發明的申請專利範圍，都仍在本發明的保護之內。
100:多元生理資訊分析裝置 110:資料上載裝置 111:通信通道 120:資料儲存裝置 130:資料編輯裝置 131:人機介面 140:自動分析裝置 151-155:生理資訊檢測裝置 160:中介裝置
圖1表示本發明多元生理資訊收集裝置一種實施例的系統示意圖。 圖2顯示數種可用的信號（Signal）存檔形式。 圖3顯示頁類型信號（frame）的一種適用的存檔形式。 圖4顯示一種在本發明多元生理資訊收集裝置的資料儲存裝置內儲存生理資訊的資料結構示意圖。 圖5顯示一種適用在本發明資料編輯裝置130的資料檢索方法流程圖。 圖6則顯示該檢索方法示意圖。 圖7A到7D顯示一種是用在本發明多元生理資訊收集裝置的資料檢索畫面應用示意圖。 圖8顯示本發明的檢索結果顯示內容示意圖。 圖9顯示本發明多元生理資訊收集裝置進行機器學習與深度學習的方法流程圖。
100:多元生理資訊分析裝置
110:資料上載裝置
111:通信通道
120:資料儲存裝置
130:資料編輯裝置
131:人機介面
140:自動分析裝置
151-155:生理資訊檢測裝置
160:中介裝置

Claims (14)

  1. 一種多元生理資訊收集裝置，該裝置包括： 資料上載裝置，提供通信通道以供多種生理資訊檢測裝置通信連結，以將該生理資訊檢測裝置的檢測結果生理資訊傳送給該多元生理資訊收集裝置； 資料儲存裝置，提供大量記憶空間用以儲存各生理資訊檢測裝置上載的檢測結果生理資訊以及該資料在該多元生理資訊收集裝置中處理的結果資料；及 資料編輯裝置，提供人機介面，以供使用者從該資料儲存裝置呼出特定生理檢測結果生理資訊及/或處理結果資料，進行瀏覽、增加、刪除或修改標記 其中，該資料儲存裝置提供自動索引能力，可對每一筆生理檢測結果生理資訊及/或處理結果資料自動標記索引，且該資料編輯裝置建置成可根據該索引，呼出及編排使用者所要求的資料。
  2. 如申請專利範圍第1項的多元生理資訊收集裝置，另包括自動分析裝置，提供自動篩選功能，經由篩選介面接收使用者的篩選指令，以從該資料儲存裝置中自動擷取對應於篩選指令的生理檢測結果生理資訊及/或處理結果資料，產生篩選結果資料。
  3. 如申請專利範圍第1項的多元生理資訊收集裝置，其中，該資料儲存裝置儲存對應到多數人的生理資訊。
  4. 如申請專利範圍第1到3項中任一項的多元生理資訊收集裝置，其中，資料儲存裝置儲存的生理資訊以下述方式建立索引： 記號型資訊及多程記號型資訊：檔案名稱、記錄時間及辨認代碼。 頁型及多張頁型資訊：檔案名稱、記錄時間及辨認代碼； 其中所述的所述的記號（signal）型資料定義為「在某一時間段量測到的連續生理相關資訊，以時域(如PCM)或頻域(如SBC)編碼的波形記錄」； 所述的多導程記號（ multi-channel signals）型資料定義為「同步量測的連續生理相關資訊」； 所述的頁（frame）型資料定義為「在某一時間點量測到的生理相關資訊，以數值或影像記錄的資料」；且 所述的多張頁（ multiple frames）型資料定義為「以首張 (I Frame) 與差異部分 (B Frame) 組成的多張 Frame 組合」。
  5. 如申請專利範圍第4項的多元生理資訊收集裝置，其中，所述的記號型資訊包括以下信號中的至少一種：心電、腦電、肌電、連續血氧、鼻氣流、胸腹張力、連續心率、連續血糖、連續血壓。
  6. 如申請專利範圍第4項的多元生理資訊收集裝置，其中，所述的多導程記號型資訊包括以下信號中的至少一種：多導心電、多導腦電、多導肌電。
  7. 如申請專利範圍第4項的多元生理資訊收集裝置，其中，所述的頁型資訊包括以下信號中的至少一種：身高、體重、血壓、血糖、體溫、血氧、X光攝影、CT攝影、室溫、GPS位置。
  8. 如申請專利範圍第4項的多元生理資訊收集裝置，其中，所述的多張頁型資訊包括以下信號中的至少一種：影片、連續CT攝影。
  9. 如申請專利範圍第4項的多元生理資訊收集裝置，其中，該檔案名稱包括該生理資訊所屬人員的ID碼。
  10. 如申請專利範圍第4項的多元生理資訊收集裝置，其中，該記錄時間包括單一時間，或以開始時間與結束時間定義的時間段。
  11. 如申請專利範圍第4項的多元生理資訊收集裝置，其中，該辨認代碼與對應的檔案內所含的資訊數值對應的生理資訊種類有相關性。
  12. 如申請專利範圍第11項的多元生理資訊收集裝置，其中，該辨認代碼是根據檔案內容的數值計算所得的雜湊值。
  13. 如申請專利範圍第12項的多元生理資訊收集裝置，其中，該辨認代碼是根據檔案內容的數值計算所得的「安全雜湊演算法 256 位元」(SHA256 – Secure Hash Algorithm 256-bit)。
  14. 如申請專利範圍第4項的多元生理資訊收集裝置，其中，該資料編輯裝置建置成根據該索引中的記錄時間，呼出及編排使用者所要求的生理資訊資料。
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