TWI768999B - 生理監測系統和估計生命體徵資料的方法 - Google Patents
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Abstract
本發明的實施例提供了一種生理監測系統。生理監測系統包括特徵提取裝置、識別器、處理器、生理感測裝置和生命體徵檢測器。特徵提取裝置提取物件的生物資訊以產生提取訊號。識別器接收提取訊號以及根據提取訊號驗證物件的身份。處理器接收提取訊號，以及根據提取訊號獲取使用者的至少一個生物特徵。生理感測裝置感測生理特徵以產生生物訊號。生命體徵檢測器根據生物訊號與至少一個生物特徵估計該物件的生命體徵資料。
Description
本發明涉及一種生理監測系統，更具體地，涉及一种基於關於使用者的個人身份的生物資訊檢測使用者的生命體徵資料的生理監測系統。
隨著社會老齡化，醫院資源的負擔越來越大。此外，隨著人們年齡的增長和現代生活壓力的增加，心血管疾病也在增加。例如，高血壓是心血管疾病的常見症狀。因此，生命體徵自測裝置已成為醫療保健行業發展的重要目標。藉由生物訊號自測的方式感知或檢測醫學健康資訊，如患者的心電圖（electrocardiography，ECG），光體積掃描圖（photoplethysmogram，PPG），心率和血壓，患者可隨時監測自己的生理狀態，緩解醫院資源的壓力和為患者提供所需的醫療服務。通常，為了提高生命體徵自測裝置的準確度，使用者需要輸入自己的生理特徵，例如年齡、性別、體重、身高、種族等，這樣生命體徵自測裝置才可以選擇合適的模型或調整參考模型的參數來估計使用者的健康資訊。然而，一些生物特徵，如年齡、體重、身高等可能會隨著時間的推移而發生變化，使用者不得不每隔一段時間更新這些生物特徵，這很不方便，尤其是對於老年人來說。在一些情況下，一個生命體徵自我測量設備由多個使用者共用，例如一個家庭。由於這些使用者可能處於不同的年齡、性別、體重、身高或種族，因此用於估計健康資訊的合適模型也不同。每次生命體徵自測裝置操作來估計這些使用者中的一個時，使用者都必須手動將生命體徵自測裝置切換到合適的型號，既不方便又容易切換到錯誤的型號。
因此，期望提供一種生理監測系統，其基於從關於使用者的個人識別資訊獲得的生物特徵來檢測使用者的生命體徵資料，從而提高檢測結果的準確性。
生理監測系統的示例性實施例被提供。生理監測系統包括特徵提取裝置、識別器、處理器、生理感測裝置和生命體徵檢測器。特徵提取裝置提取物件的生物資訊以產生提取訊號。識別器接收提取訊號以及根據提取訊號驗證物件的身份。處理器接收提取訊號，以及根據提取訊號獲取使用者的至少一個生物特徵。生理感測裝置感測生理特徵以產生生物訊號。生命體徵檢測器根據生物訊號與至少一生物特徵估計物件的生命體徵資料。
估計生命體徵資料的方法的示例性實施例被提供。該方法包括以下步驟：提取物件的生物資訊以生成用於驗證物件身份的提取訊號；根據提取訊號獲取使用者的至少一生物特徵；感知生理特徵以產生生物訊號；以及根據生物訊號和至少一種生物特徵估計物件的生命體徵資料。
以下實施例將結合附圖進行詳細說明。
以下描述是實現本發明的最佳實施方式。這一描述是爲了説明本發明的一般原理，而不應被認爲是限制性的。本發明的範圍最好透過申請專利範圍來確定。
第1圖示出生理監測系統的一個示例性實施例。參照第1圖，生理監測系統1被提供用於監測物件（例如使用者）的至少一個生命體徵以產生生命體徵資料。生理監測系統1包括特徵提取裝置10、處理器11、識別器12、生命體徵檢測器13、揚聲器14、顯示器15和生理感測裝置16。在一實施例中，特徵提取裝置10操作以提取使用者的生物資訊以產生至少一個提取訊號S10。提取的使用者生物資訊包括使用者獨有的面部輪廓、指紋和/或聲紋。在一實施例中，如第2圖所示，特徵提取裝置10可包括相機10A、語音檢測器10B和指紋掃描器10C。相機10A擷取面對相機10A的使用者的臉部的影像，以及根據捕捉到的影像產生提取訊號S10A。在一實施例中，相機10A可以是原深感（TrueDepth）相機。提取訊號S10A包括與使用者的面部輪廓相關的資料。語音檢測器10B檢測從使用者發送的聲音。聲音檢測器10B分析檢測到的聲音的特徵以獲得使用者的聲紋，以及根據所獲得的聲紋產生提取訊號S10B。在一實施例中，語音檢測器10B包括麥克風以接收聲音。指紋掃描器10C掃描與指紋掃描器10C的觸摸面板接觸的使用者的一根手指的圖像，例如右手拇指的指紋。指紋掃描器10C分析掃描的圖像和檢測手指的指紋，以及根據檢測到的指紋產生提取訊號10C。指紋掃描器10C的觸控面板專用於指紋掃描或觸控螢幕的一部分。相機10A、語音檢測器10B和指紋掃描器10C在不同時間操作。或者，相機10A、語音檢測器10B和指紋掃描器10C中的至少兩個同時操作。
由於面部輪廓、指紋和聲紋對使用者來說是唯一的，因此識別器12可以根據提取訊號S10A~S10C中的至少一個來驗證使用者的身份。在生理監測系統1處於鎖定模式的情況下，當使用者的身份被成功驗證時，識別器12解鎖生理監測系統1。在其他情況下，識別器12可以基於經驗證的身份來確定使用者訪問生理監測系統1的許可權。在本實施例中，識別器12可根據提取訊號S10A～S10C中的至少一個，以任一生物識別方式來驗證使用者的身份。
參考第1～2圖，處理器11亦接收提取訊號S10A～S10C中的至少一個，以及根據所接收的提取訊號獲得使用者的至少一生物特徵。一般來說，一個人的年齡、性別、身體資訊（包括體重和身高）和種族都可以從面部輪廓中獲知。因此，在本實施例中，當相機10A操作以擷取使用者臉部的影像時，處理器11接收包含與使用者臉部輪廓相關的資料的提取訊號S10A以及分析提取訊號S10A以獲得使用者的年齡、性別、身體資訊和種族中的至少一項作為至少一種生物特徵。在獲得至少一生物特徵後，處理器11產生至少一對應的生物標籤用於生命體徵檢測器13。在本實施例中，生物標籤與年齡、性別、身體資訊、種族分別用T11~T14表示。由於生物標籤T11～T14來源於使用者的生物資訊，因此一個生物標籤或至少兩個生物標籤的組合被用作使用者的身份識別。
此外，一個人的年齡和性別可以從他/她的聲紋中獲知。因此，在本實施例中，當語音檢測器10B檢測到使用者發出的聲音時，處理器11接收提取訊號S10B以及分析提取訊號S10B以得到使用者的年齡和性別中的至少一個作為至少一個生物特徵。在獲得至少一個生物特徵後，處理器11產生至少一對應的生物標籤T11或T12用於生命體徵檢測器13。
一般來說，隨著年齡的增長，手指的指紋會變淺。因此，一個人的年齡或年齡範圍可以從他/她的指紋中得知。在本實施例中，當指紋掃描器10C檢測到使用者的一個手指的指紋時，處理器11接收提取訊號S10C以及分析提取訊號S10C，以獲取使用者的年齡或年齡範圍作為生物特徵。在獲得生物特徵後，處理器11產生對應的生物標籤T11用於生命體徵檢測器13。
生理感測裝置16操作以感測佩戴、握持或接觸生理感測裝置16的使用者的至少一種生理特徵，例如運動、光體積掃描圖（PPG）、心電圖（ECG）、體脂，以及使用者血液接收到的紅光 （red light，簡稱R）和紅外線（infrared，簡稱IR）量。生理感測裝置16根據所感測的至少一個生理特徵產生至少一生物訊號。在一實施例中，參考第2圖，在本實施例中，生理感測裝置16包括運動感測器16A、光體積掃描圖（photoplethysmogram，簡稱PPG）感測器16B、心電圖（electrocardiography，簡稱ECG）感測器16C、體脂感測器16D和SPO2感測器16E。運動感測器16A設置於使用者身體的特定部位，例如使用者的一隻手臂、一隻手腕或一隻腿，以感測使用者的運動或活動以及產生生物訊號S16A。PPG感測器16B藉由紅光（red light，簡稱R）源、綠光（green light，簡稱G）源或紅外（IR）源照射使用者的皮膚（例如，右手腕的皮膚），檢測光吸收的變化皮膚下的血液，以及根據測量到的變化生成生物訊號S16B。ECG感測器16C藉由接觸使用者皮膚的電極感測使用者心臟的電活動以及產生生物訊號S16C。體脂感測器16D藉由連接到身體的兩個導體向使用者的身體提供小電流，以及測量兩個導體之間的電阻以產生生物訊號S16D。
SPO2感測器16E包括探針，例如夾式探針（clip-type probe）。夾式探針夾住使用者身體的特定部位，例如使用者的右手食指。紅光（R）光源和紅外（IR）光源設置在探頭的一側，光電探測器設置在其另一側。R和IR光源發出的光穿過組織和血液，然後被光電探測器收集。光電探測器根據接收到的R和IR的量產生生物訊號S16E。由於血液中的去氧血紅蛋白（Hb）和氧合血紅蛋白（HbO2）對不同波長的R和IR具有不同的能力，因此生物訊號S16E與血液中的去氧血紅蛋白（Hb）的數量和氧合血紅蛋白（HbO2）的數量有關。
在上述實施例中，處理器11接收指示至少一個生物特徵的提取訊號S10A~S10C中的至少一個，以及根據所接收的提取訊號產生至少一個生物標籤。在另一實施例中，處理器11還接收至少一個生物訊號S16A～S16E，以及根據接收到的提取訊號和接收到的生物訊號產生至少一個生物標籤。在本實施例中，由於生物訊號S16A～S16E表示使用者的生理特徵，因此當至少一個生物訊號被考慮時，表示使用者生物特徵的生物標籤可以更準確地被確定。
生命體徵檢測器13接收來自處理器11的生物標籤和來自生理感測裝置16的生物訊號以及根據接收到的生物標籤和接收到的生物訊號檢測使用者的生命體徵資料。在該實施例中，生命體徵資料包括以下中的至少一種：代表阻塞性睡眠呼吸暫停（obstructive sleep apnea，簡稱OSA）風險的指標、血壓、體脂百分比、代表心血管疾病發病率的指標、代表睡眠階段的指標、代表心率的值，代表心率變異性的指標，代表心房顫動的指標，以及代表血氧飽和度的值。如上所述，生物標籤代表不同的生物特徵，例如年齡、性別、身體資訊和種族。在本實施例中，生命體徵檢測器13可以根據至少一個生物標籤選擇合適的估計模型或改變參考估計模型的參數，從而生命體徵檢測器13能夠準確地估計出使用者的生命體徵資料。
在一實施例中，生理監測系統1實現在諸如生理監測設備或智慧手機的設備中。在另一實施例中，生理監測系統1在不同的設備中實施。如第3圖所示，有智慧手機30和具有保健功能的可穿戴設備31，例如智慧手錶。在本實施例中，特徵提取裝置10、處理器11和識別器12設置在智慧手機30中，而生命體徵檢測器13、揚聲器14、顯示器15和生理感測裝置16設置在智慧手錶31中。智慧手機30以無線方式將生物標籤傳送至智慧手錶31。
在以下段落中，生命體徵檢測裝置13的操作的細節將藉由幾個實施例來描述。
根據實施例，生命體徵檢測裝置13在記憶體130中存儲多個心血管疾病的估計模型。當生命體徵檢測裝置13接收到生物標籤T11〜T14中的至少一個時，例如生物標籤（年齡）T11和生物標籤（性別）T12，以及進一步接收生物訊號S16C，生命體徵檢測裝置13根據接收的生物標籤T11和T12從記憶體130中選擇一個估計模型，然後根據與心臟電活動相關的生物訊號S16C，使用所選擇的估計模型來估計代表心血管疾病發病率的指標。估計的指標可以藉由相應的圖像訊號S13B傳送到顯示器15和顯示在顯示器15上。
在佩戴、握持或接觸生理感測裝置16的使用者正在睡覺的實施例中，當生命體徵檢測裝置13接收生物標籤T11〜T14中的至少一個和進一步接收生物訊號S16A和S16B中，生命體徵檢測裝置13根據接收到的生物標籤從記憶體130中選擇一個估計模型，然後根據生物訊號S16A和S16B，藉由使用選擇的估計模型，估計代表使用者睡眠階段的指標。估計的指標可以由相應的圖像訊號S13B傳送到顯示器15以及顯示在顯示器15上。
在另一實施例中，當生命體徵檢測裝置13接收生物標籤T11~T14中的至少一個以及進一步接收生物訊號S16B~S16C中的至少一個時，生命體徵檢測裝置13根據接收到的生物標籤從記憶體130中提取一個估計模型，然後藉由使用選擇的估計模型，根據生物訊號S16B~S16C中的至少一個來估計代表使用者心率的值或代表使用者心率變異性的指標。估計值或指標可由相應的圖像訊號S13B傳送到顯示器15以及顯示在顯示器15上。
在一實施例中，當生命體徵檢測裝置13接收生物標籤T11〜T14中的至少一個以及進一步接收生物訊號S16A〜S16B時，生命體徵檢測裝置13根據接收到的生物標籤從記憶體130選擇一個估計模型，然後藉由使用所選擇的估計模型，根據生物訊號S16A～S16B來估計代表使用者心房顫動的指標。在另一實施例中，代表使用者心房顫動的指標可以根據生物訊號S16C來估計。詳細而言，當生命體徵檢測裝置13接收到生物標籤T11～T14中的至少一個以及進一步接收到生物訊號S16C時，生命體徵檢測裝置13根據接收生物標籤從記憶體130中選擇一個估計模型，然後藉由使用選擇的估計模型，根據生物訊號S16C來估計代表使用者發生心房顫動的指標。估計的指標可以由相應的圖像訊號S13B傳送到顯示器15以及顯示在顯示器15上。
在一實施例中，當SPO2由探針連接時，當生命體徵檢測裝置13接收生物標籤T11〜T14中的至少一個以及進一步接收生物訊號S16D時，生命體徵檢測裝置13根據接收到的生物標籤從記憶體130中選擇一個估計模型，然後藉由使用選擇的估計模型，根據生物訊號S16D來估計代表血氧飽和度（blood oxygen saturation，簡稱SPO2）的值。估計值可以由相應的圖像訊號S13B傳送到顯示器15以及顯示在顯示器15上。
第4圖示出根據示例性實施例的根據生物訊號和生物標籤估計血壓的流程圖。生命體徵檢測裝置13在記憶體130中儲存多個血壓估計模型。當生命體徵檢測裝置13接收到生物標籤T11～T14中的至少一個（步驟S40），例如生物標籤（年齡）T11、生物標籤（性別）T12、生物標籤（身體資訊）T13，以及進一步從PPG感測器16B接收生物訊號S16B（步驟S41），生命體徵檢測裝置13根據接收到的生物標籤T11～T13從記憶體130中選擇一個估計模型（步驟S42），然後藉由使用所選擇的估計模型根據生物訊號S16B來估計血壓（步驟S43）。血壓值可以由圖像訊號S13B傳輸到顯示器15以及顯示在顯示器15上。根據另一實施例，記憶體130可以存儲歷史估計模型，這些模型 被用於不同使用者先前的血壓估計。在本實施例中，在步驟S42中，生命體徵檢測裝置13根據生物標籤T11～T13從記憶體130中讀取使用者先前的血壓估計的歷史估計模型。
第5圖示出根據示例性實施例的根據生物訊號和生物標籤估計體脂百分比的流程圖。在一實施例中，生命體徵檢測裝置13在記憶體130中儲存多個體脂百分比的估計模型。當生命體徵檢測裝置13接收生物標籤T11～T14中的至少一個時（步驟S50），例如生物標籤（年齡）T11、生物標籤（性別）T12、生物標籤（身體資訊）T13，以及進一步從體脂感測器16D接收生物訊號S16D（步驟S51），生命體徵檢測裝置13根據接收到的生物標籤T11~T13從記憶體130中選擇一個估計模型（步驟S52），然後藉由使用所選擇的估計模型，根據生物訊號S16C來估計體脂百分比（步驟S53）。體脂百分比的數值可由影像訊號S13B傳送至顯示器15以及顯示於顯示器15上。在估計體脂百分比後，生命體徵檢測裝置13根據生物標籤（性別）T12調整正常範圍的上限閾值（步驟S54）。生命體徵檢測裝置13確定體脂百分比是否大於調整後的上限閾值（步驟S55）。生命體徵檢測裝置13確定體脂百分比大於調整後的上限閾值時，會產生控制訊號S13A，以控制揚聲器14發出警告音。
第6圖示出根據示例性實施例的根據生物訊號和生物標籤估計OSA風險的流程圖。在一實施例中，生命體徵檢測裝置13在記憶體130中儲存多個OSA風險的估計模型。當生命體徵檢測裝置13接收生物標籤T11～T14中的至少一個時（步驟S60），例如生物標籤（年齡）T11、生物標籤（性別）T12、生物標籤（身體資訊）T13、生物標籤（種族）T14，以及進一步從運動感測器16A接收生物訊號S16A（步驟S61），生命體徵檢測裝置13根據接收到的生物標籤T11～T14從記憶體130中選擇一個估計模型（步驟S62）。例如，當生物標籤（年齡）T11表示使用者年齡超過40歲，生物標籤（性別）T12表示使用者為男性時，生物標籤（身體資訊） T13表示使用者體重較大，生物標籤（種族）T14表示使用者是亞洲人，生命體徵檢測裝置13選擇包括較低閾值的高風險估計模型。在其他情況下，生命體徵檢測裝置13可以選擇低風險估計模型。生命體徵檢測裝置13然後藉由使用選擇的估計模型根據生物訊號S16A來估計OSA風險（步驟S63）。生命體徵檢測裝置13的數值可由影像訊號S13B傳送至顯示器15以及顯示於顯示器15上。在估計體脂百分比後，生命體徵檢測裝置13判斷OSA風險是否為大於所選估計模型的閾值。回應於確定OSA風險大於閾值，生命體徵檢測裝置13產生控制訊號S13A以控制揚聲器14播放警告音。
根據實施例，記憶體130可以存儲不同使用者的資料庫。每個資料庫包括在使用者的生命體徵資料的先前估計中使用的歷史估計模型和/或歷史參數，以及進一步包括在先前估計中估計的歷史生命體徵資料。當生理監測系統1操作以估計使用者的生命體徵資料時，生命體徵檢測裝置13可根據使用者的至少一個生物標籤從記憶體130中訪問使用者專屬的資料庫。這樣，使用者可藉由參考歷史估計模型或參數，以歷史生命體徵資料作為參考資料來估計生命體徵資料，從而提高生命體徵資料估計的準確性。此外，每當生命體徵檢測裝置13估計使用者的生命體徵資料時，生命體徵檢測裝置13將估計的生命體徵資料存儲到使用者專屬的資料庫中，該資料庫根據該使用者的至少一個生物特徵確定。
儘管已經藉由示例以及根據具體實施例描述了本發明，但是應該理解，本發明不限於所公開的實施例。相反，本發明旨在涵蓋各種修改和類似的佈置（對於本領域習知技藝者來說是顯而易見的）。因此，所附申請專利範圍應當被賦予最廣泛的解釋，以包含所有這些修改和類似的安排。
10:特徵提取裝置
11:處理器
12:識別器
13:生命體徵檢測器
14:揚聲器
15:顯示器
16:生理感測裝置
10A:相機
10B:語音檢測器
10C:指紋掃描器
16A:運動感測器
16B:PPG感測器
16C:心電圖感測器
16D:體脂感測器
16E:SPO2感測器
30:智慧手機
31:智慧手錶
S40、S41、S42、S43:步驟
S50、S51、S52、S53、S54、S55:步驟
S60、S61、S62、S63:步驟
參照附圖閱讀隨後的詳細說明和實施例可以更全面地理解本發明，其中：
第1圖示出生理監測系統的一個示例性實施例；
第2圖示出生理監測系統的另一示例性實施例；
第3圖示出生理監測系統的另一示例性實施例；
第4圖示出根據示例性實施例的根據生物訊號和生物標籤估計血壓的流程圖。
第5圖是根據本發明的實施例的根據生物訊號和生物標籤估計體脂百分比的流程圖。
第6圖示出根據示例性實施例的根據生物訊號和生物標籤估計OSA風險的流程圖。
S40、S41、S42、S43:步驟
Claims (18)
- 一種生理監測系統，包括：一特徵提取裝置，提取一物件的生物資訊以產生提取訊號；一識別器，接收該提取訊號以及根據該提取訊號驗證該物件的一身份；一處理器，接收該提取訊號，以及根據該提取訊號獲取該物件的一至少一個生物特徵；一生理感測裝置，感測一生理特徵以產生一生物訊號；以及一生命體徵檢測器，根據該生物訊號和該至少一個生物特徵估計該物件的一至少一個生命體徵資料，其中，該生命體徵檢測器判斷該物件的該生命體徵資料的一值是否在一範圍內，以及根據該至少一個生物特徵確定該範圍的至少一個閾值。
- 如請求項1所述之生理監測系統，其中，該物件的該生物資訊包括該物件的面部輪廓、指紋和聲音中的至少一種。
- 如請求項1所述之生理監測系統，其中，該特徵提取裝置包括：一相機，擷取該物件的身體的一部分的一影像，以及根據擷取的該影像產生該提取訊號。
- 如請求項3所述之生理監測系統，其中，該處理器分析該提取訊號以獲取該物件的年齡、性別、身體資訊和種族中的至少一個作為該至少一個生物特徵。
- 如請求項1所述之生理監測系統，其中，該特徵提取裝置包括：一聲音檢測器，檢測來自該物件的聲音以及根據檢測到的該聲音產生該提取訊號。
- 如請求項5所述之生理監測系統，其中，該處理器分析該提取訊號以獲取該物件的年齡和性別中至少一個作為該至少一個生物特徵。
- 如請求項1所述之生理監測系統，其中，該特徵提取裝置包括：一指紋掃描器，檢測該物件的一指紋，以及根據檢測到的該指紋產生該提取訊號。
- 如請求項7所述之生理監測系統，其中，該處理器分析該提取訊號以獲取該物件的年齡作為該至少一個生物特徵。
- 如請求項1所述之生理監測系統，其中，該生命體徵檢測器儲存多個估計模型，以及該生命體徵檢測器根據該至少一個生物特徵從該等估計模型中選擇一個估計模型，以及藉由使用所選擇的該估計模型，根據該生物訊號來估計該物件的該生命體徵資料。
- 如請求項1所述之生理監測系統，其中，該生命體徵檢測器藉由使用一估計模型，根據該生物訊號來估計該物件的該生命體徵資料，以及根據該至少一個生物特徵，該估計模型的多個參數中的至少一個被確定。
- 如請求項1所述之生理監測系統，其中，該生理感測裝置包括一運動感測器、一光體積掃描圖感測器、一心電圖感測器和一體脂感測器中的至少一個。
- 如請求項1所述之生理監測系統，其中，該生命體徵資料包括一阻塞性睡眠呼吸暫停風險指標、一血壓指標、一體脂百分比指標、一心血管疾病發病率指標、一睡眠階段指標、一心率值指標，一心率變異性指標，一心房顫動指標和一血氧飽和度值中的至少一個。
- 一種估計生命體徵資料的方法，包括：提取一物件的生物資訊以產生用於驗證該物件的一身份的一提取訊號；根據該提取訊號獲取該物件的至少一個生物特徵；感知一生理特徵以產生一生物訊號；根據該生物訊號以及該至少一個生物特徵估計該物件的生命體徵資料， 判斷該物件的該生命體徵資料的一值是否在一範圍內；以及根據該至少一個生物特徵確定該範圍的至少一個閾值。
- 如請求項13所述之估計生命體徵資料的方法，其中，該物件的該生物資訊包括該物件的一面部輪廓、指紋和聲音中的至少一個。
- 如請求項13所述之估計生命體徵資料的方法，其中，估計該生命體徵資料包括：儲存多個估計模型；根據該至少一個生物特徵從該等估計模型中選擇一個估計模型；以及藉由使用選擇的該估計模型根據生物訊號估計物件的該生命體徵資料。
- 如請求項13所述之估計生命體徵資料的方法，其中，估計該生命體徵資料包括：藉由使用一估計模型根據該生物訊號來估計該物件的該生命體徵資料；以及根據該至少一個生物特徵確定該估計模型的中的多個參數中的至少一個。
- 如請求項13所述之估計生命體徵資料的方法，其中，該物件的該生物資訊由一運動感測器、一光體積掃描圖感測器、一心電圖感測器和一體脂感測器中的至少一個提取。
- 如請求項13所述之估計生命體徵資料的方法，其中，該生命體徵資料包括一阻塞性睡眠呼吸暫停風險指標、一血壓指標、一體脂百分比指標、一心血管疾病發病率指標、一睡眠階段指標、一心率值指標，一心率變異性指標，一心房顫動指標和一血氧飽和度值中的至少一個。
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