TWI790728B

TWI790728B - 便攜式休克偵測裝置

Info

Publication number: TWI790728B
Application number: TW110131933A
Authority: TW
Inventors: 李宗諺; 陳啟煌; 王馨慧
Original assignee: 李宗諺
Priority date: 2021-08-27
Filing date: 2021-08-27
Publication date: 2023-01-21
Also published as: JP2023033099A; JP7322242B2; TW202308556A

Abstract

本發明揭露一種便攜式休克偵測裝置。量測裝置的振動感測模組感測受測者的體表振動資料，通訊模組傳輸資料至電子裝置。電子裝置中的監測模組對體表振動資料執行心跳擷取處理來獲得心跳振動資料，並執行心跳評估處理來基於心跳振動資料生成心跳評估，並於心跳評估為休克風險時發出警示。本發明可隨時隨地進行連續的休克偵測，並可於受測者休克時主動求救，而使受測者可即時接受救護並提高存活機率。

Description

便攜式休克偵測裝置

本發明係與便攜式設備有關，特別有關於便攜式休克偵測裝置。

休克(circulatory shock)是因血液循環變差導致身體的組織或器官無法得到足夠氧氣，而造成組織或器官受損的病症。休克最為人知的表現是低血壓。

一般情況(如家庭或一般病房)下的休克監測，多是使用血壓計來量測血壓，並於收縮壓或平均動脈壓過低時，判斷可能發生休克。

然而，血壓計僅能達到單次休克監測，而無法連續性或長時間進行休克監測。此外，每次使用血壓計進行血壓量測需耗費數分鐘，且過程中壓脈帶會壓迫手臂造成病患不適。

緊急救護(如加護病房)下的休克監測，則是在動脈放置動脈導管來達到連續監測血壓，藉以實現連續的休克監測。

然而，上述裝置必須由專業醫療人員進行侵入性的動脈穿刺，無法在家中自行實施。並且，由於採用侵入式監測手段，上述裝置的使用存在血腫與肢端缺血等不良反應風險。並且，上述裝置於設置完成後，病患與裝置都不能任意移動，而相當不便。

是以，現有休克監測裝置存在上述問題，而亟待更有效的方案被提出。

本發明之主要目的，係在於提供一種便攜式休克偵測裝置，可使用非侵入式的方式來偵測休克並且方便攜帶。

本發明係提供一種便攜式休克偵測裝置，包含一量測裝置及一監測模組。該量測裝置包含一振動感測模組及一通訊模組。該振動感測模組用以感測一受測者的體表的一體表振動資料。該通訊模組電性連接該振動感測模組，用以對外傳輸資料。該監測模組被設定來控制連接該通訊模組的一電子裝置對該體表振動資料執行一心跳擷取處理來獲得對應心跳的一心跳振動資料，並對該心跳振動資料執行一心跳評估處理，來基於該心跳振動資料生成該受測者的一心跳評估，並於該心跳評估為休克風險時控制該電子裝置發出一休克警示。

本發明可隨時隨地進行連續的休克偵測，並可於受測者休克時主動求救，而使受測者可即時接受救護並提高存活機率。

1:便攜式休克偵測裝置

10:量測裝置

100:振動感測模組

101:通訊模組

102:控制模組

103:體溫感測模組

104:指示模組

105:電池

11:監測模組

2:電子裝置

20:處理器

21:通訊介面

22:人機介面

23:儲存器

230:電腦程式

30:心跳擷取模組

31:心跳評估模組

32:呼吸擷取模組

33:呼吸評估模組

34:體溫擷取模組

35:警示控制模組

36:資料篩選模組

37:空間域-頻域轉換模組

38:心跳評估模組

4:量測裝置

40:充電孔

41:指示燈

50、52、53:量測裝置

51:電子裝置

S10-S15:休克偵測步驟

S20-S25:呼吸評估步驟

S30-S39:綜合監測步驟

S40、S50-S53、S60:雜訊過濾步驟

圖1為本發明一實施例的便攜式休克偵測裝置的架構圖。

圖2為本發明一實施例的便攜式休克偵測裝置的架構圖。

圖3為本發明一實施例的休克偵測方法的流程圖。

圖4為本發明一實施例的呼吸評估的流程圖。

圖5為本發明一實施例的參考體溫資料來驗證心跳評估與呼吸評估的流程圖。

圖6為本發明一實施例的資料處理的流程圖。

圖7為本發明一實施例的便攜式休克偵測裝置的示意圖。

圖8為本發明一實施例的便攜式休克偵測裝置的配戴示意圖。

圖9為本發明一實施例的便攜式休克偵測裝置的配戴示意圖。

圖10為本發明一實施例的便攜式休克偵測裝置的配戴示意圖。

圖11為本發明一實施例的便攜式休克偵測裝置的配戴示意圖。

圖12為本發明一實施例的體表振動資料的波形圖。

圖13為由圖12的體表振動資料所擷取出的心跳振動資料的波形圖。

圖14為由圖12的體表振動資料所擷取出的呼吸運動資料的波形圖。

圖15為由圖12的體表振動資料所擷取出的心跳振動資料的波形圖。

圖16為由圖12的體表振動資料所擷取出的呼吸運動資料的波形圖。

茲就本發明之一較佳實施例，配合圖式，詳細說明如後。

本發明提出一種可供受測者(如病患、動物或其他存在休克風險的生物體對象)隨身配戴的便攜式休克偵測裝置。便攜式休克偵測裝置於被受測者配戴後，可對受測者執行連續且即時的休克偵測。

本發明可透過振動感測模組來量測心跳所誘發的體表振動資料，並透過對體表振動資料進行分析處理(如頻率分析、振幅分析、波型分析等)，來獲得與心臟搏動強度有關的心跳振動資料，並透過監測心跳振動資料來偵測是否發生休克。

本發明是感測體表振動來進行休克偵測，而體表振動可透過外部介質傳遞。因此，本發明的便攜式休克偵測裝置的穿戴可以是直接接觸受測者皮膚(如透過貼片或固定索等輔具來貼附於皮膚)，也可以是間接接觸受測者皮膚(如外掛於衣物或棉被上，並隔著衣物或棉被量測振動)，方便配戴且不需要侵入式處置。

於其他實施例中，本發明進一步提出使用相同的體表振動資料進行分析處理，來實現心跳狀態(如速率或規律性)與呼吸狀態(如速率或規律性)的量測。

請參閱圖1，為本發明一實施例的便攜式休克偵測裝置的架構圖。本實施例的便攜式休克偵測裝置1主要包括量測裝置10及監測模組11。量測裝置10包括振動感測模組100及通訊模組101。

振動感測模組100(如一或多個加速度計(Accelerometer)、力感測器或其他類型振動感測器，前述加速度計可為單軸或多軸加速度計，不加以限定)。用以對受測者的體表特定部位(如胸部或腹部)的心臟搏動誘發的振動進行感測，並產生對應的體表振動資料。

通訊模組101(如藍芽網路模組、ZigBee網路模組、Wi-Fi網路模組、紅外線網路模組、RFID傳輸、NFC等無線傳輸器)用以連接電子裝置2，並對外傳輸資料(如體表振動資料或後述的體溫資料)，如發送資料至電子裝置2。

監測模組11(如微控制器或處理器等硬體控制器，或者應用程式或韌體等控制軟體)設置於電子裝置2中，用以控制電子裝置2。具體而言，監測模組11可控制電子裝置2自通訊模組101接收前述體表振動資料，並基於體表振動資料執行心跳評估處理來獲得心跳評估，並基於心跳評估判斷是否有休克風險。

於一實施例中，當電子裝置2是量測裝置10的專用裝置時，監測模組11可為電子裝置2的控制器、韌體或專用晶片等。

於一實施例中，當電子裝置2是通用裝置(如受測者的智慧型手機、智慧穿戴裝置、平板電腦或其他便攜式電子裝置)時，監測模組11可為儲存於電子裝置2的應用程式。

請參閱圖2，為本發明一實施例的便攜式休克偵測裝置的架構圖。相較於圖1的實施例，圖2的量測裝置10更包含控制模組102、體溫感測模組103、指示模組104與電池105的至少其中之一。

控制模組102(如單晶片系統(SoC)、微控制器或處理器)，連接量測裝置10的各模組，並用來控制各模組的運作與執行資料/訊號的處理。

體溫感測模組103(如紅外線體溫計或接觸式體溫計)，用來量測受測者的體溫，並產生對應的體溫資料。

指示模組104，如點陣顯示器、指示燈、蜂鳴器或其他低功率輸出介面，用來透過畫面、燈光及/或聲音指示量測裝置10的狀態，如監測中、配對中、配對完成、低電量、充電完成等運作狀態。

電池105，如鎳氫電池、鋰電池等充電電池，或者水銀電池、鹼性電池等一次性電池，用以儲蓄電力並提供量測裝置10運作所需電力。

於一實施例中，電子裝置2可包含處理器20(如單晶片系統、微處理器或中央處理器)，處理器20連接電子裝置2的各元件，並用來控制各元件的運作與執行資料/訊號的處理。

於一實施例中，電子裝置2可包含通訊介面21。通訊介面21與通訊模組101使用相容的通訊技術(如藍芽通訊、Wi-Fi通訊或Zig-Bee通訊)，而可彼此進行通訊。

於一實施例中，通訊模組101可包含低功率藍牙(Bluetooth Low Energy)介面，通訊介面21則包含相容的藍牙通訊介面，兩者是透過藍牙技術進行通訊。採用低功率藍牙的通訊模組101可以節省電力消耗而提升量測裝置10的持續量測時間。

於一實施例中，通訊介面21可透過網路連接指定的另一電子裝置(救護裝置)。前述救護裝置可以是受測者周圍的智慧型裝置(這些智慧型裝置已安裝監測模組11或使用相同通訊技術而可接收電子裝置2發出的警示)，或者受測者預先設定的緊急聯絡人的智慧型裝置，或者是緊急救護單位(如醫院或消防隊的管控台)，不加以限定。

藉此，當偵測到受測者發生休克或其他風險時，監測模組110可自動且即時發送警示給周圍的人員、指定的緊急聯絡人或急救單位，以使受測者獲得最即時的緊急救護。

於一實施例中，電子裝置2可包含人機介面22，如指示燈、喇叭、麥克風、按鍵、觸控螢幕或上述任意組合，人機介面22用來接受用戶操作與提供資訊。

於一實施例中，人機介面22可用來發出警示，如透過喇叭播放警示音、或透過螢幕顯示警示圖像、或透過指示燈顯示警示燈號。

儲存器23，如RAM、ROM、EEPROM、快閃記憶體、其他記憶體或上述任意組合，用以儲存資料。

於一實施例中，處理器20可包含監測模組11。監測模組11被設定來產生執行本發明之心跳評估(包括休克偵測、心跳停止偵測等)、呼吸評估(包括呼吸衰竭偵測、呼吸中止偵測等)、自動警示、資料處理等功能。

監測模組11可包含模組30-37，這些模組30-37分別被設定來實做不同的功能。

心跳擷取模組30，用以從體表振動資料中擷取出對應心跳的心跳振動資料。

心跳評估模組31，基於心跳振動資料執行心跳評估處理來產生心跳評估以進行休克偵測或心臟停止偵測等。心跳評估模組31還可監測其他心跳相關資訊，如心跳速率或心跳強度。

呼吸擷取模組32，用以從體表振動資料中擷取出對應呼吸的呼吸運動資料。

呼吸評估模組33，基於心跳振動資料執行呼吸評估來產生呼吸評估。

體溫擷取模組34，用以取得體溫感測資料，並將體溫感測資料與體表振動資料執行時序對齊，以供分析體表振動資料的各資料點(如感測時間點或感測時序)的體溫值。

警示控制模組35，用來於偵測到風險(如休克風險或呼吸衰竭風險)時，發出警示。

資料篩選模組36，用以對資料(如體表振動資料與體溫資料)執行分析、轉換、過濾等處理。

空間域-頻域轉換模組37，用以將資料(如體表振動資料與體溫資料)於空間域與頻域之間進行轉換。

前述監測模組11與模組30-37是相互連接(可為電性連接與資訊連接)，並可為硬體模組(例如是電子電路模組、積體電路模組、SoC等等)、軟體模組(例如是韌體、作業系統或應用程式)或軟硬體模組混搭，不加以限定。

值得一提的是，當前述監測模組11與模組30-37為軟體模組(例如是韌體、作業系統或應用程式)時，儲存器23可包含非暫態電腦可讀取記錄媒體(圖未標示)，前述非暫態電腦可讀取記錄媒體儲存有電腦程式230，電腦程式230記錄有電腦可執行之程式碼，當處理器20執行前述程式碼後，可實做對應監測模組11與模組30-37之功能。

請一併參閱，圖7為本發明一實施例的便攜式休克偵測裝置的示意圖。圖7所示的量測裝置4是採用扁平的外殼體，而適合伏貼、放置或穿戴於體表(如胸部或腹部)。

於一實施例中，量測裝置4的電池105還可採用充電電池(或同時設置充電電池與一次性電池)，並設置有連接充電電池的充電孔40以及相關的充電電路(圖未標示)，而可節省換電成本。

於一實施例中，量測裝置4還可設置指示燈41(如多個LED或多色LED)來指示量測裝置4的目前狀態。

請一併參閱圖8至圖11，圖8為本發明一實施例的便攜式休克偵測裝置的配戴示意圖。圖9為本發明一實施例的便攜式休克偵測裝置的配戴示意圖。圖10為本發明一實施例的便攜式休克偵測裝置的配戴示意圖。圖11為本發明一實施例的便攜式休克偵測裝置的配戴示意圖。

如圖8所示，電子裝置51可與量測裝置50進行配對連線，於連線完成後，電子裝置51可取得量測裝置50的感測資料。接著，受測者可將量測裝置50直接放置於上衣口袋，量測裝置50可隔著上衣感測受測者的胸部的振動與體溫，並即時將體表振動資料與體溫資料傳送至電子裝置51。

值得一提的是，當受測者行走時，所感測到的體表振動資料可能包括行走造成的振動(雜訊)，而造成休克偵測的誤判。對此，電子裝置51可持續分析體表振動資料的振動源數量(如透過波形分析)來判斷受測者是否處於靜止狀態，並於受測者靜止時才開始休克偵測。

於一實施例中，如圖9-11所示，量測裝置52可包括配戴結構。配戴結構用來使量測裝置50貼近或貼附體表，而可取得振幅較佳的體表振動資料，並可減少體表振動資料的雜訊。

於圖9的實施例中，配戴結構為固定夾。量測裝置52可透過固定夾來固定於上衣口袋內，而穩定地貼近胸部，並取得胸部表面的體表振動資料。

於圖10的實施例中，配戴結構為項鍊鍊條(或項圈)，受測者是將量測裝置52如同項鍊般懸掛於頸處。雖然受測者移動時量測裝置52會隨之擺晃，但於受測者靜止時量測裝置52會靜止並貼附於胸部表面，而可取得胸部表面的體表振動資料。

於圖10的實施例中，配戴結構為固定索。受測者是將量測裝置52透過固定索綁於胸部表面，而可穩定地取得胸部表面的體表振動資料。

於圖10的另一實施例中，受測者是將量測裝置53透過固定索綁於腹部表面，而可穩定地取得腹部表面的體表振動資料。

於一實施例中，配戴結構可為貼片結構。受測者是將量測裝置52、53透過貼片結構可卸式貼附於體表，而可穩定地取得體表的體表振動資料。

於一實施例中，當振動感測模組100包括三軸加速度計時，量測裝置可定義量測基準面，此量測基準面的朝向為三軸加速度計的X軸方向、Y 軸方向與Z軸方向的其中之一(基準軸向)。藉此，當量測基準面與體表平行時，基準軸向的體表振動資料即為體表振動資料。

並且，監測模組11可直接從體表振動資料中擷取與量測基準面對應的基準軸向的多個感測加速度資料，作為後續進行處理分析的體表振動資料。

舉例來說，若量測基準面是三軸加速度計的對應Z軸方向，即量測基準面與Z軸垂直。

如圖9-11所示，當用戶將量測裝置52的量測基準面朝向受測者的前方或後方時，即量測基準面與受測者相同或相反朝向，Z軸方向恰好是體表振動方向。藉此，本發明於收到三軸體表振動資料(X-Y-Z軸)時，可直接濾除X軸與Y軸的感測，僅保留Z軸感測值作為體表振動資料，即將三維資料降低成一維資料。

請一併參閱圖3，為本發明一實施例的休克偵測方法的流程圖。本發明的各實施例的休克偵測方法可透過任一實施例的便攜式休克偵測裝置來加以實現，後續以圖2的便攜式休克偵測裝置1來進行說明。

受測者於量測裝置10與執行監測模組11的電子裝置2配對完成後，可將量測裝置10放置於體表附近，以開始執行本發明的休克偵測方法。

步驟S10：取得體表振動資料。量測裝置10的振動感測模組100對體表振動進行感測來獲得體表的體表振動資料，並透過通訊模組101傳送至電子裝置2的通訊介面21。

步驟S11：監測模組11透過心跳擷取模組30對所取得的體表振動資料執行心跳擷取處理來獲得對應心跳振動的心跳振動資料。

步驟S12：監測模組11透過心跳評估模組31對心跳振動資料執行心跳評估處理來獲得心跳評估。

於一實施例中，前述心跳評估處理是從心跳振動資料中取得心跳振動強度，並判斷心跳是否微弱甚至中止，來作為是否休克或其他心臟疾病(如心跳停止)的參考。

於一實施例中，前述心跳評估可直接表示心跳狀態，如正常、速率過快、速率過慢、強度過強、強度微弱、心跳停止(無法偵測到振動)等，或僅有正常與休克兩種狀態。

於一實施例中，考量判斷誤差，本發明可設定一組由多個連續數值所構成的指定範圍(如1至10)，並設定指定範圍的兩端分別為正向評估(如越接近1表示心跳正常可能性越高)及負向評估(如越接近10表示風險(如休克風險)可能性越高)。並且，前述休克偵測中，可依據偵測結果的信賴程度給予指定範圍中的數值來做為心跳評估，如於心跳振動變差時，給予6-10的負評估，於心跳振動佳時，給予1-5的正評估。

步驟S13：監測模組11透過心跳評估模組31判斷所決定的心跳評估是否存在休克風險，如心跳強度是否為零或低於可能發生休克的強度臨界值，心跳速率是否高於可能發生休克的速率臨界值，或者為明顯的(如8-10)負面評估。

若監測模組11判斷心跳評估為休克風險，則執行步驟S14；否則，監測模組11執行步驟S15。

步驟S14：監測模組11透過警示控制模組35發出警示(休克警示)，如透過通訊介面21向救護裝置發出求救訊息，或者透過人機介面22發出警示音。

步驟S15：監測模組11判斷是否結束休克偵測，如受測者拿下量測裝置10或關閉量測裝置10/監測模組11。

若是，則監測模組11結束休克偵測；否則，監測模組11再次執行步驟S10-S15以連續執行休克偵測。

本發明的便攜式休克監測裝置由於僅使用振動感測模組，具有體積小、便於攜帶及造價便宜等優點，且可自動決定心跳的評估指標，而適用於行動休克監控。

請同時參閱圖3與圖4，圖4為本發明一實施例的呼吸評估的流程圖。本實施例的休克偵測方法可進一步包括由步驟S20-S25實現的呼吸評估功能，而可以依據相同的體表振動資料判斷呼吸狀態，並於呼吸異常(如呼吸衰竭)時主動求救。

步驟S20：監測模組11取得來自量測裝置10的體表振動資料。

步驟S21：監測模組11透過呼吸擷取模組32對體表振動資料執行呼吸擷取處理來獲得對應呼吸運動的呼吸運動資料。

步驟S22：監測模組11透過呼吸評估模組33對呼吸運動資料執行呼吸評估偵測處理來基於呼吸運動資料生成受測者的呼吸評估。

於一實施例中，前述呼吸評估處理是從呼吸運動資料中取得呼吸運動強度與頻率，並判斷呼吸是否急促、微弱或中止，來作為是否呼吸衰竭或其他呼吸障礙的參考。

於一實施例中，前述呼吸評估可直接表示呼吸狀態，如正常、速率過快、速率過慢、強度過強、強度微弱、呼吸中止(無法偵測到呼吸運動)等，或僅有正常與呼吸衰竭兩種狀態。

於一實施例中，考量判斷誤差，本發明可設定一組由多個連續數值所構成的指定範圍(如1至10)，並設定指定範圍的兩端分別為正向評估(如越接近1表示呼吸正常可能性越高)及負向評估(如越接近10表示呼吸不佳的可能性越高)。並且，前述呼吸評估中，可依據偵測結果的信賴程度給予指定範圍中的數值來做為呼吸評估，如於呼吸強度或頻率變差時，給予6-10的負評估，於呼吸強度或速率佳時，給予1-5的正評估。

步驟S23：監測模組11透過呼吸評估模組33判斷所決定的呼吸評估是否存在呼吸衰竭風險(包括其他呼吸障礙風險)，如呼吸強度是否低於可能發生呼吸衰竭的強度臨界值，呼吸速率是否高於可能發生呼吸衰竭的速率臨界值，或者為明顯的(如8-10)負面評估。

若監測模組11判斷呼吸評估為呼吸衰竭風險，則執行步驟S24；否則，監測模組11執行步驟S25。

步驟S24：監測模組11透過警示控制模組35發出警示(呼吸衰竭警示)，如透過通訊介面21向救護裝置發出求救訊息，或者透過人機介面22發出警示音。

步驟S25：監測模組11判斷是否結束呼吸評估，如受測者拿下量測裝置10或關閉量測裝置10/監測模組11。

若是，則監測模組11結束呼吸衰竭；否則，監測模組11再次執行步驟S20-S25以連續執行呼吸評估。

本發明可隨時隨地進行連續的呼吸評估，並可於受測者呼吸衰竭時主動求救，而使受測者可即時接受救護並提高存活機率。

請一併參閱圖3至圖5，圖5為本發明一實施例的參考體溫資料來驗證心跳評估與呼吸評估的流程圖。本實施例的休克偵測方法是進一步參考體溫資料來驗證心跳評估與呼吸評估的正確性。

步驟S30：監測模組11自量測裝置10取得體表振動資料，並透過體溫擷取模組34取得體溫感測模組103所感測的體溫資料。

步驟S31、S32與步驟S35的執行內容可與圖3的步驟S11-S14的執行內容相似，於此不再贅述。

步驟S33、S34與步驟S35的執行內容可與圖4的步驟S21-S24的執行內容相似，於此不再贅述。

於一實施例中，步驟S31、S32、S35中，可基於心跳振動資料計算用於其他風險(如心臟停止風險、心跳過快風險或心跳過慢風險)的心跳評估，基於所算出的心跳評估判斷是否存在對應風險，並於發現風險時發出警示。

以心臟停止風險為例，若心跳振動資料持續預設的心跳監測時間無法偵測到心跳強度時，可判定心跳評估為心臟停止風險，並發出心臟停止警示。

以心跳過快/過慢為例，若心跳振動資料持續預設的心跳監測時間高於預設的心跳速率上限或低於預設的心跳速率下限時，可判定心跳評估為心跳過快風險或心跳過慢風險，並發出心跳過快警示或心跳過慢警示。

於一實施例中，步驟S33、S34、S35中，可基於呼吸運動資料計算用於其他風險(如呼吸中止風險、呼吸過深風險或呼吸過淺風險)的呼吸評估，並基於所算出的呼吸評估判斷是否存在對應風險，並於發現風險時發出警示。

以呼吸中止風險為例，若呼吸運動資料持續預設的呼吸監測時間無法偵測到呼吸強度時，可判定呼吸評估為呼吸中止風險，並發出呼吸中止警示。

以呼吸過深/過淺為例，若呼吸運動資料的振幅持續預設的呼吸監測時間高於預設的呼吸振幅上限或低於預設的呼吸振幅下限時，可判定呼吸評估為呼吸過深風險或呼吸過淺風險，並發出呼吸過深警示或呼吸過淺警示。

於本實施例中，於偵測到任何風險後，可進一步執行步驟S36：監測模組11判斷體溫資料的變化是否符合對應風險的條件(如休克時體溫降低或呼吸衰竭時體溫升高，及偵測體溫是否不自然地上升或下降。

於一實施例中，本發明可同時參考心跳振動資料、呼吸運動資料與體溫資料來綜合做出心跳評估與呼吸評估。

若體溫變化符合條件，則執行步驟S37；否則，監測模組11執行步驟S38。

步驟S37：監測模組11透過警示控制模組35發出警示。

步驟S38：監測模組11可透過人機介面22請求受測者確認是否為誤判，並於確認誤判後立即停止或修改步驟S35所發出的警示。

於一實施例中，步驟S35是於受測者確認超過預設時間未進行確認(受測者失去意識)才會發出警示，即於步驟S38中沒有收到確認才執行步驟S36，藉此降低誤警報機率。

步驟S39：監測模組11判斷是否結束休克偵測與呼吸評估，如受測者拿下量測裝置10或關閉量測裝置10/監測模組11。

若是，則監測模組11結束執行；否則，監測模組11再次執行步驟S30-S39以連續執行。

藉此，本發明加入體溫感測，可有效提升偵測的精確度與警示的正確性，並可對更多的心臟與呼吸風險進行偵測。

請同時參閱圖3至圖6，圖6為本發明一實施例的資料處理的流程圖。於本實施例中，提出三種資料處理方法(臨界值過濾、域轉換與資料疊合)，可以來濾除雜訊及/或從體表振動資料中識別出心跳振動資料與呼吸運動資料。

臨界值過濾包含以下步驟S40。

步驟S40：監測模組11透過資料篩選模組36對體表振動資料執行雜訊過濾處理來過濾雜訊。

於一實施例中，監測模組11是從體表振動資料中過濾振幅低於雜訊臨界值的資料。

於一實施例中，監測模組11是計算體表振動資料的相鄰資料點的差值，並過濾差值小於差異臨界值的資料。

於一實施例中，監測模組11可對心跳振動資料與呼吸運動資料執行上述雜訊過濾處理，來於心跳振動資料與呼吸運動資料中濾除雜訊。前述處理中，所使用的雜訊臨界值可不同，如心跳的雜訊臨界值較高(心跳振動變化幅度較急)，呼吸的雜訊臨界值較低(呼吸運動變化幅度較緩)，但不加以限定。

於一實施例中，監測模組11可透過資料篩選模組36基於預設的心跳振幅範圍或呼吸振幅範圍，來從體表振動資料過濾出對應振幅範圍的心跳振動資料或呼吸運動資料。

域轉換包含以下步驟S50-S52。

步驟S50：監測模組11透過空間域-頻域轉換模組37對體表振動資料執行空間域至頻域轉換處理(如快速傅立葉轉換、離散小波轉換等)以獲得體表頻譜資料。

步驟S51：監測模組11從體表頻譜資料中過濾出符合預設頻率的部分頻段的體表頻譜資料。

舉例來說，一般而言，呼吸頻率為每分鐘10-20次(呼吸預設頻率)，心跳頻率為每分鐘60-100次(心跳預設頻率)。監測模組11可依據上述頻率來擷取出符合頻率的呼吸頻譜資料或心跳頻譜資料。

步驟S52：監測模組11透過空間域-頻域轉換模組37對符合預設頻率的體表頻譜資料(呼吸頻譜資料或心跳頻譜資料)執行頻域至空間域轉換處理來獲得空間域的呼吸運動資料或心跳振動資料。

於一實施例中，監測模組11可於取得心跳振動資料後，將體表振動資料減去心跳振動資料，並將結果作為呼吸運動資料。

於一實施例中，監測模組11可於取得呼吸運動資料後，將體表振動資料減去呼吸運動資料，並將結果作為心跳振動資料。

前述心跳擷取處理可包含從體表振動資料中濾除不屬於心跳的其他體表振動資料，並將剩餘資料作為心跳振動資料。

請同時參閱圖12、圖15、與圖16，圖15為由圖12的體表振動資料所擷取出的心跳振動資料的波形圖，圖16為由圖12的體表振動資料所擷取出的呼吸運動資料的波形圖。

圖12所示為量測裝置10所感測的體表振動資料，其對應的振動組成包含了心跳振動、呼吸運動與其他振動(雜訊)。

本發明的心跳擷取模組30可將空間域的體表振動資料轉換為體表頻譜資料，並依據心跳預設頻率從體表頻譜資料中分離出心跳頻譜資料。最後，將心跳頻譜資料轉換為空間域的心跳振動資料(如圖15)。

此外，本發明的呼吸擷取模組32可依據呼吸預設頻率從體表頻譜資料中分離出呼吸頻譜資料。最後，將呼吸頻譜資料轉換為空間域的呼吸運動資料(如圖16)。

並且，本發明的監測模組11可對心跳振動資料(圖15)與呼吸運動資料(圖16)進行後續的分析與處理，來獲得對應的心跳波形圖與呼吸波形圖。前述波型圖可用來即時偵測心跳與呼吸的相關病症，如休克、心跳停止、呼吸衰竭、呼吸中止等。

資料疊合包含以下步驟S60。

步驟S60：監測模組11對體表振動資料(例如心跳振動資料或呼吸運動資料)執行資料疊合處理，來獲得簡化的資料數據。

於一實施例中，監測模組11基於預設的疊合區間(可依據取樣頻率及/或心跳頻率來加以決定，如心跳疊合區間可為25或25-30之間的其他值，不加以限定)對心跳振動資料執行資料疊合處理來獲得心跳疊合資料，並對心跳疊合資料執行前述的心跳評估處理。前述心跳疊合資料的各資料點是基於心跳振動資料的各疊合區間的多個資料點所獲得的(如累加或平均)。

於一實施例中，休克偵測是於心跳疊合資料持續預設的心跳監測時間(如5秒或20秒)心跳強度減弱及/或心跳速率過快或過慢(如高於預設的心跳速率上限或低於預設的心跳速率下限)時，判定心跳評估為休克風險。

於一實施例中，休克偵測是於心跳疊合資料持續預設的心跳監測時間無法偵測到心跳強度(如無心跳或心跳強度微弱)時，判定心跳評估為心臟停止風險。

於一實施例中，監測模組11基於預設的疊合區間(如300筆，可依據取樣頻率及/或呼吸頻率來加以決定，呼吸疊合區間可為300或200-400之間的其他值，不加以限定)對呼吸運動資料執行資料疊合處理來獲得呼吸疊合資料，並對呼吸疊合資料執行呼吸評估處理。前述呼吸疊合資料的各資料點是基於呼吸運動資料的各疊合區間的多個資料點所獲得的(如累加或平均)。

於一實施例中，呼吸評估是於呼吸疊合資料持續監測時間(如60秒或90秒)為呼吸強度減弱及/或呼吸速率過快或過慢(如高於預設的呼吸速率上限或低於預設的呼吸速率下限)時，判定呼吸評估為呼吸衰竭風險。

於一實施例中，呼吸評估是於呼吸疊合資料持續監測時間無法偵測到呼吸強度(如無呼吸或呼吸強度微弱)時，判定呼吸評估為呼吸中止風險。

請參閱圖12-14，圖12為本發明一實施例的體表振動資料的波形圖，圖13為由圖12的體表振動資料所擷取出的心跳振動資料的波形圖，圖14為由圖12的體表振動資料所擷取出的呼吸運動資料的波形圖。圖13-14是採用資料疊合的演算法來從體表振動資料中分離出心跳振動資料與呼吸運動資料。

於本實施例中，為了準確執行休克偵測並獲得準確的心跳評估，可先計算體表振動資料的相鄰資料點的振幅差資料，如第1筆與第2筆的振幅差、第2筆與第3筆的振幅差…以此類推。

接著，從振幅差資料中刪除小於雜訊臨界值(如8)的資料，來獲得過濾後的振幅差資料。

接著，將指定筆數(如心跳疊合區間為25)的連續振幅差進行累加來獲得心跳振動資料，如將第1-25筆的振幅差累加作為第1筆心跳振動資料、將第2-26筆的振幅差累加作為第2筆心跳振動資料…以此類推。

藉此，本實施例通過獲得的心跳振動資料的波型圖可清楚知悉心跳強度與頻率，而可即時偵測休克或其他心臟疾病的發生。

此外，為了獲得準確的呼吸評估，於本實施例中，是先取得圖12的體表振動資料的指定筆數(如呼吸疊合區間為300)的多個相鄰資料點進行平均，來獲得處理後的呼吸運動資料，如將第1-300筆的資料平均作為第1筆呼吸運動資料、將第2-301筆的資料平均作為第2筆呼吸運動資料…以此類推。

藉此，本實施例通過獲得的呼吸運動資料的波型圖可清楚知悉呼吸強度與頻率，而可即時偵測呼吸衰竭或其他呼吸疾病的發生。

以上所述僅為本發明之較佳具體實例，非因此即侷限本發明之申請專利範圍，故舉凡運用本發明內容所為之等效變化，均同理皆包含於本發明之範圍內，合予陳明。