TWI827781B - 根據血氧狀態評估心肺功能之方法、系統、程式產品 - Google Patents
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Abstract
本發明係關於一種根據血氧狀態評估心肺功能之方法、系統、程式產品。係先獲得一待監測者的一腦組織中的一血紅蛋白參數，而該血紅蛋白參數可透過非侵入式的光學檢測獲得；再根據該血紅蛋白參數計算以下監測參數之一或組合：監測參數I：該血紅蛋白參數從增量運動開始到峰值的持續時間；監測參數II：該血紅蛋白參數初始值和峰值之間的變化量；監測參數III：該血紅蛋白參數從增量運動開始到峰值的平均變化率；監測參數IV：該血紅蛋白參數從整段增量運動的60%到峰值的平均變化率。將上述各監測參數帶入線性預測系統或非線性預測系統，並根據一預設閥值評估該待監測者的血氧狀態，並可根據該血氧狀態進一步評估該待監測者的心肺功能。
Description
本發明係有關於一種根據血氧狀態評估心肺功能之方法、系統、程式產品，特別是指利用待監測者的腦組織中的血紅蛋白參數取得與血氧狀態有關的監測參數，再將監測參數輸入線性或非線性預測系統以人工智能式的評估及監測待監測者的腦組織的血氧狀態之發明。
目前臨床常用於評估心肺功能的檢測方法有心肺運動功能測試系統、心臟超音波和電腦斷層血管攝影術。心肺運動功能測試系統是在受人為控制的臨床條件下藉由運動來測量心肺功能，通過使用呼氣面罩、心電電極和血壓計等多種感測器，來為受測者的心肺功能進行診斷。例如中華民國新型專利第M327721號「監測血氧濃度及心跳之跑步機」；或是，中華民國專利公開第201909843號「血氧濃度動態隨身監測裝置及血氧動態管理警示系統」。
然而，上述方法具有一些缺點，包括較大的系統體積、多種感測器的配置、測試前需由經驗豐富的醫護人員進行校準氣體交換系統、使用呼氣面罩時會使受測者在運動期間內呼吸不順暢導致運動量受到限制，以及心電電極會因為汗水導致滑動干擾。心臟超音波可以通過超音波檢測器非侵入性地評估心臟結構和功能，並通過都普勒效應估計血流速度，然而這種方法需要專業
的醫護人員操作，因為檢測器容易受到骨頭影響，組織都普勒成像也與操作角度密切相關。電腦斷層血管攝影術是一種非侵入性的血管顯影技術，通過電子束斷層攝影來評估冠狀動脈的阻塞程度，然而由於其顯著的輻射和顯影劑的使用，一般無症狀的患者通常不建議做此項篩檢。
另外，有採用光學的方式檢測血氧濃度的相關發明，例如中華民國發明專利第I637727號「用於進行經腹胎兒血氧飽和度及/或經腹胎兒脈搏血氧飽和度監測之系統、裝置及方法」，該案利用反射螢光來偵測胎兒的血氧飽和度。
本發明除了採用光學方式偵測待監測者的血氧濃度之外，進一步根據設定的監測參數來評估待監測者的血氧狀態。
本發明為一種智能血氧監測方法，包括有：獲得一待監測者的一腦組織中的一血紅蛋白參數，並根據該血紅蛋白參數計算以下監測參數之一或組合：監測參數I：該血紅蛋白參數從增量運動開始到峰值的持續時間；監測參數II：該血紅蛋白參數初始值和峰值之間的變化量；監測參數III：該血紅蛋白參數從增量運動開始到峰值的平均變化率；監測參數IV：該血紅蛋白參數從整段增量運動的60%到峰值的平均變化率。將上述各監測參數帶入線性預測系統或非線性預測系統，並根據一預設閥值評估該待監測者的血氧狀態。
本發明再提出一種根據血氧狀態評估心肺功能之方法，係當上述監測參數超出該預設閥值時，判別該待監測者的心肺功能佳，反之，判別該待監測者的心肺功能不佳。
進一步，該血紅蛋白參數包括一血紅蛋白濃度或一組織含氧率之一或組合。更進一步，該血紅蛋白濃度包括一含氧血紅蛋白濃度、一脫氧血紅蛋白濃度及一總血紅蛋白濃度；使波長介於600nm至800nm的第一光波及波長介於800nm至950nm的第二光波入射該待監測者的組織，並接收該第一光波及該第二光波的一第一反射光波及一第二反射光波，並根據該第一反射光波及該第二反射光波求得該腦組織中的一含氧血紅蛋白濃度及一脫氧血紅蛋白濃度，並據以求得該總血紅蛋白濃度及該組織含氧率。而較佳的，係根據該總血紅蛋白濃度及該組織含氧率計算上述監測參數。
進一步，該待監測者的組織係為該待監測者的腦組織。
進一步，該線性預測系統或非線性預測系統係使用類神經網絡、模糊理論系統或混沌理論系統之一。
本發明再提出一種智能血氧監測裝置，用以取得一待監測者的一組織中的一血紅蛋白參數，用於執行上述之智能血氧監測方法，該智能血氧監測裝置包括有：一光發射器，用以發出波長介於600nm至800nm的第一光波及波長介於800nm至950nm的第二光波至該待監測者的組織。一光接收器，接收該第一光波及該第二光波的一第一反射光波及一第二反射光波。一微處理單元，電性連接該光發射器及該光接收器，該微處理單元控制該光發射器發出該第一光波及該第二光波，並接收該第一反射光波及該第二反射光波，據以獲得該血紅蛋白參數，該血紅蛋白參數包括一含氧血紅蛋白濃度及一脫氧血紅蛋白濃度。
本發明再提出一種智能血氧監測系統，用以偵測一待監測者的一組織中的一血紅蛋白參數，據以獲得該待監測者的血氧狀態，包括有上述智能血氧監測裝置及一處理器，該處理器訊號連接該智能血氧監測裝置。
該處理器接收該血紅蛋白參數，並根據該血紅蛋白參數計算以下監測參數之一或組合：監測參數I：該血紅蛋白參數從增量運動開始到峰值的持續時間；監測參數II：該血紅蛋白參數初始值和峰值之間的變化量；監測參數III：該血紅蛋白參數從增量運動開始到峰值的平均變化率；監測參數IV：該血紅蛋白參數從整段增量運動的60%到峰值的平均變化率。將上述各監測參數帶入線性預測系統或非線性預測系統，並根據一預設閥值評估該待監測者的血氧狀態。
本發明再提出一種程式產品，用以儲存一應用程式，該應用程式被安裝後係執行前述智能血氧監測方法。
根據上述技術特徵可達成以下功效：
1.本發明可採用光學方式偵測待監測者的血氧濃度，並進一步根據設定的監測參數來評估待監測者的血氧狀態。再配合例如類神經網絡、模糊理論系統或混沌理論系統等線性預測系統或非線性預測系統根據預設閥值來有效地劃分不同的心肺功能組，使醫護人員能為心血管疾病患者建議不同的運動訓練和康復程序。
2.本發明所設定的監測參數能夠使線性預測系統或非線性預測系統精準的判別待監測者的血氧狀態，根據實驗結果，預測的正確度高達90%。
1:智能血氧監測裝置
11:光發射器
111:驅動電路
112:發光件
12:光接收器
121:接收件
122:訊號放大電路
13:微處理單元
14:無線傳輸單元
2:處理器
[第一圖]係為本發明之智能血氧監測系統的示意圖。
[第二圖]係為本發明之智能血氧監測系統的使用狀態示意圖。
[第三圖]係為本發明之智能血氧監測方法的流程圖。
[第四圖]係為本發明實施時，在增量運動下，各監測參數之物理定義示意圖。
[第五圖]係為本發明實施例將監測參數輸入類神經網絡進行運算的示意圖。
綜合上述技術特徵，本發明根據血氧狀態評估心肺功能之方法、系統、程式產品的主要功效將可於下述實施例清楚呈現。
參閱第一圖至第三圖所示，本實施例之智能血氧監測系統包括有一智能血氧監測裝置(1)及一處理器(2)。該智能血氧監測裝置(1)包括有：一光發射器(11)，有一驅動電路(111)及一發光件(112)，由該發光件(112)發出波長介於600nm至800nm的第一光波及波長介於800nm至950nm的第二光波至一待監測者的組織(A)，本實施例為該待監測者的腦組織。一光接收器(12)，有一接收件(121)及一訊號放大電路(122)，由該接收件(121)接收該第一光波及該第二光波的一第一反射光波及一第二反射光波。一微處理單元(13)，電性連接該光發射器(11)及該光接收器(12)，該微處理單元(13)控制該光發射器(11)發出該第一光波及該第二光波，並接收該第一反射光波及該第二反射光波，據以獲得一血紅蛋白參數，該血紅蛋白參數包括一含氧血紅蛋白濃度及一脫氧血紅蛋白濃度。一無線傳輸單元(14)，電性連接該微處理單元(13)，用以輸出該血紅蛋白參數至該處理器(2)。
本實施例採用之光學方式偵測待監測者的血氧濃度方式是修正後比爾朗伯定律(Modified Beer-Lambert law，MBLL)，它是描述不同波段的光穿透不同濃度溶液時，由於物質的多種吸收與散射特性而造成光衰減變化的一種計算物質濃度公式，光衰減會與物質摩爾消光係數、物質濃度、光路徑呈線性關係。由於修正後比爾朗伯定律(Modified Beer-Lambert law，MBLL)是習知定律，在此不贅述其計算方式。本實施例藉由等吸光點前後波長對於不同吸收物質的吸收差異特性來得到不同的吸收數值，其中，近紅外光區段主要分布於700至1400nm波長之間，此區段的光線對於人體的穿透度較深，可以進行較深層組織的量測，且能有效地降低量測時光致組織的衰減，而含氧血紅蛋白與缺氧血紅蛋白在600至1000nm近紅外波段中的等吸光點約在800nm，因此本實施例取其前後波長700nm和910nm作為光源。
參閱第一圖、第三圖及第四圖所示，該處理器(2)接收該含氧血紅蛋白濃度及該脫氧血紅蛋白濃度，並據以求得一總血紅蛋白濃度及一組織含氧率，並根據該總血紅蛋白濃度及該組織含氧率計算以下監測參數之一或組合：監測參數I：該血紅蛋白參數從增量運動開始到峰值的持續時間(T3)；監測參數II：該血紅蛋白參數初始值和峰值之間的變化量(Vmax-Vinit)；監測參數III：該血紅蛋白參數從增量運動開始到峰值的平均變化率；監測參數IV：該血紅蛋白參數從整段增量運動的60%到峰值的平均變化率。
參閱第一圖、第三圖及第五圖所示，將上述各監測參數帶入例如類神經網絡、模糊理論系統或混沌理論系統等線性預測系統或非線性預測系統，並根據一預設閥值評估該待監測者的血氧狀態。進一步可再根據血氧狀態評估待監測者的心肺功能，係當上述監測參數超出該預設閥值時，判別該待監
測者的心肺功能佳，反之，判別該待監測者的心肺功能不佳，藉此即可有效地劃分不同的心肺功能組，使醫護人員能為心血管疾病患者建議不同的運動訓練和康復程序。
以輻射基底類神經網絡為例，輻射基底類神經網絡之結構分成三個層級，分別為輸入層、隱藏層、輸出層，其中，N0、N1分別表示輸入層和隱藏層的神經元個數。透過k平均群聚演算法及正歸化最小方均演算法的訓練後，與預設閥值比對，而獲得該待監測者的血氧狀態。而輻射基底類神經網絡實際運算方式為習知技術，在此不贅述。
而本發明以峰值代謝當量5為預設閥值將心血管疾病患者區分為心肺功能恢復較好與較差兩組。代謝當量用於量化活動消耗的能量，也可以表示為個人的有氧運動能力，一個代謝當量的定義是靜止坐在椅子上休息時的攝氧量，通常通過體重歸一化，其數值大約為3.5ml/kg/min。其中攝氧量與心臟動脈和混合靜脈血氧輸出含量有關。在運動達最大量時，最大攝氧量是心肺運動功能測試系統中最重要的參數，因為它被認為是定義心肺系統極限的指標，它反映了受測者最大程度的吸收、運輸和使用氧氣的能力。在健康的人中，接近最大運動量時會出現攝氧量的平穩期，這說明運動達最大量時會不斷出現攝氧量的最大值。但是，無法進行劇烈運動的患者在測試期間攝氧量可能無法達到明顯的平穩期。因此，峰值攝氧量常被用於估計最大攝氧量。先前的研究表明，使用最大運動量測試可以作為風險分層的主要方法，其中急性心肌梗塞(Acute Myocardial Infarction)被認為是高風險族群，他們的峰值代謝當量是小於5的。據此，即可評估待監測者的心肺功能。
本發明實際使用時，根據實驗結果，將上述監測參數輸入輻射基底類神經網絡進行運算後，對該監測者的心肺功能分類正確度高達90%。
綜合上述實施例之說明，當可充分瞭解本發明之操作、使用及本發明產生之功效，惟以上所述實施例僅係為本發明之較佳實施例，當不能以此限定本發明實施之範圍，即依本發明申請專利範圍及發明說明內容所作簡單的等效變化與修飾，皆屬本發明涵蓋之範圍內。
Claims (7)
- 一種根據血氧狀態評估心肺功能之方法，包括有：獲得一待監測者的一組織中的一血紅蛋白參數，該血紅蛋白參數包括一血紅蛋白濃度及一組織含氧率；根據該血紅蛋白參數計算以下監測參數之一或組合：監測參數I：該血紅蛋白參數從一增量運動開始到峰值的持續時間；監測參數II：該血紅蛋白參數初始值和峰值之間的變化量；監測參數III：該血紅蛋白參數從該增量運動開始到峰值的平均變化率；監測參數IV：該血紅蛋白參數從整段增量運動的60%到峰值的平均變化率；將上述各監測參數帶入線性預測系統或非線性預測系統，並根據一預設閥值評估該待監測者的血氧狀態，當上述監測參數超出該預設閥值時，判別該待監測者的心肺功能佳，反之，判別該待監測者的心肺功能不佳。
- 如請求項1所述之根據血氧狀態評估心肺功能之方法，其中，該血紅蛋白濃度包括一含氧血紅蛋白濃度、一脫氧血紅蛋白濃度及一總血紅蛋白濃度；使波長介於600nm至800nm的第一光波及波長介於800nm至950nm的第二光波入射該待監測者的組織，並接收該第一光波及該第二光波的一第一反射光波及一第二反射光波，並根據該第一反射光波及該第二反射光波求得該組織中的一含氧血紅蛋白濃度及一脫氧血紅蛋白濃度，並據以求得該總血紅蛋白濃度及該組織含氧率。
- 如請求項2所述之根據血氧狀態評估心肺功能之方法，其中，係根據該總血紅蛋白濃度及該組織含氧率計算上述監測參數。
- 如請求項1所述之根據血氧狀態評估心肺功能之方法，其中，該線性預測系統或非線性預測系統係使用類神經網絡、模糊理論系統或混沌理論系統之一。
- 一種智能血氧監測系統，用以偵測一待監測者的一組織中的一血紅蛋白參數，據以獲得該待監測者的血氧狀態供判別該待監測者的心肺功能，包括有：一智能血氧監測裝置，包括：一光發射器，用以發出波長介於600nm至800nm的第一光波及波長介於800nm至950nm的第二光波至該待監測者的組織；一光接收器，接收該第一光波及該第二光波的一第一反射光波及一第二反射光波；一微處理單元，電性連接該光發射器及該光接收器，該微處理單元控制該光發射器發出該第一光波及該第二光波，並接收該第一反射光波及該第二反射光波，據以獲得該血紅蛋白參數，該血紅蛋白參數包括一含氧血紅蛋白濃度及一脫氧血紅蛋白濃度；一處理器，訊號連接該智能血氧監測裝置，該處理器接收該血紅蛋白參數，並根據該血紅蛋白參數計算以下監測參數之一或組合：監測參數I：該血紅蛋白參數從一增量運動開始到峰值的持續時間；監測參數II：該血紅蛋白參數初始值和峰值之間的變化量；監測參數III：該血紅蛋白參數從該增量運動開始到峰值的平均變化率；監測參數IV：該血紅蛋白參數從整段增量運動的60%到峰值的平均變化率；將上述各監測參數帶入線性預測系統或非線性預測系統，並根據一預設閥值評 估該待監測者的血氧狀態，當上述監測參數超出該預設閥值時，判別該待監測者的心肺功能佳，反之，判別該待監測者的心肺功能不佳。
- 如請求項5所述之智能血氧監測系統，其中，該血紅蛋白參數包括由該含氧血紅蛋白濃度及該脫氧血紅蛋白濃度獲得之一總血紅蛋白濃度及一組織含氧率，並且該處理器係根據該總血紅蛋白濃度及該組織含氧率計算上述監測參數。
- 一種程式產品，用以儲存一應用程式，該應用程式被安裝後係執行如請求項1至4任一項所述之根據血氧狀態評估心肺功能之方法。
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| TWI622380B (zh) * | 2017-01-17 | 2018-05-01 | 正崴精密工業股份有限公司 | 生理訊號測量裝置及其血氧濃度演算方法 |
-
2020
- 2020-01-08 TW TW109100621A patent/TWI827781B/zh active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TWI563977B (zh) * | 2012-02-20 | 2017-01-01 | Hamamatsu Photonics Kk | Concentration measuring device and concentration measuring method |
| CN105078445A (zh) * | 2015-08-24 | 2015-11-25 | 华南理工大学 | 基于健康服务机器人的老年人健康服务系统 |
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Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| ;期刊 陳妍慧 比較正常與過重大學生運動中腦氧合及血液動態學差異 國立台灣師範大學運動與休閒學院體育學系博士學位論文 2017 * |
| 期刊 周宛嬋，老年男性不同踝臂指數與下肢肌肉氧合能力及心肺適能之研究，國立臺灣師範大學體育學系碩士論文，2013年 * |
| 期刊 陳妍慧 比較正常與過重大學生運動中腦氧合及血液動態學差異 國立台灣師範大學運動與休閒學院體育學系博士學位論文 2017 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| TW202126259A (zh) | 2021-07-16 |
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