TWM620021U - 心血管檢測系統 - Google Patents
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Abstract
一種心血管檢測系統,係藉由主動式壓脈帶以高於心臟收縮頻率的頻率進行收縮,且利用檢測裝置擷取待測部位因主動式壓脈帶和心臟收縮對血液造成的影響,又輔以心電圖監測心臟收縮的基準值,以辨別主動式壓脈帶產生的脈波與心臟產生的脈波的差異,如此,可快速了解心血管的狀況,且由於主動式壓脈帶依高於心臟收縮頻率的頻率進行收縮,更可精準判斷血管是否阻塞或硬化。
Description
本創作涉及一種心血管檢測系統,尤指是一種結合高於心臟收縮頻率進行收縮的主動式壓脈帶之心血管檢測系統。
心血管疾病常列為十大死因之一,是繼癌症之後最常危及人命的疾病,一般檢測心血管疾病時,會根據身體狀況採用不同的檢測方式,如抽血檢測、心電圖檢測、心臟超音波檢測、心臟電腦斷層掃描等方式,大多數都需要耗費大量的時間進行事前準備或等待檢測結果報告,例如:心臟冠狀動脈造影(CTA),採用此種檢測方法的患者必需先行禁食6到8小時,且還需要承擔注射顯影劑可能造成過敏的風險;再者,由於心臟的跳動頻率是固定的低音頻率,僅仰賴心臟所打出的心音,對於檢測的精準度十分有限,無法檢測出更深入、及更具體的數據資料。
據此,如何改善現今檢測心血管疾病需要耗費大量的時間,且提升檢測心血管相關數據的精準度,此乃待須
解決之問題。
有鑒於上述的問題,本創作人係依據多年來從事相關行業的經驗,針對心血管檢測系統進行改進;緣此,本創作之主要目的在於提供一種快速、便利、以及檢測精準度高的心血管檢測系統。
為達上述的目的,本創作主要透過一主動式壓脈帶以高於心臟收縮頻率的一收縮頻率進行收縮,且利用一檢測裝置(如電子聽診器)擷取一待測部位因主動式壓脈帶和心臟收縮對血液造成的一生理資訊,又輔以一心電圖測量儀監測心臟收縮的一心電圖頻譜資訊,以辨別生理資訊中主動式壓脈帶產生的脈波與心臟產生的脈波,且根據生理資訊頻譜圖中各個波形間的一時間差和一波形密集度,辨別血管是否阻塞或硬化;如此,透過本創作之檢測裝置能快速了解心血管的狀況,且由於主動式壓脈帶依高於心臟收縮頻率的頻率進行收縮,更可精準判斷血管是否阻塞或硬化。
為使 貴審查委員得以清楚了解本創作之目的、技術特徵及其實施後之功效,茲以下列說明搭配圖示進行說明,敬請參閱。
1:檢測裝置
11:中央處理單元
12:偵測單元
13:資料儲存單元
14、14a:比對單元
15:顯示單元
2:主動式壓脈帶
21:控制單元
22:壓脈單元
3:心電圖測量儀
U:待測者
S00:建立檢測模型
S10:設定壓脈帶
S11:設定心電圖
S20:擷取生理資訊
S30:檢測生理病症
S31:同步時間軸
S32:去除頻譜雜訊
S33:生理病症比對
S40:輸出比對結果
第1圖,為本創作之系統架構圖(一)。
第2圖,為本創作之系統架構圖(二)。
第3圖,為本創作之實施方法流程圖。
第4圖,為本創作之實施示意圖(一)。
第5圖,為本創作之實施示意圖(二)。
第6圖,為本創作之實施示意圖(三)。
第7圖,為本創作之實施示意圖(四)。
第8圖,為本創作之實施示意圖(五)。
請參閱「第1圖」,第1圖為本創作之系統架構圖(一),如圖所示,在一實施例中,本創作之心血管檢測系統主要包含一檢測裝置1,係與一主動式壓脈帶2和一心電圖測量儀3(Electrocardiography,ECG/EKG)呈資訊連結,檢測裝置1可用以偵測一待測者的心血管狀況,其主要包含一中央處理單元11,係分別與一偵測單元12、一資料儲存單元13、一比對單元14、一顯示單元15呈資訊連結;主動式壓脈帶2可用以依高於心臟收縮頻率的一收縮頻率,在一定的時間內連續壓縮待測者的血管,其包含一控制單元21,係與一壓脈單元22呈電性連接;心電圖測量儀3可用以測量待測者心臟的電生理活動。
中央處理單元11可用以驅動檢測裝置1的各單元,且具備接收和傳送資訊訊號、邏輯運算、暫存運算結果、以及保存執行指令位置等功能,且其可為一中央處理器(Central Processing Unit,CPU)或一微控制器(Microcontroller Unit,MCU)。
偵測單元12可為一個或多個震動感測器,係採用示波法(Oscillometric method)擷取待測者的一生理資訊,生理資訊可包含血液從心尖脈至橈動脈造成血管壁震動的收縮壓、舒張壓、以及平均壓等頻譜圖。
資料儲存單元13可用以儲存電子資料,如一壓脈帶頻譜資訊、一心電圖頻譜資訊、一疾病徵狀資訊等,且其可為一固態硬碟(Solid State Disk or Solid State Drive,SSD)、一硬碟(Hard Disk Drive,HDD)、一靜態記憶體(Static Random Access Memory,SRAM)、一隨機存取記憶體(Random Access Memory,DRAM)、或一雲端硬碟(Cloud Drive)等之任一種或其組合;其中,壓脈帶頻譜資訊係由主動式壓脈帶2根據收縮頻率,而產生對應收縮頻率的壓脈帶頻譜圖,舉例而言,將主動式壓脈帶2設定為一秒收縮3次,其壓脈帶頻譜圖便為收縮頻率為3Hz的頻譜圖;心電圖頻譜資訊可包含由心電圖測量儀3測量不同待測者,如性別、年齡層、或各種生理疾病等,而所得到的心電頻譜圖;以及,疾病徵狀資訊係為
各種生理疾病相對應的生理徵狀(如血管受阻塞或硬化,導致血液流速減緩)、各種生理疾病相對應的壓脈帶頻譜資訊和心電圖頻譜資訊(如血管受阻塞或硬化,頻譜圖的波形會產生時間差或密集的波形)、以及應用主動式壓脈帶2和心電圖測量儀3檢測待測者,而產生的一檢測資訊等。
比對單元14可用以將偵測單元12擷取的生理資訊,根據生理資訊頻譜圖中各個波形間的一時間差和一波形密集度,與心電圖測量儀3同步測量的心電圖頻譜資訊、資料儲存單元13中對應收縮頻率的壓脈帶頻譜資訊和疾病徵狀資訊進行比對,進而比對出關於待測者疑似生理徵狀的一比對結果;此外,心電圖頻譜資訊係作為心臟收縮的一時間基準值,以同步校正對應收縮頻率的壓脈帶頻譜資訊之時間軸。
顯示單元15可用以呈現任何接收到的資訊或其頻譜圖,如生理資訊、心電圖頻譜資訊、壓脈帶頻譜資訊、以及疾病徵狀資訊等,以利使用者針對待測者的生理徵狀進一步分析。
請參閱「第2圖」,第2圖為本創作之系統架構圖(二),如圖所示,在另一實施例中,其與上述實施例差異在於,本創作之心血管檢測系統主要包含檢測裝置1,僅與主動式壓脈帶2呈資訊連結,檢測裝置1的比對單元14a可
為一人工智慧單元,可透過監督式學習法(Supervised Learning)、半監督式學習法(Semi-Supervised Learning)、強化式學習法(Reinforcement Learning)、非監督式學習(Unsupervised Learning)、自監督式學習法(Self-Supervised Learning)、或啟發式演算法(Heuristic Algorithms)等機器學習法(Machine Learning)訓練學習,但不以此為限。
比對單元14a將預先儲存於資料儲存單元13中,多筆有關於不同人的一基本資訊作為輸入資料,基本資料可為性別、年齡、或身體狀況等,但不以此為限,且將其對應的心電圖頻譜資訊作為目標資料,進行一第一機器學習,以解決心血管功能因個體差異的疑慮;其次,比對單元14a將預先儲存於資料儲存單元13中,多筆對應主動式壓脈帶收縮頻率的壓脈帶頻譜資訊作為輸入資料,且將多筆關於心血管疾病的疾病徵狀資訊作為目標資料,進行一第二機器學習而建立一檢測模型,比對單元14a將偵測單元12擷取的生理資訊的心電圖頻譜資訊去除,產生僅保留主動式壓脈帶2產生影響的一保留資訊;又,檢測模型依據各個波形間的時間差和波形密集度,比對保留資訊和壓脈帶頻譜資訊,並再根據比對出的一差異結果與疾病徵狀資訊進行比對,進而比對出關於待測者疑似生理徵狀的一比對結果,舉例而言,各個波形間具有時間差代表血液無法在正常時間內回流,則判斷血管受血脂阻塞;波形密
集度過高代表血液僅能在狹窄的血管中通過,進而產生較高頻率的震動起伏,則判斷血管彈性不佳,但不以此為限。
請參閱「第3圖」,第3圖為本創作之實施方法流程圖,如圖所示,本創作之心血管檢測系統的實施方法,其步驟如下:設定壓脈帶S10:請搭配參閱「第4圖」,第4圖為本創作之實施示意圖(一),如圖所示,將一主動式壓脈帶2固定在一待測者U身上,且透過一控制單元21設定其依一收縮頻率在一定的時間內,使一壓脈單元22反覆進行充氣及洩氣(加壓及洩壓),其中,收縮頻率大於一心臟收縮頻率;又,在操作設定壓脈帶S10時,同時執行設定心電圖S11,將一心電圖測量儀3固定在待測者U身上,以記錄心臟的電生理活動,心電圖測量儀3同步將測得的一心電圖頻譜資訊傳送至檢測裝置1,且儲存於檢測裝置1的一資料儲存單元13。
擷取生理資訊S20:請搭配參閱「第5圖」,第5圖為本創作之實施示意圖(二),如圖所示,在一實施例中,檢測裝置1可為一電子聽診器,將檢測裝置1的一偵測單元12放置於待測者U的一待測部位,以示波法擷取血液從心尖脈至橈動脈受主動式壓脈帶2收縮和心臟收縮,造成血管壁震動的一生理資訊,如收縮壓、舒張壓、以及平均壓等頻譜圖;請再續參閱「第6圖」,第6圖為本創作之實施示意圖(三),如圖所示,在另一實施例中,檢測裝置1的偵測單
元12可為多個貼片式的震動感測器,以擷取多個待測部位的生理資訊,如此,可取代電子聽診器僅能用一個震動感測器,而達到減少使用者重複操作的時間。
檢測生理病症S30:請搭配參閱「第7圖」,第7圖為本創作之實施示意圖(三),如圖所示,透過檢測裝置1的一比對單元14,根據生理資訊頻譜圖中的各個波形間的一時間差和一波形密集度,與心電圖測量儀3同步測量的心電圖頻譜資訊、資料儲存單元13中對應收縮頻率的壓脈帶頻譜資訊、和疾病徵狀資訊等進行比對,進而比對出關於待測者U疑似生理徵狀的一比對結果。
承接上述,比對單元14在檢測生理病症S30時,更進一步執行同步時間軸S31:比對單元14將心電圖頻譜資訊作為一時間基準值,同步校正對應收縮頻率的壓脈帶頻譜資訊之時間軸,進而辨別生理資訊中主動式壓脈帶2產生的脈波與心臟產生的脈波;去除頻譜雜訊S32:比對單元14再將生理資訊頻譜圖中的心電圖頻譜資訊去除,產生僅保留主動式壓脈帶2產生影響的一保留資訊;生理病症比對S33:比對單元14依據保留資訊的各個波形間的時間差和波形密集度,將僅存主動式壓脈帶2產生影響的保留資訊與壓脈帶頻譜資訊進行比對,並再根據比對出的一差異結果與疾病徵狀資訊進行比對,進而比對出關於待測者U疑似生理徵狀的一比對結果,舉例而言,各個波形間具有時間差代
表血液無法在正常時間內回流,則判斷血管受血脂阻塞;波形密集度過高代表血液僅能在狹窄的血管中通過,進而產生較高頻率的震動起伏,則判斷血管彈性不佳,如此,由於主動式壓脈帶的收縮頻率大於心臟收縮頻率,因而使用者可依據比對結果中的波形,更精準判斷血管是否阻塞或硬化。
輸出比對結果S40:請搭配參閱「第8圖」,第8圖為本創作之實施示意圖(四),如圖所示,透過檢測裝置1的一顯示單元15呈現生理資訊和比對結果,以利使用者知悉且觀察待測者U的生理狀況,並記錄為資料儲存單元13中疾病徵狀資訊的一檢測資訊。
在另一實施例中,在操作設定壓脈帶S10之前,預先執行建立檢測模型S00:檢測裝置1的一比對單元14透過機器學習法(Machine Learning)進行訓練學習,將預先儲存於資料儲存單元13中,多筆有關於不同人的一基本資訊作為輸入資料,基本資料可為性別、年齡、或身體狀況等,但不以此為限,且將其對應的心電圖頻譜資訊作為目標資料,讓比對單元14進行一第一機器學習,以解決心血管功能因個體差異的疑慮;其次,將預先儲存於資料儲存單元13中,多筆對應主動式壓脈帶收縮頻率的壓脈帶頻譜資訊作為輸入資料,且將多筆關於心血管疾病的疾病徵狀資訊作為目標資料,讓比對單元14進行一第二機器學習而建立一
檢測模型。
再者,透過檢測模型執行檢測生理病症S30,比對單元14將偵測單元12擷取的生理資訊的心電圖頻譜資訊去除,產生僅保留主動式壓脈帶2產生影響的一保留資訊,檢測模型進而依據各個波形間的時間差和波形密集度,比對保留資訊和壓脈帶頻譜資訊,並再根據比對出的差異結果與疾病徵狀資訊進行比對,進而比對出關於待測者U疑似生理徵狀的比對結果,舉例而言,各個波形間具有時間差代表血液無法在正常時間內回流,則判斷血管受血脂阻塞;波形密集度過高代表血液僅能在狹窄的血管中通過,進而產生較高頻率的震動起伏,則判斷血管彈性不佳。
由上所述可知,本創作之一種心血管檢測系統,主要透過主動式壓脈帶以高於心臟收縮頻率的收縮頻率進行收縮,且利用檢測裝置擷取待測部位的生理資訊,在去除生理資訊中的心電圖頻譜資訊之後,根據各個波形間的時間差和波形密集度,比對出生理資訊與主動式壓脈帶應該產生的正常頻譜資訊之間的差異,再根據差異點與疾病徵狀資訊進行比對,進而辨別血管是否阻塞或硬化;如此,透過本創作之檢測裝置能快速了解心血管的狀況,改善大量的時間成本,且由於主動式壓脈帶依高於心臟收縮頻率的頻率進行收縮,更可提升檢測心血管相關數據的精準度;據上可知,本創作其據以實施後,確實可以達到提供一種快速、
便利、以及檢測精準度高的心血管檢測系統之目的。
唯,以上所述者,僅為本創作之較佳之實施例而已,並非用以限定本創作實施之範圍;任何熟習此技藝者,在不脫離本創作之精神與範圍下所作之均等變化與修飾,皆應涵蓋於本創作之專利範圍內。
綜上所述,本創作係具有「產業利用性」、「新穎性」與「進步性」等專利要件;申請人爰依專利法之規定,向 鈞局提起新型專利之申請。
1:檢測裝置
11:中央處理單元
12:偵測單元
13:資料儲存單元
14:比對單元
15:顯示單元
2:主動式壓脈帶
21:控制單元
22:壓脈單元
3:心電圖測量儀
Claims (8)
- 一種心血管檢測系統,包含: 一檢測裝置,係與一主動式壓脈帶呈資訊連結; 該主動式壓脈帶用以根據一收縮頻率進行收縮; 該檢測裝置包含一中央處理單元,係分別與一偵測單元、一資料儲存單元、一比對單元、一顯示單元呈資訊連結; 該偵測單元用以擷取一待測者的一生理資訊,且將該生理資訊傳送至該比對單元、及該顯示單元; 該比對單元用以根據該生理資訊的各個波形間的一時間差和一波形密集度,將該生理資訊與該資料儲存單元中的一疾病徵狀資訊和對應該收縮頻率的一壓脈帶頻譜資訊進行比對,進而比對出一比對結果,並將該比對結果傳送至該顯示單元;以及 該顯示單元用以顯示該生理資訊和該比對結果。
- 如請求項1所述之心血管檢測系統,其中,該檢測裝置同時係與一心電圖測量儀呈資訊連結,該心電圖測量儀用以擷取該待測者的一心電圖頻譜資訊,且該心電圖頻譜資訊用以作為一時間基準值,以同步校正該壓脈帶頻譜資訊之一時間軸。
- 如請求項2所述之心血管檢測系統,其中,該比對單元進一步用以去除該生理資訊中的該心電圖頻譜資訊,進而產生一保留資訊; 依據該保留資訊的各個波形間的該時間差和該波形密集度,將該保留資訊與該壓脈帶頻譜資訊進行比對,進而產生一差異結果;以及 將該差異結果與該疾病徵狀資訊進行比對,進而產生該比對結果。
- 如請求項1所述之心血管檢測系統,其中,該比對單元為一人工智慧單元,透過儲存於該資料儲存單元中的多筆基本資訊和多筆對應該基本資料的心電圖頻譜資訊,進行一第一機器學習。
- 如請求項4所述之心血管檢測系統,其中,該比對單元進一步用以去除該生理資訊中的該心電圖頻譜資訊,進而產生一保留資訊。
- 如請求項5所述之心血管檢測系統,其中,該比對單元用以透過儲存於該資料儲存單元中的多筆對應該收縮頻率的該壓脈帶頻譜資訊和多筆該疾病徵狀資訊,進行一第二機器學習,從而建立一檢測模型; 該檢測模型用以依據該保留資訊的各個波形間的該時間差和該波形密集度,將該保留資訊與該壓脈帶頻譜資訊進行比對,進而產生一差異結果;以及 該檢測模型用以將該差異結果與該疾病徵狀資訊進行比對,進而產生該比對結果。
- 如請求項1所述之心血管檢測系統,其中,該收縮頻率大於一心臟收縮頻率。
- 如請求項1所述之心血管檢測系統,其中,該偵測單元為多個貼片式的震動感測器。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW110207791U TWM620021U (zh) | 2021-07-02 | 2021-07-02 | 心血管檢測系統 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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TW110207791U TWM620021U (zh) | 2021-07-02 | 2021-07-02 | 心血管檢測系統 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
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TWM620021U true TWM620021U (zh) | 2021-11-21 |
Family
ID=79909151
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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TW110207791U TWM620021U (zh) | 2021-07-02 | 2021-07-02 | 心血管檢測系統 |
Country Status (1)
Country | Link |
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TW (1) | TWM620021U (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI772089B (zh) * | 2021-07-02 | 2022-07-21 | 陳羿愷 | 心血管檢測系統及其實施方法 |
-
2021
- 2021-07-02 TW TW110207791U patent/TWM620021U/zh unknown
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI772089B (zh) * | 2021-07-02 | 2022-07-21 | 陳羿愷 | 心血管檢測系統及其實施方法 |
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