CN109890277B - 使用压力传感器阵列的血压信号获取 - Google Patents
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Abstract
使用压力传感器阵列的血压信号获取的***和方法。提供了一种用于非充气、非侵入式、连续血压波形和血压获取***的解决方案。该***可操作来组合来自各种感测元件的信号,其中利用较精确的传感器元件来校准不太精确的传感器元件。血压测量结果是使用检测通过皮肤的轻微压力变化的非常灵敏的压力传感器获得的,该轻微压力变化被采样和处理以产生血压信号,血压信号被处理以产生实际收缩压和舒张压的连续和/或间歇的血压读数。通过采样和检测每个传感器中的信号,找到在目标动脉上放置最好的传感器,并且来自该传感器的信号用于基于信号质量对来自其他传感器的信号进行加权。传感器阵列大致放置在目标动脉上,使得很有可能不止一个元件将从动脉获取信号。将多个这样的相关信号与不相关的噪声组合产生信噪比增强和更精确的血压读数。
Description
公开领域
本文公开的主题涉及监测用户的生命体征的领域,并且更具体地,涉及使用压力传感器阵列的血压信号获取的***和方法。
发明背景
高血压是一种常见的疾病,在这种疾病下,血液对动脉壁的长期作用力足够大到最终可能导致健康问题,如心脏病。血压由你的心脏泵出的血液量和你的动脉中血流阻力的大小决定。你的心脏泵的血越多,以及你的动脉越窄,则你的血压就越高。
一个人可能有高的血压(即,高血压)多年而没有任何症状。即使没有症状,对血管和人的心脏的损伤仍然存在,并且可以被检测到。不受控制的高的血压增加了人的严重健康问题的风险,包括心脏病发作和中风。高血压通常会持续多年,并且最终会影响到几乎所有人。幸运的是,高血压很容易被检测到。
目前,心血管疾病在全球报告的死亡人数中占很大比例。这些疾病被认为是严重的共同风险,其大部分负担在中低收入国家。高血压或高的血压是增加心力衰竭或中风风险、加速血管硬化和缩短预期寿命的主要因素。
高血压是一种慢性健康疾病,其中循环的血液对血管壁施加的压力升高。为了确保血管中血液的适当循环,高血压患者的心脏必须比正常人更加努力工作,这增加了心脏病发作、中风和心力衰竭的风险。然而,健康饮食和锻炼可以显著改善血压控制并降低并发症的风险。也有有效的药物治疗。因此,找到血压升高的人并定期监测他们的血压信息非常重要。
在每次心跳期间,血压在最大压力(即收缩压)和最小压力(即舒张压)之间变化。测量血压的传统非侵入式方法是使用加压袖带并检测血流开始脉动(即袖带压力在收缩压力和舒张压力之间)时的和根本没有流动(即袖带压力超过收缩压)时的压力水平。然而,已经看到,特别是在长期监测中,用户倾向于认为测量情况,以及加压袖带是乏味甚至是有压力的。此外,众所周知的白大褂综合征往往会在测量过程中升高血压,这导致不准确的诊断。
使用可佩戴设备进行非侵入地、连续地和/或在延长的时间段内间歇地监测身体生理参数(例如血压、心率(HR)脉搏、体温、血糖水平、运动模式等)作为一种监测和改善健康的方法,正变得越来越流行。
传统的血压测量需要可膨胀的袖带,当使用机械传感器(例如,听诊器)侦听血管中血流涡流产生的声音时,袖带从完全血管阻塞的状态逐渐放气到较低的压力。这种方法的一个优点是它对运动的相对鲁棒性,而缺点是它的外形尺寸大,并且需要用户手动充气或自动泵充气,这需要大量的能量。由于能量效率和小外形尺寸是可佩戴设备的主要需求,充气袖带血压感测在这一领域不是一个有用的范例。
现有技术的血压测量设备具有显著的缺点。首先,传感器在桡动脉上的定位或放置对用户来说具有挑战性。其次,传感器通常需要校准以获得准确的读数。第三,从传感器获得的信噪比(SNR)可能不足以获得可靠的血压读数。
因此,需要一种能够连续测量和监测血压的机构,该机构克服了传统现有技术设备和方法的缺点。例如,测量血压的机构不应该要求使用充气袖带及其相关的高能量需求。此外,该机构应该能够感测臂部中的一个或更多个动脉(即桡动脉和尺动脉)上的血压波形,同时显著减少或消除波形中的运动伪影。
发明概述
本发明是一种用于使用基于压力传感器阵列进行血压信号获取的***和方法。提供了一种用于非充气、非侵入式、连续血压波形和血压获取***的解决方案。该***可操作来组合来自各种感测元件的信号,其中利用更精确的传感器元件校准不太精确的传感器元件。
获取血压的一种技术是使用利用敏感压力传感器实现的非常敏感的压力传感器,该敏感压力传感器,例如,可以通过电容或电阻感测装置在微机电***(MEMS)中实现。这种被细致地放置在桡动脉或尺动脉上的传感器可以检测通过皮肤的轻微压力变化,这些轻微的压力变化如果被细致地采样和处理,可以产生血压信号,该血压信号又可以被处理以产生实际收缩压和舒张压的连续和/或间歇的血压读数。
本发明克服了这种***的三个关键技术障碍:(1)如何将传感器准确放置在目标动脉上;(2)如何校准传感器;以及(3)如何提高血压波形的信噪比。
关于传感器的放置,典型桡动脉的直径只有几毫米。对准压力传感器,使其垂直并触碰在桡动脉上方的皮肤可能是一项挑战,尤其是在可佩戴设备的环境中。本发明通过提供传感器阵列(例如线性阵列、二维阵列等)克服了这个困难,从而传感器覆盖腕部的足够区域,使得极有可能至少一个传感器最佳地或接近最佳地位于桡动脉或尺动脉上。
关于传感器校准,由于电容MEMS压力传感器对温度、批量和其他参数的极端依赖性,它们本质上不适合在没有校准的情况下以mmHg精度测量绝对压力。本发明通过在传感器阵列中包括电容(即低精度)和电阻(即高精度)传感器来克服这一困难。更精确的电阻型传感器用于校准不太精确的电容型传感器。
关于信噪比(SNR),由于血压测量需要具有良好的信噪比,并且所感测的实际信号是通过血管边界和皮肤组织传输的压力波形,因此存在显著的衰减,导致信噪比降低。这与患者内部生理变化相结合,使得持续感测压力波变得非常困难。本发明通过提供技术来提高传感器数据信噪比来克服这一困难。通过估计比例因子(即权重)并将其应用于传感器数据来生成复合血压波形。缩放后的数据被求和,并复合波形被输出。可替代地,读取来自所有传感器的数据,并且计算一个或更多个质量度量,并且选择对应于领先度量的传感器数据以用于进一步处理,同时丢弃来自未被选择的传感器的数据。
因此,本发明的***和方法提供了一系列紧凑的传感器元件,减轻了上述所有三个设计问题。由于是多个传感器,可以使用若干类型的传感器,它们可以校准不太精确的传感器,即电容压力MEMS传感器或力敏电阻器(FSR)设备。
此外,因为***可以对每个传感器中的信号进行采样和检测,它可以检测哪个传感器被最好地放置在目标动脉上并使用来自该传感器的信号,或者基于信号质量对来自各种元件的信号进行加权。
此外,由于传感器阵列被大致放置在目标动脉上,很可能一个以上的元件将从动脉获取信号。将多个这样的相关信号与不相关的噪声组合将产生信噪比增强,产生更加精确得多的血压读数。
因此,根据本发明,提供了一种获得输出血压(BP)信号的方法,包括:提供数量为N的多个压力传感器(a plurality of N pressure sensors),获取数量为N的多个血压波形信号(a plurality of N blood pressure waveform signals),每个波形信号从压力传感器中的一个压力传感器获取,以及组合N个血压波形信号以从中生成输出血压信号。
根据本发明,还提供了一种获得输出血压(BP)信号的方法,包括:提供数量为N的多个压力传感器,获取数量为N的多个血压波形信号,每个波形信号从压力传感器中的一个压力传感器获取,以及根据一个或更多个质量度量选择N个血压波形信号中的一个血压波形信号作为输出血压信号。
根据本发明,进一步提供了一种获得输出血压(BP)信号的方法,包括:提供数量为N的多个压力传感器,获取数量为N的多个血压波形信号,每个波形信号从压力传感器中的一个压力传感器获取,利用来自多个压力传感器中的一个或更多个相对精确的压力传感器的波形信号来校准多个压力传感器中的一个或更多个不太精确的压力传感器,以及组合包括一个或更多个经校准的血压波形信号的N个血压波形信号,以从中生成复合输出血压信号。
根据本发明,还提供了一种获得输出血压(BP)信号的方法,包括:提供数量为N的多个压力传感器,获取数量为N的多个血压波形信号,每个波形信号从压力传感器中的一个压力传感器获取,利用来自多个压力传感器中的一个或更多个相对精确的压力传感器的波形信号来校准多个压力传感器中的一个或更多个不太精确的压力传感器,以及根据一个或更多个度量选择N个血压波形信号中的一个血压波形信号,并且输出所选择的信号作为输出血压信号。
根据本发明,还提供了一种用于获得输出血压(BP)信号的装置,该装置包括:数量为N的多个压力传感器;可操作来获取数量为N的多个血压波形信号的获取电路,每个波形信号从压力传感器中的一个压力传感器导出;以及处理器,该处理器被编程为组合N个血压波形信号以从中生成输出血压信号。
根据本发明,还提供了一种用于获得输出血压(BP)信号的装置,该装置包括:数量为N的多个压力传感器;可操作来获取数量为N的多个血压波形信号的获取电路,每个波形信号来自压力传感器中的一个压力传感器;处理器,该处理器被编程为利用来自多个压力传感器中的一个或更多个相对精确的压力传感器的波形信号来校准多个压力传感器中的一个或更多个不太精确的压力传感器,并且组合包括一个或更多个经校准的血压波形信号的N个血压波形信号,以从中生成复合输出血压信号。
根据本发明,还提供了一种用于获得输出血压(BP)信号的装置,该装置包括:数量为N的多个压力传感器;可操作来获取数量为N的多个血压波形信号的获取电路,每个波形信号从压力传感器中的一个压力传感器获取;处理器,该处理器被编程为利用来自多个压力传感器中的一个或更多个相对精确的压力传感器的波形信号来校准多个压力传感器中的一个或更多个不太精确的压力传感器,并且根据一个或更多个质量度量来选择N个血压波形信号中的一个血压波形信号,输出所选择的信号作为输出血压信号。
附图简述
本文仅通过示例的方式参照附图对本发明加以描述,在附图中:
图1是示出本发明的可操作来测量用户的血压的示例性可佩戴设备的第一视图的示意图;
图2是示出本发明的可操作来测量用户的血压的示例性可佩戴设备的第二视图的示意图;
图3A是示出用户手腕横截面的示意图,显示了血管、压力传感器和设备外壳的定向;
图3B是示出本发明的适于放置在臂上并可操作来测量用户的血压的示例性可佩戴设备的示意图;
图4A是示出本发明的示例性血压传感器阵列的第一实施例的示意图;
图4B是示出本发明的示例性血压传感器阵列的第二实施例的示意图;
图4C是示出本发明的示例性血压传感器阵列的第三实施例的示意图;
图5是示出表示多个压力传感器的信号输出的多条轨迹的示意图,每个传感器在用户手腕上具有不同的位置;
图6是示出根据本发明而构建的示例性可佩戴设备的框图;
图7是示出根据本发明的用于生成复合血压波形的示例性电路的框图;
图8是示出根据本发明的血压波形组合的示例方法的流程图;
图9是示出根据本发明的用于从多个压力传感器中的一个压力传感器选择血压波形的示例性电路的框图;以及
图10是示出根据本发明的血压波形选择的示例方法的流程图。
详细描述
在以下详细描述中,阐述了许多具体细节以便提供对本发明的透彻理解。然而,本领域技术人员将会理解,本发明可以在没有这些具体细节的情况下实践。在其他情况下,没有详细描述公知的方法、过程、和组分,以免模糊本发明。
关于本发明的主题在说明书的结束部分被特别指出并被清楚地要求保护。然而,当与附图一起阅读时,通过参考以下详细描述,可最好地理解本发明的关于操作的方法和组织以及其目的、特征、和优点。
应当理解的是,为了说明的简单和清楚,图中所示的元素不一定按比例绘制。例如,为了清楚起见,一些元素的尺寸可以相对于其他元素被放大。此外,在认为适当的情况下,参考数字可在多个图中重复以指示对应的或类似的元素。
因为本发明的所示实施例在很大程度上可以使用本领域技术人员已知的电子部件和电路来实现,所以细节将不会在比必须考虑的内容在更大程度上进行解释,以便理解和领悟本发明的基本概念,并且以便不混淆或分散本发明的教导。
说明书中对方法的任何提及应当加以必要的变动而应用于能够执行该方法的***。说明书中对***的任何提及应当加以必要的变动而应用于可由该***执行的方法。
如本领域技术人员将理解的,本发明可以体现为***、方法、计算机程序产品或其组合。因此,本发明可采用硬件实施例、软件实施例(包括固件、驻留软件、微代码等等)或把在本文中通常全部可以被称为“电路”、“模块”或“***”的软件方面和硬件方面组合的实施例的形式。此外,本发明的一些部分可采用计算机程序产品的形式,该计算机程序产品体现在具有在介质中体现的计算机可用程序代码的任何有形表达介质中。
本发明可在由计算机执行的诸如程序模块的计算机可执行指令的一般上下文中描述。通常,程序模块包括例程、程序、对象、组分、数据结构等,其执行特定任务或实现特定的抽象数据类型。本发明也可以在分布式计算环境中实践,其中任务由通过通信网络链接的远程处理设备执行。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储器存储设备的本地和远程计算机存储介质。
可使用一个或更多个计算机可用或计算机可读介质的任何组合。计算机可用或计算机可读介质可为例如但不限于电子、磁、光学、电磁、红外、或半导体***、装置、设备、或传播介质。计算机可读介质的更多具体示例(非穷尽列表)将包括以下项:具有一个或更多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式光盘只读存储器(CDROM)、光学存储设备、诸如支持互联网或内联网的那些传输介质、或磁存储设备。注意,由于程序可经由例如光学扫描纸张或其他介质以电子方式被捕获,然后以合适的方式编译、解释、或以其他方式进行处理,并且如果需要的话,则被存储在计算机存储器中,因此计算机可用或计算机可读介质可甚至为其上印制程序的纸张或者另一种合适的介质。在本文件的背景下,计算机可用或计算机可读介质可为任何介质,其可包含或存储由指令执行***、装置、或设备使用的或与指令执行***、装置、或设备结合使用的程序。
用于执行本发明的操作的计算机程序代码可用一种或更多种编程语言的任意组合编写,这些编程语言包括:面向对象的编程语言,如Java、Smalltalk、C++、C#等等;常规程序编程语言,如“C”编程语言;以及功能性编程语言,如Prolog和Lisp、机器编码、汇编语言、或任何其他合适的编程语言。程序代码可以整体或部分地在可佩戴设备、主机设备、和/或云中执行。在后者的方案中,可佩戴设备、主机、和/或云可使用任何类型的网络协议通过任何类型的网络连接,包括,例如,局域网(LAN)或广域网(WAN),或者可以连接到外部计算机(例如,通过使用互联网服务提供商的互联网)。
以下参考根据本发明的实施例的方法、装置(***)和计算机程序产品的流程图说明和/或框图描述本发明。将理解的是,可通过计算机程序指令实施或支持流程图说明和/或方框图的每个方框,以及流程图说明和/或方框图中的方框的组合。这些计算机程序指令可被提供到通用计算机的、专用计算机的、或用于生产机器的其他可编程数据处理装置的处理器,使得经由计算机的或其他可编程数据处理装置的处理器执行的指令创建用于实现在流程图中和/或在框图的一个或更多个框中所指定的功能/行为。
这些计算机程序指令还可被存储在计算机可读介质中,所述计算机程序指令可指导计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式起作用,以使存储在计算机可读介质中的指令产生所制造的物品,包括实施流程图和/或方框图的一个或更多个方框中所指定的功能/动作的指令。
计算机程序指令还可被载入到计算机或其他可编程数据处理装置,以使将在计算机或其他可编程装置上执行的一系列操作步骤产生计算机实现的过程,使得在计算机或其他可编程装置上执行的指令提供用于实施流程图和/或框图中的一个或更多个框中指定的功能/动作的过程。
本发明可用于众多通用或专用计算***环境或配置。可以适用于本发明(包括可佩戴设备处理器、主机设备和云)的、众所周知的计算***、环境、和/或配置的实例包括但不限于个人计算机、服务器计算机、云计算、手持或膝上型设备、多处理器***、微处理器***、基于微处理器、微控制器或微计算机的***、机顶盒、可编程消费性电子产品、ASIC或FPGA核芯、DSP核芯、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括任何以上***或设备的分布式计算环境及类似产品等。
图中的流程图和框图示出了根据本发明的各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能的实施的架构、功能和操作。就这点而言,在流程图或框图中的每个块可代表模块、程序段、或代码的部分,该模块、程序段、或代码的部分包括用于实施指定的逻辑功能的一个或更多个可执行指令。还应当注意,在某些可选择的实施方式中,在块中提到的功能可以不以图中提到的顺序发生。例如,连续地显示的两个块事实上可以基本上同时执行,或者块有时可以以相反的顺序执行,这取决于所涉及的功能。还应当注意的是,框图和/或流程图说明中的每个块,以及框图和/或流程图说明中的块的组合,可以由进行指定功能或动作的基于特定目的的硬件的***、或特定目的的硬件和计算机指令的组合来实施。
图1显示了示出本发明的可操作来测量用户的血压的示例性可佩戴设备的第一视图的示意图。图2显示了示出本发明的可操作来测量用户的血压的示例性可佩戴设备的第二视图的示意图。可佩戴设备,总体上用10表示,其包括被安装在包含CPU、存储器、有线和无线通信等的外壳中的显示器16(例如,可视OLED等)、一个或更多个按钮22、容纳压力传感器阵列12的腕带14、一个或更多个光学或其他非压力传感器18、以及带子闭合、保持或锁定机构20。腕带带子在其上嵌入有压力传感器,并且旨在当将传感器阵列12应用到桡动脉、尺动脉和肱动脉中的至少一个上时抵靠手腕闭合,并在其上施加中等压力(即,明显小于收缩压力但足以感测压力波)。
图3A显示了示出左手手腕的横截面(即横向截面)的示意图,其中手面向内侧的用户手腕,总体上用30表示,显示了血管、压力传感器和设备外壳的定向。可佩戴设备的主外壳42被定位于手腕的顶部,其中带子14围绕手腕放置。横截面显示了桡骨40和尺骨38;以及臂的桡动脉34和尺动脉36。在这个示例中,压力传感器阵列12被放置在手腕的桡动脉34所在的区域。
图3B显示了示出本发明的适于放置在臂上并可操作来测量用户的血压的示例性可佩戴设备的示意图。在替代实施例中,可佩戴设备被配置成放置在用户肘部上方或下方的臂上。可佩戴设备包括臂带33、包括多个传感器元件37的传感器阵列31、以及包含电子器件、显示器、按钮等的外壳35。
在操作中,传感器阵列31位于臂带的底部部分,并以虚线显示被放置在肱动脉分叉进入桡动脉和尺动脉之前的肱动脉39上。可替代地,传感器阵列和臂带可以被放置在肘部下方的臂上,在此处传感器阵列感测来自桡动脉或尺动脉的血压。设备可以包括通信***,通过该通信***血压数据被传递到外部主机设备,该外部主机设备可操作来处理信号数据并从中生成血压测量结果。可替代地,设备可以包括适合于处理传感器信号数据本身并生成连续血压测量结果的适当编程的处理器。在另一个实施例中,设备可以被配置成与如上所描述的腕戴设备结合操作,由此臂带设备与腕戴设备无线通信。例如,原始传感器信号数据可以从臂带设备无线传达到腕戴设备,在腕戴设备中对其进行处理,并且血压测量结果在腕戴设备上显示给用户。
注意,压力传感器阵列可以包括许多不同的配置。本发明不限于任何一种配置,因为许多配置可以被设想。现在将呈现几个示例性配置。
图4A显示了示出本发明的示例性血压传感器阵列的第一实施例的示意图。在这个示例中,传感器阵列12包括三个压力传感器50。这三个传感器被配置在腕带上,这样当被放置在用户的手腕上时,它们将被大致定位在桡动脉上。设备被配置成同时从所有三个传感器接收信号。可以选择其中一个信号作为用于进一步处理的血压波形,或者可以使用由所有信号的加权和组成的复合信号来生成血压波形。
重点要注意的是,从多个压力传感器获取多个信号消除了对压力传感器阵列的正确放置问题。只要至少一个压力传感器被放置正确或足够正确,接收到的信号就足以从血压波形中导出正确的血压读数。
图4B显示了示出本发明的示例性血压传感器阵列的第二实施例的示意图。在这个示例中,腕带14上的压力传感器阵列13包括以线性阵列配置的多个传感器15。设备被配置成同时从所有传感器接收信号。可以选择其中一个信号作为用于进一步处理的血压波形,或者可以使用由所有信号的加权和组成的复合信号来生成血压波形。从布置在线性阵列中的多个压力传感器获取多个信号消除了对压力传感器阵列的正确放置问题。只要至少一个压力传感器被放置正确或足够正确,接收到的信号就足以从血压波形中导出正确的血压读数。应当理解的是,传感器的线性阵列可以被配置成如图4B中所示垂直于手腕带子,或者可以相对于手腕带子以任何期望的角度进行配置。
图4C显示了示出本发明的示例性血压传感器阵列的第三实施例的示意图。在这个示例中,腕带14上的压力传感器阵列17包括以二维(2D)阵列配置的多个传感器19。设备被配置成同时从所有传感器接收信号。可以选择其中一个信号作为用于进一步处理的血压波形,或者可以使用由所有信号的加权和组成的复合信号来生成血压波形。从布置在2D阵列中的多个压力传感器获取多个信号消除了对压力传感器阵列的正确放置问题。只要至少一个压力传感器被放置正确或足够正确,接收到的信号就足以从血压波形中导出正确的血压读数。应当理解的是,传感器的2D阵列可以被配置成如图4B所显示垂直于手腕带子,或者可以相对于手腕带子以任何期望的角度进行配置。
图5显示了示出多条轨迹的示意图,该多条轨迹表示多个压力传感器的信号输出,每个传感器在用户的手腕上具有不同的位置。所显示的五条轨迹,即轨迹150、152、154、156、158表示来自如上所述一传感器阵列配置的且被放置在用户的手腕上的五个不同压力传感器的输出信号。x轴表示时间,而y轴表示与传感器输出信号的幅度相关联的mmHg。
如所预期的,信号中的有些信号比其他信号质量高。特别地,轨迹152和156中的信号几乎不拾取任何信号,并且非常弱,这表明它们不处于从桡动脉拾取压力的位置。轨迹150和154中的信号拾取较强的信号,但是仍然相当弱,表明它们也不处于桡动脉上。然而,轨迹158中的信号相对较强,表明其被很好地放置在桡动脉上,并且可以用作血压波形以进行后续处理。应当理解的是,尽管在该示例中显示了五个压力传感器信号,但是在不脱离本发明范围的情况下,可以使用任意数量的两个或更多个传感器。
在另一个实施例中,组成阵列的各个压力传感器可以包括不同类型的传感器。例如,传感器的第一部分可以包括电容压力传感器,其典型地具有低功耗和低精度。传感器的第二部分可以包括电阻压力传感器,其典型地具有高功耗但更好的精度。在一个实施例中,从一个或更多个电阻压力传感器(即相对较高精度的传感器)获得的信号用于校准来自一个或更多个电容压力传感器(即相对较低精度的传感器)的读数,从而产生具有显著较高精度的血压读数。
在一个实施例中,来自阵列中压力传感器中的一个压力传感器的信号被选择作为用于从其导出血压读数的血压波形。来自所有其他未被选择的传感器的信号被忽略或丢弃。可以针对任何期望的一个或更多个质量度量(例如SNR、RSSI等)来分析传感器信号。
在另一个实施例中,使用加权方案组合来自阵列中所有压力传感器或部分压力传感器的信号,以生成具有改善的信噪比(SNR)的复合血压波形。然后使用该复合血压波形来生成更精确的血压读数。
在另一个实施例中,可以组合上述两种技术,其中基于任何期望的质量度量来选择一个或更多个传感器信号,并且对这些信号进行加权和组合以生成复合血压波形。
图6显示了示出根据本发明而构建的示例性可佩戴设备的框图。可佩戴设备,总体上用70表示,其包括通过数字总线84相互通信的腕带传感器单元72和控制单元74。腕带传感器单元72包括多个压力传感器1至N78,每个压力传感器耦合到模数转换器80。ADC的输出被输入到多路复用器82,多路复用器82被提供用于将多路复用的所有输入信号传输到数字总线84上。在一个实施例中,从所有传感器78输出的信号被输入到控制单元74。
控制单元74包括处理器86(例如CPU、微控制器、微处理器等)、显示子***88、存储器102(例如易失性存储器、非易失性存储器、闪存等)、无线和有线通信子***100以及一个或更多个其他非压力传感器104(例如光学传感器、光电体积描记器、温度传感器等)。控制单元74经由无线和/或有线通信信道(如无线LAN、蓝牙低能耗(BLE)、通用串行总线(USB)连接等)与主机设备76通信。处理器86被配置成经由数字总线84与腕带传感器单元传输和接收数据。显示子***被配置成显示血压测量结果。
图7显示了示出根据本发明的用于生成复合血压波形的示例性电路的框图。该电路,总体上用110表示,其包括自适应加权算法块118、乘法器1至N114和加法器116。在操作中,将N个比例因子被应用于从N个压力传感器接收的血压波形数据样本112。血压波形数据被输入乘法器114以及自适应加权算法块118。复合血压波形119也被输入到自适应加权算法。
算法可操作来根据输入数据生成分别应用于N个乘法器114的N个比例因子113(即系数)α1至αN。乘法器生成的乘积115经由加法器116相加以生成复合血压波形119,该复合血压波形然后被进一步处理以生成血压读数。
自适应加权算法118被配置成接受N个血压波形信号以及复合输出波形119,并估计系数α1至αN,使得复合血压波形119上的SNR最大化。
在示例实施例中,根据以下等式,基于最小二乘最大比率组合(MRC)技术,经由块147计算权重:
其中:
αi是与从第i个压力传感器获取的信号相关联的权重;
xi是从第i个压力传感器获取的信号;
在一个实施例中,可以使用任何合适的众所周知的技术(如均方根估计(RMS)、方差(Variance)等)来估计信号的幅度。
图8显示了示出根据本发明的血压波形组合(或校准)的示例方法的流程图。注意,在该示例方法中,N个传感器中的一部分P具有较高的精度(例如电阻MEMS类型的压力传感器),而N个传感器中的一部分R具有较低的精度(例如电容MEMS类型的压力传感器),其中R+P=N。传感器1至P是较高精度的传感器,而传感器P+1至N是较低精度的传感器。
参考图8,首先,获取来自数量为N的多个压力传感器的信号(步骤130)。然后,估计关于来自R压力传感器P+1至N的血压波形的比例因子校准(步骤132)。将来自R压力传感器P+1至N的血压波形乘以在步骤132中获得的估计的比例因子(步骤134)。然后,将从传感器1至N获得的经缩放的血压波形进行组合(步骤136),并且输出复合血压波形以用于进一步处理,并且从中导出血压读数(步骤138)。该方法产生具有较高SNR的复合血压波形。
图9显示了示出根据本发明的用于从多个压力传感器中的一个压力传感器选择血压波形的示例性电路的框图。该电路,总体上由120表示,其包括数量为N的多个压力传感器输入模块122、多路复用器121、功率管理单元127、和处理器块129。每个压力传感器输入模块122包括压力传感器124、可选的滤波器电路126、和模数转换器(ADC)128。除此之外,处理器129包括扫描定序器143和质量度量计算块147。
如上所述,在一个实施例中,可佩戴设备通过选择单个压力传感器输出的信号并忽略来自所有其他传感器的信号来最大化一个或更多个质量度量。这可以使用软件通过处理器86(图6)来实现,由此接收来自所有传感器的信号波形,并且丢弃除一个信号波形以外的所有信号波形。
在该实施例120中,通过除了对一个压力传感器输入模块之外禁止对所有压力传感器输入模块提供电力来降低功耗。在操作中,来自所有N个传感器输入模块的信号被输入到处理器,并且经由块147计算一个或更多个质量度量。扫描定序器控制从N个传感器输入模块收集信号数据。根据计算的度量,基于领先的度量来选择传感器输入模块中的一个传感器输入模块。
一旦选择了传感器输入模块,经由由功率管理块127生成的功率使能信号145,禁止对N-1个未被选择的传感器输入模块提供电力。处理器还向多路复用器121生成适当的选择命令141,以传递由所选择的传感器输入模块生成的信号。从多路复用器输出的血压波形125然后被进一步处理以生成血压读数。在一个实施例中,可以重新评估(即,重新扫描)来自所有N个压力传感器的数据,并且选择新的传感器。重新评估可以周期性地执行,例如每十秒、或者在动态的基础上执行,由此当从传感器数据计算的某些度量低于阈值时,例如传感器输出低于某个SNR或RSSI时,扫描被启动。
注意,由处理器块147计算的一个或更多个质量度量可以包括任何期望的度量。示例性度量包括SNR和RSSI。然而,应当理解的是,本发明不限于这些度量。
图10显示了示出根据本发明的血压波形选择的示例方法的流程图。首先,获取来自数量为N的多个压力传感器的信号并将其输入处理器(步骤140)。计算一个或更多个质量度量(例如,SNR、RSSI等)(步骤142)。比较度量计算并确定领先的度量(步骤144)。然后选择对应于领先的质量度量的传感器信号(步骤146)。选择的血压波形被输出到血压确定过程(步骤148)。可选地,为了降低功耗,禁止对对应于未被选择的传感器的传感器输入模块提供电力。如上所述,可以重新扫描来自所有N个压力传感器的数据,并选择新的传感器。
本领域技术人员将认识到,逻辑块和电路块之间的边界仅仅是说明性的,并且可选实施例可以合并逻辑块或电路元件,或者对各种逻辑块或电路元件施加功能的替代分解。因此,应当理解,本文所描述的体系结构仅仅是示例性的,并且实际上可以实施实现相同功能的许多其它体系结构。
实现相同功能的部件的任何布置被有效地“关联”,使得期望的功能被实现。因此,本文组合以实现特定功能的任何两个部件可以被看作彼此“相关联”,使得期望的功能被实现,而与体系结构或中间部件无关。同样,这样关联的任何两个部件还可以被视为彼此“可操作地连接”或“可操作地耦合”以实现期望的功能。
此外,本领域技术人员将认识到上述操作之间的边界仅是说明性的。多个操作可以组合成单个操作。单个操作可以分布在附加操作中,并且操作可以在时间上至少部分地重叠地执行。此外,可选实施例可以包括特定操作的多个实例,并且在各种其它实施例中可以改变操作的顺序。
本文使用的术语仅为了描述特定实施例的目的,而不意图限制本发明。如本文使用的,单数形式“一(a)”、“一(an)”和“该(the)”被认为也包括复数形式,除非上下文另有明确的指示。还要理解的是,当在本说明书中使用时,术语“包括(comprises)”和/或“包括(comprising)”指代所述的特征、整体、步骤、操作、元素、和/或组分的存在,但不排除一个或更多个其他特征、整体、步骤、操作、元素、组分、和/或其组合的存在或添加。
在权利要求中,置于括号之间的任何附图标记不应被解释为限制权利要求。权利要求中的引导性短语(例如“至少一个”和“一个或更多个”)的使用不应被解释为暗示由不定冠词“一(a)”或“一(an)”引入另一个权利要求要素将包含这样引入的权利要求要素的任何特定权利要求限制为仅包含一个这样的要素的发明(即使同一权利要求包括引导性短语“一个或更多个”或“至少一个”和不定冠词(例如“一(a)”或“一(an)”))。同理适用于定冠词。除非另有说明,否则诸如“第一”、“第二”等的术语用于任意地区分此类术语所描述的要素。因此,这些术语不一定旨在指示这样的要素的时间或其他优先级。某些度量在相互不同的权利要求中被叙述的不争事实并不指示这些度量的组合不能有利地被使用。
权利要求中的对应结构、材料、操作、以及所有功能性限定的装置或步骤的等同物被认为包括任何用于与在权利要求中具体指出的其它元素相组合地执行该功能的结构、材料、或操作。所给出的对本发明的描述其目的在于说明和描述,并非是穷尽性的,也并非是要将本发明限定到所表述的形式。由于许多修改和变化对于本领域技术人员来说是容易想到的,所以本发明无意局限于本文公开的数量有限的实施例。相应地,应该理解的是,所有合适的变型物、修改物和等同物均可以归于或落入本发明的精神和范围内。对实施例的选择和描述,是为了最好地解释本发明的原理和实际应用,以及使本领域的其他普通技术人员能够明了本发明可以针对由于要适于所考虑的特定用途进行各种修改的各种实施例。
在下文的一个或多个实施方案中可实现本公开的各方面。
1)一种获得输出血压(BP)信号的方法,包括:
提供多个压力传感器;
获取多个血压波形信号,每个波形信号从所述压力传感器中的一个压力传感器获取;以及
组合所述血压波形信号以从中生成所述输出血压信号。
2)根据1)所述的方法,其中,所述输出血压信号包括利用关于所述血压波形信号中的每一个血压波形信号的系数的加权和。
3)根据1)所述的方法,还包括从所述输出血压信号导出收缩和舒张血压测量结果中的至少一个。
4)一种获得输出血压(BP)信号的方法,包括:
提供多个压力传感器;
获取多个血压波形信号,每个波形信号从所述压力传感器中的一个压力传感器获取;以及
根据一个或更多个质量度量选择所述血压波形信号中的一个血压波形信号作为所述输出血压信号。
5)根据4)所述的方法,其中,所述一个或更多个质量度量选自包括信噪比(SNR)和接收信号强度指示(RSSI)的组。
6)根据4)所述的方法,其中,未被选择的压力传感器及其相关电路被断电以降低功耗。
7)一种获得输出血压(BP)信号的方法,包括:
提供多个压力传感器;
获取多个血压波形信号,每个波形信号从所述多个压力传感器中的一个压力传感器获取;
利用来自所述多个压力传感器中的一个或更多个相对精确的压力传感器的波形信号来校准所述多个压力传感器中的一个或更多个不太精确的压力传感器;以及
组合包括一个或更多个经校准的血压波形信号的所述多个血压波形信号,以从中生成复合输出血压信号。
8)根据7)所述的方法,其中,所述组合包括计算更高信噪比(SNR)的复合血压信号。
9)根据7)所述的方法,其中,所述复合输出血压信号包括利用关于所述多个血压波形信号中的每一个血压波形信号的系数的加权和。
10)根据9)所述的方法,其中,使用自适应算法估计所述系数,使得所述复合输出血压信号比所述多个血压波形信号中的一个或更多个血压波形信号具有更高的信噪比(SNR)。
11)根据7)所述的方法,其中,所述多个压力传感器适于从桡动脉、尺动脉和肱动脉中的至少一个感测血压。
12)根据7)所述的方法,其中,所述校准一个或更多个不太精确的压力传感器包括:
从所述一个或更多个相对精确的压力传感器估计关于所述一个或更多个不太精确的压力传感器的比例因子;以及
将来自所述一个或更多个不太精确的压力传感器的血压波形信号乘以所述比例因子,以生成所述一个或更多个经校准的血压波形信号。
13)一种获得输出血压(BP)信号的方法,包括:
提供多个压力传感器;
获取多个血压波形信号,每个波形信号从所述多个压力传感器中的一个压力传感器获取;
利用来自所述多个压力传感器中的一个或更多个相对精确的压力传感器的波形信号来校准所述多个压力传感器中的一个或更多个不太精确的压力传感器;以及
根据一个或更多个质量度量选择所述血压波形信号中的一个血压波形信号,并且输出所选择的信号作为所述输出血压信号。
14)根据13)所述的方法,其中,所述一个或更多个质量度量选自包括信噪比(SNR)和接收信号强度指示(RSSI)的组。
15)根据13)所述的方法,其中,未被选择的压力传感器及其相关电路被断电以降低功耗。
16)根据13)所述的方法,其中,所述多个压力传感器适于从桡动脉、尺动脉和肱动脉中的至少一个感测血压。
17)根据13)所述的方法,其中,所述校准一个或更多个不太精确的压力传感器包括:
从所述一个或更多个相对精确的压力传感器估计关于所述一个或更多个不太精确的压力传感器的比例因子;以及
将来自所述一个或更多个不太精确的压力传感器的血压波形信号乘以所述比例因子,以生成一个或更多个经校准的血压波形信号。
18)一种用于获得输出血压(BP)信号的装置,包括:
多个压力传感器;
获取电路,所述获取电路是可操作来获取多个血压波形信号的,每个波形信号从所述压力传感器中的一个压力传感器导出;以及
处理器,所述处理器被编程为组合所述血压波形信号以从中生成所述输出血压信号。
19)根据18)所述的装置,其中,所述处理器还被编程为从所述输出血压信号导出收缩和舒张血压测量结果中的至少一个。
20)一种用于获得输出血压(BP)信号的装置,包括:
多个压力传感器;
获取电路,所述获取电路是可操作来获取多个血压波形信号的,每个波形信号来自所述多个压力传感器中的一个压力传感器;
处理器,所述处理器被编程为:
利用来自所述多个压力传感器中的一个或更多个相对精确的压力传感器的波形信号来校准所述多个压力传感器中的一个或更多个不太精确的压力传感器;以及
组合包括一个或更多个经校准的血压波形信号的所述多个血压波形信号,以从中生成复合输出血压信号。
21)根据20)所述的装置,其中,所述组合包括计算更高信噪比(SNR)的复合血压信号。
22)根据20)所述的装置,其中,所述复合输出血压信号包括利用关于所述多个血压波形信号中的每一个血压波形信号的系数的加权和。
23)根据22)所述的装置,其中,所述系数是使用自适应算法估计的,使得所述复合输出血压信号比所述多个血压波形信号中的一个或更多个血压波形信号具有更高的信噪比(SNR)。
24)根据20)所述的装置,其中,所述多个压力传感器适于从桡动脉、尺动脉和肱动脉中的至少一个感测血压。
25)根据20)所述的装置,其中,所述校准一个或更多个不太精确的压力传感器包括:
从所述一个或更多个相对精确的压力传感器估计关于所述一个或更多个不太精确的压力传感器的比例因子;以及
将来自所述一个或更多个不太精确的压力传感器的血压波形信号乘以所述比例因子,以生成所述一个或更多个经校准的血压波形信号。
26)一种用于获得输出血压(BP)信号的装置,包括:
多个压力传感器;
获取电路,所述获取电路是可操作来获取多个血压波形信号的,每个波形信号从所述多个压力传感器中的一个压力传感器获取;
处理器,所述处理器被编程为:
利用来自所述多个压力传感器中的一个或更多个相对精确的压力传感器的波形信号来校准所述多个压力传感器中的一个或更多个不太精确的压力传感器;
根据一个或更多个质量度量来选择所述血压波形信号中的一个血压波形信号;以及
输出所选择的信号作为所述输出血压信号。
27)根据26)所述的装置,其中,所述一个或更多个质量度量选自包括信噪比(SNR)和接收信号强度指示(RSSI)的组。
28)根据26)所述的装置,其中,未被选择的压力传感器及其相关电路被断电以降低功耗。
29)根据26)所述的装置,其中,所述多个压力传感器适于从桡动脉、尺动脉和肱动脉中的至少一个感测血压。
Claims (8)
1.一种用于获得输出血压信号的装置,包括:
多个压力传感器;
获取电路,所述获取电路是可操作来获取多个血压波形信号的,每个波形信号来自所述多个压力传感器中的一个压力传感器;
处理器,所述处理器被编程为:
利用来自所述多个压力传感器中的一个或更多个相对精确的压力传感器的波形信号来校准所述多个压力传感器中的一个或更多个不太精确的压力传感器,其中,相对精确的压力传感器是电阻型压力传感器,不太精确的压力传感器是电容型压力传感器,其中,校准所述一个或更多个不太精确的压力传感器包括:
从所述一个或更多个相对精确的压力传感器估计关于所述一个或更多个不太精确的压力传感器的比例因子,以及
将来自所述一个或更多个不太精确的压力传感器的血压波形信号乘以所述比例因子,以生成所述一个或更多个经校准的血压波形信号;以及
组合包括所述一个或更多个经校准的血压波形信号的所述多个血压波形信号,以从中生成复合输出血压信号,其中,所述复合输出血压信号是由自适应加权算法生成的。
2.根据权利要求1所述的装置,其中,所述组合包括计算更高信噪比的复合血压信号。
3.根据权利要求1所述的装置,其中,所述复合输出血压信号包括利用关于所述多个血压波形信号中的每一个血压波形信号的系数的加权和。
4.根据权利要求3所述的装置,其中,所述系数是使用自适应算法估计的,使得所述复合输出血压信号比所述多个血压波形信号中的一个或更多个血压波形信号具有更高的信噪比。
5.根据权利要求1所述的装置,其中,所述多个压力传感器适于从桡动脉、尺动脉和肱动脉中的至少一个感测血压。
6.一种用于获得输出血压信号的装置,包括:
多个压力传感器,其被配置为与用户的皮肤接触;
获取电路,所述获取电路是可操作来获取多个血压波形信号的,每个波形信号从所述多个压力传感器中的一个压力传感器获取;
处理器,所述处理器被编程为:
利用来自所述多个压力传感器中的一个或更多个相对精确的压力传感器的波形信号来校准所述多个压力传感器中的一个或更多个不太精确的压力传感器,其中,相对精确的压力传感器是电阻型压力传感器,不太精确的压力传感器是电容型压力传感器,其中,所述校准一个或更多个不太精确的压力传感器包括:
从所述一个或更多个相对精确的压力传感器估计关于所述一个或更多个不太精确的压力传感器的比例因子,以及
将来自所述一个或更多个不太精确的压力传感器的血压波形信号乘以所述比例因子,以生成所述一个或更多个经校准的血压波形信号;
根据一个或更多个质量度量来选择所述血压波形信号中的一个血压波形信号;以及
输出所选择的信号作为所述输出血压信号,其中,未被选择的压力传感器及其相关电路被断电以降低功耗。
7.根据权利要求6所述的装置,其中,所述一个或更多个质量度量选自包括信噪比和接收信号强度指示的组。
8.根据权利要求6所述的装置,其中,所述多个压力传感器适于从桡动脉、尺动脉和肱动脉中的至少一个感测血压。
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Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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US10722125B2 (en) | 2016-10-31 | 2020-07-28 | Livemetric (Medical) S.A. | Blood pressure signal acquisition using a pressure sensor array |
US11000193B2 (en) | 2017-01-04 | 2021-05-11 | Livemetric (Medical) S.A. | Blood pressure measurement system using force resistive sensor array |
EP3430993A1 (en) * | 2017-07-21 | 2019-01-23 | Koninklijke Philips N.V. | An apparatus for measuring a physiological parameter using a wearable sensor |
WO2020041863A1 (en) * | 2018-08-31 | 2020-03-05 | Nuralogix Corporation | Method and system for dynamic signal visualization of real-time signals |
US11259712B2 (en) | 2018-11-13 | 2022-03-01 | International Business Machines Corporation | Wearable reflectance-mode PPG sensor network having improved detected signal strength |
CN109805918A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-28 | 北京津发科技股份有限公司 | 一种基于环形多点压力测量脉搏波形的设备 |
KR102356200B1 (ko) * | 2019-03-06 | 2022-01-27 | (주)참케어 | 혈압 측정 시스템 및 이를 이용한 혈압 측정 방법 |
WO2021176277A1 (en) * | 2020-03-02 | 2021-09-10 | Synapsis Medical Inc. | System and methods for physiological parameter measurement |
KR20210117693A (ko) * | 2020-03-20 | 2021-09-29 | (주)참케어 | 혈압측정 시스템 및 이를 이용한 혈압 측정 방법 |
CN113017587A (zh) * | 2021-03-08 | 2021-06-25 | 自贡市第一人民医院 | 一种高精度腕部血压计 |
CN113397539B (zh) * | 2021-07-29 | 2022-06-07 | 宁波康和生物科技有限公司 | 一种便携式无创血糖检测仪 |
CN114145721B (zh) * | 2021-11-12 | 2023-12-01 | 北京纳米能源与***研究所 | 一种确定动脉压力的方法、装置及可读存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1550206A (zh) * | 2003-03-19 | 2004-12-01 | ������������ʽ���� | 脉搏计及其控制方法、手表型信息装置及血管模拟传感器 |
CN102202562A (zh) * | 2008-09-11 | 2011-09-28 | 阿西斯特医疗***有限公司 | 生理传感器传送装置和方法 |
CN102985000A (zh) * | 2010-07-23 | 2013-03-20 | 尤里·格罗托夫 | 血压监测仪校正 |
CN104873186A (zh) * | 2015-04-17 | 2015-09-02 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一种可穿戴的动脉检测装置及其数据处理方法 |
Family Cites Families (64)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4605010A (en) | 1984-05-17 | 1986-08-12 | Western Clinical Engineering Ltd. | Pressurizing cuff |
US5243992A (en) | 1990-03-30 | 1993-09-14 | Colin Electronics Co., Ltd. | Pulse rate sensor system |
JPH06505886A (ja) * | 1990-08-31 | 1994-07-07 | ユニバーシティ オブ ユタ | 血圧決定方法および装置 |
JPH05176900A (ja) * | 1991-12-30 | 1993-07-20 | Shimadzu Corp | 血圧計 |
JP3029912B2 (ja) * | 1992-01-08 | 2000-04-10 | 日本コーリン株式会社 | 脈拍数測定装置 |
US7192403B2 (en) * | 2001-08-17 | 2007-03-20 | Russell Ted W | Methods, apparatus and articles-of-manufacture for noninvasive measurement and monitoring of peripheral blood flow, perfusion, cardiac output biophysic stress and cardiovascular condition |
JP3688256B2 (ja) * | 2002-09-25 | 2005-08-24 | コーリンメディカルテクノロジー株式会社 | 非観血連続血圧監視装置 |
ATE472292T1 (de) | 2002-12-10 | 2010-07-15 | Koninkl Philips Electronics Nv | Tragbare vorrichtung für die bioelektrische interaktion mit bewegungsartefakt- korrekturmitteln |
US20080287813A1 (en) | 2004-03-30 | 2008-11-20 | Eidgenossische Technische Hochschule Zurich | Blood Pressure Monitoring Device and Methods for Making and for Using Such a Device |
WO2006020956A2 (en) | 2004-08-13 | 2006-02-23 | Nova Technology Corporation | Patient monitoring system with blood pressure measurement capability |
US7438687B2 (en) | 2004-08-14 | 2008-10-21 | Nova Technology Corporation | Patient monitoring system with blood pressure measurement capacity |
WO2006094279A1 (en) | 2005-03-01 | 2006-09-08 | Masimo Laboratories, Inc. | Multiple wavelength sensor interconnect |
US7651466B2 (en) * | 2005-04-13 | 2010-01-26 | Edwards Lifesciences Corporation | Pulse contour method and apparatus for continuous assessment of a cardiovascular parameter |
US7641614B2 (en) | 2005-08-22 | 2010-01-05 | Massachusetts Institute Of Technology | Wearable blood pressure sensor and method of calibration |
US7539532B2 (en) | 2006-05-12 | 2009-05-26 | Bao Tran | Cuffless blood pressure monitoring appliance |
CN100560019C (zh) * | 2007-01-26 | 2009-11-18 | 香港中文大学 | 脉搏波传输时间法测量动脉血压的初始校准装置 |
KR100871230B1 (ko) | 2007-03-12 | 2008-11-28 | 삼성전자주식회사 | 통신 장치와 연동되는 비가압적이고 비침습적인 손목형혈압 측정 방법 및 장치 |
EP3653999B1 (en) * | 2007-03-23 | 2022-01-26 | QUALCOMM Incorporated | Multi-sensor data collection and/or processing |
JP5376768B2 (ja) * | 2007-03-30 | 2013-12-25 | シチズンホールディングス株式会社 | 脈波測定装置 |
US8602997B2 (en) * | 2007-06-12 | 2013-12-10 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn system for measuring continuous non-invasive blood pressure (cNIBP) |
WO2009125349A2 (en) | 2008-04-10 | 2009-10-15 | Cardiosigns Ltd. | Multi-sensor apparatus and method for monitoring of circulatory parameters |
CH699319A2 (de) * | 2008-08-15 | 2010-02-15 | Stbl Medical Res Gmbh | Verfahren und Gerät zum kontinuierlichen Messen des Blutdruckes zu Überwachungszwecken. |
JP2010057817A (ja) | 2008-09-05 | 2010-03-18 | Omron Healthcare Co Ltd | 電子血圧計 |
US20100113943A1 (en) * | 2008-10-31 | 2010-05-06 | Burnes John E | System and method for simultaneous central and brachial arterial pressure monitoring |
KR101577342B1 (ko) | 2009-05-07 | 2015-12-15 | 삼성전자주식회사 | 혈압 측정 장치 및 방법 |
DE102009039257A1 (de) * | 2009-08-28 | 2011-03-10 | Up Management Gmbh | Blutdruckmessvorrichtung und Verfahren zur Blutdruckmessung eines Lebewesens |
US8986207B2 (en) | 2009-11-12 | 2015-03-24 | Covidien Lp | Systems and methods for providing sensor arrays for detecting physiological characteristics |
JP5561674B2 (ja) | 2010-05-14 | 2014-07-30 | オリンパス株式会社 | 血圧測定システム |
US8672842B2 (en) | 2010-08-24 | 2014-03-18 | Evacusled Inc. | Smart mattress |
US9524020B2 (en) | 2010-10-12 | 2016-12-20 | New York University | Sensor having a mesh layer with protrusions, and method |
WO2011137732A2 (zh) * | 2011-04-29 | 2011-11-10 | 华为技术有限公司 | 一种电子血压计的误差检测方法、装置及电子血压计 |
WO2013061280A1 (en) | 2011-10-28 | 2013-05-02 | Hemodynamix Medical Systems Inc. | Fluid temperature and flow sensor apparatus and system for cardiovascular and other medical applications |
EP2637007B1 (en) * | 2012-03-08 | 2020-01-22 | ams international AG | MEMS capacitive pressure sensor |
US20140031646A1 (en) * | 2012-03-29 | 2014-01-30 | Sergey Yakirevich | Blood pressure estimation using a hand-held device |
US20140081160A1 (en) | 2012-09-20 | 2014-03-20 | Jiannan Xiang | Flexible Multi-point Pulse Sensor |
US20140243709A1 (en) | 2013-02-28 | 2014-08-28 | Hill-Rom Services, Inc. | Pressure Sensing Pad, Method of Making the Same, Pressure Sensing System, and Pressure Map Display |
US8812091B1 (en) | 2013-03-15 | 2014-08-19 | Apn Health, Llc | Multi-channel cardiac measurements |
US9398880B2 (en) | 2013-03-20 | 2016-07-26 | Kelly Annette Vanscoy Barnett | Plurality of lamination for soft tissue compression support, protection and bracing; intelligent textile for equine and equestrian sports or activities |
FI124971B (fi) * | 2013-03-22 | 2015-04-15 | Murata Manufacturing Co | Laite verenpaineen mittaamiseksi ja verenpainelaitteen kalibrointimenetelmä |
FI20136306L (fi) | 2013-03-22 | 2014-09-23 | Murata Manufacturing Co | Parannettu verenpaineen seurantamenetelmä |
WO2015066445A1 (en) | 2013-10-31 | 2015-05-07 | The General Hospital Corporation | System for measuring and monitoring blood pressure |
JP6277716B2 (ja) * | 2013-12-27 | 2018-02-14 | セイコーエプソン株式会社 | 生体情報計測機器、生体情報処理方法及びプログラム |
AU2014374044B2 (en) * | 2013-12-31 | 2019-01-24 | Lifescan, Inc. | Methods, systems, and devices for optimal positioning of sensors |
US20160338602A1 (en) * | 2014-01-16 | 2016-11-24 | Nokia Technologies Oy | Device and method for measuring arterial signals |
JP6613555B2 (ja) * | 2014-02-13 | 2019-12-04 | 日本電気株式会社 | 血圧推定装置、血圧推定方法、血圧推定プログラム、及び、血圧測定装置 |
CA2941535C (en) * | 2014-03-07 | 2023-03-07 | Lions Eye Institute Limited | Method and system for determining intracranial pressure |
US20160066894A1 (en) | 2014-03-21 | 2016-03-10 | Razzberry Inc. | Health state monitoring device |
US10874152B2 (en) | 2014-05-01 | 2020-12-29 | Legionarius, Llc | Wearable device for reducing fluid loss |
WO2015172897A1 (en) | 2014-05-12 | 2015-11-19 | Koninklijke Philips N.V. | Silicone composite sensor for measurement of heart rate |
US10478127B2 (en) | 2014-06-23 | 2019-11-19 | Sherlock Solutions, LLC | Apparatuses, methods, processes, and systems related to significant detrimental changes in health parameters and activating lifesaving measures |
US11983352B2 (en) | 2014-06-24 | 2024-05-14 | Tactonic Technologies, Llc | Mechanical force redistribution sensor array embedded in a single support layer |
US11497406B2 (en) | 2014-07-31 | 2022-11-15 | Samsung Electronics Co., Ltd | Apparatus and method for enhancing accuracy of a contactless body temperature measurement |
CN107106054B (zh) | 2014-09-08 | 2021-11-02 | 苹果公司 | 使用多功能腕戴式设备进行血压监测 |
US10702171B2 (en) | 2014-09-08 | 2020-07-07 | Apple Inc. | Systems, devices, and methods for measuring blood pressure of a user |
WO2016041073A1 (en) | 2014-09-17 | 2016-03-24 | 2352409 Ontario Inc. | Device and method for monitoring fat balance |
US9794653B2 (en) | 2014-09-27 | 2017-10-17 | Valencell, Inc. | Methods and apparatus for improving signal quality in wearable biometric monitoring devices |
WO2016061668A1 (en) | 2014-10-23 | 2016-04-28 | 2352409 Ontario Inc. | Device and method for identifying subject's activity profile |
WO2016065463A1 (en) | 2014-10-28 | 2016-05-06 | 2352409 Ontario Inc. | Methods for providing personalized diet and activity recommendations that adapt to the metabolism of each dieter individually using frequent measurements of activity and triglyceride levels |
WO2016065476A1 (en) | 2014-10-30 | 2016-05-06 | 2352409 Ontario Inc. | A wearable device and method for non-invasive monitoring continuous blood pressure and other physiological parameters with reduced movement artifacts |
WO2016100278A1 (en) * | 2014-12-15 | 2016-06-23 | i4c Innovations Inc. | Metrics to assess fit quality of a wearable device |
US10765331B2 (en) | 2015-04-02 | 2020-09-08 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Wearable pulse sensing device signal quality estimation |
WO2017087673A1 (en) | 2015-11-18 | 2017-05-26 | University Of Utah Research Foundation | Conformable biomechanical force sensor and method of fabrication |
CN105877723B (zh) * | 2016-06-22 | 2019-11-12 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 无创连续血压测量装置 |
US10722125B2 (en) | 2016-10-31 | 2020-07-28 | Livemetric (Medical) S.A. | Blood pressure signal acquisition using a pressure sensor array |
-
2017
- 2017-01-09 US US15/401,432 patent/US10722125B2/en active Active
- 2017-10-25 CA CA3037786A patent/CA3037786A1/en active Pending
- 2017-10-25 CN CN201780067062.6A patent/CN109890277B/zh active Active
- 2017-10-25 WO PCT/US2017/058197 patent/WO2018081208A1/en unknown
- 2017-10-25 KR KR1020197012633A patent/KR102579840B1/ko active IP Right Grant
- 2017-10-25 EP EP17865598.1A patent/EP3531905A4/en active Pending
- 2017-10-25 JP JP2019517988A patent/JP7175509B2/ja active Active
- 2017-10-25 BR BR112019008681A patent/BR112019008681A8/pt not_active Application Discontinuation
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1550206A (zh) * | 2003-03-19 | 2004-12-01 | ������������ʽ���� | 脉搏计及其控制方法、手表型信息装置及血管模拟传感器 |
CN102202562A (zh) * | 2008-09-11 | 2011-09-28 | 阿西斯特医疗***有限公司 | 生理传感器传送装置和方法 |
CN102985000A (zh) * | 2010-07-23 | 2013-03-20 | 尤里·格罗托夫 | 血压监测仪校正 |
CN104873186A (zh) * | 2015-04-17 | 2015-09-02 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一种可穿戴的动脉检测装置及其数据处理方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2019536504A (ja) | 2019-12-19 |
EP3531905A1 (en) | 2019-09-04 |
CA3037786A1 (en) | 2018-05-03 |
BR112019008681A2 (pt) | 2019-07-09 |
KR102579840B1 (ko) | 2023-09-19 |
WO2018081208A1 (en) | 2018-05-03 |
US20180116534A1 (en) | 2018-05-03 |
EP3531905A4 (en) | 2020-06-17 |
KR20190072556A (ko) | 2019-06-25 |
US10722125B2 (en) | 2020-07-28 |
CN109890277A (zh) | 2019-06-14 |
JP7175509B2 (ja) | 2022-11-21 |
BR112019008681A8 (pt) | 2023-03-21 |
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