RU2515404C2 - Респираторные мониторы и способы мониторинга дыхания - Google Patents

Респираторные мониторы и способы мониторинга дыхания Download PDF

Info

Publication number
RU2515404C2
RU2515404C2 RU2010150966/14A RU2010150966A RU2515404C2 RU 2515404 C2 RU2515404 C2 RU 2515404C2 RU 2010150966/14 A RU2010150966/14 A RU 2010150966/14A RU 2010150966 A RU2010150966 A RU 2010150966A RU 2515404 C2 RU2515404 C2 RU 2515404C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
signal
sensor
monitoring
breathing
respiration
Prior art date
Application number
RU2010150966/14A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2010150966A (ru
Inventor
Яспер КЛЕВЕР
Харис ДЮРИК
Тенис Ян ИККИНК
Original Assignee
Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В.
Publication of RU2010150966A publication Critical patent/RU2010150966A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2515404C2 publication Critical patent/RU2515404C2/ru

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/113—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb occurring during breathing
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/0816—Measuring devices for examining respiratory frequency
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B7/00—Instruments for auscultation
    • A61B7/003—Detecting lung or respiration noise
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/0082—Monitoring; Testing using service channels; using auxiliary channels
    • H04B17/0085—Monitoring; Testing using service channels; using auxiliary channels using test signal generators
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

Группа изобретений относится к медицине. Респираторный монитор содержит первый датчик, выполненный с возможностью генерирования сигнала мониторинга респираторно-связанных движений, указывающего на респираторно-связанные движения; второй датчик, выполненный с возможностью генерирования сигнала мониторинга шумов, указывающего на респираторно-связанные шумы; а также синтезатор сигналов, выполненный с возможностью синтеза сигнала респираторного монитора на основе сигнала мониторинга респираторно-связанных движений и сигнала мониторинга респираторно-связанных шумов. Датчик для использования при мониторинге дыхания содержит акселерометр и магнетометр, совместно определяющие единый датчик, выполненный с возможностью крепления к осуществляющему дыхание объекту так, чтобы перемещаться в качестве блока, реагирующего на респираторно-связанные движения осуществляющего дыхание объекта. Группа изобретений позволяет повысить устойчивость к перемещениям или изменению положения объекта, подвергаемого мониторингу. 3 н. и 12 з.п. ф-лы, 3 ил.

Description

Последующее описание касается области медицины, области информационного обеспечения и предшествующего уровня техники. Область его применения - мониторинг дыхания пациентов, лабораторные исследования и т.п.
Дыхание - важный физиологический процесс, и мониторинг дыхания имеет множество применений, таких как раннее обнаружение ухудшения состояния пациента; обеспечение сигнала по синхронизации с дыхательными движениями для медицинской визуализации или иных медицинских процедур, тестов и т.п., чувствительных к дыхательной деятельности; определение, находится ли объект в состоянии сна или бодрствования; немедленное обнаружение остановки дыхания и т.д.
В некоторых мониторах дыхания и способах мониторинга дыхания используется акселерометр для детектирования движения грудной клетки. Акселерометр детектирует движения грудной клетки опосредованно, путем измерения отклонения ориентации датчика в отношении гравитационного поля Земли, вызванного движением грудной клетки. В результате, при некоторых положениях объекта акселерометр может лишь слабо детектировать движения грудной клетки или не может вовсе. Такие датчики, кроме того, подвержены артефактам вследствие перемещений объекта, не связанных с дыхательной деятельностью.
В других мониторах дыхания и способах мониторинга дыхания используется пьезоэлектрический датчик для детектирования дыхательного шума. Проблема, связанная с такими датчиками, заключается в их низкой чувствительности к поверхностному дыханию, при котором генерация шумов низка.
Далее предложены новые и усовершенствованные мониторы дыхания и способы мониторинга дыхания, которые позволяют преодолеть вышеприведенные и другие проблемы.
Согласно одному аспекту раскрытия представлен монитор дыхания, содержащий первый датчик, выполненный с возможностью генерирования сигнала мониторинга относящегося к дыханию движения, указывающего относящееся к дыханию движение; второй датчик, выполненный с возможностью генерирования сигнала мониторинга шумов, указывающего относящийся к дыханию шум; а также синтезатор сигналов, выполненный с возможностью синтеза сигнала монитора дыхания на основе сигнала мониторинга относящегося к дыханию движения и сигнала мониторинга относящегося к дыханию шума.
Согласно другому аспекту раскрытия представлен способ мониторинга дыхания, содержащий сбор сигналов мониторинга относящегося к дыханию движения, указывающих относящееся к дыханию движение дышащего объекта; сбор сигналов мониторинга шумов, указывающих относящийся к дыханию шум, генерируемые дышащим объектом; а также синтез сигнала монитора дыхания на основе сигнала мониторинга относящегося к дыханию движения и сигнала мониторинга относящегося к дыханию шума.
Согласно другому аспекту раскрытия представлен датчик для использования при мониторинге дыхания, содержащий акселерометр и магнетометр, совместно определяющие единый датчик, выполненный с возможностью крепления к дышащему объекту, так чтобы перемещаться в качестве блока, реагирующего относящееся к дыханию движение дышащего объекта.
Одно из преимуществ заключается в создании способов мониторинга дыхания и мониторов дыхания, обладающих повышенной устойчивостью к перемещениям или изменению положения объекта, подвергаемого мониторингу.
Другое преимущество заключается в создании способов мониторинга дыхания и мониторов дыхания, обладающих более совершенным мониторингом различных режимов дыхания.
Дополнительные преимущества настоящего изобретения станут ясны средним специалистам в данной области техники после прочтения и уяснения последующего подробного описания.
На фиг.1 схематично показан объект, подвергаемый мониторингу с помощью монитора дыхания.
На фиг.2 схематично показан вариант осуществления интегрированных в единое целое акселерометра и магнетометра, выполненных с возможностью использования в мониторе дыхания.
На фиг.3 схематично показаны графики как функции времени для выбранных сигналов, сгенерированных посредством мониторинга дыхания, выполненного монитором дыхания, представленным на фиг.1.
Как видно на фиг.1, объект 10 лежит на опоре 12. Представленный объект 10 - обследуемый человек; однако это могут быть также обследуемые животные. Опора 12 представляет собой стол или иную, в общем, плоскую поверхность, на которой лежит объект 10; однако могут использоваться иные опоры, например стул, а, кроме того, объект может стоять, плыть в воде или как-то иначе не пребывать на опоре.
Объект 10 подвергается мониторингу с помощью датчика 20, который выдает сигнал датчика, указывающий, по меньшей мере, относящееся к дыханию движение, такие как движения грудной клетки, сопровождающие вдох и выдох. При необходимости сигнал датчика, выдаваемый датчиком 20, может также указывать относящийся к дыханию шум, такой как шум, генерируемый относящимся к дыханию турбулентным воздушным потоком в верхних дыхательных путях. В других вариантах осуществления относящийся к дыханию шум не подвергается мониторингу или контролируется дополнительным отдельным датчиком 22.
В качестве иллюстративного примера, в некоторых вариантах осуществления датчик 20 включает в себя, по меньшей мере, один датчик, выбранный из группы, состоящей из акселерометра, гироскопа, датчика наклона или магнетометра, а дополнительный отдельный датчик 22 включает в себя, по меньшей мере, один датчик, выбранный из группы, состоящей из акселерометра, микрофона, гидрофона, пьезоэлектрического преобразователя, а также датчика вибраций. Некоторые датчики, такие как акселерометры, обеспечивают чувствительность как к относящемуся к дыханию движению, так и относящемуся к дыханию шуму. В случае датчика, рассчитанного на детектирование относящегося к дыханию шума, предпочтительно располагать датчик на горле или рядом с горлом объекта 10, как в случае показанного датчика 22, однако также может быть пригоден датчик, установленный на грудной клетке. В случае датчика, рассчитанного на детектирование относящегося к дыханию движения, предпочтительно расположение на грудной клетке, горле или в иной области, которая совершает перемещение в соответствии с дыхательным циклом.
Как опять же следует из фиг.1 и с учетом фиг.2, один предпочтительный вариант осуществления датчика 20 представляет собой акселерометр 30 и магнетометр 32, совместно определяющие единый датчик 20, выполненный с возможностью крепления к дышащему объекту 10, так чтобы перемещаться в качестве блока, реагирующего относящееся к дыханию движение дышащего объекта 10. Крепление может быть выполнено посредством связующего или клея, посредством полоски клейкой ленты, удерживающей датчик 20 на объекте 10, посредством ленты, обмотанной вокруг грудной клетки объекта 10, и т.д. Как схематично показано на фиг.2, такой датчик может быть выполнен путем интегрирования в единое целое акселерометра 30 и магнетометра 32 на общей подложке. В одном пригодном варианте осуществления акселерометр 30 и магнетометр 32 изготовлены на общей силиконовой подложке 34, при этом акселерометр 30 реализован микроэлектромеханической системой (MEMS), а магнетометр 32 реализован датчиком на основе эффекта Холла. В силу того, что оба изготовлены на общей подложке 34, акселерометр 30 и магнетометр 32 перемещаются совместно в качестве блока, реагирующего относящееся к дыханию движение, а также совершают колебания совместно в качестве блока, реагирующего относящийся к дыханию шум.
Преимущество использования сочетания акселерометра 30 и магнетометра 32 в качестве датчика 20 связано с зависимостью работы каждого из датчиков от направления. Акселерометр 30 детектирует гравитационное ускорение G, а относящееся к дыханию движение детектируется потому, что оно обычно вызывает изменения в ориентации акселерометра 30 в отношении вектора G гравитационного ускорения. Акселерометр 30 измеряет ускорение силы тяжести G как постоянное ускорение G, которое, однако, зависит от угла (φ) расположения акселерометра 30 относительно вектора G ускорения силы тяжести согласно зависимости A=Gcos(φ), где A - ускорение, измеренное акселерометром 30, а G - величина вектора G ускорения силы тяжести. Относящееся к дыханию движение, такое как движение грудной клетки, обусловленное дыханием, приводит к медленному и обычно периодическому изменению ориентации акселерометра 30, определяемой углом φ. А это приводит к медленному изменению измеренного ускорения A.
Однако, в зависимости от положения объекта 10 и места присоединения датчика 20 к объекту 10, существует возможность, что относящееся к дыханию движение может произойти в направлении, которое не вызовет изменения в ориентации акселерометра 30, определяемой углом φ, или может произойти в направлении, которое вызовет лишь малое изменение ориентации акселерометра 30, определяемой углом φ. В таких случаях акселерометр 30 не будет проявлять чувствительности или будет малочувствителен к относящемуся к дыханию движению.
Дополнительное введение магнетометра 32 обеспечивает возможность компенсации зависимости акселерометра 30 от направления. Магнетометр 32 проявляет чувствительность к ориентации магнетометра 32 (или, в более общем случае, ориентации единого датчика 20) относительно вектора В магнитного поля земли. Направление вектора В магнитного поля земли изменяется в зависимости от местоположения на земной поверхности, но он всегда, в общем, трансверсален вектору G ускорения силы тяжести (возможно за исключением окрестностей северного и южного магнитных полюсов). Соответствующая обработка выходного сигнала акселерометра 30 и выходного сигнала магнетометра 32 обеспечивает возможность сгенерировать сигнал датчика, указывающий на относящееся к дыханию движение, который является рабочим вне зависимости от ориентации единого датчика 20.
Если снова обратиться к фиг.1 и 2, монитор дыхания дополнительно включает в себя один или несколько осуществляющих обработку компонентов, выполненных с возможностью приема сигналов от одного или нескольких датчиков 20, 22 и расчета на их основе сигнала монитора дыхания. В варианте осуществления на фиг.1 такие один или несколько осуществляющих обработку компонентов могут реализовываться в виде вычислительного устройства 38, функционально связанного с одним или несколькими датчиками 20, 22 соответствующими проводами или кабелями 40, 42. По альтернативному варианту может также иметь место беспроводное соединение, такое как радиочастотный канал связи или инфракрасный канал связи. Вычислительное устройство 38 включает в себя процессор, накопитель, такой как память с произвольной выборкой (RAM), запоминающее устройство на магнитном носителе, оптическое запоминающее устройство и т.п., а также программное обеспечение, исполняемое процессором (компоненты памяти, накопителя и процессора отдельно не показаны), выполненным с возможностью реализации процесса 44 мониторинга дыхания, который преобразует сигнал или сигналы, полученные от одного или нескольких датчиков 20, 22, в сигнал 46 монитора дыхания, который может быть выведен посредством интерфейса 48 пользователя монитора дыхания (такого как дисплей 50 вычислительного устройства 38), сохранен в накопителе 52 данных (таком как магнитная или оптическая запоминающая среда вычислительного устройства 38) или использован иным образом. На фиг.1 в полном виде показан способ 44 обработки данных, реализуемый вычислительным устройством 38. Дополнительно или по альтернативному варианту вся обработка данных или ее часть может быть реализована процессором 54 обработки сигналов, выполненным в виде схем, образованных на подложке 34 совместно с акселерометром 30 и магнетометром 32, как показано на фиг.2, или выполненным иначе, например, в виде специализированного считывающего блока монитора дыхания (не показан) или в виде специализированного многоцелевого монитора контроля за пациентом (не показан).
Как видно из фиг.1, в приведенном в качестве примера процессе 44 мониторинга дыхания в качестве входных сигналов принимаются сигнал 60 акселерометра и сигнал 62 магнетометра от магнетометра 32. Процессор 64 предварительной обработки или иной процессор обработки сигналов генерирует сигнал S(t) 66 датчика на основе сигнала 60 акселерометра, выдаваемого акселерометром 30, и сигнала 62 магнетометра, выдаваемого магнетометром 32. Некоторые пригодные подходы для генерирования сигнала S(t) 66 датчика описываются ниже.
Ориентация или угловое пространственное положение единого датчика 20 определяется тремя степенями свободы (DOF) относительно системы координат, определяемой направлениями вектора G ускорения силы тяжести и вектора В магнитного поля земли. DOF-ориентация датчика 20 может быть представлена в отношении наземной системы координат. Для этого датчик 20 может рассматриваться в качестве жестко привязанной к телу системы координат, имеющей три ортогональные оси. Говорят, что датчик 20 принимает исходное положение, если оси x, y и z системы координат, связанной с телом, расположены по соответствующим осям системы координат, определяемой векторами G, B.
Один пригодный подход к обработке данных основан на признании того, что всякое угловое положение при трех степенях свободы может рассматриваться как результат последовательных поворотов вокруг перпендикулярных осей. Соответствующие три угла известны как углы Эйлера и определяются в отношении осей, которые могут быть связаны либо с телом, либо с землей, и задаются в различных последовательностях (вращение является некоммутативной операцией; другими словами, порядок, в котором выполняются последовательные повороты, влияет на конечную ориентацию). Одно известное условное обозначение углов Эйлера, которое обычно используется в авиации, связано с "креном-тангажом-рысканием". Соответствующие оси - оси, связанные с телом, при этом ось крена представляет собой продольную ось самолета, ось тангажа проходит от одного конца крыла до другого конца крыла, а ось рыскания представляет собой вертикальную ось.
Другой пригодный подход к обработке данных основан на использовании "матрицы угловых положений", которую также называют матрицей поворота или матрицей направляющих косинусов. Это матрица 3×3, в которой каждый соответствующий столбец задает направление соответствующего базового вектора связанной с телом системы координат в переводе на опорную систему координат. Матричное представление удобно для расчетов. Матрица, соответствующая второму угловому положению, которое достигается путем поворота тела из первого углового положения, может быть представлена путем умножения матрицы, соответствующей первому угловому положению, на матрицу поворота.
Следующий пригодный подход к обработке данных представляет собой подход, основанный на повороте вокруг одной оси на некоторый угол. Здесь любое угловое положение рассматривается как результат одного поворота (из исходного углового положения) вокруг определенной оси, выполненного на определенный угол. Направление оси вращения требует две из трех степеней свободы, а угол поворота определяется третьей степенью свободы.
Следующий пригодный подход к обработке данных представляет собой подход на основе алгебры кватернионов, обладающий лишь одной степенью избыточностью. В результате, в подходе с использованием кватернионов легко произвести "изменение масштаба" для представления чистого вращения.
Изменение ориентации датчика 20 в результате относящегося к дыханию движения может рассматриваться как малый возвратно-поступательный поворот вокруг выбранной оси. Угол поворота обычно составляет несколько градусов или менее. Направление оси вращения обычно заранее неизвестно. Обработка сигналов 60, 62 определяет угловое положение единого датчика 20 как функцию времени, при этом изменение ориентации вследствие дыхания может рассчитываться на основе мгновенного углового положения и усредненного по времени углового положения согласно соотношению
Figure 00000001
, откуда следует
Figure 00000002
, где rC матрица мгновенных угловых положений (верхний индекс r обозначает, что она выражена в переводе на опорную систему координат),
Figure 00000003
- матрица осредненных по времени угловых положений, а rΔC - изменение ориентации вследствие относящегося к дыханию движения. Верхний индекс T обозначает оператор транспонирования, который в случае унитарных матриц (класс, включающий в себя матрицы поворота) идентичен обратному оператору. Матрица усредненных по времени угловых положений не равносильна усреднению по времени матрицы угловых положений. Усреднение по времени коэффициентов матрицы угловых положений приводит к получению матрицы, которая более не является матрицей поворота в чистом виде. Матрица поворота является унитарной матрицей, а это означает, что ее столбцы имеют единичную длину и взаимно ортогональны (что ведет к шести степеням избыточности).
Для построения матрицы усредненных по времени угловых положений усредненную по времени матрицу угловых положений ортогонализируют. В одном варианте осуществления используется стандартная численная процедура, такая как ортонормализация Грэма-Шмидта. Другой подход для получения матрицы усредненных по времени угловых положений состоит в проведении итеративной оптимизации матрицы поворота (путем применения к ней последовательных корректирующих вращений), так, чтобы она соответствовала усредненной по времени матрице угловых положений с минимальным или сниженным значением ошибки по соответствующему критерию ошибок, такому как на основе среднеквадратичной разности векторов, взятой по трем столбцам. В другом подходе по построению матрицы усредненных по времени угловых положений векторы В, G магнитного и гравитационного полей усредняются по времени, и усредненное по времени угловое положение определяют по усредненным по времени векторам полей. Этот подход схож с тем, как мгновенное угловое положение определяется по мгновенным значениям векторов полей, см., например, публикацию WO/2006117731 А1.
Еще один иллюстративный подход может быть применен совместно с кватернионным представлением. Поскольку кватернион имеет только одну степень избыточности, переход от усредненных по времени коэффициентов кватерниона к кватерниону усредненных по времени угловых положений является понятным. Степень избыточности выражается условием, по которому среднеквадратичная сумма четырех коэффициентов кватерниона (т.е. длина кватерниона) равна единице. Следовательно, кватернион усредненных по времени угловых положений
Figure 00000004
может быть найден путем деления усредненного по времени кватерниона
Figure 00000005
на его длину:
Figure 00000006
Кватернион Δq, соответствующий изменению ориентации вследствие относящегося к дыханию движения, определяется из соотношений:
Figure 00000007
где q - кватернион, представляющий мгновенное угловое положение, ⊗ - оператор кватернионного произведения, а ∗ - оператор сопряжения (который для кватерниона единичной длины может заменить обратный оператор).
Данные подходы направлены на получение изменения ориентации, вызванного относящимся к дыханию движением. Такое изменение ориентации представляет собой поворот с тремя степенями свободы. Для детектирования дыхания желательно иметь один сигнал, такой как сигнал S(t) 66 датчика, который дает мгновенное значение угла поворота, вызванного относящимся к дыханию движением. Положение оси вращения при изменении ориентации менее важно. Определение угла поворота формально предполагает преобразование изменения ориентации из матричной или кватернионной формы представления в форму представления на основе оси и угла. Однако поскольку изменение ориентации сравнительно мало (обычно составляет несколько градусов или менее), можно воспользоваться среднеквадратичной суммой последних трех компонентов кватерниона (что соответствует синусу половины угла поворота). Характерная особенность кватернионного представления заключается в том, что любой кватернион q и его дополнение -q (коэффициенты взяты с обратным знаком) представляют один и тот же поворот. Это может привести к нарушению непрерывности в кватернионном представлении в последовательные моменты замеров. Чтобы избежать этих разрывов, можно при необходимости изменить знак кватерниона, а именно принять -Δq, если первый компонент кватерниона Δq отрицателен; в противном случае принять Δq. Полученный таким образом сигнал представляет мгновенное значение угла поворота датчика 20 в отношении его усредненной ориентации. Для относящегося к дыханию движения можно ожидать более или менее периодическое изменение угла как функцию времени.
Если снова вернуться к фиг.1, для иллюстрируемого датчика 20, включающего в себя акселерометр и магнетометр в качестве составляющих, сигнал S(t) 66 датчика указывает как относящееся к дыханию движение, так и относящийся к дыханию шум. Это будет верно также для датчика, в котором задействован лишь акселерометр, или датчика, в котором используется только магнетометр. Соответственно в настоящем описании признается, что сигнал S(t) 66 датчика, указывающий как относящееся к дыханию движение, так и относящийся к дыханию шум, может быть разложен на низкочастотную составляющую сигнала, указывающую относящееся к дыханию движение, и высокочастотную составляющую сигнала, указывающую относящийся к дыханию шум.
Низкочастотный сигнал, указывающий относящееся к дыханию движение, соответствующим образом выделяется путем обработки сигнала S(t) 66 датчика с использованием первого фильтра 70 для выделения низкочастотного сигнала Slow(t) 72, указывающего относящееся к дыханию движение. Для типичного обследуемого человека частоты относящегося к дыханию движения обычно лежат в диапазоне от около 0,1 Гц до около 2 Гц. Например, для взрослого человека характерно осуществление около двенадцати дыхательных циклов в минуту, что соответствует частоте 0,2 Гц. Частоты относящегося к дыханию движения могут выходить за рамки этого диапазона для некоторых взрослых людей, детей или престарелых людей, для животных и т.д. В одном пригодном варианте осуществления первого фильтра 70 сигнал S(t) 66 датчика фильтруется с помощью треугольного окна с реализацией скользящего среднего при ширине 0,4 секунды. Могут применяться также другие фильтры нижних частот или полосовые фильтры. Например, первый фильтр 70 может также быть реализован путем быстрого преобразования Фурье (FFT) и организации соответствующего спектрального окна для отбора частот, относящихся к относящемуся к дыханию движению.
Высокочастотный сигнал, указывающий относящийся к дыханию шум, соответствующим образом выделяется путем обработки сигнала S(t) 66 датчика с использованием второго фильтра 80, за которым при необходимости следует фильтр огибающей или блок 82 выделения огибающей, для выделения высокочастотного сигнала Shigh(t) 84, указывающего относящийся к дыханию шум. В некоторых вариантах осуществления второго фильтра 80 сигнал S(t) 66 датчика подвергается полосовой фильтрации с использованием фильтра Баттерворта с конечной импульсной характеристикой (FIR), имеющего нижний предел полосы пропускания примерно от 60 Гц до 80 Гц и верхний предел полосы пропускания примерно от 1000 Гц до примерно 1100 Гц. В некоторых из таких вариантов осуществления FIR-фильтр Баттерворта обладает затуханием около 60 дБ в полосе задерживания и около 1 дБ в полосе пропускания. В других вариантах осуществления второй фильтр 80 может быть реализован путем FFT (возможно такого же быстрого преобразования Фурье, которое используется в первом фильтре 70) и организации соответствующего спектрального окна для отбора частот, относящихся к относящемуся к дыханию шуму. В одном пригодном варианте осуществления фильтра огибающей или блока 82 выделения огибающей сигналу S(t) 66 датчика после фильтрации, выполняемой с помощью второго фильтра 80, придается форма меандра и применяется треугольное перемещаемое (moving) окно шириной 0,1 с для выделения высокочастотного сигнала Shign(t) 84. Могут также использоваться другие фильтры огибающей или блоки выделения огибающей, такие как фильтр огибающей на основе пикового детектора.
Согласно фиг.1, а также согласно фиг.3, синтезатор 90 сигналов синтезирует сигнал 46 монитора дыхания на основе низкочастотного сигнала Slow(t) 72, указывающего относящееся к дыханию движение, и высокочастотного сигнала Shigh(t) 84, указывающего относящийся к дыханию шум. При поверхностном дыхании относящееся к дыханию движение обычно поддаются детектированию, однако относящийся к дыханию шум может быть слишком слабым для детектирования. В этом случае синтезатор 90 сигналов в качестве сигнала 46 монитора дыхания соответствующим образом использует только низкочастотный сигнал Slow(t) 72, указывающий относящееся к дыханию движение, который возможно прошел обработку с помощью выбранной обработки сигналов. С другой стороны, на фиг.3 показаны сигналы, соответствующие затрудненному дыханию, которые включают в себя: сигнал S(t) 66 датчика (с использованием акселерометра в качестве датчика); низкочастотный сигнал Slow(t) 72, указывающий относящееся к дыханию движение; сигнал S(t) 66 датчика, прошедший обработку с помощью второго фильтра 80; а также высокочастотный сигнал Shigh(t) 84, указывающий относящийся к дыханию шум. Здесь, как в низкочастотном сигнале Slow(t) 72, указывающем относящееся к дыханию движение, так и в высокочастотном сигнале Shigh(t) 84, указывающем относящийся к дыханию шум, проявляется периодичность, свидетельствующая о дыхательной деятельности. Воздушный поток приводит к шумам на вдохе и выдохе, и, тем самым, огибающая сигнала шумов, т.е. высокочастотного сигнала Shigh(t) 84, обладает относящейся к дыханию периодичностью с частотой, вдвое превышающей частоту относящейся к дыханию периодичности низкочастотного сигнала Slow(t) 72, указывающего относящееся к дыханию движение, как показано вертикальными линиями на фиг.3. В примере на фиг.3 два сигнала 72, 82, по существу, совпадают по фазе; однако, в зависимости от проработанной обработки сигнала, между этими сигналами может существовать сдвиг по фазе.
Синтезатор 90 сигналов может синтезировать сигнал 46 монитора дыхания различными способами. В некоторых вариантах осуществления сигнал 46 монитора дыхания выдает значения частоты дыхания, указывающей на период дыхательных движений. При таком подходе как низкочастотный сигнал Slow(t) 72, так и высокочастотный сигнал Shigh(t) 84 соответствующим образом обрабатываются с помощью FFT для определения частоты дыхания, а синтез может включать в себя осреднение двух значений, принятие значения частоты дыхания, полученного из более мощного сигнала, и т.д. Другой подход заключается в расчете кросс-корреляции сигналов Slow(t) 72 и Shigh(t) 84 и определении периода функции кросс-корреляции.
В других вариантах осуществления сигнал 46 монитора дыхания представляет собой непрерывный сигнал, построенный путем объединения низкочастотного сигнала Slow(t) 72 и высокочастотного сигнала Shigh(t) 84 с использованием кросс-корреляции или иного комбинационного подхода, либо построенный путем отбора более мощного сигнала на выбранном интервале времени, либо построенный путем отбора сигнала с наивысшей гармоникой в диапазоне дыхательных частот около 0,1-2,0 Гц на выбранном интервале времени и т.д. В еще одном подходе каждый из сигналов Slow(t) 72 и Shigh(t) 84 может выводиться на дисплей 50 вычислительного устройства 38, так чтобы врач или иной медицинский работник могли ими воспользоваться, какой бы из сигналов визуально не обеспечивал самый высокий относящейся к дыханию показатель.
Интерфейс 48 пользователя монитора дыхания может также включать в себя тревожную сигнализацию, либо вместо визуального отслеживания сигналов дыхания и частоты дыхания, либо в дополнение к нему. Например, частота дыхания может определяться из обоих сигналов 72, 82, а сигнал тревоги может выдаваться только в том случае, если оба сигнала содержат информацию об угрозе жизни (например, в случае низких относящихся к дыханию показателей или их отсутствии).
В процессе 44 мониторинга дыхания, показанном на фиг.1, используется единственный сигнал S(t) 66 датчика, полученный от единственного датчика 20. В других вариантах осуществления может использоваться группа датчиков 20, 22. Например, датчик 20 может служить для ввода данных в первый фильтр 70 для получения низкочастотного сигнала Slow(t) 72, указывающего относящееся к дыханию движение, а отдельный датчик 22 может служить для ввода данных во второй фильтр 80 для получения высокочастотного сигнала Shigh(t) 84, указывающего относящийся к дыханию шум. В таких вариантах осуществления каждый из датчиков 20, 22 соответствующим образом отбирается для эффективного выполнения своих задач. Например, датчик 20 может быть выбран в виде представленного сочетания акселерометра 30 с магнетометром 32, или же выбран в виде трехосного акселерометра (т.е. трех акселерометров, выполненных с возможностью мониторинга ускорений в трех ортогональных пространственных направлениях, для обеспечения независимости от ориентации) и т.д., в то время как датчик 22 может быть выбран в виде пьезоэлектрического элемента, выполненного с возможностью измерения относящегося к дыханию шума.
Изобретение описано со ссылкой на предпочтительные варианты осуществления. По прочтению и уяснению предшествующего подробного описания специалисты смогут предложить модификации и изменения. Предполагается, что изобретение включает в себя все подобные модификации и изменения, если они остаются в пределах объема притязаний прилагаемой формулы изобретения или ее эквивалентных пунктов.

Claims (15)

1. Монитор дыхания, содержащий:
первый датчик (20), выполненный с возможностью генерирования сигнала (66), указывающего как относящееся к дыханию движение, так и относящийся к дыханию шум;
первый фильтр (70), выполненный с возможностью формирования сигнала (72) мониторинга относящегося к дыханию движения посредством извлечения из упомянутого сигнала (66) низкочастотного сигнала, содержащего частоты относящегося к дыханию движения,
второй фильтр (80), выполненный с возможностью формирования сигнала (84) мониторинга относящегося к дыханию шума посредством извлечения из упомянутого сигнала (66) высокочастотного сигнала, содержащего частоты относящегося к дыханию шума,
синтезатор (90) сигналов, выполненный с возможностью синтеза сигнала (46) мониторинга дыхания посредством комбинирования упомянутого сигнала мониторинга относящегося к дыханию движения и упомянутого сигнала мониторинга относящегося к дыханию шума.
2. Монитор дыхания по п.1, в котором второй фильтр (80) дополнительно содержит:
фильтр или блок (82) выделения огибающей, выполненный с возможностью генерирования сигнала огибающей, соответствующего огибающей высокочастотного сигнала, при этом сигнал (84) мониторинга относящегося к дыханию шума основан на сигнале огибающей.
3. Монитор дыхания по п.1, в котором датчик (20) содержит:
по меньшей мере один акселерометр (30), выполненный с возможностью крепления к дышащему объекту (10).
4. Монитор дыхания по п.3, в котором упомянутый по меньшей мере один акселерометр (30) является единственным акселерометром, при этом датчик (20) дополнительно содержит:
магнетометр (32), соединенный с акселерометром (30) так, что акселерометр и магнетометр имеют общую ориентацию; и
процессор (54, 64) обработки сигналов, выполненный с возможностью генерирования упомянутого сигнала (66) на основе сигнала (60) акселерометра, выдаваемого акселерометром, и сигнала (62) магнетометра, выдаваемого магнетометром.
5. Монитор дыхания по п.4, в котором акселерометр (30) и магнетометр (32) интегрированы в единое целое на общей подложке (34).
6. Способ мониторинга дыхания, содержащий:
сбор сигналов (74) мониторинга относящегося к дыханию движения, указывающего относящееся к дыханию движение дышащего объекта (10);
сбор сигналов (84) мониторинга шума, указывающих относящийся к дыханию шум, генерируемый дышащим объектом; а также
синтез сигнала (46) монитора дыхания посредством вычисления кросс-корреляции сигнала мониторинга относящегося к дыханию движения и сигнала мониторинга относящегося к дыханию шума.
7. Способ мониторинга дыхания по п.6, в котором операции сбора данных содержат:
сбор сигнала (66) датчика, указывающего как на относящееся к дыханию движение, так и на относящийся к дыханию шум;
получение сигнала (72) мониторинга относящегося к дыханию движения из частотных составляющих сигнала датчика, содержащего частоты относящегося к дыханию движения; а также
получение сигнала (84) мониторинга относящегося к дыханию шума из частотных составляющих сигнала датчика, содержащего частоты относящегося к дыханию шума.
8. Способ мониторинга дыхания по п.7, в котором получение сигнала (84) мониторинга относящегося к дыханию шума содержит:
фильтрацию упомянутого сигнала (66) датчика для генерирования отфильтрованного сигнала, содержащего частоты относящегося к дыханию шума; а также
выделение огибающей упомянутого отфильтрованного сигнала.
9. Способ мониторинга дыхания по п.7, в котором сбор сигналов (66) датчика содержит:
сбор сигналов (60) акселерометра.
10. Датчик для использования при мониторинге дыхания, содержащий:
акселерометр (30);
магнетометр (32), который совместно с акселерометром определяет единый датчик (20), выполненный с возможностью крепления к дышащему объекту (10) так, чтобы перемещаться в качестве блока, реагирующего на относящееся к дыханию движение дышащего объекта, и
процессор (44, 54) обработки сигналов, выполненный с возможностью генерирования сигнала (46) монитора дыхания на основе изменения как функции времени угла поворота в трех степенях свободы (DOF) упомянутого единого датчика (20), вычисленного из сигнала (60) акселерометра, выдаваемого акселерометром (30), и сигнала (62) магнетометра, выдаваемого магнетометром (32).
11. Датчик по п.10, в котором процессор (44, 54) обработки сигналов выполнен с возможностью вычисления DOF-поворота на основе углов Эйлера.
12. Датчик по п.10, в котором процессор (44, 54) обработки сигналов выполнен с возможностью вычисления DOF-поворота на основе матрицы поворота 3×3.
13. Датчик по п.10, в котором процессор (44, 54) обработки сигналов выполнен с возможностью вычисления DOF-поворота, используя подход с поворотом вокруг одной оси на некоторый угол.
14. Датчик по п.10, в котором процессор (44, 54) обработки сигналов выполнен с возможностью вычисления DOF-поворота, используя кватернионный подход.
15. Датчик по п.10, содержащий один акселерометр (60) и один магнетометр (32).
RU2010150966/14A 2008-05-14 2009-05-04 Респираторные мониторы и способы мониторинга дыхания RU2515404C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US5318608P 2008-05-14 2008-05-14
US61/053,186 2008-05-14
PCT/IB2009/051823 WO2009138896A1 (en) 2008-05-14 2009-05-04 Respiratory monitors and monitoring methods

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2010150966A RU2010150966A (ru) 2012-06-20
RU2515404C2 true RU2515404C2 (ru) 2014-05-10

Family

ID=40846067

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2010150966/14A RU2515404C2 (ru) 2008-05-14 2009-05-04 Респираторные мониторы и способы мониторинга дыхания

Country Status (6)

Country Link
US (1) US10052048B2 (ru)
EP (1) EP2278918B1 (ru)
JP (1) JP5981718B2 (ru)
CN (1) CN102026579B (ru)
RU (1) RU2515404C2 (ru)
WO (1) WO2009138896A1 (ru)

Families Citing this family (47)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11278237B2 (en) 2010-04-22 2022-03-22 Leaf Healthcare, Inc. Devices, systems, and methods for preventing, detecting, and treating pressure-induced ischemia, pressure ulcers, and other conditions
US10631732B2 (en) * 2009-03-24 2020-04-28 Leaf Healthcare, Inc. Systems and methods for displaying sensor-based user orientation information
US8475371B2 (en) 2009-09-01 2013-07-02 Adidas Ag Physiological monitoring garment
WO2011080602A2 (en) 2009-12-28 2011-07-07 Koninklijke Philips Electronics N.V. Early exacerbation detection using differential temperature monitoring
US11051751B2 (en) 2010-04-22 2021-07-06 Leaf Healthcare, Inc. Calibrated systems, devices and methods for preventing, detecting, and treating pressure-induced ischemia, pressure ulcers, and other conditions
US11272860B2 (en) 2010-04-22 2022-03-15 Leaf Healthcare, Inc. Sensor device with a selectively activatable display
US10758162B2 (en) 2010-04-22 2020-09-01 Leaf Healthcare, Inc. Systems, devices and methods for analyzing a person status based at least on a detected orientation of the person
US11980449B2 (en) 2010-04-22 2024-05-14 Leaf Healthcare, Inc. Systems and methods for monitoring orientation and biometric data using acceleration data
US10588565B2 (en) * 2010-04-22 2020-03-17 Leaf Healthcare, Inc. Calibrated systems, devices and methods for preventing, detecting, and treating pressure-induced ischemia, pressure ulcers, and other conditions
JP6192032B2 (ja) 2010-04-22 2017-09-06 リーフ ヘルスケア インコーポレイテッド 患者の生理学的状況をモニタリングするシステム
US11369309B2 (en) 2010-04-22 2022-06-28 Leaf Healthcare, Inc. Systems and methods for managing a position management protocol based on detected inclination angle of a person
US20130060100A1 (en) * 2010-05-13 2013-03-07 Sensewiser Ltd Contactless non-invasive analyzer of breathing sounds
GB201009379D0 (en) * 2010-06-04 2010-07-21 Univ Edinburgh Method, apparatus, computer program and system for measuring oscillatory motion
US20120029375A1 (en) * 2010-08-02 2012-02-02 Welch Allyn, Inc. Respirations Activity and Motion Measurement Using Accelerometers
RU2580893C2 (ru) * 2010-08-04 2016-04-10 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Мониторинг сигналов жизнедеятельности организма во время движения
JP5648796B2 (ja) * 2010-11-16 2015-01-07 セイコーエプソン株式会社 バイタルサイン計測装置
JP5673351B2 (ja) * 2011-05-25 2015-02-18 富士通株式会社 体動検出装置、体動検出方法及び体動検出プログラム
JP5895476B2 (ja) * 2011-11-29 2016-03-30 富士通株式会社 呼吸計測方法および呼吸計測装置
US20150238138A1 (en) * 2012-09-11 2015-08-27 The Research Foundation For The State University Of New York Device for monitoring physiological parameters
US20140249378A1 (en) * 2013-03-02 2014-09-04 Isonea Limited Systems, methods and kits for measuring cough and respiratory rate using an accelerometer
GB201312934D0 (en) * 2013-07-19 2013-09-04 Smiths Medical Int Ltd Respiratory therapy apparatus, sensors and methods
WO2015059700A1 (en) * 2013-10-24 2015-04-30 Breathevision Ltd. Motion monitor
US11612338B2 (en) 2013-10-24 2023-03-28 Breathevision Ltd. Body motion monitor
JP6289956B2 (ja) * 2014-03-20 2018-03-07 フクダ電子株式会社 医療用テレメトリシステム及び医療用マルチテレメータ
KR101776237B1 (ko) * 2015-05-21 2017-09-11 연세대학교 산학협력단 코골이 및 수면 무호흡 감지용 패드
KR101695223B1 (ko) * 2015-06-12 2017-01-23 연세대학교 산학협력단 코골이 및 수면 무호흡 감지 및 치료 시스템
KR101706197B1 (ko) * 2015-09-21 2017-02-14 연세대학교 원주산학협력단 압전센서를 이용한 폐쇄성수면무호흡 선별검사를 위한 장치 및 방법
AU2017252643B2 (en) 2016-04-19 2022-04-14 Inspire Medical Systems, Inc. Accelerometer-based sensing for sleep disordered breathing (SDB) care
RU2625274C1 (ru) * 2016-09-19 2017-07-12 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичева Дальневосточного отделения Российской академии наук (ТОИ ДВО РАН) Способ контроля физиологических параметров дыхательной системы водолазов
US10617364B2 (en) * 2016-10-27 2020-04-14 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for snoring detection using low power motion sensor
IT201700078138A1 (it) 2017-07-11 2019-01-11 Milano Politecnico Dispositivo indossabile per il monitoraggio continuo della frequenza respiratoria
EP3684261A1 (en) 2017-09-19 2020-07-29 Ausculsciences, Inc. System and method for detecting decoupling of an auscultatory sound sensor from a test-subject
KR102034038B1 (ko) * 2018-05-31 2019-11-29 주식회사 메쥬 수면 장애 감지 장치 및 방법
KR20200113348A (ko) * 2019-03-25 2020-10-07 삼성전자주식회사 폐쇄성 수면 무호흡 위험도 선별을 위한 전자 장치 및 그것의 동작 방법
US11738197B2 (en) 2019-07-25 2023-08-29 Inspire Medical Systems, Inc. Systems and methods for operating an implantable medical device based upon sensed posture information
WO2021064457A1 (en) * 2019-09-02 2021-04-08 Mari Co., Ltd. Oxygen and non-invasive ventilation therapy monitoring apparatus
EP4069068A4 (en) 2019-12-05 2024-01-03 Disati Medical, Inc SYSTEMS, DEVICES AND METHODS FOR DETERMINING A DEGREE OF RESPIRATORY EFFORT EXERCISED BY A PATIENT DURING BREATHING
US11410354B2 (en) * 2020-02-25 2022-08-09 Uih America, Inc. System and method for motion signal recalibration
US12016670B2 (en) 2020-03-27 2024-06-25 Stmicroelectronics (Grenoble 2) Sas Multiple threshold checkers for specific applications and FFT based breathing detection for presence
US12001259B2 (en) 2020-03-27 2024-06-04 Stmicroelectronics, Inc. Multiple threshold checkers for specific applications and FFT based breathing detection for presence
EP3926298A1 (fr) * 2020-06-17 2021-12-22 ETA SA Manufacture Horlogère Suisse Instrument de navigation avec compensation d'inclinaison et méthode associée
US11420007B2 (en) 2020-08-05 2022-08-23 Effortless Oxygen, Llc Flow triggered gas delivery
US11247008B1 (en) 2020-08-05 2022-02-15 Effortless Oxygen, Llc Flow triggered gas delivery
US11318276B2 (en) 2020-08-05 2022-05-03 Effortless Oxygen, Llc Flow triggered gas delivery
CN112773342A (zh) * 2021-01-27 2021-05-11 山东体育学院 体育运动参数测试方法及***
CN113080857A (zh) * 2021-03-30 2021-07-09 安徽华米健康医疗有限公司 呼吸监测方法、装置及终端设备
CN118161149A (zh) * 2024-05-14 2024-06-11 中国海洋大学 一种水下呼吸状态监测方法及***

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2201188C2 (ru) * 2001-04-17 2003-03-27 Полухина Татьяна Александровна Способ лечения воспалительных заболеваний среднего уха и слуховой трубы
WO2007088539A2 (en) * 2006-01-31 2007-08-09 Technion Research & Development Foundation Ltd. Method device and system for monitoring lung ventilation

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU9119991A (en) 1990-11-27 1992-06-25 Harry Herbert Peel Iii Vital life sign detector
US5309922A (en) 1992-09-21 1994-05-10 Center For Innovative Technology Respiratory sound analyzer for use in high noise environments
US6168568B1 (en) 1996-10-04 2001-01-02 Karmel Medical Acoustic Technologies Ltd. Phonopneumograph system
JPH10295695A (ja) * 1997-04-30 1998-11-10 Mitsubishi Chem Corp 無呼吸検出器
GB0117169D0 (en) * 2001-07-13 2001-09-05 Isis Innovation Respiration and heart rate monitor
US6997882B1 (en) * 2001-12-21 2006-02-14 Barron Associates, Inc. 6-DOF subject-monitoring device and method
JP3600586B2 (ja) * 2002-02-18 2004-12-15 株式会社東芝 空気調節システム
JP3735603B2 (ja) 2002-12-12 2006-01-18 株式会社東芝 睡眠状態検出装置および睡眠状態管理システム
CN1507833A (zh) * 2002-12-16 2004-06-30 中国人民解放军空军航空医学研究所 一体化动态生理参数检测记录方法及装置
JP4151839B2 (ja) * 2003-03-05 2008-09-17 新倉計量器株式会社 痰詰り検出装置
US7207948B2 (en) * 2004-06-24 2007-04-24 Vivometrics, Inc. Systems and methods for monitoring cough
US20080082018A1 (en) * 2003-04-10 2008-04-03 Sackner Marvin A Systems and methods for respiratory event detection
FR2856913B1 (fr) * 2003-07-02 2005-08-05 Commissariat Energie Atomique Detecteur portatif pour mesurer des mouvements d'une personne porteuse, et procede.
FR2860700B1 (fr) 2003-10-10 2005-12-09 Commissariat Energie Atomique Dispositif de controle de foulee
US20070118054A1 (en) 2005-11-01 2007-05-24 Earlysense Ltd. Methods and systems for monitoring patients for clinical episodes
GB0421731D0 (en) 2004-10-01 2004-11-03 Melexis Nv Respiratory monitor
JP2006102013A (ja) * 2004-10-04 2006-04-20 Hitachi Engineering & Services Co Ltd 生体情報処理装置
US7219033B2 (en) * 2005-02-15 2007-05-15 Magneto Inertial Sensing Technology, Inc. Single/multiple axes six degrees of freedom (6 DOF) inertial motion capture system with initial orientation determination capability
CN101213419A (zh) 2005-05-04 2008-07-02 Nxp股份有限公司 包括传感器装置和估计器的设备
WO2006124768A1 (en) 2005-05-12 2006-11-23 State Of Oregon Acting By And Through The State Board Of Higher Education On Behalf Of The University Of Oregon Method and apparatus for blood pressure measurement and analysis
EP1889132A2 (en) 2005-05-24 2008-02-20 Nxp B.V. System comprising a generating device and a comparing device
FR2886532B1 (fr) 2005-06-07 2008-03-28 Commissariat Energie Atomique Procede et systeme de detection de chute d'une personne
US20100201512A1 (en) * 2006-01-09 2010-08-12 Harold Dan Stirling Apparatus, systems, and methods for evaluating body movements
TWI332827B (en) 2006-05-05 2010-11-11 Chang Ming Yang Physiological function monitoring system
ATE525660T1 (de) 2006-06-21 2011-10-15 Nxp Bv Sensor zur messung von beschleunigungen
US7958644B2 (en) * 2006-06-23 2011-06-14 Nxp B.V. Orientation sensing in a multi part device
US8162857B2 (en) 2006-10-11 2012-04-24 Koninklijke Philips Electronics N.V. Limb movement monitoring system

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2201188C2 (ru) * 2001-04-17 2003-03-27 Полухина Татьяна Александровна Способ лечения воспалительных заболеваний среднего уха и слуховой трубы
WO2007088539A2 (en) * 2006-01-31 2007-08-09 Technion Research & Development Foundation Ltd. Method device and system for monitoring lung ventilation

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
описание [0020], фиг.1,2. *

Also Published As

Publication number Publication date
JP5981718B2 (ja) 2016-08-31
JP2011520495A (ja) 2011-07-21
CN102026579A (zh) 2011-04-20
CN102026579B (zh) 2016-06-08
EP2278918A1 (en) 2011-02-02
RU2010150966A (ru) 2012-06-20
WO2009138896A1 (en) 2009-11-19
US10052048B2 (en) 2018-08-21
EP2278918B1 (en) 2018-01-17
US20110046499A1 (en) 2011-02-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2515404C2 (ru) Респираторные мониторы и способы мониторинга дыхания
CN105451652B (zh) 用于确定对象的呼吸信号的处理装置和处理方法
KR102291934B1 (ko) 심장 모니터링 시스템
EP2533692B1 (en) Method and apparatus for determining a respiration signal
US7766841B2 (en) Sleep diagnosis device
CN105769122B (zh) 一种睡眠呼吸暂停低通气指数的测量设备
JP5648796B2 (ja) バイタルサイン計測装置
EP2501278B1 (en) Apparatus for sensing blood flow and hemodynamic parameters
Vertens et al. Measuring Respiration and Heart Rate using Two Acceleration Sensors on a Fully Embedded Platform.
WO2012018472A2 (en) Respirations activity and motion measurement using accelerometers
CN103027684B (zh) 用于去除在呼吸运动监测中由身体运动引起的噪声的装置和方法
US20210169378A1 (en) Method for processing an accelerometric signal
Presti et al. Cardiorespiratory monitoring using a mechanical and an optical system
WO2017113377A1 (zh) 一种基于体表的无创人体健康综合检测***
Jayanti et al. Implementation of Gyro Accelerometer Sensor for Measuring Respiration Rate Based on Inhale and Exhale Using Kalman Filter
Romano et al. Smart Vest And Adaptive Algorithm For Vital Signs And Physical Activity Monitoring: A Feasibility Study
Erfianto et al. Research Article IMU-Based Respiratory Signal Processing Using Cascade Complementary Filter Method
WO2018029275A1 (en) Processing apparatus and method for determining an ambulation motion of a subject

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20200505