[go: up one dir, main page]

CN109091127A - 用于监测血压的方法及其设备 - Google Patents

用于监测血压的方法及其设备 Download PDF

Info

Publication number
CN109091127A
CN109091127A CN201810631317.3A CN201810631317A CN109091127A CN 109091127 A CN109091127 A CN 109091127A CN 201810631317 A CN201810631317 A CN 201810631317A CN 109091127 A CN109091127 A CN 109091127A
Authority
CN
China
Prior art keywords
blood pressure
pulse transit
calibration
transit time
observed
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Pending
Application number
CN201810631317.3A
Other languages
English (en)
Inventor
吕衍卫
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Heartisans Ltd
Original Assignee
Heartisans Ltd
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 Heartisans Ltd filed Critical Heartisans Ltd
Publication of CN109091127A publication Critical patent/CN109091127A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A61B5/02108—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics
    • A61B5/02125—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics of pulse wave propagation time
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
    • A61B5/024—Measuring pulse rate or heart rate
    • A61B5/02438—Measuring pulse rate or heart rate with portable devices, e.g. worn by the patient
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue
    • A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
    • A61B5/14551—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
    • A61B5/681—Wristwatch-type devices
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7225—Details of analogue processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
    • A61B5/024—Measuring pulse rate or heart rate
    • A61B5/02444—Details of sensor

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

公开了一种监测心跳的脉搏传导时间的设备和方法，所述脉搏传导时间即心脏脉动从对象的心脏行进至肢体所用的时间。该行进所用时间通过预定公式而针对对象的血压进行标定。然而，该标定通过经验观测而加强，获得了若干可选标定。基于脉搏传导时间的接近度选择标定中最为适宜的来解释每个脉搏传导时间读数。因此，每个脉搏传导时间读数可能使用不同的标定。该方法削减了对象的生理变化的影响，其导致单纯基于公式的标定的漂移。

Description

用于监测血压的方法及其设备
技术领域
本发明涉及用于测量血压的设备和方法。
背景技术
高的血压和低的血压是与不同病症相关联的症状。虽然具有高血压或低的血压本身并不是疾病，并且因此并不作为任何疾病的诊断，但是监测血压有助于识别潜在的疾病。例如，高的血压可能提供可能的心脏病或中风的警示，而具有高的血压本身并不是具有心脏病或中风。
传统上，基于家用的血压监测器包括具有可充气袖带的血压计，其能够勒住对象的臂围以提供参考压力。使用这样的血压监测器的带来了相当程度的不适，并且甚至可能导致用户疼痛。使用这样的可充气袖带血压监测器的设置和测量过程经常是耗时且不便的，要求对象将他的手臂穿过袖带同时利用另一只手来操作该血压监测器，并且经常需要家庭成员的帮助。这样的可充气袖带血压监测器的大小和体积使得它无法轻易地被用户带去他们家庭以外的地方，并且因此缺少实际的便携性。
已经提出了基于测量从心脏行进至手腕的心跳的脉搏传导时间的血压测量。该方法并不要求环绕对象手臂的袖带。然而，已经发现该方法针对实际使用而言并不准确。
因此，期望提供一种有所改进的设备和方法，用于使用心跳的脉搏传导时间来测量血压，并且不需要可充气袖带，但是对于家用而言足够准确。优选地，该有所改进的设备和方法对于长期连续监测而言足够准确。
发明内容
在第一方面，本发明提出了一种将脉搏传导时间与血压相关联的方法，包括步骤：读取当前心跳从对象的心脏行进至外周的脉搏传导时间；选择多个经验标定中的一个经验标定用于将所述脉搏传导时间解释为血压；所述多个经验标定中的每一个已经通过以下的先前步骤所获得：将多个所观测血压和分别观测的脉搏传导时间进行平均以获得平均观测脉搏传导时间和平均观测血压，并且将所述平均观测脉搏传导时间和平均观测血压应用于公式(1) 或(2)中的任一个或其二者：
SBP＝收缩压
DBP＝舒张压
MBP＝平均血压
PP＝脉压
PTT＝脉搏传导时间
下标0表示标定点；
所述经验标定是基于构成若干预定标定的所观测脉搏传导时间中的、最接近于当前心跳的脉搏传导时间的所观测脉搏传导时间从所述多个经验标定中选择的。
与本发明相比，现有技术中监测心跳的脉搏传导时间的血压测量并未提供对对象身体的生理变化加以考虑的可能性，所述对象身体即其血压被监测的人的身体。然而，对象的脉搏传导时间会被交感神经系统的活动级别变化、他的心跳速率、对象如何佩戴血压监测设备等所影响。作为结果，尽管在最为稳妥的标定的情况下，脉搏传导时间和血压之间的关系也是趋向于自然漂移的。不幸的是，实际上并不可能设计出一种将所有可能的环境因素、生理因素以及所有其它影响因素都加以考虑的公式。本发明通过首先提供理论标定——即基于已知或预定公式的标定——来解决标定中的这种漂移。认为该公式用于对脉搏传导时间和血压之间的总体关系进行建模是充分可靠的。然而，本发明进一步观测到该理论标定的实际变化以便提供多个经验标定，即基于经验观测的标定。经验标定自然地与理论标定不同。这些经验标定的最佳适配比理论标定用于更为准确地确定脉搏传导时间和血压之间的关系。
通过利用基于公式的标定的实际变化对基于公式的标定进行修改以提供多个基于经验观测的标定——即经验标定，本发明所提供的优势在于不必识别导致标定漂移和不准确的具体生理因素。选择多个经验标定的最佳适配足以解决对标定漂移有所贡献的任何未知因素，特别是已经在对象的充分大范围的不同生理条件下取得了经验标定的情况下。
典型地，基于其获得经验标定的理论标定是一点标定。由于标定漂移被在对象的充分大范围的不同生理条件下取得的经验标定所解决，所以不必使用多点标定来提高准确性。
“外周”是对象远离心脏的任意远端部分，并且可以是他的头、颈、耳朵和肢体。然而，最为便利地，外周是对象的手腕，因为体现本发明的设备可以像手表那样佩戴在手腕上以便进行连续的长期血压监测。
优选地，所述方法进一步包括步骤：在测量每个脉搏传导时间时，观测对象的吸气和呼气，即对象的呼吸状态；其中所述经验标定进一步以对象的呼吸状态为特征或分类；并且用于解释任何当前脉搏传导时间的经验标定从若干经验标定中选择的，该选择基于构成所述若干预定标定的所观测脉搏传导时间中最接近的所观测脉搏传导时间而且还基于相同的呼吸状态。
由于脉搏传导时间被呼吸所影响，所以基于呼吸状态将一个经验标定与另一个经验标定进行区分所提供了可以选择和使用更为准确的经验标定的附加优势。
优选地，所述方法进一步包括步骤：观测脉搏峰值到紧在当前脉搏之前的脉搏的相同峰值之间的周期，以获得峰值到峰值周期；其中所述经验标定进一步以峰值到峰值周期为特征或分类；并且所述经验标定是从若干经验标定中选择的，该选择基于若干经验标定的所观测脉搏传导时间中最接近的所观测脉搏传导时间并且还基于相似的峰值到峰值周期。
例如，针对特定脉搏传导时间周期以及两个脉搏之间0.80至0.89秒的峰值到峰值周期可能存在一个标定，并且针对相同的特定脉搏传导时间周期但是处于0.70至0.79秒的峰值到峰值周期则可能存在另一个标定。这种对基于任意两次连续心跳之间的峰值到峰值周期的不同标定间的区分提供了更精细地选择更适当的经验标定以将当前脉搏传导时间解释为血压的可能性。
换句话说，由于脉搏传导时间被任意两次连续心跳之间的周期——这与心率相关联——所影响，所以基于任意两次心跳的峰值到峰值周期将一个标定与另一个相区分允许选择和使用最佳的经验标定。
在第二方面，所述方法包括一种将脉搏传导时间与血压相关联的方法，包括步骤：获得当前心跳从对象的心脏行进至外周的脉搏传导时间；选择多个经验标定中的一个经验标定用于将所述脉搏传导时间解释为血压；其中经验标定在用于提供该经验标定的脉搏传导时间在用于提供多个经验标定的所有脉搏传导时间中与当前心跳的脉搏传导时间最为接近的情况下被选择。
所述第二方面提供了如下可能性，针对更为宽泛的应用，可以省略第一方面中的公式以及将多个所观测血压和分别观测的脉搏传导时间进行平均的先前步骤。
在第三方面，本发明提出了一种用于监测对象的血压的血压监测器，包括配置用于观测心跳从对象的心脏到外周的脉搏传导时间的心电图传感器和光学体积描计(photoplethysmocharty)传感器；所述血压监测器配置为应用多个标定之一将脉搏传导时间解释为血压；其中所述多个标定是基于相同公式的标定的变形，并且所述变形已经在同一对象中得以观测。
优选而非必需地，所述公式是公式(1)和(2)中的任一个或其二者：
SBP＝收缩压
DBP＝舒张压
MBP＝平均血压
PP＝脉压
PTT＝脉搏传导时间
下标0表示标定点；
典型地，已经从同一对象的多个所观测血压和分别观测的脉搏传导时间观测到所述变形，并且提供所述变形的多个标定是同一对象的经平均的多个所观测血压和分别观测的脉搏传导时间的群组。
典型地，所述多个所观测血压和分别观测的脉搏传导时间均由于相互处于8mmHg压差之内而分组。
附图说明
参考附图对本发明进行进一步描述将会是便利的，所述附图图示了本发明的可能部署形式，其中类似的整数指代类似的部分。本发明的其它实施例也是可能的，并且因此附图的特定性并非要理解为取代了本发明先前描述的一般性。
图1示出了本发明的一个实施例；
图2示出了本发明的该实施例的相对侧；
图3是图1的实施例的组件的示意图；
图4图示了图1的实施例如何被对象所佩戴；
图5图示了与服务器和智能电话进行无线通信的图1的实施例；
图6图示了心电图脉搏的峰值到峰值周期；
图7图示了光学体积描计脉搏的峰值到峰值周期；
图8图示了在图1的实施例中使用的脉搏传导时间(PTT)；
图9图示了现有技术中用于收缩压的标定方法；
图10图示了图1的实施例的用于收缩压的标定方法；
图11示出了提供图10的标定的第一步骤；
图12示出了提供图10的标定的后续步骤；
图13示出了提供图10的标定的另一个后续步骤；
图14示出了提供图10的标定的另一个后续步骤；
图15示出了如何使用图10的标定；
图16示出了如何使用图10的标定；
图17示出了如何使用图10的标定；
图18示出了如何使用图10的标定；
图19图示了图1的实施例的用于舒张压的标定方法；
图20示出了提供图19的标定的第一步骤；
图21示出了提供图19的标定的后续步骤；
图22示出了提供图19的标定的另一个后续步骤；
图23a示出了如何使用图19的标定；
图23b是示出现有技术的标定的准确性的对比示例；
图23c示出了图10和图19的标定的准确性；和
图23d图示了图1的实施例能够如何监测对象的吸气和呼气。
具体实施方式
图1示出了捆绑到对象手腕的手腕可佩戴的血压监测器101，所述对象即要对其血压进行监测或评估的人或动物。图2提供了血压监测器101的底侧的视图。
在血压监测器101的底侧上的是PPG传感器(光学体积描计传感器)。 PPG传感器使用基于光的技术来随心脏的泵送动作的控制感应血流的速率。
在简化描述中，PPG传感器包括至少一个诸如发光二极管(LED)的光源201以及一个相对应的光学传感器203。在使用中，光源201将光传送到对象的皮肤上，并且该光被皮肤表面漫反射和反射并且被光学传感器204所检测到。“反射”在这里理解为包括其中光穿透至皮肤表面以下但是被皮肤的顶层和组织朝向光学传感器204漫反射或回弹回去的情形。所反射或回弹的光将具有根据对象的皮肤和组织中的血流脉动而有所波动的变化强度。以这种方式，光学传感器203能够检测对象的心跳。在使用中，PPG传感器能够实时地对对象的脉搏和心跳进行采样。
血压监测器101设计为佩戴为使得光源201和光学传感器203一定程度上紧密地靠住皮肤放置，以便防止环境光在光学传感器203中导致过多噪声信号。
血压监测器101底侧进一步包括心电图(ECG)传感器103的电极205。在血压监测器101的顶侧上是同一ECG传感器103的相对应电极105。当血压监测器101佩戴在对象手腕上时，血压监测器101底侧上的电极205与对象手腕的皮肤相接触。当对象将他另一只手的手指放在血压监测器101顶侧上的电极105上时，通过两个上肢形成跨他的心脏的闭合电路。以这种方式， ECG传感器103能够监测对象的心跳。该技术是已知的而无需在这进一步阐述。
图3是血压监测器101的一种可能的内部结构的示意图。血压监测器101 包括操作所需要的微控制器301和存储器303。典型地，存储器303包含用于分析对象脉搏的算法。
微控制器301操作PPG传感器309以检测从对象皮肤反射的光，并且还操作ECG传感器103以检测对象的ECG。
还提供了无线收发器305用于与移动电话或者要求来自血压监测器101 的信息的任意其它设备进行无线通信。用于与邻近的移动电话或计算机进行通信的无线通信协议优选地是低功耗蓝牙(Bluetooth Low Energy)。
可选地，血压监测器101包括用于向佩戴它的对象发出警报的触觉反馈组件311。替换地，警报可以包括诸如小汽笛的音频警报或者诸如闪烁的LED 的视觉警报或者被它们所替代。
提供可替代并可充电的电池307以为血压监测器101中的所有组件供电。电池307优选地是可充电且可替换的，因为这允许对象在任何时候快速更换电池，而使得无需等待电池307进行充电。这提供的优势在于，对象可以从在长期使用中对其血压几乎无缝、连续的监测而获益。
可选地，血压监测器101还包括位于血压监测器101底侧上与PPG传感器309邻接的皮肤阻抗传感器315(图1中未示出)。皮肤阻抗传感器315测量皮肤表面的阻抗或电导。皮肤的阻抗与空气的阻抗不同。因此，如果皮肤阻抗传感器315与对象的皮肤相接触，则特定阻抗应当是可测量的。如果在对象皮肤和PPG传感器309之间存在小的间隙，则皮肤阻抗传感器315和皮肤之间也将存在小的间隙，从而皮肤阻抗传感器315就无法检测到皮肤的典型阻抗而是检测到稍显典型的空气阻抗。以这种方式，皮肤阻抗传感器315 可用于确定PPG传感器309是否已经充分接触皮肤放置，以便PPG传感器 309在不存在引入对PPG传感器309的读数有所影响的环境光的任何间隙的情况下正确读取心跳。
优选地，血压监测器101能够在PPG传感器309并未足够紧靠皮肤放置的情况下警告对象，诸如通过以具体节奏发出一系列触觉信号。
此外，阻抗传感器还用于监测对象的皮肤是否过于干燥。如果皮肤过于干燥，则ECG信号将会太弱并且将不会有充分准确的ECG测量。
可选地，血压监测器101包括加速计313，其可以用于监测对象的移动，诸如对象的步数。该信息能够用于进一步解释对象的健康和血压的状态。
图4进一步图示了对象401可以如何将血压监测器101作为腕带佩戴在他的手腕上。在其它实施例中，血压监测器101可以配置为佩戴于身体的其它部分，诸如佩戴在脚踝上、环绕颈部或者环绕头部或太阳穴(二者均未图示)。
图5图示了血压监测器101能够直接与移动电话501和/或服务器503进行无线通信。优选地，移动应用安装在对象的移动电话501中以收集来自血压监测器101的数据，并且显示该数据以及他的血压(以及血压监测器101 所获得的任意其它信息，诸如对象的步数)的分析报告，而且将该数据转发至服务器503以便存储。如果发生可能存在风险的血压的警报，即血压过高或过低，则移动电话501中的移动应用能够显示警报消息以及用于急救或者最近的医疗机构的重要信息。
优选地，血压监测器101能够通过互联网或电信网络向具体护理方或者紧急服务提供方发出警报。因此，在另一个实施例中，血压监测器101是具有其自己的互联网通信功能和用户交互能力的智能手表(未图示)的一部分，这绕开了对智能电话中的应用的需求。
血压监测器101通过观测脉搏传导时间(PTT)来测量对象401的血压。图8图示了ECG传感器所读取的信号803的峰值与PPG传感器所读取的信号 805的峰值之间的脉搏传导时间801，ECG和PPG读数都属于相同的心跳。
ECG传感器信号实际上在对象心跳的确切时间读取，这是因为ECG是从心脏的电脉冲所读取。然而，PPG传感器则监测实施例佩戴于其上的手腕中的血液流动。因此，ECG传感器的峰值和PPG传感器的峰值之间的时差就指示血液脉搏从心脏传导至四肢所用的时间。脉搏的传导时间可以用于使用莫恩斯-柯特维格(Moens-Korteweg，M-K)公式来确定血压。该公式在以下示出。
SBP＝收缩压
DBP＝舒张压
MBP＝平均血压
PP＝脉压
PTT＝脉搏传导时间
下标0表示标定点；
实际上有两个子公式来构成整个Moens-Korteweg公式。公式(1)测量收缩压，而公式(2)是公式(1)的配对部分，并且测量DBP。
使用光和电脉冲来确定对象401的血压意味着血压监测器101并不需要依赖于加压袖带来监测血压，并且因此无袖带且非入侵式的血压监测器是可能的。对象仅需要将血压监测器101佩戴在一个手腕上，并且将他的另一只手的手指放在血压监测器101顶侧的ECG电极105上，并且等待他的一次或多次心跳被观测以便它们的ECG和PPG活动得以被读取并转换为血压。
在血压监测器101能够用于将脉搏传导时间解释为血压之前，血压监测器101首先要为此而被标定。为了提供一点标定，通过在同时测量脉搏传导时间时使用血压计读取具体对象401的血压来获得他的MBP0。脉搏传导时间的读数提供了PTT0。因此，这获得了同一对象的脉搏传导时间的未来读数将以其作为参照的已知血压和已知脉搏传导时间。典型地，使用欧姆龙(Omeron) JPN1电子血压计来测量对象401的血压以测试PTT用于血压测量。
一旦获得了MBP0和PTT0，公式(1)和公式(2)能够用于分别针对SBP 和DBP提供一点标定。由于使用一个MBP0对一个PTT0来建立它们的关系，所以该标定是一点标定。随后，通过观测任意时刻的脉搏传导时间，能够使用公式(1)和/或公式(2)推导出对象的血压。图9是在已经获得了MBP0和PTT0之后的针对SBP(收缩压)的公式(1)的图形。
在实践中，使用一点标定将PTT解释为SBP和DBP趋向于给出偏离标定任一侧的血压读数，特别是在该标定是在一段时间之前所做出的情况下。然而，这种标定漂移并不是系统性的而是随机的，并且无法通过公式或数学建模来加以预测。
标定漂移的许多原因包括对象正常的每日生理变化，诸如一天内或者甚至一周内的动脉僵硬度变化，等等。生理变化的主要影响因素是管理呼吸速率、心率、血压等的自主神经系统的交感神经活动的改变。
并不存在考虑到无限数量的生理参数来预测标定漂移的所有起因的公式。换句话说，M-K公式能够建模的PTT数值的范围存在运算限制。更具体地，如果所测量的PTT数值距PTT0数值——即原始标定点——过远，则M-K公式从读取对象的PTT来推导血压数值的能力有所弱化。
因此，为了克服标定漂移，在优选实施例中使用多个单点标定。
图10示出了多个这样的一点标定Xa、Xb和Xc，它们均使用针对SBP的相同的M-K公式(1)所获得。当血压监测器101用于监测对象的血压时，对PTT的解释必须在选择了标定Xa、Xb和Xc中的最适当标定之后进行。
图11至图18是解释血压监测器101可以如何使用多个一点标定进行标定并且随后通过选择多个一点标定中最适当的一个一点标定而用于计算SBP 的一系列示意图。如能够在图11至图18中看到的，y轴表示SBP，而x轴则表示以毫秒为单位的PTT。
在图11中，在通过血压计测量佩戴血压监测器101的对象401的血压的同时，从他那里获得多个PTT用于标定。优选地，每一对PTT和相对应血压是在不同天获得的，以便可以尽可能在该对象的不同生理条件的宽泛范围内进行观测，并且它们均由小写字母“x”所表示。在图11中，存在17对PTT 点和血压读数，因此存在点1x至17x。
这些点并不直接用于标定。点1x至17x中的每一个应用为公式(1)的 MBP0和PTT0以充当临时标定。图12示出了应用于点1x的公式(1)的图形，它被标记为1201。能够看到，点16x和14x适配1x的数值是MBP0和PTT0的公式(1)。因此，点1x、14x和16x分组在一起。点12x并未完全落在点 1x的图形上，而是在统计上足够接近。因此，点12x也分组到与1x、14x和 16x相同的群组中。类似地，点2x同样在统计上足够接近于点1x，并且分组到点1x、14x、16x和12x的相同群组中。
在当前实施例中，“接近”通过所测量SBP的差异来确定。点1x、14x、 16x和12x与临时标定图形1201之间y轴上的距离必须处于某个限制之内，诸如8mmHg，这是美国食品和药品管理局(FDA)的准确性要求。
随后，取点2x作为下一个临时标定点，并且将点2x的数值作为MBP0和PTT0应用于公式(1)中，获得另一个临时标定图形1203，其经点2x。能够看到，点5x和11x足够接近点2x的图形。因此，点5x、11x与点2x、1x、 16x、14x和12x分组在一起。
从点1x直到点17x逐个点地迭代该过程。最终，将观测到分组之间的清晰划分，其中所有点一起分组到在每个点用作公式(1)的MBP0和PTT0时相互最具预测性的群组中。图12中的图形示出了以这种方式所整齐识别并划分的三个群组。
为了清楚，应注意的是，如果存在能够落入2个群组的标定点，则该点仅分配至与该点具有最接近线条的群组中。可选地，如果存在等同地落入两个群组并且等同地接近于两个不同图形的标定点，则该点可以不予考虑。然而，这应当很少发生。
一旦识别出群组，则每个群组中的所有点就被平均，这提供了图13中所看到的三个大写“X”。Xa、Xb和Xc是每个群组中的所有相应点的平均。
用于提供用于确定对象401的血压的标定的是该大写“X”。因此，图 14中能够看到3个图形，通过将相应点Xa、Xb和Xc纳入到公式(1)中而提供每个图形。换句话说，Xa、Xb和Xc的图形也是一点标定。无论何时佩戴实施例并且读取对象401的PTT都使用这三个图形。
图14中的图形数量仅是出于说明的目的。在现实中，如可能针对任何对象401所发现的，可能仅有两个血压读数的群组，或者可能存在多于三个的群组。
由于Xa、Xb和Xc的图形是基于在不同的天和时间观测对象的血压和相应 PTT所获得的，所以该对象最普通的生理变化可能已经包括在该观测中而无需了解这些生理变化到底是什么。因此，相对于严格基于诸如公式(1)的公式并且在本文称为理论标定的标定而言，Xa、Xb和Xc称作经验标定。换句话说，Xa、Xb和Xc之所以被称作经验标定是因为该标定已经通过进行经验观测而考虑到了生理变化。
Xa、Xb和Xc的图形中的每一个实际上都是理论标定的漂移。然而，虽然标定漂移可能是随机发生的，但是它并非无理由地发生。基于对象生理条件的改变的漂移必然存在起因。虽然该起因并不知晓，难以从对象身体中会发生的许多可能生理变化中识别出来，但是相信该起因是反复发生的并且具有某些极限。大多数人体趋向于在不同情形或环境下正常改变，但是在这样的生理极限或阈值之内改变。例如，对象从熟睡中醒来的趋向于不像同一对象刚刚观看了一部恐怖电影那样紧张，但是这些改变全部都是在可以通过经验观测加以量化的生理极限内发生。
虽然彼此不同，但是一些生理改变可能导致理论标定的相同漂移。例如，情绪、锻炼和缺乏睡眠所导致的所有形式的身体紧张都可能印证为同样的肌肉血管紧张。尽管情绪、锻炼和缺乏睡眠是完全不同的事情，但是所导致的理论标定的漂移却将可能是相似的。因此，确切查明对象身体中导致标定漂移的生理改变并不重要。通过在一段时间内对理论标定的漂移加以观测，能够确定并考虑到反复出现的漂移的整体观测。
该实施例的血压测量准确性的提高最终依赖于图14中的三个经验标定图形中的哪一个被选择用于血压监测器101所读出的每个PTT。也就是说，必须要针对每个PTT重新确定Xa、Xb和Xc的最佳适配。
必须针对每个PTT选择Xa、Xb和Xc的最佳适配，而不是将Xa、Xb和Xc中的任一个应用于一段时间内的所有PTT，因为这针对每个心跳实例给出了最准确的结果。
在实践中，临时标定点(1x至17x)的每个群组包括最大跨度为8mmHg 的范围的点，从而在多个结果经验标定之间给出了8mmHg的分辨率。
图15示出了在已经确定标定之后所取得的当前心跳的PTT读数O1。如之前所解释的，O1根据相同心跳的ECG和PPG脉冲之间的时差所获得。为了选择经验标定——即Xa、Xb和Xc——中的哪一个要用于解释O1，对于临时标定点1x至17x中的每一个都考虑其沿PTT轴与O1的接近度。
图16示出了最接近的临时标定点是16x。因此，16x所属的群组用于解释O1所表示的血压，即Xa的群组。因此，图17示出了一条垂直线从O1绘制直至Xa的经验标定图形，并且随后水平投影以获得点O1所表示的血压。
显然，图17仅是如何应用公式(1)的图形描述。非图形而是计算的方法同样处于该实施例的构思之内。
图18示出了血压监测器101所获得的另一个PTT读数O2。O2与临时标定点3x最为接近。3x的群组是经验标定点Xb的群组。因此，一条垂直线从 O2绘制至到达Xb，并且随后水平投影以读取血压。
因此，在临时标定——即小写x的点——期间所获得的最接近血压读数被选择以识别所要使用的经验标定Xa、Xb和Xc。
图19示出了以针对Xa、Xb和Xc所描述的相同方式、但是使用用于DBP (舒张压)的公式(2)而不是用于SBP的公式(1)所获得的三个经验标定图形Ya、Yb和Yc。
图20至图23a是解释血压监测器101可以如何被标定并且随后用于计算 DBP的一系列示意图。如图20至图23a所示，y轴表示DBP，而x轴则表示以毫秒为单位的PTT。
在图20中，在通过血压计测量佩戴血压监测器101的对象401的血压的同时，从他那里获得用于标定的多个PTT。优选地，每一个PTT和相对应血压是在不同的天获得的，以便可以尽可能当该对象的生理条件的变化时随时间取得读数，并且它们每一个均由小写字母“x”所表示。在图20中存在 17个这样的PTT点和血压读数，因此存在点1x至17x。
所述点并不直接用于标定。点1x至17x中的每一个及其从血压计所取得的相应血压读数应用为公式(2)的MBP0和PTT0以充当临时标定。
图21示出了应用于临时标定点1x的公式(2)的图形，它被标记为2101。能够看到，临时标定点8x、9x、11x和10x适配1x的数值是MBP0和PTT0的公式(2)。因此，临时标定点1x、8x、9x、10x和11x分组在一起。点8x 并未恰好落在点1x的图形上，而是在统计上足够接近。因此，点8x也分组到与1x相同的群组中。
类似地，临时标定点16x、2x、12x、14x、5x、3x、4x和6x分组在一起，并且临时标定点13x、5x和7x分组在一起。
随后，进而取点2x作为临时标定点，并且将点8x的数值作为MBP0和 PTT0应用于公式(2)中，产生经点8x处理的临时标定图形2103。能够看到，点16x、4x和6x与点2x的图形足够接近。因此，点8x、1x、11x分组在一起。
从点1x直到点17x逐个点地重复或迭代该过程。最终，所有点一起分组到在每个点用作公式(2)的临时标定点MBP0和PTT0时相互最具预测性的群组中。图22中的图形示出了以这种方式所整齐识别并划分的三个群组。
如果存在能够落入2个群组的标定点，则该点分配至与该点具有最接近线条的群组中。可替换地，如果存在等同地落入两个群组并且等同地接近于两个不同图形的标定点，则该点可以不予考虑。然而，这应当很少发生。
一旦识别出群组，则该群组中的所有点就被平均，这提供了图22中所看到的三个大写“Y”。Ya、Yb和Yc中的每一个是每个相应群组中的所有点的平均。用于提供实际用于确定对象401的血压的标定的是该大写“Y”。
因此，图23a中能够看到3个图形，每个图形基于平均标定点Ya、Yb或Yc。无论何时佩戴实施例并且读取对象401的PTT都使用这三个图形来将 PTT解释为DBP。
Ya、Yb和Yc是经验标定，其基于经验性地观测公式(2)的理论标定的漂移，有利的是，无需确切知晓哪些生理因素导致了该漂移。
如所提到的，图23a中的图形数量仅是出于说明的目的。在现实中，如可能针对任何对象401所发现的，可能仅有两个血压读数的群组，或者可能存在多于三个的群组。
该实施例的测量准确性的提高依赖于图23a中的三个标定图形中的哪一个被选择用于血压监测器101所读出的每个PTT。
因此，图23a示出了在已经确定标定之后所取得的PTT读数O1。为了确定经验标定Ya、Yb和Yc中的哪一个应当用于解释O1，考虑临时标定点1x 至17x中的每一个沿PTT轴线与O1的接近度。图23a示出了最接近O1的临时标定点是1x。因此，1x所属的群组用于解释O1所表示的血压，即Ya的群组。因此，图23a示出了一条垂直线从O1绘制直至Ya的图形，并且随后水平投影以获得点O1所表示的血压。
因此，在标定——即小写x的点——期间所获得的最接近血压读数被选择以识别所要使用的标定Ya、Yb和Yc。
图23b示出了通过仅使用一个单点理论标定来解释所有PTT读数读取 SBP和DBP的相对差的准确性。实际SBP由线条1901表示，并且实际DBP 由线条1903表示。使用对象的PTT检测并且相对一个单点标定所解释的SBP 由线条1905所表示。使用对象的PTT检测并且相对一个单点标定所解释的 DBP由线条1907所表示。
图23c示出了通过使用针对每个PTT从多个单点经验标定中重新动态选择的经验标定读取SBP和DBP的较优准确性。实际SBP由线条2001表示，并且实际DBP由线条2003表示。使用对象的当前PTT检测并且相对基于公式(1)所选择的经验标定所解释的SBP由线条2005所表示。使用对象的当前PTT检测并且相对基于公式(2)所选择的一点经验标定所解释的DBP由线条2007所表示。
在图23b和图23c之间能够一眼看出的是，使用从数个经验标定中动态选择的经验标定将每个PTT读数解释为血压比针对所有PTT读数仅使用一个理论标定更加准确。实际血压和图23c中所推导的血压更为接近。
能够使用其它因素来改进标定。例如，可以将对象401的呼吸速率包括到标定之中。例如，图11至图18中针对SBP以及图20至图23a中针对DBP 的点1x至17x可以进一步区分为在对象401呼吸较快时取得的点以及在对象 401呼吸较慢时取得的点。
对象401的呼吸状态容易地从ECG传感器或PPG传感器信号所观测到，因为对象401的呼吸使得峰值波动有所变化，施加了相对低频率的信号分量。这可以在图23d中看到。图23d示出了叠加到对象401的PPG传感器图表2202 上的他的ECG传感器图表2201。ECG传感器和PPG传感器图表的上方峰值中较高的那些对应于对象401吸气，而ECG传感器和PPG传感器图表的上方峰值中较低的那些则对应于呼气，即图23d中的两条虚线之间的波动关联于对象的呼吸。
除了对象的呼吸状态之外，能够使用其它因素来更为精细地为实施例提供不同的标定。例如，每两个连续心跳之间的峰值到峰值间隔的时间可以包括到标定之中。例如，如所描述的，可能存在多个针对血压的脉搏传导时间的标定，但是每一个进一步根据诸如0.70至0.79秒、0.80至0.89秒、0.90至 0.99秒等的预定峰值到峰值周期进行分类。不同标定之间的该进一步区分允许更为精细地选择要用于将脉搏传导时间解释为血压的最适宜标定。
峰值到峰值间隔可以处于ECG传感器的两个峰值之间或者PPG传感器的两个峰值之间；ECG传感器或PPG传感器中的任一个都能够使用。
图6示出了在ECG传感器中采样的两个连续脉冲。每个ECG传感器脉冲具有标记为PQRST的峰值和谷值，其中P是存在心房收缩(顶部心脏腔室) 的点，R是存在心室收缩(底部心脏腔室)的点，并且T是存在放松的点。峰值R是每个脉冲中的最大峰值，并且是对两个脉冲之间的间隔进行测量的最容易的点。因此，两个脉冲之间的间隔称作RR间隔601。有时，它称作 NN间隔，表示“正常到正常”间隔。另一方面，图7示出了血压监测器101 中的PPG传感器309所获得的心跳的图。峰值到峰值周期在图7中也标记为“601”。
在其它实施例中，所描述的方法省略了将标定点分组并对它们计算平均的步骤。从对象401获得的用于标定的多个PTT中的每一个都简单地用于提供经验标定。图11和图19中的临时标定点1x至17x直接用作经验标定，而无需针对Xa、Xb和Xc或者Ya、Yb和Yc进行计算。点1x至17x所提供的经验标定的最佳适配能够基于当前心跳的PTT与1x至17x的接近度来选择。在这种情况下，将脉搏传导时间与血压相关联的方法可以包括步骤：获得当前心跳从对象的心脏行进至外周的脉搏传导时间；选择多个经验标定中的一个经验标定以用于将所述脉搏传导时间解释为血压；其中经验标定在用于提供所述经验标定的脉搏传导时间在用于提供多个经验标定的所有脉搏传导时间中与当前心跳的脉搏传导时间最为接近的情况下被选择。
而且，除了公式(1)和公式(2)中所描述的公式之外，只要SBP能够关联至PTT并且DBP能够关联至PTT，就能够使用其它的公式。不同公式的理论模型可能不太准确，但是它们能够通过针对标定漂移进行经验观测而被认为是有所增强或补充的。这样的其它公式处于本发明的构思之内。
因此，已经描述了包括一种血压监测器101的实施例，所述血压监测器 101依赖于从心脏行进至对象身体的一部分——诸如其肢体——的心跳的脉搏传导时间(PTT)。血压监测器101的标定部分基于理论标定。然而，为了解决导致不准确的标定漂移，通过经验观测对理论标定进行加强。也就是说，基于经验观测获取针对理论标定的变化作为标定的集合。然后，通过选择经验标定集合的最佳适配以用于将任何瞬时PTT解释为血压，使得血压监测器 101更加准确。
换句话说，已经公开了监测心跳的脉搏传导时间的设备101和方法，所述脉搏传导时间即心脏脉动从对象401的心脏行进至肢体所用的时间。该用于行进的时间通过预定公式(公式(1)和/或公式(2))标定为对象401的血压。然而，该标定通过经验观测而加强，获得了若干可选标定。基于脉搏传导时间的接近度，选择标定中最为适宜的来解释每个脉搏传导时间读数。因此，每个脉搏传导时间读数可能使用不同的标定。该方法消除了对象401中生理变化的影响，其导致单纯基于公式的标定的漂移。
虽然已经在以上描述中对本发明的优选实施例进行了描述，但是本领域技术人员将会理解的是，可以对设计、结构或操作的细节进行许多变化或修改而并不背离如请求保护的本发明的范围。

Claims (11)

1.一种将脉搏传导时间与血压相关联的方法，包括步骤：
读取当前心跳从对象的心脏行进至外周的脉搏传导时间；
选择多个经验标定中的一个经验标定用于将所述脉搏传导时间解释为血压；所述多个经验标定中的每一个已经通过以下的先前步骤所获得：
将多个所观测血压和分别观测的脉搏传导时间进行平均以获得平均观测脉搏传导时间和平均观测血压；并且
将所述平均观测脉搏传导时间和平均观测血压应用于公式(1)和公式(2)中的任一个或其二者：
其中；
SBP＝收缩压
DBP＝舒张压
MBP＝平均血压
PP＝脉压
PTT＝脉搏传导时间
下标0表示标定点；
所述经验标定是基于构成若干预定标定的所观测脉搏传导时间中的、最接近于所述当前心跳的脉搏传导时间的所观测脉搏传导时间从所述多个经验标定中选择的。
2.如权利要求1所述的将脉搏传导时间与血压相关联的方法，其中所述经验标定是一点标定。
3.如权利要求1所述的将脉搏传导时间与血压相关联的方法，其中所述外周是所述对象的肢体。
4.如权利要求3所述的将脉搏传导时间与血压相关联的方法，其中所述外周是所述对象的手腕。
5.如权利要求1所述的将脉搏传导时间与血压相关联的方法，进一步包括步骤：
所述标定以所述对象的呼吸状态为特征；所述呼吸状态是所述对象在测量脉搏传导时间时的吸气或呼气的速率；其中
所述标定是基于构成若干预定标定的所观测脉搏传导时间中的、最接近于所述当前心跳的所读取脉搏传导时间的所观测脉搏传导时间并且基于相同的呼吸状态从若干预定单点标定中选择的。
6.如权利要求1所述的将脉搏传导时间与血压相关联的方法，进一步包括步骤：
所述标定以紧在当前脉搏之前的脉搏之间的峰值到峰值周期为特征；并且
所述标定是基于构成若干预定标定的所观测脉搏传导时间中的、最接近于所述当前心跳的所读取脉搏传导时间的所观测脉搏传导时间并且基于相似的峰值到峰值周期从所述若干预定标定中选择的。
7.一种将脉搏传导时间与血压相关联的方法，包括步骤：
获得当前心跳从对象的心脏行进至外周的脉搏传导时间；
选择多个经验标定中的一个经验标定用于将所述脉搏传导时间解释为血压；其中
如果用于提供经验标定的脉搏传导时间在用于提供所述多个经验标定的所有脉搏传导时间中与所述当前心跳的脉搏传导时间最为接近，则选择该经验标定。
8.一种用于监测对象的血压的血压监测器，包括：
配置用于观测心跳从对象的心脏到外周的脉搏传导时间的心电图传感器和光学体积描计传感器；
所述血压监测器配置为应用多个标定之一将脉搏传导时间解释为血压；其中
所述多个标定是基于相同公式的标定的变形，并且
所述变形已经在同一对象中得以观测。
9.如权利要求8所述的用于监测对象的血压的血压监测器，其中所述公式是公式(1)和(2)中的任一个或其二者：
SBP＝收缩压
DBP＝舒张压
MBP＝平均血压
PP＝脉压
PTT＝脉搏传导时间
下标0表示标定点。
10.如权利要求9所述的用于监测对象的血压的血压监测器，其中
所述变形已经从所述同一对象的多个所观测血压和分别观测的脉搏传导时间观测到。
11.如权利要求10所述的用于监测对象的血压的血压监测器，其中
提供所述变形的多个标定是所述同一对象的经平均的多个所观测血压和分别观测的脉搏传导时间的群组。
CN201810631317.3A 2017-06-20 2018-06-19 用于监测血压的方法及其设备 Pending CN109091127A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/628,422 2017-06-20
US15/628,422 US20180360323A1 (en) 2017-06-20 2017-06-20 Method for monitoring blood pressure, and a device thereof

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109091127A true CN109091127A (zh) 2018-12-28

Family

ID=62705520

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810631317.3A Pending CN109091127A (zh) 2017-06-20 2018-06-19 用于监测血压的方法及其设备

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20180360323A1 (zh)
EP (1) EP3417771A1 (zh)
CN (1) CN109091127A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112107303A (zh) * 2019-06-19 2020-12-22 三星电子株式会社 校准生物信息估计模型的设备和方法及生物信息估计设备
JP2022552988A (ja) * 2019-10-17 2022-12-21 ベーリンガー インゲルハイム フェトメディカ ゲーエムベーハー 動物の医療検査のための検査装置

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019019029A1 (zh) * 2017-07-25 2019-01-31 华为技术有限公司 一种可穿戴设备的佩戴提示方法及装置
CN113507884A (zh) * 2018-12-05 2021-10-15 霍格·雷德特尔 连续血压测量的校准方法
US20230320602A1 (en) * 2022-04-12 2023-10-12 Biointellisense, Inc. Wearable system blood pressure measurements

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060074322A1 (en) * 2004-09-30 2006-04-06 Jerusalem College Of Technology Measuring systolic blood pressure by photoplethysmography
CN101884526A (zh) * 2009-05-13 2010-11-17 深圳先进技术研究院 基于超声血流信息的动脉血压测量装置
CN102429649A (zh) * 2011-12-14 2012-05-02 中国航天员科研训练中心 连续血压测量装置
WO2016155138A1 (en) * 2015-03-31 2016-10-06 Vita-Course Technologies Co.,Ltd System and method for blood pressure monitoring
US20160302677A1 (en) * 2015-04-14 2016-10-20 Quanttus, Inc. Calibrating for Blood Pressure Using Height Difference
WO2017028011A1 (zh) * 2015-08-14 2017-02-23 华为技术有限公司 一种血压测量数据的处理方法及装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060074322A1 (en) * 2004-09-30 2006-04-06 Jerusalem College Of Technology Measuring systolic blood pressure by photoplethysmography
CN101884526A (zh) * 2009-05-13 2010-11-17 深圳先进技术研究院 基于超声血流信息的动脉血压测量装置
CN102429649A (zh) * 2011-12-14 2012-05-02 中国航天员科研训练中心 连续血压测量装置
WO2016155138A1 (en) * 2015-03-31 2016-10-06 Vita-Course Technologies Co.,Ltd System and method for blood pressure monitoring
US20160302677A1 (en) * 2015-04-14 2016-10-20 Quanttus, Inc. Calibrating for Blood Pressure Using Height Difference
WO2017028011A1 (zh) * 2015-08-14 2017-02-23 华为技术有限公司 一种血压测量数据的处理方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XIAO-RONG DING ET AL.: "A New Modeling Methodology for Continuous Cuffless Blood Pressure Measurement", 《2016 IEEE-EMBS INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112107303A (zh) * 2019-06-19 2020-12-22 三星电子株式会社 校准生物信息估计模型的设备和方法及生物信息估计设备
JP2022552988A (ja) * 2019-10-17 2022-12-21 ベーリンガー インゲルハイム フェトメディカ ゲーエムベーハー 動物の医療検査のための検査装置
JP7645252B2 (ja) 2019-10-17 2025-03-13 ベーリンガー インゲルハイム フェトメディカ ゲーエムベーハー 動物の医療検査のための検査装置

Also Published As

Publication number Publication date
US20180360323A1 (en) 2018-12-20
EP3417771A1 (en) 2018-12-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101243763B1 (ko) 전기전도성 섬유를 이용한 건강지표 모니터링 장치 및 방법
CN109069004B (zh) 用于确定可穿戴设备在对象上的位置和取向中的至少一个的方法和装置
US10178964B2 (en) Heart monitoring system
US10182729B2 (en) Systems and methods for monitoring hemodynamic status
US20140288447A1 (en) Ear-related devices implementing sensors to acquire physiological characteristics
US12097049B2 (en) Methods, apparatus and systems for adaptable presentation of sensor data
JP6006254B2 (ja) ユーザのバイタルサインを測定及び記録するためのシステム
Jung et al. Accurate ballistocardiogram based heart rate estimation using an array of load cells in a hospital bed
CN109091127A (zh) 用于监测血压的方法及其设备
US20180092554A1 (en) Wearable and unobtrusive multi-sensor array and method for pulse wave velocity imaging
KR20170109554A (ko) 대상자의 정신 상태를 도출하기 위한 방법 및 장치
US20230290517A1 (en) Methods of determining physiological information based on bayesian peak selection and monitoring devices incorporating the same
US7654962B2 (en) Radiation stress non-invasive blood pressure method
US20240197188A1 (en) Physiological parameter sensing systems and methods
TWI469765B (zh) 無線量測睡眠深度的裝置與方法
TWM554775U (zh) 無線式體位偵測血壓連續量測系統
GB2622396A (en) Real time opto-physiological monitoring method and system
Marques et al. A real time, wearable ECG and blood pressure monitoring system
KR20100114330A (ko) 심전도와 심음을 포함한 생체 신호의 동시 측정 및 분석을 위한 휴대형 측정기
WO2024013714A1 (en) A wearable finger ring device with multiple biomarkers and method thereof
CN211187185U (zh) 复合式生理检测装置
US20210076952A1 (en) Compound physiological detection device
Koay et al. Cuffless blood pressure meter with mobile application for home-care service
HK1260339A1 (zh) 用於监测血压的方法及其设备
TWM552336U (zh) 可攜式生理指標裝置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20181228