TWI777103B - 電子裝置以及血氧濃度補償方法 - Google Patents
電子裝置以及血氧濃度補償方法 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI777103B TWI777103B TW108140171A TW108140171A TWI777103B TW I777103 B TWI777103 B TW I777103B TW 108140171 A TW108140171 A TW 108140171A TW 108140171 A TW108140171 A TW 108140171A TW I777103 B TWI777103 B TW I777103B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- blood oxygen
- oxygen concentration
- processor
- momentum
- weight
- Prior art date
Links
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 174
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 174
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 title claims abstract description 174
- 239000008280 blood Substances 0.000 title claims abstract description 163
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 title claims abstract description 163
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims abstract description 25
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims abstract description 23
- 230000005855 radiation Effects 0.000 abstract 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- INGWEZCOABYORO-UHFFFAOYSA-N 2-(furan-2-yl)-7-methyl-1h-1,8-naphthyridin-4-one Chemical compound N=1C2=NC(C)=CC=C2C(O)=CC=1C1=CC=CO1 INGWEZCOABYORO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 108010064719 Oxyhemoglobins Proteins 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 108010002255 deoxyhemoglobin Proteins 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 108010054147 Hemoglobins Proteins 0.000 description 1
- 102000001554 Hemoglobins Human genes 0.000 description 1
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 1
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 230000003313 weakening effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/145—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
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
- A61B5/7207—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
- A61B5/721—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts using a separate sensor to detect motion or using motion information derived from signals other than the physiological signal to be measured
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physiology (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Electrotherapy Devices (AREA)
Abstract
本揭示內容係關於一種電子裝置以及血氧濃度補償方法,其包含血氧探測器、重力感測器以及處理器。處理器與血氧探測器以及重力感測器電性連接。血氧探測器用以連續發射複數個射線並偵測射線,重力感測器用以連續偵測複數個加速度訊號。處理器用以根據射線分別計算對應的複數個血氧濃度值,將加速度訊號轉換為對應的複數個動量,並分別計算每一動量對應的動量權重;接著分別計算每一血氧濃度值對應的時間權重,以及根據動量權重與時間權重計算出對應的最終權重,並根據最終權重產生補償後血氧濃度值。
Description
本揭示內容關於一種分電子裝置以及血氧濃度補償方法,且特別是有關於一種利用動量參數以及時間參數補償血氧濃度的電子裝置以及血氧濃度補償方法。
血氧探測器是用來量測人體血液中血紅素(Hemoglobin)帶氧量的一種醫療儀器,利用非侵入式的光調變技術進行測量,藉由兩種能被人體血液中之帶氧血紅素及去氧血紅素吸收的特定波長光源,照射在人體血管密集的皮膚組織,即可依據輸出光與原入射光的強度變化得到血液中帶氧血紅素及去氧血紅素的個別濃度變化訊號,以測得血氧濃度值。
然而,由於使用血氧探測器時,時常因使用者的手部震動、晃動所產生的雜訊干擾血氧探測器的偵測,導致血氧探測器偵測到的血氧濃度值產生偏差。因此,如何減低使用者的手部震動、晃動所產生的雜訊,使得血氧濃度值可以更準確,提升血氧探測器的抗干擾能力是本領域待解決的問題。
本揭示內容之第一態樣是在提供一種電子裝置,其包含血氧探測器、重力感測器以及處理器。處理器與血氧探測器以及重力感測器電性連接。血氧探測器用以連續發射複數個射線並偵測射線,重力感測器用以連續偵測複數個加速度訊號。處理器用以根據射線分別計算對應的複數個血氧濃度值,將加速度訊號轉換為對應的複數個動量,並分別計算每一動量對應的動量權重;接著分別計算每一血氧濃度值對應的時間權重,以及根據動量權重與時間權重計算出對應的最終權重,並根據最終權重產生補償後血氧濃度值。
本揭示內容之第二態樣是在提供一種血氧濃度補償方法。血氧濃度補償方法包含下列步驟:藉由血氧探測器連續發射複數個射線並偵測射線;藉由處理器根據射線分別計算對應的複數個血氧濃度值;藉由重力感測器連續偵測複數個加速度訊號;藉由處理器將加速度訊號轉換為對應的複數個動量,並分別計算每一動量對應的動量權重;藉由處理器分別計算每一血氧濃度值對應的時間權重;以及藉由處理器根據動量權重與時間權重計算調整對應的血氧濃度值,並產生修正後的血氧濃度值。
本揭露之電子裝置以及血氧濃度補償方法,其主要係改進使用者的手部震動、晃動所產生的雜訊,影響血氧探測器準確度的問題。利用重力感測器偵測使用者手部的晃動程度以及訊號接收到的時間作為計算權重的方式,達到弱化使用者的手部震動、晃動所產生的雜訊,使得血氧濃度值可以更準確,提升血氧探測器的抗干擾能力的功效。
以下將以圖式揭露本案之複數個實施方式,為明確說明起見,許多實務上的細節將在以下敘述中一併說明。然而,應瞭解到,這些實務上的細節不應用以限制本案。也就是說,在本揭示內容部分實施方式中,這些實務上的細節是非必要的。此外,為簡化圖式起見,一些習知慣用的結構與元件在圖式中將以簡單示意的方式繪示之。
於本文中,當一元件被稱為「連接」或「耦接」時,可指「電性連接」或「電性耦接」。「連接」或「耦接」亦可用以表示二或多個元件間相互搭配操作或互動。此外,雖然本文中使用「第一」、「第二」、…等用語描述不同元件,該用語僅是用以區別以相同技術用語描述的元件或操作。除非上下文清楚指明,否則該用語並非特別指稱或暗示次序或順位,亦非用以限定本發明。
請參閱第1圖。第1圖係根據本案之一些實施例所繪示之電子裝置100的示意圖。如第1圖所繪示,電子裝置100包含血氧探測器110、重力感測器120、處理器130、通訊單元140、顯示器150以及記憶單元160。處理器130電性連接至血氧探測器110、重力感測器120、通訊單元140、顯示器150以及記憶單元160。血氧探測器110用以連續偵測複數個血氧濃度,重力感測器120用以連續偵測複數個加速度訊號。處理器130用以根據血氧濃度計算血氧濃度值,並進一步利用加速度訊號修正血氧濃度值,達到抗雜訊的效果。
於本發明各實施例中,處理器130實施為積體電路如微控制單元(microcontroller)、微處理器(microprocessor)、數位訊號處理器(digital signal processor)、特殊應用積體電路(application specific integrated circuit, ASIC)、邏輯電路或其他類似元件或上述元件的組合。通訊單元140可以實施為全球行動通訊(global system for mobile communication, GSM)、個人手持式電話系統(personal handy-phone system, PHS)、長期演進系統(long term evolution, LTE)、全球互通微波存取系統(worldwide interoperability for microwave access, WiMAX)、無線保真系統(wireless fidelity, Wi-Fi)或藍芽傳輸等。記憶單元160可以實施為可讀取記錄媒體,例如記憶體、硬碟、隨身碟、記憶卡等某些實施例中,電腦程式及資料可以儲存於可攜式記錄媒體上。
承上述,電子裝置100可以實施為智能手環、智能手錶或其他類似元件的組合。於一實施例中,血氧探測器110以及重力感測器120可以與處理器130結合,用以量測使用者手腕處的血氧濃度。於另一實施例中,血氧探測器110以及重力感測器120可以與處理器130分離,用以量測使用者手指處的血氧濃度,再經由有線電路將血氧濃度以及加速度訊號傳輸置處理器130。
請參閱第2圖。第2圖係根據本案之一些實施例所繪示之血氧濃度補償方法200的流程圖。於一實施例中,第2圖所示之血氧濃度補償方法200可以應用於第1圖的電子裝置100上,處理器130用以根據下列血氧濃度補償方法200所描述之步驟,計算血氧濃度值,並進一步利用加速度訊號修正血氧濃度值,達到抗雜訊的效果。
如第2圖所示,血氧濃度補償方法200首先執行步驟S210,藉由血氧探測器110連續發射複數個射線,並偵測射線,接著執行步驟S220藉由處理器130根據接收到的射線分別計算對應的血氧濃度值。請參閱第3A圖。第3A圖係根據本案之一些實施例所繪示之血氧探測器110的操作示意圖。於一實施例中,血氧探測器110中例如具有發射器111a及111b與光感測器112,發射器111a及111b用以分別發射第一射線與第二射線,第一射線可以實施為紅光射線,紅光射線波長例如為660nm,第二射線可以實施為紅外光射線,紅外光射線波長可以為880nm或895nm或905nm或940nm。
如第3A圖所示,發射器111a及111b發射出的第一射線與第二射線會穿透使用者的手指F,使得第一射線與第二射線在穿透使用者的手指F時有不同程度的衰減,以偵測血液中氧氣的濃度,處理器130再根據血氧濃度計算對應的血氧濃度值。舉例而言,當前接收到的血氧濃度值為95。
請參閱第3B圖。第3B圖係根據本案之一些實施例所繪示之血氧探測器110的操作示意圖。於另一實施例中,血氧探測器110中具有發射器111a及111b與光感測器112,第3B圖所示的實施例與第3A圖所示的實施例的差異在於,發射器111a及111b發射的第一射線與第二射線會被使用者的手指F反射,再被光感測器112接收,以偵測血液中氧氣的濃度,處理器130再根據血氧濃度計算對應的血氧濃度值。
承上述,第3A圖所示的血氧探測器110屬於穿透式量測的血氧探測器,第3B圖所示的血氧探測器110屬於反射式量測的血氧探測器,本揭露不限於此。於另一實施例中,請參閱第3C圖,第3C圖係根據本案之一些實施例所繪示之血氧探測器110的操作示意圖。第3C圖所示的血氧探測器110結合穿透式量測與反射式量測以偵測血液中氧氣的濃度,本揭露不限於此。
血氧濃度補償方法200執行步驟S230,藉由重力感測器120連續偵測複數個加速度訊號,接著執行步驟S240藉由處理器130將加速度訊號轉換為對應的複數個動量。於一實施例中,重力感測器120會偵測三軸(Pitch、Yaw、Roll)的加速度,處理器130用以選擇重力感測器120偵測到的三軸的加速度值中數值最大的加速度值,再將加速度值量化至0~100的區間作為動量。於另一實施例中,處理器130也可以將三軸的加速度取平均值或最大值後,再將加速度值量化至0~100的區間作為動量,本揭露不限於此。
血氧濃度補償方法200執行步驟S250,藉由處理器130分別計算每一動量對應的動量權重。於一實施例中,處理器130先將每一動量轉換為對應的動量索引值,動量轉換為動量索引值的方式可以由《公式1》計算得到。第n個動量索引值為參數Wai(n),第n個動量為參數activity value(n)。舉例而言,當前接收到的動量為0,此時動量索引值即為100。《公式1》
承上述,動量表示重力感測器120偵測到使用者手指或手腕的震動程度,加速度值越大表示使用者的手指或手腕的震動幅度越強。動量索引值表示反向震動的程度,動量索引值越高表示加權值越高,也表示對於血氧濃度值得參考性越強。反之,動量索引值越低表示加權值越低,也表示對於血氧濃度值得參考性越低。
接著,處理器130由第n個動量索引值的y次方除以m個動量索引值y次方的總和計算出動量權重。動量權重可以由《公式2》計算得到。第n個動量權重為參數Wa(n),並且取樣連續m筆資料,在此將m假設為12,y假設為2,本揭露不限於此。《公式2》
承上述,舉例而言,請參考《表1》的範例,《表1》中顯示血氧濃度值、動量、動量索引值以及動量權重等參數。舉例而言,當前偵測到的資料為《表1》所示的#1筆資料,血氧濃度值為95,動量為0,動量索引值為100,經計算後動量權重為1.4101。
《表1》
| 筆數 | 血氧濃度值 | 動量 | 動量索引值 | 動量權重 |
| #1 | 95 | 0 | 100 | 1.4101 |
| #2 | 95 | 0 | 100 | 1.4101 |
| #3 | 95 | 20 | 80 | 1.12808 |
| #4 | 90 | 20 | 80 | 1.12808 |
| #5 | 88 | 30 | 70 | 0.98707 |
| #6 | 70 | 50 | 50 | 0.70505 |
| #7 | 70 | 40 | 60 | 0.84606 |
| #8 | 88 | 30 | 70 | 0.98707 |
| #9 | 90 | 20 | 80 | 1.12808 |
| #10 | 95 | 0 | 100 | 1.4101 |
| #11 | 95 | 0 | 100 | 1.4101 |
| #12 | 95 | 0 | 100 | 1.4101 |
血氧濃度補償方法200執行步驟S260,藉由處理器130分別計算每一血氧濃度值對應的時間權重。於一實施例中,處理器130先計算每一血氧濃度值對應的時間參數,時間參數可以由《公式3》計算得到。取樣數量為參數m,時間索引值為Wti(n),k為時間的弱化參數。在此將m假設為12,k假設為2,第1筆偵測到的資料為《表1》所示n=1,因此第1筆資料的時間索引值即為23,本揭露不限於此。《公式3》
接著,處理器130由第n個時間參數除以時間參數的總和計算出第n個時間權重。第n個時間權重可以由《公式4》計算得到。第n個時間權重為Wt(n),並且取樣連續m筆資料,接續前方實施例將m假設為12,本揭露不限於此。《公式4》
承上述,舉例而言,請參考《表2》的範例,《表2》中顯示血氧濃度值、動量權重、時間索引值以及時間權重等參數。舉例而言,當前偵測到的資料為《表2》所示的#1筆資料,血氧濃度值為95,經計算後時間權重為1.3142。值得注意的是,較早之前的取樣結果會隨著與當前時間在時序上距離越遠,時間權重會越來越低。因此,時間權重可以弱化較早之前的取樣結果。
《表2》
| 筆數 | 血氧濃度值 | 動量權重 | 時間索引值 | 時間權重 |
| #1 | 95 | 1.4101 | 23 | 1.3142 |
| #2 | 95 | 1.4101 | 22 | 1.2571 |
| #3 | 95 | 1.12808 | 21 | 1.2 |
| #4 | 90 | 1.12808 | 20 | 1.1428 |
| #5 | 88 | 0.98707 | 19 | 1.0857 |
| #6 | 70 | 0.70505 | 18 | 1.0285 |
| #7 | 70 | 0.84606 | 17 | 0.9714 |
| #8 | 88 | 0.98707 | 16 | 0.9142 |
| #9 | 90 | 1.12808 | 15 | 0.8571 |
| #10 | 95 | 1.4101 | 14 | 0.8 |
| #11 | 95 | 1.4101 | 13 | 0.7428 |
| #12 | 95 | 1.4101 | 12 | 0.6857 |
血氧濃度補償方法200執行步驟S270,藉由處理器130根據動量權重與時間權重計算出對應的最終權重,並根據該最終權重產生補償後的血氧濃度值。於一實施例中,處理器130動量權重與時間權重相乘可以得到第n個最終權重W(n),最終權重可以由《公式5》計算得到。接著處理器130將第n個最終權重W(n)與第n個血氧濃度值SpO2(n)相乘並加總以計算出當前補償後的血氧濃度值ASpO2,補償後的當前血氧濃度值可以由《公式6》計算得到。《公式5》《公式6》
承上述,舉例而言,請參考《表3》的範例,《表3》中顯示血氧濃度值、動量權重、時間權重、最終權重以及血氧濃度值與最終權重相乘結果等參數。舉例而言,當前偵測到的資料為《表3》所示的#1筆資料,血氧濃度值為95,動量權重為1.4101,時間權重為1.3142,最終權重為0.13333,血氧濃度值與最終權重相乘結果為12.66636,最後將#1~#12筆資料的血氧濃度值與最終權重相乘結果加總,即可計算出修正後的血氧濃度值為90。經過上述計算後,可以抑制使用者手指或手腕抖動造成的雜訊,並且著重考慮與當前時點相近的資料。
《表3》
| 筆數 | 血氧濃度值 | 動量權重 | 時間權重 | 最終權重 | 血氧濃度值×最終權重 |
| #1 | 95 | 1.4101 | 1.3142 | 0.13333 | 12.66636 |
| #2 | 95 | 1.4101 | 1.2571 | 0.127537 | 12.11602 |
| #3 | 95 | 1.12808 | 1.2 | 0.097395 | 9.252552 |
| #4 | 90 | 1.12808 | 1.1428 | 0.092753 | 8.34775 |
| #5 | 88 | 0.98707 | 1.0857 | 0.077104 | 6.785116 |
| #6 | 70 | 0.70505 | 1.0285 | 0.052172 | 3.65207 |
| #7 | 70 | 0.84606 | 0.9714 | 0.059131 | 4.139178 |
| #8 | 88 | 0.98707 | 0.9142 | 0.064924 | 5.713321 |
| #9 | 90 | 1.12808 | 0.8571 | 0.069565 | 6.260812 |
| #10 | 95 | 1.4101 | 0.8 | 0.081163 | 7.71046 |
| #11 | 95 | 1.4101 | 0.7428 | 0.07536 | 7.159162 |
| #12 | 95 | 1.4101 | 0.6857 | 0.069567 | 6.608828 |
承上述,處理器130在計算出補償後血氧濃度值後,會將補償後的血氧濃度值傳送至顯示器150顯示。於一實施例中,處理器130更用以判斷使用者手指或手腕的震動程度是否過大,以至於影響到血氧探測器110偵測血氧濃度的準確度。因此,處理器130用以判斷動量是否大於或等於第一門檻值,如果動量(activity value)大於或等於第一門檻值,處理器130用以重置血氧濃度值,並傳送警示訊號至顯示器150,顯示器150用以顯示警示畫面。
承上述,舉例而言,在此假設第一門檻值為80,最新一筆資料的血氧濃度值為80,動量為80,最新一筆資料的動量等於第一門檻值,因此處理器130會清除儲存在記憶單元160中的#1筆資料~#12筆資料,並且不考慮最新一筆資料的動量資料(動量、動量索引值以及動量權重),直接經由顯示器150顯示血氧探測器110的偵測結果(血氧濃度值為80)以及警示畫面,以提醒使用者目前的動量過大已影響血氧探測器110的偵測結果。
值得注意的是,當重力感測器120偵測到的加速度訊號恢復正常(動量小於第一門檻值),記憶單元160會再度紀錄加速度訊號,當累積達到m筆(在此假設為12筆)資料時,處理器130會重新計算動量資料(動量、動量索引值以及動量權重)以及時間權重,並透過顯示器150顯示補償後血氧濃度值。
承上述,處理器130更用以判斷使用者手指或手腕的震動程度是否在容許範圍內。因此,處理器130用以判斷動量是否大於第二門檻值並且小於第一門檻值,如果動量(activity value)介於第一門檻值以及第二門檻值之間,處理器130用以傳送提醒訊號至顯示器150,顯示器150用以顯示提醒畫面,以提醒使用者目前的手指或手腕的震動程度可能影響血氧探測器110的準確度。
承上述,在動量小於第一門檻值時,處理器130會將最舊一筆資料刪除(表1~表3所示的#12筆資料),並將最新一筆資料新增至記憶單元160作為當前的#1筆資料。舉例而言,在此假設第二門檻值為20,最新一筆資料的血氧濃度值為90,動量為40,最新一筆資料的動量大於第二門檻值(20)並且小於第一門檻值(80)。處理器130會根據最新一筆資料的動量重算#2筆資料~#12筆資料的動量資料(動量、動量索引值以及動量權重),並且於顯示器150用以顯示提醒補償作用中。
於一實施例中,處理器130更用以判斷m筆資料中是否有太多震動造成的雜訊,導致處理器計算血氧濃度值時誤差會越來越大。因此,處理器130更用以判斷動量索引值(Wai)的總和是否大於第三門檻值,如果動量索引值(Wai)的總和小於第三門檻值,處理器130用以重置血氧濃度值。
承上述,處理器130用以計算#1筆資料~#12筆資料的動量索引值的總和是否小於第三門檻值,如果小於第三門檻值,處理器130會清除儲存在記憶單元160中的#1筆資料~#12筆資料,避免因記憶單元中累積過多低權重資料,造成最後權重失準。同時,處理器130會經由顯示器150直接顯示血氧探測器110的偵測結果以及警示畫面,以提醒使用者目前持續有震動、抖動出現,導致血氧探測器110的偵測結果持續被干擾而影響準確度。
於一實施例中,在計算血氧濃度值之前,處理器130更用以判斷是否有偵測到使用者的手指或手腕。在第3A圖所示的實施例中,血氧探測器110中具有發射器111a及111b與光感測器112,發射器111a及111b用以分別發射第一射線與第二射線,光感測器112用以偵測第一射線與第二射線。處理器130用以比較第一射線的振幅與第二射線的振幅的差異值是否大於第四門檻值,如果差異值大於第四門檻值,表示目前偵測到的物體並非是具有脈搏的物體。
請參考第4A圖及第4B圖,第4A圖係根據本案之一些實施例所繪示之第一射線與第二射線的波型示意圖,以及第4B圖係根據本案之一些實施例所繪示之第一射線與第二射線的波型示意圖。如第4A圖所示,第一射線的振幅S1A與第二射線的振幅S2A的差異值大於第四門檻值,並且第一射線的訊號S1與第二射線的訊號S2具有不相同的週期,表示第一射線與第二射線穿透的物體並非是具有脈搏的物體,或是可能沒有偵測到物體。
承上述,如第4B所示,第一射線的振幅S1A與第二射線的振幅S2A的差異值小於第四門檻值,並且第一射線的訊號S1與第二射線的訊號S2具有類似的週期,表示第一射線與第二射線穿透的物體應為具有脈搏的物體,處理器130可以進一步計算補償後的血氧濃度值。值得注意的是,處理器130可以控制血氧探測器110每隔一段時間(例如,2~5秒或5~10秒),偵測一次是否有使用者的手指或手腕靠近。
接著,請參考第5圖,第5圖係根據本案之一些實施例所繪示之血氧監測系統500的示意圖。如第5圖所示,血氧監測系統500包含第一電子裝置100A、第二電子裝置100B、製氧機300以及伺服器400。第一電子裝置100可以實施為前述實施例所提及的電子裝置,第二電子裝置200可以實施為智慧型手機、平板或可攜式電腦等裝置,伺服器400可以是雲端伺服器。
承上述,第二電子裝置200與第一電子裝置100以及製氧機300通訊連接,第一電子裝置100用以持續監測使用者的血氧濃度值,並傳送血氧濃度值至第二電子裝置200。當使用者的血氧濃度值過低時(例如使用者的血氧濃度值小於一血氧濃度安全值),第二電子裝置200用以傳送控制訊號至製氧機300以調整製氧機300的調節閥,控制氧氣的濃度。第二電子裝置200與伺服器400通訊連接,用以傳送使用者的血氧濃度值、心律、血壓等生理數值至伺服器400。值得注意的是,第二電子裝置200可以藍芽無線傳輸的方式與第一電子裝置100及製氧機300通訊連接。
另外,上述例示包含依序的示範步驟,但該些步驟不必依所顯示的順序被執行。以不同順序執行該些步驟皆在本揭示內容的考量範圍內。在本揭示內容之實施例的精神與範圍內,可視情況增加、取代、變更順序及/或省略該些步驟。
雖然本揭示內容已以實施方式揭露如上,然其並非用以限定本發明內容,任何熟習此技藝者,在不脫離本發明內容之精神和範圍內,當可作各種更動與潤飾,因此本發明內容之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
100、100A、100B:電子裝置
110:血氧探測器
120:重力感測器
130:處理器
140:通訊單元
150:顯示器
160:記憶單元
111a、111b:發射器
112:光感測器
F:手指
S1、S2:訊號
S1A、S2A:振幅
200:血氧濃度補償方法
S210~S270:步驟
500:血氧監測系統
300:製氧機
400:伺服器
為讓本發明之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂,所附圖式之說明如下:
第1圖係根據本案之一些實施例所繪示之電子裝置的示意圖;
第2圖係根據本案之一些實施例所繪示之血氧濃度補償方法的流程圖;
第3A圖係根據本案之一些實施例所繪示之血氧探測器的操作示意圖;
第3B圖係根據本案之一些實施例所繪示之血氧探測器的操作示意圖;
第3C圖係根據本案之一些實施例所繪示之血氧探測器的操作示意圖;
第4A圖係根據本案之一些實施例所繪示之第一射線與第二射線的波型示意圖;
第4B圖係根據本案之一些實施例所繪示之第一射線與第二射線的波型示意圖;以及
第5圖係根據本案之一些實施例所繪示之血氧監測系統的示意圖。
100:電子裝置
110:血氧探測器
120:重力感測器
130:處理器
140:通訊單元
150:顯示器
160:記憶單元
Claims (13)
- 一種電子裝置,包含:一血氧探測器,用以連續發射複數個射線,並偵測該些射線;一重力感測器,用以連續偵測複數個加速度訊號;以及一處理器,與該血氧探測器以及該重力感測器電性連接,該處理器用以:根據該些射線分別計算對應的複數個血氧濃度值;將該些加速度訊號轉換為對應的複數個動量,並分別計算每一該些動量對應的一動量權重;分別計算每一該些血氧濃度值對應的一時間權重,其中每一該些血氧濃度值對應的該時間權重,隨著與當前時間在時序上距離越遠,該時間權重會越來越低;以及根據該動量權重與該時間權重計算出對應的一最終權重,並根據該最終權重產生補償後血氧濃度值。
- 如請求項1所述之電子裝置,其中,該處理器用以分別計算每一該些動量對應的該動量權重,更包含:計算一參考值與該些動量的複數個差值,以將該些動量轉換為對應的複數個動量索引值;以及由一第n個動量索引值的y次方除以該些動量索引值的y次方總和計算出該第n個動量權重。
- 如請求項1所述之電子裝置,其中,該處理器 用以分別計算每一該些血氧濃度值對應的該時間權重,更包含:計算每一血氧濃度值對應的時間參數;以及由一第n個時間參數除以該些時間參數的總和計算出該第n個時間權重。
- 如請求項1所述之電子裝置,其中,當該些動量的其中之一大於或等於一第一門檻值時,該處理器用以重置該些血氧濃度值,並傳送一警示訊號至一顯示器,該顯示器用以顯示一警示畫面。
- 如請求項4所述之電子裝置,其中,當該些動量的其中之一大於一第二門檻值並小於該第一門檻值時,該處理器用以傳送一提醒訊號至該顯示器,該顯示器用以顯示一提醒畫面。
- 如請求項2所述之電子裝置,其中,當該些動量索引值的總和小於一第三門檻值時,該處理器用以重置該些血氧濃度值。
- 如請求項1所述之電子裝置,其中,該血氧探測器用以發射一第一射線與一第二射線,並偵測該第一射線與該第二射線,該處理器用以計算該第一射線的振幅與該第二射線的振幅的一差異值是否大於一第四門檻值,如果該差 異值小於該第四門檻值,該處理器用以開始計算補償後的血氧濃度值。
- 一種血氧濃度補償方法,包含:藉由一血氧探測器連續發射複數個射線,並偵測該些射線;藉由一處理器根據該些射線分別計算對應的複數個血氧濃度值;藉由一重力感測器連續偵測複數個加速度訊號;藉由該處理器將該些加速度訊號轉換為對應的複數個動量,並分別計算每一該些動量對應的一動量權重;藉由該處理器分別計算每一該些血氧濃度值對應的一時間權重,其中每一該些血氧濃度值對應的該時間權重,隨著與當前時間在時序上距離越遠,該時間權重會越來越低;以及藉由該處理器根據該動量權重與該時間權重計算調整對應的血氧濃度值,並產生補償後血氧濃度值。
- 如請求項8所述之血氧濃度補償方法,其中,分別計算每一該些動量對應的該動量權重,更包含:計算一參考值與該些動量的複數個差值,以將該些動量轉換為對應的複數個動量索引值;以及由一第n個動量索引值的y次方除以該些動量索引值的y次方總和計算出該第n個動量權重。
- 如請求項8所述之血氧濃度補償方法,其中,分別計算每一該些血氧濃度值對應的該時間權重,更包含:計算每一血氧濃度值對應的複數個時間參數;以及由一第n個時間參數除以該些時間參數的總和計算出該第n個時間權重。
- 請求項8所述之血氧濃度補償方法,其中,當該些動量的其中之一大於或等於一第一門檻值時,該處理器用以重置該些血氧濃度值,並傳送一警示訊號至一顯示器,該顯示器用以顯示一警示畫面。
- 請求項11所述之血氧濃度補償方法,其中,當該些動量的其中之一大於一第二門檻值並小於該第一門檻值時,該處理器用以傳送一提醒訊號至該顯示器,該顯示器用以顯示一提醒畫面。
- 請求項9所述之血氧濃度補償方法,其中,當該些動量索引值的總和小於一第三門檻值時,該處理器用以重置該些血氧濃度值。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW108140171A TWI777103B (zh) | 2019-11-06 | 2019-11-06 | 電子裝置以及血氧濃度補償方法 |
| CN202010633508.0A CN112773359A (zh) | 2019-11-06 | 2020-07-02 | 电子装置以及血氧浓度补偿方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW108140171A TWI777103B (zh) | 2019-11-06 | 2019-11-06 | 電子裝置以及血氧濃度補償方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TW202118442A TW202118442A (zh) | 2021-05-16 |
| TWI777103B true TWI777103B (zh) | 2022-09-11 |
Family
ID=75750069
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| TW108140171A TWI777103B (zh) | 2019-11-06 | 2019-11-06 | 電子裝置以及血氧濃度補償方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112773359A (zh) |
| TW (1) | TWI777103B (zh) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TW201517874A (zh) * | 2013-11-11 | 2015-05-16 | Delbio Inc | 血氧儀抖動判定方法和智能抗抖動血氧測量設備 |
| TW201642808A (zh) * | 2015-06-01 | 2016-12-16 | 原相科技股份有限公司 | 光學式呼吸率偵測裝置及其偵測方法 |
| CN109381175A (zh) * | 2014-06-09 | 2019-02-26 | 意法半导体股份有限公司 | 估计心率的方法和对应系统 |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20040073123A1 (en) * | 2002-10-11 | 2004-04-15 | Hessel Stephen R. | Apparatus and methods for non-invasively measuring hemodynamic parameters |
| CN102988036B (zh) * | 2012-12-26 | 2014-08-06 | 中国科学院自动化研究所 | 测量脉率的方法 |
| US9848814B2 (en) * | 2014-02-20 | 2017-12-26 | Faurecia Automotive Seating, Llc | Vehicle seat with integrated sensors |
| CN106255449A (zh) * | 2014-05-05 | 2016-12-21 | 思勘度股份有限公司 | 具有用于生命体征扫描的多个集成传感器的便携式装置 |
| WO2015196493A1 (en) * | 2014-06-28 | 2015-12-30 | Intel Corporation | Pulse diagnosis |
| CN104127187B (zh) * | 2014-08-05 | 2017-04-05 | 戴厚德 | 用于帕金森病人主要症状定量检测的可穿戴系统 |
| CN105310685A (zh) * | 2015-04-24 | 2016-02-10 | 于洋 | 一种具有患者测量状态报警功能的心电图采集装置 |
| US10542942B2 (en) * | 2015-06-03 | 2020-01-28 | Laboratori Di Informatica Applicata Di Giuseppe Capasso | System for the detection and the early prediction of the approaching of exacerbations in patients suffering from chronic obstructive broncopneumaty |
| EP3313287A4 (en) * | 2015-06-26 | 2019-02-20 | Rhythm Diagnostic Systems Inc. | HEALTH MONITORING SYSTEMS AND METHODS |
| CN105286846B (zh) * | 2015-11-29 | 2018-03-02 | 浙江师范大学 | 一种适用于心率信号的运动噪声检测方法 |
| JP6765976B2 (ja) * | 2017-01-04 | 2020-10-07 | オムロン株式会社 | 血圧測定装置、システム、方法及びプログラム |
| CN108225370B (zh) * | 2017-12-15 | 2024-01-30 | 路军 | 一种运动姿态传感器的数据融合与解算方法 |
-
2019
- 2019-11-06 TW TW108140171A patent/TWI777103B/zh active
-
2020
- 2020-07-02 CN CN202010633508.0A patent/CN112773359A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TW201517874A (zh) * | 2013-11-11 | 2015-05-16 | Delbio Inc | 血氧儀抖動判定方法和智能抗抖動血氧測量設備 |
| CN109381175A (zh) * | 2014-06-09 | 2019-02-26 | 意法半导体股份有限公司 | 估计心率的方法和对应系统 |
| TW201642808A (zh) * | 2015-06-01 | 2016-12-16 | 原相科技股份有限公司 | 光學式呼吸率偵測裝置及其偵測方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| TW202118442A (zh) | 2021-05-16 |
| CN112773359A (zh) | 2021-05-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9693736B2 (en) | Systems and methods for determining respiration information using historical distribution | |
| US10413249B2 (en) | Digital signal processing device and denoising method of heart rate detection module | |
| US10376157B2 (en) | Systems and methods for determining respiration information using phase locked loop | |
| CN104586407B (zh) | 一种多参数生理指征检测装置及其检测方法 | |
| CN104203088B (zh) | 利用惯性频率减少生理指标误差 | |
| US20170251962A1 (en) | Wearable device, method for generating notification information, and system | |
| RU2682760C1 (ru) | Устройство мониторинга сердечных сокращений | |
| US8834378B2 (en) | Systems and methods for determining respiratory effort | |
| JP5949008B2 (ja) | 睡眠深度判定装置及び制御方法 | |
| US20150088431A1 (en) | Dynamic profiles | |
| EP4205650A1 (en) | Blood oxygen testing method and apparatus with multiple photoelectric detectors connected in parallel | |
| US11963748B2 (en) | Portable monitor for heart rate detection | |
| US20090326395A1 (en) | Systems and methods for detecting pulses | |
| JPWO2019003549A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
| CN104168828A (zh) | 生理指标估值的上升和下降极限 | |
| US20140180044A1 (en) | Methods and systems for determining signal quality of a physiological signal | |
| US20140180043A1 (en) | Methods and systems for determining signal quality of a physiological signal | |
| CN107466222A (zh) | 生命体征监测系统 | |
| US20130204143A1 (en) | Pulse wave measurement apparatus and program | |
| JP2016146994A (ja) | 生体情報計測装置 | |
| US20130172686A1 (en) | Systems and methods for determining physiological information using autocorrelation with gaps | |
| KR102739756B1 (ko) | 신호 분석을 사용하여 살아있는 조직을 검출하기 위한 방법 및 장치 | |
| TWI777103B (zh) | 電子裝置以及血氧濃度補償方法 | |
| JP2015139516A (ja) | 生体情報測定装置 | |
| US20240215834A1 (en) | Methods for on-wrist detect using temperature gradient |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| GD4A | Issue of patent certificate for granted invention patent |