公开(公告)号：KR101834051B1

公开(公告)日：2018-03-02

申请号：KR1020157006740

申请日：2013-08-30

申请人： 하트플로우, 인크.

发明人： 그래디레오 ,  최길우 ,  싱어마이클

IPC分类号： A61B5/00 ,  G06F19/00 ,  A61B5/02 ,  A61B5/021 ,  A61B5/026 ,  A61B5/145

CPC分类号： A61B5/7267 ,  A61B5/0022 ,  A61B5/02035 ,  A61B5/021 ,  A61B5/026 ,  A61B5/14535 ,  A61B5/742 ,  G06F19/00 ,  G16H50/20 ,  G16H50/50 ,  G16H50/70

摘要： 환자-맞춤형혈류특징들을추정하기위한시스템들및 방법들이개시된다. 하나의방법은복수의개인들각각에대해, 개인의혈관시스템의적어도부분의기하학적모델및 추정된혈류특징들을획득하는단계; 복수의개인들각각에대한기하학적모델및 추정된혈류특징들상에서기계학습알고리즘을실행하는단계; 기계학습알고리즘을이용하여, 기하학적모델에서의복수의지점들에대응하는혈류특징들을예측하는특성들을식별하는단계; 환자에대해, 환자의혈관시스템의적어도부분의기하학적모델을획득하는단계; 및환자의기하학적모델에서의복수의지점들각각에대한환자의혈류특징의추정치들을생성하기위해식별된특성들을이용하는단계를포함한다.

公开(公告)号：KR1020170073051A

公开(公告)日：2017-06-28

申请号：KR1020150181443

申请日：2015-12-18

申请人： 삼성전자주식회사

发明人： 김연호 ,  권용주 ,  권의근 ,  노승우 ,  박상윤

IPC分类号： A61B5/021 ,  A61B5/00 ,  A61B5/11

CPC分类号： A61B5/02125 ,  A61B5/0022 ,  A61B5/02108 ,  A61B5/1116 ,  A61B5/1118 ,  A61B5/681 ,  A61B5/6813 ,  A61B5/7264 ,  A61B5/7267 ,  A61B2560/0238

摘要： 사용자의맥파정보를측정하고, 사용자의신체정보에기초하여추정된사용자의기본혈압을획득하고, 기학습된추정기를이용하여결정한, 사용자의맥파정보에대응하는혈압보정치를기본혈압에적용하여사용자의최종혈압을산출하는혈압을산출하는방법및 장치를제공할수 있다.

摘要翻译： 测量用户的脉搏波信息，基于用户身体信息获得用户的估计基础血压，将与使用学习估计器确定的用户的脉搏波信息相对应的血压校正值应用于基础血压， 可以提供用于计算用于计算对象的最终血压的血压的方法和装置。

公开(公告)号：KR1020170066439A

公开(公告)日：2017-06-14

申请号：KR1020177010315

申请日：2015-10-02

申请人： 퀄컴 인코포레이티드

发明人： 세잔무하메드이브라힘 ,  덴츠커유진 ,  론더간애나란게로바 ,  호프만폴로버트

IPC分类号： A61B5/08 ,  A61B5/117 ,  A61B5/00 ,  A61M15/00 ,  G07C9/00

CPC分类号： A61B5/4833 ,  A61B5/082 ,  A61B5/117 ,  A61B5/7267 ,  A61B5/746 ,  A61B2560/0242 ,  A61B2562/066 ,  A61M15/00 ,  A61M15/0066 ,  A61M15/008 ,  A61M15/0081 ,  A61M15/0083 ,  A61M15/009 ,  A61M2202/0275 ,  A61M2205/13 ,  A61M2205/18 ,  A61M2205/276 ,  A61M2205/3303 ,  A61M2205/3553 ,  A61M2205/3561 ,  A61M2205/3569 ,  A61M2205/3584 ,  A61M2205/3592 ,  A61M2205/505 ,  A61M2205/52 ,  A61M2205/581 ,  A61M2205/582 ,  A61M2205/583 ,  A61M2205/588 ,  A61M2205/60 ,  A61M2205/609 ,  A61M2205/70 ,  A61M2230/43 ,  G06F19/00 ,  G06F19/3462 ,  G07C9/00158

摘要： 개인에의해생성된가스들을사용하여개인의아이덴티티를확인하기위한브레스프린트센서시스템들이개시된다. 브레스프린트센서시스템들은가스들내의화합물들에대한제 1 응답특성들을갖는하나이상의센서들및 하나이상의프로세서들을포함하고, 그하나이상의프로세서들은개인에의해생성된가스들에대한하나이상의제 1 센서들의노출에기초하여하나이상의제 1 센서들에의해제공된테스트데이터의세트를수신하고; 및테스트데이터의세트가개인의아이덴티티를확인하는지여부를결정하도록구성된다. 본개시의일부양태들은흡입을통해사용자들에게약물들의전달을돕기위해브레스프린트센서를사용하는스마트흡입기시스템과관련된다. 브레스프린트센서및 스마트흡입기시스템들을동작시키기위한방법들및 그방법들을구현하기위한컴퓨터판독가능매체들이또한개시된다.

摘要翻译： Breathprint传感器系统被公开用于使用由个体产生的气体来识别个体的身份。 第一传感器的呼吸打印传感器系统的第一含一个或多个传感器中的至少一个和一个或具有响应特性多个处理器，并且一个或多个处理器是由单独的气体的气体中的化合物产生 根据暴露接收由一个或多个第一传感器提供的一组测试数据; 并确定一组测试数据是否可识别个人的身份。 本公开的一些实施例涉及使用打印呼吸传感器，以帮助递送药物的以通过吸入用户智能吸入器系统。 还公开了用于操作无喘气印刷传感器和智能吸入器系统的方法以及用于实施所述方法的计算机可读介质。

公开(公告)号：KR1020170048970A

公开(公告)日：2017-05-10

申请号：KR1020150149731

申请日：2015-10-27

申请人： 삼성전자주식회사

发明人： 김형주 ,  윤영준 ,  노영근

IPC分类号： A61B5/02 ,  A61B5/021 ,  A61B5/024 ,  A61B5/00 ,  G06N3/08

CPC分类号： A61B5/02125 ,  A61B5/02108 ,  A61B5/02416 ,  A61B5/7267

摘要： 혈압추정방법이개시된다. 개시된혈압추정방법은피검자의생체정보및 혈압정보를입력하는단계, 상기입력된정보에근거하여상기피검자를혈류역학적특성에따라분류된복수의그룹중 하나로정하는단계, 상기피검자의생체신호를검출하는단계, 상기검출된상기생체신호로부터복수의특징점을추출하는단계, 상기정해진그룹에기초하여학습된혈압추정알고리즘으로상기복수의특징점에해당되는혈압을추정하는단계를포함한다.

摘要翻译： 公开了一种血压估计方法。 所公开的血压估计方法包括以下步骤：输入对象的生物信息和血压信息;基于输入信息将对象确定为根据血液动力学特性分类的多个组之一; 从检测到的生物信号中提取多个特征点，并且基于所确定的组，使用学习的血压估计算法估计与多个特征点对应的血压。

公开(公告)号：KR1020150006415A

公开(公告)日：2015-01-16

申请号：KR1020147021250

申请日：2013-10-29

申请人： 쓰추안 쉬캉 메디컬 일렉트리컬 이큅먼트 컴퍼니., 리미티드.

发明人： 리통

IPC分类号： A61N1/18 ,  A61H23/02 ,  A61F7/00 ,  A61N1/04

CPC分类号： A61H23/004 ,  A61B5/01 ,  A61B5/4836 ,  A61B5/486 ,  A61B5/7267 ,  A61B2562/0247 ,  A61F7/00 ,  A61F2007/0071 ,  A61F2007/0075 ,  A61H9/0078 ,  A61H23/02 ,  A61H23/0254 ,  A61H2201/0207 ,  A61H2201/0214 ,  A61H2201/0221 ,  A61H2201/0285 ,  A61H2201/165 ,  A61H2201/5025 ,  A61H2201/5056 ,  A61H2201/5071 ,  A61H2201/5082 ,  A61M21/00 ,  A61M2021/0022 ,  A61M2021/0066 ,  A61M2205/3344 ,  A61M2205/3569 ,  A61M2205/3584 ,  A61M2205/3592 ,  A61M2205/50 ,  A61M2210/04 ,  A61M2230/50 ,  A61N1/0452 ,  A61N1/0456 ,  A61N1/0476 ,  A61N1/322 ,  A61N1/36 ,  A61N1/32 ,  A61B5/0048 ,  A61F7/007

摘要： 본 발명의 감각 회복 훈련 시스템 및 그 실시 방법은, 기존의 감각 회복 훈련 장비의 대형화, 훈련 효과 부족, 고비용의 문제를 해결하기 위한 것이다. 이 회복 훈련 시스템에는 중앙처리장치, 이 중앙처리장치와 각각 연결되어 있는 감각 훈련 장치, 압력감각 훈련 장치, 및 피드백 장치가 포함된다. 여기서 감각 훈련 장치와 압력감각 훈련 장치는 연결되어 있다. 본 발명은 설계가 합리적이고 집적도가 높으며 훈련 방식이 새롭고 응용 범위가 넓고 조작이 편리하며 우수한 훈련 효과를 거둘 수 있기 때문에 널리 시판 및 적용될 수 있다.

公开(公告)号：KR101395197B1

公开(公告)日：2014-05-15

申请号：KR1020077028646

申请日：2006-05-09

申请人： 더 설크 인스티튜트 포 바이오로지컬 스터디즈

发明人： 로우필립에스.

IPC分类号： A61B5/04 ,  A61B5/0476

CPC分类号： G06K9/00536 ,  A61B5/048 ,  A61B5/4812 ,  A61B5/4815 ,  A61B5/7203 ,  A61B5/726 ,  A61B5/7264 ,  A61B5/7267

摘要： 스펙트럼 데이터로부터 저파워(low power) 주파수 범위 정보를 판정한다. 소스 신호 데이터는, 더 높은 파워 주파수 범위에 비해, 저파워의 주파수 범위 내의 파워에 대한 다이내믹 레인지를 증가시켜서, 저파워 주파수 범위 정보를 획득하기 위한 조정된 소스 데이터 변수를 판정하도록 조정될 수 있다. 저파워 주파수 범위 정보는 다양한 소스 신호 데이터의 분석에 사용될 수 있다. 예컨대, 특정 기간의 수면으로부터 환자의 뇌전도 데이터 내의 저파워 주파수 범위 정보를 사용해서 수면 상태를 판정할 수 있다. 마찬가지로, 수면의 질을 평가하고, 병리 상태를 검출하며, 수면 상태에서의 약물의 효과를 판정하는 등의 맞춤화된 분석을 위해, 자동화된 전 주파수(full-frequency) 스펙트럼 뇌전도 신호 분석이 사용될 수 있다.

公开(公告)号：KR101078466B1

公开(公告)日：2011-10-31

申请号：KR1020097014860

申请日：2008-01-21

申请人： 아사히 가세이 가부시키가이샤

发明人： 노구치요시히로 ,  놉스완차이룬그로즈

IPC分类号： A61B3/10 ,  A61B3/113

CPC分类号： A61B5/18 ,  A61B3/113 ,  A61B5/1103 ,  A61B5/165 ,  A61B5/7267

摘要： 본발명은, 불특정대상자에대해, 정확한각성수준의추정을행하기에적합한, 깜빡임파형에관련된데이터에기초하는, 깜빡임파형패턴모델및 각성상태패턴모델을생성하는각성상태판정모델생성장치, 대상자의각성상태를판정하는각성상태판정장치및 경고장치를제공하는것을목적으로한다. 각성상태판정모델생성장치에있어서, 각대상자의깜빡임시의적어도한쪽눈의깜빡임데이터로부터추출한제1 특징량데이터와깜빡임파형식별정보를학습데이터로하여통계모델을학습시켜, 제1 패턴모델을생성한다. 그리고, 분석구간의계열에있어서의특정종류의깜빡임파형마다의생기비율에관련된데이터를포함하는제2 특징량데이터와, 분석구간의계열마다에각 대상자의각성상태를나타내는각성상태정보를부여한각성상태정보데이터를학습데이터로하여통계모델을학습시켜, 제2 패턴모델을생성한다.

公开(公告)号：KR1020070009667A

公开(公告)日：2007-01-18

申请号：KR1020067023133

申请日：2005-03-31

申请人： 휴렛-팩커드 디벨롭먼트 컴퍼니, 엘.피.

发明人： 모레노페드로 ,  고듀데이비드 ,  로간베스

IPC分类号： A61B5/0402 ,  A61B5/02

CPC分类号： A61B5/7264 ,  A61B5/04525 ,  A61B5/7267

摘要： Computer method and apparatus of analyzing ECG signals (33) of a subject include receiving a subject electrocardiogram signal and comparing it against signal patterns (13) of known cardiac syndromes. A library (11) of example predefined signals (13) is employed. Distance measures indicating similarity of the subject signal (33) to the example predefined signals (13) are produced and form a sequence of vectors. The sequence of vectors are input into a classifier (25) which determines existence of signal patterns indicative of any cardiac syndromes in the subject. ® KIPO & WIPO 2007

摘要翻译： 用于分析受试者的ECG信号（33）的计算机方法和装置包括接收受试者心电图信号并将其与已知心脏综合征的信号模式（13）进行比较。 使用示例性预定义信号（13）的库（11）。 产生指示对象信号（33）与示例性预定义信号（13）的相似性的距离度量，并形成向量序列。 矢量序列被输入到分类器（25）中，该分类器确定存在指示受试者中任何心脏综合征的信号模式。 ®KIPO＆WIPO 2007

公开(公告)号：KR1020060129178A

公开(公告)日：2006-12-15

申请号：KR1020067007066

申请日：2004-09-13

申请人： 보디미디어 인코퍼레이티드

发明人： 파링돈조나단 ,  스티보릭존엠. ,  텔러에릭 ,  앤드레데이비드 ,  보엠케스코트케이. ,  가스바로제임즈 ,  코박스그레고리 ,  펠레티어레이몬드 ,  카사바흐크리스토퍼

IPC分类号： A61B5/0402 ,  A61B5/04

CPC分类号： A61B5/0245 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/02055 ,  A61B5/021 ,  A61B5/02125 ,  A61B5/04012 ,  A61B5/0408 ,  A61B5/0428 ,  A61B5/053 ,  A61B5/11 ,  A61B5/4812 ,  A61B5/6824 ,  A61B5/721 ,  A61B5/7267

摘要： A monitor device (300) and associated methodology are disclosed which provide a self contained, relatively small and continuously wearable package for the monitoring of heart related parameters, including ECG. The detection of heart related parameters is predicated on the location of inequipotential signals located within regions of the human body conventionally defined as equivalent for the purpose of detection of heart related electrical activity, such as on single limbs. Amplification, filtering and processing methods and apparatus are described in conjunction with analytical tools for beat detection and display.

摘要翻译： 公开了一种监测装置（300）和相关联的方法，其提供用于监测心脏相关参数（包括ECG）的独立的，相对较小且持续可穿戴的包装。 心脏相关参数的检测是基于位于人体区域内的等位信号的位置，通常定义为等同于检测心脏相关电活动的目的，例如在单个肢体上。 结合用于拍子检测和显示的分析工具描述了放大，滤波和处理方法和装置。

公开(公告)号：KR100580618B1

公开(公告)日：2006-05-16

申请号：KR1020020003868

申请日：2002-01-23

申请人： 삼성전자주식회사

发明人： 김경환 ,  방석원 ,  공동건

IPC分类号： A61B5/04

CPC分类号： A61B5/02405 ,  A61B5/0002 ,  A61B5/16 ,  A61B5/7264 ,  A61B5/7267 ,  Y10S128/92

摘要： 본 발명은 사용자의 생리 신호를 단시간 동안 모니터링 하여 사용자의 정서 상태를 인식하는 정서 인식 장치 및 방법에 관한 것으로, 상기 정서 인식 방법은 (a) 사용자로부터 적어도 하나 이상의 생체 신호를 입력받는 단계; (b) 상기 생체 신호들을 분석하여 상기 사용자의 정서 인식에 사용될 복수 개의 특징 값들을 추출하는 단계; (c) 상기 (b) 단계에서 추출된 상기 복수개의 특징 값들과, 상기 사용자의 평상시 정서에서 추출된 특징 값들간의 차이를 구하는 단계; (d) 에스브이엠 분류기를 통해 상기 (c) 단계에서 계산된 상기 차이값을 분석하여 상기 사용자의 각 정서별 강도를 표시하는 단계; 및 (e) 상기 각 정서들 중 가장 큰 강도를 나타내는 정서를 상기 사용자의 정서 상태로 결정하는 단계를 포함한다.