(57)【要約】本発明は、複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析方法に係り、実験を通じてアルゴリズム統計モデルを確立し、対照生物の生理学的情報データを収集することを通じてノイズ減少処理を行なった後、アルゴリズム統計モデルにそれぞれ入力して出力対象を得、出力対象を分析報告として、または、バックステージの古いデータベースと比較して得た分析報告から対照生物の健康状態を判定した。また、複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析システムに係り、データを収集するセンサー、データロギングユニット、データ分析ユニット及び報告受信ユニットを含む。本発明は、対照生物の様々の側面の生理学的データを収集することを通じて、対照生物に対する包括的な分析を実現し、分析結果の信頼性、利便性、スピードを高め、生理学的モニタリング及び疾患の検出効率を高めた。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析方法であって、以下のステップを含む：
Ｓ１．  実験を通じてアルゴリズム統計モデルを確立する；
Ｓ２．  対照生物の生理学的情報データを収集する、前記生理学的情報データは、対照生物の電気的生理学情報、機械的生理学情報及び身体運動活動データを含む；
Ｓ３．  信号処理方法を通じて前記生理学的情報データに対してノイズ減少処理を行い、特徴抽出方法を通じて異なる生理学的情報データの時間領域特徴および／または周波数領域特徴を抽出する；
Ｓ４．  電気的生理学情報、機械的生理学情報及び身体運動活動データから抽出した時間領域特徴および／または周波数領域特徴を、アルゴリズム統計モデルにそれぞれ入力して計算を行い、出力対象を得る、前記アルゴリズム統計モデルは、心拍数検査アルゴリズム統計モデル、血圧検査アルゴリズム統計モデル及び心拍数変動検査アルゴリズム統計モデルを含み、前記出力対象は、前記アルゴリズム統計モデルに対応する心拍数分析、血圧分析及び心拍数変動分析を含む；
Ｓ５．  前記出力対象を分析報告として報告受信ユニットへ送信、または、前記出力対象と過去のデータベースを比較して得た分析報告を報告受信ユニットへ送信する、前記過去のデータベースは、前記対照生物の過去の生理学的情報データ及び前記対照生物の人種、品種と同一または相違する生物の過去の生理情報群データを含む。
【請求項２】
前記ステップＳ１は、以下のステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載されている複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析方法：
Ｓ１１．  センサーを通じて実験対象の実験生理学的情報データを収集する；
Ｓ１２．  信号処理方法を通じて実験生理学的情報データの信号対雑音比を増加させる；
Ｓ１３．  特徴抽出方法を通じて異なる実験生理学的情報データの時間領域特徴および／または周波数領域特徴を抽出する、前記特徴抽出方法は、フーリエ変換、バンド計算、時間−周波数分析、ウェーブレット分解及び波形検出である；
Ｓ１４．  実験生理学的情報データの時間領域特徴および／または周波数領域特徴を機械学習システムに入力することを通じて統計モデルを確立し、統計モデルを訓練してアルゴリズム統計モデルを獲得する。
【請求項３】
ステップＳ１４は、以下のステップをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載されている複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析方法：
Ｓ１４１．  前記機械学習システムが標準統計学検査パラメータ及びアルゴリズム結果の許容偏差を事前に設定する；
Ｓ１４２．  前記機械学習システムが特徴選択方法を通じて前記実験生理学的情報データに関連する時間領域特徴および／または周波数領域特徴の部分集合を選択して異なる組み合わせのモデルを構築し、統計モデルの計算結果と標準測定方法を通じて得られた生理学結果を比較する、事前に設定された統計学検査パラメータ及び許容結果偏差を満たしているかどうかを確認する；  
Ｓ１４３．  満たしていない場合、検査した時間領域特徴および／または周波数領域特徴を前記統計モデルから削除する；
Ｓ１４４．  最高精度及び統計パラメータ値を有する特徴部分集合を選択することを通じて、アルゴリズム統計モデルを構築する。
【請求項４】
前記電気的生理学情報は、心電図、電気特性呼気測定図を含むことを特徴とする請求項１に記載されている複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析方法。
【請求項５】
前記機械的生理学情報は、心理心電図、心弾動図及び機械的呼吸測定図を含むことを特徴とする請求項１に記載されている複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析方法。
【請求項６】
前記出力対象は、体の動き、呼吸数、心拍数、心拍数変異、血圧、気分、心拍出量及び体の動きを含むことを特徴とする請求項１に記載されている複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析方法。
【請求項７】
複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析システムであって、いくつかのセンサー、データロギングユニット、データ分析ユニット及び報告受信ユニットを含み、
前記データ分析ユニットは、前記データロギングユニット処理後の前記センサーが収集した対照生物の生理学的情報データの分析に用いられ、分析報告を前記報告受信ユニットまで発送する。
【請求項８】
前記センサーは、心電図センサー、加速度計、モーションセンサー及び圧力センサーを含み、
前記データロギングユニットは、ＣＰＵを含み、前記ＣＰＵは前記センサーが収集した生理学的情報データの測定、記録または保管に用いられ、前記生理学的情報データを前記データ分析ユニットまで発送することに用いられることを特徴とする請求項７に記載されている複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析システム。
【請求項９】
前記データ分析ユニットは、過去のデータベース、リアルタイム収集データベース及び機械学習方法を通じてアルゴリズム統計モデルを確立、訓練できる分析プラットフォームを含み、
前記過去のデータベースは、前記対照生物の過去の生理学的情報データ及び前記対照生物の人種、品種が同一または相違する生物の過去の生理情報群データを含むことを特徴とする請求項８に記載されている複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析システム；
【請求項１０】
前記データ分析プラットフォームは、前記生理学的情報データの信号対雑音比を増加させ、特徴抽出方法を通じて異なる生理学的情報データの時間領域特徴および／または周波数領域特徴の抽出に用いられることを特徴とする請求項９に記載されている複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、疾病診断技術に関し、特に、複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析方法、システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術における疾患または健康状態の判断は、通常、検出機械によって判断される。しかし、外的要因の干渉や条件の制約により、得られた生理学的データが不完全であるため、検出結果の精度は高くなく、誤診を引き起こす可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記のような従来技術の問題点に対して、本発明が解決しようとする課題は、健康状態の判断における誤診を解決できる技術的解決策を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記の目的を果たすために、本発明の実施形態は、以下のステップを含む複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析方法を提供する。
【０００５】
Ｓ１．  実験を通じてアルゴリズム統計モデルを確立する；
【０００６】
Ｓ２．  対照生物の生理学的情報データを収集する。前記生理学的情報データは、対照生物の電気的生理学情報、機械的生理学情報及び身体運動活動データを含む。対照生物の電気的生理学情報、機械的生理学情報及び身体運動活動データを収集することで、情報の包括性を保証する。
【０００７】
Ｓ３．  信号処理方法を通じて前記生理学的情報データに対してノイズ減少処理を行い、特徴抽出方法を通じて異なる生理学的情報データの時間領域特徴および／または周波数領域特徴を抽出する。前記特徴抽出方法は、フーリエ変換、バンド計算、時間−周波数分析、ウェーブレット分解及び波形検出のうち、一種または多種の組み合わせでもよく、生理学的情報データの時間領域特徴および／または周波数領域特徴を抽出できるほかの特徴抽出方法でもよい。生理学的情報データの信号対雑音比を高めることで、外部の干渉やその他制御できない要因によって引き起こされる歪みや異常なデータ情報を排除する。
【０００８】
Ｓ４．  電気的生理学情報、機械的生理学情報及び身体運動活動データから抽出した時間領域特徴および／または周波数領域特徴を、アルゴリズム統計モデルにそれぞれ入力して計算を行い、出力対象を得る。前記アルゴリズム統計モデルは、心拍数検査アルゴリズム統計モデル、血圧検査アルゴリズム統計モデル、心拍数変動検査アルゴリズム統計モデル、呼吸数検査アルゴリズム統計モデル、気分検査アルゴリズム統計モデル、心拍出量検査アルゴリズム統計モデル及び体の動き検査アルゴリズム統計モデルを含む。前記出力対象は、前記アルゴリズム統計モデルに対応する心拍数分析、血圧分析、心拍数変動分析、呼吸数分析、気分分析、心拍出量分析及び体の動き分析を含み、他の生理学的情報のアルゴリズム統計モデルをさらに含む。
【０００９】
Ｓ５．  前記出力対象を分析報告として報告受信ユニットへ送信、または、前記出力対象と過去のデータベースを比較して得た分析報告を報告受信ユニットへ送信する。前記過去のデータベースは、前記対照生物の過去の生理学的情報データ及び前記対照生物の人種、品種と同一または相違する生物の過去の生理情報群データを含む。通常、過去のデータベースには当該対照生物または当該対照生物と人種、科、目、年齢、大きさが同一または類似である生物の生理学的データ情報が保存され、出力対象と当該データを比較することを通じて、当該対照生物の分析報告が得られ、データ分析ユニットが前記分析報告を報告受信ユニットまで発送し、専門家が当該報告に基づいて意見を出す。
【００１０】
本発明のさらなる改善として、ステップＳ１はさらに以下のステップを含む。
【００１１】
Ｓ１１．  センサーを通じて実験対象の実験生理学的情報データを収集する。
【００１２】
Ｓ１２．  信号処理方法を通じて実験生理学的情報データの信号対雑音比を増加させる。
【００１３】
Ｓ１３．  特徴抽出方法を通じて異なる実験生理学的情報データの時間領域特徴および／または周波数領域特徴を抽出する。前記特徴抽出方法は、フーリエ変換、バンド計算、時間−周波数分析、ウェーブレット分解及び波形検出である。
【００１４】
Ｓ１４．  実験生理学的情報データの時間領域特徴および／または周波数領域特徴を機械学習システムに入力することを通じて統計モデルを確立し、統計モデルを訓練してアルゴリズム統計モデルを獲得する。
【００１５】
本発明のさらなる改善として、ステップＳ１４はさらに以下のステップを含む。
【００１６】
Ｓ１４１．  前記機械学習システムが標準統計学検査パラメータ及びアルゴリズム結果の許容偏差を事前に設定する。
【００１７】
Ｓ１４２．  前記機械学習システムが特徴選択方法を通じて前記実験生理学的情報データに関連する時間領域特徴および／または周波数領域特徴の部分集合を選択して異なる組み合わせのモデルを構築し、統計モデルの計算結果と標準測定方法を通じて得られた生理学結果を比較し、事前に設定された統計学検査パラメータ及び許容結果偏差を満たしているかどうかを確認する。
【００１８】
Ｓ１４３．  満たしていない場合、検査した時間領域特徴および／または周波数領域特徴を前記統計モデルから削除する。
【００１９】
Ｓ１４４．  最高精度及び統計パラメータ値を有する特徴部分集合を選択することを通じて、アルゴリズム統計モデルを構築する。
【００２０】
本発明のさらなる改善として、前記電気的生理学情報は、心電図、電気特性呼気測定図を含む。
【００２１】
本発明のさらなる改善として、前記機械的生理学情報は、心理心電図、心弾動図及び機械的呼吸測定図を含む。
【００２２】
本発明のさらなる改善として、前記出力対象は、体の動き、呼吸数、心拍数、心拍数変異、血圧、気分、心拍出量及び体の動きを含む。
【００２３】
本発明は、複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析システムをさらに提供し、いくつかのセンサー、データロギングユニット、データ分析ユニット及び報告受信ユニットを含む。前記データ分析ユニットは、前記データロギングユニット処理後の前記センサーが収集した対照生物の生理学的情報データの分析に用いられ、分析報告を前記報告受信ユニットまで発送する。
【００２４】
本発明のさらなる改善として、前記センサーは、心電図センサー、加速度計、モーションセンサー及び圧力センサーを含む。前記データロギングユニットは、ＣＰＵを含み、前記ＣＰＵは前記センサーが収集した生理学的情報データの測定、記録または保管に用いられ、前記生理学的情報データを前記データ分析ユニットまで発送することにも用いられる。
【００２５】
本発明のさらなる改善として、前記データ分析ユニットは、過去のデータベース、リアルタイム収集データベース及び機械学習方法を通じてアルゴリズム統計モデルを確立、訓練できる分析プラットフォームを含む。
【００２６】
前記過去のデータベースは、前記対照生物の過去の生理学的情報データ及び前記対照生物の人種、品種が同一または相違する生物の過去の生理情報群データを含む。
【００２７】
前記リアルタイム収集データベースは、前記対照生物の生理学的情報データを含む。
【００２８】
本発明のさらなる改善として、前記データ分析プラットフォームは、前記生理学的情報データの信号対雑音比を増加させ、特徴抽出方法を通じて異なる生理学的情報データの時間領域特徴および／または周波数領域特徴の抽出にも用いられる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明は、対照生物の様々の側面の生理学的データを収集することを通じて、対照生物に対する包括的な分析を実現し、分析結果の信頼性、利便性、スピードを高め、生理学的モニタリング及び疾患の検出効率を高めた。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明が提供する検出フローチャートである。
【図２】本発明が提供するシステムブロック図である。
【図３】本発明が提供する電気生理学的信号から抽出した時間領域データを示す図である。
【図４】本発明が提供する電気生理学的信号から抽出した周波数領域データを示す図である。
【図５】本発明が提供する機械的生理学的信号から抽出した時間領域データを示す図である。
【図６】本発明が提供する機械的生理学的信号から抽出した周波数領域データを示す図である。
【図７】本発明が提供する電気生理学的信号及び機械的生理学的信号から抽出した時間領域特徴の間の関連データを示す図である。
【図８】本発明が提供する電気生理学的信号及び機械的生理学的信号から抽出した時間領域／周波数領域特徴の間の関連精神状態の主成分の分析データの分布を示す図である。
【図９】本発明が提供する電気生理学的信号及び機械的生理学的信号から抽出した時間領域特徴の間の関連データを示す図、分析心拍出量及び関連パラメータを示す図である。
【図１０】本発明が提供する分析システムのデータ収集構造の側面図である。
【図１１】本発明が提供する分析システムのデータ収集構造の折り畳みまたは展開過程を示す図である。
【図１２】本発明が提供する対照生物データを収集する実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、図面と実施形態を合わせて本発明について詳しく説明する。
【００３２】
図１に示すように、本発明は、以下のステップを含み複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析方法を提供する。
【００３３】
Ｓ１．  実験を通じてアルゴリズム統計モデルを確立する；
【００３４】
具体的には、前記ステップＳ１は、以下のステップをさらに含む。
【００３５】
Ｓ１１．  センサーを通じて実験対象の実験生理学的情報データを収集する
【００３６】
実験時に大量のデータ（人類または／および動物、同一及び相違人種、品種、健康および不健康なもの）を収集する。データは、センサーから収集したデータ（電気生理学的信号、機械的生理学的信号または身体運動活動データ）、および当時記録した各比較力対象データ、例えば、体の動き、呼吸数、心拍数、心拍数変異、血圧、気分、心拍出量及び関連パラメーター（例：心拍出量、心臓駆出率）などである。包括的なデータ収集は、包括的なアルゴリズム統計モデルの確立に有利であるため、対照生物の生理学的状態を分析する時に構造をさらに正確にすることができる。
【００３７】
Ｓ１２．  信号処理方法を通じて実験生理学的情報データの信号対雑音比を増加させる。通常、データを収集する時には、干渉データが存在することは避けられなく、これらの干渉データは、分析結果を妨害し、誤診を引き起こす。そのため、センサーから収集したデータ（例えば、電気生理学的信号及び機械的生理学的信号）を機械学習システムに入力する前に適切な信号処理（ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）方法で、信号対雑音比を高める必要がある。
【００３８】
Ｓ１３．  特徴抽出方法を通じて異なる実験生理学的情報データの時間領域特徴および／または周波数領域特徴を抽出する。前記特徴抽出方法は、フーリエ変換、バンド計算、時間−周波数分析、ウェーブレット分解及び波形検出などの方法のうち、一種または多種の組み合わせである。前記特徴抽出方法のうち、一種または多種を通じて、異なる実験生理学的情報データに対して特徴の抽出を行う。抽出した実験生理学的情報データの時間領域特徴および／または周波数領域特徴は、一般的に代表性を有する、異なる時間領域および／または周波数領域特徴である。「特徴抽出」に応用される信号処理方法は、フーリエ変換（Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、バンド計算（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｂａｎｄ  ｐｏｗｅｒ  ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ）、時間−周波数分析（ｔｉｍｅ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ａｎａｌｙｓｉｓ）、ウェーブレット分解（ｗａｖｅｌｅｔ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）及波形検出（振幅変化及び時間位置）などの処理方法を含むが、これらに限定されない。システムは、自動的に関連情報を抽出することもできる。
【００３９】
Ｓ１４．  時間領域特徴および／または周波数領域特徴を機械学習システムに入力することを通じて統計モデルを確立し、統計モデルを訓練してアルゴリズム統計モデルを獲得する。
【００４０】
ステップＳ１４は、以下のステップをさらに含む。
【００４１】
Ｓ１４１．  前記機械学習システムが標準統計学検査パラメータ及びアルゴリズム結果の許容偏差を事前に設定する。例えば、標準統計学検査パラメータを事前に９５％より大きく設定する（すなわち、ｐ−ｖａｌｕｅ＜０．０５）と、この有意水準の値は、統計学的研究対象に依存し、血圧の許容偏差を＜１ｍｍＨｇに設定する。
【００４２】
Ｓ１４２．  前記機械学習システムが特徴選択方法を通じて前記実験生理学的情報データに関連する時間領域特徴および／または周波数領域特徴の部分集合を選択して異なる組み合わせのモデルを構築し、統計モデルの計算結果と標準測定方法を通じて得られた生理学結果を比較する。各計算アルゴリズムはそれぞれに訓練され、異なる設定値とパラメータを有する可能性がある。事前に設定された統計学検査パラメータ及び許容結果偏差を満たしているかどうかを確認する。統計モデルをより代表的にするために、統計モデルを確立した後、統計モデルを訓練する必要がある。関連する機械学習システムは自動的に「特徴選択」計算方法により、十分な影響力のない時間領域／周波数領域特徴を排除する。「特徴選択」は、関連情報を選択及び利用して、必要な目標値を計算して実験データと比較し、顕著なレベル及びエラーを予測する要件を満たしているかを確認する。
【００４３】
Ｓ１４３．  満たしていない場合、検査した時間領域特徴および／または周波数領域特徴を前記統計モデルから削除する；
【００４４】
すべてのデータを合成して事前に設定したレベルを満たし、エラー要件を予測できる統計モデルを生成できるまで、すべてのデータに対して計算を繰り返し実行する。ここで、異なる出力対象データは異なるアルゴリズムを有し、アルゴリズム統計モデルは異なる時間領域／周波数領域特徴で構成され、異なるパラメータを有する。
【００４５】
Ｓ１４４．  最高精度及び統計パラメータ値を有する特徴部分集合を選択することを通じて、アルゴリズム統計モデルを構築する。
【００４６】
必要に応じて、実験において収集した人または動物の生理学的データは、体の動き、呼吸数、心拍数、心拍数変異、血圧、気分、心拍出量及び体の動きなどでもよい。
【００４７】
モデルを確立した後、以下のステップを行う。
【００４８】
Ｓ２．  対照生物の生理学的情報データを収集する。前記生理学的情報データは、対照生物の電気的生理学情報、機械的生理学情報及び身体運動活動データを含む。対照生物の電気的生理学情報、機械的生理学情報及び身体運動活動データを収集することを通じて、情報の包括性を保証する。
【００４９】
Ｓ３．  信号処理方法を通じて前記生理学的情報データに対してノイズ減少処理を行い、特徴抽出方法を通じて異なる生理学的情報データの時間領域特徴および／または周波数領域特徴を抽出する。前記特徴抽出方法は、フーリエ変換、バンド計算、時間−周波数分析、ウェーブレット分解または波形検出である。生理学的情報データの信号対雑音比を高めることで、外部の干渉やその他制御できない要因によって引き起こされる歪みや異常なデータ情報を排除する。
【００５０】
Ｓ４．  電気的生理学情報、機械的生理学情報及び身体運動活動データから抽出した時間領域特徴および／または周波数領域特徴を、アルゴリズム統計モデルにそれぞれ入力して計算を行い、出力対象を得る。前記アルゴリズム統計モデルは、心拍数検査アルゴリズム統計モデル、血圧検査アルゴリズム統計モデル及び心拍数変動検査アルゴリズム統計モデルを含む。実験を通じて確立した異なる生理学的情報データが、当該生理学的情報データに対応するアルゴリズム統計モデルを確立し、収集した対照生物の生理学的情報データに、これに対応するアルゴリズム統計モデルにおいて比較計算分析により得られた対応する出力対象を入力する。前記出力対象は、前記アルゴリズム統計モデルに対応する心拍数分析、血圧分析及び心拍数変動分析を含む。
【００５１】
例えば、電気的生理学情報、機械的生理学情報及び身体運動活動データ等の抽出した時間領域特徴および／または周波数領域特徴を、心拍数検査用として確立したアルゴリズム統計モデルに入力する。機械学習が選択された時のみに、心拍数と関連する特徴が選択され、統計モデルに入力されて出力した結果が心拍数の出力対象であり、対照生物のいくつかの生理学的情報データの出力対象に基づいて分析する。
【００５２】
Ｓ５．  前記出力対象を分析報告として報告受信ユニット４へ送信、または、前記出力対象と過去のデータベースを比較して得た分析報告を報告受信ユニット４へ送信する。前記過去のデータベースは、前記対照生物の過去の生理学的情報データ及び前記対照生物の人種、品種と同一または相違する生物の過去の生理情報群データを含む。通常、過去のデータベースには当該対照生物または当該対照生物と人種、科、目、年齢、大きさが同一または類似である生物の生理学的データ情報が保存され、出力対象と当該データを比較することを通じて、当該対照生物の分析報告が得られ、データ分析ユニット３が前記分析報告を報告受信ユニット４まで発送し、専門家が当該報告に基づいて意見を出す。
【００５３】
図２に示すように、本発明は、複合センシングに基づく生理学的モニタリング及び分析システムをさらに提供し、いくつかのセンサー、データロギングユニット２、データ分析ユニット３及び報告受信ユニット４を含む。前記データ分析ユニットは、前記データロギングユニット２処理後の前記センサーが収集した対照生物の生理学的情報データの分析に用いられ、分析報告を前記報告受信ユニット４まで発送する。前記センサーは、電気生理学的活動、機械的生理活動、呼吸及び体の動きに関連する活動の収集に用いる心電図センサー１１、加速度計１２、モーションセンサー及び圧力センサー１３を含むが、これに限定されない。本発明は、心血管系の電気生理学的および機械的活動を同期化、時間限定方式で記録し、同時に心肺活動および体の動きを測定する。
【００５４】
図３〜９に示すように、当該システムは前記センサーを通じて動物及び人体からリアルタイム電気的生理学情報を収集可能である。電気的生理学情報は、心電図（ＥＣＧ）と電気的呼吸測定を含むが、これに限定されない。動物及び人体からリアルタイム機械的生理学情報を収集する。機械的生理学情報は、心理心電図（ＳＣＧ；  ｓｅｉｓｍｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｙ），心弾動図（ＢＣＧ；  ｂａｌｌｉｓｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｙ）及び機械的呼吸測定を含むが、これに限定されない。リアルタイム身体運動活動データを収集する。収集した異なる生理学的情報データから時間領域特徴及び周波数領域特徴を抽出し、最後に電気生理学的信号及び機械的生理学的信号と合わせて再度分析を行い、電気生理学的信号と機械的生理学的信号から抽出した時間領域特徴の間の関連データ画像を得る。
【００５５】
具体的には、心臓状態、血流状態、呼吸及び身体活動の生理学的測定は、体の動き、心拍数、心拍数変異、心電図ピーク組成構造検測、心理心電図ピーク組成構造検測、心弾動図ピーク組成構造検測、血圧、気分検測等を含むが、これに限定されない。
【００５６】
前記データロギングユニット２は、前記センサーが収集した生理学的情報データの測定、記録または保管に用いるＣＰＵを含み、前記ＣＰＵは、前記生理学的情報データを前記データ分析ユニット３への発送にも用いられる。
【００５７】
前記データ分析ユニット３は、過去のデータベース、リアルタイム収集データベース及び機械学習方法を通じてアルゴリズム統計モデルを確立、訓練できる分析プラットフォームを含む。
前記過去のデータベースは、前記対照生物の過去の生理学的情報データ及び前記対照生物の人種、品種が同一または相違する生物の過去の生理情報群データを含む。
【００５８】
前記データ分析プラットフォームは、前記生理学的情報データの信号対雑音比を増加させ、特徴抽出方法を通じて異なる生理学的情報データの時間領域特徴および／または周波数領域特徴の抽出に用いられる
【００５９】
図１０〜１２に示すように、保管および運搬を有利にするために、システムの測定部分の構造は折り畳み式に設計されても良い。
【００６０】
具体的には、機械的生理活動センサー５１をデータ収集構造内に設け、当該データ収集構造をセンサーのキャリアとする。ユーザーは、当該データ収集構造が対照生物体に作用することを通じて、直接収集対照生物の生理学的データ情報を収集しても良い。
【００６１】
例えば、加速度計を通じて対照生物の身体運動活動データを収集する。
【００６２】
本発明は、心臓状態、血流状態、呼吸及び身体活動のモニタリング及び分析に応用され、収集したデータを分析した後、ユーザーや医療専門家に分析フィードバックを提供し、医師または他の専門家は、分析報告の指導の下で診断、治療、処方に関する意見を出す。この自動化心電図の迅速な解釈と診断により、診断の専門性と効率が大幅に向上した。
【００６３】
本発明の有利な効果は、対照生物の心臓健康の評価を行うことである。例えば、心拍数データと心血流量データを使用して、心血管の健康状態と気分状態を判断する；異常な心臓活動を観察する（例えば、不整脈）血圧を観察する。
または、本発明を肺活動の測定に使用する：呼吸数を観察する；異常な呼吸活動を観察する。
または身体活動測定を行う：例えば、体力状態；または、呼吸データを使用して全体的な体力レベルを判断し、体の動きデータを使用して全体的な体力レベルを判断し、生理学的データ収集プラットフォームを通じて、体の動きの電気的生理学及び機械的データをリアルタイムで同時に記録する；センサーから収集されたデータは、データ記録ユニット２、リモートエンドに記録されるか、他のサーバーまたはデバイスに存在するようにする。
【００６４】
上記の内容は具体的な好ましい実施形態を合わせて本発明をより詳細に説明したものであり、これらの説明に限定されるものではない。当業者にとって、本発明の概念から逸脱しない前提で、本発明の保護範囲内にあると見なされるべきいくつかの簡単な演繹または置換を行うことができる。
【符号の説明】
【００６５】
１１−心電図センサー  
１２−加速器  
１３−圧力センサー  
２−データユニット  
３−データ分析ユニット  
４−報告受信ユニット  
５１−機械的活動センサー
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2021511185.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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