НОСИМОЕ УСТРОЙСТВО С ФУНКЦИЕЙ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОНЦЕНТРАЦИИ ГЕМОГЛОБИНА, СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОНЦЕНТРАЦИИ ГЕМОГЛОБИНА Российский патент 2023 года по МПК A61B5/1455 

Область техники

Настоящее изобретение относится к устройствам и системам неинвазивного, персонального и/или осуществляемого по требованию контроля за состоянием здоровья человека, в частности, определения общей концентрации гемоглобина (Hb), а также его различных форм, таких как оксигемоглобин, дезоксигемоглобин, метгемоглобин, карбоксигемоглобин, и других свойств крови, например, оксигенации. Кроме того, изобретение относится к способу определения концентрации гемоглобина, реализуемому в носимых устройствах, в частности, в современных умных часах и фитнес-браслетах.

Предпосылки изобретения

Гемоглобин - основной дыхательный пигмент и главный компонент эритроцитов крови, выполняющий важные функции в организме человека и животных: перенос вдыхаемого кислорода из легких в биологические ткани и органы, а углекислого газа из тканей и органов в легкие, где он выдыхается. Это происходит за счет того, что кислород способен обратимо связываться железом, атомы которого «встроены» в гемоглобин. При взаимодействии с биологическими тканями и органами эритроциты «освобождаются» от кислорода и «забирают» углекислый газ. Гемоглобин также играет существенную роль в поддержании кислотно-основного равновесия крови. Буферная система, создаваемая гемоглобином, способствует сохранению рН крови в определенных пределах.

В одном эритроците содержится около 3,4×10⁸ молекул гемоглобина, каждая из которых состоит примерно из 103 атомов. В крови человека в среднем содержится около 14,5% гемоглобина, его общее количество около 750 г. Гемоглобин представляет собой сложный белок, относящийся к группе гемопротеинов, белковый компонент в котором представлен глобином, небелковый простетической группой. Простетическая группа в молекуле гемоглобина представлена 4-мя одинаковыми железопорфириновыми соединениями, которые называются темами. Молекула гема состоит из порфирина IX, связанного с железом двумя атомами азота ковалентными и двумя другими атомами азота координационными связями. Атом железа (II) расположен в центре гема и придает крови характерный красный цвет, степень его окисления не изменяется независимо от присоединения или отдачи кислорода.

Как обсуждено выше, наиболее характерным свойством гемоглобина является обратимое присоединение газов, таких как O₂, CO₂ и др. Образующиеся при этом соединения называются соответственно оксигемоглобином и карбоксигемоглобином. Реакция присоединения молекулярного кислорода не является истинным окислением гемоглобина, так как валентность железа в теме при этом не изменяется, и эту реакцию правильнее называть оксигенацией. Истинное окисление гемоглобина происходит только тогда, когда железо переходит в трехвалентное состояние.

В крови гемоглобин существует по меньшей мере в четырех формах: оксигемоглобин, дезоксигемоглобин, карбоксигемоглобин, метгемоглобин. В эритроцитах молекулярные формы гемоглобина способны к взаимопревращению, их соотношение определено индивидуальными особенностями организма.

Нормальные величины концентрации гемоглобина: у мужчин 130-165 г/л, у женщин 120-150 г/л, у детей 110-155 г/л, у беременных 110-120 г/л. Диагностически значимое снижение нижнего порога нормальных уровней гемоглобина встречается у мужчин возрастной группы 65-74 года.

Концентрация (уровень) гемоглобина повышается при увеличении количества эритроцитов и снижается, если их становится меньше. Снижение количества эритроцитов, а значит, пониженная концентрация гемоглобина в крови (низкий гемоглобин) может быть обусловлена уменьшением образования эритроцитов в костном мозге, их потери в результате кровотечения или разрушения внутри организма, несбалансированного питания, вредных привычек, нарушения синтеза гемоглобина, заболеваний желудочно-кишечного тракта, хронических болезней почек, цирроза печени, микседемы, гемолиза и т.п. Последствиями низкого гемоглобина являются сбои иммунной системы, ухудшение состояния кожи, негативное влияние на способность к материнству, тахикардия, одышка, провоцирование инсульта и сердечного приступа. При этом человек часто находится в состоянии анемии, когда организм не получает достаточно кислорода, что вызывает слабость, сонливость и быструю утомляемость.

Повышенная концентрация гемоглобина свидетельствует о полицитемии, гемоконцентрации при дегидратации, ожогах, кишечной непроходимости, упорной рвоте, пребывания на больших высотах, чрезмерной физической нагрузки; сердечно-сосудистой патологии, обычно врожденной, приводящей к значительному венозному сбросу; заболеваниях легких, приводящих к снижению легочной перфузии, плохой аэрации легких, легочной артериальной фистуле; хроническом химическом воздействии нитритов, сульфонамидов, вызывающих образование мет- и сульфогемоглобина.

С концентрацией гемоглобина связано насыщение крови кислородом (оксигенация или SpO₂), которое представляет собой процентное содержание оксигемоглобина в крови, то есть отношение количества оксигемоглобина к общему количеству гемоглобина. Например, оксигенация 95-100% является нормальной, но может варьироваться, если у человека есть заболевания легких. Оксигенация <90% считается низкой и это называется гипоксемией, при этом организму требуется кислородная добавка. Причинами низкого насыщения крови кислородом являются анемия, апноэ во сне, курение, заболевания легких (астма, эмфизема легких и др.), вирусные инфекции (COVID-19 и др.), качество воздуха, пониженная емкость сердца, сильные обезболивающие. Последствиями низкой оксигенации являются головные боли, тахикардия, одышка, повреждение сердца и головного мозга. Следует отметить, что уровень оксигенации отражает степень насыщения крови оксигемоглобином, но не характеризует общее содержание гемоглобина в крови.

Таким образом, концентрация гемоглобина и насыщение крови человека кислородом являются одними из самых важных и значимых показателей состояния здоровья человека и требуют постоянного контроля.

Для определения гемоглобина используют инвазивные и неинвазивные методы. Инвазивные методы представляют собой лабораторные методы, к которым относятся химические, спектрофотометрические, колориметрические методы, такие как сапониновый метод, метод Сали и т.п., когда чаще всего анализируют производные гемоглобина, образовавшиеся в процессе его окисления и присоединения к тему различных химических групп, приводящих к изменению валентности железа и окраски раствора. Химические и спектрофотометрические методы имеют высокую точность и рекомендуются в качестве эталонных, но из-за трудоемкости и значительной стоимости анализа для рутинных определений не применяются. Для рутинных лабораторных исследований наиболее предпочтительны колориметрические методы, как наиболее дешевые, простые и быстрые в исполнении. Для определения насыщения крови кислородом используют ABG-тест (тест на газ в артериальной крови).

Вместе с тем методы контроля гемоглобина и насыщения крови кислородом, связанные с забором и исследованием крови, не подходят для непрерывного контроля и являются неудобными. Преимуществами измерения концентрации гемоглобина с помощью носимых устройств, в частности, умных часов или фитнес-браслетов, являются неинвазивный метод измерения, быстрое измерение, простота использования, возможность непрерывного и долгосрочного контроля гемоглобина. Кроме того, быстрый тест на насыщение кислородом может быть полезен для постоянного контроля и принятия решения о госпитализации пациента.

К неинвазивным методам относится, например, пульсоксиметрия, обеспечивающая контроль процентного содержания гемоглобина, насыщенного кислородом (O₂), с помощью оценки тканей на пропускание оптического излучения (по амплитуде пульса) и частоты сердечных сокращений. Для неинвазивного определения оксигенации крови в рабочую область фотоплетизмографического (ФПГ) датчика помещается участок тканей, содержащий артериальные сосуды. Традиционные оксиметры обычно имеют форму «прищепки» для помещения на палец, мочку уха пациента, то есть там, где возможно пропускание излучения через образец ткани, и анализируют проходящее сквозь палец, мочку уха излучение, то есть измеряют образец ткани на пропускание. В тканях, костях, венозной крови и артериальной крови человека происходит поглощение, отражение и рассеивание излучения, которое при исследовании кровотока определяется размером сосудов или объемом крови, проходящим через исследуемый участок тканей. Сужение и расширение сосуда под действием артериальной пульсации кровотока, которая обусловлена преимущественно изменением кровотока в артериях и артериолах, вызывают соответствующее изменение амплитуды сигнала, получаемого с выхода фотоприемника. Методика пульсоксиметрии основана на использовании принципов фотоплетизмографии (ФПГ). Гемоглобин служит своего рода фильтром для светового потока, причем «цвет» и «толщина» его могут меняться. «Цвет» фильтра зависит от процентного содержания оксигемоглобина. На этом базируется способность пульсоксиметра устанавливать степень оксигенации крови. На изменение «толщины» фильтра влияет рост объема крови в артериях и артериолах при каждой пульсовой волне. После измерения частоты пульса и амплитуды пульсовой волны, с помощью микропроцессора анализируют соотношение степени поглощения излучения разных длин волн, например, ИК- и красных волн, затем рассчитывают насыщение пульсирующего потока артериальной крови кислородом.

При этом сигнал с выхода датчика, пропорциональный поглощению света, проходящего через ткани, включает две составляющие: переменную (АС) составляющую, обусловленную изменением объема артериальной крови при каждом сердечном сокращении, и постоянную (DC) составляющую, определяемую оптическими свойствами кожи, костей, венозной крови и других тканей исследуемого участка, совокупное поглощение которых не изменяется в процессе распространения пульсовой волны.

Это традиционный подход для анализа сигнала в пульсоксиметрии, основанный на разделении постоянной и переменной составляющих временных рядов (DC- и АС-составляющих во временной области или компонент постоянного и переменного токов) ФПГ-сигнала (пульсового сигнала). При этом традиционно измеряют интегральную площадь кривой сигнала, а форму сигнала обычно не учитывают. Вместе с тем DC-составляющую используют для нормирования сигнала, поскольку пропускание сигнала зависит не только от коэффициентов поглощения/отражения/рассеивания кожи, костей, крови и других тканей, составляющих «фильтр» для сигнала, но и от толщины самого «фильтра».

Большинство известных методов описывает теорию и работу пульсоксиметров в режиме пропускания, поэтому в предшествующем уровне техники такие подходы описаны, исходя из соответствующих законов и уравнений, в частности, закона Бугера-Ламберта-Бера, определяющего ослабление параллельного монохроматического пучка света при распространении его в поглощающей среде. Однако, в уровне техники недостаточно сведений, касающихся применения вышеописанного метода с AC/DC-составляющими в пульсоксиметре в режиме отражения. При этом очевидно, что работа устройства в режиме отражения требует иных подходов, в том числе дополнительно требует анализа формы пульсовой волны.

Однако существуют определенные трудности анализа АС-составляющих ФПГ-сигнала, состоящие в том, что АС-составляющая имеет сложную форму, которая зависит от длины волны и несет информацию о спектральных свойствах ткани.

Существующие устройства для определения гемоглобина имеют низкую точность и чувствительны к двигательным артефактам, а значит, не подходят для применения в качестве потребительских гаджетов. Кроме того, например, пульсоксиметры имеют дополнительное устройство - прищепку на палец и не подходят для непрерывного контроля насыщения крови кислородом.

В патенте US 8255028 В2 (Masimo Corporation) раскрыт монитор пациента, который имеет несколько датчиков, способных прикрепляться к участкам тканей живого субъекта. Датчики генерируют сенсорные сигналы, которые реагируют на по меньшей мере две длины волны оптического излучения после ослабления пульсирующей кровью в участках ткани. Монитор пациента использует множество сигналов для уменьшения влияния шума.

Недостатками такого решения являются неиспользование информации о форме пульсовой волны, отсутствие поправки на рассеивающие/поглощающие свойства ткани.

В патенте US 9341565 В2 (Masimo Corporation) раскрыт физиологический монитор для определения насыщения крови кислородом у лечащегося пациента, включающий в себя датчик, устройство обработки сигнала и устройство отображения. Датчик включает в себя по меньшей мере три светоизлучающих диода. Каждый светоизлучающий диод способен излучать свет различной длины волны. Датчик также включает в себя детектор, способный принимать свет от по меньшей мере трех светоизлучающих диодов после его ослабления тканью. Детектор генерирует выходной сигнал, основанный, по меньшей мере частично, на принятом свете. Устройство обработки сигнала определяет насыщение крови кислородом на основе по меньшей мере выходного сигнала, а устройство отображения предоставляет показатель насыщения крови кислородом.

Недостатками такого решения также являются неиспользование информации о форме пульсовой волны, отсутствие поправки на рассеивающие/поглощающие свойства ткани.

Ниже приведена таблица 1, демонстрирующая сравнительные особенности предлагаемого изобретения и других решений, известных в уровне техники.

Решения уровня техники, как правило, предусматривают работу датчиков в режиме пропускания и не раскрывают исчерпывающим образом принципы работы носимых устройств с функцией определения свойств крови, таких как концентрация гемоглобина, в режиме отражения, который используется, например, в форм-факторе умных часов.

Например, в недавних публикациях, таких как WO 2023/003980 А1 и WO 2023/287789 A1 (Masimo Corporation), раскрыты носимые устройства в виде умных часов для контроля физиологических параметров пользователя, которые могут размещаться на запястье, при этом группы источников и детекторов излучения расположены на одной стороне устройств. Вместе с тем при описании физических принципов работы ФПГ-датчика, авторы указанных публикаций ссылаются на закон Бугера-Ламберта-Бера, как отмечено выше в отношении других решений уровня техники. Однако, при работе в режиме отражения этот подход не работает и дает некорректный результат. Кроме того, обработка сигнала выполняется методами традиционной обработки сигналов пульсоксиметрии, т.е. основное внимание в этих публикациях уделено устройству датчика, без описания конкретных методов обработки сигналов, тем более в отношении измерения специфических компонентов крови, таких как гемоглобин. В стандартном режиме, когда датчик находится в часах на руке, как правило, возможно измерение частоты пульса, ее вариабельности и оксигенации. Для измерения специфических параметров может использоваться внешний датчик, подключаемый к порту часов и размещаемый, например, на пальце руки пользователя. Таким образом, в указанных публикациях не раскрыты особенности обработки сигналов, полученных в режиме на отражение, позволяющие измерять специфические параметры крови, такие как концентрация гемоглобина. Т.е. в этих публикациях нет сведений о формах ФПГ-сигнала на разных длинах волн, разности в оптических путях излучения на этих длинах волн, разности в типах сосудов и тканей, с которыми преимущественно взаимодействует излучение разных длин волн и, соответственно, о способе учесть отличия в оптических путях и типах сосудов и тканей через форму ФПГ-сигнала и способе описания формы этого сигнала посредством амплитудно-фазовых характеристик гармоник.

Таким образом, основная проблема данной области техники заключается в отсутствии способа и удобного для использования носимого устройства для постоянного контроля свойств крови, например, концентрации гемоглобина, в особенности в режиме работы датчиков в режиме отражения, а также в неустойчивости существующих решений к двигательным артефактам.

Следовательно, существует потребность в носимом устройстве и способе определения свойств крови, в частности, концентрации гемоглобина, обеспечивающих повышенное спектральное разрешение и подходящих для непрофессионального применения, то есть необходимо надежное и устойчивое к движению решение. Иными словами, требуется устройство для неинвазивного, ненавязчивого, непрерывного контроля концентрации гемоглобина и насыщения крови кислородом.

Возможные продукты, в которых используется способ по изобретению, представляют собой носимые устройства, такие как умные часы или смарт-браслеты, стационарные диагностические приборы, бытовые приборы и гаджеты для персонального медицинского контроля.

Сущность изобретения

Принимая во внимание изложенные выше технические проблемы, далее со ссылкой на описание и представленные ниже чертежи предлагаемое изобретение будет описано в качестве примера, а не ограничения.

Данное краткое изложение сущности изобретения предшествует подробному описанию конкретных примерных вариантов

осуществления, чтобы дать общее представление аспектов заявленного изобретения, которые будут дополнительно объяснены далее, и никоим образом не предназначено для определения или ограничения объема настоящего изобретения.

Задачей настоящего изобретения является создание носимых устройств с функцией определения концентрации гемоглобина в крови пользователя на основе данных, собираемых от датчиков носимых устройств.

Предлагаемые носимое устройство, способ и система обеспечивают возможность персонального, непрофессионального применения, устойчивость к движению и возможность определения свойств крови, в частности, концентрации гемоглобина с высокой точностью.

Предлагаются носимое устройство и система, реализующие способ определения концентрации гемоглобина в крови пользователя, включающий этапы, на которых: облучают ткань пользователя источником света, излучающим свет по меньшей мере двух различных длин волн, детектируют фотоплетизмографические (ФПГ или пульсовые) сигналы от ткани пользователя на упомянутых по меньшей мере двух различных длинах волн, преобразуют детектированные ФПГ-сигналы из временной области в частотную область, выбирают, из всех ФПГ-сигналов, доступных на нескольких длинах волн, наиболее значимый сигнал с наилучшим отношением сигнал/шум, самой высокой амплитудой и наименее затронутый шумами и используют его в качестве опорного сигнала, извлекают из опорного сигнала частотные составляющие (гармоники) и используют их в качестве координат, раскладывают остальную часть сигналов по координатам, полученным из опорного сигнала, с получением набора характеристик и сравнивают набор характеристик с наборами из заранее скомпилированной базы данных, определяя концентрацию гемоглобина без лабораторного анализа крови.

Краткое описание чертежей

Вышеописанные и другие признаки и преимущества настоящего изобретения будут пояснены в последующем описании со ссылкой на приложенные чертежи. Приведенные конкретные примерные варианты осуществления заявленного изобретения, рассматриваемые вместе с чертежами, не предназначены для ограничения объема изобретения. Исходя из изучения представленного описания, специалистам будут очевидны дополнительные варианты осуществления, модификации или эквиваленты настоящего изобретения, и все такие варианты осуществления, модификации и эквиваленты считаются включенными в настоящее изобретение.

Чертежи предоставлены исключительно для помощи в понимании описания, и их не следует никоим образом рассматривать как ограничивающие объем изобретения. На чертежах изображено следующее:

Фиг. 1 схематично иллюстрирует зависимость формы ФПГ-сигнала от длины волны и пользователя.

Фиг. 2А схематично иллюстрирует различие в механизмах рассеивания и поглощения излучения в исследуемом объеме в режиме пропускания и в режиме отражения; фиг. 2Б схематично иллюстрирует формы ФПГ-сигнала в режиме пропускания и режиме отражения.

Фиг. 3А схематично иллюстрирует спектры поглощения цельной крови при разных концентрациях гемоглобина; фиг. 3Б схематично иллюстрирует спектры поглощения ткани (кровь + другие компоненты) при одинаковой концентрации гемоглобина.

Фиг. 4А схематично иллюстрирует первый традиционный подход к обработке ФПГ-сигнала.

Фиг. 4Б схематично иллюстрирует второй традиционный подход к обработке ФПГ-сигнала.

Фиг. 5А иллюстрирует эффект использования первого традиционного подхода к обработке ФПГ-сигнала применительно к определению концентрации гемоглобина по фиг. 4А.

Фиг. 5Б иллюстрирует эффект использования второго традиционного подхода к обработке ФПГ-сигнала применительно к определению концентрации гемоглобина по фиг. 4Б. На фиг. 5Б термин «критическая точка» означает набор критических точек для формы кривой сигнала на каждой из указанных длин волн.

Фиг. 6А, Б иллюстрируют блок-схему и схематическое изображение носимого устройства с функцией определения концентрации гемоглобина.

Фиг. 7 иллюстрирует блок-схему последовательности этапов способа определения концентрации гемоглобина.

Фиг. 8 схематично иллюстрирует этап преобразования ФПГ-сигнала из временной в частотную область.

Фиг. 9 иллюстрирует ключевые этапы способа определения концентрации гемоглобина.

Фиг. 10 иллюстрирует ключевую особенность этапа преобразования по фиг. 7.

Фиг. 11А, Б иллюстрируют особенности преобразования ФПГ-сигнала в частотную область и ФПГ-сигнала во временной области при разных условиях поглощения.

Фиг. 12 иллюстрирует особенности выбора опорного ФПГ-сигнала в частотной области.

Фиг. 13 иллюстрирует особенности анализа сигнала в частотной области.

Фиг. 14 иллюстрирует принцип компилирования базы данных.

Фиг. 15 иллюстрирует заключительный этап способа определения концентрации гемоглобина.

Фиг. 16 иллюстрирует результаты прогнозирования (определения) концентрации гемоглобина в крови пользователя носимого устройства по базе данных.

Подробное описание вариантов осуществления изобретения

Предлагаемое изобретение представляет собой носимое устройство с функцией определения концентрации гемоглобина в крови пользователя, содержащее по меньшей мере один ФПГ-датчик, выполненный с возможностью облучать ткань пользователя, включая кожу, кости, кровь, кровеносные сосуды, излучением по меньшей мере двух различных длин волн и детектировать по меньшей мере два ФПГ-сигнала на упомянутых по меньшей мере двух различных длинах волн в режиме отражения, при этом носимое устройство выполнено с возможностью преобразовывать упомянутые по меньшей мере два ФПГ-сигнала из временной области в частотную область или частотно-временную область, описывать преобразованные ФПГ-сигналы относительно гармоник с получением набора характеристик, определять концентрацию гемоглобина в крови пользователя, исходя из полученного набора характеристик и информации базы данных.

Согласно варианту осуществления, носимое устройство дополнительно может содержать корпус, процессор, батарею и запоминающее устройство, размещенные в корпусе.

Согласно варианту осуществления, носимое устройство выполнено с возможностью осуществлять описание ФПГ-сигналов, которое включает выбор из всех ФПГ-сигналов наиболее значимого сигнала и использование его в качестве опорного сигнала; извлечение из опорного сигнала гармоник и использование их в качестве координат; разложение всех ФПГ-сигналов по упомянутым координатам с получением набора характеристик; при этом определение концентрации гемоглобина включает сравнение полученного набора характеристик с наборами характеристик из базы данных, каждый из которых соответствует конкретному значению концентрации гемоглобина.

Согласно варианту осуществления, упомянутый по меньшей мере один ФПГ-датчик носимого устройства содержит по меньшей мере один источник излучения, содержащий два или более светоизлучающих диода.

Согласно варианту осуществления, светоизлучающие диоды могут представлять собой лазерные светодиоды.

Согласно варианту осуществления, упомянутый по меньшей мере один ФПГ-датчик носимого устройства содержит по меньшей мере один приемник излучения, предпочтительно представляющий собой широкополосный фотоприемник или фотодиод.

Согласно варианту осуществления, одна из упомянутых различных длин волн, излучаемая по меньшей мере одним ФПГ-датчиком носимого устройства, находится в диапазоне 495-570 нм, а предпочтительно составляет 530 нм.

Согласно варианту осуществления, ФПГ-сигналы, обеспечиваемые носимым устройством, являются обратно-отраженными и/или обратно-рассеянными от тканей пользователя.

Согласно варианту осуществления, носимое устройство дополнительно выполнено с возможностью отфильтровывать артефакты движения от ФПГ-сигналов. Следует отметить, что анализ сигнала в частотной области делает алгоритм определения концентрации гемоглобина до некоторой степени устойчивым к артефактам движения при условии, что частота и длительность этих артефактов не совпадает с основным сигналом. Частота артефактов может совпадать с частотой ФПГ-сигнала, но артефакты движения нестационарны, т.е. их характеристики изменяются со временем, поэтому при накоплении сигнала, представляется возможным усилить по существу стационарные ФПГ-компоненты и подавить вклад артефактов движения в общий спектр сигнала.

Согласно варианту осуществления, преобразование ФПГ-сигналов из временной области в частотную область содержит преобразование Фурье или преобразование Гильберта-Хуанга, преобразование из временной области в частотно-временную область содержит вейвлет-преобразование.

Согласно варианту осуществления, носимое устройство выполнено с возможностью выбирать наиболее значимый сигнал, характеризуемый наилучшим отношением сигнал/шум, самой высокой амплитудой и/или наименее затронутый шумами.

Согласно варианту осуществления, носимое устройство выполнено с возможностью осуществлять извлечение гармоник из опорного сигнала, которое включает определение координаты основной гармоники и вычисление координат других гармоник.

Согласно варианту осуществления, процессор носимого устройства выполнен с возможностью осуществлять описание ФПГ-сигналов относительно гармоник, которое включает измерение для каждой гармоники амплитуды, площади кривой, ширины на половине высоты пика и/или отношения сигнал/шум с получением набора амплитудно-фазовых характеристик гармоник.

Согласно варианту осуществления, носимое устройство выполнено с возможностью осуществлять вышеупомянутое сравнение полученного набора характеристик с наборами характеристик из базы данных с использованием численного метода или алгоритма прогнозирования с учетом данных других пользователей, наборов характеристик из базы данных, заранее измеренных у других пользователей и сопоставленных с концентрациями гемоглобина, заранее измеренными лабораторным методом. При этом алгоритм прогнозирования получен в процессе обучения нейронной сети, причем в процессе машинного обучения нейронной сети использовались вышеуказанные наборы характеристик.

Согласно варианту осуществления, запоминающее устройство носимого устройства выполнено с возможностью хранить базу данных.

Согласно варианту осуществления, носимое устройство дополнительно выполнено с возможностью коррелировать определенную концентрацию гемоглобина с использованием значения концентрации гемоглобина, полученного лабораторным методом, обновлять базу данных и уточнять алгоритм прогнозирования с использованием алгоритма машинного обучения или нейронной сети.

Согласно варианту осуществления, носимое устройство дополнительно содержит устройство ввода и вывода, выполненное с возможностью вводить данные профиля пользователя в запоминающее устройство и отображать определенную концентрацию гемоглобина, и модуль связи, выполненный с возможностью обмениваться информацией с удаленным сервером и/или облачным хранилищем.

Согласно варианту осуществления, носимое устройство дополнительно выполнено с возможностью определения концентрации оксигемоглобина в крови пользователя.

Согласно варианту осуществления, носимое устройство выполнено с возможностью размещаться на запястье или других частях тела, например, на пальце.

Согласно варианту осуществления, носимое устройство представляет собой смарт-устройство, такое как умные часы или фитнес-браслет.

Предлагаемое изобретение также относится к способу определения концентрации гемоглобина в крови пользователя, включающему облучение ткани пользователя излучением по меньшей мере двух различных длин волн; детектирование ФПГ-сигналов во временной области на упомянутых по меньшей мере двух различных длинах волн в режиме отражения, преобразование детектированных ФПГ-сигналов из временной области в частотную область или частотно-временную область, описание преобразованных ФПГ-сигналов относительно гармоник с получением набора характеристик, определение концентрации гемоглобина в крови пользователя, исходя из полученного набора характеристик и информации базы данных.

Согласно варианту осуществления способа, на этапе описания ФПГ-сигналов выбирают из всех ФПГ-сигналов наиболее значимый сигнал и используют его в качестве опорного сигнала; извлекают из опорного сигнала гармоники и используют их в качестве координат; раскладывают все ФПГ-сигналы по упомянутым координатам; при этом на этапе определения концентрации гемоглобина сравнивают полученный набор характеристик с наборами характеристик из базы данных, каждый из которых соответствует конкретному значению концентрации гемоглобина.

Согласно варианту осуществления способа, облучение осуществляют с помощью по меньшей мере одного источника излучения, представляющего собой два или более светоизлучающих диода.

Согласно варианту осуществления способа, облучение осуществляют с помощью по меньшей мере двух лазерных светоизлучающих диодов.

Согласно варианту осуществления способа, детектирование ФПГ-сигналов осуществляют с помощью по меньшей мере одного приемника излучения, предпочтительно представляющего собой широкополосный фотоприемник или фотодиод.

Согласно варианту осуществления способа, одна из упомянутых по меньшей мере двух различных длин волн излучения, которым облучают ткань пользователя, находится в диапазоне 495-570 нм, а предпочтительно составляет 530 нм.

Согласно варианту осуществления способа, ФПГ-сигналы являются обратно-отраженными и/или обратно-рассеянными от тканей пользователя.

Согласно варианту осуществления, способ дополнительно включает фильтрацию ФПГ-сигналов от артефактов движения. Фильтрация ФПГ-сигналов от артефактов движения (движения тела при ходьбе, движения рук, пальцев, дрожания и др.) может выполняться, например, с использованием данных акселерометра носимого устройства, и осуществляется с целью дальнейшей обработки отфильтрованных сигналов более высокого качества.

Согласно варианту осуществления способа, преобразование ФПГ-сигналов из временной области в частотную область осуществляют путем преобразования Фурье или преобразования Гильберта-Хуанга, а преобразование из временной области в частотно-временную область осуществляют путем вейвлет-преобразования.

Согласно варианту осуществления способа, наиболее значимый сигнал характеризуется наилучшим отношением сигнал/шум, самой высокой амплитудой и/или наименее затронут шумами.

Согласно варианту осуществления способа, извлечение гармоник из опорного сигнала включает определение координаты основной гармоники и вычисление координат других гармоник.

Согласно варианту осуществления способа, описание ФПГ-сигналов относительно гармоник включает измерение для каждой гармоники амплитуды, площади кривой, ширины на половине высоты пика и/или отношения сигнал/шум с получением набора амплитудно-фазовых характеристик гармоник.

Согласно варианту осуществления способа, сравнение осуществляют с использованием численного метода или алгоритма прогнозирования с учетом данных профилей других пользователей, наборов характеристик из базы данных, заранее измеренных у других пользователей, и концентраций гемоглобина, заранее измеренных лабораторным методом.

Согласно варианту осуществления способа, в качестве численного метода используют алгоритм машинного обучения или обучение с помощью нейронной сети.

Согласно варианту осуществления способа, база данных выполнена с возможностью храниться на запоминающем устройстве, удаленном сервере и/или в облачном хранилище.

Согласно варианту осуществления, способ дополнительно включает осуществление корреляции определенной концентрации гемоглобина с использованием значения концентрации гемоглобина, полученного лабораторным методом, обновление базы данных и уточнение алгоритма прогнозирования с использованием алгоритма машинного обучения или нейронной сети.

Согласно варианту осуществления, способ дополнительно предназначен для определения концентрации оксигемоглобина в крови пользователя.

Предлагаемое изобретение дополнительно относится к системе для определения концентрации гемоглобина в крови пользователя, содержащей вышеупомянутое носимое устройство и удаленный сервер или облачное хранилище, при этом система содержит средства обмена информацией между носимым устройством и удаленным сервером и/или облачным хранилищем.

Согласно варианту осуществления системы, база данных предназначена для хранения на запоминающем устройстве, удаленном сервере и/или в облачном хранилище и выполнена с возможностью доступа к данным пользователя с внешних устройств через удаленный сервер и/или облачное хранилище.

Согласно варианту осуществления системы, на удаленном сервере и/или в облачном хранилище хранятся данные профиля пользователя и результаты предыдущих определений концентрации гемоглобина.

Согласно варианту осуществления, система дополнительно содержит средства для доступа к данным профиля пользователя и результатам предыдущих определений концентрации гемоглобина с других электронных устройств.

Предлагаемые носимое устройство, способ и система обеспечивают возможность неинвазивного, непрерывного, надежного и устойчивого к движению контроля свойств крови, в частности, определения концентрации гемоглобина и насыщения крови кислородом, и пригодны для непрофессионального применения.

Далее со ссылкой на чертежи будут описаны примерные варианты осуществления изобретения. Специалистам в данной области техники будет понятно, что различные примерные варианты осуществления ни в коем случае не следует истолковывать как ограничивающие объем заявляемого изобретения, и что специалистами могут быть применены другие материальные и технические средства, эквивалентные или аналогичные перечисленным ниже, для выполнения различных операций, функций, этапов способа и т.п., описанных ниже. Настоящее подробное описание не предназначено для ограничения объема заявленного изобретения, который определяется только прилагаемой формулой изобретения.

На фиг. 1 схематично проиллюстрирована зависимость формы ФПГ-сигнала от длины волны и пользователя. Хорошо видно, что форма волны пульсового сигнала зависит не только от длины волны первичного излучения, но также и от конкретного пользователя. Основными факторами, влияющими на форму ФПГ-сигнала, являются поглощение и рассеивание излучения в ткани, гидродинамика кровеносных сосудов, механическая деформация в ткани. При этом, например, концентрацию гемоглобина в крови пациента определяют по поглощению излучения в ткани, а точнее, как будет обсуждено далее, по пульсирующей (АС) составляющей поглощения в артериальной крови, а вклад, вносимый в сигнал за счет рассеивания излучения в ткани, гидродинамики кровеносных сосудов и механической деформации, является источником ошибок и должен быть устранен. С учетом особенностей процессов распространения оптического излучения в биологической ткани, которые будут обсуждаться далее, вышеуказанные процессы (источники ошибок) приводят к существенному изменению формы пульсовой волны в зависимости от длины волны, и при этом форма волны специфична в отношении оптических свойств ткани каждого индивидуального пользователя. Таким образом, для корректного измерения концентрации гемоглобина в крови (определяемой поглощением излучения в артериальной крови) необходимо анализировать форму ФПГ-сигнала. Здесь важными моментами являются следующие: необходимость спектроскопических измерений на множестве длин волн, необходимость учитывать, что на некоторых длинах волн ФПГ-сигнал может быть очень слабым, сигнал может иметь трудную для обработки форму, необходимость измерять слабый ФПГ-сигнал, имеющий сложную форму.

На фиг. 2А схематично проиллюстрировано различие в механизмах рассеивания и поглощения излучения в исследуемом объеме ткани в режиме пропускания и в режиме отражения. В режиме пропускания, используемом в медицинских и лабораторных применениях, излучение от источника света до детектора света на двух разных длинах волн λ₁ и λ₂ проходит приблизительно одинаковый оптический путь через ткань пациента и взаимодействует с одними и теми же участками ткани. В режиме отражения, используемом в носимых устройствах, например, в умных часах и фитнес-браслетах, излучение от источника света до детектора света на двух разных длинах волн λ₁ и λ₂ проходит различный путь и взаимодействует с разными участками ткани пациента. Например, излучение с длиной волны λ₂ взаимодействует только с кожей пациента и частично с мышечной тканью, включающей капиллярные кровеносные сосуды, в то время как излучение с длиной волны λ₂ взаимодействует с кожей пациента, с мышечной тканью, включая не только капиллярные кровеносные сосуды, но также венозные и артериальные сосуды. Однако, для правильного измерения гемоглобина требуется одинаковый исследуемый объем ткани, что трудно обеспечить в режиме отражения. Следовательно, необходимо найти решение, чтобы преодолеть эту проблему.

На фиг. 2Б схематично проиллюстрированы формы ФПГ-сигнала на длинах волн 530 нм и 655 нм в режиме пропускания и режиме отражения. Как отмечено выше в отношении фиг. 2А, оптический путь излучения на разных длинах волн в режиме пропускания приблизительно одинаков, поэтому ФПГ-сигнал в этом режиме имеет похожую форму на разных длинах волн, например, 530 нм и 655 нм, как показано пунктирными линиями на фиг. 2Б. В то же время ФПГ-сигнал в режиме отражения имеет очень разную форму на разных длинах волн, как показано сплошными линиями на фиг. 2Б. Принимая во внимание вышесказанное, основными проблемами спектрального анализа ФПГ-сигнала являются следующие:

- АС-составляющая пульсового сигнала имеет сложную форму, то есть это не гармонический и не синусоидальный сигнал;

- форма АС-составляющей зависит от длины волны излучения, то есть форма пульсового сигнала несет информацию в том числе о спектральных свойствах ткани;

- ограниченность работы в режиме отражения.

При поиске решения важно учитывать значительно разные оптические пути для разных длин волн, что менее важно в режиме пропускания и критично для режима отражения (например, для умных часов), необходимость измерения одного и того же участка ткани, разную форму импульса, обусловленную разницей в рассеянии и поглощении излучения. Таким образом, для режима отражения предпочтительно анализировать форму ФПГ-сигнала.

На фиг. 3А схематично проиллюстрированы спектры поглощения цельной крови при разных концентрациях гемоглобина, полученные с помощью фотоплетизмографии (ФПГ) на некоторых длинах волн излучения. Штриховыми линиями изображены непрерывные спектры поглощения цельной крови при двух разных концентрациях гемоглобина, а кружками - поглощение, измеренное в нескольких дискретных точках. Из фиг. 3А видно, что в идеальных условиях, когда имеется цельная кровь в кювете, концентрацию гемоглобина можно определить путем измерения пропускания оптического излучения на любой одной длине волны. Однако, случай цельной крови является идеальным, и в реальных случаях невозможно осуществить измерения на цельной крови неинвазивным образом.

На фиг. 3Б схематично проиллюстрированы спектры поглощения при одинаковой концентрации гемоглобина, но при наличии в одном случае других компонентов крови или других тканей, включая меланин, липиды, белки и т.д. Из фиг. 3Б видно, что на некоторых длинах волн, например, на λ_m, происходит заметное поглощение оптического излучения за счет наличия других компонентов крови или других тканей. Таким образом, другие компоненты крови или другие ткани могут поглощать на тех же длинах волн, что и гемоглобин. Следовательно, невозможно определенно сказать, поглощение на длине волны λ_m изменилось из-за гемоглобина или чего-то еще.

Как видно из фиг. 3А и Б, идеальным случаем при анализе крови является измерение только поглощения крови, когда поглощение на любой длине волны соответствует изменениям концентрации гемоглобина крови. В реальном случае на практике измеряют поглощение целой ткани, включающей кровь, при этом другие компоненты также могут поглощать излучение на тех же длинах волн, оказывая влияние на пульсовый сигнал. Следовательно, измерение поглощения на единственной длине волны может приводить к некорректному результату. Поэтому в данном случае необходим спектроскопический подход к измерениям, т.е. для корректного определения концентрации гемоглобина необходимо измерять спектр поглощения на нескольких длинах волн.

На фиг. 4А схематично проиллюстрирован первый традиционный подход к обработке ФПГ-сигнала, состоящий в измерении площади под кривой (AUC) АС-составляющей ФПГ-сигнала, т.е. определении интегральной площади формы ФПГ-сигнала. Считается, что измеренная таким образом интенсивность АС-составляющей пропорциональна оптическому пропусканию измеряемого объема ткани и может быть пересчитана в поглощение на этом участке согласно закону Бугера-Ламберта-Бера. Это самый простой подход к измерениям, применяемый в режиме пропускания, как обсуждено выше. Очевидно, что отображенные на фиг. 4А сигналы имеют примерно одинаковую интегральную площадь, но разные формы кривых. Поскольку при данном подходе информация о форме импульса не принимается во внимание, измерение оптического пропускания и поглощения в режиме отражения выполняется с большой ошибкой.

На фиг. 4Б схематично проиллюстрирован второй традиционный подход к обработке ФПГ-сигнала, состоящий в оценке формы кривой ФПГ-сигнала. Первый пик пульсовой волны, соответствующий анакротическому периоду пульсовой волны, образуется в период систолы («систолический пик» обозначен как SIS). Амплитудное значение анакротической фазы носит также название амплитуды пульсовой волны и соответствует ударному объему крови при сердечном выбросе, предоставляя таким образом косвенные сведения о степени инотропного эффекта. Второй пик пульсовой волны, соответствующий дикротическому периоду пульсовой волны, образуется за счет отражения объема крови от аорты и крупных магистральных сосудов и частично соответствует диастолическому периоду сердечного цикла («диастолический пик» обозначен как DIA). Дикротическая фаза предоставляет информацию о тонусе сосудов. Вершина пульсовой волны соответствует наибольшему объему крови, а ее противолежащая часть - наименьшему объему крови в исследуемом участке ткани. На нисходящем фронте каждой волны заметна впадина - дикротическая инцизура, которая соответствует закрытию аортального клапана («дикротическая вырезка» обозначена как DN). Характер пульсовой волны зависит от эластичности сосудистой стенки, частоты пульса, объема исследуемого участка ткани, ширины просвета сосудов и т.д. Считается, что частота и продолжительность пульсовой волны зависит от особенностей работы сердца, а величина и форма ее пиков - от состояния сосудистой стенки. Если на пульсовой волне отчетливо выражены систолический и диастолический пики, а также впадина между ними (верхний ФПГ-сигнал на фиг. 4Б, редкий случай идеальной кривой, характерной для молодых, здоровых людей с сильной сердечно-сосудистой системой), подход к определению оптических свойств ткани по форме кривой ФПГ-сигнала работает хорошо. В большинстве случаев указанные особенности пульсовой волны выражены нечетко (средний график на фиг. 4Б, характерно для взрослых относительно здоровых людей), такой подход во многих случаях работает, но подвержен ошибкам, поскольку требует индивидуальной настройки алгоритма для каждой кривой, а значит, трудно оптимизировать обработку. Однако, у некоторых пациентов систолический и диастолический пики, а также впадина между ними могут быть трудны для определения или вообще неразличимы (нижний график на фиг. 4Б, редкий случай плохой кривой, характерной для пожилых людей со слабой сердечно-сосудистой системой или молодых нездоровых людей). В этом случае форма кривой волнового сигнала характеризуется теми же параметрами, имеющими ясный физиологический смысл, как описано выше, но формализация алгоритма для нахождения этих точек затруднена и поэтому форма характеризуется неточно.

Дополнительно на фиг. 5А проиллюстрирован эффект использования первого традиционного подхода (определение AUC) к обработке ФПГ-сигнала по фиг. 4А на примере определения концентрации гемоглобина. На фиг. 5А штриховыми кривыми показаны спектры поглощения цельной крови с разной концентрацией X и Y гемоглобина, то есть зависимости поглощения от длины волны излучения, кружками обозначены значения поглощения, определенные по площадям ФПГ-сигнала, то есть по интегральным площадям АС-составляющих сигнала. При этом кружки для различных концентраций на представленных графиках расположены близко друг к другу и заметно смещены от истинных значений поглощения. Это означает, что определение концентрации гемоглобина по площадям АС-составляющей ФПГ-сигнала дает в результате некорректное значение концентрации. Более того, при таком подходе зачастую невозможно различить две различные концентрации гемоглобина крови.

Что касается использования второго традиционного подхода к обработке ФПГ-сигнала применительно к определению концентрации гемоглобина с использованием критических точек пульсового сигнала, как показано на фиг. 5Б, в одном случае при концентрации гемоглобина Y (верхняя кривая) подход позволяет осуществлять достаточно точные измерения, однако, в других случаях (нижняя кривая) вообще нельзя определить поглощение излучения на некоторых длинах волн вследствие невозможности различить критические точки на кривой ФПГ-сигнала, а значит, невозможно определить концентрацию гемоглобина по форме кривой пульсового сигнала.

В отличие от рассмотренных подходов, способ по настоящему изобретению можно применять при любой форме пульсового сигнала, как будет описано далее.

Далее со ссылкой на фиг. 6А, 6Б будет показано схематическое изображение носимого устройства 201 с функцией определения концентрации гемоглобина в крови пользователя.

Со ссылкой на фиг. 6А будет описана блок-схема предпочтительного варианта осуществления носимого устройства 201, содержащего корпус 202, процессор (микропроцессор) 203, батарею 204, по меньшей мере один ФПГ-датчик 208, устройство 209 ввода, устройство 210 вывода, дисплей 211, запоминающее устройство 212 и модуль 213 связи, включающий в себя модуль 223 беспроводной связи и модуль 224 проводной связи. Устройство 209 ввода и устройство 210 вывода могут быть выполнены в виде единого устройства ввода и вывода. Носимое устройство 201 может содержать дополнительные датчики, например, инерционные датчики перемещения, гироскопы, акселерометры, датчик измерения электрокардиограммы (ЭКГ), датчик атмосферного давления, датчик влажности, датчик Холла, датчик внешней освещенности и т.д. В вариантах осуществления носимое устройство 201 может представлять собой смарт-устройство, в частности, умные часы или фитнес-браслет, медицинское носимое устройство для мониторинга состояния здоровья с функцией определения концентрации гемоглобина и др. Носимое устройство представляет собой электронное носимое устройство и может быть выполнено с возможностью установления проводного или беспроводного канала связи с внешними устройствами, например, устройствами 225, 226, такими как смартфоны, носимые фитнес-браслеты, голосовые помощники, смарт-телевизоры, умные часы и т.п., или сервером 227 и с возможностью передачи данных через сеть 228 или облачное хранилище 229.

Носимое устройство 201 с ФПГ-датчиком 208 в режиме отражения способно детектировать свет, обратно-рассеянный и/или обратно-отраженный от тканей пользователя, включая кожу, кости, кровь, кровеносных сосуды.

В носимых устройствах с ФПГ-датчиком используется режим отражения с целью удобного размещения устройства, например, на руке пользователя. При ношении на руке или другой части тела пользователя ФПГ-датчик находится в контакте с кожей. Однако на ФПГ-датчик, проводящий измерения в режиме отражения, могут влиять артефакты движения и колебания давления. Любое движение, например, физическая активность, может привести к артефактам движения, которые искажают ФПГ-сигнал и ограничивают точность измерения физиологических параметров. Колебания давления, воздействующие на датчик, такие как контактная сила между ФПГ-датчиком и местом измерения, то есть сила, с которой устройство прижимается к коже пользователя, могут деформировать геометрию артерии за счет сжатия. Таким образом, в режиме отражения на амплитуду переменной составляющей ФПГ-сигнала может влиять давление, оказываемое на кожу. Более подробно такие влияния на измерение ФПГ-сигнала описаны в статье Toshiyo Tamura, Current Progress of Photoplethysmography and SpO₂ for Health Monitoring, Biomedical Engineering Letters (2019) 9, cc. 21-36 (https://doi.org/10.1007/s13534-019-00097-w).

Электрическая схема ФПГ-датчика может содержать усилитель, фильтр верхних частот (около 0,1 Гц) для отсекания постоянной составляющей и получения пульсирующих изменений сигнала, фильтр нижних частот (около 30 Гц) для устранения высокочастотного шума, а также микропроцессор. Используемый диапазон частот зависит от конструкции схемы. ФПГ-датчик может иметь беспроводной модуль для передачи данных на внешнее устройство. В предпочтительном варианте осуществления настоящего изобретения, проиллюстрированном на фиг. 6Б, носимое устройство 201 выполнено в виде умных часов, которые предназначены для размещения на запястье пользователя. В других вариантах осуществления настоящего изобретения носимое устройство 201 может быть выполнено размещаемым на других частях тела пользователя, например, на пальце руки.

На фиг. 6Б носимое устройство 201 проиллюстрировано на виде сверху и виде снизу. Согласно этому варианту осуществления, корпус 202 носимого устройства 201 включает первую поверхность 214 (или переднюю поверхность), вторую поверхность (или заднюю поверхность) 215 и боковую поверхность 216, окружающую пространство между первой поверхностью 214 и второй поверхностью 215, и элементы 217 крепления, предназначенные для отсоединяемого крепления носимого устройства 201 на запястье, например, с помощью часового ремешка.

Согласно варианту осуществления настоящего изобретения, процессор 203 выполнен с возможностью получать упомянутые по меньшей мере два ФПГ-сигнала от упомянутого по меньшей мере одного ФПГ-датчика 208, сохранять их на запоминающем устройстве 212 и загружать их из запоминающего устройства 212 для выполнения операций обработки.

Процессор 203 выполнен с возможностью выполнять фильтрацию упомянутых по меньшей мере двух ФПГ-сигналов с различными длинами волн от артефактов движения, разделять упомянутые по меньшей мере два ФПГ-сигнала с различными длинами волн на АС- и DC-составляющие временных рядов и преобразовывать эти временные ряды (сигнал во временной области) в частотную область или частотно-временную область с последующим извлечением их амплитудно-фазовых характеристик гармоник, причем преобразование упомянутых временных рядов в частотную область может содержать преобразование Фурье или преобразование Гильберта-Хуанга, а преобразование упомянутых временных рядов в частотно-временную область может содержать вейвлет-преобразование или билинейное частотно-временное распределение.

Процессор 203 выполнен с возможностью получать дополнительные данные (например, данные с упомянутых дополнительных датчиков носимого устройства 201), сохранять их на запоминающем устройстве 212 носимого устройства 201, а также загружать их из запоминающего устройства 212 для выполнения операций, при необходимости.

Процессор 203 носимого устройства 201 выполнен с возможностью передавать информацию о концентрации гемоглобина в крови пользователя, определенной на основании показаний датчиков 208, на устройство 210 вывода для информирования пользователя.

Процессор 203 выполнен с возможностью загружать данные, принятые с помощью модуля 213 связи в запоминающее устройство 212, и/или загружать данные из запоминающего устройства 212 в модуль 213 связи для передачи их на внешнее устройство (например, устройства 225, 226, сервер 227 или облачное хранилище 229).

Батарея 204 выполнена с возможностью подавать питание на по меньшей мере один компонент носимого устройства 201.

Со ссылкой на фиг. 6Б проиллюстрировано, что упомянутый по меньшей мере один ФПГ-датчик носимого устройства 201 расположен на его задней поверхности. Таким образом, при работе поверхность излучения ФПГ-датчика соприкасается с запястьем пользователя. В носимом устройстве 201 может быть предусмотрено несколько ФПГ-датчиков.

Упомянутый по меньшей мере один ФПГ-датчик 208 выполнен с возможностью измерения по меньшей мере двух ФПГ-сигналов с различными длинами волн. В варианте осуществления настоящего изобретения, показанном на фиг. 6Б, упомянутый по меньшей мере один ФПГ-датчик 208 размещен на стороне задней поверхности 215 корпуса 202 (поверхности, обращенной к коже пользователя). В одном варианте осуществления настоящего изобретения (не показан) носимое устройство 201 может содержать два ФПГ-датчика 208, каждый из которых содержит по одному источнику 221 излучения и одному приемнику 222 излучения, причем источники 221 излучения этих двух ФПГ-датчиков излучают свет различных длин волн. В этом варианте осуществления настоящего изобретения два ФПГ-датчика 208 способны обеспечить снятие двух ФПГ-сигналов с различными длинами волн. В варианте осуществления настоящего изобретения, показанном на фиг. 6Б, носимое устройство 201 содержит один ФПГ-датчик 208, содержащий два источника 221 излучения и два приемника 222 излучения, причем эти источники 221 излучения излучают свет различных длин волн. В этом варианте осуществления настоящего изобретения один ФПГ-датчик 208 способен обеспечить снятие двух ФПГ-сигналов различных длин волн. В варианте осуществления настоящего изобретения источник 221 излучения может содержать светоизлучающий диод (светодиод). Между источниками и/или приемниками излучения могут быть предусмотрены фотобарьеры для уменьшения шумов и исключения перекрестных помех.

Устройство 209 ввода выполнено с возможностью принимать данные, которые могут использоваться другим компонентом (например, процессором 203) носимого устройства 201, вводимые извне (например, пользователем носимого устройства 201). В одном из вариантов осуществления настоящего изобретения устройство 209 ввода может быть выполнено с возможностью ввода профиля пользователя. Процессор 203 носимого устройства 201 может получать профиль пользователя от устройства 209 ввода, сохранять профиль пользователя в запоминающем устройство 212, считывать его из запоминающего устройства 212 и использовать при необходимости. Также в носимом устройстве 201 может быть предусмотрен голосовой ввод и вывод данных.

Данные профиля пользователя могут включать пол, возраст, рост, вес пользователя. Также устройство ввода и вывода может содержать экран для отображения информации, например, определенной концентрации гемоглобина. Экран может быть выполнен с возможностью использования экранной клавиатуры для ввода данных.

Устройство 210 вывода может быть выполнено с возможностью выводить информацию пользователю на первой стороне 214 носимого устройства 201. Устройство 210 вывода может включать в себя дисплей 211, который может быть выполнен с возможностью отображать выводимую информацию и расположен на первой стороне 214 носимого устройства 201. Дополнительно, дисплей 211 может быть выполнен с возможностью использования экранной клавиатуры для ввода данных, например, профиля пользователя.

Запоминающее устройство 212 в предпочтительном варианте осуществления может быть выполнено с возможностью хранения:

базы данных с наборами амплитудно-фазовых характеристик гармоник, сопоставленных с концентрациями гемоглобина,

данных профиля пользователя,

наборов измерительных данных, содержащих амплитудно-фазовые характеристики гармоник и включающих:

по меньшей мере два ФПГ-сигнала с различными длинами волн, измеренные упомянутым по меньшей мере одним ФПГ-датчиком 208,

даты сбора каждого набора измерительных данных;

времена сбора каждого набора измерительных данных,

концентрации гемоглобина, определенные посредством процессора для каждого набора измерительных данных, и т.д.

Также запоминающее устройство 212 может хранить различные дополнительные данные, например, данные, снимаемые с дополнительных датчиков носимого устройства 201. Кроме того, запоминающее устройство 212 может хранить различные инструкции, которые, при исполнении на процессоре 203, побуждают процессор 203 управлять компонентами носимого устройства 201, связанными с процессором 203, и выполнять различные обработки данных или вычисления.

Для передачи данных от носимого устройства или к нему может использоваться модуль 213 связи. Согласно варианту осуществления, модуль 213 связи может включать в себя модуль 223 беспроводной связи (например, модуль сотовой связи, модуль беспроводной связи ближнего действия или модуль связи глобальной навигационной спутниковой системы (GNSS)) или модуль 224 проводной связи (например, модуль связи локальной сети (LAN) или модуль связи по линии электропередачи (ПЛК)). Таким образом, модуль 213 связи может поддерживать установление беспроводного канала связи между носимым устройством 201 и внешним устройством (например, устройством 225, устройством 226, сервером 227 или облачным хранилищем 229) и выполнение связи через установленный канал связи. Модуль 213 связи может включать в себя один или более процессоров связи, которые работают независимо от процессора 203 и поддерживают прямую (например, проводную) связь или беспроводную связь. Соответствующий один из этих модулей связи может осуществлять связь с внешним электронным устройством через первую сеть 228 (например, сеть связи ближнего действия, такую как Bluetooth™, беспроводная связь (Wi-Fi) или передача данных по стандарту в инфракрасном диапазоне (IrDA)) или вторую сеть 228 (например, сеть связи на большие расстояния, такая как сотовая сеть, Интернет или компьютерная сеть, например, локальная сеть или глобальная сеть (WAN)). Эти различные типы модулей связи могут быть реализованы в виде единого компонента (например, одной микросхемы) или могут быть многокомпонентными (например, множеством микросхем).

Далее со ссылкой на фиг. 7 будет описана блок-схема последовательности этапов способа определения концентрации гемоглобина согласно предпочтительному варианту осуществления. Заявленный способ может осуществляться с помощью заявленного носимого устройства с функцией определения концентрации гемоглобина в крови пользователя.

Сначала, на этапе 710 облучают ткань пользователя с помощью источника света, излучающего свет по меньшей мере двух различных длин волн. Затем на этапе 720 детектируют ФПГ-сигналы от ткани пользователя на упомянутых по меньшей мере двух различных длинах волн. После этого на этапе 730 преобразуют детектированные ФПГ-сигналы из временной области в частотную область. Из всех ФПГ-сигналов, доступных на нескольких длинах волн, на этапе 740 выбирают наиболее значимый сигнал с наилучшим отношением сигнал/шум, самой высокой амплитудой и наименее затронутый шумами и используют его в качестве опорного сигнала. Затем на этапе 750 из опорного сигнала извлекают гармоники и используют их в качестве координат, по которым на этапе 760 раскладывают остальную часть ФПГ-сигналов с получением набора амплитудно-фазовых характеристик гармоник сигналов. Наконец, на этапе 770 определяют концентрацию гемоглобина, при этом определение концентрации гемоглобина осуществляют путем сравнения полученного набора характеристик с наборами характеристик из базы данных, каждый из которых соответствует конкретному значению концентрации гемоглобина. При этом базу данных компилируют заранее на основе полученных наборов характеристик для множества пользователей носимого устройства, причем указанные наборы характеристик коррелированы с конкретными значениями гемоглобина, измеренными лабораторным методом.

Теперь более подробно будут описаны этапы предлагаемого способа.

Облучение ткани пользователя на по меньшей мере двух длинах волн осуществляют с помощью источника света, например, светодиода (ов). Одна из упомянутых по меньшей мере двух различных длин волн имеет диапазон 495-570 нм, то есть светодиод излучает зеленый свет, поскольку обычно именно зеленый свет обеспечивает наиболее информативный сигнал при определении, например, концентрации гемоглобина. Используют рефлектометрический метод, то есть облучают ткань пользователя и затем детектируют ФПГ-сигналы от ткани пользователя на упомянутых по меньшей мере двух различных длинах волн в режиме отражения. В примере, проиллюстрированном на фиг. 8, сигналы детектируют на шести длинах волн. Однако, число ФПГ-сигналов на различных длинах волн не ограничивается особым образом. Детектированные сигналы представлены во временной области (временные ряды). Вообще возможны несколько представлений сигнала: во временной области, когда f(t) выражается как функция времени, в частотной области, когда определен спектр (т.е. амплитуды различных гармоник), или частотно-временной области. Сигналы могут быть преобразованы из временной в частотную/частотно-временную область с помощью различного вида преобразований. Согласно варианту осуществления изобретения, инструментом, позволяющим представлять детектированный сигнал экспоненциальными составляющими, служит преобразование Фурье.

Однако изобретение не ограничивается применением преобразования Фурье и могут использоваться другие преобразования, такие как преобразование Гильберта-Хуанга, вейвлет-преобразование, билинейное частотно-временное распределение. Функция F(o) есть прямое преобразование Фурье сигнала f(t). F(o) представляет сигнал f(t) в частотной области. Временное представление определяет некоторый сигнал в каждый момент времени, тогда как частотное представление характеризует относительные амплитуды частотных составляющих сигнала, т.е. гармоник.

При выполнении преобразования Фурье на основе характеристик сигнала во временной области можно получить его амплитудно-фазовые характеристики гармоник (мгновенный спектр, спектральную плотность и т.д.). Например, преобразование Фурье позволяет преобразовать каждый ФПГ-импульс в набор амплитуд и фаз, таким образом полученный набор характеристик содержит всю информацию, необходимую для модели машинного обучения, используемой для определения концентрации гемоглобина. При этом для расчетов набор характеристик сигнала удобно описать комплексными числами. Любое из указанных представлений полностью определяет сигнал. Вместе с тем, как было подробно объяснено в разделе «Предпосылки изобретения», обработка ФПГ-сигнала в частотной области позволяет избежать ряда недостатков предшествующего уровня техники.

Преобразование сигналов из временной в частотную область также может быть выполнено путем преобразования Гильберта-Хуанга, а в частотно-временную область - путем вейвлет-преобразования или билинейного частотно-временного распределения.

Преобразование Гильберта-Хуанга (ННТ) представляет собой метод эмпирической модовой декомпозиции (EMD) нелинейных и нестационарных процессов, т.е. декомпозиции на амплитудно-временные составляющие, и последующий спектральный анализ Гильберта (HSA). ННТ представляет собой частотно-временной анализ сигналов и не требует априорного функционального базиса преобразования. Функции базиса получаются адаптивно непосредственно из данных процедурами отсеивания функций «эмпирических мод». Мгновенные частоты вычисляются по производным фазовым функциям Гильбертовым преобразованием функций базиса. Основными информативными признаками преобразования Гильберт-Хуанга являются амплитуда, мгновенная частота и фаза эмпирических мод.

Вейвлет-преобразование (WT) - это интегральное преобразование, которое представляет собой свертку вейвлет-функции с сигналом. Вейвлет-преобразование переводит сигнал из временного представления в частотно-временное и является обобщением спектрального анализа, типичный представитель которого - классическое преобразование Фурье. Термин «wavelet» в переводе с английского означает «маленькая (короткая) волна». Вейвлеты - это обобщенное название семейств математических функций определенной формы, которые локальны во времени и по частоте, и в которых все функции получаются из одной базовой (порождающей) посредством ее сдвигов и растяжений по оси времени. Алгоритмы вейвлет-преобразования позволяют учитывать локальные изменения ФПГ-сигналов и нести информацию в трехмерном формате - амплитуда, частота, время. Как правило, вейвлет-преобразования подразделяют на дискретное (DWT) и непрерывное (CWT). DWT используется для преобразований и кодирования сигналов, CWT - для анализа сигналов. Вейвлет-преобразования в настоящее время все чаще используются для огромного числа разнообразных применений, нередко заменяя обычное преобразование Фурье.

Билинейные частотно-временные распределения или квадратичные частотно-временные распределения возникают в подобласти анализа и обработки сигналов, называемой обработкой сигналов время-частота, а также при статистическом анализе данных временных рядов. Такие методы используются в случаях, когда частотный состав сигнала может меняться во времени. Такой анализ раньше назывался частотно-временным анализом сигналов, а теперь чаще называется частотно-временной обработкой сигналов из-за прогресса в использовании этих методов для решения широкого круга задач обработки сигналов. По сравнению с другими методами частотно-временного анализа, такими как, например, кратковременное преобразование Фурье, билинейное преобразование может не иметь большей ясности для большинства практических сигналов, но оно обеспечивает альтернативную основу для исследования новых определений и новых методов. Все билинейные распределения взаимно конвертируемы друг в друга.

В нижней части фиг. 8 проиллюстрированы ФПГ-сигналы на двух разных длинах волн во временной и частотной областях.

Настоящее изобретение позволяет охарактеризовать точную форму пульсовой волны по ФПГ-сигналам, включая слабые и/или сложные сигналы. Ключевыми этапами способа определения концентрации гемоглобина, проиллюстрированными на фиг. 9, являются:

- преобразование детектированных ФПГ-сигналов из временной области (временных рядов) в частотную (или частотно-временную) область;

- выбор из всех детектированных ФПГ-сигналов на разных длинах волн в частотной области наиболее значимого сигнала, который характеризуется наилучшим отношением сигнал/шум, самой высокой амплитудой и который наименее затронут шумами, и использование выбранного сигнала в качестве опорного сигнала;

- извлечение из опорного сигнала основной гармоники (основной составляющей) и на ее основе других гармоник опорного сигнала и использование их в качестве координат, по которым раскладывают остальную часть ФПГ-сигналов, то есть получают амплитудно-фазовые характеристики гармоник.

На фиг. 10 проиллюстрирована ключевая особенность этапа преобразования способа по фиг. 7, состоящая в том, что при преобразовании ФПГ-сигнала из временной в частотную область информация о периодичности временного сигнала переносится в положение первой гармоники частотной области, а информация о форме сигнала (пики, впадины, вырезки) переносится в гармоники более высоких порядков. В конечном итоге получают наборы данных для каждой длины волны пульсового сигнала в частотной области, каждый из которых характеризуется конкретными характеристиками (амплитуды а₁₀, а₁₁…a_1n на частотах гармоник f₀, f₁…f_n), как показано в нижней части фиг. 9. При этом положение, число, амплитуда, ширина полученных гармоник, которые являются легко измеряемыми характеристиками, полностью описывают пульсовую волну в частотной области. Таким образом, преобразование ФПГ-сигналов в частотную область позволяет извлекать амплитудно-фазовые характеристики гармоник сигналов.

Принимая во внимание вышесказанное, обработка ФПГ-сигналов в частотной области приводит к следующим преимуществам по сравнению с обработкой во временной области:

- конечное количество характеристик вместо непрерывных данных временных рядов;

- однозначная связь между характеристиками и формой ФПГ-сигнала;

- наличие новой системы координат (частоты гармоник), определенной по одному из сигналов, которая позволяет разложить все сигналы единообразно по единой системе координат.

Если пытаться анализировать форму пульсовой волны по критическим точкам, то каждый сигнал придется обрабатывать независимо. В этом случае положение критических точек может «плавать», тем самым нарушается однозначность в описании формы сигнала на разных длинах волн. Кроме того, в случае слабых сигналов и сигналов с высоким уровнем шумов нахождение критических точек может быть в принципе невозможно. Благодаря вышеупомянутой системе координат (частоты и их положения), можно найти характеристики (например, амплитуды) этих частот даже в спектре сигнала с высоким уровнем шумов.

На фиг. НА проиллюстрированы особенности преобразования ФПГ-сигнала в частотную область. Здесь показан опорный ФПГ-сигнал высокого качества на длине волны λ₂ и обычный ФПГ-сигнал низкого качества на других длинах волн λ₁, λ₃ и т.д. После преобразования сигнала высокого качества в частотную область положение и характеристики основной гармоники f₀ могут быть легко измерены. При аналогичном преобразовании сигнала низкого качества невозможно надежно определить положение основной гармоники f₀ в частотной области. Более того, интенсивные ложные пики, показанные на графике справа прерывистыми окружностями, скрывают необходимые характеристики. Однако преимуществом настоящего изобретения является устойчивость, а точнее говоря, независимость опорного ФПГ-сигнала от помех и сигналов низкого качества. После осуществления преобразования Фурье основная гармоника f₀ сигнала в частотной области представляет собой первую гармонику, соответствующую периодичности ФПГ-сигнала, т.е. частоте сердечных сокращений. В случае других частотно-временных преобразований основной составляющей является, например, частотная составляющая наибольшей мощности и наиболее стабильная во времени, не имеющая прямого отношения к физиологическим параметрам. Причем положение основной гармоники f₀ сигнала высокого качества в частотной области соответствует положению основной гармоники f₀ сигналов низкого качества.

На фиг. 11Б проиллюстрирована еще одна особенность ФПГ-сигнала во временной области, которая влияет на необходимость выбора подходящей длины волны для эталонных измерений. Согласно уровню техники, наилучший ФПГ-сигнал получают при использовании зеленого света (~530 нм). Однако, это не всегда так. Пульсовый сигнал сильно зависит от цвета кожи человека, его национальности, загара, пигментации кожи и т.п.На фиг. 11Б показаны ФПГ-сигналы для светлокожих и темнокожих людей. Выбор ФПГ-сигнала более высокого качества основан, как правило, на определении наибольшего отношения сигнал-шум. Как видно из фиг. 11Б, для светлокожего человека наилучший ФПГ-сигнал действительно получают в зеленом свете, и используют его в качестве опорного сигнала. Однако темнокожие люди имеют свои особенности, главная из которых связана с тем, что зеленый свет проникает на небольшую глубину в ткани пациента. Поскольку в темной коже зеленый свет почти полностью поглощается меланином, он не достигает кровеносных сосудов. В то же время красный/ИК-свет проникает глубже в ткани, поскольку меланин намного меньше поглощает красный/ИК-свет по сравнению с зеленым светом и не влияет на ФПГ-сигнал. Следовательно, для темнокожих людей лучший результат даст использование в качестве опорного сигнала ФПГ-сигнала, полученного с помощью красного/ИК-света, а не зеленого света, как для светлокожих людей.

Таким образом, необходимы индивидуальные настройки, и соответствующую опорную длину волны желательно определять для каждого пользователя носимого устройства индивидуально.

В частности, на фиг. 12 в качестве примера проиллюстрированы два набора ФПГ-сигналов во временной и частотной областях на разных длинах волн, причем в одном случае в качестве опорного сигнала, характеризующегося наилучшим отношением сигнал/шум, наибольшей амплитудой и низкими шумами, выбирают сигнал, полученный при использовании зеленого света, например, с длиной волны λ₃, а в другом случае - красного света, например, с длиной волны λ₅.

На фиг. 13 дополнительно проиллюстрированы особенности анализа сигнала в частотной области. В качестве опорного ФПГ-сигнала выбран сигнал с длиной волны λ₂. На верхнем графике фиг. 13 отмечены характеристики первой f₀ и второй f₁ гармоник ФПГ-сигнала на длине волны λ₂, а именно амплитуды а₂₀ и a₂₁ указанных гармоник. Еще раз отметим, что в частотной области положения гармоник идентичны для сигналов всех длин волн видимого спектра излучения. Иными словами, положения гармоник анализируемого ФПГ-сигнала с длиной волны λ₁, показанного на нижнем графике, совпадают с положениями гармоник опорного ФПГ-сигнала с длиной волны λ₂. Следовательно, ФПГ-сигналы на всех длинах волн могут анализироваться одинаково и одновременно как только по опорному ФПГ-сигналу будут определены гармоники. При этом положения гармоник более высокого порядка однозначно связаны с положениями основной гармоники следующими соотношениями: и т.д.

Таким образом, зная положения гармоник опорного сигнала, можно легко определить положения, а значит, и амплитуды соответствующих гармоник анализируемого ФПГ-сигнала с длиной волны λ₁, например, амплитуды а₁₀ и а₁₁ первой f₀ и второй f₁ гармоник.

По вышеописанной методике, исходя из положения основной гармоники f₀ опорного ФПГ-сигнала, определяют характеристики, в частности, амплитуды всех ФПГ-сигналов на других длинах волн. Преимуществом такой методики является простая параметризация формы волны ФПГ-сигнала одновременно на всех длинах волн излучения.

На фиг. 14 проиллюстрирован принцип компилирования базы данных для неинвазивного, персонального и/или осуществляемого по требованию контроля свойств крови, например, концентрации гемоглобина. В настоящем изобретении это обеспечивается следующим образом. В результате машинного обучения нейронной сети заранее создается алгоритм прогнозирования. Для обучения алгоритма прогнозирования, позволяющего определять (предсказывать) концентрацию гемоглобина, компилировали базу данных. Для этого для каждого из множества пользователей носимого устройства с помощью ФПГ-датчика, установленного в носимом устройстве, определяли набор амплитудно-фазовых характеристик гармоник ФПГ-сигналов в частотной области и т.д.). Дополнительно для каждого из множества пользователей опорным методом определяли концентрацию гемоглобина (Hb₁, Hb₂ и т.д.), например, проводя анализ крови каким-либо из лабораторных методов. После этого коррелировали соответствующие определенные с помощью носимого устройства наборы характеристик ФПГ-сигнала с определенными с помощью лабораторного анализа крови концентрациями гемоглобина, получая базу данных, в которой набор характеристик ФПГ₁ соответствовал концентрации гемоглобина Hb₁, набор характеристик ФПГ₂ соответствовал концентрации гемоглобина Hb₂ и т.д. Наборы характеристик, полученных с помощью носимого устройства, и концентрации гемоглобина, определенные лабораторным методом, записывали в базу данных. Таким образом, база данных содержит все возможные комбинации концентрации гемоглобина с характеристиками ФПГ-сигнала, то есть множество наборов данных ФПГ-сигнала, с каждым из которых сопоставлена конкретная концентрация гемоглобина. Скомпилированная таким образом база данных использовалась для машинного обучения алгоритма прогнозирования. Алгоритм прогнозирования, используемый в процессоре носимого устройства обеспечивает определение концентрации гемоглобина на основе наборов характеристик, получаемых при обработке ФПГ-сигналов для конкретного пользователя носимого устройства.

На фиг. 15 проиллюстрирован заключительный этап неинвазивного способа определения концентрации гемоглобина. На данном этапе для контроля концентрации гемоглобина в крови пользователь использует носимое устройство с ФПГ-датчиком. Сначала с помощью носимого устройства измеряют набор характеристик ФПГ-сигнала для пользователя, затем обращаются к базе данных и с помощью алгоритма прогнозирования или численного метода определяют в ней набор характеристик ФПГ-сигнала, которые наиболее близки характеристикам измеренного сигнала. Поскольку характеристики измеренного сигнала и определенного из базы данных сигнала по существу совпадают, то концентрация гемоглобина, соответствующая сигналу из базы данных, будет также соответствовать измеренному сигналу. Например, как показано на фиг. 15, набор данных измеренного ФПГ-сигнала совпадает с набором данных ФПГ₂, а значит, соответствует концентрации гемоглобина Hb₂.

Таким образом, для определения концентрации гемоглобина заявленным способом:

1. Детектируют ФПГ-сигналы на нескольких длинах волн у пользователя с неизвестной концентрацией гемоглобина и переводят их в частотную область.

2. Извлекают амплитудно-фазовые характеристики гармоник, описывающие ФПГ-сигналы на нескольких длинах волн: ФПГ {а₁₀, a₂₀ … a_mn}.

3. Сравнивают полученный набор характеристик с наборами характеристик ФПГ₁, ФПГ₂ … ФПГ_n из заранее скомпилированной базы данных, как показано выше.

4. Определяют концентрацию гемоглобина.

На фиг. 16 проиллюстрирован график результатов прогнозирования концентрации гемоглобина в крови пользователя носимого устройства по базе данных, содержащей информацию о 840 тестах, проведенных на 170 тестируемых субъектах. При сборе опорных данных использовали лабораторный анализ капиллярной крови колориметрическим методом на основе гемоглобиназидного анализа, посредством которого определяли концентрацию гемоглобина в крови тестируемого субъекта.

На графике по оси X отложена концентрация гемоглобина у тестируемого субъекта, измеренная лабораторным методом, по оси Y отложена спрогнозированная с помощью алгоритма прогнозирования концентрация гемоглобина. Линия X=Y показывает корреляцию. В данном случае использовались регрессионная модель машинного обучения методом градиентного спуска и k-fold кросс-валидация для оценки эффективности прогнозирования.

Характеристики точности прогнозирования концентрации гемоглобина посредством одной из использованных моделей составили: МАЕ 1σ=0,67, R=0,66; где МАЕ (Mean Absolute Error) - средняя абсолютная ошибка, представляющая собой меру ошибок между парными измерениями одного и то же явления, то есть в данном случае между фактическими значениями концентрации гемоглобина, измеренными лабораторным методом, и прогнозируемыми значениями, полученными с помощью носимого устройства; МАЕ рассчитывается как сумма абсолютных ошибок, деленная на размер выборки; 1а указывает на то, что учитываются только те измерения, ошибка которых лежит в пределах одного стандартного отклонения от среднего значения ошибки по всем точкам; R коэффициент корреляции Пирсона.

Полученные данные наглядно демонстрируют, что концентрация гемоглобина в крови тестируемого субъекта может быть спрогнозирована на основании по меньшей мере набора измерительных данных, снимаемых с датчиков носимого устройства, с высокой точностью относительно показаний, полученных лабораторным методом. В качестве примера, в одной из моделей прогнозирования в настоящее время МАЕ 1σ составляет 0,67 г/л. Очевидно, что точность прогнозирования будет возрастать как по мере уточнения алгоритма прогнозирования, так и по мере накопления в базе данных информации с результатами измерений на тестируемых субъектах. Таким образом, предполагается, что с помощью носимого устройства по изобретению можно будет определять концентрацию гемоглобина с высокой точностью (в пределах 1%).

Решение задачи прогнозирования концентрации гемоглобина в крови пользователя было основано на выявлении эмпирических закономерностей в обучающих данных, помещенных в общую базу данных, машинным способом.

В вышеописанном варианте осуществления настоящего изобретения алгоритм прогнозирования создан для носимого устройства, расположенного на запястье, поскольку обучение алгоритма прогнозирования было основано на данных, снятых датчиками носимого устройства, расположенного на запястье. В других вариантах осуществления настоящего изобретения возможно обучение алгоритма прогнозирования с учетом размещения носимого устройства на других частях тела, например, на пальце. Описанный здесь алгоритм прогнозирования может быть реализован в виде программного обеспечения, включающего одну или более инструкций, которые могут исполняться процессором 203 носимого устройства 201 или внешними процессорами/устройствами обработки.

В вышеописанном процессе обучения алгоритма прогнозирования использовались данные профилей других пользователей (тестируемых субъектов), наборы измерительных данных, заранее измеренных у других пользователей, и наборы опорных данных, заранее измеренных лабораторным методом, как подробно описано выше.

Как обсуждено далее, база данных может постоянным образом обновляться, и, кроме того, происходит уточнение алгоритма прогнозирования путем машинного обучения.

В процессе машинного обучения могут были использованы методы селекции и обработки характеристик и соответствующих дискретных частот:

- в методе Relief-F вычисляется и нормализуется вектор весов признаков (характеристик), а затем отбираются признаки, вес которых превышает значение заданного порога;

- метод Correlation-based Feature Selection (CFS) сочетает оценочную формулу с соответствующей корреляционной мерой и эвристической стратегией поиска;

- метод Fast Correlation Based Filter начинает работать с полным множеством признаков, использует меру симметричной неопределенности для определения зависимостей между признаками и позволяет выбрать подмножество путем поиска и последовательного исключения малоинформативных признаков;

- метод Sequential Forward Feature Selection (SFFS) на каждой итерации добавляет к набору признак, обеспечивающий наилучшую для данной итерации эффективность распознавания; метод взаимной информации (Mutual Information) определяет нелинейную корреляционную зависимость взамен вычисления корреляции Пирсона «признак-признак» и «признак-метка»;

- базовые алгоритмы машинного обучения (искусственного интеллекта); в качестве рабочего решения может использоваться комбинация указанных методов регрессии и любые производные методы регрессии, в основу которых входит базовый алгоритм:

- деревья решений (Decision Tree) / случайный лес (Random Forests);

- метод опорных векторов (Support Vector Machines);

- линейный анализ (Linear Analysis);

- методы глубокого обучения - искусственные нейросети.

Наилучший вариант осуществления

Для осуществления способа по изобретению используют, например, умные часы, содержащие ФПГ-датчик. Встроенный в умные часы светодиод(ы) излучает свет на по меньшей мере двух длинах волн, который частично поглощается в тканях руки пользователя, а частично отражается и детектируется ФПГ-датчиком. Датчик детектирует свет на упомянутых по меньшей мере двух длинах волн и получают набор детектированных ФПГ-сигналов во временной области. Затем с помощью встроенного в умные часы процессора, который используется и для последующих этапов, выбирают опорный ФПГ-сигнал на определенной длине волны. Опорный ФПГ-сигнал выбирают среди всех доступных сигналов на разных длинах волн на основе наилучшего отношения сигнал/шум, самой высокой амплитуды и минимальных шумов (чаще всего это сигнал на длине волны зеленого света). Затем ФПГ-сигналы преобразуют из временной области в частотную область, используя преобразование Фурье. В частотной области извлекают положение первой гармоники (основной составляющей) f₀ по опорному ФПГ-сигналу и используют его для анализа сигналов на других длинах волн. Исходя из положения первой гармоники f₀, определяют амплитудно-фазовые характеристики гармоник всех сигналов. Таким образом для всех комбинаций длин волн ФПГ-сигнала и гармоник получают набор характеристик а₁₀, а₂₀ … a_m0, a₁₁, а₂₁… a_m1… a_1n, a_2n…. a_mn, который однозначно описывает форму пульсовой волны на каждой длине волны А.

Дополнительный вариант осуществления 1

Настоящий вариант осуществления относится к использованию метода машинного обучения (machine leaning, ML) в заявленном способе. Как и в вышеописанном варианте осуществления сначала детектируют ФПГ-сигналы на нескольких длинах волн у пользователя с неизвестной концентрацией гемоглобина в крови, затем извлекают характеристики, описывающие ФПГ-сигналы на нескольких длинах волн, получая набор характеристик: ФПГ {а₁₀, а₂₀… a_mn}. В отличие от вышеописанного варианта осуществления, может возникнуть ситуация, когда при сравнении полученного набора характеристик с наборами, входящими в базу данных, невозможно будет однозначно определить концентрацию гемоглобина, поскольку полученный набор не будет однозначно соответствовать какому-либо набору из базы данных, находясь приблизительно между двумя наборами, которые указывают соответственно на концентрации Hb₁ и Hb₂. В таком случае проводят лабораторный анализ крови пользователя, вносят полученный результат в базу данных, коррелируя его с полученным набором характеристик, и дополнительно с помощью метода машинного обучения уточняют алгоритм прогнозирования. Кроме того, с помощью машинного обучения алгоритм прогнозирования может быть обучен для предсказания связи имеющихся наборов характеристик формы ФПГ-сигнала с различными концентрациями гемоглобина.

Преимущественные эффекты от использования метода машинного обучения состоят в обнаружении показателей крови для пользователя, данные которого не включены в базу данных, и повышении точности определения показателей крови.

Дополнительный вариант осуществления 2

Настоящий вариант осуществления направлен на более точное определение опорного ФПГ-сигнала. Как описано выше, опорный сигнал обычно выбирают, исходя из наилучшего отношения сигнал/шум, самой высокой амплитуды, и чаще всего используют сигнал, имеющий длину волны зеленого света. Таким образом, если известна длина волны, на которой получают хороший сигнал, вместе с носимым устройством можно использовать дополнительное аппаратное средство, которое увеличивает интенсивность ФПГ-сигнала на заданной длине волны, например, длине волны зеленого света и определяет его в качестве опорного сигнала. После выбора таким образом опорного сигнала осуществляют дальнейшие этапы способа и определяют концентрацию гемоглобина.

Преимущественные эффекты от использования такого подхода состоят в том, что нет необходимости в алгоритме поиска опорного сигнала, и в том, что способ работает для любого пользователя (независимо от его физиологических особенностей, цвета кожи и т.д.).

Примеры использования изобретения

Изобретение может быть использовано для ненавязчивого отслеживания концентрации гемоглобина у пользователя носимого устройства, такого как умные часы или фитнес-браслет. При постоянном отслеживании концентрации гемоглобина у пользователя можно обнаруживать как кратковременные, так и долговременные отклонения от диапазона нормальной концентрации гемоглобина. Кратковременные отклонения не критичны и могут быть устранены лично пользователем на основе имеющихся рекомендаций. Например, при краткосрочном снижении концентрации гемоглобина, свидетельствующем чаще всего об анемии, может быть рекомендовано изменить диету, увеличить физическую активность, находиться чаще на свежем воздухе и т.п. В то же время долговременные отклонения могут свидетельствовать о серьезных проблемах со здоровьем и необходимости обратиться к врачу. При этом полученные данные могут быть отправлены врачу дистанционно для сбора первичного анамнеза.

Преимущество такого использования изобретения состоит в низком энергопотреблении носимых устройств, а значит, более длительном периоде непрерывного контроля, и более качественном анализе данных. Кроме того, обеспечивается деликатное взаимодействие с пользователем.

Другим примером использования изобретения может служить использование спортсменами. Как отмечено выше, основной функцией гемоглобина является связывание и транспорт кислорода к внутренним органам. Отклонение значения концентрации Hb от нормы приводит к снижению выносливости при занятиях спортом. Низкая концентрация гемоглобина приводит к кислородному голоданию мышц (гипоксии или низкому количеству эритроцитов), результатом чего являются: вялость, периодические головокружения, усталость, боль в мышцах, одышка, учащенное сердцебиение. Высокая концентрация гемоглобина приводит к обезвоживанию или большому количеству эритроцитов, результатом чего являются: вялость, носовые кровотечения, усталость, боль в мышцах. Такие состояния тяжело переносятся, особенно при физической нагрузке. Мышцам нужен кислород, чтобы получить достаточно энергии, при этом дефицит кислорода влечет за собой неспособность волокон адекватно сокращаться. Спортсмены могут не сразу заметить симптомы начавшейся анемии, что связано с повышенной выносливостью организма. Следовательно, необходимо знать концентрацию гемоглобина перед тренировкой, а лучше постоянно контролировать ее.

Более того, кислородное голодание чревато последствиями для обычных людей, поскольку недостаток кислорода в крови может негативно отражаться на работе мозга.

Еще одним примером использование изобретения является помощь в выборе режима тренировок, что актуально для начинающих спортсменов, атлетов после длительного перерыва в тренировках, триатлонистов, спортсменок и при проведении тренировок на высоте. Спортсмен, использующий умные часы, переключает их в режим измерения концентрации гемоглобина. Учитывая непрерывные данные датчика, профиль пользователя и геолокацию, алгоритм машинного обучения анализирует данные от датчика гемоглобина, которые затем предоставляются пользователю в виде показания концентрации гемоглобина. Исходя из контролируемой концентрации гемоглобина, могут быть предоставлены персональные рекомендации для тренировок, такие как режим, продолжительность, уровень нагрузки и т.д.

Настоящее изобретение расширяет функционал приложения Samsung Health в умных часах, предоставляя еще один параметр для комплексного анализа здоровья пользователя. Умные часы могут выдавать следующие показатели: суточные колебания концентрации гемоглобина, текущая концентрация гемоглобина в пределах нормальной концентрации гемоглобина, непрерывный результат измерения в течение дня, средние значения за заданный период.

Хотя изобретение описано с некоторыми иллюстративными вариантами осуществления, следует понимать, что сущность изобретения не ограничивается этими конкретными вариантами осуществления. Напротив, предполагается, что сущность изобретения включает в себя все альтернативы, модификации и эквиваленты, которые могут быть включены в сущность и объем формулы изобретения.

Кроме того, изобретение включает в себя все эквиваленты заявляемого изобретения, даже если пункты формулы изобретения изменятся в процессе рассмотрения.

Группа изобретений относится к медицине, а именно к способу определения концентрации гемоглобина в крови пользователя, носимому устройству и системе для определения концентрации гемоглобина в крови пользователя. Устройство содержит фотоплетизмографический ФПГ датчик и выполнено для исполнения способа. При исполнении способа с помощью фотоплетизмографического датчика облучают биологическую ткань пользователя излучением двух различных длин волн и детектируют фотоплетизмографические сигналы во временной области в режиме отражения. Преобразуют детектированные ФПГ-сигналы из временной области в частотную область или частотно-временную область. Выбирают из всех ФПГ-сигналов наиболее значимый сигнал, характеризующийся наибольшим отношением сигнал/шум, самой высокой амплитудой и/или наименьшими шумами, и используют его в качестве опорного сигнала. Извлекают из опорного сигнала гармоники и используют их в качестве координат. Раскладывают все ФПГ-сигналы по упомянутым координатам с получением набора амплитудно-фазовых характеристик гармоник. Определяют концентрацию гемоглобина в крови пользователя путем сравнения полученного набора амплитудно-фазовых характеристик гармоник с наборами амплитудно-фазовых характеристик гармоник из базы данных, каждый из которых соответствует конкретному значению концентрации гемоглобина. Система содержит носимое устройство и удаленный сервер и/или облачное хранилище, средства обмена информацией между носимым устройством и удаленным сервером и/или облачным хранилищем. Обеспечивается способ, носимое устройство и система для постоянного контроля концентрации гемоглобина, устойчивые к двигательным артефактам. 3 н. и 29 з.п. ф-лы, 16 ил.

1. Носимое устройство с функцией определения концентрации гемоглобина в крови пользователя, содержащее:

по меньшей мере один фотоплетизмографический (ФПГ) датчик, выполненный с возможностью облучать биологическую ткань пользователя излучением по меньшей мере двух различных длин волн и детектировать по меньшей мере два ФПГ-сигнала на упомянутых по меньшей мере двух различных длинах волн в режиме отражения,

при этом носимое устройство выполнено с возможностью:

преобразовывать упомянутые по меньшей мере два ФПГ-сигнала из временной области в частотную область или частотно-временную область,

выбирать из всех ФПГ-сигналов наиболее значимый сигнал, характеризующийся наибольшим отношением сигнал/шум, самой высокой амплитудой и/или наименьшими шумами, и использовать его в качестве опорного сигнала,

извлекать из опорного сигнала гармоники и использовать их в качестве координат,

осуществлять разложение всех ФПГ-сигналов по упомянутым координатам с получением набора амплитудно-фазовых характеристик гармоник и

определять концентрацию гемоглобина в крови пользователя путем сравнения полученного набора амплитудно-фазовых характеристик гармоник с наборами амплитудно-фазовых характеристик гармоник из базы данных, каждый из которых соответствует конкретному значению концентрации гемоглобина.

2. Носимое устройство по п. 1, в котором упомянутый по меньшей мере один ФПГ-датчик содержит по меньшей мере один источник излучения, содержащий два или более светоизлучающих диода.

3. Носимое устройство по п. 1 или 2, в котором упомянутый по меньшей мере один ФПГ-датчик содержит по меньшей мере один приемник излучения, предпочтительно представляющий собой широкополосный фотоприемник.

4. Носимое устройство по любому из пп. 1-3, при этом одна из упомянутых различных длин волн находится в диапазоне 495-570 нм, а предпочтительно составляет 530 нм.

5. Носимое устройство по любому из пп. 1-4, при этом носимое устройство дополнительно выполнено с возможностью отфильтровывать артефакты движения от ФПГ-сигналов.

6. Носимое устройство по любому из пп. 1-5, при этом преобразование ФПГ-сигналов из временной области в частотную область содержит преобразование Фурье или преобразование Гильберта-Хуанга, а преобразование из временной области в частотно-временную область содержит вейвлет-преобразование.

7. Носимое устройство по любому из пп. 1-6, при этом извлечение гармоник из опорного сигнала включает определение координаты основной гармоники и вычисление координат других гармоник.

8. Носимое устройство по любому из пп. 1-7, при этом разложение ФПГ-сигналов по координатам включает измерение для каждой гармоники амплитуды, площади кривой, ширины на половине высоты пика и/или отношения сигнал/шум с получением набора амплитудно-фазовых характеристик гармоник.

9. Носимое устройство по любому из пп. 1-8, при этом сравнение основано на использовании численного метода или алгоритма прогнозирования с учетом данных профилей других пользователей, наборов амплитудно-фазовых характеристик гармоник из базы данных, заранее измеренных у других пользователей и сопоставленных с концентрациями гемоглобина, заранее измеренными лабораторным методом.

10. Носимое устройство по любому из пп. 1-9, дополнительно содержащее запоминающее устройство, выполненное с возможностью хранить базу данных.

11. Носимое устройство по п. 9 или 10, при этом носимое устройство дополнительно выполнено с возможностью коррелировать определенную концентрацию гемоглобина с использованием значения концентрации гемоглобина, полученного лабораторным методом, обновлять базу данных и уточнять алгоритм прогнозирования с использованием алгоритма машинного обучения или нейронной сети.

12. Носимое устройство по любому из пп. 1-11, дополнительно содержащее:

устройство ввода и вывода, выполненное с возможностью вводить данные профиля пользователя и отображать определенную концентрацию гемоглобина, и

модуль связи, выполненный с возможностью обмениваться информацией с удаленным сервером и/или облачным хранилищем.

13. Носимое устройство по любому из пп. 1-12, при этом носимое устройство дополнительно выполнено с возможностью определения концентрации оксигемоглобина в крови пользователя.

14. Носимое устройство по любому из пп. 1-13, при этом носимое устройство выполнено с возможностью размещаться на запястье.

15. Носимое устройство по любому из пп. 1-14, причем носимое устройство представляет собой смарт-устройство, предпочтительно умные часы или фитнес-браслет.

16. Способ определения концентрации гемоглобина в крови пользователя, включающий этапы, на которых:

облучают биологическую ткань пользователя излучением по меньшей мере двух различных длин волн,

детектируют фотоплетизмографические (ФПГ) сигналы во временной области на упомянутых по меньшей мере двух различных длинах волн в режиме отражения,

преобразуют детектированные ФПГ-сигналы из временной области в частотную область или частотно-временную область,

выбирают из всех ФПГ-сигналов наиболее значимый сигнал, характеризующийся наибольшим отношением сигнал/шум, самой высокой амплитудой и/или наименьшими шумами, и используют его в качестве опорного сигнала,

извлекают из опорного сигнала гармоники и используют их в качестве координат,

раскладывают все ФПГ-сигналы по упомянутым координатам с получением набора амплитудно-фазовых характеристик гармоник и

определяют концентрацию гемоглобина в крови пользователя путем сравнения полученного набора амплитудно-фазовых характеристик гармоник с наборами амплитудно-фазовых характеристик гармоник из базы данных, каждый из которых соответствует конкретному значению концентрации гемоглобина.

17. Способ по п. 16, в котором облучение осуществляют с помощью по меньшей мере одного источника излучения, представляющего собой два или более светоизлучающих диода.

18. Способ по п. 16 или 17, в котором детектирование ФПГ-сигналов осуществляют с помощью по меньшей мере одного приемника излучения, предпочтительно представляющего собой широкополосный фотоприемник.

19. Способ по любому из пп. 16-18, при этом одна из упомянутых по меньшей мере двух различных длин волн находится в диапазоне 495-570 нм, а предпочтительно составляет 530 нм.

20. Способ по любому из пп. 16-19, дополнительно включающий фильтрацию ФПГ-сигналов от артефактов движения.

21. Способ по любому из пп. 16-20, в котором преобразование ФПГ-сигналов из временной области в частотную область осуществляют путем преобразования Фурье или преобразования Гильберта-Хуанга, а преобразование из временной области в частотно-временную область осуществляют путем вейвлет-преобразования.

22. Способ по любому из пп. 16-21, в котором извлечение гармоник из опорного сигнала включает определение координаты основной гармоники и вычисление координат других гармоник.

23. Способ по любому из пп. 16-22, в котором разложение ФПГ-сигналов по координатам включает измерение для каждой гармоники амплитуды, площади кривой, ширины на половине высоты пика и/или отношения сигнал/шум с получением набора амплитудно-фазовых характеристик гармоник.

24. Способ по любому из пп. 16-23, в котором сравнение осуществляют с использованием численного метода или алгоритма прогнозирования с учетом данных профилей других пользователей, наборов амплитудно-фазовых характеристик гармоник из базы данных, заранее измеренных у других пользователей и сопоставленных с концентрациями гемоглобина, заранее измеренными лабораторным методом.

25. Способ по п. 24, в котором в качестве численного метода используют алгоритм машинного обучения или обучение с помощью нейронной сети.

26. Способ по любому из пп. 16-25, при этом база данных выполнена с возможностью храниться на запоминающем устройстве, удаленном сервере и/или в облачном хранилище.

27. Способ по любому из пп. 24-26, дополнительно включающий осуществление корреляции определенной концентрации гемоглобина с использованием значения концентрации гемоглобина, полученного лабораторным методом, обновление базы данных и уточнение алгоритма прогнозирования с использованием алгоритма машинного обучения или нейронной сети.

28. Способ по любому из пп. 16-27, дополнительно предназначенный для определения концентрации оксигемоглобина в крови пользователя.

29. Система для определения концентрации гемоглобина в крови пользователя, содержащая носимое устройство по любому из пп. 1-15 и удаленный сервер и/или облачное хранилище, при этом система содержит средства обмена информацией между носимым устройством и удаленным сервером и/или облачным хранилищем.

30. Система по п. 29, при этом база данных предназначена для хранения на запоминающем устройстве, удаленном сервере и/или в облачном хранилище и выполнена с возможностью доступа к данным пользователя с внешних устройств через удаленный сервер и/или облачное хранилище.

31. Система по п. 29 или 30, при этом на запоминающем устройстве, удаленном сервере и/или в облачном хранилище хранятся данные профиля пользователя и результаты предыдущих определений концентрации гемоглобина.

32. Система по п. 31, дополнительно содержащая средства для доступа к данным профиля пользователя и результатам предыдущих определений концентрации гемоглобина с других электронных устройств.