[go: up one dir, main page]

FR2943236A1 - Procede de surveillance d'un parametre biologique d'une personne au moyen de capteurs - Google Patents

Procede de surveillance d'un parametre biologique d'une personne au moyen de capteurs Download PDF

Info

Publication number
FR2943236A1
FR2943236A1 FR0951715A FR0951715A FR2943236A1 FR 2943236 A1 FR2943236 A1 FR 2943236A1 FR 0951715 A FR0951715 A FR 0951715A FR 0951715 A FR0951715 A FR 0951715A FR 2943236 A1 FR2943236 A1 FR 2943236A1
Authority
FR
France
Prior art keywords
sensors
signal
sensor
monitoring
signals
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
FR0951715A
Other languages
English (en)
Inventor
Sacha Vrazic
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
IMRA Europe SAS
Original Assignee
IMRA Europe SAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by IMRA Europe SAS filed Critical IMRA Europe SAS
Priority to FR0951715A priority Critical patent/FR2943236A1/fr
Priority to CN201080012664XA priority patent/CN102355848A/zh
Priority to EP10753583A priority patent/EP2409640A4/fr
Priority to US13/257,169 priority patent/US20120010514A1/en
Priority to PCT/JP2010/054703 priority patent/WO2010107092A1/fr
Priority to JP2011504884A priority patent/JPWO2010107092A1/ja
Publication of FR2943236A1 publication Critical patent/FR2943236A1/fr
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
    • A61B5/0205Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor or mobility of a limb
    • A61B5/1102Ballistocardiography
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor or mobility of a limb
    • A61B5/1116Determining posture transitions
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor or mobility of a limb
    • A61B5/113Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor or mobility of a limb occurring during breathing
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6892Mats
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A61B5/7207Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
    • A61B5/721Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts using a separate sensor to detect motion or using motion information derived from signals other than the physiological signal to be measured
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60KARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OF TRANSMISSIONS IN VEHICLES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS IN VEHICLES; AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES; INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES; ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GAS EXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS IN VEHICLES
    • B60K28/00Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions
    • B60K28/02Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver
    • B60K28/06Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver responsive to incapacity of driver
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16ZINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G16Z99/00Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2503/00Evaluating a particular growth phase or type of persons or animals
    • A61B2503/20Workers
    • A61B2503/22Motor vehicles operators, e.g. drivers, pilots, captains
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2560/00Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
    • A61B2560/02Operational features
    • A61B2560/0242Operational features adapted to measure environmental factors, e.g. temperature, pollution
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0247Pressure sensors
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/04Arrangements of multiple sensors of the same type
    • A61B2562/046Arrangements of multiple sensors of the same type in a matrix array
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6893Cars
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/22Psychological state; Stress level or workload
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/221Physiology, e.g. weight, heartbeat, health or special needs

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

Dans le procédé, on surveille, par exemple à bord d'un véhicule (4), au moins un paramètre biologique, tel qu'une pulsation cardiaque ou/et un signal de respiration, d'un occupant (2) d'un organe tel qu'un siège (8). L'organe porte des capteurs (6) et : - on reçoit un signal de chaque capteur parmi un groupe des capteurs ; - on projette le signal sur un dictionnaire d'atomes ; - on sélectionne certains des capteurs à partir de la projection ; et - on effectue la surveillance au moyen des seuls capteurs sélectionnés.

Description

-1- En particulier mais non exclusivement, l'invention concerne l'extraction et la surveillance de paramètres physiologiques d'un occupant d'un véhicule, qu'il s'agisse du conducteur ou d'un passager. On cherche en particulier à extraire la fréquence cardiaque et le signal de respiration de la personne d'une façon non contraignante et si possible dans toutes les conditions de conduite. En effet, l'obtention de ces paramètres biologiques permet de disposer d'un système de surveillance pour améliorer la sécurité routière. On cherche notamment à réduire le nombre des accidents causés par la somnolence ou une pathologie. On connaît par exemple du document US 2008/0103702 un procédé pour collecter des paramètres biologiques d'un occupant d'un siège. Le siège comprend un réseau de capteurs piézoélectriques dont les signaux peuvent être collectés pour en extraire les paramètres à surveiller. Ce document prévoit qu'un opérateur sélectionne les capteurs fournissant les signaux les plus précis en ce qui concerne les paramètres biologiques. Toutefois, un tel mode de sélection par un opérateur ne permet pas d'automatiser le procédé de surveillance et encore moins d'en prévoir une version embarquée à bord d'un véhicule pour surveiller en permanence durant la conduite des paramètres biologiques d'un conducteur ou d'un passager. Un but de l'invention est de permettre la surveillance automatisée, voire embarquée, des paramètres biologiques d'un occupant d'un organe. Elle vise aussi à améliorer la qualité de la surveillance de ces paramètres. A cet effet, on prévoit selon l'invention un procédé de surveillance, par exemple à bord d'un véhicule, d'au moins un paramètre biologique, tel qu'une pulsation cardiaque et/ou un signal de respiration, d'un occupant d'un organe tel qu'un siège, dans lequel, l'organe portant des capteurs : - on reçoit un signal de chaque capteur parmi un groupe des capteurs ; - on projette le signal sur un dictionnaire d'atomes ; - on sélectionne certains des capteurs à partir de la projection ; et - on effectue la surveillance au moyen des seuls capteurs sélectionnés. Ainsi, la projection du signal sur le dictionnaire d'atomes permet de sélectionner de façon fiable et par des moyens automatisés les capteurs qui fournissent les signaux les plus pertinents en vue de la surveillance des paramètres biologiques. Les modalités de la surveillance peuvent donc être adaptées en temps réel aux particularités du corps de l'occupant de l'organe, à ses postures, à ses changements de posture ou encore à ses mouvements. Sans donc qu'il soit nécessaire de faire intervenir un opérateur, le procédé permet la surveillance des paramètres biologiques en s'adaptant à la fois dans l'espace et 2943236 -2- dans le temps aux conditions de la surveillance. Le procédé favorise donc l'obtention des données les plus fiables sur les paramètres biologiques à surveiller.
Avantageusement, les atomes du dictionnaire sont constitués en couples g et h du type g = a.sin et h = b.cos, où a et b sont des facteurs.
5 Avantageusement, chaque atome du dictionnaire est pondéré au moyen d'une fenêtre, de préférence une fenêtre de Hanning.
Avantageusement, on détermine une valeur associée au signal dans le dictionnaire,
par exemple une plus grande valeur d'une norme du signal dans le dictionnaire.
Ainsi, il s'agit d'un mode d'exploitation de la projection du signal sur le dictionnaire
10 d'atomes.
Avantageusement, on identifie un nombre prédéterminé de signaux présentant les valeurs les plus fortes parmi les signaux.
Ainsi, on choisit dans le présent exemple de sélectionner les p premiers signaux qui présentent les valeurs les plus fortes, p étant le nombre prédéterminé. On garantit ainsi
15 qu'on dispose d'un nombre fixe de signaux finalement sélectionnés. Alternativement, on aurait pu envisager de ne retenir que les signaux dont les valeurs dépassent un certain seuil.
De préférence, on détermine pour chaque signal: supC(f,g7,hy)
20 où f est le signal ;
gy et hy sont les couples d'atomes du dictionnaire ; y est un entier naturel ; et
C est une fonction métrique, par exemple : C(f,g),,h7)=027.\<f,g), >2 +< f,h), >2 -2017 <f,g), >.< f,hy >)ou 25 0i y et 02 y sont des coefficients de normalisation des couples (gy, hy) par exemple du type : i0i,, =< hY, gY > _ 1 02, Y 1- 02 1Y par exemple avec < x, y >= I xnyn dans le cas de signaux réels n Avantageusement, lorsqu'un mouvement, d'au moins un type prédéterminé, de 30 l'occupant est détecté au moyen d'un capteur non sélectionné, on ajoute au moins temporairement ce ou ces capteurs au groupe des capteurs sélectionnés. 2943236 -3- Ainsi, on adapte la cartographie des capteurs sélectionnés lorsqu'un mouvement de l'occupant est détecté. On peut ainsi disposer en permanence des signaux des capteurs les plus pertinents en dépit des mouvements de l'occupant. L'ajout temporaire des capteurs en question est notamment avantageux lorsque le mouvement de l'occupant est 5 un mouvement lent ou de courte amplitude. Avantageusement, lorsqu'un mouvement, d'au moins un type prédéterminé, de l'occupant est détecté, on met en oeuvre à nouveau les étapes de projection et de sélection. Ainsi, dans ce mode de réalisation, pour conserver les meilleures chances 10 d'exploiter les signaux les plus pertinents, on effectue à nouveau les étapes de projection et de sélection lorsque l'occupant bouge. Ce mode de réalisation est particulièrement adapté par exemple dans le cas de mouvements de grande amplitude ou de mouvements rapides. Avantageusement, lorsqu'on détecte un mouvement de l'occupant, on détermine 15 une direction du mouvement et, lorsqu'il existe dans cette direction au moins un capteur non sélectionné, on sélectionne ce ou ces capteurs au moins provisoirement. Ainsi, on sélectionne à l'avance les capteurs qui ont de bonnes chances de délivrer à court terme un signal pertinent pour l'exploitation des paramètres biologiques. Cette disposition permet elle aussi d'augmenter les chances de disposer des signaux les plus 20 pertinents. Par ailleurs, à bord d'un véhicule par exemple, le niveau des vibrations est tel que la fiabilité du procédé peut dépendre en grande partie de la nature du traitement effectué pour prendre en compte le bruit environnant. Ce problème n'est pas restreint à la surveillance à bord d'un véhicule. Lorsque la surveillance concerne un patient occupant 25 un lit par exemple, il est possible que des bruits environnants (par exemple ceux produits par des appareils électriques) viennent perturber cette surveillance de sorte que la fiabilité du procédé dépend encore une fois de la qualité du traitement apportée pour éliminer ce bruit dans les signaux exploités. Ce problème se pose particulièrement dans un lit médicalisé, où les patients sont transportés et des vibrations sont générées lors du 30 mouvement du lit. C'est pourquoi, de préférence, au moins un accéléromètre étant solidaire de l'organe : - on détermine un modèle d'une fonction de transfert entre, en entrée, au moins un signal de l'accéléromètre ou de l'un au moins des accéléromètres et, en sortie, un signal 35 du capteur ou de l'un des capteurs ; 2943236 -4- - on estime, au moyen du modèle, une valeur de bruit ; et - on ôte du signal du capteur la valeur de bruit estimée. Ainsi, le ou chaque accéléromètre est par définition un organe particulièrement sensible aux vibrations. Il permet donc de fournir un signal de référence de bruit lié aux 5 vibrations particulièrement fidèle. De plus, la détermination du modèle de la fonction de transfert permet d'obtenir une estimation fiable de la valeur du bruit. On peut donc éliminer du signal à exploiter une grande partie du bruit qui s'y trouve. Il ne s'agit donc pas d'ôter directement du signal à exploiter le signal relevé par le ou chaque accéléromètre, c'est-à-dire de faire une soustraction des signaux. On utilise le signal de l'accéléromètre 10 pour modéliser l'influence du bruit dans le signal à exploiter et mieux extraire de ce dernier la valeur estimée de ce bruit. On obtient donc un signal à exploiter particulièrement exempt de bruit. Le bruit résiduel qui s'y trouve ne constitue pas un obstacle à l'obtention d'un signal représentant fidèlement le ou les paramètres biologiques à exploiter. 15 Avantageusement, on traite au moyen d'un filtrage non-linéaire le ou chaque signal reçu des capteurs. Ainsi, l'utilisation d'un filtrage (estimation) non linéaire est particulièrement adaptée dans la mesure où les phénomènes que l'on observe se comportent comme un système non linéaire et que les caractéristiques du bruit évoluent dans le temps. Ce filtrage non 20 linéaire permet d'estimer des paramètres non directement observables dans les signaux collectés et donc d'extraire plus facilement les signaux relatifs aux paramètres à surveiller. On prévoit également selon l'invention un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code aptes à commander la mise en oeuvre du procédé selon l'invention lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur ou un calculateur. 25 On prévoit également selon l'invention un support d'enregistrement de données comprenant un tel programme sous forme enregistrée. On prévoit en outre selon l'invention la mise à disposition d'un tel programme sur un réseau de télécommunications en vue de son téléchargement. On prévoit enfin selon l'invention un dispositif de surveillance d'au moins un 30 paramètre biologique, tel qu'une pulsation cardiaque ou/et un signal de respiration, d'un occupant d'un organe tel qu'un siège, qui comprend : - des capteurs portés par l'organe; - des moyens aptes à recevoir un signal de chaque capteur d'au moins un groupe des capteurs, à projeter le signal sur un dictionnaire d'atomes et à sélectionner certains 35 des capteurs à partir de la projection ; et 2943236 -5- - des moyens pour surveiller le ou chaque paramètre au moyen des seuls capteurs sélectionnés. De préférence, une discrimination est faite suivant qu'une personne est présente ou non sur le siège afin de ne faire aucun traitement dans ce dernier cas (c'est le cas par 5 exemple si seul un objet placé sur le siège).
D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront encore dans la description suivante d'un mode préféré de réalisation donné à titre d'exemple non-limitatif en référence aux dessins annexés sur lesquels : 10 - la figure 1 est un schéma d'ensemble du dispositif du présent mode de réalisation de l'invention ; - la figure 2 est une vue de côté du siège associé à ce dispositif ; - la figure 3 est une vue d'un des réseaux de capteurs du siège de la figure 2; - la figure 4 est une représentation d'un atome du dictionnaire mis en oeuvre dans le 15 procédé de l'invention ; - la figure 5 est un diagramme illustrant la modélisation de la fonction de transfert dans le présent mode de mise en oeuvre ; - la figure 6 est un diagramme illustrant la prise en compte de la fonction de transfert ainsi modélisée, lors de la mise en oeuvre du procédé ; 20 - la figure 7 présente des courbes de l'amplitude du signal en fonction du temps avant extraction du bruit au moyen de la fonction de transfert et après extraction du bruit par ce moyen ; et - la figure 8 présente sur deux courbes respectivement la pulsation cardiaque telle qu'estimée au moyen du procédé et la véritable pulsation cardiaque, ainsi que la plage de 25 tolérance acceptée.
Nous allons décrire ci-après un exemple de mise en oeuvre du procédé selon l'invention et du dispositif associé qui constitue un système complet pour l'extraction d'informations biologiques du corps d'une personne 2 qui est en l'espèce un passager ou 30 un conducteur d'un véhicule 4. L'invention vise à surveiller des paramètres biologiques de cette personne tels que sa pulsation cardiaque ou/et son rythme respiratoire. Cette surveillance est faite en conditions de conduite et se veut robuste à l'égard des mouvements du corps. Il s'agit d'obtenir et de surveiller ces paramètres biologiques. On souhaite en particulier les obtenir d'une façon non-contraignante pour la personne 35 concernée et quelles que soient les conditions de conduite. En effet, l'obtention d'informations sur la pulsation cardiaque et/ou le signal de respiration permet de disposer 2943236 -6- d'un système de surveillance qui améliore la sécurité routière en réduisant les accidents dus à la somnolence ou à certaines pathologies. Nous allons tout d'abord décrire dans ses grandes lignes la constitution du système et les étapes mises en oeuvre par le procédé. Nous décrirons ensuite plus en détail 5 certains aspects de cette constitution et de cette mise en oeuvre. Le dispositif comprend des capteurs piézoélectriques 6 portés par le siège 8 occupé par la personne 2. Ces capteurs sont disposés de sorte que, quels que soient la posture de l'occupant ou les mouvements qu'il effectue, il est toujours possible d'obtenir au moyen des capteurs les signaux recherchés. Les capteurs sont aptes à détecter une variation de 10 pression par contact et sont ici des capteurs piézoélectriques. Les capteurs sont disposés au voisinage d'une face principale supérieure de l'assise 10 et du dossier 12 du siège 8, cette face étant prévue pour être contiguë à l'occupant 2. Ils peuvent aussi être disposés directement sur cette face. Les capteurs sont ainsi soumis à la pression du corps et en particulier aux variations de pression produites par ce dernier, notamment au voisinage 15 des artères. Il s'agit en l'espèce de capteurs en film ou en feuille. Comme on le verra plus loin, ces capteurs sont néanmoins sensibles à tous types de vibrations mécaniques de sorte que les signaux recherchés ne sont pas observables directement en sortie de ces capteurs. Dans le présent exemple, le siège 8 comprend une soixantaine de capteurs, ce 20 nombre n'étant bien-sûr pas limitatif. Le nombre de capteurs dans l'assise 10 pourra être compris entre dix et soixante-dix et par exemple égal à quarante. Le nombre de capteurs dans le dossier 12 pourra être compris entre cinq et cinquante et par exemple égal à vingt. La carte utilisée au cours de la mise en oeuvre du procédé comprend par exemple environ vingt capteurs, à savoir quinze capteurs de l'assise et cinq capteurs du dossier. 25 Elle comprend donc par exemple environ 30 % des capteurs présents dans le siège. Le traitement des signaux des capteurs met en oeuvre une partie analogique et une partie numérique. La partie analogique comprend des étapes de collecte et d'organisation de l'amplitude des signaux de sortie des capteurs 6. Chaque sortie analogique est numérisée 30 puis certains seulement des capteurs sont sélectionnés de façon automatisée en fonction de la position du corps 2 dans le siège 8. Les signaux issus de ces capteurs sont ensuite traités et fusionnés. Ces étapes de sélection et de fusion des capteurs sont effectuées plusieurs fois lors de la mise en oeuvre du procédé afin de mieux suivre les mouvements du corps et de les prédire. On remarquera ici que les mouvements des passagers et du 35 conducteur d'un véhicule ne sont en général pas du même type. Les mouvements d'un passagers sont plus aléatoires et toutefois moins nombreux que ceux du conducteur. 2943236 -7- Pour les mouvements du conducteur, il convient par ailleurs de prendre en compte des particularités telles que la présence de quatre roues directrices sur le véhicule, les mouvements des mains, la position de la jambe pour l'accélération, le freinage ou le changement de vitesse, etc.. 5 Sur la figure 1, le bloc 14 désigne l'unité chargée de sélectionner et de fusionner les signaux des capteurs. Ce bloc est apte à détecter les mouvements du corps, à les suivre et à les prédire. Il est apte notamment à sélectionner les capteurs les plus susceptibles de fournir des signaux intéressants pour l'obtention des paramètres biologiques. Il est apte à détecter un mouvement avec précision et à prédire un mouvement afin de disposer d'une 10 liste de capteurs candidats à sélectionner. De la sorte, la mise en oeuvre du procédé se fait continûment et sans à-coups, en dépit des mouvements de l'occupant. Le bloc est également apte à déterminer si seul un objet inerte est placé sur l'organe et à n'effectuer aucun traitement dans ce cas. Dans le siège 8 sont en outre prévus des accéléromètres 16 qui agissent comme 15 des capteurs de référence pour le bruit environnant, en particulier les bruits des vibrations dues au véhicule. Chacun de ces capteurs 16 est sensible au bruit dans trois directions perpendiculaires entre elles, à savoir les directions horizontales X et Y et la direction verticale Z. Dans le cadre du procédé, on estime une fonction de transfert entre les accéléromètres 16 et chacun des capteurs piézoélectriques 6 afin, ensuite, d'être en 20 mesure de réduire le bruit en sortie de ces derniers capteurs. Les fonctions de transfert sont ré-estimées chaque fois que cela s'avère nécessaire pour suivre les conditions courantes de conduite du véhicule et les mouvements du corps. Le bloc 20 est ainsi chargé d'établir un modèle dynamique variant dans le temps pour l'estimation des fonctions de transfert entre les accéléromètres et les capteurs piézoélectriques. Ces 25 fonctions de transfert ainsi estimées permettent de prévoir des valeurs relatives au bruit et de réduire ensuite le bruit transmis par les signaux des capteurs piézoélectriques. Les modèles utilisés à ce stade peuvent être linéaires ou bien non-linéaires. Il s'agit d'un premier étage de réduction du bruit dans le signal fourni par les capteurs 6. Toutefois, cet étage de réduction du bruit pourra s'avérer insuffisant dans certains 30 cas. C'est pourquoi le bloc 20 comprend aussi un deuxième étage d'estimation et de suivi permettant d'obtenir les paramètres biologiques, tels que la pulsation cardiaque ou/et le signal de respiration, avec plus de précision. Il permet aussi de mieux suivre leurs variations, quelles que soient les conditions de conduite (mouvements du corps, conduite urbaine, conduite à grande vitesse et sur autoroute). Ce deuxième étage est conçu pour 35 être adapté au système non-linéaire. Il peut comprendre un filtre de Kalman étendu ou un filtre particulaire pour mieux identifier toutes les variations de bruit. Cet étage de 2943236 -8- traitement non-linéaire est bien adapté pour extraire et surveiller des paramètres issus de modèles non-linéaires tels que la pulsation cardiaque et le rythme respiratoire dans un environnement vibratoire évoluant dans le temps. Le bloc 22, après les deux étages de filtrage, peut obtenir les signaux recherchés, 5 les surveiller et prédire leur évolution. L'invention est adaptée à tous types de véhicule. Elle n'est toutefois pas limitée aux véhicules. On peut ainsi la mettre en oeuvre dans d'autres types d'organes tels que des sièges ou des lits, par exemple des lits médicaux pour surveiller les paramètres d'un patient. 10 Le procédé mis en oeuvre est auto-adaptatif. On va maintenant décrire plus en détail certains aspects du procédé. On supposera ici que l'on surveille des paramètres biologiques du conducteur d'un véhicule.
1. Sélection et fusion des capteurs piézoélectriques. 15 En référence aux figures 1 à 3, le siège 8 comprend ici deux réseaux de capteurs 6 disposés respectivement dans son assise 10 et son dossier 12. Chacun de ces réseaux comprend en l'espèce plusieurs lignes et plusieurs colonnes. Par exemple, comme illustré à la figure 3, il comprend cinq lignes et cinq colonnes formant un quadrillage de capteurs. Les capteurs de chaque réseau sont sensiblement coplanaires. Les capteurs sont 20 connectés électriquement de façon adaptée au reste du dispositif en vue de la transmission des signaux relevés par ces capteurs aux moyens 14 et 20. Le bloc 14 a pour fonction de sélectionner certains seulement des capteurs disponibles. Il s'agit par exemple de sélectionner deux capteurs dans l'assise 10 et deux capteurs dans le dossier 12. Toutefois, ce nombre pourra être réduit ou augmenté selon 25 les cas. On suppose que le moteur du véhicule est éteint. Le conducteur et son passager entrent dans le véhicule. Lorsque le contact est mis au moyen de la clé de contact ou d'un organe analogue, le dispositif 7 selon l'invention comprenant les moyens 14, 20 et 22 commande la mise en oeuvre du procédé. Les organes de traitement et de calcul du 30 dispositif 7 seront logés à bord, par exemple dans le tableau de bord 11. Lorsque la mise en oeuvre du procédé est déclenchée, le dispositif 7 active une carte par défaut de capteurs 6 sélectionnés a priori parmi ceux de l'assise et ceux du dossier, carte dont il dispose en mémoire. Cette carte par défaut fait partie des réglages de base du procédé. 35 La présence du corps de la personne 2 dans le siège 8 provoque l'émission de signaux par certains des capteurs 6. Les moyens 14 analysent ces signaux pour évaluer 2943236 -9- s'il est préférable d'ajuster la carte compte tenu des circonstances, en particulier compte tenu des spécificités du corps 2 et de sa posture dans le siège. Les moyens 14 analysent également si un objet est présent sur l'organe au lieu d'une personne. Si c'est le cas, aucun traitement supplémentaire n'est effectué.
5 Pour cela, les moyens 14 identifient ceux des capteurs 6 qui fournissent les signaux a priori les plus exploitables. Des capteurs ne fournissant aucun signal ne sont pas retenus. Ceux des capteurs qui fournissent des signaux de pression élevés ne sont pas retenus non plus car on recherche surtout dans le cadre du procédé des variations de pression. Ainsi, les capteurs situés sous les fesses de la personne 2 reçoivent une grande
10 partie du poids du tronc de la personne et fournissent des signaux relativement pauvres en information. Ils ne sont pas retenus en général. Il s'agit à ce stade pour les moyens 14 de disposer de la carte la plus pertinente, en l'espèce la carte ayant les capteurs les plus sensibles aux mouvements légers, c'est-à-dire aux faibles variations de pression. La carte de base se trouve ainsi adaptée par l'ajout ou l'omission de certains des capteurs. C'est
15 au sein de la carte ainsi adaptée que seront sélectionnés les capteurs au cours de la suite du procédé.
Au cours de la suite du procédé, chaque fois que sera détecté un mouvement du corps lent ou de faible amplitude, le bloc 14 sera amené à sélectionner de nouveaux capteurs aptes à y être associés. Lorsque des mouvements rapides ou de grande
20 amplitude du corps sont détectés, le bloc 14 réalisera une carte entièrement nouvelle des capteurs afin de mieux s'adapter à la situation.
On va maintenant indiquer comment, en présence d'une carte de capteurs donnée, le bloc sélectionne les capteurs les plus pertinents, à savoir ceux qui présentent la plus grande probabilité de contenir les signaux recherchés associés aux paramètres
25 biologiques. a. Sélection des siqnaux
On met ici en oeuvre une analyse conjointe temps-fréquence. Pour cela, on emploie une décomposition atomique offrant une haute précision en fréquences afin d'être en 30 mesurer d'estimer les poids et de localiser les composantes à poursuivre. Il s'agit d'une sorte d'expansion par paquets d'ondelettes.
Pour cela, le signal d'un capteur est ici représenté comme une combinaison linéaire de fonctions d'expansion fm,n : M f xn = amJ n,n m=1 35 Ce signal x peut être exprimé en notation matricielle de la façon suivante :
-10- x=Fa avec F =[fi,f2, fM] Le signal x est ici un vecteur colonne (au formant N x 1), a est un vecteur colonne de coefficients d'expansion (N x 1) et F est une matrice N x M dont les colonnes sont les fonctions d'expansion fm,n. Une combinaison linéaire des coefficients d'expansion et des fonctions fournit un modèle du signal. Des modèles compacts tendent à impliquer des fonctions d'expansion qui sont hautement corrélées au signal. On prévoit un dictionnaire d'atomes qui est compatible avec une large gamme de comportements temps-fréquence et tel que quelques atomes appropriés du dictionnaire pourront être choisis pour décomposer le signal. Ce dictionnaire est construit comme suit.
On sait que la réponse en impulsion d'un capteur piézoélectrique est une onde sinusoïdale amortie avec un décalage de fréquence fondamental. Dès lors, pour être en mesure de couvrir toutes les phases, on obtient un dictionnaire bien adapté si on le constitue par la famille des vecteurs D = (gy, hy) où gy est une onde cosinus et hy est une onde sinus.
Ainsi, le dictionnaire est composé d'ondes sinus et cosinus de différentes fréquences possibles (mais limitées à notre gamme de surveillance). On sait que la plus forte fréquence en l'espèce est 20 hertz de sorte qu'on préfère utiliser dans le présent exemple, pour le seul signal de respiration, une gamme de fréquences située entre 0,2 hertz et 3 hertz. Pour les deux signaux conjoints de respiration et de rythme cardiaque, on utilise une gamme allant de 0,7 à 20 hertz, avec un pas dans les deux cas de 0,1 hertz. En vue de disposer d'une résolution suffisante en fréquence, chaque atome du dictionnaire est pondéré par une fenêtre de Hanning, ce qui permet en particulier d'éviter des effets de bord. Ainsi, on a : Jh), = w. sin 2n-;k g), = w.cos2n * avec w = 2 (1û cos(2z(1: m) / m + 1)) où m représente la longueur de l'atome. Cette longueur est en effet une grandeur importante pour la résolution en fréquence. A défaut de cette pondération, les atomes peuvent présenter des durées différentes dans le dictionnaire. 30 Le dictionnaire est ainsi composé de N atomes sinus pondérés et de N atomes cosinus pondérés. Ces atomes forment donc des signaux de support compacts (c'est-à-dire bornés, c'est-à-dire en un nombre fini de points non nuls) assimilables par analogie à des paquets d'ondelettes.25 On a ainsi illustré à la figure 4 l'un des atomes du dictionnaire comprenant précisément la concaténation d'un atome sinus et d'un atome cosinus pour une fréquence. Le signal est représenté avec, en abscisse, le temps et, en ordonnée, l'amplitude. La longueur de l'atome est ici mesurable en abscisse entre les points 0 et 2000 échantillons, le temps étant mesuré en nombre d'échantillons (dépendant de la fréquence d'échantillonnage). De plus, pour chaque couple d'atomes, on calcule des coefficients de normalisation : 01,7 =<hy,gy > 02, 7 1- 02 1,y On est ainsi en mesure de comparer des atomes qui ont à l'origine des poids et des 10 longueurs différents.
On dispose ainsi d'un dictionnaire qui constitue une base orthonormée.
Le signal f fourni par chaque capteur de la carte (à savoir sa réponse en impulsion) est projeté sur chaque couple du dictionnaire d'atomes et on calcule la valeur: supC(f,gy,hy)
15 où C(f,gy, hy) est une fonction métrique. Dans le présent exemple, on choisit la fonction métrique suivante : { / { { C(J,gy,hy)=02y.(<J,gy>2+< f,hy >2-201y <J,gy >.<J,hy >) Au moyen de cette métrique, il devient possible de localiser précisément les composantes qui sont générées à la fois par le corps humain et par le système 20 (résonance due au poids du corps et aux vibrations du véhicule). Si donc le signal transmis par le capteur comprend à la fois des paramètres du système et des paramètres biologiques humains, on considère que le capteur est éligible. S'il n'a que des paramètres du système, il n'est pas éligible.
On dresse alors une liste des capteurs éligibles en classant par ordre décroissant
25 les valeurs calculées pour les signaux. Un nombre p, entier naturel, ayant été préalablement déterminé, on retient les p premières valeurs de cette liste. Les p premiers capteurs qui leur correspondent sont les capteurs sélectionnés. b. Prédiction du mouvement
30 Pour bien maintenir un ensemble de signaux pertinents (les paramètres biologiques de l'occupant), le procédé permet de prédire les mouvements du corps humain. On utilise pour cela l'approche suivante dans le présent exemple. 1 2943236 -12- L'apparition d'un mouvement du corps est détectée dans des capteurs de la carte dont le signal fourni se met à varier. On suppose sur la figure 3 que les capteurs de la carte sur le dossier sont les capteurs repérés par leurs références (i, j), 0+1, j+1) et (i, j+2). 5 Les moyens 14 ayant identifié un mouvement grâce à ces capteurs, ces mêmes moyens sont en mesure, par interpolation, de prédire la direction de ce mouvement, direction représentée par la flèche 24 sur la figure 3. Au cours de l'exécution de ce mouvement, les moyens 14 peuvent donc prédire la suite du mouvement et ajouter en cours de mouvement, à la carte des capteurs sélectionnés, les capteurs se trouvant dans le trajet du mouvement et susceptibles de fournir un signal intéressant au cours de la suite du mouvement. C'est le cas sur la figure 3 des deux capteurs 0+2, j+2) et 0+1, j+2) se trouvant sur la même ligne que le capteur (i, j+2). Les moyens 14 peuvent donc prendre en compte le plus tôt possible les signaux qui seront fournis par ces capteurs. S'il se confirme qu'un mouvement est ensuite perçu au niveau de ces capteurs, ils seront conservés dans la carte. Si, en revanche, la prédiction est fausse et que, pour au moins l'un des capteurs, aucun mouvement n'est détecté, le capteur sera ôté de la carte.
2. Identification et estimation d'une fonction de transfert. Plusieurs accéléromètres 16 sont utilisés pour servir de référence au bruit de vibration dans le véhicule. On utilise de préférence des accéléromètres à trois axes ou 3D dans la mesure où les vibrations à bord ne s'exercent pas suivant une seule direction, par exemple seulement suivant la direction verticale. De plus, il est préférable d'utiliser au moins deux accéléromètres. La localisation de ces accéléromètres peut s'avérer importante pour l'obtention de modèles fiables. Par exemple, on positionne l'un des accéléromètres 16 sur la structure de l'assise 10 du siège, en partie basse de cette dernière, afin que l'accéléromètre soit sensible aux vibrations sous le siège de l'occupant. Dans le présent exemple, on positionne le deuxième accéléromètre au sommet du dossier 12 car on a constaté que cette partie du siège pouvait vibrer avec une certaine indépendance à l'égard de l'assise.
En fonction de la localisation des capteurs piézoélectriques 6 et des accéléromètres 16, la modélisation de la fonction de transfert effectuée dans la suite peut être linéaire ou non-linéaire. Quoi qu'il en soit, les paramètres de cette modélisation sont en l'espèce estimés par une procédure récursive. De plus, ils sont fréquemment ré-estimés au cours de la mise en oeuvre du procédé afin que le modèle reste précisément adapté aux circonstances et en particulier aux conditions de conduite. 2943236 -13- On modélise une fonction de transfert pour chaque capteur piézoélectrique sélectionné 6. Comme illustré à la figure 5, cette fonction présente donc en entrée les signaux de sortie de tous les accéléromètres 16. Il s'agit en l'espèce des trois signaux correspondant aux vibrations suivant les directions X, Y et Z respectivement fournis par 5 l'accéléromètre 16 de l'assise et des trois signaux analogues fournis par l'accéléromètre 16 du dossier. La fonction présente en sortie le signal s fourni par le capteur piézoélectrique 6 considéré. On a ainsi illustré à la figure 5, sur un diagramme, le principe de la modélisation de la fonction de transfert. Il s'agit donc d'identifier une fonction 11 et ses paramètres qui, disposant en entrée des signaux x, y et z fournis par les deux 10 accéléromètres, fournirait en sortie le signal s fourni par le capteur piézoélectrique considéré. On dispose ainsi d'une modélisation de l'influence propre des vibrations dans le signal fourni par le capteur piézoélectrique. En l'espèce, les moyens 20 déterminent tout d'abord en fonction des circonstances le type de modèle qui est le plus adapté pour l'obtention de la fonction de transfert, et ce 15 parmi une liste de plusieurs types de modèle. Cette liste est en l'espèce la suivante : - une modélisation par représentation d'état, - ARMA, - ARX, - NLARX. 20 Après des tentatives de modélisation avec chaque type de modèle, le type de modèle le plus adapté a priori est retenu. Le modèle ainsi identifié est ensuite utilisé comme illustré à la figure 6 pour déterminer de façon dynamique une valeur de bruit en fonction des signaux instantanés fournis par les accéléromètres. Les entrées sont les six valeurs des signaux des 25 accéléromètres. La sortie est une valeur estimée de la part du signal du capteur piézoélectrique due au seul bruit. Elle est alors retranchée du signal fourni par le capteur piézoélectrique 6 considéré, au niveau du soustracteur 13. On obtient donc, après cette soustraction, un signal dont une grande partie de l'influence du bruit de vibration a été éliminée. 30 Dans le présent mode de réalisation, les moyens 20 utilisent par défaut un modèle autorégressif exogène de type ARX. Cela signifie que si aucun autre des types de modèle de la liste ne donne de meilleurs résultats, c'est ce type de modèle qui est utilisé. Dans le cas contraire, c'est le modèle offrant le meilleur résultat qui est employé. La structure de ce modèle est la suivante : Ni 35 A(q) y(t) _ Bi (q) ui (t û nki) + e(t) 2943236 -14- où - A(q) est un polynôme à NA coefficients, - y(t) est le signal de sortie du capteur piézoélectrique, - Bi(q) sont des polynômes à NB coefficients, 5 - u;(t), avec i = 1 ... Ni sont les signaux d'entrée fournis par les accéléromètres, - nk,; sont les nombres des retards d'entrée unitaires, et - e(t) est le signal d'erreur du modèle. Le nombre total de coefficients libres Nc vaut : N~ =NA+NZ'NB 10 Les coefficients des polynômes sont estimés en minimisant la trace de la matrice de covariance de prédiction d'erreurs. Comme mentionné plus tôt, cette estimation de paramètres est renouvelée de temps en temps au gré des changements des conditions de conduite. A chaque étage d'échantillonnage, une fois que les paramètres du modèle sont estimés, le bruit prédit (c'est-à-dire estimé) dans le capteur piézoélectrique peut être 15 calculé. Ce bruit estimé est alors supprimé de la sortie du capteur piézoélectrique comme illustré à la figure 6. On a illustré sur la figure 7 en maigre le signal 15 du capteur piézoélectrique 6 avant la soustraction et en gras le signal 17 après la soustraction. On voit en particulier que l'amplitude du signal en ordonnée, exprimée en volts, se réduit considérablement après la 20 soustraction et l'on voit clairement apparaître les pics correspondants à la pulsation cardiaque.
3. Extraction des paramètres bioloqiques. Après cet étage d'élimination de bruit, il s'agit, grâce aux moyens 20, d'extraire le 25 rythme cardiaque et le signal de la respiration. Cela revient à estimer des paramètres dont la fréquence n'est pas directement observable. Il est donc particulièrement fertile de se placer dans un contexte bayésien. De plus, puisque le système étudié est non-linéaire, on peut utiliser un filtre de Kalman étendu. Pour reconnaître plus étroitement les variations de bruit non-gaussiennes, on pourra aussi employer un filtre particulaire. 30 A titre d'exemple, on montre ci-après la mise en oeuvre d'un filtre de Kalman étendu pour l'estimation et la surveillance de la pulsation cardiaque. Nous proposons ici de modéliser le signal du capteur piézoélectrique en réponse à la pression sanguine comme une somme de composantes harmoniques sinusoïdales avec des éléments d'amplitude et de phase qui varient lentement : 35 y(t) _ E ai(t) • sin 0i(t) i=l avec 01(t) = w(t) t (t)=i•w(t)•t+O(t), i=2...m où w(t) représente la pulsation fondamentale des signaux en liaison avec la pulsation cardiaque, m est le nombre de composantes sinusoïdales, ai(t) représente les amplitudes des composantes sinusoïdales, Mt), i = 2...m représente les phases instantanées des harmoniques, et 60) représente les différences de phases entre le fondamental et les harmoniques. A partir de cette équation, on propose le vecteur de représentation d'état suivant : wk
Xk = L'évolution dans le temps de l'amplitude ak,; des composantes sinus est modélisée grâce à un bruit blanc gaussien additif : ak+l,t = ak,i +vk,i L'évolution dans le temps de la pulsation fondamentale instantanée wk est aussi modélisée avec un bruit blanc gaussien additif : wk+1 = wk +vk Il en est de même pour les différences de phases 6;(t) entre le fondamental et les composantes harmoniques de sorte que l'évolution dans le temps des phases instantanées 0k i(t) est donnée par : ok+1,t = i wk + + v't,,i Ce choix implique que wk est exprimée comme le ratio entre la pulsation véritable et la fréquence d'échantillonnage des signaux. En conséquence, les équations de transition d'état sont linéaires et données par : -15- -16- + V k k Xk+1 F(x k, 1 ~k + ok,l m • 0k + ok,m Cela peut être réécrit comme suit : Xk+1 =A•Xk+Vk (1) avec : ak,m 1 1 A= 1 (2) m 1 L'estimation de la variance de la composante du bruit vk va impacter la vitesse de changement des paramètres estimés (pulsations, composantes d'amplitude et de phase), ainsi que la vitesse de convergence de l'algorithme.
Compte tenu de l'équation (1), l'équation des observations a priori prédites est 10 donnée par : Yk H(Xk,Wk)ùlaik sin ,,k k(3) i=1 L'équation des observations est non-linéaire, ce qui justifie l'utilisation d'un filtre de Kalman étendu. La variance du bruit d'observation nk est liée à la variance du bruit observé sur les signaux piézoélectriques.
15 L'algorithme du filtre de Kalman étendu est exécuté comme suit.
Etape d'initialisation : Xo = E[x0] PXO =EkxoùXO).(xoùXO)TJ Pour k e {1,...,co}, les équations de prédiction du filtre de Kalman étendu sont : 20 Xk = F(Xk-1, V) -17- P T W wT xk = A k-1 P xk-1 Ak-1 + Wk `~ Wk et les équations de mise à jour sont : Kk = Pxk • Ck Ck Pxk 1 . Ck +Vk • R° • Vk Xk = îk +Kk.(Yk ùH(Xk,Wk)) Pxk =Ck'(I-Kk.Ck).Pxk où : A= 3F(x, v k ax xk n W ° aF(xk,v) k av ° aH(Xk,n) Vk an et où Cr et Rn sont les matrices de covariance de Vk et nk, respectivement. I est la matrice identité. 10 lI s'agit donc de l'algorithme standard concernant le filtre de Kalman étendu. Dans notre cas, cet algorithme est adapté de la façon suivante. Les grandeurs de bruit v = E [v ] et n = E[n] sont supposées égales à zéro. Sachant que l'équation de transition d'état (1) est linéaire, on a : A ° aF(x, = A (4) k ax
15 où a est donné dans l'équation (2). En vertu des équations (1) et (3), on a : W A aF(Î-, v) k av and V 3H(ik, n) Vk an V n Finalement, l'équation (3) donne : 3H(x, n) C k ÔX = [0 sin ~k1 sin ~km âk,l cos 0kl âk • cos Y km ] (6) 20 La dimension du vecteur d'état et du vecteur des observations peut aussi être augmentée afin de manipuler simultanément plusieurs signaux de capteurs piézoélectriques. Par exemple, en utilisant deux signaux de capteurs, le vecteur d'état, la matrice de transition d'état et la matrice d'observations linéarisée seront : ,A= m m C0k ak,l,l ak,l,m ak21 a k,2 m 0k,1,1 -18- o sin 0k,2,1 sin Yk,z,m âk21.cos0ksin 0k,l,m ak11 .cos 0^k,1,1 aklm'cos0, ,c, = T • cos 0k, 2, m (7) Dans ce traitement, un ou plusieurs capteurs piézoélectriques peuvent être traités pour retrouver la pulsation cardiaque (et/ou le signal respiratoire). Ce modèle de représentation d'état est donné comme un exemple et n'est pas limitatif. Le résultat de ce traitement est illustré à titre d'exemple à la figure 8. On a ainsi illustré par la courbe 30 le véritable signal de pulsation cardiaque, par la courbe 32 le signal de pulsation cardiaque tel qu'estimé au moyen de ce procédé et par les courbes 34 et 36 des seuils de tolérance haut et bas de 5 % dans l'amplitude du véritable signal. Ces courbes représentent en ordonnée le nombre de battements par minute en fonction du temps indiqué en abscisse et exprimé en secondes. On voit que le décalage entre le véritable signal et le signal estimé au moyen du procédé est le plus souvent compris dans l'intervalle de 5 % de tolérance au-dessus et en-dessous du vrai signal. Il s'agit d'un résultat d'un test effectué dans de véritables conditions de circulation (conduite urbaine, conduite sur autoroute, ...). Les moyens 14, 20 et 22 comprendront des moyens de calculs tels que des microprocesseurs, et par exemple un ou plusieurs ordinateurs comprenant une ou plusieurs mémoires etc. Le procédé selon l'invention pourra être mis en oeuvre de façon automatisée au moyen d'un programme d'ordinateur enregistré sur un support d'enregistrement de données tel qu'un disque dur, une mémoire flash, un disque CD ou DVD, etc. Ce programme comprend des instructions de code aptes à commander la mise en oeuvre du procédé selon l'invention lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur. On peut prévoir de mettre à disposition un tel programme sur un réseau de télécommunications en vue de son téléchargement, par exemple pour le téléchargement de versions du programme mises à jour. Bien entendu, on pourra apporter à l'invention de nombreuses modifications sans sortir du cadre de celle-ci. 2943236 -19- On a décrit un exemple dans lequel les étapes 1 de sélection, 2 d'élimination du bruit avec la fonction de transfert et 3 de filtrage non-linéaire sont mises en oeuvre successivement. Cette succession donne de très bons résultats comme montré à l'appui de la figure 8. Toutefois, on pourra exploiter seulement l'une quelconque de ces étapes, 5 voire deux quelconques d'entre elles, et ce en obtenant des résultats acceptables, notamment dans un environnement peu bruyant. Dans la première étape, on pourra associer à chaque gamme de fréquence un dictionnaire d'atomes en propre et donc utiliser en l'espèce deux dictionnaires d'atomes. 10 15

Claims (10)

  1. REVENDICATIONS1. Procédé de surveillance, par exemple à bord d'un véhicule (4), d'au moins un paramètre biologique, tel qu'une pulsation cardiaque ou/et un signal de respiration, d'un occupant (2) d'un organe tel qu'un siège (8), caractérisé en ce que, l'organe portant des capteurs (6) : - on reçoit un signal de chaque capteur parmi un groupe des capteurs ; - on projette le signal sur un dictionnaire d'atomes ; - on sélectionne certains des capteurs à partir de la projection ; et - on effectue la surveillance au moyen des seuls capteurs sélectionnés.
  2. 2. Procédé selon la revendication précédente dans lequel on détermine une valeur associée au signal dans le dictionnaire, par exemple une plus grande valeur d'une norme du signal dans le dictionnaire.
  3. 3. Procédé selon la revendication précédente dans lequel on identifie un nombre prédéterminé de signaux présentant les valeurs les plus fortes parmi les signaux.
  4. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel, lorsqu'un mouvement, d'au moins un type prédéterminé, de l'occupant (2) est détecté au moyen d'un capteur non sélectionné, on ajoute au moins temporairement ce ou ces capteurs au groupe des capteurs sélectionnés (6).
  5. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel, lorsqu'un mouvement, d'au moins un type prédéterminé, de l'occupant (2) est détecté, on met en oeuvre à nouveau les étapes de projection et de sélection.
  6. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel, lorsqu'on détecte un mouvement de l'occupant (2), on détermine une direction du mouvement et, lorsqu'il existe dans cette direction au moins un capteur (6) non sélectionné, on sélectionne ce ou ces capteurs au moins provisoirement.
  7. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel, au moins un accéléromètre (16) étant solidaire de l'organe : - on détermine un modèle d'une fonction de transfert entre, en entrée, au moins un signal de l'accéléromètre ou de l'un au moins des accéléromètres (16) et, en sortie, un signal du capteur ou de l'un des capteurs (6) ; - on estime, au moyen du modèle, une valeur de bruit ; et - on ôte du signal du capteur (6) la valeur de bruit estimée.
  8. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel on traite au moyen d'un filtrage non-linéaire le ou chaque signal reçu des capteurs (6). 2943236 -21-
  9. 9. Programme d'ordinateur caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code aptes à commander la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur ou un calculateur.
  10. 10. Dispositif de surveillance d'au moins un paramètre biologique, tel qu'une 5 pulsation cardiaque ou/et un signal de respiration, d'un occupant (2) d'un organe tel qu'un siège (8) , caractérisé en ce qu'il comprend : - des capteurs (6) portés par l'organe; - des moyens (14) aptes à recevoir un signal de chaque capteur d'au moins un groupe des capteurs, à projeter le signal sur un dictionnaire d'atomes et à sélectionner 10 certains des capteurs à partir de la projection ; et - des moyens (20) pour surveiller le ou chaque paramètre au moyen des seuls capteurs sélectionnés.
FR0951715A 2009-03-18 2009-03-18 Procede de surveillance d'un parametre biologique d'une personne au moyen de capteurs Pending FR2943236A1 (fr)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR0951715A FR2943236A1 (fr) 2009-03-18 2009-03-18 Procede de surveillance d'un parametre biologique d'une personne au moyen de capteurs
CN201080012664XA CN102355848A (zh) 2009-03-18 2010-03-18 生物学参数的监视方法及监视装置、计算机程序
EP10753583A EP2409640A4 (fr) 2009-03-18 2010-03-18 Procédé de surveillance de paramètre biologique, programme d'ordinateur et dispositif de surveillance de paramètre biologique
US13/257,169 US20120010514A1 (en) 2009-03-18 2010-03-18 Biological parameter monitoring method, computer-readable storage medium and biological parameter monitoring device
PCT/JP2010/054703 WO2010107092A1 (fr) 2009-03-18 2010-03-18 Procédé de surveillance de paramètre biologique, programme d'ordinateur et dispositif de surveillance de paramètre biologique
JP2011504884A JPWO2010107092A1 (ja) 2009-03-18 2010-03-18 生物学的パラメータを監視する方法、コンピュータプログラム、および生物学的パラメータの監視装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR0951715A FR2943236A1 (fr) 2009-03-18 2009-03-18 Procede de surveillance d'un parametre biologique d'une personne au moyen de capteurs

Publications (1)

Publication Number Publication Date
FR2943236A1 true FR2943236A1 (fr) 2010-09-24

Family

ID=41036217

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FR0951715A Pending FR2943236A1 (fr) 2009-03-18 2009-03-18 Procede de surveillance d'un parametre biologique d'une personne au moyen de capteurs

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20120010514A1 (fr)
EP (1) EP2409640A4 (fr)
JP (1) JPWO2010107092A1 (fr)
CN (1) CN102355848A (fr)
FR (1) FR2943236A1 (fr)
WO (1) WO2010107092A1 (fr)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102015104726B3 (de) * 2015-03-27 2016-06-02 Imra Europe S.A.S. Verfahren und Vorrichtung zum Schätzen eines biologischen Parameters und zugehöriges Computerprogrammprodukt

Families Citing this family (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120150387A1 (en) * 2010-12-10 2012-06-14 Tk Holdings Inc. System for monitoring a vehicle driver
US8698639B2 (en) 2011-02-18 2014-04-15 Honda Motor Co., Ltd. System and method for responding to driver behavior
US9292471B2 (en) 2011-02-18 2016-03-22 Honda Motor Co., Ltd. Coordinated vehicle response system and method for driver behavior
JP5919722B2 (ja) * 2011-10-18 2016-05-18 株式会社豊田中央研究所 生体信号推定装置及びプログラム
JP6011240B2 (ja) * 2011-10-20 2016-10-19 アイシン精機株式会社 生体情報取得方法及び生体情報取得装置
JP2013220810A (ja) 2012-04-19 2013-10-28 Ts Tech Co Ltd 車両用シート
US9751534B2 (en) 2013-03-15 2017-09-05 Honda Motor Co., Ltd. System and method for responding to driver state
US10499856B2 (en) 2013-04-06 2019-12-10 Honda Motor Co., Ltd. System and method for biological signal processing with highly auto-correlated carrier sequences
US20150077556A1 (en) * 2013-09-13 2015-03-19 Ford Global Technologies, Llc Vehicle system for automated video recording
JP5846179B2 (ja) * 2013-09-30 2016-01-20 ダイキン工業株式会社 生体情報取得装置
CN103622682B (zh) * 2013-11-14 2016-06-29 成都博约创信科技有限责任公司 一种检测驾驶员健康状况的系统及方法
DE102014201172A1 (de) * 2014-01-23 2015-07-23 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Unfallvermeidung oder Unfallfolgenverminderung
CN104386012A (zh) * 2014-07-02 2015-03-04 河北科技大学 一种能够监测乘坐者动作的车辆座椅系统
JP5999165B2 (ja) * 2014-10-31 2016-09-28 ダイキン工業株式会社 生体情報取得装置
CN104376685A (zh) * 2014-11-06 2015-02-25 无锡悟莘科技有限公司 一种防疲劳驾驶的车辆控制方法
JP6443078B2 (ja) * 2015-01-26 2018-12-26 アイシン精機株式会社 生体情報検出装置
EP3437555B1 (fr) * 2016-05-13 2020-07-08 Daikin Industries, Ltd. Dispositif d'acquisition d'informations biométriques
US10568578B2 (en) * 2018-02-02 2020-02-25 Lear Corporation Multi-source doppler radar system for monitoring cardiac and respiratory functions and positioning of vehicle seat occupant
CN112137601B (zh) * 2020-09-23 2024-03-15 中国第一汽车股份有限公司 信号处理方法、装置、车辆及存储介质
CN113295426A (zh) * 2021-03-26 2021-08-24 中国第一汽车股份有限公司 一种汽车座椅振动舒适性评价的台架试验方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0560351A2 (fr) * 1992-03-13 1993-09-15 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Appareil de détection de présence et de commande de sécurité
US20030151516A1 (en) * 2002-01-18 2003-08-14 Basir Otman Adam Drowsiness detection system
US20050017488A1 (en) * 1992-05-05 2005-01-27 Breed David S. Weight measuring systems and methods for vehicles
US20070021891A1 (en) * 2005-07-25 2007-01-25 Robert Bosch Gmbh Empty seat detection via spectral analysis
EP1749477A1 (fr) * 2004-05-24 2007-02-07 Pioneer Corporation Capteur de bioinformations
US20070156190A1 (en) * 2005-12-30 2007-07-05 Can Cinbis Subcutaneous ICD with motion artifact noise suppression

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB666552A (en) 1945-10-25 1952-02-13 Monsanta Chemical Company Improvements in or relating to agricultural fungicide and bactericide compositions
US6397136B1 (en) * 1997-02-06 2002-05-28 Automotive Technologies International Inc. System for determining the occupancy state of a seat in a vehicle
US6468234B1 (en) * 2000-07-14 2002-10-22 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University SleepSmart
JP3821061B2 (ja) * 2002-06-27 2006-09-13 株式会社デンソー 呼吸モニタ装置
JP2007501555A (ja) * 2003-08-05 2007-01-25 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ ビデオエンコードおよびデコードの方法および対応する装置
JP3960298B2 (ja) * 2003-11-19 2007-08-15 株式会社デンソー 寝姿及び体位検出装置
JP4345489B2 (ja) * 2004-01-14 2009-10-14 株式会社デンソー 呼吸モニタ装置
JP2005152328A (ja) * 2003-11-26 2005-06-16 Denso Corp 無呼吸症候群の検査装置
US7306564B2 (en) * 2003-11-26 2007-12-11 Denso Corporation Breath monitor
JP2007061439A (ja) * 2005-08-31 2007-03-15 Toshiba Corp 生体情報測定装置および生体情報計測方法
JP4863047B2 (ja) * 2005-09-01 2012-01-25 公立大学法人会津大学 呼吸心拍監視装置
JP2007175388A (ja) * 2005-12-28 2007-07-12 Toshiba Corp 心拍呼吸計測装置
JP4993980B2 (ja) * 2006-09-15 2012-08-08 Gac株式会社 呼気時間を出力可能な装置および方法
JP4743534B2 (ja) * 2006-09-28 2011-08-10 アイシン精機株式会社 心拍検出装置
JP4905043B2 (ja) * 2006-10-12 2012-03-28 アイシン精機株式会社 ベッド装置
JP2008110032A (ja) 2006-10-30 2008-05-15 Aisin Seiki Co Ltd 生体信号強度分布測定装置及び生体信号強度分布測定方法
JP4868230B2 (ja) * 2006-11-02 2012-02-01 アイシン精機株式会社 生体信号検出装置
US8870780B2 (en) * 2008-10-15 2014-10-28 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Systems and methods for monitoring heart function

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0560351A2 (fr) * 1992-03-13 1993-09-15 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Appareil de détection de présence et de commande de sécurité
US20050017488A1 (en) * 1992-05-05 2005-01-27 Breed David S. Weight measuring systems and methods for vehicles
US20030151516A1 (en) * 2002-01-18 2003-08-14 Basir Otman Adam Drowsiness detection system
EP1749477A1 (fr) * 2004-05-24 2007-02-07 Pioneer Corporation Capteur de bioinformations
US20070021891A1 (en) * 2005-07-25 2007-01-25 Robert Bosch Gmbh Empty seat detection via spectral analysis
US20070156190A1 (en) * 2005-12-30 2007-07-05 Can Cinbis Subcutaneous ICD with motion artifact noise suppression

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102015104726B3 (de) * 2015-03-27 2016-06-02 Imra Europe S.A.S. Verfahren und Vorrichtung zum Schätzen eines biologischen Parameters und zugehöriges Computerprogrammprodukt

Also Published As

Publication number Publication date
WO2010107092A1 (fr) 2010-09-23
EP2409640A1 (fr) 2012-01-25
EP2409640A4 (fr) 2012-01-25
US20120010514A1 (en) 2012-01-12
JPWO2010107092A1 (ja) 2012-09-20
CN102355848A (zh) 2012-02-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
FR2943236A1 (fr) Procede de surveillance d&#39;un parametre biologique d&#39;une personne au moyen de capteurs
FR2943234A1 (fr) Procede de surveillance d&#39;un parametre biologique d&#39;un occupant d&#39;un siege avec reduction de bruit
FR2943233A1 (fr) Procede de surveillance d&#39;un parametre biologique d&#39;une personne au moyen d&#39;un filtrage non-lineaire bayesien
EP2421436A1 (fr) Systeme et procede de determination de la posture d&#39;une personne
FR2981561A1 (fr) Procede de detection d&#39;activite a capteur de mouvements, dispositif et programme d&#39;ordinateur correspondants
FR2987913A1 (fr) Systeme ameliore de capture de mouvements d&#39;une structure articulee
EP2421437A1 (fr) Systeme et procede de determination de l&#39;activite d&#39;un element mobile
FR3067139A1 (fr) Procede de suivi d’un aimant par un reseau de magnetometres, comportant une phase d’identification de la presence de l’aimant et d’un perturbateur magnetique
EP3643228A1 (fr) Procédé de correction en temps réel d&#39;au moins un signal électro-physiologique
EP1721573B1 (fr) Procédé d&#39;estimation de la phase d&#39;un mouvement d&#39;un objet
JPWO2019049667A1 (ja) 心拍検出装置、心拍検出方法及びプログラム
EP3631647B1 (fr) Procede d&#39;estimation de la position d&#39;un aimant comportant une phase d&#39;identification d&#39;un perturbateur magnetique
FR3017529A1 (fr) Procede et systeme de surveillance du systeme nerveux autonome d&#39;un sujet
WO2011020504A1 (fr) Systeme et procede de detection de crise d&#39;epilepsie d&#39;une personne epileptique allongee
EP3552545A1 (fr) Procédé et dispositif de correction en temps réel de champ magnétique
EP1979854A1 (fr) Procede d&#39;identification de postures d&#39;une personne
WO2023135379A1 (fr) Detection d&#39;anomalies de mesure par filtre de kalman appliquee a la navigation
EP1714112A1 (fr) Procede de capture du mouvement d&#39;un solide, utilisant une mesure absolue associee a une mesure par double integration
EP2234003B1 (fr) Procédé d&#39;identification d&#39;un axe de rotation unique d&#39;un mouvement de rotation
FR2983055A1 (fr) Detection et estimation du complexe qrs pour le suivi d&#39;une activite cardiaque et pulmonaire
WO2023166260A1 (fr) Procede et dispositif d&#39;aide a la navigation basee sur un filtre de kalman
CH707989A2 (fr) Dispositif et procédé de mesure et d&#39;acquisition de données paramétriques des déplacements et de reproduction automatisée de ces déplacements.
FR2969793A1 (fr) Reconstruction tomographique d&#39;un objet en mouvement
FR2615978A1 (fr) Dispositif d&#39;analyse de signaux pour la detection de potentiels evoques cerebraux
FR2638535A1 (fr) Procede et systeme d&#39;etalonnage d&#39;un scanner a rayons x a partir de l&#39;image d&#39;au moins un etalon

Legal Events

Date Code Title Description
PLFP Fee payment

Year of fee payment: 8

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 9