JP6813195B2 - Wearable devices for pregnant women, information processing systems, personal digital assistants, uterine contraction measurement methods and their programs - Google Patents
Wearable devices for pregnant women, information processing systems, personal digital assistants, uterine contraction measurement methods and their programs Download PDFInfo
- Publication number
- JP6813195B2 JP6813195B2 JP2019036795A JP2019036795A JP6813195B2 JP 6813195 B2 JP6813195 B2 JP 6813195B2 JP 2019036795 A JP2019036795 A JP 2019036795A JP 2019036795 A JP2019036795 A JP 2019036795A JP 6813195 B2 JP6813195 B2 JP 6813195B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- contraction
- base material
- deformation
- wearable device
- pregnant women
- 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.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Description
本発明は、妊婦用ウェアラブルデバイス、情報処理システム、携帯情報端末、子宮収縮度測定方法およびそのプログラムに関する。 The present invention relates to a wearable device for pregnant women, an information processing system, a personal digital assistant, a method for measuring uterine contraction, and a program thereof.
上記技術分野において、特許文献1、2には、複数の皮膚電極を使用して子宮活動を検出し、胎児心拍陣痛図(以下、CTG:Cardiotocograph)を生成する技術が開示されている。
In the above technical fields,
しかしながら、上記文献に記載の技術では、センサの正確な装着が難しく、専門的な知識のない妊婦が自宅で胎児の状態をチェックすることは難しかった。 However, with the technique described in the above document, it is difficult to accurately attach the sensor, and it is difficult for a pregnant woman without specialized knowledge to check the condition of the foetation at home.
本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a technique for solving the above-mentioned problems.
上記目的を達成するため、本発明に係るデバイスは、In order to achieve the above object, the device according to the present invention
妊婦の腹部を包み込む腹巻き状の基材と、 A belly-wrapped base material that wraps the abdomen of a pregnant woman,
前記基材に取り付けられ、前記基材の変形を検知するための複数の変形センサと、 A plurality of deformation sensors attached to the base material and for detecting the deformation of the base material,
前記複数の変形センサの出力信号に基づいて子宮の収縮度を測定する測定部と、 A measuring unit that measures the degree of contraction of the uterus based on the output signals of the plurality of deformation sensors,
を備え、 With
前記基材は、格子状に配置された弾性ひも状部材を有し、 The base material has elastic string-like members arranged in a grid pattern.
前記変形センサは、前記弾性ひも状部材の伸縮度を検出する妊婦用ウェアラブルデバイスである。 The deformation sensor is a wearable device for pregnant women that detects the degree of expansion and contraction of the elastic string-like member.
上記目的を達成するため、本発明に係る他のデバイスは、In order to achieve the above object, other devices according to the present invention may be used.
妊婦の腹部を包み込む腹巻き状の基材と、 A belly-wrapped base material that wraps the abdomen of a pregnant woman,
前記基材に取り付けられ、前記基材の変形を検知するための複数の変形センサと、 A plurality of deformation sensors attached to the base material and for detecting the deformation of the base material,
前記複数の変形センサの出力信号に基づいて子宮の収縮度を測定する測定部と、 A measuring unit that measures the degree of contraction of the uterus based on the output signals of the plurality of deformation sensors,
を備え、 With
前記基材は、前記腹部の正面側に中心を有する複数の同心円状に配置された弾性ひも状部材を有し、 The substrate has a plurality of concentrically arranged elastic cord-like members having a center on the front side of the abdomen.
前記変形センサは、前記弾性ひも状部材の伸縮度を検出する妊婦用ウェアラブルデバイスである。 The deformation sensor is a wearable device for pregnant women that detects the degree of expansion and contraction of the elastic string-like member.
本発明によれば、簡便に装着でき、かつ、専門的な知識がなくても子宮の収縮度を正確に測定できる。 According to the present invention, it can be easily worn and the degree of contraction of the uterus can be accurately measured without any specialized knowledge.
以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail exemplarily with reference to the drawings. However, the components described in the following embodiments are merely examples, and the technical scope of the present invention is not limited to them.
[第1実施形態]
本発明の第1実施形態としての妊婦用ウェアラブルデバイス100について、図1を用いて説明する。妊婦用ウェアラブルデバイス100は、手軽に子宮収縮パターンを記録し、分娩のタイミング予想を行なうためのデバイスである。
[First Embodiment]
The wearable device 100 for pregnant women as the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. The wearable device 100 for pregnant women is a device for easily recording a uterine contraction pattern and predicting the timing of delivery.
図1に示すように、妊婦用ウェアラブルデバイス100は、腹巻き状の基材101と、複数の変形センサ102と、測定部103とを含む。
As shown in FIG. 1, the wearable device 100 for pregnant women includes a belly-wrapped
基材101は、妊婦110の腹部を包み込む腹巻き状の形状をしている。変形センサ102は、図1において黒点で示されているように、基材101に取り付けられ、基材101の変形を検知する。測定部103は、複数の変形センサ102の出力信号に基づいて子宮の収縮度を測定する。
The
妊婦110は、センサ102がずれることにより子宮の収縮度を測れなくなる心配がなくなる。また、子宮収縮パターンが、このようなウェアラブルデバイスでモニタできれば、家庭内でも子宮収縮の度合いを認識できる。ひいては、分娩のタイミング予測および胎児異常の早期発見を行なうことが可能となる。
The
[第2実施形態]
次に本発明の第2実施形態に係る妊婦用ウェアラブルデバイスについて、図2以降を用いて説明する。図2は、本実施形態に係る妊婦用ウェアラブルデバイス200の構成を説明するための図である。
[Second Embodiment]
Next, the wearable device for pregnant women according to the second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 2 and 2. FIG. 2 is a diagram for explaining the configuration of the
図2に示すように、妊婦用ウェアラブルデバイス200は、腹巻き状の基材201と、複数の変形センサ202と、制御装置203と、マイク204を含む。制御装置203は、測定部231、分娩時間判定部232、異常判定部233、通知部234、通信部235および音声信号処理部236を含む。
As shown in FIG. 2, the pregnant woman
基材201は、妊婦210の腹部を包み込む腹巻き状の形状をしている。変形センサ221は、黒点で示されているように、基材201に取り付けられ、基材201の変形を検知する。測定部231は、複数の変形センサ221の出力信号に基づいて子宮の収縮度を測定する。
The
基材201は、格子状に配置された弾性ひも状部材211を有する。変形センサ221は、例えば、ひも状圧電素子であり、ひも状部材の局所的な(例えば図中黒点で示した位置における)伸縮度を検出する。これにより、子宮の全体的な収縮度と局所的な収縮度の両方を正確に検出することができる。例えば筋腫合併妊娠や既往帝王切開術後妊娠など、局所的にしか子宮が収縮しない妊婦の場合であっても、正確に子宮の収縮を検出できる。また、従来は、正確に子宮の収縮を検出するために、医療従事者が随時センサ位置のズレを調整していたが、本実施形態によれば、複数の位置で子宮の収縮を検出するため、そのようなズレの調整が不要であり、非常に医療従事者の負担を軽減できる。
The
妊婦用ウェアラブルデバイス200は、基材201に取り付けられ、音声を検知する複数のマイク204をさらに有し、測定部231はさらに、マイク204の出力信号に基づいて、妊婦210の腹部内にいる胎児の心拍を測定する。複数のマイク204は、マイクアレイとして機能し、胎児の心音を正確に捕捉すると共に、独立成分分析を用いたブラインド音源分離や雑音抑圧技術等を用いて、胎児の心音以外の雑音(消化器等の音や母体の心音)の除去を行なうことができる。さらに複数のマイクで捕捉した心音の位相差から胎児の心臓位置の大まかな把握が可能となる。また、マイクアレイを用いれば、双子や三つ子などの複産の場合にも、複数の胎児心音を正確に分離して捉えることが可能となる。従来のように超音波で胎児の心音を検知するやり方の場合、超音波プローブを正確に胎児の心臓に向けなければ正確な心拍を測定することができなかった。従来は、プローブがずれて胎児の心音がとれなくなることが頻繁に起こっており、胎児自体が弱って心拍が落ちている場合と区別がつかないため医療従事者の負担が非常に大きかった。これに対して本実施形態のようなウェアラブルデバイス200を用いれば、妊婦がどのような姿勢を取っても正確に胎児の心拍を測定できるため、非常に医療従事者の負担が小さくなる。
The pregnant woman
測定部231は、複数の変形センサ202の出力信号に基づいて、妊婦210の腹囲の最大変化の傾向を測定する。具体的には、測定部231は、それぞれの変形センサ202の位置情報および測定値を受信して、それらの情報に基づき、最小二乗法を用いて、妊婦の腹部平面の形状変化を求め、腹部の最大変位から子宮の収縮度の最大値を算出する。例えば、測定部231は、図3に示すような、3Dグラフを生成してもよい。すなわち、変形センサ202による測定値もしくは測定値の変化をそれぞれのセンサ位置に配置すればよい。測定値変化が最大の場所における測定値の変化がCTGの子宮収縮曲線を最も正確に表す。
The
例えば、妊婦用ウェアラブルデバイス200を、切迫早産の可能性有りと診断された妊婦の自宅でのフォローアップに用いることができる。妊娠18週程度から生じる一時間に2回程度の弱い収縮は、特に問題がないが、一時間に5〜6回程度の収縮が見られる場合には、病院に来院させることが望ましい。
一方、陣痛による子宮収縮は産まれる1〜2日前より生じる強い収縮であり、胎児の動きなどと比較して変動が大きく、持続時間は長く、最強点を持つ山状の波形になる。それぞれのセンサが捉えた変位から、図3のように細かく子宮収縮のパターンを計算し、それから、最大腹囲長の変化を測定する。
マイク204は、基材201に取り付けられ、腹部内の音声を検知する。測定部231はさらに、マイク204の出力信号に基づいて、妊婦の腹部内にいる胎児の心拍を測定する。なお、変形センサ221としての圧電素子が、腹部の微小な振動を捉えて胎児心拍に変換しても良く、その場合、マイク204は不要となる。
For example, a pregnant woman's
On the other hand, uterine contraction due to labor pain is a strong contraction that occurs 1 to 2 days before birth, and has a large fluctuation compared to the movement of the foetation, etc. From the displacements captured by each sensor, the pattern of uterine contraction is calculated in detail as shown in FIG. 3, and then the change in maximum abdominal circumference is measured.
The
分娩時間判定部232は、測定部231から取得した子宮の収縮度の経時的変化に基づいて分娩時間を予測する。ここで、子宮の収縮度の経時的変化とは、波形情報のみならず、収縮度の最大値、最大値の推移、および収縮持続時間の少なくともいずれか1つを含む。
The delivery
また、分娩時間判定部232は、上記分娩時間の予測を、外部サーバとのやり取りによって行なってもよい。外部サーバは、子宮収縮および胎児心拍波形の形態的特徴や経時的変化のパターンを用いて、過去の分娩時間情報と照らし合わせ、機械学習により分娩時間を予測してもよい。
Further, the delivery
この場合、外部サーバは、AI関連技術(機械学習等)を用いて分娩時間予想を行なう。ウェラブルデバイスで子宮収縮と胎児心拍の両方を測定できるときは、機械学習により、分娩時間予想に加えて、胎児の状態予測を行なう。 In this case, the external server predicts the delivery time using AI-related technology (machine learning, etc.). When both uterine contractions and fetal heartbeats can be measured with a wearable device, machine learning is used to predict the fetal condition in addition to predicting labor time.
子宮収縮から予想分娩時間を算出するための機械学習において、Training setは分娩までの時間と時系列の波形である。外部サーバに設けられたAIシステムは、このTraining setで機械学習を行い、波形情報を入力して分娩までの予測時間を導く。 In machine learning to calculate the expected delivery time from uterine contractions, the training set is the time-to-delivery time and time-series waveform. The AI system installed in the external server performs machine learning with this training set, inputs waveform information, and guides the estimated time to delivery.
Training setは、具体的には、時系列の子宮収縮波形そのもの、もしくは、子宮収縮波形より抽出した、収縮と収縮の間隔や波形のピークの強度、収縮持続時間などの情報を用いる。ウェアラブルデバイスで胎児心拍数の情報が取れる場合は、時系列の二つの波形(子宮収縮波形、胎児心拍数波形)の組み合わせを用いる。 Specifically, the training set uses information such as the time-series uterine contraction waveform itself or the contraction-contraction interval, the peak intensity of the waveform, and the contraction duration extracted from the uterine contraction waveform. When fetal heart rate information can be obtained with a wearable device, a combination of two time-series waveforms (uterine contraction waveform and fetal heart rate waveform) is used.
外部サーバは、深層学習を含む機械学習技術を中心として、以下の手順に従い予測アルゴリズムを構築する。
(ア)信号の前処理:計測波形に対して、欠損値処理、ノイズ除去、外れ値除去といった基礎的な前処理を施す。
(イ)モデル構築:波形や予測対象の特性に応じて適切なモデルを構築する。具体的には、リカレントニューラルネットワークや1次元畳み込みニューラルネットワークといった既存のモデルや、波形や予測対象の特性をモデル化した確率モデルを組み合わせて用いる。
(ウ)学習:training setを用いてモデルを学習させる。
例えば、Apgarスコアの予測の場合、入力波形とそれに対応するApgarスコアを併せてモデルに与え、入力に対応した正しいApgarスコアが出力できるようにモデルの重み係数を更新していく。また例えば、分娩時間の予測の場合、入力波形とそれに対応する分娩までの時間を併せてモデルに与え、入力に対応した正しい分娩時間が出力できるようにモデルの重み係数を更新していく。
(エ)予測:学習済みのモデルに対して、新たなデータ(検証用データ)を入力することで、それに対する予測値(Apgarスコア等、分娩時間)を出力として得る。
The external server builds a prediction algorithm according to the following procedure, centering on machine learning technology including deep learning.
(A) Signal pre-processing: Basic pre-processing such as missing value processing, noise removal, and outlier removal is performed on the measured waveform.
(B) Model construction: An appropriate model is constructed according to the waveform and the characteristics of the prediction target. Specifically, existing models such as recurrent neural networks and one-dimensional convolutional neural networks, and probabilistic models that model the characteristics of waveforms and prediction targets are used in combination.
(C) Learning: Train the model using the training set.
For example, in the case of prediction of Apgar score, the input waveform and the corresponding Apgar score are given to the model together, and the weighting coefficient of the model is updated so that the correct Apgar score corresponding to the input can be output. Further, for example, in the case of predicting the delivery time, the input waveform and the corresponding time until delivery are given to the model, and the weighting coefficient of the model is updated so that the correct delivery time corresponding to the input can be output.
(D) Prediction: By inputting new data (verification data) to the trained model, the predicted value (Apgar score, etc., delivery time) for it is obtained as an output.
分娩時間判定部232は、CTGを生成して、スマートフォン220等を介して妊婦210に提示してもよい。CTGの形態的特徴や経時的変化のパターンから、分娩期の母体および胎児の状態(低酸素状態か否かなど)を評価することができる。また、病院が用意した妊婦毎のデータベースにCTGデータを送信して保存させて医療従事者が常にモニタリングできるように構成してもよい。
The delivery
通知部234は、分娩時間判定部232で予測した分娩時間を妊婦210に通知する。例えば、妊婦210に対して、「半日以内で産まれます」「陣痛発来しました」「6時間以内に産まれます」「3時間以内に産まれます」「1時間以内に産まれます」といった通知を、音声または画像、テキストで行なうことができる。これらの情報は、通信部235から妊婦210が所有するスマートフォン220に送られ、スマートフォン220を通じて妊婦210に通知してもよい。
The
分娩時間判定部232は、さらに、スマートフォン220のアプリケーション等を介して妊婦の属性として入力した、年齢、妊娠歴(経産婦か否か)、基礎疾患、BMI、および糖尿病の少なくともいずれか、に基づいて、予測した分娩時間を調整してもよい。
The delivery
分娩時間判定部232は、測定部231が変形センサ202を用いて計測した子宮の収縮度の経時的変化と、測定部231がマイク204の出力信号に基づいて測定した胎児の心拍の経時的変化とに基づいて分娩時間を予測してもよい。例えば、分娩時間判定部232は、収縮度が最大値となったタイミングと胎児心拍が下降するタイミングとの時間差に基づいて、分娩までに要する時間を予測してもよい。分娩数日前になると子宮収縮の頻度が増加し、所定の強度を超える子宮収縮度が10分間隔で発生すると陣痛発来と定義され分娩開始と判断される。また、陣痛が来ている妊婦に対して、陣痛のタイミングと、胎児心拍の変化とに基づいて、胎児の状況を通知してもよい。例えば、子宮が収縮しても心拍が維持されていたり、子宮収縮と同じタイミングで心拍が落ちるが、すぐ復帰したりする場合には胎児には問題がないと判断できる。一方、陣痛よりも遅いタイミングで心拍が落ちて、戻るまで時間がかかる場合には、変化に対する予備能が落ちている、つまり胎児に元気がなく、できるだけはやく病院に行くべきと判断できる。
In the delivery
異常判定部233は、測定部231がマイク204の出力信号に基づいて測定した胎児の心拍の経時的変化に基づいて異常波形出現の予測を行なう。また、異常判定部233は、子宮の収縮度の経時的変化に基づいて切迫早産を検出してもよい。通知部234は、異常判定部233で異常波形の出現を予測した場合に、警告通知を行なう。通知部234は、異常判定部233が検出した切迫早産を通知してもよい。
The
音声信号処理部236は、マイクアレイ204で検出した音声から雑音を除去して、クリアな胎児心音信号を生成し、測定部231に出力する。胎児の心音データをスマートフォン220に送り、妊婦に聞かせることが可能となる。さらにマイクアレイによる音声処理から検出した胎児の心臓位置(胎児姿勢)をスマートフォン220を介して妊婦に報知してもよい。
The audio
変形センサ202は、光ファイバー式ストレインゲージでもよい。また、測定部231は、インピーダンス法を用いて子宮の収縮度を測定してもよい。
The
以上、本実施形態によれば、腹巻き状のウェアラブルデバイスで子宮収縮度を測定するので、妊婦210は、そのデバイスを簡便に装着できる。またそのようなウェアラブルデバイスにおいて複数のセンサを配置したので、センサ位置がずれて測れなくなる心配がなくなり、ウェアラブルデバイスが当たっている広範囲な部分において、正確に、子宮収縮パターンを記録できる。
As described above, according to the present embodiment, since the degree of uterine contraction is measured by a belly-wrapping wearable device, the
分娩前数日間において子宮収縮波形や胎児心拍数を自動的に記憶し、分娩予想時間や異常波形出現の事前予測と分娩期の母体および胎児の状態を評価できる。ひいては、より安全な分娩を実現し、スマートフォンなどを通じて正確な母体および胎児の状況を知らせることにより、遠隔での周産期診療を提供することも可能となる。 The uterine contraction waveform and fetal heart rate can be automatically memorized in the first few days before delivery, and the expected delivery time and the appearance of abnormal waveforms can be predicted and the condition of the mother and fetal during delivery can be evaluated. As a result, safer delivery can be realized, and remote perinatal medical care can be provided by notifying accurate maternal and fetal conditions through smartphones and the like.
なお、ポリフッ化ビニリデンやポリ乳酸繊維を使用した圧電体を紐状にした、いわゆる紐状圧電素子を数本格子状に基材201としての繊維に織り込んで(格子状や等高線状に)もよい。少々腹巻きの位置がずれても腹囲の最大変化がトレンドとして測定できる。紐状圧電素子を例えば5cm程度に切り、縦横に、格子状や等高線状などの形状で設置して、生地のそれぞれの部位の長さ変化を捉えられるとストレッチ素材の腹巻きのリアルタイムな張力の変化が捉えられ、正確な陣痛の程度や頻度、間隔が捉えられる。
It should be noted that several so-called string-shaped piezoelectric elements in which a piezoelectric body using polyvinylidene fluoride or polylactic acid fiber is formed into a string shape may be woven into the fiber as the
[第3実施形態]
次に本発明の第3実施形態に係る情報処理システム400について、図4を用いて説明する。図4は、本実施形態に係る情報処理システム400の構成を説明するためのブロック図である。本実施形態に係る情報処理システム400は、上記第2実施形態と比べると、携帯情報端末としてのスマートフォン420内に分娩時間判定部432、異常判定部433および通知部434を有する点で異なる。その他の構成および動作は、第2実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
[Third Embodiment]
Next, the
受信部431は、妊婦用ウェアラブルデバイスの制御装置403から子宮の収縮度を受信する。分娩時間判定部432は、子宮の収縮度の経時的変化に基づいて分娩時間を予測する。異常判定部433は、胎児心拍に基づいて、胎児の異常を判定する。通知部434は、判定した分娩時間および胎児異常を通知する。
The receiving
本実施形態によれば、スマートフォン420を介して、妊婦に対して分娩時間を通知することができる。
According to the present embodiment, the delivery time can be notified to the pregnant woman via the
[第4実施形態]
次に本発明の第4実施形態に係るについて、図5を用いて説明する。図5は、本実施形態に係る妊婦用ウェアラブルデバイス500の構成を説明するための図である。本実施形態に係る妊婦用ウェアラブルデバイス500は、上記第2実施形態と比べると、変形センサ502が等高線状に取り付けられたひも状部材511に配置された点で異なる。その他の構成および動作は、第2実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
[Fourth Embodiment]
Next, the fourth embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a diagram for explaining the configuration of the
ひも状部材511は、腹部正面側に中心を有する複数の同心円状に配置されている。変形センサ502は、ひも状部材511の伸縮度を検出する。
The string-shaped
等高線状にセンサを配置したので、様々な妊婦の腹部の形状に追随でき、腹部に圧迫感を与えにくい。等高線状に変形センサ502を配置したので、妊婦の姿勢(立っている、寝ている、座っている)の影響を受けにくい。等高線状にセンサを配置したので、胎児の姿勢によらず、心拍を正確に検出できる。なお、図6のように、ウェアラブルデバイス600に対して、変形センサとして、等高線状に取り付けられたひも状部材611と、放射状に取り付けられたひも状部材612とを配置してもよい。黒点で示した部分のひも状部材の伸縮度を検出することにより、複数点での局地的な子宮伸縮のデータを取ることが可能となる。
Since the sensors are arranged in contour lines, they can follow various pregnant women's abdominal shapes and do not give a feeling of oppression to the abdomen. Since the
[他の実施形態]
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。
[Other Embodiments]
Although the present invention has been described above with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made within the scope of the present invention in terms of the structure and details of the present invention. Also included in the scope of the present invention are systems or devices in any combination of the different features contained in each embodiment.
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるWWW(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)は本発明の範疇に含まれる。 Further, the present invention may be applied to a system composed of a plurality of devices, or may be applied to a single device. Furthermore, the present invention is also applicable when the information processing program that realizes the functions of the embodiment is supplied directly or remotely to the system or device. Therefore, in order to realize the functions of the present invention on a computer, a program installed on the computer, a medium containing the program, and a WWW (World Wide Web) server for downloading the program are also included in the scope of the present invention. .. In particular, at least a non-transitory computer readable medium containing a program that causes a computer to execute the processing steps included in the above-described embodiment is included in the scope of the present invention.
Claims (4)
前記基材に取り付けられ、前記基材の変形を検知するための複数の変形センサと、
前記複数の変形センサの出力信号に基づいて子宮の収縮度を測定する測定部と、
を備え、
前記基材は、格子状に配置された弾性ひも状部材を有し、
前記変形センサは、前記弾性ひも状部材の伸縮度を検出する妊婦用ウェアラブルデバイス。 A belly-wrapped base material that wraps the abdomen of a pregnant woman,
A plurality of deformation sensors attached to the base material and for detecting the deformation of the base material,
A measuring unit that measures the degree of contraction of the uterus based on the output signals of the plurality of deformation sensors,
Equipped with a,
The base material has elastic string-like members arranged in a grid pattern.
The deformation sensor is a wearable device for pregnant women that detects the elasticity of the elastic string-like member .
前記基材に取り付けられ、前記基材の変形を検知するための複数の変形センサと、
前記複数の変形センサの出力信号に基づいて子宮の収縮度を測定する測定部と、
を備え、
前記基材は、前記腹部の正面側に中心を有する複数の同心円状に配置された弾性ひも状部材を有し、
前記変形センサは、前記弾性ひも状部材の伸縮度を検出する妊婦用ウェアラブルデバイス。 A belly-wrapped base material that wraps the abdomen of a pregnant woman,
A plurality of deformation sensors attached to the base material and for detecting the deformation of the base material,
A measuring unit that measures the degree of contraction of the uterus based on the output signals of the plurality of deformation sensors,
With
The substrate has a plurality of concentrically arranged elastic cord-like members having a center on the front side of the abdomen.
The deformation sensor is a wearable device for pregnant women that detects the elasticity of the elastic string-like member.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019036795A JP6813195B2 (en) | 2019-02-28 | 2019-02-28 | Wearable devices for pregnant women, information processing systems, personal digital assistants, uterine contraction measurement methods and their programs |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019036795A JP6813195B2 (en) | 2019-02-28 | 2019-02-28 | Wearable devices for pregnant women, information processing systems, personal digital assistants, uterine contraction measurement methods and their programs |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020137890A JP2020137890A (en) | 2020-09-03 |
JP6813195B2 true JP6813195B2 (en) | 2021-01-13 |
Family
ID=72279483
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019036795A Active JP6813195B2 (en) | 2019-02-28 | 2019-02-28 | Wearable devices for pregnant women, information processing systems, personal digital assistants, uterine contraction measurement methods and their programs |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6813195B2 (en) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20230371884A1 (en) * | 2020-10-01 | 2023-11-23 | Rubi Life, Llc | Garment including fetal monitoring sensors, and systems and methods of use |
CN114305485B (en) * | 2021-12-31 | 2024-07-05 | 科大讯飞股份有限公司 | Heartbeat monitoring method, heartbeat monitoring device, and computer-readable storage medium |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE69530523T2 (en) * | 1994-11-24 | 2004-03-18 | The Institut Of Respiratory Medicine Ltd., Sydney | DEVICE FOR BIO-PHYSICAL MONITORING OF A FETUS |
US5807271A (en) * | 1997-04-14 | 1998-09-15 | Tayebi; Sean | Fetal heartbeat and uterine contraction |
US20070118054A1 (en) * | 2005-11-01 | 2007-05-24 | Earlysense Ltd. | Methods and systems for monitoring patients for clinical episodes |
EP1742573A4 (en) * | 2004-04-07 | 2009-06-03 | Barnev Ltd | Birthing medical monitor |
US8313447B2 (en) * | 2010-08-03 | 2012-11-20 | Thomas James Van Leer | Extended use home uterine activity monitor |
US9717412B2 (en) * | 2010-11-05 | 2017-08-01 | Gary And Mary West Health Institute | Wireless fetal monitoring system |
JP5645189B2 (en) * | 2011-01-26 | 2014-12-24 | 公立大学法人奈良県立医科大学 | Fetal condition detection abdominal band and fetal condition detection method using the same |
EP3003080A4 (en) * | 2013-06-01 | 2017-03-15 | Healthwatch Ltd. | Wearable fetal monitoring system having textile electrodes |
JP6487172B2 (en) * | 2014-10-01 | 2019-03-20 | 学校法人 関西大学 | Uterus monitoring device and labor monitoring device using the same |
US20160317091A1 (en) * | 2015-04-29 | 2016-11-03 | Olasinbo Olukoya | Prenatal Monitor Assembly |
US10595792B2 (en) * | 2017-06-11 | 2020-03-24 | Fetal Life Llc | Tocodynamometer GPS alert system |
-
2019
- 2019-02-28 JP JP2019036795A patent/JP6813195B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020137890A (en) | 2020-09-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20220265202A1 (en) | Multifactorial telehealth care pregnancy and birth monitoring | |
CN108472006B (en) | Fetal monitoring system and method | |
US8775340B2 (en) | Detection and prediction of physiological events in people with sleep disordered breathing using a LAMSTAR neural network | |
EP2440139B1 (en) | Method and apparatus for recognizing moving anatomical structures using ultrasound | |
US11406348B2 (en) | Method of detecting dicrotic notch | |
US20220175324A1 (en) | Computer-based prediction of fetal and maternal outcomes | |
US20150164404A1 (en) | System and method for detecting preeclampsia | |
NZ258425A (en) | Diagnosis of labour by measuring electrical activity of uterine muscular contractions | |
EP3435844B1 (en) | Pregnancy monitoring system and method | |
JP6813195B2 (en) | Wearable devices for pregnant women, information processing systems, personal digital assistants, uterine contraction measurement methods and their programs | |
WO2019028196A1 (en) | System and method for early prediction of a predisposition of developing preeclampsia with severe features | |
US20240197188A1 (en) | Physiological parameter sensing systems and methods | |
KR101858411B1 (en) | Method and apparatus for predicting premature birth using vital sign | |
WO2020194350A1 (en) | A wearable device for monitoring fetus health | |
US20230200746A1 (en) | System for acquisition and analysis of maternal and/or fetal physiological signals | |
EP4391902B1 (en) | Fetal heart rate signal processing | |
US20230165506A1 (en) | Apparatus for non-invasive acquisition of maternal and/or fetal physiological signals | |
Usha Sri et al. | Feature extraction of cardiotocography signal | |
Das | Wearable fetus monitoring: An IoMT approach | |
Park et al. | From Traditional to Cutting-Edge: A Review of Fetal Well-being Assessment Techniques | |
WO2014029986A1 (en) | Foetal monitoring | |
US20230293023A1 (en) | Prenatal monitoring system | |
Christelle et al. | Software Platform for CTG Classification Using Artificial Intelligence | |
KR20250108940A (en) | Fetal position confirmation system and device through auscultation signal | |
Bobrova | Algorithm for Signal Processing of Fetal Activity in the Remote Monitoring System |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190712 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200901 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20201102 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20201117 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20201210 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6813195 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |