[go: up one dir, main page]

JPWO2023180145A5 - - Google Patents

Info

Publication number
JPWO2023180145A5
JPWO2023180145A5 JP2024549624A JP2024549624A JPWO2023180145A5 JP WO2023180145 A5 JPWO2023180145 A5 JP WO2023180145A5 JP 2024549624 A JP2024549624 A JP 2024549624A JP 2024549624 A JP2024549624 A JP 2024549624A JP WO2023180145 A5 JPWO2023180145 A5 JP WO2023180145A5
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sensor
metric
signal
value
boundary
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
JP2024549624A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2025509102A (en
Publication date
Priority claimed from EP22163495.9A external-priority patent/EP4248857A1/en
Application filed filed Critical
Publication of JP2025509102A publication Critical patent/JP2025509102A/en
Publication of JPWO2023180145A5 publication Critical patent/JPWO2023180145A5/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Claims (15)

ユーザの生理学的状態に関する推定されるメトリックの信頼性を評価するための方法であって、前記方法は、
前記ユーザの生理学的状態に関する1つ以上のセンサ信号を取得するステップ、
前記1つ以上のセンサ信号に基づいて、異なる方法及び/又はアルゴリズムを使用して、第1のメトリック及び第2のメトリックを互いに独立して推定するステップであって、前記第1のメトリックは、第1数学関数によって第2のメトリックに関連付けられる、前記推定するステップ、
前記第1数学関数の第1の値を決定するステップ、
前記第1の値を、前記第1の値の境界と比較するステップ、
前記比較に基づいて、前記第1のメトリック及び/又は前記第2のメトリックの推定に対する信頼性評価を評価するステップ、並びに
前記評価された信頼性評価を出力するステップ
を有する、方法。
1. A method for assessing the reliability of an estimated metric related to a physiological state of a user, the method comprising:
acquiring one or more sensor signals related to a physiological condition of the user;
estimating a first metric and a second metric independently of each other using different methods and/or algorithms based on the one or more sensor signals, wherein the first metric is related to the second metric by a first mathematical function;
determining a first value of the first mathematical function;
comparing the first value to a boundary of the first value;
evaluating a confidence rating for the estimation of the first metric and/or the second metric based on the comparison; and outputting the evaluated confidence rating.
前記第1の値を、前記第1の値の境界と比較するステップは、前記第1の値が、前記第1数学関数と前記境界との間の関係を満たしているかどうかを決定するステップを有する、請求項1に記載の方法。 The method of claim 1, wherein comparing the first value with the first value boundary comprises determining whether the first value satisfies a relationship between the first mathematical function and the boundary. 前記境界は、下方境界及び/又は上方境界である、請求項1又は2に記載の方法。 The method of claim 1 or 2, wherein the boundary is a lower boundary and/or an upper boundary. 前記第1の値を、前記第1の値の境界と比較するステップは、前記第1の値が、前記下方境界よりも高い、及び/又は前記上方境界よりも低いかどうかを決定するステップを有する、請求項3に記載の方法。 The method of claim 3, wherein comparing the first value with the first value boundary comprises determining whether the first value is higher than the lower boundary and/or lower than the upper boundary. 前記境界は、事前に決定される、又は前記方法は、以前の第1のメトリック、以前の第2のメトリック、以前の第1の値又は前記1つ以上のセンサ信号の何れかに基づいて、前記境界を推定するステップをさらに有する、請求項1に記載の方法。 2. The method of claim 1, wherein the boundary is predetermined, or the method further comprises estimating the boundary based on any of a previous first metric, a previous second metric, a previous first value, or the one or more sensor signals. 前記第1のメトリック、前記第2のメトリック及び前記第1数学関数の何れかは、時間依存である、請求項1に記載の方法。 The method of claim 1 , wherein any of the first metric, the second metric, and the first mathematical function is time dependent. 前記第1数学関数を前記境界に関連付ける第2数学関数の第2の値を決定するステップをさらに有し、前記第1のメトリック及び/又は前記第2のメトリックの推定に対する信頼性評価を評価するステップは、前記第2の値に基づいている、請求項1に記載の方法。 2. The method of claim 1, further comprising determining a second value of a second mathematical function relating the first mathematical function to the boundary, wherein assessing a confidence rating for the estimation of the first metric and/or the second metric is based on the second value. 前記信頼性評価を評価するステップは、前記第1のメトリック及び/又は前記第2のメトリックの推定に2値又は連続的尺度のスコアを割り当てるステップを有する、請求項1に記載の方法。 The method of claim 1 , wherein assessing the reliability assessment comprises assigning a binary or continuous score to the estimate of the first metric and/or the second metric. 前記信頼性評価に基づいて前記第1のメトリック及び/又は前記第2のメトリックを推定するための方法を適応又は変更するステップをさらに有する、請求項1に記載の方法。 The method of claim 1 , further comprising adapting or modifying a method for estimating the first metric and/or the second metric based on the reliability assessment. 前記1つ以上のセンサ信号は、加速度信号、ジャイロスコープ信号、心拍数信号、呼吸信号、酸素飽和信号、動き信号、力信号、圧力信号、筋電図信号、温度信号、カロリー消費信号、全地球測位システム信号、カメラ信号、レーダー信号、速度測定信号、トルク測定信号、心電図信号、脳波信号、フォトプレチスモグラフィ信号、気圧計信号、筋緊張信号、発汗レベル信号、ストレスレベル信号、皮膚コンダクタンス信号、ガルバニック皮膚反応信号、慣性計測信号及び血圧信号の何れかを有し、及び/又は
第1のメトリック及び/又は第2のメトリックは、歩行速度、歩行率、歩幅、心拍数、エネルギー消費量及び活動の種類の何れかを有する、
請求項1に記載の方法。
the one or more sensor signals comprise any of an acceleration signal, a gyroscope signal, a heart rate signal, a respiration signal, an oxygen saturation signal, a movement signal, a force signal, a pressure signal, an electromyogram signal, a temperature signal, a calorie expenditure signal, a global positioning system signal, a camera signal, a radar signal, a speed measurement signal, a torque measurement signal, an electrocardiogram signal, an electroencephalogram signal, a photoplethysmography signal, a barometer signal, a muscle tension signal, a sweat level signal, a stress level signal, a skin conductance signal, a galvanic skin response signal, an inertial measurement signal, and a blood pressure signal; and/or the first metric and/or the second metric comprise any of walking speed, walking rate, stride length, heart rate, energy expenditure, and activity type.
The method of claim 1 .
ユーザの生理学的状態に関する推定されるメトリックの信頼性を評価するためのデバイスであって、前記デバイスは、
前記ユーザの生理学的状態に関する1つ以上のセンサ信号を取得するように構成されるセンサ入力、
プロセッサであって、
前記1つ以上のセンサ信号に基づいて、異なる方法及び/又はアルゴリズムを使用して、第1のメトリック及び第2のメトリックを互いに独立して推定し、前記第1のメトリックは、第1数学関数によって前記第2のメトリックに関連付けられ、
前記第1数学関数の第1の値を決定し、
前記第1の値を、前記第1の値の境界と比較し、並びに
前記比較に基づいて、前記第1のメトリック及び/又は前記第2のメトリックの推定に対する信頼性評価を評価する
するように構成されるプロセッサ、並びに
前記評価された信頼性評価を出力するように構成される情報出力部
を有する、デバイス。
1. A device for assessing the reliability of an estimated metric related to a physiological state of a user, the device comprising:
a sensor input configured to acquire one or more sensor signals related to a physiological condition of the user;
1. A processor, comprising:
estimating a first metric and a second metric independently from each other using different methods and/or algorithms based on the one or more sensor signals, the first metric being related to the second metric by a first mathematical function;
determining a first value of the first mathematical function;
a processor configured to compare the first value with a boundary of the first value; and evaluate a reliability assessment for the estimation of the first metric and/or the second metric based on the comparison; and an information output unit configured to output the evaluated reliability assessment.
ユーザの生理学的状態に関する推定されるメトリックの信頼性を評価するためのシステムであって、前記システムは、
前記ユーザの生理学的状態に関する1つ以上のセンサ信号を測定するように構成されるセンサ、
請求項11に記載のデバイス、及び
前記デバイスの信頼性評価を出すように構成されるユーザインターフェース
を有する、システム。
1. A system for assessing the reliability of an estimated metric related to a physiological state of a user, the system comprising:
a sensor configured to measure one or more sensor signals related to a physiological condition of the user;
A system comprising: a device according to claim 11; and a user interface configured to provide a trustworthiness assessment of the device.
前記センサは、加速度計、ジャイロスコープ、心拍数センサ、呼吸センサ、酸素飽和度(SpO2)センサ、動きセンサ、力センサ、圧力センサ、筋電図検査(EMG)センサ、温度センサ、カロリー消費センサ、全地球測位システムセンサ、カメラ、レーダー、速度測定センサ、トルク測定センサ、心電図(ECG)センサ、脳波(EEG)センサ、フォトプレチスモグラフィ(PPG)センサ、気圧計、筋緊張センサ、発汗レベルセンサ、ストレスレベルセンサ、皮膚コンダクタンスセンサ、ガルバニック皮膚反応センサ、慣性計測センサ及び血圧センサの何れかを有する、請求項12に記載のシステム。 The system of claim 12, wherein the sensor comprises any of an accelerometer, gyroscope, heart rate sensor, respiration sensor, oxygen saturation (SpO2) sensor, movement sensor, force sensor, pressure sensor, electromyography (EMG) sensor, temperature sensor, calorie expenditure sensor, global positioning system sensor, camera, radar, speed measurement sensor, torque measurement sensor, electrocardiogram (ECG) sensor, electroencephalography (EEG) sensor, photoplethysmography (PPG) sensor, barometer, muscle tension sensor, sweat level sensor, stress level sensor, skin conductance sensor, galvanic skin response sensor, inertial measurement sensor, and blood pressure sensor. 前記センサは、リモートセンサ又はウェアラブルセンサである、請求項12又は13に記載のシステム。 The system described in claim 12 or 13, wherein the sensor is a remote sensor or a wearable sensor. コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるとき、前記コンピュータに、請求項1に記載の方法のステップを実行させるためのプログラムコード手段を有する前記コンピュータプログラム。 2. A computer program comprising program code means for causing a computer to carry out the steps of the method according to claim 1 when said computer program is run on said computer.
JP2024549624A 2022-03-22 2023-03-15 Method, device and system for assessing the reliability of an estimated metric related to a user's physiological state - Patents.com Pending JP2025509102A (en)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP22163495.9A EP4248857A1 (en) 2022-03-22 2022-03-22 Method, device and system for assessing reliability of estimated metrics relating to a physiological state of a user
EP22163495.9 2022-03-22
PCT/EP2023/056649 WO2023180145A1 (en) 2022-03-22 2023-03-15 Method, device and system for assessing reliability of estimated metrics relating to a physiological state of a user

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2025509102A JP2025509102A (en) 2025-04-11
JPWO2023180145A5 true JPWO2023180145A5 (en) 2026-02-04

Family

ID=81327754

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2024549624A Pending JP2025509102A (en) 2022-03-22 2023-03-15 Method, device and system for assessing the reliability of an estimated metric related to a user's physiological state - Patents.com

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20250195010A1 (en)
EP (2) EP4248857A1 (en)
JP (1) JP2025509102A (en)
CN (1) CN118891004A (en)
WO (1) WO2023180145A1 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FI20236137A1 (en) * 2023-10-12 2025-04-13 Vire Health Oy Wearable health measurement device and a method for determining a health status of a user

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8831909B2 (en) * 2011-09-22 2014-09-09 Microsoft Corporation Step detection and step length estimation
JP6017251B2 (en) * 2011-11-24 2016-10-26 セイコーインスツル株式会社 Heart rate measuring device, heart rate measuring method
US10285625B2 (en) * 2013-10-07 2019-05-14 Wahoo Fitness Llc Activity monitoring computing device and system
DE102015004304A1 (en) * 2015-04-01 2016-10-06 Thomas Dinter Method for estimating a missing model parameter for a model of a movement sequence

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107847154B (en) Inconsistency monitoring
US9962104B2 (en) Stress-measuring device and method
JP6659831B2 (en) Biological information analyzer, system, and program
US10413250B2 (en) Method and apparatus for generating assessments using physical activity and biometric parameters
US20210307699A1 (en) Device and method for sequential posture identification and autonomic function information acquisition
CN105530858B (en) System and method for estimating cardiovascular health of a person
US12097049B2 (en) Methods, apparatus and systems for adaptable presentation of sensor data
US20160220122A1 (en) Physiological characteristics determinator
JP2017158999A (en) Monitoring method to monitor maximum oxygen consumption in real time
US20160331315A1 (en) Systems and Methods for Wearable Health Monitoring
JP2025037863A (en) Systems, methods and apparatus for generating estimated blood glucose levels from real-time photoplethysmography data
JPWO2023180145A5 (en)
WO2025002866A1 (en) Glucose level inference
JP2025509102A (en) Method, device and system for assessing the reliability of an estimated metric related to a user's physiological state - Patents.com
Jayathilake et al. A Self-Calibrated, Wearable Vital Sign Monitoring Device Enabled by Edge Computing
KR20220129283A (en) System and method for notification of abnormal biosignal measurement status based on artificial intelligence algorithm
JPWO2020129052A5 (en)
WO2019171921A1 (en) Fatigue degree estimation method, fatigue degree estimation device and program
KR20240119744A (en) Method for blood pressure estimation based on continuous pulse transit time and a server performing the method
WO2021141572A1 (en) Methods and systems for adaptable presentation of sensor data
WO2023002664A1 (en) Information processing device, information processing method, and program
KR20250176121A (en) Monitoring cardiovascular health using sensor data
WO2023089604A1 (en) Error correction in measurements of medical parameters
Ghosh Motion Compensated Continuous Blood Pressure Measurements Using Recurrent Neural Networks