技術名稱

一種應用脈搏血氧感測器於呼吸速率連續評估的自適應融合與預測法則

技術摘要

脈搏血氧感測器(pulse oximetry)是一種非侵入式血氧濃度量測裝置。所量測的信號學名稱為光體積變化描記圖(Photoplethysmography，簡稱PPG)。PPG蘊藏包含心率、血氧濃度、呼吸率等生理資訊。根據文獻，PPG脈波中的強度，幅度，頻率和脈衝寬度等特徵都會受呼吸作用調節，而能反應出呼吸率。然而， PPG信號極易受人為移動雜訊干擾。人為移動可改變感測器與人體皮膚的接觸面，導致PPG信號未正常接收或接收的信號失真。由於不可能真實重建或還原上面所述的呼吸率特徵，導致呼吸率估計的困難。為了解決這些問題，本專利提出一種自適應特徵融合與預測模型。該模型根值於一個動態類神經網絡，該網路模型依照特徵本質與特性而規劃設計。根據PPG信號品質和呼吸特徵間的一致性，決定網路的學習時機與呼吸特徵的融合與預測方式。該網路採用線上學習，並且不需要任何其它參考信號輔助。透過此一設計，提升了PPG信號呼吸率估測的強健性，為穿戴式裝置應用於長時且連續呼吸狀態監測提出一個可行的解決方案。

現有技術描述

1. 對被干擾的PPG信號重建之技術。
2. 捨棄受干擾的PPG信號。
3. 濾除受干擾的PPG信號。

現有技術問題及其缺陷描述

1. PPG信號因信號未完全接收，難以完整重建。
2. 雜訊干擾造成大量的PPG信號不可用而被捨棄。
3. 濾除PPG信號，需要其它感測器配合，成本高，且功用有限。

本技術發明目的、所欲解決之問題、能提昇的功效

1. 利用線上學習技術，即時學習最佳的特徵融合與預測模型，有效預測受干擾的信號片斷。
2. 不需捨棄任何PPG信號片斷。
3. 不需額外的感測器配合。

適用產業類別

健康照護、生醫資訊、情緒計算

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單位名稱：技轉育成中心

聯絡人：林意茵

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