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公开(公告)号:CN108348717A
公开(公告)日:2018-07-31
申请号:CN201680063647.6
申请日:2016-10-21
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor: M·克莱 , F·H·范黑施 , M·伦茨 , N·F·茹瓦 , L·范戈努戈特恩 , K·P·瓦尔默达姆 , E·范吕滕 , P·K·萨伊尼 , G·斯皮纳 , A·C·登布林克尔 , S·克鲁伊特瓦根
CPC classification number: A63B23/185 , A61B5/0816 , A61B5/085 , A61B5/087 , A61B5/091 , A61B5/097 , A61B5/486 , A61B5/6898 , A61B2505/09 , A61B2560/0242 , A61M16/026 , A61M2016/0027 , A61M2016/003 , A61M2205/50 , A61M2205/502 , A61M2205/582 , A61M2205/583 , A61M2205/8206 , A63B21/00069 , A63B24/0087 , A63B71/0622 , A63B2024/0093 , A63B2024/0096 , A63B2071/0625 , A63B2071/0655 , A63B2207/02 , A63B2213/005 , A63B2220/00 , A63B2220/12 , A63B2220/40 , A63B2220/56 , A63B2220/808 , A63B2220/836 , A63B2225/20 , A63B2225/50 , A63B2230/06 , A63B2230/207 , A63B2230/30 , A63B2230/40 , A63B2230/42
Abstract: 提供一种用于家庭使用的呼吸训练、监测和/或辅助设备。所述设备用于在呼吸练习的训练期间提供支持和指导。所述设备考虑外部数据,所述外部数据涉及以下中的一项或多项:所述设备正在被使用的环境状况;关于所述用户的活动信息;关于所述用户的与呼吸特性无关的生理传感器数据。
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公开(公告)号:CN118557853A
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202410644636.3
申请日:2016-10-21
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor: M·克莱 , F·H·范黑施 , M·伦茨 , N·F·茹瓦 , L·范戈努戈特恩 , K·P·瓦尔默达姆 , E·范吕滕 , P·K·萨伊尼 , G·斯皮纳 , A·C·登布林克尔 , S·克鲁伊特瓦根
Abstract: 提供一种用于家庭使用的呼吸训练、监测和/或辅助设备。所述设备用于在呼吸练习的训练期间提供支持和指导。所述设备考虑外部数据,所述外部数据涉及以下中的一项或多项:所述设备正在被使用的环境状况;关于所述用户的活动信息;关于所述用户的与呼吸特性无关的生理传感器数据。
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公开(公告)号:CN115066626A
公开(公告)日:2022-09-16
申请号:CN202180012828.7
申请日:2021-01-29
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor: T·E·阿姆托尔 , S·瑙奇 , C·G·洛斯勒 , J·H·D·M·韦斯特林克 , P·C·马祖尔凯维特兹 , P·K·萨伊尼 , R·范埃 , E·海伊曼
IPC: G01R33/565 , G01R33/54 , A61B5/055 , A61B5/16 , A61B5/00 , A61B5/01 , A61B5/0205 , A61B5/024 , A61B5/08 , A61B5/103
Abstract: 本发明涉及一种用于监测经历磁共振图像(MRI)扫描的患者的装置(10)。所述装置包括输入单元(20)、处理单元(30)和输出单元(40)。所述输入单元被配置为向所述处理单元提供经历MRI扫描器的MRI扫描的患者的至少一个传感器数据。所述输入单元被配置为向所述处理单元提供用于所述MRI扫描的所述MRI扫描器的至少一个扫描参数。所述输入单元被配置为向所述处理单元提供所述患者的至少一个特性。所述处理单元被配置为预测所述患者的应激水平和/或所述患者的预测运动状态,一个或多个预测包括利用所述患者的所述至少一个传感器数据、所述MRI扫描器的所述至少一个扫描参数和所述患者的所述至少一个特性。所述输出单元被配置为输出与所预测的所述患者的应激水平和/或所预测的所述患者的运动状态有关的信息。
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公开(公告)号:CN112204409A
公开(公告)日:2021-01-08
申请号:CN201980035815.4
申请日:2019-05-27
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 本发明的目的是增加用于患者的MRI检查的可预测性。该目的通过用于将磁共振成像序列的声音分类成声音类别的方法来实现,其中,所述磁共振序列包括一个或多个声音块,其中,个体声音块具有信号特性,并且其中,具有类似特性的声音块要被分类成相同声音类别,所述方法包括以下步骤:‑接收关于要在所述磁共振成像序列中使用的一个或多个梯度波形的信息,并且;‑使用分类算法来将波形信息映射到声音类别,并且;将视觉对象分配给所述声音类别。
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