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公开(公告)号：CN105813562B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201480067774.4
申请日：2014-12-04
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 睡眠监测系统使用运动矢量估算器来将运动矢量确定为相机图像中的位置的函数。具有耦合到运动矢量估算器的输入的信号处理系统通过将来自图像内的相应位置的运动矢量进行求和，来计算翻转运动的量度。姿势改变基于翻转运动的量度来检测。翻转运动的量度可以从与图像中的身体区域的长轴垂直的运动矢量的分量之和来计算，身体区域基于来自相机的图像集中的图像内容改变来确定。为了避免因弹腿或类似运动产生的错误翻转检测，检测到的翻转运动可以减小到零(如果其在身体区域的足够大的部分中未检测到)。
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公开(公告)号：CN114423334A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202080065842.9
申请日：2020-09-03
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 根据一个方面，提供了一种与护理设备一起使用的装置。护理设备被配置为向受试者的皮肤施加光脉冲以对皮肤上的毛发执行护理操作。该装置包括处理单元，该处理单元被配置为从成像单元接收皮肤的第一区域的一个或多个图像，其中，成像单元被布置为获取受试者皮肤的图像；基于一个或多个图像中所示的皮肤第一区域上的毛发的碳化和卷曲中的至少一者的程度，处理一个或多个图像以确定皮肤第一区域上的毛发是否已经用光脉冲护理；并且输出指示皮肤第一区域上的毛发是否已经用光脉冲护理的第一信号。
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公开(公告)号：CN105813562A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201480067774.4
申请日：2014-12-04
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
CPC classification number: A61B5/1128 , A61B5/0077 , A61B5/1116 , A61B5/113 , A61B5/1176 , A61B5/4806 , A61B5/4818 , A61B5/746 , A61B2503/04
Abstract: 睡眠监测系统使用运动矢量估算器来将运动矢量确定为相机图像中的位置的函数。具有耦合到运动矢量估算器的输入的信号处理系统通过将来自图像内的相应位置的运动矢量进行求和，来计算翻转运动的量度。姿势改变基于翻转运动的量度来检测。翻转运动的量度可以从与图像中的身体区域的长轴垂直的运动矢量的分量之和来计算，身体区域基于来自相机的图像集中的图像内容改变来确定。为了避免因弹腿或类似运动产生的错误翻转检测，检测到的翻转运动可以减小到零(如果其在身体区域的足够大的部分中未检测到)。
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公开(公告)号：CN113677270B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202080025168.1
申请日：2020-03-20
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： G·N·加西亚·默里纳 , U·格罗斯卡索费 , S·特拉加诺维斯基 , J·萨拉扎 , T·K·佐内瓦 , S·T·帕斯特 , A·阿奎诺 , A·海恩里奇 , B·S·萨克德夫
Abstract: 典型地，使用相对于头部远处位置(例如，乳突或耳垂)的电极的额叶电极来实现高NREM阶段N3睡眠检测精度。出于舒适和设计考虑，将有源电极和参考电极紧密放置在所述头部的所述额叶区域更为方便。然而，这种配置会显著衰减所述信号，从而降低睡眠阶段检测(例如，N3)的性能。本公开描述了一种被开发为仅使用额叶电极来检测睡眠的基于深度神经网络(DNN)的解决方案。通过软DNN输出的后处理增强了N3检测。慢波和睡眠微觉醒的检测是使用频域阈值完成的。音量调节使用从额叶信号提取的高频/低频频谱比。
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公开(公告)号：CN114258282A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202080058391.6
申请日：2020-08-17
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: A61B5/00
Abstract: 根据一个方面，提供了标识对其使用手持设备的对象的身体部位的计算机实现的方法。手持设备用于对对象执行个人护理操作，并且手持设备包括用于在个人护理操作期间接触对象皮肤的头部部分。手持设备还包括一个或多个传感器，用于测量相应参数并且在手持设备被用于对象的皮肤上时生成相应的测量信号，并且一个或多个传感器包括以下项中的至少一项：(a)皮肤接触传感器，由皮肤接触传感器所测量的参数指示头部部分是否与皮肤接触，(b)肤色传感器，由肤色传感器所测量的参数指示与头部部分接触的皮肤的肤色，或者指示与头部部分接触的皮肤相邻的皮肤的肤色，以及(c)接近传感器，由接近传感器所测量的参数指示从接近传感器到与头部部分接触的皮肤相邻的皮肤的距离。方法包括：从一个或多个传感器中的每个传感器获取相应的测量信号，每个测量信号包括当手持设备在对象的皮肤上使用时的相应参数的测量值时间序列；使用经训练的机器学习模型MLM来分析所获取的一个或多个测量信号，以标识对其使用手持设备的对象的身体部位，其中经训练的MLM分析每个时间窗口中与所获取的一个或多个测量信号有关的多个测量值来标识身体部位；以及输出所标识的身体部位的指示。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113874913A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202080037911.5
申请日：2020-05-20
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 根据一个方面，提供了一种用于估计受试者的身体或身体部位的表面积和/或体积的计算机实现的方法。该方法包括：获得至少一个图像，其中该至少一个图像包括受试者的面部；处理该至少一个图像以确定受试者面部的一个或多个面部图像参数的值；确定受试者的一个或多个特性的值，其中该一个或多个特性包括以下一项或多项：受试者的年龄、受试者的体重、受试者的身高和受试者的性别；使用面部参数模型和所确定的一个或多个面部图像参数的值来确定受试者面部的一个或多个面部形状参数的值，其中面部参数模型将一个或多个面部图像参数的具体值与具有一个或多个面部形状参数的相应值的面部的相应3D表示相关联；利用所确定的一个或多个特性的值和所确定的一个或多个面部形状参数的值，使用预测模型，来预测受试者的全身的3D表示；以及分析所预测的受试者的全身的3D表示以估计受试者的身体或身体部位的表面积和/或体积。还提供了对应装置和计算机程序产品。
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公开(公告)号：CN107106027A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201580068641.3
申请日：2015-12-08
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: A61B5/00 , A61B5/0205 , A61B5/113
Abstract: 用于监测婴儿睡眠的睡眠监测器使用基于心跳特征呼吸特征的睡眠状态分类。睡眠监测器在睡眠监测器的使用期间自动地再训练分类。用于在该训练过程中使用的训练示例通过基于来自声音特征检测器、移动特征检测器(112)和睁眼检测器(114)中的至少一个的信号检测床中的婴儿处于清醒状态时的时间点而自动地生成。再训练可以包括使用从清醒状态的检测的结束起的时间序列以对用于训练过程在该时间序列期间的心跳特征和/或呼吸特征值分配类别。在实施例中，再训练包括将在检测到的清醒状态之外检测到的检测特征和/或呼吸特征值聚类。
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公开(公告)号：CN106028915A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201480075897.2
申请日：2014-12-17
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
CPC classification number: A61B5/4815 , A61B5/02055 , A61B5/024 , A61B5/1115 , A61B5/1128 , A61B5/113 , A61B5/7264 , A61B2503/04 , G06K9/6267 , G06T7/20 , G16H40/63 , H04N7/183
Abstract: 提供一种基于床(1)上的孩子的运动给予在孩子的睡眠行为上的洞察的婴儿监测系统(10)。婴儿监测系统(10)包括视频照相机(11)、运动估计器(21)和处理器(22)以将观察到的运动分类成事件。一组事件给予父母在孩子的睡眠行为上的洞察。
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公开(公告)号：CN115666433A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202180038251.7
申请日：2021-05-19
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 根据本公开的一个方面，提供了一种装置(42)，被配置为与个人护理设备(2)一起使用。该装置(42)被配置为在个人护理设备(2)移动跨过受试者的身体时，向用户提供视觉引导，其中个人护理设备(2)被配置为通过以下方式来对身体的多个连续治疗区域执行个人护理操作：将个人护理设备连续移动到身体上的多个连续治疗位置中，每个治疗位置与多个连续治疗区域中的一个相应治疗区域相对应。该装置(42)包括投射单元(22)，该投射单元被配置为将光图案投射到身体的表面上；以及处理单元(46)。处理单元(46)被配置为控制投射单元(22)，以将光图案投射到身体的表面上的投射位置，该投射位置指示用户要把个人护理设备(2)从身体上的当前治疗位置移动到的身体上的下一治疗位置。
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公开(公告)号：CN114207732A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202080056442.1
申请日：2020-08-03
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G16H20/60
Abstract: 提供了用于提供针对对象的饮食推荐的计算机实现的方法。方法包括：获取针对对象的饮食目标；获取与对象的饮食消耗相关联的数据；基于所获取的饮食目标以及所获取的与对象的饮食消耗相关联的数据，确定均衡得分；获取针对对象的多个餐食选项，其中多个餐食选项中的每个餐食选项表示所建议的餐食；针对多个餐食选项中的每个餐食选项，确定显著性得分，其中确定基于饮食目标、相应餐食选项的饮食信息和所确定的均衡得分；以及基于所确定的显著性得分中的至少一个，生成针对对象的个性化饮食推荐。
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