-
公开(公告)号：CN111684535A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201980011386.7
申请日：2019-01-28
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： A·A·A·萨马达尼 , S·珀尔沃内
Abstract: 一种控制器(380)包括存储指令的存储器(330)和运行所述指令的处理器(320)。所述指令令所述控制器(380)运行包括从第一传感器和第二传感器接收(S656A/S656B)传感器数据的过程。所述传感器数据包括表示第一活动和第二活动的时间系列观测结果。所述控制器(380)针对涉及通过由来自每个传感器的传感器数据指示的状态的进程的每个活动生成(S656A、S656B、S656C、S656D)模型。所述控制器(380)从每个传感器接收(S659A、S659B)额外的传感器数据，所述额外的传感器数据包括表示所述第一活动和所述第二活动的时间系列观测结果。所述控制器(380)确定(S660)所述模型生成了所述额外的传感器数据的部分的可能性，并且计算(S662)每个特定于传感器的确定的可能性之间的成对距离以获得计算出的距离。对针对每个传感器的所述计算出的距离进行分组(S664)，并且通过使用所述经分组的计算出的距离运行回归模型来确定(S666)每个传感器与每个活动的相关性。
-
公开(公告)号：CN111107785B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN201880061020.6
申请日：2018-09-18
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 一种非瞬态计算机可读介质存储指令，所述指令能由至少一个电子处理器(20)读取并运行以执行心房颤动(AF)检测方法(100)。所述方法包括：生成在时间间隔内采集的心电图(ECG)信号的时频表示；使用神经网络(NN)(32)来处理所述时频表示以输出针对包括至少心房颤动的一组节律中的节律的概率；基于针对由所述神经网络输出的所述一组节律中的所述节律的所述概率来为所述ECG信号分配节律；以及控制显示设备(24)以显示被分配给所述ECG信号的所述节律。
-
公开(公告)号：CN114901343A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202080091531.X
申请日：2020-12-30
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： S·珀尔沃内
Abstract: 本公开的各种智能医疗连接实施例包括磁性连接管理器响应于磁性连接管理器的通电与对装置的医疗基座(21)和/或患者基座(31)上的连接应变的感测对铁磁体进行激励，由此磁性连接接口(22、32)激活金属模块和铁磁体之间的用于通过接口连接基座的导管通道的磁性连接。本公开的各种智能医疗连接实施例还包括磁性连接管理器响应于磁性连接管理器的断电和/或对基座上的断开应变的感测对铁磁体进行去激励，由此磁性连接接口(22、32)停用金属模块和铁磁体之间的用于通过接口连接基座的导管通道的磁性连接。
-
公开(公告)号：CN114269241A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202080058463.7
申请日：2020-08-12
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： S·珀尔沃内 , A·A·A·萨马达尼
Abstract: 提供了用于使用可穿戴传感器来执行对对象的身体活动监测和跌倒检测的系统和方法，所述可穿戴传感器包括至少一个音频传感器以及以下各项中的至少一项：加速度计、陀螺仪，以及磁力计。所述方法包括：使用以下各项中的所述至少一项来监测所述对象的活动：所述加速度计、所述陀螺仪，以及所述磁力计，并基于监测到的活动来识别至少一种特性运动模式；基于所识别的至少一种特性运动模式来检测所述对象经历的表观跌倒；在检测到的表观跌倒后监测由所述至少一个音频传感器提供的声音；基于监测到的声音来确定检测到的表观跌倒是否是所述对象经历的实际跌倒；并且将所述实际跌倒的指示传送到监测系统，从而使得能够开始响应动作。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114258518A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202080058472.6
申请日：2020-08-19
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： S·珀尔沃内 , P·阿利尼亚 , A·A·A·萨马达尼
IPC: G06F3/01
Abstract: 一种使用可穿戴传感器来评价对象的方法包括：在所述传感器处收集指示移动和/或特性的原始数据，确定所述传感器在所述对象的所述身体上的物理位置，并且确定所述物理位置是否与所述对象上的主要位置匹配，所述主要位置对应于训练数据被收集用于训练预先训练的模型的位置。当所述物理位置与所述主要位置匹配时，根据选定的模型使用在所述传感器处收集的所述原始数据来确定所述对象的身体活动和姿势。当所述物理位置与所述主要位置不匹配时，使用基于机器学习的算法将所述原始数据从所述物理位置映射到所述主要位置以提供映射数据，并且根据选定的模型使用所述映射数据来确定所述对象的所述身体活动和姿势。
-
公开(公告)号：CN109843179A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201780054924.1
申请日：2017-09-07
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： S·珀尔沃内 , C·M·波特斯布兰东 , A·拉赫曼 , B·康罗伊
IPC: A61B7/00
Abstract: 本公开内容的发明的各种实施例提供了基于特征的方法与深度学习方法的组合以用于区分正常心音与异常心音。将基于特征的分类器(60)应用于心音图(PCG)信号以获得由所述PCG信号表示的心音的基于特征的异常分类，并且将深度学习分类器(70)也应用于所述PCG信号以获得由所述PCG信号表示的所述心音的深度学习异常分类。将最终决策联合分析器(80)应用于由所述PCG信号表示的所述心音的所述基于特征的异常分类和所述深度学习异常分类，以确定所述PCG信号的最终异常分类决策。
-
公开(公告)号：CN109688903A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201780054890.6
申请日：2017-08-28
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: A61B5/00 , A61B5/0404 , A61B5/0488 , A61B5/11
CPC classification number: A61B5/445 , A61B5/0404 , A61B5/0488 , A61B5/11 , A61B5/1116
Abstract: 用于预防褥疮的方法和系统。根据各实施例，方法和系统使用可从ECG和/或EMG传感器设备获得的信息来确定患者是否在预定时间段内执行了合格的移动。在确定患者在预定时间段内没有执行合格移动的情况下，可以将关于该效果的通知传送给临床团队成员。
-
公开(公告)号：CN117916814A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202280060296.9
申请日：2022-08-29
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： S·珀尔沃内
Abstract: 提出了一种用于评估早期警告评分(EWS)的可靠性的系统。所述系统接收患者测试数据并确定针对所述患者的EWS。实时特征提取器从患者测试数据中提取特征。可靠性评分评估器通过可靠性评分回归模型对所提取的特征进行处理来生成EWS的可靠性评分。推理引擎基于所述可靠性评分和所提取的特征来生成推理。推理能够被显示在用户接口上。经由深度学习训练来确定所述可靠性评分回归模型。所述系统的训练部分接收训练数据集。数据注释器为每个训练数据集分配可靠性注释。训练特征提取器生成从训练数据集中提取的训练特征。深度学习训练器使用所提取的训练特征和可靠性注释来生成所述可靠性评分回归模型。
-
公开(公告)号：CN111107785A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201880061020.6
申请日：2018-09-18
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: A61B5/046 , A61B5/0452 , A61B5/00 , A61B5/044 , G16H50/20
Abstract: 一种非瞬态计算机可读介质存储指令，所述指令能由至少一个电子处理器(20)读取并运行以执行心房颤动(AF)检测方法(100)。所述方法包括：生成在时间间隔内采集的心电图(ECG)信号的时频表示；使用神经网络(NN)(32)来处理所述时频表示以输出针对包括至少心房颤动的一组节律中的节律的概率；基于针对由所述神经网络输出的所述一组节律中的所述节律的所述概率来为所述ECG信号分配节律；以及控制显示设备(24)以显示被分配给所述ECG信号的所述节律。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.057 seconds)
