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Fターム[4C017AA14]の内容

脈拍・心拍・血圧・血流の測定 (19,832) | 測定対象 (4,750) | 呼吸又は呼吸数 (188)

Fターム[4C017AA14]に分類される特許

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この文書は、特にモジュール式抗頻拍性不整脈治療システムについて論じる。一実施形態では、モジュール式抗頻拍性不整脈システムは、除細動治療などの抗頻拍性不整脈治療を協調して行う少なくとも2つの分離したモジュールを含む。他の実施形態では、モジュール式抗頻拍性不整脈治療システムは、センシング・モジュール、分析モジュール、及び治療モジュールを含む。
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自律神経平衡を制御するために、神経刺激システムが自律神経活動を検知し、交感神経と副交感神経に神経刺激を加える。神経刺激システムは、交感神経の興奮、交感神経の抑制、副交感神経の興奮と副交感神経の抑制のため、神経刺激パルスを送ることができる。
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【課題】 非接触で被検体の診断をする。
【解決手段】 被検体に向けてマイクロ波を放射し、被検体からの反射波を受信する送受信手段と、受信した反射波を位相検波する検波手段と、位相検波した信号成分をハイパスフィルタを介してディジタル信号に変換するA/D変換器と、A/D変換器出力信号を取り込むコンピュータとを備えたものである。 (もっと読む)


【課題】 生体計測装置においては計測結果又は処理した結果を連続して表示するので、ノイズその他の原因で真の値から外れてもそのデータを表示した。このため、エラーの度合いが低いと生理学的情報だと誤解してしまうという問題点があった。このようなエラーを自動的に除去し、信憑性のあるデータを提供することが目的である。
【解決手段】 複数の情報を含んだ体動信号を検出し、個々の信号を識別して表示する装置において、周期性信号に対して、周期又は単位時間あたりの頻度を数え、個々の信号ごとに設定する生理学的に妥当な数値を超えた値を計数したときは無視する機能をもつ処理部を具備している。さらに、周期性信号の頻度を数え、所定回数たとえば5回の数値を用いて平均の頻度を算出する際に最大値と最小値を除いて計数する機能をもつ処理部を具備している。 (もっと読む)


【課題】 制限された地域内において、被監視者の生体状況の異常を可及的速やかに検知し、かつその現在位置を検索して、応急処置を施すことを可能にする実用的な非健常者の監視システムを提供する。
【解決手段】 (A)被監視者の身体に密着して装着された小型で薄厚の生体情報検知手段、(B)(A)により検知された生体情報を継続的に出力信号として発信する無線通信手段、(C)制限された地域内において(B)から発信される出力信号を受信し入力する情報収集手段、(D)あらかじめ蓄積してある被監視者の個人生体情報と(B)で入力された生体情報とを対比して異常状態を判断するコンピュータ演算手段、及び(E)(D)において異常状態を察知したときに警報を発すると同時に被監視者の現在位置を表示し、かつ必要な援助指令を発する監視管理手段から構成された非健常者監視システムとする。 (もっと読む)


【課題】本発明は、基準波形の形状と測定波形の形状とを比較することによって心拍、呼吸、寝姿勢、寝位置及び入離床等の生体情報を検出する生体情報検出装置を提供する。
【解決手段】本発明の生体情報検出装置1は、圧力検出センサを備えて成り寝具を介して伝播する生体に起因する圧力を検出するセンサ部11と、検出すべき生体情報に対応する生体の各個体に対し実質的に共通である基準波形の形状パターンを予め記憶する基準波形記憶部131と、センサ部11の出力から時間経過に対するセンサ部11の出力変化を示す測定波形を生成し、この生成した測定波形の形状パターンと基準波形の形状パターンとを比較することによって生体情報を検出し、この検出した検出結果を出力する生体情報検出部141とを備える。 (もっと読む)


【課題】ある規格のセンサの出力信号を処理する生体関連情報測定装置の表示部に、そのセンサとは異なる規格のセンサを用いて得られる生体関連情報を表示する。
【解決手段】特定の規格のセンサ1Aのコネクタ5Aは測定装置本体2Aのコネクタ6Aと嵌合可能であり、他の規格のセンサ3Aのコネクタ7Aは外部測定装置4Aのセンサ用コネクタ8Aと嵌合可能である。外部測定装置4Aの出力コネクタ9Aは測定装置本体2Aのコネクタ6Aと嵌合可能である。測定装置本体2Aは、コネクタ6Aにセンサ1Aのコネクタ5Aが嵌合されたとき、センサ1Aの出力信号に基づいて生体関連情報を求めそれを表示する。センサ3Aのコネクタ7Aが外部測定装置4Aのコネクタ8Aに嵌合されてその外部測定装置4Aのコネクタ9Aが測定装置本体2Aのコネクタ6Aに嵌合されたとき、測定装置本体2Aは、センサ3Aの出力信号に基づいて外部測定装置4Aで求めた生体関連情報を表示する。 (もっと読む)


本発明は、ユーザの1つ以上の生理学的パラメータをモニタリングするシステムおよび方法を提供する。本発明のシステムは、前記1つ以上の生理学的パラメータを検知する1つ以上のウェアラブルセンサモジュールを具える。1つ以上の送信器が、前記1つ以上の生理学的パラメータの値を示す信号をモバイルモニタへとワイヤレスに送信する。前記モバイルモニタは、前記送信器から受信された信号を専門知識を用いてリアルタイム処理するプロセッサを具える。デバイスが、前記処理の結果の1つ以上の表示を提供する。本発明はまた、本発明のシステムにおいて用いられるウェアラブルモバイルセンサも提供する。本発明の方法は、前記ユーザの生理学的パラメータの値を1つ以上のウェアラブルセンサモジュールから得る工程を具える。前記1つ以上の生理学的パラメータの値を示す信号は、モバイルモニタへとワイヤレスに送信される。前記信号は、専門知識を用いてリアルタイム処理され、前記処理の1つ以上の表示が、前記モバイルユニットに提供される。 (もっと読む)


【課題】 患者に与える測定作業の負担をできるだけ低減しつつ、睡眠時無呼吸症候群(SAS)の検査でも在宅酸素療法(HOT)患者の歩行中の酸素濃度測定でも正確に行える生体情報測定システム、生体情報測定装置及びデータ処理装置を提供する。
【解決手段】 生体情報測定装置2は、得られた光電脈波信号に基づき測定した各点での瞬間酸素飽和度を算出し、測定開始から1秒おきに、当該時点から1秒までの期間において算出された瞬間酸素飽和度の平均値(1秒酸素飽和度)、当該時点から3秒前までの期間において算出された1秒酸素飽和度の平均値(3秒酸素飽和度)、当該時点から12秒前までの期間において算出された3秒酸素飽和度の平均値(12秒酸素飽和度)を算出し、この12秒酸素飽和度を表示部10に表示する。また、前記瞬間酸素飽和度を記憶しておき、PC3から要求があると、該瞬間酸素飽和度のデータをPC3に提供する。 (もっと読む)


【構成】 NAMマイクロフォン10を、人体の所定部位の体表面上に装着し、そのNAMマイクロフォンに組み込まれるコンデンサマイクロフォンで、調音呼気音(NAM)による振動波形を取り出す。この振動波形には呼吸音や心臓の拍動に関連した波形変化も重畳されるので、この波形変化をマイクアンプ22で増幅し、第1BPF24および第2、第3BPF26a,26bに与えることによって、第1BPF24の50−100Hzの帯域成分の平均パワーの変化から心拍情報を抽出し、第2BPF26aの150−250Hzの帯域で、吸気/呼気に対応したパワーの増減、第3BPF26bの400−500Hz帯域で呼気に対応した増減が見られるので、これらの組み合わせで呼吸情報を抽出する。
【効果】 被験者の所定部位にNAMマイクロフォンを装着するだけで、心拍および呼吸情報を同時に実測できる。
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無侵襲センサで検出した生体信号から呼吸信号と心拍信号及び生体信号強度を検出し、これらから抽出した信号とこの信号から算出されるパラメータを少なくも一つを指標値とした睡眠段階判定方法および判定装置とすることを目的としたものであり、睡眠中の被験者の睡眠段階を判定する方法および判定する装置であって、寝台に配置した生体信号を検出する無侵襲センサと、無侵襲センサの出力から心拍、呼吸、生体強度信号等を検出する検出手段と、心拍信号から検出したR−R間隔信号にフーリエ変換を施して得たパワースペクトル密度から自律神経評価し、睡眠段階の指標値を求める指標値演算手段と複数のパラメータを指標信号とし、それぞれの指標信号について所定時間のデータから睡眠段階に応じた閾値を算出して睡眠段階を判定することを特徴とする睡眠段階判定方法および判定装置。同様にこの無侵襲センサ信号から算出されるパラメータを少なくも一つを指標値とした睡眠段階判定方法及び判定装置である。
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心拍呼吸生体信号等の一般的時系列信号(アナログ信号)から主な周期情報を抽出することを目的とした信号検出処理方法及び装置に係り、人体の信号である心拍、呼吸といった周期性を持つ一体型生体信号を検出するセンサーから、心拍数と呼吸数、および揺らぎデータを出力するように構成した。
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心拍や呼吸が、個体の体格(身長・体重)や年齢、性別、人種によって個体差があることに着目し、この心拍データや呼吸データを、簡易な構成からなるエアーセンサーによって高精度に検出し、該検出データを、予め採取してある各個体の基準心拍データや基準呼吸データやサーカディアンリズムデータと比較することで、センサーを装着していることを気付かせない自然な状態で、高精度に個体を判別することができる全く新規な個体を判別する方法及びその装置。
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【課題】
被験者の個人差の影響が少なく、かつ、構成素子の固体誤差、温度、湿度などの環境変化に強い睡眠時無呼吸症候群の測定装置を提供する。
【解決手段】
被験者の生体信号をセンサにより無拘束に検出する生体信号検出手段と、この生体信号検出手段の信号から睡眠時無呼吸症候群を判定する測定装置において、呼吸数と心拍数とイビキから特徴的要因を検出し、前記特徴的要因数に応じて睡眠時の無呼吸症候群を判定する判定手段とで構成した。 (もっと読む)


【課題】 長時間にわたって使用しても被験者(特に新生児)に違和感を与えず、かつ心拍数や呼吸数を無侵襲かつ無拘束な状態で高感度に検出することができる簡易な構成からなる心拍・呼吸センサ等を提供する。
【解決手段】 心拍・呼吸センサ4は、複数の通気孔3が形成された可撓性を有する振動伝達板1と、振動伝達板1に取り付けられた圧電トランスデューサー2とを有する。 (もっと読む)


【課題】 生体の生体データを高精度に測定することが可能な圧力センサを提供する。
【解決手段】 圧力変化Sに応じて変位することによりその圧力変化Sを圧電膜16に伝達させる媒体が柱状固体変位部分21であり、すなわち圧力変化Sを圧電膜16に伝達させる媒体が固体材料により構成された柱状構造体である。圧力変化Sを圧電膜16に伝達させる媒体が液体材料(例えば粘性流体)である場合と比較して、圧電膜16に伝達される圧力変化Sの伝達効率が向上するため、その圧力変化Dの検出感度が向上する。これにより、生体の呼吸数や心拍数に代表される生体の生体データの測定精度が向上する。 (もっと読む)


【課題】 生体の生体データを高精度に測定することが可能な圧力センサを提供する。
【解決手段】 圧力変化Sに応じて変位することによりその圧力変化Sを圧電膜16に伝達させる媒体が、2つの球部分21Aが連結部分21Bを介して連結された構造を有する球状固体変位部分21であり、すなわち圧力変化Sを圧電膜16に伝達させる媒体が固体材料により構成された球状構造体である。圧力変化Sを圧電膜16に伝達させる媒体が液体材料(例えば粘性流体)である場合と比較して、圧電膜16に伝達される圧力変化Sの伝達効率が向上するため、その圧力変化Dの検出感度が向上する。これにより、生体の呼吸数や心拍数に代表される生体の生体データの測定精度が向上する。 (もっと読む)


患者の体内の検査臓器に関する臓器タイミング信号を生成する装置であって、該装置は、メディカルポジショニングシステムと、該メディカルポジショニングシステムと結合されたプロセッサとを具える。メディカルポジショニングシステムは、基準位置に位置する少なくとも1つの基準電磁トランスデューサと、前記検査臓器の知覚の血管内に挿入された手術具に取り付けられた少なくとも1つの内部電磁トランスデューサと、前記基準電磁トランスデューサ及び前記内部電磁トランスデューサと結合されたMPSプロセッサとを含む。前記MPSプロセッサは、前記基準電磁トランスデューサ及び前記内部電磁トランスデューサの1つトランスデューサから送信された送信電磁信号を前記基準電磁トランスデューサ及び前記内部電磁トランスデューサの他のトランジスタにより検出された検出電磁信号とともに処理することによって前記内部電磁トランスデューサの3次元位置を決定し、前記MPSプロセッサは更に時間の経過に伴う前記手術具の運動軌跡を示す3次元位置座標読取り値の集合を含む複数のMPSデータセットを生成する。前記プロセッサは、前記MPSデータセットにおける周期運動周波数を検出し識別し、前記MPSデータセットから前記周期運動周波数をフィルタリングすることによって前記MPSデータセットから前記臓器タイミング信号を生成する。
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【課題】Mayer波雑音信号及び低周波揺らぎ信号を低減する。
【解決手段】被験者の生体内部の血行動態を計測するため、被験者に光を照射する一つまたは複数の光照射部と、この照射光が生体の中を経由または生体内で反射されてでてきた光を検出する一つまたは複数の光検出部と、脈拍、または呼吸、血圧、体温のいずれか一つまたは複数組を計測する生体信号計測部と、光検出部により得られた光信号と、生体信号との関係を非線形解析により解析する手段と、得られた関係を元に光信号から生体雑音信号を分離するための計算をする手段とにより構成される。 (もっと読む)


人の心臓の心拍出量を決定する方法であって、この方法は、呼気の1回換気量を測定するためのセンサと、呼気の1回換気量から酸素摂取量を測定するためのセンサと、呼気の1回換気量中のCO分圧を測定するためのセンサとを設けることと、測定されたCO分圧および酸素摂取量を1呼吸当たりの心臓の1回拍出量に関連付けるための循環モデルを設けることと、を備える。測定された呼気の1回換気量、酸素摂取量およびCO分圧は前記循環モデルに入力され、前記循環モデルに整合する1呼吸当たりの心臓の1回拍出量が計算される。
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