[发明专利]联合非侵入式和侵入式生物参数测量设备

摘要

在一种联合侵入式和非侵入式生物参数监控设备内，侵入式组件测量生物参数，并将读数传输到非侵入式组件。非侵入式组件基于由病人将其身体部分的插入生成生物参数读数。数字处理器处理一系列随着时间推移的身体部分的数字彩色图像，并将这些数字图像表示为随着时间推移的信号，采用数学函数将该信号转变为学习向量。由此产生一个学习矩阵。由此推导一个学习向量的系数。从来自非侵入性测量的一个新向量，创建一个相同大小和结构的新矩阵。采用这个学习向量的系数，识别矩阵可被测试以非侵入地测量所述生物参数。该学习矩阵可被扩张，并保持规则。在针对个别病人校准设备之后，可在因特网上发送数据而产生通用的校准。

主权项

一种监控生物参数的方法，包括：（a）采用生物参数监控设备的侵入式组件来侵入地测量病人的生物参数，将侵入式生物参数读数传输到所述生物参数监控设备的非侵入式组件，所述侵入式生物参数被输入到列向量Y；（b）在步骤“（a）”的接近时间内，通过使用在所述设备的所述非侵入式组件中的一个或多个彩色图像传感器来非侵入地测量所述病人的所述生物参数，以生成一系列所述病人的身体部分的组织的彩色图像以及感知在每个彩色图像的像素上的每三种颜色的量级，并通过将所述量级转换成为一系列电信号，以产生随着时间推移反映在所述彩色图像内的三种颜色的每种颜色随着时间推移的分布的信号；（c）所述非侵入式组件的数字处理器（i）采用数学函数来将所述信号转变为标量学习数；以及（ii）重复步骤“（c）（i）”，无需采用相同的数学函数，以形成学习向量，该学习向量符合列向量Y的标量侵入式生物参数读数输入项目；（d）通过重复步骤“（a）”到“（c）”足够次数，数字处理器从多个学习向量形成一个n×n学习矩阵D，它是一个规则的矩阵，以致数字处理器在非侵入式生物参数读数与侵入式生物参数读数之间具有足够相关性，以致能采用非侵入式生物参数读数在预定的阈值可接受水平测量所述生物参数；（e）通过将学习矩阵D的反矩阵D‑1乘以列向量Y，数字处理器获得学习向量的系数C；（f）数字处理器通过以下方式获得新向量V新：通过（i）使用在所述设备的所述非侵入式组件中的一个或多个彩色图像传感器来非侵入地测量所述病人的所述生物参数，以生成一系列所述病人的身体部分的组织的彩色图像以及感知在每个彩色图像的像素上的每三种颜色的量级，并通过将所述量级转换成为一系列电信号，以产生随着时间推移反映在所述彩色图像内的三种颜色的每种颜色随着时间推移的分布的信号，并通过持有数字处理器，采用数学函数来将所述信号转变为标量数；以及通过（ii）重复步骤“（f）（i）”n次以形成向量V新，无需采用相同的数学函数；（g）采用V新的输入项目以形成一个规则的矩阵D新，该矩阵的大小是n×n，且它的非零元素的结构是等同于学习矩阵D的非零元素的结构；以及（h）采用数字处理器来执行D新的矩阵向量乘以学习向量的系数C，以产生非侵入式生物参数测量的列向量R，并比较R的输入项目与Y的输入项目，以找到R的一个输入项目，该输入项目表示关于所述病人的校准的生物参数值。