KR20220127981A - Fall prediction system using radar sensor and infrared sensor, and method of the same - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 낙상 예측 시스템 및 낙상 예측 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 레이다 센서 및 적외선 센서를 이용하여 환자가 의료침대로부터 낙상하는 상황이 발생하기 전에 낙상 징후를 미리 예측할 수 있는 레이다 센서 및 적외선 센서 기반의 낙상 예측 시스템 및 이에 의한 낙상 예측 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a fall prediction system and a fall prediction method, and more particularly, a radar sensor and an infrared sensor that can predict a fall symptom before a patient falls from a medical bed using a radar sensor and an infrared sensor It relates to a fall prediction system based on the fall prediction method and a fall prediction method thereby.
최근에 들어 고령화 사회에 접어들면서 고연령층의 환자수도 급증하고 있는 추세이다. 이로 인해 노령의 환자가 병원의 의료침대에서 낙상하면서 다치는 사고도 증가하고 있다. 환자의 낙상을 감지하기 위한 기술이 연구되고 있으나, 대부분 낙상 사고가 일어나고 있는 것을 감지하거나, 낙상 사고가 발생한 이후에 사고 발생 사실을 감지할 수 있는 수준에 그치고 있으며, 낙상 전에 낙상 징후를 미리 예측할 수 있는 기술은 미비한 실정이다.In recent years, as we enter an aging society, the number of elderly patients is also increasing rapidly. As a result, the number of accidents in which elderly patients fall from medical beds in hospitals is increasing. Although technology to detect a patient's fall is being researched, most of them are limited to detecting that a fall accident is occurring or detecting the fact that an accident has occurred after the fall has occurred. The existing technology is lacking.
본 발명은 환자가 의료침대로부터 낙상하는 상황이 발생하기 전에 낙상 징후를 미리 예측할 수 있는 레이다 센서 및 적외선 센서 기반의 낙상 예측 시스템 및 이를 이용한 낙상 예측 방법을 제공하기 위한 것이다.An object of the present invention is to provide a fall prediction system based on a radar sensor and an infrared sensor capable of predicting a fall symptom in advance before a patient falls from a medical bed, and a fall prediction method using the same.
또한, 본 발명은 레이다 센서, 및 적외선 센서를 복합적으로 활용하여 환자의 낙상 징후를 조기에 정확하게 예측할 수 있으며, 낙상 위험이 없는 환자의 행위가 낙상으로 오인식되는 것을 방지할 수 있는 레이다 센서 및 적외선 센서 기반의 낙상 예측 시스템 및 이를 이용한 낙상 예측 방법을 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention can predict a patient's fall symptoms early and accurately by using a radar sensor and an infrared sensor in combination, and a radar sensor and an infrared sensor that can prevent a patient's behavior without a fall risk from being mistakenly recognized as a fall An object of the present invention is to provide a fall prediction system and a fall prediction method using the same.
본 발명의 실시예에 따른 낙상 예측 시스템은: 의료침대의 상부에 설치되고, 환자의 심박 및 호흡을 측정하여 심박 데이터 및 호흡 데이터를 획득하도록 구성되는 레이다 센서; 상기 심박 데이터 및 상기 호흡 데이터를 설정된 제1 기준 심박 세기 및 설정된 제1 기준 호흡 세기와 비교하여 상기 심박 데이터가 상기 제1 기준 심박 세기 이상이고 상기 호흡 데이터가 상기 제1 기준 호흡 세기 이상인 경우, 상기 환자가 상기 의료침대 상에 정지해 있는 측정 대기 상태로 판단하고, 상기 심박 데이터가 상기 제1 기준 심박 세기 미만이거나 상기 호흡 데이터가 상기 제1 기준 호흡 세기 미만인 경우 상기 환자가 상기 의료침대 상에서 움직이고 있는 움직임 상태로 판단하도록 구성되는 환자 상태 분석부; 상기 의료침대의 상부에 설치되고, 적외선을 이용하여 상기 의료침대를 포함하는 측정 영역에 대해 오브젝트를 감지하도록 구성되는 적외선 센서; 상기 레이다 센서의 측정값을 기반으로 판단되는 환자 상태에 따라 상기 적외선 센서에 의해 측정되는 오브젝트의 위치 및 이동 방향을 분석하여 상기 환자의 낙상을 예측하도록 구성되는 낙상 예측부;를 포함할 수 있다.A fall prediction system according to an embodiment of the present invention includes: a radar sensor installed on the upper part of the medical bed, configured to obtain heart rate data and respiration data by measuring a patient's heart rate and respiration; Comparing the heart rate data and the respiration data with a set first reference heart rate intensity and a set first reference respiratory intensity, when the heart rate data is equal to or greater than the first reference heart rate intensity and the respiration data is equal to or greater than the first reference respiratory intensity, the It is determined that the patient is stationary on the medical bed, and when the heart rate data is less than the first reference heart rate strength or the respiration data is less than the first reference breathing strength, the patient is moving on the medical bed a patient state analysis unit configured to determine the movement state; an infrared sensor installed on the medical bed and configured to detect an object for a measurement area including the medical bed using infrared rays; and a fall prediction unit configured to predict the patient's fall by analyzing the position and movement direction of the object measured by the infrared sensor according to the patient's condition determined based on the measurement value of the radar sensor.
본 발명의 실시예에 따른 낙상 예측 시스템은: 상기 환자의 동작 상태에 따라 상기 적외선 센서의 작동을 제어하도록 구성되는 제어부를 더 포함할 수 있다. 상기 제어부는: 상기 환자가 측정 대기 상태인 경우, 상기 적외선 센서의 작동을 정지하고; 상기 환자가 움직임 상태인 경우, 상기 적외선 센서의 작동을 개시할 수 있다.The fall prediction system according to an embodiment of the present invention may further include: a controller configured to control the operation of the infrared sensor according to the operation state of the patient. The controller is configured to: stop the operation of the infrared sensor when the patient is in a measurement standby state; When the patient is in a state of movement, the operation of the infrared sensor may be initiated.
본 발명의 실시예에 따른 낙상 예측 방법은: 의료침대의 상부에 설치되는 레이다 센서에 의해, 환자의 심박 및 호흡을 측정하여 심박 데이터 및 호흡 데이터를 획득하는 단계; 환자 상태 분석부에 의해, 상기 심박 데이터 및 상기 호흡 데이터를 설정된 제1 기준 심박 세기 및 설정된 제1 기준 호흡 세기와 비교하여 상기 심박 데이터가 상기 제1 기준 심박 세기 이상이고 상기 호흡 데이터가 상기 제1 기준 호흡 세기 이상인 경우, 상기 환자가 상기 의료침대 상에 정지해 있는 측정 대기 상태로 판단하고, 상기 심박 데이터가 상기 제1 기준 심박 세기 미만이거나 상기 호흡 데이터가 상기 제1 기준 호흡 세기 미만인 경우 상기 환자가 상기 의료침대 상에서 움직이고 있는 움직임 상태로 판단하는 단계; 상기 의료침대의 상부에 설치되는 적외선 센서에 의해, 적외선을 이용하여 상기 의료침대를 포함하는 측정 영역에 대해 오브젝트를 감지하는 단계; 낙상 예측부에 의해, 상기 레이다 센서의 측정값을 기반으로 판단되는 환자 상태에 따라 상기 적외선 센서에 의해 측정되는 오브젝트의 위치 및 이동 방향을 분석하여 상기 환자의 낙상을 예측하는 단계;를 포함할 수 있다.A fall prediction method according to an embodiment of the present invention includes: obtaining heart rate data and respiration data by measuring a patient's heart rate and respiration by a radar sensor installed on an upper portion of a medical bed; By comparing the heart rate data and the respiration data with a set first reference heart rate intensity and a set first reference respiratory intensity by the patient state analyzer, the heart rate data is greater than or equal to the first reference heart rate intensity, and the respiration data is the first If it is greater than or equal to the reference respiratory intensity, it is determined that the patient is stationary on the medical bed to be measured, and when the heart rate data is less than the first reference heartbeat intensity or the respiration data is less than the first reference respiratory intensity, the patient Determining the state of movement that is moving on the medical bed; detecting an object with respect to a measurement area including the medical bed using infrared rays by an infrared sensor installed on the medical bed; predicting the patient's fall by analyzing the position and movement direction of the object measured by the infrared sensor according to the patient's condition determined based on the measurement value of the radar sensor by the fall prediction unit have.
본 발명의 실시예에 따른 낙상 예측 방법은: 제어부에 의해, 상기 환자의 동작 상태에 따라 상기 적외선 센서의 작동을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 적외선 센서의 작동을 제어하는 단계는: 상기 환자가 측정 대기 상태인 경우, 상기 적외선 센서의 작동을 정지하는 단계; 및 상기 환자가 움직임 상태인 경우, 상기 적외선 센서의 작동을 개시하는 단계;를 포함할 수 있다.The method for predicting a fall according to an embodiment of the present invention may further include: by the controller, controlling the operation of the infrared sensor according to the operation state of the patient. The controlling of the operation of the infrared sensor may include: when the patient is in a measurement standby state, stopping the operation of the infrared sensor; and when the patient is in a moving state, starting the operation of the infrared sensor.
본 발명의 실시예에 의하면, 환자가 의료침대로부터 낙상하는 상황이 발생하기 전에 낙상 징후를 미리 예측할 수 있는 레이다 센서 및 적외선 센서 기반의 낙상 예측 시스템 및 낙상 예측 방법이 제공된다.According to an embodiment of the present invention, a fall prediction system and a fall prediction method based on a radar sensor and an infrared sensor capable of predicting a fall symptom in advance before a situation in which a patient falls from a medical bed occurs.
또한, 본 발명의 실시예에 의하면, 레이다 센서, 적외선 센서를 복합적으로 활용하여 환자의 낙상 징후를 조기에 예측할 수 있으며, 낙상 위험이 없는 환자의 행위가 낙상으로 오인식되는 것을 방지할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to predict the symptoms of a patient's fall early by using a radar sensor and an infrared sensor in combination, and it is possible to prevent a patient's behavior without a fall risk from being mistakenly recognized as a fall.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 레이다 센서 및 적외선 센서 기반의 낙상 예측 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 레이다 센서 및 적외선 센서를 이용한 낙상 예측 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 레이다 센서 및 적외선 센서를 이용한 낙상 예측 방법을 설명하기 위한 예시도이다.1 is a diagram schematically showing a fall prediction system based on a radar sensor and an infrared sensor according to an embodiment of the present invention.
2 is a conceptual diagram for explaining a fall prediction method using a radar sensor and an infrared sensor according to an embodiment of the present invention.
3 is an exemplary view for explaining a fall prediction method using a radar sensor and an infrared sensor according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Advantages and features of the present invention and methods of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only these embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and common knowledge in the technical field to which the present invention pertains It is provided to fully inform those who have the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout.
본 명세서에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 본 명세서에서 사용되는 '~부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위로서, 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. '~부'에서 제공하는 기능은 복수의 구성요소에 의해 분리되어 수행되거나, 다른 추가적인 구성요소와 통합될 수도 있다. 본 명세서의 '~부'는 반드시 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되지 않으며, 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고, 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해서 구체적으로 설명하기로 한다.In the present specification, when a part "includes" a certain component, this means that other components may be further included rather than excluding other components unless otherwise stated. As used herein, '~ unit' is a unit for processing at least one function or operation, and may refer to, for example, software, FPGA, or hardware component. A function provided by '~ unit' may be performed separately by a plurality of components, or may be integrated with other additional components. The term '~' in the present specification is not necessarily limited to software or hardware, and may be configured to reside in an addressable storage medium, or may be configured to reproduce one or more processors. Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 낙상 예측 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 낙상 예측 방법을 설명하기 위한 개념도이다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 낙상 예측 방법의 예시도이다.1 is a diagram schematically showing a fall prediction system according to an embodiment of the present invention. 2 is a conceptual diagram for explaining a fall prediction method according to an embodiment of the present invention. 3 is an exemplary diagram of a fall prediction method according to an embodiment of the present invention.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 낙상 예측 시스템은 레이다 센서, 적외선 센서, 환자 상태 분석부, 낙상 예측부 및 제어부를 포함할 수 있다. 레이다 센서는 의료침대의 상부에 설치되고, 환자가 의료침대에 존재하는지 여부를 감지하며, 환자의 심박 및 호흡을 측정하여 심박 데이터 및 호흡 데이터를 획득할 수 있다.1 to 3 , a fall prediction system according to an embodiment of the present invention may include a radar sensor, an infrared sensor, a patient condition analysis unit, a fall prediction unit, and a control unit. The radar sensor is installed on the upper part of the medical bed, detects whether the patient is in the medical bed, and measures the patient's heart rate and respiration to obtain heart rate data and respiration data.
환자 상태 분석부는 레이다 센서에 의해 획득된 심박 데이터 및 호흡 데이터를 설정된 제1 기준 심박 세기 및 설정된 제1 기준 호흡 세기와 비교할 수 있다. 환자 상태 분석부는 심박 데이터가 제1 기준 심박 세기 이상이고 호흡 데이터가 제1 기준 호흡 세기 이상인 경우, 환자가 의료침대 상에 정지해 있는 측정 대기 상태로 판단할 수 있다. 환자 상태 분석부는 심박 데이터가 제1 기준 심박 세기 미만이거나 호흡 데이터가 제1 기준 호흡 세기 미만인 경우 환자가 상기 의료침대 상에서 움직이고 있는 움직임 상태로 판단할 수 있다.The patient state analyzer may compare the heartbeat data and respiration data acquired by the radar sensor with a set first reference heartbeat intensity and a set first reference respiration intensity. When the heart rate data is greater than or equal to the first reference heart rate and the respiration data is equal to or greater than the first reference respiratory strength, the patient state analyzer may determine that the patient is in a measurement standby state in which the patient is stationary on the medical bed. The patient state analyzer may determine that the patient is moving on the medical bed when the heartbeat data is less than the first reference heartbeat intensity or the respiration data is less than the first reference respiratory intensity.
적외선 센서는 의료침대의 상부에 설치되고, 적외선을 이용하여 상기 의료침대를 포함하는 측정 영역에 대해 오브젝트를 감지할 수 있다. 낙상 예측부는 레이다 센서의 측정값을 기반으로 판단되는 환자 상태에 따라 적외선 센서에 의해 측정되는 오브젝트의 위치 및 이동 방향을 분석하여 환자의 낙상을 예측할 수 있다. 제어부는 환자의 동작 상태에 따라 상기 적외선 센서의 작동을 제어할 수 있다. 제어부는 환자가 측정 대기 상태인 경우, 적외선 센서의 작동을 정지하고, 환자가 움직임 상태인 경우, 적외선 센서의 작동을 개시할 수 있다.The infrared sensor may be installed on the upper part of the medical bed, and may detect an object with respect to a measurement area including the medical bed using infrared rays. The fall prediction unit may predict the patient's fall by analyzing the position and movement direction of the object measured by the infrared sensor according to the patient's condition determined based on the measurement value of the radar sensor. The controller may control the operation of the infrared sensor according to the operation state of the patient. The controller may stop the operation of the infrared sensor when the patient is in a measurement standby state, and start the operation of the infrared sensor when the patient is in a moving state.
이와 같이, 레이다 센서 및/또는 적외선 센서에 의해 환자가 누운 상태로 감지된 경우, 적외선 센서의 작동을 정지하고, 환자가 누운 상태에서 기상 상태로 전환된 경우, 적외선 센서의 작동을 개시할 수 있으며, 환자가 다시 누운 상태로 전환된 경우에는 다시 적외선 센서의 작동을 정지할 수 있다.As such, when the radar sensor and/or the infrared sensor detects that the patient is lying down, the operation of the infrared sensor is stopped, and when the patient is switched from the lying state to the waking state, the operation of the infrared sensor can be started, , the operation of the infrared sensor may be stopped again when the patient is converted to a lying state again.
이때 환자가 의료침대에서 기상 상태(앉은 상태)에서 누운 상태로 전환하는 것은, 적외선 센서에 의해 환자가 의료침대의 중앙부에 위치한 상태에서 의료침대의 상부 위치로 이동한 후(레이다 센서에 의해 움직임 상태로 감지), 다시 레이다 센서가 측정 대기 상태(환자가 움직이지 않는 정지 상태)로 전환되는 것으로부터 판단할 수 있다.At this time, the patient's transition from waking up (sitting) to lying down on the medical bed is when the patient moves from the center of the medical bed to the upper position of the medical bed by the infrared sensor (moving state by the radar sensor) ), it can be determined from the change of the radar sensor to the measurement standby state (the patient is still in a stationary state).
레이다 센서는 환자의 호흡/심박과 같은 미세 생체 움직임과, 환자의 위치를 감지할 수 있는 호흡/심박 감지용 레이다 센서(예를 들어, UWB 레이다 센서 등)로 제공될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 레이다 센서는 의료침대에 존재하는 환자의 심박율(heart rate) 및 호흡율(breathing rate)을 측정할 수 있다.The radar sensor may be provided as a respiration/heart rate detection radar sensor (eg, UWB radar sensor, etc.) capable of detecting the patient's position and micro-biological movements such as the patient's respiration/heart rate, but is limited thereto. not. The radar sensor may measure a heart rate and a breathing rate of a patient present in a medical bed.
레이다 센서는 의료침대의 상부 영역에 설치될 수 있으며, 의료침대에 볼트/너트, 클램프 등의 결합수단을 매개로 착탈 가능하게 설치될 수 있다. 레이다 센서는 의료침대에 설치되거나, 의료침대와 인접한 벽체에 설치되거나, 의료침대와 인접한 별개의 지지부재(스탠드) 등에 설치될 수 있다. 환자가 침대 상에 위치하는지를 정확하게 판단하고, 환자의 호흡율, 심박율을 정확하게 측정하기 위하여, 레이다 센서는 의료침대의 매트리스 상면으로부터 약 1.0 내지 1.5 m 높이에 설치되는 것이 바람직하다.The radar sensor may be installed in the upper region of the medical bed, and may be detachably installed in the medical bed through coupling means such as bolts/nuts, clamps, and the like. The radar sensor may be installed on the medical bed, on a wall adjacent to the medical bed, or installed on a separate support member (stand) adjacent to the medical bed. In order to accurately determine whether the patient is positioned on the bed and accurately measure the patient's respiration rate and heart rate, the radar sensor is preferably installed at a height of about 1.0 to 1.5 m from the upper surface of the mattress of the medical bed.
낙상 예측 정확도를 높이기 위해, 레이다 센서와 함께 적외선 센서가 의료침대의 상부에 설치될 수 있다. 적외선 센서는 적외선을 이용하여 의료침대에 해당하는 영역에 대해 오브젝트를 감지하도록 구성될 수 있다. 적외선 센서는 레이다 센서와 마찬가지로 의료침대에 설치되거나, 의료침대와 인접한 벽면에 설치되거나, 의료침대와 인접한 별도의 지지대 등에 설치될 수 있다. 의료침대의 전체 영역에 대한 오브젝트 검출을 위해, 적외선 센서는 의료침대의 매트리스 상면으로부터 약 1.0 내지 1.5 m 높이에 설치될 수 있다.In order to increase fall prediction accuracy, an infrared sensor together with a radar sensor may be installed on the top of the medical bed. The infrared sensor may be configured to detect an object for an area corresponding to the medical bed using infrared rays. Like the radar sensor, the infrared sensor may be installed on a medical bed, on a wall adjacent to the medical bed, or on a separate support adjacent to the medical bed. For object detection for the entire area of the medical bed, the infrared sensor may be installed at a height of about 1.0 to 1.5 m from the upper surface of the mattress of the medical bed.
낙상 예측부는 레이다 센서의 측정값을 기반으로 판단되는 환자 상태에 따라 적외선 센서에 의해 측정되는 오브젝트의 위치 및 이동 방향을 분석하여 환자의 낙상을 예측할 수 있다. 제어부는 환자의 동작 상태에 따라 상기 적외선 센서의 작동을 제어할 수 있다. 제어부는 환자가 측정 대기 상태인 경우 적외선 센서의 작동을 정지하고, 환자가 움직임 상태인 경우 적외선 센서의 작동을 개시할 수 있다.The fall prediction unit may predict the patient's fall by analyzing the position and movement direction of the object measured by the infrared sensor according to the patient's condition determined based on the measurement value of the radar sensor. The controller may control the operation of the infrared sensor according to the operation state of the patient. The controller may stop the operation of the infrared sensor when the patient is in a measurement standby state, and may start the operation of the infrared sensor when the patient is in a moving state.
낙상 예측부는 적외선 센서의 측정값들 중 최대 값에 해당하는 영역을 환자의 얼굴에 해당하는 오브젝트로 인식할 수 있다. 오브젝트의 위치는 적외선 센서의 측정값들 중 최대 값에 해당하는 영역의 좌표로부터 산출될 수 있다. 오브젝트의 이동 방향은 적외선 센서의 측정값들 중 최대 값에 해당하는 영역의 좌표 변화를 통해 산출될 수 있다.The fall prediction unit may recognize a region corresponding to a maximum value among measurement values of the infrared sensor as an object corresponding to the patient's face. The position of the object may be calculated from the coordinates of the region corresponding to the maximum value among the measurement values of the infrared sensor. The moving direction of the object may be calculated by changing the coordinates of the area corresponding to the maximum value among the measurement values of the infrared sensor.
적외선 센서를 이용하여, 의료침대의 전체 영역 또는 측정 대상 영역의 전체 평균값을 산출하지 않고, 최대 값에 해당하는 위치의 좌표를 통해 오브젝트의 위치 및 이동 방향을 정확하게 산출할 수 있다. 따라서 환자가 장시간 누워 있다가 기상하더라도, 환자의 움직임 방향을 정확하게 산출할 수 있으며, 비접촉식 온도 센서를 이용하는 방식의 문제점을 극복할 수 있다.By using the infrared sensor, the position and movement direction of the object can be accurately calculated through the coordinates of the position corresponding to the maximum value, without calculating the overall average value of the entire area of the medical bed or the measurement target area. Therefore, even if the patient wakes up after lying down for a long time, the direction of movement of the patient can be accurately calculated, and the problem of a method using a non-contact temperature sensor can be overcome.
낙상 예측부는 환자가 의료침대에 누워 있는 초기 상태(Status_Normal)에서 레이다 센서에 의해 측정 대기 상태가 유지되는지를 실시간으로 판단한다. 만약 레이다 센서에 의해 환자의 호흡/심박이 감지되지 않으면 환자가 움직이고 있는 상태이므로, 측정 대기 상태에서 움직임 상태로 전환된다.The fall prediction unit determines in real time whether the measurement standby state is maintained by the radar sensor in the initial state (Status_Normal) when the patient is lying on the medical bed. If the patient's respiration/heartbeat is not detected by the radar sensor, the patient is in a moving state, so it is converted from the measurement standby state to the moving state.
낙상 예측부는 레이다 센서에 의해 움직임 상태로 판단되는 동안, 적외선 센서에 의해 측정되는 오브젝트의 위치 및 이동 방향을 분석하여, 환자가 침대 중앙(의료침대의 상부/중앙부/하부 영역의 중심 위치)에 앉아 있는 상태로 판단되면, 낙상 주의 상태(Status_Caution)로 판단할 수 있다.The fall prediction unit analyzes the position and movement direction of the object measured by the infrared sensor while the motion state is determined by the radar sensor, and the patient sits in the center of the bed (center position of the upper/middle/lower area of the medical bed) If it is determined that there is a state, it can be determined as a fall caution state (Status_Caution).
낙상 예측부는 레이다 센서에 의해 움직임 상태로 판단되는 동안, 적외선 센서에 의해 측정되는 오브젝트의 위치 및 이동 방향을 분석하여, 환자가 침대의 왼쪽(의료침대의 상부/중앙부/하부 영역의 좌측 경계) 또는 오른쪽(의료침대의 상부/중앙부/하부 영역의 우측 경계)로 이동한 것으로 판단되면, 낙상 위험 상태(Status_Warning)로 판단할 수 있다.The fall prediction unit analyzes the position and movement direction of the object measured by the infrared sensor while it is determined as the movement state by the radar sensor, so that the patient is placed on the left side of the bed (the left boundary of the upper/middle/lower area of the medical bed) or If it is determined that it has moved to the right (the right boundary of the upper/middle/lower region of the medical bed), it may be determined as a fall risk state (Status_Warning).
상술한 본 발명의 실시예에 의하면, 레이다 센서와 적외선 센서를 기반으로 환자의 낙상 징후를 조기에 예측할 수 있으며, 낙상 위험 수준을 단계별로 높은 정확도로 예측할 수 있다. 또한, 환자가 낙상할 위험이 없는 행위를 하는 경우에 낙상으로 오인식되는 것을 방지할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 낙상 예측 시스템은 특히 낙상 사고의 위험이 높으며, 낙상 사고 발생시 부상의 위험이 큰 고령의 환자의 낙상 징후를 미리 예측하는데 적합하게 활용될 수 있다.According to the above-described embodiment of the present invention, a fall symptom of a patient can be predicted early based on a radar sensor and an infrared sensor, and a fall risk level can be predicted with high accuracy step by step. In addition, it is possible to prevent the patient from being mistakenly recognized as a fall in the case where there is no risk of falling. The fall prediction system according to an embodiment of the present invention can be suitably used to predict in advance the fall symptoms of an elderly patient who has a particularly high risk of a fall accident and has a high risk of injury when a fall accident occurs.
제어부는 레이다 센서에 의해 환자가 정지해 있는 것으로 감지된 경우(움직임 레벨이 기준 움직임 레벨보다 낮은 경우 또는 레이다 센서의 호흡율/심박율 측정 레벨이 기설정된 제2 기준 호흡 세기/제2 기준 심박 세기 미만인 경우 등), 적외선 센서의 작동을 정지하도록 구성될 수 있다.When it is sensed that the patient is stationary by the radar sensor (when the movement level is lower than the reference movement level, or when the respiratory rate / heart rate measurement level of the radar sensor is less than a preset second reference respiratory strength / second reference heart rate case, etc.), it may be configured to stop the operation of the infrared sensor.
제어부는 레이다 센서에 의해 환자가 움직이는 상태로 전환한 것으로 판단되면(움직임 레벨이 기준 움직임 레벨 이상인 경우 또는 레이다 센서의 호흡율/심박율 측정 레벨이 기설정된 제2 기준 호흡 세기/제2 기준 심박 세기 이상인 경우 등), 적외선 센서를 작동시킬 수 있다.When it is determined by the radar sensor that the patient has switched to a moving state (when the movement level is higher than the reference movement level, or the respiration rate/heart rate measurement level of the radar sensor is greater than or equal to a preset second reference respiratory intensity/second reference heartbeat intensity) case, etc.), the infrared sensor can be activated.
이러한 실시예에 의하면, 적외선 센서를 상시 작동시키지 않아도 되기 때문에, 전력 사용량을 최소화하고 낙상 예측 시스템의 전체 운용 비용을 절감할 수 있다. 낙상 예측 시스템은 환자의 낙상 징후를 예측하기 위한 프로그램, 레이다 센서 및 적외선 센서의 측정 데이터, 환자의 위치/움직임/낙상 위험도 등을 저장하는 메모리(memory)(도시 생략)를 구비할 수 있다. 환자의 위치와, 움직임, 및 낙상 정보는 환자의 보호 단말기 또는 의료진 단말기로 전송될 수 있으며, 낙상 위험 예측시 경고를 발생할 수 있다.According to this embodiment, since it is not necessary to always operate the infrared sensor, it is possible to minimize power consumption and reduce the overall operating cost of the fall prediction system. The fall prediction system may include a memory (not shown) for storing a program for predicting a fall symptom of a patient, measurement data of a radar sensor and an infrared sensor, a position/motion/fall risk of a patient, and the like. The patient's position, movement, and fall information may be transmitted to the patient's protection terminal or the medical staff terminal, and may generate a warning when predicting the risk of a fall.
이상에서 설명된 실시예들의 구성 중 적어도 일부는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/ 또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(Arithmetic Logic Unit), 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(Field Programmable Gate Array), PLU(Programmable Logic Unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다.At least some of the configurations of the above-described embodiments may be implemented as a hardware component, a software component, and/or a combination of the hardware component and the software component. For example, the apparatus, methods and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA). Array), a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions, may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers.
처리 장치는 운영 체제 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(Processing Element) 및/또는 복수 유형의 처리요소를 포함할 수 있음을 이해할 것이다.The processing device may run an operating system and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For convenience of understanding, the processing device is sometimes described as being used, but one of ordinary skill in the art will recognize that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It will be understood that this may include
예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(Parallel Processor) 와 같은, 다른 처리 구성(Processing configuration)도 가능하다. 소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(Computer Program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a Parallel Processor. The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device.
소프트웨어 및/ 또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody) 될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. , or may be permanently or temporarily embody in a transmitted signal wave. The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and available to those skilled in the art of computer software.
컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CDROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CDROMs and DVDs, and ROM, RAM, and flash memory. Hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as, etc. are included. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited embodiments and drawings, various modifications and variations are possible by those skilled in the art from the above description. For example, the described techniques are performed in a different order than the described method, and/or the described components of the system, structure, apparatus, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components Or substituted or substituted by equivalents may achieve an appropriate result. Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.
Claims (4)
상기 심박 데이터 및 상기 호흡 데이터를 설정된 제1 기준 심박 세기 및 설정된 제1 기준 호흡 세기와 비교하여 상기 심박 데이터가 상기 제1 기준 심박 세기 이상이고 상기 호흡 데이터가 상기 제1 기준 호흡 세기 이상인 경우, 상기 환자가 상기 의료침대 상에 정지해 있는 측정 대기 상태로 판단하고, 상기 심박 데이터가 상기 제1 기준 심박 세기 미만이거나 상기 호흡 데이터가 상기 제1 기준 호흡 세기 미만인 경우 상기 환자가 상기 의료침대 상에서 움직이고 있는 움직임 상태로 판단하도록 구성되는 환자 상태 분석부;
상기 의료침대의 상부에 설치되고, 적외선을 이용하여 상기 의료침대를 포함하는 측정 영역에 대해 오브젝트를 감지하도록 구성되는 적외선 센서;
상기 레이다 센서의 측정값을 기반으로 판단되는 환자 상태에 따라 상기 적외선 센서에 의해 측정되는 오브젝트의 위치 및 이동 방향을 분석하여 상기 환자의 낙상을 예측하도록 구성되는 낙상 예측부;를 포함하는 낙상 예측 시스템.a radar sensor installed on the upper part of the medical bed and configured to obtain heart rate data and respiration data by measuring a patient's heart rate and respiration;
Comparing the heart rate data and the respiration data with a set first reference heart rate intensity and a set first reference respiratory intensity, when the heart rate data is equal to or greater than the first reference heart rate intensity and the respiration data is equal to or greater than the first reference respiratory intensity, the It is determined that the patient is stationary on the medical bed, and when the heart rate data is less than the first reference heart rate strength or the respiration data is less than the first reference breathing strength, the patient is moving on the medical bed a patient state analysis unit configured to determine the movement state;
an infrared sensor installed on the medical bed and configured to detect an object for a measurement area including the medical bed using infrared rays;
A fall prediction system comprising a; a fall prediction unit configured to predict a fall of the patient by analyzing the position and movement direction of the object measured by the infrared sensor according to the patient's condition determined based on the measurement value of the radar sensor .
상기 환자의 동작 상태에 따라 상기 적외선 센서의 작동을 제어하도록 구성되는 제어부;를 더 포함하고,
상기 제어부는:
상기 환자가 측정 대기 상태인 경우, 상기 적외선 센서의 작동을 정지하고; 상기 환자가 움직임 상태인 경우, 상기 적외선 센서의 작동을 개시하도록 구성되는 낙상 예측 시스템.According to claim 1,
Further comprising; a control unit configured to control the operation of the infrared sensor according to the operating state of the patient,
The control unit is:
stopping the operation of the infrared sensor when the patient is in a measurement standby state; and initiate operation of the infrared sensor when the patient is in a motion state.
환자 상태 분석부에 의해, 상기 심박 데이터 및 상기 호흡 데이터를 설정된 제1 기준 심박 세기 및 설정된 제1 기준 호흡 세기와 비교하여 상기 심박 데이터가 상기 제1 기준 심박 세기 이상이고 상기 호흡 데이터가 상기 제1 기준 호흡 세기 이상인 경우, 상기 환자가 상기 의료침대 상에 정지해 있는 측정 대기 상태로 판단하고, 상기 심박 데이터가 상기 제1 기준 심박 세기 미만이거나 상기 호흡 데이터가 상기 제1 기준 호흡 세기 미만인 경우 상기 환자가 상기 의료침대 상에서 움직이고 있는 움직임 상태로 판단하는 단계;
상기 의료침대의 상부에 설치되는 적외선 센서에 의해, 적외선을 이용하여 상기 의료침대를 포함하는 측정 영역에 대해 오브젝트를 감지하는 단계;
낙상 예측부에 의해, 상기 레이다 센서의 측정값을 기반으로 판단되는 환자 상태에 따라 상기 적외선 센서에 의해 측정되는 오브젝트의 위치 및 이동 방향을 분석하여 상기 환자의 낙상을 예측하는 단계;를 포함하는 낙상 예측 방법.Acquiring heartbeat data and respiration data by measuring a patient's heartbeat and respiration by a radar sensor installed on the upper part of the medical bed;
By comparing the heart rate data and the respiration data with a set first reference heart rate intensity and a set first reference respiratory intensity by the patient state analyzer, the heart rate data is greater than or equal to the first reference heart rate intensity, and the respiration data is the first If it is greater than or equal to the reference respiratory intensity, it is determined that the patient is stationary on the medical bed to be measured, and when the heart rate data is less than the first reference heartbeat intensity or the respiration data is less than the first reference respiratory intensity, the patient Determining the state of movement that is moving on the medical bed;
detecting an object with respect to a measurement area including the medical bed using infrared rays by an infrared sensor installed on the medical bed;
Predicting the patient's fall by analyzing the position and movement direction of the object measured by the infrared sensor according to the patient's condition determined based on the measurement value of the radar sensor by the fall prediction unit Prediction method.
제어부에 의해, 상기 환자의 동작 상태에 따라 상기 적외선 센서의 작동을 제어하는 단계;를 더 포함하고,
상기 적외선 센서의 작동을 제어하는 단계는:
상기 환자가 측정 대기 상태인 경우, 상기 적외선 센서의 작동을 정지하는 단계; 및
상기 환자가 움직임 상태인 경우, 상기 적외선 센서의 작동을 개시하는 단계;를 포함하는 낙상 예측 방법.4. The method of claim 3,
Controlling, by the control unit, the operation of the infrared sensor according to the operation state of the patient; further comprising,
Controlling the operation of the infrared sensor comprises:
stopping the operation of the infrared sensor when the patient is in a measurement standby state; and
When the patient is in a motion state, starting the operation of the infrared sensor; Fall prediction method comprising a.
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KR102580688B1 (en) * | 2022-10-26 | 2023-09-20 | 주식회사 에너자이 | A training method of a fall detection model based on a radar data |
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