A - Human Necessities – 61 – B
Patent
A - Human Necessities
61
B
A61B 7/00 (2006.01) A61B 5/08 (2006.01) A61M 16/04 (2006.01)
Patent
CA 2561556
A method and a device for the acoustic detection of a one lung intubation situation in a human subject are disclosed. According to some embodiments, the disclosed method includes computing an autoregressive moving average (ARMA) or an autoregressive function of electrical signals received from acoustic detectors placed at different locations on the body of the subject. Appropriate locations for acoustic detectors include the back region and the chest region. The disclosed method and apparatus are insensitive to uncancelled, random background noise with a loudness associated with an operating room or intensive care ward. The disclosed device is configurable so that the relative occurrence rate of missed detections or false negatives and false positive alarms can be modified. In one exemplary embodiment, the device is adapted such that at most 9% of identifications are false positive identifications, and at most 2% of identifications are false negative identifications.
L'invention concerne un procédé et un dispositif destinés à la détection acoustique de la situation d'intubation d'un poumon chez un sujet humain. Dans certains modes de réalisation, le procédé de l'invention consiste à calculer une moyenne de mouvement autorégressive (ARMA) ou une fonction autorégressive de signaux électriques reçus des détecteurs acoustiques placés à des endroits différents sur le corps du sujet. Les endroits appropriés pour les détecteurs acoustiques comprennent la région du dos et la région de la poitrine. Le procédé et l'appareil de l'invention sont insensibles au bruit de fond aléatoire non supprimé dont le niveau est associée à une salle d'opération ou d'une salle de soins intensifs. Le dispositif de l'invention peut être configuré de manière à ce que le taux d'occurrence des détections ratées ou de fausses alertes positives ou négatives puisse être modifié. Dans un mode de réalisation d'exemple, le dispositif est conçu de manière à ce que au maximum 9 % des identifications correspondent à des identifications positives erronées, et au maximum 2 % des identifications correspondent à des identifications négatives erronées.
Cohen Arnon
Gurman Gabriel
Tabrikian Joseph
Tejman-Yarden Noa
Weizman Lior
Ben Gurion University Of The Negev Research And Development Auth
Integral Ip
Mor Research Application Ltd.
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1704628