A - Human Necessities – 61 – B
Patent
A - Human Necessities
61
B
A61B 5/00 (2006.01) G01N 21/47 (2006.01) A61B 5/107 (2006.01)
Patent
CA 2358473
An intelligent system for measuring blood analytes noninvasively operates on a near infrared absorbance spectrum of in vivo skin tissue. A hierarchical architecture employs a pattern classification engine to adapt the calibration to the structural properties and physiological state of the subject as manifested in the absorbance spectrum. A priori information about the primary sources of sample variability are used to establish general categories of subjects. By applying calibration schemes specific to the various categories, the spectral interference is reduced resulting in improved prediction accuracy and parsimounious calibrations. Two classification rules are disclosed. The first rule assumes the classes are mutually exclusive and applies specific calibration models to the various subject categories. The second rule uses fuzzy set theory to develop calibration models and blood analyte predictions. Therefore, each calibration sample has the opportunity to influence more than one calibration model according to its class membership. Similarly, the predictions from more than one calibration are combined through defuzzification to produce the final blood analyte prediction.
Ce système intelligent, destiné à mesurer de manière non vulnérante des analytes sanguins, fonctionne selon un spectre d'absorbance des infrarouges proches d'un tissu de peau in vivo. Une architecture hiérarchique met en oeuvre un moteur de classification de motifs, afin d'adapter l'étalonnage aux propriétés structurelles et à l'état physiologique du sujet, en fonction du spectre d'absorbance. On utilise des information (a priori) relatives aux sources premières d'une variabilité d'échantillon pour établir des catégories générales de sujets. En appliquant des schémas d'étalonnage spécifiques des diverses catégories, on diminue l'interférence spectrale, ce qui permet d'obtenir une meilleure justesse de prédiction et des étalonnages moins fréquents. L'invention concerne deux règles de classification. La première règle suppose que les classes s'excluent mutuellement et applique des modèles spécifiques d'étalonnage aux diverses catégories de sujets. La seconde règle met en oeuvre une théorie d'ensembles fous pour mettre au point des modèles d'étalonnage et des prédictions d'analyte sanguin. Ainsi, chaque échantillon d'étalonnage peut éventuellement influencer plus d'un modèle d'étalonnage, en fonction de son appartenance à une classe. De même, les prédictions à partir de plus d'un étalonnage sont combinées par le biais d'une clarification, aux fins d'obtention de la prédiction finale de l'analyte sanguin.
Malin Stephen F.
Ruchti Timothy L.
Instrumentation Metrics Inc.
Sensys Medical Inc.
Smith Paul Raymond
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1741006