用于估计体温的设备和方法以及医疗装置与流程

用于估计体温的设备和方法以及医疗装置
1.本技术要求于2020年11月23日提交到韩国知识产权局的第10-2020-0157717号韩国专利申请的优先权，所述韩国专利申请的公开通过引用全部包含于此。
技术领域
2.与示例实施例一致的设备和方法涉及通过使用光学传感器来估计体温。


背景技术：

3.通常，体温是四种主要生命体征之一，并且具有非常重要的临床意义。体温传感器可用于各种应用(诸如，检查患者中的感染、药物的热副作用或女性排卵时间等)。然而，皮肤温度和深部体温可根据外部温度而变化，使得难以通过使用便携式装置(诸如，可穿戴装置)来测量深部体温。一般的体温传感器可被分为接触型传感器和非接触型传感器。接触型传感器的示例可包括用于检测电阻变化的传感器(诸如，电阻温度检测器(rtd)、热敏电阻等)、用于检测电动势的热电偶等。此外，非接触型传感器的示例可包括通过检测从身体表面辐射的红外线来测量体温的热电堆、微测热辐射计等。一般的体温测量技术受到影响热传递的环境因素的变化(诸如，外部环境温度、湿度、气流等的变化)的显著影响。


技术实现要素：

4.根据示例实施例的方面，提供一种用于估计体温的设备，所述设备包括：传感器，被配置为通过对象的多个光路获得光谱；以及处理器，被配置为基于所述多个光路的光谱和在参考温度测量的参考光谱获得与所述多个光路对应的温度之间的温度斜率，并且基于温度斜率估计对象的体温。
5.参考光谱可通过使用水吸收波长范围内的光来测量。
6.传感器可包括：光源，被配置为将光发射到对象上；以及检测器，被配置为在由光源发射光之后检测从对象散射或反射的光。
7.所述多个光路中的至少一个光路可穿透到真皮的深度或比真皮的深度更深的另一深度中。
8.处理器还可被配置为：基于参考光谱对所述多个光路的光谱分别进行归一化，并且基于所述多个光路的归一化的光谱获得温度斜率。
9.处理器还可被配置为：基于参考光谱与所述多个光路的相应的光谱之间的差来估计相应的多个光路的平均温度，并且基于估计的平均温度来获得温度斜率。
10.处理器还可被配置为：通过使用体温估计等式基于参考温度和温度斜率来估计对象的体温。
11.处理器还可被配置为：估计从所述多个光路选择的参考路径的平均温度；以及通过使用体温估计等式，基于温度斜率和参考路径的平均温度来估计对象的体温。
12.处理器还可被配置为：将所述多个光路之中的最短光路确定为参考路径。
13.所述设备还可包括：输出接口，被配置为输出估计的对象的体温。
14.根据另一示例实施例的方面，提供一种医疗装置，包括：主体，包括用于估计体温的设备；显示器，安装在主体上，其中，处理器还可被配置为：执行估计对象的体温的第一模式、基于获得的光谱估计生物信息的第二模式以及估计体温和生物信息的第三模式中的至少一个，并且控制显示器显示执行第一模式、第二模式和第三模式中的至少一个的结果。
15.根据另一示例实施例的方面，提供了一种用于估计体温的设备，所述设备包括：光谱仪，被配置为：通过穿过对象表面下方的组织的光路获得光谱；温度传感器，被配置为：从对象的表面测量表面温度；以及处理器，被配置为：基于获得的光谱和与表面温度对应的参考光谱来获得与获得的光谱对应的温度和表面温度之间的温度斜率，并且基于温度斜率来估计对象的体温。
16.处理器还可被配置为：基于与表面温度对应的参考光谱对通过光路获得的光谱进行归一化，并且基于归一化的光谱获得温度斜率。
17.处理器还可被配置为：基于参考光谱与归一化的光谱之间的差来估计光路的平均温度，并且基于表面温度和平均温度来获得温度斜率。
18.处理器还可被配置为：通过使用体温估计等式基于表面温度和温度斜率来估计对象的体温。
19.根据另一示例实施例的方面，提供了一种估计体温的方法，所述方法包括：通过对象的多个光路获得光谱；基于所述多个光路的光谱和在参考温度测量的参考光谱，获得与所述多个光路对应的温度之间的温度斜率；以及基于温度斜率估计对象的体温。
20.获得温度斜率的步骤可包括：基于参考光谱对所述多个光路的光谱分别进行归一化，以及基于所述多个光路的归一化的光谱获得温度斜率。
21.获得温度斜率的步骤可包括：基于参考光谱与所述多个光路的归一化的光谱之间的差来估计所述多个光路的平均温度，以及基于估计的平均温度来获得温度斜率。
22.估计体温的步骤可包括：通过使用体温估计等式基于参考温度和温度斜率来估计对象的体温。
23.估计体温的步骤可包括：估计从所述多个光路选择的参考路径的平均温度；以及基于温度斜率和参考路径的平均温度来估计对象的体温。
24.获得光谱的步骤可包括：通过穿过对象的皮肤表面下方的组织的第一光路获得第一光谱，所述方法还可包括：从对象的皮肤表面测量表面温度作为参考温度；获得温度斜率的步骤可包括：基于获得的光谱和与表面温度对应的参考光谱，获得与第一光谱对应的第一温度和表面温度之间的第一温度斜率；并且估计体温的步骤可包括：基于第一温度斜率和表面温度来估计对象的体温。
25.根据另一示例实施例的方面，提供一种估计体温的方法，所述方法包括：获得穿过对象的深部的光路中的光谱；从对象的表面测量表面温度；基于获得的光谱和与表面温度对应的参考光谱来获得温度斜率；以及基于获得的温度斜率和表面温度来估计对象的体温。
26.根据另一示例实施例的方面，提供一种医疗装置，所述医疗装置包括：主体；传感器，安装在主体上并且被配置为从对象获得光谱；显示器，安装在主体上；以及处理器，被配置为：执行通过基于获得的光谱和参考光谱获得温度斜率来估计对象的体温的第一模式、基于获得的光谱估计生物信息的第二模式和估计体温和生物信息的第三模式中的至少一
个，并且在显示器上显示估计的结果。
附图说明
27.通过参照附图描述特定示例实施例，以上和/或其他方面将更清楚，其中：
28.图1是示出根据示例实施例的用于估计体温的设备的框图；
29.图2a和图2b是示出根据图1的示例实施例的传感器的配置的示图；
30.图2c是示出根据温度变化的水吸收光谱的变化的示图；
31.图3是示出根据另一示例实施例的用于估计体温的设备的框图；
32.图4是示出根据又一示例实施例的用于估计体温的设备的框图；
33.图5是示出根据图4的示例实施例的传感器的配置的示例的示图；
34.图6是示出根据示例实施例的估计体温的方法的流程图；
35.图7是示出根据另一示例实施例的估计体温的方法的流程图；
36.图8a是示出根据示例实施例的医疗装置的框图；以及
37.图8b是示出医疗装置的结构的示例的示图。
具体实施方式
38.下面参考附图更详细地描述示例实施例。
39.在下面的描述中，即使在不同的附图中，相同的附图参考标记也用于相同的元件。提供说明书中定义的事项(诸如，详细的构造和元件)以帮助全面理解示例实施例。然而，清楚的是，可在没有那些具体定义的事项的情况下实践示例实施例。此外，因为公知的功能或结构将以不必要的细节使描述模糊，所以公知的功能或结构没有被详细描述。
40.将理解，虽然在此使用术语“第一”、“第二”等来描述各种元件，但是这些元件不应受这些术语限制。这些术语仅用于将一个元件与另一元件区分开来。此外，除非上下文明确另有指示，否则单数形式也意在包括复数形式。还将理解，除非明确地相反描述，否则当元件被称为“包括”另一元件时，该元件不意在排除一个或多个其他元件，而是还包括一个或多个其他元件。在下面的描述中，诸如“单元”和“模块”的术语指示用于处理至少一个功能或操作的单元，并且诸如“单元”和“模块”的术语可通过使用硬件、软件或它们的组合来实现。
41.诸如
“……
中的至少一个”的表述在一列元素之后时，修饰整列元素，而不是修饰列中的个体元素。例如，表述“a、b和c中的至少一个”应被理解为仅包括a、仅包括b、仅包括c、包括a和b两者、包括a和c两者、包括b和c两者、包括a、b和c中的全部或前述示例的任何变型。
42.图1是示出根据示例实施例的用于估计体温的设备的框图。图2a和图2b是示出根据图1的实施例的传感器的配置的示图。图2c是示出根据温度变化的水吸收光谱的变化的示图。
43.参照图1，用于估计体温的设备100包括传感器110和处理器120。
44.传感器110可在两个或更多个不同光路中获得光谱。传感器110可包括一个或多个光源以及一个或多个检测器，一个或多个光源将光发射到对象上，一个或多个检测器检测在与对象的组织反应之后通过从对象散射或反射而返回的光。为了通过多个不同光路获得
光谱，传感器110可包括单个光源和设置在距单个光源不同距离的多个检测器的第一组合，单个检测器和设置在距单个检测器不同距离的多个光源的第二组合，或者多个光源和设置在距多个光源不同距离的多个检测器的第三组合。光源可包括发光二极管(led)、激光二极管(ld)、荧光体等，但不限于此。此外，检测器可包括光电二极管、光电晶体管等，或者可以是光谱仪或连接到外部光谱仪的波导等。然而，检测器不限于此，并且可包括互补金属氧化物半导体(cmos)图像传感器、电荷耦合器件(ccd)图像传感器等。
45.传感器110可包括光源阵列和单个检测器，光源阵列具有发射不同波长的光以获得光谱的光源。在检测器具有如图2a中所示的单个光电二极管的情况下，光源s1和s2可具有窄的光发射波长范围(例如，小于预设波长范围的光发射波长范围)以便对波长进行分割，并且各个光源s1和s2可具有与水吸收波长范围的一部分重叠的不同的光发射波长范围。可选地，为了获得光谱，传感器110可包括一个光源和一个检测器阵列，该一个检测器阵列设置在距光源或者连接到光波导的光谱仪等一定距离。在这种情况下，检测器阵列可具有集成在其中并且具有不同中心波长的滤光器。
46.图2a示出一个检测器d0和设置在距检测器d0不同距离的两个光源s1和s2的示例。在示例实施例中，为了便于解释，示出了两个光源s1和s2，但是光源的数量不限于此。图2b示出一个光源s0和设置在距光源s0不同距离的两个检测器d1和d2的示例。在这个示例实施例中，检测器的数量不限于此。为了便于解释，将参照图2a的示例给出下面的描述。
47.参照图2a，光源s1和s2可发射不同波长的光。光源s1和s2的波长可包括水吸收光谱可被测量的波长范围。检测器d0可通过在光源s1和s2发射光之后检测从对象obj散射或反射的光来获得吸收光谱。例如，检测器d0可通过检测从第一光源s1发射并且然后行进到对象的外部皮肤下方的第一组织之后被第一组织散射或反射的第一光来检测在第一光路中行进的第一光的光谱(在下文中，称为“第一光谱”)。第一光路可从第一光源s1开始，穿过第一组织，并且在检测器d0结束。此外，检测器可通过检测在从第二光源s2发射并且然后行进到对象的外部皮肤下方的第二组织之后被第二组织散射或反射的第二光来检测在第二光路中行进的第二光的光谱(在下文中，称为“第二光谱”)。在这种情况下，至少一个光路(例如，第二光路)可穿过位于皮肤表面深处的皮肤组织(例如，真皮或位于比真皮更深的位置的组织)。例如，第一组织可以是表皮，第二组织可以是真皮或比表皮位于更深的皮下组织。可选地，第一组织可以是真皮，第二组织可以是皮下组织。
48.另外，图2a和图2b中的t0表示参考温度。这里，参考温度t0可指示对象的表面温度。表面温度可使用外部温度传感器等从对象被测量，或者可以是通常已知的表面温度。然而，表面温度不限于此，并且可以是预定义的特定温度(例如，一般室温)。t1表示第一光路的平均温度(在下文中，称为“第一平均温度”)，并且可以是例如在第一光路的最大穿透深度的平均温度。t2表示第二光路的平均温度(在下文中，称为“第二平均温度”)，并且可以是例如在第二光路的最大穿透深度的平均温度。此外，图2c示出根据温度变化(例如，温度t＝25、t＝30、t＝35和t＝40)的水吸收光谱。在这种情况下，在参考温度t0下在水吸收波长范围内测量的光谱或者通过将在特定温度测量的光谱转换为与参考温度t0对应的光谱而获得的光谱可被定义为参考光谱。
49.由传感器110获得的第一光谱和第二光谱可具有不同的有效光路长度和穿透深度，并且可表示为如下面的等式1所示的有效光路的线积分。
50.[等式1]
[0051][0052][0053]
这里，a1(t)和a2(t)表示由传感器110测量的第一光谱和第二光谱。l1表示第一光源s1与检测器d0之间的有效光路，l2表示第二光源s2与检测器d0之间的有效光路。t(s)表示根据光路中的位置s的温度变化函数；εw(t(s))表示每单位长度的水的吸收系数和根据随着光路中的位置s的温度变化t而变化的值；ε
eff，w
(t0，t1)表示第一光路中的有效吸收系数；ε
eff
，w(t0，t2)表示第二光路中的有效吸收系数。t0、t1和t2分别表示参考温度、第一平均温度和第二平均温度；(t0,t1)表示从参考温度到第一平均温度的温度间隔；(t0,t2)表示从参考温度到第二平均温度的温度间隔。
[0054]
处理器120可通过使用由传感器110获得的具有不同路径长度的第一光谱和第二光谱来估计对象的体温。例如，处理器120可对由传感器110获得的第一光谱和第二光谱进行归一化。例如，处理器120可基于参考光谱的幅度对第一光谱和第二光谱的幅度进行归一化。在这种情况下，处理器120可通过乘以或除以预定义的缩放因子来对第一光谱和第二光谱的幅度进行归一化。另外，处理器120可通过从每个光谱去除对象的物质(例如，血糖等)来获得纯水吸收光谱。例如，可通过从每个光谱减去对象的物质光谱来去除对象的物质的影响。在这种情况下，对象的物质光谱可以是针对物质通常已知的光谱，或者可以是通过预处理从用户预先获得的光谱。
[0055]
处理器120可基于归一化的光谱和参考光谱中的每个来估计每个路径的平均温度，并且可获得指示各个路径之间的估计的平均温度的变化的温度斜率。这里，各个路径之间的温度斜率可表示第一路径的平均温度(也称为第一平均温度)与第二路径的平均温度(也称为第二平均温度)之间的有效温度差。
[0056]
例如，下面的等式2是用于通过使用参考光谱和归一化的第一吸收光谱来获得第一路径的第一平均温度的函数的示例。以这种方式，处理器120可获得在从参考温度t0到第一平均温度t1的温度间隔(t0,t1)内测量的第一光谱的曲线可与参考光谱重叠的有效温度差。通过将参考温度t0和有效温度差相加，处理器120可估计第一路径的平均温度t1。
[0057]
[等式2]
[0058][0059]
这里，a0(t0)表示在参考温度t0测量的参考光谱；表示归一化的第一光谱；δa1表示参考光谱与归一化的第一光谱之间的差；表示水吸收温度系数，并且可以是通过预处理预先获得的值；δt1表示将针对第一路径获得的有效温度差。可通过将参考温度t0和有效温度差δt1相加来估计第一路径的平均温度t1。参考光谱与归一化的第一光
谱之间的差δa1可被转换为水吸收温度系数与有效温度差δt1之间的关系。“minimize”函数是用于输出有效温度差δt1的函数，函数的值在有效温度差δt1被最小化。
[0060]
同样地，通过应用上面的等式2，处理器120可基于参考光谱和归一化的第二光谱获得第二路径的平均温度。也就是说，处理器120可获得在从参考温度t0到第二平均温度t2的温度间隔(t0,t2)内测量的第二光谱的曲线可与参考光谱重叠的有效温度差。通过将参考温度t0和有效温度差相加，处理器120可估计第二路径的平均温度t2。
[0061]
处理器120可通过使用获得的第一平均温度t1、第二平均温度t2和参考温度t0来估计对象的核心体温(core body temperature)tc。核心体温tc可指示身体的内部器官的温度，并且可不同于从皮肤表面测量的对象的参考温度t0。例如，处理器120可通过使用下面的等式3和等式4来估计对象的核心体温tc。
[0062]
[等式3]
[0063]
tc＝ts kg·c·
(δt
2-δt1)
[0064]
[等式4]
[0065]
ts＝t0 δt1[0066]
这里，tc表示将获得的对象的核心体温；kg表示对象的组织的传热系数，并且是通过预处理预先获得的值；c表示校准常数，并且是通过预处理预先获得的值；δt1表示第一路径的有效温度差；δt2表示第二路径的有效温度差，其中，δt
2-δt1表示第一路径与第二路径之间的温度斜率。ts表示参考路径的平均温度，参考路径可以是第一光路和第二光路中的任何一个。例如，参考路径可以是作为最短路径的第一光路，其中，可通过使用等式4获得第一平均温度。作为参考，可通过使用上面的等式4将参考温度和第二路径的有效温度差相加来获得第二平均温度。
[0067]
在这个实施例中，在估计对象的体温时可能不知道对象的准确的表面温度，使得通过基于在靠近表面的位置的第一平均温度与在相对深的位置的第二平均温度之间的相对关系来估计体温，影响热传递的环境因素的变化(诸如，外部环境温度、湿度、气流等的变化)可被最小化。
[0068]
图3是示出根据另一示例实施例的用于估计体温的设备的框图。
[0069]
参照图3，用于估计核心体温的设备300包括传感器310、处理器320、存储装置330、输出接口340和通信接口350。在这种情况下，传感器310和处理器320可具有与图1中所示的传感器110和处理器120的结构基本相同的结构，因此，将省略其详细描述。
[0070]
存储装置330可存储与估计体温有关的信息。例如，存储装置330可存储由传感器310获得的光谱、处理器320的处理结果(例如，归一化的光谱、第一平均温度、第二平均温度和最终体温值)。另外，存储装置330可存储体温估计模型、参考温度、根据参考温度的参考光谱、用户特性信息等。在这种情况下，用户特性信息可包括用户的年龄、性别、健康状况等。
[0071]
存储装置330可包括闪存型存储器、硬盘型存储器、多媒体卡微型存储器、卡型存储器(例如，sd存储器、xd存储器等)、随机存取存储器(ram)、静态随机存取存储器(sram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、可编程只读存储器(prom)、磁存储器、磁盘和光盘等中的至少一个存储介质，但不限于此。
[0072]
输出接口340可向用户提供处理器320的处理结果。例如，输出接口340可在显示器上显示每个路径的平均温度、估计的最终温度值等。具体地讲，如果估计的体温值落在正常范围之外，则输出接口340可通过改变颜色、线条粗细等或者将异常值与正常范围一起显示来向用户提供警告信息，使得用户可容易地识别异常值。此外，与视觉输出一起的情况下或在没有视觉输出的情况下，输出接口340可使用音频输出模块(诸如，扬声器)或触觉模块等通过语音、振动、触感等以非视觉方式向用户提供估计的体温值。
[0073]
通信接口350可与外部装置通信，以将与估计体温相关的各种数据发送到外部装置并从外部装置接收与估计体温相关的各种数据。在这种情况下，外部装置可包括信息处理装置(诸如，智能电话、平板pc、台式计算机、膝上型计算机等)。例如，通信接口350可将体温估计结果发送到外部装置(诸如，用户的智能电话等)，使得用户可通过使用具有相对高性能的装置来管理和监测估计结果。
[0074]
在这种情况下，通信接口350可通过使用各种有线通信技术或无线通信技术(诸如，蓝牙通信、蓝牙低功耗(ble)通信、近场通信(nfc)、wlan通信、zigbee通信、红外数据协会(irda)通信、wi-fi直连(wfd)通信、超宽带(uwb)通信、ant 通信、wifi通信、射频识别(rfid)通信、3g通信、4g通信、5g通信等)与外部装置通信。然而，这仅是示例性的，并不意在限制。
[0075]
图4是示出根据又一示例实施例的用于估计体温的设备的框图。图5是示出根据图4的示例实施例的传感器的配置的示例的示图。
[0076]
参照图4，用于估计体温的设备400包括第一传感器410、处理器420和第二传感器430。在这种情况下，第一传感器410和处理器420与图1的示例实施例的传感器110和处理器120相同，使得下面的描述将集中于非重叠部分。另外，尽管在图4中未示出，但是用于估计体温的设备400可包括图3的存储装置330、输出接口340和通信接口350。
[0077]
参照图5，第一传感器410可包括一个光源s3和一个检测器d3。在这种情况下，光源s3与检测器d3之间的距离提供穿透到温度将被估计的皮肤深度(例如，真皮或更深的深度)的光路。然而，光源和检测器的数量不限于此。第一传感器410可通过光谱仪实现。
[0078]
当第一传感器410从对象obj获得光谱时，第二传感器430(例如，图5中的te)可测量对象的表面温度t0。第二传感器430可以是接触式温度传感器(诸如，电阻温度检测器、热电偶或热敏电阻)。可选地，第二传感器430可以是非接触式温度传感器(诸如，红外传感器)。第二传感器430可被设置在光源s3与检测器d3之间。然而，温度传感器的位置不特别限于此。
[0079]
处理器420可基于由第一传感器410获得的光谱和由第二传感器430测量的表面温度来估计对象的体温。
[0080]
例如，如上所述，处理器420可基于在水吸收波长范围内的表面温度预先测量的参考光谱或者通过将在特定温度从水或皮肤测量的光谱转换为与表面温度对应的光谱而获得的光谱来执行归一化；并且可基于参考光谱和通过使用上面的等式2进行归一化的光谱来估计光路的平均温度。此外，处理器420可获得指示表面温度与估计的光路的平均温度之间的变化的温度斜率。
[0081]
处理器420可通过使用下面的等式5来估计最终体温值(例如，核心体温值)。
[0082]
[等式5]
[0083]
tc＝t0 kg·c·
δt3[0084]
在此，tc表示将获得的对象的最终体温值；kg表示对象的组织的传热系数，并且是通过预处理预先获得的值；c表示校准常数，并且是通过预处理预先获得的值；t0表示表面温度；δt3表示表面温度与光路的平均温度之间的有效温度差(即，表面温度与光路的平均温度之间的温度斜率)。
[0085]
在这个实施例中，对象的准确的表面温度可在估计对象的体温时已知，使得通过使用对象的表面温度与在相对深的位置的温度之间的温度斜率来估计最终体温值，估计体温的准确度可被提高。
[0086]
图6是示出根据示例实施例的估计体温的方法的流程图。
[0087]
图6是由根据图1的示例实施例的用于估计体温的设备100和图3的示例实施例的用于估计体温的设备300执行的估计体温的方法的示例，根据图1的示例实施例的用于估计体温的设备100和图3的示例实施例的用于估计体温的设备300执行的估计体温的方法在上面被详细描述，因此将在下面进行简要描述以避免冗余。
[0088]
参照图6，在610中，用于估计体温的设备可测量对象的多个不同光路中的多个光谱。在这种情况下，多个光路可包括穿过与对象的表面邻近的深度的路径，以及穿过对象的真皮或更深位置的路径。
[0089]
然后，在620中，用于估计体温的设备可通过使用在610中针对各个路径获得的光谱来获得针对每个路径的温度斜率。如上所述，用于估计体温的设备可通过使用上面的等式2基于参考光谱、归一化的第一光谱和归一化的第二光谱来估计每个路径的平均温度，并且可通过使用每个路径的平均温度来获得各个路径之间的温度斜率。
[0090]
随后，在630中，用于估计体温的设备可基于各个路径之间的温度斜率来估计最终体温值。用于估计体温的设备可通过使用各个路径之间的温度斜率和参考温度来估计对象的体温。
[0091]
图7是示出根据另一示例实施例的估计体温的方法的流程图。
[0092]
图7是由根据图4的示例实施例的用于估计体温的设备400执行的估计体温的方法的示例，将在下面进行简要描述。
[0093]
参照图7，在710中，用于估计体温的设备可首先测量对象的一个光路中的吸收光谱。在这种情况下，光路可包括穿透对象中的真皮的深度或更深深度的路径。
[0094]
然后，在720中，用于估计体温的设备可在从对象测量光谱期间测量对象的表面温度。
[0095]
随后，在730中，用于估计体温的设备可通过使用参考光谱和在710中获得的光谱来获得表面温度与光路的平均温度之间的温度斜率。
[0096]
接下来，在740中，用于估计体温的设备可基于温度斜率和表面温度来估计最终体温值。
[0097]
图8a是示出根据示例实施例的医疗装置的框图。根据这个实施例的医疗装置800可被制造为用于测量体温的单独的装置，或者被制造为电子装置(诸如，智能手表、智能手环、智能眼镜、智能耳机、智能项链、智能戒指、智能贴片(smart patch)、智能电话等)。图8b是示出作为医疗装置的结构的示例的智能手表的示图。然而，医疗保健装置不限于此。
[0098]
根据这个实施例的医疗装置800可包括估计生物信息的功能以及前述的估计体温
的功能。在这种情况下，生物信息可包括甘油三酸酯、身体脂肪百分比、身体水分、血糖、胆固醇、类胡萝卜素、蛋白质、尿酸、血压、血管年龄、动脉僵硬度、主动脉压力波形、血管顺应性、压力指数、疲劳程度、皮肤年龄、皮肤弹性等。
[0099]
参照图8a和图8b，以智能手表的形式的医疗装置800可包括主体mb和表带st。
[0100]
主体mb可以以各种形状形成，电池可嵌入在主体mb和/或带st中以向医疗装置800的各种组件供电。带st可以是柔性的，以便围绕用户的手腕。带st可由彼此分离的第一带和第二带组成。第一带和第二带的一端连接到主体mb的两侧，并且第一带和第二带的另一端可经由连接装置彼此连接。在这种情况下，连接装置可形成为磁性连接、魔术贴(velcro)连接、销连接等，但不限于此。此外，带st不限于此，并且可一体地形成为不可拆卸的带。
[0101]
主体mb可包括各种组件。如图8a中所示，传感器810、处理器820、显示器830、存储装置840和通信接口850可被安装在主体mb中。然而，根据形状因子的大小和形状等，显示器830、存储装置840和通信接口850中的一些以及温度传感器813可被省略。
[0102]
传感器810可包括两个或更多个光源811和至少一个检测器812，或者至少一个光源811和两个或更多个检测器812，以便具有多个不同的光路。另外，传感器810还可包括如在此所示的温度传感器813，但是温度传感器813可根据需要被省略。在传感器810包括温度传感器813的情况下，传感器810可包括一个光源811和一个检测器812以便具有一个光路。光源可包括发光二极管(led)、激光二极管(ld)、荧光体等，但不限于此。此外，检测器可包括光电二极管、光电晶体管等，或者可包括光谱仪或连接到外部光谱仪的波导。然而，检测器不限于此，并且可包括互补金属氧化物半导体(cmos)图像传感器、电荷耦合器件(ccd)图像传感器等。
[0103]
传感器810可设置在主体mb的后表面上，以便当主体mb被佩戴在用户的手腕上时与用户的手腕的上部接触。
[0104]
处理器820可安装在主体mb中，并且可电连接到包括传感器810的各种组件。如上所述，在从传感器810接收到两个或更多个不同光路的光谱时，处理器820可从存储装置840提取参考温度和参考光谱，并且可通过使用多个光谱、参考温度和参考光谱来估计体温。另外，在从传感器810接收到一个光路的光谱和表面温度时，处理器820可从存储装置840提取与表面温度对应的参考光谱，并且可通过使用提取的表面温度、参考光谱和光路的光谱来估计体温(例如，核心体温)。
[0105]
另外，处理器820可通过使用从传感器810接收的吸收光谱来估计生物信息。例如，处理器820可通过使用定义了吸收光谱的吸光度与生物信息之间的相关性的生物信息估计模型来估计生物信息。在这种情况下，可在预处理期间通过基于深度学习、人工智能等的训练来预先获得生物信息估计模型。可选地，处理器820可通过使用净分析物信号(net analyte signal，nas)分析等从吸收光谱估计例如血糖。在这种情况下，处理器820可基于在表面温度的参考光谱来校正生物信息估计模型。可选地，处理器820可基于吸收光谱获得散射系数，并且可基于获得的散射系数估计例如甘油三酯。上面描述了估计生物信息的各种示例，但是生物信息不限于此，并且生物信息可通过使用各种已知的方法基于吸收光谱来估计。
[0106]
处理器820可选择性地执行两种或更多种医疗模式中的任何一种。例如，处理器820可执行估计体温的第一模式、估计生物信息的第二模式和估计体温和生物信息两者的
第三模式。在第三模式下，处理器820可同时或顺序地估计体温和生物信息。第一模式、第二模式和第三模式中的任何一个可被设置为默认模式。默认模式可由用户改变。在这种情况下，用于设置默认模式的信息可被存储在存储装置840中。处理器820可通过执行根据通过显示器830、操纵器860和其他输入装置输入的用户的请求的模式，或者通过执行存储在存储装置840中的预设默认模式来估计体温和/或生物信息。
[0107]
显示器830可被设置在主体mb的前表面上。显示器830可包括显示器。在这种情况下，显示器可具有用于接收触摸输入的触摸屏。显示器830可显示由处理器820执行的各种功能(例如，与估计体温和/或生物信息有关的引导信息和/或估计结果)。
[0108]
存储装置840可存储执行医疗装置800的各种功能所需的各种信息。例如，存储装置840可包括与估计体温相关的信息(诸如，参考温度、参考光谱等)、与估计生物信息相关的信息(诸如，生物信息估计模型等)、与用户特性相关的信息以及诸如估计的体温值、估计的生物信息值等的信息。
[0109]
通信接口850可与外部装置(诸如，用户的智能电话)通信，以发送体温和/或生物信息的估计结果，或者接收信息(诸如，通过外部装置输入的用户的请求、在各种参考温度值测量的参考光谱、生物信息估计模型等)。
[0110]
操纵器860可形成在主体mb的侧表面的冠部上。操纵器860可接收用户的命令，并且可将接收的命令发送到处理器。另外，操纵器860可具有电源按钮以打开/关闭可穿戴装置800。
[0111]
虽然不限于此，但是示例实施例可被实现为计算机可读记录介质上的计算机可读代码。计算机可读记录介质是可存储此后可由计算机系统读取的数据的任何数据存储装置。计算机可读记录介质的示例包括：只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘以及光学数据存储装置。计算机可读记录介质还可分布在联网的计算机系统上，使得计算机可读代码以分布式方式存储和执行。此外，示例实施例可被写为通过计算机可读传输介质(诸如，载波)传输的计算机程序，并且在执行程序的通用或专用数字计算机中被接收和实现。此外，应理解，在示例实施例中，上述设备和装置的一个或多个单元可包括电路、处理器、微处理器等，并且可执行存储在计算机可读介质中的计算机程序。
[0112]
前述示例性实施例仅是示例性的，而不应被解释为限制。本教导可被容易地应用于其他类型的设备。此外，示例性实施例的描述意在是说明性的，而不是限制权利要求的范围，并且许多替代、修改和变型对于本领域技术人员将是清楚的。

技术特征：
1.一种用于估计体温的设备，所述设备包括：传感器，被配置为：通过对象的多个光路获得光谱；以及处理器，被配置为：基于所述多个光路的光谱和在参考温度测量的参考光谱来获得与所述多个光路对应的温度之间的温度斜率，并且基于温度斜率估计对象的体温。2.根据权利要求1所述的设备，其中，参考光谱通过使用水吸收波长范围内的光来测量。3.根据权利要求1所述的设备，其中，传感器包括：光源，被配置为：将光发射到对象上；以及检测器，被配置为：在由光源发射光之后检测从对象散射或反射的光。4.根据权利要求1所述的设备，其中，所述多个光路中的至少一个光路穿透到真皮的深度或比真皮的深度更深的另一深度中。5.根据权利要求1至4中的任意一项所述的设备，其中，处理器还被配置为：基于参考光谱对所述多个光路的光谱分别进行归一化，并且基于所述多个光路的归一化的光谱获得温度斜率。6.根据权利要求5所述的设备，其中，处理器还被配置为：基于参考光谱与归一化的光谱之间的差来估计每个光路的平均温度，并且基于每个光路的估计的平均温度来获得温度斜率。7.根据权利要求1至4中的任意一项所述的设备，其中，处理器还被配置为：通过使用体温估计等式基于参考温度和温度斜率来估计对象的体温。8.根据权利要求7所述的设备，其中，处理器还被配置为：估计从所述多个光路选择的参考路径的平均温度；以及通过使用体温估计等式基于温度斜率和参考路径的平均温度来估计对象的体温。9.根据权利要求8所述的设备，其中，处理器还被配置为：将所述多个光路之中的最短光路确定为参考路径。10.根据权利要求1至4中的任意一项所述的设备，还包括：输出接口，被配置为输出估计的对象的体温。11.一种用于估计体温的设备，所述设备包括：光谱仪，被配置为：通过穿过对象的表面下方的组织的光路获得光谱；温度传感器，被配置为：从对象的表面测量表面温度；以及处理器，被配置为：基于获得的光谱和与表面温度对应的参考光谱来获得与获得的光谱对应的温度和表面温度之间的温度斜率，并且基于温度斜率来估计对象的体温。12.根据权利要求11所述的设备，其中，处理器还被配置为：基于与表面温度对应的参考光谱对通过光路获得的光谱进行归一化，并且基于归一化的光谱获得温度斜率。13.根据权利要求12所述的设备，其中，处理器还被配置为：基于参考光谱与归一化的光谱之间的差来估计光路的平均温度，并且基于表面温度和平均温度来获得温度斜率。14.根据权利要求11所述的设备，其中，处理器还被配置为：通过使用体温估计等式基于表面温度和温度斜率来估计对象的体温。15.一种估计体温的方法，所述方法包括：通过对象的多个光路获得光谱；
基于所述多个光路的光谱和在参考温度测量的参考光谱，获得与所述多个光路对应的温度之间的温度斜率；以及基于温度斜率来估计对象的体温。16.根据权利要求15所述的方法，其中，获得温度斜率的步骤包括：基于参考光谱对所述多个光路的光谱分别进行归一化，以及基于所述多个光路的归一化的光谱获得温度斜率。17.根据权利要求16所述的方法，其中，获得温度斜率的步骤包括：基于参考光谱与所述多个光路的归一化的光谱之间的差来估计所述多个光路的平均温度，以及基于估计的平均温度来获得温度斜率。18.根据权利要求15至17中的任意一项所述的方法，其中，估计体温的步骤包括：通过使用体温估计等式基于参考温度和温度斜率来估计对象的体温。19.根据权利要求18所述的方法，其中，估计体温的步骤包括：估计从所述多个光路选择的参考路径的平均温度；以及基于温度斜率和参考路径的平均温度来估计对象的体温。20.根据权利要求15至17中的任意一项所述的方法，其中，获得光谱的步骤包括：通过穿过对象的皮肤表面下方的组织的第一光路获得第一光谱；所述方法还包括：从对象的皮肤表面测量表面温度作为参考温度；获得温度斜率的步骤包括：基于获得的光谱和与表面温度对应的参考光谱，获得与第一光谱对应的第一温度和表面温度之间的第一温度斜率；并且估计体温的步骤包括：基于第一温度斜率和表面温度来估计对象的体温。21.一种医疗装置，包括：主体，包括权利要求1所述的设备；以及显示器，安装在主体上，其中，处理器还被配置为：执行估计对象的体温的第一模式、基于获得的光谱估计生物信息的第二模式和估计体温和生物信息的第三模式中的至少一个，并且控制显示器显示执行第一模式、第二模式和第三模式中的至少一个的结果。22.根据权利要求21所述的医疗装置，其中，医疗装置是智能手表、智能手环、智能眼镜、智能耳机、智能戒指、智能贴片、智能项链或智能电话。23.根据权利要求21所述的医疗装置，其中，生物信息包括：甘油三酸酯、身体脂肪百分比、身体水分、血糖、胆固醇、类胡萝卜素、蛋白质、尿酸、血压、血管年龄、动脉僵硬度、主动脉压力波形、血管顺应性、压力指数、疲劳程度、皮肤年龄和皮肤弹性中的一种或多种。

技术总结
提供了一种用于估计体温的设备和方法以及医疗装置。用于估计体温的设备包括：传感器，被配置为通过对象的多个光路获得光谱；以及处理器，被配置为基于所述多个光路的光谱和在参考温度测量的参考光谱获得与所述多个光路对应的温度之间的温度斜率，并且基于温度斜率估计对象的体温。计对象的体温。计对象的体温。


技术研发人员：南圣炫 李昭英 崔江
受保护的技术使用者：三星电子株式会社
技术研发日：2021.05.10
技术公布日：2022/5/25