**对比文件名称**：2015-01-13_US8934952B_发明授权_US08934952B2 Wearable monitoring devices having sensors and light guides
**目标专利名称**：269稳健心率估计CN107708538B
**模型名称**：GPT-4o
## 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：《直接公开》<br>获得光学传感器信号的多个光学传感器信号测量值，所述光学传感器信号测量值部分地基于用户的至少一个心血管参数 | [0011]段： “Light directed into the ear of a subject from a light emitter and the subsequent collection of light at a light detector, according to embodiments of the present invention, may be utilized for detecting and/or measuring, among other things, body temperature, skin temperature, blood gas levels, muscle tension, **heart rate, blood flow, cardiopulmonary functions**, etc.” <br> [0126]段： “In some embodiments, the earbud may include one or more sensor modules that includes one or more sensors for sensing **physiological information** and environmental information...” <br> [0139]段： “...an optical source-detector assembly 71 is integrated into sensor module 70 to generate optical wavelengths 111 and monitor the resulting scattered optical energy 110... The scattered optical energy 110 may be modulated in intensity by changes in **blood flow** in the blood vessels... **heart rate**, and other physiological changes.” | 对比文件明确公开了使用光学发射器和探测器（构成光学传感器）来测量用户的心率、血流量等心血管参数（参见[0011]段）。传感器模块用于感知生理信息（[0126]段），并且光学散射信号的强度受血流量和心率等生理变化的调制（[0139]段）。因此，对比文件直接公开了通过光学传感器获得基于用户心血管参数的光学传感器信号测量值。 |
| **技术特征B**：《直接公开》<br>获得运动传感器信号的多个运动传感器信号测量值，所述运动传感器信号测量值部分地基于所述用户的运动 | [0013]段： “The physiological sensors of the sensor module may generate a signal that includes physiological information plus noise information. The noise may be removed by combining the physiological information and noise information from the sensor module with noise information from the **noise source** of the sensor module via an electronic filtering method... In some embodiments, motion-related noise from a subject activity such as running may be removed from the physiological plus noise signal generated by a photoplethysmography (PPG) sensor...” <br> [0021]段： “...a “noise source”, as used herein, refers to a sensor, such as an optical sensor, **inertial sensor**, electrically conductive sensor, capacitive sensor, inductive sensor, etc...” <br> [0126]段： “For example, one or more **inertial sensors 27c** may be located on the earbud-facing side... **In a particular embodiment, the inertial sensor 27c may be a 3-axis accelerometer**...” <br> [0143]段： “Similarly, the “blocked channel” in low motion 300b and “blocked channel” in high motion 300d may be equated with Channel B of FIG. 13.” (结合图13，Channel B为噪声信道，可包含运动信息) | 对比文件多次提及“噪声源”，并明确列举了惯性传感器（如加速计）作为噪声源的一种（[0021]段），用于获取与用户运动（如跑步）相关的运动噪声信息（[0013]段）。具体实施例中描述了在传感器模块上设置3轴加速计作为惯性传感器（[0126]段），并且实验数据中展示了与运动相关的“阻塞通道”信号（[0143]段）。因此，对比文件直接公开了通过运动传感器（如加速计）获得基于用户运动的运动传感器信号测量值。 |
| **技术特征C**：《隐含公开》<br>部分地基于从所述光学传感器信号测量值获得的谱峰值与从所述运动传感器信号测量值获得的谱峰值的比较，确定与所述光学传感器信号相关联的基频 | [0013]段： “The noise may be removed by combining the physiological information and noise information from the sensor module with noise information from the noise source of the sensor module via an electronic filtering method, such as a signal processing technique. Specific examples of such signal processing techniques include FIR (Finite Impulse Response), IIR (Infinite Impulse Response), informatics, machine learning, and **adaptive filter methods**.” <br> [0144]段： “Although the embodiment of FIG. 13 for cancelling motion noise has been presented for an earbud configuration... **The utility of an optical noise source is that because the optical signal Channel A and the optical noise Channel B have the same linearity response, the adaptive filter scheme 200 may be more effective than the case where the signal and noise channels operate via different forms of sensed energy.**” <br> [0148]段： “...the beat finder was effective at measuring heart rate during resting and jogging. However, the beat finder alone was not sufficient for monitoring heart rate during running. This is because at high motion, the signal 300d (FIG. 14D) associated with footsteps is strong enough to overwhelm the smaller signal associated with heart rate...” | 对比文件公开了使用自适应滤波器等方法，结合来自生理传感器（含光学PPG信号）和噪声源（含运动传感器信号）的信息来去除运动噪声（[0013]段）。为了有效去除噪声，需要分析并比较光学信号（Channel A）和噪声信号（Channel B）的特性（[0144]段）。在描述心率监测时，对比文件指出了在高运动情况下，与脚步相关的运动信号会压倒与心率相关的较小信号（[0148]段）。本领域技术人员为了区分心率信号和运动干扰信号，有动机并能够对光学信号和运动信号进行频谱分析（例如FFT），通过比较两者的谱峰（例如，运动信号在步频及其谐波处有强峰，而心率信号在心率基频及其谐波处有峰），从而识别并确定出光学信号中与心率相关的非运动成分的基频。这是一种合理的信号处理推理过程。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **技术特征D**：《隐含公开》<br>部分地基于所述基频估计第一心率 | [0011]段： “...may be utilized for detecting and/or measuring, among other things, ... **heart rate**...” <br> [0148]段： “...the beat finder was effective at measuring heart rate during resting and jogging...” <br> [0151]段： “...to calculate properties of interest (e.g. **heart rate**, blood flow, heart rate variability, respiration rate, blood gas/analyte level, and the like).” | 对比文件明确其设备可用于测量心率（[0011]段），并描述了通过“心跳查找器”等处理来获得心率（[0148]段，[0151]段）。一旦根据技术特征C隐含公开的方法确定了光学信号中与心率相关的基频（例如，心率对应的基频FO），那么基于该基频（例如，将其转换为每分钟心跳数BPM）来估计第一心率，对于本领域技术人员而言是直接且毫无疑义的常规转换和计算步骤。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **技术特征E**：未被公开<br>获得与所述第一心率相关联的第一质量度量，所述第一质量度量至少部分地基于：第一总和，其中所述第一总和是通过将对应于所述基频的谱峰值的幅值与所述光学传感器信号中的谱峰值的第一子集中的谱峰值的幅值相加获得的， | 无相关记载。 | 对比文件描述了心率估计，但完全没有提及任何与估计出的心率相关联的“质量度量”概念，更没有公开如何计算一个基于基频谱峰幅值及其谐波幅值总和的特定质量度量。目标专利中的质量度量用于评估心率估计的置信度，是对信号谱特征（谐波结构）的深度分析，这在对比文件中没有任何教导或启示。 |
| **技术特征F**：未被公开<br>其中所述谱峰值的第一子集是选自与所述光学传感器信号中的所述基频的整数倍相关联的谱峰值， | 无相关记载。 | 对比文件未提及从光学信号谱中选择与基频整数倍（即谐波）相关联的谱峰值子集，并将其幅值用于任何计算。 |
| **技术特征G**：未被公开<br>以及第二总和，其是通过将所述光学传感器信号中的谱峰值的第二子集中的所述谱峰值的幅值相加获得的， | 无相关记载。 | 对比文件未提及计算光学传感器信号中某个谱峰值子集（无论是全部非运动相关谱峰值还是其他子集）的幅值总和。 |
| **技术特征H**：未被公开<br>其中所述谱峰值的第二子集是选自所述光学传感器信号中的非运动相关谱峰值集。 | 无相关记载。 | 对比文件虽然隐含了区分运动和非运动相关谱成分（见特征C、P的分析），但从未明确指出“非运动相关谱峰值集”这一集合概念，更未将其作为计算第二总和的来源。 |
| **技术特征I**：未被公开<br>其中：所述第一质量度量计算为所述第一总和与所述第二总和的比率。 | 无相关记载。 | 对比文件完全没有涉及将两个谱幅值总和相除以计算质量度量的任何方法。 |
| **技术特征J**：未被公开<br>其进一步包括：获得与所述第一心率相关联的第二质量度量，所述第二质量度量部分地基于：第一功率，其对应于与所述基频相关联的所述谱峰值的功率，以及第二功率，其对应于距离所述基频一预定谱距离处的功率。 | 无相关记载。 | 对比文件未提及基于基频谱峰的功率及其邻近频率功率来计算第二质量度量。这属于目标专利中更精细的谱峰形状分析，在对比文件中无迹可循。 |
| **技术特征K**：未被公开<br>其中：所述第二质量度量是作为所述第一功率与通过将所述第一功率和所述第二功率相加获得的总和的比率而获得。 | 无相关记载。 | 对比文件未公开此类具体的比率计算方法。 |
| **技术特征L**：未被公开<br>其进一步包括：部分地基于所述第一质量度量和所述第二质量度量的数学组合，获得第三质量度量。 | 无相关记载。 | 由于对比文件未公开第一、第二质量度量，因此自然不可能公开将它们组合得到第三质量度量。 |
| **技术特征M**：未被公开<br>其进一步包括：通过执行所述第一心率的自适应平滑化来估计第二心率，其中所述自适应平滑化部分地基于所述第三质量度量。 | [0013], [0144]段提到了自适应滤波器，但其目的是从生理信号中去除运动噪声（在估计心率之前），而非对已估计出的心率值进行基于质量度量的后处理平滑化。 | 对比文件公开的自适应滤波（图13，[0013]段）应用于原始传感器信号（Channel A和B），用于在参数提取（如心率估计）之前进行噪声消除。而目标专利的特征M是在获得第一心率估计值（RHR）后，再根据一个质量度量（Q3RHR）对其进行自适应平滑化以获得最终心率（FHR）。两者的应用阶段、输入和目的均不相同。对比文件没有教导基于心率估计值的质量来动态调整心率平滑化过程。 |
| **技术特征N**：未被公开<br>其进一步包括：获得第四质量度量，其中部分地基于所述第一心率和所述第二心率的比较，动态地获得所述第四质量度量。 | 无相关记载。 | 对比文件未提及比较原始心率估计和平滑后心率估计，并基于此动态调整质量度量的任何方法。 |
| **技术特征O**：《隐含公开》<br>其中确定所述基频包括：获得来自所述多个光学传感器信号测量值的所述光学传感器信号的频域表示以及来自所述多个运动传感器信号测量值的所述运动传感器信号的频域表示 | [0148]段： “This is because at high motion, the signal 300d (FIG. 14D) associated with footsteps is strong enough to overwhelm the smaller signal associated with heart rate...” (此分析隐含了对信号频率成分的识别) <br> [0150]段： “The first block (block 510) represents the pre-adaptive signal conditioning stage. This process may utilize a combination of filters to remove frequency bands outside the range of interest. For example, a combination of band-pass, low-pass, and/or high-pass filters (such as digital filters) may be used.” (信号调理包含滤波操作，这通常需要或在频域进行，或基于频域分析设计) | 对比文件在分析运动干扰时，提到了与脚步相关的信号会压倒心率信号（[0148]段），这本质上是在讨论信号中不同频率分量（步频 vs 心率频率）的强度关系。同时，信号调理阶段使用了带通、低通、高通等滤波器（[0150]段）。本领域技术人员公知，设计和应用这些滤波器，以及对信号进行频谱分析以识别不同来源的成分（如运动与心率），通常需要或将信号转换到频域进行处理（例如使用傅里叶变换）。因此，从对比文件公开的为了去除运动噪声而分析信号成分以及使用频率滤波器的内容中，本领域技术人员可以合理地推断出，需要或可能通过获得光学和运动传感器信号的频域表示来进行更有效的分析。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征P**：《隐含公开》<br>将所述光学传感器信号的所述频域表示中的谱峰值与所述运动传感器信号的所述频域表示中的谱峰值进行比较，以确定所述光学传感器信号的所述频域表示中的一或多个非运动相关谱峰值 | [0013]段： “...motion-related noise from a subject activity such as running may be removed from the physiological plus noise signal generated by a photoplethysmography (PPG) sensor...” <br> [0144]段： “The utility of an optical noise source is that because the optical signal Channel A and the optical noise Channel B have the same linearity response, the adaptive filter scheme 200 may be more effective...” <br> [0148]段： “...the signal 300d (FIG. 14D) associated with footsteps is strong enough to overwhelm the smaller signal associated with heart rate...” | 对比文件的核心目的之一就是从PPG信号（光学传感器信号）中去除运动相关噪声（[0013]段）。为了实现有效的自适应滤波，需要利用噪声信道（Channel B，可包含运动传感器信号）来估计和去除主信道（Channel A，光学传感器信号）中的噪声（[0144]段）。在频域实现这一目的的一种直接且合理的方法是：比较光学信号谱和运动信号谱，将光学谱中那些在频率上与运动谱强峰位置接近的峰值识别为运动相关的，而剩下的峰值则可能与非运动因素（如心率）相关（[0148]段暗示了需要区分脚步频率和心率频率）。本领域技术人员基于对比文件公开的去除运动噪声的目标和信号比较的思想，能够推理出在频域通过比较谱峰值来筛选非运动相关谱峰值这一技术手段。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征Q**：《隐含公开》<br>以及从所述光学传感器信号的所述频域表示中的所述一或多个非运动相关谱峰值确定与所述光学传感器信号相关联的所述基频。 | [0148]段： “...the beat finder was effective at measuring heart rate...” <br> [0151]段： “...to calculate properties of interest (e.g. heart rate, blood flow, heart rate variability...)” | 对比文件公开了最终要提取心率等信息（[0151]段）。一旦通过技术特征P隐含公开的方法确定了光学信号谱中与非运动因素（即心率）相关的谱峰值，那么从这些峰值中确定一个最基本的频率（例如，最低频率的峰值，或其与谐波关系符合心率特征的峰值）作为基频（即心率对应的基频），对于本领域技术人员而言是顺理成章的步骤。例如，“心跳查找器”（[0148]段）的工作原理可能就依赖于识别这样的周期性基频。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
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