KR20190141684A - 사용자의 건강 상태를 평가하기 위한 시스템(system for assessing a health condition of a user) - Google Patents
사용자의 건강 상태를 평가하기 위한 시스템(system for assessing a health condition of a user) Download PDFInfo
- Publication number
- KR20190141684A KR20190141684A KR1020197032108A KR20197032108A KR20190141684A KR 20190141684 A KR20190141684 A KR 20190141684A KR 1020197032108 A KR1020197032108 A KR 1020197032108A KR 20197032108 A KR20197032108 A KR 20197032108A KR 20190141684 A KR20190141684 A KR 20190141684A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- user
- eye
- data
- sensor
- monitoring unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Ceased
Links
- 230000036541 health Effects 0.000 title claims abstract description 35
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 104
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 84
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 45
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 42
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 13
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 25
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 21
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 claims description 19
- 230000004424 eye movement Effects 0.000 claims description 14
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 9
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 9
- 230000004308 accommodation Effects 0.000 claims description 5
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 4
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims description 4
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 13
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 11
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 8
- 208000003556 Dry Eye Syndromes Diseases 0.000 description 7
- 206010013774 Dry eye Diseases 0.000 description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 7
- 230000004397 blinking Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 206010041349 Somnolence Diseases 0.000 description 4
- 210000000744 eyelid Anatomy 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000010079 rubber tapping Methods 0.000 description 4
- 208000003251 Pruritus Diseases 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 3
- 230000007803 itching Effects 0.000 description 3
- 230000003945 visual behavior Effects 0.000 description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000004438 eyesight Effects 0.000 description 2
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 2
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 210000004243 sweat Anatomy 0.000 description 2
- 230000003867 tiredness Effects 0.000 description 2
- 208000016255 tiredness Diseases 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000003915 air pollution Methods 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000002500 effect on skin Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 1
- 230000004399 eye closure Effects 0.000 description 1
- 230000000193 eyeblink Effects 0.000 description 1
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 235000012149 noodles Nutrition 0.000 description 1
- 201000005111 ocular hyperemia Diseases 0.000 description 1
- 238000006213 oxygenation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000004962 physiological condition Effects 0.000 description 1
- 230000035479 physiological effects, processes and functions Effects 0.000 description 1
- 230000035790 physiological processes and functions Effects 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 238000007430 reference method Methods 0.000 description 1
- 230000011514 reflex Effects 0.000 description 1
- 210000003786 sclera Anatomy 0.000 description 1
- 230000036555 skin type Effects 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
- A61B3/10—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
- A61B3/113—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions for determining or recording eye movement
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
- A61B3/0008—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes provided with illuminating means
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
- A61B5/0075—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence by spectroscopy, i.e. measuring spectra, e.g. Raman spectroscopy, infrared absorption spectroscopy
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor or mobility of a limb
- A61B5/1103—Detecting muscular movement of the eye, e.g. eyelid movement
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
- A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
- A61B5/6803—Head-worn items, e.g. helmets, masks, headphones or goggles
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
- A61B2560/04—Constructional details of apparatus
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
- A61B3/10—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
- A61B3/101—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions for examining the tear film
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Ophthalmology & Optometry (AREA)
- Pathology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Physiology (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Eye Examination Apparatus (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
본 발명은 센서 유닛, 모니터링 유닛 및 저장 유닛을 포함하는 사용자의 건강 상태를 표시하기 위한 시스템에 관한 것이다. 센서 유닛은 적어도 하나의 센서를 포함한다. 적어도 하나의 눈 센서는 사용자의 눈 및/또는 주변 조직으로부터 반사되는 광학 신호를 획득하도록 적응된다. 센서 유닛은 웨어러블 디바이스에 장착될 수 있다. 모니터링 유닛은 센서 유닛에 연결된다. 모니터링 유닛은 광학 신호를 처리함으로써 사용자의 눈 활동에 관련되는 데이터를 추출하도록 적응된다. 사용자의 눈 활동에 관련되는 데이터는 광학 신호에 포함된다. 저장 유닛은 모니터링 유닛에 연결된다. 저장 유닛은 기록된 데이터 및 사용자의 눈 활동에 관련되는 추출된 데이터를 저장하도록 적응된다. 모니터링 유닛은 저장 유닛으로부터 기록된 데이터를 획득하도록 더 적응된다. 모니터링 유닛은 사용자의 눈 활동에 관련되는 추출된 데이터와 기록된 데이터를 비교함으로써 사용자의 건강 상태를 평가하도록 더 적응된다. 또한, 본 발명은 사용자의 건강 상태를 평가하기 위한 방법에 관한 것이다.
Description
본 발명은 사용자의 건강 상태를 평가하기 위한 시스템 및 사용자의 건강 상태를 평가하기 위한 방법에 관한 것이다.
통상적으로, 눈깜박임 검출을 위한 시스템들을 운전자들의 졸음 경고의 경우에 적용된다. 이로 인해, 공급원으로부터 검출기로의 광의 경로는 깜박임은 눈에 의해 방해될 수 있고 따라서 식별될 수 있다. 추가적으로, 반사 기반 아이 트랙킹 시스템들은 사용자가 광 센서 또는 광 공급원의 방향으로 바라보는 경우에 이벤트를 트리거링함으로써 사용자의 시청 방향을 검출할 수 있다. 사용자가 똑바로 바라보고 있는 경우, 광 공급원으로부터의 입사 광선은 산란 공막(scattering sclera)으로부터 반사되어 광 센서에 의해 출력되는 제 1 레벨을 부여한다. 다음으로, 광 공급원의 방향으로 바라보도록 눈을 돌리면, 광선은 홍채 또는 동공을 비추고, 이는 광 센서에 의해 출력되는 광 레벨의 감소를 일으킨다. 이는 광 센서의 전기 출력을 현저하게 변화시키고 그리고 임의의 원하는 제어 활동에 영향을 주기 위해 연결되는 릴레이 스위치와 같은 제어 디바이스를 변화시킨다. 추가적으로, 눈깜박임 검출 기술은 한 쌍의 광 공급원 및 검출기에 기초할 수 있다. 추가적으로, 눈꺼풀 및 안구 사이의 반사 강도들은 사소한 눈 움직임으로 인해 우발적으로 활성화되지 않는 디바이스를 제공하기 위해 효과적으로 활용될 수 있다. 예를 들어, 눈이 떠진 경우 광 공급원 및 검출기를 적절한 배열하면, 대부분의 입사광이 안구에 의해 흡수되고, 그리고 작은 부분만이 반사된다. 눈이 감긴 경우, 입사광의 더 많은 부분이 안구에 비해 눈꺼풀들에 의해 반사된다.
예를 들어, 안구 건조증으로부터 고통받는 환자의 치료를 개선하고 그리고 환자를 의학적으로 지원하는 것이 본 발명의 목적이다.
제 1 양상에 따라, 사용자의 건강 상태를 평가하기 위한 시스템은 센서 유닛, 모니터링 유닛 및 저장 유닛을 포함한다. 센서 유닛은 적어도 하나의 센서를 포함한다. 적어도 하나의 센서는 사용자의 눈으로부터 반사되는 광학 신호를 획득하도록 적응된다. 센서 유닛은 웨어러블 디바이스에 장착될 수 있다. 모니터링 유닛은 센서 유닛에 연결된다. 모니터링 유닛은 광학 신호를 처리함으로써 사용자의 눈 활동에 관련되는 데이터를 추출하도록 적응된다. 사용자의 눈 활동에 관련되는 데이터는 광학 신호에 포함된다. 저장 유닛은 상기 모니터링 유닛에 연결된다. 저장 유닛은 기록된 데이터 및 사용자의 눈 활동에 관련되는 추출된 데이터를 저장하도록 적응된다. 모니터링 유닛은 저장 유닛으로부터 기록된 데이터를 획득하도록 더 적응된다. 모니터링 유닛은 사용자의 눈 활동에 관련되는 추출된 데이터와 기록된 데이터를 비교함으로써 사용자의 건강 상태를 평가하도록 더 적응된다.
센서 유닛 및 모니터링 유닛은 라디오 채널(예를 들어, 블루투스, ANT+, WiFi), 광학 채널(예를 들어, LiFi, 적외선 채널), 또는 디지털 버스(예를 들어, USB, I2C, SPI)를 통해 연결될 수 있다.
본 시스템의 장점은 환자의 건강 상태에 관련되는 정보를 이용하여 환자를 지원하기 위한 도구를 제공하는 점에 있다.
센서 유닛은 환자가 상이한 사용자들에 대해 그리고 남자/여자 자신에 대해 수집되는 데이터를 획득할 수 있도록 한다. 이는 의학적 행동에 대한 환자의 결정을 보다 정확하게 만드는 데이터 풀을 생성한다.
용어 “눈 활동(eye activity)”은 눈의 생리학적 상태의 조정으로 이해될 수 있다. 이는 눈물막 운동, 눈물막 질, 조절(accommodation), 동공 크기 변화들, 회전 움직임과 같은 눈 움직임들, 눈깜박임을 포함한다. 추가적인 눈 활동은 관심 파라미터(parameter of interest)에 의해 지칭될 수 있다. 관심 파라미터는 눈깜박임의 주기(즉, 눈깜박임수/분), 눈깜박임 간격(즉, 초), 눈 움직임들(수직 vs 수평), 동공 반경, 눈깜박임 완전성(blink completeness) 및 굴절 속성들과 같은 다른 것일 수 있다.
웨어러블 디바이스는 사용자의 머리에 착용 가능하도록 적응될 수 있다. 센서 유닛은 웨어러블 디바이스에 장착될 수 있다. 웨어러블 디바이스는 안경 프레임일 수 있다. 이는 센서 부착물을 고정하기에 적합한 일반 안경(처방 및 비처방 모두) 또는 전용 프레임일 수 있다.
모니터링 유닛은 개별 유닛이거나 또는 웨어러블 디바이스에 장착될 수도 있다. 모니터링 유닛은 (원시) 데이터의 처리, 눈 활동의 파라미터들의 평가, 및 센서 및 모니터링 유닛, 센서 및 저장 유닛 및/또는 모니터링 유닛 및 저장 유닛 사이의 데이터의 교환을 제어함을 수행하도록 더 적응될 수 있다. 모니터링 유닛은 스마트폰, 대쉬보드 소프트웨어, 랩탑 컴퓨터, 데스크탑, 태블릿, 또는 스마트폰과 같은 웨어러블 또는 모바일 디바이스의 형태일 수 있다. 모니터링 유닛은 웨어러블 디바이스의 프레임 상에 위치할 수 있고, 또는 개별 유닛일 수 있다. 모니터링 유닛은 표시기 또는 스크린을 통해 사용자에게 정보를 디스플레이하도록 적응되는 제어기를 포함할 수 있다. 제어기는 버튼들, 제스처들(머리, 손 및 팔의 움직임 둘 다) 또는 기타 수단을 통해 사용자로부터 입력을 수신하도록 적응될 수 있다. 제어기는 컴퓨터 상의 웹-카메라 또는 스마트폰의 카메라와 같은, 참고로 사용자의 눈깜박임 패턴을 추출하도록 적응되는 추가적인 센서들일 수 있다. 모니터링 유닛은 사용자 또는 다른 사용자들로부터의 데이터를 포함하는 이력 조정 데이터베이스(historical calibration database)에 접속하도록 더 적응될 수 있다. 모니터링 유닛은 조정 프로세스들을 더 수행할 수 있다. 모니터링 유닛은 중앙 데이터베이스와 추출/이력/조정 데이터를 동기화하도록 조정될 수 있다. 모니터링 유닛은 공유되는 추출 데이터를 따르는 사용자의 입력에 의존하도록 더 조정될 수 있다. 추출된 데이터가 공유되는 경우, 다른 사용자들은 이들 자신의 용도를 위해 추출된 데이터를 사용할 수 있다.
저장 유닛은 클라우드, 인터넷 서버, 모바일 폰 저장소 등의 형태일 수 있다.
적어도 하나의 눈 센서는 광 검출기를 포함하거나 또는 자체가 광 검출기일 수 있는 광학 센서일 수 있다. 적어도 하나의 광 센서는 적어도 하나의 눈 활동 센서로 지칭될 수 있다. 적어도 하나의 눈 센서는 광 공급원으로부터 반사되는 광이 최적으로 수용되도록 웨어러블 디바이스의 안경에 배열될 수 있다. 적어도 하나의 눈 센서는 단일점 광 검출기(광다이오드 도는 광트랜지스터), 다수의 공간적으로 분리된 점 검출기(즉, 광다이오드들의 열) 및/또는 검출기 어레이(카메라 또는 격자에 배열되는 점 검출기들의 형태일 수 있다. 카메라는 CCD 또는 CMOS 유형일 수 있다.
기록된 데이터는 사용자의 눈 활동에 관련되는 저장 데이터를 포함한다. 기록된 데이터는 다른 사용자들의 눈 활동에 관련되는 저장 데이터를 더 포함한다. 기록된 데이터는 사용자의 건강 상태에 관련되는 저장 데이터를 더 포함한다. 기록된 데이터는 사용자의 입력에 관련되는 저장 데이터를 더 포함한다. 기록된 데이터는 다른 사용자들의 입력 또는 건강 상태에 관련되는 저장 데이터를 더 포함한다.
기록된 데이터는 이전에 저장된 데이터일 수 있다. 기록된 데이터는 이력 데이터일 수 있다. 기록된 데이터는 사용자의 건강 상태를 표시할 수 있다. 기록된 데이터는 다른 사용자 또는 다른 사용자들의 건강 상태를 표시할 수 있다.
기록된 데이터는 이러한 시스템이 제공되는 환자의 더 나은 의학적 치료를 가능하게 하는 장점을 제공한다.
광학 신호는 광 공급원으로부터 발생할 수 있다.
광 공급원은 주변광(ambient light)일 수 있다. 광 공급원은 인공광 공급원일 수 있다. 인공광 공급원은 웨어러블 디바이스에 장착가능할 수 있다.
시스템은 적어도 하나의 광 공급원을 더 포함할 수 있다. 적어도 하나의 광 공급원은 사용자의 눈 및/또는 주변 조직들로 광학 신호를 전송하도록 적응될 수 있다. 적어도 하나의 광 공급원은 사용자의 눈 및/또는 주변 조직들로 광학 신호를 전송하도록 배치될 수 있다. 적어도 하나의 광 공급원은 더 조정될 수 있다. 적어도 하나의 광 공급원은 추가적으로 사용자의 눈 및/또는 주변 조직들로 광학 신호를 전송하기 위해 웨어러블 디바이스에 장착가능할 수 있다. 적어도 하나의 광 센서는 사용자의 눈 활동에 관련되는 데이터를 최적으로 추출하기 위해 모니터링 유닛을 위한 광 공급원과 정렬되도록 더 조정될 수 있다.
시스템은 적어도 하나의 광 검출기를 더 포함할 수 있다. 적어도 하나의 광 검출기는 사용자의 눈 및/또는 주변 조직들로부터 광학 신호를 수신하도록 적응될 수 있다. 적어도 하나의 광 검출기는 사용자의 눈으로부터 광학 신호를 수신하도록 배치될 수 있다. 적어도 하나의 광 검출기는 더 조정될 수 있다. 적어도 하나의 광 검출기는 추가적으로 사용자의 눈 구조물들, 눈꺼풀 및/또는 눈 주변 조직들로부터 반사되는 광학 신호를 수용하도록 웨어러블 디바이스에 장착될 수 있다. 적어도 하나의 광 검출기는 수신된 광학 신호에 기초하여 사용자의 눈 활동에 관련되는 데이터를 최적으로 추출하기 위해 모니터링 유닛을 위한 적어도 하나의 광 공급원과 정렬되도록 더 조정될 수 있다.
광 검출기와의 주변광/광 공급원의 조합은 데이터 도출에 민감성을 주는 장점을 가진다.
광 공급원은 단일 광 공급원, 복수 광 공급원들 및/또는 주변광일 수 있다. 광 공급원의 기초가 되는 광 기술은 발광 다이오드(LED), 초발광 다이오드(SLD), 레이저 다이오드이고 그리고/또는 구체적으로 광의 경로를 정의하기 위한 도파관(waveguide)들에 관한 것일 수 있다. 광 공급원은 추가적으로 이들이 처리 결과를 개선하기 위해 최적으로 정렬되도록 웨어러블 디바이스의 안경 상에 배치될 수 있다. 광 공급원은 추가적으로 데스크, 컴퓨터 스크린 또는 모바일 디바이스(즉, 스마트폰 또는 태블릿)과 같이 웨어러블 디바이스의 외부에 배치될 수 있다.
광 센서는 사용자의 개인 상태에 대해 조정될 수 있다. 개인 상태는 사용자의 눈 크기를 포함할 수 있다. 개인 상태는 사용자의 눈들의 위치에 대한 프레임의 상대적인 위치를 포함할 수 있다. 개인 상태는 사용자의 눈들의 위치에 대한 웨어러블 디바이스의 상대적인 위치를 포함할 수 있다.
조정은 시스템이 특수한 사용자에게 적응될 수 있도록 그리고 추출된 데이터를 보다 정확하게 하고 그리고 기록된 데이터와 같이, 다른 사용자의 추출된 데이터에 비교 가능하게 하는 장점을 가질 수 있다.
모니터링 유닛은 조정 데이터를 이용하여 사용자의 눈 활동에 대하여 원시(raw) 광학 신호들을 관련시키도록 더 적응될 수 있다. 광학 신호들은 사용자의 눈 구조물들, 눈꺼풀 및/또는 다른 주변 조직들로부터 반사될 수 있다.
용어 “조정 데이터” 실제 눈 활동에 대하여, 추출된 신호와 같은, 측정된 원시 신호들을 관련시키기 위한 알고리즘에 사용되는 데이터로 이해될 수 있다. 조정 데이터는 원시 측정 데이터, 참조 데이터 또는 컨텍스트 데이터의 형태일 수 있다. 센서 유닛 및 모니터링 유닛은 독립적인 참조 신호로부터 눈깜박임 상태에 관한 정보를 획득함으로써 원시 신호들(원시 신호들은 컨텍스트, 참조 및 광학 데이터를 포함할 수 있음)을 조정하도록 적응될 수 있다. 이러한 참조 신호는 머리 또는 손 제스처, 프레임 상의 가속도계에 의해 검출되는 프레임 상의 탭핑, 웨어러블 디바이스의 프레임 상의 버튼을 누르는 것과 같은, 웨어러블 디바이스의 안경을 통해 제공되는 사용자 입력을 가르킬 수 있다. 이 특징은 추가적으로 스마트폰 또는 모바일 디바이스 앱에서 구현될 수 있다. 예를 들어, 눈깜박임 검출을 위한 참조 신호는 사용자의 눈들을 촬영하는 스마트폰 카메라로부터의 이미지들을 분석하는 눈깜박임 검출 비전 알고리즘일 수 있다.
센서 유닛은 컨텍스트 센서(context sensor)를 더 포함할 수 있다. 컨텍스트 센서는 사용자의 환경에 관련되는 다른 신호를 검출하도록 적응될 수 있다. 컨텍스트 센서는 센서 유닛에 배치될 수 있다. 컨텍스트 센서는 모니터링 유닛에 배치될 수 있다. 모니터링 유닛은 다른 신호를 처리함으로써 다른 신호에 포함되는 환경 데이터를 추출하도록 더 적응될 수 있다. 저장 유닛은 추출된 환경 데이터를 저장하도록 더 적응될 수 있다. 모니터링 유닛은 추출된 환경 데이터 및 사용자의 눈 활동에 관련되는 추출된 데이터와 기록된 데이터를 비교함으로써 사용자의 건강 상태를 평가하도록 더 적응될 수 있다. 컨텍스트 센서는 모니터링 유닛 및/또는 센서 유닛에 배치될 수 있다. 컨텍스트 센서는 생리학적 센서(physiological sensor) 또는 주변/환경 센서일 수 있다. 센서 유닛은 가속도계, 자력계 및/또는 자이로스코프와 같은 모션 센서, 환경 센서 및/또는 추가적인 생리학적 센서, 또는 이들의 복수를 더 포함할 수 있다. 가속도계/자력계/자이로스코프는 사용자의 머리의 방향을 검출하도록 적응될 수 있다. 가속도계/자력계/자이로스코프는 걷기, 달리기, 읽기, 말하기 등과 같은 사용자의 활동을 검출하도록 적응될 수 있다. 가속도계/자력계/자이로스코프는 탭핑, 흔들림, 제스처 등과 같은 사용자 입력을 검출하도록 적응될 수 있다. 생리학적 센서는 심박수, 산소 포화도(blood oxygenation) 및/또는 피부 전기 활동(electro dermal activity) 등과 같은 활력 징후(vital sign)들을 측정하도록 적응될 수 있다. 주변/환경 센서는 예를 들어, 웨어러블 디바이스의 프레임 상의 근접 센서의 형태일 수 있다. 근접 센서는 시선 방향으로 향할 수 있고 그리고 객체들에 대한 거리들을 검출할 수 있다. 주변/환경 센서는 가시 및/또는 적외선 및/또는 자외선 범위들의 스펙트럼 함량(spectral content) 및/또는 강도를 측정하도록 적응되는 주변광 센서의 형태일 수 있고, 여기서 모니터링 유닛은 UV 지수를 계산하도록 더 적응되어 이를 눈 활동에 관련시킨다. 주변/환경 센서는 온도를 측정하도록 적응되는 온도 센서의 형태일 수 있고, 여기서 모니터링 유닛은 사용자의 활동에 온도를 관련시키도록 적응된다. 주변/환경 센서는 습도를 측정하도록 적응되는 습도 센서의 형태일 수 있고, 여기서 모니터링 유닛은 사용자의 활동의 습도에 관련시키도록 적응된다. 주변/환경 센서는 압력을 측정하도록 적응되는 압력 센서의 형태일 수 있고, 여기서 모니터링 센서는 사용자의 활동에 압력을 관련시키도록 적응된다. 주변/환경 센서는 대기 오염의 양을 결정하도록 적응되는 환경 오염 모니터링 유닛의 형태일 수 있고, 여기서 모니터링 유닛은 오염에 기초하는 눈깜박임 트리거(trigger)들과 같은, 눈 활동에 관련되는 데이터를 추출하도록 더 적응된다. 주변/환경 센서는 논-섀도우드(non-shadowed) 환경에서 사용자의 위치를 결정하도록 적응되는 위치 기반 센서의 형태일 수 있고, 여기서 모니터링 유닛은 통신 시스템 또는 인터넷 연결에 기초하여 위치를 계산하도록 더 적응될 수 있다. 주변/환경 센서는 카메라의 형태일 수 있다. 카메라는 예를 들어 사용자의 환경 이미지들을 주기적으로 캡쳐하도록 적응될 수 있다. 카메라는 사용자에 의해 트리거(triggered)될 수 있다. 모니터링 유닛은 환경에 관한 정보를 포함하는 컨텍스트에 관련되는 데이터를 추출하도록 더 적응될 수 있다.
컨텍스트 센서의 이점은 저장/기록된 데이터 및 추출될 데이터에 환경 및 주변 영향을 구축(build in)하는 것으로, 이는 처리 과정(processing)을 더 유연하게 하여, 추가적인 의학적 문제들이 관찰되고 그리고 치료될 수 있게 한다. 이는 또한 의미있는 생리학적 해석을 가능케 한다.
용어 “환경 데이터”는 사용자에 관한 정보인, 컨텍스트 데이터로 이해될 수 있다. 컨텍스트 데이터는 심박수, 땀, 머리 방향, 나이 등과 같은 눈으로부터 직접적으로 추출되지 않는 정보일 수 있다. 컨텍스트 데이터는 온도, 습도 또는 위치와 같은 사용자의 환경에 관한 정보일 수 있다. 컨텍스트 데이터는 추가적으로 가려움, 피곤함 및/또는 졸음과 같은 정보에 관한, 문자, 음성 및/또는 이미지 입력을 통해 제공되는, 사용자로부터의 정보일 수 있다.
시스템은 사용자 인터페이스를 더 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스는 사용자로부터 입력을 수신하도록 적응될 수 있다. 사용자는 건강 상태가 추출된 눈 활동 데이터 및/또는 추출된 환경 데이터에 대응하는지 여부를 표시할 수 있다. 표시는 입력 인터페이스를 통한 사용자의 입력에 의해 수행될 수 있다.
사용자 인터페이스는 결정된 건강 상태 결과에 가중치를 부여하는 이점을 가질 수 있어, 건강 상태가 틀리게 결정된 경우 가중치를 적게 부여받고 올바르게 결정된 경우 가중치를 더 부여받을 수 있다. 이는 결과적으로 사용자의 입력에 따라 지정된 가중치를 사용하여 기록된 데이터로서 저장될 수 있다.
기록된 데이터는 사용자 및/또는 다른 사용자들로부터의 이전에 저장된 환경 데이터 및 이전에 저장된 조정 데이터를 더 포함할 수 있다.
또한, 모니터링 유닛 및 센서 유닛은 사용자에 의해 수행되는 조정 프로세스에 의한 조정 데이터를 수신하도록 적응될 수 있다. 조정 데이터 및 이전에 저장된 조정 데이터는 생리학적 관심 파라미터로 컨텍스트 데이터 및 센서 유닛 또는 광 검출기와 같은, 검출기로부터의 원시 신호를 변환하기 위해 알고리즘에 의해 사용되는 데이터일 수 있다. 이전에 저장된 조정 데이터 및 조정 데이터 중 적어도 일부는 이러한 변환을 위한 알고리즘에 대한 파라미터의 형태일 수 있다. 또한, 이전에 저장된 조정 데이터 또는 조정 데이터 중 적어도 일부는 이러한 변환을 위한 컴퓨터 명령들의 형태일 수 있다.
사용자 인터페이스는 비교에 기초하여 신체적 및/또는 정신적 이상 상태가 발생했는지 여부를 표시하도록 더 적응될 수 있다.
모니터링 유닛은 경보 유닛을 더 포함할 수 있다. 경보 유닛은 비교에 기초하여 신체적 및/또는 정신적 이상상태가 발생했는지 사용자에게 표시하도록 적응될 수 있다. 표시는 예를 들어, 웨어러블 디바이스의 안경 상에 프로젝팅되는 이미지들의 형태일 수 있고, 또는 진동 알람, 또는 단지 가시광의 형태일 수 있다. 또한, 표시는 눈을 깜박이고, 쉬게 하거나 그리고/또는 해로운 환경에 노출을 줄이도록 사용자에게 정보를 제공하는 것과 같은, 생리학적 상태에 의존할 수 있고 그리고/또는 배터리 상태, 연결 상태 등과 같은 센서 유닛 또는 모니터링 유닛의 상태에 의존할 수 있다. 표시는 외부 온도의 강하, 전화 수신과 같은, 외부 상태들 또는 이벤트들에 더 의존할 수 있다. 경보 유닛은 추가적으로 입력 유닛의 형태일 수 있어, 탭 검출기에 기초하는 가속계/버튼을 통해 사용자 입력을 수신하도록 적응될 수 있다. 모니터링 유닛은 사용자에게 경고하고 그리고/또는 사용자에게 정보를 디스플레이하도록 경보 유닛으로부터의 표시에 기초하여 더 적응될 수 있다.
경보 유닛은 사용자/환자가 빠른 반응이 필요한 의학적 또는 치료 시나리오에 빠른 의무감을 가지도록, 직접적인 정보를 사용자/환자에게 제공하는 이점을 가질 수 있다.
시스템은 추가적인 센서(예를 들어, 스마트폰 카메라)를 더 포함할 수 있다. 스마트폰의 전방 및/또는 후방 카메라가 사용될 수 있다. 추가적인 센서는 사용자의 눈으로부터 반사되는 다른 광학 신호를 획득하도록 적응될 수 있다. 모니터링 유닛(예를 들어, 스마트폰)이 이미지 분석 알고리즘을 수행하도록 적응될 수 있다. 이미지 분석 알고리즘은 사용자의 눈깜박임들을 식별하고 그리고 눈 활동에 관련되는 데이터에 대하여 식별된 사용자의 눈깜박임들을 관련시키도록 적응될 수 있다.
시스템은 적어도 한 방향으로 거리 측정 센서로부터 하나 이상의 객체들에 대한 거리들을 측정하도록 적응되는 거리 측정 센서 및/또는 사용자의 눈들(및/또는 동공들)의 움직임들을 센싱하도록 적응되는 눈 움직임 센서를 더 포함할 수 있다. 모니터링 유닛은 센싱된 움직임들을 이용하여 사용자의 시선 방향을 측정하고, 시선 방향으로부터의 적어도 하나의 방향의 편차에 기초하여 측정된 거리들에 가중치를 부여하고, 그리고 가중치가 부여된 거리들에 기초하여 사용자 및 하나 이상의 객체들 사이의 시청 거리(viewing distance)를 계산하도록 더 적응될 수 있다.
시스템은 시선 방향을 추출하기 위해 눈 움직임들을 모니터링하도록 더 적응될 수 있다. 눈 움직임 센서는 눈들의 움직임들을 센싱할 수 있다. 모니터링 유닛은 눈들의 시선 방향을 추출할 수 있다. 눈 움직임 센서가 시스템의 센서 유닛에 장착되거나 또는 눈 움직임 센서의 기능이 센서 유닛에서 수행될 수 있다. 눈들의 움직임들은 눈들(및/또는 동공들)의 움직임들에 대응할 수 있다. 모니터링 유닛은 눈들 또는 동공들의 움직임들에 기초하여 시선 방향을 추출할 수 있다.
시스템은 사용자 주변의 적어도 한 방향에 거리 측정 센서로부터 하나 이상의 객체들에 대한 거리들(또는 시청 거리들)을 측정하는 거리 측정 센서를 더 포함할 수 있다. 모니터링 유닛은 사용자가 구체적으로 바라보는 장면 또는 객체를 추출할 수 있다. 객체 또는 장면은 측정된 거리들을 이용하여 사용자의 활동 또는 환경에 대응할 수 있다. 예를 들어, 책을 읽는 활동에 대한 특정 방향에서의 통상적인 거리들이 정의되고 그리고 저장 유닛에 저장될 수 있다. 통상적인 거리들이 측정된 거리들(오프셋의 유무에 관계없이)과 매칭되는 경우, 모니터링 유닛은 사용자가 책 또는 책에 대응하는 객체를 읽는 중이라고 결정할 수 있다.
거리 측정 센서가 단일 방향으로 거리들을 측정하는 경우, 시선 방향 및 거리 측정 센서의 정렬에 기초하여 측정된 거리들에 가중치를 부여하는 것이 적용될 수 있다. 예를 들어, 추출된 시선 방향이 거리 측정 센서와 동일한 방향인 경우, 즉 눈이 거리 측정 센서의 방향으로 바라보고 있는 경우, 측정된 거리들에 더 큰 값(더 많은 가중치)이 주어진다. 반대의 경우, 시선 방향이 거리 측정 센서의 센싱 방향으로부터 상당히 벗어난 경우, 거리 측정치들은 값이 절하되거나(낮은 가중치가 할당됨) 또는 통계에서 제외될 수도 있다. 거리 측정 센서가 카메라의 경우와 같이 동시에, 또는 스캐너의 경우와 같이 순차적으로, 또는 둘 다의 방식으로 다수의 방향으로 샘플링할 수 있는 경우, 시스템은 시선 방향과 정렬되는 방향들에서의 측정들로부터 거리들을 추출할 수 있다.
논 움직인 센서 또는 센서 유닛은 사용자의 수정체(lens)의 변화, 동공들의 크기, 또는 눈들(및/또는 동공들)의 조화 움직임(coordinated movement) 중 적어도 하나를 더 센싱할 수 있다. 모니터링 유닛은 사용자의 수정체의 변화, 동공들의 크기, 또는 센싱된 눈들의 움직임으로부터 추출되는 이접운동(vergence) 중 적어도 하나를 이용하여 조절 작력(accommodation effort)을 더 결정할 수 있다.
모니터링 유닛은 결정된 조절 작력에 기초하여 사용자의 시청 거리를 계산할 수 있다. 시청 거리는 사용자가 바라보는 지점에 대한 거리로 정의될 수 있다.
눈 활동은 조절 작력으로 이해될 수도 있다. 시스템은 눈의 조절 작력을 모니터링하도록 더 적응될 수 있다. 인간의 눈들이 객체에 초점을 맞추는 경우, 이들은 광학 배율을 변경하고, 상응하여 초점 길이 및 동공 크기를 변경하기 위해 수정체의 형상을 만들고 이접운동으로 조화 조절(coordinated adjustment)을 수행한다. 예를 들어, 양쪽 눈들의 위치를 모니터링하는 것은 대항하는 방향으로의 양쪽 눈의 동시적인 움직임인, 이접운동의 검출을 허용한다. 눈은 가까운 객체들에 초점을 맞추는 경우 서로를 향해 모이고 그리고 멀리 있는 객체들에 초점을 맞추는 경우 서로 멀어진다. 수정체의 형상의 변경들은 수정체의 표면들로부터 탐지광의 반사들을 추적함으로써 모니터링될 수 있다(예를 들어, P3 및 P4와 같이, 푸르키네 반사(Purkinje reflection)를 분석함으로써). 가까운 객체에 초점을 맞추는 경우, 이미지 흐림을 최소화하기 위해 동공들이 수축한다. 동공 크기는 이미징 또는 임의의 다른 적합한 방법으로 측정될 수 있다. 시스템은 동공 크기 변화들을 검출함으로써 조절(accommodation)을 검출할 수 있다. 동공 크기로부터 조절을 검출하는 동안, 시스템은 주변광 센서와 같은, 컨텍스트 센서들로 측정될 수 있는, 밝기로 인한 동기의 크기에 대한 영향들을 보상할 수 있다.
임의의 언급된 특징들 또는 이접운동, 수정체 형상 변화, 동공 크기 중 둘 이상의 조합을 이용하여 조절 작력을 추적함으로써, 시스템은 사용자가 이용하고 있는 시청 거리를 추적할 수 있다. 시청 거리들의 통계(이는 사용자의 시각적 생활방식에 관련됨)은 사용자의 시각 행동을 보다 건강한 것으로 조절하도록 실시간으로 사용자에게 조언/경고하는데 활용될 수 있고, 예를 들어, 사용자가 독서 중이거나 또는 컴퓨터로 작업 중인 것과 같이, 가까운 객체들에 지속적으로 초점을 맞추고 있는 경우, 시스템은 휴식을 취하거나, 멀리 있는 객체들을 바라봄으로써 눈을 쉬게하도록 조언할 수 있다. 시각 행동의 분석은 보다 연장된 기간들 동안 수행될 수 있고, 그리고 “당신은 컴퓨터 앞에서 시간을 덜 보내야 합니다” 또는 “야외에서 더 많은 시간을 보내세요”와 같은, 보다 일반적인 행동 방식으로 피드백이 주어질 수 있다.
측정 또는 추출된 눈 활동/시각 행동 통계는 환자를 위한 치료를 커스텀하기 위해 헬스 케어 전문가에 의해 사용될 수 있다. 예를 들어, 비정상적인 눈깜박임 패턴은 안구 건조증을 나타낼 수 있고 따라서 상태가 개선될 때까지 외과의가 굴절교정 수술(refractive surgery)을 수행하는 것을 방지할 수 있다. 측정 또는 추출된 눈 활동/시각 활동 통계는 시력의 능률을 최적화하고 그리고/또는 눈 스트레스를 줄이는데 사용자에 의해 사용될 수 있어, 사용자가 보다 건강한 생활방식으로 변할 수 있도록 한다.
사용자는 안구 건조와 관련된 증상들을 줄이기 위해 작업 공간에서의 습도를 높이고, 그리고/또는 목의 부하를 줄이기 위해 컴퓨터 모니터 위치를 조절하는 등과 같이, 환경을 개선시킬 수도 있다.
제 2 양상에 따라, 사용자의 건강 상태를 평가하기 위한 방법은 센서 유닛에 의해, 사용자의 눈으로부터 반사되는 광학 신호를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 센서 유닛은 웨어러블 디바이스에 장착될 수 있다. 상기 방법은 센서 유닛에 연결되는 모니터링 유닛에 의해, 광학 신호를 처리함으로써 사용자의 눈 활동에 관련되는 데이터를 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 사용자의 눈 활동에 관련되는 데이터는 광학 신호에 포함된다. 상기 방법은 모니터링 유닛에 연결되는 저장 유닛에 의해, 기록된 데이터 및 사용자의 눈 활동에 관련되는 추출된 데이터를 저장하는 단계를 더 포함한다. 상기 방법은 모니터링 유닛에 의해, 저장 유닛으로부터 기록된 데이터를 획득하는 단계를 더 포함한다. 상기 방법은 모니터링 유닛에 의해, 사용자의 눈 활동에 관련되는 추출된 데이터와 기록된 데이터를 비교함으로써 사용자의 건강 상태를 평가하는 단계를 더 포함한다.
상술한 몇몇의 양상들이 시스템을 참조하여 설명되었지만, 이들 양상들은 상기 방법에 또한 적용될 수 있다. 마찬가지로, 상기 방법에 관하여 상술한 양상들은 시스템에 대응하는 방식으로 적용 가능할 수 있다.
다른 목적들, 특징들, 이점들 및 응용들이 첨부되는 도면들을 참조하여 비-제한적인 실시예들에 대한 이하의 설명들로부터 명백해질 것이다. 도면들에서, 모든 설명되고 그리고/또는 도시되는 특징들은 단독으로 또는 임의의 조합으로 이들의 관계들/참조들 또는 청구항들에서의 이들의 그룹화에 관계없이, 여기에 개시되는 주제를 형성한다. 도면들에서 도시되는 부분들 및 컴포넌트들의 치수들 및 비율들은 반드시 비례하는 것은 아니며; 이들 치수들 및 비율들은 구현되는 실시예들 및 도면들에서 예시들과 상이할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 시스템 구현을 개략적으로 도시한다.
도 2는 일 실시예에 따른 방법 구현을 개략적으로 도시한다.
도 3은 일 실시예의 방법 구현에 따른 흐름도를 개략적으로 도시한다.
도 4는 일 실시예에 따른 예시적인 시스템 구현을 개략적으로 도시한다.
도 5는 일 실시예에 따른 웨어러블 디바이스 상에 광 검출기 및 광 공급원 구현을 개략적으로 도시한다.
도 6은 일 실시예에 따른 알고리즘적 프로세스를 예시하는 흐름도를 개략적으로 도시한다.
도 7은 일 실시예에 따른 광학 신호에 포함되는 눈깜박임 신호를 나타내는 다이어그램을 개략적으로 도시한다.
도 8은 사용자의 시선 방향에 대하여 측정된 거리들에 수직적으로 가중치를 부여하기 위한 예시를 개략적으로 도시한다.
도 9는 사용자의 시선 방향에 대하여 측정된 거리들에 수평적으로 가중치를 부여하기 위한 예시를 개략적으로 도시한다.
도 1은 일 실시예에 따른 시스템 구현을 개략적으로 도시한다.
도 2는 일 실시예에 따른 방법 구현을 개략적으로 도시한다.
도 3은 일 실시예의 방법 구현에 따른 흐름도를 개략적으로 도시한다.
도 4는 일 실시예에 따른 예시적인 시스템 구현을 개략적으로 도시한다.
도 5는 일 실시예에 따른 웨어러블 디바이스 상에 광 검출기 및 광 공급원 구현을 개략적으로 도시한다.
도 6은 일 실시예에 따른 알고리즘적 프로세스를 예시하는 흐름도를 개략적으로 도시한다.
도 7은 일 실시예에 따른 광학 신호에 포함되는 눈깜박임 신호를 나타내는 다이어그램을 개략적으로 도시한다.
도 8은 사용자의 시선 방향에 대하여 측정된 거리들에 수직적으로 가중치를 부여하기 위한 예시를 개략적으로 도시한다.
도 9는 사용자의 시선 방향에 대하여 측정된 거리들에 수평적으로 가중치를 부여하기 위한 예시를 개략적으로 도시한다.
여기서 설명되는 이들의 기능 및 동작의 양상 뿐만 아니라 기능 및 동작의 양상들의 변형들은 단지 이의 구조, 이의 기능들 및 특성들의 보다 잘 이해하기 위한 것이다: 이들은 본 개시를 실시예들로 제한하지 않는다. 도면들은 부분적으로 개략적이며, 상기 필수적인 특성들 및 효과들은 기능들, 작용 원리들, 실시예들 및 기술적 특성을 명확하게 하기 위해 부분적으로 확대되어 명확하게 도시된다. 문장에서 또는 도면들에서 개시되는 모든 동작, 모든 원리, 모든 기술적 양상 및 모든 특징은 모든 청구항, 문장 및 다른 도면들에서의 각각의 특징들, 동작의 다른 방식들, 원리들, 기술적 개선들 및 본 개시에 포함되거나 또는 이로부터 발생하는 특징들과 조합될 수 있어, 모든 가능한 조합들이 설명되는 방법들 및 디바이스들에 할당된다. 이들은 또한 문장에서의, 즉 설명의 각각의 영역에서, 청구항들에서의 모든 개별 코멘트들의 조합들 및 문장들에서, 청구항들에서 그리고 도면들에서의 상이한 변형들 간의 조합들을 포함할 수도 있고, 그리고 추가 청구항들의 주제에 대해 이루어질 수 있다. 청구항들은 본 개시를 제한하지 않으며 따라서 이들 간의 모든 식별되는 특성들의 가능한 조합들을 제한하지 않는다. 개시되는 모든 특징들은 개별적으로 또는 여기서 개시되는 모든 다른 특징들과 조합이 명백하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템 100의 구현을 개략적으로 도시한다. 사용자의 건강 상태를 평가하기 위한 시스템(100)은 센서 유닛(105), 모니터링 유닛(107) 및 저장 유닛(109)을 포함한다. 센서 유닛(105)은 적어도 하나의 센서를 포함한다. 적어도 하나의 센서는 사용자의 눈으로부터 반사되는 광학 신호를 획득하도록 적응된다. 광학 신호는 인공광에 의해 생성될 수 있고, 또는 사용자의 눈들 중 적어도 하나에 의해 반사되는 주변광을 이용하여 적어도 하나의 눈 센서(110)에 의해 수집될 수 있다. 인공광은 센서 유닛(105) 또는 모니터링 유닛(107)에 연결될 수 있다. 센서 유닛(105)은 웨어러블 디바이스에 장착될 수 있다. 웨어러블 디바이스는 센서 유닛(105), 모니터링 유닛(107), 저장 유닛(109) 및/또는 인공광/광 공급원을 장착하도록 적응될 수 있다. 모니터링 유닛(107)은 센서 유닛(105)에 연결된다. 이 연결은 블루투스 연결을 통해 달성될 수 있다. 모니터링 유닛(107)은 광학 신호를 처리함으로써 사용자의 눈 활동에 관련되는 데이터를 추출하도록 적응된다. 저장 유닛(109)은 모니터링 유닛(107)에 연결된다. 이 연결은 인터넷 연결을 통해 달성될 수 있다. 저장 유닛(109)은 기록된 데이터 및 사용자의 눈 활동에 관련되는 추출된 데이터를 저장하도록 적응된다. 모니터링 유닛(107)은 저장 유닛(109)으로부터 기록된 데이터를 획득하도록 더 적응된다. 모니터링 유닛(107)은 사용자의 눈 활동에 관련되는 추출된 데이터와 기록된 데이터를 비교함으로써 사용자의 건강 상태를 평가하도록 더 적응된다.
사용자의 눈 활동에 관련되는 데이터는 예를 들어 안구 건조 모니터링을 평가하기 위한 눈 깜박임 및 눈 움직임들에 관련되는 데이터일 수 있다. 눈 활동에 관련되는 데이터로부터 관심 파라미터들을 추출할 수 있다는 것이 본 발명의 이점이다. 예를 들어, 저장 유닛(109)은 다른 유저들로부터 이용가능한 조정 데이터의 데이터베이스일 수 있다. 또한, 이 조정 데이터는 현재 웨어러블 디바이스를 착용하고 있는 사용자로부터 기록된 데이터일 수 있다. 또한, 눈 활동에 관련되는 데이터의 정확성을 더 개선하기 위해 환경 및 생리학적 데이터와 같은, 컨텍스트 데이터를 이용하는 것이 유리하다. 또한, 컨텍스트 데이터는 보다 의미있는 생리학적 해석을 위한 데이터를 향상시킬 수 있다. 도 1에서, 컨텍스트 데이터는 컨텍스트 센서(115)에 의해 수집된다. 컨텍스트 센서(115)는 주변 센서(ambient sensor)(120) 및/또는 생리학적 센서(125)를 포함할 수 있다. 주변 센서(120)는 주위의 환경으로부터 데이터를 수집하도록 적응되고 배치될 수 있다. 생리학적 센서(125)는 사용자의 인간 생명에 관련되는 데이터를 수집하도록 적응되고 배치될 수 있다. 모니터링 유닛(107)은 사용자 인터페이스(135), 경보 유닛(130) 및 컨텍스트 센서(115)를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스(135)는 센서 유닛을 장착한 안경과 같은, 웨어러블 디바이스를 착용한 사용자로부터 사용자 입력을 수신하도록 적응되고 그리고 배치될 수 있다. 또한, 사용자 인터페이스(135)는 사용자가 눈 활동에 관련되는 모집/수집된 데이터의 중요도에 가중치를 부여할 수 있도록, 모니터링 유닛과 상호작용하도록 적응될 수 있다. 경보 유닛(130)은 환경 또는 눈 활동에 관련되는 것 또는 남성/여성의 생리가 조절될 필요가 있는 사용자에 대해 경보/신호를 보내도록 적응되고 그리고 배치될 수 있다. 모니터링 유닛(107)은 모니터링 유닛(107)이 데이터를 추출할 수 있는 방식으로 저장 유닛에 연결될 수 있고, 이 데이터는 현재 처리/추출되는 데이터와 이를 비교하기 위해 저장 유닛(109)으로부터의 현재 처리되는 데이터 또는 기록된 데이터/저장된 데이터일 수 있다. 저장 유닛(109)은 서버/데이터베이스, 클라우드 또는 임의의 유형의 저장소일 수 있고, 이는 인터넷을 통해 접속할 수 있다.
예를 들어, 한 사람이 의학적 문제로 생리학적인 안구 건조 상태 및 눈깜박임 상태를 고려할 수 있다. 한 쌍의 안경의 프레임 상에 장착가능한 눈 센서는 눈깜박임 이벤트들의 신호를 조정 이후에 제공하는 눈 활동 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 가장 단순한 경우로 주파수와 같이 특정한 눈깜박임 통계를 보인다. 그러면, 스마트폰 상의 제품 특정 어플리케이션(app)은 자동적으로 클라우드 데이터베이스에 쿼리(query)하고 그리고 웨어러블 디바이스에 장착될 수 있는 컨텍스트 센서(115)와 같은 다른 센서에 의해 모니터링될 수 있는 주변 습도 또는 사용자의 활동과 같은, 다른 파라미터들을 고려할 수 있다. 이 결과들은 이러한 눈깜박임 패턴을 가지고 그리고 이러한 특정 주변 상태에 있는 것으로 이후에 보고된 다수의 사용자들이 안구 건조증의 발명으로 진단되었다는 것을 나타낼 수 있다. 시스템은 사용자가 특정한 행동들을 취하도록 조언을 받는데 사용될 수 있다. 예측 분석이 미리 사용자를 경고하기 위해 이력 데이터에 기초한 클라우드 상에서 수행될 수 있다. 보다 단순한 경우로, 알고리즘은 낮 동안 장기간의 눈깜박임이 없음은 저녁에, 예를 들어 TV를 시청하거나 또는 PC로 작업하는 동안 눈의 충혈 및 가려움을 유발할 수 있다고 예측할 수 있고, 이는 스마트폰과 같은 참조 센서들에 의해 검출되거나 또는 자체-보고될 수 있다. 이력 데이터를 사용하는 것과 사용자의 건강 상태에 대해 눈깜박임을 관련시키는 것은 본 발명의 이점이다. 이는 디바이스 조정(device calibration)의 문제를 해결하는 것을 허용하는 클라우드 데이터 분석에 접속하기 위해 디바이스를 연결하는 컨셉에 의해 구현된다. 디바이스는 센서 유닛(105)으로 이해될 수 있다. 또한, 눈의 감음 또는 뜸, 왼쪽 또는 오른쪽, 위 또는 아래를 바라보는 등과 같은 참조 상태를 이용하는 디바이스의 자동 조정은 예를 들어, 디바이스가 연결되는 스마트폰과 같은 참조 방법에 기초한다. 간단한 사용 사례 시나리오는 사용자가 웨어러블 디바이스(예를 들어, 안경)를 착용하고, 눈 활동을 모니터링하기 위해 스마트폰의 카메라를 활성화하는 모니터링 유닛 상의 제어 어플리케이션을 시작하는 것이다. 그 다음, 사용자는 눈을 뜨고/감으며, 이는 스마트폰 카메라로부터 이미지들을 캡쳐하는 어플리케이션에 의해 자동적으로 검출되고 그리고 웨어러블 디바이스에 장착된 센서 유닛/눈 센서에 의해 측정되는 신호에 관련된다. 조정이 완료된 이후, 스마트폰 어플리케이션은 카메라를 비활성화시키고 그리고 사용자는 센서 유닛(105)이 사용자의 눈깜박임 패턴을 검출하도록 활성화되는 동안, 그 또는 그녀의 일상적인 활동들을 진행한다. 또한, 센서 유닛(105)에 의해 수집되는 원시 신호들의 조정은 연령, 성별, 얼굴 특징 등과 같은 컨텍스트 데이터와 함께 다른 사용자들의 동일한 사용자에 대해 이용가능한 이력/기록 데이터에 기초한다. 시스템(100)은 자체-보고된 상태에 관련되고 그리고 동일 또는 다른 사용들로부터의 이력/기록 데이터에 기초하는 생리학적 및/또는 심리적 정보를 추론할 수 있게 한다. 생리학적 데이터는 안구 건조증의 발병일 수 있다. 심리적 데이터는 스트레스, 졸음 등일 수 있다.
눈 활동은 눈들의 심리적 상태의 조절로 이해될 수 있다. 이는 눈깜박임, 회전을 포함하는 눈 움직임들, 동공 크기 변화들, 조절(accommodation) 등을 포함한다. 컨텍스트 데이터는 눈(심박수, 땀, 머리 방향, 연령 등), 사용자의 환경(온도, 습도, 위치) 및 문자 영역들, 음성 입력 또는 이미지들로부터 직접적으로 추출되지 않고 사용자 자신으로부터의 정보(즉, 가려움, 피곤함, 졸림)를 추가하는, 사용자에 관한 정보일 수 있다. 조정 데이터는 생리학적 관심 파라미터들로 컨텍스트 데이터 및 센서 유닛으로부터의 원시 신호들을 변환하기 위한 알고리즘에 의해 사용되는 데이터일 수 있다. 조정 데이터의 적어도 일부는 이러한 변환을 위한 알고리즘을 위한 파라미터들의 형태일 수 있다. 조정 데이터의 적어도 일부는 이러한 변환들을 위한 컴퓨터 명령들의 형태일 수 있다. 센서 유닛(105) 및 모니터링 유닛(107)은 조정 데이터를 이용하여 실제 눈 활동에 대해 눈으로부터의 광 반사들과 같은 원시 센서 측정 신호들을 검출하고 그리고 관련시킬 수 있다. 추출된 눈 활동 관심 파라미터들은 분당 깜박임과 같은 눈깜박임들의 주파수, 초당 눈깜박임 간격, 수직 및 수평 방향으로의 눈 움직임, 동공 반경, 눈깜박임 완전성(blink completeness) 및 굴절과 같은 기타의 것일 수 있다. 센서 유닛(105)의 목적은 눈으로부터의 원시 신호들 및 관련 컨텍스트 데이터를 획득하는 것이다. 센서 유닛(105)은 안경 프레임에 장착될 수 있다. 이 안경 프레임은 센서 유닛(105)을 고정하는데 적합한 일반 안경 또는 전용 프레임일 수 있다. 모니터링 유닛(107)은 안경 프레임에 장착되는 개별 디바이스일 수 있다. 모니터링 유닛(107)은 원시 데이터의 처리, 파라미터들의 평가 및 센서 유닛(105)과 저장 유닛(109) 사이의 데이터의 교환 및 제어를 수행할 수 있고, 이는 네트워크 저장소(클라우드)일 수 있다. 센서 유닛(105)은 사용자의 누들의 하나 또는 양쪽의 전방에 위치하는 적외선 LED 및 부착 근접 센서를 구비하는 안경 프레임에 구현될 수 있다. 근접 센서는 마이크로제어 보드(안경 템플과 같은 안경 프레임 상에 부착될 수 있음)에 연결될 수 있다. 근접 센서는 주변광 센서와 같이 동작할 수 있다. 센서는 LED 강도를 조절하고 주변 배경을 감할 수 있다. 이는 사용자의 전방에서 객체의 근접성에 관련되는 신호를 전달한다. 객체에 가까워지는 것은 더 높은 신호 레벨을 발생시킨다. 마이크로제어 보드는 전력 공급원, 충전을 위한 마이크로 USB 인터페이스 및 3-D 가속계 및 온도 센서를 가질 수 있다. 보드는 저-에너지 블루투스 인터페이스를 통해 스마트폰 또는 태블릿과 같은, 모니터링 유닛(107)과 통신할 수 있다. 스마트폰/태블릿은 근접 센서, 가속도계 및 온도 센서의 측정값들을 판독하는 앱을 실행할 수 있고 그리고 후처리를 위해 데이터 파일 내에 이들을 저장하도록 적응될 수 있다. 스마트폰/태블릿은 신호 변화의 사전결정된 징후(signature)에 의해 눈깜박임들을 식별하기 위해 신호의 분석을 수행할 수 있다. 그리고, 사용자에게 눈깜박임의 통계가 표시된다. 또한, 적어도 하나의 눈 센서(110)는 현재 착용중인 안경들/스펙터클(spectacles)에 대한 또는 개인에 대한 신호들의 최적의 조합/혼합을 식별하고 그리고 이용할 수 있도록 복수의 공급원들 및/또는 검출기들을 포함할 수 있다.
본 발명의 원리를 위해하기 위해, 도 2는 일 실시예에 따른 방법 구현을 개략적으로 도시한다.
도 2는 사용자의 건강 상태를 평가하기 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 방법을 개략적으로 도시한다. 본 발명은 센서 유닛에 의해, 사용자의 눈으로부터 반사되는 광학 신호를 획득하는 단계(S205)를 포함한다. 센서 유닛은 웨어러블 디바이스에 장착될 수 있다. 본 방법은 센서 유닛에 연결되는 모니터링 유닛에 의해, 광학 신호를 처리함으로써 사용자의 눈 활동에 관련되는 데이터를 추출하는 단계(S210)를 더 포함한다. 사용자의 눈 활동에 관련되는 데이터는 광학 신호에 포함된다. 본 발명은 모니터링 유닛에 연결되는 저장 유닛에 의해, 기록된 데이터 및 사용자의 눈 활동에 관련되는 추출된 데이터를 저장하는 단계(S215)를 더 포함한다. 본 방법은 모니터링 유닛에 의해, 저장 유닛으로부터 기록된 데이터를 획득하는 단계(S220)를 더 포함한다. 본 방법은 모니터링 유닛에 의해, 사용자의 눈 활동에 관련되는 추출된 데이터와 기록된 데이터를 비교함으로써 사용자의 건강 상태를 평가하는 단계(S225)를 더 포함한다.
보다 나은 이해를 이해, 사용자의 건강 상태를 평가하기 위한 방법에 대한 또 다른 실시예가 도 3에 도시된다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법 구현에 따른 흐름도를 개략적으로 도시한다. 도 3에서, 측정 데이터, 조정 데이터, 눈 활동 데이터 및 환경 데이터는 건강 상태를 추출하기 위해 조합되는 것으로 도시된다. 측정 데이터는 도 1에 따른 센서 유닛/눈 센서에 의해 현재 측정되는 눈 활동에 관련되는 데이터일 수 있다. 측정 데이터는 센서 유닛을 포함하는 웨어러블 디바이스를 이용하기 전에 사용자에 의해 수행되는 조정 기술에 의해 획득되는 조정 데이터일 수 있다. 또한, 조정 데이터는 웨어러블 디바이스를 이용하는 초기 세션들에서 획득되는 동일 또는 다른 사용자들로부터의 데이터일 수 있다. 웨어러블 디바이스는 프레임/안경일 수 있다. 조정 데이터를 획득하기 위해, 사용자/다른 사용자들은 조정 데이터/이력 데이터를 수집하기 위해 웨어러블 디바이스를 착용해야 한다. 여기서 기록/저장 데이터로 지칭될 수도 있는, 이력 데이터는 사용자가 데이터를 획득하기 위해 웨어러블 디바이스를 사용하는 동안 현재 추출되는 데이터와 함께 비교하는 단계에서 사용될 수 있다. 또한, 환경 데이터는 사용자의 건강 상태를 보다 정확하게 평가하고 그리고/또는 평가하기 위해 눈 활동 데이터 및 조정 데이터와 함께 수집될 수 있다.
전술한 개시에 따른 방법 구현의 용이한 이해를 위해, 예시적인 시스템 구현은 도 4에 도시된다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 예시적인 시스템 구현을 개략적으로 도시한다. 눈 센서(1), 눈 센서(2), 및 온도 및 위치 센서와 같은, 도 1에 따른 센서 유닛으로 구현되는 상이한 종류의 센서들이 도면의 좌측에 도시된다. 이는 단지 예시적인 센서 배치이며, 예를 들어 하나의 눈 센서 및 온도 및 위치 센서들 중 하나만을 포함할 수도 있다. 센서 유닛은 예를 들어, 블루투스 연결을 통해, 여기서 스마트폰으로 도시되는, 모니터링 유닛에 연결된다. 모니터링 유닛 자체는 예를 들어 무선 통신을 통해 측정 데이터베이스 및 조정 데이터베이스에 연결된다. 예를 들어, 블루투스 연결 및 무선 통신 연결은 사용자에 의해 사용자 인터페이스를 통해 켜고 끌 수 있다. 이는 모니터링 유닛이 측정 데이터와 함께 조정 데이터베이스로부터 데이터를 추출하도록 한다. 측정 데이터는 추출 데이터일 수 있고, 그리고 조정 데이터베이스로부터의 조정 데이터는 기록된 데이터일 수 있다. 모니터링 유닛(107)은 위치 기반 센서(예를 들어 GPS, GLONASS 또는 GNSS 센서)와 같은, 또 다른 유형의 센서를 포함할 수 있다. 사용자의 위치를 알기 어려운 몇몇의 상황에서, 사용자는 입력을 통해 컨텍스트 정보 및/또는 자신의 위치의 결정을 도울 수 있다. 사용자 입력은 예를 들어 모니터링 유닛에 포함되는, 사용자 인터페이스에 의해 처리될 수 있다. 위치 센서가 사용자가 예를 들어 자동차 또는 버스에 있는지 여부를 결정하기 어려운 정보를 제공하는 경우, 모니터링 유닛 및 모니터링 유닛과 통신하는 클라우드 서버는 자신이 버스 또는 자동차에 탔는지 묻는 사용자에 대한 쿼리를 제시할 수 있다. 유사한 쿼리들이 차량 컨텍스트들 이외에 위치에 대해 발생할 수 있다. 예를 들어, 데이터가 눈 활동에 관련되는 경우, 사용자의 생리학적 또는 심리적 상태 및/또는 환경은 사용자가 격렬한 운동과 같은 특정 작업을 완료했음을 나타내지만, 사용자가 헬스장에 갔다는 것이 표시하는 위치 데이터가 존재하지 않는 경우, 사용자는 자신이 오늘 헬스장에 갔는지 여부에 대하여 질문을 받을 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라 데이터가 웨어러블 디바이스에 의해 어떻게 추출되는지 설명하기 위해, 도 5는 결과 데이터를 포함하는 대응하는 다이어그램과 함께 예시적인 검출기/공급원 배치를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 디바이스 상에 광 검출기/센서 및 광 공급원 구현을 개략적으로 도시한다. 웨어러블 디바이스(505)는 광 공급원들(541, 542 및 543)을 포함할 수 있다. 웨어러블 디바이스는 광 검출기들(511 및 512)을 더 포함할 수 있다. 도 5의 우측 상에, 광 검출기(511)와의 상이한 광 공급원들(541, 542, 및 543) 간의 관계에 대한 다이어그램이 도시된다. 광 공급원과 광 검출기 사이의 최단 거리는 출력 데이터의 최대량을 발생시켜, 이로 인해 관련된 다이어그램에서 높은 피크를 발생시킨다. 출력 데이터의 최소량은 도 5에 도시되는 바와 같이 광 공급원과 광 검출기 사이의 최장 거리에 대응하여 발생한다. 상이한 사용자들의 눈들은 광 검출기, 광 공급원, 및 웨어러블 디바이스(50)의 프레임에 관련하여 상이한 위치에 위치할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 눈들이 웨어러블 디바이스(505)의 프레임 상단에 가까이 위치하는 경우, 광 검출기는 광 검출기(511) 및 광 공급원(541)의 조합으로부터 더 나은 신호를 수신할 수 있다. 사용자의 눈들이 프레임의 하단에 가까이 위치하는 경우, 광 검출기(512) 및 광 공급원(543)의 조합이 바람직할 수 있다.
결과 데이터가 눈 활동을 획득하는데 어떻게 사용되는지 설명하기 위해, 도 6은 본 개시에서 광학 신호로 또한 지칭되는, 원시 눈 센서 데이터 및 컨텍스트 데이터를 조합함으로써 눈 활동을 획득하기 위한 알고리즘의 사용을 개략적으로 설명한다. 원시 눈 센서 데이터는 눈 센서에 의한 검출된 데이터일 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘적 프로세스를 예시하는 흐름도를 계략적으로 도시한다. 원시 눈 센서 데이터 및 컨텍스트 데이터는 알고리즘을 위한 입력 데이터로 수집되고 그리고 사용된다. 또한, 조정 데이터는 알고리즘을 위한 또 다른 입력 데이터로 사용될 수 있다. 조정 데이터는 실제 눈 활동에 대해 측정된 원시 신호들을 관련시키기 위한 알고리즘으로 사용되는 데이터로 이해될 수 있다. 이는 맵핑 알고리즘에 의해 수행될 수 있다. 조정 데이터는 원시 측정 데이터, 참조 데이터 및 컨텍스트 데이터로 구성될 수 있다. 본 시스템은 독립적인 참조 신호로부터 눈깜박임 상태에 관한 정보를 획득함으로써 신호를 조정할 수 있다. 이러한 참조 신호는 사용자 인터페이스를 통해 제공되는 직접적인 사용자 입력일 수 있다. 사용자 인터페이스는 웨어러블 디바이스에 배치될 수 있다. 사용자 입력은 웨어러블 디바이스의 프레임 상의 버튼을 누르기, 머리 제스처(예를 들어, 끄떡임(nodding)은 깜박임을 나타내고, 머리를 흔드는 것은 눈을 뜸을 나타냄) 또는 웨어러블 디바이스의 프레임 상에 배치되는 가속도계에 의해 검출되는 프레임 상의 탭핑(예를 들어, 단일 탭은 눈을 뜸의 의미하고, 이중 탭은 눈을 감음을 의미)에 의해 표시될 수 있다. 사용자 입력은 제어기 하드웨어/소프트웨어가 이러한 종류의 동작을 허용하는 경우 탭핑, 버튼 누르기에 의해 제어기 상에 제공될 수 있다. 이는 또한 예를 들어, 스마트폰을 흔들거나 또는 클릭함으로써 앱 상에 구현될 수 있다. 알고리즘이 수행되는 경우, 눈 활동에 관련되는 데이터는 도 3에서 수행된 것과 같이, 데이터의 조합에 의해 추출된다.
눈 활동에 관련되는 데이터를 설명하기 위해, 도 7은 눈 센서에 의해 수집되는 데이터의 시간적인 변동을 도시한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 광학 신호에 포함되는 눈깜박임 신호를 나타내는 다이어그램을 개략적으로 도시한다. 이 데이터는 눈 반사로부터 검출되는 눈깜박임 신호를 보여주는 센서 출력으로부터 추출된다.
도 8은 사용자의 시선 방향에 관하여 측정된 거리들에 대하여 수직적으로 가중치를 부여하기 위한 예시를 개략적으로 도시하고, 도 9는 사용자의 시선 방향에 관하여 측정된 거리들에 대하여 수평적으로 가중치를 부여하기 위한 예시를 개략적으로 도시한다. 거리 측정 센서는 객체 B에 대한 거리 1, 2, 3 4 및 객체 A에 대한 거리 5를 센싱할 수 있다. 눈 움직임 센서는 도면에서 표시되는 바와 같이 시선의 방향을 측정할 수 있다. 이 예시에서, 시선 방향과 거리 1의 편차가 가장 크고, 시선 방향으로부터 거리 2, 3, 4, 5의 거리들의 편차는 2에서 5의 순서로 감소한다. 따라서, 거리 5의 거리가 사용자의 시청 거리를 추출하는데 가장 중요한 측정값으로 간주되고, 시스템이 거리들을 측정하는 경우 가장 큰 가중치가 거리 5(시선 방향에 가장 가까움)에 주어지고, 반면에 거리 1의 거리(시선 방향에서 가장 떨어짐)는 가장 중요하지 않는 측정값으로 취급된다. 거리 2 내지 4는 이에 따라 가중치가 부여될 수 있고, 여기서 거리 4는 거리 3 보다 중요하게 고려될 수 있고 그리고 거리 3은 거리 2 보다 더 중요하게 고려될 수 있다.
참조 신호를 획득하기 위해, 본 발명의 실시예에 따른 시스템은 추가적인 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 추가적인 센서는 모니터링 유닛에 포함될 수 있다. 예를 들어, 모니터링 유닛이 스마트폰인 경우, 전방/후방 카메라가 사용될 수 있고 그리고 이미지 분석 알고리즘은 사용자의 눈깜박임들을 식별하고 그리고 사용자 인터페이스를 통한 직접적인 사용자 입력 없이 주 눈깜박임 신호에 이들을 관련시키도록 적응될 수 있다. 이는 수동 모니터링으로 지칭될 수 있고, 여기서 참조 데이터 분석은 실시간 및/또는 사후적으로 수행될 수 있다. 사후 분석은 수동 또는 반-자동적 방식에서 직접적인 사용자 입력의 이점을 가질 수 있다. 예를 들어 수동 방식에서, 사용자는 이미지 상에 표시되고 그리고 눈의 상태(예를 들어, 눈깜박임 또는 눈을 뜸)를 판정하도록 요청 받을 수 있다. 반-자동 방식에서, 알고리즘은 눈 상태를 식별하는 것이고 단지 사용자에게 참조 데이터 결과만을 보여주고 그리고 결과를 확인 또는 거부하도록 요청할 수 있다(예를 들어, 결과들을 수용하거나 또는 거절하기 위해 각각 스마트폰을 좌측 또는 우측으로 스와핑함). 조정 데이터가 컨텍스트 데이터를 포함하기 때문에, 조정 데이터는 눈 활동 검출의 정확성을 개선하기 위해 추가적인 생리학적 또는 주변 데이터에 관련될 수 있다. 컨텍스트 데이터는 연령, 체중, 피부 타입, 눈 색깔, 건강에 정보 등과 같은 정적 정보, 얼굴의 이미지, 또는 사용자의 움직임, 주변 온도 등과 같은 모니터링된 파라미터들의 형태일 수 있다. 컨텍스트 데이터는 컨텍스트 관련된 통계를 추출하기 위해 눈 활동 데이터와 관련되어 사용될 수도 있다.
Claims (17)
- 사용자의 건강 상태를 평가하기 위한 시스템(100)에 있어서,
상기 사용자의 눈으로부터 반사되는 광학 신호를 획득하도록 적응되는 적어도 하나의 눈 센서(110)를 포함하는 센서 유닛(105) - 상기 센서 유닛(105)은 웨어러블 디바이스에 장착될 수 있음 -;
상기 센서 유닛(105)에 연결되고 그리고 상기 광학 신호를 처리함으로써 상기 사용자의 눈 활동에 관련되는 데이터를 추출(derive)하도록 적응되는 모니터링 유닛(107) - 상기 사용자의 상기 눈 활동에 관련되는 상기 데이터는 상기 광학 신호에 포함됨 -; 및
상기 모니터링 유닛(107)에 연결되고 그리고 기록된 데이터 및 상기 사용자의 상기 눈 활동에 관련되는 상기 추출된 데이터를 저장하도록 적응되는 저장 유닛(109);
을 포함하고, 그리고
상기 모니터링 유닛(107)은 상기 저장 유닛(109)으로부터 상기 기록된 데이터를 획득하고 그리고 상기 사용자의 상기 눈 활동에 관련되는 상기 추출된 데이터와 상기 기록된 데이터를 비교함으로써 상기 사용자의 상기 건강 상태를 평가하도록 더 적응되는,
시스템(100).
- 제 1 항에 있어서,
상기 기록된 데이터는 상기 사용자의 상기 눈 활동에 관련되는 저장 데이터, 다른 사용자들의 상기 눈 활동에 관련되는 저장 데이터, 상기 사용자의 상기 건강 상태에 관련되는 저장 데이터 및/또는 상기 다른 사용자들의 건강 상태에 관련되는 저장 데이터를 포함하는,
시스템(100).
- 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 기록된 데이터는 상기 사용자의 상기 건강 상태 및/또는 다른 사용자 또는 다른 사용자들의 건강 상태를 표시하는, 이력 데이터 및/또는 이전에 저장된 데이터인,
시스템(100).
- 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 광학 신호는 광 공급원(light source)로부터 발생하고, 상기 광 공급원은 주변광(ambient light) 및/또는 인공광 공급원이고, 상기 인공광 공급원은 상기 웨어러블 디바이스에 장착가능한,
시스템(100).
- 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 사용자의 눈 및/또는 주변 조직들로 상기 광학 신호를 전송하도록 배치되고 그리고 적응되는 적어도 하나의 광 공급원 - 상기 적어도 하나의 광 공급원은 추가적으로 상기 사용자의 상기 눈 및/또는 주변 조직들로 상기 광학 신호를 전송하기 위해 상기 웨어러블 디바이스에 장착 가능하고 그리고 조정될 수 있음 -;
을 더 포함하고, 그리고
상기 적어도 하나의 눈 센서(110)는 상기 사용자의 상기 눈 활동에 관련되는 데이터를 최적으로 추출하기 위해 상기 모니터링 유닛(107)을 위한 상기 광 공급원과 정렬되도록 더 조정될 수 있는,
시스템(100).
- 제 5 항에 있어서,
상기 사용자의 눈 및/또는 주변 조직들로부터 상기 광학 신호를 수신하도록 배치되고 그리고 적응되는 적어도 하나의 광 검출기 - 상기 적어도 하나의 광 검출기는 추가적으로 상기 사용자의 상기 눈 및/또는 주변 조직들로부터 상기 광학 신호를 수신하기 위해 상기 웨어러블 디바이스에 장착 가능하고 그리고 조정될 수 있음 -;
을 더 포함하고,
상기 적어도 하나의 광 검출기는 상기 수신된 광학 신호에 기초하여 상기 사용자의 상기 눈 활동에 관련되는 데이터를 최적으로 추출하기 위해 상기 모니터링 유닛(107)을 위한 상기 적어도 하나의 광 공급원과 정렬되도록 더 조정될 수 있는,
시스템(100).
- 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 눈 센서(110)는 상기 사용자의 상기 눈의 위치에 대한 상기 웨어러블 디바이스 또는 상기 프레임의 상대적인 위치 및/또는 상기 사용자의 눈 크기를 포함하는 상기 사용자의 개인 상태에 대해 조정될 수 있는,
시스템(100).
- 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 센서 유닛(105)은:
상기 사용자의 환경에 관련되는 다른 신호를 검출하도록 적응되는 컨텍스트 센서(context sensor)(115) - 상기 컨텍스트 센서(115)는 상기 센서 유닛(105) 또는 상기 모니터링 유닛(107)에 배치됨 -;
을 더 포함하고,
상기 모니터링 유닛(107)은 상기 다른 신호를 처리함으로써 상기 다른 신호에 포함되는 환경 데이터를 추출하도록 더 적응되고,
상기 저장 유닛(109)은 상기 추출된 환경 데이터를 저장하도록 더 적응되고, 그리고
상기 저장 유닛(109)은 상기 추출된 환경 데이터 및 상기 사용자의 상기 눈 활동에 관련되는 상기 추출된 데이터와 상기 기록된 데이터를 비교함으로써 상기 사용자의 상기 건강 상태를 평가하도록 더 적응되는,
시스템.
- 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 건강 상태가 상기 추출된 환경 데이터 및/또는 상기 추출된 눈 활동 데이터에 대응하는지 여부를 상기 사용자가 표시하는, 상기 사용자로부터의 입력을 수신하도록 적응되는 사용자 인터페이스(135)
더 포함하는,
시스템(100).
- 제 9 항에 있어서,
상기 사용자 인터페이스(135)는 상기 비교에 기초하여 신체적 및/또는 정신적 이상상태가 발생했는지 여부를 표시하도록 더 적응되는,
시스템(100).
- 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 기록된 데이터는 상기 사용자 및/또는 다른 유저들로부터의 이전에 저장된 환경 데이터 및 이전에 저장된 조정 데이터를 포함하는,
시스템(100).
- 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 모니터링 유닛은:
상기 비교에 기초하여 신체적 및/또는 정신적 이상상태가 발생했는지를 사용자에게 표시하도록 적응되는 경보 유닛(130);
을 더 포함하는,
시스템(100).
- 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 사용자의 상기 눈으로부터 반사되는 다른 광학 신호를 획득하도록 적응되는 추가 센서;
를 더 포함하고, 그리고
상기 모니터링 유닛은 상기 사용자의 눈 깜박임(blink)들을 식별하고 그리고 상기 눈 활동에 관련되는 데이터에 상기 식별된 상기 사용자의 눈깜박임을 연관시키도록 적응되는, 이미지 분석 알고리즘을 수행하도록 적응되는,
시스템(100).
- 제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 사용자의 상기 눈들의 움직임들을 센싱하도록 적응되는 눈 움직임 센서; 및
적어도 한 방향으로 거리 측정 센서에서부터 하나 이상의 객체들에 대한 거리들을 측정하도록 적응되는 거리 측정 센서;
를 더 포함하고,
상기 모니터링 유닛(107)은 센싱된 움직임들을 이용하여 상기 사용자의 시선 방향을 측정하고, 상기 시선 방향으로부터의 상기 적어도 하나의 방향의 편차에 기초하여 상기 측정된 거리들에 가중치를 부여하고, 그리고 상기 가중치가 부여된 거리들에 기초하여 상기 사용자와 상기 하나 이상의 객체들 사이의 시청 거리(viewing distance)를 계산하도록 더 적응되는,
시스템(100).
- 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 눈 움직임 센서 또는 상기 센서 유닛(105)은 상기 사용자의 수정체(lens) 형상의 변화, 동공들의 크기, 또는 눈들의 움직임들 중 적어도 하나를 센싱하도록 더 적응되고,
상기 모니터링 유닛(107)은 상기 수정체 형상의 변화, 상기 동공들의 크기, 및 상기 센싱된 눈들의 움직임들로부터 도출되는 이접운동(vergence) 중 적어도 하나를 이용하여 조절 작력(accommodation effort)을 결정하도록 더 적응되는,
시스템(100).
- 제 15 항에 있어서,
상기 모니터링 유닛(107)은 상기 결정된 조절 작력에 기초하여 상기 사용자의 상기 시청 거리를 계산하도록 더 적응되는,
시스템(100).
- 사용자의 건강 상태를 평가하기 위한 방법에 있어서,
센서 유닛(105)에 의해, 상기 사용자의 눈으로부터 반사되는 광학 신호를 획득하는 단계(S205) - 상기 센서 유닛(105)은 웨어러블 디바이스에 장착될 수 있음 -;
상기 센서 유닛(105)에 연결되는 모니터링 유닛(107)에 의해, 상기 광학 신호를 처리함으로써 상기 사용자의 눈 활동에 관련되는 데이터를 추출하는 단계(S210) - 상기 사용자의 상기 눈 활동에 관련되는 상기 데이터는 상기 광학 신호에 포함됨 -;
저장 유닛(109)에 의해, 기록된 데이터 및 상기 사용자의 상기 눈 활동에 관련되는 상기 추출된 데이터를 저장하는 단계(S215);
상기 모니터링 유닛(107)에 의해, 상기 저장 유닛(109)으로부터 상기 기록된 데이터를 획득하는 단계(S220); 및
상기 모니터링 유닛(107)에 의해, 상기 사용자의 상기 눈 활동에 관련되는 상기 추출된 데이터와 상기 기록된 데이터를 비교함으로써 상기 사용자의 상기 건강 상태를 평가하는 단계(S225);
를 포함하는,
방법.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP17163664.0A EP3381351B1 (en) | 2017-03-29 | 2017-03-29 | System for assessing a health condition of a user |
| EP17163664.0 | 2017-03-29 | ||
| PCT/EP2018/058135 WO2018178267A1 (en) | 2017-03-29 | 2018-03-29 | System for assessing a health condition of a user |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20190141684A true KR20190141684A (ko) | 2019-12-24 |
Family
ID=58464261
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020197032108A Ceased KR20190141684A (ko) | 2017-03-29 | 2018-03-29 | 사용자의 건강 상태를 평가하기 위한 시스템(system for assessing a health condition of a user) |
Country Status (12)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20200297206A1 (ko) |
| EP (2) | EP3381351B1 (ko) |
| JP (1) | JP7106569B2 (ko) |
| KR (1) | KR20190141684A (ko) |
| CN (1) | CN110621212A (ko) |
| AU (1) | AU2018241278A1 (ko) |
| BR (1) | BR112019020025A2 (ko) |
| CA (1) | CA3058254A1 (ko) |
| IL (1) | IL269516A (ko) |
| MX (1) | MX2019011605A (ko) |
| RU (1) | RU2019130119A (ko) |
| WO (1) | WO2018178267A1 (ko) |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3666170B1 (en) * | 2018-12-11 | 2025-03-19 | Carl Zeiss Vision International GmbH | Wearable activity parameter collecting device and mounting unit therefor |
| WO2021014939A1 (ja) * | 2019-07-22 | 2021-01-28 | 日本電気株式会社 | 眠気推定情報補正装置、眠気推定装置、眠気推定情報補正方法、眠気推定方法および記録媒体 |
| US11553044B2 (en) * | 2019-10-17 | 2023-01-10 | Google Llc | Systems, devices, and methods for remote access smartphone services |
| US20210282669A1 (en) * | 2020-03-14 | 2021-09-16 | Peter Borden | System and method for monitoring eye blink mechanics |
| US11961232B2 (en) * | 2020-07-15 | 2024-04-16 | International Electronic Machines Corp. | Automated sensing system for health detection |
| CN111820865B (zh) * | 2020-07-24 | 2024-05-17 | 安徽猫头鹰科技有限公司 | 一种眼部视觉数据采集在线监控系统 |
| CN112674713B (zh) * | 2020-11-22 | 2021-10-08 | 青岛大学附属医院 | 昏暗环境瞳孔辨识系统 |
| CN115393383A (zh) * | 2021-05-22 | 2022-11-25 | 上海传莘信息科技有限公司 | 一种基于场景识别判断用眼健康度的近视防护智能眼镜 |
| JP7521748B1 (ja) | 2021-06-30 | 2024-07-24 | サイロスコープ インコーポレイテッド | 眼球突出の度合いの分析のための側方画像を取得するための方法及び撮影デバイス、及びそのための記録媒体 |
| JP7513239B2 (ja) | 2021-06-30 | 2024-07-09 | サイロスコープ インコーポレイテッド | 活動性甲状腺眼症の医学的治療のための病院訪問ガイダンスのための方法、及びこれを実行するためのシステム |
| WO2023277589A1 (ko) | 2021-06-30 | 2023-01-05 | 주식회사 타이로스코프 | 활동성 갑상선 눈병증 진료를 위한 내원 안내 방법 및 이를 수행하는 시스템 |
| TWI811139B (zh) * | 2021-11-16 | 2023-08-01 | 明達醫學科技股份有限公司 | 光學系統及其運作方法 |
| EP4220282A1 (en) | 2022-01-28 | 2023-08-02 | Carl Zeiss Vision International GmbH | Determining a lens shape for producing an optical lens for an eye of a person |
| CN120391994A (zh) * | 2025-04-27 | 2025-08-01 | 南通诺瞳奕目医疗科技有限公司 | 眼部健康监测设备、方法、系统及存储介质 |
Family Cites Families (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4953111A (en) * | 1987-02-12 | 1990-08-28 | Omron Tateisi Electronics Co. | Doze detector |
| JPH0838435A (ja) * | 1994-07-29 | 1996-02-13 | Pioneer Electron Corp | 在宅健康管理システム |
| JP2003076353A (ja) | 2001-09-04 | 2003-03-14 | Sharp Corp | ヘッドマウント型表示装置 |
| KR20040023945A (ko) * | 2002-09-12 | 2004-03-20 | 주식회사 휴비츠 | 향상된 시력 측정 방법 및 이를 제공하기 위한 시력 측정기 |
| US8469512B2 (en) * | 2011-05-31 | 2013-06-25 | Gunnar Optiks, Llc | Computer eyewear with spectral filtering |
| US9418617B1 (en) * | 2013-03-13 | 2016-08-16 | Google Inc. | Methods and systems for receiving input controls |
| JP2015019679A (ja) | 2013-07-16 | 2015-02-02 | セイコーエプソン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、および、情報処理システム |
| KR102182605B1 (ko) | 2013-12-31 | 2020-11-24 | 아이플루언스, 인크. | 시선-기반 미디어 선택 및 편집을 위한 시스템들 및 방법들 |
| EP3143575A2 (en) * | 2014-05-15 | 2017-03-22 | Essilor International (Compagnie Générale D'Optique) | A monitoring system for monitoring head mounted device wearer |
| US9357917B2 (en) * | 2014-07-28 | 2016-06-07 | Google Technology Holdings LLC | Method and apparatus for managing blinking |
| TWI603293B (zh) * | 2014-10-13 | 2017-10-21 | 由田新技股份有限公司 | 眨眼偵測方法及裝置 |
| US9700200B2 (en) * | 2014-12-16 | 2017-07-11 | International Business Machines Corporation | Detecting visual impairment through normal use of a mobile device |
| JP2016148622A (ja) | 2015-02-13 | 2016-08-18 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
| NZ773822A (en) | 2015-03-16 | 2022-07-29 | Magic Leap Inc | Methods and systems for diagnosing and treating health ailments |
| EP3112927A1 (en) * | 2015-06-30 | 2017-01-04 | Essilor International (Compagnie Generale D'optique) | A vision monitoring module fixed on a spectacle frame |
| CN105068646B (zh) * | 2015-08-05 | 2017-11-10 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 终端的控制方法和系统 |
| CN105559751B (zh) * | 2015-12-14 | 2018-06-12 | 安徽华米信息科技有限公司 | 监测微活动状态的方法、装置及可穿戴设备 |
| EP3228237B1 (en) * | 2016-04-08 | 2019-12-25 | Vivior AG | A device and method for measuring distances |
| KR102723374B1 (ko) * | 2016-07-25 | 2024-10-29 | 매직 립, 인코포레이티드 | 광 필드 프로세서 시스템 |
-
2017
- 2017-03-29 EP EP17163664.0A patent/EP3381351B1/en active Active
-
2018
- 2018-03-29 JP JP2019553268A patent/JP7106569B2/ja active Active
- 2018-03-29 CN CN201880022009.9A patent/CN110621212A/zh active Pending
- 2018-03-29 EP EP18717534.4A patent/EP3599990A1/en not_active Withdrawn
- 2018-03-29 BR BR112019020025A patent/BR112019020025A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2018-03-29 KR KR1020197032108A patent/KR20190141684A/ko not_active Ceased
- 2018-03-29 WO PCT/EP2018/058135 patent/WO2018178267A1/en not_active Ceased
- 2018-03-29 RU RU2019130119A patent/RU2019130119A/ru unknown
- 2018-03-29 CA CA3058254A patent/CA3058254A1/en active Pending
- 2018-03-29 MX MX2019011605A patent/MX2019011605A/es unknown
- 2018-03-29 AU AU2018241278A patent/AU2018241278A1/en not_active Abandoned
- 2018-03-29 US US16/498,054 patent/US20200297206A1/en not_active Abandoned
-
2019
- 2019-09-22 IL IL26951619A patent/IL269516A/en unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP3381351A1 (en) | 2018-10-03 |
| CN110621212A (zh) | 2019-12-27 |
| WO2018178267A1 (en) | 2018-10-04 |
| BR112019020025A2 (pt) | 2020-04-28 |
| AU2018241278A1 (en) | 2019-10-10 |
| RU2019130119A3 (ko) | 2021-07-19 |
| US20200297206A1 (en) | 2020-09-24 |
| RU2019130119A (ru) | 2021-04-29 |
| CA3058254A1 (en) | 2018-10-04 |
| JP7106569B2 (ja) | 2022-07-26 |
| MX2019011605A (es) | 2020-02-05 |
| EP3599990A1 (en) | 2020-02-05 |
| JP2020512120A (ja) | 2020-04-23 |
| EP3381351B1 (en) | 2026-05-06 |
| IL269516A (en) | 2019-11-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP7106569B2 (ja) | ユーザーの健康状態を評価するシステム | |
| EP3607872B1 (en) | Vision screening device and methods | |
| CN104219992B (zh) | 自闭症诊断辅助系统以及自闭症诊断辅助装置 | |
| US12437869B2 (en) | Headset integrated into healthcare platform | |
| AU2018298089B2 (en) | Application to determine reading/working distance | |
| US20180249941A1 (en) | Oculometric Neurological Examination (ONE) Appliance | |
| EP2389095A1 (en) | Detection of gaze point assisted by optical reference signals | |
| US10070787B2 (en) | System and method for detection and monitoring of a physical condition of a user | |
| Tatler et al. | Eye movement recordings in natural settings | |
| WO2025163631A1 (en) | Multimodal smart eyeglasses for adaptive vision, predictive ocular and hemodynamic monitoring, and emergency response | |
| WO2014146168A1 (en) | Automatic detection of task transition | |
| EP3075315B1 (en) | System and computer-implemented method for monitoring the visual behavior of a person | |
| Baranano et al. | Measuring gaze angle changes to maintain fixation upon a small target during motion: 3D motion tracking versus wearable eye-tracker | |
| Kasprowski | Eye tracking hardware: past to present, and beyond | |
| Gibertoni et al. | Enhancing ophthalmic examinations with real-time eye position monitoring using SVM | |
| KR102665504B1 (ko) | Vr 콘텐츠 기반 무자각 안과검사 제공 방법 및 시스템 | |
| Mariakakis et al. | Ocular symptom detection using smartphones | |
| JP2025016304A (ja) | 視覚機能モニタリングシステム及び視覚機能モニタリング方法 | |
| Oh et al. | Development and Validation of a Low-Cost Eye Tracking System | |
| WO2025196410A1 (en) | Eyewear device, system, and method and for controlling sensor activation | |
| CN121487686A (zh) | 用于评估光致不适的系统及相关联的方法 | |
| WO2023059348A1 (en) | Vision screening device, vision impairment screening system, improved vision screening process, method of assessment, and method of use | |
| Ratecki | Fatigue Monitoring System |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PA0105 | International application |
Patent event date: 20191029 Patent event code: PA01051R01D Comment text: International Patent Application |
|
| PG1501 | Laying open of application | ||
| A201 | Request for examination | ||
| PA0201 | Request for examination |
Patent event code: PA02012R01D Patent event date: 20210112 Comment text: Request for Examination of Application |
|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20220627 Patent event code: PE09021S01D |
|
| E601 | Decision to refuse application | ||
| PE0601 | Decision on rejection of patent |
Patent event date: 20220905 Comment text: Decision to Refuse Application Patent event code: PE06012S01D Patent event date: 20220627 Comment text: Notification of reason for refusal Patent event code: PE06011S01I |