【19】中華民國 【12】專利公報 （B）
【11】證書號數：I559900
【45】公告日： 中華民國 105 (2016) 年 12 月 01 日
【51】Int. Cl.： A61B5/021 G06Q50/22
(2006.01) (2012.01)
G06F21/32 (2013.01)
發明 全 14 頁
【54】名 稱：利用血壓訊號辨識身份的方法
METHOD FOR IDENTIFYING USER IDENTITY BY USING BLOOD PRESSURE SIGNAL
【21】申請案號：104125548 【22】申請日： 中華民國 104 (2015) 年 08 月 06 日
【72】發 明 人： 林淵翔 (TW) YUAN-HSIANG, LIN；王邦全 (TW) BANG-CHYUAN, WANG；張君齊 (TW) CHUN-CHI, CHANG
【71】申 請 人： 國立臺灣科技大學 NATIONAL TAIWAN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
臺北市大安區基隆路四段 43 號
【74】代 理 人： 莊世超
【56】參考文獻：
TW M495574 CN 1903117A
US 2015/0031962A1
TW 201247166A US 4880013 審查人員：陳守德
[57]申請專利範圍
1. 一種利用血壓訊號辨識身份的方法，應用於一血壓量測裝置中，該血壓量測裝置具有一 壓脈帶、一壓力感測器及一微控制器，包括：該壓力感測器偵測該壓脈帶在洩氣過程中 其內部的氣壓變化，而形成一血壓訊號，其包括一直流準位訊號及一交流訊號，其中該 直流準位訊號形成一壓力值隨時間下降的直流曲線，該交流訊號形成複數交流波形，其 中每一該交流波形具有一上升波段連接一下降波段，並且對應於該直流曲線中的一壓力 值；當該壓脈帶每下降一特定壓力差而使該直流曲線達到一特定壓力值，該微控制器即 在這些交流波形中選擇一對應於該特定壓力值的交流波形；對於該被選擇的交流波形，
以該微控制器分別計算其中該上升波段的面積及該下降波段的面積，以定義複數血壓特 徵值；以一倒傳遞神經網路建立一身份辨識演算法；將這些血壓特徵值輸入該身份辨識 演算法，而輸出一辨識結果；以該微控制器從這些交流波形中找出一具有最大振幅的交 流波形；將該最大振幅乘上一第一倍數，以得到一小於該最大振幅的第一振幅，並尋找 一具有最接近該第一振幅大小的交流波形，並將其所對應到的該直流曲線上的一第一壓 力值並定義為一收縮壓；以及將該最大振幅乘上一第二倍數，以得到一小於該最大振幅 的第二振幅，並尋找一具有最接近該第二振幅大小的交流波形，並將其所對應到的該直 流曲線上的一第二壓力值定義為一舒張壓。
2. 如申請專利範圍第 1 項所述之利用血壓訊號辨識身份的方法，其中 該微控制器選擇該交 流波形的步驟，是在該直流曲線從一高準位壓力下降至一低準位壓力的期間內進行。
3. 如申請專利範圍第 1 項所述之利用血壓訊號辨識身份的方法，更包括：提供一軟體程 式，包括該身份辨識演算法及一創建新成員的機制，其中該創建新成員的機制包括：提 供一帳號建立畫面，以供建立複數帳號，每一該帳號對應同一家庭中的複數成員；提供
- 500 -
一創建新成員畫面，以供建立該家庭中的每一該成員的資料，並儲存於該帳號中；以及 在執行該身份辨識演算法之後，從這些成員中產生一辨識到的成員。
4. 如申請專利範圍第 3 項所述之利用血壓訊號辨識身份的方法，更包括：在執行該身份辨 識演算法之後，提供一選擇畫面，該選擇畫面包括該辨識到的成員及該家庭中的其他成 員，其中該辨識到的成員以一具有不同透明度的圖案來表示；以及當該使用者判斷該辨 識到的成員不正確時，該選擇畫面提供該使用者從中選出一正確的成員。
5. 如申請專利範圍第 1 項所述之利用血壓訊號辨識身份的方法，更包括：在該被選擇的交 流波形的該上升波段及該下降波段中，以一擷取頻率進行取樣。
6. 如申請專利範圍第 5 項所述之利用血壓訊號辨識身份的方法，更包括：將該上升波段的 面積及該下降波段的面積做個別的平方計算，而得到二面積平方值，每一該面積平方值 為這些血壓特徵值之其一。
7. 如申請專利範圍第 1 項所述之利用血壓訊號辨識身份的方法，其中以該倒傳遞神經網路 建立該身份辨識演算法的步驟包括：當一使用者每次以該血壓量測裝置量測血壓後，即 新增一辨識結果；將該新增的辨識結果及一已知的正確資料上傳至一雲端系統；以及在 該雲端系統中，利用該新增的辨識結果及該已知的正確資料進行該倒傳遞神經網路的一 學習過程，以修正該倒傳遞神經網路的一權重。
8. 如申請專利範圍第 6 項所述之利用血壓訊號辨識身份的方法，更包括：在進行該倒傳遞 神經網路的該學習過程之前，提供一回想過程，該回想過程包括：將這些血壓特徵值分 別乘以該權重之後，加總起來，再加上一偏權值，得到一加總值；以及將該加總值代入 一激勵函數，而得到一輸出結果；在該學習過程中，將該輸出結果與該已知的正確資料 相減，以得到一權重差；以及根據該權重差修正該權重。
9. 如申請專利範圍第 1 項所述之利用血壓訊號辨識身份的方法，更包括： 在計算該舒張壓 之前，該血壓量測裝置先判斷所找到的該特徵值數量是否已達到一預定數量；若該特徵 值的數量已達到該預定數量，則計算該舒張壓和一脈搏率；以及將該收縮壓與該舒張壓 和該脈搏率傳輸至一行動裝置。
圖式簡單說明
圖 1 為本發明之一實施例，利用血壓訊號辨識身份的方法的整體流程示意圖。
圖 2 至圖 3 為本發明之一實施例的血壓演算法示意圖。
圖 4 為本發明之一實施例的身份辨識演算法建立流程示意圖。
圖 5 為本發明之一實施例中用來建立身份辨識演算法的倒傳遞神經網路架構示意圖。
圖 6 為本發明之一實施例，以倒傳遞神經網路建立身份辨識演算法的訓練過程示意圖。
圖 7 為本發明之一實施例的血壓量測裝置的硬體架構示意圖。
圖 8 為本發明之一實施例的血壓量測裝置的韌體流程示意圖。
圖 9 為本發明之一實施例的系統架構示意圖。
圖 10A 至圖 10E 為本發明之一實施例的行動裝置中的軟體程式流程示意圖。
圖 11A 及圖 11B 為本發明之一實施例的量測資料表現方式示意圖。
(2)
- 501 -
(3)
- 502 -
(4)
- 503 -
(5)
- 504 -
(6)
- 505 -
(7)
- 506 -
(8)
- 507 -
(9)
- 508 -
(10)
- 509 -
(11)
- 510 -
(12)
- 511 -
(13)
- 512 -
(14)
- 513 -
