具体实施方式

示例实施例的以下详细描述示参照于附图。不同附图中的相同组件符号可识别相同或类似组件。

个体的组织(例如皮肤组织、肌肉组织及/或其类似者)的含水量可提供与个体的水合作用水平相关的信息。举例而言，含水量可指示个体是脱水的或者超水合的。脱水可减低个体的认知及身体能力，而超水合可指示个体罹患心脏、肝脏或肾脏疾病。

当前技术使用侵入性操作来测量组织含水量。举例而言，可使用从个体抽取的血液来测量组织含水量。因此，当前技术会造成个体不适且需要在临床配置中执行。其结果是，根据当前技术，连续监测个体的组织含水量会是不切实际的或不可能的，从而使得脱水或超水合状况之实时探测是困难的。

根据本文中所描述的一些实施例，水合作用评估设备可基于与个体的组织相关联的吸收光谱数据来估计个体的组织含水量。在一些实施例中，水合作用评估设备可自与个体的皮肤表面接触的多光谱传感器设备(例如二元多光谱传感器(binary multispectralsensor；BMS)设备)获得吸收光谱数据。水合作用评估设备可使用吸收光谱数据以估计个体组织的含水量，且可使用含水量的估计以确定用于个体之水合作用水平的估计。

以此方式，水合作用评估设备有助于以非侵入性方式高效且准确地估计个体的水合作用水平。因而，水合作用评估设备改良了个体顺应性且节省了与侵入性操作相关联的资源(例如用以抽取血液的医疗设备资源、用以分析所抽取血液的医疗设备及处理资源、护理提供者资源及/或其类似者)。此外，多光谱传感器设备可由个体穿戴(例如在个体的手腕上)以准许连续监测个体的水合作用水平，从而改良对脱水及超水合状况的探测。

图1为本文中所描述的示例实施100的示意图。如图1中所展示，多光谱传感器设备可相对于个体的皮肤表面而定位(例如与个体的皮肤表面接触)。举例而言，如图1中所展示，多光谱传感器设备可被穿戴于个体手腕上。另外或替代地，多光谱传感器设备可相对于皮肤表面定位于个体本体的另一位置处，诸如定位于手指、手臂、腿部、耳垂及/或其类似者上。在一些实施例中，多光谱传感器设备包括在例如可见(VIS)光谱、近红外(NIR)光谱(例如750纳米至1400纳米)及/或其类似者中操作的BMS设备。

如附图标记105所展示，多光谱传感器设备可确定(例如测量、搜集、收集及/或其类似者)与N个(N>1)波长通道(例如16个波长通道、36个波长通道、64个波长通道及/或其类似者)相关联的吸收光谱数据。吸收光谱数据针对N个波长通道中的每个识别由个体组织对光的吸收程度(例如光衰减)。因此，多光谱传感器设备可包括：光源，其被配置以将光(例如NIR光谱中的光)透射通过个体组织；光探测器，其包括多个光传感器组件，该多个光传感器组件被配置以捕获与由该光源传输的光相关的信息；及多光谱滤光片，其包括多个滤光片(例如16个滤光片、36个滤光片、64个滤光片及/或其类似者)，其各自被配置以限定经导向各别光传感器组件的波长范围。在一些实施例中，该光源可位于多光谱传感器设备远程。此外，该光源可包括多个光源。举例而言，光源可包括在多光谱传感器设备中包括的一个或多个第一光源及位于多光谱传感器设备远程的一个或多个第二光源。

在一些实施例中，光源可经导引至个体的特定类型的组织。举例而言，可基于光源与光探测器之间的距离、基于导引于个体的皮肤表面处的光的强度及/或其类似者而将光源导引至个体的皮肤层或个体的肌肉层。举例而言，若光探测器定位于个体的皮肤表面处，则光源可经定位成距光探测器第一距离(例如距个体的皮肤表面第一距离)以便到达个体的皮肤层，或距光探测器第二距离(例如距个体的皮肤表面第二距离)以便到达个体的肌肉层。在此状况下，第一距离可短于第二距离。另外或替代地，可选择性激活多个光源以便产生到达个体的皮肤层或个体的肌肉层所需的特定光强度。光源与光探测器之间的距离及/或所激活的光源的数量可由个体及/或个体的护理提供者根据是否需要皮肤水合作用评估或肌肉水合作用评估、根据个体组织的肌肉含量及/或脂肪含量及/或其类似者来选择。

如由附图标记110所展示，水合作用评估设备可自多光谱传感器设备获得吸收光谱数据。水合作用评估设备为能够基于与多波长通道相关联的吸收光谱数据确定个体的水合作用水平的设备，如本文所描述。在一些实施例中，水合作用评估设备可与多光谱传感器设备整合(例如在同一封装中、在同一外壳中、在同一芯片上及/或其类似者)。替代地，水合作用评估设备可与多光谱传感器设备分离(例如位于其远程)。

在一些实施例中，水合作用评估设备可实时或接近实时地获得吸收光谱数据(例如在多光谱传感器设备被配置以在多光谱传感器设备获得吸收光谱数据时提供吸收光谱数据时)。另外或替代地，水合作用评估设备可基于多光谱传感器设备(例如自动)定期地(例如每隔一秒、每隔五秒及/或其类似者)提供吸收光谱数据来获得吸收光谱数据。另外或替代地，水合作用评估设备可基于向多光谱传感器设备请求吸收光谱数据而自多光谱传感器设备获得吸收光谱数据。

如由附图标记115所展示，水合作用评估设备可执行吸收光谱数据至组织吸收模型的拟合。组织吸收模型可藉由模型化组织中的光散射及光吸收而提供组织中的光衰减的近似值。组织吸收模型可为由方程式1表示的泰勒展开衰减模型：

其中c0及c1是常数，<L>为通过组织的反射光的平均路径长度，ε_Hb(λ)及为分别用于水、脱氧血红蛋白及氧合血红蛋白的波长相关消光系数，且c_Hb及分别为水、脱氧血红蛋白及氧合血红蛋白的浓度。项描述由水及血红蛋白进行的光吸收，且项c₁λ描述从组织的散射。

水合作用评估设备可由运用非线性最小二乘法过程来最小化经模型化吸收光谱与经测量吸收光谱(例如吸收光谱数据)之间的平方差之和来确定c₀、c₁、<L>、c_Hb、的值。在一些实施例中，水合作用评估设备可确定用于组织吸收模型的初始值以便提供用于拟合过程的起点。举例而言，水合作用评估设备可使用经仿真退火过程或用于确定初始值的另一过程来确定初始值。在一些实施例中，水合作用评估设备可执行受到逻辑函数约束的拟合过程，该逻辑函数提供c₀、c₁、<L>、c_Hb或中的一个或多者的值的上边界及/或下边界。在一些实施例中，水合作用评估设备可以与上文所描述的方式相似的方式使用描述由组织进行的光吸收的另一模型。

如由附图标记120所展示，水合作用评估设备可确定个体组织的含水量的估计。举例而言，水合作用评估设备可基于自拟合过程确定的水的浓度的值来确定含水量的估计。如上文所描述，含水量的估计根据光源与光探测器之间的距离可与个体的皮肤层及/或肌肉层相关。以此方式，水合作用评估设备有助于高效且非侵入性地估计个体组织的含水量。

如由附图标记125所展示，水合作用评估设备可确定个体的水合作用水平的估计。举例而言，水合作用评估设备可基于含水量的估计来确定水合作用水平的估计。作为一示例，水合作用评估设备可参考含水量及水合作用水平的映像以便基于含水量的估计确定水合作用水平的估计。作为另一示例，水合作用评估设备可基于描述含水量与水合作用水平之间的关系的模型确定水合作用水平的估计。如上文所描述，根据含水量的估计是否与个体的皮肤层或肌肉层相关，水合作用水平的估计可与个体的皮肤层或肌肉层相关。在一些实施例中，水合作用水平的估计可基于对于个体皮肤层的水合作用水平的估计及对于个体肌肉层的水合作用水平的估计的组合来估计个体的总体水合作用水平。水合作用水平的估计可为定量的(例如百分比)或定性的(例如脱水、水合、超水合及/或其类似者)。

水合作用评估设备可基于水合作用水平的估计执行一个或多个动作。在一些实施例中，水合作用评估设备可提供水合作用水平的估计以准许个体及/或个体的护理提供者分析水合作用水平的该估计。另外或替代地，水合作用评估设备可分析水合作用水平的估计，且在水合作用水平的估计值满足特定临限值的情况下提供指示个体需要用更多水、用更少水、寻求医疗处理及/或其类似者的通知。水合作用评估设备可将水合作用水平的估计及/或通知提供至与多光谱传感器设备及/或水合作用评估设备相关联的显示器、提供至与个体相关联的用户设备、提供至与个体的护理提供者相关联的用户设备，及/或其类似者。

在一些实施例中，若水合作用水平的估计值满足特定临限值，则水合作用评估设备可将通知传输至与个体相关联的用户设备及/或与个体的护理提供者相关联的用户设备。举例而言，当对水合作用水平的估计值满足与严重脱水、严重超水合及/或其类似者相关联的临限值时，水合作用评估设备可传输通知。在一些实施例中，若水合作用水平的估计值满足特定临限值，则水合作用评估设备可致使可穿戴式设备(例如包括多光谱传感器设备及/或水合作用评估设备的可穿戴式设备)提供通知(例如听觉、触觉及/或视觉警报)。

在一些实施例中，若水合作用水平的估计值满足特定临限值，则水合作用评估设备可致使另一设备调节提供至个体的流体。举例而言，水合作用评估设备可基于水合作用水平的估计值是否满足特定临限值而致使另一设备将流体提供至个体或停止提供至个体。作为一示例，该另一设备可为控制个体的静脉内治疗的设备。

以此方式，水合作用评估设备有助于高效且准确地估计个体的水合作用水平。此外，与多光谱传感器设备结合的水合作用评估设备准许对个体的水合作用水平进行非侵入性评估，使得个体将容许连续或频繁评估。因此，水合作用评估设备改良了对个体的脱水或超水合状况的探测。

如上文所指示，提供图1仅仅作为一示例。其他示例可不同于关于图1所描述的示例。

图2为可实施本文中所描述的系统及/或方法的示例环境200的示意图。如图2中所展示，环境200可包括多光谱传感器设备205、水合作用评估设备210、用户设备215及网络220。环境200的设备可经由有线连接、无线连接或有线连接与无线连接的组合互连。

多光谱传感器设备205包括能够测量、搜集、收集或以其他方式确定与多个波长通道相关联的吸收光谱数据的设备，如本文所描述。举例而言，多光谱传感器设备205可包括能够确定64个波长通道中的每一者上的吸收数据的多光谱传感设备。在一些实施例中，多光谱传感器设备205可在可见光谱、近红外光谱、红外光谱及/或其类似者中操作。在一些实施例中，多光谱传感器设备205可为可穿戴式设备(例如可穿戴于手腕、手指、手臂、腿部、头部、耳部及/或其类似者上的设备)。在一些实施例中，多光谱传感器设备205可自环境200中的另一设备，诸如水合作用评估设备210接收信息及/或将信息传输至该另一设备。

水合作用评估设备210包括能够基于与多个波长通道相关联的吸收光谱数据确定含水量的估计及/或水合作用水平的估计的设备，如本文所描述。举例而言，水合作用评估设备210可包括特殊应用集成电路(ASIC)、集成电路、服务器、服务器的群组及/或其类似者，及/或另一类型的通信及/或计算设备。在一些实施例中，水合作用评估设备210可与多光谱传感器设备205整合(例如使得多光谱传感器设备205及水合作用评估设备210在同一芯片上、在同一封装中、在同一外壳中、在同一可穿戴式设备中及/或其类似者)。替代地，在一些实施例中，水合作用评估设备210可与多光谱传感器设备205分离。在一些实施例中，水合作用评估设备210可自环境200中的另一设备，诸如多光谱传感器设备205接收信息及/或将信息传输至该另一设备。

用户设备215包括能够接收、产生、储存、处理及/或提供与吸收光谱数据、含水量及/或水合作用水平相关联的信息的一个或多个设备。举例而言，用户设备215可包括通信及/或计算设备，该些通信及/或计算设备系诸如移动电话(例如，智能型手机、无线电电话及/或其类似者)、膝上型计算机、平板计算机、手持型计算机、桌面计算机、游戏装置、可穿戴式通信设备(例如智能型腕表、一副智能型眼镜及/或其类似者)，或相似类型的设备。在一些实施例中，多光谱传感器设备205及/或水合作用评估设备210可与用户设备215整合(例如使得多光谱传感器设备205及/或水合作用评估设备210包括于用户设备215的外壳中)。

网络220包括一个或多个有线及/或无线网络。举例而言，网络220可包括有线网络(例如当多光谱传感器设备205及水合作用评估设备210包括于同一封装及/或同一芯片中时)。作为另一示例，网络220可包括蜂窝网络(例如，长期演进(long-term evolution；LTE)网络、码分多接入(code division multiple access；CDMA)网络、3G网络、4G网络、5G网络、另一类型的下一代网络及/或其类似者)、公用陆上移动网络(public land mobilenetwork；PLMN)、局域网络(local area network；LAN)、广域网络(wide area network；WAN)、城域网络(metropolitan area network；MAN)、电话网络(例如，公共电话交换网络(Public Switched Telephone Network；PSTN))、专用网、随建即连网络、企业内部网络、因特网、基于光纤的网络、云端计算网络或其类似者，及/或此等或其他类型的网络的组合。

提供图2中所展示的设备及网络的数量及配置作为一示例。实务上，相比于图2中所展示的设备及/或网络，可存在额外设备及/或网络、更少设备及/或网络、不同设备及/或网络，或以不同方式配置的设备及/或网络。此外，可在单一设备内实施图2中所展示的两个或多于两个设备，或可将图2中所展示的单一设备实施为多个分布式设备。另外或替代地，环境200的设备的集合(例如，一个或多个设备)可执行被描述为由环境200的设备的另一集合执行的一个或多个功能。

图3为设备300的示例组件的示意图。设备300可对应于多光谱传感器设备205、水合作用评估设备210及/或用户设备215。在一些实施例中，多光谱传感器设备205、水合作用评估设备210及/或用户设备215可包括一个或多个设备300及/或设备300的一个或多个组件。如图3中所展示，设备300可包括总线310、处理器320、存储器330、储存组件340、输入组件350、输出组件360及通信接口370。

总线310包括准许设备300的多个组件间的通信的组件。处理器320以硬件、固件或硬件与软件的组合实施。处理器320为中央处理单元(central processing unit；CPU)、图形处理单元(graphics processing unit；GPU)、加速处理单元(accelerated processingunit；APU)、微处理器、微控制器、数字信号处理器(digital signal processor；DSP)、场可编程门阵列(field-programmable gate array；FPGA)、特殊应用集成电路(application-specific integrated circuit；ASIC)或另一类型的处理组件。在一些实施例中，处理器320包括能够经程序化以执行功能的一个或多个处理器。存储器330包括随机存取存储器(random access memory；RAM)、只读存储器(read only memory；ROM)及/或储存供处理器320使用的信息及/或指令的另一类型的动态或静态储存设备(例如，闪存、磁性存储器及/或光学存储器)。

储存组件340储存与设备300的操作及使用相关的信息及/或软件。举例而言，储存组件340可包括硬盘(例如磁盘、光盘及/或磁光盘)、固态磁盘(solid state drive；SSD)、光盘(compact disc；CD)、数字多功能光盘(digital versatile disc；DVD)、软盘、盒带、磁带及/或另一类型的非瞬态计算机可读介质连同对应驱动器。

输入组件350包括准许设备300诸如经由用户输入(例如，触摸屏显示器、键盘、小键盘、鼠标、按钮、开关及/或麦克风)接收信息的组件。另外或替代地，输入组件350可包括用于确定位置的组件(例如，全球定位系统(global positioning system；GPS)组件)，及/或传感器(例如加速计、回转仪、致动器、另一类型的位置或环境传感器及/或其类似者)。输出组件360包括(经由例如显示器、扬声器、触觉回馈组件、音频或视觉指示器及/或其类似者)提供来自设备300的输出信息的组件。

通信接口370包括收发器的类的组件(例如，收发器、单独接收器、单独传输器及/或其类似者)，其使得设备300能够诸如经由有线连接、无线连接或有线连接与无线连接的组合与其他设备通信。通信接口370可准许设备300自另一设备接收信息及/或将信息提供至另一设备。举例而言，通信接口370可包括以太网络接口、光学接口、同轴接口、红外接口、射频(radio frequency；RF)接口、通用串行总线(universal serial bus；USB)接口、Wi-Fi接口、蜂窝式网络接口及/或其类似者。

设备300可执行本文中所描述的一个或多个程序。设备300可基于处理器320执行由非瞬态计算机可读介质(诸如存储器330及/或储存组件340)储存的软件指令来执行此等程序。如本文中所使用，术语「计算机可读介质」系指非瞬态存储器设备。存储器设备包括单一实体储存设备内的存储器空间或横越多个实体储存设备散布的存储器空间。

可经由通信接口370自另一计算机可读介质或自另一设备将软件指令读取至存储器330及/或储存组件340中。在被执行时，储存于存储器330及/或储存组件340中的软件指令可致使处理器320执行本文中所描述的一个或多个程序。另外或替代地，硬件电路系统可替代软件指令或与软件指令组合地使用以执行本文中所描述的一个或多个程序。因此，本文中所描述的实施例不限于硬件电路系统及软件的任何特定组合。

提供图3中所展示的组件的数量及配置作为一示例。实务上，设备300相比于图3中所展示的组件可包括额外组件、更少组件、不同组件或以不同方式配置的组件。另外或替代地，设备300的组件的集合(例如，一个或多个组件)可执行被描述为由设备300的组件的另一集合执行的一个或多个功能。

本文中所描述的一些实施例允许水合作用评估设备210基于由多光谱传感器设备205收集的吸收光谱数据确定组织中的含水量的估计，该估计可由水合作用评估设备210使用以产生生物统计数据及/或执行生物统计监测动作。更特定言的，本文中所描述的一些实施例允许水合作用评估设备210处理与个体的组织相关的吸收光谱数据以便确定组织中的含水量的估计及/或个体的水合作用水平的估计，从而有助于对个体水合作用的准确及非侵入性的生物统计监测。

图4为用于水合作用评估的示例过程400的流程图。在一些实施例中，图4的一个或多个过程区块可由水合作用评估设备(例如水合作用评估设备210)执行。在一些实施例中，图4的一个或多个过程区块可由与水合作用评估设备分离或包括水合作用评估设备的另一设备或设备的群组，诸如多光谱传感器设备(例如多光谱传感器设备205)、用户设备(例如用户设备215)及/或其类似者来执行。

如图4中所展示，过程400可包括获得与个体的组织相关联的吸收光谱数据，其中该吸收光谱数据系针对多个波长通道而获得(区块410)。举例而言，水合作用评估设备(例如使用处理器320、存储器330、储存组件340、输入组件350、通信接口370及/或其类似者)可获得与个体组织相关联的吸收光谱数据，如上文所描述。在一些实施例中，吸收光谱数据系针对多个波长通道而获得。

如图4中进一步所展示，过程400可包括基于吸收光谱数据且使用组织吸收模型来确定与组织相关联的含水量的估计(区块420)。举例而言，水合作用评估设备(例如使用处理器320、存储器330、储存组件340及/或其类似者)可基于吸收光谱数据且使用组织吸收模型来确定与组织相关联的含水量的估计，如上文所描述。

如图4中进一步所展示，过程400可包括基于含水量的估计确定个体的水合作用水平的估计(区块430)。举例而言，水合作用评估设备(例如使用处理器320、存储器330、储存组件340及/或其类似者)可基于含水量的估计确定个体的水合作用水平的估计，如上文所描述。

如图4中进一步所展示，过程400可包括基于个体的水合作用水平的估计执行一个或多个动作(区块440)。举例而言，水合作用评估设备(例如使用处理器320、存储器330、储存组件340、输入组件350、输出组件360、通信接口370及/或其类似者)可基于个体的水合作用水平的估计来执行一个或多个动作，如上文所描述。

过程400可包括额外实施例，诸如任何单一实施例或下文描述及/或结合本文中在别处描述的一个或多个其他过程的实施例的任何组合。

在第一实施例中，执行一个或多个动作包括以下各操作中的至少一者：提供水合作用水平的估计；当水合作用水平的估计值满足阈值时提供指示个体需要用水的通知；当水合作用水平的估计值满足阈值时将通知传输至个体的用户设备；或当水合作用水平的估计值满足阈值时将通知传输至个体的护理提供者的用户设备。

在单独或与第一实施例组合的第二实施例中，设备包括多光谱传感器设备。在单独或与第一及第二实施例中的一个或多者组合的第三实施例中，组织是皮肤层，该皮肤层基于多光谱传感器设备的光源与多光谱传感器设备的光探测器之间的第一距离，或组织是肌肉层，该肌肉层基于该光源与该光探测器之间的第二距离。

在单独或与第一至第三实施例中的一个或多者组合的第四实施例中，多个波长通道系与近红外光或可见光相关联。在单独或与第一至第四实施例中的一个或多者组合的第五实施例中，设备被配置以与个体的皮肤表面接触。在单独或与第一至第五实施例中的一个或多者组合的第六实施例中，个体的组织系与手腕、手指、手臂、腿部、头部或耳部中的至少一者相关联。

尽管图4展示过程400的示例区块，但在一些实施例中，过程400相比于图4中所描绘的区块可包括额外区块、更少区块、不同区块或以不同方式配置的区块。另外或替代地，可并行执行过程400的区块中的两者或多于两者。

图5为用于水合作用评估的示例过程500的流程图。在一些实施例中，图5的一个或多个过程区块可由水合作用评估设备(例如水合作用评估设备210)执行。在一些实施例中，图5的一个或多个过程区块可由与水合作用评估设备分离或包括水合作用评估设备的另一设备或设备的群组，诸如多光谱传感器设备(例如多光谱传感器设备205)、用户设备(例如用户设备215)及/或其类似者来执行。

如图5中所展示，过程500可包括获得与个体的组织相关联的吸收光谱数据(区块510)。举例而言，水合作用评估设备(例如使用处理器320、存储器330、储存组件340、输入组件350、通信接口370及/或其类似者)可获得与个体组织相关联的吸收光谱数据，如上文所描述。

如图5中进一步所展示，过程500可包括执行吸收光谱数据到组织吸收模型的拟合(区块520)。举例而言，水合作用评估设备(例如使用处理器320、存储器330、储存组件340及/或其类似者)可执行吸收光谱数据到组织吸收模型的拟合，如上文所描述。

如图5中进一步所展示，过程500可包括基于拟合确定与组织相关联的含水量的估计(区块530)。举例而言，水合作用评估设备(例如使用处理器320、存储器330、储存组件340及/或其类似者)可基于拟合确定与组织相关联的含水量的估计，如上文所描述。

如图5中进一步所展示，过程500可包括基于含水量的估计确定个体的水合作用水平的估计(区块540)。举例而言，水合作用评估设备(例如使用处理器320、存储器330、储存组件340及/或其类似者)可基于含水量的估计确定个体的水合作用水平的估计，如上文所描述。

如图5中进一步所展示，过程500可包括基于个体的水合作用水平的估计执行一个或多个动作(区块550)。举例而言，水合作用评估设备(例如使用处理器320、存储器330、储存组件340、输入组件350、输出组件360、通信接口370及/或其类似者)可基于个体的水合作用水平的估计来执行一个或多个动作，如上文所描述。

过程500可包括额外实施例，诸如任何单一实施例或下文描述及/或结合本文中在别处描述的一个或多个其他过程的实施例的任何组合。

在第一实施例中，执行一个或多个动作包括以下各操作中的至少一者：提供水合作用水平的估计；当水合作用水平的估计值满足阈值时提供指示个体没有需要用水的通知；当水合作用水平的估计值满足阈值时将通知传输至个体的用户设备；或当水合作用水平的估计值满足阈值时将通知传输至个体的护理提供者的用户设备。

在单独或与第一实施例组合的第二实施例中，吸收光谱数据针对多个波长通道而获得。在单独或与第一及第二实施例中的一个或多者组合的第三实施例中，组织吸收模型模型化组织中的光散射及光吸收。

在单独或与第一至第三实施例中的一个或多者组合的第四实施例中，使用非线性最小二乘法过程来执行吸收光谱数据到组织吸收模型的拟合。在单独或与第一至第四实施例中的一个或多者组合的第五实施例中，由提供含水量的值的边界的逻辑函数约束吸收光谱数据到组织吸收模型的拟合。在单独或与第一至第五实施例中的一个或多者组合的第六实施例中，过程500进一步包括在执行拟合的前确定用于组织吸收模型的初始值。

尽管图5展示过程500的示例区块，但在一些实施例中，过程500相比于图5中所描绘的区块可包括额外区块、更少区块、不同区块或以不同方式配置的区块。另外或替代地，可并行执行过程500的区块中的两者或多于两者。

图6为用于水合作用评估的示例过程600的流程图。在一些实施例中，图6的一个或多个过程区块可由水合作用评估设备(例如水合作用评估设备210)执行。在一些实施例中，图6的一个或多个过程区块可由与水合作用评估设备分离或包括水合作用评估设备的另一设备或设备的群组，诸如多光谱传感器设备(例如多光谱传感器设备205)、用户设备(例如用户设备215)及/或其类似者来执行。

如图6中所展示，过程600可包括获得与个体的组织相关联的吸收光谱数据(区块610)。举例而言，水合作用评估设备(例如使用处理器320、存储器330、储存组件340、输入组件350、通信接口370及/或其类似者)可获得与个体组织相关联的吸收光谱数据，如上文所描述。

如图6中进一步所展示，过程600可包括基于吸收光谱数据确定与组织相关联的含水量的估计(区块620)。举例而言，水合作用评估设备(例如使用处理器320、存储器330、储存组件340及/或其类似者)可基于吸收光谱数据确定与组织相关联的含水量的估计，如上文所描述。

如图6中进一步所展示，过程600可包括基于含水量的估计确定个体的水合作用水平的估计(区块630)。举例而言，水合作用评估设备(例如使用处理器320、存储器330、储存组件340及/或其类似者)可基于含水量的估计确定个体的水合作用水平的估计，如上文所描述。

如图6中进一步所展示，过程600可包括基于个体的水合作用水平的估计执行一个或多个动作(区块640)。举例而言，水合作用评估设备(例如使用处理器320、存储器330、储存组件340、输入组件350、输出组件360、通信接口370及/或其类似者)可基于个体的水合作用水平的估计来执行一个或多个动作，如上文所描述。

过程600可包括额外实施例，诸如任何单一实施例或下文描述及/或结合本文中在别处描述的一个或多个其他过程的实施例的任何组合。

在第一实施例中，一个或多个动作包括以下各操作中的至少一者：提供水合作用水平的估计；当水合作用水平的估计值满足阈值时提供指示个体需要用水的通知；当水合作用水平的估计值满足阈值时将通知传输至个体的用户设备；或当水合作用水平的估计值满足阈值时将通知传输至个体的护理提供者的用户设备。

在单独或与第一实施例组合的第二实施例中，个体的组织为皮肤层或肌肉层中的至少一者。在单独或与第一及第二实施例中的一个或多者组合的第三实施例中，个体的水合作用水平的估计与个体的皮肤层中的水合作用水平或个体的肌肉层中的水合作用水平中的至少一者相关。在单独或与第一至第三实施例中的一个或多者组合的第四实施例中，吸收光谱数据针对多个波长通道而获得。在单独或与第一至第四实施例中的一个或多者组合的第五实施例中，使用组织吸收模型来确定与组织相关联的含水量的估计。

尽管图6展示过程600的示例区块，但在一些实施例中，相比于图6中所描绘的情形，过程600可包括额外区块、更少区块、不同区块或以不同方式配置的区块。另外或替代地，可并行执行过程600的区块中的两者或多于两者。

前述公开内容提供说明及描述，但不意欲为详尽的或将实施例限制为所公开的精确形式。可根据以上公开内容进行修改及变化，或可自实施例方式的实践获取修改及变化。

如本文中所使用，术语“组件”意欲被广泛地解释为硬件、固件及/或硬件与软件的组合。

本文中结合阈值描述一些实施例方案。如本文中所使用，取决于上下文，满足阈值可指如下值：大于阈值、多于阈值、高于阈值、大于或等于阈值、小于阈值、少于阈值、低于阈值、小于或等于阈值、等于阈值或其类似者。

将显而易见的是，本文中所描述的系统及/或方法可以硬件、固件或硬件与软件的组合的不同形式实施。用以实施此等系统及/或方法的实际特殊化控制硬件或软件程序代码并不限制实施。因此，本文中在不参考特定软件程序代码的情况下描述系统及/或方法的操作及行为—应理解，软件及硬件可经设计为基于本文中的描述实施系统及/或方法。

尽管申请专利范围中叙述及/或本说明书中公开特征的特定组合，但此等组合并不意欲限制各种实施例的公开内容。实际上，许多这样的特征可以在申请专利范围中未特定地叙述及/或本说明书中未公开的方式组合。尽管下文列出的每个从属权利要求可直接引用仅一个权利要求，但各种实施例的公开内容包括每个从属权利要求结合权利要求集合中的每一个其他权利要求。

本文中所使用的组件、动作或指令不应视为至关重要或必需的，除非很明确地描述。此外，如本文中所使用，用词“一个”意欲包括一个或多个项目，且可与“一个或多个”互换地使用。另外，如本文所使用，用词“该”意欲包括结合用词“该”所提及的一个或多个项目，且可与“一个或多个”互换地使用。此外，如本文中所使用，术语“集合”意欲包括一个或多个项目(例如，相关项目、不相关项目、相关项目与不相关项目的组合及/或其类似者)，且可与“一个或多个”互换地使用。在仅预期一个项目的情况下，使用术语“仅一个”或相似语言。此外，如本文中所使用，术语“具有”或其类似者意欲为开放式术语。另外，除非另外明确地陈述，否则术语“基于”意欲意谓“至少部分地基于”。另外，如本文所使用，除非另外明确陈述(例如，在结合“任一”或“仅……中的一个”使用时)，否则术语“或”在用于一系列组件时意欲为包括性的，且可与“及/或”互换地使用。