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[個案分析] 血氧計專利訴訟:Masimo與Nellcor(下)

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科技產業資訊室 (iKnow) - Gabriel Chao 發表於 2011年3月8日
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3.血氧計技術、系爭專利請求項解析與法院判決結果

3.1 血氧計技術簡介

血氧計之原理,是利用將紅外光與近紅外光打入人體(圖1),之後量測返回之光訊號,透過一訊號處理器,比較帶氧血紅素與去氧血紅素對紅外光與近紅外光之吸收比值,計算出飽和血氧濃度(圖2)。血氧計主要元件有二:一為發射與接收光訊號並轉成電訊號硬體量測裝置,另一部分則是帶有計算血氧數值功能之顯示器硬體與其內部軟體。因為量測裝置通常需要接觸於人體表面,常會因人體的動作或體內生理狀況變化而產生”雜訊”,因此得到錯誤的血氧讀值。因此通常血氧計生產廠商需要開發一軟體來濾除此項雜訊,而本報告中所討論之專利,即聚焦在此項軟體濾波器之設計與實現。

圖1:反射式血氧計量測示意圖

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資料來源: 胡志彰, 以血氧濃度為基礎的肌肉疲勞評估系統初探[1], 2007/06

圖2:血氧計光源對帶氧血紅素與去氧血紅素之吸收光譜

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資料來源: Matthew Pinto [2], 2011/03

3.2 系爭專利請求項解析

如同前文所提到 2005年9月CAFC之判決:Nellcor侵犯Masimo所擁有之6263222號、6157850號、5769785號專利,但均為非故意侵權。美國法院判定專利是否侵權的步驟如下[3]:第一步驟是解讀並確定請求項範圍,此為法律問題;第二步才是比對被控侵權物與請求項兩者是否有重複,此為事實認定問題。因此以下將節錄法院分析此三項專利之請求項範圍以及為何侵權之說明[4]。

3.2.1 6263222號專利範圍與侵權分析

6263222 號專利名稱為訊號處理之裝置(Signal processing apparatus,以下簡稱’222號專利),於1997年10月6號申請,2001年7月17日核准通過,簡稱為”卡爾曼濾波器(Kalman filter)”專利,其專利特色為在處理雜訊方面是使用卡爾曼濾波器。卡爾曼濾波器是一種純粹的時域濾波器,它不需要在頻域設計後再轉換到時域實現,執行上較有效率,也適合用較簡單之電路實現。卡爾曼濾波器只要獲知上一時刻狀態的估計值,以及當前狀態的觀測值,就可以計算出當前狀態的估計值。[5]

卡爾曼濾波器的操作包括兩個階段:預測與更新。在預測階段,濾波器使用上一狀態的估計,做出對當前狀態的估計。在更新階段,濾波器利用對當前狀態的觀測值優化在預測階段獲得的預測值,以獲得一個更精確的新估計值(詳細公式請參考註解)[6]。

A. 界定專利範圍:

在Masimo的訴狀中,認定Nellcor侵犯請求項 1,4,16,17,18,21,22,23。因此法院即針對上訴請求項進行範圍確定,並且提出其中有關卡爾曼濾波器之部分:

a. 請求項 1說明了一種生理監視方式,”…藉由使用卡爾曼濾波器,對上述之至少一個強度訊號進行濾波,而即使在移動時也能得到動脈血氧飽和度…”
b. 請求項 4中為其為請求項 1的依附項,其中提到”…訊號衰減為移動時所造成…”。
c. 請求項 16則是一獨立請求項,其描述一血氧計,其特徵包括”…一個處理器,其中至少有兩種強度訊號,並在有動作雜訊存在時,計算出動脈血氧飽和度,此處理器中包含卡爾曼濾波器。…”
d. 請求項 23則是請求項 17的依附項,其描述了一個生理參數用來計算組織內同時帶有動脈與靜脈血的動脈血氧飽和度。請求項 23內還有一個限制,”此處所使用的可調式濾波器包含了卡爾曼濾波器”

’222號專利簡而言之為卡爾曼濾波器(Kalman filter)專利,以上四點確定若任何其他血氧計產品運用類似卡爾曼濾波器(即便不是完全一樣)達到濾除動作雜訊效果,則此項產品侵權。

B. 比對被控侵權物與請求項兩者是否有重複: 被控侵權物為Nellcor產品內,所採用之抑制動作雜訊之演算法O4、O5 與O5CI。根據專家證詞以及Masimo所提出的證據,法院認定Nellcor產品的演算法內確實有卡爾曼濾波器存在。因此判決書中最後判決Nellcor產品以字面侵權(或文義侵權,literally infringed)侵犯’222號專利請求項16與23,並因為均等論侵犯請求項 1與4。

3.2.2 6157850 號專利範圍與侵權分析

6157850 號專利名稱為訊號處理之裝置(Signal processing apparatus,以下簡稱’850號專利),於1997年5月16日申請,2000年12月5日核准通過。簡稱為平行引擎專利,其專利內容主要為描述一種將兩個訊號以平行方式以計算出生理參數之方法。

A. 界定專利範圍: Masimo認為Nellcor侵犯此項專利之請求項 10,11,12,15,17,22。以下為相關請求項之說明:

a. 請求項 1為一獨立宣告項,其為一利用生理參數本身來改進決定生理參數之方法,其方法包括下列步驟:量測同時具有訊號與雜訊之生理參數,此參數需具有先前決定之數個可能數值;依據上述之生理參數,決定至少兩個以上之可能數值,而此兩個數值來自於至少兩種不同的計算方式。
b. 請求項 10為請求項1之依附項,其中在請求項 1中的生理參數包括血氧飽和濃度。
c. 請求項11為請求項1之依附項,其中在請求項 1中的生理參數包括心跳頻率。
d. 請求項12為請求項1之依附項,其中在請求項 1中所描述之步驟,包含了使用可調式濾波器,以前述之生理參數來決定第二個生理參數。
e. 請求項15為請求項12之依附項,其中濾波步驟包含了以可調式方式來選擇固定頻率之訊號。
f. 請求項 17 為請求項15 之依附項,其中在請求項15中所提到的濾波方式包括了卡爾曼濾波器…”

B. 比對被控侵權物與請求項兩者是否有重複: 根據專家證詞以及Masimo所提出的證據,法院認定Nellcor產品的演算法內確實有卡爾曼濾波器存在。因此判決書中Nellcor產品以字面侵權侵犯’850號專利請求項17。

3.2.3 5769785號專利與侵權分析

5769785 號專利名稱為訊號處理之裝置與方式(Signal processing apparatus and method,以下簡稱’785號專利),於1995年6月7日送件,1998年6月23日核准通過,簡稱為線性關係專利。該篇專利認為通過人體之後光訊號內必定含有身體之雜訊,而訊號會和雜訊成線性關係,因此只要將量測到的其中一訊號乘上某個參數,即可利用此線性關係濾除掉雜訊。

A. 界定專利範圍: Masimo認為Nellcor侵犯此項專利之請求項 29與30。

a. 請求項 29描述一種透過兩種不同波長之光束穿過生理介質後,產生兩道訊號而得到生理參數之方法。每個訊號包含真實訊號以及雜訊,不論如何選擇波長,雜訊以及產生的訊後會有”線性”關係。這個線性關係可以用來移除雜訊。
b. 請求項 30是請求項 29的依附項,其將生理量測之範圍限縮到”動脈血氧吸收程度之資訊形表示法”

B. 比對被控侵權物與請求項兩者是否有重複: Masimo提出Nellcor產品O5Ci內之演算法侵犯專利,雙方對此均提出證據:Masimo提出Nellcor產品O5Ci內的演算法,便是利用紅外線與近紅外線訊號的線性組合來消除雜訊,同時得到病人動作時的血氧值。Nellcor則反駁說其產品中並無使用線性演算法,反倒是以相反方式,將雜訊保留在訊號中。

此外,雙方均提出專家證人來說明Nellcor產品的運作方式,但明顯的Nellcor的專家證人無法以明確的說明Nellcor產品運作方式,同時其證詞也不夠明確排除Nellcor侵權的疑慮。因此最終判決書中裁定Nellcor產品以字面侵權侵犯’850號專利請求項17。

4. 結論

根據上述判決,我們可以發現Masimo獲勝的原因,即是當初在專利請求項內宣告產品的軟體濾波器,具有卡爾曼濾波器以及線性濾波技術,同時可因為這些技術而達成濾除動作雜訊之結果。其他廠商若欲濾除動作雜訊,就不得使用上述技術,或須改採其他技術,否則即會侵權而需付出代價。

此外,雙方爭辯專利是否有效的過程也是重點之一。Nellcor主張在該公司1990年生產之產品,便已經採用卡爾曼濾波器與線性濾波技術,但是Nellcor無法提出實際軟體開發流程文件或是規格書作為舉證;相反的,Masimo則是充分地提供開發規格書與相關資料,作為申請專利之重要證據。這提醒廠商在進行任何產品開發案或設計變更案時,均需要留下詳細檔案,以便日後有爭議時可以提出利用。

從上述專利訴訟過程與判決看來,廠商在販售產品時,須注意其競爭對手之專利申請情況,若對手已經有專利案,則可使用合法之專利迴避或設計等手段,來改進自身之產品。否則即使產品上市且獲利,但仍可能因為產品侵權而將辛苦的獲利拱手讓人。(2887字;圖2)

參考資料

1. http://etdncku.lib.ncku.edu.tw/theses/available/etd-0714107-190809/unrestricted/etd-0714107-190809.pdf
2. https://wiki.engr.illinois.edu/display/BIOE414/Oximeter
3. 王世仁,讀美國判決學專利:案例導讀與分析,P285
4. Mallinckrodt Inc. and Nellcor Puritan Bennett, Inc., plaintiffs, v. Masimo corp. And ivy biomedical systems, inc., defendants. Case no: 00-6506 mrp (ajwx) united states district court for the central district of california.
5. http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%A1%E5%B0%94%E6%9B%BC%E6%BB%A4%E6%B3%A2%E5%99%A8
6. http://www.cs.unc.edu/~welch/media/pdf/kalman_intro.pdf


 
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