(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人のエネルギー支出を推定するためのデバイスであって：
・人の身体活動を表わす動き信号および人の心拍数を表わす心拍数信号を取得する入力ユニットと、
・前記動き信号と、前記心拍数信号および／または一つまたは複数の心血管ドリフト関係信号とから、心血管ドリフト・フェーズを決定するための心血管ドリフト決定ユニットであって、前記心血管ドリフト関係信号は、人の汗の量、体重喪失、温度上昇、血中乳酸濃度および身体疲労のうちの一つまたは複数についての情報を担持する、心血管ドリフト決定ユニットと、
・心血管ドリフト・フェーズの間の心拍数を表わす、生成された前記心拍数信号を補正する補正ユニットと、
・補正された心拍数から、人のエネルギー支出を推定する推定ユニットとを有する、
デバイス。
【請求項２】
前記心血管ドリフト決定ユニットは、心血管ドリフト・フェーズの開始、継続期間、終了および／または確からしさを決定するよう構成される、
請求項１記載のデバイス。
【請求項３】
前記心血管ドリフト決定ユニットは、身体活動フェーズの間および身体活動フェーズ後の回復フェーズの間において、心血管ドリフト・フェーズを決定するよう構成される、
請求項１記載のデバイス。
【請求項４】
前記心血管ドリフト決定ユニットは、身体活動フェーズの間に、立ち上がりフェーズ、定常フェーズおよび心血管ドリフト・フェーズを判別するよう構成されている、
請求項３記載のデバイス。
【請求項５】
前記補正ユニットは、身体活動フェーズの間の心血管ドリフト・フェーズの間に生成される心拍数信号を、検出された心拍数値を先行する定常フェーズの間に検出された心拍数値で置き換えることによって、補正するよう構成されている、
請求項４記載のデバイス。
【請求項６】
前記補正ユニットは、回復フェーズの間に生成される心拍数信号を、回復補正閾値から所定の量もしくは割合より多く逸脱する検出された心拍数値を減らすまたはなくすことによって、補正するよう構成されている、
請求項３記載のデバイス。
【請求項７】
前記補正ユニットは、回復補正閾値として、所定の心拍数値または身体活動フェーズ前の安静フェーズにおいて検出された心拍数値または身体活動フェーズの開始時に検出された心拍数値を使うよう構成されている、
請求項６記載のデバイス。
【請求項８】
前記心血管ドリフト決定ユニットは、回復フェーズの間に検出された心拍数値を回復継続期間閾値と比較することによって、回復フェーズの間に、心血管ドリフト・フェーズを決定するよう構成されている、
請求項３記載のデバイス。
【請求項９】
前記心血管ドリフト決定ユニットは、回復継続期間閾値として、所定の心拍数値または身体活動フェーズの前の安静フェーズにおいて検出された心拍数値または身体活動フェーズの始まりにおいて検出された心拍数値を使うよう構成されている、
請求項８記載のデバイス。
【請求項１０】
前記心血管ドリフト決定ユニットは、
・先行する活動期間の終わりからの経過時間、および／または
・安静フェーズにおいて検出された心拍数値のある割合、および／または
・前記人のフィットネス・レベル、および／または
・先行する諸活動フェーズの間に決定された心血管ドリフトの量、および／または
・定常フェーズの間または立ち上がりフェーズの終わりに検出された心拍数に比較した、立ち上がりフェーズの間に検出された心拍数における欠損
に依存する回復継続期間閾値を使うよう構成されている、
請求項８記載のデバイス。
【請求項１１】
前記心血管ドリフト決定ユニットは、身体活動の強度、ある時間区間の間に決定された心拍数の平均およびそれぞれの閾値を使うことによって、立ち上がりフェーズ、定常フェーズおよび／または心血管ドリフト・フェーズを決定するよう構成されている、
請求項４記載のデバイス。
【請求項１２】
人のエネルギー支出を推定するシステムであって：
・人の身体活動を検出して動き信号を生成する動きセンサーと、
・人の心拍数を検出して心拍数信号を生成する心拍数センサーと、
・請求項１記載の人のエネルギー支出を推定するデバイスとを有する、
システム。
【請求項１３】
前記動きセンサーは、活動の強度、態様および／または型を決定するための加速度センサーまたはジャイロスコープまたはGPSを含む、および／または、前記心拍数センサーは、光体積変動記録法センサーまたはECGセンサーまたは心拍を検出することができる心音センサーを含む、および／または当該システムがさらに、前記人の汗の量、体重喪失、温度上昇、血中乳酸濃度および身体疲労のうちの一つまたは複数についての情報を担持する一つまたは複数の心血管ドリフト関係信号を取得するための一つまたは複数の心血管ドリフト関係信号取得ユニットを有する、請求項１２記載のシステム。
【請求項１４】
人のエネルギー支出を推定する方法であって：
・人の身体活動を表わす動き信号および人の心拍数を表わす心拍数信号を取得する段階と、
・前記動き信号と、前記心拍数信号および／または一つまたは複数の心血管ドリフト関係信号とから、心血管ドリフト・フェーズを判別する段階であって、前記心血管ドリフト関係信号は、人の汗の量、体重喪失、温度上昇、血中乳酸濃度および身体疲労のうちの一つまたは複数についての情報を担持する、段階と、
・心血管ドリフト・フェーズの間の心拍数を表わす、生成された前記心拍数信号を補正する段階と、
・補正された心拍数信号から、人のエネルギー支出を推定する段階とを含む、
方法。
【請求項１５】
コンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータ・プログラムがコンピュータ上で実行されるときに該コンピュータに請求項１４記載の方法の段階を実行させるプログラム・コード手段を有するコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人のエネルギー支出を推定する装置、システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
身体活動は、肥満または高血圧のようなある種の疾病にかかるリスクを低下させ、人の全体的な健康および生活の質を改善することができる。したがって、身体活動の正確かつ客観的な定量化は、特に公共健康調査および介入プログラムをサポートし、身体活動と健康の間の用量反応関係を明確にするために、ますます不可欠になりつつある。たとえば非特許文献１に記載されるように、エネルギー支出を予測するために加速度計の使用は非常に一般的である。加速度計は安価で、使うのが簡単で、身につけることができる。しかしながら、いくつかの身体活動がそのようなデバイスによって誤解釈されることが一般的に認められている。例として、サイクリングのような活動の間のエネルギー支出を正確に推定することは、特に手首や腰に装着した加速度計については、難しい。実際、加速度計が拾うのは非常に小さな運動で、エネルギー支出の著しい過小評価につながる。よって、心拍数（HR:  heart  rate）センサーを加えることが、エネルギー支出の、より正確な推定につながる。特に、HRベースの予測式が被験者特性（たとえば年齢、性別、BMIなど）および／または個人的なフィットネス・レベル（安静時HR、VO2max〔最大酸素摂取量〕など）に応じてパーソナル化される場合はそうである。HRセンサーがさらにウェアラブル・センサーに（たとえばベルトまたは手首に）統合される場合、使いやすさに負の影響を与えることなく、より高い精度が達成される。
【０００３】
過去数年で、多くの研究により、身体活動が、肥満または高血圧のようないくつかの慢性疾病にかかるリスクを低下させ、全体的な健康および生活の質を改善することができることが示された。したがって、身体活動の正確な定量化は、特に介入プログラムをサポートするために、ますます不可欠になりつつある。エネルギー支出を予測するための加速度計の使用は非常に一般的であるが、いくつかの身体活動（特に、高めの努力を要求する活動）が誤解釈されることが知られている。
【０００４】
特許文献１は、向上した精度で人のエネルギー支出を推定する装置を開示している。本装置は、人の身体活動を検出して動き信号を生成する動きセンサーと、人の心拍数を検出して心拍数信号を生成する心拍数センサーと、前記動き信号および／または前記心拍数信号から人のエネルギー支出を推定する推定ユニットと、前記推定ユニットを制御して、人の身体活動が検出されなかった場合にエネルギー支出を推定するために前記動き信号のみが使われる非活動モードと、人の身体活動が検出された場合にエネルギー支出を推定するために前記動き信号および／または前記心拍数信号が使われる活動モードとの間で切り換える制御ユニットとを有する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第2015/058923
【特許文献２】国際公開第2013/038296
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Bonomi  AG,  W.K.  (2011),  Advances  in  physical  activity  monitoring  and  lifestyle  intervention  in  obesity,  International  Journal  of  Obesity,  1-11
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
計算量がより少なく、追加的な努力および手段が低減される、人のエネルギー支出をより正確に推定するためのデバイス、システムおよび方法を提供することが本発明の目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第一の側面では、人のエネルギー支出を推定するためのデバイスであって：
・人の身体活動を表わす動き信号および人の心拍数を表わす心拍数信号を取得する入力ユニットと、
・前記動き信号と、前記心拍数信号および／または人の汗の量、体重喪失、温度上昇、血中乳酸濃度および身体疲労のうちの一つまたは複数についての情報を担持する一つまたは複数の心血管ドリフト関係信号のいずれかとから、心血管ドリフト・フェーズを決定するための心血管ドリフト決定ユニットと、
・心血管ドリフト・フェーズの間の心拍数を表わす、生成された前記心拍数信号を補正する補正ユニットと、
・補正された心拍数信号から、人のエネルギー支出を推定する推定ユニットとを有する、
デバイスが提示される。
【０００９】
本発明のあるさらなる側面によれば、人のエネルギー支出を推定するシステムであって：
・人の身体活動を検出して動き信号を生成する動きセンサーと、
・人の心拍数を検出して心拍数信号を生成する心拍数センサーと、
・本稿に開示される人のエネルギー支出を推定するデバイスとを有する、
システムが提示される。
【００１０】
本発明のさらなる側面では、対応する方法、コンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータ・プログラムがコンピュータもしくはプロセッサ上で実行されるときにコンピュータに本稿に開示される方法の段階を実行させるプログラム・コード手段を有するコンピュータ・プログラムならびにコンピュータもしくはプロセッサによって実行されるときに本稿に開示される方法を実行させるコンピュータ・プログラム・プロダクトを記憶している非一時的なコンピュータ可読記録媒体が提供される。
【００１１】
本発明の好ましい実施形態は、従属請求項において定義される。特許請求されるシステム、方法、コンピュータ・プログラムおよび媒体が、特許請求されるデバイスや従属請求項において定義されるのと同様のおよび／または同一の好ましい実施形態をもつことは理解される。
【００１２】
一般に、個人／人が身体活動をしているとき、エネルギー支出および酸素消費が心拍数に線形に関係する。本発明は、心血管ドリフトを引き起こすいくつかの生理的要因が、HRとエネルギー支出との間の関係を修正するはたらきをするという認識に基づいている。心血管ドリフト（cardiovascular  drift）とは、酸素消費およびエネルギー支出におけるいかなる変化にも関係していない、HRにおける何らかの増大として定義される。心血管ドリフトに影響する要因は、たとえば：筋疲労（中枢運動指令における増大）、中核体温の上昇、熱曝露、血管拡張、脱水およびカテコールアミン（アドレナリンおよびノルアドレナリン）のようなホルモンの影響である。これらの要因のすべては、日常生活において非常に一般的であり、特に、中程度および活発な強度の運動後に生じうる。したがって、心拍数のような生理データからエネルギー支出を推定することをねらいとするデバイスおよび方法は、心血管ドリフトの影響を受けうる。
【００１３】
さらに、心血管ドリフトは、被験者に固有で、活動に依存する性質をもつ。HRドリフトは実行される身体活動の強度に比例する。また、HRドリフトは、かかる個人の心肺フィットネス・レベルに依存するある経過時間後に始まる。たとえば、体重またはサイズ、年齢および性別が同じだがフィットネス・レベルが異なる二人の個人が所与のスピード（たとえば10km/h）で走るよう求められる場合、健康でない個人は健康な個人よりもずっと早く、高いHRドリフトを示す。同じフィットネス・レベルについては、より高い運動強度（20km/h対10km/hのスピード）のほうが早いHRドリフトを誘発する。
【００１４】
エネルギー支出のHRベースの推定は、心血管ドリフトによって影響される。心血管ドリフトは、身体活動中および身体活動後の回復フェーズ中に、エネルギー支出の過大評価誤差を引き起こす。心血管ドリフトはたとえば、筋疲労、脱水および熱に起因して運動中に生じることがあり、酸素消費およびエネルギー支出における対応する増大なしにHRにおける異常な上昇を引き起こす。さらに、運動後、HRは、ドリフトを引き起こす要因が回復されるまで、実質的に高いままであることがある。つまり、たとえ運動後でも、心血管ドリフトはいまだHRを変更し、生理データに基づく解釈アルゴリズムに負の影響を与えることになる。運動後の回復フェーズの間、安静レベルより上の上昇したHRのため、エネルギー支出はいまだ過大評価されることがある。さらに、HRデータを使って身体的努力、活動型およびストレス・レベルを決定することをねらいとするアルゴリズムは、活動中の心血管ドリフトや活動回復中の上昇したHRからの影響を受けることがありうる。
【００１５】
本発明は、もとのエネルギー支出推定にHRドリフト補正を加えることによってこの過大評価を解決する。HRドリフト補正は、人の身体活動、たとえば身体活動型、身体活動強度、身体活動経過時間、身体活動履歴およびフィットネス・レベルに基づく。HRドリフトは、次いで、検出されたHRを補正するために使われる。たとえば、検出された（現在の）HRから減算される。次いで、補正されたHRがエネルギー支出を推定するために使われ、過大評価は起こらない。心血管ドリフトについてのHRデータのこの補正は、さらに、ユーザー・コンテキストまたは条件、たとえば活動型、ストレス・レベル、身体的努力または身体的フィットネスを決定するためにHRを解釈することをねらいとする任意の予測アルゴリズムの精度を改善するために使用されてもよい。
【００１６】
身体活動に加えて、前記心拍数信号および／または人の汗の量、体重喪失、温度上昇、血中乳酸濃度および身体疲労のうちの一つまたは複数についての情報を担持する一つまたは複数の心血管ドリフト関係信号が、心血管ドリフト・フェーズを決定するために使われる。
【００１７】
本発明に基づくデバイス、システムおよび方法は、心拍数測定の厳密なフェーズまたは状態、たとえば（たとえば活動フェーズか安静フェーズにおける）心血管ドリフトのどの瞬間が現在存在しているかを明示的に検出するだけでなくてもよい。一般に、心血管ドリフトのフェーズが存在すること、すなわち現在、心血管ドリフトがあることが検出される。さらに、モデル化によって、厳密なフェーズは明示的に検出されなくてもよく、あるフェーズにある確率の概念だけが提供されてもよい。
【００１８】
ある実施形態では、前記心血管ドリフト決定ユニットは、心血管ドリフトの諸フェーズの開始、継続期間、終了および／または確からしさを決定するよう構成される。この情報は、次いで、HR信号の補正をさらに改善するために有利に使用されることができる。開始は、たとえば、心血管ドリフトの定量化を単純化するために使用されてもよい。他方、確からしさは、たとえば開始よりも決定するのが容易であることがある。
【００１９】
もう一つの実施形態では、前記心血管ドリフト決定ユニットは、身体活動フェーズの間および身体活動フェーズ後の回復フェーズの間において、心血管ドリフト・フェーズを決定するよう構成される。回復フェーズと比べ、身体活動フェーズのためには、心血管ドリフト・フェーズの決定のためおよびHR補正のための異なる方法が適用されてもよい。心血管ドリフト・フェーズの確からしさを決定することは、たとえば、現在の状態および前の状態が考慮されることを含んでいてもよい。たとえば、現在状態が安静状態であり、前の状態がいくらかの時間にわたる身体活動状態（たとえば走っている状態）であったとき、ドリフトの確からしさは高い。
【００２０】
前記心血管ドリフト決定ユニットは、特に、身体活動フェーズの間に、立ち上がりフェーズ、定常フェーズおよび心血管ドリフト・フェーズを判別するよう構成されていてもよい。こうして、ドリフト決定およびHR補正はさらに一層、微調整され、改善されうる。たとえば、適正にモデル化されれば、立ち上がりフェーズは、心臓がある周波数で拍動するまでにいくらかの時間がかかることに起因するであろう。定常フェーズは、まだドリフトが存在しない（すなわち疲労なし）という事実に起因するであろう。さらに、活動立ち上がりの間は、筋肉が十分なO2供給なしにエネルギー使用を開始するので、O2不足がある（無酸素性のプロセス）。これらは最終的には、活動の終わりに回復され、可能性としては、安静を超える立ち上がりHRに寄与する。
【００２１】
好ましくは、前記補正ユニットは、身体活動フェーズの間の心血管ドリフト・フェーズの間に生成される心拍数信号を、検出された心拍数値を先行する定常フェーズの間に検出された心拍数値で置き換えることによって、補正するよう構成されている。
【００２２】
補正ユニットは、回復フェーズの間に生成される心拍数信号を、回復補正閾値から所定の量もしくは割合より多く逸脱する検出された心拍数値を減らすまたはなくすことによって、補正するよう構成されていてもよい。回復補正閾値は、あらかじめ決定されていてもよいが、特定の人のために個別化されてもよい。たとえば、ある実施形態では、補正ユニットは、回復補正閾値として、所定の心拍数値または身体活動フェーズ前の安静フェーズにおいて検出された心拍数値または身体活動フェーズの開始時に検出された心拍数値を使うよう構成される。回復補正閾値は、立ち上がりフェーズの間のHR欠損によって定義されるような無酸素性のプロセスを反転させることに起因するHRの成分によって増大させられてもよい。ある実施形態では、HRドリフト補正は、HRドリフト活動に続く非活動的期間から、HR立ち上がりの間に記録された酸素不足に起因する量ではなく、決定されたHRドリフトに関係したHRの量を除去することをねらいとしてもよい。
【００２３】
もう一つの実施形態では、心血管ドリフト決定ユニットは、回復フェーズの間に検出された心拍数値を回復継続期間閾値と比較することによって、回復フェーズの間に、心血管ドリフト・フェーズを決定するよう構成される。回復継続期間閾値はあらかじめ決定されていてもよいが、特定の人について個別化されてもよい。たとえば、ある実施形態では、心血管ドリフト決定ユニットは、回復継続期間閾値として、所定の心拍数値または身体活動フェーズの前の安静フェーズにおいて検出された心拍数値または身体活動フェーズの始まりにおいて検出された心拍数値を使うよう構成される。
【００２４】
エネルギー支出推定の精度をさらに改善するために、心血管ドリフト決定ユニットはさらに、
・先行する活動期間の終わりからの経過時間、および／または
・安静フェーズにおいて検出された心拍数値のある割合、および／または
・前記人のフィットネス・レベル、および／または
・先行する諸活動フェーズの間に決定された心血管ドリフトの量、および／または
・定常フェーズの間または立ち上がりフェーズの終わりに検出された心拍数に比較した、立ち上がりフェーズの間に検出された心拍数における欠損
に依存する回復継続期間閾値を使うよう構成されてもよい。
【００２５】
上述したように、ある身体活動期間において、種々のフェーズが区別されてもよい。このプロセスのために、心血管ドリフト決定ユニットは好ましくは、身体活動の強度、ある時間区間の間に決定された心拍数の平均およびそれぞれの閾値を使うことによって、立ち上がりフェーズ、定常フェーズおよび／または心血管ドリフト・フェーズを決定するよう構成される。
【００２６】
前記動きセンサーの好ましい実施形態は、加速度センサーまたはジャイロスコープまたはGPSまたは人間の意図的な身体運動を感知することができる任意のツールである。前記心拍数センサーの好ましい実施形態は、光体積変動記録法センサーまたはECGセンサーまたは心拍を検出することができる心音センサーである。
【００２７】
本システムはさらに、前記人の汗の量、体重喪失、温度上昇、血中乳酸濃度および身体疲労のうちの一つまたは複数についての情報を担持する一つまたは複数の心血管ドリフト関係信号を取得するための一つまたは複数の心血管ドリフト関係信号取得ユニットを有していてもよい。前記心血管ドリフト関係信号取得ユニットは、たとえば、汗センサー、体重測定ユニット、温度センサー、血中乳酸濃度を測定する測定ユニットおよび／または前記人の疲労を検出するセンサーを含んでいてもよい。このように、前記一つまたは複数の心血管ドリフト関係信号取得ユニットは、一つまたは複数のウェアラブル・センサー、リモート・センサーまたは接続されたデバイスを含んでいてもよい。
【００２８】
前記動きセンサー、前記心拍数センサーおよび／または前記デバイス、好ましくはそれらのコンポーネントすべては、身体装着デバイス、特にリストバンド、腕時計、スマートフォンまたはボディー・ベルトの中に構築される。他の実施形態では、センサーだけが患者の身体に身につけられ、好ましくはプロセッサおよび／またはソフトウェア（たとえばアプリ）によって実装される前記デバイスは、患者から遠くに、たとえばコンピュータ、ラップトップ、タブレット、スマートフォンなどにおいて配置されてもよい。この場合、センサーとデバイスとの間に接続が、たとえば無線接続（たとえばWLANまたはブルートゥース（登録商標）などを使ったもの）としてまたは有線接続として、確立される。前記デバイスは、家庭またはジムで使われるフィットネス・デバイスまたはエクササイズ・マシンにおいて実装されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
本発明のこれらおよび他の側面は、以下に記載される実施形態を参照することから明白となり、明快にされるであろう。
【図１】本発明に基づくシステムおよびデバイスの実施形態の概略図である。
【図２】ランニング中に起こる心血管ドリフトを示す図である。
【図３】HR立ち上がりフェーズの判別を示す図である。
【図４】心血管ドリフトおよびHR定常状態フェーズの判別を示す図である。
【図５Ａ】ランニング中の、HR立ち上がりフェーズ、HR定常フェーズおよびドリフト・フェーズの判別を示す図である。
【図５Ｂ】ウォーキング中の、HR立ち上がりフェーズ、HR定常フェーズおよびドリフト・フェーズの判別を示す図である。
【図６】回復フェーズの間のHR補正を示す図である。
【図７】身体活動フェーズの間および回復フェーズの間に心血管ドリフトによって影響されるHRとVO2の間の関係において観察されるヒステリシス現象を示す図である。
【図８】身体活動フェーズの間のHR補正を示す図である。
【図９】回復フェーズの間のHR補正を示す図である。
【図１０】本発明に基づく方法の実施形態を示すフローチャートである。
【図１１】本発明に基づくシステムの例示的実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
図１は、人のエネルギー支出を推定するための本発明に基づくシステム１００およびデバイス１のある実施形態の概略図を示している。システム１００は、人の身体活動を検出して動き信号１３を生成するための動きセンサー１２と、人の心拍数を検出して心拍数信号１５を生成するための心拍数センサー１４と、人のエネルギー支出を推定するためのデバイス１とを有する。
【００３１】
任意的に、システム１００はさらに、人の汗の量、体重喪失、体温上昇、血中乳酸濃度および身体疲労のうちの一つまたは複数についての情報を担持する一つまたは複数の心血管ドリフト関係信号２３を取得するための一つまたは複数の心血管ドリフト関係信号取得ユニット２２を有していてもよい。前記心血管ドリフト関係信号取得ユニット２２は、たとえば、汗センサー、体重測定ユニット、温度センサー、血中乳酸濃度を測定する測定ユニットおよび／または人の疲労を検出するセンサーを含んでいてもよい。
【００３２】
前記動きセンサー１２は、活動の強度、態様および／または型を判別するための加速度センサーまたはジャイロスコープまたはGPSを含んでいてもよい。前記心拍数センサー１４は、光体積変動記録法センサーまたはECGセンサーまたは心拍を検出することができる心音センサーを含んでいてもよい。
【００３３】
デバイス１は、人の身体活動を表わす動き信号１３および人の心拍数を表わす心拍数信号１５を取得するための入力ユニット１０を有する。デバイス１はさらに、前記動き信号１３と、該動き信号に加えて前記心拍数信号１５および／または人の汗の量、体重喪失、温度上昇、血中乳酸濃度および身体疲労のうちの一つまたは複数についての情報を担持する一つまたは複数の心血管ドリフト関係信号２３（好ましくは、必要とされるまたは使用される場合、やはり入力ユニット１０によって受領される）とから、心血管ドリフト・フェーズ１７を決定するための心血管ドリフト決定ユニット１６を有する。デバイス１はさらに、心血管ドリフト・フェーズの間の心拍数を表わす、生成された前記心拍数信号１５を補正する補正ユニット１８と、補正された心拍数信号１９から、人のエネルギー支出２１を推定する推定ユニット２０とを有する。デバイス１は、プロセッサ上で走るソフトウェアにおいてまたはハードウェアにおいてまたはソフトウェアとハードウェアの組み合わせにおいて実装されうる。
【００３４】
上記で説明したように、HRベースのエネルギー支出推定は心血管ドリフトによって影響される。心血管ドリフトは、身体活動フェーズ３０における身体活動中および身体活動フェーズ３０後の回復フェーズ３１中に、エネルギー支出の過大評価誤差を引き起こす。図２は、ランニング中に起こる心血管ドリフト１７３を示している。ランニング中のHR  ４０の上昇は、エネルギー支出（EE:  energy  expenditure）４１の変化に起因して期待されるよりも高い。ランニング後、心血管ドリフトを生じる要因の回復は、1.5時間（5500秒）超にわたって続き、その間、安静値４２より上へのHRの高さが見られる。心血管ドリフトに起因するこれらのHR効果は、エネルギー支出の実質的な過大評価誤差を引き起こす。
【００３５】
ある実施形態では、身体活動の間の心血管ドリフトの始まりおよび確からしさが、運動強度における変化との関係でHRダイナミクスを解析することによって決定される。身体活動中のHRダイナミクスは、立ち上がりフェーズ、定常フェーズおよびドリフト・フェーズから構成される三段階プロセスとしてモデル化されてもよい。立ち上がりフェーズは活動の始まりに対応し、その間、HRは急速に上昇して、初期エネルギー需要に見合うだけ十分に高いレベルに達する。定常フェーズは、運動強度が安定して保たれる間、HRが上げ止まるか、立ち上がりフェーズより低レートで増大する期間に対応する。この第二のフェーズは、ユーザーの運動強度およびフィットネス・レベルに起因して、存在することも、しないこともありうる。実際、高い運動強度および低いフィットネス・レベルについては、ドリフト・フェーズの予期があれば、定常フェーズはなくてもよい。ドリフト・フェーズは通例、活動の最後の期間に対応し、エネルギー支出（運動強度、酸素消費）に起因して期待されるものを超えてのHRの増大として現われる。
【００３６】
ひとたびHRドリフト・フェーズが検出されるかHRドリフトの確率がある百分率より大きくなるかすると、デバイス１，特に心血管ドリフト決定ユニット１６は、心血管ドリフト・プロセスの開始時間および終了時間を決定する。あるいはまた、心血管ドリフト・プロセスの開始および終了時間を決定する代わりに、HRドリフト発生の確からしさに比例するHRドリフトの寄与が加えられてもよい。HRドリフトの確率は、運動内においてHRおよび活動強度における変化を並行して注視することによって決定されてもよい。
【００３７】
活動強度、活動態様および型は、ウェアラブル・センサー、モバイル・センサーまたは環境センサー（すなわち、一般に、一つまたは複数の動きセンサー１２）によって決定されてもよい。たとえば、ウェアラブル加速度計が、活動型（たとえばウォーキング、ランニング、サイクリング）および運動強度（たとえば歩行速度、動きレベル）を決定するために使用できる。運動を通じてのHRもウェアラブル・センサーを使って決定できる。
【００３８】
以下では、身体活動の間のHRダイナミクスを特徴付ける三つのフェーズに関して開始、終了およびHRを決定する実施形態が記述される。
【００３９】
活動の立ち上がりフェーズは、HRダイナミクスおよび活動コンテキストを時間を追って解析することによって決定されうる。心血管ドリフト決定ユニット１６は、活動モジュール、たとえば動きセンサーが活動または運動（ウォーキング、ランニング、サイクリング、スポーツなど）の開始を検出するときに初期化されてもよい。時間を追った（たとえば１秒ごとの）HRの変化が、立ち上がりフェーズが開始および終了したかどうかを推定するために使用されてもよい。立ち上がりフェーズの始まりからのHRの最大の変化（dHRdtmax）が、0への初期化後に逐次反復的に決定されてもよい。各時点において（たとえば毎秒）、二つの連続する区間にわたるHRの変化（dHRdt）を決定するために、平均HRが使われる。ある時間期間（たとえば5秒）にわたってdHRdt値を蓄積するデータのバッファ（dHRbuffer）が逐次反復的に更新される。そのようなバッファは、dHRdt値に対する移動平均フィルタとして使われてもよく、各時間区間において、平滑化されたdHRdt（smtdHR）が、そのようなデータ・バッファの平均として計算されてもよい。smtdHRが毎分拍数の所定の量（たとえば1bpm）より大きく、かつ立ち上がり期間の開始を示す変数が偽であれば、立ち上がりフェーズ（立ち上がりHR期間）の開始が現在の区間に設定される。その後、dHRdtmaxが現在のsmtdHRより低い場合には、立ち上がりフェーズの間の最大HR変化が現在のsmtdHRに更新される。平滑化されたHR変化がdHRdtmaxの所定の百分率（たとえば25%）より下に下がるとき、立ち上がりフェーズは終わったと考えられる。このようにして、身体活動の間の立ち上がりフェーズの開始時刻（T_startrise）、終了時刻（T_endrise）および立ち上がりフェーズの終わりにおけるHR（HR_endrise）が決定できる。
【００４０】
図３は、時間を追ったHRデータ４３からのHR立ち上がりフェーズ１７１の決定を示す図である。平滑化されたHRは、5秒にわたって平均されたHRにおける、１秒毎の変化を示している。活動モジュールによって判別される活動開始後、HR立ち上がりフェーズ１７１は、平滑化されたHR変化の値（smtdHR）４４を解析することによって検出される。ひとたび平滑化されたdHR/dt  ４４が0に近い値（たとえば最大の平滑化されたHR変化値のある割合）に戻ると、HR立ち上がりフェーズ１７１は終わったと考えられる。
【００４１】
活動の定常フェーズ（定常状態フェーズとも呼ばれる）は、立ち上がりフェーズの終わりとともに始まり、その継続期間は、心血管ドリフトのスコアまたは確からしさを計算することによって決定されてもよい。心血管ドリフトのリスクが低く、低いままであるとき、定常状態期間の存在が検出される。ここでは、HRが活動強度に対して不相応に増大することはない。このプロセスは、立ち上がりフェーズの終わりから始まる。心血管ドリフトの確からしさは、立ち上がりフェーズの終わりにおいて登録された値からHRおよび活動強度の変化割合を並行して注視することによって計算されてもよい。活動強度の変化割合は、たとえばウェアラブル加速度計などを使って測定される、歩行速度、作業負荷または身体動きにおける変動として表わされることができる。
【００４２】
ある実装では、活動強度は、手首加速信号の変動性を表わす活動レベルによって決定される。ドリフト・スコアは、HRにおける変化割合を、身体活動の間の強度の変化割合について調整することによって決定されてもよい。次いで、ドリフト・スコアは、10%値に規格化されたドリフト・スコアにロジット関数を適用することによって、心血管ドリフトの確率を決定するために使われてもよい。これは、10%ドリフト・スコアが心血管ドリフトの50%の確率に対応することおよび40%ドリフト・スコアが心血管ドリフトの95%の確率に対応することを確実にするためになされる。ドリフト・スコアについての異なる割合の規格化閾値が選ばれる、あるいはユーザーのフィットネス・レベルに応じてパーソナル化されることもできる。良好ないし優れたフィットネス・レベルをもつユーザーについては、ドリフト・スコアは5%ドリフト・スコアでの50%ドリフト確率を保証するよう規格化されることができる。ドリフト確率がある閾値（たとえば75%）より上であれば、定常状態フェーズの終わりが設定される。
【００４３】
図４は、心血管ドリフト・フェーズ１７３およびHR定常状態フェーズ１７２の判別を示す図を示している。上段のプロットは、道楽のランニング運動の間に測定されたHR  ４５および活動強度（活動カウント）４６を示している。このプロットは、活動強度４６が平均のまわりでランダムにゆらいでいるように見える一方、HR  ４５が時間とともに増大する傾向があることを示している。中段のプロットは、立ち上がりフェーズ１７１の終わりに測定されたHRおよび強度値に比べた、HRにおける変化割合４７および活動強度における変化割合４８を示している。下段のプロットは、提示される方法によって決定された心血管ドリフト確率４９を示している。HRドリフト・フェーズ１７３の開始および定常状態フェーズ１７２の終了は、ドリフト確率が所定の閾値、たとえばこの例では75%の閾値を超える時点によって決定される。
【００４４】
ドリフト・フェーズは、定常フェーズの終わりによって定義され、運動強度およびHR変化によってドリフト確率が所定の閾値（たとえば25%）より下に下がらない限り、運動の終わりまで続く。
【００４５】
図５は、それぞれ10km/hでのランニング（図５Ａ）および5km/hでのウォーキング（図５Ｂ）の間のHR立ち上がりフェーズ１７１、HR定常フェーズ１７２およびドリフト・フェーズ１７３の判別を示す図を示している。心血管ドリフトは、実行期間中のこの活動の間、正しく、不検出であった。
【００４６】
心血管ドリフトは、身体活動の間にトリガーされる生理的要因、たとえば脱水、血管拡張、熱、カテコールアミン蓄積および筋疲労によって引き起こされることができる。しかしながら、ドリフトを引き起こす身体活動が終わるときでも、ドリフトはすぐに消失するわけではない。つまり、身体活動後にも、HRは安静レベルより実質的に上昇したままであることがあり、図２に示されるように、エネルギー支出の過大評価誤差を引き起こす。提案されるデバイスおよび方法のある実施形態は、活動回復フェーズ３１における活動回復の間にHRが高い期間を識別するという問題に対処するよう構成される。
【００４７】
ひとたび活動が検出され、たとえばHR傾向解析がHRドリフト期間が発生したことを示唆したら、活動回復の間、HRデータが処理され、エネルギー支出の計算に先立ってHRについての補正因子を決定する。これらの補正因子は、種々のモデルを使って設計されることができ、そのようなモデルのパラメータは以前の測定に従って、あるいはユーザーのフィットネス・レベル特性に従って、パーソナル化されることができる。提案されるデバイスおよび方法のある実施形態は、身体活動期間３０後の回復期間３１における過大評価誤差を避けるために、コンテキスト・データ、時間的情報および身体活動中に経験される心血管ドリフトの大きさを使って、エネルギー支出予測に先立ってHR測定値を調整するよう構成される。
【００４８】
この実施形態は、活動後に、HRが安静条件において登録されたレベルに十分近いレベルに復帰するかどうかを計算することに基づく。より具体的には、（運動後の）不活動の期間において、HR  ５０が安静時HRまたは運動前の安静期間３２（図５）において測定されたHRと比較される。HR  ５０がある閾値より低いレベルに達するときにのみ、HR回復フェーズが終了したと考えられ、HRへのさらなる補正が適用されなくなる。閾値は、種々の仕方で設計できる。活動の終わりからの経過時間に依存して、安静時HRのある割合に依存して、ユーザーのフィットネス・レベルに応じて、あるいは以前の活動の間に登録された心血管ドリフトの量に応じて、あるいはたとえば定常状態におけるまたは立ち上がりフェーズの終わりにおけるHRに比べての、HR立ち上がりの間に記録されたHRの欠損に応じて、なされることができる。
【００４９】
活動立ち上がりの間のHR欠損（HRriseDeficit）が決定され、次いで安静時HR（運動前に決定されている）と一緒に、ドリフトする要因からの回復フェーズが終わったかどうかを判断するための閾値（BasalHR）として使われてもよい。BasalHRのHRriseDeficit成分は、時間とともに指数関数的に低下させられてもよい。次いで、回復フェーズの開始時刻および終了時刻が、HR補正値（HRrest_correction）と一緒に決定されてもよい。HRrest_correctionは、不活動期間からの平滑化されたHR（baselineHR）とBasalHR値との間の差として、回復フェーズの間に時間を追って再帰的に計算されてもよい。この新たな変数（HRrest_correction）は、心血管ドリフトからの回復に起因する寄与をHRから消去するために回復フェーズの始まりと終わりの間のHR値を補正するために使われてもよい。回復フェーズの終わりは、HRrest_correctionが0に近づくときまたはHRがBasalHRに近いレベルに達するときに判別されうる。
【００５０】
BasalHRは、代謝的に重要である、安静時より上へのHRの上昇を示すものであり、身体活動の間に生起する代謝的欠損プロセスから回復するための酸素およびエネルギー支出の追加的な必要性の一部を説明できる。BasalHRと回復中の不活動期間において記録された平滑化されたHRとの間の差は、エネルギー支出に無関係なHRの量であり、これは、心血管ドリフトおよび運動後のこのフェーズにおける、エネルギー支出の深刻な過大評価を引き起こす。この処理の出力の例が図６に描かれている。図６は、心血管ドリフトおよび運動からの回復中のHR補正を決定するための、回復フェーズの間のHR補正を示す図を示している。図６は特に、HR  ５１と補正因子との間の減算から帰結する補正されたHR  ５２を示している。補正因子は時間とともに変化し、不活動期間３３の間の平滑化されたHRと基底HR（basal  HR）５３との間の差から帰結する。これは、安静時HRと活動立ち上がりの間に計算されたHR欠損との間の和である。
【００５１】
ひとたび身体活動および運動後の回復の期間中に心血管ドリフトの期間が識別されたら、エネルギー支出予測モデルにおける過大評価誤差を避けるために、HRデータが補正される。HRデータに適用される補正は、HRと酸素消費（VO2）もしくはエネルギー支出との間の有効な一意的な線形関係を維持するためになされる。心血管ドリフトは、図７に描かれるように、HRとVO2およびエネルギー支出との間の関係に、ヒステリシス型の歪みを引き起こす。図７は、身体活動フェーズ（この例ではランニング）の間およびその後の回復フェーズの間の心血管ドリフトによって影響される、HRとVO2との間の関係において観察されるヒステリシス現象を示す図を示している。
【００５２】
この問題への解決策は、図８に示されるように、活動の心血管ドリフト・フェーズの間に記録されたHR値を、定常状態フェーズの間に記録されたHR値で置き換えることであってもよい。図８は、身体活動フェーズの間のHR補正を示す図を示している。ランニング中の心血管ドリフトの補正は、心血管ドリフトの問題を改善し、ランニング中に推定されるエネルギー支出についての精度を高める。
【００５３】
あるさらなる改善では、図９に示されるように、ドリフト活動後の回復期間におけるHRのいかなる上昇も、安静時HRによってもHR立ち上がりの間のHR欠損によっても説明されない量だけ除去されてもよい。図９は、回復フェーズの間のHR補正を示す図を示している。ランニングおよび回復の間の心血管ドリフトの補正は、モニタリング期間全体の間に推定されるエネルギー支出についての精度を実質的に高め、HRとVO2の間の関係におけるヒステリシス問題を解消する。
【００５４】
図８および図９に示される両方の補正をHR測定値に適用することによって、ドリフト活動および回復の間のHRとVO2の間の関係におけるヒステリシス問題の解消が明瞭に見て取れる。
【００５５】
ひとたび身体活動の間にドリフト・フェーズが識別され、活動回復期間が解析されたら、HR値は、エネルギー支出の推定への有効な入力を表わすよう、時間を追って適切かつ適応的に補正される。こうして、エネルギー支出は、
EE(t)＝f(補正されたHR，活動型，BMR，被験体特性，フィットネス・レベル)
の類の関数であってもよい。
【００５６】
図１０は、本発明に基づく方法のある実施形態を示すフローチャートを示している。第一段階S10では、人の身体活動を表わす動き信号および人の心拍数を表わす心拍数信号が取得される。第二段階S12では、前記動き信号と、前記心拍数信号および／または一つまたは複数の心血管ドリフト関係信号とから、心血管ドリフト・フェーズが判別される。第三段階S14では、心血管ドリフト・フェーズの間の心拍数を表わす、生成された心拍数信号が補正される。第四段階S16では、補正された心拍数信号から、人のエネルギー支出が推定される。
【００５７】
一般に、動きセンサー（時に活動モニターとも称される）と組み合わせて任意のHRセンサー（時にHRモニターとも称される）が使用できる。この目的のために使用できる統合されたデバイスの例は、たとえば特許文献２に記載されるような、光体積変動記録法センサー（HR検出用）および三軸加速度計（活動検出用）を含む光学式HRセンサーである。好ましくは図１に示されるシステム１００のすべてのコンポーネントを含むそのような統合されたデバイスは、図１０に例示的に示されるように、手首に装着されるデバイス２として実装されてもよい。デバイス２はユーザー３によって腕４に装着されてもよい。この技術は、邪魔にならないように、快適に、身体上の任意の位置で（たとえば手首で）、HRをモニタリングすることを許容する。ユーザーは日中を通じて、可能性としては夜間も、単に時計またはブレスレットを身につけることによってフィットネス評価をしてもらえるので、この実施形態は理想的である。
【００５８】
一般に、他の種類のHRセンサーおよび動きセンサーも、本発明に基づくデバイスおよび方法において使われることができる。たとえば、HRセンサーとして、ECGセンサーが使われてもよく、動きセンサーとして、一つまたは複数の動きセンサーが使われてもよい。HRセンサーの他の例はPPGセンサーであり、カメラPPGセンサーおよびGPSが動きセンサーとして使われることもできる。
【００５９】
個人的な健康空間における活動モニタリング解決策は、日々の目標に関するエネルギー支出および活動レベルに関してユーザーに正確な情報を提供することを指向している。革新的な個人健康モニタリング・サービスは、活動介入の間のユーザー満足を生じるために、ウェアラブルな活動モニターの精度に大きく依拠する。デバイスはしばしば、日々の達成についての情報の担体として使われる。活動強度およびカロリー支出を評価する方法の貧弱な精度はユーザーの不満につながり、解決策についてのネット・プロモーター・スコア（NPS:  net  promoter  score）を劇的に低下させる。本発明に基づくデバイスまたは方法を使うまたは含むことがありうる新たな活動モニターは、身体動き、特に身体加速と一緒に心拍数データを記録する能力を与えられて、きわめて正確なエネルギー支出推定値を提供する潜在力をもつ。
【００６０】
本発明のデバイスシステムおよび方法の応用は、エネルギー支出を正確に推定し、ユーザー生理パラメータを解釈して、ストレス、心肺フィットネス、運動回復などを評価することをねらいとするウェアラブルHRおよび活動モニターにおいて使用されるアルゴリズムおよび計算方法を含む。プロダクトは、ユーザーおよび顧客に、エネルギー支出のより正確な推定値を提供するために、本発明を使うことができる。
【００６１】
本発明は、図面および上記の記述において詳細に図示され、記述されているが、そのような図示および記述は、制約するものではなく、例解または例示するものと考えられるべきである。本発明は開示される実施形態に限定されない。図面、本開示および付属の請求項を吟味することから、開示される実施形態に対する他の変形が、請求項記載の発明を実施する際に、当業者によって理解され、実施されることができる。
【００６２】
請求項において、「有する／含む」の語は他の要素や段階を排除するものではなく、単数表現は複数を排除しない。単一の要素または他のユニットが、請求項に記載されるいくつかの項目の機能を充足してもよい。ある種の施策が互いに異なる従属請求項において記載されているというだけの事実が、これらの施策の組み合わせが有利に使用できないことを示すものではない。
【００６３】
コンピュータ・プログラムは、他のハードウェアと一緒にまたは他のハードウェアの一部として供給される光記憶媒体または半導体媒体のような好適な非一時的媒体上で記憶／頒布されてもよいが、インターネットまたは他の有線もしくは無線の遠隔通信システムを介してなど、他の形で頒布されてもよい。
【００６４】
請求項に参照符号があったとしても、範囲を限定するものと解釈されるべきではない。
【図１】
0006496087.tif 000002
【図２】
0006496087.tif 000003
【図３】
0006496087.tif 000004
【図４】
0006496087.tif 000005
【図５Ａ】
0006496087.tif 000006
【図５Ｂ】
0006496087.tif 000007
【図６】
0006496087.tif 000008
【図７】
0006496087.tif 000009
【図８】
0006496087.tif 000010
【図９】
0006496087.tif 000011
【図１０】
0006496087.tif 000012
【図１１】
0006496087.tif 000013