(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピューティングユニットを用いてユーザの少なくとも１つの体力パラメータを決定する方法であって、
前記コンピューティングユニットで前記ユーザに関する身体特性データを受け取ることと、
一定の間隔で反復的な運動を行う運動プロトコルを実施するように前記ユーザに促す刺激を供給することと、
前記コンピューティングユニットで、前記運動プロトコルの実施中に前記ユーザによって行われる前記運動を記述する運動データを受け取ることと、
前記運動データから前記ユーザによって行われる前記運動のタイプを推測し、該推測されたタイプ及び前記身体特性データを用いて予測モデルを選択することと、
前記運動データに前記予測モデルを適用して、少なくとも１つの体力パラメータを計算することと
を有し、
前記少なくとも１つの体力パラメータは、最大酸素摂取量及び身体組成を含むグループから選択される、方法。
【請求項２】
前記ユーザの身体の反復的な運動を記述する前記運動データを受け取ることは、スクワット運動、背筋運動、腹筋運動、腕立て伏せ、挙手跳躍運動、又は反復横跳びを記述するデータを受け取ることを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記計算された体力パラメータをユーザに表示すること
を更に有する請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記運動データは、前記ユーザの身体の動きの大きさ、前記ユーザの身体の動きの速さ、前記ユーザの身体の動きの繰り返しの回数、及び前記運動プロトコルの異なる部分の間の動き特徴どうしの関係を含むグループから選択される、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記身体特性データは、前記ユーザの体重、前記ユーザの身長、前記ユーザの体脂肪率、前記ユーザの年齢、及び前記ユーザの体格指数を含むグループから選択される、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つの体力パラメータを計算することは、前記運動データの波形解析を有する、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記刺激は、光、音響、音楽、イメージ、ビデオ、触覚刺激、及び口頭での命令のうちの少なくとも１つである、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
ユーザの少なくとも１つの体力パラメータを決定するシステムであって、
プロセッサと、
体動センサと、
インターフェイスにより前記ユーザに身体特性データを供給するように促し、一定の間隔で反復的な運動を行う運動プロトコルを実施するように前記ユーザに促すよう前記インターフェイスにより刺激を供給し、前記体動センサにより、前記ユーザによって行われる前記運動を記述する運動データを捕捉し、該運動データから前記ユーザによって行われる前記運動のタイプを推測し、該推測されたタイプ及び前記身体特性データを用いて予測モデルを選択し、該選択された予測モデルを前記運動データに適用して少なくとも１つの体力パラメータを計算するために前記プロセッサで動作するコンピュータ実行可能命令と
を有し、
前記少なくとも１つの体力パラメータは、最大酸素摂取量及び身体組成を含むグループから選択される、システム。
【請求項９】
前記ユーザの身体の反復的な運動を記述する前記運動データを捕捉することは、スクワット運動、背筋運動、腹筋運動、腕立て伏せ、挙手跳躍運動、又は反復横跳びを記述するデータを受け取ることを含む、
請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記コンピュータ実行可能命令は、前記計算された体力パラメータをユーザに表示する命令を更に含む、
請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記運動データは、前記ユーザの身体の動きの大きさ、前記ユーザの身体の動きの速さ、前記ユーザの身体の動きの繰り返しの回数、及び前記運動プロトコルの異なる部分の間の動き特徴どうしの関係を含むグループから選択される、
請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記身体特性データは、前記ユーザの体重、前記ユーザの身長、前記ユーザの体脂肪率、前記ユーザの年齢、及び前記ユーザの体格指数を含むグループから選択される、
請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
当該システムは、内蔵ユニットである、
請求項８に記載のシステム。
【請求項１４】
前記少なくとも１つの体力パラメータを計算することは、前記運動データの波形解析を有する、
請求項８に記載のシステム。
【請求項１５】
前記刺激は、光、音響、音楽、イメージ、ビデオ、触覚刺激、及び口頭での命令のうちの少なくとも１つである、
請求項８に記載のシステム。
【請求項１６】
コンピューティングユニットを用いてユーザの少なくとも１つの体力パラメータを決定する方法を実施するコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読媒体であって、
前記方法は、
前記コンピューティングユニットで前記ユーザに関する身体特性データを受け取ることと、
一定の間隔で反復的な運動を行う運動プロトコルを実施するように前記ユーザに促す刺激を供給することと、
前記コンピューティングユニットで、前記運動プロトコルの実施中に前記ユーザによって行われる前記運動を記述する運動データを受け取ることと、
前記運動データから前記ユーザによって行われる前記運動のタイプを推測し、該推測されたタイプ及び前記身体特性データを用いて予測モデルを選択することと、
前記運動データに前記予測モデルを適用して、少なくとも１つの体力パラメータを計算することと
を有し、
前記少なくとも１つの体力パラメータは、最大酸素摂取量及び身体組成を含むグループから選択される、コンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記ユーザの身体の反復的な運動を記述する前記運動データを受け取ることは、スクワット運動、背筋運動、腹筋運動、腕立て伏せ、挙手跳躍運動、又は反復横跳びを記述するデータを受け取ることを含む、
請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記運動プロトコルは、前記ユーザの体筋の相当数を関与させる周期的な身体運動を有する、
請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記運動データは、前記ユーザの身体の動きの大きさ、前記ユーザの身体の動きの速さ、前記ユーザの身体の動きの繰り返しの回数、及び前記運動プロトコルの異なる部分の間の動き特徴どうしの関係を含むグループから選択される、
請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記身体特性データは、前記ユーザの体重、前記ユーザの身長、前記ユーザの体脂肪率、前記ユーザの年齢、及び前記ユーザの体格指数を含むグループから選択される、
請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
前記少なくとも１つの体力パラメータを計算することは、前記運動データの波形解析を有する、
請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
前記少なくとも１つの体力パラメータを計算することは、前記運動データの回帰分析、統計的学習解析、並びに回帰分析及び統計的学習解析の両方を含むグループから選択される、
請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心肺適応能の評価のための方法及び装置に関係があり、特に、心肺適応能の間接的な推定のための方法及び装置に関係がある。
【０００２】
［関連出願の相互参照］
本願は、２０１４年１１月１４日付けで出願された同時係属の米国特許仮出願第６２／０７９８４９号に基づく優先権を主張し、その利益を享受するものである。なお、優先権の基礎となる前記の米国出願は、その全文を参照により本願に援用される。
【背景技術】
【０００３】
心肺適応能（ＣＲＦ；cardio-respiratory  fitness）の評価は、いくつかの分野において、例えば、スポーツ及びフィットネス産業にとって、臨床診断プロシージャにとって、予後及びリハビリテーションプロシージャにとって、並びに無症候者の自己監視にとって、重要である。ＣＲＦの直接的な測定は、心血管イベントのより大きなリスクと関連する最大限の生理学的努力を必要とし、且つ、高価なデバイス及び訓練された人員を必要とする。適応能の間接的な推定は、それらの制限のうちのいくつかを解消するが、厳しい特定のプロトコルを受けるように患者に求める。間接的な推定は時間を必要とし、特定の設備（例えば、実験用自転車、階段、など）の使用をしばしば伴う。
【０００４】
心臓血管機能は、最大心拍出量に帰せられる。これは、フィックの原理により、最大酸素摂取量（ＶＯ２ｍａｘ）に関係がある。運動選手では、ＶＯ２ｍａｘは、彼らの有酸素的作業力に関する有益情報を提供する。有酸素的作業力は、耐久スポーツ性能の決定因子且つトレーニング効果の指標である。臨床現場では、ＶＯ２ｍａｘは、いくつかの臨床集団、例えば、冠動脈疾患又は心不全の患者において重要な診断及び予後情報を提供する。同様に、心臓血管機能の評価は、無症候の成人において健康を評価するのに重要であり得る。
【０００５】
ＶＯ２ｍａｘの直接的な決定は最も正確な方法であるが、それは、被験者による最大限の努力を必要とする。このことは、心血管障害について中位から高位のリスクを抱えた個人において、より高いリスクの有害事象をもたらす。更には、呼吸ガス解析システムが必要とされる。これは、操作者に専門的知識を要求し、且つ、追加費用を伴う。
【０００６】
最大下の運動試験の間のＶＯ２ｍａｘの推定は、有効な代替案を提供し得る。過去数十年にわたって、多くのプロトコルがこの目的のために開発されてきた。しかし、最大下プロトコルは、ユーザが標準化された運動プロトコルに従うことを要求する。多くの場合に、それらの運動プロトコルは、時間（３から６分）及び設備（階段、トレッドミル、エルゴメータ、など）の一部を必要とする。更には、運動プロトコルは、ＶＯ２ｍａｘの正確な推定を可能にするために、厳格に従われる必要があり、通常、訓練された人員、例えば、医師、研究者、又はパーソナルトレーナーの存在を必要とする。それらの要件により、ＶＯ２ｍａｘは、いつでもどこでも容易に計算され得るわけではない。
【０００７】
然るに、ＶＯ２ｍａｘ及び他の心肺適応能パラメータを決定する方法及び装置の必要性が存在する。
【発明の概要】
【０００８】
この概要は、詳細な説明の項目において以下で更に記載される概念の一部を簡単に紹介するために与えられている。この概要は、請求される対象の重要な特徴又は必須の特徴を特定するよう意図されず、且つ、請求される対象の適用範囲を決定することを助けるものとして使用されるよう意図されない。
【０００９】
本発明の実施形態は、例えばＶＯ２ｍａｘのような心肺適応能パラメータの間接的な決定のための方法及び装置に関係がある。それらの実施形態は、身体運動の具体的な特徴（例えば、動きの大きさ、運動速度、反復変位の間にカバーされる距離、など）がユーザの体力に依存するとの観測に由来する。例えば、心肺適応能と相関する要素である高い柔軟性及び筋肉の強度を備えた患者は、より壮健でない被験者よりも速く且つ多く反復的に運動を行うことになる。
【００１０】
然るに、身体の筋肉組織のかなりの部分を必要とする周期身体運動の単純集合（例えば、スクワット運動）は、ＶＯ２ｍａｘ及び他の心肺適応能パラメータを推定するために使用され得る。本発明の実施形態は、例えばＶＯ２ｍａｘを推定するよう、例えば、活動カウント、加速度計信号、動きのリズムなどのような、体動データを、そして、周期身体運動の実施中にユーザを導くよう、例えば音響信号のようなフィードバックを供給するシステムを使用する。
【００１１】
それらの運動は、熟練した監督なしで、ほぼいつでも、ほとんどどこでも、ほとんど誰によっても、行われ得る。ユーザは、自身が望むときはいつでもそれらの運動を行うことができ、それにより、ユーザは、自身の心拍がストレス、疲労、カフェインなどによって変わる時を回避することができる。高価なデバイスは不要であり、単に、動きセンサ（例えば、加速度計）があればよい。
【００１２】
一態様において、本発明の実施形態は、コンピューティングユニットを用いてユーザの少なくとも１つの体力パラメータを決定する方法に関係がある。当該方法は、前記コンピューティングユニットで前記ユーザに関する身体特性データを受け取ることと、前記ユーザに運動プロトコルを実施するように促す刺激を供給することと、前記コンピューティングユニットで前記運動プロトコルの実施中の前記ユーザの体動を記述するデータを受け取ることと、前記体動のデータ及び前記身体特性データを用いて少なくとも１つの体力パラメータを計算することとを含む。
【００１３】
一実施形態において、前記少なくとも１つの体力パラメータは、最大酸素摂取量及び身体組成を含むグループから選択される。一実施形態において、当該方法は、前記計算された体力パラメータをユーザに表示することを更に含む。一実施形態において、前記運動プロトコルは、前記ユーザの体筋の相当数を関与させる周期的な身体運動を有する。一実施形態において、前記体動のデータは、前記ユーザの身体の動きの大きさ、前記ユーザの身体の動きの速さ、前記ユーザの身体の動きの繰り返しの回数、及び前記運動プロトコルの異なる部分の間の動き特徴どうしの関係を含むグループから選択される。
【００１４】
一実施形態において、前記身体特性データは、前記ユーザの体重、前記ユーザの身長、前記ユーザの体脂肪率、前記ユーザの年齢、及び前記ユーザの体格指数を含むグループから選択される。一実施形態において、前記少なくとも１つの体力パラメータを計算することは、前記体動のデータの波形解析を含む。他の実施形態において、前記少なくとも１つの体力パラメータを計算することは、前記体動のデータの回帰分析及び統計的学習解析のうちの少なくとも一方を含む。一実施形態において、前記刺激は、光、音響、音楽、ビデオ映写（例えば、ユーザ又は対象）、触覚刺激、及び口頭での命令のうちの少なくとも１つである。
【００１５】
他の態様において、本発明の実施形態は、ユーザの少なくとも１つの体力パラメータを決定するシステムに関係がある。当該システムは、プロセッサと、体動センサと、インターフェイスにより前記ユーザに身体特性データを供給するように促し、前記ユーザに運動プロトコルを実施するように促すよう前記インターフェイスにより刺激を供給し、前記体動センサにより前記ユーザの体動データを捕捉し、該体動データ及び前記身体特性データを用いて少なくとも１つの体力パラメータを計算するために前記プロセッサで動作するコンピュータ実行可能命令とを含む。
【００１６】
一実施形態において、前記少なくとも１つの体力パラメータは、最大酸素摂取量及び身体組成を含むグループから選択される。一実施形態において、前記コンピュータ実行可能命令は、前記計算された体力パラメータをユーザに表示する命令を更に含む。一実施形態において、前記運動プロトコルは、前記ユーザの体筋の相当数を関与させる周期的な身体運動を有する。一実施形態において、前記体動データは、前記ユーザの身体の動きの大きさ、前記ユーザの身体の動きの速さ、前記ユーザの身体の動きの繰り返しの回数、及び前記運動プロトコルの異なる部分の間の動き特徴どうしの関係を含むグループから選択される。一実施形態において、前記身体特性データは、前記ユーザの体重、前記ユーザの身長、前記ユーザの体脂肪率、前記ユーザの年齢、及び前記ユーザの体格指数を含むグループから選択される。
【００１７】
一実施形態において、当該システムは内蔵ユニットである。一実施形態において、前記少なくとも１つの体力パラメータを計算することは、前記体動データの波形解析を有する。一実施形態において、前記刺激は、光、音響、音楽、イメージ、ビデオ映写（例えば、ユーザ又は対象）、触覚刺激、及び口頭での命令のうちの少なくとも１つである。一実施形態において、前記少なくとも１つの体力パラメータを計算することは、前記体動データの回帰分析及び統計的学習解析のうちの少なくとも一方を含む。
【００１８】
更なる他の態様において、本発明の実施形態は、コンピューティングユニットを用いてユーザの少なくとも１つの体力パラメータを決定する方法を実施するコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読媒体であって、前記方法は、前記コンピューティングユニットで前記ユーザに関する身体特性データを受け取ることと、前記ユーザに運動プロトコルを実施するように促す刺激を供給することと、前記コンピューティングユニットで前記運動プロトコルの実施中の前記ユーザの体動を記述するデータを受け取ることと、前記体動のデータ及び前記身体特性データを用いて少なくとも１つの体力パラメータを計算することとを有する、コンピュータ可読媒体に関係がある。
【００１９】
一実施形態において、前記少なくとも１つの体力パラメータは、最大酸素摂取量及び身体組成を含むグループから選択される。一実施形態において、前記運動プロトコルは、前記ユーザの体筋の相当数を関与させる周期的な身体運動を有する。一実施形態において、前記体動のデータは、前記ユーザの身体の動きの大きさ、前記ユーザの身体の動きの速さ、前記ユーザの身体の動きの繰り返しの回数、及び前記運動プロトコルの異なる部分の間の動き特徴どうしの関係を含むグループから選択される。一実施形態において、前記身体特性データは、前記ユーザの体重、前記ユーザの身長、前記ユーザの体脂肪率、前記ユーザの年齢、及び前記ユーザの体格指数を含むグループから選択される。
【００２０】
それら及び他の特徴及び利点は、本発明の非制限的な実施形態を特徴づけるものであり、以下の詳細な説明を読みこと及び関連する図面を参照することから明らかになるだろう。前述の概要及び以下の詳細な説明はいずれも、単に説明のためのものであり、請求される非制限的な実施形態の限定ではないことが理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
非制限的且つ非包括的な実施形態は、次の図を参照して記載される。
【００２２】
【図１】本発明に従う心肺適応能評価のための方法の一実施形態を表すフロー図である。
【００２３】
【図２】標準サイクリングプロトコルに従って測定されたＶＯ２ｍａｘと比較される、本発明の実施形態によって予測されたＶＯ２ｍａｘを表す。
【００２４】
【図３】標準サイクリングプロトコルに従って測定されたＶＯ２ｍａｘと比較される、体重を考慮して本発明の実施形態によって予測されたＶＯ２ｍａｘを表す。
【００２５】
【図４】本発明に従う心肺適応能評価のためのシステムの一実施形態を提示するブロック図である。
【００２６】
【図５】本発明に従う体力パラメータの計算を表すフローチャートである。
【００２７】
図面において、同じ参照符号は、概して、異なる図にわたって対応する部分を参照する。図面は必ずしも実寸通りではなく、代わりに、動作の原理及び概念が強調されている。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
様々な実施形態は、添付の図面を参照して、以下で、より十分に記載される。図面は、本願の一部を形成し、具体的な、例となる実施形態を示す。しかし、実施形態は、多くの異なった形で実装され得、本願で示されている実施形態に制限されるものとして解釈されるべきではない。むしろ、それらの実施形態は、本開示が徹底的且つ完全であって、実施形態の適用範囲を当業者に伝えるように提供される。実施形態は、方法、システム又はデバイスとして実施され得る。然るに、実施形態は、ハードウェア実施、全体としてソフトウェアの実施、又はソフトウェア及びハードウェア態様を組み合わせた実施の形をとり得る。以下の詳細な説明は、従って、限定的な意味で理解されるべきではない。
【００２９】
「一実施形態」又は「実施形態」との明細書中における言及は、実施形態に関連して記載される特定の特徴、構造、又は特性が本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。本明細書中の様々な箇所における「一実施形態において」との語句の出現は、必ずしも全てが同じ実施形態に言及しているわけではない。
【００３０】
続く記載のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内に記憶されている非一時的な信号に対する動作の符号表現に関して提示される。それらの記載及び表現は、データ処理分野における当業者によって、彼らの研究の要旨を他の当業者に最も効果的に伝えるために使用される手段である。そのような動作は、物理量の物理的な操作を通常は必要とする。通常、必ずしもではないが、それらの量は、記憶され、転送され、結合され、比較され、且つ、別なふうに操作されることが可能な電気、磁気、又は光信号の形をとる。主に公共的利用を理由として、それらの信号をビット、値、要素、シンボル、キャラクタ、ターム、数、などと呼ぶことが、時として都合がよい。更には、物理量の物理的な操作を必要とするステップの特定の配置を、一般性を失うことなしに、モジュール又はコードデバイスと呼ぶことが、時として都合がよい。
【００３１】
しかし、それらの及び同様の語の全ては、適切な物理量に関連すべきであり、それらの量に適用される都合のよいラベルにすぎない。以下の説明から明らかなように、特段別なふうに述べられない限りは、本明細書の全体にわたって、例えば「処理する（processing）」又は「演算する（computing）」又は「計算する（calculating）」又は「決定する（determining）」又は「表示する（displaying）」などのような語を用いる説明は、コンピュータシステムメモリ若しくはレジスタ又は他のそのような情報記憶、送信若しくは表示デバイス内で物理（電子）量として表されたデータを操作及び変換するコンピュータシステム又は同様の電子コンピューティングデバイスの動作及び処理に言及することが理解される。
【００３２】
本発明の特定の態様は、ソフトウェア、ファームウェア又はハードウェアにおいて具現化され得るプロセスステップ及び命令を含み、ソフトウェアにおいて具現化される場合には、様々なオペレーティングシステムによって使用される異なるプラットフォームに常駐してそれらから操作されるようダウンロードされ得る。
【００３３】
本発明はまた、本願における動作を実施する装置に関係がある。この装置は、必要とされる目的のために具体的に構成されてよく、あるいは、それは、コンピュータに記憶されているコンピュータプログラムによって選択的に作動又は再構成される汎用のコンピュータを有してよい。そのようなコンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体、例えば、しかし制限なしに、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光学磁気ディスクを含むあらゆる種類のディスク、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ；read-only  memories）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ；random  access  memories）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気若しくは光学カード、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ；application  specific  integrated  circuits）、又は電子命令を記憶するのに適しており、且つ、コンピュータシステムバスへ夫々の結合されるあらゆる種類の媒体、において記憶され得る。更には、本明細書中で言及されるコンピュータは、単一プロセッサを含んでよく、あるいは、進展したコンピューティング機能のための複数プロセッサ設計を用いるアーキテクチャであってよい。
【００３４】
本願で提示されるプロセス及び表示は、如何なる特定のコンピュータ又は他の装置ともに本質的に無関係である。様々な汎用のシステムも、本願における教示に従うプログラムとともに使用されてよく、あるいは、必要とされる方法ステップを実施するように、より特殊化された装置を構成することが都合がよいと分かる。様々なそれらのシステムのための必要とされる構成は、以下で本明細書から分かる。その上、本発明は、如何なる特定のプログラミング言語も参照して記述されない。様々なプログラミング言語が、本願で記載されるように本発明の教示を実施するために使用されてよく、具体的な言語への以下での如何なる言及も、本発明の実施可能性及び最良モードの開示ために提供されていることが理解される。
【００３５】
その上、本明細書中で使用される言語は、主に信頼性及び教育上の目的のために選択されており、発明対象を線引き又は制限するよう選択されてはいない。然るに、本発明の開示は、特許請求の範囲において示される本発明の適用範囲の例示であって、限定ではない。
【００３６】
本発明の実施形態は、体動データを用いた心肺適応能の間接評価に関係がある。それらの実施形態は、身体運動の具体的な特徴（例えば、動きの大きさ、運動速度、反復変位の間にカバーされる距離、など）がユーザの体力に依存するとの観測に由来する。通常、心肺適応能と相関する要素である高い柔軟性及び筋肉の強度を備えた患者は、より壮健でない被験者よりも速く且つ多く反復的に運動を行うことになる。
【００３７】
然るに、身体の筋肉組織のかなりの部分を通常関与させる周期身体運動の組（例えば、スクワット運動、懸垂、背筋運動、腹筋運動、昇降運動、腕立て伏せ、ウォーキング、ランニング、挙手跳躍運動、反復横跳び、ほぼあらゆる種類の有酸素運動、など、望ましくは、下肢を関与させるもの）を実施するようにユーザに促し、ユーザの動きに関する関心のある様々なデータを捕捉する。このデータは、次いで、ユーザの心臓血管機能（例えば、ＶＯ２ｍａｘ）及び他の体力パラメータを推定するために使用され得る。体動データは、例えば、活動カウント、加速度計信号、動きのリズムなどのような、様々な形をとることができる。更なるプロンプトは、ユーザが運動する場合に、歩調合わせなどに関してユーザを導くよう、ユーザに提示され得る。
【００３８】
このプロセスからはいくつかの利点がある。簡単な運動プロトコルの使用は、誰もが、例えば医師又は研究者のような訓練された専門家の助けなしで、ほぼいつでもどこでも、運動を実施して、自身の健康の推定を取得することができることを意味する。ユーザは、彼らが選択した時及び場所で運動プロトコルを実施することができ、それによって、ストレス、疲労、外的影響などの時点を回避する。ユーザが所持するよう求められる唯一のデバイスは動きセンサであり、適切なセンサは、ユーザが既に所有している汎用デバイス（例えば、スマートフォン、タブレット、若しくはラップトップ）又はフィットネス目的で具体的に持ち運ばれるデバイス（例えば、歩数計、フィットネストラッカーブレスレット、など）にしばしば存在する。
【００３９】
図１は、本発明に従う心肺適応能評価のための方法の一実施形態を表すフローチャートである。最初に、ユーザの身体特性に関する何らかのデータがコンピューティングユニットで受け取られる（ステップ１００）。なお、何ものも、本発明の様々な実施形態に従う後の入力又はその結果生じた入力若しくは編集を除外しない。身体特性データは、例えば、ユーザの身長又は体重、ユーザの体格指数（ＢＭＩ；body-mass  index。それ自体は、身長及び体重から決定され、あるいは、代わりに、身長又は体重を決定するために使用され得る。）を含む。
【００４０】
次いで、ユーザに特定の運動プロトコルを実施するように促すよう刺激が供給される（ステップ１０４）。適切な刺激は、実施形態によって様々であり、光を点滅又は点灯すること、トーンを鳴らすこと、イメージ、ビデオ映写（例えば、ユーザ又は対象）、音楽を再生すること、口頭の命令を発すること（例えば、「始め！」又は「止まれ！」など）を含む。いくつかの実施形態において、刺激は、例えば、プロトコルのリズムを設定するメトロノーム様の連続した音響又は口頭コマンド（例えば、「座れ！」、「立て！」、「座れ！」、「止まれ！」）を発することのように、運動プロトコルの実施を通じてユーザを指導する。
【００４１】
運動プロトコルは、ユーザによって選択されるか、又はユーザのために自動的に選択され得る。運動プロトコルは、通常、ユーザの体筋の相当数を関与させるひと組以上の周期的な身体運動を有する。プロトコルに適した典型的な運動は、スクワット運動、懸垂、背筋運動、腹筋運動、昇降運動、腕立て伏せ、ウォーキング、ランニング、挙手跳躍運動、反復横跳び、ほぼあらゆる種類の有酸素運動、など、望ましくは、下肢を関与させるものを含む。上述されたように、運動の個々の繰り返しの周波数は、プログラム可能なメトロノーム又は同様の電子デバイスによって生成されるプロンプトによって定義され得る。テンポは、適正な心臓負荷をユーザから引き出すために先験的に選択され得る。
【００４２】
コンピューティングユニットは、次いで、運動プロトコルの実施中のユーザの身体の動きを記述するデータを捕捉し又は受け取る（ステップ１０８）。上述されたように、ユーザである人物に持ち運ばれる加速度計は、ユーザが運動プロトコルを実施するときに身体性能の様々な側面の追跡を可能にし得る。本発明に従って収集され得るデータの典型的な項目は、運動の一度の繰り返しを実施するのに必要とされる時間、プロトコルを実施するときのユーザの身体の速度、各繰り返しの開始及び／又は終了時の加速度、各繰り返しの間にユーザの身体によって移動される距離、ユーザの身体の動きの大きさ、ユーザの身体の動きの繰り返しの回数、ユーザが各運動の複数回の繰り返しを実施するときの前述の変数のうちのいずれかの間の差、などを含んでよい。
【００４３】
体力パラメータは、次いで、受け取られた体動データ及び受け取られた身体特性データを用いることによって計算される（ステップ１１２）。体動データと身体計測（例えば、体重、身長、体脂肪率、ＢＭＩ、など）との組み合わせは、ユーザのＶＯ２ｍａｘ又はユーザの身体の健康を表す他のパラメータ（例えば、身体組成）の間接的な決定を可能にする。一実施形態において、計算は、体動データ及び／又は受け取られた身体特性データのうちの少なくとも一部にモデルを適用することによって達成される。モデルは、様々な予め収集された体動及び物理特性データの回帰分析、統計的学習解析、回帰分析及び統計的学習解析の両方を実施することによって、必要とされるように決定又は予め決定され得る。
【００４４】
いくつかの実施形態において、予測モデルは、前もって決定され、動作中に、受け取られた身体特性データ、体動データ、運動のタイプ、などのうちの１つ以上を用いてカスタマイズされる。カスタマイズされたモデルは、次いで、体力パラメータを計算するよう体動データに適用される。
【００４５】
他の実施形態では、複数の予測モデルが、前もって予め決定され、記憶される。動作中に、モデルのうちの１つは、受け取られた身体特性データ、体動データ、運動のタイプ、などのうちの１つ以上を用いて選択される。選択されたモデルは、次いで、体力パラメータを計算するよう体動データに適用される。
【００４６】
更なる他の実施形態では、それらの技術の組み合わせが利用される。すなわち、複数の予測モデルのうちの１つが、受け取られた身体特性データ、体動データ、運動のタイプ、などを用いて選択され、該選択されたモデルは、受け取られた身体特性データ、体動データ、運動のタイプ、などのうちの１つ以上を用いてカスタマイズされ、その後に、選択されカスタマイズされたモデルが、体力パラメータを計算するよう体動データに適用されるようにする。
【００４７】
スクワット試験を実施する１２人の心臓病患者から収集された体動データに適用される多変数直線回帰を用いて構築された予測モデルの一例は：
体重により正規化されたＶＯ２ｍａｘの予測
＝α０＋α１×活動カウントスクワット            （式１）
である。
【００４８】
計算された体力パラメータは、ディスプレイ、テキストメッセージ、電子メール、口頭でのメッセージ、などを介して直接又は間接に他のユーザ又はオペレータ（例えば、医師、看護士、など）に表示され得る（ステップ１１６）。
【００４９】
図２は、８０ｂｐｍに設定されたメトロノームを用いた１２人の患者の４５秒間のスクワット試験から収集された動き特徴を用いて式１のモデルによって予測されるＶＯ２ｍａｘを表す。患者は、メトロノームに従う必要があったが、その他の点では、彼らのスクワットについて運動の大きさ及びフォームを自由に決定した。ＶＯ２ｍａｘは、標準サイクリングプロトコルに従って測定された。図２から明らかなように、１２人の患者は、推定上彼らの体力に応じて、３つのグループに分かれ、予測値は、計測値と実質的に同じようである。
【００５０】
各データ群は、上述されたように、考慮中であるユーザの体動データ及び身体特性データを用いて体力パラメータの計算を提供するよう本発明の様々な実施形態において適用される式１のモデル又は同様のモデルに関連して用いられ得る身体特性データの範囲に関連するパラメータ（α０、α１）を抽出するために、例えば、回帰分析、統計的学習解析、などを用いて解析され得る。
【００５１】
求められるデータは、統計的有意性（Ｐ）≒０．０４４、決定係数（Ｒ２）≒０．５８、及び二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）≒３ｍｌ／（ｍｉｎ×ｋｇ）とともに相関係数（ρ）≒０．７６を有する。
【００５２】
スクワット試験を実施する１２人の心臓病患者から収集された体動データに適用される多変数直線回帰を用いて構築された予測モデルの他の例は：
ＶＯ２ｍａｘの予測
＝α０＋α１×体重＋α２×活動カウントスクワット        （式２）
である。
【００５３】
図３は、８０ｂｐｍに設定されたメトロノームを用いた１２人の患者の４５秒間のスクワット試験から収集された動き特徴を用いて式２のモデルによって予測されるＶＯ２ｍａｘを表す。患者は、メトロノームに従う必要があったが、その他の点では、彼らのスクワットについて運動の大きさ及びフォームを自由に決定した。ＶＯ２ｍａｘは、標準サイクリングプロトコルに従って測定された。図３から明らかなように、１２人の患者は、推定上彼らの体力に応じて、３つのグループに分かれ、予測値は、計測値と実質的に同じようである。
【００５４】
先と同じく、各データ群は、上述されたように、考慮中であるユーザの体動データ及び身体特性データを用いて体力パラメータの計算を提供するよう本発明の様々な実施形態において適用される式２のモデル又は同様のモデルに関連して用いられ得る身体特性データの範囲に関連するパラメータ（α０、α１、α２）を抽出するために、例えば、回帰分析、統計的学習解析、などを用いて解析され得る。
【００５５】
求められるデータは、統計的有意性（Ｐ）≒０．１３％、決定係数（Ｒ２）≒０．６６、及び二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）≒３０５．５４ｍｌ／ｍｉｎとともに相関係数（ρ）≒０．８１を有する。
【００５６】
他の実施形態では、体力パラメータは、体動データの波形解析を実施することによって計算される。ユーザの運動及び／又は位置を追跡する動きセンサを装備されたユーザは、２又は３次元の時間変化する波形で事実上あるデータを生成する。然るに、そのデータは、体力パラメータを決定するために使用され得る時間又は周波数領域における様々な技術を受け得る。
【００５７】
図４は、ユーザデバイス４００及びプロセッサユニット４０４を含む、心肺適応能評価のためのシステムの一実施形態を表すブロック図である。
【００５８】
ユーザデバイス４００は、ユーザの動きに関するデータを収集することに主として関与する。なお、それはまた、通常は、ユーザから情報を収集すること及び／又は情報をユーザへ提供することのためのインターフェイスを含む。いくつかの実施形態において、ユーザデバイス４００は、ユーザの身体の健康を記述するパラメータを決定するよう収集データを解析することに主として関与するプロセッサユニット４０４と相互運用性がある。
【００５９】
ユーザデバイス４００は、例えば、ブレスレット、ペンダント、などのような、様々な装着可能な形態をとることができる。プロセッサユニット４０４は、例えば、サーバコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレット、ファブレット、スマートフォン、などのような、様々な形態を同様にとることができる。
【００６０】
いくつかの実施形態において、ユーザデバイス４００及びプロセッサユニット４０４は、別個の物理デバイスである。例えば、ユーザデバイス４００は、ユーザによって装着されるブレスレットであってよく、一方、プロセッサユニット４０４は、例えば看護士又は臨床医のような他のユーザによって操作されるデスクトップコンピュータであってよい。他の実施形態では、ユーザデバイス４００及びプロセッサユニット４０４の機能は、同じデバイスによって提供される。更なる他の実施形態では、プロセッサユニット４０４のプロセッシング機能は、プロセッサユニット４０４、及び例えば遠隔のサーバユニット４０８のような１つ以上の更なるコンピューティングデバイスにわたって、実装され得る。以下の説明は、便宜上、ユーザデバイス４００及びプロセッサユニット４０４を別個の物理デバイスであると仮定する。なお、このことは、本発明の全適用範囲に関する限定であると解釈されるべきではない。
【００６１】
図示されるように、ユーザデバイス４００は、体動センサ４１２及び任意のユーザインターフェイス４１６を含む。体動センサ４１２は、例えば、加速度計（単軸若しくは多軸）又はロケーションデバイス（例えば、ＧＰＳ受信機、ＧＬＯＮＡＳＳ受信機、若しくはガリレオ受信機）を含むことができる。ユーザデバイス４００がユーザに持ち運ばれないところの実施形態では、その場合に、体動センサ４１２は、ユーザの動きを観測及び追跡するために使用されるカメラ、光検出及び測距デバイス（ＬＩＤＡＲ）、又は他の形態のセンサであってよい。ユーザインターフェイス４１６は多くの形態をとることができるが、通常、ユーザデバイス４００の形態に適合している。典型的なユーザインターフェイス４１６は、音声発生器、ディスプレイ（ＬＣＤ、ＬＥＤ、ＣＲＴ、電子インク、など）、プロジェクタ、キーボード（物理的又は仮想的）、音声認識システム、タッチスクリーン、などを含む。
【００６２】
コンピューティングデバイス又はプロセッサユニット４０４は、ユーザインターフェイス４２０、プロセッサ４２４、ネットワークインターフェイス４２６、及び記憶ユニット４２８を含む。記憶ユニット４２８は、プロセッサ４２４で実行されて本発明の機能を提供するコンピュータ実行可能命令のためのリポジトリとして働く。インターフェイス４２０は、インターフェイス４１６と同様に、プロセッサユニット４０４の特定の形態に適合している様々な形態をとり得る。
【００６３】
動作中に、コマンドがプロセッサユニット４０４からユーザデバイス４００へ送られる。データは、プロセッサユニット４０４によって、ユーザデバイス４００から受け取られる。データは、遠隔のサーバユニット４０８を用いる実施形態では、プロセッサユニット４０４によって、ネットワークインターフェイス４２６を経由して遠隔のサーバユニット４０８との間で送信及び受信される。
【００６４】
ユーザは、ユーザデバイス４００においてユーザインターフェイス４１６を介して身体特性データ（例えば、身長、体重、ＢＭＩ、など）を供給するように促される。なお、ユーザはまた、そのようなデータを自発的に供給するか、あるいは、例えばプロセッサユニット４０４のような他のデバイスを用いてそれを供給してよい。身体特性データは、運動プロトコルの開始より前に、運動プロトコルの完了後に、運動プロトコルとは無関係に、などのように、供給され得る。ユーザの身体特性データは、ユーザの体重、ユーザの身長、ユーザの体脂肪率、及びユーザの体格指数を含んでよい。
【００６５】
刺激は、上述されたように、例えば、ユーザデバイス４００上のユーザインターフェイス４１６、プロセッサユニット４０４上のインターフェイス４２０、などを介して、ユーザに運動プロトコルを実施するように促すよう供給される。体動センサ４１２は、常時、又はユーザの動き、プロンプトの供給、計測又は運動プロトコルの開始、などと同時に、ユーザの身体の動きデータを捕捉する。運動プロトコルは、上述されたように、ユーザの体筋の相当数を関与させる周期的な身体運動を有してよい。
【００６６】
体動データは、次いでプロセッサ４２４によって受け取られ、例えば、前述の予測モデルを用いて、例えば最大酸素摂取量、身体組成などのような少なくとも１つの体力パラメータを計算するよう、身体特性データとともに処理される。プロセッサユニット４０４で受け取られる体動データは、ユーザの身体の動きの大きさ、ユーザの身体の動きの速さ、ユーザの身体の動きの繰り返しの回数、運動プロトコルの異なる部分の間の動き特徴どうしの関係、などを含んでよい。計算された体力パラメータは、上述されたように直接又は間接に他のユーザ又はオペレータへ表示され得る。
【００６７】
いくつかの実施形態において、予測モデルは、前もって決定され、動作中に、受け取られた身体特性データ、体動データ、運動のタイプ、などのうちの１つ以上を用いてカスタマイズされる。カスタマイズされたモデルは、次いで、体力パラメータを計算するよう体動データに適用される。
【００６８】
他の実施形態では、複数の予測モデルが、前もって予め決定され、記憶される。動作中に、モデルのうちの１つは、受け取られた身体特性データ、体動データ、運動のタイプ、などのうちの１つ以上を用いて選択される。選択されたモデルは、次いで、体力パラメータを計算するよう体動データに適用される。
【００６９】
更なる他の実施形態では、それらの技術の組み合わせが利用される。すなわち、複数の予測モデルのうちの１つが、受け取られた身体特性データ、体動データ、運動のタイプ、などを用いて選択され、該選択されたモデルは、受け取られた身体特性データ、体動データ、運動のタイプ、などのうちの１つ以上を用いてカスタマイズされ、その後に、選択されカスタマイズされたモデルが、体力パラメータを計算するよう体動データに適用されるようにする。
【００７０】
本発明の関連する態様において、体力パラメータは、体動データの波形解析を実施することによって計算される。体力パラメータはまた、体動データの多変数直線回帰分析、統計的学習解析、又は回帰分析及び統計的学習解析の両方を実施することによって、計算され得る。
【００７１】
図５は、本発明に従う体力パラメータの計算を表すフローチャートを示す。ユーザに関する身体特性データ５００（例えば、上述されたように、身長、体重、年齢、ＢＭＩ、など）及びユーザによって実施される運動のタイプ５０４は、上述されたように予め決定され及び／又は予め読み込まれる１つ以上の予測モデル５１２の選択５０８を行うために使用される。運動のタイプは、ユーザによって明示的に特定されてよく（５０４）、あるいは、それは、ユーザの運動データ５１６から推測されてよい（５０４′）。選択されたモデル５１２は、次いで、少なくとも１つの体力パラメータを計算するようユーザの運動データ５１６に適用される。次いで、体力パラメータの出力５２０が行われる。
【００７２】
本発明の他の実施形態では、コンピュータ可読媒体は、上述されたようにユーザの少なくとも１つの体力パラメータを決定する方法を実施するためのコンピュータ実行可能命令を含む。
【００７３】
本開示の実施形態は、例えば、本開示の実施形態に従う方法、システム、及びコンピュータプログラム製品のブロック図及び／又は動作説明図を参照して上述されている。ブロック図で示される機能／動作は、いずれかのフローチャートで示される順序から外れて起こってよい。例えば、関連する機能／動作に応じて、連続して示されている２つのブロックは、実際には略同時に実行されてよく、あるいは、ブロックは、逆の順序で時々実行されてよい。その上、いずれかのフローチャートで示されるブロックの全てが、実施及び／又は実行される必要があるわけではない。例えば、所与のフローチャートが、機能／動作を含む５つのブロックを有している場合には、５つのブロックのうちの３つだけが実施及び／又は実行される場合があり得る。この例では、５つのブロックのうちのいずれの３つが実施及び／又は実行されてもよい。
【００７４】
本願で与えられている１つ以上の実施形態の記載及び例示は、請求される本開示の適用範囲を限定又は制限するよう決して意図されない。本願で与えられている実施形態、例、及び詳細は、所有権を伝えるのに十分と見なされ、且つ、請求される実施形態のベストモードを構成及び使用することを他者に可能にする。請求される実施形態は、本願で与えられている如何なる実施形態、例、又は詳細にも制限されるものとして解釈されるべきではない。組み合わせて又は別々に図示及び記載されているかどうかにかかわらず、様々な特徴（構造上及び方法論的の両方）が、特徴の特定の組を有して実施形態を実現するよう選択的に包含又は省略されるよう意図される。本願の記載及び例示を提供してきたが、当業者であれば、請求される実施形態の広範な適用範囲から逸脱しない、本願において具現化された一般的な発明概念の広範な態様の適用範囲内にある変形例、改良、及び代替の実施形態に想到し得る。
【図１】
0006748076.tif 000002
【図２】
0006748076.tif 000003
【図３】
0006748076.tif 000004
【図４】
0006748076.tif 000005
【図５】
0006748076.tif 000006