(57)【要約】  バイタルサインモニタリングシステムは、活動エネルギ消費量ＡＥＥを推定する処理ユニット３００と、心拍データＨＲに基づいて第１の活動エネルギ消費量ＡＥＥＨＲを決定する第１の活動エネルギ消費量決定ユニット３２０と、動きデータＡＣに基づいて第２の活動エネルギ消費量ＡＥＥＡＣを決定する第２の活動エネルギ消費量決定ユニット３３０と、高運動ｈＨに関する第１の確率及び低運動ｈＬに関する第２の確率に基づいて第１及び第２の重み付け係数ｗＨＲ、ｗＡＣを決定する重み付けユニット３４０と、第１の重み付け係数ｗＨＲにより重み付けされた第１の活動エネルギ消費量ＡＥＥＨＲ及び第２の重み付け係数ｗＡＣにより重み付けされた第２の活動エネルギ消費量ＡＥＥＡＣに基づいて全体的な活動エネルギ消費量ＡＥＥＯを計算する活動エネルギ消費量計算ユニット３５０とを有する。
2018513722.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの活動エネルギ消費量を推定する処理ユニットを有するバイタルサインモニタリングシステムにおいて、
前記処理ユニットが、ユーザの心拍を測定又は決定する少なくとも１つの心拍センサから心拍データを受信する第１の入力部と、ユーザの動き又は加速度データを検出する少なくとも１つの動きセンサから動き又は加速度データを受信する第２の入力部とを有し、
前記処理ユニットが、前記第１の入力部を介して受信された心拍データに基づいて第１の活動エネルギ消費量を決定し、
前記処理ユニットが、前記第２の入力部を介して受信された動き又は加速度データに基づいて第２の活動エネルギ消費量を決定し、
前記処理ユニットが、ユーザの高運動の第１の確率及び前記ユーザの低運動の第２の確率を推定することにより、前記少なくとも１つの心拍センサから受信された現在の心拍データ及び／又は前記少なくとも１つの動きセンサから受信された現在の動き又は加速度データに基づいて、ユーザの運動レベルを推定し、
前記処理ユニットが、前記ユーザの高運動レベルに関する前記第１の確率及び前記ユーザの低運動レベルに関する前記第２の確率に基づいて第１及び第２の重み付け係数を決定し、
前記処理ユニットが、前記第１の重み付け係数により重み付けされた前記少なくとも１つの第１の活動エネルギ消費量及び前記第２の重み付け係数により重み付けされた前記少なくとも１つの第２の活動エネルギ消費量に基づいて全体的な活動エネルギ消費量を計算する、
バイタルサインモニタリングシステム。
【請求項２】
ユーザの心拍を測定又は決定するフォトプレチスモグラフィセンサの形式の心拍センサと、ユーザの動き又は加速度データを決定する少なくとも１つの動き又は加速度センサとを有する、請求項１に記載のバイタルサインモニタリングシステム。
【請求項３】
請求項１に記載のバイタルサインモニタリングシステムを有するウェアラブルデバイス。
【請求項４】
ユーザのバイタルサイン又は生理的パラメータをモニタする方法において、
ユーザの心拍を測定又は決定する少なくとも１つの心拍センサから心拍データを受信するステップと、
ユーザの動き又は加速度データを検出する少なくとも１つの動きセンサから動き又は加速度データを受信するステップと、
心拍データに基づいて第１の活動エネルギ消費量を決定するステップと、
動き又は加速度データに基づいて第２の活動エネルギ消費量を決定するステップと、
ユーザの高運動の第１の確率及び前記ユーザの低運動の第２の確率を推定することにより、前記少なくとも１つの心拍センサから受信された現在の心拍データ及び／又は前記少なくとも１つの動きセンサから受信された現在の動き又は加速度データに基づいて、ユーザの運動レベルを推定するステップと、
ユーザの高運動レベルに関する前記第１の確率及びユーザの低運動レベルに関する前記第２の確率に基づいて第１及び第２の重み付け係数を決定するステップと、
前記第１の重み付け係数により重み付けされた前記第１の活動エネルギ消費量及び前記第２の重み付け係数により重み付けされた前記第２の活動エネルギ消費量に基づいて全体的な活動エネルギ消費量を計算するステップと、
を有する方法。
【請求項５】
請求項４に記載のユーザのバイタルサイン又は生理的パラメータをモニタする方法を実施するコンピュータプログラムコード命令を有する、通信ネットワークからダウンロード可能な並びに／又はコンピュータ可読及び／若しくはマイクロプロセッサ実行可能媒体に記憶されたコンピュータプログラムプロダクト。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バイタルサインモニタリングシステム及びバイタルサイン又は生理的パラメータをモニタする方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
心拍センサは、ユーザの心拍のようなバイタルサインをモニタ又は検出することが周知である。このような心拍センサは、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）センサに基づく光学的心拍センサであることができ、器官容積測定値を取得するのに使用されることができる。ＰＰＧセンサを用いて、人間の皮膚の光吸収の変化が検出され、これらの測定に基づいて、ユーザの心拍又は他のバイタルサインが、決定されることができる。ＰＰＧセンサは、ユーザの皮膚に光を放射する発光ダイオード（ＬＥＤ）のような光源を有する。放射された光は、皮膚において散乱され、少なくとも部分的に血液により吸収される。光の一部は、皮膚を出て、フォトダイオードにより捕獲されることができる。フォトダイオードにより捕獲された光の量は、ユーザの皮膚内の血液体積の標示であることができる。ＰＰＧセンサは、特定の波長の吸収測定を通して皮膚の真皮及び皮下組織における血流をモニタすることができる。血液体積が、脈動する心臓により変化される場合、ユーザの皮膚から戻る散乱光も変化する。したがって、フォトダイオードを用いて検出された光信号をモニタすることにより、皮膚におけるユーザの脈拍及び心拍が、決定されることができる。更に、酸素化又は脱酸素化ヘモグロビンのような血液の化合物及び酸素飽和度が、決定されることができる。
【０００３】
図１は、心拍センサの動作原理の基本的表現を示す。図１において、心拍センサ１００は、ユーザの腕に配置される。心拍センサ１００は、光源１１０及び光検出器１２０を有する。光源１１０は、ユーザの皮膚１０００上に又は内に光を放射する。光の一部は反射され、反射光は、光検出器１２０により検出されることができる。反射光又は透過光に基づいて、心拍のようなユーザのバイタルサインが、決定されることができる。
【０００４】
心拍センサの結果は、カロリーの活動エネルギ消費量（Activity Energy Expenditure）ＡＥＥを推定又は測定するのに使用されることができる。
【０００５】
図２は、人間の総エネルギ消費量の表現を示す。総エネルギ消費量ＴＥＥは、基礎エネルギ消費量ＢＥＥ、食物由来の熱産生ＤＩＴ及び活動エネルギ消費量ＡＥＥからなる。基礎エネルギ消費量ＢＥＥは、睡眠時代謝率及び覚醒からのエネルギ消費量の組み合わせである。
【０００６】
ユーザが、例えば、体重を減らすことを望む場合、前記ユーザは、食べる又は飲む以上のカロリーを燃やさなくてはならない。活動エネルギ消費量ＡＥＥは、総エネルギ消費量ＴＥＥのうち、人の活動度により影響を受ける部分である。
【０００７】
ユーザが、体重を減らそうと試みる場合、前記ユーザにとって、活動又は運動を通してどれだけのカロリーを消費したかを決定することは、しばしば、容易ではない。したがって、活動中に消費されたエネルギの正確な推定又は測定に対する要望が存在する。
【０００８】
カロリーの活動エネルギ消費量ＡＥＥの正確な推定又は測定は、したがって、例えばスポーツ及び健康アプリケーションを可能にするスマートウォッチに対する重要な因子である。
【０００９】
したがって、１日の間のユーザの活動をモニタすることができ、活動エネルギ消費量、すなわち１日の間のユーザのエネルギ消費量を測定又は推定することができるモニタを提供することは、望ましい。
【００１０】
図３は、測定された活動エネルギ消費量の関数として活動エネルギ消費量ＡＥＥ予測を示すグラフを示す。図３において、測定された活動エネルギ消費量ＭＡＥＥは、Ｘ軸に描かれ、予測された活動エネルギ消費量ＰＡＥＥは、Ｙ軸に描かれる。更に、図３において、ランニング、サイクリング、漕艇、クロストレーナの使用等のような複数の活動タイプが、データ点として描かれる。歩行のような一部の活動に対して、過大評価ＯＥ（推定された活動エネルギ消費量ＡＥＥが高すぎる）が、存在することができる。サイクリング、漕艇及びクロストレーナの使用のような他の活動に対して、過小評価ＵＥ（推定された活動エネルギ消費量ＡＥＥが低すぎる）が、存在することができる。図３において、更に、最適推定ＯＥＳ、特に測定された活動エネルギ消費量ＭＡＥＥが予測された活動エネルギ消費量に対応する状況も、描かれる。
【００１１】
測定された及び予測された活動エネルギ消費量が互いに対応しない理由は、予測された活動エネルギ消費量が決定されるモデルが十分に正確でないか、又はユーザが実行する活動がモデルにおいて十分に良好に反映されていないかである。
【００１２】
図３によると、サイクリング、漕艇及びクロストレーナの使用のような、高い身体活動レベルを要求する一部の活動は、誤解又は過小評価されうる。心拍データを使用するのに加えて又は代わりに、活動エネルギ消費量ＡＥＥは、例えば加速度センサから取得されたユーザの動きデータに基づいて決定又は推定されることができる。
【００１３】
ユーザの心拍が、活動エネルギ消費量ＡＥＥを推定するのに使用される場合、心拍とエネルギ消費量との間の既知の線形関係が、中程度の又は精力的な運動レベルを持つ有酸素活動に対してのみ有効であることに注意すべきである。更に、例えば精神的ストレス及び疲労時に測定された心拍データは、特に低強度の活動に対して偏った予測出力を引き起こしうる。更に、動きアーチファクトが、心拍データに存在しうる。これらの動きアーチファクトは、特に予測不可能な、したがって非反復的運動パターンを示す活動中に生じうる。このような運動の例は、全身運動が手及び手首運動により表されない複数の通常の日常的な活動である。
【００１４】
更に、活動エネルギ消費量ＡＥＥが、有酸素活動中の心拍データに基づいてかなり正確に予測されることができるのに対し、加速度及び運動情報が、低い運動レベルを持つ座って行う低強度の活動又は非構造的な活動の間の活動エネルギ消費量を予測するのに最も適していることに注意すべきである。
【００１５】
ＷＯ２０１４／２０７２９４Ａ１は、ユーザのモニタリング動きデータに基づいて、又は代替的にユーザの心拍活動度に基づいて身体活動をモニタするシステムを開示する。
【００１６】
ＥＰ１４２４０３８Ａ１は、カロリー消費量を測定する装置を開示する。
【００１７】
ＵＳ２００８／０１３９９５２Ａ１は、カロリー消費量を表示することができるバイオメトリック情報処理装置を開示する。
【００１８】
S. Brage. "Branched equation modeling of simultaneous accelerometry and heart rate monitoring improves estimate of directly measured physical activity energy expenditure", Journal of Applied Physiology, vol. 96, no. 1, ２００３年８月２９日、３４３−３５１頁は、ユーザの全体的な活動エネルギ消費量を計算するバイタルサインモニタリングシステムを開示する。固定の重み付け係数は、システムのトレーニングフェーズ中にオフラインで決定される。これは、特に、基準身体活動エネルギ消費量と重み付け係数を持つモードから導出された推定活動エネルギ消費量との間の二乗平均平方根誤差を最小化することにより実行される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
本発明の目的は、ユーザの活動エネルギ消費量を正確に予測又は測定することができるバイタルサインモニタリングシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
本発明の一態様によると、ユーザの活動エネルギ消費量を推定するように構成された処理ユニットを有するバイタルサインモニタリングシステムが提供される。前記処理ユニットは、ユーザの心拍ＨＲを測定又は決定するように構成された少なくとも１つの心拍センサから心拍データＨＲを受信するように構成された第１の入力部と、ユーザの動き又は加速度データＡＣを検出するように構成された少なくとも１つの動きセンサから動き又は加速度データＡＣを受信するように構成された第２の入力部とを有する。前記処理ユニットは、更に、前記第１の入力部を介して受信された心拍データＨＲに基づいて第１の活動エネルギ消費量を決定するように構成された第１の活動エネルギ消費量決定ユニットを有する。前記処理ユニットは、更に、前記第２の入力部を介して受信された動き又は加速度データに基づいて第２の活動エネルギ消費量を決定するように構成された第２の活動エネルギ消費量決定ユニットを有する。前記処理ユニットは、更に、ユーザの高運動の第１の確率及びユーザの低運動の第２の確率を推定することにより、前記少なくとも１つの心拍センサからの現在の心拍データ及び／又は前記少なくとも１つの動きセンサからの現在の動き又は加速度データに基づいて、ユーザの運動レベルを推定するように構成された推定ユニットを有する。前記処理ユニットは、更に、前記ユーザの高運動レベルに関する第１の確率及び前記ユーザの低運動レベルに関する第２の確率に基づいて第１及び第２の重み付け係数を決定するように構成された重み付けユニットを有する。前記処理ユニットは、更に、前記第１の重み付け係数により重み付けされた前記第１の活動エネルギ消費量及び前記第２の重み付け係数により重み付けされた前記第２の活動エネルギ消費量に基づいて全体的な活動エネルギ消費量を計算するように構成された活動エネルギ消費量計算ユニットを有する。
【００２１】
本発明の一態様によると、前記処理ユニットは、更に、ユーザの高い又は低い運動の確率を推定するように構成された確率推定ユニットを有する。前記重み付けユニットは、この場合、高い又は低い運動レベルの前記確率に基づいて前記第１及び第２の重み付け係数を決定するように構成される。
【００２２】
本発明の他の態様によると、フォトプレチスモグラフィセンサの形式の光学的心拍センサは、ユーザの心拍を測定又は決定するように構成される。更に、少なくとも１つの動き又は加速度センサが、ユーザの動き又は加速度データを決定するように構成される。
【００２３】
本発明の他の態様によると、前記処理ユニット、前記少なくとも１つの心拍センサ及び前記少なくとも１つの動き又は加速度センサは、ウェアラブルデバイス又はスマートウォッチに配置される。
【００２４】
本発明の他の態様によると、ユーザのバイタルサイン又は生理的パラメータをモニタする方法が、提供される。ユーザの心拍ＨＲを測定又は決定するように構成された少なくとも１つの心拍センサからの心拍データＨＲが、受信される。ユーザの動き又は加速度データを検出するように構成された少なくとも１つの動きセンサからの動き又は加速度データが、受信される。心拍データに基づく第１の活動エネルギ消費量及び動き又は加速度データに基づく第２の活動エネルギ消費量が、決定される。ユーザの高運動レベルに関する第１の確率及びユーザの低運動レベルに関する第２の確率に基づく第１及び第２の重み付け係数が、決定される。全体的な活動エネルギ消費量は、前記第１の重み付け係数により重み付けされた前記第１の活動エネルギ消費量及び前記第２の重み付け係数により重み付けされた前記第２の活動エネルギ消費量に基づいて計算される。
【００２５】
本発明の好適な実施例が、それぞれの独立請求項に対する従属請求項、上記の実施例又は態様の組み合わせであることもできると理解されるべきである。
【００２６】
本発明のこれら及び他の態様は、以下に記載される実施例を参照して説明され、理解される。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】バイタルサインモニタリングシステムの動作原理の基本的表現を示す。
【図２】ユーザの総エネルギ消費量の基本的表現を示す。
【図３】測定された活動エネルギ消費量の関数として活動エネルギ消費量予測を描くグラフを示す。
【図４】本発明の一態様によるバイタルサインモニタリングシステムのブロック図を示す。
【図５】本発明の一態様によるバイタルサインモニタリングシステムの他のブロック図を示す。
【図６】本発明の他の態様によるバイタルサインモニタリングシステムのブロック図を示す。
【図７】本発明の一態様によるバイタルサインモニタリングシステムを用いて予測活動エネルギ消費量の向上された精度を示すグラフを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
図４は、本発明の一態様によるバイタルサインモニタリングシステムのブロック図を示す。前記バイタルサインモニタリングシステムは、ユーザのバイタルサイン又は生理的パラメータをモニタするのに使用される。バイタルサインモニタシステム１０は、少なくとも１つの心拍センサ１００と、ユーザの動きデータ又は加速度データＡＣを測定又は決定する少なくとも１つの動きセンサ２００と、プロセッサのような処理ユニット３００と、オプションとしてグラフィックユーザインタフェース４１０を持つディスプレイ４００とを有する。処理ユニット３００は、第１の入力部３０１において少なくとも１つの心拍センサ１００から心拍データＨＲを受信し、第２の入力部３０２において少なくとも１つの動きセンサ２００から動き又は加速度データＡＣを受信する。処理ユニット３００は、受信された心拍データＨＲ及び／又は加速度データＡＣに基づいてユーザの活動エネルギ消費量ＡＥＥＯを決定又は推定するように構成される。心拍センサ１００は、ユーザの心拍を検出するように前記ユーザの皮膚１０００上に配置又は構成されることができる接触面１０１を有することができる。
【００２９】
本発明の一態様によると、光学的バイタルサインセンサは、フォトプレチスモグラフィＰＰＧセンサに基づく心拍センサ１００として提供される。このようなＰＰＧセンサは、図１に描かれている。光源１１０は、ユーザの皮膚１０００上に又は内に光を放射し、前記光の一部は反射され、この反射光は、光検出器１２０により検出されることができる。光検出器１２０の出力は、ユーザの心拍又は他のバイタルサインを決定するように分析されることができる。
【００３０】
前記ＰＰＧセンサの出力信号は、ユーザの血管における血液移動に関する標示を与える。前記ＰＰＧセンサの出力信号の品質は、血流速度、皮膚形態及び皮膚温度に依存することができる。加えて、前記ＰＰＧセンサにおける光学的損失も、前記ＰＰＧセンサの出力信号の品質に影響を与えうる。前記ＰＰＧセンサの光学的効率は、光がある媒体から他の媒体に貫通する場合の反射損失に依存することができる。更に、前記ユーザの皮膚の表面における光の散乱も、前記ＰＰＧセンサの光学的効率に影響を与えうる。
【００３１】
本発明の一態様によるＰＰＧセンサ又は光学的バイタルサインセンサは、ウェアラブルデバイス、例えば（時計又はスマートウォッチのような）手首デバイスとして実装されることができる。前記光学的バイタルサインセンサは、例えば補聴器のような、ユーザの耳の後ろに着用される装置として実装されることもできる。ウェアラブルデバイスは、ユーザの皮膚上に着用又は付着されることができる装置である。
【００３２】
動きセンサ２００も、ウェアラブルデバイスとして実装されることができる。好ましくは、動きセンサ１２０及び心拍センサ１１０は、ウェアラブルデバイスの一部として共通のハウジング内に実装される。動きセンサ２００は、圧電、ピエゾ抵抗又は容量性加速度計のような加速度センサであることができる。
【００３３】
図５は、本発明の一態様によるバイタルサインモニタリングシステムの他のブロック図を示す。バイタルサインモニタシステム１０は、少なくとも１つの心拍センサ１００と、少なくとも１つの動き又は加速度センサ２００と、処理ユニット３００とを有する。処理ユニット３００は、第１の入力部３０１において少なくとも１つの心拍センサ１００から心拍データＨＲを受信し、第２の入力部３０２において加速度センサ２００から加速度又は動きデータＡＣを受信する。処理ユニット３００は、予測又は推定活動エネルギ消費量ＡＥＥＯを出力する。
【００３４】
処理ユニット３００は、活動エネルギ消費量ＡＥＥを予測又は決定するのに少なくとも１つの心拍センサ１００からの心拍データＨＲ又は加速度センサ２００からの加速度データＡＣを使用することができる。換言すると、処理ユニット３００は、心拍データＨＲ又は加速度データＡＣのいずれかを使用することができる。代わりに、処理ユニット３００は、心拍データＨＲ及び加速度データＡＣの組み合わせを使用してもよい。
【００３５】
処理ユニット３００は、時間間隔中に人の運動レベルを推定する推定ユニット３１０を有する。推定ユニット３１０は、現在の心拍データＨＲ及び現在の加速度データＡＣを受信し、これらのデータを分析する。推定ユニット３１０は、前記運動レベルが高いか又は低いかを示す信号ｓを出力する。出力信号Ｓは、前記運動レベルが高いと推定される場合に「１」に対応し、前記運動レベルが低いと推定される場合に「０」に対応する。推定ユニット３１０は、パラメータｐcに対する他の入力部を持つ。このパラメータｐcは、推定ユニット３１０により実行される運動レベル推定の感度及び特異度を制御するのに使用されることができる。
【００３６】
処理ユニット３００は、更に、少なくとも１つの心拍センサ１００からの心拍ＨＲに基づいて活動エネルギ消費量ＡＥＥを計算又は推定する第１の活動エネルギ消費量決定ユニット３２０を有する。第１の活動エネルギ消費量決定ユニット３２０は、第１の決定ユニット３２０の感度を決定するのに使用されることができるパラメータセットＰHRに対する他の入力部を有する。第１の決定ユニット３２０は、心拍データＨＲに基づいて活動消費量に対する活動エネルギ消費量ＡＥＥＨＲを出力する。
【００３７】
処理ユニット３００は、更に、少なくとも１つの加速度センサ又は動きセンサ２００からの加速度データＡＣに基づいて活動エネルギ消費量ＡＥＥを計算又は決定する第２の活動エネルギ消費量決定ユニット３３０を有する。第２の決定ユニット３３０は、第２の決定ユニット３３０の感度を設定するパラメータセットＰACに対する入力部を有する。第２の活動エネルギ消費量決定ユニット３３０は、加速度又は動きデータＡＣに基づいて決定される活動エネルギ消費量ＡＥＥＡＣを出力する。
【００３８】
処理ユニット３００は、更に、推定ユニット３１０の出力信号ｓに基づいて第１又は第２の活動エネルギ消費量決定ユニット３２０、３３０の出力を選択する選択ユニット３４０を有する。特に、出力信号が高い「１」である場合、第１の活動エネルギ消費量決定ユニット３２０の出力が使用されるのに対し、前記出力信号が低い「０」である場合、第２の活動エネルギ消費量決定ユニット３３０の出力が出力信号として使用される。
【００３９】
図５によるバイタルサインモニタリングシステムは、高い又は低い運動レベルが存在するか否かの決定が、時々正確に実行されることができないので、いくつかの欠点を持つ。したがって、場合により、前記運動レベルが高い又は低いか否かの決定は、間違いを起こしやすい。
【００４０】
加えて、ユーザの活動度が、動きアーチファクトのために高い運動レベルと低い運動レベルとの間の境界にある場合、前記処理ユニットは、低い運動レベルと高い運動レベルとの間で切り替わってもよく、したがって、前記処理ユニットの出力を変更し、これにより前記ユーザが活動レベルの正確かつ一定の推定を受けえないような身体活動中の全体的な活動エネルギ消費量を変更する。
【００４１】
図６は、本発明の他の態様によるバイタルサインモニタリングシステムのブロック図を示す。バイタルサインモニタシステム１０は、少なくとも１つの心拍センサ１００と、少なくとも１つの加速度又は動きセンサ２００と、処理ユニット３００とを有する。心拍センサ１００は、心拍データＨＲを出力し、加速度又は動きセンサ２００は、加速度又は動きデータＡＣを出力する。処理ユニット３００は、少なくとも１つの心拍センサ１００からの心拍データＨＲに基づいて活動エネルギ消費量ＡＥＥＨＲを決定する第１の活動エネルギ消費量決定ユニット３２０を有する。前記処理ユニットは、更に、少なくとも１つの加速度センサ２００からの動きデータ又は加速度データＡＣに基づいて活動エネルギ消費量ＡＥＥＡＣを決定する第２の活動エネルギ消費量決定ユニット３３０を有する。処理ユニット３００は、更に、少なくとも１つの心拍センサ１００からの心拍データＨＲに基づいて及び少なくとも１つの加速度センサ２００からの現在の加速度又は動きデータＡＣに基づいて高い又は低い運動の確率を決定する確率ユニット３６０を有する。換言すると、確率ユニット３６０は、高い運動又は低い運動の確率を推定するように機能する。確率推定ユニット３６０は、心拍データＨＲ、動きデータ若しくは加速度データＡＣ又は両方の組み合わせに基づいてフィーチャセットＦを抽出するフィーチャセットユニット３６１を有する。フィーチャセットＦは、高い又は低い身体運動に対する予測子として使用される。これらの予測子は、活動カウント、速度、ステップ数、動きレベル等であることができる。前記動きレベルは、前記心拍データからの心臓フィーチャと一緒に使用されることができる。
【００４２】
フィーチャセットＦは、分類ユニット３６２に入力されることができる。分類ユニット３６２は、人の運動レベルを分類するのに使用される。分類ユニット３６２は、パラメータセットＢｃを受信することができる。このパラメータＢｃは、オプションとして、トレーニングフェーズ中に導出されることができる。分類ユニット３６２は、フィーチャセットＦの関数として高い及び低い運動の確率を出力する。高い運動レベルは、有酸素活動、休息より高い運動レベルの計画された動作を表しうる一貫した反復的な時間的パターンを持つ活動に対応し、低い運動レベルは、主要な無酸素作用又は低強度の座業を生じる不規則な身体運動を伴う活動からなる。分類ユニット３６２は、分類プロセス中に、推定された休息心拍、推定された最大心拍、性別、年齢、ユーザの身長及び体重を使用してもよい。オプションとして、前記確率は、ｈH(Ｆ)＝Ｐ(ｙ＝１|Ｆ;Ｂc)及びｈL(Ｆ)＝Ｐ(ｙ＝０|Ｆ;Ｂc)として規定されることができる。
【００４３】
処理ユニット３００は、更に、確率推定地ｈH及びｈLを重み付け係数ｗＨＲ及びｗＡＣに変換する重み付けユニット３４０を有する。前記重み付け係数は、０と１との間であることができる。
【００４４】
処理ユニット３００は、更に、全体的な活動エネルギ消費量ＡＥＥＯを計算又は決定する活動エネルギ消費量計算ユニット３５０を有する。全体的な活動エネルギ消費量ＡＥＥＯは、全体的な活動エネルギ消費量ＡＥＥＯ＝ｗＨＲ・ＡＥＥＨＲ＋ｗＡＣ・ＡＥＥＡＣであるようなｆWA(ｗＨＲ，ｗＡＣ，ＡＥＥＨＲ，ＡＥＥＡＣ)として規定される。したがって、全体的な活動エネルギ消費量は、対応する重み付け係数を用いた心拍データＨＲ及び加速度データＡＣに基づいて決定された活動エネルギ消費量の組み合わせに基づく。
【００４５】
本発明の他の態様によると、前記活動エネルギ消費量を決定するために心拍ＨＲ及び動きデータＡＣのような２つの異なるパラメータを使用する代わりに、複数のセンサのデータが、前記活動エネルギ消費量を決定するのに使用されることができる。活動エネルギ消費量ＡＥＥは、各ｉ番目の推定ユニットがエネルギ消費量推定値を生成するようなＮのセンサの各々に基づいて決定又は推定されることができる。図６による本発明の態様のように、重み付けユニットが、前記センサの出力信号を分析し、オプションとして補足の対象特有情報を組み込むために提供される。全体的な活動エネルギ消費量ＡＥＥは、この場合、全ての別個のエネルギ消費量推定値の重み付け平均を計算することにより推定される。
【００４６】
図７は、本発明の一態様によるバイタルサインモニタリングシステムを用いて活動エネルギ消費量ＡＥＥを予測する改良された精度を示すグラフを示す。図７において、図５による本発明の態様と図６による態様との間の比較が、描かれている。図５によるバイタルサインモニタリングシステムにより達成される結果は、ＥｘｐＡとして描かれ、図６によるバイタルサインモニタリングシステムにより達成される結果は、ＥｘｐＢとして描かれる。特に、３つの異なる試験が実行されており、特にステップ試験ＳＴ、３ｋｍ／ｈの歩行Ｗ及びクロストレーナの使用ＣＴが、使用されている。
【００４７】
表１において、重み付け係数ｗＨＲ及びｗＡＣの例が描かれている。
【表１】
2018513722.tif 000003
【００４８】
歩行活動Ｗに対して、心拍に基づく活動エネルギ消費量ＡＥＥＨＲ及び加速度データＡＣに基づく活動エネルギ消費量ＡＥＥＡＣの混合の重み付け係数は、前記心拍データに対する重み付け係数が約１であり、すなわち全体的な活動エネルギ消費量が前記心拍データに基づく活動エネルギ消費量に対応するので、制限的な効果を持たない。他方で、ステップ試験Ｔ及びクロストレーナＣＴに対して、重み付け係数ｗHRは、それぞれ０．７９及び０．８３に対応し、前記加速度データに対する重み付け係数は、それぞれ０．２１及び０．１７に対応する。したがって、前記全体的な活動エネルギ消費量は、より正確に計算されることができる。
【００４９】
表２は、以前に記載された２つの実験から得られた平均ＲＭＳＥを示す。
【表２】
2018513722.tif 000004
【００５０】
したがって、第２の実験から得られた平均ＲＭＳＥが、第１の実験に対して１２％向上したことが見られることができる。歩行運動Ｗに関して、ＲＭＳＥは、実質的に一定のままである。したがって、前記重み付け係数の提供は、運動レベルを推定するのに有利である。
【００５１】
表３において、２つの実験に対する全体的な活動エネルギ消費量ＡＥＥの標準偏差が、開示される。
【表３】
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【００５２】
図３から見られることができるように、図６によるバイタルサインモニタリングシステムを使用することにより、全体的な活動エネルギ消費量ＡＥＥのばらつきを減少させることが可能である。歩行運動Ｗに対して、前記全体的な活動エネルギ消費量の変動は、実質的に変化しないままである。
【００５３】
本発明の一態様によると、前記バイタルサインモニタリングシステムにユーザのバイタルサイン又は生理的パラメータをモニタするステップを実行させるコンピュータプログラムコード手段を記憶するコンピュータ可読メモリを有するコンピュータプログラムプロダクトが、提供される。
【００５４】
開示された実施例の他の変形例は、図面、開示及び添付の請求項の検討から請求された発明を実施する際に当業者に理解及び達成されることができる。
【００５５】
請求項において、単語「有する」は、他の要素又はステップを除外せず、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は、複数を除外しない。
【００５６】
単一のユニット又は装置が、請求項に記載された複数のアイテムの機能を満たしてもよい。特定の方策が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの方策の組み合わせが有利に使用されることができないことを示さない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に又は一部として供給される光学的記憶媒体又は半導体媒体のような適切な媒体に記憶／分配されてもよいが、インターネット又は他の有線若しくは無線電気通信システムを介するような他の形式で分配されてもよい。
【００５７】
請求項内のいかなる参照符号も、範囲を限定すると解釈されるべきではない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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