(57)【要約】部屋等の閉鎖空間又は半閉鎖空間内の人間及び他の動物の代謝パラメータをモニタリングする方法及びシステム。これらの実施形態において、基礎代謝率、エネルギー消費量、及び身体組成のような代謝パラメータが、コンテキストアウェア処理アルゴリズムを使用して、二酸化炭素（ＣＯ２）産生量の環境測定値から導出される。この情報は、体重管理、フィットネス向上、妊娠管理、及び慢性疾患管理のための革新的コーチングプログラムに統合され得る。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１人の人の代謝パラメータを推定する方法であって、
（ａ）コンテキストデータの少なくとも１つの項目を利用して、内部空間内の少なくとも１人の存在を推測するステップと、
（ｂ）前記少なくとも１人の人が存在するとき、センサから、前記内部空間に関する少なくとも１つの環境測定値を取得するステップと、
（ｃ）前記少なくとも１つの環境測定値を少なくとも部分的に利用して、前記少なくとも１人の人に関連する少なくとも１つの代謝パラメータを算出するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
少なくとも１つの前記コンテキストデータは、周囲温度、周囲雑音、周囲湿度、周囲二酸化炭素、周囲酸素、熱源の存在、及び時刻からなる群から選択される、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つの環境測定値は、周囲二酸化炭素及び周囲酸素からなる群から選択される、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの代謝パラメータは、エネルギー摂取量、安静時代謝率、筋肉量、身体組成、及びエネルギー消費量からなる群から選択される、請求項１記載の方法。
【請求項５】
コンテキストデータを利用して、センサの近くの少なくとも１人の人の存在を推測することは、ルールを該コンテキストデータに適用して、該センサの近くの少なくとも１人の人の存在を決定することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記コンテキストデータ及び前記環境測定値のうちの少なくとも一方は、フィルタリングされる、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つの代謝パラメータを算出することは、前記内部空間の特性を利用して、前記少なくとも１つの環境測定値を体積測定値に変換することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記体積測定値の変化率を使用して、エネルギー消費及び前記少なくとも１つの代謝パラメータの速度を算出するステップ
をさらに含む、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つの環境測定値は、屋内空間における該環境測定値のレベルに影響を及ぼす少なくとも１つのファクタを考慮するように調整され、該ファクタは、環境量の拡散、排出、消費、及び能動輸送からなる群から選択される、請求項１記載の方法。
【請求項１０】
少なくとも１人の人の代謝パラメータを推定する装置であって、
コンテキストデータセンサであって、該コンテキストデータセンサの近くの内部空間に関するコンテキストデータを測定するコンテキストデータセンサ、及び
前記内部空間に関する少なくとも１つの環境測定値を取得するセンサであって、環境内に又はウェアラブルシステムの一部として存在するセンサ
と通信する演算ユニット
を有し、
前記コンテキストデータは、内部空間内の、環境センサの近くの少なくとも１人の人の存在を推測するために使用され、前記センサは、前記内部空間に関する少なくとも１つの環境測定値を取得するために使用され、前記演算ユニットは、前記少なくとも１人の人が存在するとき、前記内部空間に関する前記少なくとも１つの環境測定値を少なくとも部分的に利用して、前記少なくとも１人の人に関連する少なくとも１つの代謝パラメータを算出するために使用される、装置。
【請求項１１】
前記コンテキストデータは、周囲温度、周囲雑音、周囲湿度、周囲二酸化炭素、周囲酸素、熱源の存在、及び時刻からなる群から選択される、請求項１０記載の装置。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの環境測定値は、周囲二酸化炭素及び周囲酸素からなる群から選択される、請求項１０記載の装置。
【請求項１３】
前記少なくとも１つの代謝パラメータは、安静時代謝率、筋肉量、身体組成、及びエネルギー消費量からなる群から選択される、請求項１０記載の装置。
【請求項１４】
コンテキストデータを利用して、環境センサの近くの少なくとも１人の人の存在を推測することは、ルールを該コンテキストデータに適用して、前記環境センサの近くの少なくとも１人の人の存在を決定することを含む、請求項１０記載の装置。
【請求項１５】
コンテキストデータ及び環境測定値のうちの少なくとも一方を受け取る少なくとも１つのフィルタ
をさらに有する、請求項１０記載の装置。
【請求項１６】
前記少なくとも１つの代謝パラメータを算出することは、前記内部空間の特性を利用して、前記少なくとも１つの環境測定値を体積測定値に変換することを含む、請求項１０記載の装置。
【請求項１７】
前記体積測定値の変化率は、エネルギー消費及び前記少なくとも１つの代謝パラメータの速度を算出するために使用される、請求項１６記載の装置。
【請求項１８】
前記少なくとも１つの環境測定値は、拡散を考慮するように調整される、請求項１０記載の装置。
【請求項１９】
前記演算ユニット、前記コンテキストデータセンサ、及び前記センサは、同じ装置内に収容される、請求項１０記載の装置。
【請求項２０】
前記演算ユニット、前記コンテキストデータセンサ、及び前記センサは、互いと通信する分散コンポーネントである、請求項１０記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、代謝パラメータを決定する方法及びシステムに関し、より詳細には、環境測定値を使用して、１人以上の人に関連する代謝パラメータを測定することに関する。
【背景技術】
【０００２】
代謝測定は、通常、換気フードシステム又は呼吸チャンバを用いた間接熱量測定に基づく。呼吸ガスの非常に正確な測定値を得るために、被検者は、一般に、小さな部屋の中で又はベッドの周りで再現される気密環境に制限される。そのようなシステムは、被検者の活動及び移動を制限するため、非常に拘束的であり、設置のコストのため、住居環境には大抵は適していない。これらの測定システムは、安静時におけるエネルギー消費量及び代謝率を決定するための「ゴールドスタンダード」と考えられている。
【０００３】
これらのシステムは、被検者の呼吸ガス（すなわち酸素（Ｏ２）及び二酸化炭素（ＣＯ２）の濃度の変化を正確に測定できるように、被検者により吸入及び呼出される空気を制御することにより、代謝パラメータを決定する。Ｏ２消費量及びＣＯ２産生量の測定値を使用して、炭水化物、タンパク質、又は脂質等の、被検者により代謝された物質について推測することにより、エネルギー消費量が決定され得る。
【０００４】
Ｏ２消費量及びＣＯ２産生量を測定するポータブルシステムがまた、身体活動中の代謝率を決定するために開発されている。これらのシステムは、制御された環境外での代謝測定を可能にする。しかしながら、これらは、ユーザが通常はフェースマスク又はマウスピース内で呼吸しなければならないため、やはり拘束的である。このデバイス内で呼吸している間にユーザが制御された安静プロトコルに従うという条件で、これらのポータブル間接熱量計の変更バージョンが、安静時代謝率を測定するために使用され得る。
【０００５】
したがって、様々な代謝パラメータを無拘束的に決定することができる方法及びシステムが必要とされている。
【発明の概要】
【０００６】
この概要は、発明を実施するための形態において以下でさらに説明されるコンセプトのうち選択されたコンセプトを簡略化された形で紹介するために提供される。この概要は、特許請求される主題の重要な特徴又は不可欠な特徴を特定することを意図するものではないし、特許請求される主題の範囲を決定する際の助けとして使用されることを意図するものでもない。
【０００７】
本発明の様々な実施形態は、測定値を取得するために、対象者を気密環境に制限することなく、又は、対象者がガス分析器に接続されるマスク又はマウスピース内で呼吸する必要なく、家の中の部屋等の閉鎖空間又は半閉鎖空間内の人間及び他の動物の代謝パラメータを決定する方法及びシステムを提供する。部屋内の人間の代謝パラメータをモニタリングすることは、パーソナルヘルスと住居空間の管理とに関連するサービスを提供するシステムにとって、魅力的な機能である。
【０００８】
一態様において、本発明の実施形態は、代謝パラメータを推定する方法に関する。この方法は、コンテキストデータの少なくとも１つの項目（item）を利用して、内部空間内の、センサの近くの少なくとも１人の存在を推測するステップと、少なくとも１人の人が存在するとき、センサから、内部空間に関する少なくとも１つの環境測定値を取得するステップと、少なくとも１つの環境測定値を少なくとも部分的に利用して、少なくとも１人の人に関連する少なくとも１つの代謝パラメータを算出するステップと、を含む。
【０００９】
一実施形態において、少なくとも１つのコンテキストデータは、周囲温度、周囲雑音、周囲湿度、周囲二酸化炭素、周囲酸素、熱源の存在、及び時刻からなる群から選択される。一実施形態において、少なくとも１つの環境測定値は、周囲二酸化炭素及び周囲酸素からなる群から選択される。一実施形態において、少なくとも１つの代謝パラメータは、安静時代謝率、筋肉量、身体組成、及びエネルギー消費量からなる群から選択される。
【００１０】
一実施形態において、コンテキストデータを利用して、センサの近くの少なくとも１人の人の存在を推測することは、ルールをコンテキストデータに適用して、センサの近くの少なくとも１人の人の存在を決定することを含む。一実施形態において、コンテキストデータ及び環境測定値のうちの少なくとも一方は、フィルタリングされる。一実施形態において、少なくとも１つの環境測定値は、屋内空間における環境測定値のレベルに影響を及ぼす少なくとも１つのファクタを考慮するように調整され、ファクタは、環境量の拡散、排出、消費、能動輸送、及び輻射からなる群から選択される。
【００１１】
一実施形態において、少なくとも１つの代謝パラメータを算出することは、内部空間の特性を利用して、少なくとも１つの環境測定値を体積測定値に変換することを含む。一実施形態において、この方法は、体積測定値の変化率を使用して、エネルギー消費及び少なくとも１つの代謝パラメータの速度を算出するステップをさらに含んでもよい。
【００１２】
別の態様において、本発明の実施形態は、代謝パラメータを推定する装置に関する。この装置は、コンテキストデータセンサであって、コンテキストデータセンサの近くの内部空間に関するコンテキストデータを測定するコンテキストデータセンサ、及び、内部空間に関する少なくとも１つの環境測定値を取得するセンサであって、環境内に又はウェアラブルシステムの一部として存在するセンサ、と通信する演算ユニットを含む。コンテキストデータは、内部空間内の、環境センサの近くの少なくとも１人の人の存在を推測するために使用される。センサは、少なくとも１人の人が存在するとき、内部空間に関する少なくとも１つの環境測定値を取得するために使用される。演算ユニットは、少なくとも１人の人が存在するとき、内部空間に関する少なくとも１つの環境測定値を少なくとも部分的に利用して、少なくとも１人の人に関連する少なくとも１つの代謝パラメータを算出するために使用される。
【００１３】
一実施形態において、コンテキストデータは、周囲温度、周囲雑音、周囲湿度、周囲二酸化炭素、周囲酸素、熱源の存在、及び時刻からなる群から選択される。一実施形態において、少なくとも１つの環境測定値は、周囲二酸化炭素及び周囲酸素からなる群から選択される。一実施形態において、少なくとも１つの代謝パラメータは、安静時代謝率、筋肉量、身体組成、及びエネルギー消費量からなる群から選択される。
【００１４】
一実施形態において、コンテキストデータを利用して、環境センサの近くの少なくとも１人の人の存在を推測することは、ルールをコンテキストデータに適用して、環境センサの近くの少なくとも１人の人の存在を決定することを含む。一実施形態において、コンテキストデータ及び環境測定値のうちの少なくとも一方を受け取る少なくとも１つのフィルタをさらに含む。
【００１５】
一実施形態において、少なくとも１つの代謝パラメータを算出することは、内部空間の特性を利用して、少なくとも１つの環境測定値を体積測定値に変換することを含む。体積測定値の変化率は、エネルギー消費及び少なくとも１つの代謝パラメータの速度を算出するために使用されてもよい。一実施形態において、少なくとも１つの環境測定値は、拡散を考慮するように調整される。
【００１６】
一実施形態において、演算ユニット、コンテキストデータセンサ、及びセンサは、同じ装置内に収容される。一実施形態において、演算ユニット、コンテキストデータセンサ、及びセンサは、互いと通信する分散コンポーネントである。
【００１７】
このような非限定的な実施形態を特徴付けるこれらの特徴及び利点並びに他の特徴及び利点が、以下の詳細な説明を読み、関連する図面を検討することから明らかになるであろう。前述の総括的な説明及び以下の詳細な説明の両方は、説明的なものに過ぎず、特許請求される非限定的な実施形態を限定するものではないことを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
非限定的で非排他的な実施形態が、図面を参照して説明される。図面において、同様の参照符号は、一般に、異なる図面を通じて、対応する部分を指す。図面は、必ずしも縮尺通りではなく、代わりに、動作の原理及びコンセプトが強調されている。
【図１】本発明に従った、代謝パラメータを決定する方法のフローチャート。
【図２】本発明に従って収集された環境データの例示的なグラフ。
【図３ａ】モニタリングされていない空間における周囲二酸化炭素の経時的な変化を示す例示的なグラフ。
【図３ｂ】モニタリングされていない空間における周囲二酸化炭素の経時的な変化を示す例示的なグラフ。
【図４ａ】本発明の実施形態により使用される１つのモデルに従って環境測定値から決定された、安静時代謝率（ＲＭＲ）の推定値を示す図。
【図４ｂ】本発明の実施形態により使用される１つのモデルに従って環境測定値から決定された、安静時代謝率（ＲＭＲ）の推定値を示す図。
【図５】本発明の実施形態により使用される第２のモデルを使用して構築された、複数の人についての推定エネルギー消費量のヒストグラム。
【図６】本発明に従った、代謝パラメータを決定する例示的な装置のブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
様々な実施形態が、本開示の一部を形成し特定の例示的な実施形態を示す添付の図面を参照して、以下でより詳細に説明される。しかしながら、実施形態は、多くの異なる形態で実施可能であり、本明細書に記載の実施形態に限定されるものとして解釈されるべきではない。そうではなく、そのような実施形態は、本開示が明確且つ十分であるとともに、実施形態の範囲を当業者に完全に伝えるように、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。したがって、実施形態は、ハードウェア実装、完全にソフトウェア実装、又はソフトウェア態様とハードウェア態様とを組み合わせた実装の形をとることができる。したがって、以下の詳細な説明は、限定的に解釈されるべきではない。
【００２０】
本明細書における「一実施形態」又は「ある実施形態」との言及は、その実施形態に関連して説明される特定の特徴、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。本明細書の様々な箇所における「一実施形態において」という語句の出現は、必ずしも全てが同じ実施形態を指しているとは限らない。
【００２１】
以下の説明のいくつかの部分は、コンピュータメモリに記憶される非一時的な信号に関する動作の記号表現の観点で提示される。これらの説明及び表現は、データ処理分野の当業者により、該当業者の作業の内容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。このような動作は、通常、物理量の物理的操作を必要とする。通常、必ずではないが、これらの量は、記憶される、伝送される、組み合わされる、比較される、及び他の形で操作されることが可能な電気信号、磁気信号、又は光信号の形をとる。これらの信号を、ビット、値、要素、記号、文字、用語、数等と呼ぶことは、主に一般的な使用のために、時として都合がよい。さらに、一般性を失うことなく、物理量の物理的操作を必要とするステップの所定の構成を、モジュール又はコードデバイスと呼ぶことも、時として都合がよい。
【００２２】
しかしながら、これらの用語及び類似の用語の全ては、適切な物理量に関連付けられ、これらの量に適用される便宜的に過ぎないラベルである。以下の説明から明らかなように別途具体的に記されない限り、本説明を通じて、「処理する」、「算出する」、「計算する」、「決定する」、又は「表示する」等といった用語を用いた記述は、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、伝送、若しくは表示デバイス内の物理（電子）量として表される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アクション及びプロセスを指すことが理解されよう。
【００２３】
本発明の所定の態様は、ソフトウェア、ファームウェア、又はハードウェアにより具現化され得るプロセスステップ及び命令であって、ソフトウェアにより具現化されるときには、様々なオペレーティングシステムにより使用される異なるプラットフォーム上に存在して該プラットフォームから操作されるようにダウンロードされ得るプロセスステップ及び命令を含む。
【００２４】
本発明はまた、本開示における動作を実行する装置に関する。この装置は、必要な目的のために特別に構成されてもよいし、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り選択的にアクティブ化又は再構成される汎用コンピュータを含んでもよい。このようなコンピュータプログラムは、以下の各々がコンピュータシステムバスに接続される、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスクを含む任意のタイプのディスク、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード、光カード、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、又は、電子命令を記憶するのに適した任意のタイプの媒体等であるがこれらに限定されるものではないコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶され得る。さらに、本明細書において言及されるコンピュータは、単一のプロセッサを含んでもよいし、演算能力を高めるために複数のプロセッサ設計を用いたアーキテクチャであってもよい。
【００２５】
本開示において提示されるプロセス及びディスプレイは、特定のコンピュータ又は他の装置に固有的に関連するものではない。様々な汎用システムが、本出願における教示に従ったプログラムとともに使用されてもよいし、あるいは、より特殊化された装置を構築して必要な方法ステップを実行することが好都合であることがわかるかもしれない。様々なこれらのシステムに必要な構造が、以下の説明から明らかになるであろう。さらに、本発明は、特定のプログラミング言語を参照して説明されてはいない。様々なプログラミング言語が、本明細書で説明されるような本発明の教示を実施するために使用されてよく、特定の言語に対する以下の言及は、本発明の実施可能性及び最良の形態の開示のために提供されることが、理解されよう。
【００２６】
さらに、本明細書において使用される文言は、読みやすさ及び教示の目的のために主に選択されており、本発明の主題を線引きする又は制限するようには選択されていない。したがって、本発明の開示は、特許請求の範囲に記載される本発明の範囲を例示するものであり、限定するものではないことが意図されている。
【００２７】
簡潔な概要において、本発明の実施形態は、部屋等の閉鎖空間又は半閉鎖空間内の人間及び他の動物の代謝パラメータをモニタリングする方法及びシステムを提供する。これらの実施形態において、基礎代謝率、エネルギー消費量、及び身体組成のような代謝パラメータが、コンテキストアウェア処理アルゴリズムを使用して、二酸化炭素（ＣＯ２）産生量の環境測定値から導出される。この情報は、体重管理、フィットネス向上、妊娠管理、及び慢性疾患管理のための革新的コーチングプログラムに統合され得る。
【００２８】
本発明の実施形態は、環境センサを利用して、雑音レベル、ＣＯ２レベル、部屋温度、大気圧、及び湿度等の、閉鎖空間又は半閉鎖空間における様々な関連環境ファクタを定量化する。環境センサは、これらの実施形態に含められる専用の要素であってもよいし、様々な実施形態により利用され様々な実施形態と通信し得る外部システム（例えば、大気センサ、空気清浄機、ホームウェザーステーション等）のコンポーネントであってもよい。前から存在する外部システムを利用することは、本発明の実施形態が、代謝パラメータを無拘束的に決定することを可能にする。
【００２９】
環境測定値は、観察下にある人の存在、数、及び活動等のコンテキストデータと、環境（閉鎖空間又は半閉鎖空間等）の特性と、を使用して、様々なファクタを考慮するように調整され、次いで、安静時代謝率、総エネルギー消費量、食事誘発性エネルギー消費量、及び活動エネルギー消費量等の代謝特徴量を評価するために使用される。これらの調整は、演算ハブ等の専用処理ユニット、又は、スマートフォン、ファブレット、デスクトップコンピュータ、スマート機器等といった、このような演算が可能な任意の専用若しくは特殊目的のコンピュータ、によりなされ得る。
【００３０】
詳細には、コンテキストデータを使用して、環境測定値が、いつ、ＣＯ２測定値からの代謝パラメータの評価のために特に信頼できるか（すなわち、１つ以上の時刻）を特定することができ、制御される拘束的環境を必要とすることなく、測定精度を向上させる。
【００３１】
図１は、本発明に従った、代謝パラメータを決定する方法の一実施形態のフローチャートを提示している。この方法は、異種センサデータを高レベルコンテキスト情報と組み合わせ、時系列処理アルゴリズムを適用することにより、部屋環境内に存在する１人以上の人の代謝パラメータを導出する。
【００３２】
この実施形態において、演算ユニットは、わずか５〜１０分から１か月以上までに及び得る時間期間にわたる環境データ（すなわち、家の中の部屋等の閉鎖内部空間又は半閉鎖内部空間の特性に関する情報）を収集する（ステップ１００）。このような環境データは、１つ以上のマルチセンサシステム又は複数の分散センサを使用して取得され得、この空間において生じる代謝プロセス若しくは特定のコンテキストシナリオを決定することに関連し得る、温度、大気圧、湿度、部屋サイズ、雑音レベル、及び／又は、二酸化炭素若しくは他の周囲ガスの濃度を含み得る。様々な演算ユニットを使用して、環境データを解析して、時系列値から関連特徴量を抽出することができる、且つ／又は、測定値が収集されたコンテキスト又はその状態を評価することができる。
【００３３】
本発明のコンテキストアウェアネス要素は、収集された環境データの少なくともサブセットを解析及び解釈して、例えば、部屋が空であるかどうかや、１人以上の人が、内部空間内に、好ましくはその内部空間内のセンサの近くに、存在するかどうかといった、内部空間の状態に関する少なくとも１つの推測を行うことができる（ステップ１０４）。他の可能な推測は、環境データの信頼性、複数の対象者が内部空間内に存在するかどうか、１人以上の対象者が活動に従事しているかどうか、及び、１人以上の対象者が従事している活動の性質に関する。
【００３４】
一実施形態において、これらの推測は、収集された環境データの特徴量、及び、例えば、時刻又は様々な気象状態等の外因性の情報、を解析することにより、行われる。この解析は、１つ以上の時間領域又は周波数領域において、このようなデータを平滑化又はフィルタリングすること、このようなデータの一次導関数又は二次導関数を算出すること（及び／又はこれらの導関数を滑らかにすること）、低下比率を算出すること等を含み得るが、これらに限定されるものではない。
【００３５】
別の実施形態において、これらの推測は、予め定められたルールを収集された環境データに適用して、これらのルールのうちの何らかのルールが満たされるかどうかを確認することにより、行われる。これらのルール自体は、収集されたトレーニングデータ及び事前知識に応じて、手動で又は自動で（例えばデータクラスタリングを用いて）、決定され得る。
【００３６】
以下は、環境データからコンテキスト情報（すなわち、部屋が在室中であるかどうか、及び、そうである場合、在室者の概算数）を決定し、このデータが、代謝測定のために信頼できるかどうかも決定するアルゴリズムの一例である。Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ１及びＴｈｒｅｓｈｏｌｄ２は、平均安静時代謝率値のパーセンテージに対する、１人の人についてのＣＯ２産生量を表す（それぞれ、１６００ｋｃａｌ／ｄａｙの５０％及び１５０％）：
【数１】
2018525073.tif 000003
【００３７】
当業者には明らかなように、この例示的なアルゴリズムは、まず、部屋における雑音レベルと二酸化炭素測定値の傾向とを考慮して、空間が在中であるかどうかを決定する。雑音レベルが４０ｄＢを超えており、ＣＯ２の連続した値の比率（consecutive  quotient）が１００％を超えている場合、このアルゴリズムは、人が部屋内に存在すると決定する。ＣＯ２の連続した値の比率が減少である場合、このアルゴリズムは、部屋内に人が存在しないことを示す。
【００３８】
このアルゴリズムは、次いで、存在する二酸化炭素のレベルを考慮して、どれくらいの人が部屋内に存在するかを決定する。すなわち、二酸化炭素のレベルが、平均安静時代謝率を有する１人の人から予想されるであろう二酸化炭素のレベルの１５０％以上である場合、このアルゴリズムは、複数の人がこの空間内に存在するとみなす。予め規定された閾値未満であるＣＯ２濃度の増加は、不正確な測定値を示すものとして、破棄される。
【００３９】
環境データから、少なくとも１人の対象者が環境センサの近くにいるとの結論が下された場合、その環境センサからの測定値が取得され（ステップ１０８）、この測定値を使用して、少なくとも１人の対象者についての少なくとも１つの代謝パラメータが決定される（ステップ１１２）。
【００４０】
環境データの収集（ステップ１００）から導出される、空間内における存在、空間内の在中者の数、空間において生じている活動のタイプ等といった、コンテキストデータの１つ以上の項目が確立された（ステップ１０４）後、環境測定値（例えば、周囲ＣＯ２の測定値；ステップ１０８）を使用して、１つ以上の代謝パラメータが決定される（ステップ１１２）。
【００４１】
算出段階（ステップ１１２）において、環境測定値（例えばＣＯ２測定値）が、さらなる演算を容易にするために、濃度に関連する標準量（例えば百万分率［ｐｐｍ］）から体積測定値（例えばｍＬ）に変換され得る。この変換プロセスは、ユーザにより手動で入力され得る又は例えば光学センサ又はカメラに基づくシステムを使用して自動で検出され得る、測定値が収集された空間又は環境のサイズに関する情報を利用することができる。
【００４２】
ＣＯ２産生速度（ステップ１１２）が、以前に収集された環境測定値（ステップ１００）及び／又は空間の在中の継続時間に関連する推測されたコンテキスト情報（ステップ１０４）を利用して、環境測定値（ステップ１０８）から決定され得る。例えば、あるアルゴリズムは、以前に検出された特徴量の変化又は以前に適用されたルールを使用して、空間がいつ在中になったか又はいつ在中でなくなったかを決定し、それにより、在中の継続時間を決定することができる。一実施形態において、ＣＯ２濃度の増加を用いて、在中についての開始時間を特定することができ、ＣＯ２濃度の低下を用いて、空間が空である、空間内の在中者の数が変化した、又は、換気が変化した、と決定し、それにより、在中の終了ポイント及び在中の全継続時間を特定することができる。
【００４３】
全継続時間及びＣＯ２測定値を以下の式に適用して、ＣＯ２産生速度（ＶＣＯ２）を算出することができる：
【数２】
2018525073.tif 000004
【００４４】
ＶＣＯ２の推定値を用いて、Ｗｅｉｒ式等の公表されている式に従って、消費されたエネルギー量の算出（ステップ１１２）を可能にするために、呼吸商値（ＲＱ）が仮定され得る。例えば、持続的な活動が、空間内のモニタリングされているユーザにより行われている最中でない限り、ＲＱは、０．８に等しいと仮定され得る。Ｗｅｉｒ式は、The  Journal  of  Physiology,  vol.  109,  no.  1-2,  pp.  1-9  (1949)の「New  methods  for  calculating  metabolic  rate  with  special  reference  to  protein  metabolism」に記載されており、この内容全体は、あたかも本明細書にその全体が記載されているかのように、参照により本明細書に組み込まれる。
【００４５】
消費されたエネルギーについて算出された値を用いて、様々な代謝パラメータが、モニタリングされているユーザについて決定され得る（ステップ１１２）。例えば、ユーザがちょうど目覚めたことをコンテキストデータが示している（例えば、時刻が午前６時から午前８時の間である）場合、エネルギー消費量データを使用して、安静時代謝率（ＲＭＲ）を算出することができる。ユーザがちょうど食べたことをコンテキストデータが示している（例えば、時刻が午前１１時から午後１時の間である、又は、ガスレンジが操作されたことをＣＯ２レベルが示している）場合、エネルギー消費量データを使用して、食事誘発性熱産生（ＤＩＴ）を算出することができる。ユーザが特定の活動を行っていることをコンテキストデータが示している（例えば、ユーザがトレッドミルを動作させていることを音データが示している）場合、エネルギー消費量データを使用して、特定の活動のエネルギーコスト（ＡＥＥ）を算出することができる。
【００４６】
ＲＭＲについての値を用いて、身体組成、筋肉量及び脂肪量の推定値が、科学文献により提供される適切な予測式を使用することにより、導出され得る。そのような式は、K.M.  Nelson、R.L.  Weinsier、C.L.  Long、及びY.  Schutzによる「Prediction  of  resting  energy  expenditure  from  fat-free  mass  and  fat  mass」（Am.  J.  Clin.  Nutr.,  56:848-56  (1992)）において見出すことができ、この内容全体は、あたかも本明細書にその全体が記載されているかのように、参照により本明細書に組み込まれる。推定精度を向上させるために、ＲＭＲ、ＤＩＴ、又はＡＥＥのその後の評価値が、これらの代謝変数の推定値を更新するために、フィルタリングされ得る又は入力として推定器に提供され得る。
【００４７】
雑音レベル、ＣＯ２濃度の変化、及び時刻に関する情報を組み合わせることにより、例えば、朝の休息、朝食を食べること、昼食を食べること、夕食を食べること、睡眠、昼寝、ＴＶを観ること等といった、いくつかのユーザ活動が、特定され得る。その目的に向けて、図２は、約８ｍ×３．５ｍ×３ｍである半閉鎖空間において、本発明の一実施形態により５分おきに収集された環境データの様々な時系列値の例示的なグラフを示している。ｘ軸により示されるように、時系列値は、１回の２４時間期間にわたって収集されている。時系列値は、空間における周囲温度２００、空間における周囲二酸化炭素２０４、周囲二酸化炭素の変化率（すなわち一次導関数）２０８、周囲二酸化炭素の連続した値の比率２１２、及び空間における周囲雑音２１６を含む。
【００４８】
時系列データのプロットから明らかなように、これらのデータ系列の変化は、空間の在中の変化及び／又は空間の在中者の活動レベルの変化を伴う様々なイベントに関連付けられる。例えば、午前８時直後の周囲温度２００の上昇は、空間の暖房システムの関与２２０に関連付けられる。周囲雑音２１６は、午前０時から午前８時まで、在中者が眠っている間、空間が実質的に無音であることと、雑音のレベルが、様々な活動により、日中を通して変化していることと、を示している。同様に、周囲二酸化炭素のレベル２０４は、在中者が眠っている間、夜通し低下し、次いで、日中を通して上昇し、在中者が夕食を準備するために様々なキッチン用家電を使用している（２２４）ために夕方に著しく上昇している。
【００４９】
いくつかの実施形態において、コンテキストアウェアネスは、ユーザ入力により代替又は補足され得る。ドア及び窓が開いているか又は閉じているか等の、環境の状況に関する情報だけでなく、モニタリングされている空間において行われている特定の活動に関する情報が、ユーザにより提供され得る。さらに、コンテキスト分類が、クラスタリング技術及びデータ駆動型ルールを使用して、データを、コンテキストシナリオにリンクされる特定の特性を有するグループに関連付けることにより、実現され得る。
【００５０】
いくつかの実施形態において、ＣＯ２濃度の測定値（ステップ１０８）が、存在し得るドア及び窓が開いていることに起因して、モニタリングされている空間から流れ出ていると予期されるＣＯ２の量だけ補正される。そのような補正は、代謝プロセスから生じるＣＯ２の測定値の質を向上させる。そのような拡散に起因するＣＯ２減少速度の推定値が、ＣＯ２濃度の経時的な減少をモデル化する近似関数（例えば、線形、指数等）を決定することにより、人がモニタリングされている空間内に存在しないときのある期間中の収集されたデータ（ステップ１００）から、実証的に得られ得る。この方法は、補正ファクタを、モニタリングされている空間の特定の特性に合わせて調整することを可能にする。
【００５１】
例えば、図３は、在中でないモニタリングされている空間における周囲二酸化炭素の経時的な変化を示すグラフを示している。グレーの領域は、モニタリングされている空間が在中であった期間を示している。これは、周囲音のモニタリング、パイロメータ、動きセンサ、増加しているＣＯ２濃度が在中を示すという仮定等を通じて、決定され得る。図３（ａ）は、個々のＣＯ２濃度測定値と測定データに対するスプライン近似とを示している。図３（ｂ）は、時間の関数としての、二酸化炭素濃度の変化率を示しており、これが、次いで、上述したように周囲二酸化炭素測定値に適用され得る。この特定の例において、ＣＯ２濃度減衰の９９．１％という値を、この環境において使用して、部屋から流れ出ているガスについて補正することができる。
【００５２】
本発明の他の実施形態は、ＣＯ２拡散モデリング及び補正に対して異なるアプローチを採用する。これらの実施形態において、経時的に収集された環境測定データにアクセスすることができる処理ユニットが使用される。できる限り頻繁に、好ましくは、５分おきに又はさらにより頻繁に、環境ＣＯ２を測定する１つ以上のセンサが使用される。あるアルゴリズムは、ＣＯ２呼出速度を推定し、これが、その後、ユーザのエネルギー消費量を算出するために使用される。
【００５３】
第１のＣＯ２センサ（センサＡ）は、例えばリビングルーム又はオフィスといった部屋の中に配置される。部屋における環境ＣＯ２は、部屋の居住者によるＣＯ２の呼出により影響が及ぼされる。各ＣＯ２センサが異なる部屋の中に配置される複数のＣＯ２センサが使用され得る。
【００５４】
任意的に、追加のＣＯ２センサ（センサＢ）が、部屋を含む建物の外に配置される。屋外センサは必須ではないが、これは、推定エネルギー消費量の精度をある程度向上させる。屋外センサは、部屋から外界へのＣＯ２の正味の拡散（net  diffusion）を推定するために使用されるベースラインとしての役割を果たす屋外ＣＯ２を測定する。
【００５５】
さらに、環境センサを使用して、時刻、並びに、部屋における音レベル、温度、圧力、及び湿度を測定することができる。これらの測定値は、上述したように、例えば、人が、休息しているか、活動しているか、又は睡眠しているかを決定するために、推定エネルギー消費量に対するコンテキストを提供することができる。
【００５６】
これらの実施形態に従った推定値の算出は、所望の時間期間中の収集されたデータのサブセットを選択することで始まる。これは、例えば、最近のｘ週間からのデータを選択することによって又は以前に処理されなかったデータを選択することによって、ユーザにより又は自動的に、行われ得る。
【００５７】
部屋のＣＯ２信号（すなわち、センサＡにより収集されたもの）の一次導関数及び二次導関数を使用して、部屋のＣＯ２濃度が増加又は減少している、収集された部屋のＣＯ２データの時間サブセット（temporal  subset）を選択することができる。一次導関数及び二次導関数は、例えば雑音についてフィルタリングされているＣＯ２信号の処理済みの変形版を使用して、算出され得る。例えば、一次導関数が、少なくとも２０分という連続期間の間正であるとき、このサブセットは、増加しているＣＯ２期間とみなされる。同様に、一次導関数が、少なくとも２０分という連続期間の間負であるとき、この領域は、減少しているＣＯ２期間とみなされる。
【００５８】
二次導関数は、増加している期間及び減少している期間の開始時間を微調整するために使用される。増加しているＣＯ２期間に関して、二次導関数が最大になる時点が、開始時点として使用される。同様に、減少しているＣＯ２期間に関して、二次導関数が最小になる時点が、開始時点として使用される。この追加のステップを用いて、例えば人間の行動に起因している可能性が最も高い、ＣＯ２の変化が最も顕著である、収集された部屋のＣＯ２データの時間サブセットを選択し、ＣＯ２の変化がなお小さいオンセット期間を除外することができる。温度、湿度、圧力、及び音レベルに関するコンテキストデータも使用して、上述したように、例えば調理中といった、エネルギー消費量を正確に推定することができない期間を除外することができる。
【００５９】
対象とする時間期間において増加しているＣＯ２濃度及び減少しているＣＯ２濃度の期間を特定すると、計算モデルを使用して、増加している期間及び減少している期間中に観測された動態（dynamics）をシミュレートして再現する。一実施形態において、このモデルは、ＣＯ２を環境に追加するファクタ（例えば、人間の呼出）をモデル化している第１の加法部分（additive  part）、及び、（例えば、隣接領域へのＣＯ２の拡散／輸送を介して）環境からＣＯ２を除去するファクタをモデル化している第２の減法部分（subtractive  part）、という２つの部分からなる。
【００６０】
一実施形態において、この計算モデルは、以下のような、ＣＯ２濃度の経時的な変化をモデル化している常微分方程式（ＯＤＥ）である：
【数３】
2018525073.tif 000005
【００６１】
ここで、パラメータｃ１は、加法係数（すなわち、人間のＣＯ２排出）を表し、パラメータｃ２は、減法係数（すなわち、拡散定数）を表す。式２により示されるように、時間ｔにおける拡散速度は、その時点における屋内ＣＯ２濃度（センサＡにより測定された［ＣＯ２］（ｔ））と屋外ＣＯ２濃度（センサＢにより測定された［ＣＯ２ｏｕｔ］（ｔ））との差で拡散定数を乗算することにより、与えられる。
【００６２】
センサＢを使用しない実施形態において、屋外ＣＯ２濃度の推定値が使用され得る。パラメータｃ１及びｃ２は、初期は未知であり、シミュレートされたＣＯ２プロファイルと測定されたＣＯ２プロファイルとの差の尺度（例えば、差の二乗和）を最小にするパラメータ群を決定する最小二乗最適化技術を使用して、推定され得る。この最適化手順は、全ての特定された増加している期間及び減少している期間について実行される。したがって、
【数４】
2018525073.tif 000006
及び
【数５】
2018525073.tif 000007
からなるベクトル
【数６】
2018525073.tif 000008
すなわち
【数７】
2018525073.tif 000009
の推定が、以下のように得られる：
【数８】
2018525073.tif 000010
【００６３】
推定されるパラメータの精度は、推定の信頼限界（confidence  bounds）を決定することにより、評価され得る。この目的のために、例えば、ブートストラップ手法が、データの異なる実現値についてパラメータ推定を繰り返すことにより、使用され得、その結果、推定の分布がもたらされる。その後、信頼区間が、結果として生じた推定の分布から決定され得る。異なるデータ実現値が、異なるランダムにサンプリングされた雑音実現値をデータに加算することにより、得られ得る。例えば、この情報を使用して、不正確な推定を回避することができる、又は、所定の時間期間中に得られた複数の推定を重み付けすることができる。
【００６４】
各推定されたパラメータ
【数９】
2018525073.tif 000011
を使用して、対応するエネルギー消費量値を得ることができる。まず、濃度フラックス［ｐｐｍ  ＣＯ２／ｍｉｎ］である
【数１０】
2018525073.tif 000012
が、以下のように、部屋サイズに関する情報を用いて［ｍＬ  ＣＯ２／ｍｉｎ］として表現される体積フラックス（ＶＣＯ２）に変換される：
【数１１】
2018525073.tif 000013
ここで、Ｖｒｏｏｍは、ｍ３を単位とする部屋体積である。部屋体積は、システムに手動で提供されてもよいし、例えば光学センサ及びカメラ、超音波等に基づくシステムを使用して自動で決定されてもよい。その後、前述のＷｅｉｒ式を使用して、以下のように、ユーザのエネルギー消費量（ＥＥ）を算出する：
【数１２】
2018525073.tif 000014
ここで、ＲＱは、安静時状態中では約０．８２であるとしばしば仮定される呼吸商である。もちろん、このモデルの具体的な係数値は、本発明の様々な実施形態の間で変わることがあり、非限定であることが、当業者であれば認識されよう。
【００６５】
エネルギー消費量が、各推定されたパラメータ
【数１３】
2018525073.tif 000015
について算出され、その結果、ＥＥ値のベクトルがもたらされる。そのようなベクトルのヒストグラムが、異なる人又は人のグループに対応する、ＥＥ値の異なるモードを明らかにし得る。クラスタリング技術を使用して、異なるモードを抽出することができる。これは、異なる個人のエネルギー消費量を経時的に追跡することを可能にする。日常生活の異なる活動中のエネルギー消費量に関する情報が、パーソナライズされた体重管理、フィットネス向上、妊娠管理、及び慢性疾患管理のための革新的コーチングプログラムに統合され得る。
【００６６】
図４は、図１に関連して上述した、本発明に係る方法及び装置を利用して、環境測定値から決定された、１人の個人についてのＲＭＲの推定値を示している。詳細には、ＲＭＲは、コンテキスト識別を用いて、モニタリングされている空間内の人の存在を識別すること、１人だけの在中者を検出すること、在中者の退出の自動検出、朝における在中者の存在の検出、ＣＯ２拡散についての補正、及び、以前の日からの算出されたＲＭＲ値を用いて一日のＲＭＲ推定値を平均化すること、により決定された。図４（ａ）における直線は、基準ＲＭＲへの収束を示す、各モニタリング日についてのＲＭＲの大局的評価のための移動平均を表す。
【００６７】
図４（ａ）に示されるように、初期推定値は、真の値に最終的に集まる前には、不正確であり得る。図示されるように、この方法が、後続の日にわたって（３０日にわたって）対象者について捕捉された環境データに適用されたときには、ＲＭＲの推定における平均バイアスは、６０ｋｃａｌ／ｄａｙ未満（すなわち、＜３％）であった。図４（ｂ）は、ＲＭＲの推定における１日ごとの誤差のヒストグラムである。
【００６８】
図５は、式２〜式５を使用して、推定されたパラメータ
【数１４】
2018525073.tif 000016
について算出された１週間分のエネルギー消費量（ＥＥ）値のヒストグラムの例を示している。このヒストグラムから明らかなように、このようなベクトルのヒストグラムは、異なる人又は人のグループに対応する、ＥＥ値の異なるモードを明らかにし得る。次いで、クラスタリング技術を使用して、異なるモードを抽出することができる。これは、個々の人のエネルギー消費量を経時的に追跡する可能性を提供する。
【００６９】
この場合、空間には、主に２人の人が在中する。交差マークは、Ｈａｒｒｉｓ−Ｂｅｎｅｄｉｃｔ式に基づくエネルギー消費量値を表す。２つのモードが、空間に在中する２人の人（ＥＥｒｅｆ−１及びＥＥｒｅｆ−２）と符号し、１つのモードが、両方の人の和（ＥＥｒｅｆ−１＋ＥＥｒｅｆ−２）と符号する。図６は、本発明に従った、代謝パラメータを推定する装置の例を示している。演算ユニット６００は、少なくとも１つの環境センサ６０４と通信し、任意的に、コンテキストセンサ６０８と通信する。
【００７０】
演算ユニット６００は、ローカルデスクトップコンピュータ、ローカルラップトップコンピュータ、セットトップボックス、スマートフォン上で実行されるアプリケーション、タブレット、「ＮＵＣ（next  unit  of  computing）」、無線スピーカ、又は、前述のデバイスのうちの１つ以上と通信するリモートサーバコンピュータ等の様々な形をとることができるが、特定の構成にかかわらず、上述した方法を実行するのに十分な演算能力を含む。
【００７１】
マイクロフォン、ビデオカメラ、二酸化炭素センサ、温度計、パイロメータ、動きセンサ、気圧計、湿度センサ等といった様々な環境センサ６０４がまた、本発明に従って使用され得る。環境センサ６０４は、様々な構成をとることができ、いくつかの実施形態において、演算ユニット６００に統合されることもあるし、別個のスタンドアロンアイテムであることもある。環境センサ６０４は、モニタリングされる空間における環境ファクタの測定値を提供することに留意されたい。
【００７２】
様々なコンテキストセンサ６０８が、様々な実施形態において使用され得る。コンテキストセンサ６０８は、様々な構成をとることができ、いくつかの実施形態において、演算ユニット６００に統合されることもあるし、別個のスタンドアロンアイテムであることもある。上述したタイプの環境センサ６０４が、コンテキストセンサ６０８として使用されることもある。いくつかの実施形態は、明示のコンテキストセンサ６０８を含まず、代わりに、単一のデバイス（例えば、ＣＯ２センサ）を、環境センサ６０４及びコンテキストセンサ６０８の両方として使用する。
【００７３】
様々な実施形態において、装置のコンポーネントは、単一の実施形態又はハウジングに統合される。他の実施形態において、コンポーネントは、空間を介して分散され、有線相互接続（例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、トークンリング等）又は無線相互接続（例えば、８０２．１１ｘ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）  ＬＥ、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）等）を介して通信する。
【００７４】
コンポーネントが分散される場合、コンポーネントは、それ自体、他の機器のコンポーネントであることもある。例えば、いくつかの実施形態において、演算ユニット６００は、ウェザーステーション、空気清浄機、セル電話機等の一部である環境センサ６０４及び／又はコンテキストセンサ６０８と通信する。これらの実施形態において、コンポーネントは、同じ製造業者により供給されることもあるし、異なる製造業者により供給されて、例えば、共通のプロトコルを使用して通信することもある。
【００７５】
１つのそのようなプロトコルは、コンポーネントの能力を互いに通知し、コンポーネントが通知された能力に関連する情報又はアクションについて互いに問い合わせることを可能にすることにより、個々のコンポーネントが互いと相互動作することを可能にする。１つのそのような例示的な実施形態において、例えばアプリケーションを実行するスマートフォンといった演算ユニット６００’、例えばＣＯ２センサといった環境センサ６０４’、及び例えばパイロメータといったコンテキストセンサ６０８’は全て、異なる製造業者により供給され、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）  ＬＥを利用する住居環境において、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を使用して互いとの通信を確立する。通信が確立されると、環境センサ６０４’は、問い合わせられたときに、環境センサ６０４’がＣＯ２の測定値を提供することを通知し、コンテキストセンサ６０８’は、問い合わせられたときに、コンテキストセンサ６０８’がコンテキストセンサ６０８’の近くの人のインジケーションを提供することを通知する。上述したように動作する演算ユニット６００’は、コンテキストセンサ６０８’に問い合わせて、コンテキストセンサ６０８’の近くに人が存在することを示すメッセージを受信する。演算ユニット６００’は、複数の問合せを環境センサ６０４’に発して、様々な時点における周囲二酸化炭素濃度の測定値を取得する。上述したように、演算ユニット６００’は、１人の人による在中の期間と符号する測定値を選択し、これらの測定値を使用して、観察下にある人についてのＶＣＯ２及び様々な代謝パラメータを算出する。
【００７６】
個々のコンポーネントの配置は、それらが個々の機器に組み込まれるとき等には、通常の観察者に見えるものであり得るが、それらはまた、コンポーネントが、テレビジョン、ライトバルブ、又はスマートフォン等の、環境モニタリングに表向きは関連しないデバイスに組み込まれるとき等には、通常は見えないように隠されることもある。
【００７７】
エネルギー消費量、安静時代謝率、又は、身体組成及び筋肉量等の関連ファクタに関する情報は、体重管理、フィットネス向上、妊娠管理、及び慢性疾患管理のための革新的コーチングプログラムに統合され得る。コーチングサービスは、所望の健康効果を最大化するように、代謝データを使用して、特定の介入プログラムに対する生理的反応をパーソナライズして高めることができる。
【００７８】
例えば、本開示の実施形態は、本開示の実施形態に従った方法、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／又は動作図を参照して上述されている。ブロックに記載されている機能／動作は、フローチャートに示されている順序通りに行われないこともある。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つのブロックが、実際には、実質的に同時に実行されることもあるし、ブロックが、時として逆の順序で実行されることもある。さらに、フローチャートに示されているブロックの全てが、遂行及び／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つのブロックを有する場合、５つのブロックのうちの３つのブロックだけが遂行及び／又は実行される場合もある。この例において、５つのブロックのうちの３つのブロックのうちのいずれかのブロックが、遂行及び／又は実行される場合もある。
【００７９】
本出願において提供されている１つ以上の実施形態の説明及び図示は、特許請求される本開示の範囲を、いかなるようにも限定又は制限することを意図するものではない。本出願において提供されている実施形態、例、及び詳細は、所有権を伝え、他の者が特許請求される実施形態の最良の形態を生産及び使用することを可能にするのに十分であると考えられる。特許請求される実施形態は、本出願において提供されている何らかの実施形態、例、又は詳細に限定されるものとして解釈されるべきではない。組合せで図示されて説明されているか又は別々に図示されて説明されているかにかかわらず、様々な特徴（構造的特徴及び方法的特徴の両方）は、特定のセットの特徴群を有する実施形態をもたらすために、選択的に含められる又は除かれることが意図されている。本出願の説明及び図示が提供されているが、本出願において具現化される一般的な発明コンセプトのより広い態様の主旨に含まれる、特許請求される実施形態のより広い範囲から逸脱しない変形実施形態、変更実施形態、及び代替実施形態を、当業者であれば想起できるであろう。
【図１】
2018525073.tif 000017
【図２】
2018525073.tif 000018
【図３ａ】
2018525073.tif 000019
【図３ｂ】
2018525073.tif 000020
【図４ａ】
2018525073.tif 000021
【図４ｂ】
2018525073.tif 000022
【図５】
2018525073.tif 000023
【図６】
2018525073.tif 000024
【手続補正書】
【提出日】平成30年1月10日(2018.1.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１人の人の代謝パラメータを推定する方法であって、
（ａ）コンテキストデータの少なくとも１つの項目を利用して、内部空間内の少なくとも１人の存在を推測するステップと、
（ｂ）前記少なくとも１人の人が存在するとき、センサから、前記内部空間に関する少なくとも１つの環境測定値を取得するステップと、
（ｃ）前記少なくとも１つの環境測定値を少なくとも部分的に利用して、前記少なくとも１人の人に関連する少なくとも１つの代謝パラメータを算出するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
少なくとも１つの前記コンテキストデータは、周囲温度、周囲雑音、周囲湿度、周囲二酸化炭素、周囲酸素、熱源の存在、及び時刻からなる群から選択される、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つの環境測定値は、周囲二酸化炭素及び周囲酸素からなる群から選択される、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの代謝パラメータは、エネルギー摂取量、安静時代謝率、筋肉量、身体組成、及びエネルギー消費量からなる群から選択される、請求項１記載の方法。
【請求項５】
コンテキストデータを利用して、センサの近くの少なくとも１人の人の存在を推測することは、ルールを該コンテキストデータに適用して、該センサの近くの少なくとも１人の人の存在を決定することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記コンテキストデータ及び前記環境測定値のうちの少なくとも一方は、フィルタリングされる、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つの代謝パラメータを算出することは、前記内部空間の特性を利用して、前記少なくとも１つの環境測定値を体積測定値に変換することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記体積測定値の変化率を使用して、エネルギー消費及び前記少なくとも１つの代謝パラメータの速度を算出するステップ
をさらに含む、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つの環境測定値は、屋内空間における該環境測定値のレベルに影響を及ぼす少なくとも１つのファクタを考慮するように調整され、該ファクタは、環境量の拡散、排出、消費、及び能動輸送からなる群から選択される、請求項１記載の方法。
【請求項１０】
少なくとも１人の人の代謝パラメータを推定する装置であって、
コンテキストデータセンサであって、該コンテキストデータセンサの近くの内部空間に関するコンテキストデータを測定するコンテキストデータセンサ、及び
前記内部空間に関する少なくとも１つの環境測定値を取得するセンサであって、環境内に又はウェアラブルシステムの一部として存在するセンサ
と通信する演算ユニット
を有し、
前記演算ユニットは、
前記コンテキストデータに基づいて、内部空間内の、環境センサの近くの少なくとも１人の人の存在を推測し、
前記センサを介して、前記内部空間に関する少なくとも１つの環境測定値を取得し、
前記少なくとも１人の人が存在するとき、前記内部空間に関する前記少なくとも１つの環境測定値を少なくとも部分的に利用して、前記少なくとも１人の人に関連する少なくとも１つの代謝パラメータを算出する
よう構成されている、装置。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの環境測定値は、周囲二酸化炭素及び周囲酸素からなる群から選択される、請求項１０記載の装置。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの代謝パラメータは、安静時代謝率、筋肉量、身体組成、及びエネルギー消費量からなる群から選択される、請求項１０記載の装置。
【請求項１３】
前記少なくとも１つの代謝パラメータを算出することは、前記内部空間の特性を利用して、前記少なくとも１つの環境測定値を体積測定値に変換することを含む、請求項１０記載の装置。
【請求項１４】
前記体積測定値の変化率は、エネルギー消費及び前記少なくとも１つの代謝パラメータの速度を算出するために使用される、請求項１３記載の装置。
【請求項１５】
前記演算ユニット、前記コンテキストデータセンサ、及び前記センサは、同じ装置内に収容される、請求項１０記載の装置。
【国際調査報告】
2018525073.tif 000025
2018525073.tif 000026