(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
身体活動に伴う加速度を検出する加速度センサと、
前記加速度センサの出力から得られる身体活動に関するデ−タについて、同じ曜日の複数日分のデータをグルーピングし、曜日別に表示する表示装置と、
を備えている運動レベル記録装置。
【請求項２】
前記身体活動に関するデ−タが、歩行数、運動強度分布、歩行継続時間分布のいずれかであることを特徴とする請求項１の運動レベル記録装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、生活習慣病患者やその予備群に対して生活改善指導をするためのデ−タを得、得られたデータを表示する運動レベル記録装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
わが国は、美食、過食、運動不足という生活習慣により糖尿病を代表とする生活習慣病患者が年々増加している。このような背景のなかで疾病の早期発見や早期治療と並んで、健康増進教育や生活習慣改善のための指導の重要性が指摘されている。健康増進のための教育は、それが単に知識を伝授するだけでなく、行動を改善するように指導することが重要である。具体的には生活習慣病の予防等においては運動が最も重要な要素であり、健康と運動が不可分に結び付いているということは過去の疫学調査等から明らかである。
【０００３】
従来、運動、即ち身体活動の評価手段として、行動の内容を記録表に自己記録させる行動記録法や、歩数計がある。
行動記録法は、任意時間における自己の行動内容を記録表に記入後、生活改善指導者が本人に面接し、記録内容を確認した後に、各行動に対する運動強度とその時間からエネルギ−消費量を算出している。
また、歩数計は、１日単位などの任意の時間における歩数やエネルギ−消費量を把握するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の身体活動の評価手段としての前者の行動記録法は、行動内容を記録すること自体が日常生活の妨げになるため、記録をしなかったり、後から記憶を辿って纏め書きをすることがあり、この場合は印象の深い行動のみを記録しがちになるため正確さが欠如するととともに、継続性に問題がある。
一方、後者の歩数計は、１日単位などの任意の時間における歩数やエネルギ−消費量しか把握できず、その実施時間内での経時的変化やどの程度の運動をどのくらい続けて行ったかなど、いわゆる身体活動の質を把握することはできない。また、歩行として捉えられない身体活動については評価することはできない。
このように従来の身体活動の評価手段では、身体活動の経時的変化を正確に把握することは極めて困難であり、生活改善指導者が個々人に対して適切な指導をすることに限界がある。
【０００５】
そこで本発明では、生活者が殆ど意識せずに、身体活動を正確に把握するためのデ−タを記憶することができる運動レベル記録装置を提供することを課題とする。
特に、何曜日に身体活動が多く、何曜日に身体活動が足りないかなどの傾向を把握する事ができる運動レベル記録装置を提供することを課題とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、運動レベル記録装置に関する。この運動レベル記録装置は、身体活動に伴う加速度を検出する加速度センサと、加速度センサの出力から得られる身体活動に関するデ−タについて、同じ曜日の複数日分のデータをグルーピングし、曜日別に表示する表示装置とを備えている。
【０００７】
請求項２の発明は、請求項１の運動レベル記録装置において、身体活動に関するデ−タが、歩行数、運動強度分布、歩行継続時間分布のいずれかであることを特徴とする。
【００１０】
請求項１の運動レベル記録装置は、身体活動に伴う加速度を検出することができる加速度センサから得られる身体活動に関するデ−タ（例えば活動強度や運動レベル等）を曜日別にグルーピングして表示する。
このために、例えば何曜日に身体活動が多く、何曜日に身体活動が足りないかなどの傾向を把握する事ができ、生活改善に有用な情報を提供することができる。同じ曜日の過去の複数日分のデータから、何曜日に十分な身体活動をしているか、あるいは何曜日に身体活動が不足しているかの傾向を、容易に認識することができる。
【００１１】
請求項２の運動レベル記録装置によれば、歩行数、運動強度分布、歩行継続時間分布のいずれかを曜日別に知ることができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について説明する。
図１は、運動レベル経時記憶装置の構成を示したブロック図である。図１に示すように、運動レベル経時記憶装置１は、１チップマイクロコンピュ−タ２を中枢として、この１チップマイクロコンピュ−タ２の入力側には歩行等の身体の活動に伴う加速度を検出し、加速度に比例した電圧を出力する加速度センサ３が接続されている。尚、図示はしていないが加速度センサ３と１チップマイクロコンピュ−タ２間にはＡ／Ｄコンバ−タが接続されている。また、１チップマイクロコンピュ−タ２の入力側には操作スイッチ４が接続されている。この操作スイッチ４は、身体活動測定開始日の曜日、日時、時刻や、性別、年齢、身長、体重を入力したり、身体活動の計測開始時や、測定デ−タを出力するときなどのモ−ド切替時に操作される。このため、１チップマイクロコンピュ−タ２にはカレンダデ−タが格納されている。
【００１５】
また、メモリ５は１チップマイクロコンピュ−タ２により決定された後述の運動レベル等を長時間に亘って経時的に記憶するものである。また、液晶表示器６は、後述するように、身体活動に関する各種のデ−タを表示させるためのものである。
【００１６】
通信Ｉ／Ｏ７は、運動レベル経時記憶装置１側の光通信器８と外部の解析処理装置として用いるパ−ソナルコンピュ−タ１０側の光通信器９との間を光信号で通信させ、運動レベル経時記憶装置１のメモリ５に記憶された各種のデ−タ等をパ−ソナルコンピュ−タ１０に伝送させるときの通信インタ−フェ−スである。尚、パ−ソナルコンピュ−タ１０にはプリンタ１１が接続されており、パ−ソナルコンピュ−タ１０に伝送された各種のデ−タやそのデ−タに基づく身体活動解析結果等をプリントアウトさせることができる。
【００１７】
運動レベル経時記憶装置１は、１チップマイクロコンピュ−タ２、加速度センサ３、操作スイッチ４、メモリ５、液晶表示器６、通信Ｉ／Ｏ７、光通信器８や図示していない前記Ａ／Ｄコンバ−タ、及び電源となる電池等を一つのケ−スにコンパクトに組み込んでいる。従って、この運動レベル経時記憶装置１を身体腰部に取り付けても殆ど気にすることなく歩行等の身体活動の測定が可能となる。
【００１８】
次に、運動レベル経時記憶装置１の作用について説明する。
最初に、身体活動としての歩行を認識するための作用について説明する。
図２は、１チップマイクロコンピュ−タ２が身体活動としての歩行を認識するためのフロ−チャ−トである。また、図３は歩行を認識するためのデ−タサンプリング説明図である。
歩行が開始され、前記加速度センサ３から歩行に伴う加速度に比例した電圧がリアルタイムに出力されると、１チップマイクロコンピュ−タ２はその出力電圧をサンプリングする。このサンプリング周期は図３に示すように３２Ｈｚ（３１．２５ｍ秒毎）である。
【００１９】
図３において、ＴＨ１，２，３，４は加速度センサ３から出力される電圧を４段階に区分する「しきい値」である。ＴＨ１は睡眠や座位等の微小運動の判定基準となり、ＴＨ２は歩数の認識の基準値となる。また、ＴＨ３は普通歩きと階段下りの判定基準となり、ＴＨ４はゆっくり走ること及び速く歩くことの判定基準となる。
また、サンプリング周期カウンタは、３１．２５ｍ秒間隔で加速度センサ３から出力される電圧をサンプリングする毎に１を加算する。尚、歩行に伴って加速度センサ３から出力される電圧は、正負に変化する。また、フラグは、加速度センサ３から出力される電圧がＴＨ２より高い値からＴＨ２以下の値に変化したとき１を立て、再びＴＨ２より高い値になったとき０になる。
【００２０】
図２のステップＳ１において、３１．２５ｍ秒間隔で加速度センサ３から出力されたセンサ電圧をサンプリング開始する。ステップＳ２において、１チップマイクロコンピュ−タ２におけるサンプリング周期カウンタに１を加算する。ステップＳ３において、センサ電圧（絶対値）の最大値が更新される毎にその値を記憶する。
【００２１】
ステップＳ４においてセンサ電圧が前記ＴＨ１以上であるか否かを判断する。ＴＨ１以上であると判断した場合、ステップＳ５で前記フラグが１であるか否かを判断する。一方、ＴＨ１以上でないと判断した場合はステップＳ１０に進む。ステップＳ５で前記フラグが１であると判断した場合はステップＳ６に進む一方、フラグが１でないと判断した場合はリタ−ンする。ステップＳ６において、サンプリング周期カウンタのカウント数が６から５０の範囲であるか否かを判断する。そのカウント数が６から５０の範囲であると判断した場合は、１歩、歩いたものと認識し、ステップＳ７に進む一方、その範囲でないと判断した場合はステップＳ８に進む。
【００２２】
ステップＳ７において１チップマイクロコンピュ−タ２における歩数カウンタに１を加算したあと、次のステップＳ８においてサンプリング周期カウンタをゼロクリアする。そしてステップＳ９において前記フラグをゼロにする。
【００２３】
前記ステップＳ４においてセンサ電圧が前記ＴＨ１以上でないと判断した場合はステップＳ１０において前記ＴＨ２以下であるか否かを判断し、ＴＨ２以下であると判断した場合は次のステップＳ１１において前記フラグを１にしたあとリタ−ンする。また、ステップＳ１０において前記ＴＨ２以下でないと判断した場合はリタ−ンする。
【００２４】
このように歩行の１周期中に、センサ電圧が前記ＴＨ１より高くて前記フラグが１であり、且つ歩行の１周期中にサンプリング周期カウンタのカウント数が６以上５０以下であれば歩行と認識する。尚、初めの１歩認識後、１．５秒以内に２歩目を認識しないときは誤認識、あるいはノイズとみなし、歩数カウンタから１をマイナスする。
【００２５】
図４は、１チップマイクロコンピュ−タ２が４秒間隔で行う処理を示したフロ−チャ−トである。
１チップマイクロコンピュ−タ２は、前述のように図２に示したフロ−に従って歩行認識を行うとともに、歩行に伴う運動強度を４秒間隔で決定する。歩行に伴う運動強度を決定する際、図５に示すような判定テ−ブルを用いる。
図５に示すように、４秒間の歩数が例えば８で、その間のセンサ電圧の最大値が前述のＴＨ３に相当する場合、このテ−ブルにより運動強度を求める。このように運動強度は０から９までの１０段階に分けられている。
【００２６】
図４のステップＳ１に示すように、４秒間のセンサ電圧の最大値と前記歩数カウンタによりカウントされた歩数とから、前記判定テ−ブルに基づいて運動強度を決定する。ステップＳ２において運動強度は０であるか否かを判断する。判断の結果、運動強度が０でない場合はステップＳ３に進む一方、運動強度が０である場合はステップＳ１２に進む。
【００２７】
上記ステップＳ２において運動強度がゼロでないと判断した場合、ステップＳ３において、その運動強度から４秒間の運動量を求める。この運動量を求めるために次の式を用いる。
運動量＝Ｋａ×体重      （Ｋｃａｌ／４秒）
ここで、Ｋａは運動強度毎に決められている定数である。
１チップマイクロコンピュ−タ２は、運動強度０〜９それぞれの時間を計測する運動強度別時間カウンタを有しており、ステップＳ４において、該当する運動強度の時間に４秒を加算する。
【００２８】
ステップＳ５において、前回の４秒間における運動強度も１以上か否かを判断し、１以上であればステップＳ６において１チップマイクロコンピュ−タ２における歩行継続カウンタに４秒加算する。一方、前回の４秒間における運動強度が１以上でなければステップＳ７に進む。
【００２９】
ステップＳ７において、１チップマイクロコンピュ−タ２における累積歩行カウンタに前述の歩数カウンタ（図２のステップＳ７参照）によりカウントされた歩数を加算する。ステップＳ８において、４秒間の基礎代謝量を演算する。この基礎代謝量は、前述の操作スイッチにより入力された当人の身長、体重、性別等に基づいて演算される。
【００３０】
ステップＳ９において１チップマイクロコンピュ−タ２における総カロリ−カウンタで総カロリ−を累積する。そのあと、ステップＳ１０において今回の運動強度を運動レベルに分類する。この際、運動強度は次のように運動レベルに分類される。
0003880260.tif 000002
【００３１】
次に、ステップＳ１１においてセンサ最大電圧、歩数カウンタをゼロクリアしたあと、リタ−ンする。
【００３２】
一方、前記ステップＳ２において、運動強度がゼロであると判断した場合はステップＳ１２に進んで直前所要時間以内に前記微小運動が有るか否かを判断する。この微小運動が有ると判断した場合、ステップＳ１３に進んで微小運動量を加算したあと、ステップＳ１４に進む。また、ステップＳ１２において直前所要時間以内に微小運動が無いと判断した場合は、直接ステップＳ１４に進む。
【００３３】
ステップＳ１４において、前回の運動強度もゼロであるか否かを判断する。前回の運動強度はゼロでないと判断した場合はステップＳ１５において前記歩行継続カウンタの歩行継続時間が、２分以下、２分を超えて６分以下、６分を超えて１０分以下、１０分超の４段階のどの時間帯に属するかを認識したうえ該当する時間帯を１チップマイクロコンピュ−タ２における歩行時間帯カウンタでカウントしたあと、ステップＳ１６に進む。一方、ステップＳ１４において、前回の運動強度もゼロであると判断した場合は、直接ステップＳ１６に進む。
ステップＳ１６では前記歩行継続カウンタのカウント値をゼロにし、そのあと前記ステップＳ８にステップする。
【００３４】
このように１チップマイクロコンピュ−タ２は、４秒毎に運動強度を決定したうえ、４秒間における運動量、基礎代謝を含めたカロリ−を演算し、更に運動強度別の累積時間をカウントする。また、歩行開始からの総カロリ−と歩行継続時間帯の累積カウントをする。また、運動強度を前記運動レベルに分類する。
【００３５】
尚、前記運動強度別時間カウンタ、累積歩行カウンタ、歩行時間帯カウンタのカウント値は前記メモリ５に記憶されたうえ、２４時間毎にゼロクリアされる。
【００３６】
以上のように、１チップマイクロコンピュ−タ２は４秒毎に運動強度を前記運動レベルに分類するとともに、２分毎に運動レベルの代表値を選出する。
この運動レベルの代表値選出は次のように行われる。
４秒毎に分類された運動レベルを２分毎に見て、レベル０、レベル１を除くレベル２、レベル３のうち、発生頻度が多い方を２分毎の運動レベルの代表値とする。レベル２、レベル３が共に同じ発生頻度であればレベル３を代表値とする。尚、レベル２、レベル３が無い場合は、レベル０、レベル１を見てレベル１があればレベル１を代表値とする。そしてこの代表値は前記メモリ５に記憶される。
【００３７】
上記運動レベル代表値選出アルゴリズムは具体的には次のようになる。
（優先順位大）まず、運動が有るか、無いかを判定し、運動が有ればレベル２、レベル３のうち、発生頻度の多いレベルの方を採用し、同じ頻度のときはレベル３を採用する。
（優先順位中）次に、運動が無ければ、微小運動が有るか、無いかを判定し、微小運動が有れば、微小運動有りのレベル１を採用する。
（優先順位小）次に、微小運動が無ければ睡眠、即ちレベル０を採用する。
【００３８】
以上のように、１チップマイクロコンピュ−タ２は２分毎に運動レベルの代表値を前記メモリ５に記憶するため、メモリ５の記憶容量が少なくても長時間における運動レベル等のデ−タを記憶することができる。
【００３９】
メモリ５は、少なくとも１か月間における上記運動レベル等のデ−タを記憶する容量を持つ。また、１チップマイクロコンピュ−タ２は、前記歩行に関するデ−タに基づいて、１日毎の歩行数や、例えば１か月間における総歩行数の１日単位の平均歩行数、歩行時間、歩行速度等や、歩行数の最大値を示した日、最小値を示した日を前記液晶表示器６で表示できるようにプログラムされている。
【００４０】
また、１チップマイクロコンピュ−タ２は、例えば１か月間における１日単位の総カロリ−量及び運動量等の平均値や前記最大値を示した日、最小値を示した日のデ−タを液晶表示器６で表示できるようにプログラムされている。
【００４１】
図６〜図１１は、運動レベル経時記憶装置１の操作スイッチのモ−ド切替えにより液晶表示器６に表示される各種のデ−タを示したものである。
図６は、３月２５日〜４月２４日までの２６日間における歩行数、歩行時間、歩行速度、総消費量（総カロリ−量）、及び運動量の２６日間の平均値、歩行数が最大日（４月１６日）、最少日（４月２０日）のデ−タを一覧表示したものである。
【００４２】
図７は、歩行数の日付別推移を示したものである。また、図８は、運動強度（身体活動強度）の２６日間の平均値分布、最大日（４月１６日）、及び最少日（４月２０日）の分布デ−タを示したものである。
図９は、歩行継続時間（２分以下、２分を超えて６分以下、６分を超えて１０分以下、１０分超の４段階の２６日間の平均分布デ−タ、及び最大日（４月１６日）、最少日（４月２０日）の分布デ−タを示したものである。
【００４３】
図１０は、４月１６日と４月２０日の運動レベルの日内変動状況を示したものである。尚、縦軸の運動レベルの目盛りは４まで示されているが、本発明では３が上限となっている。
また、図１１は、３月２５日〜４月２４日までの各日の歩行数を曜日別にグル−ピングして表示したものであり、この表示により何曜日に歩行数が多く、何曜日に歩行数が足りないかなどの傾向を把握する事ができる。
尚、この曜日別グル−ピング表示は歩行数に限らず、運動強度分布や歩行継続時間帯分布等でもグル−ピング表示が可能である。
【００４４】
このように、運動レベル経時記憶装置１はメモリ５の記憶内容に基づいて個々人に対する生活改善に関するデ−タを表示することができる。このメモリ５に記憶されたデ−タは、前記光通信器８とパ−ソナルコンピュ−タ１０側の光通信器９との間の光通信によりパ−ソナルコンピュ−タ１０に伝送することができる。そして、パ−ソナルコンピュ−タ１０は伝送されてきた各種のデ−タに基づいてきめ細かな解析をして個々人に対する生活改善に関する情報を提供することができる。また、前記プリンタ１１から、図６〜図１１に示されたデ−タはもとよりパ−ソナルコンピュ−タ１０で解析された、より詳しい生活改善デ−タ等をプリントアウトさせることができる。
【００４５】
【発明の効果】
請求項１の発明によれば、何曜日に十分な身体活動をしているか、あるいは何曜日に身体活動が不足しているかの傾向を容易に認識することができるという効果がある。同じ曜日の過去の複数日分のデータから、何曜日に十分な身体活動をしているか、あるいは何曜日に身体活動が不足しているかの傾向を、容易に認識することができる。
【００４６】
請求項２の発明によれば、歩行数、運動強度分布、歩行継続時間分布といった生活習慣の改善に重要なデータを曜日別に認識することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】運動レベル経時記憶装置の構成を示したブロック図である。
【図２】運動レベル経時記憶装置により歩行を認識するためのブロック図である。
【図３】歩行を認識するためのデ−タサンプリング説明図である。
【図４】１チップマイクロコンピュ−タが４秒間隔で行う処理を示したフロ−チャ−トである。
【図５】運動強度換算テ−ブル図である。
【図６】身体活動に関するデ−タの一覧表示図である。
【図７】歩行数の日付別推移表示図である。
【図８】運動強度分布表示図である。
【図９】歩行継続時間分布表示図である。
【図１０】運動レベル日内変動表示図である。
【図１１】各日の歩行数の曜日別グル−ピング表示図である。
【符号の説明】
１                    運動レベル経時記憶装置
２                    １チップマイクロコンピュ−タ
３                    加速度センサ
４                    操作スイッチ
５                    メモリ
６                    液晶表示器
７                    通信Ｉ／Ｏ
８                    光通信器
【図１】
0003880260.tif 000003
【図２】
0003880260.tif 000004
【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】
0003880260.tif 000009
【図８】
0003880260.tif 000010
【図９】
0003880260.tif 000011
【図１０】
0003880260.tif 000012
【図１１】
0003880260.tif 000013