(57)【要約】本発明は、センサーデータから集められる心拍数予測の正確度が、モーションが信号を損なう間に改善され得るような方法に関する。利用されるモデルもまた、リアルタイムエネルギー利用または生理的負荷など被験体の生理的状態についての情報を推測するために転化させられ得る。加えて、この方法は、それぞれのエネルギーシステムすなわちホスファゲンシステム、無酸素性解糖および有酸素性呼吸の、使用者によって経験される生理的負荷への寄与を区分するためにも使用され得る。このアプローチの中核は、変化する生理的需要下における人間の心拍数の動的な調整を説明するモデルにある。
2017531546.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動的心拍数モデルを使用して心拍数信号から決定される心拍数予測を増大させるための方法であって、該方法は、
（a）モーション捕捉センサーからのモーション信号の計測と、
（ｂ）心拍数センサーからの心拍数信号の計測と、
（ｃ）該心拍数信号が歪曲される間に、該モーション信号および他のパラメーターから心拍数を推測する動的心拍数モデルの適用と、
（ｄ）該心拍数を伝送することと
を含む方法。
【請求項２】
常微分方程式（ＯＤＥ）モデルを含み得る、請求項１に記載の動的心拍数モデル。
【請求項３】
隠れマルコフモデルなどの確率枠組みと合同して推測され得る、請求項１に記載のパラメーター。
【請求項４】
動的心拍数モデルを使用して心拍数信号から決定される心拍数予測を増大させるためのシステムであって、該システムは、
（ａ）モーション捕捉センサーおよび心拍数センサーを含むウェアラブルデバイスと、
（ｂ）加速度計を含み得る該モーション捕捉センサーからのモーション信号の計測と、
（ｃ）心電図測定（ＥＣＧ）または写真プレチスモグラフィ（ＰＰＧ）センサーを含み得る該心拍数センサーからの心拍数信号の計測と、
（ｄ）該心拍数信号が歪曲される間に、該モーション信号および他のパラメーターから心拍数を推測する動的心拍数モデルの適用と、
（ｅ）該心拍数を伝送することと
を含むシステム。
【請求項５】
常微分方程式（ＯＤＥ）モデルを含み得る、請求項４に記載の動的心拍数モデル。
【請求項６】
隠れマルコフモデルなどの確率枠組みと合同して推測され得る、請求項４に記載のパラメーター。
【請求項７】
前記心拍数が前記システムのディスプレイに報告される、請求項４に記載のシステム。
【請求項８】
携帯電話によって代表されるモバイル電子デバイスに前記心拍数を伝送し得る、請求項４に記載のシステム。
【請求項９】
前記心拍数を表示するように構成される、請求項８に記載のモバイル電子デバイス。
【請求項１０】
前記心拍数データを、該データが蓄えられ得、分析され得、かつクライアントコンピューティングプラットフォーム上で閲覧され得るプラットフォームに無線で伝送する手段を有し、モバイルコンピューティングデバイス、ホームコンピューター、またはウェアラブル電子デバイスを含むがそれに限定されない、請求項４に記載のシステム。
【請求項１１】
動的心拍数モデルを使用して、生理的負荷の瞬間的な推定値を推測するための方法であって、該方法は、
（ａ）モーション捕捉センサーからのモーション信号の計測と、
（ｂ）心拍数センサーからの心拍数信号の計測と、
（ｃ）該瞬間的な生理的負荷を推定するための動的心拍数モデルの適用と、
（ｅ）該瞬間的な生理的負荷の推定値を伝送することと
を含む方法。
【請求項１２】
常微分方程式（ＯＤＥ）モデルを含み得る、請求項１１に記載の動的心拍数モデル。
【請求項１３】
隠れマルコフモデルなどの確率枠組みと合同して推測され得る、請求項１１に記載のパラメーター。
【請求項１４】
動的心拍数モデルを使用して、生理的負荷の瞬間的な推定値を推測するためのシステムであって、該システムは、
（ａ）モーション捕捉センサーおよび心拍数センサーを含むウェアラブルデバイスと、
（ｂ）加速度計を含み得る該モーション捕捉センサーからのモーション信号の計測と、
（ｃ）心電図測定（ＥＣＧ）および写真プレチスモグラフィ（ＰＰＧ）センサーを含み得る該心拍数センサーからの心拍数信号の計測と、
（ｄ）前記瞬間的な生理的負荷を推定するための動的心拍数モデルの適用と、
（ｅ）該瞬間的な生理的負荷の推定値を伝送することと
を含むシステム。
【請求項１５】
常微分方程式（ＯＤＥ）モデルを含み得る、請求項１４に記載の動的心拍数モデル。
【請求項１６】
隠れマルコフモデルなどの確率枠組みと合同して推測され得る、請求項１４に記載のパラメーター。
【請求項１７】
前記生理的負荷の瞬間的な推定値が前記システムのディスプレイ上に報告される、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１８】
前記生理的負荷の瞬間的な推定値を、携帯電話に代表されるモバイル電子デバイスまたは直接クラウドプラットフォームに伝送する、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１９】
前記生理的負荷の瞬間的な推定値を表示するように構成される、請求項１８に記載のモバイル電子デバイス。
【請求項２０】
前記生理的負荷の推定データを、該データが蓄えられ得、分析され得、かつクライアントコンピューティングプラットフォームで閲覧され得るプラットフォームに無線で伝送する手段を有し、これは、モバイルコンピューティングデバイス、ホームコンピューター、またはウェアラブル電子デバイスを含むがそれに限定されない、請求項１４に記載のシステム。
【請求項２１】
前記瞬間的な生理的負荷に対する、異なる生化学エネルギーシステムの相対的な寄与を計算するための方法であって、該方法は、
（ａ）モーション捕捉センサーからのモーション信号の計測と、
（ｂ）心拍数センサーからの心拍数信号の計測と、
（ｃ）該瞬間的な生理的負荷を推定するための、心拍数信号またはモーション信号および他のパラメーターから心拍数を推測する動的心拍数モデルの適用と、
（ｄ）該瞬間的な生理的負荷の推定値に対する、異なる生化学エネルギーシステムの該相対的な寄与の計算と、
（ｅ）該瞬間的な生理的負荷に対する、相対的な生化学エネルギーシステムの寄与を伝送することと
を含むシステム。
【請求項２２】
常微分方程式（ＯＤＥ）モデルを含み得る、請求項２１に記載の動的心拍数モデル。
【請求項２３】
隠れマルコフモデルなどの確率枠組みと合同して推測され得る、請求項２１に記載のパラメーター。
【請求項２４】
以下の群：ホスファゲンシステム、無酸素性解糖および有酸素性呼吸のうちの一つまたは複数であり得る、請求項２３に記載のエネルギーシステム。
【請求項２５】
瞬間的な生理的負荷の推定値に対する、異なる生化学エネルギーシステムの相対的な寄与を計算するためのシステムであって、該システムは、
（ａ）モーション捕捉センサーおよび心拍数センサーを含むウェアラブルデバイスと、
（ｂ）加速度計を含み得る該モーション捕捉センサーからのモーション信号の計測と、
（ｃ）心電図測定（ＥＣＧ）または写真プレチスモグラフィ（ＰＰＧ）センサーを含み得る該心拍数センサーからの心拍数信号の計測と、
（ｄ）該瞬間的な生理的負荷を推定するための動的心拍数モデルの適用と、
（ｅ）該瞬間的な生理的負荷の推定値に対する、異なる生化学エネルギーシステムの該相対的な寄与の計算と、
（ｆ）該瞬間的な生理的負荷に対する、異なる生化学エネルギーシステムの該相対的な寄与の伝送と
を含むシステム。
【請求項２６】
常微分方程式（ＯＤＥ）モデルを含み得る、請求項２５に記載の動的心拍数モデル。
【請求項２７】
隠れマルコフモデルなどの確率枠組みと合同して推測され得る、請求項２５に記載のパラメーター。
【請求項２８】
以下の群：ホスファゲンシステム、無酸素性解糖および有酸素性呼吸のうちの一つまたは複数であり得る、請求項２５に記載のエネルギーシステム。
【請求項２９】
前記瞬間的な生理的負荷に対する、異なる生化学エネルギーシステムの前記相対的な寄与がディスプレイ上に報告される、請求項２５に記載のシステム。
【請求項３０】
前記瞬間的な生理的負荷に対する、異なる生化学エネルギーシステムの前記相対的な寄与を、携帯電話に代表されるモバイル電子デバイスまたは直接クラウドプラットフォームに伝送する、請求項２５に記載のシステム。
【請求項３１】
前記瞬間的な生理的負荷に対する、異なる生化学エネルギーシステムの前記相対的な寄与を表示するように構成される、請求項２５に記載のモバイル電子デバイス。
【請求項３２】
前記瞬間的な生理的負荷データに対する、異なる生化学エネルギーシステムの前記相対的な寄与を、該データが蓄えられ得、分析され得、かつクライアントコンピューターで閲覧され得るプラットフォームに無線で伝送する手段を有し、これは、モバイルコンピューティングデバイス、ホームコンピューター、またはウェアラブル電子デバイスを含むがそれに限定されない、請求項２５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（発明の分野）
本発明は、生理的パラメーターの非観血的なモニタリングの分野に関する。より具体的には、システムおよび方法が導入され、それによって、動きが信号を歪曲する状態において、センサーデータからの心拍数予測の正確度が改善され得る。加えて、上述の方法において利用されるモデルは、リアルタイムエネルギー利用のような、被験体の生理的な状態についての情報を推測するために転化させられる。このアプローチの中核には、変化する生理的需要下における人間の心拍数の動的調整を説明するモデルがある。
【背景技術】
【０００２】
（発明の背景）
長期的に心拍数を追跡することから導出される健康上の利益は、ますます多くの人々の注目を得ている。胸郭ストラップベースの心拍数モニターからウェアラブル・ソリューションへの明確な動きがある一方で、心電図測定（ＥＣＧ）および写真プレチスモグラフィ（ＰＰＧ）の両方を使用して計測される心拍数信号は、身体活動の期間の間、依然としてモーション・アーチファクトによって損なわれ得る。加速度計などの慣性モーションセンサーは、モーションおよび／または活動を計測するための普及した道具になり、それによって、生理的信号を損なうことで知られているモーション・アーチファクトを補正することを目的とする多数の特許および出願の部分を形成する。一つの例が、皮膚および心臓のそれぞれに関連して光学心拍数モニターの位置の変化を感知するための、モーション感知システム（赤色ＬＥＤ）ならびに加速度計を使用した、Ｓｃｈｏｓｈｅ  Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ  Ｉｌｃ．の米国特許出願公開第２０１２０１５００５２号によって説明される。モーション感知システムおよび加速度計からの情報は、それからＰＰＧ心拍数モニター信号におけるモーション・アーチファクトを補正するために使用される。同様に、米国特許出願公開第２０１４００１８６３５号は、加速度計信号を使用して光学信号におけるノイズを適応的に取り除くためにカルマンフィルターを使用する。類似の方法論を説明する他の特許として、米国特許第８９４５０１７号（Ｆｉｔｂｉｔ  Ｉｎｃ．）および欧州特許出願公開第２２２９８８０号（ＣＳＥＭ）が挙げられる。加えて、米国特許第８４８３７８８号は、光放出器と光検出器との間のモーションによって誘発される変化を計測するための加速度計を使用するモーション補正パルスオキシメーターを説明する。それから、加速度計のデータ、光放出器と光検出器との間のモデル距離に対する方程式、および光の期待行動に基づくモデルの組み合わせを使用して減衰率が計算される。それから、減衰率に対応するモーション計測を見つけるためにルックアップテーブルが使用され、かつ、この計測は目的の生理的パラメーターをよりよく計算するために使用される。
【０００３】
Ｋｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ  Ｐｈｉｌｉｐｓ  Ｎ．Ｖ．の米国特許出願公開第２０１４０２１３８５８号は、はじめに光学心拍数信号の信号品質を計測することによって、問題にアプローチする。信号品質が一定の閾値を下回るときに限り、指数予測モデルを使用して心拍数を推定するためにモーション信号が使用される。様々な特許出願および公開はまた、心拍数などの生理的な情報を、特にモーション・アーチフェクト存在下において引き出すために、動的モデルおよびモデリング技術を活用してきた。例えば、Ｓｔｒｅａｍｌｉｎｅ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｌｌｃ．の米国特許出願公開第２０１００２７４１０２号は、生体センサー（例えばパルスオキシメーター、心電計）からの生理的データがノイズおよびモーション・アーチファクトの除去のための確率モデルを使用して処理される、システムおよび方法を開示する。この発明は、動的状態空間モデル（ＤＳＳＭ）と、シグマポイントカルマンフィルター（ＳＰＫＦ）または逐次モンテカルロ法（ＳＭＣ）アルゴリズムをベイズ統計とともに組み合わせることが可能なデータプロセス装置とを含む。加えて、心血管および写真プレチスモグラフィ（ＰＰＧ）のモデルによって構成される数学的モデルはノイズおよびモーション・アーチファクトを取り除くために使用される。
【０００４】
本発明は、下でより詳細に説明されるが、推測される活動レベルに基づいて心拍数の変化を予測し得る動的心拍数モデルを提案する。これは、運動中に心拍数がモーション信号から分離され得ない状況で使用されるべきであり、その結果、円滑な交差を提供する。モデルは確率的であり、かつ、生理的負荷に対する心拍数軌道をマッピングする。このようにして、モデルの逆のバージョンはまた生理的負荷を予測するのに使用され得る。これは、現在の技術水準において考えられてきたよりも反応性の高い態様でエネルギー支出を示す。例えば（国際公開第２０１４１２０８３号、国際公開第２０１００８４４３号、欧州特許出願公開第２４８９３０２号、国際公開第２０１２１７２３７５号）、運動中のエネルギー支出の推定のための現在の方法論は、ただし、これらは本発明とは異なっているが、エネルギー供給が導出される三つのエネルギーシステムを識別する能力を欠く。
【０００５】
筋肉のエネルギー必要量は、三つのエネルギーシステムによって満たされる：さらに非乳酸性および乳酸性の構成要素に分類される無酸素性エネルギーシステム、ならびに有酸素性エネルギーシステム。運動区分は、従って、運動中の総エネルギー供給への三つのエネルギーシステムのうちそれぞれの相対的な寄与の決定を指す。運動区分に関する現在の技術水準は、無酸素性および／または有酸素性閾値の決定に多少依存しており、これは、これらのエネルギーシステムのうちそれぞれの相対的な寄与ならびに時間経過およびこれらのエネルギーシステムが運動中に利用される程度に関して不正確な仮定をもたらす傾向がある。
【０００６】
例えば、Ｐｏｌａｒ  Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｏｙ．の米国特許第５８１０７２２号は、有酸素性および無酸素性閾値が決定され得るシステムおよび方法を開示する。このアプローチの基本的な前提は、有酸素性および無酸素性代謝のための閾値を得るために、個体を暫時的に増加するストレス（例えば運動の強度）にさらすことを含む。採られるアプローチは、ＥＣＧの読み取りに基づいており、かつ、閾値は、ＥＣＧセンサーから得られる心拍数および呼吸頻度のデータに基づいて決定される。この特許と一致して、カナダ国特許出願第２６５６５３８号によって提示される方法論は、呼吸数（ＲＲ）、心拍数（ＨＲ）およびＲＲ：ＨＲの比率をタスク中の一つより多くの時点で計算することによって、代謝遷移ポイントを決定することを含み、従って、ＲＲ：ＨＲの比率の時間の識別可能なポイントとして代謝遷移ポイントを説明する。いくつかの発明は、無酸素性閾値（米国特許第７３９０３０４号、米国特許第５２９７５５８号、米国特許第６５５４７７６号）を決定するために呼吸交換比率（ＲＥＲ）および心拍数の計測を使用してきた一方で、他の発明は心拍数区間に基づく有酸素性および無酸素性閾値を推定してきた（国際公開第１９９６０２０６４０号）。
【０００７】
Ｐｏｌａｒ  Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｏｙ．の欧州特許出願公開第１１２７５４３号および欧州特許出願公開第１１２５７４４号の両方によって採られた他のアプローチは、乳酸濃度を決定するための数学的モデルを活用する。数学的モデルは、心拍数データがストレスレベルによって決定される乳酸濃度と関連付けられ、ニュートラルネットワークとして実施され、有酸素性および無酸素性反応（エネルギー代謝）ならびにグルコースが参照される。さらに、米国特許第５０１８７６２６号の発明は数学的モデルを活用し、それによって無酸素性能力が、導出されるパワー値（すなわち、導出されるパワー値に近似の対数関数を完全に空乏させるのにかかる時間が、無酸素性能力値として捉えられる）の対数減衰の分析によって決定される。従って、このアプローチは主にパワーの出力および最大限の行使に基づいている。
【０００８】
米国特許第６９２０３４８号は、代謝因子を決定するためのＥＣＧ計測（すなわちウィルソンポイント）の分析を説明する。代謝因子は、ＥＣＧ計測の一次導数関数を使用し、一次導数関数の陽性スパイクの絶対値（Ｒｘ）、一次導数関数の陽性スパイクおよび陰性スパイクの絶対値の総合（ＲＳｘ）を決定し、かつ、代謝因子（Ｖｘ）に比例する数を決定するためにＲｘをＲＳｘで割ることによって、決定される。この発明に含まれる代謝因子は、有酸素性能力、乳酸性ｄｅｍｉａ（無酸素性パワーおよび能力）、クレアチンリン酸能力（無酸素性能力）、総代謝能力および総無酸素性能力である。
【０００９】
欧州特許出願公開第２８１５３４４号は、（心拍数の反応を運動の強度と関連付ける）データに基づいたモデリング技術が、有酸素性トレーニング区間と無酸素性トレーニング区間との間の遷移を予測および／または監視するために使用され得る乳酸閾値を推定ならびに予測するように構成される、システムおよび方法を開示する。最後に、Ｔｏｕｍａｚ  Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅの欧州特許出願公開第２７０５７９１号において、有酸素性および無酸素性エネルギーレベルを推定して、被験体がいわゆる乳酸閾値に到達するポイントを検出し、それによって、この知識を使用してエネルギー消費予測における調整を可能にするためのシステムが説明される。乳酸閾値において、エネルギー生産は有酸素性および無酸素性エネルギー生産の両方を含み、これらは非常に異なる性能を有する一方で、この閾値より下においては有酸素性エネルギー生産のみが考慮され、これはこれらの計算を簡易化する。この特許の存在は、含まれているエネルギーシステムという点において、人間のエネルギー消費の推定を区分化する必要性を強調する。欧州特許出願第２７０５７９１号の場合において、この区分は乳酸閾値に関してなされ、乳酸閾値は、身体におけるエネルギー消費の定常状態に対して規定される。例えば、自身の乳酸閾値を下回って走っているアスリートは、純粋に有酸素性のエネルギー消費を維持し得る。
【００１０】
上記のアプローチが全て有酸素性エネルギーシステムと無酸素性エネルギーシステムとの間の遷移の推定に関する新しい発明を提供し、それらのほとんどが乳酸閾値に依存する一方で、これらのうちで三つのエネルギーシステムの生理機能について知られているものを含むソリューションを提供するアプローチは一つもない。例えば、それぞれのシステムは別個の実体としてみなされ得るが、全ての生物学上の働きのためのエネルギーを提供することを担う高エネルギーのリン酸分子であるアデノシン三リン酸（ＡＴＰ）の十分な供給および再生を確保するために、三つのエネルギーシステムは密接に集約され、かつ共に作用する。三つのエネルギーシステムは、順々に活性化されず、かつ別々の時間に作動しないということに留意することが重要である。むしろ、全ての身体活動は三つのシステムのうちそれぞれからいくらかのエネルギーを導出するが、しかし、三つのシステムの相対的な寄与は特定の運動の期間およびセッションの持続時間ならびに強度に依存する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１２０１５００５２号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１４００１８６３５号明細書
【特許文献３】米国特許第８９４５０１７号明細書
【特許文献４】欧州特許出願公開第２２２９８８０号明細書
【特許文献５】米国特許第８４８３７８８号明細書
【特許文献６】米国特許出願公開第２０１４０２１３８５８号明細書
【特許文献７】米国特許出願公開第２０１００２７４１０２号明細書
【特許文献８】国際公開第２０１４１２０８３号
【特許文献９】国際公開第２０１００８４４３号
【特許文献１０】欧州特許出願公開第２４８９３０２号明細書
【特許文献１１】国際公開第２０１２１７２３７５号
【特許文献１２】米国特許第５８１０７２２号明細書
【特許文献１３】カナダ国特許出願第２６５６５３８号明細書
【特許文献１４】米国特許第７３９０３０４号明細書
【特許文献１５】米国特許第５２９７５５８号明細書
【特許文献１６】米国特許第６５５４７７６号明細書
【特許文献１７】国際公開第１９９６０２０６４０号
【特許文献１８】欧州特許出願公開第１１２７５４３号明細書
【特許文献１９】欧州特許出願公開第１１２５７４４号明細書
【特許文献２０】米国特許第５０１８７６２６号明細書
【特許文献２１】米国特許第６９２０３４８号明細書
【特許文献２２】欧州特許出願公開第２８１５３４４号明細書
【特許文献２３】欧州特許出願公開第２７０５７９１号明細書
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１２】
全ての三つのアプローチは、異なる生理的需要下でＨＲにおける動的変化を説明する類似または同様の根本的なモデルに依存していることは留意されるべきだが、本発明は三つの分野、つまり、心拍数（ＨＲ）予測正確度、リアルタイムエネルギー利用、および連携しているエネルギーシステム区分から成り立つ。ここでは、生理的負荷は、被験体の身体によって必要とされ、および供給されるエネルギーの総量として規定される。この数量は、ワットなどエネルギーの基準単位で表現され得るか、あるいは個体の最大エネルギー発生能力に正規化され得、かつ、パーセンテージ値として表現され得る。リアルタイムエネルギー支出の決定、および異なる生化学エネルギーシステム（ホスファゲン／無酸素性の／有酸素性の）という点におけるリアルタイムエネルギー支出の区分に関して、この方法は定常状態の概念に代わって遂行され、ならびに、これらのシステムに対する瞬間的な活動レベルという点においてエネルギー消費を計算および区分することを目的とする。このアプローチの成果のうち一つの成果は、副乳酸閾値以下の運動セッションでさえ、有酸素性エネルギーシステムが被験体の定常状態のエネルギー需要に完全に一致するのに十分なレベルにまで活性化される前の無酸素性エネルギー利用の初期段階を示すということである。
【００１３】
動的心拍数モデルを使用するＨＲ予測正確度：背景のセクションにおいて強調されるように、ＨＲを推定するのに使用される多くのセンサー技術は、モーション・アーチファクトに起因する正確度における損失を被る。モーション・アーチファクトはさらに周期的と非周期的とに分けられ得、多くの普通の運動様式は周期的なノイズを発生させる。加速度およびジャイロスコープの読み取りを提供することのできるマイクロ電気機械システム（ＭＥＭｓ）デバイスの幅広い利用可能性があれば、チャネルの解釈を助けるのに使用され得るモーション・アーチファクトの独立した計測を得ることが可能であり、心拍数はチャネルから、典型的には写真プレチスモグラフィ（ＰＰＧ）の形態で推定される。周期的なモーション・アーチファクトは、活動中のアスリートのケイデンスまたは足蹴り数に起因してしばしば観察され、かつ、ジョギングなどの運動様式ごとの比較的安定した頻度値および強度値を有する。ＨＲが運動セッション中に安静時値（ｒＨＲと呼ばれ、典型的には７０ｂｐｍ）から増加して、その結果ケイデンスノイズ信号（ジョギングの一分ごとに典型的には１５０ストライド）に追いつきかつケイデンスノイズ信号を超えるとき、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）など周波数領域ベースの技術を採用している場合、ＨＲとモーション・アーチファクトとを分離することは難しくなる。
【００１４】
本システムおよび方法は、ＨＲ信号がモーション・アーチファクト信号から正確に分離され得ない状態において可能性の高いＨＲ軌道を予測するために、推測される活動レベルに基づいて（典型的には加速度計チャネルから）ＨＲの変化を予測するモデルを含み、運動中における予測されるＨＲおよびモーション頻度の円滑な交差を可能にする。技術の中心は、マッピングは加速度計ベースの活動と、運動が試験の被験体にかける生理的負荷との間に存在するという仮定である。このマッピングまたは乗数値は異なる運動の間および異なるセンサーの位置の間において不変ではないが、一般的にセンサーが同じ位置にある同じ運動セッション内においては不変であるということに留意するのが重要である。このマッピング係数の変化が、（加速度計によって決定されるように）運動の遷移におけるものである可能性が高い確率モデルを使用すれば、マッピング係数のもっとも可能性の高い順序を得ることが可能であり、それによって生理的負荷および可能性の高いＨＲ軌道予測を導出することが可能である。
【００１５】
リアルタイムエネルギー支出：上記のプロセスにおいて、生理的負荷の連続的な推定値もまた得られ、これを使用して、現在の技術水準である、瞬間的ＨＲ値が瞬間的代謝活動レベルの計測と見なされる場合に可能な仕方よりも正確で反応性の高い仕方でエネルギー支出を示す。これを行うために、ＨＲ予測の所定の時系列に基づいて生理的負荷の推定値をもたらすために動的ＨＲモデルは転化させられる。これは、ＥＣＧおよびＰＰＧベースの技術を含む、そのような出力をつくりだす任意のデバイスから生じるＨＲ予測にモデルを適用することと、瞬間的生理的負荷の計測を提供することとを可能にする。このプロセスを説明するために、簡易化されるＨＲ予測モデルは転化のプロセスを例示するための例として使用される（詳細な説明を参照のこと）。
【００１６】
リアルタイムエネルギー区分：本発明は、類似の二次的なモデルを導入し、これは異なるエネルギー生産システムからの寄与への生理的負荷の区分を予測する。典型的には、生産システムは、非乳酸性無酸素性（ホスファゲンシステム）、乳酸性無酸素性および有酸素性プロセスを含むが、それらに限定されない。モデルはこれらのシステムのうちそれぞれの状態を追跡し続けるが、典型的には、常微分方程式（ＯＤＥ）モデルに限定されない。エネルギー生産システムの状態は、生理的負荷およびエネルギー生産システムがエネルギーを導出する基質に応じて変化する。非乳酸性無酸素性プロセスはＡＴＰに蓄えられる高エネルギーのリン酸塩結合、クレアチンリン酸および他の類似の分子に依存する。このエネルギーシステムは、動きをつくりだすためのエネルギーを消費する筋肉のタンパク質への最も直接的な関連であり、従って、エネルギー需要の変化に最も速く反応する。乳酸性発酵は、グルコースなどの糖の分解の一部としてＡＴＰの第一再生が起こる、この連鎖における第二関連として見られ得る。生理的エネルギー需要に対する、最後のかつ最も反応性の低い関連は有酸素性エネルギーシステムであり、乳酸性無酸素性プロセスと比較すると、多数のＡＴＰ分子を生産するために細胞のミトコンドリアを介した、グルコース分子の完全な酸化を必要とする。このシステムは、しかし、酸素の利用可能性および二酸化炭素分子のクリアランス率によって限定される。これらのエネルギーシステムのうちそれぞれの瞬間的生理的負荷への寄与を予測することの有用性は、個体が目的のエネルギーシステムを改善することにトレーニングを合わせるのを助けるために、異なる運動の持続時間および種類の期間中にトレーニングされるエネルギーシステムの種類についてフィードバックを提供することが可能であることを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
本発明の好ましい実施形態は、添付の図面の参照とともに、例によってのみ説明される。
【図１】図１：心拍数の変化に対して生理的負荷をマッピングする、単純モデルからの出力の描出。
【図２】図２：連携するサイクリングおよびジョギングセッションの間に生産されるべき生理的負荷および推測される負荷差異に対する心拍数の変化のマッピングの表現。
【図３】図３：連携するサイクリングおよびジョギングセッションから集められるデータについての生理的負荷マッピングへの異なる活動の描出。
【図４】図４：確率推測方法（ＨＭＭ）と組み合わせられる動的心拍数モデルに基づいて訂正される生理的負荷マッピングの描出。
【図５】図５：周期的なケイデンスノイズの、心拍数信号との交わりの表現。
【図６】図６：異なる運動強度における二つの連携するジョギングセッションについての心拍数データを示すグラフ。
【図７】図７：図６で示されるように、異なる強度の二つのジョギングセッションについての推測される生理的負荷の表現。
【図８】図８：完全な生理的負荷下における、三つの異なるエネルギーシステムの単純モデルに対する出力。
【図９】図９：図７で推定される生理的負荷への、エネルギーシステムモデルの適用の表現。
【図１０】図１０：図７で推定される生理的負荷についてのエネルギー利用の区分の表現。
【図１１】図１１は、モバイル技術およびインターネット技術との関連における、本発明の基本的な実施形態を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
（好ましい実施形態の詳細な説明）
以下の詳細な説明および図は、本発明の異なる様態を説明する。説明および図は、当業者が本発明を完全に理解することを可能にするのに役立ち、かつ、任意の態様において発明の範囲を限定することを意図されない。本方法および本システムが開示および説明される前に、その方法およびシステムは特別な方法、特別な構成要素、または特定の実施に限定されないことが理解されるべきである。本明細書で使用される用語は、特定の様態を説明するだけの目的のためであり、限定することを意図されていないということもまた理解されるべきである。
【００１９】
本発明の前提は、単純な例のモデルを使用して実証される。モデルは数学的に規定され、その基本的な行動のうちのいくつかが実証され、かつ、加えて、そのモデルが適用され得る新しいやり方もまた提示される。モデルは、身体活動のレベルのいくつかの計測を入力としてとり、この場合、これは、試験の被験体の上腕に置かれる加速度計からの読み取りを使用して実証される。この例示的実施形態に対して、計測され得る最大加速度ベクトルは重力加速度の大きさの６倍の大きさ（６Ｇ）を有すると考えられる。それから、重力に起因して１Ｇが引かれ、絶対値がとられ（上向きの加速度はマイナスの加速度値をもたらし得）、かつ、これは小時間枠にわたって記録される最大加速度のパーセンテージ値に尺度が変更される。観察されると、被験体が安静にしているときはゼロに近いパーセンテージ値を見るのが典型的であり、他方でジョギングしている被験体は典型的に数十パーセントの値を発生させる。このパーセンテージ値は計測される活動レベル（ＭＡ）と呼ばれ、かつ、この例は、身体的な動きに関する信号を身体活動レベルの推定値に転換する一般的なプロセスを包含するための単なる実証目的のために言明される。
【００２０】
もし、この計測される活動レベルと、被験体の身体が経験する生理的エネルギー需要との間にいくつかのマッピングがあるということが仮定されるならば、計測される活動レベルは推測される生理的負荷値に転換され得る。そのような負荷が個体の生理機能に適用されるとき、身体は心拍数および心拍出量を、筋肉に運ばれる酸素の量が生理的負荷に合致するポイントまで増加させることによって反応する。一定の持続可能な生理的負荷については、個体は酸素の供給および代謝エネルギーへの需要が等しく合致する心拍数を有する。この実施形態において、標的の心拍数は不変の負荷での特定の運動についての心拍数として指定される。
【００２１】
標的の心拍数の範囲について考えられる値は、安静時に計測される最小（ｒＨＲ）から運動強度のピーク時に決定される最大にまで及ぶ。運動の生理的負荷は、標的の心拍数（ｔＨＲ）に対してマッピングされ得、最も単純な場合においては、定数ｋ１を用いて以下のような一次方程式を単に採用することによってマッピングされ得る。
ｔＨＲ＝ｋ１（ＭＡ）＋ｒＨＲ                                        （１）
【００２２】
図１において、方程式１は二つの運動セッションについて採用され、一つの運動セッションは最大生理的負荷の半分（５０％）で、次の運動セッションは完全な生理的負荷（１００％）である。標的の心拍数は破線で表され、安静時については６０ｂｐｍ、第一運動セッションについては１２０ｂｐｍ、第二運動セッションについては１８０ｂｐｍである。
【００２３】
これに次いで、方程式２は心拍数が時間（ｓＨＲ´（ｔ））内でどのように変化して標的の心拍数に到達するのかを説明する。現実の運動データでは、その関係は現在の心拍数と標的の心拍数との間の差異の指数関数型減衰に似ている。これは、心拍数が上記の差異に比例して変化する常微分方程式を使用して説明され得る。
ｓＨＲ’（ｔ）＝ｋ２（ｔＨＲ−ｓＨＲ）＋ｒＨＲ                      （２）
【００２４】
心拍数は一般に、減少させられるＨＲ値よりも増加させられる標的ＨＲ値により速く順応するので、方程式２の緩和定数ｋ２は、それぞれｓＨＲ＜ｔＨＲ、およびｓＨＲ＞＝ｔＨＲである例について、二つの別個の値ｋ２ａおよびｋ２ｂを用いて説明されるのが好ましい。これは、動的心拍数モデルの単純な例について完全な説明を提供する。
【００２５】
図２では二つのシミュレーションされる運動セッションについてのモデル出力が示され、ここでは、最初はジョギングセッションにおいて、それからサイクリングセッションにおいて同じ生理的負荷が適用された。両方の場合において、被験体は５分間、完全な生理的負荷（１００％）に直面するが、身体活動の読み取りは異なる乗数が１００％に達することを必要とする。この場合、加速度計の活動の読み取りと、被験体が経験する生理的負荷との間をマッピングするのに適切な係数を見つけるために明らかに追加の情報が必要とされる。ＥＣＧ心拍数モニターなどの、至適基準のデバイスが使用された場合、これは生理的負荷および、心拍数の活動計測をマッピングするのに適切な因子を計算することを可能にし、これは、被験体がジョギングをしている時間区分と比べて、被験体がサイクリングをした時間区分についての因子に二つの差異を示す。
【００２６】
ＰＰＧベースの技術など、心拍数を決定するために使用されるセンサーがモーション・アーチファクトに影響を受けやすい適用については、ＰＰＧベースの技術など大きな信号歪みの時間の間にうみだされる心拍数予測は、加速度計ベースのＨＲ予測からの出力によって増大させられ得る。ノイズを伴う読み取りが、システムの身体モデルおよび独立したノイズ計測を活用することによって劇的に改善され得る、多数の統計的枠組みが存在する。そのようなアプローチにおいて、明確な信号が受信される場合、モデルの内的状態の推定値はセンサーの読み取りに基づいて継続的に更新され、ならびに、モデルはより自律的になり、および、信号品質がいつ悪くなるかにより大きく依存する。
【００２７】
そのような確率枠組みの一つの適用は隠れマルコフモデルであり得、これは観察可能な数量および根本的なモデルの隠れた状態を含む統計的モデルである。これまでに論じられたモデルを加速度計の読み取りと組み合わせたとき、活動計測および心拍数は両方とも観察可能である。図２で指摘されるように、身体活動計測からの、被験体における生理的負荷へのマッピングは、異なる運動様式の間で著しく変わり得るが、一つの運動様式から成るセッション内においては一般的に類似である。このマッピングにおける不一致は、単にＨＭＭにおける隠れた状態として説明され得、この不一致について最も可能性の高い値を推測するためのアルゴリズム（（局所的なリアルタイム推測のための）前向きアルゴリズムまたは（最も可能性の高い大局的な推測（ｇｌｏｂａｌ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）のための）後ろ向きアルゴリズム）は、よく構築される。これを踏まえて、前に論じられた、サイクリングおよびランニングの運動セッションから集められる現実のデータについての瞬間的な生理的負荷値を推測するために、そのようなアプローチがいかにして実施され得るのかという例示的な実施形態が提供される。
【００２８】
図３において、前に図２で説明されたセッションと類似した、運動セッションおよびジョギングセッションから集められる現実のデータが示される。図３の下の曲線は、６Ｇ三軸加速度計に応じて計測される活動レベルを示し、６Ｇ三軸加速度計について総加速度が決定され、前に説明されたようにパーセンテージ値に転換されて、計測される活動レベルを表す。図３の上の曲線は、運動セッションの間に記録される心拍数を示す。図から、二つの運動セッションは５分後に類似の最大心拍数値（約１６０ｂｐｍ）に到達したが、計測される活動値はその二つの運動セッションの間で大きく異なる（サイクリングについては約３０％で、ランニングについては９０％を超える）ということが明確である。このことは、試験の被験体の腕はランニングの間揺れており、他方で自転車のハンドルバーを握る間はむしろ静止していたことを知っていれば予想される。図４において、前に論じられた動的心拍数予測モデルを、上で概説されたＨＭＭにモデル化される、活動の不一致状態に加えられる活動計測とともに使用することによって、両方の運動セッションについて現実的な生理的負荷値を得ることが可能である（サイクリングについては約８５％で、ジョギングについては約９５％）ということが示される。不一致の曲線もまた、運動セッションの間および後にわずかに上昇した生理的負荷を強調し、これは運動後過剰酸素吸収量（ＥＰＯＣ）として知られる現象に部分的に因り得、それによって無酸素性エネルギーシステムは運動後に通常のレベルに充填される（すなわちホスファゲンシステムおよび乳酸性発酵）。これらのシステムのより掘り下げた分析は、次のセクションで提供される。
【００２９】
運動の真の生理的負荷を推測するために上で選択された隠れた状態に加えて、隠れた状態をモデル化することも可能であり、隠れた状態においては、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）など普通採用される周波数領域方法を使用している場合、モーション歪み信号および心拍数信号が、信号プロセス（図５）の間、互いに分離され得ないほど類似した頻度で起こることが予想される。これらの一時的な状況は「ケイデンスロック」と呼ばれ、この間に加速度計ベースの心拍数予測のみを追うことによって、可能性の高い心拍数軌道の最良の推量が提供され得る。この予測されるＨＲは、このケイデンスロック状態を出た後の、第一の明確に計測されるＨＲ読み取りの検出を改善するためにも使用され得る。加速度計は、この例において、活動レベルの計測と、動いているケイデンスとの両方を得るために使用されることに留意されたい。
【００３０】
ここまでで、異なる活動レベルおよびそれによる生理的負荷に呼応する心拍数における動的変化を予測する基本的なモデルがどのように使用され得て、より正確な心拍数予測を提供するために信号プロセス技術を補助し得るのか、または、どのように利用され得て異なる運動もしくは安静時状態についての生理的負荷を推測し得るのかということが実証されてきた。この動的モデルの第二の使用は、他のアルゴリズムから得られるＨＲ予測と共に、転化させられた形態で動的モデルを使用することを含む。図６において、二つの連続したランニングセッション（第一ランニングセッションは第二ランニングセッションよりも短く強度の低いランニングである）についてＥＣＧベースのデバイスから得られるＨＲが描出される。前に論じられた、転化させられた動的心拍数モデルを使用すれば、図７で示される生理的負荷についての推定値を得ることは可能であり、二つの矩形領域が各ランニングセッションについて示され、時間および強度における、二つの運動の間の差異を明確にする。
【００３１】
前に概説されたように、本発明は、乳酸性閾値など定常状態の概念とは対照的に、瞬間的な活動レベルの計測を提供することに関する。モーションおよび心拍数活動の計測を使用して、瞬間的な生理的負荷およびそれによるエネルギー消費の推定値がどのように得られ得るのかということを既に実証してきた。この次のセクションで、本発明はさらに、身体でのエネルギー生産に寄与する異なる生化学的エネルギーシステムという点において、推定される瞬間的な活動レベルを区分する。
【００３２】
動きを可能にする、筋肉のタンパク質へ最も直接的に関連するエネルギーシステムは、ホスファゲンエネルギーシステムとして知られる。このグループは、ＡＴＰおよびクレアチンリン酸など、高エネルギーリン酸電荷を運び得る分子から成る。細胞は、一般にこれらの分子の少量を含むが、グルコースを分解することによってこれらの分子を急速に充填し得る。後者は、酸素依存性態様（有酸素性呼吸）または酸素非依存性態様（乳酸性発酵）において遂行され得る。後者の場合、グルコース分子はＣＯ２に完全に分解されるのではなく、代わりに乳酸に転換され、そのために蓄積能力が限定される。これらのプロセスを数学的にモデル化して、異なる時間および異なる生理的負荷におけるこれらのプロセスのうちそれぞれの活動についての推定値をもたらすことは可能である。図８では、完全な生理的負荷（１００％）を与えられる異なる時点においてそれぞれのシステムが作動している程度が、システムの単純なＯＤＥモデルを使用して示される。このモデルにおける生理的負荷値として図７で示される二つのランニングセッションについて計算される即時的な活動レベルを使用すれば、図９で示されるように、それぞれのエネルギーシステムの寄与を予測することが可能である。無酸素性解糖が、運動を持続するために２番目に大きい能力で作動する一方で、ホスファゲンシステムがいかに素早く反応するが、すぐに消耗するかということに留意されたい。最終的に、有酸素性システムは最も遅いものの、延長される運動セッションに関する唯一の持続可能なエネルギー源である。ＨＲは身体が筋肉に酸素を供給し得る速度と密接に結合されるので、図９における、より遅い有酸素性エネルギーシステム軌道がどのように図６のＨＲデータに示されるＨＲの軌道を密接に追うかということにも留意されたい。
【００３３】
図１０では、図８で推定される元の生理的負荷が、それぞれのシステムの寄与という点で生理的負荷を区分するために使用され得るような方法で、三つ全てのエネルギーシステムの寄与が共に加えられ得るということが示される。予想されるように、第一の短いランニングが、より長く持続されるランニングよりも、無酸素性エネルギーシステムからの大きい寄与をどのように有するのか、かつ、ランニングの間にホスファゲンおよび無酸素性システムの流れについての負の値が、有酸素性エネルギーシステムがこれらのリザーバーを充填するために作用していることをどのように表すのかということにも留意されたい。
【００３４】
モーション補正心拍数計算および即時的生理的負荷の推定に関する、上で説明された本発明の基本的な実施形態は図１１で実証され、図１１において１は、パルスおよびモーション信号を計測するのに必要なセンサー手段を含むウェアラブル電子デバイスである。ウェアラブルデバイスは、随意にディスプレイ（２）を含み、かつデータをモバイルデバイス（３）およびまたはインターネットベースのプラットフォーム（４）に直接伝送することが可能である。次回からの検索のために、ならびに、パーソナルコンピューター（５）、携帯電話（３）およびまたはウェアラブルデバイス（１）によって代表されるコンピューティングプラットフォーム上で閲覧されるために、データは蓄えられ、さらにサーバー（６）上で処理され得る。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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