(57)【要約】  熱酸性を使用してカロリーエネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成を推定するシステム及び方法を提供する。当該システムは、一定期間に渡り体温を追跡する１つ以上のセンサーを備えてもよく、体温に基づいてカロリーエネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成を判定するように構成されているプロセッサーを備えてもよい。当該システムは、コア体温に影響し得る熱産生以外の要素を補償するために体温の測定値を正規化するように構成され得る。当該システムは、正規化要素を測定するための１つ以上のセンサー、及び当該測定された正規化要素に基づいて生の体温の測定値を正規化するためのプロセッサーを備え得る。当該方法は：（ａ）体温データを収集する工程、（ｂ）当該生の体温データを正規化する工程、及び（ｃ）当該正規化したデータからカロリーエネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成を判定する工程を含み得る。当該システムは、主要栄養素組成を特定するときに使用者較正データを考慮するように構成され得る。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
食事のカロリーエネルギー摂取量を推定する装置であって：
体温の測定値を提供するように構成された体温センサー；
周辺温度の測定値を提供するように構成された周辺温度センサー；
身体活動を提供するように構成された身体活動センサー；及び
当該周辺温度の測定値及び当該身体活動の測定値に応じて当該体温の測定値を正規化することにより正規化した体温の測定値を提供するように構成されたプロセッサー、当該プロセッサーが、当該正規化した体温の測定値に応じてカロリーエネルギー摂取量を算出するように構成されている；
を備える、当該装置。
【請求項２】
前記プロセッサーが、食事に関連する期間に渡り体温の測定値を取得するように構成されている、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記プロセッサーが、前記食事の全熱応答、前記食事の熱産生最大値、及び前記食事の時間対熱最大値に応じて、カロリーエネルギーの摂取量を算出するように構成される、請求項２に記載の装置。
【請求項５】
前記体温センサー、周辺温度センサー、身体活動センサー及びプロセッサーが、個人に装着可能な個人デバイス中に組み込まれている、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記体温センサーが、異なる位置に配置された複数のセンサーを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
１つ以上の前記体温センサーが前記プロセッサーから離れており、当該離れた体温センサーが、当該プロセッサーに前記体温の測定値を無線で発信するための無線通信システムを有する、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記身体活動センサーが三軸加速度計を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
前記プロセッサーが、使用者の主要栄養素に対する応答を表す所定の較正データを含み、当該プロセッサーが、前記正規化した体温の測定値と当該較正データに応じてカロリーエネルギー摂取量を算出するように構成されている、請求項１に記載の装置。
【請求項１０】
前記プロセッサーがデバイス中に配置され；そして
前記体温センサーが、当該デバイスから隔離した遠隔センサー中に配置され、当該遠隔センサーが、使用者の耳内に適合するように構成されている、請求項１に記載の装置。
【請求項１１】
前記遠隔センサーが、前記体温の測定値を前記デバイスに発信するための無線通信回路を含む、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記遠隔センサーが、前記体温の測定値を保存するためのデータストレージを含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
個人が消費する食物のカロリーエネルギー摂取量を判定するシステムであって：個人のコア体温を反映する生の体温の測定値を取得するように構成されている体温センサー；
第一の正規化要素センサー、当該第一の正規化要素センサーは、個人のコア体温に影響し得る食物の熱効果以外の第一の要素を反映する第一の正規化要素の測定値を取得するように構成されている；
当該第一の正規化要素の測定値に応じて当該生の体温の測定値を正規化することにより正規化した温度の測定値を提供するように構成されているプロセッサー、当該プロセッサーは、当該正規化した体温の測定値に応じてカロリーエネルギー摂取量を算出するように構成されている；
を備える、当該装置。
【請求項１４】
前記第一の正規化要素センサーが、１つ以上の周辺温度センサーと１つの身体活動センサーを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
更に第二の正規化要素センサーを含み、当該第二の正規化センサーが、前記第一の要素と異なり、個人のコア体温に影響し得る食物の熱効果以外の、第二の要素を反映する第二の正規化要素の測定値を取得するように構成されている、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記第一の正規化要素センサーが周辺温度センサーであり、前記第二の正規化要素センサーが身体活動センサーである、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記体温センサーが、食事に関連する期間に渡り体温の測定値を取得するように構成されている、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１８】
前記プロセッサーが、前記食事の全熱応答、前記食事の熱産生最大値、及び前記食事の時間対熱最大値に応じて、カロリーエネルギーの摂取量を算出するように構成される、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記プロセッサーが、使用者の主要栄養素に対する応答を表す所定の較正データを含み、当該プロセッサーが、前記正規化した体温の測定値と当該較正データに応じてカロリーエネルギー摂取量を算出するように構成されている、請求項１３に記載のシステム。
【請求項２０】
前記プロセッサーが使用者が装着可能な個人デバイス中に配置され；そして
前記体温センサーが、当該個人デバイスから隔離した遠隔センサー中に配置され、当該遠隔センサーが、使用者の耳内に適合するように構成されている、請求項１３に記載のシステム。
【請求項２１】
前記遠隔センサーが、前記体温の測定値を前記個人デバイスに発信するための無線通信回路を含む、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記遠隔センサーが、前記体温の測定値を保存するためのデータストレージを含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
食事のカロリーエネルギー摂取量を判定する方法であって：
使用者の体温の測定値を測定する工程；
１つ以上の正規化要素に基づき当該体温の測定値を正規化する工程、当該正規化要素は、食物の熱効果以外の体温の測定値に影響する要素である；及び
当該正規化した体温の測定値から食事のカロリーエネルギー摂取量を算出する工程；
を含む、当該方法。
【請求項２４】
前記正規化の工程が、周辺温度を検知し、当該検知した周辺温度に応じて測定された体温の測定値を調整することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記正規化の工程が、使用者の身体活動を検知し、当該検知した身体活動に応じて測定された体温の測定値を調整することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記正規化の工程が、時刻を検知し、当該検知した時刻に応じて測定された体温の測定値を調整することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２７】
前記正規化の工程が、ＵＶ暴露を検知し、当該検知したＵＶ暴露に応じて測定された体温の測定値を調整することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２８】
前記正規化の工程が、使用者の発汗レベルを検知し、当該検知した使用者の発汗レベルに応じて測定された体温の測定値を調整することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２９】
前記正規化の工程が：
周辺温度を検知する工程；
検知した周辺温度に応じて測定された体温の測定値を調整する工程；
身体活動を検知する工程；及び
検知した身体活動に応じて測定された体温の測定値を調整する工程；
を含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項３０】
前記周辺温度を感知する工程が、使用者の身体上の異なる位置に配置された複数の温度センサーから温度の測定値を収集することを含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記身体活動を検知する工程が、加速度計から測定値を収集することを含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記身体活動を検知する工程が、三軸加速度計から測定値を収集することを含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項３３】
前記カロリーエネルギー摂取量を算出する工程が、２つ以上の異なる主要栄養素の比率を判定することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項３４】
前記カロリーエネルギー摂取量を算出する工程が、食事中の脂肪、タンパク質及び炭水化物の比率を判定することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項３５】
前記カロリーエネルギー摂取量を算出する工程が、食事中の脂肪、タンパク質及び炭水化物の比率に応じてカロリー摂取量を算出することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項３６】
食事における使用者のカロリーエネルギー摂取量を算出する方法であって；
使用者の生の体温の測定値を測定する工程；
使用者の身体活動を測定する工程；
使用者の周囲の環境の周辺温度を測定する工程；
当該使用者の生の体温の測定値を、測定された使用者の身体活動及び測定された周辺温度に基づいて正規化する工程；及び
当該正規化した体温の測定値に応じて食事のカロリーエネルギー摂取量を算出する工程；
を含む、当該方法。
【請求項３７】
前記カロリーエネルギー摂取量を算出する工程が：
温度プロフィールを作成する工程；
当該温度プロフィールから前記食事の全熱応答を判定する工程；
当該温度プロフィールから前記食事の熱産生最大値を判定する工程；
前記温度プロフィールから前記食事の時間対熱最大値を判定する工程；及び
当該全熱応答、熱産生最大値、及び時間対熱最大値に応じてカロリーエネルギー摂取量を判定する工程；
を含む、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記カロリーエネルギー摂取量を算出する工程が：
温度プロフィールを作成する工程；
各脂肪、炭水化物及びタンパク質における温度プロフィールから全熱応答を判定する工程；
各脂肪、炭水化物及びタンパク質における温度プロフィールから熱産生最大値を判定する工程；
各脂肪、炭水化物及びタンパク質における温度プロフィールから時間対熱最大値を判定する工程；及び
当該各脂肪、炭水化物及びタンパク質における全熱応答、熱産生最大値、及び時間対熱最大値に応じてカロリーエネルギー摂取量を判定する工程；
を含む、請求項３６に記載の方法。
【請求項３９】
更に：
各脂肪、炭水化物及びタンパク質における全熱応答に応じて前記食事の全熱応答を判定する工程；
各脂肪、炭水化物及びタンパク質における熱産生最大値に応じて前記食事の熱産生最大値を判定する工程；
各脂肪、炭水化物及びタンパク質における時間対熱最大値に応じて前記食事の時間対熱最大値を判定する工程；及び
当該食事の全熱応答、熱産生最大値、及び時間対熱最大値に応じてカロリーエネルギー摂取量を判定する工程；
を含む、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
更に：
前記食事の全熱応答、熱産生最大値、及び時間対熱最大値に対する脂肪、炭水化物及びタンパク質の相対的寄与を判定する工程；
を含み、前記食事の全熱応答、熱産生最大値、及び時間対熱最大値に応じてカロリーエネルギー摂取量を判定する工程が、脂肪、炭水化物及びタンパク質の相対的寄与を算定することを含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
更に：
前記食事の全熱応答、熱産生最大値、及び時間対熱最大値に対する脂肪、炭水化物及びタンパク質の相対的寄与を代表する較正データを判定する工程；
を含み  前記カロリーエネルギー摂取量を判定する工程が、当該較正データにより較正された前記食事の全熱応答、熱産生最大値、及び時間対熱最大値に応じてカロリーエネルギー摂取量を判定することを含む、請求項３９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、健康及び福利に関連する使用者の活動をモニタリングする自動化されたシステム及び方法、より具体的には、カロリーエネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成を推定するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
健康及び福祉を増進できる自動化したシステムの開発に注目が集まっている。例えば、ＦｉｔＢｉｔ（商標）やＢｏｄｙＭｅｄｉａ（商標）等、体重管理に焦点を置いた市場に、様々な携帯デバイスが存在する。これらのデバイスは、三軸加速度計を使用して毎日のカロリーエネルギー消費量（ＥＥ）、及びＰＣ及び／又は電話ベースの食物ログを使用して毎日のエネルギー摂取量を追跡する。これらの食物ログは、使用者が食べた全てのものを手動で入力することを要し、この情報が、カロリーエネルギー摂取量（ＥＩ）に変換される。これらの従来のシステムは、様々な問題に苦慮し得る。例えば、使用者は、システムに食べた食物の情報を入力するのに時間が掛かってしまう。また、通常の使用者にとって、食物の種類、量及び食べた食物を特定するのに必要となり得る他の情報を判定するのも困難である。食物の種類、量及び他の類する情報が取得できたとしても、使用者にとって、食べた食物の栄養情報を取得するのは困難であり得る。更に、使用者は、食物の摂取を追跡するのに使用されるコンピューターから離れた場所で物を食べることもしばしばある。従って、使用者は、後でコンピューターに入力するためにその情報を記憶するか、時間をかけて書き留めることを要し得る。これらの、又は他の短所のため、従来のシステムは使用に不便であり、顕著なエラーが生じやすい。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本発明は、熱産生を用いてカロリーエネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成を推定するシステム及び方法を提供する。一つの態様において、当該システムは、食べた食物のカロリーエネルギー摂取量及び主要栄養素組成を判定するために、一定時間に渡り体温を追跡する１つ以上のセンサーを備える。一つの態様において、当該システムは、コア体温を表す温度データを提供する位置に配置された１つ以上の温度センサーを備える。例えば、センサー又はセンサーのネットワークは、コア体温の十分に正確な測定を可能とする使用者の身体の１つ以上の位置に配置され得る。
【０００４】
一つの態様において、前記センサーは、リストバンド、アンクレット、イヤーピース又は他のそれに類するデバイス等、使用者に装着されるデバイス中に配置され得る。他の態様において、当該センサーは、使用者の皮膚に直接適用され得る１つ以上の皮膚センサーであってもよい。皮膚センサーは、適正な測定を提供する任意の位置に適用され得る。例えば、皮膚センサーは、使用者の胸又は脇の下に装着され得る。尚も他の態様において、温度センサーのネットワークは、使用者に装着されるデバイス中に配置された１つ以上のセンサー及び使用者の皮膚に適用される１つ以上の皮膚センサーを備え得る。必要に応じて、着脱可能な温度センサーが、温度測定を行う必要があるときに皮膚と接触するように一時的に配置され得る。例えば、使用者の額又は逃避の温度を一時的に取得するため、着脱可能な温度センサーが使用され得る。他の例として、着脱可能なイヤーピースが、温度データを収集するために、耳内に周期的に配置される。当該イヤーピースは着脱可能である必要は無く、補聴器と本質的に同一の回路を使用して音を通す機能を有してもよい。
【０００５】
一つの態様において、前記システムは、食事に関連する期間に渡り取得された測定値から食事における温度プロフィールを作成するように構成されている。例えば、当該温度プロフィールは、食事の開始時に開始され、所定の期間、例えば６時間まで続行される。しかしながら、その期間は固定する必要が無い。例えば、それは食事の開始時に開始され、食物の熱効果が充分に落ち着いたときに終了する。他の例として、当該期間は、前記時間が終了する前に他の食事が食べられたとき停止し得る。この態様において、前記システムは、使用者が食事の開始を示すことが可能な入力デバイスを備え得る。例えば、前記システムは、食事の開始の信号を出すボタン、スイッチ又は他の入力手段を備え得る。一つの代替手段は、使用者が前記デバイスに特定の動作をすることにより食事の開始を合図することが可能な組み込まれた加速度計又は他のモーションセンサーを備えるデバイスを提供することである。一つの態様において、前記システムは、温度プロフィールの熱産生最大値（Ｔｈｅｒｍｏｇｅｎｉｃ  Ｍａｘｉｍｕｍ）（ＴＧＭ）、時間対熱産生最大値（Ｔｉｍｅ  ｔｏ  Ｔｈｅｒｍｏｇｅｎｉｃ  Ｍａｘｉｍｕｍ）（ＴＴＭ）及び全熱産生応答（Ｔｏｔａｌ  Ｔｈｅｒｍｏｇｅｎｉｃ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）（ＴＴＲ）に基づく温度プロフィールから、カロリーエネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成を判定するように構成されている。
【０００６】
一つの態様において、前記システムは、コア体温に影響し得る熱産生以外の要素を補償するように体温の測定値を正規化するように構成され得る。正規化要素の数及び種類は、アプリケーションごとに異なる。しかしながら、一つの態様において、前記システムは、使用者の身体活動レベル、周辺温度、ＵＶ暴露及び／又は時刻をモニタリングする１つ以上の追加のセンサーを備え得る。他の正規化要素は、月経周期、風速及び湿度レベル等の要素を含み得る。前記システムは、前記正規化要素におけるセンサーからの測定値に基づいて体温の測定値を正規化できるプロセッサーを備え得る。一つの態様において、年齢、身長、体重、性別、人種及び運動のレベル等の使用者についての生体及び生理データは、生の体温の測定値の正規化の過程で考慮される。
【０００７】
一つの態様において、前記システムは、生の温度データ、及び他のデータ（例えば正規化データ）を処理して、カロリーエネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成を提供することが出来る、プロセッサーを備える。当該プロセシングの能力は、１つ以上のセンサーを担持するデバイス内に組み込まれてもよい。当該デバイスは、オンボードセンサーから全ての必要な温度データを取得し得て、又はセンサーを組み込む遠隔デバイス又は遠隔センサーから少なくとも幾つかの温度データを取得し得る。温度データを遠隔で取得する場合、そのデータは、ブルートゥース、ＷｉＦｉ又はＮＦＣ等の無線通信プロトコルを使用して通信される。しかしながら、当該データは、有線接続、又は後方散乱変調（ｂａｃｋｓｃａｔｔｅｒ  ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）等の無線電力供給手段内に組み込まれた通信技術を使用して、他の方法で通信されてもよい。プロセシングの能力を１つ以上のセンサーを担持するデバイス内に組み込むことの代りに、当該プロセシングの能力は、隔離したデバイス内に組み込まれてもよい。例えば、前記システムは、ネットワーク又は遠隔センサーからの温度データ及び他の関連データ（例えば正規化データ）を受け取り、及び処理することが出来る中央デバイスを備えてもよい。
【０００８】
一つの態様において、前記システムは、温度プロフィールを生成し、当該温度プロフィールを使用して、消費した食物の主要栄養素組成を予測することが出来るプロセッサーを備える。前記システムは、温度プロフィールに基づく主要栄養素組成の特定に有用な使用者較正データを保存するデータストレージを備えてもよい。当該較正データは、アルゴリズム（又はアルゴリズムの集合）であってもよく、又は、正規化センサーから収集した情報を生の温度測定値の調整に変換することを可能とする表、又は他の形態のデータの集合であってもよい。一つの態様において、前記使用者較正データは、使用者に対して実施された較正試験の結果を表現し得る。他の態様において、前記使用者較正データは、試験群に対して実施された較正試験の結果を表現し得る。幾つかの態様において、使用者較正データは、使用者及び試験群に対して実施された較正試験の結果の組み合わせを表現し得る。前記較正データは、主要栄養素組成が既知の１つ以上の食事の摂取との関連で収集された温度を含み得る。
【０００９】
一つの側面において、本発明は、カロリーエネルギー摂取量を判定する方法を提供し、当該方法は：（ａ）一定期間に渡り使用者の体温を表すデータを収集する工程、（ｂ）当該生の体温データを正規化する工程、及び（ｃ）当該正規化した体温データに応じてカロリーエネルギー摂取量を判定する工程を含む。当該方法は、一日の間の個人の体温の変化（特に食後）を追跡及び定量する工程、活動レベル、周辺温度、ＵＶ暴露及び時刻をモニタリングするセンサーを組み合わせることにより生の温度データを正規化及び補正する工程を含む。本発明は、食後の温度プロフィールが食事の主要栄養素組成を予想することを可能とする方法及び数式を採用してもよい。
【００１０】
一つの態様において、カロリーエネルギー摂取量を判定する工程は、使用者において較正される数式を作成する工程を含み得る。当該較正される数式は、主要栄養素組成が既知の複数の食事を使用者に摂取させ、当該摂取させた食事それぞれにおいてＴＥＦを表す体温プロフィールを作成し、そして温度プロフィールのＴＧＭ、ＴＴＭ及びＴＴＲに応じてカロリーエネルギー摂取量の数式を較正することにより作成される。一つの態様において、前記複数の食事それぞれは、異なるパーセンテージの異なる主要栄養素で提供される。
【００１１】
本発明は、カロリーエネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成を推定する単純で効果的なシステム及び方法を提供する。当該システム及び方法は熱産生に基づくもので、比較的安価で非侵襲的な温度センサーを使用して実行される。本発明は、カロリーエネルギー摂取量に関連する情報の手動での入力を必要とする従来のシステムの短所を克服する。当該システム及び方法は、エネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成の推定の正確さを改善するために、生の体温の測定値を正規化することを含み得る。当該システム及び方法は、体温の測定値に影響し得る何らかの環境要素において正規化することが出来てもよい。当該システム及び方法は、必要に応じて前記推定の正確さを改善するための１つ以上の正規化因子を組み込んでもよい。当該システム及び方法は、カロリーエネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成の推定の正確さを改善するために、代謝機能、年齢、身長、体重、性別、人種及び運動のレベル等の使用者に特有の変数によって較正されてもよい。当該システム及び方法は、システムコスト、要求される正確さ及び使用者の利便性等の様々な要素に基づいて、様々なレベルの正規化及び較正能力を組み込むことが出来る。
【００１２】
本発明のこれらの及び他の特徴は、態様及び図表の記載を参照して更に完全に理解及び評価され得る。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、本発明の一つの態様に係るカロリーエネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成を推定するシステムの模式図である。
【００１４】
【図２Ａ】図２Ａは、食物の熱効果に対する摂取カロリーのグラフである。
【００１５】
【図２Ｂ】図２Ｂは、一定期間の摂取カロリーと熱効果を示す三次元グラフである。
【００１６】
【図３】図３は、一定期間の間接熱量測定と全体温との間の相関を反映する２つのグラフを示す。
【００１７】
【図４】図４は、多点体温測定値を提供するように構成されている皮膚センサー及びシャツの模式図を示す。
【００１８】
【図５Ａ】図５Ａは、体温の変化を熱産生最大値（Ｔｈｅｒｍｏｇｅｎｉｃ  Ｍａｘｉｍｕｍ）（ＴＧＭ）、時間対熱産生最大値（Ｔｉｍｅ  ｔｏ  Ｔｈｅｒｍｏｇｅｎｉｃ  Ｍａｘｉｍｕｍ）（ＴＴＭ）及び全熱産生応答（Ｔｏｔａｌ  Ｔｈｅｒｍｏｇｅｎｉｃ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）（ＴＴＲ）に変換する１つの態様において使用され得るグラフ及び数式を示す。
【００１９】
【図５Ｂ】図５Ｂは、体温をタンパク質における熱産生最大値（ＴＧＭ）に変換する１つの態様において使用され得るグラフ及び数式を示す。
【００２０】
【図６】図６は、図５Ａに示すＴＧＭの式で使用される係数を判定する１つの態様において使用され得る等式を示す。
【００２１】
【図７】図７は、図５Ａに示すＴＴＭの式で使用される係数を判定する１つの態様において使用され得る等式を示す。
【００２２】
【図８】図８は、図５Ａに示すＴＴＲの式で使用される係数を判定する１つの態様において使用され得る等式を示す。
【００２３】
【図９】図９は、個人デバイス及び遠隔温度センサーを備えた代替的なシステムの模式図である。
【００２４】
【図１０】図１０は、月経周期の間の女性の体温の変化を示すグラフである。
【００２５】
【図１１】図１１は、身体活動に応じた体温の変化を示すグラフである。
【００２６】
【図１２】図１２は、遠隔センサー、個人デバイス及び携帯電話を備えた代替的なシステムの模式図である。
【００２７】
【図１３】図１３は、個人の主要栄養素におけるＴＧＭを示すグラフである。
【００２８】
【図１４】図１４は、異なる身体活動レベルにおける体温の変化を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
本発明の態様を詳細に説明する前に、本発明は、以下の記載又は図面に示される実施の詳細又は構成要素の構造及び配置の詳細に限定されないことを理解されたい。本発明は他の様々な態様で実施されてもよく、本明細書中で明示的に開示されない代替的な方法で実行又は実施され得る。また、本明細書中で使用される表現及び用語は記載を目的としており、発明を限定するものとみなされるべきではないことを理解されたい。「含む」、「含有する」及びそれらに類する語は、それらに続いて挙げられる事項の他に追加の事項が存在することを意味する。更に、様々な態様の記載において、列挙が使用され得る。他に明言されていない限り、列挙の使用は、本発明の複数の要素を特定の順番又は数に限定することを意図しない。また、列挙の使用は、発明の範囲から、列挙された工程又は要素と組み合わせ、若しくは組み込まれ得る任意の追加の工程又は要素を除外するものと解釈されるべきではない。
【００３０】
Ａ．  概要
【００３１】
摂取される食物のカロリーエネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成を推定するためのシステム１０が図１に示される。この態様において、当該システムは、使用者が装着し得るデバイス１２中に組み込まれる。図１のデバイス１２は、一日中、当該態様において、特に食前及び食後に、体温を測定及び正規化することにより、使用者のカロリー摂取量を追跡するように構成されている。図１のデバイス１２は、周辺温度センサー１４、体温センサー１６及びモーションセンサー１８を備える。これらの各センサーは、単一のセンサー又は複数のセンサーであってもよい。例えば、身体の異なる位置に配置された複数の異なる温度センサー１６から回収された測定値を使用して体温が追跡されてもよい。他の態様において、モーションセンサー１８は、三軸加速度計、歩数計、ジャイロスコープ及び磁力計等の様々な種類のモーションセンサーを含み得る。デバイス１０は、当該システムの正確さを更に改善するように使用され得る追加のセンサーを備え得る。当該システムに組み込まれ得る追加のセンサーの例として、電気皮膚センサー及びＵＶ線量計が挙げられる。使用に際し、デバイス１２は、温度センサー１６を使用して体温の測定値を収集し；モーションセンサー１８を使用して、身体運動等、生の温度の測定値に影響し得る正規化要素に関連するデータを収集し；当該生の温度の測定値を正規化し；摂取した食物のカロリーエネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成の推定値を算出する。
【００３２】
図１の態様は、単一のデバイス中に組み込まれた本発明の実施態様であるが、本発明は、様々な代替のデバイス又はデバイス（又は他の構成）のネットワーク中で実施されてもよい。例えば、本発明は、本発明を実施するようにネットワークが形成され、又は協調するように実施出来る、複数の別個の構成で実施され得る。下記で詳述するように、例えば、本発明は、中央プロセッシングデバイス及びデバイスにデータを提供する複数の別個のセンサーを含む構成のネットワーク中で実施され得る。必要に応じて、本発明は、健康及び福利に関連する自動化されたシステム等、例えば行動修正システム等の、より大きい自動化システムに組み込まれてもよい。例えば、本発明は、２０１１年１２月７日に出願された米国仮出願第６１／５６７，９６２号“Ｂｅｈａｖｉｏｒ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  ａｎｄ  Ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ”、及び／又は２０１２年１２月７日に出願されたＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＵＳ１２／６８５０３号“Ｂｅｈａｖｉｏｒ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  ａｎｄ  Ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ”の教示に従って行動修正システム中に組み込まれてもよく、当該両出願は、それらの全体が本明細書中に参照により援用される。
【００３３】
Ｂ．熱産生
【００３４】
熱産生は、動物が熱を発生するプロセスである。温血動物において、熱は、以下の３つの熱産生プロセス：ｉ）運動による誘導、ｉｉ）運動によらない誘導、ｉｉｉ）摂食による誘導、により発生する。最後の熱産生の形態は、しばしば食物の熱効果（ＴＥＦ）と称される。食物の熱効果は、主要栄養素の消費後の熱産生の増大である。この食事により誘導される熱産生は、食物の摂取後約６時間持続する。
【００３５】
食物の熱効果は、直接又は間接の両方の熱量測定を使用して測定され得る。直接の熱量測定は、食事の摂取後に生じる全体温の増大を測定する。全体温の変化は、代謝チャンバー内に個人を入れることにより測定できる。間接の熱量測定は、個人が吸う酸素の量及び吐き出す二酸化炭素の量を測定する。この測定技術は、発生した熱の間接的な尺度をもたらす。この測定は、典型的には、ＶＯ２／ＣＯ２代謝チャートを使用して達成される。図２Ａ及び２Ｂは、食物の熱効果及び間接の熱量測定及び全体温の間の相関を示す第三者試験からのグラフである。
【００３６】
一般に、食事に応答する熱産生の大きさの増大は、摂取されたカロリーの量と、食事の主要栄養素組成の両方に依存する。食物中に存在する３つの主要栄養素は、タンパク質、脂肪及び炭水化物である。タンパク質は熱産生効果が最も高く、炭水化物、そして脂肪と続く。例えば、図３Ａ及び３Ｂは、食物の熱効果及び体温及び主要栄養素組成の間の相関を示す第三者試験からのグラフである。
【００３７】
Ｃ．個人デバイス
【００３８】
上記のように、本発明は、様々なデバイス、又はデバイス／構成のネットワークにおいて実施され得る。図１の態様において、本発明は、使用者が装着可能で、一日中、特に食前及び食後に、体温を測定及び正規化することにより、カロリー摂取量及び／又は主要栄養素組成を追跡するように構成されている、個人デバイス１２中で実施される。この態様において、デバイス１２は、一般に、周辺温度センサー１４、体温センサー１６及びモーションセンサー１８を備える。デバイス１２は、カロリーエネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成の予測を補助し得る追加のセンサーを備え得る。例えば、追加のセンサーは、体温データの正規化を補助し得る要素に関するデータを収集するために提供され得る。必要に応じて、デバイス１２は、発汗量を測定できる電気皮膚センサーを備えてもよく、当該センサーは、身体活動及び／又は使用者の水分量を補償するように体温データを正規化するのに有用であり得る。デバイス１２は、ＵＶ暴露を測定できるＵＶ線量計を備えてもよく、当該ＵＶ線量計は、日光暴露を補償するように体温データを正規化するのに有用であり得る。カロリーエネルギー摂取量及び主要栄養素組成の推定に関連するデータの収集に使用されるセンサーは、デバイス１２の中に組み込まれてもよく、又は他のデバイス又は他のシステム構成の中に組み込まれた遠隔センサーであってもよい。遠隔センサーは、有線又は無線通信システムを使用してデバイス１２又は他の中央デバイスに測定したデータを発信することを可能とする通信回路を備えてもよい。遠隔センサーは、デバイス１２に発信可能な測定データを保存できるものであってもよく、及び／又はデバイス１２によって取得されたときにリアルタイムで測定データを提供できるものであってもよい。
【００３９】
また、デバイス１２は、追加の機能を提供することが意図される様々な追加の構成、例えばデータ及び情報を、他のシステム構成、例えば他のデバイス及び／又は遠隔センサーとの間で送受信するように構成された回路を備えてもよい。図１のデバイス１２は、使用者により装着又は担持が可能であり、ブレスレット、リストバンド、アンクレット、イヤーピース又は他の装着可能なアイテムの形態をとってもよく、又は他の簡便な形態、例えばクリップオンデバイス又はポケット内にしまえるデバイスであってもよい。デバイス１２は、使用者が当該デバイスにデータを入力できる入力デバイスを備えてもよい。当該入力デバイスは、本質的に任意の種類のヒューマンインプットデバイスであってもよく、例えばタッチスクリーン、ボタン、スイッチ、キーボード、又は他のヒューマンインターフェースデバイスである。必要に応じて、デバイス１２は、別個のシステム構成を経由して使用者の入力を受けてもよい。例えば、デバイス１２は、パーソナルコンピューター、タブレットコンピューター又は携帯電話と通信可能であってもよく、使用者は、そのような別個のシステム構成に任意の所望の情報を入力し得て、当該構成は、当該入力をデバイス１２に転送し得る。デバイス１２は、様々な特徴及び機能を用いて記載される。他に明示の言及が無い限り、そのような特徴、機能、又はそれらの組み合わせは、他のデバイス、センサー、又は他のシステム構成内に組み込まれてもよい。
【００４０】
再び図１を参照して、図示された態様のデバイス１２は、温度センサー（周辺温度センサー１４及び体温センサー１６）、三軸加速度計１８、生体インピーダンス及び生体レゾナンス（ｂｉｏ−ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）測定回路２４、マイクロホン及びスピーカー２６、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ  Ｌｏｗ  Ｅｎｅｒｇｙ  （ＢＴＬＥ）トランシーバー２８、低電力トランシーバー３０、アンテナ３２又はアンテナのセット、ディスプレイ３４、バッテリー３６、及び無線パワートランシーバー３８を備えてもよい。デバイス１２は、これらの全ての構成と連結して記載されているが、他の態様において、デバイス１２は、他の構成と連結していない幾つかの構成を備えてもよい。例えば、一つの態様において、デバイス１２は、生体インピーダンス又は生体レゾナンス測定回路２４を備えず、又は低電力トランシーバー３０を備えない。
【００４１】
体温センサー１６及び周辺温度センサー１４は、デバイス１２内に組み込まれてもよく、及び／又は、例えば有線又は無線通信、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷｉＦｉ、ＮＦＣ又はＲＦ通信を使用してデバイス１２に温度データを供給できる隔離された遠隔温度センサーであってもよい。体温センサーがデバイス１２内に組み込まれている場合、温度センサーは、体温測定値を経皮的に収集するために使用者の皮膚と接触して維持される内側の表面に配置されてもよい。あるいは、デバイス１２は、外側の表面に配置され、温度測定値が求められる各時間に身体と接触する、温度センサーを備える。遠隔体温センサーを備える場合、それらは、それらがコア体温に最も近い測定値を提供し得る場所に配置されてもよい。例えば、遠隔温度センサー１６は、胸部又は額、又は脇の下に配置されてもよい。遠隔温度センサー１６は、追加的又は代替的に、身体器官の上に、例えば腎臓、胃又は肝臓の上に配置されてもよい。
【００４２】
同様に、周辺温度センサー１４は、最も正確に周辺温度を表す温度測定値を提供する場所に配置され得る。例えば、周辺温度センサーは、外部の大気に晒され、可能な限り体温から独立している、デバイス１２の外装上に配置され得る。他の例として、周辺温度センサーは、周辺温度のより正確な尺度を提供し得る使用者から離れて配置された遠隔センサー（例えばデバイス１２から隔離されている）であってもよい。周辺温度センサーが遠隔センサーである場合、それは、デバイス１２又は中央デバイスにその測定値を通信することが出来る。
【００４３】
温度センサーの例は、熱電温度計、サーミスタ及び抵抗温度検出器が挙げられる。温度センサーの他の例として、皮膚センサーが挙げられる。皮膚センサーは周知のものであり商業的に入手可能であり、例えばｍｃ１０  Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ  ｏｆ  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  Ｍａｓｓから入手可能である。皮膚センサーは、典型的には薄く（〜２５−７５μｍ）、伸展性で、皮膚と柔軟に接触する。図４は、皮膚センサー４０及び一連の体温センサー４０を備えたシャツＳを備える幾つかの遠隔温度センサーを図示する。皮膚センサー４０は、任意の有線又は無線通信を使用してデバイス１２に温度データを通信し得る。一つの態様において、皮膚センサー４０は、外部からのＲＦシグナルによりエネルギーを得るように構成されていてもよい。例えば、表皮センサー４０は、適切なＲＦ場に置かれたときに電気エネルギーを生成できるインデューサーを有し得る。皮膚センサー４０中の温度センサー４２は、温度の変化が皮膚センサーの反射インピーダンスの変化を引き起こすように構成されてもよい。例えば、温度センサー４０は、温度に応じてインピーダンスが変化する可変インピーダンス素子であってもよい。当該可変インピーダンス素子は、可変インピーダンス素子のインピーダンスが皮膚センサー４０の反射インピーダンスに影響を有するようにインダクターと操作可能に協働し得る。使用に際し、皮膚センサー４０は、デバイス１２により供給されるＲＦシグナルによってエネルギーが供給されてもよく、当該皮膚センサー４０の反射インピーダンスは、デバイス１２内で測定されて、皮膚センサー４０内の温度センサーのリアルタイムでの数値を判定してもよい。代替的な態様において、皮膚センサー４０は、コントローラー、無線通信回路、及び超コンデンサー又はバッテリー等の電気エネルギー保存デバイスを備えてもよい。この態様において、皮膚センサー４０はそれ自体の電力で動作し、動作期間に渡り温度測定値を取得する。温度測定値はデバイス１２又は他のシステム構成にリアルタイムで無線的に通信されてもよい。必要に応じて、皮膚センサー４０はデータストレージを備え、一定期間に渡り温度測定値を収集し、周期的に温度測定値をデバイス１２又は他のシステム構成に通信する。この態様において、シャツＳは、センサー５０ａ−ｄからのデータを収集する中央プロセッサー５２を備えてもよい。中央プロセッサー５２は、任意の形態の有線又は無線通信を使用して、デバイス１２にデータを通信できてもよい。シャツＳは４つの温度センサー５０ａ−ｄを有しているが、温度センサーの位置及び数は、必要に応じて実施により変化してもよい。
【００４４】
上記のように、デバイス１２は、身体活動センサー１８を備える。活動センサーの例として、三軸加速度計、歩数計及びジャイロスコープが挙げられるが、他の種類の活動、動作、位置又は方向のセンサーを備えてもよい。これらのセンサー１８が収集したデータは、運動等の身体活動により引き起こされたコア体温の変化を補償するように生の体温データを正規化するのに使用され得る（下記で詳述する）。
【００４５】
遠隔センサー６０の他の例を、図９及び１２に示す。図９及び１２は、体温を収集するために使用者が装着できるイヤーピースを示す。この態様において、遠隔センサー６０は、例えば無線通信を使用して、遠隔デバイス１２に体温測定値を通信するように構成されている。図９及び１２の遠隔センサーは、一般に、体温測定値を取得するための温度感知回路６２、及びデバイス１２に測定値を通信するための通信回路６４を備えている。この態様において体温測定値がデバイス１２に通信されるが、それらは、必要に応じて、システム１０の中の他のデバイスに通信される。例えば、幾つかの態様において、前記処理は、デバイス１２から隔離されたプロセッサー中で、例えばデバイス１２及び遠隔センサー６０からデータを受信できる中央ネットワーク構成中で実行され得る。他の態様として、遠隔センサー６０は、その保存されたデータを、処理のためにデバイス１２又は中央プロセッサーに情報を転送できる、携帯電話７０又は他の仲介デバイスに通信できてもよい。必要に応じて、三軸加速度計又は他のモーションセンサーが、遠隔センサー６０内に組み込まれ得る。耳の中の遠隔センサー６０や胸部のデバイス１２等、複数の点からより多くの活動データを収集することにより、システム１０は、より正確に活動計算を行うことが可能となり得る。
【００４６】
Ｄ．方法
【００４７】
また、本発明は、摂取した食物のカロリーエネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成を推定する方法も提供する。一つの態様において、当該方法は、（ａ）一定期間に渡り使用者の体温を表すデータを収集する工程、（ｂ）当該生の体温データを正規化する工程、及び（ｃ）当該正規化した体温データに応じてカロリーエネルギー摂取量を判定する工程を含む。当該方法は、一定期間の、例えば食事の開始時点の間の、コア体温を収集する工程を含み得る。当該方法は、食事の主要栄養素組成を予測するために食事の摂取後に温度プロフィールを作成する工程を含み得る。当該方法は、１つ以上の活動レベル、周辺温度、ＵＶ暴露、月経周期及び時刻をモニタリングするセンサーからのデータを使用して前記生のデータを正規化及び補正する工程を含み得る。
【００４８】
上記のように、体温の測定値は、１つ以上の温度センサー１６を使用して収集されてもよい。体温の測定値は、一定期間に渡り周期的に取得されてもよく、温度プロフィールの作成に使用されてもよい。あるいは、温度測定値は、一定期間ではなく、継続的なベースで周期的に取得されてもよい。一つの態様において、体温の測定は、食事の開始時に開始され、固定された期間において周期的に取得されてもよい。一つの態様において、測定値は、食事の開始時から６時間の期間取得されてもよい。固定された長さの期間が使用される場合、当該期間の長さは適用に応じて異なる。例えば、所定の使用者におけるＴＥＦの典型的な長さは試験の過程で判定されてもよく、当該典型的な長さは、使用者における固定された長さとして使用されてもよい。温度の測定値は、固定された期間に渡り取得される必要はない。例えば、温度測定は、食事の開始時に開始され、食物の熱効果が充分に収まったときに終了してもよい。他の例として、前回の食事の時間の経過前に他の食事が食べられる場合に、当該時間は終了してもよい。
【００４９】
この態様において、前記システムは、使用者が食事の開始を示すことが可能な入力デバイスを備えてもよい。例えば、前記システムは、食事の開始の信号を出すボタン、スイッチ又は他の入力手段を備え得る。一つの代替手段は、使用者が前記デバイスに特定の動作をすることにより食事の開始を合図することが可能な組み込まれた加速度計又は他のモーションセンサーを備えるデバイスを提供することである。例えば、使用者は、食事の開始を示すために、所定の方法で当該デバイスを振ってもよい。
【００５０】
下記で詳述するように、体温の測定値は、図５〜８に記載の数式を使用して、エネルギー摂取量に変換され得る。ＴＥＦによる体温の予想される増大は、食物中のカロリー量と主要栄養素組成に依存して、０．１℃〜５．０℃である。食事後の体温のこれらの僅かな増大のため、本発明の態様は、複数の要素に基づいて体温の測定値を正規化する工程を含む。個人の体温に影響し得る要素の例として：ｉ）身体活動、ｉｉ）環境温度（又は周辺温度）、ｉｉｉ）日光暴露、ｉｖ）時刻、ｖ）月経周期及びｖｉ）疾患が挙げられる。当該方法は、体温に対する影響が見出された他の要素に基づいて調製されるように構成されていてもよい。
【００５１】
この態様において、前記方法は、コア体温の測定値に影響し得るＴＥＦ以外の要素を追加のデバイスベース又はネットワーク接続されたセンサーを用いて取得し、これを用いて生のコア体温測定値を正規化する工程を含む。例えば、時刻は内臓時計を用いて説明され；活動に伴う体温の増大は、活動センサーの測定値に基づいて正規化され；環境温度に伴う体温の変化は周辺温度センサーを使用して正規化され得て；そして日光暴露による皮膚温度の増大は、ＵＶ線量計を使用して正規化され得る。
【００５２】
時刻は、内部体温に影響し得る。例えば、個人の体温は一日の間に増大及び低下する。これらの変動のため、時刻に基づいて生の体温測定値を調整するのが望ましい。一つの態様において、時刻の正規化は、時刻温度プロフィールに基づいて生の温度測定値を調整することにより達成され得る。当該時刻プロフィールは、調整された条件下一定時間の使用者自体の内部体温の変動をモニタリングすることにより作成される。これらの変動は、時刻を生の体温データを調整する要素に変換するためのアルゴリズムを開発するために解析されてもよい。当該アルゴリズムは、時刻を、生の体温に足され、又は引かれる数値に変換する数式であってもよい。あるいは、当該アルゴリズムは、時刻を、生の体温を正規化するのに使用され得る数値に変換するために使用され得るデータの表又は他の配置であってもよい。調整された試験を前記システムの使用者と照らし合わせるための代替として、時刻プロフィールが、調整された条件下での試験群の内部温度の時刻による変動をモニタリングすることにより作成され得る。上記のように、当該変動は、時刻を、生の体温データを調整する要素に変換するためのアルゴリズム（例えば式又は表）を作成するために解析されてもよい。ここで、変動は試験群ごとに異なり得ることに留意されたい。例えば、年齢、性別、人種、身長、体重及び運動レベルは、時刻に応じて起きる変動に実質的な影響を及ぼす。従って、異なる試験群に対して異なるアルゴリズムが作成され得る。
【００５３】
身体活動も、内部体温に影響し得る。激しい身体活動は内部体温を顕著に増大させる。身体活動の正規化は、活動温度プロフィールに基づいて生の温度測定値を調整することにより達成され得る。活動温度プロフィールは、上記で時刻正規化に関連して議論されているように、様々なレベルでの身体活動の間の使用者の内部体温の変動をモニタリングすることにより作成され得る。あるいは、活動温度プロフィールは、上記で時刻正規化に関連して議論されているように、調整された条件下で様々なレベルの身体活動の間の試験群の内部体温の変動をモニタリングすることにより作成されてもよい。
【００５４】
体温は、環境温度（例えば周辺温度）によっても変化し得る。例えば、環境温度が増大すると、使用者のコア体温も典型的に増大し得る。同様に、低温環境下では使用者のコア体温は低下し得る。周辺温度の正規化は、周辺温度プロフィールに基づいて生の温度測定値を調整することにより達成され得る。周辺温度プロフィールは、上記で時刻正規化に関連して議論されているように、様々な周辺温度下での使用者の内部体温の変動をモニタリングすることにより作成され得る。あるいは、周辺温度プロフィールは、上記で時刻正規化に関連して議論されているように、調整された条件下で様々な環境温度での試験群の内部体温の変動をモニタリングすることにより作成されてもよい。
【００５５】
日光への暴露も、生の温度測定値に実質的な影響をもたらし得る。例えば、日光への暴露量の増大は皮膚温度を実質的に増大させ、これが皮膚温度を測定する温度センサーの測定値に影響し得る。ＵＶ暴露も、コア体温を増大させ得る。その結果、ＵＶ暴露を補償するように生の温度測定値を正規化するのが望ましい。ＵＶ暴露の正規化は、ＵＶ温度プロフィールに基づいて生の温度測定値を調整することにより達成され得る。ＵＶ温度プロフィールは、上記で時刻正規化に関連して議論されているように、様々なレベルのＵＶ暴露下での使用者の内部体温の変動をモニタリングすることにより作成され得る。あるいは、ＵＶ温度プロフィールは、上記で時刻正規化に関連して議論されているように、調整された条件下で様々なレベルのＵＶ暴露下での試験群の内部体温の変動をモニタリングすることにより作成されてもよい。
【００５６】
身体活動の正規化に関する工程をより詳細に説明する。図１１は、使用者が活動しているとき当該使用者の体温が高くなることを示す。このような関係により、活動レベル及び身体的特徴に基づいて使用者の体温の変化を判定するアルゴリズムを作成するために予備試験を実施することが可能であり得る。例えば、前記方法は、年齢、性別、体重、身長及び他の潜在的に活動に関連する要素が様々な場合に体温を測定する小さなパイロット試験に依存し得る。この試験の結果が、使用者の異なる群に特異的な式の作成に使用され得る。このデータは、図１４の例に類似している。例えば、図１４において、前記方法は、特定の特性を有する被験者を様々な速度で走らせ、被験者の体温を測定することを含み得る。これを多くの個人で行うことで、被験者の群における活動から温度を予測する特定のアルゴリズムの作成が可能となり得る。使用に際し、システム１０の使用者は、デバイスに彼らの特性（年齢、身長、体重、性別等）を入力できる。上記で示した試験に基づいて、該当する使用者の群に基づいて適切なアルゴリズムが使用され得て、そして、被験者の活動が測定され、当該アルゴリズムを使用して正確な温度の予測値が算出される。生の温度測定値が活動（又は他の正規化要素）ではなく熱産生効果のみを反映するように、これ（及び他の正規化要素）が、熱産生の過程で測定された温度から差し引かれる。
【００５７】
環境温度に関連する体温の変化は、周辺温度センサーを使用して正規化され得る。最後に、日光暴露により増大した皮膚温度は、ＵＶ線量計を使用して正規化され得る。この態様において、これらの例の両方が、ＵＶ量が体温に相関し得る場合に同一の方法で較正され、ＵＶ線量計がどのような測定値を示しても、生の体温測定値における調整値に変換されるように係数が作成される。
【００５８】
体温に影響する様々な変数において正規化する他の方法は、一定時間に渡る温度プロフィールを作成することである。一つの態様において、これは、活動及び食物が測定に影響しないと知られている場合に所定の時間の間一日に多くの回数体温を測定するデバイス１２を含んでもよい。この値は平均化され、所定の期間に渡りプロットされる。このプロットは、活動又は食物に基づかない内部の温度のシフトを理解するのに使用され得る。女性の月経周期は、この一例である。研究の結果、図１０に示すように、女性の月経周期の間に体温の変化が示されている。この態様において、試験は、それらのサイクルの間の女性の温度シフトを判定するために実施される。これが真実であると確認された場合、上記の１つと類似の方法が、月経周期の変動において正規化するために使用され得る。例えば、女性は、月経周期の典型的な開始及び終了日を入力し、当該デバイスの内臓時計を図１０のグラフ中に含まれるデータ（又は例えば最も適合する曲線から導き出した式）と組み合わせて使用して、月経周期内の日に基づいてどの程度体温がシフトするのかを知る。もし女性の間に相関が存在しなければ、平均化法が使用され得る。時系列に渡る温度プロフィールを作成することにより、前記システムは、活動又は食物に寄らない体温のシフトを説明し得る。温度プロフィールは図１０のグラフに類似してもよく、使用者がデバイスを装着する時間が長い程、当該プロフィールは正確になっていく。
【００５９】
実験により、ＴＥＦは、個人ごとに異なり得ることが明らかになった。例えば、代謝速度等の要素は、食物の消費の結果として起こるコア体温の変化における変数となり得る。これらの変数は、個人の主要栄養素に特異的であり得る。例えば、異なる個人は、脂肪、タンパク質及び／又は炭水化物から異なる熱効果を取得する。カロリーエネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成に関連し得る要素の他の例は、年齢、運動レベル、体重、性別、人種、月経周期及び生体リズムである。
【００６０】
較正期間は、異なる量のカロリー摂取量、異なる主要栄養素、及び異なる主要栄養素比率に対して特定の個人がどう応答するかを理解する助けとなり得る。一つの態様において、この較正期間は、カロリー量及び主要栄養素組成が知られている食事を食べさせる工程を含む。これらの食事は包装済みで提供されてもよく、これらの食事は、予め決定されたレシピに基づいて調理されてもよい。一つの態様において、カロリー量の較正は、以下のように行われ得る：ｉ）温度、活動、及び他の必要なセンサーの基底センサー測定値を取得し、ｉｉ）デバイスに食事１が食べられようとしている旨を伝え（食事１はカロリー量及び主要栄養素比率が既知である）、そしてｉｉｉ）食後６時間までのセンサー測定値を追跡する。当該センサーは６時間追跡され得るが、追跡時間は変化してもよく、固定される必要はない。温度測定値は、活動及び周辺温度における正規化を考慮して規定測定値に対して正規化され得る。
【００６１】
食事の摂取による体温の変化は、第一に最大温度に向かって増大し、そして食事前の体温付近まで体温が漸減すると予想される。これらの温度の変化は、図５に模式的に示される。ＴＥＦを理解するためのこの態様に使用されるこれらの曲線には、３つの熱特性が存在する。これらの特性は：ｉ）前記食事に対する全熱応答（ＴＴＲ食事）、ｉｉ）熱産生最大値（ＴＧＭ食事）、及びｉｉｉ）時間対熱最大値（ＴＴＭ食事）である。全熱応答は、食事後所定の時間に渡る全ての正規化された温度増大の合計である。熱産生最大値は、食後に測定された最大の正規化された温度である。時間対熱最大値は、食事摂取に対する、ＴＧＭ食事が測定される時間である。
【００６２】
デバイス較正は、所定の量の単一の主要栄養素を個人に食べさせ、前記３つの熱特性を測定することにより実行され得る。例えば、タンパク質に対する特定の個人の熱応答を理解するために、当該個人は、所定の量のタンパク質を所定の時間に食べ、そしてＴＴＲ、ＴＧＭ、及びＴＴＭが測定される。個人は異なる時間に異なる量のタンパク質を食べ、対応するＴＴＲ、ＴＧＭ及びＴＴＭが測定され得る。この態様において、この測定プロセスは３回以上タンパク質のみの食事が繰り返され、その場合、各食事のタンパク質量は異なる。この較正期間から、個人のＴＴＲ（タンパク質）、ＴＧＭ（タンパク質）及びＴＴＭ（タンパク質）が測定され得る（図５の式１、式２及び式３を参照）。この態様において、当該式は、データに対する線形の適合を仮定し、ここで式１におけるｍ  （℃・ｓｅｃ  ／  ｋｃａｌｓ）は傾き、ｂ（℃・ｓｅｃ）はｙ切片、式２におけるｍ（℃／ｋｃａｌｓ）は傾き、ｂ（℃）はｙ切片、そして式３においてｍ（ｓｅｃ／ｋｃａｌｓ）は傾き、ｂ（ｓｅｃ）はｙ切片である。この態様において、前記プロセスは、炭水化物及びタンパク質等、他の主要栄養素についても反復される。この較正期間の完了後、各主要栄養素について個人に特異的なＴＴＲ、ＴＧＭ及びＴＴＭ、例えばＴＴＲ（タンパク質）、ＴＧＭ（タンパク質）、ＴＴＭ（タンパク質）、ＴＴＲ（炭水化物）、ＴＧＭ（炭水化物）、ＴＴＭ（炭水化物）、ＴＴＲ（脂肪）、ＴＧＭ（脂肪）、及びＴＴＭ（脂肪）が揃う。
【化１】
2016508755.tif 000003
【００６３】
主要栄養素が混在する食事において、全体のＴＴＲ食事、ＴＧＭ食事、及びＴＴＭ食事に対する各主要栄養素の相対的寄与が理解され得る。ＴＴＲ食事に対する各主要栄養素の相対的寄与は、λと表記される。ＴＧＭ食事に対する各主要栄養素の相対的寄与は、γと表記される。ＴＴＭ食事に対する各主要栄養素の相対的寄与は、δと表記される。これらの用語の下付き文字は、主要栄養素を表示する（脂肪、タンパク質、炭水化物）。この態様において、これらのλ、γ及びδは、０〜１のスカラー荷重係数である。これらの数値は、各個人において判定されなければならず、又は規定の集団における一般的数値であってもよい。
【００６４】
全体のＴＴＲ食事、ＴＧＭ食事、及びＴＴＭ食事に対する各主要栄養素の全体的寄与を判定するため、較正試験のマトリックスが実施され得る。３つの異なる主要栄養素の組み合わせの試験は、荷重係数を求めるのに十分な等式を提供し得る。較正係数を見出すプロセスの例を以下に示す。
【００６５】
図１３を参照して、熱産生最大値（ＴＧＭ）特性における個人の主要栄養素較正プロセスの方法が示される。この態様において、個人は既知の主要栄養素組成の食事を複数回摂取し得る。例えば、当該個人は、５０、１２５、２５０、５００、１０００の特定の主要栄養素を食べ、それぞれにおいてＴＧＭが測定され得る。当該データセットに対して線形回帰が適用されてもよく、式２が３つの全ての主要栄養素に適用されてもよい。
【化２】
2016508755.tif 000004
【００６６】
ここから、３つの異なる食事が選択されて、図６から荷重係数γ１、γ２及びγ３が求められる。この態様において、選択された食事は異なる主要栄養素のパーセンテージを有してもよく、例えば一つの食事は４５％タンパク質、４５％炭水化物及び１０％脂肪を含有し得る。次の食事は、４５％タンパク質、１０％炭水化物及び４５％脂肪を含有し得る。これらの各食事を食べた後、各食事のＴＧＭが測定され得る。式４〜６に沿って図５の式を使用して、ＴＧＭにおいて異なる食事の組み合わせを表す３つの式が提供され得る。下記の例において、主要栄養素のパーセンテージに基づいて、５００カロリーの食事が仮定される。
【化３】
2016508755.tif 000005
【００６７】
これを行列表記法、Ａｘ＝ｂに変換して、下記マトリックスが得られる。
【化４】
2016508755.tif 000006
【００６８】
これをベクトルｘについて解き、ＴＧＭ等式における比例定数が得られる。
【化５】
2016508755.tif 000007
【００６９】
そしてこれを各特性（即ちＴＴＲ及びＴＴＭ）において同様に実行し、図６〜８から比例定数の各セットを判定する。
【００７０】
主要栄養素の熱特性を特定しそれらの各荷重係数を導いた後、未知のカロリー及び主要栄養素組成の食事の測定されたＴＴＲ食事、ＴＧＭ食事、及びＴＴＭ食事が下記の式４、式５及び式６で使用されて、各主要栄養素のカロリー量が判定され得る。
【化６】
2016508755.tif 000008
【００７１】
式７、式８及び式９を図６、図７及び図８に示す式と組み合わせて、式１０、式１１及び式１２が得られる。組み合わせられたこれらの３つの式は、３つの未知数、タンパク質（ｋｃａｌｓ）、脂肪（ｋｃａｌｓ）及び炭水化物（ｋｃａｌｓ）を有する。傾き、ｍ、ｙ切片値、ｂ及び荷重係数は、上記較正期間から全て判明する。公知の技術を用いて、これらの３つの等式から３つの未知数を求められる。
【化７】
2016508755.tif 000009
【００７２】
上記のように、本発明は、カロリーエネルギー摂取量及び／又は主要栄養素組成を推定するシステム及び方法の幾つかの例を提供する。上記のように、主要栄養素組成の判定は、カロリーエネルギー摂取量の判定の不可欠な部分であってもよい。上記記載は、生の温度測定値に影響し得るＴＥＦ以外の要素において補償するように生の温度測定値を正規化するシステム及び方法の例を提供する。同様に、上記記載は、個別の使用者間の変数において補償するように較正することを含むシステム及び方法の例を提供する。記載されている実施例は例示であって、本発明の範囲を特定の正規化及び較正システム及び方法に限定すると解釈されるべきではない。
【００７３】
上記記載は、本発明の現在の態様を示すものである。特許請求の範囲で規定した発明の精神及びより広い側面から逸脱せずに様々な代替及び変化がなされ得て、それらは、均等論を含む特許法の原則に従って解釈されるべきである。これらの開示は例示のみを目的とし、本発明の全ての態様の排他的な記載として、又は特許請求の範囲をこれらの態様に関連して例示又は記載されている特定の要素に限定するものと解釈されるべきではない。例えば、そして限定されず、記載される発明の個々の要素のいずれも、実質的に類似の機能を提供する、あるいは充分な実施を提供する代替要素により置き換えられてもよい。これは、例えば、現在知られている代替的要素、例えば当業者に現在知られ得るもの、及び将来開発され得る代替的要素、例えば当業者が代替物として認識し得るものを含む。更に、開示されている態様は、協調して記載されている、又は利益の収集を協調して提供し得る、多くの特徴を含む。本発明は、特許請求の範囲に明示されている場合を除いて言及されている全ての利益を提供する、又はこれらの全ての特徴を含む態様のみに限定されない。請求項中で単数で記載される事項のいずれも、当該事項が単数であると限定して解釈されるべきではない。
【図１】
2016508755.tif 000010
【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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