(57)【要約】本書に説明される技術は、第１のセンサを使用して、対象の第１の身体部分における血管系内の少なくとも１つのパルス圧力波に関する時変情報を表す第１のデータセットを得るステップを含む、方法において具現化される。本方法はまた、第２のセンサを使用して、対象の第１の身体部分における対象の運動についての時変情報を表す第２のデータセットを得るステップを含む。本方法はまた、１つまたはそれを上回るプロセッサを使用して、第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、第１の点は、第１の身体部分におけるパルス圧力波の到着時間を表す、ステップを含む。本方法はまた、１つまたはそれを上回るプロセッサを使用して、第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、第２の点は、パルス圧力波が対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップを含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のセンサを使用して、対象の第１の身体部分における血管系内の少なくとも１つのパルス圧力波に関する時変情報を表す第１のデータセットを得るステップと、
第２のセンサを使用して、前記対象の第１の身体部分における前記対象の運動についての時変情報を表す第２のデータセットを得るステップと、
１つまたはそれを上回るプロセッサを使用して、前記第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、前記第１の点は、前記第１の身体部分における前記パルス圧力波の到着時間を表す、ステップと、
前記１つまたはそれを上回るプロセッサを使用して、前記第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、前記第２の点は、前記パルス圧力波が前記対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップと、
前記第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するステップであって、前記ＰＴＴは、前記パルス圧力波が前記対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表す、ステップと
を含む、方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、前記対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１のデータセットおよび前記第２のデータセットのうちの少なくとも１つを備えるデータは、継続的に取得される、請求項１または２に記載の方法、。
【請求項４】
前記データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される、請求項１−３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される、請求項１−４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記データは、前記対象によって装着されるデバイスによって取得される、請求項１−５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記デバイスは、可動性であり、前記対象の移動度を低減させない、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記デバイスは、前記データを処理する、請求項６または７に記載の方法。
【請求項９】
前記第１の身体部分は、前記対象の腕である、請求項１−８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記第１の身体部分は、前記対象の手首である、請求項１−９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記第１のセンサは、光学センサを備え、前記第２のセンサは、加速度計またはジャイロスコープを備える、請求項１−１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
前記第１の点を識別するステップは、
前記１つまたはそれを上回るプロセッサによって、テンプレートセグメントと前記第１のデータセットの複数のセグメントのそれぞれの相互相関を算出するステップと、
前記算出された相互相関に基づいて、前記第１のデータセットの少なくとも１つの候補セグメントを前記第１の点を含むものとして識別するステップと、
前記１つまたはそれを上回るプロセッサによって、前記識別された候補セグメント内の第１の特徴を前記第１の点として識別するステップと
を含む、請求項１−１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記第２の点を識別するステップは、
前記第２のデータセット内の参照点を判定するステップであって、前記参照点は、前記第１のデータセット内の第１の点と実質的同一時間点に対応する、ステップと、
前記参照点に対して所定の時間範囲内の１つまたはそれを上回る標的特徴を識別するステップと、
前記標的特徴のうちの１つに対応する時間点を前記第２の点として選択するステップと
を含む、請求項１−１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
前記標的特徴は、ピークおよび谷のうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記対象の血圧を前記ＰＴＴの関数として算出するステップをさらに含む、請求項１−１４のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
前記血圧は、収縮期圧および拡張期圧を含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
収縮期圧は、前記拡張期圧の線形関数として計算される、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記所定の時間範囲は、前記対象の心拍の収縮期部分と関連付けられる、請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
前記ＰＴＴの算出を開始するためのユーザ入力を受け取るステップをさらに含む、請求項１−１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
動脈硬化度を前記ＰＴＴの関数として算出するステップをさらに含む、請求項１−１９のいずれかに記載の方法。
【請求項２１】
対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスであって、
対象の第１の身体部分における血管系内の少なくとも１つのパルス圧力波に関する時変情報を表す第１のデータセットを得るように構成される、第１のセンサと、
前記対象の第１の身体部分における前記対象の運動についての時変情報を表す第２のデータセットを得るように構成される、第２のセンサと、
メモリと、
１つまたはそれを上回るプロセッサであって、
前記第１および第２のデータセットを受信することと、
前記第１のデータセット内の第１の点を識別することであって、前記第１の点は、前記第１の身体部分における前記パルス圧力波の到着時間を表す、ことと、
前記第２のデータセット内の第２の点を識別することであって、前記第２の点は、前記パルス圧力波が前記対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ことと、
前記第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出することであって、前記ＰＴＴは、前記パルス圧力波が前記対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表す、ことと
を行うように構成される、１つまたはそれを上回るプロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項２２】
前記少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、前記対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む、請求項２１に記載のデバイス。
【請求項２３】
前記第１のデータセットおよび前記第２のデータセットのうちの少なくとも１つを備えるデータは、継続的に取得される、請求項２１または２２に記載のデバイス。
【請求項２４】
前記データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される、請求項２１−２３のいずれかに記載のデバイス。
【請求項２５】
前記データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される、請求項２１−２４のいずれかに記載のデバイス。
【請求項２６】
前記デバイスが前記対象によって装着されることを可能にする機構をさらに備える、請求項２１−２５のいずれかに記載のデバイス。
【請求項２７】
前記機構は、前記対象の移動度を低減させない、請求項２６に記載のデバイス。
【請求項２８】
前記第１の身体部分は、前記対象の腕である、請求項２１−２７のいずれかに記載のデバイス。
【請求項２９】
前記第１の身体部分は、前記対象の手首である、請求項２１−２８のいずれかに記載のデバイス。
【請求項３０】
前記第１のセンサは、光学センサを備え、前記第２のセンサは、加速度計またはジャイロスコープを備える、請求項２１−２９のいずれかに記載のデバイス。
【請求項３１】
前記第１の点を識別するステップは、
前記１つまたはそれを上回るプロセッサによって、テンプレートセグメントと前記第１のデータセットの複数のセグメントのそれぞれの相互相関を算出するステップと、
前記算出された相互相関に基づいて、前記第１のデータセットの少なくとも１つの候補セグメントを前記第１の点を含むものとして識別するステップと、
前記１つまたはそれを上回るプロセッサによって、前記識別された候補セグメント内の第１の特徴を前記第１の点として識別するステップと
を含む、請求項２１−３０のいずれかに記載のデバイス。
【請求項３２】
前記第２の点を識別するステップは、
前記第２のデータセット内の参照点を判定するステップであって、前記参照点は、前記第１のデータセット内の第１の点と実質的同一時間点に対応する、ステップと、
前記参照点に対して所定の時間範囲内の１つまたはそれを上回る標的特徴を識別するステップと、
前記標的特徴のうちの１つに対応する時間点を前記第２の点として選択するステップと
を含む、請求項２１−３１のいずれかに記載のデバイス。
【請求項３３】
前記標的特徴は、ピークおよび谷のうちの少なくとも１つを含む、請求項３２に記載のデバイス。
【請求項３４】
前記１つまたはそれを上回るプロセッサはさらに、前記対象の血圧を前記ＰＴＴの関数として算出するように構成される、請求項２１−３３のいずれかに記載のデバイス。
【請求項３５】
前記血圧は、収縮期圧および拡張期圧を含む、請求項３４に記載のデバイス。
【請求項３６】
収縮期圧は、前記拡張期圧の関数として計算される、請求項３５に記載のデバイス。
【請求項３７】
前記所定の時間範囲は、前記対象の心拍の収縮期部分と関連付けられる、請求項３２に記載のデバイス。
【請求項３８】
前記ＰＴＴの算出を開始するためのユーザ入力を受け取るように構成される、入力機構をさらに備える、請求項２１−３７のいずれかに記載のデバイス。
【請求項３９】
前記１つまたはそれを上回るプロセッサはさらに、動脈硬化度を前記ＰＴＴの関数として算出するように構成される、請求項２１−３８のいずれかに記載のデバイス。
【請求項４０】
対象の第１の身体部分における血管系内の少なくとも１つのパルス圧力波に関する時変情報を表す第１のデータセットを得るステップと、
前記対象の第１の身体部分における前記対象の運動についての時変情報を表す第２のデータセットを得るステップと、
前記第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、前記第１の点は、前記第１の身体部分における前記パルス圧力波の到着時間を表す、ステップと、
前記第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、前記第２の点は、前記パルス圧力波が前記対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップと、
前記第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するステップであって、前記ＰＴＴは、前記パルス圧力波が前記対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表す、ステップと
を含む動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能である命令を記憶する、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項４１】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記データに基づいて、前記対象の不整脈を検出するステップと
を含む、方法。
【請求項４２】
前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、前記対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
前記データは、継続的に取得される、請求項４１または４２に記載の方法。
【請求項４４】
前記データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される、請求項４１−４３のいずれかに記載の方法。
【請求項４５】
前記データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される、請求項４１−４４のいずれかに記載の方法。
【請求項４６】
前記データは、前記対象の単一場所において取得される、請求項４１−４５のいずれかに記載の方法。
【請求項４７】
前記データは、前記対象によって装着されるデバイスによって取得される、請求項４１−４６のいずれかに記載の方法。
【請求項４８】
前記デバイスは、可動性であり、前記対象の移動度を低減させない、請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記デバイスは、前記データを処理する、請求項４７または４８に記載の方法。
【請求項５０】
前記単一場所は、前記対象の腕である、請求項４６−４９のいずれかに記載の方法。
【請求項５１】
前記単一場所は、前記対象の手首である、請求項４６−５０のいずれかに記載の方法。
【請求項５２】
前記不整脈は、心房細動（ＡＦＩＢ）を含む、請求項４１−５１のいずれかに記載の方法。
【請求項５３】
前記不整脈は、心房粗動を含む、請求項４１−５２のいずれかに記載の方法。
【請求項５４】
前記対象の総合的運動データに基づいて、前記対象の１つまたはそれを上回る高活動期間を識別するステップをさらに含む、請求項４１−５３のいずれかに記載の方法。
【請求項５５】
前記不整脈検出が基づくデータは、前記１つまたはそれを上回る高活動期間中に収集されるデータを含まない、請求項５４に記載の方法。
【請求項５６】
前記不整脈検出が基づくデータは、前記１つまたはそれを上回る高活動期間中に収集されるデータを含む、請求項５４または５５に記載の方法。
【請求項５７】
前記データを処理するステップは、Ｒ波−Ｒ波間隔（ＲＲｉ）対次の連続Ｒ波−Ｒ波間隔（ＲＲｉ＋１）をプロットするステップを含む、請求項４１−５６のいずれかに記載の方法。
【請求項５８】
前記データを処理するステップは、プロットされたデータ点の分散が所定の分散値を超えるかどうかを判定するステップを含む、請求項４１−５７のいずれかに記載の方法。
【請求項５９】
前記プロットされたデータ点の分散が前記所定の分散値を超える場合、前記対象が心房細動（ＡＦＩＢ）を発現したことを判定するステップをさらに含む、請求項５８に記載の方法。
【請求項６０】
前記データを処理するステップは、プロットされたデータ点の複数のクラスタが対角線からオフセットされているかどうかを判定するステップを含む、請求項４１−５９のいずれかに記載の方法。
【請求項６１】
前記対角線からオフセットされているプロットされたデータ点の複数のクラスタが存在する場合、前記対象が心房粗動を発現したことを判定するステップをさらに含む、請求項６０に記載の方法。
【請求項６２】
前記データを処理するステップは、前記対象の心拍数、心拍変動、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものを判定するステップを含む、請求項４１−６１のいずれかに記載の方法。
【請求項６３】
前記対象の心拍数を判定するステップは、前記第１のデータセット内の２つの連続参照点間の距離を計算するステップを含み、前記距離は、前記対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す、請求項６２に記載の方法。
【請求項６４】
前記参照点は、極大値または極小値である、請求項６３に記載の方法。
【請求項６５】
前記参照点は、ピークまたは谷である、請求項６３に記載の方法。
【請求項６６】
前記対象の心拍変動を判定するステップは、前記第１のデータセット内の複数の対の連続参照点間の距離を計算するステップを含み、各距離は、前記対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す、請求項６２に記載の方法。
【請求項６７】
心房細動は、前記対象の心拍変動が閾値を超える場合に検出される、請求項６２または６６に記載の方法。
【請求項６８】
対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスであって、
光を前記対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源と、
光学センサであって、
前記放出された光が前記対象の皮膚に反射した後、前記放出された光を受信することと、
前記受信された光の特性に対応するデータを提供することであって、前記データは、前記対象の場所において前記光学センサによって取得された前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、ことと
を行うように構成される、光学センサと、
前記対象の場所において運動センサによって取得された前記対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサと、
プロセッサであって、
前記発光要素、前記光学センサ、および前記運動センサのうちの１つまたはそれを上回るものからデータを受信することと、
前記データに基づいて、前記対象の不整脈を検出することと
を行うように構成される、プロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項６９】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記データに基づいて、前記対象の不整脈を検出するステップと
を含む、動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能である命令を記憶する、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項７０】
対象のそれぞれの場所において取得された１人またはそれを上回る対象のそれぞれ内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表すデータを処理するステップと、
前記対象のそれぞれの場所において取得された前記１人またはそれを上回る対象の運動についての時変情報を表すデータを処理するステップと、
前記データに基づいて、前記１人またはそれを上回る対象を治療する治療施設によって前記１人またはそれを上回る対象に提供される治療の質を判定するステップと
を含む、方法。
【請求項７１】
前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、前記対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む、請求項７０に記載の方法。
【請求項７２】
前記データは、継続的に取得される、請求項７０または７１に記載の方法。
【請求項７３】
前記データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される、請求項７０−７２のいずれかに記載の方法。
【請求項７４】
前記データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される、請求項７０−７３のいずれかに記載の方法。
【請求項７５】
前記データは、前記対象のそれぞれの単一場所において取得される、請求項７０−７４のいずれかに記載の方法。
【請求項７６】
前記データは、前記対象によって装着されるデバイスによって取得される、請求項７０−７５のいずれかに記載の方法。
【請求項７７】
前記デバイスは、可動性であり、前記対象の移動度を低減させない、請求項７６に記載の方法。
【請求項７８】
前記デバイスは、前記データを処理する、請求項７６または７７に記載の方法。
【請求項７９】
前記対象のそれぞれの単一場所は、前記対象の腕である、請求項７５−７８のいずれかに記載の方法。
【請求項８０】
前記単一場所は、前記対象の手首である、請求項７５−７９のいずれかに記載の方法。
【請求項８１】
前記１人またはそれを上回る対象に提供される治療の質を判定するステップは、各対象の総合的運動データと閾値を比較することによって、前記１人またはそれを上回る対象のそれぞれによって発現される物理活動のレベルを判定するステップを含む、請求項７０−８０のいずれかに記載の方法。
【請求項８２】
前記閾値は、保健機関によって定義される指標に基づく、請求項８１に記載の方法。
【請求項８３】
前記物理活動のレベルは、各対象が特定の期間にわたって運動した時間量を含む、請求項８１または８２に記載の方法。
【請求項８４】
前記物理活動のレベルは、各対象が特定の期間にわたって歩行した時間量または距離を含む、請求項８１−８３のいずれかに記載の方法。
【請求項８５】
前記１人またはそれを上回る対象のそれぞれが特定の期間にわたって暴露された紫外線光の量についての情報を表すデータを処理するステップをさらに含む、請求項７０−８４のいずれかに記載の方法。
【請求項８６】
前記紫外線光についての情報に基づいて、前記１人またはそれを上回る対象のそれぞれが前記特定の期間にわたって屋外で過ごした時間量を判定するステップをさらに含む、請求項８５に記載の方法。
【請求項８７】
前記治療施設によって提供される治療の質と１人またはそれを上回る他の対象を治療する別の治療施設によって提供される治療の質を比較するステップをさらに含む、請求項７０−８６のいずれかに記載の方法。
【請求項８８】
１人またはそれを上回る対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスであって、
光を前記対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源と、
光学センサであって、
前記放出された光が前記対象の皮膚に反射した後、前記放出された光を受信することと、
前記受信された光の特性に対応するデータを提供することであって、前記データは、前記対象の場所において前記光学センサによって取得された前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、ことと
を行うように構成される、光学センサと、
前記対象の場所において運動センサによって取得された前記対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサと、
プロセッサであって、
前記発光要素、前記光学センサ、および前記運動センサのうちの１つまたはそれを上回るものからデータを受信することと、
前記データに基づいて、前記１人またはそれを上回る対象を治療する治療施設によって１人またはそれを上回る対象に提供される治療の質を判定することと
を行うように構成される、プロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項８９】
前記１人またはそれを上回る対象のそれぞれが特定の期間にわたって暴露される紫外線光のレベルを測定するように構成される、紫外線光センサをさらに備える、請求項８８に記載のバイオフィードバックデバイス。
【請求項９０】
対象のそれぞれの場所において取得された１人またはそれを上回る対象のそれぞれ内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表すデータを処理するステップと、
前記対象のそれぞれの場所において取得された前記１人またはそれを上回る対象の運動についての時変情報を表すデータを処理するステップと、
前記データに基づいて、前記１人またはそれを上回る対象を治療する治療施設によって前記１人またはそれを上回る対象に提供される治療の質を判定するステップと
を含む動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能である命令を記憶する、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項９１】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含み、前記データは、前記対象が、前記データによって示されるリスクと関連付けられる状況にある間に取得される、方法。
【請求項９２】
前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップをさらに含む、請求項９１に記載の方法。
【請求項９３】
前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、前記対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む、請求項９１または９２に記載の方法。
【請求項９４】
前記データは、継続的に取得される、請求項９１−９３のいずれかに記載の方法。
【請求項９５】
前記データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される、請求項９１−９４のいずれかに記載の方法。
【請求項９６】
前記データは、前記対象の単一場所において取得される、請求項９１−９５のいずれかに記載の方法。
【請求項９７】
前記データは、前記対象によって装着されるデバイスによって取得される、請求項９１−９６のいずれかに記載の方法。
【請求項９８】
前記デバイスは、可動性であり、前記対象の移動度を低減させない、請求項９７に記載の方法。
【請求項９９】
前記デバイスは、前記データを処理する、請求項９７または９８に記載の方法。
【請求項１００】
前記単一場所は、前記対象の腕である、請求項９６−９９のいずれかに記載の方法。
【請求項１０１】
前記単一場所は、前記対象の手首である、請求項９６−１００のいずれかに記載の方法。
【請求項１０２】
前記処理されたデータを使用して、前記対象と関連付けられたリスクのレベルの測定値を導出するステップをさらに含む、請求項９１−１０１のいずれかに記載の方法。
【請求項１０３】
前記第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、前記第１の点は、前記対象の第１の身体部分における前記パルス圧力波の到着時間を表す、ステップと、
前記第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、前記第２の点は、前記パルス圧力波が前記対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップと、
前記第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するステップであって、前記ＰＴＴは、前記パルス圧力波が前記対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表す、ステップと
をさらに含む、請求項９２−１０２のいずれかに記載の方法。
【請求項１０４】
前記第１の身体部分は、前記第１のデータセット内のデータが取得される前記対象の場所であり、前記第２の身体部分は、前記対象の心臓である、請求項１０３に記載の方法。
【請求項１０５】
前記ＰＴＴに基づいて、前記対象の血圧を判定するステップをさらに含む、請求項１０３または１０４に記載の方法。
【請求項１０６】
前記リスクは、前記対象への外傷を含み、前記データは、前記外傷の存在を示す、請求項９１−１０５のいずれかに記載の方法。
【請求項１０７】
前記処理されたデータを前記外傷に対処する当事者に提供するステップをさらに含む、請求項１０６に記載の方法。
【請求項１０８】
前記処理されたデータは、前記対象によって装着されるデバイスから遠隔デバイスに伝送される、請求項９１−１０７のいずれかに記載の方法。
【請求項１０９】
前記遠隔デバイスは、緊急サービス提供者と関連付けられたサーバである、請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１０】
前記処理されたデータは、前記当事者が前記対象に到達する前に、前記当事者に提供される、請求項１０７−１０９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１１】
前記対象のそれぞれの場所において取得されたさらなる対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表すデータを処理するステップと、
前記対象のそれぞれの場所において取得された前記さらなる対象の運動についての時変情報を表すデータを処理するステップと
をさらに含み、
前記データは、前記さらなる対象が前記リスクと関連付けられる状況にある間に取得され、前記リスクは、外傷を含む、請求項９２−１１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１１２】
前記当事者が前記対象に到達する前に、前記対象および前記さらなる対象に関する前記処理されたデータを前記外傷に対処する当事者に提供するステップをさらに含む、請求項１１１に記載の方法。
【請求項１１３】
前記処理されたデータは、前記対象によって装着されるデバイスから遠隔デバイスに伝送される、請求項１１１または１１２に記載の方法。
【請求項１１４】
前記遠隔デバイスは、緊急サービス提供者と関連付けられたサーバである、請求項１１３に記載の方法。
【請求項１１５】
前記当事者が前記対象に到達する前に、前記当事者が前記対象のそれぞれと関連付けられたリスクのレベルを査定することを可能にする情報を前記当事者に提供するステップをさらに含む、請求項１１２−１１４のいずれかに記載の方法。
【請求項１１６】
前記対象が医療的治療のために搬送される医療施設に、前記処理されたデータを提供するステップをさらに含む、請求項９１−１１５のいずれかに記載の方法。
【請求項１１７】
前記リスクは、外傷を含む、請求項９１−１１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１１８】
前記処理されたデータを医療施設に提供するステップは、前記処理されたデータを前記医療施設の救急治療部門に提供するステップを含む、請求項１１６または１１７に記載の方法。
【請求項１１９】
前記情報は、前記対象が前記救急治療部門によって処置される前に、前記救急治療部門に提供される、請求項１１８に記載の方法。
【請求項１２０】
前記対象のそれぞれの場所において取得されたさらなる対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表すデータを処理するステップと、
前記対象のそれぞれの場所において取得された前記さらなる対象の運動についての時変情報を表すデータを処理するステップと
をさらに含み、
前記データは、前記さらなる対象が前記リスクと関連付けられる状況にある間に取得される、請求項１１６−１１９のいずれかに記載の方法。
【請求項１２１】
前記処理されたデータを医療施設に提供するステップは、前記処理されたデータを前記医療施設の救急治療部門に提供するステップを含む、請求項１１６−１２０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２２】
前記情報は、前記対象のうちの１人またはそれを上回る人数が前記救急治療部門によって処置される前に、前記救急治療部門に提供される、請求項１２１に記載の方法。
【請求項１２３】
前記対象は、傷害の重症度に基づく順序で処置される、請求項１２２に記載の方法。
【請求項１２４】
比較的に深刻に傷害された対象は、比較的にあまり深刻に傷害されていない対象より前に処置される、請求項１２３に記載の方法。
【請求項１２５】
前記処理されたデータは、標準治療段階の進行過程全体を通して、特定の標準治療との前記対象のコンプライアンスを判定するために使用される、請求項１１６−１２４のいずれかに記載の方法。
【請求項１２６】
前記処理されたデータは、特定の標準治療に従って、前記対象が適切な治療を受けているかどうかを判定するために使用される、請求項１１６−１２５のいずれかに記載の方法。
【請求項１２７】
前記データは、前記対象がリスクと関連付けられる状況になった後に処理される、請求項９１に記載の方法。
【請求項１２８】
前記データの処理は、前記データが取得された後、前記リスクの影響が解明されることを可能にするために十分に短い遅延を伴って生じる、請求項９１−１２７のいずれかに記載の方法。
【請求項１２９】
前記状況は、消火活動を含む、請求項１２７または１２８に記載の方法。
【請求項１３０】
前記状況は、天災または突発的暴力行為を含む、請求項１２７または１２８に記載の方法。
【請求項１３１】
前記リスクは、心不全、情動性ストレス、異常皮膚温、異常体温、高血圧症、心臓発作、脳卒中、不整脈、疲労、および不安神経症のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項１２７または１２８に記載の方法。
【請求項１３２】
前記データセットに基づいて、前記対象の血圧、皮膚温、体温、心拍数、および心拍変動のうちの１つまたはそれを上回るものを判定するステップと、
前記対象の判定された血圧、心拍数、および心拍変動のうちの１つまたはそれを上回るものが、閾値を上回る所定の量であるかどうかを判定することによって、前記対象における情動性ストレスを検出するステップと
をさらに含む、請求項９１−１３２のいずれかに記載の方法。
【請求項１３３】
前記データは、前記対象が前記リスクのうちの１つの影響を発現しつつあることを示す、請求項１３１または１３２に記載の方法。
【請求項１３４】
前記リスクは、紫外線光への前記対象の過剰暴露を含む、請求項９１−１３０および１３２−１３３のいずれかに記載の方法。
【請求項１３５】
前記対象が暴露された紫外線光の量についての情報を表すデータを処理するステップをさらに含む、請求項１３４に記載の方法。
【請求項１３６】
前記対象が暴露された紫外線光の量と閾値を比較し、前記対象が紫外線光に過剰暴露されたかどうかを判定するステップをさらに含む、請求項１３５に記載の方法。
【請求項１３７】
対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスであって、
光を前記対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源と、
光学センサであって、
前記放出された光が前記対象の皮膚に反射した後、前記放出された光を受信することと、
前記受信された光の特性に対応するデータを提供することであって、前記データは、前記対象の場所において前記光学センサによって取得された前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、ことと
を行うように構成される、光学センサと、
プロセッサであって、
前記発光要素および前記光学センサの一方または両方からデータを受信することと、
前記データを処理し、前記対象がリスクと関連付けられる状況にあるかどうかを判定し、前記対象と関連付けられたリスクのレベルの測定値を導出することと
を行うように構成される、プロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項１３８】
前記対象の場所において運動センサによって取得された前記対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサをさらに備え、前記プロセッサはさらに、前記運動センサからデータを受信し、処理するように構成される、請求項１３７に記載のバイオフィードバックデバイス。
【請求項１３９】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスであって、前記データは、前記対象が、前記データによって示されるリスクと関連付けられる状況にある間に取得される、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項１４０】
前記動作はさらに、前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む、請求項１３９に記載の１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項１４１】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記データに関連する情報を遠隔デバイスに提供するステップと
を含む、方法。
【請求項１４２】
前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップをさらに含む、請求項１４１に記載の方法。
【請求項１４３】
前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、前記対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む、請求項１４１または１４２に記載の方法。
【請求項１４４】
前記データは、継続的に取得される、請求項１４１−１４３のいずれかに記載の方法。
【請求項１４５】
前記データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される、請求項１４１−１４４のいずれかに記載の方法。
【請求項１４６】
前記データは、前記対象の単一場所において取得される、請求項１４１−１４５のいずれかに記載の方法。
【請求項１４７】
前記データは、前記対象によって装着されるデバイスによって取得される、請求項１４１−１４６のいずれかに記載の方法。
【請求項１４８】
前記デバイスは、可動性であり、前記対象の移動度を低減させない、請求項１４７に記載の方法。
【請求項１４９】
前記デバイスは、前記データを処理する、請求項１４７または１４８に記載の方法。
【請求項１５０】
前記単一場所は、前記対象の腕である、請求項１４６−１４９のいずれかに記載の方法。
【請求項１５１】
前記単一場所は、前記対象の手首である、請求項１４６−１５０のいずれかに記載の方法。
【請求項１５２】
前記遠隔デバイスは、サーバである、請求項１４１−１５１のいずれかに記載の方法。
【請求項１５３】
前記第１および第２のデータセット内のデータに基づいて、前記対象が、健康関連問題を発現している、または発現したことを判定するステップをさらに含む、請求項１４２−１５２のいずれかに記載の方法。
【請求項１５４】
前記遠隔デバイスに、介護者および前記対象の一方または両方に、前記対象が、健康関連問題を発現している、または発現したことをアラートさせるステップをさらに含む、請求項１５３に記載の方法。
【請求項１５５】
前記遠隔デバイスは、前記データを取得する前記対象によって装着されるデバイスにアラートを送信する、請求項１５４に記載の方法。
【請求項１５６】
前記遠隔デバイスは、前記対象の携帯電話にアラートを送信する、請求項１５４または１５５に記載の方法。
【請求項１５７】
前記対象が、健康関連問題を発現している、または発現したことを判定するステップは、前記対象の血圧が閾値を満たすかどうかを判定するステップを含む、請求項１５３−１５６のいずれかに記載の方法。
【請求項１５８】
前記健康関連問題は、高血圧症である、請求項１５３−１５７のいずれかに記載の方法。
【請求項１５９】
前記対象が、健康関連問題を発現している、または発現したことを判定するステップは、前記対象の血圧の変化率を判定するステップを含む、請求項１５３−１５８のいずれかに記載の方法。
【請求項１６０】
前記医療事象は、脳卒中であり、前記対象は、前記対象の血圧の変化率が、正であり、かつ閾値を上回る場合、脳卒中を有することを判定される、請求項１５９に記載の方法。
【請求項１６１】
前記医療事象は、異常心臓機能であり、前記対象は、前記対象の血圧の変化率が、負であり、かつ閾値を下回る場合、異常心臓機能を発現していることを判定される、請求項１５９に記載の方法。
【請求項１６２】
前記第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、前記第１の点は、前記対象の第１の身体部分における前記パルス圧力波の到着時間を表す、ステップと、
前記第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、前記第２の点は、前記パルス圧力波が前記対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップと、
前記第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するステップであって、前記ＰＴＴは、前記パルス圧力波が前記対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表す、ステップと
をさらに含む、請求項１４２−１６１のいずれかに記載の方法。
【請求項１６３】
前記対象の血圧は、前記ＰＴＴに基づいて判定される、請求項１６２に記載の方法。
【請求項１６４】
前記第１の身体部分は、前記第１のデータセット内のデータが取得される前記対象の場所であり、前記第２の身体部分は、前記対象の心臓である、請求項１６２または１６３に記載の方法。
【請求項１６５】
前記対象が健康関連問題を発現していることを判定するステップは、前記対象の心拍数が閾値を満たすかどうかを判定するステップを含む、請求項１５３−１６４のいずれかに記載の方法。
【請求項１６６】
前記健康関連問題は、頻脈である、請求項１５３−１６５のいずれかに記載の方法。
【請求項１６７】
前記対象の心拍数を判定するステップは、前記第１のデータセット内の２つの連続参照点間の距離を計算するステップを含み、前記距離は、前記対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す、請求項１６５または１６６に記載の方法。
【請求項１６８】
前記参照点は、極大値または極小値である、請求項１６７に記載の方法。
【請求項１６９】
前記参照点は、前記第１のデータセット内のピークまたは谷である、請求項１６７に記載の方法。
【請求項１７０】
前記対象が健康関連問題を発現していることを判定するステップは、前記対象の心拍変動が閾値を満たすかどうかを判定するステップを含む、請求項１５３−１６９のいずれかに記載の方法。
【請求項１７１】
前記閾値は、前記対象が不整脈を発現しているかどうかに基づく、請求項１７０に記載の方法。
【請求項１７２】
前記対象の心拍変動を判定するステップは、前記第１のデータセット内の複数の対の連続参照点間の距離を計算するステップを含み、各距離は、前記対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す、請求項１７０または１７１に記載の方法。
【請求項１７３】
前記対象が健康関連問題を発現していることを判定するステップは、前記対象が閾値を満たす規模の影響を持続しているかどうかを判定するステップを含む、請求項１５３−１７２のいずれかに記載の方法。
【請求項１７４】
前記影響の規模を判定するステップは、前記影響時における前記対象の総合的運動データを分析するステップを含む、請求項１７３に記載の方法。
【請求項１７５】
前記健康関連問題は、震盪である、請求項１７３または１７４に記載の方法。
【請求項１７６】
前記対象に関連する場所情報を前記遠隔デバイスに提供するステップをさらに含む、請求項１４１−１７５のいずれかに記載の方法。
【請求項１７７】
前記場所情報は、前記データを取得する前記対象によって装着されるデバイスの測位モジュールによって提供される、請求項１７６に記載の方法。
【請求項１７８】
前記測位モジュールは、ＧＰＳトランスポンダである、請求項１７７に記載の方法。
【請求項１７９】
前記対象に関連する温度情報を前記遠隔デバイスに提供するステップをさらに含む、請求項１７６−１７８のいずれかに記載の方法。
【請求項１８０】
前記遠隔デバイスは、サーモスタットである、請求項１７６−１７９のいずれかに記載の方法。
【請求項１８１】
前記サーモスタットは、前記対象に関連する温度情報に基づいて、その温度設定を調節するように構成される、請求項１８０に記載の方法。
【請求項１８２】
前記サーモスタットがその温度設定を調節する時間は、前記対象に関連する場所情報に基づく、請求項１８１に記載の方法。
【請求項１８３】
前記サーモスタットは、前記場所情報が、前記対象が前記サーモスタットによって温度制御される場所から所定の距離内にあることを示すとき、その温度設定を調節する、請求項１８０−１８２のいずれかに記載の方法。
【請求項１８４】
前記遠隔デバイスは、照明である、請求項１７６−１７９のいずれかに記載の方法。
【請求項１８５】
前記照明は、前記対象に関連する場所情報に基づく時間において、その照明設定を調節するように構成される、請求項１８４に記載の方法。
【請求項１８６】
前記照明は、前記場所情報が、前記対象が前記照明によって照明制御される場所から所定の距離内にあることを示すとき、その照明設定を調節する、請求項１８５に記載の方法。
【請求項１８７】
前記対象の場所に基づいて、前記対象が特定の物体と相互作用していることを判定するステップをさらに含む、請求項１４１−１８６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８８】
前記遠隔デバイスは、サーバである、請求項１８７に記載の方法。
【請求項１８９】
前記特定の物体は、広告、製品陳列、または小売製品である、請求項１８７または１８８に記載の方法。
【請求項１９０】
前記対象の場所は、前記データを取得する前記対象によって装着されるデバイスのＧＰＳモジュールによって判定される、請求項１８７−１８９のいずれかに記載の方法。
【請求項１９１】
前記対象の場所は、前記データを取得する前記対象によって装着されるデバイスと１つまたはそれを上回る近接センサとの間のワイヤレス接続の強度に基づいて判定される、請求項１８７−１９０のいずれかに記載の方法。
【請求項１９２】
前記デバイスと前記近接センサとの間の前記ワイヤレス接続の比較的に高い強度は、前記デバイスが前記近接センサに比較的に近いことを示す、請求項１９１に記載の方法。
【請求項１９３】
前記処理されたデータに基づいて、前記対象が前記特定の物体と相互作用している間、前記対象が、心拍数、心拍変動、電気皮膚インピーダンス、血圧、および呼吸数の増加のうちの１つまたはそれを上回るものを発現していることを判定するステップをさらに含む、請求項１８７−１９２のいずれかに記載の方法。
【請求項１９４】
前記対象が前記特定の物体と相互作用している間、前記対象の心拍数、心拍変動、電気皮膚インピーダンス、血圧、および呼吸数のうちの１つまたはそれを上回るものに基づいて、前記対象が前記特定の物体に関心があることを推測するステップをさらに含む、請求項１９３のいずれかに記載の方法。
【請求項１９５】
前記遠隔デバイスは、娯楽デバイスである、請求項１４１−１５１のいずれかに記載の方法。
【請求項１９６】
前記娯楽デバイスは、テレビ、オーディオ出力デバイス、またはゲームデバイスである、請求項１９５に記載の方法。
【請求項１９７】
前記処理されたデータは、所定の時間長の間、前記対象が運動したかどうかを示し、前記娯楽デバイスは、前記所定の時間長の間、前記対象が運動した場合のみオンにされることができる、請求項１９５または１９６に記載の方法。
【請求項１９８】
前記娯楽デバイスは、前記処理されたデータから判定される前記対象の状態に基づいて、前記対象のために個人用コンテンツを提供するように構成される、請求項１９５−１９７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９９】
前記対象の状態は、前記娯楽デバイスによって提供される前記コンテンツへの関心レベルを含む、請求項１９８に記載の方法。
【請求項２００】
前記対象が前記コンテンツを享受している間の前記対象の心拍数、心拍変動、電気皮膚インピーダンス、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものの上昇は、前記コンテンツへの関心レベルの増加を示す、請求項１９８または１９９に記載の方法。
【請求項２０１】
前記対象の心拍数、心拍変動、電気皮膚インピーダンス、および呼吸数は、前記処理されたデータから判定される、請求項２００に記載の方法。
【請求項２０２】
前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップをさらに含み、前記対象の血圧は、前記処理されたデータから判定される、請求項２００または２０１に記載の方法。
【請求項２０３】
前記娯楽デバイスは、前記対象の心拍変動が所定の範囲内にある場合、前記対象を歓喜させるように設計されたコンテンツを提供する、請求項２００−２０２のいずれかに記載の方法。
【請求項２０４】
前記娯楽デバイスは、前記対象の心拍数、電気皮膚インピーダンス、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものが、個別の閾値を下回る場合、前記対象を歓喜させるように設計されたコンテンツを提供する、請求項２００−２０３のいずれかに記載の方法。
【請求項２０５】
前記対象の状態は、前記対象が前記コンテンツを享受している間の前記対象のストレスのレベルを含む、請求項１９８−２０４のいずれかに記載の方法。
【請求項２０６】
前記対象が前記コンテンツを享受している間の前記対象の心拍数、心拍変動、電気皮膚インピーダンス、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものの上昇は、前記コンテンツへの関心レベルの増加を示す、請求項１９８−２０５のいずれかに記載の方法。
【請求項２０７】
前記対象の心拍数、心拍変動、電気皮膚インピーダンス、および呼吸数は、前記処理されたデータから判定される、請求項２０６に記載の方法。
【請求項２０８】
前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップをさらに含み、前記対象の血圧は、前記処理されたデータから判定される、請求項２０６または２０７に記載の方法。
【請求項２０９】
前記娯楽デバイスは、前記対象の心拍変動が所定の範囲内にある場合、前記対象を落ち着かせるように設計されたコンテンツを提供する、請求項２０６−２０８のいずれかに記載の方法。
【請求項２１０】
前記娯楽デバイスは、前記対象の心拍数、電気皮膚インピーダンス、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものが、個別の閾値を上回る場合、前記対象を落ち着かせるように設計されたコンテンツを提供する、請求項２０６−２０９のいずれかに記載の方法。
【請求項２１１】
前記娯楽デバイスは、テレビであり、前記コンテンツは、テレビ番組、映画、およびゲームのうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項１９８−２１０のいずれかに記載の方法。
【請求項２１２】
前記娯楽デバイスは、前記処理されたデータから判定される前記対象の状態に基づいて、ゲーム設定を調節するように構成される、ゲームデバイスである、請求項１９８−２１０のいずれかに記載の方法。
【請求項２１３】
前記娯楽デバイスは、前記処理されたデータから判定される前記対象の状態に基づいて、オフになるように構成される、請求項１９８−２１０のいずれかに記載の方法。
【請求項２１４】
前記遠隔デバイスに、前記処理されたデータから判定される前記対象の状態に基づいて、前記対象のお見合いプロファイル内のお見合い相手選好を調節させるステップをさらに含む、請求項１４１−１５１のいずれかに記載の方法。
【請求項２１５】
他の対象上の場所において取得された１人またはそれを上回る他の対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表すデータを処理するステップと、
前記他の対象上の場所において取得された前記１人またはそれを上回る他の対象の運動についての時変情報を表すデータを処理するステップと、
前記データから判定される前記対象の状態に基づいて、前記対象と前記他の対象のそれぞれとの間の互換性を判定するステップと
をさらに含む、請求項２１４に記載の方法。
【請求項２１６】
前記対象と前記他の対象のそれぞれとの間の互換性をランク付けするステップをさらに含む、請求項２１４または２１５に記載の方法。
【請求項２１７】
対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスであって、
光を前記対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源と、
光学センサであって、
前記放出された光が前記対象の皮膚に反射した後、前記放出された光を受信することと、
前記受信された光の特性に対応するデータを提供することであって、前記データは、前記対象の場所において前記光学センサによって取得された前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、ことと
を行うように構成される、光学センサと、
プロセッサであって、
前記発光要素および前記光学センサの一方または両方からデータを受信することと、
前記データに関連する情報を遠隔デバイスに提供することと
を行うように構成される、プロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項２１８】
前記対象の場所において運動センサによって取得された前記対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサをさらに備え、前記プロセッサはさらに、前記運動センサからデータを受信するように構成される、請求項２１７に記載のバイオフィードバックデバイス。
【請求項２１９】
遠隔デバイスと、
対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスと
を備えるシステムであって、
前記バイオフィードバックデバイスは、
光を前記対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源と、
光学センサであって、
前記放出された光が前記対象の皮膚に反射した後、前記放出された光を受信することと、
前記受信された光の特性に対応するデータを提供することであって、前記データは、前記対象の場所において前記光学センサによって取得された前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、ことと
を行うように構成される、光学センサと、
プロセッサであって、
前記発光要素および前記光学センサの一方または両方からデータを受信することと、
前記データに関連する情報を遠隔デバイスに提供することと
を行うように構成される、プロセッサと
を備える、システム。
【請求項２２０】
前記バイオフィードバックデバイスはさらに、前記対象の場所において運動センサによって取得された前記対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサを備え、前記プロセッサはさらに、前記運動センサからデータを受信するように構成される、請求項２１９に記載のシステム。
【請求項２２１】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記データに関連する情報を遠隔デバイスに提供するステップと
を含む動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能である命令を記憶する、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項２２２】
前記動作はさらに、前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む、請求項２２１に記載の１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項２２３】
対象の状態と関連付けられた指標を導出するステップであって、前記対象の状態は、健康、睡眠、体力、およびストレスから成る群から選択される１つまたはそれを上回る要素であり、前記指標を導出するステップは、前記対象の場所において取得された前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータに基づく、ステップを含む、方法。
【請求項２２４】
前記指標を導出するステップはさらに、前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータに基づく、請求項２２３に記載の方法。
【請求項２２５】
前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、前記対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む、請求項２２３または２２４に記載の方法。
【請求項２２６】
前記データは、継続的に取得される、請求項２２３−２２５のいずれかに記載の方法。
【請求項２２７】
前記データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される、請求項２２３−２２６のいずれかに記載の方法。
【請求項２２８】
前記データは、前記対象の単一場所において取得される、請求項２２３−２２７のいずれかに記載の方法。
【請求項２２９】
前記データは、前記対象によって装着されるデバイスによって取得される、請求項２２３−２２８のいずれかに記載の方法。
【請求項２３０】
前記デバイスは、可動性であり、前記対象の移動度を低減させない、請求項２２９に記載の方法。
【請求項２３１】
前記デバイスは、前記データを処理する、請求項２２９または２３０に記載の方法。
【請求項２３２】
前記単一場所は、前記対象の腕である、請求項２２８−２３１のいずれかに記載の方法。
【請求項２３３】
前記単一場所は、前記対象の手首である、請求項２２８−２３２のいずれかに記載の方法。
【請求項２３４】
前記指標は、数値である、請求項２２３−２３３のいずれかに記載の方法。
【請求項２３５】
前記データは、前記対象によって装着され、前記指標を表示する、デバイスによって取得される、請求項２２３−２３４のいずれかに記載の方法。
【請求項２３６】
前記対象によって装着されるデバイスは、前記指標を導出する、請求項２３５に記載の方法。
【請求項２３７】
前記対象によって装着されるデバイスは、前記データを前記指標を導出する遠隔デバイスに提供する、請求項２３５または２３６に記載の方法。
【請求項２３８】
前記遠隔デバイスは、前記指標を前記対象によって装着されるデバイスに提供する、請求項２３７に記載の方法。
【請求項２３９】
前記遠隔デバイスは、前記指標を前記対象の携帯電話に提供する、請求項２３７または２３８に記載の方法。
【請求項２４０】
前記指標は、前記対象および別の当事者の一方または両方に提供される、請求項２２３−２３９のいずれかに記載の方法。
【請求項２４１】
前記対象の状態は、睡眠状態を含み、前記指標は、睡眠指標を含む、請求項２２３−２４０のいずれかに記載の方法。
【請求項２４２】
前記睡眠指標は、前記対象の睡眠の質のレベルと関連付けられる、請求項２４１に記載の方法。
【請求項２４３】
前記指標を導出するステップは、前記対象の総合的運動データに基づいて、前記対象の１つまたはそれを上回る潜在的睡眠安静期間を識別するステップを含む、請求項２２４−２４２のいずれかに記載の方法。
【請求項２４４】
前記指標を導出するステップはさらに、前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報に基づいて、前記１つまたはそれを上回る潜在的睡眠安静期間のそれぞれの間の前記対象の平均心拍数、前記平均心拍数の標準偏差、および平均心拍変動のうちの１つまたはそれを上回るものを計算するステップを含む、請求項２２４−２４３のいずれかに記載の方法。
【請求項２４５】
前記潜在的睡眠安静期間のうちの１つまたはそれを上回るものは、個別の潜在的睡眠安静期間の間の前記対象の平均心拍数、前記平均心拍数の標準偏差、および平均心拍変動のうちの１つまたはそれを上回るものと閾値を比較することによって、睡眠安静期間として識別される、請求項２４４に記載の方法。
【請求項２４６】
前記対象の睡眠状態は、睡眠持続時間、睡眠潜時、および入眠期のうちの１つまたはそれを上回るものと関連付けられる、請求項２４１−２４５のいずれかに記載の方法。
【請求項２４７】
前記指標を導出するステップは、前記対象の睡眠持続時間、睡眠潜時、および入眠期のうちの１つまたはそれを上回るものを判定するステップを含む、請求項２４６に記載の方法。
【請求項２４８】
前記データは、前記対象によって装着されるデバイスによって取得される、請求項１９２４１−２４７のいずれかに記載の方法。
【請求項２４９】
前記デバイスに、前記対象が覚醒していると判定されるとき、前記睡眠指標を計算および表示させるステップをさらに含む、請求項２４８に記載の方法。
【請求項２５０】
前記対象の前記睡眠指標の改善を補助する情報を前記対象に提供するステップをさらに含む、請求項２４１−２４９のいずれかに記載の方法。
【請求項２５１】
前記情報は、推奨される睡眠スケジュールを含む、請求項２５０に記載の方法。
【請求項２５２】
前記情報は、前記データを取得する前記対象によって装着されるデバイスに提供される、請求項２５０または２５１に記載の方法。
【請求項２５３】
前記対象の状態は、体力状態を含み、前記指標は、体力指標を含む、請求項２２３−２４０のいずれかに記載の方法。
【請求項２５４】
前記体力指標は、前記対象の物理体力、心臓の状態、指導、脱水症状、社会的相互作用、計画の順守、および指導有効性の程度のうちの１つまたはそれを上回るものと関連付けられる、請求項２５３に記載の方法。
【請求項２５５】
前記指標を導出するステップは、前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報および前記対象の総合的運動データに基づいて、前記対象が無活動である間の前記対象の安静時心拍数を計算するステップを含む、請求項２５３または２５４に記載の方法。
【請求項２５６】
前記指標を導出するステップはさらに、
前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報に基づいて、前記対象の心拍数を計算するステップと、
前記対象の心拍数および総合的運動データに基づいて、前記対象が体力良好状態であることを判定するステップと
を含む、請求項２５３−２５５のいずれかに記載の方法。
【請求項２５７】
前記指標を導出するステップは、前記対象の心拍数が前記体力良好状態における心拍数から前記安静時心拍数に遷移するためにかかる時間長を判定するステップを含む、請求項２５６に記載の方法。
【請求項２５８】
前記指標を導出するステップは、前記対象の心拍数が前記安静時心拍数から前記体力良好状態における心拍数に遷移するためにかかる時間長を判定するステップを含む、請求項２５６または２５７に記載の方法。
【請求項２５９】
前記データは、前記対象によって装着されるデバイスによって取得される、請求項２５３−２５８のいずれかに記載の方法。
【請求項２６０】
前記デバイスに、前記対象が前記体力良好状態にあると判定されると、前記体力指標を計算および表示させるステップをさらに含む、請求項２５９に記載の方法。
【請求項２６１】
前記デバイスに、前記対象が前記体力良好状態から非体力良好状態に遷移したと判定されると、前記体力指標を計算および表示させるステップをさらに含む、請求項２５９または２６０に記載の方法。
【請求項２６２】
前記対象の前記体力指標の改善を補助する情報を前記対象に提供するステップをさらに含む、請求項２５３−２６１のいずれかに記載の方法。
【請求項２６３】
前記情報は、推奨される運動ルーチンを含む、請求項２６２に記載の方法。
【請求項２６４】
前記情報は、前記データを取得する前記対象によって装着されるデバイスに提供される、請求項２６２または２６３に記載の方法。
【請求項２６５】
前記対象の体力指標、心拍数、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものの視覚的インジケーションを前記運動ルーチンを行っている対象を示すビデオの中に埋め込むステップをさらに含む、請求項２５３−２６４のいずれかに記載の方法。
【請求項２６６】
前記視覚的インジケーションは、前記運動ルーチンの間の前記対象の体力指標、心拍数、呼吸数、および血圧に従って、前記ビデオ全体を通して更新される、請求項２６５に記載の方法。
【請求項２６７】
運動種目の間の前記対象の体力指標、心拍数、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものに基づいて、前記対象が参加している運動種目の結果を予測するステップをさらに含む、請求項２５３−２６６のいずれかに記載の方法。
【請求項２６８】
前記対象の体力指標、心拍数、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものと、前記運動種目に参加している他の個人の体力指標、心拍数、呼吸数、および血圧を比較するステップをさらに含む、請求項２６７に記載の方法。
【請求項２６９】
前記対象が物理活動を行っている間、前記対象の体力指標、心拍数、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものと、前記物理活動を以前に行った１人またはそれを上回る個人の体力指標、心拍数、呼吸数、および血圧を比較するステップをさらに含む、請求項２５３−２６８のいずれかに記載の方法。
【請求項２７０】
前記物理活動を行うステップは、運動種目を行うステップを含み、前記１人またはそれを上回る個人は、前記運動種目で競合するプロの運動選手である、請求項２６９に記載の方法。
【請求項２７１】
前記対象の状態は、ストレス状態を含み、前記指標は、ストレス指標を含む、請求項２２３−２４０のいずれかに記載の方法。
【請求項２７２】
前記指標を導出するステップは、前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報および前記対象の運動についての情報に基づいて、前記対象の心拍数、心拍変動、血圧、電気皮膚インピーダンス、および呼吸数のうちの１つまたはそれを上回るものを計算するステップを含む、請求項２７１に記載の方法。
【請求項２７３】
前記対象のストレス状態は、高血圧症と関連付けられ、前記指標を導出するステップは、前記対象の血圧と閾値を比較することによって、前記対象が高血圧症を発現しているかどうかを判定するステップを含む、請求項２７１または２７２に記載の方法。
【請求項２７４】
前記対象のストレス状態は、情動性ストレスと関連付けられ、前記指標を導出するステップは、前記対象の心拍数、心拍変動、血圧、電気皮膚インピーダンス、および呼吸数のうちの１つまたはそれを上回るものと閾値を比較することによって、前記対象によって発現される情動性ストレスのレベルを判定するステップを含む、請求項２７１−２７３のいずれかに記載の方法。
【請求項２７５】
前記対象によって発現される情動性ストレスのレベルを判定するステップは、少なくとも部分的に、オーディオデータに基づく、請求項２７４に記載の方法。
【請求項２７６】
前記オーディオデータは、前記第１のデータセット内のデータを取得するデバイスのマイクロホンによって捕捉される、請求項２７５に記載の方法。
【請求項２７７】
前記オーディオデータは、環境雑音および前記対象の音声の調性の一方または両方を含む、請求項２７５または２７６に記載の方法。
【請求項２７８】
前記データは、前記対象によって装着されるデバイスによって取得される、請求項２７１−２７７のいずれかに記載の方法。
【請求項２７９】
前記デバイスに、前記対象が前記ストレス状態であると判定されると、前記ストレス指標を計算および表示させるステップをさらに含む、請求項２７８に記載の方法。
【請求項２８０】
前記対象の前記ストレス指標の改善を補助する情報を前記対象に提供するステップをさらに含む、請求項２７１−２７９のいずれかに記載の方法。
【請求項２８１】
前記情報は、前記データを取得する前記対象によって装着されるデバイスに提供される、請求項２８０に記載の方法。
【請求項２８２】
対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスであって、
光を前記対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源と、
光学センサであって、
前記放出された光が前記対象の皮膚に反射した後、前記放出された光を受信することと、
前記受信された光の特性に対応するデータを提供することであって、前記データは、前記対象の場所において前記光学センサによって取得された前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、ことと
を行うように構成される、光学センサと、
前記対象の場所において運動センサによって取得された前記対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサと、
プロセッサであって、
前記発光要素、前記光学センサ、および前記運動センサのうちの１つまたはそれを上回るものからデータを受信することと、
前記対象の状態と関連付けられた指標を導出することであって、前記対象の状態は、健康、睡眠、体力、およびストレスから成る群から選択される１つまたはそれを上回る要素である、ことと
を行うように構成される、プロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項２８３】
対象の状態と関連付けられた指標を導出するように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスであって、前記対象の状態は、健康、睡眠、体力、およびストレスから成る群から選択される１つまたはそれを上回る要素であり、前記指標を導出するステップは、前記対象の場所において取得された前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータに基づく、デバイス。
【請求項２８４】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記処理されたデータから前記対象の心理状態についての情報を導出するステップと
を含む、方法。
【請求項２８５】
前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、前記対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む、請求項２８４に記載の方法。
【請求項２８６】
前記データは、継続的に取得される、請求項２８４または２８５に記載の方法。
【請求項２８７】
前記データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される、請求項２８４−２８６のいずれかに記載の方法。
【請求項２８８】
前記データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される、請求項２８４−２８７のいずれかに記載の方法。
【請求項２８９】
前記データは、前記対象の単一場所において取得される、請求項２８４−２８８のいずれかに記載の方法。
【請求項２９０】
前記データは、前記対象によって装着されるデバイスによって取得される、請求項２８４−２８９のいずれかに記載の方法。
【請求項２９１】
前記デバイスは、可動性であり、前記対象の移動度を低減させない、請求項２９０に記載の方法。
【請求項２９２】
前記デバイスは、前記データを処理する、請求項２９０または２９１に記載の方法。
【請求項２９３】
前記単一場所は、前記対象の腕である、請求項２８９−２９２のいずれかに記載の方法。
【請求項２９４】
前記単一場所は、前記対象の手首である、請求項２９３に記載の方法。
【請求項２９５】
前記対象の心理状態は、ストレスの状態を含む、請求項２８４−２９４のいずれかに記載の方法。
【請求項２９６】
前記データセットに基づいて、前記対象の血圧、心拍数、および心拍変動のうちの１つまたはそれを上回るものを判定するステップと、
前記対象の判定された血圧、心拍数、および心拍変動のうちの１つまたはそれを上回るものに基づいて、前記対象のストレスの状態についての情報を導出するステップと
をさらに含む、請求項２９５に記載の方法。
【請求項２９７】
前記対象のストレスのレベルと前記対象が暴露された紫外線光の量を相関させるステップをさらに含む、請求項２９５または２９６に記載の方法。
【請求項２９８】
前記情報を導出するステップは、前記処理されたデータの少なくとも一部と前記対象の１つの心理状態との間の関係を推測するステップを含む、請求項２８４−２９７のいずれかに記載の方法。
【請求項２９９】
他の処理されたデータと前記１つの心理状態に関連する前記処理されたデータを比較することによって、前記対象の第２の心理状態の存在を推測するステップをさらに含む、請求項２９８に記載の方法。
【請求項３００】
前記１つの心理状態は、比較的に低いストレスの状態を含む、請求項２９８または２９９に記載の方法。
【請求項３０１】
前記１つの心理状態は、前記対象のベースライン状態を含み、前記処理されたデータの少なくとも一部と前記１つの心理状態との間の関係は、前記対象がポリグラフテストを行うのに先立って推測される、請求項２９８−３００のいずれかに記載の方法。
【請求項３０２】
前記心理状態は、悪意を含む、請求項２８４−２９４のいずれかに記載の方法。
【請求項３０３】
前記心理状態は、嘘をついていることを含む、請求項３０２に記載の方法。
【請求項３０４】
前記対象によって装着されるデバイスは、前記データを取得する、請求項３０３に記載の方法。
【請求項３０５】
前記対象の心理状態についての情報を導出するステップは、前記対象の血圧、心拍数、心拍変動、呼吸数、および電気皮膚インピーダンスのうちの１つまたはそれを上回るものに基づいて、前記対象のベースライン状態を判定するステップを含む、請求項３０４に記載の方法。
【請求項３０６】
前記デバイスは、前記対象のベースライン状態を判定するために、長期間の間、前記対象によって装着される、請求項３０４または３０５に記載の方法。
【請求項３０７】
前記デバイスは、１日を上回る間、前記対象によって継続的に装着される、請求項３０４−３０６のいずれかに記載の方法。
【請求項３０８】
対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスであって、
光を前記対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源と、
光学センサであって、
前記放出された光が前記対象の皮膚に反射した後、前記放出された光を受信することと、
前記受信された光の特性に対応するデータを提供することであって、前記データは、前記対象の場所において前記光学センサによって取得された前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、ことと
を行うように構成される、光学センサと、
前記対象の場所において運動センサによって取得された前記対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサと、
プロセッサであって、
前記発光要素、前記光学センサ、および前記運動センサのうちの１つまたはそれを上回るものからデータを受信することと、
前記処理されたデータから前記対象の心理状態についての情報を導出することと
を行うように構成される、プロセッサと
を備える、デバイス
【請求項３０９】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記処理されたデータから前記対象の心理状態についての情報を導出するステップと
を含む動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能である命令を記憶する、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項３１０】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、データセット内のデータを処理するステップと、
前記セグメントの形態学的特徴を分析することによって、前記データセットの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかを判定するステップと
を含む、方法。
【請求項３１１】
前記データは、継続的に取得される、請求項３１０に記載の方法。
【請求項３１２】
前記データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される、請求項３１０または３１１に記載の方法。
【請求項３１３】
前記データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される、請求項３１０−３１２のいずれかに記載の方法。
【請求項３１４】
前記データは、前記対象の単一場所において取得される、請求項３１０−３１３のいずれかに記載の方法。
【請求項３１５】
前記データは、前記対象によって装着されるデバイスによって取得される、請求項３１０−３１４のいずれかに記載の方法。
【請求項３１６】
前記デバイスは、可動性であり、前記対象の移動度を低減させない、請求項３１５に記載の方法。
【請求項３１７】
前記デバイスは、前記データを処理する、請求項３１５または３１６に記載の方法。
【請求項３１８】
前記単一場所は、前記対象の腕である、請求項３１４−３１７のいずれかに記載の方法。
【請求項３１９】
前記単一場所は、前記対象の手首である、請求項３１４−３１８のいずれかに記載の方法。
【請求項３２０】
前記判定するステップは、前記対象の電気皮膚インピーダンス、呼吸数、心拍数、心拍変動、ＰＰＧ形態、および声帯音周波数のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、他のバイオメトリックデータを分析するステップを含む、請求項３１０−３１９のいずれかに記載の方法。
【請求項３２１】
前記他のバイオメトリックデータを分析するステップは、前記対象が苦痛下にあるかどうかを判定するステップを含む、請求項３２０に記載の方法。
【請求項３２２】
前記データセットの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかを判定するステップは、前記対象によって提供される秘密情報を分析するステップを含む、請求項３１０−３２１のいずれかに記載の方法。
【請求項３２３】
前記秘密情報は、パスワード、個人識別番号、および所定のジェスチャのうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項３２２に記載の方法。
【請求項３２４】
前記セグメントの形態学的特徴を分析するステップは、バイオメトリックデータの異なるセグメントの形態学的特徴を比較するステップを含む、請求項３１０−３２３のいずれかに記載の方法。
【請求項３２５】
前記セグメントのうちの１つまたはそれを上回るものが前記予期される対象以外の対象から捕捉されたと判定されるとき、措置を講じるステップをさらに含む、請求項３１０−３２４のいずれかに記載の方法。
【請求項３２６】
前記措置を講じるステップは、前記対象に、秘密情報を提供し、前記対象を前記予期される対象として認証するように促すステップを含む、請求項３２５に記載の方法。
【請求項３２７】
前記予期される対象は、前記予期される対象上の場所において前記データセグメントを捕捉する特定のデバイスと関連付けられた対象である、請求項３１０−３２６のいずれかに記載の方法。
【請求項３２８】
前記データセットの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかを判定するステップは、前記対象の活動レベルの変化および心拍数の変化の一方または両方を考慮するステップを含む、請求項３１０−３２７のいずれかに記載の方法。
【請求項３２９】
前記対象が前記予期される対象であることの判定に応じて、情報をデバイスに送信するステップをさらに含む、請求項３１０−３２８のいずれかに記載の方法。
【請求項３３０】
前記デバイスは、支払ゲートウェイであり、前記情報は、支払認証を含む、請求項３２９に記載の方法。
【請求項３３１】
前記デバイスは、ロック装置であり、前記情報は、ロック装置をロック解除させる、請求項３２９に記載の方法。
【請求項３３２】
前記ロック装置をロック解除させるステップはさらに、前記対象の場所に基づく、請求項３３１に記載の方法。
【請求項３３３】
前記対象が苦痛下にあることの判定に応じて、情報をデバイスに送信するステップをさらに含む、請求項３１０−３２８のいずれかに記載の方法。
【請求項３３４】
前記対象は、前記対象の心拍数、血圧、および呼吸数のうちの１つまたはそれを上回るものが閾値を超える場合、苦痛下にあると判定される、請求項３３３に記載の方法。
【請求項３３５】
前記デバイスは、支払ゲートウェイであり、前記情報は、前記対象が前記支払ゲートウェイにアクセスすることを防止するための前記支払ゲートウェイに対する命令を含む、請求項３３３に記載の方法。
【請求項３３６】
前記デバイスは、ロック装置であり、前記情報は、前記ロック装置がロックされたままであるための命令を含む、請求項３３５に記載の方法。
【請求項３３７】
前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記セグメントの形態学的特徴を分析することによって、前記データセットの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかを判定するステップと
をさらに含む、請求項３１０−３３６のいずれかに記載の方法。
【請求項３３８】
前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、前記対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む、請求項３３７に記載の方法。
【請求項３３９】
前記データセットに基づいて、パルス走行時間（ＰＴＴ）を判定するステップをさらに含み、前記ＰＴＴは、前記対象内のパルス圧力波の走行時間を表す、請求項３３７または３３８に記載の方法。
【請求項３４０】
前記データセットに基づいて、前記対象の血圧を判定するステップをさらに含む、請求項３３７−３３９のいずれかに記載の方法。
【請求項３４１】
前記判定するステップは、前記対象の電気皮膚インピーダンス、呼吸数、心拍数、心拍変動、１回拍出量、心拍出量、ＭｏＣＧ形態、ＰＰＧ形態、および声帯音周波数のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、他のバイオメトリックデータを分析するステップを含む、請求項３３７−３４０のいずれかに記載の方法。
【請求項３４２】
前記他のバイオメトリックデータを分析するステップは、前記対象が苦痛下にあるかどうかを判定するステップを含む、請求項３４１に記載の方法。
【請求項３４３】
前記形態学的特徴は、前記データセグメントのそれぞれの間の具体的時間における血圧差を含む、請求項３３７−３４２のいずれかに記載の方法。
【請求項３４４】
前記具体的時間は、前記データセグメントの間の血圧のピークまたは谷の時間を含む、請求項３４３に記載の方法。
【請求項３４５】
前記形態学的特徴は、血圧の逐次ピーク、血圧の逐次谷、または血圧の逐次ピークおよび谷における血圧差を含む、請求項３４３に記載の方法。
【請求項３４６】
対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、データセット内のデータを処理するステップと、
前記セグメントの形態学的特徴を分析することによって、前記データセットの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかを判定するステップと
を含む、方法。
【請求項３４７】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記第１および第２のデータセットに基づいて、前記対象の少なくとも２つのパラメータを判定するステップであって、前記パラメータは、血圧、呼吸数、血液酸素レベル、心拍数、心拍変動、１回拍出量、心拍出量、ＭｏＣＧ形態、およびＰＰＧ形態から成る群から選択される、ステップと、
前記対象のバイオメトリックシグネチャを判定するステップであって、前記バイオメトリックシグネチャは、少なくとも２つの軸によって定義される多次元空間によって表され、各軸は、前記判定されたパラメータのうちの少なくとも１つに対応する、ステップと、
前記バイオメトリックシグネチャの特徴を分析することによって、前記バイオメトリックシグネチャが予期される対象である対象から捕捉されたかどうかを判定するステップと
を含む、方法。
【請求項３４８】
対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスであって、
光を前記対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源と、
光学センサであって、
前記放出された光が前記対象の皮膚に反射した後、前記放出された光を受信することと、
前記受信された光の特性に対応するデータを提供することであって、前記データは、前記対象の場所において前記光学センサによって取得された前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、ことと
を行うように構成される、光学センサと、
プロセッサであって、
前記発光要素および前記光学センサの一方または両方からデータを受信することと、
前記セグメントの形態学的特徴を分析することによって、前記データの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかを判定することと
を行うように構成される、プロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項３４９】
前記対象の場所において運動センサによって取得された前記対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサをさらに備え、前記プロセッサはさらに、前記運動センサからデータを受信するように構成される、請求項３４８に記載のバイオフィードバックデバイス。
【請求項３５０】
対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、データセット内のデータを処理するステップと、
前記セグメントの形態学的特徴を分析することによって、前記データセットの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかを判定するステップと
を含む動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能である命令を記憶する、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項３５１】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記第１および第２のデータセットに基づいて、前記対象の少なくとも２つのパラメータを判定するステップであって、前記パラメータは、血圧、呼吸数、血液酸素レベル、心拍数、心拍変動、１回拍出量、心拍出量、ＭｏＣＧ形態、およびＰＰＧ形態から成る群から選択される、ステップと、
前記対象のバイオメトリックシグネチャを判定するステップであって、前記バイオメトリックシグネチャは、少なくとも２つの軸によって定義される多次元空間によって表され、各軸は、前記判定されたパラメータのうちの少なくとも１つに対応する、ステップと、
前記バイオメトリックシグネチャの特徴を分析することによって、前記バイオメトリックシグネチャが予期される対象である対象から捕捉されたかどうかを判定するステップと
を含む動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能である命令を記憶する、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項３５２】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、データセット内のデータを処理するステップと、
前記セグメントの形態学的特徴を分析することによって、前記データセットの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかを判定するステップと
を含む動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能である命令を記憶する、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項３５３】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記データに基づいて、前記対象の投薬計画についての情報を提供するステップと
を含む、方法。
【請求項３５４】
前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップをさらに含む、請求項３５３に記載の方法。
【請求項３５５】
前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、前記対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む、請求項３５４に記載の方法。
【請求項３５６】
前記データは、継続的に取得される、請求項３５３−３５５のいずれかに記載の方法。
【請求項３５７】
前記データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される、請求項３５３−３５６のいずれかに記載の方法。
【請求項３５８】
前記データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される、請求項３５３−３５７のいずれかに記載の方法。
【請求項３５９】
前記データは、前記対象の単一場所において取得される、請求項３５３−３５８のいずれかに記載の方法。
【請求項３６０】
前記データは、前記対象によって装着されるデバイスによって取得される、請求項３５３−３５９のいずれかに記載の方法。
【請求項３６１】
前記デバイスは、可動性であり、前記対象の移動度を低減させない、請求項３６０に記載の方法。
【請求項３６２】
前記デバイスは、前記データを処理する、請求項３６０または３６１に記載の方法。
【請求項３６３】
前記単一場所は、前記対象の腕である、請求項３５９−３６２のいずれかに記載の方法。
【請求項３６４】
前記単一場所は、前記対象の手首である、請求項３６３に記載の方法。
【請求項３６５】
前記データに基づいて、前記対象が、潜在的に、薬剤のある用量を逸失したことを判定するステップと、
前記対象が、潜在的に、前記薬剤の用量を逸失したことを示す、通知を提供するステップと
をさらに含む、請求項３５４に記載の方法。
【請求項３６６】
前記対象が、潜在的に、薬剤のある用量を逸失したことを判定するステップは、前記対象の血圧が閾値を超えたことを判定するステップを含む、請求項３６５に記載の方法。
【請求項３６７】
前記第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、前記第１の点は、前記対象の第１の身体部分における前記パルス圧力波の到着時間を表す、ステップと、
前記第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、前記第２の点は、前記パルス圧力波が前記対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップと、
前記第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するステップであって、前記ＰＴＴは、前記パルス圧力波が前記対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表す、ステップと
をさらに含み、
前記対象の血圧は、前記ＰＴＴに基づいて判定される、請求項３６６に記載の方法。
【請求項３６８】
前記第１の身体部分は、前記第１のデータセット内のデータが取得される前記対象の場所であり、前記第２の身体部分は、前記対象の心臓である、請求項３６７に記載の方法。
【請求項３６９】
前記対象が、潜在的に、薬剤のある用量を逸失したことを判定するステップは、前記対象の心拍数が閾値を超えたことを判定するステップを含む、請求項３６５−３６８のいずれかに記載の方法。
【請求項３７０】
前記対象が、潜在的に、薬剤のある用量を逸失したことを判定するステップは、前記対象の呼吸数が閾値を超えたことを判定するステップを含む、請求項３６５−３６９のいずれかに記載の方法。
【請求項３７１】
前記データに基づいて、薬剤への前記対象の反応を判定するステップと、
前記薬剤への前記対象の反応に基づいて、前記薬剤の推奨される投薬計画を提供するステップと
をさらに含む、請求項３５３−３７０のいずれかに記載の方法。
【請求項３７２】
前記推奨される投薬計画は、
１つまたはそれを上回る推奨される投薬タイミングと、
それぞれ、前記投薬タイミングのうちの１つに対応する、１つまたはそれを上回る推奨される投薬量と
を含む、請求項３７１に記載の方法。
【請求項３７３】
薬剤への前記対象の反応を判定するステップは、前記対象の血圧を判定するステップを含む、請求項３７１または３７２に記載の方法。
【請求項３７４】
前記対象の血圧は、周期的に判定される、請求項３７３に記載の方法。
【請求項３７５】
前記推奨される投薬タイミングおよび量は、前記対象の血圧を定義される範囲内に維持するように判定される、請求項３７２−３７４のいずれかに記載の方法。
【請求項３７６】
薬剤への前記対象の反応を判定するステップは、前記対象の心拍数を判定するステップを含む、請求項３７１−３７５のいずれかに記載の方法。
【請求項３７７】
薬剤への前記対象の反応を判定するステップは、前記対象の心拍数の規則性を判定するステップを含む、請求項３７１−３７６のいずれかに記載の方法。
【請求項３７８】
前記推奨される投薬タイミングおよび量は、前記対象の心拍数を定義される範囲内に維持するように判定される、請求項３７１−３７７のいずれかに記載の方法。
【請求項３７９】
薬剤への前記対象の反応を判定するステップは、前記対象の心拍出量を判定するステップを含む、請求項３７１−３７８のいずれかに記載の方法。
【請求項３８０】
前記推奨される投薬タイミングおよび量は、前記対象の心拍出量を定義される範囲内に維持するように判定される、請求項３７１−３７９のいずれかに記載の方法。
【請求項３８１】
薬剤への前記対象の反応を判定するステップは、前記対象の体温を判定するステップを含む、請求項３７１−３８０のいずれかに記載の方法。
【請求項３８２】
前記推奨される投薬タイミングおよび量は、前記対象の体温を定義される範囲内に維持するように判定される、請求項３７１−３８１のいずれかに記載の方法。
【請求項３８３】
薬剤への前記対象の反応を判定するステップは、前記対象の呼吸数を判定するステップを含む、請求項３７１−３８２のいずれかに記載の方法。
【請求項３８４】
前記推奨される投薬タイミングおよび量は、前記対象の呼吸数を定義される範囲内に維持するように判定される、請求項３７１−３８３のいずれかに記載の方法。
【請求項３８５】
対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスであって、
光を前記対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源と、
光学センサであって、
前記放出された光が前記対象の皮膚に反射した後、前記放出された光を受信することと、
前記受信された光の特性に対応するデータを提供することであって、前記データは、前記対象の場所において前記光学センサによって取得された前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、ことと
を行うように構成される、光学センサと、
プロセッサであって、
前記発光要素および前記光学センサの一方または両方からデータを受信することと、
前記データに基づいて、前記対象の投薬計画についての情報を提供することと
を行うように構成される、プロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項３８６】
前記対象の場所において運動センサによって取得された前記対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサをさらに備え、前記プロセッサはさらに、前記運動センサからデータを受信するように構成される、請求項３８５に記載のバイオフィードバックデバイス。
【請求項３８７】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記データに基づいて、前記対象の投薬計画についての情報を提供するステップと
を含む動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能である命令を記憶する、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項３８８】
前記動作はさらに、前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む、請求項３８７に記載の１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項３８９】
前記対象のそれぞれの場所において取得された２人またはそれを上回る対象のそれぞれ内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表すデータを処理するステップと、
前記対象のそれぞれの場所において取得された前記２人またはそれを上回る対象の運動についての時変情報を表すデータを処理するステップと、
前記対象の相対的状態を報告する情報をユーザに提供するステップと
を含む、方法。
【請求項３９０】
前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、前記対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む、請求項３８９に記載の方法。
【請求項３９１】
前記データは、継続的に取得される、請求項３８９または３９０に記載の方法。
【請求項３９２】
前記データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される、請求項３８９−３９１のいずれかに記載の方法。
【請求項３９３】
前記データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される、請求項３８９−３９２のいずれかに記載の方法。
【請求項３９４】
前記データは、前記対象のそれぞれの単一場所において取得される、請求項３８９−３９３のいずれかに記載の方法。
【請求項３９５】
前記データは、前記対象によって装着されるデバイスによって取得される、請求項３８９−３９４のいずれかに記載の方法。
【請求項３９６】
前記デバイスは、可動性であり、前記対象の移動度を低減させない、請求項３９５に記載の方法。
【請求項３９７】
前記デバイスは、前記データを処理する、請求項３９５または３９６に記載の方法。
【請求項３９８】
前記対象のそれぞれの単一場所は、前記対象の腕である、請求項３９４−３９７のいずれかに記載の方法。
【請求項３９９】
前記単一場所は、前記対象の手首である、請求項３９８に記載の方法。
【請求項４００】
前記対象の相対的状態は、前記対象の呼吸数、心拍数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものに基づいて判定される、請求項３８９−３９９のいずれかに記載の方法。
【請求項４０１】
前記対象の相対的状態は、前記対象の呼吸数、心拍数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものと個別の閾値を比較することによって判定される、請求項４００に記載の方法。
【請求項４０２】
前記対象によって装着されるデバイスは、前記データを取得し、前記対象の呼吸数、心拍数、および血圧は、前記データに従って判定される、請求項４００または４０１に記載の方法。
【請求項４０３】
前記相対的状態に基づいて、前記対象を管理するステップをさらに含む、請求項３８９−４０２のいずれかに記載の方法。
【請求項４０４】
前記対象の前記相対的状態に基づいて、前記対象にタスクを割り当てるステップをさらに含む、請求項３８９−４０３のいずれかに記載の方法。
【請求項４０５】
前記対象のうちの１人またはそれを上回る人数が、前記対象の相対的状態に従って、運動競技に投入される、請求項３８９−４０４のいずれかに記載の方法。
【請求項４０６】
前記対象の呼吸数、心拍数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものが個別の閾値を上回る場合、対象は、前記運動競技に投入される、請求項４０５に記載の方法、。
【請求項４０７】
前記対象のうちの１人またはそれを上回る人数は、前記対象の相対的状態に従って、特定の戦闘タスクが割り当てられる、請求項３８９−４０４のいずれかに記載の方法。
【請求項４０８】
前記対象の呼吸数、心拍数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものが個別の閾値を上回る場合、対象は、特定の戦闘タスクが割り当てられる、請求項４０７に記載の方法。
【請求項４０９】
前記相対的状態は、相対的心理状態、相対的物理状態、および相対的即応性状態のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項３８９−４０８のいずれかに記載の方法。
【請求項４１０】
２人またはそれを上回る対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスであって、
光を前記対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源と、
光学センサであって、
前記放出された光が前記対象の皮膚に反射した後、前記放出された光を受信することと、
前記受信された光の特性に対応するデータを提供することであって、前記データは、前記対象の場所において前記光学センサによって取得された前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、ことと
を行うように構成される、光学センサと、
前記対象の場所において運動センサによって取得された前記対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサと、
プロセッサであって、
前記発光要素、前記光学センサ、および前記運動センサのうちの１つまたはそれを上回るものからデータを受信することと、
前記対象の相対的状態を報告する情報をユーザに提供することと
を行うように構成される、プロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項４１１】
前記対象のそれぞれの場所において取得された２人またはそれを上回る対象のそれぞれ内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表すデータを処理するステップと、
前記対象のそれぞれの場所において取得された前記２人またはそれを上回る対象の運動についての時変情報を表すデータを処理するステップと、
前記対象の相対的状態を報告する情報をユーザに提供するステップと
を含む動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能である命令を記憶する、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項４１２】
前記対象が睡眠中、前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記対象が睡眠中、前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記データに基づいて、前記対象の睡眠の特性についての情報を判定するステップと
を含む、方法。
【請求項４１３】
前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、前記対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む、請求項４１２に記載の方法。
【請求項４１４】
前記データは、継続的に取得される、請求項４１２または４１３に記載の方法。
【請求項４１５】
前記データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される、請求項４１２−４１４のいずれかに記載の方法。
【請求項４１６】
前記データは、前記対象の単一場所において取得される、請求項４１２−４１５のいずれかに記載の方法。
【請求項４１７】
前記データは、前記対象によって装着されるデバイスによって取得される、請求項４１２−４１６のいずれかに記載の方法。
【請求項４１８】
前記デバイスは、可動性であり、前記対象の移動度を低減させない、請求項４１７に記載の方法。
【請求項４１９】
前記デバイスは、前記データを処理する、請求項４１７または４１８に記載の方法。
【請求項４２０】
前記単一場所は、前記対象の腕である、請求項４１６−４１９のいずれかに記載の方法。
【請求項４２１】
前記単一場所は、前記対象の手首である、請求項４２０に記載の方法。
【請求項４２２】
前記対象の非睡眠期間と関連付けられたデータを除外することによって、縮小データセットを生成するステップをさらに含む、請求項４１２−４２１のいずれかに記載の方法。
【請求項４２３】
期間は、前記対象の総合的運動データに基づいて、非睡眠期間として識別される、請求項４２２に記載の方法。
【請求項４２４】
前記期間を非睡眠期間として識別するステップは、前記期間の間の前記総合的運動データが閾値を上回ることを判定するステップを含む、請求項４２３に記載の方法。
【請求項４２５】
前記期間を非睡眠期間として識別するステップは、前記期間の間の前記総合的運動データが実質的に不規則であることを判定するステップを含む、請求項４２３または４２４に記載の方法。
【請求項４２６】
期間は、前記対象の総合的運動データに基づいて、睡眠期間として識別される、請求項４１２−４２５のいずれかに記載の方法。
【請求項４２７】
前記期間を睡眠期間として識別するステップは、前記期間の間の前記総合的運動データが閾値を下回ることを判定するステップを含む、請求項４２６に記載の方法。
【請求項４２８】
前記期間を睡眠期間として識別するステップは、前記期間の間の前記総合的運動データが実質的に平坦であることを判定するステップを含む、請求項４２６または４２７に記載の方法。
【請求項４２９】
前記睡眠期間の開始および終了を判定するステップをさらに含む、請求項４１２−４２８のいずれかに記載の方法。
【請求項４３０】
前記睡眠期間の開始を判定するステップは、前記総合的運動データが閾値を下回って降下する時間を識別するステップを含み、前記睡眠期間の終了を判定するステップは、前記総合的運動データが閾値を上回って上昇する時間を識別するステップを含む、請求項４２９に記載の方法。
【請求項４３１】
前記データに基づいて、前記対象の睡眠の特性を計算するステップをさらに含む、請求項４１２−４３０のいずれかに記載の方法。
【請求項４３２】
前記特性は、前記対象の心拍数、心拍変動、活動レベル、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものと関連付けられる、請求項４３１に記載の方法。
【請求項４３３】
前記対象の心拍数、心拍変動、活動レベル、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものは、前記処理されたデータに基づいて判定される、請求項４３２に記載の方法。
【請求項４３４】
前記対象の心拍数を判定するステップは、前記第１のデータセット内の２つの連続参照点間の距離を計算するステップを含み、前記距離は、前記対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す、請求項４３３に記載の方法。
【請求項４３５】
前記参照点は、極大値または極小値である、請求項４３４に記載の方法。
【請求項４３６】
前記参照点は、ピークまたは谷である、請求項４３４に記載の方法。
【請求項４３７】
前記対象の心拍変動を判定するステップは、前記第１のデータセット内の複数の対の連続参照点間の距離を計算するステップを含み、各距離は、前記対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す、請求項４３３−４３６のいずれかに記載の方法。
【請求項４３８】
前記対象の血圧を判定するステップは、
前記第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、前記第１の点は、前記対象の第１の身体部分における前記パルス圧力波の到着時間を表す、ステップと、
前記第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、前記第２の点は、前記パルス圧力波が前記対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップと、
前記第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するステップであって、前記ＰＴＴは、前記パルス圧力波が前記対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表し、前記ＰＴＴは、前記対象の１つまたはそれを上回る血管の内圧に関連する、ステップと、
前記１つまたはそれを上回る血管の内圧に基づいて、前記対象の血圧を判定するステップと
を含む、請求項４１２−４３７のいずれかに記載の方法。
【請求項４３９】
前記第１の身体部分は、前記第１のデータセット内のデータが取得される前記対象の場所であり、前記第２の身体部分は、前記対象の心臓である、請求項４３８に記載の方法。
【請求項４４０】
前記対象の睡眠の特性は、前記特性に基づいて判定される、請求項４３１−４３９のいずれかに記載の方法。
【請求項４４１】
前記特性は、睡眠時無呼吸を含む、請求項４１２−４４０のいずれかに記載の方法。
【請求項４４２】
前記対象が睡眠時無呼吸を発現していることを判定するステップは、前記対象の睡眠期間の間に取得される前記対象の心拍数信号中の単純信号を識別するステップを含む、請求項４４１に記載の方法。
【請求項４４３】
前記対象が睡眠時無呼吸を発現していることを判定するステップは、前記対象の心拍数信号中の繰り返し起こる単純信号を識別するステップを含む、請求項４４１または４４２に記載の方法。
【請求項４４４】
前記特性は、睡眠持続時間、睡眠潜時、入眠期、妨害の回数、および寝返りの回数のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、前記睡眠の質を含む、請求項４１２−４４０のいずれかに記載の方法。
【請求項４４５】
前記対象の睡眠の特性についての情報を判定するステップは、前記対象の睡眠持続時間を判定するステップを含む、請求項４４４に記載の方法。
【請求項４４６】
前記対象の睡眠持続時間を判定するステップは、前記対象の１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報に基づいて、前記対象が睡眠中であった総時間長を判定するステップを含む、請求項４４５に記載の方法。
【請求項４４７】
前記１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報は、各睡眠安静期間の開始と関連付けられた時間、各睡眠安静期間の終了と関連付けられた時間、各睡眠安静期間の間の前記対象の総合的運動データ、および各睡眠安静期間の間の前記対象の心拍数データを含む、請求項４４６に記載の方法。
【請求項４４８】
前記対象の睡眠の特性についての情報を判定するステップは、前記対象の睡眠潜時を判定するステップを含む、請求項４４４に記載の方法。
【請求項４４９】
前記対象の睡眠潜時を判定するステップは、前記対象の１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報および前記対象が睡眠に入る前の前記対象の総合的運動データに基づいて、前記対象が覚醒状態から前記睡眠状態に遷移するためにかかる時間長を判定するステップを含む、請求項４４８に記載の方法。
【請求項４５０】
前記対象の睡眠の特性についての情報を判定するステップは、前記対象の入眠期を判定するステップを含む、請求項４４４に記載の方法。
【請求項４５１】
前記対象の入眠期を判定するステップは、前記１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報に基づいて、前記対象の１つまたはそれを上回る睡眠安静期間のそれぞれの一部の間の前記対象の睡眠の深さを判定するステップを含む、請求項４５０に記載の方法。
【請求項４５２】
前記対象の入眠期は、前記睡眠安静期間の一部のうちの１つまたはそれを上回るものの間の前記対象の少なくとも心拍数および総合的運動データに基づいて判定される、請求項４５０または４５１に記載の方法。
【請求項４５３】
前記対象が浅眠期にある間、前記睡眠持続時間が閾値を超えると、前記対象にアラートするステップをさらに含む、請求項４４５−４４７のいずれかに記載の方法。
【請求項４５４】
前記特性は、睡眠障害を含む、請求項４１２−４４０のいずれかに記載の方法。
【請求項４５５】
前記特性は、夜間血圧降下のレベルを含む、請求項４１２−４４０のいずれかに記載の方法。
【請求項４５６】
前記対象が暴露された紫外線光の量についての情報を表すデータを処理するステップをさらに含む、請求項４１２−４５５のいずれかに記載の方法。
【請求項４５７】
前記対象の睡眠の特性と前記対象が暴露された紫外線光の量を相関させるステップをさらに含む、請求項４５６に記載の方法。
【請求項４５８】
前記対象の睡眠の質と前記対象が暴露された紫外線光の量を相関させるステップをさらに含む、請求項４５６または４５７に記載の方法。
【請求項４５９】
前記対象の睡眠の持続時間と前記対象が暴露された紫外線光の量を相関させるステップをさらに含む、請求項４５６−４５８のいずれかに記載の方法。
【請求項４６０】
対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスであって、
光を前記対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源と、
光学センサであって、
前記放出された光が前記対象の皮膚に反射した後、前記放出された光を受信することと、
前記受信された光の特性に対応するデータを提供することであって、前記データは、前記対象の場所において前記光学センサによって取得された前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、ことと
を行うように構成される、光学センサと、
前記対象の場所において運動センサによって取得された前記対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサと、
プロセッサであって、
前記発光要素、前記光学センサ、および前記運動センサのうちの１つまたはそれを上回るものからデータを受信することと、
前記データに基づいて、前記対象の睡眠の特性についての情報を判定することと
を行うように構成される、プロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項４６１】
前記対象が睡眠中、前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記対象が睡眠中、前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記データに基づいて、前記対象の睡眠の特性についての情報を判定するステップと
を含む動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能である命令を記憶する、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項４６２】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含み、前記データは、前記対象が、前記対象の少なくとも所定の量の覚醒度を要求する状況にある間に取得される、方法。
【請求項４６３】
前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップをさらに含む、請求項４６２に記載の方法。
【請求項４６４】
前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、前記対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む、請求項４６３に記載の方法。
【請求項４６５】
前記データは、継続的に取得される、請求項４６２−４６４のいずれかに記載の方法。
【請求項４６６】
前記データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される、請求項４６２−４６５のいずれかに記載の方法。
【請求項４６７】
前記データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される、請求項４６２−４６６のいずれかに記載の方法。
【請求項４６８】
前記データは、前記対象の単一場所において取得される、請求項４６２−４６７のいずれかに記載の方法。
【請求項４６９】
前記データは、前記対象によって装着されるデバイスによって取得される、請求項４６２−４６８のいずれかに記載の方法。
【請求項４７０】
前記デバイスは、可動性であり、前記対象の移動度を低減させない、請求項４６９に記載の方法。
【請求項４７１】
前記デバイスは、前記データを処理する、請求項４６９または４７０に記載の方法。
【請求項４７２】
前記単一場所は、前記対象の腕である、請求項４６８−４７１のいずれかに記載の方法。
【請求項４７３】
前記単一場所は、前記対象の手首である、請求項４７２に記載の方法。
【請求項４７４】
前記状況は、前記対象の覚醒度が前記所定の量を下回る場合、１人またはそれを上回る人間の命を脅かす可能性が増加されるものである、請求項４６２−４７３のいずれかに記載の方法。
【請求項４７５】
前記状況は、前記対象の覚醒度が前記所定の量を下回る場合、１つまたはそれを上回る特性への被害の可能性が増加されるものである、請求項４６２−４７４のいずれかに記載の方法。
【請求項４７６】
前記状況は、前記対象の覚醒度が前記所定の量を下回る場合、経済的損害の可能性が増加されるものである、請求項４６２−４７５のいずれかに記載の方法。
【請求項４７７】
前記状況は、航空交通制御、知的分析、車両の運転、機械の運転、安全警備、手荷物検査、および飛行機の操縦のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項４６２−４７６のいずれかに記載の方法。
【請求項４７８】
前記処理されたデータを使用して、前記対象の覚醒度の測定値を導出するステップをさらに含む、請求項４６２−４７７のいずれかに記載の方法。
【請求項４７９】
前記対象の覚醒度の測定値は、前記対象の心拍数、呼吸数、血圧、および活動レベルのうちの１つまたはそれを上回るものに基づく、請求項４７８に記載の方法。
【請求項４８０】
前記対象の覚醒度の測定値が閾値を下回って降下する場合、前記対象によって装着されるデバイス上のアラームをアクティブ化するステップをさらに含む、請求項４７８または４７９に記載の方法。
【請求項４８１】
前記対象によって装着されるデバイスは、前記データを取得する、請求項４８０に記載の方法。
【請求項４８２】
前記対象によって装着されるデバイスは、前記データを処理する、請求項４８０または４８１に記載の方法。
【請求項４８３】
前記対象の覚醒度の測定値が閾値を下回って降下する場合、前記対象によって動作されている車両の速度を減速させるステップをさらに含む、請求項４６２−４８２のいずれかに記載の方法。
【請求項４８４】
前記対象の覚醒度の測定値が閾値を下回って降下する場合、前記対象によって動作されている車両内のアラームをアクティブ化させるステップをさらに含む、請求項４６２−４８３のいずれかに記載の方法。
【請求項４８５】
前記対象の覚醒度の測定値が閾値を下回って降下する場合、前記対象によって動作されているデバイスをオフにさせるステップをさらに含む、請求項４６２−４８４のいずれかに記載の方法。
【請求項４８６】
前記対象の覚醒度の測定値が閾値を下回って降下する場合、前記対象によって動作されている車両の操作スイッチをオフにさせるステップをさらに含む、請求項４６２−４８５のいずれかに記載の方法。
【請求項４８７】
前記覚醒度の測定値に基づいて、前記対象にタスクを割り当てるステップをさらに含む、請求項４７８に記載の方法。
【請求項４８８】
前記対象は、前記対象の覚醒度の測定値が閾値を上回る場合、運動競技に投入される、請求項４８７に記載の方法。
【請求項４８９】
前記対象は、前記対象の覚醒度の測定値が閾値を上回る場合、特定の戦闘タスクが割り当てられる、請求項４８７に記載の方法。
【請求項４９０】
対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスであって、
光を前記対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源と、
光学センサであって、
前記放出された光が前記対象の皮膚に反射した後、前記放出された光を受信することと、
前記受信された光の特性に対応するデータを提供することであって、前記データは、前記対象の場所において前記光学センサによって取得された前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、ことと
を行うように構成される、光学センサと、
プロセッサであって、
前記発光要素および前記光学センサの一方または両方からデータを受信することと、
前記データを処理し、前記対象の覚醒度の測定値を導出することと
を行うように構成される、プロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項４９１】
前記対象の場所において運動センサによって取得された前記対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサをさらに備え、前記プロセッサはさらに、前記運動センサからデータを受信し、処理するように構成される、請求項４９０に記載のバイオフィードバックデバイス。
【請求項４９２】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスであって、前記データは、前記対象が、前記対象の少なくとも所定の量の覚醒度を要求する状況にある間に取得される、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項４９３】
前記動作はさらに、前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む、請求項４９２に記載の１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項４９４】
対象の場所において取得された前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記処理されたデータに基づいて、前記対象の医療事象を予測するステップと
を含む、方法。
【請求項４９５】
前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップをさらに含む、請求項４９４に記載の方法。
【請求項４９６】
前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、前記対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む、請求項４９５に記載の方法。
【請求項４９７】
前記データは、継続的に取得される、請求項４９４−４９６のいずれかに記載の方法。
【請求項４９８】
前記データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される、請求項４９４−４９７のいずれかに記載の方法。
【請求項４９９】
前記データは、前記対象の単一場所において取得される、請求項４９４−４９８のいずれかに記載の方法。
【請求項５００】
前記データは、前記対象によって装着されるデバイスによって取得される、請求項４９４−４９９のいずれかに記載の方法。
【請求項５０１】
前記デバイスは、可動性であり、前記対象の移動度を低減させない、請求項５００に記載の方法。
【請求項５０２】
前記デバイスは、前記データを処理する、請求項５００または５０１に記載の方法。
【請求項５０３】
前記単一場所は、前記対象の腕である、請求項４９９−５０２のいずれかに記載の方法。
【請求項５０４】
前記単一場所は、前記対象の手首である、請求項５０３に記載の方法。
【請求項５０５】
前記対象の医療事象が予測されると、介護者にアラートするステップをさらに含む、請求項４９４−５０４のいずれかに記載の方法。
【請求項５０６】
前記データを処理するステップは、前記対象の心拍数、心拍変動、血圧、血圧変動、体温、皮膚温、声帯音調性、電気皮膚インピーダンス、呼吸数、血液酸素レベル、１回拍出量、心拍出量、ＭｏＣＧ形態、およびＰＰＧ形態のうちの１つまたはそれを上回るものを判定するステップを含む、請求項４９４−５０５のいずれかに記載の方法。
【請求項５０７】
前記対象の医療事象を予測するステップは、前記対象の心拍数が閾値を満たすかどうかを判定するステップを含む、請求項４９４−５０６のいずれかに記載の方法。
【請求項５０８】
前記医療事象は、頻脈である、請求項５０７に記載の方法。
【請求項５０９】
前記対象の心拍数を判定するステップは、前記第１のデータセット内の２つの連続参照点間の距離を計算するステップを含み、前記距離は、前記対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す、請求項５０７または５０８に記載の方法。
【請求項５１０】
前記参照点は、極大値または極小値である、請求項５０９に記載の方法。
【請求項５１１】
前記参照点は、ピークまたは谷である、請求項５０９に記載の方法。
【請求項５１２】
前記対象の医療事象を予測するステップは、前記対象の心拍変動が閾値を満たすかどうかを判定するステップを含む、請求項４９４−５１１のいずれかに記載の方法。
【請求項５１３】
前記対象の心拍変動を判定するステップは、前記第１のデータセット内の複数の対の連続参照点間の距離を計算するステップを含み、各距離は、前記対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す、請求項５１２に記載の方法。
【請求項５１４】
前記対象の医療事象を予測するステップは、前記対象の血圧が閾値を満たすかどうかを判定するステップを含む、請求項４９４−５１３のいずれかに記載の方法。
【請求項５１５】
前記医療事象は、高血圧症である、請求項５１４に記載の方法。
【請求項５１６】
前記対象の医療事象を予測するステップは、前記対象の血圧の変化率を判定するステップを含む、請求項４９４−５１４のいずれかに記載の方法。
【請求項５１７】
前記医療事象は、脳卒中であり、脳卒中は、前記対象の血圧の変化率が、正であり、かつ閾値を上回る場合、予測される、請求項５１６に記載の方法。
【請求項５１８】
前記医療事象は、異常心臓機能であり、異常心臓機能は、前記対象の血圧の変化率が、負であり、かつ閾値を下回る場合、予測される、請求項５１６に記載の方法。
【請求項５１９】
前記第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、前記第１の点は、前記対象の第１の身体部分における前記パルス圧力波の到着時間を表す、ステップと、
前記第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、前記第２の点は、前記パルス圧力波が前記対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップと、
前記第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するステップであって、前記ＰＴＴは、前記パルス圧力波が前記対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表す、ステップと
をさらに含む、請求項５１４に記載の方法。
【請求項５２０】
前記対象の血圧は、前記ＰＴＴに基づいて判定される、請求項５１９に記載の方法。
【請求項５２１】
前記第１の身体部分は、前記第１のデータセット内のデータが取得される前記対象の場所であり、前記第２の身体部分は、前記対象の心臓である、請求項５１９または５２０に記載の方法。
【請求項５２２】
対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスであって、
光を前記対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源と、
光学センサであって、
前記放出された光が前記対象の皮膚に反射した後、前記放出された光を受信することと、
前記受信された光の特性に対応するデータを提供することであって、前記データは、前記対象の場所において前記光学センサによって取得された前記対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、ことと
を行うように構成される、光学センサと、
プロセッサであって、
前記発光要素および前記光学センサの一方または両方からデータを受信することと、
前記データに基づいて、前記対象の医療事象を予測することと
を行うように構成される、プロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項５２３】
前記対象の場所において運動センサによって取得された前記対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサをさらに備え、前記プロセッサはさらに、前記運動センサからデータを受信するように構成される、請求項５２２に記載のバイオフィードバックデバイス。
【請求項５２４】
前記対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップと、
前記処理されたデータに基づいて、前記対象の医療事象を予測するステップと
を含む動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能である命令を記憶する、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【請求項５２５】
前記動作はさらに、前記対象の場所において取得された前記対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む、請求項５２４に記載の１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の引用）
本願は、２０１３年１０月２３日に出願された米国仮出願第61/894,884号および２０１４年５月２３日に出願された米国仮出願第62/002,531号に対する優先権を主張するものであり、その全体の内容は、参照により本明細書中に援用される。
【０００２】
本書は、消費者バイオメトリックデバイスに関連する技術を説明する。
【背景技術】
【０００３】
種々のタイプのセンサが、バイオメトリックパラメータを感知するために使用されることができる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
一側面では、方法は、第１のセンサを使用して、対象の第１の身体部分における血管系内の少なくとも１つのパルス圧力波に関する時変情報を表す第１のデータセットを得るステップを含む。本方法はまた、第２のセンサを使用して、対象の第１の身体部分における対象の運動についての時変情報を表す第２のデータセットを得るステップを含む。本方法はまた、１つまたはそれを上回るプロセッサを使用して、第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、第１の点は、第１の身体部分におけるパルス圧力波の到着時間を表す、ステップを含む。本方法はまた、１つまたはそれを上回るプロセッサを使用して、第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、第２の点は、パルス圧力波が対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップを含む。本方法はまた、第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するステップであって、ＰＴＴは、パルス圧力波が対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表す、ステップを含む。
【０００５】
別の側面では、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスが、対象の第１の身体部分における血管系内の少なくとも１つのパルス圧力波に関する時変情報を表す第１のデータセットを得るステップを含む、動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する。本動作はまた、対象の第１の身体部分における対象の運動についての時変情報を表す第２のデータセットを得るステップを含む。本動作はまた、第１のデータセット内の第１の点を識別するステップを含む。第１の点は、第１の身体部分におけるパルス圧力波の到着時間を表す。本動作はまた、第２のデータセット内の第２の点を識別するステップを含む。第２の点は、パルス圧力波が対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す。本動作はまた、第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するステップを含む。ＰＴＴは、パルス圧力波が対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表す。
【０００６】
別の側面では、対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスが、対象の第１の身体部分における血管系内の少なくとも１つのパルス圧力波に関する時変情報を表す第１のデータセットを得るように構成される、第１のセンサを含む。本デバイスはまた、対象の第１の身体部分における対象の運動についての時変情報を表す第２のデータセットを得るように構成される、第２のセンサを含む。本デバイスはまた、メモリを含む。本デバイスはまた、１つまたはそれを上回るプロセッサを含む。１つまたはそれを上回るプロセッサは、第１および第２のデータセットを受信するように構成される。１つまたはそれを上回るプロセッサはまた、第１のデータセット内の第１の点を識別するように構成され、第１の点は、第１の身体部分におけるパルス圧力波の到着時間を表す。１つまたはそれを上回るプロセッサはまた、第２のデータセット内の第２の点を識別するように構成され、第２の点は、パルス圧力波が対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す。１つまたはそれを上回るプロセッサはまた、第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するように構成される。ＰＴＴは、パルス圧力波が対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表す。
【０００７】
実装は、以下の特徴のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。
【０００８】
いくつかの実装では、少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む。
【０００９】
いくつかの実装では、第１のデータセットおよび第２のデータセットのうちの少なくとも１つを含むデータは、継続的に取得される。
【００１０】
いくつかの実装では、データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される。
【００１１】
いくつかの実装では、データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される。
【００１２】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着されるデバイスによって取得される。
【００１３】
いくつかの実装では、本デバイスは、可動性であり、対象の移動度を低減させない。
【００１４】
いくつかの実装では、本デバイスは、データを処理する。
【００１５】
いくつかの実装では、第１の身体部分は、対象の腕である。
【００１６】
いくつかの実装では、第１の身体部分は、対象の手首である。
【００１７】
いくつかの実装では、第１のセンサは、光学センサを含み、第２のセンサは、加速度計またはジャイロスコープを含む。
【００１８】
いくつかの実装では、第１の点を識別するステップは、１つまたはそれを上回るプロセッサによって、テンプレートセグメントと第１のデータセットの複数のセグメントのそれぞれの相互相関を算出するステップを含む。第１の点を識別するステップはまた、算出された相互相関に基づいて、第１のデータセットの少なくとも１つの候補セグメントを第１の点を含むものとして識別するステップを含む。第１の点を識別するステップはまた、１つまたはそれを上回るプロセッサによって、識別された候補セグメント内の第１の特徴を第１の点として識別するステップを含む。
【００１９】
いくつかの実装では、第２の点を識別するステップは、第２のデータセット内の参照点を判定するステップであって、参照点は、第１のデータセット内の第１の点と実質的同一時間点に対応する、ステップとを含む。第２の点を識別するステップはまた、参照点に対して所定の時間範囲内の１つまたはそれを上回る標的特徴を識別するステップを含む。第２の点を識別するステップはまた、標的特徴のうちの１つに対応する時間点を第２の点として選択するステップを含む。
【００２０】
いくつかの実装では、標的特徴は、ピークおよび谷のうちの少なくとも１つを含む。
【００２１】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の血圧をＰＴＴの関数として算出するステップを含む。
【００２２】
いくつかの実装では、血圧は、収縮期圧および拡張期圧を含む。
【００２３】
いくつかの実装では、拡張期圧は、ＰＴＴの対数の線形関数として計算される。
【００２４】
いくつかの実装では、収縮期圧は、拡張期圧の線形関数として計算される。
【００２５】
いくつかの実装では、所定の時間範囲は、対象の心拍の収縮期部分と関連付けられる。
【００２６】
いくつかの実装では、本方法はまた、ＰＴＴの算出を開始するためのユーザ入力を受け取るステップを含む。
【００２７】
いくつかの実装では、本方法はまた、動脈硬化度をＰＴＴの関数として算出するステップを含む。
【００２８】
いくつかの実装では、本デバイスはまた、本デバイスが対象によって装着されることを可能にする機構を含む。
【００２９】
いくつかの実装では、本機構は、対象の移動度を低減させない。
【００３０】
いくつかの実装では、１つまたはそれを上回るプロセッサはまた、ＰＴＴの関数として対象の血圧を算出するように構成される。
【００３１】
いくつかの実装では、本デバイスはまた、ＰＴＴの算出を開始するためのユーザ入力を受け取るように構成される、入力機構を含む。
【００３２】
いくつかの実装では、１つまたはそれを上回るプロセッサはまた、動脈硬化度をＰＴＴの関数として算出するように構成される。
【００３３】
別の側面では、方法は、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む。本方法はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。本方法はまた、データに基づいて、対象の不整脈を検出するステップを含む。
【００３４】
別の側面では、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスが、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む、動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する。本動作はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。本動作はまた、データに基づいて、対象の不整脈を検出するステップを含む。
【００３５】
別の側面では、対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスが、光を対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源を含む。本デバイスはまた、放出された光が対象の皮膚に反射した後、放出された光を受信するように構成される、光学センサを含む。光学センサはまた、受信された光の特性に対応するデータを提供するように構成され、データは、対象の場所において光学センサによって取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す。本デバイスはまた、対象の場所において運動センサによって取得された対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサを含む。本デバイスはまた、発光要素、光学センサ、および運動センサのうちの１つまたはそれを上回るものからデータを受信するように構成される、プロセッサを含む。プロセッサはまた、データに基づいて、対象の不整脈を検出するように構成される。
【００３６】
実装は、以下の特徴のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。
【００３７】
いくつかの実装では、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む。
【００３８】
いくつかの実装では、データは、継続的に取得される。
【００３９】
いくつかの実装では、データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される。
【００４０】
いくつかの実装では、データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される。
【００４１】
いくつかの実装では、データは、対象の単一場所において取得される。
【００４２】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着されるデバイスによって取得される。
【００４３】
いくつかの実装では、本デバイスは、可動性であり、対象の移動度を低減させない。
【００４４】
いくつかの実装では、本デバイスは、データを処理する。
【００４５】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の腕である。
【００４６】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の手首である。
【００４７】
いくつかの実装では、不整脈は、心房細動（ＡＦＩＢ）を含む。
【００４８】
いくつかの実装では、不整脈は、心房粗動を含む。
【００４９】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の総合的運動データに基づいて、対象の１つまたはそれを上回る高活動期間を識別するステップを含む。
【００５０】
いくつかの実装では、不整脈検出が基づくデータは、１つまたはそれを上回る高活動期間中に収集されるデータを含まない。
【００５１】
いくつかの実装では、不整脈検出が基づくデータは、１つまたはそれを上回る高活動期間中に収集されるデータを含む。
【００５２】
いくつかの実装では、データを処理するステップは、Ｒ波−Ｒ波間隔（ＲＲｉ）対次の連続Ｒ波−Ｒ波間隔（ＲＲｉ＋１）をプロットするステップを含む。
【００５３】
いくつかの実装では、データを処理するステップは、プロットされたデータ点の分散が所定の分散値を超えるかどうかを判定するステップを含む。
【００５４】
いくつかの実装では、本方法はまた、プロットされたデータ点の分散が所定の分散値を超える場合、対象が心房細動（ＡＦＩＢ）を発現したことを判定するステップを含む。
【００５５】
いくつかの実装では、データを処理するステップは、プロットされたデータ点の複数のクラスタが対角線からオフセットされているかどうかを判定するステップを含む。
【００５６】
いくつかの実装では、本方法はまた、対角線からオフセットされているプロットされたデータ点の複数のクラスタが存在する場合、対象が心房粗動を発現したことを判定するステップを含む。
【００５７】
いくつかの実装では、データを処理するステップは、対象の心拍数、心拍変動、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものを判定するステップを含む。
【００５８】
いくつかの実装では、対象の心拍数を判定するステップは、第１のデータセット内の２つの連続参照点間の距離を計算するステップを含み、距離は、対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す。
【００５９】
いくつかの実装では、参照点は、極大値または極小値である。
【００６０】
いくつかの実装では、参照点は、ピークまたは谷である。
【００６１】
いくつかの実装では、対象の心拍変動を判定するステップは、第１のデータセット内の複数の対の連続参照点間の距離を計算するステップを含み、各距離は、対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す。
【００６２】
いくつかの実装では、心房細動は、対象の心拍変動が閾値を超える場合に検出される。
【００６３】
いくつかの実装では、対象の血圧を判定するステップは、第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、第１の点は、対象の第１の身体部分におけるパルス圧力波の到着時間を表す、ステップを含む。対象の血圧を判定するステップはまた、第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、第２の点は、パルス圧力波が対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップを含む。対象の血圧を判定するステップはまた、第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するステップであって、ＰＴＴは、パルス圧力波が対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表す、ステップを含み、ＰＴＴは、対象の１つまたはそれを上回る血管の弾性に関連する。対象の血圧を判定するステップはまた、１つまたはそれを上回る血管の弾性に基づいて、対象の血圧を判定するステップを含む。
【００６４】
いくつかの実装では、第１の身体部分は、第１のデータセット内のデータが取得される対象の場所であり、第２の身体部分は、対象の心臓である。
【００６５】
いくつかの実装では、データを処理するステップは、Ｒ波−Ｒ波間隔（ＲＲｉ）対次の連続Ｒ波−Ｒ波間隔（ＲＲｉ＋１）をプロットするステップを含む。
【００６６】
いくつかの実装では、データを処理するステップは、プロットされたデータ点の分散が所定の分散値を超えるかどうかを判定するステップを含む。
【００６７】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、プロットされたデータ点の分散が所定の分散値を超える場合、対象が心房細動（ＡＦＩＢ）を発現したことを判定するように構成される。
【００６８】
いくつかの実装では、データを処理するステップは、プロットされたデータ点の複数のクラスタが対角線からオフセットされているかどうかを判定するステップを含む。
【００６９】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、対角線からオフセットされているプロットされたデータ点の複数のクラスタが存在する場合、対象が心房粗動を発現したことを判定するように構成される。
【００７０】
別の側面では、方法は、対象のそれぞれの場所において取得された１人またはそれを上回る対象のそれぞれ内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表すデータを処理するステップを含む。本方法はまた、対象のそれぞれの場所において取得された１人またはそれを上回る対象の運動についての時変情報を表すデータを処理するステップを含む。本方法はまた、データに基づいて、１人またはそれを上回る対象を治療する治療施設によって１人またはそれを上回る対象に提供される治療の質を判定するステップを含む。
【００７１】
別の側面では、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスが、対象のそれぞれの場所において取得された１人またはそれを上回る対象のそれぞれ内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表すデータを処理するステップを含む、動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する。本動作はまた、対象のそれぞれの場所において取得された１人またはそれを上回る対象の運動についての時変情報を表すデータを処理するステップを含む。本動作はまた、データに基づいて、１人またはそれを上回る対象を治療する治療施設によって１人またはそれを上回る対象に提供される治療の質を判定するステップを含む。
【００７２】
別の側面では、１人またはそれを上回る対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスは、光を対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源を含む。本デバイスはまた、放出された光が対象の皮膚に反射した後、放出された光を受信するように構成される、光学センサを含む。光学センサはまた、受信された光の特性に対応するデータを提供するように構成され、データは、対象の場所において光学センサによって取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す。本デバイスはまた、対象の場所において運動センサによって取得された対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサを含む。本デバイスはまた、発光要素、光学センサ、および運動センサのうちの１つまたはそれを上回るものからデータを受信するように構成される、プロセッサを含む。プロセッサはまた、データに基づいて、１人またはそれを上回る対象を治療する治療施設によって１人またはそれを上回る対象に提供される治療の質を判定するように構成される。
【００７３】
実装は、以下の特徴のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。
【００７４】
いくつかの実装では、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む。
【００７５】
いくつかの実装では、データは、継続的に取得される。
【００７６】
いくつかの実装では、データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される。
【００７７】
いくつかの実装では、データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される。
【００７８】
いくつかの実装では、データは、対象のそれぞれの単一場所において取得される。
【００７９】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着されるデバイスによって取得される。
【００８０】
いくつかの実装では、本デバイスは、可動性であり、対象の移動度を低減させない。
【００８１】
いくつかの実装では、本デバイスは、データを処理する。
【００８２】
いくつかの実装では、対象のそれぞれの単一場所は、対象の腕である。
【００８３】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の手首である。
【００８４】
いくつかの実装では、１人またはそれを上回る対象に提供される治療の質を判定するステップは、各対象の総合的運動データと閾値を比較することによって、１人またはそれを上回る対象のそれぞれによって発現される物理活動のレベルを判定するステップを含む。
【００８５】
いくつかの実装では、閾値は、保健機関によって定義される指標に基づく。
【００８６】
いくつかの実装では、物理活動のレベルは、各対象が特定の期間にわたって運動した時間量を含む。
【００８７】
いくつかの実装では、物理活動のレベルは、各対象が特定の期間にわたって歩行した時間量または距離を含む。
【００８８】
いくつかの実装では、本方法はまた、１人またはそれを上回る対象のそれぞれが特定の期間にわたって暴露された紫外線光の量についての情報を表す、データを処理するステップを含む。
【００８９】
いくつかの実装では、本方法はまた、紫外線光についての情報に基づいて、１人またはそれを上回る対象のそれぞれが特定の期間にわたって屋外で過ごした時間量を判定するステップを含む。
【００９０】
いくつかの実装では、本方法はまた、治療施設によって提供される治療の質と１人またはそれを上回る他の対象を治療する別の治療施設によって提供される治療の質を比較するステップを含む。
【００９１】
いくつかの実装では、本デバイスはまた、１人またはそれを上回る対象のそれぞれが特定の期間にわたって暴露される紫外線光のレベルを測定するように構成される、紫外線光センサを含む。
【００９２】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、１人またはそれを上回る対象のそれぞれが特定の期間にわたって暴露される紫外線光のレベルについての情報を表す、データを処理するように構成される。
【００９３】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、紫外線光のレベルについての情報に基づいて、１人またはそれを上回る対象のそれぞれが特定の期間にわたって屋外で過ごした時間量を判定するように構成される。
【００９４】
いくつかの実装では、１人またはそれを上回る対象に提供される治療の質を判定するステップは、各対象の総合的運動データと閾値を比較することによって、１人またはそれを上回る対象のそれぞれによって発現される物理活動のレベルを判定するステップを含む。
【００９５】
別の側面では、方法は、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む。データは、対象がデータによって示されるリスクと関連付けられる状況にある間に取得される。
【００９６】
別の側面では、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスが、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む、動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する。データは、対象がデータによって示されるリスクと関連付けられる状況にある間に取得される。
【００９７】
別の側面では、対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスが、光を対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源を含む。本デバイスはまた、放出された光が対象の皮膚に反射した後、放出された光を受信するように構成される、光学センサを含む。光学センサはまた、受信された光の特性に対応するデータを提供するように構成され、データは、対象の場所において光学センサによって取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す。本デバイスはまた、発光要素および光学センサの一方または両方からデータを受信するように構成される、プロセッサを含む。プロセッサはまた、データを処理し、対象がリスクと関連付けられる状況にあるかどうかを判定し、対象と関連付けられたリスクのレベルの測定値を導出するように構成される。
【００９８】
実装は、以下の特徴のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。
【００９９】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。
【０１００】
いくつかの実装では、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む。
【０１０１】
いくつかの実装では、データは、継続的に取得される。
【０１０２】
いくつかの実装では、データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される。
【０１０３】
いくつかの実装では、データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される。
【０１０４】
いくつかの実装では、データは、対象の単一場所において取得される。
【０１０５】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着されるデバイスによって取得される。
【０１０６】
いくつかの実装では、本デバイスは、可動性であり、対象の移動度を低減させない。
【０１０７】
いくつかの実装では、本デバイスは、データを処理する。
【０１０８】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の腕である。
【０１０９】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の手首である。
【０１１０】
いくつかの実装では、本方法はまた、処理されたデータを使用して、対象と関連付けられたリスクのレベルの測定値を導出するステップを含む。
【０１１１】
いくつかの実装では、本方法はまた、第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、第１の点は、対象の第１の身体部分におけるパルス圧力波の到着時間を表す、ステップを含む。本方法はまた、第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、第２の点は、パルス圧力波が対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップを含む。本方法はまた、第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するステップであって、ＰＴＴは、パルス圧力波が対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表す、ステップを含む。
【０１１２】
いくつかの実装では、第１の身体部分は、第１のデータセット内のデータが取得される対象の場所であり、第２の身体部分は、対象の心臓である。
【０１１３】
いくつかの実装では、本方法はまた、ＰＴＴに基づいて、対象の血圧を判定するステップを含む。
【０１１４】
いくつかの実装では、リスクは、対象への外傷を含み、データは、外傷の存在を示す。
【０１１５】
いくつかの実装では、本方法はまた、処理されたデータを外傷に対処する当事者に提供するステップを含む。
【０１１６】
いくつかの実装では、処理されたデータは、対象によって装着されるデバイスから遠隔デバイスに伝送される。
【０１１７】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、緊急サービス提供者と関連付けられたサーバである。
【０１１８】
いくつかの実装では、処理されたデータは、当事者が対象に到達する前に、当事者に提供される。
【０１１９】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象のそれぞれの場所において取得されたさらなる対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表すデータを処理するステップを含む。本方法はまた、対象のそれぞれの場所において取得されたさらなる対象の運動についての時変情報を表すデータを処理するステップを含む。データは、さらなる対象がリスクと関連付けられる状況にある間に取得され、リスクは、外傷を含む。
【０１２０】
いくつかの実装では、本方法はまた、当事者が対象に到達する前に、対象およびさらなる対象に関する処理されたデータを外傷に対処する当事者に提供するステップを含む。
【０１２１】
いくつかの実装では、処理されたデータは、対象によって装着されるデバイスから遠隔デバイスに伝送される。
【０１２２】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、緊急サービス提供者と関連付けられたサーバである。
【０１２３】
いくつかの実装では、本方法はまた、当事者が対象に到達する前に、当事者が対象のそれぞれと関連付けられたリスクのレベルを査定することを可能にする情報を当事者に提供するステップを含む。
【０１２４】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象が医療的治療のために搬送される医療施設に、処理されたデータを提供するステップを含む。
【０１２５】
いくつかの実装では、リスクは、外傷を含む。
【０１２６】
いくつかの実装では、処理されたデータを医療施設に提供するステップは、処理されたデータを医療施設の救急治療部門に提供するステップを含む。
【０１２７】
いくつかの実装では、情報は、対象が救急治療部門によって処置される前に、救急治療部門に提供される。
【０１２８】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象のそれぞれの場所において取得されたさらなる対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表すデータを処理するステップを含む。本方法はまた、対象のそれぞれの場所において取得されたさらなる対象の運動についての時変情報を表すデータを処理するステップを含む。データは、さらなる対象がリスクと関連付けられる状況にある間に取得される。
【０１２９】
いくつかの実装では、処理されたデータを医療施設に提供するステップは、処理されたデータを医療施設の救急治療部門に提供するステップを含む。
【０１３０】
いくつかの実装では、情報は、対象のうちの１人またはそれを上回る人数が救急治療部門によって処置される前に、救急治療部門に提供される。
【０１３１】
いくつかの実装では、対象は、傷害の重症度に基づく順序で処置される。
【０１３２】
いくつかの実装では、比較的に深刻に傷害された対象は、比較的にあまり深刻に傷害されていない対象より前に処置される。
【０１３３】
いくつかの実装では、処理されたデータは、標準治療段階の進行過程全体を通して、特定の標準治療との対象のコンプライアンスを判定するために使用される。
【０１３４】
いくつかの実装では、処理されたデータは、特定の標準治療に従って、対象が適切な治療を受けているかどうかを判定するために使用される。
【０１３５】
いくつかの実装では、データは、対象がリスクと関連付けられる状況になった後に処理される。
【０１３６】
いくつかの実装では、データの処理は、データが取得された後、リスクの影響が解明されることを可能にするために十分に短い遅延を伴って生じる。
【０１３７】
いくつかの実装では、状況は、消火活動を含む。
【０１３８】
いくつかの実装では、状況は、天災または突発的暴力行為を含む。
【０１３９】
いくつかの実装では、リスクは、心不全、情動性ストレス、異常皮膚温、異常体温、高血圧症、心臓発作、脳卒中、不整脈、疲労、および不安神経症のうちの１つまたはそれを上回るものを含む。
【０１４０】
いくつかの実装では、本方法はまた、データセットに基づいて、対象の血圧、皮膚温、体温、心拍数、および心拍変動のうちの１つまたはそれを上回るものを判定するステップを含む。本方法はまた、対象の判定された血圧、心拍数、および心拍変動のうちの１つまたはそれを上回るものが、閾値を上回る所定の量であるかどうかを判定することによって、対象における情動性ストレスを検出するステップを含む。
【０１４１】
いくつかの実装では、データは、対象がリスクのうちの１つの影響を発現しつつあることを示す。
【０１４２】
いくつかの実装では、リスクは、紫外線光への対象の過剰暴露を含む。
【０１４３】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象が暴露された紫外線光の量についての情報を表すデータを処理するステップを含む。
【０１４４】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象が暴露された紫外線光の量と閾値を比較し、対象が紫外線光に過剰暴露されたかどうかを判定するステップを含む。
【０１４５】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象が紫外線光に過剰暴露された場合、対象にアラートするステップを含む。
【０１４６】
いくつかの実装では、リスクは、対象への外傷を含み、データは、外傷の存在を示す。
【０１４７】
いくつかの実装では、本動作はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。
【０１４８】
いくつかの実装では、本デバイスはまた、対象の場所において運動センサによって取得された対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサを含む。プロセッサはまた、運動センサからデータを受信し、処理するように構成される。
【０１４９】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、バイオフィードバックデバイスに、処理されたデータを外傷に対処する当事者に提供させるように構成される。
【０１５０】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、バイオフィードバックデバイスに、処理されたデータを遠隔デバイスに提供させるように構成される。
【０１５１】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、緊急サービス提供者と関連付けられたサーバである。
【０１５２】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、バイオフィードバックデバイスに、対象が医療的治療のために搬送される医療施設に、処理されたデータを提供させるように構成される。
【０１５３】
いくつかの実装では、本デバイスはまた、処理されたデータを提供するように構成される、送受信機を含む。
【０１５４】
いくつかの実装では、処理されたデータは、標準治療段階の進行過程全体を通して、特定の標準治療との対象のコンプライアンスを判定するために使用される。
【０１５５】
いくつかの実装では、処理されたデータは、特定の標準治療に従って、対象が適切な治療を受けているかどうかを判定するために使用される。
【０１５６】
いくつかの実装では、リスクは、紫外線光への対象の過剰暴露を含む。
【０１５７】
いくつかの実装では、本デバイスはまた、対象が暴露される紫外線光の量を測定するように構成される、紫外線光センサを含む。
【０１５８】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、対象が暴露される紫外線光の量についての情報を表す、データを処理するように構成される。
【０１５９】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、対象が暴露される紫外線光の量と閾値を比較し、対象が紫外線光に過剰暴露されたかどうかを判定するように構成される。
【０１６０】
いくつかの実装では、本デバイスはまた、対象が紫外線光に過剰暴露された場合、対象にアラートするように構成される。
【０１６１】
別の側面では、方法は、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む。本方法はまた、データに関連する情報を遠隔デバイスに提供するステップを含む。
【０１６２】
別の側面では、システムは、遠隔デバイスと、対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスとを含む。バイオフィードバックデバイスは、光を対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源を含む。バイオフィードバックデバイスはまた、放出された光が対象の皮膚に反射した後、放出された光を受信するように構成される、光学センサを含む。光学センサはまた、受信された光の特性に対応するデータを提供するように構成され、データは、対象の場所において光学センサによって取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す。バイオフィードバックデバイスはまた、発光要素および光学センサの一方または両方からデータを受信するように構成される、プロセッサを含む。プロセッサはまた、データに関連する情報を遠隔デバイスに提供するように構成される。
【０１６３】
別の側面では、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスが、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む、動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する。本動作はまた、データに関連する情報を遠隔デバイスに提供するステップを含む。
【０１６４】
別の側面では、対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスが、光を対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源を含む。バイオフィードバックデバイスはまた、放出された光が対象の皮膚に反射した後、放出された光を受信するように構成される、光学センサを含む。光学センサはまた、受信された光の特性に対応するデータを提供するように構成され、データは、対象の場所において光学センサによって取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す。バイオフィードバックデバイスはまた、発光要素および光学センサの一方または両方からデータを受信するように構成される、プロセッサを含む。プロセッサはまた、データに関連する情報を遠隔デバイスに提供するように構成される。
【０１６５】
実装は、以下の特徴のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。
【０１６６】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。
【０１６７】
いくつかの実装では、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む。
【０１６８】
いくつかの実装では、データは、継続的に取得される。
【０１６９】
いくつかの実装では、データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される。
【０１７０】
いくつかの実装では、データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される。
【０１７１】
いくつかの実装では、データは、対象の単一場所において取得される。
【０１７２】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着されるデバイスによって取得される。
【０１７３】
いくつかの実装では、本デバイスは、可動性であり、対象の移動度を低減させない。
【０１７４】
いくつかの実装では、本デバイスは、データを処理する。
【０１７５】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の腕である。
【０１７６】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の手首である。
【０１７７】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、サーバである。
【０１７８】
いくつかの実装では、本方法はまた、第１および第２のデータセット内のデータに基づいて、対象が、健康関連問題を発現している、または発現したことを判定するステップを含む。
【０１７９】
いくつかの実装では、本方法はまた、遠隔デバイスに、介護者および対象の一方または両方に、対象が、健康関連問題を発現している、または発現したことをアラートさせるステップを含む。
【０１８０】
いくつかの実装では、本方法はまた、遠隔デバイスに、対象が健康関連問題を発現していることを対象にアラートさせるステップを含む。
【０１８１】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、データを取得する対象によって装着されるデバイスにアラートを送信する。
【０１８２】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、対象の携帯電話にアラートを送信する。
【０１８３】
いくつかの実装では、対象が、健康関連問題を発現している、または発現したことを判定するステップは、対象の血圧が閾値を満たすかどうかを判定するステップを含む。
【０１８４】
いくつかの実装では、健康関連問題は、高血圧症である。
【０１８５】
いくつかの実装では、対象が、健康関連問題を発現している、または発現したことを判定するステップは、対象の血圧の変化率を判定するステップを含む。
【０１８６】
いくつかの実装では、医療事象は、脳卒中であり、対象は、対象の血圧の変化率が、正であり、かつ閾値を上回る場合、脳卒中を有することを判定される。
【０１８７】
いくつかの実装では、医療事象は、異常心臓機能であり、対象は、対象の血圧の変化率が、負であり、かつ閾値を下回る場合、異常心臓機能を発現していることを判定される。
【０１８８】
いくつかの実装では、本方法はまた、第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、第１の点は、対象の第１の身体部分におけるパルス圧力波の到着時間を表す、ステップを含む。本方法はまた、第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、第２の点は、パルス圧力波が対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップを含む。本方法はまた、第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するステップであって、ＰＴＴは、パルス圧力波が対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表す、ステップを含む。
【０１８９】
いくつかの実装では、対象の血圧は、ＰＴＴに基づいて判定される。
【０１９０】
いくつかの実装では、第１の身体部分は、第１のデータセット内のデータが取得される対象の場所であり、第２の身体部分は、対象の心臓である。
【０１９１】
いくつかの実装では、対象が健康関連問題を発現していることを判定するステップは、対象の心拍数が閾値を満たすかどうかを判定するステップを含む。
【０１９２】
いくつかの実装では、健康関連問題は、頻脈である。
【０１９３】
いくつかの実装では、対象の心拍数を判定するステップは、第１のデータセット内の２つの連続参照点間の距離を計算するステップを含み、距離は、対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す。
【０１９４】
いくつかの実装では、参照点は、極大値または極小値である。
【０１９５】
いくつかの実装では、参照点は、第１のデータセット内のピークまたは谷である。
【０１９６】
いくつかの実装では、対象が健康関連問題を発現していることを判定するステップは、対象の心拍変動が閾値を満たすかどうかを判定するステップを含む。
【０１９７】
いくつかの実装では、閾値は、対象が不整脈を発現しているかどうかに基づく。
【０１９８】
いくつかの実装では、対象の心拍変動を判定するステップは、第１のデータセット内の複数の対の連続参照点間の距離を計算するステップを含み、各距離は、対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す。
【０１９９】
いくつかの実装では、参照点は、極大値または極小値である。
【０２００】
いくつかの実装では、参照点は、ピークまたは谷である。
【０２０１】
いくつかの実装では、対象が健康関連問題を発現していることを判定するステップは、対象が閾値を満たす規模の影響を持続しているかどうかを判定するステップを含む。
【０２０２】
いくつかの実装では、影響の規模を判定するステップは、影響時における対象の総合的運動データを分析するステップを含む。
【０２０３】
いくつかの実装では、健康関連問題は、震盪である。
【０２０４】
いくつかの実装では、本方法はまた、第１および第２のデータセット内のデータに基づいて、対象が健康関連問題を発現しつつあることを判定するステップを含む。
【０２０５】
いくつかの実装では、本方法はまた、遠隔デバイスに、対象が健康関連問題を発現しつつあることを介護者にアラートさせるステップを含む。
【０２０６】
いくつかの実装では、本方法はまた、遠隔デバイスに、対象が健康関連問題を発現しつつあることを対象にアラートさせるステップを含む。
【０２０７】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、データを取得する対象によって装着されるデバイスにアラートを送信する。
【０２０８】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、対象の携帯電話にアラートを送信する。
【０２０９】
いくつかの実装では、対象が健康関連問題を発現しつつあることを判定するステップは、対象の血圧が閾値を満たすかどうかを判定するステップを含む。
【０２１０】
いくつかの実装では、本方法はまた、第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、第１の点は、対象の第１の身体部分におけるパルス圧力波の到着時間を表す、ステップを含む。本方法はまた、第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、第２の点は、パルス圧力波が対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップを含む。本方法はまた、第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するステップであって、ＰＴＴは、パルス圧力波が対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表す、ステップを含む。
【０２１１】
いくつかの実装では、対象の血圧は、ＰＴＴに基づいて判定される。
【０２１２】
いくつかの実装では、第１の身体部分は、第１のデータセット内のデータが取得される対象の場所であり、第２の身体部分は、対象の心臓である。
【０２１３】
いくつかの実装では、対象が健康関連問題を発現しつつあることを判定するステップは、対象の心拍数が閾値を満たすかどうかを判定するステップを含む。
【０２１４】
いくつかの実装では、対象の心拍数を判定するステップは、第１のデータセット内の２つの連続参照点間の距離を計算するステップを含み、距離は、対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す。
【０２１５】
いくつかの実装では、参照点は、極大値または極小値である。
【０２１６】
いくつかの実装では、参照点は、第１のデータセット内のピークまたは谷である。
【０２１７】
いくつかの実装では、対象が健康関連問題を発現しつつあることを判定するステップは、対象の心拍変動が閾値を満たすかどうかを判定するステップを含む。
【０２１８】
いくつかの実装では、対象の心拍変動を判定するステップは、第１のデータセット内の複数の対の連続参照点間の距離を計算するステップを含み、各距離は、対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す。
【０２１９】
いくつかの実装では、参照点は、極大値または極小値である。
【０２２０】
いくつかの実装では、参照点は、ピークまたは谷である。
【０２２１】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象に関連する場所情報を遠隔デバイスに提供するステップを含む。
【０２２２】
いくつかの実装では、場所情報は、データを取得する対象によって装着されるデバイスの測位モジュールによって提供される。
【０２２３】
いくつかの実装では、測位モジュールは、ＧＰＳトランスポンダである。
【０２２４】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象に関連する温度情報を遠隔デバイスに提供するステップを含む。
【０２２５】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、サーモスタットである。
【０２２６】
いくつかの実装では、対象は、サーモスタットによって温度制御される場所から遠隔にいる。
【０２２７】
いくつかの実装では、サーモスタットは、対象に関連する温度情報に基づいて、その温度設定を調節するように構成される。
【０２２８】
いくつかの実装では、サーモスタットがその温度設定を調節する時間は、対象に関連する場所情報に基づく。
【０２２９】
いくつかの実装では、サーモスタットは、場所情報が、対象がサーモスタットによって温度制御される場所から所定の距離内にあることを示すとき、その温度設定を調節する。
【０２３０】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、照明である。
【０２３１】
いくつかの実装では、対象は、照明によって照射されることができる場所から遠隔にいる。
【０２３２】
いくつかの実装では、照明は、対象に関連する場所情報に基づく時間において、その照明設定を調節するように構成される。
【０２３３】
いくつかの実装では、照明は、場所情報が、対象が照明によって照明制御される場所から所定の距離内にあることを示すとき、その照明設定を調節する。
【０２３４】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の場所に基づいて、対象が特定の物体と相互作用していることを判定するステップを含む。
【０２３５】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、サーバである。
【０２３６】
いくつかの実装では、特定の物体は、広告である。
【０２３７】
いくつかの実装では、特定の物体は、製品陳列である。
【０２３８】
いくつかの実装では、特定の物体は、小売製品である。
【０２３９】
いくつかの実装では、対象の場所は、データを取得する対象によって装着されるデバイスのＧＰＳモジュールによって判定される。
【０２４０】
いくつかの実装では、対象の場所は、データを取得する対象によって装着されるデバイスと１つまたはそれを上回る近接センサとの間のワイヤレス接続の強度に基づいて判定される。
【０２４１】
いくつかの実装では、本デバイスと近接センサとの間のワイヤレス接続の比較的に高い強度は、本デバイスが近接センサに比較的に近いことを示す。
【０２４２】
いくつかの実装では、ワイヤレス接続は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）接続である。
【０２４３】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象が特定の物体と相互作用している間、処理されたデータに基づいて、対象が心拍数、血圧、および呼吸数の増加のうちの１つまたはそれを上回るものを発現していることを判定するステップを含む。
【０２４４】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象が特定の物体と相互作用している間、対象の心拍数、血圧、および呼吸数のうちの１つまたはそれを上回るものに基づいて、対象が特定の物体に関心があることを推測するステップを含む。
【０２４５】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、娯楽デバイスである。
【０２４６】
いくつかの実装では、娯楽デバイスは、テレビである。
【０２４７】
いくつかの実装では、娯楽デバイスは、オーディオ出力デバイスである。
【０２４８】
いくつかの実装では、娯楽デバイスは、ゲームデバイスである。
【０２４９】
いくつかの実装では、処理されたデータは、所定の時間長の間、対象が運動したかどうかを示し、娯楽デバイスは、所定の時間長の間、対象が運動した場合のみオンにされることができる。
【０２５０】
いくつかの実装では、娯楽デバイスは、処理されたデータから判定される対象の状態に基づいて、対象のために個人用コンテンツを提供するように構成される。
【０２５１】
いくつかの実装では、対象の状態は、娯楽デバイスによって提供されるコンテンツへの関心レベルを含む。
【０２５２】
いくつかの実装では、対象がコンテンツを享受している間の対象の心拍数、心拍変動、電気皮膚インピーダンス、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものの上昇は、コンテンツへの関心レベルの増加を示す。
【０２５３】
いくつかの実装では、対象の心拍数、心拍変動、電気皮膚インピーダンス、および呼吸数は、処理されたデータから判定される。
【０２５４】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。対象の血圧は、処理されたデータから判定される。
【０２５５】
いくつかの実装では、娯楽デバイスは、対象の心拍変動が所定の範囲内にある場合、対象を歓喜させるように設計されたコンテンツを提供する。
【０２５６】
いくつかの実装では、娯楽デバイスは、対象の心拍数、電気皮膚インピーダンス、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものが、個別の閾値を下回る場合、対象を歓喜させるように設計されたコンテンツを提供する。
【０２５７】
いくつかの実装では、対象の状態は、対象がコンテンツを享受している間の対象のストレスのレベルを含む。
【０２５８】
いくつかの実装では、対象がコンテンツを享受している間の対象の心拍数、心拍変動、電気皮膚インピーダンス、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものの上昇は、コンテンツへの関心レベルの増加を示す。
【０２５９】
いくつかの実装では、対象の心拍数、心拍変動、電気皮膚インピーダンス、および呼吸数は、処理されたデータから判定される。
【０２６０】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含み、対象の血圧は、処理されたデータから判定される。
【０２６１】
いくつかの実装では、娯楽デバイスは、対象の心拍変動が所定の範囲内にある場合、対象を落ち着かせるように設計されたコンテンツを提供する。
【０２６２】
いくつかの実装では、娯楽デバイスは、対象の心拍数、電気皮膚インピーダンス、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものが、個別の閾値を上回る場合、対象を落ち着かせるように設計されたコンテンツを提供する。
【０２６３】
いくつかの実装では、娯楽デバイスは、テレビであり、コンテンツは、テレビ番組、映画、およびゲームのうちの１つまたはそれを上回るものを含む。
【０２６４】
いくつかの実装では、娯楽デバイスは、処理されたデータから判定される対象の状態に基づいて、ゲーム設定を調節するように構成される、ゲームデバイスである。
【０２６５】
いくつかの実装では、ゲーム設定は、難度設定、音設定、および状況設定のうちの１つまたはそれを上回るものを含む。
【０２６６】
いくつかの実装では、娯楽デバイスは、処理されたデータから判定される対象の状態に基づいて、オフになるように構成される。
【０２６７】
いくつかの実装では、本方法はまた、遠隔デバイスに、処理されたデータから判定される対象の状態に基づいて、対象のお見合いプロファイル内のお見合い相手選好を調節させるステップを含む。
【０２６８】
いくつかの実装では、本方法はまた、他の対象上の場所において取得された１人またはそれを上回る他の対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表すデータを処理するステップを含む。本方法はまた、他の対象上の場所において取得された１人またはそれを上回る他の対象の運動についての時変情報を表すデータを処理するステップを含む。本方法はまた、データから判定される対象の状態に基づいて、対象と他の対象のそれぞれとの間の互換性を判定するステップを含む。
【０２６９】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象と他の対象のそれぞれとの間の互換性をランク付けするステップを含む。
【０２７０】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、対象によって動作されているデバイスである。
【０２７１】
いくつかの実装では、本方法はまた、第１および第２のデータセット内のデータに基づいて、対象が適正にアラートされていないことを判定するステップを含む。
【０２７２】
いくつかの実装では、対象が適正にアラートされていないことを判定するステップは、対象の心拍数、呼吸数、血圧、および活動レベルのうちの１つまたはそれを上回るものに基づく。
【０２７３】
いくつかの実装では、対象が適正にアラートされていないことを判定するステップは、処理されたデータに基づいて、対象の心拍数、呼吸数、血圧、および活動レベルのうちの１つまたはそれを上回るものが閾値を下回るかどうかを判定するステップを含む。
【０２７４】
いくつかの実装では、本方法はまた、デバイスに、対象が適正にアラートされていない場合、アラームをアクティブ化させるステップを含む。
【０２７５】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象が適正にアラートされていない場合、デバイスを減速させるステップを含む。
【０２７６】
いくつかの実装では、デバイスは、車両である。
【０２７７】
いくつかの実装では、データは、本デバイスによって取得され、本デバイスは、対象によって装着可能である。
【０２７８】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象が適正にアラートされていない場合、装着式デバイスのアラームをアクティブ化させるステップを含む。
【０２７９】
いくつかの実装では、バイオフィードバックデバイスはまた、対象の場所において運動センサによって取得された対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサを含む。プロセッサはまた、運動センサからデータを受信するように構成される。
【０２８０】
いくつかの実装では、本動作はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。
【０２８１】
いくつかの実装では、バイオフィードバックデバイスはまた、対象の場所において運動センサによって取得された対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサを含む。プロセッサはまた、運動センサからデータを受信するように構成される。
【０２８２】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、受信されたデータに基づいて、対象が、健康関連問題を発現している、または発現したことを判定するように構成される。
【０２８３】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、受信されたデータに基づいて、対象が健康関連問題を発現しつつあることを判定するように構成される。
【０２８４】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、遠隔デバイスに、対象が、健康関連問題を発現している、発現した、または発現しつつあることを介護者にアラートさせるように構成される。
【０２８５】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、遠隔デバイスに、対象が、健康関連問題を発現している、発現した、または発現しつつあることを対象にアラートさせるように構成される。
【０２８６】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、アラートをバイオフィードバックデバイスに送信する。
【０２８７】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、対象の携帯電話にアラートを送信する。
【０２８８】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、対象に関連する場所情報を遠隔デバイスに提供するように構成される。
【０２８９】
いくつかの実装では、バイオフィードバックデバイスはまた、対象に関連する場所情報を遠隔デバイスに提供するように構成される、測位モジュールを含む。
【０２９０】
いくつかの実装では、測位モジュールは、ＧＰＳトランスポンダである。
【０２９１】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、対象に関連する温度情報を遠隔デバイスに提供するように構成される。
【０２９２】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、対象の場所に基づいて、対象が特定の物体と相互作用していることを判定するように構成される。
【０２９３】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、サーバである。
【０２９４】
いくつかの実装では、特定の物体は、広告である。
【０２９５】
いくつかの実装では、特定の物体は、製品陳列である。
【０２９６】
いくつかの実装では、特定の物体は、小売製品である。
【０２９７】
いくつかの実装では、対象の場所は、バイオフィードバックデバイスのＧＰＳモジュールによって判定される。
【０２９８】
いくつかの実装では、対象の場所は、バイオフィードバックデバイスと１つまたはそれを上回る近接センサとの間のワイヤレス接続の強度に基づいて判定される。
【０２９９】
いくつかの実装では、バイオフィードバックデバイスと近接センサとの間のワイヤレス接続の比較的に高い強度は、バイオフィードバックデバイスが近接センサに比較的に近いことを示す。
【０３００】
いくつかの実装では、ワイヤレス接続は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）接続である。
【０３０１】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、対象によって動作されているデバイスである。
【０３０２】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、受信されたデータに基づいて、対象が適正にアラートされていないことを判定するように構成される。
【０３０３】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、対象が適正にアラートされていない場合、バイオフィードバックデバイスに、アラームをアクティブ化させるように構成される。
【０３０４】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、対象が適正にアラートされていない場合、対象によって動作されているデバイスを減速させるように構成される。
【０３０５】
いくつかの実装では、デバイスは、車両である。
【０３０６】
別の側面では、方法は、対象の状態と関連付けられたスコアを導出するステップを含み、対象の状態は、健康、睡眠、体力、およびストレスから成る群から選択される１つまたはそれを上回る要素である。スコアを導出するステップは、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータに基づく。
【０３０７】
別の側面では、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスが、対象の状態と関連付けられたスコアを導出するステップを含む、動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する。対象の状態は、健康、睡眠、体力、およびストレスから成る群から選択される１つまたはそれを上回る要素である。スコアを導出するステップは、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータに基づく。
【０３０８】
別の側面では、対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスが、光を対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源を含む。本デバイスはまた、放出された光が対象の皮膚に反射した後、放出された光を受信するように構成される、光学センサを含む。光学センサはまた、受信された光の特性に対応するデータを提供するように構成され、データは、対象の場所において光学センサによって取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す。本デバイスはまた、対象の場所において運動センサによって取得された対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサを含む。本デバイスはまた、発光要素、光学センサ、および運動センサのうちの１つまたはそれを上回るものからデータを受信するように構成される、プロセッサを含む。プロセッサはまた、対象の状態と関連付けられたスコアを導出するように構成され、対象の状態は、健康、睡眠、体力、およびストレスから成る群から選択される１つまたはそれを上回る要素である。
【０３０９】
実装は、以下の特徴のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。
【０３１０】
いくつかの実装では、スコアを導出するステップはまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータに基づく。
【０３１１】
いくつかの実装では、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む。
【０３１２】
いくつかの実装では、データは、継続的に取得される。
【０３１３】
いくつかの実装では、データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される。
【０３１４】
いくつかの実装では、データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される。
【０３１５】
いくつかの実装では、データは、対象の単一場所において取得される。
【０３１６】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着されるデバイスによって取得される。
【０３１７】
いくつかの実装では、本デバイスは、可動性であり、対象の移動度を低減させない。
【０３１８】
いくつかの実装では、本デバイスは、データを処理する。
【０３１９】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の腕である。
【０３２０】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の手首である。
【０３２１】
いくつかの実装では、スコアは、数値である。
【０３２２】
いくつかの実装では、数値は、１〜１００である。
【０３２３】
いくつかの実装では、数値は、１〜１０である。
【０３２４】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着され、スコアを表示する、デバイスによって取得される。
【０３２５】
いくつかの実装では、対象によって装着されるデバイスは、スコアを導出する。
【０３２６】
いくつかの実装では、対象によって装着されるデバイスは、データをスコアを導出する遠隔デバイスに提供する。
【０３２７】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、サーバである。
【０３２８】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、スコアを対象によって装着されるデバイスに提供する。
【０３２９】
いくつかの実装では、遠隔デバイスは、スコアを対象の携帯電話に提供する。
【０３３０】
いくつかの実装では、スコアは、対象および別の当事者の一方または両方に提供される。
【０３３１】
いくつかの実装では、対象の状態は、睡眠状態を含み、スコアは、睡眠スコアを含む。
【０３３２】
いくつかの実装では、睡眠スコアは、対象の睡眠の質のレベルと関連付けられる。
【０３３３】
いくつかの実装では、スコアを導出するステップは、対象の総合的運動データに基づいて、対象の１つまたはそれを上回る潜在的睡眠安静期間を識別するステップを含む。
【０３３４】
いくつかの実装では、スコアを導出するステップはまた、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報に基づいて、１つまたはそれを上回る潜在的睡眠安静期間のそれぞれの間の対象の平均心拍数、平均心拍数の標準偏差、および平均心拍変動のうちの１つまたはそれを上回るものを計算するステップを含む。
【０３３５】
いくつかの実装では、潜在的睡眠安静期間のうちの１つまたはそれを上回るものは、個別の潜在的睡眠安静期間の間の対象の平均心拍数、平均心拍数の標準偏差、および平均心拍変動のうちの１つまたはそれを上回るものと閾値を比較することによって、睡眠安静期間として識別される。
【０３３６】
いくつかの実装では、対象の睡眠状態は、睡眠持続時間、睡眠潜時、および入眠期のうちの１つまたはそれを上回るものと関連付けられる。
【０３３７】
いくつかの実装では、スコアを導出するステップは、対象の睡眠持続時間、睡眠潜時、および入眠期のうちの１つまたはそれを上回るものを判定するステップを含む。
【０３３８】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の睡眠持続時間を判定するステップを含む。
【０３３９】
いくつかの実装では、対象の睡眠持続時間を判定するステップは、対象の１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報に基づいて、対象が睡眠中であった総時間長を判定するステップを含む。
【０３４０】
いくつかの実装では、１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報は、各睡眠安静期間の開始と関連付けられた時間、各睡眠安静期間の終了と関連付けられた時間、各睡眠安静期間の間の対象の総合的運動データ、および各睡眠安静期間の間の対象の心拍数データを含む。
【０３４１】
いくつかの実装では、対象の睡眠持続時間を判定するステップは、対象の１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報および対象が睡眠に入る前の対象の総合的運動データに基づいて、対象が睡眠に入ろうと試みを開始した時間と、対象が覚醒した時間との間の対象が睡眠中の時間のパーセンテージを判定するステップを含む。
【０３４２】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の睡眠潜時を判定するステップを含む。
【０３４３】
いくつかの実装では、対象の睡眠潜時を判定するステップは、対象の１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報および対象が睡眠に入る前の対象の総合的運動データに基づいて、対象が覚醒状態から睡眠状態に遷移するためにかかる時間長を判定するステップを含む。
【０３４４】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の入眠期を判定するステップを含む。
【０３４５】
いくつかの実装では、対象の入眠期を判定するステップは、１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報に基づいて、対象の１つまたはそれを上回る睡眠安静期間のそれぞれの一部の間の対象の睡眠の深さを判定するステップを含む。
【０３４６】
いくつかの実装では、対象の入眠期は、睡眠安静期間の一部のうちの１つまたはそれを上回るものの間の対象の少なくとも心拍数および総合的運動データに基づいて判定される。
【０３４７】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着されるデバイスによって取得される。
【０３４８】
いくつかの実装では、本方法はまた、本デバイスに、対象が覚醒していると判定されるとき、睡眠スコアを計算および表示させるステップを含む。
【０３４９】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の睡眠スコアの改善を補助する情報を対象に提供するステップを含む。
【０３５０】
いくつかの実装では、情報は、推奨される睡眠スケジュールを含む。
【０３５１】
いくつかの実装では、情報は、データを取得する対象によって装着されるデバイスに提供される。
【０３５２】
いくつかの実装では、情報は、対象の携帯電話に提供される。
【０３５３】
いくつかの実装では、対象の状態は、体力状態を含み、スコアは、体力スコアを含む。
【０３５４】
いくつかの実装では、体力スコアは、対象の物理体力、心臓の状態、指導、脱水症状、社会的相互作用、計画の順守、および指導有効性の程度のうちの１つまたはそれを上回るものと関連付けられる。
【０３５５】
いくつかの実装では、スコアを導出するステップは、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報および対象の総合的運動データに基づいて、対象が無活動である間の対象の安静時心拍数を計算するステップを含む。
【０３５６】
いくつかの実装では、スコアを導出するステップはまた、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報に基づいて、対象の心拍数を計算するステップを含む。スコアを導出するステップはまた、対象の心拍数および総合的運動データに基づいて、対象が体力良好状態であることを判定するステップを含む。
【０３５７】
いくつかの実装では、スコアを導出するステップは、対象の心拍数が体力良好状態における心拍数から安静時心拍数に遷移するためにかかる時間長を判定するステップを含む。
【０３５８】
いくつかの実装では、スコアを導出するステップは、対象の心拍数が安静時心拍数から体力良好状態における心拍数に遷移するためにかかる時間長を判定するステップを含む。
【０３５９】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着されるデバイスによって取得される。
【０３６０】
いくつかの実装では、本方法はまた、本デバイスに、対象が体力良好状態にあると判定されるとき、体力スコアを計算および表示させるステップを含む。
【０３６１】
いくつかの実装では、本方法はまた、本デバイスに、対象が体力良好状態から非体力良好状態に遷移したと判定されるとき、体力スコアを計算および表示させるステップを含む。
【０３６２】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の体力スコアの改善を補助する情報を対象に提供するステップを含む。
【０３６３】
いくつかの実装では、情報は、推奨される運動ルーチンを含む。
【０３６４】
いくつかの実装では、情報は、データを取得する対象によって装着されるデバイスに提供される。
【０３６５】
いくつかの実装では、情報は、対象の携帯電話に提供される。
【０３６６】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の体力スコア、心拍数、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものの視覚的インジケーションを運動ルーチンを行っている対象を示すビデオの中に埋め込むステップを含む。
【０３６７】
いくつかの実装では、視覚的インジケーションは、運動ルーチンの間、対象の体力スコア、心拍数、呼吸数、および血圧に従って、ビデオ全体を通して更新される。
【０３６８】
いくつかの実装では、本方法はまた、運動種目の間の対象の体力スコア、心拍数、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものに基づいて、対象が参加する運動種目の結果を予測するステップを含む。
【０３６９】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の体力スコア、心拍数、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものと、運動種目に参加する他の個人の体力スコア、心拍数、呼吸数、および血圧を比較するステップを含む。
【０３７０】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象が物理活動を行っている間、対象の体力スコア、心拍数、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものと、物理活動を以前に行った１人またはそれを上回る個人の体力スコア、心拍数、呼吸数、および血圧を比較するステップを含む。
【０３７１】
いくつかの実装では、物理活動を行うステップは、運動種目を行うステップを含み、１人またはそれを上回る個人は、その運動種目で競合するプロの運動選手である。
【０３７２】
いくつかの実装では、対象の状態は、ストレス状態を含み、スコアは、ストレススコアを含む。
【０３７３】
いくつかの実装では、スコアを導出するステップは、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報および対象の運動についての情報に基づいて、対象の心拍数、心拍変動、血圧、電気皮膚インピーダンス、および呼吸数のうちの１つまたはそれを上回るものを計算するステップを含む。
【０３７４】
いくつかの実装では、対象のストレス状態は、高血圧症と関連付けられ、スコアを導出するステップは、対象の血圧と閾値を比較することによって、対象が高血圧症を発現しているかどうかを判定するステップを含む。
【０３７５】
いくつかの実装では、対象のストレス状態は、情動性ストレスと関連付けられ、スコアを導出するステップは、対象の心拍数、心拍変動、血圧、電気皮膚インピーダンス、および呼吸数のうちの１つまたはそれを上回るものと閾値を比較することによって、対象によって発現される情動性ストレスのレベルを判定するステップを含む。
【０３７６】
いくつかの実装では、対象によって発現される情動性ストレスのレベルを判定するステップは、少なくとも部分的に、オーディオデータに基づく。
【０３７７】
いくつかの実装では、オーディオデータは、第１のデータセット内のデータを取得する本デバイスのマイクロホンによって捕捉される。
【０３７８】
いくつかの実装では、オーディオデータは、環境雑音および対象の音声の調性の一方または両方を含む。
【０３７９】
いくつかの実装では、対象によって発現される情動性ストレスのレベルを判定するステップは、環境雑音を分析し、対象が情動性ストレスレベルの増加に起因する環境内にあるかどうかを判定するステップを含む。
【０３８０】
いくつかの実装では、対象によって発現される情動性ストレスのレベルを判定するステップは、対象の音声の調性を分析し、対象が情動性ストレスレベルの増加に起因する対立的状況にあるかどうかを判定するステップを含む。
【０３８１】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着されるデバイスによって取得される。
【０３８２】
いくつかの実装では、本方法はまた、本デバイスに、対象がストレス状態にあると判定されると、ストレススコアを計算および表示させるステップを含む。
【０３８３】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象のストレススコアの改善を補助する情報を対象に提供するステップを含む。
【０３８４】
いくつかの実装では、情報は、推奨されるストレス軽減ルーチンを含む。
【０３８５】
いくつかの実装では、情報は、データを取得する対象によって装着されるデバイスに提供される。
【０３８６】
いくつかの実装では、情報は、対象の携帯電話に提供される。
【０３８７】
いくつかの実装では、対象の状態は、睡眠状態を含み、スコアは、睡眠スコアを含む。
【０３８８】
いくつかの実装では、対象の睡眠状態は、睡眠持続時間、睡眠潜時、および入眠期のうちの１つまたはそれを上回るものと関連付けられ、スコアを導出するステップは、対象の睡眠持続時間、睡眠潜時、および入眠期のうちの１つまたはそれを上回るものを判定するステップを含む。
【０３８９】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、対象の睡眠持続時間を判定するように構成される。
【０３９０】
いくつかの実装では、対象の睡眠持続時間を判定するステップは、対象の１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報に基づいて、対象が睡眠中であった総時間長を判定するステップを含む。
【０３９１】
いくつかの実装では、対象の睡眠持続時間を判定するステップは、対象の１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報および対象が睡眠に入る前の対象の総合的運動データに基づいて、対象が睡眠に入ろうと試みを開始した時間と、対象が覚醒した時間との間の対象が睡眠中の時間のパーセンテージを判定するステップを含む。
【０３９２】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、対象の睡眠潜時を判定するように構成される。
【０３９３】
いくつかの実装では、対象の睡眠潜時を判定するステップは、対象の１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報および対象が睡眠に入る前の対象の総合的運動データに基づいて、対象が覚醒状態から睡眠状態に遷移するためにかかる時間長を判定するステップを含む。
【０３９４】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、対象の入眠期を判定するように構成される。
【０３９５】
いくつかの実装では、対象の入眠期を判定するステップは、１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報に基づいて、対象の１つまたはそれを上回る睡眠安静期間のそれぞれの一部の間の対象の睡眠の深さを判定するステップを含む。
【０３９６】
いくつかの実装では、対象の入眠期は、睡眠安静期間の一部のうちの１つまたはそれを上回るものの間の対象の少なくとも心拍数および総合的運動データに基づいて判定される。
【０３９７】
いくつかの実装では、バイオフィードバックデバイスはまたディスプレイを含み、プロセッサはまた、ディスプレイに、睡眠スコアを表示させるように構成される。
【０３９８】
いくつかの実装では、プロセッサは、ディスプレイに、対象が覚醒していると判定されるとき、睡眠スコアを表示させる。
【０３９９】
いくつかの実装では、対象の状態は、体力状態を含み、スコアは、体力スコアを含む。
【０４００】
いくつかの実装では、体力スコアは、対象の物理体力、心臓の状態、指導、脱水症状、社会的相互作用、計画の順守、および指導有効性の程度のうちの１つまたはそれを上回るものと関連付けられる。
【０４０１】
いくつかの実装では、スコアを導出するステップは、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報および対象の総合的運動データに基づいて、対象が無活動である間の対象の安静時心拍数を計算するステップを含む。
【０４０２】
いくつかの実装では、スコアを導出するステップはまた、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報に基づいて、対象の心拍数を計算するステップを含む。スコアを導出するステップはまた、対象の心拍数および総合的運動データに基づいて、対象が体力良好状態であることを判定するステップを含む。
【０４０３】
いくつかの実装では、スコアを導出するステップはまた、対象の心拍数が体力良好状態における心拍数から安静時心拍数に遷移するためにかかる時間長を判定するステップを含む。
【０４０４】
いくつかの実装では、スコアを導出するステップはまた、対象の心拍数が安静時心拍数から体力良好状態における心拍数に遷移するためにかかる時間長を判定するステップを含む。
【０４０５】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、ディスプレイに、体力スコアを表示させるように構成される。
【０４０６】
いくつかの実装では、プロセッサは、ディスプレイに、対象が体力良好状態にあると判定されるとき、体力スコアを表示させる。
【０４０７】
いくつかの実装では、プロセッサは、ディスプレイに、対象が体力良好状態から非体力良好状態に遷移したと判定されるとき、体力スコアを表示させる。
【０４０８】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、発光要素、光学センサ、および運動センサのうちの１つまたはそれを上回るものから受信されたデータに基づいて、対象の心拍数、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものを判定するように構成される。
【０４０９】
いくつかの実装では、本デバイスはまた、送受信機を含み、プロセッサは、送受信機に、対象の体力スコア、心拍数、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものを遠隔デバイスに提供させるように構成される。
【０４１０】
いくつかの実装では、プロセッサは、送受信機に、対象の体力スコア、心拍数、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものを運動ルーチンを行っている対象を示すビデオに提供させる。対象の体力スコア、心拍数、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものの視覚的インジケーションが、ビデオの中に埋め込まれる。
【０４１１】
いくつかの実装では、視覚的インジケーションは、運動ルーチンの間、対象の体力スコア、心拍数、呼吸数、および血圧に従って、ビデオ全体を通して更新される。
【０４１２】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、運動種目の間、対象の体力スコア、心拍数、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものに基づいて、対象が参加する運動種目の結果を予測するように構成される。
【０４１３】
いくつかの実装では、送受信機は、他のバイオフィードバックデバイスの送受信機と通信するように構成される。
【０４１４】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、対象の体力スコア、心拍数、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものと、運動種目に参加する他の個人の体力スコア、心拍数、呼吸数、および血圧を比較するように構成される。
【０４１５】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、対象が物理活動を行っている間、対象の体力スコア、心拍数、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものと、物理活動を以前に行った１人またはそれを上回る個人の体力スコア、心拍数、呼吸数、および血圧と比較するように構成される。
【０４１６】
いくつかの実装では、物理活動を行うステップは、運動種目を行うステップを含み、１人またはそれを上回る個人は、その運動種目で競合するプロの運動選手である。
【０４１７】
いくつかの実装では、対象の状態は、ストレス状態を含み、スコアは、ストレススコアを含む。
【０４１８】
いくつかの実装では、対象のストレス状態は、情動性ストレスと関連付けられ、スコアを導出するステップは、対象の心拍数、心拍変動、血圧、電気皮膚インピーダンス、および呼吸数のうちの１つまたはそれを上回るものと閾値を比較することによって、対象によって発現される情動性ストレスのレベルを判定するステップを含む。
【０４１９】
いくつかの実装では、バイオフィードバックデバイスはまた、オーディオ入力デバイスを含む。
【０４２０】
いくつかの実装では、対象によって発現される情動性ストレスのレベルを判定するステップは、少なくとも部分的に、オーディオ入力デバイスによってプロセッサに提供されるオーディオデータに基づく。
【０４２１】
いくつかの実装では、オーディオデータは、環境雑音および対象の音声の調性の一方または両方を含む。
いくつかの実装では、対象によって発現される情動性ストレスのレベルを判定するステップは、環境雑音を分析し、対象が情動性ストレスレベルの増加に起因する環境内にあるかどうかを判定するステップを含む。
【０４２２】
いくつかの実装では、対象によって発現される情動性ストレスのレベルを判定するステップは、対象の音声の調性を分析し、対象が情動性ストレスレベルの増加に起因する対立的状況にあるかどうかを判定するステップを含む。
【０４２３】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、ディスプレイに、ストレススコアを表示させるように構成される。
【０４２４】
いくつかの実装では、プロセッサは、ディスプレイに、対象がストレス状態にあると判定されるとき、ストレススコアを表示させる。
【０４２５】
別の側面では、方法は、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む。本方法はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。本方法はまた、処理されたデータから対象の心理状態についての情報を導出するステップを含む。
【０４２６】
別の側面では、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスが、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む、動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する。本動作はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。本動作はまた、処理されたデータから対象の心理状態についての情報を導出するステップを含む。
【０４２７】
別の側面では、対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスが、光を対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源を含む。本デバイスはまた、放出された光が対象の皮膚に反射した後、放出された光を受信するように構成される、光学センサを含む。光学センサはまた、受信された光の特性に対応するデータを提供するように構成され、データは、対象の場所において光学センサによって取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す。本デバイスはまた、対象の場所において運動センサによって取得された対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサを含む。本デバイスはまた、発光要素、光学センサ、および運動センサのうちの１つまたはそれを上回るものからデータを受信するように構成される、プロセッサを含む。プロセッサはまた、処理されたデータから対象の心理状態についての情報を導出するように構成される。
【０４２８】
実装は、以下の特徴のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。
【０４２９】
いくつかの実装では、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む。
【０４３０】
いくつかの実装では、データは、継続的に取得される。
【０４３１】
いくつかの実装では、データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される。
【０４３２】
いくつかの実装では、データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される。        
【０４３３】
いくつかの実装では、データは、対象の単一場所において取得される。
【０４３４】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着されるデバイスによって取得される。
【０４３５】
いくつかの実装では、本デバイスは、可動性であり、対象の移動度を低減させない。
【０４３６】
いくつかの実装では、本デバイスは、データを処理する。
【０４３７】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の腕である。
【０４３８】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の手首である。
【０４３９】
いくつかの実装では、対象の心理状態は、ストレスの状態を含む。
【０４４０】
いくつかの実装では、本方法はまた、データセットに基づいて、対象の血圧、心拍数、および心拍変動のうちの１つまたはそれを上回るものを判定するステップを含む。本方法はまた、対象の判定された血圧、心拍数、および心拍変動のうちの１つまたはそれを上回るものに基づいて、対象のストレスの状態についての情報を導出するステップを含む。
【０４４１】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象のストレスのレベルと対象が暴露された紫外線光の量を相関させるステップを含む。
【０４４２】
いくつかの実装では、情報を導出するステップは、処理されたデータの少なくとも一部と対象の１つの心理状態との間の関係を推測するステップを含む。
【０４４３】
いくつかの実装では、本方法はまた、他の処理されたデータと１つの心理状態に関連する処理されたデータを比較することによって、対象の第２の心理状態の存在を推測するステップを含む。
【０４４４】
いくつかの実装では、１つの心理状態は、比較的に低いストレスの状態を含む。
【０４４５】
いくつかの実装では、１つの心理状態は、対象のベースライン状態を含み、処理されたデータの少なくとも一部と１つの心理状態との間の関係は、対象がポリグラフテストを行うのに先立って推測される。
【０４４６】
いくつかの実装では、心理状態は、悪意を含む。
【０４４７】
いくつかの実装では、心理状態は、嘘をついていることを含む。
【０４４８】
いくつかの実装では、対象によって装着されるデバイスは、データを取得する。
【０４４９】
いくつかの実装では、対象の心理状態についての情報を導出するステップは、血圧、心拍数、心拍変動、呼吸数、および電気皮膚インピーダンスのうちの１つまたはそれを上回るものに基づいて、対象のベースライン状態を判定するステップを含む。
【０４５０】
いくつかの実装では、本デバイスは、対象のベースライン状態を判定するために、長期間の間、対象によって装着される。
【０４５１】
いくつかの実装では、本デバイスは、１日を上回る間、対象によって継続的に装着される。
【０４５２】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、受信されたデータに基づいて、対象の血圧、心拍数、および心拍変動のうちの１つまたはそれを上回るものを判定するように構成される。プロセッサはまた、対象の判定された血圧、心拍数、および心拍変動のうちの１つまたはそれを上回るものに基づいて、対象のストレスの状態についての情報を導出するように構成される。
【０４５３】
いくつかの実装では、本デバイスはまた、対象が暴露される紫外線光の量を測定するように構成される、紫外線光センサを含む。
【０４５４】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、対象のストレスのレベルと対象が暴露された紫外線光の量を相関させるように構成される。
【０４５５】
別の側面では、方法は、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、データセット内のデータを処理するステップを含む。本方法はまた、セグメントの形態学的特徴を分析することによって、データセットの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかを判定するステップを含む。
【０４５６】
別の側面では、方法は、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、データセット内のデータを処理するステップを含む。本方法はまた、セグメントの形態学的特徴を分析することによって、データセットの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかを判定するステップを含む。
【０４５７】
別の側面では、方法は、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む。本方法はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。本方法はまた、第１および第２のデータセットに基づいて、対象の少なくとも２つのパラメータを判定するステップであって、パラメータは、血圧、呼吸数、血液酸素レベル、心拍数、心拍変動、１回拍出量、心拍出量、ＭｏＣＧ形態、およびＰＰＧ形態から成る群から選択される、ステップを含む。本方法はまた、対象のバイオメトリックシグネチャを判定するステップであって、バイオメトリックシグネチャは、少なくとも２つの軸によって定義される多次元空間によって表され、各軸は、判定されたパラメータのうちの少なくとも１つに対応する、ステップを含む。本方法はまた、バイオメトリックシグネチャの特徴を分析することによって、バイオメトリックシグネチャが予期される対象である対象から捕捉されたかどうかを判定するステップを含む。
【０４５８】
別の側面では、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスが、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、データセット内のデータを処理するステップを含む、動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する。本動作はまた、セグメントの形態学的特徴を分析することによって、データセットの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかを判定するステップを含む。
【０４５９】
別の側面では、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスが、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、データセット内のデータを処理するステップを含む、動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する。本動作はまた、セグメントの形態学的特徴を分析することによって、データセットの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかを判定するステップを含む。
【０４６０】
別の側面では、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスが、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む、動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する。本動作はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。本動作はまた、第１および第２のデータセットに基づいて、対象の少なくとも２つのパラメータを判定するステップを含む。パラメータは、血圧、呼吸数、血液酸素レベル、心拍数、心拍変動、１回拍出量、心拍出量、ＭｏＣＧ形態、およびＰＰＧ形態から成る群から選択される。本動作はまた、対象のバイオメトリックシグネチャを判定するステップを含む。バイオメトリックシグネチャは、少なくとも２つの軸によって定義される多次元空間によって表される。各軸は、判定されたパラメータのうちの少なくとも１つに対応する。本動作はまた、バイオメトリックシグネチャの特徴を分析することによって、バイオメトリックシグネチャが予期される対象である対象から捕捉されたかどうかを判定するステップを含む。
【０４６１】
別の側面では、対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスが、光を対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源を含む。バイオフィードバックデバイスはまた、放出された光が対象の皮膚に反射した後、放出された光を受信するように構成される、光学センサを含む。光学センサはまた、受信された光の特性に対応するデータを提供するように構成され、データは、対象の場所において光学センサによって取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す。バイオフィードバックデバイスはまた、発光要素および光学センサの一方または両方からデータを受信するように構成される、プロセッサを含む。プロセッサはまた、セグメントの形態学的特徴を分析することによって、データの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかを判定するように構成される。
【０４６２】
実装は、以下の特徴のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。
【０４６３】
いくつかの実装では、データは、継続的に取得される。
【０４６４】
いくつかの実装では、データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される。
【０４６５】
いくつかの実装では、データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される。
【０４６６】
いくつかの実装では、データは、対象の単一場所において取得される。
【０４６７】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着されるデバイスによって取得される。
【０４６８】
いくつかの実装では、本デバイスは、可動性であり、対象の移動度を低減させない。
【０４６９】
いくつかの実装では、本デバイスは、データを処理する。
【０４７０】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の腕である。
【０４７１】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の手首である。
【０４７２】
いくつかの実装では、判定するステップは、他のバイオメトリックデータを分析するステップを含む。
【０４７３】
いくつかの実装では、他のバイオメトリックデータは、対象の電気皮膚インピーダンス、呼吸数、心拍数、心拍変動、ＰＰＧ形態、および声帯音周波数のうちの１つまたはそれを上回るものを含む。
【０４７４】
いくつかの実装では、他のバイオメトリックデータを分析するステップは、対象が苦痛下にあるかどうかを判定するステップを含む。
【０４７５】
いくつかの実装では、判定するステップは、対象によって提供される秘密情報を分析するステップを含む。
【０４７６】
いくつかの実装では、秘密情報は、パスワード、個人識別番号、および所定のジェスチャのうちの１つまたはそれを上回るものを含む。
【０４７７】
いくつかの実装では、分析するステップは、バイオメトリックデータの異なるセグメントの形態学的特徴を比較するステップを含む。
【０４７８】
いくつかの実装では、本方法はまた、セグメントのうちの１つまたはそれを上回るものが予期される対象以外の対象から捕捉されたと判定されるとき、措置を講じるステップを含む。
【０４７９】
いくつかの実装では、措置を講じるステップは、対象に、秘密情報を提供し、対象を予期される対象として認証するように促すステップを含む。
【０４８０】
いくつかの実装では、予期される対象は、予期される対象上の場所においてデータセグメントを捕捉する特定のデバイスと関連付けられた対象である。
【０４８１】
いくつかの実装では、判定するステップは、対象の活動レベルの変化および心拍数の変化の一方または両方を考慮するステップを含む。
【０４８２】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象が予期される対象であることの判定に応じて、情報をデバイスに送信するステップを含む。
【０４８３】
いくつかの実装では、デバイスは、支払ゲートウェイであり、情報は、支払認証を含む。
【０４８４】
いくつかの実装では、デバイスは、ロック装置であり、情報は、ロック装置をロック解除させる。
【０４８５】
いくつかの実装では、ロック装置をロック解除させるステップはまた、対象の場所に基づく。
【０４８６】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象が苦痛下にあることの判定に応じて、情報をデバイスに送信するステップを含む。
【０４８７】
いくつかの実装では、対象は、対象の心拍数、血圧、および呼吸数のうちの１つまたはそれを上回るものが閾値を超える場合、苦痛下にあると判定される。
【０４８８】
いくつかの実装では、デバイスは、支払ゲートウェイであり、情報は、対象が支払ゲートウェイにアクセスすることを防止するための支払ゲートウェイに対する命令を含む。
【０４８９】
いくつかの実装では、デバイスは、ロック装置であり、情報は、ロック装置がロックされたままであるための命令を含む。
【０４９０】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。本方法はまた、セグメントの形態学的特徴を分析することによって、データセットの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかを判定するステップを含む。
【０４９１】
いくつかの実装では、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む。
【０４９２】
いくつかの実装では、本方法はまた、データセットに基づいて、パルス走行時間（ＰＴＴ）を判定するステップを含み、ＰＴＴは、対象内のパルス圧力波の走行時間を表す。
【０４９３】
いくつかの実装では、本方法はまた、データセットに基づいて、対象の血圧を判定するステップを含む。
【０４９４】
いくつかの実装では、判定するステップは、他のバイオメトリックデータを分析するステップを含む。
【０４９５】
いくつかの実装では、他のバイオメトリックデータは、対象の電気皮膚インピーダンス、呼吸数、心拍数、心拍変動、１回拍出量、心拍出量、ＭｏＣＧ形態、ＰＰＧ形態、および声帯音周波数のうちの１つまたはそれを上回るものを含む。
【０４９６】
いくつかの実装では、他のバイオメトリックデータを分析するステップは、対象が苦痛下にあるかどうかを判定するステップを含む。
【０４９７】
いくつかの実装では、形態学的特徴は、データセグメントのそれぞれの間の具体的時間における血圧差を含む。
【０４９８】
いくつかの実装では、具体的時間は、データセグメントの間の血圧のピークまたは谷の時間を含む。
【０４９９】
いくつかの実装では、形態学的特徴は、血圧の逐次ピーク、血圧の逐次谷、または血圧の逐次ピークおよび谷における血圧差を含む。
【０５００】
いくつかの実装では、データの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかを判定するステップは、対象によって提供される秘密情報を分析するステップを含む。
【０５０１】
いくつかの実装では、秘密情報は、パスワード、個人識別番号、および所定のジェスチャのうちの１つまたはそれを上回るものを含む。
いくつかの実装では、バイオフィードバックデバイスはまた、対象の場所において運動センサによって取得された対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサを含む。プロセッサはまた、運動センサからデータを受信するように構成される。
【０５０２】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、セグメントのうちの１つまたはそれを上回るものが予期される対象以外の対象から捕捉されたと判定されると、措置を講じるように構成される。
【０５０３】
いくつかの実装では、措置を講じるステップは、対象に、秘密情報を提供し、対象を予期される対象として認証するように促すステップを含む。
【０５０４】
いくつかの実装では、運動センサはまた、対象が所定のジェスチャを行うと、それを判定するように構成される。
【０５０５】
いくつかの実装では、バイオフィードバックデバイスはまた、対象が予期される対象であることの判定に応じて、情報をデバイスに送信するように構成される、送受信機を含む。
【０５０６】
いくつかの実装では、デバイスは、支払ゲートウェイであり、情報は、支払認証を含む。
【０５０７】
いくつかの実装では、デバイスは、ロック装置であり、情報は、ロック装置をロック解除させる。
【０５０８】
いくつかの実装では、バイオフィードバックデバイスはまた、測位モジュールを含み、ロック装置をロック解除させるステップはまた、測位モジュールによって判定される対象の場所に基づく。
【０５０９】
いくつかの実装では、送受信機はまた、対象が苦痛下にあることの判定に応じて、情報をデバイスに送信するように構成される。
【０５１０】
いくつかの実装では、デバイスは、支払ゲートウェイであり、情報は、対象が支払ゲートウェイにアクセスすることを防止するための支払ゲートウェイに対する命令を含む。
【０５１１】
いくつかの実装では、デバイスは、ロック装置であり、情報は、ロック装置がロックされたままであるための命令を含む。
【０５１２】
別の側面では、方法は、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む。本方法はまた、データに基づいて、対象の投薬計画についての情報を提供するステップを含む。
【０５１３】
別の側面では、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスが、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む、動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する。本動作はまた、データに基づいて、対象の投薬計画についての情報を提供するステップを含む。
【０５１４】
別の側面では、対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスが、光を対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源を含む。本デバイスはまた、放出された光が対象の皮膚に反射した後、放出された光を受信するように構成される、光学センサを含む。光学センサはまた、受信された光の特性に対応するデータを提供するように構成され、データは、対象の場所において光学センサによって取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す。本デバイスはまた、発光要素および光学センサの一方または両方からデータを受信するように構成される、プロセッサを含む。プロセッサはまた、データに基づいて、対象の投薬計画についての情報を提供するように構成される。
【０５１５】
実装は、以下の特徴のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。
【０５１６】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。
【０５１７】
いくつかの実装では、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む。
【０５１８】
いくつかの実装では、データは、継続的に取得される。
【０５１９】
いくつかの実装では、データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される。
【０５２０】
いくつかの実装では、データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される。
【０５２１】
いくつかの実装では、データは、対象の単一場所において取得される。
【０５２２】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着されるデバイスによって取得される。
【０５２３】
いくつかの実装では、本デバイスは、可動性であり、対象の移動度を低減させない。
【０５２４】
いくつかの実装では、本デバイスは、データを処理する。
【０５２５】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の腕である。
【０５２６】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の手首である。
【０５２７】
いくつかの実装では、本方法はまた、データに基づいて、対象が、潜在的に、薬剤のある用量を逸失したことを判定するステップを含む。本方法はまた、対象が、潜在的に、薬剤の用量を逸失したことを示す、通知を提供するステップを含む。
【０５２８】
いくつかの実装では、対象が、潜在的に、薬剤のある用量を逸失したことを判定するステップは、対象の血圧が閾値を超えたことを判定するステップを含む。
【０５２９】
いくつかの実装では、本方法はまた、第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、第１の点は、対象の第１の身体部分におけるパルス圧力波の到着時間を表す、ステップを含む。本方法はまた、第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、第２の点は、パルス圧力波が対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップを含む。本方法はまた、第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するステップであって、ＰＴＴは、パルス圧力波が対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表す、ステップを含む。対象の血圧は、ＰＴＴに基づいて判定される。
【０５３０】
いくつかの実装では、第１の身体部分は、第１のデータセット内のデータが取得される対象の場所であり、第２の身体部分は、対象の心臓である。
【０５３１】
いくつかの実装では、対象が、潜在的に、薬剤のある用量を逸失したことを判定するステップは、対象の心拍数が閾値を超えたことを判定するステップを含む。
【０５３２】
いくつかの実装では、対象が、潜在的に、薬剤のある用量を逸失したことを判定するステップは、対象の呼吸数が閾値を超えたことを判定するステップを含む。
【０５３３】
いくつかの実装では、本方法はまた、データに基づいて、薬剤への対象の反応を判定するステップを含む。本方法はまた、薬剤への対象の反応に基づいて、薬剤の推奨される投薬計画を提供するステップを含む。
【０５３４】
いくつかの実装では、推奨される投薬計画は、１つまたはそれを上回る推奨される投薬タイミングを含む。推奨される投薬計画はまた、１つまたはそれを上回る推奨される投薬量を含む。推奨される投薬量はそれぞれ、投薬タイミングのうちの１つに対応する。
【０５３５】
いくつかの実装では、薬剤への対象の反応を判定するステップは、対象の血圧を判定するステップを含む。
【０５３６】
いくつかの実装では、対象の血圧は、周期的に判定される。
【０５３７】
いくつかの実装では、推奨される投薬タイミングおよび量は、対象の血圧を定義される範囲内に維持するように判定される。
【０５３８】
いくつかの実装では、薬剤への対象の反応を判定するステップは、対象の心拍数を判定するステップを含む。
【０５３９】
いくつかの実装では、対象の心拍数は、周期的に判定される。
【０５４０】
いくつかの実装では、薬剤への対象の反応を判定するステップは、対象の心拍数の規則性を判定するステップを含む。
【０５４１】
いくつかの実装では、推奨される投薬タイミングおよび量は、対象の心拍数を定義される範囲内に維持するように判定される。
【０５４２】
いくつかの実装では、薬剤への対象の反応を判定するステップは、対象の心拍出量を判定するステップを含む。
【０５４３】
いくつかの実装では、推奨される投薬タイミングおよび量は、対象の心拍出量を定義される範囲内に維持するように判定される。
【０５４４】
いくつかの実装では、薬剤への対象の反応を判定するステップは、対象の体温を判定するステップを含む。
【０５４５】
いくつかの実装では、推奨される投薬タイミングおよび量は、対象の体温を定義される範囲内に維持するように判定される。
【０５４６】
いくつかの実装では、推奨される投薬タイミングおよび量は、対象の心拍数を定義される範囲内に維持するように判定される。
【０５４７】
いくつかの実装では、薬剤への対象の反応を判定するステップは、対象の呼吸数を判定するステップを含む。
【０５４８】
いくつかの実装では、対象の呼吸数は、周期的に判定される。
【０５４９】
いくつかの実装では、推奨される投薬タイミングおよび量は、対象の呼吸数を定義される範囲内に維持するように判定される。
【０５５０】
いくつかの実装では、バイオフィードバックデバイスはまた、対象の場所において運動センサによって取得された対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサを含む。プロセッサはまた、運動センサからデータを受信するように構成される。
【０５５１】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、データに基づいて、対象が、潜在的に、薬剤のある用量を逸失したことを判定し、対象が、潜在的に、その薬剤の用量を逸失したことを示す、通知を提供するように構成される。
【０５５２】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、データに基づいて、薬剤への対象の反応を判定し、薬剤への対象の反応に基づいて、薬剤の推奨される投薬計画を提供するように構成される。
【０５５３】
いくつかの実装では、推奨される投薬計画は、１つまたはそれを上回る推奨される投薬タイミングを含む。推奨される投薬計画はまた、それぞれ、投薬タイミングのうちの１つに対応する、１つまたはそれを上回る推奨される投薬量を含む。
いくつかの実装では、本動作はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。
【０５５４】
別の側面では、方法は、対象のそれぞれの場所において取得された２人またはそれを上回る対象のそれぞれ内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表すデータを処理するステップを含む。本方法はまた、対象のそれぞれの場所において取得された２人またはそれを上回る対象の運動についての時変情報を表すデータを処理するステップを含む。本方法はまた、対象の相対的状態を報告する情報をユーザに提供するステップを含む。
【０５５５】
別の側面では、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスが、対象のそれぞれの場所において取得された２人またはそれを上回る対象のそれぞれ内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表すデータを処理するステップを含む、動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する。本動作はまた、対象のそれぞれの場所において取得された２人またはそれを上回る対象の運動についての時変情報を表すデータを処理するステップを含む。本動作はまた、対象の相対的状態を報告する情報をユーザに提供するステップを含む。
【０５５６】
別の側面では、２人またはそれを上回る対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスは、光を対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源を含む。本デバイスはまた、放出された光が対象の皮膚に反射した後、放出された光を受信するように構成される、光学センサを含む。光学センサはまた、受信された光の特性に対応するデータを提供するように構成され、データは、対象の場所において光学センサによって取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す。本デバイスはまた、対象の場所において運動センサによって取得された対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサを含む。本デバイスはまた、発光要素、光学センサ、および運動センサのうちの１つまたはそれを上回るものからデータを受信するように構成される、プロセッサを含む。プロセッサはまた、対象の相対的状態を報告する情報をユーザに提供するように構成される。
【０５５７】
実装は、以下の特徴のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。
【０５５８】
いくつかの実装では、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む。
【０５５９】
いくつかの実装では、データは、継続的に取得される。
【０５６０】
いくつかの実装では、データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される。
【０５６１】
いくつかの実装では、データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される。
【０５６２】
いくつかの実装では、データは、対象のそれぞれの単一場所において取得される。
【０５６３】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着されるデバイスによって取得される。
【０５６４】
いくつかの実装では、本デバイスは、可動性であり、対象の移動度を低減させない。
【０５６５】
いくつかの実装では、本デバイスは、データを処理する。
【０５６６】
いくつかの実装では、対象のそれぞれの単一場所は、対象の腕である。
【０５６７】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の手首である。
【０５６８】
いくつかの実装では、対象の相対的状態は、対象の呼吸数、心拍数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものに基づいて判定される。
【０５６９】
いくつかの実装では、対象の相対的状態は、対象の呼吸数、心拍数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものと個別の閾値を比較することによって判定される。
【０５７０】
いくつかの実装では、対象によって装着されるデバイスは、データを取得し、対象の呼吸数、心拍数、および血圧は、データに従って判定される。
【０５７１】
いくつかの実装では、本方法はまた、相対的状態に基づいて、対象を管理するステップを含む。
【０５７２】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の相対的状態に基づいて、対象にタスクを割り当てるステップを含む。
【０５７３】
いくつかの実装では、対象のうちの１人またはそれを上回る人数が、対象の相対的状態に従って、運動競技に投入される。
【０５７４】
いくつかの実装では、対象の呼吸数、心拍数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものが個別の閾値を上回る場合、対象は、運動競技に投入される。
【０５７５】
いくつかの実装では、対象のうちの１人またはそれを上回る人数は、対象の相対的状態に従って、特定の戦闘タスクが割り当てられる。
【０５７６】
いくつかの実装では、対象の呼吸数、心拍数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものが個別の閾値を上回る場合、対象は、特定の戦闘タスクが割り当てられる。
【０５７７】
いくつかの実装では、相対的状態は、相対的心理状態、相対的物理状態、および相対的即応性状態のうちの１つまたはそれを上回るものを含む。
【０５７８】
いくつかの実装では、２人またはそれを上回る対象は、相対的状態に基づいて、管理される。
【０５７９】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、対象の相対的状態に基づいて、タスクを対象に割り当てるように構成される。
【０５８０】
いくつかの実装では、対象のうちの１人またはそれを上回る人数が、対象の相対的状態に従って、運動競技に投入される。
【０５８１】
いくつかの実装では、対象のうちの１人またはそれを上回る人数は、対象の相対的状態に従って、特定の戦闘タスクが割り当てられる。
【０５８２】
別の側面では、方法は、対象が睡眠中、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む。本方法はまた、対象が睡眠中、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。本方法はまた、データに基づいて、対象の睡眠の特性についての情報を判定するステップを含む。
【０５８３】
別の側面では、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスが、対象が睡眠中、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む、動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する。本動作はまた、対象が睡眠中、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。本動作はまた、データに基づいて、対象の睡眠の特性についての情報を判定するステップを含む。
【０５８４】
別の側面では、対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスが、光を対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源を含む。本デバイスはまた、放出された光が対象の皮膚に反射した後、放出された光を受信するように構成される、光学センサを含む。光学センサはまた、受信された光の特性に対応するデータを提供するように構成され、データは、対象の場所において光学センサによって取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す。本デバイスはまた、対象の場所において運動センサによって取得された対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサを含む。本デバイスはまた、発光要素、光学センサ、および運動センサのうちの１つまたはそれを上回るものからデータを受信するように構成される、プロセッサを含む。プロセッサはまた、データに基づいて、対象の睡眠の特性についての情報を判定するように構成される。
【０５８５】
実装は、以下の特徴のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。
【０５８６】
いくつかの実装では、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む。
【０５８７】
いくつかの実装では、データは、継続的に取得される。
【０５８８】
いくつかの実装では、データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される。
【０５８９】
いくつかの実装では、データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される。
【０５９０】
いくつかの実装では、データは、対象の単一場所において取得される。
【０５９１】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着されるデバイスによって取得される。
【０５９２】
いくつかの実装では、本デバイスは、可動性であり、対象の移動度を低減させない。
【０５９３】
いくつかの実装では、本デバイスは、データを処理する。
【０５９４】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の腕である。
【０５９５】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の手首である。
【０５９６】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の非睡眠期間と関連付けられたデータを除外することによって、縮小データセットを生成するステップを含む。
【０５９７】
いくつかの実装では、期間は、対象の総合的運動データに基づいて、非睡眠期間として識別される。
【０５９８】
いくつかの実装では、期間を非睡眠期間として識別するステップは、期間の間の総合的運動データが閾値を上回ることを判定するステップを含む。
【０５９９】
いくつかの実装では、期間を非睡眠期間として識別するステップは、期間の間の総合的運動データが実質的に不規則であることを判定するステップを含む。
【０６００】
いくつかの実装では、期間は、対象の総合的運動データに基づいて、睡眠期間として識別される。
【０６０１】
いくつかの実装では、期間を睡眠期間として識別するステップは、期間の間の総合的運動データが閾値を下回ることを判定するステップを含む。
【０６０２】
いくつかの実装では、期間を睡眠期間として識別するステップは、期間の間の総合的運動データが実質的に平坦であることを判定するステップを含む。
【０６０３】
いくつかの実装では、本方法はまた、睡眠期間の開始および終了を判定するステップを含む。
【０６０４】
いくつかの実装では、睡眠期間の開始を判定するステップは、総合的運動データが閾値を下回って降下する時間を識別するステップを含み、睡眠期間の終了を判定するステップは、総合的運動データが閾値を上回って上昇する時間を識別するステップを含む。
【０６０５】
いくつかの実装では、本方法はまた、データに基づいて、対象の睡眠の特性を計算するステップを含む。
【０６０６】
いくつかの実装では、特性は、対象の心拍数、心拍変動、活動レベル、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものと関連付けられる。
【０６０７】
いくつかの実装では、対象の心拍数、心拍変動、活動レベル、呼吸数、および血圧のうちの１つまたはそれを上回るものは、処理されたデータに基づいて判定される。
【０６０８】
いくつかの実装では、対象の心拍数を判定するステップは、第１のデータセット内の２つの連続参照点間の距離を計算するステップを含み、距離は、対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す。
【０６０９】
いくつかの実装では、参照点は、極大値または極小値である。
【０６１０】
いくつかの実装では、参照点は、ピークまたは谷である。
【０６１１】
いくつかの実装では、対象の心拍変動を判定するステップは、第１のデータセット内の複数の対の連続参照点間の距離を計算するステップを含み、各距離は、対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す。
【０６１２】
いくつかの実装では、対象の血圧を判定するステップは、第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、第１の点は、対象の第１の身体部分におけるパルス圧力波の到着時間を表す、ステップを含む。対象の血圧を判定するステップはまた、第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、第２の点は、パルス圧力波が対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップを含む。対象の血圧を判定するステップはまた、第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するステップであって、ＰＴＴは、パルス圧力波が対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表し、ＰＴＴは、対象の１つまたはそれを上回る血管の内圧に関連する、ステップを含む。対象の血圧を判定するステップはまた、１つまたはそれを上回る血管の内圧に基づいて、対象の血圧を判定するステップを含む。
【０６１３】
いくつかの実装では、第１の身体部分は、第１のデータセット内のデータが取得される対象の場所であり、第２の身体部分は、対象の心臓である。
【０６１４】
いくつかの実装では、対象の睡眠の特性は、特性に基づいて判定される。
【０６１５】
いくつかの実装では、特性は、睡眠時無呼吸を含む。
【０６１６】
いくつかの実装では、対象が睡眠時無呼吸を発現していることを判定するステップは、対象の睡眠期間の間に取得される対象の心拍数信号中の単純信号を識別するステップを含む。
【０６１７】
いくつかの実装では、対象が睡眠時無呼吸を発現していることを判定するステップは、対象の心拍数信号中の繰り返し起こる単純信号を識別するステップを含む。
【０６１８】
いくつかの実装では、単純信号は、対象の睡眠期間の間、少なくとも２分毎に繰り返し起こる。
【０６１９】
いくつかの実装では、特性は、睡眠持続時間、睡眠潜時、入眠期、妨害の回数、および寝返りの回数のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、睡眠の質を含む。
【０６２０】
いくつかの実装では、対象の睡眠の特性についての情報を判定するステップは、対象の睡眠持続時間を判定するステップを含む。
【０６２１】
いくつかの実装では、対象の睡眠持続時間を判定するステップは、対象の１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報に基づいて、対象が睡眠中であった総時間長を判定するステップを含む。
【０６２２】
いくつかの実装では、１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報は、各睡眠安静期間の開始と関連付けられた時間、各睡眠安静期間の終了と関連付けられた時間、各睡眠安静期間の間の対象の総合的運動データ、および各睡眠安静期間の間の対象の心拍数データを含む。
【０６２３】
いくつかの実装では、対象の睡眠の特性についての情報を判定するステップは、対象の睡眠潜時を判定するステップを含む。
【０６２４】
いくつかの実装では、対象の睡眠潜時を判定するステップは、対象の１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報および対象が睡眠に入る前の対象の総合的運動データに基づいて、対象が覚醒状態から睡眠状態に遷移するためにかかる時間長を判定するステップを含む。
【０６２５】
いくつかの実装では、対象の睡眠の特性についての情報を判定するステップは、対象の入眠期を判定するステップを含む。
【０６２６】
いくつかの実装では、対象の入眠期を判定するステップは、１つまたはそれを上回る睡眠安静期間に関連する情報に基づいて、対象の１つまたはそれを上回る睡眠安静期間のそれぞれの一部の間の対象の睡眠の深さを判定するステップを含む。
【０６２７】
いくつかの実装では、対象の入眠期は、睡眠安静期間の一部のうちの１つまたはそれを上回るものの間の対象の少なくとも心拍数および総合的運動データに基づいて判定される。
【０６２８】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象が浅眠期にある間、睡眠持続時間が閾値を超えると、対象にアラートするステップを含む。
【０６２９】
いくつかの実装では、特性は、睡眠障害を含む。
【０６３０】
いくつかの実装では、特性は、夜間血圧降下のレベルを含む。
【０６３１】
いくつかの実装では、特性は、睡眠期間を含む。
【０６３２】
いくつかの実装では、本方法はまた、データに基づいて、対象の状態の評価を表す値を導出するステップを含む。
【０６３３】
いくつかの実装では、対象の状態は、健康関連状態を含む。
【０６３４】
いくつかの実装では、対象の状態は、睡眠の質、睡眠持続時間、睡眠潜時、および入眠期のうちの１つまたはそれを上回るものと関連付けられる。
【０６３５】
いくつかの実装では、値は、対象または別の当事者に提供される。
【０６３６】
いくつかの実装では、値は、対象の運動に関連するデータに基づいて、導出される。
【０６３７】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着され、値を表示する、本デバイスによって取得される。
【０６３８】
いくつかの実装では、本デバイスは、値を導出する。
【０６３９】
いくつかの実装では、本デバイスは、データを値を導出する遠隔デバイスに提供する。
【０６４０】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象が暴露された紫外線光の量についての情報を表すデータを処理するステップを含む。
【０６４１】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の睡眠の特性と対象が暴露された紫外線光の量を相関させるステップを含む。
【０６４２】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の睡眠の質と対象が暴露された紫外線光の量を相関させるステップを含む。
【０６４３】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の睡眠の持続時間と対象が暴露された紫外線光の量を相関させるステップを含む。
【０６４４】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、運動センサによって測定される対象の総合的運動データに基づいて、期間を非睡眠期間として識別するように構成される。
【０６４５】
いくつかの実装では、期間を非睡眠期間として識別するステップは、期間の間の総合的運動データが閾値を上回ることを判定するステップを含む。
【０６４６】
いくつかの実装では、期間を非睡眠期間として識別するステップは、期間の間の総合的運動データが実質的に不規則であることを判定するステップを含む。
【０６４７】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、運動センサによって測定される対象の総合的運動データに基づいて、期間を睡眠期間として識別するように構成される。
【０６４８】
いくつかの実装では、期間を睡眠期間として識別するステップは、期間の間の総合的運動データが閾値を下回ることを判定するステップを含む。
【０６４９】
いくつかの実装では、期間を睡眠期間として識別するステップは、期間の間の総合的運動データが実質的に平坦であることを判定するステップを含む。
【０６５０】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、睡眠期間の開始および終了を判定するように構成される。
【０６５１】
いくつかの実装では、睡眠期間の開始を判定するステップは、総合的運動データが閾値を下回って降下する時間を識別するステップを含み、睡眠期間の終了を判定するステップは、総合的運動データが閾値を上回って上昇する時間を識別するステップを含む。
【０６５２】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、データに基づいて、対象の睡眠の特性を計算するように構成される。
【０６５３】
いくつかの実装では、対象の睡眠の特性は、特性に基づいて判定され、対象の睡眠の特性は、睡眠時無呼吸を含む。
【０６５４】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、対象が睡眠時無呼吸を発現していることを判定するように構成される。対象が睡眠時無呼吸を発現していることを判定するステップは、対象の睡眠期間の間に取得される対象の心拍数信号中の単純信号を識別するステップを含む。
【０６５５】
いくつかの実装では、対象が睡眠時無呼吸を発現していることを判定するステップは、対象の心拍数信号中の繰り返し起こる単純信号を識別するステップを含む。
【０６５６】
いくつかの実装では、単純信号は、対象の睡眠期間の間、少なくとも２分毎に繰り返し起こる。
【０６５７】
いくつかの実装では、特性は、睡眠潜時、妨害の回数、および寝返りの回数のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、睡眠の質を含む。
【０６５８】
別の側面では、方法は、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む。第１および第２のデータセット内のデータは、対象が、対象の少なくとも所定の量の覚醒度を要求する状況にある間に取得される。
【０６５９】
別の側面では、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスが、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む、動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する。データは、対象が、対象の少なくとも所定の量の覚醒度を要求する状況にある間に取得される。
【０６６０】
別の側面では、対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスが、光を対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源を含む。本デバイスはまた、放出された光が対象の皮膚に反射した後、放出された光を受信するように構成される、光学センサを含む。光学センサはまた、受信された光の特性に対応するデータを提供するように構成され、データは、対象の場所において光学センサによって取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す。本デバイスはまた、発光要素および光学センサの一方または両方からデータを受信するように構成される、プロセッサを含む。プロセッサはまた、データを処理し、対象の覚醒度の測定値を導出するように構成される。
【０６６１】
実装は、以下の特徴のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。
【０６６２】
いくつかの実装では、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む。
【０６６３】
いくつかの実装では、データは、継続的に取得される。
【０６６４】
いくつかの実装では、データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される。
【０６６５】
いくつかの実装では、データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される。
【０６６６】
いくつかの実装では、データは、対象の単一場所において取得される。
【０６６７】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着されるデバイスによって取得される。
【０６６８】
いくつかの実装では、本デバイスは、可動性であり、対象の移動度を低減させない。
【０６６９】
いくつかの実装では、本デバイスは、データを処理する。
【０６７０】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の腕である。
【０６７１】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の手首である。
【０６７２】
いくつかの実装では、状況は、対象の覚醒度が所定の量を下回る場合、１人またはそれを上回る人間の命を脅かす可能性が増加されるものを含む。
【０６７３】
いくつかの実装では、状況は、対象の覚醒度が所定の量を下回る場合、１つまたはそれを上回る特性への被害の可能性が増加されるものである。
【０６７４】
いくつかの実装では、状況は、対象の覚醒度が所定の量を下回る場合、経済的損害の可能性が増加されるものである。
【０６７５】
いくつかの実装では、状況は、航空交通制御、知的分析、車両の運転、機械の運転、安全警備、手荷物検査、および飛行機の操縦のうちの１つまたはそれを上回るものである。
【０６７６】
いくつかの実装では、本方法はまた、処理されたデータを使用して、対象の覚醒度の測定値を導出するステップを含む。
【０６７７】
いくつかの実装では、対象の覚醒度の測定値は、対象の心拍数、呼吸数、血圧、および活動レベルのうちの１つまたはそれを上回るものに基づく。
【０６７８】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の覚醒度の測定値が閾値を下回って降下する場合、対象によって装着されるデバイス上のアラームをアクティブ化するステップを含む。
【０６７９】
いくつかの実装では、対象によって装着されるデバイスは、データを取得する。
【０６８０】
いくつかの実装では、対象によって装着されるデバイスは、データを処理する。
【０６８１】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の覚醒度の測定値が閾値を下回って降下する場合、対象によって動作されている車両の速度を減速させるステップを含む。
【０６８２】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の覚醒度の測定値が閾値を下回って降下する場合、対象によって動作されている車両内のアラームをアクティブ化させるステップを含む。
【０６８３】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の覚醒度の測定値が閾値を下回って降下する場合、対象によって動作されているデバイスをオフにさせるステップを含む。
【０６８４】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の覚醒度の測定値が閾値を下回って降下する場合、対象によって動作されている車両の操作スイッチをオフにさせるステップを含む。
【０６８５】
いくつかの実装では、本方法はまた、覚醒度の測定値に基づいて、対象にタスクを割り当てるステップを含む。
【０６８６】
いくつかの実装では、対象は、対象の覚醒度の測定値が閾値を上回る場合、運動競技に投入される。
【０６８７】
いくつかの実装では、対象は、対象の覚醒度の測定値が閾値を上回る場合、特定の戦闘タスクが割り当てられる。
【０６８８】
いくつかの実装では、バイオフィードバックデバイスはまた、対象の場所において運動センサによって取得された対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサを含む。プロセッサはまた、運動センサからデータを受信し、処理するように構成される。
【０６８９】
いくつかの実装では、バイオフィードバックデバイスはまた、処理されたデータおよび覚醒度の測定値の一方または両方を提供するように構成される、送受信機を含む。
【０６９０】
いくつかの実装では、送受信機はまた、対象の覚醒度の測定値が閾値を下回って降下する場合、対象によって動作されている車両の速度を減速させるように構成される。
【０６９１】
いくつかの実装では、送受信機はまた、対象の覚醒度の測定値が閾値を下回って降下する場合、対象によって動作されている車両内のアラームをアクティブ化させるように構成される。
【０６９２】
いくつかの実装では、送受信機はまた、対象の覚醒度の測定値が閾値を下回って降下する場合、対象によって動作されているデバイスをオフにさせるように構成される。
【０６９３】
いくつかの実装では、送受信機はまた、対象の覚醒度の測定値が閾値を下回って降下する場合、対象によって動作されている車両の操作スイッチをオフにさせるように構成される。
【０６９４】
いくつかの実装では、プロセッサはまた、覚醒度の測定値に基づいて、タスクを対象に割り当てるように構成される。
【０６９５】
いくつかの実装では、対象は、対象の覚醒度の測定値が閾値を上回る場合、運動競技に投入される。
【０６９６】
いくつかの実装では、対象は、対象の覚醒度の測定値が閾値を上回る場合、特定の戦闘タスクが割り当てられる。
【０６９７】
いくつかの実装では、本動作はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。
【０６９８】
別の側面では、方法は、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む。本方法はまた、処理されたデータに基づいて、対象の医療事象を予測するステップを含む。
【０６９９】
別の側面では、１つまたはそれを上回る機械可読記憶デバイスが、対象の場所において取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含む、動作を行うように１つまたはそれを上回る処理デバイスによって実行可能な命令を記憶する。本動作はまた、処理されたデータに基づいて、対象の医療事象を予測するステップを含む。
【０７００】
別の側面では、対象によって装着されるように構成されるバイオフィードバックデバイスが、光を対象の皮膚に向かって放出するように構成される、光源を含む。本デバイスはまた、放出された光が対象の皮膚に反射した後、放出された光を受信するように構成される、光学センサを含む。光学センサはまた、受信された光の特性に対応するデータを提供するように構成され、データは、対象の場所において光学センサによって取得された対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す。本デバイスはまた、発光要素および光学センサの一方または両方からデータを受信するように構成される、プロセッサを含む。プロセッサはまた、データに基づいて、対象の医療事象を予測するように構成される。
【０７０１】
実装は、以下の特徴のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。
【０７０２】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。
【０７０３】
いくつかの実装では、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含み、対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含む。
【０７０４】
いくつかの実装では、データは、継続的に取得される。
【０７０５】
いくつかの実装では、データは、少なくとも１６Ｈｚの周波数において取得される。
【０７０６】
いくつかの実装では、データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される。
【０７０７】
いくつかの実装では、データは、対象の単一場所において取得される。
【０７０８】
いくつかの実装では、データは、対象によって装着されるデバイスによって取得される。
【０７０９】
いくつかの実装では、本デバイスは、可動性であり、対象の移動度を低減させない。
【０７１０】
いくつかの実装では、本デバイスは、データを処理する。
【０７１１】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の腕である。
【０７１２】
いくつかの実装では、単一場所は、対象の手首である。
【０７１３】
いくつかの実装では、本方法はまた、対象の医療事象が予測されると、介護者にアラートするステップを含む。
【０７１４】
いくつかの実装では、データを処理するステップは、対象の心拍数、心拍変動、血圧、血圧変動、体温、皮膚温、声帯音調性、電気皮膚インピーダンス、呼吸数、血液酸素レベル、１回拍出量、心拍出量、ＭｏＣＧ形態、およびＰＰＧ形態のうちの１つまたはそれを上回るものを判定するステップを含む。
【０７１５】
いくつかの実装では、対象の医療事象を予測するステップは、対象の心拍数が閾値を満たすかどうかを判定するステップを含む。
【０７１６】
いくつかの実装では、医療事象は、頻脈である。
【０７１７】
いくつかの実装では、対象の心拍数を判定するステップは、第１のデータセット内の２つの連続参照点間の距離を計算するステップを含み、距離は、対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す。
【０７１８】
いくつかの実装では、参照点は、極大値または極小値である。
【０７１９】
いくつかの実装では、参照点は、ピークまたは谷である。
【０７２０】
いくつかの実装では、対象の医療事象を予測するステップは、対象の心拍変動が閾値を満たすかどうかを判定するステップを含む。
【０７２１】
いくつかの実装では、閾値は、対象が不整脈を発現しているかどうかに基づく。
【０７２２】
いくつかの実装では、対象の心拍変動を判定するステップは、第１のデータセット内の複数の対の連続参照点間の距離を計算するステップを含み、各距離は、対象の２つの連続心拍間に経過した時間を表す。
【０７２３】
いくつかの実装では、参照点は、極大値または極小値である。
【０７２４】
いくつかの実装では、参照点は、ピークまたは谷である。
【０７２５】
いくつかの実装では、対象の医療事象を予測するステップは、対象の血圧が閾値を満たすかどうかを判定するステップを含む。
【０７２６】
いくつかの実装では、医療事象は、高血圧症である。
【０７２７】
いくつかの実装では、対象の医療事象を予測するステップは、対象の血圧の変化率を判定するステップを含む。
【０７２８】
いくつかの実装では、医療事象は、脳卒中であり、脳卒中は、対象の血圧の変化率が、正であり、かつ閾値を上回る場合、予測される。
【０７２９】
いくつかの実装では、医療事象は、異常心臓機能であり、異常心臓機能は、対象の血圧の変化率が、負であり、かつ閾値を下回る場合、予測される。
【０７３０】
いくつかの実装では、本方法はまた、第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、第１の点は、対象の第１の身体部分におけるパルス圧力波の到着時間を表す、ステップを含む。本方法はまた、第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、第２の点は、パルス圧力波が対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップを含む。本方法はまた、第１の点と第２の点との間の差異として、パルス走行時間（ＰＴＴ）を算出するステップであって、ＰＴＴは、パルス圧力波が対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表す、ステップを含む。
【０７３１】
いくつかの実装では、対象の血圧は、ＰＴＴに基づいて判定される。
【０７３２】
いくつかの実装では、第１の身体部分は、第１のデータセット内のデータが取得される対象の場所であり、第２の身体部分は、対象の心臓である。
【０７３３】
いくつかの実装では、本デバイスはまた、対象の場所において運動センサによって取得された対象の運動についての時変情報を表すデータを提供するように構成される、運動センサを含む。プロセッサはまた、運動センサからデータを受信するように構成される。
【０７３４】
いくつかの実装では、本デバイスはまた、対象の医療事象が予測されると、介護者にアラートするように構成される、送受信機を含む。
【０７３５】
いくつかの実装では、本動作はまた、対象の場所において取得された対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含む。
【０７３６】
側面は、以下の利点のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。
【０７３７】
特定の実装は、以下の利点の１つまたはそれを上回るものを実現し得る。血圧および／または他のバイオメトリックパラメータは、カフ、圧点、または電極を必要とせず、継続的に取得されたデータに基づいて測定されてもよい。データの「継続的」取得とは、本明細書で使用されるように、十分な頻度（例えば、１秒あたりの十分な回数）でデータを取得し、そのデータから本明細書に説明されるパラメータの導出を可能にすることを意味する。データは、例えば、１６Ｈｚ〜２５６Ｈｚの周波数において取得されることができる。ある実装では、データは、７５Ｈｚ〜８５Ｈｚの周波数において取得される。バイタルサインは、快適かつ目立たないデバイスを使用して、１つの場所において測定されることができる。１日２４時間の連続測定値を捕捉する能力を提供することによって、健康監視における新しい対応策が、可能となり、それによって、そうでなければ検出されず見逃され得る、過渡医療事象の記録を可能にすることができる。開示される技術は、第三者デバイス（例えば、可動性デバイス）と統合され、それによって、第三者デバイス内に配置される運動検出器および光センサ等の外部センサの使用を可能にし得る。
【０７３８】
本明細書に説明される主題の１つまたはそれを上回る実装の詳細は、付随の図面および以下の説明に記載される。主題の他の特徴、側面、および利点は、説明、図面、および請求項から明白となるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０７３９】
【図１Ａ】図１Ａは、例示的ＢＣＧＢプロットおよびフォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）プロットを使用する、パルス走行時間（ＰＴＴ）計算を例証する。
【図１Ｂ】図１Ｂおよび１Ｃは、ＭｏＣＧおよびＰＰＧデータに基づいてバイオメトリック測定を行う、デバイスの例示的ブロック図である。
【図１Ｃ】図１Ｂおよび１Ｃは、ＭｏＣＧおよびＰＰＧデータに基づいてバイオメトリック測定を行う、デバイスの例示的ブロック図である。
【図１Ｄ】図１Ｄ−１Ｆは、図１Ｂおよび１Ｃのデバイスのセンサを使用して収集されるデータに基づいて生成される、プロットである。
【図１Ｅ】図１Ｄ−１Ｆは、図１Ｂおよび１Ｃのデバイスのセンサを使用して収集されるデータに基づいて生成される、プロットである。
【図１Ｆ】図１Ｄ−１Ｆは、図１Ｂおよび１Ｃのデバイスのセンサを使用して収集されるデータに基づいて生成される、プロットである。
【図１Ｇ】図１Ｇは、図１Ｂおよび１Ｃのデバイス内で使用され得る、光学センサの例示的構成の側面および上面図を例証する。
【図２】図２Ａ−２Ｃ、３、および４は、図１Ｂおよび１Ｃのデバイスのセンサによって収集されるデータに基づいて生成される、プロットを例証する。
【図３】図２Ａ−２Ｃ、３、および４は、図１Ｂおよび１Ｃのデバイスのセンサによって収集されるデータに基づいて生成される、プロットを例証する。
【図４】図２Ａ−２Ｃ、３、および４は、図１Ｂおよび１Ｃのデバイスのセンサによって収集されるデータに基づいて生成される、プロットを例証する。
【図５Ａ】図５Ａ−５Ｅは、心信号の実施例を例証する。
【図５Ｂ】図５Ａ−５Ｅは、心信号の実施例を例証する。
【図５Ｃ】図５Ａ−５Ｅは、心信号の実施例を例証する。
【図５Ｄ】図５Ａ−５Ｅは、心信号の実施例を例証する。
【図５Ｅ】図５Ａ−５Ｅは、心信号の実施例を例証する。
【図６Ａ】図６Ａ−６Ｃは、バイオメトリック認証のための例示的プロセスを描写する、フロー図である。
【図６Ｂ】図６Ａ−６Ｃは、バイオメトリック認証のための例示的プロセスを描写する、フロー図である。
【図６Ｃ】図６Ａ−６Ｃは、バイオメトリック認証のための例示的プロセスを描写する、フロー図である。
【図７Ａ】図７Ａは、運動パルス走行時間（ＭＰＴＴ）を計算するためのプロセスの実施例を描写する、フロー図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、ＭＰＴＴを計算するための別のプロセスの実施例を描写する、フロー図である。
【図８】図８は、図１Ｂおよび１Ｃのデバイスの運動センサから収集されるデータに関連し、異なる軸に沿って配向される加速度計に対応するデータのための加重を判定する際に使用される、ヒートマップの実施例を示す。
【図９】図９、１０Ａ−１０Ｃ、１１Ａ、および１１Ｂは、ＭＰＴＴを計算する際に使用されるプロットを例証する。
【図１０】図９、１０Ａ−１０Ｃ、１１Ａ、および１１Ｂは、ＭＰＴＴを計算する際に使用されるプロットを例証する。
【図１１Ａ】図９、１０Ａ−１０Ｃ、１１Ａ、および１１Ｂは、ＭＰＴＴを計算する際に使用されるプロットを例証する。
【図１１Ｂ】図９、１０Ａ−１０Ｃ、１１Ａ、および１１Ｂは、ＭＰＴＴを計算する際に使用されるプロットを例証する。
【図１２】図１２は、図１Ｂおよび１Ｃのデバイスの較正のためのプロセスの実施例を描写する、フロー図である。
【図１３】図１３および１４は、図１Ｂおよび１Ｃのデバイスの較正に関連する実施例を例証する。
【図１４】図１３および１４は、図１Ｂおよび１Ｃのデバイスの較正に関連する実施例を例証する。
【図１５】図１５Ａ−１５Ｄおよび１６Ａ−１６Ｃは、種々の心臓状態を検出する際に使用されるプロットの実施例を示す。
【図１６】図１５Ａ−１５Ｄおよび１６Ａ−１６Ｃは、種々の心臓状態を検出する際に使用されるプロットの実施例を示す。
【図１７】図１７は、不整脈を検出するためのプロセスの実施例のフロー図である。
【図１８】図１８は、動脈硬化度対運動頻度のプロットの実施例である。
【図１９Ａ】図１９Ａおよび１９Ｂは、睡眠の質および／または睡眠障害を判定する際に使用されるプロットの実施例である。
【図１９Ｂ】図１９Ａおよび１９Ｂは、睡眠の質および／または睡眠障害を判定する際に使用されるプロットの実施例である。
【図２０】図２０は、睡眠の質を示すためのスクリーンショットの実施例である。
【図２１】図２１は、睡眠の質を判定するためのプロセスの実施例を描写する、フロー図である。
【図２２】図２２は、体力関連指標を示すためのスクリーンショットの実施例である。
【図２３】図２３は、ストレス関連指標を示すためのスクリーンショットの実施例である。
【図２４】図２４は、対象の心理状態についての情報を導出するためのプロセスの実施例を描写する、フロー図である。
【図２５】図２５は、治療施設において提供される治療の質のための指標を判定するためのプロセスの実施例を描写する、フロー図である。
【図２６】図２６は、説明される本技術が緊急時対応関係者によって使用される、実施例を示す。
【図２７】図２７は、複数の対象の相対的状態を判定するためのプロセスの実施例を描写する、フロー図である。
【図２８】図２８は、医療事象を予測するためのプロセスの実施例を描写する、フロー図である。
【図２９】図２９は、投薬計画についての情報を判定するためのプロセスの実施例を描写する、フロー図である。
【図３０】図３０は、本技術が医療または治療提供施設において使用される、実施例を示す。
【図３１】図３１は、近接システムと併用される技術の実施例を示す。
【図３２Ａ】図３２Ａおよび３２Ｂは、装着式腕時計の形態の図１Ｂおよび１Ｃのデバイスの例示的実装を示す。
【図３２Ｂ】図３２Ａおよび３２Ｂは、装着式腕時計の形態の図１Ｂおよび１Ｃのデバイスの例示的実装を示す。
【図３３】図３３は、本技術がアクセス制御のために使用される、環境の実施例を示す。
【図３４】図３４は、本技術が、ユーザが他の機械類の車両にアクセス／それを動作することを可能にするために使用される、実施例を示す。
【図３５】図３５は、本技術がゲームおよび／または娯楽システムを制御するために使用される、実施例を示す。
【図３６】図３６は、本技術がネットワークに接続される種々のデバイスを制御するために使用される、実施例を示す。
【図３７】図３７は、血圧結果を表示し、その共有を可能にする、スクリーンショットの実施例である。
【図３８】図３８は、本書に説明される技術を使用して、遠隔デバイスを制御するためのプロセスの実施例を描写する、フロー図である。
【図３９】図３９Ａ−３９Ｃは、図１Ｂおよび１Ｃのデバイスによって収集されるデータをユーザに利用可能にする、アプリケーションのユーザインターフェースの実施例を示す。
【図４０】図４０は、コンピュータシステムのブロック図の実施例である。
【発明を実施するための形態】
【０７４０】
本書は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データ（本書では、心弾動図（ＢＣＧ）データに関連し、また、そのようにも称される）等の運動データおよびフォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データ等の光学データに基づいて、血液のパルス走行時間（ＰＴＴ）を判定するための技術を説明する。身体の運動データを使用して判定されるとき、ＰＴＴはまた、運動パルス走行時間（ＭＰＴＴ）とも称され得る。本書では、用語「ＰＴＴ」および「ＭＰＴＴ」は、同じ意味で使用され得る。本書はまた、ＭｏＣＧデータおよびＰＰＧデータに基づいて、種々のバイオメトリック測定（例えば、血圧、呼吸数、血液酸素レベル、１回拍出量、心拍出量、動脈硬化度、および温度）を行うための技術も説明する。ＭｏＣＧは、対象の運動の実施例である。例えば、ＭｏＣＧは、例えば、加速度計またはジャイロスコープ等の運動センサによって測定可能な身体の拍動運動信号である。拍動運動信号は、心臓の機械的運動に応答して生じる、身体の一部の機械的運動からもたらされる。例えば、拍動運動信号は、心拍の間に送出される血液に応答して生じる、身体の一部の機械的運動からもたらされ得る。本運動は、血液の内部送出への身体の機械的反応であって、外部から測定可能である。ＭｏＣＧ信号は、したがって、心拍に対応するが、そこから遅延される。身体の所与の部分において記録されるＭｏＣＧ信号は、したがって、心拍に起因する血液の運動を表すが、心臓の電気活性化（例えば、心室が電気的に脱分極されるとき）から遅延される。
【０７４１】
ＰＰＧデータは、血管系の体積測定値である、プレチスモグラムを介して、光学的に得られたデータである。ＰＰＧデータは、皮膚を照射し、光吸収の変化を測定する、光学デバイスを使用して得られることができる。各心臓サイクルに伴って、心臓は、血液を送出し、血管系内に圧力パルス波をもたらす。これは、血管系の体積に時変変化を生じさせる。変化は、例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）からの光を用いて皮膚を照射し、次いで、フォトダイオード等の検出器に伝送されるか、または反射されるかのいずれかである光の量を測定することによって、検出されることができる。各心臓サイクルは、したがって、山部および谷部のパターンとして表される。ＰＰＧ波形の形状は、対象毎に異なり、波形が記録される場所および様式に伴って変動する。
【０７４２】
図１Ａは、例示的ＢＣＧプロット１０２およびフォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）プロット１０３を使用する、パルス走行時間（ＰＴＴ）計算を例証する。ＢＣＧプロット１０２は、分析され、パルス（または圧力波）が身体上の第１の場所から発生する点を判定することができる。しかしながら、ＢＣＧは、身体上の第２の場所において測定されてもよい。例えば、ＢＣＧプロット１０２内の点（例えば、極大値）１０８ａ、１０８ｂ、および１０８ｃは、対応するパルスが胸部またはその近傍で発生する時間点を表し得る。これらの点は、多くの場合、本書では、パルス原点と称される。
【０７４３】
第２の場所（例えば、手首）におけるパルスの到着の時間は、第２の場所において得られるＰＰＧデータから判定されることができる。例えば、ＰＰＧデータは、１つまたはそれを上回る光学センサを使用して、手首において測定されることができる。光学センサ（すなわち、光学センサのＬＥＤ等の光源）からの光は、対象の皮膚に向かって指向され、反射された光（皮膚真下の血液体積変化によって変調される）は、１つまたはそれを上回る光検出器（例えば、フォトダイオード）を使用して測定される。光検出器の出力は、ＰＰＧを表すデジタル信号に変換される（例えば、アナログ／デジタルコンバータ（ＡＤＣ）によって）前に、増幅器によって増幅されてもよい。
【０７４４】
図１Ａのプロット１０３は、手首におけるパルスの到着時間を判定するために使用されることができる、ＰＰＧデータを表す。例えば、最大傾斜点１０９ａ、１０９ｂ、および１０９ｃ（概して、１０９）は、それぞれ、１０８ａ、１０８ｂ、および１０８ｃによって表される時間点において、胸部で発生したパルスの到着時間を表す。これらの点は、概して、本書では、パルス到着点１０９と称され得る。プロット１０３は、胸部と手首との間のＰＴＴ（またはＭＰＴＴ）１１３が、胸部における発生点と手首における対応する到着点との間の時間差として判定され得るように、ＢＣＧプロット１０２と同期される。図１Ａに示される実施例では、１０８ｂと１０９ｂとの間の時間差は、ＰＴＴ１１３を表す。同様に、１０８ａと１０９ａとの間の時間差または１０８ｃと１０９ｃとの間の時間差も、ＰＴＴ１１３を判定する際に使用されることができる。
【０７４５】
本書に説明される技術は、人間身体（例えば、手首）上の実質的に同一場所において測定されるＭｏＣＧ（またはＢＣＧ）およびＰＰＧデータからのＰＴＴの判定を可能にする。これは、ＰＰＧデータから、パルス波がその場所に到着する時間点（例えば、時間点１０９）を識別するステップと、ＢＣＧデータから、ＭｏＣＧデータからのパルスが身体上の異なる場所（例えば、心臓）において発生した時間点（例えば、時間点１０８）を識別するステップと、ＰＴＴ１１３を２つの識別された時間点間の差異として判定するステップとを含む。
【０７４６】
図１Ｂは、ＭｏＣＧおよびＰＰＧデータに基づいてバイオメトリック測定を行う、デバイス１００の実施例のブロック図である。バイオメトリック測定は、健康関連パラメータを監視するため、かつ状態を診断し、そのような状態の発症を予測する際に使用されることができる。いくつかの実装では、デバイス１００は、対象が身体上に装着し得る、装着式デバイスであることができる。例えば、デバイス１００は、装着式腕時計、ブレスレット、アンクレット、アームバンド、胸当て、またはベルト内に配置されることができる。装着式腕時計３２００の形態のデバイスの例示的実装は、図３２Ａおよび３２Ｂに示される。腕時計３２００は、光源３２０４ａ、３２０４ｂと、光学センサ３２０６と、運動センサ３２０８と、プロセッサ３２１０と、紫外線光センサ３２１２とを含む、腕時計の内部構成要素を保持するように構成される、ケース３２０２を含む。
【０７４７】
いくつかの実装では、本デバイスはまた、対象によって装着される衣類の一部として配置されてもよい。デバイス１００はまた、ラグまたはマット（例えば、浴室のマットまたはシャワー室のマット）内に配置されてもよい。デバイス１００はまた、対象によって携行または装着される別個のデバイス内に配置されてもよい。例えば、デバイス１００は、対象によって使用される腕時計または可動性デバイスの内部または外部に配置されることができる。いくつかの実装では、デバイス１００は、別のデバイスとワイヤレス通信し、バイオメトリック監視プロセスを行うように構成される、送受信機を含むことができる。例えば、デバイス１００によって収集および／または算出されたデータは、付加的分析または記憶のために、可動性デバイス上で実行するアプリケーションに伝送されてもよい。一方、アラートおよびメッセージが、デバイス１００上での表示のために、サーバまたは可動性デバイスから伝送されてもよい。デバイス１００に類似するデバイスは、米国特許出願第１３／１６６，３８８号、第１３／８０３，１６５号、および第６１／６６０，９８７号に説明されており、その内容は、参照することによって本明細書に組み込まれる。本書に説明される動作の種々の組み合わせもまた、光ディスク、ハードディスク、またはメモリデバイス等の非一過性コンピュータ可読記憶デバイス上にエンコードされる適切な命令を実行する、汎用コンピューティングデバイスによって行われてもよい。
【０７４８】
デバイス１００は、直接（アームバンド、リストバンド、胸当て、下着の一部として実装されるとき等）または間接的に（可動性デバイスの一部として実装されるとき等）のいずれかにおいて、本デバイスの場所に近接する身体の一部から、ＭｏＣＧおよびＰＰＧ測定を行うように構成されることができる。ＭｏＣＧデータは、加速度計またはジャイロスコープ等の１つまたはそれを上回る運動センサ１０５を使用して測定されることができる。いくつかの実装では、運動センサ１０５は、複数の加速度計（例えば、ｘ、ｙ、およびｚ軸毎に１つ）および／または複数のジャイロスコープ（例えば、傾き、回転、およびヨーを測定するために１つずつ）を含む。図１Ｂは、運動センサおよび光学センサのみを示すが、電気インピーダンスセンサ（ガルバニック皮膚抵抗センサ等の電気皮膚インピーダンスセンサを含む）、水和レベルセンサ、皮膚反射率センサ、および歪みセンサ等の他のタイプのセンサもまた、本書に説明される測定のうちの１つまたはそれを上回るものを行う際に使用されることができる。いくつかの実装では、センサのうちの１つまたはそれを上回るものは、可動性デバイス等の外部デバイス内に位置してもよい。例えば、可動性デバイス内に配置される運動センサおよびカメラが、それぞれ、運動センサ１０５および光学センサ１１０の代わりに、使用されてもよい。いくつかの実装では、デバイス１００は、１つまたはそれを上回るセンサを含み、周囲条件を測定または検出することができる。そのようなセンサは、例えば、マイクロホン（例えば、環境雑音を測定するため）、高度計、湿度センサ、ＧＰＳデバイス（地理的場所を判定するため）、および紫外線光センサ（例えば、太陽暴露のレベルを検出するため）を含むことができる。
【０７４９】
いくつかの実装では、デバイス１００は、測定、導出、または推測される健康パラメータが、パラメータのための容認可能範囲外にある場合、ユーザに警告するように構成されることができる（例えば、メッセージを表示することによって）。そのような健康パラメータの実施例は、心拍数、呼吸数、または不整脈等の測定されるパラメータ、血圧、１回拍出量、または動脈硬化度等の導出されるパラメータ、および気分、ストレスレベル、または断眠等の推測されるパラメータを含むことができる（それらに限定されない）。一実施例では、太陽暴露のレベル（紫外線光センサによって測定される）は、ユーザの気分またはストレスレベルに相関されることができ、関連提案および推奨が、適宜、提供されることができる。例えば、ある閾値レベルを上回る太陽暴露が、特定のユーザに対してストレスを低下させることが既知である場合、ユーザは、デバイス１００によって検出されるストレスレベルが高いとき、ある期間の間、太陽暴露を増加させるように求められてもよい。
【０７５０】
いくつかの実装では、マイクロホンによって捕捉される環境音は、デバイス１００を使用して捕捉されるバイタルサインデータを文脈化または解釈するために使用されることができる。例えば、ユーザの音声の調性（例えば、振幅および／または周波数）が、ユーザが、特定の健康パラメータ（例えば、ストレス）の容認不可能なレベルに起因し得る、対立的状況にある（例えば、職場または家庭において）かどうかを判定するために分析されることができる。別の実施例では、環境雑音が、ユーザの通勤の間に検出され、例えば、運転（または混雑時の地下鉄）がユーザの健康パラメータに影響を及ぼすかどうかと、その程度を判定することができる。さらに別の実施例では、ユーザが、妨害睡眠パターンを有することが検出される場合、マイクロホンによって捕捉されるデータが、環境雑音（例えば、いびきまたはアラームクロック鳴音）に起因するかどうかを判定および／または確認するために使用されることができる。別の実施例では、容認不可能な状態（例えば、ユーザのストレスレベルの増加）が、建設活動（例えば、マイクロホンによって捕捉される杭打ち機音を介して判定される）と合致する場合、容認不可能な状態は、建設現場から生じる音に起因する可能性があると判定され得る。
【０７５１】
運動センサ１０５を使用して捕捉されるデータは、対象の活動と関連付けられたＭｏＣＧデータおよび運動データの両方を含む。ＭｏＣＧデータは、例えば、図１Ｃに示される１つまたはそれを上回る帯域通過フィルタ（ＢＰＦ）１２５を使用して、組み合わせから取り除くことができる。いくつかの実装では、ＢＰＦ１２５の通過帯域は、一定成分（例えば、重力に起因する加速）および高周波数雑音成分を取り除くように設計されることができる。例えば、ある場合には、３−１２Ｈｚの通過帯域が、帯域通過フィルタ１２５のために使用されてもよい。他の場合では、複数の帯域通過フィルタが、並行して使用されてもよい。例えば、３〜１２Ｈｚ通過帯域を伴うフィルタおよび１０〜３０Ｈｚ通過帯域を伴う別のフィルタが、２つの異なる帯域内で測定可能な異なるパラメータを測定するために、同時に使用されることができる。いくつかの実装では、帯域通過フィルタ処理付き加速度計が、活動指数１２７を得るために組み合わせられることができ、これは、順に、更新されるバイオメトリック測定値１３２を得るための適切な加重１３０を計算する際に使用される。例えば、対象が静かに座っている場合、活動指数１２７は、閾値（例えば、５）未満であり得、例えば、帯域通過フィルタ処理された加速度計出力が、直接、バイオメトリック測定を判定する際に使用されることができることを示す。別の実施例では、対象が、ランニング中である場合、活動指数１２７は、より高くなり得（例えば、５〜１５）、帯域通過フィルタされた加速度計データが、バイオメトリック測定を判定する際に使用される前に、調節される必要があり得ることを示す（例えば、閾値を適用することによって）。いくつかの実装では、活動指数が、上位閾値（例えば、１５）より高い場合、帯域通過フィルタ処理された加速度計データは、信頼不能として破棄され得る。いくつかの実装では、加重１３０は、加速度計１０５からの帯域通過フィルタ処理されたデータが使用されるかどうかと、その方法を判定するように調節されてもよい。帯域通過フィルタ処理された加速度計データの実施例は、図１Ｆに例証され、プロット１７０、１７２、および１７４は、それぞれ、ｘ、ｙ、およびｚ軸における加速度計の出力を表す。
【０７５２】
いくつかの実装では、ＰＰＧデータは、１つまたはそれを上回る光学センサ１１０を使用して測定されることができる。いくつかの実装では、光学センサ１１０は、１つまたはそれを上回る発光ダイオード（ＬＥＤ）を含むことができ、その出力は、例えば、マイクロコントローラによって制御されることができる。光学センサ１１０の例示的構成は、図１Ｇに描写される。いくつかの実装では、光学センサは、両側から１．５ｍｍ以内に設置された２つの緑色ＬＥＤを伴う、７．５ｍｍ２フォトダイオードを含む。フォトダイオードは、側面を囲繞する不透明光学遮蔽体を有する。ＬＥＤは、ピーク波長５２５ｎｍおよび視野角６０度を有することができる。
【０７５３】
動作時、光学センサ１１０（すなわち、光学センサのＬＥＤ等の光源）からの光は、対象の皮膚に向かって指向され、反射された光は、皮膚真下の血流によって変調される。光学センサ１１０はまた、反射された光を受信し、結果として生じる信号をマイクロコントローラに提供する、１つまたはそれを上回る光検出器（例えば、フォトダイオード）を含む。結果として生じる信号は、マイクロコントローラに提供されるデジタル信号に変換される前に（例えば、アナログ／デジタルコンバータ（ＡＤＣ）によって）、増幅器によって増幅されてもよい。ＰＰＧ信号は、心拍と同期され、したがって、本デバイスの装着者の心拍数（ＨＲ）１１２を判定するために使用されることができる。これは、図１Ｃにさらに詳細に示される。いくつかの実装では、心拍数信号は、ＰＰＧ信号１５０のスペクトルの特定の範囲内にあり得（例えば、サンプリング周波数の０〜２分の１）、例えば、帯域通過フィルタ（ＢＰＦ）１５４を使用して、単離されることができる。これの実施例は、図１Ｄに示され、プロット１６０は、未加工ＰＰＧデータを表し、プロット１６２は、ＢＰＦ１５４の出力を表す。図１Ｃに描写される実施例のために使用されるフィルタの通過帯域は、０．４〜４Ｈｚである。図１Ｃから分かるように、未加工データの低周波数部分ならびに高周波数変動は、出力プロット１６２内では取り除かれる。
【０７５４】
いくつかの実装では、電力節約を達成するために、光学ＰＰＧセンサを低周波数でサンプリングすることが望ましくあり得る。しかしながら、低サンプリング周波数は、光学センサと人工光源との間に干渉を生じさせ得、これは、通常、北米では、６０Ｈｚおよび１２０Ｈｚ、世界では、５０Ｈｚおよび１００Ｈｚの周波数で発振する。サンプリングレートが、最大周波数（例えば、１２０Ｈｚ＊２＝２４０Ｈｚ）に対応するナイキスト比率を下回る場合、エイリアシングが生じるであろう。例えば、ＰＰＧセンサが、１２１Ｈｚでサンプリングされる場合、１２０Ｈｚ干渉源が、心拍数の周波数内である、１Ｈｚとしてエイリアシングし、混同を生じさせ得る。いくつかの実装では、合理的電力節約が、達成され、光学干渉が、非生物学的光学信号周波数範囲（＞１０Ｈｚ）中にエイリアシングされるように、７５〜８５Ｈｚの周波数が選定される。例えば、８０Ｈｚが選定される場合、エイリアシングされた干渉は、２０Ｈｚ、３０Ｈｚ、および／または４０Ｈｚ等の周波数となるであろう。適切な低域通過フィルタ（例えば、１０Ｈｚのカットオフ周波数を伴うフィルタ）が、次いで、ＰＰＧ信号を保存しながら、干渉を排除するために使用され得る。より高い時間分解能が所望される場合（例えば、２５６Ｈｚに対応する）、フィルタ処理されたＰＰＧ信号が、信号損失を伴わずに、適宜、時間ドメイン内に補間されることができる。
【０７５５】
いくつかの実装では、ＢＰＦ１５４の出力は、対象の心拍数１４４を判定するために使用されることができ、また、ＢＰＦ１２５の出力と組み合わせられ、パルス走行時間（ＭＰＴＴ）および１回拍出量（ＳＶ）１４５等の他のバイオメトリックパラメータ、ならびに、例えば、収縮期および拡張期血圧、１回拍出量（ＳＶ）、および心拍出量（ＣＯ）を含む、他のパラメータ１４６を判定することができる。
【０７５６】
いくつかの実装では、較正データ１５５が、パラメータ１４６のうちの１つまたはそれを上回るものを算出する際に使用される。例えば、較正データ１５５は、パラメータ１４６のうちの１つまたはそれを上回るものを算出する際に使用され得る、ユーザ特有の較正情報（例えば、方程式において使用される定数）を含むことができる。いくつかの実装では、較正データ１５５は、ユーザ提供データに基づいて、算出されることができる。例えば、ユーザは、較正データを算出する際に使用するための年齢、身長、および体重等の個人データを提供するように求められてもよい。いくつかの実装では、ユーザは、較正データ１５５内に含まれる１つまたはそれを上回る定数またはパラメータを判定するために、最新の既知の血圧データを提供するように求められることができる。ある場合には、医療従事者が、デバイス１００の設定の間、ユーザの血圧を測定してもよい。いくつかの実装では、較正データ１５５は、ユーザ行為に基づいて、計算されることができる。例えば、ユーザは、静水圧効果を平衡化し、較正点を算出する際に使用される胸部振動を感知するために、デバイス１００を胸の高さまたはその近傍に保持するように求められてもよい。このように、胸部振動と手首（デバイス１００が手首上に装着される場合）におけるパルス波の到着の時間との間の遅延は、心臓と測定点との間に高さの差が存在しないシナリオのために、血圧を較正するために使用されることができる。いくつかの実装では、較正データ１５５は、肌の色合い較正に関連する情報を含むことができ、ＬＥＤ強度および増幅器利得が、最適ＤＣレベルに到達するまで調節される。ユーザ特有の較正データが利用可能ではない場合、標準的較正値（例えば、標準的１２０／８０ｍｍＨｇ収縮期／拡張期血圧測定値を得るためのパラメータ）が、較正データ１５５内に含まれてもよい。いくつかの実装では、較正係数は、いったんユーザが有効較正データを打ち込むと、遡及的に調節されてもよい。較正データはまた、例えば、本デバイスが、その医療従事者によってユーザに配給される場合、ユーザの医療記録からインポートされてもよい。
【０７５７】
ＰＰＧのベースラインは、呼吸によって変調されるため、呼吸数を表す信号は、典型的には、ＰＰＧの０〜１Ｈｚ範囲内であって、低域通過フィルタ処理を使用して得られることができる。これは、図１Ｃに例証され、ＰＰＧデータ１５０は、低域通過フィルタ（ＬＰＦ）１５２を通して通過し、随意に、睡眠データ１４２および呼吸数１４３等のバイオメトリックパラメータを得るために別のＬＰＦ１３５（ＭｏＣＧデータを低域通過フィルタ処理するために使用される）の出力と組み合わせられる。ＰＰＧデータ１５０から呼吸数１４３を判定するステップの実施例は、図１Ｅに例証される。本実施例では、プロット１６６は、未加工ＰＰＧデータを表し、プロット１６８は、呼吸に起因する低周波数変動を表す、ＬＰＦ１５２の出力を示す。
【０７５８】
いくつかの実装では、他のバイオメトリックパラメータもまた、算出されてもよい。例えば、光学センサ１１０内で異なる色の複数のＬＥＤを使用することによって、血中酸素濃度（ＳｐＯ２）が、パルスオキシメトリ理論を使用して得られることができる。他のバイオメトリックパラメータの算出は、以下に説明される。再び、図１Ｂを参照すると、デバイス１００はまた、例えば、血圧、呼吸数、血液酸素、１回拍出量、心拍出量、および温度を含む、バイオメトリックパラメータを算出するように構成され得る、コンピューティングデバイス１１５を含むことができる。いくつかの実装では、活動指数１４８（同様に図１Ｃに示される、活動指数１２７であり得る）が、バイオメトリックパラメータ１４６のうちの１つまたはそれを上回るものを計算する際に使用される、一式の加重１４７を判定するために使用されることができる。
【０７５９】
図１Ｃから分かるように、心拍数情報１４４は、バイオメトリックパラメータ１４６のうちの１つまたはそれを上回るものを計算する際に使用される。いくつかの実装では、心拍数情報１４４は、ＰＰＧデータ１５０のグラフィカル表現（例えば、図１Ｃに示されるプロット１６２）中のピークおよび／または谷を検出することによって、ＰＰＧから得られることができる。これは、例えば、ＰＰＧデータの一部（例えば、図１Ｃのプロット１６２の２秒セグメントに対応するサンプルまたはデータ）と類似セグメントを相互相関させ、一連の相互相関積を表す、プロット１８０（図２Ａに示される）を生成するステップを含むことができる。一実施例では、プロット１６２からの２秒セグメントが、隣接する（可能性として、いくつかの部分的重複を伴う）２秒セグメントと相互相関され、図２Ａのプロット１８０を生成する。特定の相互相関結果（例えば、最高相互相関振幅を生成するもの）が、次いで、テンプレートとして選択されることができる。図２Ｂに示されるプロット１７８は、テンプレートの実施例である。いくつかの実装では、テンプレートは、所望の形態に一致するように調節され、拍動毎の自然変動を可能にするが、雑音および非心拍信号を除外することができる。
【０７６０】
選択されるテンプレートは、次いで、プロット１６２（図１Ｃに示される）からのセグメントと相関され、相関ピークの場所を識別することができる。これは、図２Ａに例証され、プロット１８０は、一連のそのようなピークを表す。相関信号ピークの場所は、帯域通過フィルタ処理されたＰＰＧ信号内の谷、変曲点、および／またはピークに対する検索を指示するために使用されることができる。変曲点は、この場合、最大傾斜点として定義される。図２Ｃは、識別されたピーク１８１、変曲点１８３、および谷１８５を伴う、ＰＰＧ信号の実施例を例証する。簡潔にするために、ピーク、変曲点、および谷のいくつかのみが、それぞれ、参照番号１８１、１８３、および１８５を使用してマークされる。２つの連続谷（または変曲点もしくはピーク）間の距離は、２つの連続心拍間の時間差を表し、瞬時心拍数を算出するために使用されることができる。例えば、２つの谷（または変曲点もしくはピーク）が、１４１サンプルだけ分離される場合、かつサンプリングレートが、１２８Ｈｚである場合、瞬時心拍数は、６０＊１２８／１４１＝５４．４７拍／分（ＢＰＭ）として算出されることができる。心拍毎の瞬時心拍数は、図３に示されるようにプロットされることができ、他のパラメータの算出および不整脈等の状態の診断等、他の目的のために使用されることができる。
【０７６１】
いくつかの実装では、計算された瞬時心拍数と関連付けられる信頼性レベルが、任意の後続分析において使用される前に、判定されることができる。例えば、人が、突然、座位から起立する場合、遷移の間の瞬時心拍数は、急上昇し得る。いくつかの実装では、そのような急増率は、有意義な情報を含み得る。しかしながら、いくつかの実装では、本遷移の間に得られる情報は、人の健康ステータスのインジケータとして信頼性がない場合がある。算出された心拍数と関連付けられる信頼性レベルの判定は、後続分析におけるそのような外れ値を破棄することを可能にすることができる。いくつかの実装では、所与の算出された瞬時心拍数は、例えば、所定の時間範囲（例えば、±１０秒）にわたって、平均（または中央値）瞬時心拍数と比較され、所与の瞬時心拍数が信頼性があるかどうかを判定することができる。所与の瞬時心拍数が、所定の時間範囲にわたって、平均心拍数と異なる（例えば、所定の量を上回って異なる）場合、所与の瞬時心拍数は、信頼性がないと判定され、したがって、後続算出において加重解除されてもよい。これは、短待ち時間（前述の実施例では、１０秒）を犠牲にして、信頼性があるデータ点の選択を可能にする。
【０７６２】
いくつかの実装では、図３に示されるような瞬時心拍数データが、瞬時心拍数変動（ＨＲＶ）を算出するために使用されることができる。対応する心拍に対してプロットされたＨＲＶの実施例が、図４に示される。図４に示されるように、ＨＲＶデータは、一式の心拍に対して平均値ＨＲＶを計算するために使用されることができる。いくつかの実装では、ＨＲＶデータは、ストレス等の状態を検出する際に使用されることができる。例えば、平均値ＨＲＶが、ある閾値を上回る場合、対象は、通常より高いストレス下にあると判定されてもよい。時間ドメインでは、ＨＲＶは、ある期間（例えば、５分）にわたって、平均ＲＲ間隔から、個々のＲＲ間隔の相違（図２Ｃに示されるように、心拍を表す２つの連続ＱＲＳ複合曲線の「Ｒ」点間の距離、または代替として、谷間の距離）を算出することによって計算されることができる。代替として、ＨＲＶはまた、超低周波数（例えば、０．０４〜０．１５Ｈｚ）におけるパワースペクトルと、若干高い周波数（例えば、０．１８〜０．４Ｈｚ）におけるパワースペクトルを比較することによって、周波数ドメイン内で計算されることができる。
【０７６３】
心波形形態（また、心形態とも称される）は、心活動を表すプロットの形状として定義されることができる。図５Ａは、心臓生理学において使用される標準的図である、Ｗｉｇｇｅｒｓ図を表す。図５Ａを参照すると、心電図（ＥＣＧ）ＱＲＳ複素５０５の形状は、心拍と関連付けられた形態を表す。心形態は、心活動が測定される場所および方法に依存する。例えば、心音図信号の形態５１０は、ＥＣＧ形態５０５のものと異なる。別の実施例では、心室容積５１５と関連付けられる形態は、心室圧力５２０と関連付けられる形態と異なる。
図５Ｂは、ＰＰＧ信号と関連付けられた形態５２５を例証する、心信号の実施例を示す。測定されたＰＰＧ信号の形態は、測定されたＰＰＧ信号が心拍を確実に表すかどうかを判定するためにチェックされることができる。いくつかの実装では、ＰＰＧ信号のピークおよび谷の相対的分離が、ＰＰＧ信号が心拍を確実に表すかどうかを判定するために分析される。例えば、ＰＰＧ信号のあるセグメントが、以下の閾値条件が満たされる場合、心拍を表すと判定されることができる
０．２５＜中央値（ピーク−谷距離）／中央値（谷−谷距離）＜０．４
前述の条件は、実施例として、範囲［０．２５，０．４］を使用するが、他の値もまた、使用されることができる。例えば、範囲（または閾値）は、例えば、特定のユーザに対して通常であると見なされる範囲を使用することによって、個々のユーザに対して判定され得る。前述の条件からの比率は、対象の種々の状態に対して、範囲内で変動し得る。例えば、比率は、リラックスまたは睡眠状態の間、範囲の低部分にあって、怒りまたは恐怖等のストレス事象の間の範囲の高部分にあり得る。いくつかの実装では、他の形態チェックもまた、行われることができる。例えば、ある形態チェックは、安静位にあるとき、ユーザの収縮期振幅が拡張期振幅のおよそ半分であることの検証を伴い得る。いくつかの実装では、形態チェック条件を満たさないセグメントは、バイオメトリックパラメータ算出において使用されないように破棄される。
【０７６４】
心形態はまた、典型的には、例えば、個人の動脈の長さおよび硬化度によって生じる、一意の心拍シグネチャ、呼吸パターン、および一意の「伝送線」反射シグネチャに起因して、人毎に変動する。典型的ＰＰＧ信号では、主ピークは、第１の収縮期ピークを表し、それに続く二次ピーク（または上昇）は、早期拡張期ピーク（または反射）を表す。２つのピーク間の時間はまた、動脈硬化度に反比例する。これは、ＰＰＧ信号の一次および／または二次導関数から容易に視覚化される。図５Ｃおよび５Ｄは、ＰＰＧ信号に基づく形態を例証する、心信号の実施例を示す。図５Ｃの実施例では、ＰＰＧ信号５３９の導関数５３８は、認識可能な第２のピーク５４０を示す一方、図５Ｄの実施例では、対応する第２のピーク５４５は、比較に弱い。しかしながら、図５Ｄの実施例は、第３のピーク５５０の存在を示す。したがって、いくつかの実装では、心形態は、バイオメトリック識別子として使用されることができる。例えば、図１Ｂを参照して説明されるデバイス１００は、判定された心形態に基づいて、本デバイスを装着している人が本デバイスが割り当てられた人であることを検証するように構成されることができる。いくつかの実装では、判定された心形態はまた、デバイス１００の装着者を一意に識別するために使用されてもよい。そのようなバイオメトリック識別は、例えば、セキュリティおよびアクセス可能性用途で使用されることができる。例えば、デバイス１００は、心形態ベースのシグネチャを受信機（例えば、携帯電話またはセキュア化されたアクセスポイント）に伝送し、セキュアな資源へのアクセスを得るように構成されることができる。いくつかの実装では、同一デバイスが、複数の個人（例えば、家族の異なる構成員）によって使用されるとき、本デバイスの装着者は、装着者の識別された心形態に基づいて、識別されてもよい。図５Ｅは、４人の異なる個人に対する形態を例証する、心信号の実施例を示し、心形態が人毎にどのように変動するかを例証する。
セキュリティ用途
いくつかの実装では、複数の測定または導出されたパラメータが、装着者を一意に識別するためのバイオメトリックシグネチャとして使用されることができる。例えば、装着者は、測定または導出されたパラメータに基づいて定義される多次元空間に基づいて、識別されることができる。パラメータは、人毎に変動するため、各人は、多次元空間内の異なる領域にマップされるであろう。そのような空間の単純２次元実施例は、例えば、心拍数を１つの軸として、ＰＰＧ形状を第２の軸として使用することによって、定義されることができる。ＰＰＧ形状および心拍数は、人毎に変動するため、各人は、典型的には、２次元平面上の別個の領域にマップされることができ、領域の場所に基づいて、識別されることができる。より高次元の空間が、大規模集団間の個人を確実に識別するために使用されることができる。そのような空間のための軸として使用され得る、パラメータの実施例は、心形態、心拍数、心容積、ＰＰＧ、またはこれらのパラメータのうちの１つまたはそれを上回るものの関数として導出される他のパラメータを含む。別の実施例では、心形態は、ＭｏＣＧ形態等の別のパラメータと組み合わせられ、生体認証用途のための増加された正確度および／または分解能を達成することができる。そのような用途の実施例は、アクセス制御、デジタルウォレット認証、デジタルパスワード／シグネチャ、および環境制御を含む。そのような場合では、ＭｏＣＧデータは、特定のユーザに一意であり得る、ＭＰＴＴシグネチャおよび／またはＭｏＣＧシグネチャ波形を提供するために使用されることができる。
【０７６５】
いくつかの実装では、バイオメトリックシグネチャベースのユーザ識別は、電子支払用途で使用されることができる。いくつかの実装では、デバイス１００は、例えば、近距離通信（ＮＦＣ）またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）低エネルギー（ＢＬＥ）プロトコルを使用して、支払ゲートウェイと通信するように構成されることができる。支払ゲートウェイは、対応するバイオメトリックシグネチャに基づいて、ユーザを識別し、支払プロセスを開始するように構成されることができる。支払ゲートウェイは、対応するユーザのクレジットカードまたは銀行情報を、例えば、対応するユーザアカウント内に記憶するサーバに、識別情報を通信することができる。ユーザの識別の受信に応じて、サーバは、支払ゲートウェイと通信を開始し、クレジットカードからの請求または銀行口座からの引き落としをもたらしてもよい。
【０７６６】
いくつかの実装では、バイオメトリックシグネチャベースのユーザ識別は、本デバイスが、装着者が苦痛下にあると判定する場合、無効にされる。本デバイスは、装着者のバイタルサイン（例えば、心拍数（ＨＲ）、心拍変動（ＨＲＶ）、血圧（ＢＰ）、および呼吸数等）に基づいて、装着者が苦痛下にあるかどうかを判定することができる。例えば、本デバイスの装着者が、支払ゲートウェイにアクセスするように強要されている場合、本デバイスは、ＨＲ、ＢＰ、および／または呼吸数の急上昇によって示される、装着者の苦痛を検出し、支払ゲートウェイにアクセスすることを防止することができる。同様に、いくつかの実施例では、本デバイスの装着者が、ロック装置（例えば、装着者の自宅のドアのロック装置）をロック解除するように強要されている場合、本デバイスは、ＨＲ、ＢＰ、および／または呼吸数の急上昇によって示される、装着者の苦痛を検出し、ロック装置をロック解除することを防止することができる。
【０７６７】
いくつかの実装では、装着者のバイタルサインは、装着者が苦痛下にあるとき、装着者のバイオメトリックシグネチャの一致を生成しない。例えば、装着者が苦痛下にあるとき、測定または導出されるパラメータに基づいて定義される多次元空間は、装着者のバイオメトリックシグネチャに一致しない、修正形態をとる。したがって、苦痛下にある装着者は、バイオメトリックシグネチャによって識別されることができない。
【０７６８】
ある場合には、装着者は、装着者が実際には苦痛下にないとき、苦痛に似た兆候を呈し得る。例えば、装着者が、非常に高価な製品の購入等、非危険であるが、刺激的事象に関与する場合、装着者は、本デバイスによって、苦痛の兆候として誤って解釈され得る、ＨＲ、ＢＰ、および／または呼吸数の増加を発現し得る。したがって、いくつかの実装では、装着者は、本デバイスが、苦痛の誤兆候を検出する、または装着者のバイオメトリックシグネチャの識別に失敗する場合、自身を認証する機会が提供される。装着者は、本デバイスまたは本デバイスと通信するサーバに通信される、パスワードまたは個人識別番号等の秘密情報を使用して、自身を認証することができる。いくつかの実装では、装着者は、個人用の所定のジェスチャを行うことによって、自身を認証することができる。本デバイスの１つまたはそれを上回る運動センサは、認証ジェスチャが所定のジェスチャに一致するかどうかを判定するように構成されることができる。
【０７６９】
対象を生体認証する例示的プロセス６００が、図６Ａに示される。デバイス１００の光学センサ１１０から情報を受信する、プロセッサ等の機械が、プロセス６００の１つまたはそれを上回るステップを行うことができる。いくつかの実装では、機械は、図１Ｂを参照して前述されるコンピューティングデバイス１１５を含むことができる。プロセス６００では、最初に、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、データセット内のデータが、処理されることができる（６０２）。データは、対象の場所（例えば、対象の腕または手首）において取得されることができる。次いで、データセットの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかの判定が行われることができる（６０４）。判定は、セグメントの形態学的特徴を分析することによって行われることができる。
【０７７０】
対象の運動についての情報を使用して対象を生体認証する別の例示的プロセス６１０６１０が、図６Ｂに示される。デバイス１００の運動センサ１０５から情報を受信する、プロセッサ等の機械が、プロセス６１０６１０の１つまたはそれを上回るステップを行うことができる。いくつかの実装では、機械は、図１Ｂを参照して前述されるコンピューティングデバイス１１５を含むことができる。プロセス６１０では、最初に、対象の運動についての時変情報を表す、データセット内のデータが、処理されることができる（６１２）。データは、対象の場所（例えば、対象の腕または手首）において取得されることができる。次いで、データセットの１つまたはそれを上回るセグメントが予期される対象以外の対象から捕捉されたかどうかの判定が行われることができる（６１４）。判定は、セグメントの形態学的特徴を分析することによって行われることができる。
【０７７１】
対象を生体認証する別の例示的プロセス６２０が、図６Ｃに示される。デバイス１００の運動センサ１０５および光学センサ１１０から情報を受信する、プロセッサ等の機械が、プロセス６２０の１つまたはそれを上回るステップを行うことができる。いくつかの実装では、機械は、図１Ｂを参照して前述されるコンピューティングデバイス１１５を含むことができる。機械はまた、計算されたＭＰＴＴを使用し、付加的バイオメトリック測定値をさらに生成してもよく、そのためのプロセスは、以下に論じられる。プロセス６２０では、最初に、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータが、処理されることができる（６２２）。対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータもまた、処理されることができる（６２４）。データは、対象の場所（例えば、対象の腕または手首）において取得されることができる。第１および第２のデータセットに基づいて、対象の少なくとも２つのパラメータが、判定されることができる（６２６）。パラメータは、血圧、呼吸数、血液酸素レベル、心拍数、心拍変動、１回拍出量、心拍出量、ＭｏＣＧ形態、およびＰＰＧ形態のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。対象のバイオメトリックシグネチャが、次いで、判定されることができる（６２８）。いくつかの実装では、バイオメトリックシグネチャは、多次元空間内に表されることができる。各軸は、判定されたパラメータのうちの少なくとも１つに対応することができる。次いで、バイオメトリックシグネチャが予期される対象である対象から捕捉されたかどうかの判定が行われることができる（６３０）。判定は、バイオメトリックシグネチャの特徴を分析することによって行われることができる。
【０７７２】
いくつかの実装では、バイオメトリックシグネチャベースのユーザ識別は、報酬および／または割引をユーザに提供する際に使用されることができる。例えば、識別されたユーザが、特定の運動計画を順守していると判定される場合、特定の製品に関する割引等の報酬ポイントまたは報奨物が、対応するユーザアカウントにクレジット付与されることができる。したがって、ユーザは、そのような報酬または割引を獲得し続けるために、特定の優良実践を順守し続けようと動機付けられることができる。
運動パルス走行時間（ＭＰＴＴ）計算
図１Ｂの運動センサ１０５および光学センサ１１０から収集される情報は、ＭＰＴＴを計算するために使用され、これは、血圧、１回拍出量等のバイオメトリックパラメータをさらに計算するために使用されることができる。ＭＰＴＴ計算のための例示的プロセス７００が、図７Ａに示される。運動センサ１０５および光学センサ１１０から情報を受信する、プロセッサ等の機械が、プロセス７００７００の１つまたはそれを上回るステップを行うことができる。機械はさらに、計算された結果を、例えば、装着者、情報を受信することに関心があり、かつその権限を有する別の人物、またはさらなるデータ処理またはデータ記憶のための別の機械に提供してもよい。いくつかの実装では、機械は、図１Ｂを参照して前述されるコンピューティングデバイス１１５を含むことができる。機械はまた、計算されたＭＰＴＴを使用し、付加的バイオメトリック測定値をさらに生成してもよく、そのためのプロセスは、以下に論じられる。
【０７７３】
プロセス７００では、最初に、ＭＰＴＴ計算において使用するためのＭｏＣＧデータが、前処理されることができる（７０２）。任意の期間の間、運動センサまたはセンサ（例えば、加速度計）が、３つの直交軸、ｘ、ｙ、およびｚに沿った、すなわち、極座標に沿った３つのＭｏＣＧデータセットを収集する。３つのセットは、セット毎に加重ｗｘ、ｗｙ、ｗｚを選択し、加重されたセットを合計することによって、組み合わせられてもよい。加重選択の実施例が、経時的に収集されるＭｏＣＧ集合のパワースペクトルから生成された２次元ヒートマップ図８００、８０２、および８０４を例証する、図８に示される。図８００、８０２、８０４のそれぞれでは、水平軸は、周波数を表し、垂直軸は、経時的に収集されるＭｏＣＧデータのフレームを表す。したがって、図中の各行は、ＭｏＣＧデータの対応するフレームのパワースペクトルを表す。色は、エネルギーレベルの値を表す。加重ｗｘ、ｗｙ、ｗｚは、心拍数範囲内のエネルギーと心拍数範囲外のエネルギーの比率に基づいて、個別の図を使用して、割り当てられることができる。パワースペクトルが、異なるフレームにわたって一貫する、および／またはすでに計算された心拍数の調波である（図８０４に例証されるように）場合、対応する軸（本実施例では、ｚ軸）は、他の軸より高い加重が割り当てられる。図８における線８０６、８０８、および８１０は、それぞれ、本時間セグメント内の測定される心拍数の第１、第２、および第３調波を表す。図８に示される実施例では、割り当てられる加重は、ｗｘ＝０．０３、ｗｙ＝０．１５、およびｗｚ＝０．９５である。ＭＰＴＴ計算のためのＭｏＣＧデータが、次いで、３つの軸に対する３つのＭｏＣＧデータセットの加重和として計算される。代替として、単一軸が、他のものを無視しながら、選択されることができる（例えば、最高加重を伴う軸）。例えば、ｚ軸のみ、図８に示される実施例に対して選択されることができる。いくつかの実装では、軸選択は、独立して、各軸を分析し、次いで、候補ＭＰＴＴ値の一致に基づいて、軸を組み合わせることによって、行われることができる。これは、例えば、正確度を犠牲にせずに、パワースペクトル信号の計算を回避するために行われてもよい。
【０７７４】
再び、図７Ａを参照すると、ＰＰＧデータの代表セグメントが、ＰＰＴを計算するために生成される（７０４７０４）。いくつかの実装では、代表ＰＰＧセグメントは、同一長の複数のＰＰＧセグメントにわたって平均化することによって生成される。図９は、ＭＰＴＴを判定する際に使用されるＰＰＧデータの代表セグメント９０４の実施例を示す。代表セグメント９０４は、本実施例では、等持続時間の複数のセグメント９０６にわたって平均化することによって計算される。ＭｏＣＧデータが、次いで、候補ＭＰＴＴ値を計算するために、代表セグメント（７０６）を使用して分析される。代表セグメントは、例えば、代表ＰＰＧ信号と同一時間グリッド上に配列される等持続時間の複数のセグメントにわたって平均化することによって計算されることができる。（代表セグメント９０４まで等持続時間の）ＭｏＣＧデータ９０２の短セグメントおよび代表セグメント９０４は、例えば、変曲点（または谷またはピーク）を整合させることによって、時間的に整合される。セグメント９０４および対応するＭｏＣＧデータの長さは、約数秒であり得る。図９に示される実施例では、セグメント９０４の長さは、２秒である。しかしながら、他の長さ（例えば、１．５秒〜５秒）のセグメントもまた、使用されることができる。いくつかの実装では、代表セグメントは、データが有意な量の望ましくない雑音を含まないように、ユーザが定常であるときに収集されたデータから生成される。
【０７７５】
いくつかの実装では、ＭＰＴＴは、代表ＰＰＧセグメント９０４の収縮中期部分９０８が測定される時間点ｔ０と、収縮中期に対応するＭｏＣＧデータの部分を表す第２の時間点との間の差異として測定される。ＭｏＣＧデータは、実際の心拍に起因する運動を表し、ＰＰＧデータは、心臓からある距離において記録されるパルス波到着を表すため、第２の時間点は、概して、ｔ０の前に生じる。人間身体は、力学の法則によって定義されるように、剛体ではないため、ＭｏＣＧパルスは、本デバイスが位置する場所に、幾分遅延される（但し、個人毎に一定）方式において到達する。収縮中期に対応するＭｏＣＧデータの部分は、典型的には、ＭｏＣＧデータ内のピークまたは谷として表出され、ＭＰＴＴは、収縮中期に対応する正確なピークまたは谷を識別することによって判定されることができる。収縮中期が、本実施例では、参照点として使用されるが、心形態の他の部分もまた、参照点として使用されることができる。典型的ＭＰＴＴの先験知識に基づいて、ｔ０に対する所定の時間範囲が、検索され、所定の時間範囲内で検出されるピークおよび谷は、収縮中期に対応する正確なピークまたは谷である潜在的候補としてフラグされる。したがって、各そのような谷またはピークに対応する時間点と時間ｔ０との間の差異は、仮説上のＭＰＴＴを表す。正確なＭＰＴＴ値は、以下の実施例を使用して説明されるように、仮説上のＭＰＴＴに基づいて判定される。
【０７７６】
所定の時間範囲は、例えば、１０〜４００ｍｓ、または実際の予期される範囲より長い別の持続時間であるように選定されることができる。所定の時間範囲内において、それぞれ、時間点ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４、ｔ５、ｔ６、ｔ７に対応する７つのピークおよび谷９１０、９１２、９１３、９１４、９１６、９１８、９２０が、ＭｏＣＧプロット９０２上で識別される。故に、７つの仮説上のＭＰＴＴが、ｈ１＝ｔ０−ｔ１、ｈ２＝ｔ０−ｔ２、ｈ３＝ｔ０−ｔ３、ｈ４＝ｔ０−ｔ４、ｈ５＝ｔ０−ｔ５、ｈ６＝ｔ０−ｔ６、およびｈ７＝ｔ０−ｔ７として判定される。
【０７７７】
次に、所与の仮説上のＭＰＴＴ（例えば、ｈ１）に関して、（例えば、図１０Ａに示されるように、２０秒の持続時間の）ＭｏＣＧデータのより長いセグメント１０００が、対応するＰＰＧデータと整合され、ＰＰＧパルス内の収縮中期に対応する時間点が、参照点として識別される。ＭｏＣＧデータは、ピークまたは谷の存在に関して、参照点をｈ１ずつ先行する時間点毎に（および可能性としてそのような時間点の周囲の小時間範囲内で）チェックされる。ピークまたは谷が検出される場合、フラグされ、ＭｏＣＧデータのセグメント全体に対するフラグされたピークおよび谷の総数が、記録される。図１０Ａは、ＭｏＣＧデータの２０秒のセグメントとともに、１つの特定の仮説上のＭＰＴＴに対応するフラグされたピークおよび谷を例証する。図１０Ａの実施例では、フラグされたピークおよび谷は、マーカー（例えば、円形）１００８、１０１０によって識別される。
【０７７８】
前述のプロセスは、仮説上のＭＰＴＴ毎に繰り返され、ピークまたは谷の総数が、各場合に関して記録される。２つの他の仮説に対応するプロットが、図１０Ｂおよび１０Ｃに例証される。いくつかの実装では、仮説上のＭＰＴＴの１つが、ピークまたは谷の記録される数に基づいて、真のＭＰＴＴ値として選定される。例えば、最大数のピークまたは谷をもたらす仮説上のＭＰＴＴは、真のＭＰＴＴ値として選定されることができる。いくつかの実装では、仮説上のＭＰＴＴは、真のＭＰＴＴ値を得るために、加重和としてともに組み合わせられることができる。加重は、例えば、フラグされたピーク（または谷）の数と参照点の総数の比率と、信号対雑音比として定義されるフラグされたピーク（または谷）の一貫性とに基づいて、割り当てられることができる：
ＳＮＲ＝平均値（フラグされたピークの振幅）／標準偏差（フラグされたピークの振幅）
所与の仮説上のＭＰＴＴに対する加重が、次いで、以下のように判定されることができる：
加重＝（（フラグされたピークの数）／（総参照点））２＊ｌｏｇ（ＳＮＲ）
次に、２Ｄヒストグラムが、所定の時間範囲の間に計算されたＭＰＴＴ値から生成される（７０８）。例えば、所定の時間範囲は、ユーザがデバイス１００を装着する持続時間であることができる。そのようなヒストグラムの実施例が、図１１Ａに示され、ｙ軸は、計算されたＭＰＴＴ値（６０秒にわたって平均化される）を表し、ｙ軸は、時間を表し、各点の暗度は、計算されたＭＰＴＴと関連付けられた計算される信頼性測定値を表す。異なる水平セットは、異なる時間範囲に対する候補ＭＰＴＴ値を表す。代表セットが、例えば、予期されるＭＰＴＴについての先験知識および／またはセット内の点と関連付けられた信頼性測定値に基づいて、候補セットから選択されることができる。例えば、図１１Ａから、セット１１１１または１１１２が、点と関連付けられた信頼性レベル（点の暗度によって表される）ならびにＭＰＴＴが２５０〜３５０ｍｓ範囲内であると予期される先験知識に基づいて、ＭＰＴＴに対する最良代表セットとして選択されることができる。したがって、ＭＰＴＴ値のより一貫した（故に、信頼性がある）推定値が、ヒストグラムから識別されることができ、所定の時間範囲にわたる平均ＭＰＴＴ値が、例えば、一貫したＭＰＴＴ値の平均として計算されることができる（７１０）。非一貫ＭＰＴＴ値は、平均ＭＰＴＴを算出する際に含まれないように破棄されることができる。平均ＳＶ等の他のパラメータもまた、類似プロットを使用して計算されることができる。そのようなプロットを生成する前に、ＳＶ（ｍｌ／心拍）の個々の推定値が、ＳＶが、直接、ＭｏＣＧの平均振幅に伴って変動するという事実に基づいて、ＭｏＣＧ信号の振幅から計算されることができる。
【０７７９】
いくつかの実装では、１つのみの候補ＭＰＴＴ値が、選択されることができる。例えば、最高加重および／または適切もしくは予期される形態を有する候補ＭＰＴＴ値が、選択されることができる。いくつかの実装では、信頼性測定値が、読取においてそれが有する信頼性を示すために、ＭＰＴＴ（または他のバイオメトリックパラメータ）の測定毎に判定される。実施例が、ＭＰＴＴ１１１５の計算された値に対応する信頼性測定値１１２０の算出を例証する、図１１Ｂに示される。信頼性測定値は、例えば、計算された値が後続算出のために使用され得るかどうかを判定するために使用されることができる。
【０７８０】
ＭＰＴＴを計算するための例示的プロセスが、図７Ｂに示される。プロセスは、例えば、図１Ｂを参照して前述されるデバイス１００によって実行されることができる。プロセスの動作は、対象の第１の身体部分における血管系内の少なくとも１つのパルス圧力波に関する時変情報を表す第１のデータセットを得るステップを含むことができる（７２２）。第１のデータセットは、ＰＰＧセンサ等の第１のセンサから得られることができる。動作はまた、対象の第１の身体部分における対象の運動についての時変情報を表す第２のデータセットを得るステップを含む（７２４）。第２のデータセットは、運動センサ等の第２のセンサから得られることができる。
【０７８１】
動作はさらに、第１のデータセット内の第１の点を識別するステップであって、第１の点は、第１の身体部分におけるパルス圧力波の到着時間を表す、ステップ（７２６）と、第２のデータセット内の第２の点を識別するステップであって、第２の点は、パルス圧力波が対象の第２の身体部分を進行する初期時間を表す、ステップ（７２８）とを含む。第１の点を識別するステップは、例えば、テンプレートセグメントと第１のデータセットの複数のセグメントのそれぞれの相互相関を算出するステップと、算出された相互相関に基づいて、第１のデータセットの少なくとも１つの候補セグメントを第１の点を含むものとして識別するステップと、識別された候補セグメント内の第１の特徴を第１の点として識別するステップとを含むことができる。第２の点を識別するステップは、例えば、第２のデータセット内の参照点を判定するステップを含むことができ、参照点は、第１のデータセット内の第１の点と実質的に同一時間点に対応する。１つまたはそれを上回る標的特徴が、次いで、参照点に対して所定の時間範囲内で識別されることができ、標的特徴の１つに対応する時間点は、第２の点として選択されることができる。
【０７８２】
動作はまた、第１の時間点と第２の時間点との間の差異としてＭＰＴＴを算出するステップを含む（７３０）。ＭＰＴＴは、パルス圧力波が対象の第２の身体部分から第１の身体部分に進行するためにかかる時間を表し、次いで、血圧または動脈硬化度等の種々のパラメータを算出する際に使用されることができる。
【０７８３】
ＭＰＴＴおよびＳＶ値の使用
計算されたＭＰＴＴ値は、以下の方程式に示されるように、血管の弾性に関連する。
【０７８４】
【数１】
2016538097.tif 000003
式中、Ｌは、脈管長であって、ＰＷＶは、パルス波速度であって、Ｅは、ヤング率であって、ｈは、脈管壁厚であって、ρは、血液密度であって、ｒは、脈管半径である。
【０７８５】
弾性は、順に、以下のように、脈管圧Ｐに関連する。
【０７８６】
【数２】
2016538097.tif 000004
式中、Ｅ０は、弾性パラメータであって、αは、約０．０１７ｍｍＨｇ−１である。（１）および（２）に基づいて、脈管圧Ｐは、以下のように導出されることができる。
【０７８７】
【数３】
2016538097.tif 000005
式中、ＡおよびＢは、以下のように計算されるパラメータである。
【０７８８】
【数４】
2016538097.tif 000006
（３）を使用して計算される圧力値は、拡張期圧（Ｄｉａ）を表す。収縮期圧（Ｓｙｓ）は、次いで、以下のように算出されることができる。
Ｓｙｓ＝Ｄｉａ＋Ｃ＊ＳＶ（５）
式中、Ａは、全ユーザに適用される普遍定数かつ無単位であって、Ｂは、ｍｍＨｇの単位における個々の定数であって、Ｃは、ｍｍＨｇ／ｍｇの単位における個々の定数であって、ＳＶは、１回拍出量である。
【０７８９】
較正
拡張期および収縮期圧を計算するためのパラメータＢおよびＣは、人毎に変動し得る。故に、プロセスまたは本デバイスは、使用前に、個人のために較正される必要があり得る。概して、較正は、加速度計および光学センサが測定のために使用される最初の時に行われ、アルゴリズムが、ＭＰＴＴ、ＳＶ、および他のパラメータを計算するために使用される。
【０７９０】
プロセッサ等の機械によって行われる較正の例示的プロセス１２００が、図１２に示される。機械は、例えば、装着者からの入力として、既知の参照収縮期および拡張期圧（Ｓｙｓ０およびＤｉａ０）を受信する（１２０２）。圧力が、装着者に未知である場合、一般的値１２０／８０ｍｍＨｇが、使用される。そのような場合では、装着者は、実際の圧力が既知となる後の時間に、較正値を改変することが可能にされてもよい。機械はまた、前述の方法を使用して、ＭＰＴＴおよびＳＶを計算する（１２０４）。機械は、次いで、以下の方程式に基づいて、本特定の装着者に対して定数ＢおよびＣ（１２０６）を計算する：
Ｂ＝ｒｅｆＤｉａ−Ａｌｎ（ＭＰＴＴ）および
Ｃ＝（ｒｅｆＳｙｓ−ｒｅｆＤｉａ０）／ＳＶ
パラメータの値は、個人に対して保存または記憶される（１２０８）。いくつかの状況では、加速度計および光学センサを含む、本デバイス（例えば、デバイス１００）は、複数の人々によって使用されることができる。較正は、プロセス１２００に続いて、個人毎に行われ、一式の計算されたパラメータが、対応する人と関連付けられて記憶される。本デバイスは、個人のバイオメトリック識別に基づいて、個人との使用のために、自動的に、一式の記憶されたパラメータを選定してもよい、または本デバイスが複数のユーザ間で共有される場合、使用のための正確なパラメータセットを自己識別および選定するように個人に求めてもよい。
【０７９１】
較正後、継続的に取得されたデータに基づいて、血圧測定が、前述のように、ＭＰＴＴおよびＳＶを収縮期および拡張期圧に変換することによって、個人毎に利用可能となることができる。
【０７９２】
いくつかの実装では、収縮期および拡張期圧はまた、二次パラメータに基づいて、時変パラメータ推定を追加することによって、計算されることができる。例えば、拡張期圧は、以下のように計算されることができる：
Ｄｉａ＝Ｂ＋Ａ＊ｌｎ（ＭＰＴＴ）＋Ｄ＊ｆ（ＨＲ）＋Ｅ＊ｇ（体温）
式中、ｆ（．）およびｇ（．）は、所定の関数であって、パラメータＤおよびＥは、時間依存性かつ個人依存性である。パラメータは、異なる時間における少なくとも２つの較正点（例えば、収縮期および拡張期圧の２つの既知のセット）が利用可能であるとき、較正されることができる。
【０７９３】
概して、較正されるパラメータは、頻繁に変化しない。これらのパラメータは、動脈直径、動脈壁厚、動脈長、動脈弾性、および人間身体の心血管系に関連する他の物理パラメータによって影響され得る。ＭＰＴＴに関連する血液の体積の大部分は、大動脈を通して進行し、静力学的変化、温度、または末梢緊張度の影響を受けにくい。ＭＰＴＴと血圧との間の関係を表す曲線が、図１３に例証される。本実施例から分かるように、曲線は、人毎に異なり得るが、曲線の一般形状は、類似する。
【０７９４】
所与の人に対する複数の較正点は、対応する曲線上に留まって現れるため、一貫したデータが、１回の較正後、合理的長時間の間、得られ得る。システムが参照「正常」血圧値の周囲となるように較正された状態で、ユーザの血圧が元の較正値から経時的に逸脱する場合、本デバイスは、ＢＰ値が異なるが、正確度低下を伴うことを正確に識別するであろう。その時点において、本デバイスは、較正が要求されることをユーザにアラートしてもよい。ある場合には、本デバイスは、数ヶ月の間、再較正を要求しなくてもよい。実施例として、図１４は、単回較正後、かつ任意の付加的再較正がなく、９０日にわたって測定される収縮期圧を例証する。
【０７９５】
本デバイスの装着者のあるバイタルサイン（例えば、血圧（ＢＰ）、ＨＲ、ＨＲＶ、呼吸数、血液酸素レベル、ＳＶ、および心拍出量（ＣＯ））を判定するための前述のＰＰＧデータおよび加速度計データ（例えば、ＭｏＣＧデータ）の使用に加え、プロセッサ（例えば、コンピューティングデバイス１１５（図１Ｂに示される）のプロセッサ、またはＰＰＧデータおよびＭｏＣＧデータが伝送される外部コンピューティングデバイス）が、本データを使用して、ある健康関連状態を検出または予測するようにプログラムされることができる。
不規則心調律の検出
プロセッサは、ＰＰＧデータおよび加速度計データを使用して、動脈細動（ＡＦＩＢ）または心房粗動等の不整脈または不規則心調律を検出するようにプログラムされることができる。図１５Ａ−１５Ｄは、デバイス１００の装着者の心拍数データがプロットされたグラフを示す。グラフは、２４時間期間にわたって（図１５Ａ）、昼間（図１５Ｂ）、および夜間（図１５Ｃ）にプロットされた心拍数データを示す。具体的には、これらのグラフはそれぞれ、ｘ−軸に沿ったＲ波−Ｒ波間隔（ＲＲｉ）およびｙ−軸に沿ったＲＲｉ＋１を含む。プロットされたデータは、対象が、以下に説明されるように、正常心調律または不規則心調律を有するかどうかを判定するために使用されることができる。プロットは、任意の過渡異常を捕捉するために、所定の間隔後（例えば、５〜１０分毎）に更新されることができる。
【０７９６】
図１５Ａ−１５Ｃに示されるグラフを取り込むために、ＰＰＧおよび加速度計信号が、前述の様式で使用され、ある期間（例えば、２０秒）にわたって、装着者の心拍毎に装着者の瞬時心拍数を判定する。ＲＲ値が、次いで、瞬時心拍数曲線を検証し、逐次心拍のそれぞれ間の時間を判定することによって判定される。各ＲＲ値は、２つの連続心拍間の時間に等しい。各ＲＲ値（ＲＲｉ）は、次いで、後続ＲＲ値（ＲＲｉ＋１）に対してプロットされる。
【０７９７】
図１５Ａ−１５Ｄに示されるグラフは、正常心調律を伴う対象のプロットを表す。正常心調律では、拍動間の時間は、非常に一貫する傾向にある。例えば、健康な個人の心拍数が、運動等のある活動の結果として増加する間、心拍数は、経時的に徐々に増加する傾向となる。したがって、個人の心拍数は、そのような活動の間、有意に高くなり得るが（安静時のその心拍数と比較して）、連続心拍間の時間差は、小連続心拍数の過程にわたって非常に一貫するはずである。同様に、健康な個人の心拍数は、そのような活動から回復するにつれて、有意に低下し得るが、心拍数は、経時的に徐々に低下する傾向にあり、連続心拍間の時間差が、そのような回復期間の間、非常に一貫するはずであることを意味する。したがって、健康な個人では、ＲＲｉ対ＲＲｉ＋１プロットは、典型的には、図１５Ｄに示されるように、対角線に沿って非常に線形となるであろう。
【０７９８】
図１６Ａ−１６Ｃは、異なる心臓状態を伴う個人に対する心拍数データを示す。例えば、図１６Ａは、心房細動（ＡＦＩＢ）を有する個人から２４時間期間にわたって採取された心拍数データを示す。図１６Ｂは、心房粗動を有する個人から２４時間期間にわたって採取された心拍数データを示し、図１６Ｃは、正常心調律を有する個人から２４時間期間にわたって採取された心拍数データを示す。最初に、図１６Ａを参照すると、ＡＦＩＢは、予期される対角線からの種々のＲＲデータ点の分散が所定の分散値を上回るため、明白である。ＡＦＩＢは、心臓の一貫性のない拍動を生じさせ、連続心拍間の時間が対の心拍毎に有意に変動する結果となる。本特性は、ＲＲｉ対ＲＲｉ＋１のプロットを予期される対角線（すなわち、規則的心調律を有する個人の対角線プロット（図１６Ｃに示されるように））から有意に分散させる。
【０７９９】
ここで図１６Ｂを参照すると、心房粗動が、対角線からオフセットされるデータの複数のクラスタによって認められ得る。心房粗動は、複数点において心拍数の変化をもたらし、これは、対角線からオフセットされるデータの複数のクラスタを生成する。
【０８００】
動脈細動（ＡＦＩＢ）または心房粗動等の不規則心調律を検出するようにプログラムされることに加え、プロセッサは、そのような不規則心調律の検出に応答して、装着者にアラートするようにプログラムされることができる。例えば、プロセッサは、本デバイスのオーディオまたは視覚的アラームをアクティブ化することができ、これは、例えば、装着者に、医療手当てを求めるように命令することができる。
対象の不整脈を検出する例示的プロセス１７００が、図１７に示される。デバイス１００の運動センサ１０５および光学センサ１１０から情報を受信する、プロセッサ等の機械が、プロセス１７００の１つまたはそれを上回るステップを行うことができる。いくつかの実装では、機械は、図１Ｂを参照して前述されるコンピューティングデバイス１１５を含むことができる。プロセス１７００では、最初に、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータが、処理されることができる（１７０２）。対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータもまた、処理されることができる（１７０４）。データは、対象の場所（例えば、対象の腕または手首）において取得されることができる。対象の不整脈は、処理されたデータに基づいて検出されることができる（１７０６）。不整脈は、心房細動または心房粗動を含むことができる。データを処理するステップは、プロットされたＲ波−Ｒ波間隔対次の連続Ｒ波−Ｒ波間隔の分散が所定の分散値を超えるかどうかを判定するステップを含むことができる。データを処理するステップはまた、プロットされたデータ点の複数のクラスタが対角線からオフセットされているかどうかを判定するステップを含むことができる。
動脈硬化度の検出
本明細書に説明されるデバイスによって検出されることができる別の健康関連特性は、血管健康（例えば、動脈硬化症）、高血圧症、脳卒中、および心臓発作のリスクのインジケータである、動脈硬化度である。動脈が硬いほど、血液波は、高速に進行し（流体動態に起因して）、したがって、ＭＰＴＴが短くなる。プロセッサは、したがって、パルス走行時間（ＭＰＴＴ）の関数として動脈硬化度を計算するようにプログラムされることができる。
【０８０１】
動脈硬化度を査定するために使用される、ある従来のデバイスは、デバイスが２つの異なる対象の場所（例えば、対象の頸動脈および脚）に留置されることを要求する。したがって、動脈硬化度を判定するために、対象の単一場所から全必要データを収集可能な本明細書に説明されるデバイスは、それらの従来のデバイスより便宜的である傾向にある。
【０８０２】
プロセッサは、本デバイスの装着者に、例えば、その値を本デバイスのディスプレイ上に表示させることによって、その動脈硬化度値を通知するようにプログラムされることができる。加えて、動脈硬化度値は、装着者の全体的健康を査定するための複数の係数のうちの１つとして使用されることができる。ある場合には、例えば、プロセッサは、装着者の動脈硬化度を使用して、装着者の健康指標（例えば、健康スコア）を判定するようにプログラムされる。健康スコアは、数値であってもよい。ある場合には、数値は、１〜１０または１〜１００である。
【０８０３】
図１８に示されるように、対象の動脈硬化度は、対象の活動レベル（例えば、対象が運動する、週あたりの回数）が増加するにつれて低下する傾向にある。したがって、動脈硬化度は、運動計画に関与する対象の進度を追跡するために、本デバイスによって監視され、ユーザと共有され得る、１つのパラメータである。これは、体重減少等の従来のフィードバックに加え、ユーザのための正のフィードバックとしての役割を果たすことができる。
睡眠状態の検出
プロセッサはまた、ＰＰＧデータおよび加速度計データを使用して、睡眠時無呼吸等の睡眠障害を検出し、睡眠の質および入眠期を推測するようにプログラムされることができる。図１９を参照すると、本デバイスの装着者の睡眠を分析するために、プロセッサは、最初に、加速度計データの低周波数成分を分析し、加速度計データが、最小期間（例えば、９０秒）の間、実質的に平坦である期間である、睡眠安静期間（ＳＲＰ）を識別する。加速度計データの平坦度は、本デバイスの装着者が、ＳＲＰの間、移動していないことを示す。したがって、ＳＲＰは、本デバイスの装着者が睡眠中である可能性が高い期間である。
【０８０４】
図１９は、３つの別個のＳＲＰ（ＳＲＰ１、ＳＲＰ２、およびＳＲＰ３）を例証する。ＳＲＰ１およびＳＲＰ２ならびにＳＲＰ２およびＳＲＰ３は、それぞれ、本デバイスの装着者による運動の短期間によって相互から分離される。しかしながら、睡眠状態に関する心拍数信号を分析する目的のために、３つのＳＲＰは、単一睡眠サイクルとして処理される。プロセッサは、例えば、５分未満続く運動の期間をその運動が生じる睡眠サイクルを中断していないとして処理するようにプログラムされることができる。
【０８０５】
ＳＲＰを識別後、プロセッサは、ＳＲＰの間に収集されるＰＰＧデータおよび加速度計データを使用して、ＳＲＰ毎の平均心拍数、心拍数の標準偏差、平均心拍変動（ＨＲＶ）、および平均活動レベルを計算する。加えて、プロセッサは、心拍数信号の複雑性およびＲＲｉ対ＲＲｉ＋１プロット上にプロットされた値の対角線からの逸脱を分析する。これらのパラメータは、本デバイスの装着者が、分析されるＳＲＰの間、睡眠中であったことを確認し、以下に論じられるように、ある睡眠状態および睡眠障害を識別するために使用されることができる。いくつかの実装では、時差ぼけもまた、睡眠の間の心拍数を分析することによって検出されることができる。例えば、睡眠の間の上向き心拍数は、時差ぼけの存在を示すことができ、睡眠の間の平坦心拍数は、対象が時差ぼけではないことを示すことができる。
【０８０６】
運動の欠如は、単独で、本デバイスの装着者が睡眠中であったかどうかを判定するために使用されることができないため、プロセッサは、平均心拍数、心拍数の標準偏差、および平均心拍変動（ＨＲＶ）を考慮し、検討されているＳＲＰの間、装着者が睡眠中であったことを確認するようにプログラムされることができる。例えば、分析されているＳＲＰにわたる対象の平均心拍数、心拍数の標準偏差、および平均心拍変動（ＨＲＶ）が、対象におけるこれらの値のベースラインと比較される。それらがベースラインを所定の量だけ下回って降下する場合、これは、対象が、分析されている期間の間、睡眠中であったことを確認する。
【０８０７】
いったんプロセッサが、識別されたＳＲＰの間、装着者が睡眠中であったことを確認すると、それらの期間の間に収集されたデータが、装着者の睡眠についての詳細情報を提供し、睡眠の質を推測するために分析されることができる。例えば、関連期間の間のＰＰＧデータおよび加速度計データを分析することによって、プロセッサは、装着者による入眠回数、装着者の睡眠潜時（例えば、対象が覚醒から睡眠まで遷移するためにかかる時間長）、装着者の寝返りの回数、および就寝時間と起床時間との間の装着者が睡眠中であった時間の割合を判定することができる。ある場合には、プロセッサはさらに、ＳＲＰのそれぞれの間の装着者の睡眠の深さを判定することができる。睡眠の深さは、時として、入眠期と称される。例えば、ＳＲＰの一部の間、加速度計が、最小限の移動を検出し、患者の心拍変動が、装着者のベースライン心拍数を下回る所定の量であった場合、装着者が、ＳＲＰのその部分の間、深い睡眠中であったと結論付けられ得る。ＳＲＰの一部の間、加速度計が、いくつかの移動を検出し、患者の心拍数が、深い睡眠の予期され得るものより高かった場合、装着者が、ＳＲＰのその部分の間、ＲＥＭ睡眠中であったと結論付けられ得る。そうでなければ、装着者が、ＳＲＰのその部分の間、浅眠中であったと結論付けられ得る。
【０８０８】
ある場合には、プロセッサは、前述のパラメータ（例えば、装着者による入眠回数、装着者の寝返りの回数、就寝時間と起床時間との間の装着者が睡眠中であった時間の割合、および睡眠の深さ）を使用して、睡眠の質の指標または睡眠スコアを導出するようにプログラムされる。装着者は、その睡眠習慣を修正し、その睡眠の質を最大限にする試みとして、その睡眠スコアを経時的に監視することができる。そのようなスコアの使用は、種々の異なる関連パラメータとは対照的に、ユーザによってより容易に理解されることが分かっている。
【０８０９】
ある場合には、プロセッサは、本デバイスに、装着者が覚醒していると判定されるとき、睡眠スコアを自動的に表示させることができる。本デバイスは、装着者が、ＳＲＰに関連する情報に基づいて、覚醒しているときを判定することができる。装着者の睡眠に関連する特性に基づいて、情報は、装着者に提供され、装着者のその睡眠スコアの改善を補助することができる。いくつかの実装では、装着者は、推奨される睡眠スケジュールが提供されることができる。例えば、装着者が、睡眠をほとんどとっていないと判定される場合、推奨される睡眠スケジュールは、装着者に、夜により早く就寝するか、または朝により遅くまで睡眠するように提案してもよい。情報は、本デバイスのディスプレイまたは装着者の携帯電話等の別個のデバイス上に提供されることができる。
【０８１０】
前述のように、概して、装着者の睡眠の質を判定することに加え、プロセッサは、睡眠時無呼吸等のある睡眠障害を検出することができる。図１９Ｂは、装着者が睡眠時無呼吸の発症を発現した期間の間の装着者の心拍数信号を例証する。図１９Ｂを参照すると、装着者の心拍数信号は、２：５４ＡＭから、装着者の心拍数が急上昇する、約３：１６ＡＭまで複雑である。３：１６ＡＭから約３：３０ＡＭまで、心拍数信号は、単純である（すなわち、周期性または繰り返しパターンを含む）。ＳＲＰの間の少なくとも２分毎の単純心信号の存在は、睡眠時無呼吸を示し得る。
プロセッサは、多ステップ試験を実施し、睡眠時無呼吸を検出するようにプログラムされることができる。最初に、プロセッサは、分析されているＳＲＰ全体を通して心拍数を分析する。ＳＲＰの間の最小心拍数と最大心拍数との間の差異が、閾値心拍数差未満である場合、プロセッサは、睡眠時無呼吸が存在しないと判定し、試験は、終了される。しかしながら、最小−最大心拍数差が閾値心拍数差を超える場合、プロセッサは、睡眠時無呼吸が、原因であり得ると判定し、ＳＲＰのさらなる分析を実施する。具体的には、プロセッサは、ＳＲＰの間の対象の心拍変動、プロットされたＲＲ点、信号の複雑性、および活動レベルを分析する。
【０８１１】
心拍変動が、ＳＲＰの間、近傍期間におけるものより低い場合、これは、睡眠時無呼吸の発見に不利に働く。しかしながら、ＳＲＰの間の心拍変動が、近傍期間の間の心拍変動を超える場合、これは、睡眠時無呼吸の発見に有利に働く。
【０８１２】
同様に、ＲＲｉ対ＲＲｉ＋１プロット内のデータ点の分散が、概して、対角線に沿ってある場合、これは、睡眠時無呼吸の発見に不利に働く。しかしながら、データ点が、対角線から分散する場合、これは、睡眠時無呼吸の発見に有利に働く。データ点は、装着者の心拍数が、装着者の血液中の酸素の欠如に起因して、非常に短い期間中に劇的に増加するであろうため、睡眠時無呼吸発症の間、対角線から分散することが予期されるであろう。短期間中の本劇的増加は、その期間の間、正常より大きいＲＲｉ値とＲＲｉ＋１値との間の相違に変換されるであろう。
【０８１３】
装着者が睡眠時無呼吸を有するかどうかを判定するために使用される別の係数は、心拍数信号の複雑性である。心拍数信号が、ＳＲＰの間、複雑である場合、これは、睡眠時無呼吸の発見に不利に働く。しかしながら、少なくとも２分毎に、心拍数信号が、単純になる（すなわち、周期性または繰り返しパターンを有する）場合、これは、睡眠時無呼吸に有利に働く。
【０８１４】
活動レベルは、睡眠時無呼吸を識別するために使用される別の係数である。分析されているＳＲＰの間の装着者の活動レベル（加速度計データを使用して判定される）が、近傍期間の間の装着者の活動レベルを上回る場合、これは、睡眠時無呼吸の発見に不利に働く。しかしながら、分析されているＳＲＰの間の装着者の活動レベルが、近傍期間の間の装着者の活動レベル未満である場合、これは、睡眠時無呼吸の発見に有利に働く。
【０８１５】
プロセッサは、対象の心拍数、心拍変動、ＲＲｉ対ＲＲｉ＋１プロット上のデータ点の場所、心拍数信号の複雑性、および活動レベルの関数として、睡眠時無呼吸の存在または不在を判定するようにプログラムされることができる。
【０８１６】
ある場合には、プロセッサは、装着者の睡眠の質と装着者が暴露される光の量との間の相関を判定するようにプログラムされることができる。図２０は、装着者の睡眠の質と併せて、種々の時間の間の光レベルを表示する、装着者の携帯電話２００２上の例示的スクリーンショット２０００を示す。本実施例では、装着者は、合計７時間および５２分の睡眠をとり、４回覚醒し、睡眠スコア７４を有する。スクリーンショットはまた、２つのバーを含み、一方のバーは、装着者が低品質睡眠中であった時間を示し、別のバーは、それらの時間の間に測定された光レベルを示す。このように、相関は、装着者の睡眠の質と装着者によって発現される光レベルとの間で行われる。スクリーンショット２０００はまた、装着者が、その睡眠の質を改善し得る、睡眠環境のヒントを受信するためのリンク２００４を含む。
【０８１７】
睡眠時無呼吸の発症の検出に応じて、プロセッサは、不規則睡眠パターンを発現している可能性があることを装着者にアラートすることができる。
【０８１８】
対象の睡眠の特性についての情報を判定する例示的プロセス２１００が、図２１に示される。デバイス１００の運動センサ１０５および光学センサ１１０から情報を受信する、プロセッサ等の機械が、プロセス２１００の１つまたはそれを上回るステップを行うことができる。いくつかの実装では、機械は、図１Ｂを参照して前述されるコンピューティングデバイス１１５を含むことができる。プロセス２１００では、最初に、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータが、処理されることができる（２１０２）。対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータもまた、処理されることができる（２１０４）。データは、対象の場所（例えば、対象の腕または手首）において取得されることができる。対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての情報は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを含むことができ、対象の運動についての情報は、拍動運動信号（ＭｏＣＧ）データおよび総合的運動データの一方または両方を含むことができる。データに基づいて、対象の睡眠の特性についての情報が、判定されることができる（２１０６）。特性は、対象の睡眠の質を含むことができる。対象の睡眠の質は、睡眠持続時間、睡眠潜時、入眠期、睡眠潜時、妨害の回数、および寝返りの回数のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。対象の睡眠の特性はまた、睡眠時無呼吸を含むことができる。
体力関連用途
プロセッサはまた、装着者がその体力レベルを監視することを可能にする、種々の体力用途を果たすようにプログラムされることができる。実施例として、プロセッサは、所与の期間（例えば、１５分）にわたって加速度計データを分析し、その時間の間、装着者によって進められる総歩数を判定するようにプログラムされることができる。プロセッサは、手の動きおよび震え等の他の通常運動とは対照的に、リズム／抑揚を探し、歩行を検出するようにプログラムされる。加速度計データの絶対値は、典型的には、歩行期間の間、大部分の他の日常活動の期間より高くなるであろう。
【０８１９】
加えて、プロセッサは、装着者の活動レベルおよび／またはユーザの心拍数を分析することによって、所与の期間にわたって燃焼されたカロリーを計算することができる。活動レベルおよび心拍数の両方を使用して、燃焼されたカロリーを判定することは、カロリー出力のより正確な推定につながり得る。
【０８２０】
ある場合には、プロセッサは、安静時心拍数等のある体力関連パラメータに基づいて、体力スコアを提供するようにプログラムされる。より健康な個人は、そのベースラインＨＲが低くなるであろう。したがって、ある場合には、プロセッサは、睡眠期間または無活動期間の間の装着者の平均心拍数に基づいて、体力スコアを判定するようにプログラムされる。加えて、心拍数回復の速度は、人の体力レベルの顕著な指標となり得る。例えば、より健康な個人は、運動後、その心拍数がベースラインにより早く戻る。同様に、より健康な個人は、運動の間、その心拍数が増加するまでにより長くかかる。したがって、ある場合には、プロセッサは、運動の間、個人の心拍数が最大値に到達するためにかかる時間量と、運動後、その心拍数がベースラインに戻るためにかかる時間量とに基づいて、個人の体力スコアを判定するようにプログラムされる。
【０８２１】
ある場合には、プロセッサは、本デバイスに、装着者が体力良好状態にあると判定されると、体力スコアを自動的に表示させることができる。例えば、体力スコアは、装着者がランニングを開始すると表示されてもよく、ランニング全体を通して表示されてもよい。いくつかの実装では、体力スコアは、装着者が体力良好状態から非体力良好状態に遷移すると、表示されてもよい。例えば、体力スコアは、装着者がランニングを終了すると、表示されてもよい。いくつかの実装では、本デバイスは、総合的運動データおよび装着者の心拍数等の装着者のバイタルに基づいて、装着者が体力良好状態にあるときを判定することができる。装着者の体力に関連する特性に基づいて、情報は、装着者に提供され、装着者の体力スコアの改善を補助することができる。
【０８２２】
図２２は、装着者の携帯電話２２０２上の体力スコアを表示する、例示的スクリーンショット２２００を示す。スクリーンショット上の情報は、装着者が、その体力スコアを２ポイント改善したことを示す。スクリーンショットはまた、装着者に、更新された個人用トレーニングゾーンを提供する。個人用トレーニングゾーンは、装着者が種々の運動条件下で達成するよう努力すべき心拍数を表す。例えば、装着者が激しい運動を行う場合、１５１拍／分を上回る心拍数となるよう努力すべきである。
【０８２３】
いくつかの実装では、装着者は、推奨される運動ルーチンが提供されることができる。例えば、装着者は、ランニングの間の異常に高い心拍数によって示されるように、３マイルのランニングの完走が困難であると判定され得る。推奨される体力スケジュールは、装着者が、その体力を改善し、それによって、装着者が、３マイルのランニングを安全に完走するために適切な体力レベルまで高めることを可能にするために、１週間、週２回、１マイルのランニングを行うように提案してもよい。装着者を補助するための情報は、本デバイスのディスプレイまたは装着者の携帯電話等の別個のデバイス上に提供されることができる。
【０８２４】
いくつかの実装では、本デバイスは、本デバイスの装着者がその体力スコアと他の人々のものを比較し得るように、他のユーザのバイタル情報および体力スコアへのアクセスを有してもよい。例えば、トレーニングの間に本デバイスを使用する、プロの運動選手は、特定のバイタル情報および体力スコアを呈する。本デバイスの装着者は、プロの運動選手が従うものと同一トレーニング計画に従うことを所望してもよい。しかしながら、同一トレーニング計画に従うことは、必ずしも、同一結果をもたらすわけではない。例えば、本デバイスの装着者は、プロの運動選手と同一トレーニング計画に従い得るが、プロの運動選手と同一レベルの努力を呈さない場合がある。プロの運動選手のバイタル情報へのアクセスを得て、それと装着者のバイタル情報を比較することによって、本デバイスは、装着者のトレーニングレベルとプロの運動選手のトレーニングレベルとの間の類似度を判定することができる。
【０８２５】
いくつかの実装では、運動選手が特定のトレーニングルーチンを行った、または行っているときのプロの運動選手のバイタル情報が、装着者が同一トレーニングルーチンを行っている間、装着者に提示される。例えば、トレーニングルーチンを行っている運動選手を示すビデオが、トレーニングルーチンの過程にわたる運動選手のＢＰ、ＨＲ、および呼吸数の視覚的インジケーションを含むことができる。装着者が、ビデオを視聴しながら、同一トレーニングルーチンを行うにつれて、装着者は、運動選手と類似ＢＰ、ＨＲ、および呼吸数を経ているかどうかを判定し、それによって、装着者が運動選手と同一強度でトレーニングしているかどうかを示すことができる。ビデオは、装着者の強度が運動選手のものを下回る場合、ビデオが装着者にもっと努力するように促すように、本デバイスと相互作用するように構成されてもよい。同様に、トレーニング後、本デバイスは、装着者のＢＰ、ＨＲ、および呼吸数を監視し続け、装着者が運動選手と同様に物理的に回復しているかどうかを判定することができる。
【０８２６】
プロの運動選手のバイタル情報は、競技中の特定の時間における運動選手の物理状態を判定するために使用されることができる。例えば、運動選手のバイタル情報は、１００メートルダッシュの最後の２０メートルを完走する間、または時間切れ時の勝利タッチダウンをキャッチする間、運動選手が物理的にどのように感じているかを表すことができる。装着者は、本感覚を自身に対して再現することを所望し得る。いくつかの実装では、本デバイスは、装着者の類似競技状況の再現を補助するように構成される。例えば、運動選手のバイタル情報は、ワイドレシーバが、決勝戦において勝利タッチダウンをキャッチする間、特定のＢＰ、ＨＲ、および呼吸数を有していたことを示し得る。特定のＢＰ、ＨＲ、および呼吸数は、典型的には、試合状況の熾烈度および重要性に起因するであろうものより有意に高くあり得る。その状況を再現するために、装着者は、ワイドレシーバのキャッチ時のものと同一物理状態にないであろうため、装着者は、単に、現地のフットボール競技場に行き、友人からパスをキャッチすることはできない。むしろ、ユーザは、キャッチを再現する前に、ワイドレシーバのＢＰ、ＨＲ、および呼吸数に一致させる必要がある。装着者は、種々の行為または活動を行い、ワイドレシーバのバイタルに人工的に一致させてもよい（例えば、走る、高音量または激しい音楽を聴く等）。装着者が、運動選手のものに一致する物理状態を達成すると、本デバイスは、装着者にアラートすることができる。その時点で、装着者は、改善された正確度を伴って、試合状況を再現することができる。
【０８２７】
いくつかの実装では、装着者は、コンピュータシミュレーション環境を生成する、立体視デバイス等の仮想現実デバイスを用いて、試合状況を再現することができる。例えば、立体視デバイスは、装着者に、運動選手が試合状況の前に体験した同一光景および音を提示することによって、装着者のバイタルと運動選手のものの人工的一致を補助するために使用されることができる。いったん装着者が、一致する物理状態を達成すると、立体視デバイスはまた、特定の試合状況または対戦を再現するために使用されることができる。すなわち、実際の人から実際のフットボールをキャッチするのではなく、立体視デバイスは、勝利タッチダウンをキャッチする行為をシミュレートする光景を表示することができる。
【０８２８】
前述のものに類似する概念はまた、戦闘トレーニングの状況に適用されることができる。実際の戦闘状況における人は、典型的には、状況の危険性に起因して、ＢＰ、ＨＲ、および呼吸数の増加を呈する。これらの状況に対するトレーニングは、同一の危険リスクを伴わない。したがって、そのようなトレーニングは、典型的には、同一物理条件下で行われない。すなわち、被訓練者は、そうでなければ、実際の戦闘状況では有するであろう、同一ＢＰ、ＨＲ、および呼吸数を有していない。いくつかの実装では、人のバイタル情報は、実際の戦闘状況の間の特定の時間における人の物理状態を判定するために使用されることができる。例えば、海軍特殊部隊（Ｎａｖｙ  ＳＥＡＬ）は、テロリストの潜伏場所の急襲を行う際、特定のＢＰ、ＨＲ、および呼吸数を呈し得る。本デバイスを装着している被訓練者は、種々の行為または活動を行い、Ｎａｖｙ  ＳＥＡＬのバイタルに人工的に一致させてもよい。被訓練者が、Ｎａｖｙ  ＳＥＡＬのものに一致する物理状態を達成すると、本デバイスは、被訓練者にアラートすることができ、次いで、改善された正確度を伴って、トレーニングシナリオを再現することができる。
ストレスレベルの監視
プロセッサはまた、本デバイスの装着者のストレスレベルを判定するような方法において、ＰＰＧデータおよび加速度計データを分析するようにプログラムされることができる。心拍数（ＨＲ）、心拍変動（ＨＲＶ）、血圧（ＢＰ）、および呼吸数は全て、ストレスのインジケータである。具体的には、これらのパラメータの値は、ストレスレベルが増加するにつれて増加する。したがって、関連付けられたパラメータに関して、これらの値と装着者のベースライン値を比較することによって、装着者のストレスのレベルが、推定されることができる。ストレスレベルは、例えば、ストレススコアとして装着者に提供されることができる。
【０８２９】
ある場合には、プロセッサは、本デバイスに、装着者がストレス状態にあると判定されると、ストレススコアを自動的に表示させることができる。本デバイスは、装着者の心拍数、心拍変動、血圧、および呼吸数等の装着者のバイタルに基づいて、装着者がストレス状態にあるときを判定することができる。装着者のストレスに関連する特性に基づいて、情報は、装着者に提供され、装着者のストレススコアの改善を補助することができる。いくつかの実装では、装着者は、推奨されるストレス低下ルーチンが提供されることができる。例えば、推奨されるストレス低下ルーチンは、装着者が、特定の時間（例えば、１日１回）に瞑想を行う、またはその１日のスケジュールを調節し、概して、ストレスに起因する状況（例えば、交通渋滞に巻き込まれる、働き過ぎ等）を最小限にすることを提案してもよい。情報は、本デバイスのディスプレイまたは装着者の携帯電話等の別個のデバイス上に提供されることができる。
【０８３０】
図２３は、装着者によって発現されるストレス的瞬間の回数を含む、装着者の携帯電話２３０２上の例示的スクリーンショット２３００を示す。本実施例では、装着者は、本日、４回のストレス的瞬間を体験している。グラフは、装着者が１週間を通して体験したストレス的瞬間の回数を示す。スクリーンショットは、装着者がそのストレスを減少させるための推奨を含む。本実施例では、スクリーンショットは、装着者が、ある程度の休息、リラックス、および／または瞑想セッションを計画し、ストレスを減少させることを推奨する。スクリーンショットはまた、１分のリラックスセッションへのリンク２３０４を含み、その間、携帯電話が、装着者をリラックスセッションに誘導する。
【０８３１】
対象の心理状態についての情報を導出する例示的プロセス２４００が、図２４に示される。デバイス１００の運動センサ１０５および光学センサ１１０から情報を受信する、プロセッサ等の機械が、プロセスの１つまたはそれを上回るステップを行うことができる２４００。いくつかの実装では、機械は、図１Ｂを参照して前述されるコンピューティングデバイス１１５を含むことができる。プロセス２４００では、最初に、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータが、処理されることができる（２４０２）。対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータもまた、処理されることができる（２４０４）。データは、対象の場所（例えば、対象の腕または手首）において取得されることができる。対象の心理状態についての情報は、処理されたデータから導出されることができる（２４０６）。対象の心理状態は、ストレスの状態、悪意、または嘘をついている状態であることができる。処理されたデータの少なくとも一部と対象の心理状態との間の関係が、推測されることができる。
健康指標
前述のように、健康指標とも称される、１つまたはそれを上回るスコアが、デバイス１００によって収集されるデータに基づいて、導出されることができる。デバイス１００の光学センサ１１０から情報を受信する、プロセッサ等の機械が、プロセスの１つまたはそれを上回るステップを行うことができる。いくつかの実装では、機械は、図１Ｂを参照して前述されるコンピューティングデバイス１１５を含むことができる。プロセスの動作は、対象の状態と関連付けられるスコアを導出するステップを含むことができる。対象の状態は、健康状態、睡眠指標、体力状態、およびストレス状態のうちの１つまたはそれを上回るものであることができる。スコアを導出するステップは、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータに基づくことができる。データは、対象の場所（例えば、対象の腕または手首）において取得されることができる。スコアを導出するステップはまた、対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータに基づくことができる。機械は、デバイス１００の運動センサ１０５から情報を受信することができる。
トリアージ用途
本デバイスによって生成されたデータは、種々の状況におけるトリアージ医療関係者を補助するために使用されることができる。実施例として、本デバイスは、医療関係者に、軍関係者のバイタルサインに関する貴重な情報を提供するために、戦闘中に軍関係者によって装着され得る。軍関係者によって装着されるデバイスは、例えば、そのバイタルサインに関するデータを医療関係者が配備された中央コンピュータに伝送するように構成されることができる。複数の犠牲者が同時に負傷している場合、医療関係者は、種々の軍関係者のバイタルサインを吟味し、医療的治療を優先化することができる。その結果、救急処置を最も必要とする人々が、最初にそれを受ける一方、急変する可能性が低い傷害を負った者は、後に看護されるであろう。
【０８３２】
軍関係者のために使用されることに加え、本明細書に説明されるデバイスは、天災またはテロリスト攻撃地等の種々の他のトリアージ状況において医療関係者を補助するためにも使用され得る。例えば、医療関係者は、トリアージ状況において、患者が査定される際、それらの患者上に置かれ得る、いくつかのデバイスが提供され得る。このように、医療関係者が、被害者の初期査定を行い、彼らが救急医療的治療を要求しないことを判定後、医療関係者は、そのような被害者から離れ、より医療的治療の救急の必要性がある被害者にその努力を集中させることができる。その間、最初に査定され、救急医療的治療を要求しないと判定されたそれらの被害者のバイタルサインが、監視され、中央監視ステーションに伝送されるであろう。したがって、監視されているそれらの被害者のうちの１人の状態が、救急医療手当てを要求するまで悪化する場合、現場の医療関係者が、その被害者に派遣され、必要な医療的治療を提供することができる。
【０８３３】
デバイス１００の光学センサ１１０から情報を受信する、プロセッサ等の機械は、リスク査定のためのプロセスを行うことができる。いくつかの実装では、機械は、図１Ｂを参照して前述されるコンピューティングデバイス１１５を含むことができる。プロセスは、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセットから、データを処理するステップを含むことができる。データは、対象の場所（例えば、対象の腕または手首）において取得されることができる。対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータもまた、処理されることができる。機械は、デバイス１００の運動センサ１０５から情報を受信することができる。データは、対象がリスクと関連付けられる状況にある間、取得されることができる。対象がリスクと関連付けられる状況にあるかどうかは、データによって示されることができる。リスクは、対象への外傷であり得、データは、外傷の存在を示し得る。
【０８３４】
トリアージ状況において使用されることに加え、本明細書に説明されるデバイスは、病院環境において医療関係者を補助するために使用され得る。いったん患者が、トリアージに続いて安定すると、典型的には、提供者の標準治療または指示に基づいて、（例えば、責任医療機構（ＡＣＯ）に従って）監視される。いくつかの実装では、本デバイスは、トリアージ状況外の患者のバイタルサインを監視し続け、患者が受ける治療が患者のバイタルの観点から適切であることを確実にすることができる。提供者の標準治療は、患者が退院の準備ができていると見なされる前に、患者が段階的進歩を経ることを要求し得る。本デバイスは、各進歩の段階の間、患者のバイタルサインを監視することができる。例えば、第１の進歩の段階は、患者が安静時（例えば、仰臥位時および／または睡眠中）の間の患者のバイタルの監視を伴い得、第２の進歩の段階は、患者がベッドに座っている間の患者のバイタルの監視を伴い得、第３の進歩の段階は、患者が支持されながら立っている間の患者のバイタルの監視を伴い得、第４の進歩の段階は、患者が補助なしで立っている間の患者のバイタルの監視を伴い得、第５の進歩の段階は、患者が歩行中の間の患者のバイタルの監視を伴い得る。本デバイスは、これらの段階のそれぞれの全体を通して患者のバイタルを継続的に監視し、バイタルが、患者が危険な状態にあることを示す場合（例えば、患者が、その身体が回復する機会を与えることなく、あまりに急速に各段階を通して進歩する場合）、通知を提示することができる。このように、本デバイスは、提供者の標準治療との患者のコンプライアンスを監視する。
【０８３５】
いくつかの実装では、患者のバイタルはまた、患者が治療施設において受けている治療の質のインジケータとしての役割を果たすことができる。例えば、本デバイスは、介護施設における居住者のバイタルを監視し、居住者が発現している活動のレベルを判定することができる。本デバイスの運動センサからのデータは、居住者が、典型的には、１日１回、歩く、または他の運動を行うことを示し得、本デバイスの紫外線光センサからのデータは、居住者が、典型的には、１日２時間、屋外で過ごしたことを示し得る。監視されるバイタルは、保健機関（例えば、アメリカ心臓協会）によって定義される指標と比較され、居住者が、物理活動および他の健康関連行為に関する機関の推奨を順守しているかどうかを判定することができる。機関の推奨との居住者のコンプライアンスのレベルは、介護施設における治療の質を査定するために使用されることができる。いくつかの実装では、介護施設は、監視されるバイタルおよび機関の推奨とのコンプライアンスのレベルに基づいて、質スコアが割り当てられてもよく、複数の介護施設が、その質スコアに従って、比較および／またはランク付けされてもよい。類似概念はまた、小児治療の状況にも適用されることができる。
【０８３６】
治療施設によって１人またはそれを上回る対象に提供される治療の質を判定する例示的プロセス２５００が、図２５に示される。デバイス１００の運動センサ１０５および光学センサ１１０から情報を受信する、プロセッサ等の機械が、プロセス２５００の１つまたはそれを上回るステップを行うことができる。いくつかの実装では、機械は、図１Ｂを参照して前述されるコンピューティングデバイス１１５を含むことができる。プロセス２５００では、最初に、１人またはそれを上回る対象のそれぞれ内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、データが、処理されることができる（２５０２）。１人またはそれを上回る対象の運動についての時変情報を表す、データもまた、処理されることができる（２５０４）。データは、対象の場所（例えば、対象の腕または手首）において取得されることができる。１人またはそれを上回る対象を治療する治療施設によって１人またはそれを上回る対象に提供される治療の質が、判定されることができる（２５０６）。治療の質を判定するステップは、１人またはそれを上回る対象のそれぞれによって発現される物理活動のレベルを判定するステップを含むことができる。物理活動のレベルは、運動センサ１０５によって集められる総合的運動データと閾値を比較することによって判定されることができる。１人またはそれを上回る対象のそれぞれが特定の期間にわたって暴露された紫外線光の量についての情報を表す、データもまた、処理されることができ、１人またはそれを上回る対象のそれぞれが屋外で過ごした時間量が、判定されることができる。
初期対応関係者用途
本明細書に説明されるデバイスはまた、消防士および警察官等の初期対応関係者に有益となり得る。本デバイスを装着することによって、初期対応関係者は、そのバイタルサインが、彼らが体験する任意のストレス的事象の前、その間、およびその後に監視され、必要な支援を確実に受けられることを確実にするであろう。これは、図２６の実施例に例証され、潜在的に危険な任務に関わる１人またはそれを上回る消防士２６０５の健康パラメータが、消防士２６０５によって装着または携行されるデバイス１００を介して得られる。本実施例では、消防士のバイタルサインは、デバイス１００によって得られ、中央監視ステーション（例えば、消防車２６１０内または消防署において）に伝送され得、そこで、バイタルサインが、監視され、消防士２６０５が、火災を消火する、または別様に、緊急状況に対応し続けるために十分に良好であるかどうかを判定することができる。消防士の健康が、その監視されるバイタルサインに基づいて、危険であると見なされる場合、その消防士は、例えば、安全な場所に退避するようにアラートを消防士２６０５に送信することによって、火災を消火する、または緊急状況に対応し続けることを防止され得る。
【０８３７】
ある実装では、消防士２６０５によって装着または携行されるデバイス１００はさらに、ＧＰＳトランスポンダを含む。そのようなデバイスは、特に、１人またはそれを上回る初期対応関係者２６０５が、危険な状況において動けなくなる状況に対して有益である。例えば、消防士２６０５が、建物の内側の火災を消火している際、心臓発作を発症した場合、本デバイスは、消防士のバイタルサインデータを中央監視ステーションに送信し、消防士が医療的治療を必要としていることを誰かにアラートし得るだけではなく、本デバイスはまた、救助者２６２０が行くべき場所を正確に把握するように、消防士２６０５の場所を動けなくなった消防士２６０５を補助するために派遣される救助者２６２０に識別し得る（可能性として、デバイス１００を介して）。
【０８３８】
１人またはそれを上回る消防士２６０５の健康パラメータについての通信は、直接、中央監視ステーションに、またはサーバ２６３０を介して、送信されることができる。いくつかの実装では、サーバ２６３０が、消防士の精神／物理状態が任務を継続するために好適ではないと判定する場合、サーバ２６３０は、信号を消防士（例えば、デバイス１００を介して、または別の通信デバイスを介して）に送信し、消防士２６０５に状況についてアラートすることができる。例えば、消防士の健康状態が、任務の間、悪化する場合（例えば、過剰な煙の吸入のため）、信号が、デバイス１００に送信され、是正手段を講じるように、消防士にアラートすることができる。
【０８３９】
いくつかの実装では、デバイス１００は、消防車２６１０上の中央監視ステーションと通信するように構成されることができる。デバイス１００からのデータは、消防士２６０５が安全かどうかを判定するために、サーバ２６３０に伝送されることができる（可能性として、中央監視ステーションを介して）。判定はまた、中央監視ステーションでも行われることができる。デバイス１００からのデータはまた、デバイス１００の装着者が救助者２６２０からの補助を要求するかどうかを示してもよい。サーバ２６３０および／または中央監視ステーションは、次いで、適宜、消防士２６０５および／または救助者２６２０にアラートすることができる。いくつかの実装では、別の個人（すなわち、消火活動隊ではない者）がデバイス１００を装着している場合、その場所もまた、対応するデバイスから伝送される情報を使用して追跡されてもよい。
覚醒度監視
プロセッサはまた、装着者の覚醒度を監視するようにプログラムされることができる。これは、特に、注意力および集中力を要求し、不正確に実施される場合、深刻な危害または危険をもたらし得る、タスクを行う関係者に有利であり得る。そのような関係者の実施例は、航空交通管制官、パイロット、軍用トラック運転者、タンカー運転者、警備員、米国運輸保安局（ＴＳＡ）職員、情報分析家等を含む。
【０８４０】
装着者の覚醒度を監視するために、プロセッサは、装着者の呼吸数、心拍数、血圧、および活動レベルを分析することができる。これらのパラメータはそれぞれ、対象が眠りに落ちるにつれて、低下する傾向にある。したがって、プロセッサは、それらのパラメータのうちの１つまたはそれを上回るものがそれらのパラメータのベースラインから所定の量を下回ると、装着者の覚醒度レベルが容認不可能なレベルまで低下したと結論付けるようにプログラムされることができる。
【０８４１】
プロセッサは、装着者のアラートレベルが容認不可能なレベルまで低下したことの判定に応じて、本デバイス上のアラーム（例えば、聴覚的、視覚的、または触覚的アラーム）がアクティブ化されるようにプログラムされることができる。アラームは、装着者の覚醒度レベルを上昇させ、したがって、装着者および他者への危害のリスクを低減させることができる。
【０８４２】
前述のように、本デバイスの本用途から利益を享受し得る一部の装着者は、不正確に運転または操作される場合、危険を提示し得る、車両を運転する、または機械を操作する、装着者である。それらの場合には、プロセッサは、装着者が関与する車両または機械と通信するように構成されることができる。実施例として、トラック運転者によって装着されるデバイスは、その覚醒度レベルに関するデータをトラックのコントローラに伝送することができる。コントローラは、覚醒度レベルが容認可能閾値を下回る場合、トラックの動作を無効にするように構成されることができる。例えば、コントローラは、無効にされる前に、トラックを路肩に止めるための一定期間を設けるように、運転者に警告することができる。これは、運転者に車を路肩に寄せさせ、トラックを再び運転する前に、少し睡眠をとるか、または別様に、その覚醒度レベルを増加させるかのいずれかを行うように促すであろう。
【０８４３】
潜在的非安全覚醒度レベルの検出に応答して、前述の措置を講じることの代替として、またはそれに加え、覚醒度データは、後の分析のために、データベース内に記憶されることができる。所与の産業における関係者の大量のサンプリングからの覚醒度データの研究は、それらの産業に関する規制機関が、生産性を維持しながら、安全性を増加または最大限にする、安全性規格を草案することに役立ち得る。
【０８４４】
同様に、特定のデバイスの装着者に関するある期間にわたる覚醒度データは、所与の装着者の全体的物理および／または精神状態を判定するために分析されることができる（例えば、所与のユーザの瞬時状態とは対照的に）。そのような情報は、所与の装着者の低下する物理および／または精神状態の傾向を検出するために使用されることができる。例えば、本デバイスの装着者が、特定の時間に特定のタスク（例えば、飛行機を操縦する）を行うために十分に覚醒していることを示すバイタルを呈し得るが、ある期間にわたる装着者の覚醒度データは、装着者の一般的覚醒度が下落傾向にあることを示し得る。これは、装着者の加齢に起因し得る。本デバイスは、そのような傾向を検出し、装着者および／または装着者が注意深く監視されるべき外部エンティティにアラートすることができる。
【０８４５】
いくつかの実装では、プロセスは、対象が所定の量の対象の覚醒度を要求する状況にある間、データを取得するように構成されることができる。デバイス１００の光学センサ１１０から情報を受信する、プロセッサ等の機械が、そのようなプロセスの１つまたはそれを上回るステップを行うことができる。いくつかの実装では、機械は、図１Ｂを参照して前述されるコンピューティングデバイス１１５を含むことができる。プロセスの動作は、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータを処理するステップを含むことができる。データは、対象の場所（例えば、対象の腕または手首）において取得されることができる。動作はまた、対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータを処理するステップを含むことができる。機械は、デバイス１００の運動センサ１０５から情報を受信することができる。データは、対象が少なくとも所定の量の対象の覚醒度を要求する状況にある間、取得されることができる。状況は、航空交通制御、知的分析、車両の運転、機械の運転、安全警備、手荷物検査、および飛行機の操縦のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。
悪意の検出
本明細書に説明されるデバイスはまた、ポリグラフデバイスとして使用されることができる。従来のポリグラフデバイスのように、本明細書に説明されるデバイスは、装着者のバイタルサイン（例えば、呼吸数、電気皮膚インピーダンス、心拍数、心拍変動、および血圧）に関するベースラインを集め、それらのベースラインは、後に、質問の間に記録される関連付けられたバイタルサインと比較されることができる。本明細書に説明されるデバイスは、装着式であって、繋索式ではなく、かつ非煩雑であって、したがって、装着者の移動度を減少させないため、試験される個人は、個人の通常の日常活動を妨害せず、質問の前後において、規定された期間（例えば、２４時間）の間、本デバイスを装着することを要求されることができる。長期間、対象が本デバイスを装着する結果、対象のバイタルサインに関するベースラインが、より正確に判定されることができる。例えば、それらのベースラインを形成するための大量の収集されるデータに起因して、対象がそのバイタルベースラインを人工的に調節し得る可能性は低い。したがって、ポリグラフテストの正確度は、ある従来のポリグラフデバイスと比較して増加され得る。
【０８４６】
対象の前述のバイタルサインを監視し、対象が質問に正直に回答しているかどうかを判定することに加え、加速度計データが、分析され、対象が嘘をついていることを示し得る、動きまたは動きの欠如を識別することができる。例えば、個人は、何か間違ったことをしているところを見つけられた瞬間、身動きができなくなると考えられる。ポリグラフ検査の場合、対象は、対象の犯罪について質問が尋ねられるとき、動作が停止するであろうと考えられる。したがって、本デバイスの加速度計データを分析することによって、対象の動作が停止している、質問の間のそれらの時間を識別することが可能となる。本情報は、その時間の間の対象の応答の真実性をさらに査定するために使用されることができる。
即応性検出
前述のそれらの用途に加え、プロセッサは、ＰＰＧデータおよび加速度計データを分析し、あるタスクを行うための対象の物理および精神的即応性を判定するようにプログラムされることができる。物理および精神的即応性の低下をもたらし得る、一般的疲労およびストレスは、概して、呼吸数、心拍数、および血圧の増加によって証明される。したがって、装着者の物理および／または精神的即応性を判定するために、プロセッサは、装着者の呼吸数、心拍数、および血圧を分析し、それらのパラメータがそれらのパラメータに関するベースラインをある量だけ下回って低下する場合、非即応性状態を示すようにプログラムされることができる。ある場合には、プロセッサは、査定までのある期間（例えば、２４時間または４８時間）にわたる装着者の睡眠の質（例えば、装着者の睡眠スコア）を含む、他の要因も本即応性査定に考慮するようにプログラムされる。
【０８４７】
本デバイスの装着者の即応性の判定は、負担のかかる状況の間、その人間資源を最大限にしながら、それらの装着者の指導者を補助することができる。例えば、軍事指導者は、その隊内の兵士のデータを分析し、それらの兵士のうちの誰が、最も物理的かつ精神的に、任務遂行を成功させることが可能であるかを判定し、適宜、任務を任命することができる。同様に、コーチは、そのチームメンバーのデータを分析し、それらの運動選手のうちの誰が、最も物理的かつ精神的に、競技の間、任意の所与の時間において、その最高レベルでプレーするために適しているかを判定し得、その最高レベルで能力を発揮することが可能なそれらの選手を起用することができる。
【０８４８】
いくつかの実装では、対象の物理および精神的即応性ならびに運動センサデータおよび他の要因に関連する情報は、本デバイスによって、競技の勝者を予測するために使用されることができる。例えば、トラックレースの前およびその間の競技者のバイタルサイン（例えば、ＢＰ、ＨＲ、呼吸数）を分析することによって、物理および精神的即応性の変化が、推測されることができる。本デバイスはまた、レースの間の種々の時点において、競技者によって地面に対して付与される力および競技者の速度等の情報を考慮し、競技者がレースで優勝するであろう可能性を判定する。競技者のデバイスはまた、競技者がレースで優勝するであろう可能性を判定する際、他の競技者に関連する類似情報を考慮することができる。例えば、本デバイスは、収集される運動データに基づいて、１００メートルダッシュにおいて、第１の競技者が第２の競技者より素早いスタートを切ることを判定してもよい。過去のデータは、「出発点から最初に出た」競技者がレースに勝利する可能性が６５％であることを示し得る。したがって、本デバイスは、レース開始の数ミリ秒以内に、レースの勝者を予測することができる。
【０８４９】
いくつかの実装では、本デバイスは、競技者のパフォーマンスと測定されたバイタルを相関させながら、無限数の間隔において競技者のパフォーマンスを監視することができる。１マイルのトラックレースの間、競技者は、典型的には、その４周毎のラップタイムを記録する。しかしながら、競技者は、典型的には、最初の１００メートル、最後の１００メートル、レース中間の種々の地点等におけるそのパフォーマンス等、より詳細なデータへのアクセスを有していない。本デバイスは、レースの間の任意の時間または時間範囲において、競技者のパフォーマンスを記録するように構成されることができ、また、競技者のパフォーマンスと本デバイスによって測定されるバイタルを相関させることができる。例えば、競技者は、１マイルの１周目を５０秒で完走し、このままのペースで行くと、世界記録を容易に塗り替え得る。しかしながら、本デバイスは、競技者が、典型的には、レースの２５％のみ完走した者に見られるであろうものより有意に高いＢＰ、ＨＲ、および呼吸数を有することを判定し、したがって、競技者がレースで勝利しない可能性が高いであろうことを判定し得る。レース序盤に相当な努力を注ぐことによって、競技者は、消耗し、平凡なタイムでレームを終える。いくつかの実装では、競技者は、パフォーマンスデータおよび測定されたバイタルを使用し、今後のそのトレーニングを改善することができる。例えば、次回、競技者が１マイルを走るとき、本デバイスは、高ＢＰ、ＨＲ、および呼吸数を測定することによって、競技者がレース序盤に相当な努力を注ぎすぎていることを検出してもよい。本デバイスは、そのパフォーマンスを最適化するために、エネルギーを温存するように競技者に通知するように構成されることができる。
【０８５０】
同様に、いくつかの実装では、本デバイスは、本デバイスを装着する個人のチーム全体のパフォーマンスを監視するために使用されることができる。例えば、フットボールチームの集団的物理および精神的即応性ならびに運動センサデータおよび他の要因に関連する情報は、フットボールチームがその潜在性まで能力を発揮しているかどうかを判定するために使用されることができる。チームの集団的ＢＰ、ＨＲ、および呼吸数等の第１のチームのバイタルに関連する情報は、第１のチームが多大な努力を呈していることを示し得る。第２のチームのバイタルに関連する情報は、第２のチームが最小限の努力を呈していることを示し得る。しかしながら、第２のチームは、第１のチームとのフットボールゲームに勝利しており、第１のチームが技術または指導力が劣っている可能性を示す。そのような情報は、トレーニングの間に使用され、チームがその技術を改善するために必要な分野を示すことができる。チームのバイタルに関連する情報はまた、チームが、シーズン序盤に相当な努力を注ぎすぎ、それによって、シーズン終了に向かって「消耗」しやすくならないことを確実にするために使用されることができる。
【０８５１】
対象の相対的状態を報告する情報をユーザに提供する例示的プロセス２７００が、図２７に示される。デバイス１００の運動センサ１０５および光学センサ１１０から情報を受信する、プロセッサ等の機械が、プロセス２７００の１つまたはそれを上回るステップを行うことができる。いくつかの実装では、機械は、図１Ｂを参照して前述されるコンピューティングデバイス１１５を含むことができる。プロセス２７００では、最初に、２人またはそれを上回る対象のそれぞれ内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、データが、処理されることができる（２７０２）。２人またはそれを上回る対象の運動についての時変情報を表す、データもまた、処理されることができる（２７０４）。データは、対象の場所（例えば、対象の腕または手首）において取得されることができる。情報は、対象の相対的状態を報告するようにユーザに提供されることができる（２７０６）。情報は、処理されたデータに基づき得る。対象の相対的状態は、相対的心理状態、相対的物理状態、および相対的即応性状態のうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。対象は、対象の相対的状態に従って、運動競技に投入される、または特定の戦闘タスクが割り当てられることができる。
複数のユーザの衝突力とバイタルとの間の相関
いくつかの実装では、プロセッサは、激突につながる瞬間における複数のユーザのバイタルサインを分析するようにプログラムされることができる。例えば、２人の選手が、スポーツ競技の間に激突するとき、多大な力が、各選手によって吸収される。力データは、本デバイスの運動センサによって測定されることができ、本デバイスは、各選手によって吸収される力の規模を判定することができる。本デバイスは、激突の前、その間、およびその後、選手のバイタル（例えば、ＢＰ、ＨＲ、呼吸数、体温）を分析することによって、各選手にかかる力の影響を判定することができる。バイタルおよび力情報は、選手が衝突力に起因する身体的被害を持続しているかどうかを判定するために使用されることができる。例えば、選手が、激突に続いて、ＨＲ、呼吸数、および体温の急上昇を発現する場合、選手が震盪を持続していることのインジケーションであり得る。
【０８５２】
ある場合には、震盪持続に対する選手の身体反応は、遅延される。例えば、選手は、激突に続くある時間に、ＨＲ、呼吸数、および体温の急上昇を発現し得る、または選手は、激突時から始まり、ＨＲ、呼吸数、および体温の漸増を発現し得る。本デバイスは、激突に続いて、長時間、選手のバイタルを監視し、監視されたバイタル情報と震盪と以前に診断された選手のバイタル情報を比較することができる。このように、本デバイスは、震盪が持続する人を示す、バイタルパターンを判定することができる。本デバイスが、選手の震盪が持続していると判定する場合、本デバイスは、選手または第三者にアラートするように構成されてもよい。選手は、試合に戻る前に、あるプロトコルに合格することが要求されてもよい。本デバイスが、選手の震盪が持続している可能性があると判定する場合、本デバイスは、より断定的判定を行うために、選手がより注意して監視されるモードに入ってもよい。
人間フライトレコーダ
本明細書に説明されるデバイスはまた、人間フライトレコーダとして使用されることができる。事故調査員（例えば、国家運輸安全委員会（ＮＴＳＢ）調査員）は、従来、飛行機および電車の衝突事故後、ボイスレコーダ、ある場合には、ブラックボックスの分析に限定されるが、本明細書に説明されるデバイスは、それらの車両の操作者によって装着されると、衝突事故時の操作者の状態に関する見識を提供するであろう。例えば、衝突事故までの瞬間における操作者のバイタルサイン（例えば、操作者の呼吸数、心拍数、心拍変動、および血圧）を分析することによって、調査員は、操作者が眠りに落ちていたかどうか、ある形態の医学的な緊急事態を発現していたかどうか等を把握することができる。本情報は、衝突事故が、機械的故障等のある他の理由とは対照的に、操作者の行為の結果であったかどうかを判定するために、調査員にとって貴重である。
【０８５３】
例えば、車の事故の状況では、操作者のバイタルサインに関連する情報ならびに車の動作特性（例えば、他のセンサによって測定される、速度、方向、および制動）に関連する情報が、事故の原因、操作者への傷害の機構、および操作者への傷害の影響を判定するために使用されることができる。このように、事故の前、その間、および／またはその後の操作者の精神および／または生理学的状態が、究明されることができる。外傷性傷害に続く６０分は、概して、「ゴールデンアワー」と称され、その間、迅速な医療処置によって死亡を防ぐであろう可能性が最も高い。特に、本時間の間、バイタル情報を迅速に集め、初期対応関係者および医師の診断および操作者の処置を補助することが重要である。
【０８５４】
いくつかの実装では、人間フライトレコーダ情報は、第三者によって、事故の責任がある人物を判定するために使用されることができる。例えば、法執行機関が、人間フライトレコーダ情報を分析し、不法行為または犯罪が操作者によって行われたかどうかを判定してもよい。いくつかの実装では、人間フライトレコーダ情報は、事象が生じた正確な時間を判定するために使用されることができる。例えば、情報は、正確な死亡時刻、ある人が行方不明になった正確な時刻（例えば、誘拐されることによって）、またはある人が転倒した正確な時刻を判定するために使用されることができる。
【０８５５】
同様に、本デバイスの装着者がある期間の病気または不快感を発現した後、データは、その医師によって分析され、その状態を診断するために役立ち得る。例えば、装着者は、心臓発作を発症した場合、データが、発作までのバイタルサインの変動を調査するために分析され得る。装着者の遺伝子、後生学、食事、運動実践、およびその事象または状態を取り囲む環境状況等の他のデータもまた、考慮され得る。本情報は、相関され、例えば、バイタルサインの類似変動の検出に応じて、そのような可能性をユーザにアラートすることによって、将来的類似状態の発症を防止するために使用されてもよい。
【０８５６】
いくつかの実装では、本デバイスは、種々の状況および周囲環境における装着者のバイタルサインに基づいて、装着者の「ベースラインバイオリズム」を判定可能である。ベースラインバイオリズムは、典型的には、各個人に一意である。いったんベースラインバイオリズムが、確立され、実質的に精緻化されると、本デバイスは、装着者のバイタルサインがベースラインバイオリズムから偏移するときを検出可能である。例えば、本デバイスは、装着者のバイオリズムが、装着者のバイタルサインの変動によって示されるように、特定の期間にわたって、徐々に偏移していることを検出してもよい。本デバイスはまた、装着者が、本デバイスの紫外線光センサからの測定値によって示されるように、同一期間にわたって、最小限の時間しか屋外で過ごしていないことを検出してもよい。本デバイスは、装着者のバイオリズムの変化と紫外線光暴露の変化との間の相関を識別することができる。
【０８５７】
いくつかの実装では、本デバイスは、装着者のバイオリズムの変化と天候の変化との間の相関を識別することができる。例えば、本デバイスは、装着者の場所情報と併せて、アメリカ海洋大気庁からの天候情報を考慮し、特定の期間にわたって装着者によって体験される天候のタイプを判定することができる。本デバイスは、天候が寒くおよび／または雨天であるとき、装着者がより高いＢＰおよびＨＲを発現することを識別し、そのような天候が装着者のストレス増加を生じさせることを判定してもよい。
温度の検出
加速度計および光学センサを使用して、装着者のバイタルサインを判定することに加え、本デバイスは、装着者の皮膚温を判定する温度センサと、周囲温度を検出するための周囲温度センサとを含むことができる。プロセッサは、測定された皮膚温および周囲温度の関数として、装着者の中核体温を推定するようにプログラムされることができる（例えば、皮膚温と周囲温度との間の差異に基づいて）。
医療事象の予測
前述のある実施例は、ユーザによってすでに発現された病状または事象を診断するためのＰＰＧデータおよび加速度計データ（例えば、ＭｏＣＧデータ）の使用に関するが、ある実装では、プロセッサは、本データを使用して、発生前に、病状を予測するようにプログラムされることができる。例えば、装着者の心拍数、心拍変動、および血圧が、プロセッサによって監視および処理され、そのような予測を行うことができる。対象において予測され得る、医療事象の一実施例は、頻脈である。頻脈は、対象の心拍数が１００拍／分を超えるときである。対象の心拍数が、上向き傾向にある場合、対象が頻脈を発現するであろうときに関して、予測が行われることができる。予測され得る、医療事象の他の実施例は、高血圧症および脳卒中である。例えば、対象の血圧が、経時的に増加している場合（例えば、血圧の変化率が閾値を上回る場合）、対象が高血圧症を発現するであろうときに関して、予測が行われることができる。高血圧症は、対象の血圧が１４０／９０ｍｍＨｇを超えるときに診断される。増加が急速である場合、脳卒中を発現している可能性が高くなるであろうときに関して、予測が行われることができる。同様に、対象の血圧が、急減している場合（例えば、血圧の変化率が、負かつ閾値を下回る場合）、対象が心臓の病気を有するであろうときに関して、予測が行われることができる。
【０８５８】
対象の心拍変動が、医療事象を予測するために使用される場合、対象が不整脈（例えば、心房細動）を発現するかどうかは、対象の適切な心拍変動を判定することができる。例えば、不整脈を発現する対象は、高心拍変動を有し得るが、これは、対象の状態を前提として正常であり得る。
【０８５９】
対象の医療事象を予測する例示的プロセス２８００が、図２８に示される。デバイス１００の光学センサ１１０から情報を受信する、プロセッサ等の機械が、プロセス＃＃００の１つまたはそれを上回るステップを行うことができる。いくつかの実装では、機械は、図１Ｂを参照して前述されるコンピューティングデバイス１１５を含むことができる。プロセス２８００では、最初に、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータが、処理されることができる（２８０２）。対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータもまた、処理されることができる。データは、対象の場所（例えば、対象の腕または手首）において取得されることができる。対象の医療事象が、次いで、予測されることができる（２８０４）。医療事象は、処理されたデータに基づいて予測されることができる。予測され得る、医療事象は、頻脈、高血圧症、脳卒中、および心臓の状態を含む。
薬剤コンプライアンス
プロセッサはまた、本デバイスの装着者が処方された投薬計画を順守していることを確実にするようにプログラムされることができる。例えば、血圧治療剤が処方された装着者に関して、プロセッサは、装着者の血圧を監視し、血圧データに基づいて、装着者がその薬剤を服用することを忘れたことが明らかになる場合、装着者にアラートするようにプログラムされることができる。本デバイスは、このように、本デバイスによって監視される種々の異なるバイタルサインに影響を及ぼす、種々の他の薬剤のいずれかに関して処方された薬剤スケジュールへの装着者の順守を監視するために使用されることができる。
薬剤有効性
プロセッサはまた、薬剤の有効性を判定するようにプログラムされることができる。例えば、吸入薬剤の場合、ジェネリック吸入薬剤がブランド吸入薬剤と同一有効性を有するかどうかは、未知である。これについての理由の１つは、環境および遺伝子構造が、概して、ユーザ間で異なることである。プロセッサは、ジェネリック吸入薬剤が処方されたデバイスの装着者およびブランド吸入薬剤が処方されたデバイスの装着者の心拍数ならびに血中酸素濃度（ＳｐＯ２）を監視するようにプログラムされることができる。プロセッサはまた、装着者の環境および遺伝子構造に関連するデータを考慮することができる。装着者に及ぼす吸入薬剤の影響に関連するデータは、ブランド吸入薬剤の有効性と比較されるジェネリック吸入薬剤の有効性を判定するために使用されることができる。本デバイスは、このように、本デバイスによって監視される種々の異なるバイタルサインに影響を及ぼす種々の他の薬剤のいずれかの有効性を監視するために使用されることができる。
【０８６０】
いくつかの実装では、プロセッサは、特定の薬剤の有効性と環境要因との間の相関を判定することができる。例えば、２つの異なる極端環境（例えば、ＡｌａｓｋａおよびＦｌｏｒｉｄａ）に居住する２人のデバイスの装着者は、特定の薬剤から異なる影響を享受し得る。薬剤の有効性の差異は、装着者によって体験される異なる極端環境に起因し得る。例えば、プロセッサは、特定の薬剤の有効性と装着者によって体験される環境温度との間の相関を判定することができる。
【０８６１】
いくつかの実装では、本デバイスは、特定の薬剤の有効性と他の環境要因との間の相関を識別してもよい。例えば、２人のユーザ間の薬剤の有効性の差異は、人々が、概して、特定の地域において摂取する食品に帰属し得、それによって、本デバイスが、薬剤に関連する食品−薬物相互作用情報を識別することができる。
【０８６２】
全ての人は、異なる遺伝子構造を有するため、異なる人々は、特定の薬剤の異なる投薬および投薬タイミングを要求し得る。例えば、比較的に高代謝を伴う人は、１日かけて複数の低用量の薬剤を服用することによって、薬剤の有効性を増加させることが可能となり得る。対照的に、比較的に低代謝を伴う人は、より少数の高用量を服用することから利益を享受し得る。本デバイスは、装着者が薬剤の影響下にある間、装着者のバイタルを監視することによって、特定の装着者に対する最適タイミングおよび投薬計画を判定するように構成されることができる。例えば、装着者は、薬剤を服用し、その血圧を特定のレベルを下回るように維持してもよい。装着者が、薬剤の一般的に推奨される用量を服用後、本デバイスは、装着者の血圧がはるかに低下したことを判定し、装着者が、翌日、より少ない用量を服用することを推奨してもよい。翌日、装着者は、本デバイスによって推奨される投薬量を服用し得る。本デバイスは、装着者の血圧が理想的レベルまで低下したが、装着者が、１日かけて、薬剤の第２の低用量を服用し、その血圧を理想的レベルに維持する必要があり得ることを判定してもよい。このように、本デバイスは、装着者にカスタマイズ調整されるように、装着者の投薬計画を継続的に精緻化することができる。本デバイスは、このように、本明細書に説明されるデバイスによって監視される種々の異なるバイタルサインに影響を及ぼす、種々の他の薬剤のいずれかに対する最適投薬計画を判定するために使用されることができる。
【０８６３】
いくつかの実装では、プロセッサは、本デバイスの装着者が薬剤を服用するための最適時間を判定することができる。例えば、医師は、典型的には、患者に、特定の薬剤を１日の特定の時間または特定の状況下（例えば、朝、夜、食品とともに等）で服用するように伝える。そのような包括的な指示は、典型的には、あらゆる状況下において、全ての患者に適用されるわけではない。プロセッサは、本デバイスの装着者のバイタルサインを監視し、装着者が現状下で薬剤を服用するための最適時間を判定することができる。プロセッサは、判定を行うとき、特定の薬剤の特性を考慮することができる。
【０８６４】
例えば、本デバイスの装着者は、装着者を活動的にさせる傾向を有する薬剤を服用してもよい。医師は、装着者の睡眠の妨害を防止するために、３：００ｐｍ以降、薬剤を服用しないように提案してもよい。特定の１日にわたって、装着者の心拍数および呼吸数等の装着者のバイタルサインを分析することによって、プロセッサは、装着者が、通常より活動的であることを判定してもよい。プロセッサは、装着者が活動的になりすぎて、後に睡眠が妨害されることを防止するために、装着者が通常より早く薬剤を服用することを推奨してもよい。
【０８６５】
対象の投薬計画についての情報を提供する例示的プロセス２９００が、図２９に示される。デバイス１００の光学センサ１１０から情報を受信する、プロセッサ等の機械が、プロセス２９００の１つまたはそれを上回るステップを行うことができる。いくつかの実装では、機械は、図１Ｂを参照して前述されるコンピューティングデバイス１１５を含むことができる。プロセス２９００では、最初に、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータが、処理されることができる（２９０２）。対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータもまた、処理されることができる。データは、対象の場所（例えば、対象の腕または手首）において取得されることができる。対象の投薬計画についての情報が、次いで、提供されることができる（２９０４）。データに基づいて、対象が、潜在的に、薬剤のある用量を逸失したことの判定が行われることができ、それを示す通知が、対象に提供されることができる。データに基づいて、薬剤への対象の反応が、判定され、薬剤の推奨される投薬計画が、薬剤への反応に基づいて、対象に提供されることができる。推奨される投薬計画は、１つまたはそれを上回る推奨される投薬タイミングと、それぞれ、投薬タイミングのうちの１つに対応する、１つまたはそれを上回る推奨される投薬量とを含むことができる。
他のデバイスとの接続
いくつかの実装では、デバイス１００は、他のコンピューティングデバイスと通信するように構成されることができる。例えば、デバイス１００は、サーバコンピュータにデータを伝送し、そこからデータを受信し得る、送受信機モジュールを含むことができる。そのような場合では、デバイス１００は、クライアント−サーバアーキテクチャ内のクライアントとして作用するように構成されることができる。サーバコンピュータは、デバイス１００によって提供されるデータを受信および記憶し、データを他のコンピューティングデバイスと共有するように構成されることができる。これは、病院、介護施設、または養老センタが、患者または居住者３００５によって装着されるデバイス１００から通信を受信するように構成される、サーバコンピュータ（またはハブとして作用する別の中央コンピュータ）３０３０を使用する実施例を示す、図３０に例証される。そのような場合では、サーバコンピュータ３０３０は、特定のデバイス１００から受信されたデータに基づいて、本デバイス１００の装着者が補助を必要とすることを判定するように構成されることができる。サーバコンピュータは、適宜、適切な関係者（例えば、医療関係者３００７）にアラートするように構成されることができる。例えば、特定のデバイス１００から受信されたデータ（例えば、心拍数または血圧）に基づいて、サーバコンピュータ３０３０は、特定のデバイス１００の装着者が、健康関連の緊急状態を発現している（または発現する可能性が高い）ことを判定し、適切な介護者３００７に自動的にアラートしてもよい（例えば、メッセージを介護ステーションにおけるコンピューティングデバイス３０４０に送信する、テキストメッセージまたは呼び出しメッセージを介護者に送信する、アラームをトリガする、または緊急通話をかけることによって）。いくつかの実装では、健康関連情報に加え、デバイス１００から受信されたデータは、健康情報を文脈化する際に使用され得る、付加的情報（例えば、場所データ）を含むことができる。例えば、デバイス１００から受信されたデータが、患者が２：００ＡＭに水平位置にあったことを示す場合、状況は、正常として判定され得る。しかしながら、付随の場所データ（例えば、デバイス１００内のＧＰＳユニットによって提供される）が、患者が廊下またはトイレに居ることを示す場合、サーバコンピュータは、潜在的に危険な事象（例えば、転倒または意識不明）が生じていると判定し得る。いくつかの実装では、デバイス１００自体が、そのような判定を行い、適切な措置を講じるために、情報をサーバコンピュータ３０３０に自動転送してもよい。
【０８６６】
いくつかの実装では、デバイス１００は、ネットワーク（例えば、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク）を経由して、ネットワークに接続される他のデバイスと通信するように構成されることができる。例えば、デバイス１００は、Ｗｉ−Ｆｉ対応サーモスタットと通信し、デバイス１００によって収集されるバイタルサインデータに基づいて、周囲温度の制御を促進するように構成されることができる。例えば、デバイス１００を使用して収集される温度データは、装着者が低温であることを判定するために使用されることができ、温度は、適宜、上昇されることができる。別の実施例では、デバイス１００によって提供される場所データ（可能性として、サーバコンピュータを通して）は、装着者が自宅に不在であることを判定するために使用されることができ、サーモスタットは、適宜、空調システムのスイッチをオフにするように命令されることができる。場所データはまた、例えば、装着者が家に戻りつつあることを判定するために使用されることができ、空調システムは、事前に、スイッチがオンにされることができる。
【０８６７】
図３１を参照すると、デバイス１００（例えば、図３２Ａおよび３２Ｂの装着式腕時計３２００）は、腕時計３２００の場所を識別するように構成される近接システム３１００と、ワイヤレスで通信するように構成されることができる（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）接続を介して）。店舗全体を通して位置付けられる１つまたはそれを上回る近接センサ３１０２が、腕時計３２００の場所を監視し、したがって、店舗内の装着者の傾向を判定することができる。腕時計３２００の場所は、腕時計３２００と近接センサ３１０２のうちの１つまたはそれを上回るものとの間のワイヤレス通信信号の強度に基づいて判定されることができる。いくつかの実装では、近接センサ３１０２は、ｉＢｅａｃｏｎｓ（ＴＭ）である。場所情報は、装着者が関心を示した特定の製品および／または広告を判定するために使用されることができる。例えば、近接システム３１００は、腕時計３２００の装着者が、新しく発売されたスマートフォン３１０４のディスプレイ近傍の場所で特定の時間量を費やしたことを判定し、したがって、装着者がディスプレイおよびスマートフォン３１０４を吟味および／または相互作用していたことを推測することができる。近接システム３１００によって測定される情報は、同一期間の間、腕時計３２００３によって収集されるバイタル情報と比較され、ディスプレイおよびスマートフォン３１０４への装着者の反応を判定することができる。例えば、装着者は、ディスプレイおよびスマートフォン３１０４を検討する間、心拍数、血圧、および呼吸数の増加を発現しており、それによって、装着者がスマートフォン３１０４に関心および／または興味があることを示し得る。いくつかの実装では、装着者のバイタルサインは、測定されたバイタルサインによって示されるように、特定のディスプレイ、製品、および／または広告が、装着者を驚かせる、または装着者にストレスを感じさせることを示し得る。
【０８６８】
いくつかの実装では、本デバイスは、他のデバイスとワイヤレスで通信するように構成されることができる（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）接続を介して）。複数のデバイスは、メッシュネットワークを生成することができ、各デバイスは、ネットワークのために、データを中継するノードを表す。このように、他の形態の通信が利用可能ではない場所に居る装着者は、依然として、本デバイスを介して、メッシュネットワークと通信可能であり得る。例えば、地下トンネル内に居る装着者は、セルラーまたはＷｉ−Ｆｉネットワークへのアクセスを有していない可能性があるが、依然として、他の装着者のデバイスと通信可能であり得る。そのようなメッシュネットワーク通信は、ある緊急状況において有益であり得る。例えば、地下建設計画を実施中の本デバイスの装着者は、行方不明および／または閉じ込められ得、装着者は、救助を呼ぶためにセルラーネットワークへのアクセスを有していない可能性があり得る。しかしながら、装着者は、接続されるデバイスのメッシュネットワークを介して、緊急状態の別の装着者に手動で通知可能であり得る。
【０８６９】
いくつかの実装では、本デバイスは、装着者のバイタルに基づいて、緊急状態を検出することができる。例えば、本デバイスは、血圧、心拍数、および／または呼吸数の急上昇を検出し、装着者が苦痛下にあることを推測してもよい。そのような判定に応じて、本デバイスは、緊急状態の他のデバイスの装着者に通知するために、範囲内の任意の他のデバイスとのワイヤレスＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）接続を自動的に確立するように構成されることができる。ワイヤレスＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）接続は、苦痛下の装着者を他の装着者が特定することを補助するために使用され得る情報を当該他の装着者に中継可能であってもよい。例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）接続の信号強度が、監視され、潜在的救助者が苦痛下の装着者に近づきつつあるかどうかを判定することができる。
【０８７０】
複数のデバイス１００が、環境特性を測定するために使用されることができる。いくつかの実装では、複数のデバイス１００は、Ｗｉ−Ｆｉ対応サーモスタットと通信し、デバイス１００によって収集されるユーザのバイタルサインデータに基づいて、公共の場の周囲温度の制御を促進するように構成されることができる。デバイス１００によって収集される温度データは、装着者が低温であることを判定するために使用されることができ、公共の場の温度は、適宜、上昇されることができる。例えば、ともに部屋内に居るユーザによって装着されるデバイス１００によって収集される温度データは、装着者のうちの少なくとも一部が低温であることを判定するために使用されることができ、適宜、部屋の温度は、上昇されることができる。
【０８７１】
さらに、デバイス１００のＧＰＳトランスポンダによって提供される場所データが、ユーザによって占有されていない公共の場を判定するために使用されることができ、サーモスタットは、適宜、空調システムのスイッチをオフにするように命令されることができる。同様に、場所データもまた、例えば、ユーザが特定の公共の場に近づきつつあることを判定するために使用されることができ、空調システムは、事前に、スイッチがオンにされることができる。
【０８７２】
いくつかの実装では、デバイス１００によって提供される場所データおよび温度データは、誰も特定の地下鉄車両内に居ないことを判定するために使用されることができ、特定の地下鉄車両内の空調システムは、適宜、スイッチがオフにされることができる。同様に、デバイス１００によって提供される場所および温度データは、デバイス１００の１人またはそれを上回るユーザが特定の地下鉄車両を占有しつつあることを判定するために使用されることができ、特定の地下鉄車両の空調システムは、事前に、スイッチがオンにされることができる（例えば、地下鉄車両が、占有される前に、適切な温度を保つことを可能にする）。
【０８７３】
デバイス１００からのデータは、装着者を識別し、かつ装着者の身体（活動、疲労度、ストレスレベル、睡眠パターン等）および／または精神（気分、覚醒度等）の状態について、種々の推測を行うために使用されることができるため、異なるタイプの個人用設定が、適切なデバイスおよびシステムとの通信を介して、適宜、促進されることができる。そのような個人用設定の実施例は、気分ベースの照明または音楽および活動ベースの温度制御を提供することを含むことができる。いくつかの実装では、スマートＴＶ等の娯楽デバイスが、デバイス１００から受信されたデータから判定されるユーザの身体および／または精神の状態に基づいて、ＴＶ番組、映画、またはゲームの個人用提案を提供するように構成されることができる。
【０８７４】
いくつかの実装では、デバイス１００からのデータは、特定のＴＶ番組または映画を動的に変化させるために使用されることができる。例えば、ＴＶ番組または映画は、複数の事前に作成された結末を有し得る。デバイス１００は、血圧、心拍数、および呼吸数等の装着者のバイタルを考慮して、装着者の物理および／または精神状態について推測を行うことができる。デバイス１００は、次いで、装着者の状態に基づいて、特定のＴＶ番組または映画を動的に改変させることができる。例えば、装着者のバイタルが、装着者が退屈であることを示す場合（例えば、心拍数および／または呼吸数の減少によって示されるように）、デバイス１００は、ＴＶ番組または映画をより興味を引く代替結末に動的に適応させ、再生させてもよい。一方、装着者のバイタルが、装着者がＴＶ番組または映画のコンテンツに恐怖もしくは憤慨を感じていることを示す場合（例えば、血圧、心拍数、および／または呼吸数の増加によって示されるように）、デバイス１００は、ＴＶ番組または映画を穏やかな代替結末に動的に適応させ、再生させてもよい。デバイス１００は、同様に、オーディオ出力デバイス（例えば、ステレオまたは娯楽システム）、ビデオゲーム、および以下により詳細に説明されるような他の娯楽媒体を動的に改変するために使用されることができる。
【０８７５】
いくつかの実装では、デバイス１００は、アクセス制御を促進するために使用されることができる。そのような環境３３００の実施例が、図３３に示される。図３３の実施例では、本デバイス１００の装着者のバイオメトリックシグネチャ（例えば、デバイス１００を使用して導出される、心形態、または検出された１つまたはそれを上回るパラメータの組み合わせに基づくもの）は、場所データと併せて、装着者がドアまたは自動改札機等のアクセスポイント３３１０に近接していることを判定するために使用されることができる。ネットワーク接続式ロック装置またはアクセスポイント３３１０と関連付けられた別のアクセス制御機構３３２０は、バイオメトリックシグネチャが、対応するアクセス制御された敷地にアクセスするために権限が付与された装着者に対応することの判定に基づいて、アクティブ化されることができる。
【０８７６】
いくつかの実装では、ユーザのバイオメトリックシグネチャに関連する情報は、デバイス１００と通信する遠隔サーバ３３３０を介して、アクセス制御機構３３２０に提供されることができる。例えば、遠隔サーバ３３３０は、デバイス１００から受信されたデータに基づいて、ユーザのバイオメトリックシグネチャが制御された敷地にアクセスするために権限が付与されたユーザに対応するかどうかを判定することができる。サーバ３３３０が、ユーザが敷地にアクセスするために権限が付与されていることを判定する場合、サーバ３３３０は、次いで、信号をアクセス制御機構３３２０に送信し、アクセスポイント３３１０をロック解除させることができる。いくつかの実装では、サーバ３３３０とデバイス１００との間の通信は、サーバ３３３０と通信し、デバイス１００から受信された情報を自動転送する、ローカルハブ３３４０（例えば、近接センサ）を介することができる。いくつかの実装では、ローカルハブ３３４０は、デバイス１００から受信された情報を処理し、適宜、直接、信号をアクセス制御機構３３２０に伝送するように構成されることができる。アクセス制御機構はまた、直接、デバイス１００と通信するように構成されることができる。そのような場合では、デバイス１００からの情報は、アクセス制御機構３３２０に伝送され、受信された情報に基づいて、対応するユーザが制御された敷地にアクセスするために権限が付与されていることの判定に応じて、それ自体をロック解除させる。
【０８７７】
いくつかの実装では、バイオメトリックシグネチャは、装着者が、車両または別のアクセス制御された機械にアクセスする／それを操作することを可能にするために使用されることができる。これは、図３４に描写される実施例に例証される。図３４の実施例では、デバイス１００からのデータは、個人が、車両または機械３４１０を操作するための権限が付与されているかどうかを識別する、および／または個々の物理ならびに／もしくは精神状態が、車両または機械を取り扱うもしくは操作するために適切であるかどうかを判定するために使用されることができる。いくつかの実装では、ユーザについての情報は、直接、または車両もしくは機械上に展開される送受信機モジュール３４４０を介してのいずれかにおいて、デバイス１００から遠隔サーバ３４３０に提供されることができる。遠隔サーバ３４３０（または送受信機モジュール３４４０）は、デバイス１００から受信されたデータに基づいて、ユーザのバイオメトリックシグネチャが制御された敷地にアクセスするための権限が付与されたユーザに対応するかどうかを判定することができる。サーバ３４３０（または送受信機モジュール３４４０）はまた、例えば、ユーザが、車両または機械を操作するための十分な精神／物理的能力を保有しているかどうかを判定することができる。一実施例では、デバイス１００からのデータは、パイロットが、そのバイタルサインが閾値未満の覚醒度レベルを示す場合、飛行機を操作することを防止するために使用されることができる。別の実施例では、デバイス１００からのデータは、運転者が、そのストレスレベルが閾値レベルより高いと判定される場合、車両を操作することを防止するために使用されることができる。これは、例えば、ストレス関連交通問題（例えば、運転中の激怒）および事故の発生を減少させるために役立ち得る。いくつかの実装では、サーバ３４３０が、ユーザの精神／物理状態が車両または機械を操作するために好適ではないと判定する場合、サーバ３４３０は、次いで、信号を送受信機モジュール３４４０に送信し、車両または機械をシャットダウンする、または別様に、状況についてユーザにアラートすることができる。いくつかの実装では、サーバ３４３０（または送受信機モジュール３４４０）は、信号をデバイス１００に送信し、ユーザにアラートすることができる。例えば、ユーザの覚醒度が、車両の操作中に低下する場合（例えば、ユーザが運転中にうとうとするため）、信号が、デバイス１００に送信され、是正措置を講じるようにユーザにアラートすることができる。
【０８７８】
いくつかの実装では、デバイス１００は、車両の送受信機モジュール３４４０と通信するように構成されることができる。そのような場合では、送受信機モジュール３４４０は、デバイス１００から受信されたデータに基づいて、フィードバックを車両内の他のモジュールに提供するように構成されることができる（直接またはサーバ３４３０を介してのいずれかにおいて）。例えば、車の送受信機モジュール３４４０は、デバイス１００によって収集されるバイタルサインデータに基づいて、フィードバック信号を車両の温度制御システムに提供し、温度を調節するように構成されることができる。別の実施例では、送受信機モジュール３４４０は、デバイス１００からのデータを使用して、デバイス１００を装着している運転者が適正に覚醒していないことの判定に応じて、例えば、アラームをトリガする（および／または車両を減速させる）フィードバックを激突回避システムに提供してもよい。別の実施例では、送受信機モジュール３４４０は、デバイス１００からのデータを使用して、車両の操作スイッチ（例えば、イグニッション）をオフにしてもよい。いくつかの実装では、事故の場合、デバイス１００からのデータは、事故現場に派遣されるべき資源の性質を判定するために、適切な当局に伝送されることができる（可能性として、送受信機モジュール３４４０を介して）。例えば、デバイス１００からのデータは、デバイス１００を装着している運転者が標準的救急医療隊員の補助を要求することを示し得る、またはデバイス１００からのデータは、運転者が外傷対応ユニットの補助を要求することを示し得る。デバイス１００からのデータはまた、デバイス１００の装着者が救助隊員からの即時手当てを要求するかどうか、または代替として、デバイス１００の装着者が後で処置されることができるかどうか（例えば、事故に関わった他の人を最初に処置するために）を示し得る。
【０８７９】
いくつかの実装では、デバイス１００は、ビデオゲームコンソール等のゲームデバイスと通信するように構成されることができる。これは、図３５に描写される実施例に例証される。図３５の実施例では、デバイス１００からのデータは、ユーザの識別および／または身体の状態に基づいて、ゲームデバイス３５１０を制御するために使用されることができる。例えば、デバイス１００を使用して得られる血圧データ、呼吸数、および心拍数のうちの１つまたはそれを上回るものが、ユーザの関心レベルまたは没頭レベルを判定するために使用されることができる。ユーザが、他のゲームシチュエーションとは対照的に、あるゲームシチュエーションにより関心を示すと判定される場合、ゲームデバイスは、ユーザが関心があるゲームシチュエーションを適応的に提供するように構成されることができる。デバイス１００からのデータが、低関心レベルを示す場合、ユーザの関心レベルを増加させるための措置が講じられることができる（例えば、背景音レベルを増加させる、刺激のある曲を再生する、または付加的課題を導入する）。このように、ゲームデバイス３５１０上で再生されているゲームは、ユーザに対してより魅力的にされることができる。いくつかの実装では、ゲームデバイス３５１０は、ユーザの身体状態が、潜在的に、危険な状態にあると判定される場合、オフにされるように構成されることができる。例えば、デバイス１００からの血圧または心拍数データが、ユーザのストレスレベルが閾値を上回ることを示す場合、ゲームデバイスは、シャットダウンされるように命令され、ユーザがプレーし続けることを防止することができる。
【０８８０】
いくつかの実装では、デバイス１００からの情報は、直接またはサーバ３５３０と通信するローカルハブ３５４０を介してのいずれかにおいて、遠隔サーバ３５３０に提供されることができる。サーバ３５３０からの情報はまた、例えば、直接またはローカルハブ３５４０を介してのいずれかにおいて、ゲームデバイス３５１０に伝送されることができる。いくつかの実装では、ゲームデバイス３５１０は、直接、デバイス１００（またはローカルハブ３５４０を介して）からデータを受信し、適宜、ゲームシチュエーションを変更するように構成されることができる。
【０８８１】
いくつかの実装では、娯楽またはゲームデバイスの操作は、デバイス１００から得られるデータにリンクされることができる。例えば、ユーザが、運動するように自らを追い込むことを選択する場合、所与の期間中の所定の時間長の間、運動した場合のみ、ゲームデバイス３５１０またはＴＶ３５２０のスイッチがオンにされるであろう構成を選定することができる。いくつかの実装では、デバイス１００からのデータが、ユーザが眠りに落ちたことを示す場合、娯楽デバイス（例えば、ＴＶ３５２０）はまた、そのようなデータに基づいて、スイッチがオフにされてもよい。
【０８８２】
さらに、図３６に描写される実施例に示されるように、デバイス１００は、代替として、または加えて、デバイス１００からのデータに基づいて調節され得る、照明ユニット３６１０、サーモスタット３６２０等の他のタイプのデバイスにリンクされることができる。例えば、デバイス１００を使用して得られるバイオメトリックシグネチャまたは健康データは、ユーザが高温または低温であるかどうかを判定する際に使用されることができ、サーモスタット３６２０は、適宜、調節されることができる。別の実施例では、デバイス１００からのデータは、ユーザが部屋に接近しつつあることを判定する際に使用されることができ、部屋内の照明が、照明ユニット３６１０との通信を介して、オンにされることができる。ユーザについてのデータは、デバイス１００と通信する遠隔サーバ３６３０を介して、照明ユニット３６１０またはサーモスタット３６２０に提供されることができる。一実施例では、サーバ３６３０が、デバイス１００から受信されたデータに基づいて、ユーザが寒すぎると感じていると判定する場合、サーバ３６３０は、次いで、信号をサーモスタット３６２０に送信し、部屋の温度を上昇させることができる。いくつかの実装では、サーバ３６３０とデバイス１００との間の通信は、サーバ３６３０と通信し、デバイス１００から受信された情報を自動転送する、ローカルハブ３６４０（例えば、近接センサ）を介することができる。いくつかの実装では、ローカルハブ３６４０は、デバイス１００から受信された情報を処理し、適宜、直接、信号を、例えば、照明ユニット３６１０またはサーモスタット３６２０に伝送するように構成されることができる。いくつかの実装では、ネットワーク接続式照明ユニット３６１０またはサーモスタット３６２０は、直接、デバイス１００と通信するように構成されることができる。そのような場合では、デバイス１００からの情報は、サーモスタット３６２０に伝送され、受信された情報に基づいて、対応するユーザが現在の温度設定に不快であることの判定に応じて、温度を調節することができる。いくつかの実装では、照明ユニット３６１０、サーモスタット３６２０、ゲームデバイス３５１０、またはＴＶ３５２０等のネットワーク接続式デバイスは、ユーザが眠りに落ちたことを示すデータの受信に応じて、オフまたは調節されることができる。
【０８８３】
ゲームデバイスに関する前述のような関心レベルまたは没頭レベルの判定はまた、他の用途のためにも使用されることができる。例えば、ユーザからの承諾に応じて、そのような情報は、お見合いまたは結婚仲介サービスによって使用されてもよい。例えば、ユーザがデート中、ユーザのバイタルサインを精査することによって、ユーザが相手に関心があるかどうかの判定が行われることができる。関心レベルが、閾値レベルを満たすと判定されない場合、お見合いまたは結婚仲介サービスは、類似プロファイルを伴う人を提案しないようにしてもよい。一方、関心レベルが高いと判定される（すなわち、関心レベルが閾値条件を満たす）場合、お見合いまたは結婚仲介サービスは、ユーザに、類似プロファイルを伴う他の相手を提案してもよい。関心レベルに基づく提案は、例えば、ユーザのデータを受信し、データベースから潜在的一致を読み出す、処理デバイスによって提供されることができる。いくつかの実装では、プロセスは、ユーザの個人データが職員に暴露されることを回避するために、完全に自動化されることができる。いくつかの実装では、ユーザのデータは、特定のユーザが職員によって識別され得ないように、匿名化されることができる。いくつかの実装では、デバイス１００から受信されたデータまたはフィードバックの一部は、ユーザのプロファイル内に記憶され（ユーザからの承諾および許可に基づいて）、ユーザがより関心を示す可能性が高い将来的相手を提案することができる。
【０８８４】
いくつかの実装では、デバイス１００によって収集されるデータに基づく情報は、例えば、スマートフォンデバイス上で実行されるアプリケーションを介して、ユーザに利用可能となることができる。アプリケーションは、ユーザが、特定の期間（例えば、１日、１晩、１週間、または１ヶ月）にわたって、または特定の事象（例えば、会議、運動セッション、またはデート）の間の変動を精査することを可能にする、１つまたはそれを上回るユーザインターフェースを含むことができる。そのようなユーザインターフェース３９００、３９２５、および３９５０の実施例が、図３９Ａ−３９Ｃに示される。例示的ユーザインターフェース３９００等のユーザインターフェースは、ユーザが、その人生の種々の事象がストレスレベルにどのように影響を及ぼすかを確認し、可能性として、適宜、措置を講じることを可能にすることができる。例えば、ユーザインターフェース３９００は、ユーザが、夜遅くに仕事関連の電子メールに対応しているときにストレスを被る傾向にあることを示すことができる。ユーザは、次いで、仕事関連の電子メールを夜遅くに確認することを回避するように意識的に努力し、ストレスを軽減させてもよい。特定の活動が、ユーザに有益な影響を及ぼすと判定される場合、ユーザは、その日常生活において、そのような活動を増加させるように努力することができる。ユーザインターフェース３９００は、ストレスレベルを改善するための提案を含み、ある期間（例えば、１週間）にわたるストレスレベル変動のグラフィカル表現を示すことができる。
【０８８５】
いくつかの実装では、ユーザインターフェース３９２５は、ある活動（例えば、音楽を聞くまたはランニング）の間のバイタルサインの変動を示すことができる。例えば、ユーザインターフェース３９２５は、ランニングセッションの間の心拍数の変動を示し、その変動と、前回からのユーザ自身の変動または類似活動の間のプロの運動選手の変動等の他のベースラインを図式的に比較することができる。ユーザは、次いで、その体力レベルが改善または悪化しているかどうかを判定することができる。いくつかの実装では、例示的ユーザインターフェース３９５０等のユーザインターフェースは、ユーザの心臓の健康に関連する種々のバイタル信号（例えば、心拍数、心拍出量、心拍数、心容積、回復率等）を表示するように構成されることができる。
【０８８６】
図３７は、装着者がその血圧結果を閲覧および共有するための装着者の携帯電話３７０２上の例示的スクリーンショット３７００を示す。本実施例では、装着者の平均血圧は、１３６／８６ｍｍＨｇである。グラフは、数日にわたる装着者の血圧を表示する。装着者は、セキュアなリンクを介して、血圧データを他の人々と共有するオプションを有する。装着者はまた、装着者の薬剤データ、活動データ、および睡眠データ等の他の情報を他の人々と共有するように選ぶことができる。
【０８８７】
処理されたデータに関連する情報を遠隔デバイスに提供する例示的プロセス３８００が、図３８に示される。デバイス１００の光学センサ１１０から情報を受信する、プロセッサ等の機械が、プロセス３８００の１つまたはそれを上回るステップを行うことができる。いくつかの実装では、機械は、図１Ｂを参照して前述されるコンピューティングデバイス１１５を含むことができる。プロセス３８００では、最初に、対象内の血液を通して伝搬する少なくとも１つのパルス圧力波についての時変情報を表す、第１のデータセット内のデータが、処理されることができる（３８０２）。対象の運動についての時変情報を表す、第２のデータセット内のデータもまた、処理されることができる。データは、対象の場所（例えば、対象の腕または手首）において取得されることができる。処理されたデータに関連する情報は、次いで、遠隔デバイスに提供されることができる（３８０４）。遠隔デバイスは、サーバ、サーモスタット、照明、娯楽デバイス、テレビ、オーディオ出力デバイス、またはゲームデバイスであることができる。遠隔デバイスは、処理されたデータに基づいて、動作することができる。
コンピューティングデバイス
図４０は、前述の技術に関連する１つまたはそれを上回る動作を行うために使用されることができる、例示的コンピュータシステム４０００のブロック図である。いくつかの実装では、コンピュータシステム４０００は、デバイス１００の任意の部分、モジュール、ユニットまたはサブユニット、もしくは前述のコンピューティングデバイスおよびプロセッサを実装するために使用されることができる。システム４０００は、プロセッサ４０１０と、メモリ４０２０と、記憶デバイス４０３０と、入力／出力デバイス４０４０とを含む。構成要素４０１０、４０２０、４０３０、および４０４０はそれぞれ、例えば、システムバス４０５０を使用して、相互接続されることができる。プロセッサ４０１０は、システム４０００内の実行のための命令を処理可能である。一実装では、プロセッサ４０１０は、シングルスレッドプロセッサである。別の実装では、プロセッサ４０１０は、マルチスレッドプロセッサである。プロセッサ４０１０は、メモリ４０２０内または記憶デバイス４０３０上に記憶される命令を処理可能である。
【０８８８】
メモリ４０２０は、情報をシステム４０００内に記憶する。一実装では、メモリ４０２０は、非一過性コンピュータ可読媒体を含む、コンピュータ可読記憶デバイスである。一般に、非一過性コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令および／またはデータを記憶するための有形記憶媒体である。ある場合には、記憶媒体は、記憶された命令またはデータが新しい命令および／またはデータによって消去もしくは置換されるように構成されることができる。そのような非一過性コンピュータ可読媒体の実施例は、ハードディスク、固体記憶デバイス、磁気メモリ、または光ディスクを含む。一実装では、メモリ４０２０は、揮発性メモリユニットである。別の実装では、メモリ４０２０は、不揮発性メモリユニットである。
【０８８９】
記憶デバイス４０３０は、システム４０００のための大容量記憶を提供可能である。一実装では、記憶デバイス４０３０は、コンピュータ可読媒体である。種々の異なる実装では、記憶デバイス４０３０は、例えば、ハードディスクデバイス、光ディスクデバイス、またはある他の大用量記憶デバイスを含むことができる。
【０８９０】
入力／出力デバイス４０４０は、システム４０００のための入力／出力動作を提供する。一実装では、入力／出力デバイス４０４０は、ネットワークインターフェースデバイス、例えば、イーサネット（登録商標）カード、シリアル通信デバイス、例えば、ＲＳ−２３２ポート、および／またはワイヤレスインターフェースデバイス、例えば、および８０２．１１カードのうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができる。別の実装では、入力／出力デバイスは、入力データを受信し、および出力データを他の入力／出力デバイス、例えば、キーボード、プリンタ、およびディスプレイデバイスに送信するように構成される、ドライバデバイスを含むことができる。
【０８９１】
例示的処理システムが、図４０に説明されたが、本明細書に説明される主題および機能動作の実装は、他のタイプのデジタル電子回路内、または本明細書に開示される構造およびその構造均等物を含む、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、もしくはハードウェア内、またはそれらのうちの１つまたはそれを上回るものの組み合わせ内に実装されることができる。本明細書に説明される主題の実装は、１つまたはそれを上回るコンピュータプログラム製品、すなわち、処理システムによって実行するため、またはその動作を制御するために、有形プログラム担体、例えば、コンピュータ可読媒体上にエンコードされるコンピュータプログラム命令の１つまたはそれを上回るモジュールとして実装されることができる。コンピュータ可読媒体は、機械可読記憶デバイス、機械可読記憶基板、メモリデバイス、またはそれらのうちの１つまたはそれを上回るものの組み合わせであることができる。
【０８９２】
用語「処理システム」は、一例として、プログラマブルプロセッサ、コンピュータ、または複数のプロセッサもしくはコンピュータを含む、データを処理するためのあらゆる装置、デバイス、および機械を包含する。処理システムは、ハードウェアに加え、当該コンピュータプログラムのための実行環境を生成するコード、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、またはそれらのうちの１つまたはそれを上回るものの組み合わせを構成するコードを含むことができる。
【０８９３】
コンピュータプログラム（また、プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、またはコードとしても知られる）は、コンパイルもしくはインタープリタ型言語または宣言型もしくは手続型言語を含む、任意の形態のプログラミング言語で書き込まれることができ、スタンドアロンプログラム、モジュール、構成要素、サブルーチン、またはコンピューティング環境において使用するために好適な他のユニットとしてを含む、任意の形態で展開されることができる。コンピュータプログラムは、必ずしも、ファイルシステム内のファイルに対応するわけではない。プログラムは、他のプログラムまたはデータを保持するファイルの一部（例えば、マークアップ言語ドキュメント内に記憶される１つまたはそれを上回るスクリプト）内、当該プログラム専用の単一ファイル内、または複数の調整されたファイル（例えば、１つまたはそれを上回るモジュール、サブプログラム、またはコードの一部を記憶するファイル）内に記憶されることができる。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ上、または１つの場所に位置する、もしくは複数の場所に横断して分散され、通信ネットワークによって相互接続される、複数のコンピュータ上で実行されるように展開されることができる。
【０８９４】
コンピュータプログラム命令およびデータを記憶するために好適なコンピュータ可読媒体は、一例として、半導体メモリデバイス、例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、およびフラッシュメモリデバイス、磁気ディスク、例えば、内部ハードディスクまたは可撤性ディスク、磁気光ディスク、ならびにＣＤ  ＲＯＭおよびＤＶＤ  ＲＯＭディスクを含む、あらゆる形態の不揮発性メモリ、媒体、およびメモリデバイスを含む。プロセッサおよびメモリは、特殊目的論理回路によって補完される、またはその中に組み込まれることができる。
【０８９５】
本明細書に説明される主題の実装は、バックエンド構成要素、例えば、データサーバを含む、またはミドルウェア構成要素、例えば、アプリケーションサーバを含む、またはフロントエンド構成要素、例えば、それを通してユーザが本明細書に説明される主題の実装と相互作用することができる、グラフィカルユーザインターフェースまたはウェブブラウザを有するクライアントコンピュータを含む、または１つまたはそれを上回るそのようなバックエンド、ミドルウェア、またはフロントエンド構成要素の任意の組み合わせを含む、コンピューティングシステム内に実装されることができる。システムの構成要素は、任意の形態または媒体のデジタルデータ通信、例えば、通信ネットワークによって、相互接続されることができる。通信ネットワークの実施例は、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）および広域ネットワーク（「ＷＡＮ」）、例えば、インターネットを含む。
【０８９６】
コンピューティングシステムは、クライアントおよびサーバを含むことができる。クライアントおよびサーバは、概して、相互から遠隔であって、典型的には、通信ネットワークを通して相互作用する。クライアントおよびサーバの関係は、個別のコンピュータ上で起動し、クライアントサーバ関係を相互に有する、コンピュータプログラムによって生じる。
【０８９７】
本明細書は、多くの具体的実装詳細を含有するが、これらは、請求され得るものの範囲の限定としてではなく、むしろ、特定の実装に特有であり得る特徴の説明として解釈されるべきである。別個の実装の状況において本明細書に説明されるある特徴はまた、単一実装内に組み合わせて実装されることができる。逆に言えば、単一実装の状況において説明される種々の特徴はまた、複数の実装内に、別個にまたは任意の好適な部分的組み合わせにおいて実装されることができる。さらに、特徴は、ある組み合わせにおいて作用するように前述され、さらに、最初にそのように請求され得るが、請求される組み合わせからの１つまたはそれを上回る特徴は、ある場合には、組み合わせから除外されることができ、請求される組み合わせは、部分的組み合わせまたは部分的組み合わせの変形例も対象とし得る。
【０８９８】
同様に、動作は、特定の順序で図面に描写されるが、これは、そのような動作が、示される特定の順序において、または順次的順序において行われること、または全ての例証される動作が望ましい結果を達成するために行われることを要求するものとして理解されるべきではない。ある状況では、マルチタスクおよび並列処理が、有利であり得る。さらに、前述の実装における種々のシステム構成要素の分離は、全実装において、そのような分離を要求するものとして理解されるべきではなく、説明されるプログラム構成要素およびシステムは、概して、単一ソフトウェア製品にともに統合される、または複数のソフトウェア製品の中にパッケージ化されることができることを理解されたい。
【０８９９】
本発明のいくつかの実装が説明されている。それにもかかわらず、種々の修正が、本書に説明される技術の精神および範囲から逸脱することなく、成され得ることを理解されるであろう。故に、他の実装も、以下の請求項の範囲内である。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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【図１Ｅ】
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【図１Ｆ】
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【図１Ｇ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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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５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図５Ｅ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
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【図１６Ｃ】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９Ａ】
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【図１９Ｂ】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２Ａ】
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【図３２Ｂ】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【国際調査報告】
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