(57)【要約】  本発明は、人物のエネルギー消費を推定するための電子装置に関する。該電子装置は、実際の実行された行動及び加速度値の関数として、該人物のエネルギー消費を推定するための加速度データに基づく数学的モデルを利用する。該加速度値は、時間積分された加速度データの値を、行動スケーリングパラメータによりスケーリングすることによって、所与の行動のエネルギー消費の推定値へと変換される。種々の行動についての行動スケーリングパラメータは、例えば１日の間に測定されたエネルギー消費を、同じ期間に亘る推定エネルギー消費と比較することによってオフラインで決定され、ここで推定値は数学的モデルを用いて決定される。
2012515570.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザのエネルギー消費を決定するための装置であって、
前記ユーザの加速度データを時間の関数として受信するためのデータ入力部と、
前記ユーザを特徴付ける１つ以上のユーザパラメータを受信するためのパラメータ入力部と、
定パラメータ及び行動スケーリングパラメータ（ｋ（ｐ））を保存するための記憶部であって、前記スケーリングパラメータは前記ユーザの行動の関数であり、前記行動は、ユーザ入力として得られるか又は自動行動認識アルゴリズムにより決定される、記憶部と、
前記行動の継続時間に亘って前記加速度データを積分又は合計することにより前記行動に依存した行動値（ＡＣ（ｐ））を決定し、前記行動スケーリングパラメータと前記行動値との積を得て前記積と前記１つ以上のユーザパラメータとの合計を形成することによってエネルギー消費（ＰＡＥＥ）の推定値を決定するためにプログラムされたプロセッサであって、前記ユーザパラメータは、前記定パラメータ及び前記行動の継続時間によりスケーリングされる、プロセッサと、
を有する装置。
【請求項２】
前記行動スケーリングパラメータは、１つ以上の行動を有する所与の期間の間に得られた測定されたエネルギー消費値と、該期間に亘る前記行動についての推定エネルギー消費値の値の合計との差の最小値である、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記行動スケーリングパラメータは、
複数の対象の測定されたエネルギー消費値と加速度データとの複数のデータ対であり、ここで前記エネルギー消費値及び前記加速度データは所与の期間に亘って測定されるものであり、前記行動スケーリングパラメータはまた、
測定されたエネルギー消費値と、前記行動スケーリングパラメータを決定するためのモデルを用いて得られた算出されたエネルギー消費値との間の差の最小値であり、ここで前記モデルは、行動計数の値を得るため行動の継続時間に亘って前記加速度データを積分又は合計し、前記行動スケーリングパラメータにより行動計数の値を乗算し、行動に亘って行動計数と前記行動スケーリングパラメータとの積を合計することにより加速度値から行動計数値を決定する、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記行動スケーリングパラメータは、実際のエネルギー消費を過小推定する加速度データから決定される行動値をもつ行動については、予め設定された閾値よりも大きく、前記行動スケーリングパラメータは、実際のエネルギー消費を過大推定する加速度データから決定される行動値をもつ行動については、前記予め設定された閾値よりも小さい、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記プロセッサは更に、種々の行動についてエネルギー消費の推定値のシーケンスを形成して、ＰＡＥＥ値の時間プロファイルを決定するように構成された、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記ユーザパラメータは、年齢、体重及び身長を有し、前記積と前記ユーザパラメータとの合計は、前記定パラメータ（ａ１'乃至ａ３'、ａ４）及び行動（ｐ）の継続時間（Ｔｐ）により、式：ＰＡＥＥ（ｐ）＝Ｔｐ＊ａ０'＋Ｔｐ＊ａ１'＊年齢＋Ｔｐ＊ａ２'＊体重＋Ｔｐ＊ａ３'＊身長＋ａ４＊ｋ（ｐ）＊ＡＣ（ｐ）によってスケーリングされ、ここで前記合計は更に項Ｔｐ＊ａ０'を有する、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記行動に依存した行動値の決定は、加速度センサの各加速度方向についての行動の継続時間に亘る前記加速度データの積分又は合計を有する、請求項１に記載の装置。
【請求項８】
請求項１に記載の装置を製造する方法であって、
複数の対象の測定されたエネルギー消費値と加速度データとの複数のデータ対を取得するステップであって、前記エネルギー消費値及び前記加速度データは所与の期間に亘って測定されるものであるステップと、
測定されたエネルギー消費値と、再帰ループで前記対象の行動のエネルギー消費の値を算出するためのモデルを用いて得られた算出されたエネルギー消費値との差を最小化して、前記モデルの定ユーザパラメータ及び行動スケーリングパラメータを決定するステップであって、前記加速度データを積分又は合計することにより所与の対象からの所与の行動の加速度データから前記モデルの行動値が決定されるステップと、
前記装置に前記決定された定パラメータ及び前記行動スケーリングパラメータを供給するステップと、
を有する方法。
【請求項９】
前記最小化するステップは、再帰ループで、
行動（ｐ）のエネルギー消費の値を算出するためのモデルにおいて、各ユーザの各データ対について行動計数値を得るステップであって、前記行動計数値は、或る期間における行動に亘って行動スケーリングパラメータ（Ｋ（ｐ））と行動値（ＡＣ（ｐ））との積を合計することにより式Σｐｋ（ｐ）＊ＡＣ（ｐ）により得られ、行動値は、所与の対象からの所与の行動の加速度データから決定されるステップと、
前記モデルを用いて、測定されたエネルギー消費値を前記算出されたエネルギー消費値と比較することにより前記定パラメータを決定するステップと、
前記測定されたエネルギー消費値と前記算出されたエネルギー消費値との差が所与の閾値を下回るまで、所与の行動についての行動スケーリングパラメータを調節するステップと、
を実行する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
ユーザのエネルギー消費を決定するためのシステムであって、請求項１に記載の装置と、前記ユーザの加速度データを測定するための可搬型加速度計と、を有するシステム。
【請求項１１】
ユーザのエネルギー消費を決定するための方法であって、
ユーザにより実行される行動を、ユーザ入力として又は自動行動認識アルゴリズムにより取得するステップと、
前記行動の継続時間に亘って前記ユーザの加速度データを積分又は合計することにより、ユーザにより実行される行動に依存した行動値を決定するステップと、
実際の行動に応じてスケーリングパラメータのセットから行動スケーリングパラメータを選択するステップであって、前記スケーリングパラメータは前記ユーザの行動の関数であるステップと、
前記行動スケーリングパラメータと前記行動値との積を得て、前記積と１つ以上のユーザパラメータとの合計を形成することにより、エネルギー消費の推定値を決定するステップであって、前記ユーザパラメータは前記定パラメータ及び前記行動の継続時間によりスケーリングされ、前記ユーザパラメータは前記ユーザを特徴付けるものであるステップと、
を有する方法。
【請求項１２】
コンピュータプロセッサが請求項８又は９に記載の方法を実行することを可能とする、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザのエネルギー消費の決定に関し、特に種々の行動のエネルギー消費の決定の改善に関する。
【背景技術】
【０００２】
一日の間の人間のエネルギー消費の監視は、医療、ヘルスケア及び消費者ライフスタイル用途のための装置において利用されている。
【０００３】
エネルギー消費を測定するための既知の装置は、人間の大腿部又は腰部に装着された動きセンサを利用する。センサの出力を解析することにより、例えばランニング又はウォーキングのエネルギー消費が決定され得る。しかしながら斯かる方法は、サイクリングのような特定の行動については、あまり正確でないエネルギー消費の測定を与えてしまうことが分かっている。
【０００４】
欧州特許出願公開EP1302162は、生体の体の動きを検出するための加速度センサと、該加速度センサの検出信号に基づいて運動量を算出するための手段と、該算出された運動量を表示するための表示部と、を有し、更に、所定の期間の間のエネルギーの消費を表す推定消費カロリー値を算出するための手段と、該算出された推定消費カロリー値を表示するための表示部と、を有する運動量測定装置を開示している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
欧州特許出願公開EP1302162は所定の期間の間のエネルギー消費を推定するための装置を開示しているが、該装置が、サイクリングのような種々の行動の消費エネルギーを十分な精度で決定することが可能であるかは疑わしい。従って、本発明の目的は、種々のタイプの行動のエネルギー消費の推定を改善することにある。
【０００６】
Kim D.らによる文献「estimation of activity energy expenditure base on activity classification using multi-site triaxial accelerometry」（Electronics Letters、IEE stevenage、英国、vol. 44、no. 4、2008年2月14日、266-267頁、XP00603040492 ISSN:0013-5194）は、日常生活における行動エネルギー消費を推定するための無線ネットワーク接続された多部位三軸加速度測定システムを記載していることは留意されるべきである。該システムの特徴は、多部位加速度信号に基づく行動分類の利用である。利用される信号処理及び推定アルゴリズムは、加速度計出力の絶対値の積分を利用する。これらの値は次いで、標準的な方法を用いて得られた基準データに基づく線形回帰方程式を用いて、推定行動エネルギー消費に変換される。所与の期間の間の行動は、足首に対する手首の加速度信号振幅の比に従って、２つのカテゴリ、即ち腕優位行動と脚優位行動とに自動的に分類される。該比は、付加的な因子として回帰分析に組み込まれる。
【０００７】
更に、Carlijn V. C. Boutenらによる文献「A triaxial accelerometer and portable data processing unit for the assessment of daily physical activity」（IEEE transactions on biomedical engineering、IEEE service center、Piscataway、NJ、米国、vol. 44、no. 3、1997年3月1日、XP011006346 ISSN:0018-9294）は、日常の身体的な動作の評価のための三軸加速度計（ＴＡ）及び携帯型データ処理ユニットの開発を記載していることは留意されるべきである。該ＴＡは、直交して装着された一軸ピエゾ抵抗加速度計から構成され、人間の身体の加速度の振幅及び周波数範囲を変換する加速度を登録するために用いられ得る。データユニットは、８日間に亘って、身体的な動作の推定器に対する加速度出力のオンライン処理が可能である。更に、国際特許出願公開WO2004/032715（Bodymedia Inc.、2004年4月22日）は、１つ以上のセンサに基づく信号を用いて個人の状態パラメータを推定するための方法及び装置を記載していることは留意されるべきである。一実施例においては、信号の第１のセットが、信号の第２のセットが状態パラメータを予測するために１つ以上の第２の機能においてどのように利用されているかを決定するための第１の機能において利用され、別の実施例においては、第１及び第２の機能が利用されて、第１の機能と第２の機能との間の関係から状態パラメータ又は状態パラメータのインジケータが得られる。これらの状態パラメータは例えば、個人によって消費されたカロリー即ち燃焼されたカロリーを含んでも良い。
【０００８】
従って、本発明は好適には、上述したエネルギー消費の不正確な推定といった１つ以上の欠点を軽減又は除去することを目的とする。特に、本発明の目的は、種々のタイプのエネルギー消費の改善された推定を提供する装置を提供することにあると考えられる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この目的及び他の幾つかの目的は、本発明の第１の態様において、ユーザのエネルギー消費を決定するための装置であって、
前記ユーザの加速度データを時間の関数として受信するためのデータ入力部と、
前記ユーザを特徴付ける１つ以上のユーザパラメータＵｉを受信するためのパラメータ入力部と、
定パラメータ及び行動スケーリングパラメータを保存するための記憶部であって、前記スケーリングパラメータは前記ユーザの行動の関数であり、前記行動は、ユーザ入力として得られるか又は自動行動認識アルゴリズムにより決定される、記憶部と、
前記行動の継続時間に亘って前記加速度データを積分又は合計することにより前記行動に依存した行動値を決定し、前記行動スケーリングパラメータと前記行動値との積を得て前記積と前記１つ以上のユーザパラメータとの合計を形成することによってエネルギー消費の推定値を決定するためのプロセッサであって、前記ユーザパラメータは、前記定パラメータ及び前記行動の継続時間によりスケーリングされる、プロセッサと、
を有する装置を提供することにより得られる。
【００１０】
本発明は特に、限定するものではないが、装置のユーザにより実行される行動のエネルギー消費を決定するための装置を得るために有利である。
【００１１】
人物又はユーザにより実行される所与の行動の加速度データから行動値を算出することも有利となり得る。なぜなら、該加速度データは、該行動のエネルギー消費のインジケータを提供するからである。
【００１２】
該行動値を行動スケーリングパラメータで乗算することによりエネルギー消費の尺度を得ることは更に有利と考えられ得る。なぜなら、該スケーリングパラメータはユーザの行動の関数であり、それ故、行動値をスケーリングしてエネルギー消費の改善された尺度を提供し得るからである。実際に、該行動スケーリングパラメータは、ユーザにより実行された実際の行動のエネルギー消費を過大推定又は過小推定する行動値を補正し得る。従って、加速度ベースの行動計数のスケーリングは有利である。なぜなら、該スケーリングは、ユーザが種々の行動の強度レベル間をより適切に区別することを可能とし、それ故、さもなければ過小推定されていたエネルギー消費を伴う運動行動を行うようにユーザに動機づけし得るからである。このことは、斯かる行動のエネルギー消費が、より高い精度で決定され得ることによる。
【００１３】
加速度データの合計は、加速度データの大きさの合計を有しても良いことは、理解されよう。
【００１４】
一実施例においては、前記行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）は、１つ以上の行動を有する所与の期間の間に得られた測定されたエネルギー消費値と、該期間に亘る前記行動についての推定エネルギー消費値の値の合計との差を最小化することにより決定されたものであっても良い。
【００１５】
正しい値であると考えられる測定されたエネルギー値と、スケーリングパラメータｋ（ｐ）を用いて推定されたエネルギー値との間の差を最小化することにより、行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）を決定することは、有利となり得る。なぜなら、両方の値とも、同じ期間に対する値であり、そのため決定されたスケーリングパラメータｋ（ｐ）は、該期間全体に亘るエネルギーの改善された推定を提供するからである。
【００１６】
行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）の決定のための実施例は、他の定数パラメータａｉを決定するために利用されても良い。
【００１７】
一実施例においては、行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）の決定は、
複数の対象の測定されたエネルギー消費値と加速度データとの複数のデータ対を得るステップであって、ここで前記エネルギー消費値及び前記加速度データは所与の期間に亘って測定されるステップと、
測定されたエネルギー消費値と、前記行動スケーリングパラメータを決定するためのモデルを用いて得られた算出されたエネルギー消費値との間の差を最小化するステップであって、ここで前記モデルは、行動計数の値を得るため行動の継続時間に亘って前記加速度データを積分又は合計し、前記行動スケーリングパラメータにより行動計数の値を乗算し、行動に亘って行動計数と前記行動スケーリングパラメータとの積を合計することにより加速度値から行動計数値を決定するステップと、
を有しても良い。
【００１８】
複数の対象者の測定されたエネルギー消費値と加速度データとの複数のデータ対を得て、それにより決定された行動スケーリングパラメータが、異なる対象者、例えば異なる体重及び年齢の人物についてのエネルギー消費の改善された推定を提供するようにすることは有利となり得る。
【００１９】
一実施例においては、前記行動スケーリングパラメータは、実際のエネルギー消費を過小推定する加速度データから決定される行動値をもつ行動については、予め設定された閾値よりも大きくても良く、前記行動スケーリングパラメータは、実際のエネルギー消費を過大推定する加速度データから決定される行動値をもつ行動については、前記予め設定された閾値よりも小さくても良い。
【００２０】
該所定の閾値は、１のようないずれの値であっても良い。
【００２１】
一実施例においては、前記プロセッサは更に、種々の行動についてエネルギー消費の推定値のシーケンスを形成して、エネルギー消費の時間プロファイル（例えば１日の期間の間のプロファイル）を決定するように構成される。
【００２２】
例えば１日のような或る期間の間に実行される種々の行動についてのエネルギー消費の概観をユーザに提供するため、インデクスにおけるシーケンス又は実行された行動の順序として推定されたエネルギー消費値を提供することは有利となり得る。
【００２３】
エネルギー消費の値のシーケンスは、所与の期間の間の総推定エネルギー消費が、同じ期間の測定された正しい消費と等しいものであると制約することにより決定された行動スケーリングパラメータを用いて決定されるため、該シーケンスにより与えられる総エネルギー消費は、測定されるエネルギー消費を高い精度で近似する。
【００２４】
一実施例においては、前記ユーザパラメータは、年齢、体重及び身長を有し、前記積と前記ユーザパラメータとの合計は、前記定パラメータ（ａ１'乃至ａ３'、ａ４）及び行動（ｐ）の継続時間（Ｔｐ）により、式：ＰＡＥＥ（ｐ）＝Ｔｐ＊ａ０'＋Ｔｐ＊ａ１'＊年齢＋Ｔｐ＊ａ２'＊体重＋Ｔｐ＊ａ３'＊身長＋ａ４＊ｋ（ｐ）＊ＡＣ（ｐ）によってスケーリングされ、ここで前記合計は更に項Ｔｐ＊ａ０'を有する。
【００２５】
一実施例においては、前記行動に依存した行動値の決定は、加速度センサの各加速度方向についての行動の継続時間に亘る前記加速度データの積分又は合計を有する。
【００２６】
加速度センサの各軸又は方向について、加速度データ、例えば加速度データの大きさを積分し、エネルギー消費のより信頼性の高い値を提供することは有利となり得る。
【００２７】
本発明の第２の態様は、第１の態様による装置を製造する方法であって、
複数の対象の測定されたエネルギー消費値と加速度データとの複数のデータ対を取得するステップであって、前記エネルギー消費値及び前記加速度データは所与の期間に亘って測定されるものであるステップと、
測定されたエネルギー消費値と、再帰ループで前記対象の行動のエネルギー消費の値を算出するためのモデルを用いて得られた算出されたエネルギー消費値との差を最小化して、前記モデルの定ユーザパラメータ及び行動スケーリングパラメータを決定するステップであって、前記加速度データを積分又は合計することにより所与の対象からの所与の行動の加速度データから前記モデルの行動値が決定されるステップと、
前記装置に前記決定された定パラメータ及び前記行動スケーリングパラメータを供給するステップと、
を有する方法に関する。
【００２８】
複数の対象者の測定されたエネルギー消費値と加速度データとの複数のデータ対から定数ユーザパラメータ及び行動スケーリングパラメータを決定することは有利であると考えられる。なぜなら、決定されたパラメータは、複数の対象者の実験データの利用により、改善された精度をもたらし得るからである。該パラメータは、第１の態様による装置において提供されても良い。例えば、該パラメータは、製造の間に該装置のメモリに記憶されても良い。
【００２９】
第２の態様の一実施例においては、前記最小化するステップは、再帰ループで、
行動（ｐ）のエネルギー消費の値を算出するためのモデル（ＰＡＥＥ＿ＣＡＬ（ｊ））において、各ユーザの各データ対について行動計数値を得るステップであって、前記行動計数値は、或る期間における行動に亘って行動スケーリングパラメータ（Ｋ（ｐ））と行動値（ＡＣ（ｐ））との積を合計することにより式Σｐｋ（ｐ）＊ＡＣ（ｐ）により得られ、行動値は、所与の対象からの所与の行動の加速度データから決定されるステップと、
前記モデルを用いて、測定されたエネルギー消費値を前記算出されたエネルギー消費値と比較することにより前記定パラメータを決定するステップと、
前記測定されたエネルギー消費値と前記算出されたエネルギー消費値との差が所与の閾値を下回るまで、所与の行動についての行動スケーリングパラメータを調節するステップと、
を実行する。
【００３０】
行動スケーリングパラメータの調節は、パラメータのセットが、測定されたエネルギー消費値と算出されたエネルギー消費値との間の差を最小化すると見出されるまで、予め設定されたステップサイズに従う間隔のセットにより定義される行動スケーリングパラメータを調節することを有しても良い。
【００３１】
本発明の第３の態様は、ユーザのエネルギー消費を決定するためのシステムであって、第１の態様による装置と、前記ユーザの加速度データを測定するための可搬型加速度計と、を有するシステムに関する。
【００３２】
該可搬型加速度計は、有線若しくは無線接続を介して第１の態様による装置に接続可能であっても良いし、又は該加速度計及び該装置は単一のシステムコンポーネントに組み込まれても良い。
【００３３】
本発明の第４の態様は、ユーザのエネルギー消費を決定するための方法であって、
ユーザにより実行される行動を、ユーザ入力として又は自動行動認識アルゴリズムにより取得するステップと、
前記行動の継続時間に亘って前記ユーザの加速度データを積分又は合計することにより、ユーザにより実行される行動に依存した行動値を決定するステップと、
実際の行動に応じてスケーリングパラメータのセットから行動スケーリングパラメータを選択するステップであって、前記スケーリングパラメータは前記ユーザの行動の関数であるステップと、
前記行動スケーリングパラメータと前記行動値との積を得て、前記積と１つ以上のユーザパラメータとの合計を形成することにより、エネルギー消費の推定値を決定するステップであって、前記ユーザパラメータは前記定パラメータ及び前記行動の継続時間によりスケーリングされ、前記ユーザパラメータは前記ユーザを特徴付けるものであるステップと、
を有する方法に関する。
【００３４】
本発明の第５の態様は、コンピュータプロセッサが第４の態様の方法を実行することを可能とするコンピュータプログラムに関する。
【００３５】
本発明の第１、第２、第３、第４及び第５の態様はそれぞれ、他のいずれの態様と組み合わせられても良い。本発明のこれら及び他の態様は、以下に記載される実施例を参照しながら説明され明らかとなるであろう。
【００３６】
要約すると、本発明は、人物のエネルギー消費を推定するための電子装置に関する。該電子装置は、実際の実行された行動及び加速度値の関数として、該人物のエネルギー消費を推定するための加速度データに基づく数学的モデルを利用する。該加速度値は、時間積分された加速度データの値を、行動スケーリングパラメータによりスケーリングすることによって、所与の行動のエネルギー消費の推定値へと変換される。種々の行動についての行動スケーリングパラメータは、例えば１日の間に測定されたエネルギー消費を、同じ期間に亘る推定エネルギー消費と比較することによってオフラインで決定され、ここで推定値は数学的モデルを用いて決定される。
【００３７】
本発明は以下、単に例として、添付図面を参照しながら説明される。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１（Ａ）】ユーザのエネルギー消費を決定するための装置及びシステムを示す。
【図１（Ｂ）】推定されたエネルギー消費値及びエネルギー消費プロファイルを示す。
【図２（Ａ）】エネルギー消費の推定値のためのモデルの実装を示す。
【図２（Ｂ）】本発明による方法のフロー図である。
【図３（Ａ）】モデルを用いて定数パラメータ及び行動スケーリングパラメータを決定するためのフロー図を示す。
【図３（Ｂ）】行動計数値が加速度値からどのように決定されるかを示す。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
図１Ａは、データ入力部１１０を介して関連する加速度計１０５から供給された加速度データＡＣＣに基づいてユーザ１０１のエネルギー消費を決定するための装置１００を示す。該加速度データは、アナログ又はディジタルの時間依存の信号の形をとる。装置１００は更に、加速度計１０５を担持するユーザ１０１を特徴付けるユーザパラメータＵｉを受信するためのパラメータ入力部１２０を有する。装置１００は、定数パラメータａｉ及び行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）（以下に説明される）を保存するためのデータ記憶部１５１を有する。装置１００に含まれるプロセッサ１５０（例えばディジタル処理ユニット）は、加速度データ、ユーザパラメータＵｉ、定数パラメータａｉ及び行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）を処理し、ユーザ１０１のエネルギー消費を決定するために利用される。グラフィカルプロファイル及びプロセッサ１５０により決定されるエネルギー消費の値は、装置１００に含まれるディスプレイ１４０上に表示され得る。
【００４０】
加速度計１０５は、ユーザ１０１により担持されても良い。ユーザがエネルギー消費プロファイル又は値を調べたいと欲する場合、加速度計１０５に保存された加速度計データを装置１００に転送するため、ユーザは装置１００を加速度計１０５に接続しても良い。
【００４１】
代替として、エネルギー消費決定装置１００及び加速度計１０５の両方ともが、装置１００の利用の間ユーザにより担持され、それにより加速度計１０５が継続的に加速度データＡＣＣを装置１００に転送しても良い。
【００４２】
エネルギー消費決定装置１００及び加速度計１０５は、個々のコンポーネントとしてシステム１６０に含まれても良いし、又は、装置１００及び加速度計１０５は、単一の一体化された装置１６０に組み込まれても良い。
【００４３】
図１Ｂは、例えば人間又は動物のようなユーザの１日の推定エネルギー消費プロファイル１８０を示す。プロファイル１８ｙ０は、該ユーザの身体的な行動を、時間ｔの関数として、エネルギー消費ＰＡＥＥにより示す。例えば、ユーザのウォーキングによる行動ｐ１は、期間Ｄ（例えば午前６：００から翌日の午前６：００の１日間）の間に実行された他の行動ｐに比べて、相対的に高いレベルの身体的行動エネルギー消費ＰＡＥＥを呈し得る。図１Ａにおけるユーザは、当該日に２度、行動ｐ２で示されるサイクリングを実行する。しかしながら、点線１８１により示されるように、エネルギー消費の実際量が高いため、行動ｐ２に対してはＰＡＥＥのレベルが過小推定されている。
【００４４】
エネルギー消費プロファイル１８０は、図１のユーザにより担持される加速度計による加速度値から決定される。しかしながら、サイクリング行動ｐ２は、例えばウォーキング又はランニングに比べて小さな加速度値に帰着する。なぜなら、第１に、サイクリングは、特に地面に対して垂直な方向に沿った、加速度の生成に大きく寄与する地面への直接の衝撃を含まないからであり、第２に、ウォーキング又はランニングとは異なり、サイクリングは、垂直方向及び水平方向の両方に上体の動きをほとんど伴わず、加速度計が腰部又は胸部に装着されている場合には限られたレベルの加速度にしか導かないからである。従って、サイクリング及びその他の行動のための加速度値の利用は、例えば注射された水素及び酸素の同位体の流出動力学を決定することによる二重標識水（ＤＬＷ）法のような標準的方法を用いて測定される実際のエネルギー消費プロファイル１８１に比べると、不正確なエネルギー消費プロファイルの推定値１８０を与え得る。
【００４５】
ユーザ１０１により実行される実際の行動ｐは、ユーザ入力部（図示されていない）により装置１００に供給されても良く、該ユーザ入力部によって、ユーザは、例えば行動ボタン、キーボード、又はタッチ感知型ディスプレイを用いて行動を入力しても良い。代替としては、プロセッサ１５０により処理される自動行動認識アルゴリズムにより行動が決定されても良い。自動行動認識アルゴリズムは、ユーザにより担持されたＧＰＳ（Global Positioning System）センサからのデータや、心拍センサ、血圧センサ及びマイクロフォンからのデータを利用しても良い。例えば、行動ｐは、ＧＰＳにより供給される速度情報及び心拍センサにより供給される心拍情報から決定されても良い。自動行動認識アルゴリズムはまた、加速度データＡＣＣを用いて、実際の行動を自動的に決定しても良い。例えば、高い速度（例えば２０ｋｍ／ｈを超える速度）のＧＰＳ測定と組み合わせられた低い加速度値は、サイクリングと認識されても良い。
【００４６】
身体的な行動に関連するエネルギー消費ＰＡＥＥは、種々の方法を用いて加速度測定から決定され得る。以下の式１は、加速度測定からＰＡＥＥを推定するための一方法を提供する。
ＰＡＥＥ＝ａ０＋ａ１＊年齢＋ａ２＊体重＋ａ３＊身長＋ａ４＊ＡＣＤ    （式１）
ここで、ａ０乃至ａ４は定パラメータであり、年齢、体重及び身長の因子はユーザ特性パラメータである。計数ａ０乃至ａ４は性別依存であっても良く、従って式１は女性と男性とで異なっても良い。
【００４７】
因子ＡＣＤは１日当たりの行動計数を表し、加速度計を担持するユーザの加速度データから決定される。利用される加速度計は、例えば重力方向のような１つの方向における加速度データを提供しても良いし、２つの直交する方向における加速度データを提供しても良いし、又は３つの全ての直交する方向における加速度データを提供しても良い。１日当たりの行動計数ＡＣＤは、加速度計からの加速度データを積分又は合計することにより決定されても良い。加速度計が１つよりも多い加速度計方向を持つ場合、１日当たりの行動計数ＡＣＤは、各加速度方向について得られる加速度データの積分された大きさを合計することにより加速度データから決定されることができ、ここで積分は、例えば加速度データの１日のような加速度データの所与の期間に亘って実行される。例えば以下の式
ＡＣＤ＝ΣｎΣｔｉ｜ＡＣＣ（ｔｉ）ｎ｜
は、サンプリングインデクスｔｉに亘って加速度サンプルＡＣＣの大きさを合計し、加速度計の各方向ｎに亘って合計することにより、ＡＣＤに相当する。加速度信号がアナログ信号である場合、サンプルｔｉに亘る合計は時間に亘る積分により置き換えられ得る。
【００４８】
ＰＡＥＥの式１からの逸脱は異なる行動ｐを区別しないため、異なる行動に対するＰＡＥＥの値は、過小推定又は過大推定され得る。なぜなら、ＡＣＤの算出のために利用される加速度値は、種々の行動ｐの実際のエネルギー消費を正しく表さないからである。例えば、サイクリングの低い加速度値は、サイクリングのＰＡＥＥ値を過小推定し得る。
【００４９】
身体的な行動に関連するエネルギー消費ＰＡＥＥの値は、異なるタイプの身体的行動ｐについて、より正確にエネルギー消費プロファイル１８０を推定するため、加速度データに関連する行動ｐのタイプにより、加速度データ又はＡＣＤ値をスケーリングすることにより決定されても良い。以下の式２は、行動のタイプにより加速度データをスケーリングするための行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）を利用する。
ＰＡＥＥ＝Ｔｐ＊ａ０'＋Ｔｐ＊ａ１'＊年齢＋Ｔｐ＊ａ２'＊体重＋Ｔｐ＊ａ３'＊身長＋ａ４＊ｋ（ｐ）＊ＡＣ（ｐ）                                  （式２）
【００５０】
一般に、定パラメータａ０'、ａ１'、ａ２'、ａ３'は時間当たりの変化率として与えられ、それ故、行動ｐについてのエネルギー消費を決定するためには、ａ０'、ａ１'、ａ２'、ａ３'は行動ｐの継続時間Ｔｐにより乗算される。従って、Ｔｐは実際の行動ｐの関数である。ＡＣ（ｐ）は既に継続時間Ｔｐに対して決定されているため、式２における最後の項は、時間当たりの変化率として与えられない定パラメータａ４により乗算される。従って、最後の項はＴｐにより乗算されない。
【００５１】
式１の定パラメータａ０乃至ａ４が式１における１日のＰＡＥＥ値を与えるものに相当する場合、ａ０（又はａ１乃至ａ３）の等価な時間的な変化率はａ０'＝ａ０／Ｄにより与えられ、ここでＤは所与の１日の継続時間を分で表す。
【００５２】
従って式２においては、種々の行動の加速度を積分する１日当たりの行動計数ＡＣＤを利用する代わりに、種々の行動ｐについての加速度値から得られ、行動に依存するパラメータ（ｋ（ｐ））によりスケーリングされた、行動値ＡＣ（ｐ）が用いられる。
【００５３】
式２は、ＰＡＥＥ時間プロファイル１８０の行動ｐの値又は高さ１８２を与えることは理解されよう。
【００５４】
従って、或る期間Ｄ内の１つ以上の行動ｐの全体のＰＡＥＥプロファイル１８０は、各行動ｐ１、ｐ２、…ｐｍについてのＰＡＥＥ値１８２のシーケンスを形成することにより、以下のように決定され得る。
ＰＡＥＥ（ｐ１，ｐ２，…，ｐｍ）＝｛ＰＡＥＥ（ｐ１），ＰＡＥＥ（ｐ２），…，ＰＡＥＥ（ｐｍ）｝                                                    （式３）
【００５５】
式２における行動値ＡＣ（ｐ）は、ユーザにより担持された加速度センサから得られる加速度データの大きさを積分又は合計することにより決定される。該加速度センサが複数のセンサ方向ｎを持つ場合、行動値ＡＣ（ｐ）は、各加速度方向について得られた加速度データＡＣＣ（ｔｉ）の積分された、合計された又は平均された大きさを合計することにより加速度データから決定される。行動値ＡＣ（ｐ）は、各行動ｐの継続時間に亘ってデータＡＣＣ（ｔｉ）を積分、合計又は平均することにより得られる。例えば、行動値ＡＣ（ｐ）は、
ＡＣ（ｐ）＝ΣｎΣｔｉ｜ＡＣＣ（ｔｉ）ｎ｜
から決定されても良い。ここで、所与の行動ｐの加速度値ＡＣＣの大きさは、行動ｐの継続時間の間、サンプリング時間ｔｉに亘って及び加速度計の各方向ｎに亘って合計される。加速度信号ＡＣＣがアナログ信号である場合、行動値ＡＣ（ｐ）は、時間ｔに亘って加速度信号の大きさを積分することにより得られる。サンプリング時間ｔｉ又は連続時間ｔは行動ｐの関数として与えられ、それ故ＡＣ（ｐ）は行動ｐの関数となることは理解されよう。
【００５６】
加速度値ＡＣＣからの行動値ＡＰ（ｐ）の算出は、例えば該加速度値のＤＣ成分をフィルタリングして取り除くことにより、重力による加速度成分を除去することを含んでも良い。
【００５７】
図２Ａは、式２の実装２００を示し、例えば図２に示された図を実行するためのプログラムが動作するコンピュータにおける実装を示す。ステップ２０１において、所与の行動ｐの加速度データＡＣＣが積分され、又は加速度データの信号大きさ領域（ＳＭＡ）が、例えばＡＣ（ｐ）＝ΣｎΣｔｉ｜ＡＣＣ（ｔｉ）ｎ｜を用いて決定される。ステップ２０１の結果は、後続するステップ２０２及び２０４において、ｋ（ｐ）及びａ４により乗算される。ユーザ入力Ｕ１、Ｕ２及びＵ３（例えば年齢、体重及び身長）は、ステップ２０５、２０７及び２０９においてＴｐにより乗算され、ステップ２０６、２０８及び２１０においてそれぞれａ１'、ａ２'及びａ３'により乗算される。ステップ２１３において、ステップ２０１乃至２１０の積が、ステップ２１１乃至２１２により供給されるＴｐにより乗算されたａ０'と合計される。図２Ａに示されるように、定数ａ０'はユーザパラメータＵ０として値１の使用により決定されても良い。
【００５８】
式２は単に、身体的な行動ｐに依存して、身体的な行動に関連するエネルギー消費ＰＡＥＥを決定するための１つのとり得る方法を表している。一般に、ａ１'乃至ａ３'並びに年齢、体重及び身長の代わりに、いずれの数の定パラメータａｉ'及びいずれの数のユーザパラメータＵｉが利用されても良い。例えば、Ｎ−１個のユーザパラメータＵｉを用いて、身体的な行動に関連するエネルギー消費ＰＡＥＥの高さの値１８２は、
ＰＡＥＥ（ｐ）＝Σｉａｉ'＊Ｔｐ＊Ｕｉ＋ａＮ＊ｋ（ｐ）＊ＡＣ（ｐ）（式４ａ）
又は
ＰＡＥＥ（ｐ）＝ΣｉＴｐ＊ａｉ'＊Ｕｉ＋ｋ（ｐ）＊ＡＣ（ｐ）      （式４ｂ）
から決定されても良く、ここでａｉ'はａ１'乃至ａ３'に対応し、ａＮは式２におけるａ４に対応する。式４ｂにおいて、定パラメータａＮは、ｋ（ｐ）に含まれているため省略されている。
【００５９】
従って、所与の行動ｐについてのユーザ１０１のエネルギー消費ＰＡＥＥの高さの値１８２は、行動ｐについての時間又は時間サンプルに亘る加速度データＡＣＣの大きさの積分又は合計により行動ｐに依存して行動値ＡＣ（ｐ）を決定し、行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）と行動値（ＡＣ（ｐ））との積を決定し、定パラメータａｉ'及び行動の期間Ｔｐによりスケーリングされた１つ以上のユーザパラメータＵｉ１０２と、積ｋ（ｐ）＊ＡＣ（ｐ）との合計を形成することにより、加速度データＡＣＣ及びユーザパラメータＵｉ１０２から決定され得る。斯くして、１つのユーザパラメータＵｉのみが利用される場合、積ａｉ'＊Ｕｉの合計は１つの項にまで低減する。ユーザパラメータＵｉは、式２の第１項Ｔｐ＊ａ０'に対応する値１を含むいずれの値をとっても良い。
【００６０】
式３と同様に、期間Ｄの間の１つ以上の行動ｐの全体のＰＡＥＥプロファイル１８０は、各行動ｐ１、ｐ２、…ｐｍについて、式４ａ又は４ｂからＰＡＥＥ値１８２のシーケンスを形成することにより、以下のように決定され得る。
ＰＡＥＥ（ｐ１，ｐ２，…，ｐｍ）＝｛ＰＡＥＥ（ｐ１），ＰＡＥＥ（ｐ２），…，ＰＡＥＥ（ｐｍ）｝
【００６１】
式４ｂにおいて、積ｋ（ｐ）＊ＡＣ（ｐ）は暗黙的に定パラメータａｉによりスケーリングされることは理解されよう。例えば、該定パラメータは、積積ｋ（ｐ）＊ＡＣ（ｐ）において、行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）に含まれ得る。
【００６２】
図２Ｂは、式４ａ又は４ｂに基づいてユーザ１０１のエネルギー消費ＰＡＥＥ（ｐ）を決定するための本発明の実施例の方法ステップを示し、該方法ステップは、以下のステップを有する。
ステップ２２１：行動ｐの継続時間Ｔｐに亘ってユーザ１０１の加速度データＡＣＣを積分又は合計することにより、ユーザにより実行される行動ｐに依存する行動値ＡＣ（ｐ）を決定する。
ステップ２２２：実際の行動ｐによりスケーリングパラメータのセットから行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）を選択する。ここで該スケーリングパラメータは、ユーザ１０１の行動ｐの関数である。
ステップ２２３：行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）と行動値ＡＣ（ｐ）との積を得て、該積ｋ（ｐ）＊ＡＣ（ｐ）と定パラメータａｉ'及び行動ｐの継続時間Ｔｐによりスケーリングされた１つ以上のユーザパラメータ１０２との合計を形成することにより、エネルギー消費ＰＡＥＥの推定値１８２を決定する。ここで該ユーザパラメータ１０２は、ユーザ１０１を特徴付けるものである。
【００６３】
図３Ａにおける図は、複数の人物又は対象ｊの測定されたエネルギー消費値ＰＡＥＥ（ｊ）と加速度データＡＣＣ（ｊ）との複数のデータ対から、定パラメータａｉ及び行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）を決定する方法を示す。パラメータａｉ及びｋ（ｐ）を決定するために利用される対象ｊは、一般に人物の選択された群であるが、ユーザ１０１は装置１００のユーザである。測定されるエネルギー消費値ＰＡＥＥ（ｊ）は、方法ステップ３０３から得られ、ここでＰＡＥＥ値が標準的方法を用いて実験的に決定される。各対象ｊについての加速度データＡＣＣは、実験的に得られたＰＡＥＥ値に対応する。方法ステップ３０１において、加速度値ＡＣＣ（ｊ）から行動計数値ＡＣＤ（ｊ）が決定される。
【００６４】
図３Ｂは、ステップ３１１において、所与の行動ｐについての行動計数ＡＣ（ｐ）の値を得るために、どのように行動ｐの継続時間Ｔｐに亘って加速度データＡＣＣ（ｊ）の大きさを積分又は合計することにより加速度値ＡＣＣ（ｊ）から行動計数値ＡＣＤ（ｊ）が計算されるかを示す。ステップ３１２において、行動計数ＡＣ（ｐ）の各値が、行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）により乗算される。最後に、行動計数値と行動スケーリングパラメータとの積（ＡＣ（ｐ）＊ｋ（ｐ））が、所与の期間Ｄ（例えば１日）の間に対象ｊにより実行される種々の行動ｐに亘って合計される。ステップ３１１において、センサが１つよりも多い感知方向を持つ場合には、積分又は合計された加速度データＡＣＣ（ｊ）は、加速度センサの方向に亘って合計されることは理解されよう。
【００６５】
図３Ａにおける方法ステップ３０２において、定パラメータａｉ及び行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）は、最適化手順を用いて決定される。最適化手順は、ＰＡＥＥ値を算出するために利用される所与のモデルに基づく。例えば、行動ｐのエネルギー消費の値を算出するためのモデルは、式４ａに対応する、
ＰＡＥＥ＿ＣＡＬ（ｊ）＝Σｉａｉ＊Ｕｉ＋ａＮ＊ＡＣＤ（ｊ）          （式６ａ）
なる式に基づくものであっても良いし、又は、定パラメータａｉの１つ（例えばａＮ）が項ＡＣＤ（ｊ）に含まれる行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）に含まれる場合には、式４ｂに対応する
ＰＡＥＥ＿ＣＡＬ（ｊ）＝Σｉａｉ＊Ｕｉ＋ＡＣＤ（ｊ）                （式６ｂ）
なる式に基づくものであっても良い。
【００６６】
ａｉの変化率はａｉ'＝ａｉ／Ｄにより与えられ得、ここでＤは、測定されるエネルギー消費値ＰＡＥＥ（ｊ）及び行動計数値ＡＣＤ（ｊ）が決定される継続時間である。従って、Ｄは１４４０分、即ち１日の時間として選択されても良い。
【００６７】
従って、測定されたエネルギー消費値ＰＡＥＥ（ｊ）と算出されたエネルギー消費値ＰＡＥＥ＿ＣＡＬ（ｊ）との差を最小化することにより、定パラメータａｉ及びＡＣＤ（ｊ）において利用される行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）が決定されることができる。
【００６８】
測定されたエネルギー消費値ＰＡＥＥ（ｊ）と算出されたエネルギー消費値ＰＡＥＥ＿ＣＡＬ（ｊ）との差を最小化することは、種々の方法を用いて実行され得る。例えば、図３Ａにおいて、定パラメータａｉは線形回帰を用いて決定され得る。なぜなら、式６は定パラメータａｉの線形関数を表すからである。行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）は、調節フィードバック３０４を用いて反復的にｋ（ｐ）を調節することにより決定され得る。ｋ（ｐ）が調節されるたび、新たな定因子ａｉが決定される。調節フィードバック３０４は、前述した差を最小化するｋ（ｐ）のセットを見出すために利用される。
【００６９】
最小化問題に対しては１つよりも多い解が存在し得るため、行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）の単一のセットのみならず、それぞれが測定されたエネルギー消費値ＰＡＥＥ（ｊ）と算出されたエネルギー消費値ＰＡＥＥ＿ＣＡＬ（ｊ）との差を最小化する行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）の複数のセットが見出され得る。しかしながら、行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）の理想的なセットは、期間Ｄに亘って行動ｐについて累積エネルギー消費値ＰＡＥＥを正しく決定するのみならず、該期間Ｄに亘って種々の行動ｐについてＰＡＥＥ値又は高さ１８２の変動をも正しく決定するべきである。即ち、行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）の理想的なセットは、種々の行動ｐについて、ユーザのエネルギー消費プロファイル１８０を正しく決定すべきである。
【００７０】
正確な行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）、及び従って正確なエネルギー消費プロファイル１８０は、図１に示されたｐ、ｐ１、ｐ２のような種々の行動を含む、測定されたエネルギー消費値ＰＡＥＥと算出されたエネルギー消費値ＰＡＥＥとの差を最小化することにより決定されることができる。代替としては、正確な行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）は、いわゆるピアソン係数Ｒ２を算出することにより決定されることができる。ここで、ピアソン係数Ｒ２の高い値は、式６が平均して実際の測定されたＰＡＥＥ（ｊ）の適切な予測を与えることを示す。ピアソン係数Ｒ２は、
【数１】
2012515570.tif 000003
として定義され、ここで
【数２】
2012515570.tif 000004
は測定されたＰＡＥＥ（ｊ）のｊについての平均である。Ｒ２における項Σｉ［ＰＡＥＥ（ｊ）−ＰＡＥＥ＿ＣＡＬ（ｊ）]２は前述した算出の差であり、従って適切な予測は１に近いＲ２値をもたらす。
【００７１】
従って、行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）の初期セットは、初期推定として利用され得る。ピアソン係数Ｒ２が算出された後に、該ピアソン係数Ｒ２の値に基づいてｋ（ｐ）パラメータの値を調節することにより、パラメータｋ（ｐ）の新たなセットが決定されても良い。
【００７２】
ｋ（ｐ）の最適な値はグローバル検索を用いて決定されても良く、ここではｋ（ｐ）の値の予め設定された範囲についてＲ２が計算され、最も高いＲ２に帰着するｋ（ｐ）のセットが選択される。
【００７３】
行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）の調節は、実際のエネルギー消費ＰＡＥＥを過小推定する行動値ＡＣ（ｐ）を持つ行動について、行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）が、予め設定された閾値（例えば１）よりも大きな値に調節され、実際のエネルギー消費ＰＡＥＥを過大推定する行動値ＡＣ（ｐ）を持つ行動について、行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）が、該予め設定された閾値よりも小さな値に調節されるように調節される。一般に、定パラメータａ４又はａＮがｋ（ｐ）に含まれる場合は、該予め設定される閾値は１とは異なり、ａ４又はａＮがｋ（ｐ）に含まれない場合は、該予め設定される閾値は１に等しくなり得る。
【００７４】
斯くして、行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）は、所与の期間Ｄ（例えば１日）の間の測定されたエネルギー消費値と、同じ期間Ｄに亘る行動ｐについての推定エネルギー消費値の値の合計との差を最小化することにより決定される。
【００７５】
それ故、期間Ｄの間の行動ｐについての推定エネルギー消費値の値の合計が、同じ期間Ｄに亘って測定された測定エネルギー消費値を近似するという制約の下で、実験的に決定された行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）を用いることにより、利点が得られる。即ち、決定された行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）は、実際のエネルギー消費を反映するには低過ぎる加速度値のために、実際のエネルギー消費ＰＡＥＥを過小推定するアップスケーリング行動値ＡＣ（ｐ）の特性を持つ。同様に、行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）は、実際のエネルギー消費を反映するには高過ぎる加速度値のために、実際のエネルギー消費ＰＡＥＥを過大推定するダウンスケーリング行動値ＡＣ（ｐ）の特性を持つ。更なる利点は、当該日に消費された推定総エネルギーが、総測定エネルギーとの比較で変化しないままであるという制約の下で行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）が決定されているため、１日に亘る総累積推定エネルギー消費が、１日の実際に測定されるエネルギー消費を近似することである。
【００７６】
例えばピアソン係数Ｒ２の算出による測定されたエネルギー消費プロファイルと算出されたエネルギー消費プロファイルとの差の最小化、及び行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）の調節は、調節フィードバック３０４において方法ステップ３０５において実行されても良い。
【００７７】
定パラメータａｉ及び行動スケーリングパラメータｋ（ｐ）を決定するための方法は、ユーザ１０１のエネルギー消費を決定するための装置１００の使用の間に実行されず、エネルギー消費装置１００の製造に関連して実行されることは理解されよう。従って、例えば図３Ａ及びＢに示された処理を用いて決定されたａｉ及びｋ（ｐ）パラメータは、例えばこれらパラメータを装置１００のメモリに保存することにより、組み立ての間にエネルギー消費装置１００に適用され得る。
【００７８】
本発明は特定の実施例に関連して説明されたが、本発明はここで開示された特定の形態に限定されることを意図したものではない。本発明の範囲は、添付する請求項によってのみ限定される。請求項において、「有する（comprising）」なる語は他の要素又はステップを除外するものではない。加えて、個々の特徴が異なる請求項に含められ得るが、これら特徴は有利に組み合わせられても良く、異なる請求項に含められていることは、これら特徴の組み合わせが利用可能ではない及び／又は有利ではないことを意味するものではない。加えて、単数形の参照は複数を除外するものではない。従って、「１つの（a、an）」、「第１の（first）」及び「第２の（second）」等への参照は、複数を除外するものではない。更に、請求項における参照記号は、請求項の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
【図１Ａ】
2012515570.tif 000005
【図１Ｂ】
2012515570.tif 000006
【図２Ａ】
2012515570.tif 000007
【図２Ｂ】
2012515570.tif 000008
【図３Ａ】
2012515570.tif 000009
【図３Ｂ】
2012515570.tif 000010
【国際調査報告】
2012515570.tif 000011
2012515570.tif 000012
2012515570.tif 000013