CN101355988A - 能够把握效果的呼吸训练器 - Google Patents

Abstract

一种能够把握效果的呼吸训练器(100)，具有：引导部(201)，其用于将呼吸的训练模式引导给用户；检测部(30)，其用于检测用户的生物体信息；检测控制部(202)，其用于在与引导训练模式的训练期间相关的时机，控制生物体信息的检测；特征量计算部(203)，其用于基于根据检测控制部的控制而检测出的生物体信息，计算出反映呼吸训练的目标即训练指标的特征量；效果指标计算部(204)，其用于基于至少两个特征量，计算出表示呼吸训练的效果的效果指标；报告部(206)，其用于将效果指标报告给用户。

Description

能够把握效果的呼吸训练器

技术领域

本发明涉及一种呼吸训练器，特别涉及引导呼吸的训练模式的呼吸训练器。

背景技术

已证实，舒畅的深呼吸关系到植物神经的稳定，并可带来降低血压的效果。例如，美国心脏协会发行的“高血压(Hypertension)2005年10月号”第46号的位于p.714-718的Chacko N.Joseph的文献《深呼吸改善动脉的压力反射感受性并降低本能性高血压的血压》(以下，非专利文献)可作为参考文献。因此，一直以来，正进行研究植物神经系统训练法、生物反馈。另外，为此提出了多种呼吸训练器。

在日本特开昭62-277976号公报(以下，专利文献1)公开了关于腹式呼吸训练器的发明，该腹式呼吸训练器将用于检测由被测验者的腹式呼吸引起的腹腔的动作的传感器装戴在腹部，产生预定的理想呼吸训练模式，并比较实际的呼吸模式和理想呼吸训练模式，判断一致程度，通过音响或光电显示来报告其判断结果。另外，在日本特开2002-301047号公报(以下，专利文献2)公开了关于呼吸引导装置的发明，该呼吸引导装置具有用于检测生物体呼吸的呼吸检测机构，从检测出的呼吸信号提取呼吸信息，并与应引导的目标呼吸模式进行比较判定，利用基于该差的修正值来控制给予生物体的刺激信号。另外，在日本特表2005-535378号公报(以下，称为专利文献3)中公开了在呼吸训练中变更呼吸作用之一或更多的时机和参数的技术。

另外，逐渐清楚的是：在睡眠中由气道的闭塞或植物神经系统异常导致的无呼吸状态，即所谓的“睡眠呼吸暂停综合症(SAS)”，不仅使睡眠质量下降，在白天的活动时间段催人犯困，而且会使高血压发展，而诱发有害的血压变动，从而成为心血管病或脑血管病等多种重大疾病的原因。

作为SAS的治疗法，提出如下等方法：在闭塞的气道内附加空气正压的装置(CPAP：持续气道正压通气)、扩张气道的外科手术、药物疗法(向咽头后方区域涂敷肺泡表面活性剂制剂(参照日本特表2001-507364号公报(以下，专利文献4))、通过低频振动(vibrating)对于颈部舌根的肌肉群进行肌肉刺激训练以增强肌肉群(参照日本特开2005-237807号公报(以下，专利文献5))。但是，现状是：上述方法对所有患者来说都是大负担，而没有提出负担少的SAS防止法。

因此，为了防止SAS，认为患者进行简单的呼吸训练有效。

专利文献1：日本特开昭62-277976号公报；

专利文献2：日本特开2002-301047号公报；

专利文献3：日本特表2005-535378号公报；

专利文献4：日本特表2001-507364号公报；

专利文献5：日本特开2005-237807号公报；

非专利文献1：Chacko N.Joseph，Cesare Porta，Gaia Casucci，NadiaCasiraghi，Mara Maffeis，Marco Rossi，Luciano Bernardi，“深呼吸改善动脉的压力反射感受性并降低本能性高血压的血压”，“高血压(Hypertension)2005年10月号”，美国心脏协会，第46号，p.714-718。

发明内容

发明要解决的问题

但是，在专利文献1～3都是仅使实际的呼吸状态接近理想的呼吸模式的技术，因而存在这样的课题：即使训练，使用者也不能把握最终的效果(例如血压下降或血压稳定性的增强等)。原因是，难以把握呼吸这种训练行动和改善目标(例如血压值)的因果关系。因此，担心维持训练的持续性变得困难。并且，存在这样的问题：使用者需要使用检测呼吸的传感器，操作变得麻烦。

用于解决问题的方法

本发明是为解决上述问题而提出的，其目的是提供一种用户能够容易把握呼吸训练的效果的呼吸训练器。

根据本发明的某个方面的呼吸训练器，具有：引导部，其用于将呼吸的训练模式引导给用户；检测部，其用于检测用户的生物体信息；检测控制部，其用于在与引导训练模式的训练期间相关的时机，控制生物体信息的检测；特征量计算部，其用于基于根据检测控制部的控制而检测出的生物体信息，计算出反映呼吸训练的目标即训练指标的特征量；效果指标计算部，其用于基于至少两个特征量，计算出表示呼吸训练的效果的效果指标；报告部，其用于将效果指标报告给用户。

优选检测控制部在训练期间之前和之后，使检测部检测出生物体信息，特征量计算部基于检测出的训练期间之前和之后各生物体信息，计算出两个特征量，效果指标计算部基于计算出的特征量，计算出训练期间的前后的效果指标。

优选呼吸训练器还具有存储部，该存储部用于存储基于在以前的训练期间之前或之后检测出的生物体信息的特征量，检测控制部在训练期间之前或之后，使检测部检测出生物体信息，特征量计算部基于检测出的生物体信息和在存储部存储的生物体信息，计算出两个特征量，效果指标计算部基于计算出的特征量，计算出每个训练期间之前或每个训练器期间之后的效果指标。

优选检测控制部在训练期间内使检测部检测出生物体信息，特征量计算部基于检测出的训练期间内的生物体信息，计算出特征量，效果指标计算部基于计算出的特征量，计算出训练期间内的效果指标。

优选呼吸训练器还具有变更部，该变更部用于基于由效果指标计算部计算出的训练期间内的效果指标和规定的阈值的比较结果，变更训练模式。

优选训练指标和特征量是血压值，效果指标是血压值的下降度。

优选训练指标是表示植物神经活动水平的植物神经活动水平指标，特征量包括心搏数变动，特征量计算部基于与检测出的两个生物体信息分别对应的两个心搏数，计算出各心搏数变动，效果指标计算部基于两个心搏数变动，计算出植物神经活动水平的稳定度来作为效果指标。

优选训练指标是血压稳定性指标，特征量包括压力感受性反射，特征量计算部基于与检测出的两个生物体信息对应的心搏数变动和血压变动，计算出各压力感受性反射，效果指标计算部基于两个压力感受性反射之差或之比，计算出血压稳定性的增强度作为效果指标。

优选呼吸训练器还具有存储部，该存储部用于存储与以前的训练期间相关的效果指标，报告部还报告所存储的效果指标和计算出的效果指标的趋势。

根据本发明另一方面的呼吸训练器，具有：引导部，其用于将呼吸的训练模式引导给用户；检测部，其用于检测用户的生物体信息；检测控制部，其在与引导训练模式的训练期间相关的时机，控制生物体信息的检测；特征量计算部，其用于基于根据检测控制部的控制而检测出的生物体信息，计算出反映呼吸训练的目标即训练指标的特征量；报告部，其用于将至少两个特征量报告给用户。

优选检测控制部在训练期间之前和之后，使检测部检测出生物体信息，特征量计算部基于检测出的训练期间之前和之后各生物体信息，计算出两个特征量，报告部报告训练期间之前和之后各特征量。

优选呼吸训练器还具有存储部，该存储部用于存储基于在以前的训练期间之前或之后检测出的生物体信息的特征量，检测控制部在训练期间之前或之后，使检测部检测出生物体信息，特征量计算部基于检测出的生物体信息和在存储部存储的生物体信息，计算出两个特征量，报告部报告每个训练期间之前或每个训练期间之后的特征量。

优选检测控制部在训练期间内使检测部检测出生物体信息，特征量计算部基于检测出的训练期间内的生物体信息，计算出特征量，报告部报告训练期间内的特征量。

优选呼吸训练器还具有变更部，该变更部用于基于由特征量计算部计算出的训练期间内的特征量和规定的阈值的比较结果，变更训练模式。

优选训练指标和特征量是血压值。

优选训练指标是表示植物神经活动水平的植物神经活动水平指标，特征量包括心搏数变动，特征量计算部基于与检测出的两个生物体信息分别对应的两个心搏数，计算出各心搏数变动。

优选训练指标是血压稳定性指标，特征量包括压力感受性反射，特征量计算部基于与检测出的两个生物体信息对应的心搏数变动和血压变动，计算出各压力感受性反射。

优选呼吸训练器还具有：输入部，其用于输入用户的身体信息；决定部，其用于基于所输入的身体信息决定训练模式，引导部引导所决定的训练模式。

优选决定部基于与以前的训练期间相关的效果指标，决定训练模式。

发明的效果

通过本发明，用户能够把握呼吸训练的效果。

附图说明

图1是表示本发明第一、第二实施方式中的呼吸训练器的概观的图。

图2是表示本发明第一、第二实施方式中的呼吸训练器的结构的框图。

图3A是表示本发明第一、第二实施方式中的执行模式信息存储部的结构例的图。

图3B是表示本发明第一、第二实施方式中的训练结果存储部的结构例的图。

图4是表示本发明第一实施方式中的呼吸训练处理的流程的流程图。

图5是表示本发明第一实施方式中的训练模式决定处理的流程图。

图6是表示在执行模式信息存储部124所存储的8个训练模式的负荷等级的概念图。

图7是用于具体说明训练模式的图。

图8是表示在身体信息输入时显示的画面的一例的图。

图9是表示呼吸引导的显示例的图。

图10是表示基于训练期间内的训练模式的呼吸引导的详细的显示例的图，是表示训练模式的一例的图。

图11是表示训练前或训练后的效果指标的信息的显示例的图。

图12是表示训练前后的效果指标的信息的显示例的图。

图13是表示效果指标的趋势的显示例的图。

图14是表示本发明第二实施方式中的呼吸训练处理的流程的流程图。

图15是表示本发明的第二实施方式中的模式变更处理的图。

附图标记说明：

1训练器主体、2袖带、3空气管、4显示部、12存储器、13计时器、14压力传感器、15振荡电路、16泵、17泵驱动电路、18阀、19阀驱动电路、20控制部、21操作部、25空气袋、24声音输出部、30生物体信息检测部、100呼吸训练器、122模式存储部、124执行模式信息存储部、126训练结果存储部、201引导部、202生物体信息检测控制部、203特征量计算部、204效果指标计算部、206报告部、208模式变更部。

具体实施方式

参照附图对本发明的实施方式进行详细地说明。此外，对附图中相同或相当部分标上相同的附图标记。

[第一实施方式]

(关于结构)

图1是表示本发明第一实施方式中的呼吸训练器100的概观的图。

参照图1，本实施方式的呼吸训练器100具有：训练器主体1；袖带2，其用于装戴在用户的规定的身体部位，通过空气压进行加压；空气管3，其连接训练器主体1和袖带2。

训练器主体1包括：显示部4，其以用户能够确认显示内容的方式设置；操作部21，其以用户能够从外部进行操作的方式设置。操作部21包括多个开关，具有如下等开关：菜单开关21.1，其用于输入呼吸训练器100所具有的各种菜单的显示指示；设定开关21.2，其用于输入菜单或各操作的执行指示；开始开关21.3，其用于输入训练开始的指示；左右的滚动开关21.4。

图2是表示本发明第一实施方式中的呼吸训练器100的结构的框图。参照图2，呼吸训练器100具有：生物体信息检测部30，其用于检测用户的生物体信息；控制部20，其用于集中控制和监视各部；显示部4；存储器12，其存储各种数据和程序；操作部21；计时器13，其进行计时动作并输出计时数据；声音输出部24。在本实施方式中，生物体信息检测部30包括：袖带2；空气袋25，其内置在袖带2中；压力传感器14，其通过空气袋25内的压力(以下称为“袖带压”)来改变容量；振荡电路15，其将与压力传感器14的容量值相应的振荡频率的信号输出到控制部20；泵16和阀18，用于调整袖带压的等级；泵驱动电路17，其驱动泵16；阀驱动电路19，其用于调整阀18的开闭程度。空气袋25和压力传感器14、泵16以及阀18经由空气管3而连接。此外，生物体信息检测部30并不限于这种结构，能够检测出用于计算后述的特征量的生物体信息即可。

控制部20由例如CPU(Central Processing Unit：中央处理器)构成。控制部20包括：引导部201，其用于将呼吸的训练模式引导给用户；生物体信息检测控制部202，其用于以与训练期间相关的时机来控制生物体信息的检测；特征量计算部203，其用于基于检测出的生物体信息来计算出反映训练指标的生物体的特征量；效果指标计算部204，其用于基于特征量计算部203计算出的至少两个特征量，计算出效果指标；报告部206，其用于将效果指标计算部204计算出的效果指标报告给用户。

在这里，“训练指标”是成为呼吸训练的目标(改善目标)的指标，例如表现为血压值、植物神经活动水平指标以及血压稳定性指标等。“效果指标”是表现呼吸训练的效果的指标。训练指标为血压值时，效果指标是血压值的下降度。训练指标为植物神经活动水平指标时，效果指标是植物神经活动水平的稳定度。另外，训练指标为血压稳定性指标时，效果指标是血压稳定性的增强度。在本实施方式中，以训练指标为血压值的情况为例进行说明。

另外，“训练期间”是指由引导部201引导训练模式的期间。

此外，图2示出的模式变更部208用于说明后述的第二实施方式，可以不包含在第一实施方式的呼吸训练器100的控制部20中。

具体地说，引导部201进行如下的处理：将用于导向基于训练模式的呼吸的信息(以下也称为“呼吸引导”)显示在显示部4上。此外，在本实施方式中，以使用显示部4来引导训练模式为例进行说明，但是，也可以由声音输出部24通过声音来引导训练模式。

生物体信息检测控制部202以训练期间相关的时机来进行生物体信息即脉搏信息的检测控制。具体地说，控制驱动泵驱动电路17和阀驱动电路19，将从振荡电路15获取的信号变换为压力信号，并检测压力。

具体地说，特征量计算部203对检测到的压力数据(脉搏信息)应用规定的算法，计算出血压值(最高血压、最低血压)。这样，作为训练指标是血压值时的特征量，计算出与训练指标相同的血压值。计算血压值的步骤可以应用以往提供的公知的步骤。此外，若是上述结构，则通过对检测到的压力数据应用规定的算法，从而也能够计算出脉搏数(心搏数)。

效果指标计算部204基于计算出的特征量而分别计算出训练前、训练中、训练后和训练前后的效果指标。具体地说，例如利用两个特征量之差、或者两个特征量之比计算出各效果指标。在本实施方式中，计算出血压值的下降度(ΔBP)作为效果指标。

使用基于在以前的训练期间之前(刚刚之前)检测出的生物体信息的特征量，和基于在这次训练期间之前(刚刚之前)检测出的生物体信息的特征量，来计算出训练前的效果指标。“以前的训练期间”是指这次呼吸训练处理之前进行的呼吸训练处理中的训练期间，例如既可以是初次训练期间，也可以是前次训练期间。在以下的说明中，基于初次训练期间前的特征量和这次训练期间前的特征量，计算出每次训练前的效果指标。

使用基于在训练期间内由生物体信息检测控制部202检测出的生物体信息的特征量，来计算出训练中的效果指标。例如，基于训练期间内的两个特征量来计算出训练中的效果指标。或者，也可以基于训练期间前的1个特征量和训练期间内的1个特征量来计算。

每次训练后的效果指标与训练前的效果指标同样，也是使用基于在以前的训练期间之后(刚刚之后)检测出的生物体信息的特征量和基于在这次训练期间之后(刚刚之后)检测出的生物体信息的特征量而计算出。另外，在以下的说明中，基于初次训练期间后的特征量和这次训练期间后的特征量，计算出每次训练后的效果指标。

使用基于在这次训练期间之前检测出的生物体信息的特征量，和基于在这次训练期间之后检测出的生物体信息的特征量而，来算出训练前后的效果指标。

这样，在本实施方式中，在训练前、训练期间内、训练后和训练前后分别计算出效果指标，但只要计算出这些中至少一个效果指标即可。或者，可以除此之外/取而代之，例如也可以、基于这次训练期间内的特征量和这次训练期间后的特征量来计算出效果指标。

另外，控制部20还可以基于过去的效果指标和这次效果指标来计算出呼吸训练的效果变化(趋势)。或者，基于预定的计算公式和过去的效果指标，计算出这次目标值，可以计算出这次效果指标偏离该目标值的偏差。

具体地说，报告部206进行在显示部4显示计算出的效果指标信息的处理。报告部206还可以在显示部4显示效果指标的趋势。

此外，控制部20内的各方框的动作既可以通过执行在存储器12中存储的软件来实现，也可以对于至少一个，通过硬件实现。

存储器12是非易失性存储器，例如闪存。存储器12包括：模式存储部122，其预先存储有多个训练模式的数据；执行模式信息存储部124，其用于存储用户的呼吸训练中执行的训练模式(以下也称为“执行模式”)相关的信息；训练结果存储部126，其用于存储训练结果。此外，这些存储部无需包含在同一记录介质(存储器12)中，而可以包含在不同的记录介质中。关于执行模式信息存储部124和训练结果存储部126的数据结构的具体例，使用图3A和图3B进行说明。

图3A和图3B分别是表示本发明第一实施方式中的执行模式信息存储部124和训练结果存储部126的结构例的图。

参照图3A，执行模式信息存储部124包括用于存储用户的身体信息的存储区域124A和用于存储执行的训练模式的数据的存储区域124B。在存储区域124A中存储有用户的年龄数据AG和性别数据SX。在存储区域124B中，例如按负荷等级(load level)从低到高的顺序存储8个训练模式的数据PT1～PT8。该8个训练模式的数据从模式存储部122存储的多个训练模式的数据中选择。此外，关于具体的选择方法在后面叙述。

训练模式数据至少包括训练时间或呼吸次数、呼吸周期、呼吸深度的信息。负荷等级例如至少由训练时间或呼吸次数、呼吸周期、呼吸深度中至少一个参数确定。在本实施方式中，假设根据呼吸周期(规定时间的呼吸次数)来确定负荷等级。

执行模式信息存储部124还包括指示器PN，该指示器PN指示存储区域124B所存储的8个训练模式数据PT1～PT8中在这次(或者下次)执行的训练模式的数据。此外，在这里，由指示器PN管理所执行的训练模式，但是并不限于这种方法，只要能够识别这次执行的训练模式是哪个模式，或者前次的训练模式是哪个模式即可。

参照图3B，在训练结果存储部126中以记录R为单位存储有训练结果。记录R包括：表示训练日期时间的日期时间数据DT；表示训练前的血压值(特征量)的血压数据TIb；表示训练中的血压值(特征量)的血压数据TIt、TIt’；表示训练后的血压值(特征量)的血压数据TIa；表示训练前的血压值的下降度(效果指标)的效果指标数据EIb；表示训练前后的血压值的下降度(效果指标)的效果指标数据EIba；表示每次训练后的血压值的下降度(效果指标)的效果指标数据EIa。此外，这些数据与每次训练对应关联而存储即可，并不限于使用记录R的存储形式。

(关于动作)

图4是表示本发明第一实施方式中的呼吸训练处理流程的流程图。图4的流程图示出的处理作为程序预先存储在存储器12中，控制部20读出并执行该程序，从而实现呼吸训练处理的功能。此外，为了便于说明，假设这次一系列的呼吸训练处理为第n次(n为自然数)。

参照图4，下面说明处理动作的流程。首先，执行在后面举出子程序进行说明的训练模式决定处理(步骤S2)。

接着，执行生物体信息的检测处理和特征量的计算、存储处理(步骤S4)。具体地说，首先，生物体信息检测控制部202进行用于生物体信息检测的控制，特征量计算部203基于检测出的生物体信息(脉搏信息)计算出特征量即血压值(例如最高血压值)。然后，将计算出的血压值数据(特征量数据)作为血压数据TIbn存储在训练结果存储部126中。此外，在检测生物体信息时或之前，可以促使用户进行深呼吸。

接着，执行每次训练前的效果指标的计算、报告、存储处理(步骤S6)。具体地说，效果指标计算部204基于在步骤S4中计算并存储的这次血压数据TIbn和初次血压数据TIb1，计算出每次训练前的效果指标即血压值的下降度。表示计算出的血压值的下降度的信息显示在显示部4的规定区域。由此，能够将以初次血压值为基准的这次血压值的下降度报告给用户。进而，存储计算出的每次训练前的血压值的下降度，来作为效果指标数据EIbn。

接着，判断是否输入了训练开始的指示(步骤S8)。也就是，判断用户是否按下了开始开关21.3。控制部20进行待机，直到检测出输入了开始指示(在步骤S8为“否”)。在检测出输入了开始指示的情况下(在步骤S8为“是”)，进入步骤S10。此外，在这里，在用户输入指示之后开始呼吸训练，但是也可以在报告了效果指标后(步骤S6的处理之后)，自动地开始呼吸训练。

在步骤S10中，引导部201将在步骤S2中决定的训练模式引导给用户。具体地说，在执行模式信息存储部124中，基于指示器PN指示的训练模式数据，将呼吸引导(例如，以后应该怎样进行呼气和吸气等)显示在显示部4上。

接着，判断是否到达评价时机(步骤S12)。评价时机既可以预定为从训练开始每隔例如5分钟，也可以根据来自用户的指示判断是否是评价时机。在到达判断评价时机的情况下(在步骤S12中为“是”)，进入步骤S14。相对于此，在判断未到达评价时机的情况下(在步骤S12中为“否”)，进入步骤S18。

在步骤S14中，再次执行生物体信息的检测处理和特征量的计算、存储处理。这里的用于生物体信息的检测和特征量的计算的处理，可以与步骤S4同样地进行。计算出的特征量(血压值数据)作为血压数据TItn(若是第二次，则为血压数据TIt’n)而被存储在训练结果存储部126中。

接着，执行训练中的效果指标的计算、报告处理(步骤S16)。在步骤S16中，具体地说，效果指标计算部204例如基于在步骤S14中计算并存储的血压数据TItn和血压数据TIt’n，计算出训练中的效果指标即血压值的下降度。或者，也可以基于在步骤S4中计算并存储的血压数据TIbn和在步骤S14中计算并存储的血压数据TItn，计算出训练中的效果指标。计算出的血压值的下降度的信息显示在显示部4的规定区域。由此，能够将训练中的血压值的下降度报告给用户。

在步骤S18中，判断是否经过了训练期间。在未经过训练期间的情况下(在步骤S18中为“否”)，返回到步骤S10。另一方面，在判断经过了训练期间的情况下(在步骤S18中为“是”)，进入步骤S20。

在步骤S20中，还执行生物体信息的检测处理和特征量的计算、存储处理。这里的用于生物体信息的检测和特征量的计算的处理，也可以与步骤S4同样地进行。计算出的特征量(血压值数据)作为血压数据TIan而被存储在训练结果存储部126中。此外，在步骤S20中，在检测生物体信息时或其之前，也可以促使进用户进行深呼吸。

接着，执行训练前后的效果指标的计算、报告、存储处理(步骤S21)。具体地说，效果指标计算部204基于在步骤S4中计算并存储的训练前的血压数据TIbn和在步骤S20中计算并计算的训练后的血压数据TIan，计算出训练前后的效果指标即血压值的下降度。计算出的血压值的下降度的信息显示在显示部4的规定区域。由此，能够将以训练前的血压值为基准的训练后的血压值的下降度报告给用户。进而，存储计算出的训练前后的血压值的下降度作为效果指标数据EIban。

进而，执行每次训练后的效果指标的计算、报告、存储处理(步骤S22)。具体地说，效果指标计算部204基于在步骤S20中计算并存储的这次血压数据TIan和初次血压数据TIa1，计算出每次训练后的效果指标即血压值的下降度。计算出的血压值的下降度的信息显示在显示部4的规定区域。由此，能够将以初次血压值为基准的这次血压值的下降度报告给用户。进而，计算出的每次训练后的血压值的下降度作为效果指标数据EIan而被存储。

接着，判断是否有过去的效果指标(与以前的训练期间相关的效果指标)(步骤S24)。在判断出过去的效果指标存储在训练结果存储部126中的情况下(在步骤S24中为“是”)，进入步骤S26。另一方面，在判断出未存储有过去的效果指标的情况下(在步骤S24中为“否”)，呼吸训练处理结束。

在步骤S26中，报告部206将过去的效果指标和这次效果指标的趋势显示在显示部4。由此，向用户报告效果指标的趋势。当步骤S26的处理结束时，一系列的呼吸训练处理结束。

接着，针对训练模式决定处理(S2)进行说明。图5是表示本发明第一实施方式中的训练模式决定处理的流程图。

参照图5，首先，控制部20判断是否已设定完训练模式(步骤S102)。若没有设定完训练模式(在步骤S102中为“否”)，则进入步骤S104。另一方面，若设定完训练模式(在步骤S102中为“否”)，则进入步骤S106。

在步骤S104中，控制部20接收用户输入的身体信息(例如年龄、性别等)，并将其存储到执行模式信息存储部124的存储区域124A。当步骤S104的处理结束时，进入步骤S105。

在步骤S105中，基于接收到的身体信息，执行训练模式的设定、存储处理。具体地说，进行例如以下那样的处理。例如将年龄以及性别和训练模式的识别信息对应关联的对应表预先存储在模式存储部122内。控制部20在该对应表中确定与用户的年龄以及性别对应关联的识别信息。然后，从模式存储部122中读出表示所确定的识别信息的训练模式的数据，并将其存储在执行模式信息存储部124的存储区域124B中。此外，在对应表中，对于各身体信息，既可以对应关联的存储分别表示8个训练模式的8个识别信息，也可以对应关联的存储表示1个训练模式的识别信息。在后者的情况下，例如可以选择表示所确定的识别信息的训练模式的数据和与该训练模式的负荷等级连续的负荷等级的7个训练模式的数据。另外，在该情况下，将指示器PN设定为指示训练模式的数据PT1。

在图6中，x轴示出1次的训练时间，y轴示出负荷等级(规定时间(例如1分钟)的呼吸次数(即呼吸周期))，z轴示出天数(次数)。如图6所示，根据重复天数(次数)设定训练模式，使得负荷等级变高，即，使得规定时间的呼吸次数减少。训练模式数据PT1～PT8分别对应于第1天～第8天。此外，在该图中，各训练模式是从训练开始使负荷缓缓增大(使规定时间的呼吸次数减少)的模式。由此，用户能够在进行热身运动(warm-up)后再开始实质上的呼吸训练。此外，在训练期间内，负荷可以为恒定。或者，在训练期间，不仅可以设置热身运动期间，也可以设置整理运动(cool-down)期间。

图7的(A)表示第1次训练模式(对应于训练模式数据PT1)的一例，图7的(B)表示第2次训练模式(对应于训练模式数据PT2)的一例。此外，在这里，示出了训练期间由热身运动期间、实质训练期间和整理运动期间构成的情况的例子。

参照图7(A)，实质训练期间内的呼吸周期t1比热身运动期间和整理运动期间的呼吸周期t’1长。另外，实质训练期间的呼吸深度b1也大于热身运动期间和整理运动期间的呼吸深度b’1。图7(B)也同样，实质训练期间的呼吸周期t2比热身运动期间和整理运动期间的呼吸周期t’2长。另外，实质训练期间的呼吸深度b2也大于热身运动期间和整理运动期间的呼吸深度b’2。

另外，参照图7，第2次训练模式中的实质训练期间的呼吸周期t2比第1次训练模式中的实质训练期间的呼吸周期t1长。这样，随着负荷等级提高，呼吸周期变长。

在步骤S106中，控制部20读出最近的效果指标的存储值。在这里读出的效果指标例如是训练前后的血压的下降度即效果指标数据EIba(n-1)。当步骤S106的处理结束时，进入步骤S107。

在步骤S107中，基于读出的效果指标数据EIba(n-1)，更新指示器PN。若最近的效果指标数据EIba(n-1)在预定的范围内，则将指示器PN更新为指示下一个训练模式(负荷等级高1等级的训练模式)。例如，在指示器PN最初指示训练模式数据PT2的情况下，更新为指示训练模式数据PT3。另一方面，若超过了预定的范围，则进行例如如下的处理。即，若超过范围的上限值，则将指示器PN更新为指示前2个训练模式(负荷等级高2等级的训练模式)的数据。例如，在指示器PN最初指示训练模式数据PT2的情况下，更新为指示训练模式数据PT4。相反，若低于范围的下限值，则不更新指示器PN，而指示与前次相同的训练模式数据。

当步骤S105和步骤S107中任一个处理结束时，处理返回到主程序。

这样，根据用户自身的完成度(改善/恶化程度)来选择训练模式。由此，当效果指标的结果良好时，用户也能够尽快实现目标值。此外，在本实施方式中，若训练效果高，则使训练负荷额外增加，尽早到达目标值，但是并不限于这种方法。例如，若效果高，则相反以较少的负荷使用户继续训练。具体地说，若最近的效果指标数据EIba(n-1)超过上限值，则可以不更新指示器PN，指示与前次相同的训练模式数据。

此外，在步骤S106中，读出最近的效果指标的存储值，并基于此选择训练模式，但是，也可以基于最近的特征量的存储值来选择训练模式。在该情况下，优选基于反映用户日常状态血压值的训练前血压数据TIb(n-1)来选择训练模式。

此外，如上述那样，若效果指标超过预定的上限值，则选择负荷等级高2等级的训练模式，若低于下限值，则选择与前次相同的训练模式。但是，并不限于这种处理。例如，若效果指标超过预定的上限值，则可以选择负荷等级高3等级的训练模式，若效果指标低于规定的阈值，则可以重新设定训练模式，其中，规定的阈值比上述的上限值还低。

另外，上限值和下限值可以预先根据训练模式确定。

另外，在指示器PN指示训练模式数据PT8的情况下，若刚刚之前的效果指标不低于下限值，则可以重新设定训练模式。例如，在这种情况下，从模式存储部122读出比训练模式数据PT8负荷等级高1等级以上的训练模式数据。读出的训练模式数据既可以写在存储区域124B内，也可以存储在其他的存储区域中。在像这样重新设定训练模式时，可以再次利用存储区域124A所存储的身体信息。

如上述那样，在本实施方式中，以预先将多个训练模式的数据存储在模式存储部123中的情况为例进行了说明。但是，控制部20也可以基于被测验者的身体信息和规定的计算公式，来计算出训练模式的各参数。或者，也可以仅预先存储1个训练模式。

另外，在本实施方式中，首先设定多个训练模式，但是，也可以在每次训练时从模式存储部122选择1个训练模式。

(关于显示例)

图8是表示在步骤S104中输入身体信息时显示的画面的一例的图。如图8所示，输入中的身体信息的项目(年龄、性别)被闪烁显示。可以使用滚动开关21.4和设定开关21.2输入身体信息。此外，为了多个用户能够使用，可以输入用户号码。在该情况下，将输入的身体信息和用户号码对应关联而存储。同样，训练效果等也和用户号码对应关联而存储。

图9是表示步骤S10中的呼吸引导的显示例的图。参照图9，通过在画面上的纵向显示的14个区的反转、非反转来进行呼吸引导。另外，分别在规定的区域显示训练次数(第几次)和剩余时间。此外，还可以显示训练中的特征量或者效果指标。在这里，示出了显示特征量(后述的BRS)的例子。

使用图10对呼吸引导的详细显示例进行说明。图10的(A)是表示训练模式的一例的图，(B)是表示(A)示出的训练模式的任意时间t1～t8的呼吸引导的显示例的图。

参照图10(B)，在各呼吸引导中，表示呼吸深度的位置的区被固定地反转显示(涂抹显示)。在热身运动期间的时间t1、t2、t3的引导中，分别从中央向上下的第五个区81、82被固定地反转显示。在时间t1的呼吸引导中，从中央向上方第1～3个区被反转显示，区81被闪烁显示。由此，能够通知用户后面应进行多长时间吸气。另外，在时间t2的呼吸引导中，区81同样被闪烁显示，从中央向上方第1～4个区全部被反转显示。由此，能够通知吸气期间结束。

在实质训练期间的时间t4、t5、t6，分别从中央向上下的第7个区(两端的区)83、84被固定地反转显示。在时间t5的呼吸引导中，区84被闪烁显示，除区83以外的区被非反转显示(空白显示)。由此，引导应该结束吸气而转移到呼气。

在整理运动期间的时间t7、t8，与热身运动期间同样，分别从中央向上下的第5个区81、82被固定地反转显示。在时间t7的呼吸引导中，区82被闪烁显示，从中央起向上方第1个区被反转显示。由此，引导将呼气状态再持续一半左右时间。

此外，呼吸引导的显示样式并不限于上述那样的反转/非反转，例如，也可以变更区的显示颜色。

图11和图12是分别表示效果指标的信息的显示例的图。图11是表示步骤S6中训练前的效果指标信息的显示例的图。图12是表示步骤S21中的训练前后的效果指标信息的显示例的图。在图11示出的训练前的效果指标的信息的显示例，在训练后的效果指标的情况下也可以同样显示。

参照图11和图12，各效果指标例如可以进行等级显示。等级显示与呼吸引导同样，通过14个区的反转、非反转进行。14个区中，在上侧显示的7个区表示改善，在下侧显示的7个区表示恶化。此外，根据血压的下降度的值，预先决定等级(等级-7～等级+7)。

在图11中，在位于上侧的7个区中，从中央起第1～4个区被反转显示(涂抹显示)，从中央起第5个区被闪烁显示。由此，向用户报告这次血压值比初次血压值下降(改善)5等级的情况。在进行这种等级显示的情况下，如图11所示，优选还显示初次血压值和这次血压值。由此，用户能够更详细地把握改善/恶化程度。

在图12中，在位于上侧的7个区中，从中央起第一和第二个区被反转显示(涂抹显示)，从中央起第三个区被闪烁显示。由此，向用户报告训练后的血压值比训练前的血压值下降(改善)3等级的情况。在该情况下，也优选显示训练前的血压值(特征量)和训练后的血压值(特征量)。由此，用户能够更详细地把握特征量(血压值)的改善/恶化程度。

此外，在这里，通过改善/恶化的等级来报告效果指标的信息，但是并不限于此，例如，也可以报告效果指标值(血压值的下降度)本身。另外，在显示效果指标的信息时，还可以显示训练次数。

图13是表示步骤S26中效果指标的趋势的显示例。在图13显示从初次到这次中的每次训练前的效果指标的趋势和训练前后的效果指标的趋势。在该图中，E1、E2、...、En表示训练前后的效果指标即每训练一次的效果。Et1、Et2、...、Etn表示每次训练前的效果指标即根据训练过程的训练的累积效果。这样，通过显示效果指标的趋势，用户能够在视觉上把握训练的短期及长期效果。

此外，可以不显示从初次到这次效果指标的趋势，也可以显示规定时间(例如1周)的效果指标的趋势。

另外，还可以显示训练中或每次训练后的效果指标。或者，也可以让用户选择要显示的效果指标，显示所选择的效果指标的趋势。

此外，在上述说明中，在训练指标是血压值的情况下，特征量计算部203计算出血压值本身作为用户的特征量，但是在训练指标是血压值以外的情况下，具体地说，计算出以下这样的特征量。

在训练指标是上述植物神经活动水平指标的情况下，特征量计算部203例如计算出心搏数变动作为特征量。在计算出心搏数变动的情况下，图4的步骤S4、S14、S20中的具体处理与血压值的情况不同。首先，生物体信息检测控制部202进行生物体信息的检测控制。特征量计算部203基于检测出的生物体信息，计算出用于特征量计算的基础信息即心搏数。然后，当经过规定时间时，生物体信息检测控制部202再次进行生物体信息的检测控制。特征量计算部203基于检测出的生物体信息，计算出用于特征量计算的基础信息即心搏数。基于这样计算出的两个心搏数，特征量计算部203计算出心搏数变动(ΔHR)。此外，心搏数和心搏数变动的计算顺序可以应用公知的顺序。另外，该情况下的生物体信息由于是用于计算心搏数变动的信息，所以也可以是心电波形信息。

在计算出心搏数变动的情况下，在步骤S4和步骤S20中，优选在第一次生物体信息的检测控制和第二次生物体信息的检测控制之间，例如通过在显示部4显示“请进行深呼吸”这样的消息等的方式进行报告，以便让用户进行深呼吸。由此，在训练之前或之后，都能够计算出深呼吸状态前后各自的心搏数。但是，从刺激植物神经的观点出发，也可以报告让用户进行快速的呼吸。另外，在步骤S14中，即使在呼吸训练中，也优选在两次的生物体信息检测时，以例如在显示部4显示“请中断呼吸训练”这样的消息等的方式进行报告，以便中断深呼吸。此外，也可以预先在训练模式设置中断期间。

在步骤S6、S16、S21、S22中，效果指标计算部204基于两个心搏数变动(ΔHR)，计算出植物神经活动水平的稳定度。

另外，在训练指标是上述的血压稳定性指标的情况下，特征量计算部203例如计算出BRS(压力感受性反射：Baroreflex Sensitivity)作为特征量。BRS例如通过“血压变动(ΔBP)/心搏数变动(ΔHR)”计算。BRS是在通过深呼吸来刺激植物神经从而使心搏数变化时表现血压上升到何种程度的指标。该值越高，则压力感受性反射越下降，即，血压稳定性低，评价为不健康。

在计算出BRS的情况下，在图4的步骤S4、S14、S20中也进行与计算心搏数变动的情况同样的处理。此外，在计算出BRS的情况下，作为上述基础信息而计算出血压值和心搏数，基于计算出的两个血压值和心搏数计算出BRS。

在步骤S6、S16、S21、S22中，效果指标计算部204基于两个BRS计算出血压稳定性的增强度(ΔBRS)。

此外，在能够与呼吸同步地连续测定心搏数以及/或者血压值的情况下，可以通过1次测定动作(生物体信息的检测处理)计算出心搏数变动或BRS。

另外，在上述第一实施方式中，以仅计算出1种特征量和效果指标为例进行了说明，但是，也可以计算出两种以上的特征量和效果指标，将两种以上的效果指标报告给用户。

或者，在本实施方式中，将基于两个特征量计算出的效果指标报告给用户。但是，用户能够把握呼吸训练的效果即可，例如可以不向用户报告效果指标而报告两个特征量(例如初次训练前的特征量和这次训练前的特征量等)。在该情况下，图2中的效果指标计算部204可以不包含在控制部20内。另外，取代图4的步骤S6而报告在步骤S4中计算出的这次训练前的特征量和初次训练前的特征量。具体地说，例如，这两个特征量同时或者交替显示在显示部4上。同样，可以取代步骤S16而报告在步骤S14中计算出的训练中的特征量。可以取代步骤S21而报告在步骤S14计算出的这次训练前的特征量和在步骤S20中计算出的这次训练后的特征量。另外，可以取代步骤S22而报告在步骤S20中计算出的这次训练后的特征量和初次训练后的特征量。另外，也可以取代步骤S24、S26，而报告特征量的趋势。另外，在图5示出的训练模式决定处理中，可以在步骤S106中读出最近的特征量(例如训练前的特征量)的存储值，基于最近的特征量，进行指示器的更新(S107)。

[第二实施方式]

接着，针对本发明的第二实施方式进行说明。

在第一实施方式中，在呼吸训练中不变更在训练前决定的训练模式，但是，在第二实施方式中，在呼吸训练中也能够变更训练模式。此外，第二实施方式中的呼吸训练器的基本结构与第一实施方式中的呼吸训练器100相同。因此，在这里也使用在第一实施方式使用过的附图标记进行说明。

下面，针对与第一实施方式不同的点进行说明。

参照图2，第二实施方式中的呼吸训练器100的控制部20除了具有在第一实施方式说明过的各部外，还具有模式变更部208。模式变更部208基于这次训练器期间中的效果指标，变更执行中的训练模式。

图14是表示本发明第二实施方式中的呼吸训练处理的流程的流程图。在图14的流程图示出的处理预先作为程序而存储在存储器12中，控制部20读出并执行该程序，从而实现呼吸训练处理的功能。此外，对于与图4示出的处理同样的处理，标上相同的步骤号。

参照图14，在第一第二实施方式的呼吸训练处理中，在步骤S16和步骤S18之间执行模式变更处理(步骤S17)。

图5示出表示模式变更处理的子程序的流程。图15是表示本发明第二实施方式中的模式变更处理的图。

参照图15，首先，模式变更部208判断训练中的效果指标的计算值是否超过了预定的上限值(步骤S202)。在判断为超过了上限值的情况下(在步骤S202中为“是”)，进入步骤S204。另一方面，在判断为训练中的效果指标的计算值在上限值以下的情况下(在步骤S202中为“否”)，进入步骤S206。

在步骤S204中，模式变更部208将执行中的训练模式变更为更高负荷的模式。更具体地说，例如，使训练时间长于设定值。或者，也可以使呼吸深度大于设定值。或者，既可以对它们进行组合，也可以变更其他参数(例如呼吸强度、呼吸周期和吸气周期之比等)。当步骤S204的处理结束时，进入步骤S206。

在步骤S206中，模式变更部208判断训练中的效果指标的计算值是否低于预定的下限值。在判断为低于下限值的情况下(在步骤S206中为“是”)，进入步骤S208。另一方面，在判断为训练中的效果指标的计算值在下限值以下的情况下(在步骤S206中为“否”)，处理返回到主程序。

在步骤S208中，模式变更部208将执行中的训练模式变更为更低负荷的模式。更具体地说，例如，使训练时间短于设定值。或者也可以使呼吸的深度小于设定值。或者，既可以对它们进行组合，也可以变更其他参数。当步骤S208的处理结束时，处理返回到主程序。

这样，在第二实施方式中，在训练中的效果指标这样的实时效果指标超过规定的范围的情况下，对用户来说能够将训练模式灵活地变更为适当的模式。

此外，在模式变更处理中使用的上限值和下限值也可以分别是与第一实施方式中决定训练模式时使用的值相同的值。

另外，在第二实施方式中，基于训练中的效果指标变更训练模式，但是也可以基于训练中的特征量变更训练模式。在该情况下，例如也根据训练中的特征量是否超过规定的上限值或者是否超过规定的下限值，来变更训练模式。

另外，也能够提供程序来作为本发明的呼吸训练器执行的呼吸训练方法。这种程序也能够通过CD-ROM(Compact Disk-ROM：光盘驱动器)等光学介质或存储卡等计算机可读取的记录介质进行存储，从而提供为程序产品。另外，也可以通过网络下载来提供程序。

所提供的程序产品被装在存储器12等程序存储部中而执行。此外程序产品包括程序自身和存储有程序的记录介质。

应该理解，这次公开的实施方式在所有方面都是例示而不是进行限制。本发明的范围不是由上述的说明而是由权利要求书确定，包括与权利要求书均等的意义和范围内的所有变更。

Claims (21)

1.一种呼吸训练器，其特征在于，具有：

引导部(201)，其用于将呼吸的训练模式引导给用户；

检测部(30)，其用于检测所述用户的生物体信息；

检测控制部(202)，其用于在与引导所述训练模式的训练期间相关的时机，控制所述生物体信息的检测；

特征量计算部(203)，其用于基于根据所述检测控制部的控制而检测出的所述生物体信息，计算出反映呼吸训练的目标即训练指标的特征量；

效果指标计算部(204)，其用于基于至少两个所述特征量，计算出表示呼吸训练的效果的效果指标；

报告部(206)，其用于将所述效果指标报告给所述用户。

2.如权利要求1所述的呼吸训练器，其特征在于，

所述检测控制部在所述训练期间之前和之后，使所述检测部检测出所述生物体信息，

所述特征量计算部基于检测出的所述训练期间之前和之后各所述生物体信息，计算出两个所述特征量，

所述效果指标计算部基于计算出的所述特征量，计算出所述训练期间的前后的所述效果指标。

3.如权利要求1所述的呼吸训练器，其特征在于，

该呼吸训练器还具有存储部(12)，该存储部(12)用于存储基于在以前的所述训练期间之前或之后检测出的所述生物体信息的所述特征量，

所述检测控制部在所述训练期间之前或之后，使所述检测部检测出所述生物体信息，

所述特征量计算部基于检测出的所述生物体信息和在所述存储部存储的所述生物体信息，计算出两个所述特征量，

所述效果指标计算部基于计算出的所述特征量，计算出每个所述训练期间之前或每个所述训练器期间之后的所述效果指标。

4.如权利要求1所述的呼吸训练器，其特征在于，

所述检测控制部在所述训练期间内使所述检测部检测出所述生物体信息，

所述特征量计算部基于检测出的所述训练期间内的所述生物体信息，计算出所述特征量，

所述效果指标计算部基于计算出的所述特征量，计算出所述训练期间内的所述效果指标。

5.如权利要求4所述的呼吸训练器，其特征在于，

该呼吸训练器还具有变更部(208)，该变更部(208)用于基于由所述效果指标计算部计算出的所述训练期间内的所述效果指标和规定的阈值的比较结果，变更所述训练模式。

6.如权利要求1所述的呼吸训练器，其特征在于，

所述训练指标和所述特征量是血压值，

所述效果指标是所述血压值的下降度。

7.如权利要求1所述的呼吸训练器，其特征在于，

所述训练指标是表示植物神经活动水平的植物神经活动水平指标，

所述特征量包括心搏数变动，

所述特征量计算部基于与检测出的两个生物体信息分别对应的两个心搏数，计算出各所述心搏数变动，

所述效果指标计算部基于两个所述心搏数变动，计算出植物神经活动水平的稳定度来作为所述效果指标。

8.如权利要求1所述的呼吸训练器，其特征在于，

所述训练指标是血压稳定性指标，

所述特征量包括压力感受性反射，

所述特征量计算部基于与检测出的两个生物体信息对应的心搏数变动和血压变动，计算出各所述压力感受性反射，

所述效果指标计算部基于两个所述压力感受性反射之差或之比，计算出血压稳定性的增强度作为所述效果指标。

9.如权利要求1所述的呼吸训练器，其特征在于，

该呼吸训练器还具有存储部(12)，该存储部(12)用于存储与以前的所述训练期间相关的所述效果指标，

所述报告部还报告所存储的所述效果指标和计算出的所述效果指标的趋势。

10.如权利要求1所述的呼吸训练器，其特征在于，该呼吸训练器还具有：

输入部(21)，其用于输入所述用户的身体信息；

决定部(20)，其用于基于所输入的所述身体信息决定训练模式，

所述引导部引导所决定的所述训练模式。

11.如权利要求10所述的呼吸训练器，其特征在于，

所述决定部基于与以前的所述训练期间相关的所述效果指标，决定所述训练模式。

12.一种呼吸训练器，其特征在于，具有：

引导部(201)，其用于将呼吸的训练模式引导给用户；

检测部(30)，其用于检测所述用户的生物体信息；

检测控制部(202)，其在与引导所述训练模式的训练期间相关的时机，控制所述生物体信息的检测；

特征量计算部(203)，其用于基于根据所述检测控制部的控制而检测出的所述生物体信息，计算出反映呼吸训练的目标即训练指标的特征量；

报告部(206)，其用于将至少两个所述特征量报告给所述用户。

13.如权利要求12所述的呼吸训练器，其特征在于，

所述检测控制部在所述训练期间之前和之后，使所述检测部检测出所述生物体信息，

所述特征量计算部基于检测出的所述训练期间之前和之后各所述生物体信息，计算出两个所述特征量，

所述报告部报告所述训练期间之前和之后各所述特征量。

14.如权利要求12所述的呼吸训练器，其特征在于，

该呼吸训练器还具有存储部(12)，该存储部(12)用于存储基于在以前的所述训练期间之前或之后检测出的所述生物体信息的所述特征量，

所述检测控制部在所述训练期间之前或之后，使所述检测部检测出所述生物体信息，

所述特征量计算部基于检测出的所述生物体信息和在所述存储部存储的所述生物体信息，计算出两个所述特征量，

所述报告部报告每个所述训练期间之前或每个所述训练期间之后的所述特征量。

15.如权利要求12所述的呼吸训练器，其特征在于，

所述检测控制部在所述训练期间内使所述检测部检测出所述生物体信息，

所述特征量计算部基于检测出的所述训练期间内的所述生物体信息，计算出所述特征量，

所述报告部报告所述训练期间内的所述特征量。

16.如权利要求15所述的呼吸训练器，其特征在于，

该呼吸训练器还具有变更部(208)，该变更部(208)用于基于由所述特征量计算部计算出的所述训练期间内的所述特征量和规定的阈值的比较结果，变更所述训练模式。

17.如权利要求12所述的呼吸训练器，其特征在于，

所述训练指标和所述特征量是血压值。

18.如权利要求12所述的呼吸训练器，其特征在于，

所述训练指标是表示植物神经活动水平的植物神经活动水平指标，

所述特征量包括心搏数变动，

所述特征量计算部基于与检测出的两个生物体信息分别对应的两个心搏数，计算出各所述心搏数变动。

19.如权利要求12所述的呼吸训练器，其特征在于，

所述训练指标是血压稳定性指标，

所述特征量包括压力感受性反射，

所述特征量计算部基于与检测出的两个生物体信息对应的心搏数变动和血压变动，计算出各所述压力感受性反射。

20.如权利要求12所述的呼吸训练器，其特征在于，该呼吸训练器还具有：

输入部(21)，其用于输入所述用户的身体信息；

决定部(20)，其用于基于所输入的所述身体信息决定训练模式，

所述引导部引导所决定的所述训练模式。

21.如权利要求20所述的呼吸训练器，其特征在于，

所述决定部基于与以前的所述训练期间相关的所述效果指标，决定所述训练模式。

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