CN104994781A - 近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统和方法 - Google Patents

近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104994781A
CN104994781A CN201380073351.9A CN201380073351A CN104994781A CN 104994781 A CN104994781 A CN 104994781A CN 201380073351 A CN201380073351 A CN 201380073351A CN 104994781 A CN104994781 A CN 104994781A
Authority
CN
China
Prior art keywords
canteen
body temperature
heat
reading
sensor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201380073351.9A
Other languages
English (en)
Inventor
D.W.巴曼
M.K.鲁尼恩
C.D.迪恩
N.W.库伊文霍文
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Access Business Group International LLC
Original Assignee
Access Business Group International LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Access Business Group International LLC filed Critical Access Business Group International LLC
Publication of CN104994781A publication Critical patent/CN104994781A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N25/00—Investigating or analyzing materials by the use of thermal means
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/01—Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4866—Evaluating metabolism
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
    • A61B2560/02—Operational features
    • A61B2560/0242—Operational features adapted to measure environmental factors, e.g. temperature, pollution
    • A61B2560/0247—Operational features adapted to measure environmental factors, e.g. temperature, pollution for compensation or correction of the measured physiological value
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1118—Determining activity level
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/22—Ergometry; Measuring muscular strength or the force of a muscular blow
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/42—Detecting, measuring or recording for evaluating the gastrointestinal, the endocrine or the exocrine systems
    • A61B5/4261—Evaluating exocrine secretion production
    • A61B5/4266—Evaluating exocrine secretion production sweat secretion
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/43—Detecting, measuring or recording for evaluating the reproductive systems
    • A61B5/4306—Detecting, measuring or recording for evaluating the reproductive systems for evaluating the female reproductive systems, e.g. gynaecological evaluations
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
    • A61B5/6804—Garments; Clothes
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6813—Specially adapted to be attached to a specific body part
    • A61B5/6814—Head
    • A61B5/6815—Ear

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Obesity (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Otolaryngology (AREA)
  • Reproductive Health (AREA)
  • Endocrinology (AREA)
  • Gastroenterology & Hepatology (AREA)
  • Gynecology & Obstetrics (AREA)
  • Physical Education & Sports Medicine (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)

Abstract

用于使用生热作用来近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统和方法。该系统可以包括用于在一定时间段内追踪体温的一个或多个传感器，以及可以包括配置成基于体温来确定热量能量摄入和/或常量营养素组成的处理器。该系统可以被配置成标准化体温读数以补偿除生热作用以外的可能影响核心体温的因素。该系统可以包括用于测量标准化因素的一个或多个传感器，以及用于基于所测量的标准化因素来标准化原始体温读数的处理器。该方法可以包括如下步骤：（a）收集体温数据，（b）标准化原始体温数据和（c）根据经标准化的数据来确定热量能量摄入和/或常量营养素组成。该系统可以被配置成当表征常量营养素组成时计及用户校准数据。

Description

近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统和方法
背景技术
本发明涉及用于监控与保健和健康有关的用户活动的自动化系统和方法，以及更具体地涉及用于近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统和方法。
在开发能够促进保健和健康的自动化系统方面存在日渐增长的兴趣。例如，在市场上存在聚焦于体重管理的多种移动设备，诸如FitBitTM和BodyMediaTM。这些设备使用三轴加速度计追踪日常的热量能量支出（EE）以及使用PC和/或基于电话的食物日志来追踪日常的能量摄入。这些食物日志需要用户手动输入他们吃的每样东西以及此信息被转换为热量能量摄入（EI）。这些常规系统可能受到各种缺点的影响。例如，对于用户来说手动输入食物消耗信息到系统中可能是耗时的。对于典型用户来说识别食物类型、食用份量和在表征所消耗食物方面可能有用的其他类型的信息也可能是有挑战的。甚至当食物类型、食用份量和其他相似类型的信息可得到时，对于用户来说获得针对所消耗食物的营养信息可能是困难的。进一步地，用户将经常在远离用于追踪食物消耗的计算机的场所消耗食物。因此，可能要求用户记住或花时间来写下该信息以用于随后录入到计算机中。由于这些和其他缺点，常规系统使用起来是不方便的并且易于出现显著错误。
发明内容
本发明提供用于使用生热作用来近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统和方法。在一个实施例中，该系统包括用于在一定时间段内追踪体温以确定所消耗食物的热量能量摄入和常量营养素组成的一个或多个传感器。在一个实施例中，该系统包括位于提供核心体温的温度数据表示的位置中的一个或多个温度传感器。例如，传感器或传感器网络可以在用户身体上被布置在允许核心体温的充分精确测量的一个或多个位置处。
在一个实施例中，一个或多个传感器可以位于由用户所穿戴的设备中，该设备诸如是腕带、脚环、耳机或其他类似的设备。在另一个实施例中，一个或多个传感器可以是可以直接应用于用户皮肤的一个或多个表皮皮肤传感器。表皮皮肤传感器可以本质上被应用在提供精确测量的任何位置中。例如，表皮皮肤传感器可以被应用于用户的胸部或腋下区域中。在另外的其他实施例中，温度传感器网络可以包括位于由用户穿戴的设备中的一个或多个传感器以及应用于用户皮肤的一个或多个表皮皮肤传感器。如果期望的话，当期望进行温度测量时，可移动温度传感器可以被临时地放置为与皮肤接触。例如，可移动温度传感器可以用于临时取得用户前额或头皮的温度。作为另一个示例，可移动耳机可以被周期性地放置在耳中以收集温度数据。该耳机不需要是可移动的并且可以具有使用与助听器本质上相同的电路来传递声音的能力。
在一个实施例中，该系统被配置成从与餐食相关联的时间段内所取得的读数产生针对该餐食的温度分布。例如，该温度分布可以起始于餐食开始并且延续固定的时间段，诸如六小时。然而，该时间段不需要是固定的。例如，可以开始于餐食的起始时并且当食物的热效应已经充分地减退时结束。作为另一个示例，如果另一顿餐食在时间已到期前被吃完，则该时间段可以停止。在这个实施例的情况下，该系统可以包括允许用户指示餐食的起始的输入设备。例如，该系统可以包括按钮、开关或其他用户输入以标记餐食的起始。一种替代方式是提供以下设备，该设备具有允许用户通过用该设备做出特定的手势来用信号通知餐食的起始的集成加速度计或其他运动传感器。在一个实施例中，该系统被配置成基于温度分布的生热最大值（Thermogenic Maximum (TGM)）、生热最大值时间（Time to Thermogenic Maximum (TTM)）和总生热响应（Total Thermogenic Response (TTR)）来根据温度分布确定热量能量摄入和/或常量营养素组成。
在一个实施例中，该系统可以被配置成标准化体温读数以补偿除了生热作用以外的可能影响核心体温的因素。标准化因素的数量和类型可以从应用到应用而不同。然而，在一个实施例中，系统可以包括监控用户的身体活动水平、环境温度、UV暴露和/或当日时间的一个或多个附加传感器。其他标准化因素可以包括诸如月经周期、风速和湿度水平之类的因素。该系统可以包括能够基于来自传感器的针对标准化因素的读数来标准化体温读数的处理器。在一个实施例中，在原始体温读数的标准化期间关于用户的生物计量和生理数据（诸如年龄、身高、体重、性别、种族和健身水平）可以被纳入考虑。
在一个实施例中，该系统包括能够处理原始温度数据以及其他数据（例如标准化数据）以提供热量能量摄入和/或常量营养素组成的处理器。处理能力可以被集成到携带一个或多个传感器的设备中。该设备可以从机载传感器（或多个传感器）获得所有必要的温度数据或其可以从远程传感器或结合了传感器的远程设备获得温度数据中的至少一些。当远程获得温度数据时候，可以使用常规的无线通信协议（诸如蓝牙、WiFi或NFC）来传送数据。然而，数据可以以其他方式来传送，例如使用软线连接或使用集成到无线电源中的通信技术（诸如反向散射调制）来传送。作为将处理能力结合到携带一个或多个传感器的设备中的替代方式，处理能力可以被集成到单独的设备中。例如，该系统可以包括能够接收并处理来自远程传感器网络的温度数据和其他相关数据（例如标准化数据）的中央设备。
在一个实施例中，该系统包括能够生成温度分布并且使用所述温度分布来预测所消耗食物的常量营养素组成的处理器。该系统可以包括用于存储在基于温度分布来表征常量营养素组成方面有用的用户校准数据的数据存储装置。校准数据可以是算法（或算法集合）或者其可以是允许从标准化传感器收集的信息被转换成针对原始温度读数的调整的表或其他形式的数据集合。在一个实施例中，用户校准数据将表示对用户进行的校准测试的结果。在其他实施例中，用户校准数据可以表示对测试组进行的校准测试的结果。在一些实施例中，用户校准数据可以表示对用户和测试组进行的校准测试的组合结果。校准数据可以包括结合已知常量营养素组成的一顿或多顿餐食的消耗所收集的温度。
在一个方面，本发明提供了用于确定热量能量摄入的方法，所述方法包括如下步骤：（a）收集表示用户在一定时间段内的体温的数据，（b）标准化原始体温数据，以及（c）作为经标准化的体温数据的函数来确定热量能量摄入。该方法可以包括以下步骤：追踪和量化在个人体温中的贯穿一天（特别是餐食之后）的变化以及通过将监控活动水平、环境温度、UV暴露和当日时间的传感器进行组合来标准化和校正原始温度数据。本发明可以采用允许餐食消耗后的温度分布预测餐食的常量营养素组成的方法和等式。
在一个实施例中，确定热量能量摄入的步骤可以包括产生针对用户所校准的等式的步骤。经校准的等式可以通过以下来产生：让用户消耗已知常量营养素组成的多顿餐食，针对每顿所消耗餐食产生表示TEF的体温分布，以及作为温度分布的TGM、TTM和TTR的函数来校准热量能量摄入等式。在一个实施例中，多顿餐食中的每顿餐食被提供有不同常量营养素的不同百分比。
本发明提供了用于近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的简单和有效的系统和方法。该系统和方法是基于生热作用的并且因此可以使用相对廉价和非侵入性的温度传感器来实现。本发明提供了克服需要手动录入与热量能量摄入有关的信息的常规系统的缺点的系统和方法。该系统和方法可以结合对原始体温读数的标准化以提高热量能量摄入和/或常量营养素组成近似值的精度。该系统和方法可以能够针对可能影响体温读数的本质上任何环境因素进行标准化。该系统和方法能够实现一个或多个标准化因素以按期望提高近似值的精度。该系统和方法可以能够针对用户特定的变化（诸如代谢功能、年龄、身高、体重、性别、种族和健身水平）进行校准以提高热量能量摄入和/或常量营养素组成近似值的精度。该系统和方法允许基于各种因素（诸如系统成本、所期望的精度和用户便利性）的处于不同水平的标准化和校准能力的实现。
通过参考实施例和附图的描述，本发明的这些和其他特征将被更充分地理解和领会。
附图说明
图1是根据本发明实施例的用于近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统的示意性表示。
图2A是示出了摄入卡路里（calorie）相对食物热效应的图表。
图2B是示出了随着时间的摄入卡路里和食物热效应的三维图表。
图3示出了反映间接热量测定和全身温度之间的相关性的两个图表。
图4是配置成提供多点体温测量的衬衫和表皮皮肤传感器的表示。
图5A示出了可以在一个实施例中使用以将体温中的变化转换成生热最大值（TGM）、生热最大值时间（TTM）和总生热响应（TTR）的图表和等式。
图5B示出了可以在一个实施例中使用以将体温中的变化转换成针对蛋白质的生热最大值（TGM）的图表和等式。
图6示出了下述等式，该等式可以在一个实施例中使用以确定在图5A中示出的TGM等式中使用的系数。
图7示出了下述等式，该等式可以在一个实施例中使用以确定在图5A中示出的TTM等式中使用的系数。
图8示出了下述等式，该等式可以在一个实施例中使用以确定在图5A中示出的TTR等式中使用的系数。
图9是具有私人设备和远程温度传感器的替代系统的示意性表示。
图10是示出了在月经周期内女性体温中的变化的图表。
图11示出了响应于身体活动的体温中的变化的图表。
图12是具有远程传感器、私人设备和蜂窝电话的替代系统的示意性表示。
图13是示出了针对个人常量营养素的TGM的图表。
图14是示出了针对不同身体活动水平的体温中的变化的图表。
在对本发明实施例进行详细解释之前，应该明白的是，本发明并不限于操作的细节或者限于在下文描述中所阐述的或在附图中所图示的部件的构造和布置的细节。本发明可以被实现在各种其他实施例中，并且以未在本文中明确公开的替代方式来实践或实行。而且，要理解的是，本文中使用的措辞和术语是为了描述的目的并且不应当被认为是限制性的。“包括”和“包含”及其变形的使用意图涵盖其后所列出的项目及其等同物以及附加的项目及其等同物。进一步地，可以在各种实施例的描述中使用列举。除非另外明确陈述，列举的使用不应被解释为将本发明限于任何具体次序或部件的数量。列举的使用也不应该被解释为从本发明的范围排除可能与所列举的步骤或部件相组合或组合成所列举的步骤或部件的任意附加步骤或部件。
具体实施方式
A.综述。
用于近似所消耗食物的热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统10在图1中示出。在这个实施例中，系统被实现在可以被用户穿戴的设备12中。图1的设备12被配置成通过贯穿一天且在这个实施例中特别是在餐食前后测量和标准化体温来追踪用户的热量摄入。图1的设备12包括环境温度传感器14，体温传感器16和运动传感器18。这些传感器中的每个传感器可以是单个传感器或多个传感器。例如，可以使用从位于身体上不同位置处的多个不同温度传感器16收集的读数来追踪体温。作为另一个示例，运动传感器18可以包括不同类型的运动传感器，诸如三轴加速度计、计步器、陀螺仪和磁力计。设备10可以包括可以被用于进一步提高系统精度的附加传感器。可以包括在系统中的附加传感器的示例包括电流皮肤传感器和UV剂量计。在使用中，设备12使用温度传感器16收集体温读数；收集与可能影响原始温度读数的标准化因素（诸如使用运动传感器18的身体活动）有关的数据；标准化原始温度读数；以及计算所消耗食物的热量能量摄入和/或常量营养素组成的近似值。
尽管图1的实施例是包含在单个设备中的本发明的实现方式，本发明可以被实现在多种多样的替代的设备或者设备（或其他部件）的网络中。例如，本发明可以被实现在多个分立部件中，所述多个分立部件被联网或者以其他方式能够合作地操作以执行本发明。如在下文更详细讨论的，例如，本发明可以被实现在包括向设备提供数据的多个单独传感器和中央处理设备的部件网络中。如果期望的话，本发明可以被结合到更大的自动化系统中，该更大的自动化系统诸如是与保健和健康有关的自动化系统（诸如行为修正系统）。例如，本发明可以被结合到根据2011年12月7日提交的并且题为“Behavior Tracking and Modification System”的编号为61/567,962的美国临时申请和/或2012年12月7日提交的并且题为“Behavior Tracking and Modification System”的编号为PCT/US12/68503的PCT申请的教导的行为修正系统中，所述两项申请通过引用全文结合于本文中。
B.生热作用。
生热作用是在动物体内的热产生过程。在温血动物体内，热是通过三个主要的生热过程来生成的：i)运动诱发的（exercised induced），ii)非运动诱发的，以及iii)饮食诱发的。后者的生热作用形式经常被称为食物热效应（TEF）。食物热效应是在常量营养素的消耗之后在生热效应中的增加。这种餐食诱发的生热作用可以在食物的消耗后持续大约6小时。
食物热效应既可以使用直接测热法又可以使用间接测热法来测量。直接测热法测量发生在餐食的消耗后的全身温度中的增加。全身温度变化可以通过将个人放置到新陈代谢腔（metabolic chamber）中来测量。间接测热法测量由个人消耗的氧气量和呼出的二氧化碳量。这种测量技术导致对所生成热的间接度量。该测量典型地使用VO2/CO2新陈代谢表来完成的。图2A和图2B是来自第三方研究的图表，其示范了食物热效应和间接测热法以及全身温度之间的相关性。
一般而言，响应于餐食的在生热作用的量值上的增加取决于所消耗卡路里的数量和餐食的常量营养素组成这两者。可以存在于食物中的三种常量营养素是蛋白质、脂肪和碳水化合物。蛋白质具有最高的生热效应，接下来是碳水化合物，以及然后是脂肪。例如，图3A和图3B是来自第三方研究的图表，其示出了食物热效应和体温以及常量营养素组成之间的相关性。
C.私人设备。
如上文所提到的，本发明可以被实现在多种多样的设备或设备/部件的网络中。在图1的实施例中，本发明被实现在私人设备12中，所述私人设备12可以由用户穿戴，并且被配置成通过贯穿整日且特别是在餐食前后测量和标准化体温来追踪热量摄入和/或常量营养素组成。在这个实施例中，设备12可以一般地包括环境温度传感器14、体温传感器16和运动传感器18。设备12可以包括可能帮助近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的附加传感器。例如，可以提供附加传感器来收集与可能帮助标准化体温数据的因素有关的数据。如果期望的话，设备12可以包括能够测量汗水的电流皮肤传感器（未示出），所述电流皮肤传感器在标准化体温数据方面对于补偿身体活动和/或用户水合作用可以是有用的。设备12也可以包括能够测量UV暴露的UV剂量计（未示出），所述UV剂量计在标准化体温数据方面对于补偿太阳暴露可以是有用的。用于收集与热量能量摄入和常量营养素组成的近似有关的数据的传感器可以被结合到设备12中或者可以是结合到其他设备或其他系统部件中的远程传感器。远程传感器可以包括通信电路，所述通信电路允许它们使用有线或无线通信系统来将所测量的信息传送到设备12或另一个中央设备。远程传感器可以能够存储可以被传送到设备12的测量结果，和/或当由设备12查询时，所述远程传感器可以能够提供实时测量结果。
设备12也可以包括意图提供附加能力的各种附加部件，例如包括配置成与其他系统部件接收和传输数据和信息的电路，该其他系统部件诸如是其他设备和/或远程传感器。图1中的设备12是能够被用户穿戴或携带的，以及可以是以手环、腕带、脚环、耳机或其他可穿戴物品的形式，或其可以是以另一种方便的形式，诸如夹式（clip-on）设备或能够被放置在口袋里的设备。设备12可以被提供有输入设备，以允许用户录入数据到设备中。输入设备（未示出）可以本质上是任意类型的人工输入设备，诸如触摸屏、按钮、开关、键盘或其他人机接口设备。如果期望的话，设备12可以经由单独的系统部件来接收用户输入。例如，设备12可以能够与个人计算机、平板计算机或蜂窝电话进行通信，以及用户可以输入任意期望的信息到单独的系统部件中以及该部件可以将输入传送到设备12。设备12被描述为具有各种特征和功能。除非另外明确提及，否则那些特征、功能或它们的组合可以被结合到其他设备、传感器或其他系统部件中。
再次参考图1，所图示实施例的设备12可以包括温度传感器（(多个)环境温度传感器14和（多个）体温传感器16）、三轴加速度计18、生物阻抗和生物共振测量电路24、麦克风和扬声器26、蓝牙低能（BTLE）收发器28、916.5MHz低功率收发器30、天线32或天线组、显示器34、电池36、和无线功率收发器38。结合所有这些部件来描述设备12，但在替代实施例中，设备12可以包括一些部件但不包括其他的部件。例如，在一个实施例中，设备12可以不包括生物阻抗和生物共振测量电路24或者可以不包括低功率收发器30。
（多个）体温传感器16和（多个）环境温度传感器14可以被结合到设备12中和/或可以是能够例如使用有线或无线通信（诸如蓝牙、WiFi、NFC或RF通信）来向设备12提供温度数据的单独的远程温度传感器。当体温传感器被结合到设备12中时，温度传感器可以被安放在内表面，所述温度传感器一般与用户的皮肤保持接触以周期性地收集体温读数。设备12可以替代地包括位于外表面上并且每当期望温度读数时被放置为与身体接触的温度传感器。当远程体温传感器被包括在内时，它们可以被放置在它们将提供与核心体温最相似的测量结果的地方。例如，远程温度传感器16可以位于胸部或前额上或者位于腋窝中。远程温度传感器16可以另外或替代地被放置在身体器官（诸如肾脏、胃或肝脏）上。
类似地，（多个）环境温度传感器14可以安放在其将提供最精确表示环境温度的温度读数的地方。例如，环境温度传感器可以位于设备12的外部，在那里所述环境温度传感器暴露于环境空气并且尽可能地与体温隔离。作为另一个示例，环境温度传感器可以是位于远离用户处的远程传感器（例如与设备12分离），在那里所述远程传感器可以提供环境温度的更精确的度量。当环境温度传感器是远程传感器时，其可以能够将它的读数传送到设备12或传送到中央设备。
温度传感器的示例包括热电偶、热敏电阻和电阻温度检测器。温度传感器的另一个示例是表皮皮肤传感器。表皮皮肤传感器已经被论证并且现在是例如从 Cambridge, Mass的mc10公司商业可得的。表皮皮肤传感器典型地是薄的(~25-75μm)、可拉伸的以及可以与人的皮肤共形接触。图4图示了包括表皮皮肤传感器40在内的若干远程温度传感器和具有体温传感器40的阵列的衬衫S。表皮皮肤传感器40可以使用任意形式的有线或无线通信来将温度数据传送到设备12。在一个实施例中，表皮皮肤传感器40可以被配置成由外部RF信号来激励。例如，表皮皮肤传感器40可以具有当收到适当的RF场时能够生成电能的感应器（未示出）。表皮皮肤传感器40内的温度传感器42可以被配置成使得温度中的变化导致表皮皮肤传感器40的反映阻抗中的变化。例如，温度传感器40可以是可变阻抗元件，在所述可变阻抗元件中阻抗作为温度的函数而变化。可变阻抗元件可以被操作耦合到感应器（未示出），使得可变阻抗元件的阻抗对表皮皮肤传感器40的反映阻抗有影响。在使用中，表皮皮肤传感器40可以被由设备12提供的RF信号所激励，以及可以在设备12内测量表皮皮肤传感器40的反映阻抗以确定表皮皮肤传感器40内的温度传感器的实时值。在替代实施例中（未示出），表皮皮肤传感器40可以被提供有控制器、无线通信电路和电能存储设备（诸如超级电容器或电池）。在这个实施例中，表皮皮肤传感器40可以用其自身的功率运行以及随着时间而获得温度读数。温度读数可以被实时地无线传送到设备12或其他系统部件。如果期望的话，表皮皮肤传感器40可以包括数据存储装置，以及可以在一定时间段内收集温度读数并且将温度读数周期性地传送到设备12或其他系统部件。在这个实施例中，衬衫S可以包括从传感器50a-d收集数据的中央处理器52。中央处理器52可以能够使用本质上任意形式的有线或无线通信来将数据传送到设备12。尽管衬衫S被示为具有四个温度传感器50a-d，但温度传感器的数量和位置可以按期望从应用到应用而不同。
如上文所提到的，图1中的设备12包括身体活动传感器18。活动传感器的示例可以包括三轴加速度计、计步器和陀螺仪，但是也可以包括其他类型的活动传感器、运动传感器、位置传感器或方位传感器。由这些传感器18收集的数据可以用于标准化原始体温数据以补偿由诸如锻炼之类的身体活动（如下文更详细地描述）所导致的核心体温的变化。
远程传感器60的另一个示例在图9和图12中示出。图9和图12示出了可以由用户穿戴以收集体温的耳机。在这个实施例中，远程传感器60被配置成例如使用无线通信将体温测量结果传送到远程设备12。图9和图12的远程传感器一般包括用于取得体温测量结果的温度感测电路62、用于收集体温测量结果的数据存储装置和用于将测量结果传送到设备12的通信电路64。尽管在这个实施例中体温测量结果被传送到设备12，但如果期望的话，体温测量结果也可以被传送到系统10中的其他设备。例如，在一些实施例中，处理可以发生在与设备12分离的处理器中，例如发生在能够从设备12和远程传感器60接收数据的中央网络部件中。作为另一个示例，远程传感器60可以能够将它所存储的数据传送到蜂窝电话70或传送到可以将信息中继到设备12或中央处理器（未示出）以用于处理的其他中间设备。耳机可能与助听器是相似的，使得人们不必将它取出并且它将不会影响他们的听力。通过在长时段内将它留在耳朵内，远程传感器60可以提供更好的温度测量结果。如果期望的话，三轴加速度计或其他运动传感器可以被结合到远程传感器60中。通过从多点（例如，在耳朵中的远程传感器60和在手腕上的设备12）收集更多活动数据，系统10可以能够更精确地进行活动计算。
D.方法。
本发明还提供了用于近似所消耗食物的热量能量摄入和/或常量营养素组成的方法。在一个实施例中，该方法近似热量能量摄入，包括如下步骤：（a）在一定时间段内收集表示用户体温的数据，（b）标准化原始体温数据，以及（c）作为经标准化的体温数据的函数来确定热量能量摄入。该方法可以包括以下步骤：在一定时间段期间，例如在餐食的起始时开始的时间段期间，收集核心体温数据。该方法可以包括以下步骤：在餐食消耗后生成温度分布以预测餐食的常量营养素组成。该方法可以包括以下步骤：使用来自监控活动水平、环境温度、UV暴露、月经周期和当日时间中的一个或多个的传感器的数据来标准化和校正原始温度数据。
如上文所提到的，可以使用一个或多个温度传感器16来收集体温读数。体温读数可以在一定时间段内被周期性地取得并且可以用于产生温度分布。替代地，体温读数可以以连续的基础而不是在一定时间段内被周期性地取得。在一个实施例中，体温读数开始于餐食的起始时并且在固定的时间段内被周期性地取得。在一个实施例中，在从餐食的起始起六个小时的时段内取得读数。如果使用固定长度的时段，时段的长度可以从应用到应用而不同。例如，针对给定用户的TEF的典型长度可以通过测试来确定，以及该典型长度可以用作针对该用户的固定长度。温度读数不需要在固定的时间段内来取得。例如，温度读数可以在餐食的起始时开始并且当食物热效应已经充分减退时停止。作为另一个示例，如果在用于先前餐食的时间已经到期前另一顿餐食被吃完，则该时间段可以停止。
在这个实施例的情况下，系统可以包括允许用户指示餐食的起始的输入设备。例如，系统可以包括按钮、开关或其他用户输入以标记餐食的起始。一个替代方式是提供下述设备，该设备具有集成加速度计或允许用户通过用该设备做出特定手势来用信号通知餐食的起始的其他运动传感器。例如，用户可以以预定的方式摇动该设备以用信号通知餐食的起始。
如下文更详细地讨论的，将使用在图5-8中描述的等式来将体温读数转换成能量摄入。由于TEF引起的体温中预期增加根据餐食中的热量的量和常量营养素配给量而处于0.1℃和5.0℃之间。由于在餐食消耗后体温中的这些小的增加，该方法的这个实施例包括基于多个因素标准化体温读数的步骤。可能对个人体温具有影响的因素的示例包括：i)身体活动，ii)外界的（或环境的）温度，iii)对日光的暴露，iv)当日时间，v)月经周期，以及vi)疾病。该方法可以被配置成针对被发现影响体温的其他因素进行调整。
在这个实施例中，该方法包括以下步骤：使用附加的基于设备的且联网的传感器针对可能影响原始核心体温读数的除TEF以外的因素来标准化这些原始核心体温读数。例如，将利用内部时钟来计及当日时间；可以基于活动传感器的读数来标准化与活动相关联的体温增加；可以使用环境温度传感器来标准化与环境温度相关联的体温变化；以及可以使用UV剂量计来标准化由于暴露于太阳而引起的皮肤温度增加。
当日时间可以影响内部体温。例如，个人的体温在一天内可以增加和减少。为了适应这些变化，可能期望基于当日时间来调整原始体温读数。在一个实施例中，针对当日时间的标准化可以通过基于当日时间温度分布来调整原始温度读数而实现。当日时间分布可以通过监控用户自身内部体温在受控条件下随着时间的变化来产生。这些变化可以被分析以产生用于将当日时间转换成针对原始体温数据的调整的算法。该算法可以是将当日时间转换成可以加到原始体温或从原始体温中减去的数字的数学公式。替代地，该算法可以是可以用于将当日时间转换成可以用于标准化原始体温的数字的表或其他数据排列。作为对系统用户运行受控测试的替代方式，当日时间分布可以通过监控在受控条件下的测试组内部体温中的当日时间变化来产生。再者，该变化可以被分析以产生用于将当日时间转换成针对原始体温数据的调整的算法（例如公式或表）。应该注意的是，在不同人的群组中，变化可以不同。例如，年龄、性别、种族、身高、体重和健身水平可以具有对发生在当日时间内的变化的实质影响。相应的，针对不同的人的群组可以产生不同的算法。
身体活动也可以影响内部体温。剧烈身体活动可以显著增加内部体温。针对身体活动的标准化可以通过基于活动温度分布调整原始温度读数来实现。如以上结合当日时间标准化所讨论的，活动温度分布可以通过在各种水平的身体活动期间监控用户自身内部体温中的变化来产生。替代地，如以上结合当日时间标准化所讨论的，活动温度分布可以通过在受控条件下在各种水平的身体活动期间监控测试组的内部体温中的变化来产生。
体温也将随着外界温度（例如环境温度）而变化。例如，当外界温度增加时，用户的核心体温将典型地增加。类似地，在较冷的外界环境中，用户的核心体温可以减少。针对环境温度的标准化可以通过基于环境温度分布调整原始温度读数来实现。如上文结合当日时间标准化所讨论的，环境温度分布可以通过当受到不同环境温度时监控用户自身内部体温中的变化来产生。替代地，如上文结合当日时间标准化所讨论的，环境温度分布可以通过当在不同受控条件下受到不同环境温度时监控测试组的内部体温中的变化来产生。
暴露于太阳也可以对原始温度读数具有实质影响。例如，对太阳的增加的暴露可以实质上增加皮肤温度，这可以影响测量皮肤温度的温度传感器的读数。UV暴露也可以增加核心体温。结果，可能期望标准化原始温度读数来补偿UV暴露。针对UV暴露的标准化可以通过基于UV温度分布调整原始温度读数来实现。如上文结合当日时间标准化所讨论的，UV温度分布可以通过当受到不同水平的UV暴露时监控用户自身内部体温中的变化来产生。替代地，如上文结合当日时间标准化所讨论的，UV温度分布可以通过当在受控条件下受到不同水平的UV暴露时监控测试组的内部体温中的变化来产生。
现在将更详细地描述与针对物理活动的标准化相关联的步骤。参见图11，可以看到当人是活动的时候人的体温是更高的。利用类似于此的关系，执行一些初始测试以产生基于活动水平和身体特性来确定人的体温中的变化的算法可以是可能的。例如，该方法可以依靠改变年龄、性别、体重、身高和与活动一起的其他潜在相关因素的小的初步研究以及测量体温。这个研究的结果可以用于生成特定于人的不同分组的等式。此数据将与图14中的示例类似。针对图14中的示例，该方法可以包括让具有特定特性的人以不同的速度奔跑以及测量那个人的体温。对很多个人这样做将允许产生利用针对人的群组的活动预测温度的特定算法。在使用中，系统10的用户然后可以将他们的特性录入到设备中（年龄、身高、体重、性别等）。基于以上提到的测试，近似算法可以基于该用户所落入哪个群组来使用，以及然后随着活动传感器测量了那个人的活动，可以使用该算法来计算温度的精确预测。这方面（以及其他标准化因素）然后将从在生热作用期间所测量的温度中被减去，使得原始温度读数仅反映来自生热效应的发热并且不反映来自活动（或其他标准化因素）的发热。
与外界环境温度相关联的体温变化可以使用环境温度传感器来标准化。最后，由于暴露于太阳而引起的皮肤温度增加可以使用UV剂量计来标准化。在这个实施例中，这些示例都可以按照与UV剂量将与体温相关并且将产生函数的相同方式来校准，使得无论UV剂量计报告什么样的读数，都可以将该读数转换为针对原始体温读数的调整。
针对影响体温的不同变量进行标准化的方法是创建随时间的温度分布。在一个实施例中，这可以涉及在一天中在预定的时间期间多次测量体温的设备12，其中已知活动和食物并不影响测量。该值然后可以被平均以及在某个时间段上被标绘。这个标绘图将表示温度分布并且它可以用于不以活动或食物为基础来理解内部温度偏移。女性的月经周期是这种情况的一个示例。研究已经表明在女性月经周期内体温进行变化，这可以在图10中看到。在这个实施例中，执行测试以确定在女性的周期内温度偏移在她们之间是否相关。如果这点被证明是真的，与上文所述方法相似的方法可以用于针对月经周期变化的标准化。例如，女性可以录入她的周期的典型开始和结束日期以及设备中的内部时钟将结合包含在图10的图表中的数据（或从最佳拟合曲线产生的等式）一起使用来基于月经周期内的日期获知使温度偏移多少。如果女性之间的相关性不存在，则可以使用平均方法。通过在时间线上放置温度分布，系统可以计及并非由于活动或食物而引起的体温中的偏移。温度分布可以看起来像图10中的图表，以及人穿戴设备越久，该分布可以变得越精确。
经验已经揭示了TEF可以从个人到个人而不同。例如，诸如新陈代谢率之类的因素可以导致作为食物消耗的结果所经历的对核心体温的改变中的变化。这些变化可以特定于个人常量营养素。例如，不同的个人可以从脂肪、蛋白质和/或碳水化合物得到不同的热效应。可能与热量能量摄入和/或常量营养素组成相关的因素的其他示例包括年龄、健身水平、体重、性别、种族、月经周期和生物节律。
校准时段可以有助于理解特定个人如何对不同的热量摄入量、不同常量营养素和不同常量营养素配给量进行响应。在一个实施例中，校准时段包括让个人吃下已知热量的量和常量营养素组成的餐食的步骤。这些餐食可以是预先包装和提供的或这这些餐食可以是基于预先确定的食谱。在一个实施例中，针对热量的量的校准可以按如下步骤进行：i)获得针对温度、活动和任意其他感兴趣的传感器的基线传感器读数，ii)通知设备餐食1将要被食用（餐食1具有已知卡路里量和已知常量营养素比率）以及iii)追踪传感器直到餐食后六小时。尽管传感器可以被追踪六小时，但小时的数量可以变化且不需要是固定的。考虑到针对活动和环境温度的标准化，温度读数可以相对于基线测量结果来标准化。
由餐食消耗引起的体温中的变化被预计为首先增加到最高温度，以及然后逐渐减少到与餐食前温度相似的温度。在图5中示意性示出了这些温度变化。存在这些曲线的三个热特性，其在这个实施例中被用于了解TEF。这些特性是：i)对于餐食的总热响应 (TTRmeal)，ii)生热最大值(TGMmeal)，以及iii)生热最大值时间(TTMmeal)。总热响应是在餐食消耗后在定义的时间段内所有标准化的温度增加的总和。生热最大值是在餐食消耗后所测量的最大的标准化的温度。生热最大值时间是相对于餐食消耗的TGMmeal被测量的时间。
设备校准可以通过让个人食用固定量的单一常量营养素以及测量三个热特性来完成。例如，要了解特定个人对蛋白质的热响应，该个人将在定义的时间食用固定量的蛋白质，以及TTR、TGM和TTM将被测量。在不同时间，他们将食用不同量的蛋白质以及对应的TTR、TGM和TTM将被测量。在这个实施例中，这个测量过程将被重复三顿或更多顿仅含蛋白质的餐食，其中每顿餐食中的蛋白质量是不同的。根据这个校准时段，可以确定个人的TTR（蛋白质）、TGM（蛋白质）和TTM（蛋白质）（参见图5，等式1、等式2和等式3）。在这个实施例中，等式采取了对数据的线性拟合，其中在等式1中m(℃·sec / kcals)是斜率，并且b(℃·sec)是y轴截距，在等式2中m(℃ / kcals)是斜率，并且b(℃)是y轴截距，以及在等式3中m(sec/ kcals)是斜率，并且b(sec)是y轴截距。在这个实施例中，该过程然后利用其他常量营养素（例如碳水化合物和蛋白质）进行重复。在这个校准时段被完成之后，将有针对每种常量营养素的个人特定的TTR、TGM和TTM——例如TTR(蛋白质)、TGM(蛋白质)、TTM(蛋白质)、TTR(碳水化合物)、TGM(碳水化合物)、TTM(碳水化合物)、TTR(脂肪)、TGM(脂肪)和TTM(脂肪)。
等式1)　                                                
等式2)　
等式3)　。
在混合常量营养素餐食中，每种常量营养素对于总体的TTRmeal、TGMmeal和 TTMmeal的相对贡献可以被了解。每种常量营养素对TGMmeal的相对贡献由γ描述。每种常量营养素对TTRmeal的相对贡献由λ描述。每种常量营养素对TTMmeal的相对贡献由δ描述。每个这些项的下标表示了常量营养素（脂肪、蛋白质或碳水化合物）。在这个实施例中，这些λ、γ、和δ是具有0和1之间的值的标量加权因子。这些值可以对于每个个人而言必须被确定，或者可以是针对定义的人群的一般值。
为了确定每种常量营养素对总体的TTRmeal、TGMmeal和TTMmeal的总体贡献，可以执行校准试验的矩阵。测试常量营养素的三种不同的组合将提供足够的等式以求解加权因子。找到校准因子过程的示例如下文所示。
现在参考图13，描述了一种针对生热最大值（TGM）特性的个人常量营养素校准过程的方法。在这个实施例中，个人将消耗已知常量营养素组成的多顿餐食。例如，个人可能食用50、125、250、500、1000顿的特定常量营养素，以及将针对每顿测量TGM。线性回归可以被应用于数据集以及等式2可以应用于所有三种常量营养素。
等式4)　
等式5)　
等式6)　。
由此开始，将选择三种不同的餐食以求解来自图6的加权因子,和。在这个实施例中，所选择的餐食将包含不同常量营养素百分比，例如，一种餐食可以是45%的蛋白质、45%的碳水化合物和10%的脂肪。下一种餐食可以是45%的蛋白质、10%的碳水化合物和45%的脂肪。最后的餐食可以是10%的蛋白质、45%的碳水化合物和45%的脂肪。一旦个人食用了这些餐食中的每种，针对每种餐食的TGM将被测量出。将来自图5的等式与等式4-6一起使用，可以提供表示针对TGM的不同餐食组合的三个等式。针对下述示例，将假定500卡路里的餐食，其正是常量营养素百分比将基于的。
将这方面转换成矩阵符号表示，Ax=b，给出了如下矩阵。
对向量x的求解给出了针对TGM等式的比例常数。
这方面然后将针对每个特性（即TTR和TTM）以同样的方式完成，以确定来自图6-8的每组比例常数。
在常量营养素热特性被表征并且它们各自的加权因子被获知之后，未知热量和常量营养素组成的餐食的所测量的TTRmeal、TGMmeal和TTMmeal可以在下述等式7、等式8和等式9中被使用以确定每种常量营养素的热量含量。
等式7)　
等式8)　
等式9)　。
将等式7、等式8和等式9与图6、图7和图8中所示的等式相组合导致了等式10、等式11和等式12。经组合，这三个等式具有三个未知数，蛋白质(kcals)、脂肪(kcals)和碳水化合物(kcals)。斜率m、y轴截距值b和加权因子是从上文描述的校准时段所获知的。使用已知技术，现在我们可以从这三个等式中求解这三个未知数。
等式10)　
等式11)　
等式12)　。
如可见的，本发明提供了用于近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统和方法的一些示例。如所描述的，确定常量营养素组成可以是确定热量摄入的组成部分。以上描述提供了用于标准化原始温度读数以补偿除了TEF以外的可能影响原始温度读数的因素的系统和方法的示例。相似地，以上描述提供了包括校准以补偿个人用户之间的变化的系统和方法的示例。所阐释的示例是示范性的并且不应当被解释为将本发明范围限制到特定标准化和校准系统和方法。
以上描述是本发明当前实施例的描述。可以在不脱离如所附权利要求中所限定的本发明的精神和更广泛方面的情况下做出各种变更和变化，所述权利要求将依照包括等同学说的专利法原则来解释。本公开出于说明性的目的而呈现以及不应该被解释为本发明所有实施例的详尽描述或将权利要求的范围限于结合这些实施例所说明或描述的具体要素。例如，以及在没有限制的情况下，所描述的发明的（多个）任意个别要素可以被提供了基本相似功能或以其他方式提供足够的操作的替代要素所替换。这包括例如当前已知的替代要素（诸如对本领域技术人员而言可能当前已知的那些替代要素），以及在未来可以被开发出的替代要素（诸如本领域技术人员可能在开发时识别为替代方式的那些替代要素）。进一步地，所公开的实施例包括一起描述的并且可以合作地提供益处集合的多个特征。本发明并不限于包括所有这些特征或提供了所有所陈述的益处的仅有的那些实施例，除了在所发布的权利要求中另外明确陈述的程度外。对以单数形式的权利要求要素的任何引用（例如使用冠词“一（a）”、“一（an）”、“该”或“所述”）将不被解释为将该要素限于单数。

Claims (40)

1.一种用于估计餐食的热量能量摄入的装置，包括：
体温传感器，配置成提供体温读数；
环境温度传感器，配置成提供环境温度读数；
身体活动传感器，配置成提供身体活动读数；以及
处理器，配置成通过作为所述环境温度读数和所述身体活动读数的函数标准化所述体温读数来提供经标准化的温度读数，所述处理器被配置成作为所述经标准化的体温读数的函数来计算热量能量摄入。
2.根据权利要求1所述的装置，其中所述处理器被配置成在与餐食相关联的时间段内取得体温读数。
3.根据权利要求2所述的装置，其中所述处理器被配置成作为餐食的总热响应、餐食的生热最大值和餐食的生热最大值时间的函数来计算热量能量摄入。
5.根据权利要求1所述的装置，其中所述体温传感器、所述环境温度传感器、所述身体活动传感器和所述处理器被包含在能够被个人穿戴的私人设备中。
6.根据权利要求1所述的装置，其中所述体温传感器包括布置在不同位置处的多个体温传感器。
7.根据权利要求6所述的装置，其中所述体温传感器中的至少一个是远离所述处理器的，所述远程体温传感器具有用于将所述体温读数无线传送到所述处理器的无线通信系统。
8.根据权利要求1所述的装置，其中所述身体活动传感器包括三轴加速度计。
9.根据权利要求1所述的装置，其中所述处理器包括表示用户对常量营养素的响应的预先确定的校准数据，所述处理器被配置成作为所述经标准化的体温读数和所述校准数据的函数来计算热量能量摄入。
10.根据权利要求1所述的装置，其中所述处理器被布置在设备中；以及
所述体温传感器被布置在与所述设备分离的远程传感器中，所述远程传感器被配置成适合于用户的耳朵。
11.根据权利要求10所述的装置，其中所述远程传感器包括用于将所述体温读数传送到所述设备的无线通信电路。
12.根据权利要求11所述的装置，其中所述远程传感器包括用于存储所述体温读数的数据存储装置。
13.一种用于确定由个人所消耗的食物的热量能量摄入的系统，包括：
体温传感器，布置成取得反映个人的核心体温的原始体温读数；
第一标准化因素传感器，所述第一标准化因素传感器被配置成取得第一标准化因素读数，所述第一标准化因素读数反映除食物热效应外的可能影响个人的核心体温的第一因素；
处理器，配置成通过作为所述第一标准化因素读数的函数标准化所述原始体温读数来提供经标准化的温度读数，所述处理器被配置成作为所述经标准化的体温读数的函数来计算热量能量摄入。
14.根据权利要求13所述的系统，其中所述第一标准化因素传感器包括环境温度传感器和身体活动传感器中的至少一个。
15.根据权利要求13所述的系统，进一步包括第二标准化因素传感器，所述第二标准化因素传感器被配置成取得第二标准化因素读数，所述第二标准化因素读数反映除食物热效应外且不同于所述第一因素的可能影响个人的核心体温的第二因素。
16.根据权利要求15所述的系统，其中所述第一标准化因素传感器是环境温度传感器以及所述第二标准化因素传感器是身体活动传感器。
17.根据权利要求13所述的系统，其中所述体温传感器被配置成取得与餐食相关联的时间段内的体温读数。
18.根据权利要求17所述的系统，其中所述处理器被配置成作为餐食的总热响应、餐食的生热最大值和餐食的生热最大值时间的函数来计算热量能量摄入。
19.根据权利要求13所述的系统，其中所述处理器包括表示用户对常量营养素的响应的预先确定的校准数据，所述处理器被配置成作为所述经标准化的体温读数和所述校准数据的函数来计算热量能量摄入。
20.根据权利要求13所述的系统，其中所述处理器被布置在能够被用户穿戴的私人设备中；以及
所述体温传感器被布置在与所述私人设备分离的远程传感器中，所述远程传感器被配置成适合于用户的耳朵。
21.根据权利要求20所述的系统，其中所述远程传感器包括用于将所述体温读数传送到所述私人设备的无线通信电路。
22.根据权利要求21所述的系统，其中所述远程传感器包括用于存储所述体温读数的数据存储设备。
23.一种用于确定餐食的热量能量摄入的方法，包括下述步骤：
测量用户的体温读数；
基于至少一个标准化因素来标准化所述体温读数，所述标准化因素是除食物热效应外影响所述体温读数的因素；以及
根据经标准化的体温读数来计算餐食的热量能量摄入。
24.根据权利要求23所述的方法，其中所述标准化的步骤包括以下步骤：感测环境温度以及作为所感测的环境温度的函数来调整所测量的体温读数。
25.根据权利要求23所述的方法，其中所述标准化的步骤包括以下步骤：感测用户的身体活动以及作为所感测的身体活动的函数来调整所测量的体温读数。
26.根据权利要求23所述的方法，其中所述标准化的步骤包括以下步骤：感测当日时间以及作为所感测的当日时间的函数来调整所测量的体温读数。
27.根据权利要求23所述的方法，其中所述标准化的步骤包括以下步骤：感测UV暴露以及作为所感测的UV暴露的函数来调整所测量的体温读数。
28.根据权利要求23所述的方法，其中所述标准化的步骤包括以下步骤：感测用户出汗水平以及作为所感测的用户出汗水平的函数来调整所测量的体温读数。
29.根据权利要求23所述的方法，其中所述标准化的步骤包括如下步骤：
感测环境温度；
作为所感测的环境温度的函数来调整所测量的体温读数；
感测用户的身体活动；以及
作为所感测的身体活动的函数来调整所测量的体温读数。
30.根据权利要求29所述的方法，其中所述感测环境温度的步骤包括从位于用户身体上不同位置处的多个温度传感器收集温度读数。
31.根据权利要求30所述的方法，其中所述感测身体活动的步骤包括从加速度计收集读数的步骤。
32.根据权利要求30所述的方法，其中所述感测身体活动的步骤包括从三轴加速度计收集读数的步骤。
33.根据权利要求23所述的方法，其中所述计算热量能量摄入的步骤包括确定至少两种不同常量营养素的比率。
34.根据权利要求23所述的方法，其中所述计算热量能量摄入的步骤包括确定餐食中脂肪、蛋白质和碳水化合物的比率。
35.根据权利要求23所述的方法，其中所述计算热量能量摄入的步骤包括作为餐食中脂肪、蛋白质和碳水化合物的所述比率的函数来计算热量摄入。
36.一种针对餐食计算用户的热量能量摄入的方法，包括如下步骤：
测量用户的原始体温读数；
测量用户的身体活动；
测量用户周围外界环境的环境温度；
基于所测量的用户的身体活动和所测量的环境温度来标准化用户的原始体温读数；以及
作为经标准化的体温读数的函数来计算热量能量摄入。
37.根据权利要求36所述的方法，其中所述计算热量能量摄入的步骤包括如下步骤：
产生温度分布；
根据所述温度分布确定餐食的总热响应；
根据所述温度分布确定餐食的生热最大值；
根据所述温度分布确定餐食的生热最大值时间；以及
作为总热响应、生热最大值和生热最大值时间的函数来确定热量能量摄入。
38.根据权利要求36所述的方法，其中所述计算热量能量摄入的步骤包括如下步骤：
产生温度分布；
根据所述温度分布确定针对脂肪、碳水化合物和蛋白质中的每个的总热响应；
根据所述温度分布确定针对脂肪、碳水化合物和蛋白质中的每个的生热最大值；
根据所述温度分布确定针对脂肪、碳水化合物和蛋白质中的每个的生热最大值时间；以及
作为针对脂肪、碳水化合物和蛋白质中的每个的总热响应、生热最大值和生热最大值时间的函数来确定热量能量摄入。
39.根据权利要求38所述的方法，进一步包括如下步骤：
作为针对脂肪、碳水化合物和蛋白质中的每个的总热响应的函数来确定餐食的总热响应；
作为脂肪、碳水化合物和蛋白质的生热最大值的函数来确定餐食的生热最大值；
作为针对脂肪、碳水化合物和蛋白质的生热最大值时间的函数来确定餐食的生热最大值时间；以及
作为餐食的总热响应、餐食的生热最大值和餐食的生热最大值时间的函数来确定热量能量摄入。
40.根据权利要求39所述的方法，进一步包括以下步骤：确定脂肪、碳水化合物和蛋白质对于餐食的总热响应、餐食的生热最大值和餐食的生热最大值时间的相对贡献；以及
其中所述作为餐食的总热响应、餐食的生热最大值和餐食的生热最大值时间的函数来确定热量能量摄入的步骤包括以下步骤：计及脂肪、碳水化合物和蛋白质的相对贡献。
41.根据权利要求39所述的方法，进一步包括以下步骤：确定表示脂肪、碳水化合物和蛋白质对于餐食的总热响应、餐食的生热最大值和餐食的生热最大值时间的相对贡献的校准数据；以及
其中所述确定热量能量摄入的步骤包括作为由校准数据所校准的餐食的总热响应、餐食的生热最大值和餐食的生热最大值时间的函数来确定热量能量摄入。
CN201380073351.9A 2012-12-19 2013-11-21 近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统和方法 Pending CN104994781A (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201261739271P 2012-12-19 2012-12-19
US61/739271 2012-12-19
PCT/US2013/071184 WO2014099240A1 (en) 2012-12-19 2013-11-21 System and method of approximating caloric energy intake and/or macronutrient composition

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN104994781A true CN104994781A (zh) 2015-10-21

Family

ID=49766159

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201380073351.9A Pending CN104994781A (zh) 2012-12-19 2013-11-21 近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统和方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20140169400A1 (zh)
JP (1) JP2016508755A (zh)
KR (1) KR20150096742A (zh)
CN (1) CN104994781A (zh)
WO (1) WO2014099240A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109727667A (zh) * 2019-02-27 2019-05-07 中国人民解放军第四军医大学 基于餐后深部体温时间变异性分析的代谢状态评价系统
CN111723966A (zh) * 2019-03-19 2020-09-29 丰田自动车株式会社 非暂时性存储介质、信息处理方法和信息处理设备

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9636048B2 (en) * 2013-03-14 2017-05-02 Group Mee Llc Specialized sensors and techniques for monitoring personal activity
US9866768B1 (en) * 2013-04-29 2018-01-09 The United States Of America, As Represented By The Secretary Of Agriculture Computer vision qualified infrared temperature sensor
US20150017613A1 (en) * 2013-07-09 2015-01-15 Lee Weinstein Integrated health measurement and food service system
US9572647B2 (en) 2013-12-31 2017-02-21 i4c Innovations Inc. Paired thermometer temperature determination
KR20170022804A (ko) * 2015-08-21 2017-03-02 삼성전자주식회사 헬스 케어 장치 및 그 동작 방법
WO2018033799A1 (en) * 2016-08-19 2018-02-22 Thalman Health Ltd. Method and system for determination of core body temperature
WO2018033795A2 (en) 2016-08-19 2018-02-22 Thalman Health Ltd. System and method for monitoring core body temperature
EP3576434A1 (en) * 2018-05-30 2019-12-04 Oticon A/s Body temperature hearing aid
US11666269B2 (en) * 2020-05-14 2023-06-06 International Business Machines Corporation Sleeping mask methods and panels with integrated sensors
JP2023123029A (ja) * 2022-02-24 2023-09-05 株式会社タニタ 分析装置、分析方法、及び分析プログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001035819A1 (en) * 1999-11-17 2001-05-25 Glaxo Group Limited Infrared thermography
US20080146892A1 (en) * 2006-12-19 2008-06-19 Valencell, Inc. Physiological and environmental monitoring systems and methods
CN101778649A (zh) * 2007-06-29 2010-07-14 内测公司 用于患者管理的传感器驱动的胃刺激
CN102281817A (zh) * 2008-12-12 2011-12-14 内测公司 检测食物或饮料消耗以便控制疗法或提供诊断

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2719711B2 (ja) * 1988-12-20 1998-02-25 ジーイー横河メディカルシステム株式会社 尿温から体温を推定する装置
US5456930A (en) * 1992-06-24 1995-10-10 General Mills, Inc. Dielectric heating treatment of unchlorinated cake flour
US6790178B1 (en) * 1999-09-24 2004-09-14 Healthetech, Inc. Physiological monitor and associated computation, display and communication unit
US6086247A (en) * 1998-02-05 2000-07-11 Von Hollen; Dirk Differential temperature sensor device for use in the detection of breast cancer and breast disease
EP1086494A4 (en) * 1998-05-15 2006-09-20 Glaxo Group Ltd IR Thermography
AU2002350034A1 (en) * 2001-10-26 2003-05-06 Driwater, Inc. Use of thermoregulatory material to improve exercise performance
DK1662989T3 (en) * 2003-09-12 2014-12-08 Bodymedia Inc System to monitor and maintain body weight and other physiological conditions with iterative and personalized planning, intervention and reporting capabilities
KR100682457B1 (ko) * 2006-02-16 2007-02-15 삼성전자주식회사 기초 체온 측정 휴대 단말기 및 그 방법
DE602006003720D1 (de) * 2006-03-17 2009-01-02 Myotest S A Vorrichtung und Verfahren zur Auswertung der muskularischen Kapazität unter Verwendung von kurzen Tests
US20090105560A1 (en) * 2006-06-28 2009-04-23 David Solomon Lifestyle and eating advisor based on physiological and biological rhythm monitoring
US9410854B2 (en) * 2007-03-15 2016-08-09 Koninklijke Philips N.V. Methods and devices for measuring core body temperature
WO2009096859A1 (en) * 2008-01-29 2009-08-06 Milux Holding Sa A device for treating obesity
JP5657526B2 (ja) * 2008-05-14 2015-01-21 ハートマイルズ、リミテッド ライアビリティー カンパニー 身体活動モニタ及びデータ収集ユニット
US9050471B2 (en) * 2008-07-11 2015-06-09 Medtronic, Inc. Posture state display on medical device user interface
KR101622427B1 (ko) * 2008-10-23 2016-05-31 카즈 유럽 에스에이 표유 복사 차폐부를 갖는 비접촉식 의료용 온도계
WO2010098912A2 (en) * 2009-02-25 2010-09-02 Valencell, Inc. Light-guiding devices and monitoring devices incorporating same
CA2814632C (en) * 2010-10-14 2019-01-15 Performance In Cold Ab Method and device for examining the surface temperature of a body part
US20120271121A1 (en) * 2010-12-29 2012-10-25 Basis Science, Inc. Integrated Biometric Sensing and Display Device
US9238133B2 (en) * 2011-05-09 2016-01-19 The Invention Science Fund I, Llc Method, device and system for modulating an activity of brown adipose tissue in a vertebrate subject
US10463300B2 (en) * 2011-09-19 2019-11-05 Dp Technologies, Inc. Body-worn monitor
WO2013086363A2 (en) 2011-12-07 2013-06-13 Access Business Group International Llc Behavior tracking and modification system
US10314492B2 (en) * 2013-05-23 2019-06-11 Medibotics Llc Wearable spectroscopic sensor to measure food consumption based on interaction between light and the human body
US20140121594A1 (en) * 2012-10-26 2014-05-01 Robert A. Connor Implantable Tastemaker for Automatic Taste Modification of Selected Foods

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001035819A1 (en) * 1999-11-17 2001-05-25 Glaxo Group Limited Infrared thermography
US20080146892A1 (en) * 2006-12-19 2008-06-19 Valencell, Inc. Physiological and environmental monitoring systems and methods
CN101778649A (zh) * 2007-06-29 2010-07-14 内测公司 用于患者管理的传感器驱动的胃刺激
CN102281817A (zh) * 2008-12-12 2011-12-14 内测公司 检测食物或饮料消耗以便控制疗法或提供诊断

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109727667A (zh) * 2019-02-27 2019-05-07 中国人民解放军第四军医大学 基于餐后深部体温时间变异性分析的代谢状态评价系统
CN111723966A (zh) * 2019-03-19 2020-09-29 丰田自动车株式会社 非暂时性存储介质、信息处理方法和信息处理设备

Also Published As

Publication number Publication date
JP2016508755A (ja) 2016-03-24
KR20150096742A (ko) 2015-08-25
WO2014099240A1 (en) 2014-06-26
US20140169400A1 (en) 2014-06-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104994781A (zh) 近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统和方法
JP7127086B2 (ja) ヘルストラッキングデバイス
Li et al. Experimental research of online monitoring and evaluation method of human thermal sensation in different active states based on wristband device
Price et al. Validation of the Fitbit One, Garmin Vivofit and Jawbone UP activity tracker in estimation of energy expenditure during treadmill walking and running
Boano et al. Accurate temperature measurements for medical research using body sensor networks
US8793522B2 (en) Power management in a data-capable strapband
US20140172314A1 (en) Systems and methods for determining caloric intake using a personal correlation factor
JP7216732B2 (ja) 個人のｕｖ曝露測定用デバイス及びシステム
CN106725355A (zh) 一种佩戴式体温测量腕带及体温测量方法
US20130289886A1 (en) Calorie Monitoring System
WO2016208932A1 (ko) 휴대용 피부상태 측정장치, 피부상태 분석방법 및 이를 이용한 프로그램
AU2016200451A1 (en) Power management in a data-capable strapband
Montoye et al. Comparison of activity type classification accuracy from accelerometers worn on the hip, wrists, and thigh in young, apparently healthy adults
US10517537B2 (en) Wearable system for monitoring physiological parameters of a person
Ray An IR sensor based smart system to approximate core body temperature
KR20170022804A (ko) 헬스 케어 장치 및 그 동작 방법
US10448866B1 (en) Activity tracker
Pires et al. Limitations of energy expenditure calculation based on a mobile phone accelerometer
Wei et al. Development of a wireless health monitoring system for measuring core body temperature from the back of the body
Taboga et al. Running power: lab based vs. portable devices measurements and its relationship with aerobic power
Shen et al. Design and implementation of a wearable, multiparameter physiological monitoring system for the study of human heat stress, cold stress, and thermal comfort
AU2012267460A1 (en) Spacial and temporal vector analysis in wearable devices using sensor data
KR20100001681A (ko) 다이어트 관리 시스템 및 방법
CN110167435B (zh) 用户终端装置和数据发送方法
US20230248246A1 (en) Apparatus and method for estimating body temperature

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20151021