CN109803731A - 个体化定制的锻炼训练与康复技术：医疗个人训练器 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及新型个体化定制的锻炼训练与康复技术，称为“MPT：医疗个人训练器”。更准确地说，本发明涉及用于针对健康个体及针对慢性疾病患者的身体活动与锻炼训练/康复计划领域的创新性方法。该方法以交互方式将医学、工程学、数学、人工智能中的先进观念融合在一起，以便为自动式个人化医疗保健提供新型临床观点，以及为健康对象(包括老年人)和慢性疾病患者的在用户熟悉的环境中的个体化定制管理和先进处理提供新颖见解。

Description

个体化定制的锻炼训练与康复技术：医疗个人训练器
本发明涉及新型个体化定制的锻炼训练与康复技术，被称为“MPT：医疗个人训练器”。更准确地说，本发明涉及用于针对健康个体及慢性疾病患者的身体活动与锻炼训练/康复计划领域的创新性方法。该方法以交互方式将医学、工程学、数学、人工智能中的先进观念融合在一起，以便为自动式个人化医疗保健提供新型临床观点，以及为健康对象(包括老年人)和慢性疾病患者的在用户熟悉的环境(setting，设置)中的个体化定制管理和先进处理提供新颖见解。
背景
身体活动的益处
定期的锻炼和身体活动的健康益处是难以忽视的。锻炼可以帮助防止体重过度增加或者帮助保持体重减轻。处于活跃提高了高密度脂蛋白(HDL)胆固醇并且降低了不健康的甘油三酸酯，同时保持血液平稳流动从而降低心血管疾病的风险。定期的身体活动可以在向组织传送氧气和营养物质并帮助心血管系统更高效工作的同时增强肌肉力量并提高耐力。与在一周大部分天数中参加至少30分钟适度强度身体活动的人相比，身体活动不足的人具有20％-30％增加的全因死亡率风险。特别地，每年大约320万死者可归因于身体活动不足。每周参加150分钟适度身体活动被估计为减少大约30％的缺血性心脏病风险、减少27％的糖尿病风险以及减少21％-25％的乳腺癌和结肠癌风险。此外，身体活动不足的水平与国家收入的水平直接相关：较高收入国家中工作和生活中其他方面的增强的自动化很可能是这种关系的决定因素。关于此的意识和教育继续进一步增强：甚至是曾经回避传统健身房的消费者们也在精品健身工作室、户外训练营以及甚至一些在线的自己动手计划中找回自身最佳状态。传统的锻炼正被转变成专项并且新的计划正以极快的速度被设计和开发。另一方面，趋向有待在用户熟悉的环境中被执行的先进自动式训练/康复计划的定义，越来越多具有普遍的慢性疾病(诸如，例如，慢性心力衰竭、帕金森氏病、类风湿性关节炎)的老龄化人口以及上升的成本为我们的全球社会带来了一些独特且不断增长的医疗保健挑战。
锻炼的最适量
设想的是，通过凭借个人化方法来治疗患者，医疗保健将更有成本效益并且更可持续。然而，依据锻炼的量和强度所定义的且为了实现有氧适能、代谢控制和预后指标的改善所要求的锻炼的可容许的“最适”量仍然是至关重要的悬而未决的问题。现在，定义锻炼的可容许的最适量以安全地最大化健康成果(即，多少锻炼训练是足够的，并且不多也不少)被优先考虑([7]、[9]、[11])。
确定和实施锻炼的可容许的“安全且有效的”量结果是不仅对于健康对象最大化健康成果是至关重要的，而且尤其对于慢性疾病患者也是至关重要的。本发明作者的最近报告指出，在马拉松运动员以及慢性心力衰竭患者中，由TRIMPi(个体化训练脉冲)方法简单地引导的锻炼训练计划——将锻炼的量和强度效果纳入在单个项目中的内部训练荷载的测量——在探索ANS(自主神经系统)心脏调节的若干参数中引起依赖于量的曲线响应，如在静止时所评估的([4]、[5])。实际上，不管心脏自主调节的突出可塑性，在基于TRIMPi的训练荷载与ANS调节之间的量响应曲线上存在一点，在该点之后，训练荷载的增加不会引起功能能力的可观增加并且在特定的患者群体中甚至可能是有害的([4])。因此，通过将个体化计算的训练荷载从适度增加至较高的锻炼量来增加锻炼表现的益处实际上加重了心脏迷走神经调制改善的不足并且加重了不良(心脏)事件的风险的可能增加[尤其是慢性心力衰竭患者]。
用于训练和康复锻炼的准则限制
平均心率(HR)典型地用作在训练/康复锻炼期间锻炼强度的测量。用于健康个体与病患的锻炼训练的当前准则以最大心率(MHR)的百分数或HR储备(HRR)值为目标，后者通过可穿戴心率监测器被监测(甚至在医院环境中用于受慢性心力衰竭影响的患者)。
就这一点而言，需要认识并概述的是，仅基于MHR或HRR的百分数的锻炼训练计划很可能在个体水平上强加可变的内部荷载。在例如40-70％HRR下锻炼的对象可以在个体化不同的相对强度下行动。根据这一概念，具有相似的有氧能力、同时在相同的VO2max百分数(例如，能量消耗的指标)下锻炼的个体中观察到对象间宽广的乳酸响应(例如，内部荷载的指标)的变异性。此外，HR受到交感神经和副交感神经控制，其是静止时以及在锻炼期间HR的主要决定因素，并且这无法通过对粗略的HR的简单分析来辨别。在心脏疾病患者例如慢性心力衰竭患者中，由于变时性机能不全和贝塔阻断剂治疗，该限制被进一步增加。这一概念符合当前的普遍共识：对于患者的临床和机能状态，锻炼训练应当被个体化定制([7、9])。此外，最近的发现指示，训练HR可能取决于窦房(SA)结的分子改变，从而支撑了下述假说：训练可能以比通常所考虑的更复杂的方式影响HR(参见[3])。
因此，关键的问题仍然存在：其涉及，甚至在(用户熟悉的)非医院环境中，在个体及锻炼时刻依情况而定的基础上，被自动地指定给用户的“安全且有效的量”(依据适合的HR参考信号)的确定。
静止时HRV的角色
如前面提到的，急性和慢性锻炼的心血管响应主要通过自主神经系统(ANS)控制中的急性改变和调适即通过交感神经和副交感神经活动中对心血管系统的修改来确定，其可以通过非侵入式方法被检测和监测。
在本上下文中，除了监测训练状态[12]之外，静止时HRV的分析在协助锻炼训练计划中可以是现实有效的。该方法也可以响应于对通过广泛使用的可穿戴个人心率监测器([1])产生的信息的增加的需求，从而吸引大群体的活跃个体。锻炼训练的典型方面以个体为基础关注ANS心脏调节中与先前执行的锻炼的量关联的渐进改变(静止时被评估)。这自然地引起使用ANS功能的HRV静止衍生指数，以基于纵向静止评估来规划身体活动计划，该纵向静止评估依赖于HRV的低频(LF)和高频(HF)谱分量中的日常改变，其分别被当作交感神经和副交感神经心脏调制的指数(参见例如[6])。然而，锻炼区段(session，节段、部分)(由若干阶段构成)期间的神经性心脏调制可能由于外部(例如，环境)和内部(例如，心理和身体状态)的若干因素而变化，该若干因素无法通过静止评估来预测。
一些现有技术系统
US 2015/0217164 A1[13]涉及普拉提锻炼例程系统和方法。由于普拉提器械的许多可能的配置，该文件提出在每一个器械中从云或其他存储器下载用户配置文件，使得锻炼器械知晓用户的历史并且可以相应地自动调整锻炼器械的设置。此外，表现数据可以包括，例如日期、被执行的锻炼的持续时间、练习强度水平、血压、脉搏、心率、呼吸、能量输出、对器械(apparatus，设备、装置)的特殊调整、以及在测量成员的健康或表现水平中可以是有用的任何其他信息。
WO2007/099206 A1[14]涉及一种用于控制对训练具有选定目的的用户的训练规划的方法和系统，其中：i)确定描述用户的身体特征的至少一个参数；ii)训练规划由多天构成，其中每一天具有一个或多个训练区段或休息；iii)每一个被执行和即将到来的区段具有由一个或多个参数描述的训练荷载；iv)训练模板根据给定目的以及根据描述身体特征的附加参数来确定，其中每一个训练模板具有根据前述参数以及根据选定的目的的累积的训练荷载目标，并且该每一个训练模板由每一天中的一个或多个训练区段或休息构成，并且其中，该模板的每一个训练区段具有预挑选的训练荷载；v)确定调适窗口，其中，该调适窗口由多天构成，根据训练模板，该多天包括一个或多个先前的区段以及一个或多个即将到来的区段；vi)调适窗口中每一个区段的训练荷载被组合到与模板中的累积的训练荷载目标相比较的累积的训练荷载中；vii)取决于该比较，调适窗口中的一个或多个即将到来的区段通过在其间改变一个或多个训练荷载而被调适，使得被执行的训练荷载和即将到来的区段的训练荷载作为组合来满足累积的训练荷载目标。特别地，这一最后的文件呈现了锻炼参数(强度、持续时间)与累积的身体疲劳效应(依据生理量被缩放，该生理量优选为EPOC，即锻炼后过度氧气消耗[氧气ml/体重kg])之间的准确连接。因此，取决于每一个训练水平所需要的标准，训练水平可以被增加或被降低，该标准诸如：训练频率、训练荷载、TRIMP、HRV、活动等级、在当前训练水平中所耗费的时间。
无论如何，为了成功地调整力，以上两个文件都不依赖于在线短期评价(运行中的)HRV，其指数在锻炼的每一个受控阶段期间在恒定HR下被有意义地计算。这种运行中的HRV指数是捕获下述神经心脏调制的指数：该神经心脏调制由于外部因素(例如，环境)和内部因素(例如，心理和身体状态)而实际上沿着锻炼阶段变化，并且因此在锻炼时刻依情况而定的基础上为特定的用户反映这种外部条件和内部条件。
本作者的基础激励技术
在本发明人最近的理论/实验研究[8]和[10]中，表明可以构建技术上先进的踏车测力计/跑步机，其能够自动地分别调整荷载/速度，以便将健康对象的HR精确地调节至给定的参考恒定值HR*。
这是通过反馈(并且通过使其被先进的学习控制处理)测量到的HR来做到的，无需知晓系统的取决于特定锻炼者及其实际的特定条件的参数。另一方面，如[8]中所报告的，在文献中([2]以及相同作者的相关论文)存在证据，当从下换气阈值传递到上换气阈值时，一定的HRV指数(LF/HF比率)出现大幅度降低。是时候有效地考虑将在医疗监督环境之外执行技术上先进的定期身体活动的需要作为对健康对象和患者至关重要的问题，其中，与个体身体能力随着锻炼的时间推移所伴随的改变相关的生理过程有待被具体考虑。
本发明的目的和主题
因此，本发明的目的是实现个体化定制的锻炼训练和康复器械以及方法，从而允许克服根据现有技术的解决方案的限制并且达到所描述的技术结果。
本发明另外的目的在于，就考虑到构建和操作成本而言，所述器械可以利用基本上有限的成本被实现。
本发明的非最后一个目的是实现基本上简单、安全和可靠的个体化定制的锻炼训练和康复器械。
因此，如形成本说明书一体部分的所附权利要求中所陈述的，本发明的主题是用于解决上述现有技术问题的方法和工具。
具体实施方式
本发明将根据其优选实施方式、特别地参考以下实施方式出于例示而非限制性目的在下文中被公开，其中，实施方式也通过下述被例示：
图1，示出了本发明的总体结构(具有对踏车测力计/跑步机的视觉参考)。
图2，示出了根据本发明的程序原型的示例性屏幕截图，其中，用于TRIMPi计算的输入参数被示出，连同有：
-个体的HR值(较粗的曲线)；
-用于不同阶段的HR参考值(下文图表中的虚线阶梯曲线)；
-用于每一个阶段的更新的HR参考值(下文图表中的连续阶梯曲线)；
-在每一个阶段被计算的HRV指数。
图3，示出了与图2相似的实施例，其中，虚线阶梯曲线几乎与连续阶梯曲线一致，其意味着在所计算的HRV指数允许的个体训练中不存在实质的(substantial，大量的)力增加。
因此，本发明的目标是引入一种新型的、一体的、有成本效益的、完全自动化的、个体定制的锻炼训练或康复技术。锻炼区段被划分成N个不同且连续的处于恒定HR的区段阶段。
在锻炼期间将不使用连续侵入式技术或昂贵且复杂的间接方法来保持锻炼的可容许的(安全且有效的)本质。只有在锻炼的每一个恒定HR受控阶段期间(短期评价的)在线监测的HRV以及TRIMP或TRIMPi指数将引导在每一个阶段被提供的参考HR序列的基于反馈的限定的个人化确定。
先决条件
1.内控制回路是可用的，该内控制回路能够使对象/患者的HR保持接近(在5％内，优选地在3％内)给定的分段恒定HR参考信号(参见[8]和[10]，涉及训练/康复器械如踏车测力计或跑步机作为踪迹，其示出这种选择的集合为非空)。
2.提供心跳时刻的设备是可用的(在[8]和[10]中公开一实例)。
3.在针对每一个对象的TRIMP或TRIMPi指数的确定(在[12]中公开了这种指数的确定的一种实例，在这里通过引用被一体地包括在内)中所牵涉的参数(包括针对健康对象和患者两者的最大HR和静止时的HR以及当可能时的初步确定的乳酸分布)连同针对每一个用户或者针对健康对象或特定疾病患者的每一个集合Σ的相关的个体或集合统一的累积阈值(在不失一般性的情况下被称为SΣ,TRIMPi并且考虑由处于恒定HR的阶段构成的整个锻炼)都是可用的。
4.运行中的HRV(即在线评价的HRV)与锻炼类型之间的关系依据个体阈值或集合统一的阈值(在不失一般性的情况下被称为SΣ,HRV)来限定，该个体阈值或集合统一的阈值识别用于每一个用户或者用于健康对象或特定疾病患者的每一个集合Σ的可容许的(HRV指数大于SΣ,HRV)和不可容许的(HRV指数小于或等于SΣ,HRV)锻炼(考虑[8]，涉及健康对象——其中SΣ,HRV＝1——中的LF/HF作为示出这种选择的集合为非空的踪迹)。HRV指数和相关的阈值SΣ,HRV意于在获取/计算方法方面是兼容的。
3.和4.中的阈值可以透过处于增量式受控HR的初步阶段、通过同时利用可能使用的用于换气或乳酸数据分析的仪器来监测特定用户的HRV和疲劳评价指数而被总体上建立。在线信号的完整数据库可以相应地被一次性构建，包括涉及处于恒定受控HR的阶段的短期评价的HRV指数。基于该阶段中收集的全体数据，锻炼期间的(短期评价的)HRV指数与锻炼努力程度之间的关系可以被初步确定，依据TRIMP/TRIMPi的锻炼可容许量也如此。
成果：
一种用户友好的、安全且有效的、一体的算法，在个体的和时刻依情况而定的基础上，通过创新性地处理在线(短期评价的)HRV公式和TRIMP公式或TRIMPi公式，并且在锻炼期间不使用连续侵入式技术和/或昂贵且复杂的间接方法，该算法在训练/康复锻炼期间将HR参考值自动地分配给每一个特定的对象/患者。先前相关方法的至关重要的缺点被巧妙地消除：在线HRV反馈，在每一个恒定HR受控锻炼阶段期间作为神经心脏调制的指数，分批连续地修改HR参考的序列，利用TRIMP或TRIMPi量提供HR参考的初始增加序列并且同时量化这种HR参考值可能的修改。
该算法详细的自含式技术描述
初步工作
对于i对象，由Banister等人引入的训练脉冲(TRIMP)方法(参见[12])依赖于以下实值函数的定义：
其中，T(为了简单和紧凑在不失一般性且不取决于i对象的情况下，在这里以分钟表达)是锻炼的持续时间(在这里被假设为由我们的术语中的一个单阶段构成)，同时归一化均值HR(“n”代表“归一化”)：
依赖于在第i个对象/患者/个体锻炼期间被监测的均值HR HRm,i(“m”代表“均值”)。(1)中的恒定正值B和C关于健康对象/患者集合取为相等，同时HRrest,i和HRmaximal,i被定义用于特定的第i个对象/患者。B和C的值的实例给出在[12]中。注意，(1)中的TRIMP(T)值可以被解释为
其中：
表示增量TRIMP。另一方面，(1)中的恒定TRIMP可以在两个方向上被延伸：
-使B和C取决于特定的i对象/患者(即Bi和Ci)；
-关于锻炼持续时间窗口使用n个有区别的HR测量代替(1)中的均值HR HRm,i。
就这一点而言，让
t0,t1,…,tn
是HR测量对应的时刻tj的序列。为了简单，我们设t0＝0并且tj–tj-1＝T/n(j＝1,2,…,n)。我们有：
其引起用于特定的i对象/患者的在时刻tj的ITRIMPi的定义：
结果，关于[0,T]的积分可以通过下整和被近似
其(除了使用不同的归一化常数)引起[5]中的TRIMPi的定义：
清楚的是，当HRn,i(tj)都等于HRn,m,i并且Bi、Ci对于个体集合中的每一个元素都相等时，(5)在数学上简单地减成(1)。
创新性总体算法MPT
除了第一时间序列t0,t1,…,tn取阶段间隔中的值，考虑第二时间序列(表示锻炼的不同阶段)：
T0,T1,…,Tn
其中：
Tl＝l 4分钟
l＝0,1,…,N，即
T0＝0分钟
T1＝4分钟
T2＝8分钟
总持续时间TN＝N 4分钟的处于恒定HR的锻炼因此意在由4分钟的阶段构成(是并置的，除了连接处于恒定参考HR的阶段的1分钟(或更长)斜坡阶段外)。清楚的是，4分钟的选择并不十分严格：任何大于4分钟的持续时间都是允许的，因为在这里4分钟是任何有意义的HRV短期评价所需要的最小持续时间。因此，根据该控制算法的理念，这种参数的轻微修改是允许的。阶段相应地可以具有因阶段而变化的持续时间。
让我们假设，在时间序列下所获取的每一个4分钟阶段中：
其中，l＝1,2,…,N，内控制回路(例如HR受控训练/康复器械的HR控制回路)能够保持i对象的HR恒定且与对应的参考值相等(例如参见针对踏车测力计和跑步机的情况的[8]和[10])。
让我们引入：
αγ＞βγ＞0
其是有待适应特定集合的健康对象或患者的用户定义的增益(例如分别取值0.1、0.05)。这两者都将在下面被使用以逐渐地表征HR参考值基于在线监测的HRV指数相对于初始HR参考序列的可能增加(如前面所提到的，例如10％、5％)。
相应地，让我们初步地设HR参考值增加的序列(例如，这种序列可以从可用的最大HR和静止时或初步提供给用户的HR作为前述阈值识别阶段的子结果被简单地构建)：
其中，
并且使得：
或
(其中，从现在开始，基于分别代替对应HRm,i(对于阶段l)和任何的并且在SΣ,TRIMPi是第i个对象/患者的给定的(个体的或Σ集合统一的，即对于集合Σ中的所有个体是统一的)TRIMP或TRIMPi累积上限的情况下，TRIMP(Tk)和TRIMPi(Tk)都一致——除了使用Bi、Ci——因为被限制性地计算)。最后两个不等式因此完全表征了HR参考的给定序列的TRIMP/TRIMPi兼容性。
在4分钟(或更长)的时间间隔[Tl-1,Tl](l＝1,2,…,N)的最后3分钟，第i个对象/患者的短期评价的HRV指数HRVi(“i”代表指数)在时刻值T1,…,Tn处也是可用的，其在HR恒定受控的固定状态下以及基于与心跳对应的被测量时刻(如通过标准设备/传感器所测量的)而被计算(参见例如[8]中或下面的谱指数LF/HF)。如前所述，让SΣ,HRV是i对象/患者的HRVi(个体的或集合统一的)阈值并且在随后的两个条件B下、在乳酸分布不适用的情况下——即，使用TRIMP代替TRIMPi——Bi和Ci变成B和C的情况下再调用。
让我们引入另外两个用户定义的增益：
αHRV＞βHRV＞0
(其可以例如取值2.5和2以分别适应特定集合的健康对象或患者，并且其将在下面被使用以表征HRV指数与对应阈值的距离)，并且定义下述量：
其是依据正实数γs和条件：
HRVi(Tl)≥αHRVS∑，HRV以及
其中，是由通过αγ可能被修改的HR参考引起的TRIMPi贡献(使得前面的条件仍然是涉及与候选HR参考调整对应的TRIMPi兼容性的条件)；
HRVi(Tl)≥βHRVS∑，HRV以及
其中，是由通过βγ可能被修改的HR参考引起的TRIMPi贡献(使得前面的条件仍然是涉及与候选HR参考调整对应的TRIMPi兼容性的条件)。
清楚的是，在不失一般性的情况下，出现在之前的不等式中的数字4与4分钟长的阶段的特别选择相关。我们可以将参数V取代为任何大于4分钟的持续时间。
然后，产生参考HR序列的算法的递归步骤如下。
步骤1：该算法为第一阶段[T0,T1]提供参考并且为阶段[Tl,Tl+1],l＝1,2,…,N-1将HR参考修改成(在这种修改后重命名)，其中：
只要在每一个Tl处下述条件：
HRVi(Tl)≤S∑，HRV
不成立；否则，执行HR参考降低至先前的值(其中，意在作为HRrest,i)。
使用上限SΣ,TRIMPi结合用户定义的增益αγ、βγ允许限定针对HR参考的可能选择的良好限定的场景，从而保证第i个对象/患者的安全锻炼操作。因此，序列：
仅是锻炼需求的初始安全估计，其中在线(基于αγ、βγ的)安全调整基于短期评价的HRV指数HRVi(及其距相关阈值的基于αHRV和βHRV的距离)被执行，以在个体和锻炼时刻依情况而定的基础上来达到锻炼的可容许的“安全且有效的量”，以便最大化个体健康成果并且同时减少不良(心脏)事件可能的风险。
创新性工具的结构被描绘在图1中(特别参考踏车测力计和跑步机)。
踏车医疗个人训练器(CMPT)原型
为了更好地解释以上方法及其现实的应用，我们提供了涉及通过由本申请人实现的通过CMPT原型所获得的结果的图2和图3，以便示出以上发明的可行性。
这种产品的技术成熟度通过TRL(技术准备度水平)被估计为水平5，因为原型系统已经被构建并且已经在相关的环境中被测试。原型已经通过凭借微芯片PIC24FJ64GA004微控制器来修改商业化DKN AM-5并且通过包括连同Matlab分析码的用户友好的Matlab接口(参见相关的图2和图3)而被实现。HR调节控制是对呈现在[8]中的下述调节控制的轻微修改：其还将电机动力学包括到控制设计中并且保证令人满意的HR调节表现。MPT所使用的参数被报告在图2中(其余参数取对应的前述值)。踩踏速度接近50rpm。RR数据被预过滤以便移除心率检测误差以及移除线性趋势。来自时域和频域分析两者的指数被在线计算。特别地，作为实施例，参数和非参数技术用于估计被过滤的RR信号的功率谱密度，其中使用：i)用于RR信号的以及非参数技术中Welch氏周期图方法的三次样条插值和再取样；ii)用于估计参数技术中自回归模型系数的Burg氏方法。
在图2中，我们相应地认识到三个主要阶段。
-第一个阶段涉及时间间隔[3分钟，7分钟]：用户的HR被调节至在与零工作荷载对应的阶段0[0分钟，3分钟]中所计算的HR参考(108bpm)。该阶段1也给出了HRV指数LF/HF的初始值(3.06)以及HRV指数标准化HF(24.64)。
-第二个阶段涉及时间间隔[8分钟，12分钟]：HR参考被先验地设置为107.5bpm(其稍微小于第一个阶段的HR参考值，因为不期望在阶段0中的如此高的HR值)并且被保持为由算法自由地改变。
-第三个阶段涉及时间间隔[13分钟、17分钟]：HR参考被先验地设置为119bpm，被保持为由算法自由地改变。
HR参考值的初始序列因此被代表为：108bpm、107.5bpm、119bpm。锻炼是TRIMPi兼容的(相关阈值是25，同时用于特定对象的常数B和C是1.7和2.1，其中，静止时的HR和最大HR分别等于80和170)。
在处于恒定HR下的4分钟长的阶段的最后3分钟，HRV指数基于测量到的与心跳对应的瞬时(如利用标准设备/传感器所测量的)被在线计算。
初始HR参考的10％的增加总是被应用到阶段2和3，因为在这种阶段中，HRV指数LF/HF(3.06，3.08)总是大于2.5*1，其中，1是表征锻炼的可容许本质的LF/HF的阈值。HR参考值确切的新序列是：108bpm、118bpm、131bpm。该序列已经在每一个步骤被检查为TRIMPi兼容(再次参见报告对TRIMPi的每一个HR参考贡献的图2)。
将HR恢复至与零工作荷载对应的冷却阶段([20分钟、24分钟])是处于恒定HR(对应于阶段0中所识别的心率108bpm)下的锻炼的最后阶段，示出了LF/HF确切地最终增加至5.6013以及标准化HF确切地最终降低至15.148。
涉及另一个对象的图3确认了前述的全体策略。通过算法施行HR参考值(67bpm、90.8bpm、112bpm)的TRIMPi兼容初始序列的无增加，因为阶段1和2中的LF/HF值(1.47和1.58大于1并且小于2*1和2.5*1)仅允许保持被先验地建立的HR参考值90.8bpm和112bpm。
连同由踏车测力计强加以保证将HR调节至结果的参考值的工作荷载的详细图表，涉及在锻炼期间被执行的完整的HRV分析的最终报告也可以被提供。它们允许建立全体表现与训练/康复状态指数。最终，我们注意到，该算法还提供了报告给用户的与4种可能的场景对应的可直观地理解的视觉反馈(非常好：增加10％；好：增加5％；足够好：增加0％；请注意：降低至先前的HR参考)。
新概念与优势的简短描述
本发明的新概念
本发明的锻炼训练与康复方法和器械是新型的、统包的、完全自动化的、个人定制的。其在每一个恒定HR受控锻炼阶段期间通过自主神经系统监测用户心脏调节的状态，并且然后基于运行中被监测的HRV和运行中被计算的TRIMP或TRIMPi自动地为随后的HR恒定锻炼阶段提供用户的HR水平。因此，锻炼的实时适应在锻炼本身期间被个体地执行，并且不像实际市场中的竞争者概念和产品所发生的那样仅是在整个锻炼执行之前。收集来自该新方法的使用的数据的远程通信医疗数据库的构建还引起出于治疗评价与研究目的的共同应用、分析和评价场景的定义。
特别地，在锻炼期间所储存的数据可以被使用：
·作为长期改善的标记；
·作为先进训练有效性或用于康复治疗功效的标记；
·用于对受慢性疾病影响的患者进行聚类(在特定疾病的水平下)和子聚类(在特定疾病的特定严重程度的水平下)的可能性的后验确认；
·以在慢性无效疾病中结合锻炼的效果确切地评估特定药物治疗的效果。
与[13]、[14](包括其中引述的患者)和[15]形成对比，本发明方法的关键特点是通过将TRIMP方法(或当可用时的TRIMPi方法)与处于恒定受控HR下的阶段——具有例如至少4分钟的相等持续时间V——期间(其中，HRV评价是实际有效的)被限制性地评价的HRV指数的在线分析成一体，对特定个体对象/患者的锻炼强度(依据HR)进行在线(运行中)调整。
效果
本发明方法和器械将允许每一个用户执行基于个体化的训练或康复计划，这种计划非限制性地基于预干预标准[6]，诸如使用简单的基于HR的方法的训练或康复计划(具有上述所提及的固有限制)。
根据本发明，个体训练是基于目标训练荷载(如受到传统控制单元/设备或根据本发明被编程的未来控制单元/设备的控制)，该目标训练荷载由每一个给定的恒定HR受控锻炼阶段内的心率自主控制的当前变化来引导(具有随着时间的流逝、根据随着训练/康复进展而发生的修改的训练/康复荷载的结果上的分批连续更新)。
通过简单地使用低成本、可穿戴且舒适的心率检测器(传感器带条)，提供与每一次心跳对应的脉冲实际上是可能的。
因此，期望在个体的基础上来量化锻炼训练荷载的适合量，以提供用于改善健康对象和慢性疾病患者的健康和康复状态的最佳方式。ANS的特定成分因此通过以上HRV分析被评估并且被使用作为反馈信号，该反馈信号在个体的和时刻依情况而定的基础上直接地调制HR参考，以便避免从可容许的“安全且有效的”操作条件到非可容许的“较不安全的且部分有效的”操作条件的通路。因此，本发明实现了在锻炼本身期间从控制可变目标即HR到控制可变目标的生理决定因素的步骤。
本发明方法——在“全民体育”方面的身体活动被强烈推荐的时代中——保证了至关重要的但当前在康复和身体健康的实际市场中不存在的表现。这种新技术创新性地改变了康复和训练锻炼的当前观点(尤其是对于虚弱类别的对象/患者)，同时大力地趋向医疗保健系统的未来。其目的在于改善受广泛扩散的慢性疾病影响的患者(已经表明从锻炼训练中获益)以及健康对象(包括老年人)的健康参数和成果。与工业4.0相符合，这一新的完全自动化的训练/康复概念允许包括下述远距离监测系统：该远距离监测系统直接地允许决定被分散并且康复/训练在(用户熟悉的)非医院环境中被完全自动地执行。本发明的目的因此依赖于克服根据现有技术的解决方案的限制以及达到前述的技术结果。
概括地说，该新方法至关重要的优点是：
·改善康复/训练锻炼有效性；
·最小化相关风险；
·克服针对健康对象/患者的逻辑问题；
·出于治疗评价和研究的目的在“一贯的”框架中产生大量的遥测技术所需要的现成数据。
应用场景
本发明的一些应用包括：
a.下述场景：其中，健康对象或慢性疾病患者需要训练/康复锻炼惯例依据量和强度的分批连续调适，以便最大化健康成果和/或减少不良(心脏)事件的风险。
b.下述场景：其中，意在在医疗监督环境之外由健康对象或慢性疾病患者有效地实践高质量的身体活动。
c.下述场景：其中，在表现/康复指数被相应地定义的情况下，用于健康对象或慢性疾病患者的先进训练/康复锻炼惯例的实际且用户友好的方法是强制性的。
d.下述场景：其中，特定的药物治疗对患者的效果有待结合康复锻炼的效果被比较地评估。
在这一方面，全球心血管疾病负担的增加推动了心脏康复市场的发展。带动心脏康复市场的因素是老年人口的增加和关于心血管疾病的增强的意识。来自政府和国际机构诸如世界卫生组织的干预有助于增强全球的意识水平。因此，期望意识水平的增强提高对于康复产品的需求。
甚至是健身市场也保持着增长。就举个例子，根据2015Europe Active EuropeanHealth&Fitness Market报告，前十名运动员在2014年的总收入达到约28亿欧元。这代表具有超过268亿欧元(+4％)的市场价值的整个欧洲市场的10.4％。为了清楚，我们可以描绘所提出的锻炼训练/康复概念方法的四个特定应用：
1)允许在恒定踩踏速度下以及在自动调节荷载下锻炼的HR受控踏车测力计(被称为“CMPT：踏车医疗个人训练器”)；
2)允许在恒定斜度下以及在自动调节速度下锻炼的HR受控跑步机(被称为“TMPT：跑步机医疗个人训练器”)；
3)具有简单的HR参考生成器(被称为“MPT：医疗个人训练器”)的用于HR受控(通过器械或通过用户他/她自己)的室内和户外锻炼的移动电话应用(app)；
4)远距离监测操作(被称为“AMPT：声学医疗个人训练器”)中的移动电话应用(app)，具有对用户的远程确定的最佳步伐频率(在恒定地面斜度下的HR受控户外跑步锻炼中)或踩踏频率(在恒定地面斜度下的HR受控户外踏车锻炼中)的声学指示，或者简单地具有对执行户外锻炼的用户的分批非侵入式仅基于HRV的疲劳指数(在被自动认识为处于恒定HR的至少3分钟的持续时间的每一个单个训练阶段下被计算)的指示，以便使现成工具来决定对未来力的调制。
本发明可能产生的所得技术产品对市场的提供可以三种不同的解决方案变化(参见下文的制表)，该三种不同的解决方案具有降低的自动化/个体化程度以满足所有用户从康复到先进训练的期望和需要。所有这些解决方案是统包的、可负担的、现成的解决方案，具有全都被包括在封装件中的硬件、软件、远距离监测系统/服务。此外，在专门网站上使用个人账户的可能性可以连同具有对用户的问题进行快速响应的在线帮助服务被包括在内。
相对于现有技术的改进
现有的锻炼训练方法和器械(包括[13]至[15]中所描述的那些)没有被考虑和被配置成提供以上特点和优点，因为：
·它们不会以TRIMP/TRIMPi以及在恒定HR受控阶段期间被有意义地计算的在线短期评价(运行中的)的HRV两者为基础来调整锻炼强度；
·它们不会(在针对慢性疾病患者和健康对象两者的用户熟悉的环境中)构成完全自动的、个体化定制的能够在用于治疗和研究目的的“一贯的”框架中为康复/训练提供在线调适的关于时间进程配置文件的远程信息的现成解决方案。
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[13]US 2015/217164A1(LAGREE SEBASTIEN ANTHONY LOUIS[US])2015年8月6日.
[14]WO 2007/099206(FIRSTBEAT TECHNOLOGIES OY[FI]；KURUNMAEKI VELI-PEKKA[FI]；SAALASTI S)2007年9月7日.
[15]US 2011/207110A1(HUOVINEN KUKKA[FI]2011年8月25日.
本发明根据其优选的实施方式出于例示性、非限制性目的被公开，但是应当理解，在为此目的不背离如所公开的权利要求中限定的相对保护范围的情况下，本领域技术人员可以做出各种变型和/或修改。

Claims (10)

1.锻炼区段训练和/或康复方法，包括下述步骤：
-提供用于并连接至属于I个个体的集合Σ的每一个个体i的心跳测量装置，其中I是大于1的整数，并且所述心跳测量装置能够提供与每一次心跳对应的脉冲的时间序列，由此计算心率HR和心率变异性HRV；
-向所述集合Σ中的每一个个体i提供包括调谐装置或消息的训练/康复设备，所述调谐装置被配置成调谐由所述训练/康复设备对所述个体i提供的力荷载，所述消息请求该相同个体调谐他/她自身的力，所述调谐装置或所述消息协调地被配置成将每一个个体的HR分布保持在HR参考值序列的5％内，其中，所述锻炼区段是取决于每一个个体的持续时间T；以及
-向每一个训练/康复设备提供连接至所述调谐装置并控制所述调谐装置的计算机化的控制装置；
其特征在于，对每一个个体i通过每一个计算机化的控制装置执行下述步骤：
-将所述锻炼区段持续时间细分成N个连续的处于恒定HR参考值的区段阶段，其中N是正整数，并且其中所述区段阶段对应地开始于连续的时刻T0,T1,…,TN-1；
-向各所述区段阶段分配相应的预定义HR参考值其中，并且以及
-对每一个区段阶段[Tl，Tl+1]，l＝1，2，...，N-1，确定阶段变化的HR参考
其中，HRrest,i是用于所述个体i的预确定的静止时的HR，HRmaximal,i是用于所述个体i的预定义的最大HR，γl是基于下述对于l＝1,2,…,N-1所确定的正实数：
-用于所述个体i的HRV指数HRVi(Tl)，所述HRV指数是基于在前一区段阶段[Tl-1,Tl]的最后部分期间的心跳时间序列计算的；以及
-用于所述个体i的个体化的被称为TRIMPi的训练脉冲值或被称为TRIMP的训练脉冲值，其基于下述被计算：
○前述预定义的HR参考值；
○所有区段阶段[Tl,Tl+1],l＝0,2,…,N-1的持续时间Vl＝Tl+1–Tl，
○用于所述个体i的所述静止时的HR HRrest,i，以及
○用于所述个体i的所述最大HR HRmaximal,i。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，预定义的心率参考值的序列是TRIMP或TRIMPi兼容的，即
其中，SΣ,TRIMPi是用于累积的TRIMPi或TRIMP值的预定义的个体阈值或集合统一的阈值。
3.根据权利要求1至2所述的方法，其中，每一个阶段持续时间Vl,l＝0,2,…,N–1等于或长于4分钟。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，每一个阶段[Tl-1,Tl],l＝1,2,…,N–1的用于计算所述HRV指数HRVi的最后部分为至少3分钟长。
5.根据权利要求1至4所述的方法，其中，如果HRVi(Tl)≤S∑，HRV，那么γl＜1，否则γl≥1，其中，SΣ,HRV是预定义的个体阈值或集合统一的阈值，使得大于SΣ,HRV的HRV指数识别可容许的锻炼并且小于或等于SΣ,HRV的HRV指数识别不可容许的锻炼。
6.根据权利要求2至5所述的方法，当从属于权利要求2时，其中，γl被如下确定：
其中：
-αγ，βγ是预定义的用户定义的增益，其中，αγ＞βγ＞0并且
-是双条件：
HRVi(Tl)≥αHRVS∑，HRV
其中，αHRV是用户定义的增益，并且
其中，Bi和Ci是在TRIMPi中能针对每一个个体i变化的预定义常数，同时在TRIMP情况下Bi和Ci对于任何个体都是相等的，下标“n”代表“归一化”，并且是：
-是双条件：
HRVi(Tl)≥βHRVS∑，HRV
其中，βHRV是另外的预定义的增益，其中，αHRV>βHRV>1，并且
其中，是：
只要在每个Tl处条件HRVi(Tl)≤S∑，HRV不成立，γl的上述确定就有效；否则，执行HR参考降低至先前的值其中
7.根据权利要求1至6所述的方法，其中，在j＝0,1,…,N-1的情况下：
并且：
8.根据权利要求1至6所述的方法，其中，使所述每一个个体的HR分布处在所述HR参考值序列的5％内。
9.计算机程序，所述计算机程序包括代码装置，使得当所述代码装置被计算机执行时，生成用于根据权利要求1至8所述的区段阶段的HR参考值的序列。
10.个体化定制的锻炼区段训练与康复器械，包括：
-用于测量与属于I个个体的集合的个体i的每一次心跳对应的脉冲的时间序列的装置，其中，I是大于1的整数；
-用于前述个体的集合中的每一个个体的训练/康复设备，
其中，所述训练/康复设备具有：
-调谐装置或消息，所述调谐装置被配置成调谐由所述训练/康复设备对所述个体i提供的力荷载，所述消息请求该相同个体调谐他/她自身的力，所述调谐装置或所述消息协调地被配置成将每一个个体的HR分布保持在HR参考值序列的5％内，其中，所述锻炼区段是取决于每一个个体的持续时间T；以及
-连接至所述调谐装置并控制所述调谐装置的计算机化的控制装置；
其特征在于，权利要求9所述的程序安装在所述计算机化的控制装置上。
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