FI124973B - Menetelmä ja laite energian kulutuksen arvioimiseksi - Google Patents

Description

Menetelmä ja laite energian kulutuksen arvioimiseksi Keksinnön ala

Keksintö liittyy menetelmään ja laitteeseen ihmiskehon energian kulutuksen arvioimiseksi. Erityisesti keksintö liittyy matalalla intensiteettitasolla tehtävän harjoituksen energian kulutuksen määrittämiseksi. Menetelmässä mitataan sydämen sykettä anturilla syketietojen saamiseksi, määritetään syketietojen perusteella henkilön hengitystiheys ja edelleen määritetään hengitystiheyden avulla henkilön energiankulutus.

Tunnettu tekniikka

Tarkan suorituksenaikaisen energiankulutuksen määrittäminen edellyttää hengitystiheyden ja hengityksen syvyyden määrittämistä tai arvioimista. Näiden tulona voidaan laskea ventilaatio, jota voidaan edelleen käyttää henkilön metabolian tason määrittämiseksi ja siten energian kulutuksen arvioimiseksi. Aikaisemmassa patentti- ja muussa kirjallisuudessa on esitetty joitakin eri menetelmiä sekä yksittäisten välivaiheiden että lopullisen energiankulutuksen laskemiseksi. Seuraavassa tarkastellaan kahta kenties lähintä tunnettua tekniikkaa edustavaa tunnettua julkaisua. US-patentissa 5810722 esitetään eräs menetelmä, jolla voidaan määrittää henkilön metaboliset kynnykset sekä periaatteet, jolla ventilaatio voidaan arvioida. Patentin esitiedoissa kerrotaan, että hengityksen syvyys on lähes lineaarinen funktio fyysisestä intensiteetistä ja että ventilaatio on hengitystiheyden ja hengityksen syvyyden tulo. Hengityksen syvyyden estimointiin ko. julkaisussa ei oteta kantaa yksityiskohtaisesti. Hengitystiheys voidaan julkaisun mukaan määrittää sykevaihtelun perusteella. Erityisesti julkaisussa käsitellään menetelmää, jossa henkilöä ohjeistetaan liikkumaan kasvavalla intensiteetillä ja jossa määritetään henkilön aerobinen ja anaerobinen kynnys siten, että a) mitataan syke testin aikana, b) mitataan sykevälit testin aikana, c) määritetään hengitystiheys sykevälivaihtelusta ja d) määritetään ainakin yksi metabolinen kynnys sykkeen ja hengitystiheyden suhteen perusteella. Lisäksi menetelmässä voidaan e) arvioida hengityksen syvyys sykevälivaihtelun suuruudesta, f) määrittää sykkeen funktiona ventilaatio, joka saadaan hengitystiheydestä ja arvioidusta hengityksen syvyydestä ja g) määrittää ainakin yksi metabolinen kynnys ventilaation ja sykkeen suhteen perusteella.

Julkaisussa sykeväliarvot saadaan sykesignaalin R-piikkien avulla, ajoituksen tarkkuuden ollessa luokkaa 1 ms. US-julkaisussa 2005/0209521 viitataan yllä tarkasteltuun patenttiin ja todetaan, että siinä kuvattu menetelmä sopii parhaiten staattisen tilanteen analyysiin ja että siinä ei kuvata tarkkoja analyysimenetelmiä. US-julkaisussa 2005/0209521 esitellään toinen, verrattain monimutkainen tapa laskea hengitystiheys ja hengityksen syvyys. Kuten julkaisussakin todetaan, on olemassa monia tunnettuja menetelmiä, joilla aikasarjoja voidaan muuntaa taajuusmuotoon (mm. Fourier-muunnos) ja joilla voidaan arvioida hengitystiheyttä Lisäksi todetaan, että ventilaatio saadaan hengitystiheyden ja hengityssyvyyden tulona, mutta että aiemmin ei ole esitetty menetelmää, jolla hengityksen syvyys saadaan pelkästä sykedatasta. Tämä johtuu julkaisun mukaan siitä, että vitaalikapasiteettiin vaikuttaa henkilön paino, pituus jne., joten US-patentissa 5810722 esitetty menetelmä ei ole kuin arvio oikeasta hengityksen syvyydestä. Lisäksi US-julkaisussa 2005/0209521 todetaan, että on monia tapoja käyttää ko. julkaisussa kuvattuja menetelmiä arvioida hengityksen syvyys, mutta oleellisesti näissä menetelmissä käytetään sykeinformaatiota ja henkilöä kuvaavia parametreja. US-julkaisussa 2005/0209521 esitetyssä vuokaaviossa menetelmän lähtötietoina ovat syke, hengitystiheys ja taustaparametrit. Julkaisussa myös opetetaan, että ventilaatio voidaan laskea suoraan syketiedoista ja hengitystiheydestä monilla matemaattisilla tavoilla (mm. neuraalilaskennalla).

Lyhyesti sanottuna US-julkaisun 2005/0209521 mukaisessa menetelmässä sykedatasta lasketaan sykevälivaihtelun avulla hengitystiheyttä kuvaava suure RFD1 ja syketiedoista vähintään toinen hengitystiheyttä määrittävä komponentti RFD2. Kaikki näin lasketut komponentit yhdistetään eksperttifunktiolla, eli julkaisun mukaan neuroverkon avulla, hengitystiheydeksi. RFD1 kuvaa optimaalista steady-state tilannetta, kun taas RDF2 kuvaa ajallista hengitystiheyden vaihtelua. Syketiheyden johdannaisena voidaan julkaisun mukaan määrittää hengityksen syvyys sykejaksosta. Ventilaatio määritetään a) kertomalla hengityssyvyys hengitystiheydellä, b) laskemalla vähintään yksi lisäparametri sykedatasta ja c) yhdistämällä näin saadut arvot matemaattisella funktiolla ventilaatioksi.

Yllä kuvatut menetelmät ovat sinänsä käyttökelpoisia, mutta niihin liittyy myös merkittäviä epäkohtia. Käyttäjän kannalta yksi merkittävä heikkous on, että niiden antamat energiankulutusarviot erityisesti matalilla suoritusintensiteeteillä ovat suhteellisen epävarmoja ja epätarkkoja. Erityisesti on havaittu, että suuren painoindeksin omaavien, ja erityisesti ylipainoisten henkilöiden matalan intensiteetin energiankulutusarviot ovat epätarkkoja ja saattavat poiketa merkittävästi todellisesti energiankulutuksesta. Yleisesti käytössä olevilla menetelmillä virhettä saattaa tulle jopa 500 - 1000 kcal/vrk.

On siis tarvetta parannetuille energiankulutuksen arviointimenetelmille.

Keksinnön yhteenveto

Keksinnön tarkoituksena on saada aikaan tarkempi energiankulutuksen määritysmenetelmä, erityisesti matalan intensiteetin, eli lähinnä normaalia arkielämää vastaavan työskentelyn ja hyötyliikunnan alueelle.

Keksintö perustuu siihen ajatukseen, että tiettyjen paino(indeksi) ehtojen täyttyessä energiankulutusta ei lasketa suoraan henkilön todellisen massan perusteella, vaan energiankulutusta tarkistetaan alaspäin kaavalla, joka huomioi massan poikkeaman ennaltamäärätystä arvosta.

Menetelmässä valitaan henkilön massalle ensimmäinen kynnysarvoja mikäli henkilön massa on suurempi kuin ensimmäinen kynnysarvo, lasketaan energiankulutus kaavalla, joka huomioi henkilön massan poikkeaman ennaltamäärätystä arvosta, edullisesti juuri mainitusta ensimmäisestä kynnysarvosta. Täsmällisemmin sanottuna keksinnölle on tunnusomaista se, mitä on sanottu itsenäisissä patenttivaatimuksissa.

Edullisen suoritusmuodon mukaan valitaan suorituksen intensiteetille toinen kynnysarvoja mikäli suorituksen syketietojen avulla määritetty intensiteetti on pienempi kuin toinen kynnysarvoja henkilön massa on suurempi kuin ensimmäinen kynnysarvo, lasketaan energiankulutus kaavalla, joka huomioi henkilön massan ja suorituksen intensiteetin poikkeaman mainituista ensimmäisestä ja toisesta kynnysarvosta, vastaavasti.

Keksinnön edullisen sovellutusmuodon mukaan koijaus tapahtuu ns. efektiivisen massan, joka on pienempi kuin todellinen massa, avulla. Tarkemmin ottaen menetelmässä - valitaan henkilön massalle ensimmäinen kynnysarvo, - valinnaisesti, valitaan suorituksen intensiteetille toinen kynnysarvo, - mikäli henkilön massa on suurempi kuin ensimmäinen kynnysarvo ja valinnaisesti suorituksen syketietojen avulla määritetty intensiteetti on pienempi kuin toinen kynnysarvo, lasketaan energiankulutus kaavalla, jossa tekijänä on henkilön efektiivinen massa, joka on pienempi kuin todellinen massa.

Edullisen sovellutusmuodon mukaan efektiivinen massa lähestyy todellista massaa kun suorituksen intensiteetti lähestyy toista kynnysarvoa.

Suorituksen intensiteetti, ja vastaavasti toinen kynnysarvo, voidaan määrittää esimerkiksi syketiheyden, hengitystiheyden tai ventilaation perusteella. Edullisesti toinen kynnysarvo valitaan 1,5 MET - 3,0 MET alueelta joka on henkilön aerobisella alueella, edullisesti noin 2 MET (metabolic equivalent of task, 1 MET = 3.5 ml02/kg/min) hapenkulutusta.

Massan kynnysarvo, eli ensimmäinen kynnysarvo, määritetään edullisen suoritusmuodon mukaan aina henkilön pituudesta riippuen. Edullisesti käytetään yleisesti käytössä olevaa painoindeksiä BMI (body mass index), joka lasketaan henkilön painon ja pituuden avulla kaavalla m/12, jossa m on henkilön massa kilogrammoina ja 1 henkilön pituus metreinä. Nämä tiedot saadaan esitietoina, jotka käyttäjä on tyypillisesti syöttänyt menetelmää suorittavaan laitteeseen. Niinpä ensimmäinen kynnysarvo voidaan määrittää ennaltamäärätyn, yleensä kiinteästi asetetun BMI-arvon mukaan, kun tiedetään henkilön pituus. Kynnyspainoindeksi voi olla esimerkiksi 18,5, joka vastaa normaalin painon alarajaa (WHO BMI classification). Tarkka, analyysissä käytetty arvo on valittu käytettävissä olevan referenssidatan perusteella siten, että analyysimallin perusteella lasketut tulokset ovat mahdollisimman lähellä referenssiarvoja. Yleisesti sanottuna kynnysarvo valitaan painoindeksiväliltä 18-25.

Edullisen sovellutusmuodon mukaan hengitystiheyden määrittäminen käsittää seuraavat vaiheet: - määritetään syketietojen perusteella sykevälien pituudet, - lasketaan peräkkäisten sykevälien erotus ja luokitellaan erotus arvoksi A, jos erotus on negatiivinen ja arvoksi B, jos erotus on positiivinen, - lasketaan näin saadun aikasarjan Fourier-muunnos, - määritetään Fourier-muunnoksen avulla saadusta taajuusvasteesta hengitystiheys.

Edelleen on edullista, jos arvot Aja B siten, että tehtävässä diskreetissä Fourier-muunnoksessa ei tarvitse käyttää kertolaskuja. A voi olla esimerkiksi 0 ja B voi olla 1.

Yhden sovellutusmuodon mukaan engitystiheyden perusteella lasketaan ventilaatio oleellisesti kaavalla: ventilaatio = hengitystiheys * vitaalikapasiteetti * korjauskerroin, jossa korjauskerroin riippuu suorituksen intensiteetistä (määritetty jälleen syke- tai hengitystiheyden tai ventilaation perusteella) ja vitaalikapasiteetti saadaan esitietona, joka tyypillisesti riippuu henkilön sukupuolesta, iästä ja pituudesta.

Lopulta energiankulutus voidaan laskea kaavalla: energiankulutus = b * ventilaatio * meff /mreai, jossa b on vakio ja meff henkilön efektiivinen ja mreai henkilön todellinen massa. Vakio b sisältää myös tarvittavan yksikkömuunnoksen tilavuuden yksiköstä energiankulutuksen yksiköksi.

Keksinnön mukainen laite energiankulutuksen määrittämiseksi henkilön fyysisen suorituksen aikana tai tämän jälkeen käsittää, yhden sovellutusmuodon mukaan, - välineet sydämen sykkeen mittaamiseksi tai sykesignaalin tuomiseksi ulkoiselta sykeanturilta syketietojen saamiseksi, - tiedonkäsittely-yksikön sykevälien pituuksien määrittämiseksi syketiedoista ja edelleen hengitystiheyden ja energiankulutuksen määrittämiseksi sykevälien avulla, - muistivälineen henkilöön liittyvien esitietojen ja ainakin ensimmäisen ja toisen kynnysarvon tallentamiseksi,

Keksinnön mukaan tiedonkäsittely-yksikkö on sovitettu - valitsemaan henkilön massalle ensimmäinen kynnysarvo, joka tallennetaan muistivälineeseen, - valitsemaan suorituksen intensiteetille toinen kynnysarvo, joka tallennetaan muistivälineeseen, - määrittämään, onko henkilön massa suurempi kuin ensimmäinen kynnysarvo, - määrittämään syketietojen perusteella, onko suorituksen intensiteetti pienempi kuin toinen kynnysarvo, ja mikäli suorituksen intensiteetti on pienempi kuin toinen kynnysarvo ja henkilön massa suurempi kuin ensimmäinen kynnysarvo, laskemaan energiankulutus kaavalla, joka huomioi henkilön massan ja suorituksen intensiteetin poikkeaman mainituista ensimmäisestä ja toisesta kynnysarvosta, vastaavasti.

Keksinnön avulla saavutetaan huomattavia etuja. Erityisesti sen avulla saavutetaan tarkempi energiankulutusarvio tietyllä massa ja intensiteettitasolla. Keksijät ovat havainneet, että nykyiset mallit tyypillisesti yliarvioivat suhteellisen hapenkulutuksen matalilla intensiteeteillä. Erityisesti tämä näkyy tutkittaessa ylipainoisten henkilöiden energiankulutusmittauksia, mutta virhe on tietyssä määrin olemassa myös normaalipainoisilla. Nykyisten mallien puutteet johtunevat siitä, että referenssimittaukset on tehty lähes poikkeuksetta lyhytkestoisissa urheilutilanteissa. Yhden selitysmallin mukaan ylipainoisilla henkilöillä ns. "aktiivista massaa", joka suoraan osallistuu energian kulutukseen metabolian kautta aerobisen suorituksen alueella, on vähemmän suhteessa mitattuun massaan kuin normaalipainoisilla henkilöillä. Keksintö korjaa tämän virhelähteen tunnetuissa määrityksissä massan (tai painoindeksin) kynnysarvon käytön avulla ja saa siten aikaan tarkemman arvion energiankulutuksesta. Tämä on arvokas tieto erityisesti laihduttajille, jotka tavoittelevat alhaisempaa painoindeksiä, mutta myös muille kuntoilijoille.

Korkean intensiteetin suorituksen aikana energiankulutuksen määritys on perinteisillä menetelmillä luotettavampaa kuin lepotilassa, koska tällöin systemaattisten virheiden merkitys suhteessa oikeaan energiankulutukseen on pienempi. Lepotilassa tai matalilla intensiteeteillä perusenergiankulutus on pieni, jolloin virheet ovat suhteessa suurempia. Keksinnön suoritusmuodolla, joka huomioi myös suorituksen intensiteetin korjauksessa, ratkaistaan myös tämä ongelma.

Keksinnön yhden muunnelman mukaan päätös korjauksen tarpeesta tehdään ensisijassa suorituksen intensiteetin, ei siis massan, perusteella. Tällöin valitaan suorituksen intensiteetille toinen kynnysarvo, ja mikäli suorituksen intensiteetti on pienempi kuin toinen kynnysarvo, lasketaan energiankulutus kaavalla, joka huomioi henkilön massan ja/tai suorituksen intensiteetin poikkeaman ennaltamäärätyistä arvoista, kuten yllä kuvatuista ensimmäisestä ja/tai toisesta kynnysarvosta.

Seuraavaksi keksinnön sovellutusmuotoja tarkastellaan lähemmin viittaamalla oheisiin piirustuksiin.

Piirustusten lyhyt kuvaus

Kuviossa 1 esitetään vuokaaviona keksinnön mukainen menetelmä yhden sovellutusmuodon mukaan.

Kuviossa 2 esitetään esimerkki vitaalikapasiteettista iän mukaan naisille ja miehille.

Kuviossa 3a havainnollistetaan kuvaajana sykevälien pituuksien vaihtelua esimerkkisuorituksessa.

Kuviossa 3b havainnollistetaan kuvaajana kuvion 3a mukaista käsiteltyä ja Fourier-muunnettua sykevälidataa sekä hengitystiheyden määrittämistä.

Sovellutusmuotojen yksityiskohtainen kuvaus Määritelmiä

Termi (suorituksen) "intensiteetti" tarkoittaa suorituksen rasittavuutta. Intensiteettiä voidaan mitata syketiheyden, hengitystiheyden, ventilaation tai jonkin näiden matemaattisen johdannaisen tai yhdistelmän kautta.

Termi "painoindeksi" tai "BMI" tarkoittaa ensisijaisesti yleisesti hyväksyttyä (esim. World Health Organization, http://apps.who.int/bmi/index.jsp?introPage=intro_3.html) ja käytössä olevaa määritelmää m/12, jossa m on henkilön massa kilogrammoina ja 1 henkilön pituus metreinä, mutta sitä ei ole rajoitettu tähän. Kuten asiantuntija ymmärtää, henkilön ruumiinrakennetta, lihavuutta, ylipainoa voidaan tarkastella myös muiden mm. pituuden ja painon avulla määriteltyjen indeksien kautta, jotka soveltuvat käytettäväksi myös esillä olevassa keksinnössä massan kynnysarvon määrittelemiseksi kullekin henkilölle erikseen.

Lyhennettä "HR" käytetään viittaamaan absoluuttiseen syketiheyteen ja lyhennettä "hrr" viittaamaan syketiheyden ja leposykkeen erotuksen suhdetta sykereserviin, eli toisin sanoen hrr = (HR-HRrest) / (HRmax-HRrest) (yksikkönä tyypillisesti "prosenttia sykereservistä", eli %hrr = 100% * hrr), jossa HR on hetkellinen syke, HRrest on leposyke ja HRmax maksimisyke. "Sykevälillä" tarkoitetaan kahden peräkkäisen sydämen sykkeen ajallista etäisyyttä toisistaan. Sykkeiden tunnistamiseksi on esitetty patentti- ja muussa kirjallisuudessa useita menetelmiä, joita ei tarkastella tässä lähemmin.

Menetelmän yleiskuvaus

Kuviossa 2 esitetään yksi esimerkki keksinnön toteuttamisesta suhteellisen yleisellä tasolla.

Vaiheessa 10 mitataan sydämen sykettä sykeanturilla, esimerkiksi rinnan ympäri asetetun sykevyön avulla. Kuten alan asiantuntija ymmärtää, myös muita alalla tunnettuja tapoja tunnistaa syke voidaan käyttää.

Vaiheessa 11 määritetään syketiedoista peräkkäisten sykkeiden sykevälit ja edelleen sykevälien vaihtelu. Sykevälien vaihelun jaksollisuus kertoo hengitystiheydestä, joka määritetään edelleen vaiheessa 12.

Vaiheessa 13 hengitystiheyden ja esitietojen pohjalta määritetään ventilaatio.

Vaiheessa 14 ratkaistaan syketietojen ja esitietojen pohjalta, ollaanko efektiivistä massakorjausta vaativalla paino-ja intensiteettialueella. Mikäli ollaan, jaketaan vaiheeseen 15, jossa lasketaan efektiivinen massa ja edelleen vaiheessa 16 energiankulutus hyödyntäen efektiivistä massaa. Mikäli ei olla efektiivistä massakoijausta vaativalla alueella, energiankulutus lasketaan suoraan henkilön todellisen massan perusteella vaiheessa 18.

Laskenta, eli vaiheet 11-18, voidaan suorittaa soveltuvassa tietojenkäsittely-yksikössä, erityisesti tietokoneessa, rannetietokonessa tai matkapuhelimessa. Reaaliaikainen energiankulutuksen seuranta toteutetaan edullisesti rannetietokoneessa tai matkapuhelimessa. Tietokoneella tehdään tyypillisimmin suorituksen jälkianalyysiä.

Sykeanturi on edullisesti langattomassa tiedonsiirto-yhteydessä tiedonkäsittely-yksikön kanssa.

Menetelmän oleellisia vaiheita käsitellään seuraavaksi yksityiskohtaisemmin. Hengitvstihevs

Yhden sovellutusmuodon mukaan hengitystiheys määritetään oleellisesti patentissa FI 121214 (US 7,803,117) kuvatulla menetelmällä. Tämän menetelmän mukaan havainnoidaan henkilön sydämen sykettä sykesignaalin saamiseksi, määritetään sykesignaalin sisältämän syketiedon ajallisen vaihtelun jaksollisuuden perusteella hengitystiheys, siten, että syketiedon ajallisen vaihtelun jaksollisuus määritetään sykesignaalin perusteella tehtyjen aikaleimojen avulla aikatasossa. Edullisesti hengitystiheys määritetään siten, että muodostetaan aikaleimoista peräkkäisiä aikapisteitä käsittävä sarja, määritetään sarjan jakso, ja määritetään hengitystä kuvaava parametri sarjan jakson perusteella. Sarjan jakso voidaan määrittää laskemalla sarjan toinen derivaatta ja etsimällä tämän nollakohtia. Tarkemman menetelmän kuvauksen osalta viitataan mainittuihin patenttijulkaisuihin.

Vaihtoehtoisen sovellutusmuodon mukaan hengitystiheys määritetään seuraavasti: - mitataan henkilön sydämen sykkeitä soveltuvalla anturilla, - määritetään syketietojen perusteella sykevälien pituudet, - lasketaan peräkkäisten sykevälien erotus ja luokitellaan erotus arvoksi A, jos erotus on negatiivinen ja arvoksi B, jos erotus on positiivinen. Tyypillisesti A=0 jaB=l. Tällöin Fourier-muunnoksen toteutusta jatkoanalyysissä voidaan optimoida edelleen. - Lasketaan edellä kuvatun mukaisesti kootun aikasarjan Fourier-muunnos. Jos data koostuu arvoista Oja 1, ei tarvitse käyttää ikkunointia eikä kertolaskuja. - Edellisessä vaiheessa saadun muunnoksen taajuusvasteesta valitaan syketiedon perusteella arvot, joiden välistä valitaan suurin arvo. Sen paikka taajuusavaruudessa valitaan olevan hengitystiheys. Tällaisen laskennen suurin hyöty kannettavia laitteita ajatellen on siinä, että ettei tarvitse käyttää kertolaskua ja että laskenta on helppoja tehokas implementoida kokonaislukulaskennalla. Selityksen lopussa annetaan tarkempi esimerkki laskennan toteuttamisesta käytännössä. On huomattava, että esitetty implementaatio sopii vain tapauksiin, joissa halutaan selvittää datan jaksollisuus, eikä se korvaa täyttä Fourier-muunnosta. Lisähyötynä voidaan pitää, että sykedataa ei välttämättä tarvitse erikseen korjata ennen analyysiä eikä siitä tarvitse poistaa erikseen syketason muutoksia. Syketason muutos tarkoittaa esimerkiksi juoksuvauhdin lisäyksen seurauksena keskisykkeen nousua. Tällaiset muutokset näkyvät sykevälien taajuusmuunnoksessa, jos niitä ei siis erikseen poista.

Yhden sovellutusmuodon mukaan tehdään kuitenkin seuraava sykedatan korjaus: - lasketaan peräkkäisten arvojen erotus diff, ja - jos erotus on liian suuri tai pieni (abs(diff) > qualitytrigger), niin luokittelutulokseksi valitaan 0.

Lisäksi, jos ventilaatiotietoa ei tarvita missään sellaisenaan, niin laskentaa voidaan käyttää vain silloin kun todetaan, että harjoittelun intensiteetti on esillä olevan keksinnön intensiteettialueella, eli riittävän matala.

On huomattava, että tässä esitetty uusi hengitustiheyden laskentamenetelmä on luonteeltaan keskiarvoistava eli tulos on tästä osin luotettavampi kuin patentissa FI 121214 (US 7,803,117) esitetty jaksollisuuden määrittäminen suoraan aikatasossa.

Ventilaatio

Ventilaatio on yksinkertaisimmillaan hengitystiheyden ja hengityksen syvyyden (tidal volume) tulo. Hengityksen syvyyden arvioimiseksi tarvitaan tieto vitaalikapasiteetista. Vitaalikapasiteettia voidaan arvioida kirjallisuuden perusteella. Esimerkiksi American Thoracic Societyn julkaisussa "Lung Function Testing: Selection of Reference Values and Interpretative Strategies", Am Rev Respir Dis 1991, American Thoracic Society, March 1991, voidaan käyttää lähteenä. Ko viitteessä vitaalikapasiteetti on taulukoitu sukupuolen, iän ja pituuden funktiona.

Yllä mainittu kirjallisuusviite sisältää suuntaa-antavia arvoja, jotka ovat tarkimmillaan vanhoissa ikäryhmissä. Etenkin nuoremmissa ikäryhmissä on saatavilla tarkempiakin arvioita ja niitä voidaan taulukoida myös referenssiaineiston avulla. Kuviossa 2 esitetään osin yllä mainitusta viitteestä ja osin referenssiaineiston avulla tarkennettu esimerkki vitaalikapasiteettiarvoista iän funktiona miehille ja naisille. Taulukon mukaista vitaalikapasiteettia voidaan tarvittaessa pituuskompensoida edelleen.

Kun on verrattu hengitystiheydella kerrottua vitaalikapasiteettia tehtyjen referenssimittausten ventilaatioarvoihin, on huomattu tarve syketasosta riippuvalle kerroinfunktiolle, joka voi olla staattinen ja saatu esimerkiksi keskiarvona referenssimittauksista. Yhden sovellutusmuodon mukaan kerroin riippuu yllä määritellystä arvosta %hrr. Toisin sanoen ventilaatio = hengitystiheys * vitaalikapasiteetti * koijauskerroin(%hrr)

Niinpä, ottaen huomioon yllä mainitut seikat, ventilaatio VE on tässä yhteydessä riippuva useasta tekijästä, joista merkittävimmät ovat sukupuoli, ikä, pituus, %hrr, hengitystiheys.

Lepotilan ia matalan intensiteetin energiankulutus

Yhden sovellutusmuodon mukaan perusaineenvaihdunnan taso, eli BMR-arvo kilogrammaa kohden oletetaan vakioksi, jolloin hapenkulutukseksi on arvioitu kiinteästi 1 MET = 1 ml/kg/min.

Edullisen sovellutusmuodon mukaan käytetään tarkempaa BMR-arvoa ja edelleen ko. BMR -arvoa vastaavaa hapenkulutuksta. Tätä varten on olemassa erilaisia kirjallisuudesta saatavia kaavoja. Mm. historiallisesti merkittävin on Harris-Benedict-yhtälöt vuodelta 1919: BMRmiehet = 13.7516 * m + 5.0033 * h-6.775 * a +66.473 BMR naiset = 9.5634 * m + 1.8496 * h - 4.6756 * a + 655.0955

Edellä m on paino kilogrammoina, h pituus senttimetreinä ja a ikä vuosina.

On kuitenkin havaittu, että lähellä lepotilaa myös yllä kuvattu tapa antaa lihaville henkilöille liian suuren hapenkulutusarvion. Tämä ongelma voidaan keksinnön mukaisesta ratkaista määrittämällä kynnysmassa mo (ns. "nollamassa") lihaville ihmisille. Tarkka painoindeksi, BMI, jolla tämä saadaan, voidaan määrätä esimerkiksi referenssimittausten avulla ja menetelmän antamien arvojen ja referenssiarvojen eron perusteella. Voidaan käyttää esimerkiksi BMI-arvoa normaalipainon alueelta 18,5-25. Kokeiden perusteella suhteellisen hyväksi arvioksi on havaittu BMI-arvo, joka on noin 19.

Ajatuksena BMI-perusteisessa korjauksessa on tarkemmin ottaen valita kynnysarvo sekä matalalle intensiteetille (toinen kynnysarvo) että kynnysmassa (ensimmäinen kynnysarvo) ja interpoloida nollamassa oikeaksi massaksi, kun suorituksen intensiteetti muuttuu nollasta tähän kynnysarvoon. Tämä voidaan tehdä efektiivisen massa meff kautta. Matemaattisesti esitettynä efektiivinen massa matalilla intensiteeteillä on meff = m0 + a*(m-mo)*(I - Io).

Edellä m on painoja intensiteettiä voi kuvata esimerkiksi yllä esitelty suure %hrr, ventilaatio tai muu intensiteettiä kuvaava suure. Io on valittu intensiteetin kynnysarvo. Tekijä a on skaalausvakio.

Suorituksen intensiteetin ollessa pienempi kuin valittu intensiteetin kynnysarvo (I<Io), jos BMI on suurempi kuin raja-arvo (minkä seurauksena m>mo), käytetään laskennan perusteena efektiivistä massaa meff, kuten alla tarkemmin kuvataan. Jos taas BMI on pienempi kuin valittu raja-arvo (m<mo), käytetään massana suoraan todellista massaa.

Lopuksi yllä kuvattujen suureiden meff ja ventilaatio avulla lasketaan arvio hetkelliselle energiankulutukselle matalilla intensiteeteillä E = vo2(ventilaatio) * m_eff / 200.

Funktio vo2 ventilaatiosta voi olla esimerkiksi vo2 (ml/kg/min) = 0.385 (ml/1) * ventilaatio (1/min) / mreai.

Referenssitietokannan tarkentuessa tämä funktio muuttuu vastaavasti (muoto, kertoimet) sovittumaan siihen parhaiten.

Jos intensiteetti on suurempi kuin intensiteetti_0, ei efektiivistä massakoijausta yllä kuvattuun tapaan edullisesti tehdä, vaan käytetään suoraan esimerkiksi patentissa FI 121214 (US 7,803,117) kuvattua menetelmää.

Jos käytössä ei ole sykevälitietoja, matalilla intensiteeteillä käytetään BMR-jaBMI-korjausta suoraan laskettuun vo2-arvoon (ei siis ventilaatiokoijattuun). Erona näissä on se, että syke reagoi lepotilassa myös muuhun kuin tehtyyn työhön ja näkyy siten perusmenetelmässä energiankulutuksena. Tämä voidaan kompensoida siten, että perusmenetelmässä valitaan efektiivinen massa siten, että suhteessa referenssimittauksiin tulokset ovat harhattomia (ts. keskiarvot ovat samat, mutta regressio ei ole yhtä hyvä kuin ventilaatiolla tarkennetussa menetelmässä).

Esimerkki Tässä esimerkissä havainnollistetaan Taulukkojen 1-5 esittämän tietokoneohjelmakoodin avulla keksinnön toteuttamista käytännössä yksinkertaisella tavalla, jonka vaatima tehonkulutus on pieni.

Taulukko 1. Esimerkinomaisen sykevälidatan alustus (arvot millisekunteina) function sample_fDft 5, dataHere = [920 843 799 816 861 845 845 856 801 759 738 731 735 733 713 709 708 710 719 705 689 699 719 755 740 758]; fPwd = fDft(dataHere);

Taulukko 2. Muuttujien alustus ja sykevälien luokittelu function fPwd = fDft(d) % % % Here the resolution in time domain is 50 ms. With N = 400 this means that % there is 20 s of data in buffer. Below is the formula of the discrete % Fourier transformation,

% H % X(k) = sum x(n)*exp(-j*2*pi*(k-1)*(n-1)/N), 1 <= k <= N. % n=l % This formula is used in the implementation below. global sin_n cos__n % Initialize variables. Cos_n and Sin_n are constants in real % implementation. F_s = 1/0,050; % 1/(50 ms) N = 400; freq=(0:N-1)*(F_s/N); n = 0:(N-1); cos_n = cos(2*pi*n/N); sin_n = -sin(2*pi*n/N); data = zeros(400,1); |· Take the first 20 s of inooming data in this exar.ip.Ia and classify the I diffarences of the consecutive values. if the newsst valas is greater I than the previous, f111 the lm f f er witfi vaiue A (hera A = i) . otherwiss I the buffered valua is e Oiere B = o}-djprev = dCi)f indax_prev = o; M ^ 0; fox i=i:raaxisizeCd)), s = s + dtii,* if S < 20000r index = raodC floox (s/50), 400 }.? if dii) > d_prevt for k=index_prev+iiindex, data(k) = ij end and indexjprev = index; else break.,- ead d_prev = d(i} ; end

Taulukko 3. Fourier-muunnoksen laskenta ja hengitystiheyden määrittäminen ja tulostaminen % The guidance to watch the correct frequency range can come frora outside % or it can be calculated based on the current incoming data. Here constant % 1imits of 0 and 30 bpm are used. ii = find(freq*60>0 & freq*60<30); lowerFreqIndex = ii (1) - 1 ; upperFreqlndex = ii(end) - 1; f Pwd = getPwd (lowerFreqIndex, upperFreqlndex, data) ,* % Calculate the respiration rate. Resolution can be enhanced by calculating % the center of the mass of the power density peak. Here the location of % the highest value is considered to be the respiration rate.

[m,iMax] = max{f Pwd) ; fprintf('Respiration rate is %d breaths per minute.\n',60*(iMax-Ι)*F_s/400);

Taulukko 4. Käyrien piirtäminen % Plot the data and the power density function of the diference of that % data subplot(2,1,1) ;plot(cumsum(d(1:i-1))/1000,d(1:i-1) , 'x-'); title(1\bf{Inter-beat intervals to be analyzedj'); xlabel('Time [sec] ') subplot(2,1,2);plot(freq(ii)*60,fPwd(ii)); title('\bf{Power density of the difference signal}');xlabel('Respiration rate [1/m

Taulukko 5. Yksinkertaisetettu Fourier-muunnosfunktio function fPwd = getPwd(lowerFreqIndex,upperFreqlndex,d) % % This implementation is valid only for values Ä=1 and B=0 (See the general % explanation). Typically the calculation load here in this example is % ahout (upperFreqlndex - 1owerFreqlndex) * (N/2) i.e. about 2000 % summations (haif of the values are zeroes). This is about the same as % ueing FFT with the same data. The complexity of the FFT is O(N)=N*log(N), % here this is about 2400. In FFT, one has to use, in general, % multiplications, too. Furthermore, no windowing is used here. Also, % fixed point a r itiinne tie can. be used easily in this Itinä of an % implementation. % global sin_n cos_n f=zeros(200,2); for i=0:(max(size(d))-1), for j=lowerFreqIndex:upperFreqlndex, if d(i+1) ~= 0,

IndexHere = mod( i*j, 400 ); f (j+1,1) = f(j+1,1) + cos_n(indexHere+1) ; f (j +1,2) = f(j+1,2) + sin_n(indexHere+1) ; end end end fPwd = f ( : ,1) . "2 + f ( : ,2) .*2;

Kuten kuviosta 3b voidaan nähdä, käyrän huippuarvo tai massakeskipiste Ja siten hengitystiheys, on kohdassa 18 hengitystä minuutissa.

Claims (17)

1. Menetelmä henkilön energiankulutuksen arvioimiseksi syketietojen perusteella, jossa menetelmässä - mitataan sydämen sykettä anturilla tai otetaan etukäteen mitattuja syketietoja syketietojen saarni seksi, - määritetään syketietojen perusteella henkilön energiankulutus, tunnettu siitä, että - valitaan henkilön massalle ensimmäinen kynnysarvo, - mikäli henkilön massa on suurempi kuin ensimmäinen kynnysarvo, lasketaan energiankulutus kaavalla, joka huomioi henkilön massan poikkeaman mainituista ensimmäisestä kynnysarvosta.

2. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että - valitaan suorituksen intensiteetille toinen kynnysarvo, - mikäli suorituksen syketietojen avulla määritetty intensiteetti on pienempi kuin toinen kynnysarvoja henkilön massa on suurempi kuin ensimmäinen kynnysarvo, lasketaan energiankulutus kaavalla, joka huomioi henkilön massan ja suorituksen intensiteetin poikkeaman mainituista ensimmäisestä ja toisesta kynnysarvosta, vastaavasti.

3. Patenttivaatimuksen 1 tai 2 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että mainitussa kaavassa tekijänä on henkilön efektiivinen massa, joka on pienempi kuin todellinen massa.

4. Patenttivaatimuksen 3 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että efektiivinen massa lähestyy todellista massaa kun suorituksen intensiteetti lähestyy toista kynnysarvoa.

5. Patenttivaatimuksen 4 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että efektiivinen massa meff on määritelty oleellisesti kaavalla meff = mo + a*(m-mo)*(I -10), jossa Io on toinen kynnysarvo, mo on ensimmäinen kynnysarvo, m on henkilön massa, I on suorituksen hetkellinen intensiteetti ja a on vakio.

6. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että intensiteetti ja toinen kynnysarvo määritetään syketiheyden, hengitystiheyden tai ventilaation avulla.

7. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että - määritetään syketietojen perusteella henkilön hengitystiheys, - määritetään energiankulutus hengitystiheyden avulla.

8. Patenttivaatimuksen 7 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että hengitystiheyden määrittäminen käsittää: - määritetään syketietojen perusteella sykevälien pituudet, - lasketaan peräkkäisten sykevälien erotus ja luokitellaan erotus arvoksi A, jos erotus on negatiivinen ja arvoksi B, jos erotus on positiivinen, - lasketaan näin saadun aikasarjan Fourier-muunnos, - määritetään Fourier-muunnoksen avulla saadusta taajuusvasteesta hengitystiheys.

9. Patenttivaatimuksen 8 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että valitaan arvot A ja B siten, että Fourier-muunnoksessa ei tarvitse käyttää kertolaskuja.

10. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että hengitystiheyden perusteella lasketaan ventilaatio seuraavalla kaavalla: ventilaatio = hengitystiheys * vitaalikapasiteetti * korjauskerroin, jossa mainittu korjauskerroin riippuu suorituksen intensiteetistä ja vitaalikapasiteetti saadaan esitietona, joka tyypillisesti riippuu henkilön sukupuolesta, iästä ja pituudesta.

11. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, tunnettu siitä, energiankulutus lasketaan kaavalla: energiankulutus = b * ventilaatio * meff/mreai, jossa b on vakio ja mreai henkilön todellinen ja meff henkilön efektiivinen massa joka on pienempi kuin todellinen massa ja ventilaatio lasketaan hengitystiheyden avulla.

12. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että toinen kynnysarvo valitaan siten, että se vastaa henkilön energiankulutusta 1,7 MET - 2,3 MET, edullisesti noin 2 MET.

13. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että ensimmäinen kynnysarvo määritetään henkilön painostaja pituudesta riippuvan painoindeksin avulla.

14. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että ensimmäinen kynnysarvo valitaan siten, että se vastaa ko. henkilön painoindeksiä 18-25.

15. Laite energiankulutuksen määrittämiseksi henkilön fyysisen suorituksen aikana tai tämän jälkeen, joka laite käsittää - välineet sydämen sykkeen mittaamiseksi tai sykesignaalin tuomiseksi ulkoiselta sykeanturilta syketietojen saamiseksi, - tiedonkäsittely-yksikön sykevälien pituuksien määrittämiseksi syketiedoista ja edelleen energiankulutuksen määrittämiseksi, - muistivälineen henkilöön liittyvien esitietojen, kuten massan tai painoindeksin, ja ainakin ensimmäisen kynnysarvon, joka kuvaa henkilön massaa tai painoindeksiä, tallentamiseksi, tunnettu siitä, että tiedonkäsittely-yksikkö on sovitettu - määrittämään esitietojen ja ensimmäisen kynnysarvon perustella vastaako henkilön massa tai painoindeksi suurempaa massaa tai painoindeksiä kuin ensimmäinen kynnysarvoja - mikäli henkilön massa suurempi kuin ensimmäinen kynnysarvo, laskemaan energiankulutus kaavalla, joka huomioi henkilön massan poikkeaman mainituista ensimmäisestä kynnysarvosta.

16. Patenttivaatimuksen 15 mukainen laite, tunnettu siitä, että - muistiväline on sovitettu tallentamaan myös toinen kynnysarvo, joka kuvaa suorituksen intensiteettiä, - tiedonkäsittely-yksikkö on sovitettu määrittämään syketietojen perusteella, onko suorituksen intensiteetti pienempi kuin ensimmäinen kynnysarvoja - mikäli suorituksen intensiteetti on pienempi kuin toinen kynnysarvoja henkilön massa suurempi kuin ensimmäinen kynnysarvo, laskemaan energiankulutus kaavalla, joka huomioi henkilön massan ja suorituksen intensiteetin poikkeaman mainituista ensimmäisestä ja toisesta kynnysarvosta, vastaavasti.

17. Patenttivaatimuksen 15 tai 16 mukainen laite, tunnettu siitä, että se on sovitettu suorittamaan jonkin patenttivaatimuksen 1 - 14 mukainen menetelmä.