JP2007222276A - Health management system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、日中の活動データと睡眠中のデータとから疲労度を回復するためのアドバイスを提供する健康管理装置に関する。 The present invention relates to a health management device that provides advice for recovering fatigue level from daytime activity data and sleeping data.
従来の睡眠中のデータを用いた健康管理装置として、睡眠中のバイタルサインを検知することによって睡眠段階を判定する装置があった(例えば、特許文献1参照)。 As a conventional health management device using sleeping data, there is a device that determines a sleep stage by detecting a vital sign during sleep (see, for example, Patent Document 1).
また、同様に睡眠の質を評価する装置があった(例えば、特許文献2参照)。 Similarly, there is a device for evaluating the quality of sleep (see, for example, Patent Document 2).
また、日中の活動データを用いた健康管理装置として、必要摂取カロリー及び必要消費カロリー、必要運動量又は運動強度などを算出することによって健康管理を行う装置があった(例えば、特許文献3参照)。 In addition, as a health management device using daytime activity data, there is a device that performs health management by calculating necessary calorie intake and calorie consumption, required exercise amount, exercise intensity, and the like (for example, see Patent Document 3). .
更に、睡眠中のデータに基づいて日中の生活改善のためのアドバイスを提供したり、逆に、日中の活動データに基づいて睡眠の質的改善のためのアドバイスを提供する装置があった(例えば、特許文献4参照)。
しかしながら、前記従来の技術は、日中の活動データと睡眠中のデータとから一日の疲労度を総合的に評価するものはなく、使用者は、一日の疲労度に対する日中の生活改善と睡眠の質的改善の内、どちらの改善が必要なのかが分からなかった。 However, there is no conventional technique for comprehensively evaluating the daily fatigue level from daytime activity data and sleeping data, and the user can improve the daytime daily life against the daily fatigue level. I didn't know which improvement was necessary for the improvement of sleep quality.
従って本発明は上述の問題点を解決し、日中の活動データと睡眠中のデータとから一日の総合的な疲労度を判定し、前記疲労度に対する前記二つのデータの影響度合いに基づいて、少なくとも一方を選択して改善するアドバイスを提供する健康管理装置を提供する。 Therefore, the present invention solves the above-mentioned problems, determines the overall fatigue level of the day from daytime activity data and sleeping data, and based on the degree of influence of the two data on the fatigue level To provide a health management device that provides advice to select and improve at least one.
上記課題を解決するために本発明は、身体情報を入力する身体情報入力手段と、日中の活動に関するデータを取得する活動データ取得手段と、睡眠状態に関するデータを取得する睡眠データ取得手段と、日中の活動データと睡眠中のデータとから一日の疲労度を演算し、前記一日の疲労度に対する日中の活動データと睡眠中のデータとの影響度合いを判定する一日疲労度判定手段と、前記一日の疲労度に対する日中の活動データと睡眠中のデータとの影響度合いに基づいて、少なくとも影響度合いの高い一方を改善するためのアドバイスを設定するアドバイス設定手段とを備える健康管理装置を提供する。 In order to solve the above problems, the present invention provides physical information input means for inputting physical information, activity data acquisition means for acquiring data related to daytime activities, sleep data acquisition means for acquiring data related to sleep states, Calculate daily fatigue from daytime activity data and sleeping data, and determine the degree of influence of daytime activity data and sleeping data on the daily fatigue level. And an advice setting means for setting advice for improving at least one of the high degree of influence based on the degree of influence of daytime activity data and sleep data on the degree of fatigue of the day Provide a management device.
また、前記疲労度に基づいて、経日的な累積疲労度を判定する累積疲労度判定手段を更に備える。 The apparatus further includes a cumulative fatigue level determination means for determining a daily cumulative fatigue level based on the fatigue level.
また、前記活動データ取得手段は、少なくとも運動様式と運動時間とを測定する手段と、前記測定結果を運動強度に基づいて分類し、日中の活動を点数化して活動点数とする活動点数演算手段とを備える。 The activity data acquisition means includes at least an exercise mode and an exercise time, and an activity score calculating means for classifying the measurement results based on exercise intensity and scoring the daytime activity as an activity score. With.
また、前記睡眠データ取得手段は、少なくとも睡眠時間と睡眠効率とを測定する手段と、前記測定結果を睡眠の質に基づいて分類し、睡眠を点数化して睡眠点数とする睡眠点数演算手段とを備える。 The sleep data acquisition means includes means for measuring at least sleep time and sleep efficiency, and a sleep score calculation means for classifying the measurement results based on sleep quality and scoring sleep to obtain sleep points. Prepare.
また、前記一日疲労度判定手段は、前記活動点数から睡眠点数を引いた値を一日の疲労度として演算する。 The daily fatigue level determination means calculates a value obtained by subtracting the sleep score from the activity score as the daily fatigue level.
更に、前記アドバイス設定手段は、前記日中の活動データと睡眠中のデータとの内、時系列的に最新の何れか一方のデータに基づいて、次の行動に対するアドバイスを設定する。 Further, the advice setting means sets advice for the next action based on any one of the latest data in time series among the daytime activity data and the sleeping data.
本発明の健康管理装置は、身体情報を入力する身体情報入力手段と、日中の活動に関するデータを取得する活動データ取得手段と、睡眠状態に関するデータを取得する睡眠データ取得手段と、日中の活動データと睡眠中のデータとから一日の疲労度を演算し、前記一日の疲労度に対する日中の活動データと睡眠中のデータとの影響度合いを判定する一日疲労度判定手段と、前記一日の疲労度に対する日中の活動データと睡眠中のデータとの影響度合いに基づいて、少なくとも影響度合いの高い一方を改善するためのアドバイスを設定するアドバイス設定手段とを備えることから、日中の活動データと睡眠中のデータとから一日の疲労度を総合的に評価することを可能とし、使用者は、一日の疲労度に対する日中の生活改善と睡眠の質的改善の内、どちらの改善が必要なのかが分かるため、無駄なく疲労回復を可能とするものである。 The health management device of the present invention includes physical information input means for inputting physical information, activity data acquisition means for acquiring data related to daytime activities, sleep data acquisition means for acquiring data related to sleep states, and daytime The daily fatigue level calculating means for calculating the daily fatigue level from the activity data and the sleeping data, and determining the degree of influence of the daily activity data and the sleeping data on the daily fatigue level, Since there is provided an advice setting means for setting advice for improving at least one of the high degree of influence based on the degree of influence of daytime activity data and sleep data on the daily fatigue level, It is possible to comprehensively evaluate the daily fatigue level from the activity data during sleep and the data during sleep, and the user can improve the daily life and improve the quality of sleep against the daily fatigue level. , For which of the improvement is needed is known, is intended to enable the waste without fatigue recovery.
また、前記疲労度に基づいて、経日的な累積疲労度を判定する累積疲労度判定手段を更に備えることから、日々の疲労を溜めることなく、疲労を回復することを可能とするものである。 In addition, since it further comprises a cumulative fatigue level determination means for determining the daily cumulative fatigue level based on the fatigue level, it is possible to recover fatigue without accumulating daily fatigue. .
また、前記活動データ取得手段は、少なくとも運動様式と運動時間とを測定する手段と、前記測定結果を運動強度に基づいて分類し、日中の活動を点数化して活動点数とする活動点数演算手段とを備え、また、前記睡眠データ取得手段は、少なくとも睡眠時間と睡眠効率とを測定する手段と、前記測定結果を睡眠の質に基づいて分類し、睡眠を点数化して睡眠点数とする睡眠点数演算手段とを備え、更に、前記一日疲労度判定手段は、前記活動点数から睡眠点数を引いた値を一日の疲労度として演算することから、簡便に一日の疲労度を演算することを可能とする。 The activity data acquisition means includes at least an exercise mode and an exercise time, and an activity score calculating means for classifying the measurement results based on exercise intensity and scoring the daytime activity as an activity score. And the sleep data acquisition means classifies the measurement results based on the quality of sleep, classifies the measurement results into sleep points, and sets the sleep points as sleep points. The daily fatigue level determination means calculates a daily fatigue level simply by calculating a value obtained by subtracting the sleep score from the activity score as a daily fatigue level. Is possible.
更に、前記アドバイス設定手段は、前記日中の活動データと睡眠中のデータとの内、時系列的に最新の何れか一方のデータに基づいて、次の行動に対するアドバイスを設定することにより、前記最新データが睡眠中のデータであるならば、翌日の日中の活動に対して、また、前記最新のデータが日中の活動データであるならば、その日の睡眠に対して、各々アドバイスが設定され、使用者の生活に直ぐに反映されるアドバイスを提供することを可能とする。 Further, the advice setting means sets the advice for the next action based on any one of the latest data in time series among the daytime activity data and the sleeping data, If the latest data is sleeping data, advice is set for the daytime activity of the next day, and if the latest data is daytime activity data, advice is set for the day of sleep. It is possible to provide advice that is immediately reflected in the life of the user.
本発明の健康管理装置は、身体情報を入力する身体情報入力手段と、日中の活動に関するデータを取得する活動データ取得手段と、睡眠状態に関するデータを取得する睡眠データ取得手段と、日中の活動データと睡眠中のデータとから一日の疲労度を演算し、前記一日の疲労度に対する日中の活動データと睡眠中のデータとの影響度合いを判定する一日疲労度判定手段と、前記一日の疲労度に対する日中の活動データと睡眠中のデータとの影響度合いに基づいて、少なくとも影響度合いの高い一方を改善するためのアドバイスを設定するアドバイス設定手段とを備えるものである。 The health management device of the present invention includes physical information input means for inputting physical information, activity data acquisition means for acquiring data related to daytime activities, sleep data acquisition means for acquiring data related to sleep states, and daytime The daily fatigue level calculating means for calculating the daily fatigue level from the activity data and the sleeping data, and determining the degree of influence of the daily activity data and the sleeping data on the daily fatigue level, And an advice setting means for setting advice for improving at least one of the high degree of influence based on the degree of influence of the daytime activity data and the sleeping data on the fatigue level of the day.
また、前記疲労度に基づいて、経日的な累積疲労度を判定する累積疲労度判定手段を更に備えるものである。 Further, the apparatus further includes a cumulative fatigue level determination means for determining a daily cumulative fatigue level based on the fatigue level.
また、前記活動データ取得手段は、少なくとも運動様式と運動時間とを測定する手段と、前記測定結果を運動強度に基づいて分類し、日中の活動を点数化して活動点数とする活動点数演算手段とを備え、また、前記睡眠データ取得手段は、少なくとも睡眠時間と睡眠効率とを測定する手段と、前記測定結果を睡眠の質に基づいて分類し、睡眠を点数化して睡眠点数とする睡眠点数演算手段とを備え、更に、前記一日疲労度判定手段は、前記活動点数から睡眠点数を引いた値を一日の疲労度として演算するものである。 The activity data acquisition means includes at least an exercise mode and an exercise time, and an activity score calculating means for classifying the measurement results based on exercise intensity and scoring the daytime activity as an activity score. And the sleep data acquisition means classifies the measurement results based on the quality of sleep, classifies the measurement results into sleep points, and sets the sleep points as sleep points. The daily fatigue level determination unit calculates a value obtained by subtracting the sleep score from the activity score as the daily fatigue level.
本発明の実施例1は、日中の活動データと睡眠中のデータとから、各データの影響度合いを含む一日の疲労度を判定し、少なくとも前記疲労度に対する影響度の大きい方を改善するアドバイスを提供する健康管理装置の一例を示す。
まず、本実施例1の構成を図1乃至図4を用いて説明する。図1は、健康管理装置を構成する各端末と各端末間の関係とを示した構成図であり、図2、図3及び図4の各図は、各々終夜測定端末、携帯測定端末及びデータ管理端末のブロック図である。図1によると、本発明の健康管理装置1は、睡眠中のデータを取得する終夜測定端末2、日中の活動データを取得する携帯測定端末3及び前記睡眠中のデータと日中の活動データとから、各データの影響度合いを含む一日の疲労度を判定し、前記疲労度に対する影響度の大きい方を改善するアドバイスを生成するデータ管理端末とから成り、終夜測定端末2及び携帯測定端末3とデータ管理端末4とは、各々データを送受信するための通信手段を備えて構成する。
First, the configuration of the first embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 1 is a block diagram showing the terminals constituting the health management device and the relationship between the terminals. FIGS. 2, 3 and 4 are respectively an overnight measurement terminal, a portable measurement terminal, and data. It is a block diagram of a management terminal. Referring to FIG. 1, the
以下、図2、図3及び図4のブロック図を用いて、前記各端末2、3及び4の構成を詳述する。図2に示すように、前記終夜測定端末2は、生体信号測定部2aとコントロール部2bとから成る。前記生体信号測定部2aは、非圧縮性の流体を内封したマット20と前記マット20内部の圧力変動を検知する圧力検知部21を備えて成り、前記コントロール部2bは、終夜測定端末2の動作を制御する制御部22を備え、前記制御部22が、測定オン/オフスイッチ等を含む端末操作用の操作部23、前記圧力検知部21で検知した圧力変動の信号から、呼吸(吸息・呼息に伴う胸郭及び腹壁の動き)に由来する信号、脈拍(心臓の鼓動に伴う動き)に由来する信号及び体動(寝返り等による動き)に由来する信号を抽出して解析する信号解析部24、前記解析結果に基づいて、睡眠段階・睡眠段階の周期・睡眠効率・睡眠時間・経日的な睡眠時間の周期等の睡眠状態を判定する睡眠状態判定部25、前記各種信号や解析及び判定結果等のデータを記憶する記憶部26、各種データや判定結果等を表示する表示部27及び前記データ管理端末4との間でデータの送受信を行う通信部28に各々接続されて構成する。
Hereinafter, the configuration of each of the
また、図3に示すように、前記携帯測定端末3は、携帯測定端末3の動作を制御する制御部30を備え、前記制御部30が、端末の操作部と摂取カロリーを演算するための食物摂取量等を入力する入力部とを兼ねる操作兼入力部31、日中活動時の人体の加速度変動を検出する加速度検出部32、前記検出された加速度変動に基づいて運動情報(歩数・運動量・運動様式等)を取得する運動情報取得部33、前記入力された食物摂取量に基づく摂取カロリーの演算、前記運動情報に基づく消費カロリーの演算及び前記演算された摂取カロリーと消費カロリーとの収支カロリーの演算を行うカロリー演算部34、前記入力、演算及び取得されたデータを記憶する記憶部35、各データを表示する表示部36及び前記データ管理端末4との間でデータの送受信を行う通信部37に各々接続されて構成する。ここで、前記カロリー演算部34は、後述する前記データ管理端末4から送信される、使用者の身体情報に基づいて演算される、日中の活動として必要な運動量及び摂取カロリーと前記取得した運動量及び摂取カロリーとを各々比較して、前記必要な運動量及び摂取カロリーに達するまでの残りの運動量及び摂取カロリーを演算する。また、前記携帯測定端末3は、「歩く」や「走る」などの動作とは異なる運動様式、例えば「筋運動」などを区別するために使用者が筋運動の開始時と終了時に押すスイッチを前記操作兼入力部31に設けて筋運動を認識するものであるとする。
As shown in FIG. 3, the
また、図4に示すように、前記データ管理端末4は、データ管理端末4の動作を制御する制御部40を備え、前記制御部40が、端末の操作部と別途測定した使用者の身体情報(年齢・性別・身長・体重・体脂肪率・筋肉量・基礎代謝量・内臓脂肪率)を入力する入力部とを兼ねる操作兼入力部41、前記入力、終夜測定端末2及び携帯測定端末3から得られる各種データの管理、比較及び演算などを行う管理演算部42、前記管理演算部42において演算された結果に基づいて疲労改善のためのアドバイスデータを設定するアドバイス設定部43、前記入力及び演算並びに前記終夜測定端末2及び携帯測定端末3から得られる各種データ並びにアドバイスデータを記憶する記憶部44、それらを表示する表示部45、前記終夜測定端末2及び携帯測定端末3の各々との間でデータの送受信を行う通信部46に各々接続されて構成する。
As shown in FIG. 4, the
前記管理演算部42は、以下の各演算部及び判定部を備えるものである。すなわち、前記入力された身体情報の内の年齢と性別とに基づく前記身体情報に係る標準値(例えば、肥満度並びに筋肉量及び基礎代謝量の標準値)と、前記身体情報に係る標準値に基づいて必要とされる標準的な運動量並びに消費カロリー及び摂取カロリー(以下、各々、必要運動量並びに必要消費カロリー及び必要摂取カロリーと言う。)とを演算する標準値演算部60、前記携帯測定端末3で測定された日中の活動データの内の運動情報を、前記記憶部44に予め記憶してある運動強度設定テーブルに当てはめて、該当する運動強度を運動点数として演算する運動点数演算部61、前記終夜測定端末2で測定された睡眠状態の内、睡眠時間と睡眠効率判定結果と、前記記憶部44に予め記憶してある標準的な睡眠時間とを比較して、その差分を睡眠点数として演算する睡眠点数演算部62、前記演算された運動点数と睡眠点数とに基づいて一日の疲労度を判定し、過去の疲労度と現在の疲労度とに基づいて累積疲労度を判定する疲労度判定部63を備える。
The
次に、本実施例1の健康管理装置1の動作を図5乃至図10を用いて説明する。図5は、健康管理装置1におけるデータ管理端末4のメインルーチンを示すフローチャートであり、図6は、一日の疲労度判定及びアドバイス設定の動作のサブルーチンを示すフローチャートであり、図7は、運動点数テーブルであり、図8は、睡眠点数テーブルであり、図9は、疲労度の判定結果として運動及び睡眠点数及び疲労度と日数との関係を示すグラフであり、図10は、累積疲労度判定の動作のサブルーチンを示すフローチャートである。ここで、前記終夜測定端末2及び携帯測定端末3は、各々公知の測定装置に、前記データ管理端末4とデータ通信するための通信部28及び37を備えたものであるため、動作手順は省略する。
Next, the operation of the
図5によれば、前記データ管理端末4の電源をオンすると、ステップS1において、記憶部44内に身体情報が記憶されてあり且つ変更がないかを自動で判断し、記憶されていない又は変更がある場合にはNOに進み、ステップS2において、操作兼入力部41を用いて身体情報を入力するよう促すガイダンスを表示部45に表示して使用者に身体情報を入力させる。身体情報が新規に入力又は変更されると、ステップS3において、前記管理演算部42の標準値演算部60で、前記身体情報の内の年齢と性別とに基づく前記身体情報に係る標準値と、前記身体情報に係る標準値に基づいて必要運動量並びに必要消費カロリー及び必要摂取カロリーとを演算してステップS4に移行する。また、前記ステップS1で身体情報が記憶されてあり且つ変更がなければYESに進み、ステップS4において、前記終夜測定端末2から通信部28を介して送信される睡眠中のデータ又は携帯測定端末3の通信部37を介して送信される日中の活動データ内、少なくとも一方のデータを、通信部46により受信して記憶部44に最新データとして記憶する。
According to FIG. 5, when the
前記各データの受信及び記憶が完了すると、ステップS5において、疲労度を判定するための各データ、すなわち、睡眠中のデータ及び日中の活動データが記憶部44に記憶されているか否か自動で判断され、いずれか一つでも記憶されていない場合にはNOに進み、ステップS6において、少なくとも身体情報を前記表示部45に表示して、ステップS7において電源オフ操作がされたと判定されるまで表示し続け、電源オフ操作されるとYESに進み終了する。また、前記ステップS5において、睡眠中のデータ及び日中の活動データが記憶部44に記憶されていると判断されるとYESに進み、ステップS8において、図6のフローチャートを用いて後述するが、管理演算部42において各演算と一日の疲労度の判定とを行い、前記一日の疲労度の改善が必要な場合に、前記睡眠中のデータと日中の活動データとの前記一日の疲労度への影響度合いに基づいて、前記アドバイス設定部43において、改善が必要な少なくとも一方へのアドバイス設定が成される。
When the reception and storage of each data is completed, in step S5, whether or not each data for determining the degree of fatigue, that is, sleeping data and daytime activity data is stored in the
続くステップS9において、前記記憶部44に過去に判定された疲労度が記憶されているか否か自動で判断され、記憶されていない場合にはNOに進み、ステップS11において、前記ステップS3で演算された必要運動量並びに必要消費カロリー及び必要摂取カロリーや前記ステップS8において判定された一日の疲労度を改善するためのアドバイスを、前記終夜測定端末2又は携帯測定端末3の内、前記改善アドバイスを設定した少なくとも一方に通信部46を介してアドバイスデータを送信する。また、過去の疲労度が記憶されている場合にはYESに進み、ステップS10において、図10のフローチャートを用いて後述するが、経日的な累積疲労度を判定し、ステップS11において、必要に応じて終夜測定端末2又は携帯測定端末3へデータを送信する。
In subsequent step S9, it is automatically determined whether or not the fatigue level determined in the past is stored in the
各端末2又は3の内少なくとも一方への各種データの送信が完了すると、ステップS6において、前記演算及び判定結果やアドバイスデータを表示部45に表示して、上述したのと同様にして、ステップS7において電源オフを判定し、電源オフされるまで表示を続ける。前記疲労度の判定結果の表示の一例としては、図9に示すような疲労点数及び疲労度と日数との関係をグラフ化して示すものである。
When transmission of various data to at least one of the
ここで、前記図5のフローチャートのステップS8において、後述するとしていた一日疲労度判定及びアドバイス設定について、図6乃至図10を含めて説明する。まず、図6のフローチャートのステップS21において、一日の疲労度を判定するために必要な運動点数を管理演算部42の運動点数演算部61において演算する。本実施例1においては、携帯測定端末3から送信された運動情報の内、運動様式と運動時間とを、前記記憶部44に予め記憶してある運動点数テーブルに当てはめて、該当する点数を導くものである。運動点数テーブルは、例えば、図7に示すように、一日の内で「歩く」、「走る」及び「筋運動」の各運動様式と運動した時間とによって分類されるものであり、2時間以上の「歩く」運動をし且つ1時間未満の「走る」運動をし且つ1時間未満の「筋運動」をした場合に、運動点数=3点とするものである。ここでは、疲労の蓄積度合いが低い順に1から5までの運動点数として表し、運動点数=3のときに一般的に標準的とされる運動をしていることを表す。
Here, the daily fatigue level determination and advice setting, which will be described later, in step S8 of the flowchart of FIG. 5 will be described with reference to FIGS. First, in step S21 of the flowchart of FIG. 6, the number of exercise points necessary for determining the daily fatigue level is calculated in the exercise point
続くステップS22において、睡眠点数を管理演算部42の睡眠点数演算部62において演算する。本実施例1においては、終夜測定端末2から送信された睡眠情報の内、睡眠時間と睡眠効率との積で算出される実睡眠時間(以下、この実睡眠時間を睡眠時間と言う。)を、前記記憶部44に予め記憶してある睡眠点数テーブルに当てはめて、該当する点数を導くものである。睡眠点数テーブルは、例えば、図8に示すように、一般的に人の睡眠時間は7〜8時間程度が最適であるとされていることから、現実的な範囲で睡眠時間を分類したものであり、5時間以上6時間未満の睡眠又は9時間以上10時間未満の睡眠の場合に、睡眠点数=3点とするものである。ここでは、疲労の回復度合いが低い順に1から5までの睡眠点数として表す。
In subsequent step S <b> 22, the sleep score is calculated in the
更に、ステップS23において、前記管理演算部42の疲労度判定部63で、前記演算した運動点数から睡眠点数を引いたものを疲労度として演算する。すなわち、前記疲労度は、−4〜4までの範囲で、プラスになるほど疲労蓄積度合いが高く、マイナスになるほど疲労回復度合いが高いと判定されるものである。以降、ステップS24からステップS41までは、疲労度合いの判定と前記疲労度合いに対する疲労蓄積度(運動)と疲労回復度(睡眠)との影響度合いに応じて、前記アドバイス設定部43においてアドバイスを設定する手順を示す。
Furthermore, in step S23, the fatigue
ステップS24において、前記演算した疲労度(運動点数−睡眠点数)>0か否か、すなわち、疲労回復度合いに比べて疲労蓄積度合いの方が大きいか否かを判定し、疲労度>0であればYESに進み、ステップS25において、前記睡眠点数に係る睡眠時間>7〜8hか否か、すなわち、睡眠点数が、最適を表す5でなく且つ睡眠時間が長いか否かを判定する。睡眠時間が長い場合にはYESに進み、続くステップS26において運動点数≦2か否か、すなわち、一般的に標準とされる運動よりも運動していないか否かを判定する。運動点数≦2である場合にはYESに進み、ステップS27において、疲労が解消できなかった原因は、睡眠時間が最適な時間よりも長かったことと、日中のパフォーマンスが低下、すなわち運動不足により睡眠の質が低下したことも要因の一つであると判定し、前記アドバイス設定部43において、運動量を増加すると共に睡眠時間を減らすようアドバイスを設定し、ステップS49において、前記運動点数、睡眠点数及び疲労度並びにアドバイスを、制御部40に備えた図示しない計時部から読み込んだ日時データと共に記憶部44に記憶する。また、前記ステップS26で運動点数≦2ではない場合にはNOに進み、ステップS28において、運動点数>3か否か、すなわち、一般的に標準とされる運動よりも運動したか否かを更に判定する。運動点数>3である場合にはYESに進み、ステップS29において、疲労が解消できなかった原因は、睡眠時間が最適な時間より長かったことと、運動過多により疲労が蓄積されているためと判定し、前記アドバイス設定部43において、運動量を低減すると共に睡眠時間を減らすようアドバイスを設定し、ステップS49において、前記運動点数、睡眠点数及び疲労度並びにアドバイスを、制御部40に備えた図示しない計時部から読み込んだ日時データと共に記憶部44に記憶する。また、前記ステップS28で運動点数>3でない場合にはNOに進み、ステップS30において、疲労を感じている原因は、睡眠時間が長すぎるためであると判定し、睡眠時間を減らすようアドバイスを設定して、前述と同様にしてデータを記憶する。
In step S24, it is determined whether or not the calculated fatigue level (the number of exercise points−the number of sleep points)> 0, that is, whether or not the fatigue accumulation level is greater than the fatigue recovery level. If YES in step S25, it is determined whether or not the sleep time according to the sleep score is greater than 7 to 8h, that is, whether or not the sleep score is not 5 indicating optimum and the sleep time is long. If the sleep time is long, the process proceeds to YES, and in the subsequent step S26, it is determined whether or not the number of exercise points is ≦ 2, that is, whether or not the exercise is more than the standard exercise. If the number of exercise points ≦ 2, the process proceeds to YES. In step S27, the reason why the fatigue could not be resolved is that the sleep time was longer than the optimal time and the performance during the day decreased, that is, the lack of exercise. Deciding that the quality of sleep is also one of the factors, the
また、前記ステップS25において、睡眠時間>7〜8hではない場合(ここでは、疲労度>0であるため、睡眠点数5となる7〜8hの最適な睡眠時間は得られてなく、睡眠時間<7〜8hである場合に該当する。)にはNOに進み、続くステップS31において、前記運動点数≦2か否か、すなわち、一般的に標準とされる運動よりも運動していないか否かを更に判定する。運動点数≦2である場合にはYESに進み、ステップS32において、疲労が解消できなかった原因は、睡眠時間が最適な時間より短かったことと、日中のパフォーマンスが低下、すなわち運動不足により睡眠の質が低下したことも要因の一つであると判定し、運動量を増加すると共に睡眠時間を増やすようアドバイスを設定してデータを記憶する。また、前記ステップS31で運動点数≦2ではない場合にはNOに進み、続くステップS33において、運動点数>3か否か、すなわち、一般的に標準とされる運動よりも運動したか否かを更に判定する。運動点数>3である場合にはYESに進み、ステップS34において、疲労が解消できなかった原因は、睡眠時間が最適な時間より短かったことと、運動過多により疲労が蓄積されているためと判定し、運動量を低減すると共に睡眠時間を増やすようアドバイスを設定してデータを記憶する。また、前記ステップS33で運動点数>3でない場合にはNOに進み、ステップS35において、疲労を感じている原因は、睡眠時間が最適な時間より短く、睡眠不足であるためと判定し、睡眠時間を増やすようアドバイスを設定してデータを記憶する。 In step S25, when the sleep time is not 7 to 8h (here, since fatigue level is 0, the optimal sleep time of 7 to 8h with a sleep score of 5 is not obtained, the sleep time < 7 corresponds to the case of 7 to 8h.) The process proceeds to NO, and in the subsequent step S31, whether or not the number of motion points ≦ 2 is satisfied, that is, whether or not the motion is generally more than the standard motion. Is further determined. If the number of exercise points ≦ 2, the process proceeds to YES. In step S32, the reason why the fatigue could not be resolved is that the sleep time was shorter than the optimum time and the daytime performance was reduced, that is, the sleep was not enough due to lack of exercise. It is determined that the deterioration of the quality of the child is one of the factors, advice is set to increase the amount of exercise and sleep time, and data is stored. Further, if the number of motion points is not 2 in step S31, the process proceeds to NO, and in the subsequent step S33, it is determined whether or not the number of motion points> 3, that is, whether or not the motion is generally more than the standard motion. Further determine. If the number of exercise points> 3, the process proceeds to YES. In step S34, it is determined that the reason why the fatigue could not be resolved is that the sleep time was shorter than the optimum time and that fatigue was accumulated due to excessive exercise. Then, advice is set to reduce the amount of exercise and increase sleep time, and data is stored. If it is determined in step S33 that the number of exercise points is not> 3, the process proceeds to NO. In step S35, it is determined that the cause of feeling tired is that the sleep time is shorter than the optimal time and the sleep is insufficient. Set the advice to increase the data and store the data.
また、前記ステップS24において疲労度>0でない場合にはNOに進み、ステップS36において疲労度<0か否か、すなわち、疲労蓄積度合いに比べて疲労回復度合いの方が大きいか否かを判定する。疲労度<0であればYESに進み、続くステップS37において、運動点数≦2か否か、すなわち、一般的に標準とされる運動よりも運動していないか否かを更に判定し、運動点数≦2でない場合にはNOに進み、ステップS43において、日中十分に活動し且つ睡眠により十分疲労が回復されていると判定して、現状の運動と睡眠との関係を維持するようアドバイスを設定してデータを記憶する。また、前記ステップS37において、運動点数≦2である場合にはYESに進み、続くステップS38において、睡眠時間=7〜8hか否か、すなわち、睡眠点数が、最適を表す5か否かを更に判定する。睡眠時間=7〜8hであった場合にはYESに進み、ステップS39において、明らかに運動不足であると判定し、運動量を増加するようアドバイスを設定して記憶する。また、前記ステップS38において、睡眠時間=7〜8hでない場合にはNOに進み、続くステップS40において、睡眠時間>7〜8hか否か、すなわち、睡眠点数が、最適を表す5でなく且つ睡眠時間が長いか否かを更に判定する。睡眠時間が長い場合にはYESに進み、ステップS41において、明らかに運動不足であり、適度な疲労蓄積度合いが極端に少ないことから、相対的に疲労度がないように見えるだけであると判定し、運動量を増加すると共に睡眠時間を減らすようアドバイスを設定して記憶する。また、前記ステップS40において、睡眠時間>7〜8hでない場合にはNOに進み、ステップS42において、明らかに運動不足であり、適度な疲労蓄積度合いが極端に少ないことから、相対的に疲労度がないように見えるだけであると判定し、運動量を増加すると共に睡眠時間を増やすようアドバイスを設定して記憶する。 Further, if the degree of fatigue is not> 0 in step S24, the process proceeds to NO. In step S36, it is determined whether or not the degree of fatigue is <0, that is, whether the degree of fatigue recovery is greater than the degree of fatigue accumulation. . If the degree of fatigue is less than 0, the process proceeds to YES, and in the subsequent step S37, it is further determined whether or not the number of exercise points is ≦ 2, that is, whether or not the exercise is more than the standard exercise. If it is not ≦ 2, the process proceeds to NO, and in step S43, it is determined that the person is fully active during the day and the fatigue is sufficiently recovered by sleep, and advice is set to maintain the current relationship between exercise and sleep. And store the data. In step S37, if the number of exercise points ≦ 2, the process proceeds to YES. In subsequent step S38, it is further determined whether or not the sleep time is 7 to 8h, that is, whether or not the sleep point is 5 representing the optimum. judge. If the sleep time is 7 to 8h, the process proceeds to YES, and in step S39, it is clearly determined that the exercise is insufficient, and advice is set and stored so as to increase the amount of exercise. In step S38, if the sleep time is not 7 to 8h, the process proceeds to NO. In the subsequent step S40, whether or not the sleep time is greater than 7 to 8h, that is, the sleep score is not 5 indicating the optimum and sleep. It is further determined whether the time is long. If the sleep time is long, the process proceeds to YES, and in step S41, it is determined that the exercise is obviously insufficient and the moderate degree of fatigue accumulation is extremely small, so that it only appears that there is no relative fatigue. Set and memorize advice to increase momentum and reduce sleep time. In step S40, if the sleep time is not more than 7 to 8h, the process proceeds to NO. In step S42, the exercise is obviously insufficient and the moderate fatigue accumulation degree is extremely small. It is determined that it only appears to be absent, and advice is set and stored so as to increase the amount of exercise and increase sleep time.
また、前記ステップS36において、疲労度<0でない場合、すなわち疲労度=0である場合にはNOに進み、ステップS44において、運動点数≦2か否かを判定し、運動点数≦2でない場合にはNOに進み、ステップS43において、日中十分に活動し且つ睡眠により十分疲労が回復されていると判定して、現状の運動と睡眠との関係を維持するようアドバイスを設定してデータを記憶する。また、前記ステップS44において、運動点数≦2である場合にはYESに進み、続くステップS45において、睡眠時間>7〜8hか否か、すなわち、睡眠点数が、最適を表す5でなく且つ睡眠時間が長いか否かを更に判定する。睡眠時間が長い場合にはYESに進み、S46において、明らかに運動不足であり、適度な疲労蓄積度合いが極端に少ないことから、相対的に疲労度がないように見えるだけであると判定し、運動量を増加すると共に睡眠時間を減らすようアドバイスを設定して記憶する。また、前記ステップS45において、睡眠時間>7〜8hでない場合にはNOに進み、S47において、明らかに運動不足であり、適度な疲労蓄積度合いが極端に少ないことから、相対的に疲労度がないように見えるだけであると判定し、運動量を増加すると共に睡眠時間を増やすようアドバイスを設定して記憶する。 In step S36, if the degree of fatigue is not 0, that is, if the degree of fatigue is 0, the process proceeds to NO. In step S44, it is determined whether or not the number of exercise points ≦ 2, and if the number of exercise points is not less than 2. Advances to NO, determines in step S43 that it is fully active during the day and that fatigue has been sufficiently recovered by sleep, sets advice to maintain the relationship between current exercise and sleep, and stores data To do. In step S44, if the number of exercise points ≦ 2, the process proceeds to YES, and in subsequent step S45, whether or not the sleep time> 7 to 8h, that is, the sleep point is not 5 indicating the optimum and the sleep time. It is further determined whether or not is long. If the sleep time is long, the process proceeds to YES, and it is determined in S46 that the exercise is obviously insufficient and the moderate degree of fatigue accumulation is extremely small, so that it only seems that there is no relative fatigue, Set and memorize advice to increase exercise and reduce sleep time. In step S45, if the sleep time is not 7 to 8h, the process proceeds to NO. In S47, the exercise is obviously insufficient and the moderate degree of fatigue accumulation is extremely small, so there is no relative fatigue level. The advice is set and stored so as to increase the amount of exercise and increase the sleep time.
また、前記図5のフローチャートのステップS10において、後述するとしていた累積疲労度判定について、図10のフローチャートを含めて説明する。まず、ステップS51において、記憶部44から過去の疲労度を読み込む。続くステップS52において、前記管理演算部42の疲労度判定部63で、累積疲労度=現在の疲労度−過去の疲労度を演算し、ステップS53において、前記累積疲労度>0か否か、すなわち、疲労度の経日的な変化から疲労度が蓄積されているか否かを判定する。累積疲労度>0であった場合にはYESに進み、ステップS54において、累積疲労度の上昇を抑えるために、図5のフローチャートのステップS3において、管理演算部42の標準値演算部60を用いて演算されたデータの内、必要運動量を低減するように補正し、合わせて、睡眠に関しても、必要に応じてより良い睡眠をとる必要がある等のアドバイスを設定し、ステップS55において、前記演算した累積疲労度、補正した必要運動量及び睡眠に関するアドバイスを記憶部44に記憶してから図5のメインフローチャートに戻る。また、前記ステップS53において、累積疲労度>0でない場合にはNOに進み、前記ステップS55において、前記累積疲労度を記憶して図5のメインフローチャートに戻る。
In addition, in step S10 of the flowchart of FIG. 5, the cumulative fatigue level determination, which will be described later, will be described including the flowchart of FIG. First, in step S51, the past fatigue level is read from the
本発明の実施例2を図11及び図12を含めて説明する。ただし、実施例2の構成は、実施例1と同じであるものとし、ここでは、健康管理装置1を健康管理装置100として説明するものとする。図11は、健康管理装置100におけるデータ管理端末4のメインルーチンを示すフローチャートであり、図12は、一日の疲労度判定及びアドバイス設定の動作のサブルーチンを示すフローチャートである。
A second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. However, the configuration of the second embodiment is the same as that of the first embodiment. Here, the
まず、図11において、健康管理装置100のデータ管理端末4の電源をオンすると、ステップS61からステップS64までは、実施例1で示した図5のステップS1からステップS4までと同様に動作し、続くステップS65において、図12を用いて後述するが、管理演算部42において各演算と一日疲労度の判定とを行い、前記ステップS64において記憶された睡眠中のデータ又は日中の活動データの内、時系列的に最新データとなる何れか一方のデータに基づいて最新の疲労度を判定し、前記アドバイス設定部43において、前記最新データ取得時点からの次の行動に対して、使用者にバランスの取れた生活が提供できるようにアドバイスが設定される。すなわち、前記最新データが睡眠中のデータであるならば、翌日の日中の活動に対して、また、前記最新のデータが日中の活動データであるならば、その日の睡眠に対して、各々アドバイスが設定されるものである。
First, in FIG. 11, when the power of the
続くステップS66において、実施例1と同様にして運動点数と睡眠点数とから演算された過去の疲労度のデータが、前記記憶部44内に2つ以上あるか否かが自動で判断され、記憶されていない場合にはNOに進み、ステップS68において、前記ステップS63において実施例1と同様にして演算された必要運動量並びに消費カロリー及び摂取カロリーと前記ステップS65において設定されたアドバイスとを、前記終夜測定端末2又は携帯測定端末3の内、前記改善アドバイスを設定した一方に通信部46を介して送信する。また、過去の疲労度のデータが2つ以上記録されている場合にはYESに進み、ステップS67において、前記図10のフローチャートに従って、実施例1で前述したのと同様にして、経日的な累積疲労度を判定し、ステップS68において、前述と同様にして終夜測定端末2及び携帯測定端末3へデータを送信する。
In the subsequent step S66, it is automatically determined whether or not there are two or more past fatigue degree data calculated from the exercise score and the sleep score in the
各端末2又は3の内、少なくとも一方への各種データの送信が完了すると、ステップS69からステップS70までは、実施例1で示した図5のステップS6からステップS7までと同様に動作し、ステップS69において表示する判定結果は、実施例1で図9に例示したような、疲労点数及び疲労度と日数との関係をグラフ化したものである。
When transmission of various data to at least one of the
ここで、前記図11のフローチャートのステップS65において、後述するとしていた各演算と一日の疲労度の判定及びアドバイス設定について、図12を含めて説明する。まず、図12のフローチャートのステップS71において、前記記憶部44に記憶された各端末2又は3から受信した各データについて、時系列で最新のデータが日中の活動データであるか否かが自動で判断される。最新データが日中の活動データである場合にはYESに進み、ステップS72において、実施例1で図6のステップS21に示したのと同様にして、管理演算部42の運動点数演算部61において運動点数を演算する。すなわち、携帯測定端末3から送信された運動情報の内、運動様式と運動時間とを、前記記憶部44に予め記憶してある運動点数テーブル、例えば図7に示すものに当てはめて、該当する点数を導くものである。
Here, in step S65 of the flowchart of FIG. 11, each calculation, determination of the daily fatigue level, and advice setting, which will be described later, will be described with reference to FIG. First, in step S71 of the flowchart of FIG. 12, for each data received from each terminal 2 or 3 stored in the
続くステップS73において、前記最新データとして運動点数を演算した日中の活動データに対して時系列的に連続した過去の睡眠データ、すなわち前日の睡眠データから演算された睡眠点数が、記憶部44に記憶されているか否か自動で判断される。記憶されている場合にはYESに進み、ステップS74において、前記管理演算部42の疲労度判定部63で、前記演算した運動点数から、上述の記憶されていた睡眠点数を引いたものを疲労度として演算してステップS75に移行する。また、前記ステップS73において前記睡眠点数が記憶されてない場合にはNOに進み、ステップS75において、運動点数>3か否か、すなわち、一般的に標準とされる運動よりも運動したか否かを判定する。運動点数>3である場合にはYESに進み、ステップS76において、前記最新データを取得した時点においては、運動過多により疲労が蓄積されている状態にあると判定し、前記アドバイス設定部43において、蓄積された疲労を改善するために、次の睡眠時には、7〜8hの最適な睡眠時間を確保するようにアドバイスを設定して、ステップS86において、制御部40に備えた図示しない計時部から読み込んだ日時データと共に前記記憶部44に記憶する。また、前記ステップS75において、運動点数>3でない場合にはNOに進み、ステップS77において、一般的に標準以下の運動しかしておらず、疲労は蓄積されていない状態であると判定して、前記アドバイス設定部43において、疲労は蓄積されていないが、次の睡眠時には、一般的に最適な睡眠になるように心がけるようにアドバイスを設定して、ステップS86において前述と同様にしてデータを記憶する。
In subsequent step S73, the past sleep data that is time-sequentially continuous with respect to the daytime activity data for which the exercise score is calculated as the latest data, that is, the sleep score calculated from the sleep data of the previous day is stored in the
また、前記ステップS71において、最新データが日中の活動データでなく睡眠中のデータである場合にはNOに進み、ステップS78において、実施例1で図6のステップS22に示したのと同様にして、管理演算部42の睡眠点数演算部62において睡眠点数を演算する。すなわち、終夜測定端末2から送信された睡眠情報より算出される睡眠時間を、前記記憶部44に予め記憶してある睡眠点数テーブル、例えば図8に示すものに当てはめて、該当する点数を導くものである。
In step S71, if the latest data is not daytime activity data but sleeping data, the process proceeds to NO. In step S78, the process is the same as that shown in step S22 of FIG. 6 in the first embodiment. Then, the
続くステップS79において、前記最新データとして睡眠点数を演算した睡眠データに対して時系列的に連続した過去の日中の活動データ、すなわち睡眠データを測定する直前までの日中の活動データから演算された運動点数が、記憶部44に記憶されているか否か自動で判断される。記憶されている場合にはYESに進み、ステップS80において、前記管理演算部42の疲労度判定部63で、上述の記憶されていた運動点数から、前記演算した睡眠点数を引いたものを疲労度として演算してステップS81に移行する。ここで、前述したように、疲労度は、疲労蓄積度合いを示す運動点数から疲労回復度合いを示す睡眠点数を引いたものであることから、前記アドバイス設定部43は、前記演算された疲労度が0であれば、疲労の蓄積と回復とのバランスが取れているものとして、例えば、運動点数3で示した標準的な運動によって蓄積された疲労は、睡眠点数3以上で示される睡眠によって回復されるものとして、翌日の日中の活動に対するアドバイスを行うものである。
In the subsequent step S79, the sleep data obtained by calculating the sleep score as the latest data is calculated from the past daytime activity data that is continuous in time series, that is, the daytime activity data until immediately before the sleep data is measured. Whether or not the number of exercise points is stored in the
前記ステップS79において、前記運動点数が記憶されてない場合にはNOに進み、ステップS81において、睡眠点数>3か否か、すなわち、運動点数3で示される一般的に標準とされる運動による疲労蓄積を回復できる睡眠であったか否かを判定する。睡眠点数>3である場合にはYESに進み、ステップS82において、日中の活動として標準以上の運動に対応できる程度の睡眠が得られたと判定し、翌日の日中活動時には、標準以上の運動を行うようにアドバイスを設定して、ステップS86において、制御部40に備えた図示しない計時部から読み込んだ日時データと共に前記記憶部44にデータを記憶する。また、睡眠点数>3でない場合にはNOに進み、ステップS83において、睡眠点数≦2か否か、すなわち、運動点数3で示される一般的に標準とされる運動による疲労蓄積を回復できる睡眠でないか否かを判定し、睡眠点数≦2である場合はYESに進み、ステップS84において、日中の活動として標準以上の運動に対応できる程度の睡眠が得られてなく、疲労の回復が困難な状態であると判定して、翌日の日中活動時には、標準以上の運動をしないようアドバイスを設定して、ステップS86において、前述と同様にしてデータを記憶する。また、前記ステップS83において、睡眠点数≦2でない場合、すなわち、睡眠点数=3である場合にはNOに進み、ステップS85において、一般に標準とされる運動に対して丁度良い睡眠状態が得られていると判定して、翌日の日中活動時には、運動点数3となる標準的な運動を行うようにアドバイスを設定し、ステップS86においてデータを記憶する。
In step S79, if the number of exercise points is not stored, the process proceeds to NO. In step S81, whether or not the number of sleep points> 3, that is, fatigue due to the generally standard exercise indicated by the number of exercise points of 3. It is determined whether or not the sleep was able to recover the accumulation. If the number of sleep points> 3, the process proceeds to YES, and in step S82, it is determined that sleep enough to cope with the standard exercise is obtained as the daytime activity. In step S86, the data is stored in the
なお、実施例1及び2では、図7のフローチャートのステップS22において、睡眠点数を睡眠時間に基づいて演算したが、終夜計測端末2の睡眠状態判定部25で判定されるその他の睡眠状態、例えば、睡眠段階・睡眠段階の周期・経日的な睡眠時間の周期等を用いて、より睡眠の質を詳細に表す睡眠点数を設定しても良い。また、運動点数を運動様式と時間とに基づいて演算したが、その他の運動情報を含めても良いし、運動情報だけでなく摂取カロリーを含めて日中の活動全体を表す活動点数として設定しても良い。
In Example 1 and 2, although the sleep score was calculated based on the sleep time in step S22 of the flowchart of FIG. 7, other sleep states determined by the sleep
また、図10に示した累積疲労度判定においては、疲労回復度合いの高いマイナスの状態で経日的に推移している場合は、データ管理端末4の管理演算部42の疲労度判定部63において、疲労度が十分に解消されていると判定し、このマイナスの推移状態においては、身体が十分な睡眠を得ていれば、多少の激しい運動にも十分に対応できるという常識的な考えに基づいて、より身体を鍛えることができると判定して、アドバイス設定部43において、例えば、身体情報の内の基礎代謝量や筋肉量を向上させるような運動や、体脂肪率を減少させるような運動をするようにアドバイスを設定しても良い。
In addition, in the cumulative fatigue level determination shown in FIG. 10, if the fatigue recovery degree is a negative state with a high degree of fatigue recovery and changes over time, the fatigue
また、データ管理端末4のアドバイス設定部43は、食物摂取量や食品分のバランス等に関するアドバイスを提供するものであっても良い。例えば、疲労度判定部63において、高い疲労度を示している原因として睡眠不足の影響が大きいと判定された場合には、睡眠不足の解消に効果があるとされる食品、例えば、MgやFeやCuなどを多く含む、大豆食品やほうれん草や乳製品等を摂取するようにアドバイスしたり、携帯測定端末3から送信される摂取に関する情報の中で、疲労回復や睡眠の妨げになるような食品、例えば、アルコールやタバコやコーヒー等を摂取しているような場合には、警告となるアドバイスを提供するものである。
Further, the
また、終夜測定端末2とデータ管理端末4とは、各通信部28及び46を介してデータを送受信する構成としたが、前記終夜測定端末2の記憶部26は、コントロール2bから着脱可能に構成し、データ管理端末4に、前記記憶部26を接続する接続部を設けることにより、データを直接移動させる構成としても良い。また、コントロール部2bは、データ管理端末4と一体に構成しても良い。また、携帯測定端末3は、終夜測定端末2及びデータ管理端末4の記憶装置として用いても良く、各端末2及び4に各々携帯測定端末3を接続する接続部を設け、携帯測定端末3を介してデータを移動させる構成としても良い。また、データ管理端末4は、携帯測定端末3に含まれて一体で構成されても良い。
The
更に、実施例に記載はないが、本健康管理装置1に、データ管理端末4のアドバイス設定部43のアドバイスを受けて睡眠環境を調整する環境調整部を設けても良い。前記環境調整部は、例えば、エアコン、電気毛布、ヒーター等を制御して温度環境を調整するものや、照明機器、音響機器、芳香機器又は目覚まし時計等を制御して部屋の環境を調整するもの等である。
Furthermore, although not described in the embodiments, the
また、前記データ管理端末4の標準値演算部60においては身体情報に係る標準値に基づいて、必要運動量並びに必要消費カロリー及び必要摂取カロリーを演算したが、前記入力された身体情報(例えば、体脂肪率)と前記身体情報に係る標準値との差分を演算し、前記アドバイス設定部43において、前記実施例で例示したアドバイスに加えて、前記差分を標準値に近づけるようにアドバイスを設定することによって、より使用者個人の状態に適したアドバイスを提供することができる。また、前記データ管理端末4の記憶部44に、厚生労働省から「日本人の食事摂取基準について」にて発表されている食事摂取基準の各指標(推定平均必要量、推奨量、目安量、目標量、上限量)を予め記憶しておき、前記データ管理端末4において前記携帯測定端末3で入力された食物摂取量を受信し、前記標準値演算部60において前記食事摂取基準の各指標とを比較演算して、前記アドバイス設定部43において、前記実施例したアドバイスに加えて、食事摂取量を前記目標量に近づけるようにアドバイスを設定することによって、より使用者個人の状態に適したアドバイスを提供することができる。
Further, the standard
また、記憶部44に予め記憶してある標準的な睡眠時間について、睡眠点数が5となる最適な睡眠時間を7〜8hとしているが、終夜測定端末2による1週間又は1ヶ月などの長期間の測定結果から、その使用者の平均的な睡眠時間を算出して記憶することで、前記記憶部44に予め記憶してある睡眠点数テーブルの標準的な睡眠時間を、前記平均的な睡眠時間に変更した構成としても良く、これにより睡眠点数テーブルの各々の睡眠時間に対する睡眠点数が変更され、睡眠点数の評価を一般的なものから、より使用者個人に適したものとする効果がある。
Moreover, about the standard sleep time memorize | stored beforehand in the memory |
また、終夜測定端末2により測定した睡眠データの長期的な測定結果から、その使用者の睡眠スケジュールを算出する構成としても良く、前記使用者の睡眠スケジュールと前記使用者の平均的な睡眠時間と組み合わせて睡眠の質を判定することで、どのタイミングで就寝及び起床をするのが良いかというアドバイスを提供でき、結果として使用者に適合した睡眠習慣を使用者に把握させる効果があり、機器の制御として、例えば時計などとの組み合わせで睡眠に最適な就寝及び起床時刻の報知が可能になる。また、長期的な測定結果より算出されたその使用者の睡眠スケジュール及び平均的な睡眠時間に対して、使用者が、例えばデータ管理端末4の操作兼入力部31から主観的な評価を、例えば「1:短い<2:丁度良い<3:長い」などの3段階評価で入力する構成とすることで、算出された睡眠スケジュール及び平均的な睡眠時間を、使用者が習慣的にどのように感じているかという意見を反映させても良く、これにより算出された睡眠スケジュール及び平均的な睡眠時間が、真に使用者に適合しているかを判定することが可能となり、この主観的な評価結果を用いて、算出された睡眠スケジュール及び平均的な睡眠時間を補正して、より使用者に睡眠に最適な睡眠スケジュールや睡眠時間を提供することが可能となる。更に、使用者が、例えばデータ管理端末4の操作兼入力部41などから直接データを入力することによって、記憶部44に予め記憶してある睡眠点数テーブルの標準的な睡眠時間や算出された睡眠スケジュール及び平均的な睡眠時間を設定し直せる構成としても良く、これによっても使用者に適した条件を提供することができる。
Moreover, it is good also as a structure which calculates the sleep schedule of the user from the long-term measurement result of the sleep data measured by the
1 健康管理装置
2 終夜測定端末
2a 生体信号測定部
2b コントロール部
3 携帯測定端末
4 データ管理部
20 マット
21 圧力検知部
22 制御部
23 操作部
24 信号解析部
25 睡眠状態判定部
26 記憶部
27 表示部
28 通信部
30 制御部
31 操作兼入力部
32 加速度検出部
33 運動情報取得部
34 カロリー演算部
35 記憶部
36 表示部
37 通信部
40 制御部
41 操作兼入力部
42 管理演算部
43 アドバイス設定部
44 記憶部
45 表示部
46 通信部
60 標準値演算部
61 運動点数演算部
62 睡眠点数演算部
63 疲労度判定部
DESCRIPTION OF
Claims (6)
日中の活動に関するデータを取得する活動データ取得手段と、
睡眠状態に関するデータを取得する睡眠データ取得手段と、
日中の活動データと睡眠中のデータとから一日の疲労度を演算し、前記一日の疲労度に対する日中の活動データと睡眠中のデータとの影響度合いを判定する一日疲労度判定手段と、
前記一日の疲労度に対する日中の活動データと睡眠中のデータとの影響度合いに基づいて、少なくとも影響度合いの高い一方を改善するためのアドバイスを設定するアドバイス設定手段とを備えることを特徴とする健康管理装置。 Physical information input means for inputting physical information;
Activity data acquisition means for acquiring data relating to daytime activities;
Sleep data acquisition means for acquiring data relating to a sleep state;
Calculate daily fatigue from daytime activity data and sleeping data, and determine the degree of influence of daytime activity data and sleeping data on the daily fatigue level. Means,
An advice setting means for setting advice for improving at least one of the high degree of influence based on the degree of influence of daytime activity data and sleep data on the degree of fatigue of the day, Health care device to do.
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---|---|
JP (1) | JP4905918B2 (en) |
Cited By (29)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011019879A (en) * | 2009-07-15 | 2011-02-03 | Sleep System Kenkyusho:Kk | Sleep quality evaluation apparatus |
JP2011036649A (en) * | 2009-07-17 | 2011-02-24 | Sharp Corp | Method and system for managing user's sleep |
JP2011183005A (en) * | 2010-03-10 | 2011-09-22 | Nec Corp | Personal digital assistant |
WO2013161072A1 (en) | 2012-04-27 | 2013-10-31 | トヨタ自動車株式会社 | Device for calculating amount of retained physical activity, method for calculating amount of retained physical activity and system for calculating amount of retained physical activity |
JP2014030494A (en) * | 2012-08-01 | 2014-02-20 | Daiwa House Industry Co Ltd | System and method for improving sleep |
CN103914799A (en) * | 2012-12-28 | 2014-07-09 | 三菱电机株式会社 | Life management apparatus and life management method |
JP2015036040A (en) * | 2013-08-12 | 2015-02-23 | 株式会社タニタ | Sleep evaluation system, sleep evaluation device, and bioinstrumentation device |
JP2015122092A (en) * | 2015-01-29 | 2015-07-02 | 三菱電機株式会社 | Life management device, life management method, and program |
JP2015159850A (en) * | 2014-02-26 | 2015-09-07 | セイコーエプソン株式会社 | sleep state evaluation device, sleep state evaluation method, and sleep state evaluation system |
WO2016021361A1 (en) * | 2014-08-07 | 2016-02-11 | 任天堂株式会社 | Information processing system, information processing server, information processing program, and information provision method |
WO2016067450A1 (en) * | 2014-10-31 | 2016-05-06 | 富士通株式会社 | State display method, program, and state display device |
WO2016135382A1 (en) * | 2015-02-26 | 2016-09-01 | JouZen Oy | Method and system for assessing a readiness score of a user |
JPWO2016021361A1 (en) * | 2014-01-17 | 2017-06-01 | 任天堂株式会社 | Information processing system, information processing server, information processing program, and information providing method |
JP2017123989A (en) * | 2016-01-13 | 2017-07-20 | エコナビスタ株式会社 | Information processing device, program and information processing method |
JP2017522962A (en) * | 2014-06-30 | 2017-08-17 | 華為技術有限公司Huawei Technologies Co.,Ltd. | User data processing method and device |
JP2017220074A (en) * | 2016-06-09 | 2017-12-14 | 富士通株式会社 | Work schedule supplementary information providing method, work schedule supplementary information providing program and work schedule supplementary information providing device |
US10058279B2 (en) | 2013-03-01 | 2018-08-28 | Omron Healthcare Co., Ltd. | Sleep and activity amount display program, device, system, and method |
JP2018169861A (en) * | 2017-03-30 | 2018-11-01 | 株式会社タニタ | Information processing device, information processing method and program |
JP2018173958A (en) * | 2017-03-31 | 2018-11-08 | 西日本電信電話株式会社 | Information presentation system, data analyzer, information presentation method, data analysis method, and program |
WO2019012742A1 (en) * | 2017-07-13 | 2019-01-17 | 株式会社村田製作所 | Fatigue recovery support device |
JP2019012524A (en) * | 2017-06-30 | 2019-01-24 | ポーラ化成工業株式会社 | Information output system, information output program, and method for information output related to taking care of skin state, physical state, or mental state |
CN110148060A (en) * | 2019-04-15 | 2019-08-20 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | Premium method of adjustment, device, equipment and storage medium based on health data |
JP2020121035A (en) * | 2019-01-31 | 2020-08-13 | Kddi株式会社 | Sleep index calculation device and sleep index calculation method |
JP2020184303A (en) * | 2020-01-14 | 2020-11-12 | Assest株式会社 | Fatigue level determination program |
JP2022033992A (en) * | 2013-10-09 | 2022-03-02 | レスメッド センサー テクノロジーズ リミテッド | Fatigue monitoring and managing system |
CN114576840A (en) * | 2021-11-25 | 2022-06-03 | 珠海格力电器股份有限公司 | Method, electronic device and medium for shutdown based on WIFI channel state detection |
JP2023015036A (en) * | 2008-09-24 | 2023-01-31 | レスメッド センサー テクノロジーズ リミテッド | QOL monitoring system and method |
US11974847B2 (en) | 2014-08-07 | 2024-05-07 | Nintendo Co., Ltd. | Information processing system, information processing device, storage medium storing information processing program, and information processing method |
US11986600B2 (en) | 2013-07-08 | 2024-05-21 | Resmed Sensor Technologies Limited | Methods and systems for sleep management |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000245713A (en) * | 1999-02-26 | 2000-09-12 | Sanyo Electric Co Ltd | Behavior recognizing device |
-
2006
- 2006-02-22 JP JP2006045055A patent/JP4905918B2/en active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000245713A (en) * | 1999-02-26 | 2000-09-12 | Sanyo Electric Co Ltd | Behavior recognizing device |
Cited By (49)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2023015036A (en) * | 2008-09-24 | 2023-01-31 | レスメッド センサー テクノロジーズ リミテッド | QOL monitoring system and method |
JP2011019879A (en) * | 2009-07-15 | 2011-02-03 | Sleep System Kenkyusho:Kk | Sleep quality evaluation apparatus |
JP2011036649A (en) * | 2009-07-17 | 2011-02-24 | Sharp Corp | Method and system for managing user's sleep |
JP2011183005A (en) * | 2010-03-10 | 2011-09-22 | Nec Corp | Personal digital assistant |
WO2013161072A1 (en) | 2012-04-27 | 2013-10-31 | トヨタ自動車株式会社 | Device for calculating amount of retained physical activity, method for calculating amount of retained physical activity and system for calculating amount of retained physical activity |
US10586620B2 (en) | 2012-04-27 | 2020-03-10 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Device for calculating amount of retained physical activity, method for calculating amount of retained physical activity and system for calculating amount of retained physical activity |
JPWO2013161072A1 (en) * | 2012-04-27 | 2015-12-21 | トヨタ自動車株式会社 | Owned activity amount calculation device, retained activity amount calculation method, and retained activity amount calculation system |
JP2014030494A (en) * | 2012-08-01 | 2014-02-20 | Daiwa House Industry Co Ltd | System and method for improving sleep |
CN103914799A (en) * | 2012-12-28 | 2014-07-09 | 三菱电机株式会社 | Life management apparatus and life management method |
EP2750058A3 (en) * | 2012-12-28 | 2014-12-17 | Mitsubishi Electric Corporation | Life management apparatus, life management method, and program |
US9087446B2 (en) | 2012-12-28 | 2015-07-21 | Mitsubishi Electric Corporation | Life management apparatus and life management method |
US9342972B2 (en) | 2012-12-28 | 2016-05-17 | Mitsubishi Electric Corporation | Life management apparatus and life management method |
US10058279B2 (en) | 2013-03-01 | 2018-08-28 | Omron Healthcare Co., Ltd. | Sleep and activity amount display program, device, system, and method |
US11986600B2 (en) | 2013-07-08 | 2024-05-21 | Resmed Sensor Technologies Limited | Methods and systems for sleep management |
JP2015036040A (en) * | 2013-08-12 | 2015-02-23 | 株式会社タニタ | Sleep evaluation system, sleep evaluation device, and bioinstrumentation device |
US12070325B2 (en) | 2013-10-09 | 2024-08-27 | Resmed Sensor Technologies Limited | Fatigue monitoring and management system |
JP7356488B2 (en) | 2013-10-09 | 2023-10-04 | レスメッド センサー テクノロジーズ リミテッド | Fatigue monitoring and management system |
JP2022033992A (en) * | 2013-10-09 | 2022-03-02 | レスメッド センサー テクノロジーズ リミテッド | Fatigue monitoring and managing system |
US10504617B2 (en) | 2014-01-17 | 2019-12-10 | Nintendo Co., Ltd. | Information processing system, information processing device, storage medium storing information processing program, and information processing method |
US11571153B2 (en) | 2014-01-17 | 2023-02-07 | Nintendo Co., Ltd. | Information processing system, information processing device, storage medium storing information processing program, and information processing method |
JPWO2016021361A1 (en) * | 2014-01-17 | 2017-06-01 | 任天堂株式会社 | Information processing system, information processing server, information processing program, and information providing method |
US11026612B2 (en) | 2014-01-17 | 2021-06-08 | Nintendo Co., Ltd. | Information processing system, information processing device, storage medium storing information processing program, and information processing method |
US10987042B2 (en) | 2014-01-17 | 2021-04-27 | Nintendo Co., Ltd. | Display system and display device |
US10847255B2 (en) | 2014-01-17 | 2020-11-24 | Nintendo Co., Ltd. | Information processing system, information processing server, storage medium storing information processing program, and information provision method |
US10777305B2 (en) | 2014-01-17 | 2020-09-15 | Nintendo Co., Ltd. | Information processing system, server system, information processing apparatus, and information processing method |
JP2019012542A (en) * | 2014-01-17 | 2019-01-24 | 任天堂株式会社 | Information processing system, information processing server, information processing program, and information provision method |
US10504616B2 (en) | 2014-01-17 | 2019-12-10 | Nintendo Co., Ltd. | Display system and display device |
JP2015159850A (en) * | 2014-02-26 | 2015-09-07 | セイコーエプソン株式会社 | sleep state evaluation device, sleep state evaluation method, and sleep state evaluation system |
JP2017522962A (en) * | 2014-06-30 | 2017-08-17 | 華為技術有限公司Huawei Technologies Co.,Ltd. | User data processing method and device |
WO2016021361A1 (en) * | 2014-08-07 | 2016-02-11 | 任天堂株式会社 | Information processing system, information processing server, information processing program, and information provision method |
US11974847B2 (en) | 2014-08-07 | 2024-05-07 | Nintendo Co., Ltd. | Information processing system, information processing device, storage medium storing information processing program, and information processing method |
WO2016067450A1 (en) * | 2014-10-31 | 2016-05-06 | 富士通株式会社 | State display method, program, and state display device |
JPWO2016067450A1 (en) * | 2014-10-31 | 2017-08-10 | 富士通株式会社 | Status display method, program, and status display device |
JP2015122092A (en) * | 2015-01-29 | 2015-07-02 | 三菱電機株式会社 | Life management device, life management method, and program |
WO2016135382A1 (en) * | 2015-02-26 | 2016-09-01 | JouZen Oy | Method and system for assessing a readiness score of a user |
US10842429B2 (en) | 2015-02-26 | 2020-11-24 | Oura Health Oy | Method and system for assessing a readiness score of a user |
JP2017123989A (en) * | 2016-01-13 | 2017-07-20 | エコナビスタ株式会社 | Information processing device, program and information processing method |
JP2017220074A (en) * | 2016-06-09 | 2017-12-14 | 富士通株式会社 | Work schedule supplementary information providing method, work schedule supplementary information providing program and work schedule supplementary information providing device |
JP2018169861A (en) * | 2017-03-30 | 2018-11-01 | 株式会社タニタ | Information processing device, information processing method and program |
JP2018173958A (en) * | 2017-03-31 | 2018-11-08 | 西日本電信電話株式会社 | Information presentation system, data analyzer, information presentation method, data analysis method, and program |
JP7248385B2 (en) | 2017-06-30 | 2023-03-29 | ポーラ化成工業株式会社 | Information output system, information output program and information output method regarding care for skin condition, physical condition or mental condition |
JP2019012524A (en) * | 2017-06-30 | 2019-01-24 | ポーラ化成工業株式会社 | Information output system, information output program, and method for information output related to taking care of skin state, physical state, or mental state |
JPWO2019012742A1 (en) * | 2017-07-13 | 2019-12-19 | 株式会社村田製作所 | Fatigue recovery support device |
WO2019012742A1 (en) * | 2017-07-13 | 2019-01-17 | 株式会社村田製作所 | Fatigue recovery support device |
JP2020121035A (en) * | 2019-01-31 | 2020-08-13 | Kddi株式会社 | Sleep index calculation device and sleep index calculation method |
CN110148060A (en) * | 2019-04-15 | 2019-08-20 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | Premium method of adjustment, device, equipment and storage medium based on health data |
JP2020184303A (en) * | 2020-01-14 | 2020-11-12 | Assest株式会社 | Fatigue level determination program |
CN114576840A (en) * | 2021-11-25 | 2022-06-03 | 珠海格力电器股份有限公司 | Method, electronic device and medium for shutdown based on WIFI channel state detection |
CN114576840B (en) * | 2021-11-25 | 2023-06-23 | 珠海格力电器股份有限公司 | Method, electronic equipment and medium for shutdown based on WIFI channel state detection |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP4905918B2 (en) | 2012-03-28 |
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