JP2013240593A - 複数のセンサを備えた生理学的適応性システム - Google Patents

Abstract

【課題】被検者の生理学的適応性を測定する方法及びシステムを提供する。
【解決手段】被検者の生理学的適応性を測定する方法は、第１のセンサから、前記被検者の第１の生理学的機能を指し示す第１のデータ信号を受信することを含み得る。当該方法はまた、第２のセンサから、前記被検者の第２の生理学的機能を指し示す第２のデータ信号を受信することを含み得る。当該方法はまた、前記第１のデータ信号及び前記第２のデータ信号に基づいて前記被検者の適応性を計算することを含み得る。当該方法はまた、計算された適応性を報告することを含み得る。
【選択図】図４

Description

ここに記載の実施形態は、被検者の生理学的適応性を決定することに関する。

恐怖、不安若しくは心配、鬱病、高血圧、心疾患、及びその他の数多くの不調に苦しんでいる精神的あるいは感情的なストレス下にある個人には、副交感神経活性の低下が見られ得る。

ユーザが副交感神経活性を確認且つ／或いは改善することを支援するために、例えば米国カリフォルニア州ボルダークリークのハートマス財団（Institute of HeartMath）によって開発されたものなどの幾つかの装置が開発されてきた。それらの装置は、心拍のみによって測定される呼吸とともに心拍数が変化する瞑想状態に関する単純な指標、すなわち、エントレインメント（同調）を生じることができる。それらの装置及び同様の装置は、典型的に、例えば心拍数モニタなどの単一のセンサからの測定値に基づく指標を提供する。また、それらの装置及び同様の装置は、制御された環境での使用に制限されたり、そのような装置を使用しながら日常行為を執り行う被検者に由来するノイズを許容することができなかったりすることがある。

請求項に記載される事項は、上述のような環境でのみ問題を解決したり動作したりする実施形態に限定されるものではない。むしろ、この背景技術の説明は、本明細書に記載される実施形態が実施され得る技術領域の一例を示すために提供されているに過ぎないものである。

一実施形態の一態様によれば、被検者の生理学的適応性を測定する方法が提供される。

被検者の生理学的適応性を測定する方法は、第１のセンサから、前記被検者の第１の生理学的機能を指し示す第１のデータ信号を受信することを含み得る。当該方法はまた、第２のセンサから、前記被検者の第２の生理学的機能を指し示す第２のデータ信号を受信することを含み得る。当該方法はまた、前記第１のデータ信号及び前記第２のデータ信号に基づいて前記被検者の適応性を計算することを含み得る。当該方法はまた、計算された適応性を報告することを含み得る。

実施形態の目的及び利点は、少なくとも請求項中に具体的に指し示される要素、機構及び組合せによって実現・達成されることになる。

理解されるべきことには、以上の概略説明及び以下の詳細説明は何れも、例示的且つ説明的なものであり、請求項記載発明を限定するものではない。

以下の図を含む添付図面を使用して、実施形態例を更に具体的且つ詳細に記載・説明する。
ここに記載の一部の実施形態が使用され得る一例に係る環境１００を示す図である。 被検者の経時的な呼吸レベル及び心拍数を示すグラフの一例である。 被検者のストレス適応性を測定するシステムの一例を示すブロック図である。 図３Ａのシステムの一実施形態を示すブロック図である。 被検者の生理学的適応性を測定する方法の一例を示すフローチャートである。 本開示に従ってストレス適応性又はその他の生理学的適応性を決定するように構成されたコンピューティング装置の一例を示すブロック図である。

添付図面を参照して本発明の実施形態を説明する。

図１は、ここに記載される一部の実施形態が使用され得る一例に係る環境１００を示している。環境１００は、被検者１０２と、被検者１０２の生理学的適応性を測定するシステム１０４とを含んでいる。

環境１００は無制御環境を含み得る。無制御環境とは、本願において、被検者１０２がシステム１０４によって検査されながら参画する活動が管理されない、あるいは実質的に制限されない如何なる環境をも含み得る。また、システム１０４は、被検者１０２がシステム１０４によって検査されながら実質的に如何なる所望の活動にも参画し得るようにモバイル（移動式）システムとし得る。例えば、図１の例では、被検者１０２はウォーキングをしているものとして示されている。被検者１０２がシステム１０４を使用しながら参画し得るその他の活動は、以下に限られないが、その他の種類の運動、労働、運転、くつろぐこと、瞑想すること、食事をすること、眠ること、若しくはこれらに類するもの、又はこれらの組合せを含み得る。無制御環境でシステム１０４を使用可能なこと、及びシステム１０４の携帯性は、少なくとも一部の実施形態において、被検者１０２が検査中に参画する活動を制限する必要なく、且つ／或いは被検者１０２が検査のために特定の場所に行く必要なく、被検者１０２が、動き回りながら、仕事や遊びをしながら、あるいは実質的に如何なる所望の活動をも行いながら、システム１０４を使用することを可能にし得る。

対照的に、被検者を検査するための一部のシステム及び装置は、制御環境での使用に制限される。そのようなシステム及び装置の例は、血圧測定装置、体重計、特定の呼吸検査装置などを含み得る。制御環境とは、本願において、被検者１０２がシステム１０４によって検査されながら参画し得る活動が管理あるいは制限される如何なる環境をも含み得る。それらの活動は、さもなければ対応する測定結果に導入されてしまうであろうノイズを実質的に防止あるいは最小化するために、検査中に制限され得る。システム１０４は無制御環境で使用されているように説明されるが、システム１０４は必要に応じて制御環境でも同様に使用され得る。

図示した実施形態において、システム１０４は、コンピューティング装置１０４Ａと、第１及び第２のセンサ１０４Ｂ、１０４Ｃとを含んでいる。図１には２つのセンサ１０４Ｂ、１０４Ｃが示されているが、システム１０４は必要に応じて３つ以上のセンサを含み得る。センサ１０４Ｂ、１０４Ｃの各々は、コンピューティング装置１０４Ａに通信可能に結合され、被検者１０２の対応する生理学的機能を指し示すデータ信号を生成するように構成され得る。この対応するデータ信号はコンピューティング装置１０４Ａによって受信され得る。

対応する第１又は第２のセンサ１０４Ａ、１０４Ｂによって測定されるそれぞれの生理学的機能は、以下に限られないが、呼吸機能、皮膚機能、運動機能、心機能、生化学的機能、若しくはこれらに類するもの、又はこれらの組合せを含み得る。以上のうちの一部の具体例は、以下に限られないが、呼吸数、呼吸レベル、皮膚温度、被検者１０２によって行われる体操若しくはその他の運動機能、心拍数、又は血糖値を含む。所与の機能が、直接測定によって、あるいは該所与の機能を代理するものを測定することによって測定され得る。例えば、呼吸は、被検者１０２によって吸い込まれて吐き出される空気の量を直接的に測定することによって直接測定されてもよいし、例えば胸囲など、呼吸の代理となるものを測定することによって間接測定されてもよい。

第１及び第２のセンサ１０４Ｂ、１０４Ｃの各々によって測定されるそれぞれの生理学的機能のうちの１つ以上は、経時的に変化するものであってもよい。例えば、呼吸は、概して吸入と吐出との交互の期間を有して実質的に周期的に変化し得る。他の一例として、皮膚温度は、周囲温度及び／又はその他の要因の関数として、時間とともに変化し得る。

以下での説明の便宜上、第１のセンサ１０４Ｂによって測定される生理学的機能、及び第２のセンサ１０４Ｃによって測定される生理学的機能を、それぞれ、第１の生理学的機能、及び第２の生理学的機能と称する。一部の実施形態において、第２の生理学的機能の変動性は、第１の生理学的機能の変動性に依存し得る。例えば、心機能は、心拍数が吸入中には上昇し吐出中には低下し得るといった具合に、呼吸機能に依存し得る。他の一例として、心機能は、心拍数が皮膚温度の上昇とともに上昇し、皮膚温度の低下とともに低下し得るといった具合に、皮膚機能に依存し得る。更なる他の一例として、呼吸機能は、呼吸数が運動強度の上昇とともに上昇し、運動強度の低下とともに低下し得るといった具合に、運動機能に依存し得る。より更なる他の一例として、生化学的機能は、血糖値が身体活動レベルとともに変化し得るといった具合に、運動機能に依存し得る。これらは、単なる例として提示したものであり、限定的であることを意図したものではない。

一般的に、ここに記載される一部の実施形態は、第１及び第２のセンサ１０４Ｂ、１０４Ｃによって生成される測定結果、より具体的には、第１及び第２のセンサ１０４Ｂ、１０４Ｃによって生成される対応するデータ信号を、より詳細に後述するような単一の指標又は定数へと結合し得る。この指標は、被検者１０２の生理学的適応性を代表するものとし得る。例えば、心機能を指し示すデータ信号と、呼吸機能を指し示すデータ信号とが、被検者１０２のストレス適応性を代表する指標へと結合され得る。他の一例として、心機能を指し示すデータ信号と、皮膚機能を指し示すデータ信号とが、被検者１０２の温度適応性を代表する指標へと結合され得る。更なる他の一例として、呼吸機能を指し示すデータ信号と、運動機能を指し示すデータ信号とが、被検者１０２の呼吸適応性を代表する指標へと結合され得る。より更なる他の一例として、生化学的機能を指し示すデータ信号と、運動機能を指し示すデータ信号とが、被検者１０２の糖代謝適応性を代表する指標へと結合され得る。これらは、単なる例として提示したものであり、限定的であることを意図したものではない。

より一般的には、一方が他方に少なくとも部分的に依存する少なくとも２つの異なる生理学的機能を表すデータ信号が結合されて、被検者１０２の対応する適応性を指し示す指標が生成され得る。しかしながら、以下での説明では、便宜上、データ信号の一方が被検者１０２の例えば１回の呼吸などの呼吸機能を指し示し、データ信号の他方が被検者１０２の例えば心拍数などの心機能を指し示し、そして、これら２つのデータ信号を結合することによって計算される指標が被検者１０２の例えば呼吸性洞性不整脈（respiratory sinus arrhythmia；ＲＳＡ）などのストレス適応性を表すような実施形態を説明することとする。そのような及びその他の実施形態において、第１のセンサ１０４Ｂは呼吸センサを含むことができ、第２のセンサ１０４Ｃは心臓センサを含むことができる。呼吸センサの非限定的な例は、胸囲センサ、呼吸インダクタンスプレチスモグラフ（resparatory inductance plethysmograph；ＲＩＰ）、及び血中酸素濃度センサを含む。心臓センサの非限定的な例は、被検者１０２の胸、指若しくはその他の領域に取り付け可能な心拍数モニタ、心電図記録（ＥＣＧ若しくはＥＫＧ）装置、及びホルター心電計を含む。

図２は、例えば図１の被検者１０２などの被検者の経時的な呼吸レベル及び心拍数のグラフの一例である。より具体的には、図２は、被検者の呼吸レベルを表す第１のデータ信号２０２と、被検者の心拍数を表す第２のデータ信号２０４とを含んでいる。なお、図２において、第１及び第２のデータ信号２０２、２０４は時間同期されている。

呼吸レベルを表す第１のデータ信号２０２は、負の傾きの部分（負傾斜部）及び正の傾きの部分（正傾斜部）を含んでいる。例えば部分２０２Ａなどの第１のデータ信号２０２の負傾斜部は、被検者が息を吸っていることを表す。例えば部分２０２Ｂなどの第１のデータ信号２０２の正傾斜部は、被検者が息を吐いていることを表す。第１のデータ信号２０２は更に、例えば相対的に平坦な部分２０２Ｃなど、被検者が息を吸っているのか吐いているのか完全には明瞭でない相対的に平坦な部分を含み得る。

心拍数を表す第２のデータ信号２０４は、正傾斜部及び負傾斜部を含んでいる。例えば部分２０４Ａなどの第２のデータ信号２０４の正傾斜部は、被検者の心拍数が上昇していることを表す。例えば部分２０４Ｂなどの第２のデータ信号２０４の負傾斜部は、被検者の心拍数が低下していることを表す。第２のデータ信号２０４は更に、例えば相対的に平坦な部分２０４Ｃなど、被検者の心拍数が上昇しているのか低下しているのか完全には明瞭でない相対的に平坦な部分を含み得る。

図２に例示するように、被検者の心拍数は、呼吸の関数として、時間とともに周期的に変化する。図２に示したような各呼吸サイクル中に発生する心拍数の変化は、ＲＳＡと呼ばれることがある。

より詳細には、被検者の心拍数は、被検者が息を吸っている間は一般的に上昇し、被検者が息を吐いている間は一般的に低下し得る。ここに記載される一部の実施形態によれば、吸入中の平均心拍数と吐出中の平均心拍数との間の差の測定値が、被検者のストレス適応性を表す単一の指標として計算され得る。

被検者の集団にわたって計算されるストレス適応性は、或る分布（スペクトル）に沿ってバラつき得る。分布の一端のストレス適応性は、一部の実施形態においてゼロ程度に低くなり得る。例えば、被検者それぞれの心拍数を対応する一定速度に調整するペースメーカを備えた被検者は、如何なるＲＳＡをも示さないものとなり得る。それら及びその他の被検者の呼吸サイクルは被検者の体にストレスをもたらし得るが、心拍数を上昇あるいは低下させる健常な心臓の能力がそのようなストレスを受け入れ得る。ペースメーカを備えた被検者の心拍数は一定速度にあって、変化する状態に合わせて心拍数が調整を行うことができないようにされ得るので、そのような被検者は相対的に、ゼロのストレス適応性によって反映されるように、ストレスに適応することがあまりできないものとなり得る。対照的に、呼吸サイクル中に相対的に大きい変化を示す心拍数を有する被検者は、相対的に良好にストレスに適応することができ、それは、ここで計算される相対的に高いストレス適応性によって反映され得る。

ストレス適応性は、診断目的又は予備診断目的などのために、例えば医師又は看護師などのヘルスケア（医療）従事者によって、且つ／或いは被検者によって使用され得る。それに代えて、あるいは加えて、相対的に低いストレス適応性を有する被検者は、自身のストレス適応性及びストレス適応度を向上させるための薬剤又は方法を処方あるいは指示され得る。そのような方法は、運動、薬物療法、余暇作業、休暇、若しくはこれらに類するもの、又はこれらの組合せを含み得る。

図３Ａは、例えば図１の被検者１０２などの被検者のストレス適応性を測定する一システム例３００Ａのブロック図である。システム３００Ａは例えば図１のシステム１０４に相当し得る。ストレス適応性を測定する文脈で説明されるが、システム３００Ａの実施形態又はその変形例は、それに代えて、被検体のその他の生理学的適応性を測定するために適用されてもよい。

システム３００Ａは、呼吸センサ３０２、心臓センサ３０４、及びコンピューティング装置３０６を含み得る。呼吸センサ３０２は、被検者の呼吸機能を指し示す第１のデータ信号３０８を生成するように構成され得る。心臓センサ３０４は、被検者の心機能を指し示す第２のデータ信号３１０を生成するように構成され得る。

コンピューティング装置３０６は、有線接続又は無線接続を介して呼吸センサ３０２及び心臓センサ３０４に通信可能に結合され得る。コンピューティング装置３０６は、第１のデータ信号３０８及び第２のデータ信号３１０を受信するように構成され得る。コンピューティング装置３０６はまた、第１のデータ信号３０８と第２のデータ信号３１０とに基づいて被検者のストレス適応性を計算するように構成され得る。コンピューティング装置３０６は更に、計算したストレス適応性を、出力装置３１２を介してユーザに報告するように構成され得る。出力装置３１２は、コンピューティング装置３０６の一部として含められてもよいし、コンピューティング装置３０６とは別個に設けられてもよい。計算されたストレス適応性が報告されるユーザには、被検者、ヘルスケア従事者、又はその他のユーザが含まれ得る。

コンピューティング装置３０６は、心臓モジュール３１４、呼吸モジュール３１６、ストレス適応性分析エンジン３１８、及び出力装置３１２を含み得る。心臓モジュール３１４、呼吸モジュール３１６及びストレス適応性分析エンジン３１８は、ソフトウェア、ハードウェア、又はそれらの組合せにて実装され得る。少なくとも部分的にソフトウェアにて実装されるとき、コンピューティング装置３０６は更に、メモリと、該メモリに格納されたコンピュータ命令を実行してコンピューティング装置３０６にここに記載の処理（例えば、心臓モジュール３１４、呼吸モジュール３１６及びストレス適応性分析エンジン３１８に関して説明される処理など）を実行させるように構成された処理（プロセッシング）装置とを含み得る。図示していないが、コンピューティング装置３０６は必要に応じて、システム３００Ａが携帯式となり得るようにシステム３００Ａに電力供給するように構成された電池を含み得る。

呼吸モジュール３１６は、被検者が概して息を吸っているときの時間インターバル（期間）と、被検者が概して息を吐いているときの時間インターバルとを決定するように構成され得る。呼吸モジュール３１６は、被検者が概して息を吸っているときの時間インターバルと被検者が概して息を吐いているときの時間インターバルとを指し示す制御信号３２０を心臓モジュール３１４に出力し得る。

心臓モジュール３１４は、制御信号３２０を受信するように構成され得る。心臓モジュール３１４は、制御信号３２０に基づき、心拍と、被検者が概して息を吸っているときの時間インターバル及び被検者が概して息を吐いているときの時間インターバルに関連する時間インターバルデータとを収集するように構成され得る。収集された心拍及び時間インターバルデータを表すデータ信号３２２が、ストレス適応性分析エンジン３１８に出力され得る。

ストレス適応性分析エンジン３１８は、データ信号３２２を受信するように構成され得る。ストレス適応性分析エンジン３１８は、データ信号３２２に基づき、被検者が概して息を吸っているときの時間インターバルに対応する第１の平均心拍数と、被検者が概して息を吐いているときの時間インターバルに対応する第２の平均心拍数とを決定するように構成され得る。ストレス適応性分析エンジン３１８は更に、計算されたストレス適応性として、第１の平均心拍数と第２の平均心拍数との差を計算するように構成され得る。ストレス適応性分析エンジン３１８は、計算されたストレス適応性を指し示す結果信号３２４を出力装置３１２に出力し得る。

出力装置３１２は、例えばタッチスクリーン式ディスプレイ若しくはタッチスクリーン式でないディスプレイなどの表示装置、スピーカ、又はその他の好適な出力装置を含み得る。出力装置３１２は、結果信号３２４を受信し、結果信号３２４によって指し示される計算されたストレス適応性を報告する（例えば、計算されたストレス適応性を出力することによる）ように構成され得る。

図３Ｂは、図３Ａのシステム３００Ａの一実施形態（ここではシステム３００Ｂと称する）のブロック図である。図示のように、図３Ｂのシステム３００Ｂは、呼吸センサ３０２、心臓センサ３０４、及びコンピューティング装置３０６を含んでいる。コンピューティング装置３０６は、出力装置３１２、心臓モジュール３１４、呼吸モジュール３１６、及びストレス適応性分析エンジン３１８を含んでいる。コンピューティング装置３０６は更にセンサハブ３２６を含み得る。

センサハブ３２６は、呼吸センサ３０２及び心臓センサ３０４に通信可能に結合され得る。センサハブ３２６は、呼吸センサ３０２から受信される第１のデータ信号３０８と、心臓センサ３０４から受信される第２のデータ信号３１０とを受信し、これらを時間的に同期させるように構成され得る。これら及びその他の実施形態において、センサハブ３２６は時間を、時（hour）、分（minute）及び／又は秒（second）で、所定の精度で測定するように構成され得る。例えば、センサハブ３２６は、時間を秒単位で少なくとも０．１秒の精度で測定するように構成され得る。

呼吸モジュール３１６は、センサハブ３２６に通信可能に結合され得る。心臓モジュール３１４は、センサハブ３２６及び呼吸モジュール３１６に通信可能に結合され得る。ストレス適応性分析エンジン３１８は、心臓モジュール３１４に通信可能に結合され得る。出力装置３１２は、ストレス適応性分析エンジン３１８に通信可能に結合され得る。

呼吸モジュール３１６は、平滑化フィルタ３２８と、平滑化フィルタ３２８に通信可能に結合された数値微分部３３０と、数値微分部３３０に通信可能に結合されたクランプ３３２と、クランプ３３２に通信可能に結合された呼吸分類部３３４とを含み得る。

心臓モジュール３１４は、心拍検出部３３６と、心拍検出部３３６に通信可能に結合された心拍インターバルタイマ３３８と、心拍検出部３３６及び心拍インターバルタイマ３３８に通信可能に結合された分配部３４０と、分配部３４０に通信可能に結合された吸入累算部ペア３４２と、分配部３４０に通信可能に結合された吐出累算部ペア３４４とを含み得る。

続いて、被検者のストレス適応性を計算するためにコンピューティング装置３０６によって実行され得るアルゴリズムの一実施形態を説明する。しかしながら、記載の実施形態は限定的なものではなく、その他の実施形態及び／又はアルゴリズムを用いて被検者のストレス適応性又はその他の生理学的適応性を計算してもよい。

呼吸センサ３０２によって生成される第１のデータ信号３０８は、所定の周波数及び／又は精度での被検者の呼吸機能の一連の瞬時測定値を含み得る。例えば、第１のデータ信号３０８は、少なくとも５Ｈｚの周波数及び少なくとも６ビットの精度での血中酸素濃度の瞬時測定値を含み得る。これらの測定値は、時系列の線形補間Ｓ（ｔ）として表され得る時系列形態であり得る。

長さＴ_ｗの時間ウィンドウ（窓）が定められ得る。一部の実施形態において、Ｔ_ｗは約１０００秒とし得る。ｔ−Ｔ_ｗからｔまでの範囲で、Ｓ（ｔ）は最大値Ｓ_ｍａｘ（ｔ）及び最小値Ｓ_ｍｉｎ（ｔ）を有し得る。差Ｓ_ｄｓ（ｔ）が式１：
Ｓ_ｄｓ（ｔ）＝Ｓ_ｍａｘ（ｔ）−Ｓ_ｍｉｎ（ｔ） 式１
に従って計算され得る。式１は、Ｓ（ｔ）によって表される呼吸レベルの時間的な境界を見出すためのスライディングウィンドウ（スライド窓）範囲の計算を表し得る。

閾値Ｓ_ｄｅ（ｔ）が式２：
Ｓ_ｄｅ（ｔ）＝Ｓ_ｄｓ（ｔ）／Ｃ_１ 式２
に従って計算され得る。ただし、Ｃ_１は定数である。定数Ｃ_１は、連続した２つの心拍間での例えば酸素濃度又は胸囲などの呼吸機能の通常の変化の非常に大まかな見積もりを閾値Ｓ_ｄｅ（ｔ）が表すように、被検者の時間当たりの呼吸又は呼吸サイクルの推定平均回数に基づいて選定され得る。例えば、呼吸サイクルの推定平均回数が毎分６回である場合、定数Ｃ_１は、呼吸サイクル当たりの平均心拍数に相当し得る１０なる数値にし得る。

一部の実施形態において、定数Ｃ_１は、過度な“クリッピング”を回避するために、呼吸サイクル当たりの平均心拍数より小さい数値、例えばこの例においては５、に設定されてもよい。これら及びその他の実施形態において、被検体が平均の２倍（又は、その他の複数倍）以上の速さで吸入あるいは吐出する場合に起こる心拍は、二重（又はその他の多重）に計数し得る。このようなクリッピング量は妥当なきれいさのデータフィルタリングを可能にし得る。

第１の吸入関数Ｉ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）が式３：
Ｉ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）＝［Ｓ（ｔ_ｂ）−Ｓ（ｔ_ａ）］／Ｓ_ｄｅ（ｔ_ｂ） 式３
に従って計算され得る。ただし、Ｓ（ｔ_ｂ）は時間ｔ_ｂでの呼吸機能の瞬時測定値に対応する時間ｔ_ｂでのＳ（ｔ）の値であり、Ｓ（ｔ_ａ）は時間ｔ_ａでの呼吸機能の瞬時測定値に対応する時間ｔ_ａでのＳ（ｔ）の値であり、ｔ_ｂはｔ_ａより後であり、ｔ_ａ及びｔ_ｂは検出された心拍の連続対と一致し、Ｓ_ｄｅ（ｔ_ｂ）はｔ_ｂ−Ｔ_ｗからｔ_ｂまでの範囲内の時間ウィンドウＴ_ｗに関するＳ_ｄｅ（ｔ）の値である。

第２の吸入関数Ｉ_ｃ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）が式４：
Ｉ_ｃ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）
＝範囲−１≦Ｉ_ｃ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）≦１にクランプされたＩ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ） 式４
に従って計算され得る。

第３の吸入関数Ｉ_ｎ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）が式５：
Ｉ_ｎ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）＝［Ｉ_ｃ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）＋１］／２ 式５
に従って計算され得る。

式３−５の３つの吸入関数は概して、時間ｔ_ａ及びｔ_ｂにて検出された連続した心拍間にどれだけ吸入又は吐出が行われているかを指し示し得る。第３の吸入関数Ｉ_ｎ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）は、クランプにより０≦Ｉ_ｎ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）≦１の範囲内で変動し、各心拍インターバルｔ_ａからｔ_ｂを吸入中、吐出中、又はそれらの間のところとして分類する手段として機能し得る。例えば、第３の吸入関数Ｉ_ｎ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）が１又は０であるとき、関連する心拍インターバルはそれぞれ吸入中又は吐出中に生じているとして分類され得る。第３の吸入関数Ｉ_ｎ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）が１より小さく且つ０より大きいとき、関連する心拍インターバルは吸入と吐出との間のどこかとして分類され得る。

時間ｔ_ｎに起こる各検出心拍に対し、時間インターバルＤ（ｎ）が式６：
Ｄ（ｎ）＝ｔ_ｎ−ｔ_ｎ−１ 式６
に従って計算され得る。ただし、Ｄ（ｎ）は１つの心拍から次の心拍までの時間インターバルの長さを表す。各心拍に関する心拍数近似が、時間累算Ａ_ｄにてＤ（ｎ）を累算し、且つ心拍累算Ａ_ｂにて心拍ごとにＢ＝１を加算することによって計算され得る。

平均心拍数Ｐ（ｔ）が式７：
Ｐ（ｔ）＝［Ａ_ｂ×Ｃ_２］／Ａ_ｄ 式７
に従って計算され得る。ただし、Ｃ_２は定数である。定数Ｃ_２は、平均心拍数に関する所望の単位セットを得るための変換係数として選択され得る。時間及び／又は時間インターバルがここでの一部の実施形態において秒単位で測定される場合、定数Ｃ_２は、心拍数Ｐ（ｔ）に関して秒当たりの心拍数の単位が所望される場合に数値１として選択され、心拍数Ｐ（ｔ）に関して分当たりの心拍数の単位が所望される場合に数値６０として選択され、あるいは要求に応じてその他の好適値として選択され得る。

代替的に、吸入平均心拍数Ｐ_ｉ（ｔ）及び吐出平均心拍数Ｐ_ｅ（ｔ）の双方を計算するために、２つの異なる組の累算部が用いられてもよい。Ｐ_ｉ（ｔ）に関連付けられた累算部の組は、時間累算Ａ_ｉｄ及び心拍累算Ａ_ｉｂを含み得る。同様に、Ｐ_ｅ（ｔ）に関連付けられた累算部の組は、時間累算Ａ_ｅｄ及び心拍累算Ａ_ｅｂを含み得る。

量Ｄ（ｎ）及びＢは、各サイクルで全体量Ｄ（ｎ）及びＢが対応する累算に、Ｉ_ｎ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）＝１又は０の場合に全体が、０＜Ｉ_ｎ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）＜１の場合に一部が提供され得るように吸入関数Ｉ_ｎ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）によって重み付けられて、双方の組の累算部に分配され得る。より具体的には、Ｉ_ｎ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）＝１である場合、Ｄ（ｎ）全体及びＢ＝１がそれぞれ吸入の時間累算Ａ_ｉｄ及び心拍累算Ａ_ｉｂに提供され得る。そうでなく、Ｉ_ｎ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）＝０である場合、Ｄ（ｎ）全体及びＢ＝１がそれぞれ吐出の時間累算Ａ_ｅｄ及び心拍累算Ａ_ｅｂに提供され得る。そうでなく、０＜Ｉ_ｎ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）＜１である場合、時間インターバルＤ（ｎ）は分割時間インターバルであると決定されることができ、Ｄ（ｎ）及びＢ＝１の各々の第１部分ｐ_１＝Ｉ_ｎ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）がそれぞれ吸入の時間累算Ａ_ｉｄ及び心拍累算Ａ_ｉｂに提供され、且つＤ（ｎ）及びＢ＝１の各々の第２部分ｐ_２＝１−ｐ_１がそれぞれ吐出の時間累算Ａ_ｅｄ及び心拍累算Ａ_ｅｂに提供され得る。あるいは、分割時間インターバルで各組の累算部に提供される部分は、その他のアルゴリズムに従って決定されてもよい。

以上を考慮するに、吸入平均心拍数Ｐ_ｉ（ｔ）及び吐出平均心拍数Ｐ_ｅ（ｔ）は、それぞれ、式８及び９：
Ｐ_ｉ（ｔ）＝［Ａ_ｉｂ×Ｃ_２］／Ａ_ｉｄ 式８
Ｐ_ｅ（ｔ）＝［Ａ_ｅｂ×Ｃ_２］／Ａ_ｅｄ 式９
に従って計算され得る。

最後に、ストレス適応性Ｖ（ｔ）が、吸入中の心拍数と吐出中の心拍数との間の差として、式１０：
Ｖ（ｔ）＝Ｐ_ｉ（ｔ）−Ｐ_ｅ（ｔ） 式１０
に従ってモデル化され得る。

図３Ａ−３Ｂ、式１−１０及び関連記載を併せて参照するに、センサハブ３２６は、呼吸センサ３０２からの第１のデータ信号３０８と心臓センサ３０４からの第２のデータ信号３１０とを受信し、第１のデータ信号３０８と第２のデータ信号３１０とを時間的に同期させ得る。センサハブ３２６は更に、差Ｓ_ｄｓ（ｔ）及び／又は閾値Ｓ_ｄｅ（ｔ）を計算し得る。コンピューティング装置３０６の種々なコンポーネントは、要求通り、計算された値、パラメータ及び／又はデータ信号を後続のコンポーネントに伝達することができ、それにより、それら後続のコンポーネントは、ここに記載される対応する機能を果たし得る。なお、特定のコンポーネントが特定の計算又はその他処理を実行するものとして記載されている場合があるが、他の実施形態においては、記載のもの以外のコンポーネントがその特定の計算又はその他処理を実行してもよい。

平滑化フィルタ３２８は、第１のデータ信号３０８を数値微分部３３０に提供する前に、第１のデータ信号３０８をデジタルフィルタリングして、第１のデータ信号３０８を平滑化し得る。

数値微分部３３０は、平滑化フィルタ３２８から受信したデジタルフィルタリングされた第１のデータ信号に含まれた、あるいはそれから補間された測定値Ｓ（ｔ_ｂ）、Ｓ（ｔ_ａ）と、センサハブ３２６によって計算されたＳ_ｄｅ（ｔ_ｂ）とから、第１の吸入関数Ｉ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）を計算し得る。

クランプ３３２は、−１≦Ｉ_ｃ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）≦１なる範囲に第１の吸入関数Ｉ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）をクランプすることによって、第２の吸入関数Ｉ_ｃ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）を計算し得る。故に、第１の吸入関数Ｉ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）が１以上である場合、クランプ３３２は１を出力し得る。そうでなく、第１の吸入関数Ｉ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）が−１以下である場合、クランプ３３２は−１を出力し得る。そうでなく、第１の吸入関数Ｉ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）が−１と１との間である場合、クランプ３３２は第１の吸入関数Ｉ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）の値を出力し得る。

呼吸分類部３３４は、クランプ３３２によって出力された第２の吸入関数Ｉ_ｃ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）の値に基づいて、第３の吸入関数Ｉ_ｎ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）を計算し得る。第２の吸入関数Ｉ_ｃ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）が１である場合、呼吸分類部３３４は１を出力し得る。そうでなく、第２の吸入関数Ｉ_ｃ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）が−１である場合、呼吸分類部３３４はゼロを出力し得る。そうでなく、第２の吸入関数Ｉ_ｃ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）が−１と１との間である場合、呼吸分類部３３４はゼロと１との間の値を出力し得る。呼吸分類部３３４によって計算された第３の吸入関数Ｉ_ｎ（ｔ_ａ，ｔ_ｂ）の値は、制御信号３２０として心臓モジュール３１４に出力され得る。

心臓モジュール３１４の心拍検出部３３６は、センサハブ３２６から第２のデータ信号３１０を受信し、心拍を表す周期的な最大値が第２のデータ信号３１０内で検出される都度、心拍信号３４６を分配部３４０及び／又は心拍インターバルタイマ３３８に出力し得る。必要に応じて、連続した心拍間で後続の心拍が直前の心拍の継続時間のうちの或る所定の割合より短い時間内に検出されたときには、検出された心拍は廃棄されてもよい。例えば、直前の心拍の継続時間の長さの１／３内で検出された第２の心拍は、誤ったものと見なされて廃棄され得る。

心拍インターバルタイマ３３８は、心拍検出部３３６によって出力された、一連の検出心拍を表す心拍信号３４６を受信し得る。心拍インターバルタイマ３３８は、連続した検出心拍の各対間の各時間インターバルの長さを指し示す時間インターバル信号３４８を出力し得る。

分配部３４０は、心拍検出部３３６からの心拍信号３４６と、心拍インターバルタイマ３３８からの時間インターバル信号３４８と、呼吸分類部３３４からの制御信号３２０とを受信し得る。心拍信号３４６によって指し示される心拍、及び時間インターバル信号３４８によって指し示される時間インターバルは、上述の開示に従って、また、制御信号３２０に従って、あるいは制御信号３２０によって重み付けられて、吸入累算部ペア３４２、吐出累算部ペア３４４、又はこれら双方に提供され得る。

例えば、制御信号３２０が値１を含むとき、心拍信号３４６によって指し示される心拍、及び時間インターバル信号３４８によって指し示される時間インターバルは、それぞれ、吸入累算部ペア３４２内に含まれる吸入心拍累算部及び吸入時間累算部に提供され得る。それに代えて、あるいは加えて、制御信号３２０が値０を含むとき、心拍信号３４６によって指し示される心拍、及び時間インターバル信号３４８によって指し示される時間インターバルは、それぞれ、吐出累算部ペア３４４内に含まれる吐出心拍累算部及び吐出時間累算部に提供され得る。それに代えて、あるいは加えて、制御信号３２０がゼロと１との間の値を含むとき、心拍信号３４６によって指し示される心拍及び時間インターバル信号３４８によって指し示される時間インターバルの双方の第１部分ｐ_１（上述）が、それぞれ、吸入累算部ペア３４２内に含まれる吸入心拍累算部及び吸入時間累算部に提供され、且つ、心拍信号３４６によって指し示される心拍及び時間インターバル信号３４８によって指し示される時間インターバルの双方の第２部分ｐ_２（上述）が、それぞれ、吐出累算部ペア３４４内に含まれる吐出心拍累算部及び吐出時間累算部に提供得る。

吸入累算部ペア３４２及び吐出累算部ペア３４４の各々からの累算された心拍及び時間インターバルは、ストレス適応性分析エンジン３１８に提供され得る。そして、ストレス適応性分析エンジン３１８は、吸入累算部ペア３４２及び吐出累算部ペア３４４から受信した累算された心拍及び時間インターバルに基づいて、吸入平均心拍数Ｐ_ｉ（ｔ）及び吐出平均心拍数Ｐ_ｅ（ｔ）を計算し得る。

従って、ここに記載される一部の実施形態は、第１及び第２のデータ信号の各々から分布特性を抽出し、上述のようにそれら分布特性を組み合わせてストレス適応性又はその他の生理学的適応性を決定することによって、被検者のストレス適応性、又は被検者のその他の生理学的適応性を計算することができる。

図４は、被検者の生理学的適応性を測定する一方法例４００のフローチャートである。方法４００及び／又はその変形例は、全体的あるいは部分的に、ここに記載したシステム１０４、３００Ａ、３００Ｂの何れかなどのシステムによって実行され得る。それに代えて、あるいは加えて、方法４００及び／又はその変形例は、全体的あるいは部分的に、各々が被検者の対応する生理学的機能を指し示す第１及び第２のセンサによって生成される第１及び第２のデータ信号を用いるプロセッサ又はその他の処理装置によって実行され得る。別々のブロックとして図示されているが、様々なブロックは、所望の実装に応じて、より多くのブロックに分割されてもよいし、より少ないブロックに結合されてもよいし、あるいは排除されてもよい。

方法４００はブロック４０２で開始し、そこで、被検者の第１の生理学的機能を指し示す第１のデータ信号が第１のセンサから受信され得る。例えば、上述の第１のセンサ１０４Ｂ又は呼吸センサ３０２から、コンピューティング装置１０４Ａ又は３０６によって、あるいはコンピューティング装置１０４Ａ又は３０６の処理装置によって、第１のデータ信号が受信され得る。必要に応じて、方法４００は更に、第１のデータ信号を受信することに先立って、第１のセンサにて第１のデータ信号を生成することを含んでいてもよい。

ブロック４０４にて、上記被検者の第２の生理学的機能を指し示す第２のデータ信号が第２のセンサから受信され得る。例えば、上述の第２のセンサ１０４Ｃ又は心臓センサ３０４から、コンピューティング装置１０４Ａ又は３０６によって、あるいはコンピューティング装置１０４Ａ又は３０６の処理装置によって、第２のデータ信号が受信され得る。必要に応じて、方法４００は更に、第２のデータ信号を受信することに先立って、第２のセンサにて第２のデータ信号を生成することを含んでいてもよい。

ブロック４０６にて、第１のデータ信号及び第２のデータ信号に基づいて、被検者の適応性が計算され得る。

ブロック４０８にて、計算された適応性が報告され得る。例えば、医師若しくは看護師を含むヘルスケア従事者又は被検者などのユーザに、計算された適応性が報告され得る。

一部の実施形態において、ここに記載したように、第１の生理学的機能は呼吸機能を含み、第２の生理学的機能は心機能を含み、被検者の適応性は被検者のストレス適応性を含むとし得る。

当業者によって認識されるように、ここに開示されるこのプロセス及び方法並びにその他のプロセス及び方法において、それらプロセス及び方法で実行される機能は異なる順序で実行されてもよい。また、概説されるステップ及び処理は、単に例として提示されるものであり、それらステップ及び処理の一部は、開示の実施形態の本質を損ねることなく、省略され、より少ない数のステップ及び処理へと結合され、あるいは更なるステップ及び処理に展開されてもよい。

例えば、方法４００は更に、連続した検出心拍の各対が関連する時間インターバルの開始時間及び終了時間を定める一連の心拍を、第２のデータ信号内で検出することを含んでいてもよい。一連の心拍は、例えば図３Ｂの心拍検出部３３６によって検出され得る。関連する時間インターバルは、例えば図３Ｂの心拍インターバルタイマ３３８によって測定され得る。

これら及びその他の実施形態において、第１のデータ信号及び第２のデータ信号に基づいて被検者のストレス適応性を計算することは、被検者が概して息を吸っているときの時間インターバルと、被検者が概して息を吐いているときの時間インターバルとを決定することと、被検者が概して息を吸っているときの時間インターバルに対応する第１の平均心拍数を決定することと、被検者が概して息を吐いているときの時間インターバルに対応する第２の平均心拍数を決定することと、第１の平均心拍数と第２の平均心拍数との間の差を計算することとを含み得る。

これら及びその他の実施形態によれば、被検者が概して息を吸っているときの時間インターバルと、被検者が概して息を吐いているときの時間インターバルとを決定することは、各時間インターバルに関して、呼吸機能の第１の瞬時測定値と呼吸機能の第２の瞬時測定値との間の差を決定することを含み得る。第１の瞬時測定値は対応する時間インターバルの開始時間に対応し、第２の瞬時測定値は対応する時間インターバルの終了時間に対応し得る。この差は、例えば上述の閾値Ｓ_ｄｅ（ｔ_ｂ）のような閾値で割られ（除算され）得る。閾値で割られた差が１以上であるとき、上述の式１−１０の議論と同様に、被検者が対応する時間インターバルの間息を吸っていると決定され得る。それに代えて、あるいは加えて、閾値で割られた差が−１以下であるとき、上述の式１−１０の議論と同様に、被検者が対応する時間インターバルの間息を吐いていると決定され得る。それに代えて、あるいは加えて、閾値で割られた差が−１と１との間であるとき、上述の式１−１０の議論と同様に、対応する時間インターバルは第１部分と第２部分とを含む分割時間インターバルであり、第１部分において被検者は息を吸っており、第２部分において被検者は息を吐いていると決定され得る。

例えば式１−２に関して上述したように、この閾値は、例えばＴ_ｗ＝１０００秒といった所定の長さを有する時間ウィンドウ中での呼吸機能の最大の瞬時測定値と呼吸機能の最小の瞬時測定値との間の差に基づき得る。

それに代えて、あるいは加えて、被検者が概して息を吸っているときの時間インターバルに対応する第１の平均心拍数を決定することは、例えば上述の吸入心拍累算部Ａ_ｉｂのような第１の心拍累算部において、被検者が息を吸っていると決定された時間インターバルごとに１心拍を累算することを含み得る。例えば上述の吸入時間累算部Ａ_ｉｄのような第１の時間累算部において、被検者が息を吸っていると決定された各時間インターバルが累算され得る。各分割時間インターバル及び対応する心拍に関して、該分割時間インターバルの上記第１部分に対応する該分割時間インターバルのうちの第１の割合部分が、第１の時間累算部にて累算され、該対応する心拍のうちの同じ第１の割合部分が、第１の心拍累算部にて累算され得る。そして、第１の心拍累算部からの累算された心拍数の和が、第１の時間累算部からの対応する累算された時間インターバルの和で割られて（除算されて）、第１の平均心拍数の決定が完了され得る。

それに代えて、あるいは加えて、被検者が概して息を吐いているときの時間インターバルに対応する第２の平均心拍数を決定することは、例えば上述の吐出心拍累算部Ａ_ｅｂのような第２の心拍累算部において、被検者が息を吐いていると決定された時間インターバルごとに１心拍を累算することを含み得る。例えば上述の吐出時間累算部Ａ_ｅｄのような第２の時間累算部において、被検者が息を吐いていると決定された各時間インターバルが累算され得る。各分割時間インターバル及び対応する心拍に関して、該分割時間インターバルの上記第２部分に対応する該分割時間インターバルのうちの第２の割合部分が、第２の時間累算部にて累算され、該対応する心拍のうちの同じ第２の割合部分が、第２の心拍累算部にて累算され得る。そして、第２の心拍累算部からの累算された心拍数の和が、第２の時間累算部からの対応する累算された時間インターバルの和で割られて、第２の平均心拍数の決定が完了され得る。

一部の実施形態において、連続した検出心拍の各対は、関連する時間インターバルの対応する開始時間に検出された第１の心拍と、関連する時間インターバルの対応する終了時間に検出された第２の心拍とを含み得る。本開示の恩恵により認識されるように、所与の時間インターバルの第１の心拍は、直前の時間インターバルの第２の心拍に相当し得る。これら及びその他の実施形態において、第２のデータ信号内で一連の心拍を検出することは、各関連する時間インターバルの継続時間を計算することを含み得る。各時間インターバルの継続時間が直前の時間インターバルの継続時間と比較され得る。所与の時間インターバルの継続時間が、直前の時間インターバルの継続時間のうちの所定の割合（例えば、１／３）より短いときには、所与の時間インターバルの第２の心拍が廃棄され、第１の心拍は、検出された一連の心拍のうちの次の心拍と対にされ得る。従って、一部の実施形態は、誤った検出心拍を廃棄するように第２のデータ信号をフィルタリングあるいはその他の方法で処理することを含み得る。

図５は、本開示に従ってストレス適応性又はその他の生理学的適応性を決定するように構成されたコンピューティング装置５００の一例を示すブロック図である。コンピューティング装置５００は、図３Ａ−３Ｂのコンピューティング装置３０６の一実施形態の一例である。非常に基本的な構成５０２において、コンピューティング装置５００は典型的に、１つ以上のプロセッサ５０４とシステムメモリ５０６とを含んでいる。プロセッサ５０４とシステムメモリ５０６との間での通信のためにメモリバス５０８が使用され得る。

所望の構成に応じて、プロセッサ５０４は、以下に限られないが、マイクロプロセッサ（μＰ）、マイクロコントローラ（μＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、又はこれらの組合せを含む如何なる種類のものであってもよい。プロセッサ５０４は、例えばレベル１キャッシュ５１０及びレベル２キャッシュ５１２などの１階層以上のキャッシュと、プロセッサコア５１４と、レジスタ５１６とを含み得る。一例に係るプロセッサコア５１４は、算術論理ユニット（ＡＬＵ）、浮動小数点ユニット（ＦＰＵ）、デジタル信号プロセッシングコア（ＤＳＰコア）、又はこれらの組合せを含み得る。一例に係るメモリコントローラ５１８もプロセッサ５０４とともに使用され得る。あるいは、一部の実装例において、メモリコントローラ５１８はプロセッサ５０４の集積部分であってもよい。

所望の構成に応じて、システムメモリ５０６は、以下に限られないが、揮発性メモリ（例えばＲＡＭなど）、不揮発性メモリ（例えばＲＯＭ、フラッシュメモリなど）、又はこれらの組合せを含む如何なる種類のものであってもよい。システムメモリ５０６は、オペレーティングシステム５２０、１つ以上のアプリケーション５２２、及びプログラムデータ５２４を含み得る。アプリケーション５２２は、図４の方法４００に関して説明したものを含むここに記載の機能を実行するように構成された適応性アルゴリズム５２６を含み得る。プログラムデータ５２４は、ここに記載したような適応性アルゴリズム５２６を用いた処理に有用であり得る適応性データ５２８を含み得る。一部の実施形態において、アプリケーション５２２は、被検者の生理学的適応性の測定がここに記載のように提供され得るよう、オペレーティングシステム５２０上でプログラムデータ５２４と協働するように構成され得る。

コンピューティング装置５００は、更なる機能又は機能性と、基本構成５０２とその他のデバイス及びインタフェースとの間での通信を容易にする更なるインタフェースとを有していてもよい。例えば、バス／インタフェースコントローラ５３０を用いて、基本構成５０２と１つ以上のデータ記憶装置５３２との間でのストレージインタフェースバス５３４を介した通信が容易にされ得る。データ記憶装置５３２は、リムーバブル記憶装置５３６、非リムーバブル記憶装置５３８、又はこれらの組合せとし得る。リムーバブル及び非リムーバブルな記憶装置の例は、数例挙げると、例えばフレキシブルディスクドライブ及びハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの磁気ディスク装置、例えばコンパクトディスク（ＣＤ）ドライブ又はデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）ドライブなどの光ディスクドライブ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、及びテープドライブを含む。コンピュータ記憶媒体の例は、例えばコンピュータ読み取り可能命令、データ構造、プログラムモジュール又はその他のデータなどの情報の記憶のための何らかの方法又は技術で実装される、揮発性及び不揮発性の、リムーバブル及び非リムーバブルな媒体を含み得る。

システムメモリ５０６、リムーバブル記憶装置５３６及び非リムーバブル記憶装置５３８は、コンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体は、以下に限られないが、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去・プログラム可能型読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ若しくはその他のメモリ技術、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）若しくはその他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置若しくはその他の磁気記憶装置、又は、所望の情報を格納するために使用されてコンピューティング装置５００によってアクセスされ得るその他の媒体を含む。如何なるこれらコンピュータ記憶媒体もコンピューティング装置５００の一部とし得る。

コンピューティング装置５００はまた、様々なインタフェース装置（例えば、出力装置５４２、周辺インタフェース５４４、及び通信装置５４６）から基本構成５０２へのバス／インタフェースコントローラ５３０を介した通信を容易にするインタフェースバス５４０を含み得る。出力装置５４２の例は、グラフィックス処理ユニット５４８及びオーディオ処理ユニット５５０を含み、これらは、１つ以上のＡ／Ｖポート５５２を介して例えばディスプレイ又はスピーカなどの様々な外部装置と通信するように構成され得る。周辺インタフェース５４４の例は、シリアルインタフェースコントローラ５５４又はパラレルインタフェースコントローラ５５６を含み、これらは、１つ以上のＩ／Ｏポート５５８を介して、例えば入力装置（例えば、キーボード、マウス、ペン、音声入力装置、タッチ式入力装置など）又はその他の周辺機器（例えば、プリンタ、スキャナなど）などの外部装置と通信するように構成され得る。一例に係る通信装置５４６はネットワークコントローラ５６０を含み、これは、１つ以上の通信ポート５６４を介してネットワーク通信リンク上で１つ以上のその他のコンピューティング装置５６２と通信することを容易にするように構成され得る。

ネットワーク通信リンクは通信媒体の一例である。通信媒体は典型的に、コンピュータ読み取り可能命令、データ構造、プログラムモジュール、又は例えば搬送波若しくはその他の伝送機構などの変調データ信号内のその他のデータによって具現化され、如何なる情報配信媒体をも含み得る。“変調データ信号”とは、その特徴のうちの１つ以上が当該信号内に情報をエンコードするように設定あるいは変化される信号とし得る。非限定的な例として、通信媒体は、例えば有線ネットワーク若しくは直接配線接続などの有線媒体と、例えば音響、無線周波数（ＲＦ）、マイクロ波、赤外線（ＩＲ）及びその他の無線媒体などの無線媒体とを含み得る。ここで使用されるコンピュータ読み取り可能媒体なる用語は、記憶媒体と通信媒体との双方を含み得る。

コンピューティング装置５００は、例えば携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、パーソナルメディアプレーヤ装置、無線ウェブ閲覧装置、パーソナルヘッドセット装置、用途特定装置、上述の機構の何れかを含む複合型装置などの、小さいフォームファクタの可搬式（あるいは携帯式）の電子機器の一部として実装され得る。コンピューティング装置５００はまた、ノート型コンピュータ及びそれ以外のコンピュータ構成の双方を含め、パーソナルコンピュータとして実装されてもよい。

ここに記載された全ての例及び条件の説明は、本発明及び技術を進歩させるために本発明者が提供する概念を読者が理解することを支援するための教育的目的でのものであり、そのような具体的に記載された例及び条件への限定ではないとして解釈されるべきである。本発明の実施形態を詳細に説明してきたが、理解されるように、これらの実施形態には、本発明の精神及び範囲を逸脱することなく、様々な変形、代用及び改変が為され得る。

１０２ 被検者
１０４ システム
１０４Ａ コンピューティング装置
１０４Ｂ、１０４Ｃ センサ
２０２、２０４ データ信号
３００Ａ、３００Ｂ システム
３０２ 呼吸センサ
３０４ 心臓センサ
３０６ コンピューティング装置
３０８ 第１のデータ信号
３１０ 第２のデータ信号
３１２ 出力装置
３１４ 心臓モジュール
３１６ 呼吸モジュール
３１８ ストレス適応性分析エンジン
３２０ 制御信号
３２６ センサハブ
３２８ 平滑化フィルタ
３３０ 数値微分部
３３２ クランプ
３３４ 呼吸分類部
３３６ 心拍検出部
３３８ 心拍インターバルタイマ
３４０ 分配部
３４２ 吸入累算部ペア
３４４ 吐出分類部ペア
３４６ 心拍信号
３４８ 時間インターバル信号

Claims (20)

1. 被検者の生理学的適応性を測定する方法であって、
   第１のセンサから、前記被検者の第１の生理学的機能を指し示す第１のデータ信号を受信するステップと、
   第２のセンサから、前記被検者の第２の生理学的機能を指し示す第２のデータ信号を受信するステップと、
   前記第１のデータ信号及び前記第２のデータ信号に基づいて前記被検者の適応性を計算するステップと、
   計算された適応性を報告するステップと、
   を有する方法。
2. 前記第１及び第２の生理学的機能の各々は時間とともに変動し、前記第２の生理学的機能の変動性は前記第１の生理学的機能の変動性に依存する、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１及び第２のデータ信号は、前記被検者が無制御環境で動いている間に受信される、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１の生理学的機能は、呼吸機能、皮膚機能及び運動機能のうちの１つを含み、
   前記第２の生理学的機能は、心機能、呼吸機能及び生化学的機能のうちの１つを含む、
   請求項１に記載の方法。
5. 前記第１の生理学的機能は呼吸機能を含み、前記第２の生理学的機能は心機能を含み、前記被検者の前記適応性は前記被検者のストレス適応性を含む、請求項１に記載の方法。
6. 当該方法は更に、前記第２のデータ信号内で一連の心拍を検出するステップを含み、連続した検出心拍の各対が、関連する時間インターバルの開始時間及び終了時間を定め、
   前記第１及び第２のデータ信号に基づいて前記被検者のストレス適応性を計算するステップは、
   前記被検者が概して息を吸っているときの時間インターバルと、前記被検者が概して息を吐いているときの時間インターバルとを決定するステップと、
   前記被検者が概して息を吸っているときの時間インターバルに対応する第１の平均心拍数を決定するステップと、
   前記被検者が概して息を吐いているときの時間インターバルに対応する第２の平均心拍数を決定するステップと、
   前記第１の平均心拍数と前記第２の平均心拍数との間の差異を計算するステップと
   を有する、
   請求項５に記載の方法。
7. 前記被検者が概して息を吸っているときの時間インターバルと、前記被検者が概して息を吐いているときの時間インターバルとを決定するステップは、各時間インターバルに関して、
   前記呼吸機能の第１の瞬時測定値と前記呼吸機能の第２の瞬時測定値との間の差を決定し、ただし、該第１の瞬時測定値は対応する時間インターバルの前記開始時間に対応し、該第２の瞬時測定値は前記対応する時間インターバルの前記終了時間に対応し、
   前記差を閾値で割り、
   前記閾値で割られた前記差が１以上であるときに、前記被検者が前記対応する時間インターバルの間息を吸っていると決定し、
   前記閾値で割られた前記差が−１以下であるときに、前記被検者が前記対応する時間インターバルの間息を吐いていると決定し、
   前記閾値で割られた前記差が−１と１との間であるときに、前記対応する時間インターバルは、前記被検者が息を吸っている第１部分と前記被検者が息を吐いている第２部分とを含む分割時間インターバルであると決定する
   ことを含む、
   請求項６に記載の方法。
8. 前記閾値は、所定の長さを有する時間ウィンドウ中での前記呼吸機能の最大の瞬時測定値と前記呼吸機能の最小の瞬時測定値との間の差に基づき、
   前記被検者が概して息を吸っているときの時間インターバルに対応する第１の平均心拍数を決定するステップは、
   第１の心拍累算部において、前記被検者が息を吸っていると決定された時間インターバルごとに１心拍を累算し、
   第１の時間累算部において、前記被検者が息を吸っていると決定された各時間インターバルを累算し、
   各分割時間インターバル及び対応する心拍に関して、
   前記第１の時間累算部において、該分割時間インターバルの前記第１部分に対応する該分割時間インターバルのうちの第１の割合部分を累算し、
   前記第１の心拍累算部において、該対応する心拍のうちの同じ第１の割合部分を累算し、
   前記第１の心拍累算部からの累算された心拍数の和を、前記第１の時間累算部からの対応する累算された時間インターバルの和で割る、
   ことを含み、
   前記被検者が概して息を吐いているときの時間インターバルに対応する第２の平均心拍数を決定するステップは、
   第２の心拍累算部において、前記被検者が息を吐いていると決定された時間インターバルごとに１心拍を累算し、
   第２の時間累算部において、前記被検者が息を吐いていると決定された各時間インターバルを累算し、
   各分割時間インターバル及び対応する心拍に関して、
   前記第２の時間累算部において、該分割時間インターバルの前記第２部分に対応する該分割時間インターバルのうちの第２の割合部分を累算し、
   前記第２の心拍累算部において、該対応する心拍のうちの同じ第２の割合部分を累算し、
   前記第２の心拍累算部からの累算された心拍数の和を、前記第２の時間累算部からの対応する累算された時間インターバルの和で割る、
   ことを含む、
   請求項７に記載の方法。
9. 連続した検出心拍の各対は、前記関連する時間インターバルの対応する開始時間に検出された第１の心拍と、前記関連する時間インターバルの対応する終了時間に検出された第２の心拍とを含み、
   所与の時間インターバルの前記第１の心拍は、直前の時間インターバルの前記第２の心拍に相当し、
   前記第２のデータ信号内で一連の心拍を検出するステップは、
   前記関連する時間インターバルの各々の継続時間を計算し、
   各時間インターバルの継続時間を直前の時間インターバルの継続時間と比較し、
   前記所与の時間インターバルの前記継続時間が、前記直前の時間インターバルの前記継続時間のうちの所定の割合より短いときには、前記所与の時間インターバルの前記第２の心拍を廃棄し、前記第１の心拍を、検出された前記一連の心拍のうちの次の心拍と対にする、
   ことを含む、
   請求項６に記載の方法。
10. 被検者の生理学的適応性を測定するシステムであって、
    前記被検者の第１の生理学的機能を指し示す第１のデータ信号を生成するように構成された第１のセンサと、
    前記被検者の第２の生理学的機能を指し示す第２のデータ信号を生成するように構成された第２のセンサと、
    前記第１のセンサ及び前記第２のセンサに通信可能に結合されたコンピューティング装置であり、
    前記第１のデータ信号及び前記第２のデータ信号を受信し、
    前記第１のデータ信号及び前記第２のデータ信号に基づいて前記被検者の適応性を計算し、且つ
    計算された適応性を、出力装置を介してユーザに報告する、
    ように構成されたコンピューティング装置と、
    を有するシステム。
11. 前記第１のセンサは、呼吸インダクタンスプレチスモグラフ（ＲＩＰ）、血中酸素濃度センサ、又は呼気センサを有する、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記第２のセンサは、心拍数モニタ、心電図記録（ＥＣＧ）装置、又はホルター心電計を有する、請求項１０に記載のシステム。
13. 当該システムを携帯式にするよう、当該システムに電力供給するように構成された電池、を更に有する請求項１０に記載のシステム。
14. 前記第１のセンサは呼吸センサを有し、
    前記第２のセンサは心臓センサを有し、
    前記コンピューティング装置は、
    前記呼吸センサ及び前記心臓センサに通信可能に結合されたセンサハブと、
    前記センサハブに通信可能に結合された呼吸モジュールと、
    前記センサハブ及び前記呼吸モジュールに通信可能に結合された心臓モジュールと、
    前記心臓モジュールに通信可能に結合されたストレス適応性分析エンジンと、
    前記ストレス適応性分析エンジンに通信可能に結合された出力装置と
    を有する、
    請求項１０に記載のシステム。
15. 前記センサハブは、前記第１のデータ信号と前記第２のデータ信号とを受信し且つ時間的に同期させるように構成され、
    前記呼吸モジュールは、前記被検者が概して息を吸っているときの時間インターバルと、前記被検者が概して息を吐いているときの時間インターバルとを決定するように構成され、
    前記呼吸モジュールは、
    平滑化フィルタと、
    前記平滑化フィルタに通信可能に結合された数値微分部と、
    前記数値微分部に結合されたクランプと、
    前記クランプに通信可能に結合された呼吸分類部と
    を有し、
    前記心臓モジュールは、前記被検者が概して息を吸っているときの時間インターバルと前記被検者が概して息を吐いているときの時間インターバルと、に関する心拍及び時間インターバルデータを収集するように構成され、
    前記心臓モジュールは、
    心拍検出部と、
    前記心拍検出部に通信可能に結合された心拍インターバルタイマと、
    前記心拍検出部及び前記心拍インターバルタイマに通信可能に結合された分配部と、
    前記分配部に通信可能に結合された吸入累算部ペアと、
    前記分配部に通信可能に結合された吐出累算部ペアと、
    を有し、
    前記ストレス適応性分析エンジンは、
    前記被検者が概して息を吸っているときの時間インターバルに対応する第１の平均心拍数を決定し、
    前記被検者が概して息を吐いているときの時間インターバルに対応する第２の平均心拍数を決定し、且つ
    前記第１の平均心拍数と前記第２の平均心拍数との間の差異を、前記計算されたストレス適応性として計算する
    ように構成され、
    前記出力装置は表示装置を有する、
    請求項１４に記載のシステム。
16. 被検者の生理学的適応性を測定するための処理をコンピューティングシステムに実行させるコンピュータ命令を実行するように構成されたプロセッサであって、前記処理は、
    第１のセンサから、前記被検者の第１の生理学的機能を指し示す第１のデータ信号を受信するステップと、
    第２のセンサから、前記被検者の第２の生理学的機能を指し示す第２のデータ信号を受信するステップと、
    前記第１のデータ信号及び前記第２のデータ信号に基づいて前記被検者の適応性を計算するステップと、
    計算された適応性を報告するステップと、
    を有する、プロセッサ。
17. 前記被検者の前記計算された適応性は、前記被検者の計算された呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）を有する、請求項１６に記載のプロセッサ。
18. 前記計算された適応性は定数を有する、請求項１６に記載のプロセッサ。
19. 前記第１のデータ信号及び前記第２のデータ信号に基づいて前記被検者の適応性を計算するステップは、前記第１のデータ信号及び前記第２のデータ信号の各々から分布特性を抽出し、且つ該スペクトル特性を組み合わせて前記適応性を決定することを含む、請求項１６に記載のプロセッサ。
20. 前記処理は更に、
    前記第１のデータ信号と前記第２のデータ信号とを時間的に同期させるステップと、
    前記第１のデータ信号を平滑化するよう前記第１のデータ信号をデジタルフィルタリングするステップと
    を含む、請求項１６に記載のプロセッサ。

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