JP2017136406A - 個人化された栄養および保健アシスタント - Google Patents

Abstract

【課題】個人化された栄養および保健アシスタントを提供すること【解決手段】本発明は、ユーザの一般的な保健、健康、および／またはスポーツの実績に関する個人化情報システムの確立、実装、および管理に関する。少なくとも１つの光源と、少なくとも１つの光検出器と、検出される信号からＶＣＯ２の少なくとも１つの値またはＶＯ２の少なくとも１つの値を生成または記憶する少なくとも１つの構成要素とを含む、対象の経皮測定が可能なシステムが開示される。【選択図】なし

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、米国仮特許出願第６１／５０５，８７７号（２０１１年７月８日出願）、および米国仮特許出願第６１／６１４，１９１号（２０１２年３月２２日出願）の優先権の利益を主張し、これらの両出願は、その全体が参照することにより本明細書に援用される。

（発明の分野）
本発明は、連続的なリアルタイムかつ長期の代謝フィードバックをユーザに提供するための携帯用デバイスの使用に特に影響する、健康、保健、およびスポーツの実績の分野に関する。一実施形態では、本発明は、個人的健康、保健、および／またはスポーツの実績の目標に向かった進歩（または目標の維持）を推進するために、リアルタイム個人化栄養および／または運動指導をユーザに提供するように、そのようなデータの同時評価を行ってもよい。本発明はまた、科学および／または臨床研究、ならびに一般的な消費者用途の目的で、そのような代謝、生理学、気分、および／または挙動データの適用に使用されてもよい。本発明は、ソーシャルネットワーキングおよび／またはソーシャルゲーム環境で個人化ユーザを使用することによって、ユーザに個人的健康、保健、および／またはスポーツの実績の目標を達成する気にさせるように、そのようなデータを実装してもよい。利用される測定技術は、一実施形態では、間接熱量測定法および経皮分光光度法の分野に関してもよい。

（発明の背景）
工業化および技術的時代の開始は、人間の食事および我々が毎日身体に課する身体的需要に多大な影響を及ぼしてきた。自家製の低カロリー食糧資源を耕作するためにエネルギーを消費しなければならない代わりに、先進国および発展途上国内の多数の人々は、現在、スーパーマーケットまたはファストフードチェーンから種々の市販の高カロリー食事をすぐに手に入れられる。これに加えて、これらの人々の最大の割合は、オフィスでの仕事に従事するか、テレビを観るか、コンピュータゲームで遊ぶか、読書をするか、または社交的に交流するかのいずれかにおいて座ったままの姿勢で起きている時間の大部分を過ごす（２０１０ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｔｉｍｅ Ｕｓｅ Ｓｕｒｖｅｙ ａｎｄ ｔｈｅ ２００７−２００９ Ｃａｎａｄｉａｎ Ｈｅａｌｔｈ Ｍｅａｓｕｒｅｓ Ｓｕｒｖｅｙ）。

残念ながら、人体は、そのような「高カロリー摂取量・低カロリー消費量」の生活様式のために設計されておらず、現代社会に特徴的な多数の重篤な代謝性疾患（例えば、肥満、糖尿病、代謝症候群、心臓血管疾患等）が、現代人の生活様式の不利益を反映する。２００９ Ｇｌｏｂａｌ Ｈｅａｌｔｈ Ｒｉｓｋｓ報告書（ＷＨＯ，２００９）によれば、死亡率に対する５つの主要な全体的危険のうちの４つは、代謝異常に関し、これらは、高血圧（死亡率の１３％を占める）、高血糖（６％）、運動不足（６％）、および体重超過または肥満（５％）である。同時に、心血管系死亡率の大部分（６１％）を占める８つの危険因子のうちの６つは、現代の生活様式を表す（すなわち、高血圧、高肥満度指数、高コレステロール、高血糖、低果物および野菜摂取量、および運動不足）。これらの調査は、人類の健康および平均余命を向上させるために対処される必要がある、最も重要な明確かつ単純な実態を提供するが、好ましい変化は、ほとんど観察されていない。

ほとんどの人々は、自分の一般的健康を維持するか、または向上させるために、定期的な運動の重要性を実感しているが、自分自身の挙動を現実的に観察して評価することができないことが、個人的健康目標の達成を妨げる。例えば、Ｓｔａｔｓｃａｎは、近年、カナダ人の５０％が１週間に最低１８０〜２１０分の運動に定期的に参加したと報告した一方で、実際には、１５％しか１週間に１５０分の最低推奨さえ達成していないことを報告した。さらに顕著なことは、自分自身の栄養状態（例えば、低血糖値が、めまい、耐えられないほどの空腹、渇望、および／または気分の動揺というかなり主観的な体験として現れる一方で、高血糖値の指標は、事実上、存在しない）、睡眠の質、またはストレスのレベルを現実的に観察して評価できないことである。これらの欠点を念頭に置くと、ほとんどの現代人が、たとえ誠心誠意に取り掛かったとしても、個人的健康、保健、および／またはスポーツの実績の目標を達成できないことは、驚きではない。

現代社会には、指導を提供し、一般的健康および保健を向上させるというこれらの目標を支援する体育館および食餌療法組織がある。大部分が成功しているが、低頻度の交流セッションが、そのような企業の典型的な特徴であり、会員は、しばしば、契約が満期に達した時に以前の生活様式に戻る。これらの団体のうちの事実上いずれも、個人的食餌療法または健康維持目標に関して達成している進歩についてリアルタイムの動機付けおよびフィードバックを会員に提供する能力を持たず、仮にあったとしても、さらに、切望されるリアルタイムの栄養および運動指導および支援をメンバーに提供するようにほとんど適合されていない。

皮肉なことに、我々にそのような不健康な生活様式をもたらした、まさにその現象（技術）が、我々の悩みのうちのいくつかに対する解決策を提供することもできる。我々の代謝率に関する即時情報を、多種多様の代謝測定デバイス（例えば、ＲｅｅＶｕｅおよびＭｅｔａＣｈｅｃｋ（Ｋｏｒｒ）、ＭｅｄＧｅｍ（登録商標）およびＢｏｄｙＧｅｍ（登録商標）（Ｍｉｃｒｏｌｉｆｅ）、Ｑｕａｒｋ ＲＭＲおよびＦｉｔｍａｔｅ（ＣＯＳＭＥＤ）、Ｄｏｕｇｌａｓ Ｂａｇ、代謝チャンバ等）の使用を通して取得することができる一方で、我々の身体組成に関する知識（すなわち、体脂肪質量に対する除脂肪体重の比）を、一連の現代技法および技術（例えば、同位体希釈、磁気共鳴映像法、水中体重測定、コンピュータ断層撮影法、中性子放射化、二重エネルギーＸ線吸収測定法（ＤＥＸＡ）、ＢｏｄｙＭｅｔｒｉｘ超音波、ＢｏｄＰｏｄ（ＬＭｉ）、Ｔａｎｉｔａ、皮膚の襞の測定、ＢＭＩ計算、およびＫａｔｃｈ−ＭｃＡｒｄｌｅ式と組み合わせたＨａｒｒｉｓ−Ｂｅｎｅｄｉｃｔの式等の式の使用）を通して取得することができる。それ自体では一般的健康の向上のために不可欠ではないが、身体組成は、糖尿病、高血圧、高コレステロール、心臓血管疾患、ホルモンの不均衡等を発症する危険の重要な決定要因であることが示されており、個人の身体組成についての知識は、日々の食事および運動に関する正しい決定を行うのに我々を援助することにおいて極めて役立ち得る。同時に、装着型エネルギー追跡デバイスが、近年、我々のカロリー消費量に関する情報の提供のために例外的に好評となっている（例えば、Ｆｉｔｂｉｔ、Ｂｏｄｙｂｕｇｇ（登録商標）（ＢｏｄｙＭｅｄｉａ）、Ｎｉｋｅ＋ＦｕｅｌＢａｎｄ、Ｂａｓｉｓ ｗａｔｃｈ、ＭｏｔｏＡｃｔｖ（Ｍｏｔｏｒｏｌａ）、ｍｙＴＲＥＫ（Ｓｃｏｓｃｈｅ）、Ｆｏｒｅｒｕｎｎｅｒ（登録商標）（Ｇａｒｍｉｎ）等）一方で、我々が近似エネルギー消費量および／またはエネルギー消費を記録および追跡することを可能にする多数の携帯電話アプリケーションが存在する（例えば、Ｆｉｔｏｃｒａｃｙ、Ｒｕｎｋｅｅｐｅｒ、Ｅｎｄｏｍｏｎｄｏ、Ｃａｒｄｉｏｔｒａｉｎｅｒ、Ａｄｉｄａｓ ＭｉＣｏａｃｈ、ｉｎｔｅｌｌｉ−Ｄｉｅｔ、ＤａｉｌｙＢｕｒｎ、ＮｕｔｒｉＴｉｍｉｎｇ等）。他の自己定量化デバイスおよびアプリケーションは、睡眠パターン（例えば、Ｚｅｏ）、気分（例えば、ＨｅａｌｔｈｙＰｌａｃｅ、Ｍｏｏｄ ２４／７）、およびストレスレベル（例えば、Ｂａｓｉｓ ｗａｔｃｈ、Ｓｔｒｅｓｓ Ｔｒａｃｋｅｒ等）を追跡することを目指す。最後に、市場への運動感知コンピュータゲーム（例えば、ＮｉｎｔｅｎｄｏのＷｉｉ）の近年の導入が、主に即時中継ユーザ運動によってゲームの中のアバターに提供される娯楽要素の結果として、個人の健康維持レベルを向上させる重要な意欲を多くの人々に提供している。

しかしながら、全ての技法および技術を考慮すると、個人の毎日のエネルギー消費量、（摂取量とは対照的な）エネルギー摂取、および栄養状態（すなわち、どの主要栄養資源をユーザが所与の瞬間に代謝燃料として利用しているか）の高度に正確なリアルタイム評価が可能な革新技術の存在が、明らかに市場から欠けたままである。現在の装着型リアルタイム測定デバイスは、そこからリアルタイムエネルギー消費レベルを推定することができる、運動感知（加速度計）、心拍数、電気皮膚反応、および皮膚温度等の変数を利用する。残念ながら、これらのデバイスのほとんどは、適度に正確かつユーザ非特異的な熱量測定出力しか提供しない。

これらの欠点が特に重要である分野は、プロのスポーツ選手のトレーニングおよび体作りである。スポーツ選手のリアルタイム生理学的監視および体作りは、一流のスポーツ選手が最大の実績を確保し、成績および世界記録の幅を広げ続けるために不可欠になりつつある。一流のスポーツ選手のマネージャ、コーチ、およびトレーナは、スポーツ選手の調子を整えて体作りをするように、または競技しながらスポーツ選手に指導するように、最先端の技術にますます依存している。ＧＰＳおよび心拍数監視が、この環境で一般的になりつつある一方で、最大の実績を達成するように、全般的な調節、競争前の下準備のため、および競技中の栄養および運動体制の組み合わせが、ますます注目されている。この目的を達成するために、全般的な調節中、競技前および中の栄養および運動の組み合わせを最適化するために使用することができる、代謝データの正確なリアルタイム監視を提供することができる技術は存在しない。現在まで、スポーツ選手の実績を管理するためのリアルタイムデータを提供するように、ＧＰＳおよび心拍数感知に加えて、視覚的監視技術が最も一般的に適用されているが、それらのうちのいずれも、栄養摂取および消費量を上記の式に統合する必要性の増大を十分に満たしていない。

加えて、上述の装着型革新技術のほとんど全てが満足できないか、または不正確なフィードバックをユーザにもたらす欠点を抱えており、それらのうちのほとんどが、ユーザの個人的呼吸商（ＲＱ）のリアルタイム推定値をユーザに提供しない。ＲＱ値の重要性は、身体が、その代謝活動のために所与の瞬間に利用している主要エネルギー源を解明する能力にある（すなわち、ＲＱ値は、呼吸商が測定される瞬間に、どのような種類のエネルギー資源をユーザが燃焼しているかを解明する）。これは、ＲＱ値が、燃焼プロセス中に消費されるＯ_２の１分子につき産生されるＣＯ_２の分子の比を表し、そのようなものとして、燃焼物質の分子構造を反映するため、可能である（例えば、炭水化物が脂肪分子よりも酸化させられ、したがって、脂肪の燃焼と比較した場合、炭水化物の燃焼がより高いＲＱ値をもたらす）。リアルタイムＲＱ値の正確な決定は、代謝異常に苦しむユーザにとって非常に貴重であり得る（０．７に近いＲＱ値がしばしば、異化代謝および糖尿病を示す一方で、高血糖インデックス食は、１．０に近いＲＱ値によって特徴付けられる）。同時に、これらの値は、単純に適正な代謝恒常性を維持したい人々にとって極めて有用であり得る。

人間の代謝は、典型的には、０．７（脂肪のみの燃焼に特徴的である）および１．０（高度酸化炭水化物の燃焼に特徴的である）の範囲内のＲＱ値によって特徴付けられる。他の既知のＲＱ値は、エタノール燃焼（０．６７）、タンパク質燃焼（０．８２）、混合物質燃焼（０．８５）、および脂質合成（１．０〜１．２）の値を含む：

表１は、食物の２つのサブセットの比例燃焼から産生されるエネルギーと対応するＲＱ値との間の関係を示す。

リアルタイム代謝データ（リアルタイムエネルギー消費量およびリアルタイムＲＱ等）の精度は、ユーザの安静時代謝パラメータ（間接熱量測定法を通して取得可能である）を用いて測定デバイスを較正することによって増加させることができる。そのようなデータは、ユーザの代謝率を決定するためにユーザの真の安静時呼吸商（ＲＱ）を利用する間接熱量測定デバイスから取得することができる。しかしながら、現在市場に出ている全ての手持ち式／家庭用ユーザ熱量測定デバイスは、この能力を提供しない一般的ＲＱ値（通常は０．８５）を利用する。例えば、特許文献１において、Ｍａｕｌｔは、吸気および呼気の中の酸素の量の直接測定を通して、ユーザの酸素消費速度を決定することができるデバイスを説明している。しかしながら、ＣＯ_２測定は、設計に含まれず、本デバイスは、ユーザの（結果として偏った不正確な）代謝率を計算するために仮定呼吸商値に依存する。改良型設計（特許文献２および特許文献３）では、Ｍａｕｌｔは、吸気および呼気を通して照射されたときの赤外光の吸収を測定することによって、ユーザのＣＯ_２産生速度を決定している。この種類のＣＯ_２センサは、急速な応答時間を有し、したがって、呼吸毎のガス組成分析中に全ての呼吸の正確な特性化を可能にする（すなわち、本デバイスは、空気流経路の直接内部でガス分析を可能にし、ガス蓄積のためのサンプリングチャンバ、または以下でさらに詳細に説明される、本発明の「一定間隔較正ユニット」（ＲＩＣＵ）について説明されるような、より入手しやすい低速ガス分析センサの使用を含まない）。高価な急速応答型センサの使用の結果として高価であるほかに、本デバイスは、非連続的使用のみに好適であり、ユーザが実際に息をデバイスに吹き込んでいる期間中にユーザの呼吸商または代謝率に関するリアルタイムフィードバックを提供することしかできない（これは、本発明において以下で説明される「連続リアルタイム監視デバイス」（ＣｒｔＭＤ）とは対照的である）。

同様に、身体組成分析のための入手しやすい技法が、一般化された不正確な結果を提供する一方で、正確な身体組成決定が可能な技法は、常に、機器を操作し、結果を分析するために、高価で煩雑な時間のかかる手順、ならびに高度な訓練を受けた技術者の技能を伴う。また、正確な革新技術は、しばしば、大型の固定機器（大抵は臨床または研究室環境に位置する）の使用を必要とし、これは、ごく少数の人々しか自分の個人身体組成に関する正確な知識に定期的にアクセスできないことを意味する。個人の身体組成（すなわち、体脂肪率）はまた、個人の体重が分かっている場合、個人の安静時代謝率から計算することもできる。しかしながら、ユーザが非定型代謝プロファイルを有する場合、この計算は誤りを含み得る。したがって、計算された値が、身体組成分析の別の方法（例えば、生体電気インピーダンス）に対して検証されることが推奨される。したがって、本発明に関して以下で説明されるような間接熱量計は、（ｉ）リアルタイム代謝測定デバイスの較正に有用である、ユーザの安静時代謝値を推定すること、および（ｉｉ）ユーザの身体組成を推定することといった、二重機能を果たすことができる。現在、ＭｉｃｒｏｌｉｆｅのＭｅｄＧｅｍ（登録商標）およびＢｏｄｙＧｅｍ（登録商標）が、市場に出ている唯一の手持ち式間接熱量計であると考えられており、これらのうちのいずれも、安静時代謝率データからの身体組成計算を増強するために生体電気インピーダンスを利用しない。しかしながら、これらのデバイスは、呼吸ごとの基準で、空気流経路の中で直接的に吸気および呼気のＯ_２濃度を測定する。これは、高速応答時間（１ミリ秒以下、例えば、薄膜蛍光ベースの酸素センサ）を伴う酸素センサの使用、および同様に高速の超音波流量計による空気流速の同時測定を必要とする。しかしながら、これらの迅速応答センサの費用は、これらの製品を非常に高価にし、社会の大部分にとって手の届かないものにする。

現実世界／仮想世界の統合を通した健康向上の可能性は、近年導入された運動感知コンピュータゲームの人気によって明確に例示される。それにもかかわらず、情報に基づいた健康向上および／または維持の概念は、現場でまだ実現されていない。これらのゲームのうちのほとんどが、それらで遊ぶことの短期および長期利益への詳細なフィードバックまたは洞察を提供せず、これらのうちのいずれも、ユーザのアバターへの品質を制御または提供するために、ユーザ特有のリアルタイム生理学的または代謝パラメータ（例えば、リアルタイム呼吸商（ｒｔＲＱ）、リアルタイムエネルギー消費量（ｒｔＥＥ）、リアルタイムエネルギー摂取（Ｅ取り込み）、および現在の身体組成（ＣＢＣ）を利用しない。これらの技法および技術の全ての可用性にもかかわらず、人々の大多数は、自分自身の健康を制御することにおいて無力なままであり、そのユーザのエネルギー摂取、代謝率、および栄養状態に関する正確なリアルタイムフィードバックが可能である入手しやすい革新技術の必要性は、誇張し過ぎることはない。

ＬＥＤ技術が、現代の生理学監視デバイスの費用およびサイズを削減することにおいて主に重要となっている。ＬＥＤ技術の使用を通した生理学的パラメータの測定に関する特許文書が豊富である（例えば、心拍数（特許文献４、特許文献５）、酸素飽和度（特許文献６、特許文献７）、ヘモグロビン濃度（特許文献８）、および組織ｐＨ（特許文献９））。しかしながら、人間の代謝へのその適用は、不完全なままである。現在まで、リアルタイムエネルギー摂取および／またはリアルタイム代謝燃料利用を推定することができる、ＬＥＤベースのリアルタイム生理学的測定デバイスは存在していない。また、標準的な開または閉回路間接熱量計によって測定されるようなユーザの安静時生理学的パラメータを用いた較正を通して、ＬＥＤベースのリアルタイム熱量測定法デバイスの精度を増加させることができる用途も存在していない。しかしながら、より一般的に、代謝率の絶対指標に基づく技術（以下でさらに詳細に説明される、本発明の間接熱量計等）を用いて、装着型生理学的測定デバイス（例えば、ＧａｒｍｉｎまたはＰｏｌａｒ心拍数モニタ、Ｆｉｔｂｉｔ等）を較正する方略は、当技術分野で知られていない。

米国特許第４，９１７，１０８号 米国特許第５，１７９，９５８号明細書 米国特許第６，４６８，２２２号明細書 米国特許出願公開第２００６／０２５３０１０号明細書 米国特許第７，４７０，２３４号明細書 米国特許第２，７０６，９２７号明細書 米国特許第４，６５３，４９８号明細書 米国特許第５，４１３，１００号明細書 米国特許第５，８１３，４０３号明細書

本発明は、例えば、以下を提供する：
（項目１）
対象の経皮測定が可能なシステムであって、該システムは、
（ａ）該対象の皮膚の上に、または皮膚を通して光を照射するための少なくとも１つの光源と、
（ｂ）該対象の皮膚の組織から、または該対象の皮膚の下層にある組織から反射された光を受光し、該反射光を検出される信号に変換するための少なくとも１つの光検出器と、
（ｃ）該検出される信号からＶＣＯ_２の少なくとも１つの値またはＶＯ_２の少なくとも１つの値を生成または記憶するための少なくとも１つの構成要素と
を備える、システム。
（項目２）
前記少なくとも１つの光源は、複数の光源を備え、該複数の光源は、前記対象の前記皮膚の上に、または該皮膚を通して、異なる波長の光を同時または連続的に方向付ける、項目１に記載のシステム。
（項目３）
前記少なくとも１つの光検出器は、複数の光検出器を備え、該複数の光検出器の各々は少なくとも１つの波長の光を受光する、項目１に記載のシステム。
（項目４）
前記システムは、少なくとも１つの演算増幅器または少なくとも１つのマイクロプロセッサを組み込み、該少なくとも１つの演算増幅器または少なくとも１つのマイクロプロセッサを用いて、少なくとも１つのデジタルポテンショメータが、前記少なくとも１つの検出される信号の最適な増幅を取得するために反復して調整され得る、項目１に記載のシステム。
（項目５）
前記少なくとも１つの構成要素は、少なくとも１つの数学関数、または該少なくとも１つの数学関数の少なくとも１つのパラメータを記憶、実行、伝送、または受信し、それにより、さらなる数学的計算のために、または前記対象にその生理学的状態を知らせるために、生理学の少なくとも１つのパラメータの少なくとも１つの値を生成する、項目１に記載のシステム。
（項目６）
前記生理学の少なくとも１つのパラメータは、心拍数（ＨＲ）、呼吸数（ＢＲ）、ヘモグロビン濃度（［Ｈｂ］）、酸素ヘモグロビン濃度（［ＨｂＯ_２］）、カルバミノヘモグロビン濃度（［ＨｂＣＯ_２］）、酸素飽和度（ＳｐＯ）、酸素消費速度（ＶＯ_２）、二酸化炭素産生速度（ＶＣＯ_２）、呼吸交換率（ＲＥＲ）、呼吸商（ＲＱ）、食物商（ＦＱ）、代謝燃料組成（すなわち、対象が所与の場合に代謝燃料として利用している主要栄養素）、総エネルギー消費量（ＴＥＥ）、安静時エネルギー消費量（ＲＥＥ）、身体活動エネルギー消費量（ＰＡＥＥ）、エネルギー摂取（ＥＵ）、エネルギーバランス（ＥＢ）、過剰運動後酸素消費量（ＥＰＯＣ）、体脂肪率（％ＢＦ）、および現在の身体組成（ＣＢＣ）から成る群より選択されてもよい、項目５に記載のシステム。
（項目７）
前記少なくとも１つの構成要素は、少なくとも１つの数学関数に関するデータを記憶または伝送または受信するためにさらに使用され、該数学関数によって対象の生理学的状態が決定され得る、項目１に記載のシステム。
（項目８）
少なくとも第２の構成要素は、少なくとも１つの数学関数、または該少なくとも１つの数学関数の少なくとも１つのパラメータを記憶、実行、伝送、または受信し、それにより、さらなる数学的計算のために、または前記対象にその生理学的状態を知らせるために、生理学の少なくとも１つのパラメータの少なくとも１つの値を生成する、項目１に記載のシステム。
（項目９）
前記生理学の少なくとも１つのパラメータは、心拍数（ＨＲ）、呼吸数（ＢＲ）、ヘモグロビン濃度（［Ｈｂ］）、酸素ヘモグロビン濃度（［ＨｂＯ_２］）、カルバミノヘモグロビン濃度（［ＨｂＣＯ_２］）、酸素飽和度（ＳｐＯ）、酸素消費速度（ＶＯ_２）、二酸化炭素産生速度（ＶＣＯ_２）、呼吸交換率（ＲＥＲ）、呼吸商（ＲＱ）、食物商（ＦＱ）、代謝燃料組成（すなわち、対象が所与の場合に代謝燃料として利用している主要栄養素）、総エネルギー消費量（ＴＥＥ）、安静時エネルギー消費量（ＲＥＥ）、身体活動エネルギー消費量（ＰＡＥＥ）、エネルギー摂取（ＥＵ）、エネルギーバランス（ＥＢ）、過剰運動後酸素消費量（ＥＰＯＣ）、体脂肪率（％ＢＦ）、および現在の身体組成（ＣＢＣ）から成る群より選択されてもよい、項目８に記載のシステム。
（項目１０）
少なくとも第２の構成要素は、少なくとも１つの数学関数に関するデータを記憶または伝送または受信するために使用され、それによって対象の生理学的状態が決定され得る、項目１に記載のシステム。
（項目１１）
記憶、さらなる数学的処理、分析のため、または前記対象にその生理学的状態を知らせるために、ＶＣＯ_２の少なくとも１つの値またはＶＯ_２の少なくとも１つの値を少なくとも１つの他の電子デバイスに伝送するための少なくとも１つの伝送機をさらに備える、項目１に記載のシステム。
（項目１２）
少なくとも１つの他の電子デバイスからデータを受信するための少なくとも１つの受信機をさらに備え、該データは、少なくとも１つの数学関数に関し、該少なくとも１つの数学関数によって対象の生理学的状態が決定され得る、項目１に記載のシステム。
（項目１３）
前記システムに電力供給するための少なくとも１つの電力供給をさらに備える、項目１に記載のシステム。
（項目１４）
前記システムの少なくとも一部は、装着型デバイスの形態で具現化されてもよい、項目１に記載のシステム。
（項目１５）
前記装着型デバイスは、該装着型デバイスを前記対象の身体上に設置するためのコネクタを備え、それにより、前記少なくとも１つの光源および前記少なくとも１つの光検出器が、該対象の皮膚に十分にごく接近して設置されることにより、該少なくとも１つの光検出器が、該対象の皮膚の下層にある組織の内部または中、あるいは該対象の皮膚上の分子から反射された光を受光することを可能にする、項目１４に記載のシステム。
（項目１６）
前記装着型デバイスは、使い捨てまたは再利用可能なパッチを備え、該パッチは、前記対象の前記皮膚の上に直接貼り付けられることができる、項目１４に記載のシステム。
（項目１７）
前記装着型デバイスは、前記対象の身体にごく接近して装着された織物または他の材料に組み込まれる、項目１４に記載のシステム。
（項目１８）
対象の経皮測定のための方法であって、該方法は、
（ａ）該対象の皮膚の上に、または皮膚を通して、光を照射するステップと、
（ｂ）該対象の皮膚の組織から、または該対象の皮膚の下層にある組織から反射された光を受光し、該反射光を検出される信号に変換するステップと、
（ｃ）該検出される信号からＶＣＯ_２の少なくとも１つの値またはＶＯ_２の少なくとも１つの値を生成するステップと
を含む、方法。
（項目１９）
前記生成するステップは、少なくとも１つの数学関数、または該少なくとも１つの数学関数の少なくとも１つのパラメータを記憶、実行、伝送、または受信するステップを含み、それにより、さらなる数学的計算のために、または前記対象にその生理学的状態を知らせるために、生理学の少なくとも１つのパラメータの少なくとも１つの値を生成する、項目１８に記載の方法。
（項目２０）
前記生成するステップは、少なくとも１つの数学関数に関するデータを記憶または伝送または受信し、該少なくとも１つの数学関数によって対象の生理学的状態が決定され得る、項目１８に記載の方法。
（項目２１）
少なくとも１つの数学関数、または該少なくとも１つの数学関数の少なくとも１つのパラメータを記憶、実行、伝送、または受信するステップをさらに含み、それにより、さらなる数学的計算のため、または前記対象にその生理学的状態を知らせるために、生理学の少なくとも１つのパラメータの少なくとも１つの値を生成する、項目１８に記載の方法。
（項目２２）
前記生成するステップは、少なくとも１つの数学関数に関するデータを記憶または伝送または受信するために使用され、該少なくとも１つの数学関数によって対象の生理学的状態が決定され得る、項目１８に記載の方法。
（項目２３）
記憶、さらなる数学的処理、分析のため、または前記対象にその生理学的状態を知らせるために、ＶＣＯ_２の少なくとも１つの値またはＶＯ_２の少なくとも１つの値を少なくとも１つの他の電子デバイスに伝送するステップをさらに含む、項目１８に記載の方法。
（項目２４）
少なくとも１つの他の電子デバイスからデータを受信するステップをさらに含み、該データは、対象の生理学的状態を決定し得る少なくとも１つの数学関数に関するものである、項目１８に記載の方法。
（項目２５）
第１の電池が第２の電池と交換されなければならないときに、不断の電力供給を電子回路に提供するように適合されるシステムであって、該電池の各々は、少なくとも１つの正の電池端子および少なくとも１つの負の電池端子を有し、ソケットシステムは、電池が挿入され得るチャネルを備え、
（ａ）該チャネルの内面は、少なくとも１つの正のソケット端子および少なくとも１つの負のソケット端子を含有し、
（ｂ）該少なくとも１つの正のソケット端子および該少なくとも１つの負のソケット端子の各々は、該第１の電池が該チャネルに挿入されたときに、その少なくとも１つの正の電池端子が該少なくとも１つの正のソケット端子と接触し、その少なくとも１つの負の電池端子が該少なくとも１つの負のソケット端子と接触するように、該チャネルの該内面に配置され、
（ｃ）不断の電気接続性が該電子回路に維持されるように、該第２の電池は、該第２の電池の該少なくとも１つの正の電池端子が、該少なくとも１つの正のソケット端子と接触するまで、該第１の電池の該少なくとも１つの正の電池端子が該少なくとも１つの正のソケット端子と接触したままであり、該第２の電池の該少なくとも１つの負の電池端子が、該少なくとも１つの負のソケット端子と接触するまで、該第１の電池の該少なくとも１つの負の電池端子が該少なくとも１つの負のソケット端子と接触したままであるように、該チャネルから該第１の電池を押し出すように動作する、システム。
（項目２６）
前記第１の電池または第２の電池は、任意の配向で前記ソケットの前記チャネルに挿入されることができ、それでも、該ソケットの内部の正しい接点と接触することができる、項目２５に記載のシステム。
（項目２７）
対象の吸気ガスの組成を分析するための携帯用デバイスであって、該デバイスは、
（ａ）該対象の手の中に保持されるように適合された本体と、
（ｂ）該デバイスの該本体を通る少なくとも１本の空気流導管であって、該対象は該空気流導管該を通して空気を吸い込むか、または吐き出すことができる、少なくとも１本の空気流導管と、
（ｃ）サンプル分析チャンバと、
（ｄ）少なくとも１つのサンプリング入口であって、該サンプリング入口を通って、空気が該サンプル分析チャンバの中または外へ移動し得、該サンプリング入口は、該空気流導管およびサンプリング入口の設計によって生成されるダイオード特性の結果として、該サンプル分析チャンバの中への呼気の正味流入に有利に働く、少なくとも１つのサンプリング入口と、
（ｅ）該サンプル分析チャンバの内部の空気の酸素濃度を測定するための酸素センサと、
（ｆ）該デバイスを通る吸い込まれた空気または吐き出された空気の流量を測定するための少なくとも１つの流量センサと
を備える、デバイス。
（項目２８）
添着コネクタをさらに備え、該添着コネクタは、前記デバイスの本体の周辺部を越えて前記空気流導管を拡張させる、項目２７に記載のデバイス。
（項目２９）
取外し可能コネクタをさらに備え、該取外し可能コネクタは、前記デバイスの本体の周辺部を越えて前記空気流導管を拡張させる、項目２７に記載のデバイス。
（項目３０）
少なくとも１つの放出口をさらに備え、前記ガスは、該放出口を通って前記サンプル分析チャンバの中または外へ移動し得る、項目２７に記載のデバイス。
（項目３１）
一方向弁が前記放出口の開口部を横断して設置され、それにより、呼気の流体力は、呼気空気の一部を前記サンプリング入口を通して前記サンプル分析チャンバに進入させ、同時に、該サンプル分析チャンバの内部の前記ガスの一部を該一方向弁を通して該チャンバから強制的に退出させる、項目３０に記載のデバイス。
（項目３２）
一方向サンプリング弁が、前記サンプリング入口の開口部を横断して、および前記放出口の開口部を横断して設置され、それにより、呼気の流体力が、呼気空気の一部を該一方向サンプリング弁を通して前記サンプル分析チャンバに進入させ、同時に、該サンプル分析チャンバの内部の前記ガスの一部を該放出口を通して強制的に該チャンバから退出させる、項目３０に記載のデバイス。
（項目３３）
一方向サンプリング弁が前記サンプリング入口の開口部を横断して設置され、それにより、呼気の流体力が、呼気空気の一部を該一方向サンプリング弁を通して前記サンプル分析チャンバに進入させる、項目２７に記載のデバイス。
（項目３４）
前記サンプリング入口は、一方向弁を必要とすることなく、呼気の流体力が、呼気空気の一部を該サンプリング入口を通して前記サンプル分析チャンバに進入させるように設計される、項目２７に記載のデバイス。
（項目３５）
少なくとも１つの能動サンプリング機構をさらに備え、該能動サンプリング機構は、呼気の間またはその直後に、呼気空気を前記空気流導管から前記サンプル分析チャンバの中まで迂回させる、項目２７に記載のデバイス。
（項目３６）
前記少なくとも１つの能動サンプリング機構は、少なくとも１つの制御可能な弁、少なくとも１つの制御可能なサンプリングポンプ、少なくとも１つの制御可能な真空ポンプ、および前記サンプル分析チャンバの内部において陰圧を引き起こすことができる少なくとも１つのプランジャから成る群より選択されてもよい、項目３５に記載のデバイス。
（項目３７）
ファンまたはポンプをさらに備え、該ファンまたはポンプは、新鮮な空気を前記サンプル分析チャンバまたは前記空気流導管の中へ押勢し、それにより、該サンプル分析チャンバから外へ蓄積されたサンプルガス、蒸気、または凝縮液を押し出す、項目２７に記載のデバイス。
（項目３８）
ファンまたはポンプをさらに備え、該ファンまたはポンプは、前記蓄積されたサンプルガス、蒸気、または凝縮液を前記サンプル分析チャンバから外へ押勢し、したがって、新鮮な空気が該サンプル分析チャンバに進入することを可能にする、項目２７に記載のデバイス。
（項目３９）
フラップまたはディスクをさらに備え、該フラップまたはディスクは、前記蓄積されたサンプルガス、蒸気、または凝縮液が前記サンプル分析チャンバから放散している間に、新鮮な空気が該サンプル分析チャンバまたは空気流導管の中へ移動することを可能にするように開かれることができる、項目２７に記載のデバイス。
（項目４０）
ＣＯ_２センサをさらに備え、該ＣＯ_２センサは、前記サンプル分析チャンバの内部の空気の二酸化炭素（ＣＯ_２）濃度を測定する、項目２７に記載のデバイス。
（項目４１）
前記ＣＯ_２センサは、電気化学、分光光度法、比色分析、および化学から成る群より選択される少なくとも１つの原理を利用する、項目４０に記載のデバイス。
（項目４２）
温度センサをさらに備え、該温度センサは、前記サンプル分析チャンバの内部の空気の温度を測定する、項目２７に記載のデバイス。
（項目４３）
湿度センサをさらに備え、該湿度センサは、前記サンプル分析チャンバの内部の空気の湿度を測定する、項目２７に記載のデバイス。
（項目４４）
酸素センサは、電気化学、分光光度法、比色分析、および化学から成る群より選択される少なくとも１つの原理を利用する、項目２７に記載のデバイス。
（項目４５）
前記呼気ガスから水蒸気を隔離するための蒸気スクラバをさらに備え、該蒸気スクラバは、前記サンプル分析チャンバの前記種々のセンサが、それらの正しい性能につながる湿度の条件下で動作し得ることを確実にする、項目２７に記載のデバイス。
（項目４６）
前記蒸気スクラバは、前記空気流導管と平行に、該空気流導管を横断して、前記取外し可能コネクタの内部に、前記サンプリング入口の内部に、または前記サンプル分析チャンバの内部に設置されてもよい、項目４５に記載のデバイス。
（項目４７）
少なくとも１つの構成要素をさらに備え、該構成要素は、少なくとも１つのセンサの少なくとも１つの検出された信号を記憶するか、またはさらなる処理に有用なデータに変換する、項目２７に記載のデバイス。
（項目４８）
少なくとも１つの数学関数を記憶または実行または伝送または受信するために好適な構成要素をさらに備え、該構成要素は、前記少なくとも１つの検出されたセンサ信号から生理学の少なくとも１つのパラメータの少なくとも１つの値を生成する、項目２７に記載のデバイス。
（項目４９）
前記生理学の少なくとも１つのパラメータは、前記呼気ガスの酸素含有量、該呼気ガスの二酸化炭素含有量、呼吸数、分時拍出量、ＶＯ_２、ＶＣＯ_２、呼吸交換率、呼吸商、体脂肪率、現在の身体組成、心拍数、およびオーバートレーニングから成る群より選択されてもよい、項目４８に記載のデバイス。
（項目５０）
データを記憶するために好適な少なくとも１つの構成要素をさらに備え、該データは、後続の読み出しまたは表示のために少なくとも１つの数学関数によって生成される、項目４８に記載のデバイス。
（項目５１）
少なくとも１つの構成要素をさらに備え、該構成要素によって、前記生理学の少なくとも１つのパラメータが、前記対象に中継される別のデバイスまで伝送され得る、項目４８に記載のデバイス。
（項目５２）
少なくとも１つの光生成モジュールおよび少なくとも１つの光検出モジュールをさらに備え、該光生成モジュールおよび光検出モジュールは、前記対象の心肺プロファイルを測定して、該対象の心拍数、心拍数変動、脈拍プロファイル、左右の手の脈拍プロファイル比較、または呼吸数に関する情報を取得する、項目２７に記載のデバイス。
（項目５３）
少なくとも２つの表面電極をさらに備え、該表面電極は、対象の生体電気インピーダンスを測定して、その身体組成を計算する、項目２７に記載のデバイス。
（項目５４）
電力供給をさらに備え、該電力供給は、電力を前記デバイスの構成要素に提供する、項目２７に記載のデバイス。
（項目５５）
少なくとも１つの構成要素をさらに備え、該構成要素は、システムの中の前記センサのうちの少なくとも１つのセンサからの検出された信号が十分に安定している瞬間を検出し、それにより、該少なくとも１つのセンサによって生成されるデータが、前記対象の生理学の少なくとも１つのパラメータの正確な推定に好適となるであろうことを保証する、項目２７に記載のデバイス。
（項目５６）
少なくとも１つの構成要素をさらに備え、該構成要素は、前記対象が、前記サンプル分析チャンバの中でのガス分析の開始または終了に好適な生理学的状態に達していることを示すまで前記ユーザの呼吸サイクルが安定した瞬間を検出する、項目２７に記載のデバイス。
（項目５７）
前記空気流導管またはサンプリング入口の設計は、吸気の結果として該空気流導管を通って流れる空気が、該サンプリング入口を通り過ぎ、ごくわずかな量のみが前記サンプル分析チャンバに進入する一方で、呼気の結果として該空気流導管を通って流れる空気が、呼気空気の一部分を該サンプリング入口を通って該サンプル分析チャンバの中へ移動させる力を受けるような設計である、項目２７に記載のデバイス。
（項目５８）
対象の呼吸ガスの組成を分析するための方法であって、該方法は、
（ａ）少なくとも１本の空気流導管を提供するステップであって、該対象は、デバイスの本体を通して空気を吸い込むか、または吐き出すことができる、ステップと、
（ｂ）該本体内に設置されるサンプル分析チャンバを提供するステップと、
（ｃ）少なくとも１つのサンプリング入口を提供するステップであって、該サンプリング入口を通して、空気が該サンプル分析チャンバの中または外へ移動し得る、ステップと、
（ｄ）酸素センサを提供するステップであって、該酸素センサは、該サンプル分析チャンバの内部の該空気の酸素濃度を測定する、ステップと、
（ｅ）少なくとも１つの流量センサを提供するステップであって、該流量センサは、該デバイスを通る吸い込まれた空気、または吐き出された空気の流量を測定する、ステップと
を含む、方法。
一実施形態では、本発明は、瞬間呼吸商（ＲＱ）を含む代謝パラメータの正確なリアルタイム測定、分析、および監視が可能である、２つの新規で入手しやすい統合可能な熱量測定器具の導入を通して、現在の代謝測定技法および技術と関連付けられる問題および不利点を克服する。より具体的には、本発明は、（ｉ）ユーザの安静時代謝値を推定し、（ｉｉ）ユーザの身体組成を推定する能力がある、入手しやすい携帯用間接熱量計の作成に有用な新規の技術を説明する。本発明はまた、リアルタイムエネルギー消費量、リアルタイム代謝燃料利用（すなわち、どのような種類の主要栄養素をユーザの身体が所与の瞬間に代謝燃料として利用しているか）、リアルタイムエネルギー摂取、睡眠追跡、ストレス追跡、気分追跡、および同等物を推定することができる、新規のＬＥＤベースのリアルタイム生理学的測定デバイスも説明する。本発明はまた、ユーザの安静時代謝値の使用を通してＬＥＤベースのリアルタイム測定デバイスを較正するように、上記のデバイスから取得されるデータが統合される、新規の方法も含む。さらに別の実施形態では、本発明はまた、食事および運動決定に関するリアルタイム指導の同時提供により、ユーザの栄養状態、エネルギー消費レベル、および健康／実績／健康の目標（例えば、体重減少、健康維持レベルを増加させること、オーバートレーニングを低減させること、睡眠の質を向上させること、ストレスレベルを低減させること等）に向かった進歩のリアルタイム分析が可能である、リアルタイムユーザ支援システムの概念も導入する。本発明は、限定されないが、リアルタイムエネルギー消費量等のユーザ情報をソーシャルネットワーキング／ゲームおよび他の社会的交流環境と統合してもよい。加えて、本発明によって生成される代謝および生理学的データは、膨大な他の科学および臨床関連性および用途を有してもよい。本発明は、種々の測定を概算する、ほとんどの利用可能な技術とは対照的に、最大情報出力を提供しながら、最小のユーザ入力を必要とする、使いやすい環境が提供され、それにより、その使用の複雑性を絶対最小値まで低減させ得るという付加利益を提供してもよい。

本発明の第１の側面は、ユーザの一般的健康、保健、および／またはスポーツの実績に関する個人化情報システムを提供してもよい。情報ネットワークは、一実施形態では、ユーザの代謝状態に関するリアルタイムおよび／または長期フィードバック、ならびにユーザの代謝状態の維持または向上に有利な挙動に関するリアルタイムおよび／または長期指導をユーザに提供するように、他の現代の情報技術（例えば、ウェブベースのサーバ、スマートフォンアプリケーション、ソーシャルネットワーク、ゲーム環境等）と併せて、本発明の第２および第３の側面の使用（以下でさらに説明される）を含む、個人化栄養および保健アシスタントにおいて具現化される。最も重要なことは、ユーザのリアルタイム栄養状態、エネルギー摂取、および／またはエネルギー消費量レベルを決定するネットワークの能力、およびユーザの特定の保健、健康、および／またはスポーツの実績の目標を達成および維持することの効率を進展させるために、後にリアルタイム個人化栄養および運動指導をユーザに提供することである。個人化栄養および保健アシスタントは、ユーザの個人的健康、保健、および／またはスポーツの実績の目標に関する進歩についてリアルタイムおよび長期フィードバックをユーザに提供するために、これらの目標に関して手動入力、測定、および／または計算データを評価するように設計されてもよい。個人化栄養および保健アシスタントはまた、色分けを通して、ユーザの目標に向かった進歩に関して、一般動向指標の役割を果たし、情報をユーザに伝達するように、移動または回転平均を組み込んでもよい。加えて、個人化栄養および保健アシスタントは、ユーザの個人的健康、保健、および／またはスポーツの実績の目標に関する進歩を進展させるために、個人化動機付けおよび誘因をユーザに提供してもよい。さらに、個人化栄養および保健アシスタントは、全てのシステム変数（すなわち、ユーザ入力、本発明の第２および第３の側面から取得されるデータ等）を連続的および／または断続的に考慮することによって、不要なおよび／または望ましくない生理学的（または挙動）反応をトリガする自分の挙動（または生理学）におけるパターンを発見し、それについて知らせ、および／またはユーザを教育することができる。ユーザの同意を前提として、個人化栄養および保健アシスタントの上述の「発見」能力はまた、健康危険分析、スポーツの実績予測、個人化宣伝、および他の用途に適切なパラメータを発見するために（そのままで、または地質データ（例えば、ＧＰＳ）、挙動データ（すなわち、オンライン社会的交流および購入挙動）、遺伝子データ等の他のデータと併せて）利用することもできる。そのようなものとして、個人化栄養および保健アシスタントは、臨床および／または非臨床研究および／または用途にとって極めて貴重であることが判明し得る、豊富な情報を提供する。個人化栄養および保健アシスタントはまた、本発明の第２および第３の側面の機能性への新規かつ独特の局面を含んでもよい（以下でさらに詳細に説明される）。

本発明の第２の側面は、時間出力、加速度測定法、地理位置情報データロギング等のより一般的な特徴も提供しながら、ユーザの瞬間代謝状態の連続的で正確な測定が可能である、非侵襲装着型デバイスを提供する。本発明は、高度に正確なリアルタイムリアルタイム代謝測定を取得するために、独特の光スペクトルおよびデータ分析方法を利用してもよい。本発明のこの第２の側面は、間接熱量計（すなわち、それを通してユーザが呼吸しなければならないデバイス）または代謝チャンバを使用しないと以前は決定可能ではなかった代謝パラメータについて、２４時間週７日、常に不断のフィードバックを提供する能力を有する。この点に関して重要なパラメータは、リアルタイム呼吸商（ｒｔＲＱ）、リアルタイムエネルギー摂取（ｒｔＥＵ）、およびリアルタイムエネルギーバランス（ｒｔＥＢ）を含んでもよいが、それらに限定されない。加えて、本発明の第２の側面は、ほとんどの装着型熱量測定デバイスよりも正確な代謝率データ（すなわち、エネルギー消費量データ）を提供し、これは、（所定の平均ＲＱ値、例えば、０．８３を利用することとは対照的に）ＲＱ値の間接測定における他の装着型熱量測定デバイスとは異なるためである。ＲＱ値の直接決定は、数学的モデリングおよび計算システム生物学と併せて使用されたときに、リアルタイムでさらに多くの重要な代謝パラメータ（限定されないが、身体が所与の瞬間に代謝燃料として利用している主要栄養素の種類、除脂肪体重（ＦＦＭ）、現在の身体組成（ＣＢＣ）等を含む）を連続的に決定する能力を本発明の第２の側面に提供する。

本発明の第３の側面は、対象の呼吸気の組成、流速、および／または量を分析する能力がある小型の携帯用非侵襲ユニットを提供する。間接熱量測定法が、本ユニットの１つの目的であってもよい一方で、それはまた、対象の生体電気インピーダンス（そこから対象の身体組成を計算することができる）および／または心拍数の測定を可能にするセンサを含んでもよい。ほとんどの同等の技術とは対照的に、本発明のこの第３の側面の設計は、小型であり（すなわち、片手で保持されるほど十分小さい）、（設計駆動型流体動力の結果として）受動的なガスサンプリングを可能にする。本発明の第３の側面の別の特徴は、低速酸素および／または二酸化炭素センサの実装であり、これは、その独特のサンプリング機構の結果である。低速センサおよび受動サンプリング機構の複合使用は、極めて正確に、しかし大幅に削減した費用で、対象の酸素消費速度（ＶＯ_２）および二酸化炭素産生速度（ＶＣＯ_２）を測定する能力をユニットに提供する。加えて、本発明の第３の側面は、後者の測定値の精度を連続的に向上させるために、本発明の第２の側面の一定間隔較正の能力を提供する。加えて、本発明の第３の側面は、後者の測定値の精度を連続的に向上させるために、本発明の第２の側面の一定間隔較正の能力を提供する。

本発明の第４の側面は、バッテリ／電気化学電池が交換されなければならないときに、不断の電力供給を本発明の第２の側面の電子構成要素（または本特許明細書では具体的に説明されていない任意の他の電子デバイス）に提供する能力があるデュアルバッテリシステムを提供する。

本発明の第５の側面は、信号検出モジュール（すなわち、自動利得／レベル調整のためのアルゴリズム）によって検出されるような異なる強度および／または波長および／または配向の信号を比較することを可能にし、したがって、グラフィックインターフェース上でそのような信号の円滑で最適なグラフ表現を可能にするプロセスに関する。

本発明は、種々の実施形態を参照して詳細に説明されるが、本発明は、本明細書で説明される実施形態だけに限定されず、添付の請求項で定義される本発明の範囲から逸脱することなく、種々の修正が行われてもよいことが理解されるであろう。

ここで、添付図を参照して、一例のみとして本発明の好ましい実施形態を説明する。

図１は、リアルタイムで対象の生理学的および／または代謝パラメータデータを測定および中継するために使用される、「連続リアルタイム監視デバイス」（ＣｒｔＭＤ）の例示的実施形態の概略図である。 図２ａは、ここでは副流分析チャンバとともに描写されている、対象の生理学的および／または代謝パラメータを測定するために使用され、また、ＣｒｔＭＤの一定間隔較正にも使用される、「一定間隔較正ユニット」（ＲＩＣＵ）の例示的実施形態の概略図である。 図２ｂは、ここでは受動サンプリング分析チャンバとともに描写されている、ＲＩＣＵの一実施形態の概略図である。 図２ｃは、ここでは電気化学インピーダンスおよび心拍数監視用のセンサとともに描写されている、ＲＩＣＵの一実施形態の概略図である。 図３は、「連続リアルタイム監視デバイス」（ＣｒｔＭＤ）上で測定値を有用な代謝パラメータ出力に変換するために使用される、（ａ）デバイス通信および（ｂ）計算に関する情報の流れの一実施形態の概略図である。 図４は、「一定間隔較正ユニット」（ＲＩＣＵ）によって測定された値を、データベース上に記憶することができる有用な代謝パラメータデータに変換するために使用される、（ａ）デバイス通信および（ｂ）計算に関する情報の流れの一実施形態の概略図である。 図５は、サーバおよびＣｒｔＭＤ上で代謝パラメータを計算するために使用される機能の較正の基礎になる、情報の統合の一実施形態の概略図である。 図６は、ＲＩＣＵ、ＣｒｔＭＤ、スマートフォンおよび類似デバイス、サーバベースのウェブサイト、ソーシャルネットワーク、およびゲーム環境を含む（しかしそれらに限定されない）、本特許の種々の構成要素の相互作用から、個人化栄養および保健アシスタントがどのようにして現れるかという実施例である。 図７ａは、バッテリ／電気化学電池が交換されなければならないときに、不断の電力供給を任意の電子デバイスの電子構成要素に提供するために使用される、デュアルバッテリシステムの一実施形態の概略図である。図７ｂは、バッテリソケットに挿入するための完全な非指向性を確保するように、回路コネクタがバッテリの反対側およびバッテリソケットの反対側に設置される、デュアルバッテリシステムの一実施形態の概略図である。 図８は、一実施形態ではＣｒｔＭＤおよびＲＩＣＵが動作し得る、プロセスを描写する。 図９は、それを用いて呼気の受動サンプリングにつながる流体動力が生成される、ＲＩＣＵの空気流導管およびサンプリング入口の設計の一実施形態を描写する。

以下の詳細な説明および添付図面は、本発明の種々の側面を説明および図示する。本説明および図面は、当業者が本発明を作製および使用することを可能にする働きをし、いかなる方式でも本発明の範囲を限定することを目的としていない。開示される方法に関して、提示されるステップは、本質的に例示的であり、したがって、ステップの順序は、必要または重要ではない。

本方法およびシステムが開示および説明される前に、本方法およびシステムは、具体的な方法、具体的な構成要素、または特定の実装に限定されないことを理解されたい。また、本明細書で使用される用語は、特定の側面のみを説明する目的のためであり、限定的となることを目的としていないことも理解されたい。

本明細書および添付の請求項で使用されるように、「１つの」（ａ、ａｎ）、および「その」（ｔｈｅ）といった単数形はまた、文脈が特に明確に指示しない限り、複数の要素も含む。「随意的な」または「随意に」とは、後述の事象または状況が起こってもよく、または起こらなくてもよく、本説明が、該事象または状況が起こる場合およびそれが起こらない場合を含むことを意味する。

本明細書の説明および請求項の全体を通して、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」という言葉、ならびに「〜を備える」（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇおよびｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）等の言葉の変形例は、「〜を含むが、それらに限定されない」を意味し、例えば、他の構成要素またはステップを除外することを目的としていない。「例示的な」とは、「〜の実施例」を意味し、好ましいまたは理想的な実施形態の指示を伝えることを目的としていない。「等の」は、制限的な意味で使用されないが、説明目的で使用される。

開示された方法およびシステムを実施するために使用することができる、構成要素が開示される。これらおよび他の構成要素が、本明細書で開示され、これらの構成要素の組み合わせ、サブセット、相互作用、グループ等が開示されるとき、これらの各々の種々の個別かつ集合的な組み合わせおよび順列の具体的参照が明示的に開示されなくてもよい一方で、各々が、全ての方法およびシステムについて、本明細書で具体的に考慮および説明されることが理解される。これは、限定されないが、開示された方法におけるステップを含む、本願の全ての側面に適用される。したがって、実施することができる種々の付加的なステップがある場合、開示された方法の側面の任意の具体的実施形態または組み合わせを用いて、これらの付加的なステップの各々を実施することができると理解される。

本方法およびシステムは、好ましい実施形態およびその中に含まれる実施例の以下の詳細な説明、ならびに図およびそれらの以前および以下の説明を参照することによって、より容易に理解され得る。

当業者によって理解されるように、本方法およびシステムは、完全ハードウェア実施形態、完全ソフトウェア実施形態、またはソフトウェアおよびハードウェア側面を組み合わせる実施形態の形態を成してもよい。さらに、本方法およびシステムは、記憶媒体で具現化されたコンピュータ可読プログラム命令（例えば、コンピュータソフトウェア）を有する、コンピュータ可読記憶媒体上のコンピュータプログラム製品の形態を成してもよい。本方法およびシステムはまた、ウェブ実装コンピュータソフトウェアの形態を成してもよい。ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光学記憶デバイス、ソリッドステートメモリデバイス、磁気記憶デバイス等を含む、任意の好適なコンピュータ可読記憶媒体が利用されてもよい。

本方法およびシステムの実施形態は、方法、システム、装置、およびコンピュータプログラム製品のブロック図およびフローチャート図を参照して、以下で説明される。ブロック図およびフローチャート図の各ブロック、ならびにブロック図およびフローチャート図の中のブロックの組み合わせは、各々、コンピュータプログラム命令によって実装できることが理解されるであろう。

これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ可読メモリに記憶された命令が、１つまたは複数のフローチャートブロックで特定される機能を実装するためのコンピュータ可読命令を含む製造品を生産するように、特定の方式で機能するようにコンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置に指図することができるコンピュータ可読メモリに記憶されてもよい。コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータまたは他のプログラム可能な装置上で実行する命令が、１つまたは複数のフローチャートブロックで特定される機能を実装するためのステップを提供するように、コンピュータまたは他のプログラム可能な装置上で一連の動作ステップを実施させてコンピュータ実装プロセスを生じるように、コンピュータまたは他のプログラム可能な処理装置上にロードされてもよい。

したがって、ブロック図およびフローチャート図のブロックは、特定機能を果たすための手段の組み合わせ、特定機能を果たすためのステップの組み合わせ、および特定機能を果たすためのプログラム命令手段を支援する。また、ブロック図およびフローチャート図の各ブロック、ならびにブロック図およびフローチャート図の中のブロックの組み合わせは、特定機能またはステップを実施する専用ハードウェアベースのコンピュータシステム、または専用ハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせによって実装できることも理解されるであろう。

本発明の一実施形態は、図７ａおよび７ｂのデュアルバッテリシステムによって電力供給される、図１の連続リアルタイム測定デバイス（ＣｒｔＭＤ）を使用し、図１のＣｒｔＭＤは、一定間隔較正ユニット（ＲＩＣＵ）（図２ａおよび２ｂおよび２ｃおよび９で描写される）によって較正される。ＣｒｔＭＤおよびＲＩＣＵの両方は、ユーザに関する生理学的データを取得するために使用されてもよく、図６の個人化栄養および保健アシスタントを更新するために、図３、図４、図５、図８に示されるように他の電子デバイス（例えば、スマートフォン、タブレット、ＰＣ、ウェブサーバ、相互等）との無線および／または有線通信が可能である。

（連続リアルタイム測定デバイス（ＣｒｔＭＤ））
１．図１は、例えば、バンド１を用いて、ユニットをユーザの腕（図示せず）に取り付けることができ、有線または無線伝送機４を用いて、デバイス自体の上、または１つ以上の外部電子デバイス（例えば、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、および／またはサーバ等）において表示および／または処理するために、測定および／または計算された代謝データが中継されるＣｒｔＭＤの例示的実施形態を描写する。本デバイスは、個人の身体の任意の部分（限定されないが、上腕、前腕、脚、および胴体を含み、一実施形態では、前腕上での配置が好ましい）に取り付けられてもよく、それは、生理学的パラメータについての連続的で正確な測定を可能にするために、発光モジュール８および光検出モジュール９がユーザの皮膚表面に十分にごく接近することを可能にする。本発明の一実施形態では、ＣｒｔＭＤは、ＧＰＳ３と、加速度計（図示せず）と、時計（図示せず）とを含み、頻繁な間隔で皮膚を照射するために、可視および／または近赤外（ＮＩＲ）スペクトル（例えば、限定されないが、３００ｎｍから１１００ｎｍの範囲に及ぶ光スペクトル）で光を生成するＬＥＤのアレイ８を利用する。放射光は、ユーザの皮膚および下層組織（図示せず）によって拡散されてもよく、反射光は、単一のフォトダイオード、フォトダイオードアレイ、または光検出に使用される他のセンサから構成される光検出モジュール９によって検出される。フォトダイオード検出パターンは、演算増幅器９ｑによって増幅されてもよく、１つ以上の処理モジュール７を用いてデジタル化されてもよい。デジタル化信号は、（限定されないが）心拍数、呼吸数、ヘモグロビン濃度、カルバミノヘモグロビン濃度、酸素ヘモグロビン濃度、酸素飽和度等の生理学的パラメータを分解するために使用されてもよい。一実施形態では、本方法は、以下を含むことが想定される。
１．フォトダイオードアレイ９上に載置された各々のフォトダイオードから受信される、スペクトルデータからの所望の波長領域（限定されないが、３００〜１１００ｎｍ等）中の連続波長スペクトルの補間。
２．信号対雑音（Ｓ／Ｎ）比を増加させるための取得されたスペクトルデータの前処理。好ましい方法は、Ｓａｖｉｔｓｋｙ−Ｇｏｌａｙフィルタ等の低域通過フィルタであり得るが、Ｓ／Ｎ比を増加させるために、多重スペクトル平均化または平均中心化等の他の方法を使用することができる。
３．前処理データから生理学的パラメータを予測するためにｘ−ｙデータ（ｘは、光の波長または周波数であり、ｙは、これらの波長または周波数に対応する反射または吸収強度である）を使用することができる数学モデルを構築するために回帰アルゴリズムを使用する。実践では、異なる生理学的条件で（例えば、安静時に、または異なるレベルの身体運動中に）測定された生理学的パラメータとともにスペクトルデータを取得し、手元にある生理学的パラメータを予測する数学モデルを構築するために、多重線形回帰、主成分分析（ＰＣＡ）、非線形反復部分最小二乗法（ＮＩＰＡＬＳ）、および／または部分最小二乗法（ＰＬＳ）回帰等の回帰アルゴリズムを使用してもよい。
４．検証データセット（安静時および異なるレベルの身体運動中等の異なる生理学的条件で取得される）に対する予測能力を有するかどうかを確認するために、各生理学的パラメータに対して構築される数学モデルを検証する。一実施形態では、構築された数学モデルが０．９６よりも大きいＲ^２値（Ｒ^２＞０．９６）をもたらすことが推奨される。
５．生理学的関連データへの全ての後続の未加工フォトダイオード信号の急速変換を確保するために、オンラインサーバに、および／またはＣｒｔＭＤのローカル記憶モジュール１０１に数学モデルを保存する。

一実施形態では、この方法は、一度だけ実行されてもよく、分光分析による生理学的パラメータの定量化の基礎になる分子機構についての予備知識なしで使用されてもよい。これは、現在使用されているスペクトルデータ分解の他の方法と比べて独特の利点を提供する。（例えば、酸素ヘモグロビン（ＨｂＯ_２）濃度の近赤外決定は、ヘモグロビン・タンパク質複合体内に含有される酸素化ヘム基の分光的特徴に依存する。したがって、異なるＨｂＯ_２濃度のスペクトル差が６６０ｎｍおよび９４０ｎｍスペクトルにおいて最も顕著であるので、これらの波長を考慮することによって、ＨｂＯ_２濃度を決定できることが知られている。）そのような基礎的分子機構の予備知識の必要性を克服することによって、本発明の方法は、未分解スペクトル信号から目的とする生理学的パラメータを「発見する」能力を有し、そのようなものとして、スペクトルデータから生理学的パラメータを分解する能力において、現在の方法よりも融通がきく。

ＣｒｔＭＤは、心肺系を監視すること（およびおそらく、ユーザによって手動で提供される気分／ストレス／睡眠情報を用いて、測定されたデータから引き出される結論を調整すること）によって、ユーザの気分、睡眠、およびストレス状態を推測することができる。これは、人間の気分および概日リズム（すなわち、睡眠／覚醒周期）の両方がリアルタイム代謝および心肺データに反映されるので可能である。例えば、睡眠が、心肺活動の低減（すなわち、呼吸頻度および脈拍数の低減）によって示される一方で、気分およびストレスレベルは、光電脈波データの変化（例えば、心拍数変動の変化）によって示される。

ＣｒｔＭＤの１つの特徴は、分解スペクトルデータからユーザの瞬間酸素消費速度（ＶＯ_２）および瞬間二酸化炭素産生速度（ＶＣＯ_２）を導き出す能力である。この能力は、ユーザのリアルタイム呼吸商（ｒｔＲＱ）を連続的に計算する能力をＣｒｔＭＤに提供し、それが、ひいては、ユーザのリアルタイムエネルギー摂取を決定するために使用される。

以下は、本発明の一実施形態による、分解リアルタイムスペクトルデータから瞬間酸素消費速度（ＶＯ_２）および瞬間二酸化炭素産生速度（ＶＣＯ_２）を導き出すために使用される数学的論理の詳細な説明である。手順は、手動で特定されたパラメータ（例えば、年齢）、ならびに関数３６ａ−３６ｘ（関数３６ａ−３６ｘは関数３５および３６の基礎になる数学的論理を表す）に代入するために必要な安静時生理学的パラメータを取得するためのＣｒｔＭＤの初期較正（以下でさらに説明される、ＲＩＣＵを使用したＣｒｔＭＤの較正を参照）を含む。

１．Ｕｔｈらの方法を使用して、ユーザのＶＯ_２ｍａｘが、ユーザの最大心拍数（ＨＲ_ｍａｘ）と安静時心拍数（ＨＲ_ｒｅｓｔ）との比から決定される。これは、フィックの原理を使用する、心拍出量（Ｑ）および動静脈血Ｏ_２較差（Ｃ_ａＯ_２−Ｃ_ｖＯ_２）に関するユーザのＶＯ_２についての式を必要とする：

式中、心拍出量出力（Ｑ）＝心拍数（ＨＲ）×１回拍出量（ＳＶ）であるため、

であり、
式は、安静時のユーザに対して、

または、最大活動時のユーザに対して、

が当てはまる。
上記の式を組み合わせて、

を得る。

Ｎｏｔｔｉｎら（２００２）によれば、ＳＶ_ｍａｘ／ＳＶ_ｒｅｓｔの平均値は、１．２８であり、独立した研究において、Ｃｈａｐｍａｎら（１９６０）は、平均のＳＶ_ｍａｘ／ＳＶ_ｒｅｓｔ値が１．２９であると報告した。最大酸素消費時および安静時の動静脈血酸素較差の平均比（Ｃｈａｐｍａｎら（Ｉ９６０）によって決定されるように、３．４）とともに、これら２つの値の平均（１．２８５）を式に代入することによって、

の誘導式を得る。

２．誘導式は、「ＨＲ_ｍａｘに比例するＨＲ」（ＨＲ／ＨＲ_ｍａｘ）を「ＶＯ_２ｍａｘに比例するＶＯ_２」（ＶＯ_２／ＶＯ_２ｍａｘ）に関係付ける関数と組み合わせられる：

複素式を得るためには、

式中、ＨＲ_ｍａｘは、２２０−年齢と置換することができる（２２０−年齢という式を使用することによってＨＲ_ｍａｘを概算することができるため）。

３．関数は、いくつかの付加的な安静時およびリアルタイム生理学的パラメータを考慮することができる形式（例えば、二次多項式、または他の回帰式）に一般化することができる。そのような関数の実施例は、以下となるであろう：

式中、ａ、ｂ、およびｃは、（限定されないが）組織水素イオン濃度（ｐＨ）、ヘモグロビン濃度（Ｈｂ）、呼吸数（ＢＲ）、酸素飽和度（ＳａＯ_２）、および酸素ヘモグロビン濃度（ＨｂＯ_２）等のパラメータの安静時および／またはリアルタイム値の関数である。これらの関数は、形式的に以下のように書くことができる：

式中、関数ｆ_１、ｆ_２、およびｆ_３は、パラメータ推定手法によって（例えば、神経回路網を使用して）決定される。

４．ユーザのＶＣＯ_２が、ＶＯ_２について説明されるのと同様に取得されてもよい。ユーザの安静時ＶＣＯ_２が最初に、心拍出量（Ｑ）および動静脈血ＣＯ_２較差（Ｃ_ａＣＯ_２−Ｃ_ｖＣＯ_２）に関して表される：

式中、心拍数（ＨＲ_ｒｅｓｔ）×１回拍出量（ＳＶ_ｒｅｓｔ）が、元の式の中の心拍出量（Ｑ）に取って代わる。同様に、最大活動時のユーザのＶＣＯ_２は、以下のように表される：

２つの式は、

を生じるように組み合わされる。

ＳＶ_ｍａｘ／ＳＶ_ｒｅｓｔ比は、以前のように１．２８５に置換することができるが、最大活動時および安静時の動静脈血二酸化炭素較差の比は知られていない。欠測値は、以下の手順を使用して、安静および最大活動時の動静脈血酸素較差、ならびに安静および最大活動時の呼吸商から計算される。
ａ．ユーザの安静時呼吸商（ＲＱ_ｒｅｓｔ）は、安静時のユーザの動静脈血酸素および動静脈血二酸化炭素較差に関して書かれる：

これはまた、呼吸商（ＲＱ、細胞レベルでのガス交換を表す）が、安静時に測定されたときの呼吸交換率（ＲＥＲ、肺の中のガス交換を表す）に等しいので、以下のように書くこともできる：

ｂ．同様に、最大活動時のユーザの呼吸商（ＲＱ_ｍａｘ）は、最大活動時のユーザの動静脈血酸素および動静脈血二酸化炭素較差に関して書かれる：

これはまた、最大消費時の細胞呼吸商が１に等しい（すなわち、ＲＱ_ｍａｘ＝１）ため、以下のように書くこともできる：

この場合、後者は、ユーザの代謝率が増加するときに起こる代謝性アシドーシスおよび他のＣＯ_２解放プロセスの影響を受けるので、最大呼吸商（ＲＱ_ｍａｘ）の使用が、最大呼吸交換率（ＲＥＲ_ｍａｘ）による代入よりも好ましい。これらのプロセスは、ＲＥＲ値が０．７から１．２以上まで変化することを可能にする一方で、ＲＱ値は、０．７から１．０の範囲内にとどまる。
ｃ．複素式を得るように、修正式が式３６ｏに代入される：

これは、ＳＶ_ｍａｘ×ＳＶ_ｒｅｓｔ ^−１の文献値（１．２８５）、ならびに最大酸素消費時および安静時の動静脈血酸素較差の平均比（３．４）を式に代入することによって、以下を誘導することができる：

この手順によって取得されるＶＣＯ_２ｍａｘ値は、細胞レベルでの呼吸のみを表すことに留意されたい。また、ＶＣＯ_２ｍａｘ値を越えるＶＣＯ_２値は、細胞呼吸、ならびに代謝性アシドーシスおよび他のＣＯ_２解放プロセスの結果としてのヘモグロビン分子からの非代謝性ＣＯ_２解放を表すことにも留意されたい。

５．次いで、Ｓａａｌａｓｔｉ（２００３）において説明されるものに類似する方法を使用して、多項式関数が発展させられる。この関数は、ｐＨＲと「ＶＣＯ_２ｍａｘに比例するＶＣＯ_２」（ｐＶＯ２）との間の関係を表す：

式中、ｎは、多項式の次数である。

６．式３６ｕおよび３６ｖを組み合わせ、ＨＲ_ｍａｘを２２０−年齢と置き換えて、以下を得る。

式中、ａ_ｉは、組織ｐＨ（ｐＨ）、ヘモグロビン濃度（Ｈｂ）、呼吸数（ＢＲ）、組織酸素飽和度（ＳａＯ_２）、および酸素ヘモグロビン濃度（ＨｂＯ_２）の安静時およびリアルタイム値の関数であり、形式的に以下のように書かれる：

式中、１≦ｉ≦ｎであり、関数ｆ_ｉは、パラメータ推定手法によって（例えば、神経回路網または遺伝的アルゴリズムを使用して）決定される。

図３は、どのようにしてリアルタイム呼吸商（ｒｔＲＱ）３５、リアルタイムエネルギー消費量（ｒｔＥＥ）３６、エネルギー摂取（ＥＵ）３７、累積エネルギー消費量（累積ＥＥ）３８、累積エネルギー摂取（累積ＥＵ）３９、および仮定される現在の身体組成（ＣＢＣ_Ｓ）４０等の代謝パラメータを、ユーザの分解生理学的パラメータデータならびに引き出されたＶＯ_２およびＶＣＯ_２値から計算することができるかという説明図を提供する。本発明は、これらの計算に限定されないが、ユーザの代謝、保健、および健康に関連する他の計算が、本特許明細書に含まれることが理解されるであろう。そのような関数の実施例は、
ａ．リアルタイム呼吸商（リアルタイムＶＯ_２およびＶＣＯ_２値を使用する）：

ｂ．総エネルギー消費量（リアルタイムＶＯ_２およびＶＣＯ_２値を簡略Ｗｅｉｒ式に代入する）：

ｃ．安静時エネルギー消費量（ＶＯ_{２ｒｅｓｔ}およびＶＣＯ_{２ｒｅｓｔ}を簡略Ｗｅｉｒ式に代入する）：

ｄ．身体活動エネルギー消費量：

の計算のための関数を含む。

一実施形態では、使用される関数の全てが、サーバ上に記憶される一方で、全ての未加工および／または分解および／または局所計算パラメータデータは、ローカル記憶モジュール１０１上に記憶される。全ての値は、タイムスタンプ付きであり、一実施形態では、ごく最近計算された仮定される現在の身体組成値（ＣＢＣ_Ｓ）が、常に、記憶モジュール１０１上の以前に記憶された仮定される現在の身体組成値（ＣＢＣｓ_−１）に取って代わる。ローカル記憶モジュール１０１上のデータは、無線伝送機４または非無線通信ポート（図示せず）を用いて、あるいはスマートフォンまたは類似中継デバイスの使用を通した段階的な様式で、サーバに直接伝送することができる。再充電可能バッテリおよび／またはエネルギー収穫デバイス６が、ＣｒｔＭＤのエネルギー依存性構成要素の全てのための電力供給としての機能を果たす。

本発明の一実施形態では、計算された代謝パラメータは、目的とする分解生理学的パラメータデータ（例えば、心拍数、呼吸数、ヘモグロビン酸素飽和度、全血ｐＨ）とともに、スマートフォンアプリケーション、タブレットアプリケーション、ウェブサイト、または同等物上に表示されてもよい。本発明の別の実施形態では、分解生理学的データは、ユーザのソーシャルネットワークおよび／またはウェブベースのローカルおよび／またはソーシャルネットワークゲーム環境へのインターフェースとしても使用することができる、デジタルディスプレイ（図示せず）を用いてユーザに中継することができる。個人的目標に関するユーザの進歩（「個人化栄養および保健アシスタント」の説明を参照）もまた、着色光アレイ（図示せず）の漸進的照射によって示すことができる。

ＣｒｔＭＤの他の実施形態は、パッチ様形状因子（すなわち、ユーザの身体上に直接貼り付けることができる再利用可能または使い捨てパッチ）に、あるいは身体と直接接触する織物または他の材料（例えば、セーター、ショーツ、または靴等の通常の衣類）にＣｒｔＭＤの電子機器を組み込むこと、連続的に一連のＬＥＤに電力供給することによって異なる波長を測定させること、サーバを往復するデータのマルチステップ伝送（例えば、装着型デバイスが、無線／有線通信プロトコル２６を使用して、携帯電話、スマートウォッチ（例えば、Ｐｅｂｂｌｅ／ｉ’ｍ Ｗａｔｃｈ）、または任意の類似デバイスに未加工または分解スペクトルデータを伝送することができ、そこから、ＧＰＲＳ／ＥＤＧＥ／３Ｇ／４Ｇまたは任意の他の無線／有線モダリティ２７を使用して、データをオンラインサーバに伝送することができる）、データ処理および／または表示が、装着型ＣｒｔＭＤデバイス上、または中間デバイス（携帯電話等）上、またはサーバ上のいずれかで起こることができる、ハードウェア構成要素間のデータの無線／有線移転ならびに構成要素のうちのいずれかによるデータ表示の許容、ユーザへの情報の可聴通信の許容、ユーザからデバイスへのクエリおよびコマンドの口頭伝達の許容等を含む。

（ＣｒｔＭＤデータ処理）
一実施形態では、ＣｒｔＭＤ上の光検出モジュール９は、モジュール９によって検出される光信号の強度に比例する電圧または電流を生成する。この信号のレベルおよび振幅は、マイクロコントローラまたはＡＤＣ（アナログ・デジタルコントローラ）によってサンプリングされる電圧の範囲を最大限活用するために、ＰＧＡ（プログラマブル利得増幅）が、検出された光信号を増幅するために必要な特定のレベルおよび利得調整を作成するように設定されなければならない値を計算する数学関数にパラメータとして供給される。手順は、信号がマイクロコントローラまたはアナログ・デジタル変換器（ＡＤＣ）サンプリング範囲内にとどまることを確実にするように、一度、周期的、または連続的に行われる。マイクロコントローラによって測定される信号は、計算動作を逆転させ、特定の減算および利得調整を考慮することによって、光感知モジュールによって測定されるような元の電圧または電流に戻るように変換することができる。次いで、元の電圧または電流は、光検出モジュール９の感知能力、光検出モジュール９からの光源の距離、ならびに光検出モジュール９によって測定される光を生成する光源の光度を考慮することによって、標準化することができる。この標準化は、異なる強度、光度の位置、および波長の光が光検出モジュール９の近傍で照射されたときに、光検出モジュール９によって取得される信号を比較することを可能にする。

（デュアルバッテリシステム）
図７ａおよび図７ｂは、バッテリ／電気化学電池が交換されなければならないときに、不断の電力供給をＣｒｔＭＤの電子構成要素（または本特許の対象ではない任意の他の電子デバイス）に提供するために使用され得るデュアルバッテリシステムの２つの実施形態を表す。本システムは、電気化学回路を途切れさせることなく、消耗したバッテリ２０４を充電したバッテリ２００に置換することができるように置換される、正の接点２０３および負の接点２０２を有するバッテリソケット２０１を備える。本発明の一実施形態では、充電したバッテリ２００は、図７ａ（ＡおよびＢ）および図７ｂ（Ｃ）で描写されるように、バッテリソケット２０１から消耗したバッテリ２０４を押し出すために使用される。図７ｂ（Ｃ）の実施形態では、バッテリソケット２０１は、ソケット壁上の反対側に正の接点２０３、および／またはソケット壁上の反対側に負の接点２０２を含有する。バッテリ自体（ｃ）は、バッテリソケット２０１から押し出されるときに、消耗したバッテリに回路を遮断させる前に、バッテリソケット２０１の内部で少なくとも１つの負の接点２０２および少なくとも１つの正の接点２０３との接触を確保するように、１つ以上の正の端子（２００ｂまたは２０４ｂ）および１つ以上の負の端子（２００ａまたは２０４ａ）が配置されているならば、これらの端子を有することができる。本発明の別の実施形態では、バッテリソケットが１つの正の接点２０３および１つの負の接点２０２のみを含有する一方で、ソケットとともに使用するために設計されているバッテリ／電気化学電池は、帯電代替物２００を用いてバッテリソケット２０１から押し出すときに、消耗したバッテリに回路を遮断させる前に、バッテリソケット２０１の内部で少なくとも１つの負の接点２０２および少なくとも１つの正の接点２０３との接触を確保するように設置される少なくとも２つの正の端子（２００ｂまたは２０４ｂ）および少なくとも２つの負の端子（２００ａまたは２０４ａ）を含有する。本発明のさらに別の実施形態では、ソケットが、３つだけの接点（すなわち、（ｉ）２つの正２０３および１つの負２０２、または（ｉｉ）１つの正２０３および２つの負２０２）を含有する一方で、バッテリ／電気化学電池自体は、相補的な一式の端子（すなわち、（ｉ）１つの正（２００ｂまたは２０４ｂ）および２つの負（２００ａまたは２０４ａ）、または（ｉｉ）２つの正（２００ｂまたは２０４ｂ）および１つの負の（２００ａまたは２０４ａ））を含有する。同様に、これらの端子および接点は、消耗したバッテリ／電気化学電池２０４を帯電代替物２００と交換するときに不断の回路を確保するように配置されてもよい。

（一定間隔較正ユニット（ＲＩＣＵ））
一定間隔較正ユニット（ＲＩＣＵ）は、対象（すなわち、人間、動物、植物、あるいは呼吸または燃焼を含む任意の他の生物またはプロセス）の代謝パラメータを取得する能力がある、携帯用の手持ち式間接熱量測定デバイスを備える。ＲＩＣＵは、サンプリングチャンバ２６の中で吸気および／または呼気の両方の組成を分析することによって、ユーザの二酸化炭素産生速度（ＣＯ_２ｐｒｏｄ）および酸素消費速度（Ｏ_２ｃｏｎｓ）等の重要な生理学的パラメータを決定することができる。図２ｂの好ましい実施形態では、呼気サンプルは、空気流路１１からサンプリング入口１８１を通ってサンプリングチャンバ２６の中へ受動的に迂回させられる。図２ａの別の実施形態では、吸気および／または呼気サンプルは、空気流路１１からサンプリング弁１８を通ってサンプリングチャンバ２６の中へ周期的に迂回させられる。

図２ｂは、本デバイスが、中空内部１６を伴う携帯用本体１０を含み、それに沿って、空気流路１１が、入口１７１（潜在的に同時に出口としての機能を果たし得る）、出口１７２（潜在的に同時に入口としての機能を果たし得るか、または完全に省略され得る）、コネクタ１４、および空気が放出口２７１を通って受動的または能動的に（例えば、ファンまたは放出ポンプを用いた強制換気を通して）退出することができるサンプリングチャンバ２６に空気が進入することを可能にする受動サンプリング入口１８１の間に及ぶＲＩＣＵの一実施形態の概略図を提供する。コネクタ１４は、デバイスへの対象の鼻および／または口（図示せず）の接触を支援するために、携帯用本体１０に取り付けられ、漏出による損失を伴わずに、吸気および／または呼気の完全な量が空気流路１１に沿ってデバイスの中へ入れられることを可能にするように設計される。コネクタ１４は、着脱可能であり得るか、またはデバイスの本体１０の一部であってもよい。そのようなコネクタは周知であり、それらの設計および機能性は、ここではさらに説明しない。流量計１５が、空気流路１１を横断して載置され、吸気（ＭＶ_ｉｎｈ、単位時間あたりの量で測定される）および／または呼気（ＭＶ_ｅｘｈ、単位時間あたりの量で測定される）の持続時間、呼吸周期の持続時間、ならびに吸気流１３および／または呼気流１２の流速を連続的に測定するように設定される。一実施形態では、各呼気は、サンプリング入口１８１を介して呼気１２をサンプリングチャンバに受動的に進入させる。受動サンプリングは、（ｉ）サンプリング入口１８１および／または放出口２７１の中に配置された逆止弁（図示せず）、（ｉｉ）サンプリング入口１８１および／または放出口２７１において機械的手段（例えば、Ｇａｍｂｏａ、Ｂａｒｄｅｌｌ、およびＴｅｓｌａ弁）よりもむしろ流体動力を利用する弁を利用すること、および／または（ｉｉｉ）サンプリングチャンバ２６の中への呼気の正味流入に有利に働くダイオード特性を生じる流体動力を生成するように、空気流導管を設計することによって達成される。

図２ａは、空気サンプルが、能動サンプリングを用いて主要空気流から迂回させられる、一定間隔較正ユニット（ＲＩＣＵ）の代替実施形態の概略図を提供する。本デバイスは、空気流導管１６を伴う携帯用本体１０を含み、それに沿って、空気流路１１がコネクタ１４と通気口１７との間に及ぶ。本デバイスはまた、サンプリングチャンバ２６も含み、吸気１３および／または呼気１２のガス組成を表す空気サンプルを取得するために、サンプリング弁１８を用いて空気サンプルがその中へ方向付けられる。コネクタ１４は、デバイスへの対象の鼻および／または口（図示せず）の接触を支援するために、携帯用本体１０に取り付けられる。以前のように、コネクタ１４は、漏出による損失を伴わずに、吸気および／または呼気の完全な量が空気流路１１に沿ってデバイスの中へ入れられることを可能にするように設計される。同様に、コネクタ１４は、着脱可能であり得るか、またはデバイスの本体１０の一部であってもよい。図２ｂのように、流量計１５が、空気流路１１を横断して載置され、吸気（ＭＶ_ｉｎｈ、単位時間あたりの量で測定される）および／または呼気の持続時間（ＭＶ_ｅｘｈ、単位時間あたりの量で測定される）、呼吸周期の持続時間、ならびに吸気流１３および／または呼気流１２の流速を連続的に測定するように設定される。この実施形態では、サンプリング手順は、単一のサンプリング事象で行うことができ、あるいはサンプルが吸気および／または呼気を表すことを確実にするように吸気および／または呼気中に数回繰り返されてもよい。センサ２２、２３、２４、および／または２５からの信号は、サンプリング手順を終了させるように、呼吸周期が十分に安定しているときを決定するために使用することができる。空気サンプルは、機械または電子制御機構（図示せず）を用いて空気抜き弁２７を開くことによって、サンプリングチャンバから放出することができる。

サンプリング方法にかかわらず、サンプリングチャンバは、Ｏ_２含有量２２、および／またはＣＯ_２含有量２３、および／または温度２４、および／または内部の空気の圧力２５を測定することが可能なセンサを装備している。Ｏ_２および／またはＣＯ_２センサは、電気化学（例えば、電気化学電池）、分光光度法（例えば、非分散型赤外線（ＮＤＩＲ）ＣＯ_２センサ）、比色分析（例えば、ＣＯ_２がブロモフェノールブルーと反応するときに起こる青色変色）、または正確な結果を提供するほど十分感度が高い任意の他の方法の原理に基づき得る。本発明は、特定の測定パラメータの任意の組み合わせを測定することができる、任意の複合センサの使用を含むことが理解されるであろう。また、本発明は、必ずしも流量計１５、Ｏ_２センサ２２、ＣＯ_２センサ２３、温度計２４、および圧力センサ２５の使用を必要としないが、未知の値を計算するのに有用なデータを取得するために、これらのうちの選択されたいくつかのみを利用することができる。同様に、値のうちのいくつか、例えば、周囲圧力、温度、および／または湿度は、測定されるよりも仮定されてもよい。本発明の別の実施形態では、空気サンプル中の水蒸気の量を低減させることによって、ガス組成測定の精度が強化される。そのような実施形態では、本デバイスは、空気流路１１と平行に、またはそれを横断して、マウスピース１４の内側に、サンプリング弁１８の内側に、またはサンプリングチャンバ２６の内部に配置された水蒸気スクラバ（図示せず）を含む。温度センサ（図示せず）はまた、流量測定の精度に影響を及ぼし得る温度の局所変動の測定を可能にするように、空気流路１１に隣接して、またはその内部に配置されてもよい。

図９は、ＲＩＣＵの空気流導管およびサンプリング入口の設計を描写し、それを用いて、設計によって生成される流体動力の結果として、呼気１２をサンプル分析チャンバ２６の中へ受動的にサンプリングすることができる。この実施形態では、空気流導管１６およびサンプリング入口１８１の設計が、サンプル分析チャンバ２６の中への呼気１２の正味流入に有利に働くダイオード特性を生じさせる一方で、吸気１３の結果として空気流導管を通って流れる空気は、サンプリング入口１８１を通り過ぎ、ごくわずかな量のみがサンプル分析チャンバ２６に進入するであろう。ここで描写される実施形態では、流量計１５および関連流量制限器９００の設置は、設計によって生成される流体動力をさらに強化し、それにより、サンプル分析チャンバ２６の中への呼気１２の正味流入に有利に働くようにサンプリング入口１８１において生成されるダイオード特性を強化する。

図９ａは、コネクタ９００、空気流導管１７１の中または外へ空気を入れるための第１の入口、空気流導管１６、サンプリング入口１８１、放出口２７１、および空気流導管１７２の中または外へ空気を入れるための入口を通過する空気の比較量を描写し、矢印の厚さは、呼気１２時に本システムを通って流れる空気の比較量を表す。

図９ｂは、コネクタ９００、空気流導管１７１の中または外へ空気を入れるための第１の入口、空気流導管１６、サンプリング入口１８１、放出口２７１、および空気流導管１７２の中または外へ空気を入れるための入口を通過する空気の比較量を描写し、矢印の厚さは、吸気１３時に本システムを通って流れる空気の比較量を表す。

呼気の受動サンプリングに不可欠ではないが、この図で描写される実施形態はさらに、手持ち式本体１０と、サンプル分析チャンバ９０１を一掃するためのファンまたはポンプ、デバイスの電子構成要素（データを生成、受信、伝送、または記憶するために有用な構成要素データ９０４を含む）に電力供給するための電力供給１９と、サンプル分析チャンバの外側の周囲圧力を測定するためのセンサ９０３と、Ｏ_２含有量２２、ＣＯ_２含有量２３、温度２４、湿度２５、またはサンプル分析チャンバ２６の内部の空気の圧力９０２を測定することが可能なセンサとを備える。

実施形態にかかわらず、ＲＩＣＵの中の全ての機械および電子部品は、内部および／または外部電力供給１９によって電力供給されてもよい。一実施形態では（サンプリング方法にかかわらず）、ＲＩＣＵは、流量計１５、Ｏ_２センサ２２、ＣＯ_２センサ２３、温度計２４、および圧力センサ２５から取得される未加工信号を処理するための処理モジュール２０を含む。そのような実施形態では、処理モジュール２０は、ローカル記憶ユニット２１上に記憶された一式の関数を使用して、処理された情報から関連代謝パラメータを計算することができてもよく、未加工信号データは、全ての測定および計算値とともにローカル記憶ユニット２１上に記憶される。データは、無線伝送機２８または非無線通信ポート（図示せず）を用いて、スマートフォンおよび／またはサーバおよび／または好適な能力がある類似デバイスに伝送することができる。図２ｃで図示されるように、ＲＩＣＵはまた、生体電気インピーダンスの測定のために、表面電極４００および位相敏感電子機器４０５を含むこともでき、電極は、呼吸分析に本デバイスを使用するために、ユーザがそれらの上に指を置かなければならないように設置される。加えて、ＲＩＣＵは、心拍数の測定のために、光源４０２および光検出センサ４０１を含むことができ、これらの構成要素４０２および４０１は、同様に、呼吸分析に本デバイスを使用するために、ユーザがそれらの上に指を置かなければならないように設置される。この実施形態では、可視および／または近赤外（ＮＩＲ）スペクトル（例えば、限定されないが、３００ｎｍから１１００ｎｍの範囲に及ぶ光スペクトル）で光を生成する光源４０２を、対象の皮膚上に方向付けることによって、心拍数データが取得される。放射光は、ユーザの皮膚および下層組織（図示せず）によって拡散され、反射光は、単一のフォトダイオード、フォトダイオードアレイ、または光検出に使用される他のセンサであり得る、光検出モジュール４０１によって検出される。フォトダイオード検出パターンは、演算増幅器によって増幅され、１つ以上の処理モジュールを用いてデジタル化される。デジタル化信号は、（限定されないが）心拍数および／または呼吸数等の生理学的パラメータを分解するために使用される。

図４は、関数４６−５１を使用して二酸化炭素産生速度（ＣＯ_２ｐｒｏｄ）および酸素消費速度（Ｏ_２ｃｏｎｓ）を計算するために、どのようにしてＲＩＣＵ処理モジュール２０および／またはサーバがＲＩＣＵセンサ１５、２２、２３、２４、２５からの処理された信号（すなわち、ＭＶ、％Ｏ_２ｉｎｈ、％ＣＯ_２ｉｎｈ、％Ｏ_２ｅｘｈ、および％ＣＯ_２ｅｘｈ）を利用することができるかを図示する：

本発明によって測定される二酸化炭素産生速度（ＣＯ_２ｐｒｏｄ）および酸素消費速度（Ｏ_２ｃｏｎｓ）は、サンプリングチャンバの容積が、標準温度および圧力で測定されたときのサンプリングチャンバの中の分子の数を反映するため、ユーザの実際の安静時ＲＱの非常に良好な近似値を提供する。ユーザの安静時呼吸商（ＲＱ）が、これらの値から計算される：

その後、Ｂｌａｎｃ，Ｓ．ら（１９９８）による式を使用して、ユーザによって産生されるエネルギーの量（Ｑ）を計算することができる：

次いで、対象のエネルギー産生能力（安静時のユーザによって消費される酸素の１リットルにつき産生される、Ｋｃａｌ単位のＱ）に、１日あたり消費される酸素の量（Ｓ、リットルで測定される）を乗算することによって、安静時代謝率（１日あたりのＫｃａｌ単位のＲＭＲ）を決定することができる：

次いで、Ｋａｔｃｈ−ＭｃＡｒｄｌｅ式および計算された安静時代謝率（ＲＭＲ）を使用して、対象の除脂肪体重（ＦＦＭ）を決定することが可能である：

ＦＦＭをユーザの体重と組み合わせることによって、ユーザの体脂肪率を決定することができる：

安静時に測定された場合、ユーザが非定型代謝プロファイルを持たないならば、この値は、ユーザの現在の身体組成（ＣＢＣ）に類似する。本デバイスのための随意的な内部制御として、生体電気インピーダンスを用いて、ユーザのパラメータを決定することもでき、このようにして測定された値（例えば、％ＢｏｄｙＦａｔ、ＦＦＭ、および／またはＣＢＣ）はまた、モデルへの入力として使用することもできる。

（ＲＩＣＵを使用したＣｒｔＭＤの較正）
図５および図８は、一実施形態による、ＲＩＣＵを用いた定期的な（例えば、毎週または毎月の）較正を通してＣｒｔＭＤの精度が増加させられ得る、プロセスを描写する。ＣｒｔＭＤの較正は、安静時に（すなわち、朝目覚めた直後に）両デバイスを使用することによって可能であり、一実施形態では、そのデータベースを更新するために、全ての以前に記憶されたデータおよび最近測定されたデータのサーバへの伝送を必要としてもよい（プロセス２８−３０および４３−４５）。次いで、サーバは、関数４６−６６を使用してユーザの安静時呼吸商（ＲＱ_ｒｅｓｔ）および実際の現在の身体組成（ＣＢＣ）を計算するために、ＲＩＣＵから取得された最新のデータ（例えば、直接測定された安静時ＶＯ_２（ＶＯ_{２ｒｅｓｔ}）および安静時ＶＣＯ_２（ＶＣＯ_{２ｒｅｓｔ}）値）を利用するであろう。サーバはまた、簡略Ｗｅｉｒ式を使用して、ユーザの安静時エネルギー消費量（ＲＥＥ）も計算するであろう：

これはまた、ＶＯ_{２ｒｅｓｔ}およびＲＱ_ｒｅｓｔに関して、以下のように書くこともできる：

式中、ＶＯ_{２ｒｅｓｔ}＝酸素消費量（ｍｌ／分）、ＶＣＯ_{２ｒｅｓｔ}＝二酸化炭素産生（ｍｌ／分）、ＲＱ_ｒｅｓｔ＝呼吸商＝ＶＣＯ_{２ｒｅｓｔ}／ＶＯ_{２−ｒｅｓｔ}、およびＲＥＥ＝安静時エネルギー消費量（ｋｃａｌ／日）である。同時に、サーバは、関数ｆ（ｘ）_ｎ−１、ｆ（ｙ）_ｎ−１、ｆ（ｚ）_ｎ−１、およびｆ（ｗ）_ｎ−１（ＣｒｔＭＤのローカル記憶モジュール１０１上に記憶された関数３５、３６、３７、および４１に対応する）を使用して、最新の仮定される現在の身体組成（ＣＢＣ_Ｓ）を計算するために、ＣｒｔＭＤから取得された最新のデータセットを使用するであろう。較正手順の第１のステップは、実際のＣＢＣ値（体重およびＲＩＣＵデータから計算される）が、仮定ＣＢＣ値（ＣＢＣ_Ｓ、ＣｒｔＭＤセンサデータから計算される）と比較された６９ときに起こり、相違は、ＣＢＣ_Ｓの将来の計算のために関数ｆ（ｚ）_ｎ−１およびｆ（ｗ）_ｎ−１を最適化するように関数アップデータ７１を訓練するために使用される。並行プロセスで、ＣｒｔＭＤおよびＲＩＣＵデータは、ＣＢＣ_Ｓの将来の計算のために関数ｆ（ｘ）_ｎ−１およびｆ（ｙ）_ｎ−１を最適化するように第２の関数アップデータを訓練するよう組み合わせられる７２。プロセス７４は、サーバデータベースを更新するために、どのようにして改良型関数ｆ（ｘ）、ｆ（ｙ）、ｆ（ｚ）、およびｆ（ｗ）が使用されるかを図示する一方で、プロセス７５および７７は、実際に、古い関数３５、３６、３７、および４１（サーバ上の関数ｆ（ｘ）_ｎ−１、ｆ（ｙ）_ｎ−１、ｆ（ｚ）_ｎ−１、およびｆ（ｗ）_ｎ−１に対応する）がデバイス自体の上に記憶された場合に、スマートフォンアプリケーションおよび／またはＣｒｔＭＤの記憶モジュール１０１上のこれらの関数をどのようにして更新することができるかを図示する。同様に、プロセス６７、７６、および７７は、サーバデータベースを更新し、ＣｒｔＭＤ記憶モジュール１０１上の最後の記憶された仮定ＣＢＣ_ｓ−値（ＣＢＣ_ｓ−１）を置換するために、どのようにして最新の実際のＣＢＣ値が使用されるかを図示する。更新された機能および値は、無線受信機５または非無線通信ポート（図示せず）を介して、サーバからデバイスに伝送することができる。

ＲＩＣＵおよびＣｒｔＭＤデバイス一式は、相補的であるように設計されているが、ＲＩＣＵによって提供されるもの（例えば、ＶＯ_２、ＶＣＯ_２、ＣＢＣ、％ＢＦ等）に類似する任意のデータを用いたＣｒｔＭＤの較正も想定されることが理解されるであろう。また、ＲＩＣＵおよび／またはＣｒｔＭＤから取得されたデータを用いた、任意の他の測定デバイスデバイス（例えば、Ｐｏｌａｒ心拍数モニタ、Ｇａｒｍｉｎ時計、Ｆｉｔｂｉｔ、ＢｏｄｙＭｅｄｉａ Ｆｉｔ等）の較正も行われてもよい。

また、ＲＩＣＵは、単一ユーザまたは複数ユーザ目的で設計できることも理解されるであろう（その場合、本デバイスは、医療グレードフィルタおよび取外し可能マウスピースを含むであろう）。

図８は、ＣｒｔＭＤおよびＲＩＣＵが対象の身体（図示せず）の種々の生理学的および代謝パラメータを確立し得るプロセスと、ＣｒｔＭＤを較正するために間接熱量計（例えば、ＲＩＣＵ）が使用され得るプロセスと、ＣｒｔＭＤまたは個人化栄養および保健アシスタントがユーザに中継する情報を提供する、数学モデルを訓練するために種々の身体パラメータの直接測定を使用することができるプロセスとを描写する。

この図では、少なくとも１つの光源が、対象の皮膚および下層組織８０１を照射するために使用される一方で、少なくとも１つの光検出器は、対象の皮膚および下層組織８０２から反射される波長を受信する。反射波長は、光検出器によってアナログ信号に変換され、次いで、アナログ・デジタル変換器（ＡＤＣ）への入力８０３としての機能を果たしてもよい。ＡＤＣは、アナログ信号をデジタル値に変換してもよく８０４、その値は後に、種々の分子（例えば、ヘモグロビン、カルバミノヘモグロビン、酸素ヘモグロビン等の）濃度が計算され得る８０６、１つ以上の数式のための入力８０５として使用されてもよい。次いで、計算された分子濃度は、心拍数（ＨＲ）、呼吸数（ＢＲ）、および酸素飽和度（ＳｐＯ２）等の生理学的パラメータが計算され得る８０８、８０９、８２９、さらなる数式への入力８０７としての機能を果たしてもよい。代替として、計算された分子濃度は、対象の酸素消費速度（ＶＯ_２）および二酸化炭素産生速度（ＶＣＯ_２）が解法され得る８１１、数学モデルへの入力８１０としての機能を果たしてもよい。これらの数学モデルの精度を検証するために、ＣｒｔＭＤが間接熱量計（例えば、ＲＩＣＵ）と同時に使用されてもよい。次いで、ＣｒｔＭＤによって測定されるＶＯ_２およびＶＣＯ_２値は、間接熱量計（例えば、ＲＩＣＵ）によって測定される８１３、ＶＯ_２およびＶＣＯ_２値と比較されてもよい８１２。計算および測定されたＶＯ_２値とＶＣＯ_２値との間に相違が生じ得るときはいつでも、測定されたＶＯ_２およびＶＣＯ_２値は、経時的にますます個人化される（より正確になる）ように数学モデルを訓練する８１６ために使用されてもよく、したがって、上記で説明される手順は、ＣｒｔＭＤのための較正手順と見なされる。較正されたＣｒｔＭＤから取得される８１７、較正されたＶＯ_２およびＶＣＯ_２値は、後に、それを用いていくつかの代謝パラメータ（例えば、安静時代謝率（ＲＭＲ）、除脂肪体重（ＦＦＭ）、および現在の身体組成（ＣＢＣ））が計算され得る少なくとも１つの数式への入力８１８としての機能を果たしてもよい。これらのパラメータはまた、安静時に使用されたときに間接熱量計（ＲＩＣＵ等）から取得される８１５、ＶＯ_２およびＶＣＯ_２値から計算されてもよい８１４。同時に、較正されたＶＯ_２およびＶＣＯ_２値は、リアルタイム呼吸商（ＲＱ）および／またはエネルギー消費量（ＥＥ、すなわち、燃焼したカロリー）が計算され得る８１９、少なくとも１つの数学モデルへの入力として使用されてもよい一方で、これらの値は、ひいては、食物商（ＦＱ）が計算され得る８２０、少なくとも１つの数学モデルへの入力としての機能を果たしてもよい。同様に、エネルギー摂取（ＥＵ、すなわち、消化管から身体の中へ取り込まれるカロリー）が、少なくとも１つの数学モデルを使用してＦＱから計算されてもよい８２１。計算されたエネルギー摂取およびエネルギー消費量値は、後に、対象のエネルギーバランス（ＥＢ）を計算する８２２ために、単純な数式への入力として使用されてもよい。計算されたエネルギーバランス値は、ひいては、対象の体重減少／増加が定義された期間にわたって予測され得る８２３、少なくとも１つの数学モデルへの入力として使用されてもよい。同様に、計算されたエネルギーバランス値は、対象の身体組成が定義された期間にわたって予測され得る８２６、少なくとも１つの数学モデルへの入力として使用されてもよい。

他の正確かつ信頼できる測定デバイス（例えば、別の種類の間接熱量計、身体インピーダンス測定デバイス、体重計等）または食物ロギング（消費される食物の数量および消費される食物の高分子組成が提供される）から取得される値が、プロセス８１９、８２０、８２１、８２３、および８２６を行うために使用される数学モデルのうちの少なくとも１つの精度を検証するために使用されてもよい。これは、計算値（例えば、予測体重または予測身体組成）を測定値（例えば、体重計によって測定されるような体重、または生体電気インピーダンス測定デバイスによって測定されるような身体組成）と比較することによって行われてもよい。計算値と測定値との間に相違が生じ得るときはいつでも、測定値は、少なくとも１つの数学モデルが経時的に個人化する（より正確になる）ために、それを訓練する８２５、８２８ように使用されてもよい。安静時の対象の身体組成を計算するためにＲＩＣＵを使用することができるので、安静時にＲＩＣＵとＣｒｔＭＤとを同時に使用するときに、この値は、較正手順において第２の較正段階として使用されてもよいことに留意されたい。また、少なくとも１つの新しいパラメータの値を決定するため、またはモデルパラメータ化をより正確にするため（すなわち、少なくとも１つの数学モデルを訓練するため）に、年齢、性別、人種、遺伝子マーカー等の情報が、プロセス中の任意の段階で導入されてもよい。

（個人化された栄養および保健アシスタント）
本発明の重要な側面は、本発明のＣｒｔＭＤおよびＲＩＣＵの使用を補完する、支援情報システム（これ以降は「個人化栄養および保健アシスタント」と呼ばれる）である。個人化栄養および保健アシスタントは、全ての未加工、測定、および計算データ、ならびにデータ変換および／または情報表示が可能な任意の現在または将来の電子デバイス（例えば、ＣｒｔＭＤ、ＲＩＣＵ、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、サーバ等）の間のそれらの伝送を表す。個人化栄養および保健アシスタントはまた、ユーザの代謝評価（例えば、ユーザの身長、体重、および年齢）に関連する手動入力、ならびにユーザの個人的健康、保健および／またはスポーツの実績の目標を含んでもよい。

個人化栄養および保健アシスタントは、コンピュータ内で生物系を表すように設計されている数学モデルへの入力変数および／またはパラメータとして感知デバイス（限定されないが、ＣｒｔＭＤおよびＲＩＣＵ等）の出力を利用することによって、計算体系生物学（多重反応生体系および数学モデリングが統合される科学分野）の新規かつ独特の実装を提示する。一実施形態では、数学モデルは、常微分方程式または偏微分方程式を含んでもよいが、モデルはまた、他の離散的定式化、統計的定式化、および確率論的定式化を用いて構築することもできる。使用される方法にかかわらず、これらの数学モデルは、変数（すなわち、一定のままではないモデルエンティティ、例えば、温度、呼吸数、心拍数、酵素率、平衡駆動型反応）およびパラメータ（すなわち、モデルの一部であり、モデルの中の変数が経時的に変化することを可能にする、エンティティの性質を表す値）を使用してもよい。典型的なシナリオでは、対象からのセンサデータは、無線で（例えば、スマートフォンを介して）、または非無線でサーバ（または計算が可能な任意の他のデバイス）に伝送され、そこで、酵素レベル、組織レベル、臓器レベル、および／または全身レベルでその対象の生理学的および／または物理的特性を表す、数学モデルおよび／またはシステムモデルの計算プラットフォームへの入力変数および／またはパラメータとしての機能を果たすであろう。センサデータが組み込まれると、次いで、これらのモデルは、サーバ上に記憶する、および／またはサーバから異なる場所（すなわち、センサデバイス、スマートフォン、タブレット、他のサーバ等）に伝送することができる、出力変数および／またはパラメータを生成してもよい。代替実施形態では、センサデータは、遠隔コンピュータシステムに伝送されないであろうが、測定デバイス自体の処理モジュール上で局所的に分析されるであろう。この方法の１つの用途は、例えば、限定されないが、予測体重減少、予測体脂肪、予測エネルギー摂取、エネルギーバランス、過剰運動後酸素消費量、ＶＯ２、ＶＣＯ２、呼吸交換率、呼吸商、総エネルギー消費量、安静時エネルギー消費量、身体活動エネルギー消費量等のいくつかのシステム変数およびパラメータを予測および／または分析するために、数学モデルへの変数および／またはパラメータのための入力として、ＲＩＣＵおよびＣｒｔＭＤから取得されたデータを使用することであろう。

個人化栄養および保健アシスタントの最も基本的な機能は、いくつかの方法で、および種々のデバイス上で、自分の健康および生活様式関連パラメータを予測、追跡、計算、分析、および表示する手段をユーザに提供することである。個人化栄養および保健アシスタントはまた、いくつかの健康関連因子（例えば、体重を減らすか否か、どのようにして健康維持を向上させるか、食事の種類を決定すること、どの運動およびスポーツプログラムが個人的健康目標を達成することを支援するであろうかを知ること等）に関する意思決定プロセスにおいて、ユーザを支援することもできる。一実施形態では、個人化栄養および保健アシスタントは、ユーザの連続的に測定および計算された生理学的および代謝パラメータに応答する動機付けフィードバックループの使用を通して、向上した保健、健康、および／またはスポーツの実績に向かってそのユーザを指導し、意欲を与えることができる。そのような実施形態では、ユーザに供給される動機付けの焦点、頻度、および種類を変更することによって、動機付けフィードバックループの効率が連続的に向上させられてもよい。そのような向上に好適な遺伝的アルゴリズム手法の一般化された説明は、以下のようになるであろう。
１．ユーザデータベースがサブグループに分けられ（ランダムに、またはユーザ種類に従って）、各サブグループは、統計分析を行うのに十分なサイズである。
２．各サブグループは、個人化栄養および保健アシスタントからの動機付けフィードバックに暴露されるが、フィードバックは、種類、タイミング、頻度、形式、および焦点に関して異なる。
３．各サブグループが、その種々のユーザ特定目標を達成する効率は、ユーザに送信される動機付けメッセージの有効性の指示を提供する（すなわち、最適化アルゴリズム、例えば、遺伝的アルゴリズムまたは進化方略の適合度関数は、変数として消費者コンプライアンス、消費者満足度、および消費者目標達成を使用する）。
４．最大の全体的向上を表示するサブグループは、個人化栄養および保健アシスタントから最も効果的な動機付けフィードバックを受信したものとして見なされる。
５．首位実績のサブグループに提供される動機付けフィードバックの種類、タイミング、頻度、形式、および焦点が対合され、成果特質が特定のユーザ種類（または完全ユーザ基盤）のサブグループの全てに割り当てられる。サブグループの実績間の全ての認識可能な差異が最小化されるまで、サイクルが繰り返される。
６．一般的な一式の動機付けプロンプトおよびデータパラメータに有利に応答するユーザ種類を識別するために、統計分析（例えば、クラスタ分析）を使用することができる。
７．新しいユーザは、個人プロファイルに従ってユーザ種類を割り当てられ、したがって、ユーザにとって有益である可能性が最も高い動機付けプロンプトおよびデータ形式（ならびに他のパラメータ）から即時に利益を得ることができる。
８．上記の最適化アルゴリズムのさらなるサイクルにより、特定のユーザの動機付けプロンプト形式を微調整または変更することができる。
９．新しい動機付けの手段（例えば、科学文献から発見される）を現在の動機付け枠組みに連続的に導入し、それらを既存の枠組みと競合させることによって、疲弊した無効な動機付け方略の除外が確保される。サイクルは連続的であり得、自動向上サイクルを実施するために人工知能方法を利用することができる。

体重は、個人の体内の体液平衡変化により、変動する自然な傾向がある。これは、個人が自分の目標に向かって進歩する際に個人の身体組織重量の実際の変化を反映しない、突然の測定可能な体重変化を引き起こし得る。わずかな体重変動により、ユーザが意欲を失うことを防止するために、個人化栄養および保健アシスタントは、体重変化の傾向を示すように定期的な移動または回転平均を採用することができる。移動または回転平均は、一般的傾向指標の役割を果たし、例えば、ユーザの体重が移動または回転平均傾向線を上回って、または下回って変動するときに、移動平均と体重入力曲線（平均化されていない体重曲線）との間の領域を色分けすることによって、自分の目標に向かった進歩についてユーザに知らせる。本発明の一実施形態では、領域は、ユーザが自分の目標に関して負に進歩するときはいつでも赤に着色され、ユーザが自分の目標に関して正に進歩するときはいつでも緑に着色される。しかしながら、本発明の範囲は、赤および緑のみの使用に限定されず、ユーザの目標に関して正および／または負および／または中立の進歩を示すために好適と見なされる、任意の色スキームまたは視覚的合図を利用できることが理解されるであろう。

ユーザのリアルタイム呼吸商を監視するＣｒｔＭＤの独特の能力の結果として、個人化栄養および保健アシスタントは、自分の現在の栄養状態（すなわち、所与の瞬間に代謝エネルギー産生のために、ユーザがどの資源をどれだけ利用しているか）、エネルギー摂取レベル（すなわち、所与の時間枠内で消費されるカロリーの量）、エネルギー消費レベル、およびエネルギーバランスに関する連続リアルタイムフィードバックをユーザに提供する能力を有する。エネルギーバランスゾーンは、ユーザの健康の目標に従って識別することができ、個人化栄養および保健アシスタントは、ユーザが自分の個人エネルギーバランス境界に侵入するときはいつでも警告信号をユーザに提供し、および／またはユーザが特定境界内にとどまることを助けるように動機付けフィードバックを提供するようにプログラムすることができる。したがって、個人化栄養および保健アシスタントはまた、所与の時に食べるための最も好適な食物源に関する瞬間アドバイスをユーザに提供することもできる。

個人化栄養および保健アシスタントはまた、不要なおよび／または望ましくない生理学的反応をトリガする自分の挙動におけるパターンを発見し、それについてユーザを教育することもできる。（例えば、ユーザは、前の夜に炭水化物が豊富な食事を食べたときに、常に「疲れた」と感じる場合がある。これは、常にユーザに明白ではない場合があるが、個人化栄養および保健アシスタントは、全てのシステム変数（すなわち、ユーザ入力、ＣｒｔＭＤデータ、およびＲＩＣＵデータ）を連続的および／または断続的に考慮することによって、これらの隠れたパターンを「発見」することができるであろう。）
個人化栄養および保健アシスタントの上述の「発見」能力を、地質データ（例えば、ＧＰＳ）、挙動データ（すなわち、オンライン社会的交流および購入挙動）、第三者デバイス／サービス（例えば、Ｆａｃｅｂｏｏｋ^ＴＭまたはｆｏｕｒｓｑｕａｒｅ）、および気分データと統合することによって、ユーザフィードバックをさらに個人化されるように合わせることができ、他の目的（例えば、健康危険分析、スポーツの実績、および／または標的広告）で重要なパラメータを識別することができる。

一実施形態では、個人化栄養および保健アシスタントは、ウェブベース、ローカル、および／またはソーシャルネットワークゲーム環境でアバターを制御するために、ユーザの個人的な生理学的および／または代謝データを使用することができる。さらなる好ましい実施形態では、個人化栄養および保健アシスタントは、本発明で説明される技術のうちのいずれかのユーザ間の社会的関係および交流を可能にするように、ユーザのソーシャルネットワーク（例えば、Ｆａｃｅｂｏｏｋ^ＴＭ、Ｔｗｉｔｔｅｒ、または任意の類似する現在および将来のネットワーク）にリンクするために使用されてもよい。

上記の特性のほかに、個人化栄養および保健アシスタントはまた、（ｉ）無料機能、（ｉｉ）有料機能、および（ｉｉｉ）登録機能といった３つのカテゴリの機能性を含有する機能ストアを含んでもよい。ＡｐｐｌｅのａｐｐｓｔｏｒｅおよびＡｎｄｒｏｉｄのａｐｐｓと同様に、デバイスは、デフォルトの一式の機能を伴って発売されてもよい一方で、付加的な機能が、機能ストアからダウンロードされてもよい。機能の第三者開発は、デバイス一式から取得されるデータを、ＡＰＩを介してアクセス可能にすることによって促されるであろう。

Claims (1)

1. 明細書に記載された発明。