JP2017158999A

JP2017158999A - 最大酸素消費をリアルタイムに監視する監視方法

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Publication number: JP2017158999A
Application number: JP2016156333A
Authority: JP
Inventors: 士恒程; Shih-Heng Cheng
Original assignee: Bomdic Inc
Current assignee: Bomdic Inc
Priority date: 2016-03-08
Filing date: 2016-08-09
Publication date: 2017-09-14
Also published as: CN107157456A; EP3266372A1; TW201735861A; WO2017152612A1; US20170258367A1

Abstract

【課題】本発明は、運動の場所にかかわらず、ユーザの最大酸素摂取量をリアルタイムで精確に表示できる運動監視装置及び運動監視方法を提供することを目的とする。
【解決手段】本発明の最大酸素摂取量を推定する方法は、第一センサから生理学的データを受信するステップと、生理学的データに基づいて体力消費速度を推定するステップと、体力消費速度に基づいて全力運動時間を計算するステップと、全力運動時間に基づいて運動能力を推定するステップと、第二センサからユーザの運動データを受信するステップと、運動データに基づいて運動エネルギー消費を計算するステップと、運動エネルギー消費に基づいてユーザの平均酸素摂取量を推定するステップと、平均酸素摂取量及び運動能力に基づいて最大酸素摂取量を推定するステップと、最大酸素摂取量をユーザインターフェイスに送信するステップと、最大酸素摂取量を表示するステップと、を備える。
【選択図】図６

Description

本発明は、運動監視方法に関し、特にユーザの体力を介してユーザの最大酸素摂取量を監視し且つ／またはユーザの運動を予測する方法に関するものである。

現代の社会において、運動する人の割合が年々増加している。これら多くの人々が、自身の健康のために運動しており、しかも中には運動中においてどのような時に自身の体の動きがもっともよいかどうかを知りたい人もいる。このような場合、正確な情報を得るために、実験室で様々な試験装置を介してフィットネステストを行うか或いは個人でフィットネスコーチを雇って体の状態を把握してもらうしかない。

近年、プロスポーツ選手、アマチュア、フィットネスコーチ等は、体力をリアルタイムに評価するために様々な運動評価パラメータを利用している。これらパラメータの中においては、現在最大酸素摂取量が幅広く応用されており、しかも効果的である。しかし、実験室に呼吸を取得する装置を設置して、運動者にトレッドミル上で１時間のランニングをさせて、呼吸の速度、酸素の消費量及び二酸化炭素生成量等の変化を監視し且つ分析することによって最大酸素摂取量を推定するのは、日常の運動またはトレーニングにおいてとても不便である。

以上の問題に鑑みて、本発明は、運動場所にかかわらずユーザの最大酸素摂取量をリアルタイムに精確に表示できる運動監視方法を提供することを目的とする。

以上の問題を解決するために、本発明に係る最大酸素摂取量を推定する方法は、第一センサから生理学的データを受信するステップと、処理モジュールによって生理学的データに基づいて体力消費速度を推定するステップと、処理モジュールによって体力消費速度に基づいて全力運動時間を計算するステップと、処理モジュールによって全力運動時間に基づいて運動能力を推定するステップと、第二センサからユーザの運動データを受信するステップと、処理モジュールによって運動データに基づいて運動エネルギー消費を計算するステップと、処理モジュールによって運動エネルギー消費に基づいてユーザの平均酸素摂取量を推定するステップと、処理モジュールによって平均酸素摂取量及び運動能力に基づいて最大酸素摂取量を推定するステップと、最大酸素摂取量をユーザインターフェイスに送信するステップと、ユーザインターフェイスによって最大酸素摂取量を表示するステップと、を備える。

以上の問題を解決するために、本発明に係る未来の総運動時間を推定する方法は、第一センサから生理学的データを受信するステップと、処理モジュールによって生理学的データに基づいて体力消費速度を推定するステップと、処理モジュールによって体力消費速度に基づいて全力運動時間を計算するステップと、処理モジュールによって全力運動時間に基づいて運動能力を推定するステップと、第二センサからユーザの運動データを受信するステップと、処理モジュールによって運動データに基づいて運動エネルギー消費を計算するステップと、処理モジュールによって運動エネルギー消費に基づいてユーザの平均酸素摂取量を推定するステップと、処理モジュールによって平均酸素摂取量及び運動能力に基づいて最大酸素摂取量を推定するステップと、処理モジュールによって最大酸素摂取量及びデフォルト変位に基づいて未来の総運動時間を推定するステップと、未来の総運動時間をユーザインターフェイスに送信するステップと、ユーザインターフェイスによって未来の総運動時間を表示するステップと、を備える。

以上の問題を解決するために、本発明に係る未来の総運動時間を推定する方法は、端末装置から履歴運動モデルを受信し、履歴運動モデルは、複数の心拍数及び複数の心拍数に対応する変位を含むステップと、複数の心拍数に基づいて心拍数のパーセンテージを計算するステップと、複数の変位に基づいて複数の速度を計算するステップと、複数の心拍数パーセンテージ及び複数の速度に基づいて最大酸素摂取量を推定し、最大酸素摂取量は、複数の心拍数のパーセンテージと負の相関関係を持ち、複数の速度と正の相関関係を持つステップと、デフォルト変位及び最大酸素摂取量に基づいて未来の総運動時間を推定し、未来の総運動時間は、デフォルト変位と正の相関関係を持ち、最大酸素摂取量と負の相関関係を持つステップと、最大酸素摂取量及び未来の総運動時間を含むデータアレイを生成するステップと、データアレイを端末装置に送信するステップと、
を含む。

従来技術と比べて、本発明の運動監視装置は酸素摂取量を直接検出せず、心拍数等のパラメータを介して酸素摂取量を間接的に検出して監視するのでユーザの最大酸素摂取量を精確に表示できる。また小型且つ軽量であり携帯可能であるので場所を問わない。従って、使用するのに便利である。

図１は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る運動監視装置のブロック図である。図２は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係るユーザの乳酸濃度と心拍数との関係を示す図である。図３は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る同じ時間内におけるユーザの乳酸濃度及び体力レベルの変化を示す図である。図４は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係るユーザの体力レベルと全力運動時間との関係を示す図である。図５Ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態に係るユーザの運動能力と運動時間との関係を示す図であり、図５Ｂは、図５Ａに示す運動能力と運動時間との関係に影響を与える要素を示す図である。図６は、本発明の少なくとも１つの実施形態によって最大酸素摂取量を推定する方法のフローチャートである。図７は、本発明の少なくとも１つの実施形態によって未来の運動時間を推定する方法のフローチャートである。図８は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る体力レベルとＲＰＥとの対応図である。図９は、本発明のもう１つの実施形態によって最大酸素摂取量を推定する方法のフローチャートである。図１０は、本発明のもう１つの実施形態によって未来の運動時間を推定する方法のフローチャートである。図１１は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る心拍数センサ及びＧＰＳを備える運動監視装置のブロック図である。図１２は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る外部センサモジュール及び外部のユーザインターフェイスを備える運動監視装置のブロック図である。図１３は、図１０のデータアレイの生成を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。

図１は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る運動監視装置のブロック図である。図１に示すように、運動監視装置１００は、センサモジュール１０１、処理モジュール１０２、ユーザインターフェイス１０３及びメモリモジュール１０４を備える。

センサモジュール１０１は、ユーザの生理学的信号を検知し、且つ計測する少なくとも１つの生理学的なセンサを含む。生理学的信号は、心電図（ＥＫＧ）信号、心拍変動、脈拍、心拍数、呼吸パターン、グリコーゲン濃度、パルス酸素濃度計によって測定された酸素濃度（ＳｐＯ２値）、組織酸素濃度計によって測定された酸素濃度（ＳｔＯ２）、人の前葉から測定された酸素濃度の少なくとも１つを含む。組織酸素濃度計は、近赤外分光組織酸素濃度計等であってもよい。人の前葉における酸素濃度は人のＲＰＥと関係している。

本発明のもう１つの実施形態において、センサモジュール１０１は、上記ユーザの生理学的な信号及び非生理的な信号を検出し且つ計測するための複数の非生理学的なセンサを備える。センサモジュール１０１は、非生理的な信号のセンサとして、歩数計、速度計、加速度計、ジャイロスコープ、Ｇ−センサ等のような様々な種類のセンサを含むことができる。

処理モジュール１０２は、補助回路を有するプロセッサ、マイクロコントローラまたはマイクロプロセッサ等のハードウェアである。処理モジュール１０２は、運動監視装置１００の基本的な計算方法、入力／出力及び論理的な操作を介してコンピュータプログラムの命令を実行する。市場における様々な製品を処理モジュール１０２として使用できる或いは処理モジュール１０２に対して応用できる。例として、ＮｏｒｄｉｃＳｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒのｎＲＦ５２８３２及びＳＴＭｉｃｒｏｅｌｅｔｏｒｏｎｎｉｃｓのＳＴＭ３２Ｌ４７６が挙げられる。

ユーザインターフェイス１０３は、少なくとも１つの出力ユニット（図に示せず）及び／または少なくとも１つの入力ユニット（図に示せず）或いははこれらの組み合わせを備える。ユーザの生理的な状態を表示する出力ユニットは、運動中または運動後に、ユーザの生理的な状態を表示する表示装置、振動部品またはスピーカーまたはこれらの組み合わせである。当該生理的な状態は、生理的な信号、体力レベル、運動エネルギー消費量、最大酸素摂取量等の少なくとも１つを含む。入力ユニットは、タッチパネル、音声受信機またはボタン等のヒューマンマシンインターフェイスであり、ユーザから身長、体重、年齢、性別等の体に関する情報を受信する。また、ユーザインターフェイス１０３は、センサモジュール１０１、処理モジュール１０２及びメモリモジュール１０４に情報を直接送信する。ユーザに自身の体の状態を知らせるために、処理モジュール１０２は、入力情報を処理して出力ユニットに送信する。例として、ボディマス指数（ＢＭＩ）等が挙げられる。

メモリモジュール１０４は、センサモジュール１０１、処理モジュール１０２またはユーザインターフェイス１０３からの情報を格納する任意のタイプのディスク及びメモリであってもよい。例えば、格納された情報は、処理モジュール１０２によって実行されるコンピュータプログラムの命令、ユーザがユーザインターフェイス１０３を介して入力する体の情報、センサモジュール１０１及び／または処理モジュール１０２からの運動情報である。

ここで体力とは、ユーザが自身の体の機能を発揮し且つ所定の期間において活動し続ける能力を指す。ユーザの体力が少ないほど、休まない状況下において同じ運動強度を保ちながら運動の時間を短くする。

図２は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係るユーザの乳酸濃度と心拍数との関係を示す図である。図２に示すように、ユーザの平均心拍数は乳酸濃度と正の相関関係を持ち、この正の相関関係は、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、区分的関数、他の数学的モデルまたはこれらの任意の組み合わせによって仮定できる。これにより、ユーザの心拍数から血流に蓄積された乳酸に関する乳酸濃度を推定することができる。

図３は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る同じ時間内におけるユーザの乳酸濃度及び体力レベルの変化を示す図である。

当業者には周知のように、４ｍｍｏｌ／ｌの乳酸濃度は、好気性運動と嫌気性運動との間の閾と考えられる。好気性運動において、酸素は、ユーザの呼吸を介して筋肉へ運ばれ、筋肉に対して運動維持に必要なエネルギーを提供する。嫌気性運動において、運動強度が十分に高いと乳酸が形成される。これによりユーザは、不快感及び疲労感が持続的に感じられる。

図３に示すように、乳酸の濃度が２〜６ｍｍｏｌ／ｌの範囲にある場合、ユーザの体力値は１００％に設定されている。ユーザが運動をし続けると乳酸濃度は上がり、体力値は下がる。乳酸濃度が閾値に達した際、即ち、乳酸がｔ１時間でＬ１まで増加すると、ユーザの体力値はほぼ０％となる。この際、運動監視装置１００は、ユーザに運動強度を弱めて蓄積された乳酸を代謝することを示唆する。これにより、ｔ１からｔ２までの時間において、体力値が０％から１００％まで回復する。ここで注意すべき点は、運動または試合中に０％から１００％まで回復する必要はないが、０％からあるパーセンテージまで回復させると、運動中または試合中の体の動きを向上させることができる。さらに注意すべき点は、異なるユーザが完全に回復する時間はほぼ同じであり、例えば、約８分から１２分である。故に人の乳酸濃度は、体力値と負の相関関係を持つ。

図１〜図３において、体力値と対応させて標準化するために、心拍数を採用するが、実際は他の生理学的信号を適用してもよい。例として、心電図（ＥＫＧ）信号、心拍変動、脈拍、心拍数、呼吸パターン、グリコーゲン濃度、パルス酸素濃度計によって測定された酸素濃度（ＳｐＯ２値）、組織酸素濃度計によって測定された酸素濃度（ＳｔＯ２）、人の前葉から測定された酸素濃度が挙げられる。組織酸素濃度計は、近赤外分光組織酸素濃度計等であってもよい。

図４は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係るユーザの体力レベルと全力運動時間との関係を示す図である。図４に示すように、Ｔ１ではユーザの体力値は１００％であり、Ｔ２では７０％であり、Ｔ３では５０％であるが、明らかに体力値が、ユーザが継続して運動できない状態まで下がっていることが分かる。言い換えれば、ユーザが体力を使い果たした生理状態下において体力値は０％となる。ここで全力運動時間とは、ユーザが体力を使い果たした生理状態まで運動した時間である。しかし本発明の運動監視装置１００は体力値を持続的に監視するので該全力運動時間は推測できる。例えば、図４の全力運動時間は、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、区分的関数、他の数学的なモデルまたはこれらの任意の組み合わせによって仮定できる。

図５Ａは、本発明の少なくとも１つの実施形態に係るユーザの運動能力と運動時間との関係を示す図である。

図５Ａに示すように、ユーザの最大酸素摂取量の分数(ｆｒａｃｔｉｏｎｏｆｍａｘｉｍａｌｏｘｙｇｅｎｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ,ＦＶＯ₂)は、全力運動時間の増加に反して低減する。ここで、運動能力をＦＶＯ₂と定義する。言い換えれば、全力運動の過程において、運動能力は、ユーザの平均酸素消費量と人の最大酸素摂取量との比である。また、運動能力もユーザの運動効率を描写することに用いられる。例えば、ある人が１００ｍのスプリントに対して必要な時間は１５秒であるが、５０００ｍのランニングに対して必要とする時間は１時間であり、１００ｍごとに７２秒を必要とする。つまり、全力運動の時間が少ないほど運動効率は高い。ＦＶＯ₂を更に参照すると、ユーザが非常に短い時間で体力を使い果たした（例えば、１００ｍのスプリント）際のＦＶＯ₂は_、４２ｋｍのマラソンを行った際のＦＶＯ₂より高い。以上のことから、ユーザが全力運動する時間が長いほどユーザの運動能力は短い。従って運動能力は、全力運動時間と非線形的に負の相関関係を持つ。これは運動強度を管理することで、特定の運動を行う際に最高の体の動きを発揮したい人に対して有用である。運動強度は人の酸素消費量と直接相関関係を持ち、運動強度が高いほどより多くの酸素が人の体内に吸入されて体の要求を満たす。従って、全力運動時間がより短い。

図５Ｂは、図５Ａに示す運動能力と運動時間との関係に影響を与える要素を示す図である。

図５Ｂには、時間に従ってＦＶＯ₂（運動能力）曲線に影響を与える三つの要因が示されている。この３つの要因は、無酸素能力、最大有酸素的作業力及び有酸素持久力である。曲線下でのＡ１の区域面積は嫌気性エネルギーを示す。Ａ１の面積が大きいほど、人の無酸素能力は大きい。曲線下でのＡ２区域面積は好気性エネルギーを示す。Ｔ１での最大有酸素的作業力は１．０のＦＶＯ₂である。Ｔ１は嫌気性エネルギーの使用を止める時間である。図５Ｂにおいて、最大有酸素的作業力は、１．０のＦＶＯ₂に標準化される。実際に、Ｔ１の時間は人により異なる、Ｔｎは、Ｔ１の後における任意の全力運動時間である。Ｔ１とＴｎとの間の曲線の傾き（急峻度）は有酸素持久力である。言い換えれば、有酸素持久力は、ＦＶＯ₂をできるだけ１．０に維持する能力である。曲線の傾きが大きいほど有酸素持久力は低い。ここで注意すべき点は、各人によって、年齢、性別、体の状態などに基づき、異なる無酸素能力、最大有酸素的作業力及び有酸素持久力を有する。つまり、運動能力と全力運動との関係は人により異なる。例えば、ＦＶＯ₂＝ｆ（Ｔ、最大有酸素的作業力、無酸素能力、有酸素持久力）である。この公式の中で、Ｔは全力運動時間である。実際に、選手の体の動きに対するビッグデータ分析によって、最大有酸素的作業力、無酸素能力、有酸素持久力の平均値を取得できる。また、図１に示す人の生体情報によって、最大有酸素的作業力、無酸素能力、有酸素持久力の平均値を取得してもよい。

図６は、本発明の少なくとも１つの実施形態によって運動監視装置１００を介して最大酸素摂取量を推定する方法のフローチャートである。

図６に示すように、ユーザの生理学的データ及び運動データに基づいてユーザの最大酸素摂取量を推定する方法は、
Ｓ１０１：センサモジュール１０の生理学的なセンサからユーザの生理学的データを受信するステップと、
Ｓ１０２：処理モジュール１０２によって生理学的データに基づいてユーザの体力消費速度を推定するステップと、
Ｓ１０３：処理モジュール１０２によってユーザの体力消費速度に基づいて全力運動時間を計算するステップと、
Ｓ１０４：処理モジュール１０２によって全力運動時間に基づいて運動能力を推定するステップと、
Ｓ１０５：センサモジュール１０の非生理学的なセンサからユーザの運動データを受信するステップと、
Ｓ１０６：処理モジュール１０２によって運動データに基づいて運動エネルギー消費を計算するステップと、
Ｓ１０７：処理モジュール１０２によって運動エネルギー消費に基づいてユーザの平均酸素摂取量を推定するステップと、
Ｓ１０８：処理モジュール１０２によって平均酸素摂取量及び運動能力に基づいてユーザの最大酸素摂取量を推定するステップと、
Ｓ１０９：最大酸素摂取量を処理モジュール１０２によって表示するためにユーザインターフェイス１０３に送信するステップと、
Ｓ１１０：ユーザインターフェイス１０３によって最大酸素摂取量を表示するステップと、
を含む。

本発明の１つの実施形態において、メモリモジュール１０４は、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、区分的関数、他の数学的なモデルまたはこれらの任意の組み合わせを含む。これにより、図２〜図５に示すように、処理モジュール１０２がこれらのモデルを実行して、Ｓ１０２〜Ｓ１０４及びＳ１０５〜Ｓ１０７のステップを実行する。

本発明の他の実施形態において、ステップＳ１０１〜Ｓ１０４は、ステップＳ１０６〜Ｓ１０７の後に実行してもよい。

本発明の１つの実施形態において、センサモジュール１０１は、ユーザの生理学的信号を検知し且つ計測する少なくとも１つの生理学的なセンサを含む。生理学的信号は、心電図（ＥＫＧ）信号、心拍変動、脈拍、心拍数、呼吸パターン、グリコーゲン濃度、パルス酸素濃度計によって測定された酸素濃度（ＳｐＯ２値）、組織酸素濃度計によって測定された酸素濃度（ＳｔＯ２）、人の前葉から測定された酸素濃度の少なくとも１つを含む。組織酸素濃度計は、近赤外分光組織酸素濃度計等であってもよい。身体組成は、人体の脂肪、骨、水及び筋肉のパーセンテージを指す。

本発明の少なくとも１つの実施形態において、運動データを取得できる非生理学的なセンサは、運動変位、運動時間、ランニングのスピード、自転車のサイクルパワー、登山の高度等、様々な運動パラメータを検出できる。運動変位は、ランニング距離、登山の高度、自転車の走行距離等であってもよい。例えば、運動監視装置１００は、運動データを記録するための非生理学的なセンサとして、モーションセンサ、自転車の動力計、サイクルメータ、または他の任意の速度或いは速度に関連するセンサを含む。また、運動データを記録し且つ処理モジュール１０２に送信するために、ユーザは外部運動センサ、自転車の動力計、サイクルメータ、または他の任意の速度或いは速度に関連するセンサを運動監視装置１００のセンサモジュール１０１に接続してもよい。該モーションセンサは、加速度計、ジャイロスコープ及び磁力計の少なくとも１つを含むことができる。

本発明の１つの実施形態において、運動エネルギー消費は、ランニングスピード等の運動データをパワーで表す運動エネルギーに転換する。例えば、パワー（ｔ）＝ｆ（速度（ｔ）_,ｔ）である。この公式の中で、パワー（ｔ）はｔ時間におけるパワーであり、速度（ｔ）はｔ時間における速度である。これにより運動エネルギー消費は、速度と正の相関関係を持つ。また酸素を消費するとエネルギーが生成されるので、平均酸素摂取量（ＶＯ₂）は、運動エネルギー消費に基づいて推定できる。例えば、ＶＯ₂＝ｆ（パワー（ｔ）_,ｔ）。つまり、運動中において、ユーザが運動エネルギーを消費する際に必要な平均酸素消費（ＶＯ₂）は、ステップＳ１０６で計算できる。本実施形態において、速度をパラメータとするが、他の運動パラメータ、例えば、自転車のサイクルパワー、登山の高度等も利用できる。

本発明の１つの実施形態において、生理学的センサは、様々な生理学的パラメータを検出するセンサの組み合わせであってもよい。例として、光学的な心拍数センサにより検出された心拍数と、近赤外分光組織酸素濃度計により検出された酸素濃度等の組み合わせが挙げられる。また、非生理学的センサも様々な非生理学的パラメータを検出するセンサの組み合わせであってもよい。例として、モーションセンサから検出される加速度、ＧＰＳから検出される位置、温度計から検出される環境温度、ジャイロスコープから検出される角加速度等の組み合わせが挙げられる。

図７は、本発明の少なくとも１つの実施形態によって未来の運動時間を推定する方法のフローチャートである。

図７に示すように、ユーザの生理学的データ、運動データ及びデフォルト変位に基づいてユーザの未来の総運動時間を推定する方法は、
Ｓ３０１：センサモジュール１０１の生理学的なセンサからユーザの生理学的データを受信するステップと、
Ｓ３０２：処理モジュール１０２によって生理学的データに基づいてユーザの体力消費速度を推定するステップと、
Ｓ３０３：処理モジュール１０２によってユーザの体力消費速度に基づいて全力運動時間を計算するステップと、
Ｓ３０４：処理モジュール１０２によって全力運動時間に基づいて運動能力を推定するステップと、
Ｓ３０５：センサモジュール１０の非生理学的なセンサからユーザの運動データを受信するステップと、
Ｓ３０６：処理モジュール１０２によって運動データに基づいて運動エネルギー消費を計算するステップと、
Ｓ３０７：処理モジュール１０２によって運動エネルギー消費に基づいてユーザの平均酸素摂取量を推定するステップと、
Ｓ３０８：処理モジュール１０２によって平均酸素摂取量及び運動能力に基づいてユーザの最大酸素摂取量を推定するステップと、
Ｓ３０９：処理モジュール１０２によって最大酸素摂取量及びデフォルト変位に基づいて未来の総運動時間を推定するステップと、
Ｓ３１０：処理モジュール１０２によって未来の総運動時間を表示するためにユーザインターフェイス１０３に送信するステップと、
Ｓ３１１：ユーザインターフェイス１０３によって未来の総運動時間を表示するステップと、
を含む。

本発明の１つの実施形態において、メモリモジュール１０４は、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、区分的関数、他の数学的なモデルまたはこれらの任意の組み合わせを含む。これにより、図２〜図５に示すように、処理モジュール１０２がこれらのモデルを実行してＳ３０２〜Ｓ３０４及びＳ３０６〜Ｓ３０７のステップを実行する。

本発明の他の実施形態において、ステップＳ３０１〜Ｓ３０４は、ステップＳ３０５〜Ｓ３０７の後に実行してもよい。

本発明の１つの実施形態において、未来の総運動時間は、ユーザの最大酸素摂取量に基づいて、ユーザの全力運動の際の体の動きから推定される。従って実際にユーザは、全力運動する必要がない。例えば、ユーザが運動監視装置１００を設定して５ｋｍのランニングを完走することで、１０ｋｍのランニングを完走した際の最高の体の動きを知ることができる。従ってユーザは、１０ｋｍのランニングを実際に完走する必要はない。また、５ｋｍのランニングにおいて、最大限の力で完走する必要はない。即ちユーザは、心地よく運動を終わらせるだけで全力運動した際の体の動きを知ることができる。つまり、未来の総運動時間の推定は、全力運動を行って体力を使い果たすことなく自分の最高の体の動きを知りたい人に対して特に有用である。

本発明の１つの実施形態において、デフォルト変位は、運動監視装置１００のメモリモジュール１０４に格納されている所定の距離或いは複数の距離である。この所定の距離または複数の距離は、３ｋｍ、５ｋｍ、１０ｋｍ、２１ｋｍ及び４２ｋｍ等から選択される。またこの所定の距離または複数の距離は、インターフェイス１０３の入力ユニットを介して設定できる。デフォルト変位は、ランニング距離、登山の高度、自転車の走行距離等の運動の変位であってもよい。

図８は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る体力レベルとＲＰＥとの対応図である。

図８には、体力値と主観的運動強度（ＲａｔｉｎｇｏｆＰｅｒｃｅｉｖｅｄＥｘｅｒｔｉｏｎ，ＲＰＥ）との対応関係が示されている。また、ＲＰＥのタイプは、ボルグ数値の自覚的運動強度数値である。体力値は、ＲＰＥ値、疲労度、血中乳酸濃度（血流中の乳酸濃度）またはリアルタイムに運度負荷が下がった際に回復する。これとは逆に、ＲＰＥ値、疲労度、血中乳酸濃度（血流中の乳酸濃度）またはリアルタイムに運度負荷が上がった際に体力値は下がる。

体力値は、所定の範囲、例えば、１００％から０％までの範囲で表示されてもよい。また、体力値の少なくとも一部は、ＲＰＥ数値と線形関係または非線形関係を呈する。例えば、ＲＰＥが１２である場合、運動監視装置１００を使用するユーザの運動強度は中の値である。言い換えれば、この際ユーザは、心地よい筋肉疲労及び呼吸をしている。つまりＲＰＥが１２である際の体力値は１００％である。

一方、ＲＰＥが１５から１７の場合、運動補助装置１００のユーザの運動強度はかなり高い値である。言い換えれば、この際ユーザは、強い筋肉疲労及び粗い呼吸をしている。つまりＲＰＥが１５から１７の際の体力値は０％である。

本発明のもう１つの実施形態において、心拍数を運動監視装置１００の入力データとする場合、ＲＰＥの範囲は、心拍数と線形的または非線形的な関係を呈する。従って、体力値も心拍数と線形的または非線形的な関係を呈する。また、本発明のもう１つの実施形態において、ユーザの体力値は、最大心拍数及び最小心拍数にそれぞれ対応する所定の範囲に標準化される。

ここで注意すべき点は、体力値は負値であってもよい。図８に示すように、負値である体力値は、ユーザの運動強度に基づいて運動監視装置１００に体力値の推定を自動で調整させる。これに対応して体力値が校正される。

図９は、本発明のもう１つの実施形態によって最大酸素摂取量を推定する方法のフローチャートである。

図９に示すように、ユーザの生理学的データ、運動データ及びデフォルト変位に基づいてユーザの未来の総運動時間を推定する方法は、
Ｓ５０１：ユーザインターフェイス１０３の入力ユニットからユーザのＲＰＥ値を受信するステップと、
Ｓ５０２：処理モジュール１０２によってユーザのＲＰＥ値に基づいてユーザの体力消費速度を推定するステップと、
Ｓ５０３：処理モジュール１０２によってユーザの体力消費速度に基づいて全力運動時間を計算するステップと、
Ｓ５０４：処理モジュール１０２によって全力運動時間に基づいて運動能力を推定するステップと、
Ｓ５０５：センサモジュール１０の非生理学的なセンサからユーザの運動データを受信するステップと、
Ｓ５０６：処理モジュール１０２によって運動データに基づいて運動エネルギー消費を計算するステップと、
Ｓ５０７：処理モジュール１０２によって運動エネルギー消費に基づいてユーザの平均酸素摂取量を推定するステップと、
Ｓ５０８：処理モジュール１０２によって平均酸素摂取量及び運動能力に基づいてユーザの最大酸素摂取量を推定するステップと、
Ｓ５０９：処理モジュール１０２によって最大酸素摂取量を表示するためにユーザインターフェイス１０３に送信するステップと、
Ｓ５１０：ユーザインターフェイス１０３によって最大酸素摂取量を表示するステップと、
を含む。

本発明の１つの実施形態において、メモリモジュール１０４は、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、区分的関数、他の数学的なモデルまたはこれらの任意の組み合わせを含む。これにより、図２〜図５に示すように、処理モジュール１０２がこれらのモデルを実行してＳ５０２〜Ｓ５０４及びＳ５０６〜Ｓ５０７のステップを実行する。

本発明の他の実施形態において、ステップＳ５０１〜Ｓ５０４は、ステップＳ５０５〜Ｓ５０７の後に実行してもよい。

本発明の１つの実施形態において、図６のステップＳ１０８、図７のステップＳ３０８及び図９のステップＳ５０８において、最大酸素摂取量は、運動能力及び平均酸素摂取量の関数で表示される。この関数において、運動能力は、最大酸素摂取量と負の相関関係を持ち、平均酸素摂取量は、最大酸素摂取量と正の相関関係を持つ。例えば、ＶＯ₂Ｍａｘ＝ｆ (ＶＯ₂,ＦＶＯ₂)である。この中で、ＶＯ₂Ｍａｘは最大酸素摂取量を表し、ＶＯ₂は平均酸素摂取量を表し、ＦＶＯ₂は運動能力を表す。この最大酸素摂取量の推定は、本発明の他の実施形態に使用してもよい。

図１０は、本発明のもう１つの実施形態によって未来の運動時間を推定する方法のフローチャートである。

図１０に示すように、本発明の少なくとも１つの実施形態に係るユーザの生理学的データ及び運動データに基づいてユーザの最大酸素摂取量を推定する方法は、
Ｓ７０１：端末装置から履歴運動モデルを受信し、該履歴運動モデルは、複数の心拍数及び該複数の心拍数に対応する変位を含むステップと、
Ｓ７０２：該複数の心拍数に基づいて心拍数のパーセンテージを計算するステップと、
Ｓ７０３：該複数の変位に基づいて複数の速度を計算するステップと、
Ｓ７０４：該複数の心拍数パーセンテージ及び該複数の速度に基づいて最大酸素摂取量を推定し、この中で、最大酸素摂取量は、該複数の心拍数のパーセンテージと負の相関関係を持ち、該複数の速度と正の相関関係を持つステップと、
Ｓ７０５：デフォルト変位及び最大酸素摂取量に基づいて未来の総運動時間を推定し、該未来の総運動時間は、デフォルト変位と正の相関関係を持ち、最大酸素摂取量と負の相関関係を持つステップと、
Ｓ７０６：端末装置から環境の条件を受信するステップと、
Ｓ７０７：該環境の条件によって未来の総運動時間を校正して所定の環境下での総運動時間を生成するステップと、
Ｓ７０８：最大酸素摂取量と、未来の総運動時間と、所定の環境下での総運動時間と、を含むデータアレイを生成するステップと、
Ｓ７０９：該データアレイを端末装置に送信するステップと、
を含む。

本発明の１つの実施形態において、Ｓ７０２とＳ７０３の順序は交換できる。

本発明の１つの実施形態において、環境の条件は、人の運動中における体の動きに影響を与える。この環境の条件とは、峻度、高度、気圧、風速及び周囲の温度等である。環境の条件は、非生理学的センサによって取得できる。例として、環境温度センサ、風速計、ＧＰＳセンサ、レベルセンサ、気圧センサ等のセンサが挙げられる。例えば、坂を登る際にランニングのスピードは大幅に遅くなる。また、ステップＳ７０７で校正される未来の総運動時間は、図６、図７及び図９に示す方法に使用してもよい。

本発明の１つの実施形態において、心拍数のパーセンテージは、該複数の心拍数の中の最大心拍数を分母とし、各心拍数を分子として割り算して計算される。

本発明の１つの実施形態において、運動をしている際に、人の心拍数パーセンテージは、約６０％または６０％以上である。ステップＳ７０２において計算された全ての心拍数パーセンテージが６０％より低い場合、この人は運動をしていないと判断される。故に、ステップＳ７０４において６０％より低い心拍数パーセンテージは、最大酸素摂取量の推定から省略される。またこの６０％という値は例として挙げたにすぎず、人により運動状態の心拍数パーセンテージは異なるので、運動状態の心拍数パーセンテージは、運動監視装置１００に設定できる。

本発明の１つの実施形態において、データアレイは、ステップＳ７０４において推定された最大酸素摂取量と、ステップＳ７０５において推定された未来の総運動時間と、ステップＳ７０７において校正された所定の環境下での総運動時間と、を含む。しかも、データアレイは、３ｋｍ、５ｋｍ、１０ｋｍ、２１ｋｍ、４２ｋｍ等のデフォルト変位を含むこともできる。各デフォルト変位は、ステップＳ７０５において推定された総運動時間及びステップＳ７０７において校正された所定の環境下での総運動時間と対応してもよい。また、データアレイは、運動目前のウォーミングアップが足りているかどうかを判断するウォーミングアップ最大酸素摂取量の示唆を含んでもよい。例えば、ユーザは、図１０に示す方法によってウォーミングアップ最大酸素摂取量の示唆を取得できる。ウォーミングアップをする際、運動監視装置１００を設定したユーザは、ユーザインターフェイス１０３から最大酸素摂取量をリアルタイムに読み取ることができる。これにより、ユーザはウォーミングアップを行っている際に、リアルタイムの最大酸素摂取量の示唆を介して、ウォーミングアップ最大酸素摂取量に達したことが確認されると、ユーザは、運動の準備ができたことが分かる。

本発明の１つの実施形態において、端末装置は運動監視装置１００であってもよい。これにより、運動監視装置１００の生理学的センサにより心拍数を集める。また運動監視装置１００の非生理学的センサにより運動変位を集める。さらに端末装置は、心拍数センサ及びＧＰＳセンサを備える携帯端末機等の生理学的センサと、非生理学的センサと、を含む任意の監視装置であってもよい。また運動監視装置１００は、出力ソケット（図示せず）を備える。出力ソケットは、接続線を介して運動監視装置１００にステップＳ７０１の履歴運動データを送信させるまたはステップＳ７０９のデータアレイを受信させる。また、運動監視装置１００は、無線通信モジュール（図示せず）を備える。無線通信モジュールは、無線接続を介して運動監視装置１００にステップＳ７０１の履歴運動データを送信させるまたはステップＳ７０９のデータアレイを受信させる。

本発明のもう１つの実施形態において、端末装置は、ユーザ入力機能を有する演算装置であってもよい。ユーザは、心拍数及び変位を演算装置に入力する。また、他の任意監視装置によって、心拍数及び変位を有線的にまたは無線的に演算装置に送信してもよい。演算装置は、パソコン、タブレットパソコン、モバイルデバイス等である。

本発明の１つの実施形態において、様々な生理学的パラメータ、例えば、心拍変動、体温、身体組成、血糖、血圧等を付加的な要素として最大酸素摂取量を推定できる。身体組成は、人体の脂肪、骨、水や筋肉の割合を含む。従って、運動監視装置１００のユーザは、最大酸素摂取量の推定を個人化することができる。

任意の他の付加的な要素が推定に加えられる際、上記正の相関または負の相関は精確ではない。例えば、あるランニングが得意な人を例にすると、この得意な要素を付加的な要素とすることができ、最大酸素摂取量を維持すると同時に変位を上げることができる。

図１１は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る心拍数センサとＧＰＳを備える運動監視装置のブロック図である。

図１１に示すように、運動監視装置１００は、センサモジュール１０１、処理モジュール１０２、ユーザインターフェイス１０３及びメモリモジュール１０４を備える。また、図１と比べて、センサモジュール１０１は、心拍数センサ２０１及びＧＰＳ２０２を更に含む。

本発明の１つの実施形態において、心拍数センサ２０１は、人の心拍数変動を記録して生理学的データとして処理モジュール１０２に送信する。ＧＰＳ２０２は、人の座標を記録して該人の変位及び速度を取得する。またＧＰＳ２０２は、速度を運動データとして処理モジュール１０２に送信する。処理モジュール１０２は、メモリモジュール１０４に格納されている上記の方法の少なくとも１つ（例えば、図６に示す方法）を実行する。

本発明の１つの実施形態において、心拍数センサ２０１は、少なくとも２つの電極（図示せず）を含む。この少なくとも２つの電極は、ユーザの皮膚と電気的に接続されてユーザの心拍数を検出する。

本発明の１つの実施形態において、運動監視装置１００は、ＡＦＥ等のアナログフロントエンド（図示せず）を含む。心拍数センサ２０１は、アナログフロントエンドを介して処理モジュール１０２にアナログ信号を送信する。アナログフロントエンドは、ＡｎａｌｏｇＤｅｖｉｃｅｓ会社のＡＤ８２３２またはＴｅｘａｓＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ会社のＡＤＳ１１９１であってもよいがこれらに限定されない。

本発明の１つの実施形態において、心拍数センサ２０１は、少なくとも１つの光源（図示せず）を含む。心拍数センサ２０１は、ユーザの心拍数を検出する光学的な心拍数センサである。

本発明の１つの実施形態において、ＧＰＳ２０２は、ＣａｍｂｒｉｄｅｓＳｉｌｉｃｏｎＲａｄｉｏ会社のＳｉＲＦｓｔａｒＶ５ＥまたはＵ−Ｂｌｏｘ会社のＥＶＡ−Ｍ８Ｍであってもよいがこれらに限定されない。

図１２は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る外部センサモジュール及び外部のユーザインターフェイスを備える運動監視装置のブロック図である。

本発明の１つの実施形態において、運動監視装置１００は、処理モジュール１０２及びメモリモジュール１０４しか含まない。この場合、センサモジュール１０１は、運動監視装置１００と無線的に通信できるウェアラブル装置である。ウェアラブル装置は、無線通信を介して処理モジュール１０２に生理学的データ（例えば、心拍数）及び運動データ（例えば、速度）を送信する。当該概念はユーザインターフェイス１０３にも利用できる。この場合、ユーザインターフェイス１０３は、モバイルデバイスまたは携帯端末等である。運動監視装置１００を設定しているユーザは、センサモジュール１０１から無線的に受信する心拍数及び速度に基づいて最大酸素摂取量を推定し、並びに最大酸素摂取量をユーザの携帯電話にリアルタイムに送信する。これによりユーザの携帯電話には、最大酸素摂取量が表示される。

図１３は、図１０のデータアレイを生成することを示す図である。

図１３に示すデータアレイは、最大酸素摂取量、未来の総運動時間及び所定の環境下における総運動時間を含む。また、データアレイは、３ｋｍ、５ｋｍ、１０ｋｍ、２１ｋｍ及び４２ｋｍ等の複数のデフォルト変位を含む。デフォルト変位は、未来の総運動時間及び所定の環境下における総運動時間と対応してもよい。また、データアレイは、ウォーミングアップ最大酸素摂取量の示唆を含んでもよい。

１００運動監視装置
１０１センサモジュール
１０２処理モジュール
１０３ユーザインターフェイス
１０４メモリモジュール
２０１心拍数センサ
２０２ＧＰＳ

Claims

第一センサから生理学的データを受信するステップと、
処理モジュールによって前記生理学的データに基づいて体力消費速度を推定するステップと、
前記処理モジュールによって前記体力消費速度に基づいて全力運動時間を計算するステップと、
前記処理モジュールによって前記全力運動時間に基づいて運動能力を推定するステップと、
第二センサからユーザの運動データを受信するステップと、
前記処理モジュールによって前記運動データに基づいて運動エネルギー消費を計算するステップと、
前記処理モジュールによって前記運動エネルギー消費に基づいてユーザの平均酸素摂取量を推定するステップと、
前記処理モジュールによって前記平均酸素摂取量及び前記運動能力に基づいて最大酸素摂取量を推定するステップと、
前記最大酸素摂取量をユーザインターフェイスに送信するステップと、
前記ユーザインターフェイスによって前記最大酸素摂取量を表示するステップと、
を備える最大酸素摂取量を推定する方法。
前記第一センサは、心拍数センサであり、前記生理学的データは、心拍数センサであることを特徴とする請求項１に記載の最大酸素摂取量を推定する方法。
前記第一センサは、少なくとも２つの電極を備えることを特徴とする請求項１に記載の最大酸素摂取量を推定する方法。
前記第一センサは、光学的な心拍数センサを含むことを特徴とする請求項１に記載の最大酸素摂取量を推定する方法。
前記第一センサは、光学的な酸素濃度センサを含むことを特徴とする請求項１に記載の最大酸素摂取量を推定する方法。
前記第二センサはＧＰＳセンサを含み、前記運動データは速度であることを特徴とする請求項１に記載の最大酸素摂取量を推定する方法。
前記第二センサは、自転車の動力計を含むことを特徴とする請求項１に記載の最大酸素摂取量を推定する方法。
前記第二センサは、モーションセンサを含むことを特徴とする請求項１に記載の最大酸素摂取量を推定する方法。
前記第二センサは、ジャイロスコープをさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の最大酸素摂取量を推定する方法。
第一センサから生理学的データを受信するステップと、
処理モジュールによって前記生理学的データに基づいて体力消費速度を推定するステップと、
前記処理モジュールによって前記体力消費速度に基づいて全力運動時間を計算するステップと、
前記処理モジュールによって前記全力運動時間に基づいて運動能力を推定するステップと、
第二センサからユーザの運動データを受信するステップと、
前記処理モジュールによって前記運動データに基づいて運動エネルギー消費を計算するステップと、
前記処理モジュールによって前記運動エネルギー消費に基づいてユーザの平均酸素摂取量を推定するステップと、
前記処理モジュールによって前記平均酸素摂取量及び前記運動能力に基づいて最大酸素摂取量を推定するステップと、
前記処理モジュールによって前記最大酸素摂取量及びデフォルト変位に基づいて未来の総運動時間を推定するステップと、
前記未来の総運動時間をユーザインターフェイスに送信するステップと、
前記ユーザインターフェイスによって前記未来の総運動時間を表示するステップと、
を備える未来の総運動時間を推定する方法。
前記第一センサは、心拍数センサであり、前記生理学的データは、心拍数センサであることを特徴とする請求項１０に記載の未来の総運動時間を推定する方法。
前記第一センサは、少なくとも２つの電極を備えることを特徴とする請求項１０に記載の未来の総運動時間を推定する方法。
前記第一センサは、光学的な心拍数センサを含むことを特徴とする請求項１０に記載の未来の総運動時間を推定する方法。
前記第一センサは、光学的な酸素濃度センサを含むことを特徴とする請求項１０に記載の未来の総運動時間を推定する方法。
前記第二センサはＧＰＳセンサを含み、前記運動データは速度であることを特徴とする請求項１０に記載の未来の総運動時間を推定する方法。
前記第二センサは、自転車の動力計を含むことを特徴とする請求項１０に記載の未来の総運動時間を推定する方法。
前記第二センサは、モーションセンサを含むことを特徴とする請求項１０に記載の未来の総運動時間を推定する方法。
前記第二センサは、ジャイロスコープをさらに含むことを特徴とする請求項１７に記載の未来の総運動時間を推定する方法。
端末装置から履歴運動モデルを受信し、前記履歴運動モデルは、複数の心拍数及び前記複数の心拍数に対応する変位を含むステップと、
前記複数の心拍数に基づいて心拍数のパーセンテージを計算するステップと、
前記複数の変位に基づいて複数の速度を計算するステップと、
前記複数の心拍数パーセンテージ及び前記複数の速度に基づいて最大酸素摂取量を推定し、前記最大酸素摂取量は、前記複数の心拍数のパーセンテージと負の相関関係を持ち、前記複数の速度と正の相関関係を持つステップと、
デフォルト変位及び前記最大酸素摂取量に基づいて未来の総運動時間を推定し、前記未来の総運動時間は、前記デフォルト変位と正の相関関係を持ち、前記最大酸素摂取量と負の相関関係を持つステップと、
前記最大酸素摂取量及び前記未来の総運動時間を含むデータアレイを生成するステップと、
と、前記データアレイを端末装置に送信するステップと、
を含む未来総運動時間を推定する方法。
前記端末装置から環境の条件を受信するステップと、
前記環境の条件によって前記未来の総運動時間を校正して所定の環境下における総運動時間を生成するステップと、をさらに含み、
前記データアレイは、前記所定の環境下での総運動時間をさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載の未来総運動時間を推定する方法。
前記環境の条件は、ＧＰＳによって取得されることを特徴とする請求項２０に記載の未来総運動時間を推定する方法。
前記環境の条件は、環境温度であることを特徴とする請求項２０に記載の未来総運動時間を推定する方法。
生理学的なセンサによって前記心拍数を集めることを特徴とする請求項１９に記載の未来総運動時間を推定する方法。
前記生理学的なセンサは、少なくとも２つの電極を備える心拍数センサであることを特徴とする請求項２３に記載の未来総運動時間を推定する方法。
前記生理学的なセンサは、光学的な心拍数センサであることを特徴とする請求項２３に記載の未来総運動時間を推定する方法。
非生理学的なセンサによって前記変位を集めることを特徴とする請求項１９に記載の未来総運動時間を推定する方法。
前記非生理学的なセンサは、ＧＰＳであることを特徴とする請求項２６に記載の未来総運動時間を推定する方法。
前記非生理学的なセンサは、モーションセンサであることを特徴とする請求項２６に記載の未来総運動時間を推定する方法。
前記端末装置から無線通信を介して履歴運動モデルを受信することを特徴とする請求項１９に記載の未来総運動時間を推定する方法。
前記端末装置から接続線を介して履歴運動モデルを受信することを特徴とする請求項１９に記載の未来総運動時間を推定する方法。