JP2019502475A5 - - Google Patents

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Claims (14)

  1. 対象者に結合されたウェアラブルセンサーから取得されたデータを受信するステップと、
    前記データ及び対象者特性に基づいて、定義された時間期間にわたる自由生活活動カテゴリーに関連する自由生活活動について、身体性能を決定するステップによって、前記対象者についての心肺適応能尺度を推定するステップであって、前記自由生活活動の各々についての前記身体性能の決定は、前記自由生活活動及び前記自由生活活動カテゴリーに対応する力学的仕事量の尺度と、前記力学的仕事量に関連する生理的反応の尺度との間の比によって示される、推定するステップと
    を有する、方法。
  2. 前記身体性能の変化と、活動パターンの変化と、推定された前記心肺適応能尺度とに基づいて、前記対象者についての決定された前記心肺適応能尺度の変化を推定するステップを更に有する、請求項1に記載の方法。
  3. 前記データは、前記対象者に対応する移動データ及び生理的データを含み、前記身体性能を決定するステップは、
    活動タイプ及び動き強度を決定するステップと、
    前記生理的データに基づいて心拍数を決定するステップと、
    前記活動タイプ及び前記動き強度に基づいて、活動依存性エネルギー消費量推定値を決定するステップであって、前記身体性能は、前記活動依存性エネルギー消費量推定値と前記心拍数との比を含む、決定するステップと
    を含む、請求項1に記載の方法。
  4. 前記移動データは、前記対象者に対応する加速度データを含む、請求項3に記載の方法。
  5. 前記自由生活活動を睡眠、坐位、又はアクティブにカテゴリー分類することによって前記自由生活活動から活動パターンを決定するステップであって、前記カテゴリー分類が、前記移動データ及び前記生理的データに基づく、決定するステップを更に有する、請求項3に記載の方法。
  6. 前記自由生活活動の持続時間と前記生理的データのための複数のしきい値とに基づいて、アクティブな前記カテゴリー分類が無酸素活動に対応するのか有酸素活動に対応するのかを決定するステップを更に有する、請求項5に記載の方法。
  7. 前記心肺適応能尺度を推定するステップは、
    複数のタイプの活動についてデータが受信され、当該複数のタイプの活動について、前記定義された時間期間にわたって前記心肺適応能尺度を推定するステップと、信頼性スコアに従って、前記複数のタイプの活動の各々を重み付けするステップであって、前記信頼性スコアは前記身体性能と前記心肺適応能尺度との間の相関係数を含む、重み付けするステップと
    を含む、請求項1に記載の方法。
  8. 前記定義された時間期間は、活動の1日からなる、請求項7に記載の方法。
  9. ベースライン期間の持続時間の間、複数の連続する定義された時間期間について、前記心肺適応能尺度を推定するステップを更に有する、請求項7に記載の方法。
  10. 前記ベースライン期間の後に、前記身体性能の変化と、活動パターンの変化と、推定された前記心肺適応能尺度とに基づいて、前記対象者についての決定された前記心肺適応能尺度の変化を推定するステップを更に有する、請求項9に記載の方法。
  11. 前記活動パターンの変化と前記心肺適応能尺度との間の関係が、母集団グループ統計値から導出され、前記ウェアラブルセンサーからのデータを使用して補正される、請求項10に記載の方法。
  12. 測定されたパターン変化に関係する有酸素運動反応を測定するステップを更に有する、請求項11に記載の方法。
  13. 対象者に結合されたウェアラブルセンサーと、
    前記ウェアラブルセンサーに結合された処理回路とを備え、前記処理回路は、
    前記ウェアラブルセンサーから取得されたデータを受信することと、
    前記データ及び対象者特性に基づいて、定義された時間期間にわたる自由生活活動カテゴリーに関連する自由生活活動について、身体性能を決定することによって、前記対象者についての心肺適応能尺度を推定することであって、前記自由生活活動の各々についての前記身体性能の決定は、前記自由生活活動及び前記自由生活活動カテゴリーに対応する力学的仕事量の尺度と、前記力学的仕事量に関連する生理的反応の尺度との間の比によって示される、推定することと
    を行う、装置。
  14. ウェアラブルセンサーから取得されたデータを受信することと、
    前記データ及び対象者特性に基づいて、定義された時間期間にわたる自由生活活動カテゴリーに関連する自由生活活動について、身体性能を決定することによって、前記対象者についての心肺適応能尺度を推定することであって、前記自由生活活動の各々についての前記身体性能の決定は、前記自由生活活動及び前記自由生活活動カテゴリーに対応する力学的仕事量の尺度と、前記力学的仕事量に関連する生理的反応の尺度との間の比によって示される、推定することと
    を1つ又は複数のプロセッサに行わせる、前記1つ又は複数のプロセッサによって実行可能な命令で符号化された、非一時的コンピュータ可読媒体。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170225033A1 (en) * 2015-06-23 2017-08-10 Ipcomm Llc Method and Apparatus for Analysis of Gait and to Provide Haptic and Visual Corrective Feedback
CN110151187B (zh) * 2019-04-09 2022-07-05 缤刻普达(北京)科技有限责任公司 健身动作识别方法、装置、计算机设备及存储介质
TWI722803B (zh) * 2020-02-21 2021-03-21 國立中興大學 以六分鐘走路運動發展步距與肺功能估算之方法
US20220054892A1 (en) * 2020-08-21 2022-02-24 Craig North System and Method for Providing Real-Time Feedback Related to Fitness Training
US11778715B2 (en) * 2020-12-23 2023-10-03 Lmpg Inc. Apparatus and method for powerline communication control of electrical devices
WO2023152288A1 (en) * 2022-02-10 2023-08-17 Université Libre de Bruxelles System and method for measurement of cardiorespiratory fitness of a subject

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3513632B2 (ja) * 1994-09-12 2004-03-31 オムロンヘルスケア株式会社 運動量測定装置
JP3806290B2 (ja) * 2000-07-18 2006-08-09 株式会社アシックス 履物選択システム
US7400928B2 (en) * 2002-10-11 2008-07-15 Cardiac Pacemakers, Inc. Methods and devices for detection of context when addressing a medical condition of a patient
EP1887922A1 (en) * 2005-04-20 2008-02-20 Philips Intellectual Property & Standards GmbH Patient monitoring system
JP2007075172A (ja) * 2005-09-12 2007-03-29 Sony Corp 音出力制御装置、音出力制御方法および音出力制御プログラム
CA2668400C (en) * 2006-11-01 2012-05-15 Biancamed Ltd. System and method for monitoring cardiorespiratory parameters
FI20085402A0 (fi) * 2008-05-02 2008-05-02 Firstbeat Technologies Oy Kuntotesti
JP5531227B2 (ja) * 2008-06-09 2014-06-25 株式会社タニタ 行動判定装置
CN101708360B (zh) * 2009-12-17 2011-05-25 青岛英派斯健康科技有限公司 电动跑步机按照健身者心率自动控制速度和坡度的方法
US9474472B2 (en) * 2011-12-30 2016-10-25 Intel Corporation Apparatus, method, and system for accurate estimation of total energy expenditure in daily activities
US11185241B2 (en) * 2014-03-05 2021-11-30 Whoop, Inc. Continuous heart rate monitoring and interpretation
JP6502361B2 (ja) 2013-09-16 2019-04-17 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. 人の心血管フィットネスを推定するためのシステムと方法
US20150120017A1 (en) * 2013-10-24 2015-04-30 JayBird LLC System and method for identifying fitness cycles
EP3107451A4 (en) * 2014-02-19 2017-10-18 Lumiradx Uk Ltd Health monitor
WO2015131065A1 (en) * 2014-02-28 2015-09-03 Valencell, Inc. Method and apparatus for generating assessments using physical activity and biometric parameters

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