JP2023527717A - ユーザ活動を監視するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

ある方法が、第１の活動を実施するよう促す第１のプロンプトを含む第１のメディアコンテンツをディスプレイデバイスに表示することを含む。この方法は、ユーザと関連付けられたデータであって、ユーザの動きと関連付けられたモーションデータと、ユーザと関連付けられた生理学的データと、を含むデータを受信することも含む。この方法は、ユーザが第１の活動を実施しているかどうかを、生理学的データ、モーションデータ、またはその両方に少なくとも部分的に基づいて判断することも含む。この方法は、ユーザと関連付けられた第１の生理学的パラメータを、ユーザと関連付けられた生理学的データに少なくとも部分的に基づいて第１のプロンプトの後に判断することも含む。この方法は、第１の生理学的パラメータが所定の閾値を超えているかどうかを判断することも含む。【選択図】図４

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０２０年５月２８日に出願された米国仮特許出願第６３／０３１，４８５号の恩恵と優先権を主張する。本明細書中、同文献全体を参考のため援用する。
技術分野

本開示は概して、ユーザ活動を監視するためのシステムおよび方法に関するものであり、特に、ユーザが活動を実施しているかどうかを判断するためのシステムおよび方法に関するものである。

患者は、仮想遠隔活動セッション（例えば、理学療法、リハビリテーション、身体運動、呼吸運動、ダンス、瞑想など）を処方されることが多い。これらの活動セッションは、仮想または遠隔で届けられるので、処方提供者は、促した活動に患者が従っているかどうかを直接観察および検証することができない。同様に、提供者は、患者が様々な活動を実施しているときに、患者のバイタル（例えば、心拍数、呼吸数など）が安全範囲内にあるかどうかを直接検証することもできない。本開示は、これらの問題などを解決することを目的とする。

本開示のいくつかの実装形態によれば、ある方法が、第１の活動を実施するよう促す第１のプロンプトを含む第１のメディアコンテンツをディスプレイデバイスに表示することを含む。この方法は、ユーザと関連付けられたデータであって、（ｉ）ユーザの動きと関連付けられたモーションデータと、（ｉｉ）ユーザと関連付けられた生理学的データと、を含むデータを１つ以上のセンサから受信することも含む。この方法は、ユーザが第１の活動を実施しているかどうかを、モーションデータ、生理学的データ、またはその両方に少なくとも部分的に基づいて判断することも含む。この方法は、ユーザと関連付けられた第１の生理学的パラメータを、ユーザと関連付けられた生理学的データに少なくとも部分的に基づいて第１のプロンプトの後に判断することも含む。この方法は、第１の生理学的パラメータが所定の閾値を超えているかどうかを判断することも含む。

本開示のいくつかの実装形態によれば、あるシステムが、ユーザと関連付けられたデータを生成するように構成された１つ以上のセンサと、機械可読命令およびメディアコンテンツを記憶するメモリと、制御システムと、を含む。制御システムは、機械可読命令を実行して、ディスプレイデバイスにメディアコンテンツの第１の部分を表示させるように構成された１つ以上のプロセッサを含み、メディアコンテンツの第１の部分は、第１の活動を実施するよう促す第１のプロンプトを含む。制御システムは、ユーザが第１の活動を実施しているかどうかを、１つ以上のセンサによって生成されたデータに少なくとも部分的に基づいて判断するようにさらに構成されている。制御システムは、ユーザと関連付けられた第１の生理学的パラメータを、１つ以上のセンサによって生成されたデータに少なくとも部分的に基づいて判断するようにさらに構成されている。制御システムは、第１の生理学的パラメータが所定の閾値を超えているかどうかを判断するようにさらに構成されている。

本開示のいくつかの実装形態によれば、あるデバイスが、ディスプレイデバイスのポートに受容されるように構成されたインターフェースと、機械可読命令およびメディアコンテンツを記憶するメモリと、制御システムと、を含む。制御システムは、インターフェースを介してディスプレイデバイスに制御信号を供給するように配設されている。制御システムは、ディスプレイデバイスにメディアコンテンツの第１の部分を表示させるために機械可読命令を実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含み、メディアコンテンツの第１の部分は、第１の活動を実施することを促す第１のプロンプトを含む。制御システムは、ユーザと関連付けられたデータをセンサから受信するようにさらに構成されている。制御システムは、ユーザが第１の活動を実施しているかどうかを、センサによって生成されたデータに少なくとも部分的に基づいて判断するようにさらに構成されている。制御システムは、ユーザと関連付けられた第１の生理学的パラメータを、センサによって生成されたデータに少なくとも部分的に基づいて判断するようにさらに構成されている。制御システムは、ディスプレイデバイスに、判断された第１の生理学的パラメータの指標を表示させるようにさらに構成されている。

本開示のいくつかの実装形態によれば、ある方法が、第１の活動モジュールと第２の活動モジュールとを備える活動セッションを開始するようユーザに促すことを含む。第１の活動モジュールおよび第２の活動モジュールは、複数の活動モジュールから選択される。第２の活動モジュールは、第１の活動モジュールに後続する。この方法は、第１の活動モジュールの実施中にユーザと関連付けられた生理学的データを受信することも含む。この方法は、第１の活動モジュールの実施中にユーザの動きと関連付けられたモーションデータを受信することも含む。この方法は、ユーザと関連付けられた生理学的データの少なくとも一部分、ユーザの動きと関連付けられたモーションデータの少なくとも一部分、またはその両方に少なくとも部分的に基づいて活動セッションを変更することも含み、活動セッションを変更することは、（ｉ）第１の持続時間中に第１の活動モジュールを一時停止すること、（ｉｉ）第２の持続時間中に第１のモジュールと第２のモジュールとの間で活動セッションを一時停止すること、（ｉｉｉ）第２の活動モジュールを、複数のモジュールから選択された第３の活動モジュールで代用すること、または（ｉｖ）それらの任意の組み合わせを含む。
上記の要旨は、本開示の各実装形態または各態様を示すことを意図していない。本開示のさらなる特徴および便益は、下記の詳細な説明および図から明らかである。

本開示のいくつかの実装形態に係る、システムの機能ブロック図である。 本開示のいくつかの実装形態に係る、図１のシステムのドングルの平面図である。 本開示のいくつかの実装形態に係る、図１のシステムのリモートコントロールの平面図である。 本開示のいくつかの実装形態に係る、図１のシステムの少なくとも一部分およびユーザの斜視図である。 本開示のいくつかの実装形態に係る、図１のシステムの少なくとも一部分の側面図である。 本開示のいくつかの実装形態に係る、ユーザが活動を実施しているかどうかを判断する方法のフロー図である。 本開示のいくつかの実装形態に係る方法のプロセスフロー図である。 本開示のいくつかの実装形態に係る、第１の活動モジュールと第２の活動モジュールと第３の活動モジュールとを含む活動セッションの概略図である。 本開示のいくつかの実装形態に係る、第１の活動モジュールと第４の活動モジュールと第５の活動モジュールとを含む、第１の変更された活動セッションの概略図である。 本開示のいくつかの実装形態に係る、第１の活動モジュールにおける第１の一時停止と、第１の活動モジュールと第２の活動モジュールとの間での第２の一時停止と、を含む、第２の変更された活動セッションの概略図である。 本開示のいくつかの実装形態に係る、第１の活動セッションおよび第４の活動セッションを含む、第３の変更された活動セッションの概略図である。

本開示は、様々な変更および代替形態が可能であるが、本開示の具体的な実装形態および実施形態が図面に例として示されており、本明細書において詳述される。ただしそれは、開示された特定の形態に本開示を限定することを意図するものではなく、本開示は、添付の請求項によって定義される本開示の精神および範囲内に属するすべての改変物、均等物、および代替物を網羅するということを理解すべきである。

個人が、提供者（例えば、医師、看護師、療法士など）または別の専門家によって直接観察されることなく、自宅や、従来の医療もしくは治療施設外の別の場所で実施できる仮想遠隔活動セッション（例えば、理学療法、身体運動、リハビリテーション、肺リハビリテーションなど）を処方されることは少なくない。この仮想活動セッションは、ディスプレイデバイス（例えば、テレビ、コンピュータ、タブレット、スマートフォンなど）に表示できる特定の動きまたは身体運動を行う個人の記録映像を含み得る。ユーザは、映像内の活動を観察するように、そしてその活動を実施するよう促す動きに従うように促されるのが一般的である。

かかる仮想活動セッションは、インターネット接続されたデバイス（例えば、スマートフォン、タブレット、ラップトップなど）を使用することに技術的に習熟していなかったり、かかるデバイスを所有さえしていかったりする高齢者に配信されることが多い。例えば、ユーザが、養護施設、介護施設、退職者居住地区などに住む高齢者であり得る。これらの施設は、居住者ごとのテレビを有することが多い。そのため、メディアコンテンツを開始するためにユーザに求められる行動がほとんどまたは全くなく、テレビにプラグを差し込むだけで、要求されたコンテンツを自動的に表示できる仮想療法コンテンツを、デバイスを通じて配信することには利点があろう。

活動セッションが（例えば、対面ではなく）遠隔で配信されるため、提供者は、求められた活動にユーザが準拠しているかどうかを直接観察および検証することができない。例えば、コンプライアンスを検証するためのしくみが存在しないと、その活動が、ユーザにとって難しすぎたり、ユーザが活動を正しく行うように十分に（または全く）動機付けされなかったりし得る。カメラを使用して、セッション中にユーザを記録し、ユーザが活動に従ったことを検証できる可能性はあるが、第三者が映像を見たり画像を確認したりして、ユーザが活動を実施したかどうか、およびどのように実施したかを判断する必要があろう。さらに、活動を実施しているユーザを記録するためにカメラを使用することは、差し出がましく、プライバシーに関する懸念を生む可能性がある。例えば、ユーザが身体活動を実施している映像および／またはユーザの家屋もしくは生活空間の内部を別の人に見られる可能性があり、それによって個人情報が明らかになる可能性があるということを、そのユーザは望まないかもしれない。

同様に、対面環境では、提供者が、心拍数、心拍数変動性、心臓波形、呼吸数、呼吸数変動性、呼吸深度、発汗、温度（例えば、周囲温度、体温、中核体温、表面温度など）、血液酸素化、フォトプレチスモグラフィ、パルス伝送時間、血圧、またはそれらの任意の組み合わせなど、ユーザのバイタルを直接観察または検証し、ユーザが頑張り過ぎているかどうか、および／または活動を安全に実施しているかどうかを判断することができる。この監視は、頑張り過ぎが深刻な健康上のリスク（例えば、心臓発作、脳卒中、怪我、転倒など）をもたらし得る高齢者にとって特に重要である。そのため、活動中にユーザと関連付けられた生理学的データを自動的に監視して安全性リスクの有無を判断することには利点があろう。生理学的パラメータ（例えば、心拍数や呼吸速度など）が所定の閾値を超えていると判断したことを受けて、表示されたコンテンツを自動的に変更（例えば、一時停止または停止）することには、さらに利点があろう。本開示は、これらの問題などを解決することを目的とする。

図１を参照すると、本開示のいくつかの実装形態に係るシステム１００が表されている。システム１００は、制御システム１１０と、メモリデバイス１１４と、ディスプレイデバイス１２０と、１つ以上のセンサ１３０と、を含む。いくつかの実装形態においては、システム１００が、任意選択で、ドングル１７０、リモートコントロール１８０、および／または二次デバイス１９０を含む。

制御システム１１０は、１つ以上のプロセッサ１１２（以下、プロセッサ１１２）を含む。制御システム１１０は概して、システム１００の様々な構成要素を制御（例えば、作動）し、かつ／またはシステム１００の構成要素によって取得および／または生成されたデータを分析するのに使用される。プロセッサ１１２は、汎用または特殊用途のプロセッサまたはマイクロプロセッサであり得る。図１には１個のプロセッサ１１２が示されているが、制御システム１１０は、単一のハウジング内に存在し得るか、互いに離れて所在し得る任意の適切な数のプロセッサ（例えば、１個のプロセッサ、２個のプロセッサ、５個のプロセッサ、１０個のプロセッサなど）を含み得る。制御システム１１０は、例えば、ディスプレイデバイス１２０のハウジング内、ドングル１７０のハウジング内、リモートコントロール１８０のハウジング内、二次デバイス１９０のハウジング内、および／またはセンサ１３０のうちの１つ以上のセンサのハウジングに連結すること、および／またはその内部に位置付けることができる。制御システム１１０は、（１つのかかるハウジング内に）集中させるか、（物理的に別個である２つ以上のかかるハウジング内に）分散させることができる。制御システム１１０を格納する２つ以上のハウジングを含むかかる実装形態においては、かかるハウジングが、互いに近接して、かつ／または遠隔で所在することができる。

メモリデバイス１１４は、制御システム１１０のプロセッサ１１２によって実行可能な機械可読命令を記憶する。メモリデバイス１１４は、例えば、ランダムまたはシリアルアクセスメモリデバイス、ハードドライブ、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリデバイスなど、任意の適切なコンピュータ可読ストレージデバイスまたはメディアであり得る。図１には１つのメモリデバイス１１４が示されているが、システム１００は、任意の適切な数のメモリデバイス１１４（例えば、１個のメモリデバイス、２個のメモリデバイス、５個のメモリデバイス、１０個のメモリデバイスなど）を含み得る。メモリデバイス１１４は、ディスプレイデバイス１２０のハウジング内、ドングル１７０のハウジング内、リモートコントロール１８０のハウジング内、二次デバイス１９０のハウジング内、センサ１３０のうちの１つ以上のセンサのハウジング内、またはそれらの任意の組み合わせに連結すること、および／またはその内部に位置付けることができる。制御システム１１０と同様に、メモリデバイス１１４は、（１つのかかるハウジング内に）集中させるか、（物理的に異なる２つ以上のかかるハウジング内に）分散させることができる。

いくつかの実装形態においては、メモリデバイス１１４（図１）が、ユーザと関連付けられたユーザプロファイルを記憶する。ユーザプロファイルは、例えば、ユーザと関連付けられた人口統計情報、ユーザと関連付けられたバイオメトリック情報、ユーザと関連付けられた医療情報、自己申告によるユーザフィードバック、ユーザと関連付けられた睡眠パラメータ（例えば、１つ以上の以前の睡眠セッションから記録された睡眠関連パラメータ）、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。人口統計情報は、例えば、ユーザの年齢、ユーザの性別、ユーザの人種、不眠症の家族歴、ユーザの雇用状況、ユーザの教育状況、ユーザの社会経済的状況、またはそれらの任意の組み合わせを示す情報を含み得る。医療情報は、例えば、ユーザと関連付けられた１つ以上の病状、ユーザによる薬剤使用、またはその両方を示すものを含み得る。医療情報は、ユーザと関連付けられた転倒リスク評価（例えば、モールス転倒スケールを使用した転倒リスクスコア）も含み得る。医療情報データは、自己申告による主観的な睡眠スコア（劣悪、普通、良好など）、自己申告によるユーザの主観的なストレスレベル、自己申告によるユーザの主観的な疲労レベル、自己申告によるユーザの主観的な健康状態、ユーザが経験した最近のライフイベント、またはそれらの任意の組み合わせをさらに含み得る。いくつかの実装形態においては、メモリデバイス１１４が、ディスプレイデバイス１２０に表示できるメディアコンテンツを記憶する。

制御システム１１０およびメモリデバイス１１４が、システム１００の別々かつ別個の構成要素として図１に記載および図示されているが、いくつかの実装形態においては、制御システム１１０および／またはメモリデバイス１１４が、ディスプレイデバイス１２０、ドングル１７０、リモートコントロール１８０、二次デバイス１９０、またはそれらの任意の組み合わせに統合されている。代替として、いくつかの実装形態においては、制御システム１１０またはその一部分（例えばプロセッサ１１２）がクラウドに所在し得（例えば、サーバに統合され、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイスに統合され、クラウドに接続され、エッジクラウド処理を受け得るなど）、１つ以上のサーバ（例えば、リモートサーバ、ローカルサーバなど、またはそれらの任意の組み合わせ）に所在し得る。

本明細書に記載のとおり、プロセッサ１１２および／またはメモリデバイス１１４は、１つ以上のセンサ１３０からデータ（例えば、生理学的データおよび／またはモーションデータ）を受信することができ、そのデータは、メモリデバイス１１４内に記憶され、かつ／またはプロセッサ１１２によって分析される。プロセッサ１１２および／またはメモリデバイス１１４は、有線接続または無線接続を用いて（例えば、ＲＦ通信プロトコル、Ｗｉ－Ｆｉ通信プロトコル、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信プロトコル、セルラーネットワークなどを用いて）１つ以上のセンサ１３０と通信することができる。いくつかの実装形態において、システム１００は、アンテナ、受信機（例えば、ＲＦ受信機）、送信機（例えば、ＲＦ送信機）、トランシーバ、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。かかる構成要素は、制御システム１１０のハウジング（例えば、プロセッサ１１２および／またはメモリデバイスと同じハウジング）、ディスプレイデバイス１２０、ドングル１７０、リモートコントロール１８０、または二次デバイス１９０に連結または統合することができる。

ディスプレイデバイス１２０は概して、静止画、ビデオ画像、またはその両方を含む画像（単数または複数）を表示するのに使用される。ディスプレイデバイス１２０は、例えば、テレビ（例えばスマートテレビ）、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、モニタなどであり得る。いくつかの実装形態においては、ディスプレイデバイス１２０が、画像（単数または複数）および入力インターフェースを表示するように構成されたグラフィックユーザインターフェース（ＧＵＩ）を含むヒューマンマシンインターフェース（ＨＭＩ）の働きをする。ディスプレイデバイス１２０は、ＬＥＤディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、液晶ディスプレイ等であり得る。入力インターフェースは、例えば、タッチスクリーンまたは接触感知基板、マウス、キーボード、またはディスプレイデバイス１２０とやりとりする人間ユーザによって行われる入力を感知するように構成された任意のセンサシステムであり得る。いくつかの実装形態においては、１つ以上のディスプレイデバイスを、システム１００が使用すること、および／またはシステム１００に含めることができる。

システム１００の１つ以上のセンサ１３０が、レーダセンサ１３２、温度センサ１３８、マイクロフォン１４０、スピーカ１４２、カメラ１４４、赤外線センサ１４６、フォトプレチスモグラム（ＰＰＧ）センサ１４８、心電図（ＥＣＧ）センサ１５０、脳波（ＥＥＧ）センサ１５２、静電容量センサ１５４、力センサ１５６、歪みゲージセンサ１５８、筋電図（ＥＭＧ）センサ１６０、酸素センサ１６２、水分センサ１６４、ＬｉＤＡＲセンサ１６６、心弾動図センサ、またはそれらの任意の組み合わせを含む。１つ以上のセンサ１３０はそれぞれ、メモリデバイス１１４または１つ以上の他のメモリデバイスで受信および記憶されるセンサデータ（例えば、ユーザと関連付けられたモーションデータおよび／または生理学的データを含む）を出力するように構成されているのが一般的である。

１つ以上のセンサ１３０は、レーダセンサ１３２、温度センサ１３８、マイクロフォン１４０、スピーカ１４２、カメラ１４４、赤外線センサ１４６、フォトプレチスモグラム（ＰＰＧ）センサ１４８、心電図（ＥＣＧ）センサ１５０、脳波（ＥＥＧ）センサ１５２、静電容量センサ１５４、力センサ１５６、歪みゲージセンサ１５８、筋電図（ＥＭＧ）センサ１６０、酸素センサ１６２、水分センサ１６４、およびＬｉＤＡＲセンサ１６６のそれぞれを含むものとして図示および記載されているが、１つ以上のセンサ１３０は、本明細書に記載および／図示されたセンサのそれぞれの任意の組み合わせおよび任意の個数を含み得るのが、より一般的である。

レーダセンサ１３２は、送信機１３４と受信機１３６とを含み、ユーザと関連付けられたモーションデータ、ユーザと関連付けられた生理学的データ、またはその両方を生成するのに使用されるのが一般的である。送信機１３４は、所定の周波数および／または所定の振幅（例えば、高周波帯域内、低周波帯域内、長波信号、短波信号など）を有する電波を生成および／または放射する。受信機１３６は、送信機１３４から放出された電波の反射を検出し、このデータを制御システム１１０によって分析して、例えば、ユーザと関連付けられた動きおよび／または生理学的パラメータを判断することができる。ＲＦ通信の具体的な形式は、Ｗｉ－ＦｉやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等であり得る。ＲＦ受信機（ＲＦ受信機およびＲＦ送信機のどちらか、または別のＲＦペア）は、制御システム１１０、１つ以上のセンサ１３０、ディスプレイデバイス１２０、またはそれらの任意の組み合わせの間での無線通信に使用することもできる。いくつかのかかる実装形態においては、レーダセンサ１３２が制御回路も含む。

いくつかの実装形態においては、レーダセンサ１３２が超広帯域（ＵＷＢ）レーダセンサである。ＵＷＢは、（例えば、５００ＭＨｚよりも高い周波数での）短距離高帯域幅通信に低エネルギーレベルを使用する。ＵＷＢレーダセンサによって放出された信号は、例えば、ユーザとレーダセンサ１３２との間に位置付けられ、かつ／またはそれらの間の直接的な見通し線を遮断する様々な障害物（例えばディスプレイデバイス１２０）を通過することができる。レーダセンサ１３２は、ＦＭＣＷ（周波数変調連続波）ベースのシステムまたはチップ上のシステムであり得、この周波数は、三角形（例えば、周波数が掃引上昇後に下降）、鋸歯（例えば、周波数ランプが掃引上昇または下降後にリセット）、階段状または非線形形状など、種々の形状を伴って時間と共に線形に増大（例えばチャープ）する。レーダセンサ１３２は、１つ以上の送信機および受信機と共に、時間または周波数が重複しない複数のチャープを使用することができ、２４ＧＨｚもしくはその付近、またはミリメートル波（例えば、約７６～８１ＧＨｚ）もしくはその付近、または同様の周波数など、任意の適切な周波数またはその付近で動作することができる。レーダセンサ１３２は、範囲ならびに角度および速度を測定することができる。

いくつかの実装形態においては、レーダセンサ１３２からのデータが、例えば、歩行、転倒、挙動などを含む（例えば活動中の）ユーザの動き（単数または複数）を示すモーションデータを生成するのに使用することができる。レーダセンサ１３２を使用してユーザの動きを検出することは、レーダセンサ１３２がユーザの画像および／または他の個人情報を取得しないので、例えばカメラ１４４と比較して利点がある。いくつかの実装形態においては、レーダセンサ１３２からのデータを、例えば、心拍数、心拍数変動、心臓波形、呼吸数、呼吸数変動、呼吸深度、発汗、温度（例えば、周囲温度、体温、中核体温、表面温度など）、血液酸素化、フォトプレチスモグラフィ、パルス伝送時間、血圧、またはそれらの任意の組み合わせなど、ユーザと関連付けられた１つ以上の生理学的パラメータを判断するのに使用することもできる。他の実装形態においては、レーダセンサ１３２からのデータを、（例えば、ユーザと関連付けられた旧記録データに基づいて）ユーザを識別するのに、またはユーザの本人性を検証するのに使用することができる。

いくつかの実装形態においては、レーダセンサ１３２がメッシュシステムの一部である。メッシュシステムの一例がＷｉ－Ｆｉメッシュシステムであり、このシステムは、メッシュノード、メッシュルータ（単数または複数）、およびメッシュゲートウェイ（単数または複数）を含み得、これらのそれぞれが移動式／可動式または固定式であり得る。かかる実装形態においては、Ｗｉ－Ｆｉメッシュシステムが、Ｗｉ－Ｆｉルータおよび／またはＷｉ－Ｆｉコントローラと、１つ以上の衛星（例えばアクセスポイント）と、を含み、これらのそれぞれが、送信機１３４および／または受信機１３６と同一または同様である受信機および／または送信機を含む。Ｗｉ－Ｆｉルータおよび衛星は、Ｗｉ－Ｆｉ信号を使用して互いに常時通信する。Ｗｉ－Ｆｉメッシュシステムは、物体や人が移動して信号を部分的に妨害することによってルータと衛星（単数または複数）との間で生じるＷｉ－Ｆｉ信号の変化（例えば、受信信号強度の差）に基づいてモーションデータを生成するのに使用することができる。いくつかの実装形態においては、モーションセンサが、モーションを感知するためのコントローラソフトウェアを内蔵した高周波数５Ｇ携帯電話および／または基地局である。例えば、５Ｇネットワーク内のノードを、複数のチャネルをまたぐＲＳＳ（受信信号強度）のわずかな変化を用いてモーション感知に使用することができる。さらには、かかるモーションセンサを、家庭および／もしくは建物ならびに／または病院環境全体で、複数の標的からのモーション、呼吸、心臓、歩行、転倒、挙動分析などを処理するのに使用することができる。

温度センサ１３８は、メモリデバイス１１４に記憶すること、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することのできる温度データを出力する。いくつかの実装形態においては、温度センサ１３８が、ユーザの中核体温、ユーザの皮膚温度、周囲温度、またはそれらの任意の組み合わせを示す温度データを生成する。温度センサ１３８は、例えば、熱電対センサ、サーミスタセンサ、シリコンバンドギャップ温度センサもしくは半導体ベースのセンサ、抵抗温度検出器、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。

マイクロフォン１４０は、メモリデバイス１１４に記憶すること、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することのできる音データを出力する。マイクロフォン１４０は、本明細書でさらに詳述するとおり、１つ以上の睡眠関連パラメータを（例えば、制御システム１１０を使用して）判断するために睡眠セッション中に音（単数または複数）（例えば、ユーザからの音）を記録するのに使用することができる。マイクロフォン１４０は、例えばディスプレイデバイス１２０に連結または統合することができる。いくつかの実装形態においては、システム１００が複数のマイクロフォン（例えば、ビーム形成機能を有する２つ以上のマイクロフォンおよび／またはマイクロフォンの配列）を含み、複数のマイクロフォンのそれぞれによって生成された音データが、その複数のマイクロフォンのうちの別のものによって生成された音データを区別するのに使用できるようになっている。

スピーカ１４２は、システム１００のユーザ（例えば、ユーザ）にとって可聴である音波を出力する。スピーカ１４２は、例えば、（例えば、ユーザの生理学的パラメータが所定の閾値を超えていることを受けて）アラートまたはメッセージをユーザに伝えるのに使用することができる。スピーカ１４２は、例えばディスプレイデバイス１２０に連結または統合することができる。

マイクロフォン１４０およびスピーカ１４２は、別々のデバイスとして使用することができる。いくつかのの実装形態においては、マイクロフォン１４０およびスピーカ１４２を、例えば、参照によりそれぞれ全体が本明細書に組み込まれるＷＯ２０１８／０５０９１３およびＷＯ２０２０／１０４４６５に記載のとおり、音響センサ１４１（例えば、ソナーセンサ）に組み入れることができる。かかる実装形態においては、スピーカ１４２が、所定の間隔で音波を生成または放出し、マイクロフォン１４０が、スピーカ１４２から放出された音波の反射を検出する。スピーカ１４２が生成または放出する音波は、ユーザまたはその同床者の睡眠を妨げないように、人間の耳には聞こえない周波数（例えば、２０Ｈｚ未満または約１８ｋＨｚ超）を有する。制御システム１１０は、マイクロフォン１４０および／またはスピーカ１４２からのデータに少なくとも部分的に基づいて、例えば、ユーザの所在位置および／またはユーザの動きを判断することができる。かかる文脈においては、ソナーセンサが、超音波および／または低周波数超音波感知信号（例えば、約１７～２３ｋＨｚ、１８～２２ｋＨｚ、または１７～１８ｋＨｚの周波数範囲内）を空中で生成および／または送信することなどによるアクティブ音響センシングに関わるものと理解され得る。かかるシステムは、上記のＷＯ２０１８／０５０９１３およびＷＯ２０２０／１０４４６５と関連付けて考慮され得、両文献はそれぞれ、参照によってその全体が本明細書に組み込まれる。

カメラ１４４は、メモリデバイス１１４に記憶できる１つ以上の画像（例えば、静止画、ビデオ画像、熱画像、またはそれらの組み合わせ）として再現可能な画像データを出力する。カメラ１４４からの画像データは、制御システム１１０がユーザの動きを判断するのに（例えば、ユーザが療法に従っているかどうかを判断するのに）使用することができる。カメラ１４４からの画像データは、例えば、ユーザが活動（例えば療法）を実施しているかどうかを判断するのに、レーダセンサ１３２からのデータと組み合わせて使用することができる。いくつかの実装形態においては、システム１００が、カメラ１４４を除外し、上記のレーダセンサ１３２のみを使用してモーションデータおよび／または生理学的データを生成する。

いくつかの実装形態においては、センサ１３０が、（ｉ）マイクロフォン１４０と同一または同様であり、音響センサ１４１に統合されている第１のマイクロフォンと、（ｉｉ）マイクロフォン１４０と同一または同様だが、音響センサ１４１に統合されている第１のマイクロフォンとは別々かつ別個である第２のマイクロフォンと、を含む。

カメラ１４４は、ＣＣＤ（電荷連結素子）センサまたはＣＭＯＳ（相補型金属酸化膜半導体）センサであり得る。カメラ１４４は、可視光（明るい光または弱い光）、近赤外線、または赤外線、熱などを感知することができる。カメラ１４４は、ＲＧＢ（赤緑青）カメラ、マルチスペクトル近赤外線（ＮＩＲ）またはハイパースペクトルカメラであり得、ある範囲または焦点距離を有するある範囲のレンズおよびフィルタを有し得るか、可変焦点であり得る。カメラ処理により、フレームごとにモーションを追跡し、顔検出および自動ズームを実行して顔のみを処理するか、または人（の存在）を（実際に）識別した後に胸の動きを処理することができる。カメラ検出は、全体的なモーションの検出、モーションの分類、ならびに呼吸および心拍関連の胸部の動きなど細かいモーションの検出を含み得る。カメラ分析により、推定された脈遷移時間により（例えば、映像ベースのＰＰＧを介して）、温度、（例えばトレーニング中の）汗をかくことまたは発汗、および血圧を推定することができる。

赤外線（ＩＲ）センサ１４６は、メモリデバイス１１４に記憶できる１つ以上の赤外線画像（例えば、静止画、ビデオ画像、またはその両方）として再現可能な赤外線画像データを出力する。ＩＲセンサ１４６からの赤外線データは、例えば、ユーザの温度および／またはユーザの動きを判断するのに使用することができる。ＩＲセンサ１４６は、ユーザの存在、位置、および／または動きを測定する際に、レーダセンサ１３２および／またはカメラ１４４と組み合わせて使用することもできる。ＩＲセンサ１４６が、例えば、約７００ｎｍと約１ｍｍとの間の波長を有する赤外光を検出することができるのに対し、カメラ１４４は、約３８０ｎｍと約７４０ｎｍとの間の波長を有する可視光を検出することができる。いくつかの例においては、ＩＲセンサ１４６がパッシブ赤外線（ＰＩＲ）センサである。

ＰＰＧセンサ１４８は、例えば、心拍数、心拍数変動、心周期、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、推定血圧パラメータ（単数または複数）、またはそれらの任意の組み合わせなど１つ以上の生理学的パラメータを判断するのに使用できる、ユーザと関連付けられた生理学的データを出力する。ＰＰＧセンサ１４８は、ユーザが着用すること、ユーザが着用する衣類および／もしくは織地に埋め込むこと、または二次デバイス１９０に埋め込むこと、および／もしくは連結することができる。

ＥＣＧセンサ１５０は、ユーザの心臓の電気的活動と関連付けられた生理学的データを出力する。いくつかの実装形態においては、ＥＣＧセンサ１５０が、（例えば療法セッション中に）ユーザの一部分の上または周囲に位置付けられている１つ以上の電極を含む。ＥＣＧセンサ１５０からの生理学的データは、例えば、本明細書に記載されている生理学的パラメータのうちの１つ以上を判断するのに使用することができる。

ＥＥＧセンサ１５２は、ユーザの脳の電気的活動と関連付けられた生理学的データを出力する。いくつかの実装形態において、ＥＥＧセンサ１５２は、ユーザの頭皮の上または周囲に位置付けられている１つ以上の電極を含む。ＥＥＧセンサ１５２からの生理学的データは、例えば、ユーザの睡眠状態を判断するのに使用することができる。

静電容量センサ１５４、力センサ１５６、および歪みゲージセンサ１５８は、メモリデバイス１１４に記憶でき、かつ本明細書に記載されているパラメータのうちの１つ以上を判断するのに制御システム１１０が使用できるデータを出力する。ＥＭＧセンサ１６０は、１つ以上の筋肉によって生成された電気的活動と関連付けられた生理学的データを出力する。酸素センサ１６２は、ガスの酸素濃度を示す酸素データを出力する。酸素センサ１６２は、例えば、超音波酸素センサ、電気酸素センサ、化学酸素センサ、光学式酸素センサ、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。いくつかの実装形態においては、１つ以上のセンサ１３０が、ガルバニック皮膚反応（ＧＳＲ）センサ、血流センサ、呼吸センサ、脈拍センサ、血圧計センサ、オキシメトリセンサ、またはそれらの任意の組み合わせも含む。

水分センサ１６４は、メモリデバイス１１４に記憶でき、かつ制御システム１１０が使用できるデータを出力する。水分センサ１６４は、ユーザを取り巻く様々な領域における水分を検出するのに使用することができる。いくつかの実装形態においては、水分センサ１６４を二次デバイス１９０またはユーザの衣服に連結または統合して、ユーザの発汗を監視することができる。水分センサ１６４は、例えば、ユーザが仮想療法セッションを実施している部屋の内部の空気など、ユーザを取り巻く周囲環境の湿度を監視するのに使用することもできる。

光検出および測距（ＬｉＤＡＲ）センサ１６６は、深度感知に使用することができる。このタイプの光学センサ（例えばレーザセンサ）は、物体を検出し、生活空間など周囲環境の３次元（３Ｄ）マップを作成するのに使用することができる。ＬｉＤＡＲは一般に、パルスレーザを利用して飛行時間を計測する。ＬｉＤＡＲは、３Ｄレーザスキャンとも称される。かかるセンサの一使用例においては、ＬｉＤＡＲセンサ１６６を有する固定または（スマートフォンなどの）モバイルデバイスが、センサから５メートル以上離れた領域を測定およびマッピングすることができる。ＬｉＤＡＲデータは、例えば電磁式ＲＡＤＡＲセンサによって推定されたポイントクラウドデータと融合させることができる。ＬｉＤＡＲセンサ（単数または複数）１６６は、人工知能（ＡＩ）を使用して、（ＲＡＤＡＲに対して高反射性であり得る）ガラス窓など、ＲＡＤＡＲシステムにとっての問題をもたらし得る空間内の特徴を検出および分類することにより、ＲＡＤＡＲシステムのジオフェンスを自動的に作成することもできる。ＬｉＤＡＲは、人の身長に加え、人が座ったとき、倒れたときなどに生じる身長の変化を推定するのに使用することもできる。ＬｉＤＡＲは、環境の３Ｄメッシュ表現を形成するのに使用され得る。さらなる用途では、電波が通過する固体表面（例えば電波透過性材料）にＬｉＤＡＲが反射し得ることにより、異なるタイプの障害物の分類が可能となる。

図１では別々に示されているが、１つ以上のセンサ１３０の任意の組み合わせを、ディスプレイデバイス１２０、ドングル１７０、リモートコントロール１８０、二次デバイス１９０、またはそれらの任意の組み合わせを含むシステム１００の構成要素のうちの任意の１つ以上に統合および／または連結することができる。例えば、レーダセンサ１３２は、ドングル１７０またはリモートコントロール１８０に統合および／または連結することができる。いくつかの実装形態においては、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つが、ディスプレイデバイス１２０に連結されておらず、ユーザに概ね隣接して位置付けられている（例えば、ユーザの一部分に位置付けられているか接触している、ユーザによって着用されている、家具に連結されているか位置付けられている、天井または壁に連結されている、など）。

ドングル１７０を含むシステム１００の実装形態においては、ドングル１７０が、例えば、ディスプレイデバイス１２０を介して表示できるメディアコンテンツ（例えば仮想療法セッション）を記憶するのに使用されるのが一般的である。図２Ａを参照すると、ドングル１７０は、第１のハウジング部分１７２と、インターフェース１７４と、コード１７６と、第２のハウジング部分１７６と、を含む。インターフェース１７４は、ディスプレイデバイス１２０の一部分（例えばポート）内に少なくとも部分的に受容されて、ドングル１７０をディスプレイデバイス１２０に通信可能に連結する。インターフェース１７４は、例えば、ＨＤＭＩ（登録商標）ポート、ミニＨＤＭＩ（登録商標）ポート、ＵＳＢポート、マイクロＵＳＢポート、ミニＵＳＢポート、ＵＳＢ－Ａポート、ＵＳＢ－Ｂポート、ＵＳＢ－Ｃポート、ＤｉｓｐｌａｙＰｏｒｔ、ミニＤｉｓｐｌａｙＰｏｒｔ、ＶＧＡポート、ミニＶＧＡポート、Ｓ映像ポート、コンポジットポート、コンポーネントポートなどにおいて受容することができる。そのため、ドングル１７０は、その上に記憶されたメディアコンテンツをディスプレイデバイス１２０に表示することができる。

コード１７６は、インターフェース１７４および／または第１のハウジング部分１７２内の他の構成要素を、第２のハウジング部分１７８内の構成要素と通信可能に連結する。第２のハウジング部分１７８は、ドングル１７０をディスプレイデバイス１２０の一部分に連結するためのクリップを含む。例えば、図３Ａおよび図３Ｂを参照すると、ドングル１７０の第２のハウジング部分１７８が、ディスプレイデバイス１２０の第１の部分（例えば、ベゼル、フレーム、外縁、スタンドなど）に連結できるのに対し、インターフェース１７４は、ディスプレイデバイス１２０または映像入力をディスプレイデバイス１２０に提供する別のデバイス（例えば、受信機またはケーブルボックス）の第２の部分（例えば、後部または側部入力ポート）に連結することができる。ドングル１７０は、図３Ａではディスプレイデバイス１２０の上縁部に連結されているものとして示されているが、ドングル１７０は、ユーザ２００がディスプレイデバイス１２０でメディアコンテンツを見るのを実質的に妨げないディスプレイデバイス１２０の任意の部分に連結（例えば、ディスプレイデバイス１２０のいずれかの側部または下縁部に連結）できるのがより一般的である。別の代替においては、ドングル１７０が、ディスプレイデバイス１２０に連結されず、ディスプレイデバイス１２０に概ね隣接して（例えば、メディアコンソール、棚、または他の家具上に）位置付けられる。

いくつかの実装形態においては、ドングル１７０の構成要素が、インターフェース１７４を介してディスプレイデバイス１２０によって通電される。他の実装形態においては、ドングル１７０が、例えばＡＣ電源コンセントまたはＵＳＢポートからドングル内の構成要素に電力を送達する第２のコードを含む。

上記のとおり、センサ（単数または複数）１３０、制御システム、および／またはメモリデバイス１１４のうちの少なくとも１つが、ドングル１７０に連結または統合されている。メモリデバイス１１４が、ディスプレイデバイス１２０に表示できるメディアコンテンツと、本明細書に記載されている機能のうちのいずれかを実行するように制御システム１１０によって実行可能である機械可読命令と、を記憶する。より具体的には、センサ（単数または複数）１３０は、ディスプレイデバイス１２０の概ね前に位置付けられたユーザ２００に対して直接的な見通し線を有するように第２のハウジング部分１７８に連結または統合することができる。例えば、上記のレーダセンサ１３２（図１）は、レーダセンサ１３２がユーザ２００の動きと関連付けられたモーションデータ、ユーザ２００と関連付けられた生理学的データ、またはその両方を生成できるようにドングル１７０の第２のハウジング部分１７８に統合することができる。

いくつかの実装形態においては、ドングル１７０が、１つ以上のリモートデバイスまたはサーバと（例えば、Ｗｉ－Ｆｉを介してインターネット経由で）通信することができる。例えば、ドングル１７０は、リモートサーバと通信して、メモリデバイス１１４に記憶するための新規または更新されたメディアコンテンツを受信することができる。別の例として、ドングル１７０は、リモートサーバと通信して、本明細書に記載されているユーザの実行と関連付けられたデータを（例えば、ユーザと関連付けられた医療提供者に）送信することができる。さらなる例として、ドングル１７０は、リモートサーバと通信して、ソフトウェアの更新プログラムまたはパッチを受信することができる。さらなる追加例として、ドングル１７０は、ディスプレイデバイス１２０がテレビ（例えば、スマートフォン、タブレット、ラップトップなど）であれば、ユーザと関連付けられたデバイスであって、ディスプレイデバイス１２０とは別々かつ別個であるデバイスと通信することができる。

いくつかの実装形態においては、ドングル１７０が、コード１７６と第２のハウジング部分１７８とを含まない。かかる実装形態においては、ドングル１７０が「メディアスティック」と称されることがあり、メモリ１１４および／または（１つ以上の）センサ１３０は、第１のハウジング部分１７２内に位置付けられている。

ドングル１７０は、本明細書では、直接有線接続を介してインターフェース１７４を介してディスプレイデバイス１２０に通信可能に連結されるものとして説明および図示されているが、いくつかの実装形態においては、ドングル１７０が、（例えば、Ｗｉ－ＦｉまたはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を使用する）ワイヤレス接続を介してディスプレイデバイス１２０に通信可能に連結される。

リモートコントロール１８０は、ディスプレイデバイス１２０、ドングル１７０、またはその両方を制御および／または作動させるのに使用されるのが一般的である。図２Ｂを参照すると、リモートコントロール１８０は、ハウジング１８２と、ディスプレイデバイス１２０および／またはドングル１７０の機能を制御するための複数のユーザ選択可能ボタン１８４と、を含む。すなわち、リモートコントロール１８０は、ディスプレイデバイス１２０および／またはドングル１７０に無線通信可能に連結されている。

複数のユーザ選択可能ボタン１８４は、ディスプレイデバイス１２０および／またはドングル１７０に、例えば、電源オン操作、電源オフ操作、ボリュームアップ操作、ボリュームダウン操作、ミュート操作、再生操作、一時停止操作、停止操作、早送り操作、巻戻し操作、次に進む操作、戻り操作、記録操作、メニュー操作、またはそれらの任意の組み合わせを実行させることにより、表示されたメディアコンテンツを制御することができる。複数のユーザ選択可能ボタン１８４は、ユーザ２００が、ディスプレイデバイス１２０に表示される１つ以上のユーザ選択可能要素を選択できるようにするための１つ以上のボタン（例えば、トラックパッド、タッチパッド、矢印キーなど）も含み得る。複数のユーザ選択可能ボタン１８４は、ユーザ２００に支援が必要であることを示すアラートを第三者に送信するパニックボタンも含み得る。

いくつかの実装形態においては、１つ以上のセンサ１３０（図１）のうちの少なくとも１つが、リモートコントロール１８０のハウジング１８２に連結または統合されている。例えば、レーダセンサ１３２は、ドングル１７０ではなくハウジング１８２に連結または統合することができる。本例においては、リモートコントロール１８０を、ディスプレイデバイス１２０に概ね隣接して位置付け（例えば、ディスプレイデバイス１２０に隣接する家具の上に位置付け）、ディスプレイデバイス１２０の前に位置しているユーザと関連付けられたデータを収集できるのが一般的である。別の例として、マイクロフォン１４０を、（例えば、ユーザから音声コマンドを受信するために）リモートコントロール１８０に連結または統合することができる。さらなる例として、リモートコントロール１８０が、ユーザの体温をチェックするための赤外線センサ１４６および／またはユーザの酸素レベルをチェックするための酸素センサ１６２を含み得る。さらに別の例として、リモートコントロール１８０は、リモートコントロール１８０のモーションおよび／またはリモートコントロール１８０を保持しているユーザの動きを判断するのに使用できる１つ以上の加速度計および／またはジャイロスコープを含み得る。ハウジング１８２は、リモートコントロール１８０に通電するための電源（例えば、再充電可能バッテリまたは交換可能バッテリ）も含み得る。

二次デバイス１９０は、ディスプレイデバイス１２０、ドングル１７０、およびリモートコントロール１８０とは別々かつ別個であり、二次デバイス１９０がユーザと関連付けられたモーションデータおよび／または生理学的データを生成できるように、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つを含み得る。二次デバイス１９０は、ドングル１７０およびディスプレイデバイス１２０と同じ部屋または異なる部屋に位置付けることができる。例えば、ディスプレイデバイス１２０およびドングル１７０は、第１の部屋（例えば、寝室または居間）にあり得るのに対し、二次デバイス１９０は、第２の部屋（例えば浴室）に位置付けられ得る。いくつかの実装形態においては、二次デバイス１９０が、レーダセンサ１３２を含み、（例えばバスルーム内の）ＡＣ電源コンセントに差し込むことができる。他の実装形態においては、二次デバイス１９０が、ユーザが着用または身に着けることのできるウェアラブルデバイス（例えば、スマートウォッチまたはブレスレット）である。かかる実装形態においては、本明細書に記載されているセンサ１３０のうちの１つ以上を、ウェアラブル二次デバイス１９０に統合すること、または埋め込むことができる。

ドングル１７０またはリモートコントロール１８０を含まないシステム１００の実装形態においては、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つを、ディスプレイデバイス１２０に連結または統合することができ、ドングル１７０に連結または統合されているものとして本明細書に記載されているセンサ（単数または複数）と同じ機能を実行することができる。例えば、かかる実装形態においては、レーダセンサ１３２を、ユーザと関連付けられたモーションデータおよび／または生理学的データを捕捉するためにディスプレイデバイス１２０に（例えば、ベゼルの中または上に）連結または統合することができる。

システム１００は、上記構成要素のすべてを含むものとして示されているが、本開示の実装形態によれば、前記ユーザと関連付けられた生理学的パラメータおよび／または活動へのコンプライアンスを監視することを生成するためのシステムに含まれ得る構成要素は、それより多くも少なくもある。例えば、第１の代替システムは、制御システム１１０と、メモリデバイス１１４と、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つと、を含む。別の例として、第２の代替システムは、制御システム１１０と、メモリデバイス１１４と、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つと、ディスプレイデバイス１２０と、を含む。さらに別の例として、第３の代替システムは、制御システム１１０と、メモリデバイス１１４と、ディスプレイデバイス１２０と、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つと、ドングル１７０と、リモートコントロール１８０と、を含む。そのため、本明細書に表示および記載されている構成要素の任意の部分（単数または複数）を使用して、かつ／または１つ以上の他の構成要素と組み合わせて、様々なシステムを形成することができる。

図４を参照すると、本開示のいくつかの実装形態にかかる、活動へのユーザコンプライアンスを判断するための方法４００が表されている。方法４００の１つ以上のステップは、本明細書に記載されているシステム１００（図１～図３Ｂ）の任意の要素または態様を用いて実施することができる。

方法４００のステップ４０１は、第１のメディアコンテンツをディスプレイデバイス１２０に表示することを含む。第１のメディアコンテンツは、１つ以上の映像、１つ以上の画像、オーディオ、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。いくつかの実装形態においては、第１のメディアコンテンツが、ユーザが、例えば、理学療法、リハビリテーション、身体運動、呼吸運動、ダンス、瞑想など第１の活動を実施するよう促す１つ以上のプロンプトを含む。第１のメディアコンテンツは、例えば、ドングル１７０に連結または統合できるメモリデバイス１１４（図１）に記憶することができる。一例においては、インターフェース１７４がディスプレイデバイス１２０に連結されたことを受けて、制御システム１１０（図１）が、メモリデバイス１１４に記憶された機械可読命令を実行して、ドングル１７０に、ディスプレイデバイス１２０上で第１のメディアコンテンツを再生させる。別の例として、リモートコントロール１８０上での入力（例えば、ユーザからの手動入力）により、ドングル１７０に、ディスプレイデバイス１２０上で第１のメディアコンテンツを再生させることができる。別の例においては、制御システム１１０（図１）が、メモリデバイス１１４に記憶された機械可読命令を実行して、ドングル１７０に、所定の時刻（例えば、毎日午後１時）にディスプレイデバイス１２０上で第１のメディアコンテンツを自動的に再生させる。いくつかの実装形態においては、ステップ４０１が、ドングル１７０にディスプレイデバイス１２０上でメディアコンテンツを再生させる前に、（例えば、ユーザ名／パスワード、ＰＩＮ、生体情報などを使用して）ユーザを認証すること、および／またはユーザに権限を付与することを含む。

いくつかの実装形態においては、第１のプロンプトが、ユーザが追従できる第１の活動を個人が実施している様子の記録映像である。例えば、個人１２４がディスプレイデバイス１２０に図３Ａに表示されている。個人１２４は、第１の活動を実施しているユーザ以外の誰か（例えばインストラクタ）、またはユーザが第１の活動を実施している様子の旧記録映像であり得る。いくつかの実装形態においては、個人１２４が、ユーザが追従するように第１の活動を実施するアバター（例えば、人物の描像）である。かかる実装形態においては、ユーザの少なくとも一部分（例えばユーザの顔）の画像を、アバターの一部分に重ねることができる。他の実装形態においては、第１のプロンプトが、追加または代替として、ディスプレイデバイス１２０に表示される英数字テキスト、および／または（例えば、スピーカを介して）ユーザに伝えられ、ユーザに第１の活動を実施するように促すオーディオを含む。

いくつかの実装形態においては、表示された第１のメディアコンテンツが、ユーザが第三者（例えば、施設または家庭医療スタッフ看護師、家族、集中訓練モニタなど）と通信できるようにするためのチャットインターフェースを含み得る。他の実装形態においては、表示された第１のメディアコンテンツが、ユーザと関連付けられた１つ以上の画像および／または映像（例えば、家族の写真または映像）を含み得る。かかる実装形態においては、これらの画像および／または映像が、ユーザをリラックスさせたり気を紛らしたりすること、ならびにうつ病および／または動揺の症状を低減させるのを支援することができる（例えば回想療法）。

第１のメディアコンテンツは概して、テレビ、スマートフォン、タブレット、ラップトップなどを介して表示されるものとして本明細書に記載されているが、いくつかの実装形態においては、第１のメディアコンテンツを、仮想または拡張現実システム（例えば仮想現実ヘッドセット）を使用して配信または表示することができる。

方法４００のステップ４０２は、第１のメディアコンテンツがディスプレイデバイス１２０に表示されている間にユーザと関連付けられた第１のデータを生成および／または受信することを含む。第１のデータは、ユーザの動き（またはその欠如）を示すモーションデータ、および／または、例えば、心拍数、心拍数変動、心臓波形、呼吸数、呼吸数変動、呼吸深度、一回換気量、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、発汗、温度（例えば、周囲温度、体温、中核体温、表面温度など）、血液酸素化、フォトプレチスモグラフィ、パルス伝送時間、血圧、またはそれらの任意の組み合わせなど、ユーザの１つ以上の生理学的パラメータを示す生理学的データを含む。第１のデータは、本明細書に記載されているセンサ１３０のうちのいずれか１つによって生成することができる。いくつかの実装形態においては、モーションデータおよび生理学的データの両方がレーダセンサ１３２（図１）によって生成され、レーダセンサ１３２は、ドングル１７０もしくはリモートコントロール１８０に連結されているか、埋め込まれている。他の実装形態においては、モーションデータが、センサ１３０のうちの第１のセンサから生成および／または受信され、生理学的データが、センサ１３０のうちの第１のセンサとは異なるセンサ１３０のうちの第２のセンサから生成および／または受信される。第１のデータは、例えばメモリデバイス１１４によって受信および記憶することができる。

いくつかの実装形態においては、ステップ４０２が、ユーザの存在および／またはユーザの本人性を検証することを含む。例えば、ステップ４０２は、ユーザが１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つの所定視野内にいるかどうかに基づいてユーザの存在を判断することを含み得る。ユーザの本人性は、レーダセンサ１３０、カメラ１４４（例えば、顔認識アルゴリズムを使用）、マイクロフォン１４０（例えば、音声認識アルゴリズムを使用）、またはそれらの任意の組み合わせなどのセンサ１３０のうちの少なくとも１つからのデータを用いて制御システム１１０により検証することができる。他の実装形態においては、ディスプレイデバイス１２０を介して認証および／または許諾情報（例えば、ユーザ名、パスワード、ＰＩＮなど）を提供するようユーザに促すことができる。

方法４００のステップ４０３は、ユーザが第１の活動を実施しているかどうかを、第１のデータに少なくとも部分的に基づいて判断すること（ステップ４０２）を含む。上記のとおり、いくつかの例においては、第１のメディアコンテンツに、個人またはアバターが第１の活動を実施している様子を収めた旧記録映像が含まれており、第１の活動を実施するようユーザに促す。そのため、ステップ４０３は、ユーザと関連付けられたモーションデータ（ステップ４０２）を旧記録モーションデータと比較して、ユーザが第１の活動を実施しているかどうかを判断することを含み得る。

いくつかの実装形態においては、ステップ４０３が、機械学習アルゴリズムを使用してデータを分析することにより、ユーザが第１の活動を実施しているかどうかを判断することを含む。かかる実装形態においては、機械学習アルゴリズムが、現在のモーションデータを入力として受信し、ユーザが第１の活動を実施しているかどうかの判断を出力するように（例えば、複数のユーザからの旧記録モーションデータを用いて）訓練することができる。いくつかの実装形態においては、ステップ４０３が、ユーザと関連付けられた現在のモーションデータと旧記録モーションデータとの間の一致の百分率を判断することを含み得る。一致の百分率が所定の閾値（例えば、少なくとも６０％、少なくとも７５％、少なくとも９０％など）を超えていれば、ユーザは第１の活動を実施している。いくつかの例においては、ステップ４０３が、モーションデータに少なくとも部分的に基づいてユーザの運動範囲を判断すること（ステップ４０２）を含む。

いくつかの実装形態においては、ユーザが第１の活動を実施しているかどうかというステップ４０３の判断が二分決定（例えば、「はい」または「いいえ」）である。他の実装形態においては、ステップ４０３が、ユーザが第１の活動を実施している度合いを判断することを含む。ステップ４０３は、例えば、ユーザが実施している第１の活動の百分率（例えば、１０％、５０％、９０％など）を判断することを含み得る。いくつかの実装形態においては、ステップ４０３が、第１の活動を実施しているときのユーザの成績（例えば、不良、可、良、優など）を測定することを含む。

いくつかの実装形態においては、方法４００が、ユーザが第１の活動を実施していないと判断したことを受けて、アラートを生成することと、そのアラートをユーザまたは第三者に伝えることと、を含み得る。このアラートは、例えば、ディスプレイデバイス１２０および／またはスピーカ１４２を介してユーザに伝えることができる。別の例として、ユーザが第１の活動を実施していないと判断したことを受けて、第１の活動を実施するよう促す第２のプロンプトをユーザに伝えることができる。第２のプロンプトは、第１のプロンプトと同一または不同であり得る。さらに別の例においては、方法４００が、ユーザが第１の活動を実施していない（例えば、ディスプレイデバイス１２０に表示されたメディアコンテンツを一時停止または停止している）と判断したことを受けて、ディスプレイデバイス１２０の動作を変更することを含み得る。さらなる例においては、方法４００が、ユーザが第１の活動を実施していないと判断したことを受け、メディアコンテンツを変更して、第１の活動とは異なる第２の活動を実施するよう促す第２のプロンプトを表示することを含み得る。

方法４００のステップ４０４は、ユーザと関連付けられた第１の生理学的パラメータ（ステップ４０２）を、第１のデータに少なくとも部分的に基づいて判断することを含む。例えば、メモリデバイス１１４は、制御システム１１０によって実行されると、制御システム１１０に生理学的データを分析させて（ステップ４０２）第１の生理学的パラメータを判断するための機械可読命令を含み得る。生理学的パラメータは、例えば、心拍数、心拍数変動、心周期、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、推定血圧パラメータ（単数または複数）、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。ステップ４０４は、任意の数の生理学的パラメータ（例えば複数のパラメータ）を判断することを含み得るのがより一般的である。判断された第１の生理学的パラメータを示す情報は、メモリデバイス１１４に記憶することができる。

いくつかの実装形態においては、ステップ４０４が、判断された第１の生理学的パラメータの１つ以上の指標をディスプレイデバイスに表示すること、または判断された第１の生理学的パラメータの指標を他の方法でユーザに伝えることを含む。このようにして、ユーザは、判断された第１の生理学的パラメータを、第１の活動を実施しながら略リアルタイムで見ることができる。このことはさらに、ユーザに第１の活動を安全に実行させる上でも役立ち得る。例えば、図３Ａを参照すると、第１の指標１２２がディスプレイデバイス１２０に表示されている。第１の指標１２２は、英数字テキスト、記号、画像、オーディオ、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。いくつかの例においては、第１の指標１２２が、第１のメディアコンテンツに隣接して（例えば、個人１２４に隣接して）表示される。他の例においては、第１の指標１２２が、表示された第１のメディアコンテンツの一部分のに少なくとも部分的に重なる。

方法４００のステップ４０５は、判断された第１の生理学的パラメータ（ステップ４０４）が所定の閾値を超えているかどうかを判断することを含む。いくつかの実装形態においては、第１の生理学的パラメータの所定の閾値が、危険または不健康なレベルを示す。例えば、第１の生理学的パラメータが心拍数であれば、この閾値は、ユーザに健康リスクをもたらし得る高い心拍数（例えば、１２０ＢＰＭ超、１３０ＢＰＭ超、１５０ＢＰＭ超、１７５ＢＰＭ超、２００ＢＰＭ超、２５０ＢＰＭ超など）を示し得る。いくつかの例においては、所定の閾値が値の範囲である。

いくつかの実装形態においては、ステップ４０５が、ユーザと関連付けられた情報に基づいて所定の閾値を判断および／または調整することを含む。例えば、所定の閾値が、上記のユーザプロファイル（例えば、人口統計情報、医療情報、転倒リスク情報など）に少なくとも部分的に基づき、そのユーザについて判断および／または調整することができる。所定の閾値が心拍数であれば、安全な閾値は、例えば、ユーザの年齢および／または病状に依存し得る。安全範囲は、メモリデバイス１１４に記憶されたルックアップテーブルを使用して取得することができる。

いくつかの実装形態においては、方法４００が、第１の判断された生理学的パラメータが第１の活動中に所定の閾値を超えたと判断したことを受けて、アラートを生成することと、そのアラートをユーザまたは第三者に伝えることと、を含み得る。このアラートは、例えば、ディスプレイデバイス１２０および／またはスピーカ１４２を介してユーザに伝えることができる。別の例として、このアラートを家族の一員または医療提供者／スタッフに伝え、第三者をチェックするよう促すことができる。さらに別の例として、このアラートを緊急サービスに伝えることができる。いくつかの実装形態においては、このアラートが、その挙動および／または動きを変更するようユーザに促すプロンプトまたはフィードバック（例えば、ディスプレイデバイス１２０に表示される英数字テキストまたは他の視覚的合図および／またはオーディオ）である。このアラートは、例えば、ユーザに自身の行動を減じる（例えば減速する）よう促して、（例えば、所定の閾値を超えないように）生理学的パラメータの変更を支援することができる。

他の実装形態においては、方法４００が、第１の判断された生理学的パラメータが第１の活動中に所定の閾値を超えたと判断したことを受けて、ディスプレイデバイス１２０の動作を変更することを含み得る。例えば、制御システム１１０が、表示された第１のメディアコンテンツを一時停止または停止して、ユーザが第１の活動を引き続き実施するのを止めることができる。かかる実装形態においては、ステップ４０２～４０４を、生理学的パラメータがもう所定の閾値を超えていない（例えば、心拍数が安全なレベルに戻った）と判断されるまで１回以上繰り返すことができる。生理学的パラメータがもう所定の閾値を超えていないと判断したことを受けて、第１のメディアコンテンツが再開することができ、ユーザは第１の活動を引き続き実施することができる。代替として、生理学的パラメータが安全なレベルに戻った後に、第１のメディアコンテンツが表示されなくなる。代わりに、制御システム１１０は、第１の活動とは異なる（例えば、第１の活動よりも難度が低い）第２の活動を実施するよう促す第２のプロンプトを含む第２のメディアコンテンツをディスプレイデバイス１２０に表示して、生理学的パラメータが所定の閾値を再び超えるのを防ぐことを支援することができる。

いくつかの実装形態においては、方法４００が、第１の活動を実施するようユーザに促すために第１の活動を実施している間に１つ以上のメッセージを（例えば、ディスプレイデバイス１２を介して）ユーザに伝えることを含む。このメッセージは、英数字テキスト、オーディオ、画像、事前に記録された映像、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。かかる実装形態においては、このメッセージを、ユーザの名前を含むようにカスタマイズすることができる。

いくつかの実装形態においては、方法４００が、学習人工知能（ＡＩ）システムを使用して（例えば、深層ニューラルネットワークを使用して）、第１のメディアコンテンツ（例えば映像ストリーム）およびメタデータを分析し、画像データを分類した後に、そのメディアコンテンツに対するユーザのコンプライアンスおよび関与、ならびに関連する生理学的パラメータをチェックすること（例えば、最適化された呼吸および心臓バイオメトリクス領域内で安全に運動することにより、例えば低リスクの良好な身体運動を行うことができる）と、将来のセッションのために同様のタイプの（ただし新しいコンテンツを伴う）メディアを選択して、ユーザがプログラムへの関与を保てるようにすることと、を含む。

いくつかの実装形態においては、ステップ４０１～４０５のうちの１つ以上を１回以上繰り返すことができる。例えば、ステップ４０２～４０５は、ユーザが第１の活動を完了したと判断されるまで１回以上繰り返すことができ、その時点で、第１のメディアコンテンツはディスプレイデバイスに表示されなくなる。いくつかの例においては、第１の活動が第２の活動のために行われた後にステップ４０１～４０５が繰り返され、第２の活動を実施するよう促す第２のプロンプトを含む第２のメディアコンテンツがディスプレイデバイスに表示される。いくつかの実装形態においては、第２の活動が第１の活動とは異なる。例えば、第２の活動が、第１の活動の難度とは異なる難度を有し得る。例えば、ユーザが第１の活動を十分に実施したと判断されれば、第２の活動は、完了した第１の活動の難度よりも高い難度を有し得る。このようにして、複数の活動を実施するようユーザに促すことができる。

図５を参照すると、本開示のいくつかの実装形態に係る方法５００が表されている。方法５００の１つ以上のステップは、本明細書に記載されているシステム１００（図１～図２）の任意の要素または態様を用いて実施することができる。

方法５００のステップ５０１は、活動セッションを開始するようユーザに促すことを含む。活動セッションは、複数の活動モジュールから選択される少なくとも１つの活動モジュールを含む。各活動モジュールは、１つ以上の身体活動を実施するようユーザに促すメディアコンテンツ（例えば、映像および／またはオーディオ）を含むのが一般的である。かかるメディアコンテンツは、例えば、ディスプレイデバイス１２０（図１）を使用してユーザに伝えることができる。ユーザは、（例えば、ディスプレイデバイス１２０を介して）活動モジュールを表示させることによって活動モジュールを開始するように促すことができる。例えば、ある活動モジュールは、筋肉の動き、身体の１つ以上の部位の動き（例えば、腕の動き、脚の動き、頭の動きなど）、一連の呼吸運動など、またはそれらの任意の組み合わせなど、一連の活動を実施するようユーザに促すことができる。各活動モジュールは、活動を実施する別の個人（例えば、コーチまたはインストラクタ）もしくは事前に記録されたアバターの映像、活動を実施するようユーザに指示するオーディオ、活動を実施するようユーザに指示するテキスト（例えば字幕）、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。このようにして、活動セッションを、例えば、理学療法セッション、肺療法セッション、または身体運動セッションとみなすことができる。

この複数の活動モジュールは、本明細書に記載されているメモリデバイス１１４に記憶することができる。この複数の活動モジュールは、任意の適切な数（例えば、２個、２０個、５０個、１００個、１，０００個、１０，０００個、１００，０００個など）の活動モジュールを含み得る。活動セッションは、この複数の活動モジュールのうちの少なくとも１つを含むが、この複数の活動モジュールのすべてを上限とする任意の適切な数の活動モジュールを含み得る。例えば図６Ａを参照すると、活動セッション６００が、第１の活動モジュール６０２Ａと、第２の活動モジュール６０２Ｂと、第３の活動モジュール６０２Ｃと、を含み得る。活動モジュール６０２Ａ～６０２Ｃは、同一または不同の持続時間および／または難度を有し得る。例示的、非限定的な一例として、第１の活動モジュール６０２Ａは、ストレッチ活動（例えば、ウォームアップ）を実施するようユーザに促すことを含み得、第２の活動モジュール６０２Ｂは、（例えば、第１の活動モジュール６０２Ａよりも難度の高い）１つ以上の運動を実施するようユーザに促すことを含み得、第３の活動モジュール６０２Ｃは、クールダウン活動を含み得る。

活動セッション内の１つ以上の活動モジュールは、複数の活動モジュールから様々な方法で選択することができる。いくつかの実装形態においては、活動セッションを備える活動モジュールのうちの１つ以上が、（例えば、ユーザ、医療専門家（例えば、療法士、医師）、コーチ、トレーナー、家族、友人などによって）手動で選択される。他の実装形態においては、活動セッションを含む複数の活動モジュールが自動的に選択される。例えば、活動セッションを含む複数の活動モジュールは、本明細書に記載されているユーザプロファイル内の情報（例えば、ユーザの年齢および／または性別などの人口統計情報、ユーザと関連付けられた医療情報など）に少なくとも部分的に基づいて自動的に選択することができる。別の例として、活動セッションを構成する複数の活動モジュールは、ユーザと関連付けられた旧記録生理学的データおよび／または旧記録モーションデータに少なくとも部分的に基づいて自動的に選択することができる。別の例として、活動セッションを含む複数の活動モジュールは、ユーザと関連付けられた現在の生理学的データおよび／または現在のモーションデータに少なくとも部分的に基づいて自動的に選択することができる。

いくつかの実装形態においては、活動セッションを備える活動モジュール（単数または複数）が、訓練された機械学習アルゴリズムを使用して複数のモジュールから自動的に選択される。機械学習アルゴリズムは、教師ありまたは教師なし学習技法を用いて訓練することができる。訓練データは、ユーザまたは１人以上の他の個人と関連付けることができる。そのため、機械学習アルゴリズムは、訓練データから学習し、現在のユーザに適応するといえる。訓練されると、機械学習アルゴリズムは、ユーザと関連付けられたユーザプロファイル、ユーザと関連付けられた旧記録生理学的データ、ユーザと関連付けられた旧記録モーションデータ、またはそれらの任意の組み合わせを入力として受信し、活動セッションを含む活動モジュール（単数または複数）を出力として選択するように構成されている。例えば、ユーザの活動モジュールを、他の同様の立場の個人（例えば、特定の選択および順序の活動モジュールで上手く行ったユーザと同じ年齢層に属する他のユーザ）の結果に基づいて選択することができる。

いくつかの実装形態においては、活動セッションを備える活動モジュール（単数または複数）が、ユーザの環境と関連付けられた情報に少なくとも部分的に基づいて自動的に選択される。かかる実装形態においては、１つ以上のセンサ（例えばレーダセンサ１３２）からのデータを、ユーザの環境を分析し、活動モジュールを選択するのに使用することができる。センサ（単数または複数）からのデータは、ユーザが活動を実施するための空間の量を判断するのに使用することができる。例えば、ユーザと障害物（例えば、家具、壁など）との間に数フィートしかない場合には、その障害物が干渉し得る動きを必要としない活動モジュールを選択することができる。別の例として、活動モジュールが機器（例えば、椅子または他の家具、重り、抵抗バンド、マット／パッド、ブレース、センサなど）の使用を必要とする場合には、センサ（単数または複数）からのデータを使用してかかる機器の有無を特定し、それに応じて活動モジュール（単数または複数）を選択することができる。例えば、活動モジュールが椅子を必要としても、その環境内で椅子が特定されなければ、その活動モジュールは活動セッションの一部として選択されない。これらの例においては、物体認識アルゴリズムを使用して、ユーザの環境における物体の有無を特定することができる。活動モジュールを選択するための環境パラメータのさらなる例は、周囲温度、周囲照明、周囲空気質、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。例えば、周囲温度が所定の閾値を超えていれば、（例えば、熱に関わる病気または怪我の防止を支援するために、）比較的強度の低い活動モジュールを選択することができる。別の例として、大気質が所定の閾値を下回って（例えば、劣悪な大気質を示して）いれば、比較的強度の低い活動モジュールを選択することができる。

方法５００のステップ５０２は、活動セッションの第１の活動モジュールの実施中にユーザと関連付けられた生理学的データを受信することを含む。生理学的データは、例えば、心拍数、心拍数変動、心臓波形、呼吸数、呼吸数変動、呼吸深度、一回換気量、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、発汗、温度（例えば、周囲温度、体温、中核体温、表面温度など）、血液酸素化、フォトプレチスモグラフィ、パルス伝送時間、血圧、またはそれらの任意の組み合わせなど、ユーザの１つ以上の生理学的パラメータを示す。

方法５００のステップ５０３は、活動セッションの第１の活動モジュールの実施中にユーザと関連付けられたモーションデータを受信することを含む。モーションデータは、ユーザの動き（またはその欠如）を示す。モーションデータは、例えば、ユーザが第１の活動モジュール内の１つ以上の活動を実施しているかどうかを判断するのに使用することができる。モーションデータは、例えば、旧記録モーションデータ（例えば較正データ）と比較して、ユーザが第１の活動モジュール内の１つ以上の活動を実施しているかどうかを判断することができる。いくつかの実装形態においては、ユーザが第１の活動モジュールを遵守しているかどうかの判断が二分決定（例えば、「はい」または「いいえ」）である。他の実装形態においては、ユーザが第１の活動モジュールを遵守しているかどうかを判断することが、遵守の度合い（例えば、ユーザが第１の活動モジュールの１０％、５０％、９０％などを実施している）についての判断を含む。モーションデータは、第１の活動を実施しているときのユーザの定性的成績（例えば、不良、可、良、優など）を判断するのに使用することもできる。

いくつかの実装形態においては、生理学的データ（ステップ５０２）およびモーションデータ（ステップ５０３）を、同じセンサから生成または取得することができる。例えば、生理学的データおよびモーションデータの両方を、本明細書に記載されているレーダセンサ１３２（図１）から生成または取得することができる。かかる実装形態においては、生理学的データおよびモーションデータが、ユーザが着用するデバイスに統合または連結されていないセンサ（例えばレーダセンサ１３２）から生成または取得することができる。言い換えれば、生理学的データおよび／またはモーションデータを生成または取得するためのセンサをユーザおよびユーザの衣服から物理的に離間させることができるため、データを生成するためにユーザが何らかのデバイスまたは機器を身に付ける必要がなくなる。他の実装形態においては、生理学的データおよびモーションデータを、異なるセンサから生成または取得することができる。かかる実装形態においては、生理学的データが第１のセンサによって生成できるのに対し、モーションデータは、第１のセンサとは異なる第２のセンサによって生成される。例えば、モーションデータがレーダセンサ１３２によって生成できるのに対し、生理学的データは、パルスオキシメータ濃度計センサ、ＰＰＧセンサ１４８、および／または温度センサ１３８（例えば、それらのうちの１つ以上が、活動セッション中にユーザが着用するウェアラブルデバイスに統合または連結されている）によって生成することができる。

方法５００のステップ５０４は、活動セッションを開始した後（例えば、第１の活動モジュールを開始した後）に活動セッションを変更することを含む。活動セッションは、様々な方法で変更することができる。活動セッションは、例えば、その活動セッションを構成する１つ以上の活動モジュールを、複数の活動モジュールから選択された１つ以上の代替活動モジュールで代用することによって変更することができる。活動セッションは、その活動セッションに活動モジュールを追加するか、またはその活動セッションから活動モジュールを除去することによって変更することができる。活動セッションは、その活動セッション内の１つ以上の活動モジュールを並べ替えることによって変更することができる。別の例として、活動セッションは、その活動セッションを構成する１つ以上の活動モジュールを一時停止すること、またはその活動セッションを構成する１対の活動モジュールの間に一時停止を追加することによって変更することができる。さらなる例として、活動モジュールの再生速度を変更（例えば、加速または減速）すること、および／または活動モジュールの音量を変更（例えば、増大または低減）することができる。このようにして、活動セッションを、ユーザと関連付けられたリアルタイムの生理学的データおよび／またはモーションデータに基づいてユーザに適合させることができる。

例えば図６Ｂを参照すると、一例においては、活動セッション６００（図６Ａ）が、第２の活動モジュール６０２Ｂを第４の活動モジュール６０２Ｄで代用すること、および／または第３の活動モジュール６０２Ｃを第５の活動モジュール６０２Ｅで代用することにより、第１の変更された活動セッション６００’を形成するように変更することができる。図６Ｃを参照すると、別の例においては、第１の活動モジュール６０２Ａと第２の活動モジュール６０２Ｂとの間に第１の一時停止Ｐ_１を追加すること、および／または第２の活動モジュール６０２Ｂ内に第２の一時停止Ｐ_２を追加することにより、活動セッション６００（図６Ａ）を、第２の変更された活動セッション’’を形成するように変更することができ、それにより、第２の活動モジュール６０２Ｂを（一時停止前の）第１の部分と（一時停止後の）第２の部分とに分割することができる。さらに別の例として、図６Ｄを参照すると、第１の活動モジュール６０２Ａを早期に終了し、第４の活動モジュール６０２Ｄを開始することにより、活動セッション６００（図６Ａ）を、第３の変更された活動セッション６００’’’を形成するように変更することができる。

活動セッションは、第１の活動モジュールの実施中にユーザと関連付けられた生理学的データの少なくとも一部分（ステップ５０２）、第１の活動モジュールの実施中にユーザの動きと関連付けられたモーションデータの少なくとも一部分（ステップ５０３）、またはその両方に少なくとも部分的に基づいてステップ５０４で変更することができる。例えば、活動セッションは、第１の活動モジュールの実施中にユーザと関連付けられた生理学的パラメータ（例えば、心拍数、心拍数変動、呼吸速度、呼吸速度変動、体温など）と所定の閾値との間での比較を受け、生理学的データに基づいて変更することができる。所定の閾値は、本明細書に記載されているユーザプロファイル（例えば、ユーザの年齢、病状など）に基づき得る。生理学的データは、例えば、その生理学的データの傾向に基づいて、（例えば、活動セッションを含む次の活動モジュールの実施中に）ユーザと関連付けられた生理学的パラメータを予測するのにさらに使用することができる。例えば、生理学的パラメータが心拍数であり、心拍数が、第１の活動モジュールの実施中に所定の閾値を超えているか、第１または第２の活動モジュールの実施中に所定の閾値を超えると予想される場合には、活動セッションが、第２の活動モジュールを、第２の活動モジュールよりも難度が低い異なる活動モジュールで置き換えるように変更して、生理学的パラメータの閾値超過を防ぐのを支援することができる。別の例においては、生理学的パラメータが閾値を超えたことを受けて第１の活動モジュールを一時停止することができる。この一時停止は、生理学的パラメータの継続的な測定に基づく持続時間を有し得る（この一時停止は、例えば、パラメータが閾値を下回るまで継続する）。代替として、この一時停止は、所定の持続時間（例えば、１０秒間、３０秒間、１分間、３分間、１０分間など）を有し得る。さらに別の例においては、生理学的パラメータが閾値を超えたことを受けて、第１の活動モジュールと次の活動モジュールとの間の一時停止を活動セッションに追加することができる。

別の例として、活動セッションは、ユーザの動きと、第１の活動モジュールによって必要とされる動きと、の間での比較を受け、モーションデータに基づいて変更することができる。例えば、ユーザが第１の活動モジュールに遵守してい（例えば、要求された動きを完了することができ）なければ、活動セッションは、第２の活動モジュールをよりも難度の低い別の活動モジュールで代用するように、第１の活動モジュールを終了するように、または活動セッションから活動モジュールを除去するように変更することができる。代替として、第１の活動モジュールを早期に終了することもできる。逆に、ユーザが第１の活動モジュールに準拠していれば、活動セッションは、第２の活動モジュールを難度の高い別の活動モジュールと交換するように、第１の活動モジュールを停止して別の活動モジュールへと続くように、または追加活動モジュールを活動セッションに追加するように変更することができる。

生理学的データとモーションデータとを併用して活動セッションを変更することもできる。例えば、モーションデータが、ユーザが第１の活動モジュールを遵守していることを示し、生理学的データが、生理学的パラメータ（例えば心拍数）が閾値を下回っていることを示していれば、第１の活動モジュールがユーザにとって易しすぎることを示し得るため、活動セッションを変更する（例えば、別の活動モジュールを活動セッションに追加する）ことができる。

いくつかの実装形態においては、方法５００が、活動セッションの実施中に１つ以上の勧奨をユーザに伝えることをさらに含む。勧奨（単数または複数）は、活動モジュールの実施中、活動モジュール内の一時停止中、活動モジュール間の一時停止中、またはそれらの任意の組み合わせにおいてユーザに伝えることができる。いくつかの実装形態においては、勧奨（単数または複数）が、ユーザが活動セッションの実施中に追加機器を使用するための勧奨を含む。例えば、第２の活動モジュールが機器（例えば、重り、抵抗バンド、ブレースなど）の使用を必要とする場合には、勧奨を第２の活動の前（例えば、第１の活動モジュールと第２の活動モジュールとの間の一時停止中）にユーザに伝えて、使用する機器を持ってくるよう、および／または準備するようユーザに促すことができる。さらには、物体認識アルゴリズムを使用して機器の有無を特定して、ユーザが正しい機器を有するまで活動セッションを一時停止しておくこともできる。別の例として、活動モジュールが、生理学的パラメータ（例えば、心拍数、呼吸速度、体温など）が閾値を超えたために一時停止され、一時停止中にユーザに勧奨を伝えて、パラメータの変更を支援する（例えば、座る、呼吸運動を行う、流体を飲むなど）ことができる。

上記のとおり、いくつかの実装形態においては、活動セッションを、物体の有無、周囲温度、周囲照明、大気質などの環境パラメータに少なくとも部分的に基づいて変更することができる。かかる実装形態においては、これらの環境パラメータを、ユーザへの勧奨を生成するのに使用することもできる。例えば、周囲温度が所定の閾値を超えていれば、（例えば、サーモスタットを調節することによって）室温を下げる勧奨をユーザに伝えることができる。別の例として、周囲照明が所定の閾値を下回っていれば、照明を明るくする勧奨をユーザに伝えることができる。さらなる例として、ユーザが現在立っている場所で活動モジュールを実施するための空間が不十分であると判断されれば、その活動モジュールに十分な空間を有する部屋内の異なる場所に移動する勧奨をユーザに伝えることができる。

本明細書に記載のとおり、レーダセンサ１３２は、モーションデータおよび生理学的データの両方を取得するのに使用することができる。レーダセンサ１３２によって取得された生理学的データは、ユーザが静止しているか座っているときのほうが正確であり得る。そのため、場合によっては、ユーザが移動しているときにレーダセンサ１３２が正確なデータを取得しないことがある。この問題に対処するために、（例えば、変動性、予想値または履歴値との比較、ユーザの動きなどに基づいて）生理学的データが正確でないと判断したことを受けて、追加のセンサを使用する勧奨をユーザに伝えることができる。追加のセンサは、例えば、ウェアラブルデバイス（例えば、スマートウォッチまたはブレスレット）に埋め込むこと、または連結することができる。そのため、生理学的データを取得するために追加のセンサを使用するようユーザに促すことができる。

方法５００の１つ以上のステップは、１回以上繰り返すことができる。例えば、ステップ５０２およびステップ５０３は、第１の活動モジュールに後続する第２の活動モジュールに対して繰り返すことができる。そのため、活動セッションは、本明細書に記載のとおり、その活動セッションの実施中の任意の時点で変更することができる。ステップ５０２およびステップ５０３で受信したデータは、複数回の反復を経て（例えばメモリに）記憶することにより、活動セッションに対する将来の変更の効果を高めることができる。例えば、これらのステップの繰り返しを用いて、ステップ５０４の実施中に活動セッションを変更する時期および方法を判断するのに使用される機械学習アルゴリズムを訓練することができる。このようにして、本明細書に記載されている方法５００は、現在のユーザに基づいてどの活動モジュール（単数または複数）が最適であるかを適応的に学習し、それに応じて活動セッションを作成することができる。

本明細書では、システム１００、方法４００、および方法５００について、１人のユーザを参照して説明してきたが、複数のユーザ（例えば、２人のユーザ、５人のユーザ、１０人のユーザ、２０人のユーザなど）で同時に使用できるのがより一般的である。システム１００、方法４００、および方法５００は、例えば、集団療法環境で使用することができる。さらに、これらのシステムおよび方法について、ユーザに療法を提供することに関するものとして本明細書に記載してきたが、本明細書に記載されているシステムおよび方法は、例えば、身体運動用途など、非療法用途で使用できるのがより一般的である。かかる実装形態においては、本明細書に記載されているシステムおよび方法を用いて、ユーザが身体運動を実施しているかどうかを判断すること（例えば、コンプライアンスを監視すること）、および／またはユーザの生理学的パラメータが身体運動中に（例えば、安全上の理由で）所定の閾値を超えているかどうかを判断することができる。

以下の請求項１～８３のうちいずれかの１つ以上からの１つ以上の要素または態様またはステップあるいはその一部（単数または複数）をその他の請求項１～８３のいずれかの１つ以上あるいはその組み合わせからの１つ以上の要素または態様またはステップあるいはその一部（単数または複数）と組み合わせることにより、本開示の１つ以上のさらなる実装形態および／または請求項を形成することができ得る。

本開示について１つ以上の特定の実施形態または実装形態を参照して説明してきたが、当業者であれば、本開示の意図および範囲から逸脱すること無く多数の変更が可能であり得ることを認識する。これらの実装形態およびその明確な変更例はそれぞれ、本開示の意図および範囲に収まるものとして企図される。そして、本開示の各種態様によるさらなる実装形態が、本明細書に記載された実装形態のいずれかから任意の数の特徴を組み合わせ得ることも企図されている。

Claims (83)

1. 第１の活動を実施するよう促す第１のプロンプトを含む第１のメディアコンテンツをディスプレイデバイスに表示することと、
   ユーザと関連付けられたデータであって、（ｉ）前記ユーザの動きと関連付けられたモーションデータと、（ｉｉ）前記ユーザと関連付けられた生理学的データと、を含むデータを１つ以上のセンサから受信することと、
   前記ユーザが前記第１の活動を実施しているかどうかを、前記ユーザと関連付けられた前記モーションデータ、前記ユーザと関連付けられた前記生理学的データ、またはその両方に少なくとも部分的に基づいて判断することと、
   前記ユーザと関連付けられた第１の生理学的パラメータを、前記ユーザと関連付けられた前記生理学的データに少なくとも部分的に基づいて前記第１のプロンプトの後に判断することと、
   前記第１の生理学的パラメータが所定の閾値を超えているかどうかを判断することと、
   を含む方法。
2. （ｉ）前記第１の生理学的パラメータが前記所定の閾値を超えていると判断すること、（ｉｉ）前記ユーザが前記第１の活動を実施していないと判断すること、または（ｉｉｉ）（ｉ）および（ｉｉ）の両方を受けてアラートを生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記ユーザが前記第１の活動を実施していないと判断したことを受けて、前記第１の活動を実施するよう促す第２のプロンプトを前記ディスプレイデバイスに表示することをさらに含む、請求項１または請求項２に記載の方法。
4. （ｉ）前記第１の生理学的パラメータが前記所定の閾値を超えていると判断すること、（ｉｉ）前記ユーザが前記第１の活動を実施していないと判断すること、または（ｉｉｉ）（ｉ）および（ｉｉ）の両方を受けて前記ディスプレイデバイスの動作を変更することをさらに含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記変更が、前記ディスプレイデバイスに表示される前記メディアコンテンツを一時停止することを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記生理学的データに少なくとも部分的に基づいて前記変更後に前記ユーザと関連付けられた第２の生理学的パラメータを判断することと、
   前記第２の生理学的パラメータが前記所定の閾値を超えているかどうかを判断することと、
   前記生理学的パラメータが前記所定の閾値を下回っていると判断したことを受けて、前記メディアコンテンツを前記ディスプレイデバイス上で再開することと、
   をさらに含む、請求項４または請求項５に記載の方法。
7. 前記変更が、第２の活動を実施するよう促す第２のプロンプトを前記ディスプレイデバイスに表示することを含む、請求項４に記載の方法。
8. 前記第２の活動が、前記ユーザが前記第１の活動を実施していたかどうかの前記判断、前記判断された第１の生理学的パラメータ、またはその両方に少なくとも部分的に基づいて選択される、請求項７に記載の方法。
9. 前記判断された第１の生理学的パラメータの指標を前記ディスプレイデバイスに表示することをさらに含む、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記判断された第１の生理学的パラメータの前記指標が、前記表示されたメディアコンテンツに重なるか、または隣接している、請求項９に記載の方法。
11. 前記第１の生理学的パラメータが、心拍数、心拍数変動、呼吸数、呼吸数変動、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記データに少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザが前記第１の活動を完了したと判断することをさらに含む、請求項１から６および請求項９から１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記ユーザが前記第１の活動を完了したと判断したことを受けて、第２の活動を実施するよう促す第２のプロンプトを含む第２のメディアコンテンツを前記ディスプレイデバイスに表示することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記第２の活動が前記第１の活動とは異なる、請求項１３に記載の方法。
15. 前記ユーザの本人性を、前記１つ以上のセンサのうちの少なくとも１つからの前記データに少なくとも部分的に基づいて判断することをさらに含む、請求項１から１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 前記第１のメディアコンテンツが、１つ以上のビデオ画像、１つ以上の静止画、オーディオ、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項１から１５のいずれか一項に記載の方法。
17. 前記第１の活動が療法セッションである、請求項１から１６のいずれか一項に記載の方法。
18. 前記ユーザと関連付けられたユーザプロファイルであって、前記ユーザの年齢を示す情報、前記ユーザと関連付けられた医療情報、またはその両方を含むユーザプロファイルを示すデータを受信することをさらに含む、請求項１から１７のいずれか一項に記載の方法。
19. 前記所定の閾値を、前記ユーザプロファイルに少なくとも部分的に基づいて選択することをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
20. 前記１つ以上のセンサがレーダセンサを含む、請求項１から１９のいずれか一項に記載の方法。
21. 前記レーダセンサが、（ｉ）ドングル、または（ｉｉ）前記ドングル、前記ディスプレイデバイス、もしくはその両方と通信するように構成されたリモートコントロールに連結または統合されている、請求項２０に記載の方法。
22. 前記ドングルが、前記ディスプレイデバイスに通信可能に連結されており、前記第１のメディアコンテンツを記憶するメモリを含む、請求項２１に記載の方法。
23. 前記１つ以上のセンサが、第１のセンサおよび第２のセンサを含む、請求項１から１９のいずれか一項に記載の方法。
24. 前記第１のセンサが、前記モーションデータを生成するように構成されており、前記第２のセンサが、前記生理学的データを生成するように構成されている、請求項２３に記載の方法。
25. 前記第１のセンサが、ドングルまたはリモートコントロールに連結または統合されており、前記第２のセンサが、ウェアラブルデバイスに連結または統合されている、請求項２４に記載の方法。
26. 前記１つ以上のセンサが、前記ディスプレイデバイスに連結または統合されている第１のセンサを含む、請求項１から１９のいずれか一項に記載の方法。
27. 前記ユーザが前記第１の活動を実施しているかどうかを判断することが、前記モーションデータの少なくとも一部分を旧記録モーションデータと比較することを含む、請求項１から２６のいずれか一項に記載の方法。
28. 前記旧記録モーションデータが前記ユーザと関連付けられている、請求項２７に記載の方法。
29. 前記旧記録モーションデータが、１人以上の異なるユーザと関連付けられている、請求項２７に記載の方法。
30. 前記ユーザが前記第１の活動を実施しているかどうかを判断することが、機械学習アルゴリズムを使用することを含む、請求項１から２９のいずれか一項に記載の方法。
31. １つ以上のプロセッサを備える制御システムと、
    機械可読命令を記憶したメモリと、を備え、
    前記制御システムが前記メモリに連結され、前記メモリ内の前記機械実行可能命令が前記制御システムの前記１つ以上のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されたときに、請求項１から３０のいずれか一項に記載の方法が実施される、システム。
32. １つ以上の指標をユーザに伝えるためのシステムであって、請求項１から３０のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成された制御システムを備える、システム。
33. コンピュータによって実行されたときに、請求項１から３０のいずれか一項に記載の方法を前記コンピュータに実行させる命令を備える、コンピュータプログラム製品。
34. 前記コンピュータプログラム製品が非一時的コンピュータ可読媒体である、請求項３３に記載のコンピュータプログラム製品。
35. ユーザと関連付けられたデータを生成するように構成された１つ以上のセンサと、
    機械可読命令およびメディアコンテンツを記憶するメモリと、
    第１の活動を実施するよう促す第１のプロンプトを含む前記メディアコンテンツの第１の部分をディスプレイデバイスに表示させるため、
    前記ユーザが前記第１の活動を実施しているかどうか、前記１つ以上のセンサによって生成された前記データに少なくとも部分的に基づいて判断するため、
    前記ユーザと関連付けられた第１の生理学的パラメータを、前記１つ以上のセンサによって生成された前記データに少なくとも部分的に基づいて判断するため、および
    前記第１の生理学的パラメータが所定の閾値を超えているかどうかを判断するため
    に前記機械可読命令を実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、
    を備えるシステム。
36. 前記１つ以上のセンサがレーダセンサを含む、請求項３５に記載のシステム。
37. 前記レーダセンサが超広帯域（ＵＷＢ）レーダセンサである、請求項３６に記載のシステム。
38. ハウジングをさらに備え、前記レーダセンサおよび前記メモリが前記ハウジングに連結または統合されている、請求項３６または請求項３７に記載のシステム。
39. 前記制御システムが、前記ハウジングに連結または統合されている、請求項３８に記載のシステム。
40. 前記ディスプレイデバイスのポート内に受容されて前記ディスプレイデバイスと前記メモリとを通信可能に連結するように構成されたインターフェースをさらに備える、請求項３８または請求項３９に記載のシステム。
41. 前記ポートが高精細度マルチメディアインターフェース（ＨＤＭＩ（登録商標））ポートまたはＵＳＢポートである、請求項４０に記載のシステム。
42. 前記メモリが、前記ユーザと関連付けられたユーザプロファイルであって、前記ユーザの年齢を示す情報、前記ユーザと関連付けられた医療情報、またはその両方を含むユーザプロファイルを記憶する、請求項３５から４１のいずれか一項に記載のシステム。
43. 前記システムがカメラを含まない、請求項３５から４２のいずれか一項に記載のシステム。
44. 前記レーダセンサとは異なる、前記１つ以上のセンサのうちの第２のセンサを含む二次デバイスをさらに備える、請求項３６から４３のいずれか一項に記載のシステム。
45. 前記制御システムが、前記第１の生理学的パラメータが前記所定の閾値を超えていると判断したことを受けて前記ディスプレイデバイスの動作を変更するようにさらに構成されている、請求項３５から４４のいずれか一項に記載のシステム。
46. ディスプレイデバイスのポートに受容されるように構成されたインターフェースと、
    機械可読命令およびメディアコンテンツを記憶するメモリと、
    前記インターフェースを介して前記ディスプレイデバイスに制御信号を提供するように配置された制御システムであって、
    第１の活動を実施するよう促す第１のプロンプトを含む前記メディアコンテンツの第１の部分を前記ディスプレイデバイスに表示させるため、
    ユーザと関連付けられたデータをセンサから受信するため、
    前記ユーザが前記第１の活動を実施しているかどうかを、前記受信されたデータに少なくとも部分的に基づいて判断するため、
    前記ユーザと関連付けられた第１の生理学的パラメータを、前記受信されたデータに少なくとも部分的に基づいて判断するため、および
    前記判断された第１の生理学的パラメータの指標を前記ディスプレイデバイスに表示させるため
    に前記機械可読命令を実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、
    を備えるデバイス。
47. 第１のハウジング部分と第２のハウジング部分とをさらに備え、前記第２のハウジング部分が、前記ディスプレイデバイスの一部分に連結されるように構成されている、請求項４６に記載のデバイス。
48. 前記センサが、前記第２のハウジング部分に連結または統合されており、前記インターフェースが前記第１のハウジング部分に連結されている、請求項４７に記載のデバイス。
49. 前記第１のハウジング部分と前記第２のハウジング部分との間に延びるコードをさらに備える、請求項４７または請求項４８に記載のシステム。
50. 前記ポートが高精細度マルチメディアインターフェース（ＨＤＭＩ（登録商標））ポートまたはＵＳＢポートである、請求項４６から４９のいずれか一項に記載のデバイス。
51. 前記センサをさらに備える、請求項４６から５０のいずれか一項に記載のデバイス。
52. 前記センサがレーダセンサまたはＬＩＤＡＲセンサである、請求項５１に記載のデバイス。
53. 第１の活動モジュールと第２の活動モジュールとを含む活動セッションを開始するようユーザに促すことであって、前記第１の活動モジュールおよび前記第２の活動モジュールが、複数の活動モジュールから選択され、前記第２の活動モジュールが、前記第１の活動モジュールに後続する、促すことと、
    前記第１の活動モジュールの実施中に前記ユーザと関連付けられた生理学的データを受信することと、
    前記第１の活動モジュールの実施中に前記ユーザの動きと関連付けられたモーションデータを受信することと、
    前記ユーザと関連付けられた前記生理学的データの少なくとも一部分、前記ユーザの動きと関連付けられた前記モーションデータの少なくとも一部分、またはその両方に少なくとも部分的に基づいて前記活動セッションを変更すること、
    を含み、
    前記活動セッションを変更することが、（ｉ）第１の持続時間中に前記第１の活動モジュールを一時停止すること、（ｉｉ）第２の持続時間中に、前記第１のモジュールと前記第２のモジュールとの間の前記活動セッションを一時停止すること、（ｉｉｉ）前記第２の活動モジュールを、前記複数のモジュールから選択された第３の活動モジュールで代用すること、または（ｉｖ）それらの任意の組み合わせを含む、
    方法。
54. 前記第１の活動モジュールが第１の難度を有し、前記第２の活動モジュールが、前記第１の難度とは異なる第２の難度を有する、請求項５３に記載の方法。
55. 前記第３の活動モジュールが、前記第２の難度とは異なる第３の難度を有する、請求項５４に記載の方法。
56. 前記第１の活動モジュールおよび前記第２の活動モジュールが、前記ユーザと関連付けられたユーザプロファイル、前記ユーザと関連付けられた旧記録生理学的データ、前記ユーザと関連付けられた旧記録モーションデータ、またはそれらの任意の組み合わせに少なくとも部分的に基づいて前記複数のモジュールから選択される、請求項５３から５５のいずれか一項に記載の方法。
57. 前記ユーザプロファイルが、前記ユーザと関連付けられた医療情報、前記ユーザと関連付けられた人口統計情報、またはその両方を含む、請求項５６に記載の方法。
58. 前記第１の活動モジュールおよび前記第２の活動モジュールが、訓練された機械学習アルゴリズムを使用して前記複数のモジュールから選択され、前記訓練された機械学習アルゴリズムが、（ｉ）前記ユーザと関連付けられた前記ユーザプロファイル、前記ユーザと関連付けられた旧記録生理学的データ、前記ユーザと関連付けられた旧記録モーションデータ、またはそれらの任意の組み合わせを入力として受信するように、かつ（ｉｉ）前記第１の活動モジュールおよび前記第２の活動モジュールを出力するように構成されている、請求項５６に記載の方法。
59. 前記活動セッションを変更することが、前記第２の活動モジュールを前記第３の活動モジュールで代用することを含まず、前記第２の活動モジュールに後続する前記活動セッションに前記第３の活動を追加することをさらに含む、請求項５３から５８のいずれか一項に記載の方法。
60. 前記活動セッションを変更することが、前記活動セッションから前記第２の活動モジュールを除去することと、前記第１の活動モジュールの後に前記活動セッションを終了することと、を含む、請求項５３から５８のいずれか一項に記載の方法。
61. 前記第１の持続時間、前記第２の持続時間、またはその両方が、前記ユーザと関連付けられた前記生理学的データの少なくとも一部分、前記ユーザの動きと関連付けられた前記モーションデータの少なくとも一部分、またはその両方に少なくとも部分的に基づいて判断される、請求項５３から６０のいずれか一項に記載の方法。
62. 前記活動セッションを開始するよう前記ユーザに促すことが、ディスプレイに前記第１の活動モジュールを表示させることを含む、請求項５３から６１のいずれか一項に記載の方法。
63. 前記第１の活動モジュールの実施中に前記ユーザと関連付けられた第１の生理学的パラメータを、前記生理学的データに少なくとも部分的に基づいて判断することをさらに含む、請求項５３から６２のいずれか一項に記載の方法。
64. 前記第１の生理学的パラメータと関連付けられた指標を、前記第１の活動モジュールの実施中に前記ユーザに伝えることをさらに含む、請求項６３に記載の方法。
65. 前記第１の生理学的パラメータが、心拍数、心拍数変動、呼吸数、呼吸数変動、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項６３に記載の方法。
66. 前記第１の生理学的パラメータが所定の閾値を超えているかどうかを判断することをさらに含む、請求項６３に記載の方法。
67. 前記活動セッションを変更することが、（ｉ）前記第１の活動モジュールを一時停止すること、または（ｉｉ）前記第１の生理学的パラメータが前記所定の閾値を超えていると判断したことを受けて前記第１の活動モジュールを終了することを含む、請求項６６に記載の方法。
68. 勧奨を前記ユーザに伝える、請求項６７に記載の方法。
69. 前記活動セッションを変更することが、前記第１の活動モジュールを一時停止することを含み、前記第１の活動モジュールが一時停止されている間に前記勧奨が前記ユーザに伝えられる、請求項６８に記載の方法。
70. 前記活動セッションを変更することが、前記第１の活動モジュールと前記第２の活動モジュールとの間で前記活動セッションを一時停止することを含み、前記第１の活動モジュールと前記第２の活動モジュールとの間で前記勧奨が前記ユーザに伝えられる、請求項６８に記載の方法。
71. 前記勧奨が、前記ユーザが前記第１の活動モジュール、前記第２の活動モジュール、またはその両方の実施中に追加機器を使用する勧奨を含む、請求項６８から７０のいずれか一項に記載の方法。
72. 前記追加機器が、ブレース、家具、センサ、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項７１に記載の方法。
73. 前記活動セッションを変更することが、前記第１の活動モジュールを一時停止することと、前記複数の活動モジュールから別の活動モジュールを選択することと、前記別の活動モジュールを開始するよう前記ユーザに促すことと、前記別の活動モジュールの後に前記第１の活動モジュールを再開することと、を含む、請求項５３に記載の方法。
74. 前記生理学的データおよび前記モーションデータが第１のセンサから受信される、請求項５３から７３のいずれか一項に記載の方法。
75. 前記第１のセンサがレーダセンサまたはＬＩＤＡＲセンサである、請求項７４に記載の方法。
76. 前記第１のセンサが、前記ユーザによって着用されるデバイスに連結または統合されていない、請求項７４に記載の方法。
77. 前記生理学的データが第１のセンサから受信され、前記モーションデータが第２のセンサから受信される、請求項５３から７３のいずれか一項に記載の方法。
78. 前記第１のセンサが、前記ユーザによって着用されるデバイスに連結または統合されている、請求項７７に記載の方法。
79. 前記活動セッションが、理学療法セッション、肺療法セッション、または身体運動セッションである、請求項５３から７８のいずれか一項に記載の方法。
80. １つ以上のプロセッサを備える制御システムと、
    機械可読命令を記憶したメモリと、を備え、
    前記制御システムが前記メモリに連結され、前記メモリ内の前記機械実行可能命令が前記制御システムの前記１つ以上のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されたときに、請求項５３から７９のいずれか一項に記載の方法が実施される、
    システム。
81. １つ以上の指標をユーザに伝えるためのシステムであって、請求項５３から７９のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成された制御システムを備える、システム。
82. コンピュータによって実行されたときに、請求項５３から７９のいずれか一項に記載の方法を前記コンピュータに実行させる命令を備える、コンピュータプログラム製品。
83. 前記コンピュータプログラム製品が非一時的コンピュータ可読媒体である、請求項８２に記載のコンピュータプログラム製品。
    

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