JP4636206B2 - 活動量計測システム - Google Patents

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Description

本発明は、使用者が行う活動量を計測してこれを表示する活動量計測システムに関するものである。
日本特許公開2003−024287は、加速度センサを用いて運動の評価を行う活動量計測システムを開示している。このシステムは、使用者が行う運動の強度を計測してその運動強度を表示するように設計されており、使用者の日常的な生活活動に伴う活動量については対象外とされている。しかしながら、使用者の活動には、積極的な運動と日常の生活活動とが含まれていることを考慮すると、これらを総合的に評価することが望まれる。
本発明は上記の課題を解決するために為されたものであり、その目的とするところは、所定の計測期間に亘って、積極的な運動に基づく活動量を、日常の生活活動に起因する活動量と対比させて表示することができる活動量計測システムを提供することである。本発明に係る活動量計測システムは、使用者の活動を検出してその活動に関する単位時間当たりの活動強度を求める活動検出手段と、この計測期間内において上記活動強度から第1の指標を演算する第1演算手段と、第1の指標と異なる第2の指標を求める第2演算手段とを備える。このシステムは更に、使用者の身体的特徴を記憶する個人情報データテーブルと、表示手段とを備える。この表示手段は、X−Yマトリックス平面を作り出すディスプレイを有し、上記第1指標と上記第2指標との組み合わせの座標に対応する位置にこの組み合わせで規定される運動情報の表示を上記のX−Yマトリックス平面に与えるように構成される。第1演算手段は、上記の計測期間内において上記活動強度が予め設定された基準強度を超える時間とその活動強度の積である第1指標を演算するように構成される。上記第2演算手段は、上記単位時間当たりの活動強度と、上記個人情報データテーブルから読み出す使用者の身体的特徴との関数である消費エネルギの上記計測期間内での総和と、上記個人情報データテーブルから読み出す身体的特徴に基づいて上記計測期間内で必要とされる使用者の基礎代謝量とを求め、上記消費エネルギを上記基礎代謝量とで除算して上記第2の指標を求めるように構成される。従って、第1の指標は、積極的な運動に起因する活動量を示し、第2の指標は積極的な運動に該当しない日常の生活活動に起因する活動を含む活動量を示すものであり、これら2つの活動量をマトリックス平面で表示することにより、使用者の活動の傾向を表示することができる。特に、第2の指標として、計測期間に亘る活動によって消費される消費エネルギを同じくこの計測期間における基礎代謝量の総量で除算したものを採用することで、使用者の日常的な活動量を示すことができる。
好ましくは、上記第2演算手段は、上記基準強度未満の活動強度のみについて、上記消費エネルギを求めるように構成される。これにより、第2指標が積極的な運動を除外した日常的な生活活動に伴う活動量に特定することができ、積極的な運動に伴う活動量である第1指標との対比を明確にすることができる。
一般に、使用者の活動様式は1週間単位で規定されることが予測されるため、上記の計測期間を1週間と設定することが望ましい。
更に、上記の基準強度としては、使用者の年齢や性別によって異なる基準値を使用することが望ましく、このために、上記システムには、使用者の年齢や性別に関連づけて異なる基準強度を記憶する基準値メモリが備えられ、上記第2演算手段は、使用者の年齢、性別に応じて基準強度を選択するように構成される。この構成とすることで、使用者の年齢や性別に応じて積極的な運動に伴う活動と日常的な生活活動との区別を正確に行うことができる。
本システムは、使用者が携行する携帯端末として実現することができる。この場合、使用者に携行される端末ケースに、上記活動検出手段、上記第1演算手段、上記第2演算手段、上記表示手段が備えられる。
これに代えて、本システムは、携帯端末とこの携帯端末との間でデータの送受信を行うサーバとで構成することができる。この場合、携行端末に活動検出手段が備えられ、サーバに、上記第1演算手段、上記第2演算手段、及び上記表示手段が備えられる。
本システムは、複数の使用者によって携行される複数の携帯端末とサーバとで構成することができる。この場合、サーバには、各携行端末において求められた第1指標と第2指標のデータを取得してこれを記録する活動データテーブルと、使用者の属性を記録する使用者データテーブルが設けられる。サーバには、また、X−Yマトリックス平面を有するディスプレイを備えたサーバ側表示手段が備えられ、このサーバ側表示手段は、特定の使用者に属する携行端末から送信された上記第1指標と上記第2指標との組み合わせである活動情報の表示に加えて、この携行端末の使用者と同じ使用者分類に属する他人についての活動情報の表示を上記X−Yマトリックス平面に与えるように構成される。この結果、同じ使用者分類に属する使用者は自身の活動情報を他の使用者の活動情報と比較することができ、自分の運動計画を実行するための動機付けを得ることができる。
本発明のシステムにおいては、予め活動強度に関連づけられた特定の運動の種類や特定の生活活動の種類を、第1指標及び第2指標に対比させて、その活動量の大きさと共に、X−Yマトリックス平面の近傍に表示させるように構成することが望ましい。この場合、上記活動検出手段は加速度センサと、活動強度計算手段、及び歩数計測手段とを備える。この加速度センサは、使用者の活動に伴って発生する加速度データを出力するように構成され、上記活動強度計算手段は、上記加速度データから所定の単位時間当たりの活動強度を求めるように構成され、上記歩数計測手段は、単位時間当たりの歩数を計測するように構成される。一方、このシステムには、単位時間当たりの活動強度及び歩数に関する時系列データを測定時刻に対応付けて記憶する活動履歴テーブルと、
上記活動強度と歩数をパラメータとして異なる活動種類を予め類別した活動分類テーブルと、活動類別手段とを備える。活動類別手段は、各測定時刻での上記の活動強度と歩数の時系列データを、上記活動分類テーブルと比較分析して、両者の間の類似性の判断に基づいて、各測定時刻での活動種類を活動分類テーブルから識別し、上記の計測期間内における各活動種類の比率を求める。このようにして求められた活動種類の比率及び各活動種類を示すコンテンツは上記表示手段によってマトリックス平面の座標軸に沿って表示される。これにより、計測期間中に行われた活動の傾向について、活動の種類を伴って表示することができて、使用者に対してより正確な活動の分析結果を与えることができる。
上述の活動種類を識別するための分析手法としては、クラスター分析を行うことが好ましく、その対象となるパラメータとしては、上記の時系列データに含まれる、各測定時刻における、平均活動強度、最大活動強度、最小活動強度、平均歩数、最大歩行ピッチ、最小歩行ピッチを採用することが望ましい。
更に、本発明の活動量計測システムは、活動種類の特定を正確に行うために、使用者の日別の行動スケジュールを設定する日別スケジュールテーブルを備えることが望ましい。この場合、上記活動類別手段は、上記計測期間内の各日で求めた活動種類が上記日別スケジュールテーブルでの対応する日において予測される活動種類であるかどうかを判定し、その日において予測されない活動種類を無視するように構成される。これにより、例えば、平日において予定されていない運動の種類が誤って判定されることを無くすことができる。
本発明の活動量計測システムでは、積極的な運動や日常の生活活動について各活動に正確に対応する活動強度及びこれに伴う活動量を活動検出手段が求めるための方式を提案する。この活動検出手段は加速度センサと、活動強度計算手段、及び演算式選択手段とを備えるように構成される。上記加速度センサは、使用者の活動に伴って発生する加速度データを出力するように構成され、上記活動強度計算手段は、特定の演算式を使用して上記加速度データの関数としての上記活動強度を求めるように構成される。上記演算式選択手段は、複数の異なる演算式を異なる加速度データに対応させて格納する演算テーブルを備え、上記加速度センサで検出された加速度データに対応する演算式を上記演算テーブルから取り出して、上記の活動強度計算手段に与えるように構成される。このため、歩いている時や走っている時とで異なる加速度に応じて、最適の演算式を使用することで、活動の形態に応じた最適の活動強度を求めることができ、活動強度に比例する活動量を正確に計算することができる。
上の方式に代えて、加速度センサからの出力から導き出される歩数に基づいて演算式を選択することも可能である。この場合、上記活動検出手段には、加速度データから所定の単位時間当たりの歩数を検出する歩数検出手段が設けられ、上記演算式選択手段は、複数の異なる演算式を異なる歩数に対応させて格納する演算テーブルを備え、歩数検出手段で計測された歩数に対応する演算式を上記演算テーブルから取り出して、上記の活動強度計算手段に与えるように構成される。
更に、演算式を選択するための上の2つの方式を組み合してより正確な活動強度、活動量を求めることができる。この場合、上記演算式選択手段は、複数の異なる演算式を異なる加速度データ及び異なる歩数に対応させて格納する演算テーブルを備えるように構成され、上記演算テーブルから上記加速度センサで検出された加速度データに対応する演算式と、上記歩数検出手段にて求められた歩数に対応する演算式とを取り出し、これら2つの演算式が同一であるときのみ、この演算式を上記の活動強度計算手段に与えるように構成される。
更に、本発明の活動量計測システムでは、活動強度の計算処理の速度を向上させる方式を提案する。上記活動検出手段は、加速度センサからの出力を所定のビット列で規定されるデジタルデータに変換するA/Dコンバータを備える。上記活動強度計算手段は、上記デジタルデータにおける互いに異なる部分の部分ビット列にそれぞれ複数の異なる演算式を関連づけるように構成され、上記演算式選択手段によって選択された演算式の種類に応じた部分ビット列を上記デジタルデータから抽出して、この部分ビット列で表される数値を使用して、上記の活動強度を計算するように構成される。この結果、例えば、走行時のように加速度が大きい場合は、上位のビット列を用いて活動強度を計算し、歩行時のように加速度が小さな場合は、下位のビット列を用いて活動強度を計算することができ、全てのビット列を使用した計算と同様の計算結果を与えることができ、計算処理の速度を向上させることができる。
また、本発明の活動量計測システムでは、所定の計測時間範囲内での活動量が少ない時間の比率を表示する機能が付加されることが好ましい。この目的のために、上記活動検出手段は加速度センサと、活動強度計算手段、歩数検出手段とを備えるように構成される。この加速度センサは、使用者の運動に伴って発生する加速度の時系列データを出力するように構成される。活動強度計算手段は、所定の演算式を利用して、上記加速度の時系列データから所定時間毎に上記活動強度を求めるように構成される。上記歩数検出手段は、上記加速度の時系列データから所定の単位時間当たりの歩数を求めるように構成される。これに加えて、活動量計測システムは低強度比率算出手段を有する。この低強度比率算出手段は、所定の計測時間範囲内において、上記の歩数が所定の基準値以下であって、上記活動強度が所定の基準範囲内である時間を低運動時間として算出して、上記の計測時間範囲内における低運動時間の比率を求め、この比率を上記表示手段に表示させるように構成される。この低運動時間の比率が使用者に表示されることで、使用者に運動の必要性を自覚させることができる。
また、本発明の活動量計測システムでは、計測される活動量と使用者に固有の基礎代謝量に基づいて、所定の判定期間における活動に伴う消費カロリの変動と基礎代謝量の変動とを組み合わせて表示する機能が付加されることが好ましい。この場合、上記活動検出手段は加速度センサと、活動強度計算手段とを備える。上記加速度センサは、使用者の運動に伴って発生する加速度の時系列データを出力するように構成される。上記活動強度計算手段は、所定の演算式を利用して、上記加速度の時系列データから所定時間毎に上記活動強度を求めるように構成される。このシステムには、更に、使用者に特有の肥満度判定用データ、年齢、身体的特徴を含む個人情報が記録される使用者データテーブルと、消費カロリ算出手段と、カロリバランス判定手段とを備える。上記消費カロリ算出手段は、上記年齢及び身体的特徴から基礎代謝量を求め、この基礎代謝量と所定の判定期間に亘る運動強度とに基づいて消費カロリを算出するように構成される。上記カロリバランス判定手段は、所定の判定期間に亘る上記消費カロリの変動と、上記肥満度測定用データの変動とを求め、それぞれの変動の結果を組み合わせた判定結果を作成してこれを表示手段に表示させるように構成される。従って、本システムは、このような判定結果を表示させることで、各判定期間毎に肥満度を使用者に認識させ、食事摂取の改善を促すことができる。
上記の肥満度判定用データとしては、体重、内臓脂肪量、腹周長、BMI(体重/身長2)を使用することができる。
本発明の一実施形態に係る活動量計測システムを示す概略斜視図。 同上のシステムの内部構成を示すブロック図。 同上のシステムでの加速度から活動強度を求める手法を示すグラフ図。 同上のシステムに使用する活動データテーブルを示す説明図。 同上のシステムに使用する個人情報テーブルを示す説明図。 同上のシステムに使用するマトリックス平面での表示内容を示す説明図。 同上のマトリクス平面の構成を示す説明図。 同上のシステムに使用する活動指標履歴テーブルを示す説明図。 同上のシステムに使用する活動履歴テーブルを示す説明図。 同上のシステムでのサーバ表示手段のマトリックス平面に表示される内容を示す説明図。 同上のサーバ表示手段へ表示される各種のアドバイス内容の決定方法を示すフロー図。 同上のサーバ表示手段での別の表示内容を示す説明図。 同上のシステムに使用する活動分類テーブルを示す説明図。 同上のシステムに使用する個人の日別スケジュールの入力画面を示す説明図。 同上のシステムに使用する減量シミュレーションを示すフロー図。 同上のシステムにおける活動強度の計算の一手法を示す説明図。 同上のシステムに使用する個人の詳細データの入力画面を示す説明図。
図1に示すように、本発明の一実施形態に係る活動量計測システムは、使用者の日常活動及び運動に伴う活動強度を継続的に測定して、所定の計測期間、例えば、1週間に亘る活動の傾向を分析してこれを表示するために設計され、使用者の活動強度を測定するために携行される携行端末10と、携行端末10で取得したデータを加工するためのサーバ100とで構成され、両者はUSBケーブルで接続された時にデータの送受信が行われるように構成される。携行端末10は、表示手段60を備えたケースを有し、内部に活動検出手段を構成する電子部品が収容される。サーバ100は、入力手段、記憶手段及び表示手段を備えたパーソナルコンピュータで構成され、専用のアプリケーションプログラムが実行されることで、以後に説明する各種のデータ分析を行う。
図2は、携帯端末10及びサーバ100が備える各種の機能を示し、携帯端末10は、入力手段30に加えて、活動検出手段20、記憶手段40、演算手段50、表示手段60、及び入力手段30を備える。一方、サーバ100は、入力手段130の他に、記憶手段70、分析手段80、サーバ表示手段90を備える。
先ず、携帯端末10について説明する。活動検出手段20は、使用者の活動に伴う加速度を検出する加速度センサ21と、加速度センサ21からのアナログ出力をデジタル信号に変換するA/Dコンバータ23、演算式選択手段24を備える。加速度センサ21はx、y、z軸の3軸に沿った加速度を検出するように構成される。演算式選択手段24は、3軸の各軸に沿った加速度を、10Hz以上のサンプリング周波数で抽出して各軸の加速度の合成加速度を求め、所定の単位時間、例えば、10秒間でのこの合成加速度の移動平均(V)を求め、この移動平均(V)の値に応じた異なる演算式を使用して、活動強度(I=MET強度)を求める。演算式の選択には2つの閾値が使用され、第1の閾値は、日常の生活活動と歩行とを区別する値とされ、第2の閾値は歩行と走行とを区別する値とされ、実際の活動形態を正確に反映する活動強度が求められる。異なる演算式としては、演算テーブル25に格納されている以下に示す3つの演算式が使用される。
Figure 0004636206
Figure 0004636206
Figure 0004636206
上の式中のa、b、c、d、eは係数で、a<bとなり、c、d、eは、式2と式3とが連続するような値と設定される。
即ち、10秒間での移動平均(V)が、第1の閾値以下の場合は式1が使用され、移動平均(V)が第1の閾値と第2閾値の場合は式2が使用され、移動平均(V)が第2の閾値を超える場合は、式3が使用される。第1と第2の閾値は、例えば、図3に示すように、0.3、0.6と設定され、移動平均(V)と活動強度(I)との関係は、同図の実線で示される。
活動検出手段20は、更に、活動強度計算手段26と歩数検出手段28を備える。この活動強度計測手段26は選択された演算式に基づいて10秒毎に活動強度(METs)を計算し、一分間の平均値を出力する。歩数検出手段28は、合成加速度に基づいて、一分間当たりの歩数を計算してこれを出力する。これらの一分毎の活動強度及び歩数は、記憶手段40に形成した図4に示すデータ構造を持つ活動データテーブル42に記録される。
携帯端末10の演算手段50には、第1演算手段51と第2演算手段52とが備えられ、活動データテーブル42から読み出す活動強度、歩数に加えて、記憶手段40内の個人情報データテーブル44に記録された個人の身体的特徴や基準値メモリ46に保持されている活動強度基準値を利用して、所定の計測期間、例えば、1週間内での積極的な運動量を示す運動指標(EX)と、日常生活での活動量を示す生活活動指標(DA)を計算して、その結果を表示手段60内のマトリックス平面62に表示する。
個人情報データテーブル44は、使用者の身体的特徴(性別、年齢、身長、体重)を記憶するもので、携帯端末の入力手段30を利用して入力される。この個人情報データテーブル44のデータは、携帯端末10をサーバ100への接続時に、サーバの記憶手段70に設けた、図5に示すデータ構造を有する、使用者データテーブル74に送られてデータの更新がなされる。この使用者データテーブル74は、例えば、家族内での複数の使用者に関する身体的特徴及びその他の属性(職業、職種)を記録するもので、複数の携帯端末を使用する使用者についてのデータを蓄積して、後述する目的のために使用される。
基準値メモリ46は、表1に示すように、使用者の性別、年齢に応じた上記の活動強度基準値を保持しており、第1演算手段51及び第2演算手段52は、使用者の性別・年齢、及び後述するよう個人の活動レベルに応じた活動強度基準値を基準値メモリ46から取得する。
Figure 0004636206
第1演算手段51は、活動データテーブル42に蓄積された単位時間(1分)毎の活動強度のデータについて、活動強度基準値以上の活動強度(MH)を求め、一週間に亘る計測期間内でのこの活動強度(MH)の総和を求めて、これを運動指標(EX)と決定する。
一方、第2演算手段52は、活動データテーブル42に蓄積された直前の1週間に亘る活動強度のデータから、活動強度基準値未満の活動強度の活動に対応する一週間での消費エネルギ(EG)と、この期間で必要とされた基礎代謝量(BM)を求め、消費エネルギ(EG)を基礎代謝量(BM)で除した値を生活活動指標(DA)と決定する。消費エネルギ(EG)は、単位時間(1分)毎に、活動強度基準値未満である活動強度(ML)と、1分ごとの基礎代謝量(Bm)との関数として次式によって求められる1分毎の消費カロリ(Km)の一週間に亘る総和(ΣKm)として求められる。
Figure 0004636206
ここで、1分毎の基礎代謝量(Bm)は、基準値メモリ46に格納されたテーブルにおいて下表に示すように、予め性別・年齢に応じて予め決定されている一時間当たりの基礎代謝基準値BMref(Kcal/m2/時間)と使用者の体表面積A(m2)との積から求められる(Bm=Bmref x A /60)。
Figure 0004636206
また、体表面積A(m2)は、体重と身長との関数で求められるもので、例えば下記の式が使用される。
Figure 0004636206
上述のようにして求められた運動指標(EX)と生活活動指標(DA)は、記憶手段40内のバッファ48に記憶されると共に、図6に示すように、ディスプレイ内のX−Yマトリックス平面62に表示される。運動指標(EX)及び生活活動指標(DA)はそれぞれ、図7に示すように、4つの範囲(0−3)に区画され、4x4のマトリックス内で、運動指標(EX)と生活活動指標(DA)の組み合わせである活動要素[A(x、y)]の位置を星印(★)で表示する。この結果、積極的な運動による運動量と日常生活活動による運動量とが対比されて表示され、使用者の活動傾向が一目で把握できる。
尚、第1演算手段51や第2演算手段52で使用される活動強度基準値は、上の表1に示されるように、3つの活動レベルが予め設定されている。各レベルは、上で求められる生活活動指標(DA)に対応するように設定されており、使用者について、例えば、1週間や1ヶ月の間に求められた生活活動指標(DA)の平均値に応じて、各レベルが自動的に選択される。このため、第1演算手段51や第2演算手段52は、活動強度基準値を選択するに際して、バッファ48に蓄積された直前の所定期間に亘る生活活動指標(DA)を読み取って、使用者の活動に即した活動強度基準値を基準値メモリ46内のテーブルから選択するように構成される。これにより、使用者の活動レベルを最も良く反映する運動指標(EX)及び生活活動指標(DA)を得ることができる。レベル1、レベル2,レベル3に行くに従って、生活活動指標(DA)が大きい、即ち、活動のレベルが大きくなる使用者を想定する活動強度基準値が設定されている。
第1演算手段51及び第2選択手段52で選択した活動強度基準に対応するレベルについても、表示手段60に表示することが好ましく、この場合は、該当するレベルのデータがバッファ48に記録され、表示手段60に与えられる。
尚、携帯端末10の表示手段60は、上記のマトリックス平面62での活動傾向の表示を行う分析モードの他、単位時間(1分)毎に計算される活動強度(METs)を表示する強度表示モードを与えるように構成される。更には、計測時間を一日として、一日での活動傾向をマトリックス平面に与える短期間分析モードも設定されており、これらの表示モードの切換は、携帯端末10の入力手段30に設けたモード選択ボタンによって行われる。
携帯端末10をサーバ100に接続すると、バッファ48に格納された運動指標(Ex)と生活活動指標(DA)、活動データテーブル42内のデータが、サーバ100の活動指標履歴テーブル76や活動履歴テーブル72に送信されてここに記録される。活動指標履歴テーブル76は、図8のようなデータ構造を有し、活動履歴テーブルは、図9に示すデータ構造を有し、それぞれ、異なる使用者のデータを一括に記憶し、異なる使用者に対して、それぞれ詳細な分析を与えるために使用される。
サーバ100には分析手段80が設けられ、分析手段には、図2に示すように、アドバイス手段82の他、後述する活動類別手段84、カロリバランス判定手段86、消費カロリ算出手段88、低強度比率算出手段85が含まれる。アドバイス手段82は、使用者に対して、今後の運動アドバイスを提供するために設けられ、活動指標履歴テーブル76及び使用者データテーブル74から、特定の使用者に対する最新のデータを取り出し、図10に示すように、サーバ表示手段90で提供されるウィンドウフォーム94内に、上記と同様のマトリックス平面92と共に、アドバイス内容をテキストボックス95、96内に表示する。アドバイス内容は、予めアドバイス手段82内に保存されている運動の種類と具体的な数値とを組み合わせであり、図11のフロー図に示される方式によって決定される。この方式では、最初に、活動指標履歴テーブル76から取り出した運動指標(EX)と生活活動指標(DA)との活動要素A(x、y)が、最大(A(3、3))以上であるかどうかを判定する(ステップS1)。この条件が満足されておれば、年齢が65才未満であるかを判定し(S2)、65才未満でなければ、アドバイス内容を「現状維持」と決定する。S3において、既往症歴に循環器系疾患が有ると判定されるか、或いは循環器系疾患が無く且つS4でBMI(体重/身長2)が標準値以上でないと判定されると、アドバイス内容は「現状維持」と決定する。S4でBMIが標準値以上であるとされると、自転車やジョギング等の有酸素運動を進めるアドバイス内容が決定される。S1において、活動要素A(x、y)がA(3、3)より低いと判定されて場合は、S5に進み、活動要素A(x、y)がA(3、0)、A(3、1)、A(3、2)と一致するかを判定し、この条件が満足されなければ、アドバイス内容を「生活活動レベルを一段上げる」と決定する。一方、S5での条件が満たされた場合、S6で既往症歴に循環器系疾患が有るかを判定し、循環器系疾患が無い場合は、アドバイス内容を「運動強度を上げる」と決定し、そうでない場合は、「運動強度を一段階下げる」と決定する。
アドバイス手段82は、上記のようにして決定されたアドバイス内容に基づく最適の活動要素A(x、y)を決定して、図10に示すように、マトリックス平面92での対応する座標位置に、目標マーク(◎)を表示すると共に、この目標活動要素に到達する最適な経路を矢印で表示する。アドバイス手段82は、更に、上述したように所定の期間に割って計測された個人の生活活動指標(DA)に対応するものとして判定された活動レベル(表1に示す)を図10のフォーム内に表示するように構成することもできる。特に、判定された活動レベルに対応する運動強度値をアドバイス内容に加えることができる。
分析手段80中の活動類別判定手段84は、活動履歴テーブル72に蓄積されたデータから、所定の計測期間である最近の1週間での運動及び生活活動の種類を判別して、図12に示すように、その種類及びその比率を棒グラフ97、98の形式で、運動指標(EX)及び生活活動指標(DA)に対比させて、ウィンドウフォーム内に表示する。運動の種類や日常生活活動の種類は、記憶手段70内に設けられて図13で示すデータ構造を持つ活動分類テーブル75において、平均歩数、最小・最大歩行ピッチ、平均活動強度、最小・最大活動強度のパラメータと関連させて定義されている。活動類別判定手段84は、図9に示す活動履歴テーブル72に記録されている時系列データから同一のパラメータを5分刻みで抽出し、クラスタ分析によってこれらのパラメータが類似する活動種類を5分毎に特定し、所定の判定時間、例えば25分で、特定された活動の種類が所定のパターン継続する場合に、この所定の判定時間内での活動の種類を判定する。例えば、25分の間に、運動の種類「ゆっくり歩行」を示す活動IDの(a)と、「食事準備片付け」を示す活動IDの(b)が、「a、b、a、a、b、a」と連続した場合では、「a、b、a」のパターンは「a、a、a」であると判定され、この判定期間内での運動が「ゆっくり歩行」であると判定される。このようにして、一週間の計測期間内での、25分を単位とした活動の種類が集積され、各活動の種類とその比率が求められる。
この場合、日常の生活活動を示す活動強度、即ち、使用者に特定された活動基準値未満の活動強度に基づいて求められた活動の種類(ゆっくり歩行、食事準備片付け、掃除等)とその比率については、図12に示すウィンドウフォーム94内のマトリックス平面92のX軸の生活活動指標(DA)に沿った棒グラフ97で表示される。一方、積極的な運動を示す活動強度、基づいて求められた活動の種類(ウォーキング、ジョギング、テニス、自転車)とその比率については、Y軸の運動指標(EX)に沿って棒グラフ98で表示される。
活動類別手段84は、記憶手段70内に設定した日別スケジュールテーブル78を参照し、上記の計測期間内の各日で判定された活動の種類が、その日において予定されていない種類のものであれば、その活動の種類を無視するように設定される。例えば、平日の就業時間帯において、運動の種類がテニスやジョギングと判定された場合は、その活動の種類を無視し、次点候補と判定された活動の種類が使用される。日別スケジュールテーブル78は、表示手段90で表示する図14に示す休日設定フォームへの入力によって作成され、活動分類テーブル75では、休日で予定される運動である否かを決定するフィールドが設けられ、使用者からの入力によって活動の種類と休日との関係が確立される。
分析手段80中の低強度比率算出手段85は、一日の計測時間範囲内での、低い活動強度の活動が行われた時間の比率を表示するために設けられている。低強度比率算出手段85は、活動履歴テーブル72から、1分毎の活動強度と歩数を取り出し、1分当たりの歩数が80ピッチ以下であり且つ活動強度が上記の活動基準値未満である活動の時間が、24時間に占める割合を求めこれを、表示手段90に表示する。また、上の計測時間は1日だけでなく、例えば、1週間や1ヶ月の長期と設定することもできる。本実施形態では、分析手段80をサーバ100に設けているが、分析手段80を携帯端末10側に設けてその表示手段60に低活動時間の比率を表示するようにしてもよい。
分析手段80中のカロリバランス判定手段86は、所定の期間、例えば、使用者における1ヶ月に亘る一日毎の消費カロリの変動と、使用者の肥満度の変化を求めて、それぞれの変動を表示手段90にグラフで表示するために設けられる。一日分の消費カロリは、消費カロリ算出手段88において算出されるもので、上述の第2演算手段52と同様に、使用者に特有の基礎代謝量と活動強度に基づいて、上述の式4によって求められ1分当たりの消費カロリから求められる。一方、肥満度の変化については、使用者データテーブル74に保存される年齢・性別・身長及び肥満度判定データとなる体重から判定される。
消費カロリや肥満度の変動は、下表に示す判定基準によって一日毎に求められ、同時に、これらの変動の組み合わせによる食事摂取量の判定が行われる。表示手段90に表示するグラフとしては、(+)(−)の表示に変えて、実際の消費カロリの値や、体重を使用することもできる。
Figure 0004636206
即ち、消費カロリや肥満度が前日と比べて、所定の値の増減割合(ΔE、ΔW)を超えて増減した場合は、それぞれ(+)(−)の判定がカロリバランス判定手段86で行われ、それらの組み合わせによって、その時々の食事摂取量が推定される。この食事摂取量の判定結果も、表示手段90にグラフで表示され、使用者に対して食事摂取量に関する注意を与えることができる。
また、カロリバランス判定手段86には、減量シミュレーション機能が付加されており、これにより、使用者に対して適切な食事制限と運動療法とをアドバイスするように構成される。この減量シミュレーションは、表示手段90にて促される入力項目に入力する「目標期間」、「目標体重」、「運動/食事比率」、「食事制限による減量エネルギ」に基づいて、図15で示されるフロー図に示すプログラム動作を行う。先ず、ステップS1、S2で目標期間と目標体重が入力される。目標期間の既定値は3ヶ月と設定されており、目標体重の規定値は現在の体重が設定され、使用者はこれらを希望する値に変更する。ステップS3では、目標期間と目標体重とから一月当たりの減量率を計算し、減量率が所定の値(例えば、2kg/月)を超えると、警告を表示して、S1に戻る。ステップS4では、運動と食事によるカロリ減の比率の入力を求める。この運動/食事比率は、目標体重(Wa)までに現在の体重(Wb)を減じるために必要な一日あたりの消費カロリを、運動と食事とに振り分ける比率であり、既定値としては、消費カロリの30%を食事に割り当てた値が設定されており、10%〜90%が選択可能である。S5ではS4で入力された比率に基づいて、食事によって減らす一日あたりのカロリを算出してこれを表示する。S6では、S5で計算されたカロリを参考にして、運動/食事比率の変更を可能とするもので、変更が必要な場合はプログラム動作がS5に戻る。S7ではS5で表示された食事によって減らす一日あたりのカロリを参照して、使用者が実際に食事で減らすカロリ減量の入力を促す。S8では、S7で入力されたカロリ減量を補う運動によるカロリ減量を計算する。次いで、S9では、S8で算出した運動によるカロリ減量を達成するために1日あたりに行う運動量を計算してこれを表示する。この運動量としては、例えば、活動強度が3METsで表される「通常の歩行」、4METsの「早歩き」、3METの「自転車運動」について、それぞれに必要な活動時間が計算され、運動の種類とその時間とが表示される。その後、S10では、S9での表示内容を参照して使用者に対して、実際に食事で減らす1日当たりのカロリの変更を許可し、変更入力が有った場合は、プログラム動作がS7に戻る。変更がない場合は、S11に進み、目標体重の変更を可能とし、変更がない場合はプログラムを終了し、変更があればS1に戻る。尚、肥満度判定データとしては、体重の他に、内臓脂肪量、腹周長、BMI(体重/身長2)、或いはこれらの組み合わせを利用することができる。
上記の実施形態では、携帯端末10において使用者の特性に応じた活動強度を求めるために複数の異なる演算式を選択的に使用する演算式選択手段24が設けられ、図3に示されるように、携帯端末において計測される加速度に応じてこれらの演算式の内の一つを選択することを説明したが、本発明は必ずしもこれのみに限定されるものではなく、携帯端末10の歩数検出手段28で検出される歩数や、歩数と加速度との組み合わせに基づいて演算式を選択することができる。例えば、第1の閾値として60、第2の閾値として120を使用し、1分当たりの歩数が60未満の場合は、検出された活動は生活活動に起因するものとして、演算式選択手段24では上の式1で示される演算式が使用され、60以上で120未満の範囲では、歩行であるとして式2の演算式が使用され、120以上では、走行であるとして上の式3の演算式が使用される。
歩数と加速度の両方を演算式の選択に使用する場合は、演算式選択手段24は、演算テーブル25から加速度に対応する演算式と、上記歩数検出手段28にて求められた歩数に対応する演算式とを取り出し、これら2つの演算式が同一である時に、その演算式を使用するようにし、一致しない場合は、演算式の使用を禁止して、活動強度の計算を不能とされる。一致しない場合は、携帯端末が身体に装着されずに、何らかの外力を受けて、例えば、手で動かされた状況に該当し、このような状況での活動強度の算出を不能とすることで、使用者の活動の検出精度が向上する。
活動強度計算手段26では、A/Dコンバータから出力される16ビットの加速度から上記の演算式を使用して単位時間(10秒間)の活動強度を算出するように構成されており、この演算処理速度の向上を図るために、加速度や歩数の大小に応じて、図16で示される16ビット列の内の3つの部分ビット列(8ビット長)を選択的に使用する。即ち、加速度や歩数が第1の閾値未満の場合は、下位ビット列BL(b1〜b8)を使用し、加速度や歩数が第1の閾値と第2の閾値の間では、中位ビット列BC(b5〜b12)を使用し、第2の閾値以上の場合は、上位ビット列BH(b9〜b16)を使用する。
上述の実施形態では、生活活動指標(DA)及び運動指標(EX)を算出する第1演算手段51、第2演算手段52を携帯端末10側に設けた例を示したが、本発明は必ずしもこの形態に限定されるものではなく、第1演算手段と第2演算手段及び使用者に応じた活動強度を求めるための複数の異なる演算式を記憶する基準値メモリ46をサーバ100の分析手段80内に備えるように構成することも可能である。この場合、携帯端末10をサーバ100に接続したときに、サーバ側で求められた運動指標(EX)と生活活動指標(DA)が携帯端末10に送信されて、表示手段60のマトリックス平面62にその結果が表示されるように構成される。
これとは別に、サーバ100での記憶手段70や分析手段80を携帯端末10に備えることで、本発明のシステムの全ての機能を備えた自己充足型の携帯端末ヲ構成することも可能である。
更には、上述したサーバ100を、ウェブ上に設置された別のデータサーバ(図示せず)と通信可能とするように設定することも可能である。この場合、データサーバは、各使用者に属するサーバ100の活動履歴テーブル72、活動指標履歴テーブル76、使用者データテーブル74でのレコードが集積されるように構成され、各サーバ100からの要求に応じて、他人についての運動指標(EX)と生活活動指標(DA)を、送信するように設定される。即ち、各サーバ100でのアドバイス手段82には、このサーバ100の所有者と同じ使用者分類に属する他人の活動傾向を参照するための参照機能が付加されており、この参照機能が選択された場合に、使用者を特定するコードを伴う参照要求をデータサーバに送信する。データサーバはこの参照要求を受けると、送信元の使用者と同じ使用者分類に属する使用者、即ち、性別・年齢・身長・体重・職業・職種・既往症その他の詳細なパラメータについてこれらが類似する使用者をクラスタ分析に基づいて特定し、特定された類似の使用者について集積した運動指標(EX)と生活活動指標(DA)を、送信元のサーバ100に送信する。これにより、送信元のサーバ100の表示手段のマトリックス平面に、他人の運動指標(EX)と生活活動指標(DA)が、参考のために表示される。使用者の個人データの詳細については、例えば、図17に示されるような、各サーバ100のサーバ表示手段90に与えられる入力フォームを使用して入力され、データサーバに蓄積されて、使用者分類のために使用される。

Claims (18)

  1. 使用者の活動を検出してその活動に関する単位時間当たりの活動強度を求める活動検出手段と、
    所定の計測期間内において上記活動強度が予め設定された基準強度を超える時間とその活動強度の積である第1指標を演算する第1演算手段と、
    使用者の身体的特徴を記憶する個人情報データテーブルと、
    上記活動強度から上記の第1指標と異なる第2指標を演算する第2演算手段と、
    X−Yマトリックス平面を作り出すディスプレイを備え、上記第1指標と上記第2指標との組み合わせの座標に対応する位置にこの組み合わせで規定される運動情報の表示を上記のX−Yマトリックス平面に与える表示手段とを備え、
    上記第2演算手段は、上記単位時間当たりの活動強度と、上記個人情報データテーブルから読み出す使用者の身体的特徴との関数である消費エネルギの上記計測期間内での総和と、上記個人情報データテーブルから読み出す身体的特徴に基づいて上記計測期間内で必要とされる使用者の基礎代謝量とを求め、上記消費エネルギを上記基礎代謝量とで除算して上記第2指標を求めるように構成されたことを特徴とする活動量計測システム。
  2. 上記第2演算手段は、上記基準強度未満の活動強度のみについて、上記消費エネルギを求めるように構成されたことを特徴とする請求項1に記載の活動量計測システム。
  3. 上記計測期間は、1週間と設定されたことを特徴とする請求項1に記載の活動量計測システム。
  4. 上記基準強度を、使用者の年齢や性別に関連づけて記憶する基準値メモリが備えられ、
    上記第2演算手段は、使用者の年齢、性別に応じて基準強度を選択するように構成されたことを特徴とする請求項2に記載の活動量計測システム。
  5. 上記活動量計測システムは、使用者に携行される端末ケースを備え、
    上記活動検出手段、上記第1演算手段、上記第2演算手段、上記表示手段が上記端末ケースに備えられたことを特徴とする請求項1に記載の活動量計測システム。
  6. 上記活動量計測システムは、使用者に携行される携行端末と、この携行端末との間でデータの送受信を行うサーバとで構成され、
    上記携行端末に、上記活動検出手段が備えられ、
    上記サーバに、上記第1演算手段、上記第2演算手段、及び上記表示手段が備えられたことを特徴とする請求項1に記載の活動量計測システム。
  7. 上記活動量計測システムは、使用者に携行される複数の携行端末と、各携行端末との間でデータの送受信を行うサーバとで構成され、
    上記携行端末に、上記活動検出手段、上記第1演算手段、上記第2演算手段、上記表示手段が備えられ、
    上記サーバには、各携行端末において求められた第1指標と第2指標のデータを取得してこれを記録する活動履歴テーブルと、使用者の属性を記録する使用者データテーブルが設けられ、
    上記サーバには、X−Yマトリックス平面を有するサーバ側表示手段が備えられ、このサーバ側表示手段は、特定の携行端末から送信された上記第1指標と上記第2指標との組み合わせである活動情報の表示に加えて、この携行端末の使用者と同じ使用者分類に属する他人についての活動情報の表示を上記X−Yマトリックス平面に与えるように構成されたことを特徴とする請求項1に記載の活動量計測システム。
  8. 上記活動検出手段は加速度センサ、活動強度計算手段、及び歩数検出手段を備え、
    上記加速度センサは、使用者の活動に伴って発生する加速度データを出力するように構成され、
    上記活動強度計算手段は、上記加速度データから所定の単位時間当たりの活動強度を求めるように構成され、
    上記歩数検出手段は、単位時間当たりの歩数を計測するように構成され、
    上記活動量計測システムは、
    単位時間当たりの活動強度及び歩数に関する時系列データを測定時刻に対応付けて記憶する活動履歴テーブルと、
    上記活動強度と歩数をパラメータとして異なる活動種類を予め類別した活動分類テーブルと、
    活動類別手段とを備え、
    上記活動類別手段は、各測定時刻での上記の活動強度と歩数の時系列データを、上記活動分類テーブルと比較分析して、両者の間の類似性の判断に基づいて、各測定時刻での活動種類を活動分類テーブルから識別し、上記の計測期間内における各活動種類の比率を求め、
    上記表示手段は、この活動種類の比率及び各活動種類を示すコンテンツを上記マトリックス平面の座標軸に沿って表示するように構成されたことを特徴とする請求項2に記載の活動量計測システム。
  9. 上記活動類別手段は、クラスタ分析により上記の活動種類を識別することを特徴とする請求項7に記載の活動量計測システム。
  10. 上記時系列データは、各測定時刻における、平均活動強度、最大活動強度、最小活動強度、平均歩数、最大歩行ピッチ、最小歩行ピッチを含むことを特徴とする請求項8に記載の活動量計測システム。
  11. 活動量計測システムは、使用者の日別の行動スケジュールを設定する日別スケジュールテーブルを備え、
    上記活動類別手段は、上記計測期間内の各日で求めた活動種類が上記日別スケジュールテーブルでの対応する日において予測される活動種類であるかどうかを判定し、その日において予測されない活動種類を無視するように構成されたことを特徴とする請求項3に記載の活動量計測システム。
  12. 上記活動検出手段は加速度センサ、活動強度計算手段、及び演算式選択手段を備え、
    上記加速度センサは、使用者の活動に伴って発生する加速度データを出力するように構成され、
    上記活動強度計算手段は、特定の演算式を使用して上記加速度データの関数としての上記活動強度を求めるように構成され、
    上記演算式選択手段は、複数の異なる演算式を異なる加速度データに対応させて格納する演算テーブルを備え、上記加速度センサで検出された加速度データに対応する演算式を上記演算テーブルから取り出して、上記の活動強度計算手段に与えることを特徴とする請求項1に記載の活動量計測システム。
  13. 上記活動検出手段は加速度センサ、活動強度計算手段、歩数検出手段、演算式選択手段24を備え、
    上記加速度センサは、使用者の活動に伴って発生する加速度データを出力するように構成され、
    上記活動強度計算手段は、特定の演算式を使用して上記加速度データの関数としての上記活動強度を求めるように構成され、
    上記歩数検出手段は、上記加速度データから所定の単位時間当たりの歩数を求めるように構成され、
    上記演算式選択手段は、複数の異なる演算式を異なる歩数に対応させて格納する演算テーブルを備え、歩数検出手段で計測された歩数に対応する演算式を上記演算テーブルから取り出して、上記の活動強度計算手段に与えることを特徴とする請求項1に記載の活動量計測システム。
  14. 上記活動検出手段は加速度センサ、活動強度計算手段、歩数検出手段、演算式選択手段とを備え、
    上記加速度センサは、使用者の活動に伴って発生する加速度データを出力するように構成され、
    上記活動強度計算手段は、特定の演算式を使用して上記加速度データの関数としての上記活動強度を求めるように構成され、
    上記歩数検出手段は、上記加速度データから所定の単位時間当たりの歩数を求めるように構成され、
    上記演算式選択手段は、複数の異なる演算式を異なる加速度データ及び異なる歩数に対応させて格納する演算テーブルを備え、
    上記演算式選択手段は、上記演算テーブルから上記加速度センサで検出された加速度データに対応する演算式と、上記歩数検出手段にて求められた歩数に対応する演算式とを取り出し、これら2つの演算式が同一である時のみに、その演算式を上記の活動強度計算手段に与えること特徴とする請求項1に記載の活動量計測システム。
  15. 上記活動検出手段は、加速度センサからの出力を所定のビット列で規定されるデジタルデータに変換するA/Dコンバータを備え、
    上記活動強度計算手段は、上記デジタルデータにおける互いに異なる部分の部分ビット列にそれぞれ複数の異なる演算式を関連づけるように構成され、上記演算式選択手段によって選択された演算式の種類に応じた部分ビット列を上記デジタルデータから抽出して、この部分ビット列で表される数値を使用して、上記の活動強度を計算するように構成されたことを特徴とする請求項12または13に記載の活動量計測システム。
  16. 上記活動検出手段は加速度センサと、活動強度計算手段、歩数検出手段とを備え、
    上記加速度センサは、使用者の運動に伴って発生する加速度の時系列データを出力するように構成され、
    上記活動強度計算手段は、所定の演算式を利用して、上記加速度の時系列データから所定時間毎に上記活動強度を求めるように構成され、
    上記歩数検出手段は、上記加速度の時系列データから所定の単位時間当たりの歩数を求めるように構成され、
    上記活動量計測システムは、更に、低強度比率算出手段を有し、この低強度比率算出手段は、所定の計測時間範囲内において、上記の歩数が所定の基準値以下であって、上記活動強度が所定の基準範囲内である時間を低運動時間として算出して、上記の計測時間範囲内における低運動時間の比率を求め、この比率を上記表示手段に表示させるように構成されたことを特徴とする請求項1に記載の活動量計測システム。
  17. 上記活動検出手段は加速度センサと、活動強度計算手段とを備え、
    上記加速度センサは、使用者の運動に伴って発生する加速度の時系列データを出力するように構成され、
    上記活動強度計算手段は、所定の演算式を利用して、上記加速度の時系列データから所定時間毎に上記活動強度を求めるように構成され、
    上記活動量計測システムは、更に、使用者に特有の肥満度判定用データ、年齢、身体的特徴を含む個人情報が記録される使用者データテーブルと、消費カロリ算出手段と、カロリバランス判定手段とを備え、
    上記消費カロリ算出手段は、上記年齢及び身体的特徴から基礎代謝量を求め、この基礎代謝量と所定の判定期間に亘る運動強度とに基づいて消費カロリを算出するように構成され、
    上記カロリバランス判定手段は、所定の判定期間に亘る上記消費カロリの変動と、上記肥満度測定用データの変動とを求め、それぞれの変動の結果を組み合わせた判定結果を作成するように構成され、
    上記表示手段がこの判定結果を表示するように構成されたことを特徴とする請求項1に記載の活動量計測システム。
  18. 上記肥満度判定用データは、体重、内臓脂肪量、腹周長、BMI(体重/身長)の一つであることを特徴とする請求項17に記載の活動量計測システム。
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Families Citing this family (47)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5374884B2 (ja) * 2008-02-19 2013-12-25 オムロンヘルスケア株式会社 身体活動量評価装置
ES2515990T3 (es) * 2008-06-12 2014-10-30 Amygdala Pty Ltd Detección de estados hipocinéticos y/o hipercinéticos
US8996332B2 (en) 2008-06-24 2015-03-31 Dp Technologies, Inc. Program setting adjustments based on activity identification
JP5118620B2 (ja) * 2008-12-24 2013-01-16 日立Geニュークリア・エナジー株式会社 動態認識装置、動態認識システムおよび動態認識方法
JP5359414B2 (ja) * 2009-03-13 2013-12-04 沖電気工業株式会社 行動認識方法、装置及びプログラム
JP5356923B2 (ja) * 2009-06-11 2013-12-04 Kddi株式会社 携帯端末装置の移動状態を推定する方法及びシステム
US9011292B2 (en) 2010-11-01 2015-04-21 Nike, Inc. Wearable device assembly having athletic functionality
EP2635988B1 (en) 2010-11-05 2020-04-29 NIKE Innovate C.V. Method and system for automated personal training
US9977874B2 (en) 2011-11-07 2018-05-22 Nike, Inc. User interface for remote joint workout session
US9283429B2 (en) 2010-11-05 2016-03-15 Nike, Inc. Method and system for automated personal training
US10420982B2 (en) 2010-12-13 2019-09-24 Nike, Inc. Fitness training system with energy expenditure calculation that uses a form factor
EP2652658B1 (en) * 2010-12-13 2020-06-24 NIKE Innovate C.V. Processing data of a user performing an athletic activity to estimate energy expenditure
JP5283720B2 (ja) * 2011-02-16 2013-09-04 株式会社タニタ 活動量計、活動目標算出方法およびプログラム
JP5708037B2 (ja) * 2011-03-01 2015-04-30 オムロンヘルスケア株式会社 活動量計
KR101797421B1 (ko) * 2012-01-18 2017-11-13 나이키 이노베이트 씨.브이. 활동 식별 방법 및 장치
CN104519787B (zh) * 2012-06-04 2017-03-22 耐克创新有限合伙公司 具有使用多个传感器输入的能量消耗计算的健身训练系统
CN110559618B (zh) 2012-06-04 2021-08-03 耐克创新有限合伙公司 一种综合健身-竞技分数的系统和方法
US9295413B2 (en) * 2013-01-17 2016-03-29 Garmin Switzerland Gmbh Fitness monitor
FI124974B (fi) * 2013-03-15 2015-04-15 Laturi Corp Oy Päivittäisen energiavarannon määrittäminen
JP5732665B2 (ja) * 2013-05-27 2015-06-10 株式会社タニタ 活動量計、活動目標算出方法およびプログラム
US20160058372A1 (en) 2014-09-02 2016-03-03 Apple Inc. Terrain type inference from wearable with motion sensing
JP6526700B2 (ja) * 2014-09-02 2019-06-05 アップル インコーポレイテッドApple Inc. 身体活動及びトレーニングモニタ
US20160107031A1 (en) * 2014-10-20 2016-04-21 Polar Electro Oy Computing weight control profile
US10244948B2 (en) 2015-03-06 2019-04-02 Apple Inc. Statistical heart rate monitoring for estimating calorie expenditure
EP4321088A3 (en) 2015-08-20 2024-04-24 Apple Inc. Exercise-based watch face
US10699594B2 (en) 2015-09-16 2020-06-30 Apple Inc. Calculating an estimate of wind resistance experienced by a cyclist
US10620232B2 (en) 2015-09-22 2020-04-14 Apple Inc. Detecting controllers in vehicles using wearable devices
JP6641963B2 (ja) * 2015-12-14 2020-02-05 富士通株式会社 睡眠状態判定システム、睡眠状態判定装置、睡眠状態判定方法、及び、睡眠状態判定プログラム
EP3432772B1 (en) * 2016-03-22 2020-07-29 Koninklijke Philips N.V. Using visual context to timely trigger measuring physiological parameters
US10694994B2 (en) 2016-03-22 2020-06-30 Apple Inc. Techniques for jointly calibrating load and aerobic capacity
US10687707B2 (en) 2016-06-07 2020-06-23 Apple Inc. Detecting activity by a wheelchair user
DK201770423A1 (en) 2016-06-11 2018-01-15 Apple Inc Activity and workout updates
US10709933B2 (en) 2016-08-17 2020-07-14 Apple Inc. Pose and heart rate energy expenditure for yoga
US10687752B2 (en) 2016-08-29 2020-06-23 Apple Inc. Detecting unmeasurable loads using heart rate and work rate
KR102252269B1 (ko) 2016-08-31 2021-05-14 애플 인크. 수영 분석 시스템 및 방법
US11896368B2 (en) 2016-08-31 2024-02-13 Apple Inc. Systems and methods for determining swimming metrics
US10617912B2 (en) 2016-08-31 2020-04-14 Apple Inc. Systems and methods of swimming calorimetry
US10512406B2 (en) 2016-09-01 2019-12-24 Apple Inc. Systems and methods for determining an intensity level of an exercise using photoplethysmogram (PPG)
CN110312478B (zh) * 2017-02-16 2022-03-11 松下知识产权经营株式会社 痴呆症信息输出系统以及记录介质
US11051720B2 (en) 2017-06-01 2021-07-06 Apple Inc. Fitness tracking for constrained-arm usage
JP2020010894A (ja) * 2018-07-19 2020-01-23 花王株式会社 活動分類方法及び活動分類装置
CN109741811A (zh) * 2018-12-29 2019-05-10 出门问问信息科技有限公司 一种智能提供运动策略的方法、装置及智能穿戴设备
US11937904B2 (en) 2019-09-09 2024-03-26 Apple Inc. Detecting the end of cardio machine activities on a wearable device
CN110991938B (zh) * 2019-12-24 2023-12-22 上海申瑞继保电气有限公司 多产品生产线的能耗计算方法
WO2021199660A1 (ja) * 2020-03-31 2021-10-07 ソニーグループ株式会社 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラム
US20220047222A1 (en) * 2020-08-11 2022-02-17 bOMDIC, Inc. Method for determining injury risk of user taking exercise
EP4323992A1 (en) 2021-05-15 2024-02-21 Apple Inc. User interfaces for group workouts

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001029323A (ja) * 1999-07-21 2001-02-06 Yamasa Tokei Keiki Kk 歩数計
JP2001087247A (ja) * 1999-09-27 2001-04-03 Matsushita Electric Works Ltd 身体活動判別方法及びその装置
JP2002125957A (ja) * 2000-10-24 2002-05-08 Combi Corp 持久力測定方法、その装置および持久力測定方法を利用したトレーニング支援方法
JP2002200059A (ja) * 2000-12-28 2002-07-16 Terumo Corp 体動検出装置及びそれを用いた医療装置及び体動検出方法
JP2003325491A (ja) * 2002-05-16 2003-11-18 Suzuken Co Ltd 運動評価システム
JP2004227522A (ja) * 2003-01-27 2004-08-12 Microstone Corp 健康管理システム
JP2006216016A (ja) * 2005-01-07 2006-08-17 Seiko Instruments Inc イベント量計測器及び歩数計
JP2006271893A (ja) * 2005-03-30 2006-10-12 Toshiba Corp 運動計測装置、運動計測方法および運動計測プログラム
JP2007054234A (ja) * 2005-08-24 2007-03-08 Yokohama Health Engine Kk 運動量計

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4367752A (en) * 1980-04-30 1983-01-11 Biotechnology, Inc. Apparatus for testing physical condition of a subject
GB8502443D0 (en) * 1985-01-31 1985-03-06 Flexigage Ltd Monitoring physiological parameters
DE69735030T2 (de) * 1996-06-12 2006-07-13 Seiko Epson Corp. Kalorieverbrauchmessvorrichtung
US6506152B1 (en) * 2000-05-09 2003-01-14 Robert P. Lackey Caloric energy balance monitor
US20030226695A1 (en) * 2000-05-25 2003-12-11 Mault James R. Weight control method using physical activity based parameters
US20060122474A1 (en) * 2000-06-16 2006-06-08 Bodymedia, Inc. Apparatus for monitoring health, wellness and fitness
GB0103030D0 (en) * 2001-02-07 2001-03-21 Univ London Spectrum processing and processor
US6834436B2 (en) * 2001-02-23 2004-12-28 Microstrain, Inc. Posture and body movement measuring system
US6635015B2 (en) * 2001-04-20 2003-10-21 The Procter & Gamble Company Body weight management system
WO2003032826A2 (en) * 2001-10-11 2003-04-24 Koninklijke Philips Electronics N.V. System and method for determining the physical activity of an object
JP4309111B2 (ja) * 2002-10-02 2009-08-05 株式会社スズケン 健康管理システム、活動状態測定装置及びデータ処理装置
FI117959B (fi) * 2003-04-29 2007-05-15 Polar Electro Oy Menetelmä ja laite ihmisen painon hallintaan
US20050054938A1 (en) * 2003-07-29 2005-03-10 Wehman Thomas C. Method and apparatus including altimeter and accelerometers for determining work performed by an individual
DE602005027638D1 (de) * 2004-07-21 2011-06-09 Panasonic Elec Works Co Ltd System zur Messung der Körperaktivität
KR100786703B1 (ko) * 2004-07-24 2007-12-21 삼성전자주식회사 가속도 센서를 이용한 운동량 측정장치 및 방법
US20070106132A1 (en) * 2004-09-28 2007-05-10 Elhag Sammy I Monitoring device, method and system
CA2602292A1 (en) * 2005-03-15 2006-09-21 The Regents Of The University Of California Method and system for modulating energy expenditure and neurotrophic factors
US8333874B2 (en) * 2005-12-09 2012-12-18 Flexible Medical Systems, Llc Flexible apparatus and method for monitoring and delivery
US7676332B2 (en) * 2007-12-27 2010-03-09 Kersh Risk Management, Inc. System and method for processing raw activity energy expenditure data

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001029323A (ja) * 1999-07-21 2001-02-06 Yamasa Tokei Keiki Kk 歩数計
JP2001087247A (ja) * 1999-09-27 2001-04-03 Matsushita Electric Works Ltd 身体活動判別方法及びその装置
JP2002125957A (ja) * 2000-10-24 2002-05-08 Combi Corp 持久力測定方法、その装置および持久力測定方法を利用したトレーニング支援方法
JP2002200059A (ja) * 2000-12-28 2002-07-16 Terumo Corp 体動検出装置及びそれを用いた医療装置及び体動検出方法
JP2003325491A (ja) * 2002-05-16 2003-11-18 Suzuken Co Ltd 運動評価システム
JP2004227522A (ja) * 2003-01-27 2004-08-12 Microstone Corp 健康管理システム
JP2006216016A (ja) * 2005-01-07 2006-08-17 Seiko Instruments Inc イベント量計測器及び歩数計
JP2006271893A (ja) * 2005-03-30 2006-10-12 Toshiba Corp 運動計測装置、運動計測方法および運動計測プログラム
JP2007054234A (ja) * 2005-08-24 2007-03-08 Yokohama Health Engine Kk 運動量計

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