JP6782245B2 - 動きデータを用いて休息期間の終点を決定するためのシステム、方法及び装置 - Google Patents
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Description
期間=期間Max(1−e−kt) 数式1
Claims (15)
- 人の休息期間を特定するための方法において、
前記休息期間のしきい活動レベルを設定するステップ、
動きデータを受信するステップ、
前記動きデータに第1のデータフィルタを適用するステップ、
前記動きデータの第1のデータセットを生成するステップ、
前記第1のデータセット内の最小点を決定するステップ、
前記最小点と関連付けられる最小時間を決定するステップ、
前記最小時間の後に起こる、前記第1のデータセットが前記しきい活動レベルと交差する第1の上方交点を決定するステップ、
前記第1の上方交点と関連付けられる第1の上方時間を決定するステップ、
前記第1の上方時間に対応する前記動きデータ上の第1の位置を決定するステップ、
前記動きデータが前記しきい活動レベルと交差する未処理データの上方交点を決定するステップ、
前記休息期間内の前記第1の上方時間の後に起こる、前記未処理データの上方交点と関連付けられる未処理データの上方時間を決定するステップ、
前記未処理データの上方時間を前記休息期間の上方境界として設定するステップ、
前記最小時間より前に起こる、前記第1のデータセットが前記しきい活動レベルと交差する第1の下方交点を決定するステップ、
前記第1の下方交点と関連付けられる第1の下方時間を決定するステップ、
前記第1の下方時間に対応する前記動きデータ上の第2の位置を決定するステップ、
前記動きデータが前記しきい活動レベルと交差する未処理データの下方境界を決定するステップ、
前記未処理データの下方境界と関連付けられる未処理データの下方時間を決定するステップ、
前記未処理データの下方時間を前記休息期間の下方境界として設定するステップ、並びに
前記未処理データの上方時間と前記未処理データの下方時間との時間差を計算することにより、前記休息期間の時間量を決定するステップ
を有する方法。 - 少なくとも、前記動きデータに第2のデータフィルタを適用するステップ、及び
少なくとも、前記動きデータの第2のデータセットを生成するステップ
をさらに有する請求項1に記載の方法。 - 前記第1の上方交点を決定するステップはさらに、
前記最小時間の後、及び前記第1の上方時間より前に起こる、前記第2のデータセットが前記しきい活動レベルと交差する第2の上方交点を決定するステップ、並びに
前記第1の上方交点が前記第2の上方交点の後に起こるように、前記第2の上方交点と関連付けられる第2の上方時間を決定するステップ
を有する請求項2に記載の方法。 - 前記第1の下方交点を決定するステップはさらに、
前記最小時間より前、及び前記第1の下方時間の後に起こる、前記第2のデータセットが前記しきい活動レベルと交差する第2の下方交点を決定するステップ、並びに
前記第1の下方交点が前記第2の下方交点より前に起こるように、前記第2の下方交点と関連付けられる第2の下方時間を決定するステップ
を有する請求項2に記載の方法。 - 前記動きデータは、複数のデータ点を有する、及び
前記複数のデータ点は、ある期間の各時期中に検出された活動量を示す、
請求項1に記載の方法。 - 複数のサンプルが各時期中に得られ、各時期中の活動量は、夫々の時期中における前記複数のサンプルの総量である、請求項5に記載の方法。
- 前記第1のデータフィルタは、移動ガウス窓を有する請求項1に記載の方法。
- 前記動きデータに第2のデータフィルタを適用するステップ、
前記動きデータの第2のデータセットを生成するステップ、
前記動きデータに第3のデータフィルタを適用するステップ、
前記動きデータの第3のデータセットを生成するステップ、
前記動きデータに第4のデータフィルタを適用するステップ、
前記動きデータの第4のデータセットを生成するステップ、
前記動きデータに第5のデータフィルタを適用するステップ、
前記動きデータの第5のデータセットを生成するステップ
をさらに有する、請求項1に記載の方法。 - 前記動きデータに360分の長さを持つ移動ガウス窓を適用するステップ、
前記動きデータの追加のデータセットを生成するステップ、
前記追加のデータセットの少なくとも1つの極小を決定するステップ、
前記最小点が前記極小の少なくとも2つの間に置かれることを決定するステップ、及び
前記最小点が前記休息期間と関連付けられることを決定するステップ
をさらに有する請求項1に記載の方法。 - 少なくとも1つの動きセンサを有するウェアラブルな動きトラッカー、及び
動き解析装置
を有するシステムにおいて、
前記動き解析装置は、
前記ウェアラブルな動きトラッカーから動きデータを受信する通信回路、
前記動きデータを記憶するメモリ、及び
少なくとも1つの処理器
を有し、前記少なくとも1つの処理器は、
休息期間のしきい活動レベルを設定する、
前記動きデータに第1のデータフィルタを適用する、
前記動きデータの第1のデータセットを生成する、
前記第1のデータセット内の最小点を決定する、
前記最小点と関連付けられる最小時間を決定する、
前記最小時間の後に起こる、前記第1のデータセットが前記しきい活動レベルと交差する第1の上方交点を決定する、
前記第1の上方交点と関連付けられる第1の上方時間を決定する、
前記第1の上方時間に対応する前記動きデータ上の第1の位置を決定する、
前記動きデータが前記しきい活動レベルと交差する未処理データの上方交点を決定する、
前記休息期間内の前記第1の上方時間の後に起こる、前記未処理データの上方交点と関連付けられる未処理データの上方時間を決定する、
前記未処理データの上方時間を前記休息期間の上方境界として割り当てる、
前記最小時間より前に起こる、前記第1のデータセットが前記しきい活動レベルと交差する第1の下方交点を決定する、
前記第1の下方交点と関連付けられる第1の下方時間を決定する、
前記第1の下方時間に対応する前記動きデータ上の第2の位置を決定する、
前記動きデータが前記しきい活動レベルと交差する未処理データの下方境界を決定する、
前記未処理データの下方境界と関連付けられる未処理データの下方時間を決定する、
前記未処理データの下方時間を前記休息期間の下方境界として割り当てる、及び
前記未処理データの上方時間と前記未処理データの下方時間との時間差を計算することにより、前記休息期間の時間量を決定する
ように構成される、システム。 - 前記動き解析装置の前記少なくとも1つの処理器はさらに、
前記動きデータに第2のデータフィルタを適用する、
前記動きデータの第2のデータセットを生成する、
前記動きデータに第3のデータフィルタを適用する、
前記動きデータの第3のデータセットを生成する、
前記動きデータに第4のデータフィルタを適用する、
前記動きデータの第4のデータセットを生成する、
前記動きデータに第5のデータフィルタを適用する、
前記動きデータの第5のデータセットを生成する
ように構成される、請求項10に記載のシステム。 - 前記動き解析装置の前記少なくとも1つの処理器はさらに、
前記最小時間の後、及び前記第1の上方時間より前に起こる、前記第2のデータセットが前記しきい活動レベルと交差する第2の上方交点を、前記第1の上方時間が決定されるより前に決定する、
前記第2の上方交点と関連付けられる第2の上方時間を決定する、
前記第2の上方時間の後、及び前記第1の上方時間より前に起こる、前記第3のデータセットが前記しきい活動レベルと交差する第3の上方交点を決定する、
前記第3の上方交点と関連付けられる第3の上方時間を決定する、
前記第3の上方時間の後、及び前記第1の上方時間より前に起こる、前記第4のデータセットが前記しきい活動レベルと交差する第4の上方交点を決定する、
前記第4の上方交点と関連付けられる第4の上方時間を決定する、
前記第4の上方時間の後、及び前記第1の上方時間より前に起こる、前記第5のデータセットが前記しきい活動レベルと交差する第5の上方交点を決定する、並びに
前記第5の上方交点と関連付けられる第5の上方時間を決定し、前記第1の上方交点は、前記第5の上方交点と関連付けられる前記第5の上方時間に基づいて決定される、
ように構成される請求項11に記載のシステム。 - 前記動き解析装置の前記少なくとも1つの処理器はさらに、
前記最小時間より前、及び前記第1の下方時間の後に起こる、前記第2のデータセットが前記しきい活動レベルと交差する第2の下方交点を、前記第1の下方時間が決定される前に決定する、
前記第2の下方交点と関連付けられる第2の下方時間を決定する、
前記第2の下方時間より前、及び前記第1の下方時間の後に起こる、前記第3のデータセットが前記しきい活動レベルと交差する第3の下方交点を決定する、
前記第3の下方交点と関連付けられる第3の下方時間を決定する、
前記第3の下方時間より前、及び前記第1の下方時間の後に起こる、前記第4のデータセットが前記しきい活動レベルと交差する第4の下方交点を決定する、
前記第4の下方交点と関連付けられる第4の下方時間を決定する、
前記第4の下方時間より前、及び前記第1の下方時間の後に起こる、前記第5のデータセットが前記しきい活動レベルと交差する第5の下方交点を決定する、並びに
前記第5の下方交点と関連付けられる第5の下方時間を決定し、前記第1の下方交点は、前記第5の下方交点と関連付けられる前記第5の下方時間に基づいて決定される、
ように構成される請求項11に記載のシステム。 - 前記第1のデータフィルタは、20分の第1の長さを持つ第1の移動ガウス窓を有する、
前記第2のデータフィルタは、100分の第2の長さを持つ第2の移動ガウス窓を有する、
前記第3のデータフィルタは、80分の第3の長さを持つ第3の移動ガウス窓を有する、
前記第4のデータフィルタは、60分の第4の長さを持つ第4の移動ガウス窓を有する、及び
前記第5のデータフィルタは、40分の第5の長さを持つ第5の移動ガウス窓を有する、
請求項11に記載のシステム。 - ある期間内の各時期中に検出される活動量を示す動きデータを取り込む少なくとも1つの動きセンサ、
前記動きデータを記憶するメモリ、及び
少なくとも1つの処理器
を有するウェアラブルな動きトラッカーにおいて、
前記少なくとも1つの処理器は、
休息期間のしきい活動レベルを設定する、
前記動きデータに第1のデータフィルタを適用する、
前記動きデータの第1のデータセットを生成する、
前記第1のデータセット内の最小点を決定する、
前記最小点と関連付けられる最小時間を決定する、
前記最小時間の後に起こる、前記第1のデータセットが前記しきい活動レベルと交差する第1の上方交点を決定する、
前記第1の上方交点と関連付けられる第1の上方時間を決定する、
前記第1の上方時間に対応する前記動きデータ上の第1の位置を決定する、
前記動きデータが前記しきい活動レベルと交差する未処理データの上方交点を決定する、
前記休息期間内の前記第1の上方時間の後に起こる、前記未処理データの上方交点と関連付けられる未処理データの上方時間を決定する、
前記未処理データの上方時間を前記休息期間の上方境界として割り当てる、
前記最小時間より前に起こる、前記第1のデータセットが前記しきい活動レベルと交差する第1の下方交点を決定する、
前記第1の下方交点と関連付けられる第1の下方時間を決定する、
前記第1の下方時間に対応する前記動きデータ上の第2の位置を決定する、
前記動きデータが前記しきい活動レベルと交差する未処理データの下方境界を決定する、
前記未処理データの下方境界と関連付けられる未処理データの下方時間を決定する、
前記未処理データの下方時間を前記休息期間の下方境界として割り当てる、並びに
前記未処理データの上方時間と前記未処理データの下方時間との時間差を計算することにより、前記休息期間の時間量を決定する
ように構成される、ウェアラブルな動きトラッカー。
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US10492720B2 (en) * | 2012-09-19 | 2019-12-03 | Resmed Sensor Technologies Limited | System and method for determining sleep stage |
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CN104391561B (zh) * | 2014-09-30 | 2018-01-26 | 英华达(上海)科技有限公司 | 穿戴式设备进行模式切换的方法及该穿戴式设备 |
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