JP7055388B2 - 運動開始前の情報に基づき最高酸素摂取量を求める方法および装置 - Google Patents

Description

本発明は、運動開始前の情報に基づき最高酸素摂取量を求める方法および装置に関するものである。

特許文献１には、被験者に高負荷を掛けずに簡単に被験者の持久力を算出することが開示されている。被験者に着脱可能に装着される持久力算出装置は、被験者に作用する加速度を測定する加速度センサと、加速度センサにより出力された加速度の値に基づいて、被験者に作用する力積を算出するＣＰＵと、被験者が低速から被験者の成し得る最大限の速度で歩行するように促す情報である歩行情報を出力する表示部又はスピーカとを備えている。ＣＰＵは、表示部又はスピーカにより歩行情報が出力された後に、算出した力積の最大値に基づいて該力積の最大値と相関関係を持つ被験者の持久力を算出する。

特開２００６－２３８９７０号公報

被験者が低速から最大限の速度で歩行するような行為を経ずして、さらに簡易に、持久力、すなわち、最高酸素消費量を算出することが求められている。

本発明の一態様は、被験者の自発運動開始直前の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度の少なくともいずれかの情報を含む事前情報を取得することと、事前情報に基づき被験者の最高酸素摂取量を算出することとを有する方法である。本願の発明者らは、自発運動開始前にもかかわらず、脳血流が上昇すること、心拍数が上昇すること、および筋血管が拡張することを見出すとともに、脳血流の情報、心拍応答、筋血管拡張などが、最高酸素取得量との間に一定の相関があることを見出した。したがって、自発運動開始直前の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度の少なくともいずれかを測定することにより、被験者が低速から最大限の速度で歩行するような行為を経ずして、最高酸素消費量を算出できる。

事前情報を取得することは、被験者が自発運動開始のカウントダウンを行うことを含んでもよい。カウントダウンにより、脳心血管反応がより明瞭に表れ、より確実に最高酸素消費量を算出できる。

被験者の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度の少なくともいずれかの情報を含む身体情報を実質的に連続して記録することと、被験者の運動開始を検出することとをさらに有し、事前情報を取得することは、運動開始前に記録された身体情報から事前情報を抽出することを含んでもよい。被験者の日常的な行動をモニタリングすることにより最高酸素消費量を求めてもよい。事前情報は、自発運動開始直前の、脳血流上昇、心拍応答および筋血管拡張などを示す情報を含んでもよい。

算出することは、事前情報に含まれる、脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度のいずれかの第１の情報についての、自発運動開始直前の第１の期間の前の第２の期間により求められるベースラインに対する第１の期間の曲線下面積値を変数とする一次関数を用いて最高酸素摂取量を求めることを含んでもよい。

本願の他の態様の１つは、被験者の自発運動開始直前の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度の少なくともいずれかの情報を含む事前情報を取得する機能（手段、取得するように構成されたユニット）と、事前情報に基づき被験者の最高酸素摂取量を算出する機能（手段、取得するように構成されたユニット）とを有するシステムである。事前情報を取得する機能を含むシステム、特に、心拍数を取得する機能を含むシステムは、ウェアラブルなコンパクトな端末として提供可能である。

このシステムは、被験者に自発運動開始を示すカウントダウンを通知する機能を有してもよい。システムは、被験者の脳血流、心拍数および全末梢血管抵抗の少なくともいずれかの情報を含む身体情報を実質的に連続して記録する機能と、被験者の運動開始を検出する機能とをさらに有し、事前情報を取得する機能は、運動開始前に記録された身体情報から前記事前情報を抽出する機能を含んでもよい。

算出する機能は、事前情報に含まれる、脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度のいずれかの第１の情報についての、自発運動開始直前の第１の期間の前の第２の期間により求められるベースラインに対する前記第１の期間の曲線下面積値を変数とする一次関数を用いて最高酸素摂取量を求める機能を含んでもよい。

本発明のさらに異なる態様の１つは、被験者の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度の少なくともいずれかの情報を含む身体情報を実質的に連続して記録する機能と、被験者の運動開始を検出する機能と、被験者の運動開始前に記録された身体情報から、被験者の最高酸素摂取量を算出するための運動開始直前の事前情報を抽出する機能とを含むシステムである。

本発明の一態様は、上記に記載のシステムを搭載した携帯端末であってもよい。また、本発明の他の態様の１つは、コンピュータを、上記に記載のシステムとして機能させるための命令を有するプログラム（プログラム製品）であり、適当な記録媒体に記録して提供されてもよい。

モニタリングシステムの概要を示すブロック図。 インターバル速歩の概要を示す図。 ３段階ステップアップ歩行により最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを求める方法を示す図。 ３段階ステップアップ歩行により求められた最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋの推定値と、自転車エルゴメータ負荷漸増法と呼気ガス分析器で求めた最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋとの相関を示す図。 被験者群の特性を示す図。 実験プロトコルを説明する図。 実験結果を示す図。 心拍数ＨＲの圧反射制御を示す図。 実験により得られたデータを示す図。 実験結果を、低体力（ａ）、中体力（ｂ）および高体力（ｃ）の被験者に分けて示す図。 事前情報の例を示す図。 最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋと、脳血流ＣＢＦのＡＵＣ（Ａ）、心拍数ＨＲのＡＵＣ（Ｂ）、総末梢抵抗ＴＰＲのＡＵＣ（Ｃ）の相関を示す図。 脳血流ピーク（ＣＢＦピーク）までの時間と、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋとの相関を示す図。 心拍数ＨＲのＡＵＣと、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋとの相関を示す図。 端末により最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを取得するプロセスを示すフローチャート。 日常活動で最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを取得する例を示す図。 未病マーカーを説明する図。 インターバル速歩の効果の例を示す図。 インターバル速歩の他の効果を示す図。 インターバル速歩と乳製品との効果を示す図。 インターバル速歩と乳製品との他の効果を示す図。

図１に、人の活動をモニタリングするシステムの一例の概要を示している。このシステム（モニタリングシステム）１は、ユーザー（被測定者、被験者）２に装着される携帯型またはウェアラブルの端末（ユーザー端末）１０と、クラウド９、例えばインターネットなどのコンピュータネットワークを介して端末１０と接続されたサーバーシステム５０とを含む。活動量をモニタリングするシステム１は、端末１０のみで提供されてもよく、クラウド９を介してサーバーシステム５０でデータを蓄積し、後日、さらに詳しく、またはアップデートされた方法により解析されるシステムとして提供されてもよい。端末１０の一例は、スマートホン、またはユーザー２の身体に装着できる携帯端末であってもよい。端末１０は、腕時計型や、眼鏡型のウェアラブルな端末であってもよい。

端末１０は、センサー群１１と、センサー群１１から得られたデータを処理する機能を含むプロセッサ１２と、入出力を行うユーザーインターフェイス１３と、携帯電話網などを介してクラウド９に接続可能な通信ユニット１４と、メモリー１５とを含む。センサー群１１は、３軸加速度センサー１１ａ、高度計１１ｂ、脈拍計（心拍計）１１ｃ、体温計１１ｄなどを含み、これらに限定されず、脳血流や全末梢血管抵抗などを測定するセンサーを含んでもよい。高度を測定するセンサー（第１のセンサー）１１ｂの一例は、気圧計である。

プロセッサ１２では、メモリー１５にダウンロードされたアプリケーション（ソフトウェア、以下で説明する処理を実行する命令を含むプログラム）１５ａを展開することにより様々な機能が提供される。プロセッサ１２により提供される機能は、活動量（消費エネルギー量）のモニタリング機能（消費エネルギーモニタリングユニット）２０と、体力測定機能（最高酸素摂取量算出ユニット）２１とを含む。

モニタリングユニット（モニター）２０は、センサー群１１から所定の測定データ１６を取得して、測定データ１６をメモリー１５に一時的に格納する測定ユニット２５と、ユーザー２の活動の種別、例えば、歩行中か、サイクリング中（自転車３での移動中）か、自家用車あるいは他の交通機関で移動中か、休憩中かなどを判断して、活動形態に基づいて所定の推定式により酸素消費量ｅＶＯ_２を推定する酸素消費量推定ユニット（ＶＯ２ユニット）２７と、推定された酸素消費量を用いてエネルギー消費量を求めるエネルギー消費量推定ユニット（ＣＡＬユニット）２８と、推定値および推定に用いられたセンサーの測定値を含めた測定データ１６を、通信ユニット１４を介してサーバーシステム５０に提供するユニット２８と、求められた消費エネルギー量などを、ユーザーインターフェイス１３を介してユーザー２に提供する出力ユニット２６とを含む。

体力測定ユニット２１は、測定データ１６の中から、最高酸素摂取量算出に要する身体データ１７、例えば心拍数１７ａを事前情報１８として取得する（抽出する）機能（事前情報取得ユニット）２２と、事前情報１８に基づきユーザー２の最高酸素摂取量（ＶＯ２ｐｅａｋ）１９を算出する機能（ＶＯ２ｐｅａｋ算出ユニット）２３と、ユーザー２の運動（活動）の開始を判断する自発運動検出ユニット２４とを含む。自発運動検出ユニット２４は、加速度センサー１１ａなどから自発運動の開始を検出してもよく、自発運動の開始をユーザー２に知らせるためのカウントダウン（ＣＤ）を、ユーザーインターフェイス１３を介してユーザー２に提供してもよい。事前情報１８は、心拍数１７ａとともに他の情報、例えば、脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度のいずれかまたは複数の情報を含んでいてもよい。

クラウド９を介して端末１０と通信可能なサーバーシステム５０は、クラウド９を介して測定データ１６を受信するインターフェイス５１と、測定データ１６などを格納するデータベース５２と、端末１０から提供される情報、例えば測定データ１６に基づきユーザー２の活動を解析するユニット５４と、測定データ２９および解析ユニット５４の処理結果に基づいてユーザー２に活動方針などについてのアドバイスを行うサービスプロバイダ（アドバイザー）ユニット５３とを含む。解析ユニット５４は、端末１０のモニタリングユニット２０と、体力測定ユニット２１との機能を備えていてもよい。

アドバイザーユニット（アドバイザー）５３は、定期的にデータベースに格納された、各ユーザーの耐力（最高酸素摂取量）１９、消費エネルギー量の履歴５２ａなどを参照し、各ユーザー２が計画したスケジュールとエネルギー消費量との差をアドバイスしたり、過剰または過少なエネルギー消費に対するアラームを提供したり、生活環境・活動環境のアドバイスを提供するなどの機能を含む。

体力は２０歳代をピークとし、それ以降、１０歳加齢するごとに１０％ずつ低下すると言われており、この体力低下と医療費とに相関があることが知られている。したがって、もし運動処方により、１０％体力が向上すれば、２０％医療費が削減できる。これを目指して、これまで１日一万歩が推奨されてきた。しかしながら、この方法は、個人の体力にあった運動処方ではなく、運動強度が考慮されていない。そのため、体力が上がらない、という問題が指摘されている。

一方、体力の向上には、ジムでマシントレーニングを行うのが、国際標準である。この際、呼気ガス分析によりＶＯ２ｐｅａｋを測定し、トレーニング強度を決定する。しかしながら、場所と時間の制約があり、トレーニングのための費用を考えると必ずしも誰でもできるという方法ではない。それに対して、発明者らは、インターバル速歩トレーニングを提唱している。

図２にインターバル速歩トレーニング（ＩＷＴ）の概要を示している。ＩＷＴとは、各個人の体力に合わせて、速歩と普通歩行を繰り返し行うトレーニング方法であり、速歩目標レベルを最大体力、すなわち、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋの７０％とするトレーニング方法である。また、図１に示したシステム１は、発明者らが提案しているインターバル速歩＆ＩＴネットワークからなる遠隔型個別運動システムとして適用できる。このシステム１には３つの特徴がある。1つ目はインターバル速歩であり、２つ目は携帯型カロリー計、すなわち、端末１０を採用することであり、３つ目はＩＴｎｅｔｗｏｒｋシステム１である。端末１０は、アプリケーション１５ａとして、インターバル速歩のスマホアプリ（ＩＷＴアプリ）を実装できる。ＩＷＴアプリが、活動量計で体力運動データを測定するには、３軸の加速度計と、気圧計の機能を用いるが、これらの機能はすでにスマホ１０に内蔵されている。ＩＷＴアプリは、活動量計のロジックをスマホに搭載し、スマホ１０で体力・運動データを測定、閲覧できるシステムを提供できる。さらに、データをサーバー５０に転送すると、運動効果が自動解析され、ユーザー２は個人の解析結果とそれに基づくアドバイスを閲覧できる。

図２に示すように、ＩＷＴ１０１は、ゆっくり歩き１０２と、早歩き１０３とを３分間ずつ交互にくり返すことを基本としている。もちろん、継続する時間はこれに限定されないが、早歩き１０３の運動強度は，個人の最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋの７０％以上を目標とする。両者を交互に繰り返す理由は，早歩き１０３を連続３分間以上実施するように指導すると、乳酸蓄積によって息切れ、筋肉痛が起こり多くの被験者がトレーニングを継続できなかったからである。

さらに、歩くことは、運動習慣のないほとんどの中高年、多くの若年者が、速歩で最大体力の７０%以上の強度に達するからであり、また、現有の携帯型カロリー計として機能させる端末１０ではランニング中は空中動作が長いため，エネルギー消費量の測定精度に問題があるからである。端末１０で、現有のプロトコルを用いてトレーニング中のエネルギー消費量を「精度よく」測定できるのは最高酸素摂取量が２Ｌ/分以下の人で、歩行系の運動であることが有効である。トレーニング方法は、野外のジョギング中でもエネルギー消費量を精度よく測定できれば、「インターバルジョギング」でもよく、同様に、テニスなどスポーツ種目別にカロリー計が開発されれば，それらの運動でもよい。運動習慣のない体力の低い大部分の中高年者を対象に，運動トレーニングの「体力向上」「生活習慣病予防」「医療費抑制」効果を得るためにはＩＷＴは優れている。

ＩＷＴを始めとする体力増進トレーニングを実施する上での１つの課題は、最大体力（最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋ）を求めることである。従来、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋは、ジムで自転車エルゴメータ、トレッドミルなどの運動負荷装置を用い、負荷漸増し、個人の最大値まで追い込んだときの酸素消費量から求めることがルーチンであった。これに対し、本願の発明者らは、まず、体育館などのフィールドで３段階ステップアップ歩行を実施し、その際の運動量を携帯型カロリー計で測定した値と従来のマシンを使った値が一致することを明らかにし、わざわざジムに行かなくてもフィールドで簡便に最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋが測定できることを明らかにした。

図３に、３段階ステップアップ歩行により最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを求める方法を示している。この方法では、被験者に低速１１１、中速１１２、高速１１３で歩いてもらい、最高速で歩いている際の最後の１分の酸素摂取量１１５を加速度計から推定し、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋとする。具体的には、体育館など平らな床面が確保できる場所で，被験者に携帯型カロリー計を腰に装着させ、安静、ゆっくり１１１、中くらい１１２、最大の速さ１１３の歩行を３分間ずつ段階的に負荷し，最大の速さで歩いたときの最後の1分問のエネルギー消費量を個人の最高酸素摂取量（最大運動強度）ＶＯ２ｐｅａｋとし、その際の心拍数１１６を最高心拍数とする。

図４に、本願の発明者らが測定した、３段階ステップアップ歩行により求められた最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋの推定値と、自転車エルゴメータ負荷漸増法と呼気ガス分析器で求めた最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋに対してプロットした結果を示している。両者が非常によく相関していることがわかる。

しかしながら、３段階ステップアップ歩行も、被験者２が、体育館などに出かけて、最大体力を発揮する状態まで追い込まないといけないという条件がある。体力測定のための時間、労力を考えれば、生活の中で、無理せずに、さらに簡単に最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋが得られることが望ましい。

これに対し、本願の発明者らは、運動開始前の脳心血管反応が、個々の被験者（ユーザー）２のピーク有酸素能力、すなわち最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋと関連することを見出した。自発運動前のカウントダウン（ＣＤ）が脳の活性化と昇圧反応を引き起こし、続いて筋肉の血管拡張が起き、これらの応答は個々の被験者２のピーク有酸素容量ＶＯ２ｐｅａｋに関連付けられることを見出した。

具体的には、図５に示す特性を備えた２７人の青年（ＶＯ２ｐｅａｋ、２５．２－６１．４ｍｌ/ ｍｉｎ/ｋｇ）が５０％ＶＯ２ｐｅａｋで自発的なサイクリングを行い、中大脳動脈の血流速度（脳血流、Cerebral Blood Flow、ＣＢＦ；Ｄｏｐｐｌｅｒ超音波検査）、心拍数（Heart Rate、ＨＲ）、血圧（ＢＰ；Ｆｉｎｏｍｅｔｅｒ）、酸素消費量（ＶＯ２）、心拍出量（Cardiac Output、ＣＯ；ｃＺ法）および総末梢抵抗（Total Peripheral Resistance、ＴＰＲ）を測定した。全被験者は安静２分と最低１分以上の運動を１セットとして、最大８回の試行を繰り返し、５分以上の休憩を取った。８つの試験から無作為に選択された４つの試験では、運動開始は３０秒のＣＤによって合図されたが、残りの４つの試験では運動はＣＤなしで開始された。

図６に具体的な実験プロトコルを示している。８つの試験から無作為に選択された４つの試験では、運動の開始は３０秒のカウントダウン（ＣＤ１）によって合図された（以降において、このプロトコルを「ＣＤ＋」という）が、残りの４つの試験では運動はＣＤなしで開始された（以降において、このプロトコルを「ＣＤ－」という）。ＣＤ＋条件では、運動を始める前に、さらに次の単語ＣＤ２およびＣＤ３が与えられた。ＣＤ２は「１５秒前」という言葉が与えられ、ＣＤ３は、「１０、９、８…１、運動開始」という言葉で運動開始時に与えられた。

図７に、この実験に先行して行われた１４人の青年におけるＣＤ＋およびＣＤ－を用いたサイクル運動の開始前に測定された被験者の身体情報１７を示す。この例においては、身体情報１７として、被験者の脳血流ＣＢＦ、心拍数ＨＲ、心拍出量ＣＯ、平均動脈圧（Mean Arterial Pressure、ＭＡＰ）、相互相関のＺ変換値（Z transformed R(t)、ＺＲ（ｔ）、（Ｒ（ｔ）は、収縮期血圧の変化（Δsystolic arterial pressure）と、心拍数変化（ΔＨＲ）、酸素消費量ＶＯ２、総末梢抵抗ＴＰＲ、および筋組織中の酸素飽和度（組織酸素飽和度、Oxygen Saturation in the muscle tissue、ＳｔＯ２）を含む。図７には、－９０秒から、破線で示したベースラインからの変化（Δ）として表されている。各値の３０秒平均と標準誤差Ｓ.Ｅ.とが１４人の被験者に対するバーとして１秒毎にしめされている。なお、ＺＲ（ｔ）は、移行期、ＣＤの±５秒間および運動の±５秒間には決定されなかった。実線は、ＣＤ＋状態をしめし、点線は、ＣＤ－状態を示す。また、図中の「＊」は、ＣＤ－条件に対して有意な差（Ｐ＜０．０５）がある部分を示す。「（ＣＤ＋対ＣＤ－）×時間」で示す相互作用効果において、全ての変数で有意な差（すべて、Ｐ＜０．００８）が認められた。

図８に、心拍数ＨＲの圧反射制御を示している。時刻ｔの前後の５対のΔＳＢＰおよびΔＨＲ値を使用し、合計１１対の時間ｔにおける相互相関関数をＲ（ｔ）として決定し、次に値をＺ変換することにより、Ｚ変換値ＺＲ（ｔ）を求めた。

図９に、この実験により得られた身体情報１７の値を－９０秒から－３０秒と、－３０秒から開始直前（０秒）までに分けて示している。脳血流ＣＢＦ、心拍数ＨＲ、心拍出量ＣＯ、平均動脈圧ＭＡＰ、変換されたＲ（ｔ）値ＺＲ（ｔ）、総末梢抵抗ＴＰＲ、酸素消費量ＶＯ２、筋肉組織の酸素飽和度ＳｔＯ２の平均値と標準誤差±ＳＥとを示す。ＣＤ＋条件においては、－９０～－３０秒の平均値（ベースライン）と、－３０秒から開始直前（０秒）の値（事前情報）１８との間には有意差（Ｐ＜０．０５）があることがわかる。また、ＣＤ＋条件と、ＣＤ－条件との間にも有意差（Ｐ＜０．０5）があることがわかる。

図１０に、高、中、低の最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋでグループ分けした被験者２のサイクルエクササイズ開始前の身体情報１７、すなわち、脳血流ＣＢＦ、心拍数ＨＲ、心拍出量ＣＯ、平均動脈圧ＭＡＰ、変換されたＲ（ｔ）値ＺＲ（ｔ）、総末梢抵抗ＴＰＲ、酸素消費量ＶＯ２、筋肉組織の酸素飽和度ＳｔＯ２を、ＣＤ＋条件（実線）とＣＤ－条件（破線）で示している。高グループ（（図１０（ｃ））の最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋは、５４．７±１．３ｍｌ／ｋｇ／ｍｉｎ、中グループ（図１０（ｂ））の最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋは、４４．３±０．８ｍｌ／ｋｇ／ｍｉｎ、低グループ（図１０（ａ））の最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋは、３３．５±１．７ｍｌ／ｋｇ／ｍｉｎである。各変数は、－９０から－３０秒におけるベースラインからの変化（Δ）として表されている。なお、ＺＲ（ｔ）は、移行期、ＣＤ１の約±５秒間および運動開始の±５秒間に決定されなかった。ＣＤ＋条件とＣＤ－条件とは有意な差（Ｐ＜０．０５）が認められる。図１０には、各群の９人の対象についての平均と標準誤差（ＳＥ）がバーで１秒毎に示されている。なお、中群のＶＯ２は５人の平均となっている。

これらの測定結果より、ＣＤ＋条件において、ＣＤの、自発運動開始直前の間に、脳血流ＣＢＦ、心拍数ＨＲ、心拍出量ＣＯおよび平均動脈圧ＭＡＰ（ＢＰ）は増加し、総末梢抵抗ＴＰＲは低下し、酸素消費量ＶＯ２は増加した。

図１１に脳血流ＣＢＦを例に示すように、自発運動開始時点Ｔｓの直前の第１の期間Ｔ１（本例においては、－３０秒から０秒）の前の第２の期間Ｔ２（本例においては、－９０秒から－３０秒）により求められるベースラインＢＬに対する第１の期間Ｔ１の曲線上（マイナス）および下（プラス）の面積の積算（曲線下面積：ＡＵＣ）を変数として求めることができる。各変数に対する反応の曲線下面積（ＡＵＣ）を決定すると、脳血流ＣＢＦと心拍数ＨＲのＡＵＣは被験者間で著しく異なり、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋと正の相関があることが分かった（両方、Ｐ＜０．００１）。一方、総末梢抵抗ＴＰＲのＡＵＣは最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋと逆相関した（Ｐ＜０．００１）。したがって、若年男性において、運動開始前のＣＤの第１の期間Ｔ１に対する脳循環系反応の個人差は最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋと関連していることがわかる。

図１２にＣＤ＋条件での第１の期間Ｔ１、すなわち－３０から０秒までの期間における個々の被験者２の最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋと、脳血流ＣＢＦのＡＵＣ（図１２（Ａ））、心拍数ＨＲのＡＵＣ（図１２（Ｂ））、総末梢抵抗ＴＰＲのＡＵＣ（図１２（Ｃ））の関係を示している。白丸の値は、２７名の被験者２のそれぞれの値であり、黒丸の値は平均値±ＳＥである。

これらの図からわかるように、自発運動開始直前の期間Ｔ１の脳血流ＣＢＦ、心拍数ＨＲおよび全末梢血管抵抗ＴＰＲと、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋとは相関があり、脳血流ＣＢＦ、心拍数ＨＲまたは全末梢血管抵抗ＴＰＲから、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを一次関数で求めることができる。したがって、被験者２の自発運動開始直前の期間Ｔ１の脳血流ＣＢＦ、心拍数ＨＲおよび全末梢血管抵抗ＴＰＲの少なくともいずれかの情報を含む事前情報１８を取得することで、事前情報１８に基づき被験者２の最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを算出することができる。なお、図１１および１２においては、脳血流ＣＢＦ、心拍数ＨＲおよび全末梢血管抵抗ＴＰＲについて最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋとの関係を示しているが、心拍出量ＣＯ、血圧ＢＰ、酸素摂取量ＶＯ２および組織酸素飽和度ＳｔＯ２についても同様の傾向が表れていることは明らかであり、これらの情報を事前情報１８として用いてもよい。

図１３に、ＣＤ＋状態におけるＣＤ開始、すなわち、－３０秒から脳血流ピーク（ＣＢＦピーク）までの時間と、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋとの関係を示している。一例は図１１に示す通りである。白丸の値は２７人の被験者におけるＣＤ＋状態の値を示し、黒丸の値は、は平均値±ＳＥを示す。この図からわかるように、自発運動開始直前の期間Ｔ１のＣＢＦピークまでの時間と、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋとは相関があり、ＣＢＦピークまでの時間から、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを一次関数で求めることができる。したがって、被験者２の自発運動開始直前の期間Ｔ１の脳血流ＣＢＦ、心拍数ＨＲおよび全末梢血管抵抗ＴＰＲの少なくともいずれかの情報を含む事前情報１８を取得することで、事前情報１８に基づき被験者２の最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを算出することができる。

図１４に、自発運動開始直前の期間Ｔ１の心拍数ＨＲのＡＵＣ（Ｘ軸）に対する最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋ（Ｙ軸）を示している。したがって、事前情報１８として心拍数ＨＲが取得できれば、図１４に示した一次関数を用いて最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを算出、または近似的に算出できる。

図１５に、端末１０において、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを求めるプロセスをフローチャートにより示している。ステップ１２１において、モニタリングユニット２０は、身体情報１７を含む測定データ１６を連続して取得してメモリー１５に格納する。ステップ１２１において、身体情報１７を含む測定データ１６は実質的に連続して記録されていればよく、過去の全ての測定データ１６を記録してもよく、所定の期間の測定データ１６をサイクリックに記録してもよい。また、連続して記録されることには、測定データ１６が数１０ｍ秒程度の間隔で断続的に記録されることも含まれる。

ステップ１２２において、体力測定ユニット２１の自発運動検出ユニット２４は、測定データ１６に含まれる加速度情報から自発運動開始のタイミングＴｓを取得する。自発運動検出ユニット２４は、被験者２に自発運動開始を示すカウントダウンＣＤを通知する機能を備えていてもよい。

ステップ１２３において、自発運動が検出されると、例えば、ＣＤがゼロになると、事前情報取得ユニット２２は、メモリー１５に記録された、自発運動開始前の身体情報１７の中から、自発運動開始時点Ｔｓに先立つ、自発運動開始直前の事前情報１８を抽出（取得）する。事前情報取得ユニット２２は、自発運動開始直前の第１の期間Ｔ１の事前情報１８と、その前の第２の期間Ｔ２のベース情報とを取得し、第２の期間Ｔ２の情報からベースラインＢＬを定める機能を備えていてもよい。上記においては、第１の期間Ｔ１は３０秒であり、第２の期間Ｔ２は、それに先立つ６０秒の期間であるが、これらの期間に限定されない。

ステップ１２４において、ＶＯ２ｐｅａｋ算出ユニット２３が、事前情報１８に基づき被験者の最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを算出する。ＶＯ２ｐｅａｋ算出ユニット２３は、第２の期間Ｔ２で得られたベースラインＢＬに対する第１の期間Ｔ１の曲線下面積値ＡＵＣを変数とする一次関数を用いて最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを求めてもよい。事前情報１８は、被験者２の自発運動開始直前の脳血流ＣＢＦ、心拍数ＨＲおよび全末梢血管抵抗ＴＰＲの少なくともいずれかの情報を含んでいればよく、典型的には心拍数ＨＲの情報を含む。この場合、図１４に示した一次関数を用いて最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを求めてもよい。事前情報１８は、自発運動開始直前の、脳血流上昇、心拍応答および筋血管拡張を示す情報に対応するものである。これらの処理を行うアプリケーション（プログラム、プログラム製品）１５ａは、記録媒体に記録して提供してもよく、ネットワークを介して提供してもよい。

このように、本願の発明者らは、自発運動開始前３０秒前からカウントダウンをおこなったところ、運動開始前にもかかわらず、脳血流量が上昇し、心拍数が上昇すること、さらに、筋血管が拡張することを明らかにした。これは、運動状態を脳が予測し、運動開始前から、運動に適した循環状態をあらかじめ準備していることを意味する。

さらに、本願の発明者らは、この脳血流の上昇、心拍数応答、筋血管拡張が、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋと比例することを明らかにした。したがって、事前情報１８を用いる方法により、フィールドで、３段階ステップアップ法を実施する前に、カウントダウンを行い、「心拍応答を測定すれば」、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを求めることができる。さらに、一歩進めて、日常生活において、活動量を加速度計で、さらに心拍数を（数十ｍｓｅｃオーダーで）同時連続測定すれば、個人の最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋが推定できる。端末１０は、アプリケーション１５ａとして、この機能を搭載している。

図１６に、端末１０により、日常活動時の心拍数ＨＲと活動量をモニターし、活動の開始直前のＨＲの上昇の程度から最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを推定する一例を示している。最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋの高い人では、運動開始前の事前情報１８に含まれる心拍数ＨＲの上昇度が大きいのに対して、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋの低い人では、心拍数ＨＲの上昇度が小さい。また、上記では、カウントダウンを行うことにより運動開始時点（活動開始時点）を被験者に認識させているが、日常生活または運動において、被験者は自ら運動開始を意識した時点で、脳血流量が上昇し、心拍数が上昇し、筋血管拡張することによる総末梢抵抗の低下がみられ、それらを事前情報１８として取得することができる。被験者は日常生活の中で、無理なく、簡便に最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを知ることができ、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋの変動を、日常的に継続して記録することができる。

端末１０は、モニタリングユニット２０と連動してインターバル速歩トレーニングＩＷＴの実施を被験者２にガイドするインターバル速歩トレーナ機能（インターバル速歩トレーナユニット、ＩＷＴユニット）３０を含む。ＩＷＴユニット３０は、加速度センサー１１ａおよび高度計１１ｂより、ＩＷＴ中の酸素摂取量ＶＯ２を計算する。歩行中の酸素消費量の推定値ＶＯ２を求める推定式（１）については、本願の発明者らの「Yamazaki T, Gen-no H, Kamijo Y, Okazaki K, Masuki S, and Nose H. A new device to estimate VO2 during incline walking by accelerometry and barometry. Med Sci Sports Exerc, 41: 2213-2219, 2009」に開示されている。推定式（１）は、３軸加速度センサーにより測定される単位時間当たりの累積加速度ＶＭ、被測定者（被験者）の単位時間当たりの上昇量Ｈｕおよび被測定者の単位時間当たりの下降量Ｈｄを含む以下の式で与えられる。この文献において、係数ａの平均値は０．０４４、係数ｂの平均値は１．３６５、係数ｃの平均値は０．５５３であり、発明者らの最新の測定結果によると、係数ａの平均値は０．０４６（±標準偏差ＳＤ０．００８）、係数ｂの平均値は１．３２８（±ＳＤ０．１８６）、係数ｃの平均値は０．５９０（±ＳＤ０．１６４）である。
ＶＯ２＝ｗ１・ＶＭ＋ｗ２・Ｈｕ＋ｗ３・Ｈｄ・・・（１）

酸素摂取量（酸素消費量）ＶＯ２の単位はｍｌ／ｋｇ／ｍｉｎ、累積加速度ＶＭの単位はＧ／ｍｉｎ、上昇量Ｈｕの単位はｍ／ｍｉｎ、下降量Ｈｄの単位はｍ／ｍｉｎ、係数ｗ１の単位はｍｌ／ｋｇ／Ｇ、係数ｗ２およびｗ３の単位はｍｌ／ｋｇ／ｍである。係数ｗ１は、上記にて求められた係数ａより、０．０４６±３ＳＤが好ましく、０．０４６±２ＳＤであってもよく、０．０４６±１ＳＤであってもよい。係数ｗ２は、上記にて求められた係数ｂより、１．３２８±３ＳＤが好ましく、１．３２８±２ＳＤであってもよく、１．３２８±１ＳＤであってもよい。係数ｗ３は、上記にて求められた係数ｃより、０．５９０±３ＳＤが好ましく、０．５９０±２ＳＤであってもよく、０．５９０±１ＳＤであってもよい。

酸素消費量ＶＯ２が求められると、以下の推定式（２）により消費エネルギー量ＣＡＬを求めることができる。
ＣＡＬ＝ｋ１・Ｗ・ＶＯ２・Ｃ・・・（２）
体重Ｗは、予めユーザーによりモニタリングユニット２０を介してメモリー１５に格納された値を使用できる。カロリー変換係数ｋ１の一例として、糖質５０％、脂質５０％、蛋白質０％を仮定した値として４．８２５を用いてもよい。求められた消費エネルギーＣＡＬは、出力ユニット２６を介してユーザー２に随意提供されてもよく、クラウド９を介してサーバーシステム５０に提供されてもよい。

ＩＷＴユニット３０は、図２に示した普通歩行１０２をガイドする第１のユニット３１と、速歩１０３をガイドする第２のユニット３２と、ＩＷＴの履歴やＩＷＴによる消費エネルギー量を管理するマネージメントユニット３３とを含む。第１のユニット３１は、数１０ｍ秒程度の適当な間隔で酸素消費量ＶＯ２を推定し、普通歩行１０２の継続時間を管理し、所定の時間、例えば３分が経過すると、速歩１０１への移行を促すガイドを出力する。第２のユニット３２は、求められた酸素消費量ＶＯ２が最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋの７０％を超えると、その速度を維持することを、音声などを用いてガイドし、その後、所定の時間、例えば３分が経過すると、普通歩行１０２へ移行することを促すガイドを出力する。この端末１０においては、体力測定ユニット２１により随時、被験者（ユーザー）２の最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋ１９を測定し、その値を更新することができる。このため、被験者２のその時の状態に合致した条件でＩＷＴをガイドすることができ、被験者２に無理なく、また、体力の増強が見込まれる強度で、ＩＷＴを実施させることができる。

図１７に示すように、近年、新たな未病マーカーが注目されている。これについて、不活動は慢性炎症を引き起こすことが報告されている。炎症が、各種細胞に及べば、生活習慣病を引き起こす。不活動が慢性炎症を引き起こす原因として、本願の発明者らは、筋肉が萎縮し、ミトコンドリア機能が低下するからではないかと想定している。したがって、体力、炎症のモニタリングが未病マーカーとして使用できるのではないかと考えられる。最大体力を無理なく測定できる上記の方法および装置は、健康診断の延長や人間ドックで有用であると考えられる。また、未病から疾病への移行を防止する対策としてＩＷＴは有用である。

図１８に、インターバル速歩（ＩＷＴ）の効果を、何もしない群、１日一万歩の普通歩行群と比較して示している。これは、膝伸展、屈曲筋力、持久力のトレーニングによる上昇度を示し、ＩＷＴ群では、膝伸展、屈曲筋力、持久力が上昇しているのに対して、1日1万歩ではほとんど上昇しないことがわかる。

図１９に、ＩＷＴの効果を最高血圧ＳＢＰと最低血圧ＤＢＰにより示している。体力が増加した、ＩＷＴ群では、最高、最低血圧が低下しているのに対し、体力が増加しなかった１日１万歩では、血圧も低下しないことがわかる。このように、インターバル速歩は１日1万歩より体力向上、血圧低下に効果があり、ほかの生活習慣病指標も改善することが予想される。

図２０に、インターバル速歩の継続者が、日々のＩＷＴ直後に、乳製品を摂取した場合の変化を示している。トレーニング中の乳製品摂取は慢性炎症を抑制することが期待され、未病マーカーの改善を図ることができるからである。図２０は、5ヶ月間の介入による下肢筋力の増加度を示す。下肢筋力の増加は、黒で示す３単位の乳製品を摂取した群において、他の群と比較して大きいことがわかる。炎症反応の指標として、炎症反応のキー遺伝子であるＮＦＫＢ１とＢ２のメチル化を測定した。メチレーションの亢進は、炎症反応の抑制を意味する。黒で示す３単位の乳製品を摂取した群において、他の群と比較して、ＮＦＫＢ１とＢ２のメチル化が亢進していることがわかる。すなわち、トレーニング中の乳製品摂取は慢性炎症を抑制することが分かった。

図２１に、インターバル速歩を継続しているにもかかわらず、血圧と血糖が高止まりしている中高年者に日々のＩＷＴ直後に、乳製品を摂取した結果を示している。ミルク摂取群では、より最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋが上昇し、２４時間の血糖が低下し、頚動脈コンプライアンスが上昇することが分かった。したがって、インターバル速歩中の乳製品摂取は、生活習慣病の症状をさらに改善できることがわかった。

以上に説明したように、体力向上には、個人の体力にフィットしたトレーニングが大切であり、そのために、本発明により、最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋを簡便に測定できることは重要である。体力増進のトレーニングの１つとして、最大体力（最高酸素摂取量ＶＯ２ｐｅａｋ）を意識したインターバル速歩は有用であり、本発明において提供するデバイス（端末）１０により、個々のユーザー２の状態に適当したトレーニングを提供できる。さらに、本発明のデバイスおよび方法は、トレーニングとともに食品の効能検証にも活用できることを開示した。
上記には、被験者の自発運動開始直前の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度の少なくともいずれかの情報を含む事前情報を取得することと、前記事前情報に基づき前記被験者の最高酸素摂取量を算出することとを有する方法が開示されている。前記事前情報を取得することは、前記被験者が前記自発運動開始のカウントダウンを行うことを含んでもよい。上記の方法は、前記被験者の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度の少なくともいずれかの情報を含む身体情報を実質的に連続して記録することと、前記被験者の運動開始を検出することとをさらに有し、前記事前情報を取得することは、前記運動開始前に記録された前記身体情報から前記事前情報を抽出することを含んでもよい。前記事前情報は、自発運動開始直前の、脳血流上昇、心拍応答および筋血管拡張を示す情報を含んでもよい。前記算出することは、前記事前情報に含まれる、脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度のいずれかの第１の情報についての、自発運動開始直前の第１の期間の前の第２の期間により求められるベースラインに対する前記第１の期間の曲線下面積値を変数とする一次関数を用いて最高酸素摂取量を求めることを含んでもよい。
上記には、被験者の自発運動開始直前の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度の少なくともいずれかの情報を含む事前情報を取得する機能と、前記事前情報に基づき前記被験者の最高酸素摂取量を算出する機能とを有するシステムが開示されている。このシステムは、前記被験者に前記自発運動開始を示すカウントダウンを通知する機能を有してもよい。このシステムは、前記被験者の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度の少なくともいずれかの情報を含む身体情報を実質的に連続して記録する機能と、前記被験者の運動開始を検出する機能とをさらに有し、前記事前情報を取得する機能は、前記運動開始前に記録された前記身体情報から前記事前情報を抽出する機能を含んでもよい。前記算出する機能は、前記事前情報に含まれる、脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度のいずれかの第１の情報についての、自発運動開始直前の第１の期間の前の第２の期間により求められるベースラインに対する前記第１の期間の曲線下面積値を変数とする一次関数を用いて最高酸素摂取量を求める機能を含んでもよい。
上記には、さらに、被験者の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度の少なくともいずれかの情報を含む身体情報を実質的に連続して記録する機能と、前記被験者の運動開始を検出する機能と、前記被験者の運動開始前に記録された前記身体情報から、前記被験者の最高酸素摂取量を算出するための運動開始直前の事前情報を抽出する機能とを含むシステムが開示されている。また、上記に記載のシステムを搭載した携帯端末が開示されている。さらに、コンピュータを、上記に記載のシステムとして機能させるための命令を有するプログラムについても開示されている。

１ モニタリングシステム、 １０ ユーザー端末（デバイス）、 ５０ サーバーシステム

Claims (12)

1. 被験者の自発運動開始直前の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度の少なくともいずれかの情報を含む事前情報を取得することと、
   前記事前情報に基づき前記被験者の最高酸素摂取量を算出することとを有し、
   前記事前情報は、前記被験者の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度のいずれかの第１の情報について、前記被験者がカウントダウンの開始により自発運動開始を意識した第１の時点の前のベースラインに対する、前記第１の時点から自発運動開始までを前記カウントダウンする第１の期間の変化を含み、
   前記算出することは、前記第１の情報の前記ベースラインに対する前記第１の期間の変化を変数とする一次関数を用いて前記被験者の最高酸素摂取量を求めることを含み、前記変数は、前記第１の時点から前記第１の情報のピークまでの時間、または、前記第１の期間にわたる前記第１の情報の変化の積算値を含む、方法。
2. 請求項１において、
   前記事前情報を取得することは、前記被験者が前記自発運動開始の前記カウントダウンを行うことを含む、方法。
3. 請求項１または２において、
   前記被験者の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度の少なくともいずれかの情報を含む身体情報を実質的に連続して記録することと、
   前記被験者の運動開始を検出することとをさらに有し、
   前記事前情報を取得することは、前記運動開始前に記録された前記身体情報から前記事前情報を抽出することを含む、方法。
4. 請求項１ないし３のいずれかにおいて、
   前記事前情報は、前記自発運動開始直前の、脳血流上昇、心拍応答および筋血管拡張を示す情報を含む、方法。
5. 請求項１ないし４のいずれかにおいて、
   前記算出することは、前記第１の情報の、前記ベースラインに対する前記第１の期間の曲線下面積値を前記変数とすることを含む、方法。
6. 被験者の自発運動開始直前の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度の少なくともいずれかの情報を含む事前情報を取得する機能と、
   前記事前情報に基づき前記被験者の最高酸素摂取量を算出する機能とを有し、
   前記事前情報は、前記被験者の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度のいずれかの第１の情報について、前記被験者がカウントダウンの開始により自発運動開始を意識した第１の時点の前のベースラインに対する、前記第１の時点から自発運動開始までを前記カウントダウンする第１の期間の変化を含み、
   前記算出する機能は、前記第１の情報の前記ベースラインに対する前記第１の期間の変化を変数とする一次関数を用いて前記被験者の最高酸素摂取量を求める機能を含み、前記変数は、前記第１の時点から前記第１の情報のピークまでの時間、または、前記第１の期間にわたる前記第１の情報の変化の積算値を含む、システム。
7. 請求項６において、
   前記被験者に前記自発運動開始を示す前記カウントダウンを通知する機能を有する、システム。
8. 請求項６または７において、
   前記被験者の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度の少なくともいずれかの情報を含む身体情報を実質的に連続して記録する機能と、
   前記被験者の運動開始を検出する機能とをさらに有し、
   前記事前情報を取得する機能は、前記運動開始前に記録された前記身体情報から前記事前情報を抽出する機能を含む、システム。
9. 請求項６ないし８のいずれかにおいて、
   前記算出する機能は、前記第１の情報の、前記ベースラインに対する前記第１の期間の曲線下面積値を前記変数とする機能を含む、システム。
10. 被験者の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度の少なくともいずれかの情報を含む身体情報を実質的に連続して記録する機能と、
    前記被験者の運動開始を検出する機能と、
    前記被験者の運動開始前に記録された前記身体情報から、前記被験者の最高酸素摂取量を算出するための運動開始直前の事前情報を抽出する機能とを含み、
    前記事前情報は、前記被験者の脳血流、心拍数、全末梢血管抵抗、心拍出量、血圧、酸素摂取量および組織酸素飽和度のいずれかの第１の情報について、前記被験者がカウントダウンの開始により自発運動開始を意識した第１の時点の前のベースラインに対する、前記第１の時点から自発運動開始までを前記カウントダウンする第１の期間の変化を含む情報であって、前記被験者の最高酸素摂取量に一次関数を用いて求めるための変数を含み、前記変数は、前記第１の時点から前記第１の情報のピークまでの時間、または、前記第１の期間にわたる前記第１の情報の変化の積算値を含む、システム。
11. 請求項６ないし１０のいずれかに記載のシステムを搭載した携帯端末。
12. コンピュータを、請求項６ないし１０のいずれかに記載のシステムとして機能させるための命令を有するプログラム。

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