JP7231161B2 - 被験者依存変数および／または体位を考慮するセンサ校正 - Google Patents

Description

本開示は、仰臥位で横たわっている被験者（例えば、患者）に取り付けられたセンサの校正を、被験者を支持する表面（例えば、ベッド）の傾斜の有無を問わずに実行すること、より具体的には、校正プロセス中の被験者の身体の挙上に従ってセンサの仰角を決定することと、身体および重力に関してセンサのアライメントを行うことと、被験者の相対的身体角度または姿勢の真の変化を検出することと、被験者の生理学的および他の身体関連測定の正確な評価を行うことに関する。

無線センサデバイスは、病院内の患者または自宅でのユーザを含む被験者を監視するためにますます使用されるようになってきている。バイタルサインおよび生理学的測定の監視に加えて、無線センサデバイスは、例えば、日中もしくは夜間の体位／姿勢パターンの評価、または患者の床ずれの予防的管理を含む、様々な用途に対して被験者の相対的体位の変化を追跡するのに有用であり得る。例えば、被験者の相対的体位（または姿勢）を客観的に評価するために、センサは、校正、すなわち、重力に関連して被験者の身体フレームにセンサデバイスのフレームのアライメントを可能にするプロセスを必要とすることがある。

センサの適切な校正が実行されない場合、部分的には、センサが、被験者の身体上の異なる位置（または部位）で取り付けられ、および／または被験者（例えば、患者）、もしくは関連付けられた支持体（例えば、ベッド、特に、治療、処置および回復段階に基づいて異なる挙上に調節することができる病院のベッド）に対して異なる配向となっていることがあり、校正されていないセンサから得られたデータを使用して姿勢を区別することが潜在的に難しいため、被験者に装着されたセンサ（例えば、加速度計）によって提供される情報からの正確な姿勢検出は困難になることがある。

校正データは、被験者の身体上の特定の位置および配向におけるセンサの標準化された取り付けから取得され、かつ校正中に身体の挙上がない仰臥位などの標準化された相対的体位から取得され得る。身体上のセンサの標準化された正確な位置または配向、および仰臥位などの０°の身体挙上での校正プロセスのために所望の体位に厳密に固執するのは、体輪郭の変動（例えば、個人間で性別およびボディマス指数が異なる）、センサの取り付け手順を実施する際の人的エラー、および特定のベッドの挙上（例えば、３０°）でベッドに被験者を留めることを必要とすることがある病気状態、病気、臨床的処置等の要因による校正中の理想的な体位の不遵守により実用的に達成可能ではない。

したがって、患者またはユーザが直立と仰臥位（仰臥位の場合、身体の挙上の有無を問わない）にいるときに、実用的な制限を克服することによって校正を実施することを可能にし、相対的な体位の正確な評価を可能にするセンサシステムが必要とされている。

相対的体位の正確な追跡を可能にすることができる、支持面の傾斜の有無を問わない、仰臥位にいる被験者に取り付けられたセンサの校正を実行するための方法、デバイス、およびシステムを提示する。

第１の態様では、被験者に関連付けられたセンサを校正する方法は、センサを被験者の一部分に取り付けることと、被験者の一部分を基準に対して第１の仰角で位置決めすることと、センサを起動させて、重力ベクトルに対して被験者の身体加速に関連付けられたセンサベクトル・ベクトルＶを生成することと、センサベクトル・ベクトルＶを校正することであって、被験者が第１の仰角にある状態でセンサベクトル・ベクトルＶを処理して、第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを生成することと、基準に対する前記被験者の挙上に関連付けられた第２の仰角ηを決定することと、第２の仰角ηを使用して第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを校正して、第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを生成することと、を含む、センサベクトル・ベクトルＶを校正することと、第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを使用して、被験者の生理学的または身体的評価を決定することと、を含む。

第２の態様では、被験者に関連付けられたセンサを校正するシステムは、プロセッサと、プロセッサに結合されたメモリデバイスと、を備え、メモリデバイスは、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、重力ベクトルに対する被験者の身体加速に関連付けられたセンサベクトル・ベクトルＶを決定することと、センサベクトル・ベクトルＶを校正することであって、被験者が基準に対して第１の仰角にある状態でセンサベクトル・ベクトルＶを処理して、第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを生成することと、基準に対する被験者の挙上に関連付けられた第２の仰角ηを決定することと、第２の仰角ηを使用して第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを校正して、第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを生成することと、を含む、センサベクトル・ベクトルＶを校正することと、第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを使用して、被験者の生理学的または身体的評価を決定することと、を行わせる。

第３の態様では、センサデバイスは、１つ以上のセンサと、被験者に取り付けられる１つ以上のセンサを支持するように構成されている構造と、プロセッサと、プロセッサに結合されたメモリデバイスと、を備え、メモリデバイスは、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、重力ベクトルに対する被験者の身体加速に関連付けられたセンサベクトル・ベクトルＶを決定することと、センサベクトル・ベクトルＶを校正することであって、被験者が基準に対して第１の仰角にある状態でセンサベクトル・ベクトルＶを校正して、第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを生成することと、基準に対する被験者の挙上に関連付けられた第２の仰角ηを決定することと、第２の仰角ηを使用して第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを校正して、第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを生成することと、を含む、センサベクトル・ベクトルＶを校正することと、第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを使用して、被験者の生理学的また身体的評価を決定することと、を行わせる。

１つ以上の実施形態によるセンサデバイスを示す。 １つ以上の実施形態によるセンサ校正を実行する方法を示す。 １つ以上の実施形態によるセンサ／身体の挙上なしを想定した仰臥位アルゴリズムにおける校正の例を示す。 仰臥位アルゴリズムにおける校正がセンサ／身体の挙上なしを想定したセンサを校正するために使用されるときに、仰臥位（上パネル）、傾斜位（中央パネル）、直立（下パネル）の３つの体位における、校正されたセンサベクトルのｙ成分および計算された垂直身体角度の理想的な例を示す。 体輪郭を有する被験者の仰臥位（上パネル）および挙上した体位（下パネル）においてセンサを校正するために、仰臥位アルゴリズムにおける校正が適用されるときの、校正されたセンサベクトルｙ成分および計算された垂直身体角度の実用的な例を示す。 基準としての仰臥位（約０°）の体位（上パネル）および約１０°、１５°、２０°、２５°、．．．．６５°のベッド挙上（下パネル）での仰臥位アルゴリズムにおける校正を適用することによって、一連の連続した体位における被験者の垂直身体角度（θ）の計算例を示す。 仰臥位、挙上した体位にいる別途に横たわっている患者、ならびに関連付けられた重力ベクトルとセンサベクトル、センサ仰角（η）、および水平支持面の関係の概略図を示す。 １つ以上の実施形態による、体輪郭および支持面の傾斜を考慮する、センサ仰角を決定するセンサ仰角アルゴリズムを示す。 胸部に取り付けられたセンサデバイスを備えた被験者において、ベッド仰角が約０°～約６５°（Ｘ軸）までの漸増的な変化に対する決定されたセンサ仰角（Ｙ軸）の散布図を示し、入力されたベッドの挙上の中間領域における測定されたセンサの挙上において実質的に線形相関を示す。 １つ以上の実施形態による、センサ仰角アルゴリズムと仰臥位アルゴリズムにおける校正の両方を利用するセンサ角度アルゴリズムを伴う校正を使用して、センサ／身体の挙上の有無を問わず、ユーザが仰臥位にあるときのキャリブレーションを実行する方法を示す。 １つ以上の実施形態による、仰臥位（約０°）の体位（上パネル）での仰臥位アルゴリズムにおける校正、および約１０°、１５°、２０°、２５°、．．．．６５°のベッド挙上（下パネル）でのセンサ角度アルゴリズムを伴う校正を適用することによって、一連の連続した体位における被験者の垂直身体角度（θ）の計算例を示す。 仰臥位アルゴリズムにおける校正（ＳｕｐＣａｌと示される）（左列）対センサ角度アルゴリズムにおける校正（ＳｅｎＣａｌと示される）（右列）を使用して、直立姿勢（上行）と仰臥位姿勢（下行）に対して計算された垂直身体角度（θ）測定値の比較を示す。 １つ以上の実施形態による、身体角度（挙上）のユーザ入力を利用する身体角度アルゴリズムを有する校正および仰臥位アルゴリズムにおける校正を使用して、身体仰角（例えば、ベッド仰角）の有無を問わずに、仰臥位にある被験者の校正を実行する方法を示す。 仰臥位アルゴリズムにおける校正（ＳｕｐＣａｌと示される）（左列）対身体角度アルゴリズムを有する校正（ＢｏｄｙＣａｌと示される）（右列）を使用して、直立姿勢（上行）と仰臥位姿勢（下行）に対して決定された垂直身体角度（θ）の比較を示す。

本開示は、センサ校正を実行することに関し、より詳細には、ベッドのような支持面の傾斜の有無を問わず仰臥位で横たわっている被験者に取り付けられたセンサデバイスの仰角を決定する方法、デバイス、およびシステム、重力に関連して被験者の身体フレームに対するセンサデバイスフレームのアライメントを実行すること、ならびに被験者の相対的な身体角度または姿勢の真の変化を検出することに関する。センサデバイスの例としては、ウェアラブルセンサデバイス、有線または無線のセンサデバイス、ならびに有線および無線の両方の特徴を組み込み得るセンサデバイスのうちの１つ以上が含まれ得るが、これらに限定されない。１つ以上の実施形態において、有線および／または無線のセンサデバイスは、全体的にまたは部分的にウェアラブルであり得る。センサデバイスは、限定されるものではないが、心電図（ＥＣＧ：ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）およびフォトプレチスモグラム（ＰＰＧ：ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｍ）などの生理学的信号、または身体運動（例えば、加速度測定を使用）などの生理学的変数の検知を組み込むことができる。

本説明において、少なくとも以下の組み合わせにおける用語は、当業者によって潜在的に区別可能であるが、言及される場合を除き、便宜上実質的に交換可能に使用され得る。すなわち、「測定」、「検出」および「監視」、「姿勢」および「体位」、「配置」、「位置」および「配向」、「センサ」および「センサデバイス」（一般には、センサデバイスはセンサを含むことを意図されている）、「取り付ける」、「位置付ける」および「マウントする」、「被験者」、「患者」および「ユーザ」、ならびに「決定する」、「計算する」、「演算する」および「導出する」。

本明細書に開示される１つ以上の実施形態は、ベッドにいる患者に取り付けられたセンサを校正する状況において提示されている。このような実施形態は例示的なものであり、状況によって制限されることを意図していない。

以下の説明は、当業者が開示された実施形態およびその修正を製造および使用することを可能にするために提示されており、特許出願の内容およびその要件において提供されている。開示された実施形態および本明細書で説明する原理および特徴に対する様々な修正は、当業者には容易に明らかとなるであろう。したがって、本開示は、本発明を示された実施形態に限定することを意図するものではなく、むしろ、本発明は、本明細書で説明した原理および特徴と一致する最も広い範囲に付与されるべきである。

被験者の生理的または身体的変数を測定するように設計されたセンサは、校正、すなわち、センサが特定の条件（例えば、初期）を捕捉すること、または特定の変数を調整すること、および与えられた個人に応じてセンサ出力をカスタマイズすることを可能にするプロセスを必要とし得る。本開示の１つ以上の実施形態は、例えば、加速度計を含み得る加速度計または微小電気機械システム（ＭＥＭＳ：ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｓｙｓｔｅｍ）を使用して、被験者の身体加速度（身体またはその一部の加速度を含む）を測定し、呼吸、身体姿勢、ステップカウント、コア身体活動、転倒検出等の生理的／身体的変数を測定する際のセンサの校正に関するものであり得る。

センサ校正プロセスを実行することは、要件、仮定および入力に依存して、非常に複雑であったり、単純であったりすることがある。センサが、位置および／または配向の異なる組み合わせでユーザに取り付けられることが許される場合、センサは、重力に関連して、センサまたはセンサフレームを被験者の身体フレームに整合させることによって、測定条件および処理を標準化することができる校正手順を必要とし得る。さらに、校正手順は、所定のまたは所望のまたは「実際の」身体軸に整列させるために、加速度センサの３つの軸の回転を可能とし得る。例えば、校正されていない３軸加速度計データは、身体軸に対して任意に位置決めすることができる。

校正されていないデータのみを利用するセンサは、身体姿勢およびコア身体活動レベルのより低い正確性の監視をもたらすことがある。一方、校正は、３軸センサフレームを被験者の身体フレームにアライメントすることを可能にし（例えば、ｙが「頭部」を指し、ｚが「臀部」を指し、ｘが「右から左」を指す）、１つ以上の実施形態によれば、垂直身体角度（θ）、校正されたセンサＹ軸と負の重力ベクトルとの間の角度等の相対身体角度の真の変化を検出することを可能にし、身体姿勢、コア身体活動レベル、および例えば呼吸に関連する生理学的信号の正確な監視を提供することができる。

センサ校正方法は、被験者上のセンサ取り付けの位置および配向、校正プロセス中の被験者の所望の体位、ならびにセンサ位置および体位に関連する入力に基づいて、大きく異なる可能性がある。本開示の１つ以上の実施形態は、ベッドのような支持面の傾斜の有無を問わず、被験者の体位が仰臥位にあるときに、センサ校正を実行することにより関することがある。

ベッドの挙上またはベッド頭部の挙上は、病院の一部の患者に処方される。ベッドの位置または挙上は、患者の転帰を決定する際の重要なファクタであることがある。例えば、まっすぐに座ると、脳への血流と酸素の供給の停止につながり、脳卒中の患者に非常に有害である可能性がある。一方、横になると頭蓋内圧が上昇し、脳に損傷を与える可能性がある。したがって、脳卒中の患者では、ベッドの挙上の許容レベルが一般的に使用される。別の例では、人工呼吸器（気管内挿管）と経管栄養を受けている患者は、誤嚥を防ぎ、誤嚥性肺炎（または人工呼吸器関連肺炎）を発症するリスクを減らすのに役立つことができるベッドの挙上を３０°～４５°にすることが推奨されている。このような特定の患者群に加えて、ベッド上での平らな仰臥位は、実用的でないか、または一般的に最も快適な姿勢ではないことがある。ベッドの位置または挙上は、他の理由からも有用な変数となりうる。

したがって、挙上したベッドの状態で病院の患者の監視は一般的である。挙上したベッド設定で患者を監視するのに有用なウェアラブルセンサデバイスは、生理学的および身体的変数を正確に提供するために校正から利益を得ることができる。本明細書に開示される１つ以上の実施形態は最初に、重力に対する身体加速度のセンサベクトルを決定し、センサベクトルおよび重力ベクトルを使用してセンサデバイスフレームを被験者の身体フレームに整合させるための複数の回転を決定し、回転行列とセンサベクトルの積によって校正されたセンサベクトルを決定することによって、被験者がベッドまたは他の支持面上に平らまたは仰臥位で横たわっている状態でセンサ校正を実行する「仰臥位アルゴリズムにおける校正」を提供する。しかし、ベッドの挙上が伴う場合、この方法を単独で行うことは、所望される程度に正確ではないかもしれない。

仰臥位アルゴリズムにおける校正の限界を克服し、ベッドの挙上条件で校正を実行するために、本開示は、「センサ角度アルゴリズムを用いた校正」および「ベッド角度アルゴリズムを用いた校正」を提示し、一方または両方の方法が仰臥位アルゴリズムにおける校正と関連して使用され得る。センサ角度アルゴリズムを用いる校正では、校正プロセス中の重力に対する身体加速度の捕捉されたセンサベクトルを使用して、体輪郭および支持面の傾斜を考慮しながら、センサ仰角が自動的に決定され得る。ベッド角度アルゴリズムを用いた校正は、身体仰角のユーザ入力を取得し得る。次いで、自動的に決定されたセンサ仰角またはユーザ入力された身体仰角のいずれかを使用して、両方の方法が、センサベクトル、センサ／身体の仰角および重力ベクトルを使用して、センサデバイスのフレームを身体のフレームに整合させるために複数の回転を決定し、回転マトリクスとセンサベクトルの積によって校正されたセンサベクトルを決定し得る。さらに、被験者が直立しているか、またはそうでなければ仰臥位にはないかどうかの情報を自動的に決定することができる１つ以上の実施形態が説明される。

当業者は、本発明の趣旨および範囲内においてパッチ形態ファクタの無線センサに限定されず、加速度計、ジャイロスコープ、および／または圧力センサを含め、全部または部分的な無線デバイスを含む種々のセンサデバイスが利用され得ることを容易に認識する。加速度計の例としては、非限定的に、３軸加速度計、１軸加速度計、２軸加速度計を含むことができ、これらはいずれもＭＥＭＳ加速度計であってもよい。

センサ仰角の検出およびセンサ校正の様々な実施形態が、添付の図面と併せて以下の説明で述べる。

図１は、１つ以上の実施形態に従った、呼吸などの１つ以上の生理学的測定および／または姿勢、コア身体活動、転倒検出等の１つ以上の身体的測定の正確な測定を可能にするように、センサ仰角を決定し、センサ校正を実行するセンサデバイス１００を示す。図示されたセンサデバイスの１つ以上の特徴は、部分的に無線および／または有線のセンサデバイスにも適用可能であることがあり、したがって、図１の無線特徴は、センサデバイス１００を制限するものではないと考えるべきである。センサデバイス１００は、図示のように、センサ１０２、センサ１０２に結合されたプロセッサ１０４、プロセッサ１０４に結合されたメモリ１０６、メモリ１０６に結合されたアプリケーション１０８、およびアプリケーション１０８に結合された送信機１１０を含み得る。当業者は、センサデバイス１００は、他の構成要素を含むことができ、センサデバイス１００の構成要素は、多様な異なる方法で結合することができ、そのような修正は、本発明の趣旨および範囲内にあることを容易に認識する。

１つ以上の実施形態において、センサデバイス１００は、被験者に対して任意の配向で、その目的に好適な被験者の任意の位置で取り付けられ得る。１つ以上の実施形態において、センサデバイス１００は、被験者に対して胸部装着され得る。センサ１０２は、被験者からデータを取得し、そのデータをメモリ１０６およびアプリケーション１０８に送信し得る。プロセッサ１０４は、アプリケーション１０８を実行して、呼吸を含む被験者の生理学的測定、身体姿勢、コア身体活動、および／または転倒検出を含む身体関連測定に関する情報を監視し得る。その情報は、送信機１１０に提供され、次いで、例えば、人間または別のデバイスによる分析、または他の目的のために送信され得る。

１つ以上の実施形態において、センサ１０２は、電極を備えた埋め込みセンサ、加速度計および／または光学システムのいずれかを含むことができ、プロセッサ１０４は、マイクロプロセッサを含み得る。当業者は、プロセッサ１０４、メモリ１０６、アプリケーション１０８、および送信機１１０のために種々のデバイスを利用することができ、そのような修正または詳細は、本発明の趣旨および範囲内にあることを容易に認識する。

１つ以上の実施形態において、ウェアラブルデバイスは、例えば、底部にヒドロゲルを備える２つの表面電極、バッテリー、埋め込み型プロセッサまたはシステムオンチップの電子モジュールならびに他の電子部品および回路、ＭＥＭＳ３軸加速度計、光学センサ、および低電力ブルートゥース（登録商標）（ＢＬＥ：Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）トランシーバを組み込んだ、胸部に身につけられた接着性パッチバイオセンサを有し得る。ウェアラブルデバイスは、部分的に（半）使い捨て可能、使い捨て可能、および／または再利用可能であってもよい。

１つ以上の実施形態において、校正プロセスまたは手順は、センサデバイス１００の電源がオンにされ、被験者（典型的には、ヒト被験者の胸部領域）に取り付けられた後に開始し得る。校正プロセスは、センサデバイスが、手動で開始することによって（例えば、センサデバイス１０２上に設けられたボタンを押すことによって、もしくは遠隔から信号を提供することによって）、センサデバイスが被験者に取り付けられるたびに繰り返されてもよく、または、挙上なしの仰臥位、挙上ありの仰臥位、直立等の被験者の安定した体位を自動的に決定して、それに応じてセンサを校正することができる。

図２は、１つ以上の実施形態による、センサデバイス１００などのセンサデバイスを使用して、センサ仰角を決定し、センサ校正を実行するための方法２００の高レベルの例を示す。方法２００は、センサが被験者の身体に取り付けられた後に、ブロック２０２において、手動で開始すること（例えば、センサデバイス１０２上に設けられたボタンを押すこと、スマートフォンまたはタブレット上のユーザインターフェース・アプリケーション上のボタン、トグルまたはタイルを押すこと、または遠隔的に信号を提供することによる）によって、または被験者者の安定した体位に基づいて自動的に開始することによって、身体加速度のセンサベクトルを決定することを伴う。１つ以上の例において、身体加速度のセンサベクトルは、ＭＥＭＳを含むがこれに限定されない任意の好適な加速度計によって決定してもよいが、本技術分野の１つ以上のデバイスが、加速度計に加えて、またはこれの代替として使用されてもよい。

ブロック２０４では、センサベクトルは、１つ以上の実施形態において、水平面（例えば、地球表面）または確立された基準フレームに対する任意の他の面もしくは方向などの基準面と比較して、被験者の身体に取り付けられたセンサデバイス１００の仰角を決定するように処理される。センサ仰角を計算する代わりに、校正プロセスのための代替変数として身体仰角を入力することができる。

ブロック２０６では、センサデバイス１００の校正が、ブロック２０２で決定されたセンサベクトル、ブロック２０４で決定されたセンサ仰角、またはブロック２０４で決定された被験者または他のユーザによる身体仰角の入力、および重力ベクトルを使用して実行される。

１つまたは複数のファクタ（例えば、１つ以上の条件）およびユーザ入力に基づいてセンサ校正を実行するための方法をこれから提示する。図３に示す方法３００は、全く傾斜のないベッドなどの水平支持面上に被験者が仰臥位で横たわることができ、被験者に取り付けられたセンサデバイス１００の配向に関する情報が入力される、仰臥位アルゴリズムにおける校正の例である。仰臥位アルゴリズムにおける校正は、１つ以上の実施形態に従って、校正プロセス中のセンサ／本体の挙上なし（必要な初期条件）を想定することができる。

図３は、１つ以上の実施形態に従った、仰臥位アルゴリズムにおける校正のための方法３００を示す。ステップ３０２において、安定した仰臥位下での被験者の身体加速度の１つのサンプルまたはサンプルの集合は、１つ以上の実施形態に従って、センサベクトル

としてセンサデバイス１００から取得されることができ、センサは３軸加速度計であり、［ｘ ｙ ｚ］は３軸における加速度値とすることができる。捕捉されたセンサベクトルは、ステップ３０４において、式

によって、センサベクトルのＸＹ平面に対するｙ軸の角度としてαを計算するために使用され得る。計算された角度αにより、Ｚ軸の周りのα°に対するセンサベクトルのＸＹ平面の回転を表す回転行列Ｒ_１が計算され得る。回転が左手の法則を使用して適用されるか、または右手の法則を使用して適用されるかどうかとセンサ構成によって、回転行列は異なることがある。Ｒ_１の例は、１つ以上の実施形態によれば、［（－ｃｏｓα）ｓｉｎα ０；ｓｉｎα ｃｏｓα ０；０ ０ １］とすることができる。

同様に、別の角度βは、ステップ３０８で与えられる式

によって、捕捉されたセンサベクトルを使用して計算され得る。決定された角度βにより、ステップ３１０を介して、ｘ軸周りのβ°に対するセンサベクトルのＹＺ平面の回転を表す回転行列Ｒ_３が計算され得る。１つ以上の実施形態によれば、Ｒ_３の例は［１ ０ ０；０ ｃｏｓβ（－ｓｉｎβ）；０ ｓｉｎβ ｃｏｓβ］とすることができる。回転行列Ｒ_１およびＲ_３を使用して、中間回転行列Ｒ_ｓが、ステップ３１２のように、Ｒ_３およびＲ_１の内積として決定され得る。

１つ以上の実施形態において、方法３００は、対称的に身体を二分する身体の正中線に関して、センサデバイスが傾いているか、平行であるか、垂直であるか等のセンサの配向に関する入力を含み得る。ステップ３１４において、身体上のセンサ配向は、例えば、センサデバイス１００上の入力を手動で使用して入力されるか、遠隔的に入力されるか、またはスマートフォン、タブレット等の別のデバイス上のユーザインターフェース・アプリケーション上の配向入力を選択することによって入力され得る。センサ配向の入力に従って、ステップ３１６において、直立姿勢にいる被験者に対する理想的なセンサベクトル

が決定され得る。１つ以上の実施形態において、直立ベクトル・ベクトルＶ_ｕにおけるセンサベクトルは、例えば、身体正中線に関連して４５°傾斜、平行および垂直のセンサ配向に対して、［－０．７０７－０．７０７ ０］もしくは［０ －１ ０］または［－１ ０ ０］のいずれかとすることができる。

ステップ３１８において、中間回転行列Ｒ_ｓと理想的な直立センサベクトル・ベクトルＶ_ｕの積が計算され、ベクトルＶ_ｕを与え得る。ここで、角度ζは、ステップ３２０において与えられるように、式

によって決定され得る。計算された角度ζにより、ステップ３２２を介して、ｚ軸周りのζ°に対するセンサベクトルのＸＹ平面の回転を表す別の回転行列Ｒ_２が計算され得る。Ｒ_２の例は、１つ以上の実施形態に従って、［（－ｃｏｓζ）（－ｓｉｎζ）０；ｓｉｎζ（－ｃｏｓζ）０；０ ０ １］とすることができる。センサを校正するために必要とされる３つの異なる回転（Ｒ_１、Ｒ_３、Ｒ_２）の決定により、回転行列Ｒは、ステップ３２４のように、Ｒ_２とＲ_Ｓの乗算（Ｒ_ｓ＝Ｒ_３×Ｒ_１）によって決定され得る。仰臥位アルゴリズムにおける校正に従って取得された回転行列Ｒを使用して、入力センサベクトル・ベクトルＶは、ステップ３２６のように、式

によって校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを取得するように回転することができる。したがって、方法３００におけるような仰臥位アルゴリズムにおける校正は、被験者が仰臥位にあり、横臥面またはベッドの挙上がないときに、重力ベクトルに関連して被験者のフレームに対するセンサデバイス１００（例えば、センサ装置フレーム）の校正またはアライメントを可能にする。

身体フレームに整合するセンサベクトルに適用される回転の後、垂直身体角度（θ）は、一実施形態に従って、

として、校正されたセンサＹ軸と直立負の重力ベクトル

との間の角度として計算され、ベクトルＧ_ｕに関連して相対身体角度を評価することができる。計算された垂直身体角度度（θ）は、さらに、θの大きさに依存して、直立、上下逆、傾斜、仰臥位、腹臥位を含む被験者の姿勢を決定するために使用することができる。

図４は、方法３００を使用して、任意の身体の挙上なしで仰臥位で横たわっている「理想的な」上半身（例えば、いかなる体輪郭もなく）に取り付けられたセンサデバイス１００の校正を実行する例を示す。上パネル４１０は、理想的な人体が任意の挙上なしで仰臥位にあるときに、校正されたセンサベクトルのｙ成分（点線の矢印）および計算された垂直身体角度θ（３６０°のダイヤル上で角度を指す実線の矢印）を示す。仰臥位で方法３００を使用したキャリブレーション後、θ値は仰臥位で９０°の身体角度を示し得る。身体支持面（例えば、ベッド）が、４２０（中央パネル）で示されているように、水平面と比較して３０°に挙上されるときに、校正されたｙ軸および垂直身体角度θは、身体挙上における対応する３０°の変化（すなわち、θ値は、仰臥位と比較して３０°の変化がある状態で６０°とすることができる）を示す。身体の挙上が下パネル４３０のように直立置に変化し続ける場合、校正されたｙ軸および垂直身体角度θは、水平面と比較して９０°の身体挙上における対応する変化を示すことができる（すなわち、θ値は、仰臥位と比較して９０°の変化がある状態で０°とすることができる）。したがって、センサデバイス１００の校正は、被験者の姿勢を決定するために使用され得る垂直身体角度θを含む相対的身体角度における相対的変化の追跡を可能にし得る。

いかなる体輪郭もない理想的な身体とは対照的に、人体は、矩形のプリズムまたは円柱の形状ではなく、例えば、上半身の輪郭に応じて異なる大きさおよび様々な形状にさらされる。したがって、センサデバイス１００が典型的な人体に取り付けられるときに、センサデバイスフレームは、性別、ボディマス指数、取り付け部位等に依存して、特定の挙上（例えば、角度配向）（例えば、２０°にまで）にさらされ得る。

例えば、図５の上パネル５１０に示されるように、被験者が、挙上なしで水平面（例えば、ベッド）上に仰臥位で横たわっているときに、センサデバイス１００が、特定のレベルの挙上（水平面に対して正または負）を経験することがある。このような場合、方法３００は、校正中のセンサの挙上を定量化しないか、または考慮しないことがある。例えば、体輪郭によるセンサの挙上は、方法３００を使用して仰臥位について計算された垂直身体角度θにおいて無効にすることができ、結果として９０°の値をもたらす。したがって、方法３００における本体の真の相対位置における偏差は、体輪郭によって引き起こされるセンサ仰角にほぼ等しくなる。しかし、図５の下パネル５２０に示されているように、同じ方法３００がセンサデバイス１００を校正するのに適用され、被験者が０°のベッドの挙上（仰臥位）ではなく、４５°のようなかなりのベッドの挙上で適用される場合、相対的な身体角度は、大きな誤差が生じる可能性がある。例えば、垂直身体角度が、真の相対身体角度４５°の代わりに９０°として定量化される可能性がある。したがって、挙上した仰臥位に対する方法３００の適用は、相対的身体角度および、結果として導出される身体姿勢評価における誤差を潜在的に大きくする可能性がある。

図６は、一連の連続した体位を実施する一例の被験者における計算された垂直身体角度（θ）を示す。図において、方法３００は、被験者が仰臥位（すなわち、ベッドの挙上が約０°）で体位を有する場合にセンサを校正するために使用され、計算されたθ値は、上パネル６０２に示される。したがって、計算されたθ値は、直立した体位に対して約１０°、仰臥位の体位に対して約９０°である。０°のベッドの挙上で校正を行うことは、方法３００のために意図される使用ケースのシナリオであり、上パネルのように結果として生じる垂直身体角度（θ）は、挙上したベッド角度における使用ケースのシナリオの比較のための基準θ値とみなすことができる。

被験者が１０°、１５°、２０°、２５°、．．．、および６５°のベッド挙上のいずれかで体位を有するときに、方法３００がセンサを校正するために使用される場合、計算されたθが下パネル６０４に示される。挙上した仰臥位の位置（１０°～６５°のベッドの挙上）において方法３００を使用して校正を実行することは、下パネル６０４のように、０°のベッド挙上での仰臥位の位置からの基準θ値（上パネル６０２）と比較して、計算されたθ値において誤差または偏差を示す。図６００では、ベッド挙上によるセンサ／身体挙上が大きいほど、０°のベッド挙上で取得された基準身体角度値と比較して、導出された垂直身体角度の誤差が大きくなる。したがって、大きくなったベッド挙上で方法３００を実行することは、ベッド挙上量に依存して、決定された垂直身体角度度（θ）に対してわずかな誤差から実質的な誤差までをもたらすことがある。このような誤差は、０°のベッド挙上からの所望の初期条件における偏差または他の理由により、ベッド挙上で適用されるときに、方法３００において生じることがある。

実際、大きくなったベッド挙上で方法３００を使用した校正は、身体姿勢の重大な混乱を引き起こすことがある。例えば、身体姿勢の分類のために設定されたθのベッド挙上量および閾値に依存して（一実施形態によれば、θ＜３０°は直立を指すことができ、θ＞６５°は仰臥位を指すことができ、３０°～６５°のθは傾斜を指すことができる）、大きくなったベッド挙上でセンサを校正するために方法３００が使用される場合、例えば、直立姿勢が傾斜または仰臥位として誤って分類されることがあるか、または傾斜姿勢が仰臥位として誤って分類されることがある。

図６の上パネル６０２を考えてみると、これは、方法３００を使用して仰臥位における校正した後に決定された垂直身体角度（θ）を示す。このような条件下で、直立した被験者の垂直身体角度（θ）は約１０°（例えば、上半身の輪郭により正確な０°ではない）であり、仰臥位の被験者の垂直身体角度（θ）は約９０°であると決定される。上パネル６０２が示すように、決定された垂直身体角度（θ）は、約０°、１０°、１５°、２０°、．．．６５°のベッド挙上の対応する変化に対して、方法３００が約０°のベッド挙上（仰臥位）でセンサを校正するために使用される場合、約９０°から段階的に減少する。

他方、下パネル６０４では、測定された垂直身体角度（θ）の精度は、仰臥位（すなわち、０°）以外の大きくなったベッド仰角での校正に悩まされる可能性がある。例えば、下パネル６０４は、５°ずつ増分したベッド仰角１０°～６５°の各々で校正した後に決定された垂直身体角度（θ）を示し、示された実施例では、約２０°～約６０°の範囲の各角度における矛盾または誤差を示す（約０°で校正を実行し、上パネル６０２において示されているような直立姿勢イベントを考慮することに関連して）。したがって、仰臥位アルゴリズムにおける校正のみは、約１０°～約６５°の間のベッド仰角では信頼できないように思われ、上述のように、身体角度および身体姿勢の結果として生じる決定を誤らせることがある。

したがって、ベッド挙上によるセンサ仰角の決定が、１つ以上の実施形態において、センサの校正の一部として考慮され得る。すなわち、校正アルゴリズムは、ゼロベッド挙上を想定すべきではなく、可能なセンサ仰角を単純に補償または無効にするべきではない。むしろ、センサ仰角が任意のベッド挙上で決定することができ、センサデバイスのフレームは、理想的な０°の挙上（例えば、水平地球面）を参照して、ボディフレームに整合され得る。１つ以上の実施形態において、身体上のセンサの実際の相対位置を追跡することができ、それによって、挙上したベッド角度でも校正を可能にする。

図７は、仰臥位および挙上した体位でベッド（例えば、病院ベッド）に横たわっている患者の例の概略図７００を示す。右パネルの上および中央の図７２０、７３０は、それぞれ仰臥位および挙上した体位において、上胸部にセンサを取り付けた患者を示し、関連する重力ベクトル（Ｇ）とセンサベクトル（Ｖ）との間の関係が、所与の体位について図示されている。右パネルの下図７４０は、挙上した体位での代表的なセンサベクトル、重力ベクトル、ＸＹ水平センサ平面に対するセンサベクトルの回転、センサ仰角（η）、および水平支持面を図示する。図７に示す関係を利用して、水平面および重力に対するセンサベクトルを使用して、センサ仰角を自動的に導出することができる。

図７に示された例では、参照番号７１０は、仰臥位の位置で病院ベッドに横たわっている（患者およびベッドフレームは実線で描かれている）のと、病院ベッドの一部が傾斜して患者に対して上半身の挙上を与えるときに（この場合、ベッドフレームおよび患者は点線で描かれている）、センサを（１つ以上の実施形態によれば胸部に）取り付けられた患者の例を示す。ベッド挙上の変化は、センサ仰角と呼ばれる、水平面に対する被験者上のセンサの正面の（ＸＹ）平面への特定の挙上を引き起こすことがある。

７２０では、図７は、実質的に仰臥位の被験者（左パネル７１０における実線表示）および関連付けられたセンサデバイスを示す。ベクトル・ベクトルＧは重力を示し、ベクトル・ベクトルＶはセンサベクトルを示す。被験者上のセンサ取り付け部位が理想的に平らで、体輪郭が影響しない場合、ベクトル・ベクトルＧとベクトル・ベクトルＶは整合される。上図７２０のように、センサと重力は、本体の輪郭により完全に整合されないことがある。中央図７３０は、病床が挙上し、上半身の挙上をもたらし（左パネル７１０における点線表現）、センサベクトル・ベクトルＶが、重力ベクトル・ベクトルＧから逸脱して示されるシナリオを示す。下図７４０は、挙上した身体条件でのセンサベクトルが、センサベクトルに角度δの回転を適用して、センサベクトルのＸＹ平面と整合し、回転したセンサベクトルと重力ベクトルとの間の角度γを計算することによって、水平支持（または接地）面に関連してセンサ仰角ηを計算するためにどのように使用され得るかを示す。

所与のセンサベクトルに対して、センサ仰角ηは、図８に示されるセンサ仰角アルゴリズム８００によって決定することができる。ステップ８０２において、センサベクトル・ベクトルＶは、ステップ３０２のプロセスと同様のプロセスを使用して、ＭＥＭＳ（例えば、加速度計）によって決定され得る。例えば、安定した仰臥位の下での被験者の身体加速度の１つのサンプルまたはサンプルの集合は、１つ以上の実施形態に従って、センサベクトル

としてセンサデバイス１００から取得されることができ、センサは３軸加速度計であり、［ｘ ｙ ｚ］が３軸における加速度値である。ステップ８０４は、式

のように、角度δを決定し、

は、

によって決定されたセンサベクトル・ベクトルＶのＸＹの大きさであり、

は、

によって決定されたセンサベクトル・ベクトルＶの全体の大きさである。回転行列Ｒ_ｙは、ステップ８０６においてＹ軸周りのδ°によってセンサベクトルのＸＺ平面を回転するために決定され得る。回転が左手の法則を使用して適用されるか、または右手の法則を使用して適用されるかどうかとセンサ構成によって、回転行列は異なることがある。Ｒ_ｙの例は、１つ以上の実施形態によれば、［１ ０ ０；ｃｏｓδ（－ｓｉｎδ）０；０ ｓｉｎδ ｃｏｓδ］とすることができる。ステップ８０８において、ＸＹ平面ベクトルＸＹ状の回転したセンサベクトルＶは、Ｒ_ｙとベクトルＶの積によって決定され得る。ステップ８１０では、理想的な仰臥位の位置（０°）でのベクタＸＹベクタと重力ベクトル・ベクトルＧ_Ｓとの間の角度γが式

によって決定され得、ベクトルＧ_Ｓは、一実施形態によれば、［０ ０ １］とすることができる。決定されたγ角度により、センサ仰角ηが、ステップ８１２において、式η＝９０－γによって決定され得る。したがって、被験者が任意のベッド挙上がある状態で仰臥位にある場合、センサ仰角アルゴリズムは、測定されたセンサベクトルを使用してベッド挙上によるセンサのＸＹ平面をもたらす挙上角度ηを自動的に決定することができる。

図９は、胸部にセンサデバイスが取り付けられた状態で被験者において、０°～６５°（Ｘ軸）までのベッド仰角の漸増的変化に対して決定された例示的なセンサ仰角（Ｙ軸）散布図を示し、入力されたベッド挙上の範囲に対して測定されたセンサ挙上において全体として実質的に非線形の関係を示す。仰臥位および直立体位付近でのベッド挙上のわずかな漸増変化は、身体の適合性による身体挙上の実質的な変化を生成しないことがあるため、非線形応答が特に低位および高位でのベッド挙上における漸増変化に対して明白である。プロットによって示されるように、被験者の身体がベッド平面に良好に適合する場合、ベッド仰角の範囲に対して線形関係がそれでも可能であり得る。

ベッド挙上の変化に対する全体的なセンサ仰角応答は、体輪郭における変動、ボディマス指数、被験者状のセンサの配置によって影響される個人間で大きく変動する可能性がある。線形範囲外のより低い、またはより高いベッド挙上の値では、センサ仰角は、例えば、前かがみの姿勢またはだぶついた筋肉塊上のセンサ配置により、より非線形的方法で劇的に変動することがある。

図１０は、１つ以上の実施形態による、センサ仰角アルゴリズム８００と仰臥位アルゴリズムにおける校正３００の両方を利用し得るセンサ角度アルゴリズムを伴う校正１０００を使用して、センサ／身体挙上の有無を問わず、被験者が仰臥位にあるときに校正を実行する方法を示す。ステップ１００２において、センサデバイス１００は、被験者に取り付けられることができ、ステップ１００４において、センサデバイス１００に関連付けられたＭＥＭＳが起動され得る。ステップ１００６において、センサベクトル・ベクトルＶは、例えば、ステップ３０２または８０２のプロセスと同様のプロセスを使用して、ＭＥＭＳから決定され得る。

ステップ１００８において、センサ仰角アルゴリズム８００が実行されて、センサベクトル・ベクトルＶを使用してセンサ仰角ηを決定し得る。センサ仰角ηが、ステップ１０１０のように、出力され得る。ステップ１０１２において、計算されたセンサ仰角ηにより、回転行列Ｒ_ｘがＸ軸周りのη°に対するセンサベクトルのＹＺ平面を回転するために決定され得る。

ステップ１０１４において、仰臥位アルゴリズムにおける校正３００がセンサベクトル・ベクトルＶを使用して実行されて、校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを決定し得る。ステップ１０１６において、校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓが回転行列Ｒ_ｘを使用して回転され、センサ仰角ηを考慮した校正されたセンサベクトル

を取得し得る。校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηが、ステップ１０１８において出力され、例えば、垂直身体角度および姿勢、呼吸、コア身体活動、ならびに転倒検出を含む生理学的および身体的評価の処理のために使用され得る。したがって、センサ角度アルゴリズムを伴う校正１０００は、患者がベッドのような支持面に横たわっているときに、挙上の有無を問わず、センサの校正を可能にし、センサ挙上を考慮する追加の回転を実施することによって、単独で使用される仰臥位アルゴリズムにおける校正３００の限界を克服する。

見られるように、システム、デバイス、および方法の１つ以上の実施形態によれば、センサ角度アルゴリズムを伴う校正１０００は、センサ仰角を自動的に決定し（センサ仰角アルゴリズム８００を介して）、初期センサベクトルを使用して、仰臥位アルゴリズムにおける校正３００と併せてセンサ１００を校正することによって、支持面の傾斜の有無を問わず、例えば、ベッドに仰臥位で横たわっている被験者に対してセンサの校正を実行することを可能にする。したがって、方法１０００は、方法３００および方法８００を組み込み、センサの真の校正のために追加の回転を実行する。全体的に、方法１０００は、体輪郭またはベッド／身体挙上によるセンサ仰角を正確に定量化し、水平面に関してセンサを重力ベクトルに整合させ、身体上のセンサの真の相対位置の正確な追跡を可能にし、仰臥位と同様に挙上したベッド角度での校正を可能にする。

図１１は、比較のための基準として仰臥位（約０°）の体位（上パネル１１０２）での仰臥位アルゴリズムにおける校正３００を適用し、１つ以上の実施形態による、約１０°、１５°、２０°、２５°、．．．．６５°のベッド挙上（下パネル１１０４）でのセンサ角度アルゴリズムを伴う校正１０００を適用することによって、一連の連続した体位を実施する被験者における垂直身体角度（θ）の計算例１１００を示す。図１１の下パネル１１０４における垂直身体角度値と（仰臥位アルゴリズムにおける校正３００で取得された）図６の下パネル６０４との比較は、センサ角度アルゴリズムを伴う校正１０００が、挙上したベッド角度に対する仰臥位アルゴリズムにおける校正３００の適用と比較すると、θ値の誤差を大幅に低減し得ることを示している。

例えば、上パネル１１０２は、意図された使用事例シナリオとして、例えば、０°のベッド挙上での仰臥位アルゴリズムにおける校正３００で取得された垂直身体角度（θ）を示し、これは、挙上したベッド角度での使用事例シナリオの比較のための基準θ値とみなされ得る。したがって、垂直身体角度θは、０°のベッド挙上の状態で、直立で約１０°、仰臥位で９０°である。θ値は、ベッド挙上の段階的増加に対する段階的減少を示す。図１１の上パネル１１０２におけるデータは、図６の上パネル６０２におけるデータと比較可能である。

下パネル１１０４は、５°ずつ増分したベッド仰角１０°～６５°の各々でセンサ角度アルゴリズムを伴う校正１０００を使用して実行される校正によって取得された垂直身体角度（θ）を示す。特に下パネル６０４と対照的に見られるように、下パネル１１０４は、センサ角度アルゴリズムを伴う校正１０００が、より高いベッド／身体挙上での校正を実行しながら、垂直本体角度（θ）における不正確さを除去するのに役立ち得ることを示す。特に、校正の様々な仰角にわたる垂直身体角度（θ）の変動は、理想的な基準（上パネル１１０２）に対して、５°ずつ増分した１０°～６５°のベッド挙上でのすべての校正についてわずか約１０°の合理的な誤差マージンを示すに過ぎない。これは、下パネル６０４に示される約２０°～約６０°の誤差とは対照的である。

０°～６５°までのベッド挙上の各々で校正を適用することによって、一連の連続した体位に対する１人の被験者で計算された垂直身体角度（θ）が図１１に示されている。図１２は、校正方法３００および１０００のうち、複数の被験者で算出されたθ角がどのように変動するかを示す。図１２は、仰臥位アルゴリズムにおける校正３００（ＳｕｐＣａｌと表示）（左列）対センサ角度アルゴリズムを伴う校正１０００（ＳｅｎＣａｌと表示）（右列）を使用した直立姿勢（上行）と仰臥位姿勢（下行）に対する例として３人の被験者で計算された垂直身体角度（θ）測定値の比較１２００を示し、０°のＳｕｐＣａｌに関連してＳｅｎＣａｌを使用した３０°および４０°の挙上したベッド角度でのθ値の実質的な誤差の低減を示し、そのような挙上したベッド角度において校正後に直立姿勢および仰臥位姿勢を決定する精度が改善されていることを示す。

パネル１２０２は、仰臥位アルゴリズムにおける校正３００（ＳｕｐＣａｌ）を使用して、ベッド仰角０°、３０°、および４０°で校正を実行することによって、被験者１、２および３において直立姿勢で測定された垂直角度（θ）を示す。０°のベッド挙上で校正を実行することは、ＳｕｐＣａｌのための意図された使用事例であり、３人の被験者すべてにおいて直立位置ついて測定したθが約１０°となる。一方、３０°および４０°のベッド挙上でＳｕｐＣａｌを使用して校正すると、図示のようにθ値が３０°を超えることがあり（４０°のベッド挙上でＳｕｐＣａｌを使用して校正された被験者１の例は、直立位置では６０°に近いθを示している）、これは、識別されることが期待される直立位置と比較して、誤って傾斜位置として識別される可能性がある。したがって、ベッド挙上でのＳｕｐＣａｌを使用した校正を実行することは、０°の基準ケースと比較して、ベッド挙上レベルに依存して実質的な誤差を有するθ値を提供することがある。対照的に、パネル１２０４では、３０°および４０°のベッド挙上でのセンサ角度アルゴリズムを伴う校正１０００（ＳｅｎＣａｌ）は、直立位置に対して各被験者において測定されたθの誤差が約１０°以下であることを示し、３０°および４０°の挙上したベッドでの校正に対するθ値の実質的な誤差の低減、およびＳｅｎＣａｌアルゴリズム１０００を使用した直立姿勢の決定の精度が改善されたことを示す。

パネル１２０６は、仰臥位アルゴリズムにおける校正３００（ＳｕｐＣａｌ）を使用して、ベッド仰角０°、３０°および４０°で校正を実行することによる被験者１、２および３における仰臥位姿勢での測定された垂直角度（θ）を示す。０°のベッド挙上で校正を実行することは、ＳｕｐＣａｌのための意図された使用事例であり、３人の被験者すべてにおいて仰臥位姿勢について測定したθが９０°となる。一方、３０°および４０°ベッド挙上でＳｕｐＣａｌを使用して校正すると、図示のようにθ値が１１０°を超えることがあり（４０°のベッド挙上でＳｕｐＣａｌを使用して校正された被験者１の例は、理想的な９０°に比べて直立位置での１４０°に近いθを示しており、約５０°の誤差をもたらしている）。対照的に、パネル１２０８では、３０°および４０°のベッド挙上でのセンサ角度アルゴリズムを伴う校正１０００（ＳｅｎＣａｌ）は、仰臥位の位置に対して各被験者において測定されたθの誤差が約１０°以下であることを示し、ＳｅｎＣａｌアルゴリズム１０００を使用して、３０°および４０°の挙上したベッド角度でのθ値の大幅な誤差の低減を示している。

図１３は、１つ以上の実施形態による、身体角度のユーザ入力（または例えば、病院ベッドのインジケータから読み出されるベッド挙上であり、インジケータは遠隔的を含めて、ベッドに装着される、そうでなければ動作可能に結合され得る）および仰臥位アルゴリズムにおける校正３００を利用する身体角度アルゴリズムを伴う校正１３００を使用して、身体仰角（例えば、ベッド仰角）の有無を問わず、仰臥位にある被験者の校正を実行する方法を示す。ステップ１３０２では、センサデバイス１００が被験者に取り付けられ得る。ステップ１３０４において、センサデバイス１００に関連付けられたＭＥＭＳ（例えば、加速度計）が起動され得る。ステップ１３０６において、センサベクトル・ベクトルＶは、例えば、ステップ３０２、８０２、または１００６と同様のプロセスを使用して、ＭＥＭＳから決定され得る。ステップ１３０８において、センサベクトル・ベクトルＶを使用して、仰臥位アルゴリズムにおける校正３００が実行されて、中間の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを決定し得る。

ステップ１３１０において、身体仰角εが手動で（例えば、センサデバイス１００上に設けられたキーパッド入力、もしくはスマートフォンもしくはタブレット上のユーザインターフェースアプリケーションを介して、または遠隔的に信号を提供することによって）、または自動で（例えば、電気的に、またはベッド挙上設定を提供する他の方法によって）入力され得る。ステップ１３１２において、身体仰角に関するユーザ入力εにより、Ｘ軸周りのε°に対するセンサベクトルのＹＺ平面の回転を表す回転行列Ｒ_ｘが決定され得る。回転が左手の法則を使用して適用されるか、右手の法則を使用して適用されるかとセンサ構成に依存して、回転行列は異なることがある。Ｒ_ｘの例は、一実施形態によれば、［１ ０ ０；０ ｃｏｓε（－ｓｉｎε）；０ ｓｉｎε ｃｏｓε］とすることができる。ステップ１３１４において、ステップ１３０８において取得された中間の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓは、回転行列Ｒ_ｘによって回転されて、式

によって身体仰角εを考慮した最終の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓεを取得し得る。最終の校正されたセンサベクトルは、ステップ１３１６によって出力されることができ、例えば、垂直身体角度および姿勢、呼吸、コア身体活動、ならびに落下検出を含む生理学的および身体的評価の処理のために使用され得る。

図１４は、複数の被験者の校正方法３００および１３００において、計算された角度がどのように変化し得るかを示す。図１４は、仰臥位アルゴリズムにおける校正３００（ＳｕｐＣａｌと表示）（左列）対身体角度アルゴリズムを伴う校正１３００（ＢｏｄｙＣａｌと表示）（右列）を使用した直立姿勢（上行）と仰臥位姿勢（下行）に対する例として３人の被験者で決定された垂直身体角度（θ）測定値の比較１４００を示し、０°のＳｕｐＣａｌに関連してＢｏｄｙＣａｌを使用した３０°および４０°の挙上したベッド角度でのθ値の実質的な誤差の低減を示し、そのような挙上したベッド角度において校正後に直立姿勢および仰臥位姿勢を決定する精度が改善されていることを示す。

パネル１４０２は、（パネル１２０２のように）仰臥位アルゴリズムにおける校正３００（ＳｕｐＣａｌ）を使用して、ベッド仰角０°、３０°、および４０°で校正を実行することによって、被験者１、２および３において直立姿勢で測定された垂直角度（θ）の例を示す。０°のベッド挙上で校正を実行することは、ＳｕｐＣａｌのための意図された使用事例であり、３人の被験者すべてにおいて直立位置ついて測定したθが約１０°となる。一方、３０°および４０°のベッド挙上でＳｕｐＣａｌを使用して校正すると、図示のようにθ値が３０°を超えることがあり（４０°のベッド挙上でＳｕｐＣａｌを使用して校正された被験者１の例は、直立位置では６０°に近いθを示している）、これは、識別されることが期待される直立位置と比較して、誤って傾斜位置として識別される可能性がある。したがって、ベッド挙上でのＳｕｐＣａｌを使用した校正を実行することは、０°の基準ケースと比較して、ベッド挙上レベルに依存して実質的な誤差を有するθ値を提供することがある。対照的に、パネル１４０４では、３０°および４０°のベッド挙上での身体角度アルゴリズムを伴う校正１３００（ＢｏｄｙＣａｌ）は、直立位置に対して各被験者において測定されたθの誤差が約１０°以下であることを示し、３０°および４０°の挙上したベッドでのθ値の実質的な誤差の低減、およびＢｏｄｙＣａｌアルゴリズム１３００を使用した直立姿勢の決定の精度が改善されたことを示す。

パネル１４０６は、（パネル１２０６のように）仰臥位アルゴリズムにおける校正３００（ＳｕｐＣａｌ）を使用して、ベッド仰角０°、３０°および４０°で校正を実行することによる被験者１、２および３における仰臥位姿勢での測定された垂直角度（θ）の例を示す。０°のベッド挙上で校正を実行することは、ＳｕｐＣａｌのための意図された使用事例であり、３人の被験者すべてにおいて仰臥位姿勢について測定したθが９０°となる。一方、３０°および４０°ベッド挙上でＳｕｐＣａｌを使用して校正すると、図示のようにθ値が１１０°を超えることがあり（４０°のベッド挙上でＳｕｐＣａｌを使用して校正された被験者１の例は、理想的な９０°に比べて直立位置での１４０°に近いθを示しており、約５０°の誤差をもたらしている）。対照的に、パネル１４０８では、３０°および４０°のベッド挙上での身体角度アルゴリズムを伴う校正１３００（ＢｏｄｙＣａｌ）は、仰臥位の位置に対して各被験者において測定されたθの誤差が約１０°以下であることを示し、ＢｏｄｙＣａｌアルゴリズム１３００を使用して、３０°および４０°の挙上したベッド角度でのθ値の大幅な誤差の低減を示している。

方法３００、方法１０００または方法１３００を使用して校正を実行することは、いかなる傾斜の有無を問わずベッドなどの水平支持面に仰臥位で横たわっている被験者を含み得る。図３、図８、図１０、および／または図１３の１つ以上のステップは、本明細書に開示されているすべての方法のように、組み合わせられ、および／または修正された順序で実行され、および／または１つ以上のステップを省略してもよいと留意されたい。

本開示で説明するセンサデバイスは、１つ以上の実施形態に従って、完全に使い捨て可能または半使い捨て可能な形態のウェアラブル・パッチセンサ、および／または１つ以上の実施形態に従って、再利用可能な電子デバイスの形態を含む、またはその形態をとり得る。このセンサデバイスは、スマートフォン、タブレット、またはリレーを含むがこれらに限られない１つ以上の外部デバイスに有線または無線を介して接続／ペアリングすることができる。１つ以上の実施形態において、機械可読信号特徴が、オンボードセンサプロセッサ、アプリケーション、およびメモリを使用して処理され、本明細書で説明する信号特徴を含むがこれに限定されない、人間および／または機械可読出力を生成し、次いで、さらなる分析、記憶、および／または観察のために、暗号化され、ＢＬＥリンクを介して外部リレーに送信され得る。１つ以上の実施形態において、センサ信号または信号特徴は、プロセッサおよびメモリにおいて処理され、次いで、暗号化され、ＢＬＥリンクを介して外部リレーおよび／またはクラウドに送信されることができ、これらの信号または特徴の処理は、被験者の姿勢、コア身体活動、および／または他の情報を決定するために実施されることができる。

センサ仰角を決定し、センサの校正を実行するための方法、デバイスおよびシステムが開示されている。本明細書で説明する実施形態は、完全なハードウェアの実装、完全なソフトウェアの実装、またはハードウェアとソフトウェアの要素の両方を含有する実装の形態をとることができる。実施形態は、これらに限定されないが、アプリケーションソフトウェア、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含むソフトウェアで実装され得る。

本明細書で説明するステップは、任意の好適なコントローラまたはプロセッサ、および任意の好適な記憶位置または計算機可読媒体に記憶され得るソフトウェアアプリケーションを使用して実装され得る。ソフトウェアアプリケーションは、プロセッサが本明細書で説明する機能の１つ以上を実行することを可能にする命令を提供し得る。

さらに、１つ以上の実施形態は、計算機または任意の命令実行システムによって、またはそれらと関連して使用するためにプログラムコードを提供する計算機使用可能媒体または計算機可読媒体からアクセス可能な計算機プログラム製品の形態をとり得る。この説明の目的のために、計算機使用可能媒体または計算機可読媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによって、またはそれらと関連して使用するためにプログラムを含有し、記憶し、通信し、伝播し、または転送することができる任意のデバイスとすることができる。

媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線、半導体システム（もしくは装置もしくはデバイス）、または伝搬媒体であり得る。計算機可読媒体の例としては、半導体またはソリッドステートメモリ、磁気テープ、リムーバブル計算機ディスケット、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リード・オンリー・メモリ（ＲＯＭ）、剛体磁気ディスク、および光ディスクが含まれる。現在の光ディスクの例としては、ＤＶＤ、コンパクト・ディスク・リード・オンリー・メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、コンパクト・ディスク－リード／ライト（ＣＤ－Ｒ／Ｗ）が含まれる。

上記に提案したように、センサデバイス１００が無線で情報を提供し得る１つ以上の実施形態が開示されているが、センサデバイス１００は、有線で情報を送信する能力がある構造を追加的にまたは代替的に含み得る。例えば、センサデバイス１００は、情報が送信され得るワイヤを接続するための１つ以上のポートを有することがある。さらに、単一のセンサデバイス１００は、一例として説明しているが、開示される機能の１つ以上は、ウェアラブルであるか未装着であるかどうかを問わず、１つ以上の他のセンサ装置、および／または被験者の外部に配置されたデバイスによって実行され得る。

上記のように、前述の説明は、当業者が開示された実施形態およびその修正を製造および使用することを可能にするために提示され、特許出願およびその要件の文脈において提供されている。

開示された実施形態および本明細書で説明する原理および特徴に対する様々な修正は、当業者には容易に明らかとなるであろう。したがって、本開示は、本発明を示された実施形態に限定することを意図するものではなく、むしろ、本発明は、本明細書で説明した原理および特徴と一致する最も広い範囲に付与されるべきである。

Claims (22)

1. 被験者に関連付けられたセンサを校正する方法であって、
   前記センサにより、重力ベクトルに対する前記被験者の身体加速に関連付けられたセンサベクトル・ベクトルＶを生成することと、
   前記センサベクトル・ベクトルＶを校正することであって、
   前記被験者が基準に対する第１の仰角にある状態で前記センサベクトル・ベクトルＶを処理して、第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを生成することと、
   前記基準に対する前記被験者の挙上に関連付けられた第２の仰角ηを決定することと、
   前記第２の仰角ηを使用して前記第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを校正して、第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを生成することと、を含む、前記センサベクトル・ベクトルＶを校正することと、
   前記第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを使用して、前記被験者の生理学的または身体的評価を決定することと、を含み、
   前記センサベクトル・ベクトルＶを処理して、第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを生成することは、
   角度αを決定して、Ｚ軸周りのα°のＸＹ回転である回転行列Ｒ_１を前記センサベクトル・ベクトルＶに適用することと、
   角度βを決定して、Ｘ軸周りのβ°のＹＺ回転である回転行列Ｒ_３を前記センサベクトル・ベクトルＶに適用することと、
   身体の正中線を参照して前記センサの配向に関するユーザ入力を取得し、理想的な直立センサベクトル・ベクトルＶ_ｕを決定することと、
   前記回転行列Ｒ_３と前記回転行列Ｒ_１の積によって、中間回転行列である回転行列Ｒ_ｓを決定することと、
   前記理想的な直立センサベクトル・ベクトルＶ_ｕに前記回転行列Ｒ_ｓの回転を適用して、回転した理想的な直立センサベクトル・ベクトルＶ´_ｕを取得することと、
   前記回転した理想的な直立センサベクトル・ベクトルＶ´_ｕを使用して角度ζを決定し、前記センサベクトル・ベクトルＶに、前記Ｚ軸周りのζ°のＸＹ回転を含む回転行列Ｒ_２を適用して、前記第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを取得することと、
   を含み、
   前記第２の仰角ηを決定することは、
   角度δ、および、Ｙ軸周りのδ°のＸＺ回転である回転行列Ｒ_ｙを決定することと、
   前記センサベクトル・ベクトルＶに前記回転行列Ｒ_ｙの回転を適用して、ＸＹ平面上の回転ベクトルであるベクトルＸＹを取得することと、
   ベクトルＸＹ、および、仰臥位ベクトルＧ_Ｓの理想的な重力ベクトルを参照して、角度γを決定することと、
   γの関数としての前記センサの仰角ηを取得することと、
   を含む、
   方法。
2. 前記角度αは、前記センサベクトル・ベクトルＶのＸＹ平面における大きさに対するｙ成分の比のアークコサインであり、
   前記角度βは、前記センサベクトル・ベクトルＶの全体的な大きさに対する前記ＸＹ平面における前記大きさの比のアークコサインの関数であり、
   前記角度ζは、前記回転した理想的な直立センサベクトル・ベクトルＶ´_ｕの前記ＸＹ平面における前記大きさに対するｙ成分の比のアークコサインである、請求項１に記載の方法。
3. 前記角度δは、前記センサベクトル・ベクトルＶの全体的な大きさに対する前記ＸＹ平面における前記大きさの比のアークコサインであり、
   前記角度γは、ベクトルＸＹの前記大きさに対するベクトルＸＹとベクトルＧ_Ｓの内積の比のアークコサインである、請求項１に記載の方法。
4. 前記第２の仰角ηを使用して前記第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを校正して、第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを生成することは、
   前記Ｘ軸周りのη°に対するＹＺ平面の回転Ｒ_ｘを取得することと、
   Ｒ_ｘおよび前記第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓの関数として、前記第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを計算することと、を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記第２の仰角ηの決定は、前記被験者の身体仰角εの入力を受信することを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記センサベクトル・ベクトルＶの前記校正は、
   Ｘ軸周りのε°に対するＹＺ平面の回転Ｒ_ｘを取得することと、
   Ｒ_ｘおよび前記第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓの関数として、前記第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを計算することと、を含む、請求項５に記載の方法。
7. 被験者に関連付けられたセンサを校正するシステムであって、
   プロセッサと、
   前記プロセッサに結合されたメモリデバイスと、を備え、前記メモリデバイスは、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
   重力ベクトルに対する前記被験者の身体加速に関連付けられたセンサベクトル・ベクトルＶを決定することと、
   前記センサベクトル・ベクトルＶを校正することであって、
   前記被験者が基準に対して第１の仰角にある状態で前記センサベクトル・ベクトルＶを処理して、第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを生成することと、
   前記基準に対する前記被験者の挙上に関連付けられた第２の仰角ηを決定することと、
   前記第２の仰角ηを使用して前記第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを校正して、第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを生成することと、を含む、前記センサベクトル・ベクトルＶを校正することと、
   前記第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを使用して、前記被験者の生理学的または身体的評価を決定することと、を行わせる、アプリケーションを含み、
   前記センサベクトル・ベクトルＶを処理して、第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを生成することは、
   角度αを決定して、Ｚ軸周りのα°のＸＹ回転である回転行列Ｒ_１を前記センサベクトル・ベクトルＶに適用することと、
   角度βを決定して、Ｘ軸周りのβ°のＹＺ回転である回転行列Ｒ_３を前記センサベクトル・ベクトルＶに適用することと、
   身体の正中線を参照して前記センサの配向に関するユーザ入力を取得し、理想的な直立センサベクトル・ベクトルＶ_ｕを決定することと、
   前記回転行列Ｒ_３と前記回転行列Ｒ_１の積によって、中間回転行列である回転行列Ｒ_ｓを決定することと、
   前記理想的な直立センサベクトル・ベクトルＶ_ｕに前記回転行列Ｒ_ｓの回転を適用して、回転した理想的な直立センサベクトル・ベクトルＶ´_ｕを取得することと、
   前記回転した理想的な直立センサベクトル・ベクトルＶ´_ｕを使用して角度ζを決定し、前記センサベクトル・ベクトルＶに、前記Ｚ軸周りのζ°のＸＹ回転を含む回転行列Ｒ_２を適用して、前記第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを取得することと、
   を含み、
   前記第２の仰角ηを決定することは、
   角度δ、および、Ｙ軸周りのδ°のＸＺ回転である回転行列Ｒ_ｙを決定することと、
   前記センサベクトル・ベクトルＶに前記回転行列Ｒ_ｙの回転を適用して、ＸＹ平面上の回転ベクトルであるベクトルＸＹを取得することと、
   ベクトルＸＹ、および、仰臥位ベクトルＧ_Ｓの理想的な重力ベクトルを参照して、角度γを決定することと、
   γの関数としての前記センサの仰角ηを取得することと、
   を含む、
   システム。
8. 前記角度αは、前記センサベクトル・ベクトルＶのＸＹ平面における大きさに対するｙ成分の比のアークコサインであり、
   前記角度βは、前記センサベクトル・ベクトルＶの全体的な大きさに対する前記ＸＹ平面における前記大きさの比のアークコサインの関数であり、
   前記角度ζは、前記回転した理想的な直立センサベクトル・ベクトルＶ´_ｕの前記ＸＹ平面における前記大きさに対するｙ成分の比のアークコサインである、請求項７に記載のシステム。
9. 前記角度δは、前記センサベクトル・ベクトルＶの全体的な大きさに対する前記ＸＹ平面における前記大きさの比のアークコサインであり、
   前記角度γは、ベクトルＸＹの前記大きさに対するベクトルＸＹとベクトルＧ_Ｓの内積の比のアークコサインである、請求項７に記載のシステム。
10. 前記第２の仰角ηを使用して前記第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを校正して、第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを生成することは、
    前記Ｘ軸周りのη°に対するＹＺ平面の回転Ｒ_ｘを取得することと、
    Ｒ_ｘおよび前記第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓの関数として、前記第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを計算することと、を含む、請求項７に記載のシステム。
11. 前記第２の仰角ηの決定は、前記被験者の身体仰角εの入力を受信することを含む、請求項７に記載のシステム。
12. 前記センサベクトル・ベクトルＶの前記校正は、
    Ｘ軸周りのε°に対するＹＺ平面の回転Ｒ_ｘを取得することと、
    Ｒ_ｘおよび前記第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓの関数として、前記第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを計算することと、を含む、請求項１１に記載のシステム。
13. センサデバイスであって、
    １つ以上のセンサと、
    被験者に取り付けられる前記１つ以上のセンサを支持するように構成された構造と、
    プロセッサと、
    前記プロセッサに結合されたメモリデバイスと、を備え、前記メモリデバイスは、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
    重力ベクトルに対する前記被験者の身体加速に関連付けられたセンサベクトル・ベクトルＶを決定することと、
    前記センサベクトル・ベクトルＶを校正することであって、
    前記被験者が基準に対して第１の仰角にある状態で前記センサベクトル・ベクトルＶを校正して、第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_ｓを生成することと、
    前記基準に対する前記被験者の挙上に関連付けられた第２の仰角ηを決定することと、
    前記第２の仰角ηを使用して前記第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを校正して、第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを生成することと、を含む、前記センサベクトル・ベクトルＶを校正することと、
    前記第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを使用して、前記被験者の生理学的または身体的評価を決定することと、を行わせる、アプリケーションを含み、
    前記センサベクトル・ベクトルＶを処理して、第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを生成することは、
    角度αを決定して、Ｚ軸周りのα°のＸＹ回転である回転行列Ｒ_１を前記センサベクトル・ベクトルＶに適用することと、
    角度βを決定して、Ｘ軸周りのβ°のＹＺ回転である回転行列Ｒ_３を前記センサベクトル・ベクトルＶに適用することと、
    身体の正中線を参照して前記センサの配向に関するユーザ入力を取得し、理想的な直立センサベクトル・ベクトルＶ_ｕを決定することと、
    前記回転行列Ｒ_３と前記回転行列Ｒ_１の積によって、中間回転行列である回転行列Ｒ_ｓを決定することと、
    前記理想的な直立センサベクトル・ベクトルＶ_ｕに前記回転行列Ｒ_ｓの回転を適用して、回転した理想的な直立センサベクトル・ベクトルＶ´_ｕを取得することと、
    前記回転した理想的な直立センサベクトル・ベクトルＶ´_ｕを使用して角度ζを決定し、前記センサベクトル・ベクトルＶに、前記Ｚ軸周りのζ°のＸＹ回転を含む回転行列Ｒ_２を適用して、前記第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを取得することと、
    を含み、
    前記第２の仰角ηを決定することは、
    角度δ、および、Ｙ軸周りのδ°のＸＺ回転である回転行列Ｒ_ｙを決定することと、
    前記センサベクトル・ベクトルＶに前記回転行列Ｒ_ｙの回転を適用して、ＸＹ平面上の回転ベクトルであるベクトルＸＹを取得することと、
    ベクトルＸＹ、および、仰臥位ベクトルＧ_Ｓの理想的な重力ベクトルを参照して、角度γを決定することと、
    γの関数としての前記センサの仰角ηを取得することと、
    を含む、
    センサデバイス。
14. 前記角度αは、前記センサベクトル・ベクトルＶのＸＹ平面における大きさに対するｙ成分の比のアークコサインであり、
    前記角度βは、前記センサベクトル・ベクトルＶの全体的な大きさに対する前記ＸＹ平面における前記大きさの比のアークコサインの関数であり、
    前記角度ζは、前記回転した理想的な直立センサベクトル・ベクトルＶ´_ｕの前記ＸＹ平面における前記大きさに対するｙ成分の比のアークコサインである、請求項１３に記載のセンサデバイス。
15. 前記角度δは、前記センサベクトル・ベクトルＶの全体的な大きさに対する前記ＸＹ平面における前記大きさの比のアークコサインであり、
    前記角度γは、ベクトルＸＹの前記大きさに対するベクトルＸＹとベクトルＧ_Ｓの内積の比のアークコサインである、請求項１３に記載のセンサデバイス。
16. 前記第２の仰角ηを使用して前記第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓを校正して、第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを生成することは、
    前記Ｘ軸周りのη°に対するＹＺ平面の回転Ｒ_ｘを取得することと、
    Ｒ_ｘおよび前記第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓの関数として、前記第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを計算することと、を含む、請求項１３に記載のセンサデバイス。
17. 前記第２の仰角ηの決定は、前記被験者の身体仰角εの入力を受信することを含む、請求項１３に記載のセンサデバイス。
18. 前記センサベクトル・ベクトルＶの校正は、
    Ｘ軸周りのε°に対するＹＺ平面の回転Ｒ_ｘを取得することと、
    Ｒ_ｘおよび前記第１の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓの関数として、前記第２の校正されたセンサベクトル・ベクトルＶ_Ｓηを計算することと、を含む、請求項１７に記載のセンサデバイス。
19. 前記構造がパッチ形態ファクタを含む、請求項１３に記載のセンサデバイス。
20. 前記構造が、前記被験者に取り外し可能に取り付けられるように構成された接着剤を備える、請求項１９に記載のセンサデバイス。
21. 前記構造が、前記被験者に取り外し可能に取り付けられるように構成された接着剤を備える、請求項１３に記載のセンサデバイス。
22. 前記決定された第２の仰角ηを記憶または送信するように構成された無線送信機をさらに含む、請求項１３に記載のセンサデバイス。
    

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