TWI555508B - 無氧閾心率偵測方法及系統 - Google Patents
無氧閾心率偵測方法及系統 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI555508B TWI555508B TW104142921A TW104142921A TWI555508B TW I555508 B TWI555508 B TW I555508B TW 104142921 A TW104142921 A TW 104142921A TW 104142921 A TW104142921 A TW 104142921A TW I555508 B TWI555508 B TW I555508B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- physiological information
- heart rate
- anaerobic threshold
- user
- threshold heart
- Prior art date
Links
Landscapes
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Description
本發明係有關一種心率偵測方法及系統,尤指一種無氧閾心率偵測方法及系統。
運動大致可分為有氧、無氧以及有氧與無氧混合的運動類型。有氧運動為長時間、中低強度的鍛鍊型態,而無氧運動為短時間、高強度的鍛鍊型態。若人體一直處於無氧運動的狀態下,乳酸將會迅速堆積造成肌肉疲勞。
要辨別運動類型為有氧運動或無氧運動,其一方法即是偵測無氧閾值(Anaerobic threshold,AT)。所謂的無氧閾值,係指人體從有氧運動轉變到無氧運動的轉折點。當乳酸堆積速度大於排除速度時,其轉折點亦可定義為無氧閾值(或乳酸閾值),而此時的心率可稱為無氧閾心率(即無氧閾值發生點的心率)。
無氧閾心率會因個人的體適能不同而有差異。現有判斷無氧閾值的方法,多採量測換氣率、或血液乳酸值的方式來進行估測;然而,此些量測方法須使用體積龐大且昂貴的儀器,或是必須在運動過程中多次採血、驗血,方能
測得無氧閾值,相當不方便。
本發明之目的在於提供一種便利的無氧閾心率偵測方法及系統,在無須使用體積龐大且昂貴的儀器,或於運動中多次採血、驗血的情況下,偵測使用者的無氧閾心率,以利於規劃個人適當的體適能運動計畫。
本發明之一實施例為提供一種無氧閾心率偵測方法,包括:取得使用者運動過程之第一生理資訊、第二生理資訊及第三生理資訊,其中,該第三生理資訊係為以該第二生理資訊計算所得者;取得對應該第一生理資訊之預估範圍之該第三生理資訊之區間;以及取得在該區間內之該第三生理資訊所產生之曲線中的轉折點,以決定該使用者之無氧閾心率。
本發明之另一實施例為提供一種無氧閾心率偵測系統,包括:監測單元,係取得一使用者於運動過程之第一生理資訊及第二生理資訊;以及一微處理器,係接收該監測單元所取得之該第一生理資訊及該第二生理資訊,該微處理器包括:一第一運算模組,係依據第二生理資訊計算以取得第三生理資訊;及一第二運算模組,係以該第一生理資訊之預估範圍對應取得該第三生理資訊之區間,並取得在該區間內之該第三生理資訊所產生之曲線中的轉折點,以決定該使用者之無氧閾心率。
據此,本發明上述實施例所提供之無氧閾心率偵測方法及系統,具有便利性及較低的運算複雜度之優點,可從
該第一生理資訊之預估範圍,對應取得該第三生理資訊之區間,並取得在區間內之第三生理資訊所產生之曲線中的轉折點,來決定該使用者之無氧閾心率,以提供使用者後續體適能運動計畫的規劃。
1‧‧‧無氧閾心率偵測系統
10‧‧‧監測單元
20‧‧‧微處理器
21‧‧‧第一運算模組
22‧‧‧第二運算模組
23‧‧‧提示運算模組
30‧‧‧提示單元
411、412、414、421、422、431、432、434‧‧‧點
413、423、433‧‧‧線段
S11~S13、S31~S37‧‧‧步驟
第1圖係為本發明無氧閾心率偵測方法之步驟流程圖;第2圖係為本發明無氧閾心率偵測系統之功能方塊圖;第3圖係為本發明無氧閾心率偵測方法中其一實施例之運動提示流程圖;以及第4圖係為本發明心率、SDNN及SDNN曲率之間的對應關係之示意圖。
以下藉由特定的具體實施例說明本發明之實施方式,熟悉此技藝之人士可由本說明書所揭示之內容輕易地瞭解本發明之優點及功效。
請參閱第1圖,於步驟S11中,本發明之無氧閾心率偵測方法係先取得使用者運動過程之第一生理資訊、第二生理資訊及第三生理資訊。其中,該第一生理資訊可為心率(Heart rate,HR),該第二生理資訊可分別為心電圖(或心跳帶)量測所得的心跳與心跳間距(R-R intervals,RRI)或其它心跳量測裝置量測所得的峰值與峰值間距(peak-peak intervals,PPI),該第三生理資訊可為以該第
二生理資訊計算所得之正常心跳間距之標準差(standard deviation of normal-to-normal,SDNN)。
SDNN則可依據所使用的監測單元類型,採用下列公式計算:或。接著進入步驟S12。
於步驟S12中,係以該第一生理資訊之預估範圍,對應取得該第三生理資訊之一區間。詳言之,所謂的第一生理資訊之預估範圍,係指依據使用者之年齡,而從成人年齡預估最大心率之統計分布資料中找出一信賴區間,再針對此信賴區間乘上一特定百分比所得者。例如,當使用者之年齡為25歲時,則可由成人年齡預估最大心率之統計分布資料中找尋對應25歲之資料,以取得此年齡的預估最大心率分布資料。接著,在一實施例中,由該預估最大心率分布資料取得95%信賴區間(此時25歲之信賴區間為178-200bpm),於此實施例中,該信賴區間之信賴水準(confidence level)為95%,但本發明並不以此為限。最後,再將此信賴區間乘上一特定百分比後,即可得到該第一生理資訊之預估範圍,並以該第一生理資訊之預估範圍,對應至該第三生理資訊,以取得一區間之資料。於一實施例中,該特定百分比可為80%,但本發明並不以此為限。接著進入步驟S13。
於步驟S13中,取得在該區間內之該第三生理資訊所產生之曲線中的轉折點,以決定該使用者之無氧閾心率。
詳言之,取得在該區間內之該第三生理資訊所產生之曲線中的轉折點,即計算在區間內該正常心跳間距之標準差(SDNN)之曲率或斜率,以取得SDNN之曲率或斜率所相連而成之曲線,並從該曲線中獲取該曲線中的轉折點之位置。計算SDNN曲率之計算公式如下:
其中,k SDNN 為SDNN曲率,SDNN(t)為SDNN趨勢隨時間t變化的函數。
計算出該第三生理資訊在區間之曲率後,即可依據曲率來決定使用者之無氧閾心率。於一實施例中,該使用者之無氧閾心率係以該曲線之曲率峰值作為轉折點,並以該轉折點所對應之該第一生理資訊來決定。於另一實施例中,以在區間內之第三生理資訊小於特定門檻值之位置作為轉折點,並以該轉折點所對應之該第一生理資訊,決定所對應之該第一生理資訊為該使用者之無氧閾心率,例如,該特定門檻值為20(SDNN),但本發明並不以此為限。於一實施例中,以在區間內之該第三生理資訊之曲線隨時間逐漸下滑至趨於平坦之位置作為該轉折點,並以該轉折點所對應之該第一生理資訊,決定該所對應之該第一生理資訊為該使用者之無氧閾心率。而所謂的曲線隨時間逐漸下滑至趨於平坦之位置,係指該曲線之斜率小於一特定斜率門檻值並維持一特定時間之位置,其中,該特定斜率門檻值及該特定時間可根據情況進行設定及微調,本發明並
不限定該特定斜率門檻值及該特定時間必須具備特定值,凡該曲線是符合隨時間逐漸下滑至趨於平坦的情況,皆可作為轉折點。上述三種決定使用者無氧閾心率之方法,可同時符合才決定,亦可任意選擇符合其一或其二組合時才決定,本發明並不以此為限。
請參閱第2圖,本發明之無氧閾心率偵測系統1,係包括監測單元10、微處理器20及提示單元30。該微處理器20內嵌數個運算模組,即包括第一運算模組21、第二運算模組22及提示運算模組23。本發明所述之模組(module)係指供微處理器20執行的軟體程式(software)或韌體(firmware)。
該監測單元10用以取得使用者運動過程之第一生理資訊及第二生理資訊。於一實施例中,該監測單元為心率感測器,而所取得之第一生理資訊為心率,該第二生理資訊為量測所得的心跳與心跳間距或峰值與峰值間距。
該微處理器20在接收該監測單元10所取得之第一生理資訊及第二生理資訊後,可令該第一運算模組21依據該第二生理資訊計算以取得第三生理資訊,其中,該第三生理資訊可為正常心跳間距之標準差(SDNN)。計算方法已如前述,於此不再贅述。
第二運算模組22係以該第一生理資訊之預估範圍對應取得該第三生理資訊之區間,並取得該區間內之該第三生理資訊所產生之曲線,從該曲線中獲取轉折點之位置,以決定該使用者之無氧閾心率。詳言之,該第二運算模組
22係先取得使用者之年齡後,以成人年齡預估最大心率之統計分布資料中找出信賴區間後,乘上一特定百分比來得到第一生理資訊之預估範圍。接著,依據該預估範圍對應取得該第三生理資訊之區間,以計算該第三生理資訊於該區間的曲率或斜率。最後,以該第三生理資訊於區間之曲率峰值作為轉折點,並以該轉折點所對應之該第一生理資訊來決定該使用者之無氧閾心率。於一實施例中,除以第三生理資訊於區間之曲率峰值來決定無氧閾心率外,亦可以在區間內之第三生理資訊小於特定門檻值之位置作為該轉折點,並以該轉折點所對應之第一生理資訊,或在區間內之第三生理資訊之曲線隨時間逐漸下滑至趨於平坦之位置作為該轉折點,並以該轉折點所對應之第一生理資訊等判斷方式來加以決定無氧閾心率,本發明並不以此為限。另此處所述之計算方式已如前述,於此不再贅述。
該提示運算模組23用以引導使用者找出個人化無氧閾心率,即設計如第3圖所示之運動提示(或運動指引),使得使用者SDNN趨勢在區間內有很明顯的轉折,以利於自動化地決定個人化無氧閾心率。在一實施例中,提示運算模組23可依據該使用者運動過程之第一生理資訊或該使用者之無氧閾心率控制一提示單元30是否作動。該提示單元30可為喇叭或燈光。而該提示運算模組23係可在使用者將其心率與SDNN在特定目標下維持平坦一段特定時間後,即可控制提示單元30作動,以提示使用者可再加強運動強度。
以下詳細說明第3圖之流程。於步驟S31中,係令使用者運動過程中心率先達第一特定目標。此第一特定目標之設定,係以下列公式作計算:z=成人年齡預估最大心率×y,其中,z為心率,y為20%至80%範圍。成人年齡預估最大心率方法有很多種,本實施例為採用z=(220-x)×y之方法,其中x為使用者年齡,但本發明並不以此為限。
例如使用者為25歲,該第一特定目標即可設為(220-25)x60%,接著要求使用者將其心率與SDNN在第一特定目標下維持平坦一段第一特定時間(步驟S32)。若使用者能維持,則進入步驟S33,若不能維持,則要求使用者加強運動強度。
同樣的,於步驟S33及S34中,亦要求使用者進一步於運動過程中心率達第二特定目標,並要求將該心率與SDNN維持平坦一段第二特定時間。其中,該第二特定目標係高於第一特定目標,例如第一特定目標為(220-25)x60%,第二特定目標為(220-25)x70%。若使用者能維持,則進入步驟S35,若不能維持,則要求使用者加強運動強度。
同樣的,於步驟S35及S36中,再要求使用者進一步於運動過程中心率達第三特定目標,並要求在該心率仍持續上升而SDNN隨時間逐漸下滑至趨於平坦一段第三特定時間後,即可進入步驟S37,否則回到步驟S35。其中,該第三特定目標係高於第一特定目標及第二特定目標,例如
第一特定目標為(220-25)x60%,第二特定目標為(220-25)x70%,則第三特定目標為(220-25)x80%。
本發明之特定目標可為至少一次或多次,最後一次特定目標可設定為(220-25)x80%,或設定為前述第一生理資訊之預估範圍,亦可依據使用者體能狀況進行其他設定,但本發明並不以此為限。接著即可於步驟S37中,進行取得第三生理資訊之區間的步驟。
因此,該提示運算模組23可在如第3圖之步驟S32、S34、S36後控制提示單元30作動,以提示使用者前進至下一偵測階段;或是在如第1圖步驟S13中決定無氧閾心率後或第3圖步驟S37中取得第三生理資訊之區間後,控制提示單元30作動,以通知使用者偵測已結束。
請進一步參閱第4圖,第4圖係以更具體的圖例來說明本發明心率、SDNN及SDNN曲率之間的對應關係,藉此得知無氧閾心率是如何決定。假設使用者年齡為25歲,所取得第一生理資訊之預估範圍係為心率曲線圖中點411、412之間的線段413,此線段413對應之心率為140-160bpm。接著,將點411、412及線段413對應至SDNN曲線圖,可從中取得點421、422及線段423之資料。將點421、422及線段423之SDNN資料依據上述曲率計算公式,計算出SDNN曲率之曲線圖,並從中取得點431、432及線段433之曲率資料。從該曲率資料中尋找峰值,即點434,即可將點434之位置再對應回心率曲線圖中的點414,此點414即為無氧閾心率(如153bpm)。此對應方式之說明為
本發明之一示範實施例,本發明並不此以為限。
於一實施例中,本發明之無氧閾心率偵測系統1可設置於穿戴式裝置上,例如智慧型手錶、手環或手機等等,亦可為APP軟體。
藉由本發明之無氧閾心率偵測方法及系統,可依據心率所計算得到的正常心跳間距之標準差,從特定區間中取得無氧閾心率,以提供使用者後續體適能運動計畫的規劃。本發明可用於使用者之運動規劃,具有便利性及較低的運算複雜度之優點。
上述實施例僅例示性說明本發明之原理及其功效,而非用於限制本發明。任何熟習此項專業之人士均可在不違背本發明之精神及範疇下,對上述實施例進行修飾與改變。因此,舉凡所屬技術領域中具有此項專業知識者,在未脫離本發明所揭示之精神與技術原理下所完成之一切等效修飾或改變,仍應由後述之申請專利範圍所涵蓋。
S11~S13‧‧‧步驟
Claims (14)
- 一種無氧閾心率偵測方法,包括:取得一使用者於運動過程中之第一生理資訊、第二生理資訊及第三生理資訊,其中,該第三生理資訊係為以該第二生理資訊計算所得者,且其中,該第一生理資訊係為心率,該第二生理資訊係為心跳與心跳間距或峰值與峰值間距,該第三生理資訊係為正常心跳間距之標準差;取得對應該第一生理資訊之預估範圍之該第三生理資訊之區間;以及取得在該區間內之該第三生理資訊之曲率所產生之曲線中的轉折點,以決定該使用者之無氧閾心率。
- 如申請專利範圍第1項所述之無氧閾心率偵測方法,其中,該第一生理資訊之預估範圍,係以該使用者之年齡從一成人年齡預估最大心率之統計分布資料中找出信賴區間後,乘上一特定百分比所得者。
- 如申請專利範圍第1項所述之無氧閾心率偵測方法,其中,該使用者之無氧閾心率係以該曲線之曲率峰值作為該轉折點,並以該轉折點所對應之該第一生理資訊來決定。
- 如申請專利範圍第1項所述之無氧閾心率偵測方法,其中,以在該區間內之該第三生理資訊之曲線隨時間逐漸下滑至趨於平坦之位置作為該轉折點,並以該轉折點所 對應之該第一生理資訊,決定其為該使用者之無氧閾心率。
- 如申請專利範圍第1項所述之無氧閾心率偵測方法,其中,該使用者於運動過程中之該第一生理資訊、該第二生理資訊及該第三生理資訊之取得,係指以該使用者於運動過程中之該第一生理資訊達特定目標且該第一生理資訊與該第三生理資訊維持平坦一段特定時間至少一次者。
- 如申請專利範圍第5項所述之無氧閾心率偵測方法,其中,該第一生理資訊達特定目標係以下列公式作計算:z=成人年齡預估最大心率×y,其中,z為心率,y為20%至80%範圍。
- 一種無氧閾心率偵測系統,包括:一監測單元,係取得一使用者於運動過程中之第一生理資訊及第二生理資訊,其中,該第一生理資訊為心率,該第二生理資訊係為心跳與心跳間距或峰值與峰值間距;以及一微處理器,係接收該監測單元所取得之該第一生理資訊及該第二生理資訊,該微處理器包括:一第一運算模組,係依據該第二生理資訊計算以取得第三生理資訊,其中,該第三生理資訊為正常心跳間距之標準差;及一第二運算模組,係以該第一生理資訊之預估範圍對應取得該第三生理資訊之區間,並取得在該 區間內之該第三生理資訊之曲率所產生之曲線中的轉折點,以決定該使用者之無氧閾心率。
- 如申請專利範圍第7項所述之無氧閾心率偵測系統,其中,該監測單元為心率感測器。
- 如申請專利範圍第7項所述之無氧閾心率偵測系統,其中,該第一生理資訊之預估範圍係以成人年齡預估最大心率之統計分布資料中找出信賴區間後,乘上一特定百分比所得者。
- 如申請專利範圍第7項所述之無氧閾心率偵測系統,其中,該使用者之無氧閾心率係以該曲線之曲率峰值作為該轉折點,並以該轉折點所對應之該第一生理資訊來決定。
- 如申請專利範圍第7項所述之無氧閾心率偵測系統,其中,以在該區間內之該第三生理資訊之曲線隨時間逐漸下滑至趨於平坦之位置作為該轉折點,並以該轉折點所對應之該第一生理資訊,決定其為該使用者之無氧閾心率。
- 如申請專利範圍第7項所述之無氧閾心率偵測系統,其中,該使用者於運動過程中之該第一生理資訊及該第二生理資訊之取得,係指以該使用者於運動過程中之該第一生理資訊達特定目標且該第一生理資訊與該第三生理資訊維持平坦一段特定時間至少一次者。
- 如申請專利範圍第12項所述之無氧閾心率偵測系統,其中,該第一生理資訊達特定目標係以下列公式作計 算:z=成人年齡預估最大心率×y,其中,z為心率,y為20%至80%範圍。
- 如申請專利範圍第7項所述之無氧閾心率偵測系統,其中,該微處理器更包括一提示運算模組,用以依據該使用者運動過程之第一生理資訊或該使用者之無氧閾心率控制一提示單元是否作動。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW104142921A TWI555508B (zh) | 2015-12-21 | 2015-12-21 | 無氧閾心率偵測方法及系統 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW104142921A TWI555508B (zh) | 2015-12-21 | 2015-12-21 | 無氧閾心率偵測方法及系統 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TWI555508B true TWI555508B (zh) | 2016-11-01 |
TW201722348A TW201722348A (zh) | 2017-07-01 |
Family
ID=57851380
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW104142921A TWI555508B (zh) | 2015-12-21 | 2015-12-21 | 無氧閾心率偵測方法及系統 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
TW (1) | TWI555508B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109509125A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-03-22 | 广州精天信息科技有限公司 | 一种基于大数据云平台的智能体育教育管理方法及系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5782772A (en) * | 1994-02-26 | 1998-07-21 | Stegmann; Heiner | Device and method for determination of the individual anaerobic threshold of a living organism |
TW555544B (en) * | 2001-05-28 | 2003-10-01 | Tonic Fitness Technology Inc | Method for measuring anaerobic threshold by detection and analysis of heartbeat data obtained during exercise |
TW200537901A (en) * | 2004-04-22 | 2005-11-16 | Yuh-Swu Hwang | Method and apparatus enable mobile phone capable of exercise measuring and workout support |
TW201500032A (zh) * | 2013-04-19 | 2015-01-01 | 賽姆勒科學有限公司 | 循環監視系統 |
TW201537375A (zh) * | 2014-03-27 | 2015-10-01 | Ind Tech Res Inst | 運動指引系統、運動指引方法及無氧閾値的量測方法 |
-
2015
- 2015-12-21 TW TW104142921A patent/TWI555508B/zh active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5782772A (en) * | 1994-02-26 | 1998-07-21 | Stegmann; Heiner | Device and method for determination of the individual anaerobic threshold of a living organism |
TW555544B (en) * | 2001-05-28 | 2003-10-01 | Tonic Fitness Technology Inc | Method for measuring anaerobic threshold by detection and analysis of heartbeat data obtained during exercise |
TW200537901A (en) * | 2004-04-22 | 2005-11-16 | Yuh-Swu Hwang | Method and apparatus enable mobile phone capable of exercise measuring and workout support |
TW201500032A (zh) * | 2013-04-19 | 2015-01-01 | 賽姆勒科學有限公司 | 循環監視系統 |
TW201537375A (zh) * | 2014-03-27 | 2015-10-01 | Ind Tech Res Inst | 運動指引系統、運動指引方法及無氧閾値的量測方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109509125A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-03-22 | 广州精天信息科技有限公司 | 一种基于大数据云平台的智能体育教育管理方法及系统 |
CN109509125B (zh) * | 2018-10-29 | 2023-11-17 | 广东精天科技有限公司 | 一种基于大数据云平台的智能体育教育管理方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TW201722348A (zh) | 2017-07-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105530858B (zh) | 用于估计人员的心血管健康的系统和方法 | |
US20150374240A1 (en) | Heart Rate Inference Based On Accelerometer And Cardiac Model | |
JP2014514080A5 (zh) | ||
EP2914171A1 (en) | Measuring psychological stress from cardiovascular and activity signals | |
US10765374B2 (en) | Methods and apparatus for adaptable presentation of sensor data | |
RU2015116671A (ru) | Система и способ для оценивания риска, связанного с гликемическим состоянием | |
US11617545B2 (en) | Methods and systems for adaptable presentation of sensor data | |
JP2016537142A (ja) | ユーザのウォームミングアップの状態を決定する心拍モニタシステム及び方法 | |
US10420514B2 (en) | Detection of chronotropic incompetence | |
TWI555508B (zh) | 無氧閾心率偵測方法及系統 | |
JP2016016279A (ja) | 生体情報測定装置 | |
US11911188B2 (en) | Apparatus and method for monitoring health, and mobile device | |
CN105411556A (zh) | 血压计测装置及血压计测方法 | |
JPWO2017199663A1 (ja) | 生体状態予測装置、生体状態予測方法、および生体状態予測プログラム | |
US20190313951A1 (en) | Organism analyzing apparatus and organism analyzing method | |
US20210052942A1 (en) | Motion performance estimate apparatus, motion performance estimate method, and program | |
US10159444B2 (en) | Method and system for anaerobic threshold heart rate detection | |
JP6943334B2 (ja) | 嫌気性代謝閾値推定方法および装置 | |
FI121214B (fi) | Menetelmä, laite ja tietokoneohjelmatuote henkilön fysiologisen tilan tarkkailemiseksi | |
JP2010148605A (ja) | 睡眠判定装置 | |
US11363969B2 (en) | Exercise intensity estimation method, exercise intensity estimation device, and program | |
CN117017249B (zh) | 血压检测装置 | |
WO2021141572A1 (en) | Methods and systems for adaptable presentation of sensor data | |
KR20160136685A (ko) | 심박수를 이용하여 운동 능력을 평가하는 방법 및 장치 | |
CN113226163A (zh) | 用于与可穿戴袖带一起使用的装置 |