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BEREICH DER
ERFINDUNG
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Die
Erfindung bezieht sich auf den Gesundheitsschutz und auf den Sport,
insbesondere auf Anwendungen, die auf die Bestimmung von Variablen abzielen,
die sich auf den menschlichen Energiemetabolismus in einem menschlichen
Körper
beziehen.
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HINTERGRUND
DER ERFINDUNG
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Der
menschliche Energiehaushalt beruht hauptsächlich auf Kohlehydraten, Fetten
und Proteinen. Wie diese verwendet und zugeteilt werden, hängt von
der körperlichen
Kondition, der eingesetzten Nahrungsmittelmenge und der Intensität des auszuführenden
Trainings ab. Die körperliche
Kondition kann beispielsweise durch Aktivität, Temperatur und Blutdruck
untersucht werden. Die Übungsstressstärke kann
ihrerseits gemessen werden, beispielsweise als Herzschlagfrequenz
bezogen auf die Zeit, was eine temporäre grobe Abschätzung des Übungsstresses
ergibt. In Verbindung mit verschiedenen Krankheiten, wie Diabetes,
ist es wichtig, das körperliche
Energiegleichgewicht und den Glukosegehalt zu bestimmen, um eine
geeignete Behandlung herauszufinden. Ferner ist die Wirkung des
Trainingsstressniveaus bei Athleten auf das Energiegleichgewicht
und den Energiemetabolismus im Hinblick auf die Planung einer geeigneten
Diät wichtig.
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Die
bekannten Verfahren zur Bestimmung der Energie-Metabolismusniveaus
basieren auf dem Messen der Herzfrequenz während eines Trainings. Der
Energieverbrauch wurde beispielsweise durch eine Gleichung (1) geschätzt: EE = a + b·HR (1),wobei EE
die Größe des Energieverbrauchs
beschreibt und a und b Konstanten sind, durch die die lineare Abhängigkeit
zwischen der Herzfrequenz HR und EE bestimmt wird. Das bekannte
Verfahren hat ernsthafte Nachteile. Der nach dem Verfahren entsprechend
Gleichung (1) berechnete Energieverbrauch berücksichtigt weder irgendeinen
vorherigen kumulativen Trainingsstress noch dessen Qualität. Das lineare
Modell wird verwendet, weil die gegenwärtig verwendeten Energieverbrauchsmessungen hauptsächlich auf
Labormessungen während
des ansteigenden Trainingsstresses basieren oder einen konstanten
Trainingsstress bei einem bestimmten Arbeitspensum verwenden. Bekannte
Vorrichtungen zum Abschätzen
des Metabolismus sind in den folgenden Dokumenten offenbart:
HASTINGS
G. ET AL.: "A self-organising
fuzzy estimator for hypoglycaemia monitoring in diabetic patients" PROCEEDINGS OF THE
20TH ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE ENGINEERING IN
MEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY. BAND 20 BIOMEDICAL ENGINEERING TOWARDS
THE YEAR 2000 AND BEYOND (CAT.NO. 98CH36386), PROCEEDINGS OF THE
20TH ANNUAL INTERNATIONAL CONFEREN, S. 1371–1374, Band 3, 1998, Piscataway,
NJ, USA, IEEE, USA ISBN: 0-7803-5164-9
GHEVONDIAN
N. ET AL.: "Modelling
of blood glucose profiles non-invasively using a neural network
algorithm" PROCEEDINGS
OF THE FIRST JOINT MBES/EMBS CONFERENCE. 1999 IEEE ENGINEERING IN
MEDICINE AND BIOLOGY 21ST BIOMEDICAL ENGINEERING SOCIETY (CAT. NO. 99CH37015),
PROCEEDINGS OF THE FIRST JOINT BMES/, 1999, 5.928, Band 2, Piscataway,
NJ, USA, IEEE, USA ISBN: 0-7803-5674-8
EP-A-O
845 241 (SEIKO EPSON CORP) 3. Juni 1998 (1998-06-03)
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KURZBESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
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Ein
Ziel der Erfindung ist die Bereitstellung einer verbesserten Vorrichtung
zum Bestimmen des menschlichen Energiemetabolismus. Die Erfindung ist
so beschaffen, wie sie in den beiliegenden Ansprüchen offenbart ist.
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Die
Erfindung bezieht sich auf eine Herzfrequenzmessanordnung mit einer
Recheneinheit, die ein mathematisches Modell aufweist, das so organisiert
ist, dass es von einer Person deren Energiemetabolismusqualität erstellt,
die den Energieverbrauch in einer oder mehreren Energiekomponenten
als einen Ausgabeparameter des Modells beschreibt, wobei als Eingabeparameter
des Modells einer oder mehrere Herzfrequenzparameter und einer oder mehrere
physiologische Parameter verwendet werden, von denen jeder eine
physiologische Eigenschaft der Person beschreibt, und wobei die
Herzfrequenzmessungsanordnung weiterhin eine Anzeigeeinrichtung
zum Anzeigen von Informationen aufweist, die in der Recheneinheit
erstellt werden.
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Bevorzugte
Ausführungsformen
der Erfindung sind in den abhängigen
Ansprüchen
offenbart.
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Die
Erfindung bezieht sich somit auf eine Vorrichtung zum Messen des
menschlichen Energiestoffwechsels. Das Verfahren zur Verwendung
der Erfindung erfolgt vorzugsweise durch ein mathematisches Modell,
das auf den physiologischen Fakten des menschlichen Energiemetabolismus
basiert. In Verbindung mit der Beschreibung der Erfindung bezieht
sich das mathematische Modell auf einen Satz von mathematischen
Prozeduren und Regeln, die verwendet werden, um Ausgabeparameterwerte ausgehend
von Eingabeparameterwerten zu erstellen. Zu den mathematischen Vorgängen gehören arithmetische
Operationen, wie Addieren, Subtrahieren und Multiplizieren. Das
mathematische Modell kann natürlich
als Tabelle oder als Datenbank ausgeführt werden, wobei in diesem
Fall ein Ausgabeparameterwert entsprechend einem speziellen Eingabeparameter
direkt aus der Datenbank gelesen wird. Bei einer Ausführungsform
der Erfindung wird das Niveau des Energiemetabolismus, d.h. die
Menge der verbrauchten Energie, als Ausgabevariable des mathematischen
Modells angegeben. Der Energieverbrauch kann als Energie-/Zeiteinheit,
d.h. kcal/min, bestimmt werden. Bei einer bevorzugten Ausführungsform
der Erfindung wird die Qualität
des Energiemetabolismus, was bedeutet, dass die benutzte Energie
in unterschiedliche Energieformen aufgeteilt wird, wie Kohlehydrate,
Fette und Proteine, als Ausgabeparameter des Modells angegeben.
Bei einer bevorzugten Ausführung
der Erfindung wird die Energiemenge, die im Körper verbleibt, als eine Ausgabevariable
angegeben. Bei einer Ausführung
wird die Qualität
der verbleibenden Energie aufgeteilt in unterschiedliche Energiekomponenten
als Ausgabeparameter angegeben. Es können auch mehr als ein Ausgabeparameter
der vorstehend offenbarten Ausgabeparameter gleichzeitig als Ausgabeparameter des
Modells angegeben werden.
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Das
mathematische Modell gemäß einer Ausführungsform
der Erfindung führt
als seine Ausgabeparameter einen oder mehrere der folgenden zurück: benutzte
Glucose oder die Glucosemenge, die in dem Körper der Person verbleibt.
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Der
Satz von Eingabeparametern sowohl des Modells, welches den Energiemetabolismus
modelliert, als auch des Modells, welches den Glucoseverbrauch modelliert,
kann stark variie ren. Bei der Lösung
der Erfindung werden wenigstens einer oder mehrere aus einer Herzfrequenzinformation
gemessene Herzparameter als Eingabeparameter in das Modell eingeführt. Ein
Herzfrequenzparameter kann beispielsweise die Herzfrequenz, die
Standardabweichung der Herzfrequenz, die Änderungsrate der Herzfrequenz
oder irgendeine andere derartige aus den Herzschlägen gemessene
Variable sein. Außerdem
wird wenigstens ein physiologischer Parameter, der die Physiologie
des Nutzers beschreibt, als Eingabeinformation in das Modell eingeführt. Zu
den physiologischen Parametern gehören Größe, Gewicht, Alter und Geschlecht.
Das Modell kann dadurch genauer eingestellt werden, dass ein oder mehrere
fakultative Parameter als Eingabeparameter des Modells verwendet
werden. Bei einem bevorzugten Modell wird die dem Körper zugeführte Energiemenge
als Eingabeparameter in das Modell eingeführt. Die Menge der zugeführten Energie
bezieht sich auf Energie, die durch Essen oder Trinken verbraucht
oder beispielsweise durch eine Injektion verabreicht wurde. Bei
einer bevorzugten Ausführung kann
die dem Körper
zugeführte
Energiemenge in Kohlehydrate, Fette und Proteine entsprechend der Energiequalität unterteilt
werden. Ein fakultativer Eingabeparameter ist die Körpertemperatur,
die beispielsweise an der Haut durch ein Thermometer gemessen werden
kann. Weiterhin ist ein fakultativer Eingabeparameter des Modells
die Umgebungstemperatur, die das Metabolismusniveau genauso wie die
Eigentemperatur des Körpers
beeinflusst, d.h. je höher
die Temperatur ist, desto höher
ist das Metabolismusniveau. Das Modell kann auch den Blutdruck einer
Person als Eingabeparameter verwenden, wobei der Blutdruck den Metabolismus
so beeinflusst, dass ein hoher Blutdruck einem hohen Metabolismusniveau
entspricht. Bei einer bevorzugten Ausführung verwendet das Modell
die Mengen von Atmungsgasen, d.h. Sauerstoff und Kohlendioxid, als fakultative
Eingabeparameter.
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Bei
einer bevorzugten Ausgestaltung der Erfindung ist das vorstehend
beschriebene mathematische Modell als neurales Netzwerk ausgeführt. Bei einem
neuralen Netzwerk wird die Wirkung eines jeden Eingabeparameters
auf jeden Ausgabeparameter dadurch gefunden, dass der den Effekt
beschreibende Bewertungskoeffizient ermittelt wird. Das Modell wird
vorzugsweise durch eine ausreichend große Menge von Nutzerdaten geschult,
um es dem Modell zu ermöglichen,
auf die Wirkung jedes Eingabeparameters auf jeden Ausgabeparameter
zu schließen. Die
Anzahl von Nutzern, die bei der Schulung verwendet wird, ist vorzugsweise
sehr groß,
d.h. sie umfasst eine Gruppe von Hunderten oder auch Tausenden von
Leuten mit physiologischen Eigenschaften, die ein Muster ergeben,
das so umfassend wie möglich
ist. Durch Zuführen
der physiologischen Parameter von Nutzern in das geschulte Netzwerk
kann eine ziemlich gute Nutzerklassifizierung in dem Modell erreicht
werden. Bei einer bevorzugten Ausführung werden die von dem Modell
gegebenen Resultate durch ein Bezugstraining verbessert. Das Bezugstraining
wird bei einem bekannten Trainingsstressniveau ausgeführt, bei
dem es möglich
ist, genaue Werte einiger Eingabeparameter, wie die Atmungsgase,
zu messen. Die Funktion des neuralen Netzwerks kann weiter dadurch
verbessert werden, dass in das Modell eine Rückkoppelung eingeführt wird,
wodurch das Modell weiter verbessert werden kann, indem die erhaltenen
Messergebnisse genutzt werden.
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Bei
einer Lösung
nach einer bevorzugten Ausgestaltung der Erfindung verwendet eine
Person, deren Energieniveaus überwacht
werden sollen, einen Herzfrequenzmonitor zum Messen des Energiemetabolismus
und/oder der Glucose. Ein Herzfrequenzmonitor ist eine im Sport
und der Medizin verwendete Vorrichtung zum Messen einer Information über die
Herzfrequenz einer Person entweder aus einem elektrischen Impuls,
der von dem Herz übertragen
wird, oder aus dem Druck, der von dem Herzschlag bei einer Arterie
verursacht wird. Herzfrequenzmonitore haben bekanntlich beispielsweise
einen Elektrodengürtel
für die
Anordnung an der Brust eines Nutzers zum Messen der Herzfrequenz
mit Hilfe von zwei oder mehreren Elektroden. Der Elektrodengürtel überträgt die gemessene
Herzfrequenzinformation induktiv als einen oder mehrere magnetische
Impulse pro Herzschlag, beispielsweise auf eine Empfängereinheit,
die am Handgelenk getragen wird. Aufgrund der empfangenen magnetischen
Impulse berechnet die Empfängereinheit
die Herzfrequenz und erforderlichenfalls andere Herzfrequenzvariable,
beispielsweise die laufende Standardabweichung der Herzfrequenz.
Die Empfängereinheit,
d.h. der Handgelenksmonitor, hat häufig auch eine Anzeige zum
Anzeigen der Herzfrequenzinformation für den ein Training Ausübenden sowie
eine Schnittstelle für
die anderen Einrichtungen des Herzfrequenzmonitors. In dem vorstehend
beschriebenen Fall bezieht sich ein Herzfrequenzmonitor auf eine
integrierte Gesamtheit, die einen Elektrodengürtel und eine Empfängereinheit
aufweist. Der Herzfrequenzmonitor kann auch aus nur einem Teil bestehen,
da sich die Anzeigeeinrichtung auch auf der Brust befindet, was
bedeutet, dass eine Informationsübertragung auf
eine gesonderte Empfängereinheit
nicht erforderlich ist. Ferner kann der Herzfrequenzmonitor nur
aus dem am Handgelenk anzuordnenden Handgelenksmonitor bestehen,
der ohne an der Brust anzuordnenden Elektronengürtel funktioniert und die Herzfrequenzinformation
aus dem Druck in dem Blutgefäß misst.
In Verbindung mit der Beschreibung der Erfindung bezieht sich eine
Herzfrequenzmessanordnung auf die vorstehend beschriebenen Herzfrequenzmonitorlösungen.
Die Herzfrequenzmessanordnung umfasst auch Lösungen, bei denen die Herzfrequenzinformation
zu einem externen Rechner oder zu einem Informationsnetzwerk übertragen
wird, das Anzeigeeinrichtungen, wie einen Bild schirm eines Rechners,
zum Anzeigen der gemessenen oder von dem Herzfrequenzmonitor erstellten
Informationen aufweist.
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Das
für das
Verfahren der vorliegenden Erfindung erforderliche mathematische
Modell und die anderen für
das Modell erforderlichen Einrichtungen werden vorzugsweise von
einer Software ausgeführt, die
einen Prozessor des Herzfrequenzmonitors benutzt. Die Modelle und
Einrichtungen können
auch als ASIC ausgeführt
sein, wobei besondere Logikkomponenten oder dergleichen Verwendung
finden. Bei einer bevorzugten Ausführung der Erfindung hat der
Herzfrequenzmonitor Zuführeinrichtungen
zum Zuführen
von Eingabeparameterwerten, wobei die Zuführeinrichtungen beispielsweise
ein Tastenblock des Herzfrequenzmonitors sein können, und eine Anzeigeeinrichtung,
die die Steuerung, die Sprachsteuerung, das Telekommunikationstor
für Außensteuerung
oder dergleichen trägt.
Der Herzfrequenzmonitor hat vorzugsweise auch Anzeigeeinrichtungen zum
Anzeigen der Ausgabeparameter. Natürlich können die Ausgabeparameter zum
Nutzer ebenso gut auf andere Weise übertragen werden, beispielsweise mit
Hilfe einer Sprachsteuerung oder einer Telekommunikationsverbindung.
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In
Verbindung mit der Beschreibung der Erfindung bezieht sich eine
Fitnessübung
oder eine athletische Übung
auf eine körperliche Übung, bei
der das Herzfrequenzniveau einer Person für eine gegebene Zeit, beispielsweise
für mehr
als 10 Minuten, ein Herzfrequenzniveau überschreitet, das einem Ruhezustand
entspricht. Eine Übung
kann als geteilt angesehen werden, beispielsweise in die folgenden Phasen:
Aufwärmphase,
Aktivphase und Erholungsphase, wobei der Übung ein Ruhezustand vorhergeht
und darauf folgt. Die unterschiedlichen Phasen können bestimmt und getrennt
werden, beispielsweise aufgrund der Herzfrequenzniveaus und/oder
der Trainingsstressniveaus. Dann kann beispielsweise eine Erholungsphase
als ein Ausführungsniveau
bestimmt werden, bei der das Herzfrequenzniveau von 130 Schlägen/Minute
auf ein Ruheniveau von 70 Schlägen/Minute
absinkt. Die Erfindung ist nicht darauf beschränkt, nur während eines Trainings zu messen,
sondern die vorliegende Erfindung ist auch gut dafür geeignet,
auch während
eines Ruhezustands zu messen.
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Die
Erfindung hat mehrere Vorteile. Im Vergleich zu den bekannten Verfahren
kann der körperlichen
Kondition einer Person viel genauer hinsichtlich des Energiemetabolismus
und/oder der Glucoseparameter gefolgt werden. Indirekt bedeutet
dies, dass das Energiegleichgewicht bei Athleten und Personen, die
an bestimmten Krankheiten leiden, genauer als bei den bekannten
Verfahren überwacht werden
kann. Wenn sie sich im Einsatz befinden, bieten das Verfahren und
die Vorrichtung der Erfindung eine nicht-invasive Art der Abschätzung des
Energiestoffwechsels und/oder der Glucosemenge in einem Körper.
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KURZBESCHREIBUNG
DER ZEICHNUNGEN
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Im
Folgenden wird die Erfindung im Einzelnen unter Bezug auf die beiliegenden
Zeichnungen näher
beschrieben, in denen
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1 eine
bevorzugte Ausführungsform
eines Verfahrens der Erfindung zeigt,
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2 ein
Blockdiagramm ist, das den Aufbau eines Modells der Erfindung zeigt,
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3A den
Aufbau eines neuralen Netzwerkmodells zeigt,
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3B die
Funktion des neuralen Netzwerkmodells zeigt,
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4A eine
Person zeigt, die eine Übung ausführt,
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4B einen
Elektrodengürtel
gemäß einer bevorzugten
Ausführungsform
der Erfindung zeigt, und
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4C eine
Herzfrequenzmonitoranordnung einer Ausgestaltung der Erfindung zeigt.
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DETAILLIERTE
BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
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Im
Folgenden wird die Erfindung anhand von bevorzugten Ausführungsformen
und der beiliegenden 1 bis 4C beschrieben. 1 beschreibt eine
bevorzugte Ausführungsform
eines Verfahrens der Erfindung. Im Schritt 102 wird ein
mathematisches Modell erstellt, um einen oder mehrere Herzfrequenzparameter
und den Einfluss von einem oder mehreren physiologischen Parametern
auf das Metabolismusniveau einer Person und/oder auf die Glucosemenge
in ihrem Körper
zu finden. Ein Herzfrequenzparameter bezieht sich auf die Herzfrequenz, die
beispielsweise aus der Herzschlagfrequenz berechnet wird, auf eine
Standardabweichung der Herzfrequenz oder einen Parameter, der aus
der Herzfrequenz berechenbar ist. Ein physiologischer Parameter
bezieht sich auf das Alter, das Gewicht, die Größe, das Ge schlecht der Person
oder auf einen anderen solchen Parameter, der eine physiologische Eigenschaft
der Person beschreibt. Bei einer bevorzugten Ausgestaltung ist das
mathematische Modell ein neurales Netzwerk, das besonders gut für komplexe
biologische Modelliersituationen geeignet ist. Ein physiologischer
Hintergrund für
das Modell wird durch die bekannten physiologischen Abhängigkeiten
des Metabolismus gegeben, die im Folgenden hinsichtlich der Grundfakten
des Modells erörtert werden.
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Der
Energiehaushalt eines Menschen beruht hauptsächlich auf Kohlehydraten, Fetten
und Proteinen. Wie sie eingesetzt und zugeteilt werden, hängt von
der körperlichen
Kondition, der benutzten Nahrungsmittelmengen und der Intensität des Trainings ab.
Aus Nahrungsmittel erhaltene Kohlehydrate erzeugen Glucose, die
als Glycogen in den Muskeln gespeichert wird. Bei der Glycolyse
baut sich die Glucose ab und es wird Energie freigesetzt. Die Reaktion kann
entweder aerob oder anaerob erfolgen.
- Aerober Fall: Glucose + O2 → CO2 + H2O + Energie
- Anaerober Fall: Glucose → CO2 + H2O + Lactat
+ Energie
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Zusätzlich zu
dem oben gezeigten Abbau der Kohlehydrate bauen sich die Fettsäuren und
das Protein nach entsprechenden Gleichungen ab, es ist jedoch nicht
wichtig, sie hier zu zeigen. Fettsäuren können in Energie nur aerob abgebaut
werden. Im Muskel erfordert die Oxidation von Fettsäuren gleichzeitig das
Verbrennen von Glucose. Beim Training erhalten die Muskeln die benötigte Energie
aus ATP (Adenosintriphosphat). Ein während des Trainings gebildeter ATP-Mangel
sollte dadurch wieder aufgefüllt
werden, dass neues ATP aus gespeicherter Energie erzeugt wird. Am
Anfang des Trainings, während
der ersten 10 bis 15 Sekunden, genügen Kreatinvorräte, um Energie
zur Bildung des ATP bereitzustellen, das für die Muskeln notwendig ist.
Danach ist es möglich,
mit der Nutzung der Energie zu beginnen, die aus der Glucose im
Körper
erzielbar ist. Nur nach etwa 15 Minuten vom Beginn des Trainings
an ist es möglich,
Fettsäuren
einzusetzen. Bei einer kurzfristigen maximalen Übung, die grob nur zehn bis
zwanzig Sekunden dauert, wird Energie hauptsächlich anaerob erzeugt. Bei einer Übung, die
wenige Sekunden dauert, wird Energie hauptsächlich durch alaktische Prozesse
durch Kreatinphosphat erzeugt. Die Kreatinphosphatvorräte sind
jedoch klein, und schon nach einer 10 Sekunden dauernden Übung erfolgt
die Energieerzeugung hauptsächlich
durch laktische Prozesse. Bei einem längeren maximalen Training,
das mehrere Minuten dauert, nimmt der Anteil der aeroben Energieerzeugung
zu. Bei einer lang andauernden Übung
wird Energie teilweise durch Verwendung der gleichen Mechanismen
wie bei einer kurzfristigen Übung
erzeugt.
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Die
Intensität
eines Trainings kann beispielsweise als Herzschlagfrequenz hinsichtlich
der Zeit untersucht werden. Die Intensität enthüllt jedoch nur eine temporäre Trainingsintensität. Der Unterschied zwischen
einer Person, die körperlich
fit ist, und einer Person, die das nicht ist, zeigt sich nicht notwendigerweise
in der Intensität,
mit der sie das Training ausführen
können,
sondern zuerst darin, wie sie die Dauer der Übung aushalten und wie die Übung die
Person beeinflusst. Das Trainingsstressniveau, das die Größe des kumulativen
Metabolismus beeinflusst, wird durch Ruhe verringert, so dass zusätzlich zu
der bloßen
Intensität
eine genauere Analyse des Niveaus und der Qualität des Metabolismus auch Informationen über vorhergehendes
Training erfordern würde.
Ein Ziel der vorliegenden Erfindung besteht darin, mehrere unterschiedliche
Faktoren zu bestätigen,
die bei der Abschätzung
des Metabolismus in nur auf der Intensität basierenden Modellen nicht
berücksichtigt
werden. Gemäß einer
Ausgestaltung nach dem Modell der Erfindung kann das Modell durch
eine Gleichung gemäß Gleichung
(2) dargestellt werden: EE = F(HR, Akt, Tem,
Tluft, Zeit, BD, Nfett, Nkh), wobei EE den Energieverbrauch
beschreibt, F sich auf eine Funktion bezieht, die von den Variablen
in dem Klammerausdruck abhängt,
HR einen oder mehrere Herzfrequenzparameter beschreibt, Akt sich auf
die Aktivität
der Person, Tem auf die Körpertemperatur
der Person, Tluft auf die Temperatur der den Körper umgebenden Luft, Zeit
auf die Dauer eines Trainings eines Messung, BD auf den gemessenen Blutdruck,
beispielsweise ein- bis dreimal am Tag, Nfett auf die aus der Ernährung enthaltene
Fettmenge und Nkh auf die Menge an Kohlehydraten bezieht, die aus
der Ernährung
erhalten wird. Die Glucosemenge in dem Körper kann unter Verwendung
einer Gleichung geschätzt
werden, die Gleichung (2) entspricht, wobei EE durch GLU ersetzt
wird, was die Glucosemenge beschreibt.
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Anstelle
einer auf dem neuralen Netzwerk basierenden Lösung wird eine Ausgestaltung
des Modells der Gleichung (2) manuell aufgrund von Messergebnissen
kalibriert. Jede Person kalibriert das Modell in Übereinstimmung
mit den von ihrem Körper
erzeugten Entsprechungen, beispielsweise kann der Glucosegehalt
des Körpers
aus dem Blut gemessen werden, wodurch die Parameter des Modells
geeignet kalibriert werden können.
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Bei
dem Verfahrensschritt 104 von 1 wird das
neurale Netzwerk durch eine große
Menge von Nutzerdaten geschult. Die Nutzerdaten werden bevorzugt
gesammelt, beispielsweise aus etwa tausend Nutzern, wodurch es dem
neuralen Netzwerk möglich
ist, zu lernen und die Bewertungskoeffizienten der Synapsen so einzustellen,
dass das Modell Ergebnisse liefert, die so gut wie möglich sind.
Im Schritt 106 wird eine nutzerspezifische Information, wie
physiologische Parameter und eine Information über verbrauchte Nahrung, dem
neuralen Netzwerk zugeführt.
Vorzugsweise wird das Modell vor dem tatsächlichen Einsatz durch Verwendung
der realen Nutzerdaten kalibriert. Dies bedeutet hinsichtlich Glucose,
dass die Glucose-Ist-Menge im Körper
am Morgen unter Verwendung eines Glucosemeters gemessen wird und
das Ist-Zeit-Messergebnis
dem Modell zugeführt
wird, das unter Verwendung einer Rückkoppelung die Parameter des
Modells so kalibriert, dass der gemessene Ist-Wert erreicht werden
kann. Bei einer bevorzugten Ausgestaltung ist das mathematische
Modell in einen Herzfrequenzmonitor integriert. Der Verfahrensschritt 108 zeigt
die Benutzung des Herzfrequenzmonitors. Der Herzfrequenzmonitor
misst einen oder mehrere Herzfrequenzparameter aus dem Herzschlag
einer Person, aufgrund derer der Herzfrequenzmonitor Schätzungen
der Variablen erstellt, die den Energiemetabolismus und die Glucosemenge
beschreiben. Beim Schritt 110 zeigt der Herzfrequenzmonitor
vorzugsweise auf seiner Anzeige den Zustand des Energiemetabolismus
und/oder den Glucosegehalt dem Benutzer des Herzfrequenzmonitors,
einem Arzt oder einem Trainer an.
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2 zeigt
eine Ausführung
eines mathematischen Modells 200 hauptsächlich mit Hilfe von Eingabeparametern 202 bis 214 und
Ausgabeparametern 216 bis 226 des Modells 200.
In das mathematische Modell 200, beispielsweise ein neurales Netzwerk,
werden als Eingabeparameter ein oder mehrere Herzfrequenzparameter 202,
die aus der Herzfrequenz der Person errechenbar sind, und ein oder
mehrere physiologische Parameter 204 der Person eingeführt. Bei
einer Ausführung
werden ein oder mehrere fakultative Parameter oder Sätze von
Parametern 206 bis 214 in das Modell 200 eingeführt. Ein Eingabeparametersatz 206 beschreibt
die Menge der Energie, die von der Person verbraucht oder auf andere
Weise erhalten wird. Bei einer Ausführung ist die Energiemenge
durch einen Parameter beschrieben. Bei einer anderen Ausführung ist
die Energiemenge in unterschiedliche Energieformen unterteilt, wie
Fette, Kohlehydrate und Proteine, bevor sie in das Modell 200 eingeführt wird.
Ein Parametersatz 208 beschreibt Temperaturen, die den
Metabolismus beeinflussen. Die Temperaturen werden von einem oder
von mehreren Parametern beschrieben, beispielsweise der Temperatur
des Körpers
der Person oder der Temperatur der Luft, die den Körper der
Person umgibt. Bei einer bevorzugten Ausgestaltung wird der Blutdruck 210 der
Person in das Modell 200 als Eingabevariable eingeführt. Der
Blutdruck kann gemessen werden, beispielsweise ein- bis dreimal am
Tag. Ein Aktivitätsparameter 212 beschreibt
den Zustand der Person, beispielweise werden Schlafen und Wachzustand
bevorzugt mit Hilfe des Aktivitätsparameters
getrennt. Bei einer bevorzugten Ausführung werden Atmungsgase 214 bei
der Berechnung des Energiemetabolismus berücksichtigt. Die Atmungsgase 214 beschreiben
die Mengen an eingeatmetem Sauerstoff und ausgeatmetem Kohlendioxid. Die
Verwendung der Atmungsgase ist eine genaue Art, um den Energiemetabolismus
zu beschreiben, so dass sie bevorzugt verwendet werden, beispielsweise
wenn das neurale Netzwerk geschult wird.
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Als
Ausgabeparameter gibt das Modell einen oder mehrere der Ausgabeparameter
oder Ausgabeparametersätze 216 bis 226,
die in 2 gezeigt sind. Der Ausgabeparameter 216 beschreibt
die Energieverbrauchsgröße beispielsweise
durch eine Variable, wie Kilokalorien pro Zeiteinheit. Ein Ausgabeparametersatz 218 beschreibt
die Energieverbrauchsgröße unterteilt
in verschiedene Arten von Energie, wie Fette, Kohlehydrate und Proteine.
Ein Ausgabeparameter 220 beschreibt die Menge der im Körper verbliebenen
Energie. Bei einer bevorzugten Ausführung sind in dem Modell 200 die
Parameter 220, die die verbrauchte Energie 206 beschreiben, und
die Menge der verbliebenen Energie zusammen vorhanden. Ein Parametersatz 222 beschreibt
die verbleibende Energiemenge unterteilt in die unterschiedlichen
Energiekomponenten. Ein Ausgabeparameter 224 beschreibt
die verwendete Glucosemenge, während
ein Parameter 226 die in dem Körper verbliebene Glucosemenge
angibt.
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Bei
einer bevorzugten Ausführung
erstellt das mathematische Modell ein Trainingsstressniveau einer
Person mit Hilfe von einem oder mehreren Herzfrequenzparametern
der Person und einem oder mehreren Parametern, die die Anstrengung
eines Trainings beschreiben. Ein Trainingsstressparameter kann beispielsweise
die Geschwindigkeit eines Läufers
oder der Widerstand eines Übungsfahrrads
sein. Beim Bestimmen des Trainingsstresses verwendet das Modell
vorzugsweise einen oder mehrere Parameter, die die körperliche
Kondition beschreiben, beispielsweise die maximale Sauerstoffaufnahmefähigkeit.
Das Modell der Ausführung
ist dann vorzugsweise eines mit zwei Schritten, bei dem eine Schätzung des
Trainingsstress niveaus der Person aufgrund der Herzfrequenzinformation
erstellt wird, und die Parameter, die den Energiemetabolismus der
Person beschreiben, aufgrund des Trainingsstressniveaus geschätzt werden.
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Bei
einer Ausführungsform
der Erfindung wird das mathematische Modell zur Durchführung des
Verfahrens der Erfindung als neurales Netzwerk ausgeführt, wobei
die Funktionsprinzipien eines solchen Netzwerks mit Hilfe der 3A und 3B beschrieben
werden. Ein neurales Netzwerk wird zum Modellieren von hochkomplexen
Anwendungen verwendet, beispielsweise eine Bild- und Spracherkennung,
robotische Anwendungen und Anwendungen der medizinischen Analyse,
die extrem schwierig als mathematisches Modell auszudrücken sind.
Gemäß 3A hat
das neurale Netzwerk Neuronen, beispielsweise 202A und 202B, 302A und 302B,
die mit einer großen
Anzahl von Abhängigkeiten
zwischen ihnen versehen sind, beispielsweise 304A und 304B. Die
Abhängigkeiten 304A und 304B zwischen
den Neuronen werden Synapsen genannt, und für jede Synapse wird ein Bewertungskoeffizient,
beispielsweise W11, W12 bestimmt. Die Neuronen, d.h. Knoten, sind
in der Lage, einfache Berechnungen auszuführen, beispielsweise berechnet
das Neuron 302A eine Summe bewertet durch die Bewertungskoeffizienten
aus den Synapsen der vorhergehenden Schicht. Das neurale Netzwerk
hat wenigstens eine Eingabeschicht mit Neuronen 202A bis 204A und eine
Ausgabeschicht mit Neuronen 216 bis 220. Da die
Funktion des zweischichtigen neuralen Netzwerks ziemlich begrenzt
ist, hat das neurale Netzwerk vorzugsweise wenigstens eine verdeckte Schicht
HL mit Neuronen 302A und 302B. Neuronen auf dem
gleichen Niveau haben keine gemeinsame Synapse, jedoch hat ein Knoten
eine Synapse mit allen Neuronen auf zu dem fraglichen Niveau benachbarten
Niveaus. 3B zeigt den Aufbau eines einzelnen
Neurons 302A im Einzelnen. Als Eingang empfängt das
Neuron 302A die entsprechenden Eingabeparameter 202A bis 204A bewertet
durch Bewertungskoeffizienten P1 bis P3, für die das Neuron eine bewertete
Summe S bildet. Das Neuron führt
die Summe S einer Aktivierungsfunktion zu, die gewöhnlich eine
nichtlineare Funktion vom S-Typ ist. Als seine Ausgabe gibt das
Neuron 302A einen Endwert T, der, der Synapse 304B zugeführt, mit
einem Bewertungskoeffizienten T11 multipliziert wird, während zugeführt zum
Knoten 218 der Endwert mit einem Bewertungskoeffizienten
T12 multipliziert wird.
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Eine
zentrale Eigenschaft des neuralen Netzwerks ist Schulung. Während einer
speziellen Schulungsphase werden dem Modell Ist-Eingabe- und -Ausgabewerte
präsentiert,
die das Modell mit den Ausgabewerten vergleicht, die es berechnet
hat. Das Modell verarbeitet die Differenz zwischen den Ist-Werten
und den berechneten Werten, d.h. den Fehler, und als Endergebnis
der Verarbeitung werden die Bewertungskoeffizienten der Synapsen
zur Minimierung des Fehlers eingestellt. Als Ergebnis der Schulungsphase
ist die Bewertung der wesentlichen Synapsen gesteigert, während die
von weniger wichtigen Synapsen extrem gering wird.
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4A zeigt
eine Person 400, die eine Übung auf einem Laufband 406 ausführt. Die
Herzfrequenz der Person 400 wird von einem Senderelektrodengurt 402 gemessen,
der an der Brust angeordnet ist. Die Herzfrequenz wird von zwei
oder mehr Elektroden 410A und 410B gemessen, die
in dem Senderelektrodengürtel 402 vorgesehen
sind, wobei eine Potenzialdifferenz zwischen den Herzschlägen erstellt
wird. Der Senderelektrodengürtel 402 ist
um den Körper
der Person herum befestigt, beispielsweise durch ein elastisches
Band aus einem elastischen Material. Die gemessene Herzfrequenz
wird vorzugsweise induktiv zu einem Empfänger 404 am Handgelenk übertragen,
der vorzugsweise auch eine Anzeige zum Anzeigen der gemessenen Herzfrequenz hat.
Die Erfindung eignet sich auch für
Herzfrequenzmonitore, bei denen ein Elektrodengürtel 402 an der Brust
zusätzlich
zum Messen der Herzfrequenz auch für das Speichern, Verarbeiten
und Anzeigen der Herzfrequenzinformation verantwortlich ist, was
bedeutet, dass keine gesonderte Empfängereinheit 404 am
Handgelenk angeordnet zu werden braucht. Der Herzfrequenzmonitor
kann auch nur eine Handgelenksvorrichtung sein, bei der der Senderteil
und der Empfängerteil
in eine Vorrichtung integriert sind, wobei in diesem Fall weder
eine Sende-/Empfänger- noch
eine Empfängerelektronik
erforderlich ist. Der Herzschlag kann aus dem Handgelenk entweder
aus einem EKG-Signal aus dem Arteriendruckpuls oder durch optische
Beobachtung der Änderungen
in der Absorption oder der Reflexion des Blutstroms gemessen werden.
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4B zeigt
im Einzelnen den Elektrodengürtel 402 in 4A.
In 4B ist der Elektrodengürtel 402 von der Seite
der Elektroden 410A und 410B aus gezeigt, d.h.
von der Seite, die dem Körper zugewandt
ist. Die Figur zeigt ferner Befestigungseinrichtungen 416A und 416B,
mit denen der Elektrodengürtel 402 an
dem elastischen Band für
das Anbringen um den Körper
herum befestigt werden kann. Eine gestrichelte Linie in 4B zeigt
weiterhin eine Elektronikeinheit 412 zur Verarbeitung der
Herzfrequenzinformation, die aus den Elektroden 410A und 410B erhalten
wird. Die Elektroden 410A und 410B sind mit der
Elektronikeinheit 412 durch Anschlüsse 414A bzw. 414B verbunden.
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4C zeigt
den Aufbau des Senderelektrodengürtels 402 und
des Empfängers 404 anhand
einer Ausführungsform.
Der Senderelektrodengürtel 402 ist
in der Figur oben, ein Beispiel einer zu übertragenden Herzfrequenzinformation
ist in der Mitte der Figur und relevante Teile der Empfängereinheit 404 sind
in der Figur unten gezeigt. Eine Elektronikeinheit 112 des
Senderelektrodengürtels 402 empfängt die
Herzfrequenzinformation aus den Einrichtungen 410A und 410B zum
Messen von einem oder mehreren Parametern der Herzfrequenzinformation. Die
Messeinrichtungen sind vorzugsweise Elektroden, und der Herzfrequenzmonitor
hat wenigstens zwei solche Elektroden, wobei jedoch ebenso mehrere
vorhanden sein können.
Von den Elektroden wird das Signal einem EKG-Vorverstärker 420 zugeführt, von
dem aus das Signal zu einem AGC-Vorverstärker 422 und durch
einen Leistungsverstärker 424 einem Sender 426 übermittelt
wird. Der Sender 426 ist vorzugsweise als Spule ausgeführt, die
die Herzfrequenzinformation 430 induktiv zum Empfänger übermittelt,
beispielsweise der Empfängereinheit 404,
die am Handgelenk angeordnet wird, oder beispielsweise zu einem
externen Rechner.
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Ein
Herzschlag entspricht beispielsweise einem Signalpaket 432A von
5 kHz, oder ein Schlag kann einer Gruppe 432A bis 432C mehrerer
Signalpakete entsprechen. Die Entfernungen zwischen den Signalpaketen 430A bis 430C und 432A und 432B können gleich
sein oder unterschiedliche Länge
haben, wobei der letztere Fall in 4C gezeigt
ist. Die Information kann induktiv oder alternativ beispielsweise
optisch oder über
einen Leiter übertragen
werden. Bei einer Ausführung
hat der Empfänger 404, beispielsweise
der am Handgelenk zu tragende Empfänger, eine Empfängerspule 440,
von der aus das empfangene Signal über einen Signalempfänger 442 einem
zentralen Prozessor 444 zugeführt wird, der die Funktion
der unterschiedlichen Teile des Empfängers 404 koordiniert.
Der Empfänger 404 hat vorzugsweise
auch einen Speicher 448 zum Speichern der Herzfrequenzinformation
sowie eine Anzeigeeinrichtung 450 zum Anzeigen der Herzfrequenz oder
von Herzfrequenzvariablen, wie der davon abgeleiteten Standardabweichung.
Die Anzeigeeinrichtung 450 ist beispielsweise die Anzeige
oder Sprachsteuerung des Herzfrequenzmonitors. Bei einer bevorzugten
Ausführung
hat die Anzeigeeinrichtung 450 auch eine Einrichtung zum Übertragen
einer Herzfrequenz- oder Rückkoppelungsinformation,
beispielsweise zu einem externen Rechner oder zu einem Informationsnetzwerk.
Die Sendeeinrichtung kann beispielsweise als eine induktive Spule,
als optischer Sender, als Radiosender oder als eine leitende Verbindung
für die
Durchführung
der Übertragung über ein
Verbindungskabel ausgeführt
sein. Wenn die von dem Herzfrequenzmonitor gemessene oder erstellte
Information zu einem Gerät
außerhalb
des Herzfrequenz monitors, beispielsweise einem Rechner, übertragen
wird, wird die Anordnung eine Herzfrequenzmessanordnung genannt.
Dann befinden sich gemäß einer
bevorzugten Ausgestaltung die Anzeigeeinrichtungen in dem Rechner
und können
zum Anzeigen der Informationen verwendet werden, die in dem Speicher
des Herzfrequenzmonitors gespeichert sind oder in Ist-Zeit gemessen werden.
Die Anzeigeeinrichtung 450 kann auch die Benutzerinformation
zeigen, die für
die Erholung von einer Fitnessübung
relevant ist, beispielsweise der Lactatgehalt in dem Körper, ein
Wert der gleitenden Herzfrequenzvariation, das Trainingsstressniveau
der Person, die Dauer der Erholungsübung oder eine andere solche Information.
Die Anzeigeeinrichtung 450 kann auch verwendet werden,
um dem Benutzer die Ausgabeparameter 216 bis 226 des
mathematischen Modells 200 von 2 bezogen
auf den Energiemetabolismus oder Glucosegehalt anzuzeigen. Der Empfänger 404 hat
vorzugsweise eine Zuführeinrichtung 446,
beispielsweise einen Tastenblock oder eine Sprachsteuereinrichtung.
Die Zuführeinrichtung 446 kann
zum Zuführen
beispielsweise der Eingabeparameter 202 bis 214 verwendet
werden, die für
das Modell 200 nötig
sind. Vorzugsweise werden das eine oder mehrere mathematische Modelle 200,
die für das
Verfahren der Erfindung erforderlich sind, in einer Recheneinheit 452 des
Empfängers 404 ausgeführt. Es
ist offensichtlich, dass die Recheneinheit 452 nicht als
gesonderte Vorrichtung ausgeführt
zu werden braucht, sondern dass die Recheneinheit 452 und
das mathematische Modell 200 darin beispielsweise Teil
des zentralen Prozessors 444 sein können. Weiterhin ist offensichtlich,
dass der Herzfrequenzmonitor nicht notwendigerweise eine Recheneinheit
als gesonderte Vorrichtungskomponente haben muss, sondern das Modell 200 beispielsweise
in dem zentralen Prozessor 444 ausgeführt sein kann.
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Bei
der Ausgestaltung von 4C ist der Herzfrequenzmonitor
eine integrierte Gesamtheit, die den Senderelektrodengürtel 402 und
dem Empfänger 404 aufweist.
Bei einer Ausgestaltung kann der Herzfrequenzmonitor auch so ausgeführt sein,
dass sich die oben erwähnten
Einrichtungen, die in dem Senderelektrodengürtel 402 und dem Empfänger 404 enthalten
ist, in einer Vorrichtung befindet. Die einteilige Vorrichtung kann
entweder so ausgeführt sein,
dass sie an der Brust für
die Herzfrequenzmessung angeordnet wird, oder alternativ kann die
Vorrichtung am Handgelenk verwendet werden. Es ist für den Fachmann
offensichtlich, dass der Elektrodengürtel 402 und der Empfänger 404 auch
andere Teile als die in 4B und 4C gezeigten
aufweisen kann, es ist jedoch nicht nötig, diese Teile in diesem Zusammenhang
zu beschreiben.
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Bei
einer bevorzugten Ausführungsform
sind die Vorrichtungen, Einrichtungen und ein oder mehrere mathematische
Modelle zur Ausführung
der vorstehend erwähnten
Verfahrensschritte der Erfindung durch eine Software verwirklicht,
die einen Allzweckprozessor verwendet. Die Einrichtungen können auch
als ASIC, durch separate Logikkomponenten oder durch Verwendung
anderer solcher bekannten Verfahren ausgeführt sein.
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Obwohl
die Erfindung vorstehend unter Bezug auf die Beispiele gemäß der beiliegenden
Zeichnungen beschrieben wurden, ist offensichtlich, dass die Erfindung
nicht darauf beschränkt
ist, sondern auf viele Arten innerhalb des Rahmens der beiliegenden Ansprüche modifiziert
werden kann.