JP7842100B2 - 装着者の生理的データを収集する方法及びデバイス - Google Patents

Description

本発明は、包括的には、装着者の生理的データを収集する方法及びデバイスに関し、特に、装着者の生理的データを収集するウェアラブルデバイスをチューニングする方法、装着者の生理的データを収集するウェアラブルデバイスを制御する方法、及び装着者の生理的データを収集するウェアラブルデバイスに関する。

本明細書全体を通した従来技術のいかなる言及及び／又は考察も、決して、この従来技術が当該分野において既知であるか又は共通の一般知識の一部を形成することを認めるものと見なされるべきではない。

フォトプレチスモグラフィー（ＰＰＧ：photoplethysmography）信号等の生体／生理的信号、及び加速度計（ＡＣＣ：accelerometer）信号等の動きを表す信号を監視するウェアラブルデバイスが広く使用されるようになっている。かかるデバイスは、フィットネス及び健康関連解析等、睡眠モニタリングを含めて、種々の形態のデータ追跡を支援することができる。

かかるデバイスでは、デバイスが装着されていないことを検出することが重要であり得て、これは本明細書では概して「リストオン（wrist-on）」状態と比較して「リストオフ（wrist-off）」状態と称される。デバイスが（適切に）装着されていないという不具合がある場合、生理的データの取得は、その後の計算にとって課題となる。また、かかるデバイスでは、信頼性の高いチューニング／初期化が望まれている。

加えて、動物の生理的状態は、農家又は研究者に、動物についての、例えばそれらの健康、機能、及び心理状態についての有用な知識及び洞察を与える可能性がある。ウェアラブルデバイスは、動物の皮膚、例えば、耳、鼻、首、頭、蹄、脚、尾の上部、又は背骨の上部に取り付けることができる。動物における「リストオフ」状態は、動物の皮膚からのデバイスの「ドロップオフ」状態を意味する場合がある。

本発明の実施形態は、上記の問題の１つ以上に対処しようとするものである。

本発明の第１の態様によれば、装着者の生理的データを収集するウェアラブルデバイスをチューニングする方法が提供され、該方法は、
デバイスを使用してＰＰＧ信号を収集するステップと、
収集されたＰＰＧ信号が、装着者がヒト又は動物であることに起因し得るか否かを判定するステップと、
収集されたＰＰＧ信号が、装着者がヒト又は動物であることに起因し得ない場合、チューニングを中止するステップと、
を含み、
収集されたＰＰＧ信号が、装着者がヒト又は動物であることに起因し得るか否かを判定することは、ＰＰＧ信号における少なくとも１つのパルスに基づく少なくとも１つの心周期に関する情報を判定することを含む。

本発明の第２の態様によれば、装着者の生理的データを収集するウェアラブルデバイスが提供され、該デバイスは、
ＰＰＧセンサーと、
ＰＰＧセンサーに結合され、デバイスのチューニングのためにＰＰＧセンサーを使用してＰＰＧ信号を収集する信号収集ユニットと、
信号収集ユニットに結合され、収集されたＰＰＧ信号が、装着者がヒト又は動物であることに起因し得るか否かを判定するプロセッサと、
を備え、
プロセッサは、収集されたＰＰＧ信号が装着者がヒト又は動物であることに起因し得ない場合、チューニングを中止するように構成され、
収集されたＰＰＧ信号が、装着者がヒト又は動物であることに起因し得るか否かを判定することは、ＰＰＧ信号における少なくとも１つのパルスに基づく少なくとも１つの心周期に関する情報を判定することを含む。

本発明の第３の態様によれば、装着者の生理的データを収集するウェアラブルデバイスを制御する方法が提供され、該方法は、
デバイスを使用してＰＰＧ信号を収集するステップと、
ＰＰＧ信号を処理して解析結果を取得するステップと、
収集されたＰＰＧ信号が、デバイスが装着者によって装着されていないことに起因し得るか否かを判定するステップと、
収集されたＰＰＧ信号が、デバイスが装着者によって装着されていないことに起因し得る場合、デバイスによる解析結果の表示を無効にし、及び／又はデバイスの光源をオフにするステップと、
を含む。

本発明の第４の態様によれば、装着者の生理的データを収集するウェアラブルデバイスが提供され、該デバイスは、
ＰＰＧ信号を収集する信号収集ユニットと、
信号収集ユニットに結合され、ＰＰＧ信号を処理して解析結果を取得するプロセッサと、
を備え、
プロセッサは、収集されたＰＰＧ信号が、デバイスが装着者によって装着されていないことに起因し得るか否かを判定し、収集されたＰＰＧ信号が、デバイスが装着者によって装着されていないことに起因し得る場合、解析結果の表示を無効にし、及び／又はデバイスの光源をオフにするように更に構成される。

本発明の第４の態様によれば、コンピューティングデバイスによって実行されると、第１の態様及び／又は第３の態様による方法を実行するようにコンピューティングデバイスに命令する命令を含むコンピューター可読媒体が提供される。

本発明の実施形態は、当業者には、単に例示として、図面と併せて下記の記載からよりよく理解されるとともに容易に明らかになる。

例示的な実施形態による全体的なアルゴリズムフローを示すフローチャートである。 例示的な実施形態による、チューニング段階において実行されるアルゴリズムを示すフローチャートである。 例示的な実施形態によるリストオフ検出用の特徴抽出を示す図である。 例示的な実施形態による、安静時（左側）又は高運動時（右側）にデバイスを装着している間に測定されたＤＣレベルの比較を示す図である。 （ａ）は例示的な実施形態による、暗い環境に置かれたときに、測定されたＤＣレベルがゼロに近いことを示す図である。（ｂ）は、例示的な実施形態による、周囲光に直接面して置かれたときに、測定されたＤＣレベルが飽和している（すなわち、供給電圧に等しい）ことを示す図である。（ｃ）は、例示的な実施形態による、間接的な周囲光にさらして置かれたときに、測定されたＤＣレベルがゼロを上回り、かつ飽和値を下回り得ることを示す図である。（ｄ）は、例示的な実施形態による、身体の動きによる影がある状態でデバイスが置かれた（すなわち、リストオフ状態）結果、ＤＣレベルが不安定な光で高い分散を有することを示す図である。 （ａ）は、例示的な実施形態による、デバイスが装着された場合のＰＰＧ信号のＡＣ周波数成分範囲が通常０．５Ｈｚ～８Ｈｚであることを示す図である。（ｂ）は、例示的な実施形態による、雑音が存在する場合、すなわち、出力信号が他の単数又は複数の周波数（０．５Ｈｚ～８Ｈｚ以外）を有する場合、該雑音は、ネオンランプ又はディスプレイモニター等の周囲光を光源とするリストオフ状態に起因し得ることを示す図である。 例示的な実施形態による、典型的なＰＰＧの周波数成分が０．５Ｈｚ～８Ｈｚの範囲であり、その範囲をＰＰＧ信号であると仮定し、一方、測定された範囲の残りを雑音、具体的には８Ｈｚ～５０Ｈｚであると仮定したことを示す図である。 例示的な実施形態による、リストオン及びリストオフの基準／トレーニングデータ中の１）ＰＰＧ ＤＣレベル及び２）ＰＰＧ＿ＡＣのＳＮＲ（ＳＮＲはｒｍｓに基づく）の特徴についての散布図である。 例示的な実施形態による、基準／トレーニングデータについての分散（ＰＰＧ ＡＣ）と平均（ＰＰＧ ＤＣ）との散布図（拡大挿入図を有する）である。 （ａ）は、例示的な実施形態による、分散（ＰＰＧ ＤＣ）と平均（ＰＰＧ ＤＣ）との散布図である。（ｂ）は、例示的な実施形態による、ｓｕｍＡＣＳａｔＺｅｒｏと平均（ＰＰＧ ＤＣ）との散布図である。 例示的な実施形態によるリストオフ状態検出を示すフローチャートである。 （ａ）は、例示的な実施形態による、ＰＰＧデータの７つの連続した時間ウィンドウに基づいて、リストオフ状態を判定することを示す図である。（ｂ）は、例示的な実施形態による、ＰＰＧデータの７つの連続した４秒の時間ウィンドウに基づいてカウンター閾値が設定され、７つのウィンドウのそれぞれにおいてリストオフ状態出力が計数されることを示す図である。 例示的な実施形態による、９０％を上回る精度のリストオフ状態分類をもたらす、２１人の被験者のデータの評価から取得された結果を示す図である。 （ａ）は、例示的な実施形態による、異なるＴＡＴ閾値及びＰＩＭ閾値に基づく高運動及び低運動の例示的なゾーンを示す図である。（ｂ）は、例示的な実施形態による、異なるＰＩＭ閾値に基づく高運動及び低運動の例示的なゾーンを示す図である。 例示的な実施形態によるチューニング及びリストオフ検出方法／アルゴリズムを示す高レベルのフローチャートである。 例示的な実施形態によるデバイスの全体的な概略図である。 例示的な実施形態による、図１６のデバイスの特定の構成要素の詳細図である。 別の例示的な実施形態による、図１６のデバイスの特定の構成要素の詳細図である。 例示的な実施形態による、分散（ＰＰＧ ＤＣ）と、ＰＰＧ ＡＣ信号の飽和の数及びゼロの数の和を計数すること（ｓｕｍＡＣＳａｔＺｅｒｏ）とが、リストオフ／オフ状態分類に有用であることを示す図である。 例示的な実施形態による、装着者の生理的データを収集するためにウェアラブルデバイスをチューニングする方法を示すフローチャートである。 例示的な実施形態による、装着者の生理的データを収集するウェアラブルデバイスを制御する方法を示すフローチャートである。 例示的な実施形態による、ＰＰＧ信号に含まれる心周期の立ち上がり時間及び／又は立ち下がり時間を判定することを示す図である。

例示的な実施形態による全体的なアルゴリズムフロー
図１は、例示的な実施形態による全体的なアルゴリズムフローを示すフローチャートを示している。このアルゴリズムは、概して、フォトプレチスモグラフィー（ＰＰＧ）信号１０４（ＡＣ成分及びＤＣ成分を含む）、及び加速度計（ＡＣＣ）信号１０６（それぞれのＡＣＣセンサー構成要素からのｘ軸、ｙ軸、及びｚ軸を含む）の形態で、ウェアラブルデバイス１０２からその測定入力を受信する。信号１０６は、ｘ－ｙ軸、ｙ－ｚ軸、ｘ－ｚ軸及び／又はｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の組み合わせであり得る。

ＰＰＧ信号１０４及びＡＣＣ信号１０６の両方は、アルゴリズムのチューニング段階１０８への入力である。この例示的な実施形態において、チューニングは、決定段階１１０において８つの条件に合格することを必要とする。具体的には、この例示的な実施形態において、不合格ケース１～３は、「リストオフ」、すなわち、装着されていないか、又は適切に装着されていないデバイス１０２の形態のチューニング不合格を判定するために使用され、不合格ケース４～８は、仮定された「リストオン」シナリオ、すなわち、装着されたデバイス１０２における一般的なチューニング不合格を判定するために使用される。この例示的な実施形態における不合格ケース１～３は、信号がヒト／動物からのものではないことを、リストオフ判定のサブカテゴリとして判定するのに適していることに留意されたい。また、「適切に装着されていない」とは、ここでは、ユーザーがデバイス１０２を装着しているが、ＰＰＧ及び／又はＡＣＣセンサーが皮膚の表面に接触しない又は誤って配置される等のように、緩く装着されていることを意味する。

この例示的な実施形態における不合格ケース１～３として、以下が挙げられる。

不合格ケース１：心拍数（ＨＲ）が範囲外（例えば、ヒトの場合、約３０ｂｐｍ～２４０ｂｐｍの範囲外）。

不合格ケース２．ＰＰＧセンサーの発光デバイス（ＬＥＤ）駆動電流は最大値であるが（例えば、≧２０ｍＡ）、特定の範囲内の心周期に関する情報を有するパルス（例えば、立ち上がり時間１０％≦ＲＴ≦５０％の少なくとも３つのパルス。ＲＴは、１つの心周期における立ち上がり時間の割合を意味する）がＰＰＧ信号から識別されない。

不合格ケース３．ＰＰＧ信号振幅＜例えば、許容可能振幅の２８％（許容可能振幅は、約２０ｍＶ～７０ｍＶの範囲内に設定され得る）。

上記の３つの不合格ケースのうちのいずれか１つが検出された場合、この例示的な実施形態において、リストオフステータスであると見なされる。リストオフステータスの判定に応答して、デバイス１０２のＬＥＤセンサーは、デバイス１０２が、ＡＣＣ信号１０６を閾値を上回る時間（ＴＡＴ）閾値及び／又は比例積分モード（ＰＩＭ）閾値に対してチェックすることで動きを検出するまで、オフにされる。図１４（ａ）は、例示的な実施形態による、異なるＴＡＴ閾値及びＰＩＭ閾値に基づく高運動及び低運動の例示的なゾーンを示している。高運動の閾値は、ＴＡＴに対して１００、ＰＩＭに対して１２であり得て、低運動の閾値は、ＴＡＴに対して５、ＰＩＭに対して１２であり得る。ＴＡＴ閾値／ＰＩＭ閾値に基づいて高運動の動きを判定すると、ＬＥＤは次の５分間オンに戻され、チューニング段階１０８におけるチューニングが再開される。図１４（ｂ）は、異なるＰＩＭ閾値（のみ）に基づく高運動及び低運動のゾーンを有する別の例を示しており、いくつかの例示的な実施形態において、ＰＩＭ閾値は約１２～８５であり得る。

この例示的な実施形態における不合格ケース４～８として、以下が挙げられる。

不合格ケース４：ＤＣレベルの平均＞例えば供給電圧の８３％。

不合格ケース５：ＬＥＤ駆動電流は最大値であるが、ＰＰＧ振幅は、許容可能振幅から判別して許容可能でない。

不合格ケース６：ＬＥＤ駆動電流が最小値であり（例えば、閾値は１ｍＡである）、ＰＰＧ振幅＞供給電圧の５０％。

不合格ケース７：同じＬＥＤ駆動電流で、処理時間＞２４秒、又はより一般的には、例示的な実施形態において約８秒～４分の閾値。駆動電流レベルがチューニングプロセス中に変更された場合、タイマーは０にリセットされる。

不合格ケース８：ＡＣＣから検出された運動が、特定の期間、例えば１０秒間連続して高運動である。任意の他の所定の期間が設定され、考慮され得ることに留意されたい。

上記の不合格ケースのいずれか１つが検出された場合、チューニングは終了し、チューニングは、１つの例示的な実施形態において、次の５分で再アクティブ化されることになる。

チューニング決定段階１０８が合格である場合、運動アーティファクト除去（ＭＡＲ：motion artifact removal）段階１１２のアルゴリズムが処理される。ＭＡＲ段階１１２の出力は、フラグ運動、フィルタリングされたＰＰＧ、及び運動強度（ＭＳ）値である。

また、チューニング決定段階１０８が合格である場合、リストオフ段階１１４のアルゴリズムが処理される。リストオフ段階１１４アルゴリズムの例示的な実施形態は、以下で詳細に説明される。チューニングに合格しても、リストオフからの結果（リスト検出ｆｌａｇ＿４ｓ）を使用して、ＨＲ等の段階１１５として示される更なるアルゴリズムの更なる処理結果が示され／表示されるかどうか、及びセンサーＬＥＤがオフにされるかどうかが判定される。この実施形態において、リストオフ段階１１４からの出力を使用して、スイッチ１１６が制御され、ＭＡＲ段階１１２からの出力が更なるアルゴリズム段階１１５に供給されるか、又はゼロ信号発生器段階１１８からのゼロ信号が供給される。更なるアルゴリズムの目的又は光の波長に応じて、信号は、異なる例示的な実施形態において、チューニング段階を通過した後にＭＡＲ段階に入る必要がない場合があることに留意されたい。

アルゴリズムの実行を通して、歩数段階１２０は、１分ごとに活動結果及び測定されたＴＡＴ／ＰＩＭを出力する。簡潔に言えば、歩数段階１２０では、歩数を計数してユーザーの活動を監視する。例示的な歩数カウントアルゴリズムは、国際公開第２０１５／１８３１９３号に記載されているようなものであり得る。

例示的な実施形態によるチューニング段階アルゴリズムの詳細
図２は、例示的な実施形態による、チューニング段階において実行されるアルゴリズムを示すフローチャートを示している。デバイスがオンにされた後、システムはチューニングを開始する。１つの例示的な実施形態において、最大５分であり得るタスクスケジュールが存在し得る。例えば、デバイスが午前１０：０２にオンにされた場合、Ｘ：０５、Ｘ：１０、Ｘ：１５等にチューニングアルゴリズムを開始するように構成されたデバイスでは、チューニングは１０：０５に開始する。概して、チューニングプロセスは、センサーＬＥＤレベルを調整することと、検出された信号を検証することとを含む。

具体的には、この例示的な実施形態において、収集段階２０２は、ＰＰＧ信号及びＡＣＣ信号を２秒間収集し、低運動段階２０４は、不合格ケース８の基準、例えば、運動を表すＡＣＣ信号の強度及び／又は周波数の強度が、例えば、４ｋｍ／時の歩行又は例えば、６．５ｋｍ／時の走行以下であるかどうかをチェックし、そうでない場合、高運動に対する不合格ケース８の基準がトリガーされたと見なされ、すなわち、低運動段階２０４から「ノー」が出力される。

次に、非脈動成分（ＤＣ）レベル段階２０６は、不合格ケース４基準をチェックし、例えば、ＰＰＧ信号のＤＣレベルがセンサーＬＥＤ供給電圧の閾値部分未満である場合、チューニングが進行する。閾値部分は、この例示的な実施形態において、センサーＬＥＤ供給電圧の約８３％であり得る。一方、ＤＣレベルが閾値部分以上である場合、高ＤＣレベルの不合格ケース４基準がトリガーされたと見なされ、すなわち、ＤＣレベル段階２０６から「ノー」が出力される。

次に、時間使用量段階２０８は、不合格ケース７の基準をチェックする。この例示的な実施形態において、チューニングの時間使用量が閾値、例えば、２４秒よりも大きい、又は概して約８秒～４分以内である場合、チューニングはＰＰＧパルス段階２１０に進行する。一方、時間使用量がその範囲外である場合、不合格ケース７の時間使用量基準がトリガーされたと見なされ、すなわち、時間使用量段階２０８から「イエス」が出力される。

次に、この例示的な実施形態におけるＰＰＧパルス段階２１０は、ＰＰＧ信号における少なくとも１つのパルスに基づく少なくとも１つの心周期に関する情報の非限定的な例として、１０％≦ＲＴ≦５０％以内の基準立ち上がり時間を有するＰＰＧ信号の脈動成分（ＡＣ成分）における少なくとも３つのＰＰＧパルスが見つかったかどうかをチェックする。「イエス」の場合、チューニングはＰＰＧ振幅段階２１２に進行する。「ノー」の場合、段階２１４として示すように、センサーＬＥＤ駆動電流が増加し、段階２１６に示すように、センサーＬＥＤ駆動電流が適用可能な最大値、例えば、２０ｍＡであるかどうかの判定が行われる。センサーＬＥＤが最大駆動電流（又はＬＥＤ強度）にあり、少なくとも３つのＰＰＧパルスが見つからなかった場合、不合格ケース２がトリガーされたと見なされる。そうでない場合、チューニングは、図２の「Ａ」に示すようにループバックする。

第１のＰＰＧ振幅段階２１２は、ＰＰＧ ＡＣ振幅がセンサーＬＥＤ供給電圧の閾値部分を上回るかどうか、及びセンサーＬＥＤ駆動電流が最小値、例えば、１ｍＡを上回るかどうかをチェックする。閾値部分は、この例示的な実施形態において５０％であり得る。第１のＰＰＧ振幅段階２１２からの出力が「ノー」である場合、チューニングは、第２のＰＰＧ振幅段階２１８に進行する。第１のＰＰＧ振幅段階２１２からの出力が「イエス」である場合、段階２２０として示すように、センサーＬＥＤ駆動電流が減少し、段階２２２に示すように、センサーＬＥＤ駆動電流が適用可能な最小値に等しい（又はそれを下回る）かどうかの判定が行われる。段階２２２において、センサーＬＥＤが最小駆動電流（又はＬＥＤ強度）である場合、不合格ケース６がトリガーされたと見なされる。そうでない場合、チューニングは、図２の「Ａ」に示すようにループバックする。

第２のＰＰＧ振幅段階２１８は、ＰＰＧ ＡＣ振幅が許容可能な閾値以上であるかどうか、及びＬＥＤ駆動電流が適用可能な最大値未満であるかどうかをチェックする。許容可能な閾値は、この例示的な実施形態において約２０ｍＶ～７０ｍＶであり得る。第２のＰＰＧ振幅段階２１８からの出力が「イエス」である場合、チューニングは、ＰＰＧパルス対段階２２４に進行する。第２のＰＰＧ振幅段階２１８からの出力が「ノー」である場合、段階２２６として示すように、センサーＬＥＤ駆動電流が増加し、段階２２７に示すように、センサーＬＥＤ駆動電流が適用可能な最大値に等しい（又はそれを上回る）かどうかの判定が行われる。

段階２２７において、センサーＬＥＤが最大駆動電流（又はＬＥＤ強度）である場合、不合格ケース５がトリガーされたと見なされる。そうでない場合、段階２２８に示すように、ＰＰＧ振幅が許容可能振幅の閾値部分よりも小さいかどうかの判定が行われる。閾値部分は、この例示的な実施形態において２８％であり得る。「イエス」の場合、不合格ケース３がトリガーされたと見なされる。「ノー」の場合、チューニングは、図２の「Ａ」に示すようにループバックする。

ＰＰＧパルス対段階２２４において、ＰＰＧ信号における少なくとも１つのパルスに基づく少なくとも１つの心周期に関する情報の非限定的な例として、（少なくとも）３つのパルスにおける対ごとに、ＰＳＤ（パワースペクトル密度）の相関が相関閾値よりも大きいかどうか、及びＲＴの差が所与のＲＴ差閾値よりも小さいかどうかがチェックされる。この例示的な実施形態において、相関閾値は９０％であり得て、ＲＴ差閾値は１０％であり得る。ＰＳＤの相関は、この例示的な実施形態において、パルス形状の相関であり得る。ＰＰＧパルス段階２２４からの出力が「イエス」である場合、チューニングはＨＲ段階２３０に進行する。ＰＰＧパルス段階２２４からの出力が「ノー」である場合、チューニングは、図２の「Ａ」に示すようにループバックする。

別の条件がＰＰＧパルス段階２２４に追加され、３つのＰＰＧパルスにおける全ての対の間のＨＲの差がチェックされ、該差のいずれかが正常な安静時ＨＲの約２０％～３５％未満であるかどうかが判定され得ることに留意されたい。１つの例示的な実施形態において、２０ｂｐｍ未満である２つのパルス間のＨＲの絶対差が使用されるが、より一般的には、例示的な実施形態において、約１２ｂｐｍ～３５ｂｐｍに等しい約２０％～３５％未満を使用することができる。

ＨＲ段階２３０は、心拍数ＨＲが３０＜ＨＲ＜２４０の範囲内にあるかどうかをチェックする。ＨＲ段階２３０からの出力が「ノー」である場合、不合格ケース１がトリガーされたと見なされる。そうでない場合、チューニングは合格であると見なされ、ＰＰＧテンプレートが、アルゴリズム全体の他の部分で使用するために構築される。

この例示的な実施形態において、アルゴリズムは、ヒト及び動物（ウシ、ヒツジ等）の両方に適用可能であり得ることに留意されたい。ヒト（のみ）に特有の例示的な実施形態において、心拍数（ＨＲ）範囲は、例えば、３０＜ＨＲ＜１２０であり得る。

同様に、ヒト（のみ）に特有の例示的な実施形態において、立ち上がり時間範囲（ＰＰＧパルス段階２１０と比較されたい）は、ＰＰＧ信号における少なくとも１つのパルスに基づく少なくとも１つの心周期に関する情報の非限定的な例として、例えば、１０％≦ＲＴ≦４０％であり得る。

不合格ケース１～３のそれぞれについて、デバイスは、図１を参照して上述したように、ＴＡＴ閾値及び／又はＰＩＭ閾値をチェックすることによって運動が検出されるまで、センサーＬＥＤをオフにする。

異なる例示的な実施形態において、それぞれの不合格ケースを判定する意思決定ステップ及び関連する処理の数、タイプ、及び／又は順序／シーケンスは、図２に示すフローチャートと比較して変更され得ることに留意されたい。

例示的な実施形態によるリストオフ段階アルゴリズムの詳細
例示的な実施形態によるリストオフ段階（図１の番号１１４と照合されたい）で実行されるアルゴリズムは、ユーザーがデバイスを装着していない（又はデバイスを適切に装着していない）場合にはリストオフステータスを識別し、ユーザーがデバイスを装着している場合にはリストオンステータスを識別する。

ユーザーがデバイスを装着している間（リストオン状態）、装着状態は、安静時又は移動時であり得て、該安静時には睡眠が含まれ得ることに留意されたい。移動には、コーディング（すなわち、コンピューター／キーボード上でのタイピング）、講義、討論等であるがこれらに限定されない不規則な動き、及びランニング、歩行、サイクリング等であるがこれらに限定されない規則的な動きが含まれる。

リストオフ状態の間、ユーザーはデバイスを装着しておらず、限定ではなく例として、以下のような安定状態又は移動状態があり得る。

安定状態として、１）明るい環境（ネオンライト、ディスプレイモニター、太陽光等）を伴ってテーブル上に置かれること、２）身体の動きの影を伴ってテーブル上に置かれること、３）暗い環境（例えば、暗い部屋又はバッグの中等）に置かれることが挙げられる。

移動状態として、１）動きを伴って暗い環境に置かれること（デバイスをバッグに入れたままバッグと共に歩いている等）、２）動きを伴って明るい環境に置かれること（例えば、手に持って歩いている等）が挙げられる。

図３は、非限定的な例示的な実施形態によるリストオフ検出用の特徴抽出を示す図を示している。

ＰＰＧ信号３００は、ステップとして示すように、それぞれ３３２個のデータ点を有する４秒のウィンドウ、例えば、３０２に分離され、データは、ステップとして示すように、新しい次元、すなわち、抽出された特徴（更なる計算の１つの例示的な実施形態において、５つの特徴）にマッピングされる。各ウィンドウ、例えば、３０２の期間は、任意の所定の持続時間であり得て、好ましくは、２個の拍動／パルス、例えば、が、各ウィンドウ内に含まれることに留意されたい。一般的に、ウィンドウサイズに起因し得て精度が変化することがあり、通常、ウィンドウサイズが大きいほど精度が高くなり、通常、ウィンドウサイズが小さいほど処理量が少なくなる。

概して、ステップに示すように、特徴データ＝（ｆｅａｔ１，ｆｅａｔ２，ｆｅａｔ３，．．．）が抽出され、リストオン又はリストオフへの分類が行われ、ステップに示すように、対応する出力信号が生成される。

以下に、非限定的な例示的な実施形態による、各ウィンドウ、例えば、３０２について計算された特徴を列挙する。
１）ＰＰＧ信号の平均ＤＣレベル
２）周波数領域におけるＰＰＧ信号のＡＣ成分の信号対雑音比
３）時間領域におけるＰＰＧ信号のＤＣレベルの分散
４）時間領域におけるＰＰＧ信号のＡＣ成分の分散
５）時間領域におけるＰＰＧ信号のＡＣ成分の飽和点及びゼロ点の数の和

１つの例示的な実施形態において、主要な特徴は、１）平均ＤＣレベル、及び２）周波数領域におけるＡＣ成分の信号対雑音比であり、３）ＤＣレベルの分散、４）ＡＣ成分の分散、及び５）ＡＣ成分の飽和点及びゼロ点の数の和は、特定の場合に使用されるオプションの特徴である。以下、その詳細について説明する。

１）ＰＰＧ ＤＣレベル
図４は、安静時（左側）又は高運動時（右側）にデバイスを装着している間に測定されたＤＣレベルの比較を示している。図４の結果から分かるように、身体の動きは、ＤＣレベルに識別可能な影響を及ぼさない。

図５（ａ）は、暗い環境に置かれたとき、測定されたＤＣレベルがゼロに近いことを示している。図５（ｂ）は、周囲光に直接面して置かれたときに、測定されたＤＣレベルが飽和している（すなわち、供給電圧に等しい）ことを示している。これを用いて、それらのシナリオをリストオン状態と区別することができる。

したがって、ＰＰＧ信号のＤＣレベルは、例示的な実施形態によれば、デバイスが暗い環境に置かれたとき、又は周囲光に直接面して置かれたときに、リストオフ状態を識別する有用なパラメーターであることが見出された。

しかしながら、図５（ｃ）は、測定されたＤＣレベルが、間接的な周囲光にさらして置かれたときに、ゼロを上回り、飽和値を下回り得ることを示している。これは、リストオン状態と区別するのに有用ではない場合がある。

図５（ｄ）は、ＤＣレベルが、身体の動きによる影がある状態でデバイスが置かれた（すなわち、リストオフ状態）結果、ＤＣレベルが不安定な光で高い分散を有することを示している。しかしながら、図５（ｄ）におけるリストオフ状態のＤＣレベルの分散は、リストオン状態と同様であり得て、反射光は、ユーザーの解剖学的構造（皮膚、組織、又は骨）の状態に応じて変動し得て、ＤＣレベルは、０．１Ｖｄｃ～２．２Ｖｄｃであり得ることが見出された。

２．ＰＰＧ＿ＡＣ

周波数領域におけるＰＰＧ信号のＡＣ成分の信号対雑音比（ＳＮＲ）は、リストオフ段階における周囲光による雑音を識別するのに有効であることが見出された。

装着時、ＰＰＧ信号のＡＣ周波数成分範囲は、図６（ａ）に示すように、通常０．５Ｈｚ～８Ｈｚである。図６（ｂ）に示すように、雑音がある場合、すなわち、出力信号が他の１つ以上の周波数（０．５Ｈｚ～８Ｈｚ以外）を有する場合、該雑音は、ネオンランプ又はディスプレイモニター等の周囲光を光源とするリストオフ状態に起因し得ることが見出された。

例示的な実施形態において、ＳＮＲを使用して、所望の信号のレベル（又は電力）を雑音のレベル（又は電力）と比較することによって、信号送信機及び信号受信機の特性、すなわち、それぞれセンサーＬＥＤ及び光検出器の特性がチェックされる。なお、周波数領域における信号が優位な周波数を示す、すなわち、信号がそれらの周波数に従って分類され得るので、周波数領域（振幅対周波数）において信号を解析することは、信号対雑音比を計算するために時間領域（振幅対時間）において信号を解析することと比較して好ましいことが見出された。

例示的な実施形態において、ＰＰＧ信号範囲内のＡＣ周波数領域振幅の二乗平均平方根（ｒｍｓ）と雑音範囲内の振幅のｒｍｓとが比較される。上述のように、０．５Ｈｚ～８Ｈｚの典型的なＰＰＧ範囲の周波数成分によれば、該範囲は、これがＰＰＧ信号であると仮定し、一方、測定された範囲の残りは、雑音であると仮定し、具体的には、例示的な実施形態において、図７に示すように、８Ｈｚ～５０Ｈｚであると仮定した。

例示的な実施形態に従ってリストオン／リストオフ状態を識別するために、各特徴に対して閾値を予め決定することができる。図８は、リストオン及びリストオフの基準／トレーニングデータ中の１）ＰＰＧ ＤＣレベル及び２）ＰＰＧ＿ＡＣのＳＮＲ（ＳＮＲは、１つの例示的な実施形態において、前述のように、ｒｍｓに基づく）の特徴に関する散布図を示している。矩形は、例示的な実施形態による、リストオン状態の条件に対するクラスターを表す。図８のプロットは、リストオン及びリストオフのデータが十分に分離されていることを示している。したがって、例示的な実施形態による分類モデルの閾値を設定することができる。

１つの例示的な実施形態において、リストオン条件は、平均（ＰＰＧ ＤＣレベル）＝０．００１Ｖ～２．５Ｖ、及びＳＮＲ ＰＰＧ＿ＡＣ＞５ｄＢ～１０ｄＢに設定することができる。

平均（ＰＰＧ ＤＣレベル）及びＳＮＲ ＰＰＧ＿ＡＣの２つの主要な特徴は、例示的な実施形態によると、高精度でデータを分類することが可能であるが、これらの２つの主要な特徴が、リストオン／リストオフ状態を識別するために十分ではない／十分に正確ではない場合がある。

１つのケースは、デバイスが電子的な光のない直射日光の下に置かれた場合のリストオフ状態であり得る。一方、直射日光条件下では、ＰＰＧ＿ＡＣ信号は非常に低い振幅を有することが見出された。したがって、このケースは、分散（ＰＰＧ＿ＡＣ）の閾値に基づいて分類することができ、例えば、１つの例示的な実施形態において、０．１５ｍＶ～０．２５ｍＶよりも小さい。図９は、基準／トレーニングデータについての分散（ＰＰＧ ＡＣ）と平均（ＰＰＧ ＤＣ）との散布図（拡大挿入図を有する）を示しており、暗色の線の円は、デバイスが直射日光に置かれたときのリストオフ状態を示し、そこから、例示的な実施形態に従って閾値を設定することができる。

別のケースは、デバイスを手に持っているリストオフ状態であり得て、この場合、供給電圧の限界までＤＣ及びＡＣ ＰＰＧ信号成分の両方において高い分散が存在し、ゼロ供給電圧に等しい低い（ゼロ）境界を含むことが見出された。供給電圧の限界に達する（又は超える）と、供給電圧の高い（飽和した）境界で信号が飽和し、供給電圧の低い（ゼロ）境界でゼロになり、ＡＣ信号は飽和値とゼロの両方を示すことが見出された。したがって、分散（ＰＰＧ ＤＣ）と、ＰＰＧ ＡＣ信号の飽和の数及びゼロの数の和（ｓｕｍＡＣＳａｔＺｅｒｏ）の計数とは、例示的な実施形態において有用である。特に、ＰＰＧ ＡＣ信号の飽和の数及びゼロの数（ｓｕｍＡＣＳａｔＺｅｒｏ）は、図１９に示すように、リストオフ状態とリストオン状態との間で非常に特徴的であることが本発明者によって見出された。

図１０（ａ）及び図１０（ｂ）は、それぞれ、分散（ＰＰＧ ＤＣ）と平均（ＰＰＧ ＤＣ）との散布図及びｓｕｍＡＣＳａｔＺｅｒｏと平均（ＰＰＧ ＤＣ）との散布図を示す。基準／トレーニングデータにおける手のリストオフ保持は、明色の線の円として示されており、これにより、例示的な実施形態に従って、閾値、例えば、分散（ＤＣ）≧０．１～１．０及び／又はｓｕｍＡＣＳａｔＺｅｒｏ≧１００～２００を設定することができる。

図１１は、例示的な実施形態によるリストオフ状態検出を示すフローチャートを示している。

ステップ１１０２において、ＰＰＧ ＤＣ及びＡＣの生データが、４秒のウィンドウで、すなわち、有限インパルスフィルタリング等のフィルタリングなしで収集される。

ステップ１１０４において、平均ＰＰＧ ＤＣ、分散ＰＰＧ ＤＣ、分散ＰＰＧ ＡＣ、ＰＰＣ ＡＣの飽和点及びゼロ点の合計数が計算される。

ステップ１１０６において、計算された平均ＰＰＧ ＤＣ、分散ＰＰＧ ＤＣ、分散ＰＰＧ ＡＣ、ＰＰＣ ＡＣの飽和点及びゼロ点の合計数が、リストオン状態のそれぞれの閾値と比較され、全ての条件が満たされない場合、すなわち、ステップ１１０６からの出力が「ノー」である場合、状態はリストオフと判別される。閾値の値は、例示的な実施形態に従って示される。

ステップ１１０８では、ステップ１１０６からの出力が「イエス」であった場合、ＰＰＧ ＡＣ信号は、周波数領域に変換される。

ステップ１１１０において、信号範囲及び雑音範囲におけるｒｍｓ値は、それぞれ、ＳＮＲの後の計算の一部として、周波数領域において最初に計算される（以下のステップ１１１６を参照）。該範囲の値は、例示的な実施形態に従って示される。

ステップ１１１２ａ及び１１１２ｂにおいて、雑音信号のｒｍｓは、最小値に制限され、後続の計算における計算エラーが回避される。最小値の値は、例示的な実施形態に従って示される。

ステップ１１１４において、ＰＰＧ ＡＣ信号のｒｍｓ及びＰＰＧ ＡＣ雑音のｒｍｓは、リストオン状態のそれぞれの閾値と比較され、両方の条件のいずれかが満たされない場合、状態はリストオフとして判別される。閾値の値は、例示的な実施形態に従って示される。

ステップ１１１６において、ＳＮＲは、ＰＰＧ ＡＣ信号のｒｍｓとＰＰＧ ＡＣ雑音のｒｍｓとの比に基づいて計算される。

ステップ１１１８ａ及び１１１８ｂにおいて、計算されたＳＮＲは、最小値に制限され、後続の計算における計算エラーが回避される。最小値の値は、例示的な実施形態に従って示される。

ステップ１１２０において、ｄＢ単位のＳＮＲが計算される。

ステップ１１２２において、ｄＢ単位のＳＮＲが閾値と比較される。結果が「ノー」の場合は、状態はリストオフと判別される。結果が「イエス」の場合は、状態はリストオンと判別される。閾値の値は、例示的な実施形態に従って示される。

例示的な実施形態において、リストオフ状態決定のカウンターが実装される。これは、「真の」リストオフ状態の間のみ、ＨＲ結果等のＰＰＧ／ＡＣＣデータ解析アルゴリズム結果の表示を確実に無効にするものであり、不適切な結果を示すのではなく、センサーＬＥＤをオフにすることに役立ち得る。換言すれば、例示的な実施形態において、各個別の出力結果に基づくのではなく、ＰＰＧ／ＡＣＣデータ解析アルゴリズム結果の表示を無効にする前に到達すべき所定の数のリストオフ状態の出力結果を使用することによって、精度を向上させることができる。

異なる例示的な実施形態において、リストオン／リストオフ状態を分類する意思決定ステップ及び関連する処理の数、タイプ、及び／又は順序／シーケンスは、図１１に示すフローチャートと比較して変更され得ることに留意されたい。

例示的な実施形態において、カウンター閾値は、図１２（ａ）及び図１２（ｂ）に図示されるように、７つの連続した４秒の時間ウィンドウに基づいて設定され、７つのウィンドウのそれぞれにおけるリストオフ状態出力が計数される。リストオフ状態が、連続した４秒の時間ウィンドウの半分を超えて示される場合、全体的なリストステータスは、リストオフとして判定され、ＰＰＧ／ＡＣＣデータ解析アルゴリズム結果の表示は、無効にされるか、又は「ＮＡ」として表示される。本実施形態において、リストオフ状態が４回以上検出された場合に、全体的なリスト状態はリストオフ状態と判別される。リストオフ状態が４回未満示された場合、全体的なリスト状態はリストオン状態と判別される。このプロセスは、全体的なリスト状態がリストオン状態と判別された場合、次の７つのウィンドウに対して継続される。

例示的な実施形態によるリストオン／リストオフ分類の結果
図１３は、９０％を上回る精度のリストオフ状態分類をもたらす、２１人の被験者のデータの評価から取得された結果を示している。

評価に使用したリストオン条件は以下の通りである。
平均（ＰＰＧ ＤＣ） ０．００１～０．０８０＜平均（ＰＰＧ ＤＣ）＜２．２Ｖ～２．５Ｖ、
ＳＮＲ（ＰＰＧ ＡＣ） ＞５ｄＢ～１０ｄＢ、
分散（ＰＰＧ ＡＣ） ＞０．１５ｍＶ～０．３０ｍＶ、
分散（ＰＰＧ ＤＣ） ＜０．１ｍＶ～１．０ｍＶ、
ＰＰＧ ＡＣ飽和の数＋ＰＰＧ ＡＣゼロの数 ＜１００点～２００点。

図１５は、例示的な実施形態によるチューニング及びリストオフ検出方法／アルゴリズムを示す高レベルのフローチャートを示している。チューニング段階１５０２は、この例示的な実施形態において１時間ごとに動作され、チューニング段階１５０２を通過すると、段階１５０４に示すように他のアルゴリズムが実行され、リストオフ検出段階１５０６は、この例示的な実施形態において５分ごとに動作される。ループ矢印１５０８、１５１０は、それぞれ、チューニング段階１５０２及びリストオフ検出段階１５０６の周期的動作を示している。タイミングは、様々な例示的な実施形態において異なり得て、図１５に示される例示的なタイミングに限定されないことに留意されたい。

以下では、例示的な実施形態によるウェアラブルデバイス１０２（図１）の一般的な説明が提供される。図１６は、デバイス１０２の全体的な概略図を示している。ＰＰＧセンサー（複数の場合もある）１６３０は、信号調整回路１６４０及びドライバー回路１６２０に接続され、これらは、例示的な実施形態によるチューニング及びリストオフ検出アルゴリズムを含む制御及び処理ユニット（ＣＰＵ）１６１０に接続され、ＣＰＵ１６１０は、運動センサー（複数の場合もある）１６５０、ディスプレイ１６９０、電力管理ユニット１６６０、メモリ１６７０、及び通信モジュール１６８０にも接続される。

図１７は、構成要素１６１０、１６２０、１６３０、１６４０の詳細図であり、（ＬＥＤの強度を調整する）駆動電流制御構成要素１６２１と、電流制御回路１６２１のアナログ値となるようにＭＣＵによって命令されたデジタル値を変換するデジタル／アナログコンバーター（ＤＡＣ）回路１６２２とを示している。ＰＰＧセンサー（複数の場合もある）１６３０は、光源（複数の場合もある）１６３１及び光検出器（複数の場合もある）１６３２を含む。光源（複数の場合もある）１６３１は、電流制御回路１６２１及びＤＡＣ回路１６２２に接続されて、強度を制御する。光検出器（複数の場合もある）１６３２は、光を検出し、検出された信号は、非脈動性信号（ＤＣ成分）を取得するためにトランスインピーダンス増幅器及び雑音フィルタリング構成要素１６４１によって処理され、脈動性信号（ＡＣ成分）を取得するためにアナログフィルター（ＢＰＦ）及び増幅器１６４２によって更に処理される。信号のＡＣ成分及びＤＣ成分は、更なる処理及び計算のために制御及び処理ユニット１６１０に送信される。

図１８に示される代替的な実施形態において、信号調整回路１６４０は、代わりに、雑音フィルタリング（アナログ）構成要素１６４１ａ、ＡＤＣ回路１６４２ａ、及び雑音フィルタリング（デジタル）構成要素１６４３ａを備えることができ、これらは、検出された信号を処理して、デジタル形態の非脈動性（ＤＣ）信号及び脈動性（ＡＣ）信号を取得し、更なる処理及び計算のために制御及び処理ユニット１６１０に送信する。

図２２は、例示的な実施形態による、ＰＰＧ信号２２０２に含まれる心周期２２００の立ち上がり時間及び／又は立ち下がり時間を判定することを示す図を示している。ＣＰＵ１６１０（図１６）は、心周期２２００（したがって、ＰＰＧパルス２２０８）の第１の谷位置２２０４と、収縮期ピーク位置２２０６と、第２の谷位置２２１０とを検出するように構成される。フィルタリングされたＰＰＧ信号２２０２はまた、重複切痕２２１２及び拡張期ピーク２２１４を含み、例示的な実施形態において、これを使用して、収集されたＰＰＧ信号が、装着者がヒト又は動物であることに起因し得るか否かが判定され得ることを理解されたい。

ＣＰＵ１６１０（図１６）は、心周期２２００の第１の谷位置２２０４及び収縮期ピーク２２０６に基づいて立ち上がり時間を計算するように構成される。数学的には、図２２を参照すると、心周期２２００の立ち上がり時間ＲＴは、ＲＴ＝１００×ＲＴ（立ち上がり時間）／ＰＰＧパルス２２０８の総時間である。ヒトにおけるＲＴの典型的な範囲は約１０％～４０％であり、動物では約１０％～５０％である。代替的に又は追加的に、ＣＰＵは、心周期２２００の立下り時間を判定する。数学的には、立ち下がり時間ＦＴは、ＦＴ＝ＰＰＧパルス２２０８の総時間－ＲＴである。ヒトにおけるＦＴの典型的な範囲は約６０％～９０％であり、動物では約５０％～９０％である。

すなわち、例示的な実施形態によるチューニングアルゴリズムでは、収集されたＰＰＧ信号が、装着者がヒト又は動物であることに起因し得るか否かを判定することは、ＰＰＧパルス２２０８に基づいて少なくとも１つの心周期２２００に関する情報を判定することを含み得て、より具体的には、立ち上がり時間、立ち下がり時間、重複切痕２２１２に関する時間情報、拡張期ピーク２２１４に関する時間情報、及びＰＰＧパルス２２０８の形状又はＰＰＧパルス２２０８の１つ以上の部分の形状（複数の場合もある）に関する情報からなる群のうちの１つ以上を判定することを含み得る。同様に、少なくとも１つの心周期に関する情報の差が閾値未満であるかどうかを判定することは、立ち上がり時間、立ち下がり時間、重複切痕２２１２に関する時間情報、拡張期ピーク２２１４に関する時間情報、及びＰＰＧパルス２２０８の形状又はＰＰＧパルス２２０８の１つ以上の部分の形状（複数の場合もある）についての情報からなる群のうちの１つ以上における差を判定することを含み得る。

図２０は、例示的な実施形態による、装着者の生理的データを収集するためにウェアラブルデバイスをチューニングする方法を示すフローチャート２０００を示している。ステップ２００２では、デバイスを使用してＰＰＧ信号が収集される。ステップ２００４では、収集されたＰＰＧ信号が、装着者がヒト又は動物であることに起因し得るか否かが判定され、ステップ２００６では、収集されたＰＰＧ信号が、装着者がヒト又は動物であることに起因し得ない場合、チューニングが中止され、収集されたＰＰＧ信号が、装着者がヒト又は動物であることに起因し得るか否かを判定することは、ＰＰＧ信号における少なくとも１つのパルスに基づいて、少なくとも１つの心周期に関する情報を判定することを含む。

少なくとも１つの心周期に関する情報は、立ち上がり時間、立ち下がり時間、重複切痕に関する時間情報、拡張期ピークに関する時間情報、及びＰＰＧ信号における少なくとも１つのパルスの形状又はＰＰＧ信号における少なくとも１つのパルスの１つ以上の部分の形状（複数の場合もある）に関する情報からなる群のうちの１つ以上を含むことができる。

本方法は、少なくとも１つの心周期に関する情報が所定の範囲内にないと判定された場合、ＰＰＧ測定の光源の強度を増加させることを含み得る。本方法は、光源の駆動電流が最大値に達したかどうかを判定することと、達した場合にチューニングの不合格を判定することとを含み得る。本方法は、光源の駆動電流が最大値に達していない場合、デバイスを使用してＰＰＧ信号を収集することを繰り返すことを含み得る。

本方法は、ＰＰＧ信号の振幅が第１の閾値よりも大きいかどうか、及び光源の駆動電流が最小値を上回るかどうかを判定することと、両方の条件が満たされる場合に光源の強度を低減することとを含み得る。本方法は、光源の駆動電流が最小値に達したかどうかを判定することと、達した場合にチューニングの不合格を判定することとを含み得る。本方法は、光源の駆動電流が最小値に達していない場合、デバイスを使用してＰＰＧ信号を収集することを繰り返すことを含み得る。

本方法は、ＰＰＧ信号の振幅が第２の閾値以上であるかどうか、及び光源の駆動電流が最大値未満であるかどうかを判定することと、両方の条件が満たされる場合に光源の強度を増加させることとを含み得る。本方法は、光源の駆動電流が最大値以上であるかどうかを判定し、ＰＰＧ振幅が第３の閾値よりも小さいかどうかを判定することと、該条件のうちの少なくとも一方が満たされる場合にチューニングの不合格を判定することとを含み得る。本方法は、両方の条件が満たされない場合にデバイスを使用してＰＰＧ信号を収集することを繰り返すことを含み得る。

本方法は、ＰＰＧ信号におけるパルスの複数の対において、パワースペクトル密度の相関が第４の閾値を上回るかどうかを判定し、少なくとも１つの心周期に関する情報の差が第５の閾値未満であるかどうかを判定することと、該条件のうちの少なくとも一方が満たされない場合にデバイスを使用してＰＰＧ信号を収集することを繰り返すこととを含み得る。

本方法は、ＰＰＧ信号におけるパルスの複数の対において、パワースペクトル密度の相関が第４の閾値を上回るかどうか、少なくとも１つの心周期に関する情報の差が第５の閾値未満であるかどうか、及びＨＲの差が正常安静時心拍数に対して第６の閾値未満であるかどうかを判定することと、３つの条件のうちの少なくとも１つが満たされない場合にデバイスを使用してＰＰＧ信号を収集することを繰り返すこととを含み得る。

本方法は、ＨＲがヒト及び／又は動物の正常範囲内にあるかどうかを判定することを含み得る。

１つの実施形態において、装着者の生理的データを収集するウェアラブルデバイスが提供され、該デバイスは、ＰＰＧセンサーと、ＰＰＧセンサーに結合され、デバイスのチューニングのためにＰＰＧセンサーを使用してＰＰＧ信号を収集する信号収集ユニットと、信号収集ユニットに結合され、収集されたＰＰＧ信号が、装着者がヒト又は動物であることに起因し得るか否かを判定するプロセッサとを備え、プロセッサは、収集されたＰＰＧ信号が、装着者がヒト又は動物であることに起因し得ない場合、チューニングを中止するように構成され、収集されたＰＰＧ信号が、装着者がヒト又は動物であることに起因し得るか否かを判定することは、ＰＰＧ信号における少なくとも１つのパルスに基づいて少なくとも１つの心周期に関する情報を判定することを含む。

少なくとも１つの心周期に関する情報は、立ち上がり時間、立ち下がり時間、重複切痕に関する時間情報、拡張期ピークに関する時間情報、及びＰＰＧ信号における少なくとも１つのパルスの形状又はＰＰＧ信号における少なくとも１つのパルスの１つ以上の部分の形状（複数の場合もある）に関する情報からなる群のうちの１つ以上を含むことができる。

プロセッサは、ＰＰＧ信号におけるパルスの少なくとも１つの心周期に関する情報が所定の範囲内にないと判定された場合、ＰＰＧ測定のためにＰＰＧセンサーの光源の強度を増加させるように構成され得る。プロセッサは、光源の駆動電流が最大値に達したかどうかを判定し、達した場合にチューニングの不合格を判定するように構成され得る。信号収集ユニットは、光源の駆動電流が最大値に達していない場合、ＰＰＧ信号を収集することを繰り返すように構成され得る。

プロセッサは、ＰＰＧ信号の振幅が第１の閾値よりも大きいかどうか、及び光源の駆動電流が最小値を上回るかどうかを判定し、両方の条件が満たされる場合に光源の強度を低減するように構成され得る。プロセッサは、光源の駆動電流が最小値に達したかどうかを判定し、達した場合にチューニングの不合格を判定するように構成され得る。信号収集ユニットは、光源の駆動電流が最小値に達していない場合、ＰＰＧ信号を収集することを繰り返すように構成され得る。

プロセッサは、ＰＰＧ信号の振幅が第２の閾値以上であるかどうか、及び光源の駆動電流が最大値を下回るかどうかを判定し、両方の条件が満たされる場合に光源の強度を増加させるように構成され得る。プロセッサは、光源の駆動電流が最大値以上であるかどうかを判定し、ＰＰＧ振幅が第３の閾値よりも小さいかどうかを判定し、該条件のうち少なくとも１つが満たされる場合にチューニングの不合格を判定するように構成され得る。信号収集ユニットは、両方の条件が満たされない場合にＰＰＧ信号を収集することを繰り返すように構成され得る。

プロセッサは、ＰＰＧ信号におけるパルスの複数の対において、パワースペクトル密度の相関が第４の閾値を上回るかどうかを判定し、少なくとも１つの心周期に関する情報の差が第５の閾値未満であるかどうかを判定するように構成され得て、信号収集ユニットは、該条件のうちの少なくとも一方が満たされない場合にＰＰＧ信号を収集することを繰り返すように構成される。

プロセッサは、ＰＰＧ信号におけるパルスの複数の対において、パワースペクトル密度の相関が第４の閾値を上回るかどうか、少なくとも１つの心周期に関する情報の差が第５の閾値未満であるかどうか、及びＨＲの差が正常安静時心拍数に対して第６の閾値未満であるかどうかを判定するように構成され得て、信号収集ユニットは、３つの条件のうちの少なくとも１つが満たされない場合にデバイスを使用してＰＰＧ信号を収集することを繰り返すように構成される。

プロセッサは、ＨＲがヒト及び／又は動物の正常範囲内にあるかどうかを判定するように構成され得る。

図２１は、例示的な実施形態による、装着者の生理的データを収集するウェアラブルデバイスを制御する方法を示すフローチャート２１００を示している。ステップ２１０２では、デバイスを使用してＰＰＧ信号が収集される。ステップ２１０４では、ＰＰＧ信号を処理して、解析結果が取得される。ステップ２１０６では、収集されたＰＰＧ信号が、デバイスが装着者によって装着されていないことに起因し得るか否かが判定される。ステップ２１０８では、収集されたＰＰＧ信号が、デバイスが装着者によって装着されていないことに起因し得る場合、デバイスによる解析結果の表示が無効にされ、及び／又はデバイスの光源をオフにする。

収集されたＰＰＧ信号が、デバイスが装着者によって装着されていないことに起因し得るか否かを判定することは、ＰＰＧデータのそれぞれの時間ウィンドウから１つ以上の特徴を抽出することを含み得る。

収集されたＰＰＧ信号が、デバイスが装着者によって装着されていないことに起因し得るか否かを判定することは、ＰＰＧ信号のＤＣ成分の平均及び分散と、ＰＰＧ信号のＡＣ成分の分散と、ＡＣ成分の振幅が飽和した回数と、ＡＣ成分の振幅がゼロである回数とを判定することを含み得る。本方法は、ＤＣ成分の平均が第１の範囲内にあるかどうかを判定することと、ＤＣ成分の分散が第２の範囲内にあるかどうかを判定することと、ＡＣ成分の分散が第３の範囲内にあるかどうかを判定することと、ＡＣ成分の振幅が飽和した回数とＡＣ成分の振幅がゼロである回数との和が第１の閾値よりも小さいかどうかを判定することと、該条件のうちのいずれか１つが満たされない場合、リストオフを判定することとを含み得る。

収集されたＰＰＧ信号が、デバイスが装着者によって装着されていないことに起因し得るか否かを判定することは、ＰＰＧ信号の信号対雑音比を計算することを含み得る。

ＰＰＧ信号の信号対雑音比は、周波数領域において決定され得る。

ＰＰＧ信号の信号対雑音比は、信号範囲及び雑音範囲におけるＰＰＧ信号の二乗平均平方根に基づいてそれぞれ決定され得る。本方法は、信号範囲内の二乗平均平方根が第２の閾値以下であり、及び／又は雑音範囲内の二乗平均平方根が第３の閾値以上である場合に、デバイスが装着されていないと判定することを含み得る。

本方法は、計算された信号対雑音比が第４の閾値以下である場合、デバイスが装着されていないと判定することを含み得る。

１つの実施形態において、装着者の生理的データを収集するウェアラブルデバイスが提供され、該デバイスは、ＰＰＧ信号を収集する信号収集ユニットと、信号収集ユニットに結合され、ＰＰＧ信号を処理して解析結果を取得するプロセッサとを備え、プロセッサは、収集されたＰＰＧ信号が、デバイスが装着者によって装着されていないことに起因し得るか否かを判定し、収集されたＰＰＧ信号が、デバイスが装着者によって装着されていないことに起因し得る場合、解析結果の表示を無効にし、及び／又はデバイスの光源をオフにするように構成される。

プロセッサは、ＰＰＧデータのそれぞれの時間ウィンドウから１つ以上の特徴を抽出することに基づいて、収集されたＰＰＧ信号が、デバイスが装着者によって装着されていないことに起因し得るか否かを判定するように構成され得る。

プロセッサは、ＰＰＧ信号のＤＣ成分の平均及び分散と、ＰＰＧ信号のＡＣ成分の分散と、ＡＣ成分の振幅が飽和した回数と、ＡＣ成分の振幅がゼロである回数とを判定することに基づいて、収集されたＰＰＧ信号が、デバイスが装着者によって装着されていないことに起因し得るか否かを判定するように構成され得る。プロセッサは、ＤＣ成分の平均が第１の範囲内にあるかどうかを判定し、ＤＣ成分の分散が第２の範囲内にあるかどうかを判定し、ＡＣ成分の分散が第３の範囲内にあるかどうかを判定し、ＡＣ成分の振幅が飽和した回数とＡＣ成分の振幅がゼロである回数との和が第１の閾値よりも小さいかどうかを判定し、該条件のうちのいずれか１つが満たされない場合、リストオフを判定するように構成され得る。

プロセッサは、ＰＰＧ信号の信号対雑音比を計算することに基づいて、収集されたＰＰＧ信号が、デバイスが装着者によって装着されていないことに起因し得るか否かを判定するように構成され得る。

ＰＰＧ信号の信号対雑音比は、周波数領域において決定され得る。

ＰＰＧ信号の信号対雑音比は、信号範囲及び雑音範囲におけるＰＰＧ信号の二乗平均平方根に基づいてそれぞれ決定され得る。プロセッサは、信号範囲内の二乗平均平方根が第２の閾値以下であり、及び／又は雑音範囲内の二乗平均平方根が第３の閾値以上である場合に、デバイスが装着されていないと判定するように構成され得る。

プロセッサは、計算された信号対雑音比が第４の閾値以下である場合、デバイスが装着されていないと判定するように構成され得る。

１つの実施形態において、コンピューティングデバイスによって実行されると、例示的な実施形態のうちの１つによる方法を実行するようにデバイスに命令する命令を含むコンピューター可読媒体が提供される。

本明細書で開示される様々な機能又はプロセスは、それらの挙動、レジスタ転送、論理構成要素、トランジスタ、レイアウトジオメトリー、及び／又は他の特性に関して、様々なコンピューター可読媒体において具現化されるデータ及び／又は命令として説明され得る。かかるフォーマットされたデータ及び／又は命令が具現化され得るコンピューター可読媒体は、限定はしないが、様々な形態の不揮発性記憶媒体（例えば、光記憶媒体、磁気記憶媒体、又は半導体記憶媒体）と、ワイヤレス、光、若しくはワイヤードシグナリング媒体又はそれらの任意の組み合わせを通してかかるフォーマットされたデータ及び／又は命令を転送するために使用され得る搬送波とを含む。かかる搬送波によりフォーマットされたデータ及び／又は命令の転送の例として、限定はしないが、１つ以上のデータ転送プロトコル（例えば、ＨＴＴＰ、ＦＴＰ、ＳＭＴＰ等）を介したインターネット及び／又は他のコンピューターネットワーク上での転送（アップロード、ダウンロード、電子メール等）が挙げられる。１つ以上のコンピューター可読媒体を介してコンピューターシステム内で受信されたとき、説明されたシステム下の構成要素及び／又はプロセスのかかるデータ及び／又は命令ベースの表現は、１つ以上の他のコンピュータープログラムの実行とともにコンピューターシステム内の処理エンティティ（例えば、１つ以上のプロセッサ）によって処理され得る。

本明細書で説明されるシステム及び方法の態様は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルアレイロジック（ＰＡＬ）デバイス、電気的プログラマブルロジック及びメモリデバイス、並びに標準的なセルベースのデバイス等のプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、並びに特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を含む、様々な回路のいずれかにプログラムされた機能として実装され得る。システムの態様を実装するいくつかの他の可能性としては、メモリ（電気的消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）等）を有するマイクロコントローラー、組み込みマイクロプロセッサ、ファームウェア、ソフトウェア等が挙げられる。さらに、システムの態様は、ソフトウェアベースの回路エミュレーション、離散論理（順次及び組み合わせ）、カスタムデバイス、ファジー（ニューラル）論理、量子デバイス、及び上記のデバイスタイプのいずれかのハイブリッドを有するマイクロプロセッサにおいて具現化され得る。当然ながら、基礎となるデバイス技術は、例えば、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）のような金属酸化膜半導体電界効果トランジスタ（ＭＯＳＦＥＴ）技術、エミッター結合ロジック（ＥＣＬ）のようなバイポーラ技術、ポリマー技術（例えば、シリコン共役ポリマー及び金属共役ポリマー－金属構造）、アナログとデジタルの混合等、様々な構成要素タイプで提供され得る。

システム及び方法の例示された実施形態の上記の説明は、網羅的であること、又はシステム及び方法を開示された厳密な形態に限定することを意図するものではない。システム構成要素及び方法の特定の実施形態及び例が、例示の目的で本明細書に記載されているが、当業者が認識するように、システム、構成要素、及び方法の範囲内で様々な同等の修正が可能である。本明細書で提供されるシステム及び方法の教示は、上述のシステム及び方法だけでなく、他の処理システム及び方法にも適用することができる。

当業者には、包括的に記載されている本発明の趣旨又は範囲から逸脱することなく、特定の実施形態において示されている本発明に対して数多くの変形及び／又は変更を行うことができることが理解される。したがって、本実施形態は、全ての観点において例示的であり限定的ではないと見なされる。また、本発明は、特徴又は特徴の組合せが特許請求の範囲又は本実施形態に明示的に記載されていなくても、任意の特徴の組合せ、特に、特許請求の範囲における任意の特徴の組合せを含む。

上記の詳細な説明に照らして、システム及び方法に変更を加えることができる。

一般的に、以下の特許請求の範囲では、使用される用語は、システム及び方法を本明細書及び概要に開示される特定の実施形態に限定すると解釈されるべきではなく、概要の下で動作する全ての処理システムを含むと解釈されるべきである。したがって、システム及び方法は、本明細書で説明される例示的な実施形態における開示によって限定されない。

文脈上明らかに他の意味に解釈すべき場合を除き、本明細書及び特許請求の範囲の全体を通して、「含む（comprise、comprising）」等の語は、排他的又は網羅的な意味とは対照的に包括的な意味で、すなわち、「含むが、これに限定されない（including, but not limited to）」という意味で解釈されるべきである。単数又は複数を使用する単語は、それぞれ複数又は単数も含む。加えて、「本明細書では（herein）」、「以下では（hereunder）」、「上記では（above）」、「以下では（below）」という単語、及び同様の意味の単語は、本出願全体を指し、本出願の任意の特定の部分を指さない。「又は」という単語が２つ以上の項目のリストを参照して使用されるとき、その単語は、その単語の解釈の全て、すなわち、リスト内の項目のいずれか、リスト内の項目の全て、及びリスト内の項目の任意の組み合わせを包含する。

Claims (20)

1. 装着者の生理的データを収集するウェアラブルデバイスをチューニングする方法であって、
   前記ウェアラブルデバイスを使用してフォトプレチスモグラフィー（ＰＰＧ）信号を収集するステップと、
   前記収集されたＰＰＧ信号におけるパルスの複数の対において、パワースペクトル密度の相関が第４の閾値を上回るかどうか、少なくとも１つの心周期に関する情報の差が第５の閾値未満であるかどうか、及び前記収集されたＰＰＧ信号に基づく心拍数（ＨＲ）の差が正常安静時心拍数に対して第６の閾値未満であるかどうかの３つの条件を判定するステップと、
   前記収集されたＰＰＧ信号が、前記装着者がヒト又は動物であることに起因し得るか否かを判定するステップと、
   前記収集されたＰＰＧ信号が、前記装着者がヒト又は動物であることに起因し得ない場合、前記チューニングを中止するステップと、
   を含み、
   前記収集されたＰＰＧ信号が、前記装着者がヒト又は動物であることに起因し得るか否かを判定することは、前記収集されたＰＰＧ信号における１つ以上のパルスのみに基づく前記少なくとも１つの心周期に関する前記情報が所定の範囲内にある場合に、前記装着者がヒト又は動物であると判定することを含む、方法。
2. 前記少なくとも１つの心周期に関する前記情報は、立ち上がり時間、立ち下がり時間、重複切痕に関する時間情報、拡張期ピークに関する時間情報、及び前記収集されたＰＰＧ信号における前記少なくとも１つのパルスの形状又は前記収集されたＰＰＧ信号における前記少なくとも１つのパルスの１つ以上の部分の形状（複数の場合もある）に関する情報からなる群のうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記少なくとも１つの心周期に関する前記情報が前記所定の範囲内にないと判定された場合、ＰＰＧ測定の光源の強度を増加させることを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記収集されたＰＰＧ信号の振幅が第１の閾値よりも大きいかどうか、及び光源の駆動電流が最小値を上回るかどうかを判定することと、両方の条件が満たされる場合に前記光源の強度を低減することとを含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記収集されたＰＰＧ信号の振幅が第２の閾値以上であるかどうか、及び光源の駆動電流が最大値未満であるかどうかを判定することと、両方の条件が満たされる場合に前記光源の強度を増加させることとを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記３つの条件のうちの少なくとも１つが満たされない場合に前記ウェアラブルデバイスを使用してＰＰＧ信号を収集することを繰り返すことを含む、請求項１に記載の方法。
7. 心拍数（ＨＲ）がヒト及び／又は動物の正常範囲内にあるかどうかを判定することを含む、請求項１に記載の方法。
8. 装着者の生理的データを収集するウェアラブルデバイスであって、
   フォトプレチスモグラフィー（ＰＰＧ）センサーと、
   前記ＰＰＧセンサーに結合され、前記ウェアラブルデバイスのチューニングのために前記ＰＰＧセンサーを使用してＰＰＧ信号を収集する信号収集ユニットと、
   前記信号収集ユニットに結合され、前記収集されたＰＰＧ信号が、前記装着者がヒト又は動物であることに起因し得るか否かを判定するプロセッサと、
   を備え、
   前記プロセッサは、前記収集されたＰＰＧ信号におけるパルスの複数の対において、パワースペクトル密度の相関が第４の閾値を上回るかどうか、少なくとも１つの心周期に関する情報の差が第５の閾値未満であるかどうか、及び心拍数（ＨＲ）の差が正常安静時心拍数に対して第６の閾値未満であるかどうかの３つの条件を判定するように構成され、
   前記プロセッサは、前記収集されたＰＰＧ信号が前記装着者がヒト又は動物であることに起因し得ない場合、前記チューニングを中止するように構成され、
   前記収集されたＰＰＧ信号が、前記装着者がヒト又は動物であることに起因し得るか否かを判定することは、前記収集されたＰＰＧ信号における１つ以上のパルスのみに基づく前記少なくとも１つの心周期に関する前記情報が所定の範囲内にある場合に、前記装着者がヒト又は動物であると判定することを含む、ウェアラブルデバイス。
9. 前記少なくとも１つの心周期に関する前記情報は、立ち上がり時間、立ち下がり時間、重複切痕に関する時間情報、拡張期ピークに関する時間情報、及び前記収集されたＰＰＧ信号における前記少なくとも１つのパルスの形状又は前記収集されたＰＰＧ信号における前記少なくとも１つのパルスの１つ以上の部分の形状（複数の場合もある）に関する情報からなる群のうちの１つ以上を含む、請求項８に記載のウェアラブルデバイス。
10. 前記プロセッサは、前記少なくとも１つの心周期に関する前記情報が前記所定の範囲内にないと判定された場合、ＰＰＧ測定の前記ＰＰＧセンサーの光源の強度を増加させるように構成される、請求項９に記載のウェアラブルデバイス。
11. 前記プロセッサは、前記収集されたＰＰＧ信号の振幅が第１の閾値よりも大きいかどうか、及び光源の駆動電流が最小値を上回るかどうかを判定し、両方の条件が満たされる場合に前記光源の強度を低減するように構成される、請求項９または１０に記載のウェアラブルデバイス。
12. 前記プロセッサは、前記収集されたＰＰＧ信号の振幅が第２の閾値以上であるかどうか、及び光源の駆動電流が最大値を下回るかどうかを判定し、両方の条件が満たされる場合に前記光源の強度を増加させるように構成される、請求項９に記載のウェアラブルデバイス。
13. 前記信号収集ユニットは、前記３つの条件のうちの少なくとも１つが満たされない場合に前記ウェアラブルデバイスを使用してＰＰＧ信号を収集することを繰り返すように構成される、請求項８に記載のウェアラブルデバイス。
14. 装着者の生理的データを収集するウェアラブルデバイスを制御する方法であって、
    前記ウェアラブルデバイスを使用してフォトプレチスモグラフィー（ＰＰＧ）信号を収集するステップと、
    前記ＰＰＧ信号を処理して解析結果を取得するステップと、
    前記収集されたＰＰＧ信号のみに関する情報が少なくとも１つの条件を満たさない場合、前記ウェアラブルデバイスが前記装着者によって装着されていないと判定するステップと、
    前記収集されたＰＰＧ信号が、前記ウェアラブルデバイスが前記装着者によって装着されていないことに起因し得る場合、前記ウェアラブルデバイスによる前記解析結果の表示を無効にし、及び／又は前記ウェアラブルデバイスの光源をオフにするステップと、
    を含み、
    前記収集されたＰＰＧ信号が、前記ウェアラブルデバイスが前記装着者によって装着されていないことに起因し得るか否かを判定することは、前記収集されたＰＰＧ信号の直流（ＤＣ）成分の平均及び分散と、前記収集されたＰＰＧ信号の交流（ＡＣ）成分の分散とを判定することを含む、
    方法。
15. 前記収集されたＰＰＧ信号が、前記ウェアラブルデバイスが前記装着者によって装着されていないことに起因し得るか否かを判定することは、前記ＡＣ成分の振幅が飽和した回数と、前記ＡＣ成分の前記振幅がゼロである回数とを判定することをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記収集されたＰＰＧ信号が、前記ウェアラブルデバイスが前記装着者によって装着されていないことに起因し得るか否かを判定することは、前記収集されたＰＰＧ信号の信号対雑音比を計算することを含む、請求項１４または１５に記載の方法。
17. 装着者の生理的データを収集するウェアラブルデバイスであって、
    フォトプレチスモグラフィー（ＰＰＧ）信号を収集する信号収集ユニットと、
    前記信号収集ユニットに結合され、前記ＰＰＧ信号を処理して解析結果を取得するプロセッサと、
    を備え、
    前記プロセッサは、前記収集されたＰＰＧ信号のみに関する情報が少なくとも１つの条件を満たさない場合、前記ウェアラブルデバイスが前記装着者によって装着されていないと判定し、前記収集されたＰＰＧ信号が、前記ウェアラブルデバイスが前記装着者によって装着されていないことに起因し得る場合、前記解析結果の表示を無効にし、及び／又は前記ウェアラブルデバイスの光源をオフにするように構成され、
    前記プロセッサは、前記収集されたＰＰＧ信号の直流（ＤＣ）成分の平均及び分散と、前記収集されたＰＰＧ信号の交流（ＡＣ）成分の分散とを判定することに基づいて、前記収集されたＰＰＧ信号が、前記ウェアラブルデバイスが前記装着者によって装着されていないことに起因し得るか否かを判定するように構成される、
    ウェアラブルデバイス。
18. 前記プロセッサは、さらに前記ＡＣ成分の振幅が飽和した回数と、前記ＡＣ成分の前記振幅がゼロである回数とを判定することに基づいて、前記収集されたＰＰＧ信号が、前記ウェアラブルデバイスが前記装着者によって装着されていないことに起因し得るか否かを判定するように構成される、請求項１７に記載のウェアラブルデバイス。
19. 前記プロセッサは、前記収集されたＰＰＧ信号の信号対雑音比を計算することに基づいて、前記収集されたＰＰＧ信号が、前記ウェアラブルデバイスが前記装着者によって装着されていないことに起因し得るか否かを判定するように構成される、請求項１７または１８に記載のウェアラブルデバイス。
20. コンピューティングデバイスによって実行されると、請求項１及び／又は請求項１４に記載の方法を実行するように前記ウェアラブルデバイスに命令する命令を含むコンピューター可読媒体。