加速度計のデータを使用したストレスの連続的なモニタリング
【課題】人のストレスをモデル化、測定及び監視する方法及びシステムを提供する。
【解決手段】特定の実施の形態では、本発明の方法は、加速度メータと、心拍モニタ、血圧モニタ、パルス酸素濃度計又は人を監視するムードセンサのうちの1以上とからのデータストリームにアクセスすること、人が様々なアクティビティに従事しているときに人から収集されるデータセットを分析すること、分析に基づいて人の現在のストレス指数を決定することを含む。
【解決手段】特定の実施の形態では、本発明の方法は、加速度メータと、心拍モニタ、血圧モニタ、パルス酸素濃度計又は人を監視するムードセンサのうちの1以上とからのデータストリームにアクセスすること、人が様々なアクティビティに従事しているときに人から収集されるデータセットを分析すること、分析に基づいて人の現在のストレス指数を決定することを含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項1】
加速度計と、心拍モニタ、血圧モニタ、パルス酸素濃度計又はムードセンサのうちの1以上とを含む複数のセンサからの1以上のデータストリームであって、前記加速度計からの人の加速度データと、前記心拍モニタからの人の心拍データ、前記血圧モニタからの人の血圧データ、前記パルス酸素濃度計からの人のパルス酸素濃度データ及び前記ムードセンサからの人のムードに関するデータのうちの1以上とを含む1以上のデータストリームにアクセスする手段と、前記1以上のデータストリームからの第一のデータセットは、第一の時間で人から収集され、前記人は第一の時間で第一のアクティビティに従事しており、前記1以上のデータストリームからの第二のデータセットは、第二の時間で前記人から収集され、前記人は第二の時間で第二のアクティビティに従事しており、
前記第一のデータセットと前記第二のデータセットとを互いに関して分析する手段と、
前記第一のデータセットと前記第二のデータセットとの互いに関する分析に基づいて、人の現在のストレス指数を決定する手段と、
を備えるシステム。
【請求項2】
前記第一のデータセットと前記第二のデータセットとを互いに関して分析する手段は、前記人の心拍データ、前記人の血圧データ、前記人のパルス酸素濃度データ又は前記人のムードに関するデータのうちの1以上を、前記人の加速度データの文脈に当てはめる、
請求項1記載のシステム。
【請求項3】
前記人の現在のストレス指数に先行する人の前のストレス指数にアクセスする手段と、
前記人の現在のストレス指数と前記人の前のストレス指数とを互いに関して分析する手段と、
前記人の現在のストレス指数と前記人の前のストレス指数との互いに関する分析に基づいて、人のストレス指数において変化があるかを判定する手段と、
を更に備える請求項1記載のシステム。
【請求項4】
人のストレスモデルにアクセスする手段を更に備え、
前記人の現在のストレス係数を決定する手段は、前記ストレスモデルに関する前記第一のデータセットと前記第二のデータセットとの分析に更に基づいて、前記人の現在のストレス係数を決定する、
請求項1記載のシステム。
【請求項5】
前記人のストレスモデルは、基準となる人の腎臓のドップラデータと、基準となる人の加速度データと、基準となる人の心拍データ、基準となる人の血圧データ、基準となる人のパルス酸素濃度データ又は基準となる人のムードに関するデータのうちの1以上とを含む、
請求項4記載のシステム。
【請求項1】
加速度計と、心拍モニタ、血圧モニタ、パルス酸素濃度計又はムードセンサのうちの1以上とを含む複数のセンサからの1以上のデータストリームであって、前記加速度計からの人の加速度データと、前記心拍モニタからの人の心拍データ、前記血圧モニタからの人の血圧データ、前記パルス酸素濃度計からの人のパルス酸素濃度データ及び前記ムードセンサからの人のムードに関するデータのうちの1以上とを含む1以上のデータストリームにアクセスする手段と、前記1以上のデータストリームからの第一のデータセットは、第一の時間で人から収集され、前記人は第一の時間で第一のアクティビティに従事しており、前記1以上のデータストリームからの第二のデータセットは、第二の時間で前記人から収集され、前記人は第二の時間で第二のアクティビティに従事しており、
前記第一のデータセットと前記第二のデータセットとを互いに関して分析する手段と、
前記第一のデータセットと前記第二のデータセットとの互いに関する分析に基づいて、人の現在のストレス指数を決定する手段と、
を備えるシステム。
【請求項2】
前記第一のデータセットと前記第二のデータセットとを互いに関して分析する手段は、前記人の心拍データ、前記人の血圧データ、前記人のパルス酸素濃度データ又は前記人のムードに関するデータのうちの1以上を、前記人の加速度データの文脈に当てはめる、
請求項1記載のシステム。
【請求項3】
前記人の現在のストレス指数に先行する人の前のストレス指数にアクセスする手段と、
前記人の現在のストレス指数と前記人の前のストレス指数とを互いに関して分析する手段と、
前記人の現在のストレス指数と前記人の前のストレス指数との互いに関する分析に基づいて、人のストレス指数において変化があるかを判定する手段と、
を更に備える請求項1記載のシステム。
【請求項4】
人のストレスモデルにアクセスする手段を更に備え、
前記人の現在のストレス係数を決定する手段は、前記ストレスモデルに関する前記第一のデータセットと前記第二のデータセットとの分析に更に基づいて、前記人の現在のストレス係数を決定する、
請求項1記載のシステム。
【請求項5】
前記人のストレスモデルは、基準となる人の腎臓のドップラデータと、基準となる人の加速度データと、基準となる人の心拍データ、基準となる人の血圧データ、基準となる人のパルス酸素濃度データ又は基準となる人のムードに関するデータのうちの1以上とを含む、
請求項4記載のシステム。
【図1】
【図2A】
【図2B】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図7A】
【図7B】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図2A】
【図2B】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図7A】
【図7B】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【公開番号】特開2012−239890(P2012−239890A)
【公開日】平成24年12月10日(2012.12.10)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2012−109205(P2012−109205)
【出願日】平成24年5月11日(2012.5.11)
【公序良俗違反の表示】
(特許庁注:以下のものは登録商標)
1.FACEBOOK
2.TWITTER
【出願人】(000005223)富士通株式会社 (25,993)
【Fターム(参考)】
【公開日】平成24年12月10日(2012.12.10)
【国際特許分類】
【出願日】平成24年5月11日(2012.5.11)
【公序良俗違反の表示】
(特許庁注:以下のものは登録商標)
1.FACEBOOK
2.TWITTER
【出願人】(000005223)富士通株式会社 (25,993)
【Fターム(参考)】
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