信息处理装置、信息处理系统、信息处理方法和程序与流程

1.本公开涉及信息处理装置、信息处理系统、信息处理方法和程序。更具体地，本发明涉及用于分析康复的进行状态的信息处理装置、信息处理系统、信息处理方法和程序。


背景技术：

2.例如，当发生诸如心肌梗塞的心脏病时，在医院进行诸如手术的治疗，并且然后在住院的同时进行根据体力恢复的康复。
3.然而，住院时间和医院的康复时间是有限的，并且在出院后需要根据医院创建的程序在去医院时进行康复或在家里进行自主家庭康复等。
4.在通过去医院在医院进行康复的情况下，可以在专家的监视下进行适当的锻炼等，但是在家中进行康复的情况下，需要在没有专家的监视的情况下自发地进行锻炼。在这种情况下，需要自行判断锻炼量是否合适，并且存在难以进行涉及最佳锻炼量的康复的问题。
5.具体地，在心脏病的情况下，过度锻炼可能加剧疾病作为副作用。
6.注意，例如存在专利文献1(日本专利申请公开第2014-018213号)和专利文献2(日本专利申请公开第2016-158711号)作为公开用于允许患者进行适当康复的配置的常规技术。
7.专利文献1公开了一种配置，其中，执行脉搏检测的用户终端佩戴在进行康复的患者上，合适的脉搏率范围数据从医院侧从业者终端发送至用户终端，并且患者参考发送至用户终端的脉搏率以执行康复，使得通过锻炼上升的脉搏率落入所接收的脉搏率的范围内。
8.然而，脉搏率主要基于血流的周期性来计算，并且当存在诸如运动的剧烈锻炼时，血流受到极大地干扰，并且周期性可能难以观察。在这种情况下，脉搏率与实际心率有很大不同。因此，可以说仅监视脉搏率不足以确认是否进行了适当的锻炼。
9.专利文献2公开了一种配置，其中，进行康复的患者佩戴用于测量心电图的心电图服装以获取心电图，通过位置信息检测装置进一步获取用户位置，心电图和用户位置经由用户终端发送至医院侧终端，并且在医院侧分析用户的锻炼量或心脏的状态。
10.在该文献中，基于用户的位置的变化来测量用户的锻炼量，并且估计在用户跑步或步行的情况下的锻炼量。然而，由用户进行的锻炼不限于涉及这样的位置变化的锻炼。例如，存在使用诸如室内跑步机或固定自行车的健身机(例如，aerobike(注册商标))进行锻炼的情况，并且在进行使用这样的机器的锻炼的情况下，存在因为不能观察用户位置的变化而不能估计锻炼量的问题。
11.引用列表
12.专利文献
13.专利文献1：日本专利申请公开第2014-018213号。
14.专利文献2：日本专利申请公开第2016-158711号。


技术实现要素：

15.本发明要解决的问题
16.例如，鉴于上述问题而做出本公开，并且本公开的目的是提供一种信息处理装置、信息处理系统、信息处理方法和程序，其能够考虑根据进行康复的每个用户的锻炼类型的锻炼强度来对每个用户进行最佳的康复。
17.问题的解决方案
18.本公开的第一方面提供一种信息处理装置，包括：
19.锻炼类型估计单元，被配置为基于传感器检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；
20.数据库，被配置为存储与锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；
21.锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元，被配置为从数据库获取锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；以及
22.锻炼实施状态分析单元，其被配置为分析基于从数据库获取的锻炼类型/个人化锻炼强度生成的锻炼实施状态数据，并且生成指示由用户进行的锻炼是否是根据预先生成的锻炼处方的锻炼的锻炼实施状态分析结果。
23.此外，本公开的第二方面提供一种信息处理装置，包括：
24.锻炼类型估计单元，被配置为基于传感器检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；
25.稳态活动量分析单元，被配置为输入由锻炼类型估计单元估计的估计锻炼类型和用户的呼出气体分析结果，以计算基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量；
26.基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元，被配置为从存储锻炼类型对应标准锻炼强度的锻炼类型对应标准锻炼强度数据库获取由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应标准锻炼强度，并且基于所获取的标准锻炼强度和用户的体重来计算基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量；以及
27.锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元，被配置为基于(a)基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量和(b)基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量的每个数据来计算锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与该锻炼类型对应的用户对应锻炼强度。
28.此外，本公开的第三方面提供一种信息处理系统，包括：
29.用户终端；以及医院终端，
30.其中，该用户终端包括：
31.锻炼类型估计单元，被配置为基于传感器检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；
32.数据库，被配置为存储与锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；
33.锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元，被配置为从数据库获取锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；以及
34.通信单元，被配置为将基于从数据库获取的锻炼类型/个人化锻炼强度生成的锻
炼实施状态数据发送到医院终端，
35.该医院终端包括：
36.锻炼实施状态分析单元，被配置为分析从用户终端接收的锻炼实施状态数据，并且生成指示由用户进行的锻炼是否是根据预先生成的锻炼处方的锻炼的锻炼实施状态分析结果；以及
37.通信单元，被配置为将由锻炼实施状态分析单元生成的锻炼实施状态分析结果发送到用户终端，并且
38.用户终端在显示单元上显示从医院终端接收的锻炼实施状态分析结果。
39.此外，本公开的第四方面提供一种信息处理系统，包括：
40.用户终端以及地理信息提供服务器，
41.其中，该用户终端包括：
42.锻炼类型估计单元，被配置为基于传感器检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；
43.数据库，被配置为存储与锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；
44.锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元，被配置为从数据库获取锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；
45.最大值对应氧摄取率计算单元，被配置为输入由锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元获取的锻炼类型/个人化锻炼强度，并且计算根据用户进行的锻炼类型的最大值对应氧摄取率；以及
46.通信单元，被配置为基于由最大值对应氧摄取率计算单元计算的最大值对应氧摄取率来生成用于实现最大值对应氧摄取率的锻炼处方信息，并且将所生成的锻炼处方信息发送到地理信息提供服务器，
47.该地理信息提供服务器包括：
48.锻炼处方对应动作路线信息生成单元，被配置为分析从用户终端接收的锻炼处方信息并生成用于实现锻炼处方信息的锻炼处方对应动作路线信息；以及
49.通信单元，被配置为将锻炼处方对应动作路线信息发送到用户终端，并且
50.用户终端在显示单元上显示从地理信息提供服务器接收的锻炼处方对应动作路线信息。
51.此外，本公开的第五方面提供了：
52.一种由信息处理装置执行的信息处理方法，包括：
53.锻炼类型估计步骤，由锻炼类型估计单元基于传感器检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；
54.锻炼类型/个人化锻炼强度获取步骤，由锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元从数据库获取锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；以及
55.锻炼实施状态分析步骤，由锻炼实施状态分析单元分析基于从数据库获取的锻炼类型/个人化锻炼强度生成的锻炼实施状态数据，并且生成指示由用户进行的锻炼是否是根据预先生成的锻炼处方的锻炼的锻炼实施状态分析结果。
56.此外，本公开的第六方面提供了：
57.一种由信息处理装置执行的信息处理方法，包括：
58.锻炼类型估计步骤，由锻炼类型估计单元基于传感器检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；
59.稳态活动量分析步骤，由稳态活动量分析单元输入由锻炼类型估计单元估计的估计锻炼类型和用户的呼出气体分析结果，以计算基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量；
60.基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算步骤，由基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元从存储锻炼类型对应标准锻炼强度的锻炼类型对应标准锻炼强度数据库获取由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应标准锻炼强度，并且基于所获取的标准锻炼强度和用户的体重来计算基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量；以及
61.锻炼类型/个人化锻炼强度计算步骤，由锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元基于(a)基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量和(b)基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量的每个数据来计算锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与锻炼类型对应的用户对应锻炼强度。
62.此外，本公开的第七方面提供了：
63.一种用于允许信息处理装置执行信息处理的程序，该程序执行：
64.锻炼类型估计步骤，由锻炼类型估计单元基于传感器检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；
65.锻炼类型/个人化锻炼强度获取步骤，由锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元从数据库获取锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；以及
66.锻炼实施状态分析步骤，由锻炼实施状态分析单元分析基于从数据库获取的锻炼类型/个人化锻炼强度生成的锻炼实施状态数据，并且生成指示由用户进行的锻炼是否是根据预先生成的锻炼处方的锻炼的锻炼实施状态分析结果。
67.此外，本公开的第八方面提供了：
68.一种用于允许信息处理装置执行信息处理的程序，该程序执行：
69.锻炼类型估计步骤，由锻炼类型估计单元基于传感器检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；
70.稳态活动量分析步骤，由稳态活动量分析单元输入由锻炼类型估计单元估计的估计锻炼类型和用户的呼出气体分析结果，以计算基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量；
71.基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算步骤，由基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元从存储锻炼类型对应标准锻炼强度的锻炼类型对应标准锻炼强度数据库获取由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应标准锻炼强度，并且基于所获取的标准锻炼强度和用户的体重来计算基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量；以及
72.锻炼类型/个人化锻炼强度计算步骤，由锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元基于(a)基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量和(b)基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量的每个数据来计算锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与锻
炼类型对应的用户对应锻炼强度。
73.注意，例如，本公开的程序是可以通过以计算机可读格式提供的存储介质或通信介质提供给能够执行各种程序代码的信息处理装置、图像处理装置或计算机系统的程序。通过以计算机可读格式提供这种程序，在信息处理装置或计算机系统上实现根据程序的处理。
74.通过基于稍后描述的本公开的示例和附图的更详细的描述，本公开的其他目的、特征以及优点将变得显而易见。注意，在本说明书中，系统是多个设备的逻辑集合配置，并且不限于相应配置的设备在同一壳体中的系统。
75.根据本公开的一个实施例的配置，可以实现可以在确认由康复执行用户进行的锻炼是否是根据锻炼处方的适当锻炼的同时适当地执行康复。
76.具体地，例如，该配置包括：锻炼类型估计单元，被配置为基于穿戴在用户的身体上的传感器的检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；数据库，被配置为存储与该锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元，被配置为从该数据库获取锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；以及锻炼实施状态分析单元，被配置为分析基于从该数据库获取的锻炼类型/个人化锻炼强度生成的锻炼实施状态数据，并且指示由用户进行的锻炼是否是根据预先生成的锻炼处方的锻炼的锻炼实施状态分析结果，其中，所生成的锻炼实施状态分析结果被输出到显示单元。
77.通过本配置，实现使得康复执行用户能够在确认由用户进行的锻炼是否是根据锻炼处方的适当锻炼的同时适当地执行康复的配置。
78.注意，在本说明书中描述的效果仅是示例并且不受限制，并且可以获得其他效果。
附图说明
79.图1是用于描述本公开的处理的概述的示图。
80.图2是用于描述本公开的处理的概述的示图。
81.图3是用于描述本公开的处理的概述的示图。
82.图4是用于描述本公开的处理的概述的示图。
83.图5是用于描述应用于本公开的处理的数据的示图。
84.图6是用于描述应用于本公开的处理的数据的示图。
85.图7是用于描述应用于本公开的处理的数据的示图。
86.图8是用于描述应用于本公开的处理的数据的示图。
87.图9是用于描述在医院康复执行期间由用户终端等执行的处理的示图。
88.图10是用于描述存储在锻炼类型对应标准锻炼强度数据库中的数据的示例的示图。
89.图11是用于描述存储在锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库中的数据的示例的示图。
90.图12是用于描述由用户终端等在从医院出院后的康复执行期间执行的处理的示图。
91.图13是用于描述存储在锻炼实施状态记录数据库中的数据的示例的示图。
92.图14是用于描述存储在锻炼处方信息数据库中的数据的示例的示图。
93.图15是用于描述从医院出院后的康复执行期间在用户终端上显示的显示数据的示例的示图。
94.图16是示出用于描述在医院康复执行期间用户终端执行的处理的顺序的流程图的示图。
95.图17是用于描述使用aerobike(注册商标)康复执行期间的数据处理的示例的示图。
96.图18是用于描述使用aerobike(注册商标)康复执行期间的数据处理的顺序的流程图。
97.图19是示出用于描述用户终端在从医院出院后的康复执行期间执行的处理的顺序的流程图的示图。
98.图20是用于描述在第二实施例中由用户终端和医院终端执行的处理的示图。
99.图21是示出用于描述在第二实施例中由用户终端执行的处理的顺序的流程图的示图。
100.图22是示出用于描述在第二实施例中由医院终端执行的处理的顺序的流程图的示图。
101.图23是用于描述在第三实施例中由用户终端和医院终端执行的处理的示图。
102.图24是用于描述在第三实施例中使用的锻炼处方信息数据库中所存储的数据的示例的示图。
103.图25是用于描述在第三实施例中显示在用户终端上的显示数据的示例的示图。
104.图26是示出用于描述在第三实施例中由用户终端执行的处理的顺序的流程图的示图。
105.图27是用于描述在第四实施例中显示在用户终端上的显示数据的示例的示图。
106.图28是用于描述在第四实施例中由用户终端和地理信息提供服务器执行的处理的示图。
107.图29是用于描述在第四实施例中使用的地理信息数据库中存储的数据的示例的示图。
108.图30是用于描述在第五实施例中由用户终端和医院终端执行的处理的示图。
109.图31是用于描述在第五实施例中使用的锻炼实施状态记录数据库的示例的示图。
110.图32是用于描述在第五实施例中使用的锻炼处方信息数据库的示例的示图。
111.图33是用于描述在第五实施例中使用的锻炼处方信息的示例的示图。
112.图34是用于描述在第五实施例中使用的锻炼处方信息的示例的示图。
113.图35是用于描述在第五实施例中使用的锻炼处方信息的示例的示图。
114.图36是用于描述在第五实施例中使用的锻炼处方信息的示例的示图。
115.图37是用于描述在第五实施例中使用的锻炼处方信息的示例的示图。
116.图38是用于描述在第五实施例中显示在用户终端上的显示数据的示例的示图。
117.图39是用于描述本公开的信息处理装置的硬件配置示例的示图。
具体实施方式
118.在下文中，将参考附图描述本公开的信息处理装置、信息处理系统、信息处理方法和程序的细节。注意，将根据下列项进行描述。
119.1.康复的概述
120.2.本公开的处理的概述
121.3.在本公开的处理中使用的数据的描述
122.4.(第一实施例)用户终端的配置和要执行的处理的细节
123.4-1.(第一阶段)医院康复分析数据获取阶段的细节
124.4-2.(第二阶段)医院外康复进行阶段的处理
125.5.由用户终端执行的处理的顺序
126.5-1.(第一阶段)用户终端在医院康复分析数据获取阶段执行的处理的顺序
127.5-2.(第二阶段)用户终端在医院外康复进行阶段执行的处理的顺序
128.6.(第二实施例)在用户终端与医院终端之间执行通信的实施例
129.7.其他实施例
130.7-1.(第三实施例)基于锻炼负荷的分析结果促进心电图(ecg)测量的实施例
131.7-2.(第四实施例)使用地图呈现步行或跑步的路线信息的实施例
132.7-3.(第五实施例)执行锻炼处方更新处理的实施例
133.8.信息处理装置的硬件配置示例
134.9.本公开的配置的概述
135.[1.康复的概述]
[0136]
首先，将描述一般康复的概述。
[0137]
图1是用于描述一般康复的流程的示图。
[0138]
例如，已经发展诸如心肌梗塞的心脏病的用户(患者)在医院中住院，然后进行手术。如果手术成功，则康复(在下文中描述为“康复”)开始。
[0139]
首先，在步骤s01中，用户(患者)在医院病房和病房中进行康复。这是集中于使用医院病房、医院病房附近的走廊等的步行练习等的康复。
[0140]
接下来，在步骤s02中，用户(患者)使用医院内康复中心进行康复。这使用安装在康复中心的各种康复器械进行。
[0141]
迄今为止的康复是在医院进行的康复，并且是在专家的监视下进行的康复。
[0142]
此后，用户(患者)从医院出院。在从医院出院之后，用户(患者)在步骤s03a中进行门诊康复并且在步骤s03b中执行家庭康复。
[0143]
例如，门诊康复是使用安装在康复中心中的各种康复器械每周进行一次或两次的康复。
[0144]
例如，家庭康复是在门诊康复之外的一天进行在家锻炼、在外面步行、跑步等的康复。
[0145]
此后，根据用户(患者)的恢复状态，在步骤s03a中的门诊康复结束，并且在步骤s04中开始维持期家庭康复。
[0146]
与家庭康复类似，维持期家庭康复是进行在家锻炼或者在外面步行、跑步等的康复。
[0147]
在这些康复步骤中的每一个期间，根据医院指定的锻炼处方进行步骤s03b中的家庭康复和步骤s04中的维持期家庭康复，但是锻炼类型、锻炼持续时间等最终由用户(患者)本身的意图确定。
[0148]
如上所述，在根据用户的意图通过确定锻炼类型、锻炼持续时间等进行康复的情况下，发生进行过度锻炼的情况或进行过少锻炼的情况，并且不进行适当康复的可能性高。
[0149]
[2.本公开的处理的概述]
[0150]
接下来，将描述本公开的处理的概述。
[0151]
本公开解决了上述问题，并且使得可以执行图1所示的步骤s03b中的家庭康复或步骤s04中的维持期家庭康复，即，在没有专家的监视的状态下在用户管理下进行的康复，作为涉及最佳锻炼量的康复。
[0152]
将参考图2和随后的附图描述本公开的处理的概述。
[0153]
本公开的处理包括以下两个阶段。
[0154]
(第一阶段)医院康复分析数据获取阶段。
[0155]
(第二阶段)医院外康复进行阶段。
[0156]
图2是用于描述“(第一阶段)医院康复分析数据获取阶段”的示图。
[0157]
该第一阶段在步骤s01中在医院病房和病房中的康复中进行，或者在参考图1描述的步骤s02中使用医院内康复中心康复中进行。
[0158]
图2示出了跑步和使用固定自行车(例如，aerobike(注册商标))的用户(患者)11。注意，这些是同一个用户11。这表示在不同的时刻进行不同的锻炼。
[0159]
用户(患者)11在进行康复的同时使用呼出气体分析器20进行呼出气体分析。
[0160]
此外，佩戴用户终端30，并且佩戴在用户11的身体等上的传感器12(例如，诸如加速度传感器、陀螺仪、地磁传感器或者气压传感器的传感器12)的传感器检测信息被输入到用户终端30。注意，用户终端30例如是可穿戴设备、腕表型带、智能电话、头戴式显示器(hmd)等。
[0161]
用户终端30分析使用呼出气体分析器20获取的呼出气体分析结果或经由传感器12获取的传感器检测信息，生成与各个用户(患者)11对应的对应于各种用户特定的锻炼类型的锻炼强度信息，并将所生成的数据存储在用户终端30中的“锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库40”中。
[0162]
根据用户(患者)11进行的各种锻炼类型(例如，诸如步行(在平地步行时步行速度＝4.0km/h)、跑步(在平地跑步时速度＝7.0km/h)和aerobike(注册商标)(负荷量＝120w)的各种锻炼类型)的用户特定的锻炼强度被记录在锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库40中。
[0163]
注意，锻炼强度具体地例如是代谢当量(met)。
[0164]
作为锻炼强度指数值的met指示通过将休息作为met＝1，各种锻炼类型(诸如步行(在平地步行时步行速度＝4.0km/h)、跑步(在平地跑步时速度＝7.0km/h)和aerobike(注册商标)(负荷量＝120w))的每次锻炼消耗卡路里(＝活动量)是休息时的多少倍。
[0165]
例如，计算和公开根据各种锻炼类型的met，诸如当缓慢步行时met＝3.0和当爬楼梯时met＝5.2。在医院中，经常使用这些met生成康复程序。
[0166]
然而，met的公开值仅是标准值，并且个体对锻炼强度感到不同。
[0167]
因此，在本公开的系统中，在用户终端30中计算与根据进行康复的个体用户(患者)11的锻炼类型对应的锻炼强度，并将所计算的值记录在“锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库40”中。
[0168]
即，在图2所示的“(第一阶段)医院康复分析数据获取阶段”中，“锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库40”被生成并记录在用户终端30中的存储单元中。
[0169]
当图2所示的“(第一阶段)医院康复分析数据获取阶段”结束时，进行(第二阶段)医院外康复进行阶段。
[0170]
图3是用于描述“(第二阶段)医院外康复进行阶段”的示图。
[0171]
该第二阶段在参考图1描述的步骤s03b中的家庭康复或步骤s04中的维持期家庭康复中进行。
[0172]
注意，在这个(第二阶段)的开始，锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库40已经被记录在用户终端30中。
[0173]
锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库40存储与根据进行康复的用户(患者)11的个体的锻炼类型对应的锻炼强度数据。
[0174]
图3示出了运行和使用aerobike(注册商标)的用户(患者)11。注意，这些是同一个用户11。这表示在不同的时刻进行不同的锻炼。
[0175]
作为康复执行者的用户11佩戴用户终端30，并且佩戴在用户11的身体等上的传感器12(例如，诸如加速度传感器、陀螺仪、地磁传感器或气压传感器的传感器12)的传感器检测信息被输入到用户终端30。
[0176]
用户终端30的数据处理单元分析经由传感器12获取的传感器检测信息，并且估计由用户(患者)11进行的锻炼类型。此外，通过参考锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库40来获取与所估计的锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度(met)。
[0177]
此外，用户终端30的数据处理单元使用与所估计的锻炼类型相对应的用户特定的锻炼强度(met)的值来分析用户11进行的锻炼是否符合由医院创建的锻炼处方(康复程序)，并且在用户终端30的显示单元上显示分析结果。
[0178]
具体地，进行如图3所示的消息或分析数据的显示。例如，显示以下信息。
[0179]
(a)本周尚未完成锻炼进行目标时间。还有时间。
[0180]
(b)锻炼内容不足
[0181]
低强度＝例如，缓慢步行(30分钟)
[0182]
中等强度＝例如，快速步行(10分钟)
[0183]
高强度＝例如，爬楼梯(5分钟)
[0184]
低强度到高强度是“锻炼强度”的分类信息。诸如30分钟的时间指示不足的时间。
[0185]
注意，例如，基于分析结果每周或每日显示上述显示信息。
[0186]
用户11可以通过观看显示信息确认作为康复要进行的适当锻炼量，并且可以通过适当锻炼量可靠地进行康复。
[0187]
图4是用于描述“(第二阶段)医院外康复进行阶段”的另一不同处理示例的示图。
[0188]
与图3类似，图4所示的处理也在第二阶段的处理中进行，即，参考图1描述的步骤s03b中的家庭康复或步骤s04中的维持期家庭康复。
[0189]
图4所示的示例是用户终端30和医院终端70彼此通信的处理示例。
[0190]
作为康复执行者的用户11佩戴用户终端30，并且佩戴在用户11的身体等上的传感器12(例如，诸如加速度传感器、陀螺仪、地磁传感器或气压传感器的传感器12)的传感器检测信息被输入到用户终端30。
[0191]
用户终端30的数据处理单元将经由传感器12获取的传感器检测信息按原样发送到医院终端70或将分析结果发送到医院终端70。
[0192]
医院终端70首先执行与在上面参考图3描述的用户终端30中执行的处理相似的数据分析处理。
[0193]
此外，基于分析结果生成针对用户11的建议信息等，并且将该建议信息发送至用户终端30。
[0194]
用户终端30显示从医院终端70接收的建议信息。用户11可以基于显示信息确认是否进行适当的康复。
[0195]
[3.在本公开的处理中使用的数据的描述]
[0196]
接下来，将描述在本公开的处理中使用的数据。
[0197]
在下文中，将参考图5至图7依次描述以下类别(a)至(d)的每个数据。
[0198]
(a)氧摄取相关数据
[0199]
(b)锻炼强度相关数据
[0200]
(c)活动量相关数据
[0201]
(d)其他数据
[0202]
(a)氧摄取相关数据
[0203]
首先，将参考图5描述(a)氧摄取相关数据。氧摄取相关数据包括以下数据：
[0204]
(a1)氧摄取量(vo2)
[0205]
(a2)最大氧摄取(峰值vo2)
[0206]
(a3)最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)
[0207]
(a1)氧摄取量(vo2)是由身体摄取的氧量，并且单位是[ml/min/kg]。这是以1分钟和1kg体重为单位的值。
[0208]
(a2)最大氧摄取(峰值vo2)是由身体摄取的氧量(氧摄取量(vo2))的最大值。具体地，最大氧摄取例如是当进行剧烈锻炼时的最大氧摄取。
[0209]
(a3)最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)是实际氧摄取(vo2)与最大氧摄取(峰值vo2)的比率。
[0210]
注意，在本公开的处理中，存在计算和使用估计值的情况。
[0211]
(b)锻炼强度相关数据
[0212]
接下来，将参考图6描述(b)锻炼强度相关数据。(b)锻炼强度相关数据包括以下数据：
[0213]
(b1)标准锻炼强度(met)
[0214]
(b2)锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)
[0215]
(b3)个人化锻炼强度(met，u)，以及
[0216]
(b4)锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)。
[0217]
如上所述，锻炼强度具体地例如是代谢当量(met)。
[0218]
(b1)标准锻炼强度(met)指示通过将休息作为met＝1，每次锻炼(诸如步行(在平
地步行时步行速度＝4.0km/h)、跑步(在平地跑步时速度＝7.0km/h)和aerobike(注册商标)(负荷量＝120w))消耗卡路里(＝活动量)是休息时的多少倍。
[0219]
该标准锻炼强度(met)是公开的数据。
[0220]
注意，消耗的卡路里[kcal](＝活动量)可以通过以下公式计算。
[0221]
消耗的卡路里[千卡]＝(met)
×
(体重[kg])
×
(锻炼时间[hr])
×
1.05
[0222]
(b2)锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)是与各种锻炼类型(k)(诸如步行(在平地步行时步行速度＝4.0km/h)、跑步(在平地跑步时速度＝7.0km/h)和aerobike(注册商标)(负荷量＝120w))中的每一个对应的锻炼强度标准值。这也是公开的数据。
[0223]
注意，(k)指示与锻炼类型相对应的值。
[0224]
此外，在本公开的处理中，基于佩戴在进行作为康复的锻炼的用户上的传感器的检测信息来估计由用户进行的锻炼类型。
[0225]
由(kest)表示估计的锻炼类型，并且由(met，kest)表示与该估计的锻炼类型对应的估计的锻炼类型对应标准锻炼强度。
[0226]
在以下描述中，注意，锻炼类型(k)不仅包括确认的锻炼类型，还包括估计的锻炼类型(kest)。
[0227]
(b3)个人化锻炼强度(met，u)是指示通过将从佩戴在进行锻炼的用户上的呼出气体分析器的分析结果获得的“使用呼出分析结果计算的活动量(eeref)”除以用户的体重[kg]和锻炼时间[hr]而计算的与用户个人(u)对应的锻炼强度的值。单位是[kcal/kg/hr]。
[0228]
met，u＝(eeref)/((体重[kg])
×
(锻炼时间[hr]))。
[0229]
注意，(u)指示与特定用户相对应的用户特定值。
[0230]
(b4)锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)是根据锻炼类型(k)的个人化锻炼强度(met，u)。
[0231]
如上所述，在本公开的处理中，基于佩戴在进行作为康复的锻炼的用户上的传感器的检测信息来估计由用户进行的锻炼类型。
[0232]
由(kest)表示估计的锻炼类型，并且由(met，u，kest)表示与该估计的锻炼类型对应的估计的锻炼类型/个人化锻炼强度。
[0233]
接下来，将参考图7描述(c)活动量相关数据。(c)活动量相关数据包括以下数据：
[0234]
(c1)活动量(消耗的卡路里)(ee)，
[0235]
(c2)基于锻炼强度(met)的个人化活动量(eemet，u)，
[0236]
(c3)基于锻炼强度(met)的锻炼类型/个人化活动量(eemet，u，k)，
[0237]
(c4)基于呼出分析结果的个人化活动量(eeref，u)，以及
[0238]
(c5)基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，k)。
[0239]
(c1)活动量(消耗的卡路里)(ee)是由活动(锻炼)消耗的卡路里。然而，也包括由基础代谢消耗的卡路里。
[0240]
单位是[kcal]。
[0241]
注意，ee是指(能量消耗)。
[0242]
(c2)基于锻炼强度(met)的个人化活动量(eemet，u)是基于标准锻炼强度(met)、用户的体重(u)和锻炼时间计算的个人化活动量(消耗的卡路里)。
[0243]
eemet，u[kcal](met)
×
(体重[kg])
×
(锻炼时间[hr])
×
1.05
[0244]
这通过以上公式计算。
[0245]
(c3)基于锻炼强度(met)的锻炼类型/个人化活动量(eemet，u，k)是与锻炼类型(k)对应的基于锻炼强度(met)的个人化活动量。
[0246]
(c4)基于呼出分析结果的个人化活动量(eeref，u)是使用呼出气体分析器的分析结果计算的活动量估计值。
[0247]
这是活动量测量准则(黄金标准)之一，并且估计精度高于基于锻炼强度(met)的个人化活动量(eemet，u)。
[0248]
eeref，u[kcal]＝(3.94vo2+1.11vco2)
×
(锻炼时间[min])(韦尔(weir)公式)
[0249]
这通过以上公式计算。
[0250]
注意，vo2是氧量，并且vco2是二氧化碳量。
[0251]
(c5)基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，k)是在锻炼类型(k)的锻炼进行期间，基于当呼出气体分析器的氧摄取(vo2)的测量值达到稳定状态时的呼出气体分析结果(vo2和vco2)计算的使用呼出分析结果的个人化活动量。
[0252]
接下来，将参考图8描述(d)其他数据。(d)其他数据包括以下数据：
[0253]
(d1)估计的锻炼类型(kest)，以及
[0254]
(d2)个人化锻炼强度校正因子(rk)。
[0255]
(d1)估计的锻炼类型(kest)是基于佩戴在用户身体上的传感器的检测信息而估计的由用户进行的锻炼类型。
[0256]
(d2)个人化锻炼强度校正因子(rk)是“基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，k)”与“基于锻炼强度(met)的锻炼类型对应活动量(eemet，u，k)”的比率(比例)。
[0257]
rk(eeref，u，k)/(eemet，u，k)
[0258]
这通过以上公式计算。
[0259]
[4.(第一实施例)用户终端的配置和要执行的处理的细节]
[0260]
接下来，作为本公开的第一实施例，将描述用户终端30的配置和要执行的处理的细节。
[0261]
如参考图2至图4所述，用户终端30是由进行康复的用户11佩戴在身体上的用户终端30。
[0262]
如上所述，本公开的处理包括以下两个阶段：
[0263]
(第一阶段)医院康复分析数据获取阶段。
[0264]
(第二阶段)医院外康复进行阶段。
[0265]
在下文中，将依次描述在这两个阶段中执行的处理的细节。
[0266]
[4-1.(第一阶段)医院康复分析数据获取阶段的细节]
[0267]
首先，将描述在“(第一阶段)医院康复分析数据获取阶段”中执行的处理。
[0268]
该第一阶段在步骤s01中的医院病房和病房中的康复中执行，或者在步骤s02中使用医院内康复中心康复中执行，如参考图2所述。
[0269]
用户(患者)11在进行康复的同时使用呼出气体分析器20进行呼出气体分析。
[0270]
此外，佩戴用户终端30，并且佩戴在用户11的身体等上的传感器12(例如，诸如加速度传感器、陀螺仪、地磁传感器或者气压传感器的传感器12)的传感器检测信息被输入到
用户终端30。
[0271]
用户终端30分析使用呼出气体分析器20获取的呼出气体分析结果或经由传感器12获取的传感器检测信息，生成与各个用户(患者)11对应的对应于各种用户特定的锻炼类型的锻炼强度信息，并将所生成的数据存储在用户终端30中。
[0272]
这是图2所示的“锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库40”。
[0273]
与由用户(患者)11进行的各种锻炼类型(例如，诸如步行(在平地步行时步行速度＝4.0km/h)、跑步(在平地跑步时速度＝7.0km/h)和aerobike(注册商标)(负荷量＝120w)的各种锻炼类型)对应的用户特定的锻炼强度被记录在锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库40中。
[0274]
图9是用于说明进行“(第一阶段)医院康复分析数据获取阶段”的处理的用户终端30和呼出气体分析器20的配置和处理的示图。
[0275]
呼出气体分析器20连接至面罩，该面罩附接至进行作为康复的锻炼的用户11的嘴部，并且分析用户11的呼出。
[0276]
如图9所示，呼出气体分析器20包括活动量获取单元21。活动量获取单元21分析用户11的呼出，生成“基于呼出分析结果的个人化活动量(eeref，u)d21”，并且向用户终端30输出所生成的“基于呼出分析结果的个人化活动量(eeref，u)d21”。
[0277]
如上所述，基于呼出分析结果的个人化活动量(eeref，u)是使用呼出气体分析器的分析结果计算的活动量估计值。
[0278]
这是活动量测量准则(黄金标准)之一，并且估计精度高于基于锻炼强度(met)的个人化活动量(eemet，u)。
[0279]
eeref，u[kcal]＝(3.94vo2+1.11vco2)
×
(锻炼时间[min])(韦尔公式)
[0280]
这通过以上公式计算。
[0281]
用户终端30是在作为康复执行者的用户11进行作为康复的锻炼的同时佩戴在身体上的终端。
[0282]
用户终端30的传感器检测信息输入单元31获取佩戴在用户11的身体上的传感器(例如，诸如加速度传感器、陀螺仪、地磁传感器或者气压传感器的传感器)的传感器检测信息d31，并且将传感器检测信息d31输出至锻炼信息估计单元32。
[0283]
注意，d31的d表示数据。
[0284]
锻炼信息估计单元32基于输入的传感器检测信息d31来估计用户11的锻炼类型。例如，估计用户11正在执行的锻炼类型，诸如步行(在平地步行时步行速度＝4.0km/h)、跑步(在平地跑步时步行速度＝7.0km/h)和aerobike(注册商标)(负荷量＝120w)。
[0285]
锻炼信息估计单元32将所估计的锻炼类型(kest)作为估计结果输出到稳态活动量分析单元33和锻炼类型对应标准锻炼强度获取单元36。
[0286]
此外，估计的锻炼类型(kest)也被输出到锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库，并登记到数据库中。
[0287]
稳态活动量分析单元33输入以下数据：
[0288]
(a)由活动量获取单元21生成的基于呼出分析结果的个人化活动量(eeref，u)d21，以及
[0289]
(b)指示由锻炼信息估计单元32估计并由用户进行的锻炼类型的估计的锻炼类型
(kest)d32。
[0290]
稳态活动量分析单元33基于这些数据来生成基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，kest)d33。
[0291]
注意，由于锻炼类型(k)是估计结果，因此表示为(kest)。
[0292]
如上参考图7所述，基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，k)是在锻炼类型(k)的锻炼进行期间，基于当呼出气体分析器的氧摄取(vo2)的测量值达到稳定状态时的呼出气体分析结果(vo2和vco2)计算的呼出分析结果使用的个人化活动量。
[0293]
基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，k)计算如下：eeref，u，k[kcal]＝(3.94vo2+1.11vco2)
×
(锻炼时间＝[min])(韦尔方程)。
[0294]
注意，vo2是氧量，并且vco2是二氧化碳量。
[0295]
基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，k)的估计精度高于基于锻炼强度(met)的锻炼类型对应活动量(eemet，u，k)的估计精度。
[0296]
稳态活动量分析单元33将所计算的基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，kest)d33输出到个人化锻炼强度校正因子计算单元37。
[0297]
接下来，将描述由锻炼类型对应标准锻炼强度获取单元36进行的处理，该锻炼类型对应标准锻炼强度获取单元36是由锻炼信息估计单元32生成的估计的锻炼类型(kest)d32的另一输出目的地。
[0298]
锻炼类型对应标准锻炼强度获取单元36基于从锻炼信息估计单元32输入的估计的锻炼类型(kest)d32，搜索锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)数据库34，并获取与估计的锻炼类型(kest)相关联地登记的标准锻炼强度(met，k)。获取图9所示的锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)d34。
[0299]
注意，虽然在图9中锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)数据库34被示为用户终端30的配置的一部分，但是锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)数据库34可以是外部服务器的数据库，并且在这种情况下，用户终端30经由通信单元访问外部服务器，以获取锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)d34。
[0300]
与各种锻炼类型(在平地步行时步行速度＝4.0km/h)、跑步(在平地跑步时速度＝7.0km/h)以及固定自行车(例如，aerobike(注册商标))(负荷量＝120w)相关联的标准锻炼强度(met)的值被登记在锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)数据库34中。
[0301]
图10示出了锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)数据库34的登记数据的示例。
[0302]
如图10所示，在锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)数据库34中彼此关联地登记以下数据。
[0303]
(a)锻炼类型(k)
[0304]
(b)锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)。
[0305]
注意，(a)锻炼类型(k)包括诸如步行、跑步和固定自行车(例如，aerobike(注册商标))的(大型项目)和描述诸如步行或跑步的速度、在其上进行步行或跑步的路面的状态以及固定自行车(例如，aerobike(注册商标))的负荷的详细信息的(个体活动)。
[0306]
如上参考图6所述，锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)是锻炼强度指数值，其指示通过将休息作为met＝1，锻炼类型(k)(诸如步行(在平地步行时步行速度＝4.0km/h)、跑步(在平地跑步时速度＝7.0km/h)和aerobike(注册商标)(负荷量＝120w))消耗卡路里(＝
活动量)是休息时的多少倍。
[0307]
锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)是公开的数据。
[0308]
图9所示的锻炼类型对应标准锻炼强度获取单元36基于从锻炼信息估计单元32输入的估计的锻炼类型(kest)，搜索具有图10所示的登记数据的锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)数据库34，并获取与和估计的锻炼类型(kest)相同或最相似的锻炼类型(k)相关联地登记的标准锻炼强度(met，k)。
[0309]
锻炼类型对应标准锻炼强度获取单元36将从锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)数据库34获取的标准锻炼强度(met，k)作为图9所示的“估计的锻炼类型对应标准锻炼强度(met，kest)d36”输出到基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元37。
[0310]
注意，图9所示的“估计的锻炼类型对应标准锻炼强度(met，kest)d36”是基于估计的锻炼类型(kest)的数据，并因此通过使用(kest)来表示。
[0311]
基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元37输入以下两个数据：
[0312]
(a)从锻炼类型对应标准锻炼强度获取单元36输出的估计的锻炼类型对应标准锻炼强度(met，kest)d36，以及
[0313]
(b)从个人信息数据库35获取的用户个人的体重信息d35。
[0314]
图10的下部示出了记录在个人信息数据库35中的数据的示例。如图10所示，个人用户的体重信息记录在个人信息数据库35中。
[0315]
基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元37输入以上数据(a)和(b)中的每一个以计算基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量(eemet，u，kest)d37。
[0316]
如以上参考图7的(c3)所描述的，基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量(eemet，u，k)是与锻炼类型(k)相对应的基于锻炼强度(met)的个人化活动量。
[0317]
如以上参考图7的(c2)所描述的，基于锻炼强度(met)的个人化活动量(eemet，u)是基于标准锻炼强度(met)、用户的体重(u)和锻炼时间计算的个人化活动量(消耗的卡路里)。
[0318]
eemet，u[kcal]＝(met)
×
(体重[kg])
×
(锻炼时间[hr])
×
1.05
[0319]
这通过以上公式计算。
[0320]
基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元37使用由定时器(未示出)测量的锻炼时间信息以及上述输入信息(a)和(b)基于公式(即，eemet，u[kcal]＝(met)
×
(体重[kg])
×
(锻炼时间[hr])
×
1.05)计算个人化活动量(消耗的卡路里)。
[0321]
注意，根据公式计算的活动量(ee)是用户执行特定锻炼类型(kest)期间的值，并且被计算为基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量(eemet，u，kest)d37。
[0322]
如图9所示，基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元37将所计算的基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量(eemet，u，kest)d37输出到个人化锻炼强度校正因子计算单元38。
[0323]
个人化锻炼强度校正因子计算单元38输入以下数据中的每一个：
[0324]
(a)由稳态活动量分析单元33计算的基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，kest)d33，以及
[0325]
(b)由基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元37计算的基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量(eemet，u，kest)d37。
[0326]
个人化锻炼强度校正因子计算单元38基于两种类型的输入数据来计算个人化锻炼强度校正因子(rk)d38。
[0327]
如以上参考图8所述，个人化锻炼强度校正因子(rk)是“基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，k)”与“基于锻炼强度(met)的锻炼类型对应活动量(eemet，u，k)”的比率(比例)。
[0328]
rk＝(eeref，u，k)/(eemet，u，k)
[0329]
这通过以上公式计算。
[0330]
个人化锻炼强度校正因子计算单元38输入上述输入数据，即，以下数据：
[0331]
(a)由稳态活动量分析单元33计算的基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，kest)d33，以及
[0332]
(b)由基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元37计算的基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量(eemet，u，kest)d37。
[0333]
个人化锻炼强度校正因子计算单元38基于这些数据根据公式(即，rk＝(eeref，u，kest)/(eemet，kest))计算个人化锻炼强度校正因子(rk)。
[0334]
个人化锻炼强度校正因子计算单元38将所计算的个人化锻炼强度校正因子(rk)d38输出到锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39。
[0335]
锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39输入以下数据中的每一个：
[0336]
(a)由个人化锻炼强度校正因子计算单元38计算的个人化锻炼强度校正因子(rk)d38，
[0337]
(b)由基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元37计算的基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量d37，以及
[0338]
(c)从个人信息数据库35获取的用户个人的体重信息d35。
[0339]
锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39通过使用输入数据来计算锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，kest)d39。
[0340]
如以上参考图6的(b4)所描述的，锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)是根据锻炼类型(k)的个人化锻炼强度(met，u)。
[0341]
此外，如上参考图6的(b3)所描述的，个人化锻炼强度(met，u)是指示通过将从佩戴在进行锻炼的用户上的呼出气体分析器的分析结果获得的“呼出分析结果使用计算的活动量(eeref)”除以用户的体重[kg]和锻炼时间[hr]而计算的与用户个人(u)对应的锻炼强度的值。单位是[kcal/kg/hr]。
[0342]
met，u＝(eeref)/((体重[kg])
×
(锻炼时间[hr]))。
[0343]
基于上述公式，锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)可以如下表示：met，u，k＝(eeref，u，k)/((体重[kg])
×
(锻炼时间[hr]))
…
(公式1)。
[0344]
此外，如上所述，由个人化锻炼强度校正因子计算单元38计算的个人化锻炼强度校正因子(rk)d38是rk＝(eeref，u，k)/(eemet，u，k)
…
(公式2)。
[0345]
从(公式1)和(公式2)导出以下(公式3)。
[0346]
met，u，k＝((eemet，u，k)
×
(rk))/((体重[kg])
×
(锻炼时间[hr])
…
(公式3)
[0347]
锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39输入由定时器(未示出)测量的锻炼时间信息和以下输入数据，即，以下数据：
[0348]
(a)由个人化锻炼强度校正因子计算单元38计算的个人化锻炼强度校正因子(rk)d38，
[0349]
(b)从个人信息数据库35获取的用户个人的体重信息d35。
[0350]
锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39通过使用输入数据来计算锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，kest)d39。
[0351]
锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39基于输入数据根据上述(公式3)计算锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)。
[0352]
如以上参考图6的(b4)所描述的，锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)是根据锻炼类型(k)的个人化锻炼强度(met，u)。
[0353]
此外，如上参考图6的(b3)所描述的，个人化锻炼强度(met，u)是指示通过将从佩戴在进行锻炼的用户上的呼出气体分析器的分析结果获得的“呼出分析结果使用计算的活动量(eeref)”除以用户的体重[kg]和锻炼时间[hr]而计算的与用户个人(u)对应的锻炼强度的值。单位是[kcal/kg/hr]。
[0354]
met，u＝(eeref)/((体重[kg])
×
(锻炼时间[hr]))。
[0355]
锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)是用户特定的锻炼强度，并且是不同于公开的标准锻炼强度(met)或锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)的值。
[0356]
即，锻炼强度是通过反映用户的实际锻炼进行期间的呼出气体分析结果或用户的体重而计算的用户特定的锻炼强度。
[0357]
如图9所示，将由锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39计算的锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，kest)d39记录在锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库40中。
[0358]
图11示出了锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库40的锻炼类型的登记数据的示例。
[0359]
如图11所示，以下数据彼此关联地登记在锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库40中。
[0360]
(a)锻炼类型(k(kest))
[0361]
(b)锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)。
[0362]
注意，(a)锻炼类型(k(kest))包括诸如步行、跑步和固定自行车(例如，aerobike(注册商标))的(大型项目)以及描述诸如步行或跑步的速度、在其上进行步行或跑步的路面的状态和固定自行车(例如，aerobike(注册商标))的负荷的详细信息的(个体活动)。
[0363]
另外，由于登记在数据库中的所有数据是基于由锻炼类型估计单元32估计的锻炼类型的数据，因此将所有数据表示为估计的锻炼类型(kest)。
[0364]
将由图9所示的锻炼类型估计单元32估计的估计的锻炼类型(kest)d32登记在图11的数据库中的“(a)锻炼类型(k(kest))”中。
[0365]
如上所述，登记在锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40中的“(b)锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)”是通过反映在实际锻炼期间呼出气体分析结果或用户的体重而计算的用户特定的锻炼强度。
[0366]
因此，锻炼强度是从作为公开的标准值的锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)反映用户的实际身体状态的锻炼强度，并且基于登记在数据库中的锻炼强度来编程和评估作为康复进行的锻炼，因此可以根据用户的身体状态进行最佳的康复和锻炼的计划或评估。
[0367]
[4-2.(第二阶段)医院外康复执行阶段的处理]
[0368]
接下来，将描述在“(第二阶段)医院外康复执行阶段”中进行的处理。
[0369]
该第二阶段在如参考图3或图4所述的步骤s03b中的家庭康复或步骤s04中的维持期家庭康复中进行。
[0370]
在进行康复期间，用户(患者)11佩戴用户终端30。
[0371]
用户终端30的存储单元记录在参考图9的“(第一阶段)医院康复分析数据获取阶段”的处理中生成的锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40。
[0372]
数据库是具有图11所示的登记数据配置的锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40。即，如参考图11所描述的，数据库是以下数据彼此相关联地登记的数据库。
[0373]
(a)锻炼类型(k(kest))
[0374]
(b)锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)。
[0375]
(第二阶段)在医院外康复进行阶段中，使用记录在数据库中的数据来评估作为用户11进行的康复的锻炼。
[0376]
将参考图12描述执行“(第二阶段)医院外康复进行阶段”的处理的用户终端30的配置和处理。
[0377]
用户终端30是在作为康复执行者的用户11进行作为康复的锻炼的同时佩戴在身体上的终端。
[0378]
用户终端30的传感器检测信息输入单元31获取佩戴在用户11的身体上的传感器(例如，诸如加速度传感器、陀螺仪、地磁传感器或者气压传感器的传感器)的传感器检测信息d31，并且将传感器检测信息d31输出至锻炼信息估计单元32。
[0379]
锻炼信息估计单元32基于输入的传感器检测信息d31来估计用户11的锻炼类型。例如，估计用户11正在执行的锻炼类型，诸如步行(在平地步行时步行速度＝4.0km/h)、跑步(在平地跑步时步行速度＝7.0km/h)和aerobike(注册商标)(负荷量＝120w)。
[0380]
锻炼类型估计单元32将所估计的锻炼类型(kest)作为估计结果输出到锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51。
[0381]
锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51基于从锻炼类型估计单元32输入的估计的锻炼类型(kest)d32，搜索锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40，并获取与估计的锻炼类型(kest)相关联地登记的锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)d51。
[0382]
将由锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51从数据库获取的锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)d51输出到最大值对应氧摄取率计算单元52。
[0383]
最大值对应氧摄取率计算单元52从锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40获取登记在数据库中的个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)的最大值。
[0384]
将登记在锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40中的个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)的最大值设置为锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest)。
[0385]
该最大值对应氧摄取率计算单元52包括：
[0386]
(a)从锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51获取的锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)d51，以及
[0387]
(b)从锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40获取的锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest)。
[0388]
从这些数据段中，计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)d52。
[0389]
通过以下(公式4)计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)。
[0390]
最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)＝(锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest))/(锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest))
…
(公式4)
[0391]
即，可以通过锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)与锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest)的比率来计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)。
[0392]
注意，如以上参考图5描述的，最大氧摄取(峰值vo2)是由身体消耗的氧量(氧摄取(vo2))的最大值，并且最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)是实际氧摄取(vo2)与最大氧摄取(峰值vo2)的比率。
[0393]
由最大值对应氧摄取率计算单元52计算的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)d52被输出到锻炼时间积分单元53。
[0394]
锻炼时间积分单元53输入由最大值对应氧摄取率计算单元52计算的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)d52，生成用户11的锻炼实施状态数据d53，并将所生成的锻炼实施状态数据d53记录在锻炼实施状态记录数据库54中。
[0395]
锻炼时间积分单元53以预定义的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的预定分段为单位计算用户11进行的锻炼时间作为用户11的锻炼实施状态数据d53。
[0396]
锻炼时间积分单元53针对每个预定的数据生成时段(例如，一周、一天等)生成被分类为预定的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的分段的锻炼实施状态数据d53，并将所生成的锻炼实施状态数据d53记录在锻炼实施状态记录数据库54中。注意，定时器(未示出)用于测量锻炼时间。
[0397]
图13示出了记录在锻炼实施状态记录数据库54中的数据的示例。
[0398]
如图13所示，以最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的预定分段为单位将由用户11进行的锻炼时间记录在锻炼实施状态记录数据库54中。
[0399]
注意，图13所示的锻炼实施状态记录数据库54还被配置为记录与锻炼类型(kest)对应的锻炼时间。
[0400]
注意，图13所示的示例是每周生成并记录记录数据的示例。即，图13所示的示例是以最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的预定分段为单位记录并且进一步以锻炼类型为单位记录由用户11在一周中进行的锻炼时间的数据记录示例。
[0401]
参考图12，将描述由用户终端30进行的处理。
[0402]
如上所述，锻炼时间积分单元53针对每个预定义的数据生成时段(例如，一周、一天等)生成被分类为预定义的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的分段的锻炼实施状态数据d53，并将所生成的锻炼实施状态数据d53记录在锻炼实施状态记录数据库54中。
[0403]
锻炼实施状态分析单元56获取记录在锻炼实施状态记录数据库54中的数据，将所获取的数据与从诸如医生的康复监督者预先提供的锻炼处方进行比较，生成锻炼实施状态
分析结果d56，并将所生成的锻炼实施状态分析结果输出到显示单元57。
[0404]
由诸如医生的康复监督者预先提供的锻炼处方被作为锻炼处方信息数据库55记录在用户终端30的存储单元中。
[0405]
将参考图14描述存储在用户终端30的存储单元中的锻炼处方信息数据库55的数据示例。
[0406]
如图14所示，类似于上面参考图13所述的锻炼实施状态记录数据库54，以最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的预定分段为单位将由用户11进行的锻炼时间记录在锻炼处方信息数据库55中。
[0407]
注意，类似于上述图13所示的锻炼实施状态记录数据库54，示出了图14所示的锻炼处方信息数据库55以周为单位记录锻炼目标时间的示例。
[0408]
锻炼实施状态分析单元56获取以下数据并进行比较处理。
[0409]
(a)记录在锻炼实施状态记录数据库54中的由用户11进行的实际锻炼时间(以最大值对应氧摄取率(以％峰值vo2)的分段为单位)。
[0410]
(b)记录在锻炼处方信息数据库55中的要由用户11进行的目标锻炼时间(最大值对应氧摄取率(以％峰值vo2)的分段为单位)。
[0411]
锻炼实施状态分析单元56比较上述两个数据，进行诸如用户11的实际锻炼时间是否达到目标时间以及此外实际锻炼时间与目标时间相比是否过多的分析处理，基于分析结果生成锻炼实施状态分析结果d56，并且向显示单元57输出所生成的锻炼实施状态分析结果。
[0412]
将参考图15描述在显示单元57上显示的锻炼实施状态分析结果d56的具体示例。
[0413]
图15示出来作为在显示单元57上显示的锻炼实施状态分析结果d56的特定示例的以下两个显示数据示例。
[0414]
(1)在实际锻炼时间基本匹配目标时间的情况下
[0415]
(2)在实际锻炼时间小于目标时间的情况下
[0416]
(1)在实际锻炼时间基本匹配目标时间的情况下，例如，如图15(1)所示，显示以下消息。
[0417]“本周已经完成了所有锻炼进行目标时间。下周也这样努力吧。”[0418]
另一方面，(2)在实际锻炼时间小于目标时间的情况下，如(2a)中所示，显示诸如“本周尚未完成锻炼进行目标时间。还有时间。”的消息，并且此外，用户“确认锻炼内容不足”。
[0419]
当点击该消息显示区域时，如(2b)所示，显示每个锻炼强度内容的具体不足时间和锻炼内容。
[0420]
用户11可以通过观看显示数据来确认用户自己进行的康复锻炼是否是根据锻炼处方的适当锻炼。例如，可以针对每个锻炼强度确认不足的锻炼，并且可以精确地执行根据每个锻炼强度的锻炼。
[0421]
[5.由用户终端执行的处理的顺序]
[0422]
接下来，将描述由用户终端30执行的处理的顺序。
[0423]
如上所述，本公开的处理包括以下两个阶段：
[0424]
(第一阶段)医院康复分析数据获取阶段。
[0425]
(第二阶段)医院外康复进行阶段。
[0426]
在下文中，将依次描述在这两个阶段中的每一个中由用户终端30执行的处理的顺序。
[0427]
[5-1.(第一阶段)用户终端在医院康复分析数据获取阶段执行的处理的顺序]
[0428]
首先，将描述用户终端30在“(第一阶段)医院康复分析数据获取阶段”中执行的处理的顺序。
[0429]
图16是示出用于描述由用户终端30在“(第一阶段)医院康复分析数据获取阶段”中执行的处理的顺序的流程图的示图。
[0430]
注意，根据图16所示的流程的处理可以根据存储在用户终端30的存储单元中的程序执行。例如，该处理可以由诸如具有程序执行功能的cpu的处理器作为程序执行处理来执行。
[0431]
在下文中，将依次描述流程的每个步骤的处理。
[0432]
(步骤s121)
[0433]
首先，在步骤s121中，用户终端30输入传感器检测信息，并且估计由用户进行的锻炼类型。即，确定估计的锻炼类型(kest)。
[0434]
该处理是由图9所示锻炼类型估计单元32执行的处理。
[0435]
锻炼信息估计单元32基于输入的传感器检测信息d31来估计用户11的锻炼类型。例如，估计由用户11进行的锻炼类型，诸如步行(在平地步行时步行速度＝4.0km/h)、跑步(在平地跑步时步行速度＝7.0km/h)和aerobike(注册商标)(负荷量＝120w)。
[0436]
(步骤s122)
[0437]
接下来，在步骤s122中，用户终端30基于估计的锻炼类型(kest)和呼出气体分析结果生成基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，kest)。
[0438]
该处理是由图9所示的稳定状态活动量分析单元33执行的处理。
[0439]
稳态活动量分析单元33输入以下数据及基于这些数据来生成基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，kest)：
[0440]
(a)由活动量获取单元21生成的基于呼出分析结果的个人化活动量(eeref，u)d21，以及
[0441]
(b)指示由锻炼信息估计单元32估计的由用户进行的锻炼类型的估计的锻炼类型(kest)。
[0442]“基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，k)”是在锻炼类型(k)的锻炼进行期间，，基于当呼出气体分析器的氧摄取(vo2)的测量值达到稳定状态时的呼出气体分析结果(vo2和vco2)计算的呼出分析结果使用的个人化活动量。
[0443]
(步骤s123)
[0444]
接下来，在步骤s123中，用户终端30从锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)数据库34选择与估计的锻炼类型(kest)匹配或最相似的锻炼类型的条目，并将所选择的条目的锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)确定为估计的锻炼类型对应标准锻炼强度(met，kest)。
[0445]
该处理是由图9所示锻炼类型对应标准锻炼强度获取单元36执行的处理。
[0446]
锻炼类型对应标准锻炼强度获取单元36基于从锻炼信息估计单元32输入的估计的锻炼类型(kest)搜索具有图10所示的登记数据的锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)数
据库34，获取与锻炼类型(k)相关联地登记的标准锻炼强度(met，k)，该锻炼类型(k)与估计的锻炼类型(kest)相同或最相似，并将所获取的标准锻炼强度(met，k)确定为估计的锻炼类型对应标准锻炼强度(met，kest)。
[0447]
(步骤s124)
[0448]
接下来，在步骤s124中，用户终端30基于估计的锻炼类型对应标准锻炼强度(met，kest)和用户的体重，计算基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量(eemet，u，kest)。
[0449]
该处理是由图9所示的基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元37执行的处理。
[0450]
基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元37输入以下两个数据：
[0451]
(a)从锻炼类型对应标准锻炼强度获取单元36输出的估计的锻炼类型对应标准锻炼强度(met，kest)d36，以及
[0452]
(b)从个人信息数据库35获取的用户个人的体重信息d35。
[0453]
基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元37使用输入信息(a)和(b)通过公式(即，eemet，u[kcal]＝(met)
×
(体重[kg])
×
(锻炼时间[hr])
×
1.05)来计算作为个人化活动量(消耗的卡路里)的基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量(eemet，u，kest)d37。
[0454]
(步骤s125)
[0455]
接下来，在步骤s125，用户终端30基于(a)基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，kest)和(b)基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量(eemet，u，kest)中的每一个来生成个人化锻炼强度校正因子(rk)。
[0456]
该处理是由图9所示的个人化锻炼强度校正因子计算单元38执行的处理。
[0457]
个人化锻炼强度校正因子计算单元38基于两种类型的输入数据(a)和(b)根据公式(即，rk＝(eeref，u，k)/(eemet，u，k))来计算个人化锻炼强度校正因子(rk)。
[0458]
(步骤s126)
[0459]
接下来，在步骤s126中，用户终端30基于个人化锻炼强度校正因子(rk)和用户体重信息来计算锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，kest)。
[0460]
该处理是由图9所示锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39执行的处理。
[0461]
锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39输入以下数据中的每一个：
[0462]
(a)由个人化锻炼强度校正因子计算单元38计算的个人化锻炼强度校正因子(rk)d38，
[0463]
(b)从个人信息数据库35获取的用户个人的体重信息d35。
[0464]
锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39通过使用输入数据来计算锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，kest)d39。
[0465]
如上文参考图9所述，锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)可以被指示为met，u，k＝(eeref，u，k)/((体重[kg])
×
(锻炼时间[hr]))
…
(公式1)。
[0466]
此外，如上所述，由个人化锻炼强度校正因子计算单元38计算的个人化锻炼强度校正因子(rk)d38是rk＝(eeref，u，k)/(eemet，u，k)
…
(公式2)。
[0467]
从(公式1)和(公式2)导出以下(公式3)。
[0468]
met，u，k＝((eemet，u，k)
×
(rk))/((体重[kg])
×
(锻炼时间[hr])
…
(公式3)
[0469]
锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39使用由计时器测量的锻炼时间信息和以下
输入数据：
[0470]
(a)由个人化锻炼强度校正因子计算单元38计算的个人化锻炼强度校正因子(rk)d38，
[0471]
(b)从个人信息数据库35获取的用户个人的体重信息d35。
[0472]
锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39通过使用输入数据来计算锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，kest)d39。
[0473]
锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39基于输入数据根据上述(公式3)计算锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)。
[0474]
如以上参考图6的(b4)所描述的，锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)是根据锻炼类型(k)的个人化锻炼强度(met，u)。
[0475]
此外，如上参考图6的(b3)所描述的，个人化锻炼强度(met，u)是指示通过将从佩戴在进行锻炼的用户上的呼出气体分析器的分析结果获得的“呼出分析结果使用计算的活动量(eeref)”除以用户的体重[kg]和锻炼时间[hr]而计算的与用户个人(u)对应的锻炼强度的值。单位是[kcal/kg/hr]。
[0476]
met，u＝(eeref)/((体重[kg])
×
(锻炼时间[hr]))。
[0477]
锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)是用户特定的锻炼强度，并且是不同于公开的标准锻炼强度(met)或锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)的值。
[0478]
即，锻炼强度是通过反映用户的实际锻炼进行期间的呼出气体分析结果或用户的体重而计算的用户特定锻炼强度。
[0479]
(步骤s127)
[0480]
最后，在步骤s127中，用户终端30将所计算的锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，kest)存储在锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库40。
[0481]
该处理是由图9所示锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39执行的处理。
[0482]
因此，生成上文参考图11所描述的锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40。以下数据彼此关联地登记在锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40中。
[0483]
(a)锻炼类型(k(kest))
[0484]
(b)锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)。
[0485]
如上所述，登记在数据库中的“(b)锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)”是通过反映在实际锻炼期间呼出气体分析结果或用户的体重而计算的用户特定的锻炼强度。
[0486]
因此，锻炼强度是从作为公开的标准值的锻炼类型对应标准锻炼强度(met，k)反映用户实际身体状态的锻炼强度，并且基于登记在数据库中的锻炼强度来确定或评估作为康复进行的锻炼，因此可以根据用户的身体状态来进行最佳康复的计划或评估。
[0487]
(5-1-2.在不估计锻炼类型的情况下从锻炼器械输入锻炼类型信息的处理示例)
[0488]
在上述处理顺序中，基于佩戴在用户11上的传感器的检测信息估计由用户进行的锻炼类型。
[0489]
然而，例如，在使用诸如固定自行车(例如，aerobike(注册商标))的锻炼设备的情况下，例如可以从aerobike(注册商标)直接获取锻炼类型信息，诸如aerobike(注册商标)
的负荷设置的信息。
[0490]
在这种情况下，可以省略使用传感器的锻炼类型的估计处理。
[0491]
将参考图17描述使用固定自行车(例如，aerobike(注册商标))的锻炼示例。
[0492]
用户11在通过呼出气体分析器20进行呼出气体分析时骑在aerobike(注册商标)和踏板aerobike(注册商标)上。
[0493]
呼出气体分析器20的分析结果被输出到用户11佩戴的用户终端30。
[0494]
aerobike(注册商标)具有能够控制负荷量的配置。
[0495]
在图17所示的曲线图中，水平轴表示时间(分钟)，垂直轴表示负荷量(w)。
[0496]
示出的示例是使用aerobike(注册商标)的灯负荷试验的示例。
[0497]
灯负荷试验是使用aerobike(注册商标)的试验，以恒定速率逐渐增加负荷，并且当用户(受试者)不踩踏时结束。
[0498]
如图所示，在从0至4分钟的静止时间4分钟并且从4分钟至8分钟的低负荷时段过去之后，负荷逐渐增加。
[0499]
在该灯试验中，当基于呼气分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，k)最大化时的氧摄取是最大氧摄取＝峰值vo2。
[0500]
基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，k)的最大量是当机器脚踏车(注册商标)的负荷逐渐增加并且用户(受试者)不踩踏时的活动量，并且此时的氧摄取是最大氧摄取＝峰值vo2。
[0501]
锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)的最大值与最大氧摄取＝峰值vo2时的锻炼强度相对应，并且可以通过搜索该最大值来获取用户能够进行的最大锻炼强度(met)。
[0502]
图18是用于描述使用图17所示的aerobike(注册商标)进行锻炼、从锻炼器械输入锻炼类型信息以及获取锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)的处理的顺序的流程图。
[0503]
将依次描述流程的每个步骤的处理。
[0504]
(步骤s131)
[0505]
首先，在步骤s131中，开始灯负荷试验。具体地，开始基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，k)的获取处理和记录处理。
[0506]
注意，该处理是应用图9所示的呼出气体分析器20的配置和用户终端30的稳态活动量分析单元33的处理。然而，从aerobike(注册商标)直接输入锻炼类型(k)。例如，进行获取与包括aerobike(注册商标)的负荷信息的锻炼类型(k)对应的基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，k)的处理和记录处理。
[0507]
(步骤s132)
[0508]
接下来，在步骤s132中，确定灯负荷试验是否结束。
[0509]
如上所述，当用户(受试者)11不踩踏时，处理结束。
[0510]
在处理未结束的情况下，处理返回至步骤s131以继续灯试验。
[0511]
在确定用户(受试者)11不踩踏并且处理结束的情况下，处理进行至步骤s133。
[0512]
(步骤s133)
[0513]
在步骤s133中，根据以下公式计算锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)。
[0514]
met，u，k＝(eeref，u，k)/((体重[kg])
×
(锻炼时间[hr])
[0515]
该处理由图9所示的锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39执行。
[0516]
图9所示的锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39包括：
[0517]
(a)由稳态活动量分析单元33计算的个人化活动量(eeref，u，k)，
[0518]
(b)从个人信息数据库35获取的体重信息，
[0519]
(c)从aerobike(注册商标)获取的锻炼时间。
[0520]
锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39使用这些信息来根据以上公式计算锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)。
[0521]
图9所示的锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元39将所计算的锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)存储在锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库40中。
[0522]
以这种方式，例如，在使用诸如aerobike(注册商标)的锻炼设备的情况下，锻炼类型信息(例如，诸如aerobike(注册商标)的负荷设置的信息)可以直接从aerobike(注册商标)获取。因此，可以省略使用传感器的锻炼类型的估计处理，并且可以生成锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，k)并将其记录在数据库中。
[0523]
注意，如上所述，在该灯试验中，在基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，k)的最大时间点的氧摄取是最大氧摄取＝峰值vo2。
[0524]
基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，k)的最大量是当机器脚踏车(注册商标)的负荷逐渐增加并且用户(受试者)不踩踏时的活动量，并且此时的氧摄取是最大氧摄取＝峰值vo2。
[0525]
基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eeref，u，k)的最大值是最大值基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量(eerefmax，u，k)。
[0526]
根据以下计算公式，将锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，k)登记在锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库40中。
[0527]
metmax，u，k＝(eerefmax，u，k)/((体重[kg])
×
(锻炼时间[hr]))
[0528]
[5-2.(第二阶段)用户终端在医院外康复进行阶段执行的处理的顺序]
[0529]
接下来，将描述在“(第二阶段)医院外康复进行阶段”中由用户终端30执行的处理的顺序。
[0530]
图19是示出用于描述在“(第二阶段)医院外康复进行阶段”中由用户终端30执行的处理的顺序的流程图的示图。
[0531]
注意，根据图19所示的流程的处理可以根据存储在用户终端30的存储单元中的程序执行。例如，该处理可以由诸如具有程序执行功能的cpu的处理器作为程序执行处理来执行。
[0532]
在下文中，将依次描述流程的每个步骤的处理。
[0533]
(步骤s141)
[0534]
首先，在步骤s141中，用户终端30输入传感器检测信息并且估计由用户进行的锻炼类型。即，确定估计的锻炼类型(kest)。
[0535]
该处理是由图12所示的锻炼信息估计单元32执行的处理。
[0536]
锻炼信息估计单元32基于输入的传感器检测信息d31来估计用户11的锻炼类型。例如，估计由用户进行的锻炼类型，诸如步行(在平地步行时步行速度＝4.0km/h)、跑步(在平地跑步时步行速度＝7.0km/h)和aerobike(注册商标)(负荷量＝120w)。
[0537]
(步骤s142)
[0538]
接下来，在步骤s142中，用户终端30从锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40选择与估计的锻炼类型(kest)匹配或最相似的锻炼类型的条目，并获取所选择的条目的锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，kest)。
[0539]
该处理是由图12所示的锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51执行的处理。
[0540]
锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51基于从锻炼信息估计单元32输入的估计的锻炼类型(kest)搜索具有图11所示的登记数据的锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40，并获取与和估计的锻炼类型(kest)相同或最相似的锻炼类型(k)关联登记的锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，kest)。
[0541]
(步骤s143)
[0542]
接下来，在步骤s143中，用户终端30基于估计的锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，kest)和用户体重来计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)。
[0543]
该处理是由图12所示的最大值对应氧摄取率计算单元52执行的处理。
[0544]
最大值对应氧摄取率计算单元52输入以下数据：
[0545]
(a)从锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51获取的锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)d51，以及
[0546]
(b)从锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40获取的锻炼类型对应用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest)。
[0547]
从这些数据中，计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)d52。
[0548]
如上所述，通过以下(公式4)计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)。
[0549]
最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)＝(锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest))/(锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest))
…
(公式4)
[0550]
即，可以通过锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)与锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest)的比率来计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)。
[0551]
(步骤s144)
[0552]
接下来，在步骤s144中，用户终端30基于最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)和每次锻炼的锻炼时间来生成锻炼实施状态数据，并将所生成的锻炼实施状态数据记录在锻炼实施状态记录数据库中。
[0553]
该处理是由图12所示的锻炼时间积分单元53执行的处理。
[0554]
锻炼时间积分单元53输入由最大值对应氧摄取率计算单元52计算的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)d52，生成用户11的锻炼实施状态数据d53，并将所生成的锻炼实施状态数据d53记录在锻炼实施状态记录数据库54中。
[0555]
锻炼时间积分单元53针对每个预定义的数据生成时段(例如，一周、一天等)生成被分类为预定义的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的分段的锻炼实施状态数据d53，并将所生成的锻炼实施状态数据d53记录在锻炼实施状态记录数据库54中。
[0556]
如上所述，锻炼实施状态记录数据库54包括图13所示的记录数据。如图13所示，以最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的预定分段为单位将由用户11进行的锻炼时间记录在锻炼实施状态记录数据库54中。
[0557]
注意，图13所示的锻炼实施状态记录数据库54还被配置为记录与锻炼类型(kest)
对应的锻炼时间。
[0558]
(步骤s145)
[0559]
接下来，在步骤s145中，用户终端30比较并分析记录在锻炼实施状态数据库54中的锻炼实施状态数据和记录在锻炼处方信息数据库55中的锻炼目标时间，并且生成锻炼实施状态分析结果。
[0560]
该处理是由图12所示的锻炼实施状态分析单元56执行的处理。
[0561]
锻炼实施状态分析单元56获取记录在锻炼实施状态记录数据库54中的数据，将所获取的数据与从诸如医生的康复监督者预先提供的锻炼处方进行比较，并且生成锻炼实施状态分析结果d56。
[0562]
注意，如上面参考图12和图14所描述的，从诸如医生的康复监督者预先提供的锻炼处方被记录在用户终端30的存储单元中的锻炼处方信息数据库55中。
[0563]
锻炼实施状态分析单元56执行诸如用户11的实际锻炼时间是否达到目标时间以及此外实际锻炼时间与目标时间相比是否过多的分析处理，并基于分析结果生成锻炼实施状态分析结果d56。
[0564]
(步骤s146)
[0565]
最后，在步骤s146中，用户终端30在显示单元上显示在步骤s145中生成的锻炼实施状态分析结果。
[0566]
该处理是使用图12所示的显示单元57的显示处理。
[0567]
如以上参考图15所描述的，显示单元57显示如图15(1)和(2)所示的显示数据作为锻炼实施状态分析结果d56。
[0568]
用户11可以通过观看显示数据来确认用户自己进行的康复锻炼是否是根据锻炼处方的适当锻炼。例如，可以针对每个锻炼强度确认不足的锻炼，并且可以精确地执行根据每个锻炼强度的锻炼。
[0569]
[6.(第二实施例)在用户终端与医院终端之间执行通信的实施例]
[0570]
接下来，作为第二实施例，将描述在用户终端与医院终端之间执行通信的实施例。
[0571]
例如，该实施例实现了上面参考图4描述的处理。
[0572]
如上所述，图4是用于描述“(第二阶段)医院外康复进行阶段”的处理示例的示图。
[0573]
图4所示的示例是用户终端30和医院终端70彼此通信的处理示例。
[0574]
作为康复执行者的用户11佩戴用户终端30，并且佩戴在用户11的身体等上的传感器12(例如，诸如加速度传感器、陀螺仪、地磁传感器或气压传感器的传感器12)的传感器检测信息被输入到用户终端30。
[0575]
用户终端30的数据处理单元将经由传感器12获取的传感器检测信息按原样发送到医院终端70或将分析结果发送到医院终端70。
[0576]
医院终端70首先执行与在上面参考图3描述的用户终端30中执行的处理相似的数据分析处理。
[0577]
此外，基于分析结果生成针对用户11的建议信息等，并且将该建议信息发送至用户终端30。
[0578]
用户终端30显示从医院终端70接收的建议信息。用户11可以基于显示信息确认是否进行适当的康复。
[0579]
图20是示出在进行上述处理(即，用户终端30与医院终端70之间的通信)的情况下的每个设备的配置示例的示图。
[0580]
将描述图20所示的用户终端30和医院终端70的配置以及要执行的处理。
[0581]
用户终端30是在作为康复执行者的用户11进行作为康复的锻炼的同时佩戴在身体上的终端。
[0582]
用户终端30的传感器检测信息输入单元31获取佩戴在用户11的身体上的传感器(例如，诸如加速度传感器、陀螺仪、地磁传感器或者气压传感器的传感器)的传感器检测信息d31，并且将传感器检测信息d31输出至锻炼信息估计单元32。
[0583]
锻炼信息估计单元32基于输入的传感器检测信息d31来估计用户11的锻炼类型。例如，估计用户11正在执行的锻炼类型，诸如步行(在平地步行时步行速度＝4.0km/h)、跑步(在平地跑步时步行速度＝7.0km/h)和aerobike(注册商标)(负荷量＝120w)。
[0584]
锻炼类型估计单元32将估计的锻炼类型(kest)作为估计结果输出到锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51。
[0585]
锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51基于从锻炼类型估计单元32输入的估计锻炼类型(kest)d32，搜索锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40，并获取与估计的锻炼类型(kest)相关联地登记的锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)d51。
[0586]
将由锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51从数据库获取的锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)d51输出到最大值对应氧摄取率计算单元52。
[0587]
最大值对应氧摄取率计算单元52从锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40获取登记在数据库中的个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)的最大值。
[0588]
将登记在锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40中的个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)的最大值设置为锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest)。
[0589]
该最大值对应氧摄取率计算单元52包括：
[0590]
(a)从锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51获取的锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)d51，以及
[0591]
(b)从锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40获取的锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest)。
[0592]
从这些数据中，计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)d52。
[0593]
通过以下(公式4)计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)。
[0594]
最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)＝(锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest))/(锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest))
…
(公式4)
[0595]
即，可以通过锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)与锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest)的比率来计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)。
[0596]
注意，如以上参考图5描述的，最大氧摄取(峰值vo2)是由身体消耗的氧量(氧摄取(vo2))的最大值，并且最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)是实际氧摄取(vo2)与最大氧摄取
(峰值vo2)的比率。
[0597]
由最大值对应氧摄取率计算单元52计算的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)d52被输出到锻炼时间积分单元53。
[0598]
锻炼时间积分单元53输入由最大值对应氧摄取率计算单元52计算的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)d52，生成用户11的锻炼实施状态数据d53，并将所生成的锻炼实施状态数据d53记录在锻炼实施状态记录数据库54中。
[0599]
记录在锻炼实施状态记录数据库54中的用户11的锻炼实施状态数据经由通信单元61例如每周周期性地发送到医院终端70。图20示出了锻炼实施状态数据d54。
[0600]
医院终端70的通信单元71接收从用户终端30发送的锻炼实施状态数据d54，并将所接收的锻炼实施状态数据d54传送到锻炼实施状态分析单元72。
[0601]
锻炼实施状态分析单元72获取从用户终端30接收的锻炼实施状态数据d54，将所获取的数据与预先在医院中创建的与用户11相对应的锻炼处方进行比较，生成锻炼实施状态分析结果d72，并且经由通信单元71将所生成的锻炼实施状态分析结果发送到用户终端30。
[0602]
注意，在医院中预先创建的与用户11相对应的锻炼处方作为锻炼处方信息数据库73被记录在医院终端70的存储单元中。
[0603]
将与存储在上面参考图14描述的用户终端30的存储单元中的锻炼处方信息数据库55的数据类似的数据记录在锻炼处方信息数据库73中。
[0604]
医院终端70的锻炼实施状态分析单元72获取以下数据并进行比较处理。
[0605]
(a)在从用户终端30接收的记录在锻炼实施状态数据d54中的由用户11进行的实际锻炼时间(最大值对应氧摄取率(以％峰值vo2)的分段为单位)
[0606]
(b)记录在锻炼处方信息数据库73中的要由用户11进行的目标锻炼时间(最大值对应氧摄取率(以％峰值vo2)的分段为单位)
[0607]
锻炼实施状态分析单元72比较上述两个数据，进行诸如用户11的实际锻炼时间是否达到目标时间以及此外实际锻炼时间与目标时间相比是否过多的分析处理，并基于分析结果生成锻炼实施状态分析结果d72。
[0608]
经由通信单元71向用户终端30发送由医院终端70的锻炼实施状态分析单元72生成的锻炼实施状态分析结果d72。
[0609]
用户终端30的通信单元61向显示单元57输出从医院终端70接收的锻炼实施状态分析结果d72。
[0610]
例如，显示在用户终端30的显示单元57上的锻炼实施状态分析结果d72是上面参考图15描述的数据。
[0611]
图15示出以下两个显示数据示例。
[0612]
(1)在实际锻炼时间基本匹配目标时间的情况下
[0613]
(2)在实际锻炼时间小于目标时间的情况下
[0614]
(1)在实际锻炼时间基本匹配目标时间的情况下，例如，如图15(1)所示，显示以下消息。
[0615]“本周已经完成了所有锻炼进行目标时间。下周也这样努力吧。”[0616]
另一方面，(2)在实际锻炼时间小于目标时间的情况下，如(2a)中所示，显示诸如“本周尚未完成锻炼进行目标时间。还有时间。”的消息，并且此外，用户被具体配置为“确认锻炼内容不足”。
[0617]
当点击该消息显示区域时，如(2b)所示，显示每个锻炼强度内容的具体不足时间和锻炼内容。
[0618]
用户11可以通过观看显示数据来确认用户自己进行的康复锻炼是否是根据锻炼处方的适当锻炼。例如，可以针对每个锻炼强度确认不足的锻炼，并且可以精确地执行根据每个锻炼强度的锻炼。
[0619]
接下来，将参考图21所示的流程图描述在本实施例中由用户终端30执行的处理的顺序。
[0620]
注意，根据图21所示的流程的处理可以根据存储在用户终端30的存储单元中的程序来执行。例如，该处理可以由诸如具有程序执行功能的cpu的处理器作为程序执行处理来执行。
[0621]
在下文中，将依次描述流程的每个步骤的处理。
[0622]
(步骤s151)
[0623]
首先，在步骤s151中，用户终端30输入传感器检测信息，并且估计由用户进行的锻炼类型。即，确定估计的锻炼类型(kest)。
[0624]
该处理是由图20所示的锻炼信息估计单元32执行的处理。
[0625]
锻炼信息估计单元32基于输入传感器检测信息d31来估计用户11的锻炼类型。例如，估计用户11进行的锻炼类型，诸如步行(在平地步行时步行速度＝4.0km/h)、跑步(在平地跑步时步行速度＝7.0km/h)和aerobike(注册商标)(负荷量＝120w)。
[0626]
(步骤s152)
[0627]
接下来，在步骤s152中，用户终端30从锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40选择与估计的锻炼类型(kest)匹配或最相似的锻炼类型的条目，并获取所选择的条目的锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，kest)。
[0628]
该处理是由图20所示的锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51执行的处理。
[0629]
锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51基于从锻炼信息估计单元32输入的估计的锻炼类型(kest)搜索具有图11所示的登记数据的锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40，并获取与和估计的锻炼类型(kest)相同或最相似的锻炼类型(k)关联登记的锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，kest)。
[0630]
(步骤s153)
[0631]
接下来，在步骤s153中，用户终端30基于估计的锻炼类型/个人化锻炼强度(met，u，kest)和用户体重来计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)。
[0632]
该处理是由图20所示的最大值对应氧摄取率计算单元52执行的处理。
[0633]
最大值对应氧摄取率计算单元52输入以下数据：
[0634]
(a)从锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51获取的锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)d51，以及
[0635]
(b)从锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40获取的锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest)。
[0636]
从这些数据段中，计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)d52。
[0637]
如上所述，通过以下(公式4)计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)。
[0638]
最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)＝(锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest))/(锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest))
…
(公式4)
[0639]
即，可以通过锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)与锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest)的比率来计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)。
[0640]
(步骤s154)
[0641]
接下来，在步骤s154中，用户终端30基于最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)和每次锻炼的锻炼时间来生成锻炼实施状态数据，并将所生成的锻炼实施状态数据记录在锻炼实施状态记录数据库中。
[0642]
该处理是由图20所示的锻炼时间积分单元53执行的处理。
[0643]
锻炼时间积分单元53输入由最大值对应氧摄取率计算单元52计算的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)d52，生成用户11的锻炼实施状态数据d53，并将所生成的锻炼实施状态数据d53记录在锻炼实施状态记录数据库54中。
[0644]
锻炼时间积分单元53针对每个预定义的数据生成时段(例如，一周、一天等)生成被分类为预定义的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的分段的锻炼实施状态数据d53，并将所生成的锻炼实施状态数据d53记录在锻炼实施状态记录数据库54中。
[0645]
如上所述，锻炼实施状态记录数据库54包括图13所示的记录数据。如图13所示，以最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的预定分段为单位将由用户11进行的锻炼时间记录在锻炼实施状态记录数据库54中。
[0646]
注意，图13所示的锻炼实施状态记录数据库54还被配置为记录与锻炼类型(kest)对应的锻炼时间。
[0647]
(步骤s155)
[0648]
接下来，在步骤s155中，用户终端30将记录在锻炼实施状态记录数据库54中的锻炼实施状态数据发送到医院终端70。
[0649]
(步骤s156)
[0650]
最后，在步骤s156中，用户终端30在显示单元上显示从医院终端70接收的锻炼实施状态分析结果。
[0651]
该处理是使用图20所示的显示单元57的显示处理。
[0652]
如以上参考图15所描述的，显示单元57显示如图15(1)和(2)所示的显示数据作为锻炼实施状态分析结果。
[0653]
用户11可以通过观看显示数据来确认用户自己进行的康复锻炼是否是根据锻炼处方的适当锻炼。例如，可以针对每个锻炼强度确认不足的锻炼，并且可以精确地执行根据每个锻炼强度的锻炼。
[0654]
接下来，将参考图22所示的流程图描述由医院终端70执行的处理的顺序。
[0655]
注意，根据图22所示的流程的处理可以根据存储在医院终端70的存储单元中的程序执行。例如，该处理可以由诸如具有程序执行功能的cpu的处理器作为程序执行处理来执行。
[0656]
在下文中，将依次描述流程的每个步骤的处理。
[0657]
(步骤s161)
[0658]
首先，在步骤s161中，医院终端70从用户终端30接收记录在锻炼实施状态记录数据库54中的锻炼实施状态数据。
[0659]
(步骤s162)
[0660]
接下来，在步骤s162中，医院终端70比较并分析从用户终端30接收的锻炼实施状态数据和记录在锻炼处方信息数据库73中的锻炼目标时间，并且生成锻炼实施状态分析结果。
[0661]
该处理是由图20所示的锻炼实施状态分析单元72执行的处理。
[0662]
锻炼实施状态分析单元72执行从用户终端30接收的锻炼实施状态数据与记录在锻炼处方信息数据库73中的锻炼处方之间的比较处理，锻炼处方信息数据库73是由诸如医生的康复主管预先创建的锻炼处方。
[0663]
锻炼实施状态分析单元72执行诸如用户11的实际锻炼时间是否达到目标时间以及此外实际锻炼时间与目标时间相比是否过多的分析处理，并基于分析结果生成锻炼实施状态分析结果d72。
[0664]
(步骤s163)
[0665]
最后，在步骤s163，医院终端70经由通信单元71向用户终端30发送在步骤s162中生成的锻炼实施状态分析结果。
[0666]
在该发送处理之后，执行图21所示的流程的步骤s156的处理。
[0667]
即，在步骤s156中，在显示单元上显示从医院终端70接收的锻炼实施状态分析结果。
[0668]
用户11可以通过观看显示数据来确认用户自己进行的康复锻炼是否是根据锻炼处方的适当锻炼。例如，可以针对每个锻炼强度确认不足的锻炼，并且可以精确地执行根据每个锻炼强度的锻炼。
[0669]
[7.其他实施例]
[0670]
接下来，将描述上述实施例的另一实施例。
[0671]
将描述以下描述的多个实施例。
[0672]
(第三实施例)基于锻炼负荷的分析结果促进心电图(ecg)测量的实施例
[0673]
(第四实施例)使用地图呈现步行或跑步的路线信息的实施例
[0674]
(第五实施例)执行锻炼处方更新处理的实施例
[0675]
[7-1.(第三实施例)基于锻炼负荷的分析结果促进心电图(ecg)测量的实施例]
[0676]
首先，作为第三实施例，将描述基于锻炼负荷的分析结果促进心电图(ecg)测量的示例。
[0677]
在从医院出院之后用户11进行作为康复的锻炼的情况下，如果用户进行过度锻炼，则心脏的负担增加，因此，用户可能进入危险状态。
[0678]
第三实施例是防止这种危险的实施例。
[0679]
在用户11从医院出院之后进行作为康复的锻炼时，获取用户11的脉搏率，并且在检测到脉搏率在定义的范围之外的情况下，输出用于提示心电图(ecg)的测量的警告信息。
[0680]
警告信息可以被配置为使用用户终端30的显示单元上的警告信息的显示、振动、声音等。
[0681]
图23是示出执行根据第三实施例的处理的用户终端30的配置的框图。
[0682]
锻炼处方信息数据库64被记录在图23所示的用户终端30的存储单元中。
[0683]
将参考图24描述在本实施例中使用的锻炼处方信息数据库64的数据配置示例。
[0684]
在本实施例中使用的锻炼处方信息数据库64以以上参考图14描述的数据(即，最大值对应氧摄取率(％峰值vo2))的预定分段为单位记录基于诸如医生的康复监督者的确定而生成的与用户11相对应的脉搏率限定范围(正常值范围)和心率上限(正常值上限)以及由用户11进行的锻炼时间。
[0685]
参考图23，将描述用户终端30的配置和处理。
[0686]
传感器检测值输入单元61从设置在进行作为康复的锻炼的用户11中的传感器输入心率值和脉搏率值；
[0687]
注意，在康复刚开始之后，用户11佩戴脉搏检测传感器并且仅测量脉搏率值。
[0688]
由传感器检测值输入单元61获取的脉搏率值d61a被输入到脉搏上限渐近确定单元62。
[0689]
脉搏上限渐近确定单元62将从传感器检测值输入单元61输入的脉搏率值d61a与记录在锻炼处方信息数据库64中的与用户11对应的脉搏率限定范围(正常值范围)进行比较，并且确定脉搏率值d61a是否在登记在数据库中的脉搏率限定范围(正常值范围)内。
[0690]
在脉搏率值d61a在登记在数据库中的脉搏率限定范围(正常值范围)内的情况下，将表示脉搏率值在正常范围内的确定信息输出到指示信息生成单元65。
[0691]
指示信息生成单元65生成表示正常值的指示信息d65，并且将所生成的指示信息输出到输出单元(显示单元等)66。
[0692]
另一方面，在脉搏上限渐近确定单元62确定为从传感器检测值输入单元61输入的脉搏率值d61a不在登记在数据库中的脉搏率限定范围(正常值范围)内的情况下，将表示脉搏率值在正常范围之外的确定信息输出到指示信息生成单元65。
[0693]
指示信息生成单元65生成促进用户11佩戴用于检测心率值的心率计的消息或诸如警告声音、灯发光的指示信息d65，并且将所生成的指示信息d65输出到输出单元(显示单元等)66。
[0694]
具体地，例如，如图25(1)所示的显示数据被输出至用户终端30的输出单元(显示单元)66。
[0695]
响应于指示信息d65，用户11佩戴用于检测心率值的心率计并且继续作为康复的锻炼。
[0696]
接下来，将描述在附接用于检测心率值的心率计之后的处理。
[0697]
传感器检测值输入单元61从由用户11佩戴的心率计获取用户11的心率值。
[0698]
注意，作为用于检测心率值的心率计，例如，可以利用使用测量左手与右手之间的电位差的第二指导方法的心率计、可穿戴设备型心率计等。
[0699]
由传感器检测值输入单元61获取的心率值d61b被输入到心率上限渐近确定单元63。
[0700]
心率上限渐近确定单元63将从传感器检测值输入单元61输入的心率值d61b与记录在锻炼处方信息数据库64中的与用户11对应的心率上限(正常值上限)进行比较，并且确定心率值d61b是否等于或小于登记在数据库中的心率上限(正常值上限)。
[0701]
在心率值d61b等于或小于登记在数据库中的心率上限值(正常值上限)的情况下，将表示心率值处于正常范围内的确定信息输出到指示信息生成单元65。
[0702]
指示信息生成单元65生成表示正常值的指示信息d65，并且将所生成的指示信息输出到输出单元(显示单元等)66。
[0703]
同时，在心率上限渐近确定单元63确定从传感器检测值输入单元61输入的心率值d61b不小于或等于登记在数据库中的心率上限(正常值上限)的情况下，将表示心率超过上限的确定信息输出到指示信息生成单元65。
[0704]
指令信息生成单元65生成促进用户11停止锻炼的消息，或者生成诸如警告声音或灯发光的指令信息d65，并且将所生成的指令信息d65输出至输出单元(显示单元等)66。
[0705]
具体地，例如，如图25(2)所示的显示数据被输出至用户终端30的输出单元(显示单元)66。
[0706]
响应于指令信息d65，用户11停止锻炼。
[0707]
利用这种配置，用户11可以防止由于连续锻炼而产生过多的心脏负荷，并且可以进行安全康复。
[0708]
接下来，将参考图26所示的流程图描述第三实施例的处理顺序。
[0709]
在下文中，将依次描述每个步骤的处理。
[0710]
(步骤s181)
[0711]
首先，在步骤s181中用户终端30获取脉搏率值。
[0712]
该处理是由图23所示的传感器检测值输入单元61执行的处理。
[0713]
用户11佩戴脉搏检测传感器并且进行作为康复的锻炼。由传感器检测值输入单元61获取的脉搏率值d61a被输入到脉搏上限渐近确定单元62。
[0714]
(步骤s182)
[0715]
接下来，在步骤s182中，用户终端30将从传感器检测值输入单元61输入的脉搏率值d61a与记录在锻炼处方信息数据库64中的与用户11相对应的脉搏率限定范围(正常值范围)进行比较，并且确定脉搏率值d61a是否在登记在数据库中的脉搏率限定范围(正常值范围)内。
[0716]
在脉搏率值d61a在登记在数据库中的脉搏率限定范围(正常值范围)内的情况下，处理返回至s181，并且继续脉搏率值获取处理。
[0717]
在该情况下，注意，将表示脉搏率值在正常范围内的确定信息输出到指示信息生成单元65，并且指示信息生成单元65可以生成表示脉搏率值在正常范围内的指示信息d65，并且将所生成的指示信息d65输出到输出单元(显示单元等)66。
[0718]
同时，在步骤s182中，确定从传感器检测值输入单元61输入的脉搏率值d61a不在登记在数据库中的脉搏率限定范围(正常值范围)内，处理进行到步骤s183。
[0719]
(步骤s183)
[0720]
在步骤s182中，在确定脉搏率值d61a不在脉搏率限定范围(正常值范围)内的情况下，处理进行到步骤s183。
[0721]
在该情况下，在步骤s183中，用户终端30将表示脉搏率值d61a处于正常范围外的确定信息输出到指示信息生成单元65，该指示信息生成单元65生成促进用户11佩戴用于检测心率值的心率计的消息或诸如警告声音、灯发光的指示信息d65，并将所生成的指示信息
d65输出到输出单元(显示单元等)66。
[0722]
具体地，例如，如图25(1)所示的显示数据被输出至用户终端30的输出单元(显示单元)66。
[0723]
响应于指令信息d65，用户11佩戴用于检测心率值的心率计并且继续作为康复的锻炼。
[0724]
(步骤s184)
[0725]
用户11佩戴用于检测心率值的心率计并且继续作为康复的锻炼。
[0726]
在步骤s184中，用户终端30从由用户11佩戴的心率计获取用户11的心率值。
[0727]
该处理是由图23所示的传感器检测值输入单元61执行的处理。
[0728]
用户11佩戴心率计并进行作为康复的锻炼。由传感器检测值输入单元61获取的心率值d61b被输入到心率上限渐近确定单元63。
[0729]
(步骤s185)
[0730]
接下来，在步骤s185中，用户终端30将从传感器检测值输入单元61输入的心率值d61b与记录在锻炼处方信息数据库64中的与用户11相对应的心率上限(正常值上限)进行比较，并且确定心率值d61b是否小于或等于登记在数据库中的心率上限(正常值上限)。
[0731]
在心率值d61b小于或等于登记在数据库中的心率上限(正常值上限)的情况下，处理返回至s184并且继续心率值获取处理。
[0732]
在该情况下，注意，将表示脉搏率值在正常范围内的确定信息输出到指示信息生成单元65，并且指示信息生成单元65可以生成表示脉搏值在正常范围内的指示信息d65，并且将所生成的指示信息d65输出到输出单元(显示单元等)66。
[0733]
同时，在步骤s185中，在确定从传感器检测值输入单元61输入的心率值d61b不小于或等于登记在数据库中的心率上限(正常值上限)的情况下，处理进入步骤s186。
[0734]
(步骤s186)
[0735]
在步骤s185中，在确定心率值d61b不在心率限定范围(正常值范围)内的情况下，处理进入步骤s186。
[0736]
在这种情况下，在步骤s186中，用户终端30将表示心率值d61b在正常范围之外的确定信息输出至指示信息生成单元65，并且指示信息生成单元65生成促进用户11停止锻炼的消息、或诸如警告声音和发灯光的指示信息d65，并将所生成的指示信息d65输出至输出单元(显示单元等)66。
[0737]
具体地，例如，如图25(2)所示的显示数据被输出至用户终端30的输出单元(显示单元)66。
[0738]
响应于指令信息d65，用户11停止锻炼。
[0739]
利用这种配置，用户11可以防止由于过度锻炼而产生过多的心脏负荷，并且可以进行安全康复。
[0740]
[7-2.(第四实施例)使用地图呈现步行或跑步的路线信息的实施例]
[0741]
接下来，作为第四实施例，将描述使用地图呈现步行或跑步的路线信息的实施例。
[0742]
第四实施例是在用户11进行作为康复锻炼的步行或跑步的情况下使用地图提供最佳步行或跑步的路线信息的实施例。
[0743]
具体地，例如，如图27所示，在用户终端30的显示单元上显示地图，并且向用户11
提供最佳步行或跑步路线信息。
[0744]
图28是用于描述执行第四实施例的处理的用户终端30和地理信息提供服务器90的配置和处理的示图。
[0745]
将参考图28描述使用用户终端30和地理信息提供服务器90的第四实施例的处理。
[0746]
用户终端30是在作为康复执行者的用户11进行作为康复的锻炼的同时佩戴在身体上的终端。
[0747]
用户终端30的传感器检测信息输入单元81获取佩戴在用户11的身体上的传感器(例如，诸如位置传感器、加速度传感器、陀螺仪、地磁传感器或者气压传感器的传感器)的传感器检测信息d81，并且将所获取的传感器检测信息d81输出至锻炼类型估计单元82。
[0748]
此外，在本实施例中，包括在传感器检测信息d81中的位置传感器的传感器检测信息(位置信息)d81a(即，作为指示用户11的位置的位置信息的传感器检测信息(位置信息)d81a)经由通信单元87被发送到地理信息提供服务器90。
[0749]
接下来，将描述用户终端30的锻炼类型估计单元82之后的处理。
[0750]
锻炼类型估计单元82基于输入的传感器检测信息d81来估计用户11的锻炼类型。例如，估计用户11正在执行的锻炼类型，诸如步行(在平地步行时步行速度＝4.0km/h)、跑步(在平地跑步时步行速度＝7.0km/h)和aerobike(注册商标)(负荷量＝120w)。
[0751]
锻炼类型估计单元82将所估计的锻炼类型(kest)作为估计结果输出到锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元83。
[0752]
锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元83基于从锻炼类型估计单元82输入的估计的锻炼类型(kest)d82，搜索锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40，并获取与估计的锻炼类型(kest)相关联地登记的锻炼类型/个人化锻炼用户特定的锻炼强度(met，u，kest)d83。
[0753]
由锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元83从数据库获取的锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)d83被输出到最大值对应氧摄取率计算单元84。
[0754]
最大值对应氧摄取率计算单元84从锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40获取登记在数据库中的个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)的最大值。
[0755]
将登记在锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40的个人化应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)的最大值设置为锻炼类型应用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest)。
[0756]
最大值对应氧摄取率计算单元84输入如下数据：
[0757]
(a)从锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元83获取的锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)d83，以及
[0758]
(b)从锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40获取的锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest)。
[0759]
最大值对应氧摄取率计算单元84从数据计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)d84。
[0760]
通过以下(公式4)计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)。
[0761]
最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)＝(锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度
(met，u，kest))/(锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest))
…
(公式4)
[0762]
即，可以通过锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)与锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest)的比率来计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)。
[0763]
注意，如以上参考图5描述的，最大氧摄取(峰值vo2)是由身体消耗的氧量(氧摄取(vo2))的最大值，并且最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)是实际氧摄取(vo2)与最大氧摄取(峰值vo2)的比率。
[0764]
由最大值对应氧摄取率计算单元84计算的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)d84被输出到锻炼处方对应动作路线信息搜索单元86。
[0765]
锻炼处方对应动作路线信息搜索单元86输入由最大值对应氧摄取率计算单元84计算的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)d84，并且此外，参考记录在锻炼处方信息数据库85中的锻炼处方信息，以生成实现最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的锻炼处方信息d86a。
[0766]
注意，在锻炼处方信息数据库85中记录与以上参考图14描述的数据类似的数据。
[0767]
经由通信单元87将实现由锻炼处方对应动作路线信息搜索单元86生成的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的锻炼处方信息d86a发送到地理信息提供服务器90。
[0768]
地理信息提供服务器90从用户终端30接收以下两个信息。
[0769]
(a)表示用户的当前位置的传感器检测信息(位置信息)d81a，以及
[0770]
(b)实现由锻炼处方对应动作路线信息搜索单元86生成的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的锻炼处方信息d86a。
[0771]
地理信息提供服务器90经由通信单元91输入这两个信息，并且向锻炼处方对应动作路线信息生成单元92发送输入信息。
[0772]
锻炼处方对应动作路线信息生成单元92使用输入的信息(a)和(b)、存储在地理信息数据库93中的地图信息等来生成锻炼处方对应动作路线信息d92。
[0773]
注意，在地理信息数据库93中，除了地图信息以外，还记录有诸如地图上的道路的详细信息。
[0774]
例如，如图29所示，记录地图上的道路的坡度信息、楼梯、公交路线信息、每条道路的位置信息等。
[0775]
锻炼处方对应动作路线信息生成单元92使用输入的信息(a)和(b)、存储在包括如图29所示的地图上的道路的详细信息的地理信息数据库93中的地图信息等来生成锻炼处方对应动作路线信息d92。
[0776]
锻炼处方对应动作路线信息d92包括与实现由用户终端30的锻炼处方对应动作路线信息搜索单元86生成的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的锻炼处方信息d86a匹配或相似的地理路线信息。
[0777]
具体地，该锻炼处方对应动作路线信息d92是包括如图27所示的关于用户可以在其上移动的地图的路线信息的数据。
[0778]
地理信息提供服务器90经由通信单元91向用户终端30发送由锻炼处方对应动作路线信息生成单元92生成的锻炼处方对应动作路线信息d92。
[0779]
用户终端30经由通信单元87接收由地理信息提供服务器90发送的锻炼处方对应动作路线信息d92，并且向锻炼处方对应路线信息搜索单元86发送所接收的锻炼处方对应
动作路线信息d92。
[0780]
锻炼处方对应路线信息搜索单元86基于从地理信息提供服务器90接收的锻炼处方对应动作路线信息d92和记录在锻炼处方信息数据库85中的锻炼处方信息生成显示数据d86b，并且在显示单元88上显示显示数据d86b。
[0781]
由锻炼处方对应动作路线信息搜索单元86生成的显示数据d86b是包括指示用户要在如图27所示的地图上进行的锻炼类型和路线的信息的显示数据。
[0782]
用户11可以通过观看显示数据来检查由用户进行的锻炼、设备主体中的步行路线或步行速度，以进行作为康复的适当锻炼。
[0783]
[7-3.(第五实施例)执行锻炼处方更新处理的实施例]
[0784]
接下来，作为第五实施例，将描述执行锻炼处方更新处理的实施例。
[0785]
在用户11从医院出院之后，由于用户进行作为康复的锻炼的时段可以延长很长的时间段，并且康复的效果根据人而变化，因此要进行的作为康复的锻炼可以不同于在出院时设置的锻炼处方信息。
[0786]
在这样的情况下，诸如医院中的医生的康复监督者需要更新锻炼处方并且顺序地向用户11提供更新的锻炼处方信息。
[0787]
第五实施例是使得能够进行这样的锻炼处方更新处理的实施例。
[0788]
将参考图30和随后的附图描述用于执行锻炼处方更新处理的配置和处理。
[0789]
图30是示出执行该第五实施例的锻炼处方更新处理的用户终端30和医院终端70的配置和处理的示图。
[0790]
用户终端30的配置基本类似于上述作为第二实施例的图20所示的用户终端30的配置，并且每个组件由与图20中的参考标号相似的参考标号表示。
[0791]
将描述图30所示的用户终端30和医院终端70的配置以及要执行的处理。
[0792]
用户终端30是在作为康复执行者的用户11进行作为康复的锻炼的同时佩戴在身体上的终端。
[0793]
用户终端30的传感器检测信息输入单元31获取佩戴在用户11的身体上的传感器(例如，诸如加速度传感器、陀螺仪、地磁传感器或者气压传感器的传感器)的传感器检测信息d31，并且将传感器检测信息d31输出至锻炼信息估计单元32。
[0794]
锻炼信息估计单元32基于输入的传感器检测信息d31来估计用户11正在进行的锻炼类型。
[0795]
锻炼类型估计单元32将估计的锻炼类型(kest)作为估计结果输出到锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51。
[0796]
锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51基于从锻炼类型估计单元32输入的估计锻炼类型(kest)d32，搜索锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40，并获取与估计的锻炼类型(kest)相关联地登记的锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)d51。
[0797]
将由锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51从数据库获取的锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)d51输出到最大值对应氧摄取率计算单元52。
[0798]
最大值对应氧摄取率计算单元52从锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40获取登记在数据库中的个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)的最大
值。
[0799]
该最大值对应氧摄取率计算单元52包括：
[0800]
(a)从锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元51获取的锻炼类型/个人化用户特定的锻炼强度(met，u，kest)d51，以及
[0801]
(b)从锻炼类型对应用户特定的锻炼强度(met，u，kest)数据库40获取的锻炼类型用户特定的锻炼强度最大值(metmax，u，kest)。
[0802]
从这些数据中，计算最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)d52。
[0803]
由最大值对应氧摄取率计算单元52计算的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)d52被输出到锻炼时间积分单元53。
[0804]
锻炼时间积分单元53输入由最大值对应氧摄取率计算单元52计算的最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)d52，并生成用户11的锻炼实施状态数据d53。
[0805]
由锻炼时间积分单元53生成的用户11的锻炼实施状态数据d53被输入到锻炼实施状态分析单元56，并且经由通信单元61被发送到医院终端70。
[0806]
医院终端70经由通信单元71接收从用户终端30发送的锻炼实施状态数据d53，并将所接收的锻炼实施状态数据d53记录在锻炼实施状态记录数据库75中。
[0807]
图31示出了存储在医院终端70的存储单元中的锻炼实施状态记录数据库75的示例。
[0808]
如图31所示，以用户为单位的锻炼实施状态记录数据记录在存储在医院终端70的存储单元中的锻炼实施状态记录数据库75中。
[0809]
将由每个用户进行的锻炼时间以最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的预定分段单位记录在以用户单位的锻炼实施状态记录数据中。此外，还包括还记录与锻炼类型(k)对应的锻炼时间的配置。
[0810]
注意，图31所示的示例是以最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的预定分段为单位记录并且进一步以锻炼类型为单位记录由用户11在一周中进行的锻炼时间的数据记录示例。
[0811]
医院终端70的锻炼处方更新单元77分析从用户终端30接收的接收到的锻炼实施状态数据d53。
[0812]
医院终端70的锻炼处方更新单元77在锻炼实施状态数据的分析处理中根据需要执行与记录在锻炼处方信息数据库76中的用户11对应的锻炼处方信息的更新处理。
[0813]
即，如图30所示，锻炼处方更新单元77读取记录在锻炼处方信息数据库76中的与用户11相对应的未更新的锻炼处方d76，根据从用户终端30接收的接收到的锻炼实施状态数据d53的分析结果生成新的更新的锻炼处方d77，并且将所生成的更新的锻炼处方d77记录在锻炼处方信息数据库76中。
[0814]
图32示出了存储在医院终端70的存储单元中的锻炼处方信息数据库76的示例。
[0815]
如图32所示，类似于上面参考图31所述的锻炼实施状态记录数据库75，将由每个用户进行的锻炼时间以最大值对应氧摄取率(％峰值vo2)的预定分段为单位记录在锻炼处方信息数据库76中。
[0816]
注意，类似于上述图31所示的锻炼实施状态记录数据库75，示出了图32所示的锻炼处方信息数据库76以周为单位记录锻炼目标时间的示例。
[0817]
锻炼处方更新单元77中的锻炼处方更新处理例如在诸如医生的康复监督者的确认下被执行。
[0818]
具体地，例如，在锻炼处方操作ui单元78上显示用于每个用户的锻炼处方信息，诸如医生的康复监督者确认显示数据，并且根据需要执行锻炼处方的改变处理(即，更新处理)。
[0819]
图33是在锻炼处方操作ui单元78上显示的用于每个用户的锻炼处方信息的一个显示示例。
[0820]
在诸如医生的康复监督者确认该显示数据并且确定需要执行锻炼处方的改变处理的情况下，点击右端上的更新图标(即，更新处理)。
[0821]
通过点击处理，例如，显示与如图34所示的个人用户对应的详细锻炼处方信息。
[0822]
图34所示的个人化锻炼处方信息是指示中部中的当前(第十二周)锻炼处方和下部中的过去(第一周至第十一周)锻炼记录的信息。
[0823]
中部中的当前(第十二周)锻炼处方是指示用户(康复执行者)每周通过针对每个锻炼负荷划分锻炼时间进行的锻炼时间(分钟(min))的信息。
[0824]
下部中的过去(第一周至第十一周)锻炼记录是指示用户(康复执行者)每周通过针对每个锻炼负荷划分锻炼时间实际进行的锻炼时间(分钟(min))的信息。
[0825]
下部中的过去(第一周至第十一周)锻炼记录中指示的点a是确认锻炼负荷在第三周至第四周的时段中从80％移动到70％的点。
[0826]
点a是指示在用户(康复执行者)以相同锻炼强度进行锻炼的情况下，用户的心肺功能增加并且锻炼负荷降低的点。
[0827]
此外，点b指示锻炼处方从菜单a切换到菜单b的点。点b指示锻炼处方被更新时的时间点，并且通过清楚地指示每周的锻炼处方菜单来容易地确认锻炼处方更新的影响。
[0828]
图35示出了锻炼处方菜单a和锻炼处方菜单b的具体示例。如上所述，每个菜单是通过针对每个锻炼负荷划分来示出将由用户进行的锻炼的时间(分钟(min))的信息。
[0829]
当点击图34的下部中的过去(第一周至第十一周)锻炼记录中指示的“确认”图标时，显示该周的具体锻炼内容。
[0830]
例如，如图36所示，显示指示在一周内用户实际进行的锻炼的内容的详细信息。
[0831]
在诸如医生的康复监督者确认这些显示数据并且确定有必要执行改变处理(即，锻炼处方的更新处理)的情况下，点击图34所示的显示数据的中部中的当前(第十二周)锻炼处方的右端上的“改变图标”。
[0832]
通过该点击处理，显示锻炼处方的改变处理，即，具有用于更新处理的显示画面的ui。
[0833]
图37示出了用于更新处理的ui的具体示例。
[0834]
如图37所示，在用于更新处理的ui上显示表格，在该表格中可以以每个锻炼负荷为单位划分和设置用户每周要进行的锻炼时间(分钟(min))。
[0835]
在该表格中，设置由系统基于用户的锻炼结果等自动计算的推荐数据((a)系统的推荐)和诸如医生的康复监督者的手动输入字段((b)手动输入)。
[0836]
诸如医生的康复监督者也可以通过选择(a)系统的推荐数据，并且还可以在手动输入字段中输入任意数据((b)手动输入)。
[0837]
此外，通过选择(a)和(b)中的一个并点击右端上的确定图标来确定用于当前周的更新锻炼处方。
[0838]
锻炼处方操作ui单元78中的操作信息被输入到锻炼处方更新单元77，并且锻炼处方更新单元77根据锻炼处方操作ui单元78中的操作信息来执行锻炼处方的更新处理。
[0839]
锻炼处方更新单元77将根据锻炼处方操作ui单元78中的操作信息生成的新的更新的锻炼处方d77记录在锻炼处方信息数据库76中，并且经由通信单元71将所记录的更新的锻炼处方d77发送到用户终端30。
[0840]
用户终端30经由通信单元61接收由医院终端70发送的更新的锻炼处方d77，并将所接收的更新的锻炼处方d77输入到锻炼实施状态分析单元56。
[0841]
锻炼实施状态分析单元56将由锻炼时间积分单元53生成的用户11的锻炼实施状态数据d53与从医院终端70接收的最新更新的锻炼处方d77进行比较，生成锻炼实施状态分析结果d56，并将所生成的锻炼实施状态分析结果d56输出到显示单元57。
[0842]
注意，在锻炼处方信息被更新的情况下的显示数据例如是如图38所示的显示数据。
[0843]
图38(1)是在锻炼处方信息被更新的情况下显示数据的初始画面，并且是康复执行者。该数据是用于向用户11通知锻炼处方信息已经被更新的显示数据。
[0844]
图38(2)是通过触摸(1)中所示的“确认内容”来转变的更新的锻炼处方信息的显示画面。
[0845]
作为康复执行者的用户11可以通过观看这些显示数据知道锻炼处方信息在医院侧已经被更新，并且可以进一步确认具体的更新的锻炼处方信息。
[0846]
[8.信息处理装置的硬件配置示例]
[0847]
接下来，将描述在本公开的处理中使用的用户终端30、医院终端70以及构成地理信息提供服务器90的信息处理装置的硬件配置示例。
[0848]
图39是示出构成这些装置中的每一个的信息处理装置的硬件配置的示例的示图。
[0849]
将描述图39所示的硬件配置。
[0850]
中央处理单元(cpu)201用作根据存储在只读存储器(rom)202或存储单元208中的程序执行各种处理的数据处理单元。例如，执行根据上述实施例中描述的顺序的处理。
[0851]
随机存取存储器(ram)203存储由cpu 201执行的程序、数据等。cpu 201、rom 202和ram 203通过总线204相互连接。
[0852]
cpu 201经由总线204连接至输入/输出接口205，并且输入/输出接口205连接至包括各种开关、键盘、触摸面板、鼠标、麦克风、状态数据获取单元(诸如，传感器)等的输入单元206，以及包括显示器、扬声器等的输出单元207。
[0853]
例如，cpu 201输入从输入单元206输入的命令、情况数据等，执行各种类型的处理，并且将处理结果输出至输出单元207。
[0854]
连接至输入/输出接口205的存储单元208例如包括硬盘等，并且存储由cpu 201执行的程序和各种数据。通信单元209用作用于经由诸如因特网或局域网的网络进行数据通信的发送/接收单元，并且与外部设备通信。
[0855]
连接至输入/输出接口205的驱动器210驱动诸如磁盘、光盘、磁光盘的可移动介质211或诸如存储卡的半导体存储器，并且记录或读取数据。
[0856]
[9.本公开的配置的概述]
[0857]
在上文中，已经参考具体实施例详细地描述了本公开的实施例。然而，显而易见的是，在不脱离本公开的主旨的情况下，本领域技术人员可以对实施例进行修改和替换。即，本发明已经以例证的形式公开，并且不应以限制的方式解释。为了确定本公开的主旨，应当考虑权利要求。
[0858]
注意，本说明书中公开的技术可以具有以下配置。
[0859]
(1)一种信息处理装置，包括：
[0860]
锻炼类型估计单元，被配置为基于传感器检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；
[0861]
数据库，被配置为存储与锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；
[0862]
锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元，被配置为从数据库获取锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；以及
[0863]
锻炼实施状态分析单元，被配置为分析基于从数据库获取的锻炼类型/个人化锻炼强度生成的锻炼实施状态数据，并且生成指示由用户进行的锻炼是否是根据预先生成的锻炼处方的锻炼的锻炼实施状态分析结果。
[0864]
(2)根据(1)中公开的信息处理装置，其中
[0865]
数据库是存储与锻炼类型对应的用户对应锻炼强度的锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库；并且
[0866]
锻炼实现状态分析单元分析基于从锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库获取的锻炼类型/个人化锻炼强度生成的锻炼实现状态数据，并且生成指示由用户进行的锻炼是否是根据预先生成的锻炼处方的锻炼的锻炼实施状态分析结果。
[0867]
(3)根据在(2)中公开的信息处理装置，其中，
[0868]
锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库是存储通过分析通过允许用户在佩戴呼出气体分析器时进行锻炼而获得的呼出分析结果数据而获得的锻炼强度的数据库。
[0869]
(4)根据(1)至(3)中任一项公开的信息处理装置，其中，
[0870]
用户是进行作为根据预先生成的锻炼处方的康复的锻炼的用户，并且
[0871]
锻炼实施状态分析单元比较基于锻炼类型/个人化锻炼强度生成的锻炼实施状态数据与存储预先生成的锻炼处方的锻炼处方信息数据库中所存储的数据，并且生成指示由用户进行的锻炼是否是根据锻炼处方的锻炼的锻炼实施状态分析结果。
[0872]
(5)根据在(4)中公开的信息处理装置，其中，
[0873]
信息处理装置包括存储锻炼实施状态数据的锻炼实施状态记录数据库，并且
[0874]
锻炼实施状态分析单元从锻炼实施状态记录数据库获取用户的锻炼实施状态数据，并且生成指示由用户进行的锻炼是否是根据锻炼处方的锻炼的锻炼实施状态分析结果。
[0875]
(6)根据(1)至(5)中任一项公开的信息处理装置，进一步包括：
[0876]
最大值对应氧摄取率计算单元，被配置为输入由锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元获取的锻炼类型/个人化锻炼强度，并且计算根据用户进行的锻炼类型的最大值对应氧摄取率；以及
[0877]
锻炼时间积分单元，被配置为生成与由最大值对应氧摄取率计算单元计算的最大值对应氧摄取率中的每一个相对应的锻炼的锻炼时间积分结果作为锻炼实施状态数据，
[0878]
其中，锻炼实施状态分析单元基于由锻炼时间积分单元生成的锻炼实施状态数据来生成指示由用户进行的锻炼是否是根据锻炼处方的锻炼的锻炼实施状态分析结果。
[0879]
(7)根据(1)至(6)中任一项公开的信息处理装置，其中，
[0880]
锻炼强度是代谢当量(met)。
[0881]
(8)根据在(7)中公开的信息处理装置，其中，
[0882]
数据库是将用户特定的met存储为与用户特定的锻炼类型对应的锻炼强度的数据库。
[0883]
(9)根据在(8)中公开的信息处理装置，其中，
[0884]
作为与用户特定的锻炼类型相对应的锻炼强度的用户特定的met是考虑到通过允许用户在佩戴呼出气体分析器时进行锻炼而获得的呼出分析结果数据和用户的体重而计算的met。
[0885]
(10)根据(1)至(9)中任一项公开的信息处理装置，其中，
[0886]
锻炼实施状态分析单元向显示单元输出指示由用户进行的锻炼是否是根据预先生成的锻炼处方的锻炼的锻炼实施状态分析结果。
[0887]
(11)一种信息处理装置，包括：
[0888]
锻炼类型估计单元，被配置为基于传感器检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；
[0889]
稳态活动量分析单元，被配置为输入由锻炼类型估计单元估计的估计锻炼类型和用户的呼出气体分析结果，以计算基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量；
[0890]
基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元，被配置为从存储锻炼类型对应标准锻炼强度的锻炼类型对应标准锻炼强度数据库获取由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应标准锻炼强度，并且基于所获取的标准锻炼强度和用户的体重来计算基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量；以及
[0891]
锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元，被配置为基于(a)基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量和(b)基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量的每个数据来计算锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与该锻炼类型对应的用户对应锻炼强度。
[0892]
(12)根据在(11)中公开的信息处理装置，进一步包括：
[0893]
个人化锻炼强度校正因子计算单元，被配置为通过输入(a)基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量和(b)基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量的每个数据来计算与该用户相对应的个人化锻炼强度校正因子，
[0894]
其中，锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元通过使用个人化锻炼强度校正因子来计算作为用户对应锻炼强度的锻炼类型/个人化锻炼强度。
[0895]
(13)根据在(12)中公开的信息处理装置，其中，
[0896]
锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元通过使用关于用户的体重的信息来计算锻炼类型/个人化锻炼强度。
[0897]
(14)根据(11)至(13)中任一项公开的信息处理装置，其中，
[0898]
锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元将所计算的锻炼类型/个人化锻炼强度记录在锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库中。
[0899]
(15)一种信息处理系统，包括：
[0900]
用户终端；以及医院终端，
[0901]
其中，用户终端包括：
[0902]
锻炼类型估计单元，被配置为基于传感器检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；
[0903]
数据库，被配置为存储与锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；
[0904]
锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元，被配置为从数据库获取锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；以及
[0905]
通信单元，被配置为将基于从数据库获取的锻炼类型/个人化锻炼强度生成的锻炼实施状态数据发送到医院终端，
[0906]
医院终端包括：
[0907]
锻炼实施状态分析单元，被配置为分析从用户终端接收的锻炼实施状态数据，并且生成指示由用户进行的锻炼是否是根据预先生成的锻炼处方的锻炼的锻炼实施状态分析结果；以及
[0908]
通信单元，被配置为将由锻炼实施状态分析单元生成的锻炼实施状态分析结果发送到用户终端，并且
[0909]
用户终端在显示单元上显示从医院终端接收的锻炼实施状态分析结果。
[0910]
(16)一种信息处理系统，包括：
[0911]
用户终端；以及地理信息提供服务器，
[0912]
其中，用户终端包括：
[0913]
锻炼类型估计单元，被配置为基于传感器检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；
[0914]
数据库，被配置为存储与锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；
[0915]
锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元，被配置为从数据库获取锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；
[0916]
最大值对应氧摄取率计算单元，被配置为输入由锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元获取的锻炼类型/个人化锻炼强度，并且计算根据由用户进行的锻炼类型的最大值对应氧摄取率；以及
[0917]
通信单元，被配置为基于由最大值对应氧摄取率计算单元计算的最大值对应氧摄取率来生成用于实现最大值对应氧摄取率的锻炼处方信息，并且将所生成的锻炼处方信息发送到地理信息提供服务器，
[0918]
该地理信息提供服务器包括：
[0919]
锻炼处方对应动作路线信息生成单元，被配置为分析从用户终端接收的锻炼处方信息并且生成用于实现锻炼处方信息的锻炼处方对应动作路线信息；以及
[0920]
通信单元，被配置为将锻炼处方对应动作路线信息发送到用户终端，并且
[0921]
用户终端在显示单元上显示从地理信息提供服务器接收的锻炼处方对应动作路线信息。
[0922]
(17)一种由信息处理装置执行的信息处理方法，该方法包括：
[0923]
锻炼类型估计步骤，由锻炼类型估计单元基于传感器检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；
[0924]
锻炼类型/个人化锻炼强度获取步骤，由锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元从数据库获取锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；以及
[0925]
锻炼实施状态分析步骤，由锻炼实施状态分析单元分析基于从数据库获取的锻炼类型/个人化锻炼强度生成的锻炼实施状态数据，并且生成指示由用户进行的锻炼是否是根据预先生成的锻炼处方的锻炼的锻炼实施状态分析结果。
[0926]
(18)一种由信息处理装置执行的信息处理方法，该方法包括：
[0927]
锻炼类型估计步骤，由锻炼类型估计单元基于传感器检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；
[0928]
稳态活动量分析步骤，由稳态活动量分析单元输入由锻炼类型估计单元估计的估计锻炼类型和用户的呼出气体分析结果，以计算基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量；
[0929]
基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算步骤，由基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元从存储锻炼类型对应标准锻炼强度的锻炼类型对应标准锻炼强度数据库获取由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应标准锻炼强度，并且基于所获取的标准锻炼强度和用户的体重来计算基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量；以及
[0930]
锻炼类型/个人化锻炼强度计算步骤，由锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元基于(a)基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量和(b)基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量的每个数据来计算锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与锻炼类型对应的用户对应锻炼强度。
[0931]
(19)一种用于允许信息处理装置执行信息处理的程序，该程序执行：
[0932]
锻炼类型估计步骤，由锻炼类型估计单元基于传感器检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；
[0933]
锻炼类型/个人化锻炼强度获取步骤，由锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元从数据库获取与由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；以及
[0934]
锻炼实施状态分析步骤，由锻炼实施状态分析单元分析基于从数据库获取的锻炼类型/个人化锻炼强度生成的锻炼实施状态数据，并且生成指示由用户进行的锻炼是否是根据预先生成的锻炼处方的锻炼的锻炼实施状态分析结果。
[0935]
(20)一种用于允许信息处理装置执行信息处理的程序，该程序执行：
[0936]
锻炼类型估计步骤，由锻炼类型估计单元基于传感器检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；
[0937]
稳态活动量分析步骤，由稳态活动量分析单元输入由锻炼类型估计单元估计的估计锻炼类型和用户的呼出气体分析结果，以计算基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量；
[0938]
基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算步骤，由基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元从存储锻炼类型对应标准锻炼强度的锻炼类型对应标准锻炼强度数据库获取由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应标准锻炼强度，并且基于所获取的标准锻炼强度和用户的体重来计算基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量；以及
[0939]
锻炼类型/个人化锻炼强度计算步骤，由锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元基于(a)基于呼出分析结果的锻炼类型/个人化活动量和(b)基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量的每个数据来计算锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与锻炼类型对应的用户对应锻炼强度。
[0940]
注意，本说明书中描述的一系列处理可以通过硬件、软件或两者的组合配置执行。在通过软件执行处理的情况下，可以在并入专用硬件中的计算机的存储器中安装和执行记录处理顺序的程序，或者可以在能够执行各种类型的处理的通用计算机中安装和执行该程序。例如，程序可以预先记录在记录介质中。除了从记录介质安装到计算机之外，程序可以经由网络(诸如局域网(lan)或因特网)接收并且安装在记录介质(诸如内置硬盘)中。
[0941]
此外，本说明书中描述的各种类型的处理不仅可以根据描述按时间序列执行，而且可以根据执行处理的设备的处理能力或根据需要并行或单独执行。此外，在本说明书中，系统是多个设备的逻辑集合配置，并且不限于相应配置的设备在同一壳体中的系统。
[0942]
工业实用性
[0943]
如上所述，根据本公开的一个实施例的配置，可以实现可以在确认由康复执行用户进行的锻炼是否是根据锻炼处方的适当锻炼的同时适当地执行康复。
[0944]
具体地，例如，该配置包括：锻炼类型估计单元，被配置为基于穿戴在用户的身体上的传感器的检测信息来估计由用户进行的锻炼类型；数据库，被配置为存储与该锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元，被配置为从该数据库获取锻炼类型/个人化锻炼强度，该锻炼类型/个人化锻炼强度是与由锻炼类型估计单元估计的锻炼类型对应的用户特定的锻炼强度；以及锻炼实施状态分析单元，被配置为分析基于从该数据库获取的锻炼类型/个人化锻炼强度生成的锻炼实施状态数据，并且指示由用户进行的锻炼是否是根据预先生成的锻炼处方的锻炼的锻炼实施状态分析结果，其中，所生成的锻炼实施状态分析结果被输出到显示单元。
[0945]
通过本配置，实现使得康复执行用户能够在确认由用户进行的锻炼是否是根据锻炼处方的适当锻炼的同时适当地执行康复的配置。
[0946]
参考标记列表
[0947]
11
ꢀꢀꢀ
用户
[0948]
12
ꢀꢀꢀ
传感器
[0949]
20
ꢀꢀꢀ
呼出气体分析器
[0950]
21
ꢀꢀꢀ
活动量获取单元
[0951]
30
ꢀꢀꢀ
用户终端
[0952]
31
ꢀꢀꢀ
传感器检测值输入单元
[0953]
32
ꢀꢀꢀ
锻炼类型估计单元
[0954]
33
ꢀꢀꢀ
稳态活动量分析单元
[0955]
34
ꢀꢀꢀ
锻炼类型对应标准锻炼强度数据库
[0956]
35
ꢀꢀꢀ
个人信息数据库
[0957]
36
ꢀꢀꢀ
锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元
[0958]
37
ꢀꢀꢀ
基于锻炼强度的锻炼类型/个人化活动量计算单元
[0959]
38
ꢀꢀꢀ
个人化锻炼强度校正因子计算单元
[0960]
39
ꢀꢀꢀ
锻炼类型/个人化锻炼强度计算单元
[0961]
40
ꢀꢀꢀ
锻炼类型对应用户特定的锻炼强度数据库
[0962]
51
ꢀꢀꢀ
锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元
[0963]
52
ꢀꢀꢀ
最大值对应耗氧率计算单元
[0964]
53
ꢀꢀꢀ
锻炼时间积分单元
[0965]
54
ꢀꢀꢀ
锻炼实施状态记录数据库
[0966]
55
ꢀꢀꢀ
锻炼处方信息数据库
[0967]
56
ꢀꢀꢀ
锻炼实施状态分析单元
[0968]
57
ꢀꢀꢀ
显示单元
[0969]
61
ꢀꢀꢀ
通信单元
[0970]
62
ꢀꢀꢀ
脉搏上限渐近确定单元
[0971]
63
ꢀꢀꢀ
心率上限渐近确定单元
[0972]
64
ꢀꢀꢀ
锻炼处方信息数据库
[0973]
65
ꢀꢀꢀ
指示信息生成单元
[0974]
66
ꢀꢀꢀ
输出单元(显示单元)
[0975]
70
ꢀꢀꢀ
医院终端
[0976]
71
ꢀꢀꢀ
通信单元
[0977]
72
ꢀꢀꢀ
锻炼实施状态分析单元
[0978]
75
ꢀꢀꢀ
锻炼实施状态记录数据库
[0979]
76
ꢀꢀꢀ
锻炼处方信息数据库
[0980]
77
ꢀꢀꢀ
锻炼处方更新单元
[0981]
78
ꢀꢀꢀ
锻炼处方操作ui
[0982]
81
ꢀꢀꢀ
传感器检测值输入单元
[0983]
82
ꢀꢀꢀ
锻炼类型估计单元
[0984]
83
ꢀꢀꢀ
锻炼类型/个人化锻炼强度获取单元
[0985]
84
ꢀꢀꢀ
最大值对应氧摄取率计算单元
[0986]
85
ꢀꢀꢀ
锻炼处方信息数据库
[0987]
86
ꢀꢀꢀ
锻炼处方对应动作路线搜索单元
[0988]
87
ꢀꢀꢀ
通信单元
[0989]
90
ꢀꢀꢀ
地理信息提供服务器
[0990]
91
ꢀꢀꢀ
通信单元
[0991]
92
ꢀꢀ
锻炼处方对应动作路线信息生成单元
[0992]
201
ꢀꢀ
cpu
[0993]
202
ꢀꢀ
rom
[0994]
203
ꢀꢀ
ram
[0995]
204
ꢀꢀ
总线
[0996]
205
ꢀꢀ
输入/输出接口
[0997]
206
ꢀꢀ
输入单元
[0998]
207
ꢀꢀ
输出单元
[0999]
208
ꢀꢀ
存储单元
[1000]
209
ꢀꢀ
通信单元
[1001]
210
ꢀꢀ
驱动器
[1002]
211
ꢀꢀ
可移动介质。