近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统和方法
【专利说明】近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统和方法
【背景技术】
[0001] 本发明涉及用于监控与保健和健康有关的用户活动的自动化系统和方法，以及更 具体地涉及用于近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统和方法。
[0002] 在开发能够促进保健和健康的自动化系统方面存在日渐增长的兴趣。例如，在市 场上存在聚焦于体重管理的多种移动设备，诸如FitBit TjP BodyMedia TM。这些设备使用三 轴加速度计追踪日常的热量能量支出（EE)以及使用PC和/或基于电话的食物日志来追踪 日常的能量摄入。这些食物日志需要用户手动输入他们吃的每样东西以及此信息被转换为 热量能量摄入（EI)。这些常规系统可能受到各种缺点的影响。例如，对于用户来说手动输 入食物消耗信息到系统中可能是耗时的。对于典型用户来说识别食物类型、食用份量和在 表征所消耗食物方面可能有用的其他类型的信息也可能是有挑战的。甚至当食物类型、食 用份量和其他相似类型的信息可得到时，对于用户来说获得针对所消耗食物的营养信息可 能是困难的。进一步地，用户将经常在远离用于追踪食物消耗的计算机的场所消耗食物。因 此，可能要求用户记住或花时间来写下该信息以用于随后录入到计算机中。由于这些和其 他缺点，常规系统使用起来是不方便的并且易于出现显著错误。
【发明内容】
[0003] 本发明提供用于使用生热作用来近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系 统和方法。在一个实施例中，该系统包括用于在一定时间段内追踪体温以确定所消耗食物 的热量能量摄入和常量营养素组成的一个或多个传感器。在一个实施例中，该系统包括位 于提供核心体温的温度数据表示的位置中的一个或多个温度传感器。例如，传感器或传感 器网络可以在用户身体上被布置在允许核心体温的充分精确测量的一个或多个位置处。
[0004] 在一个实施例中，一个或多个传感器可以位于由用户所穿戴的设备中，该设备诸 如是腕带、脚环、耳机或其他类似的设备。在另一个实施例中，一个或多个传感器可以是可 以直接应用于用户皮肤的一个或多个表皮皮肤传感器。表皮皮肤传感器可以本质上被应用 在提供精确测量的任何位置中。例如，表皮皮肤传感器可以被应用于用户的胸部或腋下区 域中。在另外的其他实施例中，温度传感器网络可以包括位于由用户穿戴的设备中的一个 或多个传感器以及应用于用户皮肤的一个或多个表皮皮肤传感器。如果期望的话，当期望 进行温度测量时，可移动温度传感器可以被临时地放置为与皮肤接触。例如，可移动温度传 感器可以用于临时取得用户前额或头皮的温度。作为另一个示例，可移动耳机可以被周期 性地放置在耳中以收集温度数据。该耳机不需要是可移动的并且可以具有使用与助听器本 质上相同的电路来传递声音的能力。
[0005] 在一个实施例中，该系统被配置成从与餐食相关联的时间段内所取得的读数产生 针对该餐食的温度分布。例如，该温度分布可以起始于餐食开始并且延续固定的时间段， 诸如六小时。然而，该时间段不需要是固定的。例如，可以开始于餐食的起始时并且当食 物的热效应已经充分地减退时结束。作为另一个示例，如果另一顿餐食在时间已到期前被 吃完，则该时间段可以停止。在这个实施例的情况下，该系统可以包括允许用户指示餐食 的起始的输入设备。例如，该系统可以包括按钮、开关或其他用户输入以标记餐食的起始。 一种替代方式是提供以下设备，该设备具有允许用户通过用该设备做出特定的手势来用信 号通知餐食的起始的集成加速度计或其他运动传感器。在一个实施例中，该系统被配置 成基于温度分布的生热最大值（Thermogenic Maximum (TGM))、生热最大值时间（Time to Thermogenic Maximum (TTM))和总生热响应（Total Thermogenic Response (TTR))来根 据温度分布确定热量能量摄入和/或常量营养素组成。
[0006] 在一个实施例中，该系统可以被配置成标准化体温读数以补偿除了生热作用以外 的可能影响核心体温的因素。标准化因素的数量和类型可以从应用到应用而不同。然而， 在一个实施例中，系统可以包括监控用户的身体活动水平、环境温度、UV暴露和/或当日时 间的一个或多个附加传感器。其他标准化因素可以包括诸如月经周期、风速和湿度水平之 类的因素。该系统可以包括能够基于来自传感器的针对标准化因素的读数来标准化体温读 数的处理器。在一个实施例中，在原始体温读数的标准化期间关于用户的生物计量和生理 数据(诸如年龄、身高、体重、性别、种族和健身水平）可以被纳入考虑。
[0007] 在一个实施例中，该系统包括能够处理原始温度数据以及其他数据(例如标准化 数据）以提供热量能量摄入和/或常量营养素组成的处理器。处理能力可以被集成到携带 一个或多个传感器的设备中。该设备可以从机载传感器(或多个传感器)获得所有必要的温 度数据或其可以从远程传感器或结合了传感器的远程设备获得温度数据中的至少一些。当 远程获得温度数据时候，可以使用常规的无线通信协议(诸如蓝牙、WiFi或NFC)来传送数 据。然而，数据可以以其他方式来传送，例如使用软线连接或使用集成到无线电源中的通信 技术(诸如反向散射调制)来传送。作为将处理能力结合到携带一个或多个传感器的设备中 的替代方式，处理能力可以被集成到单独的设备中。例如，该系统可以包括能够接收并处理 来自远程传感器网络的温度数据和其他相关数据(例如标准化数据）的中央设备。
[0008] 在一个实施例中，该系统包括能够生成温度分布并且使用所述温度分布来预测所 消耗食物的常量营养素组成的处理器。该系统可以包括用于存储在基于温度分布来表征常 量营养素组成方面有用的用户校准数据的数据存储装置。校准数据可以是算法(或算法集 合）或者其可以是允许从标准化传感器收集的信息被转换成针对原始温度读数的调整的表 或其他形式的数据集合。在一个实施例中，用户校准数据将表示对用户进行的校准测试的 结果。在其他实施例中，用户校准数据可以表示对测试组进行的校准测试的结果。在一些 实施例中，用户校准数据可以表示对用户和测试组进行的校准测试的组合结果。校准数据 可以包括结合已知常量营养素组成的一顿或多顿餐食的消耗所收集的温度。
[0009] 在一个方面，本发明提供了用于确定热量能量摄入的方法，所述方法包括如下步 骤：（a)收集表示用户在一定时间段内的体温的数据，（b)标准化原始体温数据，以及（C) 作为经标准化的体温数据的函数来确定热量能量摄入。该方法可以包括以下步骤：追踪和 量化在个人体温中的贯穿一天(特别是餐食之后）的变化以及通过将监控活动水平、环境温 度、UV暴露和当日时间的传感器进行组合来标准化和校正原始温度数据。本发明可以采用 允许餐食消耗后的温度分布预测餐食的常量营养素组成的方法和等式。
[0010] 在一个实施例中，确定热量能量摄入的步骤可以包括产生针对用户所校准的等式 的步骤。经校准的等式可以通过以下来产生：让用户消耗已知常量营养素组成的多顿餐食， 针对每顿所消耗餐食产生表示TEF的体温分布，以及作为温度分布的TGM、TTM和TTR的函 数来校准热量能量摄入等式。在一个实施例中，多顿餐食中的每顿餐食被提供有不同常量 营养素的不同百分比。
[0011] 本发明提供了用于近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的简单和有效的系 统和方法。该系统和方法是基于生热作用的并且因此可以使用相对廉价和非侵入性的温度 传感器来实现。本发明提供了克服需要手动录入与热量能量摄入有关的信息的常规系统的 缺点的系统和方法。该系统和方法可以结合对原始体温读数的标准化以提高热量能量摄入 和/或常量营养素组成近似值的精度。该系统和方法可以能够针对可能影响体温读数的本 质上任何环境因素进行标准化。该系统和方法能够实现一个或多个标准化因素以按期望提 高近似值的精度。该系统和方法可以能够针对用户特定的变化(诸如代谢功能、年龄、身高、 体重、性别、种族和健身水平）进行校准以提高热量能量摄入和/或常量营养素组成近似值 的精度。该系统和方法允许基于各种因素(诸如系统成本、所期望的精度和用户便利性）的 处于不同水平的标准化和校准能力的实现。
[0012] 通过参考实施例和附图的描述，本发明的这些和其他特征将被更充分地理解和领 会。
【附图说明】
[0013] 图1是根据本发明实施例的用于近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统 的示意性表示。
[0014] 图2A是示出了摄入卡路里（calorie)相对食物热效应的图表。
[0015] 图2B是示出了随着时间的摄入卡路里和食物热效应的三维图表。
[0016] 图3示出了反映间接热量测定和全身温度之间的相关性的两个图表。
[0017] 图4是配置成提供多点体温测量的衬衫和表皮皮肤传感器的表示。
[0018] 图5A示出了可以在一个实施例中使用以将体温中的变化转换成生热最大值 (TGM)、生热最大值时间（TTM)和总生热响应（TTR)的图表和等式。
[0019] 图5B示出了可以在一个实施例中使用以将体温中的变化转换成针对蛋白质的生 热最大值（TGM)的图表和等式。
[0020] 图6示出了下述等式，该等式可以在一个实施例中使用以确定在图5A中示出的 TGM等式中使用的系数。
[0021] 图7示出了下述等式，该等式可以在一个实施例中使用以确定在图5A中示出的 TTM等式中使用的系数。
[0022] 图8示出了下述等式，该等式可以在一个实施例中使用以确定在图5A中示出的 TTR等式中使用的系数。
[0023] 图9是具有私人设备和远程温度传感器的替代系统的示意性表示。
[0024] 图10是示出了在月经周期内女性体温中的变化的图表。
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