经验的上下文中使用Sensewear BMS传感器系统健康和福祉的应用程序

文摘

评估一个传感器用于监测能量消耗,活动,和睡眠是在一个研究项目的背景下进行的,开发一个体重管理应用程序。这个项目的总体目标是影响可持续行为变化对饮食和锻炼为了提高健康和幸福。本文报告结果的审前三个志愿者戴着传感器共计11天。传感器的目的是获得经验并确定是否适合纳入试点的ICT系统开发的项目在以后更大的人口。在本文中,我们主要关注活动监视和用户体验。数据和结果包括可视化和报告提出和讨论。用户体验是积极的在很多方面。运动水平和运动有关的睡眠模式对应于用户登录会话和睡眠模式。问题与准确性,一种可能的干扰,提高系统的愿望与实时数据传输和分析,使实时反馈。认为自动活动分类需要正确地分析和解释身体活动个加速器所捕获的数据。

1。介绍

长期以来被认识到,肥胖和超重的发病率在普通人群中流行的比例增加,不仅在发达国家,而且在发展中国家,人口获得”的许多工业化国家的不健康生活方式和行为:久坐不动的职业,身体活动不足,令人不满意的饮食,烟草,酒精和毒品”(1]。肥胖和超重与发病率和死亡率的增加有关,和许多政府,hmo,和其他组织正试图推动一个更健康的生活方式,与体重管理的一个关键目标。许多雇主介绍了员工健康促进项目,如健康检查和公司赞助的健身计划。

饮食和运动模式的改变,然而,已被证明难以实现。公共信息运动的健康后果不健康饮食改变消费者行为有什么影响。吸引人只在知识层面上对食品和饮料消费是不够的;无意识的情感因素与吃喝有关的行为也必须识别和解决。在荷兰项目窝(2),我们正在研究如何改变消费者行为的方向一个更健康的生活方式,在信息通信技术的支持下,包括动态监测技术。作为项目的一部分,我们正在开发一个ICT系统(中央系统)和体重管理应用程序由一个移动监测和反馈系统。

本文描述了一个商用传感器系统的评估,SenseWear BMS传感器(3从BodyMedia], Inc .)就其是否适合动态监测上下文中的能量消耗这个荷兰的研究项目。传感器测试系统是专为连续动态监测的能量消耗(EE),活动,和睡眠效率。在本文中,我们描述如何SenseWear设备被特文特大学的志愿者测试作为测试用户为了获得经验与传感器和评估是否适合使用的移动监测中央系统的一部分。三个用户穿着设备24/7共计11天在正常的日常生活活动。评估主要关注用户体验穿着传感器不断经过一段日子和潜在的使用SenseWear EE监测系统。选择数据和结果包括可视化和报告下面的介绍和讨论。用户体验是积极的在很多方面;唯一的问题是报道擦伤的维可牢臂章。运动水平和睡眠模式符合用户日志有关,例如,健身锻炼,睡眠中断模式。相关问题的准确性,一个可能的干扰因素,以及提高系统的愿望与实时数据传输和分析,使实时反馈给用户,也在下面讨论。

部分2描述了中央项目和要求有关移动监测和反馈。部分3提出背景的工作特文特大学远程监控和反馈。节4,我们描述测试传感器系统。特文特用户测试中描述部分5与输出SenseWear软件和上传数据部分中所示的例子6和7,分别。发现问题的讨论部分9,部分10给出了结论和未来的工作。首先,我们描述这个评估的背景下。

2。中央项目

中央项目的总体目标是研究如何最好地支持个人的努力影响可持续行为变化为了提高健康和幸福。具体项目涉及研究、开发和试验个性化享有单位卫生和健康应用程序支持体重管理在正常和超重的科目。

中央系统的需求确定使用我们的基于场景的需求抽取方法(4),尼昂的工作的延伸和麦考利5]。这里没有复制要求的完整列表。移动中央系统的一部分,旨在提供有关营养监测和个性化的反馈和活动使用公司食堂和工人将在高科技试用”餐厅的未来”在瓦赫宁根(学院),荷兰。饮食和锻炼行为的需求有关监测包括个人用户(我)注册的食品和饮料消费,(2)估计的能量摄入,(3)活动的测量,为了得到,(iv)估计的能量消耗,(v)访问实时传感器数据的可能性和/或离线处理(本地或远程)所有最好的(vi)实时或接近实时。

SenseWear传感器测试的适用性与需求相关的项目(iii) - (vi)以上。需求(iii)感兴趣的是这里主要的作用估计EE(需求(iv))、需求(v)意味着所有相关原始数据从传感器应该出口。格式是物质的,只要它是已知的。要求(vi)提供实时用户反馈的先决条件(假设分析和解释算法可以在运行(附近)实时)。

对需求(iv),当时SenseWear BMS传感器是我们能找到的唯一商用传感器提供了一个良好的估计每日EE双重标记的黄金标准相比水方法(DLW)。在一个评价(6,SenseWear传感器与DLW方法超过10天的周期在45个科目。传感器”的结论是合理的测量每日EE DLW一致,生活无拘束的成年人。因此臂章可能有用的估计每天的情感表达。”另一个评价五身体活动监视器(使用21个学科)相比,发现SenseWear设备给期间总EE的最佳估计最多在跑步机上走路和慢跑的速度(7]。在一项研究8),瓦赫宁根大学的研究人员有良好的经验SenseWear系统结合使用一个心率监视器来研究环境的影响香气的生理和行为因素。结果表明,不同环境香味,即使在几乎没有可检测浓度,与微分和选择性的影响与EE和食物选择,甚至自主生理功能(心率)。

此外,以及包括分析软件能够输出一系列的图形视图和报告,传感器可以上传的数据进一步处理(部分解决需求(v)上图)。

这里描述的评价是在中央的早期阶段进行;后阶段关注架构和高层设计和(派生的技术要求和详细设计)中央系统的原型,包括移动和固定部分。中央系统的随机对照试验计划在瓦赫宁根,在60个主题与体重指数为25 - 30将随机选择的常客在瓦赫宁根未来的餐馆。未来的餐厅提供了一个测试环境中使用这个和其他项目作为互动的实验研究在真实的环境中。学院基础设施包括可操纵的摄像机和立体摄像机行为观察,体重秤的校验、自动登记在销售点终端个人食品和饮料的消费以及提供可能改变周围环境为了研究细微变化的影响环境因素对生理和行为。

中央系统,目前正在开发,集成组件的通信学院基础设施与食堂的食物数据库供应商。此外,特定的新的应用程序正在开发和集成,包括定位跟踪系统,分析和验证的时空行为模式的用户在餐厅和实时监控的移动应用程序和个性化的反馈给用户。

特文特大学有经验在发展中移动监测和反馈系统基于身体区域网络技术,负责开发移动中央系统的一部分。

以下部分提供了一些背景研究特文特在使用移动和无线技术远程监控和反馈。

3所示。医疗保健:身体区域网络健康和幸福

一个多学科小组的计算机科学家、临床医生、和荷兰特文特大学的生物医学工程师一直在研究移动监测和反馈系统基于身体区域网络(禁止)自2001年以来。特文特禁令系统和各种医疗应用程序,例如,在[9- - - - - -16]。两个潜在的健康和幸福在[描述应用程序涉及监控在极端环境中17]。

禁止我们对健康的定义是一个网络通信设备(如传感器、执行器等)穿,,或在体内向用户提供移动健康服务。对于远程控制应用程序,病人穿的禁令可能配备生物传感器和其他设备(如报警按钮,定位装置)的输出处理和传输到远程(医疗)的位置。禁止人类可能被处理的数据,自动,或两者的结合,这取决于特定的应用程序的需求。例如,远程医疗专业可以查看多媒体显示的图形和数值表示多个生物和其他病人的测量及其环境,或选择同样的子集(实时或存储)。包括一个反馈回路和驱动和传感、监测服务可以增强与反馈和控制使teletreatment服务。这样的服务,特别是在自动或半自动的,需要准确和可靠的处理、传输、和解释输出的多个biosignal源结合上下文的来源可能包括视觉、听觉、文本和其他类型的信息。在各种禁止应用程序中,我们结合来自多个传感器的输出和上下文来源和提供反馈和治疗病人通过多种形式包括触觉、文本、听觉信号,和图片。

第一个原型健康禁令实施和推广是项目MobiHealth [18]。核心设备的禁令,移动基本单位(生产部),充当其他网络和通信网关负责本地存储和处理。生产部已经上实现不同的pda和智能手机。MobiHealth期间,移动医疗服务平台和许多不同的健康禁令,配备不同的传感器集,在四个欧洲国家试用了各种生物监测和传输到远程医疗中心在GPRS和UMTS。九个试验MobiHealth包括遥控心脏病和慢性阻塞性肺病(呼吸衰竭)患者,对孕妇来说,在创伤护理的伤亡人数,救护车医护人员的专业荷兰。

禁止开发仍在荷兰FREEBAND意识项目(19),欧洲eTen项目HealthService24 [20.),和欧洲eTen项目MYOTEL [21]。意识关注神经病学应用程序(癫痫、痉挛状态和慢性疼痛)和解决禁止添加上下文感知应用的问题。介绍了teletreatment意识,服务与远程控制服务。Myotel项目中,一个原型myofeedback-based teletreatment服务使患者颈部和肩部投诉接受个性化的远程监督治疗期间的日常活动。在这些项目的过程中,我们获得了信号处理的经验和解释的不同组合的输出传感器和其他设备。传感器已被集成到健康禁止日期包括电极测量心电图和肌电图、脉冲氧量计,各种运动传感器(步进计数器,3 d加速计),温度,呼吸传感器。其他设备已被纳入禁令包括定位装置和多通道生物反馈设备衡量地表EMG、反馈形式的振动和听觉信号。在这种情况下,生物反馈设备被纳入禁令也可以作为一个独立的设备和操作已经有这种能力作为一个商业产品。

中央窝,在卫生和健康领域扩展到工作提供动态监测和个性化的用户反馈的体重管理应用程序。中央窝的移动应用程序正在开发设计注册食品和饮料选择和身体活动和提供反馈和建议根据个人的具体的体重管理目标。应用程序将允许用户选择,在可用的午餐项目在餐馆,那些符合他的膳食计划,阐述了营养学家,和他日常能源预算。用户的身体活动监测一整天,和千卡的能量消耗估计。然后使用这些信息来计算能源预算,考虑也能量摄入,用户可以花在午餐期间食品。该系统还集成了一个蓝牙信标发现过程可以让用户找到他的办公室,餐厅,自助餐,在工作场所和体重秤。一旦发现和选定的餐馆,它的平面图是显示给用户。这个平面图强调的自助餐包含项符合个人的预选的健康午餐的组成部分。一旦选择给定的自助餐,所有的午餐项目它包含智能手机屏幕上的显示,与那些不符合他的健康午餐成分突出,但离开的决定最终给用户。当选择食物,它可以可视化智能手机的详细信息,一个明智的决定。如果午餐项然后确认,反馈给用户可用的能源预算,根据其影响和午餐项目信息存储在用户的食物日记。 Finally, the system also allows monitoring the amount of time the user takes to eat his lunch, providing feedback to ensure a properly timed meal “mindful eating.”

在这种背景下,我们评估了SenseWear BMS传感器系统作为可能的禁令组件甚至代替特文特禁令节中所述的需求2。

4所示。SenseWear BMS的

SenseWear BMS传感器系统是一个从BodyMedia商用传感器系统,公司旨在持续监测EE,活动,和睡眠效率。它适用于动态使用患者,咨询他们的医生,监控和评估活动水平和睡眠模式。根据该公司网站,系统不是用作诊断工具,和一个典型的使用将是“作为一个评估工具,设置一个代谢指标后一周监测周期。”几个传感器都纳入单一设备磨损的背面上的右臂肱三头肌肌肉和尼龙搭扣的袖标在地方举行。根据(22两轴加速度计),传感器,热流传感器、皮肤电反应传感器、皮肤温度传感器和近身环境温度传感器。图1显示了SenseWear设备,和图2显示了后视图显示传感器的安排。在图所示的变体2 (b)还包括一个“心跳接收器。“网站也显示了一个可戴反馈装置(美国模式),但这并不是出现在测试模型。

系统自动启动配置后,当用户所说的那样,只有当传感器取得了安全与皮肤接触。用户可以按下按钮注册一个时间戳。

根据制造商的网站,最重要的派生参数(计算或估计从传感器收集的数据)中总能量消耗卡路里,活跃的能量消耗,身体活动(持续时间和水平测量代谢当量(大都会)),和睡眠持续时间和效率。根据(23)数据从各种参数包括热通量、加速度计、皮肤电反应,皮肤温度,近身温度,和人口特征包括性别、年龄、身高、和重量是用来估计EE使用专有方程由制造商。”

穿着注册系统和传感器数据后,可以上传到PC机数据。选择所有的数据都可以被上传后从设备。因此,该设备可以随后使用不同的病人(也可能是一个不同的临床医生)。电池故障和设备发出警告的记忆。

分析软件在电子狗许可证密钥(执行单电脑使用在任何一个时间单位)和包括USB电缆系统。设备附带的专用分析软件可以运行在电脑屏幕上进行各种数据分析和生产可视化和报告。报告可以保存为pdf文件。有一个软件应用程序为用户(SenseWear软件),允许用户配置系统和保存和检索的生理和生活方式所收集的数据的设备。另一个软件应用程序,供临床医生使用(SenseWear专业软件)另外组织数据并生成报告和可视化图形和许可证的形式出口的数据进一步分析在Excel电子表格的形式。

5。用户测试

SenseWear设备由志愿者测试作为测试用户特文特大学的。三个用户穿着设备24/7共计11天在一段时间内从2009年7月到9月。前3天是一个飞行员,最后8天的官方测试,后者的收益率近小时的数据为同一主题(主题3)。设备在睡眠时佩戴的,只有在洗澡。主题3在审判过程中一直在活动日志。

最感兴趣的中央项目的上下文EE表示热量和代谢当量(总数和平均大都会)和身体活动的持续时间和强度。活动水平可以以图形和数字的方式显示。

在接下来的试验中,我们上传数据,进行各种探索使用专业的软件,和捕捉截图在下面几节中描述的可视化。

6。示例输出

数据3- - - - - -8显示示例输出(可视化和报告)SenseWear软件主题3。图3,显示了所选参数的显示在一个星期。任意时间,任意组合的参数可以选择显示。在图的右边3所有的传感器,可以从他们的参数,可以看到。在屏幕上可视化,所选参数是叠加的,显示在一个时间轴。

身体活动是由一个两轴加速度计测量。根据信息收到制造商的代表针对一组查询制定基于我们的经验(25),EE估计通过“一个相对复杂的过程,涉及的所有传感器臂章和许多派生参数。“EE算法使用数据从两个轴的二维加速度计;然而,没有透露进一步的细节和其他算法,因为这些专有算法的商业敏感性。

估计EE卡路里和大都会所示,用户可以选择类别:久坐不动的(3.0大都会),中等(3.0 - -6.0大都会)、活力(6.0 - -9.0大都会),而且非常有力的(9.0和更高版本)。总EE包括off-body校正时间。

数据4(一)和4 (b)1和2分别复制页面的pdf报告相应的可视化图所示3。可视化的参数选择也会单独和图形在pdf报告。

九图在图4 (b)对应于九个参数的选择在那个场合(见图3)。

图5显示了模式在一天24小时(第一次使用主题3)。

注意活动水平约17.00主题日志报告时压力通过交通高峰期开车到一个重要的任命更糟的是意想不到的道路施工和娱乐。

3是一种慢性失眠症患者。睡眠模式如图5符合睡眠和清醒的时间报道主题日志。较低的右手部分屏幕显示时间躺着(在床上),9个小时40分钟,而睡眠时间只有6小时3分钟,收益率62%的睡眠效率测量。

在同一图中,我们看到的增加活动第二天早上11点左右。用户日志记录短约11.00点低强度运动会议。奇怪的是,压力驱动车库前一天晚上注册最大活动水平较高(能量消耗):EEmax = 5.13936376571655(丛发性模式),而不是与EEmax = 4.06614971160888这个练习会话。我们回到驾驶在下面讨论。

数据6(一)和6 (b)1和2分别复制页面报告的覆盖一段一天,对应于图5。

报告的第一页(见图6(一))给汇总信息的临床医生和医院,病人数据,时间和使用时间的身体,EE和睡眠数据选择期间(第一个24小时内使用)。因为用户测试主题3从13.42开始第一天,24小时内从那时开始。在24小时内(分割两部分天),总EE 1820卡路里。22小时33分钟记录尽可能久坐和1小时6分钟的身体活动(在适度的运动水平,定义为3.0 - -6.0大都会),占23小时39分钟持续时间在24小时内身体。一步总数超过24小时是7113。

第二页的报告(复制图6 (b))提供了更详细的图形化表达所选参数(cf图5)。

图6 (b)还表明,峰值在EE有时也GSR痕迹,这将会由于蒸腾作用增加。平均皮肤温度上升在下午和晚上和夜里的山峰。皮肤温度和热通量有时表现出明显的反比关系细节12日午夜至中午12点。

图7显示了模式在整个测试周期8天的主题3,允许昼夜模式相比,视觉上的天。臂章是穿95.2%的时间总段八天(正如前面所提到的,它需要移除洗澡),表明在这种情况下长期使用并不是一个问题。中断睡眠模式,符合用户日志,可以比较清楚地看到的图形显示为“躺着”和“睡眠”和睡眠失调的程度可以看到躺着的总时间:3天4小时53分钟相比睡眠总时间:2天7小时56分钟。其中一个问题把制造商的代表是“躺着有别于睡眠怎么样?“算法所使用的反应是所有的传感器和许多派生参数,但进一步的信息可以显示(25]。红色的跟踪显示平均皮肤温度;白色的痕迹显示平均皮肤电反应;蓝色的跟踪显示了能量消耗。

图8显示了模式在另一天。红色的跟踪显示平均皮肤温度;白色的跟踪显示皮肤电反应平均;蓝色的跟踪显示能量消耗;绿色的跟踪显示热通量(平均)。约20.00的活动模式对应于一个健身房里的报道在用户日志和对应于一个上升(几个峰)在EE和稳步上升的平均皮肤温度都是很短的时间内由热流上升然后GSR滞后。

7所示。上传数据

数据从SenseWear设备可以上传到PC Excel电子表格的形式。四种数据包括在内(我)时间戳预处理数据来自传感器数据的分析,(2)主题信息,(3)摘要信息,(iv)临床医生的信息。

7.1。时间戳数据预处理

表1显示了一个时间戳预处理传感器数据的提取主题3。每分钟记录一次数据。表分为两个为了适应页面上。

7.2。学科信息

可以输入以下信息,当用户配置设备:(我)主题,(2)的年龄,(3)高度,(iv)重量,(v)性别、(vi)偏手性,(七)抽烟,(八)序列号,(第九)BMI。

7.3。摘要信息

表2显示了所有数据的整个汇总表主题3(8天)。表分为两个为了适应页面上。

第一天是短暂的一天与实验1天13.42开始,因此传感器只穿了超过10个小时直到午夜。同样,也是最后一天短实验结束后在13.39天9。可以看出,这个话题可以穿设备多达98.9%的时间。小时身体9月5日对应的日志主题删除的条目设备时参加一个聚会,以免引起注意。软件补偿时间的身体,估计EE在那段时间。

7.4。临床医生的信息

可以输入以下信息的使用:(我)临床医生,(2)组织,(3)部门,(iv)笔记。

显然,四种电子表格的数据可以很容易地输入到其他应用程序,然而,只有回顾性的系统测试。此外,原始数据是不可用的。这两个事实限制设备如果野心的潜在效用进行实时分析和为用户提供实时反馈,中央项目的意图。

8。用户在使用SenseWear观测系统

用户的印象是设备非常舒适,低调的和容易磨损的24/7。简单和直观的界面,使用一个按钮时,振动和听觉反馈(两种不同模式的哔哔声),和两个灯,被认为是易于使用和精心设计的标准预期质量的消费电子产品。记忆全是由红灯表示上面出现“记忆”和电池低被红灯表示上面出现“电池”臂章。主题3报道,穿着设备不干扰睡眠或其他正常的日常生活活动,除了设备必须采取了淋浴/沐浴。然而,经过两天的连续穿(除了在淋浴时),主题3发现,摩擦的维可牢臂章引起皮肤损伤严重到停止实验。事件,用户发现了一个临时的解决方案通过削减一条从压缩绷带和皮肤和尼龙搭扣之间插入臂章,小心地避免干扰sensor-skin接触。结果是有效的(如果不美观!),和实验继续按计划进行。

运动水平和睡眠模式(例如,如图3)密切与手工日志保存的话题,有关,例如,健身锻炼,睡眠中断模式和压力驱动到一个约会虽然交通高峰期和意外的惊喜。

9。讨论

用户体验是积极报道除了擦伤引起的皮肤问题的维可牢臂章。如上所述,解决很容易被发现,所以,实验可以继续。

使用的专有算法SenseWear软件不是在公共领域;因此,很难告诉如何能量消耗和其他派生参数计算或估计。发表评价研究主要应用实验方法比较结果由SenseWear系统与公认的标准,即双重标记水方法(DLW)和间接量热法(IC),和/或与其他产品,受控条件下。

许多评价研究进行了不同型号的产品范围。提出的一个问题是,能量消耗的准确性估计似乎是受到许多不同的参数。一项研究调查了SenseWear Pro 2臂章的有效性评估中各种模式的身体活动能量消耗在24名健康女性和男性青少年。能量消耗的臂章测力计在跑步机速度不同和梯度和周期运动与呼吸代谢系统(RMS)。

SenseWear Pro的主要发现是2“明显低估了低能量消耗在周期测力计锻炼(千卡·敏⁻¹;和温和的千卡·敏⁻¹;)强度和总能量消耗(千卡;)在女性和男性受试者…。”(然而,这将是预期如果臂章戴在手臂上自行车测试),在跑步机上锻炼”的措施之间没有明显差异能量消耗在跑步机上走3.0英里/小时,在男性和女性受试者0%的坡度。“然而,(SenseWear Pro 2)明显低估了能量消耗的措施4.0英里每小时,0%的成绩(千卡·敏⁻¹;);4.0英里,品位5% (千卡·敏⁻¹;);4.5英里,品位5% (千卡·敏⁻¹;总能量消耗)和(千卡;)在男性和女性受试者在跑步机上运动26]。

其他的研究,例如,27,28)到达有利的结论。在[28),受试者七到十岁的儿童,并指出,然而,exercise-mode-specific算法为成人和儿童可能是必要的为了实现更精确的测量精度算法的能量消耗和其他少数民族人口是未知的(他们的研究人口主要是白种人和宾夕法尼亚州代表农村)。SenseWear随后开发特定算法。

比较三种产品是在2009年29日),认为这三个需要进一步发展,但SenseWear设备可能更可行的独立生存的条件下使用,尽管它比另一个产品不准确(IDEEA设备)在评估能源成本。

在2004年的早期研究30.],SenseWear臂章的EE估计与IC(间接量热法)在成年人休息和锻炼。结论是“SWA (SenseWear臂章)提供有效和可靠的估计EE静止和生成类似的意思估计EE的测力计上的集成电路;然而,个别误差大。SWA高估了EE平面行走和低估倾向EE行走。”

在2006年,一个比较的能量消耗的估计SenseWear Pro 2在IC法的成年人在休息和在三个练习会话进行(23]。在这项研究中,实验组由肥胖成年人;控件是精益和体重超重的成年人。静息能量消耗(REE)估计的SenseWear与测量设备显示高度的相关性和非常好的协议集成电路在精益和超重成年人但显示可怜的准确性在肥胖的成年人,尤其是那些具有高稀土元素,在休息和锻炼。这不是那么严重的超重受试者以来中央项目将包括,但临床上肥胖受试者将被排除在外。

根据使用说明的(31日应戴),设备的背面右上角的手臂。我们假定预计活动水平较低的非惯用的手臂。有一个选项来记录偏手性主题信息尽管这不是执行。似乎那为左撇子用户活动水平将被低估,和个人间比较需要正确的对构型。

我们不能看到任何界面模型的方法测试了掌上电脑或智能手机;因此,似乎很难或不可能结合成一体的区域网络。数据上传到PC机通过USB电缆,使用专有SenseWear软件;因此,这个模型在中央项目的使用,例如,需要导入SenseWear输出文件回顾并定期从PC到中央应用程序(例如,应用程序运行在一个移动设备向用户提供个性化的反馈)。所以尽管模型测试不能与PDA /通信的智能手机,它可以独立使用如果离线数据合并和回顾。以这种方式使用,例如,显示主题最近的历史与当前能量摄入的能量消耗和比较,如果主题定期上传数据,例如,每天一次。

可以将额外的无线传感器在一个模型:“SenseWear臂章的功能可以扩展SenseWear收发器。这个微型可编程模块可以集成到数字产品,如脉搏血氧计,使双向沟通与SenseWear臂章”[22]。然而,模型测试我们没有上传的实时数据传输的数据,所以用户必须执行定期上传到PC机通过USB连接。

模型测试的另一个缺点是,尽管这些数据可以上传至PC,原始数据并不容易,只有预处理数据上传(见表1)。这严重限制了可以执行的后处理。

开车时我们回到这一事件显然涉及活动水平高于低强度运动会话。的确,开车,特别是与手动变速箱,包括体力劳动,和水平的活动产生的驾驶风格的不同而不同。然而,在任何情况下,加速度计将受到加速度的影响力量,减速力,离心力,等等的运动引起的汽车,从而人为地抬高了读数。没有用户日志在这种情况下,这一事件可能会被忽视。是否和如何算法正确识别特定的活动和对他们来说很难告诉没有算法,但是驾驶事件的比较和锻炼会话引起我们的怀疑。当然原则上是可能认识到的在移动的车辆设置(振动的基础上,例如),可能为了纠正这种效果,使一些人估计基于某些假设。或者效果可以通过减法提出通过使用一个固定的传感器放置在同一辆车。后者是唯一可行的实验情况下,不能独立生存的条件,但可能产生有趣的实验结果在不同的驾驶条件下通过量化效果。向制造商提出的问题是“你的算法EE检测时的主题是一个移动的车辆吗?如果是这样,如何?和你的算法补偿加速度力,等等,由于车辆的运动? ?如果是这样,如何?反应是“是的”,但是算法的细节无法给出同样的原因如前所述[25]。

这个移动车辆的场景就是一个例子突显出愿望在某些情况下增加传感器数据的上下文信息,以达到适当的(多个)流传感器数据的解释。由用户手动记录非常不切实际的使用在日常生活中,甚至增加传感器数据与视频处理和分析带来了巨大的额外的时间成本。自动化活动识别和分类的必要性似乎不证自明的。这个具有挑战性的研究领域也开始产生结果,通过应用隐马尔科夫模型和机器学习等技术活动数据的分类登记在长时期的人类的运动。在[32,33),例如,检查活动涉及不同的方法解除两种不同的加载(从左边,右边,解除与直腿和膝盖弯曲),贬低负载,走路,站,坐32]。这些活动是在一个较低的抽象级别比我们正在处理在中央。然而,是值得研究和应用的技术可以结合一些更高层次的抽象机制应用于运动和其他数据来推断出更高级的活动。

10。结论和未来的工作

总之,SenseWear传感器的用户体验是非常积极的。睡眠和活动数据似乎与对应用户日志虽然驾驶集建议进一步调查的方法检测,校正,上下文参数,比如在一个移动的车辆。

SenseWear传感器测试的适用性中央项目对需求(iii) - (vi)的详细部分2以上,即(3)活动测量。(iv)估计的能量消耗,(v)访问实时传感器数据的可能性和/或离线处理(本地或远程)所有最好的(vi)实时或接近实时。

需求(3)和(4)得到满足(有一些保留有关精度在特定上下文中)的测试模型。关于需求(v)和(vi),我们不能看到任何界面模型的方法测试了掌上电脑或智能手机;因此,似乎很难或不可能结合成一体的区域网络。原始数据是无法访问,只可以上传数据进行预处理,它会严重限制的各种后处理,可以执行。没有原始数据和访问算法,我们在一个黑箱子里的情况。我们等外部应用程序需要传感器的输出,给信息和实时反馈给用户,这个模型不满足我们的要求来做这个项目。

因为这里的用户测试报告进行,然而,制造商已经推出了一款蓝牙接口(34]。在这个模型中,两个因素是先决条件给予用户反馈实时或接近实时现在实现:首先,现在的算法实时操作(一些算法需要应用回顾性累积数据,从而排除实时反馈);其次,传感器可以实时通信与显示设备和更新它的参数关心体育活动,步数,EE (35]。因此,这个新的模型似乎在一定程度上解决(v)和(vi)的需求,但这将需要更加仔细的研究。然而,这个新模型并不传输所有的原始数据,尽管暗示未来可能的模型。

而不管这个范围的传感器用于中央项目,我们似乎仍有有趣的和有用的功能,不仅为EE估计,也为活动测量和睡眠分析,值得进一步研究。看结果,很明显,该传感器能产生有用的数据,尽管与准确性难以确定没有原始传感器数据和算法。正如上面提到的,文学对能量消耗的估计报告有利的发现相比间接量热法和双标签水方法,但在不同的环境下,质疑精度(如不同的运动模式和运动车辆设置)强调了需要补充传感器数据信息来自各种背景的来源。一般来说,需要哪些上下文来源取决于许多因素,包括精确的应用程序中,使用的传感器或传感器的功能,解释算法的复杂性。

在未来的工作中,我们计划进行进一步的实验窝内外使用SenseWear的新模型系统,传感器和其他传感器包括一个活动Roessingh正在开发的研究和开发(RRD) [32,33)相结合的三维加速度数据和三维角速度数据(活动识别任务的组合提供了更好的性能比单独个加速器(32])和原始数据和算法都可以访问。我们还计划在新一代机载试验加速计的手机平台。

确认

荷兰项目中央是由荷兰经济部和格尔德兰省以下项目:飞行员Gebiedsgericht Innovatiebeleid。作者想提供感激感谢中央联盟合作伙伴,即瓦赫宁根你的食品& Biobased研究;BV Noldus信息技术;索迪斯;Kampri-Group;VGZ健康保险。作者还要感谢Chris Baten和鲁本Wassink Roessingh研究和开发的非常有用的对草案的讨论和评价。他们也感谢汉斯Kerssemakers SenseWear供应商APC心血管荷兰和BodyMedia一起友好地回答他们的查询系统。

引用

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