[发明专利]个体的最大摄氧量VO2max的估计在审
申请号: | 202080006117.4 | 申请日: | 2020-12-30 |
公开(公告)号: | CN114929104A | 公开(公告)日: | 2022-08-19 |
发明(设计)人: | 马里奥·科斯塔 | 申请(专利权)人: | 华为技术有限公司 |
主分类号: | A61B5/083 | 分类号: | A61B5/083;A61B5/024;A61B5/00;A61B5/11 |
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地址: | 518129 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 个体 最大 摄氧量 vo2max 估计 | ||
1.一种估计个体在运动期间的最大摄氧量VO2max的方法,所述个体(112)有心率,其特征在于,所述方法包括:
获取所述个体(112)的所述心率和运动负荷;
将所述获取的心率相对于所述个体的最大心率标准化,以提供标准化心率HRn和运动负荷w的数据对;
应用概率模型,将标准化心率与运动负荷和最大摄氧量相关联,以提供所述个体的最大摄氧量VO2max的估计。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括存储在整个运动时段中周期性确定的标准化心率HRn和运动负荷w的多个数据对。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述个体的最大摄氧量VO2max的所述估计通过使用所述概率模型确定概率密度函数p(VO2max|HRn,w)来提供。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述概率密度函数p(VO2max|HRn,w)使用贝叶斯规则确定:
5.根据权利要求3或4所述的方法,所述权利要求3或4从属于权利要求2,其特征在于,还包括在确定每个数据对之后存储所述概率密度函数p(VO2max|HRn,w)。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,存储所述概率密度函数包括使所述概率密度函数离散化以及存储所述离散值。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,使所述概率密度函数离散化包括针对一组离散VO2max值计算p(VO2max|HRn,w),以及存储所得值。
8.根据权利要求5至7中任一项所述的方法,其特征在于,还包括使用上一次存储的概率密度函数pt–1(VO2max|HRnt–1,wt–1)代替p(VO2max):
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,还包括通过增加所述上一次存储的概率密度函数pt-1(VO2max|HRnt-1,wt-1)相对于VO2max的不确定性来修改所述上一次存储的概率密度函数,所述不确定性是自存储所述上一次存储的概率密度函数pt–1(VO2max|HRnt–1,wt–1)以来的时间的函数,由表示并得到下式:
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,仅当自存储所述上一次存储的概率密度函数p(VO2max|HRn,w)以来的所述时间超过1天时,所述上一次存储的概率密度函数p(VO2max|HRn,w)相对于VO2max的所述不确定性才增加。
11.根据权利要求3至10中任一项所述的方法,其特征在于,p(VO2max)将所述个体的年龄、性别、体重指数和体力活动水平中的一个或多个与VO2max相关联。
12.根据权利要求2至11中任一项所述的方法,其特征在于,还包括确定所述概率密度函数p(VO2max|HRn,w)的平均值,以提供所述个体的最大摄氧量的所述估计。
13.根据权利要求2至11中任一项所述的方法,其特征在于,还包括确定使所述概率密度函数p(VO2max|HRn,w)最大化的VO2max值,以提供所述个体的最大摄氧量的所述估计。
14.根据上述权利要求中任一项所述的方法,其特征在于,所述概率模型从数据集推导,所述数据集包括从运动心肺功能测试获取的多个个体的运动负荷数据、心率数据和VO2max。
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