[发明专利]用于量化对象的身体疲劳的系统、方法和计算机程序

说明书

提供了一种用于量化身体疲劳的系统、方法和对应的计算机程序，所述系统包括：生理度量提供单元(20)，其用于提供所述对象的生理度量；疲劳指数确定单元(200)，其用于确定所述对象的疲劳指数。所述疲劳指数确定单元(200)包括第一疲劳指数确定子单元(210)和第二疲劳指数确定子单元(240)，所述第一疲劳指数确定子单元用于基于所述生理度量来确定第一疲劳指数，所述第二疲劳指数确定子单元用于基于所述生理度量来确定第二疲劳指数。所述第一疲劳指数和所述第二疲劳指数具有基于所述生理度量的各自不同的特性。所述系统、方法和对应的计算机程序改善了对对象的身体疲劳的量化。

技术领域

本发明涉及量化对象的身体疲劳的领域。具体地，本发明涉及用于量化对象的身体疲劳的系统、方法和计算机程序。本发明具体应用于改善运动表现，特别是锻炼之后的恢复的领域。然而，应当理解，本发明还可以应用于其他领域，并且不必限于上述申请。

背景技术

身体疲劳能够被描述为在锻炼期间和锻炼之后发生的生理现象，这会导致对象的身体表现变差。

从US 7192401 B2中已知一种用于确定累积的身体疲劳指数(BFI)的方法，其中，来自对一个或多个信号的测量的一个或多个参数被按顺序获得作为输入，并且这些参数是关于身体活动的强度的信息。BFI具有预定的初始值，并且下一个BFI值总是该BFI值与差值之和。该差值是利用所述参数确定的BFI的向上倾斜分量与任选的向下倾斜分量的组合，并且向上倾斜分量和任选的向下倾斜分量均是利用按预设的生理特性缩放的函数确定的。

该方法具有若干缺点，其在各种情况下导致对身体疲劳的量化和估计不能令人满意。例如，已知的方法将低估长期低强度活动(例如，长途步行)的身体疲劳。另外，从身体疲劳的恢复(即，对应指数的降低)可以取决于对应疲劳的起因而不同，例如，与主要因脱水和体温过高产生的疲劳(即，因低强度锻炼引起的疲劳)相比，(例如，导致高浓度乳酸的)高强度锻炼可能显示出不同的恢复轮廓。

US 2015/0250417 A1公开了一种耐力监测设备，包括：传感器模块，其用于感测生理信号；用户接口，其用于接收生物信息；存储设备，其用于存储所述生物信息和至少一个数学模型；处理模块，其用于运行所述至少一个数学模型以进行以下操作：基于所述生理信号和所述生物信息来估计无氧能量和有氧能量；将所述无氧能量与所述有氧能量组合成耐力水平。

US 2014/0018945 A1涉及通过使用一个或多个表现监测单元监测表现以便获得表现数据来确定个人的生理表现的生理训练效应，并且，根据该发明的一个方面，使用能够利用所述表现数据的计算单元，使用第三确定方法来确定描述所述表现的第三生理效应的第三训练效应参数，所述第三生理效应是第一生理效应与第二生理效应的组合效应，所述第一生理效应与所述第二生理效应彼此不同并且描述训练的不同生理效应，例如分别描述稳态干扰和累积生理负荷。

从互联网上检索到的2016年5月16日的文章“Modeling Human Performance”(URL:http://fellrnr.com/wiki/Modeling_Human_Performance)描述了多种对训练如何改变表现进行建模的方法，并且这些模型对于优化训练日程(特别是逐渐减少训练)具有一些明显价值。模型假设给定的训练应激(也被称为“训练冲量”或TRIMP(TRainingIMPulse))既具有正面效应又具有负面效应。正面效应被称为“健康”，而负面效应被称为“疲劳”，并且它们被组合以提供“表现”的值。

从互联网上检索到的2005年3月19日的文章“TRIMP-Fellrnr.com,Running tips”(URL:http://fellrnr.com/wiki/TRIMP)描述了测量锻炼的影响的各种方法，并且这些度量通常被称为“训练冲量”或TRIMP(TRaining IMPulse)。TRIMP能够用于对人的表现进行建模以评估随时间的训练效应。

发明内容