背景技术：
：：技术实现思路0、概述1、本文提供一种用于确定受试者(50)的心肺健康状况量度的系统(100)，所述系统(100)包括处理单元(160)，所述处理单元(160)配置为：2、-接收由传感器单元(110)输出的信号的流(120)，所述传感器单元(110)包括一个或多个运动传感模块msm(111)，3、-从所述信号流(120)确定逐渐增加所述受试者的耗氧量vo2的锻炼时段(e)的每个非锻炼期(n)的动能数据流keds，其中所述锻炼时段(e)包括多个交替的用力段(s)和非锻炼期(n)，4、-对于每个非锻炼期(n)：5、-从所述动能数据流keds的时间窗口(w)获得作为时均动能值的平均动能mke；6、-确定平均动能期pmke，所述平均动能期pmke含有所述非锻炼期(n)内的不同时间窗口(w)的多个mke；7、-从pmke集合spmke确定所述受试者的所述心肺健康状况量度，所述pmke集合spmke含有所述锻炼期(e)内的多个pmke。8、所述受试者的所述心肺健康状况量度可以通过以下列方式转换所述spmke而确定的：9、-将所述spmke转换为代表受试者的耗氧量vo2的线性vo2函数(lvo2f)。10、所述spmke至所述lvo2f的所述转换可以包括下列步骤：将所述spmke的每个pmke转化为代表所述非锻炼期(n)的标量值，其中所述标量值是顺序统计量。11、所述spmke的每个pmke向标量值的转化可以通过下列方式进行的：12、-间接地针对所述pmke，通过首先将所述pmke内的所述mke值转换成中间线性函数(ilf)，然后对所述ilf内的值进行值排序以获得所述顺序统计量，或者13、-直接地针对所述pmke，通过对所述pmke内的所述mke值进行值排序以获得所述顺序统计量。14、针对每个非锻炼期(n)可以确定相同的顺序统计量，这些顺序统计量(os)中的至少一些形成关于所述锻炼时段(e)的顺序统计量集合sos，并且所述sos被转换为所述受试者的lvo2f。15、所述sos向所述lvo2f的所述转换可以通过下列方式进行的：16、-直接地针对所述sos，或17、-间接地针对所述sos，通过首先将所述sos内的所述顺序统计量(os)值转换为中间线性函数(ilf)，然后将所述中间线性函数(ilf)转换为所述受试者的所述lvo2f。18、所述顺序统计量(os)可以是中位数或者分位数，并且每个顺序统计量集合(sos)内的所述顺序统计量(os)全部是中位数或者全部是分位数。19、所述锻炼时段(e)可以使所述受试者达到力竭程度，优选地达到完全力竭程度。20、所述时间窗口(w)可以是w秒的时间段，并且w的值大于所述受试者的1个心动周期的持续时间。21、所述w的值在每个非锻炼期(n)期间和锻炼时段(e)期间可以是相同的。22、所述受试者(50)的所述心肺健康状况量度可以是所述受试者(50)的最大vo2量度。23、所述msm(111)中的一个可以是心震描记器scg(114)，并且任选地，另外的msm(111)可以是心冲击描记器bcg(112)。24、进一步提供了一种用于确定受试者(50)的心肺健康状况量度的计算机执行方法，所述计算机执行方法包括：25、-接收由传感器单元(110)输出的信号的流(120)，所述传感器单元(110)包括一个或多个运动传感模块(111)，26、-从所述信号流(120)确定逐渐增加所述受试者的耗氧量vo2的锻炼时段(e)的每个非锻炼期(n)的动能数据流keds，其中所述锻炼时段(e)包括多个交替的用力段(s)和非锻炼期(n)，27、-对于每个非锻炼期(n)：28、-从所述动能数据流keds的时间窗口(w)获得作为时均动能值的平均动能(mke)；29、-确定关于不同的时间窗口(w)的多个平均动能(mmke)；30、-从所述多个平均动能(mmke)确定顺序统计量(os)，31、-确定顺序统计量集合(sos)，所述顺序统计量集合(sos)含有从所述锻炼时段(e)的多个非锻炼期(n)所确定的所述顺序统计量(os)中的至少一些；32、-从所述顺序统计量集合(sos)确定所述受试者的所述心肺健康状况量度。33、所述计算机执行方法可以包括本文，特别是前文，所定义的限制。34、进一步提供了一种计算机程序或计算机程序产品，所述计算机程序或计算机程序产品具有指令，当由计算装置或系统执行所述指令时，所述指令使得所述计算装置或系统运行本文所定义的计算机执行方法。35、详述36、在描述本发明当前的系统和方法之前，应理解本发明不限于所描述的特定系统和方法或组合，因为这些系统和方法及组合当然可以变化。还应理解，本文使用的术语并非旨在限定，因为本发明的范围将仅受所附权利要求书的限制。37、如本文所用，单数形式的“一个”、“一种”和“所述”包括单数和复数指代两者，除非内容清楚指示其它含义。38、如本文所用，术语“包含(comprising)”、“包含(comprises)”和“包含(comprisedof)”是“包括(including)”、“包括(includes)”或“含有(containing)”、“含有(contains)”的同义词，并且是包括的或开放式的，并且不排除附加的、未表示的成员、元素或方法步骤。应当理解，本文使用的术语“包含(comprising)”、“包含(comprises)”和“包含(comprisedof)”包括术语“由…组成(consisting of)”、“构成(consists)”和“由…组成(consistsof)”。39、由端点表示的数值范围描述包括各自范围内包含的所有数字和分数以及所表示的端点。40、如本文所用，术语“约”或“大约”，当指代可测量值诸如参数、量、持续时间等时，意指包括变化，所述变化是指定值的+/-10％或更少，优选为+/-5％或更少，更优选为+/-1％或更少，再更优选为+/-0.1％或更少，只要这些变化适合于在公开的发明中执行即可。应当理解，修饰语“约”或“大约”所指的值本身也具体地且优选地公开的。41、尽管术语“一个或多个”或“至少一个”，例如一组成员的一个或多个或至少一个成员，本身是明确的，但通过进一步举例，该术语包括特定示例至任意一个所述成员，或至任意两个或多个所述成员，诸如例如所述成员的任意≥3、≥4、≥5、≥6或≥7等，并且直至所有所述成员。42、术语“每个”是指集合中的单个值或一组值。它并不必然意味着集合内的每一个值和各个值。43、本说明书中引用的所有参考文献在此通过引用完整地合并。特别是，本文特别提及的所有参考文献的教导都是通过引用纳入的。44、除非另有定义，本发明公开中使用的所有术语，包括技术和科学术语，具有本发明所属领域普通技术人员通常理解的含义。通过进一步的指导，包括术语定义以更好地理解本发明的教导。45、在以下段落中，将更详细地定义本发明的不同方面。如此定义的每个方面可与任何其他方面或多个方面相结合，除非明确指出相反的事实。特别是，表明为优选或有利的任何特征可以与表明为优选或有利的任何其他特征或多个特征相结合。46、在整个说明书中，对“一个实施方案”或“实施方案”的引用意味着与该实施方案相关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施方案中。因此，在贯穿本说明书的不同地方出现的短语“在一个实施方案中”或“在实施方案中”不一定都指同一实施方案，但可能指同一实施方案。进一步地，特定特征、结构或特性可以在一个或多个实施方案中以任何合适的方式组合，这对于本领域技术人员从本公开中是显而易见的。进一步地，虽然本文描述的一些实施方案包括其他实施方案中包括的一些特征但不包括其他特征，但是不同实施方案的特征的组合应在在本发明的范围内并形成不同的实施方案，如将被本领域技术人员所理解的那样。例如，在所附权利要求中，所要求的实施方案的任一个都可以以任意组合使用。47、在本发明的当前说明书中，参考了构成说明书的一部分的附图，其中仅以说明的方式示出了可以实施本发明的具体实施方案。附加到各个要素上的括号或加粗的参考数字仅仅通过举例的方式举例说明这些要素，其目的不是限制各个要素。除非另有说明，本文件中的所有图形和附图均不按比例，被选择的目的是说明本发明的不同实施方案。特别是，各种部件的尺寸仅以说明性术语描述，除非如此说明，否则不应从附图中推断出各种部件的尺寸之间的关系。48、应当理解，可以利用其他实施方案，并且可以在不脱离本发明的范围的情况下进行结构或逻辑变化。因此，下面的详细说明不应在限制意义上理解，本发明的范围由所附权利要求书定义。49、提供了一种用于确定受试者(50)的心肺健康状况量度，特别是最大耗氧量(最大vo2)的系统(100)和方法。示例性系统(100)如图2a和图2b所示。50、所述方法或系统包括被配置为接收由传感器单元(110)输出的信号的流(120)的处理单元(160)。传感器单元(110)包括一个或多个运动传感模块(msm)(111)，每个运动传感模块(msm)配置为检测由体内心血管活动引起的身体振动。传感器单元(110)可以包括：作为心震描记器(scg)(114)的运动传感模块(msm)(111)，以及任选地，作为心冲击描记器(bcg)(112)的运动传感模块(msm)(111)，以及任选地，一个或多个心电图仪(electrocardiograph，ecg)电极。51、该方法或处理单元(160)从所述信号流(120)确定逐渐增加所述受试者的耗氧量vo2的锻炼时段(e)的每个非锻炼期(n)的动能数据流keds，其中，锻炼时段(e)包括多个交替用力段(s)和非锻炼期(n)。52、所述方法或处理单元(160)进一步配置为对于每个非锻炼期(n)：53、-从所述动能数据流keds的时间窗口(w)获得作为时均动能值的平均动能mke；54、-确定平均动能期pmke，所述平均动能期pmke含有关于不同时间窗口(w)的多个mke。55、所述方法或处理单元(160)进一步配置为获得pmke集合(spmke)，其中spmke包括在锻炼时段(e)的期间获得的多个pmke(平均动能期)。受试者的心肺健康状况量度可以从pmke集合(spmke)确定，因为spmke指示关于锻炼时段(e)的随时间变化的耗氧率(vo2)。步骤如图4所示。特别是，受试者的最大vo2可以通过与受试者达到或预测达到力竭的时间点所对应的耗氧率(vo2)来确定。56、受试者的心肺健康状况量度是受试者的身体状况的量度。特别是，它是受试者在最大用力情况下耗氧率(按体积计)的最大比率的量度。换句话说，受试者能够消耗的氧气越多，到达肌肉细胞的氧气量就越多，从而使受试者能够承受更长时间和/或更高强度的锻炼。如果耗氧率的增加不能满足功率(例如在自行车锻炼中的阻力)的增加时，则可以检测到最大摄氧量。这意味着身体不再能够增加其耗氧量并且进入无氧阶段(在缺氧情况下的能量消耗)。最大vo2是心肺健康状况的一个量度。57、由受试者进行的锻炼时段(e)含有多个交替的用力段(s)和非锻炼期(n)。锻炼时段(e)逐渐增加受试者的vo2。锻炼时段(e)的示例显示在图3至5、7和9中；有多个用力段(s)和随后的休息期(非锻炼(n)期)。锻炼时段(e)逐渐增加受试者的心率，从而增加耗氧量(vo2)。锻炼时段(e)使受试者达到力竭水平。受试者可以继续锻炼，直到他们不能再继续(完全力竭)。受试者可以继续锻炼，直到他们达到预定的力竭水平，例如博格量表(borgscale)(本领域已知的感知力竭等级(rpe))上的16至19。锻炼时段(e)的持续时间由受试者的力竭水平确定。58、用力段(s)可以涉及使用固定的锻炼器械，如自行车、椭圆训练器、跑步机。59、用力段(s)的强度设置为增加心率和呼吸速率。用力段(s)的强度可以在50-300w之间，即受试者在用力段(s)期间消耗了这个量的能量。对于在整个锻炼时段(e)中的每个用力段(s)，所述用力段(s)的强度可以是相同的。随着锻炼时段(e)的进行，用力段(s)的强度可以逐渐增加。60、用力段(s)的长度可为30至180秒，更优选为60至180秒。随着锻炼时段(e)的进行，用力段(s)的长度可以逐渐增加。优选地，对于在整个锻炼时段(e)中的每个用力段(s)，用力段(s)的长度是相同的。61、第一个用力段(s)可以是热身时段，设计用于缓慢提高心率和呼吸速率。热身时段的强度可以低于随后的用力段(s)。热身时段的长度可以长于随后的用力段(s)。62、锻炼时段(e)内的用力段(s)的数量可以随受试者的不同而变化，如其他地方所述，由受试者的力竭水平确定。受试者可以继续锻炼，直到他们不能再继续(完全力竭)，或者直到他们达到预定的力竭水平，例如博格量表(感知力竭等级(rpe))的16至19。63、非锻炼期(n)是不活动的时间段。在非锻炼期(n)期间，受试者可以坐下、站立或躺下。非锻炼期(n)通常紧跟着用力段(s)；在这种情况下，它是一个休息期或恢复期。64、非锻炼期(n)的长度可以是20至60秒，更优选地是30至45秒。优选地，对于在整个锻炼时段(e)中的每个非锻炼期(n)，所述非锻炼期(n)的长度的长度是相同的。65、在第一用力段(s)之前的时间段是对受试者进行基线测量的基线时间段；这可以作为或不作为非锻炼期(n)，以确定心肺健康状况，特别是最大vo2。66、第一用力段(热身时段)后的时间段可以作为或不作为非锻炼期(n)来确定心肺健康状况量度，特别是最大vo2。优选地，将它作为非锻炼期(n)，来确定心肺健康状况量度，特别是最大vo2。67、传感器单元(110)包括一个或多个运动传感模块(msm)(111)。它可以进一步任选地包括一个或多个心电图仪(ecg)电极。68、传感器单元(110)从一个或多个运动传感模块(msm)(111)中的一个或多个运动传感器输出信号流(120)。ecg输出可以是或可以不是信号流(120)的一部分。图2a示出传感器单元(110)的示例，所述传感器单元(110)包括至少一个运动传感模块(msm)(111a)和任选的两个另外的运动传感模块(msm)(111b，111c)，其向处理单元(160)发送信号流(120)。特别是，传感器单元(110)输出信号流(120)，所述信号流(120)包括由运动传感模块(msm)产生的一个或多个通道输出。通道输出报告了在一个方向(x，y，z)上的线性运动或旋转运动(加速度或速度)。图11a示出了实施例，其为传感器单元(110)以及可能存在于信号流(120)中的第一运动传感模块(msm)(111a)的可能的多个通道输出(111a-a至f)以及第二运动传感模块(msm)(111b)的可能的多个通道输出(111b-a至f)。图3b示出了来自非锻炼期(n)期间的bcg(lin y，rot x)和scg(lin z和rot y)以及ecg衍生的示例性通道输出。69、运动传感模块(msm)(111)检测由体内心血管活动引起的身体振动。身体的振动源于心脏，并通过组织结构，包括脉管系统和骨骼，在身体中传播。因此，身体振动随着每次心跳重复，显示出某种模式。身体振动是通过机械传递到运动传感模块(msm)(111)来检测的。运动传感模块(msm)(111)是离散的。离散的意思是指其占据或检测来自身体的离散区域的运动。当存在多个运动传感模块(msm)时，它们可以被放置在身体的不同离散位置。通常，运动传感模块(msm)(111)包括接收身体振动的外部(刚性)外壳，身体振动被传输到放置在与所述外壳处于固定关系的一个或多个运动传感器。70、运动传感模块(msm)(111)的非限制性实例包括本文其他地方所描述的心震描记器(scg)(114)和心冲击描记器(bcg)(112)。71、运动传感模块(msm)(111)输出一个或多个通道输出(例如，111a-a至f或111b-a至f)，每个通道输出报告不同的运动类型(线性或旋转)和/或不同的方向(x，y，z)。72、运动传感模块(msm)(111)被配置为放置在受试者的离散位置上。所述放置通常位于皮肤上，或与皮肤接触的材料(例如，衣服)上。图1a和1b示出了离散位置(a至s)的实例。离散位置的主要实例包括受试者的质量(或重力)中心周围(例如，如bcg中所用)，腰椎区域(前凸弯曲，在第二和第三腰椎之间)(例如，如bcg中所用)，胸部(例如，如scg中所用)，胸骨，上胸骨(胸柄)(例如，如scg中所用)，胸骨体(sternum body)(胸骨部(corpus sternal)(例如，如scg中所用)。离散位置进一步的实例包括头(顶部、背部、前额)、颈、肩、手臂、手腕、手、手指、腿、大腿、小腿脚踝、脚(上部或底部)、脚趾。图1a中示出的是位于不同示例性离散位置的运动传感模块(msm)(111)：a-头部，b-颈椎区域，c-胸椎区域，d-上臂(左侧显示)，e-腰椎区域(前凸弯曲)，f-手腕(左侧显示)，g-手指(左侧显示)，h-大腿(右侧显示)，i-小腿(右侧显示)，j-脚踝(右侧显示)，k-脚底(左侧显示)。图1b中示出的是位于不同示例性离散位置的运动传感模块(msm)(111)：1-前额，m-肩，n-上胸骨(胸骨柄)，o-胸骨体(胸骨部)，p-手腕，q-大腿，r-小腿，s-脚趾。虽然运动传感模块(msm)(111)示例性地仅在身体的一侧(例如，左侧)示出，应当理解它可以交替地或额外地放置在另一侧(例如，右侧)。73、运动传感模块(msm)(111)包括一个或多个用于检测身体运动的运动传感器。所述一个或多个运动传感器可以包括在运动传感模块(msm)(111)外壳内。运动传感器检测线性运动或旋转运动。每个运动传感器可以产生一个或多个通道输出。采样率可以在40hz和1000hz之间。运动传感模块(msm)可以包括运动传感器，该运动传感器是用于测量线性加速度的加速度计。加速度计可以是一、二或三维加速度计，用于测量在一、二或三个不同方向(1、2、或3个线性自由度(1、2、或3dof))的线性加速度。根据测量的自由度数，运动传感模块(msm)(111)可以产生一、二或三个通道输出。优选地，所述运动传感模块(msm)(111)包括用于测量三个不同方向(3个线性自由度(3dof))的线性加速度的三维加速度计；所述三维加速度计优选地产生三个通道输出(图11a，111a-a至-c或111b-a至-c)，每个被测量的线性维度对应一个通道输出。74、运动传感模块(msm)(111)可以交替地或额外地包括运动传感器，该运动传感器是用于测量旋转运动的陀螺仪。陀螺仪可以是测量在一、二或三个不同方向(1、2或3个线性自由度(1、2或3dof))旋转运动的一、二或三维陀螺仪。运动传感模块(msm)(111)可以根据被测量的自由度的数量产生一、二或三个通道输出。优选地，该运动传感模块(msm)(111)包括用于测量围绕三个不同轴(3个线性自由度(3dof))的旋转运动的三维陀螺仪；该三维陀螺仪优选产生三个通道输出(图11b，111a-d至-f或111b-d至-f)，每个被测量的旋转维度对应一个通道输出。75、对于运动传感模块(msm)(111)的测量，x轴可以是横向轴(横轴：从受试者的左侧至受试者的右侧)；y轴可以是纵向轴(尾颅轴，从脚指向头部)，z轴可以是前后轴(腹背轴)(见图1a和1b)。76、优选地，运动传感模块(msm)(111)包括至少两个运动传感器，一个是一、二或三维(优选三维)加速度计，另一个是一、二或三维(优选三维)陀螺仪。优选地，运动传感模块(msm)(111)产生两个或多个通道输出，从加速度计产生一、二或三个(优选三个)通道输出(图11a，111a-a至-c或111b-a至-c)，从陀螺仪产生一、二或三个(优选三个)通道输出(图11a，111a-d至f或111b-d至f)。77、所述运动传感模块(msm)可以进一步包括附着于受试者身体的机构，例如，带或绑带(例如，用于附着于胸部、头部或腰部、手腕等)、粘合剂、服装(例如，帽子、防汗带、背心、手套、短裤、袜子、鞋子)或可穿戴设备(例如，吊带、手表、眼镜、戒指、帽子)。它可以并入健康状况追踪器(例如，胸带、手表、脚踝带)。78、运动传感模块(msm)可以包括用于测量ecg信号的一个或多个心电图仪(ecg)电极的输入。所述运动传感模块(msm)可以包括用于通信的一个或多个接口模块，例如，对所述一个或多个通道输出进行无线或有线数据传输。数据传输可以在运动传感模块(msm)和智能手机、平板电脑或其他计算装置之间进行。数据传输可以在一个运动传感模块(msm)和一个或多个进一步的运动传感模块(msm)之间进行。79、运动传感模块(msm)(111)的一个实例是心震描记器(scg)(114)。心震描记器(scg)配置为放置在受试者的胸部，例如，放置在胸骨、上胸骨(胸柄)或胸骨体(胸骨部)上。图1a示出了心震描记器(114)放置在受试者的离散位置，即上胸骨(胸柄)(n)或胸骨体(胸骨部)(o)。图1d示出了心震描记器(114)示例性放置在受试者的离散位置，即上胸骨(胸柄)。图2b示出了作为传感器单元(110)的一部分并向处理单元(160)发送信号的心震描记器(114)。心震描记器测量心脏的运动，如心脏收缩和血液射入主动脉，如主动脉瓣的打开和关闭。心震描记器(scg)输出一个或多个通道输出，每个通道输出报告不同的运动(线性或旋转)和/或不同的方向(x，y，z)。80、该心震描记器(scg)包括一个或多个用于检测身体运动的运动传感器。运动传感器检测线性运动或旋转运动。每个运动传感器可以产生一个或多个通道输出。采样率可以在40hz和1000hz之间。81、心震描记器(scg)可以包括运动传感器，该运动传感器是用于测量线性加速度的加速度计。加速度计可以是一、二或三维加速度计，用于测量在一、二或三个不同方向(1、2、或3个线性自由度(1、2、或3dof))的线性加速度。根据测量的自由度数，心震描记器可以产生一、二或三个通道输出。优选地，所述心震描记器包括用于测量三个不同方向(3个线性自由度(3dof))的线性加速度的三维加速度计；所述三维加速度计优选地产生输出三个通道输出(图11b，115a-c)，每个被测量的线性维度对应一个通道输出。82、心震描记器(scg)可以交替地或额外地包括运动传感器，该运动传感器是用于测量旋转运动的陀螺仪。陀螺仪可以是用于测量在一、二或三个不同方向(1、2或3个线性自由度(1、2或3dof))旋转运动的一、二或三维陀螺仪。心震描记器可以根据被测量的自由度的数量产生一、二或三个通道输出。优选地，该心震描记器包括用于测量在三个不同轴(3个线性自由度(3dof))的旋转运动的三维陀螺仪；该三维陀螺仪优选产生三个通道输出(图11，115d-f)，每个被测量的旋转维度对应一个通道输出。83、对于心震描记器测量，x轴可以是横向轴(横轴：从受试者的右侧至受试者的左侧)；y轴可以是纵向轴(尾颅轴，从脚指向头部)；z轴可以是前后轴(腹背轴，从背部指向腹部)(见图1b)。84、优选地，心震描记器(scg)包括至少两个运动传感器，一个是一、二或三维(优选三维)加速度计，另一个是一、二或三维(优选三维)陀螺仪。优选地，心震描记器产生两个或多个通道输出，从加速度计产生一、二或三个(优选三个)通道输出(图11b，115a-c)，并且从陀螺仪产生一、二或三个(优选三个)通道输出(图11b，115d-f)。85、所述心震描记器可以进一步包括用于附着于受试者身体的机构，例如安装到身体佩戴的腰带、粘性凝胶垫上。心震描记器可以包括用于测量ecg信号的一个或多个心电图仪(ecg)电极的输入。所述心震描记器可以包括用于通信的一个或多个接口模块，例如，对所述一个或多个通道输出进行无线或有线数据传输。数据传输可以在心震描记器和智能手机、平板电脑或其他计算装置之间进行。数据传输可以在心震描记器和心冲击描记器之间进行。86、运动传感模块(msm)(111)的一个实例是心冲击描记器(bcg)(112)。心冲击描记器(bcg)被配置为放置在受试者上，在受试者的质量(或重力)中心周围。图1b示出了心冲击描记器(112)放置在受试者的离散位置，即背部腰椎区域(前凸弯曲)(e)。图1c示出了心冲击描记器(112)示例性放置在受试者的离散位置，即背部前凸曲度(第二和第三腰椎之间)。心冲击描记器测量全身运动。心冲击描记器(bcg)输出一个或多个通道输出(113a-f)，每个通道输出报告不同的运动类型(线性或旋转)和/或不同的方向(x，y，z)。87、该心冲击描记器(bcg)包括一个或多个用于检测身体运动的运动传感器。运动传感器检测线性运动或旋转运动。每个运动传感器可以产生一个或多个通道输出。采样率可以在40hz和1000hz之间。心冲击描记器(bcg)可以包括运动传感器，该运动传感器是用于测量线性加速度的加速度计。加速度计可以是一、二或三维加速度计，用于测量在一、二或三个不同方向(1、2、或3个线性自由度(1、2、或3dof))的线性加速度。根据测量的自由度数，心冲击描记器可以产生一、二或三个通道输出。优选地，所述心冲击描记器包括用于测量三个不同方向(3个线性自由度(3dof))的线性加速度的三维加速度计；所述三维加速度计优选地产生三个通道输出(图11b，113a-c)，每个被测量的线性维度对应一个通道输出。88、心冲击描记器(bcg)可以交替地或额外地包括运动传感器，该运动传感器是用于测量旋转运动的陀螺仪。陀螺仪可以是用于测量在一个、两个或三个不同方向(1、2或3个线性自由度(1、2或3dof))旋转运动的一、二或三维陀螺仪。心冲击描记器可以根据被测量的自由度的数量产生一、二或三个通道输出。优选地，该心冲击描记器包括用于测量围绕三个不同轴(3个线性自由度(3dof))的旋转运动的三维陀螺仪；该三维陀螺仪优选产生三个通道输出(图11b，113d-f)，每个被测量的旋转维度对应一个通道输出。89、对于心冲击描记器(bcg)测量，x轴可以是横向轴(横轴：从受试者的左侧至受试者的右侧)；y轴可以是纵向轴(尾颅轴，从脚指向头部)，z轴可以是前后轴(腹背轴，从腹部指向背部)(见图1a)。90、优选地，心冲击描记器(bcg)包括至少两个运动传感器，一个是一、二或三维(优选三维)加速度计，另一个是一、二或三维(优选三维)陀螺仪。优选地，心冲击描记器产生两个或多个通道输出，从加速度计产生一、二或三个(优选三个)通道输出(图11b，113a-c)，从陀螺仪产生一、二或三个(优选三个)通道输出(图11b，113d-f)。91、所述心冲击描记器(bcg)可以进一步包括用于附着于受试者身体的机构，例如安装到身体佩戴的腰带、粘性凝胶垫上。心冲击描记器可以包括用于测量ecg信号的一个或多个心电图仪(ecg)电极的输入。所述心冲击描记器可以包括用于通信的一个或多个接口模块，例如，对所述一个或多个通道输出进行无线或有线传输。数据传输可以在心冲击描记器和智能手机、平板电脑或其他计算装置之间进行。92、传感器单元(110)可以配置为从心震描记器(scg)和任选地从心冲击描记器(bcg)产生信号的流(120)。传感器单元(100)信号流(120)可以包括：93、-来自scg的一个或多个加速度计轴(3个线性(x，y，z)轴)的一个或多个通道输出(115a-c)；和/或94、-来自scg的一个或多个陀螺仪轴(3个旋转(x，y，z)轴)的一个或多个通道输出(115d-f)；和/或95、-来自bcg的一个或多个加速度计轴(3个线性(x，y，z)轴)的一个或多个通道输出(113a-c)；和/或96、-来自bcg的一个或多个陀螺仪轴(3个旋转(x，y，z)轴)的一个或多个通道输出(113d-f)。97、传感器单元(100)信号流(120)可以包括来自心震描记器(scg)的y-线性轴加速度计轴的通道输出(115b)。传感器单元(100)信号流(120)可以包括来自心冲击描记器(bcg)的三个加速度计轴(全部3个线性(x，y，z)轴)的通道输出(115a-c)。98、传感器单元(100)信号流(120)可以包括来自心冲击描记器(bcg)的y-线性轴加速度计轴的通道输出(113b)。传感器单元(100)信号流(120)可以包括来自心冲击描记器(bcg)的三个加速度计轴(全部3个线性(x，y，z)轴)的通道输出(113a-c)。99、已经发现，心肺健康状况量度，特别是，最大vo2的值可以从只要一个心震描记器(scg)运动轴(如y-线性轴，一个通道输出(115b))或一个心冲击描记器(bcg)运动轴(如y-线性轴，一个通道输出(113b))中确定，然而，更多的运动轴可用于考虑更多优化的心肺健康状况量度，特别是最大vo2的值。100、传感器单元(110)可以包括(仅)一个运动传感模块(msm)(111)，以方便受试者。为了便于佩戴，传感器单元(110)可以(仅)包括心震描记器(scg)(114)。在这种情况下，心震描记器(scg)包括至少一个运动传感器；所述运动传感器可以是一、二或三维(优选三维)加速度计，或一、二或三维(优选三维)陀螺仪。101、传感器单元(110)可以包括心冲击描记器(bcg)和心震描记器(scg)两者。在这种情况下，心冲击描记器(bcg)包括至少一个运动传感器，该运动传感器是一、二或三维(优选三维)加速度计，或一、二或三维(优选三维)陀螺仪。心震描记器(scg)可包括至少一个运动传感器，该运动传感器是一、二或三维(优选三维)加速度计，或一、二或三维(优选三维)陀螺仪。传感器单元(110)可产生两个或多个通道输出：102、-来自bcg加速度计的一、二或三个(优选三个)，和/或来自bcg陀螺仪的一、二或三个(优选三个)，和/或103、-来自scg加速度计的一、二或三个(优选三个)，和/或来自scg陀螺仪的一、二或三个(优选三个)。104、包括scg和bcg二者的传感器单元(110)的一个实例是由比利时哥斯利(gosselies)的heartkinetics创建的“kino”。它由两个小模块组成，其独立采集受试者的scg信号和bcg信号，以及1-导联ecg(一导联包括极性相反的电极)。105、所述处理单元(160)包括配置为执行本发明的方法的电路。典型地，电路包括处理器和存储器。处理单元(160)可以在计算装置诸如台式pc、笔记本电脑、专用可编程控制器中作为连接的计算装置的集合来执行。处理单元可以部分或全部由处理器和存储器提供，所述处理器和存储器被布置在传感器单元(110)、或心冲击描记器(112)或心震描记器(114)的外壳内，或被布置在分离的单元的外壳内。处理单元(160)可以配置为执行本文所述的方法或其部分中的一个或多个。106、所述处理单元(160)包括标准计算机系统或或是其一部分，所述标准计算机系统例如是基于intel架构ia-32的计算机系统2(intel architecture ia-32based computersystem 2)，并且可以实施存储在与相应计算机系统关联的非易失性(例如，硬盘或固态驱动器)存储器上的一个或多个软件模块的编程指令。然而，显而易见地是，所描述的过程中的任一项的步骤中的至少一些步骤可以备选地部分或全部地作为一个或多个专用硬件组件执行，例如一个或多个现场可编程门阵列(fpga)的门配置数据，或例如作为专用集成电路(asic)。107、从信号流(120)确定关于每个非锻炼期(n)的动能数据流(keds)。动能数据流(keds)是从一个或多个输出通道上的传感器单元(100)信号流(120)确定的。每个非锻炼期(n)的keds的确定示意性地显示在图4、5、7、9中。所述动能数据流(keds)可以在受试者处于锻炼时段(e)的非锻炼期(n)时实时确定，也可以在之后从锻炼时段(e)的传感器单元(100)信号流(120)的记录中确定。所述动能数据流(keds)包括多个离散动能值(dkev)，每个离散动能值(dkev)对应于所述非锻炼期(n)的不同时间点或块。108、动能数据流(keds)可以由以下中的一项或多项确定：109、-沿一个或多个轴(如x、y或z)的线性动能；110、-围绕一个或多个轴(如x、y或z)的旋转动能；111、-从传感器单元(110)获得的与线性动能和/或旋转动能相关的一个或多个参数。112、传感器单元(100)信号流(120)可以转换为动能数据流(keds)，所述转换是根据hossein等人在“accurate detection of dobutamine-inducedhaemodynamic changes bykino-cardiography：a randomised double-blind placebo-controlled validationstudy(通过动态心动图准确检测多巴酚丁胺引起的血流动力学变化：随机双盲安慰剂对照验证研究)”，nature scientific reports(自然科学报告)(2019)9：10479(https：//doi.org/10.1038/s41598-019-46823-3))中描述的方法进行的。113、单个线性轴((ax)，其可以是x、y或z)在时间(t)的线性动能(klin)可以根据以下等式确定：114、klin(ax)(t)＝0.5[m.vax(t)2]，其中115、-klin(ax)(t)是沿轴(ax)在时间(t)的线性动能，单位为焦耳；116、-vax(t)是沿轴(ax)在时间(t)由msm(例如bcg或scg)测量的线速度，单位为m/s；117、-m是受试者的质量，单位是kg。118、当多个线性轴(x、y和z)有多个通道输出时，对通道输出求和，即：119、多个线性轴(x、y和z)在时间(t)的线性动能(klin)可以根据以下等式确定：120、klin(x，y，z)(t)＝0.5[m((vx(t)2)+(vy(t)2)+(vz(t)2))]121、-klin(x，y，z)(t)是沿轴(x，y，z)在时间(t)的线性动能，单位为焦耳；122、-vx(t)是沿轴(x)在时间(t)由msm(例如scg或bcg)测量的线速度，单位为m/s；123、-vy(t)是沿轴(y)在时间(t)由msm(例如scg或bcg)测量的线速度，单位为m/s；124、-vz(t)是沿轴(z)在时间(t)由msm(例如scg或bcg)测量的线速度，单位为m/s；125、-m是受试者的质量，单位是kg。126、如果使用了三个轴中的两个，则将未使用的轴从等式中移除。127、围绕单个线性轴((ax)，其可以是x、y或z)在时间(t)的旋转动能(krot)可以根据以下等式确定：128、krot(ax)(t)＝0.5[i(ax).w(ax)(t)2]，其中：129、-krot(ax)(t)为围绕轴(ax)在时间(t)的旋转动能，单位为焦耳；130、-i(ax)是围绕轴(ax)的转动惯量，单位为kg.m2。转动惯量可以是传感器单元的转动惯量，或身体的转动惯量。人体转动惯量的模型是在沿解剖轴(i(ax))质心处计算的，其考虑了受试者的身高和体重(参见matsuo，a.，ozawa，h.，goda，k.&fukunaga，t.moment ofinertia of whole body using an oscillating table in adolescent boys (使用振动台测量青春期男孩的全身转动惯量).j.biomech.28，219-223(1995).)131、-w(ax)(t)是由msm(如scg或bcg)在时间(t)测量的围绕轴(ax)的角速度，单位为rad/s。132、当有多个通道输出围绕多个线性轴(x、y和z)的旋转时，对通道输出求和，即：133、围绕多个线性轴(x、y和z)在时间(t)的旋转动能(krot)可以根据以下等式确定：134、krot(x，y，z)(t)＝0.5(i(x)(w(x)(t))2+i(y)(w(y)(t))2+i(z)(w(z)(t))2)135、-krot(x，y，z)(t)为围绕轴(x，y，z)在时间(t)的旋转动能，单位为焦耳；136、-i(x)、i(x)、i(x)分别是围绕轴(x)、(y)、(z)的转动惯量，单位为kg.m2。转动惯量可以是传感器单元的那些转动惯量，或身体的那些转动惯量。人体转动惯量的模型是沿解剖轴(i(x)、i(y)、i(z))在质心处计算的，其考虑了受试者的身高和体重(也参见matsuo，a.，ozawa，h.，goda，k.&fukunaga，t.moment of inertia of whole body using anoscillating table in adolescent boys(使用振动台测量青春期男孩的全身转动惯量).j.biomech.28，219-223(1995).)137、-w(x)(t)、w(y)(t)、w(z)(t)分别是由msm(如scg或bcg)在时间(t)测量的围绕轴(x)、(y)、(z)的角速度，单位为rad/s。138、如果使用了三个轴中的两个，则将未使用的轴从等式中移除。139、动能数据流(keds)可以由从传感器单元(110)获得的与线性动能相关和/或与旋转动能相关的一个或多个参数(即一个或多个相关参数)确定。140、相关参数的一个实例是传感器单元(110)的运动传感模块(msm)(111)的一个或多个通道输出(例如，111a-a至f或111b-a至f)的幅值(amplitude)(也称为幅度)。特别是，相关参数的一个实例是用加速度、速度、位移或力表示的幅值。另一个实例是传感器单元(110)的运动传感模块(msm)(111)的一个或多个通道输出(例如，111a-a至f或11 1b-a至f)的信号能量。特别是，相关参数的一个实例是用加速度、速度、位移或力表示的信号能量。141、作为幅值的相关参数是来自传感器单元(110)的运动传感模块(msm)(111)的一个或多个通道输出(例如，111a-a至f或111b-a至f)的信号的范数(norm)。这个信号可以是加速度矢量、速度矢量、位移矢量或力矢量。加速度矢量的单位优选为m/s2。速度矢量的单位优选为m/s。位移矢量的单位优选为m。力矢量的单位优选为n(牛顿)。142、vom的关于单个线性轴((ax)，其可以是x、y或z)在时间(t)的幅值可以根据以下等式确定：143、alin(ax)(t)＝sqrt[vomax(t)2]，其中144、-vom是运动矢量，所述运动矢量是线性加速度矢量、线性速度矢量、线性位移矢量或线性力矢量之一；145、-alin(ax)(t)是vom单元中沿轴(ax)在时间(t)的vom的幅值；146、-vomax(t)是vom单元中沿轴(ax)在时间(t)由msm(例如scg或bcg)测量的vom。147、当vom有多个线性轴(x、y和z)的多个通道输出时，对通道输出求和，即：148、vom的多个线性轴(x、y和z)在时间(t)的幅值可以根据以下等式确定：alin(x，y，z)(t)＝sqrt[((vomx(t)2)+(vomy(t)2)+(vomz(t)2))]，其中149、-vom是运动矢量，所述运动矢量是线性加速度矢量、线性速度矢量、线性位移矢量或线性力矢量之一。150、-alin(x，y，z)(t)是vom单元中沿轴(x，y，z)在时间(t)的vom的幅值；151、-vomx(t)是vom单元中沿轴(x)在时间(t)由msm(例如scg或bcg)测量的vom；152、-vomy(t)是vom单元中沿轴(y)在时间(t)由msm(例如scg或bcg)测量的vom；153、-vomz(t)是vom单元中沿轴(z)在时间(t)由msm(例如scg或bcg)测量的vom；154、如果使用了三个轴中的两个，则将未使用的轴从等式中移除。155、vom的围绕单个线性轴((ax)，其可以是x、y或z)在时间(t)的幅值可以根据以下等式确定：156、arot(ax)(t)＝sqrt[vomax(t)2]，其中157、-vom是运动矢量，所述运动矢量是旋转加速度矢量、旋转速度矢量、旋转位移矢量或旋转力矢量之一；158、-arot(ax)(t)是vom单元中围绕轴(ax)在时间(t)的vom的幅值；159、-vomax(t)是vom单元中围绕轴(ax)在时间(t)由msm(例如scg或bcg)测量的vom。160、当vom有多个线性轴(x、y和z)的多个通道输出时，对通道输出求和，即：161、vom的围绕多个线性轴(x、y和z)在时间(t)的幅值可以根据以下等式确定：162、arot(x，y，z)(t)＝sqrt[((vomx(t)2)+(vomy(t)2)+(vomz(t)2))]，其中163、-vom是运动矢量，所述运动矢量是旋转加速度矢量、旋转速度矢量、旋转位移矢量或旋转力矢量之一；164、-arot(x，y，z)(t)是vom单元中围绕轴(x，y，z)在时间(t)的vom的幅值；165、-vomx(t)是vom单元中围绕轴(x)在时间(t)由msm(例如scg或bcg)测量的vom；166、-vomy(t)是vom单元中围绕轴(y)在时间(t)由msm(例如scg或bcg)测量的vom；167、-vomz(t)是vom单元中围绕轴(z)在时间(t)由msm(例如scg或bcg)测量的vom。168、如果使用了三个轴中的两个，则将未使用的轴从等式中移除。169、作为信号能量的相关参数是来自传感器单元(110)的运动传感模块(msm)(111)的一个或多个通道输出(例如，111a-a至f或111b-a至f)的信号的平方幅值(或幅度)下的面积。这个信号可以是加速度矢量、速度矢量、位移矢量或力矢量。加速度矢量的单位优选为m/s2。速度矢量的单位优选为m/s。位移矢量的单位优选为m。力矢量的单位优选为n(牛顿)。170、vom的关于单个线性轴((ax)，其可以是x、y或z)在时间(t)的信号能量可以根据以下等式确定：171、elin(ax)(t)＝积分(alin(ax)(t)2)172、-elin(ax)(t)是vom单元中沿轴(ax)在时间(t)的vom的能量；173、-alin(ax)(t)是vom单元中沿轴(ax)在时间(t)的vom的幅值；174、-vom是运动矢量，所述运动矢量是线性加速度线性矢量、线性速度矢量、线性位移矢量或线性力矢量之一。175、vom的关于多个线性轴(x，y’z)在时间(t)的信号能量可以根据以下等式确定：176、elin(x，y，z)(t)＝积分(alin(x，y，z)(t)2)，其中177、-elin(x，y，z)(t)是vom单元中沿轴(x，y，z)在时间(t)的vom的能量；178、-alin(x，y，z)(t)是vom单元中沿轴(x，y，z)在时间(t)的vom的幅值；179、-vom是运动矢量，所述运动矢量是线性加速度矢量、线性速度矢量、线性位移矢量或线性力矢量之一。180、如果使用了三个轴中的两个，则将未使用的轴从等式中移除。181、vom的围绕单个线性轴((ax)，其可以是x、y或z)在时间(t)的信号能量可以根据以下等式确定：182、erot(ax)(t)＝积分(arot(ax)(t)2)，183、-erot(ax)(t)是vom单元中围绕轴(ax)在时间(t)的vom的能量；184、-arot(ax)(t)是vom单元中围绕轴(ax)在时间(t)的vom的幅值；185、-vom是运动矢量，所述运动矢量是旋转加速度矢量、旋转速度矢量、旋转位移矢量或旋转力矢量之一；186、vom的围绕多个线性轴(x、y和z)在时间(t)的信号能量可以根据以下等式确定：187、erot(x，y，z)(t)＝积分(arot(x，y，z)(t)2)，其中188、-erot(x，y，z)(t)是vom单元中围绕轴(x，y，z)在时间(t)的vom的能量；189、-arot(x，y，z)(t)是vom单元中围绕轴(x，y，z)在时间(t)的vom的幅值；190、-vom是运动矢量，所述运动矢量是旋转加速度矢量、旋转速度矢量、旋转位移矢量或旋转力矢量之一。191、如果使用了三个轴中的两个，则将未使用的轴从等式中移除。192、获取平均动能(mke)，所述平均动能(mke)为来自动能数据流的时间窗口(w)的时均动能值。时间窗口(w)是w秒的时间段。w的值小于非锻炼期(n)的持续时间。通常，w大于受试者的1个心动周期的持续时间。w的值可以在2至10秒的范围内。w的值优选地在每个非锻炼期(n)是相同的。w的值优选地在每个非锻炼期(n)期间和锻炼时段(e)期间是相同的。193、平均动能(mke)可以从动能数据流(keds)的时间窗口(w)通过任何方法计算给定时间窗口中离散动能值(dkev)的平均值来确定。例如，平均动能(mke)可以由在动能数据流(keds)的时间窗口(w)内测量的离散动能值(dkev)的积分来确定。例如，平均动能(mke)可以由在动能数据流(keds)的时间窗口(w)内测量的离散动能值(dkev)的时均值确定。194、通过在非锻炼期(n)内的不同起始时间点确定多个平均动能(mke)中的每一个平均动能(mke)，在每个非锻炼期(n)内确定平均动能期(pmke)。一些平均动能期(pmke)可能重叠，但具有不同的起始时间点。优选地，第一平均动能(mke)是在非锻炼期(n)开始时确定的，最后平均动能(mke)是在非锻炼期(n)结束时确定的，并且中间平均动能(mke)是在第一mke和最后mke之间的规律间隔中确定的；该多个mke构成了平均动能期pmke。在非锻炼期(n)内，连续时间窗口(w)之间的时间差以及由此的平均动能(mke)可以是恒定的，也可以是不同的。例如，连续时间窗口(w)的启动时间可能相差0.5至2秒。195、图6a中示出了在非锻炼期(n)从不同时间窗口(wt0、wt1、wt2、wtp)确定的多个平均动能(mke)(mket0、mketl、mket2、mketp)的实例。每个时间窗口(wt0、wt1、wt2、wtp)的起始时间(t0、t1、t2、tp)递增地大于前一个时间窗口(wt1、wt2、wtp)的起始时间(t1、t2、tp)。非锻炼期(n)内不同时间点(t0至t7)的mke值以图表如图6b中所示，多个mke值形成一个平均动能期(pmke)。受试者的耗氧率(vo2)可以通过锻炼时段(e)的平均动能期集合(spmke)来确定(图6c)。196、在锻炼时段(e)期间获得多个pmke(平均动能期)，每个非锻炼期一个pmke，其称为pmke集合(spmke)。锻炼时段(e)内每个非锻炼期(n)的pmke的确定(所述spmke)示意性地如图7和9中所示。197、受试者的心肺健康状况量度可以从pmke集合(spmke)确定。该spmke表示锻炼时段(e)的耗氧率(vo2)随时间的变化。从耗氧率(vo2)随时间的变化，可以确定最大vo2值，其是心肺健康状况的一个量度，如其他地方所述。198、特别是，spmke可以转换为关于受试者的线性vo2函数(lvo2f)，其中vo2函数(lvo2f)代表了受试者在锻炼期的耗氧率(vo2)的时间函数。锻炼时段(e)内spmke的lvo2f的确定示意性地如图4、5、7和9中所示；图7和9详细示出了spmke的其他转换步骤。199、为了将spmke转换为lvo2f，将pmke集合(spmke)中的每个pmke转化为代表非锻炼期(n)的标量值(单值)，其中所述标量值是顺序统计量。由此，得到了关于锻炼时段(e)的顺序统计量集合(sos)，并根据sos的顺序统计量(os)随时间的进程，可以确定受试者的线性vo2函数(lvo2f)。图5中示意性地示出了使用顺序统计量集合(sos)从锻炼时段(e)内的spmke确定lvo2f。200、为每个非锻炼期(n)确定顺序统计量(os)。顺序统计量(os)可以是中位数，或另一个分位数(例如，第1和第3四分位数)。201、为了生成每个非锻炼期(n)的顺序统计量(os)，将pmke集合(spmke)中的每个pmke转化为标量值(单值)。这种转化可以执行为：202、-间接地针对pmke (通过首先将pmke内的mke值转换为另一个函数，例如中间线性函数)(如图7、8a至8d)，或203、-直接地针对pmke(通过对pmke内的mke值进行值排序)(如图9、10a至10e)204、在将pmke间接转换为顺序统计量(os)的情况下，将非锻炼期(n)内的平均动能期(pmke)转换为中间线性函数(ilf)；这可以用标度定律(scaling law)来实现。例如，来自平均动能期(pmke)的每一个平均动能(mke)可以绘制在图表(y轴：mke，x轴：时间)上，可以对其进行曲线拟合。通过标度定律将拟合的曲线转换为中间直线(所述中间线性函数)。中间线性函数可以用图表表示或用数学方程表示。标度定律可以是使曲线线性化的任何函数。特别是，标度定律可以使用平均动能(mke)的立方根。特别是，标度定律可以使用受试者的心率(hr)。标度律的一个实例包括等式hr*cubicroot(mke/hr)。205、图8a示出了非锻炼期(e)中，来自pmke的mke值(y轴)随时间(x轴，在非锻炼时段(n)内时间间隔(t0至t6))变化的图表；在图8b中，平均动能期(pmke)通过标度定律已经转换为中间线性函数(ilf)(y轴：ilf(t)，x轴：时间)。然后，中间线性函数由非锻炼期的ilf值块填充。ilf值按值顺序排列(例如，最大到最小，反之亦然)。从按值排序的ilf值中，可以确定中位数(中值)或分位数。图8c示出了从关于非锻炼期(n)确定的ilf块内的值排序(最低到最高)的ilf值确定顺序统计量(os)(中值、第1和第3四分位数)的实例。为每个非锻炼期(n)确定顺序统计量(os)。206、在将pmke直接转换为顺序统计量的情况下，将非锻炼期(n)内的平均动能期(pmke)内的每一个平均动能(mke)按值顺序排列(例如，最大到最小，反之亦然)。从按值排序的平均动能(mke)中，可以确定中位数(中值)或分位数。图10b示出了从关于非锻炼期(n)确定的平均动能期(pmke)内的按值排序(最低到最高)的平均动能(mke)确定顺序统计量(os)(中值、第1和第3四分位数)的实例。为每个非锻炼期(n)确定顺序统计量(os)。207、为每个非锻炼期(n)确定相同的顺序统计量(中位数或分位数)，并且这些顺序统计量(os)的至少一些形成锻炼时段(e)的顺序统计量集合(sos)。例如，顺序统计量集合(sos)可以仅包括中位数顺序统计量(而不是中位数和分位数顺序统计量的混合)。208、顺序统计量集合(sos)优选只包括显示受试者随时间线性进程的顺序统计量(os)。纳入顺序统计量集合(sos)的顺序统计量(os)可通过以下步骤确定：包括与前三个非锻炼期(n)(不包括第一个锻炼期之前进行的第一次测量)有关的前三个顺序统计量(os)，然后逐步加入后续顺序统计量，并评估新的顺序统计量集合(sos)是否比前一个顺序统计量集合(sos)有更好的线性相关系数(例如pearson相关系数)。每当添加新的顺序统计量导致线性相关系数减小时，就认为顺序统计量集合(sos)是完整的。通常，最后(根据时间)的顺序统计量(os)不包括在顺序统计量集合(sos)中，因为受试者达到了非线性点。有利地，测量心肺健康状况，特别是基于次最大努力的最大vo2对受试者来说更舒适(更少疲惫)。心肺健康状况量度，特别是最大vo2，可以由顺序统计量集合(sos)来确定。如本文其他地方所阐述，心肺健康状况量度，特别是最大vo2，可以通过将顺序统计量集合(sos)转换为受试者的vo2函数(vo2f)来确定。209、为了将sos转换为lvo2f，采用了比例函数。将比例函数应用于sos的顺序统计量(os)随时间的进程，从而使用比例函数得到受试者的线性vo2函数(lvo2f)。下面将更详细地描述比例函数。210、一旦获得受试者的线性vo2函数(lvo2f)，就确定了与实际(或估计)最大负荷对应的点处的线性vo2f曲线上的值。这可以基于对顺序统计量(os)的稳定期的观察。备选地，它可以基于与实际(或估计)最大心率相对应的线性vo2函数(lvo2f)上的点。211、这个估计值可以用常数(′d′)加以校正。常数(d)校正受试者在非锻炼期间的恢复，如果在锻炼时段(s)进行测量，则不会出现。212、通过比例函数的sos向lvo2f的该转换可以通过下列方式进行：213、-直接地针对sos(图7、8d)，或214、-间接地针对sos(通过首先将sos内的os值转换为另一个函数，例如中间线性函数)(图9、10d、10e)。215、在直接将sos转换为lvo2f的情况下，对sos应用比例函数。例如，可以将sos的os值作为第一直线绘制在图表(y轴：os(t)，x轴：时间)上，并通过比例函数将sos转换为lvo2f。vo2函数(vo2f)可以用图表表示或用数学方程表示。在图8d中，锻炼时段(e)的顺序统计量集合(sos)已经通过比例函数转换为vo2函数(vo2f)。216、在将sos间接转换为lvo2f的情况下，顺序统计量集合(sos)可以首先转换为锻炼时段(e)的中间线性函数(ilf)；这可以用标度定律来实现。例如，顺序统计量集合(sos)可以绘制在图表(y轴：顺序统计量值，x轴：时间)上，可以对其进行曲线拟合。通过标度定律将拟合的曲线转换为第一直线(线性函数)。线性函数可以用图表表示或用数学方程表示。图10c示出了锻炼时段(e)中，中位数(y轴)随时间(x轴，非锻炼期(n1至n7))变化的图表；在图10d中，顺序统计量集合(sos)已经通过标度定律转换为线性函数(lf)(y轴：ilf(t)，x轴：时间)。标度定律可以是使曲线线性化的任何函数。特别是，标度律可以使用顺序统计量(os)的立方根。特别是，标度定律可以使用受试者的心率(hr)。标度定律的一个实例包括等式hr*cubicroot(os/hr)。217、然后，将中间线性函数(ilf)转换为关于受试者的vo2函数(vo2f)；这可以用比例函数来实现。下面将更详细地描述比例函数。vo2函数(vo2f)代表了锻炼时段(e)期间作为时间的函数的受试者的耗氧量。例如，中间线性函数(ilf)可以作为第一直线绘制在图表(y轴：lf(t)，x轴：时间)上，并且lf通过比例函数转换为第二直线(vo2函数)。中间线性函数(ilf)通过比例函数转换为vo2函数(第二直线)。vo2函数(vo2f)可以用图表表示或用数学方程表示。在图10d中，锻炼时段(e)的顺序统计量集合(sos)已经通过标度定律转换为线性函数(lf)，并且中间线性函数(ilf)已经通过比例函数转换为vo2函数(vo2f)(图10e)。218、如前所述，将顺序统计量集合(sos)或中间线性函数(lf)转换为受试者的vo2函数(vo2f)；这可以用比例函数来实现。219、比例函数可以包括与常数(q)相乘的步骤。常数(q)对于因受试者而言可以是固定的；对于不同的受试者，它可以是不同的。220、比例函数的一个实例包括等式q(lf)。用于确定lvo2f的一个函数的一个实例是：221、y(vo2f)＝q(lf)+d222、常数q的值可以通过使用肺活量测定法量度校准受试者来确定。在第一次测量之后，可以针对同一受试者参考q的值和其他最大vo2量度。或者，q的值基于来自受试者的参数(身高、体重、身体成分、主动脉横截面积、血液成分)。如本文其他地方所述，d的值校正受试者在非锻炼期的恢复，如果在锻炼时段(s)进行测量，则不会出现。223、当提到为来自信号流(120)的每个非锻炼期(n)确定动能数据流(keds)时，可以理解，根据是否使用一个或多个通道输出，可以生成一个或多个动能数据流(keds)。224、例如，当只使用信号流(120)的一个通道输出(例如，bcg lin(y)，113b)的时候，只有一个动能数据流(keds)可以从该一个通道(例如，bcg lin(y)，113b)中确定。当运用多个(两个或更多个)通道输出(例如，bcg lin(x)，113a；bcg lin(y)，113b；bcg lin(z)，113c)的时候，可通过组合通道输出来确定仅一个动能数据流(keds)。例如，作为单个bcg线性动能(klin(bcg))的一个动能数据流(keds)可以由bcg通道输出bcg lin(x)，113a；bcg lin(y)，113b；bcg lin(z)，113c的组合确定。可以预见通道输出的其他组合：将klin(bcg)与：klin(scg)结合，和/或与krot(bcg)结合，和/或与krot(scg)组合。可以预见，一个动能数据流(keds)可以通过组合多个通道输出(113a-f；115a-f))中的任意两个来确定。在其他地方描述了用于从一个通道输出或多个通道输出生成keds的示例性方程。225、因此，确定平均动能期(pmke)、顺序统计量、使用标度定律和比例函数进行转换以得到vo2函数的后续步骤仅使用来自传感器单元(100)信号流(120)的一个通道输出(例如bcg lin(y)，113b)来执行。226、多个动能数据流(keds)可以由多个(两个或更多个)通道输出(例如，bcg lin(x)，113a；bcg lin(y)，113b；bcg lin(z)，113c)来确定。例如，可以从多个通道输出中的每一个确定一个keds(例如，对于bcg lin(x)，113a；bcg lin(y)，113b；bcg lin(z)，113c中的每一个确定一个keds)。227、当确定了多个keds时，则可以对不同通道输出(113a-f；115a-f)中的每一个执行确定平均动能期(pmke)、顺序统计量、使用标度定律和比例函数进行转换以得出vo2函数的的后续步骤，以得到多个vo2f，每个通道输出(113a-f；115a-f)一个vo2f。生成多个vo2f后的步骤可以组合通道输出转换，例如通过求和或平均，以得到单个函数或值，由此可以最终计算出心肺健康状况量度，特别是最大vo2值。228、例如，多个vo2f(每个都是从不同的通道输出(113a-f；115a-f)产生的)可以组合起来，例如通过平均(加权或非加权)，以得到单个vo2f。心肺健康状况量度，特别是，最大vo2值可以通过组合vo2f来确定。229、例如，多个心肺健康状况量度，特别是最大vo2值(每个都是从不同的通道输出(113a-f；115a-f)产生的)，可以组合起来，例如通过平均(加权或非加权)，以得到单个心肺健康状况量度，特别是，单个最大vo2值。230、本方法的处理步骤在体外执行。231、系统(100)可以包括传感器单元(110)。232、另外提供了一种用于确定受试者的心肺健康状况量度(特别是最大耗氧量(最大vo2))的计算机执行方法，所述方法包括由本文中其他地方所述的处理单元(160)所执行的步骤。233、另外提供了一种计算机程序或计算机程序产品，所述计算机程序或计算机程序产品具有指令，当计算装置或系统执行所述指令时，所述指令将使得所述计算装置或系统运行所述的计算机执行方法。234、另外提供了一种在计算机程序或计算机程序产品上储存的计算机可读介质。235、另外提供了一种代表计算机程序或计算机程序产品的数据流。236、实施例237、招募了16名健康受试者(8名男性和8名女性)。测试受试者的人口统计数据见表1。238、表1：由每个组(男性/女性)的中位数[第一四分位数；第三四分位数]所代表的受试者人口统计数据。239、240、这些受试者使用自行车肺活量测定法(est)执行标准最大vo2方案，以及本文所述的锻炼时段(e1)，包括交替的用力段(s1)和非锻炼期(n1)。表2中描述了这两种方案，其中包括与常规的气体交换传统分析并行的kino记录。241、表2：两种方案总结242、243、肺活量测定法给出的最大vo2的结果(见表3)表明，测试方案(e1)给出的结果与标准方案(est)相似。wilcoxon匹配检验确实给出了1.00的p值，有力地支持了两种方案的等效性。244、表3：方案e0和e1中，男性和女性受试者用肺活量测定法测量的最大vo2的结果。结果以中位数[第一四分位数；第三四分位数)给出245、246、为了估计基于kino记录的最大vo2的值，我们选择关注基于bcg的线性轴计算的动能数据流(ked)：247、klin(x，y，z)(t)＝0.5[m((vx(t)2)+(vy(t)2)+(vz(t)2))]248、在每个非锻炼期(n)期间，通过对keds信号在5秒的窗口w内进行积分并通过该窗口的长度的归一化来计算平均动能(mke)。该平均动能(mke)是通过在给定的非锻炼期(n)内每1秒移动窗口来计算的，并得出每个非锻炼期(n)的平均动能期(pmke)。249、采用以下标度定律将每个非锻炼期(n)的pmke转换为线性函数(lf)：lf＝hr.cubicroot(mke/hr)250、其中hr为受试者在相关时间-窗口w内的心率。251、为每个pmke确定一个lf，并且因此为每个非锻炼期(n1)确定一个lf。非锻炼期(n1)的lf由lf值的块填充。从lf值块中提取顺序统计量(os)，该提取由lf内lf值块的中位数给出。对于锻炼时段(e1)，获得顺序统计量集合(sos)，所述sos包括多个顺序统计量(中位数)，每个顺序统计量都从一个lf值块获得。用于锻炼时段(e1)的顺序统计量集合(sos)的实例如图12中所示。252、在图12中，显而易见的是，曲线的线性部分(第一部分)中，顺序统计量随着工作负荷而线性增加，在线的第二部分(朝向末尾)中，关于工作负荷变成非线性。通过考虑前三个非锻炼期(n1)(不包括基线)并计算spearman线性相关系数，得出图12的sos曲线上的线性部分的持续时间。然后，逐渐增加随后的非锻炼期(n1)，并且再次计算该spearman线性相关系数。与前一步相比，当观察到spearman系数降低时，认为线性部分完成。253、对于位于线性部分中的sos点中的每一个，确定所测量的vo2的中位数值与os之间的比值。这些比值的中位数给出了比例系数q。然后通过将每个值乘以q并拟合成一条线，将sos曲线转换为vo2f线。254、评估了受试者达到最大负荷时的vo2f线的值，从而对最大vo2进行了初步评价。255、对最大vo2的值进行进一步优化，以校正轻微的低估，因为它是基于在非锻炼期(n)进行的测量，在此期间，受试者有一些时间恢复(取决于非锻炼期的持续时间和受试者的健康状况的水平)。根据肺活量测定法数据，确定关于每个受试者的校正因子‘d’。可选地，发现这个校正因子与估计的最大vo2值正相关，因此可以使用线性关系估算。256、表4中给出了已知最大工作负荷和校正因子“d”的最大vo2估计结果。这些估计非常准确，相对误差大多低于10％。图13中还给出了最大vo2的估计值与实测值的散点图。这些点确实靠近恒等线，并且这通过计算线性相关系数得到验证：r2＝0.8914(p值为6.6310-4)。257、表4：已知达到的最大工作负荷和校正因子“d”，通过肺活量测定法测量的最大vo2与通过kino估计的最大vo2的比较。258、259、我们还通过基于测量的最大心率和基于估计的最大心率(220-年龄)来估计最大工作负荷，验证了缺失输入信息的影响。每次估算都会导致估计的准确度下降，但是根据其全局健康状况水平对受试者分类仍然非常好(未给出结果)。260、另外的实验(未给出结果)表明，比例系数q对于给定的受试者是恒定的。当前第1页12当前第1页12
技术特征：1.用于确定受试者(50)的心肺健康状况量度的系统(100)，所述系统(100)包括处理单元(160)，所述处理单元(160)配置为：
2.根据权利要求1所述的系统(100)，其中所述受试者的所述心肺健康状况量度是通过以下列方式转换所述spmke而确定的：
3.根据权利要求2所述的系统(100)，其中所述spmke至所述lvo2f的所述转换包括下列步骤：将所述spmke的每个pmke转化为代表所述非锻炼期(n)的标量值，其中所述标量值是顺序统计量。
4.根据权利要求3所述的系统(100)，其中所述spmke的每个pmke向标量值的转化是通过下列方式进行的：
5.根据权利要求4所述的系统(100)，其中针对每个非锻炼期(n)确定相同的顺序统计量，这些顺序统计量(os)中的至少一些形成关于所述锻炼时段(e)的顺序统计量集合sos，并且所述sos被转换为所述受试者的lvo2f。
6.根据权利要求5所述的系统(100)，其中所述sos向所述lvo2f的所述转换是通过下列方式进行的：
7.根据权利要求1至6中任一项所述的系统(100)，其中所述顺序统计量(os)是中位数或者分位数，并且每个顺序统计量集合(sos)内的所述顺序统计量(os)全部是中位数或者全部是分位数。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的系统(100)，其中所述锻炼时段(e)使所述受试者达到力竭程度，优选地达到完全力竭程度。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的系统(100)，其中所述时间窗口(w)是w秒的时间段，并且w的值大于所述受试者的1个心动周期的持续时间。
10.根据权利要求9所述的系统(100)，其中所述w的值在每个非锻炼期(n)期间和锻炼时段(e)期间是相同的。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的系统(100)，其中所述受试者(50)的所述心肺健康状况量度是所述受试者(50)的最大vo2量度。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的系统，其中所述msm(111)中的一个是心震描记器scg(114)，并且任选地，另外的msm(111)是心冲击描记器bcg(112)。
13.一种用于确定受试者(50)的心肺健康状况量度的计算机执行方法，所述计算机执行方法包括：
14.根据权利要求13所述的方法，所述方法包括根据权利要求2至11中任一项所定义的限制。
15.一种计算机程序或计算机程序产品，所述计算机程序或计算机程序产品具有指令，当由计算装置或系统执行所述指令时，所述指令使得所述计算装置或系统运行权利要求13或14所述的计算机执行方法。
技术总结提供了一种用于确定受试者(50)的心肺健康状况量度的系统(100)，所述系统(100)包括处理单元(160)，所述处理单元(160)配置为：接收由传感器单元(110)输出的信号的流(120)，所述传感器单元(110)包括一个或多个运动传感模块MSM(111)，从所述信号流(120)确定逐渐增加所述受试者的耗氧量VO<subgt;2</subgt;的锻炼时段(E)的每个非锻炼期(N)的动能数据流KEDS，其中所述锻炼时段(E)包括多个交替的用力段(S)和非锻炼期(N)，对于每个非锻炼期(N)：从所述动能数据流KEDS的时间窗口(W)获得作为时均动能值的平均动能MKE；确定平均动能期PMKE，所述平均动能期PMKE含有所述非锻炼期(N)内的不同时间窗口(W)的多个MKE；从PMKE集合SPMKE确定所述受试者的所述心肺健康状况量度，所述PMKE集合SPMKE含有所述锻炼期(E)内的多个PMKE。
技术研发人员：杰雷米·拉比诺,皮埃尔-弗朗索瓦·米乔特,阿明·侯赛因,菲利普·奎斯特尔
受保护的技术使用者：布鲁塞尔自由大学
技术研发日：技术公布日：2024/11/11
