Günlük yaşamda fiziksel aktivite sırasında harcanan enerjinin izlenmesi, bireysel sağlık ve metabolik durum açısından kritik önem taşıyor. Altın standart olan dolaylı kalorimetre yöntemi son derece doğru sonuçlar verse de, sürekli günlük yaşam takibi için pratik değil.
Bu sorunu çözmek için araştırmacılar, akıllı saatlerdeki ataletsel ölçüm birimleri (IMU) ve kalp atış hızı sensörlerini kullanan PM-EKF adlı yeni bir sistem geliştirdi. Mevcut IMU ve kalp atış hızı tabanlı yöntemlerin çoğu sadece veri odaklı olup, fizyolojik yorumlanabilirlik açısından sınırlı kalıyor.
Yeni yaklaşımın temelinde, günlük yaşam aktiviteleri sırasındaki vücut hareketlerini, enerji harcamasını yöneten temel metabolik gaz değişim süreçleriyle açık şekilde ilişkilendiren basitleştirilmiş bir fizyolojik model bulunuyor.
Model, doğrusal olmayan bir durum-uzay sistemi olarak formüle ediliyor ve Extended Kalman Filter algoritması içine gömülüyor. Bu yaklaşım, ölçüm gürültüsü, model belirsizliği ve sistem doğrusal olmamalarının sistemli bir şekilde ele alınmasını sağlıyor.
Geliştirilen yöntem, akıllı saat teknolojisindeki kalori hesaplama doğruluğunu artırarak, kişisel sağlık takibinde daha güvenilir sonuçlar sunmayı amaçlıyor.