肌力特性评估方法
技术领域
本发明涉及一种用于评估人或动物等的肢体的肌力特性的肌力特性评估方法。
背景技术
已知有一种三对六肌模型,其是用于评估对上肢或下肢等包含两个关节的肢体的在二维面内的运动作出贡献的肌的模型,其将设置在肢体中的肌分类成第一对抗一关节肌对、第二对抗一关节肌对、对抗二关节肌对(例如,非专利文献1)。在三对六肌模型中,可在肢体的前端发挥的最大输出作为将各肌的最大输出相加所得的六边形的最大输出分布来表示。
已知有一种根据三对六肌模型,对被试验者的肌力特性进行评估的肌力特性评估方法(例如,专利文献1)。在专利文献1中,根据所述二维面内的规定的四个方向的输出,求出最大输出分布(四点测定法)。进而,在专利文献1中,根据最大输出分布来算出各肌的最大输出,并将所算出的各肌的最大输出用于康复或运动的肌力评估、训练指导评估等。
[现有技术文献]
[专利文献]
[专利文献1]日本专利特开2000-210272号公报
[非专利文献]
[非专利文献1]大岛彻、藤川智彦、熊本水赖,“利用包含一关节肌及二关节肌的肌坐标系的按功能的有效肌力评估-输出分布的简便的测定法”,精密工学会刊、Vol.67、No.6、p.943-948(2001)
发明内容
[发明所要解决的问题]
在专利文献1中所记载的四点测定法中,根据四个方向的最大输出来求出六边形的最大输出分布,因此存在数据点的数量少,所取得的最大输出分布的再现性或可靠性不足这一问题。
鉴于以上的背景,本发明的课题在于提供一种所取得的最大输出分布的再现性或可靠性优异的肌力特性评估方法。
[解决问题的技术手段]
为了解决所述课题,本发明的某一实施方式是一种肌力特性评估方法,其根据包含横跨第一关节J1的第一对抗一关节肌对e1、f1、横跨第二关节J2的第二对抗一关节肌对e2、f2、及横跨所述两关节的对抗二关节肌对e3、f3的肌群模型,对包含具有由所述第一关节J1支撑的基端的第一杆L1、及经由所述第二关节J2而由所述第一杆的活动端支撑的第二杆L2的肢体3的肌力特性进行评估,其包括:测定由所述两杆所划定的面H内的所述第二杆的活动端的朝至少一个规定方向的最大输出F1、F2、F3、F4的步骤ST1;测定在所述面内的所述第二杆的活动端的朝所有方向的旋转输出S的步骤ST2;以及根据朝所述规定方向的最大输出与所述旋转输出,制作与所述肌群模型的各肌的贡献量对应的六边形的最大输出分布Q的步骤ST3、ST4。
根据所述结构,根据最大输出来扩大旋转输出,由此可取得最大输出分布,且通过将最大输出及旋转输出组合,可提高最大输出分布的再现性或可靠性。
在所述实施方式中,最好还包括从根据所述最大输出分布来算出所述肌群模型的各肌的贡献量的步骤。
根据所述结构,由于算出肌群模型的各肌的贡献量,因此可构筑接近实际的被试验者的肌力特性的肌群模型。由此,可确定应增强的肌,因此可有效地用于康复或运动的肌力评估。
在所述实施方式中,最好测定所述最大输出的步骤及测定所述旋转输出的步骤在分别以规定的角度保持所述第一关节及所述第二关节的状态下执行。
根据所述结构,当测定最大输出及旋转输出时保持第一关节的角度及第二关节的角度,因此被试验者的姿势难以变化,可进一步提高最大输出分布的再现性及可靠性。
在所述实施方式中,最好测定所述最大输出的步骤是针对两个以上的不同的方向分别进行测定,且在根据所述最大输出与所述旋转输出来制作六边形的所述最大输出分布的步骤中,对照对应于所述不同的方向的所述最大输出来对所述旋转输出进行扩大修正。
根据所述结构,可根据多个最大输出来设定旋转输出的依存于方向的扩大率,因此可使扩大旋转输出更接近经测定的多个最大输出。由此,可使扩大旋转输出更接近实际的最大输出分布,可提高通过测定所获得的最大输出分布的再现性或可靠性。
[发明的效果]
根据以上的结构,可提供一种所取得的最大输出分布的再现性或可靠性优异的肌力特性评估方法。
附图说明
图1是针对上肢的三对六肌模型的说明图。
图2是上肢前端的最大输出分布的说明图。
图3是测定装置的说明图。
图4是测定装置的框图。
图5是肌力评估处理的流程图。
图6是近似处理的流程图。
图7是表示通过四点测定法所获得的四个最大输出的测定结果的图。
图8是表示旋转输出的测定结果的图。
图9A是用于说明扩大旋转输出的算出方法的说明图,图9B是表示扩大率的方向依存性的图表。
图10A至图10D是用于说明近似处理中的处理的说明图。
图11是表示已算出的最大输出分布、及已算出的各肌的功能性有效肌力的图。
图12是第二实施方式的肌力评估处理的线性变换处理的流程图。
图13是用于说明线性变换处理的说明图。
图14A至图14C是用于说明扩大旋转输出的算出方法的变形例的说明图。
[符号的说明]
3:肢体
F1、F2、F3、F4:最大输出
FQ:最大输出分布
FS:旋转输出
Ff1、Ff2、Ff3、Fe1、Fe2、Fe3:功能性有效肌力
J1:第一关节(肩关节)
J2:第二关节(肘关节)
J3:肢前端(手腕关节部)
L1:第一杆
L2:第二杆
S:测定面
f1、e1:第一对抗一关节肌
f2、e2:第二对抗一关节肌
f3、e3:对抗二关节肌
具体实施方式
以下,针对用于评估人的右侧上肢的肌力特性的两个实施方式,参照附图对本发明的肌力特性评估方法进行说明。
《第一实施方式》
肌力特性评估方法基于众所周知的三对六肌模型。所谓三对六肌模型,是指将在上肢或下肢等包含两个关节(肩关节与肘关节、髋关节与膝关节)的肢体的二维的运动中,对肢体的前端(手腕关节部、脚腕关节部)处的输出作出贡献的肌加以模型化而成者。以下,首先在本发明中需要的范围内对三对六肌模型进行说明。
在三对六肌模型中,如图1所示,将被试验者1的上肢2或下肢等的肢体3作为二关节连杆机构6来模型化,所述二关节连杆机构6包括:第一杆L1,在基体Lo处具有由第一关节J1进行枢轴支撑(支撑)的基端;以及第二杆L2,经由第二关节J2而由第一杆L1的活动端进行枢轴支撑(支撑)。更具体而言,当将上肢加以模型化时,基体Lo对应于肩胛骨,第一关节J1对应于肩关节,第一杆L1对应于上臂骨,第二关节J2对应于肘关节,第二杆L2对应于桡骨及尺骨的至少一者。另外,第二杆L2的活动端J3对应于手腕关节部。以下,将第二杆L2的活动端J3记载为肢前端J3。
将对肢体3的在包含第一关节J1、第二关节J2、及肢前端J3的二维面内的运动作出贡献的肌加以模型化而成的三对六肌模型包含横跨第一关节J1的第一对抗一关节肌对f1、e1,横跨第二关节J2的第二对抗一关节肌对f2、e2,及横跨两关节J1、关节J2的对抗二关节肌对f3、e3。
第一对抗一关节肌对f1、e1包含使第一关节J1弯曲的肌f1、及使第一关节J1伸展的肌e1。第一对抗一关节肌对的肌f1、肌e1在一端附着在基体Lo上,在另一端附着在第一杆L1上,并以横跨第一关节J1的方式设置。第一对抗一关节肌f1例如对应于三角肌前部,第一对抗一关节肌e1例如对应于三角肌后部。
第二对抗一关节肌对f2、e2包含使第二关节J2弯曲的肌f2、及使第二关节J2伸展的肌e2。第二对抗一关节肌对的肌f2、肌e2在一端附着在第一杆L1上,在另一端附着在第二杆L2上,并以横跨第二关节J2的方式设置。第二对抗一关节肌f2例如对应于上臂肌,第二对抗一关节肌e2例如对应于上臂三头肌外侧头。
对抗二关节肌对f3、e3包含使第一关节J1及第二关节J2同时弯曲的肌f3、及使第一关节J1及第二关节J2同时伸展的肌e3。对抗二关节肌对f3、e3在一端附着在基体Lo上,在另一端附着在第二杆L2上,分别以横跨第一关节J1及第二关节J2的方式设置。对抗二关节肌f3例如对应于上臂二头肌,对抗二关节肌e3例如对应于上臂三头肌长头。
通过第一对抗一关节肌对f1、e1,第二对抗一关节肌对f2、e2,及对抗二关节肌对f3、e3的输出的组合来决定肢前端J3处的输出的大小及方向。若将第一对抗一关节肌f1朝肢前端J3输出的最大输出设为Ff1,将第一对抗一关节肌e1朝肢前端J3输出的最大输出设为Fe1,将第二对抗一关节肌f2朝肢前端J3输出的最大输出设为Ff2,将第二对抗一关节肌e2朝肢前端J3输出的最大输出设为Fe2,将对抗二关节肌f3朝肢前端J3输出的最大输出设为Ff3,将对抗二关节肌e3朝肢前端J3输出的最大输出设为Fe3,则通过所述三对六肌而在肢前端J3处获得的最大的输出的分布图(以下,最大输出分布)如图2所示,由与各肌的贡献对应的六边形ABCDEF来简易地表示。但是,各肌的最大输出(以下,功能性有效肌力)是各肌可发挥(输出)的最大的力,通过由第一杆L1及第二杆L2所划定的面内的矢量来表示。六边形ABCDEF的算出方法的详细情况众所周知,因此此处省略,但最好参照例如所述非专利文献1。
在六边形ABCDEF中,边AB、边DE、及第二杆L2相互平行,边CD、边FA、及第一杆L1相互平行。另外,边BC、边EF与将肢前端J3及第一关节J1连结的直线相互平行。图2的点A处的输出FA、点B处的输出FB、点C处的输出FC、点D处的输出FD、点E处的输出FE、及点F处的输出FF分别由以下的式(1)表示。各肌的功能性有效肌力Ff1、功能性有效肌力Ff2、功能性有效肌力Ff3、功能性有效肌力Fe1、功能性有效肌力Fe2、及功能性有效肌力Fe3可根据六边形ABCDEF,使用式(1)来算出。
[数学式1]
继而,参照图3对用于实施第一实施方式的肌力特性评估方法的测定装置10进行说明。测定装置10包括:落座部、与落座部的后部结合的靠背11、在一端与靠背11结合的第一连杆12、与第一连杆12的另一端结合的第二连杆13、以及运算装置14(参照图4)。
第一连杆12是呈大致水平,在一方向上延长的棒状的构件。第一连杆12在延伸方向的一端侧,以可将在上下方向上延长的轴线X作为中心进行转动的方式与靠背11结合。在第一连杆12中设置有使第一连杆12的延伸方向上的长度变化的第一致动器16、及控制第一致动器16的驱动的第一控制装置17。在第一连杆12与靠背11之间设置有测定第一连杆12的相对于靠背11的旋转角度的第一角度传感器18、及以使第一连杆12相对于靠背11不转动的方式进行锁定的众所周知的第一锁定机构19。
另外,第二连杆13也是呈大致水平,在一方向上延长的棒状的构件。第二连杆13在延伸方向的一端侧,以可将在上下方向上延长的轴线Y作为中心进行转动的方式与第一连杆12的延伸方向的另一端侧结合。在第二连杆13中设置有使第二连杆13的延伸方向上的长度变化的第二致动器26、及控制第二致动器26的驱动的第二控制装置27。在第一连杆12与第二连杆13之间设置有测定第二连杆13的相对于第一连杆12的旋转角度的第二角度传感器28、及以使第二连杆13相对于第一连杆12不转动的方式进行锁定的众所周知的第二锁定机构29。在第二连杆13中,用于固定被试验者1的前臂30的带子31(固定工具)在其延伸方向上空开间隔而设置有多个。
在第二连杆13的另一端侧,即活动端侧设置有力传感器32。力传感器32是检测施加至上表面的面内方向的力的众所周知的传感器,以其上表面与第二连杆13的上表面变成同一面、且呈大致水平的方式配置。作为力传感器32,最好是例如静电电容型的传感器。在本实施方式中,力传感器32如图3所示,将施加至力传感器32的上表面的力的矢量F分成x轴方向的力的成分Fx与y轴方向的力的成分Fy来输出,所述x轴方向的力的成分Fx与靠背11大致平行且朝向被试验者1的右侧,所述y轴方向的力的成分Fy与x轴垂直且朝向被试验者1的前方。由力传感器32所测定的力的矢量F对应于将力传感器32的上表面作为原点O,在大致水平的面内所定义的xy坐标上的一个点(Fx,Fy)。
如图4所示,运算装置14是包括中央运算处理装置(中央处理器(CentralProcessing Unit,CPU))等进行运算处理的运算处理部35,存储器及硬盘等保持信息的存储部36,显示器37A、扬声器37B等输出部37,以及输入部38的计算机。运算装置14在输入部38中,经由规定的电缆而与第一角度传感器18、第二角度传感器28、第一控制装置17、第二控制装置27及力传感器32连接。
当评估被试验者1的上肢2的肌力时,被试验者1落座在落座部上后,以沿着靠背11的方式配置自己的背,并通过带子等来将躯干固定在靠背11上。由此,被试验者的躯干不会移动,可更适当地进行肌力特性评估。其后,被试验者1沿着第一连杆12的上表面配置上臂40,并沿着第二连杆13的上表面配置前臂30。此时,被试验者1最好以肩关节(第一关节)J1对准轴线X,肘关节(第二关节)J2对准轴线Y,且手腕关节部(肢前端)J3接触力传感器32的上表面的方式,驱动第一致动器16及第二致动器26来调节第一连杆12及第二连杆13的长度。继而,被试验者1使用带子31,将前臂30固定在第二连杆13上,并利用各锁定机构19、锁定机构29以各连杆12、连杆13不转动的方式进行锁定。其后,运算装置14执行肌力评估处理。
在执行肌力评估处理的期间内,被试验者1的上臂骨(第一杆)L1、桡骨及尺骨(第二杆)L2沿着大致水平的测定面H(参照图8)来配置。另外,被试验者1的肩关节J1(第一关节)、及肘关节J2(第二关节)通过利用各锁定机构19、锁定机构29的锁定,及带子31,而分别变成以规定的角度得到保持的状态,被试验者1的姿势被保持成固定。另外,在执行肌力评估处理前,运算装置14最好通过从扬声器37B中发出的声音,指示被试验者1使手掌朝下。
在肌力评估处理时,运算装置14可在输入部38中接收来自第一角度传感器18的信号,并根据已接收的信号,算出被试验者1的第一关节J1(肩关节)的角度δ1(参照图3)。另外,运算装置14可在输入部38中接收来自第二角度传感器28的信号,并根据已接收的信号,算出被试验者1的第二关节J2(肘关节)的角度δ2(参照图3)。运算装置14可在输入部38中接收来自第一控制装置17的信号,并根据已接收的信号,算出被试验者1的上臂40,即第一杆L1的长度l1(参照图3)。运算装置14可在输入部38中接收来自第二控制装置27的信号,并根据已接收的信号,算出被试验者1的前臂30,即第二杆L2的长度l2(参照图3)。
继而,参照图5对在运算装置14中执行的肌力评估处理进行说明。
在肌力评估处理的最初的步骤ST1中,运算装置14为了使被试验者1朝四个方向发挥最大输出而进行指示,由此进行四个方向的最大输出的测定。四个方向的最大输出的测定可与专利文献1中所记载的四点测定法相同。具体而言,首先,运算装置14指示被试验者1在规定的测量时间内,对肢前端J3最大限度地发挥第二关节J2进行伸展的方向(以下,第一方向)的力。第一方向在由上臂40(第一杆L1)及前臂30(第二杆L2)所划定的面,即测定面H内进行定义,大概为被试验者1的前方向。对于被试验者1的指示最好通过朝显示器37A中的显示或来自扬声器37B的声音来进行。被试验者1对肢前端J3发挥的力被施加至力传感器32的上表面。运算装置14根据来自力传感器32的输出,提取在所述测量时间内施加至力传感器32的上表面的最大的力的矢量F1并进行存储。其次,指示被试验者1在规定的测量时间内,对肢前端J3最大限度地发挥第二关节J2进行弯曲的方向,即与第一方向相反的方向的力。运算装置14提取在所述测量时间内施加至力传感器32的上表面的最大的力的矢量F3并进行存储。
继而,运算装置14算出与测定面H平行、与F1和F3的差分(F1-F3)正交、且第一关节J1及第二关节J2一同进行伸展的方向的第二方向。进而,运算装置14指示被试验者1在规定的测量时间内,对肢前端J3最大限度地发挥第二方向的力。运算装置14根据来自力传感器32的输出,提取在所述测量时间内施加至力传感器32的上表面的最大的力的矢量F2并进行存储。继而,运算装置14指示被试验者1在规定的测量时间内,对肢前端J3最大限度地发挥第二方向的相反方向的力。运算装置14根据来自力传感器32的输出,提取在所述测量时间内施加至力传感器32的上表面的最大的力的矢量F4并进行存储,从而完成步骤ST1。如图7所示,F1、F2、F3及F4这四个力的矢量分别对应于xy坐标中的四个点。
若步骤ST1完成,则运算装置14执行步骤ST2。在步骤ST2中,运算装置14对测定面H内的肢前端J3的朝所有方向的旋转输出S进行测定。更具体而言,运算装置14指示被试验者1花费规定的测量时间(例如5秒~10秒),从肢前端J3起沿着力传感器32的上表面,即测定面H内,一边改变圆周方向,即360度方向一边施加力。在本实施方式中,运算装置14指示被试验者1一边在俯视下朝右转地改变方向(图8的箭头的方向),一边施加力。此时,运算装置14不需要指示被试验者1对力传感器32的上表面施加最大可能的力。运算装置14根据来自力传感器32的输出,取得在所述测量时间内在各规定的时机施加至力传感器32的上表面的力的矢量。进而,运算装置14将已在测量时间内取得的力的矢量的群作为旋转输出S来存储,从而完成步骤ST2。旋转输出S对应于在xy坐标中大概配置成环状的点的群(参照图8)。
若步骤ST2完成,则运算装置14执行步骤ST3。在步骤ST3中,运算装置14针对最大输出F1、最大输出F2、最大输出F3、及最大输出F4的各个点,分别算出将原点O作为基点,穿过各点而朝外侧延长的半直线OF1、半直线OF2、半直线OF3及半直线OF4。继而,运算装置14针对最大输出F1、最大输出F2、最大输出F3、及最大输出F4的各个点,从旋转输出S中提取离对应的半直线最近的点。其后,运算装置14算出所提取的点和原点O的距离与对应的最大输出的大小的比α1、比α2、比α3、及比α4。例如,当针对最大输出F1,离半直线OF1最近的点为F1'时,α1由α1=︱F1︱/︱F1'︱表示。但是,︱x︱表示与原点O的距离(即,力的矢量的大小)。
继而,针对最大输出F1、最大输出F2、最大输出F3、及最大输出F4的各个,算出相对于x轴的角度θ1、角度θ2、角度θ3、及角度θ4。针对旋转输出S的各点FS,算出将此点和原点O连结的直线与x轴形成的角度θ,根据下式(2),算出针对旋转输出S中所包含的力的矢量FS的各个的扩大率k。
[数学式2]
扩大率k在图9A中所示的由半直线OF1及半直线OF2包夹的区域Ⅰ、由半直线OF2及半直线OF3包夹的区域Ⅱ、由半直线OF3及半直线OF4包夹的区域Ⅲ、以及由半直线OF4及半直线OF1包夹的区域Ⅳ的各个中,由式(2)中所示的角度θ的一次函数表示。另外,在图9B中表示k与θ的关系。扩大率k相当于在各区域Ⅰ、区域Ⅱ、区域Ⅲ、及区域Ⅳ内,使用边界处的扩大率α1、扩大率α2、扩大率α3、及扩大率α4,对相对于x轴的角度θ进行线性内插而成者。
继而,运算装置14将旋转输出S中所包含的力的矢量的各个与对应的扩大率k相乘,由此对旋转输出S进行扩大修正,而算出扩大旋转输出P(参照图9A)。运算装置14存储已算出的扩大旋转输出P,从而完成步骤ST3。
若步骤ST3完成,则运算装置14执行步骤ST4。运算装置14在步骤ST4中,根据扩大旋转输出P来制作对应于最大输出分布Q的六边形。更具体而言,运算装置14进行根据扩大旋转输出P来算出构成六边形的六条边的近似直线的近似处理。以下,参照图6对近似处理的详细情况进行说明。
在近似处理的最初的步骤ST11中,运算装置14首先根据第一角度传感器18的输出来算出第一关节J1(肩关节)的角度δ1,根据第二角度传感器28的输出来算出第二关节J2(肘关节)的角度δ2。其次,运算装置14根据第一控制装置17的输出来算出前臂30(第一杆L1)的长度l1,根据第二控制装置27的输出来算出上臂40(第二杆L2)的长度l2。其后,运算装置14根据δ1、δ2、l1及l2,算出与应导出的近似直线对应的边的理论上的倾斜度。与应导出的近似直线对应的边的倾斜度如图2所示,最好利用边AB与第二杆L2平行,边CD与第一杆L1平行,边BC与将肢前端J3和第一关节J1连结的直线平行来算出。在图10A中,作为例子,图示有具有针对边AF所算出的理论上的倾斜度、且穿过原点O的直线50A。
若步骤ST11完成,则运算装置14执行步骤ST12。在步骤ST12中,运算装置14首先求出与具有步骤ST11中所算出的倾斜度的直线50A正交、且穿过原点O的直线50B(图10A)。其次,从扩大旋转输出P中所包含的各点朝所求出的直线50B画垂线,并求出其交点。从所求出的交点中,提取离原点O最远、且位于与应导出的近似直线对应的边(边AB)之侧的点作为最大点51(图10B)。运算装置14存储所提取的最大点51,从而完成步骤ST12。
若步骤ST12完成,则运算装置14执行步骤ST13。在步骤ST13中,运算装置14算出穿过最大点51、且具有步骤ST11中所算出的理论上的倾斜度的第一假想线52,及与第一假想线52平行、且在与第一假想线52正交的方向上以规定的值(例如,50N)位于原点O之侧的第二假想线53(图10C)。继而,运算装置14从扩大旋转输出P中,提取位于第一假想线52与第二假想线53之间的点作为拟合用的点列R,并进行存储,从而完成步骤ST13。
若步骤ST13完成,则运算装置14执行步骤ST14。在步骤ST14中,运算装置14利用直线对拟合用的点列R进行拟合,由此算出近似直线55(图10D),从而结束近似处理。
运算装置14对构成六边形的六条边分别进行近似处理,由此算出六条近似直线55~近似直线60。由此,如图11所示,运算装置14取得六边形的最大输出分布Q(步骤ST4)。取得最大输出分布Q后,运算装置14在步骤ST5中,根据最大输出分布Q,基于式(1)来算出各肌的功能性有效肌力Ff1、功能性有效肌力Ff2、功能性有效肌力Ff3、功能性有效肌力Fe1、功能性有效肌力Fe2、及功能性有效肌力Fe3。另外,运算装置14也可以通过除六边形ABCDEF、及式(1)以外,在对抗的两个肌力的大小的比率,例如︱Ff1︱/(︱Ff1︱+︱Fe1︱)等中设定适宜的数值来算出各肌的功能性有效肌力Ff1、功能性有效肌力Ff2、功能性有效肌力Ff3、功能性有效肌力Fe1、功能性有效肌力Fe2、及功能性有效肌力Fe3。继而,运算装置14将已算出的各肌的功能性有效肌力的大小、︱Ff1︱、︱Ff2︱、︱Ff3︱、︱Fe1︱、︱Fe2︱、及︱Fe3︱显示在显示器37A中,从而结束肌力评估处理。
继而,对如所述般构成的肌力特性评估方法的效果进行说明。针对同一个被试验者1,将根据四个最大输出F1、最大输出F2、最大输出F3及最大输出F4来算出各肌的功能性有效肌力的四点测定法与本发明的肌力特性评估方法分别各进行五次,在各次中算出各肌的功能性有效肌力的大小。在表1中表示通过四点测定法所算出的各次的各肌的功能性有效肌力的大小、及通过五次的测定所获得的各肌的功能性有效肌力的大小的标准偏差。在表2中表示通过本发明的肌力特性评估方法所算出的各次的各肌的功能性有效肌力的大小、通过五次的测定所获得的各肌的功能性有效肌力的大小的标准偏差。
[表1]
〔N〕 |
第一次 |
第二次 |
第三次 |
第四次 |
第五次 |
标准偏差 |
e<sub>1</sub> |
158.666 |
162.1456 |
113.7092 |
139.5818 |
174.1524 |
23.61623 |
e<sub>2</sub> |
165.9481 |
145.3586 |
35.3795 |
124.1087 |
106.3884 |
50.03237 |
e<sub>3</sub> |
78.2154 |
68.7963 |
132.5901 |
74.1489 |
75.5137 |
26.35103 |
f<sub>1</sub> |
231.2595 |
233.1684 |
180.7295 |
230.9553 |
250.8183 |
26.30155 |
f<sub>2</sub> |
170.3982 |
136.8986 |
140.8396 |
115.5387 |
105.0684 |
25.28612 |
f<sub>3</sub> |
78.2154 |
68.7963 |
132.5901 |
74.1489 |
75.5137 |
26.35103 |
[表2]
〔N〕 |
第一次 |
第二次 |
第三次 |
第四次 |
第五次 |
标准偏差 |
e<sub>1</sub> |
134.1088 |
103.0438 |
123.2796 |
124.4134 |
137.5468 |
13.52776 |
e<sub>2</sub> |
158.5452 |
221.3646 |
170.0726 |
133.4503 |
184.7406 |
32.62151 |
e<sub>3</sub> |
85.2037 |
117.132 |
113.9932 |
78.4377 |
81.6816 |
18.69361 |
f<sub>1</sub> |
257.5686 |
169.367 |
172.3587 |
229.6782 |
223.3397 |
38.38877 |
f<sub>2</sub> |
201.8842 |
145.9553 |
101.6415 |
140.8392 |
150.271 |
35.75319 |
f<sub>3</sub> |
85.2037 |
117.132 |
113.9932 |
78.4377 |
81.6816 |
18.69361 |
如表1及表2所示,通过本实施方式的肌力特性评估方法来求出的情况下的标准偏差在除f1及f2以外的四个肌中,比通过四点测定法来求出的情况下的标准偏差小。另外,若根据表1,算出通过四点测定法来求出的情况下的标准偏差的平均值,则其平均值变成29.65。另一方面,若根据表2,算出通过本实施方式的肌力特性评估方法来求出的情况下的标准偏差的平均值,则其平均值变成26.28。因此,可确认与通过四点测定法来求出的情况相比,可抑制通过本实施方式的肌力特性评估方法来求出的情况下的测定结果的偏差。如此,在本发明的肌力评估方法中,通过在最大输出F1~最大输出F4中加入旋转输出S,与四点测定法相比,可提高最大输出分布Q的再现性或可靠性。
进而,在本实施方式中,在步骤ST1中,针对两个以上的四个不同的方向分别测定最大输出F1~最大输出F4,在步骤ST3中,对照对应于不同的方向的最大输出F1~最大输出F4,针对旋转输出S的各点设定依存于其方向的扩大率k。对应于所述扩大率k对旋转输出S进行扩大修正,而算出扩大旋转输出P。即,以旋转输出S接近经测定的多个最大输出F1~最大输出F4的方式进行扩大变形,因此所取得的扩大旋转输出P接近实际的最大输出分布。由此,可提高根据扩大旋转输出P所获得的最大输出分布Q的再现性或可靠性。
在本实施方式中,根据最大输出分布Q来算出肌群模型的功能性有效肌力Ff1、功能性有效肌力Ff2、功能性有效肌力Ff3、功能性有效肌力Fe1、功能性有效肌力Fe2、及功能性有效肌力Fe3,即作为各肌的贡献量的最大输出。由此,可构筑接近被试验者1的肌力特性的肌群模型。由此,例如在康复中容易确定应增强的肌。另外,通过对多个运动选手实施本发明,可进行基于各选手的肌群模型的肌力评估。由此,可实施基于所述评估的训练。
《第二实施方式》
继而,对第二实施方式的肌力特性评估方法进行说明。第二实施方式的肌力特性评估方法通过具有与第一实施方式相同的结构的测定装置来执行,测定装置执行的肌力评估处理除步骤ST3以外与第一实施方式相同。因此,以下对步骤ST3的详细情况进行说明,而省略其他说明。
在步骤ST3中,运算装置14与第一实施方式同样地算出α1、α2、α3、及α4。其次,运算装置14针对旋转输出S中所包含的力的矢量FS的各个,进行规定的线性变换处理来变换成FP,并将FP的集合作为扩大旋转输出P而输出。以下,参照图12对线性变换处理的详细情况进行说明。
运算装置14在线性变换处理的最初的步骤ST21中,辨别FS属于图9A及图9B中所示的区域Ⅰ~区域Ⅳ中的哪个区域。以下,将FS所属的区域记载为区域r来进行说明。
其次,运算装置14在步骤ST22中,导出决定区域r的边界的力的矢量Fi及矢量Fj。更具体而言,决定区域Ⅰ的边界的力的矢量为F1及F2,决定区域Ⅱ的边界的力的矢量为F2及F3,决定区域Ⅲ的边界的力的矢量为F3及F4,决定区域IV的边界的力的矢量为F4及F1。其后,运算装置14使用经提取的力的矢量Fi的x成分(Fix)与y成分(Fiy)、及Fj的x成分(Fjx)与y成分(Fjy),算出以下的变换矩阵T。
[数学式3]
变换矩阵T是将在沿着矢量Fi方向的单位矢量ei与沿着矢量Fj的方向的单位矢量ej作为基准矢量的坐标系上表示的力的矢量变换成xy坐标系上的力的矢量的矩阵。变换矩阵的第一列是利用xy坐标系来表示ei者,变换矩阵的第二列是利用xy坐标系来表示ej者。另一方面,变换矩阵T的逆矩阵T-1变成将xy坐标系上的力的矢量变换成将ei与ej作为基准矢量的坐标系上的力的矢量的矩阵。
继而,运算装置14在步骤ST23中,使用对应于Fi及Fj的扩大率αi及扩大率αj,算出以下的扩大矩阵A。
[数学式4]
继而,运算装置14在步骤ST24中,使用以下的式(5)将FS变换成FP,从而结束线性变换处理。
[数学式5]
Fp=TAT-1Fs L (5)
力的矢量FS由ei与ej的线性组合(linear combination)表示(参照图13)。更具体而言,FS由使ei乘以规定的系数ci所得的矢量与使ej乘以规定的系数cj所得的矢量的和表示。通过所述变换式所获得的FP如图13所示,对应于通过累计成与所述系数分别对应的扩大率αi及扩大率αj所获得的矢量。即,通过所述变换式所获得的FP由使ei乘以αici所得的矢量与使ej乘以αjcj所得的矢量的和表示。
通过以上所述而结束具体的实施方式的说明,但本发明并不限定于所述实施方式,可广泛地实施变形。在所述实施方式中,肌力评估处理(肌力特性评估方法)以包含对照最大输出F1、最大输出F2、最大输出F3、及最大输出F4对旋转输出S进行扩大修正,而算出扩大旋转输出P的步骤ST3,及根据扩大旋转输出P,制作与肌群模型的各肌的贡献对应的六边形的最大输出分布Q的步骤ST4的方式构成,但并不限定于所述形态。肌力评估处理只要包含根据最大输出F1、最大输出F2、最大输出F3、及最大输出F4与旋转输出S,制作六边形的最大输出分布Q的步骤即可,例如,肌力评估处理也能够以包含根据旋转输出S来算出六边形的输出分布的步骤,及根据最大输出F1、最大输出F2、最大输出F3、及最大输出F4对所算出的六边形的输出分布进行扩大修正,由此算出六边形的最大输出分布Q的步骤的方式构成。
运算装置14在步骤ST1中,进行了四个方向的最大输出的测定,但也可以进行至少一个方向的最大输出的测定。另外,运算装置14也能够以在步骤ST3中,算出不依存于方向的一个扩大率r的方式构成。
例如,运算装置14在步骤ST3中,从对应于最大输出的点中提取离原点O最远的点A,并存储与原点O的距离LA(图14A)。其次,从旋转输出S中提取离所提取的点A最近的点B,并存储点B与原点O距离LB(图14B)。继而,运算装置14将LA/LB作为扩大率r来存储。其后,运算装置14也能够以使旋转输出S中所包含的力的矢量全部乘以扩大率r,由此进行扩大修正,而算出扩大旋转输出P的方式构成(图14C)。通过如此构成,可容易地算出扩大率r。
在此种结构中,通过最大输出的测定来取得最大输出分布的大小,通过旋转输出的测定来取得最大输出分布的大致形状。因此,通过个别地取得大小及大致形状,可减少被试验者1必须发挥最大输出的次数。由此,即便在因由重复最大输出所产生的疲劳,而导致被试验者1可发挥的最大输出容易下降的情况下,也可以再现性良好地取得最大输出分布。
另外,运算装置14也可以在步骤ST3中,根据旋转输出S,利用贝塞尔曲线(beziercurve)等来算出环状的近似曲线,并以通过将已算出的近似曲线扩大所获得的扩大近似曲线与最大输出的各点的距离变成最小的方式算出一个扩大率r。
在所述实施方式中,将肌力特性评估方法用于评估被试验者1的右侧的上肢2的肌力的特性,但并不限定于被试验者1的右侧的上肢2,也可以是被试验者1的左侧的上肢2、或被试验者1的左右任一个下肢。另外,在所述实施方式中,以呈大致水平的方式设定测定面,但并不限定于所述形态,例如,也能够以呈大致垂直的方式设定测定面。另外,肌力评估测定方法也可以用于评估动物,例如马、牛、狗等动物的肌力。