JP2011251167A - 体動信号についての情報処理方法、体動信号についての情報処理システム、体動信号についての情報処理装置、プログラムを記録した記録媒体およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】体動信号検出部を有する体動信号検出装置を携帯することにより得られた体動信号情報について、情報処理装置において以下の(1)〜(3)の工程を含む情報処理を行い、前記情報処理にて得られた結果を抽出する。(1)前記体動信号情報についてパターンマッチング処理を施して、前記リズム運動に関するリズム周期候補としてのリズム周期候補波を抽出する周期候補抽出工程;(2)前記体動信号情報について−1回以上積分を行って運動軌道を取得し、前記運動軌道についての粗視化を行って補助波を作成する補助波作成工程;(3)上記の周期候補抽出工程で抽出されたリズム周期候補波と、上記の補助波作成工程で得られた補助波とを重ね合わせ、前記補助波内でピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択する周期選択工程。
【選択図】図6
Description
1.被験者が少なくとも人の体の繰り返しリズム運動を非侵襲的かつ連続的に計測する体動信号検出部を有する体動信号検出装置を携帯することにより得られた体動信号情報について、情報処理装置において以下の(1)〜(3)の工程を含む情報処理を行い、前記情報処理にて得られた結果を抽出することを特徴とする、体動信号についての情報処理方法。
(1)前記体動信号情報についてパターンマッチング処理を施して、前記リズム運動に関するリズム周期候補としてのリズム周期候補波を抽出する周期候補抽出工程;
(2)前記体動信号情報について−1回以上積分を行って運動軌道を取得し、前記運動軌道についての粗視化を行って補助波を作成する補助波作成工程;
(3)前記周期候補抽出工程で抽出されたリズム周期候補波と、前記補助波作成工程で得られた補助波とを重ね合わせ、前記補助波内でピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択する周期選択工程。
2.前記周期選択工程は、前記補助波内で最大のピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択することを特徴とする前項1記載の体動信号についての情報処理方法。
3.前記体動信号情報が、前記体動信号検出部としての3軸の加速度センサーで得られた体の動きの加速度信号情報であることを特徴とする前項1または前項2に記載の体動信号についての情報処理方法。
4.前記情報処理装置が前記体動信号検出装置とは別に設けられて、
前記体動信号検出装置が、前記体動信号検出装置に対し着脱自在に設けられて前記体動信号情報を記録する情報収集部を有するとともに、
前記情報処理装置が、前記情報収集部に記録された前記体動信号情報を取り込む情報取込部を有し、
前記体動信号検出装置から取り外されて前記体動信号情報を記録した前記情報収集部からの前記体動信号情報を前記情報処理装置の前記情報取込部を通じて、前記情報収集部に記録された前記体動信号情報を取り込むことを特徴とする前項1〜3のいずれか1項に記載の体動信号についての情報処理方法。
5.前記情報処理装置が前記体動信号検出装置とは別に設けられて、
前記体動信号検出装置が、前記体動信号情報を記録する情報収集部を有するとともに、
前記情報処理装置が、前記情報収集部に記録された前記体動信号情報を通信手段を介して取り込む情報取込部を有し、
前記体動信号情報が、一旦前記情報収集部に蓄積された後、前記通信手段を介して前記情報処理装置の前記情報取込部へ伝送されることを特徴とする前項1〜3のいずれか1項に記載の体動信号についての情報処理方法。
6.前記情報処理装置が前記体動信号検出装置とは別に設けられて、
前記情報処理装置により抽出された結果が、前記体動信号検出装置を介して前記被験者に伝達されることを特徴とする前項1〜5のいずれか1項に記載の体動信号についての情報処理方法。
7.前記繰り返しリズム運動が、歩行であることを特徴とする前項1〜6のいずれか1項に記載の体動信号についての情報処理方法。
8.前記情報処理装置により抽出された結果からパーキンソン病の重症度を評価することを特徴とする前項1〜7のいずれか1項に記載の体動信号についての情報処理方法。
9.被験者が携帯することにより、少なくとも人の体の繰り返しリズム運動を非侵襲的かつ連続的に計測する体動信号検出部で体動信号情報を検出する体動信号検出装置と、
前記体動信号検出装置で得られた前記体動信号情報について、情報処理を行い、前記情報処理にて得られた結果を抽出する情報処理装置とをそなえ、
前記情報処理装置が、
前記体動信号情報についてパターンマッチング処理を施して、前記リズム運動に関するリズム周期候補としてのリズム周期候補波を抽出する周期候補抽出部と、
前記体動信号情報について−1回以上積分を行って運動軌道を取得し、前記運動軌道についての粗視化を行って補助波を作成する補助波作成部と、
前記周期候補抽出部で抽出されたリズム周期候補波と、前記補助波作成部で得られた補助波とを重ね合わせ、前記補助波内でピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択する周期選択部とを有することを特徴とする、体動信号についての情報処理システム。
10.前記周期選択部は、前記補助波内で最大のピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択することを特徴とする前項9記載の体動信号についての情報処理システム。
11.前記情報処理装置が前記体動信号検出装置とは別に設けられて、
前記体動信号検出装置が、前記体動信号検出装置に対し着脱自在に設けられて前記体動信号情報を記録する情報収集部を有するとともに、
前記情報処理装置が、前記体動信号検出装置から取り外されて前記体動信号情報を記録した前記情報収集部からの前記体動信号情報を情報処理のために取り込む情報取込部を有していることを特徴とする前項9または前項10に記載の体動信号についての情報処理システム。
12.前記体動信号検出装置と前記情報処理装置とが通信手段を介して接続されて、
前記体動信号検出装置が、前記体動信号情報を記録する情報収集部を有するとともに、
前記情報処理装置が、前記通信手段を介して伝送されてきた、前記情報収集部に蓄積された前記体動信号情報を取り込む情報取込部を有していることを特徴とする前項9または前項10に記載の体動信号についての情報処理システム。
13.前記体動信号検出装置が前記情報処理装置とは別に設けられて、
前記体動信号検出装置が、前記情報処理装置により抽出された結果を、前記被験者に伝達する伝達部を有していることを特徴とする前項9〜12のいずれか1項に記載の体動信号についての情報処理システム。
14.前記体動信号検出装置が前記情報処理装置と一体に設けられて、前記被験者が携帯可能に構成されていることを特徴とする前項9または前項10記載の体動信号についての情報処理システム。
15.前記情報処理装置により抽出された結果を、出力する出力部が設けられたことを特徴とする前項9〜14のいずれか1項に記載の体動信号についての情報処理システム。
16.前記情報処理装置により抽出された結果からパーキンソン病の重症度を評価する評価装置を有することを特徴とする前項9〜15のいずれか1項に記載の体動信号についての情報処理システム。
17.被験者が少なくとも人の体の繰り返しリズム運動を非侵襲的かつ連続的に計測する体動信号検出部を有する体動信号検出装置を携帯することにより得られた体動信号情報について、情報処理を行い、前記情報処理にて得られた結果を抽出する情報処理装置であって、
前記体動信号情報についてパターンマッチング処理を施して、前記リズム運動に関するリズム周期候補としてのリズム周期候補波を抽出する周期候補抽出部と、
前記体動信号情報について−1回以上積分を行って運動軌道を取得し、前記運動軌道についての粗視化を行って補助波を作成する補助波作成部と、
上記の周期候補抽出部で抽出されたリズム周期候補波と、上記の補助波作成部で得られた補助波とを重ね合わせ、前記補助波内でピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択する周期選択部とを有することを特徴とする、体動信号についての情報処理装置。
18.前記周期選択部は、前記補助波内で最大のピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択することを特徴とする前項17記載の情報処理装置。
19.前記情報処理装置により抽出された結果からパーキンソン病の重症度を評価する評価装置が、前記情報処理装置に付設されたことを特徴とする前項17または前項18に記載の情報処理装置。
20.前項17記載の情報処理装置にて得られた結果を表示する表示部をそなえたことを特徴とする表示装置。
21.前項17記載の情報処理装置にて得られた結果を表示部に表示する表示工程を含むことを特徴とする表示方法。
22.被験者が少なくとも人の体の繰り返しリズム運動を非侵襲的かつ連続的に計測する体動信号検出部を有する体動信号検出装置を携帯することにより得られた体動信号情報について、情報処理装置において所要の処理工程を含む情報処理を行い、前記情報処理にて得られた結果を抽出する、体動信号についての情報処理方法に使用されるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
前記体動信号情報についてパターンマッチング処理を施して、前記リズム運動に関するリズム周期候補としてのリズム周期候補波を抽出する周期候補抽出工程と、
前記体動信号情報について−1回以上積分を行って運動軌道を取得し、前記運動軌道についての粗視化を行って補助波を作成する補助波作成工程と、
上記の周期候補抽出工程で抽出されたリズム周期候補波と、上記の補助波作成工程で得られた補助波とを重ね合わせ、前記補助波内でピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択する周期選択工程とを実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
23.前記周期選択工程は、前記補助波内で最大のピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択するように前記コンピュータを実行させることを特徴とする前項22記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
24.被験者が少なくとも人の体の繰り返しリズム運動を非侵襲的かつ連続的に計測する体動信号検出部を有する体動信号検出装置を携帯することにより得られた体動信号情報について、情報処理装置において所要の処理工程を含む情報処理を行い、前記情報処理にて得られた結果を抽出する、体動信号についての情報処理方法に使用されるプログラムあって、
コンピュータに、
前記体動信号情報についてパターンマッチング処理を施して、前記リズム運動に関するリズム周期候補としてのリズム周期候補波を抽出する周期候補抽出工程と、
前記体動信号情報について−1回以上積分を行って運動軌道を取得し、前記運動軌道についての粗視化を行って補助波を作成する補助波作成工程と、
上記の周期候補抽出工程で抽出されたリズム周期候補波と、上記の補助波作成工程で得られた補助波とを重ね合わせ、前記補助波内でピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択する周期選択工程とを実行させるためのプログラム。
25.前記周期選択工程は、前記補助波内で最大のピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択するように前記コンピュータを実行させることを特徴とする前項24記載のプログラム。
26.前項1の体動信号についての情報処理方法に用いられることを特徴とする、体動信号検出装置。
27.前項1の体動信号についての情報処理方法に用いられる体動信号を取得することを特徴とする、体動信号の検出方法。
28.前項1の体動信号についての情報処理方法により得られた結果を出力するために用いられることを特徴とする、出力装置。
29.前項1の体動信号についての情報処理方法により得られた結果を出力することを特徴とする、出力方法。
30.被験者が少なくとも人の体の繰り返しリズム運動を非侵襲的かつ連続的に計測する体動信号検出部を有する体動信号検出装置を携帯することにより得られた体動信号情報について、情報処理装置において以下の(1)〜(3)の工程を含む情報処理を行い、前記情報処理にて得られた結果を抽出することを特徴とする、疾病の診断方法。
(1)前記体動信号情報についてパターンマッチング処理を施して、前記リズム運動に関するリズム周期候補としてのリズム周期候補波を抽出する周期候補抽出工程;
(2)前記体動信号情報について−1回以上積分を行って運動軌道を取得し、前記運動軌道についての粗視化を行って補助波を作成する補助波作成工程;
(3)上記の周期候補抽出工程で抽出されたリズム周期候補波と、上記の補助波作成工程で得られた補助波とを重ね合わせ、前記補助波内でピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択する周期選択工程。
31.前記疾病が、パーキンソン病、脳卒中、脊髄損傷、脳性麻痺、脊髄形成異常症、筋ジストロフィー、変形性関節症、関節リウマチ、多発性硬化症、アルコール中毒、認知症および水頭症のいずれか1であることを特徴とする、前項30に記載の診断方法。
32.前記疾病が、パーキンソン病であり、
前記情報処理装置により抽出された結果からパーキンソン病の重症度を評価することを特徴とする前項30に記載の診断方法。
33.被験者が携帯することにより、少なくとも人の体の繰り返しリズム運動を非侵襲的かつ連続的に計測する体動信号検出部で体動信号情報を検出する体動信号検出装置と、
前記体動信号検出装置で得られた前記体動信号情報について、情報処理を行い、前記情報処理にて得られた結果を抽出する情報処理装置とをそなえ、
前記情報処理装置が、
前記体動信号情報についてパターンマッチング処理を施して、前記リズム運動に関するリズム周期候補としてのリズム周期候補波を抽出する周期候補抽出部と、
前記体動信号情報について−1回以上積分を行って運動軌道を取得し、前記運動軌道についての粗視化を行って補助波を作成する補助波作成部と、
前記周期候補抽出部で抽出されたリズム周期候補波と、前記補助波作成部で得られた補助波とを重ね合わせ、前記補助波内でピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択する周期選択部とを有することを特徴とする、疾病の診断システム。
34.前記疾病が、パーキンソン病、脳卒中、脊髄損傷、脳性麻痺、脊髄形成異常症、筋ジストロフィー、変形性関節症、関節リウマチ、多発性硬化症、アルコール中毒、認知症および水頭症のいずれか1であることを特徴とする、前項33に記載の診断システム。
35.前記疾病が、パーキンソン病であり、
前記情報処理装置により抽出された結果からパーキンソン病の重症度を評価する評価装置を有することを特徴とする前項33に記載の診断システム。
36.被験者が少なくとも人の体の繰り返しリズム運動を非侵襲的かつ連続的に計測する体動信号検出部を有する体動信号検出装置を携帯することにより得られた体動信号情報について、情報処理を行い、前記情報処理にて得られた結果を抽出する疾病の診断装置であって、
前記体動信号情報についてパターンマッチング処理を施して、前記リズム運動に関するリズム周期候補としてのリズム周期候補波を抽出する周期候補抽出部と、
前記体動信号情報について−1回以上積分を行って運動軌道を取得し、前記運動軌道についての粗視化を行って補助波を作成する補助波作成部と、
上記の周期候補抽出工部で抽出されたリズム周期候補波と、上記の補助波作成部で得られた補助波とを重ね合わせ、前記補助波内でピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択する周期選択部とを有することを特徴とする、疾病の診断装置。
(1)前記体動信号情報についてパターンマッチング処理を施して、前記リズム運動に関するリズム周期候補としてのリズム周期候補波を抽出する周期候補抽出工程、
(2)前記体動信号情報について−1回以上積分を行って運動軌道を取得し、前記運動軌道についての粗視化を行って補助波を作成する補助波作成工程、
(3)上記の周期候補抽出工程で抽出されたリズム周期候補波と、上記の補助波作成工程で得られた補助波とを重ね合わせ、前記補助波内でピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択する周期選択工程
を含む情報処理を行い、得られた結果を抽出することを特徴とする方法である。
(1)データのうち、正の値を持つデータの平均値をP、負の値を持つデータの平均値をMとしたとき、異方性=(P+M)/(P−M),
(2)データのうち、正の値を持つデータの数をP、負の値を持つデータの数をMとしたとき、異方性=(M−P)/(P+M)。
ここで、A0=0.6秒は、得られたスケールB(すなわち平均歩行周期)1.27秒の半分以下なので、A0の設定は妥当と判断した。A0がスケールBの半分の場合にA0の設定が妥当と判断するのは以下の理由のためである。例えばA0が歩行周期と同程度とすると、そのような時定数を用いて前述のローパスフィルタ処理を行なうと、フィルタ処理後の波形の値はほとんどゼロになってしまいローパスフィルタ処理を行なう意味がなく、そのため、A(≦A0)は平均歩行周期より小さくする必要がある。また、計算の効率からA0はなるべく小さく設定したい。さらに、Aが歩行周期の半分程度だと、フィルタ処理により、後述するように上下方向や前後方向の運動に起因する高周波の成分(左右方向の周期の半分の周期の成分)が消えるので、左右方向の周期(=歩行周期)を正確に取り出すことができる。従ってA0を平均歩行周期の半分程度に設定し、A0以下の値であるAにてフィルタ処理を行うのが好ましいのである。
歩行に関与する神経系、筋肉および骨格などに疾患または障害があると、歩行に異常をきたすため、歩行障害の様子から、歩行障害の原因の特定または疾患の診断・評価が可能となる。言い換えれば、歩行のリズム周期から、歩行障害の原因の特定または疾患の診断・評価が可能となる。
携帯型の加速度計測装置(8×6×2cm)により安定な自立歩行が可能なパーキンソン病患者の体の動きを測定した。計測装置としては、3軸の加速度センサー(測定範囲±5G)を体動信号検出部11として搭載しているものを用いた。加速度波形は計測装置本体にミニSDカード(情報収集部)を装着して記録した。これをシークレットベルトに入れて被験者の腰部に装着し、サンプリング周波数100Hzで計測した。
実施例1で得られたリズム周期候補について従来よく用いられているような閾値を用いた判別法を適用してリズム周期選択を行った(図18)。図18(A)は、加速度の絶対値のプロットであり、図18(B)は、抽出されたリズム周期候補と閾値である。
実施例1と同様の手順で安定な自立歩行が可能なパーキンソン病患者の体の動きを測定した(図19)。幅500msecの基準波[図19(A)および図20(A)中、中心位置を○印で示す]を選定して、自己相関法によりリズム周期候補を抽出した[図19(B)]。続いて、図19(B)に示すように、補助波を作成し、補助波で囲まれた部分から最大の自己相関係数を持つピーク位置を持つリズム周期を真のリズム周期として選んだ[図19(A)内の*印]。
実施例2で抽出された各リズム周期候補を中心とする幅500msecの波を取り出し、自己相関法によりお互いの相関係数を計算した。このようにして全てのリズム周期候補中のピーク同士の類似度(統計学的な言葉では距離)が得られる。その値を基にしてK−means法(Seber,G.A.F.Multivariate Observations.Hoboken,NJ:John Wiley&Sons,Inc.,1984)でクラスタリング解析を行った(図20)。これにより選定されたピークを図20(B)に示す。図20(B)よりリズム周期が正しく得られていないことがわかった。
実施例1と同様の手順ですくみ足を示すパーキンソン病患者の1日の体の動きを測定した。加速度信号から1秒ごとにスケールを求め、このスケールに基づいてリズム周期候補の抽出と補助波の作成を行い、両者の情報から歩行によるピーク位置を決定した。隣り合うピーク位置の間隔から一歩ごとの歩行リズム周期を算出した。こうして得られた歩行周期について5分間隔で平均値を求めた。また、歩行している際の加速度の絶対値の平均を同じく5分間隔で求めた。加速度の絶対値は人の活動量の良い指標となる。
計測装置をナップザックに入れ、右肩にかけて歩いた際の加速度を100Hzで計測した(図22)。絶対値加速度波形[図22(A)]および自己相関係数[図22(B)]からはもはやどれが同じ足に起因する歩行であるかを見分けることができない。
計測装置を腹部中央に装着し、右足から踏み出して11歩歩いたときの加速度を100Hzで計測した。左右方向の加速度信号を−1回積分(すなわち微分)した波形を運動軌道とし、異方性評価に基づく補助波を作成して歩行ピークを決定した(図23)。
11 体動信号検出部
12 情報収集部
13 情報処理部
20 入力装置
22 中央演算装置
24 記憶装置
26 出力装置
30 入力装置
31 中央演算装置
32 記憶装置
33 出力装置
311 周期候補抽出部
312 補助波作成部
313 周期選択部
314 評価部
Claims (23)
- 被験者が少なくとも人の体の繰り返しリズム運動を非侵襲的かつ連続的に計測する体動信号検出部を有する体動信号検出装置を携帯することにより得られた体動信号情報について、情報処理装置において以下の(1)〜(3)の工程を含む情報処理を行い、前記情報処理にて得られた結果を抽出することを特徴とする、体動信号についての情報処理方法。
(1)前記体動信号情報についてパターンマッチング処理を施して、前記リズム運動に関するリズム周期候補としてのリズム周期候補波を抽出する周期候補抽出工程;
(2)前記体動信号情報について−1回以上積分を行って運動軌道を取得し、前記運動軌道についての粗視化を行って補助波を作成する補助波作成工程;
(3)前記周期候補抽出工程で抽出されたリズム周期候補波と、前記補助波作成工程で得られた補助波とを重ね合わせ、前記補助波内でピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択する周期選択工程。 - 前記周期選択工程は、前記補助波内で最大のピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択することを特徴とする請求項1記載の体動信号についての情報処理方法。
- 前記体動信号情報が、前記体動信号検出部としての3軸の加速度センサーで得られた体の動きの加速度信号情報であることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の体動信号についての情報処理方法。
- 前記情報処理装置が前記体動信号検出装置とは別に設けられて、
前記体動信号検出装置が、前記体動信号検出装置に対し着脱自在に設けられて前記体動信号情報を記録する情報収集部を有するとともに、
前記情報処理装置が、前記情報収集部に記録された前記体動信号情報を取り込む情報取込部を有し、
前記体動信号検出装置から取り外されて前記体動信号情報を記録した前記情報収集部からの前記体動信号情報を前記情報処理装置の前記情報取込部を通じて、前記情報収集部に記録された前記体動信号情報を取り込むことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の体動信号についての情報処理方法。 - 前記情報処理装置が前記体動信号検出装置とは別に設けられて、
前記体動信号検出装置が、前記体動信号情報を記録する情報収集部を有するとともに、
前記情報処理装置が、前記情報収集部に記録された前記体動信号情報を通信手段を介して取り込む情報取込部を有し、
前記体動信号情報が、一旦前記情報収集部に蓄積された後、前記通信手段を介して前記情報処理装置の前記情報取込部へ伝送されることを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の体動信号についての情報処理方法。 - 前記情報処理装置が前記体動信号検出装置とは別に設けられて、
前記情報処理装置により抽出された結果が、前記体動信号検出装置を介して前記被験者に伝達されることを特徴とする請求項1〜5のいずれか1項に記載の体動信号についての情報処理方法。 - 前記繰り返しリズム運動が、歩行であることを特徴とする請求項1〜6のいずれか1項に記載の体動信号についての情報処理方法。
- 前記情報処理装置により抽出された結果からパーキンソン病の重症度を評価することを特徴とする請求項1〜7のいずれか1項に記載の体動信号についての情報処理方法。
- 被験者が携帯することにより、少なくとも人の体の繰り返しリズム運動を非侵襲的かつ連続的に計測する体動信号検出部で体動信号情報を検出する体動信号検出装置と、
前記体動信号検出装置で得られた前記体動信号情報について、情報処理を行い、前記情報処理にて得られた結果を抽出する情報処理装置とをそなえ、
前記情報処理装置が、
前記体動信号情報についてパターンマッチング処理を施して、前記リズム運動に関するリズム周期候補としてのリズム周期候補波を抽出する周期候補抽出部と、
前記体動信号情報について−1回以上積分を行って運動軌道を取得し、前記運動軌道についての粗視化を行って補助波を作成する補助波作成部と、
前記周期候補抽出部で抽出されたリズム周期候補波と、前記補助波作成部で得られた補助波とを重ね合わせ、前記補助波内でピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択する周期選択部とを有することを特徴とする、体動信号についての情報処理システム。 - 前記周期選択部は、前記補助波内で最大のピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択することを特徴とする請求項9記載の体動信号についての情報処理システム。
- 前記情報処理装置が前記体動信号検出装置とは別に設けられて、
前記体動信号検出装置が、前記体動信号検出装置に対し着脱自在に設けられて前記体動信号情報を記録する情報収集部を有するとともに、
前記情報処理装置が、前記体動信号検出装置から取り外されて前記体動信号情報を記録した前記情報収集部からの前記体動信号情報を情報処理のために取り込む情報取込部を有していることを特徴とする請求項9または請求項10に記載の体動信号についての情報処理システム。 - 前記体動信号検出装置と前記情報処理装置とが通信手段を介して接続されて、
前記体動信号検出装置が、前記体動信号情報を記録する情報収集部を有するとともに、
前記情報処理装置が、前記通信手段を介して伝送されてきた、前記情報収集部に蓄積された前記体動信号情報を取り込む情報取込部を有していることを特徴とする請求項9または請求項10に記載の体動信号についての情報処理システム。 - 前記体動信号検出装置が前記情報処理装置とは別に設けられて、
前記体動信号検出装置が、前記情報処理装置により抽出された結果を、前記被験者に伝達する伝達部を有していることを特徴とする請求項9〜12のいずれか1項に記載の体動信号についての情報処理システム。 - 前記体動信号検出装置が前記情報処理装置と一体に設けられて、前記被験者が携帯可能に構成されていることを特徴とする請求項9または請求項10記載の体動信号についての情報処理システム。
- 前記情報処理装置により抽出された結果を、出力する出力部が設けられたことを特徴とする請求項9〜14のいずれか1項に記載の体動信号についての情報処理システム。
- 前記情報処理装置により抽出された結果からパーキンソン病の重症度を評価する評価装置を有することを特徴とする請求項9〜15のいずれか1項に記載の体動信号についての情報処理システム。
- 被験者が少なくとも人の体の繰り返しリズム運動を非侵襲的かつ連続的に計測する体動信号検出部を有する体動信号検出装置を携帯することにより得られた体動信号情報について、情報処理を行い、前記情報処理にて得られた結果を抽出する情報処理装置であって、
前記体動信号情報についてパターンマッチング処理を施して、前記リズム運動に関するリズム周期候補としてのリズム周期候補波を抽出する周期候補抽出部と、
前記体動信号情報について−1回以上積分を行って運動軌道を取得し、前記運動軌道についての粗視化を行って補助波を作成する補助波作成部と、
上記の周期候補抽出部で抽出されたリズム周期候補波と、上記の補助波作成部で得られた補助波とを重ね合わせ、前記補助波内でピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択する周期選択部とを有することを特徴とする、体動信号についての情報処理装置。 - 前記周期選択部は、前記補助波内で最大のピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択することを特徴とする請求項17記載の情報処理装置。
- 前記情報処理装置により抽出された結果からパーキンソン病の重症度を評価する評価装置が、前記情報処理装置に付設されたことを特徴とする請求項17または請求項18に記載の情報処理装置。
- 被験者が少なくとも人の体の繰り返しリズム運動を非侵襲的かつ連続的に計測する体動信号検出部を有する体動信号検出装置を携帯することにより得られた体動信号情報について、情報処理装置において所要の処理工程を含む情報処理を行い、前記情報処理にて得られた結果を抽出する、体動信号についての情報処理方法に使用されるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
前記体動信号情報についてパターンマッチング処理を施して、前記リズム運動に関するリズム周期候補としてのリズム周期候補波を抽出する周期候補抽出工程と、
前記体動信号情報について−1回以上積分を行って運動軌道を取得し、前記運動軌道についての粗視化を行って補助波を作成する補助波作成工程と、
上記の周期候補抽出工程で抽出されたリズム周期候補波と、上記の補助波作成工程で得られた補助波とを重ね合わせ、前記補助波内でピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択する周期選択工程とを実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 - 前記周期選択工程は、前記補助波内で最大のピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択するように前記コンピュータを実行させることを特徴とする請求項20記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 被験者が少なくとも人の体の繰り返しリズム運動を非侵襲的かつ連続的に計測する体動信号検出部を有する体動信号検出装置を携帯することにより得られた体動信号情報について、情報処理装置において所要の処理工程を含む情報処理を行い、前記情報処理にて得られた結果を抽出する、体動信号についての情報処理方法に使用されるプログラムあって、
コンピュータに、
前記体動信号情報についてパターンマッチング処理を施して、前記リズム運動に関するリズム周期候補としてのリズム周期候補波を抽出する周期候補抽出工程と、
前記体動信号情報について−1回以上積分を行って運動軌道を取得し、前記運動軌道についての粗視化を行って補助波を作成する補助波作成工程と、
上記の周期候補抽出工程で抽出されたリズム周期候補波と、上記の補助波作成工程で得られた補助波とを重ね合わせ、前記補助波内でピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択する周期選択工程とを実行させるためのプログラム。 - 前記周期選択工程は、前記補助波内で最大のピークを有するリズム周期候補波の周期を真の周期として選択するように前記コンピュータを実行させることを特徴とする請求項22記載のプログラム。
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