JP2014168700A - 運動低下状態及び／又は運動亢進状態の検出 - Google Patents

Abstract

【課題】人の運動状態を自動で決定することができる方法を提供する。
【解決手段】本方法は、人の四肢に装着された加速度計から加速度計データを取得し、加速度計データを処理して運動状態に対する測定値を決定する。本装置は、人の四肢に装着された加速度計から得られるデータを処理し、そのデータから運動状態に対する測定値を決定するように構成されたプロセッサを備える。本方法及びシステムにおいて、運動状態は、運動緩慢、ジスキネジア及び運動亢進のうちの少なくとも１つである。
【選択図】図３

Description

関連出願の相互参照

本出願は、２００８年６月１２日に出願されたオーストラリア仮特許出願第２００８９０２９８２号及び２００９年６月９日に出願されたオーストラリア仮特許出願第２００９９０２６１６号からの優先権を主張し、それらの内容は参照により本明細書に組み込まれる。

本発明は、運動症状をモニタリングして運動緩慢及び／又はジスキネジア若しくは運動亢進を検出することにより、人の運動状態を分析することに関する。

さまざまな疾患、薬剤、外傷及び他の要因により、人は、運動亢進状態であるジスキネジア又は運動低下状態である運動緩慢等の運動症状を有することになる可能性がある。

たとえば、運動緩慢は、パーキンソン病の重要な現れである。パーキンソン病の患者には、Ｌドーパすなわちレボドパが投与されることが多く、それには、投与後のある期間、患者がジスキネジアになるという影響がある可能性がある。パーキンソン病が進行すると、Ｌドーパの半減期が短くなり、有効用量範囲が低減し、投薬管理が極めて困難且つ複雑になる。これは、一般には、症状を管理して患者が妥当な生活の質を有することができるようにするために、投薬回数を増やす、時には毎日１０回程度投与することによって管理される。したがって、パーキンソン病の患者には、１日に数回、Ｌドーパの１回の投与の過程を通して、運動緩慢、ジスキネジア及び正常な運動機能の期間がある可能性がある。

ある時点で十分な投与法（ｄｏｓａｇｅ ｒｅｇｉｍｅ）に達する場合であっても、パーキンソン病が進行性であることにより、神経科医は、患者の継続する治療投薬を有効に管理するために患者の症状を定期的に再検討しなければならないことになる。客観的且つ継続的なモニタリングなしには、医師がジスキネジアのエピソードを過度に増加させる過剰な用量か、又は運動緩慢のエピソードを防止しない不適切な用量の処方を回避することは、非常に困難である。さらに、症状の改善に用量の変更が有効であったか否かを断定する客観的な測度はない。

熟練した神経科医は、臨床的観察から、通常、運動緩慢及びジスキネジアの存在を検出することができる。一手法では、観察する医師は、観察したエピソードの重症度を示すために、０〜２０の範囲のスコアを与える。図１は、３人の神経科医が与えたスコアを示し、各プロット点は、１つのジスキネジアのエピソードを観察している２人の神経科医によって与えられたスコアを表している。神経科医１のスコア（三角形）及び神経科医３のスコア（円形）が、神経科医２からのスコアに対してプロットされている。明らかであるように、このスコアリング手法の主観的な性質により、ばらつきが顕著になる。１つの極端な例では、神経科医２は、１つのジスキネジアのエピソードを、重症度１０（神経科医２が過去に与えた最高スコアは１３であったことを留意すると、極めて重症である）としてスコアリングしており、一方で、神経科医３は、同じエピソードを重症度０（ジスキネジアが観察されない）としてスコアリングしている。したがって、医師は、通常、観察中にジスキネジア及び他の運動状態を検出することはできるが、これら状態は容易には定量化されず、投薬管理が非常に主観的になる。

さらに、臨床的観察は、一般的に、６週間又は８週間に一度、通常は数十分間程度の、患者が訪れる短い期間にしか行われない。１日を通して且つ日によって運動状態が変動することにより、患者の運動状態を評価する試みが著しく複雑になる。臨床医は、約束した診察日の間の患者の継続的な運動状態を理解するために、患者の記憶及び／又は書かれた日記に頼ることが多い。しかしながら、患者は、めったに客観的スコアを与えることはできず、運動のエピソード自体の影響が、運動変動の性質及びタイミングのいかなる記録をとることも困難にすることが多い。

たとえばパーキンソン病の別の一般的な症状は振戦である。パーキンソン病の振戦は、大部分の振戦の形態より低速であり、周波数は４〜６サイクル／秒である。動きの他の要素と比較して、振戦は、比較的少ない周波数成分の振動からなる。スペクトル分析により、振戦は、通常、正常な動きの周波数範囲（４Ｈｚ未満）を明らかに上回る狭い周波数範囲（４〜６Ｈｚ）における離散ピークとして現れる。振戦は、多くの研究の対象となっており、特にスペクトル分析を用いる研究に適している。振戦は、連続的な繰返しの動きであり、正弦波の特徴を与え、めったに連続的ではない正常な人間の運動から容易に識別できるため、比較的検出が容易である。振戦は、パーキンソン病の管理において、ジスキネジア及び運動緩慢よりはるかに問題ではない。投薬を調整しようとして、振戦の測定値から人の運動緩慢状態を推測する試みがなされてきた。しかしながら、多くの患者の場合、振戦と運動緩慢との間に密接な関連性がなく、この技法を用いることにより薬剤が不正確に投与される可能性がある。

本明細書に含まれている文書、行為、材料、装置、物品等のいかなる説明も、単に本発明に関する状況を提供することを目的とするにすぎない。これらのもののいずれか又はすべてが、従来技術の基礎の一部を形成し、又は、本出願の各請求項の優先日の前に存在したものとして、本発明に関する技術分野における一般的な常識であったという、承認としてみなされるべきではない。

本明細書を通して、「備える、含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」という語又は「備える、含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」若しくは「備えている、含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」等の変形は、述べている要素、整数若しくはステップ、又は要素、整数若しくはステップ群の包含を意味し、いかなる他の要素、整数若しくはステップ、又は要素、整数若しくはステップ群の排除をも意味するものではないことが理解されよう。

第１の態様によれば、本発明は、人の運動状態を決定する自動化された方法を提供し、本方法は、
人の四肢に装着される加速度計から加速度計データを取得するステップと、
データを処理して、運動状態に対する測定値を決定するステップであって、運動状態が、運動緩慢、ジスキネジア及び運動亢進のうちの少なくとも１つである、ステップと、
を含む。

第２の態様によれば、本発明は、人の運動状態を決定する装置を提供し、本装置は、
人の四肢に装着された加速度計から得られるデータを処理し、且つデータから運動状態に対する測定値を決定するように構成されたプロセッサであって、運動状態が、運動緩慢、ジスキネジア及び運動亢進のうちの少なくとも１つである、プロセッサ
を備える。

第３の態様によれば、本発明は、コンピュータに対し、人の運動状態を決定する手続きを実行させるコンピュータプログラム手段を備えるコンピュータプログラム製品であって、本コンピュータプログラム製品は、
人の四肢に装着された加速度計からデータを取得するコンピュータプログラムコード手段と、
データを処理して運動状態に対する測定値を決定するコンピュータプログラムコード手段であって、運動状態が、運動緩慢、ジスキネジア及び運動亢進のうちの少なくとも１つである、コンピュータプログラムコード手段と、
を備える。

したがって、特に、本発明により、人の運動状態に関して、その人の四肢に装着された単一の加速度計から得られる測定値に基づいて決定を行うことができる。本明細書では、運動状態という用語を、運動障害状態であるものと定義する。本発明では、四肢に装着された単一のセンサが、運動緩慢及び／又はジスキネジア若しくは運動亢進の状態の決定を可能にする適切な運動関係データを提供するということを認識する。したがって、本発明の実施形態は、２つ以上のセンサを取り付けることが実際的でない虚弱な人、年配者又は障害者に特に適切であり得る。実施形態によっては、加速度計は、手首の上等、肘より下に装着される。他の実施形態では、センサを、足首等、膝の下に装着してもよい。

さらに、本発明は、運動緩慢及びジスキネジアのうちの少なくとも一方である運動状態の自動決定を可能にし、したがって、不正確である可能性のある、振戦の測定値に基づく運動緩慢の推測に頼らない技術を提供する。

好ましい実施形態では、運動緩慢に対する測定値とジスキネジアに対する測定値との両方を決定するために、加速度計データを処理する。

運動緩慢
運動緩慢の測定値を決定するいくつかの実施形態では、加速度計からのデジタルデータをバンドパスフィルタ処理し、対象帯域に関してデータを抽出する。対象帯域は、ＤＣを取り除くように選択される下端カットオフ周波数を有することができる。下端カットオフ周波数は、たとえば、０．０５Ｈｚ〜１Ｈｚの範囲であってもよく、好ましくは０．２Ｈｚである。対象帯域は、一般に正常な人間の動きからは発生しない高周波数成分を除去するように選択される上端カットオフ周波数を有することができる。上端カットオフ周波数は、たとえば、３Ｈｚ〜１５Ｈｚの範囲であってもよく、好ましくは４Ｈｚである。約４Ｈｚの上側カットオフは、通常４Ｈｚを上回る振戦の影響をなくすか又は最小限にするために有益であり得る。

さらに又は別法として、運動緩慢の測定値を決定するいくつかの実施形態では、デジタル加速度データの時間ブロックすなわち「ビン」を、時系列のデータから抽出し、分離して考慮し、各ビンの持続時間を、そのビンの間に人の有意な動きを適度に可能にするのに十分長いが、運動緩慢の比較的規則的な測定値が決定されるために十分短いように選択する。たとえば、ビン持続時間は、２秒〜６０分の範囲であってもよく、より好ましくは１５秒〜４分の範囲であり、最も好ましくは３０秒〜２分の範囲である。

さらに又は別法として、運動緩慢の測定値を決定するいくつかの実施形態では、好ましくは、ウインドウの長さが正常な人間の動きの持続時間の一部である移動平均を使用して、最大値に対するデジタルデータを探索し、たとえば、移動平均のウインドウの長さは、０．０２秒〜３０秒の範囲であってもよく、実質的に０．２秒であってもよい。人によるピーク加速度の動きを表す、データが最高平均を有することが分かるウインドウを取得する。こうした実施形態では、正常な運動状態にある人は、一般に、運動緩慢の人より高いピーク加速度で動作し、したがって、ピーク加速度は、運動緩慢状態を検出し定量化するのに用いることができる指標であることを認識する。データビンを評価する実施形態では、ビンｉに対し、最高平均をＰＫｉと呼び、これはピーク加速度のウインドウである。閾値を適用することができ、それにより、いくつかのビンに対し、運動緩慢の人と正常に運動する人とが各々単に静止したままであり得る可能性を考慮するように、閾値を下回るＰＫｉの値を排除する。

さらに又は別法として、運動緩慢の測定値を決定するいくつかの実施形態では、ピーク加速度の前及び後の両方の複数のデータ点を含むサブビンを取得する。サブビンは、好ましくは、２のべき乗である複数のデータ点を含み、サブビンは、好ましくは、ピーク加速度を中心に対称的に配置される。サブビンは、好ましくは、正常な人間の１つの動きの持続時間と実質的に同じである期間にわたって取得されるデータ点を含み、たとえば、サブビンの持続時間は、０．５秒〜３０秒の範囲、より好ましくは１秒〜３秒の範囲であってもよく、たとえば、実質的に２．５６秒であってもよい。サブビンは、さらに、好ましくは、あるとすれば関連するビンの長さのほんの一部である。サブビンのスペクトル分析を、好ましくは、たとえばサブバンドスペクトル測定値を取得するようにサブビンのデータに対して高速フーリエ変換を実行することによって行う。サブバンドは、幅が対象帯域の約１／４であり得る。サブバンドの幅は、０．１Ｈｚ〜２Ｈｚの範囲、より好ましくは０．６Ｈｚ〜１Ｈｚの範囲であってもよく、実質的に０．８Ｈｚであってもよい。サブバンドは、周波数領域において重なっていてもよく、たとえば、８つの部分的に重なるサブバンドが考えられ得る。

したがって、こうした実施形態により、人のピーク運動が非常に低い周波数成分を有する場合、これは運動緩慢を示すということを認識して、ピーク加速度の単一運動のスペクトル成分が取得される。したがって、実施形態によっては、いずれの単一のサブバンドが最大パワーを有するかを特定し、低周波数サブバンドが最大パワーを有する場合、運動緩慢の存在のより強い指示を与えることができる。さらに又は別法として、サブバンドスペクトル測定値のうちのいくつか又はすべてに重み付けを適用することにより、重み付き平均スペクトルパワーＭＳＰ_ｉを生成することができ、それにより、最大値（ＭＳＰ_ｉ）が小さく且つ低周波数サブバンドに存在する時、運動緩慢のより大きい指示が与えられ、最大値（ＭＳＰ_ｉ）が高く且つ高周波数サブバンドに存在する時、運動緩慢のより小さい指示が与えられる。

さらに又は別法として、運動緩慢の測定値を決定するいくつかの実施形態では、複数ｎの連続したビンを考慮することができ、各ビンに対してＰＫｉ及びＭＳＰｉを決定し、ｎ個のビンからＰＫｉの最大値（ＰＫ_{ｉ．ｍａｘ}）を選択し且つＭＳＰｉの最大値（ＭＳＰ_{ｉ．ｍａｘ}）を選択することができる。次いで、運動緩慢スコアＢＫを
ＢＫ＝ＰＫ_{ｉ．ｍａｘ}×ＭＳＰ_{ｉ．ｍａｘ}として計算することができる。
別法として、運動緩慢スコアを、
ＢＫ＝Ａ×ｌｏｇ_ｃ（ＰＫ_{ｉ．ｍａｘ}×ＭＳＰ_{ｉ．ｍａｘ}）−Ｂ
として計算することができる。ここで、Ａ、ｃ及びＢは選択可能な調整用の定数である。非限定的な例では、Ａ＝１６．６６７、ｎ＝１０及びＢ＝１１６．６６７である。こうした実施形態では、人が静止し続けている場合、個々のビンは、正常に運動する人と運動緩慢の人との識別を可能にする情報をほとんど有してない可能性があることを認識する。連続したビンを考慮することにより、実際の運動が考慮されている確率が上昇する。

さらなる又は別の実施形態では、ＢＫスコアが、人が長時間動かずにいるか否かによって影響され得るようにすることができる。こうした実施形態では、正常に運動する人と運動緩慢の人との重要な識別因子を認識し、それは、正常に運動する人は、いかなる長時間にも完全に動かないままでいることはめったになく、一方で運動緩慢の人は、長時間完全に動かないままである可能性がある、ということである。こうした実施形態では、たとえば、小さい値をとる、ＰＫ_ｉ値の最頻値等、複数のビンのＰＫ_ｉの閾値加速度値を考慮することができる。人のＰＫ_ｉが長期間（平穏時又はＱＴと呼ぶ）閾値を超過しない場合、こうした実施形態では、これを、運動緩慢状態を示すものとみなすことができる。たとえば、運動緩慢スコアを、
ＢＫ＝Ａ×ｌｏｇ_ｃ（ＰＫ_{ｉ．ｍａｘ}×ＭＳＰ_{ｉ．ｍａｘ}）／Ｑ^Ｔｍ−Ｂ
として計算することができ、それにより、大きいＱＴはＢＫスコアを低減し、それにより、運動緩慢がより強力に示される。ｍの値は好ましくは１以上であり、それにより、長期間のＱＴはＢＫスコアにより強く影響を与える。

こうした実施形態は、一般的な臨床的な客観的測度と一致して、正常に運動する人に対してより大きい値であり運動緩慢の人には０により近いより小さい値であるＢＫスコアをもたらすことが留意されよう。

別の実施形態では、ＱＴを、それ自体ＢＫの追加の指標として使用することができる。大きいＱＴは非常にＢＫである。

結果を平滑化するために、複数の連続したＢＫスコアの移動平均を出力することができる。実施形態によっては、運動緩慢の測定値を、ある期間にわたって繰返し決定することができ、たとえば、測定値を数分毎に決定することができる。こうした実施形態では、運動状態の累積的指示を提供するために、個々の測定値の合計を含む累積的な運動緩慢スコアを決定することができる。たとえば、累積的スコアを、Ｌドーパの１回の投与の過程にわたり又は１日にわたって決定することができる。

したがって、本発明の実施形態によっては、運動緩慢の動きは加速度及び速度がより低いことと、スペクトル分析において、すべての周波数における比較的多数の低周波数及び低下したパワーにより、運動緩慢の動きの低い周波数、振幅、速度及び加速度が明示されることとを認識する。

ジスキネジア
ジスキネジアの測定値を決定するいくつかの実施形態では、加速度計からのデジタルデータをバンドパスフィルタ処理し、対象帯域に関してデータを抽出する。対象帯域は、ＤＣ成分を取り除くように選択される下端カットオフ周波数を有することができ、それはたとえば、０．０５Ｈｚ〜２Ｈｚの範囲であり、好ましくは１Ｈｚである。対象帯域は、一般に正常な人間の動きからは発生しない高周波数成分を除去するように選択される上端カットオフ周波数を有することができ、それはたとえば、３Ｈｚ〜１５Ｈｚの範囲であり、好ましくは４Ｈｚである。約４Ｈｚの上側カットオフは、通常４Ｈｚを上回る振戦の影響をなくすか又は最小限にするために有益であり得る。

さらに又は別法として、ジスキネジアの測定値を決定するいくつかの実施形態では、デジタル加速度データの時間ブロックすなわち「ビン」を、時系列のデータから抽出し分離して考慮し、各ビンの持続時間を、そのビンの間に正常に運動する人がほとんどか全く動かない期間があることを適度に可能にするのに十分長いが、ジスキネジアの比較的規則的な測定値が決定されるために十分短いように選択する。たとえば、ビン持続時間は、１０秒〜１０分の範囲であり、より好ましくは３０秒〜４分の範囲であり、最も好ましくは実質的に２分であり得る。こうした実施形態では、正常に運動する人とジスキネジアの人との識別因子は、正常に運動する人にはほとんど又は全く動かない期間があるが、一方でジスキネジアの人は一般に静止したままでいることができず、したがってほとんど又は全く動かない期間がほとんどないということである、ということを認識する。

さらに又は別法として、ジスキネジアの測定値を決定するいくつかの実施形態では、データを閾値と比較することができ、データが閾値を下回ったままである期間又は時間の割合を決定することができる。こうした測定値は、人が動きを低減する期間又は時間の割合に関連し、本明細書では、低減した動きの時間（Ｔ_ＲＭ）と呼ぶ。閾値は、データの平均値であり得る。雑音の影響を低減するために、データの移動平均が、閾値と比較されるものであり得る。たとえば、移動平均のウインドウの長さは、０．５秒〜４秒の範囲であってもよく、好ましくは実質的に１秒である。こうした実施形態で生成されるＴ_ＲＭ測定値は、ジスキネジアの人は動かない期間がほとんどないため、そうした人の場合は小さくなり、正常に運動する人の場合は大きくなるため、ジスキネジアを検出して定量化することができる。

さらに又は別法として、ジスキネジアの測定値を決定するいくつかの実施形態では、データを閾値と比較することができ、閾値を下回るデータのパワー測定値を決定することができる。こうした実施形態では、ジスキネジアの人の場合、完全に動かないことがほとんどないため、閾値を下回るデータが、正常に運動する人より大きいパワーを有することになる。閾値は、データの平均値であってもよく、ジスキネジアの人の場合は値が高くなり、閾値を下回るデータのパワーが高くなり、それにより、より正確にジスキネジアを検出し定量化することが可能になる。閾値を下回るデータのパワー測定値は、閾値を下回るデータに対して高速フーリエ変換を実行することによって取得される平均スペクトルパワー（ＳＰ_ＲＭ）を含むことができる。ＳＰ_ＲＭの二乗平均平方根（ＲＭＳ）値をとることにより、ＳＰ_{ＲＭ．ＲＭＳ}を取得することができる。

さらに又は別法として、ジスキネジアの測定値を決定するいくつかの実施形態では、データの周波数成分の分散（ＶＡＲ）を取得することができる。こうした実施形態では、ジスキネジアが、広範囲の周波数での動きをもたらすことが多く、それによりＶＡＲが大きくなり、一方で正常に運動する人は、大部分の動きに対して同様の速度で動く傾向があり、ＶＡＲが小さくなるということを認識する。したがって、ＶＡＲは、ジスキネジアを検出し定量化することができるさらなる測定値を提供する。

ジスキネジアの測定値を決定するいくつかの実施形態では、ジスキネジアスコアを
ＤＫ＝Ａ×ｌｏｇ_ｃ（ＳＰ_ＲＭ／Ｔ_ＲＭ）
として計算することができる。

さらに又は別法として、ジスキネジアの測定値を決定するいくつかの実施形態では、ジスキネジアスコアを、
ＤＫ＝Ａ×ｌｏｇ_ｃ（Ａｃｃ×ＳＰ_ＲＭ／Ｔ_ＲＭ）
として計算することができる。

さらに又は別法として、ジスキネジアの測定値を決定するいくつかの実施形態では、ジスキネジアスコアを、
ＤＫ＝Ａ×ｌｏｇ_ｃ（ＲＭＳ_ＲＭ／Ｔ_ＲＭ）
として計算することができる。ここで、Ａ及びｃは選択可能な調整用の定数であり、Ｔ_ＲＭは低減した動きの時間であり、ＲＭＳ_ＲＭは閾値を下回る加速度計データの二乗平均平方根値である。

さらに又は別法として、ジスキネジアの測定値を決定するいくつかの実施形態では、ジスキネジアスコアを、
ＤＫ＝Ａ×ｌｏｇ_ｃ（ＶＡＲ／Ｔ_ＲＭ）として計算することができる。

さらに又は別法として、ジスキネジアの測定値を決定するいくつかの実施形態では、ジスキネジアスコアを、
ＤＫ＝Ａ×ｌｏｇ_ｃ（ＶＡＲ×ＳＰ_ＲＭ／Ｔ_ＲＭ）
として計算することができる。

ＳＰ_ＲＭ、ＳＰ_{ＲＭ．ＲＭＳ}、ＶＡＲ及びＡｃｃは、ジスキネジアの人の場合は大きく、Ｔ_ＲＭは、ジスキネジアの人の場合は小さいため、上記スコアは、一般的な臨床的な客観的測度と一致して、大きい数字がジスキネジアを示す。

結果を平滑化するために、複数の連続したＤＫスコアの移動平均を出力することができる。実施形態によっては、ジスキネジアの測定値を、ある期間にわたって繰返し決定することができ、たとえば、測定値を数分毎に決定することができる。こうした実施形態では、運動状態の累積的指示を提供するために、個々の測定値の合計を含む累積的なジスキネジアスコアを決定することができる。たとえば、累積的スコアを、Ｌドーパの１回の投与の過程にわたり又は１日にわたって決定することができる。

したがって、本発明の実施形態によっては、ジスキネジアの動きは、パワーが大きく、振幅が増大し、連続した絶え間ない特性のものであることを認識する。

実施形態によっては、運動緩慢の測定値とジスキネジアの測定値とをともに生成するようにデータを処理する。こうした実施形態では、人が同時に又は短い間隔で連続して運動緩慢及びジスキネジアの両方の状態になる可能性があり、加速度計が返すデータから各状態を独立して定量化することができることを認識する。

したがって、本発明の実施形態によっては、運動緩慢状態及び／又はジスキネジア状態を客観的に検出し且つ定量化することができ、それは、臨床試験及び通常の臨床の場の両方において、特に根本的治療（ｄｉｓｅａｓｅ ｍｏｄｉｆｙｉｎｇ）介入の使用を案内するために、治療薬の効果を評価するために重要である。これら実施形態は、１日を通して実質的に連続して又は高頻度で測定を行うことにより、運動症状が変動する場合であっても上記を達成する。さらに、本発明の実施形態は、患者又は神経科医の主観的な測度に頼るのではなく、２４時間にわたる等、より長い期間に自動的な比較分析を行うことができるように客観的測定値を提供する。こうした実施形態では、Ｌドーパ等の治療薬の効果をよりよく評価するために、より長い期間の分析が有益であることを認識する。

実施形態によっては、加速度計は、３軸加速度計であり、各感度軸に対して、その軸に沿った加速度に対して比例する出力を与える。各出力を、好ましくは、ある時間にわたる加速度を表すデータを取得するようにサンプリングする。たとえば、１００Ｈｚサンプリングを使用してもよい。

本発明の第２の態様の実施形態によっては、装置は、人から遠隔であり通信ネットワークを介して加速度計からデータを受信するように構成された中央コンピューティングデバイスであり得る。こうした実施形態では、中央コンピューティングデバイスを、その人に関連する医師又は臨床医等に運動状態の決定された測定値を通信するようにさらに構成することができる。

本発明の第２の態様による他の実施形態では、装置は、データが取得される加速度計を備えた装着式装置であり得る。こうした実施形態は、人に運動状態の決定された測定値を示す、ディスプレイ等の出力手段をさらに備えることができる。こうした実施形態では、装置のプロセッサを、運動状態の測定値を使用してその人の投薬法（ｍｅｄｉｃａｔｉｏｎ ｒｅｇｉｍｅ）を更新し、更新した投与法をその人に示すようにさらに構成することができる。投与法を、薬剤の用量の変更、及び／又は薬剤の投与のタイミングの更新により更新することができる。

以下、本発明の例を、添付図面を参照して説明する。

３人の神経科医が与えたジスキネジアスコアのプロット図であり、各プロット点は、１つのジスキネジアのエピソードを観察した時の２人の神経科医が与えたスコアを表している。 本発明の実施形態によるさまざまなパーキンソン病の臨床状態を検出する手段の概略図である。 本発明の一実施形態による運動状態のモニタリング及び報告を示す図である。 ジスキネジアスコアのプロット図であり、各点は、同じエピソードを観察している３人の神経科医が与えるスコアの平均に対してプロットされた、１つのジスキネジアのエピソードに対し本発明の一実施形態によって生成されたスコアを示す。 各被験者群（Ｃ＝対照被験者、Ｂ＝運動緩慢の被験者、及びＤ＝ジスキネジアの被験者）に対してプロットされた作業２中に達成された平均ピーク加速度（ＡＰＡ）（運動緩慢スコア）を示す図である。 じっと座っている間（点線、作業３）と随意運動を行っている間（作業１、太線）との健常被験者から取得されたパワースペクトルを示す図である。 被験者に対し、人差し指を使用して、オシロスコープの面を横切って移動する２Ｈｚ及び４Ｈｚの振動を追跡するように求めた場合のスペクトル出力を示す図である。 「ｍｉｎｉｍｕｍ」という語を書いている健常被験者から取得されたパワースペクトルを示す図である。 各スペクトルバンドに対し作業１又は作業３を行っている健常被験者（Ｃ）、運動緩慢の被験者（Ｂ）及びジスキネジアの被験者（Ｄ）に対するＭＳＰのプロット図である。 ＡＢＳに対するＡＰＡのプロット図である。 Ｌドーパの投与後の時間に対してプロットされた１人の患者の運動緩慢の変化を示す図であり、太線はＡＰＡによって決定される運動緩慢であり、点線はＡＢＳによって決定される運動緩慢である。 ＡＤＳに対してプロットされたＩＭＳを示す図である。 Ｌドーパの投与後の時間に対してプロットされた１人の患者のジスキネジアの変化を示す図であり、太線はＡＰＡによって決定されるジスキネジアであり、点線はＡＤＳによって決定されるジスキネジアである。 本発明の装置及びシステムを使用する、結果として得られた患者のスキャンと結果の決定とを示す図である。 本発明を実施する例示的なシステムで使用することができる汎用コンピューティングデバイスを示す図である。 全身に対するＩＭＳスコアと比較した手首に対するＩＭＳスコアを示す図である。 １日を通しての個人の実質的に連続したＤＫ及びＢＫスコアリングを示すグラフである。 各投与に続く期間のＤＫスコアの累積合計を、１日を通してのＢＫスコアの値とともにプロットすることにより、本発明の結果を提示することができる別の方法を示すグラフである。 ジスキネジアである患者に対しＤＫスコア及びＢＫスコアをプロットするグラフである。

図２は、本発明の実施形態によるさまざまなパーキンソン病又は運動状態を検出する装置１５の概略図である。装置１５は手首装着式であって、本発明者らが認識したように、全身の運動状態の十分に正確な表現を提供する。たとえば、図１３に、全身に対するＩＭＳスコアと比較した手首に対するＩＭＳスコアを示し、手首が適切な運動状態情報を与えることを示している。装置１５は、人の四肢の動きデータを取得する３つの要素を備えている。装置１５は、加速度計の形態の動きモニタ２１と、運動緩慢及びジスキネジアの客観的な決定を可能にするように、受け取ったデータを記録し分析する評価部２２と、臨床医が薬剤を処方することができるか又は人が自身の運動状態をより理解することができるように、ある期間にわたって運動緩慢又はジスキネジアの客観的決定を出力する出力手段２３とを備えている。

装置１５は、人の最も影響を受ける手首に装着されるように意図されている軽量装置である。装置は、腕の上でぐらつかず、したがって加速度を誇張しないように十分固く支持されるように、弾性リストバンドに取り付けられる。装置は、動きの誇張を最小限にするように人の手首からの盛上りが最小限であるように構成されている。装置は、バックルで固定されたリストバンドであってもよく、それにより、装置のバックルを外し且つ装置を取り外す行為により、回路が切断され、ロガーに対して装置が装着されていないことが通知される。患者は、好ましくは、就寝時まで、その日に最初に薬剤を服用する少なくとも３０分前に装置を装着する。これにより、装置は、この時点で通常最悪である早朝の運動緩慢を記録することができる。そして、装置は、１日のすべての投薬に対する運動反応を記録し続ける。

加速度計２１は、０〜１０Ｈｚの帯域幅にわたり３つの軸Ｘ、Ｙ、Ｚにおける加速度を記録し、３つのチャネルのデータを装置に搭載されたメモリに記録する。この装置は、最長３日間データを装置に格納することができるように２５０ＭＢの記憶容量を有しており、格納した後、装置を、データがダウンロードされ分析されるように管理者に提供することができる。さらに、この実施形態では、装置は、毎晩患者の就寝時に取り外されると、ドックに配置され且つドックとインタフェースし、それにより装置がドックにデータを転送するように構成されており、ドックはその後、無線ブロードバンドを介してデータを主要会社（図３の１１４参照）の分析サーバに送信する。ドックとのインタフェースにより、装置のバッテリが充電されることも可能である。

潜在的に虚弱である人に対して意図された手首装着式装置として、装置は、サイズ及び重量が最小である。さらに、この理由で、ドッキングインタフェースは、装置が単にインタフェースの接続を行うように適所に置かれ、接続がなされたという非常に明確なフィードバックを提供するように設計されている。１つの別の形態では、患者がデータ転送を行うためにドッキングさせる必要をなくすように、データロガーからの情報を、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等により無線でＰＤＡ（携帯情報端末）に送信してもよい。

図３は、本発明の一実施形態による運動状態モニタリング及び報告を示す。患者１１２は、図２の装置を装着している。装置１５は、加速度計データの記録を取り、それを中央演算施設１１４に通信する。演算施設１１４は、アルゴリズム（後述する）を使用してデータを分析し、人１１２の運動緩慢状態に対する時系列のスコアと、その人のジスキネジア状態に対する時系列のスコアとを取得する。これらスコアは、神経科医の時間の効率的な使用を確実にするために、神経科医が迅速に解釈することができるフォーマットで、神経科医１１６に報告される。報告は、主な動きのカテゴリを示し、医師に直接電子メールで送られるか、又はウェブサイトで入手可能となる。この報告から、患者の投薬手順（ｍｅｄｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を最適化することができる。そして、神経科医１１６は、運動状態報告を解釈し、それに従って患者の薬剤処方を更新する。

加速度計は、１軸加速度計を使用して０〜１０Ｈｚの周波数範囲にわたり±４ｇの測定範囲で加速度を測定する。別法として、より優れた感度を実現するために３軸加速度計を使用することができる。

装置は、最大７日間、１日最大１６時間のデータを格納する。そして、格納されたデータは、手動で又は無線ブロードバンドで中央演算施設１１４に、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ無線を介してＰＤＡ等に転送される。したがって、記録システムは完全に携帯型であり、家庭において患者が装着することができるものである。

この実施形態では、ジスキネジアスコア及び運動緩慢スコアを生成するために、中央演算施設１１４により、取得されたデータに対してアルゴリズムが適用される。

運動緩慢スコアリングアルゴリズム
自動運動緩慢スコア（ＢＫ）を生成するアルゴリズムは、運動緩慢患者が、動きの間の間隔が長く、動く時の加速度が低いという認識から始まる。したがって、運動緩慢患者は、動きのある時間の割合が低い。正常に運動する人は、動いている時間の割合はより高く、動きのピーク加速度もより高い。臨床的観察に基づく目下使用されている主観的測度に沿って、このアルゴリズムでは、低いＢＫスコアはより重症な運動緩慢を示し、高いＢＫスコアは運動緩慢がほとんどないか又は全くないことを示す。運動緩慢スコアリングアルゴリズムは、記録されたデータに対し以下のステップで作用する。

ＢＫ１：ＤＣ、手首の回転、４Ｈｚを上回る振戦及びロガーの偶発的なぶつかり等を取り除くために、データをバンドパスフィルタ処理し、０．２〜４Ｈｚの範囲の成分を抽出する。

ＢＫ２：一度にデータの短いビンを検索し、それは、この実施形態ではビン毎に３０秒間又は３０００データ点である。ビンの長さは、人がそのビン期間内で有意な動きをとることによりそうした動きからパラメータＰＫ_ｉ及びＳＰ_ｍａｘｉ（後述する）が発生し得る適当な可能性があるように、十分長い。

ステップＢＫ３〜ＢＫ９は、ビンにおける最大加速度とこの加速度が発生した周波数とを見つけるように設計されている。ここでは、正常な動きでは、より高い周波数でより高い加速度が発生し、運動緩慢では、より低い周波数で発生するより低いピーク加速度を特徴とすることを認識する。

ＢＫ３：雑音を除去するために０．２秒（２０データ点）移動平均を使用して、最大加速度値に対してｉ番目のビンを探索する。最高平均の０．２秒期間が、ピーク加速度ＰＫｉであるとみなされる。他の実施形態では、中央値を取ることにより、又は高い値を選び出すことにより、又はローパスフィルタ処理を行うことにより、雑音を除去してもよい。

ＢＫ４：ＰＫｉの両側のＸ個の点を収集して、ＦＦＴに使用される２Ｘ個のデータ点のサブビンを作成する。この実施形態では、両側で１２８個の点を取得して２５６個の点（２．５６秒）のサブビンを生成する。

ＢＫ５：生加速度計信号に対し、ピーク加速度サブビンに対してＦＦＴを実行し、ＰＫｉの周囲に存在する周波数成分を見つける。

ＢＫ６：重なっている０．８Ｈｚ帯域を考慮する。すなわち、
Ａ ０．２〜１．０Ｈｚ
Ｂ ０．６〜１．４Ｈｚ
Ｃ １．０〜１．８Ｈｚ
Ｄ １．４〜２．２Ｈｚ
Ｅ １．８〜２．６Ｈｚ
Ｆ ２．２〜３．０Ｈｚ
Ｇ ２．６〜３．４Ｈｚ
Ｈ ３．０〜３．８Ｈｚ
である。
最大平均スペクトルパワーＳＰｍａｘｉを含む帯域を特定する。

ＢＫ７：８つの周波数ビンの各々の値を以下のように重み付けする。
Ａ×０．８
Ｂ×０．９
Ｃ×１．０
Ｄ×１．１
Ｅ×１．２
Ｆ×１．３
Ｇ×１．４
Ｈ×１．５
線形ルックアップ関数を使用して、重み付き帯域値から最大重み付き平均スペクトルパワー（ＭＳＰ_ＭＡＸ）を特定する。

ＢＫ８：高周波数及び高振幅の高いＭＳＰｍａｘを、非運動緩慢状態を示す可能性がより高いものとし、一方で小さいＭＳＰｍａｘは、運動緩慢を示す可能性がより高い。

ＢＫ９：ステップＢＫ３〜ＢＫ８を、一連のＭＳＰｍａｘ．ｉ値を取得するように３０秒ビン毎に繰り返す。

ＢＫ１０：分析ビン群にわたる最大の動きを特定し記録する。たとえば、分析ビン群は、４つのビンにわたって広がることにより２分毎にＢＫスコアを生成することができ、又は、６つのビンにわたって広がることにより、３分毎にＢＫスコアを生成することができる。ビン群の最大ＰＫｉ及びビン群の最大重み付きＭＳＰｍａｘ．ｉを選択し、これら２つの値は同じビンから発生していない可能性があることを留意する。以下を計算することにより運動緩慢スコアを生成する。
ＢＫ＝Ａ×ｌｏｇ１０（ＭＳＰｍａｘ×ＰＫｉ）−Ｂ
したがって、このステップは、２〜３分のウインドウ毎に「最適な」すなわち最強の動きに対して作用する。そして、時間に対してＢＫスコアをプロットする。

ＢＫ１１：神経科医に対し直観的に提示するために結果をフィルタリングするように、２〜１０分のウインドウ（ウインドウの長さは可変である）にわたってＢＫ値の移動平均を取得し、時間に対してプロットする。

したがって、このアルゴリズムで生成されたＢＫスコアにより、各投薬からのある時間にわたるＢＫの変化を評価することができ、投薬の時刻からのＢＫの相対的な変化を測定することができる。これにより、毎日又は各投薬期間に対し患者が各ＢＫスコアである時間の割合の評価も可能となる。正常に運動する人々が、短期間運動緩慢のように挙動する可能性があることを留意して、人の運動緩慢の持続性及び深さの両方を評価することが重要であり、これはこの実施形態によって可能になる。

ジスキネジアスコアリングアルゴリズム
自動ジスキネジアスコアを生成するアルゴリズムは、ジスキネジアの被験者が動きの間にほとんど間隔又は中断がなく、一方で非ジスキネジアの人々は、動きのないより長い期間があるという認識から始まる。ジスキネジアの人はまた、より大きいスペクトルパワーで動く。したがって、このアルゴリズムは、過度な随意運動の期間がある正常に運動する人々と、過度な不随意運動があるジスキネジアの人とを識別するように作用する。ジスキネジアスコアリングアルゴリズムは、以下のステップで記録されたデータに対して作用する。

ＤＫ１：ＤＣ、手首の回転、振戦及びセンサのぶつかりを取り除くために、生データに対してバンドパスフィルタ処理を行うことにより１〜４Ｈｚの範囲の成分を抽出する。

ＤＫ２：ヌル

ステップＤＫ３〜ＤＫ７は、データセットから正常な随意運動を取り除くように、平均加速度を上回るデータの部分を除去することを目的とする。

ＤＫ３：データを、各々が分離して考慮される１２０秒ビンに分解する。ビンの幅は可変であり、この実施形態では、１２０００のデータ点を含む。ビン期間が長いほど、信号の大部分は振幅が小さくなるため、高い加速度の動きを排除する可能性が高くなる。

ＤＫ４：各１２０秒ビンｉに対し、データの絶対振幅を使用して、平均加速度振幅（Ａｃｃ_ｉ）を測定する。Ａｃｃ_ｉを閾値として使用し、それを下回るデータを、「低減した動き」を表すものとみなす。

ＤＫ５：そのビンにわたって１秒（１００データ点）移動点平均を計算する。

ＤＫ６：正常な随意運動を排除するように、平均加速度がＡｃｃ_ｉより大きいデータのいかなる１秒間も、それ以上考慮しない。

ＤＫ７：ビンに残っているデータを、低減した動きの期間に関連するものと仮定し、したがって、低減動き（ＲＭ）データセットと呼ぶ。ビン内の低減動きの期間はＴ_ＲＭである。ビンに残っているＲＭデータを単純に連結する。

ステップＤＫ８〜ＤＫ１２は、ＲＭデータの不随意運動におけるパワーを測定するいくつかの方法を評価して、データに残っている「不随意」運動セットの特性を測定することを目的とする。ジスキネジア患者は、不随意運動におけるパワーが高いことを留意する。

ＤＫ８Ａ：各１２０秒ビンにおいてＲＭデータセットに対してＦＦＴを実行する。各１２０秒ビンにおけるＲＭの平均スペクトルパワーはＳＰ_ＲＭである。これは、ＤＫ１におけるフィルタリングのために１〜４Ｈｚ範囲である。ジスキネジアでは、このパワーが、正常に運動する人よりも高くなる。

ＤＫ８Ｂ：低減した動きのパワーを得るために、低減動きデータセット絶対値のＲＭＳ値を取得する。

ＤＫ８Ｃ：完全な１２０秒ビンか又はＲＭデータセットにおける周波数の分散（ＶＡＲ）又は標準偏差を取得する。

ＤＫ９：ＤＫスコアを
ＤＫｓｐ＝Ａ ＳＰ_ＲＭ／Ｔ_ＲＭ
として計算し、ＤＫｓｐをプロットする。

ＤＫ１０：ＤＫスコアを
ＤＫａｃｃ＝ｌｏｇ_ｃ（Ａｃｃ_ｉ×ＳＰ_ＲＭ）／Ｔ_ＲＭ
として計算し、ＤＫａｃｃをプロットする。

ＤＫ１１：ＤＫスコアを
ＤＫｒｍｓ＝Ａ ｌｏｇ_ｃＲＭＳ_ＲＭ／Ｔ_ＲＭ
として計算し、
ＤＫｒｍｓをプロットする。

ＤＫ１２：ＤＫスコアを
ＤＫｖａｒ＝Ａ ｌｏｇ_ｃＶＡＲ／Ｔ_ＲＭ
として計算し、ＤＫｖａｒをプロットする。

神経科医に対して直観的に提示するために結果をフィルタリングするように、２〜１０分のウインドウ（ウインドウの長さは可変である）にわたりＤＫ値の移動平均を取得し、時間に対してプロットする。さらに、毎日又は各投与期間に対し患者が異なる絶対ＤＫスコアである時間の割合を評価する。これは、正常に動作する人が短期間ジスキネジアのような動きをとる可能性があるが、ジスキネジア患者のみが動きに対して絶え間ない性質を有するということを認識し、それが、この手法で測定されるものである。

この実施形態では、さらに、日常の投薬期間、たとえば午前９時〜午後１２時の期間からのＤＫスコアを、より強力な測定値を得るために複数の日にわたって平均化することができる。

図４は、ジスキネジアスコアのプロットであり、各点は、同じ事象を観察している３人の神経科医が与えたジスキネジアの平均スコアに対してプロットされた１つのジスキネジアのエピソードに対する、本発明の一実施形態によって生成されたＤＫスコアを示す。図示するように、本発明は、好ましくは、３人の神経科医の平均スコア（「判断基準（Ｇｏｌｄ ｓｔａｎｄａｒｄ）」と呼ぶ）（特異度９３．６％、感度８４．６％）と比較し、この実施形態が、日常の臨床的モニタリングに対する許容可能な代用であることを論証している。

図１１は、１人の患者に対して、図２のシステムを使用し且つ上記アルゴリズムを使用して得られた結果を示す。患者は、午前６時１５分に起床し、手首記録装置を装着した。患者の動きにより、装置及びアルゴリズムは、この時点でＢＫ４の非常に低いＢＫスコアを与え、それは患者が非常に運動緩慢であることを示し、それはパーキンソン病の原則的な特徴である。そして、患者は、午前７時にＬドーパを２錠服用したが、錠剤が吸収され且つ脳に患者の運動緩慢を低減し始めるのに十分な濃度があるようになるまで、運動緩慢であり続けた。午前８時頃から午前９時半まで、患者の運動緩慢は、ＢＫ４からＢＫ１まで改善し続けた。ＢＫ１は正常なパターンの動きである。しかしながら、この段階でのＬドーパの濃度により、午前９時頃においてピーク用量ジスキネジアが導入され始めた。患者は、午前１０時近くでＢＫ状態にぶり返した。患者の２度目の投薬が午前１０時４５分になされ、それによって患者はすぐにＢＫ１の正常なＢＫスコアに戻った。午後１２時半頃にジスキネジアが再び発症した。

理解されるように、運動緩慢及びジスキネジアのこうした同時の継続する客観的測定値により、神経科医に、薬剤の適切な用法を策定するのに役立つ詳細な情報が提供される。たとえば、この記録に応じて、神経科医は、患者の運動緩慢時間を短縮するようにＬドーパの最初の投与を朝のより早い時間にし、第２の投与までの時間間隔を、第３の投与までの間隔は維持しながら幾分か短くするように選択することができる。この患者に対する目的は、ＢＫ１状態における時間の割合をより高くするようにＢＫを維持することであり、一方で、ＤＫ２状態及びＤＫ３状態に費やされる時間を短くするようにＤＫスコアを低減することも目的とする。当然ながら、こうした変更の影響をモニタするために本発明によりさらなる測定を行うことができる。

したがって、この実施形態により、その人が臨床的環境においてある範囲の自然な動き及び制御されない動きにわたって正常な日常活動を行っている場合であっても、高い選択度及び感度により、その人の運動緩慢状態及びジスキネジア状態を認識し定量化することが可能になる。

図１４は、１日を通しての個人に対する実質的に連続したＤＫ及びＢＫスコアリングを示す。垂直線で示す時刻に、Ｌドーパ治療が行われた。本発明の本実施形態で生成されたこの図は、患者が非常に低いジスキネジア及び非常に著しい運動緩慢を有することを明確に示しており、これによって神経科医が、患者が完全に治療されていないように見えることを迅速に推測することができる。

図１５は、各投与に続く期間にＤＫスコアの累積合計をプロットすることにより、本技法の結果を提示することができる別の方法を示す。実際のＤＫスコアを、薄い線で示し、累積ＤＫスコア（ＣＵＳＵＭ ＤＫ）を実線で示す。この場合もまた、各投薬の時刻を垂直線で示す。平坦なＣＵＳＵＭは、正常な運動状態を示し、そのため図１５は、この患者には特に午後の間に著しいジスキネジアが出ることを示す。したがって、この場合、本発明は、神経科医に対し、その日を通して特定の投薬毎に誘発されるジスキネジアに関する価値のある情報を提供する。図１５はまた、その日を通してＢＫスコアの値もプロットしている。

図１６は、別の患者に対するＤＫスコア及びＢＫスコアをプロットしており、これらの結果から、この患者に非常にジスキネジアであることが分かる。この患者のＢＫスコアは非常に正常であり、したがって、神経科医に対し、運動緩慢は完全に治療されているが高いジスキネジアが発生しているため投薬を低減させてもよい、という価値のある洞察を提供する。午前８時１５分辺りの異常なＢＫスコアは、たとえばシャワーを浴びている時に患者がロガーを取り外すことによってもたらされた可能性がある。

被験者に対してある形態の装置及びシステムを試験する際、以下を行った。１２人の被験者、すなわちパーキンソン病の患者と８人の健康な被験者（対照）とを調査した（表１）。被験者を、運動緩慢［Ｂ］、ジスキネジア［Ｄ］及び健常［Ｃ］として認識した。パーキンソン病患者は、１つの診療所から集められ、パーキンソン病に対する投薬を受けていた。対照には、いかなる神経学的異常はなかった。すべての処置が、世界医師会ヘルシンキ宣言に準拠し、倫理委員会（Ｈｕｍａｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ＆ Ｅｔｈｉｃｓ Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ）によって承認され監督された。すべての被験者が、実験手順の詳細な説明に従って同意した。

Ｌドーパの治療
時刻０において患者が運動緩慢であることを確実にするために、患者に対し、調査の開始１０時間前に通常の治療を停止するように要請した。食物及び水分摂取は制限しなかった。調査の開始時（０分）、患者に対してＬドーパが２５０ｍｇでありカルビドパが２５ｍｇの１つの錠剤を与えた。そして、患者に対し、薬剤投与の０分後、１０分後、２０分後、３０分後、４５後、６０分後、９０分後、１２０分後及び１８０分後に与えた一組の単純な作業を完了するように要請した。

臨床的評価
繰り返しの振動する動きを行っている間に最大加速度を測定することにより、運動緩慢を評価した。被験者に対し、１枚の厚紙の上に３００ｍｍ離れて配置された２つの大きい点（直径３０ｍｍ）の間で人差し指をスライドさせるように求めた。これを、被験者自身のペースで３０秒間行わせ、その後３０秒間休ませた後、３０秒間可能な限り高速で繰り返させた。四肢の動きが胴体に向かい且つ離れるのではなく胴体を横切るものであるように、点を配置した。これは、運動緩慢を評価する既知の有効なキー押し（ｋｅｙ ｐｒｅｓｓ）又はペグボード（ｐｅｇ ｂｏａｒｄ）テストの変形であった。平均ピーク加速度（ＡＰＡ）は、２０の最大加速度の中間値であり、それを臨床的運動緩慢スコアとして使用した。

ジスキネジアスコアを、パーキンソン病に精通し変更ＩＭＳスコアリング方法の使用の経験がある訓練された神経科医によって提供されたスコアの平均から取得した。評価者のうちの２人は、この調査で採用した患者のいずれをも以前に検査したことがなく、第３の評価者は、患者の神経学的な日常治療を提供した。評価者は、各々無関係にスコア付けした。

５つの指定された作業（後述する）を行っている被験者をビデオ撮影した。ビデオを３０秒の時期に分割し、評価者は、各時期に対してスコアを提供した。上述した方法から変更された変更不随意運動スコア（ＩＭＳ）を用いて、以下の５つの体の部位の各々に対し０〜４のスコアを提供した、すなわち、上肢；腕、手首、手及び指、下肢；脚、膝、足首及びつま先、体幹運動；背中、肩及び腰：頭部運動；首及び顔：全体的判断；全体的なジスキネジアの重症度。スコアは以下の通りである。０＝ジスキネジアなし、１＝素人を除く訓練された医師には認識可能なジスキネジア、２＝容易に検出可能なジスキネジア、３＝日々の活動には影響を与えなるがそれらを制限しないジスキネジア、４＝日々の活動を制限するジスキネジア。したがって、最大ＩＭＳは２０である。

テスト手順
加速度計を、回内／回外運動に対して最も感度が高いように方向付け、パーキンソン病の被験者の最も深刻に影響を受けている四肢と、対照被験者の利き側の四肢とに取り付けた。加速度計のリードを、加速度計の外膜移動を防止するように、肘の下に別個に固定した。

作業１．無制限の随意運動：被験者は、ネクタイを結ぶ等、何かを作成する、建てる又は行う方法の説明が必要な主題に関して会話を行った。特別に選択された作業中のみでなく、通常の活動中にも、スペクトログラムを使用して運動緩慢及びジスキネジアを検出することができるか否かを確立するために、自発運動を記録した。

作業２．繰り返しの交互の随意運動：これについては上述しており（臨床的評価）、これを用いて臨床的な運動緩慢スコアリングを行った。

作業３．制限された随意運動：被験者に対し、ジスキネジア等の不随意運動を識別するように、可能な限り静止したままであるように要請した。被験者に対し、両手を膝の上に置いて背筋を伸ばして座るように指示し、１分間随意運動をしないように要請した。この作業中にジスキネジアに対して被験者にスコア付けした。

作業４．患者は、６００ｍｌまで満たされた１Ｌの水差しから、３つのプラスチック製の２５０ｍｌコップに水を注いだ。この作業を行うのに半分間から２分間かかった。患者に対して、加速度計が取り付けられた手首を使用して注ぐように求めた。

作業５．患者は、２．５メートルの距離を歩行し、１８０度回転してさらに２．５メートル歩行した。これを、少なくとも３０秒間繰り返したが、被験者によっては１サイクルを行うのに１分間かかった。１人の患者は、車椅子に乗っており、この作業を行うことができなかった。

各作業を行うのにおよそ２分間かかった。調査の第１部では、被験者は最初の３つの作業を一度で完了した。Ｌドーパのテスト投与に続き、被験者に対し、薬剤投与の後に規則的な間隔で５つのすべての作業を行うように要請した。この試験は、１回の用量のＬドーパの影響を網羅し、結果としての短時間の運動変動を含むように設計されていた。

統計的分析
０．５〜８．０Ｈｚ周波数帯域を周波数の３つのビン又は帯域、すなわち０．５〜２．０Ｈｚ、２．０〜４．０Ｈｚ及び４．０〜８．０Ｈｚに分割した（図７）。周波数帯域を、特定の運動挙動に関連する可能性のある周波数を表すように選択した。ＦＦＴが、一連の離散点を通して引かれた線であるため、帯域内のすべての点を合計し平均化することにより、後にその周波数帯域に対するＭＳＰ（平均スペクトルパワー）と呼ぶ平均をもたらすことができる。したがって、ＭＳＰ^{０．５〜２．０Ｈｚ}は、０．５〜２．０Ｈｚの周波数帯域からの平均スペクトルパワーを指す。

調査の第１段階では、マン・ホイットニー（Ｍａｎｎ−Ｗｈｉｔｎｅｙ）検定を用いて、運動緩慢の被験者から得られたＭＳＰとジスキネジアの被験者から得られたＭＳＰとを比較し、０．０１未満のＰ値を有意であるとみなした。統計的有意性に対する検定を行ったが、機能的に有用な結果のみが、特定の検定に対してさまざまな臨床群で重なりがほとんど又は全くないようにする。

結果
パーキンソン病の被験者における運動緩慢及びジスキネジアの選択及び特徴付け
この調査における患者は、この患者らが明らかな運動緩慢を有する（運動緩慢患者として既知である）か又はＬドーパの投薬に続き顕著なジスキネジアを有する（ジスキネジアの被験者）ため、選択した。運動緩慢の被験者を、投薬をやめた時に評価したが、大部分が、Ｌドーパを投与した時に顕著なジスキネジアを発症しなかった。本発明者らは、運動緩慢の重症度に対する「基準」として、点スライドからのＡＰＡ（本方法で説明した）を使用した。ジスキネジアの被験者のＡＰＡスコアは、健常と運動緩慢との中間であった。ビデオ撮影された動きの各２分セグメントに対してジスキネジアスコアを与えた３人の神経科医が、総ＩＭＳスコアを提供した。３人の評価者間の同意は、彼らのスコア間の強い関連性に反映された。

記録された腕に対するＩＭＳスコアが、１つのみの腕における加速度の測定値（図１３）を正当化する総ＩＭＳスコアと相関性が高かった（ｒ＝０．８５、図１３も参照）ということが重要である。

次の調査のセットは、健常被験者のパワースペクトルが、種々の運動を識別するために適当であるか否かの疑問に対処した。健常被験者がじっと座っていた（作業３、図６Ａ）時、広範な調査周波数にわたるパワーは、被験者が随意運動（作業１、図６Ａ）を行っていた時より低かった。そのため、２Ｈｚ及び４Ｈｚの四肢の振動を測定することができることを論証するために、健常被験者は、人差し指を用いて、オシロスコープ画面上で２Ｈｚ及び４Ｈｚの振動を追跡した。パワースペクトルでは、関連周波数での明らかなピークが明白であった（図６Ｂ）。被験者が「ｍｉｎｉｍｕｍ」という語を書いた時、およそ３Ｈｚの広いピークが明白であった（図７）。

そして、パワースペクトルを３つの帯域に分割し（図７）、各帯域のＭＳＰを評価した（図８）。会話中に手首を動かしている場合（作業１）、３つの周波数帯域すべてにおけるパワースペクトルが、健常被験者より運動緩慢の被験者の方が低かった（図８）。被験者が静止したままでいるように求められた時にこの差がそれほど明白でなかったことは驚くべきことではない。すなわち、運動緩慢患者は、健常な被験者と同様に静止したままでいることができる（たとえば、作業３、図８）。

ジスキネジア運動の周波数範囲は、正常な運動に類似していたが、実質的にパワーが増大していた。予測され得るように、ジスキネジアの被験者は、完全に静止したままでいることが困難であった（作業３、図８）。健常被験者及びジスキネジアの被験者のＭＳＰを３つのスペクトルバンドの各々に完全に分離したが、分離はＭＳＰ^{２．０〜４．０Ｈｚ}において最大であった（作業３、図８）。

運動緩慢
すべての時点におけるすべての患者からのＭＳＰ^{２．０〜４．０Ｈｚ}を、同じ時点に測定されたＡＰＡと相関させた。

ＭＳＰ^{２．０〜４．０Ｈｚ}は、（ＡＰＡによって測定された）運動緩慢とは相関性が弱かった。これは、運動緩慢を予測するＭＳＰ^{２．０〜４．０Ｈｚ}の低い特異度（７６％）及び感度（６５．１％）に反映された。

低い相関性は、ＭＳＰによって測定された運動緩慢が作業依存するために発生する可能性が最も高い。たとえば、健常な人がじっと座っているように「選択した」場合、ＭＳＰは、より迅速に動くことができない運動緩慢の人と識別不可能である。したがって、要件は、迅速に動くことができない運動緩慢患者から、大部分の時間静止していたが、迅速な動きをすることができる患者を認識することであった。考慮すると、運動緩慢の被験者は、健常被験者より動きが少なく、そのため、動きの間の間隔が長い。さらに、運動緩慢の動きが発生した場合、その動きのパワーは低く、より低い加速度及び振幅を反映する。

したがって、本質的に、各間隔においてもたらされた最大加速度とこのピークを包囲する期間におけるＭＳＰとを使用してＡＢＳ（自動運動緩慢スコア）を生成する、本発明の一実施形態によるアルゴリズムを開発した。論拠は、健常被験者にはＭＳＰが低い期間がある可能性があるが、彼らが行ういかなる動きも、運動緩慢の被験者よりはるかに高い加速度で行われる、ということであった。ＡＢＳを導出するために使用したアルゴリズムを、ＡＰＡに対して逐次変更し最適化した。最適となると、新たなデータのセットを収集し、ＡＰＡに対してプロットした（図９Ａ）。ＡＢＳは、特異度が８７．５％であり感度が９４．５％であって、運動緩慢「基準」（ｒ＝０．６２８、ｐ＜０．００１、ｎ＝７９）と相関性が強かった。Ｌドーパの投与の後の時間に対してＡＰＡ及びＡＢＳをプロットし、１人の被験者の例を図９Ｂに示す。この場合、ＡＰＡとＡＢＳとの相関性はｒ＝０．７７であった。

ジスキネジア
自動ジスキネジアスコア（ＡＤＳ）も開発した。臨床的ジスキネジアスコアは、ＭＳＰ^{１〜４Ｈｚ}及びＡＰＡの両方と相関性が強いことが分かった。

これらの相関を考慮すると、いずれの加速度計測定値も、神経学的評価と一致するジスキネジアの客観的測定値を提供する。しかしながら、ＭＳＰの感度（７６．９％）及び特異度（６３．６％）は、許容できないほど低かった。相関は、患者が行っている作業に対する依存性が高かった。特に、この相関は、被験者がじっと座っている時のジスキネジアは考慮しておらず、ジスキネジアのレベルは、わずかに３０秒後に発生したが被験者が歩行している時より著しく高かった。したがって、ジスキネジアの測定値としてのスペクトルパワーの問題は、運動緩慢で直面した問題に類似しており、すなわち、随意運動が増大する期間と不随意運動（ジスキネジア）が増大する期間とを識別する問題である。ジスキネジアの被験者の検査と神経科医との討議とにより、ジスキネジアの被験者は動きのない期間がより短いということが示唆された。

したがって、本発明の一実施形態によれば、動きがない期間又は加速度計記録において振幅が低い期間を特定するＤＫアルゴリズムを開発した。要するに、各２分セグメントにおける平均加速度を推定し、平均加速度を上回る動きを、随意運動又はジスキネジア運動のいずれかとみなした。加速度が平均を下回る時期を抽出し、ＭＳＰ^{１．０〜４．０Ｈｚ}を加速度の低い期間の数で割って自動ジスキネジアスコア（ＡＤＳ）を生成した。非ジスキネジアの被験者は、平均加速度を下回りＭＳＰ^{１．０〜４．０Ｈｚ}が低い期間がより多いはずであり、一方でジスキネジアの被験者は、平均加速度ウインドウを下回る時間がより少ないはずであり、ＭＳＰ^{１．０〜４．０Ｈｚ}が大きいはずである。本質的に、本手法は、被験者がじっとしたままである時間を定量化することである。ＡＤＳを導出するために使用したこの実施形態のアルゴリズムを、ＩＭＳに対して逐次変更し最適化した。最適となると、データの新たなセットを収集し、ＩＭＳに対してプロットし、相関係数（スペアマン）を計算した（ｒ＝０．７６６、ｐ＜０．０００１、ｎ＝８５、図１０Ａ）。この相関性がＭＳＰ^{１〜４Ｈｚ}とＩＭＳとの間より弱かったが、感度及び特異度ははるかに高かった（感度＝８４．６％、特異度＝９３．６％）。本方法は、患者の長期記録により適しており、それは、行われた作業のタイプによる影響が低いためである。

本発明のこれら実施形態の根底にある前提は、訓練された観察者によって認識された動きのパターンを、動きの追跡を記録し、観察者がパターンを特徴付けるために用いる特徴をモデル化することによって定量化することができることであった。この調査において、本発明者らは、まず、スペクトル分析により運動緩慢とジスキネジアとを識別することができることを示した。しかしながら、本方法の感度及び選択度は、種々の活動が発生した場合、低下した。

特に、運動緩慢とじっと座っている健常被験者とを識別し、ジスキネジアと何らかの形態の正常な活動とを識別するために、より複雑な分析が必要であった。これを、訓練された観察者が見るもの、すなわち、運動緩慢の被験者には、動きの間の間隔がより長く、そうした被験者が動く時、加速度が低い、ということをモデル化することによって達成した。ジスキネジアの被験者は、動きの間の間隔が少なく、高いスペクトルパワーで動く。この手法を用いて、自然の動きの範囲にわたって高い選択度及び感度で、運動緩慢の動き及びジスキネジアの動きを認識することができた。

本発明のこの実施形態を検証するには、「判断基準」への言及が必要であった。臨床医は、ジスキネジア及び運動緩慢を見ると分かり、臨床的観察を定量化しようとして、臨床的尺度が開発されてきた。しかしながら、これら尺度は主観的であり、訓練及び経験が必要であって、同じ臨床医が繰り返した場合に最も正確である。必然的に、これら尺度は、訓練された観察者がいる場合にしか使用することができず、しかしながら、パーキンソン病は、１日を通して、日によって大きく変化し、１回の一瞬の印象では、疾患の作用及び変動の真の測定値を提供することはできない。使用される運動緩慢及びジスキネジアの格付け尺度は、スペクトル分析の出力と比較するために利用可能な、もっと広く許容されている半客観的方法である。運動緩慢に対する最も一般的な臨床的ベッドサイド検査は、迅速な交互の指の運動を要求するというものである。低速な振幅の小さい動き（低加速度）は運動緩慢とみなされ、ペグボード、キー押し及び点スライド（作業２）等の振動運動の間に展開されたピーク加速度を測定するいくつかの定量的尺度がある。これらは、繰返しの数、又は動きのタイミング、又は達成される動きの「量」に従って変化する。同様に、低振幅低速の手書き及び１分毎のキー押しも、運動緩慢に対する非常に有効な試験である。これら尺度の各々が、運動緩慢の測定値として、正常な加速度に達することができないことに依存する。ジスキネジアスコアは、他のジスキネジア格付け尺度の変形であった。臨床的尺度と本実施形態の自動尺度との相関の程度により、自動尺度が有効であり、長期にわたって臨床状態を連続的にスコアリングするために使用することができることが示唆される。ＤＫスコア及びＢＫスコアは、臨床状態を認識することができ、したがって、有効な臨床的ツールを提供することができる。

したがって、本発明の記載した実施形態では、投薬によるＰＤの改善された管理には、臨床的観察がなされていない時であっても、１日を通して、運動緩慢及びジスキネジアの両方のモニタリングが必要であるということを認識する。したがって、本実施形態は、規定された期間にわたり、患者の動き状態を、遠隔で且つ実質的に連続して、取り込み、解釈し、報告する手段を提供する。このシステムは神経科医に自動的に報告するため、患者又は患者の介護人が記憶すること、記録を残すこと又は記録を維持することを気にする必要がない。さらに、この実施形態の単純な手首装着装置は、使用が容易であり、家庭又は他の場所で使用することができ、日々の活動を邪魔することがなく、技術の理解を必要としない単純なシステムである。さらに、主要施設での診療所に容易に通うことができない地方及び遠隔地に住んでいる人々に対して、患者の地元の開業医と連携して、用量の変更を神経科医が遠隔で行うことができる。

本発明の上述した実施形態は、神経科医に、パーキンソン病（ＰＤ）の患者の症状の客観的評価を（デジタル報告フォーマットで）自動的に提供することにより、神経科医にはさらに有益である。これにより、神経科医に、客観的且つ連続的なデータ収集に基づき、重要な期間にわたり患者の運動状態に関する確実な情報が提供される。この情報により、医師は、ジスキネジア及び運動緩慢、すなわちＰＤ患者にとって重要な症状の発生を低減するようにより効率的に薬剤の用量を設定することができる。これにより、患者の管理が改善され、ＰＤ患者の生活の質が向上する。これにより、さらに、医者／診療所を訪れる回数が減少し、神経科医がより多くの患者に有効なケアを提供することが可能になる。

この実施形態のより広い利点には、ヘルスケアシステムに対する金銭的負担を軽減する改善された患者管理、外来患者の訪問の減少、入院が必要な、症状に関連する転倒及び合併症の発生の低減、並びに高度且つ専門の高齢者介護の低減があり得る。

この実施形態は、さらに、手首装着式装置をプログラム可能とすることができ、それにより、神経科医は、患者の必要に基づいて、記録の時刻及び頻度を設定することができ、さらに、装置を、薬剤を服用するように患者に対してリマインダを与えさせることができる。

したがって、この実施形態は、連続してＰＤ患者の動きを遠隔で記録し、神経科医が必要とする日にちにわたって、２〜３分毎に評価をもたらす、客観的報告ツールを提供する。それは、ＰＤの症状の確実な測定という問題を解決し、神経科医に報告を電子メール又は適当なウェブサイトを介して自動的に提供する。すべてのＰＤ段階に対して有用であるが、ジスキネジアが発現し始める、疾患の中間段階中が特に有効である。医師は、疾患進行を診断し、患者が訪れる前の３〜４日に記録された客観的データに基づいて、薬剤投与を変更することができる。医師は、投薬を変更した後に記録されたデータを用いて、投薬の有効性を決定するか又はさらなる変更を行うことができる。記録は患者の履歴とともに容易に保持される。

したがって、本実施形態は、パーキンソン病の患者の症状の客観的な連続した評価を可能にする。したがって、この実施形態は、医師が運動緩慢及びジスキネジアの場合をより非効率に決定するのに役立つことができ、したがって、より適切な投薬を提供することによって患者管理を改善し、パーキンソン病の人等、運動緩慢及び／又はジスキネジアの人々に対し、生活の質を向上させる。

この詳細な説明のいくつかの部分を、コンピュータメモリ内のデータビットに対する操作のアルゴリズム及び記号表現に関して提示する。これらアルゴリズムに関する記述及び表現は、データ処理技術の当業者が、自身の仕事の内容を他の当業者に最も有効に伝えるために使用する手段である。アルゴリズムは、本明細書では、且つ一般に、所望の結果に導く首尾一貫した一連のステップであると考えられる。それらステップは、物理量の物理的操作を必要とするものである。通常、必ずしもではないが、これら量は、格納され、転送され、結合され、比較され且つ他の方法で操作されることが可能な電気信号又は磁気信号の形態をとる。時に、原則的に一般的な使用の理由で、これら信号を、ビット、値、要素、記号、文字、項、数字等と呼ぶことが好都合であることが証明されている。

したがって、時にコンピュータ実行の、と呼ぶこうした行為及び動作は、構造化形式のデータを表す電気信号の、コンピュータの処理ユニットによる操作を含むことが理解されよう。この操作は、データを変換し、又はコンピュータのメモリシステムの記憶場所に維持し、当業者にはよく理解される方法で、コンピュータの動作を再構成し又は他の方法で変更する。データが維持されるデータ構造は、データのフォーマットで定義される特定の特性を有するメモリの物理的な記憶場所である。しかしながら、本発明を上述した文脈で説明しているが、それは限定するように意図するものではなく、当業者が理解するように、記載したさまざまな行為及び動作をハードウェアで実装してもよい。

しかしながら、これらの用語及び同様の用語のすべてが、適切な物理量と関連するべきであり、単にこれらの量に適用される好都合なラベルであることを留意すべきである。説明から明らかであるように特に明示しない限り、説明を通して、「処理」又は「演算」又は「計算」又は「決定」又は「表示」等の用語を利用する説明は、コンピュータシステム、又はコンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内で物理（電子）量として表されるデータを操作し、コンピュータシステムメモリ又はレジスタ又は他のこうした情報記憶装置、伝送装置又は表示装置内で物理量として同様に表される他のデータに変換する、同様の電子コンピューティングデバイスの動作及びプロセスを指すことが理解されよう。

本発明はまた、本明細書の動作を実行する装置に関する。この装置を、特に、要求される目的に対して構成してもよく、又は装置は、格納したコンピュータプログラムによって選択的に起動されるか又は再構成される汎用コンピュータを含んでもよい。こうしたコンピュータプログラムを、限定されないが、フロッピーディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ及び光磁気ディスクを含む任意のタイプのディスク、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気或いは光カード、又は電子命令を格納するために適している任意のタイプの媒体を含むコンピュータ可読記憶媒体に格納することができ、それらは各々コンピュータシステムバスに結合される。

本明細書で提示したアルゴリズム及び表示は、本質的に、いかなる特定のコンピュータ又は他の装置に関連していない。さまざまな汎用システムを、本明細書の教示に従うプログラムで使用してもよく、又はより専用の装置を、要求される方法ステップを実行するように構成することが好都合であることが分かる場合もある。種々のこれらのシステムに対する必要な構造は、説明から明らかとなろう。さらに、本発明を、いかなる特定のプログラミング言語にも関連して説明していない。種々のプログラミング言語を使用して、本明細書に記載した本発明の教示を実施することができることが理解されよう。

機械可読媒体には、機械（たとえばコンピュータ）が可読な形態で情報を格納し又は送信する任意の機構が含まれる。たとえば、機械可読媒体には、リードオンリメモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリデバイス、電気、光、音響又は他の形態の伝搬信号（たとえば、搬送波、赤外線信号、デジタル信号等）等がある。

図１２を参照すると、本発明が、適当なコンピューティング環境で実施されるように示されている。必須ではないが、本発明を、パーソナルコンピュータによって実行されるプログラムモジュール等のコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で説明する。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行するか又は特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含む。さらに、当業者は、本発明を、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベース又はプログラム可能な家電製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ等を含む他のコンピュータシステム構成で実施してもよいことを理解するであろう。本発明を、通信ネットワークでリンクされる遠隔処理装置によってタスクが実行される分散コンピューティング環境で実施してもよい。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールを局部メモリ記憶装置及び遠隔メモリ記憶装置の両方に配置してもよい。

図１２では、汎用コンピューティングデバイスを、処理ユニット２１と、システムメモリ２２と、システムメモリを含むさまざまなシステムコンポーネントを処理ユニット２１に結合するシステムバス２３とを含む従来のパーソナルコンピュータ２０の形態で示す。システムバス２３は、メモリバス又はメモリコントローラ、周辺バス、及び種々のバスアーキテクチャのうちの任意のものを使用するローカルバスを含む、いくつかのタイプのバス構造のうちの任意のものであってもよい。システムメモリは、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）２４及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２５を含む。ＲＯＭ２４には、起動中等、パーソナルコンピュータ２０内の要素間で情報を転送するのに役立つ基本ルーチンを含む基本入出力システム（ＢＩＯＳ）２６が格納されている。パーソナルコンピュータ２０は、ハードディスク６０に対し読書きを行うハードディスクドライブ２７と、リムーバブル磁気ディスク２９に対し読書きを行う磁気ディスクドライブ２８と、ＣＤ ＲＯＭ又は他の光媒体等のリムーバブル光ディスク３１に対し読書きを行う光ディスクドライブ３０とをさらに含む。

ハードディスクドライブ２７、磁気ディスクドライブ２８及び光ディスクドライブ３０は、それぞれ、ハードディスクドライブインタフェース３２、磁気ディスクドライブインタフェース３３及び光ディスクドライブインタフェース３４によりシステムバス２３に接続されている。ドライブ及びそれらの関連するコンピュータ可読媒体は、パーソナルコンピュータ２０に対する、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール及び他のデータの不揮発性記憶を提供する。図示する例示的な環境はハードディスク６０、リムーバブル磁気ディスク２９及びリムーバブル光ディスク３１を採用するが、当業者には、例示的な動作環境において、磁気カセット、フラッシュメモリカード、デジタルビデオディスク、ベルヌーイカートリッジ、ランダムアクセスメモリ、リードオンリメモリ、ストレージエリアネットワーク等、コンピュータがアクセス可能なデータを格納することができる他のタイプのコンピュータ可読媒体を使用してもよいということが理解されよう。

ハードディスク６０、磁気ディスク２９、光ディスク３１、ＲＯＭ２４又はＲＡＭ２５に、オペレーティングシステム２５、１つ又は複数のアプリケーションプログラム３６、他のプログラムモジュール３７及びプログラムデータ３８を含む、複数のプログラムモジュールを格納してもよい。ユーザは、キーボード４０及びポインティングデバイス４２等の入力装置を介して、パーソナルコンピュータ２０内に命令及び情報を入力することができる。他の入力装置（図示せず）には、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星放送受信用アンテナ、スキャナ等があり得る。これら及び他の入力装置は、システムバスに結合されるシリアルポートインタフェース４６を通して処理ユニット２１に接続されることが多いが、パラレルポート、ゲームポート又はユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）又はネットワークインタフェースカード等の他のインタフェースによって接続されてもよい。システムバス２３には、モニタ４７又は他のタイプの表示装置もまた、ビデオアダプタ４８等のインタフェースを介して接続されている。モニタに加えて、パーソナルコンピュータは、通常、スピーカ及びプリンタ等、図示しない他の周辺出力装置を有している。

パーソナルコンピュータ２０は、ネットワーク環境においてリモートコンピュータ４９等、１つ又は複数のリモートコンピュータへの論理接続を用いて動作することができる。リモートコンピュータ４９は、別のパーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス又は他の一般的なネットワークノードであってもよく、メモリ記憶装置５０しか図示していないが、通常、パーソナルコンピュータ２０に関して上述した要素のうちの多く又はすべてを含む。記述した論理接続には、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）５１及び広域ネットワーク（ＷＡＮ）５２がある。こうしたネットワーク環境は、オフィス、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネット、特にインターネットにおいて一般的である。

ＬＡＮネットワーク環境で使用する場合、パーソナルコンピュータ２０は、ネットワークインタフェース又はアダプタ５３を介してローカルネットワーク５１に接続される。ＷＡＮネットワーク環境で使用される場合、パーソナルコンピュータ２０は、通常、ＷＡＮ５２による通信を確立するためにモデム５４又は他の手段を有している。内部であっても外部であってもよいモデム５４は、シリアルポートインタフェース４６を介してシステムバス２３に接続される。ネットワーク環境では、パーソナルコンピュータ２０又はその一部に対して示すプログラムモジュールを、遠隔メモリ記憶装置に格納してもよい。図示するネットワーク接続は例示的なものであり、コンピュータ間の通信リンクを確立する他の手段を使用してもよいということが理解されよう。

当業者により、広く説明した本発明の範囲から逸脱することなく、特定の実施形態で示した本発明に対し、多数の変形及び／又は変更を行ってもよいことが理解されよう。たとえば、上述した実施形態は、Ｌドーパを用いて治療される特発性パーキンソン病患者に対してジスキネジアスコア及び運動緩慢スコアを取得することに関するが、いずれかのスコアのみを取得してもよく、且つ他の原因による運動の症状がある人に対していずれかの又は両方のスコアを取得してもよいことが理解されるべきである。

運動緩慢スコアリングアルゴリズムに関して、ＢＫ７において、ＢＫ６において特定されたサブバンドＡ〜Ｈの各々の値を重み付けし、ＭＳＰ_ＭＡＸを、重み付き帯域値から特定した。そして、ＢＫ１０で定義された式ＢＫ＝１０ ｌｏｇ１０（ＭＳＰｍａｘ×ＰＫｉ）に従って、運動緩慢スコアを計算した。任意の実施形態では、最大平均スペクトルパワーＳＰ_ｍａｘｉを含む単一の０．８Ｈｚサブバンドを特定してもよく、それをＭＳＰｍａｘの代りに用いてもよい。

ジスキネジアスコアリングアルゴリズムのＤＫ４では、Ａｃｃ_ｉを閾値として使用し、それを下回るデータを、「低減した運動」を表すものとみなす。この実施形態又は任意の実施形態では、Ａｃｃ_ｉに対する最小閾値を、たとえば、任意の低いレベルに設定するか、又は非常に低いＢＫスコアに応じて生成することができる。

本発明を、たとえば、ジストニア、舞踏病及び／又はミオクローヌス等、運動亢進症の運動の個々の評価に適用することができることが理解されるべきである。本発明の別の実施形態によって評価したジスキネジアは、たとえば、ハンチントン病、頸部ジストニア、下肢静止不能症候群、発作性運動誘発性ジスキネジア、睡眠運動障害、チック（正常であるが理由のない常同運動）、トゥレット症候群、遅発性ジスキネジア、遅発性トゥレット、Ｈａｌａｒｏｉｄａｎ、有棘赤血球症、ハレルフォルデン・スパッツ病又はパントテン酸欠乏症或いは瀬川病から発生する可能性がある。

本発明の別の実施形態が評価する運動緩慢又は運動低下は、多系統委縮症、線条体黒質変性症、進行性核上麻痺、オリーブ橋小脳変性症、大脳皮質基底核神経節変性症、ハンチントン病、薬剤性パーキンソニズム、外傷性パーキンソニズム、淡蒼球ルイ体変性症又は脳血管性パーキンソニズムから発生する可能性がある。

本発明の別の実施形態は、Ｐｈｉｌｉｐｓ ＡＲＭ−Ｂａｓｅｄ Ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ＬＰＣ２１３８によってサンプリングされる加速度計（ＡＤＸＬ３３０）を含み、データは、分析のために後にＰＣに手動でダウンロードされるように装置に搭載されたＳＤフラッシュメモリカードに格納される。患者は従来の充電を行うのに苦労するため、装置は、充電なしに４日間、１日１６時間、患者から記録するようにプログラムされる。データは、日付及び時間がスタンプされ、患者の詳細を含むヘッダを有する。サービス提供者は、患者の詳細、各日の開始及び終了の時刻並びに記録する日数をプログラムすることができ、それらはすべてデータファイルヘッダに格納される。

装置は、ＤＣ１０Ｈｚ帯域幅（チャネル毎に１００Ｈｚでサンプリング）を用いて３軸すなわちＸ、Ｙ、Ｚにおける加速度を記録する。信号は、「重力ｇ」で較正され、加速度は＋４ｇと−４ｇとの間で測定される。リアルタイムクロックは、将来のいずれかの指定された日付及び時刻で記録を開始するように、神経科医又はサービス提供者によってプログラムされることが可能である。翌日及び朝一番である可能性が最も高い。装置は、毎日、午前６時〜午後１０時のデフォルト期間記録するが、この期間は、神経科医又はサービス提供者によってプログラム可能である。記録する日数は、デフォルトで丸３日間であるが、これを、１日〜７日以上の範囲でプログラムすることができる。この装置は、薬剤が服用される日付及び時刻の入力を取り込むことがさらに可能である。これは、患者が手首装置と通信して薬剤を服用したことを通知することも可能にする。

夜間、患者が床につき、データロガーが手首から取り外されると、データロガーは、バッテリ充電と、中央サーバ又は医者自身のサーバへのデータのダウンロードのために、クレードルに配置される。

したがって、本実施形態は、すべての点において例示的であるとみなされるべきであり、限定的であるとみなされるべきではない。

Claims (53)

1. 人の運動状態を決定する自動化された方法であって、
   前記人の四肢に装着される加速度計から加速度計データを取得するステップと、
   前記加速度計データを処理して、前記運動状態に対する測定値を決定するステップであり、前記運動状態が、運動緩慢、ジスキネジア及び運動亢進のうちの少なくとも１つである、ステップと、
   を含む方法。
2. 加速度計データをバンドパスフィルタ処理し、対象帯域に関してデータを抽出するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記対象帯域が、ＤＣを取り除くように選択された下端カットオフ周波数と、一般に正常な人の動きからは発生しない高周波数成分を除去するように選択された上端カットオフ周波数とを有する、請求項２に記載の方法。
4. 前記運動状態が運動緩慢であり、前記下端カットオフ周波数が０．０５Ｈｚ〜１Ｈｚの範囲である、請求項３に記載の方法。
5. 前記下端カットオフ周波数が０．２Ｈｚである、請求項４に記載の方法。
6. 前記上端カットオフ周波数が３Ｈｚ〜１５Ｈｚの範囲である、請求項４又は５に記載の方法。
7. 前記上端カットオフ周波数が４Ｈｚである、請求項６に記載の方法。
8. 前記運動状態が運動緩慢であり、
   当該方法が、時系列の前記加速度データから加速度データの１つ又は複数のビン（ｂｉｎ）を抽出するステップであり、前記各ビンのビン持続時間は、運動緩慢の比較的規則的な測定値が決定可能となる程度に小さいが、当該ビン中における前記人の有意な動きの合理的な可能性を与える程度に長くなるように選択される、ステップをさらに含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記ビン持続時間が２秒〜６０分の範囲である、請求項８に記載の方法。
10. 前記ビン持続時間が１５秒〜４分の範囲である、請求項９に記載の方法。
11. 前記ビン持続時間が３０秒〜２分の範囲である、請求項１０に記載の方法。
12. 前記運動状態が運動緩慢であり、
    当該方法が、最大値を見つけるために正常な人の動きの持続時間の一部であるウインドウ長を有する移動平均を使用して、前記加速度計データを探索するステップをさらに含む、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記移動平均の前記ウインドウ長が０．０２秒〜３０秒の範囲である、請求項１２に記載の方法。
14. 前記運動状態が運動緩慢であり、
    当該方法が、ピーク加速度ＰＫ_ｉの前及び後の両方における複数のデータ点を含むサブビン（ｓｕｂ−ｂｉｎ）を取得するステップをさらに含む、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
15. 前記複数のデータ点が２のべき乗であり、前記サブビンが、前記ピーク加速度を中心に対称的に配置される、請求項１４に記載の方法。
16. 前記データ点が、正常な１つの人間の動きの持続時間と実質的に同じである期間にわたって取得可能である、請求項１５に記載の方法。
17. 前記サブビンのスペクトル分析を行ってサブバンドスペクトル測定値を取得するステップをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
18. 前記サブバンドスペクトル測定値が、０．１Ｈｚ〜２Ｈｚの範囲の幅を有する、請求項１７に記載の方法。
19. 前記サブバンドスペクトル測定値が、０．６Ｈｚ〜１Ｈｚの範囲の幅を有する、請求項１８に記載の方法。
20. 前記運動状態が運動緩慢であり、
    当該方法が、前記サブバンドスペクトル測定値の少なくともサブセットに重み付けを適用することにより、重み付き平均スペクトルパワー（ＭＳＰ_ｉ）を生成するステップをさらに含み、前記最大値（ＭＳＰ_ｉ）が小さく且つ低周波数サブバンドに存在する場合、運動緩慢のより大きい指示が与えられ、前記最大値（ＭＳＰ_ｉ）が高く且つ高周波数サブバンドに存在する場合、運動緩慢のより小さい指示が与えられる、請求項１７〜１９のいずれか一項に記載の方法。
21. 前記運動状態が運動緩慢であり、
    複数ｎの連続したビンを選択するステップと、
    各選択されたビンに対してピーク加速度（ＰＫｉ）及びＭＳＰｉを決定し、前記ｎ個のビンから、ＰＫ_ｉの最大値（ＰＫ_{ｉ．ｍａｘ}）を選択し且つＭＳＰｉの最大値（ＭＳＰ_{ｉ．ｍａｘ}）を選択するステップと、
    を含む、請求項２０に記載の方法。
22. 次式
    ＢＫ＝ＰＫ_{ｉ．ｍａｘ}×ＭＳＰ_{ｉ．ｍａｘ}
    に従って運動緩慢スコアＢＫを計算するステップをさらに含む、請求項２１に記載の方法。
23. 次式
    ＢＫ＝Ａ×ｌｏｇ_ｃ（ＰＫ_{ｉ．ｍａｘ}×ＭＳＰ_{ｉ．ｍａｘ}）−Ｂ
    （式中、Ａ、ｃ及びＢは選択可能な調整用の定数である。）
    に従って運動緩慢スコアＢＫを計算するステップをさらに含む、請求項２１に記載の方法。
24. ある期間にわたって運動緩慢スコアＢＫを繰返し計算するステップをさらに含む、請求項２２又は２３に記載の方法。
25. 前記運動状態の累積的指示を提供するために、決定された前記個々の測定値の合計を含む累積的運動緩慢スコアを計算するステップをさらに含む、請求項２４に記載の方法。
26. 前記運動状態がジスキネジアであり、前記下端カットオフ周波数が０．０５Ｈｚ〜２Ｈｚの範囲である、請求項３に記載の方法。
27. 前記下端カットオフ周波数が１Ｈｚである、請求項２６に記載の方法。
28. 前記上端カットオフ周波数が３Ｈｚ〜１５Ｈｚの範囲である、請求項２６又は２７に記載の方法。
29. 前記上端カットオフ周波数が４Ｈｚである、請求項２８に記載の方法。
30. 前記運動状態がジスキネジアであり、
    当該方法が、時系列の前記加速度データから加速度データの１つ又は複数のビンを抽出するステップであり、前記各ビンのビン持続時間は、前記各ビンのビン持続時間は、ジスキネジアの比較的規則的な測定値が決定可能となる程度に小さいが、当該ビン中における前記人の有意な動きの合理的な可能性を与える程度に長くなるように選択される、ステップをさらに含む、請求項２６〜２９のいずれか一項に記載の方法。
31. 前記ビン持続時間が２秒〜６０分の範囲である、請求項３０に記載の方法。
32. 前記ビン持続時間が１０秒〜１０分の範囲である、請求項３１に記載の方法。
33. 前記ビン持続時間が３０秒〜４分の範囲である、請求項３２に記載の方法。
34. 前記運動状態に対して前記決定された測定値がジスキネジアであり、
    当該方法が、
    前記加速度計データを閾値と比較するステップと、
    前記加速度計データが前記閾値を下回ったままである時間の割合を決定するステップであり、前記決定された時間の割合が低減した動きの時間（Ｔ_ＲＭ）を表す、ステップと、をさらに含む、請求項２６〜３３のいずれか一項に記載の方法。
35. 前記閾値が前記加速度計データＡｃｃの平均値である、請求項３４に記載の方法。
36. 前記加速度計データを閾値と比較する前記ステップが、雑音の影響を低減するように、前記加速度計データの移動平均を前記閾値と比較するサブステップを含む、請求項３４又は３５に記載の方法。
37. 前記移動平均の前記ウインドウの長さが０．５秒〜４分の範囲である、請求項３６に記載の方法。
38. 前記移動平均の前記ウインドウの長さが実質的に１秒である、請求項３７に記載の方法。
39. 前記運動状態がジスキネジアであり、
    当該方法が、
    前記加速度計データを閾値と比較するステップと、
    前記閾値を下回る前記加速度計データのパワー測定値を決定するステップと、
    をさらに含む、請求項２６〜３８のいずれか一項に記載の方法。
40. 前記閾値を下回る前記データの前記パワー測定値が、前記閾値を下回る前記加速度計データに対して高速フーリエ変換を実行することによって得られる平均スペクトルパワー（ＳＰ_ＲＭ）を含む、請求項３９に記載の方法。
41. 前記運動状態がジスキネジアであり、
    当該方法が、前記加速度計データの周波数成分の分散（ＶＡＲ）を計算するステップをさらに含む、請求項４０に記載の方法。
42. ジスキネジアの測定値を決定するようにジスキネジアスコアＤＫを計算するステップであり、ＤＫが、次式
    ＤＫ＝Ａ×ｌｏｇ_ｃ（ＶＡＲ×ＳＰ_ＲＭ／Ｔ_ＲＭ）、及び、
    ＤＫ＝Ａ×ｌｏｇ_ｃ（ＶＡＲ／Ｔ_ＲＭ）
    （式中、Ａ及びｃは選択可能な調整用の定数であり、Ｔ_ＲＭは低減した動きの時間である。）
    のうちの一方に従って計算される、ステップをさらに含む、請求項４１に記載の方法。
43. ジスキネジアの測定値を決定するようにジスキネジアスコアＤＫを計算するステップであり、ＤＫが、次式
    ＤＫ＝Ａ×ｌｏｇ_ｃ（ＳＰ_ＲＭ／Ｔ_ＲＭ）、
    ＤＫ＝Ａ×ｌｏｇ_ｃ（Ａｃｃ×ＳＰ_ＲＭ／Ｔ_ＲＭ）、及び、
    ＤＫ＝Ａ×ｌｏｇ_ｃ（ＳＰ_{ＲＭ．ＲＭＳ}／Ｔ_ＲＭ）
    （式中、Ａ、ｃ及びＡｃｃは選択可能な調整用の定数であり、Ｔ_ＲＭは低減した運動の時間であり、ＳＰ_{ＲＭ．ＲＭＳ}はＳＰ_ＲＭの二乗平均平方根値から取得可能である。）
    のうちの少なくとも１つに従って計算される、ステップをさらに含む、請求項４１に記載の方法。
44. 所定期間にわたってジスキネジアスコアＤＫを繰返し計算するステップをさらに含む、請求項４２又は４３に記載の方法。
45. 前記運動状態の累積的指示を提供するために、決定された前記個々の測定値の合計を含む累積的ジスキネジアスコアを計算するステップをさらに含む、請求項４４に記載の方法。
46. 人の運動状態を決定する装置であって、
    前記人の四肢に装着された加速度計から得られる加速度計データを処理し、且つ前記加速度計データから前記運動状態に対する測定値を決定するように構成されたプロセッサであり、前記運動状態が、運動緩慢、ジスキネジア及び運動亢進のうちの少なくとも１つである、プロセッサ
    を備える装置。
47. 加速度計をさらに備える、請求項４６に記載の装置。
48. 前記加速度計が３軸加速度計であり、各感度軸に対し、当該感度軸に沿った加速度に比例する出力を与える、請求項４７に記載の装置。
49. 各出力がサンプリングされることにより、ある時間にわたる加速度を表すデータが取得される請求項４７に記載の装置。
50. 前記人から遠隔であり、且つ通信ネットワークを介して前記加速度からデータを受信するように構成された中央コンピューティングデバイスを備える、請求項４６〜４９のいずれか一項に記載の装置。
51. 前記中央コンピューティングデバイスが、前記運動状態の前記決定された測定値を、前記人に関連する医師又は臨床医等に通信するように構成可能である、請求項５０に記載の装置。
52. 前記人に対して前記運動状態の前記決定された測定値を表示する表示手段をさらに備える、請求項４６〜５１のいずれか一項に記載の装置。
53. コンピュータに対し、人の運動状態を決定する手続きを実行させるコンピュータプログラム手段を備えるコンピュータプログラム製品であって、
    前記人の四肢に装着された加速度計からデータを取得するコンピュータプログラムコード手段と、
    前記データを処理して前記運動状態に対する測定値を決定するコンピュータプログラムコード手段であり、前記運動状態が、運動緩慢、ジスキネジア及び運動亢進のうちの少なくとも１つである、コンピュータプログラムコード手段と、
    を備える、コンピュータプログラム製品。

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