JP2014504932A - 哺乳動物の体の向きを分類するための装置および方法 - Google Patents
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Abstract
Description
(a)先行技術の技法では、脊椎に配置したポジションセンサによって体の向きを導き出すことができない。
(b)先行技術の技法は計算集約的であるため、PCを使用したオフライン処理が必要になり得る。
(c)先行技術の技法のいくつかは、立位や座位等の異なる静的な体位を区別する精度が比較的低い。
(d)先行技術の技法のいくつかは、例えば、座った状態から立った状態またはその逆等の遷移の検出に依拠するが、これは、システムが現在の姿勢を継続的に検出するリアルタイム分類にとって不利となる。遷移を逸すると、長期間に渡って分類状態が誤ったものになり得る。
(e)先行技術の技法では、様々な体の向きに対応するシグネチャ値が調整され得るように、被験者毎にシステムを較正する必要がある。
(f)先行技術のシステムのいくつかでは水銀を使用する。水銀を使用するシステムの欠点としては、水銀それ自体の危険性、動的な動作の間に水銀がセンサ内で飛び散り、それによって誤った測定値がもたらされることや、困難な較正処理が挙げられる。
準拠フレームに対する前記体の体位を前記体上の1つ以上の箇所で測定する手段であって、少なくとも1つのポジションセンサを含む手段と、
前記体位を示す第1のデータを提供する手段と、
前記データを少なくとも一時的に記憶する手段と、
前記データを処理して前記体の向きの分類を提供する手段とを備える。
準拠フレームに対する前記体の体位を前記体上の1つ以上の箇所で測定し、前記体位を示す第1のデータを提供するために配置されたポジションセンサと、
前記ポジションセンサに連結され、前記データを記憶するために配置された非一時的メモリ装置と、
前記ポジションセンサに連結され、前記データを処理して前記体の向きの分類を提供するために配置された処理装置とを備える。
準拠フレームに対する前記体の体位を前記体上の1つ以上の箇所で測定する工程であって、少なくとも1つのポジションセンサによって行われる工程と、
前記体位を示す第1のデータを提供する工程と、
前記データを少なくとも一時的に記憶する工程と、
前記データを処理して前記体の向きの分類を提供する工程とを含む。
少なくとも1つのポジションセンサを用いて、準拠フレームに対する前記体の体位を前記体上の1つ以上の箇所で測定し、前記体位を示す第1のデータを提供する工程と、
前記データを非一時的メモリ装置に記憶する工程と、
前記データを処理装置で処理して前記体の向きの分類を提供する工程とを含む。
本発明の一実施形態によれば、少なくとも1つの加速度計センサにより位置データが取得され得る。各加速度計は、PCB板上のマイクロチップ内に取り付けられた小さなゲージの加速を測定し得る。PCB板および加速度計はある位置から別の位置に移動するため、ゲージはその動作の開始時には加速を、そしてその動作が止まると減速を経験し得る。加速度計は、ゲージの動きを、最も生の形のデータを表す電圧信号(一般に単位はmv)に変換し得る。
e=1gに対するミリボルト、
f=−1gに対するミリボルト、
p=ゲイン(乗数)、
o=(オフセット)
pおよびoについて解くと、
本発明の別の実施形態によれば、少なくとも1つの磁気計センサにより位置データが取得され得る。各磁気計は、シリコンウエハに堆積された薄膜の抵抗の変化によって(異方性磁気抵抗磁気計の場合)、または強磁性の鉄芯上のコイルの変化によって(磁気誘導性磁気計の場合)、地球の磁界の強度および/または方向を測定し得る。前記コイルは、1本の巻き線を含んでもよく、L/R弛張発振器におけるインダクタンス要素を形成してもよい。磁気計は、1つ、2つ、または3つの面における地球の磁界の強度および/または方向を測定し得る。地球の北を基準として用い、3軸の三角法を援用して体の向きを計算してもよい。
人の体に取り付けられたポジションセンサは、突発的な動作、振動、および時折起こる無線のドロップアウト等の数多くの環境的な要因の影響を受け易い。そのような各出来事により、パターンを特定する作業に誤りが生じ得ることから、BOCアルゴリズム20は、受信したポジションセンサデータ22からアウトライアーを選別して除去するためにフィルタ21を含む。センサデータ22中のアウトライアーは、Gの測定値または局所的な地磁気の量における、突発的なスパイクおよび/または欠測値の形を取り得る。データを平滑化し、補間によりそのような誤りを取り除く数多くの技法が文献公知である。
環境的な要因に起因する不定期的な摂動と同様に、人の動的な動作はポジションセンサのデータに大きな振幅変化を生じさせることが多い。そのような動作は磁気計の測定値に影響を与えることはないが、誤分類を防ぐために、慣性センサにおける大幅な変化を検出することが望ましい。BOCアルゴリズム20は、監視動的分類器23を含み、監視動的分類器23に動的な動作を特定させる。動的な動作としては、ジョギング、ランニング、ウォーキング、階段を登る等の行動が挙げられ得る。動的分類器23は、人が静止しているかまたは静止状態で、屈曲/伸展動作または回転動作を行っている場合、慣性センサによって報告されるG値は比較的滑らかなパターンを示すという特徴を利用し得る。他方、ランニング等の動的な動作では、動作の間に人の体に作用する地面の反力によって慣性センサのデータに比較的高い摂動が生じ得る。一般に、人の動的な動作は、画一的なペースをたどる。その結果、動的な動作の間に慣性センサによって報告されるG値における摂動は、周期的なパターンをたどり得る。動的分類器23は、受信したデータを継続的に分析し、G値に周期的なパターンがあることを特定し次第現在の動作は動的であると分類し得る。動的な動作の間、向きを分類するという主たる作業は中断されたままとなる。
BOCアルゴリズム20は、ポジションセンサの所定の生の値および/または角変位データに基づいて姿勢を特定するために監視静的分類器24を含む。
静的分類器24の精度をさらにテストするために、BOCアルゴリズム20は、監視遷移分類器26を含む。遷移分類器26は、静的分類器24の状態が変化するたびに用いられ得る。遷移分類器26は、新しい位置の値を分析して、これらの値が、ある状態から別の状態への遷移の明確なパターンに従ったものかどうかを突き止め得る。人間は、ある体位から別の体位に移る際に共通的な動作パターンを示すことが多い。BOCアルゴリズム20は、この特徴を利用して、静的な体の向きの分類精度を改善させ得る。
BOCアルゴリズム20は、分類シグネチャを個々の被験者に自動的に適合させるために、非監視分類器27を含む。非監視分類(データクラスタリングとしても知られる)は、分類シグネチャについての予備知識がない状態でデータを分類することを意図したものである。
Claims (40)
- 哺乳動物の体の向きの分類を提供するための装置であって、
準拠フレームに対する前記体の体位を前記体上の1つ以上の箇所で測定する手段であって、少なくとも1つのポジションセンサを含む手段と、
前記体位を示す第1のデータを提供する手段と、
前記データを少なくとも一時的に記憶する手段と、
前記データを処理して前記体の向きの分類を提供する手段とを備える、装置。 - 前記1つ以上の箇所は、前記哺乳動物の脊椎上に位置している、請求項1に記載の装置。
- 前記処理手段は、体の向きを評価するアルゴリズムを含む、請求項1または2に記載の装置。
- 前記アルゴリズムは、動的分類器および静的分類器を含む、請求項3に記載の装置。
- 前記アルゴリズムは、前記分類の精度を高めるために遷移分類器を含む、請求項3または4に記載の装置。
- 前記分類の精度を高めるために、前記処理をリアルタイムで行う、先行する請求項のいずれかに記載の装置。
- 前記アルゴリズムは、立った状態、座った状態、および横になった状態を含む主要な体の向きへの分類シグネチャの割り当てに基づいて、前記体の向きを評価するように適合されている、請求項3〜6のいずれかに記載の装置。
- 前記アルゴリズムは、各姿勢に関連するシグネチャまたはパターンの認識に基づいて姿勢を特定するために論理ツリーを含む、請求項3〜7のいずれかに記載の装置。
- 各姿勢に関連する前記シグネチャまたはパターンは、トレーニング段階の間に取得した一連の規則により決定されている、請求項8に記載の装置。
- 各姿勢に関連する前記シグネチャまたはパターンは、非監視分類器によって変更される、請求項8または9に記載の装置。
- 前記非監視分類器は、前記データをクラスター化し、前記シグネチャまたはパターンを、d次元空間(但し、dは前記シグネチャを定義する変数の数である)における対応クラスターの中心までの距離に基づいて更新する、請求項10に記載の装置。
- 前記少なくとも1つのポジションセンサは、加速度計、ジャイロスコープ、および磁気計のうちの少なくとも1つを含む、先行する請求項のいずれかに記載の装置。
- 前記ポジションセンサは、3つの直交する軸に沿って角変位を測定するように適合されている、請求項12に記載の装置。
- 屈曲伸展面における変位を導き出すために前記データが用いられる、先行する請求項のいずれかに記載の装置。
- 横方向の屈曲面における変位を導き出すために前記データが用いられる、先行する請求項のいずれかに記載の装置。
- 前記体の回転を導き出すために前記データが用いられる、先行する請求項のいずれかに記載の装置。
- 各測定手段は、アナログデータをデジタルドメインに変換するADコンバータを少なくとも1つ含む、先行する請求項のいずれかに記載の装置。
- 前記データを記憶する前に前記AD変換が行われる、請求項17に記載の装置。
- 哺乳動物の体の向きの分類を提供するための方法であって、
準拠フレームに対する前記体の体位を前記体上の1つ以上の箇所で測定する工程であって、少なくとも1つのポジションセンサにより行われる工程と、
前記位置を示す第1のデータを提供する工程と、
前記データを少なくとも一時的に記憶する工程と、
前記データを処理して前記体の向きの分類を提供する工程とを含む、方法。 - 前記1つ以上の箇所は、前記哺乳動物の脊椎上に位置している、請求項19に記載の方法。
- 体の向きを評価するアルゴリズムを介して前記処理を行う、請求項19または20に記載の方法。
- 前記アルゴリズムは、動的分類器および静的分類器を含む、請求項21に記載の方法。
- 前記アルゴリズムは、前記分類の精度を高めるために遷移分類器を含む、請求項21または22に記載の方法。
- 前記分類の精度を高めるために、前記処理をリアルタイムで行う、請求項19〜23のいずれかに記載の方法。
- 前記アルゴリズムは、立った状態、座った状態、および横になった状態を含む主要な体の向きへの分類シグネチャの割り当てに基づいて、前記体の向きを評価するように適合されている、請求項21〜24のいずれかに記載の方法。
- 前記アルゴリズムは、各姿勢に関連するシグネチャまたはパターンの認識に基づいて姿勢を特定するために論理ツリーを含む、請求項21〜25のいずれかに記載の装置。
- 各姿勢に関連する前記シグネチャまたはパターンは、トレーニング段階の間に取得した一連の規則により決定されている、請求項26に記載の方法。
- 各姿勢に関連する前記シグネチャまたはパターンは、非監視分類器によって変更される、請求項26または27に記載の方法。
- 前記非監視分類器は、前記データをクラスター化し、前記シグネチャまたはパターンを、d次元空間(但し、dは前記シグネチャを定義する変数の数である)における対応クラスターの中心までの距離に基づいて更新する、請求項28に記載の方法。
- 前記少なくとも1つのポジションセンサは、加速度計、ジャイロスコープ、および磁気計のうちの少なくとも1つを含む、請求項19〜29のいずれかに記載の方法。
- 前記ポジションセンサは、3つの直交する軸に沿って角変位を測定するように適合されている、請求項30に記載の方法。
- 横方向の屈曲面における変位を導き出すために前記データが用いられる、請求項19〜31のいずれかに記載の方法。
- 屈曲伸展面における変位を導き出すために前記データが用いられる、請求項19〜32のいずれかに記載の方法。
- 前記体の回転を導き出すために前記データが用いられる、請求項19〜33のいずれかに記載の方法。
- 各測定工程は、アナログデータをデジタルドメインに変換することを含む、請求項19〜34のいずれかに記載の方法。
- 前記データを記憶する前に前記データのデジタルドメインへの変換が行われる、請求項35に記載の方法。
- 哺乳動物の体の向きの分類を提供するための装置であって、
準拠フレームに対する前記体の体位を前記体上の1つ以上の箇所で測定し、前記体位を示す第1のデータを提供するために配置されたポジションセンサと、
前記ポジションセンサに連結され、前記データを記憶するために配置された非一時的メモリ装置と、
前記ポジションセンサに連結され、前記データを処理して前記体の向きの分類を提供するために配置された処理装置とを備える、装置。 - 哺乳動物の体の向きの分類を提供するための方法であって、
少なくとも1つのポジションセンサを用いて、準拠フレームに対する前記体の体位を前記体上の1つ以上の箇所で測定し、前記体位を示す第1のデータを提供する工程と、
前記データを非一時的記憶装置に記憶する工程と、
前記データを処理装置で処理して前記体の向きの分類を提供する工程とを含む、方法。 - 添付の図面を参照しながら本明細書で実質的に説明した、脊椎哺乳動物の体の向きの分類を提供するための装置。
- 添付の図面を参照しながら本明細書で実質的に説明した、脊椎哺乳動物の体の向きの分類を提供するための方法。
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