JP2015066155A - 歩行特徴の解析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】歩容に影響を及ぼす種々の歩行パラメータから総合的に把握される歩行特徴を、日常生活で携帯することのできる加速度センサを用いて解析する。【解決手段】複数の被験者について、加速度センサにより歩行時の加速度を計測し、計測した加速度データを時間分割し、主成分分析することにより加速度主成分を複数抽出し、それらの主成分得点を算出する。また、複数の歩行者について、歩行跡から計測される歩行因子を含む歩行パラメータ主成分分析し、歩行主成分を複数抽出し、それらの主成分得点を歩行特徴スコアとして算出し、複数の加速度主成分の主成分得点と歩行特徴スコアとの関係式を取得する。一方、任意の被験者の歩行時の加速度データから前記加速度主成分得点を算出し、その主成分得点から、前記関係式を使用することにより歩行特徴スコアを算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、加速度センサによる計測データから歩行特徴を解析する方法及びそのためのシステムに関する。

日常生活において携帯することのできる加速度センサを用いて、日常の歩き方を分析する方法が提案されている。
例えば、腰背部中央に装着した１軸加速度センサから単一軸方向の加速度を検出し、検出結果から生成される加速度波形のうち、歩行周期における左右の脚の立脚期の加速度波形を比較し、歩行動作の左右のバランスを判定する方法がある（特許文献１）。
しかしながら、この方法では、左右のバランスの良否を判定できるのみで、それ以外の歩容を解析することができない。

Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸の３軸方向の加速度データから歩行者の日常の歩容の情報を得る方法としては、３軸方向の加速度データを、主成分分析を利用して座標変換し、座標変換した日常の加速度データと、テンプレート加速度データを同様に座標変換した加速度データとの類似度を算出する方法がある（特許文献２）。
しかしながら、この方法ではテンプレート加速度データが任意に定められるため、個々の歩行者の歩容の特徴を十分に表すものにならない。

また、３軸方向の加速度データから腰の軌跡の特徴因子を算出し、その特徴因子と、歩行姿勢の指標とする歩幅、歩隔などの実測値とを重回帰分析してそれらの相関関係を予め求めておき、一方、任意の被験者について３軸方向の加速度データから腰の軌跡の特徴因子を算出し、予め求めておいた相関関係から歩行姿勢の指標を算出する方法がある（特許文献３）。
しかしながら、歩行跡の何を実測して歩行姿勢の指標とするかによって、加速度データの計測から把握できる歩容が異なることから、この方法によっても歩行特徴を全体として十分に解析することができない。

特開２０１０―５０３３号公報 特開２０１１−１５２３６０号公報 特開２０１２−２４２７５号公報

上述の先行技術に対し、本発明の課題は、総合的な歩行特徴を、日常生活で携帯することのできる加速度センサを用いて解析することに関する。

本発明者は、歩容に影響を及ぼす種々の歩行パラメータを主成分分析することにより得られる複数の主成分得点が典型的かつ総合的な歩行特徴の指標になることを見出した。そこで、これら主成分得点を歩行特徴スコアとし、一方、加速度センサによる加速度データを主成分分析することにより得られる主成分得点を取得し、この加速度データの特徴を示す主成分得点と歩行特徴スコアとの関係式を求めておくと、この関係式を用いて、任意の被験者について加速度センサにより計測される加速度データの主成分得点から歩行特徴を示す指標を演算できることを想到し、本発明を完成させた。

即ち、本発明は、複数の被験者について、加速度センサにより歩行時の加速度を計測し、
加速度センサで計測された歩行時の所定時間の加速度データを時間分割し、時間分割した加速度データを主成分分析することにより得られる主成分（以下、この主成分を加速度主成分という）を複数抽出し、各加速度主成分の主成分得点を算出し、
複数の歩行者について、歩行跡から計測される歩行因子を含む歩行パラメータを標準化して主成分分析することにより得られる主成分（以下、この主成分を歩行主成分という）を複数抽出し、各歩行主成分の主成分得点を歩行特徴スコアとして算出し、
複数の加速度主成分の主成分得点と歩行特徴スコアとの関係式を取得し、
一方、任意の被験者の歩行時の加速度を加速度センサで計測し、加速度センサにより計測された歩行時の所定時間の加速度データから前記加速度主成分の主成分得点を算出し、その主成分得点を、前記関係式で使用することにより、歩行特徴スコアを算出する歩行特徴の解析方法を提供する。

また、上述の解析方法の歩行特徴スコアを算出するシステムとして、被験者に携帯される加速度センサ、及び加速度センサにより計測された加速度データから歩行特徴スコアを算出する演算装置を有する歩行特徴の解析システムであって、
演算装置は、
前記加速度センサで計測された所定時間の加速度データを時間分割し、時間分割した加速度データを主成分分析することにより得られる加速度主成分を複数抽出し、各加速度主成分の主成分得点を算出する機能、及び、
算出した加速度主成分の主成分得点を、複数の加速度主成分の主成分得点と歩行特徴スコアとの関係式で使用することにより歩行特徴スコアを算出する機能を有し、
前記関係式の歩行特徴スコアは、複数の歩行者について、歩行跡から計測される歩行因子を含む歩行パラメータを標準化して主成分分析することにより得られる歩行主成分の主成分得点である、歩行特徴の解析システムを提供する。

本発明によれば、歩行跡から計測される歩行因子をはじめとして、歩容に影響を及ぼす種々の歩行パラメータを計測することで把握していた典型的かつ総合的な歩行特徴を、日常生活で携帯することのできる加速度センサのデータを用いて解析し把握することが可能となる。本発明により解析された歩行特徴は、美しい歩容、健康的な歩行姿勢、転倒などのリスク予防等を実現するための歩行アドバイスにおいて、より有用なものとなる。

図１は、本発明の歩行特徴の解析方法の一実施態様の工程図である。 図２は、シート式圧力センサで検出される歩行時の圧力分布と歩行因子の説明図である。 図３は、実施例の歩行特徴の解析システムの平面図である。 図４は、右足着床時から次の右足が着床するまでの平均加速度を示す図である。 図５は、回帰式で推定した歩行特徴スコアと、歩行パラメータの実測値から算出した歩行特徴スコアとの関係図である。

以下、図面を参照しつつ本発明を詳細に説明する。なお、各図中、同一符号は、同一又は同等の構成要素を表している。
図１は、本発明の歩行特徴の解析方法の一実施態様の工程図である。
本発明では、種々の歩行パラメータから総合的に把握される典型的な歩行特徴の指標として、複数の歩行者の種々の歩行パラメータを主成分分析することにより得られる主成分の主成分得点を使用する。これらは、従来より知られている歩行形態の特徴表現、例えば大股、小股であるとか、がに股、内股などによく合致しているので、歩行形態の特徴を示す指標という意味で歩行特徴スコアと称する。すなわち、歩行特徴スコアとは、大股、小股であるとか、がに股、内股などといった歩行形態の典型的かつ総合的な特徴が、具体的な個々人の歩行においてどの程度存在するかを示す指標である。

本発明は、任意の被験者について、この歩行特徴スコアを、日常生活において携帯することのできる加速度センサによる加速度データを用いて得られるようにするために、以下に説明するように、まず、加速度データを主成分分析して主成分得点を算出すると共に（工程１）、歩行パラメータを主成分分析して主成分得点（即ち、歩行特徴スコア）を算出し（工程２）、これらの関係式を取得する（工程３）。

（１）工程１：加速度主成分の主成分得点の算出
工程１では、複数の被験者について、加速度センサにより歩行時の加速度を計測し、計測された歩行時の所定時間の加速度データを時間分割し、時間分割した加速度データを主成分分析して主成分を複数抽出し、抽出した主成分の主成分得点（即ち、加速度の特徴スコア）を算出する。本発明では、こうして加速度データから得られる主成分を加速度主成分という。

ここで、加速度センサとしては、日常生活で携帯することができ、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３軸の加速度を計測することのできるものが好ましい。例えば、３軸の加速度波形を抽出することのできる携帯端末などを使用することができる。

加速度センサで計測する歩行は、工程２と同時に計測することが好ましいが、日常生活における歩行としてもよく、例えば、起床から就寝までの歩行を計測する。

また、加速度データの時間分割では、例えば、まず、加速度データにおいて歩行周期を切り出して平均化した１歩行周期の加速度データを得、次に、これを時間分割する。時間分割する間隔が長すぎると加速度データから歩行特徴スコアを推定する精度が低く、短かすぎると計算量が増大して本システムの実使用が困難となるので、５ｍ秒以上１５ｍ秒以下の所定間隔で分割することが好ましい。これにより、加速度データと歩行特徴スコアとの関係式として回帰式を使用した場合に、その説明精度（決定係数）を５０％以上、好ましくは７０％以上にすることができる。なお、工程１の計測と工程２の計測を同時に行った場合は、工程２のケーデンスをそのまま工程１の歩行周期の切り出しに用いることができる。

時間分割した加速度データの主成分分析では、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸ごとに、複数の加速度主成分、好ましくは１軸あたり１個以上１６個以下の、それぞれが独立した歩行情報を有する加速度成分を抽出し、それぞれの主成分得点を算出する。

本発明では、加速度データと歩行特徴スコアとを関連づけるにあたり、上述のように時間分割した加速度データの主成分得点を使用するので、加速度データを周波数分析して得られるパラメータ、あるいは加速度データから得られる腰などの特定部位の軌跡の特徴量を歩行特徴スコアと関連づける場合に比して、加速度データと歩行特徴スコアとの関連づけに必要な計算量を低減することができる。これにより、日常生活において長期間にわたって計測した加速度データを歩行特徴スコアと関連づけることができるので、日常生活における歩容を正確に把握する上で非常に有利となる。また、左右方向には歩行時のふらつきを示す加速度主成分、前後方向には足の着地地点や蹴りだしの力を示す加速度主成分、上下方向には足の振上げや歩行のテンポを示す加速度主成分が含まれ、これらの加速度主成分を後述するように各歩行特徴スコアに関連づけることも歩容の正確な推定に寄与している。

（２）工程２：歩行特徴スコアの算出
工程２では、複数の被験者から歩行パラメータを取得し、歩行特徴スコアを算出する。この被験者は、工程１で加速度を計測した被験者とすることが好ましい。

歩行特徴スコアは、歩容に影響を及ぼす種々の歩行パラメータから把握される総合的な歩行の特徴とするため、歩行パラメータには、歩行跡から計測される歩行因子と、それ以外のパラメータ（例えば、年齢、ＢＭＩ、性別等）を含めることが好ましい。

歩行跡から計測される歩行因子としては、歩行跡の所定部分の距離もしくは角度の計測データ、所定区間の歩行に要した時間の計測データ、又はこれらの計測データから算出されるものをあげることができる。より具体的には、シート式圧力センサで計測することのできる歩幅、歩隔、歩行速度、ストライド長、ストライド時間、ケーデンス、つま先角、歩行角度、立脚期割合、遊脚期割合、両脚支持期割合、左右差立脚期割合、左右差歩行角度、左右差つま先角、左右差歩隔、歩行比等をあげることができる。

ここで、シート式圧力センサとしては、歩行により歩行面が受ける足圧の分布画像や、足圧の２次元データを出力することのできるものを使用することができ、例えば、アニマ株式会社製シート式下肢加重計シリーズウォークＷａｙ、ＡＭＴＩ社製床反発力計等をあげることができる。

本発明では歩行因子をモーションキャプチャシステムで計測してもよい。具体的には、複数のビデオカメラを使用する３次元動作解析システム（ＶＩＣＯＮ社製ＶＩＣＯＮ ＭＸシステム、ＶＩＣＯＮ ＮＥＸＳＵＳ）等を使用することができる。この他、足の裏にインクをつけて歩行することで形成された足跡の距離や角度を測定することにより歩行因子を計測してもよい。

なお、上述の歩行因子のうち、歩幅は、図２に示すように、左右一方の踵接地から、もう一方の側の踵が再び接地するまでの距離である。軸足になっている足の左右で歩幅の左右を定める。また、歩幅は、身長で除して基準化した値を用いることが好ましい。

歩隔は、図２に示すように、左右一方の踵接地から、左右他方の踵接地までの水平方向の距離であり、軸足になっている足の左右で歩隔の左右を定める。
左右差歩隔は、左右一方の足を軸足として他方の足を踏み出したときの歩隔と、軸足が左右逆の場合の歩隔との差であり、左右差歩隔は、身長で除することにより基準化したものを使用することが好ましい。

ストライド長は、左右一方の踵接地から、その一方の踵が再び接地するまでの距離であり、ストライド時間は、左右一方の踵接地から、その一方の踵が再び接地するまでの時間である。ストライド長は、身長で除することにより基準化したものを使用することが好ましい。

歩行角度は、図２に示すように、左右一方の踵から他方の踵を結んだ直線が進行方向となす角度（°）である。なお、軸足として地面に着いている足の左右で歩行角度の左右を定めるものとする。例えば、軸足を右足として、左足を踏み出して接地した場合、地面についたままの右足の踵と接地したときの左足の踵とを結んだ直線と進行方向とがなす角度を右歩行角度とする。
左右差歩行角度は、左右の歩行角度の差である。

ケーデンスは、左右一方の踵接地から左右同じ側の踵が再び接地するまでの時間から算出した１分間当たりの歩数である。

つま先角は、図２に示すように、踵とつま先を結ぶ直線が、進行方向となす角度（°）であり、外側がプラスで内側がマイナスである。
左右差つま先角は左右のつま先角の差である。

立脚期割合は、立脚期時間の１歩行周期に対する割合であり、立脚期時間は、左右一方の踵接地から、その一方の足が地面から離れるまでの時間である。
左右差立脚期割合は、左右の立脚期割合の差である。

遊脚期割合は、遊脚期の１歩行周期に対する割合であり、遊脚期は、左右一方の足が地面から離れてから、その一方の足の踵が接地するまでの時間である。

両脚支持期割合は、左右両方の足が地面に接地している両脚支持期時間の１歩行周期に対する割合である。したがって、走行行為ではゼロとなる。両脚支持期割合は、通常の歩行行為では約２０％となるが、加齢に応じて長くなる。したがって、歩行年齢を評価する上で重要なパラメータとなる。

歩行比は、歩幅（ｍ）をケーデンス（歩数／分）で除した値である。歩行比は歩行の効率を示し、成人の場合0.006に近づき、幼児や高齢者は低い値となる。

一方、上述の歩行因子以外の歩行パラメータとして、歩容に影響を及ぼす種々のパラメータを使用することができる。このようなパラメータとしては、例えば、年齢、ＢＭＩ、性別等をあげることができる。

本発明では、歩行特徴スコアの算出のために、複数の被験者から収集した歩行パラメータを主成分分析するに際しては、予め、歩行パラメータごとにデータを標準化する。

次に、標準化した歩行パラメータを主成分分析することにより、複数の主成分を抽出し、それぞれの主成分得点（即ち、歩行特徴スコア）を算出する。ここで、抽出する主成分の数は、当然に１個以上であるが、６個以下とすることが好ましい。６個以下にすることで、抽出したいずれの主成分についても、歩行特徴スコアと加速度データとの説明精度（決定係数）を５０％以上にすることができる。

なお、複数の被験者を２０歳から９０歳の自力歩行が可能で歩行時に痛みがない男女とし、第４主成分までを抽出した場合、それぞれの主成分得点係数から、第１主成分の主成分得点（歩行特徴１のスコア）が、小股で歩行速度が遅いという歩容の指標となり、第２主成分の主成分得点（歩行特徴２のスコア）が、歩隔が広いという歩容の指標となり、第３主成分の主成分得点（歩行特徴３のスコア）が、ケーデンスが小さいという歩容の指標となり、第４主成分の主成分得点（歩行特徴４のスコア）が、がに股の指標となる。これらはいずれも、老齢者の典型的な歩容といわれている。

（３）工程３：歩行特徴スコア算出式の取得
工程３では、工程２で取得した複数の歩行特徴スコアと、工程１で取得した加速主成分の主成分得点との関係式を算出する。例えば、それぞれの歩行特徴スコアごとに、歩行特徴スコアを目的変数とし、加速度主成分を説明変数とした重回帰分析を行い、回帰式を取得する。

こうして取得した加速主成分の主成分得点と歩行特徴との関係式は、任意の被験者、すなわちこの関係式を求めるのに用いたデータの提供者とは異なる被験者、の加速度データから歩行特徴スコアを算出するために使用することができる歩行特徴スコア算出式となる。

（４）工程４：任意の被験者の加速度の計測
工程４では、任意の被験者の歩行時の加速度を、加速度センサで計測する。加速度を計測する歩行は、日常生活における歩行であることが好ましい。
加速度センサとしては、日常生活で携帯することができ、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３軸の加速度を計測することのできるものが好ましく、工程１であげたものを使用することができる。

（５）工程５：任意の被験者の加速度データから加速度主成分の主成分得点の算出
工程５では、工程４で得た加速度データを、工程１と同様に、時間分割して主成分分析する。そして、工程３で得た歩行特徴スコア算出式のパラメータとなっている、加速度主成分の主成分得点（即ち、加速度の特徴スコア）を算出する。

（６）工程６：任意の被験者の歩行特徴スコアを算出
工程６では、工程３で得た歩行特徴スコア算出式で、工程５で得た加速度主成分の主成分得点を使用することにより、被験者の歩行特徴スコアを算出する。
こうして算出された歩行特徴スコアに基づき、日常携帯可能な加速度計のデータを用いて被験者の歩容を推定することができる。また、こうして算出された歩行特徴スコアは、歩容を美しくしたり、健康的な歩行姿勢にしたり、転倒などのリスク予防を図る上で有用となる。

本発明の歩行特徴の解析システムは、上述の工程４，５、６を行い、被験者の歩行特徴スコアの算出および算出結果の表示を可能とするものである。そのため、この解析システムは、被験者に携帯される加速度センサと、加速度センサで計測された加速度データから歩行特徴スコアを算出する演算装置を有し、好ましくは、これら加速度センサと演算装置と共に、演算装置で算出した歩行特徴スコアを表示する表示装置を有する。なお、ここで表示とは、ディスプレイなどによる一時的な表示のみならず紙媒体への印刷など媒体への可視的あるいは可読的固定も含む。また、本発明の歩行特徴の解析システムが表示装置を備えない場合、演算装置は外部の表示装置に歩行特徴スコアの算出結果を出力する機能を有する。

本発明の歩行特徴の解析システムが歩行特徴スコアの表示手段を有する場合、歩行特徴を表示する手段と加速度センサとが一体で、携帯可能な大きさであることが好ましい。具体的には、加速度センサを、携帯電話や、携帯用の運動強度計測装置等のディスプレイを備えた装置に組み込んだものを用いることが好ましい。そして、携帯電話等に加速度センサを組み込んだものを用いる場合、これらとは別個に演算装置を有することが好ましい。例えば、加速度センサで計測された加速度データが公衆電気通信回線を通じて演算装置へ転送され、演算装置で算出された歩行特徴スコアが公衆電気通信回線を通じて携帯電話等へ転送され、携帯電話等の例えば操作画面に表示される構成とすることができる。このように構成することで、後述するように歩行特徴スコア算出式の精度が高められたときにも直ちに歩行特徴の演算表示に反映され、また、携帯電話における計算量も軽減される。

また、本発明の歩行特徴の解析システムでは、加速度センサのみを携帯可能な構成とし、加速度センサと別個に演算装置および表示装置を備えることもできる。このとき、加速度データは、加速度センサに付属するデータメモリに記憶され、適時に有線あるいは無線の通信手段を介して演算装置へ転送され、歩行特徴スコアが算出され、出力される。

被験者からの加速度データや歩行パラメータのデータが追加された場合には、工程１から工程３までの工程を繰り返し、歩行特徴スコア算出式を更新することで、歩行特徴スコア算出式の精度を高めることができる。そして、このような歩行特徴スコア算出式の更新は、演算装置を、携帯する加速度センサとは別個のパーソナルコンピュータ等で構成することで、精度を高めた歩行特徴スコア算出式を直ちに使用することができる。また、演算装置に多数の被験者の加速度データが送られた場合の種々の統計的処理も容易になる。

一方、この解析システムの加速度センサとしては、好ましくは、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３軸方向の加速度を計測するものを使用する。携帯可能で３軸方向の加速度を計測する加速度センサとしては、例えば、３軸の加速度波形を抽出することのできる携帯端末等を使用することができる。

演算装置は、工程３で求める歩行特徴スコア算出式を導出する機能、又は別途求めた工程３の歩行特徴スコアの算出式を記憶する機能、又は別途求めた工程３の歩行特徴スコアの算出式を参照する機能を有する。さらに、工程１と同様の、加速度の計測データを時間分割し、主成分分析し、歩行特徴スコア算出式で使用する加速度主成分の主成分得点を算出する機能を有する。また、算出した加速度主成分の主成分得点を回帰式で使用することにより、歩行特徴スコアを算出し、算出結果をディスプレイ、プリンタ等に出力する機能を有する。

歩行特徴スコアの算出結果の表示は、数値で表示してもよいが、歩行特徴スコアの算出結果を例えば、２段階から５段階のイメージで示すものであってもよい。図３は、本発明の一実施例の解析システム１に設けたディスプレイ２の平面図である。同図はディスプレイ２が、歩行特徴スコアを２段階で表示する態様を示している。即ち、この歩行特徴スコアの表示画面では、左から２列目で２段に表された人型表示３ａが、被験者の歩行の第１主成分の主成分得点（歩行特徴１のスコア）が大股と小股のいずれの範疇に属するかを表示し、その右側の２段の足跡表示３ｂが、第２主成分の主成分得点（歩行特徴２のスコア）が、歩隔が大と歩隔が小のいずれの範疇に属するかを表示し、その右側の２段の脚表示３ｃが、第３主成分の主成分得点（歩行特徴３のスコア）が、ケーデンスが大きい又は小さい（あるいはストライド長が長い又は短い）のいずれの範疇に属するかを表示し、右端の２段の足裏表示３ｄが、第４の主成分の主成分得点（歩行特徴４のスコア）が、がに股と内股のいずれの範疇に属するかを表示する。図示した表示画面では、２段階の足跡表示３ｂのうち、歩隔大の表示が点灯し、２段階の足裏表示３ｄのうち、がに股の表示が点灯していることから、被験者が、歩隔が大きく、がに股であるとの歩行特徴を示している。

このように簡単なイメージで解析結果を表示すると、日常生活において、結果表示を一目見るだけで簡単に歩容を知ることができるので、歩容を随時自らチェックし、美しい歩容や健康的な歩容を目指す意識を高めることができる。

以下、実施例により、本発明を具体的に説明する。
［参考例：歩行パラメータの主成分得点と歩容］
（１）歩行パラメータの取得
歩行時に痛みがない自力で歩行可能な２０歳から８９歳の男女３５７名（男性８５名、女性２７２名）を被験者とした。被験者には、前日の過度な運動と飲酒を控えるように指示した。

シート式の下肢圧力センサ（ウォークWay、アニマ株式会社製）を使用し、下肢の歩行因子として、歩幅、歩隔、歩行速度、ストライド長、ストライド時間、ケーデンス、つま先角、歩行角度、立脚期割合、遊脚期割合、両脚支持期割合を計測し、さらに歩行比（歩幅をケーデンスで割った値）、歩行角度の左右差、つま先角の左右差、歩幅の左右差、歩隔の左右差を算出した。また、歩幅、歩隔、ストライド長などの距離情報は身長で基準化した。
また、問診により、各被験者から性別、年齢及びＢＭＩの情報を得た。

（２）歩行パラメータの主成分分析
（１）で得た歩行因子、性別、年齢及びＢＭＩを、それぞれ標準化し、これらを主成分分析し、以下に示すように、第１主成分から第４主成分までの各歩行パラメータの相関係数（主成分得点係数）を算出した。結果を表１に示す。

(2-1)第１主成分（歩行特徴１）
(2-1a)歩行特徴１と正の相関が強い因子（相関係数が0.3以上）：
平均立脚期割合、平均両脚支持期割合、平均歩行角度、右立脚期割合、左立脚期割合、右歩行角度、左歩行角度、平均歩隔、右歩隔、左歩隔、性別（男性）
(2-1b)歩行特徴１と負の相関が強い因子（相関係数が−0.3以下）：
平均歩幅、平均ストライド長、右歩幅、左歩幅、歩行速度、歩行比

第１主成分では、立脚期と両脚支持期といった足が地面に着床している時間が長いために足を前方に出す時間が短くなり、その結果、歩幅、ストライドといった前方距離因子が低下、歩行速度もそれに伴って低下している。したがって、第１主成分の値が大きい場合は、小股で歩行速度が遅い歩容を示す。

(2-2)第２主成分（歩行特徴２）
(2-2a)歩行特徴２と正の相関が強い因子（相関係数が0.3以上）：
平均歩行角度、右歩行角度、左歩行角度、平均歩隔、右歩隔、左歩隔
(2-2b)歩行特徴２と負の相関が強い因子（相関係数が−0.3以下）：
平均立脚期割合、平均両脚支持期割合、右立脚期割合、左立脚期割合、平均つま先角、右つま先角、左つま先角

第２主成分は歩隔との相関が非常に高く（平均歩隔の相関係数：0.805）、歩隔の大きさが第２主成分の値に大きく影響する。一方、つま先角は低下するため、第２主成分の値が大きい場合は２直線上を歩行するような歩容を示す。

(2-3)第３主成分（歩行特徴３）
(2-3a)歩行特徴３と正の相関が強い因子（相関係数が0.3以上）：
歩行比、平均ストライド時間、左右差歩行角度、歩隔左右差、左つま先角
(2-4a)歩行特徴３と負の相関が強い因子（相関係数が−0.3以下）：
ケーデンス、性別（男性）、左右差立脚期割合

第３主成分はケーデンスと負の相関が強く、歩行比（歩行効率）が高い歩行特徴を示す。性別との相関が強いため、男性らしさ、女性らしさを示す歩容であるともいえる。

(2-4)第４主成分（歩行特徴４）
(2-4a)歩行特徴４と正の相関が強い因子（相関係数が0.3以上）：
ケーデンス、平均つま先角、右つま先角、左つま先角
(2-b)歩行特徴４と負の相関が強い因子（相関係数が−0.3以下）：
平均ストライド時間

第４主成分は、つま先角との相関（平均つま先角の相関係数：0.664）が強いことから、がに股の傾向が高い歩容を示している。

以上の主成分分析により、第１主成分の主成分得点（歩行特徴１のスコア）が、小股で歩行速度が遅いという歩容の指標となり、第２主成分の主成分得点（歩行特徴２のスコア）が、歩隔が広いという歩容の指標となり、第３主成分の主成分得点（歩行特徴３のスコア）が、ケーデンスが小さいという歩容の指標となり、第４主成分の主成分得点（歩行特徴４のスコア）が、がに股の指標となることがわかる。

［実施例１］
（１）加速度主成分得点の算出
歩行時に痛みがない自力で歩行可能な１４歳から７３歳の男女１１３名（男性５９名、女性５４名）を被験者とした。被験者には、前日の過度な運動と飲酒を控えるように指示した。

３軸方向の加速度を計測するために、腰部の上前腸骨棘上に反射マーカーを取り付け、その位置をモーションキャプチャシステム（ＶＩＣＯＮ社製のＶＩＣＯＮ ＭＸシステム， ＶＩＣＯＮ ＮＥＸＳＵＳ）で計測し、反射マーカーの位置情報を２回微分することで加速度データを取得し、右足着床時から次の右足が着床するまでの加速度データを抽出した。今回計測を行った１１３名の平均加速度を図４に示す。

計測した１歩行周期における加速度を、ＸＹＺの各軸について１０１等分（約１０ｍ秒間隔）に分割することで合計３０３の加速度成分を得た。３軸方向の加速度成分について多変量解析手法の一つである分散共分散行列を用いた主成分分析を行うことで、それぞれ左右方向、前後方向、上下方向へと圧縮し、左右方向１６主成分、前後方向１４主成分、上下方向１２主成分の合計４２主成分を抽出し、加速度主成分とした。加速度主成分ごとに、加速度の数値と主成分得点係数を掛け合わせ、それらの和をとることにより加速度主成分の主成分得点（加速度特徴）を算出した。

（２）歩行パラメータの取得
脚部にマーカーを取り付け、同様のモーションキャプチャシステム（ＶＩＣＯＮ社製のＶＩＣＯＮ ＭＸシステム， ＶＩＣＯＮ ＮＥＸＳＵＳ）を用いて、下肢の歩行因子として歩幅、歩隔、歩行速度、ストライド長、ストライド時間、ケーデンス、つま先角、歩行角度、立脚期割合、遊脚期割合、両脚支持期割合を計測した。また、これらの項目より歩行比、歩行角度の左右差、つま先角左右差、歩幅左右差、歩隔左右差を算出した。尚、距離情報は身長で基準化した。
また、問診により、各被験者から性別、年齢及びＢＭＩの情報を得た。

モーションキャプチャシステムを用いて計測した下肢歩行因子と、問診により得た性別、年齢及びＢＭＩの情報を含む歩行パラメータのそれぞれについて、平均０、分散１となるよう値を標準化した後（[各歩行パラメータ]−[全被験者１１３名における各歩行パラメータ平均値]／[全被験者１１３名における各歩行パラメータの標準偏差]）、歩行パラメータについて主成分分析を行うことによって主成分得点係数を得、主成分ごとに、標準化した歩行パラメータの数値と主成分得点係数を掛け合わせ、それらの和をとることによって、各歩行パラメータの主成分得点（歩行特徴スコア）を算出した。

（３）歩行特徴スコア算出式の取得
（２）で得た歩行特徴スコアを目的変数とし、（１）で得た加速度主成分の主成分得点を説明変数として多重回帰分析を行い、以下の回帰式（歩行特徴スコア算出式）を得た。式中、[ ]内は各主成分の主成分得点を表し、文字は加速度センサの軸を（X:左右方向、Y:前後方向、Z:上下方向）、数字は各軸の加速度主成分の番号をそれぞれ表す。

また、各回帰式で推定した歩行特徴スコアと、歩行パラメータの実測値から算出した歩行特徴スコアとの関係を図５に示す。回帰式の説明精度（自由度調整済みＲ²）を算出したところ、以下に示すように、全ての歩行特徴において説明精度は５０％以上であり、本発明の技術を利用することで、加速度センサを用いた歩行特徴の推定が可能であることが示された。

(1)歩行特徴1のスコア（説明精度：79.6%）
−0.39[Y1]＋ 0.24[X10]＋ 0.14[X11] −0.16[Z7] ＋0.16[X16] - 0.14[X13] −0.11[Y13]＋0.13[Y3] ＋ 0.12[X3]＋0.10[Y14]−0.03

(2)歩行特徴2のスコア（説明精度：50.2%）
0.30[X11]− 0.34[Z7]＋ 0.29[X16] −0.37[Z1] ＋0.31[X10] - 0.28[X13] −0.23[Z12] ＋1.5

(3)歩行特徴3のスコア（説明精度：59.8%）
−0.30[Y1]＋ 0.24[X11]＋ 0.17[Y7] ＋0.10[Z2] ＋0.14[X15] ＋ 0.13[Y5] −0.19[Z4]＋0.13[Z1]＋0.10[Y14] ＋1.1

(4)歩行特徴4のスコア（説明精度：52.2%）
0.29[X9]＋ 0.38[Y2]− 0.24[X7] ＋0.24[X4] ＋0.23[X8] ＋ 0.18[X11] ＋0.28[X1] −0.31[Y1] ＋0.22[X10] −0.28[Z1] −0.19[X13] ＋1.6

１ 歩行特徴の解析システム
２ ディスプレイ

Claims (10)

1. 複数の被験者について、加速度センサにより歩行時の加速度を計測し、
   加速度センサで計測された歩行時の所定時間の加速度データを時間分割し、時間分割した加速度データを主成分分析することにより得られる主成分（以下、この主成分を加速度主成分という）を複数抽出し、各加速度主成分の主成分得点を算出し、
   複数の歩行者について、歩行跡から計測される歩行因子を含む歩行パラメータを標準化して主成分分析することにより得られる主成分（以下、この主成分を歩行主成分という）を複数抽出し、各歩行主成分の主成分得点を歩行特徴スコアとして算出し、
   複数の加速度主成分の主成分得点と歩行特徴スコアとの関係式を取得し、
   一方、任意の被験者の歩行時の加速度を加速度センサで計測し、加速度センサにより計測された歩行時の所定時間の加速度データから前記加速度主成分の主成分得点を算出し、その主成分得点を、前記関係式で使用することにより、歩行特徴スコアを算出する歩行特徴の解析方法。
2. 歩行パラメータに、歩行因子として、歩幅、歩行速度、両脚支持期割合、歩隔、つま先角、歩行角度及び立脚期割合が含まれ、さらに年齢、ＢＭＩ及び性別が含まれる請求項１記載の解析方法。
3. 歩行主成分を求める場合の歩行因子を、シート式圧力センサ又はモーションキャプチャシステムを用いて計測する請求項１又は２記載の解析方法。
4. 歩行特徴スコアの一つを、小股で歩行速度が遅いという歩容の指標とする請求項１〜３のいずれかに記載の解析方法。
5. 歩行特徴スコアの一つを、歩隔が広いという歩容の指標とする請求項１〜３のいずれかに記載の解析方法。
6. 歩行特徴スコアの一つを、ケーデンスが小さいという歩容の指標とする請求項１〜３のいずれかに記載の解析方法。
7. 歩行特徴スコアの一つを、がに股であるという歩容の指標とする請求項１〜３のいずれかに記載の解析方法。
8. 被験者に携帯される加速度センサ、及び加速度センサにより計測された加速度データから歩行特徴スコアを算出する演算装置を有する歩行特徴の解析システムであって、
   演算装置は、
   加速度センサで計測された所定時間の加速度データを時間分割し、時間分割した加速度データを主成分分析することにより得られる加速度主成分を複数抽出し、各加速度主成分の主成分得点を算出する機能、及び
   算出した加速度主成分の主成分得点を、複数の加速度主成分の主成分得点と歩行特徴スコアとの関係式で使用することにより歩行特徴スコアを算出する機能を有し、
   前記関係式の歩行特徴スコアは、複数の歩行者について、歩行跡から計測される歩行因子を含む歩行パラメータを標準化して主成分分析することにより得られる歩行主成分の主成分得点である、歩行特徴の解析システム。
9. 歩行パラメータに、歩行因子として、歩幅、歩行速度、両脚支持期割合、歩隔、つま先角、歩行角度及び立脚期割合が含まれ、さらに年齢、ＢＭＩ及び性別が含まれる請求項８記載の解析システム。
10. 被験者の歩行特徴スコアを２段階〜５段階のイメージで表示する請求項８又は９記載の解析システム。

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