JP2015139669A - 移動運動解析装置、方法及びシステム並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人の歩行などの移動運動における客観的な評価を可能にする移動運動解析装置及び方法を提供する。【解決手段】加速度センサを用いて計測された人の移動運動中における加速度成分のうち１方向の加速度成分の時間変化を表す波形の中から、それぞれが一歩または複数歩の動作に対応した複数の部分波形を抽出する抽出手段７５１と、抽出手段により抽出された複数の部分波形における代表的な部分波形を求める演算手段７５３とを備えた移動運動解析装置を提供する。上記代表的な部分波形は、例えば、平均波形である。【選択図】図２９

Description

本発明は、加速度センサ（sensor）を用いて人の歩行などの移動運動を評価するための技術に関する。

従来、医療施設や介護施設等において、歩行障害を持つ患者に対するリハビリテーション（rehabilitation）が行われている。

このリハビリテーションでは、一般的に、患者に適した歩行訓練プログラム（program）を作成したり、患者の回復レベル（level）を把握したりするために、理学療法士などの指導員が、患者の歩行運動を繰り返し評価する。

一方、近年においては、加速度センサを用いて人の歩行中に生じる加速度を測定し、その測定結果を用いて歩行運動の評価を行う試みが成されている（例えば、特許文献１，要約等参照）。

特開２０１３−０５９４８９号公報

一般的に、理学療法士などの指導員が患者の歩行運動を評価する場合、指導員は患者の歩行運動を目視で観察し主観的に評価する。そのため、評価結果が指導員の癖や習熟度、評価の時期などの違いによってばらつく傾向にあり、客観的な評価が難しい。

また、加速度センサを用いた既存の歩行評価技術においても、歩行運動の客観的な評価を可能にする技術は未だ確立されていない。特に、歩行運動の評価を客観的に行う上で、人の一歩あるいは複数歩の前進動作におけるその人固有の加速度波形を見ることは有用であると考えられているが、そのような波形を求める方法は確立されていない。

このような事情により、人の歩行などの移動運動における客観的な評価を可能にする技術が望まれている。

第１の観点の発明は、
加速度センサを用いて計測された人の移動運動中における加速度成分のうち１方向の加速度成分の時間変化を表す波形の中から、それぞれが一歩または複数歩の動作に対応した複数の部分波形を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された複数の部分波形における代表的な部分波形を求める演算手段と、を備える移動運動解析装置を提供する。

なお、「代表的な部分波形を求める」ことは、代表的な部分波形を画像として求めることに限定されず、この代表的な部分波形を規定し得る情報すなわち時間と波高値との関係を求めることも含む。

第２の観点の発明は、
前記演算手段が、前記部分波形の波高値方向における平均化処理を用いて前記代表的な部分波形を求める、上記第１の観点の移動運動解析装置を提供する。

第３の観点の発明は、
前記演算手段が、前記部分波形の時間軸方向における正規化処理を用いて前記代表的な部分波形を求める、上記第１の観点または第２の観点の移動運動解析装置を提供する。

第４の観点の発明は、
前記演算手段が、前記抽出された複数の部分波形のうち該複数の部分波形の平均波形との差異が一定レベル以内である部分波形に基づいて、前記代表的な部分波形を求める、上記第１の観点から第３の観点のいずれか一つの観点の移動運動解析装置を提供する。

第５の観点の発明は、
前記演算手段が、抽出された前記複数の部分波形における前記移動運動の同一位相での波高値のばらつきの程度を求め、
前記代表的な部分波形と、前記波高値のばらつきの程度とを表示するよう前記表示部を制御する表示制御手段をさらに備えた、上記第１の観点から第４の観点のいずれか一つの観点の移動運動解析装置を提供する。

第６の観点の発明は、
前記表示制御手段が、前記代表的な部分波形の各時点に、該時点に対応する位相での波高値のばらつきの程度に応じた幅を有する記号を表示するよう前記表示部を制御する、上記第５の観点の移動運動解析装置を提供する。

第７の観点の発明は、
前記演算手段が、前記代表的な部分波形におけるピーク波形の極大値を求め、
前記表示制御手段が、前記極大値と、該極大値を取る時点に対応する位相での波高値のばらつきの程度を表す数値とを表示するよう前記表示部を制御する、上記第５の観点または第６の観点の移動運動解析装置を提供する。

第８の観点の発明は、
前記波高値のばらつきの程度が、分散または標準偏差である、上記第５の観点から第７の観点のいずれか一つの観点の移動運動解析装置を提供する。

第９の観点の発明は、
計測された前記人の移動運動中における加速度成分が、前記人の上下方向の加速度成分を含んでおり、
計測された前記上下方向の加速度成分の時間変化を表す波形における波形形状に基づいて、それぞれが前記一歩または複数歩の動作に対応する複数の時刻を検出する検出手段を備えており、
前記抽出手段は、検出された前記複数の時刻に基づいて前記複数の部分波形を抽出する、上記第１の観点から第８の観点のいずれか一つの観点の移動運動解析装置を提供する。

第１０の観点の発明は、
前記複数の時刻の各々が、左足または右足の踵着地またはつま先蹴りに対応する時刻である、上記第９の観点の移動運動解析装置を提供する。

第１１の観点の発明は、
前記抽出手段が、前記複数の時刻の各々について、該時刻と特定の位置関係を有する時間範囲に対応する部分波形を抽出する、上記第９の観点または第１０の観点の移動運動解析装置を提供する。

第１２の観点の発明は、
前記抽出手段が、前記複数の時刻の各々について、該時刻に近接する特定パターンを有する部分波形を抽出する、上記第９の観点または第１０の観点の移動運動解析装置を提供する。

第１３の観点の発明は、
前記抽出手段が、右足の踵着地、左足のつま先蹴り、左足の踵着地、及び右足のつま先蹴りを１つずつ含む動作に対応する部分波形を抽出する、上記第１の観点から第１２の観点のいずれか一つの観点の移動運動解析装置を提供する。

第１４の観点の発明は、
前記抽出手段が、一方の足の踵着地及び他方の足のつま先蹴りを１つずつ含む動作に対応する部分波形を抽出する、上記第１の観点から第１２の観点のいずれか一つの観点の移動運動解析装置を提供する。

第１５の観点の発明は、
前記１方向が、前記人の上下方向、左右方向または前後方向である、上記第１の観点から第１４の観点のいずれか一つの観点の移動運動解析装置を提供する。

第１６の観点の発明は、
前記移動運動が、歩行運動である、上記第１の観点から第１５の観点のいずれか一つの観点の移動運動解析装置を提供する。

第１７の観点の発明は、
加速度センサを用いて計測された人の移動運動中における加速度成分のうち１方向の加速度成分の時間変化を表す波形の中から、それぞれが一歩または複数歩の動作に対応した複数の部分波形を抽出するステップと、
前記抽出手段により抽出された複数の部分波形における代表的な部分波形を求めるステップと、を備える移動運動解析方法を提供する。

第１８の観点の発明は、
人に取り付けられる加速度センサと、
前記加速度センサを用いて計測された前記人の移動運動中における加速度成分のうち１方向の加速度成分の時間変化を表す波形の中から、それぞれが一歩または複数歩の動作に対応した複数の部分波形を抽出する抽出手段と、を備える移動運動解析システムを提供する。

第１９の観点の発明は、
コンピュータを、上記第１の観点から第１６の観点のいずれか一つの観点の移動運動解析装置として機能させるためのプログラムを提供する。

上記観点の発明によれば、人の移動運動の客観的な評価を可能にする。

歩行解析システムの構成を概略的に示す図である。 加速度センサモジュール及び歩行解析装置のハードウェアの構成を示す図である。 加速度センサモジュール及び歩行解析装置の機能的な構成を示す機能ブロック図である。 加速度データ解析部の機能的な構成を示す機能ブロック図である。 歩行解析システムにおける処理の流れを示すフロー図である。 サンプル加速度データに基づいて生成された左右方向加速度波形、前後方向加速度波形、及び上下方向加速度波形を示す図である。 サンプル加速度データに基づいて生成された左右方向加速度波形、前後方向加速度波形、及び上下方向加速度波形の拡大図である。 サンプル加速度データに基づいて得られた、重力加速度が除去された各方向の加速度成分の平方二乗和の波形を示す図である。 歩行期間特定部の機能的な構成を示す機能ブロック図である。 歩行期間特定処理の流れを示すフロー図である。 サンプル加速度データに基づいて算出された前後・上下加速度特徴量の時間変化を表す波形を示す図である。 サンプル加速度データに基づいて得られた二値化データＤの時間変化を表す波形を示す図である。 サンプル加速度データに基づいて得られた二値化データＤの時間変化を表す波形の拡大図である。 サンプル加速度データに基づいて得られた二値化データばらつき量σの時間変化を表す波形と閾値ＴＨとを表す図である。 サンプル加速度データに基づいて生成された加速度波形Ｗ_ｘ，Ｗ_y，Ｗ_zに、解析対象として決定された歩行期間Ｒ′を重ねて表した図である。 ステップ基準時刻検出部の機能的な構成を示す機能ブロック図である。 ステップ基準時刻検出処理の流れを示すフロー図である。 サンプル加速度データに基づく前後方向加速度波形ａ_yの拡大図である。 ａ_yの隣接時刻間の変化量Δａ_yの時間変化を表す波形を示す図である。 Δａ_yの負値削除済みデータ値Δａ_y′の時間変化を表す波形を示す図である。 Δａ_y′のスムージング済データ値Ｓ_yの時間変化を表す波形を示す図である。 Ｓ_yの二乗値Ｃ_yの時間変化を表す波形を示すグラフである。 Ｃ_yのオフセットデータＯＳＤの時間変化を表す波形を示す図である。 Ｃ_yのオフセット削除済みデータ値Ｃ_y′の時間変化を表す波形を示す図である。 Ｃ_y′の二乗値Ｆ_yの時間変化を表す波形を示す図である。 Ｆ_yの正規化済みデータ値Ｆ_y′の時間変化を表す波形を示す図である。 Ｆ_y′の隣接時刻間の変化量ΔＦ_y′の時間変化を表す波形を示す図である。 前後方向加速度波形Ｗ_y′上に、検出されたステップ基準時刻を黒丸ドットで示したものである。 ステップ波形グラフ生成部の機能的な構成を示す機能ブロック図である。 ステップ波形グラフ生成処理の流れを示すフロー図である。 上下方向加速度波形Ｗ_z′を示す図である。 第１の左右ステップ波形抽出方法を説明するための図である。 第２の左右ステップ波形抽出方法を説明するための図である。 抽出された複数の左右ステップ波形の一例を示す図である。 左右ステップ波形の代表波形、各歩行位相のばらつきバーなどが表示された画面の表示例を示す図である。

以下、発明の実施形態について説明する。なお、これにより発明は限定されない。

図１は、歩行解析システム（system）１の構成を概略的に示す図である。なお、歩行解析システム１は、発明における移動運動解析システムの一例である。

歩行解析システム１は、図１に示すように、加速度センサモジュール（sensor module）２と、歩行解析装置３とを有している。加速度センサモジュール２は、患者１０の背面の腰部中央等に、粘着パッド（pad）やバンド（band）等により装着される。歩行解析装置３は、操作者１１が携帯したり操作したりして使用される。なお、歩行解析装置３は、発明における移動運動解析装置の一例である。

図２は、加速度センサモジュール２及び歩行解析装置３のハードウェア（hardware）の構成を示す図である。

図２に示すように、加速度センサモジュール２は、プロセッサ（processor）２１と、加速度センサ２２と、メモリ（memory）２３と、通信Ｉ／Ｆ（interface）２４と、バッテリ（battery）２５とを有している。歩行解析装置３は、例えば、スマートフォン（smart phone）、タブレット型コンピュータ（tablet computer）、ノートパソコン（note PC）などのコンピュータ端末であり、プロセッサ３１と、ディスプレイ（display）３２と、操作部３３と、メモリ３４と、通信Ｉ／Ｆ３５と、バッテリ３６とを有している。なお、プロセッサ２１及びプロセッサ３１は、それぞれ、単一のプロセッサに限定されず、複数のプロセッサである場合も考えられる。

図３は、加速度センサモジュール２及び歩行解析装置３の機能的な構成を示す機能ブロック（block）図である。

加速度センサモジュール２は、図３に示すように、加速度センサ部２０１と、サンプリング（sampling）部２０２と、送信部２０３とを有している。なお、サンプリング部２０２及び送信部２０３は、プロセッサ２１がメモリ２３に記憶されている所定のプログラム（program）を読み出して実行することにより実現される。

加速度センサ部２０１は、センサ本体を基準とした３次元直交座標系におけるｘ，ｙ，ｚの各軸方向の加速度成分について、その加速度成分に応じたアナログ（analog）信号をほぼリアルタイム（real time）に出力する。

サンプリング部２０２は、そのアナログ信号を所定のサンプリング周波数でサンプリングしてデジタル（digital）の加速度データに変換する。サンプリング周波数は、例えば１２８Ｈｚである。サンプリング部２０２は、例えば、１ｇ（重力加速度）＝９．８ｍ／ｓ²＝加速度データ値１２８となるスケール（scale）で、加速度データを出力する。なお、ここでは、加速度成分の正負は、右側寄り、前側寄り、上側寄りをそれぞれ正とする。

送信部２０３は、サンプリングされた各時刻における加速度成分を表す加速度データをほぼリアルタイムにて無線で送信する。

なお、本例では、加速度センサモジュール２は、センサ本体のｘ軸方向、ｙ軸方向及びｚ軸方向が、それぞれ、患者１０のＲＬ（Right-Left）方向、ＡＰ（Anterior-Posterior）方向及びＳＩ（Superior-Inferior）方向と一致するように取り付けられる。ＲＬ方向、ＡＰ方向及びＳＩ方向は、それぞれサジタル（sagittal）方向、コロナル（coronal）方向及びアキシャル（axial）方向とも言う。また、本例では、加速度センサモジュール２の姿勢（傾き）は、患者１０の歩行中において変化しないものと仮定する。

歩行解析装置３は、図３に示すように、操作部３０１と、ディスプレイ部３０２と、患者情報受付部３０３と、受信部３０４と、加速度データ取得制御部３０５と、加速度データ解析部３０７と、表示制御部３１０と、記憶部３１２とを有している。患者情報受付部３０３、加速度データ取得制御部３０５、加速度データ解析部３０７、及び表示制御部３１０は、プロセッサ３１がメモリ３４に記憶されている所定のプログラムを読み出して実行することにより実現される。

操作部３０１は、操作者１１の操作を受け付ける。操作部３０１は、例えば、タッチパネル（touch panel）、タッチパッド（touch pad）、キーボード（keyboard）、マウス（mouse）などにより構成されている。なお、操作者１１は、例えば、理学療法士などの指導員である。

ディスプレイ部３０２は、画像を表示する。ディスプレイ部３０２は、例えば、液晶パネル、有機ＥＬパネルなどにより構成されている。

患者情報受付部３０３は、患者情報の入力を受け付け、入力された患者情報を記憶部３１２に記憶させる。

受信部３０４は、加速度センサモジュール２の送信部２０３から送信された加速度データを無線で受信する。なお、送信部２０３と受信部３０４との無線通信には、例えば、ブルートゥース（Bluetooth（登録商標））等の規格を用いることができる。

加速度データ取得制御部３０５は、操作者１１による操作に基づいて加速度データを取得するよう受信部３０４及び記憶部３１２を制御する。

加速度データ解析部３０７は、取得された加速度データを解析して、その解析結果を出力する。加速度データ解析部３０７の詳細については後述する。

表示制御部３１０は、ディスプレイ部３０２の画面に、少なくとも加速度データの解析結果を含む種々の画像や文字情報などを表示するようディスプレイ部３０２を制御する。

記憶部３１２は、入力された患者情報、取得された加速度データ、加速度データの解析結果などを記憶する。なお、これらの情報は、必要に応じて、歩行解析装置３に接続されたデータベース（database）４１に転送されたり、外付けのＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカード（memory card）などの媒体や、インターネット（internet）を介して接続された外部の媒体などを含む記憶媒体４２に保存されたりする。

ここで、加速度データ解析部３０７の詳細について説明する。加速度データ解析部３０７は、取得された加速度データに対して解析処理を行い、その解析結果を出力する。解析処理は、複数用意されている。加速度データ解析部３０７は、操作者１１によって指定された解析処理を実行する。本例では、実行する解析処理として、取得された加速度データが担持する加速度成分の時間変化を表す加速度波形を生成し、その加速度波形から患者１０の一歩または複数歩の前進動作に対応する部分波形を抽出し、その部分波形における代表的な波形と波高値のばらつきの程度とを求めてグラフ化する処理を想定する。なお、一般的に、連続的な左右一歩ずつの前進動作の中には、右足の踵着地、左足のつま先蹴り、左足の踵着地、及び右足のつま先蹴りの各動作が１つずつ含まれる。

図４は、加速度データ解析部３０７の機能的な構成を示す機能ブロック図である。加速度データ解析部３０７は、上記の機能を実現させるため、図４に示すように、加速度成分算出部７１と、加速度波形生成部７２と、歩行期間特定部７３と、ステップ基準時刻検出部７４と、ステップ波形グラフ生成部７５とを有している。

加速度成分算出部７１は、取得された加速度データに基づいて、データ取得期間の各サンプリング時刻における患者１０の左右方向、前後方向及び上下方向の加速度成分ａ_x，ａ_y，ａ_zをそれぞれ算出する。本例では、これらの加速度成分ａ_x，ａ_y，ａ_zは、重力加速度ｇの成分を除去して、患者１０の純粋な運動により生じた加速度成分として算出することを想定する。ただし、より簡便に、重力加速度ｇの成分を含む形で特定してもよい。また、左右方向、前後方向及び上下方向は、それぞれ、水平左右方向、水平進行方向及び鉛直方向を想定する。ただし、より簡便に、加速度センサモジュール２のセンサ本体を基準としたｘ軸方向、ｙ軸方向及びｚ軸方向としてもよい。

加速度波形生成部７２は、算出された各方向の各サンプリング時刻における加速度成分ａ_x，ａ_y，ａ_zに基づいて、左右方向の加速度成分ａ_xの時間変化を表す左右加速度波形Ｗ_x、前後方向の加速度成分ａ_yの時間変化を表す前後加速度波形Ｗ_y、上下方向の加速度成分ａ_zの時間変化を表す上下加速度波形Ｗ_zをそれぞれ生成する。

歩行期間特定部７３は、加速度データ取得期間の中で患者１０が実際に歩行を行っている期間（以下、歩行期間ともいう）を特定する。

ステップ基準時刻検出部７４は、解析対象として決定された歩行期間中の加速度波形に基づいて、それぞれが患者１０の一歩の前進動作に対応する複数のステップ基準時刻を検出する。検出されたステップ基準時刻は、加速度波形において一歩分または複数歩分の前進動作に対応する部分波形を抽出する際に用いる。

ステップ波形グラフ生成部７５は、検出されたステップ基準時刻に基づいて、一歩または複数歩の前進動作に対応する部分波形を抽出し、その部分波形の代表的な波形と同一の歩行位相での波高値のばらつきの程度とを算出し、これらをグラフ化する。ここで歩行位相とは、歩行を周期運動と考えたときの位相のことをいい、例えば、右足の踵着地、左足のつま先蹴り、左足の踵着地、及び右足のつま先蹴りなどのタイミングに対応する位相が含まれる。

これより、歩行解析システム１における処理の流れについて説明する。

図５は、歩行解析システム１における処理の流れを示すフロー（flow）図である。

ステップ（step）Ｓ１では、患者情報受付部３０３が、患者情報の入力を受け付け、入力された患者情報を記憶部３１２に記憶させる。ここでは、操作者１１が、歩行解析装置３の操作部３０１を操作して、患者１０の患者情報を直接入力する。患者情報受付部３０３は、その直接入力された患者情報を記憶部３１２に記憶させる。患者情報には、例えば、患者のＩＤ番号、氏名、年齢、性別、生年月日などが含まれる。なお、後述する患者１０の加速度データやこの加速度データの解析結果などは、この患者情報と対応付けて記憶部３１２に記憶される。

ステップＳ２では、加速度データ取得制御部３０５が、受信部３０４及び記憶部３１２を制御して、患者１０の各時刻ｔ_iにおける加速度データを取得する。ここでは、まず、操作者１１が、患者１０の腰部に加速度センサモジュール２を取り付ける。そして、操作者１１は、歩行解析装置３の操作部３１により、加速度データの取得開始操作を行う。加速度データ取得制御部３０５は、この操作に応答して、受信部３０４に加速度データの受信を開始させ、記憶部３１２にその受信された加速度データの記憶を開始させる。次に、患者１０に、自身の標準的な歩行速度でしばらく歩行してもらう。歩行は、通常、距離にして５ｍ〜２０ｍ程度、時間にして２０秒〜３分程度、歩数にして１０歩〜４０歩程度である。加速度センサモジュール２のサンプリング部２０２は、加速度センサ部２０１の出力に基づいて、患者１０の歩行中におけるｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向それぞれの加速度成分Ａ_x，Ａ_y，Ａ_zをサンプリングして計測する。加速度センサモジュール２の送信部２０３は、計測された加速度成分を表す加速度データをほぼリアルタイムで送信する。この間、受信部３０４は、送信部２０３から送信された加速度データを順次受信し、記憶部３１２は、その受信された加速度データを記憶する。患者１０の歩行が終了したら、操作者１１は、操作部３１により加速度データの取得終了操作を行う。加速度データ取得制御部３０５は、この操作に応答して、受信部３０４に加速度データの受信を終了させる。これにより、加速度データの取得開始操作が成されてから取得終了操作が成されるまでの期間が実質的に加速度データ取得期間となり、この期間の各サンプリング時刻における各方向の加速度データが取得される。

ステップＳ３では、加速度データ解析部３０７が、加速度データに対して実行する解析処理を設定する。例えば、操作者１１が、操作部３０１を操作して、取得した加速度データをグラフ化して表示したり、取得した加速度データを解析してその結果を表示したりする複数の機能の中から、実行させたい所望の機能を選択する。加速度データ解析部３０７は、その選択された機能に応じて、実行させる解析処理を設定する。本例では、操作者１１は、患者１０のステップ波形における代表波形とその波高値のばらつき程度とを表示する機能を選択するものとする。このようなステップ波形における代表波形とその波高値のばらつき程度とを表示する機能によれば、患者１０の歩行中における加速度成分について、患者１０に固有の波形形状を容易に認識することができ、また踵着地やつま先蹴りなどの各歩行位相における波形のばらつきを容易に比較・観察することができる。その結果、操作者１１は、患者１０の体重バランスすなわち静止状態からの移動の向きと強さについて特徴的な動きを把握し、患者１０の足の踵着地及びつま先蹴りのタイミング、その強さ、及びその安定性を理解することができる。

ステップＳ４では、加速度成分算出部７１が、取得された加速度データを記憶部３１２から読み出し、当該加速度データに基づいて、加速度データ取得期間の各サンプリング時刻における患者１０の左右方向、前後方向及び上下方向の加速度成分ａ_x，ａ_y，ａ_zを算出あるいは特定する。なお、ここでは、加速度データが表す加速度から重力加速度ｇの成分を除去する処理を含む所定のアルゴリズム（algorithm）を用いて、各サンプリング時刻及び各方向の加速度成分を算出する。算出された加速度成分は、記憶部３１２に送信され記憶される。

ステップＳ５では、加速度波形生成部７２が、ステップＳ４で算出された患者１０の各サンプリング時刻における左右方向加速度成分ａ_x、前後方向加速度成分ａ_y、及び上下方向加速度成分ａ_zに基づいて、左右方向加速度波形Ｗ_x、前後方向加速度波形Ｗ_y、及び上下方向加速度波形Ｗ_zを生成する。本例では、加速度波形生成部７２は、加速度成分の各方向ごとに、加速度データの取得開始時点からの経過時間（時刻）と加速度成分とを２軸とした２次元座標系Ｋにおいて、各時刻ｔ_iでの加速度成分ａ(i)に対応するデータ点[ａ(i), ｔ_i]をそれぞれプロットすることにより加速度波形を生成する。加速度波形は、必要に応じて、平滑化処理やスムージング処理を行って滑らかな曲線にする。

図６は、サンプル加速度データに基づいて生成された左右方向加速度波形Ｗ_x、前後方向加速度波形Ｗ_y、及び上下方向加速度波形Ｗ_zを示す図である。横軸は、加速度データ取得開始から経過した時間ｔ（秒）であり、縦軸は、加速度データ値ａ_x，ａ_y，ａ_z（重力加速度ｇ／１２８）である。このサンプル加速度データは、約４０秒間に渡って取得されたものである。このサンプル加速度データを取得する際に、被検者は、時間ｔ＝７秒あたりで歩行を開始し、途中の時間ｔ＝２０〜２３秒あたりで歩行を一時停止してしゃがみ込み、時間ｔ＝３５秒あたりで歩行を終了している。生成された加速度波形には、被検者のそのような動作による加速度成分の変化が現れている。

図７は、サンプル加速度データに基づいて生成された左右方向加速度波形Ｗ_x、前後方向加速度波形Ｗ_y、及び上下方向加速度波形Ｗ_zの拡大図である。

人の歩行運動では、通常、一方の足の踵着地、他方の足のつま先蹴り、他方の足の踵着地、一方の足のつま先蹴りという４つの動作がこの順番で繰り返し行われる。

上下方向加速度波形Ｗ_zにおいては、図７に示すように、歩行運動を構成する上記４つの動作の各々に対応して、波高値が一定以上となる極大値すなわちピーク波形を取ることが知られている。また、一方（他方）の足の踵着地から他方（一方）の足のつま先蹴りまでの時間は、相対的に短くなり、一方（他方）の足のつま先蹴りから同じ一方（他方）の足の踵着地までの時間は、相対的に長くなる。また、上下方向加速度波形Ｗ_zにおいて、踵着地のピーク波形は相対的に緩やかな山を描くが、つま先蹴りのピーク波形は相対的に急峻な山を描く。

前後方向加速度波形Ｗzにおいては、図７に示すように、一方の足の踵着地から他方の足のつま先蹴りまでの一歩の前進動作と、他方の足の踵着地から一方の足のつま先蹴りまでの一歩の前進動作と対応して、波高が一定以上となる極大値すなわちピーク波形を取ることが知られている。

図５に戻り、ステップＳ６では、歩行期間特定部７３が、加速度データ取得期間の中で歩行期間を特定する。一般的に、加速度データ取得期間には、患者１０が歩行を行っている期間と歩行を行っていない期間とが含まれている。歩行を行っていない期間としては、例えば、加速度データの取得を開始してから患者１０が歩行を開始するまでの期間、患者１０が歩行を終了してから加速度データの取得を終了するまでの期間、患者１０が歩行中に一時的に歩行を止めてしまう期間などが挙げられる。一方、解析対象に歩行を行っていない期間の加速度データが含まれていると、正しい解析を行うことができない。そこで、ここでは、解析処理を行う前に、加速度データ取得期間の中で歩行期間を特定し、その歩行期間における加速度データを解析処理の対象として決定する。

一般的に、歩行期間を特定する方法としては、次のような方法が考えられる。

第１の歩行期間特定方法は、操作者１１が加速度波形を見て歩行期間と考える期間を手動で指定し、指定された期間を歩行期間として特定する方法である。

第２の歩行期間特定方法は、サンプリング時刻ごとに患者１０に生じた加速度の大きさを表す特徴量を求め、この特徴量が所定の閾値以上になった時点から当該閾値以下になった時点までを、歩行期間として特定する方法である。加速度の大きさを表す特徴量としては、例えば、重力加速度ｇの成分が除去された各方向の加速度成分ａ_x，ａ_y，ａ_zの平方二乗和が考えられる。

第１の歩行期間特定方法は、アルゴリズムが非常に簡単で済むため、利用しやすい。ただし、操作者１１に歩行期間と考える期間を指定してもらう必要がある。

第２の歩行期間特定方法は、アルゴリズムが簡単で分かりやすいため、利用しやすい。ただし、加速度の閾値判定だけで判断しているので、特定精度に限界がある。

図８は、上記のサンプル加速度データに基づいて得られた、加速度の大きさの時間変化を表す波形を示す図である。加速度の大きさは、重力加速度ｇの成分が除去された各方向の加速度成分ａ_x，ａ_y，ａ_zの平方二乗和として求めている。例えば、図８から分かるように、患者１０が歩行を行っていない期間（本例では、時間ｔ＝２０〜２３秒の期間）であっても、患者１０の体が動いていると何らかの加速度が生じ、この期間を歩行期間として誤検出することが考えられる。また例えば、閾値の設定によって検出タイミングが変化する。また例えば、患者の年齢、体格、歩行障害の程度などによって動作時に生じる加速度の大きさが異なるため、患者によって検出精度にばらつきが生じる。

さらに、歩行期間の中には、通常の歩行が安定して行われている通常歩行期間だけでなく、直線路を往復して歩行する場合における折り返し地点での歩行期間や歩行中にバランスを崩した期間など、通常の歩行が行われていない非通常歩行期間も含まれていることがある。しかし、解析処理の対象に、非通常歩行期間の加速度データが含まれていると、精度の高い解析を行うことができない。特に、患者１０の歩行中の加速度データに対して周波数解析を行う場合には、処理対象として通常歩行期間の加速度データを精度よく抽出することは必要不可欠である。

そこで、本例では、歩行期間特定部７３は、通常の歩行が安定して行われている通常歩行期間のみを精度よく特定することができるように工夫された方法を用いて、歩行期間を特定する。以下、このような歩行期間特定部７３の機能的な構成と、その歩行期間特定処理の詳細について説明する。

図９は、歩行期間特定部７３の機能的な構成を示す機能ブロック図である。歩行期間特定部７３は、図９に示すように、前後・上下加速度特徴量算出部７３１と、特徴量二値化処理部７３２と、二値化データばらつき量算出部７３３と、ばらつき量閾値判定部７３４と、マージン設定部７３５とを有している。

以下、歩行期間特定部７３による歩行期間特定処理について説明する。

図１０は、歩行期間特定処理の流れを示すフロー図である。

ステップＳ６１では、前後・上下加速度特徴量算出部７３１が、歩行中か否かの重要な情報を与える特徴量として、各サンプリング時刻ごとに、前後方向加速度成分ａ_yと上下方向加速度成分ａ_zの両成分が反映された前後・上下加速度特徴量Ｑ_yzを算出する。一般的に、歩行が行われていないときは、上下方向加速度成分ａ_zが他の２方向すなわち左右方向及び前後方向の加速度成分に対して顕著に低下する傾向にある。したがって、上下方向加速度成分ａ_zは、歩行中か否かの重要な情報を与える。しかし、腰が曲がった患者の歩行を想定した場合には、センサ本体を基準にしたときの前後方向加速度成分ａ_yと上下方向加速度成分ａ_zとが逆転する傾向にある。また、左右方向加速度成分ａ_xは、歩行中か否かに関係なく、ある程度の大きさを持つことが多い。そこで、ここでは、歩行中か否かの判別対応能力が高い情報として、前後方向加速度成分ａ_yと上下方向加速度成分ａ_zの両成分が反映された前後・上下加速度特徴量Ｑ_yzを算出する。前後・上下加速度特徴量Ｑ_yzとしては、例えば、各サンプリング時刻ごとにおける前後方向加速度成分ａ_yと上下方向加速度成分ａ_zとの積または和もしくは加重加算値などを考えることができる。本例では、前後・上下加速度特徴量Ｑ_yzとして、各サンプリング時刻ごとにおける前後方向加速度成分ａ_yと上下方向加速度成分ａ_zとの積を算出する。

図１１は、上記のサンプル加速度データに基づいて算出された前後・上下加速度特徴量（ａ_y×ａ_z）の時間変化を表す波形を示す図である。

患者１０が通常の歩行を行っているときは、患者１０の体には周期的な強い振動が起こりやすい。そのため、患者１０が通常の歩行を行っているときの前後方向加速度成分ａ_yと上下方向加速度成分ａ_zとは、いずれも、０をまたいで正（プラス）から負（マイナス）へ、あるいは負から正へと、大きく振動する傾向が強い。一方、患者１０が通常の歩行を行っていないときには、患者１０の体にはランダムで弱い動きが起こりやすい。そのため、患者１０が通常の歩行を行っていないときの前後方向加速度成分ａ_yと上下方向加速度成分ａ_zとは、いずれも、０をまたぐことが少なく、弱い変化が続く傾向が強い。したがって、前後方向加速度成分ａ_yと上下方向加速度成分ａ_zとの積は、患者１０が通常の歩行を行っているときには、絶対値が比較的大きい値と０とを頻繁に繰り返すが、患者１０が通常の歩行を行っていないときは、０以外の値が比較的緩やかに変化する。

図１０に戻り、ステップＳ６２では、特徴量二値化処理部７３２が、前後・上下加速度特徴量Ｑ_yzを閾値判定により二値化して二値化データ値Ｄを得る。すなわち、各サンプリング時刻ごとに、前後・上下加速度特徴量Ｑ_yzが所定の閾値を超えたときには、その時刻でのデータを１に変換し、前後・上下加速度特徴量Ｑ_yzが所定の閾値以内のときには、その時刻でのデータを０に変換する。

図１２は、上記サンプル加速度データに基づいて得られた二値化データ値Ｄの時間変化を表す図である。また、図１３は、これを時間軸方向に拡大したときの一部拡大図である。

このようにして得られる二値化データ値Ｄの時間変化においては、患者１０が通常の歩行を行っているときには０と１との切り替わりが頻繁に発生し、患者１０が通常の歩行を行っていないときには、０が連続的に発生する。なお、上記の閾値は任意に設定できるが、本例では、加速度データ値が１２８のときに１ｇ（重力加速度）を表すスケールにおいて、閾値を±１０００に設定する。すなわち、前後・上下加速度特徴量Ｑ_yzが＋１０００を超えたとき及び−１０００を下回ったときは、１を取り、前後・上下加速度特徴量Ｑ_yzが−１０００以上＋１０００以下であるときは、０を取るようにする。

図１０に戻り、ステップＳ６３では、二値化データばらつき量算出部７３３が、二値化データＤの時間変化において、各サンプリング時刻ごとに、その時刻を基準とした所定の時間幅を有する時間範囲に含まれる二値化データＤのばらつきの程度を表す二値化データばらつき量σを算出する。

なお、二値化データばらつき量σとしては、種々の定義が考えられるが、例えば、分散や標準偏差を用いることができる。本例では、二値化データばらつき量σとして、標準偏差を用いる。

また、二値化データばらつき量σの算出に用いる二値化データＤが含まれる時間範囲は、任意に設定できるが、患者１０が通常の歩行を行っているか否かによって二値化データばらつき量σに変化が現れやすくなるように設定する。例えば、対象となる時刻を中心とし、患者１０の一歩の前進動作が含まれると考えられる標準的な時間、例えば１〜５秒間を時間幅とする時間範囲を設定する。本例では、二値化データばらつき量σの算出に用いる二値化データＤが含まれる時間範囲として、対象となる時刻を中心とし時間幅を３秒間とする時間範囲を設定する。

また、二値化データばらつき量σは、ロバスト性を持つよう、最大値が所定の値になるよう正規化することが望ましい。本例では、二値化データばらつき量σは、最大値が１になるよう正規化する。

図１４は、上記サンプル加速度データに基づいて得られた二値化データばらつき量σの時間変化を表す波形を示す図である。

このような二値化データばらつき量σにおいては、図１４から分かるように、患者１０が通常の歩行を行っているときには、値が大きくなり、患者１０が通常の歩行を行っていないときには、値が小さくなる。

図１０に戻り、ステップＳ６４では、ばらつき量閾値判定部７３４が、二値化データばらつき量σが所定の閾値ＴＨ以上である期間を歩行期間として特定する。閾値ＴＨは任意に設定できるが、経験的には、二値化データばらつき量σが、最大値が１になるよう正規化された場合において、０．４〜０．８程度が適当である。本例では、当該閾値ＴＨとして、０．６を設定する。これを上記サンプル加速度データに適用した場合、図１４に示すように、二値化データばらつき量σが閾値ＴＨ以上となる期間は、時間ｔ＝１０〜２１秒の期間と、時間ｔ＝２４〜３０秒の期間であり、これらの期間が歩行期間として特定される。

図１０に戻り、ステップＳ６５では、マージン設定部７３５が、ステップＳ６４にて特定された歩行期間のうち端部の期間を除去して残った期間を、解析対象となる歩行期間に決定する。上記の特定された歩行期間の端部は、歩行の開始直後及び終了間際の時間帯を含んでいる。そのため、解析対象を歩行がさらに安定して行われている期間のデータに絞った方が、よりロバストな解析を行うことができる。除去する端部の時間幅は任意に設定できるが、経験的には１〜３秒間程度が適当である。本例では、特定された歩行期間のうち最初と最後の２秒間分の端部を除去する。これを上記サンプル加速度データに適用した場合、解析対象となる歩行期間は、時間ｔ＝１２〜１９秒の期間と、時間ｔ＝２６〜２８秒の期間となる。

図１５は、上記サンプル加速度データに基づいて生成された加速度波形Ｗ_ｘ，Ｗ_y，Ｗ_zに、解析対象として決定された歩行期間Ｒ′を重ねて表した図である。この図によれば、通常の歩行が安定して行われている期間が、解析対象として決定されているのが分かる。

なお、先に特定された歩行期間の端部を除去して解析対象の歩行期間を決定する処理は、必須の処理ではなく、必要に応じて行えばよい。

このような通常歩行期間を特定する技術によれば、解析対象から、歩行していない非歩行期間や歩行を安定して行っていない不安定歩行期間を外すことができ、正確で高精度な歩行運動の解析を行うことができる。

図５に戻り、ステップＳ７では、ステップ基準時刻検出部７４が、解析対象となる歩行期間における加速度波形に基づいて、それぞれが患者１０の歩行ステップに対応する複数のステップ基準時刻ｔｂ_jを検出する。

一般的に、ステップ基準時刻を検出する方法としては、例えば、上下方向加速度波形Ｗ_zにおけるピーク波形が出現するタイミングや、ピーク波形の山の緩やかさ、特定の波形パターンなど周期性を有する波形形状の特徴に基づいて、ステップ基準時刻ｔｂ_jを検出する方法が考えられる。

図３１は、上下方向加速度波形Ｗ_zと歩行位相との関係を示す図である。ステップ基準時刻ｔｂ_jは、例えば、右足または左足の踵着地またはつま先蹴りの歩行位相に対応した時刻として検出する。具体例としては、上下方向加速度波形Ｗ_zにおいて、相対的に緩やかな山を描くピーク波形であって、次のピーク波形との間隔が相対的に短いピーク波形を検出する。そして、そのピーク波形の極大値に対応した時刻を、歩行運動における左右いずれか一方の足である特定の足の踵着地に対応した時刻とみなし、この時刻をステップ基準時刻ｔｂ_jとして検出する。

この方法は、アルゴリズムが簡単で分かりやすいため、利用しやすい。ただし、加速度の閾値判定だけで判断しているので、特定精度に限界がある。例えば、歩行ステップとは異なる動作により患者１０の体が動いていると、何らかの加速度が生じ、誤検出することが考えられる。また例えば、閾値の設定によって検出タイミングが変化する。また例えば、患者の年齢、体格、歩行障害の程度などによって動作時に生じる加速度の大きさが異なるため、患者によって検出精度にばらつきが生じる。

そこで、本例では、ステップ基準時刻検出部７４は、ステップ基準時刻を精度よく検出することができるように工夫された方法を用いて、ステップ基準時刻を検出する。以下、このようなステップ基準時刻検出部７４の機能的な構成と、そのステップ基準時刻検出処理について説明する。

図１６は、ステップ基準時刻検出部７４の機能的な構成を示す機能ブロック図である。ステップ基準時刻検出部７４は、図１６に示すように、前後加速度波形読取部７４１と、立上り−ピーク変換部７４２と、変換波形整形部７４３と、波高値正規化部７４４と、ピーク検出部７４５とを有している。

図１７は、ステップ基準時刻検出処理の流れを示すフロー図である。

ステップＳ７１では、前後方向加速度波形読取部７４１が、前後方向加速度波形Ｗ_yを記憶部３１２から読み出す。左右方向加速度波形Ｗ_x、前後方向加速度波形Ｗ_y、及び上下方向加速度波形Ｗ_zの中では、前後方向加速度波形Ｗ_yが、患者１０の一歩の前進動作につき最もＳＮ比の高いピーク波形を表していることが確認されている。上下方向加速度波形Ｗ_zでは、患者１０の一歩の前進動作につき一方の足の踵着地に対応するピーク波形と他方の足のつま先蹴りに対応するピーク波形とが短い時間間隔で現れるため、波形が複雑である。また、左右方向加速度波形Ｗ_xでは、波高値のＳＮ比が全体的に低く、歩行ステップと相関のある波形を検出しづらい。そこで、ここでは、ステップ基準時刻の検出に、前後方向加速度波形Ｗ_yを用いる。前後方向加速度波形読取部７４１は、読み出された前後方向加速度波形Ｗ_yのうち解析対象となる歩行期間の波形部分を前後方向加速度波Ｗ_y′として切り出す。

図１８は、上記のサンプル加速度データに基づく前後加速度波形Ｗ_y′の拡大図である。横軸はサンプリング番号ｋ、縦軸は前後方向加速度成分ａ_yである。なお、本実施形態において、サンプリング番号ｋは、周波数１２８Ｈｚでサンプリングするときの各サンプリング時刻に対応した番号であり、解析対象として決定された歩行期間における時間ｔ′と考えることができる。

なお、ステップ基準時刻の検出に用いる加速度波形は、前後方向加速度波形Ｗ_yだけに限定されず、他の加速度波形や混合波形等であってもよいが、前後方向加速度波形を主要成分として含む波形であることが望ましい。

図１７に戻り、ステップＳ７２では、立上り−ピーク変換部７４２が、この前後方向加速度波形Ｗ_y′における急峻な立上り波形が鋭いピーク波形となって現れるように、解析対象として決定された歩行期間における前後方向加速度成分ａ_yに所定のデータ変換を行う。一般的に、前後方向加速度波形Ｗ_y′における患者１０の一歩の前進動作に対応するピーク波形は、ピーク先端に枝分かれが現れる傾向が強く、ピーク先端の位置が安定しない。一方、前後方向加速度波形Ｗ_y′における急峻な立上り波形は、枝分かれが少なく、位置も比較的安定している。そこで、ここでは、前後方向加速度波形Ｗ_y′における急峻な立上り波形を鋭いピーク波形に変換することにより、前後方向加速度波形Ｗ_y′におけるピークを強調させ、それを目印にステップ基準時刻が検出できるようにする。このような急峻な立上り波形を鋭いピーク波形に変換する方法としては、種々考えられるが、本例では、各サンプリング時刻ごとに、そのサンプリング時刻（サンプリング番号ｋで特定される時刻）における前後方向加速度成分ａ_y（ｋ）を、次のサンプリング時刻（サンプリング番号ｋ＋１で特定される時刻）における前後方向加速度成分ａ_y（ｋ＋１）から減算して得られる差分すなわち変化量Δａ_yを算出し、その変化量Δａ_yをそのサンプリング時刻におけるデータ値とする。

図１９は、上記のサンプル加速度データに基づく立上り−ピーク変換後の波形を表すグラフの一例である。この波形は、前後方向加速度成分ａ_yの隣接時刻間の変化量を表すデータ値Δａ_yの時間変化を表したものである。

図１７に戻り、ステップＳ７３では、変換波形整形部７４３が、ステップＳ７２にて得られたデータ値Δａ_yの波形を整形する。

まず、前後方向加速度成分ａ_yの隣接時刻間の変化量を表すデータ値Δａ_yの波形においては、正のピーク波形にのみ注目すればよいことから、負の部分を０値に変換して除去することにより、データ値Δａ_yの負値削除済みデータ値Δａ_y′を得る。

図２０は、ａ_yの隣接時刻間の変化量を表すデータ値Δａ_yの負値削除済みデータ値Δａ_y′の時間変化を表す波形を示す図である。

次に、負の値を削除したデータ値Δａ_y′の波形にスムージング処理を施し、滑らかな波形を形成するデータ値Ｓ_yを得る。

図２１は、負の値を削除したデータ値Δａ_y′の波形にスムージング処理を施して得られたデータ値Ｓ_yの時間変化を表す波形を示す図である。

これにより、負の値を削除したデータ値Δａ_y′の波形に多く含まれるノイズによってステップ基準時刻の検出精度が劣化することを抑える。ここでは、大きなピーク波形の頂点に対応したタイミングにのみ関心があることから、強いスムージング処理を施してよい。スムージング処理としては、例えば平滑化処理等を用いることができる。

次いで、スムージング処理が施されたデータ値Ｓ_yにおいて、各サンプリング時刻における波高値をＮ乗（Ｎ≧２）して、ピークが強調されたデータ値Ｃ_yを得る。本例では、Ｎ＝２とする。

図２２は、スムージング処理が施されたデータ値Ｓ_yの二乗値Ｃ_yの時間変化を表す波形を示す図である。

次いで、ピークが強調されたデータ値Ｃ_yの波形におけるオフセットデータＯＳＤを計算する。そして、データ値Ｃ_yからそのオフセットデータＯＳＤを除去する。

図２３は、ピークが強調されたデータ値Ｃ_yのオフセットデータＯＳＤの時間変化を表す波形を示す図であり、図２４は、ピークが強調されたデータ値Ｃ_yのオフセット削除済データ値Ｃ_y′の時間変化を表す波形を示す図である。

ピークが強調されたデータ値Ｃ_yの波形では、これまで施されたスムージング処理などから、０点がわずかにオフセットする。そこで、後工程のために、ピークが強調されたデータ値Ｃ_yの波形からこのオフセットデータＯＳＤ分を除去する。オフセットデータＯＳＤの計算は、例えばピークが強調されたデータ値Ｃ_yの波形の波高値を１／Ｍ乗（Ｍ≧２）してピークを減衰させ、スムージング処理を施し、Ｍ乗して元に戻す、という方法で行う。なお、本例では、Ｍ＝４とする。

次いで、オフセット削除済みデータ値Ｃ_y′の時間変化を表す波形において、各サンプリング時刻における波高値をＬ乗（Ｌ≧２）してピークをさらに強調したデータ値Ｆ_yを得る。本例では、Ｌ＝２とする。

図２５は、ピークが強調されたデータＣ_y′の二乗値Ｆ_yの時間変化を表す波形を示す図である。

図１７に戻り、ステップＳ７４では、波高値正規化部７４４が、ピークをさらに強調したデータ値Ｆ_yの時間変化を表す波形において、波高の最大値が１となるように正規化を行い、正規化済みデータ値Ｆ_y′を得る。

図２６は、ピークをさらに強調したデータ値Ｆ_yの正規化済みデータ値Ｆ_y′の時間変化を表す波形を示す図である。

図１７に戻り、ステップＳ７５では、ピーク検出部７４５が、正規化済みのデータ値Ｆ_yの時間変化を表す波形におけるピーク波形の頂点を検出し、その頂点に対応する時刻をステップ基準時刻として決定する。決定方法の具体例を以下に示す。

まず、正規化済みデータ値Ｆ_y′の波形を微分して、その微分波形を生成する。例えば、正規化済みデータ値Ｆ_y′の波形において、各サンプリング時刻ごとに、そのサンプリング時刻における波高値を、次のサンプリング時刻における波高値から減算して、そのサンプリング時刻における変化量ΔＦ_y′を求める。そして、各サンプリング時刻におけるその変化量を時間軸方向に順次プロットすることで、正規化済みデータ値Ｆ_y′の波形の微分波形が得られる。

図２７は、正規化済みデータ値Ｆ_y′の隣接時刻間の変化量ΔＦ_y′の時間変化を表す波形を示す図である。

次に、その微分波形において波高値が所定の閾値以上であるピーク波形の頂点を検出する。例えば、この微分波形において、２点連続で正、その後２点連続で負となる波形部分であって、正の波高値が所定の閾値を超える波形部分を特定する。そして、特定された波形部分における２番目の正の点に対応するサンプリング時刻を、ステップ基準時刻として決定する。

図２８は、前後方向加速度波形Ｗ_y′上に、検出されたステップ基準時刻をひし形のドットで示したものである。この図２８から、前後加速度波形Ｗ_y′における急峻な立上りの時刻をステップ基準時刻として精度よく捉えていることが分かる。

このようなステップ基準時刻を検出する技術によれば、患者１０の一歩分の前進動作ごとの加速度成分について、波形を観察したり、波形の解析を行ったりすることができる。また、一歩分の前進動作に要する時間を測定することも可能である。

図５に戻り、ステップＳ８では、ステップ波形グラフ生成部７５が、ステップ波形の代表的な波形と同一の歩行位相における波高値のばらつき程度とを表すグラフを生成する。なお、ステップ波形の代表的な波形と同一の歩行位相における波高値のばらつき程度とを表すグラフを生成する処理は、右足一歩の前進動作と左足一歩の前進動作とで別々に行うようにしてもよいが、本例では、左右一歩ずつの前進動作を含む一連の動作に対応した左右ステップ波形について行う。すなわち、加速度波形から複数の左右ステップ波形を抽出し、この左右ステップ波形における代表的な波形と波高値のばらつき程度とを求め、グラフ化する。このようにすれば、患者１０の一歩の前進動作について、対応する加速度成分の波形を左右同時に観察したり、左右で比較したりすることができる。また、一歩の前進動作に要する時間を左右同時に確認したり、比較したりすることができる。

以下、ステップ波形グラフ生成部７５の機能的な構成と、ステップ波形グラフ生成処理について説明する。

図２９は、ステップ波形グラフ生成部７５の機能的な構成を示す機能ブロック図である。ステップ波形グラフ生成部７５は、図２９に示すように、ステップ波形抽出部７５１と、ステップ波形正規化部７５２と、代表波形演算部７５３と、波高値ばらつき演算部７５４と、グラフ生成部７５５とを有している。

なお、ステップ波形抽出部７５１及び代表波形演算部７５３は、それぞれ、発明における抽出手段及び演算手段の一例である。

図３０は、ステップ波形グラフ生成処理の流れを示すフロー図である。

ステップＳ８１では、ステップ波形抽出部７５１が、左右方向加速度波形Ｗ_x′、前後方向加速度波形Ｗ_y′及び上下方向加速度波形Ｗ_z′において、検出された複数のステップ基準時刻ｔｂ_jに基づいて、複数の左右ステップ波形Ｐ_x,j，Ｐ_y,j，Ｐ_z,jを抽出する。

なお、ここでは、上下方向加速度波形Ｗ_z′において複数の左右ステップ波形Ｐ_z,jを抽出する場合を例に説明する。

図３１は、上下方向加速度波形Ｗ_zを示す図である。図３１に示すように、上下方向加速度波形Ｗ_zでは、右足の踵着地、左足のつま先蹴り、左足の踵着地、及び右足のつま先蹴りの動作に対応する歩行位相において、ピーク波形が現れる。

左右ステップ波形を抽出する方法としては、例えば、次のような方法が考えられる。

まず、第１の左右ステップ波形抽出方法について説明する。

図３２は、第１の左右ステップ波形抽出方法を説明するための図である。第１の左右ステップ波形抽出方法は、偶数番目または奇数番目のステップ基準時刻ｔｂ_jに着目し、その着目したステップ基準時刻と特定の位置関係にある時間範囲ｔｒ_jに対応する部分波形を左右ステップ波形Ｐ_jとして抽出する方法である。第１の左右ステップ波形抽出方法では、まず、実験やシミュレーションの結果等により、左右ステップ波形とステップ基準時刻との相対的な位置関係Ｊを求めておく。次いで、上下方向加速度波形Ｗ_zにおけるピーク波形間の時間等に基づいて、左右一歩ずつの前進動作が繰り返される周期Δｔｓを求める。そして、位置関係Ｈと周期Δｔｓとに基づいて、着目したステップ基準時刻ｔｂ_jに対してどの時間範囲が左右一歩ずつの前進動作に対応する時間範囲となるかを求める。左右一歩ずつの前進動作に対応する時間範囲は、例えば、着目したステップ基準時刻ｔｂ_jより−Δｔ１の時点から＋（Δｔｓ−Δｔ１）の時点までの時間範囲として求める。ステップ波形抽出部７５１は、このように求められた時間範囲の部分波形を、左右ステップ波形Ｐ_jとして抽出する。

次に、第２の左右ステップ波形抽出方法について説明する。

図３３は、第２の左右ステップ波形抽出方法を説明するための図である。第２の左右ステップ波形抽出方法は、偶数番目または奇数番目のステップ基準時刻ｔｂ_jに着目し、その着目したステップ基準時刻ｔｂ_jに近接する特定パターンを有する部分波形を左右ステップ波形Ｐ_jとして抽出する方法である。第２の左右ステップ波形抽出方法では、上下方向加速度波形Ｗ_zにおいて、着目したステップ基準時刻ｔｂ_j以降に現れる計４つの山（波高が一定レベル以上のピーク波形）、すなわち、一方の足の踵着地、他方の足のつま先蹴り、他方の足の踵着地、及び一方の足のつま先蹴りにそれぞれ対応した山を含む部分波形を、左右ステップ波形Ｐ_jとして抽出する。

なお、ステップ波形抽出部７５１は、ステップ基準時刻によらず、波形形状のパターンマッチングなどにより、左右ステップ波形Ｐ_jを抽出するようにしてもよい。また、左右ステップ波形Ｐ_jを抽出する際には、上下方向加速度波形Ｗ_z′において、波高値が負から正に切り替わる時点を抽出すべき部分波形の開始時点、波高値が正から負に切り替わる時点を抽出すべき部分波形の終了時点としてもよい。

図３４は、抽出された複数の左右ステップ波形の一例を示す図である。この例では、上下方向加速度波形Ｗ_z′において抽出された複数の左右ステップ波形を示している。図３４に示すように、抽出された複数の左右ステップ波形は、互いに類似した部分波形となるが、歩行位相ごとに波高値のばらつきが見られる。

図３０に戻り、ステップＳ８２では、ステップ波形正規化部７５２が、抽出された複数の左右ステップ波形Ｐ_jを時間軸方向に対して正規化する。例えば、左右ステップ波形Ｐ_jごとに、その左右ステップ波形Ｐ_jに含まれる最初の山の極大値に対応する時刻と最後の山の極大値に対応する時刻との間の時間が一定となるように、時間軸方向のスケールやオフセット等を調整する。なお、この正規化は必須の処理ではなく、必要に応じて行えばよい。

ステップＳ８３では、代表波形演算部７５３が、正規化後の複数の左右ステップ波形Ｐ_jについて、各歩行位相ごとの波高値の平均値を求め、それらを時間軸方向にプロットして、左右ステップ波形の暫定的な平均波形Ｖ０を算出する。

ステップＳ８４では、代表波形演算部７５３が、左右ステップ波形Ｐ_jごとに暫定的な平均波形Ｖ０からのずれ量を算出し、そのずれ量が一定レベル以内である左右ステップ波形のみを処理対象として残す。例えば、左右ステップ波形Ｐ_jごとに、その左右ステップ波形と暫定的な平均波形Ｖ０との間で波高値の差分（絶対値）を歩行位相ごとに求めてそれらを積算した値を求める。そして、求めた値が所定の閾値を超える場合に、その左右ステップ波形を処理対象から除外する。これにより、通常の歩行運動ではない偶発的な動作などに対応する異常波形を処理対象から取り除くことができる。

ステップＳ８５では、代表波形演算部７５３が、異常波形が除外された複数の左右ステップ波形についての代表的な波形である代表波形Ｖ１を算出する。本例では、代表波形Ｖ１として、平均波形を算出する。

ステップＳ８６では、波高値ばらつき演算部７５４が、異常波形が除外された複数の左右ステップ波形について、歩行位相ごとに左右ステップ波形の波高値のばらつきの程度を算出する。ばらつきの程度としては、例えば、分散や標準偏差を用いることができる。本例では、ばらつきの程度として、標準偏差を算出する。

ステップＳ８７では、グラフ生成部７５５が、横軸を時間もしくは歩行位相、縦軸を波高値とする座標系において、左右ステップ波形の代表波形Ｖ１と、各歩行位相φ_kごとに波高値の標準偏差σ_kに応じた幅を有するばらつきバーＢ_kとが描かれた左右ステップ波形グラフＧを生成する。

図３５は、生成された左右ステップ波形グラフＧの一例を示す図である。

本例では、グラフ生成部７５５は、図３５に示すように、左右ステップ波形の代表波形Ｖ１における各ピーク波形について、そのピーク波形の極大値ｍ_fを、歩行の「強さ」を表す指標値とし、その極大値ｍ_fを取る歩行位相での標準偏差σ_fを、歩行の「ばらつき」を表す指標値とし、これらの情報がさらに含まれるように左右ステップ波形グラフＧを生成する。このようにすれば、操作者１１は、左右ステップ波形グラフＧを参照することで、患者１０の左足及び右足の踵着地及びつま先蹴りのそれぞれの動作に対応した歩行位相φ_fにおける上下方向加速度成分ａ_z,fについて、その大きさと安定性を把握することができ、これらの情報に基づいて、患者１０の歩行評価を行うことができる。

図５に戻り、ステップＳ９では、表示制御部３１０が、ディスプレイ部３０２を制御して、その画面にグラフＧを表示させる。

以上、本実施形態によれば、歩行期間特定部７３の構成及びその歩行期間特定処理により、加速度データ取得期間内において患者１０の通常歩行期間を特定することができる。これにより、解析対象を、患者１０が通常の歩行を安定に行っている期間に得られたデータに絞ることができ、高精度な解析を行うことができる。故に、患者１０の歩行運動の客観的な評価が可能になる。

本実施形態によれば、ステップ基準時刻検出部７４の構成及びそのステップ基準時刻検出処理により、患者１０の一歩ごとの前進動作の基準となる時刻を検出することができる。このような基準時刻を用いることで、患者１０の一歩または複数歩ずつの動作が行われているときの加速度データを抽出したり、その動作の所要時間を測定したりすることができ、患者１０の一歩一歩の動作に着目した解析を行うことができる。故に、本実施形態は、患者１０の歩行運動の客観的な評価に有効である。

本実施形態によれば、ステップ波形グラフ生成部７５及びそのステップ波形グラフ生成処理により、患者１０の左右ステップ波形の代表波形を求めることができる。操作者１１は、この左右ステップ波形の代表波形を参照することで、歩行運動における患者１０に固有の特徴的な動作を理解することができる。故に、本実施形態は、患者１０の歩行運動の客観的な評価に有効である。

また、本実施形態によれば、抽出された複数の左右ステップ波形Ｐ_jについての歩行位相ごとに波高値のばらつきの程度を表すばらつきバーＢ_kが表示されるので、左右ステップ波形Ｐ_jの代表波形Ｖ１の信頼性や歩行位相φごとの安定性を認識することができる。これにより、操作者１１は、患者１０の歩行運動そのものの不安定さや、歩行運動中に不安定な動作が行われるタイミングなどを把握することができる。

また、本実施形態によれば、左右ステップ波形Ｐ_jの代表波形Ｖ１におけるピーク波形の極大値ｍ_fと、その極大値を取る歩行位相φ_fでの左右ステップ波形のばらつきの程度とが表示されるので、操作者１１は、これら極大値に対応した歩行運動の主要動作である、一方の足の踵着地、他方の足のつま先蹴り、他方の足の踵着地、一方の足のつま先蹴りの動作について、その力強さと安定度とを定量的に把握することができる。各動作の力強さは、患者１０の足の筋力を計る指標になる。各動作の安定度は、患者１０が自身の体重を足でどの程度支えきれているかの指標になる。操作者１１は、これらの情報を基に患者１０の歩行運動を客観的に評価することができる。

操作者１１は、これらの総合的な評価に基いて患者１０の歩行中の動きを詳細に把握し、例えば効果的な歩行訓練プランを作成することができる。

なお、発明は、上記実施形態に限定されず、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

例えば、本実施形態では、左右ステップ波形を抽出する際に、患者１０の歩行運動中における上下方向加速度成分ａ_zを処理対象としているが、これに限定されず、例えば、患者１０の左右方向加速度成分ａ_xや前後方向の加速度成分ａ_yを処理対象としてもよい。すなわち、左右方向加速度成分ａ_xの時間変化を表す左右方向加速度波形Ｗ_xや前後方向加速度成分ａ_yの時間変化を表す前後方向加速度波形Ｗ_yにおいて、左右ステップ波形を抽出し、その代表波形や波高値のばらつきの程度などを求めるようにしてもよい。なお、左右方向加速度波形Ｗ_xや前後方向加速度波形Ｗ_yにおいては、左右ステップ波形の特徴が上下方向加速度波形Ｗ_zほど明確に現れない場合がある。この場合には、一旦、上下方向加速度波形Ｗ_zの波形形状に基づいてステップの基準時刻ｔｂ_jを検出したり、波形形状のパターンマッチングを行ったりして、左右ステップ波形に対応する時間範囲ｔｒ_jを特定する。そして、左右方向加速度波形Ｗ_xや前後方向加速度波形Ｗ_yにおける当該時間範囲ｔｒ_jの部分波形を左右ステップ波形Ｐ_jとして抽出するとよい。

また例えば、本実施形態では、部分波形の抽出、代表波形や波高値のばらつき程度の算出などの処理を行う際に、連続的な左右一歩ずつの前進動作を１つの単位として扱っているが、片足一歩だけの前進動作や、連続的な三歩以上の前進動作を１つの単位として扱ってもよい。

また例えば、本実施形態は、発明を人の歩行運動に適用した例であるが、発明を人のその他の移動運動、例えば人の走行運動などにも適用することができる。

また例えば、本実施形態は、上述したように人に取り付けられた加速度センサから得られた加速度データを解析する移動運動解析装置であるが、コンピュータをこのような装置として機能させるためのプログラムもまた発明の実施形態の一つである。

１ 歩行解析システム
１０ 患者
１１ 操作者
２ 加速度センサモジュール
２１ プロセッサ
２２ 加速度センサ
２３ メモリ
２４ 通信Ｉ／Ｆ
２５ バッテリ
２０１ 加速度センサ部
２０２ サンプリング部
２０３ 送信部
３ 歩行解析装置
３１ プロセッサ
３２ ディスプレイ
３３ 操作部
３４ メモリ
３５ 通信Ｉ／Ｆ
３６ バッテリ
３０１ 操作部
３０２ ディスプレイ部
３０３ 患者情報受付部
３０４ 受信部
３０５ 加速度データ取得制御部
３０７ 加速度データ解析部
３１０ 表示制御部
３１２ 記憶部
４１ データベース
４２ 記憶媒体
７１ 加速度成分算出部
７２ 加速度波形生成部
７３ 歩行期間特定部
７３１ 前後・上下加速度特徴量算出部
７３２ 特徴量二値化処理部
７３３ 二値化データばらつき量算出部
７３４ ばらつき量閾値判定部
７３５ マージン設定部
７４ ステップ基準時刻検出部
７４１ 前後加速度波形読取部
７４２ 立上り−ピーク変換部
７４３ 変換波形整形部
７４４ 波高値正規化部
７４５ ピーク検出部
７５ ステップ波形グラフ生成部
７５１ ステップ波形抽出部
７５２ ステップ波形正規化部
７５３ 代表波形演算部
７５４ 波高値ばらつき演算部
７５５ グラフ生成部

Claims (19)

1. 加速度センサを用いて計測された人の移動運動中における加速度成分のうち１方向の加速度成分の時間変化を表す波形の中から、それぞれが一歩または複数歩の動作に対応した複数の部分波形を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段により抽出された複数の部分波形における代表的な部分波形を求める演算手段と、を備える移動運動解析装置。
2. 前記演算手段は、前記部分波形の波高値方向における平均化処理を用いて前記代表的な部分波形を求める、請求項１に記載の移動運動解析装置。
3. 前記演算手段は、前記部分波形の時間軸方向における正規化処理を用いて前記代表的な部分波形を求める、請求項１または請求項２に記載の移動運動解析装置。
4. 前記演算手段は、前記抽出された複数の部分波形のうち該複数の部分波形の平均波形との差異が一定レベル以内である部分波形に基づいて、前記代表的な部分波形を求める、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の移動運動解析装置。
5. 前記演算手段は、抽出された前記複数の部分波形における前記移動運動の同一位相での波高値のばらつきの程度を求め、
   前記代表的な部分波形と、前記波高値のばらつきの程度とを表示するよう前記表示部を制御する表示制御手段をさらに備えた、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の移動運動解析装置。
6. 前記表示制御手段は、前記代表的な部分波形の各時点に、該時点に対応する位相での波高値のばらつきの程度に応じた幅を有する記号を表示するよう前記表示部を制御する、請求項５に記載の移動運動解析装置。
7. 前記演算手段は、前記代表的な部分波形におけるピーク波形の極大値を求め、
   前記表示制御手段は、前記極大値と、該極大値を取る時点に対応する位相での波高値のばらつきの程度を表す数値とを表示するよう前記表示部を制御する、請求項５または請求項６に記載の移動運動解析装置。
8. 前記波高値のばらつきの程度は、分散または標準偏差である、請求項５から請求項７のいずれか一項に記載の移動運動解析装置。
9. 計測された前記人の移動運動中における加速度成分は、前記人の上下方向の加速度成分を含んでおり、
   計測された前記上下方向の加速度成分の時間変化を表す波形における波形形状に基づいて、それぞれが前記一歩または複数歩の動作に対応する複数の時刻を検出する検出手段を備えており、
   前記抽出手段は、検出された前記複数の時刻に基づいて前記複数の部分波形を抽出する、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の移動運動解析装置。
10. 前記複数の時刻の各々は、左足または右足の踵着地またはつま先蹴りに対応する時刻である、請求項９に記載の移動運動解析装置。
11. 前記抽出手段は、前記複数の時刻の各々について、該時刻と特定の位置関係を有する時間範囲に対応する部分波形を抽出する、請求項９または請求項１０に記載の移動運動解析装置。
12. 前記抽出手段は、前記複数の時刻の各々について、該時刻に近接する特定パターンを有する部分波形を抽出する、請求項９または請求項１０に記載の移動運動解析装置。
13. 前記抽出手段は、右足の踵着地、左足のつま先蹴り、左足の踵着地、及び右足のつま先蹴りを１つずつ含む動作に対応する部分波形を抽出する、請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載の移動運動解析装置。
14. 前記抽出手段は、一方の足の踵着地及び他方の足のつま先蹴りを１つずつ含む動作に対応する部分波形を抽出する、請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載の移動運動解析装置。
15. 前記１方向は、前記人の上下方向、左右方向または前後方向である、請求項１から請求項１４のいずれか一項に記載の移動運動解析装置。
16. 前記移動運動は、歩行運動である、請求項１から請求項１５のいずれか一項に記載の移動運動解析装置。
17. 加速度センサを用いて計測された人の移動運動中における加速度成分のうち１方向の加速度成分の時間変化を表す波形の中から、それぞれが一歩または複数歩の動作に対応した複数の部分波形を抽出するステップと、
    前記抽出手段により抽出された複数の部分波形における代表的な部分波形を求めるステップと、を備える移動運動解析方法。
18. 人に取り付けられる加速度センサと、
    前記加速度センサを用いて計測された前記人の移動運動中における加速度成分のうち１方向の加速度成分の時間変化を表す波形の中から、それぞれが一歩または複数歩の動作に対応した複数の部分波形を抽出する抽出手段と、
    前記抽出手段により抽出された複数の部分波形における代表的な部分波形を求める演算手段と、を備える移動運動解析システム。
19. コンピュータを、請求項１から請求項１６のいずれか一項に記載の移動運動解析装置として機能させるためのプログラム。