JP2016179171A - 立位姿勢評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】立位姿勢バランスを評価し、ロコモや認知症の予防・早期発見に資する装置を提供する。
【解決手段】立位姿勢評価装置１０は、頭上３Ｄカメラ１２、体圧センサ１４、制御装置１６、及びディスプレイ１８を備える。頭上３Ｄカメラ１２で評価対象者の頭上画像を撮影し、頭部重心位置を床面に投影した位置ｇ_ｈｅａｄを算出する。体圧センサ１４で評価対象者の身体重心位置を床面に投影した位置ｇ_ｆｐを算出する。制御装置１６は、頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄと身体重心位置ｇ_ｆｐの乖離の程度や時間的変化に基づいて立位姿勢バランスを評価し、評価結果をディスプレイ１８に表示する。
【選択図】図１

Description

本発明は、立位姿勢評価システムに関する。

高齢化社会の到来に伴い、健康寿命・介護予防を阻害する主な要因である、内臓脂肪症候群（メタボリックシンドローム）、運動器症候群（ロコモティブシンドローム）、認知症の予防・早期発見が喫緊の課題となっている。ここで、ロコモティブシンドローム（以下、「ロコモ」と略記する）とは、一般に、加齢等に伴う様々な運動器疾患で、バランス能力、体力、移動能力の低下や転倒で寝たきりや要介護状態に陥るリスクの高い状態をいう。

特許文献１には、下肢筋力や運動機能が低下している運動障害者や高齢者等の利用者を対象に、歩行時や起居動作時の安定性を確保して転倒を防止することができる、動作安定支援装置および動作安定支援方法を提供することを目的とした動作安定支援装置が記載されている。利用者の靴底の接地面の圧力を検出する圧力センサ、および、少なくとも一方の靴の側方に安定支持板を展開可能な安定化機構に接続された制御部を備え、圧力センサにより検出された圧力に基づいて、重心位置を算出し、算出した重心位置が支持基底面の外側となるか否かを判定することにより、側方転倒の可能性を判定し、側方転倒の可能性が判定された場合に、安定化機構を制御して安定支持板を展開させる制御を行うことが記載されている。

特許文献２には、若年者から高齢者まですべての年代の被検者を対象とし、足部バランス修正能力を評価し訓練することで、被検者のバランス能力、及び転倒予防を含めた健康維持管理に役立つことを目的とした足部バランス評価装置が記載されている。計測器の上に両足、または片足で立った被検者の母趾部、母趾球部、小趾球部、及び踵部からの圧変動を捉える計測部と、圧変動計測部から得られる信号を増幅する信号増幅部と、増幅される結果を解析し、解析された結果を保存し、結果から判断された評価を被検者個人間や他人とで比較し、結果から被検者に適した訓練方法を選択する比較評価部、データベース部と、その結果や蓄積した結果から導き出される訓練方法を表示するディスプレイ表示部が記載されている。

特許文献３には、人体の平衡異常を検出する体重計が記載されている。処理ユニットがプレート上に位置するユーザの全体重をセンサの信号から決定し、この体重を表示手段に表示すること、処理ユニットで受信したセンサのデータから比較によって力の分布が不良であることを検出することが記載されている。

特許文献４には、立位姿勢バランス機能の維持・向上のためのトレーニングを行うとともにＣＯＰ動揺および体幹部動揺に基づいて立位姿勢バランスを総合的に評価するシステムが記載されている。人が両足で立って乗ることができる踏み板を有し、踏み板上の人の足圧中心の動揺により所定方向に傾動し、当該傾斜を検出するバランスボードと、バランスボードに乗っている人の頭部の動揺を検出する頭部動揺検出器と、バランスボードおよび頭部動揺検出器の各検出結果を受け、バランスボードの傾斜変動とそれに乗っている人の頭部の動揺とに基づいてその人の立位姿勢バランスを評価する処理装置が記載されている。

特開２０１２−１１１３６号公報 特開２０１２−１７６１７０号公報 特表２０１０−５０４１２３号公報 特開２０１４−２０４７５９号公報

立位は、筋・骨格・神経・脳の複雑な調整機能で成り立っており、脳が高度に機能してバランスを維持していると考えられる。また、ロコモや認知症の程度、あるいは疲労の程度によって、頭部、身体に関するそれぞれの指標の関係性を含んだ立位姿勢バランスに影響を与えられるものと考えられる。従って、立位姿勢における頭部、身体に関するそれぞれの指標の関係性を含んだバランス（以下、これを「立位姿勢バランス」という）を検証することで、例えばロコモや認知症の程度、あるいは疲労の程度を客観的に評価し得る。

立位姿勢バランスは、例えば、立位姿勢にある評価対象者の頭部、体幹等の各体節の指標が（個人差を踏まえた上で）ほぼ一直線上に整列しているか否かにより判定できるが、一般的な従来技術のように、単に立位姿勢の評価対象者の足の裏の圧力のバランスを評価するだけでは頭部と身体の指標の関係が分からないため、立位姿勢バランスを判定することができない。

本発明の目的は、頭部の指標と身体の指標とを用いて立位姿勢バランスを評価できる装置を提供することにある。

請求項１に記載の発明は、立位姿勢にある評価対象者の頭部重心を床面に投影した頭部重心位置と、身体重心を床面に投影した身体重心位置をそれぞれ検出する重心位置検出手段と、検出された前記頭部重心位置と、前記身体重心位置を用いて前記評価対象者の立位姿勢バランスを評価する評価手段とを備える立位姿勢評価装置である。

請求項２に記載の発明は、前記評価手段は、前記頭部重心位置と前記身体重心位置の距離を閾値と比較することで評価する請求項１に記載の立位姿勢評価装置である。

請求項３に記載の発明は、前記評価手段は、前記頭部重心位置と前記身体重心位置の少なくともいずれかの時間に関する２次微分値を閾値と比較することで評価する請求項１，２のいずれかに記載の立位姿勢評価装置である。

請求項４に記載の発明は、前記評価手段は、前記頭部重心位置と前記身体重心位置の少なくともいずれかのリサージュ図形の面積を閾値と比較することで評価する請求項１，２のいずれかに記載の立位姿勢評価装置である。

請求項５に記載の発明は、前記重心位置検出手段は、撮影手段が撮影した頭部の画像から前記頭部重心位置を検出し、圧力測定手段が測定した圧力に関する情報から前記身体重心位置を算出することを特徴とする請求項１に記載の立位姿勢評価装置である。

請求項６に記載の発明は、前記撮影手段は、３Ｄカメラであることを特徴とする請求項５に記載の立位姿勢評価装置である。

請求項７に記載の発明は、前記評価手段は、前記頭部重心位置のリサージュ図形と前記身体重心位置のリサージュ図形を同一基準面にマッピングしたときの２つのリサージュ図形の外接領域の面積を閾値と比較することで評価する請求項６に記載の立位姿勢評価装置である。

請求項８に記載の発明は、前記評価手段は、前記頭部重心位置のリサージュ図形と前記身体重心位置のリサージュ図形を同一基準面にマッピングする場合に、評価対象者の身長を用いて補正する請求項７に記載の立位姿勢評価装置である。

請求項９に記載の発明は、前記評価手段は、前記頭部重心位置のリサージュ図形と前記身体重心位置のリサージュ図形を同一基準面にマッピングする場合に、前記３Ｄカメラの位置と前記圧力測定手段の位置のずれを用いて補正する請求項７に記載の立位姿勢評価装置である。

請求項１０に記載の発明は、前記重心位置検出手段は、前記頭部重心位置を検出する場合に、前記評価対象者の頭部に装着された突起マーカの頂点を検出する請求項６−９のいずれかに記載の立位姿勢評価装置である。

請求項１に記載の発明によれば、単に体圧（足の裏の圧力）を用いた場合と比べて、より正確に立位姿勢バランスを評価できる。

請求項２乃至請求項１０に記載の発明によれば、さらに、立位姿勢バランス低下の程度を定量的に評価できる。

実施形態の立位姿勢評価装置の外観図である。 実施形態の頭部重心位置と身体重心位置の関係を示す図である。 実施形態の頭部重心位置と身体重心位置の関係を示す図（その２）である。 実施形態の構成ブロック図である。 実施形態の処理フローチャートである。 頭部重心位置の算出説明図である。 頭部重心位置と身体重心位置の乖離及びリサージュ図形を示す図である。 頭部重心位置と身体重心位置の乖離及びリサージュ図形を示す図（その２）である。 身体重心位置の２次微分波形図である。 重心間隔の変位を示す図である。 重心リサージュ面積の変位を示す図である。 各種の身体特徴を示す図である。 他の実施形態の突起マーカの装着説明図である。 他の実施形態の処理フローチャートである。 データ抽出期間の説明図である。 分析処理の詳細フローチャートである。 スケール調整の模式図（その１）である。 スケール調整の模式図（その２）である。 ２つのリサージュ図形の外接領域の説明図である。 トータル面積の測定結果を示す図である。 年齢とトータル面積との関係を示す図である。

以下、図面に基づき本発明の実施形態について説明する。

まず、本実施形態の基本原理について説明する。

＜基本原理＞
本実施形態の基本原理は、頭部、体幹等の各体節の指標がほぼ一直線上に整列しているか否かにより立位姿勢バランスを判定できることを前提とし、頭部の重心と身体（体幹）の重心を検出し、これら頭部重心と身体重心の関係、より詳しくは頭部重心と身体重心をそれぞれ床面に投影して得られる位置関係を評価することで立位姿勢バランスを評価するものである。頭部重心と身体重心をそれぞれ床面に投影して得られる位置が互いにほぼ一致していれば立位姿勢バランスがとれている、あるいは立位姿勢バランスが正常にあるといえ、頭部重心と身体重心をそれぞれ床面に投影して得られる位置が互いに許容範囲を超えて乖離していれば立位姿勢バランスがとれていない、あるいは立位姿勢バランスが異常といえる。ここで、「ほぼ一致」とは、個人差及び統計的誤差を考慮して一定の幅を許容する意である。

頭部重心位置（床面に投影した位置）は、例えば立位姿勢の評価対象者を頭上のカメラから撮影して得られた画像から検出することができる。また、身体重心位置（床面に投影した位置）は、例えば立位姿勢の評価対象者が乗る体圧センサからの信号で検出することができる。頭部重心位置は、頭部のみの重心位置であり、身体重心位置は、頭部を含む身体全体の重心位置である。

２つの重心位置が一致していれば頭部の重心と身体の重心がほぼ同一の鉛直線上にあり立位姿勢バランスがとれていると評価できる。また、２つの重心位置が互いに乖離していれば、その乖離の程度や時間的変化を用いて立位姿勢バランス低下の程度を定量評価できる。本実施形態では、このように単に身体の重心位置のみならず、頭部重心位置と身体重心位置を共に用い、頭部重心位置と身体重心位置を関連付けて立位姿勢バランスを評価する。

本実施形態では、立位姿勢バランスの低下は、脳のバランス調整機能の低下を反映しているとし、立位姿勢バランスを評価することでロコモ障害や認知症の可能性、あるいは疲労の程度を評価する。

定期検診や人間ドック等の医療機関での診断によりロコモ障害や認知症等を発見することは可能であるが、より簡易な装置で手軽に（日常的に）検査することでロコモ障害や認知症等の可能性を評価できることが望ましい。本実施形態では、カメラと体圧センサと制御装置の簡易な構成でこれを実現する。

なお、ロコモ障害と認知症、疲労は、言うまでもなく厳密には互いに異なる症例であるが、本実施形態ではこれらに共通する初期症状として立位姿勢バランスの低下に着目し、これを簡易に視認可能に評価するものである。

次に、本実施形態について具体的に説明する。但し、以下の構成は一例であり、本発明はこれらの具体的構成に限定されるものではない。

＜基本構成＞
図１は、立位姿勢評価装置１０の外観斜視図を示す。立位姿勢評価装置１０は、評価対象者の身長及び体重を測定する測定器に外観形状が類似しており、評価対象者が立位姿勢で踏み板の上に乗るように構成される。立位姿勢評価装置１０は、頭上３Ｄカメラ１２と、体圧センサ１４と、ディスプレイ１８を備える制御装置１６から構成される。

頭上３Ｄカメラ１２は、立位姿勢評価装置１０の支柱上部から水平方向に延設された支持具に下向きに取り付けられる。頭上３Ｄカメラ１２は、評価対象者が立位姿勢評価装置１０の体圧センサ１４の所定位置に足を乗せて立位したときに、評価対象者のほぼ頭上に位置するように支持具に設けられる。頭上３Ｄカメラ１２は、評価対象者を頭上から撮影し、撮影して得られた画像データを制御装置１６に出力する。支持具が支柱に沿って上下動自在とし、評価対象者の身長に応じて評価対象者の頭部と頭上３Ｄカメラ１２との距離を調整可能とするのが好ましい。

一般に、３Ｄカメラは、３次元ディスプレイに表示するための３Ｄコンテンツを撮影するために用いられ、右目用の映像と左目用の映像を撮影できるように、カメラを２個組み合わせたものを用いる。カメラの配置は人間の両目の配置に近くなるように，レンズ間距離を人間の目の間隔に合わせて５０ｍｍ以内に水平に並べる。２台のカメラを一体化させたものを用いることもでき、レンズと撮像素子を１組とし、これを２組用意するもの、右目用と左目用のレンズと一つの撮像素子を組み合わせるものを用いても良い。この場合、撮像素子を右目用レンズ向けと左目用レンズ向けの２領域に分けて、両方の映像を同時に撮影する。本実施形態において、頭上３Ｄカメラ１２は、特に評価対象者の頭部各部との距離を検出するために用いられる。

体圧センサ１４は、立位姿勢評価装置１０の踏み板上に設けられ、評価対象者の体圧を検出する。体圧センサ１４には、人の左右の足形がマークされ、評価対象者はこの足形マークを基準として体圧センサ１４上に足を乗せる。頭上３Ｄカメラ１２と体圧センサ１４との位置関係、より特定的には頭上３Ｄカメラと体圧センサ１４の足形マークとの位置関係は、評価対象者が足形マークに足を乗せて立位したときにその頭上に頭上３Ｄカメラ１２が位置するように位置決めされる。勿論、頭上３Ｄカメラ１２が評価対象者の頭上に正確に位置する必要はなく、頭上３Ｄカメラ１２の画角の範囲内に評価対象者の頭部が位置すればよい。体圧センサ１４は、評価対象者が足を乗せて立位したときの体圧を検出し、体圧データを制御装置１６に出力する。

体圧センサ１４は、圧電素子等の圧力センサであり、評価対象者が足を乗せたときの圧力（荷重）を電気信号に変換して出力する。体圧センサ１４は、足形マークの全領域に設けてもよく、あるいは特定位置のみに設けてもよい。例えば、親指の付け根近傍、小指の付け根近傍、踵の３箇所（左右の足形で合計６箇所）に設けてもよい。体圧センサ１４で検出された体圧（荷重）は、評価対象者の身体の重心位置を算出するために用いられるものであり、この用途にとって適切な位置に設ければよい。

制御装置１６は、プロセッサ、メモリ、入出力インタフェース、及びディスプレイ１８を備える。制御装置１６は、頭上３Ｄカメラ１２で得られた画像データを受信し、この画像データから評価対象者の頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄを算出する。より正確には、頭部重心位置を床面（足の接地面）に投影した位置を算出する。また、制御装置１６は、体圧センサ１４で得られた体圧データを受信し、この体圧データから評価対象者の身体重心位置ｇ_ｆｐを算出する。より正確には、身体の重心位置を床面（足の接地面）に投影した位置を算出する。人が圧力センサ上に乗った場合に身体重心位置を算出する技術は公知であり、例えば圧力センサを親指の付け根近傍、小指の付け根近傍、踵の３箇所（左右の足形で合計６箇所）に設けた場合には、これら６個の圧力センサからの電気信号を処理して圧力分布を算出し、圧力分布の中心を身体重心位置とする。制御装置１６は、これら頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄと身体重心位置ｇ_ｆｐに基づいて、評価対象者の立位姿勢バランスを評価し、ディスプレイ１８に表示する。

ディスプレイ１８は、評価対象者が立位姿勢で体圧センサ１４の上に乗ったときに評価結果を容易に視認できるように評価対象者の顔部に対向する位置に設けられる。

制御装置１６は、ディスプレイ１８を備える小型コンピュータあるいはタブレット端末で実現し得る。評価対象者が容易に操作できるようにディスプレイ１８をタッチパネルで構成してもよい。

図２は、頭上３Ｄカメラ１２で得られた画像データから算出された頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄと、体圧センサ１４で得られた体圧データから算出された身体重心位置ｇ_ｆｐとの位置関係を示す。図２（ａ）は、評価対象者を頭上から見た平面図に頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄを重畳した図であり、図２（ｂ）は、床面（足の接地面）に頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄと身体重心位置ｇ_ｆｐを重畳した図である。

また、図３は、様々な立位姿勢における頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄと身体重心位置ｇ_ｆｐの乖離状態を示す。正しい立位姿勢（健康状態にある立位姿勢）では、頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄと身体重心位置ｇ_ｆｐはほぼ一致する状態にある。他方、ロコモや認知症、あるいは疲労等で立位姿勢が崩れると、頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄと身体重心位置ｇ_ｆｐが徐々に乖離していく傾向にある（勿論、実際にはロコモ障害や認知症ではなく、単に立位姿勢が悪い場合もあろうが、本実施形態ではこの場合も広義にはロコモ障害の可能性があるとする）。

他方、評価対象者が立位姿勢にあるとき、身体は常に微動あるいは大きく揺動し得るので、身体重心位置ｇ_ｆｐは時間の経過とともに変動し得る。このため、図２に示すように、身体重心位置ｇ_ｆｐはリサージュ図形１００を描くことになる。図には示していないが、頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄも同様にリサージュ図形を描く。

制御装置１６は、頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄと身体重心位置ｇ_ｆｐの乖離状態と、重心位置のリサージュ図形の分析結果に基づいて、総合的に評価対象者の立位姿勢バランスを評価する。

図４は、立位姿勢評価装置１０の構成ブロック図を示す。上記のように、立位姿勢評価装置１０は、頭上３Ｄカメラ１２、体圧センサ１４、制御装置１６及びディスプレイを備え、制御装置１６は、機能ブロックとして、受信部１６１，１６４、頭重心抽出部１６２、身体重心抽出部１６５、重心差異算出部１６３、リサージュ分析部１６６及び表示制御部１６７を備える。

受信部１６１は、頭上３Ｄカメラ１２からの画像データを受信し、頭重心抽出部１６２に出力する。

受信部１６４は、体圧センサ１４からの体圧データを受信し、身体重心抽出部１６５に出力する。

頭重心抽出部１６２は、画像データを用いて評価対象者の頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄ（床面に投影した位置）を算出する。具体的には、頭重心抽出部１６２は、入力した画像データから、距離の最も近い部分（最短距離）を検出し、この最短部分から深さΔｄ（Δｄは所定値であり、例えば１０ｃｍ）の範囲内にある領域における面積の中心を頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄとして算出する。頭重心抽出部１６２は、算出した頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄを重心差異算出部１６３に出力する。

身体重心抽出部１６５は、体圧データを用いて評価対象者の身体重心位置ｇ_ｆｐ（床面に投影した位置）を算出する。具体的には、身体重心抽出部１６５は、検出された体圧分布の中心位置を身体重心位置ｇ_ｆｐとして算出する。身体重心抽出部１６５は、算出した身体重心位置ｇ_ｆｐを重心差異算出部１６３及びリサージュ分析部１６６に出力する。

重心差異算出部１６３は、頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄと身体重心位置ｇ_ｆｐとの乖離を検出し、表示制御部１６７に出力する。

リサージュ分析部１６６は、身体重心位置ｇ_ｆｐのリサージュ図形１００を分析し、その分析結果を表示制御部１６７に出力する。なお、リサージュ分析部１６６は、頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄのリサージュ図形を同様に分析してもよい。

表示制御部１６７は、算出された重心位置の乖離及びリサージュ図形の分析結果をディスプレイ１８に表示するとともに、算出された重心位置の乖離及びリサージュ図形の分析結果をそれぞれ閾値と比較することで立位姿勢バランスを評価してその評価結果、すなわちロコモ障害や認知症等の可能性をディスプレイ１８に表示する。評価対象者は、ディスプレイ１８に表示されたこれらの分析結果を視認することで、自分の立位姿勢バランスを確認できる。また、自己の正しい重心位置が可視化されるので、その重心位置に合わせるように訓練することも可能である。例えば、頭部の重心位置が身体の重心位置よりも若干前方にあるため、両者を一致させるように背筋を伸ばす等である。表示形態は任意に設定できる。例えば、正常な場合は特に表示せず、ロコモ障害等の可能性がある場合のみ表示する、あるいは正常／ロコモ障害等の可能性有りを問わず評価結果を表示する等である。表示制御部１６７は、機能的に判定部と表示制御部から構成されていてもよく、判定部で重心位置の乖離及びリサージュ図形の分析結果をそれぞれ閾値と比較することで立位姿勢バランスを評価しその評価結果を表示制御部に出力してもよい。

図４において、頭重心抽出部１６２、身体重心抽出部１６５、重心差異算出部１６３、リサージュ分析部１６６、表示制御部１６７は、いずれもプロセッサで実現することができる。プロセッサは、フラッシュＲＯＭ等のプログラムメモリに記憶された処理プログラムを読み出し、これを順次実行することで各機能を実行する。勿論、各機能を専用回路で実行してもよい。制御装置１６は、常に動作状態にあってもよく、あるいは通常はスタンバイ状態あるいはスリープ状態にあり、評価対象者が体圧センサ１４に足を乗せて体圧センサ１４から有意の体圧データが出力された場合に動作状態に移行してもよい。

次に、本実施形態の処理内容を詳細に説明する。

＜処理内容＞
図５は、本実施形態の全体処理フローチャートを示す。

評価対象者が体圧センサ１４の足形マークに乗ると立位姿勢評価装置１０が起動し、頭上３Ｄカメラ１２で評価対象者の頭部を撮影するとともに、体圧センサ１４で評価対象者の体圧を検出する。

制御装置１６は、頭上３Ｄカメラ１２からの画像データを用いて評価対象者の頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄを抽出する（Ｓ１０１）。一定の周期で順次抽出される頭部重心位置を
ｇ_ｈｅａｄ（ｔ１），ｇ_ｈｅａｄ（ｔ２），ｇ_ｈｅａｄ（ｔ３），・・・・
とする。ｔ１，ｔ２，ｔ３，・・・は抽出時間を示す。

次に、これと並行して、体圧センサ１４からの体圧データを用いて評価対象者の身体重心位置ｇ_ｆｐを抽出する（Ｓ１０２）。一定の周期で順次抽出される身体重心位置を
ｇ_ｆｐ（ｔ１），ｇ_ｆｐ（ｔ２），ｇ_ｆｐ（３），・・・
とする。

次に、制御装置１６は、頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄと身体重心位置ｇ_ｆｐの間の距離ｄｇｇの、一定時間ｔの間の平均値Δｄを算出する（Ｓ１０３）。あるタイミングにおける重心間の距離ｄｇｇは、そのタイミングにおける頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄ、身体重心位置ｇ_ｆｐの床面上の任意の基準点を原点とする座標をそれぞれ（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）とすると、
ｄｇｇ^２＝|ｘ２−ｘ１|^２＋|ｙ２−ｙ１|^２
で算出される。なお、ルート計算量を減らすために、距離ｄｇｇを用いるのではなく、その２乗ｄｇｇ^２を用いてもよい。一定時間ｔは任意に設定し得るが、例えば１０秒等に設定する。そして、算出した距離の平均値Δｄを閾値Ｔｈ１と大小比較する（Ｓ１０４）。閾値Ｔｈ１は、正常な立位姿勢における距離とそうでない立位姿勢における距離を識別し得る統計値として予め制御装置１６のメモリに格納される。大小比較するのは、２つの重心位置が一致しているほど、言い換えれば距離が小さいほど立位姿勢バランスがとれていると評価できることに基づく。

重心間の距離の平均値Δｄが閾値Ｔｈ１より大きい場合（Δｄ＞Ｔｈ１）、制御装置１６は、ロコモ障害や認知症、あるいは疲労蓄積の可能性があると判定する（Ｓ１０５）。そして、詳細検査等の早期対応が必要と判定し（Ｓ１０６）、距離の平均値Δｄとともにロコモ障害・疲労蓄積の可能性がある旨、及び早期対応が必要である旨のメッセージをディスプレイ１８に表示する（Ｓ１０７）。このとき、頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄ及び身体重心位置ｇ_ｆｐも合わせて表示する。

また、制御装置１６は、身体重心位置ｇ_ｆｐの時系列データ
ｇ_ｆｐ（ｔ１），ｇ_ｆｐ（ｔ２），ｇ_ｆｐ（ｔ３），・・・
のリサージュ分析を実行する（Ｓ１０８）。このリサージュ分析では、身体重心位置ｇ_ｆｐの時間に関する２次微分値
Δａ＝ｄ^２ｇｆｐ／ｄｔ^２
を算出し、あるいは身体重心位置ｇ_ｆｐのリサージュ図形１００の面積Δｒｓを算出する（Ｓ１０８）。２次微分値Δａは、身体重心位置ｇ_ｆｐの加速度を表す。ロコモ障害や認知症の場合、立位姿勢バランスを崩しても俊敏に元の姿勢に戻る対応ができないことが医学的知見で知られている。従って、ロコモ障害がなく正常な場合には、単位時間の重心位置ｇ_ｆｐの変化量が大きく、２次微分値Δａも大きくなる。言い換えれば、２次微分値Δａが小さい場合には、ロコモ障害等の疑いがある。

また、リサージュ図形の面積Δｒｓは、重心位置ｇｆｐの変動する範囲を表す。ロコモ障害や認知症の場合、立位姿勢のバランスが大きく崩れる傾向にある。言い換えれば、面積Δｒｓが大きい場合には、ロコモ障害等の疑いがある。

リサージュ分析で身体重心位置ｇ_ｆｐの２次微分値Δａあるいは面積Δｒｓを算出した後、制御装置１６は、算出したΔａを閾値Ｔｈ２と大小比較し、あるいは算出したΔｒｓを閾値Ｔｈ３と大小比較する（Ｓ１０９）。閾値Ｔｈ２及びＴｈ３は、閾値Ｔｈ１と同様に統計値として予めメモリに格納される。

２次微分値Δａが閾値Ｔｈ２より小さい場合（Δａ＜Ｔｈ２）、あるいは面積Δｒｓが閾値Ｔｈ３より大きい場合（Δｒｓ＞Ｔｈ３）、ロコモ障害等の可能性があると判定し（Ｓ１０５）、ΔａあるいはΔｒｓとともにその旨のメッセージをディスプレイ１８に表示する（Ｓ１０７、Ｓ１０８）。

他方、Δｄが閾値Ｔｈ１以下である場合、かつ、Δａが閾値Ｔｈ２以上である場合あるいはΔｒｓが閾値Ｔｈ３以下である場合には、制御装置１６は、立位姿勢バランスがとれており問題ないと判定し（Ｓ１１０）、ディスプレイ１８に表示する（Ｓ１０７）。

図５の処理フローチャートから明らかなように、本実施形態では、Δｄ、Δａ、Δｒｓの少なくともいずれかが閾値との大小関係で異常な場合に、ロコモ障害等の可能性があると判定される。すなわち、たとえΔｄが閾値Ｔｈ１以下であったとしても、Δａが閾値Ｔｈ２以下であればロコモ障害等の可能性があると判定される。また、たとえΔａが閾値Ｔｈ２以上であったとしてもΔｄが閾値Ｔｈ１以上であればロコモ障害等の可能性があると判定される。

なお、図５の処理フローチャートでは、Ｓ１０９の処理でΔａあるいはΔｒｓをそれぞれ閾値Ｔｈ２、Ｔｈ３と大小比較しているが、Ｓ１０８の処理でΔａ及びΔｒｓをともに分析し、Ｓ１０９の処理でΔａを閾値Ｔｈ２と大小比較するとともに、Δｒｓを閾値Ｔｈ３と大小比較してもよい。この場合にも、ΔａあるいはΔｒｓの少なくともいずれかが閾値との大小関係で異常な場合、ロコモ障害等の可能性があると判定される。

また、図５の処理フローチャートでは、身体重心位置ｇ_ｆｐのリサージュ分析により２次微分値ΔａあるいはΔｒｓを算出しているが、同様に頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄのリサージュ分析により２次微分値あるいは面積を算出し、これらをそれぞれ閾値と大小比較してもよい。

図５の処理フローチャートで用いられ得る評価パラメータをまとめると、以下の通りである。
重心間距離：ｄｇｇあるいはｄｇｇ^２
身体重心位置ｇ_ｆｐの２次微分値：Δａ
身体重心位置ｇ_ｆｐのリサージュ面積：Δｒｓ
頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄの２次微分値：Δｂ
頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄのリサージュ面積：Δｒｓｂ
これら全ての評価パラメータをそれぞれ閾値と大小比較してもよく、いずれかを選択的に閾値と大小比較してもよい。
次に、各評価パラメータについて説明する。

＜頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄ＞
図６は、図５におけるＳ１０１の処理、すなわち頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄを抽出する処理を模式的に示す。

図６（ａ）は、頭上３Ｄカメラ１２で評価対象者を撮影するときの正面図である。なお、図では説明の都合上、横向きの状態で評価対象者が示されているが、実際には正面を向いた状態で撮影する。頭上３Ｄカメラ１２は、既述したように、評価対象者の頭部各部までの距離を検出する。図において、頭上３Ｄカメラ１２の画像（右目用の画像と左目用の画像）から得られた距離のうち、最短距離ｘ、及びここからさらにΔｄだけ離れた（深さΔｄ）距離を示す。このΔｄは、大凡、評価対象者の耳の上端位置に対応するものである。

図６（ｂ）は、頭上３Ｄカメラ１２の画像から得られた距離のうち、最短距離ｘから深さΔｄまでの部分を等高線で表示したものである。このｘ〜ｘ＋Δｄまでの距離範囲内の画像データが、頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄを算出するための基礎となる画像データである。

図６（ｃ）は、図６（ｂ）に示すｘ〜ｘ＋Δｄまでの距離範囲内の画像データの輪郭、及びこの領域の面積中心として算出される頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄを示す。

なお、頭上画像から頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄを算出する際に、評価対象者の髪型が影響を与え得る場合には、評価対象者が頭部にフィットするキャップをかぶって矯正する等の措置を講じてもよい。あるいは、頭上３Ｄカメラ１２に対して一定の位置関係にある正面補助ないし側面補助カメラを配置し、これらの補助カメラで得られた画像データで頭上画像に存在する髪型の影響を補正して重心位置ｇ_ｈｅａｄを算出してもよい。

図７は、頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄと身体重心位置ｇ_ｆｐとの位置関係を示す。２つの重心位置をそれぞれｇ_ｈｅａｄ（ｘ１，ｙ１）、ｇ_ｆｐ（ｘ２，ｙ２）とすると、２つの重心間距離ｄｇｇは、既述したように
ｄｇｇ^２＝|ｘ２−ｘ１|^２＋|ｙ２−ｙ１|^２
で算出される。また、図７には、重心位置と併せてそれぞれの重心位置の時間的変動、すなわちリサージュ図形を示す。

図８は、本実施形態における立位姿勢バランスを評価する際に用いられるパラメータである、２つの重心位置ｇ_ｈｅａｄ，ｇ_ｆｐ、２つの重心間の距離ｄｇｇ、リサージュ図形、及びリサージュ図形面積をまとめて示す。図において、リサージュ図形２００は重心位置ｇｈｅａｄのリサージュ図形である。リサージュ図形１００あるいはリサージュ図形２００の面積は、リサージュ図形の外接矩形の面積として定義される。勿論、これは一例であり、リサージュ図形の外接円の面積として定義してもよい。ｄｇｇが大きい場合、ｇｈｅａｄやｇｆｐの時間的な変動が小さく動きが緩慢な場合、ｇ_ｈｅａｄやｇ_ｆｐのリサージュ図形の面積が大きい場合には、ロコモ障害等の可能性があると判定される。

＜重心位置の２次微分値＞
図９は、身体の重心位置ｇｆｐの２次微分値の変化を示す。図９（ａ）は、正常な評価対象者の２次微分値であり、図９（ｂ）はロコモ障害の可能性がある評価対象者の２次微分値である。正常な場合には、立位姿勢のバランスを維持すべく姿勢回復動作を細かく頻繁に行うため、２次微分値は大きくなる。これに対し、ロコモ障害等の可能性がある場合、この姿勢回復動作が遅れ、動作が緩慢となるため、２次微分値は小さくなる。従って、２次微分値を閾値と大小比較し、閾値以下であれば重心矯正運動が緩慢、すなわちロコモ障害等の可能性ありと判定し得る。

＜重心間の距離＞
図１０は、重心間の距離ｄｇｇの変化を示す。なお、図では計算を簡略化するためにｄｇｇ^２の変化を示す。重心間の距離ｄｇｇは、例えば時間とともに徐々に低下し、やがて一定値の近傍に落ち着く。一定時間の距離の平均値を算出し、これを閾値と大小比較することで、どの程度頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄと身体重心位置ｇ_ｆｐが乖離しているかを評価し、閾値以上であれば立位姿勢バランスが崩れている、すなわちロコモ障害等の可能性ありと判定し得る。

＜リサージュ図形面積＞
図１１は、リサージュ図形の面積を示す。横軸は頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄのリサージュ図形２００の面積Ｓｇｈ、縦軸は身体重心位置ｇ_ｆｐのリサージュ図形１００の面積Ｓｇｆである。図において、左下にいくほど両方のリサージュ図形の面積がともに小さく、右上にいくほど両方のリサージュ図形の面積がともに大きいことを示す。図５の処理フローチャートに示すように、身体重心位置ｇ_ｆｐのリサージュ図形１００の面積Ｓｇｆ（＝Δｒｓ）が閾値以上である場合にロコモ障害等の可能性ありと判定する他、頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄのリサージュ図形２００の面積Ｓｇｈと重心位置ｇ_ｆｐのリサージュ図形１００の面積Ｓｇｆがともに閾値以上と大きい場合にロコモ障害等の可能性ありと判定し得る。なお、通常は身体重心位置ｇ_ｆｐが変動すれば頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄも変動すると考えられるから、Ｓｇｆが閾値以上である場合にはＳｇｈも閾値以上である場合が多いと考えられる。従って、Ｓｇｆをメイン評価パラメータとし、Ｓｇｈをサブ評価パラメータとして処理してもよい。

以上のように、本実施形態では、頭上３Ｄカメラ１２と体圧センサ１４を備え、頭部の重心位置ｇ_ｈｅａｄと身体の重心位置ｇｆｐをともに用いて立位姿勢のバランスを評価するので、体圧センサ１４からの体圧分布データのみを用いる場合に比べて立位姿勢バランスを高精度に評価でき、これによりロコモ障害や認知症等の予防・早期発見に資することができる。

本実施形態では、頭上３Ｄカメラ１２及び体圧センサ１４という簡易な構成で評価対象者の立位姿勢バランスを評価できるが、頭上３Ｄカメラ１２で評価対象者を撮影する場合、頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄを抽出するのみならず、評価対象者の身長や姿勢特徴、具体的には猫背や出腹等の程度も同時に評価できる。

図１２は、頭上３Ｄカメラ１２で得られた画像データから最短距離ｘ及び最長距離（体圧センサ１４までの距離）を算出することで評価対象者の身長ΔＬを検出する様子、及び評価対象者の各種姿勢特徴を示す。頭上３Ｄカメラ１２で頭上から撮影し、深さΔｄを調整することで、猫背の有無や出腹の有無等を確認できる。この場合、「立位姿勢」と「立位姿勢バランス」をそれぞれ評価するといえる。

本実施形態の立位姿勢評価装置１０で得られた立位姿勢バランスの評価結果は、他の測定器での測定結果と統合して、評価対象者の健康状態を総合的に評価するのが好ましい。例えば、制御装置１６が通信装置を備え、通信装置を介して評価結果をサーバコンピュータに送信する。サーバコンピュータ（あるいはクラウド）は、他の測定機器、例えば血圧計等の測定結果も収集し、これらの結果を総合的に評価して予防や早期発見を行う。

健康診断や人間ドック等で個人データを収集することは公知であるが、これにさらに立位姿勢バランスの評価結果が加わるということができる。

本実施形態では、図５の処理フローチャートに示すように、重心間距離の平均値Δｄ、身体重心位置ｇ_ｆｐの２次微分値Δａ、身体重心位置ｇ_ｆｐのリサージュ面積Δｒｓのいずれかが閾値との関係で異常である場合にロコモ障害等の可能性有りと判定しているが、重心間距離の平均値Δｄ、２次微分値Δａ、面積Δｒｓのいずれもが閾値との関係で異常である場合にロコモ障害等の可能性有りと判定してもよい。また、既述したように、頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄの２次微分値Δｂ、頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄのリサージュ面積Δｒｓｂ（＝Ｓｇｈ）も併せて用いて判定してもよい。本実施形態に含まれ得る判定アルゴリズムを具体的に例示列挙すると、以下の通りである。但し、これらのうち、頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄ及び身体重心位置ｇ_ｆｐを共に用いるアルゴリズム、具体的にはΔｄを含むアルゴリズムが特に好ましい。
（１）Δｄ＞閾値の場合にロコモ障害等の可能性有り
（２）Δａ＜閾値の場合にロコモ障害等の可能性有り
（３）Δｒｓ＞閾値の場合にロコモ障害等の可能性有り
（４）Δｄ＞閾値、かつΔａ＜閾値の場合にロコモ障害等の可能性有り
（５）Δｄ＞閾値、かつΔｒｓ＞閾値の場合にロコモ障害等の可能性有り
（６）Δａ＜閾値、かつΔｒｓ＞閾値の場合にロコモ障害等の可能性有り
（７）Δｒｓ）＞閾値、かつΔｒｓｂ＞閾値の場合にロコモ障害等の可能性有り
（８）Δｄ＞閾値、かつΔａ＜閾値、かつΔｒｓ＞閾値、かつΔｒｓｂ＞閾値の場合にロコモ障害等の可能性有り
（９）Δｄ＞閾値、かつΔａ＜閾値、かつΔｂ＜閾値、かつΔｒｓ＞閾値、かつΔｒｓｂ＞閾値の場合にロコモ障害等の可能性有り
本実施形態では、頭上３Ｄカメラ１２で評価対象者を撮影しているが、３Ｄカメラでない２Ｄカメラで撮影して得られた画像データから頭部重心位置ｇ_ｈｅａｄを算出してもよい。

また、本実施形態では、評価対象者が体圧センサ１４に両足を乗せた立位姿勢でバランスを評価しているが、評価対象者が体圧センサ１４に片足のみを乗せた立位姿勢で重心位置ｇｆｐの２次微分値、あるいは重心位置ｇｆｐのリサージュ図形１００の面積を評価してもよい。片足の場合の方がより顕著に２次微分値の変化、あるいは面積の変化が顕在化し得る。

さらに、本実施形態において、頭部重心位置ｇｈｅａｄのリサージュ図形２００と、身体重心位置ｇｆｐのリサージュ図形１００の和の面積、つまりトータルの面積を用いて判定してもよい。以下、この場合の処理について説明する。

図１３は、頭部重心位置ｇｈｅａｄのリサージュ図形２００を算出する際の前提となる、頭部重心位置ｇｈｅａｄの他の検出方法を示す。評価対象者に突起マーカ２０付きのヘッドセットを装着させ、突起マーカ２０の頂点を頭部重心位置ｇｈｅａｄとして追跡する。突起マーカ２０は、例えば白色の円錐形状であり、赤外線を反射して赤外線方式の頭上３Ｄカメラ１２で認識可能とする。頭上３Ｄカメラ１２は、突起マーカ２０の頂点を最近距離ポイントとして認識する。突起マーカ２０の形状は円錐形状である必要はなく、他の形状、例えば三角錐形状であってもよい。なお、突起マーカ２０は、評価対象者の身長を評価するためにも用いられる。すなわち、頭上３Ｄカメラ１２と突起マーカ２０の頂点との距離を測定し、予め既知の突起マーカ２０の高さ分を考慮することで、評価対象者の身長データが得られる。勿論、評価対象者の身長を別途測定してもよい。

図１４は、トータルの面積を用いてロコモ障害を判定する場合の処理フローチャートを示す。

まず、制御装置１６からの指令に基づき、ナレーションが開始される（Ｓ２０１）。具体的には、「スタート」あるいは「測定を開始します。」等と音声出力され、評価対象者に対して測定の開始を知らせる。

次に，測定が開始され（Ｓ２０２）、頭部重心（頭部中心）位置ｇｈｅａｄと身体重心（身体中心）位置ｇｆｐが算出される（Ｓ２０３−１，Ｓ２０３−２）。頭部重心位置ｇｈｅａｄを時系列に算出することでその軌道データ、すなわちリサージュ図形２００が算出される（Ｓ２０４−１）。また、頭部重心位置ｇｈｅａｄから評価対象者の身長データが算出される（Ｓ２０４−２）。他方、身体重心位置ｇｆｐを時系列に算出することでその軌道データ、すなわちリサージュ図形１００が算出される（Ｓ２０４−３）。

所定時間だけデータを取得すると測定を終了し（Ｓ２０５）、ナレーションが終了する（Ｓ２０６）。具体的には、「終了」あるいは「測定を終了します」等と音声出力され、評価対象者に対して測定の終了を知らせる。そして、制御装置１６は、取得したデータを分析する。具体的には、頭部重心位置ｇｈｅａｄのリサージュ図形２００と身体重心位置ｇｆｐのリサージュ図形１００を同一基準面上にマッピングし、マッピングされた２つのリサージュ図形を外接する領域の面積をトータル面積として算出し、算出したトータル面積を用いてロコモ障害の可能性を評価する（Ｓ２０７）。頭部重心位置ｇｈｅａｄのリサージュ図形は頭上３Ｄカメラ１２で得られた図形であり、他方、身体重心位置ｇｆｐのリサージュ図形は体圧センサ１４で得られた図形であるから、２つのリサージュ図形を共に用いる場合にはこれら２つのリサージュ図形を同一基準面上にマッピングする必要があり、この際に各種の変換処理が必要となる。変換処理については後述する。

図１５は、データ取得のタイミングを模式的に示す。データは、Ｓ２０１でナレーションが開始されてからＳ２０６でナレーションが終了するまでの間に取得されるが、ナレーションの開始から一定時間Δｔ、及びナレーション終了前の一定時間Δｔはデータを取得しない。これは、ナレーションの開始直後及び終了直前は評価対象者の立位姿勢が安定しておらずデータの信頼性が低い可能性があることを考慮してデータから除外するためである。一定時間Δｔは任意であるが例えば２，３秒とすることができ、データ取得時間は例えば３０秒とすることができる。

図１６は、Ｓ２０７における分析処理の詳細を示す。

第１は、スケール調整処理である（Ｓ３０１）。この処理では、評価対象者の身長を考慮し、基準身長に変換するための変換係数ｋを算出する。

第２は、位置調整である（Ｓ３０２）。この処理では、頭上３Ｄカメラ１２の位置と体圧センサ１４の中心位置がずれている場合に両位置を合わせるものである。リサージュ図形１００とリサージュ図形２００を同一基準面にマッピングし、そのトータル面積を用いて評価する場合、頭上３Ｄカメラ１２の位置と体圧センサ１４の中心位置が正確に一致していることが必要となる。頭上３Ｄカメラ１２と体圧センサ１４の位置ずれ量を（ｍｘ，ｍｙ）とすると、これら（ｍｘ，ｍｙ）をオフセットとして用いて位置ずれ量を補正する。

第３は、ノイズカット処理である（Ｓ３０３）。この処理では、突起マーカ２０の最近ポイントを追跡する際に、一瞬追従ポイントが飛ぶ現象が生じることがあり、このような急激な変化が生じた場合をノイズとして除去するものである。具体的には、閾値をＴｈとして、ある時刻に得られたデータ値をＬ_ｘ、その一つ前のタイミングで得られたデータ値をＬ_ｘ−１として、Ｌ_ｘ−Ｌ_ｘ−１が閾値Ｔｈを超えている場合に、Ｌ_ｘをＬ_ｘ−１に置換することでノイズを除去する。

第４は、実距離変換処理である（Ｓ３０４）。この処理では、頭上３Ｄカメラ１２で得られたピクセル距離を実距離に変換する。例えば、頭上３Ｄカメラ１２の１２ピクセル分を１ｃｍに変換する等である。

図１７は、Ｓ３０１のスケール調整処理を模式的に示す。基準身長を１６５ｃｍとし、評価対象者の身長が１７５ｃｍであった場合である。基準身長の場合の頭上３Ｄカメラ１２と評価対象者との間の距離（基準距離）をＳＬ＝５００ｍｍとすると、身長１７５ｃｍの場合の頭上３Ｄカメラ１２と評価対象者との間の距離はＳＬ＝４００ｍｍとなる。このように頭上３Ｄカメラ１２からの距離が変わると、たとえ評価対象者の実際の動きが同一であったとしても、リサージュ図形２００の大きさが変化する。すなわち、頭上３Ｄカメラ１２からの距離が近いほど、同じ移動量でもリサージュ図形２００は大きくなる。従って、身長１７５ｃｍの評価対象者の評価平面５０でのリサージュ図形２００を、基準身長１６５ｃｍの評価対象者の評価平面６０でのリサージュ図形２００に変換することが必要となる。

図１８は、評価平面５０から評価平面６０への変換の様子を示す。変換係数ｋは
ｋ＝頭上３Ｄカメラからの距離／基準距離
で与えられるから、図１７の場合には、
ｋ＝４００／５００＝０．８
となる。従って、評価平面５０の原点（左下）座標を（０，０）、右上座標を（６４０，４８０）とし、中心座標を（３２０，２４０）とした場合、評価平面５０での座標（ｘ、ｙ）は、評価平面６０での座標（ｘ’、ｙ’）に、
ｘ’＝３２０＋ｋ・（ｘ−３２０）＝３２０＋０．８・（ｘ−３２０）
ｙ’＝２４０＋ｋ・（ｙ−２４０）＝２４０＋０．８・（ｙ−２４０）
で変換される。なお、上記の位置ずれ（ｍｘ、ｍｙ）をも考慮し、位置ずれを補正した場合の座標（ｘ’、ｙ’）は、
ｘ’＝３２０＋０．８・（ｘ−３２０）＋ｍｘ
ｙ’＝２４０＋０．８・（ｙ−２４０）＋ｍｙ
である。

以上の処理により、任意の身長の評価対象者に対して得られる頭部重心位置ｇｈｅａｄのリサージュ図形２００と身体重心位置ｇｆｐのリサージュ図形１００を同一基準面上にマッピングし、これら２つのリサージュ図形１００，２００のトータル面積を算出する。

図１９は、同一面にマッピングされた２つのリサージュ図形１００，２００から得られるトータル面積を模式的に示す。トータル面積は、同一基準面にマッピングされたリサージュ図形１００，２００に外接する領域（図では矩形領域）３００の総面積として定義される。矩形領域３００の面積は、リサージュ図形１００，２００が互いに重なり、それぞれの面積が小さいほど小さくなる。また、矩形領域３００の面積は、リサージュ図形１００，２００が互いに分離し、それぞれの面積が大きいほど大きくなる。トータル面積が小さいほどバランスがとれておりロコモ障害の可能性が低いといえる。トータル面積を閾値と比較し、閾値を超えてトータル面積が大きい場合にはロコモ障害の可能性ありと評価し得る。閾値は固定値とする他、年齢や性別等に応じた可変値としてもよい。

図２０（ａ）、（ｂ）は、片足立ちを３０秒間行った場合の、２人の評価対象者Ａ（男性５０歳代），Ｂ（女性７０歳代）のそれぞれのトータル面積の一例を示す。評価対象者Ａのリサージュ図形１００，２００の面積が小さいためトータル面積も相対的に小さい。他方、評価対象者Ｂのリサージュ図形１００，２００は互いに離間し、それぞれの面積も大きいためトータル面積も相対的に大きい。評価対象者Ａについては立位姿勢のバランスがとれているのに対し、評価対象者Ｂは立位姿勢のバランスがくずれており、ロコモ障害の可能性が疑われる。なお、トータル面積を時系列上に表示することで、どの時点でバランスが崩れたかも容易に知ることができる。仮に、途中で片足立ちできずに中断した場合には、時間の経過に対して何秒まで片足立ちできたかで、運動機能の度合いを評価し得る。

図２１は、複数の評価対象者を測定対象とした場合の、年齢とトータル面積との関係をプロットしたものである。図において、横軸は年齢であり、縦軸はトータル面積（ｃｍ^２）である。年齢とトータル面積の相間係数はｒ＝０．８０８となり、高い正の相関性が得られる。一般に、年齢に応じて運動機能は低下すると考えられるから、トータル面積は運動機能の低下の度合い、さらにはロコモ障害の度合いを定量的に評価するための指標となり得る。また、トータル面積は、運動機能のみならず、脳調節機能に連動しているため認知症やアルツハイマー等の脳機能障害の早期発見やリハビリテーションの状況確認にも適用し得る。

本実施形態では、リサージュ図形１００，２００の外接領域を図１９等に示すような矩形領域としたが、外接領域として円領域とし、当該円領域の面積をトータル面積としてもよい。

なお、本実施形態のトータル面積は、同一基準面にマッピングした２つのリサージュ図形１００，２００の外接領域の面積であるから、リサージュ図形１００の面積とリサージュ図形２００の面積の単なる和ではないことは言うまでもない。

また、トータル面積に加え、リサージュ図形１００，２００の総軌跡長や、平均位置からのバラツキ、軌跡の動揺速度等を組み合わせて総合的に評価してもよい。

さらに、本実施形態において、両足立ちの測定結果と、片足立ちの測定結果から総合的に評価してもよい。一般的には、両足立ちの方が立位姿勢のバランスはとりやすいから、両足立ちにおいてトータル面積が閾値を超えた場合にはロコモ障害の可能性が特に高いといえる。通常は片足立ちの測定とし、特定の場合に両足立ちの測定を行うことも好適であり、ディスプレイ１８にユーザインタフェース（ＵＩ）としてスタートボタンやストップボタン、測定結果の表示ボタンを表示する他に、両足立ちとするか片足立ちとするかの選択ボタンを表示してもよい。

１０ 立位姿勢評価装置、１２ 頭上３Ｄカメラ、１４ 体圧センサ、１６ 制御装置、１８ ディスプレイ。

Claims (10)

1. 立位姿勢にある評価対象者の頭部重心を床面に投影した頭部重心位置と、身体重心を床面に投影した身体重心位置をそれぞれ検出する重心位置検出手段と、
   検出された前記頭部重心位置と、前記身体重心位置を用いて前記評価対象者の立位姿勢バランスを評価する評価手段と、
   を備える立位姿勢評価装置。
2. 前記評価手段は、前記頭部重心位置と前記身体重心位置の距離を閾値と比較することで評価する請求項１に記載の立位姿勢評価装置。
3. 前記評価手段は、前記頭部重心位置と前記身体重心位置の少なくともいずれかの時間に関する２次微分値を閾値と比較することで評価する請求項１，２のいずれかに記載の立位姿勢評価装置。
4. 前記評価手段は、前記頭部重心位置と前記身体重心位置の少なくともいずれかのリサージュ図形の面積を閾値と比較することで評価する請求項１，２のいずれかに記載の立位姿勢評価装置。
5. 前記重心位置検出手段は、撮影手段が撮影した頭部の画像から前記頭部重心位置を検出し、圧力測定手段が測定した圧力に関する情報から前記身体重心位置を算出することを特徴とする請求項１に記載の立位姿勢評価装置。
6. 前記撮影手段は、３Ｄカメラであることを特徴とする請求項５に記載の立位姿勢評価装置。
7. 前記評価手段は、前記頭部重心位置のリサージュ図形と前記身体重心位置のリサージュ図形を同一基準面にマッピングしたときの２つのリサージュ図形の外接領域の面積を閾値と比較することで評価する請求項６に記載の立位姿勢評価装置。
8. 前記評価手段は、前記頭部重心位置のリサージュ図形と前記身体重心位置のリサージュ図形を同一基準面にマッピングする場合に、評価対象者の身長を用いて補正する請求項７に記載の立位姿勢評価装置。
9. 前記評価手段は、前記頭部重心位置のリサージュ図形と前記身体重心位置のリサージュ図形を同一基準面にマッピングする場合に、前記３Ｄカメラの位置と前記圧力測定手段の位置のずれを用いて補正する請求項７に記載の立位姿勢評価装置。
10. 前記重心位置検出手段は、前記頭部重心位置を検出する場合に、前記評価対象者の頭部に装着された突起マーカの頂点を検出する請求項６−９のいずれかに記載の立位姿勢評価装置。