JP2017213175A - 移動運動解析装置及びシステム並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】歩行者の歩行における一歩又は複数歩の動作に対応した時間的な区間を特定するのに適した波形を生成する。
【解決手段】前後方向加速度波形ＷＰ_ｙを平滑化することにより得られた平滑化波形ＷＰ_ｙ’と、上下方向加速度波形ＷＰ_ｚを平滑化することにより得られた平滑化波形ＷＰ_ｚ’とに基づいて、加速度プロファイルＯＡ１を生成する加速度プロファイル生成部７４２ｂと、平滑化波形ＷＰ_ｙ’、平滑化波形ＷＰ_ｚ’、および加速度プロファイルＯＡ１の主成分ベクトルｖに基づいて、一歩に対応する時間的な区間を特定するための歩行同期波形ＷＢを決定する決定手段７２２ｃとを備えた移動運動解析装置を提供する。
【選択図】図１４

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。

また、近年においては、加速度センサを用いて人の歩行などの移動運動中に生じる加速度を測定し、その測定結果に基づいて移動運動を定量的かつ客観的に評価する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

患者に適した歩行訓練プログラムを作成したり、患者の回復レベルを把握する上で、患者の歩行における一歩又は複数歩の動作に対応した時間的な区間（一歩又は複数歩の動作に掛かる時間）を認識することは非常に重要である。

しかしながら、加速度データには複雑な波形が現れることが多く、上記の区間を精度よく認識することは難しい。

このような事情により、歩行者の歩行における一歩又は複数歩の動作に対応した時間的な区間を特定するのに適した波形を生成することができる技術が望まれている。

第１の観点の発明は、人の移動運動中における第１の方向の加速度と時間との関係を表す第１の加速度波形を平滑化するとともに、前記人の移動運動中における第２の方向の加速度と時間との関係を表す第２の加速度波形を平滑化する平滑化手段と、
前記第１の加速度波形を平滑化することにより得られた第１の平滑化波形と、前記第２の加速度波形を平滑化することにより得られた第２の平滑化波形とに基づいて、前記第１の平滑化波形の加速度と前記第２の平滑化波形の加速度との関係を表す加速度プロファイルを生成する加速度プロファイル生成手段と、
前記第１の平滑化波形、前記第２の平滑化波形、および前記加速度プロファイルに基づいて、一歩又は複数歩の動作に対応する時間的な区間を特定するための波形を決定する決定手段と、
を有する移動運動解析装置である。

上記観点の発明によれば、一歩又は複数歩の動作に対応した時間的な区間を特定するのに適した波形を生成することができる。

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。 加速度波形を概略的に示す図である。 踵着地時刻検出部７４の機能的な構成を示す機能ブロック図である。 踵着地時刻検出処理の流れを示すフロー図である。 前後方向加速度波形ＷＰ_y及び上下方向加速度波形ＷＰ_zを概略的に示す図である。 歩行同期波形生成部７４２の機能的な構成を示す機能ブロック図である。 ステップＳ７２の歩行同期波形生成処理のフロー図である。 前後方向加速度波形ＷＰ_yを平滑化することにより得られた平滑化波形ＷＰ_y’と、上下方向加速度波形ＷＰ_zを平滑化することにより得られた平滑化波形ＷＰ_ｚ’とを示す図である。 加速度プロファイルの説明図である。 加速度プロファイルＯＡ１に対して求められた第１主成分ベクトルｖ＝（ｃ_ｙ，ｃ_ｚ）を表す軸ＶＡ１を示す図である。 式（２）に基づいて決定された歩行同期波形ＷＢを示す図である。 一歩区間Ｋを示す図である。 歩行同期波形ＷＢと上下加速度反映波形ＷJ_z′とを同一時間軸上で示した図である。 上下加速度反映波形ＷJ_z′における一歩区間Ｋごとに特定された区間内最大値Ｍ_kを示す図である。 検出された踵着地ＨＣの時刻を示す図である。 加速度プロファイルを表すグラフである。 加速度プロファイルＯＡ２に対して求められた第１主成分ベクトルｖ＝（ｃ_ｙ，ｃ_ｚ）を表す軸ＶＡ２を示す図である。 式（３）に基づいて生成された歩行同期波形ＷＢを示す図である。 加速度プロファイルを表すグラフである。 加速度プロファイルＯＡ３に対して求められた第１主成分ベクトルｖ＝（ｃ_ｙ，ｃ_ｚ）を表す軸ＶＡ３を示す図である。 式（４）に基づいて生成された歩行同期波形ＷＢ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。

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（図２参照）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、その加速度波形に基づいて、後述する踵着地の時刻を検出するための処理を想定する。

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（歩行位相）が１つずつ含まれる。また、一歩の前進動作は、一方の足の着地から他方の足の着地までの間の動作として定義される。一歩の前進動作は、ステップ若しくは１ステップともいう。また、連続的な左右一歩ずつから成る二歩の前進動作は、一方の足の着地から他方の足の着地を経て再度の一方の足の着地までの間の動作として定義される。二歩の前進動作は、ストライド（stride）若しくは１ストライドともいう。

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、踵着地時刻検出部７４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。なお、ここでは、加速度成分の正負は、左右方向では右側寄り、前後方向では前側寄り、上下方向では上側寄りをそれぞれ正とする。

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。

踵着地時刻検出部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、患者１０の踵着地のタイミングに対応した時刻を検出する。

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、例えば、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。加速度データを取得した後、ステップＳ３に進む。

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の踵が着地したタイミングに対応した時刻を求めるための処理を選択するものとする。解析処理を設定した後、ステップＳ４に進む。

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。次に、ステップＳ５に進む。

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（plot）することにより加速度波形を生成する。

図６に、生成された加速度波形を概略的に示す。ここでは、前後方向加速度波形Ｗ_yおよび上下方向加速度波形Ｗ_zを図示し、左右方向加速度波形Ｗ_xは図示省略されている。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。

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６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。

前後方向加速度波形Ｗ_ｙにおいては、図６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。加速度波形を生成した後、ステップＳ６（図５参照）に進む。

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。
歩行期間を特定した後、ステップＳ７に進む。

ステップＳ７では、踵着地時刻検出部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、患者１０の踵が着地した時刻を検出する。以下に、一般的に考えられる検出方法を説明した後に、本例による検出方法について説明する。

一般的に、踵着地の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において所定の閾値を超える極大値を特定し、その極大値に対応する時刻を踵着地の時刻として認識する方法がある。

しかしながら、加速度の閾値判定だけで踵着地の時刻を判断する方法は、特定精度に限界がある。例えば、歩行における一歩の前進動作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、加速度波形において一歩の前進動作に同期したピーク波形の波高値が単発的に弱くなってしまった場合に、検出漏れが発生したり、逆に一歩の前進動作とは異なる動作に伴って比較的強いピーク波形が現れた場合に、誤検出が発生する。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１０によって検出精度にばらつきが生じる。

そこで、本例では、踵着地時刻検出部７４は、踵着地の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、踵着地の時刻を検出する。以下、このような踵着地時刻検出部７４の機能的な構成と、その踵着地時刻検出処理について説明する。

図７は、踵着地時刻検出部７４の機能的な構成を示す機能ブロック図である。踵着地時刻検出部７４は、図７に示すように、加速度波形読取部７４１と、歩行同期波形生成部７４２と、一歩区間特定部７４３と、上下加速度反映波形生成部７４４と、区間内最大値特定部７４５と、踵着地認識部７４６とを有している。

なお、上下加速度反映波形生成部７４４、区間内最大値特定部７４５及び踵着地認識部７４６は、発明における検出手段の一例である。

図８は、踵着地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、加速度波形読取部７４１が、前後方向加速度波形Ｗ_y及び上下方向加速度波形Ｗ_zを記憶部３１２から読み出す。

加速度波形読取部７４１は、さらに、読み出された前後方向加速度波形Ｗ_y及び上下方向加速度波形Ｗ_zのうち解析対象となる歩行期間の波形部分を、それぞれ前後方向加速度波形ＷＰ_y、上下方向加速度波ＷＰ_zとして切り出す。図９に、切り出された前後方向加速度波形ＷＰ_y及び上下方向加速度波形ＷＰ_zを概略的に示す。横軸は、時間を表しており、縦軸は、前後方向加速度成分ａ_y及び上下方向加速度成分ａ_zを表している。尚、前後方向加速度波形ＷＰ_yは、発明における第１の加速度波形の一例であり、上下方向加速度波形ＷＰ_zは、発明における第２の加速度波形の一例である。前後方向加速度波形ＷＰ_y及び上下方向加速度波形ＷＰ_zを切り出した後、ステップＳ７２に進む。

ステップＳ７２では、歩行同期波形生成部７４２が、歩行同期波形を生成する。歩行同期波形とは、歩行時の一歩一歩の動作に略同期して所定のパターンが繰り返される波形のことである。歩行同期波形は、後述するステップＳ７３において歩行時の一歩の動作に対応する区間を求めるために使用される波形である。本出願人の実験結果によれば、以下の式で表される値Ｂ（ｔ）の波形ＷＢを歩行同期波形として生成することができる。
Ｂ（ｔ）＝α・ａ_y(t)’＋β・ａ_z(t)’ ・・・（１）

ここで、ａ_y(t)’は、前後方向加速度波形ＷＰ_yを平滑化することにより得られた平滑化波形の時刻ｔにおける加速度であり、ａ_z(t)’は、上下方向加速度波形ＷＰ_zを平滑化することにより得られた平滑化波形の時刻ｔにおける加速度である。平滑化を行う関数としては、例えば、ガウシアンフィルタ（Gaussian filter）等に相当する関数を使用することができる。以下では、ａ_y(t)’を前後方向平滑化加速度と呼び、ａ_z(t)’を上下方向平滑化加速度と呼ぶことにする。また、α，βは、歩行者の歩き方に依存する係数である。

ステップＳ７２では、歩行同期波形生成部７４２が、式（１）を用いて歩行同期波形ＷＢを生成する。以下に、歩行同期波形生成部７４２の機能的な構成と、歩行同期波形ＷＢの生成処理について説明する。

図１０は、歩行同期波形生成部７４２の機能的な構成を示す機能ブロック図である。歩行同期波形生成部７４２は、平滑化部７４２ａ、加速度プロファイル生成部７４２ｂ、主成分ベクトル計算部７４２ｃ、および決定部７４２ｄを有している。

図１１は、ステップＳ７２の歩行同期波形生成処理のフロー図である。
ステップＳ７２１では、平滑化部７４２ａが、前後方向加速度波形ＷＰ_yおよび上下方向加速度波形ＷＰ_zを平滑化する。図１２は、前後方向加速度波形ＷＰ_yを平滑化することにより得られた平滑化波形ＷＰ_y’と、上下方向加速度波形ＷＰ_zを平滑化することにより得られた平滑化波形ＷＰ_ｚ’とを概略的に示す図である。図１２では、参考のために、平滑化波形ＷＰ_y’およびＷＰ_ｚ’の他に、前後方向加速度波形ＷＰ_yおよび上下方向加速度波形ＷＰ_zも示してある。
平滑化波形ＷＰ_y’の時刻ｔにおける値は、式（１）の右辺第１項の前後方向平滑化加速度ａ_y(t)’を表しており、平滑化波形ＷＰ_ｚ’の時刻ｔにおける値は、式（１）の右辺第２項の上下方向平滑化加速度ａ_ｚ(t)’を表している。平滑化を行った後、ステップＳ７２２に進む。

ステップＳ７２２では、係数αおよびβの値を求めるための処理が実行される。上記のように、係数αおよびβの値は、歩行者の歩き方（歩容）に依存する値であるので、歩行者に適した係数αおよびβの値を求める必要がある。以下に、係数αおよびβの値の求め方の一例について説明する。

本願出願人の実験結果によれば、係数αおよびβの値は、後述する加速度プロファイルに基づいて求められることが確認されている。ステップＳ７２２では、加速度プロファイルに基づいて係数αおよびβを求める処理が実行される。尚、ステップＳ７２２は、ステップＳ７２２ａ、Ｓ７２２ｂ、およびＳ７２２ｃを有しているので、各ステップＳ７２２ａ、Ｓ７２２ｂ、およびＳ７２２ｃについて順に説明する。

ステップＳ７２２ａでは、加速度プロファイル生成部７４２ｂが加速度プロファイルを求める。

図１３は、加速度プロファイルの説明図である。
加速度プロファイルＯＡ１は、時刻ｔにおける座標点（ａ_y(t)’，ａ_z(t)’）が時刻ｔの値とともにどのように変化するかを表す軌道を示している。グラフの横軸はａ_y(t)’であり、グラフの縦軸はａ_z(t)’を表している。加速度プロファイル生成部７４２ｂは、ステップＳ７２１で求められた前後方向平滑化加速度ａ_y(t)’および上下方向平滑化加速度ａ_z(t)’に基づいて、時刻ｔにおける（ａ_y(t)’，ａ_z(t)’）を求め、（ａ_y(t)’，ａ_z(t)’）が時刻ｔの値とともにどのように変化するかを表す加速度プロファイルＯＡ１を求める。図１３では、ｔ＝ｔ_０〜ｔ_ｍの間の加速度プロファイルＯＡ１が示されている。

加速度プロファイルＯＡ１の点Ａ（ｔ_０）は、時刻ｔ＝ｔ_０における（ａ_y(t)’，ａ_z(t)’）、即ち（ａ_y(ｔ_０)’，ａ_z(ｔ_０)’）を表している。以下同様に、時刻ｔ_０〜ｔ_ｍの間の各時刻における（ａ_y(t)’，ａ_z(t)’）を求めることにより、時刻ｔ_０〜ｔ_ｍの間における加速度プロファイルＯＡ１を求めることができる。加速度プロファイルＯＡ１の点Ａ（ｔ_ｍ）は、時刻ｔ＝ｔ_ｍにおける（ａ_y(t)’，ａ_z(t)’）、即ち（ａ_y(ｔ_ｍ)’，ａ_z(ｔ_ｍ)’）を表している。時刻ｔ_０から時刻ｔ_ｍまでの時間は、例えば、数秒〜十数秒程度の時間を表している。

加速度プロファイルＯＡ１を求めた後、ステップＳ７２２ｂに進む。
ステップＳ７２２ｂでは、主成分ベクトル計算部７４２ｃが、加速度プロファイルＯＡ１の第１主成分ベクトルを求める。図１４に、加速度プロファイルＯＡ１に対して求められた第１主成分ベクトルｖ＝（ｃ_ｙ，ｃ_ｚ）を表す軸ＶＡ１を示す。ｃ_ｙは、式（１）の係数αに対応し、ｃ_ｚは式（１）の係数βに対応する。したがって、ｖ＝（ｃ_ｙ，ｃ_ｚ）を求めることにより、係数αおよびβの値を決定することができる。例えば、ｖ＝（ｃ_ｙ，ｃ_ｚ）＝（ｃ_ｙ１，ｃ_ｚ１）の場合、α＝ｃ_ｙ１、β＝ｃ_ｚ１となる。主成分ベクトルを求めた後、ステップ７２２ｃに進む。

ステップ７２２ｃでは、決定部７４２ｄが、歩行同期波形を決定する。具体的には、決定部７４２ｄは、ステップＳ７２１で求められた平滑化加速度とステップＳ７２２ｂで求められた主成分ベクトルを式（１）に代入し、歩行同期波形を決定する。したがって、歩行同期波形は、以下の式で表される。
Ｂ（ｔ）＝ｃ_ｙ１・ａ_y(t)’＋ｃ_ｚ１・ａ_z(t)’ ・・・（２）

図１５は、式（２）に基づいて決定された歩行同期波形ＷＢを示す図である。このようにして歩行同期波形ＷＢが生成され、ステップＳ７２が終了する。ステップＳ７２が終了したら、ステップＳ７３に進む。

ステップＳ７３では、一歩区間特定部７４３が、一歩区間Ｋを特定する。一歩区間Ｋとは、歩行における一歩の動作に対応した時間的な区間のことである。一歩区間Ｋの特定方法は、種々考えられるが、基本的な考え方としては、歩行同期波形において一歩の動作に対応した所定の波形パターンあるいは波形条件を見つけ出し、その波形パターンあるいは波形条件に対応する時間的な範囲を一歩区間Ｋとして特定する。なお、歩行における特定の位相に対応した時刻を検出するためには、一歩区間Ｋは、その時刻が明らかに含まれるような区間とする必要がある。本例では、踵着地ＨＣの時刻を検出するので、一歩区間Ｋは、踵着地ＨＣのタイミングが含まれるような区間とする必要がある。

ここでは、図１６に示すように、歩行同期波形ＷＢにおいて、極小値を取る時刻と次の極小値を取る時刻との間の区間を一歩区間Ｋとしてそれぞれ特定する。なお、当然ではあるが、歩行同期波形が−Ｂ（ｔ）の時間変化を表す波形である場合には、当該波形における極大値を取る時刻と次の極大値を取る時刻との間の区間を一歩区間Ｋとして特定するようにする。また、歩行同期波形ＷＢを低周波の曲線で近似し、その近似曲線より大きい値を持つ波形部分に対応する区間を、一歩区間Ｋとして特定してもよい。

ステップＳ７４では、上下加速度反映波形生成部７４４が、上下加速度反映波形ＷJ_z′を生成する。上下加速度反映波形ＷJ_z′とは、患者１０の上下方向加速度成分ａ_zが反映された波形のことであり、上下加速度反映成分J_z′の時間変化を表す波形であるともいえる。ここでは、上下加速度反映波形ＷJ′は、上下方向の上側への加速度の増大が正側への変化として現れる波形とする。上下加速度反映波形ＷJ′は、上下方向加速度成分ａ_zを歩行同期波形と同一の時間で表す波形であってもよいし、上下方向加速度成分ａ_zに基づいて演算される量を歩行同期波形と同一の時間で表す波形であってもよい。例えば、演算される量は、上下方向加速度成分ａ_zの項を含む演算式により演算される。また例えば、演算される量は、加速度の変化をより強調するため、上下方向加速度成分ａ_zを二階時間微分した項をｋ乗（ｋ≧１）した項を含む演算式により演算される。ここでは、上下加速度反映波形ＷJ_z′として、上下方向加速度成分ａ_zの時間変化を表す上下方向加速度波形ＷＰ_zに高周波成分を低減するフィルタ（filter）を適用して成る波形を用いる。

図１７は、歩行同期波形ＷＢと上下加速度反映波形ＷJ_z′とを同一時間軸上で示した図である。

ステップＳ７５では、区間内最大値特定部７４が、一歩区間Ｋごとに区間内最大値Ｍ_kを特定する。区間内最大値Ｍ_kとは、上下加速度反映波形ＷJ_z′における一歩区間Ｋ内での最大値のことである。踵着地ＨＣは、基本的に、一歩区間Ｋ内に必ず一つ存在すると考えることができる。また、踵着地ＨＣは、上下加速度反映波形ＷJ_z′において、局所的な時間内のピーク波形として現れることが知られている。よって、区間内最大値Ｍ_kに対応する時刻は、踵着地ＨＣの時刻と対応付けることができる。なお、上下加速度反映波形ＷJ_z′が、上下方向における上側への加速度の増大が負側への変化として現れる波形である場合には、区間内最小値を特定し、その区間内最小値に対応する時刻を踵着地ＨＣの時刻と対応づける。

図１８は、上下加速度反映波形ＷJ_z′における一歩区間Ｋごとに特定された区間内最大値Ｍ_kを示す図である。図中、区間内最大値Ｍ_kは、丸印で示されている。

ステップＳ７６では、踵着地認識部７４６が、ステップＳ７５で特定した区間内最大値Ｍ_kに対応する時刻を、踵着地ＨＣの時刻と対応付けて認識する。

図１９は、検出された踵着地ＨＣの時刻を示す図である。図中、踵着地の時刻は、四角印で示されている。

このように、歩行同期波形において波形の特徴を基に一歩一歩に対応した時間的な区間を特定し、加速度反映波形において区間内最大値に対応する時刻を特定する方法によれば、加速度反映波形における一歩の動作に対応したピーク波形の波高値が一歩ごとにばらついたり、一歩の動作とは異なる動作に伴うピーク波形が一歩の動作に対応したピーク波形に近接して現れたりしても、検出漏れや誤検出を抑えることができ、踵着地の時刻を精度よく認識することができる。その結果、例えば、患者１０の一歩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上で、その精度を向上させることができる。

踵着地の時刻を検出したら、図５に示すフローを終了する。

本実施形態では、前後方向加速度波形Ｗ_yおよび上下方向加速度波形Ｗ_zに基づいて、加速度プロファイルＯＡ１（図１３参照）を求める。そして、加速度プロファイルＯＡ１の第１主成分ベクトルｖ＝（ｃ_ｙ，ｃ_ｚ）（図１４参照）を求めることにより、歩行同期波形ＷＢの係数（α，β）を求めている。係数αおよびβの値は患者１０の歩き方（歩容）に依存する値であるが、加速度プロファイルＯＡ１の第１主成分ベクトルｖ＝（ｃ_ｙ，ｃ_ｚ）を求めることにより、患者１０の歩き方（歩容）を反映した係数（α，β）を求めることができる。したがって、加速度プロファイルＯＡ１の第１主成分ベクトルｖ＝（ｃ_ｙ，ｃ_ｚ）を求め、求めた（ｃ_ｙ，ｃ_ｚ）を式（１）に代入することにより、患者１０の歩容を反映した歩行同期波形ＷＢを求めることができる。このため、歩行同期波形ＷＢに基づいて、患者１０の一歩区間Ｋを精度よく求めることができる。また、一歩区間Ｋを精度よく求めることができるので、一歩区間Ｋごとに、患者１０の踵着地のタイミングを高い精度で検出することもできる。

尚、本実施形態では、前後方向加速度波形ＷＰ_yおよび上下方向加速度波形ＷＰ_zに基づいて、加速度プロファイルを生成している。しかし、患者の腰の動きを表す曲線を求めることができるのであれば、前後方向および上下方向とは異なる方向の加速度波形を用いて加速度プロファイルを生成してもよい。

本実施形態では、歩行同期波形ＷＢは一歩区間Ｋを特定するために使用されている。しかし、歩行同期波形ＷＢは、複数歩に対応する時間的な区間（例えば、二歩に対応する時間的な区間を表す二歩区間）を特定するために使用してもよい。

本実施形態では、加速度プロファイルＯＡ１の第１主成分ベクトルｖ＝（ｃ_ｙ，ｃ_ｚ）を、式（１）の係数（α，β）として採用している。しかし、第１主成分ベクトルの代わりに、別の主成分ベクトル（例えば、第１主成分ベクトルに垂直な第２主成分ベクトル）の要素を、式（１）の係数（α，β）として採用することも可能である。

尚、本実施形態において、歩行同期波形ＷＢの係数（α，β）を求めるために使用された加速度プロファイルＯＡ１（図１３参照）は、略楕円の形状を描く軌道であるので、加速度プロファイルＯＡ１の第１主成分ベクトルｖの方向は、楕円の長軸方向にほぼ一致する。しかし、患者の歩き方によっては、加速度プロファイルＯＡ１が楕円形状から大きくずれることもある。そこで、加速度プロファイルＯＡ１が楕円形状から大きくずれた場合にどのような歩行同期波形ＷＢが得られるかについて検証した。以下に、検証結果について説明する。尚、以下では、７８歳の男性健常者の検証結果と、デイケアサービスを利用している８５歳の男性の検証結果について説明する。

（１）７８歳の男性健常者の検証結果について
図２０〜図２２は、７８歳の男性健常者の検証結果の説明図である。

図２０は、加速度プロファイルを表すグラフである。
図２０の加速度プロファイルＯＡ２は、加速度プロファイルＯＡ１（図１３参照）と比較すると、楕円形状からずれていることがわかる。加速度プロファイルＯＡ２を求めた後、加速度プロファイルＯＡ２の第１主成分ベクトルｖ＝（ｃ_ｘ，ｃ_ｚ）を求める。図２１に、加速度プロファイルＯＡ２に対して求められた第１主成分ベクトルｖ＝（ｃ_ｙ，ｃ_ｚ）を表す軸ＶＡ２を示す。ここでは、ｖ＝（ｃ_ｙ，ｃ_ｚ）＝（ｃ_ｙ２，ｃ_ｚ２）であるとする。したがって、式（１）は、以下の式で表される。
Ｂ＝ｃ_ｙ２・ａ_y(t)’＋ｃ_ｚ２・ａ_z(t)’ ・・・（３）

図２２は、式（３）に基づいて生成された歩行同期波形ＷＢを示す図である。図２２を参照すると、歩行同期波形ＷＢの振幅が規則的に増減していることが分かる。したがって、一歩区間Ｋを特定できるので、踵着地の時刻を精度よく認識できることが分かる。

（２）デイケアサービスを利用している８５歳の男性の検証結果について
図２３〜図２５は、デイケアサービスを利用している８５歳の男性の検証結果の説明図である。

図２３は、加速度プロファイルを表すグラフである。
図２３の加速度プロファイルＯＡ３は、加速度プロファイルＯＡ１（図１３参照）と比較すると、楕円形状からずれていることがわかる。加速度プロファイルＯＡ３を求めた後、加速度プロファイルＯＡ３の第１主成分ベクトルｖ＝（ｃ_ｘ，ｃ_ｚ）を求める。図２４に、加速度プロファイルＯＡ３に対して求められた第１主成分ベクトルｖ＝（ｃ_ｙ，ｃ_ｚ）を表す軸ＶＡ３を示す。ここでは、ｖ＝（ｃ_ｙ，ｃ_ｚ）＝（ｃ_ｙ３，ｃ_ｚ３）であるとする。したがって、式（１）は、以下の式で表される。
Ｂ＝ｃ_ｙ３・ａ_y(t)’＋ｃ_ｚ３・ａ_z(t)’ ・・・（４）

図２５は、式（４）に基づいて生成された歩行同期波形ＷＢを示す図である。図２５を参照すると、歩行同期波形ＷＢの極大値はばらついているものの、一歩区間Ｋを特定することができる。したがって、踵着地の時刻を認識できることがわかる。

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、踵着地の時刻を検出しているが、必ずしも、踵着地の時刻を検出する必要はない。また、本実施形態では、患者１０の腰の動きを表す曲線を求めているが、加速度センサを患者１０の別の部位に取り付けることにより、当該別の部位の動きを表す曲線を求めることもできる。

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。

本発明は、コンピュータを移動運動解析装置として機能させるためのプログラムも、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
７４ 踵着地時刻検出部
７４１ 加速度波形読取部
７４２ 歩行同期波形生成部
７４２ａ 平滑化部
７４２ｂ 加速度プロファイル生成部
７４２ｃ 主成分ベクトル計算部
７４２ｄ 決定部
７４３ 一歩区間特定部
７４４ 上下加速度反映波形生成部
７４５ 区間最大値特定部
７４６ 踵着地認識部

Claims (11)

1. 人の移動運動中における第１の方向の加速度と時間との関係を表す第１の加速度波形を平滑化するとともに、前記人の移動運動中における第２の方向の加速度と時間との関係を表す第２の加速度波形を平滑化する平滑化手段と、
   前記第１の加速度波形を平滑化することにより得られた第１の平滑化波形と、前記第２の加速度波形を平滑化することにより得られた第２の平滑化波形とに基づいて、前記第１の平滑化波形の加速度と前記第２の平滑化波形の加速度との関係を表す加速度プロファイルを生成する加速度プロファイル生成手段と、
   前記第１の平滑化波形、前記第２の平滑化波形、および前記加速度プロファイルに基づいて、一歩又は複数歩の動作に対応する時間的な区間を特定するための波形を決定する決定手段と、
   を有する移動運動解析装置。
2. 前記加速度プロファイルは、
   前記第１の平滑化波形の時刻ｔにおける加速度を第１の座標として有するとともに、前記第２の平滑化波形の時刻ｔにおける加速度を第２の座標として有する座標点が、時刻ｔの値とともにどのように変化するかを表す軌道を示している、請求項１に記載の移動運動解析装置。
3. 前記加速度プロファイルの主成分ベクトルを計算する計算手段を有し、
   前記決定手段は、前記第１の平滑化波形、前記第２の平滑化波形、および前記主成分ベクトルに基づいて、前記区間を特定するための波形を決定する、請求項２に記載の移動運動解析装置。
4. 前記決定手段は、以下の式で表される値Ｂ（ｔ）に基づいて、前記区間を特定するための波形を決定する、請求項３に記載の移動運動解析装置。
   Ｂ（ｔ）＝α・ａ_y(t)’＋β・ａ_z(t)’ ・・・（１）
   ここで、ａ_y(t)’：前記第１の平滑化波形の時刻ｔにおける加速度
   ａ_z(t)’：前記第２の平滑化波形の時刻ｔにおける加速度
   α、β：前記主成分ベクトルに基づいて求められる係数
5. 前記主成分ベクトルは、第１主成分ベクトル、又は前記第１主成分ベクトルに垂直な第２主成分ベクトルである、請求項１〜４のうちのいずれか一項に記載の移動運動解析装置。
6. 前記区間内から、踵が着地した時刻を検出する検出手段を備えた移動運動解析装置。
7. 前記第１の加速度波形および前記第２の加速度波形は、加速度センサを用いて得られた人の移動運動中における加速度を表すデータに基づいて求められる、請求項１〜６のうちのいずれか一項に記載の移動運動解析装置。
8. 前記第１の方向は前後方向であり、前記第２の方向は上下方向である、請求項１〜７のうちのいずれか一項に記載の移動運動解析装置。
9. 前記移動運動は歩行である請求項１〜８のうちのいずれか一項に記載の移動運動解析装置。
10. 人の移動運動中における加速度を表すデータを得るための加速度センサと、請求項１〜９のうちのいずれか一項に記載の移動運動解析装置とを備えた移動運動解析システム。
11. コンピュータを請求項１〜９のうち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。