JP2017221647A - 筋肉疲労出力装置、筋肉疲労出力方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】出力する筋肉疲労の情報の精度を向上する筋肉疲労出力装置等を提供する。
【解決手段】筋肉疲労出力装置１００は、ユーザの筋電を取得する筋電計測部１１と、メイン制御部１０とを備える。メイン制御部１０は、（ａ）筋電を用いて、筋電の周波数特性の値を取得し、（ｂ）筋電を用いて、筋電の振幅特性の値を取得し、（ｃ）ユーザの筋肉の疲労の指標として、周波数特性の値及び振幅特性の値の比率を取得し、（ｄ）ユーザの筋肉の疲労の指標に基づく情報を出力する。
【選択図】図３８

Description

本開示は、筋電から筋肉疲労の情報を出力する筋肉疲労出力装置、筋肉疲労出力方法及びプログラムに関する。より具体的には、本開示は、筋電位等の筋電の周波数特性及び振幅特性を用いて筋肉疲労の情報を出力する筋肉疲労出力装置等に関する。

筋電図は、筋線維から発生した個々の活動電位が容積伝導により電極に到達した時点の活動電位を加算した図である。筋電図は、筋が収縮し筋力を発揮しているときに筋活動電位がどの程度発生し且つどのように発生したかを、すなわち運動単位の参加度合いを表現している。

非特許文献１では、筋電としての筋電位から筋肉疲労を評価する方法が記載されている。例えば、図１に示されるように、筋肉が収縮と伸展とを繰り返すことにより、周期的に変化する筋電位の波形が発生する。なお、図１は、周期的に現れる筋電位の波形つまり筋電波形の一例を示す図であり、縦軸は筋電位（単位：μＶ）を示し、横軸は時間（単位：秒）を示す。筋肉の１回の収縮及び１回の伸展の実施が、筋肉の運動の１サイクルとされる。筋電波形では、腹の部分が筋肉の収縮を示し、節の部分が筋肉の伸展を示す。筋肉疲労を評価する方法では、５サイクルの筋電波形つまり筋電位を１フレームとし、フレームごとにＡＲＶ（Ａｖｅｒａｇｅ Ｒｅｃｔｉｆｉｅｄ Ｖａｌｕｅ；整流平滑化値又は整流化平均値とも呼ばれる）とＭＮＦ（Ｍｅａｎ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ；平均周波数とも呼ばれる）とを求める。さらに、２４フレームを１ブロックとし、１フレームずつシフトしながら、ブロックごとのＡＲＶとＭＮＦとの相関係数を求める。そして、相関係数の変化を筋肉疲労の指標としている。筋肉疲労する場合、ＡＲＶが増加し、ＭＮＦが減少する傾向となるため、相関係数は漸減する傾向となる。

特許文献１では、筋電位から筋肉疲労を評価する方法が記載されている。この方法では、筋電位の周波数帯域を遅筋帯域（２０〜４５Ｈｚ）、中間筋帯域（４５〜８１Ｈｚ）及び速筋帯域（８１〜３５０Ｈｚ）の３つ周波数帯域に分割する。例えば、図１７は、特許文献１に示される上記３つの周波数帯域の例を示す。図１７では、縦軸が筋電位信号のパワースペクトラムを示し、横軸が周波数（単位：Ｈｚ）を示す。特許文献１では、各周波数帯域におけるパワー値の和を計算する。さらに、３つの周波数帯域におけるパワーの総和に対する遅筋帯域のパワー値の和の割合（ｒ_Ｌ）、パワーの総和に対する中間筋帯域のパワー値の和の割合（ｒ_Ｍ）、及びパワーの総和に対する速筋帯域のパワー値の和の割合（ｒ_Ｈ）を一定時間ごとに計算する。例えば図１８に示されるように、時間に対するｒ_Ｌ、ｒ_Ｍ及びｒ_Ｈの変化が表示される。そして、ｒ_Ｌ＞ｒ_Ｈとなると、筋肉疲労状態であると判定している。さらに、筋肉疲労状態が判定されたら、ユーザへの警告を行う。なお、図１８では、横軸を経過時間（単位：秒）とし、縦軸を筋繊維（筋線維とも呼ばれる）の使用割合（単位：％）としている。

特開２０１５−６２６５８号公報

Ｔ． Ｋｉｒｙｕ、Ｉ． Ｓａｓａｋｉ、Ｋ． Ｓｈｉｂａｉ及びＫ． Ｔａｎａｋａ、「Ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ ｅｘｅｒｃｉｓｅ ｌｅｖｅｌｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｅｌｄｅｒｌｙ」、ＩＥＥＥ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ａｎｄ Ｂｉｏｌｏｇｙ Ｍａｇａｚｉｎｅ、ＩＥＥＥ（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ）、２００１年、Ｎｏｖ．−Ｄｅｃ．、ｖｏｌ．２０、ｎｏ．６、ｐ．１１６−１２４

非特許文献１及び特許文献１で筋電位から筋肉疲労を評価する場合、筋肉疲労状態であると判定した場合に実際に筋肉疲労状態に達していないことがあり、筋肉疲労状態に達していないと判定している場合に実際に筋肉疲労状態に達していることがあるという課題がある。具体的には、例えば上腕筋の筋肉疲労を評価する場合、二頭筋の筋肉疲労と三頭筋の筋肉疲労とが混同して評価される。

本開示の非限定的で例示的な態様は筋電の周波数特性及び振幅特性を用いて、出力する筋肉疲労の情報の精度を向上する筋肉疲労出力装置、筋肉疲労出力方法及びプログラムを提供する。

上記課題を解決するために、本開示の一態様に係る筋肉疲労出力装置は、ユーザの筋電を取得する筋電センサと、制御部とを備え、前記制御部は、（ａ）前記筋電を用いて、前記筋電の周波数特性の値を取得し、（ｂ）前記筋電を用いて、前記筋電の振幅特性の値を取得し、（ｃ）前記ユーザの筋肉の疲労の指標として、前記周波数特性の値及び前記振幅特性の値の比率を取得し、（ｄ）前記ユーザの筋肉の疲労の指標に基づく情報を出力する。

本開示の一態様に係るプログラムは、コンピュータに実行させるプログラムであって、（ｈ１）筋電センサによりユーザの筋電を取得し、（ｈ２）前記筋電を用いて、前記筋電の周波数特性の値を取得し、（ｈ３）前記筋電を用いて、前記筋電の振幅特性の値を取得し、（ｈ４）前記ユーザの筋肉の疲労の指標として、前記周波数特性の値及び前記振幅特性の値の比率を取得し、（ｈ５）前記ユーザの筋肉の疲労の指標に基づく情報を出力する。

本開示の一態様に係る筋肉疲労出力方法は、プロセッサにより実現される筋肉疲労出力方法であって、筋電センサによりユーザの筋電を取得し、前記筋電を用いて、前記筋電の周波数特性の値を取得し、前記筋電を用いて、前記筋電の振幅特性の値を取得し、前記ユーザの筋肉の疲労の指標として、前記周波数特性の値及び前記振幅特性の値の比率を取得し、前記ユーザの筋肉の疲労の指標に基づく情報を出力する。

上述の包括的又は具体的な態様は、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能な記録ディスクなどの記録媒体を用いて実現されてもよく、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせを用いて実現されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えばＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性の記録媒体を含む。

本開示によれば、筋電の周波数特性及び振幅特性を用いることで、出力する情報の精度を向上することができる。本開示の態様の付加的な恩恵及び有利な点は本明細書及び図面から明らかとなる。この恩恵及び／又は有利な点は、本明細書及び図面に開示した様々な態様及び特徴により個別に提供され得るものであり、その１以上を得るために全てが必要ではない。

周期的に現れる筋電波形の一例を示す図である。 筋電位から筋肉疲労を評価するための実験の一例の概要を示す図である。 図２の実験における筋電位を計測するための電極等の配置状態を示す図である。 非特許文献１に記載の方法で、図２に示されるような実験Ａでの筋肉疲労を評価する場合の各パラメータについての実験結果を示す図である。 非特許文献１に記載の方法で、図２に示されるような実験Ｂでの筋肉疲労を評価する場合の各パラメータについての実験結果を示す図である。 非特許文献１に記載の方法で、算出方法を変更した場合に得られる相関係数の例を示す図である。 非特許文献１に記載の方法で、算出方法を変更した場合に得られる相関係数の別の例を示す図である。 非特許文献１に記載の方法で相関係数の計算に必要なデータ数を少なくする場合の実験Ａ及びＢの結果を示す図である。 図８における複数のケースのうちの１つのケースＡ１の実験結果を個別に示す図である。 図８における複数のケースのうちの１つのケースＡ２の実験結果を個別に示す図である。 図８における複数のケースのうちの１つのケースＢ１の実験結果を個別に示す図である。 図８における複数のケースのうちの１つのケースＢ３の実験結果を個別に示す図である。 図８における複数のケースのうちの１つのケースＡ３の実験結果を個別に示す図である。 図８における複数のケースのうちの１つのケースＡ４の実験結果を個別に示す図である。 図８における複数のケースのうちの１つのケースＢ２の実験結果を個別に示す図である。 図８における複数のケースのうちの１つのケースＢ４の実験結果を個別に示す図である。 特許文献１に示される３つの周波数帯域の例を示す図である。 特許文献１に記載の方法における筋肉疲労の判定方法を示す図である。 特許文献１に記載の方法で筋肉疲労を評価する場合での実験Ａ及びＢの複数のケースのうちの１つのケースＡ１の実験結果を示す図である。 特許文献１に記載の方法で筋肉疲労を評価する場合での実験Ａ及びＢの複数のケースのうちの１つのケースＡ２の実験結果を示す図である。 特許文献１に記載の方法で筋肉疲労を評価する場合での実験Ａ及びＢの複数のケースのうちの１つのケースＢ１の実験結果を示す図である。 特許文献１に記載の方法で筋肉疲労を評価する場合での実験Ａ及びＢの複数のケースのうちの１つのケースＢ３の実験結果を示す図である。 特許文献１に記載の方法で筋肉疲労を評価する場合での実験Ａ及びＢの複数のケースのうちの１つのケースＡ３の実験結果を示す図である。 特許文献１に記載の方法で筋肉疲労を評価する場合での実験Ａ及びＢの複数のケースのうちの１つのケースＡ４の実験結果を示す図である。 特許文献１に記載の方法で筋肉疲労を評価する場合での実験Ａ及びＢの複数のケースのうちの１つのケースＢ２の実験結果を示す図である。 特許文献１に記載の方法で筋肉疲労を評価する場合での実験Ａ及びＢの複数のケースのうちの１つのケースＢ４の実験結果を示す図である。 ＭＮＦ／ＡＲＶを筋肉疲労指標として用いた実施の形態１に係る筋肉疲労出力方法で筋肉疲労を評価する場合の実験Ａ及びＢの結果を示す図である。 図２７における複数のケースのうちの１つのケースＡ１の実験結果を個別に示す図である。 図２７における複数のケースのうちの１つのケースＡ２の実験結果を個別に示す図である。 図２７における複数のケースのうちの１つのケースＢ１の実験結果を個別に示す図である。 図２７における複数のケースのうちの１つのケースＢ３の実験結果を個別に示す図である。 図２７における複数のケースのうちの１つのケースＡ３の実験結果を個別に示す図である。 図２７における複数のケースのうちの１つのケースＡ４の実験結果を個別に示す図である。 図２７における複数のケースのうちの１つのケースＢ２の実験結果を個別に示す図である。 図２７における複数のケースのうちの１つのケースＢ４の実験結果を個別に示す図である。 実施の形態１に係る筋肉疲労出力方法で筋肉疲労の情報を出力する場合の筋肉疲労指標の実験結果を示す図である。 実施の形態１に係る筋肉疲労出力方法で、算出方法を変更した場合に得られる筋肉疲労指標の例を示す図である。 実施の形態１に係る筋肉疲労出力装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る筋肉疲労出力装置による処理結果の表示の例を示す図である。 実施の形態１に係る筋肉疲労出力装置の処理フローの一例を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る筋肉疲労出力装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態２に係る筋肉疲労出力装置の処理フローの一例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る筋肉疲労出力装置による処理においてベースラインを決定する方法の一例を示す図である。 実施の形態１に係る筋肉疲労出力装置による処理においてベースラインを決定する方法の別の例を示す図である。

（本開示の基礎となる知見）
本開示に関わる発明者らは、筋電位から筋肉疲労を評価するための実験を行い、非特許文献１及び特許文献１に記載される方法を用いて筋肉疲労の評価を行った。図２は、筋電位から筋肉疲労を評価するための実験の一例の概要を示す図である。この実験では、被験者は肘を椅子に固定し、手でダンベルを保持する。そして、被験者は、二頭筋の疲労が限界になるまで、肘の屈伸運動であるダンベルカール、つまり、二頭筋の収縮と伸展とによる運動を繰り返す。具体的には、下記に示す２種類の実験Ａ及びＢを行った。

［実験Ａ］
被験者は、５ｋｇのダンベルを手で保持して肘の屈伸運動をする。この実験では、二頭筋の筋電位を計測する。

［実験Ｂ］
被験者は、７．５ｋｇのダンベルを手で保持して肘の屈伸運動をする。この実験では、二頭筋及び三頭筋の筋電位を同時に計測する。この場合、肘を椅子に固定しているため、二頭筋に疲労が発生するが、三頭筋には疲労が発生しない。

図３は、図２の実験、具体的には実験Ａにおける筋電位を計測するための電極２等の配置状態を示す図である。図３では、被験者の腕１において、二頭筋の活動電位を検知するために、２つの電極２が配置される。さらに、図３では、肘の屈伸運動の繰り返しの周期を正確に求めるために、手首に加速度センサ３が装着される。加速度センサ３は、一軸加速度センサ、二軸加速度センサ及び三軸加速センサのいずれであってもよい。電極２及び加速度センサ３は、Ａ／Ｄ変換器等を含む信号処理器４と電気的に接続され、信号処理器４は、コンピュータ等の演算装置５と電気的に接続される。信号処理器４は、電極２及び加速度センサ３から受信するアナログ信号からのノイズの除去、アナログ信号の増幅、アナログ信号からデジタル信号への変換等の処理を実施し得る。演算装置５は、信号処理器４から受信する信号を処理し、電極２及び加速度センサ３の計測結果を、例えば筋電図等を用いて出力し得る。

図４は、非特許文献１に記載の方法で筋肉疲労を評価する場合の実験Ａの各パラメータの結果を示す。実験Ａでは、３人の被験者が実験を実施し、４つのケースの実験結果が得られた。被験者１は、２回の実験を実施し、被験者２及び３はそれぞれ、１回の実験を実施した。図４は、被験者１の１回目の実験結果であるケースＡ１の実験結果と、被験者１の２回目の実験結果であるケースＡ２の実験結果と、被験者２の１回の実験結果であるケースＡ３の実験結果と、被験者３の１回の実験結果であるケースＡ４の実験結果とを示す。なお、ケースＡ１及びＡ２での肘の屈伸運動において、被験者１の肘の折り曲げ角度を同等とすることによって、負荷を同等としている。ケースＡ１〜Ａ４の実験結果に示されるパラメータは、筋電波形と、筋電波形から計算されたＡＲＶの変化と、筋電波形から計算されたＭＮＦの変化と、ＡＲＶ及びＭＮＦから計算された相関係数とである。図４に示される筋電波形、ＡＲＶの変化、ＭＮＦの変化及び相関係数それぞれのグラフでは、横軸を経過時間とし、縦軸を筋電位、ＡＲＶの値、ＭＮＦの値及び相関係数の値としている。

ここで、相関係数について説明する。ＡＲＶ及びＭＮＦの相関係数の計算では、まず２つ以上のＡＲＶ及び２つ以上のＭＮＦに対してそれぞれの平均値で減算する。その後、各減算結果を用いて、ＡＲＶ及びＭＮＦの共分散を算出し、算出される共分散を、ＡＲＶの標準偏差及びＭＮＦの標準偏差で除算する。これにより、相関係数の値は、−１から１までの範囲内で正規化される。ＡＲＶ及びＭＮＦの正確な相関係数を算出するためには、ＡＲＶ及びＭＮＦのデータ数を多くする必要がある。例えば、２つのＡＲＶ及び２つのＭＮＦを用いる場合、相関係数が取りうる値が−１と１との２択しかない。

例えば、ケースＡ１において、１サイクルの筋電位を１フレームとし、２フレームごとに、２フレームの間のデータを用いて相関係数を計算した例が、図６に示される。なお、図６では、横軸を経過時間（単位：秒）とし、縦軸を相関係数の値としている。図６によると、相関係数の値は、時間の経過に従って、−１又は１のいずれかの値に変動している。よって、相関係数を計算するための時間区間におけるデータ数が少なければ、相関係数の推移が大きく変動しやすくなる。

また、ケースＡ１、Ａ２、Ａ３及びＡ４において、相関係数の値の正方向及び負方向への変動が減衰するには、７５フレームのデータが必要である。１サイクルの筋電位を１フレームとし、７５フレームの間のデータを用いて相関係数を計算した例が、図７に示される。なお、図７では、横軸を経過時間（単位：秒）とし、縦軸を相関係数の値としている。図７において、７５フレームは、９２〜２５８秒の経過時間に相当する。

図４に示される実験Ａの結果では、ケースＡ１〜Ａ４のすべてで、時間の経過と共に、ＡＲＶが上昇し、ＭＮＦが減少する。

また、ケースＡ４の被験者３の実験結果から求められる相関係数は、時間の経過と共にプラスの値からマイナスの値に減少する。ケースＡ２の被験者１の２回目の実験結果では、相関係数は、求められたときに既にマイナスの値である。なお、相関係数は、筋肉が疲労するに従い減少し、筋肉疲労の状態ではマイナスの値をとる。

一方、ケースＡ１の被験者１の１回目の実験結果とケースＡ３の被験者２の実験結果では、二頭筋の疲労が既に限界に達した時点でも、疲労評価の処理がまだ始まっていない、つまり、相関係数が求まっていないという課題が発生した。以下、この課題を課題１と呼ぶ。これは、相関係数を計算するのに１２０サイクル（２４フレーム×５サイクルで、１フレームあたり５サイクル）の筋電位が必要なためである。つまり、相関係数を計算するにはある程度の時間におけるデータが必要である。

図５は、非特許文献１に記載の方法で筋肉疲労を評価する場合の実験Ｂの各パラメータの結果を示す。実験Ｂでは、１人の被験者が２回の実験を実施し、４つのケースの実験結果が得られた。図５は、被験者１の１回目の実験結果と、被験者１の２回目の実験結果とを示す。具体的には、図５は、１回目の実験での被験者１の二頭筋の実験結果であるケースＢ１の実験結果と、１回目の実験での被験者１の三頭筋の実験結果であるケースＢ２の実験結果と、２回目の実験での被験者１の二頭筋の実験結果であるケースＢ３の実験結果と、２回目の実験での被験者１の三頭筋の実験結果であるケースＢ４の実験結果とを示す。なお、ケースＢ１及びＢ２での肘の屈伸運動と、ケースＢ３及びＢ４での肘の屈伸運動とにおいて、被験者１の肘の折り曲げ角度を同等とすることによって、負荷を同等としている。ケースＢ１〜Ｂ４の実験結果に示されるパラメータは、実験Ａと同様に、筋電波形と、ＡＲＶの変化と、ＭＮＦの変化と、相関係数とである。図５に示される筋電波形、ＡＲＶの変化、ＭＮＦの変化及び相関係数それぞれのグラフでは、横軸を経過時間とし、縦軸を筋電位、ＡＲＶの値、ＭＮＦの値及び相関係数の値としている。

実験Ａの結果と同様に、ケースＢ１〜Ｂ４のすべてで課題１が発生する。さらに、ケースＢ１及びＢ３では、筋肉疲労が限界に達する直前に、二頭筋の筋電波形が減少するが、それによりＡＲＶが減少する。このため、非特許文献１に記載の方法で筋肉疲労を評価する場合、間違った評価になるという課題が発生する。以下、この課題を課題２と呼ぶ。さらに、ケースＢ２及びＢ４では、三頭筋が疲労していないのに、ＡＲＶが上昇し、ＭＮＦが減少するという現象が見られる。非特許文献１に記載の方法で筋肉疲労を評価する場合、この現象も筋肉疲労したと評価されてしまうという課題が発生する。以下、この課題を課題３と呼ぶ。

そこで、課題１を解決するための１つの手段として、相関係数を計算するためのデータ数を少なくすることが考えられる。例えば、図８には、相関係数を計算するのに必要なデータ数を１２０サイクル（２４フレーム×５サイクルで、１フレームあたり５サイクル）から１５サイクル（５フレーム×３サイクルで、１フレームあたり３サイクル）の筋電位に減らした場合のケースＡ１〜Ａ４及びＢ１〜Ｂ４での相関係数の算出結果が示される。ケースＡ１〜Ａ４及びＢ１〜Ｂ４それぞれの相関係数の算出結果の詳細は、図９〜図１６に個別に示される。相関係数を計算するためのデータ数を少なくすると、相関係数は、変動が大きくなり、不安定になるため、筋肉疲労の推定が困難になるという新たな課題が発生する。以下、この課題を課題４と呼ぶ。なお、図８〜図１６それぞれでは、横軸を経過時間（単位：秒）とし、縦軸を相関係数の値としている。

一方、特許文献１に記載の方法で筋肉疲労を評価する場合のケースＡ１〜Ａ４及びＢ１〜Ｂ４の実験結果がそれぞれ、図１９〜図２６に個別に示される。ケースＡ１〜Ａ４及びＢ１〜Ｂ４のほとんどでは、実験開始直後からｒ_Ｌ＞ｒ_Ｈとなるため、最初から筋肉疲労していると判定されてしまう。しかも、図２１〜図２２と図２５〜図２６に示されるように、二頭筋のｒ_Ｌ、ｒ_Ｍ又はｒ_Ｈの領域と三頭筋のｒ_Ｌ、ｒ_Ｍ又はｒ_Ｈの領域とのそれぞれの間に重なる部分があるため、筋肉疲労したかしていないかの区別がつかない。なお、図１９〜図２６それぞれでは、横軸を経過時間（単位：秒）とし、縦軸を筋繊維（筋線維とも呼ばれる）の使用割合としている。

以下、実施の形態について、図面を参照しつつ具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、第１、第２及び第３などの序数が、構成要素などに対して、表現上、適宜付け加えられてもよい。また、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。さらに、各図において、実質的に同一の構成要素に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化される場合がある。

（実施の形態１）
（１−１．筋肉疲労出力方法）
上述のような種々の課題を検討した結果、本開示に関わる発明者らは、筋電位の周波数特性を示すパラメータ及び振幅特性を示すパラメータを用いた本実施の形態に係る筋肉疲労出力方法を見出した。以下、本実施の形態に係る筋肉疲労出力方法について説明する。

具体的には、本方法では、周波数特性を示すパラメータとして筋電位のＭＮＦが用いられ、振幅特性を示すパラメータとして筋電位のＡＲＶが用いられる。そして、本開示に関わる発明者らは、筋肉疲労の指標として、筋電位のＭＮＦとＡＲＶとの比率を用いることを見出した。

本実施の形態に係る筋肉疲労出力方法では、経時的にＭＮＦ及びＡＲＶの比率であるＭＮＦ／ＡＲＶ又はＡＲＶ／ＭＮＦを算出し、算出結果を、横軸を経過時間とし且つ縦軸をＭＮＦ／ＡＲＶ又はＡＲＶ／ＭＮＦの値とするグラフにプロットする。なお、ＭＮＦ／ＡＲＶ及びＡＲＶ／ＭＮＦはいずれも、正の値とし、具体的には、ＭＮＦ／ＡＲＶの絶対値及びＡＲＶ／ＭＮＦの絶対値を採用している。さらに、筋肉疲労の有無を判定するための基準線であるベースラインを上記グラフに設定する。ベースラインは、経過時間とＭＮＦ及びＡＲＶの比率とのグラフ領域を、筋肉疲労判定領域と筋肉疲労非判定領域とに分ける。ＭＮＦ及びＡＲＶの比率が筋肉疲労判定領域内に含まれる場合、例えばＭＮＦ／ＡＲＶがベースラインを下回る場合、筋肉疲労状態であると判定される。ＭＮＦ及びＡＲＶの比率が、筋肉疲労非判定領域内に含まれる又はベースライン上の値と同一である場合、例えばＭＮＦ／ＡＲＶの比率がベースライン以上の値の場合、筋肉疲労状態でないと判定される。つまり、ＭＮＦ／ＡＲＶを指標として用いる場合、ＭＮＦ／ＡＲＶがベースラインを下回ったら、筋肉疲労状態と判定される。逆に、ＡＲＶ／ＭＮＦを指標として用いる場合、ＡＲＶ／ＭＮＦがベースラインを上回ったら、筋肉疲労状態と判定される。このように、ベースラインとＭＮＦ／ＡＲＶ又はＡＲＶ／ＭＮＦとの関係に基づき、筋肉疲労状態の判定が可能であることが見出された。以下の説明では、指標としてＭＮＦ／ＡＲＶを用いるとする。

なお、周波数特性を示すパラメータとして、ＭＮＦの他に周波数の中央値であるＭＤＦ（Ｍｅｄｉａｎ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ；中央周波数とも呼ばれる）を用いてもよい。振幅特性を示すパラメータとして、ＡＲＶの他にＲＭＳ（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ；二乗平均平方根とも呼ばれる）を用いてもよい。そして、筋肉疲労の指標は、ＭＤＦとＲＭＳとの比率であってもよく、ＭＤＦとＡＲＶとの比率であってもよく、ＭＮＦとＲＭＳとの比率であってもよい。

ここで、周波数特性を示すパラメータ（ＭＮＦ又はＭＤＦ）と振幅特性を示すパラメータ（ＡＲＶ又はＲＭＳ）との比率では、分母に入る値が周波数特性を示すパラメータの値又は振幅特性を示すパラメータの値のいずれかである。分子に入る値は、分母に入るパラメータの他方のパラメータの値である。つまり、分母に周波数特性を示すパラメータの値が入る場合、分子に振幅特性を示すパラメータの値が入る。又は、その逆も成り立つ。比率における分子の単位／分母の単位は、μＶ／Ｈｚ又はＨｚ／μＶである。よって、比率は、単位を有し得る。一方、非特許文献１に記載される相関係数の計算では、分母及び分子にそれぞれ、ＭＮＦ及びＡＲＶの両方が含まれる。このため、相関係数は、無単位である。

また、本開示に関わる発明者らは、以下のことも見出した。ＭＮＦ／ＡＲＶの初期値が低ければ、その人に対する運動の負荷が高い。その場合、疲れるまでの時間が短くなるため、ベースラインを上げる必要がある。一方、ＭＮＦ／ＡＲＶの初期値が高ければ、その人に対する運動の負荷が低い。その場合、疲れるまでの時間が長くなるため、ベースラインを下げる必要がある。

ＭＮＦ／ＡＲＶの勾配が急であれば、その人に対する運動の負荷が高い。その場合、疲れるまでの時間が短くなるため、ベースラインを上げる必要がある。一方、ＭＮＦ／ＡＲＶの勾配がなだらかであれば、その人に対する運動の負荷が低い。その場合、疲れるまでの時間が長くなるため、ベースラインを下げる必要がある。

図２７は、上記のケースＡ１〜Ａ４及びＢ１〜Ｂ４の実験データに対して、経時的にＭＮＦ／ＡＲＶを算出した結果をグラフにプロットした図であり、横軸を経過時間（単位：秒）とし、縦軸をＭＮＦ／ＡＲＶの値とする。つまり、図２７は、ＭＮＦ／ＡＲＶを筋肉疲労指標として用いた本実施の形態に係る筋肉疲労出力方法で筋肉疲労を評価する場合の実験Ａ及びＢの結果を示す図である。図２７では、３サイクルの筋電位を１フレームとし、各フレーム内の筋電位を用いて１フレームごとに算出されたＭＮＦ／ＡＲＶが、経過時間と対応付けてプロットされている。なお、図２７では、各フレームは、１フレームずつシフトしており、互いにラップしないように設定されているが、各フレーム間で、１つのサイクル又は２つのサイクルがラップするように、各フレームが設定されてもよい。

ケースＡ１〜Ａ４及びＢ１〜Ｂ４の詳細は、図２８〜図３５に個別に示される。図３６には、二頭筋に関するケースＡ１〜Ａ４、Ｂ１及びＢ３のＭＮＦ／ＡＲＶが示される。ケースＢ２及びＢ４に対応する三頭筋のＭＮＦ／ＡＲＶの範囲と、ケースＡ１〜Ａ４、Ｂ１及びＢ３に対応する二頭筋のＭＮＦ／ＡＲＶの範囲とが異なり、三頭筋のＭＮＦ／ＡＲＶの範囲の値が、二頭筋のＭＮＦ／ＡＲＶの範囲の値よりも、大幅に大きい。このため、三頭筋のＭＮＦ／ＡＲＶの範囲は、二頭筋のＭＮＦ／ＡＲＶの範囲と交差する位置に設定されるベースラインを常に上回り、三頭筋が筋肉疲労していないと評価できる。また、二頭筋のＭＮＦ／ＡＲＶがベースラインを下回ると、二頭筋は筋肉疲労したと評価できる。

また、上述したように、二頭筋において、被験者及び負荷の重量に応じてＭＮＦ／ＡＲＶの現れ方が異なるため、ベースラインの値を一律ではなく調整する必要がある。

ベースラインの値の決定には、筋電位の計測開始後、つまり各ケースの実験の開始後、最初に出力されたＭＮＦ／ＡＲＶの値（初期値）を用いてもよい。例えば、ＭＮＦ／ＡＲＶの初期値が大きければ、ベースラインの値を小さくする。逆に、ＭＮＦ／ＡＲＶの初期値が小さければ、ベースラインの値を大きくする。

上記の実験データに対して、ベースラインを下記の式１で計算して決定することができる。なお、式１に含まれる「初期値」は、上述のＭＮＦ／ＡＲＶの初期値である。

ａ及びｂは、係数である。ａ及びｂの値をそれぞれ、０．２１９８及び３．９２９１とする場合のケースＡ１〜Ａ４及びＢ１〜Ｂ４でのベースラインの計算結果が、図４３に示される。なお、ベースラインを決定するためのａ及びｂの値は、人が実験Ａ及びＢのような運動を行って筋肉疲労を感じた時点でのデータから、個人毎に又は統計的に求めることができる。

その他に、ベースラインの値の決定には、筋電位の計測開始後、つまり各ケースの実験の開始後、最初の所定期間内つまり第一所定時間内におけるＭＮＦ／ＡＲＶの勾配を用いてもよい。第一所定時間の長さを負荷の重量に応じて変えてもよい。例えば、負荷の重量が大きくなるほど、第一所定時間の長さを短くする。具体的には、負荷の重量が５ｋｇの場合、第一所定時間を７５ｓ（秒）とし、負荷の重量が７．５ｋｇの場合、第一所定時間を３７．５ｓ（秒）とする。そして、最初の第一所定時間内のＭＮＦ／ＡＲＶのデータとＭＮＦ／ＡＲＶに対応する時間つまり経過時間との関係を線形近似し、得られた近似方程式の勾配及び切片の値を用いてベースラインを計算する。なお、ＭＮＦ／ＡＲＶを求めるための所定時間は、実験の途中に設定してもよい。

上記の実験データに対して、ベースラインを下記の式２で計算して決定することができる。なお、式２に含まれる「勾配」及び「切片」は、最初の第一所定時間内のＭＮＦ／ＡＲＶのデータとＭＮＦ／ＡＲＶに対応する時間との関係を線形近似して得られる近似方程式の勾配及び切片の値である。

ｃ、ｄ及びｅは、係数である。ｃ、ｄ及びｅの値をそれぞれ、−１０．６５７５、０．１６１４及び３．９１５９とする場合のケースＡ１〜Ａ４及びＢ１〜Ｂ４でのベースラインの計算結果が、図４４に示される。なお、ベースラインを決定するためのｃ、ｄ及びｅの値は、人が実験Ａ及びＢのような運動を行って筋肉疲労を感じた時点でのデータから、個人毎に又は統計的に求めることができる。

なお、個人に応じたＭＮＦ／ＡＲＶの変動に対応するために、ＭＮＦ／ＡＲＶが、ベースラインを下回ってから、所定期間である第二所定時間にわたって連続的にベースラインを下回り続ける、あるいは所定回数ベースラインを下回った場合、筋肉疲労状態であると判定してもよい。第二所定時間及び上記所定回数は、ＭＮＦ／ＡＲＶの初期値に基づき決定してもよい。例えば、ＭＮＦ／ＡＲＶの初期値が大きければ、第二所定時間を長くし、所定回数を多くする。所定回数のカウントについては、カウントを行う時間を制限してもよく、制限しなくてもよい。また、ＭＮＦ／ＡＲＶがベースラインを下回ったことをカウントしてから、所定期間である第三所定時間以上の間、下回らない場合、それまでのカウントの全て又は一部を無効にする、つまりリセットしてもよい。

また、第二所定時間及び所定回数をベースラインの値に応じて決定してもよい。例えば、ベースラインが大きければ、第二所定時間を長くし、所定回数を多くする。

なお、ベースラインの決定について、上記の式１を用いた決定方法と、上記の式２を用いた決定方法とを併用してもよい。例えば、式１を用いて算出されるベースラインの値と、式２を用いて算出されるベースラインの値とを比較して、いずれかを選択してもよい。

また、図３７には、ケースＡ１に関して、１サイクルの筋電位ごとにＭＮＦ／ＡＲＶを経時的に算出した場合のＭＮＦ／ＡＲＶの値をグラフにプロットした図が示されている。つまり、ＭＮＦ／ＡＲＶは、図３７の例では、１サイクルの筋電位を用いて算出され、図２７及び図２８の例では、３サイクルの筋電位を用いて算出される。図３７の場合でも図２８の場合と同様に、ＭＮＦ／ＡＲＶは、時間が経過するに従って減少する傾向を示す。よって、１サイクルの筋電位ごとにＭＮＦ／ＡＲＶを算出した場合であっても、上述と同様の方法を用いた筋肉疲労の評価が可能である。従って、ＭＮＦ／ＡＲＶの算出に適用される筋電位のサイクル数は、いかなる数量でもよい。

（１−２．筋肉疲労出力装置の構成）
次に、本実施の形態に係る筋肉疲労出力方法を実現するための筋肉疲労出力装置１００の構成を説明する。図３８は、実施の形態１に係る筋肉疲労出力装置１００の構成を示す。筋肉疲労出力装置１００は、メイン制御部１０と、筋電計測部１１と、周波数解析部１２と、振幅解析部１３と、筋肉疲労指標算出部１４と、ベースライン設定部１５と、判定部１６と、警告部１７と、表示部１８と、を備えている。

（メイン制御部１０）
メイン制御部１０は、筋肉疲労出力装置１００全体の動作を制御する。具体的には、メイン制御部１０は、筋電計測部１１、周波数解析部１２、振幅解析部１３、筋肉疲労指標算出部１４、ベースライン設定部１５、判定部１６、警告部１７及び表示部１８の動作を制御する。メイン制御部１０は、周波数解析部１２、振幅解析部１３、筋肉疲労指標算出部１４、ベースライン設定部１５及び判定部１６のいずれを兼ねてもよい。メイン制御部１０は、例えば、図３に示される演算装置５に組み込まれてもよい。ここで、メイン制御部１０、周波数解析部１２、振幅解析部１３、筋肉疲労指標算出部１４、ベースライン設定部１５及び判定部１６は、制御部の一例である。

（筋電計測部１１）
筋電計測部１１は、対象筋肉の筋電位を計測する。筋電計測部１１は、対象筋肉を覆う皮膚に取り付けられる生体電位センサを備える。生体電位センサは、対象筋肉を覆う皮膚に取り付けられる電極と、電極を介して対象筋肉の筋活動電位である筋電位を計測する計測回路とを備える。生体電位センサは、例えば、対象筋肉を覆う皮膚に貼り付けられる生体電位センサの表面電極を通して、対象筋肉の筋電位を計測する。生体電位センサの電極は、皮膚に刺入される針電極又はワイヤ電極等であってもよい。筋電計測部１１の生体電位センサは、図３に示される電極２であってもよい。筋電計測部１１は、電極２を備える構成を有してもよく、電極２及び加速度センサ３を備える構成を有してもよく、電極２及び加速度センサ３のうちの少なくとも電極２と信号処理器４とを備える構成を有してもよい。ここで、筋電計測部１１は、筋電センサの一例である。

（周波数解析部１２）
周波数解析部１２は、所定時間ごとに筋電位の周波数特性を解析する。周波数解析部１２は、所定時間内の筋電位の計測結果から筋電位の周波数特性を解析する。この場合、周波数解析部１２は、複数の所定時間を連続するように設定し、各所定時間での筋電位の周波数特性を解析する。複数の所定時間は、互いにラップしていてもしていなくてもよい。周波数特性解析から得られるパラメータは、ＭＮＦ（平均周波数とも呼ばれる）、ＭＤＦ（中央周波数とも呼ばれる）等である。なお、所定時間の代わりに、筋電位の所定サイクル数を用いてもよい。周波数解析部１２は、例えば、図３に示される演算装置５に組み込まれてもよい。

（振幅解析部１３）
振幅解析部１３は、所定時間ごとに筋電位の振幅特性を解析する。振幅解析部１３は、所定時間内の筋電位の計測結果から筋電位の振幅特性を解析する。この場合、振幅解析部１３は、複数の所定時間を連続するように設定し、各所定時間での筋電位の振幅特性を解析する。複数の所定時間は、互いにラップしていてもしていなくてもよい。振幅特性解析から得られるパラメータは、ＡＲＶ（整流平滑化値又は整流化平均値とも呼ばれる）、ＲＭＳ（二乗平均平方根とも呼ばれる）等である。なお、所定時間の代わりに、筋電位の所定サイクル数を用いてもよい。振幅解析部１３は、例えば、図３に示される演算装置５に組み込まれてもよい。

（筋肉疲労指標算出部１４）
筋肉疲労指標算出部１４は、周波数解析部１２で取得した周波数特性のパラメータの値と振幅解析部１３で取得した振幅特性のパラメータの値との比率を、筋肉疲労の指標として算出する。筋肉疲労指標算出部１４は、例えば、ＭＮＦ／ＡＲＶを筋肉疲労指標として用いる。筋肉疲労指標算出部１４は、例えば、図３に示される演算装置５に組み込まれてもよい。

（ベースライン設定部１５）
ベースライン設定部１５は、筋肉疲労指標に関して、筋肉疲労判定領域と筋肉疲労非判定領域とを区分するベースラインを設定する。ベースラインの値の決定には、筋肉疲労指標算出部１４によって最初に出力された筋肉疲労指標の値、例えば、ＭＮＦ／ＡＲＶの初期値を用いてもよい。その他に、ベースラインの値の決定には、筋電計測部１１による筋電位の計測開始後、最初の所定時間におけるＭＮＦ／ＡＲＶの勾配を用いてもよい。この所定時間を負荷の重量に応じて変えてもよい。ベースライン設定部１５は、例えば、図３に示される演算装置５に組み込まれてもよい。

（判定部１６）
判定部１６は、周波数解析部１２で取得した周波数特性のパラメータの値と振幅解析部１３で取得した振幅特性のパラメータの値との比率、つまり筋肉疲労指標の値が筋肉疲労判定領域内に存在する場合、筋肉疲労状態と判定する。例えば、ＭＮＦ／ＡＲＶを筋肉疲労指標として用いる場合、ＭＮＦ／ＡＲＶがベースラインを下回ったら、筋肉疲労状態と判定する。

なお、判定部１６は、個人に応じたＭＮＦ／ＡＲＶの変動に対応するために、ＭＮＦ／ＡＲＶがベースラインを下回ってから、所定時間にわたって連続的にベースラインを下回り続ける、あるいは所定回数ベースラインを下回った場合、筋肉疲労状態と判定してもよい。所定時間及び所定回数を、ＭＮＦ／ＡＲＶの初期値に基づき決定してもよい。例えば、ＭＮＦ／ＡＲＶの初期値が大きければ、所定時間を長くし、所定回数を多くする。所定回数のカウントについては、カウントを行う時間を制限してもよく、制限しなくてもよい。また、所定時間及び所定回数をベースラインの値に応じて決定してもよい。例えば、ベースラインが大きければ、所定時間を長くし、所定回数を多くする。判定部１６は、例えば、図３に示される演算装置５に組み込まれてもよい。

（警告部１７）
警告部１７は、判定部１６が筋肉疲労状態と判定したら、ユーザである計測対象者に警告する。警告方法として、画面に警告表示したり、警告音を発したりする。警告部１７は、例えば、図３に示される演算装置５に組み込まれ、演算装置５の画面表示装置、音声発生装置等を利用してもよく、演算装置５と別個に設けられた装置又は装置の一部であってもよい。

（表示部１８）
表示部１８は、種々の情報を表示する。例えば、表示部１８は、周波数解析部１２で取得した周波数特性のパラメータの値と振幅解析部１３で取得した振幅特性のパラメータの値との比率である筋肉疲労指標の値の時間的変化を、ベースラインと共に図化して表示する。図４０は、表示部１８による上記表示の一例を示す。なお、表示部１８は、判定部１６の判定結果及び警告部１７の警告を表示してもよい。表示部１８を構成するハードウェアは、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイである。表示部１８は、例えば、図３に示される演算装置５に組み込まれ、演算装置５の画面表示装置等を利用してもよく、演算装置５と別個に設けられた装置又は装置の一部であってもよい。

上述のようなメイン制御部１０、周波数解析部１２、振幅解析部１３、筋肉疲労指標算出部１４、ベースライン設定部１５及び判定部１６の各構成要素は、例えば、図３に示される演算装置５、医療機器、ヘルスケア機器、スポーツ機器、フィットネス機器又はトレーニング機器などの装置に備えられるようなマイクロコンピュータ又はその他の専用のハードウェアで構成されてもよい。また例えば、上記構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。この場合、上記構成要素は、例えば、演算処理部と、制御プログラムを記憶する記憶部とを備えてもよい。演算処理部としては、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などが例示される。記憶部としては、メモリなどが例示される。なお、上記構成要素の全てが、集中制御を行う単独の制御要素で構成されてもよく、互いに協働して分散制御を行う複数の制御要素で構成されてもよい。

なお、演算装置５は、図３に示されるように置かれた状態で使用される型式の装置でなく、携帯可能な小型の装置であってよく、例えば、スマートフォン、タブレット等の携帯端末、又は専用の小型の装置であってもよい。又は、演算装置５は、他の装置に一部として組み込まれてもよい。演算装置５は、信号処理器４を含んでもよい。

例えば、演算装置５が、スマートフォン等の携帯端末、又はパーソナルコンピュータのようにインターネット等の通信網にアクセス可能である場合、メイン制御部１０、周波数解析部１２、振幅解析部１３、筋肉疲労指標算出部１４、ベースライン設定部１５及び判定部１６の各構成要素は、通信網を介して演算装置５にアプリケーションとして提供されるプログラムを実行することによって、実現されてもよい。

（１−３．全体の処理フロー）
次に、本実施の形態に係る筋肉疲労出力装置１００の動作の一例を、図３９を参照しつつ説明する。図３９は、本実施の形態に係る筋肉疲労出力装置１００による筋肉疲労の情報の出力の処理フローの一例を示す。

＜ステップＳ１０１＞
筋電計測部１１は、計測対象者の対象筋肉を覆う皮膚に取り付けられ、対象筋肉の筋電位の計測を開始する。

＜ステップＳ１０２＞
計測開始後、振幅解析部１３は、所定時間である第四所定時間ごとに、第四所定時間内に筋電計測部１１によって計測された筋電位のＡＲＶ（整流平滑化値又は整流化平均値とも呼ばれる）を計算する。

＜ステップＳ１０３＞
計測開始後、周波数解析部１２は、第四所定時間ごとに、第四所定時間内に筋電計測部１１によって計測された筋電位のＭＮＦ（平均周波数とも呼ばれる）を計算する。

＜ステップＳ１０４＞
筋肉疲労指標算出部１４は、振幅解析部１３及び周波数解析部１２によって計算されたＡＲＶ及びＭＮＦを用いて、第四所定時間ごとのＭＮＦ及びＡＲＶの比率ＭＮＦ／ＡＲＶを計算する。

＜ステップＳ１０５＞
次いで、ベースライン設定部１５は、ベースラインが既に設定されているか否かを判定する。既に設定されている場合（ステップＳ１０５でＹｅｓ）、ベースライン設定部１５は、ステップＳ１０６に進む。設定されていない場合（ステップＳ１０５でＮｏ）、ベースライン設定部１５は、ステップＳ１１０に進む。

＜ステップＳ１０６＞
判定部１６は、ＭＮＦ／ＡＲＶが、設定されているベースラインを下回るか否かを判定する。下回る場合（ステップＳ１０６でＹｅｓ）、判定部１６は、ステップＳ１０７に進む。下回っていない場合（ステップＳ１０６でＮｏ）、判定部１６は、ステップＳ１０１に進む。

＜ステップＳ１０７＞
判定部１６は、ＭＮＦ／ＡＲＶがベースラインを下回る回数が所定回数Ｎ以上に達しているか否かを判定する。下回る回数が所定回数Ｎ以上であれば（ステップＳ１０７でＹｅｓ）、判定部１６は、ステップＳ１０８に進む。下回る回数が所定回数Ｎ未満であれば（ステップＳ１０７でＮｏ）、判定部１６は、ステップＳ１０１に進む。Ｎは１以上の整数である。なお、判定部１６は、下回る回数が所定回数Ｎに達しても、所定時間以内に完了してない場合、ステップＳ１０７でＮｏと判定してもよい。又は、判定部１６は、ＭＮＦ／ＡＲＶがＮ−１回目にベースラインを下回ったことをカウントしてから所定時間以上にわたって下回らない状態が継続した後にＮ回目のカウントをした場合、ステップＳ１０７でＮｏと判定してもよい。

＜ステップＳ１０８＞
判定部１６は、計測対象者の対象筋肉が筋肉疲労状態であると判定する。

＜ステップＳ１０９＞
判定部１６による筋肉疲労状態の判定に基づき、警告部１７は、筋肉疲労状態であることを計測対象者に警告する。

＜ステップＳ１１０＞
ベースライン設定部１５は、ベースラインを設定するのに必要なデータが十分であるか否かを判定する。データが十分な場合（ステップＳ１１０でＹｅｓ）、ベースライン設定部１５は、ステップＳ１１１に進む。データが十分でない場合（ステップＳ１１０でＮｏ）、ベースライン設定部１５は、ステップＳ１０１に進む。例えば、ベースラインの設定に、上記の式１が使用される場合、ベースラインの設定に必要なデータは、ＭＮＦ／ＡＲＶの１つ以上の初期値であってよい。ベースラインの設定に、上記の式２が使用される場合、ベースラインの設定に必要なデータは、ＭＮＦ／ＡＲＶの線形近似方程式の勾配の算出に必要な２つ以上のＭＮＦ／ＡＲＶの値及びこれらに対応する時間であってよい。

＜ステップＳ１１１＞
ベースライン設定部１５は、必要なデータを使用してベースラインを設定する。その後、ベースライン設定部１５は、ステップＳ１０１に進む。

（１−４．効果の説明）
以上のように、実施の形態１に係る筋肉疲労出力装置１００は、ユーザの筋電を取得する筋電計測部１１と、メイン制御部１０とを備える。メイン制御部１０は、（ａ）筋電を用いて、筋電の周波数特性の値を取得し、（ｂ）筋電を用いて、筋電の振幅特性の値を取得し、（ｃ）ユーザの筋肉の疲労の指標として、周波数特性の値及び振幅特性の値の比率を取得し、（ｄ）ユーザの筋肉の疲労の指標に基づく情報を出力する。ユーザとは、筋肉疲労出力装置１００を利用する人である。

上述の構成において、ユーザの筋肉の疲労の指標としての周波数特性の値及び振幅特性の値の比率は、筋電計測部１１が筋電を取得する筋肉の疲労状態を反映し、筋電計測部１１が筋電を取得しない筋肉の疲労状態を反映しない。例えば、筋電計測部１１が二頭筋の筋電を取得する場合、周波数特性の値及び振幅特性の値の比率は、三頭筋の疲労状態を反映せず、二頭筋の疲労状態を反映する。さらに、周波数特性の値及び振幅特性の値の比率は、筋肉の疲労に応じて減少又は増加する傾向を示す。周波数特性の値及び振幅特性の値の比率は、ユーザが繰り返し運動をする際の１つ以上のサイクルに含まれる筋電から取得され得るが、周波数特性の値及び振幅特性の値の比率の上述の特性は、取得に用いられるサイクル数による影響が低く抑えられた特性である。よって、ユーザの運動状況の影響を低減し且つ高い精度の筋肉の疲労の情報の出力が、可能である。

実施の形態１に係る筋肉疲労出力装置１００では、メイン制御部１０は、工程（ａ）において、筋電の周波数特性の値として、筋電を用いて平均周波数を計算する、又は、筋電を用いて中央周波数を計算する。筋電の周波数特性の値として、平均周波数及び中央周波数のいずれを用いた場合であっても、上述の周波数特性の値及び振幅特性の値の比率の特性が得られる。

実施の形態１に係る筋肉疲労出力装置１００では、メイン制御部１０は、工程（ｂ）において、筋電の振幅特性の値として、筋電を用いて整流平滑化値（整流化平均値とも呼ばれる）を計算する、又は、筋電を用いて二乗平均平方根を計算する。筋電の振幅特性の値として、整流平滑化値及び二乗平均平方根のいずれを用いた場合であっても、上述の周波数特性の値及び振幅特性の値の比率の特性が得られる。

実施の形態１に係る筋肉疲労出力装置１００では、メイン制御部１０は、（ｅ）周波数特性の値及び振幅特性の値の比率が第１の閾値としてのベースラインの値以上か否かにより、ユーザの筋肉が疲労しているか否かを判定し、工程（ｄ）において言及した情報として、ユーザの筋肉が疲労しているか否か示す情報を出力する。これにより、ユーザの筋肉が疲労しているか否かの判定が容易になる。さらに、ユーザも自身の筋肉の疲労状態を明確に把握することができる。

実施の形態１に係る筋肉疲労出力装置１００では、ユーザの筋電を取得する筋電計測部１１と、メイン制御部１０とを備える。メイン制御部１０は、（ａ）筋電を用いて、筋電の周波数特性の値を取得し、（ｂ）筋電を用いて、筋電の振幅特性の値を取得し、（ｃ）ユーザの筋肉の疲労の指標として、周波数特性の値及び振幅特性の値の比率を取得し、（ｄ）ユーザの筋肉の疲労の指標に基づく情報を出力し、前記情報は、前記ユーザの筋肉が疲労しているか否か示し、（ｅ）周波数特性の値及び振幅特性の値の比率が第１の閾値としてのベースラインの値以上か否かにより、ユーザの筋肉が疲労しているか否かを判定する。ユーザとは、筋肉疲労出力装置１００を利用する人である。筋電計測部１１は、第１の時刻におけるユーザの第１の筋電と、第１の時刻よりも後の第２の時刻におけるユーザの第２の筋電とを取得してもよい。さらに、メイン制御部１０は、工程（ｅ）の前に、（ｆ）第１の筋電及び第２の筋電に基づいて、第１の閾値としてのベースラインの値を変更してもよい。この場合、メイン制御部１０は、工程（ａ）において、第１の筋電を用いて、第１の筋電の周波数特性の値を取得し、且つ、第２の筋電を用いて、第２の筋電の周波数特性の値を取得してもよく、工程（ｂ）において、第１の筋電を用いて、第１の筋電の振幅特性の値を取得し、且つ、第２の筋電を用いて、第２の筋電の振幅特性の値を取得してもよく、工程（ｃ）において、ユーザの筋肉の疲労の指標として、第１の筋電の周波数特性の値及び第１の筋電の振幅特性の値の第１の比率と、第２の筋電の周波数特性の値及び第２の筋電の振幅特性の値の第２の比率とを取得してもよい。さらに、メイン制御部１０は、工程（ｆ）において、第１の比率と第２の比率との変化に基づいて、ベースラインの値を変更してもよく、工程（ｅ）において、第１の比率及び第２の比率の少なくとも一方が、変更したベースラインの値以上か否かにより、ユーザの筋肉が疲労しているか否かを判定してもよい。

上述の構成において、２つの時刻での２つの筋電の周波数特性の値及び振幅特性の値の比率の変化は、ユーザの筋肉に作用する負荷がユーザの筋肉に与えている影響、つまり負荷が大きいか小さいかを示し得る。負荷の大きさに応じて、筋肉が疲労するまでの時間が変わる。よって、上記比率の変化に基づいて変更されるベースラインの値は、筋肉の疲労状態を高い精度で示す。

実施の形態１に係る筋肉疲労出力装置１００では、メイン制御部１０は、工程（ｅ）の前の工程（ｆ）として、工程（ｃ）において初期に取得する周波数特性の値及び振幅特性の値の比率に基づき、第１の閾値としてのベースラインの値を変更する。上述の構成において、初期に取得される周波数特性の値及び振幅特性の値の比率は、ユーザの筋肉に作用する負荷がユーザの筋肉に与える影響、つまり負荷が大きいか小さいかを示し得る。よって、上記比率の変化に基づいて変更されるベースラインの値は、筋肉の疲労状態を高い精度で示す。

なお、上記実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ又はプロセッサなどのプログラム実行器が、ハードディスク又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上記実施の形態に係る筋肉疲労出力装置などを実現するソフトウェアは、次のようなプログラムである。

すなわち、このプログラムは、コンピュータに実行させるプログラムであって、（ｈ１）筋電計測部１１によりユーザの筋電を取得し、（ｈ２）筋電を用いて、筋電の周波数特性の値を取得し、（ｈ３）筋電を用いて、筋電の振幅特性の値を取得し、（ｈ４）ユーザの筋肉の疲労の指標として、周波数特性の値及び振幅特性の値の比率を取得し、（ｈ５）ユーザの筋肉の疲労の指標に基づく情報を出力する。

また、上記実施の形態において、各構成要素は、回路でもよい。複数の構成要素が、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路を構成してもよい。また、回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。ここで、上記実施の形態に係る筋肉疲労出力方法等は、回路を構成する次のようなプロセッサによって実現される。

すなわち、筋肉疲労出力方法は、プロセッサにより実現される筋肉疲労出力方法であって、筋電計測部１１によりユーザの筋電を取得し、筋電を用いて、筋電の周波数特性の値を取得し、筋電を用いて、筋電の振幅特性の値を取得し、ユーザの筋肉の疲労の指標として、周波数特性の値及び振幅特性の値の比率を取得し、ユーザの筋肉の疲労の指標に基づく情報を出力する。

（実施の形態２）
実施の形態２に係る筋肉疲労出力装置では、実施の形態１における現在の筋肉疲労状態の評価に加えて、現在の筋肉疲労指標であるＭＮＦ／ＡＲＶの値とベースラインの値とに基づいて、ユーザが疲労するまでに残っている運動能力である残存能力を推定し、ユーザに表示する。以下に、実施の形態２について、実施の形態１と異なる点を中心に説明する。

（２−１．筋肉疲労出力装置の構成）
図４１は、実施の形態２に係る筋肉疲労出力装置２００の構成を示す。筋肉疲労出力装置２００は、実施の形態１と同様のメイン制御部１０、筋電計測部１１、周波数解析部１２、振幅解析部１３、筋肉疲労指標算出部１４、ベースライン設定部１５及び表示部１８と、残存能力推定部１９と、を備えている。筋肉疲労出力装置２００は、実施の形態１と同様に、図示しない判定部１６及び警告部１７を備え得る。筋電計測部１１、周波数解析部１２、振幅解析部１３、筋肉疲労指標算出部１４、ベースライン設定部１５の構成及び動作は、実施の形態１と同様であるため、その説明を省略する。

（メイン制御部１０）
メイン制御部１０は、筋肉疲労出力装置２００全体の動作を制御する。具体的には、メイン制御部１０は、筋電計測部１１、周波数解析部１２、振幅解析部１３、筋肉疲労指標算出部１４、ベースライン設定部１５、表示部１８及び残存能力推定部１９を制御する。メイン制御部１０は、筋電計測部１１、周波数解析部１２、振幅解析部１３、筋肉疲労指標算出部１４、ベースライン設定部１５及び残存能力推定部１９のいずれを兼ねてもよい。

（残存能力推定部１９）
残存能力推定部１９は、現在の筋肉疲労指標ＭＮＦ／ＡＲＶの値とベースラインの値とに基づいて、ベースラインを下回るまでの時間である疲労時間を推定する。なお、現在のＭＮＦ／ＡＲＶの値とは、直近に算出されたＭＮＦ／ＡＲＶの値である。残存能力推定部１９は、疲労時間の推定方法として、今までのあるいは直近の複数のＭＮＦ／ＡＲＶの値と複数のＭＮＦ／ＡＲＶの値に対応する時間との関係を線形近似し、線形近似により求められるラインがベースラインに交差する時間を計算する。そして、残存能力推定部１９は、ベースラインに交差する時間から現在の時間を減じた値を疲労時間とする。さらに、残存能力推定部１９は、疲労時間に基づいて、ユーザがまだこなせる運動のサイクルの回数である残存回数を推定する。運動の１サイクルとは、例えば、上述の実験で示される肘の屈伸運動のような繰り返し運動の１サイクルである。残存回数は、疲労時間を１周期分の運動の所要時間で除した値とすることができる。

（表示部１８）
表示部１８は、実施の形態１での表示に加えて、残存能力推定部１９によって算出された疲労時間及び／又は残存回数を表示する。

（２−２．筋肉疲労推定の処理フロー）
次に、本実施の形態に係る筋肉疲労出力装置２００の動作の一例を、図４２を参照しつつ説明する。図４２は、本実施の形態に係る筋肉疲労出力装置２００による筋肉疲労推定の処理フローの一例を示す。ステップＳ１０１〜Ｓ１０５、及びステップＳ１１０〜Ｓ１１１は、実施の形態１と同様であるため、その説明を省略する。

＜ステップＳ１１２＞
ステップＳ１０５においてベースラインが既に設定されている場合（ステップＳ１０５でＹｅｓ）、残存能力推定部１９は、ＭＮＦ／ＡＲＶがベースラインを下回るまでの時間である疲労時間を推定する。

＜ステップＳ１１３＞
次いで、残存能力推定部１９は、推定した疲労時間に基づいて、運動をし筋肉疲労出力装置２００を利用する人であるユーザがまだこなせる運動サイクルの回数である残存回数を推定する。

＜ステップＳ１１４＞
残存能力推定部１９によって推定された残存回数に基づき、表示部１８は、ユーザがまだこなせる運動の残存回数を表示する。

（２−３．効果の説明）
以上のように、実施の形態２に係る筋肉疲労出力装置２００では、筋電計測部１１は、第３の時刻におけるユーザの第３の筋電と、第３の時刻よりも後の第４の時刻におけるユーザの第４の筋電とを取得する。さらに、メイン制御部１０は、（ｅ）周波数特性の値及び振幅特性の値の比率が第１の閾値としてのベースラインの値以上か否かにより、ユーザの筋肉が疲労しているか否かを判定する。そして、メイン制御部１０は、工程（ａ）において、第３の筋電を用いて、第３の筋電の周波数特性の値を取得し、且つ、第４の筋電を用いて、第４の筋電の周波数特性の値を取得し、工程（ｂ）において、第３の筋電を用いて、第３の筋電の振幅特性の値を取得し、且つ、第４の筋電を用いて、第４の筋電の振幅特性の値を取得する。さらに、メイン制御部１０は、工程（ｃ）において、ユーザの筋肉の疲労の指標として、第３の筋電の周波数特性の値及び第３の筋電の振幅特性の値の第３の比率と、第４の筋電の周波数特性の値及び第４の筋電の振幅特性の値の第４の比率とを取得し、工程（ｇ）において、第３の比率と第４の比率との時間的な変化に基づいて、周波数特性の値及び振幅特性の値の比率がベースラインの値に達するまでの時間を推定する。メイン制御部１０は、工程（ｄ）において、ユーザの筋肉の疲労の情報として、工程（ｇ）での推定結果を出力する。さらに、メイン制御部１０は、工程（ｇ）において、推定した時間に基づき、ユーザに残存する動作能力を推定し、工程（ｄ）において、工程（ｇ）で推定した動作能力を出力し得る。

上述の構成において、２つの時刻での２つの筋電の周波数特性の値及び振幅特性の値の比率の時間的な変化から、上記比率の将来の推移が推定される。そして、この推定を用いて、周波数特性の値及び振幅特性の値の比率がベースラインの値に達するまでの時間が推定される。よって、運動中のユーザは、自身の筋肉の疲労に対する残存能力に関する情報を得ることができる。

（その他の変形例）
以上、１つ又は複数の態様に係る筋肉疲労出力装置等について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これら実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、１つ又は複数の態様の範囲内に含まれてもよい。

実施の形態１及び２に係る筋肉疲労出力装置１００及び２００は、人の腕の筋肉疲労の情報を出力していたが、人のいかなる部位の筋肉疲労の情報を出力してもよい。

本開示にかかる筋肉疲労出力装置、筋肉疲労出力方法及びプログラムは、医療、ヘルスケア、スポーツ、フィットネス、トレーニング等の分野に適用可能である。

１０ メイン制御部（制御部）
１１ 筋電計測部（筋電センサ）
１２ 周波数解析部
１３ 振幅解析部
１４ 筋肉疲労指標算出部
１５ ベースライン設定部
１６ 判定部
１７ 警告部
１８ 表示部
１９ 残存能力推定部
１００，２００ 筋肉疲労出力装置

Claims (12)

1. ユーザの筋電を取得する筋電センサと、
   制御部とを備え、
   前記制御部は、
   （ａ）前記筋電を用いて、前記筋電の周波数特性の値を取得し、
   （ｂ）前記筋電を用いて、前記筋電の振幅特性の値を取得し、
   （ｃ）前記ユーザの筋肉の疲労の指標として、前記周波数特性の値及び前記振幅特性の値の比率を取得し、
   （ｄ）前記ユーザの筋肉の疲労の指標に基づく情報を出力する、
   筋肉疲労出力装置。
2. 前記制御部は、
   前記工程（ａ）において、前記筋電の周波数特性の値として、前記筋電を用いて平均周波数を計算する、
   請求項１に記載の筋肉疲労出力装置。
3. 前記制御部は、
   前記工程（ａ）において、前記筋電の周波数特性の値として、前記筋電を用いて中央周波数を計算する、
   請求項１に記載の筋肉疲労出力装置。
4. 前記制御部は、
   前記工程（ｂ）において、前記筋電の振幅特性の値として、前記筋電を用いて整流平滑化値を計算する、
   請求項１に記載の筋肉疲労出力装置。
5. 前記制御部は、
   前記工程（ｂ）において、前記筋電の振幅特性の値として、前記筋電を用いて二乗平均平方根を計算する、
   請求項１に記載の筋肉疲労出力装置。
6. 前記制御部は、
   さらに、（ｅ）前記周波数特性の値及び前記振幅特性の値の比率が第１の閾値以上か否かにより、前記ユーザの筋肉が疲労しているか否かを判定すること、
   を含み、
   前記情報は、前記ユーザの筋肉が疲労しているか否か示す、
   請求項１に記載の筋肉疲労出力装置。
7. ユーザの筋電を取得する筋電センサと、
   制御部とを備え、
   前記制御部は、
   （ａ）前記筋電を用いて、前記筋電の周波数特性の値を取得し、
   （ｂ）前記筋電を用いて、前記筋電の振幅特性の値を取得し、
   （ｃ）前記ユーザの筋肉の疲労の指標として、前記周波数特性の値及び前記振幅特性の値の比率を取得し、
   （ｄ）前記ユーザの筋肉の疲労の指標に基づく情報を出力し、前記情報は、前記ユーザの筋肉が疲労しているか否か示し、
   （ｅ）前記周波数特性の値及び前記振幅特性の値の比率が第１の閾値以上か否かにより、前記ユーザの筋肉が疲労しているか否かを判定し、
   前記筋電センサは、第１の時刻における前記ユーザの第１の筋電と、前記第１の時刻よりも後の第２の時刻における前記ユーザの第２の筋電とを取得し、
   前記制御部は、
   さらに、前記工程（ｅ）の前に、（ｆ）前記第１の筋電及び前記第２の筋電に基づいて、前記第１の閾値を変更すること、
   を含み、
   前記制御部は、
   前記工程（ａ）において、前記第１の筋電を用いて、前記第１の筋電の周波数特性の値を取得し、且つ、前記第２の筋電を用いて、前記第２の筋電の周波数特性の値を取得し、
   前記工程（ｂ）において、前記第１の筋電を用いて、前記第１の筋電の振幅特性の値を取得し、且つ、前記第２の筋電を用いて、前記第２の筋電の振幅特性の値を取得し、
   前記工程（ｃ）において、前記ユーザの筋肉の疲労の指標として、前記第１の筋電の周波数特性の値及び前記第１の筋電の振幅特性の値の第１の比率と、前記第２の筋電の周波数特性の値及び前記第２の筋電の振幅特性の値の第２の比率とを取得し、
   前記工程（ｆ）において、前記第１の比率と前記第２の比率との変化に基づいて、前記第１の閾値を変更し、
   前記工程（ｅ）において、前記第１の比率及び前記第２の比率の少なくとも一方が、前記変更した第１の閾値以上か否かにより、前記ユーザの筋肉が疲労しているか否かを判定する、
   筋肉疲労出力装置。
8. 前記制御部は、
   さらに、前記工程（ｅ）の前に、（ｆ）前記工程（ｃ）において初期に取得する前記周波数特性の値及び前記振幅特性の値の比率に基づき、前記第１の閾値を変更すること、
   を含む、
   請求項６に記載の筋肉疲労出力装置。
9. 前記筋電センサは、第３の時刻における前記ユーザの第３の筋電と、前記第３の時刻よりも後の第４の時刻における前記ユーザの第４の筋電とを取得し、
   前記制御部は、
   さらに、（ｅ）前記周波数特性の値及び前記振幅特性の値の比率が第１の閾値以上か否かにより、前記ユーザの筋肉が疲労しているか否かを判定すること、
   を含み、
   前記制御部は、
   前記工程（ａ）において、前記第３の筋電を用いて、前記第３の筋電の周波数特性の値を取得し、且つ、前記第４の筋電を用いて、前記第４の筋電の周波数特性の値を取得し、
   前記工程（ｂ）において、前記第３の筋電を用いて、前記第３の筋電の振幅特性の値を取得し、且つ、前記第４の筋電を用いて、前記第４の筋電の振幅特性の値を取得し、
   前記工程（ｃ）において、前記ユーザの筋肉の疲労の指標として、前記第３の筋電の周波数特性の値及び前記第３の筋電の振幅特性の値の第３の比率と、前記第４の筋電の周波数特性の値及び前記第４の筋電の振幅特性の値の第４の比率とを取得し、
   工程（ｇ）において、前記第３の比率と前記第４の比率との時間的な変化に基づいて、前記周波数特性の値及び前記振幅特性の値の比率が前記第１の閾値に達するまでの時間を推定し、
   前記工程（ｄ）において、前記ユーザの筋肉の疲労の情報として、前記工程（ｇ）での推定結果を出力する、
   請求項１に記載の筋肉疲労出力装置。
10. 前記制御部は、
    前記工程（ｇ）において、推定した時間に基づき、前記ユーザに残存する動作能力を推定し、
    前記工程（ｄ）において、前記工程（ｇ）で推定した動作能力を出力する、
    請求項９に記載の筋肉疲労出力装置。
11. コンピュータに実行させるプログラムであって、
    （ｈ１）筋電センサによりユーザの筋電を取得し、
    （ｈ２）前記筋電を用いて、前記筋電の周波数特性の値を取得し、
    （ｈ３）前記筋電を用いて、前記筋電の振幅特性の値を取得し、
    （ｈ４）前記ユーザの筋肉の疲労の指標として、前記周波数特性の値及び前記振幅特性の値の比率を取得し、
    （ｈ５）前記ユーザの筋肉の疲労の指標に基づく情報を出力する、
    プログラム。
12. プロセッサにより実現される筋肉疲労出力方法であって、
    筋電センサによりユーザの筋電を取得し、
    前記筋電を用いて、前記筋電の周波数特性の値を取得し、
    前記筋電を用いて、前記筋電の振幅特性の値を取得し、
    前記ユーザの筋肉の疲労の指標として、前記周波数特性の値及び前記振幅特性の値の比率を取得し、
    前記ユーザの筋肉の疲労の指標に基づく情報を出力する、
    筋肉疲労出力方法。