JP2017509380A - 身体固定センサを使用してパーキンソン病の診断または予後を提供する方法およびシステム - Google Patents

Abstract

本開示は、とりわけ、パーキンソン病（ＰＤ）のような被検者の運動に影響を及ぼす疾患または障害の診断および／または予後を提供し、また前記障害の治療有効性を判定する方法およびシステムに関する。より詳細には、いくつかの実施形態によれば、本開示は、少なくとも１つの身体固定センサ（ＢＦＳ）が受信する連続信号から外挿ならびに／または計算された値を用いて、パーキンソン病の診断および／もしくは予後、ならびに／または病態のモニタリング、ならびに／または治療有効性の判定もしくは評価に関する。

Description

本開示は、とりわけ、パーキンソン病（ＰＤ）のような被検者の運動に影響を及ぼす疾患または障害の診断および／または予後を提供する方法およびシステムと、当該疾患または障害の治療有効性を評価する方法およびシステムに関する。より詳細には、いくつかの実施形態によれば、本開示は、少なくとも１つの身体固定センサ（ＢＦＳ）が受信する連続信号から外挿ならびに／または計算された値を使用した、パーキンソン病の診断および／または予後、ならびに／または病態のモニタリング、ならびに／または治療有効性のモニタリングに関する。

パーキンソン病（ＰＤ）は、高齢者において最も一般的な慢性進行性神経変性疾患の１つである。ＰＤの発病率は、世界的に６５歳以上の個人の１％〜２％と報告されている。本疾患はさらに、大勢の若年者にも影響を及ぼす。パーキンソン病を患っている患者は、運動緩徐、静止時振戦、固縮、姿勢障害、ならびにすくみ足（ＦＯＧ）および頻繁な転倒を含む歩行変化等の運動機能障害に悩まされる。歩行障害および移動障害は、パーキンソン病患者に一般的な運動機能障害である。中でも移行（例えば、座位から立位および立位から座位）をうまく行う能力である運動機能のこれらの変化は、多くの場合、参加者が標準動作を完了するのにどの程度の時間がかかったか（例えば、タイムドアップアンドゴー、ＴＵＧ）により評価される。運動機能に加えて、患者は多くの場合、認知障害、睡眠障害、およびうつ病等の非運動機能障害に悩まされる。

パーキンソン病統一スケール（ＵＰＤＲＳ）は、臨床研究および実務においてパーキンソン病の症状の重症度を測定するために最も広く使用されている手段の１つである。標準動作に基づくこの指標は５つのセクションを含む。最初の２セクションは疾患の非運動面、例えば、気分、嚥下、および日常生活動作能力（ＡＤＬ）の主観的評価を含む。セクション３は、医師により実施される運動評価であり、振戦、固縮、動作、敏捷性、および歩行の評価を含む。セクション４は、薬物治療に対する運動変動および応答に関し、セクション５は症状の重症度を規定する。ＵＰＤＲＳ検査は、症状の重症度に応じて２０〜３０分以上かかる場合があり、患者を評価するには熟練の臨床医を必要とする。

ＰＤ関連の臨床試験では、多くの場合、ＵＰＤＲＳの変化が一次結果であるが、これはＵＰＤＲＳの変化により患者の症状のモニタリングおよび新たな介入の成功の評価が可能になるからである。例えばＵＰＤＲＳ運動部分に関する５点の変化は、最小の臨床的に重要な変化として示唆された。従来、患者のケアにおいて、ＵＰＤＲＳ評価またはその一部は、患者の診療所への来院（年に１〜２度）の間に行われている。この期間はしばしば、疾患の進行が必ずしも一定ではなく、わずかな変化が直ちに定量化されえないため問題となる。加えて、診療所への来院時の患者の動作は、部分的には「白衣症候群」または「逆白衣症候群」（患者の側でのうまく振る舞おうとする過剰な努力）のため、彼／彼女の状態を正確に反映しない場合がある。ＰＤの予後に使用される別のより簡略化された採点方法は、ホーン−ヤールの重症度分類であり、これは５段階の１つに従ってＰＤの状態を評価するために使用される。

パーキンソン病患者の病態を正確に評価するにあたってのさらなる障害は、抗パーキンソン病薬の効果が多くの場合１日を通して高くなったり低くなったりするため、患者に運動反応変動が起こることによるものである。「オン」の薬の状態では、患者が自分の投薬を受けた比較的すぐ後に、患者の能力は最適になる。対照的に、「オフ」の薬の状態では、有益な効果はなくなっている。オフおよびオンの薬の状態におけるこれらの「運動反応変動」および運動機能を捕捉するために、多くの場合、オンおよびオフの両方の薬の状態においてＵＰＤＲＳまたは少なくともその鍵となる部分を管理する。しかしながら、症状を評価するＵＰＤＲＳおよびその他の指標は、１つまたは２つの時点でしか使用されないため、必ずしも変動を捕捉しない。

発明者の一部によるＷＯ２０１３／０５４２５８は、例えば、その診断および／または治療のために使用可能な、すくみ足等の歩行障害を誘発する方法およびシステムについて開示している。

発明者の一部によるＷＯ２０１０／１５０２６０は、歩行の不規則性および／または転倒しかけの検出について開示している。この公報はさらに、歩行データ収集方法について開示しており、この方法は、運動データを収集することと、当該データから位置の第３次導関数を含む運動パラメータを決定することと、運動パラメータを閾値と比較することと、運動パラメータが閾値を超えている場合、少なくとも転倒しかけを計数することとを含む。

発明者の一部によるＷＯ２０１３／０５４２５７は、転倒および／またはその他の病的状態の危険性がある人を診断、モニタリング、および／または治療する方法および／またはシステムについて開示している。

ＷＯ２００９／１４９５２０は、人の運動状態を決定する自動化方法について開示しており、この方法は、人の四肢に装着された加速度計から加速度計データを取得することと、加速度計データを処理して、運動緩徐、ジスキネジア、および運動亢進のうちの少なくとも１つである運動状態に対する測定値を決定することとを含む。

前述の関連技術の例およびそれらに関連する制限は例示的なものであり、排他的なものではないことが意図される。関連技術のその他の制限は、本明細書を読み、図面を検討することで当業者に明らかになるであろう。

以下の実施形態およびその態様は、範囲を限定するものではなく代表的かつ例示的であることを意図されるシステム、ツールおよび方法と合わせて記述され、示される。

いくつかの実施形態によれば、本開示は、少なくとも１つの身体固定センサ（ＢＦＳ）が受信する被検者の身体運動に対応する連続信号に基づいて被検者のパーキンソン病（ＰＤ）等の神経疾患の診断および／または予後を提供する方法およびシステムを提供する。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

非限定的実施例によると、少なくとも１つの加速度計および／または少なくとも１つのジャイロスコープを備えた単一の身体固定センサ（ＢＦＳ）は、被検者の胴体、典型的には腰に固定されてよく、また被検者の身体運動に対応する連続信号を受信するように構成されていてよい。連続信号は、垂直（Ｖ）、中外側方向（ＭＬ）、前後方向（ＡＰ）、ならびに／またはヨー、ピッチ、およびロール等であるがこれらに限定されない方向における速度等であるがこれらに限定されないさまざまな軸における加速度信号であってよい。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、ＰＤの影響を受けるものとして知られている複数の運動機能および／または非運動機能に対応する複数の値は、被検者から受信した連続信号に基づいて外挿および／または計算される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、計算および／または外挿された値を基準値と比較することによって、開示されるシステムおよび方法は、被検者がＰＤを患っているかどうかの診断を提供し、かつ／または被検者のＰＤの重症度についての予後を提供することができる。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、開示される方法およびシステムは、被検者のＰＤの診断または予後に対応する少なくとも１つの定量的測定を提供するように構成される。この定量的測定は、複数の運動機能および／または非運動機能に対応する複数の値に基づいて計算される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つの定量的測定はプロセッサによって計算される。

本発明は、部分的に、ＰＤ患者のさまざまな認知機能は、本明細書で以下において例示されるように、患者の身体運動に対応する連続信号から計算または外挿された値と相関があるという驚くべき発見に基づく。いくつかの実施形態によれば、本発明のシステムおよび方法は、身体運動測定値、好ましくは同じ身体運動測定値を使用してＰＤ患者の運動機能および非運動機能の両方を評価することを初めて可能にする。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、開示される方法およびシステムは、受信した連続信号から計算および／または外挿された複数の値に基づいて被検者のＰＤの診断および／または予後を提供するように構成される。複数の値は、パーキンソン病統一スケール（ＵＰＤＲＳ）の一部として検査される運動および／または非運動機能に対応する少なくとも１つの、好ましくは少なくとも２つの値を含む。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、開示される方法およびシステムは、受信した連続信号から計算および／または外挿された複数の値に基づいて被検者のＰＤの診断および／または予後を提供するように構成される。複数の値は、パーキンソン病統一スケール（ＵＰＤＲＳ）の一部として検査されるすべての運動および／または非運動機能に対応する値を含む。いくつかの実施形態によれば、開示される方法およびシステムは、受信した連続信号から計算および／または外挿された複数の値に基づいて被検者のＰＤの診断および／または予後を提供するように構成される。複数の値は、ホーン−ヤールの重症度分類の一部として検査される運動および／または非運動機能に対応する少なくとも１つの、好ましくは少なくとも２つの値を含む。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、パーキンソン病の影響を受ける運動および／または非運動機能は、ＵＰＤＲＳの一部として検査される少なくとも１つの、好ましくは少なくとも２つの運動および／または非運動機能を含む。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、パーキンソン病の影響を受ける運動および／または非運動機能は、ＵＰＤＲＳの一部として検査されるすべての運動および／または非運動機能を含む。

いくつかの実施形態によれば、開示される方法およびシステムは、ＰＤ患者（またはＰＤを患っていると疑われる被検者）に病態の正確、定量化可能かつ信頼性の高い評価を提供する。いくつかの実施形態によれば、検査される被検者は、日常の活動を行うときに被検者の家庭およびコミュニティ環境において開示されるシステムおよび方法を使用できる。いくつかの実施形態によれば、開示される方法およびシステムは、運動緩徐等であるがこれに限定されない運動機能全体のみを検査するのではなく、機能悪化およびＰＤ状態をより正確に規定する微妙な運動および／または非運動変化を測定および定量化できる。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

一態様によると、本開示は、被検者のパーキンソン病の予後を提供するシステムであって、被検者の身体運動に対応する複数の信号を受信するように構成された身体固定センサと、複数の信号に基づいてパーキンソン病の影響を受ける運動機能に対応する複数の値を計算し、当該複数の値を複数の基準値と比較し、当該比較に基づいて被検者の予後を決定するように構成されたプロセッサとを備えるシステムを提供する。いくつかの実施形態によれば、信号は連続信号である。いくつかの実施形態によれば、システムは少なくとも１つの身体固定センサを備える。いくつかの実施形態によれば、システムは少なくとも１つのセンサをさらに備える。いくつかの実施形態によれば、システムは、別のＢＦＳ等であるがこれに限定されない少なくとももう１つのセンサを備える。

いくつかの実施形態によれば、本開示は、被検者のパーキンソン病の予後を提供するシステムであって、
被検者の身体運動に対応する複数の連続信号を受信するように構成された少なくとも１つの身体固定センサを含む少なくとも１つのセンサと、
当該少なくとも１つのセンサに機能的に接続されており、当該複数の連続信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける運動機能に対応する複数の値を計算し、当該複数の値を複数の基準値と比較し、当該比較に基づいて被検者の予後を決定するように構成されたプロセッサとを備えるシステムを提供する。いくつかの実施形態によれば、開示されるシステムは、ＰＤを患っていると疑われる被検者にＰＤの診断および／または病態の予後を提供する。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

別の態様によると、本開示は、被検者のパーキンソン病の予後を決定する方法であって、
身体固定センサから被検者の身体運動に対応する複数の信号を受信することと、
プロセッサを介して、
当該複数の信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける運動機能に対応する複数の値を計算することと、
当該複数の値を複数の基準値と比較することと、
当該比較に基づいて被検者の予後を決定することとを含む方法を提供する。いくつかの実施形態によれば、本方法は、少なくとも１つのセンサから信号を受信することを含む。

いくつかの実施形態によれば、本開示は、被検者のパーキンソン病の予後を決定する方法であって、
プロセッサに機能的に接続された少なくとも１つの身体固定センサを含む少なくとも１つのセンサから被検者の身体運動に対応する複数の連続信号を受信することと、
プロセッサを介して、
当該複数の連続信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける運動機能に対応する複数の値を計算することと、
当該複数の値を複数の基準値と比較することと、
当該比較に基づいて被検者の予後を決定することとを含む方法を提供する。いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、ＰＤを患っていると疑われる被検者にＰＤの診断および／または病態の予後を提供する。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、身体固定センサは、被検者の胴体に固定されるように構成される。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは、被検者の胴体に固定されるように構成された身体固定センサである。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは、被検者の腰に固定されるように構成された身体固定センサである。いくつかの実施形態によれば、身体固定センサは、被検者の腰に固定されるように構成される。いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、少なくとも１つのセンサを被検者の胴体、典型的には腰に固定することをさらに含む。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、身体固定センサを被検者の胴体、典型的には腰に固定することをさらに含む。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは、信号を受信する間再充電を必要としないように構成される。いくつかの実施形態によれば、身体固定センサは、信号を受信する間再充電を必要としないように構成される。

特定の実施形態によれば、開示されるシステムおよび方法は少なくとも１つのセンサを使用でき、少なくとも１つのセンサはスマートフォンまたはポータブル／タブレット型コンピュータ等であるがこれらに限定されない携帯型デバイス内に含まれる。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。特定の実施形態によれば、開示されるシステムおよび方法は少なくとも１つのセンサを使用でき、少なくとも１つのセンサは携帯型デバイス内に含まれ、被検者の身体運動に対応する複数の信号を受信するように構成される。いくつかの実施形態によれば、開示されるシステムおよび方法は、携帯型デバイス内に含まれる少なくとも１つのＢＦＳおよび少なくとも１つのセンサを使用できる。

いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは加速度計である。いくつかの実施形態によれば、身体固定センサは加速度計である。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは少なくとも１つの加速度計を含む。いくつかの実施形態によれば、身体固定センサは少なくとも１つの加速度計を含む。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは少なくとも１つのジャイロスコープを含む。いくつかの実施形態によれば、身体固定センサは少なくとも１つのジャイロスコープを含む。

いくつかの実施形態によれば、信号は加速度信号である。いくつかの実施形態によれば、信号は加速度信号を含む。いくつかの実施形態によれば、信号は速度信号を含む。いくつかの実施形態によれば、加速度および／または速度信号は、少なくとも２つの軸、好ましくは少なくとも３つの軸、典型的には少なくとも６つの軸における信号である。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、信号は、垂直加速度、中外側方向加速度、前後方向加速度、ヨー角速度、ピッチ角速度、ロール角速度、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、プロセッサは少なくとも１つのセンサに無線接続される。いくつかの実施形態によれば、プロセッサは携帯型デバイス内に含まれる。いくつかの実施形態によれば、携帯型デバイスは、携帯電話、ポータブルコンピュータ、タブレット型コンピュータ、腕時計、ブレスレット、およびウェアラブルコンピュータからなる群から選択される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、パーキンソン病の影響を受ける運動機能は、固縮、運動の振幅、運動速度、姿勢、姿勢制御、運動緩徐、歩行、バランス、振戦、腕の振り、体幹運動、座位から立位への移行、立位から座位への移行、座位から歩行への移行、歩行から座位への移行、方向転換、座ること、横たわること、睡眠運動、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、パーキンソン病の影響を受ける運動機能は、ＵＰＤＲＳにより評価される運動機能を含む。いくつかの実施形態によれば、パーキンソン病の影響を受ける運動機能は、ＵＰＤＲＳにより評価される少なくとも１つの、好ましくは少なくとも２つの、最も好ましくは少なくとも５つの運動機能を含む。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、パーキンソン病の影響を受ける少なくとも２つの運動機能に対応する値を計算するように構成される。いくつかの実施形態によれば、パーキンソン病の影響を受ける少なくとも２つの運動機能に対応する値は、開示される方法に従って計算される。

いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、比較に基づいて被検者のパーキンソン病の重症度に対応する少なくとも１つの定量的予後値を計算するようにさらに構成される。いくつかの実施形態によれば、方法は、比較に基づいて被検者のパーキンソン病の重症度に対応する少なくとも１つの定量的予後値を計算することをさらに含む。いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、まだ運動機能障害を示さないＰＤ患者および／またはＵＰＤＲＳもしくはホーン−ヤール法等であるがこれらに限定されない慣例的方法を使用して検出できないわずかな運動障害を有する患者である運動前ＰＤ患者の診断および／または予後を提供するように構成される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いかなる理論またはメカニズムにも拘束されることを望むものではないが、運動前ＰＤ患者に診断および／または予後を提供することは、運動前ＰＤ患者によって適切な治療過程を決定することを可能にする。

いくつかの実施形態によれば、基準値は、パーキンソン病を患っている被検者から得た値、健康な被検者から得た値、初期の被検者から得た値、重症度レベルが分かっているパーキンソン病に対応する値、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いかなる理論またはメカニズムにも拘束されることを望むものではないが、計算値を健康な被検者による基準値と比較することは、健康な被検者との関連で被検者のＰＤを診断することまたは予後を提供することを可能にすることができ、計算値をＰＤを患っている被検者による基準値と比較することは、基準とする被検者のＰＤ重症度との関連で予後を提供することを可能にすることができ、計算値を初期の被検者から得た基準値と比較することは、被検者の疾患の進行と関連する予後情報を提供することを可能にすることができる。いくつかの実施形態によれば、計算値を少なくとも１つの重症度レベルが分かっているパーキンソン病に対応する基準値と比較することは、被検者のＰＤ重症度レベルを決定することを可能にする。

いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、複数の信号に基づいて、ＰＤの影響を受ける生理学的症状を計算するようにさらに構成される。いくつかの実施形態によれば、ＰＤの影響を受ける生理学的症状は、疼痛、起立性低血圧、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、複数の信号に基づいて、ＰＤの影響を受ける運動機能および／または非運動機能および／または生理学的症状に対応する複数の値を計算することを含む。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、複数の信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける少なくとも１つの非運動機能に対応する少なくとも１つの値を計算するようにさらに構成される。いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、複数の連続信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける少なくとも１つの認知機能に対応する少なくとも１つの値を計算するようにさらに構成される。いくつかの実施形態によれば、認知機能は、疲労、睡眠パターン、包括的認知機能スコア、実行機能、注意力、その他の認知機能、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、非運動機能は、ＵＰＤＲＳによって評価される少なくとも１つの、好ましくは少なくとも２つの、最も好ましくは少なくとも３つの非運動機能を含む。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、パーキンソン病の影響を受ける非運動機能は、認知機能、睡眠行動関連機能、ＰＤの影響を受ける生理学的症状、またはこれらの組み合わせからなる群から選択される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、パーキンソン病の影響を受ける非運動機能は、認知機能である。

いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、少なくとも１つの認知機能に対応する少なくとも１つの値を少なくとも１つの基準値と比較するようにさらに構成される。いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、パーキンソン病の影響を受ける認知機能に対応する値と基準値との比較に基づいて、被検者のパーキンソン病の予後を決定するようにさらに構成される。いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、パーキンソン病の影響を受ける運動機能および認知機能に対応する値と基準値との比較に基づいて、被検者のパーキンソン病の予後を決定するようにさらに構成される。

いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、少なくとも１つの非運動機能に対応する少なくとも１つの値を少なくとも１つの基準値と比較するようにさらに構成される。いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、パーキンソン病の影響を受ける非運動機能に対応する値と基準値との比較に基づいて、被検者のパーキンソン病の予後を決定するようにさらに構成される。いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、パーキンソン病の影響を受ける運動機能および非運動機能に対応する値と基準値との比較に基づいて、被検者のパーキンソン病の予後を決定するようにさらに構成される。

いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、特定の時間窓の間収集される複数の信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける運動および／または非運動機能に対応する値の少なくとも一部を計算するように構成される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、特定の時間窓は被検者の睡眠中である。いくつかの実施形態によれば、本発明の方法は、連続信号を受信することおよび／または被検者の睡眠中の値を計算することを含む。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、連続信号は、ある期間に渡って連続して受信された信号である。いくつかの実施形態によれば、連続信号は１５分間超、好ましくは３０分間超、最も好ましくは１時間超受信された信号である。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。特定の実施形態によると、連続信号は１日超、典型的には３日または１〜２週間超受信された信号である。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、信号は、日中および夜間の両方に渡って連続して受信される。いくつかの実施形態によれば、連続信号は、少なくとも１時間、少なくとも４時間、少なくとも１２時間、少なくとも１日間、少なくとも３日間、１〜２週間の間連続して受信される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。本明細書で使用する場合、用語「１日間」とは２４時間を指す。いくつかの実施形態によれば、連続信号は少なくとも３日間、好ましくは少なくとも７日間受信される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、連続信号は、少なくとも１日間、好ましくは少なくとも３日間、最も好ましくは少なくとも７日間の間、１日２４時間受信される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。特定の実施形態によると、連続信号は少なくとも１４日間、できれば少なくとも１カ月間受信される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。非限定的実施例において、連続信号は、少なくとも１日間、好ましくは少なくとも３または７日間身体固定センサから受信した少なくとも１つの軸における加速度の信号である。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは、少なくとも１日間、好ましくは少なくとも３日間、最も好ましくは少なくとも７日間連続信号を受信するように構成される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。特定の実施形態によると、少なくとも１つのセンサは、少なくとも１時間連続信号を受信するように構成される。いかなる理論またはメカニズムにも拘束されることを望むものではないが、少なくとも３日間等であるがこれに限定されないより長い期間信号を受信することは、より正確な計算値を提供することを可能にし、したがってより正確な診断／予後が達成可能である。

いくつかの実施形態によれば、システムは、プロセッサに機能的に接続された出力デバイスをさらに備える。いくつかの実施形態によれば、被検者の身体運動は、全身運動、体幹運動、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、被検者の身体運動は、全身運動、体幹運動、上肢運動、下肢運動、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、比較に基づいて被検者のパーキンソン病の重症度に対応する少なくとも１つの定量的予後値を計算することをさらに含む。

いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、複数の連続信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける少なくとも１つの非運動機能に対応する少なくとも１つの値を計算することをさらに含む。いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、少なくとも１つの非運動機能に対応する少なくとも１つの値を少なくとも１つの基準値と比較することをさらに含む。いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、パーキンソン病の影響を受ける運動機能および／または非運動機能に対応する値と基準値との比較に基づいて、被検者のパーキンソン病の予後を決定することをさらに含む。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、パーキンソン病の影響を受ける運動または非運動機能に対応する値の少なくとも一部を計算することは、特定の時間窓、所望により被検者の睡眠中に収集される複数の連続信号に基づく。

さらに別の態様によれば、本開示は、被検者のパーキンソン病の治療の効率または有効性を評価する方法であって、治療を行うことに次いで、被検者のＰＤの予後を決定するための開示される方法を実行することであって、基準値は治療を行う前の被検者に対応する値である、実行することと、被検者の予後が改善したかどうか判断することとを含む方法を提供する。いかなる理論またはメカニズムにも拘束されることを望むものではないが、ＰＤの予後を決定するための開示される方法は、治療を行う前後に使用することができ、治療前の基準値は健康な被検者の値または任意の他の所定の基準値であってよく、治療後の基準値は検査対象の被検者の治療前の値であるため、被検者のＰＤの予後が治療後、治療前の病態と比較して改善したかどうか判断する。

いくつかの実施形態によれば、本開示は、被検者のパーキンソン病の治療の効率を評価する方法であって、
被検者に対してＰＤ治療を行う前に、プロセッサに機能的に接続された少なくとも１つの身体固定センサを含む少なくとも１つのセンサから被検者の身体運動に対応する複数の基準連続信号を受信することと、
プロセッサを介して、
当該複数の基準連続信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける運動機能に対応する複数の基準値を計算することと、
被検者に対して治療を行うことに次いで、少なくとも１つのセンサから被検者の身体運動に対応する複数の連続信号を受信することと、
プロセッサを介して、
当該複数の連続信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける運動機能に対応する複数の値を計算することと、
当該複数の値を複数の基準値と比較することと、
当該比較に基づいて治療の効率を決定することと
を含む方法を提供する。

いくつかの実施形態によれば、ＰＤ治療の効率を評価する方法は、被検者にＰＤ治療を行うことをさらに含む。非限定的実施例によると、ＰＤ治療は、薬物、機能訓練、認知機能訓練、またはこれらの組み合わせであってよい。

いくつかの実施形態によれば、開示されるシステムのプロセッサは、計算値と基準値との比較に基づいて被検者にとって適切な治療過程を決定するようにさらに構成される。いくつかの実施形態によれば、本発明の方法は、プロセッサを使用して、計算値と基準値との比較に基づいて被検者にとって適切な治療および／または治療レジームを決定することをさらに含む。

別の態様によれば、本開示は、パーキンソン病に患っている被検者の認知状態を決定する方法であって、
身体固定センサから被検者の身体運動に対応する複数の信号を受信することと、
プロセッサを介して、
当該複数の信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける少なくとも１つの認知機能に対応する少なくとも１つの値を計算することと、
当該少なくとも１つの値を少なくとも１つの基準値と比較することと、
当該比較に基づいて被検者の認知状態を決定することと
を含む方法を提供する。いくつかの実施形態によれば、本開示は、パーキンソン病に患っている被検者の認知状態を決定する方法であって、
プロセッサに機能的に接続された少なくとも１つの身体固定センサを含む少なくとも１つのセンサから被検者の身体運動に対応する複数の連続信号を受信することと、
プロセッサを介して、
当該複数の連続信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける少なくとも１つの認知機能に対応する少なくとも１つの値を計算することと、
当該少なくとも１つの値を少なくとも１つの基準値と比較することと、
当該比較に基づいて被検者の認知状態を決定することと
を含む方法を提供する。

別の態様によると、本開示は、パーキンソン病に患っている被検者の認知状態の予後を提供するシステムであって、
被検者の身体運動に対応する複数の信号を受信するように構成された身体固定センサと、
当該複数の信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける少なくとも１つの認知機能に対応する少なくとも１つの値を計算し、当該少なくとも１つの値を少なくとも１つの基準値と比較し、当該比較に基づいて被検者の認知状態を決定するように構成されたプロセッサと
を備えたシステムを提供する。

いくつかの実施形態によれば、本開示は、パーキンソン病に患っている被検者の認知状態の予後を提供するシステムであって、
被検者の身体運動に対応する複数の連続信号を受信するように構成された少なくとも１つの身体固定センサを含む少なくとも１つのセンサと、
少なくとも１つのセンサに機能的に接続され、当該複数の連続信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける少なくとも１つの認知機能に対応する少なくとも１つの値を計算し、当該少なくとも１つの値を少なくとも１つの基準値と比較し、当該比較に基づいて被検者の認知状態を決定するように構成されたプロセッサと
を備えたシステムを提供する。

いくつかの実施形態によれば、パーキンソン病（ＰＤ）を患う被検者のＰＤの影響を受ける非運動機能を評価するシステムであって、
被検者の身体運動に対応する信号を受信するように構成された身体固定センサと、
当該信号に基づいてＰＤの影響を受ける１つまたは複数の運動機能に対応する複数の値を計算し、当該値に基づいて被検者の非運動機能を評価するように構成されたプロセッサと
を備えたシステムが提供される。

いくつかの実施形態では、非運動機能は、認知機能、睡眠行動関連機能、抑圧症状、生理学的症状、またはそれらの組み合わせからなる群から選択されてよい。いくつかの実施形態では、非運動機能は認知機能である。さらなる実施形態では、認知機能は、疲労、睡眠パターン、包括的認知機能スコア、実行機能、注意力、抑圧症状（例えば、長期抑圧）、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される。

いくつかの実施形態では、非運動機能を評価することは、複数の値を複数の基準値と比較することを含んでよい。いくつかの実施形態では、複数の値は、垂直振幅、ストライド規則性、調和比（ｈａｒｍｏｎｉｃ ｒａｔｉｏ）、またはこれらの任意の組み合わせを含んでよい。

いくつかの実施形態では、信号としては連続信号を挙げてよい。いくつかの実施形態では、信号としては複数の信号を挙げてもよい。

いくつかの実施形態では、被検者の身体運動は、垂直（ｖ）運動、前後方向（ＡＰ）運動、中外側方向（ＭＬ）運動、またはこれらの任意の組み合わせを含んでよい。

いくつかの実施形態では、被検者の身体運動に対応する信号は、垂直加速度、中外側方向加速度、前後方向加速度、ヨー角速度、ピッチ角速度、ロール角速度、またはこれらの任意の組み合わせから選択されてよい。

いくつかの実施形態では、システムは、２つ以上のセンサを備えてよい。

いくつかの実施形態では、身体固定センサは、被検者の腰、被検者の胴体、またはその両方に固定されるように構成されてよい。いくつかの実施形態では、身体固定センサは少なくとも１つの加速度計を含んでよい。

いくつかの実施形態では、プロセッサは少なくとも１つのセンサに無線接続されてよい。さらなる実施形態では、プロセッサは携帯型デバイス内に含まれてよい。

いくつかの実施形態では、パーキンソン病の影響を受ける１つまたは複数の運動機能は、固縮、運動の振幅、運動期間、運動速度、姿勢、姿勢制御、運動緩徐、歩行、バランス、振戦、腕の振り、体幹運動、座位から立位への移行、立位から座位への移行、座位から歩行への移行、歩行から座位への移行、方向転換、座ること、横たわること、睡眠運動、または任意のこれらの組み合わせからなる群から選択されてよい。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、パーキンソン病の影響を受ける少なくとも２つの運動機能に対応する値を計算するように構成されてよい。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、比較に基づいて被検者のパーキンソン病の重症度に対応する少なくとも１つの定量的予後値を計算するようにさらに構成されてよい。いくつかの実施形態では、プロセッサは複数の値を複数の基準値と比較するようにさらに構成されてよい。いくつかの実施形態では、基準値は、パーキンソン病を患っている被検者から得た値、健康な被検者から得た値、初期の被検者から得た値、重症度レベルが分かっているパーキンソン病に対応する値、または任意のこれらの組み合わせからなる群から選択されてよい。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、特定の時間窓の間収集される信号に基づいて、対応する値の少なくとも一部を計算するように構成されてよい。いくつかの実施形態では、特定の時間窓は被検者の睡眠中である。

いくつかの実施形態では、システムは、プロセッサに機能的に接続された出力デバイスを備えてよい。

いくつかの実施形態では、センサは、任意の期間、例えば、１〜２４時間、１〜７日間、１〜４週間連続して信号を受信するように構成されてよい。

いくつかの実施形態によれば、パーキンソン病（ＰＤ）を患う被検者のＰＤの影響を受ける非運動機能を評価する方法であって、身体固定センサから被検者の身体運動に対応する信号を受信することと、プロセッサを介して、信号に基づいてパーキンソン病の影響を受ける１つまたは複数の運動機能に対応する複数の値を計算し、当該値に基づいて被検者の非運動機能を評価することとを含む方法が提供される。

いくつかの実施形態によれば、被検者のパーキンソン病（ＰＤ）に対する治療有効性を判定するシステムであって、
治療を行う前、行っている間、および／または行った後に受信される被検者の身体運動に対応する信号を受信するように構成された身体固定センサと、
複数の信号に基づいてパーキンソン病の影響を受ける１つまたは複数の運動機能に対応する複数の値を計算し、当該複数の値を複数の基準値と比較し、当該比較に基づいて治療有効性を判定するように構成されたプロセッサと
を備えたシステムが提供される。いくつかの実施形態では、計算および／または比較はリアルタイムで実施されるため、リアルタイムフィードバックを提供する。

いくつかの実施形態では、基準値は、治療を行う前の被検者に対応する値、初期時点に取得した被検者の基準値、対照群の基準値、ＰＤを患っていない被検者の基準値、重症度レベルが分かっているパーキンソン病に対応する基準値、またはこれらの組み合わせであってよい。

いくつかの実施形態では、治療は、治療処置（薬物）、機能訓練、認知機能訓練、またはこれらの任意の組み合わせを含んでよい。

いくつかの実施形態では、信号は連続信号であってよい。いくつかの実施形態では、信号としては複数の信号を挙げてもよい。

いくつかの実施形態では、システムは少なくとも１つのセンサをさらに備えてよい。いくつかの実施形態では、身体固定センサは、被検者の腰、被検者の胴体、またはその両方に固定されるように構成されてよい。

いくつかの実施形態では、身体固定センサは少なくとも１つの加速度計を含んでよい。

いくつかの実施形態では、信号としては加速度信号を挙げてもよい。

いくつかの実施形態では、信号は、垂直加速度、中外側方向加速度、前後方向加速度、ヨー角速度、ピッチ角速度、ロール角速度、およびこれらの組み合わせからなる群から選択されてよい。

いくつかの実施形態では、プロセッサはセンサに無線接続されてよい。

いくつかの実施形態では、パーキンソン病の影響を受ける１つまたは複数の運動機能は、固縮、運動の振幅、運動期間、運動速度、姿勢、姿勢制御、運動緩徐、歩行、バランス、振戦、腕の振り、体幹運動、座位から立位への移行、立位から座位への移行、座位から歩行への移行、歩行から座位への移行、方向転換、座ること、横たわること、睡眠運動、およびこれらの組み合わせからなる群から選択されてよい。

いくつかの実施形態では、システムは、プロセッサに機能的に接続された出力デバイスを備えてよい。

いくつかの実施形態では、少なくとも１つのセンサは、連続して信号を受信するように構成されてよい。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、計算値と基準値との比較に基づいて被検者にとって適切な治療レジームを決定するようにさらに構成されてよい。

いくつかの実施形態によれば、被検者のパーキンソン病（ＰＤ）の治療有効性を判定する方法であって、
治療を行う前、行っている間、および／または行った後に受信される被検者の身体運動に対応する信号を身体固定センサから受信することと、
プロセッサを介して、
複数の信号に基づいてパーキンソン病の影響を受ける運動機能に対応する複数の値を計算することと、
当該複数の値を複数の基準値と比較することと、
当該比較に基づいて治療有効性を判定することと
を含む方法が提供される。

本発明のさらなる実施形態、特徴、利点、および適用性の完全な範囲は、以下で記述される発明を実施するための形態および図面から明らかになるであろう。しかしながら、発明を実施するための形態は、本発明の好ましい実施形態を示すが、本発明の趣旨および範囲内のさまざまな変更および改変がこの発明を実施するための形態から当業者に明らかになるため、例示として示されているにすぎないと理解すべきである。

例示的実施形態を参照する図面に示す。図中に示される部品および特徴の寸法は、概して便利かつ明瞭に示すために選択されたものであり、必ずしも原寸に比例して示されてはいない。本明細書に開示される実施形態および図は、限定的なものではなく例示的なものとして考慮されるべきであることが意図される。図は以下に列挙される。

特定の実施形態による、座位から立位への移行中に身体固定センサから受信した連続信号、ＶおよびＡＰ軸の定量的加速度、ならびにピッチ軸の角速度を表すグラフのセグメントを概略的に示す図である（開始／終了は座位から立位への移行の開始および終了を示す）。 特定の実施形態による、立位から座位への移行中に身体固定センサから受信した連続信号、ＶおよびＡＰ軸の定量的加速度、ならびにピッチ軸の角速度を表すグラフのセグメントを概略的に示す図である（開始／終了は立位から座位への移行の開始および終了を示す）。 特定の実施形態による、１回のすくみ足（ＦＯＧ）の間身体固定センサから受信した連続信号を表すグラフのセグメントを概略的に示す図である。矩形は１回のＦＯＧの開始および終了を示す。 図４Ａは、特定の実施形態による、高いまたは低い包括的認知機能スコアを有するＰＤ患者の腰に設置された身体固定センサから受信した連続信号から計算した値を比較した棒グラフを概略的に示す図である。図４Ｂは、特定の実施形態による、認知機能に特有の亜類型である高いまたは低い実行機能を有するＰＤ患者の腰に設置された身体固定センサから受信した連続信号から計算した値を比較した棒グラフを概略的に示す図である。 特定の実施形態による、被検者の睡眠中に身体固定センサから受信した連続信号、Ｖ、ＭＬおよびＡＰ軸の定量的加速度を表すグラフのセグメントを概略的に示す図である（矢印は、被検者が仰臥位であるか、右側または左側を下にして横たわっているかを計算するのに使用される領域を示す）。 特定の実施形態による、短期間または長期間疾患を患っているＰＤ患者の腰に設置された身体固定センサから受信した連続信号から計算したピッチ規則性を比較した棒グラフを概略的に示す図である。 特定の実施形態による、ＰＤ患者および健康な被検者の身体固定センサから受信した連続信号による加速度の測定値を表すグラフのセグメントを概略的に示す図である。 特定の実施形態による、被検者の身体固定センサから受信した連続信号による加速度の測定値を表すグラフのセグメントを概略的に示す図である。歩行、立位および座位に対応する値を計算するのに使用される領域が図示されている。

以下、本開示のさまざまな態様を説明する。説明のため、特定の構成および詳細は、本開示の異なる態様の完全な理解をもたらすために記述される。しかしながら、当業者には本開示が本明細書にて提示される具体的詳細なしで実施できることも明らかになるであろう。さらに、周知の特徴は、本開示を不明瞭なものとしないために省略または簡略化されうる。

本明細書で使用する場合、用語「含む、備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ、ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ、ｉｎｃｌｕｄｅｓ、ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「有する」、およびそれらの活用形は、「含むが、それらに限定されない」ことを意味する。用語「含む、備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ、ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は、いくつかの実施形態では「からなる」に限定される。用語「からなる」とは、「含み、それに限定される」ことを意味する。用語「から本質的になる」は、さらなる成分、ステップおよび／または部品が、特許請求される組成物、方法または構造の基本的かつ新規な特徴を実質的に変化させない場合にだけ、組成物、方法または構造がさらなる成分、ステップおよび／または部品を含みうることを意味する。本願の明細書および特許請求の範囲において、「含む、備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ、ｉｎｃｌｕｄｅ）」および「有する」という用語およびその変化形はそれぞれ、必ずしも当該用語が関連しうるリスト内の部材に限定されるものではない。

本明細書で使用する場合、単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、その文脈にて別段の明確な指示がない限り、複数の指示対象を包含する。例えば、用語「化合物」または用語「少なくとも１つの化合物」は、その混合物を含む複数の化合物を包含しうる。

本明細書で使用する場合、用語「約」とは述べられた値の±１０％を指す。本明細書で使用する場合、用語「複数」とは少なくとも２つを指す。いくつかの実施形態によれば、用語「複数」とは４つ以上を指す。

本明細書で使用する場合、用語「被検者」、「患者」、および「その必要がある被検者」は同じ意味で用いられ、パーキンソン病を患っている被検者またはパーキンソン病を患っていると疑われる被検者を意味する。

本明細書で使用する場合、用語「健康な被検者」は、パーキンソン病を患っておらず、またパーキンソン病を患っていると疑われていない被検者を意味する。

本明細書で使用する場合、用語「予後」は、特定の時点における病態の評価および／または所定の期間に渡る疾患の進行のモニタリングに関する。

本開示の特定の特徴が明確さのために本明細書中で別個の実施形態に関連して記述されているものの、単一の実施形態に組み合わせた形で提供されてもよいことが認識されるであろう。逆に、簡潔さのために単一の実施形態に関連して記述されている本開示のさまざまな特徴は、別個に、または任意の好適な部分的な組み合わせの形で、または本開示の記述された任意の他の実施形態において好適なものとして提供されてもよい。さまざまな実施形態に関連して記述された特定の特徴は、その実施形態がそれらの要素なしでは無効でない限り、それら実施形態の本質的な特徴としてみなされるべきではない。

一態様によると、本開示は、被検者のパーキンソン病の予後を提供するシステムであって、
被検者の身体運動に対応する複数の連続信号を受信するように構成された少なくとも１つの身体固定センサを含む少なくとも１つのセンサと、
少なくとも１つのセンサに機能的に接続されており、当該複数の連続信号に基づいてパーキンソン病の影響を受ける運動機能に対応する複数の値を計算し、当該複数の値を複数の基準値と比較し、当該比較に基づいて被検者の予後を決定するように構成されたプロセッサと
を備えるシステムを提供する。

別の態様によると、本開示は、被検者のパーキンソン病の予後を決定する方法であって、
プロセッサに機能的に接続された少なくとも１つの身体固定センサを含む少なくとも１つのセンサから被検者の身体運動に対応する複数の連続信号を受信することと、
プロセッサを介して、
当該複数の連続信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける運動機能に対応する複数の値を計算することと、
当該複数の値を複数の基準値と比較することと、
当該比較に基づいて被検者の予後を決定することと
を含む方法を提供する。

いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、ＰＤを患っていると疑われる被検者にＰＤの診断および／または病態の予後を提供する。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、前駆期におけるＰＤの診断および／または予後を提供する。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、慣例的な臨床検査を使用して検出されたときに運動機能障害を示さないＰＤ患者のＰＤの診断および／または予後を提供する。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは身体固定センサ（ＢＦＳ）である。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは少なくとも１つの身体固定センサを含む。本明細書で使用する場合、用語「身体固定センサ」、「ウェアラブルコンピュータ」、および「装着式センサ」は同じ意味で用いられ、被検者の体の選択された位置に（被検者の皮膚に直接または間接的に接触して）固定されたセンサを意味する。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは、被検体の体の胴体、典型的には腰に固定される少なくとも１つのセンサを含む。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは、被検者の胴体に固定された少なくとも１つのＢＦＳを含む。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサにより受信される連続信号の少なくとも一部は、被検者の胴体に固定されたＢＦＳにより受信される。いくつかの実施形態によれば、被検者の胴体に固定されたセンサは、被検者の腰に固定されたセンサである。

いくつかの実施形態によれば、ＢＦＳは、ＢＦＳを装着している被検者の身体運動に対応する少なくとも１つの連続信号を受信するように構成される。いくつかの実施形態によれば、ＢＦＳは、ＢＦＳを装着している被検者の身体運動に対応する複数の連続信号を受信するように構成される。

いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは、靴、シャツ、ベルト、コート等の着用可能な衣服に固定された少なくとも１つのセンサを含む。

いくつかの実施形態によれば、被検者の身体運動に対応する連続信号は、少なくとも１つの軸における被検者の少なくとも１つの体の一部の速度および／または加速度に対応する信号である。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、連続信号は加速度信号である。いくつかの実施形態によれば、連続信号は速度信号である。いくつかの実施形態によれば、連続信号は、垂直加速度、中外側方向加速度、前後方向加速度、ヨー角速度、ピッチ角速度、ロール角速度、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される身体運動に対応する。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは少なくとも１つの加速度計を含む。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのＢＦＳは少なくとも１つの加速度計を含む。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは加速度計である。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのＢＦＳは加速度計である。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは少なくとも１つのジャイロスコープを含む。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのＢＦＳは少なくとも１つのジャイロスコープを含む。

ここで、図７を参照する。図７は、いくつかの実施形態による、ＰＤを患う被検者およびＰＤ患者と年齢が一致した対照被検者の腰に７２時間装着された単一の３軸加速度計から得られる連続加速度信号を概略的に示す。図８は、いくつかの実施形態による、パーキンソン病の影響を受けると知られている歩行、立位、座位、およびこれらの機能間の移行等のさまざまな運動機能の特徴付けを行うための、図７に図示した信号の処理を概略的に示す。いくつかの実施形態によれば、開示されるシステムおよび方法におけるようなプロセッサは、これらの機能を定量化し、各機能で経過した時間量に対応する値、各動作の質等であるがこれらに限定されない機能に対応する複数の値を計算するように構成される。

いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは、被検者の胴体に固定されるように構成される。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのＢＦＳは、被検者の胴体に固定されるように構成される。いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、少なくとも１つのセンサを被検者の胴体に固定することを含む。いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、少なくとも１つのＢＦＳを被検者の胴体に固定することを含む。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは、被検者の腰に固定されるように構成される。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのＢＦＳは、被検者の腰に固定されるように構成される。いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、少なくとも１つのセンサを被検者の腰に固定することを含む。いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、少なくとも１つのＢＦＳを被検者の腰に固定することを含む。

いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは、プロセッサに機能的に接続される。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは、連続信号をプロセッサに転送するように構成される。

本開示のいくつかの実施形態によると、少なくとも１つの身体固定センサ（ＢＦＳ）または身体固定センサのアレイを備えた開示されるシステムは、パーキンソン病の症状およびその経時変化を評価するように構成される。いくつかの実施形態によれば、開示されるシステムは、ＰＤを患っていると疑われる被検者にＰＤの診断および／または病態の予後を提供する。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、ＢＦＳは、数時間、数日間、数週間、または数カ月間等であるがこれらに限定されない長期間に渡って、邪魔にならないようにかつ連続的にデータを収集できる。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、開示されるシステムおよび方法は、少なくとも１つのセンサから取得した連続信号を使用して、パーキンソン病の症状および／または疾患の進行および／または薬物もしくは治療的介入（例えば、運動、脳深部電気刺激法）への反応を定量化および／または特徴付けることを可能にする。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、開示されるシステムおよび方法は、少なくとも１つのセンサ、典型的には少なくとも１つのＢＦＳを使用したパーキンソン病の影響を受ける運動および／または非運動機能の連続的なモニタリングを可能にする。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサを使用したパーキンソン病の影響を受ける運動および／または非運動機能の連続的なモニタリングは、複数の機能の定量的評価を可能にする。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサを使用したパーキンソン病の影響を受ける運動および／または非運動機能の連続的なモニタリングは、並行した複数の機能の定量的評価を可能にする。

いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサを使用したパーキンソン病の影響を受ける運動および／または非運動機能の連続的なモニタリングは、患者またはその介護者の自己報告により別途主観的に評価される機能を含む複数の機能の評価および／または定量化を可能にする。このような機能としては、日常生活動作能力（ＡＤＬ）、睡眠パターン、および持久力が挙げられるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態によれば、開示される方法およびシステムによる少なくとも１つのＢＦＳを使用した連続的なモニタリングは、日中に起きるパーキンソン病と関連した運動および／または非運動機能の変動の特定を可能にするため、ある時点または期間におけるパーキンソン病の症状の正確かつ定量的な測定を提供できる。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。本明細書において例示される非限定的実施例において、開示されるシステムおよび方法は、座位から立位への移行、立位から座位への移行、睡眠行動、実行機能、および包括的認知機能スコア、ならびにそれらの経時変化等であるがこれらに限定されない機能をモニタリングできる。いくつかの実施形態によれば、開示される方法およびシステムは、ＰＤの影響を受けると知られている複数の運動および／または非運動機能を連続的にモニタリングすることにより被検者のＰＤの予後および／または診断を決定することを可能にする。

いくつかの実施形態によれば、開示されるシステムは携帯型である。いくつかの実施形態によれば、本発明のシステムは、家庭および／またはコミュニティでの生活および／または臨床用途用に構成される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのＢＦＳは、被検者の体に連続的に固定されるように構成される。いくつかの実施形態によれば、被検者は、家庭またはコミュニティ環境で本発明のシステムを使用できるため、ＰＤの症状を特徴付ける分析を行うための介護者の必要性を不要にする。

いくつかの実施形態によれば、開示されるシステムおよび方法は、客観的かつ比較可能な測定値に基づいて、被検者および／または介護者の判断に依存しないＰＤの診断および／または予後を提供するように構成される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのＢＦＳにより受信される連続信号を使用した運動および／または非運動機能を測定することは、患者が診療所を訪れる必要なく客観的かつ高感度の測定を提供できる。いくつかの実施形態によれば、システムは、遠隔コンピュータ、典型的には治療医のコンピュータに計算値および／または連続信号を送信可能な要素をさらに備える。

いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサ、典型的には少なくとも１つのＢＦＳは、少なくとも１つのセンサから複数の連続信号を受信するプロセッサに機能的に接続される。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのセンサは、プロセッサに物理的に接続される。いくつかの実施形態では、センサはプロセッサに無線接続される。いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、携帯電話、ポータブルコンピュータ、タブレット型コンピュータ等であるがこれらに限定されない携帯型デバイスに含まれ、センサは無線で連続信号をプロセッサに送信する。いくつかの実施形態によれば、本発明のシステムは、プロセッサに機能的に接続された記憶素子をさらに備える。いくつかの実施形態によれば、記憶素子は、物理的記憶素子、クラウド型記憶素子、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、計算値および／または連続信号の少なくとも一部を絶えず記憶素子に記憶するように構成される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、記憶素子は、少なくとも１つのセンサに機能的に接続される。いくつかの実施形態によれば、記憶素子は、少なくとも１つのセンサにより受信される連続信号の少なくとも一部および／または連続信号に基づいてプロセッサにより計算された値の少なくとも一部を記憶するように構成される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、少なくとも１つのセンサにより受信される連続信号の少なくとも一部および／またはプロセッサにより計算された値の少なくとも一部を記憶素子に記憶することをさらに含む。いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、記憶した連続信号および／または記憶した値を検索し、それらを使用して特定の時点のＰＤの診断および／または予後の評価を提供するようにさらに構成される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、記憶した連続信号および／または記憶した値を検索し、それらを使用して、同じまたは異なるユーザにより将来のある時点で開示される方法およびシステムに従って使用される基準値を計算するようにさらに構成される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、少なくとも１つのセンサ、典型的には少なくとも１つのＢＦＳにより受信される連続信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける運動および／または非運動機能に対応する複数の値を計算するように構成される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、値は、複数の連続信号に基づいて計算される。本明細書において例示される非限定的実施例において、被検者の睡眠行動に対応する値を計算することは、垂直軸、中外側方向軸および前後方向軸における加速度を測定する連続信号に基づいて行うことができる。

いくつかの実施形態によれば、単一の値または複数の値を計算して、特定の運動または非運動機能を特徴付けることができる。非限定的実施例では、睡眠行動値を特徴付けるために、値を計算して、被検者が起き上がった回数、中断回数、情動不安／運動、中断頻度、夜間頻尿等であるがこれらに限定されない尺度を決定できる。

別の非限定的実施例によると、複数の値を計算して、１日の歩数、歩行発作（walking bout）回数、最短期間での歩行発作回数、平均、範囲、変動、および最長歩行発作、ストライド長、歩行速度、歩行の非対称性、ならびに歩行変動等であるがこれらに限定されない歩行を特徴付けることができる。加えて、所定の歩行発作における変化に対応する値ならびに分布に対応する値および経時変化を計算できる。

いくつかの実施形態によれば、値は、少なくとも１つのＢＦＳにより受信される複数の連続信号に対応するグラフの特徴の外挿を通してプロセッサによって計算される。いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、複数の計算値からパターンを計算し、当該パターンを複数の基準値から計算したパターンと比較し、当該比較に基づいて被検者の予後を決定するようにさらに構成される。

いくつかの実施形態によれば、開示される方法およびシステムによるプロセッサは、計算された複数の値と複数の基準値との比較に基づいてパーキンソン病態の予後を決定する。いくつかの実施形態によれば、基準値は、病態が分かっている少なくとも１人のＰＤ患者に対応する値である。いくつかの実施形態によれば、計算値と病態が分かっている少なくとも１人のＰＤ患者に対応する基準値とを比較することは、被検者または基準値が由来する被検者に関連して被検者の病態を決定することを可能にする。いくつかの実施形態によれば、基準値は、初期の時点で測定した同じ被検者からの値である。いくつかの実施形態によれば、計算値と初期段階の同被検者から測定した基準値とを比較することは、被検者のＰＤ状態または実行機能等であるがこれらに限定されない疾患の特定の側面に改善または悪化があるかどうかを決定することを可能にする。その他の実施形態によると、計算値と初期時点での同被検者から測定した基準値とを比較することは、値を測定する間に被検者に行われた治療により被検者のＰＤ状態またはその一部に改善がもたされたかどうかを決定することを可能にする。いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、治療前後に本発明の方法を行い、計算値を比較することによってＰＤ治療の効率を決定することを可能にする。改善されたＰＤ診断を示す値は、治療の効率を示す。本発明のいくつかの実施形態によると、開示されるシステムおよび方法を使用して、連続信号に基づいて運動および／または非運動機能に対応する値を計算し、基準値と比較したりＰＤ予後を決定したりすることなく当該値を記憶素子に記憶できることに留意されたい。このような記憶された値は、同一のまたは異なる被検者が後の時点で開示されるシステムまたは方法を用いるときに基準値として使用されてもよい。

いくつかの実施形態によれば、基準値は健康な被検者から測定した値である。いくつかの実施形態によれば、計算値を健康な被検者から測定した基準値と比較することは、被検者がＰＤを患っている疑いがあるかどうかの診断を提供し、かつ／または疾患の重症度の予後を提供することを可能にする。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、計算値を基準値と比較することは、振戦、歩行障害、および認知障害等であるがこれらに限定されない被検者のＰＤ症状の少なくとも１つの側面の重症度を評価することを可能にする。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、開示されるシステムおよび方法は、運動機能、非運動機能、またはこれらの組み合わせに対応する値の比較に基づいて被検者の予後を決定するように構成される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、開示されるシステムおよび方法は、運動機能、典型的にはＵＰＤＲＳの一部として日常的に検査される運動機能に対応する複数の値の比較に基づいて被検者の予後を決定するように構成される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、開示されるシステムおよび方法は、運動機能、典型的にはホーン−ヤールの重症度分類の一部として日常的に検査される運動機能に対応する複数の値の比較に基づいて、被検者の予後を決定するように構成される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、プロセッサにより決定された被検者のＰＤの予後に対応する少なくとも１つの定量的値を生成するように構成される。いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つの定量的値は、ＵＰＤＲＳの一部として検査される少なくとも１つの値に対応する。

いくつかの実施形態によれば、計算値は、従来のＵＰＤＲＳにより測定される値に対応するため、典型的なＰＤの運動症状の状態の推定値を生成できる。非限定的実施例では、少なくとも１つのＢＦＳにより受信される連続信号からのストライド長、外挿歩行速度、および移行特徴を使用して、運動緩徐に対応する値を計算できる。同様に、振戦に対応する値は、連続信号から座位および立位の情報を外挿することによって計算されうる。軸方向の固縮に対応する値は、歩行および移行に対応する信号を測定することによって推定されうる。姿勢制御は、連続信号から立位および歩行発作に関連するデータを外挿することによって推定されうる。したがって、少なくとも１つのＢＦＳが受信した連続信号から抽出された運動特徴に関連する計算値は、ＵＰＤＲＳの運動部分ＩＩに対応する正確な自動化評価を提供しうる。加えて、ＰＤで影響を受ける認知機能および睡眠等の鍵となる非運動機能もまた評価できる。連続信号の範囲、分布、最小値、最大値、ならびに関連測定規準の推定値を使用して、ＵＰＤＲＳのセクションＩＶで特徴とされる情報を反映した、機能のこれら異なる側面それぞれの変動、運動反応変動、ならびに最良および不良な動作（すなわち、薬のオン、オフ）を推定できる。

いくつかの実施形態によれば、開示される方法およびシステムによるプロセッサは、振戦、固縮、運動の振幅、姿勢、運動緩徐、歩行、バランス、生活活動、ＡＤＬ、睡眠パターン、疲労、認知機能、またはこれらの組み合わせ等であるがこれらに限定されないＵＰＤＲＳにより通常決定される複数の値を計算し、比較する。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、睡眠パターンは、夜間多尿、睡眠構築、夜間に起き上がる回数および／もしくは頻度、睡眠中の体位、またはこれらの組み合わせ等であるがこれらに限定されない睡眠行動を含む。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、本開示は、被検者の睡眠の予後および／または睡眠モニタリングのための方法であって、
プロセッサに機能的に接続された少なくとも１つの身体固定センサを含む少なくとも１つのセンサから睡眠中の被検者の身体運動に対応する複数の連続信号を受信することと、
プロセッサを介して、
複数の連続信号に基づいて、睡眠中に生じる運動および／または認知機能に対応する複数の値を計算することと、
当該複数の値を複数の基準値と比較することと、
当該比較に基づいて被検者の予後を決定すること
とを含む方法を提供する。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、睡眠中に生じる認知機能は、夜間多尿、睡眠構築、夜間に起き上がる回数および／もしくは頻度、睡眠中の体位、またはこれらの組み合わせ等が挙げられるが、これらに限定されない。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、開示されるシステムおよび方法を使用して、被検者の睡眠中に少なくとも１つのＢＦＳから連続信号を受信し、当該信号から計算した値と睡眠障害を有していない被検者または違う時点での同一の被検者の基準値とを比較することによって、被検者の睡眠の質をモニタリングし、かつ／またはその予後を提供できる。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、開示されるシステムは、プロセッサに機能的に接続された出力デバイスをさらに備える。出力デバイスは、視覚および／もしくは音響信号ならびに／または触覚信号等の任意の形態の感覚フィードバックを提供できる。いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、連続信号の少なくとも一部および／または計算値の少なくとも一部および／またはそのグラフ表現および／または決定された予後もしくはそのグラフ表現を出力デバイスに表示するようにさらに構成される。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。いくつかの実施形態によれば、プロセッサは出力デバイスに無線接続される。いくつかの実施形態によれば、開示される方法は、出力デバイスに機能的に接続された出力デバイスに、連続信号の少なくとも一部および／または計算値の少なくとも一部および／またはそのグラフ表現および／または決定された予後もしくはそのグラフ表現を出力デバイスに表示することをさらに含む。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、プロセッサは、被検者の予後に対応する治療レジームを決定するようにさらに構成される。いくつかの実施形態によれば、方法は、プロセッサを使用して被検者の予後に対応する治療レジームを決定することをさらに含む。

いくつかの実施形態によれば、開示されるシステムおよび方法を使用して、非定型パーキンソニズム、重症筋無力症、多発性硬化症、脳卒中後症状、および認知症等であるがこれらに限定されないさまざまな運動および／または非運動機能に影響を及ぼす他の疾患または状態の診断および／または予後および／またはモニタリングを提供できる。いくつかの実施形態によれば、開示されるシステムおよび方法を使用することは、ある期間に渡る運動および／または非運動機能のモニタリングを可能にし、このことによって、ＰＤ、非定型パーキンソニズム、重症筋無力症、多発性硬化症、または脳卒中後症状等であるがこれらに限定されない被検者の動作に影響を及ぼす疾患または障害を患っている患者の診断および／または予後を提供する。可能な形態は、それぞれ本発明の別個の実施形態を表す。

いくつかの実施形態によれば、パーキンソン病（ＰＤ）を患う被検者のＰＤの影響を受ける非運動機能を評価するシステムであって、被検者の身体運動に対応する信号を受信するように構成された身体固定センサと、当該信号に基づいて、ＰＤの影響を受ける１つまたは複数の運動機能に対応する複数の値を計算し、当該値に基づいて被検者の非運動機能を評価するように構成されたプロセッサとを備えたシステムが提供される。

いくつかの実施形態によれば、パーキンソン病（ＰＤ）を患う被検者のＰＤの影響を受ける非運動機能を評価する方法であって、身体固定センサから被検者の身体運動に対応する信号を受信することと、プロセッサを介して、当該信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける１つまたは複数の運動機能に対応する複数の値を計算することと、当該値に基づいて被検者の非運動機能を評価することとを含む方法が提供される。

いくつかの実施形態によれば、被検者のパーキンソン病（ＰＤ）に対する治療有効性を判定するシステムであって、治療を行う前、行っている間、および／または行った後に受信される被検者の身体運動に対応する信号を受信するように構成された身体固定センサと、複数の信号に基づいてパーキンソン病の影響を受ける１つまたは複数の運動機能に対応する複数の値を計算し、当該複数の値を複数の基準値と比較し、当該比較に基づいて治療有効性を判定するように構成されたプロセッサとを備えたシステムが提供される。

いくつかの実施形態によれば、被検者のパーキンソン病（ＰＤ）の治療有効性を判定する方法であって、治療を行う前、行っている間、および／または行った後に受信される被検者の身体運動に対応する信号を身体固定センサから受信することと、プロセッサを介して、複数の信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける運動機能に対応する複数の値を計算することと、当該複数の値を複数の基準値と比較することと、当該比較に基づいて治療有効性を判定することとを含む方法が提供される。いくつかの実施形態では、計算および／または比較は、治療有効性に関するフィードバック表示がリアルタイムで受信されるようにリアルタイムで行われてもよい。いくつかの実施形態では、方法は、計算値と基準値との比較に基づいて被検者にとって適切な治療レジームを決定することをさらに含んでもよい。

具体的な実施形態の上記の説明は、本発明の大まかな本質を十分に示しているため、本発明者以外でも、現在の知見を適用することによって、過度の実験なしに、また一般的概念から逸脱することなく、このような具体的な実施形態のさまざまな用途に合わせて容易に修正および／または適合でき、したがって、このような適合および修正は、開示されている実施形態の均等物の意味および範囲内であると理解するように意図すべきである。本明細書で用いられている表現または用語は、説明するためのものであり、限定するものではないと理解すべきである。開示されているさまざまな機能を実行するための手段、材料、およびステップは、本発明から逸脱せずにさまざまな代替的形態を取ることができる。

複数の例示的な態様および実施形態が上で論じられたが、当業者は、特定の修正、変形、追加、およびこれらの部分的な組み合わせを認識するであろう。したがって、以下の添付の特許請求の範囲およびその後に紹介された特許請求の範囲は、それらの真の趣旨および範囲内にあるので、そのような修正、変形、追加およびそれらの部分的な組み合わせすべてを含むと解釈されるものとする。

［実施例１］
身体固定センサを使用して身体運動を測定することは、パーキンソン病患者（ＰＤ）を他の被検者群と区別することを可能にする

身体固定センサを使用した身体運動の測定が、典型的には明確な条件下で研究室または診療所で行われるタイムドアップアンドゴー（ＴＵＧ）試験と同様に使用されて、無症状の歩行障害を特定し、かつ／または運動性のどの側面に障害が生じているかを決定できるかどうか評価するために、パーキンソン病（ＰＤ）を患う被検者、高齢者（ＯＡ）、および特発性転倒者（ｆａｌｌｅｒ）（ＦＬ）に腰に取り付けられた小型デバイスを使用して３日間加速度データを収集した。本明細書にて以下で提示される実験は、ＴＵＧ試験の重要部分である立位から座位への移行および座位から立位への移行に注目した。自由な日常活動中に各被検者の移行を特定し分析するためにアルゴリズムを開発した。

被検者は、加速度計およびジャイロスコープを含む小型デバイス（ＤｙｎａＰｏｒｔ Ｈｙｂｒｉｄ、ＭｃＲｏｂｅｒｔｓ、ハーグ、オランダ；８７×４５×１４ｍｍ、７４ｇ）を腰のおよそＬ４〜５の高さに装着した。垂直（Ｖ）加速度、中外側方向（ＭＬ）加速度、前後方向（ＡＰ）加速度、ならびにヨー、ピッチ、およびロールの３つの方向における角速度の６つのチャネルはそれぞれ１００Ｈｚで収集された。被検者は連続３日間センサを装着した。

日中に被検者が行った移行を見つけるために、ＡＰ信号の平均を使用してデータ内の立位および座位のセグメントをまず検出する。低い平均ＡＰ信号はほとんどの場合立位から生じ、高い平均ＡＰはほとんどの場合座位から生じる。歩行はさらに、立位のセグメントで特定された。その後、移行点周りの１０秒の窓を見た。ノイズを低減するために、移行は、ピッチ範囲が１５［°／秒］超であること、移行窓の前半の平均と後半の平均の間のＡＰ範囲の変化が｜０．３｜［ｇ］超であること、および窓の座位部分の範囲が０．４［ｇ］未満であることという３つの条件に適合することを必要とした。これらの３つの条件に適合した１０秒の窓から移行の開始点および終点を見つけ、その持続時間［ミリ秒］、範囲ジャーク［ｇ］、および標準偏差（ＳＴＤ）［ｇ］がＶ、ＡＰ、およびピッチの３つの軸で抽出された。図１および２は、それぞれ開始点および終点を含む典型的な座位から立位への移行および立位から座位への移行を示す。図１〜２の各軸は、運動の異なる側面、すなわち異なる開始点および終点を表す。

センサによって測定された信号の各特徴の意味は、そのまま検討され、加えて、機械学習アルゴリズムを使用して、ＰＤ、ＯＡ、およびＦＬ被検者群間を区別するために特徴セット全体の能力を一緒に観察した。機械学習は、実験的入力を用い、入力を生成した根底にあるメカニズムの予測を提供するアルゴリズムを設計し開発するアプローチである。本出願人のアルゴリズムは、「Ａｄａ Ｂｏｏｓｔ」、「ＳＶＭ」、「Ｂａｇ」、および「ＮａｉｖｅＢａｙｅｓ」の４つの一般的な方法を使用して決定木を作った。アルゴリズムを使用して、ＰＤをＯＡから、またＦＬをＯＡから区別しようとした。ＰＤ−ＯＡの試験群は各群から２５人の被検者で作られ、ＦＬ−ＯＡの試験群は各群から２０人の被検者で作った。試験群の被検者は無作為に選ばれ、試験部分は残りの被検者に対して行った。結果は試験セットの影響を受けるため、２０回の繰返しを用い、結果はその平均値を表す。

実験に参加した１７３人の被検者のうち、１０２人はＰＤ患者であり（女性２７人、年齢６４．８±９．３歳、罹病期間５．４±３．４年間）、３３人はＦＬ被検者であり（女性２２人、年齢７７．８±４．９歳）、３８人は対照として用いられるＯＡ被検者であった（女性２４人、年齢８．６±４．３歳）。被検者は、彼／彼女が前年に少なくとも２回の転倒を報告していた場合、転倒者として分類された。

合計で、９９１９回の立位から座位への移行が収集され、そのうちの４８６５回のみが立位部分における歩行を含んでおり（被検者当たり平均２８．１回）、９７５７回の座位から立位への移行のうちの５０５４回（被検者当たり平均２９．２回）のみが立位部分における歩行を含んでいた。すべての立位から座位への移行のうちの歩行を欠いた立位から座位への移行の割合は、ＦＬ群とＯＡ群とで顕著に異なっていた（ｐ＝０．０２）。問題となる開始点または終点を有していた移行を分析から抽出した。合計で４０２５回（被検者当たり平均２３．２回）の立位から座位への移行と、３５２７回（被検者当たり平均２０．３回）の座位から立位への移行を分析した。表１は、各移行に関して各軸においてセンサが受信した信号から計算された特徴を示す（Ｒａｎｇｅ（範囲）−調べた軸における加速度の範囲に関する、Ｄｕｒａｔｉｏｎ（持続時間）−加速度時間に関する、Ｊｅｒｋ（ジャーク）−Ｒａｎｇｅの微分に関する、ＳＴＤ−Ｒａｎｇｅの標準偏差に関する）。表２は、各実験群の測定値を示す。

立位から座位への移行において、ＦＬ群とＯＡ群との間に、Ｖ軸から計算した持続時間およびＳＴＤ（それぞれｐ＝０．０２、ｐ＝０．０１）ならびにＡＰ軸から計算した範囲およびＳＴＤ（それぞれｐ＝０．０３、ｐ＝０．０４）について有意差が観察された。ＦＬ被検者とＯＡ被検者との主な違いは、累積分布関数（ＣＤＦ）の曲線下面積および最大ピークにおけるデータの存在の両方が有意であった（それぞれ、ｐ＝０．００８、ｐ＝０．００２）持続時間のヒストグラムから抽出された特徴で観察された。ＶにおけるＳＴＤヒストグラムのＣＤＦの曲線下面積もまた、ＦＬ被検者とＯＡ被検者との間で著しく異なっていた（ｐ＝０．０２）。座位から立位への移行において、ピッチ軸から計算したＳＴＤのヒストグラムにおける最大ピークのデータの存在は、ＦＬ被検者とＯＡ被検者とで著しく異なっていた。

顕著な年齢差がＯＡ群とＰＤ群との間で観察されたため（ｐ＜０．００１）、結果のロジスティック回帰が行われて、表３に見られるように年齢差を調節した。表３の結果は、センサが受信した信号から計算した移行に関連する多くの特徴がＰＤ被検者とＯＡ被検者とで著しく異なっていたことを示す。これらの特徴のいくつかと、ＵＰＤＲＳを使用して評価される鍵となるＰＤ症状との関係を表４に示す。表４に見ることができるように、ＵＰＤＲＳスケールを使用して評価されるいくつかのＰＤ症状と、センサが受信した信号からＰＤ患者について計算した値との間には有意な相関関係があるため、このような計算値を使用したこのようなＰＤ症状の予後を提供する能力を示す。表４の結果は、体重、身長、年齢、および性別が調整される。

ＰＤ群とＯＡ群とを比較した機械学習結果を表５に示す。表５に見ることができるように、機械学習結果は、ＰＤ群およびＯＡ群は高い精度、特異性、および感度をもって区別可能であることを示す。

［実施例２］
被検体の体に着けた身体固定センサを使用したすくみ足の特定

すくみ足（ＦＯＧ）は、パーキンソン病に一般的な偶発性歩行障害であり、疾患の重症度を反映する１つの指標として機能する。ＦＯＧは、パーキンソン病の進行期において患者のおよそ６０〜８０％に生じる。ＦＯＧの頻度および重症度は、定量化するのが極めて困難であり、患者または介護者の報告に依存する。加えて、疾患の初期におけるＦＯＧの特定は、通常比較的稀で一過性である場合、より一層難しくなりうる。

単一の身体固定センサは、パーキンソン病患者の腰に設置された。図３の矩形によって見ることができるように、１回のＦＯＧは、Ｖ軸、ＡＰ軸、およびＭＬ軸における加速度を含むさまざまな測定連続信号を分析することにより特定された。

［実施例３］
身体固定センサを使用したパーキンソン病患者の認知機能障害の特定

（包括的認知機能スコア、ＧＣＳにより測定された）認知機能全体が高いかまたは低いパーキンソン病（ＰＤ）患者の身体運動に対応する連続信号は、患者の腰に７２時間装着された単一の身体固定センサを使用して測定された。

図４Ａに見ることができるように、信号から外挿されたいくつかの値は、認知機能スコアが低いＰＤ患者（ＰＤ低ＧＣＳ）と認知機能スコアが高いＰＤ患者（ＰＤ高ＧＣＳ）とで有意差がある。高い認知機能を有する患者は、有意性がそれぞれ、ｐ＝０．０１９、ｐ＝０．００８、およびｐ＝０．０３９である大きな垂直振幅（歩行変動を示す）、高いストライド規則性、および高い調和比（歩行平滑度を示す）を示した。

図４Ｂに見ることができるように信号から外挿されたいくつかの値は、実行機能が低いＰＤ患者（ＰＤ低ＥＦＳ）と実行機能が高いＰＤ患者（ＰＤ高ＧＣＳ）とで有意差がある。高い実行機能を有する患者は、有意性がそれぞれ、ｐ＝０．０３５、ｐ＝０．０１３、およびｐ＝０．０３８である小さな歩行変動（大きなＶ振幅および勾配）、短い歩行持続時間、および高い歩行平滑度（高いＡＰ調和比）を示した。

これらの結果は、認知機能の異なる側面を反映する指標が身体固定センサにより収集された連続信号から抽出されうることを示す。

［実施例４］
夜間の身体固定センサを使用した連続信号の測定は睡眠行動の分析を可能にする

睡眠中のパーキンソン病患者の運動に対応する連続信号は、患者の腰に固定された身体固定センサにより測定された。図５に見ることができるように、身体固定センサから受信した信号は、中断量、真夜中に被検者が起き上がった回数、ならびに睡眠中の運動の量および質等の被検者の睡眠行動に関するいくつかの要素を明らかにすることができた。これらの結果は、身体固定センサがＰＤ患者に一般的な非運動症状の測定に使用できることをさらに示す。

［実施例５］
パーキンソン病患者は、睡眠中の身体固定センサから受信した連続測定値の分析を通して、転倒者とは区別できる

パーキンソン病患者（１９人の患者）および１３人の非ＰＤ高齢転倒者は、加速度計を含む小型デバイス（Ａｘ３、Ａｘｉｖｉｔｙ；６×２１．５×３１．５ｍｍ、９ｇ）を腰のおよそＬ４〜５の高さに装着した。垂直（Ｖ）加速度、中外側方向（ＭＬ）加速度、および前後方向（ＡＰ）加速度の３つのチャネルはそれぞれ１００Ｈｚで収集された。被検者は連続７日間センサを装着した。被検者には日常の通常作業を行いながら１日中センサを装着することが求められた。被検者は、彼／彼女が過去６か月間に少なくとも２回の転倒を報告していた場合、転倒者として分類された。

睡眠セグメントは、Ｖ軸における加速度の平均値を確認することによって収集した信号から抽出された。およそ０であったＶ軸における加速度は、デバイスが９０°であり、被検者が横たわっていることを意味すると解釈された。７つの最長睡眠セグメントは、これらの部分が夜間の睡眠および休んでいない期間を表すと仮定して年間で計算された。

夜間は、睡眠および覚醒の２つのセグメントに分割された。睡眠セグメントに関しては、各軸のＳＴＤ、回転回数、および合計睡眠持続時間が見出された。覚醒セグメントに関しては、被検者が覚醒した回数、合計覚醒時間の持続時間および活動率が測定された。さらに、歩行セグメントが７日間見出された。

結果を分析することによって、睡眠中の中外側方向（ＭＬ）軸のＳＴＤについて転倒者とＰＤ患者との間で有意差（ｐ＝０．００６）が見出された。

［実施例６］
身体固定センサを使用して受信される連続信号は、パーキンソン病患者の疾患の進行を決定することを可能にする

２群のパーキンソン病患者の身体運動は、腰に装着された身体固定センサを使用して測定された。一方の群は、比較的最近疾患があると診断された患者（短い罹病期間、２年以下）を含んでおり、もう一方はより長期間疾患を患う患者（長い罹病期間、５年以上）を含んでいた。図６に見ることができるように、ピッチ規則性は、長期間疾患を患うＰＤ患者ほど低い。ピッチ規則性は、身体固定センサの加速度信号から計算される指標である。ピッチ規則性は、ＰＤが進行するにつれて低下することが示された前進運動を行う能力を反映できる。

［実施例７］
身体固定センサを使用して受信される連続信号は、パーキンソン病患者の固縮を決定することを可能にする

腕の振りは、ＰＤ患者の両手首に着けたＢＦＳ（加速度計およびジャイロスコープを含む）を使用して測定された。「最も影響される手」の腕振り振幅は、ＵＰＤＲＳでの患者の固縮スコアに逆相関する（ｒ＝−０．６２、ｐ＝０．０３）。

［実施例８］
治療有効性を評価するための身体固定センサを使用して受信される連続信号

ＰＤ患者の治療有効性を推定し評価するために、ウェアラブルなセンサを使用して、治療前、治療中、または治療後の患者の活動および運動反応の変動を評価した。

現在の医療の場において、自己報告および臨床医により繰り返された試験は一般的に、運動反応変動を評価するために使用されるが、これらの手法は煩わしく、治療的変化に対して影響を受けにくい場合がある。

方法
パーキンソン治療を用いた第ＩＩ相ランダム化プラセボ対照二重盲検試験は、ＰＤ治療を受ける患者に対して行われた。

２２人のＰＤおよび運動反応変動がある患者（平均年齢６２．８±７．０歳、ＵＰＤＲＳ運動スコア２５．５±１１．４）は、彼らに最適の定期的な経口治療（減量が許可される）を受け、補助療法（治療群／試験群（ＴＧ）、ｎ＝１４）またはプラセボ（プラセボ群／対照群（ＰＧ）、ｎ＝８）にランダムに割り振られた。治療群は、追加のＰＤ治療（レボドパの皮下（ｓ．ｃ．）投与）を受けた。

被検者は、３Ｄ加速度計を治療を受ける前６日間（前）および治療を受けている間の６日間（間）、腰に装着する。それぞれの６日間の期間において、歩行および休止（すなわち、横たわっているかまたは座っている）に費やした時間を測定した。ウィルコクソンの符号順位ノンパラメトリック検定は、活動に対する治療（またはプラセボ）の効果を評価した。

結果
６日間で歩行した合計時間は、治療群では６５２．９±２６６．６分（前）から７２４．９±２９２．５分（間）に増加したが、プラセボ群では変化しなかった（ｐ＝０．２４９）。合計休止時間は治療群では減少した（前：８，３８０±３，０４４分、間：７，７６０±２，７２８分、ｐ＝０．０５６）が、プラセボ群ＰＧでは減少しなかった（ｐ＝０．４０１）。午前４：００〜５：００、すなわち就寝時間中に歩行に費やした時間はＴＧでは減少（すなわち、改善）した（前：７３．５±８８．７秒、間：５０．４±７７．８秒、ｐ＝０．０１１）が、ＰＧでは減少しなかった（ｐ＝０．１６１）。午前６〜７時、すなわち１日の始まりに歩行に費やした時間はＴＧでは増加（すなわち、改善）した（前：１０４±１１２秒、間：１６２±１２５秒、ｐ＝０．００３）が、ＰＧでは増加しなかった（ｐ＝０．２６３）。

結論
上に提示された結果は、センサ由来の測定規準の変化により、治療患者は、おそらくは運動反応変動の低減を反映して、日中にはより活動的になり夜間にはより不活発になると示唆することを示した。

さらに、得られた結果は、連続的に装着された身体固定センサは薬理的介入に影響されやすい活動の客観的評価を提供でき、さらに、治療有効性を評価するために使用できることを示す。

具体的な実施形態の上記の説明は、本発明の大まかな本質を十分に示しているため、本発明者以外でも、現在の知見を適用することによって、過度の実験なしに、また一般的概念から逸脱することなく、このような具体的な実施形態のさまざまな用途に合わせて容易に修正および／または適合でき、したがって、このような適合および修正は、開示されている実施形態の均等物の意味および範囲内であると理解するように意図すべきである。本明細書で用いられている表現または用語は、説明するためのものであり、限定するものではないと理解すべきである。開示されているさまざまな機能を実行するための手段、材料、およびステップは、本発明から逸脱することなくさまざまな代替的形態を取ることができる。臨床効果を確立するためにさらなる試験が行われることが理解されるべきである。

Claims (68)

1. パーキンソン病（ＰＤ）を患う被検者のＰＤの影響を受ける非運動機能を評価するシステムであって、
   前記被検者の身体運動に対応する信号を受信するように構成された身体固定センサと、
   前記信号に基づいてＰＤの影響を受ける１つまたは複数の運動機能に対応する複数の値を計算し、前記値に基づいて前記被検者の前記非運動機能を評価するように構成されたプロセッサと
   を備えた、システム。
2. 前記非運動機能は、認知機能、睡眠行動関連機能、生理学的症状、またはこれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項１に記載のシステム。
3. 前記非運動機能は認知機能である、請求項１に記載のシステム。
4. 前記認知機能は、疲労、睡眠パターン、包括的認知機能スコア、実行機能、注意力、抑圧症状、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項３に記載のシステム。
5. 前記非運動機能を評価することは、前記複数の値を複数の基準値と比較することを含む、請求項１に記載のシステム。
6. 前記複数の値は、垂直振幅、ストライド規則性、調和比、またはこれらの任意の組み合わせを含む、請求項１に記載のシステム。
7. 前記信号は連続信号を含む、請求項１に記載のシステム。
8. 前記信号は複数の信号を含む、請求項１に記載のシステム。
9. 前記被検者の身体運動は、全身運動、体幹運動、上肢運動、下肢運動、垂直（ｖ）運動、前後方向（ＡＰ）運動、中外側方向（ＭＬ）運動、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項１に記載のシステム。
10. 前記被検者の身体運動に対応する前記信号は、垂直加速度、中外側方向加速度、前後方向加速度、ヨー角速度、ピッチ角速度、ロール角速度、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項１に記載のシステム。
11. 前記システムは、２つ以上のセンサを備える、請求項１に記載のシステム。
12. 前記身体固定センサは、前記被検者の腰、前記被検者の胴体、またはその両方に固定されるように構成される、請求項１に記載のシステム。
13. 前記身体固定センサは少なくとも１つの加速度計を含む、請求項１に記載のシステム。
14. 前記プロセッサは前記少なくとも１つのセンサに無線接続される、請求項１に記載のシステム。
15. 前記プロセッサは携帯型デバイス内に含まれる、請求項１８に記載のシステム。
16. パーキンソン病の影響を受ける前記１つまたは複数の運動機能は、固縮、運動の振幅、運動速度、姿勢、姿勢制御、運動緩徐、歩行、バランス、振戦、腕の振り、体幹運動、座位から立位への移行、立位から座位への移行、座位から歩行への移行、歩行から座位への移行、方向転換、座ること、横たわること、睡眠運動、転倒、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項１に記載のシステム。
17. 前記プロセッサは、パーキンソン病の影響を受ける少なくとも２つの運動機能に対応する値を計算するように構成される、請求項１６に記載のシステム。
18. 前記プロセッサは、前記比較に基づいて前記被検者のパーキンソン病の重症度に対応する少なくとも１つの定量的予後値を計算するようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム。
19. 前記プロセッサは、前記複数の値を複数の基準値と比較するようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム。
20. 前記基準値は、パーキンソン病を患っている被検者から得た値、健康な被検者から得た値、初期の前記被検者から得た値、重症度レベルが分かっているパーキンソン病に対応する値、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項１９に記載のシステム。
21. 前記プロセッサは、特定の時間窓の間収集される信号に基づいて、対応する前記値の少なくとも一部を計算するように構成される、請求項１７に記載のシステム。
22. 前記システムは、前記プロセッサに機能的に接続された出力デバイスを備える、請求項１に記載のシステム。
23. 前記少なくとも１つのセンサは、少なくとも１時間前記信号を連続して受信するように構成される、請求項１に記載のシステム。
24. パーキンソン病（ＰＤ）を患う被検者のＰＤの影響を受ける非運動機能を評価する方法であって、
    身体固定センサから前記被検者の身体運動に対応する信号を受信することと、
    プロセッサを介して、
    前記信号に基づいてパーキンソン病の影響を受ける１つまたは複数の運動機能に対応する複数の値を計算することと、
    前記値に基づいて前記被検者の前記非運動機能を評価することと
    を含む、方法。
25. 前記非運動機能は、認知機能、睡眠行動関連機能、生理学的症状、またはこれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項２４に記載の方法。
26. 前記非運動機能は認知機能である、請求項２４に記載の方法。
27. 前記認知機能は、疲労、睡眠パターン、包括的認知機能スコア、実行機能、注意力、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項２６に記載の方法。
28. 前記非運動機能を評価することは、前記複数の値を複数の基準値と比較することを含む、請求項２４に記載の方法。
29. 前記複数の値は、垂直振幅、ストライド規則性、調和比、またはこれらの任意の組み合わせを含む、請求項２４に記載の方法。
30. 前記信号は連続信号を含む、請求項２４に記載の方法。
31. 前記信号は複数の信号を含む、請求項２４に記載の方法。
32. 前記被検者の身体運動は、全身運動、体幹運動、上肢運動、下肢運動、垂直（ｖ）運動、前後方向（ＡＰ）運動、中外側方向（ＭＬ）運動、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項２４に記載の方法。
33. 前記被検者の身体運動に対応する前記信号は、垂直加速度、中外側方向加速度、前後方向加速度、ヨー角速度、ピッチ角速度、ロール角速度、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項２４に記載の方法。
34. 前記信号を１つまたは複数のセンサから受信することを含む、請求項２４に記載の方法。
35. 前記信号は連続信号である、請求項２４に記載の方法。
36. 前記方法は、前記センサを前記被検者の腰、前記被検者の胴体、またはその両方に設置することをさらに含む、請求項２４に記載の方法。
37. 前記１つまたは複数の運動機能は、固縮、運動の振幅、運動速度、姿勢、姿勢制御、運動緩徐、歩行、バランス、振戦、腕の振り、体幹運動、座位から立位への移行、立位から座位への移行、座位から歩行への移行、歩行から座位への移行、方向転換、座ること、横たわること、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項２４に記載の方法。
38. 前記基準値は、パーキンソン病を患っている被検者から得た値、健康な被検者から得た値、初期の前記被検者から得た値、重症度レベルが分かっているパーキンソン病に対応する値、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項２８に記載の方法。
39. 被検者のパーキンソン病（ＰＤ）に対する治療有効性を判定するシステムであって、
    前記治療を行う前、行っている間、および／または行った後に受信される前記被検者の身体運動に対応する信号を受信するように構成された身体固定センサと、
    前記複数の信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける１つまたは複数の運動機能に対応する複数の値を計算し、前記複数の値を複数の基準値と比較し、前記比較に基づいて治療の有効性を判定するように構成されたプロセッサと
    を備えた、システム。
40. 前記基準値は、前記治療を行う前の前記被検者に対応する値、初期時点に取得した前記被検者の基準値、対照群の基準値、ＰＤを患っていない被検者の基準値、重症度レベルが分かっているパーキンソン病に対応する基準値、またはこれらの組み合わせである、請求項３９に記載のシステム。
41. 前記治療は、治療処置（薬物）、機能訓練、認知機能訓練、またはこれらの任意の組み合わせを含む、請求項３９に記載のシステム。
42. 前記信号は連続信号である、請求項３９に記載のシステム。
43. 前記信号は複数の信号を含む、請求項３９に記載のシステム。
44. 前記システムは少なくとも１つのセンサをさらに備える、請求項３９に記載のシステム。
45. 前記身体固定センサは、前記被検者の腰、前記被検者の胴体、またはその両方に固定されるように構成される、請求項３９に記載のシステム。
46. 前記身体固定センサは少なくとも１つの加速度計を含む、請求項３９に記載のシステム。
47. 前記信号は加速度信号を含む、請求項３９に記載のシステム。
48. 前記信号は、垂直加速度、中外側方向加速度、前後方向加速度、ヨー角速度、ピッチ角速度、ロール角速度、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項３９に記載のシステム。
49. 前記プロセッサは前記少なくとも１つのセンサに無線接続される、請求項３９に記載のシステム。
50. パーキンソン病の影響を受ける前記１つまたは複数の運動機能は、固縮、運動の振幅、運動期間、運動速度、姿勢、姿勢制御、運動緩徐、歩行、バランス、振戦、腕の振り、体幹運動、座位から立位への移行、立位から座位への移行、座位から歩行への移行、歩行から座位への移行、方向転換、座ること、横たわること、睡眠運動、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項３９に記載のシステム。
51. 前記システムは、前記プロセッサに機能的に接続された出力デバイスを備える、請求項３９に記載のシステム。
52. 前記少なくとも１つのセンサは、前記信号を連続して受信するように構成される、請求項３９に記載のシステム。
53. 前記プロセッサは、計算値と基準値との前記比較に基づいて前記被検者にとって適切な治療レジームを決定するようにさらに構成される、請求項３９に記載のシステム。
54. 被検者のパーキンソン病（ＰＤ）に対する治療有効性を判定する方法であって、
    前記治療を行う前、行っている間、および／または行った後に受信される前記被検者の身体運動に対応する信号を身体固定センサから受信することと、
    プロセッサを介して、
    前記複数の信号に基づいて、パーキンソン病の影響を受ける運動機能に対応する複数の値を計算することと、
    前記複数の値を複数の基準値と比較することと、
    前記比較に基づいて治療有効性を判定することと
    を含む、方法。
55. 前記基準値は、前記治療を行う前の前記被検者に対応する値、初期時点に取得した前記被検者の基準値、対照群の基準値、ＰＤを患っていない被検者の基準値、またはこれらの組み合わせである、請求項５４に記載の方法。
56. 前記治療は、治療処置（薬物）、機能訓練、認知機能訓練、またはこれらの任意の組み合わせを含む、請求項５４に記載の方法。
57. 前記信号は連続信号である、請求項５４に記載の方法。
58. 前記信号は複数の信号を含む、請求項５４に記載の方法。
59. 前記システムは少なくとも１つのセンサをさらに備える、請求項５４に記載の方法。
60. 前記身体固定センサは、前記被検者の腰、前記被検者の胴体、またはその両方に固定されるように構成される、請求項５４に記載の方法。
61. 前記身体固定センサは少なくとも１つの加速度計を含む、請求項５４に記載の方法。
62. 前記信号は加速度信号を含む、請求項５４に記載の方法。
63. 前記信号は、垂直加速度、中外側方向加速度、前後方向加速度、ヨー角速度、ピッチ角速度、ロール角速度、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項５４に記載の方法。
64. 前記プロセッサは前記少なくとも１つのセンサに無線接続される、請求項５４に記載の方法。
65. パーキンソン病の影響を受ける前記１つまたは複数の運動機能は、固縮、運動の振幅、運動期間、運動速度、姿勢、姿勢制御、運動緩徐、歩行、バランス、振戦、腕の振り、体幹運動、座位から立位への移行、立位から座位への移行、座位から歩行への移行、歩行から座位への移行、方向転換、座ること、横たわること、睡眠運動、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項５４に記載の方法。
66. 前記システムは、前記プロセッサに機能的に接続された出力デバイスを備える、請求項５４に記載の方法。
67. 前記少なくとも１つのセンサは、前記信号を連続して受信するように構成される、請求項５４に記載の方法。
68. 前記プロセッサを介して、計算値と基準値との前記比較に基づいて前記被検者にとって適切な治療レジームを決定することをさらに含む、請求項５４に記載の方法。