JP2018047218A - 人の姿勢バランスを決定するための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】人の関節の片肢スタンス期間および振動インデックスを用いて算出されるバランス・スコアに関して人の姿勢バランスを決定するためのシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】システム１００は、３Ｄモーションセンサ１０２、ノイズ・フィルタリングモジュール１０４、メモリ１０６、およびメモリと通信するプロセッサ１０８を備える。３Ｄモーションセンサは、人の骨格データを取り込む。ノイズ・フィルタリングモジュールは、骨格データから複数のノイズを除去する。プロセッサは、人の骨格データを用いて人の片肢スタンス（ＳＬＳ）期間を算出するステップ、人の各関節の速度プロファイルを計算するステップ、３Ｄ空間における人の関節運動プロファイルを用いて人の振動ジッタおよび単位質量当たりの力（ＦＰＵＭ）を測定するステップ、を実行するように構成される。
【選択図】図１

Description

［優先権の主張］
本願は、２０１６年９月２３日出願のインド国特許出願第２０１６２１０３２６２６号の優先権を主張する。そしてその全部は、参照によって本明細書に組み込まれる。

［技術分野］
本願は、一般に人の姿勢バランスをモニタする分野に関する。さらに詳しくは、しかし具体的にではないが、本発明は、人の関節の片肢スタンス期間および振動インデックスを用いて算出されるバランス・スコアに関して人の姿勢バランスを決定するためのシステムおよび方法を提供する。

胴および下肢の姿勢筋肉の同期したおよび調整された起動は、人体の平衡およびバランスを維持するために必要とされる。乏しい姿勢バランスコントロールは、巨大な人口に損傷または転倒を引き起こして、一般の運動技能の決定的な因子であると想定される。脳卒中を乗り切った患者は、アンバランスのために転倒しやすい。したがって、彼等は、物理療法および他のエクササイズを必要とする。人の姿勢バランスの判定は、非常に重要（特に脳卒中生存者）になった。姿勢バランスの判定は、介護者が脳卒中生存者のための訓練および物理療法を設計するのを支援する。

いかなるスタンスの姿勢コントロールも測定するための文献の中に、いくつかの技術はすでに存在する。それらの中で、片肢スタンス（ＳＬＳ）は、時間的測定によって静的位置における姿勢安定を評価するだけでなく、姿勢安定度および修正におけるボディ・ジョイントの役割も分析する良好なオプションである。臨床医のために、それは、それらの患者に対して転倒リスクのスクリーニングを行う速くて、信頼性が高くてそして簡単な方法を提供し、そして、年上の成人のための広範囲の機能評価に容易に組み込まれる。健康な被験者のためのＳＬＳ訓練は、静的バランスを改良することによって損傷または転倒の可能性を減らす。複雑なメカニズムである、姿勢コントロールの不足は、立っている間の姿勢の動揺を引き起こす。例えば、腰痛のある人々が立っていて姿勢の動揺を増加させたことが観察された。

ＳＬＳにおけるバランスは、力プラットホームを有する重心動揺検査を用いて登録した圧力中心（ＣＯＰ）運動によって測定されることができるＳＬＳ−期間およびボディ−動揺の両方に関して評価されることを必要とする。ＣＯＰは、重心の水平位置および筋肉のアクティビティに起因する反力の両方を反映するが、どのような姿勢の混乱が異なるボディ・部位／ジョイントの不安定性／振動を作成するかについて情報を発しない。ＣＯＰおよびＣＯＭの振動の間に明白な関係が存在する所で周波数が省略されたＣＯＰ運動の振幅だけが各ジョイントの振動と関連した所で、いくらかの作業は報告される。ごく最近、標識ベースのモーション・キャプチャおよび解析システムが高価で複雑であるボディ動揺測定の用に供された。そして試験は、研究室またはクリニック環境において実行されることができるだけである。さらに別の研究では、ＣＯＭパラメータに関して立っているバランスを評価するために、Ｋｉｎｅｃｔの信頼性は分析された。しかしそれらは、ＳＬＳの間、ユークリッドの座標ｘ、ｙ、ｚにおけるボディ振動について述べられなかった。

以下は、実施形態の基本的な理解を提供するために、開示のいくらかの実施形態の簡略的概要を示す。この概要は、実施形態の広範囲な概要ではない。実施形態の鍵となる／重要な要素を識別すること、または実施形態の範囲を詳細に描写することを意図しない。その唯一の目的は、下で示されるより詳細な説明の前兆としていくらかの実施形態を単純化されたフォームに示すことである。

前述を考慮して、本明細書における実施形態は、人の姿勢バランスを決定するシステムを提供する。システムは、３Ｄモーションセンサ、ノイズ・フィルタリングモジュール、メモリ、およびメモリと通信するプロセッサを備える。３Ｄモーションセンサは、人の骨格データを取り込む。人は、片肢スタンス（ＳＬＳ）運動を行っている。ノイズ・フィルタリングモジュールは、骨格データから複数のノイズを除去する。プロセッサは、人の骨格データを用いて人の片肢スタンス（ＳＬＳ）期間を算出するステップ、人の各関節の速度プロファイルを計算するステップ、３Ｄ空間における人の関節運動プロファイルを用いて人の振動ジッタおよび単位質量当たりの力（ＦＰＵＭ）を測定するステップであって、関節運動プロファイルは人の各関節のために異なり、関節運動プロファイルは３Ｄモーションセンサから得られる、ステップ、人の振動ジッタおよびＦＰＵＭに基づいて各関節のための振動インデックスを生成するステップ、および、ＳＬＳ期間および前記振動インデックスを用いて人の第１のバランス・スコアおよび第２のバランス・スコアを生成するステップであって、前記第１および第２のバランス・スコアは人の姿勢バランスを示す、ステップ、を実行するようにさらに構成される。

別の実施形態は、人の姿勢バランスを決定する方法であって、以下のさまざまなステップを実施するプロセッサを含む方法を提供する。最初に、３Ｄモーションセンサを用いて人の骨格データが得られる。人は、片肢スタンス（ＳＬＳ）運動を行っている。次いで、ノイズ・フィルタリングモジュールを用いて骨格データから複数のノイズが除去される。次のステップでは、人の骨格データを用いて人の片肢スタンス（ＳＬＳ）期間が算出される。次のステップでは、人の各関節の速度プロファイルが計算される。さらに、３Ｄ空間における人の関節運動プロファイルを用いて人の振動ジッタおよび単位質量当たりの力（ＦＰＵＭ）が測定される。関節運動プロファイルは人の各関節のために異なり、関節運動プロファイルは３Ｄモーションセンサから得られる。次のステップでは、人の振動ジッタおよびＦＰＵＭに基づいて各関節のための振動インデックスが生成される。そして最後に、ＳＬＳ期間および振動インデックスを用いて人の第１のバランス・スコアおよび第２のバランス・スコアが生成される。第１および第２のバランス・スコアは人の姿勢バランスを示す。

本明細書において実施形態は、図面を参照して以下の詳細な説明からよりよく理解される。

図１は、本開示の実施形態による、人の姿勢バランスを決定するシステムのブロック図を示す。 図２は、本開示の実施形態による、実験的な準備およびシステムでモニタされるさまざまなボディ・ジョイントを示す。 図３は、本開示の実施形態による、人の左の足首の変化のグラフィック表現を示す。 図４は、本開示の実施形態による、ｋ平均クラスタリングを識別した曲率位置のグラフィック表現を示す。 図５は、本開示の実施形態による、人の姿勢バランスを決定するために必要とするステップを示すフローチャートである。

本明細書における実施形態およびさまざまな特徴およびその有利な詳細は、添付図面に示されて以下の説明において詳述される非限定的な実施形態に関してより詳細に説明される。本明細書において使用される例は、単に、本明細書における実施形態が実践されてよい方法の理解を容易にして、さらに当業者が本明細書における実施形態を実践することができることを意図する。したがって、例は、本明細書における実施形態の範囲を制限するものとして解釈されてはならない。

類似の参照符号が図の全体にわたって一貫して対応する特徴を示す図面を、そしてより詳しくは図１を参照すると、好ましい実施形態が示される。これらの実施形態は、以下の例示的システムおよび／または方法の文脈において記載される。

開示の一実施形態によれば、人の姿勢バランスを決定するシステム１００。開示は、３Ｄモーションセンサ（例えばＫｉｎｅｃｔ）から得られる骨格データだけを用いて人の関節の３Ｄ運動に関して片肢スタンス（ＳＬＳ）期間およびボディ振動を計算するために、控え目なシステムおよび方法を提供する。片肢スタンスならびに２足歩行のスタンスフェーズのための各骨格ジョイント／ボディ部分のための振動は、次いで、振動インデックスおよびＳＬＳ期間に基づいてバランス・スコアを生成するために用いられる。

開示の一実施形態によれば、システム１００のブロック図が図１に示される。システム１００は、３Ｄモーションセンサ１０２、ノイズ・フィルタリングモジュール１０４、メモリ１０６、およびメモリ１０６と通信するプロセッサ１０８を含む。メモリ１０６は、複数のアルゴリズムをストアするように構成される。プロセッサ１０８は、さまざまな機能を実行するための複数のモジュールをさらに含む。複数のモジュールは、さまざまな機能を実行するためにメモリ１０６にストアされる複数のアルゴリズムにアクセスする。

開示の一実施形態によれば、人の骨格データは、３Ｄモーションセンサ１０２を用いて得られる。本実施形態では、データ取り込みのための３Ｄモーションセンサ１０２としてマイクロソフトＫｉｎｅｃｔ（登録商標）（Ｋｉｎｅｃｔ）装置が用いられた。読み取りに対する便宜のために、用語「３Ｄモーションセンサ」および「Ｋｉｎｅｃｔ」は、開示において置き替え可能で使われることが理解されるべきである。マイクロソフトのＫｉｎｅｃｔ（登録商標）は、マイクロソフトのＸｂｏｘ３６０（登録商標）に対するまたはマイクロソフト・ウインドウズ（登録商標）コンピュータに対する外部インタフェースとして接続する周辺機器である。ユーザが別々のコントローラを必要とすることなくソフトウェアおよびメディア内容と対話することができるように、Ｋｉｎｅｃｔ（登録商標）および関連するプログラムされたコンピュータまたはＸｂｏｘは、ユーザの擬人化したフォームを感じて、認識して、利用する。

骨格データを取り込むための実験的な準備は、図２に示される。この実施形態では、人は、片脚スタンス（ＳＬＳ）運動を行うよう依頼される。ＳＬＳ運動は、目を開けて、腕を臀部の上に置き、そしてＫｉｎｅｃｔから７〜８フィート離れて立つことで実行される。参加者は、自力で片方の脚で立たなければならず、そして、片方の足が床を離れて曲げられた時から、それが地面または立っている脚に接触するかまたは腕が臀部から離れる時までの時間が秒で計時される。約２０ジョイントの３Ｄ時空情報がＫｉｎｅｃｔから得られる。グランドトルースのために、時間で同期したデータ取り込みは、Ｋｉｎｅｃｔおよび準備に基づくフォース・プレートを用いて実行される。被験者のビデオは、手動で実験的な所見を確認するために録画されることもできる。

開示の一実施形態によれば、システム１００はまた、ノイズ・フィルタリングモジュール１０４を含む。３Ｄモーションセンサ１０２から得た骨格データは、非常にノイズが多い。そして、被験者が完全に静止した状態で立つときにそれは実際に見える。しかし、骨格においていくらかのジョイントは動いている。電磁的ノイズ、部屋の照明、ＩＲ干渉、量子化ノイズなどを含む、特徴およびノイズレベルに影響を及ぼす多くのパラメータがある。いかなる既存のノイズ・フィルタリング方法の使用もこの開示の範囲内でよいことが理解されるべきである。

開示の一実施形態によれば、プロセッサ１０８は、人の骨格データを使用する人のＳＬＳ期間を算出する。ＳＬＳ運動の間、持ち上げられた脚の足首の座標における変化は、非常に明らかである。３Ｄモーションセンサ１０２から得られた骨格ジョイントは、「ｘ」が地面に関して左／右の変化を表し、「ｙ」が地面に関して上／下の変化を表し、そして「ｚ」がＫｉｎｅｃｔ１０２に関して被験者まで／からの変化を表す、３Ｄ界座標（ｘ，ｙ，ｚ）によって表される。それでここでは、持ち上げられた脚の足首のｙ−座標（すなわち、左下肢が持ち上げられる）Ｙ_{ＡｎｋｌｅＬｅｆｔ}の変化は、被験者が地面より上に脚（ここでは、左脚）を持ち上げるときの正確なタイミングについての意味のある情報を与える。同じことは図３に示される。そしてそれは、位置Ｒ、ＦでのＹ_{ＡｎｋｌｅＬｅｆｔ}の実質的な変化、およびゾーンＲ〜ＦがＳＬＳ姿勢の所望の領域であることを示す。換言すれば、Ｒは、片方の足が床を離れて曲げられるところのフレームであり、Ｆは、それが再び地面に接触するフレームである。ＲとＦとの間の期間は、ＳＬＳ期間として考慮される。この事実を覚えておくと、ｋ平均クラスタリングアルゴリズムは、時間とともにＹ_{ＡｎｋｌｅＬｅｆｔ}における変化を取り込むために用いられる。それは、片方の脚スタンス部（ゾーンＲ〜Ｆ）を区別する際に助ける。ｋ平均は、以下の等式を最適化することによって主に分離（すなわち、データを２つのクラスタに分類する）をする：
ここで｜｜Ｙ^（ｊ） _{ＡｎｋｌｅＬｅｆｔｉ}−ｃ｜｜は、データ・ポイントＹ^（ｊ） _{ＡｎｋｌｅＬｅｆｔｉ}とクラスタ中心ｃ_ｊとの間のユークリッド距離である。Ｒ〜Ｆに属するフレームは、１つのクラスタを形成する。その一方で、Ｏがそれらのそれぞれのクラスタ中心からのＮのデータ・ポイントの距離のインジケータであるにつれて残りは別の１つに分類する。図４は、ｋ平均アルゴリズム（すなわち、所望のフレームＲおよびＦからはるかに離れているフレームＡおよびＢ）の出力を示す。領域Ｓ−Ａのデータ・ポイントＸを考慮する。曲率位置がデータの最小相違の方向にあるという事実がさらに使われる。それで、平均減算されたデータ
の計算共分散マトリックス
は計算されて、そして、マトリックスの固有値（Ｅｉｇｅｎ ｖａｌｕｅ）分解も計算される。これは、最大相違の方向を見つけるために主成分分析（Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ （ＰＣＡ））後の原則である。最小の固有値に対応する固有ベクトル（すなわち、Ｅ_ｍｉｎ）は、データの最小相違の方向を提供して、曲率位置の方への方向を明かす。以下の等式を使用して最も小さい固有値に対応する固有ベクトルの最小投影エラーを通して、曲率位置ＲおよびＦは得られる：
ここで
は、フレームｒ（または瞬間ｔ）での原信号値（Ｙ_{ＡｎｋｌｅＬｅｆｔ}（ｒ））であり、＾ｕは、〜Ｅ_ｍｉｎに沿った単位ベクトルである。最後に、ＳＬＳ期間は、ＲおよびＦフレームに対応するタイムスタンプ間の違いを見つけることによって測定される。

開示の一実施形態によれば、プロセッサ１０８は、人の各関節の速度プロファイルをさらに計算する。同時に、３Ｄ空間における人の関節運動プロファイルを用いてプロセッサ１０８によって、人の振動ジッタおよび単位質量当たりの力（ＦＰＵＭ）も測定される。そして、関節運動プロファイルは、３Ｄモーションセンサ１０２から得られる。通常、関節運動プロファイルは、人の各関節にとって異なる。

片肢上に立ちながらのＳＬＳ運動の間、人はバランスを維持するために振動する。そのうえ、特定の姿勢のために、人は、ヒップセンター（ＨｉｐＣｅｎｔｅｒ）、ショルダーセンター（ＳｈｏｕｌｄｅｒＣｅｎｔｅｒ）等のいくつかのジョイントを容易にかつ柔軟に動かすことができない。それゆえ、骨格の２０の異なる関節は、例えばそれが手のために高く、しかしヒップセンター（ＨｉｐＣｅｎｔｅｒ）のために低く、のように異なる自由度（ＤＯＦ）を有する。このＤＯＦは、関節運動に強い影響を及ぼす。発振を量的に測定するために、各ジョイントの速度プロファイルは、その振動分析のために使われる。振動は、周波数および振幅から成る。より高い周波数は、より多くの振動およびより少ないバランスを示す。３つのすべての方向（すなわちｘ、ｙおよびｚ）の速度
は、振動または間接的にバランスを推定するために分析される。速度は、以下の等式を用いてフィルタ処理済データから得られる：
ここで、ｘ^ｊ、ｙ^ｊおよびｚ^ｊは、ｊ^ｔｈ骨格ジョイントのそれぞれ（ｘ；ｙ；ｚ）方向の置換である。速度はＲ付近で最大であり、そしてＦ付近で最小である（徴候を考慮する）ことがＡｎｋｌｅＬｅｆｔの速度プロファイルから観察される。また、第１の部分Ｓ〜ＲにおけるＡｎｋｌｅＬｅｆｔの平均速度は、図３に示すように第３のものにほぼ類似していて、その一方で第２における速度は、他の２つよりも非常に高い。片脚スタンス姿勢のスタート（Ｒ）およびエンド（Ｆ）フレーム／時間は、以前にすでに識別された。それゆえ、３つの異なる部分（すなわち、Ｓ〜Ｒ（部分−１）、Ｒ〜Ｆ（部分−２）およびＦ〜Ｅ（部分−３））は、別々に分析されることが必要である。この事実は、全２０ジョイントにとっても真である。周波数に関する情報を得るために、各部分のあらゆるジョイントデータは、５０サンプルのウィンドウに仕切られる。そして、各部分のフーリエ変換は、以下の等式で評価される：
ここで
は、ｊ^ｔｈジョイント速度
のためのｉ^ｔｈウィンドウの周波数応答である。これは、すべてのジョイントのために、そして３つのすべての方向（ｘ，ｙ，ｚ）においてなされる。各ウィンドウにおける最大振幅（Ａｊｋ）に対応する周波数
は選択される。そして、各部分の平均周波数は以下の等式を用いて評価される：
上記の等式を用いて、各部分における平均周波数
は計算される。これらの算出平均周波数は、対応する部分（すなわちＳＬＳよりも前、その間、そしてそれよりも後）における相対的な周波数変動（振動）を我々が分析するのを最終的に支援する。この作業では、相対的な周波数変動は振動−ジッタ（Ｈｚの）として考慮される。そして、部分ごとに、それは以下の等式を用いて数学的にモデル化される：
ここで、Ｊ_{１，２，３}は振動−ジッタであり、そして
は各部分の平均周波数であり、一方
は各部分のすべてのウィンドウのための周波数である。Ｊ_{１，２，３}はまた、３つのセグメントのための周波数に関して振動を定量化する。より多くの振動はより悪いバランスを示す。便宜上、我々は、本開示の残りにおいて振動−ジッタの代わりに用語ジッタを使用する。各ウィンドウのための優位な速度成分は、
として書かれることができる。ここで、
は、各部分のｊｔｈジョイントのためのｋ^ｔｈウィンドウにおいて最大振幅
に対応する周波数である。

ＳＬＳの間、平衡状態を回復するために各ジョイントに掛けられる力が体重、外転筋力およびジョイント反力に起因することは、バイオメカニクスから明白である。この力は、ジョイントバランス推定のための良好な手段であることができる。この事実を覚えておくと、各関節のための単位質量当たりの反力（ＦＰＵＭ）（ＦＰＵＭ＝力／質量［メートル／秒^２］）は、その関節のための速度の変化率（すなわち加速度（ａ））として測定される。これは、ニュートンの運動法則（すなわちＦ＝ｍａ）を用いてよりよく説明されることができる。

開示の一実施形態によれば、プロセッサ１０８は、ＳＬＳ期間および振動インデックスを用いて、人の第１のバランス・スコアおよび第２のバランス・スコアを生成するようにさらに構成される。第１のバランス・スコアおよび第２のバランス・スコアは、人の姿勢バランスを示す。これらの２つのスコアは、ＳＬＳ期間および振動インデックス（ＶＩ−腰、膝および胴全体の角運動に関して量的に測定される補正ボディ振動）を用いて算出される。２種類のスコア（第１のバランス・スコアおよび第２のバランス・スコア）は、以下の通りに計算される：
第１のバランス・スコア：
Ｓｃｏｒｅ１＝１−ｅｘｐ（−Ｂ＊ベータ）；
ここで、Ｂ＝（１／ＶＩ）、
ベータ＝０．００４９０。
第２のバランス・スコア：
Ｓｃｏｒｅ２＝１−ｅｘｐ（−Ａ＊ベータ）；
ここで、Ａ＝アルファ＊（ＳＬＳ期間）＋（１−アルファ）＊（１／ＶＩ）、
ベータ＝０．００４９０。

開示の実施形態では、ベータの値は、データセットに基づく０．００４９０４としてとられる。しかし、ベータの値は、別の実施形態では異なってもよいことが理解されるべきである。

第１のバランス・スコアは、片肢スタンスの間、どれくらいの振動が異なるジョイント／ボディ・パーツに関連するかを示す。それは、被験者が安定系数とともにどれくらい片脚スタンスを保つことができるかについて示すコントロール・スコアである。第２のバランス・スコアは、３Ｄ空間における各ジョイントの振動および人が片肢スタンスにとどまる持続時間を示す。開示の別の実施形態によれば、第２のバランス・スコアは、臨床的に承認されたスケールに（例えば、バーグ・バランス・スケール、タイムド・アップアンドゴー）に関して確認される。これらのスコアを臨床的に承認されたスケールに関連させるために、回帰分析は実行される。

動作において、人の姿勢バランスを決定するためのフローチャート２００は、開示の一実施形態によれば図５に示される。最初にステップ２０２で、３Ｄモーションセンサ１０２（例えばＫｉｎｅｃｔ）を用いて人の骨格データが得られる。データ取り込み時に、人は、図２の実験的な準備に示すようにスタンスの前に片肢スタンス（ＳＬＳ）運動を実行するよう依頼される。ステップ２０４で、骨格データからの電磁的ノイズ、ホワイトノイズ等の複数のノイズがノイズ・フィルタリングモジュール１０４を用いて除去される。次のステップ２０６では、人の骨格データを用いて人の片肢スタンス（ＳＬＳ）期間が測定される。実施形態では、曲率分析法に基づく固有ベクトルを用いてＳＬＳ期間が測定されることが理解されるべきである。しかし、他のいかなる方法の使用もこの開示の範囲内である。

ステップ２０８で、人の各関節の速度プロファイルが測定される。ステップ２１０で、３Ｄ空間における人の関節運動プロファイルを用いて人の振動ジッタおよび単位質量当たりの力（ＦＰＵＭ）が測定される。関節運動プロファイルは、３Ｄモーションセンサ１０２から得られる。次のステップ２１２では、人の振動ジッタおよびＦＰＵＭに基づいて振動インデックス（ＶＩ）が生成される。振動インデックス（ＶＩ）は、すべての関節の振動プロファイルを含む集合スコアである。そして最後にステップ２１４で、ＳＬＳ期間および振動インデックスを用いて人の第１のバランス・スコアおよび第２のバランス・スコアが生成される。第１および第２のバランス・スコアは、人の姿勢バランスを共同で示す。第２のバランス・スコアは、臨床的に承認されたスケール（例えば、バーグ・バランス・スケール、タイムド・アップアンドゴー）に関して確認される。これらのスコアを臨床的に承認されたスケールに関連させるために、回帰分析は実行される。

開示の一実施形態によれば、測定されたＳＬＳ期間、振動ジッタおよびＦＰＵＭは、ブランド−オールトマン・プロットを用いて確認されることもできる。ブランド・オールトマン・プロットは、実験結果を確認するために標準的方法を提供する。

いかなる当業者も実施形態を製作して使用することができるために、説明文は、内容を本明細書に記載する。内容の実施形態の範囲は、請求項によって定義されて、当業者に生じる他の修正を含んでよい。それらが請求項の文字通りの言語と異ならない同様な要素を有する場合、または、それらが文字通りの言語との実体のない違いを有する等価な要素を含む場合、他の修正は範囲の中にあると意図される。実施形態は、２つのバランス・スコアに関して人の姿勢バランスを決定するためのシステムおよび方法をこのように提供する。

保護の範囲がその中にメッセージを有するコンピュータ可読手段に加えてこの種のプログラムまで広げられることは、しかしながら理解される。この種のコンピュータ可読記憶手段は、プログラムがサーバまたはモバイル機器またはいかなる適切なプログラマブルデバイス上でも走るときに、方法の１つ以上のステップの実施のためのプログラムコード手段を含む。ハードウェアデバイスは、例えばサーバまたはパーソナルコンピュータ等のようないかなる種類のコンピュータも含むプログラムされることができるいかなる種類のデバイス、またはそれらのいかなる組み合わせでもあることができる。デバイスは、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）の類の例えばハードウェア手段、またはハードウェアおよびソフトウェア手段の組合せ（例えばＡＳＩＣおよびＦＰＧＡ）、または、少なくとも１つのマイクロプロセッサおよびそこに位置するソフトウェアモジュールを有する少なくとも１つのメモリ、でありうる手段を含んでもよい。このように、手段は、ハードウェア手段およびソフトウェア手段を含むことができる。本明細書に記載されている方法実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェアで実施されることができる。デバイスは、ソフトウェア手段を含んでもよい。あるいは、本開示の実施形態は、異なるハードウェアデバイス（例えば複数のＣＰＵの使用）上で実施されてよい。

本明細書における実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェア要素を含むことができる。ソフトウェアで実施される実施形態は、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード、などを含むが、これに限定されない。本明細書に記載されているさまざまなモジュールによって実行される機能は、他のモジュールまたは複数の他のモジュールの組合せで実施されてよい。この説明のために、コンピュータが使用可能なまたはコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによってまたはそれに関連して使用されるためのプログラムを含むことができるか、格納することができるか、通信することができるか、伝播することができるか、または運搬することができるいかなる装置であることもできる。

媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁気的、赤外線的、または半導体システム（または装置またはデバイス）または伝搬媒体であることができる。コンピュータ可読媒体の例は、半導体または固体メモリ、磁気テープ、着脱可能なコンピュータ・ディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、堅い磁気ディスクおよび光ディスクを含む。光ディスクの現在の例は、コンパクトディスク−読取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクトディスク−読取り／書込み（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）およびＤＶＤを含む。

プログラムコードをストアおよび／または実行するのに適したデータ処理システムは、システムバスを通して記憶要素に直接または間接的に接続される少なくとも１つのプロセッサを含む。記憶要素は、プログラムコードの実際の実行の間利用されるローカル・メモリ、大容量記憶装置、および、実行の間大容量記憶装置から検索されなければならない回数コードを減らすために少なくともいくらかのプログラムコードの一時的記憶を提供するキャッシュメモリを含むことができる。

入／出力（Ｉ／Ｏ）装置（キーボード、ディスプレイ、ポインティングデバイス等を含むがこれに限定されない）は、直接またはＩ／Ｏコントローラを介してシステムに接続されることができる。ネットワークアダプタは、介在する個人的または公衆ネットワークを介してデータ処理システムを他のデータ処理システムまたはリモートプリンタまたは記憶装置に接続することを可能にするシステムに接続されてもよい。モデム、ケーブルモデムおよびイーサネットカードは、ネットワークアダプタの現在利用可能なタイプのちょうどいくつかである。

実施形態を実践するための代表的なハードウェア環境は、本明細書における実施形態による情報処理／コンピュータシステムのハードウェア構成を含んでよい。本明細書におけるシステムは、少なくとも１つのプロセッサまたは中央処理装置（ＣＰＵ）を備える。ＣＰＵは、各種デバイス（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、および入／出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ）にシステムバスを介して相互接続する。Ｉ／Ｏアダプタは、周辺機器（例えば、ディスクユニットおよびテープドライブ）またはシステムによって読み込み可能な他のプログラム記憶装置に接続することができる。システムは、プログラム記憶装置上の発明的命令を読み込むことができて、本明細書における実施形態の方法論を実行するためにこれらの命令に従うことができる。

システムは、ユーザー入力を集めるために、キーボード、マウス、スピーカ、マイクロホン、および／または、タッチ・スクリーン装置（図示せず）のような他のユーザインタフェースデバイスをバスに接続するユーザーインターフェースアダプタをさらに含む。加えて、通信アダプタは、バスをデータ処理ネットワークに接続する。そしてディスプレイアダプタは、例えば、モニタ、プリンタ、または送信機のような出力装置として実施されてよいディスプレイ装置にバスを接続する。以前の記述は、各種実施形態に関して発表された。この出願が関係する技術の当業者は、原則、趣旨および範囲から意味ありげに逸脱せずに、運用の記載された構成および方法の変更および変化が実践されることができることを認める。

Claims (20)

1. 人の姿勢バランスを決定する方法であって、以下のステップを実施するプロセッサを含む、方法：
   ３Ｄモーションセンサを用いて人の骨格データを得るステップであって、人は片肢スタンス（ＳＬＳ）運動を実行している、ステップ、
   ノイズ・フィルタリングモジュールを用いて前記骨格データから複数のノイズを除去するステップ、
   人の前記骨格データを用いて人の片肢スタンス（ＳＬＳ）期間を算出するステップ、
   人の各関節の速度プロファイルを計算するステップ、
   ３Ｄ空間における人の関節運動プロファイルを用いて人の振動ジッタおよび単位質量当たりの力（ＦＰＵＭ）を測定するステップであって、前記関節運動プロファイルは人の各関節のために異なり、前記関節運動プロファイルは３Ｄモーションセンサから得られる、ステップ、
   人の振動ジッタおよびＦＰＵＭに基づいて各関節のための振動インデックスを生成するステップ、および、
   ＳＬＳ期間および前記振動インデックスを用いて人の第１のバランス・スコアおよび第２のバランス・スコアを生成するステップであって、前記第１および第２のバランス・スコアは人の姿勢バランスを示す、ステップ。
2. 前記第１のバランス・スコアは、片肢スタンスの間にどれくらいの振動が異なる関節／ボディ・パーツに関連するかを示す、請求項１に記載の方法。
3. 前記第２のバランス・スコアは、３Ｄ空間における各関節の振動および人が片肢スタンスにとどまる持続時間を示す、請求項１に記載の方法。
4. 標準臨床スコアに関して前記第２のバランス・スコアを確認するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記標準臨床スコアは、バーグ・バランス・スケールまたはタイムド・アップアンドゴー・スケールのうちの少なくとも１つである、請求項４に記載の方法。
6. 人の前記ＳＬＳ期間は、曲率分析に基づく固有ベクトルを用いて測定される、請求項１に記載の方法。
7. 前記複数のノイズは、電磁的干渉、ＩＲ干渉、または量子化ノイズのうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。
8. 前記測定されたＳＬＳ期間、振動ジッタおよびＦＰＵＭを、ブランド−オールトマン・プロットを用いて確認するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記骨格データを、前記ＳＬＳ運動の前、前記ＳＬＳ運動の間、そして前記ＳＬＳ運動の後、に分割するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記骨格データは、Ｘ−Ｙ−Ｚ座標における人の２０の関節の時空変化の測定である、請求項１に記載の方法。
11. 人の姿勢バランスを決定するシステムであって、以下を備える、システム：
    人の骨格データを得るための３Ｄモーションセンサであって、人は片肢スタンス（ＳＬＳ）運動を実行している、３Ｄモーションセンサ、
    前記骨格データから複数のノイズを除去するためのノイズ・フィルタリングモジュール、
    メモリ、および、
    前記メモリと通信するプロセッサであって、以下のステップを実行するようにさらに構成されるプロセッサ：
    人の前記骨格データを用いて人の片肢スタンス（ＳＬＳ）期間を算出するステップ、
    人の各関節の速度プロファイルを計算するステップ、
    ３Ｄ空間における人の関節運動プロファイルを用いて人の振動ジッタおよび単位質量当たりの力（ＦＰＵＭ）を測定するステップであって、前記関節運動プロファイルは３Ｄモーションセンサから得られる、ステップ、
    人の振動ジッタおよびＦＰＵＭに基づいて振動インデックスを生成するステップ、および、
    ＳＬＳ期間および前記振動インデックスを用いて人の第１のバランス・スコアおよび第２のバランス・スコアを生成するステップであって、前記第１および第２のバランス・スコアは人の姿勢バランスを示す、ステップ。
12. 前記３ＤモーションセンサはＫｉｎｅｃｔセンサである、請求項１１に記載のシステム。
13. １つ以上のハードウェアプロセッサによって実行されるときに以下を生じさせる１つ以上の命令を含む１つ以上の非一時的機械可読情報記憶媒体：
    ３Ｄモーションセンサを用いて人の骨格データを得るステップであって、人は片肢スタンス（ＳＬＳ）運動を実行している、ステップ、
    ノイズ・フィルタリングモジュールを用いて前記骨格データから複数のノイズを除去するステップ、
    人の前記骨格データを用いて人の片肢スタンス（ＳＬＳ）期間を算出するステップ、
    人の各関節の速度プロファイルを計算するステップ、
    ３Ｄ空間における人の関節運動プロファイルを用いて人の振動ジッタおよび単位質量当たりの力（ＦＰＵＭ）を測定するステップであって、前記関節運動プロファイルは人の各関節のために異なり、前記関節運動プロファイルは３Ｄモーションセンサから得られる、ステップ、
    人の振動ジッタおよびＦＰＵＭに基づいて各関節のための振動インデックスを生成するステップ、および、
    ＳＬＳ期間および前記振動インデックスを用いて人の第１のバランス・スコアおよび第２のバランス・スコアを生成するステップであって、前記第１および第２のバランス・スコアは人の姿勢バランスを示す、ステップ。
14. 前記第１のバランス・スコアは、片肢スタンスの間にどれくらいの振動が異なる関節／ボディ・パーツに関連するかを示す、請求項１３に記載のプロセッサが実施する方法。
15. 前記第２のバランス・スコアは、３Ｄ空間における各関節の振動および人が片肢スタンスにとどまる持続時間を示す、請求項１３に記載の方法。
16. 標準臨床スコアに関して前記第２のバランス・スコアを確認するステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
17. 人の前記ＳＬＳ期間は、曲率分析に基づく固有ベクトルを用いて測定される、請求項１３に記載の方法。
18. 前記複数のノイズは、電磁的干渉、ＩＲ干渉、または量子化ノイズのうちの少なくとも１つである、請求項１３に記載の方法。
19. 前記測定されたＳＬＳ期間、振動ジッタおよびＦＰＵＭを、ブランド−オールトマン・プロットを用いて確認するステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
20. 前記骨格データを、前記ＳＬＳ運動の前、前記ＳＬＳ運動の間、そして前記ＳＬＳ運動の後、に分割するステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。