JP2018158083A - Posture Distortion Evaluation Method - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、被検者の姿勢歪みを計測し、その姿勢歪みの大きさを年齢で表現した「歪み年齢」に換算し、この「歪み年齢」をその被検者に知らせたり、その被検者の衣類や履物の選定や体操などに生かしたりすることによって、日常活動における転倒を抑制するための姿勢歪評価方法に関する。 The present invention measures the posture distortion of a subject, converts the magnitude of the posture distortion into a “distortion age” expressed in age, informs the subject of the “distortion age”, The present invention relates to a posture distortion evaluation method for suppressing falls in daily activities by utilizing the selection of clothes and footwear and exercises of a person.
加齢により生じる体の歪みは、姿勢が悪くなることに加え、頭痛や内臓疾患、転倒事故の要因になることが一般的に知られている。特に、高齢者の転倒は、骨折や脳疾患等を引き起こし、寝たきり化へつながるリスクが指摘されており、従来から解決の必要が叫ばれてきた大きな社会問題の1つである。 It is generally known that body distortion caused by aging is a cause of headache, visceral disease, and fall accident in addition to poor posture. In particular, it has been pointed out that the fall of elderly people causes fractures, brain diseases and the like, leading to bedriddenness, and is one of the major social problems that have been sought to be solved.
若年者と高齢者の姿勢を比べてみると、高齢者は、いわゆる前かがみの猫背姿勢になる傾向にあることは、よく知られている。また、高齢者の前かがみの姿勢は、頭の位置が下向きになり目線が低くなることから、視覚的に注意範囲が狭くなる可能性があり、転倒の危険性を高くすることが知られている。このことから、前傾姿勢の程度を定量化することが、高齢者の前傾姿勢に基づく転倒のリスクを見積もるうえで有効であると考えられる。 When comparing the postures of young and elderly, it is well known that elderly people tend to be in a so-called leaning back posture. In addition, it is known that elderly people lean forward because the head position is downward and the line of sight is lowered, so there is a possibility that the visual attention range may be narrowed, and the risk of falls is increased. . Therefore, it is considered that quantifying the degree of the forward leaning posture is effective in estimating the risk of falls based on the elderly leaning forward posture.
従来、体の歪みの評価は、直立静止した状態を対象とすることが一般的であった。しかし、本発明の発明者による研究によれば、直立静止時と直線歩行時の姿勢を比較した結果、若年者では、双方の間に有意な差はみられなかったが、高齢者では、有意な差がみられた。
このことから、高齢者の体の歪みの特徴は、直線歩行時と直立静止時の姿勢の歪みの変化量にあると考えられる。Conventionally, the evaluation of body strain has been generally conducted in an upright and stationary state. However, according to the study by the inventor of the present invention, as a result of comparing the postures when standing upright and straight walking, there was no significant difference between the two in young people, There was a big difference.
From this, it can be considered that the characteristic of the elderly's body distortion lies in the amount of change in posture distortion during linear walking and standing upright.
動作中の体の座標を定量化する手法としては、モーションキャプチャ装置を用いて、体の要所をデジタイズすることが行われている。この際用いられるモーションキャプチャ装置には、光学式、慣性センサー式、機械式、磁気式、ビデオ式、複合センサー式などのものが知られている。 As a method for quantifying the coordinates of the body in motion, digitizing the important parts of the body using a motion capture device is performed. As the motion capture device used at this time, an optical type, an inertial sensor type, a mechanical type, a magnetic type, a video type, a composite sensor type, and the like are known.
光学式は、複数のカメラを計測空間周囲に設置し、身体に付けた反射マーカーをトラッカーとして用いて撮影し、複数のカメラ画像のトラッカーの座標を解析して被検者の動きをデジタル化するものである。
慣性センサー式は、ジャイロセンサー(角速度計)、加速度計からなる慣性センサーを身体の計測点に装着し、加速度として計測された情報から逆算して位置・姿勢を求めるものであり、画像解析の必要がない。
機械式は、ポテンショメータやエンコーダといった機械的に回転角や変位を測定するセンサーを利用して各関節角等の計測を行うものである。
磁気式は、磁気発生装置で発生した磁場を、身体に装着した磁気センサーで検出するもので、3軸方向の磁場を各磁気センサーで検出して、磁場発生器からの位置や姿勢を求める。光学式に比べてマーカーが隠れる心配はなく、1セットの磁気センサーで位置と姿勢の情報が得られる。
ビデオ式は、複数のカメラで同時に撮影された映像を解析して各画素の3次元位置を確定して3D画像として取り込むものである。
複合センサー式は、複数のセンサーを組み合わせたモーションキャプチャで、例えば、キネクト(登録商標)がある。これは、カラーカメラ、スペックルパタンを発生する赤外レーザ光源、赤外線カメラ、およびアレイマイクを備えるもので、2次元画像に加えて奥行情報を得ることで、3次元画像情報が得られる。In the optical system, multiple cameras are installed around the measurement space, images are taken using a reflective marker attached to the body as a tracker, and the movement of the subject is digitized by analyzing the coordinates of the tracker of multiple camera images. Is.
The inertial sensor type is to attach an inertial sensor consisting of a gyro sensor (angular velocity meter) and an accelerometer to the measurement point of the body and calculate the position and posture by calculating backward from the information measured as acceleration, which requires image analysis. There is no.
The mechanical type measures each joint angle using a sensor such as a potentiometer or an encoder that mechanically measures the rotation angle and displacement.
The magnetic type detects a magnetic field generated by a magnetic generator with a magnetic sensor attached to the body. The magnetic field in three axes is detected by each magnetic sensor to obtain the position and orientation from the magnetic field generator. Compared to the optical type, there is no fear of hiding the marker, and the position and orientation information can be obtained with a set of magnetic sensors.
In the video type, images taken simultaneously by a plurality of cameras are analyzed, the three-dimensional position of each pixel is determined and captured as a 3D image.
The compound sensor type is a motion capture that combines a plurality of sensors, for example, Kinect (registered trademark). This includes a color camera, an infrared laser light source that generates speckle patterns, an infrared camera, and an array microphone. By obtaining depth information in addition to a two-dimensional image, three-dimensional image information can be obtained.
特許文献1に、モーションキャプチャ手段を用いて例えば乳牛の特定の部位の動きを捕捉し、この特定の部位の動きに基づいて、撮像した乳牛の蹄の状態を客観的に診断する診断システムとその診断方法が開示されている。この診断方法では、例えば、乳牛の大腿骨突端にマーカー用の反射板を設け、このマーカーのビデオ映像からマーカーの動きを抽出し、このマーカーの動きを解析して乳牛の健康状態を把握するものである。 Patent Document 1 discloses a diagnostic system that captures the movement of a specific part of a dairy cow, for example, using motion capture means, and objectively diagnoses the state of the hooves of an imaged dairy cow based on the movement of the specific part A diagnostic method is disclosed. In this diagnostic method, for example, a reflector for a marker is provided at the tip of the femur of a cow, the movement of the marker is extracted from the video image of the marker, and the health of the cow is grasped by analyzing the movement of the marker. It is.
従来、高齢者の体の歪みの評価は、直立静止した状態を対象とすることが一般的であった。しかし、その歪みの特徴は、直線歩行時と直立静止時の姿勢の歪みの変化量で捕捉できることが、本発明の発明者の研究で明らかとなった。そこで、直立静止時の姿勢に加えて、直線歩行時の姿勢を十分な精度で計測し、姿勢の歪みの差を定量的に評価する計測方法を提案する。 Conventionally, it has been common to evaluate the strain of an elderly person in a state of standing upright. However, it has become clear from the study of the inventors of the present invention that the characteristics of the distortion can be captured by the amount of change in the distortion of posture during straight walking and standing still. Therefore, we propose a measurement method that measures the posture during straight walking with sufficient accuracy in addition to the posture when standing upright, and quantitatively evaluates the difference in posture distortion.
この発明は、被検者が歩行中に転倒することを抑制するための姿勢歪評価方法であり、被検者の複数の部位の静止時と歩行時の3次元位置を計測するモーションキャプチャ手段と、計測された上記3次元位置から評価した評価年齢を計算するコンピュータと、上記評価年齢を表示装置、記憶装置または他のコンピュータに伝送する伝送手段と、を備える評価システムを用いて人の姿勢の歪みを評価する評価方法であって、
上記複数の部位は、頭、右または左の肩、腰の各々所定の部分を含むものであり、
肩の位置は上記被検者の右肩と左肩を結ぶ線上に決められた位置とし、
上記評価年齢をyとし、上記評価システムの平面図において、上記被検者の静止時の頭の所定部分の位置と肩の位置との距離をx1とし、上記被検者の歩行時の頭の所定部分の位置と腰の所定部分の位置との距離をx2とするとき、
(1)被検者の静止時における上記距離x1を計測するステップ、
(2)被検者の歩行時における上記距離x2を計測するステップ、
(3)yを実質的に所定の係数aのx1項と所定の係数bのx2項と所定の定数c項との線形和で求めるステップ、および
(4)上記評価年齢yを表示装置、記憶装置または他のコンピュータに伝送するステップ、を含む計測を行うことを特徴とする。The present invention is a posture distortion evaluation method for suppressing a subject from falling while walking, and a motion capture means for measuring a three-dimensional position of a plurality of portions of the subject at rest and during walking A posture of a person using an evaluation system comprising: a computer that calculates an evaluation age evaluated from the measured three-dimensional position; and a transmission means that transmits the evaluation age to a display device, a storage device, or another computer. An evaluation method for evaluating distortion,
The plurality of portions include predetermined portions of the head, the right or left shoulder, and the waist,
The position of the shoulder is a position determined on the line connecting the right shoulder and the left shoulder of the subject,
The evaluation age and y, in a plan view of the evaluation system, the distance between the position and the shoulder position of a predetermined portion of the stationary state of the head of the subject and x 1, the head during walking of the subject when the distance between the positions of the predetermined portion of the waist of a predetermined portion and x 2,
(1) step of measuring the distance x 1 in the stationary state of the subject,
(2) step of measuring the distance x 2 during walking of the subject,
(3) y the obtaining a linear sum of a substantially x 2 term and a predetermined constant c terms of x 1 term and the predetermined coefficient b of predetermined coefficients a step, and (4) display the evaluation age y And measuring to include a step of transmitting to a storage device or another computer.
上記係数a、係数bおよび定数cは、所定の集団に属する複数の人の実年齢を目的変数とし上記距離x1と距離をx2の測定値を説明変数とする重回帰分析を行って求めた値であり、
上記被検者の評価年齢yを求める際は、被検者の属する集団における重回帰分析を行って求めた上記係数a、係数bおよび定数cを用いるものである。The coefficients a, the coefficient b and the constant c is determined by performing a multiple regression analysis to the actual age of the plurality of human purposes variable the distance x 1 and distance as explanatory variables the measured value of x 2 belonging to a given population Value,
When the evaluation age y of the subject is obtained, the coefficient a, the coefficient b, and the constant c obtained by performing multiple regression analysis on the group to which the subject belongs are used.
また、計測時の上記被検者の向きは、静止時および歩行時において、上記モーションキャプチャ手段に向かって前進する向きである。 Further, the direction of the subject at the time of measurement is a direction of moving forward toward the motion capture means when stationary and walking.
また、上記距離x1を計測する際の被検者の位置は、上記距離x2を計測する際の被検者の位置と同じ位置にすることを特徴とする。The position of the subject when measuring the distance x 1 is characterized by the same position as the position of the subject when measuring the distance x 2.
また、上記評価システムは、被検者を識別する機能を備えるものであり、
上記コンピュータは、識別された被検者毎に、計測データと評価年齢を含むデータを管理し、
上記評価年齢yの経過情報を上記被検者に知らせることで、上記被検者の歩行中の転倒を抑制するものである。In addition, the evaluation system has a function of identifying a subject,
The computer manages data including measurement data and evaluation age for each identified subject,
By notifying the subject of the progress information of the evaluation age y, the subject is prevented from falling while walking.
また、上記モーションキャプチャ手段は、キネクト(登録商標)であり、
該モーションキャプチャ手段で計測する上記複数の部位の位置は、上記キネクト(登録商標)の3Dスケルトンにおける関節点の位置であるThe motion capture means is Kinect (registered trademark),
The positions of the plurality of parts measured by the motion capture means are the positions of joint points in the 3D skeleton of the Kinect (registered trademark).
一般に高齢者の歩行姿勢が前かがみ気味となり、歩行時に転倒し易くなることが知られているが、本発明で提案したパラメータを用いて被検者の姿勢歪を測定し、歪年齢として被検者に通知することで、被検者に姿勢の悪化を警告することができるようになる。この結果、高齢者等の歩行中の転倒事故を抑制することができる。 In general, it is known that the walking posture of an elderly person is leaning forward, and it is easy to fall down during walking. By notifying to the subject, it becomes possible to warn the subject of the deterioration of the posture. As a result, it is possible to suppress a fall accident during walking of an elderly person or the like.
以下に、この発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。この説明において、同じ機能あるいは類似の機能をもった装置に、特別な理由がない場合には、同じ符号を用いるものとする。 Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. In this description, devices having the same function or similar functions are denoted by the same reference numerals unless there is a special reason.
図1に、本発明で用いるモーションキャプチャのセットアップ例を示す。図1(a)は、マーカー無しに特定の場所の3次元座標を検出できるセンサーを用いる例である。この例では、被検者5の静止時および歩行時のモーションキャプチャをセンサー6が行い、センサー6の出力データをコンピュータ7が解析する。 FIG. 1 shows an example of motion capture setup used in the present invention. FIG. 1A shows an example using a sensor that can detect a three-dimensional coordinate of a specific place without a marker. In this example, the
このセンサー6は複合センサー式のもので、通常のビデオカメラによる画像による2次元測距離と奥行の測距離機能を備えたものである。このようなセンサーとしては、キネクト(登録商標、マイクロソフト)が知られている。このセンサーの奥行の測距離はレーザ反射パタンを解析するものであるが、レーザビーム照射を走査する方式や、超音波を照射する方式なども知られており、その他の方式のものも含めて、充分な測定精度が充分な再現性で実現できるものであれば、用いることができる。 This
上記センサーの測定点は、図2(a)の正面図、図2(b)の側面図に示す様に、頭(測定点1)、右または左の肩、腰の各々所定の部分を含むものであり、肩の位置は上記被検者の右肩と左肩を結ぶ線上に決められた位置(測定点2−3)とし、右肩あるいは左肩の位置やそれらの中間位置であってもよい。上記評価システムの平面図において、上記被検者の静止時の頭の所定部分の位置と肩の位置との距離x1と、上記被検者の歩行時の頭の所定部分の位置(測定点1)と腰の所定部分の位置(測定点4)との距離をx2、とする。このような距離を用いることは、本発明の特徴である。As shown in the front view of FIG. 2A and the side view of FIG. 2B, the measurement points of the sensor include predetermined portions of the head (measurement point 1), the right or left shoulder, and the waist. The position of the shoulder is a position (measurement point 2-3) determined on the line connecting the right shoulder and the left shoulder of the subject, and may be the position of the right shoulder or the left shoulder or an intermediate position thereof. . In the plan view of the evaluation system, the distance x 1 between the position of the predetermined portion of the head and the shoulder position when the subject is stationary, and the position (measurement point) of the predetermined portion of the head when the subject is walking. Let x 2 be the distance between 1) and the position of a predetermined part of the waist (measurement point 4). The use of such a distance is a feature of the present invention.
被検者5は、図1(a)のスタート地点で直立静止姿勢をとり、そのスタート地点から歩行補助線9に沿ってセンサー6に向かって歩行を開始する。この際、上記の測定については、スタート地点で上記静止時の測定を行い、歩行補助線9上の任意の地点で上記歩行時の測定を行うことができる。しかし、測定結果の再現性を向上させるためには、歩行時に所定の姿勢を被検者がとる位置で上記歩行時の測定を行い、この歩行時の測定位置で、上記被検者の直立静止姿勢における測定を行うことが望ましい。これは、上記センサーの距離に関する非線形を回避するための措置である。 The
図1(b)は、被検者5につけたマーカーの座標を複数の撮像装置を用いて検出するセンサーを用いる例である。この構成で使用するのは、上記の光学式またはビデオ式のモーションキャプチャである。これらの方式では複数のビデオカメラを用いることができるが図1(b)においては2つビデオカメラ8a、8bを用いる例を示す。また、これらカメラ出力データは、有線または無線接続によって、コンピュータ7に送られる。この際、マーカー11、12,13、14を被検者の身体に固定する方式のものでは、被検者の衣服が歩行動作によって乱れることの測定値への影響を抑制できるという利点がある。なお、ビデオ式のモーションキャプチャの場合は、マーカーを用いずに測定点を設定することも可能である。 FIG. 1B is an example using a sensor that detects the coordinates of a marker attached to the subject 5 using a plurality of imaging devices. This configuration uses the optical or video motion capture described above. In these methods, a plurality of video cameras can be used. FIG. 1B shows an example in which two
コンピュータ7では、以下で述べる方法によって得た係数、a、bおよびcを用いて、評価年齢yを算出し、表示画面に表示するか記憶装置や他のコンピュータに伝送する。この評価年齢yは、高齢化に伴って起こる体形の歪みが、標準的体形分布において相当する年齢を示すものであり、謂わば「歪み年齢」である。 In the
以上の測定手続をまとめると次の様になる。つまり、
(1)被検者の静止時における上記距離x1を計測するステップ、
(2)被検者の歩行時における上記距離x2を計測するステップ、
(3)yを実質的に所定の係数aのx1項と所定の係数bのx2項と所定の定数c項との線形和で求めるステップ、および
(4)上記評価年齢yを表示装置、記憶装置または他のコンピュータに伝送するステップ、を含む計測を行う。ただし、上記距離x2を計測した地点で上記距離x1を計測する場合は、上記(1)、(2)の順が逆になる。The above measurement procedure is summarized as follows. That means
(1) step of measuring the distance x 1 in the stationary state of the subject,
(2) step of measuring the distance x 2 during walking of the subject,
(3) y the obtaining a linear sum of a substantially x 2 term and a predetermined constant c terms of x 1 term and the predetermined coefficient b of predetermined coefficients a step, and (4) display the evaluation age y And measuring to a storage device or other computer. However, when measuring the distance x1 at the point of measuring the distance x 2 is the (1), the order is reversed (2).
上記係数a、bおよびcは、所定のグループに属する充分な数の標本数を用いて求めた係数である。つまり、所定の集団に属する複数の人の実年齢を目的変数とし上記距離x1と距離をx2の測定値を説明変数とする重回帰分析を行って求めた値である。この具体例について、以下に示す。The coefficients a, b, and c are coefficients obtained by using a sufficient number of samples belonging to a predetermined group. In other words, a value obtained by performing a multiple regression analysis to the actual age of the plurality of human purposes variable the distance x 1 and distance as explanatory variables the measured value of x 2 belonging to a given population. This specific example is shown below.
図3(a)は、70歳から83歳(平均75.55歳)の男女20名(男性10名,女性10名)の高齢者について、実年齢(横軸)に対する静止時の頭の所定部分の位置と肩の位置との平面図上の距離x1の測定結果を縦軸に示す。また図3(b)に、実年齢(横軸)に対する上記被検者の歩行時の頭の所定部分の位置と腰の所定部分の位置との平面図上の距離をx2の測定結果を縦軸に示す。
図3(a)、(b)からは、x1とx2には、相関が認められるが、この相関を明瞭に示すため、被検者を若年者まで拡大してその相関を調べた結果を図3(c)に示す。若年者は,19歳から21歳までの大学生(平均20.8歳)の16名(男性12名,女性4名)である。Fig. 3 (a) shows the predetermined head at rest relative to the actual age (horizontal axis) for 20 men and women (10 men and 10 women) aged 70 to 83 (average 75.55 years). the measurement results of the distance x 1 in the plan view of the position of the portion of the position and the shoulder on the vertical axis. Further in FIG. 3 (b), the measurement result of the distance of the plan view x 2 between the position of the location and the portion of the waist of a predetermined portion of the actual age for (horizontal axis) during walking of the subject's head Shown on the vertical axis.
FIG. 3 (a), from (b), the x 1 and x 2, the results correlation but is recognized, that demonstrate this correlation clearly examined the correlation to expand the subject to young Is shown in FIG. The young are 16 university students (average 20.8 years old) from 19 to 21 years old (12 men and 4 women).
上記の様に、従来、体の歪みの評価は、直立静止した状態を対象とすることが一般的であった。つまり、図3(a)によって評価されてきたが、図3(a)、(c)から、歩行時の頭の所定部分の位置と腰の所定部分の位置との平面図上の距離であるx2に注目する必要があることが分かる。 As described above, conventionally, the evaluation of body strain has been generally performed on an upright stationary state. That is, although it was evaluated by FIG. 3A, it is the distance on the plan view between the position of the predetermined part of the head and the position of the predetermined part of the waist during walking from FIGS. 3A and 3C. It can be seen that it is necessary to pay attention to x2.
図3(a)、(b)に示すデータから上記の重回帰分析によって求めた上記係数は、A=1.069、b=0.583、c=71.69、であった。図4に、x1、x2、y軸の3次元座標に、この係数をもった数1のプロット例を実線で示す。このプロット例は、上記係数の値を用いて、(x1、x2)が(−4、−4)、(−4、10)、(10、−4)、(10,10)の領域を示すものである。yは、上記数1から求めた値であり、上記数1が示す平面は、上記プロットを含む平面である。The coefficients obtained by the multiple regression analysis from the data shown in FIGS. 3A and 3B were A = 1.068, b = 0.583, and c = 71.69. In FIG. 4, a solid example shows a plot example of Equation 1 having this coefficient in the three-dimensional coordinates of x 1 , x 2 , and y axis. In this plot example, the values of the above coefficients are used, and (x 1 , x 2 ) is a region of (−4, −4), (−4, 10), (10, −4), (10, 10). Is shown. y is a value obtained from Equation 1 above, and the plane indicated by Equation 1 is a plane including the plot.
なお、図4の破線(2点鎖線)は、図3(a)、(b)の最小二乗直線から、年齢をパラメータにして合成したものである。これらの実線と破線との比較から、実年齢とx1の分布から求めた第1の最小二乗直線と、実年齢とx2の分布から求めた第2の最小2乗直線を合成して得られた直線による評価年齢と、上記の様に、実年齢を目的変数とし上記距離x1と距離をx2の測定値を説明変数とする重回帰分析を行って求めた評価年齢y(つまり歪み年齢)とは、かなり異なるものであることが分かる。The broken line (two-dot chain line) in FIG. 4 is synthesized from the least square line in FIGS. 3A and 3B using age as a parameter. Comparison of these solid and broken lines, the first and the least squares straight line was determined from the distribution of actual age and x 1, obtained by combining the second least squares straight line was determined from the distribution of chronological age and x2 and an evaluation age with a linear, as described above, evaluation age y (i.e. strain age the distance x 1 and the distance to the objective variable actual age was determined by performing a multiple regression analysis as explanatory variables the measured value of x 2 ) Is quite different.
図1(a)、(b)に示すセットアップでは、ビデオカメラを備えるセンサーに向かって近づきつつある被検者の測定を行う。このため、被検者の顔面識別をコンピュータ7で行うことは容易である。このように被検者が識別されることにより、測定結果等を被検者ごとに分類しておくことは容易である。また、このように被検者毎に整理された測定結果から測定結果の時系列を被検者に示すことも容易である。さらにこの時系列から、異常を判断するソフトウェアを使用することにより、異常値が出た旨の警告を被検者に提示することは、転倒等の事故を抑制し、被検者の健康を維持する上で大いに役に立つことは明らかである。 In the setup shown in FIGS. 1A and 1B, measurement of a subject approaching toward a sensor equipped with a video camera is performed. For this reason, it is easy for the
1、2、3、4 測定点
5 被検者
6 センサー
7 コンピュータ
8a、8b ビデオカメラ
9、10 歩行補助線
11、12,13、14 マーカー1, 2, 3, 4
Claims (6)
計測された上記3次元位置から評価した評価年齢を計算するコンピュータと、
上記評価年齢を表示装置、記憶装置または他のコンピュータに伝送する伝送手段と、を備える評価システムを用いて人の姿勢の歪みを評価する評価方法であって、
上記複数の部位は、頭、右または左の肩、腰の各々所定の部分を含むものであり、
肩の位置は上記被検者の右肩と左肩を結ぶ線上に決められた位置とし、
上記評価年齢をyとし、上記評価システムの平面図において、上記被検者の静止時の頭の所定部分の位置と肩の位置との距離をx1とし、上記被検者の歩行時の頭の所定部分の位置と腰の所定部分の位置との距離をx2とするとき、
(1)被検者の静止時における上記距離x1を計測するステップ、
(2)被検者の歩行時における上記距離x2を計測するステップ、
(3)yを実質的に所定の係数aのx1項と所定の係数bのx2項と所定の定数c項との線形和で求めるステップ、および
(4)上記評価年齢yを表示装置、記憶装置または他のコンピュータに伝送するステップ、を含む計測を行って、上記被検者の歩行中の転倒を抑制することを特徴とする姿勢歪評価方法。Motion capture means for measuring a three-dimensional position of a plurality of parts of a subject at rest and when walking;
A computer for calculating an evaluation age evaluated from the measured three-dimensional position;
An evaluation method for evaluating distortion of a person's posture using an evaluation system comprising: a transmission means for transmitting the evaluation age to a display device, a storage device or another computer,
The plurality of portions include predetermined portions of the head, the right or left shoulder, and the waist,
The position of the shoulder is a position determined on the line connecting the right shoulder and the left shoulder of the subject,
The evaluation age and y, in a plan view of the evaluation system, the distance between the position and the shoulder position of a predetermined portion of the stationary state of the head of the subject and x 1, the head during walking of the subject when the distance between the positions of the predetermined portion of the waist of a predetermined portion and x 2,
(1) step of measuring the distance x 1 in the stationary state of the subject,
(2) step of measuring the distance x 2 during walking of the subject,
(3) y the obtaining a linear sum of a substantially x 2 term and a predetermined constant c terms of x 1 term and the predetermined coefficient b of predetermined coefficients a step, and (4) display the evaluation age y A posture distortion evaluation method, comprising: measuring a step including transmitting to a storage device or another computer to suppress the subject from falling while walking.
上記被検者の評価年齢yを求める際は、被検者の属する集団における重回帰分析を行って求めた上記係数a、係数bおよび定数cを用いるものであることを特徴とする請求項1に記載の姿勢歪評価方法。The coefficients a, the coefficient b and the constant c is determined by performing a multiple regression analysis to the actual age of the plurality of human purposes variable the distance x 1 and distance as explanatory variables the measured value of x 2 belonging to a given population Value,
2. When determining the evaluation age y of the subject, the coefficient a, the coefficient b, and the constant c obtained by performing multiple regression analysis in a group to which the subject belongs are used. The posture distortion evaluation method described in 1.
上記コンピュータは、識別された被検者毎に、計測データと評価年齢を含むデータを管理し、
上記評価年齢yの経過情報を上記被検者に知らせることで、上記被検者の歩行中の転倒を抑制することを特徴とする請求項1から4のいずれか1つに記載の姿勢歪評価方法。The evaluation system has a function of identifying a subject,
The computer manages data including measurement data and evaluation age for each identified subject,
The posture distortion evaluation according to any one of claims 1 to 4, wherein the subject is prevented from falling while walking by notifying the subject of progress information of the evaluation age y. Method.
該モーションキャプチャ手段で計測する上記複数の部位の位置は、上記キネクト(登録商標)の3Dスケルトンにおける関節点の位置であることを特徴とする請求項1から5のいずれか1つに記載の姿勢歪評価方法。The motion capture means is Kinect (registered trademark),
The posture according to any one of claims 1 to 5, wherein the positions of the plurality of parts measured by the motion capture means are positions of joint points in the 3D skeleton of the Kinect (registered trademark). Strain evaluation method.
Priority Applications (1)
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