JP2019500928A - 患者の移動および歩行訓練 - Google Patents

Abstract

複数のエクササイズと、患者によりエクササイズが実施される順序とを含むセッションプログラムを実行することにより、患者に移動する訓練をさせるための装置および方法が開示される。いくつかの実施形態において、装置は、セッションプログラムに従って訓練の早期段階でなされた測定であって、患者の動きを特徴付けるパラメータを示す前記測定の結果を受信し、かつ訓練の早期段階で受信した結果に基づいて、セッションプログラムの後期段階を実行するように構成されたプロセッサを含む。【選択図】図１Ｂ

Description

本開示は、ロボット式リハビリ装置を使用して患者に移動および歩行する訓練をさせる分野に関する。リハビリ装置は、例えば、矯正リハビリ装置、歩行リハビリ装置、または移動リハビリ装置であってもよい。

この分野のいくつかの方法および装置が、国際特許出願の国際公開第０９／１２５３９７号パンフレット、国際公開第００／２８９２７号パンフレット、国際公開第１４／２０２７６７号パンフレット、国際公開第０２／１５８１９号パンフレット、国際公開第２００４／００９０１１号パンフレットで説明されている。

以下では、以下に続く本開示に開示する発明概念のいくつかの例を列記する。

例１．
患者に移動する訓練をさせるためのコンピュータで実行される方法において、前記方法が、
前記患者のためのセッションプログラムであって、複数のエクササイズと、前記患者により前記エクササイズが実施される順序とを含む前記セッションプログラムを取得することと、
前記セッションプログラムに従って訓練の早期段階でなされた測定であって、前記患者の前記動きを特徴付けるパラメータを示す前記測定の結果を受信することと、
前記訓練の前記早期段階で受信した前記結果に基づいて前記セッションプログラムの後期段階を実行することと
を含むことを特徴とする方法。

例２．
例１に記載のコンピュータで実行される方法において、前記セッションプログラムが、第１のエクササイズと、第２のエクササイズと、前記第２のエクササイズを実行する前に前記第１のエクササイズを実行するようにとの指示とを含み、かつ前記方法が、
前記第１のエクササイズを実行することと、
前記第１のエクササイズの実行中に、前記第１のエクササイズを実施する際の前記患者の遵守レベルを示す測定の結果を受信することと、
受信した前記結果が目標遵守レベル以上の遵守レベルを示した後に、前記第２のエクササイズを実行することに切り替えることと
を含むことを特徴とする方法。

例３．
例１に記載のコンピュータで実行される方法において、前記セッションプログラムが、第１のエクササイズと、第２のエクササイズと、前記第２のエクササイズを実行する前に前記第１のエクササイズを実行するようにとの指示とを含み、かつ前記方法が、
前記第１のエクササイズを実行した後に前記第２のエクササイズを実行することと、
前記第２のエクササイズの実行中に、前記第２のエクササイズを実施する際の前記患者の遵守レベルを示す測定の結果を受信することと、
受信した前記結果が目標遵守レベルよりも低い遵守レベルを示した後に、前記第１のエクササイズを再び実行することに切り替えることと
を含むことを特徴とする方法。

例４．
例１乃至３の何れか１例に記載のコンピュータで実行される方法において、前記セッションプログラムを取得することが、
前記患者の診断および前記患者のパフォーマンスレベルの少なくとも一方を示す入力を受信することと、
受信した前記入力に基づいて前記セッションプログラムを生成することと
を含むことを特徴とする方法。

例５．
例１乃至４の何れか１例に記載のコンピュータで実行される方法において、前記セッションプログラムが、前記複数のエクササイズの各々に対して、少なくとも１つの目標遵守レベルを含むことを特徴とする方法。

例６．
例５に記載のコンピュータで実行される方法において、測定の結果を受信することが、前記訓練中に前記患者により及ぼされた力を検知するように構成されたセンサから受信することを含むことを特徴とする方法。

例７．
例１乃至６の何れか１例に記載のコンピュータで実行される方法において、前記セッションプログラムが複数の最小継続時間を含み、前記複数の最小継続時間の各々が前記複数のエクササイズの対応する１つまたは複数に関連付けられ、かつ前記方法が、エクササイズに関連付けられた前記最小継続時間にわたって前記エクササイズが実行された後に前記エクササイズの実行中に受信した結果に基づいて前記患者の遵守レベルを推定することを含むことを特徴とする方法。

例８．
複数のエクササイズと、患者により前記エクササイズが実施される前記順序とを含むセッションプログラムを実行することにより前記患者に移動する訓練をさせるための装置において、前記装置が、
前記セッションプログラムに従って訓練の早期段階でなされた測定であって、前記患者の前記動きを特徴付けるパラメータを示す前記測定の結果を受信し、かつ
前記訓練の前記早期段階で受信した前記結果に基づいて前記セッションプログラムの後期段階を実行するように構成されたプロセッサを備える
ことを特徴とする装置。

例９．
例８に記載の装置において、前記セッションプログラムが、第１のエクササイズと、第２のエクササイズと、前記第２のエクササイズを実行する前に前記第１のエクササイズを実行するようにとの指示とを含み、かつ前記プロセッサが、
前記第１のエクササイズを実施するようにとの指示を前記患者に与え、
前記患者による前記第１のエクササイズの実行中に、前記患者の遵守レベルを示す測定の結果を受信し、かつ
受信した前記結果が目標遵守レベル以上の遵守レベルを示した後に前記第２のエクササイズを実施するようにとの指示を前記患者に与えるように構成される
ことを特徴とする装置。

例１０．
例８に記載の装置において、前記セッションプログラムが、第１のエクササイズと、第２のエクササイズと、前記第２のエクササイズを実行する前に前記第１のエクササイズを実行するようにとの指示とを含み、かつ前記プロセッサが、
前記第１のエクササイズを実施した後に前記第２のエクササイズを実施するようにとの指示を前記患者に提供し、
前記患者による前記第２のエクササイズの実施中に、前記患者の遵守レベルを示す測定の結果を受信し、かつ
受信した前記結果が目標遵守レベルよりも低い遵守レベルを示した後に前記第１のエクササイズを再び実行するようにとの指示を前記患者に提供するように構成される
ことを特徴とする装置。

例１１．
例８乃至１０の何れか１例に記載の装置において、前記プロセッサが、前記患者の診断および前記患者のパフォーマンスレベルの少なくとも一方を示す入力に基づいて前記セッションプログラムを生成することにより前記セッションプログラムを取得するように構成されることを特徴とする装置。

例１２．
例８乃至１１の何れか１例に記載の装置において、前記セッションプログラムが、前記複数のエクササイズの各々に対して、少なくとも１つの目標遵守レベルを含むことを特徴とする装置。

例１３．
例１２に記載の装置において、前記装置が、前記訓練中に前記患者により及ぼされた力を検知するように構成されたセンサを備え、かつ前記プロセッサが、前記センサから前記測定の結果を受信するように構成されることを特徴とする装置。

例１４．
例８乃至１３の何れか１例に記載の装置において、前記セッションプログラムが複数の最小継続時間を含み、前記複数の最小継続時間の各々が前記複数のエクササイズの対応する１つに関連付けられ、かつ前記プロセッサが、
エクササイズに関連付けられた前記最小継続時間にわたって前記エクササイズが実行された後に前記エクササイズの実行中に受信した結果に基づいて前記患者の遵守レベルを推定するように構成される
ことを特徴とする装置。

例１５．
患者に歩行する訓練をさせるための装置において、前記装置が、
前記患者の脚を動かすように構成されたロボットと、
前記患者の診断および前記患者のパフォーマンスレベルに関する入力を受信するように構成されたユーザインターフェースと、
前記ユーザインターフェースを通じて入力された前記患者の前記診断および前記患者の前記パフォーマンスレベルを示す入力を受信し、かつ
前記患者のためのセッションプログラムであって、複数のエクササイズと、前記患者により前記エクササイズが実施される順序とを含む前記セッションプログラムを、前記入力に基づいて、生成し、かつ
前記セッションプログラムに従って前記患者の脚を動かすように前記ロボットを制御するようにプログラムされたプロセッサと
を備えることを特徴とする装置。

例１６．
例１５に記載の装置において、前記セッションプログラムが、前記複数のエクササイズの各々に対して、少なくとも１つの目標遵守レベルを含むことを特徴とする装置。

例１７．
例１６に記載の装置において、前記訓練中に前記患者の脚により及ぼされた力を検知して、前記力を示す信号を送信するように構成された、センサを更に備え、かつ前記プロセッサが、
前記訓練中に前記患者の脚により及ぼされた力を示す入力を前記センサから受信し、
前記入力に基づいて前記患者の遵守レベルを推定し、
前記入力に基づいて推定された前記遵守レベルを前記目標遵守レベルと比較し、かつ
前記比較の結果に基づいて前記ロボットを制御するようにプログラムされる、
ことを特徴とする装置。

例１８．
例１７に記載の装置において、前記比較の前記結果に基づいて前記ロボットを制御することは、前記推定されたパフォーマンスレベルが２つの目標遵守レベルの間にありかつ所定の最大時間が経過していない限りエクササイズを継続することを含むことを特徴とする装置。

例１９．
例１７に記載の装置において、前記比較の前記結果に基づいて前記ロボットを制御することは、前記２つの目標遵守レベルのうち高い方の目標遵守レベルが前記推定された遵守レベル以下である場合に前記セッションプログラムにおいて現在のエクササイズから次のエクササイズに切り替えることを含むことを特徴とする方法。

例２０．
例１７に記載の装置において、前記比較の前記結果に基づいて前記ロボットを制御することは、前記２つの目標遵守レベルのうち低い方の目標遵守レベルが前記推定された遵守レベルよりも高い場合に前記セッションプログラムにおいて現在のエクササイズから前のエクササイズに切り替えることを含むことを特徴とする装置。

例２１．
例１７に記載の装置において、前記プロセッサが、前記入力に基づいて推定された前記遵守レベルを前記目標遵守レベルと所定の期間内に一度比較するようにプログラムされることを特徴とする装置。

例２２．
例２１に記載の装置において、前記セッションプログラムが、各エクササイズに対して、前記所定の期間を含むことを特徴とする装置。

例２３．
前記患者の脚を動かすように構成されたロボットを使用して患者に歩行する訓練をさせるコンピュータで実行される方法において、前記方法が、
前記患者の診断を示す入力および前記患者のパフォーマンスレベルを示す入力を、プロセッサにより、受信することと、
前記患者のためのセッションプログラムであって、複数のエクササイズと、前記患者により前記エクササイズが実施される順序とを含む前記セッションプログラムを、前記入力に基づいて、前記プロセッサにより生成することと、
前記セッションプログラムに従って前記患者の脚を動かすように前記ロボットを制御することと
を含むことを特徴とする方法。

例２４．
例２３に記載の方法において、前記セッションプログラムが、前記複数のエクササイズの各々に対して、少なくとも１つの目標遵守レベルを含むことを特徴とする方法。

例２５．
例２４に記載の方法において、
前記患者の脚により及ぼされた力を示す入力を前記プロセッサにより受信することであって、前記力を検知するように構成されたセンサから受信することと、
前記入力に基づいて前記患者の遵守レベルを推定することと、
前記入力に基づいて推定された前記遵守レベルを前記少なくとも１つ目標遵守レベルと比較することと、
前記比較の結果に基づいて前記ロボットを制御することと
を更に含むことを特徴とする方法。

例２６．
例２５に記載の方法において、前記比較の前記結果に基づいて前記ロボットを制御することは、前記推定された遵守レベルが２つの目標遵守レベルの間にありかつ所定の最大時間が経過していない限りエクササイズを継続することを含むことを特徴とする方法。

例２７．
例２５に記載の方法において、前記比較の前記結果に基づいて前記ロボットを制御することは、前記推定された遵守レベルが目標遵守レベルを上回ったときに前記セッションプログラムにおいて現在のエクササイズから前記次のエクササイズに切り替えることを含むことを特徴とする方法。

例２８．
例２５に記載の方法において、前記比較の前記結果に基づいて前記ロボットを制御することは、前記推定された遵守レベルが目標遵守レベルを下回った場合に前記セッションプログラムにおいて現在のエクササイズから前のエクササイズに切り替えることを含むことを特徴とする方法。

例２９．
例２５に記載の方法において、前記プロセッサが、前記入力に基づいて推定された前記遵守レベルを前記少なくとも１つの目標遵守レベルと所定の期間内に一度比較するようにプログラムされることを特徴とする方法。

例３０．
例２９に記載の方法において、前記セッションプログラムが、各エクササイズに対して、前記所定の期間を含むことを特徴とする方法。

例３１．
患者に歩行する訓練をさせるための装置において、前記装置が、
前記患者のためのセッションプログラムであって、複数のエクササイズと、前記セッション中に前記患者により前記エクササイズが実施される順序と、各エクササイズに対する少なくとも１つの遵守目標とを含む前記セッションプログラムを生成し、
前記セッションプログラムに従って実施するようにとの前記患者に対する指示の表示を生じさせ、
表示された前記指示に対する前記患者の反応を検知するセンサからの入力を受信し、かつ
前記少なくとも１つの目標遵守レベルと比較した前記患者の遵守を示すフィードバックを前記セッション中に前記患者に与えることを生じさせるように構成されたプロセッサ
を備えることを特徴とする装置。

例３２．
例３１に記載の装置において、訓練中に前記患者に対する前記指示を表示するように構成されたディスプレイを更に備え、前記ディスプレイが、
前記プロセッサからデータを受信するための入力装置と、
前記プロセッサから受信したデータに基づいて前記使用者に対する前記指示を表示するための少なくとも１つの画面またはスピーカと
を備えることを特徴とする装置。

例３３．
例３１または３２に記載の装置において、表示された前記指示に対する前記患者の反応を検知するように構成された前記センサを更に備えることを特徴とする装置。

例３４．
例３１乃至３３の何れか１例に記載の装置において、ユーザインターフェースを更に備え、かつ前記プロセッサが、前記患者の診断および前記患者のパフォーマンスレベルを示す入力を前記ユーザインターフェースから受信し、かつ前記入力に基づいて前記セッションプログラムを生成するように構成されることを特徴とする装置。

例３５．
例３１乃至３４の何れか１例に記載の装置において、前記プロセッサが、一連のエクササイズでの前記患者のパフォーマンスを示すデータを受信し、かつ前記一連のエクササイズでの前記患者のパフォーマンスを示す前記データに基づいて前記セッションプログラムを生成するように構成されることを特徴とする装置。

例３６．
例３５に記載の装置において、前記プロセッサが、一連の所定のエクササイズでの前記患者のパフォーマンスを示す前記データに基づいて前記患者のパフォーマンスレベルを決定するように構成されることを特徴とする装置。

例３７．
例３１乃至３６の何れか１例に記載の装置において、前記患者が前記エクササイズを実行するときに前記患者の体重の一部を担うためのホイストを更に備え、かつ前記セッションプログラムが、少なくとも１つのエクササイズに対して、前記ホイストにより担われた前記患者の前記体重の前記部分を含むことを特徴とする装置。

例３８．
請求項３７に記載の装置において、前記プロセッサが、前記患者の前記体重の前記部分を担うために前記ホイストを制御するように構成されることを特徴とする装置。

例３９．
例３１乃至３８の何れか１例に記載の装置において、トレッドミルを更に備え、かつ前記セッションプログラムが少なくとも１つのエクササイズに対して前記トレッドミルの速度を含むことを特徴とする装置。

例４０．
例３９に記載の装置において、前記プロセッサが、前記セッションプログラムに従って前記トレッドミルの前記速度を制御するように構成されることを特徴とする装置。

例４１．
例３１乃至４０の何れか１例に記載の装置において、前記患者の脚に接続するように構成されたロボットアームを更に備え、かつ前記プロセッサが、前記セッションプログラムに従って前記ロボットアームを制御するように構成されることを特徴とする装置。

例４２．
例３１乃至４１の何れか１例に記載の装置において、前記プロセッサが、前記セッションの実行中に前記センサから受信した入力に基づいて前記セッションプログラムを修正するように構成されることを特徴とする装置。

例４３．
セッションプログラムに従って患者に歩行する訓練をさせるコンピュータで実行される方法であって、前記方法が、
前記患者のためのセッションプログラムであって、複数のエクササイズと、前記セッション中に前記患者により前記エクササイズが実施される順序と、各エクササイズに対する少なくとも１つの遵守目標とを含む前記セッションプログラムを前記患者の診断および前記患者のパフォーマンスレベルに基づいて生成するコンピュータプログラムを実行することと、
前記セッションプログラムを実行するようにとの前記患者に対する指示を表示することと、
表示された前記指示に対する前記患者の反応を検知するセンサからの入力を受信することと、
前記少なくとも１つの遵守目標と比較した前記患者の遵守を示すフィードバックを前記セッション中に前記患者に与えることと
を含むことを特徴とする方法。

例４４．
例４３に記載のコンピュータで実行される方法において、前記与えることが、画面上のビュー、スピーカ、またはこれらの両方を制御することによりなされることを特徴とする方法。

例４５．
例４３または４４に記載のコンピュータで実行される方法において、前記与えることは、前記フィードバックが与えられる前とは異なるように前記患者を動かすことを含むことを特徴とする方法。

例４６．
例４３または例４４に記載のコンピュータで実行される方法において、ユーザインターフェースを通じて前記患者の前記診断および前記患者のパフォーマンスレベルを受信することを含むことを特徴とする方法。

例４７．
例４３乃至４５の何れか１例に記載のコンピュータで実行される方法において、
一連のエクササイズでの前記患者のパフォーマンスを示すデータを受信することと、
前記一連のエクササイズでの前記患者のパフォーマンスを示す前記データに基づいて前記セッションプログラムを生成することと
を含むことを特徴とする方法。

例４８．
例４７に記載のコンピュータで実行される方法において、一連の所定のエクササイズでの前記患者のパフォーマンスを示す前記データに基づいて前記患者のパフォーマンスレベルを決定することを含むことを特徴とする方法。

例４９．
例４３乃至４８の何れか１例に記載のコンピュータで実行される方法において、前記患者が前記エクササイズを実行するときに前記患者の体重の一部を担うようにホイストを制御することを更に含み、前記ホイストの前記制御が前記セッションプログラムに従うことを特徴とする方法。

例５０．
例４３乃至４９の何れか１例に記載のコンピュータで実行される方法において、前記セッションプログラムに含まれる少なくとも１つのエクササイズが、トレッドミル上で歩行することを含み、かつ前記セッションプログラムが、前記トレッドミル上で歩行することを含む少なくとも１つのエクササイズに対して、前記トレッドミルの速度を含むことを特徴とする方法。

例５１．
例４３乃至５０の何れか１例に記載のコンピュータで実行される方法において、前記セッションプログラムに従ってロボットアームを制御することを含み、前記ロボットアームが、前記患者の脚を動かすために前記患者の前記脚に接続するように構成されることを特徴とする方法。

例５２．
例４３乃至５１の何れか１例に記載のコンピュータで実行される方法において、前記センサからの前記入力に基づいて前記セッションプログラムを修正することを更に含むことを特徴とする方法。

例５３．
患者に特定の歩行事象を実施する訓練をさせるための装置において、前記装置が、
前記患者の脚を動かすように構成されたロボットと、
歩行周期を生成するために前記患者の脚を動かすように前記ロボットを制御するように構成されたプロセッサと、
前記訓練中に前記患者の脚により及ぼされた力を検知して、前記力を示す信号を送信するように構成された、センサと、
前記ロボットが前記患者の脚を動かすときに前記患者に対する指示を表示するように構成された、ディスプレイとを備え、
前記プロセッサは更に、
前記ロボットが前記特定の歩行事象を通じて前記患者の前記脚を動かしたときに、前記患者に動作するように指示するために前記ディスプレイに信号を送信し、
前記センサから送信された信号であって、前記ロボットが前記特定の歩行事象を通じて前記患者の前記脚を動かしたときに前記ディスプレイ上に表示された前記指示に対する前記患者の前記反応を示す前記信号に基づいて前記ロボットの前記制御を調整するように構成される
ことを特徴とする装置。

例５４．
例５３に記載の装置において、使用者が前記特定の歩行事象を示すことを可能にするように構成されたユーザインターフェースを更に備え、かつ前記プロセッサが、前記ユーザインターフェースからの入力に基づいて前記特定の歩行事象を決定するように構成されることを特徴とする装置。

例５５．
例５３または５４に記載の装置において、前記特定の歩行事象が、踵接地、支持、つま先離地、脚持ち上げ、および遊脚からなる群から選択されることを特徴とする装置。

例５６．
例５３乃至５５の何れか１例に記載の装置において、前記プロセッサは、前記患者の前記動作が遵守範囲外にある場合に前記ロボットの前記制御を調整するように、かつ前記患者の前記動作が前記遵守範囲内にある場合に前記ロボットの前記制御を不変に保つように構成されることを特徴とする装置。

例５７．
例５３乃至５６の何れか１例に記載の方法において、前記プロセッサは、前記患者の前記動作が遵守範囲内にある場合に、前記患者が動作するように指示される前よりも速く前記患者の脚を動かすように前記ロボットの前記制御を調整するように構成されることを特徴とする方法。

例５８．
例５６または５７に記載の装置において、前記プロセッサは、前記センサから送信された信号に基づいて前記患者の動作が前記遵守範囲外または前記遵守範囲内にあるかどうかを判断するように構成されることを特徴とする装置。

例５９．
例５３乃至５８の何れか１例に記載の装置において、前記ディスプレイが、視覚ディスプレイおよび聴覚ディスプレイの少なくとも一方を含むことを特徴とする装置。

例６０．
患者に特定の歩行事象を行う訓練をさせるためのコンピュータで実行される方法において、前記方法が、
歩行周期を生成するために前記患者の脚を動かすようにロボットを制御することと、
前記特定の歩行事象を行うために前記ロボットが前記患者の脚を動かすように制御されたときに前記患者に動作するように指示することと、
前記患者が動作するように指示された後に前記患者によりなされた動作に基づいて前記ロボットの前記制御を調整することと
を含むことを特徴とする方法。

例６１．
例６０に記載のコンピュータで実行される方法において、前記患者の脚により及ぼされた力を示す、センサからの入力に基づいて、前記患者が動作するように指示された後に前記患者によりなされた前記動作の遵守レベルを決定することと、
前記決定された遵守レベルに基づいて前記ロボットの前記制御を調整することと
を含むことを特徴とする方法。

例６２．
例６０または６１に記載のコンピュータで実行される方法において、どの歩行事象が前記特定の歩行事象であるかに関する表示をユーザインターフェースから受信することと、前記表示に基づいて前記ロボットを制御することとを更に含むことを特徴とする方法。

例６３．
例６０乃至６２の何れか１例に記載のコンピュータで実行される方法において、前記特定の歩行事象が、踵接地、支持、つま先離地、脚持ち上げ、および遊脚からなる群から選択されることを特徴とする方法。

例６４．
例６１に記載のコンピュータで実行される方法において、前記ロボットの前記制御を調整することは、
前記決定された遵守レベルが遵守範囲外にある場合に、患者が動作するように指示される前よりもゆっくりと前記患者の脚を動かすように調整することと、
前記決定された遵守レベルが前記遵守範囲内にある場合に、前記ロボットの前記制御を不変に保つことと
を含むことを特徴とする方法。

例６５．
例６１に記載のコンピュータで実行される方法において、前記ロボットの前記制御を調整することは、
前記決定された遵守レベルが遵守範囲内にある場合に、前記患者が動作するように促される前よりも速く前記患者の脚を動かすように調整すること
を含むことを特徴とする方法。

例６６．
患者に特定の歩行事象を行う訓練をさせるための装置において、前記装置が、
訓練すべき歩行事象を決定し
患者の歩行事象を特定し、かつ
前記特定された歩行事象と前記決定された歩行事象との比較に基づいて前記患者に動作するように指示する
ように構成された少なくとも１つのプロセッサ
を備えることを特徴とする装置。

例６７．
例６６に記載の装置において、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記患者の前記歩行事象を示すデータを少なくとも１つのセンサから受信し、かつ前記少なくとも１つのセンサから受信した前記データに基づいて前記患者の前記歩行事象を特定するように構成されることを特徴とする装置。

例６８．
例６６または６７に記載の装置において、前記患者の脚により及ぼされた力を検知する少なくとも１つのセンサを備え、ならびに前記少なくとも１つのプロセッサが、前記少なくとも１つのセンサからデータを受信し、かつ前記データを基づいて前記患者の前記歩行事象を特定するように構成されることを特徴とする装置。

例６９．
例６６乃至６８の何れか１例に記載の装置において、前記患者の脚に接続して前記患者の前記脚を動かすように構成されたロボットアームを備え、かつ前記少なくとも１つのプロセッサが、複数の周期時点を含む歩行周期で前記患者の前記脚を動かすように前記ロボットアームを制御するように構成されることを特徴とする装置。

例７０．
例６９に記載の装置において、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記患者の前記脚が動かされる前記周期時点に基づいて前記患者の歩行事象を特定するように構成されることを特徴とする装置。

例７１．
例６６乃至７０の何れか１例に記載の装置において、前記患者が訓練している間に前記患者に対する指示を表示するように構成された、ディスプレイを備え、かつ前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ディスプレイ上に指示を表示することにより前記患者に指示するように構成されることを特徴とする装置。

例７２．
例６６乃至７１の何れか１項に記載の装置において、使用者が前記少なくとも１つのプロセッサと通信することを可能にするユーザインターフェースを備え、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ユーザインターフェースを介して受信した入力に基づいて訓練すべき前記歩行事象を決定するように構成されることを特徴とする装置。

例７３．
例６６乃至例７２の何れか１例に記載の装置において、前記少なくとも１つのプロセッサが、歩行周期に沿って前記患者の脚により及ぼされた力を示すデータを受信し、かつ訓練すべき前記歩行事象を決定するために前記データを解析するように構成されることを特徴とする装置。

例７４．
例６６乃至７３の何れか１例に記載の装置において、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記患者の脚に接続して前記患者の前記脚を動かすように構成されたロボットアームの制御を調整するように構成され、制御の前記調整が、前記患者の脚により及ぼされた力を検知する少なくとも１つのセンサから送信された信号に基づき、前記信号が、前記特定された歩行事象と前記決定された歩行事象との比較に基づいて前記少なくとも１つのプロセッサにより前記患者に提供された指示に対する前記患者の反応を示すことを特徴とする装置。

例７５．
歩行周期を生成するために患者の脚を動かすように構成されたロボットを使用して前記患者に歩行する訓練をさせるコンピュータで実行される方法において、前記方法が、
前記患者がリラックスするように指示されかつ前記脚が前記ロボットにより動かされたときに前記患者の脚により加えられた第１の力を測定することと、
前記患者が前記脚を動かすように指示されたときに前記患者の前記脚により加えられた第２の力を測定することと、
前記第２の力と前記第１の力との差である、正味力に基づいて動作を行うこととを含み、前記動作を行うことが、
前記ロボットに前記患者の脚を動かすように指示することと、
前記患者に脚を動かすように指示することと、
目標パフォーマンスに対する前記患者のパフォーマンスの遵守に関するリアルタイムフィードバックを前記患者に与えることの１つまたは複数を含む
ことを特徴とする方法。

例７６．
例７５に記載のコンピュータで実行される方法において、前記第１の力および前記第２の力の各々は、前記患者が前記患者の体重の同じ部分を担うときに測定されることを特徴とする方法。

例７７．
例７５または７６に記載のコンピュータで実行される方法において、ユーザインターフェースを通じて使用者から、前記患者の前記体重の前記同じ部分を示すデータを受信することと、前記患者の全体重がホイストにより担われるように前記患者を持ち上げるように前記ホイストを制御することとを含むことを特徴とする方法。

例７８．
例７５乃至７７の何れか１例に記載のコンピュータで実行される方法において、歩行周期を経ることが、最初に早期時点を、その後に後期時点を経ることを含む、前記歩行周期に沿って前記早期時点で測定された正味力に基づいて前記歩行周期に沿って前記後期時点で動作を行うことを含むことを特徴とする方法。

例７９．
例７８に記載のコンピュータで実行される方法において、前記動作を行うことが、前記早期時点で測定された前記正味力が閾値を下回った場合に前記ロボットに前記後期時点で減速するように指示することを含むことを特徴とする方法。

例８０．
例７８または７９に記載のコンピュータで実行される方法において、前記動作を行うことが、前記早期時点で測定された前記正味力が閾値を上回った場合に前記ロボットに前記後期時点で加速するように指示することを含むことを特徴とする方法。

例８１．
例７５乃至８０の何れか１例に記載のコンピュータで実行される方法において、前記動作を行うことが、前記患者の脚を動かすことを含むことを特徴とする方法。

例８２．
例７５乃至８１の何れか１例に記載のコンピュータで実行される方法において、前記動作を行うことが、前記患者に動くように指示することを含むことを特徴とする方法。

例８３．
例７５乃至８２の何れか１例に記載のコンピュータで実行される方法において、前記動作を行うことが、目標パフォーマンスに対する前記患者のパフォーマンスの遵守に関するリアルタイムフィードバックを前記患者に与えることを含むことを特徴とする方法。

例８４．
患者に歩行する訓練をさせるための方法において、前記装置が、
歩行周期を生成するために前記患者の脚を動かすように構成されたロボットと、
前記患者の脚により加えられた力を検知するように構成されたセンサと
前記患者の前記脚により加えられた力を示す信号を前記センサから受信し、
前記患者がリラックスするように指示されかつ前記脚が前記ロボットにより動かされたときに前記センサから受信した信号である、第１の種類の信号と、前記患者が前記脚を動かすように指示されたときに前記センサから受信した信号である、前記第２の種類の信号とを区別し、
第１の種類の信号により示された力と第２のタイプの信号により示された力との間の差として正味力を決定し、かつ
決定された前記正味力に基づいて動作を行う
ように構成されたプロセッサと
を備えることを特徴とする方法。

前記動作が、前記患者の前記脚を動かすことと、前記患者に脚を動かすように指示することと、目標パフォーマンスに対する患者のパフォーマンスの遵守に関するリアルタイムフィードバックを前記患者に与えることの１つまたは複数を含み得る。

例８５．
例８４に記載の装置において、前記プロセッサが、
前記患者にリラックスするように指示するようにディスプレイを動作させ、前記患者にリラックスするように指示するように前記ディスプレイを動作させたときに受信した信号を第１の種類の信号として特定し、
前記患者に能動的に歩行するように指示するように前記ディスプレイを動作させ、前記患者に能動歩行するように指示するように前記ディスプレイを動作させたときに受信した信号を第２の種類の信号として特定するように構成される
ことを特徴とする装置。

例８６．
例８４乃至８５の何れか１例に記載の装置において、前記プロセッサは、
受動歩行が開始するとの第１の表示をユーザインターフェースから受信し、前記第１の表示を受信した後に前記センサから受信した信号を前記第１の種類の信号として特定し、かつ
能動歩行が開始するとの第２の表示をユーザインターフェースから受信し、前記第２の表示を受信した後に前記センサから受信した信号を前記第２の種類の信号として特定するように構成される
ことを特徴とする装置。

例８７．
例８４乃至８６の何れか１例に記載の装置において、ホイストを更に備え、かつ前記プロセッサが、前記患者の脚にかかる前記患者の体重を軽減するために前記患者を持ち上げるように前記ホイストを制御するように構成されることを特徴とする装置。

例８８．
例８４乃至８７の何れか１例に記載の装置において、前記プロセッサは、
歩行周期を経ることが、最初に早期時点を、その後に後期時点を経ることを含む、前記歩行周期に沿って前記早期時点で決定された正味力に基づいて前記歩行周期に沿って前記後期時点で前記患者の前記脚を動かすように前記ロボットに指示するように構成される
ことを特徴とする装置。

例８９．
例８８に記載の装置において、前記プロセッサは、前記早期時点で測定された前記正味力が閾値を下回った場合に前記ロボットに前記後期時点で減速するように指示するように構成されることを特徴とする装置。

例９０．
例８８または８９に記載の装置において、前記プロセッサは、前記早期時点で決定された前記正味力が閾値を上回った場合に前記ロボットに前記後期時点で加速するように指示するように構成されることを特徴とする装置。

例９１．
例８４乃至９０の何れか１例に記載の装置において、前記動作が、前記患者の前記脚を動かすことを含むことを特徴とする装置。

例９２．
例８４乃至９１の何れか１例に記載のコンピュータで実行される方法において、前記動作が、前記患者に動くように指示することを含むことを特徴とする方法。

例９３．
例８４乃至９２の何れか１例に記載のコンピュータで実行される方法において、前記動作が、目標パフォーマンスに対する前記患者のパフォーマンスの遵守に関するリアルタイムフィードバックを前記患者に与えることを含むことを特徴とする方法。

例９４．
患者に歩行する訓練をさせるためのコンピュータで実行される方法において、前記方法が、
前記患者の全体重がホイストにより担われるように前記患者を持ち上げるように前記ホイストを制御することと、
歩行周期を生成するために地面に触れることなしに前記患者の脚を動かすようにロボットを制御することと、
前記歩行周期中に地面に触れることなしに前記患者の脚により及ぼされた力の測定の結果をセンサから受信することと、
前記患者の前記体重の少なくとも一部が前記患者の脚により担われるように前記患者を下降させるように前記ホイストを制御することと、
前記患者の前記全体重が前記ホイストにより担われたときに受信した前記測定値に基づいて、前記患者の前記体重の少なくとも一部が前記患者の脚により担われたときに歩行周期を生成するために前記患者の脚を動かすように前記ロボットを制御することと
を含むことを特徴とする方法。

例９５．
例９４に記載のコンピュータで実行される方法において、地面に触れることなしに歩行周期を生成するときに患者にリラックスするようにかつ前記ロボットにいかなる力も及ぼさないように指示することを更に含むことを特徴とする方法。

例９６．
例９５に記載のコンピュータで実行される方法において、前記指示することが、聴覚ディスプレイまたは視覚ディスプレイの少なくとも一方を使用して前記患者に対する指示を表示することを含むことを特徴とする方法。

例９７．
患者に歩行する訓練をさせるための装置において、前記装置が、
前記患者の脚を動かすように構成されたロボットであって、前記ロボットが複数のモータを備え、各々が患者の脚のそれぞれの部分を動かすように構成される、前記ロボットと、
歩行周期で歩行するように前記患者の脚を動かすように前記ロボットを制御し、
前記歩行周期で前記患者の脚を動かすために前記モータの各々により及ぼされた力を示すデータを受信し、かつ
前記モータの各々により及ぼされた力を示すデータを前記他のモータにより及ぼされた力とは独立に提示するように前記ディスプレイを制御する
ように構成されたプロセッサと
を備えることを特徴とする装置。

例９８．
例９７に記載の方法において、前記モータの各々に対して、前記モータにより及ぼされた力を示す前記データが、前記モータにより消費された電流を示すデータを含むことを特徴とする方法。

例９９．
例９７または９８に記載の装置において、前記プロセッサが、前記ディスプレイをリアルタイムで制御するように構成され、結果として、各瞬間に前記ディスプレイにより提示された前記力が前記モータにより及ぼされた力であることを特徴とする装置。

例１００．
例９７乃至９９の何れか１例に記載の装置において、前記データが人間の脚の画像により提示され、かつ前記患者の脚の一部を動かすモータにより及ぼされた力を示すデータが、前記画像内の前記脚のそれぞれの部分を色付けすることにより提示され、結果として、異なる色が異なる力の範囲を表すことを特徴とする装置。

例１０１．
例１００に記載の装置において、前記プロセッサが、前記ディスプレイをリアルタイムで制御するように構成され、かつ前記脚の前記画像の部分が前記歩行周期に従って動くことを特徴とする装置。

例１０２．
例９７乃至１０１の何れか１例に記載の装置において、前記データが、異なる色で色付けされた複数の部分を含む図を提示することにより提示され、各部分が歩行周期のそれぞれの部分に関連付けられ、かつ各色が、測定された力と基準力との異差を表すことを特徴とする装置。

例１０３．
患者の脚を動かすように構成されたロボットであって、前記ロボットが複数のモータを備え、各々が前記患者の脚のそれぞれの部分を動かすように構成される、前記ロボットを使用して前記患者に歩行する訓練をさせる方法において、前記方法が、
歩行周期で歩行するように前記患者の脚を動かすように前記ロボットを制御することと、
前記歩行周期で前記患者の脚を動かすために前記モータの各々により及ぼされた力を示すデータを受信することと、
前記モータの各々により及ぼされた力が、前記他のモータにより及ぼされた力とは独立に提示されるように、前記ディスプレイを制御することと
を含むことを特徴とする方法。

例１０４．
例１０３に記載の方法において、前記モータの各１つに対して、前記モータにより及ぼされた力を示す前記データが、前記モータにより消費された電流を示すデータを含むことを特徴とする方法。

例１０５．
例１０３または１０４に記載の方法において、前記プロセッサを制御することがリアルタイムでなされ、結果として、各瞬間に前記ディスプレイにより提示された前記力が前記モータにより及ぼされた力であることを特徴とする方法。

例１０６．
例１０３乃至１０５の何れか１例に記載の方法において、前記データが人間の脚の画像により提示され、かつ前記患者の脚の一部を動かすモータにより及ぼされた力を示すデータが、前記画像内の前記脚のそれぞれの部分を色付けすることにより提示され、結果として、異なる色が異なる力の範囲を表すことを特徴とする方法。

例１０７．
例１０６に記載の方法において、前記ディスプレイを制御することがリアルタイムでなされ、かつ前記脚の前記画像の部分が前記歩行周期に従って動くことを特徴とする方法。

例１０８．
例１０３乃至１０７の何れか１例に記載の方法において、前記データが、異なる色で色付けされた複数の部分を含む図を提示することにより提示され、各部分が歩行周期のそれぞれの部分に関連付けられ、各色が、測定された力と基準力との異差を表すことを特徴とする方法。

本発明のいくつかの実施形態について、単なる例として、添付図面を参照しながら本明細書で説明する。ここで、詳細な図面を具体的に参照すると、示されている詳細が、例であり、本発明の実施形態を例示的に論じるためのものであることが強調される。この点に関して、図面について行う説明により、本発明の実施形態を実施する方法が当業者に明らかになる。

図１Ａは、本発明のいくつかの実施形態による、患者に歩行する訓練をさせるための装置のブロック図である。 図１Ｂは、本発明のいくつかの実施形態による歩行リハビリ装置の概略図であり、かつ本発明のいくつかの実施形態によるデバイスの一部分の拡大図である。 図２は、本発明のいくつかの実施形態による、患者に特定の歩行事象を行う訓練をさせる方法のフローチャートである。 図３は、本発明のいくつかの実施形態による、患者に歩行する訓練をさせるためのプログラムセッションを生成するための装置のブロック図である。 図４は、本発明のいくつかの実施形態による、訓練セッションプログラムを取得して実行する方法のフローチャートである。 図５は、本発明のいくつかの実施形態による、患者に歩行する訓練をさせるための訓練セッションを実行する方法のフローチャートである。 図６は、本発明のいくつかの実施形態による、ロボット矯正装置または歩行リハビリ装置を使用して患者に歩行する訓練をさせる方法のフローチャートである。 図７は、本発明のいくつかの実施形態による、ロボット矯正装置を使用して患者に歩行する訓練をさせる方法のフローチャートである。 図８は、本発明のいくつかの実施形態による訓練装置を説明するブロック図である。

本開示は、ロボット式歩行リハビリ装置を使用して患者に歩行する訓練をさせる分野に関する。患者は、典型的には神経学的症状または整形外科的傷害に悩まされている。神経学的症状の例としては、頭部外傷、脳卒中後症状、およびパーキンソン病が挙げられる。整形外科的傷害の例としては、人工股関節全置換、人工膝関節全置換、人工足関節全置換が挙げられ得る。

本発明のいくつかの実施形態は、臨床リハビリテーション原理、知識および規則を統合した、患者の個人別訓練のための方法および装置を含む。例えば、開示の方法および装置は、筋緊張を正常化して、患者の能動的能力の検出を可能にする選択された能動的な筋肉の動きに達するように、受動的動きをゆっくりと開始することを可能にする。

いくつかの実施形態において、開示の方法および装置は、歩行のずれ、すなわち、体重負荷の非対称性、歩行異常パターン（踵からつま先まで）、立脚／遊脚の非対称性、ステップ幅の非対称性を検出し、かつパフォーマンスレベルとも称される、実際の機能的能力を検出してもよい。

いくつかの実施形態において、患者の診断との組み合わせでの、実際の機能的能力／パフォーマンスレベルは、最適な歩行訓練プログラム（本明細書ではセッションプログラムとも称される）を設定してもよい。プログラムは、例えば、受動モード、バイオフィードバックを伴うまたは伴わない能動モード、具体的な歩行事象の集中的な訓練などの、種々の訓練モードの組み合わせを含み得る。

いくつかの実施形態において、リアルタイムの遵守スコアは、体重バランスの対称性、抵抗、および能動的関与などの、客観的パラメータの組み合わせに基づいて、セッション中に測定される。このような各パラメータは異なる重みを有し得、かつ加重スコアおよび加重スコアと目標スコアとの差に基づいて、システムは、セッションプログラムを実行する際に前方または後方に動くことを決定してもよい。

本発明のいくつかの実施形態は、患者の機能的能力、歩行パターン、体重負荷、快適な速度、能動的能力、足の配置、および抵抗などのパラメータの高速の初期客観的評価に基づいて患者を訓練することを可能にする。評価されたパラメータは、標準的な機能的能力試験と相関があり、かつ機械機能スコアを可能にし得る。

したがって、いくつかの実施形態において、患者を訓練するためのセッションプログラムは、実行中に行われた測定に基づいて生成、実行、および修正されてもよい。セッションプログラムは、セッション中に患者が実施すべき一連のエクササイズと、セッションに沿って患者がエクササイズを実行する順序と、プログラムに従ってセッションに沿った進行を継続するために患者が遵守すべき、いくつかの目標とを含み得る。患者は、遵守目標を満たしていない場合には、前のエクササイズに戻る必要がある。

本発明のいくつかの実施形態は、例えば、患者の診断の知識および患者のパフォーマンスレベル（機能的能力）に基づく、セッションプログラムの生成を含む。いくつかの実施形態において、機能的能力自体は、機能的能力を決定するための標準試験と相関することが分かるエクササイズにおいて患者が示すパフォーマンスレベルに基づいて、本発明による装置により測定される。いくつかの実施形態において、セッションプログラムは、機能的能力の代わりに、または機能的能力と組み合わせて、患者の機能的能力を決定するために測定されたパラメータに基づいて生成される。これらのパラメータは、例えば、患者の身体の各側部により担われた体重間の対称性（体重負荷対称性としても知られる）、患者の２つの股関節におけるロードセルに加えられる力の対称性、快適な歩行速度、および右脚のステップ幅と左脚のステップ幅との対称性を含み得る。

本発明のいくつかの実施形態は、歩行中に患者の脚により加えられ、かつ較正された力に基づいて作用する、力の測定値を較正するための方法および装置を含む。

いくつかの実施形態において、較正は、例えば患者がリラックスして前記ロボットによってのみ動かされたときに、患者により非意図的に加えられた、第１の力を測定することを含む。ロボットのみによるそのような動きは、本明細書では受動歩行と称される。較正はまた、患者が能動的に歩行に従事しているときに、患者により意図的に加えられた第２の力を測定することを含み得る。脚を動かすことに能動的に関与する患者によるそのような動きは、本明細書では能動歩行と称される。最後に、較正は、正味力を取得するために、受動歩行中に加えられる測定された力から能動歩行中に加えられる測定された力を減算することを含み得る。

いくつかの実施形態では、患者の体重の一部のみが歩行中に患者により担われ、体重の残りはホイストにより担われる。いくつかの実施形態では、受動歩行中に患者により担われる体重の部分が、能動歩行中に患者により担われる部分と同じである。この種類の較正は、力測定に対する感度の向上をもたらし得、そのように得られた正味力に基づいて行われた動作は、能動歩行中のみに測定された力に基づいて得られる場合よりも有効であり得る。

いくつかの実施形態では、患者により（またはホイストにより）担われた体重の部分が、ユーザインターフェースからプロセッサに提供されてもよい。任意選択的または追加的に、その部分は、セッションプログラムにおけるエクササイズを特徴付けるパラメータであってもよい。

いくつかの実施形態において、動作は正味力に基づいて行われる。例えば、正味力がある所定の閾値を上回ったときに、ある特定の指示が患者に対して表示されてもよく、ある特定の指示が正味力に基づいてロボットのロボットアームおよび／またはロボットのトレッドミルに与えられてもよく、かつ／またはある特定のフィードバックが正味力に基づいて患者に与えられてもよい。フィードバックは、患者が目標遵守レベルを遵守している（または場合により、遵守していない）サインを含み得る。患者に対する指示は、歩行周期に沿ったある特定の時点でより多くの力を加えることであってもよい（例えば、ここで、患者がその時点でより能動的になるよう明示的に指示されていない場合には正味力が低すぎると見なされる）。ロボットに対する指示は、例えば、正味力が目標閾値を下回った場合に、よりゆっくりと歩行することであってもよい。

いくつかの実施形態において、装置は、歩行中に患者により加えられた力を検知するための、センサと、センサにより検知された力を示す信号を受信するように構成されたプロセッサとを含み得る。プロセッサは更に、ロボットおよびディスプレイを制御するように構成されてもよい。ロボットは、患者の脚を動かすように構成されてもよく、かつディスプレイは、患者に指示および／またはフィードバックを与えるように構成されてもよい。いくつかの実施形態において、プロセッサは、受動歩行中にセンサから受信した信号と能動歩行中にセンサから受信した信号とを区別し、能動歩行中に加えられた力と受動歩行中に加えられた力との差に基づいて正味力を算出し、かつ正味力に基づいてロボットおよび／またはディスプレイを制御するように構成されてもよい。

本開示はまた、異なる特定の歩行事象を訓練するように特別に構成された歩行リハビリ装置および方法に言及する。人間の歩行周期は、いくつかの歩行事象、例えば、踵接地、つま先離地、および遊脚を含むものと見なされ得る。患者は、歩行事象のうちの１つを行うのが特に困難である場合があり、そのような場合、現在開示されている装置および方法は、その特定の歩行事象のパフォーマンスに焦点を当てた訓練を提供するのに有利であり得る。

いくつかの実施形態において、療法士は、具体的な訓練を必要とする歩行事象を特定してもよい。次いで、療法士は、特にこの歩行事象を訓練するように装置に指示してもよい。指示は、かかる指示を受信するように構成された、ユーザインターフェースを介して与えられてもよい。ユーザインターフェースは、ユーザインターフェースから受信した入力に基づいて装置を制御するように構成されたプロセッサに接続されてもよい。

いくつかの実施形態において、具体的な訓練を必要とする歩行事象は、歩行リハビリ装置により特定されてもよい。次いで、装置は、特定の歩行事象の特別な訓練の必要性が確認されることを、例えば上述の（または他の）ユーザインターフェースを介して、療法士に示し得る。いくつかの実施形態において、療法士は、特定の歩行事象に焦点を当てて患者を訓練するかどうか、またはそのような訓練をいつ開始するかを判断してもよい。いくつかの実施形態において、プロセッサは、治療者が別様に指示しない限り、その歩行事象に焦点を当てて患者の訓練を開始する。

集中的な訓練を必要とする特定の歩行事象を特定することは、患者による装置の通常の使用中に行われた測定の結果を解析することによりなされてもよい。例えば、装置は、患者の足に取り付けられたセンサを含み得、かつこれらのセンサは、各足の異なる部分により及ぼされた力に関するデータを提供してもよい。このデータは、歩行事象の特定の１つにおける異常を見つけるために解析されてもよい。

いくつかの実施形態において、具体的な訓練は、特定の歩行事象が開始されるという患者への警告を含み得る。そのような警告により、この特定の歩行事象を訓練するときに患者が自身の動作により多くの注意を払ってもよい。いくつかの実施形態において、具体的な訓練は、特定の歩行事象が開始したときに患者により能動的になる（または能動的になることを開始する）ように指示することを含み得る。より能動的になることは、例えば、より多くの力を及ぼすことを含み得る。

図１Ａは、患者１１０に歩行する訓練をさせるための装置１００を説明するブロック図である。ロボット１２０と、センサ１３０と、ディスプレイ１４０と、プロセッサ１５０とを含む装置１００が示されている。図１Ｂは、装置１００の概略図である。

ロボット１２０は、例えば、患者の体重の一部がホイスト１２２により担われるときに、患者の脚を動かすように構成される。いくつかの実施形態において、装置１００はまた、トレッドミル（１２４）を含み得、このトレッドミル（１２４）上で、患者は、例えば、患者の体重の一部がホイスト１２２により担われたときに、および／または患者の脚がロボット１２０により動かされたときに、歩行することができる。患者の脚を動かすために、ロボット１２０は、（例えば、大腿の、膝関節よりも下の、および／または足関節付近の）脚を包むように設計された脚用カフ（１２６、１２８）を含み得る。カフは、ロボット１２０のロボットアーム１３２に接続されてもよい。ロボットアームの各々は、制御された様式でロボットアームを動かすことができるモータまたは他の任意の構成に接続されてもよい。ロボット１２０のロボットアームの動きは、プロセッサ１５０により制御されてもよく、かつロボットは、カフの位置に関するフィードバックをプロセッサにリアルタイムで送信してもよく、結果として、プロセッサが、カフをどこに動かすべきかについてのみならず、カフが実際にどこにあるかについての情報を有し得る。

センサ１３０は、いくつかの実施形態では、患者の股関節におけるロードセルを含み得る。センサ１３０は、股関節におけるセンサに加えてまたはこれに代えて、膝関節における（例えば、膝関節よりも下の）センサと、足関節における（例えば、足関節のすぐ上の）センサと、患者の靴の靴底内のセンサなどとを含み得る。いくつかの実施形態において、センサ１３０は、ホイストが担う体重を検知する、１つまたは複数の重量センサを含み得る。この体重は、患者が地面から持ち上げられる場合には、患者の体重を、または患者の体重とホイストにより担われた体重との差として算出され得る、患者自身により担われた患者の体重を示し得る。いくつかの実施形態において、センサ１３０は、ホイストの各側部でどれほどの体重が担われているかを検知するセンサを含み得る。このようなセンサは、患者の各脚によりどれだけの体重が担われるかを推定することを可能にしてもよい。センサ１３０は、例えば、カフの１つまたは複数に対して、例えば、２つの股関節用カフ１２６の各々に対して患者１１０により及ぼされた力を検知してもよい。いくつかの実施形態において、センサ１３０は、力の大きさと力の方向の両方を検知してもよい。いくつかの実施形態において、センサによりなされた測定は、患者の筋活動（例えば、動作の力および方向）、または本明細書では脚筋とも称される、患者の脚を動かす筋肉の活動を示し得る任意の他のパラメータを示し得る。センサ１３０は、カフ内またはカフ近傍に、例えば、カフが患者または患者の服に触れる場所、カフとロボットアームとの間の接続部の近傍などに、設置されたセンサを含み得る。いくつかの実施形態において、センサ１３０は、患者の足に（例えば、患者の靴の靴底内に）位置決めされたセンサを含み得る。センサ１３０は、検知された力または検知された力を特徴付けるパラメータを示す信号をプロセッサ１５０に送信するように構成されてもよい。センサ１３０は、患者１１０の動作を検知して、それぞれの信号をリアルタイムで、すなわち、患者がロボットを使用して歩行する訓練をしているときに送信してもよい。検知された信号を示すデータは、センサからプロセッサに直接送信されるか、またはデータを受信してデータを送信する中間の１つまたは複数のデバイスを介して受信したときまたは何らかの処理後にプロセッサに送信されてもよい。センサ１３０とプロセッサ１５０との通信は、有線であるか、無線であるか、または経路の１つまたは複数のある部分にわたって有線であり、かつ経路の他の部分にわたって無線であってもよい。

いくつかの実施形態において、プロセッサは、遠隔サーバ上（例えば、装置１００にクラウドコンピューティングサービスを提供するパブリックまたはプライベートクラウド内）にあってもよい。データは、通信ネットワーク（例えば、インターネット）を介して遠隔サーバに送信され、サーバで解析されてもよく、かつ解析結果は、通信ネットワークを通じて装置１００に返送されてもよい。いくつかの実施形態において、解析結果（遠隔で解析されるにせよローカルで解析されるにせよ）は、１つの方法または他の方法で、例えばより速くまたはより遅く動くようにとの、ロボットに対する指示を含み得る。任意選択的または代替的に、解析結果は、測定結果に基づいて患者のためにサーバにより選択されたエクササイズ指示を患者に対して表示するようにとの、ディスプレイ（例えば、ディスプレイ１４０）に対する指示を含み得る。これらの指示は、いくつかの実施形態では、患者に具体的な歩行事象を実施する訓練をさせるように設計されてもよい。いくつかの実施形態において、解析結果は、療法士のための推奨を含み得、かつ療法士は、推奨を受け入れるか、何らかの修正形態で推奨を受け入れるか、または推奨を拒絶するかを決定してもよい。例えば、サーバの推奨は、特定のエクササイズを使用して患者に踵接地を行う訓練をさせるための推奨を含み得、かつ療法士は、推奨を受け入れるか、別のエクササイズを使用して患者に踵接地を行う訓練をさせることに決定するか、または推奨を拒絶してもよい。いくつかの実施形態において、療法士は、例えばスヌーズなどの機能を使用して、推奨に関する自身の決定を遅らせることを決定してもよい。

いくつかの実施形態において、解析は、遠隔で行われるにせよローカルで行われるにせよ、正味力の解析を含み得る。正味力は、患者がリラックスして患者の脚がロボットにより動かされたときに患者により及ぼされた力を差し引いた、訓練中に患者により及ぼされた力であってもよい。正味力を使用することで患者の意図的な努力とは無関係の力、例えば、脚の重量を無視することが可能となるので、正味力により、患者が意図的に及す力の変化に対してより高感度の解析がなされ得る。

クラウドを通じての作業は、例えば、同じクラウドに接続された異なる装置に集中的に新たなエクササイズをロードすることを可能にしてもよい。このようにして、新たなエクササイズが臨床的に有用である場合に、このエクササイズがクラウドにロードされてもよい。いくつかの実施形態において、クラウドには、新たなエクササイズをいつ適用または提案すべきかの規則が更にロードされてもよい。このようにして、新たなエクササイズが、同じクラウドに接続された全ての同様の装置の使用者に利用可能となる。クラウドを通じての作業はまた、療法士が異なる臨床状況において異なるエクササイズおよびそれらエクササイズの有効性に関する入力およびフィードバックを与え得、かつこの情報が他の全ての使用者と即座に共有され得る点で有利であり得る。代替的または追加的に、使用者により入力された情報は、クラウドにより提供される推奨を改善するために使用されてもよい。いくつかの実施形態において、エクササイズの臨床的有効性は、患者からの受信したデータの継続的な変化に基づいて、クラウドにより推定され、かつそのような推定に基づいて推奨を改善してもよい。クラウドという用語が使用されるが、本発明は、任意の特定のサービス提供アーキテクチャに限定されるものではなく、例えば１つまたは複数の専用サーバを利用してもよい。

プロセッサ１５０は、歩行周期を生成するために患者１１０の脚を動かすようにロボット１２０を制御するように構成されてもよい。

本明細書で使用される場合、「プロセッサ」という用語は、１つまたは複数の入力に対して論理演算を行う電気回路を含み得る。例えば、そのようなプロセッサは、１つもしくは複数の集積回路、マイクロチップ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）の全部もしくは一部、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または指示を実行するのにもしくは論理演算を行うのに好適な他の回路を含み得る。

プロセッサにより実行される指示は、例えば、プロセッサに予めロードされてもよく、あるいはＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、磁気媒体、フラッシュメモリ、他の永久メモリ、固定メモリ、もしくは揮発性メモリ、またはプロセッサのための指示を記憶することが可能な他の任意の機構などの、別個のメモリユニット内に記憶されてもよい。プロセッサは、特定用途向けにカスタマイズされてもよく、または汎用用途向けに構成されてもよく、かつ異なるソフトウェアを実行することにより異なる機能を果たすことができる。

いくつかの実施形態では、列挙された１つまたは複数の指示を実行するために、２つ以上のプロセッサが用いられる。このことは「少なくとも１つのプロセッサ」への言及により強調されているが、本明細書に列挙された任意のプロセッサは、列挙された指示を共に実行するように構成される複数のプロセッサに置き換えられてもよい。そのような実施形態では、用いられる全てのプロセッサが同様の構造を有し得るか、またはそれらプロセッサが異なる構造を有し得る。用いられるプロセッサは、互いに電気的に接続または切断されてもよい。プロセッサは、別個の回路であるか、または単一の回路に集積されてもよい。２つ以上のプロセッサが使用されるときに、プロセッサは、独立にまたは協働して動作するように構成されてもよい。プロセッサは、電気的に、磁気的に、光学的に、音響的に、機械的に、またはプロセッサが相互作用することを許容する他の手段により結合されてもよい。

本明細書で使用される場合、構造体（例えば、ロボット、プロセッサなど）が、（例えば、患者の脚を動かすように構成された）特定のタスクを行うように「構成される」ものとして説明されているのであれば、構造体は、機械が特定のタスクを行うことを可能にする、構成要素、部分、または態様（例えば、ソフトウェア）を含む。いくつかの実施形態において、構造体は、このタスクを作動中に行う。例えば、タスクを行うように構成されたプロセッサは、共にタスクの実施をもたらす指示を実行するようにプログラムされてもよい。

各歩行周期は、共にステップを構成する歩行事象を含み得る。このような事象（相とも称される）の例は、踵接地、支持、つま先離地、脚持ち上げ、および遊脚を含み得る。踵接地相において、足の踵が最初に地面に当たる。踵接地相後に、先導脚が地面に当たり、筋肉が、脚を通る力に対処するように働く。これは支持相として知られている。つま先離地相では、足が地面から（踵が最初につま先が最後に）離れる準備をする。足が地面から離れた時点で、遊脚相に備えて下肢を上げる。これは脚持ち上げ相として知られている。遊脚相では、上げた脚が前方に推進される。ここで、歩行の前進運動が起こる。次に、踵が地面に当たり、全周期が繰り返される。いくつかの実施形態において、歩行周期は、異なる歩行事象、例えば、立脚相と蹴り出し相と遊脚相とに分割されてもよい。歩行周期の別の考えられる分割は、立脚相と遊脚相とにのみ分けられる分割である。歩行周期の別の考えられる分割は、６つの相、すなわち、踵接地と荷重応答と中期立脚と終期立脚と前遊脚と初期および中期遊脚と終期遊脚とに分けられる分割である。本発明は、歩行周期が相または事象に分割される具体的な方法に依存しない。ロボットは全ての相を通じて患者を歩行させ、かつセンサは、患者により加えられた力を示すデータを連続して送信し、したがって、プロセッサは、各歩行事象において患者によりどのような力が加えられるかを伝えるために、ロボットアームまたはロボットアームの制御部からの入力をセンサからの入力と組み合わせることができる。

いくつかの実施形態において、プロセッサ１５０は、歩行周期に沿った多数の周期時点を通じて、例えば、５０、１００、２００、３６０、または任意のより少ない、より多くの、または中間の数の周期時点を通じて、ロボット１２０（またはロボット１２０のアーム）を動かすように構成される。周期時点は、歩行周期に沿った等しい時間差で分布されてもよい。歩行ペースは、周期時点間の時間差の大きさを設定することにより設定されてもよい。つまり、ある周期時点から次の周期時点に移るのにかかる時間が長いほど、歩行ペースが遅くなる。ロボットは、流れるような動きがもたらされるように、流れるようにこれらの周期時点を経てもよい。プロセッサは、歩行周期に沿った周期時点と歩行事象との対応関係を記憶するメモリを含み得る。このようにして、プロセッサは、ロボットが任意の瞬間に経る周期時点によりその瞬間において実施している患者の歩行事象を特定してもよい。プロセッサ１５０は、ロボットが経る周期時点に基づいて患者１１０に対する指示を表示するようにディスプレイ１４０に指示し、このようにして、患者に与えられた指示と患者の現在の歩行事象との同期をとってもよい。

いくつかの実施形態において、プロセッサ１５０は、患者に対するオンラインフィードバックを表示するようにディスプレイ１４０に指示してもよい。いくつかの実施形態において、オンラインフィードバックは、患者により及ぼされた力、例えば正味力を示し得る。いくつかの実施形態において、オンラインフィードバックは、与えられた指示に対する患者の遵守を示し得る。遵守は、及ぼされた力が目標力にどれだけ近いかを患者に対して示し得る。例えば、２ｋｇの目標正味力が患者に対して設定されており患者が２ｋｇ以上の正味力を及ぼした場合にのみ、ディスプレイは、患者の達成度が目標を遵守していることのサインを示し得る。このようなマークは、例えば、患者の歩行と同期して画面上に表示される緑色の足マークを含み得る。患者により及ぼされた正味力が２ｋｇより小さい場合に、ディスプレイは、患者の達成度が目標を遵守していないことのサインを示し得る。このようなマークは、例えば、患者の歩行と同期して画面上に表示される赤色の足マークを含み得る。足マークは、患者のペースおよびステップ幅で動くように示され、目標の力を及ぼすことに対する遵守に関するフィードバックに加えて、それらのパラメータに関するフィードバックを患者に与えてもよい。一方の脚（例えば、右脚）が２ｋｇ以上の力を及ぼし、その一方で、他方の脚が２ｋｇ未満の力を及ぼした場合に、ディスプレイは、右足マークを緑色で、左足マークを赤色で示し得る。これは、患者がまだ目標を遵守していない脚に自身の努力を集中させることができかつ他方の脚のパフォーマンスに満足できるように、ディスプレイを通じてプロセッサにより与えられ得る足に関するフィードバックの例である。

プロセッサ１５０は、ディスプレイ１４０以外の（またはディスプレイ１４０に追加の）チャネルを通じて同様のオンラインフィードバックを与えてもよい。例えば、オンラインフィードバックは、歩行ペースの変化の形態であってもよい。

そのような一例において、（例えば、両脚において）及ぼされた力が目標閾値を下回った場合には、プロセッサは、患者の歩行を減速させるように、例えば所定の期間内に目標閾値に達しない場合には、例えば、患者に休息させるために、歩行を停止するようにロボットを制御してもよい。いくつかの実施形態では、遵守閾値が設定されてもよい。いくつかの実施形態において、遵守閾値は、両脚での達成度の平均値に関して設定されてもよい。遵守閾値はまたは、追加の要因、例えば、両脚により行われるステップの長さ間の対称性、各脚により担われた体重間の対称性（または差）などを考慮に入れてもよい。

かかる別の一例では、遵守閾値に達した（例えば、及ぼされた力が目標閾値を上回った）場合に、プロセッサは、患者により速く歩行する訓練をさせるために、歩行ペースを加速するようにロボットを制御してもよい。いずれの例でも、ペースの変更（場合により、減速または加速）により、患者の遵守を示すオンラインフィードバックが患者に与えられる。

いくつかの実施形態において、プロセッサ１５０は、リアルタイムのユーザ入力に基づいて患者１１０に対する所定の指示を表示するようにディスプレイ１４０に指示するように構成されてもよい。例えば、装置は、特定の歩行事象の実施が今行われるべきであるという表示を使用者（例えば、療法士）から受信するように構成されたユーザインターフェースを含み得る。そのような一例において、ユーザインターフェースは、患者が実施すべき歩行事象を始めることを療法士が確認したときに療法士が押し得る、「今すぐ実施」ボタンを含み得る。いくつかの実施形態において、ボタンが押されることに即座に応答して、プロセッサ１５０は、ディスプレイ１４０に動作するように、例えば、患者に対する指示を示すまたは別様に表示するように指示する。プロセッサは更に、指示に対する患者の遵守に従い、更なる指示を調整し、かつ遵守に基づいてロボットの制御を調整してもよい。かかるいくつかの実施形態において、プロセッサは、療法士入力を使用して歩行事象がいつ開始するかを学習してもよい。例えば、ユーザインターフェースは更に、どの歩行事象が実施されるかを使用者が示すことを可能にしてもよく、かつプロセッサは、示された歩行事象を周期時点に関連付けるように構成されてもよく、この周期時点を通じて、使用者が「今すぐ実施」ボタンを押したときにロボットが患者の脚を動かす。この関連付け機構は、例えば、プロセッサ１５０に歩行事象の特定を「教示する」ために使用されてもよい。いくつかの実施形態において、関連付け機構は、療法士が装置１００に対して新たな歩行事象を定義することを可能にするために使用されてもよい。

本発明のいくつかの実施形態の態様は、プロセッサ１５０、またはプロセッサ１５０を備える任意の歩行リハビリ装置であってもよい。かかるいくつかの実施形態において、プロセッサ１５０は、訓練すべき歩行事象を決定するように構成されてもよい。上で解説したように、どの歩行事象を訓練するかの判断がユーザ入力に基づいてもよい。いくつかの実施形態において、決定は、センサ１３０から受信したデータの、任意選択的にプロセッサ１５０により行なわれる、解析に基づいてもよい。

いくつかの実施形態において、プロセッサ１５０は、ロボット１２０が経る周期時点を使用して、例えば、上で解説したように、患者の歩行事象を特定するように構成されてもよい。代替的または追加的に、プロセッサ１５０は、歩行事象を特定するためにセンサ１３０からの入力を使用してもよい。代替的または追加的に、プロセッサ１５０は、歩行事象を特定するためにオンラインユーザ入力を使用してもよい。

いくつかの実施形態において、プロセッサ１５０は、特定された歩行事象と集中的な訓練を必要とすると決定された歩行事象との比較に基づいて患者に動作するように指示するように構成されてもよい。プロセッサ１５０は、具体的な指示をディスプレイ１４０上に表示させることにより患者に指示してもよい。指示は、例えば、聴覚的に、視覚的に、および／またはテキスト形式で表示されてもよい。

いくつかの実施形態において、プロセッサ１５０は、患者の歩行事象を示すデータをセンサ１３０から受信するように構成される。例えば、靴底におけるセンサは、踵接地ステップ段階が実施されることを示すデータを提供してもよい。プロセッサは、いくつかの実施形態では、少なくとも１つのセンサから受信したデータに基づいて患者の歩行事象を特定するように構成されてもよい。特定された時点で、歩行事象は、集中的な訓練を必要とすると判断された歩行事象と比較されてもよく、それに応じて、訓練が継続してもよい。

作動中に、ディスプレイ１４０は、患者が訓練している間に患者１１０に対する指示を表示してもよく、例えば、ディスプレイは、ロボットに追従するように力を加えるようにとの指示を表示してもよく、結果として、脚を動かす力の一部が患者により及ぼされ、かつ力の残りのみがロボットにより及ぼされる。指示は、テキスト形式で、視覚的に、聴覚的に、またはテキスト、音声および映像の２つ以上の任意の組み合わせにより表示されてもよい。

いくつかの実施形態において、プロセッサ１５０は、ロボットが特定の歩行事象を通じて患者の脚を動かすときに患者１１０に動作するように指示するためにディスプレイ１４０を制御するように構成されてもよい。センサ１３０は、患者１１０によりなされた動作を検知して、プロセッサ１５０にそれぞれの信号を送信してもよい。プロセッサ１５０は、ディスプレイ１４０上の指示の表示に続いて、患者が行った動作を示す信号に基づいてロボット１２０の制御を調整するように構成されてもよい。

いくつかの実施形態において、装置１００は、使用者が特定の歩行事象を示すことを可能にするように構成されたユーザインターフェース１６０を含み得、その特定の歩行事象の間に、患者は動作するように指示される。ユーザインターフェースは、タッチスクリーン、キーパッド、（例えば、バーコードもしくはＱＲコードを読み取るための）光学読取装置、または使用者からの入力を受信するのに有用な他の任意の手段を含み得る。プロセッサ１５０は、ユーザインターフェースからの入力に基づいて特定の歩行事象を決定し、それに応じて、ディスプレイを制御するように構成されてもよい。いくつかの実施形態において、ロボットはまた、ユーザインターフェースから受信した入力に基づいて制御されてもよい。

例えば、いくつかの実施形態において、プロセッサ１５０は、患者１１０の動作が、遵守閾値を下回るもしくは上回るか、または２つの遵守閾値の間に定められる遵守範囲外にある場合に、ロボットの制御を調整するように構成されてもよい。遵守閾値は、例えば、検知されたパラメータの値、検知されたパラメータ間の比の値、または検知されたパラメータの値と同じパラメータの目標値との比、あるいはディスプレイ１４０により患者に与えられた指示に対する患者の遵守を示す他の任意の値であってもよい。そのような値は、患者により及ぼされた力の大きさ、力の方向、力を及ぼすタイミングなどを含み得る。好ましくは、力は、能動歩行中に及ぼされた力から、患者がリラックスしてロボットのみにより動かされたときに及ぼされた力を減算することにより得られた、正味力によるものであってもよい。任意選択的に、力は、そのような減算なしに、訓練中に測定された力であってもよい。一例において、患者が指示に反応する必要があるエクササイズでは、遵守指標は、成功率、例えば、指示を受信してから所定の期間内に患者が応答した指示の部分に基づいて算出されてもよい。この部分（および他の遵守指標）は、遵守レベルの評価するために使用されてもよい。別の例では、患者が歩行速度を随時上げる必要があるときに、遵守指標は、標準平均歩行速度で除算した、平均歩行速度に基づいて算出されてもよい。別の例では、ロボットアームが使用されていないときに、例えば、患者が、ホイストにより部分的に持ち上げられてまたはホイストとは独立に、トレッドミル上を歩行するときに、両脚のステップ幅（および／またはステップ速度）間の比が、遵守指標であってもよい。例えば、等しいステップ幅が遵守指標に最高値を与えてもよく、かつ遵守指標は、２つの脚のステップ幅間の差（または比）が増加するにつれて値が減少してもよい。別の例において、例えば、目標ステップ幅との比較での、ステップ幅の長さは、遵守指標として使用されてもよい。いくつかの実施形態において、遵守レベルは、２つ以上の遵守指標の値の平均であってもよい。いくつかの実施形態において、平均は、異なる重みが異なる遵守指標に割り当てられた、加重平均であってもよい。いくつかの実施形態において、重みは等しくてもよい。

ロボット１２０の制御の調整は、患者１１０の遵守に関する運動フィードバックを患者１１０に与えるように設計されてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、患者の遵守が許容できる遵守閾値を下回った場合に、患者の遵守が減速中に改善しなければ、ロボットが減速してロボットが停止するまで減速し続けてもよい。まず遵守が閾値を上回った場合には、患者が減速を受ける。ロボットが停止した場合に、ロボットは、患者にいくらかの所定の休息時間を与え、次いで、エクササイズを再び開始してもよい。

エクササイズは、ロボットが、いくつかのステップに対する規則的な歩行における全ての歩行事象を通じて患者を歩行させ、次いで、上で説明したように、特定の歩行事象中に力を及ぼすように指示することで開始してもよい。

いくつかの実施形態において、患者は、連続的に力を及ぼすように指示され、ディスプレイ１４０を介してそのように指示されたときに及ぼされる力を強めてもよい。成功した場合に（例えば、遵守が閾値を上回った場合に）、ロボットは、患者をより高速で歩行させるように制御されてもよい。

図２は、本発明のいくつかの実施形態による方法２００を実行する際に行われる動作のフローチャートである。方法２００は、コンピュータで実行されてもよく、特に、図１Ａおよび図１Ｂに示す装置１００のプロセッサ１５０により実行されてもよい。コンピュータで実行される方法２００は、装置１００に対してローカルであるか、または、遠隔である、例えば、歩行リハビリ装置を制御することを専用とするか、またはクラウド上であってもよい。方法２００は、患者に特定の歩行事象を行う訓練をさせるのに有用であり得る。歩行事象は上で説明されている。

２０２において、ロボット（例えば、ロボット１２０）は、歩行周期を生成するために患者の脚を動かすように制御されてもよい。

２０４では、患者が訓練しなければならない特定の歩行事象を始めていることが特定される。上で説明したように特定が実行されてもよい。

２０６において、患者は、（例えば、ディスプレイ１４０を適切に制御することにより）動作するように指示される。このステップは、患者が訓練しなければならない歩行事象を始めているかまたは始めようとしていることが特定されたときに行われる。動作するようにとの指示は、（例えば、特定の歩行事象の開始前、開始中、または開始直後の周期時点において）患者が特定の歩行事象を始めることに同期して患者に対して表示されてもよい。プロセッサは、ユーザインターフェース、例えば、上で説明したユーザインターフェース１６０から、訓練すべき特定の歩行事象を示すデータを受信してもよい。いくつかの実施形態において、方法２００は、患者の歩行パターンを示すデータを受信することを含み得る。これらのデータは、足により地面に及ぼされた力（例えば、どの部分がどんな力でいつ触れるか）の測定値を含み得る。そのようなデータは、いくつかの実施形態では、患者の足により（または患者の足に）加えられた力を検知するセンサ、例えば、患者の靴の内側の、例えば、靴の靴底の上または下にあるセンサから得られてもよい。そのような実施形態において、プロセッサは、このデータを使用して、特定の歩行事象が訓練されること、およびこの歩行事象が何であるかを決定してもよい。いくつかの実施形態において、プロセッサは、この特定の歩行事象を訓練するように療法士に提案してもよい。いくつかの実施形態において、プロセッサは、療法士からの訓練を開始するようにとの明示的な指示を受信せずにこの特定の歩行事象の訓練を開始してもよい。例えば、いくつかの実施形態において、療法士は、プロセッサがこれを適切と認めたときはいつでも、具体的な歩行事象を訓練するようにとの一般的な指示をプロセッサに与えることができることがある。いくつかの実施形態において、療法士は、特定の歩行事象において患者を訓練する前にプロセッサが明示的な指示を待つことを要求してもよい。２０６において、ロボット１２０の制御は、患者が（例えば、ディスプレイ１４０を介して）指示された後になされる動作に基づいて調整されてもよい。

いくつかの実施形態において、ステップ２０８は、ステップ２０６が行われた後に患者によりなされた動作の遵守レベルを決定することを含み得る。遵守レベルは、患者がステップ２０４において患者が受信した指示に応答して患者により及ぼされた力を示す、センサ（例えば、センサ１３０）から受信した入力に基づいて決定されてもよい。

２１０において、ロボットの制御は、決定された遵守レベルに基づいて調整される。例えば、ロボットは、決定された遵守レベルが遵守閾値を下回った場合に、ステップ２０６が行われる前よりもゆっくりと患者の脚を動かすように、かつ決定された遵守レベルが遵守閾値以上である場合に、ロボットの制御を不変に保つように制御されてもよい。

別の例において（または前の例に加えて）、ステップ２１０は、決定された遵守レベルが遵守閾値を上回った場合に、ステップ２０６が行われる前よりも速く患者の脚を動かすようにロボットの制御を調整することを含み得る。

図３は、患者に歩行する訓練をさせるための装置３００のブロック図である。装置３００は、患者３０５の脚を動かすように構成されたロボット３１０と、ユーザインターフェース３２０と、プロセッサ３３０とを含む。ユーザインターフェース３２０は、患者の診断および患者のパフォーマンスレベルに関する入力を受信するように構成される。入力は療法士により行われてもよい。診断は、装置３００が治療に有用であり得る症状のリストから療法士により選択されてもよい。患者のパフォーマンスレベルもまた、例えば、患者との過去の経験、装置３００を使用する前に行われた試験、および患者についての療法士の臨床的印象に基づいて、療法士により加えられてもよい。装置３００はまた、名前、性別、年齢などの、患者に関する個人データを保存する、メモリを有し得る。

いくつかの実施形態において、患者のパフォーマンスレベルは、例えば、最大限の支持を必要とするレベルから独立するレベルまでの、所定のパフォーマンスレベルのうちの１つであってもよい。例えば、ロボットアームの助けなしにトレッドミル上を歩行できる患者は、「独立した」パフォーマンスレベルを有し得る。この患者は、患者の体重の一部が訓練中にホイストにより支持される患者を含み得る。別の例では、ホイストが患者の全体重を支える必要がありかつ刺激に応答して意図的に力をほとんど及ぼすことができない患者は、「最大限の支持を必要とする」と見なされてもよい。これらの２つの状態の中間にある患者は、例えば、何らかの支持を必要とし、かつかなりの支持を必要とすると見なされてもよい。いくつかの実施形態では、４つのパフォーマンスレベルが存在するが、本発明は、任意の特定の数のパフォーマンスレベルに限定されるものではない。

いくつかの実施形態において、患者のパフォーマンスレベルを示す入力は、プロセッサがパフォーマンスレベルに達し得る、データを含み得る。例えば、いくつかの実施形態において、患者は、標準的な一連のエクササイズを実行する必要があることがあり、かつこれらのエクササイズの実行中の患者のパフォーマンスは、患者のパフォーマンスレベルを決定するために熟練した療法士により評価されてもよい。そのような標準的なエクササイズは、例えば、Ｂｅｒｇ ｂａｌａｎｃｅ試験、ｔｉｍｅｄ ｕｐ ｔｏ ｇｏ試験、１０ｍの歩行試験を含み得る。

いくつかの実施形態において、当技術分野で知られている、一連のエクササイズは、本開示の実施形態による装置（例えば、装置１００または装置３００）において行われる一連の所定のエクササイズに置き換えられてもよい。本開示による装置でのパフォーマンスにより示されたパフォーマンスレベルと、既存の標準試験により示されたパフォーマンスとの相関関係を検証するために、臨床試験が行われてもよい。

プロセッサ３３０は、ユーザインターフェース３２０を介して、患者の診断および患者のパフォーマンスレベルを示す入力を受信し、かつ入力に基づいて患者のためのセッションプログラムを生成するように構成されてもよい。

セッションプログラムは、訓練セッション用のプログラムである。訓練セッションは、患者が複数のエクササイズを実施する間の、単一の機会であり、それら複数のエクササイズは歩行エクササイズを含み得る。セッションは、患者を装置に接続することで開始してもよく、装置から患者を切り離すことで終了してもよい。接続は、例えば、ホイストへの接続または脚用カフへの接続を含み得る。いくつかの実施形態では、セッション中に、患者は脚のカフから切り離されるが、ホイストに接続されたままであってもよい。いくつかの実施形態において、訓練セッションの継続時間は、より短いまたはより長いセッションが本発明の実施形態から除外されないが、約１時間である。例えば、患者が非常に虚弱である場合には、患者は約１５分または２０分の短いセッションを実行してもよい。患者がかなり強壮である場合には、患者は、時には実に１時間よりも長く、例えば、７０分または９０分間、実施してもよい。しかしながら、多くの場合、セッションは４５分〜６０分かかる。

セッションプログラムを生成するために考慮され得るいくつかの例示的なパラメータは、患者の身体の各側部により担われた体重間の対称性（体重負荷対称性としても知られる）、患者の２つの股関節におけるロードセルに加えられた力の対称性、快適な歩行速度、および右脚のステップ幅と左脚のステップ幅との対称性を含む。

セッションプログラムは、複数のエクササイズと、患者により複数のエクササイズが実施される順序とを含み得る。いくつかの実施形態において、プロセッサ３３０は、診断およびパフォーマンスレベルの各対をセッションプログラムに関連付ける、関連付け生成コード、例えばルックアップテーブルを記憶するメモリを含み得る。関連付けコードは、セッションプログラムがプロセッサではなく人間の療法士により決定される、同様の装置で得られた臨床経験に基づいて作成されてもよい。プロセッサ１５０は更に、セッションプログラムに従って患者の脚を動かすようにロボットを制御するように構成されてもよい。

エクササイズの各々は、例えば、エクササイズパラメータにより特徴付けられてもよい。エクササイズパラメータの例としては、エクササイズのペース、ステップ長さ、実施する歩行事象、患者の遵守が評価される前に実施する最小時間、エクササイズに費やす最大時間、最小遵守閾値、最大遵守閾値などが挙げられ得る。異なるエクササイズは、例えば、異なるパラメータを有し得、いくつかのエクササイズは、特定の歩行事象を訓練するためになされてもよく、かつ、いくつかのエクササイズは、そうでなくてもよく、結果として、パラメータ「訓練する歩行事象」が全てのエクササイズに関連するわけではない。

いくつかの実施形態において、エクササイズは、モードにより特徴付けられてもよい。例えば、第１のモードでは、患者は完全に受動的であると予期されることがあり、かつ患者の脚はロボットのみにより動かされる。このエクササイズモードにおけるエクササイズパラメータは、エクササイズの継続時間、歩行速度、ステップ長さ、患者により支持される患者体重の一部、患者により支持される体重などを含み得る。このエクササイズモードでの作業は、他のモードで測定された力の基準を設定するために使用されてもよい。例えば、このモードでのエクササイズ中に股関節におけるロードセルに及ぼされた力は、別のモードでのエクササイズ時に同じ股関節における同じロードセルに及ぼされた力から減算されてもよい。

第２のモードでは、患者は、刺激（例えば、ディスプレイを介して与えられた指示）に応答してのみ力を及ぼすことが予期され得る。このモードでは、エクササイズパラメータは、継続時間、速度、およびステップ長さに加えて、例えば、第１の刺激前の継続時間、患者の遵守の第１の推定前の継続時間、ロボットが刺激に対する患者の反応を待つ継続時間などを含み得る。

第３のモードでは、患者は、力の一部がロボットにより加えられかつ一部が患者自身により加えられるときに歩行することが予期されてもよく、ならびに患者は、力を加えるように促されたときに力を増加するべきである。第２のモードで有用なパラメータに加えて、いくつかのエクササイズパラメータは、患者による力を増加させた期間の間にロボットによりどの程度の力が加えられるかであってもよい。

第４のモードでは、患者は、（例えば、トレッドミル上で）自力で歩行してもよく、かつエクササイズパラメータは、例えば、歩行速度、患者により支持される体重の一部、および場合により、患者が歩行中に実施しなければならない他のエクササイズであってもよい。本発明は、セッションプログラムを構成するエクササイズを特徴付ける特定の一連のモードおよびエクササイズパラメータに限定されるものではない。

いくつかの実施形態では、上で説明したようなエクササイズパラメータに加えて、各エクササイズは、目標遵守レベルにより特徴付けられ得る。本明細書で使用される場合、遵守レベルは、エクササイズを実行する際の患者のパフォーマンスの質を示す任意のパラメータであってもよい。遵守レベルは、１つまたは複数のパラメータの値を含み得、各パラメータがそれぞれはパフォーマンスの質の側面を示す。いくつかの実施形態において、遵守レベルは、いくつかのそのようなパラメータの平均値である。平均値は重み付けされてもよく、結果として、各パラメータがそれ自体の重みを有し得る。いくつかの実施形態では、重みの一部または全ての重みが等しい。遵守レベルは、１つまたは複数のパラメータの値、例えば、訓練時間の一部、（例えば、患者が完全に受動的であると予期されるモードで）患者がどこに不必要に力を及ぼすか、（例えば、患者がロボットアームのないトレッドミル上を歩行するモードでの）一方の脚のステップ幅と他方の脚のステップ幅との比、患者が刺激に反応するのにどれくらい時間がかかるか、患者が刺激（例えば、力の大きさおよび方向）に応答して患者が及ぼす力がどれほど有効であるか（例えば、強く十分に方向付けられるか）などを考慮して評価されてもよい。目標遵守レベルは、患者が達するかまたは超えることが予期される、遵守レベルの値であってもよい。いくつかの実施形態では、２つの目標遵守レベル（本明細書で遵守閾値または目標遵守閾値とも称される）、すなわち、患者が達するまたは超えると予期される、最小目標遵守レベルと、超えた場合に、エクササイズをより困難なエクササイズに置き換える必要性を示し得る、最大目標遵守レベルとが存在してもよい。

いくつかの実施形態において、プロセッサ１５０により決定されたプログラムセッションは、エクササイズの少なくとも１つに対して、例えば、全てのエクササイズに対して、目標遵守レベルを含む。

いくつかの実施形態において、装置３００は、訓練中に患者により及ぼされた力を検知するセンサ３４０を更に含む。プロセッサ３３０は、かかるいくつかの実施形態では、センサにより検知された力を示す入力をセンサから受信するように構成される。プロセッサ３３０は、遵守レベルを訓練中の患者の実際のパフォーマンスに関連付けるように構成されてもよい。プロセッサは、センサ３４０から受信した入力に基づいてそのような関連付けを行うように構成されてもよい。かかるいくつかの実施形態において、プロセッサ３３０は、患者の実際の遵守に関連付けられた遵守レベルを、プログラムセッションの一部をなす目標遵守レベルと比較するように構成されてもよい。プログラムセッションは、ユーザインターフェース３１０を介して受信したデータ（例えば、診断）に基づいてプロセッサにより決定されてもよい。プロセッサ３３０は更に、比較の結果に基づいてロボットを制御するように構成されてもよい。例えば、遵守レベルが所定の閾値を上回った場合に、プロセッサは、現在のエクササイズを停止して、セッションにおける次のエクササイズを開始してもよい。いくつかの実施形態において、プログラムセッションにおけるエクササイズの１つまたは複数は、高い目標遵守レベルおよび低い目標遵守レベルを含み、かつ患者が低い目標遵守レベルに達しない場合には、プロセッサは、エクササイズを停止して、前のエクササイズをもう一度開始する。患者が高い目標遵守レベルに達した場合には、プロセッサは、現在のエクササイズを停止して、セッションにおける次のエクササイズを開始してもよい。いくつかの実施形態において、患者の遵守レベルが高い目標遵守レベルと低い目標遵守レベルとの間にある場合には、現在の訓練が、例えば、所定の時間まで継続され、その後、患者のパフォーマンスレベルが目標遵守レベルと再び比較されてもよい。

いくつかの実施形態において、プロセッサ３００は、センサ３４０からの入力に基づいて推定された遵守レベルを目標遵守レベルと所定の期間内に一度比較するように構成される。いくつかの実施形態において、セッションプログラムは、各エクササイズに対して、所定の期間を含む。

図４は、本発明のいくつかの実施形態による、患者に歩行する訓練をさせる方法６００のフローチャートである。動きは、例えば、歩行、および／または患者の手を動かすことを含み得る。

方法６００は、患者のためのセッションプログラムを取得するステップ６０２を含み得る。いくつかの実施形態において、セッションプログラムは、外部ソースから、例えば、通信リンクまたはネットワークを介して（例えば、インターネットを介して）遠隔メモリから取得されてもよい。いくつかの実施形態において、セッションプログラムは、例えば、使用者からの入力に基づいて、ローカルまたは遠隔で生成されてもよい。入力は、ユーザインターフェース、例えばユーザインターフェース３２０を介して入力されてもよい。入力は、例えば、療法士により推定されるように、または方法６００が開始する前に行われた測定から推測されるように、患者の診断および患者のパフォーマンスレベルの少なくとも一方を含み得る。セッションプログラムは、複数のエクササイズと、患者により複数のエクササイズが実施される順序とを含み得る。

方法６００は、取得されたセッションプログラムに従って訓練セッションの実行を開始するステップ６０４を更に含み得る。

方法６００は、訓練セッションの実行の早期段階で（例えば、ステップ６０４中に）なされた測定の結果を受信するステップ６０６を更に含み得る。結果が、センサ、例えばセンサ３４０から（直接または間接的に）受信されてもよい。測定値は、患者の動きを特徴付けるパラメータを示し得る。例えば、動きが歩行を含む場合に、パラメータは、各脚のステップ幅、患者の脚により及ぼされた力（例えば、正味力）などを含み得る。エクササイズは、エクササイズが実行される時間に応じて訓練の「早期」または「後期」段階で実行されると見なされてもよい。例えば、最初に実行されるエクササイズは、セッションで最後に実行されるエクササイズと比較して訓練のより早期の段階の一部をなす。したがって、ある特定の時間に得られた測定結果が、同じセッション中の後の時点で考慮に入れられてもよい。

方法６００は、訓練の早期段階で受信した結果に基づいてセッションプログラムの後期段階を実行するステップ６０８を更に含み得る。例えば、取得された結果に基づいて（ステップ６０２の実行後に）セッションの残りを実行する。

例えば、セッションプログラムは、第１のエクササイズと、第２のエクササイズと、第２のエクササイズを実行する前に第１のエクササイズを実行するようにとの指示とを含み得る。いくつかの実施形態において、方法６００は、最初に第１のエクササイズを実行することと、第１のエクササイズの実行中に、第１のエクササイズを実施する際の患者の遵守レベルを示す測定の結果を受信することとを含む。そして、患者の遵守レベルは、測定結果に基づいて推定されて、目標遵守レベルと比較されてもよい。いくつかの実施形態において、目標遵守レベルは、取得されたセッションプログラムの一部をなす。方法は、推定された遵守レベルが目標遵守レベル以上となった後にのみ第１のエクササイズを実行することから第２のエクササイズを実行することに切り替えることを含み得る。

同様に、いくつかの実施形態において、方法６００は、最初に第１のエクササイズを、次いで第２のエクササイズを実行することを含む。第２のエクササイズの実行中に、第２のエクササイズを実施する際の患者のパフォーマンスレベルを示す測定の結果が受信される。そして、患者の遵守レベルは、測定結果に基づいて推定されて、第２のエクササイズに関連付けられた目標遵守レベルと比較されてもよい。いくつかの実施形態において、目標遵守レベル、およびセッションに加わる異なるエクササイズに対する目標遵守レベルの関連付けは、ステップ６０２において取得されたセッションプログラムの一部をなす。この方法は、推定された遵守レベルが目標遵守レベルよりも低い場合に、第２のエクササイズを実行することから戻って第１のエクササイズを再び実行することに切り替えることを含み得る。これらの例について、以下に説明する、図５を参照してもう少し詳細に解説する。

いくつかの実施形態において、セッションプログラムは、セッションプログラムに含まれるエクササイズの各々に対して、最小継続時間を含む。各エクササイズは、患者の遵守レベルが推定される前に最小継続時間にわたって実行されてもよい。いくつかの実施形態では、遵守レベルが推定されかつ同じエクササイズが継続した後に、遵守レベルが同じ長さの別の期間後に再び推定されてもよい。いくつかの実施形態では、患者遵守レベルの第１の推定前の最小継続時間は、後の推定間の継続時間と異なって（例えば、より長くて）もよい。いくつかの実施形態において、患者のパフォーマンスレベルの各２回の後続の推定間の期間が異なってもよい。例えば、この継続時間は、患者に対して推定された遵守レベルにより決定されてもよい。例えば、遵守レベルが目標とかけ離れている場合には、患者の遵守レベルが目標に非常に近い場合よりも、遵守レベルが再び推定されるまでに長い時間が経過することがある。

図４の方法および図５の方法は、例えば、プロセッサがそれぞれの方法を実行するように構成される、図１Ａ、図１Ｂおよび図３で説明したような装置により実行されてもよい。

図５は、本発明のいくつかの実施形態による、リハビリ用ロボットを使用して患者に歩行する訓練をさせるための訓練セッションを実行するためのコンピュータで実行される方法４００のフローチャートである。

ステップ４０２では、セッションプログラムが受信または生成される。セッションプログラムは、コンピュータによりオンラインで生成されるか、または例えば療法士により、事前に生成され、かつ例えばユーザインターフェースを介して、コンピュータに伝送されてもよい。セッションプログラムは、エクササイズの特定と、エクササイズが行われる順序とを含む。各エクササイズはまた、最小遵守閾値と最大遵守閾値とを含み得る。

ステップ４０３では、実行すべきエクササイズの連続番号ｎが１に設定される。

ステップ４０４では、患者が連続番号ｎのエクササイズを実行する。エクササイズを実行することは、ロボット（例えば、ロボット１２０）による能動的な脚操作を含み得る。いくつかの実施形態において、コンピュータは、エクササイズを実行するようにロボットを制御する。ステップ４０４は、セッションプログラムにおけるエクササイズ＃ｎのパラメータであり得る、最小時間Ｔｎにわたって実行されてもよい。

ステップ４０６では、エクササイズが最小時間にわたって実行された後に、センサから受信したデータに基づいて遵守レベル（ＣＬ）が算出される。

ステップ４０８では、算出された遵守レベルが、セッションプログラムにおいて提供される最大遵守閾値（ＴＨｍａｘ）と比較される。算出された遵守レベルが最大遵守閾値以上である場合（４０８：はい）、実行すべきエクササイズの連続番号が１だけ増加され、（セッションに更なるエクササイズがなくなる、この場合にはセッションが終了する場合を除き）方法がステップ４０４に続く。算出された遵守レベルが最大遵守閾値未満である場合（４０８：いいえ）、方法がステップ４１０に進む。

ステップ４１０では、算出された遵守レベルが、セッションプログラムにおいて提供される最小遵守閾値と比較される。いくつかの実施形態では、算出された遵守レベルが最小遵守閾値を下回った場合（４１０：いいえ）、ｎが１だけ減少し、方法がステップ４０４に戻る、すなわち、セッションが前のエクササイズに戻る。しかしながら、ｎ＝１（図示せず）でありかつより容易なエクササイズがセッションプログラムにない場合には、療法士に警告が送られ、第１のエクササイズでさえ患者が目標に達しないことを示す。いくつかの実施形態では、療法士に警告する代わりに、またはそのような警告に加えて、新たなセッションプログラムが生成されるが、それは、セッションプログラムが最初に生成された遵守レベルよりも１つ低い遵守レベルを有する患者に対して生成される。算出された遵守レベルが最小閾値と最大閾値との間にある場合（４１０：はい）、追加の最小実行時間にわたって同じエクササイズを実行するために、プログラムがステップ４０４に戻る。

図６は、本発明のいくつかの実施形態による、ロボット矯正装置または歩行リハビリ装置を使用して患者に歩行する訓練をさせるためのコンピュータで実行される方法５００のフローチャートである。方法５００は、患者の全体重がホイストにより担われるように患者を持ち上げるようにホイストを制御するステップ５０２を含む。このステップ５０２は、患者自身の体重の一部を全く担わずに患者に歩行ステップを行う訓練をさせることを可能にし得る。そのようなエクササイズは、本明細書では空中での歩行と称されることがある。空中での歩行訓練では、患者は完全にリラックスするように指示されてもよい。指示は、例えば、訓練中に患者に対する指示を表示するディスプレイを介して与えられてもよい。ディスプレイは、音声、視覚効果、および／またはテキストによる指示を表示してもよい。患者により及ぼされる力は、患者の痙縮に起因する力を含み得る。患者の痙縮に起因する力の変化は、訓練の進捗を示し得る。例えば、訓練セッション中の痙縮に起因する力の低下は、患者の痙縮がセッション中に改善されたことを示し得る。同様に、複数の訓練セッションを含むある期間での痙縮に起因する力の減少または最終的な排除は、（訓練セッションのおかげで、または患者が同時に受けた他の治療のおかげで、例えば、投薬治療により）患者の痙縮が改善されたことを示し得る。

患者が患者自身の脚で自身の体重を全く担っていないときに各脚により及ぼされた力は、それぞれの脚の有効重量を示し得る。有効重量は、脚に作用する重力のバランスをとるのに必要な力と、患者が痙縮状態である場合に、痙縮のバランスをとるのに必要な力とを含み得る。

いくつかの実施形態において、患者が患者自身の脚で自身の体重を全く担っていないときに実行された測定は、体重が患者により担われたときの、後の測定に対する基準として使用されてもよい。例えば、患者は、能動的に歩行するように指示されてもよい。そのような指示は、例えば、患者の全体重がホイストにより担われたときに、または患者の体重の一部が依然としてホイストにより担われかつ一部が患者自身により担われたときに与えられてもよい。脚の有効重量は、歩行に関与する患者の努力に影響を受けない。したがって、患者が脚に意図的に及ぼす正味力を評価するために、脚の有効重量は、例えば股関節付近のロードセルによって脚により脚用カフに加えられると測定された力から差し引かれてもよい。更なる訓練は、正味力に基づいて制御されてもよい。

方法５００は、空中周期で歩行をもたらすために患者の脚を動かすようにロボットを制御するステップ５０４を更に含み得る。

方法５００は、空中での歩行中に患者の脚により及ぼされた力の測定の結果をセンサ（例えば、センサ１３０または３４０）から受信するステップ５０６を更に含み得る。

方法５００は、患者の体重の少なくとも一部が患者の脚により担われるように患者を下降させるようにホイストを制御するステップ５０８を更に含み得る。そのような歩行は、本明細書では地面での歩行と称されることがある。いくつかの実施形態において、地面での歩行は、患者がトレッドミル上にいるときに実行されてもよく、結果として、トレッドミルが患者の歩行速度を設定するのを補助してもよい。

方法５００は、患者を地面で歩行させるようにロボットを制御するステップ５１０を更に含み得る。いくつかの実施形態において、ステップ５１０の制御は、患者が空中で歩行したときにセンサから受信した測定値に基づいてもよい。例えば、プログラムセッションは、空中での歩行の２つの異なる事象において得られた結果の比較に基づいて患者に対して決定されてもよい。任意選択的または追加的に、プログラムセッションは、地面でのエクササイズでの歩行中に加えられた正味力に基づいて患者に対して決定されてもよい。

図７は、歩行周期を生成するために患者の脚を動かすように構成されたロボットを使用して患者に歩行する訓練をさせる方法７００のフローチャートである。方法７００は、コンピュータで実行されてもよく、例えば、図１Ａおよび１Ｂのプロセッサ１５０または図３のプロセッサ３３０により実行されてもよい。方法７００は、第１の力および第２の力を測定するステップを含む。

ステップ７０２では、第１の力は、患者（例えば、患者３０５）がリラックスしてロボットにより患者の脚を動かすようにさせるように（すなわち、受動歩行に従事するように）指示されたときに、例えば、センサ１３０または３４０により測定される。いくつかの実施形態において、第１の力は、患者の全体重または患者の体重の一部がホイスト（例えば、ホイスト１２０）により担われたときに測定されてもよい。

ステップ７０４では、第２の力は、患者が患者自身でまたはロボットと共に脚を動かすように（すなわち、能動歩行に従事するように）指示されたときに、例えば、第１の力を測定したのと同じセンサにより測定される。いくつかの実施形態において、第２の力は、受動歩行中のように患者の体重の同じ部分がホイストにより担われたときに測定されてもよい。例えば、受動および能動歩行は、全ての体重がホイストにかかったときに、あるいは体重の２０％、２５％、３０％、５０％、または他の任意の部分が患者自身により担われたときに行われてもよい。

方法７００は、第２の力と第１の力との差として定義される、正味力に基づいて動作するステップ７０６を更に含み得る。正味力に基づいて動作することは、ロボットに正味力に基づいて患者の脚を動かすように指示することと、正味力に基づいて患者にリアルタイムフィードバックを与えることと、患者に正味力に基づいて動作するよう指示することの１つまたは複数を含み得る。いくつかの実施形態において、リアルタイムフィードバックは、フィードバックをもたらす動作を行っている同じ時間にリアルタイムフィードバックが患者に与えられるかのように患者が知覚する任意のフィードバックを含み得る。実際には、患者の動作と患者が同じ動作で受信するフィードバックとの間に約０．１、０．２、または０．２５秒までの時間差があってもよい。

いくつかの実施形態において、方法７００は、複数の歩行周期時点の各々において第１の力および第２の力を測定することと、各歩行周期時点に対する正味力を（例えば、算出により）、その歩行周期時点に測定された第２の力と第１の力との差として決定することとを含み得る。次いで、ステップ７０６は、異なる歩行周期時点で異なるように動作することを含み得る。例えば、ステップ７０６は、異なる歩行周期時点で測定された正味力を示す値に基づいて動作することを含み得る。そのような値は、例えば、全ての時点にわたる平均値、歩行周期に沿った正味力の変化を示す値、例えば、歩行周期時点の関数として正味力を説明する関数の１つまたは複数のパラメータであってもよい。例えば、正味力が周期的に変化する場合、パラメータは、振幅値、周波数値、および／または、正味力の周期的変化に最も良く適合する三角関数（例えば正弦もしくは余弦）の振幅値を含み得る。相は、正味力が最大である歩行周期時点（および／または力が最小である歩行周期時点）を示し得る。

ロボットに正味力に従って動くように指示するステップ７０６は、いくつかの実施形態では、ロボットに、歩行周期に沿った異なる時点で異なるように動くようにロボットに指示することを含み得る。例えば、いくつかの実施形態では、訓練すべき歩行事象は、いくつかの歩行周期時点で測定された正味力に基づいて特定されてもよく、かつステップ７０６では、ロボットは、患者にこの歩行事象をより集中して行う訓練をさせてもよい。訓練すべき歩行事象の特定は、例えば、患者がこの歩行事象を始める度に生じる正味力の低下に基づいてもよい。

正味力に基づいてリアルタイムフィードバックを患者に与えるステップ７０６は、いくつかの実施形態では、正味力について事前に定義された目標値を患者が遵守している度合いを示す、遵守レベルの表示をディスプレイ（例えば、ディスプレイ１４０）上に患者に対して示すことを含み得る。遵守レベルは、例えば、平均正味力と目標正味力との差（または比）を含み得る。いくつかの実施形態では、フィードバックをディスプレイに表示することに加えて、フィードバックを与えることは、ロボットアームおよび／またはトレッドミルを制御することにより歩行のペースを変更することを含み得る。例えば、遵守レベルが閾値を上回った場合に、フィードバックを与えることが、患者の歩行を加速させることを含み得る。このような場合、フィードバックを与えることが、ロボットに以前とは異なるように動くように指示することによるものであり得ることに留意されたい。

患者に正味力に基づいて動くように指示するステップ７０６は、いくつかの実施形態では、例えば、上で論じたように閾値を上回るまたは下回る遵守レベルに基づいて、患者により速くまたはよりゆっくりと行うように指示することを含み得る。いくつかの実施形態において、患者に正味力に基づいて動くように指示することは、特定の歩行事象を始める時に患者に動作するように指示することを含み得る。

いくつかの実施形態において、ステップ７０６は、ステップ７０４と同じ歩行周期で実行されてもよい。例えば、ロボットおよび／または患者は、全く同じ歩行周期の早期時点で測定または算出された正味力に基づいて歩行周期の後期時点で動くように指示される。つまり、ロボットの挙動を正味力に適合させることは、全く同じ歩行周期中に行われてもよい。歩行周期における時点は、患者（および／またはロボット）が「後期」または「より後期」と称される時点を経る前にこの時点を経る場合に、「早期」および「より早期」と称される。換言すれば、「後期」および「早期」という記述子は、歩行周期においてまたは訓練セッションにおいて現れる順序に基づいて与えられる。

いくつかの実施形態において、ステップ７０６は、正味力が決定されたのと同じ歩行周期ではなく、同じ訓練セッション中の同じ訓練における後の歩行周期で実行されてもよい。

いくつかの実施形態において、方法７００は、図１Ａおよび１Ｂの装置１００および／または図３の装置３００が、例えばプログラミングにより、適切に構成される場合には、装置１００および／または装置３００を使用して実施されてもよい。

方法７００を実行するように構成された装置１００または３００は、歩行周期を生成するために患者の脚を動かすように構成された、ロボット１２０と、患者の脚が動いたときに患者の脚により加えられた力を検知するように構成された、センサ１３０と、プロセッサ１５０とを含み得る。

プロセッサ１５０は、患者の脚により加えられた力を示す信号をセンサ１３０から受信し、ならびに患者がリラックスするように指示されかつ脚がロボットにより動かされたときにセンサから受信した、第１の信号と、患者が脚を動かすように指示されたときにセンサ１３０から受信した、第２の信号とを区別するように構成されてもよい。第１の信号および第２の信号は、本明細書ではそれぞれ第１の種類の信号および第２の種類の信号と称されることがある。

例えば、装置１００または３００は、患者が受動的に歩行するようにいつ指示されたかを使用者が示すことを可能にするように構成された、ユーザインターフェース１６０を含み得る。そのような一実施形態において、ユーザインターフェース１６０は、「較正」ボタンを含み得る。使用者（例えば、療法士）は、患者にリラックスするように指示し、例えば、患者が実際にリラックスしていると使用者が思ったときに、較正ボタンを押してもよい。プロセッサ１５０または３３０は、「較正」ボタンが押圧された後に受信した信号を第１の種類の信号として特定するように構成されてもよい。いくつかの周期にわたって患者が歩行した後に、使用者は「訓練開始」ボタンを押して、患者に能動歩行を開始するように指示してもよい。プロセッサは、「訓練開始」ボタンが押された後に測定された信号を第２の種類の信号として特定するように構成されてもよい。

いくつかの実施形態では、訓練セッションが開始するときは常に、プロセッサは、（例えば、リラックスさせるバックグラウンドで視覚的に提示されるテキストおよび／または例えば静かな音楽のバックグラウンドで与えられる発声指示により）リラックスするようにとの指示を表示するようにディスプレイ１４０に指示する。次いで、プロセッサは、リラックスするようにとの指示が表示されたときに受信した、信号を第１の種類の信号として特定する。プロセッサは更に、例えば、所定の時間にリラクゼーション指示を表示した後に、患者が所定の数の歩行周期で受動的に歩行した後になど、能動的に歩行するようにとの指示にリラクゼーション指示を置き換えるように構成されてもよい。プロセッサは、能動的に歩行するようにとの指示が表示されたときに受信した、信号を第２の種類の信号として特定してもよい。

第１の信号（または複数の信号）を第１の種類の信号（または複数の信号）としてかつ別の信号（または複数の信号）を第２の種類の信号（または複数の信号）として特定することは、第１の種類の信号と第２の種類の信号とを区別することと見なされてもよい。

方法７００を実行するために、プロセッサ１５０または３３０は更に、第１の信号により示された力と第２の信号により示された力との差として正味力を決定するように構成されてもよい。上で論じたように、正味力は、複数の歩行周期時点に対して決定されてもよい。正味力は、例えば、式Ｆ_ｎｅｔ＝Ｆ２−Ｆ１に基づく算出により決定されてもよい。

上記式において、Ｆ_ｎｅｔは正味力であり、Ｆ２は患者が動くよう指示されたときに測定された力であり、かつＦ１は患者がリラックスするように指示されたときに測定された力である。力は、各歩行周期時点に対して個々に、またはいくつかの所定の周期時点に対して個々に、または歩行周期時点のグループ（例えば、含まれる複数の時点にわたる平均力）に対して定義されてもよい。

最後に、方法７００を実行するために、プロセッサ１５０または３３０は更に、決定された正味力に基づいて動作するように構成されてもよい。動作は、例えば、方法７００を説明する際に上で論じたように、リアルタイムフィードバックを患者に与えること、ロボットにどのように動くかを指示すること、および／または患者にどのように動くかを指示することを含み得る。

いくつかの実施形態において、方法７００を実行するように構成された装置は、ホイスト、例えばホイスト１２０を更に含み得る。そのような実施形態において、プロセッサは、患者の足にかかる患者の体重を軽減するために患者を持ち上げるようにホイストを制御するように構成されてもよい。ホイストは、例えば、較正が開始するとの表示があったときに、プロセッサにより自動で、または、例えば、ユーザインターフェース１６０を通じて与えられた、使用者（例えば、療法士）からの明示的な指示により、作動させてもよい。いくつかの実施形態において、プロセッサは、患者の全体重がホイストにかかったときに患者を持ち上げるのを停止してもよい。プロセッサは、例えば、プロセッサが、ホイストにより担われた体重を示すデータをホイストから受信するように構成され、かつプロセッサが、更なる持ち上げがこの体重を増加させないときを特定するように構成される場合に、この時点を特定してもよい。

いくつかの実施形態において、第１の種類の力は、患者の全体重がホイストにより実行されたときに測定される。プロセッサは、患者の全体重がホイストにより担われたときに受信した信号として第１の種類の信号を特定するように構成されてもよい。

同様に、いくつかの実施形態では、使用者は、例えば、ホイストにより担われる患者の体重の部分を増加させるために、ユーザインターフェースを通じてプロセッサに、患者の体重の一部が患者により担われるようにホイストを下降させるようにかつ／またはホイストにより患者を持ち上げるように指示してもよい。いくつかの実施形態において、プロセッサは、例えば、特定の瞬間にホイストにより担われた体重を患者の全体重で割ることにより、特定の瞬間に患者の体重のどの部分がホイストにより担われるかを判断するように構成されてもよい。患者の全体重は、上で説明したように測定されてもよい。いくつかの実施形態において、患者の全体重は、例えば、歩行リハビリ装置でのエクササイズが開始する前に行われた計量に基づいて、ユーザインターフェースを介して入力されてもよい。ユーザインターフェースは、患者の体重の所定の部分（例えば、５０％）または所定の体重（例えば、２０ｋｇ）がホイストにより（または患者により）担われるように、使用者がプロセッサにホイストの高さを下げる（または上げる）ように指示することを可能にするように構成されてもよい。プロセッサは、患者の体重の所定の部分が上記比の算出に基づいてホイストにより担われたときにホイストを下降させる（または高くする）のを停止するように構成されてもよい。

プロセッサは、患者の体重の一部が患者により担われたときにセンサから受信した信号を第２の種類の信号として特定するように構成されてもよい。

プロセッサ１５０または３３０はまた、歩行周期に沿って早期時点で決定された正味力に基づいて、歩行周期に沿って後期時点で動作を行うように構成されてもよい。例えば、プロセッサは、早期時点で測定された正味力が閾値を下回った場合に後期時点で減速するように、かつ／または早期時点で決定された正味力が閾値を上回った場合に後期時点で加速するようにロボットに支持するように構成されてもよい。

訓練セッションを生成および実行する例
いくつかの実施形態において、訓練セッションは、患者の診断およびパフォーマンスレベルに関する入力に基づいて装置により生成される。例えば、パフォーマンスレベルは、１０メートルの歩行試験、Ｔｉｍｅｄ ｕｐ ａｎｄ ｇｏ試験、およびＢｅｒｇ ｂａｌａｎｃｅ試験などの、標準化された試験でのパフォーマンスに基づいて決定されてもよい。これらの試験のうちの１つまたは複数における患者の達成度に従った患者の考えられるグループ分けが、以下の表１に提供されている。

いくつかの実施形態において、プロセッサは、患者が属するグループに応じて各患者に対してセッションプログラムを生成する。グループ、または試験における達成度は、インターフェース、例えば、図１Ａの文脈で言及したインターフェース１６０を介して入力されてもよい。プロセッサは、グループに基づいて予め計画されたセッションプログラムをデータベースから選択してもよい。いくつかの実施形態において、プロセッサは、例えば、前の訓練セッションでの患者の達成度に基づいて、選択されたプログラムを個々の患者に合わせて修正してもよい。プロセッサは、選択されたセッションプログラムおよびその修正を示す、療法士に対する表示を生成してもよく、かつ療法士は提案を承認または修正してもよい。

いくつかの実施形態において、セッションプログラムは、患者の脚がロボットによりトレッドミル上を歩行するように動かされ、かつ患者がロボットに追従するだけでよい場合には、案内歩行を含むウォーミングアップで開始してもよい。異なるグループに属する患者のプログラムセッションは、例えば、ウォーミングアップ中の歩行速度が、互いに異なってもよい。例えば、いくつかの実施形態において、グループ４の患者では、トレッドミルは、０．５ｋｍ／ｈで、グループ３では０．８ｋｍ／ｈで、グループ２では１ｋｍ／ｈで、グループ１では１．２ｋｍ／ｈで作動する。ウォーミングアップの継続時間もまた、グループ間で異なってもよく、例えば、グループ３および４ではウォーミングアップが５分であり、グループ１および２ではウォーミングアップが２．５分である。いくつかの実施形態では、患者がウォーミングアップの前半に非常に良好に行っていることをセンサが示す（例えば、遵守レベルがある所定の閾値を上回った）場合に、プロセッサが、トレッドミルの速度を増加させ、体重負荷を増加させるようにとの療法士に対する提案を生成してもよく、または、いくつかの実施形態では、プロセッサが、任意選択的に患者のパフォーマンスが極めて良いことと、速度が高められていることを患者に示した後に、療法士の介入なしにそのようにしてもよい。いくつかの実施形態において、患者が高い抵抗を有することまたは患者の体重負荷の対称性がウォーミングアップの前半で低いことをセンサが示す（例えば、遵守レベルがある所定の閾値を下回った）場合に、プロセッサが、トレッドミルの速度を低下させ、患者の体重負荷を低下させるようにとの療法士に対する提案を生成してもよく、または、いくつかの実施形態では、プロセッサが、療法士の介入なしにそのようにしてもよい。患者の症状の重症度に基づいて生成され得る例示的なセッションプログラムのこれらおよび他の特徴は、以下の表において詳述される。

表２にまとめられた実施形態では、（重度の症状の）グループ４の患者は、案内モードでのみ訓練され、かつロボットが患者の脚を動かすことを可能にするのに必要なものを超えて自身の脚を動かすことに能動的に関与する必要はない。セッションは、各々が異なる速度と異なる体重バランスと異なる歩行プロファイルとにより特徴付けられる、いくつかの異なる部分で構成されてもよい。歩行プロファイルは、異なる関節（例えば、股関節および膝関節）が歩行周期を経る運動角度の範囲を含み得る。歩行プロファイルは、所与の歩行速度での１分当たりのステップ数を決定してもよく、かつ／またはステップ幅と等しくてもよい。歩行プロファイルの例は以下に提供される。

体重バランスは、患者の体重の何パーセントが患者により担われるかを示し、残りはホイストにより担われる。体重の変更は、いくつかの実施形態において、手動で実行されてもよい。いくつかの実施形態において、体重の変更は、プロセッサ１５０（図１）の制御下で、自動で実行されてもよい。いくつかの実施形態において、プロセッサは、体重バランスの変更を提案するようにディスプレイ１４０を制御し、かつ療法士は、最良の判断に従って、提案された変更を行うか、他の任意の変更を行うか、または変更を行わない。表２にまとめられた実施形態では、案内＋仮想現実という名称のモードで、上半身、主に手の訓練を伴う、上で説明したような案内歩行のために１０分間が計画される。仮想現実設定で仮想オブジェクトに手が届くように訓練されてもよい。訓練のために使用され得る仮想現実設定が、例えば、米国特許出願公開第２０１５／０１３３８２０号明細書として公開された、「ＶＩＲＴＵＡＬ ＲＥＡＬＩＴＹ ＢＡＳＥＤ ＲＥＨＡＢＩＬＩＴＡＴＩＯＮ ＡＰＰＡＲＡＴＵＳＥＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ」という表題の、出願人の特許出願において説明されており、これらの内容全体は、参照により本明細書に組み込まれる。表に提供する例では、仮想現実は、案内モードとのみ組み合わされるが、他の例では、開始、フォローアシスト、自由モードなどの他のモードの何れかと組み合わされてもよい。

患者が案内モードで訓練されるときに、遵守レベルは、２つの要因、すなわち、患者の脚によりロボットに対して及ぼされる抵抗力と、および脚間の体重負荷における対称性とに基づいて決定されてもよい。抵抗力は、例えば、ロボットアームを動かすモータによってならびに／または股関節および／もしくは膝関節におけるロードセルによって消費された電流により示されてもよい。いくつかの実施形態において、これらの力は、正常値、すなわち健常者により及ぼされる力と比較され、その比較結果は、遵守比を決定するための基準を提供する。この対称性は、歩行の単一肢支持段階で患者が各脚にかける体重間の比であってもよい。これは、例えば、靴底内のおよび／またはホイストにおけるロードセル内のセンサから得られた結果に反映されてもよい。いくつかの実施形態では、これらの２つの要因が等しく重み付けされる。いくつかの他の実施形態において、これらの２つの要因は、それら要因の一方、例えば、対称性が他方よりも遵守レベルを決定する際により大きな部分を占めるように重み付けされる。２つの要因間の重みの比は、例えば、４０％対６０％であってもよい。仮想現実が使用される、いくつかの実施形態では、仮想現実タスクにおける成功率もまた、遵守レベルを決定する際に考慮に入れられてもよい。いくつかの実施形態において、仮想現実タスクの達成度は、これが（例えば、独立した患者に対する）訓練の主な目標であるときにのみ考慮され、主な目標が脚の動きを訓練することである場合、仮想現実は、遵守レベルを決定する際には考慮されないが、患者の関心と訓練への関与を高く維持するために使用される。

表３にまとめられた実施形態において、（中程度の症状の）グループ３の患者は、上で説明した、案内モード、および「フォローアシスト」モードで訓練される。「フォローアシスト」モードでは、患者は、ロボットが患者の脚を動かすことを可能にするために必要に応じて自身の脚を動かすのに関与する必要があるだけでなく、ロボットがそれほど力を及ぼさないときに、余分な力を能動的に及ぼす必要がある。例えば、患者には、ロボットがそれほど力を及ぼさなくなることが警告されてもよく警報の約１秒後に、ロボットは、ロボットが及ぼす力を減少させ、それゆえ、患者は、歩行速度を維持するために自分自身が及ぼす力を増加させなければならない。患者が、警告から再設定時間枠内に患者の及ぼす力を増加させることに成功した場合に、ロボットは、患者の成功に関する感覚フィードバックを患者に与えるために、やや高速での歩行を継続する。このモードでの作業が、患者の心血管系の問題に対処してもよい。いくつかの実施形態では、患者の心拍数が監視され、心拍数が所定値、例えば０．６Ｘ（２２０−年齢）に近づいたときにプロセッサが療法士に警告する。フォローアシストモードでの作業は、患者から予期される関与のレベルを指定する、活動レベルにより特徴付けられる。このモードでの速度は、患者が成功すると速度が上がるので、範囲形式で与えられる。患者が失敗したときには、ロボットおよびトレッドミルは、しばらく停止して、患者が失敗前に選択された速度から、またはやや遅い速度から再び継続してもよい。歩行訓練においてロボットを補助する際の成功率もまた、この作業モードで遵守レベルを決定する際に考慮に入れられてもよい。例えば、遵守レベルは、５０％のフォローアシスト成功率、３０％の対称性、および健常者に一般的なものからの抵抗力の２０％のずれからなるグレードにより提供されてもよい。

表４にまとめられた実施形態において、（軽度の症状の）グループ２の患者は、上で説明した案内モードおよび「フォローアシスト」モードに加えて、２つのモードで訓練される。これらの２つのモードは、開始モードおよび自由モードである。

開始モードでは、患者は、歩行周期のある特定の部分において能動的に歩行するように指示され、かつ例えばインターフェース１６０を介して患者の成功に関するフィードバックを受信する。表で述べた歩行周期部分は、ＬＲ−ＭＳ（荷重応答−中期立脚）、ＭＳ−ＴＳ（中期立脚−終期立脚）、およびＰＳ−ＩＳ（前遊脚−初期遊脚）である。歩行周期（歩行事象とも見なされ得る）のそれらの各部分は、５分間訓練される。訓練は、例えば、１つの歩行周期おきに行われてもよい。遵守レベルは、案内モードでロボットのみにより提供される力の一部を能動的に置き換える、開始タスクにおける成功率を考慮して決定されてもよい。

自由モードでは、患者は、ロボットから解放され、患者の体重の一部を担う、ホイストのみの助けを借りてトレッドミル上を歩行する。速度は、トレッドミルのみによって決定される。加えて、トレッドミルは、目標ステップ幅を決定することができる。いくつかの実施形態において、目標ステップ幅は、療法士により手動で決定される。いくつかの実施形態において、プロセッサは、例えば、最後に訓練された歩行プロファイルの目標ステップ幅およびその歩行プロファイルでの遵守レベルに基づいて、療法士に目標ステップ幅を提案する。目標ステップ幅は、各足に対して目標が達成されたかどうかまたは目標をどの程度達成できていないかについてのフィードバックも与え得る、仮想現実環境を使用して患者に対して示されてもよい。遵守レベルは、（例えば、靴底におけるセンサの読み取りにかつ／または例えばトレッドミルの基部に位置決めされたカメラにより撮影された映像に反映される脚間の対称性に基づいて決定されてもよい。歩行の対称性、ステップ幅などに関するデータを映像から抽出するために映像が画像処理されてもよい。自由モードにおける遵守レベルは、歩行の対称性と、目標ステップ幅と比較したステップ幅とに基づいて決定されてもよい。この対称性は、体重負荷およびステップ長さにおける対称性であってもよい。遵守レベルを決定するためのデータは、例えば、靴底および／またはカメラ内のセンサから受信されてもよい。

訓練の各部分の間に、プロセッサは、訓練のその部分においてこれまでに達成された遵守レベルに基づいて、体重バランス、速度、および／または歩行プロファイルを変更するように療法士に提案してもよい。例えば、自由モードでの訓練中に、遵守レベルがある所定の閾値を上回った場合に、速度を増加させてもよい。別の例において、開始モードでは、遵守レベルがある所定の閾値を上回った場合に、体重バランス、活動レベル、および／または歩行プロファイルを増加させてもよい。

最後に、表５は、本発明のいくつかの実施形態によるグループ１（独立した患者）における患者の訓練セッションの例を提供する。

表２〜表５は、患者の症状の重症度に基づいて、いくつかの実施形態に従って、計画された訓練セッションを図示している。いくつかの実施形態において、診断もまた、セッションを計画する際に考慮されてもよい。例えば、フォローアシストモードおよび開始モードは、一方または両方の脚を訓練してもよい。片側性傷害のある（例えば、脳卒中後、人工膝関節置換術後、人工股関節全置換術後などの）患者では、セッションプログラムは、負傷した脚の訓練のみを含み得る、または負傷した脚の訓練を主に含み得る。いくつかの実施形態において、健常脚は、患者が何をするように求められているかを感じ取ることを可能にするように訓練されてもよい。また、片側性傷害のある患者では、脚間の対称性は、特に重要であり、かつ両方の部分が同様に負傷する両側性傷害における重みよりも遵守レベルを決定する際により大きな重みを有し得る。

本発明のいくつかの実施形態において、表２〜表５と同様の表は、プロセッサ１５０がアクセス可能なデータベースに保持されてもよい。データベースは、異なる重症度、異なる診断、異なる年齢、性別などの患者に関するテーブルを含み得る。いくつかの実施形態において、プロセッサ１５０は、例えば、既存のテーブルを修正することにより、前の訓練セッションでの患者の達成度に基づいてテーブルを生成するように構成されてもよい。例えば、プロセッサは、前のセッションで訓練された同じパラメータと、その訓練中に達成された遵守レベルとに基づいて、初期速度、体重バランス、歩行プロファイルおよび活動レベルを療法士に提案してもよい。いくつかの実施形態において、プロセッサは、患者の重症度レベルに対して計画された訓練セッションでの患者のパフォーマンスに基づいて、療法士に患者の重症度レベルを変更するよう提案してもよい。例えば、プロセッサは、インターフェース１６０などを介して、患者がグループ４からグループ３などに進むことを提案してもよい。療法士は、表１で言及した試験の１つまたは複数を行うか否かにかかわらず、より上級のグループ用に設計されたセッションプログラムで患者を訓練することを決定してもよい。

患者の脚により及ぼされた力を表示する例
上述したように、いくつかの実施形態において、患者によりロボットに対して及ぼされた力は、ロボットに関わる全ての訓練方法で患者の遵守レベルを決定する際に考慮に入れられてもよい。いくつかの実施形態において、これらの力は、歩行訓練中に生じる筋抵抗を療法士がより良く理解することを可能にするために、かつ抵抗を減らす目的で療法士による個々の患者に対する訓練セッションパラメータの修正のために療法士に対して表示されてもよい。いくつかの例において、療法士は、患者が及ぼす力に基づいて患者の歩行プロファイルを変更してもよい。

いくつかの実施形態において、各関節は、それ自体のモータにより動かされ、各モータは、モータにより消費された電流をリアルタイムで示すデータをプロセッサに提供する。これらの電流は、４つの異なるディスプレイ（各膝関節に対して１つおよび各股関節に対して１つ）として療法士に対して表示されてもよく、結果として、療法士は、歩行の特定のタイミングで関節の１つの周囲に特定の抵抗が生じるかどうかを確認することができる。いくつかの実施形態において、力は、健常者により及ぼされる測定された力と比較されてもよく、そのため、歩行周期のある部分でより多くの力を及ぼす自然な傾向がある場合に、この傾向は、表示された結果に影響を及ぼさない。いくつかの実施形態において、電流は、歩行周期に沿って示され、例えば、歩行周期が１００個の部分に分割され、かつ１００個の時点を有するグラフが示され、このグラフでは、各時点が歩行周期の対応する部分における電流値を提示し、かつディスプレイは歩行周期毎にリフレッシュされる。

いくつかの実施形態において、健常者の歩行中に測定された電流または力からの電流または力のずれは異なる色で示される。例えば、緑色は健常者から予期される範囲の力を示し得、黄色はやや大きな力を示し得、かつ赤色はかなり大きな力を示し得る。このようにして、療法士は、歩行周期のどの部分で患者がより多くの筋抵抗を受けるかと、どの関節の周囲で患者がより多くの筋抵抗を受けるかを容易に区別し得る。

いくつかの実施形態において、データは人間の脚の画像により提示され、かつ患者の脚の一部を動かすモータにより及ぼされた力を示すデータは、画像内の前記脚のそれぞれの部分を色付けすることにより提示され、結果として、異なる色が異なる力の範囲を表す。いくつかの実施形態において、データは、歩行周期と同じように人間の脚が動くときに提示され、歩行周期のどの部分が患者にとって最も問題でありかつどの関節に問題があるかを療法士がより一層理解するのに役立ち得る。

図８は、本発明のいくつかの実施形態による訓練装置を説明するブロック図である。見て分かるように、少なくとも１つのプロセッサ１５０が装置の機能の中核をなす。図には１つのプロセッサのみが図示されているが、前述したように、本明細書に列挙された任意のプロセッサは、その機能を共に実行するように構成される複数のプロセッサに置き換えられてもよい。プロセッサ１５０は、センサ１３０Ａ〜１３０Ｇからの入力を受信する。これらセンサは、股関節モータおよび膝関節モータにおける電流計（例えば、各股関節に対して１つのモータおよび各膝関節に対して１つのモータ）、股関節および膝関節におけるロードセル、ホイストにおけるロードセル、患者の靴の靴底におけるセンサ、およびカメラを含む。プロセッサは、療法士の役に立つ、動作に関する提案をユーザインターフェース１６０に対して生成するために、センサ１３０Ａ〜１３０Ｇから受信したデータを処理する。プロセッサは、インターフェース１６０を介して療法士からの指示を受信し、これらの指示に基づいて、セッションプログラムを実行するように装置の可動部分を制御してもよい。可動部分は、股関節および膝関節モータ（ならびに図１Ｂに示す、それぞれのロボットアームおよびカフ）と、トレッドミル１２４とを含む。プロセッサ１５０は、メモリを含み得るか、あるいは（例えば、上記の表２〜表５にまとめられた種類の）セッションプログラムのデータベースと、遵守レベルを算出し、算出された遵守レベルに基づいて、速度の増減、体重バランスの増減、または歩行プロファイルの変更などの動作を提案するための規則とを記憶するメモリに（例えば、インターネット接続を介して）接続されてもよい。プロセッサ１５０はまた、センサから受信したデータを、任意選択的に処理形態で療法士インターフェース１６０に表示するように構成されてもよい。この装置は、訓練セッションの自動または半自動での生成および実行を可能にする。この場合、半自動とは、実行中の訓練セッションおよび動作を自動で提案し、療法士により確認された後にのみ提案を実行することを指す。本開示では、何かが自動で実行されると述べられたときは常に、半自動実行も網羅され、プロセッサから可動部分の何れかへの指示は、まず療法士の認可を受けることを必要とする場合がある。

例示的な実施形態の前述の説明では、本開示を合理化する目的で種々の特徴が単一の実施形態に一緒にまとめられている。開示のこの方法は、特許請求される本発明が各請求項で明示的に列挙される特徴よりも多くの特徴を必要とするという意図を反映するものと解釈されるべきではない。むしろ、本発明の態様は、前述の単一の開示された実施形態の全ての特徴よりも少ない特徴に存し得る。その上、本明細書を考慮して本開示を実施することから、特許請求される、本発明の範囲から逸脱することなく、種々の修正および変形を開示の装置および方法に加えることができることが、当業者には明らかになるであろう。例えば、方法の１つまたは複数のステップおよび／ならびに装置またはデバイスの１つまたは複数の構成要素は、本発明の範囲から逸脱することなく、省略、変更、または置き換えられてもよい。したがって、本明細書および例は単なる例として使用され、本開示の真の範囲は以下の特許請求の範囲およびそれらの等価物により示されることが意図されている。

上で説明した方法が、ステップを省略または追加する、ステップの順序および使用されるデバイスのタイプを変更することを含む、多くの方法で変更され得ることが認識されるであろう。加えて、多様な種々の特徴、方法とデバイスの両方について説明されている。いくつかの実施形態では、主に方法が説明されているが、方法を行うように適合された装置も本発明の範囲内であると見なされる。

異なる特徴が異なる方法で組み合わされ得ることを理解すべきである。特に、特定の実施形態において上で示した特徴の全てが本発明の全ての同様の実施形態に必要であるわけではない。更に、上記の特徴の組み合わせもまた、本発明のいくつかの実施形態の範囲内であると見なされる。また、患者の脚の動きの制御、患者に動作するように指示すること、およびフィードバックを与えることなどの、本明細書で説明するステップを実行および／または案内するために使用されるソフトウェアを含む、ハードウェア、ソフトウェア、およびコンピュータ可読媒体も本発明の範囲内である。

節の見出しは、ナビゲーションの補助のために提供され、節の内容を必ずしも限定するものと見なされるべきではない。添付の特許請求の範囲で使用される場合、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」、「有する（ｈａｖｅ）」という用語およびこれらの活用形は、「含むが、限定されるものではない（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｂｕｔ ｎｏｔ ｌｉｍｉｔｅｄ ｔｏ）」を意味する。男性代名詞が便宜上使用されているが、デバイスが男性と女性の両方にとって好適なものであることにも留意すべきである。

当業者であれば、これまで説明してきたものに本発明が限定されるものではないことを認識するであろう。むしろ、本発明の範囲は、以下の特許請求の範囲によりのみ限定される。

Claims (14)

1. 患者に移動する訓練をさせるためのコンピュータで実行される方法において、前記方法が、
   前記患者のためのセッションプログラムであって、複数のエクササイズと、前記患者により前記エクササイズが実施される順序とを含む前記セッションプログラムを取得することと、
   前記セッションプログラムに従って訓練の早期段階でなされた測定であって、前記患者の前記動きを特徴付けるパラメータを示す前記測定の結果を受信することと、
   前記訓練の前記早期段階で受信した前記結果に基づいて前記セッションプログラムの後期段階を実行することと
   を含むことを特徴とする方法。
2. 請求項１に記載のコンピュータで実行される方法において、前記セッションプログラムが、第１のエクササイズと、第２のエクササイズと、前記第２のエクササイズを実行する前に前記第１のエクササイズを実行するようにとの指示とを含み、かつ前記方法が、
   前記第１のエクササイズを実行することと、
   前記第１のエクササイズの実行中に、前記第１のエクササイズを実施する際の前記患者の遵守レベルを示す測定の結果を受信することと、
   受信した前記結果が目標遵守レベル以上の遵守レベルを示した後に、前記第２のエクササイズを実行することに切り替えることと
   を含むことを特徴とする方法。
3. 請求項１に記載のコンピュータで実行される方法において、前記セッションプログラムが、第１のエクササイズと、第２のエクササイズと、前記第２のエクササイズを実行する前に前記第１のエクササイズを実行するようにとの指示とを含み、かつ前記方法が、
   前記第１のエクササイズを実行した後に前記第２のエクササイズを実行することと、
   前記第２のエクササイズの実行中に、前記第２のエクササイズを実施する際の前記患者の遵守レベルを示す測定の結果を受信することと、
   受信した前記結果が目標遵守レベルよりも低い遵守レベルを示した後に、前記第１のエクササイズを再び実行することに切り替えることと
   を含むことを特徴とする方法。
4. 請求項１乃至３の何れか１項に記載のコンピュータで実行される方法において、前記セッションプログラムを取得することが、
   前記患者の診断および前記患者のパフォーマンスレベルの少なくとも一方を示す入力を受信することと、
   受信した前記入力に基づいて前記セッションプログラムを生成することと
   を含むことを特徴とする方法。
5. 請求項１乃至４の何れか１項に記載のコンピュータで実行される方法において、前記セッションプログラムが、前記複数のエクササイズの各々に対して、少なくとも１つの目標遵守レベルを含むことを特徴とする方法。
6. 請求項５に記載のコンピュータで実行される方法において、測定の結果を受信することが、前記訓練中に前記患者により及ぼされた力を検知するように構成されたセンサから受信することを含むことを特徴とする方法。
7. 請求項１乃至６の何れか１項に記載のコンピュータで実行される方法において、前記セッションプログラムが複数の最小継続時間を含み、前記複数の最小継続時間の各々が前記複数のエクササイズの対応する１つまたは複数に関連付けられ、かつ前記方法が、
   エクササイズに関連付けられた前記最小継続時間にわたって前記エクササイズが実行された後に前記エクササイズの実行中に受信した結果に基づいて前記患者の遵守レベルを推定することを含むことを特徴とする方法。
8. 複数のエクササイズと、前記患者により前記エクササイズが実施される前記順序とを含むセッションプログラムを実行することにより前記患者に移動する訓練をさせるための装置において、前記装置が、
   前記セッションプログラムに従って訓練の早期段階でなされた測定であって、前記患者の前記動きを特徴付けるパラメータを示す前記測定の結果を受信し、かつ
   前記訓練の前記早期段階で受信した前記結果に基づいて前記セッションプログラムの後期段階を実行するように構成されたプロセッサを備える
   ことを特徴とする装置。
9. 請求項８に記載の装置において、前記セッションプログラムが、第１のエクササイズと、第２のエクササイズと、前記第２のエクササイズを実行する前に前記第１のエクササイズを実行するようとの指示とを含み、かつ前記プロセッサが、
   前記第１のエクササイズを実施するようにとの指示を前記患者に与え、
   前記患者による前記第１のエクササイズの実行中に、前記患者の遵守レベルを示す測定の結果を受信し、かつ
   受信した前記結果が目標遵守レベル以上の遵守レベルを示した後に前記第２のエクササイズを実施するようにとの指示を前記患者に与えるように構成される
   ことを特徴とする装置。
10. 請求項８に記載の装置において、前記セッションプログラムが、第１のエクササイズと、第２のエクササイズと、前記第２のエクササイズを実行する前に前記第１のエクササイズを実行するようにとの指示とを含み、かつ前記プロセッサが、
    前記第１のエクササイズを実施した後に前記第２のエクササイズを実施するようにとの指示を前記患者に与え、
    前記患者による前記第２のエクササイズの実施中に、前記患者の遵守レベルを示す測定の結果を受信し、かつ
    受信した前記結果が目標遵守レベルよりも低い遵守レベルを示した後に前記第１のエクササイズを再び実行するようにとの指示を前記患者に与えるように構成される
    ことを特徴とする装置。
11. 請求項８乃至１０の何れか１項に記載の装置において、前記プロセッサが、前記患者の診断および前記患者のパフォーマンスレベルの少なくとも一方を示す入力に基づいて前記セッションプログラムを生成することにより前記セッションプログラムを取得するように構成されることを特徴とする装置。
12. 請求項８乃至１１の何れか１項に記載の装置において、前記セッションプログラムが、前記複数のエクササイズの各々に対して、少なくとも１つの目標遵守レベルを含むことを特徴とする装置。
13. 請求項１２に記載の装置において、前記装置が、前記訓練中に前記患者により及ぼされた力を検知するように構成されたセンサを備え、かつ前記プロセッサが、前記センサから前記測定の結果を受信するように構成されることを特徴とする装置。
14. 請求項８乃至１３の何れか１項に記載の装置において、前記セッションプログラムが複数の最小継続時間を含み、前記複数の最小継続時間の各々が前記複数のエクササイズの対応する１つに関連付けられ、かつ前記プロセッサが、
    エクササイズに関連付けられた前記最小継続時間にわたって前記エクササイズが実行された後に前記エクササイズの実行中に受信した結果に基づいて前記患者の遵守レベルを推定するように構成される
    ことを特徴とする装置。

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