JP2020092977A - Motor function evaluation device and motor function evaluation method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、運動機能評価装置及び運動機能評価方法に関する。 The present invention relates to a motor function evaluation device and a motor function evaluation method.
特許文献１には、利用者の足の下に測定台が配置され、利用者が膝を曲げた状態から立ち上がるまでの荷重の変化に基づいて利用者の運動機能を評価する運動機能評価装置が開示されている。
しかしながら、特許文献１の装置では、測定台が利用者の足の下に配置されているため、利用者は足が完全に伸び切るような立ち上がり動作を行わなければ、精度よく利用者の運動機能を評価することができず、評価精度を確保するにあたり利用者の負担が大きかった。
However, in the device of
本発明は、このような問題点に着目してなされたものであり、利用者の負担を軽減しつつ利用者の運動機能を精度よく評価する運動機能評価装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of these problems, and an object thereof is to provide a motor function evaluation device that accurately evaluates a user's motor function while reducing the burden on the user.
この態様によれば、利用者が座るための座面に加わる荷重を測定する測定手段から、座面に加わる荷重を示す荷重データを取得する取得手段と、荷重データにより示される荷重の変化に基づいて利用者の運動機能を評価する評価手段と、を含む。 According to this aspect, the measuring means for measuring the load applied to the seat surface for the user to sit on, the acquiring means for acquiring the load data indicating the load applied to the seat surface, and the change in the load indicated by the load data. And an evaluation means for evaluating the motor function of the user.
本発明の一つの態様によれば、利用者の臀部から座面に加わる荷重データを利用することにより、利用者の負担を軽減しつつ利用者の運動機能を精度よく評価する運動機能評価装置を提供することができる。 According to one aspect of the present invention, by using the load data applied to the seating surface from the user's buttocks, a motor function evaluation device that accurately evaluates the user's motor function while reducing the burden on the user is provided. Can be provided.
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態における運動機能評価装置１の外観を示す図である。
(First embodiment)
FIG. 1 is a diagram showing an external appearance of a motor
運動機能評価装置１は、運動機能を評価する対象者（以下、利用者という。）の動作を測定し、測定した利用者の動作に応じて利用者の運動機能を評価する装置である。ここにいう利用者の運動機能に含まれるものとしては、例えば体幹筋機能、下肢筋機能、及びバランス機能が挙げられる。
The motor
本実施形態の運動機能評価装置１は、測定部１０と処理部２０とを備える。
The motor
測定部１０は、利用者が座るための座面１１を有し、利用者の臀部から座面１１に加えられる荷重の変化を測定する。測定部１０は、測定した荷重の変化を示す荷重データを処理部２０に出力する。測定部１０は、本実施形態では椅子４０の台座４１に設けられる。
The
処理部２０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２４と、入出力インターフェイスと、これらを相互に接続するバスと、により構成される。処理部２０は、記憶装置に格納されている制御プログラムを読み出してＣＰＵ２４に実行させることにより、入出力インターフェイスを介して運動機能評価装置１の動作を制御する。
The
処理部２０は、測定部１０から有線又は無線を介して荷重データを受信し、受信した荷重データを用いて利用者の運動機能の評価値を演算する。本実施形態の処理部２０は、ケーブル２５を介して測定部１０に接続されている。処理部２０は、例えば携帯電話、スマートフォン、又はサーバなどによって構成されてもよい。
The
運動機能評価装置１においては、測定部１０と処理部２０とを一体化してもよく、又は測定部１０と椅子４０とを一体化してもよい。また、測定部１０は、椅子４０の足４２の下に配置されてもよく、又は、測定部１０を構成する少なくとも一つの荷重センサが足４２の下に配置されてもよい。このような場合でも、足４２に加わる荷重を測定することにより、利用者Ａが座るための座面としての台座４１に加わる荷重を求めることができる。また、他の例として、測定部１０の荷重センサはトイレの便座に配置されてもよい。
In the motor
このように、測定部１０が椅子４０の台座４１に設けられているため、利用者は、立ち座りといった日常生活で行われる単純な動作を行うだけで、自身の運動機能を把握することが可能となる。また、利用者が離席するたびに荷重データを取得することができることから、一日のうちに複数の荷重データが取得されるため、これらの荷重データを用いることにより運動機能の評価精度を高めることができる。
As described above, since the
図２は、本実施形態における運動機能評価装置１の機能構成を示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of the motor
測定部１０は、座面１１に加えられる荷重を検出する荷重センサ１２と、荷重センサ１２の検出値を用いて荷重を算出する荷重算出回路１３と、を備える。
The
荷重センサ１２は、本実施形態では四角形の測定部１０の四隅に配置されている。荷重センサ１２の各々は、座面１１のうち荷重センサ１２が配置された部位において垂直に作用する荷重に応じた検出信号を生成する。荷重センサ１２は、力を測定するロードセルを含んで構成される。このロードセルは、入力された荷重に応じて変形する起歪体と、起歪体に貼り付けられた歪ゲージと、を含む。そして、歪ゲージが、起歪体の変形に応じた値を荷重の検出値として出力する。
The
荷重センサ１２については、複数の荷重センサ１２を測定部１０に内蔵するのがよい。これにより、荷重算出回路１３で算出された荷重が座面１１上の荷重が加わる位置によってばらつくことを抑制することができる。
Regarding the
荷重センサ１２は、荷重算出回路１３に接続されている。利用者が測定部１０の座面１１に座ると、その座面１１に加わる荷重は荷重センサ１２の各々によって検出される。荷重センサ１２の各々は、座面１１に加わる荷重に応じた検出信号を荷重算出回路１３へ出力する。
The
荷重算出回路１３は、荷重センサ１２の各々から出力される検出信号を用いて座面１１に加わる荷重の大きさ及び荷重の分布を算出する。荷重算出回路１３は、算出した荷重の大きさ及び荷重の分布を時系列に示す荷重データを生成して処理部２０に出力する。
The
処理部２０は、操作スイッチ２１と、表示画面２２と、出力ポート２３と、ＣＰＵ２４と、を備える。
The
操作スイッチ２１は、運動機能評価装置１のオン／オフ、利用者情報、及び測定開始の指示などを入力する複数のスイッチにより構成される。ここにいう利用者情報としては、例えば利用者の年齢、性別、体重、及び身長などが挙げられる。
The
表示画面２２には、利用者Ａから操作スイッチ２１を介して入力された指令、情報又は評価結果などが表示される。
On the
出力ポート２３は、図示しないＰＣ及びスマートフォンなどの端末に対して利用者の運動機能の評価結果を送信することが可能である。
The
ＣＰＵ２４は、運動機能評価装置１の全体を制御する制御装置である。ＣＰＵ２４には、操作スイッチ２１と表示画面２２と出力ポート２３とが接続される。また、ＣＰＵ２４は、ケーブル２５を介して測定部１０内の荷重算出回路１３と接続される。
The
図３は、本実施形態におけるＣＰＵ２４の機能構成を示すブロック図である。
FIG. 3 is a block diagram showing a functional configuration of the
ＣＰＵ２４は、荷重データ取得部２４１と、運動機能評価部２４２と、情報生成部２４３と、を備える。
The
荷重データ取得部２４１は、利用者の荷重データを取得する取得手段を構成する。本実施形態の荷重データ取得部２４１は、荷重算出回路１３から出力される荷重データを取得するとともに、操作スイッチ２１を介して入力される利用者情報を取得する。
The load
運動機能評価部２４２は、利用者の荷重データに基づいて利用者の運動機能を評価する評価手段を構成する。本実施形態の運動機能評価部２４２は、評価指標演算部２４２Ａと、運動機能判定部２４２Ｂと、を備えている。
The motor
評価指標演算部２４２Ａは、利用者の荷重データを用いて、利用者が座面１１から立ち上がる動作から得られる利用者固有の運動指標を演算する。具体的には、評価指標演算部２４２Ａは、利用者が座面１１に座った時点から立ち上がる動作を終えるまでの間のうちの所定期間に得られる荷重データを用いて利用者の運動指標を演算する。ここにいう、所定期間の一例は、利用者が座面１１から立ち上がる動作を開始した時点から利用者の臀部が座面１１から離れるまでの間の期間である。また、この立ち上がる動作を開始した時点とは、利用者が動作の開始を指示された時点、利用者が動作の開始を意識した時点、及び荷重が上昇した時点のうちのいずれの時点でもよい。
The evaluation
上記の運動指標としては、例えば、利用者が座面１１から立ち上がる動作を行う際に使用する体幹筋機能のレベルを示す運動指標、立ち上がる動作のパワー及びスピードに寄与する下肢筋機能のレベルを示す運動指標、又は、立ち上がる動作の安定性に寄与するバランス機能を示すバランス指標が挙げられる。
As the above-mentioned exercise index, for example, an exercise index indicating the level of the trunk muscle function used when the user stands up from the
運動機能判定部２４２Ｂは、上記の運動指標を用いて、利用者の運動機能を判定する。例えば、運動機能判定部２４２Ｂは、運動指標が所定の基準を超えるか否かを判定する。ここにいう基準の一例としては、所定の閾値が用いられ、この所定の閾値は、例えば、利用者が座面１１から立ち上がる動作を試験的に行い、又はシミュレーションを行うことによりあらかじめ定められる。運動機能判定部２４２Ｂは、運動指標が所定の閾値を上回る場合には、利用者の運動機能が高いと判定し、運動指標が所定の閾値を下回る場合には、利用者の運動機能が低いと判定する。なお、この基準は一つの値としての閾値に限られず、一定の数値範囲であってもよい。
The motor
また、運動機能判定部２４２Ｂは、利用者の運動指標と所定の閾値との差分に基づいて利用者の運動機能の程度を示す評価値を演算してもよい。例えば、運動機能判定部２４２Ｂは、運動指標と運動機能の評価値との関係を示す変換マップをあらかじめ記憶し、その変換マップを用いて利用者の運動機能の評価値を算出してもよい。
Further, the motor
本実施形態の運動機能判定部２４２Ｂは、さらに上記の利用者情報に応じて所定の閾値を補正する。例えば、利用者の筋力が高いほど筋機能の運動指標の数値が大きくなる場合においては、運動機能判定部２４２Ｂは、利用者の年齢が高くなるほど所定の閾値を大きくする。これにより、利用者の年齢、又は性別を考慮したうえで、利用者の運動機能を精度よく測定することが可能となる。また、所定の閾値は、利用者の目的などを考慮して設定されてもよい。具体的には、高齢者に対する所定の閾値は若年者に対する所定の閾値よりも高く設定されてもよい。
The motor
情報生成部２４３は、運動機能判定部２４２Ｂの判定結果に基づいて種々の情報を生成する情報生成手段を構成する。本実施形態の情報生成部２４３は、例えば、利用者Ａに対する立ち上がり動作の開始指示、利用者の動作に基づく判定結果、又は、判定結果に応じた運動メニューを利用者に対して提示するためのガイダンス情報を生成する。
The
本実施形態では、処理部２０が一つのＣＰＵ２４において荷重データ取得部２４１、運動機能評価部２４２、及び情報生成部２４３の各機能を実行するが、処理部２０は、複数のＣＰＵ２４を用いて各機能を実行してもよい。また、運動機能判定部２４２Ｂが利用者情報に応じて所定の閾値を補正するとともに、又は代わりに、評価指標演算部２４２Ａが利用者情報に応じて利用者の運動指標を補正してもよい。
In the present embodiment, the
次に、運動機能評価装置１による利用者の運動機能の評価方法について、図４を参照して説明する。
Next, a method of evaluating the motor function of the user by the motor
図４は、利用者の運動機能を評価するための運動機能評価手法の一例を示すフローチャートである。 FIG. 4 is a flowchart showing an example of a motor function evaluation method for evaluating a user's motor function.
本実施形態の運動機能評価方法では、ステップＳ１０において処理部２０が測定部１０から利用者の荷重データを取得し、ステップＳ２０において処理部２０が、取得した荷重データに示される荷重の変化に基づいて利用者の運動機能を評価する。以下、本実施形態の運動機能評価装置１が、荷重の変化の一例としての荷重の大きさの変化に基づいて利用者の運動機能を評価する例を説明する。
In the motor function evaluation method of the present embodiment, the
［荷重データの取得］
続いて、図５を参照して、ステップＳ１０において取得される荷重データについて説明する。図５は、利用者Ａの運動機能を評価する際に行われる利用者Ａの動作を示す図である。
[Acquisition of load data]
Next, the load data acquired in step S10 will be described with reference to FIG. FIG. 5: is a figure which shows operation|movement of the user A performed when evaluating the motor function of the user A. FIG.
図５（ａ）には、利用者Ａが椅子４０に座った状態が示されている。図５（ｂ）には、利用者Ａが座った状態から立ち上がるまでの間において、利用者Ａの臀部が座面１１から離れる直前の状態が示されている。図５（ｃ）には、利用者Ａの臀部が座面１１から離れてわずかに浮いた状態が示されている。
FIG. 5A shows a state in which the user A is sitting on the
図５（ａ）に示すように、まず、運動機能評価装置１の測定部１０は椅子４０の台座４１に配置され、利用者Ａは、測定部１０の座面１１に座る。続いて、利用者Ａは、図５（ｂ）及び図５（ｃ）に示すように、椅子４０に座った状態から立ち上がり動作を行う。
As shown in FIG. 5A, first, the
図５（ｃ）に示した立ち上がり動作を利用者Ａが行っている間、荷重算出回路１３（図２参照）は、利用者Ａの荷重を測定する。具体的には、荷重算出回路１３は、荷重センサ１２からの検出信号を用いて利用者Ａの立ち上がり動作に伴う荷重の大きさの変化を求め、その荷重データをＣＰＵ２４に出力する。
The load calculation circuit 13 (see FIG. 2) measures the load of the user A while the user A is performing the rising operation shown in FIG. Specifically, the
このように、利用者Ａは、座面１１に座った状態から臀部が座面１１から離れるまでの動作を行えばよいので、足が完全に伸び切るような立ち上がり動作まで行う必要がない。このため、運動機能を評価するために必要となる荷重データを取得するにあたり、利用者Ａの身体的な負担が軽減される。また、運動機能評価装置１は、利用者Ａの足が完全に伸び切る時点まで測定を行わなくてもよいので、測定時間を相対的に短縮することができる。
As described above, the user A only needs to perform the operation from the state of sitting on the
図６は、図５に示した利用者Ａの動作に伴う座面１１での荷重の時間変化を示した図である。図６においては、説明の便宜上、荷重の変化に対応するように図５で示した測定時の利用者Ａの動作が示されている。
FIG. 6 is a diagram showing a time change of the load on the
まず、利用者Ａが座面１１に座った状態から立ち上がる動作を開始するポイントＳまでの荷重は、座位荷重ｆからほとんど変化しない。
First, the load from the state in which the user A is sitting on the
そして、ポイントＳから時間の経過とともに荷重が増加し、その後、ポイントＭａｘにおいて荷重がピーク値Ｆとなる。このように荷重が増加する理由は、利用者Ａが立ち上がる直前において、利用者Ａが主に体幹を使って臀部で座面１１を押すことにより、座面１１に対して大きな荷重が加わるためである。
Then, the load increases with time from the point S, and then the load reaches the peak value F at the point Max. The reason why the load increases in this way is that, immediately before the user A stands up, a large load is applied to the
ポイントＭａｘで荷重がピーク値Ｆに達した後、利用者Ａが主に足の筋力を使って立ち上がろうとするため、利用者Ａの臀部が座面１１から離れるにつれて利用者Ａの荷重は座っていた状態での座位荷重ｆよりも減少する。そして、利用者Ａの臀部が座面１１から離れる瞬間のポイントＭｉｎで荷重が最小値「０」となる。
After the load reaches the peak value F at the point Max, since the user A mainly tries to stand up by using the muscle strength of the foot, the load of the user A is sitting as the buttocks of the user A move away from the
このように、本実施形態では、利用者Ａが座面１１から立ち上がる際の荷重の変化に着目し、座面１１に加わる荷重データから人の運動機能のレベルと相関性の高い運動指標を抽出する。座面１１に加わる荷重データについては、利用者Ａにとって利用者Ａの臀部を座面１１から離すまでの動作は負荷の小さい動作であるため、例えば、筋力が衰えている老齢者であっても、ふらつくことなく安定した動作を行いやすい。具体的には、特に筋力が衰えている老齢者等による立ち上がり動作において、足が伸び切った時点の荷重データを用いる場合にはふらつきによって生じる荷重の変化が含まれてしまう一方で、臀部が座面１１から離れるまでの荷重データを用いる場合にはこのような荷重の変化が含まれる可能性は低い。したがって、上記の立ち上がり動作が行われる所定期間と、荷重データのポイントＭａｘとの測定期間のばらつきが小さくなるため、運動機能評価装置１は運動機能を精度よく評価することができる。
As described above, in the present embodiment, focusing on the change in the load when the user A stands up from the
［運動機能の評価］
続いて、図７を参照して、図４のステップＳ２０において実行される運動機能の評価手法について説明する。
[Evaluation of motor function]
Next, with reference to FIG. 7, a motor function evaluation method executed in step S20 of FIG. 4 will be described.
図７Ａは、運動機能の高い利用者Ａの荷重の変化の一例を示す図であり、図７Ｂは、運動機能の低い利用者Ａの荷重データの一例を示す図である。図７Ａ及び図７Ｂには、評価指標演算部２４２Ａによって抽出される運動指標として、荷重の変化量αと荷重の最大変化率Ｒｍａｘとが示されている。以下に、評価指標演算部２４２Ａにより変化量α及び最大変化率Ｒｍａｘを算出する方法について説明する。
FIG. 7A is a diagram showing an example of changes in the load of the user A having a high motor function, and FIG. 7B is a diagram showing an example of load data of the user A having a low motor function. 7A and 7B, the change amount α of the load and the maximum change rate Rmax of the load are shown as the motion index extracted by the evaluation
（１）体幹筋機能
本実施形態では、評価指標演算部２４２Ａは、利用者Ａが座面１１から立ち上がる動作における利用者Ａの体幹筋機能を示す運動指標として、図７Ａ及び図７Ｂに示したような変化量αを演算する。この変化量αは、立ち上がり動作において体幹の筋肉が好適に使用されているか否かを示す指標であり、期間Ｔ１における荷重のピーク値Ｆを用いて演算される。
(1) Trunk muscle function In the present embodiment, the evaluation
変化量αは、利用者Ａが座面１１に座った状態（図５（ａ）参照）の座位荷重ｆと、立ち上がる直前の荷重のピーク値Ｆとの差分に相当し、変化量α＝Ｆ−ｆにより求められる。すなわち、変化量αは、荷重がポイントＳからポイントＭａｘにかけて増加する過程における変化量αである。 The change amount α corresponds to the difference between the sitting load f when the user A is sitting on the seat surface 11 (see FIG. 5A) and the peak value F of the load immediately before standing up, and the change amount α=F Calculated by -f. That is, the change amount α is the change amount α in the process in which the load increases from the point S to the point Max.
この変化量αについては、利用者Ａの体幹筋機能が高いほど変化量αは大きくなる。具体的には、運動機能の高い利用者Ａの荷重の 変化量α（図７Ａ参照）は、運動機能の低い利用者Ａの荷重の変化量α（図７Ｂ参照）よりも大きい値となる。 Regarding the variation α, the variation α increases as the function of the trunk muscle of the user A increases. Specifically, the change amount α (see FIG. 7A) of the load of the user A having a high exercise function becomes larger than the change amount α (see FIG. 7B) of the load of the user A having a low exercise function.
したがって、運動機能判定部２４２Ｂは、利用者Ａの体幹筋機能を評価するために変化量αが予め定められた閾値Ｔｈａを上回るか否かを判定する。そして、運動機能判定部２４２Ｂは、変化量αが閾値Ｔｈａを上回る場合には利用者Ａの体幹筋機能が高いと判定する一方で、変化量αが閾値Ｔｈａを下回る場合には利用者Ａの体幹筋機能が低いと判定する。または、運動機能判定部２４２Ｂは、ポイントＭａｘにかけて増加する荷重の変化の傾きが大きいほど体幹機能が高いと判定してもよい。
Therefore, the motor
このように、本実施形態では、評価指標演算部２４２Ａは、利用者Ａが座面１１から立ち上がる際の荷重の変化量αを演算することによって、利用者Ａの体幹筋機能に関する運動機能を評価することができる。
As described above, in the present embodiment, the evaluation
（２）下肢筋機能
さらに、本実施形態では、評価指標演算部２４２Ａは、利用者Ａの下肢筋機能を示す運動指標として図７Ａ及び図７Ｂに示したような最大変化率Ｒｍａｘを演算する。この最大変化率Ｒｍａｘは、立ち上がり動作において下肢の筋肉が好適に使用されているか否かを示す指標であり、期間Ｔ１における荷重の大きさの変化率を用いて演算される。
(2) Lower limb muscle function Further, in the present embodiment, the evaluation
換言すれば、最大変化率Ｒｍａｘは、図中のグラフの傾きに相当し、Ｒｍａｘ＝Δｇ／ΔＴにより求められる。最大変化率Ｒｍａｘは、荷重が最大となるポイントＭａｘから荷重が減少する過程における最大の変化率である。すなわち、最大変化率Ｒｍａｘは、単位時間当たりの荷重の変化量が最大となる時の荷重の変化率である。 In other words, the maximum change rate Rmax corresponds to the slope of the graph in the figure and is calculated by Rmax=Δg/ΔT. The maximum rate of change Rmax is the maximum rate of change in the process in which the load decreases from the point Max at which the load becomes maximum. That is, the maximum rate of change Rmax is the rate of change in load when the amount of change in load per unit time is maximized.
この最大変化率Ｒｍａｘについては、下肢筋機能が高いほど最大変化率Ｒｍａｘは大きくなる。具体的には、運動機能の高い利用者Ａの荷重データのＲｍａｘ（図７Ａ参照）は、運動機能の低い利用者Ａの荷重データのＲｍａｘ（図７Ｂ参照）よりも大きい値となる。 Regarding the maximum change rate Rmax, the higher the lower limb muscle function, the larger the maximum change rate Rmax. Specifically, Rmax (see FIG. 7A) of the load data of the user A having a high exercise function becomes a larger value than Rmax (see FIG. 7B) of the load data of the user A having a low exercise function.
そして、運動機能判定部２４２Ｂは、利用者Ａの下肢筋機能を評価するために最大変化率Ｒｍａｘが予め定められた閾値Ｔｈｂを超えるか否かを判定する。運動機能判定部２４２Ｂは、最大変化率Ｒｍａｘが閾値Ｔｈｂを上回る場合には利用者Ａの下肢筋機能が高いと判定する一方で、最大変化率Ｒｍａｘが閾値Ｔｈｂ以下である場合には利用者Ａの下肢筋機能が低いと判定する。なお、下肢筋機能を示す指標として、最大変化率Ｒｍａｘは一例であり、荷重の変化の程度を表す指標であれば、任意の期間の荷重の変化率又は変化の傾きが用いられてもよい。
Then, the motor
このように、本実施形態では、評価指標演算部２４２Ａは、図６に示された利用者Ａが立ち上がり動作を行っている期間Ｔ１において、体幹筋機能及び下肢筋機能のレベルを示す運動指標として、それぞれ荷重の変化量α及び最大変化率Ｒｍａｘを抽出する。そして、運動機能判定部２４２Ｂは、これらの運動指標を利用して利用者Ａの運動機能を評価する。
As described above, in the present embodiment, the evaluation
なお、運動機能判定部２４２Ｂは、変化量αと最大変化率Ｒｍａｘとの一方のみを個別に判定してもよく、又は、変化量αと最大変化率Ｒｍａｘを所定の数式に代入して総合的に判定してもよい。また、運動機能判定部２４２Ｂは、変化量α及び最大変化率Ｒｍａｘを利用者Ａの体重で正規化した値を判定に用いてもよい。
The motor
次に、本実施形態における作用効果について詳細に説明する。 Next, the function and effect of this embodiment will be described in detail.
本実施形態によれば、運動機能評価装置１は、利用者Ａが座るための座面１１に加わる荷重を測定する荷重センサ１２から、座面１１に加わる荷重を示す荷重データを取得する荷重データ取得部２４１と、荷重データにより示される荷重の変化に基づいて利用者Ａの運動機能を評価する運動機能評価部２４２と、を含む。
According to the present embodiment, the motor
図７Ａ及び図７Ｂで説明したように、利用者Ａの臀部から座面１１に加わる荷重の変化は、利用者Ａの運動機能レベルに応じて変化する。このため、運動機能評価装置１は、利用者Ａの臀部から座面１１に加わる荷重の変化をモニタすることにより、荷重変化のパターンが特定されるので、そのパターンの違いから利用者Ａの運動機能を評価することができる。さらに、座面１１に加わる荷重の変化を取得するには、利用者Ａは日常生活で行われる簡単に立ち座りする動作を行えばよいので、運動機能の評価において、利用者Ａに対する身体的な負担が軽減される。
As described with reference to FIGS. 7A and 7B, the change in the load applied from the buttocks of the user A to the
例えば、利用者Ａに負荷の高い動作を指示して利用者Ａのパワー及びスピードに関する運動機能を評価する一般的な手法に対して、本実施形態では、利用者Ａが座面１１から立ち上がるだけで利用者Ａの運動機能を評価できる。すなわち、運動機能評価装置１は、利用者Ａが無拘束の状態で、利用者Ａのパワーやスピードに関する運動機能を測定することができる。
For example, in contrast to a general method of instructing the user A to perform a heavy load operation to evaluate the motor function related to the power and speed of the user A, in the present embodiment, the user A only stands up from the
このように、運動機能評価装置１は、簡易な構成で運動機能を評価することができるとともに、利用者Ａに対する負荷を低減することが可能となる。また、測定部１０が座面１１に配置されるため、図６で説明したように利用者Ａの動作を測定するたびに検出されるポイントＭａｘとポイントＭｉｎのばらつきが小さい。したがって、本実施形態によれば、利用者Ａの負担を軽減しつつ利用者Ａの運動機能を精度よく評価する運動機能評価装置１を提供することができる。
In this way, the motor
また、本実施形態によれば、運動機能評価部２４２は、利用者Ａが座面１１に座った時点から座面１１から立ち上がる動作を終えるまでの間の期間Ｔ１の荷重データに基づいて、利用者Ａの運動機能を評価する。
Further, according to the present embodiment, the motor
利用者Ａの運動機能の評価に用いられる荷重データのうち、利用者Ａが立ち上がる際の座面１１に加わる荷重データには、利用者Ａの運動機能を示す特徴が特に表れやすい。このため、上記期間の荷重データを解析することにより、利用者Ａの運動機能を適切に評価することができる。
Among the load data used to evaluate the motor function of the user A, the load data applied to the
また、利用者Ａは、椅子４０から立ち上がる日常的な簡単な動作を行うだけで利用者Ａ自身の運動機能の評価結果を把握することが可能となる。これにより、運動機能評価装置１は、利用者Ａの日常的な動作に伴って頻繁に測定データを取得できるため、運動機能の評価精度を向上させることが可能となる。
In addition, the user A can grasp the evaluation result of the motor function of the user A by simply performing the daily simple motion of standing up from the
また、本実施形態によれば、運動機能評価部２４２は、利用者Ａが座面１１から立ち上がる動作を開始した時点から利用者Ａの臀部が座面１１から離れるまでの荷重データを用いて、利用者Ａの運動機能を評価する。
Further, according to the present embodiment, the motor
このように、利用者Ａは、運動機能を評価するにあたり臀部が座面１１から離れるまでの動作を行えばよいため、足が伸び切るまで立ち上がる必要がない。これにより、測定部１０を利用者Ａの足の下に配置して足が伸び切るまでの動作を測定する場合と比較して、利用者Ａの足腰などに対する負荷が軽減される。さらに、運動機能の評価に必要なる利用者Ａの動作時間が短いため、運動機能評価装置１の評価時間の短縮が可能となる。例えば、利用者Ａは、座面１１からわずかに臀部を浮かすような座り直し動作を行うだけで運動機能の評価結果を得ることができる。
As described above, the user A does not have to stand up until his or her legs are fully extended because the user A may perform the motion until the buttocks are separated from the
また、本実施形態において運動機能評価装置１は、座面１１に加わる荷重データを用いて運動機能として利用者Ａの筋機能を評価する。このように、運動機能評価装置１は、利用者Ａに対して負担の少ない動作により利用者Ａの筋力の機能を評価することができる。
Further, in the present embodiment, the motor
また、本実施形態によれば、運動機能評価部２４２は、図７Ａ及び図７Ｂに示したように荷重データのうち荷重の大きさがピーク値Ｆから減少する過程における荷重の大きさの変化の程度としての最大変化率Ｒｍａｘに基づいて利用者Ａの運動機能を評価する。このように、運動機能評価装置１は、荷重の大きさの最大変化率Ｒｍａｘを演算することによって、利用者Ａの足の筋力を評価することができる。
In addition, according to the present embodiment, the motor
（第２の実施形態）
次に、図８を参照して、第２の実施形態に係る運動機能評価装置１について説明する。なお、以下のすべての実施形態において、第１の実施形態と同様の構成には同一の符号を付すとともに説明を省略する。
(Second embodiment)
Next, with reference to FIG. 8, the motor
図８は、第２の実施形態に係る運動機能評価方法の一例を示すフローチャートである。第２の実施形態では、ステップＳ１０とステップＳ２０との間にステップＳ１５が追加されている。なお、ステップＳ１５の処理が行われている間においても、ステップＳ１０の処理が行われるものとする。 FIG. 8 is a flowchart showing an example of the motor function evaluation method according to the second embodiment. In the second embodiment, step S15 is added between step S10 and step S20. Note that the process of step S10 is performed even while the process of step S15 is being performed.
ステップＳ１５において、処理部２０は、荷重データ取得部２４１（図３参照）によって取得された荷重データから利用者Ａについての荷重分布を取得する。ここにいう荷重分布とは、利用者Ａの臀部から座面１１に加えられた荷重の水平面における荷重の分布である。
In step S15, the
そして、運動機能評価装置１は、ステップＳ２０において、荷重データに示される荷重の大きさ及び荷重分布に基づいて利用者Ａの運動機能を評価する。
Then, in step S20, the motor
［荷重分布の取得］
続いて、図８のステップＳ１５において実行される荷重分布の取得方法について、図９を参照して説明する。図９は、座面１１の荷重分布を表すための分割領域の構成の一例を示す図である。図９では、利用者Ａは、矢印Ｄの方向を向いて座面１１に座ることを想定して説明する。
[Acquisition of load distribution]
Subsequently, a method of acquiring the load distribution executed in step S15 of FIG. 8 will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a diagram showing an example of the configuration of divided regions for expressing the load distribution on the
座面１１は、四つの領域ＦＲ，ＲＬ，ＲＲ，ＲＬに分けられており、領域ＦＲ，ＦＬが前方の領域であり、領域ＲＲ，ＲＬが後方の領域である。また、説明の便宜上、領域ＦＲ，ＲＲが右側の領域であり、領域ＦＬ，ＲＬが左側の領域であるものとする。
The
このように、座面１１における四つの領域ＦＲ，ＲＬ，ＲＲ，ＲＬの荷重成分を検出することにより、利用者Ａが座ったときの利用者Ａの重心の位置を把握することが可能となる。
In this way, by detecting the load components of the four regions FR, RL, RR, RL on the
続いて、図１０を参照して荷重分布の一例を説明する。図１０は、荷重分布と表示画面２２（図１参照）との関係の一例を示す図である。領域ＦＲ，ＲＬ，ＲＲ，ＲＬのそれぞれに記載されている数値は、荷重の四つの成分を示す値である。 Next, an example of load distribution will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a diagram showing an example of the relationship between the load distribution and the display screen 22 (see FIG. 1). The numerical values described in each of the regions FR, RL, RR, RL are values indicating the four components of the load.
図１０Ａは、運動機能を評価するにあたり、利用者Ａの重心が適切な位置にある場合の荷重分布を示す図である。この例では、領域ＲＬの荷重は「１５」であり、領域ＲＲの荷重は「２０」であり、領域ＦＬの荷重は「３０」であり、及び領域ＦＲの荷重は「３５」である。 FIG. 10A is a diagram showing a load distribution when the center of gravity of the user A is at an appropriate position in evaluating the motor function. In this example, the load of the region RL is “15”, the load of the region RR is “20”, the load of the region FL is “30”, and the load of the region FR is “35”.
この場合、図３に示した評価指標演算部２４２Ａは、上記の各領域の荷重の検出結果を運動機能判定部２４２Ｂに送信する。運動機能判定部２４２Ｂは、隣り合う領域間の荷重の差分が所定の値を超えない場合には、利用者Ａの重心の位置は正しいと判定する。ここでは、所定の値は、利用者Ａが立ち上がる際にバランスを崩さないようにあらかじめ定められた値であり、例えば「１５」としている。
In this case, the evaluation
そして、運動機能判定部２４２Ｂは、利用者Ａの重心が適切な位置にあることを示す信号を情報生成部２４３に送信する。情報生成部２４３は、この信号を受信すると、「立ち上がりを開始してください」というメッセージを生成する。その後、このメッセージは、表示画面２２に表示される。
Then, the motor
このように、利用者Ａは、表示画面２２を視認することにより、利用者Ａの重心の位置が適切であることを確認することができる。
In this way, the user A can confirm that the position of the center of gravity of the user A is appropriate by visually recognizing the
一方、図１０Ｂは、利用者Ａの重心が後方にある場合における荷重分布を示す図である。この例では、領域ＲＬの荷重は「３４」であり、領域ＲＲの荷重は「４２」であるため、後方の荷重の合計は「７６」である。また、領域ＦＬの荷重は「９」であり、領域ＦＲの荷重は「１５」であり、前方の荷重の合計は「２４」である。 On the other hand, FIG. 10B is a diagram showing a load distribution when the center of gravity of the user A is behind. In this example, the load in the region RL is “34” and the load in the region RR is “42”, so the total load behind is “76”. Further, the load of the region FL is “9”, the load of the region FR is “15”, and the total load on the front side is “24”.
この場合、評価指標演算部２４２Ａは、各領域の荷重の検出結果を運動機能判定部２４２Ｂに送信する。運動機能判定部２４２Ｂは、前方の荷重「２４」よりも後方の荷重「７６」の方が大きいため、利用者Ａの重心が相対的に後方に位置していると判定する。
In this case, the evaluation
そして、運動機能判定部２４２Ｂは、重心が相対的に後方に位置していることを示す信号を情報生成部２４３に送信する。情報生成部２４３は、この信号を受信すると、「少し前に重心を移動させてください」というメッセージを生成する。その後、このメッセージは表示画面２２に表示される。
Then, the motor
利用者Ａは、表示画面２２を視認すると、自身の重心の位置を前に移動させる。これにより、利用者Ａの体勢が立ち上がり動作に適した体勢に修正されるため、運動機能評価装置１は精度よく運動機能を評価することができる。
When the user A visually recognizes the
同様に、図１０Ｃは、利用者Ａの重心が右側にある場合に、評価指標演算部２４２Ａによって検出される荷重分布を示す図である。右側の領域ＦＲ，ＲＲの荷重の合計が「７６」であり、左側の領域ＦＬ，ＲＬの荷重の合計が「２４」である。この場合、評価指標演算部２４２Ａは、左側の荷重「２４」よりも右側の荷重「７６」の方が大きいため、利用者Ａの重心が相対的に右側に位置していると判定する。そして、情報生成部２４３が「少し左に重心を移動させてください」というメッセージを生成すると、このメッセージが表示画面２２に表示される。これにより、利用者Ａは、メッセージに従って重心の位置を適切な位置に修正することができる。
Similarly, FIG. 10C is a diagram showing a load distribution detected by the evaluation
また、図１０Ｄは、利用者Ａの重心が前方にある場合に、評価指標演算部２４２Ａによって検出される荷重分布を示す図である。図１０Ａ〜図１０Ｃにおいて説明したように、評価指標演算部２４２Ａが各領域の荷重を演算すると、運動機能判定部２４２Ｂは重心の位置が前方にあると判定する。この場合、情報生成部２４３は、利用者Ａに「少し後ろに重心を移動させてください」というメッセージを生成する。
In addition, FIG. 10D is a diagram showing a load distribution detected by the evaluation
このように、評価指標演算部２４２Ａは、座面１１の荷重分布を取得することによって、利用者Ａの運動機能が正確に評価されるように、利用者Ａの体勢の修正を促すことができる。
In this way, the evaluation
［評価開始の指示］
次に、本実施形態の運動機能評価部２４２の動作について説明する。図１１は、図８のステップＳ１５において実行される重心位置検出処理の流れを示す図である。具体的には、図１１は運動機能評価部２４２が、利用者Ａについての荷重分布を取得してから利用者Ａに対して立ち上がり動作を指示するまでの流れを説明するフローチャートである。
[Instruction to start evaluation]
Next, the operation of the motor
ステップＳ４１において、評価指標演算部２４２Ａは、図１０を用いて説明したように、荷重データから荷重分布を取得する。そして、ステップＳ４２において、評価指標演算部２４２Ａが利用者Ａの重心位置を検出すると、運動機能判定部２４２ＢはステップＳ４３の処理に進む。
In step S41, the evaluation
ステップＳ４３において、運動機能判定部２４２Ｂは、評価指標演算部２４２Ａの検出結果を用いて利用者Ａの重心位置が適切か否かを判定する。運動機能判定部２４２Ｂは、利用者Ａの重心位置が適切であると判定すると（図１０Ａ参照）、ステップＳ４４の処理に進む。ステップＳ４４において、情報生成部２４３は、表示画面２２に対して立ち上がりの開始を指示する情報を表示させる。
In step S43, the motor
一方、ステップＳ４３において、運動機能判定部２４２Ｂは、利用者Ａの重心位置が適切でないと判定すると（図１０Ｂ〜Ｄ参照）、ステップＳ４１の処理に戻る。または、情報生成部２４３が図１０Ｂ及び図１０Ｃにおいて示したメッセージを生成した後、運動機能判定部２４２ＢはステップＳ４１の処理に戻ってもよい。そして、利用者Ａの重心の位置が適切な位置になるまで、ステップＳ４１からステップＳ４４までの一連の処理が繰り返される。
On the other hand, if the motor
このように、本実施形態では、運動機能評価部２４２は、利用者Ａの重心位置が適切な位置にあるか否かを判定し、利用者Ａの重心位置が適切な位置にある場合に利用者Ａの立ち上がり動作を指示する。これにより、運動機能評価装置１は、利用者Ａの体勢が立ち上がり動作をスムーズに行える体勢にある場合に限り、荷重データを解析して利用者Ａの運動機能を評価することが可能となる。
As described above, in the present embodiment, the motor
続いて、図１１で説明した立ち上がり動作の可否を判定する処理が行われる期間について説明する。図１２は、荷重分布の各成分を示す波形の一例である。 Next, the period during which the processing for determining whether or not the rising operation is described with reference to FIG. 11 is performed will be described. FIG. 12 is an example of a waveform showing each component of the load distribution.
体勢判定期間Ｗ１は、利用者Ａが座っている状態において、利用者Ａが立ち上がり動作をするのに適した体勢であるか否かを判定するための期間である。 The posture determination period W1 is a period for determining whether or not the user A is in a posture suitable for standing up motion while the user A is sitting.
全荷重波形５１は、座面１１全体に加えられる荷重のトータルの値の変化を示す波形である。左側荷重波形５２は座面１１の左側領域に加わる荷重の変化を示す波形であり、右側荷重波形５３は座面１１の右側領域に加わる荷重の変化を示す波形である。
The total load waveform 51 is a waveform showing a change in the total value of the loads applied to the
体勢判定期間Ｗ１において、左側荷重波形５２の値は右側荷重波形５３の値よりも大きい値を示している。これは、利用者Ａが座っている状態において利用者Ａの臀部から座面１１に加わる荷重が、座面１１の左側の領域に偏っていることを意味する。
In the posture determination period W1, the value of the
このように、荷重の各成分が安定する体勢判定期間Ｗ１において、荷重の成分同士の大小関係から利用者Ａの重心位置を特定することにより、立ち上がり動作の可否を適切に判定することができる。 As described above, during the posture determination period W1 in which each component of the load is stable, the position of the center of gravity of the user A is specified from the magnitude relationship between the components of the load, and thus it is possible to appropriately determine whether or not the standing motion is possible.
続いて、上記のような荷重分布を用いて利用者Ａの運動機能を評価する運動機能評価部２４２の動作を説明する。
Next, the operation of the motor
本実施形態では、評価指標演算部２４２Ａは、荷重データ取得部２４１から、全荷重波形５１、左側荷重波形５２及び右側荷重波形５３を取得する。運動機能判定部２４２Ｂは、各波形について荷重の変動がほぼ一定となる体勢判定期間Ｗ１を決定する。
In the present embodiment, the evaluation
運動機能判定部２４２Ｂは、その体勢判定期間Ｗ１における全荷重波形５１、左側荷重波形５２、及び右側荷重波形５３に基づいて、利用者Ａの重心位置が適切な位置にあるか否かを判定し、利用者Ａに立ち上がり動作の開始指示を行う。そして、運動機能判定部２４２Ｂは、評価指標演算部２４２Ａから全荷重波形５１を受信すると、全荷重波形５１の荷重の大きさの変化を判定する。
The motor
［バランス機能の評価］
次に、本実施形態では、図１２で説明したような荷重の各成分の変化に基づいて、利用者Ａのバランス機能を評価する。利用者Ａのバランス機能の評価は、図１２に示した期間Ｔ１において行われる。
[Evaluation of balance function]
Next, in the present embodiment, the balance function of the user A is evaluated based on the change in each component of the load as described in FIG. The balance function of the user A is evaluated during the period T1 shown in FIG.
図１３Ａは、利用者Ａが立ち上がり動作を行ったときの期間Ｔ１における荷重の各成分の変化率を示す図である。図１３Ａに示される左側荷重５７は、座面１１の左側領域に加わる荷重の変化率の変動を示し、右側荷重波形５８は、座面１１の右側領域に加わる荷重の変化率の変動を示している。また、同一時刻における左側荷重波形５７と右側荷重波形５８との差分γは、利用者Ａのバランス機能を示すバランス指標として用いられる。
FIG. 13A is a diagram showing the rate of change of each component of the load in the period T1 when the user A performs the rising operation. The left load 57 shown in FIG. 13A shows the variation of the change rate of the load applied to the left side area of the
利用者Ａが立ち上がり動作を行う期間Ｔ１において、左側荷重波形５７は右側荷重波形５８よりも大きく変化する。このことから、利用者Ａは左側に体重をかけて立ち上がることがわかる。
The left load waveform 57 changes more greatly than the
一方、利用者Ａの臀部から座面１１に加わる力は右側と左側とでほぼ等しい場合は、左側荷重波形５７と右側荷重波形５８とが期間Ｔ１において互いに重なるので、差分γはほぼ「０」となり、利用者Ａのバランス機能は高いと判定される。
On the other hand, when the force applied from the buttocks of the user A to the
このように、左側荷重５７と右側荷重５８との差分γを演算することによって、利用者Ａのバランス機能を判定することができる。
Thus, the balance function of the user A can be determined by calculating the difference γ between the left load 57 and the
図１３Ｂは、期間Ｔ１における利用者Ａの重心の位置の推移を示す図である。横軸は座面１１の左右方向を示し、縦軸は座面１１の前後方向を示す。図１３Ｂに示される左右幅Ｈは、利用者Ａの重心が座面１１に対して左右方向にどの程度動いたかを示すバランス指標である。また、前後幅Ｖは、利用者Ａの重心が座面１１に対して前後方向にどの程度動いたかを示すバランス指標である。
FIG. 13B is a diagram showing the transition of the position of the center of gravity of the user A during the period T1. The horizontal axis represents the left-right direction of the
例えば、利用者Ａは、身体を左右に揺らさずに立ち上がった場合は、利用者Ａの重心は左右に振れないため、左右幅Ｈは小さくなる。したがって、左右幅Ｈが小さいほど利用者Ａのバランス機能は高いと判定される。同様に、利用者Ａが身体を前後に揺らさずに立ち上がった場合には前後幅Ｖは小さくなるため、前後幅Ｖが小さいほど利用者Ａのバランス機能は高いと判定される。 For example, when the user A stands up without swinging his/her body to the left or right, the center of gravity of the user A cannot be swung to the left or right, so the lateral width H is reduced. Therefore, it is determined that the smaller the lateral width H is, the higher the balance function of the user A is. Similarly, when the user A stands up without swinging his/her body back and forth, the front-rear width V becomes smaller. Therefore, it is determined that the smaller the front-rear width V is, the higher the balance function of the user A is.
このように、本実施形態の運動機能判定部２４２Ｂは、図１３Ａに示した差分γ、図１３Ｂに示した左右幅Ｈ、又は前後幅Ｖを用いて利用者Ａのバランス機能を判定する。
In this way, the motor
なお、運動機能判定部２４２Ｂは、差分γ、左右幅Ｈ、及び前後幅Ｖのいずれか一つを組み合わせてバランス機能を判定してもよく、又は、差分γ、左右幅Ｈ、及び前後幅Ｖのうちの少なくとも一つを所定の数式に代入して総合的にバランス機能を判定してもよい。
The motor
また、バランス機能を判定する際には、第１の実施形態と同様に所定の閾値を用いてもよい。これらのバランス指標についての閾値は、利用者情報に応じて調節されてもよいし、バランス指標の数値を利用者情報に応じて調節してもよい。 Further, when determining the balance function, a predetermined threshold value may be used as in the first embodiment. The threshold values for these balance indexes may be adjusted according to the user information, or the numerical values of the balance indexes may be adjusted according to the user information.
次に、本実施形態における作用効果について詳細に説明する。 Next, the function and effect of this embodiment will be described in detail.
本実施形態によれば、運動機能は利用者Ａのバランス機能を含み、運動機能評価部２４２は、荷重データにより示される座面１１にかかる荷重分布を用いて利用者Ａのバランス機能を評価する。
According to the present embodiment, the motor function includes the balance function of the user A, and the motor
このように、運動機能評価部２４２は、利用者Ａが座面１１に離着席する際に利用者Ａの荷重分布を取得することにより、利用者Ａの重心位置の変動を特定することができるので、利用者Ａのバランス機能を適切に評価することができる。
In this way, the motor
具体的には、運動機能評価部２４２は、荷重分布の変化の程度が表れやすいバランス指標として、例えば、図１２、図１３Ａ及び図１３Ｂに示した差分γ、左右幅Ｖ、及び前後幅Ｖを検出することにより、利用者Ａのバランス機能を精度良くかつ多面的に判定することが可能となる。また、運動機能評価部２４２は、荷重分布の変化のみならず、例えば、ピーク時等の一時点の荷重分布を用いてバランス機能を評価することもできる。
Specifically, the motor
本実施形態における運動機能評価装置１は、座面１１の荷重分布に基づいて立ち上がる動作に関する指示情報を生成する情報生成部２４３をさらに含む。
The motor
利用者Ａの運動機能を評価するにあたり、利用者Ａの立ち上がり動作が正しく行われることが重要である。そのため、本実施形態では、利用者Ａが立ち上がり動作を行う前において、座面１１の荷重分布を検出することにより利用者Ａの重心位置が特定されるので、利用者Ａに対して立ち上がり動作に適した体勢を指示することが可能となる。このため、利用者Ａの運動機能の評価精度を高めることができる。
In evaluating the motor function of the user A, it is important that the standing motion of the user A is properly performed. Therefore, in the present embodiment, the position of the center of gravity of the user A is specified by detecting the load distribution on the
具体的には、図１２に示した体勢判定期間Ｗ１において利用者Ａの荷重分布が取得されるため、立ち上がり動作が行われる期間Ｔ１以前に、利用者Ａが立ち上がり動作に適した体勢であるか否かを判定することができる。このため、運動機能の評価において、利用者Ａが評価に適した体勢で運動機能を判定することが可能となる。 Specifically, since the load distribution of the user A is acquired during the posture determination period W1 shown in FIG. 12, is the user A in a posture suitable for the standing motion before the period T1 when the standing motion is performed? It can be determined whether or not. Therefore, in the evaluation of the motor function, the user A can determine the motor function in a posture suitable for the evaluation.
（第３の実施形態）
次に、図１４を参照して、第３の実施形態に係る運動機能評価装置１の動作について説明する。
(Third Embodiment)
Next, with reference to FIG. 14, an operation of the motor
第３の実施形態は、第１の実施形態の処理に加えてステップＳ３０の処理が実行される。具体的には、運動機能評価部２４２は、取得した荷重データに基づいて利用者Ａの運動機能を評価すると、ステップＳ３０において評価結果に基づく種々の情報を生成する。本実施形態では、運動機能の評価結果に基づいて、運動機能の改善を促す情報を生成する例を説明する。
In the third embodiment, the process of step S30 is executed in addition to the process of the first embodiment. Specifically, when the motor
図１５は、第１の実施形態において評価指標演算部２４２Ａが演算した利用者Ａの最大変化率Ｒｍａｘを日ごとにプロットした図である。図示のとおり、今日測定した最大変化率Ｒｍａｘは値Ｄ０で最小であり、１日前は値Ｄ１であり、２日前は値Ｄ２であり、３日前は値Ｄ３であり、４日前は値Ｄ４であり、５日前は値Ｄ５である。
FIG. 15 is a diagram in which the maximum change rate Rmax of the user A calculated by the evaluation
評価指標演算部２４２Ａは、図１５に示したような値Ｄ１から値Ｄ５までの過去５日間の最大変化率Ｒｍａｘの平均値ＡＶ及び標準偏差ＳＤを算出し、これらの値を運動機能判定部２４２Ｂに送信する。運動機能判定部２４２Ｂは、平均値ＡＶ及び標準偏差ＳＤを用いて利用者Ａのコンディションを判定するための状態閾値Ｔｈｃを演算する。状態閾値Ｔｈｃは、例えば、Ｔｈｃ＝ＡＶ−２＊ＳＤにより求められる。
The evaluation
運動機能判定部２４２Ｂは、今日の測定結果である値Ｄ０が状態閾値Ｔｈｃを下回ると判定した場合には、図１６に示す運動メニュー表示処理を実行する。なお、表示される運動メニューは、運動機能の改善を促す情報の一例である。
If the motor
図１６は、運動メニュー表示処理の流れを説明するためのフローチャートである。運動メニュー表示処理は、情報生成部２４３において実行される。ステップＳ４１において、情報生成部２４３は「連続立ち上がりプログラムを開始します」というメッセージを表示画面２２に表示する。
FIG. 16 is a flowchart for explaining the flow of the exercise menu display process. The exercise menu display process is executed by the
そして、ステップＳ４２において、情報生成部２４３は「立ち上がり訓練を開始してください」というメッセージを表示画面２２に表示する。利用者Ａは、このメッセージを視認すると立ち上がり訓練を開始する。
Then, in step S42, the
ステップＳ４３において、評価指標演算部２４２Ａは、利用者Ａの立ち上がり動作の回数のカウントを行う。ステップＳ４４において、情報生成部２４３は、カウントされた立ち上がり動作の回数を表示する。これにより、利用者Ａは、表示画面２２に表示された回数を視認することにより立ち上がり訓練の進捗を確認することができる。
In step S43, the evaluation
評価指標演算部２４２Ａは、ステップＳ４５の処理に進むと、カウントした回数が所定の回数に達したか否かを判定する。ここにいう所定の回数は、利用者Ａのコンディションに適した回数である。例えば、値Ｄ０が極端に小さくなるような場合、利用者Ａのコンディションが悪いことが想定される。このように利用者Ａのコンディションが悪い場合には、運動メニューによって利用者Ａに過度な負担がかからないようにするために、所定の回数は低く設定されてもよい。
When the evaluation
ステップＳ４５において、評価指標演算部２４２Ａは、利用者Ａの立ち上がり動作の回数が所定の回数に達したと判定する。ステップＳ４６において、情報生成部２４３は「立ち上がり訓練を終了してください」というメッセージを表示画面２２に表示する。
In step S45, the evaluation
ステップＳ４７において、情報生成部２４３は、訓練結果を表示画面２２に表示する。ここにいう訓練結果とは、例えば「しっかりした立ち上がり動作ができています」、「立ち上がり動作が少し不安定です」、及び利用者Ａの立ち上がり動作の状態を示すメッセージである。情報生成部２４３は、この訓練結果を表示画面２２に表示すると、運動メニュー表示処理を終了する。
In step S47, the
続いて、図１７を参照して、上記の運動メニュー表示処理において行われる立ち上がり回数のカウント方法について説明する。 Next, with reference to FIG. 17, a method of counting the number of rises performed in the exercise menu display process will be described.
図１７には、利用者Ａが５回の立ち上がり動作を行った場合の荷重データが示されている。上記のように、最大変化率Ｒｍａｘは利用者Ａの下肢筋機能を示す運動指標であるため、荷重データから最大変化率Ｒｍａｘを抽出することで利用者Ａの立ち上がり動作がしっかりと行われた否かがわかる。例えば、最大変化率Ｒｍａｘが所定の値を上回る場合は、利用者Ａはしっかりとした立ち上がり動作を行っていることになる。 FIG. 17 shows load data in the case where the user A performs the rising operation five times. As described above, since the maximum change rate Rmax is a motion index indicating the lower limb muscle function of the user A, it is determined whether or not the standing up motion of the user A has been performed firmly by extracting the maximum change rate Rmax from the load data. I understand. For example, if the maximum rate of change Rmax exceeds a predetermined value, the user A is performing a firm rising motion.
したがって、評価指標演算部２４２Ａは、利用者Ａの立ち上がり動作の回数をカウントするために、荷重の最大変化率Ｒｍａｘを演算する。評価指標演算部２４２Ａは、演算した最大変化率Ｒｍａｘを運動機能判定部２４２Ｂに送信する。運動機能判定部２４２Ｂは、受信した最大変化率Ｒｍａｘが訓練閾値Ｔｈｄを上回るか否かを判定する。
Therefore, the evaluation
運動機能判定部２４２Ｂは、最大変化率Ｒｍａｘが訓練閾値Ｔｈｄを上回る場合に、立ち上がり動作の回数のカウントを増加させる。一方、最大変化率Ｒｍａｘが訓練閾値Ｔｈｄを下回る場合、しっかりとした立ち上がり動作が行われなかったものとみなされて、回数のカウントは増加させない。訓練閾値Ｔｈｄは、利用者情報に応じて調節されてもよい。また、最大変化率Ｒｍａｘの値を利用者情報に応じて調節してもよい。
The motor
なお、本実施形態では情報生成部２４３は、運動メニューの代わりに利用者Ａの運動機能の判定結果に応じて、他の運動に関する情報、食事に関する情報、及び生活における習慣に関する情報の少なくとも一つを表示してもよい。例えば、筋機能が低いと判定された利用者Ａに対しては、筋機能の向上を促す食事の情報などが表示される。
In the present embodiment, the
次に、本実施形態における作用効果について詳細に説明する。 Next, the function and effect of this embodiment will be described in detail.
本実施形態における運動機能評価装置１は、運動機能評価部２４２が評価した結果に基づいて運動機能の改善を促す情報を生成する情報生成部２４３をさらに含む。
The motor
このように、運動機能評価装置１は、図１６に示したように、利用者Ａの立ち上がり動作に伴う最大変化率Ｒｍａｘに基づいて、利用者Ａに適した運動メニューを生成する。これにより、利用者Ａは、生成された運動メニューに従って運動することで評価結果が悪かった運動機能を高めることができる。または、利用者Ａは、運動機能を促すための食事のメニューなどを参照することにより自身の運動機能を高めることができる。
In this way, the motor
本実施形態における運動機能評価装置１の運動機能評価部２４２は、利用者Ａの運動機能の評価結果に基づいて利用者Ａのコンディションを判定する。
The motor
このように、運動機能判定部２４２Ｂは、図１５に示したように、利用者Ａの立ち上がり動作に伴う最大変化率Ｒｍａｘの経時変化に基づいて、利用者Ａのコンディションを判定する。また、図１０Ｂ及び図１０Ｃに示すような左右の荷重分布のバランスが悪い測定結果が継続すると、運動機能判定部２４２Ｂは、利用者Ａのいずれかの下肢のコンディションが悪いと判定してもよい。例えば、左右の荷重分布のうち荷重が小さい領域に対応する利用者Ａの下肢に痛みが生じていると考えられる。このように、利用者Ａにとって負担の小さい立ち上がり動作を行うだけで、利用者Ａは自身のコンディションを把握することができる。
Thus, as shown in FIG. 15, the motor
また、図１５に示すような連続する荷重の変化の程度の測定結果を用いて、下肢筋機能を評価してもよい。例えば、連続して安定した測定結果が得られる場合、運動機能判定部２４２Ｂは、利用者Ａの下肢筋機能が高いと判定してもよい。または、測定結果が安定していない場合であっても、測定結果が悪化傾向ではない場合には、運動機能判定部２４２Ｂは利用者Ａの下肢筋機能が高いと判定してもよい。また、この結果は上記の下肢筋機能の評価を補足する指標として用いられても良い。
Further, the lower limb muscle function may be evaluated using the measurement result of the degree of continuous load change as shown in FIG. For example, when continuously stable measurement results are obtained, the motor
（第４の実施形態）
次に、第４の実施形態について説明する。第４の実施形態では、利用者Ａの心拍数に基づいて立ち上がる動作の開始の指示を行う点において第２の実施形態と異なる。図１８は、第４の実施形態に係る評価開始の指示の流れを説明するフローチャートである。
(Fourth Embodiment)
Next, a fourth embodiment will be described. The fourth embodiment is different from the second embodiment in that an instruction to start a rising motion is issued based on the heart rate of the user A. FIG. 18 is a flowchart illustrating the flow of an evaluation start instruction according to the fourth embodiment.
ステップＳ５１において、荷重データ取得部２４１は、荷重データを取得すると評価指標演算部２４２Ａへ荷重データを送信する。ステップＳ５２において、評価指標演算部２４２Ａは、荷重データにより示される荷重の大きさの変化を演算し、その変化を用いて利用者Ａの心拍数を推定する。
In step S51, the load
詳細には、座面１１に加えられる荷重を検出することにより、検出した荷重のうち特定の変動成分を抽出し、その変動周期から利用者Ａの心拍数を推定することができる。例えば、利用者Ａの心拍が生じるたびにほぼ１０グラムの荷重が増減する場合、１分間に１０グラム程度の増減が生じる回数を検出することで利用者Ａの心拍数が推定される。評価指標演算部２４２Ａは、このように利用者Ａの心拍数を推定するとステップＳ５３の処理に進む。
Specifically, by detecting the load applied to the
ステップＳ５３において、評価指標演算部２４２Ａはこの心拍数が所定の範囲内であるか否かを判定する。そして、ステップＳ５４において、評価指標演算部２４２Ａは、心拍数が所定の範囲内である期間が一定時間経過したと判定すると、ステップＳ５５において情報生成部２４３に評価を開始する旨の開始信号を送信する。情報生成部２４３は、評価開始信号を受信すると、第２の実施形態と同様に表示画面２２に評価を開始する旨のメッセージを表示する。
In step S53, the
このように、利用者Ａの心拍数が所定の範囲内である時間が一定時間保たれている場合、すなわち利用者Ａの体調が評価に適した状態である場合に、運動機能の評価が開始される。これにより、本実施形態の運動機能評価装置１は、運動機能の評価精度を高めることができる。
In this way, when the heart rate of the user A is kept within a predetermined range for a certain period of time, that is, when the physical condition of the user A is suitable for the evaluation, the evaluation of the motor function is started. To be done. As a result, the motor
また、第４の実施形態の変形例として、評価指標演算部２４２Ａは、荷重データにより示される荷重の変動周期から利用者Ａの呼吸の状態を推定することができる。例えば、利用者Ａが呼吸をするたびに荷重が所定量だけ変化するような場合、評価指標演算部２４２Ａは荷重が所定量だけ変化する変動周期を求めることにより利用者Ａの呼吸の状態を推定する。なお、運動機能の評価は、利用者Ａの呼吸が穏やかな状態であるときに行われることが望ましい。
Further, as a modified example of the fourth embodiment, the evaluation
具体的には、所定量だけ変化する荷重変動の周期が短い場合、利用者Ａの呼吸が荒い状態であることが想定される。一方、所定量だけ変化する荷重変動の周期が長い場合、利用者Ａの呼吸が穏やかな状態であることが推定される。 Specifically, when the cycle of the load fluctuation that changes by a predetermined amount is short, it is assumed that the breathing of the user A is rough. On the other hand, when the cycle of the load fluctuation that changes by the predetermined amount is long, it is estimated that the breathing of the user A is calm.
このように、運動機能評価装置１は、荷重データにより示される荷重の変動周期が長い状態が一定時間維持された場合に、利用者Ａの運動機能の評価を開始する。これにより、本実施形態では運動機能評価装置１が、利用者Ａの体調が評価に適した状態である場合に利用者Ａの運動機能の評価処理を実行するので、運動機能の評価精度を高めることができる。
In this way, the motor
次に、本実施形態における作用効果を詳細に説明する。 Next, the function and effect of this embodiment will be described in detail.
本実施形態における運動機能評価装置１は、座面１１の荷重変化に基づいて利用者Ａの呼吸の状態又は心拍数を推定し、推定結果に応じて立ち上がり動作の開始を指示する情報を生成する情報生成部２４３を含む。
The motor
例えば、利用者Ａの体調が悪いときに運動機能の評価が行われると、運動機能の評価精度が低下することが想定される。このため、本実施形態では、情報生成部２４３は、座面１１に加わる荷重の変化から利用者Ａの呼吸の状態又は心拍数を推定し、利用者Ａの呼吸の状態又は心拍数が運動機能の評価に適している場合、立ち上がり動作の開始を指示する。
For example, if the motor function is evaluated when the physical condition of the user A is poor, it is assumed that the accuracy of the motor function evaluation is lowered. Therefore, in the present embodiment, the
これにより、運動機能評価装置１は、利用者Ａの体調が適切な場合に評価を実行できるので、運動機能の評価精度を高めることができる。
Accordingly, the motor
（第５の実施形態）
次に、第５の実施形態について説明する。第５の実施形態では、運動機能判定部２４２Ｂは、図１０Ｄに示す荷重分布に基づいて利用者Ａのコンディションを判定する。
(Fifth Embodiment)
Next, a fifth embodiment will be described. In the fifth embodiment, the motor
図１０Ｄは、利用者Ａの重心が前方にある場合に、評価指標演算部２４２Ａによって検出される荷重分布を示す図である。上記の図１０Ｄにおいて説明したように、評価指標演算部２４２Ａが各領域の荷重を演算すると、運動機能判定部２４２Ｂは重心の位置が前方にあると判定する。このような荷重分布の場合、情報生成部２４３は、利用者Ａが、例えば腹痛などにより前かがみの体勢になっていることを想定したメッセージを生成する。メッセージの一例として、情報生成部２４３は、「大丈夫ですか？お大事にしてください。」というメッセージを生成する。
FIG. 10D is a diagram showing a load distribution detected by the evaluation
このように、図１０Ｄに示すような荷重分布が所定時間を超えて継続する場合には、情報生成部２４３は利用者Ａの体調が良好ではない旨のメッセージを生成する。生活のなかで利用者Ａが腰かける座面、例えば椅子又は便器の座面に対して、運動機能評価装置１を適用した場合、日常生活で行う動作により利用者Ａの運動機能及び体調が評価される。これにより、運動機能評価における利用者Ａの負担を軽減することができる。
In this way, when the load distribution as shown in FIG. 10D continues for a predetermined time or longer, the
（第６の実施形態）
次に、図１９を参照して、第６の実施形態に係る運動機能評価装置１について説明する。図１９は、第６の実施形態に係る運動機能評価装置１の処理の流れを説明するフローチャートである。
(Sixth Embodiment)
Next, with reference to FIG. 19, the motor
第６の実施形態は、第１の実施形態から第５の実施形態を組み合わせた実施形態である。例えば、運動機能評価装置１は、第１から第５の実施形態において説明したように、運動機能としての、下肢筋機能、体幹筋機能、及びバランス機能を判定する（ステップＳ１０〜ステップＳ２０参照）。
The sixth embodiment is an embodiment in which the first embodiment to the fifth embodiment are combined. For example, the motor
そして、運動機能評価装置１は、判定結果を用いてバランス機能に関する情報を生成する（ステップＳ３０）。生成される情報としては、例えば、図１５に示した最大変化率Ｒｍａｘの経時的な変化を示す情報、又は図１３Ｂに示した左右幅Ｈ及び前後幅Ｖの経時的な変化を示す情報などが挙げられる。
Then, the motor
また、運動機能評価装置１は、判定結果に応じて、図１６に示したような運動メニューを生成する。本実施形態で生成される運動メニューは、利用者Ａの下肢筋機能及び体幹筋機能を強化するだけでなく、利用者Ａのバランス機能についても強化する運動メニューである。
Further, the motor
このように、第５の実施形態では、荷重の大きさの変化に加えて、荷重分布の変化を用いて運動機能を判定するとともに、その判定結果に基づいて上記のような情報を生成する。これにより、利用者Ａは、バランス機能も向上させることができる。 As described above, in the fifth embodiment, in addition to the change in the magnitude of the load, the change in the load distribution is used to determine the motor function, and the above-described information is generated based on the determination result. Accordingly, the user A can also improve the balance function.
以上、本発明の実施形態について説明したが、上記の実施形態は本発明の適用例の一部を示したに過ぎず、本発明の技術的範囲を上記の実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。 Although the embodiment of the present invention has been described above, the above embodiment merely shows a part of the application example of the present invention, and the technical scope of the present invention is limited to the specific configuration of the above embodiment. It's not the point.
例えば、運動機能評価部２４２は、利用者Ａが座面１１に座った際に生じる荷重の大きさの変化に基づいて運動機能を評価してもよい。例えば、運動機能が高い利用者Ａの荷重の変化量αは、運動機能が低い利用者Ａの荷重の変化量αよりも大きいことが判っている場合には、運動機能評価部２４２は、利用者Ａが座面１１に座った際に生じる荷重の大きさの変化量α又は荷重のバランスの変化を取得することによって、利用者Ａの運動機能を評価することができる。
For example, the motor
この場合、情報生成部２４３は利用者Ａに対して着座の仕方を指示してもよい。例えば、運動機能評価装置１は、利用者Ａに対してゆっくりと静かに座ることを促す指示をした場合、変化量αが小さいほど運動機能を高く評価してもよい。一方、運動機能評価装置１は、利用者Ａに対して勢いよく座ることを促す指示をした場合、変化量αが大きいほど運動機能を高く評価してもよい。このように、運動機能評価装置１は、着座の仕方を指示することによって、指示に応じた基準に則して変化量α判定することができるので、利用者Ａが座面１１に着座した際の利用者Ａの運動機能の評価精度を高めることができる。
In this case, the
Claims (10)
前記荷重データにより示される荷重の変化に基づいて前記利用者の運動機能を評価する評価手段と、
を含むことを特徴とする運動機能評価装置。 From the measuring means for measuring the load applied to the seat surface for the user to sit, an acquisition means for acquiring load data indicating the load applied to the seat surface,
Evaluation means for evaluating the motor function of the user based on the change in the load indicated by the load data,
A motor function evaluation device comprising:
前記評価手段は、前記利用者が前記座面に座った時点から前記座面から立ち上がる動作を終えるまでの間のうちの所定期間の前記荷重データに基づいて前記利用者の運動機能を評価する、
運動機能評価装置。 The motor function evaluation device according to claim 1, wherein
The evaluation means evaluates the motor function of the user based on the load data for a predetermined period of time from the time when the user sits on the seat surface to the end of the motion of standing up from the seat surface,
Motor function evaluation device.
前記評価手段は、前記利用者が前記座面に座った時点から前記座面から立ち上がる動作を終えるまでの間のうちの、前記利用者が前記座面から前記立ち上がる動作を開始した時点から前記利用者の臀部が前記座面から離れるまでの期間の、前記荷重データに基づいて前記利用者の運動機能を評価する、
運動機能評価装置。 The motor function evaluation device according to claim 1, wherein
The evaluation means uses the user from the time when the user starts the operation of standing up from the seat surface, from the time when the user sits on the seat surface to the end of the operation of standing up from the seat surface. Evaluating the user's motor function based on the load data during the period until the buttocks of the person separate from the seat surface,
Motor function evaluation device.
前記評価手段は、前記荷重データのうち前記荷重の大きさがピーク値から減少する過程における前記荷重の変化の程度に基づいて前記運動機能を評価する、
運動機能評価装置。 The motor function evaluation device according to any one of claims 1 to 3,
The evaluation means evaluates the motor function based on the degree of change in the load in the process in which the magnitude of the load in the load data decreases from a peak value,
Motor function evaluation device.
前記運動機能は、前記利用者の筋機能を含む、
運動機能評価装置。 The motor function evaluation device according to any one of claims 1 to 4,
The motor function includes the muscle function of the user,
Motor function evaluation device.
前記運動機能は、前記利用者のバランス機能を含み、
前記評価手段は、前記荷重データにより示される前記座面にかかる荷重分布を用いて前記バランス機能を評価する、運動機能評価装置。 The motor function evaluation device according to any one of claims 1 to 5,
The exercise function includes a balance function of the user,
The motor function evaluation device, wherein the evaluation means evaluates the balance function using a load distribution applied to the seat surface indicated by the load data.
前記座面の荷重分布に基づいて前記立ち上がる動作に関する指示情報を生成する情報生成手段をさらに含む、
運動機能評価装置。 The motor function evaluation device according to any one of claims 2 to 6,
Further comprising information generating means for generating instruction information regarding the rising motion based on the load distribution on the seat surface.
Motor function evaluation device.
前記評価手段が評価した結果に基づいて前記運動機能の改善を促す情報を生成する情報生成手段をさらに含む、
運動機能評価装置。 The motor function evaluation device according to any one of claims 1 to 7,
The method further includes information generating means for generating information for promoting the improvement of the motor function based on the result evaluated by the evaluation means.
Motor function evaluation device.
前記評価手段は、前記利用者の運動機能の評価結果に基づいて前記利用者のコンディションを判定する、
運動機能評価装置。 The motor function evaluation device according to any one of claims 1 to 7,
The evaluation means determines the condition of the user based on the evaluation result of the motor function of the user,
Motor function evaluation device.
前記荷重データにより示される荷重の変化に基づいて前記利用者の運動機能を評価する評価工程と、
を含むことを特徴とする運動機能評価方法。 From the measuring means for measuring the load applied to the seat surface for the user to sit, an acquisition step of acquiring load data indicating the load applied to the seat surface,
An evaluation step of evaluating the motor function of the user based on the change in the load indicated by the load data,
A method for evaluating motor function, comprising:
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