JP4615512B2 - 人間の歩行特性を導き出すためおよび床振動から転倒を受動的に検知するための方法およびシステム - Google Patents

人間の歩行特性を導き出すためおよび床振動から転倒を受動的に検知するための方法およびシステム Download PDF

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Description

本発明は、人間の歩行特性を導き出すためおよび床振動から転倒を受動的に検知するための方法およびシステム関する。
歩行分析は、リハビリテーションからスポーツ医学、整形外科およびデザインを改善するために補綴の効果を検討することにまで及ぶ多くの用途を有する（非特許文献１参照）。また、長期的な家庭内歩行モニタリングは、人の機能的な能力の測定を提供することができるだけでなく、活動レベルの測定も提供することができ、したがって、人の長日月に亘る健康を「評価する」のに役立ちうる。受動的な家庭内歩行モニタリングは、外科、薬物あるいは理学療法を含む次の治療的介在による回復／悪化の評価に役立たせることができる。さらに、人の歩行の微妙な変化のマイナス傾向を識別する能力は、疾病発病の初期段階で健康問題の検知に寄与することができる。また研究によると、ある歩行特性は識別目的のための生物測定としても用いることができる（非特許文献２よび３参照）。
他方において、転倒は高齢者における病的状態の主な原因である（非特許文献４参照）。それらは75歳以上の人々における事故死の70パーセントの原因となっている。人口の12パーセントを占める高齢者では、転倒死が75パーセントを占めている（非特許文献５参照）。もし適切な介在を通じて転倒を予言し回避することができたなら、転倒に起因する怪我や時には死に至るような場合における治療や入院にかかる相当な費用を大幅に低減し得る。正常歩行と異常歩行とを識別する能力を備えた家庭内歩行モニタリング・ツールは、有害な転倒の傾向を予言するのに役立つ可能性がある（非特許文献６および７参照）。
人間の歩行分析は、空間と時間上の特性、運動学の特性および力学の特性に分類することができる多数のパラメーターを要する。空間と時間のパラメーターには、平均歩行速度、ストライド長、ステップ長、ステップ時間、歩調、立脚期時間、遊脚期時間、片足支持(片方の足だけが床に接している場合)、両足支持(両方の足が床に接している場合)、およびストライド幅がある。運動学のパラメーターは、足首と腰および膝関節の間の角を検討する。最後に、力学の分析は、これらの関節でモーメント、エネルギおよび力を検討する（非特許文献８参照）。
ほとんどの歩行分析研究所は、運動学および生体力学のモデルが視覚的に得られた歩行データから構築される、歩行分析のための視覚的手段を用いる（非特許文献９および１０参照）。様々な視覚的な人間の動作および歩行分析技術のレビューは、アガワル・ジェイ(Aggarwal J)およびカイ・キュウ(Cai Q.)の論文（非特許文献１１参照）およびガブリアル・ディ(Gavrila D)の論文（非特許文献１２参照）に記載されている。リハビリテーションにおける研究所内歩行分析ツール、方法および応用の優れた概要は、デリサ・ジェイ(DeLisa J.）の論文（非特許文献１３参照）に記載されている。歩行実験室の装置および分析技術は優れた詳細な歩行特性を産出すると共に、臨床医に適切な介在を処方させることができる。しかしながら、機能的な歩行研究所に必要な装置は、装置とソフトウェアで数万ドルから数十万ドルの範囲もする非常に高価なものである。さらに、イメージに基づく分析に必要な計算能力は、これらの技術を用いる縦方向の家庭内歩行モニタリングを非実用的なものとしている。さらに、通常、人々は、歩行の変化が明白になった後にだけ、完全な歩行分析のために歩行研究所に紹介される。歩行研究所も、歩行分析のためにフォースプレート(床反力計)のような圧力測定システムを用いる。フォースプレート(床反力計)データは、骨関節炎を持った患者における人工膝関節置換手術(TKA)の効果の定量的評価のような重要な情報を明らかにすることができる（非特許文献１４参照）。圧力システムは立脚期タイミングおよび力を測定した。しかしながら、オハイオ州立大学での研究は、フォースプレート(床反力計)サイズが有効な歩行データ収集に影響を及ぼし（非特許文献１５参照）、いくつかの被験者が、有効な歩行データ収集のために歩行を変更しなければならなかった（非特許文献１６参照）ことを実証した。
研究所外で現在、歩行分析技術は、使用される装置のタイプに応じて、着用可能な装置、ウオークオン装置、および視覚的歩行分析ツールおよび技術の、3つのカテゴリーに入る。着用可能な装置には、挙動記録装置およびスミス他の歩行アクティビティ・モニターに記述されたような装置が含まれる（特許文献１７参照）。これらの装置は、徒歩に必ずしも対応しないかもしれないボデーあるいは四肢の動きに起因する加速度を測定する。さらに、加速度計は、歩行の実際の特性の評価を可能にするために十分な情報を提供しない。ウエイア(Weir)等に付与された米国特許に記述された歩行アクティビティ・モニターは、内蔵の光通信を備えたもので足首上に装着される（特許文献１８参照）。この種の装置の別のバリエーションはポータブルレンジングシステムに記述されており、ここでは超音波と赤外線とを組み合せて定期的に人と基地局の間の距離が決定される（特許文献１９参照）。ウオーク・オン歩行分析装置には、ランニングマシン（特許文献２０参照）、マット（特許文献２１参照）、特別のシューズ（非特許文献２２参照）、および特別に設計された床（非特許文献３参照）がある。「歩行を特徴づける方法」（非特許文献２３参照）に記述されたランニングマシンは、個々に歩行とランニングを区別することができる各足からの力を測定することができる移動可能な表面の下に装備された変換器を備えている。柔軟なマットシートの下に配置された多くの圧力検出器が、力および他の歩行パラメーターを測定するために記述されている（特許文献２４参照）。別の手法は、外部テレメトリ・トランスミッタで靴内圧力を検知するシステムについて記述する（特許文献２５参照）。圧力検出器データは分析用のリモートコンピューターに送信される。歩行分析のための別の潜在的な方法は、踏段の特性を測定するために、フォースプレート(床反力計)タイルを含むか、個々のタイルの下のロードセルを埋め込む「スマートな床」を持つことである。この手法は高価である（非特許文献３参照）。
ジョーゼフ・シイ(Joseph C)、及びアンドリュー・ジイ(Andrew G)著 「手足を失った者の歩行分析:それは手足を失った者に役立ったのか、あるいは改善された補綴部品の開発に寄付したのか?(Gait Analysis in the Amputee: Has it Helped the Amputee or Contributed to the Development of Improved Prosthetic Components ?)」歩行姿勢(Gait Posture) 1996年4月、258-68（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される） リトル・ジェイ(Little J)およびボイド・ジェイ(Boyd J.)著 「歩行による人々の認識:動作の形(Recognizing People by Their Gait: the Shape of Motion)」ビデレ、1998年冬（この開示内容はそっくりそのまま本願に導入される） オア・アール(Orr R)およびアボード・ジイ(Boyd J.)著 「スマートな床:コンピューティング・システムにおける人的要因に関する自然なユーザー識別およびトラッキング・カンファレンス用の機構(The Smart Floor: A Mechanism for Natural User Identification and Tracking Conference on Human Factors in Computing Systems)」2000年4月（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される） フランゴイス・ピイ(Francois P)、ヘレンス・シイ(Helene C)、レジェーン・エイチ(Rejean H)、デイビッド・ダブリュ(David W)著 「高齢者における歩行(Gait in the Elderly)」歩行と姿勢(Gait and Posture) 1997年5(2)、128-135（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される） ジョージ・エフ(George F.)著 「高齢者の転倒(Falls in the Elderly)」アメリカン・ファミリイ・ドクター(American Family Physician) 2000年4月（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される） スタレンホエフ・ピイエイ(Stalenhoef PA)、ディエデリクス・ジェイピイ(Diederiks JP)、ノッテネルス・エイディ(Knottnerus JA)、ケスター・エイディ(Kester AD)、クレボルダ・エイチエフ(Crebolder HF)著 「コミュニティーに住居する高齢者における反復転倒を予測するためのリスク・モデル:予期されるコホート群研究法(A Risk Model for the Prediction of Recurrent Falls in Community-Dwelling Elderly: a Prospective Cohort Study)」、ジェイ・クリン エピデミノル(J Clin Epidemiol) 2002年11月 55(11): 1088-94（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される） アジザ・ムボロウ・ジイ(Azizah Mbourou G)、ラショエイ・ワイ(Lajoie Y)、ティーズディル・エヌ(Teasdale N)著 「高齢転倒者および非転倒者およびヤングアダルトにおける歩行開始のステップ長変動性(Step Length Variability at Gait Initiation in Elderly Fallers and Non-Fallers, and Young Adults)」老人学(Gerontology) 2003年 １月−２月 49 (l) : 21-6（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される） クレイク・アール(Craik R)およびオアティス・シイ(Oatis C)著 「歩行分析理論および応用(Gait Analysis Theory and Application)」モスビィ 1995年（この開示内容はそっくりそのまま本願に導入される） ドックステイダ・エス(Dockstader S)、タカルプ・エイ(Tekalp A)著 「人間の動作および歩行分析のための運動学モデル(A Kinematic Model for Human Motion and Gait Analysis )」ビデオ処理(ECCV)における統計的手法に関するワークショップの過程(Proc. Of the Workshop on Statistical Methods in Video Processing (ECCV))、コペンハーゲン(デンマーク)、1-2 2002年6月、pp. 49-54（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される） サイモ・ジェイ(Simon J)、メタキシオティス・ディ(Metaxiotis D)、シーベル・エイ(Siebel A)、ボック・エイチ(Bock H)、ドーデルライン・エル(Doderlein L)著 「多重分節から成る足モデル(A Multi-Segmented Foot Model)」第6回年次歩行および臨床動作分析会議、子供のためのシュライン会会員病院および北カリフォルニア(6th Annual Gait and Clinical Movement Analysis Meetings, Shriners Hospitals for Childern, Northern California)（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される） アガワル・ジェイ(Aggarwal J)およびカイ・キュウ(Cai Q.)著 「人間動作分析:調査(Human Motion Analysis: A Review)」、行動、IEEEの柔軟で明瞭に表現された動作ワークショップ(Proceedings, IEEE Nonrigid and Articulated Motion Workshop)、1997年6月（この開示内容はそっくりそのまま本願に導入される） ガブリラ・ディ(Gavrila D.）著 「人間の動きの視覚分析:調査(The Visual Analysis of Human Movement: A Survey)」コンピュータービジョンおよび画像理解(Computer Vision and Image Understanding)(73(1)):82-98および1999年1月（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される） (デリサ・ジェイ(DeLisa J.）著 「リハビリテーションの科学における歩行分析(Gait Analysis in the Science of Rehabilitation)」バード学術論文(VARD Monograph) 002、1998年（この開示内容はそっくりそのまま本願に導入される） オオツキ・ティ(Otsuki T)、ナワタ・ケイ(Nawata K)、オクノ・エム(Okuno M)著 「人工膝関節置換手術の前および後の膝の骨関節炎を煩った患者における歩行パターンの定量的評価、圧力測定システムを用いる歩行分析(Quantitative Evaluation of Gait Pattern in Patients With Osteoarthritis of the Knee Before and After Total Knee Arthoplasty. Gait Analysis Using a Pressure Measuring System)」整形外科科学ジャーナル(Journal of Orthopaedic Science)、4(2):99-105、1999年（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される） オゲロ・イ(Oggero E）およびパグナコ・ジイ(Pagnacco G）、モロ・ディアール(Morr DR）、ベルメ・エヌ(Berme N.)著 「フォースプレート(床反力計)サイズは、どのように有効な歩行データ収集の可能性に影響を及ぼすか(How Force Plate Size Influences the Probability of Valid Gait Data Acquisition)」バイオ医学の科学計測(Biomedical Sciences Instrumentation)、35:3-8 1999年（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される） オゲロ・イ(Oggero E)、パグナコ・ジイ(Pagnacco G)、モロ・ディアール(Morr DR）、サイモン・エスアール（Simon SR)、ベルメ・エヌ(Berme N.)著 「フォースプレート(床反力計)からの有効なデータの収集:どれだけの被験者が歩行を変更しなければならないか("Collecting Valid Data From Force Plates: How Many Subjects Must Alter Their Gait ?)」バイオメカニクス2000の北アメリカの議会(North American Congress on Biomechanics 2000) （この開示内容はそっくりそのまま本願に導入される） スミス他に付与された「歩行アクティビティ・モニター」と題する米国特許第5,485,402号（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される） ウエイア(Weir)等に付与された「歩行を解析するためのポータブルレンジングシステム」と題する米国特許第5,831,937号（この開示内容はそっくりそのまま本願に導入される） ナシュナー(Nashner)に付与された「歩行を特徴づける方法」と題する米国特許第5,623,944号（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される） トランザス(Trantzas)他に付与された「動的な歩行分析を測定するためのポータブル圧力検知装置および製造方法」と題する米国特許第5,952,585号（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される） ハバード・ジュニア(Hubbard, Jr.)に付与された「イン・シュー遠隔テレメトリ歩行分析システム」と題する米国特許第6,360,597B1号（この開示内容はそっくりそのまま本願に導入される） 歩行異常の分類:http://guardian.curtin.edu.au/cga/faq/classification.html（この開示内容はそっくりそのまま本願に導入される） ガブリラ・ディ(Gavrila D.)著 「人間の動きの視覚分析」:調査(The Visual Analysis of Human Movement: A Survey)」コンピュータービジョンおよび画像理解(Computer Vision and Image Understanding)、73(1):82-98、1999年1月、（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される） 米国特許第5,952,585号（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される） 米国特許6,360,597号（この開示内容はレファレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される）
本発明にかかるこの開示に記述された受動的な歩行モニタシステムおよび方法は、床を歩く人あるいは動物によって生成された振動を検知することに基づく。実施形態は、カーペットが敷かれ敷かれてない木製およびコンクリート製の床の両方の上のセンサから数十フィート離れることができる超高感度光ファイバーセンサを用いて実施される。しかしながら、記述された方法は、圧電気、電気機械、光学、レーザー、また光ファイバーのセンサに限定されないがこれらを含む、他の振動、加速度、および/または撓みセンサおよび感知技術に応用することができる。振動、加速度、および/または撓みセンサは、実際の転倒はもとより高い転倒の危険を示唆する可能性のある歩調における歩行モードの変化や変動を短期および長期にモニタリングするために、家庭環境あるいは任意の環境における廊下あるいは通路に固定することができる。自然環境の中で展開することができ、ユーザがどんな装置も着用する必要がなく、特別な表面を歩く必要もなく、あるいはカメラによって観察される必要もないので、この歩行モニターは完全に受動的で控え目である。従って、臨床実験に関連した「白衣」ストレス効果を低減することができ、あるいは完全に除去することができる。
この装置および方法は転倒を検知することができ、検知された転倒に続いて不活発な期間が持続する場合には、指定の介添人あるいは救急隊への警戒呼び出しを自動的に開始するために拡張することができる。
他の応用としては、臨床セッティングに控え目な歩行分析がある。クリニック内の廊下におけるそのようなモニターの配備の構想を描くことができ、そこでは、患者がクリニックに入るときに人の歩行が予備的に評価され、しかも、その患者が診察室へ歩いて入るまでに分析報告書が臨床医に利用可能となる。より精巧な分析技術と共に縦方向のデータは、転倒予測のモデルに結びつく。他のデータには、例えば、モニターされている被験者(人間または動物)のパターン識別あるいは識別決定が含まれうる。受動的な歩行モニターの検知ユニットの実施形態は、物理的に小さく、廉価であり、電線あるいは無線手段を介して、得られたデータを送信するように設計されている。したがって、この受動的な歩行モニターのこの実施形態は、基礎的であるが本質的な歩行特性を提供するために、規則的なアクティビティ中に、家庭の中で、あるいはクリニックの中で人の「自然な歩行」をモニターすることに理想的に適しうる。
記録された生のセンサ・データに適用された、プロトタイプ・デザインおよび検知アルゴリズムから得られた結果は、この装置が、生体認証を含む広範囲の異なる応用を提供することを実証している。
本発明の実施形態のある側面は、被験者の歩行特性をモニターするための歩行モニタリングを提供することにある。このシステムは、加速度、振動、および/または撓み信号を提供するために、床加速度、振動、および/または撓みを検知するセンサ・モジュールと、歩行特性を決定するための、加速度、振動および/または撓み合図を解析する演算処理モジュールと、を含む。
本発明の実施形態のある側面は、被験者の歩行特性をモニターする方法を提供する。この方法は、加速度、振動および/または撓み信号を提供するために床加速度、振動および/または撓みを検知すること、および歩行特性を決定するために、加速度、振動および/または撓み信号を解析すること、を含む。
本発明の実施形態のある側面は、コンピュータシステム等における少なくとも1つのプロセッサが被験者の歩行特性をモニターすることを可能にするためのコンピューター・ロジックを有するコンピューター使用可能媒体を有するコンピュータ・プログラムプロダクトを提供する。このコンピューター・ロジックは、加速度、振動および/または撓み信号を提供するために床加速度、振動および/または撓みを検知すること、および歩行特性を決定するために、加速度、振動および/または撓み信号を解析すること、を含む。
これらおよび他の目的は、ここに示された発明の利点および特徴に加えて、後述する説明、図面および請求項からより明白になるだろう。
歩行モニターの任意の実施形態において使用される床振動センサーは、如何なる種類のセンサ様式であっても良く、次のものに限定されるものではないが、例えば次のものを含む。マグネットコイル誘導、レーザー光線反射、プラスモン表面共振における変化、ＲＦ、ルミネセンスによる光における変化、ドップラーレーダー、歩行あるいは対象物の転倒あるいは落下によって引き起こされた床の微細な撓みを変換するあらゆるセンサ技術。
動作中のセンサ・エレメントに、直接あるいは機械的、音響的あるいは光学的手段（これらに限定されない）を介して、伝えられた非常に僅かな振動が、床振動あるいは撓みのアナログが変動する信号を生成する。前記センサ・エレメントは、これらに限定されるものではないが床自体、壁のベースボード、壁、天井および床の下方を含む任意の表面に取り付け得る。センサ・エレメントは、システムの慣性モーメントに対する変位を用いて、支持なしで立っているものであっても良く、ここに、変位は、変調表面と、壁のベースボード、壁、天井および床下（これらに限定されない）等を含む別の平面との間の差異によって決定される。様々なサポート電子機器が、変換された信号の検知、増幅およびフィルタリングを提供するために用い得る。
さらに、歩行モニターの任意の実施形態において使用される振動センサーは、例えばゲルト(Gerdt）他に付与された「可変カプラ・ファイバオプティックス・センサを使用した検知パッドアセンブリ(Sensing Pad Assembly Employing Variable Coupler Fiberoptic Sensor)」と題する米国特許第6,687,424号、 バルク他( Baruch et al)へ付与された「センサを用いた可変カプラ・ファイバオプティックス・センサおよび該センサを用いた検知装置(Variable Coupler Fiberoptic Sensor and Sensing Apparatus Using the Sensor)」と題する米国特許6,463,187(B1)号、バルク他(Baruch et al)へ付与された「パルストランジットタイムを測定するための装置および方法(Apparatus and Method for Measuring Pulse Transit Time)」と題する米国特許出願第2003/0199771(A1)号（以上の内容はレフェレンスとしてそっくりそのまま本願に導入される）で用いられた光ファイバーセンサのような様々な光学センサであっても良いと認識されるべきである。他の利用可能な光ファイバーセンサも同様に使用することができ、センサ様式も任意の種類であっても良い。
図１に示すように、検知ユニットないしモジュールは、床35の振動を測定することができるように構成されている。センサ・モジュール32は、敷物が敷設され敷設されていない木製およびコンクリート床（あるいは所定のプラットホームあるいはベース）の双方上のセンサから何十フィート（あるいはセッティングまたは環境に必要な任意の距離)も離れて歩く人すなわち被験者33（あるいは生命体又は非生命体）によって生成された床振動を検知することができる。以下に詳述するように、本発明にかかるシステムの実施形態は、センサ・システムの生の振動信号を処理し、重要な特徴を抽出し、かつその抽出したデータを分析して基礎的な歩行特性を提供する。実施形態では、プロセッサ・モジュール40は分析するなどし、アルゴリズムまたは操作を実行して、正常歩行、びっこ、足の引きずりを識別し、ステップカウントを計算し、そして歩行が正常な場合精度良く歩調を計算する。移動速度検出器モジュール44は、被験者33の動作あるいは移動スパンを追跡するために提供される。
図2を参照して、図2は、被験者(人、動物、生命体あるいは非生命体)の歩行特性をモニターするための歩行モニタリングシステムおよび関連する方法の概要のブロック・ダイヤグラムである。本発明にかかるシステム31の実施形態は、床の加速度、振動および/または撓みを検知し、その加速度、振動および/または撓み信号を生成する、センサ加速度、振動および／または撓みモジュール32を備えている。以下のものには限定されないが、例えば、マグネットコイル誘導、レーザー光線反射、プラスモン表面共振の変化、RF、ルミネセンスによる光の変化、ドップラー・レーダー、および／または歩行、転倒あるいは物体の落下によって引き起こされた床の微細な撓みを変換する様々なセンサ技術等がある。プロセッサ・モジュール40は、センサ・モジュール32によって得られた歩行特性データを決定するために前記加速度、振動および/または撓み信号を解析するために設けられている。前記システム31および/またはプロセッサ40は、前記歩行特性データを受け取るための出力モジュール52と通信可能となっている。前記出力モジュール52は、以下のものに限定されるものではないが、例えばディスプレイ、アラーム、記憶装置、通信装置、プリンター、ブザー、PDA、ラップトップ・コンピュータ、コンピューターおよび/または光、あるいは、他の利用可能な入力／出力装置のうちの少なくとも1つを含む。前記通信装置は、以下のものに限定されるものではないが、例えば、モデム、ポケットベル、ネットワーク・インターフェース、エサーネット・カード、シリアル通信ポート、パラレル・コミュニケーション・ポート、電話、および/または、PCMCIAスロットおよびカード、あるいは、他の利用可能な通信に必要な装置のうちの少なくとも１つを含む。
まだ図2を参照して、前記システム31、前記システムの部分のみあるいは前記システム31(あるいは外部装置と)の通信路のみが、配線接続、ワイヤレスあるいはそれらの組み合せであっても良いと理解されるべきである。前記ワイヤレス通信は、以下のものに限定されるものではないが、例えば、RFリンク、ブルートゥース(BLUE TOOTH）、赤外線、携帯電話リンク、光学および/または電磁気、あるいは他の利用可能なワイヤレス通信のうちの少なくとも１つを含む。あるいは、前記システム31、前記システムの部分のみあるいは前記システム31(あるいは外部装置と)の通信路のみが、配線、機械的、光学的、光学機械的、電気機械的なコミュニケーションであっても良い。コミュニケーションの幾つかの例には、以下のもののに限定されるものではないが、集積回路、ワイヤ、ケーブル、光ファイバー、電話線、撚線対、および/または同軸ケーブル、あるいはコミュニケーション・伝送に有能な任意の機構の少なくとも１つが含まれる。
まだ図2を参照して、システムの実施形態は、被験者の移動速度を決定する、少なくとも1つの移動速度検出器ないしモジュール44を含んでいても良い。例えば、移動速度検出器は、ビーム・ブレーク、床スイッチおよびドアスイッチのいずれであっても良く、あるいは被験者の動作、動きあるいは移動スパンを追跡することが可能な任意のシステムでも良い。移動速度検出器は、超音波の通信、IR通信、レーザー通信、地上レーダー通信、広帯域レーダー通信および/またはドップラー通信、あるいは移動や動作検知を達成するのに必要な他の通信路のうちの1つを含む様々なモードで作動しても良い。
まだ図2を参照して、本システムの実施形態は、転倒関連データを解析する少なくとも１つの転倒検出器ないしはモジュール48と、ステップ関連データを解析する少なくとも1つのステップモジュール48とを含んでも良い。モジュールは、かかとつま先衝撃、かかと回転、移動のためにつま先が床を押すときに生じる力(例えばgastricnemeousな収縮)、膝たわみ、腰回転、骨盤旋回等（これらに限定されない）の歩行で現在知られている身体の力を含む特性の分析および導き出す生の信号を低減させるためにアナログ、ディジタルあるいはハイブリッド信号処理を用いる。これらの個々の力のジェネレーターは、ボデーを上げるのに費やされる動作の量に対して、生成される前進運動の量へ統合されても良い。プロセッサ・モジュール40は、以下の
ものに限定されるものではないが、例えば加速度、振動、および/またはセンサ・モジュール32および該システムの他の部品およびモジュールによって得られた歩行特性データを決定するための撓み信号の解析、あるいは、外部から受け取ったデータまたは情報の解析を含む多数の機能および操作を提供することができる。被験者の歩行特性は、以下のものに限定されないが、例えばステップカウント、ペース、通常状態、足を引きずる、びっこ、転倒、平均歩行速度、ステップ長、および/またはストライドのうちの少なくとも1つ、 あるいは、ある用途に必要なあるいは望ましい他の必要なパラメーターを含む。
まだ図2を参照して、本システムの実施形態は、少なくとも1つのアーカイバル記憶装置/メモリ54を含んでも良い。アーカイバル記憶装置/メモリ54は、歩行特性の縦モード解析、パターン識別および/または識別決定の少なくとも1つ、あるいは所定の用途に必要あるいは望ましい他のデータを格納する。さらに、プロセッサ・モジュール40あるいは他の二次的なプロセッサは、歩行特性、パターン識別および/または識別決定データを解析する。実施形態では、本システムはさらに第２のプロセッサ・モジュール(図示略)を含んでいる。第２のプロセッサ・モジュールは、歩行特性、パターン識別および/または識別決定データ、あるいは所定の用途に必要あるいは望ましい他のデータを解析するために構成されても良い。
ここに、本発明方法およびシステムあるいはシステムの部品の特定の実施例を実証する図示実施例を示す。本システムあるいはその個々の部品のこれらの典型的な実施形態は、限定のためではなく図示のためであると考えられるべきである。
図3(A)および(B)は、それぞれ本発明の加速度、振動および/または撓みモジュール32の実施形態の概略平面および正面図である。床加速度、振動および/または加速度、振動および/または撓み信号を提供する撓みを検知する本発明の加速度、振動および/または撓みモジュール32の実施形態が提供される。歩行センサ32は、床表面95の変位を保持され解析することができる波形信号に変換する。この設計は、線形可変差動変圧器(LVDT)92を使用している。LVDT 92もまた、次のものに限定されるものではないが、例えばマグネットコイル誘導、レーザー光線反射、プラスモン表面共振の変化、RF、ルミネセンスによる光の変化、ドップラー・レーダー、および/または歩行、転倒あるいは物の落下によって引き起こされる床の僅かな歪みを変換する如何なるセンサ技術も含む、任意の低質量、高分解能変位センサ技術であっても良い。アセンブリーの静止部分は、振動吸収材料96あるいは構造によって支持されている得られたセンサ・アセンブリーは、大きな固まり98からつるされており、ここでその固まりは追加の吸収材97によって支持されている。大きな固まり98は、システムに重量を追加するための例えば黄銅等の非磁性材料、あるいは他の任意の適切な材料であっても良い。吸収材料97は、例えば発泡プラスティック等の他の任意の適切な振動吸収材料あるいは構造であっても良い。LVDTのエキサイターロッド(励起子)94は床表面95にまで伸びている。床が変位する場合は常に、システムの慣性モーメントはエキサイター・ロッド94より大きいので、ロッドがより大きな固まりに対して移動することができ、そのため異なる平面(壁)に依存しないセンサから信号を引き出して基準を得る。調整可能なエキサイター・ロッド94は、床の変位をセンサの能動素子に転送するために形成される。
図3(C)および図3(D)は、図3(A)および図3(B)の実施例において生成された「生の」および後処理信号のグラフを示し、ステップは、図3(D)に示されたようになり、一方、生の信号は図3(C)に示されたようなリッチな高調波成分を示している。
図4を参照して、図4は、本発明にかかるシステム61の実施形態の実施例のブロック・ダイヤグラムの概要を示す。現在の実施形態では、転倒の検知は、歩調の計算を可能とするステップ・カウンタ78、およびびっこ検出器74やすり足検出器72とは別の要素である。転倒検出器は、別のオーダー・バターワース・バンドパスフィルター(約30Hz-50Hz)62からなる。このフィルタは、異なる歩行モードあるいは落下物によって生成された周波数をブロックし、かつ転倒した人に反応して高出力を産出するように調整されている。しかしながら、フィルタ・タイプ、オーダーおよび周波数を含む他のフィルター設計でも同様の結果を生成するものであると認識されるべきである。フィルタ出力はアンプ兼コンパレータ70に流入して転倒を検知し、そのコンパレータしきい値は、センサから約10フィート（あるいは必要なフィート）で体重の少ない人間の転倒を検知し、落下物には反応しないように、調整されている。これにより、人間転倒検知の感度を損なうことなく、潜在的な偽の誤報が低減する。
ステップ・タイミングを検知し、びっこおよびすり足を決定するために、オリジナル信号は、3Hzのカットオフ周波数を有する第２オーダー・バターワース・ローパスフィルタ64によってフィルタリングされる。しかしながら、当該技術専門家であれば、フィルタのタイプ、順序および周波数を含む、他のフィルター設計でも同様の結果を産み出すことができると理解する。フィルター処理された信号は、歩く人の足音に一致する大きな信号を生成するように処理される。この処理は、lOHzでノイズを除去するためのローパスフィルタリングの第２ステージに後く、フィルター処理された信号を微分することを含む。同様の結果は、導関数に接近するための高利得高域フィルタを用いても得ることができる。処理された信号は、足音に対応する信号中のマイナスのピークを検知するためにピーク検出器68に通される。そのピークを数えることにより、ステップカウントが分かり、毎分のステップ数として定義される、歩調の計算が可能となる。ステップ・タイミング情報も、ゼロ交差コンパレータに処理信号を通すことにより引き出すことができる。ピーク振幅、ステップカウント、および人が足を引きずっているか、びっこをひいているか、普通に歩いているかどうかの正確な評価を提供するステップ・タイミングを比較するアルゴリズム。
回路および関連するアルゴリズムを含む上記システムデザインは、マトラブ(Matlab)とシムリンク(Simulink)の上でシミュレートされた。人がセンサーに向かってあるいはセンサーから離れる方向に歩く、カーペットが敷かれおよび敷かれていない木製の床上で行われた１セットの実験から得られた、真の生のセンサ・データがそのシミュレーションモデルに入力された。それらの結果は、様々に応用し得ることを示している。
図5は、正常な歩行で床振動センサーから得られたデータに典型的な回路モデルを適用して得られた結果の例のグラフを示す。図6は、びっこで床振動センサーから得られたデータに典型的な回路モデルを適用して得られた結果の例のグラフを示す。図7は、すり足で床振動センサーから得られたデータに典型的な回路モデルを適用して得られた結果の例のグラフを示す。図8は、転倒で床振動センサーから得られたデータに典型的な回路モデルを適用して得られた結果の例のグラフを示す。
図5に戻って、図5は、正常歩行モードで歩く人によって生成された信号を、我々の回路モデル中の様々なプロセス段階を通じて生成された信号と共に、図式的に示す。実験中にセンサの位置を知ると、人がセンサの方へ歩く時には、足音に対応する検知されたピークの振幅が一貫して増加し、人が立ち去る時には、一貫して減少することが判明した。検知されたピークを数えることにより、ステップを数えることができ、次に、ステップが取られている期間に基づいて歩調を計算することができる。特にこの実験では、実際のステップの数は13で、我々のシステムは14のステップを検知しカウントした。この計算における差は、最初のマイナスのピークをステップとして誤って数えたためである。このピークはオフ・ラインで収集されたデータのフィルタリングに起因して生成されたものである。この人工品は、リアルタイムで振動信号をフィルタリングし処理するための回路設計を実施して、ハードウェア・プロトタイプを使用することで除去することができる。したがって、このグラフは、ステップのタイミングが正常歩行モードにおいてかなり規則的であったことを示している。
図6に移ると、図6は、足を引きずる人のデータから生成された信号を図式的に示す。ピークの振幅が交替するパターン、高−低−高又は低−高−低、が観察された。この交替するパターンは、両方の足によって床に印加された衝撃圧力における差を反映している。ピークの振幅は、人がセンサーに向かって歩く場合に増加し、センサーから離れる方向に歩く場合に減少する大体の傾向を示している。しかしながら、交番する振幅における差はセンサ−への近辺により増加あるいは減少より高い。さらに、この交番パターンは、人がセンサーに接近し立ち去るときに逆になる。この場合、カウントされたピークは16であったが、実際のステップ数は14だけであった。ここでの差も、オフ・ライン・データのフィルターに起因して生じたものに起因するものと思われる。この図から、足を引きずる場合には、不規則であり、ゆがんだステップ・タイミングを観察することができる。
図7に移って、図7は、すり足の被験者によって生成された信号およびその信号の派生物を図式的に示す。すり足のデータから、互いに相関がなくあるいはセンサに近い多数の低い振幅ピークを観察することができる。すり足の場合には、不規則で歪曲したステップ・タイミング信号になる。
図８に移って、この方法論はカーペットが敷かれおよび敷かれていてない木製の両方の床に物が落下物したの様々な実験、およびカーペットが敷かれた床にのみ人が転倒した幾つかの実験を実行することを含んでいた。広範囲なシミュレーションおよび設計反復は、人の転倒に対して感度を増加させ、物の落下から生ずる偽警告の可能性を減じる特定の周波数範囲に使用されたバンドパスフィルターによって物の落下から人の転倒を成功裏に識別することができた。図8は、木製の床のカーペットが敷かれたエリア上でセンサから9フィート離れて175パウンドの人が転倒したときにうまく生成された転倒検出器の出力を特に示している。
図9に移ると、図9は、物の落下に対して転倒検出器の感度が低減されたことを示す例を図式的に示している。この実験では、31パウンドの物がセンサから7.3フィート離れた木製の床の敷物が敷いてない部分に1フィートの高さから落とされた。
次に、本発明の方法は、ハードウェア、ソフトウェアあるいはそれらの組み合せを用いて、実施することができ、そして1つ以上の(あるいは部分の)コンピュータシステムあるいは個人デジタル補助装置(PDA)あるいはそれと通信できる他の処理システムにおいて実施することができる。
ある実施形態では、本発明は、汎用コンピューター等で使用されるソフトウェアで実行された。コンピュータシステムは1つ以上のプロセッサを含んでいる。そのようなプロセッサは、通信インフラストラクチャー(例えば通信バス、クロスオーバー・バーあるいはネットワーク)に接続されても良い。そのコンピュータシステムは、表示装置上にディスプレイするための通信インフラストラクチャー(あるいは図示しないフレームバッファーから)からグラフィックス、テキストおよび他のデータを送るディスプレイ・インターフェースを含むものであっても良い。
前記コンピュータシステムはまたメインメモリ(できればランダムアクセス記憶装置(RAM))を含んでも良く、また補助記憶装置を含んでも良い。その補助記憶装置は、例えば、ハードディスクドライブ、および/またはフレキシブルディスク・ドライブ、フレキシブルディスク・ドライブ、磁気テープドライブ、光ディスク・ドライブ、フラッシュ・メモリーなどに代表されるリムーバブル記憶ドライブを含むものであっても良い。
リムーバブル記憶ドライブは、周知の方法で、リムーバブル記憶ユニットから読み取りおよび/またはリムバブル記憶ユニットに書き込む。リムーバブル記憶ユニットには、リムーバブル記憶ドライブによって読み書きされるフレキシブルディスク、磁気テープ、光ディスクなどがある。ご存知のとおり、リムーバブル記憶ユニットは、コンピューターソフトウェアおよび/またはデータをそこに格納させるコンピューター使用可能な記憶メディアを含んでいる。
別の実施形態では、補助記憶装置には、コンピュータ・プログラムあるいはコンピュータシステムにロードされる他のインストラクションを許可するための他の手段を含むものであっても良い。そのような手段には、例えば、リムーバブル記憶ユニットおよびインターフェースが含まれうる。そのようなリムーバブル記憶ユニット/インターフェースには、例えば、プログラム・カートリッジおよびカートリッジ・インターフェース(ビデオゲーム装置にあるような)、リムーバブル・メモリー・チップ(ROM、PROM、EPROMあるいはEEPROM等)および関連するソケット、およびソフトウェアとデータがリムーバブル・記憶ユニットからコンピュータシステムに転送されることを可能にする、他のリムーバブル・記憶ユニットおよびインターフェース等がある。
このコンピュータシステムも、通信インターフェースを含むものであっても良い。通信用インターフェースは、ソフトウェアとデータがコンピュータシステムと外部装置の間で転送されることを可能にするものである。通信インターフェースには、例えば、モデム、ネットワーク・インターフェース(エサーネット・カード等)、シリアルあるいはパラレル通信ポート、PCMCIAスロットおよびカード、モデム等がある。通信用インターフェースを介して転送されたソフトウェアおよびデータは、通信用インターフェースによって受け取ることができる電子信号、電磁気信号あるいは光学または他の信号等の信号の形態をしている。信号は通信パス(つまりチャネル)によって通信用インターフェース124に供給される。チャネル(あるいはここに示された他の通信手段あるいはチャネル)は信号を伝送し、ワイヤあるいはケーブル、光ファイバー、電話線、携帯電話リンク、RFリンク、赤外線リンクおよび他の通信チャネルを用いて実施され得る。
この書類においては、「コンピュータ・プログラム媒体」および「コンピューター使用可能な媒体」の用語は、リムーバブル記憶ドライブ、ハードディスクドライブにインストールされたハードディスクおよび信号のような媒体を一般的に意味する。これらのコンピュータ・プログラムプロダクトは、コンピュータシステムにソフトウェアを供給するための手段である。この発明はそのようなコンピュータ・プログラムプロダクトを含んでいる。
コンピュータ・プログラム(コンピュータ制御ロジックとも称される)はメインメモリおよび/または補助記憶装置に格納される。コンピュータ・プログラムも通信用インターフェースによって受け取ることができる。コンピュータシステムは、実行された時、そのようなコンピュータ・プログラムがここで議論されたような本発明の特徴を実行することを可能にする。特に、コンピュータ・プログラムは、これが実行された時、プロセッサが本発明の機能を実行することすることを可能にする。従って、そのようなコンピュータ・プログラムは、コンピュータ・システムのコントローラーを表わす。
本発明がソフトウェアを用いて実行される実施形態では、そのソフトウェアはコンピュータ・プログラムプロダクトに格納され、リムーバブル記憶ドライブ、ハードドライブあるいは通信用インターフェースを用いてコンピュータシステムにロードされ得る。制御論理(ソフトウェア)は、プロセッサによって実行された時、プロセッサにここに記述されたような発明の機能を実行させる。
別の実施形態では、本発明は、例えば、特定用途向け集積回路(ASIC)のようなハードウェア部品を用いたハードウェアにおいて主として実行される。ここに記述された機能を実行するハードウェア状態マシンの実施は、当該関連技術の熟練者に明白であろう。
更に別の実施形態において、本発明はハードウェアとソフトウェアの両方の組み合せを用いて実行される。
本発明のソフトウェア実施例では、上述された方法は、いわゆる当業者に知られた様々なプログラムおよびプログラミング言語で実施され得る。
以下の刊行物、特許出願および特許は、それらの内容がリファレンスとしてそっくりそのままここに導入される。
「インシューズ・リモート・テレメトリ歩行分析システム(In-Shoe Remote Telemetry Gait Analysis System);」と題するハバード・ジュニアへ付与された米国特許第6,360,597B1号、米国特許6,301、Fyfeらへの964のB1、題する「動作分析システム(Motion Analysis System)」と題するフィフェ他に付与された米国特許第6,301,964 B号、「患者に苦痛とアクティビティを関連づけるための装置および方法(Apparatus and Method for Relating Pain and Activity of a Patient)」と題する マキューエン他に付与された米国特許第6,168,569B1号、「歩き走ることに有効な歩数計(Pedometer Effective for both Walking and Running)」と題するエーベリング他に付与された米国特許第6,145,389号、「歩行ボデー位置モニター(Ambulatory Body Position Monitor)」と題するクラウスマン他に付与された米国特許第6,095,991号、「歩行を特徴づけるための装置および方法(Apparatus and Method for Characterizing Gait)」と題するナシュナー他へ付与された米国特許第6,010,465号、「動的歩行分析を測定するためのポータブル圧力検知装置およびその製造方法(Portable Pressure Sensing Apparatus for Measuring Dynamic Gait Analysis and Method of Manufacture)」と題するｔランザス他に付与された米国特許第 5,952, 585号、 「バランスと歩行障害の診断およびリハビリテーションのためのボデーのふらつきの決定に基づく角度位置および速度のための方法および装置(Method and Apparatus for Angular Position and Velocity Based Determination of Body Sway for the Diagnosis and Rehabilitation of Balance and Gait Disorders)」と題するアルムに付与された米国特許第5,919,149号、「歩行を解析するためのポータブルレンジングシステム(Portable Ranging System for Analyzing Gait)」と題するウエイヤ他に付与された米国特許第5,831,937号、「アクティビティ・モニター(Activity Monitor)」と題するエングに付与された米国特許第5,807,283号、「歩行を特徴づける方法(Method for Characterizing Gait)」と題するナシュナーに付与された米国特許第5,623,944号、「歩行測定のための方法および装置(Method and Apparatus for Gait Measurement)」と題するアドレジン他に付与された米国特許第5,511,571号、「歩行サイクル力モニター(Gait Cycle Force Monitor)」と題するワンダーマン他に付与された米国特許第5,511,561号、「歩行アクティビティ・モニター(Gait Activity Monitor)」と題するスミス他に付与された米国特許第5,485,402号、「歩行を特徴づけるための装置(Apparatus for Characterizing Gait)」と題するナッシャに付与された米国特許第5,474,087号、「インバランスを引き起こし登録するための装置(Device for Inducing and Registering Imbalance)」と題するジャイン他に付与された米国特許第5,337,757号、「生物の歩行を調査する方法(Method of Investigating the Gait of a Living Being)」と題するルーストに付与された米国特許第5,186,062号、 「特に馬の歩行をモニターするための装置およびそれに応用されるモニタリングシステム(Device for Monitoring the Gait in Particular of a Horse and Monitoring System to Which it is Applied)」と題するアブラハム他に付与された米国特許第5,138,550号、「様々なオペレーティング・モードを使用する動作分析システム(Motion Analysis System Employing Various Operating Modes)」と題するオウに付与された米国特許第4,813,436号、「電子歩数計(Electronic Pedometer)」と題するユカワ他に付与された米国特許第4,651,446号、「歩行録音および分析のための方法および装置(Method and Apparatus for Gait Recording and Analysis)」と題する米国特許第4,600,016号、「歩数計またはその他同種のものを組込むブーツあるいはシューズ(Boot or Shoe Incorporating Pedometer or the Like)」と題するジョンソンに付与された米国特許第4,510,704号、「ランナ監視(Runners Watch)」と題する米国特許第4,387,437号、「電子歩数計(Electronic Pedometer)」と題するカー他に付与された米国特許第4,371,945号、「歩数計装置(Pedometer Devices)」と題するアルセン他に付与された米国特許第4,223,211号、「電子のカロリー・カウンター(Electronic Calorie Counter)」と題するリプシーへ付与された米国特許第4,192,000号、「練習記録装置(Exercise Recorder)」と題するヒラー他に付与された米国特許第4,144,568号、「緊急時ディスパッチング・システム(Emergency Dispatching System)」と題するウチダ他に付与された米国特許第ト6,696,956B1号、「可変カプラ・ファイバーオプティックセンサを使用したパッド・アセンブリー(Sensing Pad Assembly Employing Variable Coupler Fiberoptic Sensor)」と題するゲルトに付与された米国特許第6,687,424B1号、「疼痛処理効能測定用のアクティビティモニター(Activily Monitor for Pain Management Efficacy Measurement)」と題するマクルーアに付与された米国特許第ト6,659,968B号、「長期的な住宅設備用の標準化された情報管理システム(Standardized Information Management System for Long-Term Residence Facilities)」と題するロッセに付与された米国特許第6,640,212B1号、「アクションを認識する方法、装置およびシステム(Method, Apparatus and System for Recognizing Actions)」と題する米国特許第6,571,193B号、「被験者の健康パラメーターを非侵入的に測定するための装置およびその使用方法(Apparatus for Non-Intrusively Measuring Health Parameters of a Subject and Method of Use Thereof)」と題するリード他に付与された米国特許第6,524,239B1号、「殖知性追跡システムおよび方法(Tactile Tracking Systems and Methods)」と題するウイモアに付与された米国特許第6,515,586Bl号、「可変カプラファイバオプティックセンサおよび該センサを使用した検知装置(Variable Coupler Fiberoptic Sensor and Sensing Apparatus Using the Sensor)」と題するバルク他に付与された米国特許第6,463,187Bl号、「家庭医学監視およびモニタリングシステム(Home Medical Supervision and Monitoring System)」と題するルーカスに付与された米国特許第221,010B1号、「家庭医学監視およびモニタリングシステム(Home Medical Supervision and Monitoring System)」と題するルーカスに付与された米国特許第6,221,010Bl号(訂正）、「パルストランジットタイムを測定するための装置および方法(Apparatus and Method for Measuring Pulse Transit Time)」と題するバルク他による米国特許出願第2003/0199771号、「歩行検出システム、歩行検知装置、装置および歩行検知方法(Gait Detection System, Gait Detection Apparatus, Device, and Gait Detection Method)」と題するタキグチ他による米国特許出願第2002/0107649号。
要約すると、ここに記述した本発明にかかる歩行モニタシステムおよび方法は、かかと衝撃、かかとからつま先、つま先オフ、かかと回転、つま先が床を押して移動(例えばガストリックネメオウス収縮(gastricnemeous contraction)、膝たわみ、腰回転および骨盤旋回を得るときに生成された力のような歩行において現在知られている物理的な力に限定されるものではないがこれらはもとより、正常歩行モード、びっこモード、足を引きずるモード間で識別する能力に加えて、ステップカウント、歩調およびステップ持続時間、を含む様々な基礎的な歩行パラメーターを提供することができる。
これらの個々の力の生成も、ボデーを上げるのに費やされる動作の量に対して生成された前進運動の量へ統合されるべきである。しかしながら、この歩行モニターは、平均歩行速度(ビーム間の距離が既知あるいは決定された)を見積もるために廊下の始めおよび終わりのビームブレーク等の追加のセンサで増大され得る。これは、平均ステップ長および平均ストライド長のような追加の歩行特性の計算を可能にする。これらのパラメーターは、様々な歩行変則事実を検知するためにさらに用いることができる。
更に他の実施形態は、典型的な実施形態の上述した記載および図面を読むことにより当該技術分野における熟練者に容易に明白になるであろう。様々な変化、修正および追加の実施形態が可能であると理解されなければならず、またそのような変化、修正および実施形態はすべて、添付された請求項の精神および範囲内にあると見なされる。例えば、本願の如何なる部分(タイトル、セクション、アブストラクト、図面等)の内容にも拘わらず、それに反する明示的な記載がない限り、いずれの特に記載されあるいは例証されたアクティビティあるいはエレメント、そのようなアクティビティの任意の特別なシーケンス、任意の特別のサイズ、速度、寸法あるいは、周波数、あるいはそのようなエレメントの任意の特別の相互関係について要求されるものはない。さらに、どんなアクティビティも繰り返すことができ、どんなアクティビティもマルティプルエンティティによって実行することができ、および/またはどんな要素も複写することができる。さらに、いずれのアクティビティあるいは要素も除外することができ、アクティビティのシーケンスは変わることができ、要素の相互関係は変えることができる。従って、明細書の記載および図面は例示的なものであって、限定されるものではないと理解されなければならない。
本発明の前述したおよび他の目的、特徴および利点、および発明それ自身は、添付図面を参酌して読まれた時、好ましい実施形態の記述からより完全に理解されるであろう。
図１は、被験者および歩行モニタリングシステムの概要ブロック・ダイヤグラムである。 図２は歩行モニタリングシステムの概要を示すブロック・ダイヤグラムである。 図３Ａは、本発明の加速度、振動および/または撓みモジュールの実施形態の概略平面図である。 図３Ｂは、本発明の加速度、振動および/または撓みモジュールの実施形態の概略立面図である。 図３Ｃは、図３Ａおよび３Ｂの実施形態において生成された「生」の信号を示すグラフであり、この生の信号は図３Ｃにおいて捕らえられたような豊富な高調波含有量を示す。 図３Ｄは、図３Ａおよび３Ｂの実施形態において生成された信号を処理したものを示すグラフであり、このステップは図３Ｄにおいて捕らえられたようになっている。 図４は、歩行モニタリングシステムの実施例の概要を示すブロック・ダイヤグラムである。 図５は、典型的な回路モデルを正常な歩行時に床振動センサーから得られたデータに適用して得られた結果の実施例のグラフ表示を示す。 図６は、典型的な回路モデルをびっこをひいたときに床振動センサーから得られたデータに適用して得られた結果の実施例のグラフ表示を示す。 図７は、典型的な回路モデルをすり足をしたときに床振動センサーから得られたデータに適用して得られた結果の実施例のグラフ表示を示す。 図８は、典型的な回路モデルを転倒時に床振動センサーから得られたデータに適用して得られた結果の実施例のグラフ表示を示す。 図９は、転倒被験物に対する転倒検出器低減された感度を実証する実施例を示すグラフである。

Claims (40)

  1. 被験者の歩行特性をモニターするための歩行モニタリングシステムであって、該システムは、
    加速度、振動 撓み信号を提供するために前記被験者が歩行する床の加速度、振動および/または撓みを検知するセンサ・モジュールと、
    歩行特性を決定するための前記加速度、振動および/または撓み信号を解析するプロセッサ・モジュールと、
    を備え、
    前記プロセッサ・モジュールは、人の歩行と人の転倒とを識別して人の転倒を認識するように構成されたものである。
  2. 請求項１に記載のシステムであって、前記プロセッサ・モジュールは、更に、歩行モードと物の落下との少なくとも１つに対応した周波数をフィルタリングすることによって人の転倒を認識するように構成されている。
  3. 請求項１に記載のシステムであって、更に、前記歩行特性データを受けとるための出力モジュールを備えている。
  4. 請求項３に記載のシステムであって、前記出力モジュールは、ディスプレイ、アラーム、記憶装置、通信装置、プリンター、ブザー、PDA、ラップトップ・コンピュータ、コンピュータ、音響あるいは視覚アラーム、および/または光の少なくとも1つを含む。
  5. 請求項４に記載のシステムであって、前記通信装置は、モデム、ポケットベル、ネットワーク・インターフェース、エサーネット・カード、シリアル通信ポート、パラレル通信ポート、電話、および/またはPCMCIAスロットおよびカードの少なくとも1つを含む。
  6. 請求項１に記載のシステムであって、前記センサ・モジュールおよびプロセッサ・モジュールは無線通信されている。
  7. 請求項６に記載のシステムであって、前記無線通信は、RFリンク、赤外線、携帯電話リンク、光学および/または電磁気の少なくとも1つからなる。
  8. 請求項１に記載のシステムであって、前記センサ・モジュールおよびプロセッサ・モジュールは、配線で通信されている。
  9. 請求項８に記載のシステムであって、前記配線通信は、電子、集積回路、電磁気、ワイヤ、ケーブル、光ファイバー、電話線、撚線対および/または同軸ケーブルの少なくとも１つからなる。
  10. 請求項１に記載のシステムであって、更に、前記被験者の移動速度を決定する移動速度検出器を備えている。
  11. 請求項１０に記載のシステムであって、前記移動速度検出器は、複数のビーム遮断器、床スイッチ、および/またはドアスイッチの少なくとも1つを含む。
  12. 請求項１０に記載のシステムであって、前記移動速度検出器は、超音波通信、IR通信、レーザー通信、地上レーダー通信、広帯域レーダー通信、および/またはドップラー通信の少なくとも1つからなる。
  13. 請求項１０に記載のシステムであって、前記被験者の前記歩行特性は、転倒である。
  14. 請求項１に記載のシステムであって、前記被験者の前記歩行特性は、転倒である。
  15. 請求項１に記載のシステムであって、更に、アーカイバル記憶モジュールを含む。
  16. 請求項１５に記載のシステムであって、前記アーカイバル記憶モジュールは、歩行特性の縦断的解析、パターン識別、および/または識別決定の少なくとも１つを保存する。
  17. 請求項１６に記載のシステムであって、前記プロセッサ・モジュールは、前記歩行特性、パターン識別、および/または識別決定データを解析する。
  18. 請求項１に記載のシステムであって、更に、第２プロセッサ・モジュールを含み、
    前記第２プロセッサ・モジュールは、前記歩行特性、パターン識別、および/または識別決定データを解析する。
  19. 請求項１に記載のシステムであって、前記被験者は人である。
  20. 請求項１に記載のシステムであって、更に、前記加速度、振動、および/または撓みモジュールから受け取ったデータを処理する転倒モジュールを含む。
  21. 請求項１に記載のシステムであって、更に、前記加速度、振動、および/または撓みモジュールから受け取ったデータを処理するステップ・モジュールを含む。
  22. 請求項１に記載のシステムであって、更に、前記システムと通信状態にある第２プロセッサ・モジュールを含む。
  23. 被験者の歩行特性をモニターする方法であって、該方法は、
    加速度、振動、および/または撓み信号を生成するために前記被験者が歩行する床の加速度、振動、および/または撓みを検出し、
    歩行特性を決定するために前記加速度、振動、および/または撓み信号を解析し、
    前記解析は、人の歩行と人の転倒とを識別して人の転倒を認識するものであり、
    前記認識したデータに基づいて転倒したことを通知するようになされている。
  24. 請求項２３に記載の方法であって、更に、前記歩行特性データを出力することを含む。
  25. 請求項２４に記載の方法であって、前記出力は、ディスプレイ、アラーム、記憶装置、通信装置、プリンター、ブザー、PDA、ラップトップ・コンピュータ、コンピューター、音響あるいは視覚警報、および/または光の少なくとも1つを含む出力モジュールによって提供される。
  26. 請求項２５に記載の方法であって、前記通信装置は、モデム、ポケットベル、ネットワーク・インターフェース、エサーネット・カード、シリアル通信ポート、パラレル通信ポート、電話、および/またはPCMCIAスロットおよびカードの少なくとも1つからなる。
  27. 請求項２３に記載の方法であって、更に、前記被験者の移動速度を決定するために前記被験者の前記移動速度を検知することを含む。
  28. 請求項２７に記載の方法であって、前記移動速度の検知は、移動速度検出器によって提供される。
  29. 請求項２７に記載の方法であって、前記移動速度検出器は、超音波通信、IR通信、レーザー通信、地上レーダー通信、広帯域レーダー通信、および/またはドップラー通信の少なくとも1つを含む。
  30. 請求項２７に記載の方法であって、前記被験者の前記歩行特性は、転倒である。
  31. 請求項２３に記載の方法であって、前記被験者の前記歩行特性は、転倒である。
  32. 請求項２３に記載の方法であって、更に、アーカイバル情報あるいはデータを格納することを含む。
  33. 請求項３２に記載の方法であって、アーカイバル情報あるいはデータの保存は、歩行特性の縦断的解析、パターン識別、および/または識別決定の少なくとも1つを格納するアーカイブ記憶モジュールによって提供される。
  34. 請求項３３に記載の方法であって、更に、前記歩行特性、パターン識別および/または識別決定データを解析することを含む。
  35. 請求項２３に記載の方法であって、前記被験者は人である。
  36. 請求項２３に記載の方法であって、更に、加速度、振動、および/または撓み信号から受け取った転倒データを解析することを含む。
  37. 請求項２３に記載の方法であって、更に、加速度、振動、および/または撓み信号からのステップ・データを解析することを含む。
  38. 請求項２３に記載の方法であって、前記プロセッサ・モジュールは、歩行モードと物の落下との少なくとも１つに対応した周波数をフィルタリングすることによって人の転倒を認識するように構成されている。
  39. コンピュータシステムにおいて少なくとも１つのプロセッサに被験者の歩行特性をモニターさせることを可能にするコンピューター・ロジックを有するコンピューター使用可能な媒体を含むコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、
    前記コンピューター・ロジックは、
    被験者が歩行する床の加速度、振動、および/または撓み信号を提供するために床加速度、振動、および/または撓みを検出すること、および
    歩行特性を決定するために、前記加速度、振動および/または撓み信号を解析すること、
    を含み、
    前記解析は、人の歩行と人の転倒とを識別して人の転倒を認識するものであり、
    更に、前記認識したデータに基づいて転倒したことを通知するように構成されている。
  40. 請求項３９に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、前記解析は、人の歩行モードと物の落下との少なくとも１つに対応した周波数をフィルタリングすることによって人の転倒を認識するように行われるものである。
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