JP4630115B2 - 運動解析表示装置 - Google Patents
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Description
しかし、パーキンソン病は脳疾患であるにも関わらず血液検査や画像診断によって診断可能な特徴がなく、現状においては、病状の重症度(進行度)を、特異的な臨床兆候(振戦、筋固縮、無動、姿勢保持障害等)と患者の訴えとによって判定している。このような判定方法では、病状の重症度を定量的に評価することが難しく、適切な投薬治療を実現するための情報が充分とは言えなかった。
これら3つの方法においては、指の動きをデジタル的なオンオフの情報として取得することができる。
これら3つの方法においては、指の動きをアナログ的な情報として取得することができる。
また、非特許文献2に開示される発明によれば、装置が大型化する上に、データ解析に時間がかかるという問題があった。
また、特許文献3に開示される発明によれば、金属の動きを検出することはできるが、生体の動きを検出することができなかった。
また、非特許文献3に開示される発明によれば、測定された波形データによって、パーキンソン病の特異的な症状である指の動きの悪さを適切に検出することができるが、さらに、測定された運動波形を定量的に評価できれば、より好ましい。
なお、他の発明に関しては、本明細書中で明らかにする。
まず、第一の実施形態を説明する。この第一の実施形態は、運動エネルギーに基づいて、運動を解析する実施形態である。
図1は、第一の実施形態の運動解析表示装置の全体構成を示すブロック図である。図1に示すように、運動解析表示装置1は、情報処理部2と、運動センサインタフェース3と、表示手段4と、入力手段5を含んで構成される。
なお、被験者の運動情報を波形データとして取得する運動センサ6は、運動センサインタフェース3を介して運動解析表示装置1に接続されている。
ここで、「被験者」とは、運動センサ6による測定対象であって、動作するものであればどのようなものであってもよく、例えば、被験者は、機械、動物、人間等である。
そして、本実施形態においては、特に記載のない限り、被験者がパーキンソン病患者である場合を想定している。
そして、交流発生回路309によって特定の周波数(例えば20kHz等)を持つ交流電圧が作成される。交流発生回路309によって作成された特定の周波数を持つ交流電圧は、電流発生用アンプ回路310によって特定の周波数を持つ交流電流に変換され、電流発生用アンプ回路310によって作成された交流電流を発信用コイル302に流す構成とする。発信用コイル302によって発生した磁場は、受信用コイル301内に誘起起電力を発生させる。
発生した誘起起電力(交流発生回路309によって作成された特定の周波数を持つ交流電圧と同じ周波数を有している)は、プリアンプ回路303によって増幅され、増幅後の信号は検波回路に入力される。
検波回路304では、交流発生回路309によって作成された特定の周波数または2倍周波数によって検波を行うため、交流発生回路309の出力を位相調整回路311によって位相を調整した後、参照信号312として検波回路304の参照信号入力端子に接続される。
また特定周波数の2倍周波数で検波する場合は、位相調整回路311は必ずしも必要ではない。2倍周波数で検波する簡単な回路構成としては、交流発生回路309の特定周波数を2倍の周波数としておき、分周期によって半分の周波数に変換した後に、電流発生用アンプ回路310に入力する構成とし、参照信号312には交流発生回路309の特定周波数の2倍の周波数の信号を検波回路304の参照信号入力端子に接続する構成とする。
検波回路304の出力は、LPF(Low−Pass filter)回路305を通った後、所望の電圧を得るためにアンプ回路306によって増幅された後、出力307を得る。
出力307をコンピュータ8内蔵のアナログデジタル変換ボード(ADボード)によってデジタルデータとして、コンピュータ308に入力される。
このような構成により、生体に装着された受信用コイル301と発信用コイル302との相対距離Dに相当する電圧が出力307に現れる。
そして、運動センサ6は、このときの運動を、距離波形に対応する波形データとして取得するものとする。
例えば、従来公知のストレインゲージ、加速度計、速度計等の運動センサであってもよく、また、画像データを取得し、画像解析することによって被験者の運動情報を取得する運動センサであってもよい。
運動センサインタフェース3は、例えば、一般のコンピュータに備えられるアナログデジタル変換ボード(以下「ADボード」という)を含み、運動センサ6により検出されたアナログ信号の波形データを、所定のサンプリング周波数でデジタル信号の波形データに変換し、運動解析表示装置1の情報処理部2に入力するものである。
また、入力手段5は、図示しない運動解析表示装置1の操作者が、被験者情報等を入力するためのものであって、キーボードやマウス等によって実現することができる。また、被験者情報等を入力する場合には、操作者による入力を補助するユーザインタフェースとして、表示手段4に入力画面を表示させるようにしてもよい。
ここで、情報処理部2は、解析処理部21と、被験者情報処理部22と、表示処理部23とを含んで構成される。
なお、情報処理部2は、CPU(Central Processing Unit)と、ROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)等からなるメモリと、ハードディスク等を含んで構成される。前記した情報処理部2内の各処理部21〜23は、メモリまたはハードディスクに格納されたプログラムまたはデータに相当する。そして、CPUがメモリにプログラムを読み出して演算処理を実行することにより、情報処理部2の各処理が実現されるものとする。
図3は、第一の実施形態の解析処理部21の構成を示すブロック図である。図3に示すように、解析処理部21は、運動センサ6から入力された波形データに基づいて、運動の特徴量を抽出するものである。そして、解析処理部21により解析された結果は、被験者情報処理部22に備わる図示しない被験者DBに記録され、表示処理部23によって適宜被験者DBから読み出されて表示手段4に表示される。
ここで、第一の実施形態の解析処理部21は、運動波形生成手段211と、測定データDB(データベース)212と、エネルギーバランス値算出手段213とを含んで構成される。
測定データDBは、メモリやハードディスクによって実現することができるものである。
運動センサ6から取得された波形データは、運動波形を直接表すものではなく、運動波形に対応する電圧出力である。
運動波形生成手段211は、この電圧出力である波形データを、対応する運動波形に変換し、変換された運動波形に基づいて、距離波形と、速度波形と、加速度波形と、躍度波形とを補完的に生成するものである。
なお、「運動波形」とは、特に限定しない限り、距離波形と、速度波形と、加速度波形と、躍度波形のうち、少なくとも1つを含む。
図4は、本実施形態の運動センサ6から取得された電圧出力の波形データを、距離波形に変換するための電圧―距離換算直線を示す図である。図4に示す電圧―距離換算直線501は、あらかじめハードディスクに記憶されており、運動波形生成手段211によって、メモリに読み出される。
図5は、変換前の電圧出力の波形データと、変換後の距離波形を示す図である。図5に示すように、距離波形602は波形データ601と比較したときに波形の形状に差が生じている。適切に運動波形を定量解析するためには、前記した運動波形生成変換手段31による変換処理が効果的であることが示される。
そして、このように変換された距離波形602は、測定データDB212に記録される。
本実施形態のように、距離波形を順次時間微分して他の運動波形を生成する場合には、運動波形生成手段211は、速度波形、加速度波形、躍度波形を、それぞれ、次の(1)〜(3)式を用いて求めることできる。
加速度(n番目)=[速度(n+1番目)−速度(n番目)]×サンプリング周波数 …(2)
躍度(n番目)=[加速度(n+1番目)−加速度(n番目)]×サンプリング周波数 …(3)
図6は、運動波形生成手段211により生成された4種の運動波形である。
このように、少なくとも1つの運動波形に基づいて、距離波形701、速度波形702、加速度波形703、躍度波形704に関する4種の運動波形を生成することができるため、より多角的に被験者の運動を解析することができる。特に、本実施形態において採用した躍度波形704は、被験者の運動の「ぎこちなさ」を評価するのに適している。
同様に、運動センサ6として、ストレインゲージや速度計等を適用した場合であっても、さらには、画像データから運動情報を抽出するような運動センサ6であっても、少なくとも1つの運動波形が測定されれば、微積分演算することによって補完的に他の運動波形(距離、速度、加速度、躍度)を求めることができる。
エネルギーバランス値算出手段213は、速度波形において、相反する方向になされた運動のエネルギーバランスを評価するために、エネルギーバランス値を算出するものである。
図7は、速度波形の部分拡大図である。図7に示す速度波形において、縦軸(Y軸)は速度、横軸(X軸)は時間を示している。この速度波形は、X軸(速度=0)を境にして、正方向の速度波形と負方向の速度波形とに分けることができる。
ここで、エネルギーバランス値算出手段213は、速度波形における正方向の速度値(正値)と負方向の速度値(負値)の2乗積分値を、それぞれ、次の(4)、(5)式を用いて求めることができる。
(但し、速度(n)≧0 の場合)
[負値の2乗積算値]=Σ[速度(m)×速度(m)]/サンプリング周波数 …(5)
(但し、速度(m)<0 の場合)
次に、両2乗積分値の比を算出する。2乗積分値の比は、次の(6)式により求めることができる。
このように、エネルギーバランス値算出手段213によれば、エネルギーバランス値を算出して、正方向と負方向の運動のエネルギー比を評価することができる。
従って、本実施形態は、パーキンソン病等の脳障害を伴う患者の重症度を評価するのに好適であると言える。
被験者情報処理部22は、被験者情報や解析結果等の情報を記録する図示しない被験者DBを備え、被験者DBに記録される情報の管理を行うものである。
より詳細には、被験者情報処理部22は、1)被験者情報の登録、修正、削除および検索、ソート、2)被験者情報と計測データとの関連付け、3)計測データの解析結果の登録、修正、削除(項目の追加、修正、削除)、4)統計処理を行った場合には、その統計処理結果の登録、修正、削除の主に4項目の処理、を被験者DBとの連携によって行う。
また、被験者DBに登録される被験者情報としては、被験者ID、氏名、生年月日、年齢、身長、体重、疾患名、被験者に関するコメント等が挙げられる。
なお、被験者情報処理部22による、これらの情報管理は、従来公知のプログラムとデータ構成によって容易に実現することができるものである。
また、被験者DBは、ハードディスク等によって実現することができる。
表示処理部23は、表示手段4に、被験者DBに登録された被験者情報や解析結果等の情報を、グラフやテーブルの形式を適宜用いて視覚的に理解しやすい表示形式で表示させるものである。
なお、表示処理部23は、前記した全ての解析結果に関し、同時に表示させる必要はなく、適宜操作者が選択する項目に関して表示させる構成とすることもできる。
図8に示すように、表示手段4には、被験者情報入力欄101、波形解析欄102、時間積算解析欄103、分配比率解析欄104、分配比率変化率解析欄105等が表示されている。また、波形解析欄102、時間積算解析欄103、分配比率解析欄104、分配比率変化率解析欄105では、距離波形、速度波形、加速度波形、躍度波形を解析した結果をそれぞれ表示することができる。
このように、解析結果を表示手段4に表示することによって、指の動き等の運動機能を定量的および視覚的に理解しやすいという効果が得られる。
また、健常者のエネルギーバランス値は、パーキンソン病患者より相対的に大きい値として表示手段4に表示される傾向にある。
次に、第二の実施形態の運動解析表示装置を図面を参照して説明する。
この第二の実施形態は、距離波形において生成した包絡線に基づいて運動を解析する実施形態である。
第二の実施形態は、第一の実施形態と比較して、情報処理部2内の解析処理部21において特徴的な構成を有するものである。従って、第二の実施形態の説明において、特に解析処理部21に関して詳細に説明するが、第一の実施形態と重複する説明は省略する。
図9は、第二の実施形態の解析処理部21の構成を示すブロック図である。
ここで、第二の実施形態の解析処理部21は、運動波形生成手段211と、測定データDB212と、包絡線生成手段214とを含んで構成される。
包絡線生成手段214は、距離波形の指の開き度合いの全体の動きを客観的に観察するために、距離波形の包絡線を生成するものである。
ここで、図10は、包絡線生成手段214の構成を示すブロック図である。図10に示すように、包絡線生成手段214は、距離波形において包絡線(本実施形態においては、後記する移動平均波に相当する)を生成し、さらに包絡線を直線近似することによって、距離波形の傾向分析を行う。
ここで、包絡線生成手段214は、周波数分析手段214aと、移動平均化処理手段214bと、直線近似手段214cとを含んで構成される。
周波数分析手段214aは、距離波形の周波数分析を行い、最大スペクトル周波数値を算出して、その逆数の周期Tを算出するものである。
まず、周波数分析手段214aは、距離波形に対してデジタルフーリエ変換を行い、パワースペクトルの生成を行う。生成されたパワースペクトルは、図11のように表示され、横軸は周波数、縦軸はパワーを示す。
次に、周波数分析手段214aは、パワースペクトルの中で最大のパワーを示す値902となる最大スペクトル周波数値903を抽出する。
このとき、最大スペクトル周波数値903は、あらかじめ操作者により設定された閾値901以上の周波数となる。閾値901を設定する理由は、低い周波数成分は主にゆっくりとした手全体の揺らぎを示し、指の開閉運動を評価する本実施形態の目的から外れるためである。
そして、周波数分析手段214aは、最大スペクトル周波数値903の逆数を求め、周期Tを算出する。なお、周波数分析手段214aは、最大スペクトル周波数値903の周期Tを、次の(6)式を用いて求めることができる。
移動平均化処理手段214bは、距離波形を周期Tごとの時間幅で、距離波形の移動平均化処理を行い、移動平均波を生成するものである。
図12は、距離波形を移動平均化処理した図である。
移動平均化処理手段214bは、距離波形1001から移動平均波1002を、次の(7)式を用いて求めることができる。
直線近似手段214cは、移動平均波1002を直線近似して近似直線を生成し、この近似直線の特徴を抽出するものである。
このように、直線近似手段214cが、移動平均波1002が直線近似された近似直線1003の特徴量を抽出することによって、移動平均波1002の傾向を定量的に観察することができる。そして、定量的に観察される移動平均波1002の傾向は、距離波形1001の傾向を定量的に反映するものである。
本実施形態によれば、周期Tを最大スペクトル周波数に基づいて設定し、この周期Tの時間幅で移動平均を行っているので、個人差の影響を取り除いた包絡線を作成することができる。
本実施形態の包絡線生成手段214は、特に、被験者毎に指タッピングの中心周波数が異なる等して被験者毎にカットオフ周波数を変更したい場合等に好適である。
次に、図14を参照して、本実施形態の運動解析表示装置を用いて運動解析する方法の一例を説明する。ここで示す運動解析方法は、距離波形に包絡線を生成する手法を用いている。
図14は、距離波形に包絡線を生成する場合の運動解析表示装置の包絡線生成処理を説明するためのフローチャートである。
なお、運動解析表示装置の測定データDB212には、前記した手順で、距離波形が既に記録されているものとする。
まず、包絡線生成手段214は、周波数分析手段214aによって、測定データDB212から距離波形を取得する(ステップS01)
次に、包絡線生成手段214は、周波数分析手段214aによって、距離波形をデジタルフーリエ変換し、パワースペクトルを生成する(ステップS02)。
そして、包絡線生成手段214は、周波数分析手段214aによって、最大スペクトル周波数値を抽出し、その逆数を周期Tとして算出する(ステップS03)
そして、包絡線生成手段214は、移動平均化処理手段214bによって、距離波形において周期Tを時間幅として移動平均波を生成する(ステップS04)。
そして、包絡線生成手段214は、直線近似手段214cによって、移動平均波を直線近似し、近似直線を生成する(ステップS05)。
そして、包絡線生成手段214は、直線近似手段214cによって、生成された近似直線の特徴量を抽出する(ステップS06)。
次に、第三の実施形態の運動解析表示装置を図面を参照して説明する。
この第三の実施形態は、時間積算した運動情報に基づいて運動を解析する実施形態である。
第三の実施形態は、第一の実施形態と比較して、情報処理部2内の解析処理部21において特徴的な構成を有するものである。従って、第三の実施形態の説明において、特に解析処理部21に関して詳細に説明するが、第一の実施形態と重複する説明は省略する。
図15は、第三の実施形態の解析処理部21の構成を示すブロック図である。
ここで、第三の実施形態の解析処理部21は、運動波形生成手段211と、測定データDB212と、時間積算曲線解析手段215とを含んで構成される。
図16は、時間積算曲線解析手段215の構成を示すブロック図である。図16に示すように、時間積算曲線解析手段215は、運動波形の時間積算曲線を生成し、この時間積算曲線に解析を加えることによって、各運動波形の傾向を求めるものである。
ここで、時間積算曲線解析手段215は、時間積算曲線生成手段215aと、分配比率曲線生成手段215bと、分配比率変化率曲線生成手段215cと、直線近似手段215dとを含んで構成される。
時間積算曲線生成手段215aは、各運動波形における絶対値を時間経過毎に加算していくことによって積算曲線を生成する。
時間積算曲線生成手段215aは、距離波形(後記の(8)式では時間波形に相当する)1101から時間積算曲線1102を、次の(8)式を用いて求めることができる。
(但し、m=1〜n)
ここで、時間積算曲線生成手段215aにより生成された時間積算曲線1102は、分配比率曲線生成手段215bに出力される。
分配比率曲線生成手段215bは、時間積算曲線1102における特徴量を抽出するものである。
図17(b)に示すように、まず、分配比率曲線生成手段215bは、時間積算曲線1102の始点と終点Sとを結ぶ直線を引くことによって、平均分配直線1103を生成する。
図17(c)に示すように、次に、分配比率曲線生成手段215bは、時間積算曲線1102と平均分配直線1103とから、分配比率曲線1104を生成する。
ここで、分配比率曲線生成手段215bは、分配比率曲線1104を、次の(9)式を用いて求めることができる。
ここで、分配比率曲線生成手段215bにより生成された分配比率曲線1104は、分配比率変化率曲線生成手段215cに出力される。
図18(a)〜(c)は、それぞれ、時間積算曲線生成手段215aにより処理された速度波形、加速度波形、躍度波形を示す図である。ここで、符号1201の曲線は速度波形であって、符号1204の曲線は速度波形の時間積算曲線であって、符号1207の直線は速度波形に関する平均分配直線であって、符号1210の曲線は速度波形に関する分配比率曲線である。また、符号1202の曲線は加速度波形であって、符号1205の曲線は加速度波形の時間積算曲線であって、符号1208の直線は加速度波形に関する平均分配直線であって、符号1211の曲線は加速度波形に関する分配比率曲線である。また、符号1203の曲線は躍度波形であって、符号1206の曲線は躍度波形の時間積算曲線であって、符号1209の直線は躍度波形に関する平均分配直線であって、符号1212の曲線は躍度波形に関する分配比率曲線である。
分配比率変化率曲線生成手段215cは、まず、分配比率曲線1104を平滑化したのち、時間微分して分配比率変化率曲線を求めるものである。
ここで、図19は、平滑化した分配比率曲線を示す図である。また、図21は、平滑化した分配比率曲線を時間微分した分配比率変化曲線を示す図であって、(a)は、距離波形の時間積算曲線に由来し、同様に、(b)は速度波形、(c)は加速度波形、(d)は躍度波形にそれぞれ由来する分配比率変化曲線である。
なお、分配比率変化率曲線生成手段215cは、分配比率変化率曲線1501を、次の(10)式を用いて求めることができる。
図20(a)〜(c)は、それぞれ、速度波形、加速度波形、躍度波形に関する、平滑化した分配比率曲線を示す図である。ここで、符号1401の曲線は速度波形に関する平滑化した分配比率曲線である。また、符号1402の曲線は加速度波形に関する平滑化した分配比率曲線である。また、符号1403の曲線は躍度波形に関する平滑化した分配比率曲線である。
直線近似手段215dは、分配比率変化率曲線を直線近似して近似直線を生成するものである。
ここで、図22は、分配比率変化率曲線を直線近似した近似直線を示す図である。
図22に示すように、まず、直線近似手段は、分配比率変化率曲線1602を直線近似して近似直線1601を生成する。
次に、直線近似手段215dは、生成された近似直線1601の特徴量を抽出する。抽出される近似直線1601の特徴量は、例えば、傾き、切片であり、さらには、近似直線からの分散の値である。
図23(a)〜(c)は、それぞれ、直線近似手段により処理された速度波形、加速度波形、躍度波形を示す図である。ここで、符号1701の曲線は速度波形に関する近似直線であって、符号1704の曲線は速度波形に関する分配比率変化率曲線である。また、符号1702の曲線は加速度波形に関する近似直線であって、符号1705の曲線は加速度波形に関する分配比率変化率曲線である。また、符号1703の曲線は躍度波形に関する近似直線であって、符号1706の曲線は躍度波形に関する分配比率変化率曲線である。
以上によれば、本実施形態において、次のような効果を得ることができる。
運動センサにより検出された波形データに基づき、距離波形、速度波形、加速度波形、躍度波形等の運動波形を生成し、解析することができる。このように複数の運動波形を生成して被験者の運動を解析することによって、多角的に評価することができる。特に、躍度波形を生成することによって、被験者のぎこちなさを評価することができる。
例えば、解析処理部により出力された解析結果を、そのまま出力するだけでなく、統計処理を施した後に出力する構成としてもよい。この場合には、情報処理部内に統計処理部を設け、図示しない被験者DBに記録された被験者情報に基づいて解析結果をグループ化(例えば、健常群と疾患別群とに区分)し、統計処理(例えば、平均値や分散値の算出)を実行させることができる。
包絡線の生成方法は前記したものに限定されない。例えば、距離波形の所定の時間幅における最大値を連結することにより包絡線を生成してもよい。あるいは、距離波形の所定の時間幅における最小値を連結することにより包絡線を生成してもよい。
2 情報処理部
3 運動センサインタフェース
4 表示手段
5 入力手段
6 運動センサ
21 解析処理部(解析手段)
22 被験者情報処理部
23 表示処理部
211 運動波形生成手段
212 測定データDB
213 エネルギーバランス値算出手段
214 包絡線生成手段
214a 周波数分析手段
214b 移動平均化処理手段
214c 直線近似手段
215 時間積算曲線解析手段
215a 時間積算曲線生成手段
215b 分配比率曲線生成手段
215c 分配比率変化率曲線生成手段
215d 直線近似手段
Claims (8)
- 運動センサから取得された時系列の波形データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段とを備えた運動解析表示装置であって、
前記解析手段は、
前記波形データから前記波形データに対応する運動波形を生成し、前記運動波形から速度波形を生成する運動波形生成手段と、
前記速度波形において、対向する運動方向の運動エネルギー比を、前記速度波形を構成する正の速度値と負の速度値とを用いて算出するエネルギーバランス値算出手段と、
を含むことを特徴とする運動解析表示装置。 - 運動センサから取得された時系列の波形データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段とを備えた運動解析表示装置であって、
前記解析手段は、
前記波形データから前記波形データに対応する運動波形を生成し、前記運動波形から距離波形を生成する運動波形生成手段と、
前記距離波形において、所定の時間幅で包絡線を生成する包絡線生成手段と、
前記包絡線を直線近似することによって近似直線を生成する直線近似手段と、
を含むことを特徴とする運動解析表示装置。 - 運動センサから取得された時系列の波形データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段とを備えた運動解析表示装置であって、
前記解析手段は、
前記波形データから前記波形データに対応する運動波形を生成し、前記運動波形から距離波形を生成する運動波形生成手段と、
前記距離波形において、所定の時間幅で包絡線を生成する包絡線生成手段と、を含み、
前記包絡線生成手段は、
前記距離波形の周波数分析演算を行い、最大スペクトル周波数を求める周波数分析手段と、
前記距離波形において、前記最大スペクトル周波数の逆数を周期とする時間幅で移動平均波を生成する移動平均化処理手段と、
を含むことを特徴とする運動解析表示装置。 - 運動センサから取得された時系列の波形データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段とを備えた運動解析表示装置であって、
前記解析手段は、
前記波形データから前記波形データに対応する運動波形を生成し、前記運動波形から距離波形を生成する運動波形生成手段と、
前記距離波形において、所定の時間幅で包絡線を生成する包絡線生成手段と、を含み、
前記包絡線生成手段は、
前記距離波形の前記所定の時間幅における最大値を連結することにより包絡線を生成することを特徴とする運動解析表示装置。 - 運動センサから取得された時系列の波形データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段とを備えた運動解析表示装置であって、
前記解析手段は、
前記波形データから前記波形データに対応する運動波形を生成し、前記運動波形から距離波形を生成する運動波形生成手段と、
前記距離波形において、所定の時間幅で包絡線を生成する包絡線生成手段と、を含み、
前記包絡線生成手段は、
前記距離波形の前記所定の時間幅における最小値を連結することにより包絡線を生成することを特徴とする運動解析表示装置。 - 運動センサから取得された時系列の波形データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段とを備えた運動解析表示装置であって、
前記解析手段は、
前記波形データから前記波形データに対応する運動波形を生成し、前記運動波形から距離波形を生成する運動波形生成手段と、
前記運動波形を時間積算する時間積算曲線生成手段と、
を含むことを特徴とする運動解析表示装置。 - 前記解析手段はさらに、
前記時間積算曲線における始点と終点とを結ぶ平均分配直線を生成し、
前記時間積算曲線と前記平均分配直線との差分を算出することによって、分配比率曲線を生成する分配比率曲線生成手段を含むことを特徴とする請求項6に記載の運動解析表示装置。 - 前記解析手段はさらに、
前記分配比率曲線を平滑化することによって平滑化した分配比率曲線を生成し、
前記平滑化した分配比率曲線を微分演算することによって、分配比率変化率曲線を生成する分配比率変化率曲線生成手段を含むことを特徴とする請求項7に記載の運動解析表示装置。
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