JP5459636B2

JP5459636B2 - 支援システム及び支援方法

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Publication number: JP5459636B2
Application number: JP2009193292A
Authority: JP
Inventors: 健作酒井; 正裕土井; 正明持丸; 慶青木
Original assignee: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology AIST
Current assignee: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology AIST
Priority date: 2009-08-24
Filing date: 2009-08-24
Publication date: 2014-04-02
Anticipated expiration: 2029-08-24
Also published as: JP2011041752A

Description

本発明は、被験者の歩行動作の改善を支援する支援システム及び支援方法に関する。

近年の生活習慣病の問題や健康へ関心の高まりにより、ウォーキング人口が増加している。すなわち、人々の「歩行」に関する関心が高まってきている。従来においては、歩行動作の評価を行うために歩行動作の様子を計測することが知られているが、例えば特開２００８−１７３２５０号公報に代表されるように、被験者の歩行動作の評価を行うたびに、歩行動作をモーションキャプチャ等の高価かつ複雑な装置を使用して計測せざるを得ず、人々の「歩行」に関する関心の高まりに反して、歩行動作を評価するための簡易かつ正確なシステムについては普及してはいない。

特開２００８−１７３２５０号公報

したがって、被験者の歩行動作の改善を簡易な構成でかつ正確に行うことができる支援システム及び支援方法を提供することが求められている。

よって、本発明の目的は、上記の課題を解決することができる支援システム及び支援方法を提供することを目的とする。この目的は特許請求の範囲における独立項に記載の特徴の組み合わせにより達成される。また従属項は本発明の更なる有利な具体例を規定する。

本発明の一態様に係る支援システムは、被験者の歩行動作の改善を支援する支援システムであって、前記被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得する床反力データ取得部と、歩行動作に伴う、少なくとも１つの関節の角度の変化を示す関節角度データ及び当該関節のモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む角度・モーメントデータについて、前記被験者の歩行動作に関する少なくとも１つの主成分得点を含む主成分得点パターンを、前記床反力データに基づいて推定する、主成分得点推定部と、推定された前記主成分得点パターンである主成分得点推定パターンに基づいて、前記被験者の歩行動作に関する前記角度・モーメントデータを推定する、角度・モーメントデータ推定部と、前記主成分得点推定パターン及び推定された前記角度・モーメントデータである角度・モーメントデータ推定値に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価する、評価実行部とを備える。

上記構成によれば、被験者の歩行動作に関する主成分得点パターンを床反力データに基づいて推定し、被験者の歩行動作に関する角度・モーメントデータを推定し、これらに基づいて被験者の歩行動作の評価を行うので、非常に簡易な構成で被験者の歩行動作を評価することができる。また、主成分得点及び角度・モーメントデータという異なる観点から評価するので、被験者の歩行動作をより正確に評価することができる。よって、被験者の歩行動作の改善を簡易な構成でかつ正確に行うことができる。

上記支援システムにおいて、前記主成分得点推定パターンを算出するための第１の推定式を予め格納する第１の推定式格納部をさらに備え、前記主成分得点推定部は、前記第１の推定式格納部から前記第１の推定式を読み出して、前記床反力データに基づいて前記主成分得点推定パターンを算出してもよい。

上記支援システムにおいて、前記角度・モーメントデータ推定値を算出するための第２の推定式を予め格納する第２の推定式格納部をさらに備え、前記角度・モーメントデータ推定部は、前記第２の推定式格納部から前記第２の推定式を読み出して、前記主成分得点推定パターンに基づいて前記角度・モーメントデータ推定値を算出してもよい。

上記支援システムにおいて、前記角度・モーメントデータについて、標本の歩行動作に関する少なくとも１つの主成分得点を含む主成分得点標本パターンを取得する主成分得点標本パターン取得部をさらに備え、前記評価実行部は、前記主成分得点推定パターンと前記主成分得点標本パターンとを比較する主成分得点比較部を備えてもよい。

上記支援システムにおいて、前記主成分得点標本パターンに対応する、前記標本の歩行動作に関する前記角度・モーメントデータを、角度・モーメントデータ標本値として取得する角度・モーメントデータ標本値取得部をさらに備え、前記評価実行部は、前記角度・モーメントデータ推定値と前記角度・モーメントデータ標本値とを比較する角度・モーメントデータ比較部をさらに備えてもよい。

上記支援システムにおいて、前記角度・モーメントデータ比較部は、前記角度・モーメントデータ推定値と前記角度・モーメントデータ標本値との間の距離及び連関測度の少なくとも一方に基づいて、前記角度・モーメントデータ推定値と前記角度・モーメントデータ標本値とを比較してもよい。

上記支援システムにおいて、前記主成分得点推定パターン及び前記角度・モーメントデータ推定値に基づいて、前記被験者の歩行動作について、総合指標推定値を算出する総合指標推定値算出部と、前記主成分得点標本パターン及び前記角度・モーメントデータ標本値に基づいて、前記標本の歩行動作について、総合指標標本値を算出する総合指標標本値算出部とをさらに備え、前記評価実行部は、前記総合指標推定値と前記総合指標標本値とを比較する総合指標比較部をさらに備えてもよい。

上記支援システムにおいて、前記評価実行部は、前記主成分得点比較部、前記角度・モーメント比較部及び前記総合指標比較部の少なくとも１つによる比較結果に基づいて、評価指標値を算出する評価指標値算出部をさらに備えてもよい。

上記支援システムにおいて、前記主成分得点推定パターン及び前記主成分得点標本パターンは、前記被験者の歩行動作を特徴付ける項目である歩行特徴項目に基づいて決定されてもよい。

上記支援システムにおいて、前記評価指標値算出部は、前記歩行特徴項目について、前記標本の歩行動作に対する前記被験者の歩行動作の類似度を、前記評価指標値として算出してもよい。

上記支援システムにおいて、前記評価実行部は、複数の前記歩行特徴項目について前記被験者の歩行動作を評価してもよい。

上記支援システムにおいて、前記評価指標値算出部は、前記複数の歩行特徴項目から、前記類似度が最大である歩行特徴項目及び前記類似度が最小である歩行特徴項目の少なくとも一方を、前記評価指標値として算出してもよい。

上記支援システムにおいて、前記評価指標値算出部は、前記複数の歩行特徴項目のそれぞれの前記類似度の比率を算出してもよい。

上記支援システムにおいて、前記被験者の歩行動作についてアドバイスを提供するアドバイス提供部をさらに備えてもよい。

上記支援システムにおいて、前記歩行特徴項目と、前記被験者の歩行動作に関する変更対象を示す変更対象項目とが予め対応付けられた変更対象項目データベースをさらに備え、前記アドバイス提供部は、前記評価実行部の評価結果及び前記変更対象項目データベースに基づいて、前記アドバイスを提供してもよい。

上記支援システムにおいて、前記変更対象項目と、前記被験者の歩行動作に関するアドバイスを示すアドバイス候補とが予め対応付けられたアドバイス候補データベースをさらに備え、前記アドバイス提供部は、前記評価実行部の評価結果、前記変更対象項目データベース及び前記アドバイス候補データベースに基づいて、前記アドバイスを提供してもよい。

上記支援システムにおいて、前記アドバイス提供部は、予め決められた優先順位に基づいて前記変更対象項目及び前記アドバイス候補を決定することを含んでもよい。

上記支援システムにおいて、前記アドバイス提供部は、前記評価実行部の評価結果によって決められた優先順位に基づいて前記変更対象項目及び前記アドバイス候補を決定することを含んでもよい。

上記支援システムにおいて、前記被験者の属性データを取得する属性データ取得部をさらに備え、前記評価実行部は、前記属性データに基づいて、前記被験者の歩行動作を評価してもよい。

上記支援システムにおいて、前記被験者の歩行動作によって得られたデータを格納する被験者データベースをさらに備えてもよい。

上記支援システムにおいて、前記角度・モーメントデータは、前記関節角度データ及び前記関節モーメントデータを含んでもよい。

上記支援システムにおいて、前記角度・モーメントデータは、前記被験者の股関節、膝関節及び足首関節の少なくとも１つの関節についてのデータであってもよい。

上記支援システムにおいて、前記床反力データは、前記被験者が歩行動作を行う歩行誘導装置に設けられたセンサの検出結果に基づいて得られてもよい。

上記支援システムにおいて、前記床反力データ取得部は、前記床反力データを通信ネットワークを介して取得してもよい。

本発明の一態様に係る支援方法は、被験者の歩行動作の改善を支援する支援方法であって、前記被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得するステップと、歩行動作に伴う、少なくとも１つの関節の角度の変化を示す関節角度データ及び当該関節のモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む角度・モーメントデータについて、前記被験者の歩行動作に関する少なくとも１つの主成分得点を含む主成分得点推定パターンを、前記床反力データに基づいて推定するステップと、推定された前記主成分得点パターンである主成分得点推定パターンに基づいて、前記被験者の歩行動作に関する前記角度・モーメントデータを推定するステップと、前記主成分得点推定パターン及び推定された前記角度・モーメントデータである角度・モーメントデータ推定値に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価するステップとを含む。

上記支援方法において、前記被験者の歩行動作の評価結果に基づいて、前記被験者の歩行動作について当該被験者へアドバイスを提供するステップをさらに含んでもよい。

本発明の一実施形態に係る支援システムの構成を示す図である。本発明の一実施形態に係る支援システムのハードウェア構成の一例を示す図である。図１の被験者装置の一例を示す図である。図１の支援システムの構成の一部を示す図である。図１の支援システムの構成の一部を示す図である。図１の支援システムの構成の一部を示す図である。図１の支援システムの構成の一部を示す図である。本発明の一実施形態に係る支援方法の準備段階のフローチャートを示す図である。図８のフローチャートの一部を示す図である。図１０（Ａ）は複数の標本の主成分得点標本値を示し、図１０（Ｂ）は図１０（Ａ）の第１の主成分得点の正規化データＧ１〜Ｇ３のそれぞれに対応する角度・モーメントデータ標本値を示す図であり、図１０（Ｃ）は第４の主成分得点の正規化データＧ１´〜Ｇ３´のそれぞれに対応する角度・モーメントデータ標本値を示す図である。本発明の一実施形態に係る足にかかる床反力の変化を示すデータの一例を示す図である。本発明の一実施形態に係る標本１人分の角度・モーメントデータを示す図である。本発明の一実施形態に係る支援方法のフローチャートを示す図である。図１３のフローチャートの一部を示す図である。図１３のフローチャートの一部を示す図である。図１３のフローチャートの一部を示す図である。本発明の一実施形態に係る評価指標値を算出する具体例を示す図である。本発明の一実施形態に係る総合指標標本値を算出する具体例を示す図である。本発明の一実施形態に係る総合指標標本値を算出する具体例を示す図である。本発明の一実施形態に係る評価結果の表示例を示す図である。本発明の一実施形態に係る変更対象項目データベース及びアドバイス候補データベースの具体例を示す図である。本発明の一実施形態に係るアドバイス結果の表示例を示す図である。

以下、図面を参照しつつ、発明の実施形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせのすべてが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１〜図７を参照して本発明の一実施形態に係る支援システムを説明する。

図１は本実施形態に係る支援システムの概略図である。この支援システム１００は、それを利用する被験者の歩行動作の改善を支援するものであり、被験者の歩行動作について評価及び必要に応じてアドバイス（以下「評価等」という）を行うものである。この支援システム１００は、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データに基づいて様々な評価等を行う。なお、本出願において「歩行動作」とは歩く動作のみならず走る動作をも含むものとする。

支援システム１００は、歩行動作の改善を支援するために必要な制御を行う制御部１１０と、かかる必要な制御を行うために必要な情報を格納するＤＢ（データベース）群２００とを備える。支援システム１００は、データ送受信可能なように通信ネットワーク３００に接続され、この通信ネットワーク３００を経由して、被験者がその歩行動作について評価等を受けることができるよう支援するものである。なお、通信ネットワーク３００は、インターネットのような通信網のみならず、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）やその他通信回線などを介した通信網を含むことができる。

支援システム１００には、本実施形態に係る被験者の歩行動作の改善を支援するために必要な所定のプログラムが予めインストールされており、図２にそのハードウェア構成の一例が示されている。具体的には、支援システム１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、外部記憶装置１０４、ユーザインタフェース１０５、ディスプレイ１０６、プリンタ１０７、及び通信インタフェース１０８を備える汎用又は専用のコンピュータを適用することができる。支援システム１００は、単一のコンピュータより構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数のコンピュータより構成されるものであってもよい。支援システム１００は、例えばＣＰＵが、上記したＲＯＭ、ＲＡＭ、外部記憶装置などに記憶された又は通信ネットワーク３００を介してダウンロードされた所定のプログラム（本実施形態に係る支援方法を規定したプログラム）を実行することにより、支援システム１００を後述の各種機能ブロック又は各種ステップとして機能させることができる。

図１に示すように、支援システム１００が接続されている通信ネットワーク３００には、複数の被験者装置４００，４０２が接続されている。各被験者装置４００，４０２は、通信ネットワーク３００にデータ送受信可能なように接続され、通信ネットワーク３００を経由して支援システム１００に対してデータ送受信を行うことができる。なお、変形例として、通信ネットワーク３００を使用することなく、支援システム１００と被験者装置４００，４０２とがデータ送受信可能なように接続されていてもよい。

被験者装置４００，４０２は、支援システム１００による歩行動作の評価等を受けようとする被験者が利用する装置である。被験者装置４００，４０２には、被験者から得られる各種データが入力される。また、被験者装置４００，４０２には、支援システム１００による評価等の結果が表示されるようにしてもよい。図１に示すように、被験者装置４００は、例えば、各種データを通信ネットワーク３００に送受信可能である端末４１０と、被験者の歩行動作に伴う各種データを計測する計測装置４２０とを備える。なお、図３は、このような被験者装置４００の一例を示す図である。

端末４１０は、被験者の属性データを入力することができる属性データ入力部４１２と、被験者の歩行動作についての情報を表示する表示部４１４とを備える。属性データ入力部４１２は、被験者の体重・身長・歩幅等の身体情報、年齢、性別及びその他被験者の特徴を示す情報等を、属性データとして入力するためのものである。また、かかる属性データのうち身体情報等（例えば体重、歩幅、歩行速度及び歩行周期等）は、計測装置４２０による被験者に対する計測によって取得してもよい。表示部４１４は、支援システム１００による被験者の歩行動作についての評価等結果を表示する。また、表示部４１４は、被験者が歩行動作を行いながら当該評価等結果を視認できる位置に設けられ、例えば図３に示すように被験者の歩行前方位置に設けられる。図３に示す例では、属性データ入力部４１２がタッチパネルセンサとして、表示部４１４のディスプレイと一体的に構成されている。

計測装置４２０は、被験者が歩行動作を行うための歩行誘導装置（例えばトレッドミル）４２２と、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを検出するセンサ（例えばロードセル）４２４とを備える。センサ４２４は、歩行誘導装置４２２の歩行面（例えば床面に水平な面）４２３に垂直方向にかかる床反力データを検出し、当該床反力データを電気信号に変換する。この場合、歩行誘導装置４２２の歩行面４２３に垂直方向にかかる力に加えて、当該垂直方向に水平な方向（歩行の前後及び左右方向を含む）にかかる力も、床反力データとして検出することが好ましく、これにより床反力データに基づくより精度の高い推定が可能になる。図３に示すように、複数のセンサ４２４ａ〜ｆが、歩行誘導装置４２２の歩行面４２３に分散して設けられてもよい。ただし、センサの構成、種類、個数及び配置等は図３に示す例に限定されるものではなく、被験者の歩行動作に伴う床反力データが検出できればその態様は問わない。また、センサ４２４は、図３に示すように歩行誘導装置４２２とは別体で構成されていてもよいし、歩行誘導装置４２２と一体で構成されていてもよい。

なお、属性データ入力部４１２、歩行誘導装置４２２及びセンサ４２４によって取得された被験者データは、例えば端末４１０によって通信ネットワーク３００を介して支援システム１００に送信される。

次に、支援システム１００の各構成について具体的に説明する。

図１に示すように、支援システム１００の制御部１１０は、主な構成として、被験者データ取得部１２０、被験者データ推定部１３０、標本データ取得部１４０、評価実行部１５０及びアドバイス提供部１７０を備える。また、支援システム１００のＤＢ群２００は、主な構成として、被験者ＤＢ群２１０、標本ＤＢ群２２０、評価ＤＢ群２３０及びアドバイスＤＢ群２４０を備える。制御部１１０の各構成は、それぞれが通信ネットワーク３００及びＤＢ群２００の各構成とデータ送受信可能なように接続されており、これにより制御部１１０によって制御される必要なデータを、被験者装置４００，４０２との間又はＤＢ群２００との間で送受信可能とする。なお、ＤＢ群２００は、制御部１１０としてのサーバの内部又は外部に設けられた記憶媒体である。

図４は、支援システムの構成の一部として、被験者データ取得部１２０、被験者データ推定部１３０及び被験者ＤＢ群２１０の各構成を示す図である。被験者データ取得部１２０は、通信ネットワーク３００を介して被験者装置４００に入力された被験者データを取得するものであり、主な構成として、歩行特徴項目取得部１２２、属性データ取得部１２４及び床反力データ取得部１２６を備える。また、被験者データ推定部１３０は、取得した被験者データに基づいて推定データを算出するものであり、主な構成として、主成分得点推定部１３２、角度・モーメントデータ推定部１３４及び総合指標推定値算出部１３６を備える。また、被験者ＤＢ群２１０は、被験者データ取得部１２０及び被験者データ推定部１３０に用いられるデータ及び必要に応じてこれらの構成によって得られたデータを格納するものであり、主な構成として、被験者ＤＢ２１２、第１の推定式格納部の一例である第１の推定式ＤＢ２１４及び第２の推定式格納部の一例である第２の推定式ＤＢ２１６を備える。

歩行特徴項目取得部１２２は、被験者の歩行動作についての評価等の基準となる歩行特徴項目を取得する。例えば、予めＤＢ群２００（例えば後述の歩行特徴ＤＢ２２４）に複数の歩行特徴項目を格納しておき、歩行特徴項目取得部１２２が被験者装置４００を介して被験者に当該複数の歩行特徴項目を提示し、被験者が任意の１つ以上の歩行特徴項目を選択して、歩行特徴項目取得部１２２が、当該選択された１つ以上の歩行特徴項目を取得してもよい。選択された１つ以上の歩行特徴項目は、例えば被験者の目標歩行動作に対応する目標歩行特徴項目とすることができる。

歩行特徴項目は、歩行動作を特徴付ける項目であり、主として歩行動作に伴い顕在化する特徴を示すものである。歩行特徴項目は、例えば被験者が直感的に把握することができるような主観的又は客観的な表現であってもよい。歩行特徴項目の具体例としては、「ガシガシ歩き」、「スタスタ歩き」、「後足駆動型歩き」又は「前足駆動型歩き」等が挙げられる。例えば、「ガシガシ歩き」及び「スタスタ歩き」においては、主成分得点標本パターンは第１の主成分である主成分得点標本値からなり、「後足駆動型歩き」及び「前足駆動型歩き」においては、主成分得点標本パターンは第２の主成分である主成分得点標本値からなる。このような歩行特徴項目の内容及びそれに対応する主成分得点標本値の組み合わせについては様々に設定することができる。

属性データ取得部１２４は被験者の属性データを取得する。また、属性データ取得部１２４は、被験者の属性データとして、被験者ＩＤ及びパスワード等の被験者識別情報もあわせて取得してもよい。

床反力データ取得部１２６は、歩行誘導装置４２２上を歩行する被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得する。この床反力データは、歩行誘導装置４２２に取り付けられたセンサ４２４ａ〜ｆが検出した生データであってもよいし、あるいはセンサ４２４ａ〜ｆが検出した後、所定の処理を行った処理済みデータ（例えば図１１参照）であってもよい。例えば後者の場合、床反力データ取得部１２６は、図３に示す６個のセンサ４２４ａ〜ｆの各々が検出した床反力データから、歩行動作に伴う被験者の少なくとも一方の足にかかる床反力の変化を示すデータを抽出し、当該データを床反力データとして取得してもよい。

被験者データ取得部１２０の上記各構成が取得した複数のデータはそれぞれが対応付けられ、被験者データとして被験者ＩＤごとに被験者ＤＢ２１２に格納される。被験者ＤＢ２１２は、これらの被験者データが、計測日時又は期間（すなわち取得日時又は期間）及び属性データ（例えば性別及び年齢等）に基づいて分類された複数のテーブルを有していてもよい。また、被験者ＤＢ２１２は、これらの計測日時又は期間並びに属性データを検索語として、特定のデータを適宜取り出せるように構成されている。

主成分得点推定部１３２は、床反力データ取得部１２６が取得した床反力データに基づいて、角度・モーメントデータについて主成分得点を推定する（以下、推定された主成分得点を「主成分得点推定値」という）。ここで、角度・モーメントデータとは、少なくとも１つの関節についての歩行動作に伴う角度の変化を示す関節角度データ、及び、当該関節についての歩行動作に伴うモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む。また、角度・モーメントデータの主成分得点とは、角度・モーメントデータの相関関係のある複数の要因を合成（圧縮）して得られる総合的指標を示すものである。

角度・モーメントデータは、関節角度データ及び関節モーメントデータの両方を含むことが好ましい。これにより、被験者の関節角度及び関節モーメントの２つの異なる観点から総合的指標を示すことができる。

また、角度・モーメントデータは、被験者の１つの関節についてのデータであってもよいが、複数の異なる関節についてのデータであることが好ましい。これにより、被験者についての複数の異なる関節という複数の異なる観点からの総合的指標を示すことができる。具体的には、角度・モーメントデータは、例えば、被験者の股関節、膝関節及び足首関節についてのデータであることが好ましい。これらの関節は、歩行動作の特徴を支配する重要な要因であるため、かかる関節についてのデータを適用することで、歩行動作について重要な総合的指標を示すことができる。

主成分得点は、元データである角度・モーメントデータが有する要因の個数に応じて、第１〜第ｎ（ｎは２以上の整数）の主成分についてそれぞれ求めることができる。例えば、３つの各関節についてそれぞれ、関節角度データ及び関節モーメントデータをそれぞれ時間軸で１０１のフレーム数に分割した場合には、全体で６０６の要因となるので、理論上は最大で６０６個の主成分を求めることができる。

主成分得点推定部１３２は、角度・モーメントデータの第１〜第ｎの主成分得点のうち、任意の歩行特徴項目に対応付けられた１つ以上の主成分得点からなる主成分得点パターンを推定してもよい（以下、推定された主成分得点パターンを「主成分得点推定パターン」という）。具体的には、複数の歩行特徴項目を格納する歩行特徴ＤＢ２２４が、各歩行特徴項目に対応付けられた１つ以上の主成分の組み合わせをさらに格納しており、主成分得点推定部１３２が、歩行特徴項目取得部１２２が取得した歩行特徴項目に対応する組み合わせに基づいて、主成分得点推定パターンを算出してもよい。

主成分得点推定部１３２は、第１の推定式ＤＢ２１４に予め格納された第１の推定式を読み出して、床反力データに基づいて主成分得点推定パターンを算出してもよい。ここで、第１の推定式ＤＢ２１４は、第１〜第ｎの主成分得点推定値のそれぞれを算出するための複数の第１の推定式を格納する。この場合、第１の推定式ＤＢ２１４は、１つの主成分について、属性データ（例えば性別及び年齢等）に基づいて分類された複数のテーブルを有していてもよい。すなわち、属性データが異なることにより、１つの主成分について異なる複数の第１の推定式を格納してもよい。これによれば、被験者の属性データに応じてより適切な推定式を用いることができ、より正確な主成分得点パターンを推定することができる。なお、第１の推定式の具体例については後述する。

角度・モーメントデータ推定部１３４は、主成分得点推定パターンに基づいて、被験者の歩行動作について角度・モーメントデータを推定する（以下、推定された角度・モーメントデータを「角度・モーメントデータ推定値」という）。主成分得点推定パターンが複数の主成分得点推定値を有する場合には、主成分得点推定パターンの複数の主成分得点推定値に基づいて、角度・モーメントデータ推定値を算出する。具体的には、第２推定式の説明において記載する数式２（後述する）において、当該式の複数の主成分得点に複数の主成分得点推定値を代入することでその主成分得点推定パターンをもつ角度・モーメントデータ推定値を算出することができる。角度・モーメントデータ推定値は、主成分得点推定パターンの主成分分析の元データである角度・モーメントデータに対応しており、少なくとも１つの関節についての歩行動作に伴う角度の変化を示す関節角度データ、及び、当該関節についての歩行動作に伴うモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方の推定値を含む。

角度・モーメントデータ推定部１３４は、第２の推定式ＤＢ２１６に予め格納された第２の推定式を読み出して、主成分得点推定パターンに基づいて角度・モーメントデータ推定値を算出してもよい。ここで、第２の推定式ＤＢ２１６は、関節角度データ、関節モーメントデータ及びそれらについての複数の関節（例えば股関節、膝関節及び足首関節）のそれぞれを算出するための複数の第２の推定式を格納する。この場合、第１の推定式ＤＢ２１４と同様に、第２の推定式ＤＢ２１６が、１つの項目について、属性データ（例えば性別及び年齢等）に基づいて分類された複数のテーブルを有していてもよい。すなわち、属性データが異なることにより、１つの項目について異なる複数の第２の推定式を格納してもよい。これによれば、被験者の属性データに応じてより適切な推定式を用いることができ、より正確な角度・モーメントデータを推定することができる。なお、第２の推定式の具体例については後述する。

総合指標推定値算出部１３６は、主成分得点推定パターン及び角度・モーメントデータ推定値に基づいて、被験者の歩行動作について、総合指標推定値を算出する。ここで、総合指標推定値とは、被験者が選択した歩行特徴項目に対応した被験者の歩行動作についての総合的な指標となる値である。総合指標推定値の表現形式は限定されるものではないが、例えば点数又はランクのように簡易的な指標として表現してもよい。

図５は、支援システムの構成の一部として、標本データ取得部１４０及び標本ＤＢ群２２０の各構成を示す図である。標本データ取得部１４０は、被験者の歩行動作を比較するための基準となる標本データを取得するものであり、主な構成として、主成分得点標本パターン取得部１４２、角度・モーメントデータ標本値取得部１４４及び総合指標標本値算出部１４６を備える。また、標本ＤＢ群２２０は、標本データ取得部１４０に用いられるデータ及び必要に応じてこの構成によって得られたデータを格納するものであり、主な構成として、標本ＤＢ２２２及び歩行特徴ＤＢ２２４を備える。

主成分得点標本パターン取得部１４２は、標本の歩行動作について角度・モーメントデータの第１〜第ｎの主成分得点のうち、任意の歩行特徴項目に対応付けられた１つ以上の主成分得点標本値からなる主成分得点標本パターンを取得する。具体的には、主成分得点標本パターン取得部１４２は、歩行特徴項目取得部１２２が取得した歩行特徴項目に対応して、歩行特徴ＤＢ２２４に格納された当該歩行特徴項目に対応付けられた１つ以上の主成分の組み合わせに基づいて、主成分得点標本パターンを算出する。なお、主成分得点標本パターンを構成する１つ以上の主成分得点標本値は、標本ＤＢ２２２に予め格納されている。

主成分得点標本パターンは、歩行動作を特徴付ける１つ以上の主成分の組み合わせにより構成され、かかる主成分得点標本パターンによって、歩行動作が主としてどのような特徴を有するかを数値化することができる。また、主成分得点標本値は様々な態様を採ることができる。すなわち、主成分得点標本値は１つの主成分についての主成分得点の標本値であるところ、かかる主成分得点標本値は、ある１点によって画定される第１態様を採ってもよいし、ある範囲によって画定される第２態様を採ってもよいし、又は、それらの組み合わせによって画定される第３態様を採ってもよい。ここで、主成分得点標本値は、当該主成分得点標本値が属する主成分において、複数の標本データが正規化された値であってもよい。例えば、１つの主成分について複数の標本データからなるヒストグラムを作成し、要約統計量に基づいて標準偏差を用いて階級分けを行い、当該階級分けに基づいて歩行特徴のレベルを設定し、これらの処理結果に基づいて、第１〜第３態様の主成分得点標本値の正規化データを生成してもよい。すなわち、主成分得点標本値の正規化データは、例えば+２σ、＋１σ、平均値、−１σ又は−２σ等の代表値、及び／又は、これらの代表値によって画定される少なくとも１つの範囲を有してもよい。あるいは、主成分得点標本値は、１つの主成分についてのヒストグラムから、四分位、中央値又は確率分布等に基づいて、ある１点及び／又はある範囲によって画定されていてもよい。なお、主成分得点標本値の第１態様〜第３態様を採る場合の比較及び評価の具体例については後述する。

角度・モーメントデータ標本値取得部１４４は、主成分得点標本パターンの主成分得点標本値に対応する、標本についての角度・モーメントデータである角度・モーメントデータ標本値を取得する。ここで、角度・モーメントデータ標本値は、標本ＤＢ２２２に予め格納された実測データであってもよいし、あるいは第２の推定式ＤＢ２１６に予め格納されている第２の推定式を読み出して、主成分得点標本パターンに基づいて角度・モーメントデータ標本値を算出してもよい。また、角度・モーメントデータ標本値取得部１４４は、主成分得点標本値に対応する１つの角度・モーメントデータ標本値を取得してもよいし、主成分得点標本値に対応する複数の角度・モーメントデータ標本値を取得してもよい。例えば、主成分得点標本値がある範囲を有する場合、角度・モーメントデータ標本値取得部１４４は、かかる範囲の上限及び下限に対応する複数の角度・モーメントデータ標本値を標本ＤＢ２２２から取得してもよい。

総合指標標本値算出部１４６は、主成分得点標本パターン及び角度・モーメントデータ標本値に基づいて、標本の歩行動作について、総合指標標本値を算出する。ここで、総合指標標本値とは、被験者が選択した歩行特徴項目に対応した標本の歩行動作についての総合的な指標となる値である。総合指標標本値の表現形式は限定されるものではないが、例えば総合指標推定値に対応する表現形式であることが好ましく、例えば点数又はランクのように簡易的な指標として表現してもよい。

標本ＤＢ２２２は複数の標本データを格納する。標本ＤＢ２２２は、これらの複数の標本データが属性データ（例えば性別及び年齢等）に基づいて分類された複数のテーブルを有していてもよい。また、標本ＤＢ２２２は、この属性データを検索語として、特定のデータを適宜取り出せるように構成されている。

歩行特徴ＤＢ２２４は、複数の歩行特徴項目と、各歩行特徴項目に対応付けられた１つ以上の主成分の組み合わせを格納するものである。なお、歩行特徴ＤＢ２２４は、属性データ（例えば性別及び年齢等）に基づいて分類された複数のテーブルを有していてもよい。すなわち、属性データが異なることにより、当該歩行特徴項目に対して異なる１つ以上の主成分の組み合わせが対応付けられていてもよい。

図６は、支援システムの構成の一部として、評価実行部１５０及び評価ＤＢ群２３０の各構成を示す図である。評価実行部１５０は、被験者データ推定部１３０及び標本データ取得部１４０から得られるデータに基づいて被験者の歩行動作を評価するものであり、主な構成として、主成分得点比較部１５２、角度・モーメントデータ比較部１５４、総合指標比較部１５６、評価指標値算出部１５８及び評価結果提供部１６０を備える。また、評価ＤＢ群２３０は、評価実行部１５０に用いられるデータ及び必要に応じてこの構成によって得られたデータを格納するものであり、主な構成として、連関測度ＤＢ２３２、比較対象ＤＢ２３４及び結果表示ＤＢ２３６を備える。

主成分得点比較部１５２は、主成分得点推定パターンと主成分得点標本パターンとを比較する。主成分得点推定パターンが複数の主成分得点推定値から構成され、これに対応する主成分得点標本パターンが複数の主成分得点標本値から構成されている場合には、それぞれの主成分得点について両者を比較する。

角度・モーメントデータ比較部１５４は、角度・モーメントデータ推定値と角度・モーメントデータ標本値とを比較する。角度・モーメントデータ比較部１５４は、角度・モーメントデータの任意の１つ以上の点に基づいて算出された距離（例えば平均距離）に基づいて角度・モーメントデータ推定値と角度・モーメントデータ標本値とを比較してもよいし、連関測度ＤＢ２３２に予め格納された連関測度データ（すなわち変化量の相関係数データ）に基づいてそれらを比較してもよい。また、角度・モーメントデータ比較部１５４は、比較対象ＤＢ２３４に予め格納された比較対象データに基づいて、比較すべき関節種類、関節パラメータ、及び、歩行動作地点又は歩行動作フェーズを決定する。比較対象ＤＢ２３４は、歩行特徴項目ごとに、特徴が顕在化すると想定される各種比較対象データを予め格納する。また、比較対象データは、属性データごとに分類された複数のテーブルとして比較対象ＤＢ２３４に格納されていてもよい。

総合指標比較部１５６は、総合指標推定値と総合指標標本値とを比較する。例えば、総合指標推定値と総合指標標本値がいずれも点数又はランクのように簡易的に表現される場合には、両者の点数又はランクの差分により、総合指標推定値と総合指標標本値とを比較することができる。

評価指標値算出部１５８は、主成分得点比較部１５２、角度・モーメントデータ比較部１５４及び総合指標比較部１５６の少なくとも１つによる比較結果に基づいて、評価指標値を算出する。ここで、評価指標値とは、ある歩行特徴項目について、被験者の歩行動作が標本の歩行動作に対してどのように評価できるかを指標値として表したものである。かかる評価指標値は、ある歩行特徴項目について、標本の歩行動作に対する被験者の歩行動作の類似度であってもよい。あるいは、複数の歩行特徴項目について評価指標値が算出される場合には、当該評価指標値は、標本の歩行動作に対する被験者の歩行動作の類似度が最大及び／又は最小である歩行特徴項目であってもよいし、又は、当該複数の歩行特徴項目ごとに算出した類似度の比率であってもよい。

なお、主成分得点比較部１５２、角度・モーメントデータ比較部１５４及び総合指標比較部１５６の比較の具体例、並びに、評価指標値算出部１５８の評価指標値の算出の具体例については、図１７〜図１９等を参照して後述する。

評価結果提供部１６０は、被験者データ取得部１２０、被験者データ推定部１３０、標本データ取得部１４０及び評価実行部１５０の各構成によって得られるデータを、評価結果として被験者に提供する。例えば結果表示ＤＢ２３６に予め格納された結果表示のためのデータベースに基づいて、評価結果提供部１６０が、上記各構成によって得られるデータを処理して被験者に提供してもよい。結果表示ＤＢ２３６には、例えば被験者に提示するための表示のレイアウトデータ、波形データ、文字データ、音声データ、グラフデータ、静止画又は動画データ等の評価結果を表示するためのデータベースが格納されている。なお、評価結果の表示についての具体例は図２０を参照して後述する。

評価結果提供部１６０は、上記評価結果を通信ネットワーク３００にアップロードし、当該通信ネットワーク３００を介して被験者装置４００（例えば表示部４１４）に提供してもよい。例えば、被験者の歩行動作中に評価結果を表示部４１４に出力することによって、被験者が歩行動作を続けながらリアルタイムで当該歩行動作の評価結果を知ることができる。あるいは、評価結果提供部１６０は上記評価結果を紙媒体で被験者に提供してもよい。

図７は、支援システムの構成の一部として、アドバイス提供部１７０及びアドバイスＤＢ群２４０の各構成を示す図である。アドバイス提供部１７０は、被験者の歩行動作についてアドバイスを提供するものであり、主な構成として、類似度判定部１７２、変更対象項目取得部１７４、アドバイス候補取得部１７６及び結果提供部１７８を備える。また、アドバイスＤＢ群２４０は、アドバイス提供部１７０に用いられるデータ及び必要に応じてこの構成によって得られたデータを格納するものであり、主な構成として、変更対象項目ＤＢ２４２、アドバイス候補ＤＢ２４４、優先順位ＤＢ２４６及び結果表示ＤＢ２４８を備える。

類似度判定部１７２は、評価実行部１５０の各構成によって得られた評価結果に基づいて、被験者の目標歩行動作に対応する１つ以上の目標歩行特徴項目について、標本の歩行動作に対する被験者の歩行動作の類似度を判定する。例えば、類似度判定部１７２は、評価実行部１５０の評価指標値算出部１５８が算出した評価指標値が、予め決定しておいたしきい値に対して大きいか又は小さいかによって上記類似度を判定してもよい。類似度判定部１７２が、上記類似度が小さいと判定した場合には、アドバイス提供部１７０は、被験者の歩行動作を目標歩行動作に類似するように被験者にアドバイスを提供する。

変更対象項目取得部１７４は、変更対象項目ＤＢ２４２に予め格納された複数の変更対象項目から、被験者の歩行動作を変更するために必要な１つ以上の変更対象項目を取得する。変更対象項目ＤＢ２４２に格納される複数の変更対象項目は、それぞれが目標歩行特徴項目に対応付けられており、１つの目標歩行特徴項目について、変更歩行動作地点、変更歩行動作フェーズ、変更部位（例えば股関節、膝関節又は足首関節）、変更パラメータ（例えば角度又はモーメント）、目標値（すなわち変更量）等を含む。

アドバイス候補取得部１７６は、アドバイス候補ＤＢ２４４に予め格納された複数のアドバイス候補から、被験者の歩行動作を変更するために好適な１つ以上のアドバイス候補を取得する。アドバイス候補ＤＢ２４４に格納される複数のアドバイス候補は、それぞれが目標歩行特徴項目又は変更対象項目に対応付けられている。なお、変更対象項目及びアドバイス候補についての具体例については、図２１の変更対象項目ＤＢ及びアドバイス候補ＤＢの一例を参照することができる。

変更対象項目取得部１７４及びアドバイス候補取得部１７６は、優先順位ＤＢ２４６に予め格納された変更対象項目又はアドバイス候補の優先順位に基づいて、変更対象項目及びアドバイス候補を取得してもよい。あるいは、変更対象項目取得部１７４及びアドバイス候補取得部１７６は、評価実行部１５０の評価結果、具体的には標本の歩行動作に対する被験者の歩行動作の類似度に基づいて、変更対象項目及びアドバイス候補を取得してもよい。

結果提供部１７８は、被験者データ取得部１２０、被験者データ推定部１３０、標本データ取得部１４０、評価実行部１５０及びアドバイス提供部１７０によって得られるデータを、アドバイス結果として被験者に提供する。例えば結果表示ＤＢ２４８に予め格納された結果表示のためのデータベースに基づいて、結果提供部１７８が、上記各構成によって得られるデータを処理して被験者に提供してもよい。結果表示ＤＢ２４８には、例えば被験者に提示するための表示のレイアウトデータ、文字データ、音声データ、グラフデータ、静止画又は動画変換データ等のアドバイス結果を表示するためのデータベースが格納されている。なお、アドバイス結果の表示についての具体例は図２２を参照して後述する。

結果提供部１７８は、上記アドバイス結果を通信ネットワーク３００にアップロードし、当該通信ネットワーク３００を介して被験者装置４００（例えば表示部４１４）に提供してもよい。例えば、被験者の歩行動作中にアドバイス結果を表示部４１４に出力することによって、被験者が歩行動作を続けながらリアルタイムで当該歩行動作についてアドバイスを受けることができる。あるいは、結果提供部１７８は上記アドバイスを紙媒体で被験者に提供してもよい。

次に、図８〜図２２を参照して本発明の一実施形態に係る支援方法を説明する。

本実施形態に係る支援方法は、本実施形態に係る支援システム１００によって行うことができる。なお、以下に説明する各ステップ（図面上符号が付されたステップ及び当該ステップの部分的なステップを含む）は処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更して又は並列に実行することができる。

まず、図８〜図１２を参照して本実施形態に係る支援方法の準備段階を説明する。かかる準備段階は、第１の推定式ＤＢ２１４、第２の推定式ＤＢ２１６、標本ＤＢ２２２及び歩行特徴ＤＢ２２４を作成することを含み、これらのＤＢは、標本が計測装置上を歩行することによって得ることができる。標本の歩行動作を計測する計測装置としては、例えば、図３に示す歩行誘導装置４２２及びセンサ４２４に加えて、さらにモーションキャプチャＭＣ又はカメラ（図示しない）を備える。なお、モーションキャプチャＭＣ又はカメラは、標本の関節角度データ及び関節位置データを画像認識によって実測データとして取得するためのものである。

図８に示すように、まず、標本について属性データを取得する（Ｓ１００）。取得した属性データは、標本ＤＢ２２２に格納される。次に、標本が計測装置上を歩行するよう標本に対して促し、標本の歩行動作に伴う角度・モーメントデータ標本値を取得する（Ｓ１０２）。

図９に示すように、角度・モーメントデータ標本値の取得においては、まず、標本の歩行動作に伴う関節の角度の変化を示す股関節データ、膝関節データ及び足首関節データを含む関節角度データを取得し（Ｓ１１８）、標本の歩行動作に伴う関節の位置の変化を示す、股関節データ、膝関節データ及び足首関節データを含む関節位置データを取得し（Ｓ１０６）、また、標本の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得する（Ｓ１０８）。なお、図１１に示すように、この床反力データは、標本の少なくとも一方の足に係る床反力の変化を示すデータとして、少なくとも１歩分について取得することが好ましい。

次に、関節位置データ及び床反力データに基づいて、標本について関節モーメントデータを取得する（Ｓ１１０）。かかる関節モーメントデータは既に知られている算出方法により求めることができる。この関節モーメントデータは、股関節データ、膝関節データ及び足首関節データを含む。

こうして、少なくとも１つの関節について、関節角度データ及び関節モーメントデータの少なくとも一方を含む角度・モーメントデータ標本値を取得する（Ｓ１１２）。なお、図１２に示すように、この角度・モーメントデータ標本値は、標本の股関節、膝関節及び足首関節のそれぞれについて、関節角度データ及び関節モーメントデータの両方を含むデータとして、少なくとも１歩分について取得することが好ましい。

複数の標本についてＳ１００〜Ｓ１１２を繰り返し行い、複数の標本の歩行動作について、複数の角度・モーメントデータ標本値を取得する。こうして得られた角度・モーメントデータ標本値は、標本の属性データごとに分類された複数のテーブルとして、標本ＤＢ２２２に格納される。

次に、角度・モーメントデータの第１〜第ｎの主成分について、第１〜第ｎの主成分得点標本値を取得する（Ｓ１１４）。かかる主成分得点標本値は、角度・モーメントデータから、既に知られている算出方法により求めることができる。例えばＮ人分の標本について主成分得点標本値を算出する場合には、Ｎ人分の各標本ごとに第１〜第ｎの主成分得点標本値を算出するので、合計でＮ人分×ｎ個の主成分得点標本値を取得する。こうして得られた主成分得点標本値は、標本の属性データごとに分類された複数のテーブルとして、標本ＤＢ２２２に格納される。

こうして得られた角度・モーメントデータ標本値及び主成分得点標本値は、標本の歩行動作についての実測データであるところ、この実測データを正規化データとして、標本ＤＢ２２２に格納してもよい。すなわち、複数の標本の第１〜第ｎ主成分得点標本値について正規化データを取得し（Ｓ１１６）、かかる主成分得点標本値の正規化データに対応する角度・モーメントデータ標本値について、正規化データを取得する（Ｓ１１８）。こうして得られた角度・モーメントデータ標本値の正規化データ及び主成分得点標本値の正規化データについても、標本の属性データごとに分類された複数のテーブルとして、標本ＤＢ２２２に格納される。

次に、主成分得点標本値の正規化データと歩行特徴項目とを対応付けし（Ｓ１２０）、また、角度・モーメントデータ標本値の正規化データと歩行特徴項目とを対応付けする（Ｓ１２２）。こうして得られた歩行特徴項目についてのデータベースは、標本の属性データごとに分類された複数のテーブルとして、歩行特徴ＤＢ２２４に格納される。

例えば図１０（Ａ）に示すように、第１の主成分についての複数の主成分得点標本値について、第１のグループＧ１（平均＋２σの付近）に対応する標本値と、第２のグループＧ２（平均付近）に対応する標本値と、第３のグループＧ３（平均−２σの付近）に対応する標本値とを取得し、当該取得された各標本値に対応する角度・モーメントデータ標本値のそれぞれを比較する。

第１の主成分については、例えば図１０（Ｂ）に示すように膝関節モーメントデータに着目すると、歩行動作の１歩分において足を床面に着地した後のｔ１において膝関節モーメントに大きな差が生じていることがわかる。すなわち、Ｇ１においては足の着地後において膝関節モーメントが小さく、他方、Ｇ３においては足の着地後において膝関節モーメントが大きいことがわかる。したがって、Ｇ１においては足の着地後の衝撃を膝で吸収していないため膝の負担が大きく、他方、Ｇ３においては足の着地後の衝撃を膝で吸収しているため膝の負担が小さいことがわかる。こうして、例えばＧ１に対応する主成分得点標本値に対して、例えば「膝の負担が大きい歩行動作である」という歩行特徴項目を対応付けることができる。

上記は関節モーメントデータに着目した例を説明したが、関節角度データに着目して歩行特徴項目を対応付けることもできる。例えば第４の主成分について、第１のグループＧ１´（平均＋２σの付近）に対応する標本値と、第２のグループＧ２´（平均付近）に対応する標本値と、第３のグループＧ３´（平均−２σの付近）に対応する標本値とを取得し、当該取得された各標本値に対応する角度・モーメントデータ標本値のそれぞれを比較する。

第４の主成分については、例えば図１０（Ｃ）に示すように足首関節角度データに着目すると、歩行動作の１歩分において足を床面に着地してから床面を蹴るときのｔ２において、足首関節角度に大きな差が生じていることがわかる。すなわち、Ｇ１´においては足が床面を蹴るとき足首関節角度が大きく、他方、Ｇ３´においては足が床面を蹴るとき足首関節角度が小さいことがわかる。したがって、Ｇ１´においては足が床面を蹴るときに足首をよく曲げているため床面を蹴る力（例えば下腿の筋力）をあまり使っておらず、他方、Ｇ３´においては足が床面を蹴るときに足首を伸ばしているため床面を蹴る力（例えば下腿の筋力）をよく使っていることがわかる。こうして、例えばＧ１´に対応する主成分得点評価値に対して、例えば「下腿の筋力をよく使用する歩行動作である」という歩行特徴項目を対応付けることができる。

こうして、複数の主成分得点標本値の正規化データ及び当該正規化データに対応する角度・モーメントデータ標本値の正規化データに対して、歩行特徴項目を対応付けることができる。

図８に戻り、主成分得点標本値に基づいて第１の推定式を作成し（Ｓ１２４）、また主成分得点標本値に基づいて第２の推定式を作成する（Ｓ１２６）。

具体的には、まず、第１の推定式については、属性データ（Ｓ１００）、角度・モーメントデータ標本値（Ｓ１０２）及び第１〜第ｎの主成分得点標本値（Ｓ１１４）に基づいて取得する。かかる第１の推定式は、標本の属性データごとに分類された複数のテーブルとして、第１の推定式ＤＢ２１４に格納される。

第１の推定式は、例えば、評価等の対象となる被験者の床反力データ（具体的には足にかかる床反力の変化を示す床反力データ）、被験者の属性データである、体重「Ｗ（ｋｇ）」、歩行速度「Ｓｐ（ｍ／ｓ）」、歩幅「Ｓｔ（ｍ）」及び周期「Ｔ（ｓｅｃ）」等のパラメータを含む。ここで、被験者の床反力データのパラメータとしては、変化点「（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ２），（ｘ３，ｙ３）」（図１１参照）、及び、当該床反力データについての第１〜第ｍ（ｍは２以上の整数）の主成分のそれぞれについての主成分得点である「αＣＰ１〜αＣＰｍ」を用いることができる。

ここで、上記変化点（図１１参照）については、例えば、足を床面に着地した後に床反力が最大となる第１の変化点（ｘ１，ｙ１）付近、足が床面に着地している間に床反力が最小となる第２の変化点（ｘ２，ｙ２）付近、及び、足を床面が蹴るときに床反力が最大となる第３の変化点（ｘ２，ｙ２）付近の少なくとも１つを適用することができる。また、上記した床反力の主成分得点については、足にかかる床反力の変化を示すデータを時間軸でｋ個に分割して、当該ｋ個の主成分について第１〜第ｍの主成分得点を求めればよい。

具体例として、第１〜第６の主成分についての第１の推定式は、下記のように表すことができる。なお、下記式において、ａ１０〜ａ６３については、項目における実測値と推定値との間の相関関係や、複数の項目の相関関係を鑑みて重み付けした重回帰係数である。なお、下記式は一例にすぎず、本実施形態に係る第１の推定式は下記式に限定されるものではない。

次に、第２の推定式については、角度・モーメントデータ標本値（Ｓ１０２）及び第１〜第ｎの主成分得点標本値（Ｓ１１４）に基づいて取得する。具体的には、下記式において、第１〜第６の主成分得点ＣＰ１〜ＣＰ６は、角度・モーメントデータについての関節及び時間で分割された６つの要因（Ａｎｇｌ．１，Ａｎｇｌ．２，Ａｎｇｌ．３，Ｍｏｍ．１，Ｍｏｍ．２，Ｍｏｍ．３）×固有ベクトル行列（ａ１１〜ａ６６）によって求められるところ、逆に言えば、角度・モーメントデータの６つの要因は、第１〜第６の主成分得点ＣＰ１〜ＣＰ６×固有ベクトルの逆行列によって求めることができる。

すなわち、第２の推定式は、角度・モーメントデータ標本値から主成分得点標本値を算出するときに用いられる固有ベクトルの逆行列に基づいて算出することができる。かかる第２の推定式は、標本の属性データごとに分類された複数のテーブルとして、第２の推定式ＤＢ２１６に格納される。

次に、図１３〜図２２を参照して本実施形態に係る支援方法を説明する。

図１３に示すように、まず、例えば歩行特徴項目取得部１２２が、被験者の目標動作に対応する少なくとも１つの目標歩行特徴項目を取得する（Ｓ２００）。例えば被験者装置４００の表示部４１４に複数の目標歩行特徴項目を提示し、当該複数の目標歩行特徴項目の中から少なくとも１つを被験者に選択するよう促してもよい。なお、被験者がＭ（Ｍは２以上の整数）個の目標歩行特徴項目を選択することによって、歩行特徴項目取得部１２２がＭ個の目標歩行特徴項目を取得した場合には、ステップＳ２０６以降のステップはＭ回繰り返し行われる。

次に、例えば属性データ取得部１２４が、被験者の属性データを取得する（Ｓ２０２）。取得した属性データは、被験者ＩＤとともに被験者ＤＢ２１２に格納される。そして、被験者が計測装置４２０上で歩行するよう被験者に対して促し、例えば床反力データ取得部１２６が、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得する（Ｓ２０４）。取得した床反力データは、一旦、被験者ＤＢ２１２に格納してもよい。また、床反力データは、歩行動作に伴う被験者の少なくとも一方の足にかかる床反力の変化を示すデータとして取得することが好ましい。また、第１の推定式によって主成分得点推定パターンを算出するために、例えば床反力データ取得部１２６によって床反力データの主成分得点についても取得する。

次に、例えば主成分得点推定部１３２が、床反力データに基づいて、目標歩行特徴項目に対応する主成分得点推定パターンを取得する（Ｓ２０６）。具体的には、ステップＳ１２０によって取得した歩行特徴ＤＢ２２４及びステップＳ１２４によって取得した第１の推定式ＤＢ２１４から、それぞれ被験者の属性データに対応付けられたデータを読み出すことによって、床反力データに基づいて主成分得点推定パターンを算出する。次に、例えば角度・モーメントデータ推定部１３４が、主成分得点推定パターンに基づいて、被験者の歩行動作について角度・モーメントデータ推定値を取得する（Ｓ２０８）。具体的には、ステップＳ１２６によって取得した第２の推定式ＤＢ２１６から、被験者の属性データに対応付けられたデータを読み出すことによって、主成分得点推定パターンに基づいて角度・モーメントデータ推定値を算出する。次に、例えば総合指標推定値算出部１３６が、主成分得点推定パターン及び角度・モーメントデータ推定値に基づいて、被験者の歩行動作について、総合指標推定値を算出する（Ｓ２１０）。こうして、被験者の歩行動作について評価等の判断材料となる複数の推定データを算出する。

他方、図１４に示すように、被験者の歩行動作についての主成分得点推定パターン、角度・モーメントデータ推定値及び総合指標推定値のそれぞれと比較するための標本データを取得する（Ｓ２１２）。かかる標本データは、図８及び図９の準備段階において予め格納された標本ＤＢ２２２から取得される。まず、例えば主成分得点標本パターン取得部１４２が、ステップＳ２００及びＳ２０２によって取得された目標歩行特徴項目及び属性データに基づいて、主成分得点標本パターンを取得する（Ｓ２１４）。次に、例えば角度・モーメントデータ標本値取得部１４４が、ステップＳ２１４によって取得された主成分得点標本パターンに対応する角度・モーメントデータ標本値を取得する（Ｓ２１６）。そして、例えば総合指標標本値算出部１４６が、主成分得点標本パターン及び角度・モーメントデータ標本値に基づいて、標本の歩行動作について、総合指標標本値を算出する（Ｓ２１８）。こうして、標本の歩行動作について評価等の基準となる複数の標本データを取得する。

次に、図１５に示すように、被験者の歩行動作を評価する（Ｓ２２０）。まず、例えば主成分得点比較部１５２が主成分得点推定パターンと主成分得点標本パターンとを比較し（Ｓ２２２）、角度・モーメントデータ比較部１５４が角度・モーメントデータ推定値と角度・モーメントデータ標本値とを比較し（Ｓ２２４）、総合指標比較部１５６が総合指標推定値と総合指標標本値とを比較することによって、目標歩行特徴について、被験者の歩行動作と標本の歩行動作とを比較する。そして、これらのうちの１つの比較結果に基づいて、例えば評価指標値算出部１５８が評価指標値を算出し（Ｓ２２８）、少なくともこの評価指標値に基づいて評価結果を提供する（Ｓ２３０）。その後、図１３に戻り、被験者の歩行動作についてアドバイスを提供する（Ｓ２３２）。

ここで、被験者の歩行動作評価について具体例を説明する。

まず、主成分得点推定パターンと主成分得点標本パターンとを比較して評価指標値を算出する場合において、主成分得点標本パターンの主成分得点標本値の態様にわけて具体例を説明する。

主成分得点標本値がある１点によって画定されている第１態様の場合、主成分得点推定パターンの主成分得点推定値と、それに対応する主成分得点標本パターンの主成分得点標本値との間の距離を求めることで両者を比較してもよい。各パターンが複数の主成分得点から構成される場合には、それぞれの主成分ごとに主成分得点推定値と主成分得点標本値との間の距離を求める。また、Ｍ個の目標歩行特徴項目について評価する場合には、第Ｍの目標歩行特徴項目についての主成分得点推定パターンと主成分得点標本パターンとの類似度（又は乖離度）Ｓ_Mは以下の式により求めることができる。ここで、ｎは目標歩行特徴項目ごとのパターンを構成する主成分得点の個数であり、ａ_Mは主成分得点標本パターンに対する重み付け係数、ｂｎは各主成分得点標本値に対する重み付け係数、Ｄｎは各主成分ごとの主成分得点推定値と主成分得点標本値との間の距離である。

また、主成分得点標本値がある範囲によって画定されている第２態様の場合、主成分得点推定パターンの主成分得点推定値が、それに対応する主成分得点標本パターンの主成分得点標本値の範囲内又は範囲外であるかを求めることで両者を比較してもよい。各パターンが複数の主成分得点から構成される場合には、それぞれの主成分ごとに主成分得点推定値が、対応する主成分得点標本値の範囲内又は範囲外であるかを求める。また、Ｍ個の目標歩行特徴項目について評価する場合には、第Ｍの目標歩行特徴項目についての主成分得点推定パターンと主成分得点標本パターンとの類似度（又は乖離度）Ｓ_Mは以下の式により求めることができる。ここで、ａ_Mは主成分得点標本パターンに対する重み付け係数、ｂｎは主成分得点標本パターンを構成する基本得点、各主成分得点標本値に対する重み付け係数である。

Ｓ_M＝ａ_M×（主成分得点推定値が対応する主成分得点標本値の範囲内に含まれる主成分得点標本値の個数）／（主成分得点標本パターンを構成する主成分得点標本値の個数）

また、主成分得点標本値が上記第１態様及び上記第２態様の組み合わせによって画定されている第３態様の場合、上記第１態様及び上記第２態様による方法で両者を比較してもよい。また、Ｍ個の目標歩行特徴項目について評価する場合には、第Ｍの目標歩行特徴項目についての主成分得点推定パターンと主成分得点標本パターンとの類似度（又は乖離度）Ｓ_Mは以下の式により求めることができる。ここで、ａ_Mは主成分得点標本パターンに対する重み付け係数、Ｌｎはある範囲に含まれるかを段階的に表現したもの（例えば基本得点）、ｂｎは主成分得点標本パターンを構成する各主成分得点標本値に対する重み付け係数である。

なお、Ｌｎは、例えば主成分得点推定値が主成分得点標本値のうち第１の範囲（例えば＋σ１以上＋２σ未満、又は、−σ以下−２σ未満）内であれば「１点」、第２の範囲（例えば＋２σ以上、又は、−２σ以下）内であれば「２点」としてもよい。

こうして求められる評価指標値によって、Ｍ個の目標歩行特徴項目において類似度が最大及び／最小である１個の目標歩行特徴項目を算出してもよいし、又は、各Ｍ個の目標歩行特徴項目のそれぞれについて類似度の比率を算出してもよい。

次に、図１７を参照して評価指標値を算出する具体例を説明する。図１７に示すように、ある目標歩行特徴項目において、例えば膝関節角度の立脚期に当該目標歩行特徴が顕在化することが予めわかっている場合、角度・モーメントデータ比較部１５４は、比較対象ＤＢ２３４の比較対象データに基づいて、少なくとも「膝関節」、「角度」及び「立脚期」において、被験者の角度・モーメントデータ推定値と標本の角度・モーメントデータ標本値とを比較する。あるいは、複数の関節（股関節、膝関節及び足首関節）についての複数のパラメータ（角度及びモーメント）のそれぞれについて、角度・モーメントデータ推定値と角度・モーメントデータ標本値との間の第１の平均距離を算出し、こうして得られる複数の第１の平均距離から、１つの目標歩行特徴項目について第２の平均距離を算出し、複数の目標歩行特徴項目の間において複数の第２の平均距離を比較することによって、評価指標値を算出してもよい。こうして得られる評価指標値は、標本の歩行動作に対する被験者の歩行動作の類似度が最大及び／又は最小である歩行特徴項目であってもよいし、又は、複数の目標歩行特徴項目のそれぞれの類似度の比率であってもよい。また、関節、関節パラメータ、歩行動作地点又は歩行動作フェーズごとの比較対象の項目間で重み付けしてもよい。この重み付けの具体例は図１８を参照して後述する。

図１８に示すように、この具体例においては、歩行特徴項目として「ガシガシ歩き」（又は「スタスタ歩き」）が選択され、この歩行特徴項目に対応する主成分得点標本パターンは、第１の主成分である主成分得点標本値からなるところ、角度・モーメントデータ標本値の複数のデータのうち、ｔ３（「膝関節」、「角度」及び「立脚期」）又はｔ４（「膝関節」、「モーメント」及び「立脚期」）において、歩行特徴が顕在化していることがわかる。したがって、この部分の評価指標への関与度を大きくするために重み付けして、例えば、総合指標標本値Ｘ＝ａ×（立脚期の膝関節角度値）＋ｂ×（立脚期の膝関節モーメント値）＋（残りの歩行動作フェーズにおける残りの関節角度値及び関節モーメント値）により求めることができる。なお、ａ及びｂは重み付け係数である。

また、総合指標標本値は、関節角度データ及び関節モーメントデータから算出される関節パワーデータ等の第３のデータに基づいて算出することができる。例えば図１９の具体例においては、歩行特徴項目として「後足駆動型歩き」（又は「前足駆動型歩き」）が選択され、この歩行特徴項目に対応する主成分得点標本パターンは、第２の主成分である主成分得点標本値からなるところ、角度・モーメントデータ標本値の複数のデータのうち、ｔ５（「股関節」、「パワー」及び「立脚期」）又はｔ６（「足首関節」、「パワー」及び「蹴り出し期」）において、歩行特徴が顕在化していることがわかる。したがって、かかる部分の評価指標値への関与度を大きくするために重み付けして、例えば、指標評価値Ｙ＝ａ×（立脚期の股関節パワー値）＋ｂ×（蹴り出し期の足首関節パワー値）＋（残りの歩行動作フェーズにおける残りの関節角度値、関節モーメント値及び関節パワー値）により求めることができる。なお、ａ及びｂは重み付け係数である。

図２０は、本実施形態に係る評価結果の表示の具体例を示す図である。被験者の歩行動作の評価結果は様々な態様によって表示することができる。例えば、被験者の角度・モーメントデータ推定値と標本の角度・モーメントデータ標本値とを比較した波形データ５００として表示してもよいし、評価指標値として類似度の最大又は最小である歩行対象項目とその大きさを示した文字データ５０２として表示してもよい。また、被験者の過去データ（例えば初期状態）、過去から現在までのデータ（例えば変化履歴プロット）、現状データ（例えば現状態）及び目標（例えば目標エリア）に対する位置情報を、グラフデータ５０４として表示してもよい。また、複数の歩行特徴項目（例えば、ひざ負担、ダイエット効果及び筋使用量）の類似度の比率に基づいて、複数の歩行特徴項目についてのバランスをグラフデータ５０６にして表示してもよい。あるいは、静止画又は動画データ（例えばアニメーション）によって表示してもよい（図２２参照）。

図１６を参照して本実施形態に係る支援方法のアドバイス提供について説明する。まず、例えば類似度判定部１７２が被験者の目標歩行動作に対応する少なくとも１つの目標歩行特徴項目について、標本の歩行動作に対する被験者の歩行動作の類似度を判定する（Ｓ２３４）。そして、例えば類似度判定部１７２がアドバイス必要と判定すると（Ｓ２３６ＹＥＳ）、例えば変更対象項目取得部１７４及びアドバイス候補取得部１７６が、被験者の歩行動作についての評価結果、変更対象項目ＤＢ２４２及びアドバイス候補ＤＢ２４４を参照する（Ｓ２３８）。ここで、変更対象項目ＤＢ２４２及びアドバイス候補ＤＢ２４４の具体例については、図２１を参照することができる。他方、類似度判定部１７２がアドバイス不要と判定すると（Ｓ２３６ＮＯ）、本実施形態に係る支援方法は終了する。ステップＳ２３８に戻り、参照の結果、変更対象項目ＤＢ２４２及びアドバイス候補ＤＢ２４４の少なくとも１つのデータベースについて、例えば優先順位ＤＢ２４６によって優先順位が予め設定されている場合には（Ｓ２４０ＹＥＳ）、当該優先順位に基づいて、変更対象項目（Ｓ２４８）及び／又はアドバイス候補を取得する（Ｓ２５０）。他方、ステップＳ２４０に戻り、変更対象項目ＤＢ２４２及びアドバイス候補ＤＢ２４４の両方ともに優先順位が予め設定されていない場合には（Ｓ２４０ＮＯ）、被験者の歩行動作の評価結果に基づいてアドバイスを提供する（Ｓ２４６）。この場合、目標歩行特徴項目について、標本の歩行動作に対する被験者の歩行動作の類似度が最小である変更対象項目からアドバイス候補を取得してもよい。こうして取得された変更対象項目やアドバイス候補に基づいて、例えば結果提供部１７８が被験者に当該被験者の歩行動作についてのアドバイスを提供する。アドバイス提供後、当該アドバイスに基づいて被験者の歩行動作が改善されているかのアドバイス効果を取得するために、再び同一の目標歩行特徴項目についてステップＳ２０２以降の各ステップを行ってもよい。

図２２は、本実施形態に係るアドバイス結果の表示の具体例を示す図である。被験者へのアドバイス結果は様々な態様によって表示することができる。例えば、被験者の歩行動作についてのアニメーション６００、各種アイコン６０２，６０４、ある関節のあるパラメータについて目標歩行動作に対する被験者の歩行動作の差分を示すグラフ６０６、及び、角度・モーメントデータ推定値と角度・モーメントデータ標本値との比較データ６０８，６１０等を表示してもよい。また、アニメーション６００は、
目標歩行動作６１２とそれに重ね合わせられる位置に表示される被験者の歩行動作６１４が示されており、関節ごとのあるパラメータにおいて類似度（又は乖離度）の大きさに従って、形状が大きい又は点滅速度が速いブリンク６１６，６１８，６２０が表示されていてもよい。また、関節ごとにアドバイス候補を文字データ６２２，６２４として表示してもよい。

以上のとおり、本実施形態に係る歩行動作評価方法によれば、上記システムの構成について説明したように、被験者の歩行動作を非常に簡易かつ正確に評価することができる。

上記発明の実施形態を通じて説明された実施例や応用例は、用途に応じて適宜に組み合わせて、又は変更若しくは改良を加えて用いることができ、本発明は上述した実施形態の記載に限定されるものではない。そのような組み合わせ又は変更若しくは改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

１００・・・支援システム
１２２・・・歩行特徴項目取得部
１２４・・・属性データ取得部
１２６・・・床反力データ取得部
１３２・・・主成分得点推定部１３２
１３４・・・角度・モーメントデータ推定部
１３６・・・総合指標推定値算出部
１４２・・・主成分得点標本パターン取得部
１４４・・・角度・モーメントデータ標本値取得部
１４６・・・総合指標標本値算出部
１５０・・・評価実行部
１５２・・・主成分得点比較部
１５４・・・角度・モーメントデータ比較部
１５６・・・総合指標比較部
１５８・・・評価指標値算出部
１７０・・・アドバイス提供部
２１２・・・被験者ＤＢ
２４２・・・変更対象項目ＤＢ
２４４・・・アドバイス候補ＤＢ
４２２・・・歩行誘導装置
４２４・・・センサ

Claims

被験者の歩行動作の改善を支援する支援システムであって、
前記被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得する床反力データ取得部と、
歩行動作に伴う、少なくとも１つの関節の角度の変化を示す関節角度データ及び当該関節のモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む角度・モーメントデータについて、前記被験者の歩行動作に関する少なくとも１つの主成分得点を含む主成分得点パターンを、前記床反力データに基づいて推定する、主成分得点推定部と、
推定された前記主成分得点パターンである主成分得点推定パターンに基づいて、前記被験者の歩行動作に関する前記角度・モーメントデータを推定する、角度・モーメントデータ推定部と、
前記主成分得点推定パターン及び推定された前記角度・モーメントデータである角度・モーメントデータ推定値に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価する、評価実行部と
を備える、支援システム。
前記主成分得点推定パターンを算出するための第１の推定式を予め格納する第１の推定式格納部をさらに備え、
前記主成分得点推定部は、前記第１の推定式格納部から前記第１の推定式を読み出して、前記床反力データに基づいて前記主成分得点推定パターンを算出する、請求項１記載の支援システム。
前記角度・モーメントデータ推定値を算出するための第２の推定式を予め格納する第２の推定式格納部をさらに備え、
前記角度・モーメントデータ推定部は、前記第２の推定式格納部から前記第２の推定式を読み出して、前記主成分得点推定パターンに基づいて前記角度・モーメントデータ推定値を算出する、請求項１又は２記載の支援システム。
前記角度・モーメントデータについて、標本の歩行動作に関する少なくとも１つの主成分得点を含む主成分得点標本パターンを取得する主成分得点標本パターン取得部をさらに備え、
前記評価実行部は、前記主成分得点推定パターンと前記主成分得点標本パターンとを比較する主成分得点比較部を備える、請求項１から３のいずれかに記載の支援システム。
前記主成分得点標本パターンに対応する、前記標本の歩行動作に関する前記角度・モーメントデータを、角度・モーメントデータ標本値として取得する角度・モーメントデータ標本値取得部をさらに備え、
前記評価実行部は、前記角度・モーメントデータ推定値と前記角度・モーメントデータ標本値とを比較する角度・モーメントデータ比較部をさらに備える、請求項４記載の支援システム。
前記角度・モーメントデータ比較部は、前記角度・モーメントデータ推定値と前記角度・モーメントデータ標本値との間の距離及び連関測度の少なくとも一方に基づいて、前記角度・モーメントデータ推定値と前記角度・モーメントデータ標本値とを比較する、請求項５記載の支援システム。
前記主成分得点推定パターン及び前記角度・モーメントデータ推定値に基づいて、前記被験者の歩行動作について、総合指標推定値を算出する総合指標推定値算出部と、
前記主成分得点標本パターン及び前記角度・モーメントデータ標本値に基づいて、前記標本の歩行動作について、総合指標標本値を算出する総合指標標本値算出部と
をさらに備え、
前記評価実行部は、前記総合指標推定値と前記総合指標標本値とを比較する総合指標比較部をさらに備える、請求項５又は６記載の支援システム。
前記評価実行部は、前記主成分得点比較部、前記角度・モーメントデータ比較部及び前記総合指標比較部の少なくとも１つによる比較結果に基づいて、評価指標値を算出する評価指標値算出部をさらに備える、請求項７記載の支援システム。
前記主成分得点推定パターン及び前記主成分得点標本パターンは、前記被験者の歩行動作を特徴付ける項目である歩行特徴項目に基づいて決定される、請求項８記載の支援システム。
前記評価指標値算出部は、前記歩行特徴項目について、前記標本の歩行動作に対する前記被験者の歩行動作の類似度を、前記評価指標値として算出する、請求項９記載の支援システム。
前記評価実行部は、複数の前記歩行特徴項目について前記被験者の歩行動作を評価する、請求項１０記載の支援システム。
前記評価指標値算出部は、前記複数の歩行特徴項目から、前記類似度が最大である歩行特徴項目及び前記類似度が最小である歩行特徴項目の少なくとも一方を、前記評価指標値として算出する、請求項１１記載の支援システム。
前記評価指標値算出部は、前記複数の歩行特徴項目のそれぞれの前記類似度の比率を算出する、請求項１１記載の支援システム。
前記被験者の歩行動作についてアドバイスを提供するアドバイス提供部をさらに備える、請求項１０から１３のいずれかに記載の支援システム。
前記歩行特徴項目と、前記被験者の歩行動作に関する変更対象を示す変更対象項目とが予め対応付けられた変更対象項目データベースをさらに備え、
前記アドバイス提供部は、前記評価実行部の評価結果及び前記変更対象項目データベースに基づいて、前記アドバイスを提供する、請求項１４記載の支援システム。
前記変更対象項目と、前記被験者の歩行動作に関するアドバイスを示すアドバイス候補とが予め対応付けられたアドバイス候補データベースをさらに備え、
前記アドバイス提供部は、前記評価実行部の評価結果、前記変更対象項目データベース及び前記アドバイス候補データベースに基づいて、前記アドバイスを提供する、請求項１５記載の支援システム。
前記アドバイス提供部は、予め決められた優先順位に基づいて前記変更対象項目及び前記アドバイス候補を決定することを含む、請求項１６記載の支援システム。
前記アドバイス提供部は、前記評価実行部の評価結果によって決められた優先順位に基づいて前記変更対象項目及び前記アドバイス候補を決定することを含む、請求項１７記載の支援システム。
前記被験者の属性データを取得する属性データ取得部をさらに備え、
前記評価実行部は、前記属性データに基づいて、前記被験者の歩行動作を評価する、請求項１から１８のいずれかに記載の支援システム。
前記被験者の歩行動作によって得られたデータを格納する被験者データベースをさらに備える、請求項１から１９のいずれかに記載の支援システム。
前記角度・モーメントデータは、前記関節角度データ及び前記関節モーメントデータを含む、請求項１から２０のいずれかに記載の支援システム。
前記角度・モーメントデータは、前記被験者の股関節、膝関節及び足首関節の少なくとも１つの関節についてのデータである、請求項１から２１のいずれかに記載の支援システム。
前記床反力データは、前記被験者が歩行動作を行う歩行誘導装置に設けられたセンサの検出結果に基づいて得られる、請求項１から２２のいずれかに記載の支援システム。
前記床反力データ取得部は、前記床反力データを通信ネットワークを介して取得する、請求項１から２３のいずれかに記載の支援システム。
支援システムにより実行される、被験者の歩行動作の改善を支援する支援方法であって、
前記支援システムが、
前記被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得するステップと、
歩行動作に伴う、少なくとも１つの関節の角度の変化を示す関節角度データ及び当該関節のモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む角度・モーメントデータについて、前記被験者の歩行動作に関する少なくとも１つの主成分得点を含む主成分得点パターンを、前記床反力データに基づいて推定するステップと、
推定された前記主成分得点パターンである主成分得点推定パターンに基づいて、前記被験者の歩行動作に関する前記角度・モーメントデータを推定するステップと、
前記主成分得点推定パターン及び推定された前記角度・モーメントデータである角度・モーメントデータ推定値に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価するステップと
を実行することを含む、支援方法。
前記支援システムが、前記被験者の歩行動作の評価結果に基づいて、前記被験者の歩行動作について当該被験者へアドバイスを提供するステップを実行することをさらに含む、請求項２５記載の支援方法。