JP6381097B2 - リハビリテーション支援装置及びリハビリテーション支援装置の作動方法 - Google Patents

Description

本発明は、患者のリハビリテーションを支援するリハビリテーション支援装置及びリハビリテーション支援装置の作動方法に関する。特に、幻肢痛と称される痛みを持つ患者のリハビリテーションや、脳梗塞などの後遺症による麻痺を有する患者のリハビリテーションに適用して好適な、リハビリテーション支援装置及びリハビリテーション支援装置の作動方法に関する。

不慮の事故や手術などで、肢体の一部を失った人の中には、幻肢痛と称される痛みを持つ人がいる。幻肢痛とは、存在しないはずの肢体が痛みを感じることであり、人によっては非常に強い痛みを感じることが知られている。例えば、片手を事故などで失った患者が、存在しない方の手に痛みを感じることである。この幻肢痛に対しては、従来、鎮痛剤などの薬物療法や神経の切除などの治療が試みられてきたが、薬物療法は一時的な効果しかなく、また、神経の切除を行っても再発することがあり、非常に治療が困難である。
幻肢痛が発生する原理は完全には解明されていないが、人間の脳が、実際には存在しない肢体を存在していると認識しているために、肢体の状態と脳の状態が一致せず、その不一致が痛みの原因になっているものと推測されている。

従来、幻肢痛をリハビリテーションにより改善する手法の１つとして、鏡療法（鏡治療）が知られている。この鏡療法は、例えば左手を失った患者の手前に、存在しない左手を隠すように鏡を置き、その鏡の前に患者の健全な手である右手を映すものである。このようにすることで、患者には、右手の鏡像として、存在しない左手が見えるようになる。
このため、患者は視覚的に両手があるように見え、患者の脳は、視覚情報で両手の存在を認識するようになる。このような鏡療法をある程度の時間、患者に対して行うことで、幻肢痛が改善されることが知られている。

また、特許文献１には、電子的なディスプレイを使用して、鏡像に相当する画像を表示して、治療を行う治療支援装置が記載されている。すなわち、仮想空間上で健常な肢体を動かす、アバターの画像（仮想空間での健常な肢体）を作成しておき、その画像を患者に見せて、その画像に合わせて、自身の存在しない幻肢を動かすようにリハビリテーションを行うものである。このように存在しない肢体をディスプレイで患者に見せて行う治療は、模倣療法と称されている。この模倣療法は、鏡像に相当する画像を、鏡を使用せずに電子的に表示するものである。しかし、リハビリテーションによる効果は、鏡治療と同等であることが知られている。

特許第４０２５２３０号公報

ところが、鏡療法や模倣療法では、実際には存在しない幻肢が、存在しているものと自身の脳に思いこませることで、現実の身体状態と脳の状態との乖離を少なくして、痛みを除く治療であり、一時的に痛みを除去する治療効果が期待できる。しかしながら、リハビリの進行度合いに応じてどのような運動を行うのが痛みの低減に効果的なのかが不明であるという問題がある。また、鏡療法や模倣療法では、痛みを除くことができない患者もおり、より効果の高い治療やリハビリテーションを行うことが望まれていた。

また、幻肢痛とは別の症例として、例えば脳梗塞などの疾患により、脳に障害が発生して、肢体の動作に麻痺が残っている患者に対しても、リハビリテーションをより効率良く行うことが望まれている。従来、肢体の動作に麻痺が残っている患者に対するリハビリテーションは、麻痺していない機能による運動能力を引き出すために、歩行訓練などを行うものであった。これに対して、近年、脳梗塞などで一度損傷した脳の機能であっても、脳に直接的に作用するリハビリテーションを行うことで、ある程度、運動機能が回復することが判ってきた。

幻肢痛を持つ患者や、肢体の動作に麻痺がある患者に対して行われる、脳の機能の改善を目指したリハビリテーションとしては、促通反復療法と称される、肢体の運動の誘発と反復を行うリハビリテーションが知られている。また、患者の頭部に磁力を発生するコイルを装着して、脳を活性化することでリハビリテーションを行うＴＭＳ治療法（Transcranial magnetic stimulation:経頭蓋磁気刺激治療法）が知られている。

図８は、これらの治療法が、患者の脳内の身体表現に対して与える影響の例を示す。図８は、患者の感覚運動系及び脳内身体モデルを示したものである。
図８に示す感覚運動系及び脳内身体モデルは、患者の肢体の運動機能から見たものである。すなわち、脳１０は、肢体の運動を行うための機能として、脳内身体表現機能１１と、認知機能１２と、企図機能１３と、一次感覚野機能１４と、一次運動野機能１５とを有している。
一次感覚野機能１４は、身体２０の感覚器２１からの信号で、肢体の感覚を感じ取る。そして、一次運動野機能１５からの信号で、筋肉などによる運動器２２が肢体を動かす。運動器２２による運動は、外部の環境３０によって認識され、感覚器２１にフィードバックされる。例えば手の動きが、患者自身の視覚で認識されて、脳にフィードバックされる。
一次感覚野機能１４が感覚器２１から認識した感覚は、認知機能１２で認知されると共に、企図機能１３で認知された状態からさらに動かすことが指示される。

従来の鏡療法、模倣療法、反復療法及びＴＭＳ治療法では、図８で示す、一次感覚野１４、一次運動野１５、感覚器２１、ないし運動器２２の周辺のみをターゲットとしており、脳内身体表現１１を積極的に考慮していなかった。
したがって、このような患者の感覚運動系及び脳内身体モデルを考えたとき、鏡療法や模倣療法は、主として、一次感覚野機能１４と一次運動野機能１５との間での不整合をなくすようなリハビリテーションであり、促通反復療法は、主として、感覚器２１での感覚が正しく行えるようなリハビリテーションであった。またＴＭＳ治療法は、主として、一次運動野機能１５を改善するリハビリテーションであると考えられていた。

このように、患者の肢体の運動機能改善のための療法であっても、それぞれの療法で改善が期待できる脳の機能は異なっている。したがって、効果的に治療を進めるためには、それぞれの療法を適切に組み合わせる必要がある。しかしながら現状では、それぞれの療法を開発した医療機関で、それぞれの療法が個別に行われているような状況であり、患者の運動機能改善のために、患者の状態に合わせて、適切な療法の選択が行われているとは言えない状況であった。

本発明は、幻肢痛などの痛みや脳梗塞などによる麻痺などを緩和するためのリハビリテーションが、効果的に行えるリハビリテーション支援装置及びリハビリテーション支援装置の作動方法を提供することを目的とする。

本発明のリハビリテーション支援装置は、リハビリテーションを実行する患者の体の動きを検出する動き検出部と、電極と、脳内身体表現を仮想的に生成する演算処理部と、画像生成部と、表示部とを備える。
電極は、患者のリハビリテーションを実行する実在する又は存在しない体の部位と、脳とを接続する神経の状態を検出する。演算処理部は、動き検出処理で検出した体の動きを認知すると共に、電極が検出した信号により、患者が脳内でイメージしている身体の位置及び動きを示す身体表現を演算する認知機能処理と、認知機能処理で認知した身体をどのように動かしたいか判断する身体意識機能処理と、身体意識機能処理で判断した結果に基づいて体の動きを指示する身体表現を得る企図機能処理とを行って、患者の脳内で得られる身体表現を、運動方程式を使った数理モデルによる演算で表現する。画像生成部は、演算処理部で得られた数理モデルによる演算結果としての身体表現で決まる身体の位置及び動きを画像化する。表示部は、画像生成部が生成した画像を表示する。ここで、演算処理部は、動き検出部が検出した体の動きと、画像生成部が生成した画像中の体の動きとのずれを算出し、算出したずれの程度に基づいて、リハビリテーションの進展状態が順調か否かを判断するようにした。なお、脳内身体表現とは、図４で示されるような運動方程式で記述される身体パラメータおよびその背接続状態さらにそのダイナミクスを指す。

本発明のリハビリテーション支援装置の作動方法は、患者のリハビリテーションを支援するリハビリテーション支援装置の作動方法であって、リハビリテーション支援装置は、当該支援装置を制御する演算処理部を備え、演算処理部が、患者のリハビリテーションを実行する実在する又は存在しない体の部位と、脳とを接続する神経の状態を、電極を介して取得する処理と、リハビリテーションを実行する患者の動き検出処理と、脳内身体表現を仮想的に生成する仮想身体表現生成処理と、患者に画像を提示する画像生成処理および画像提示処理とを行う。
仮想身体表現生成処理は、動き検出処理で検出した体の動きを認知すると共に、電極が検出した信号により、患者が脳内でイメージしている身体の位置及び動きを示す身体表現を演算する認知機能処理と、認知機能処理で認知した身体をどのように動かしたいか判断する身体意識機能処理と、身体意識機能処理で判断した結果に基づいて体の動きを指示する身体表現を得る企図機能処理とを行って、患者の脳内で得られる身体表現を、運動方程式を使った数理モデルによる演算で表現する。画像生成処理および画像提示処理は、仮想身体表現生成処理で得られた数理モデルによる演算結果としての身体表現で決まる身体の位置及び動きを画像化して、患者に提示する。ここで、仮想身体表現生成処理は、動き検出処理で検出した体の動きと、画像生成処理で生成した画像中の体の動きとのずれを算出し、算出したずれの程度に基づいて、リハビリテーションの進展状態が順調か否かを判断するようにした。

本発明によると、患者の脳内の身体表現を演算処理で推定して、その推定した身体表現を画像化して患者に提示し、患者自身の痛みの度合いを判断することで、患者自身の運動の意図が自身の脳内の身体表現に及ぼす影響を考慮しながら、リハビリテーションを実行することができる。このため、例えば現在行われているリハビリテーションが、患者の脳内でどのような影響があるかを確かめながら、段階的に運動状態を変化させるような高度なリハビリテーションが可能になる。
具体的には、例えば幻肢痛を有する患者に対して、その患者の脳内の身体表現と実際の肢体の状態とが一致しない状態を、一致させるようにリハビリテーションすることが可能になる。
また、脳梗塞などによる麻痺がある患者に対して、麻痺した脳の機能を徐々に回復させるリハビリテーションが可能になる。

本発明の一実施の形態によるシステムモデルの例を示す図である。 本発明の一実施の形態によるリハビリテーションの実行状況の例を示す図である。 本発明の一実施の形態による装置例を示す構成図である。 本発明の一実施の形態による脳内身体表現のモデルの例を示す図である。 本発明の一実施の形態による脳内身体表現に対応する運動方程式の例を示す図である。 本発明の一実施の形態によるリハビリテーションの実行手順の例を示すフローチャートである。 本発明の一実施の形態によるリハビリテーションの進行状態を判断する手順の例を示すフローチャートである。 各種リハビリテーションが脳に与える影響の例を示す図である。

［１．システムモデルの例］
図１は、本発明の一実施の形態の例（以下、「本例」と称する）のリハビリテーション支援装置を、システムモデルから見たものである。図１において、右半分は実際の患者の感覚運動系及び脳内身体表現モデル（現実系）を示し、左半分は本例のシステムで実現される仮想アバターの感覚運動系及び脳内身体表現モデル（仮想系）を示す。
図１に示すように、本例では、患者は頭部にヘッドマウントディスプレイ１３１を装着する。患者は、ヘッドマウントディスプレイ１３１で提示される画像を見ることができる。なお、患者は、ヘッドマウントディスプレイ１３１を装着した状態では、患者の周囲の実際の様子を見ることはできない。つまり、患者は、ヘッドマウントディスプレイ１３１で提示される画像が、患者の周囲の様子や患者の身体状態であると認識する。
そして、動作計測器１３２は、ヘッドマウントディスプレイ１３１を装着した患者の体の動きを計測する。

患者の実際の感覚運動系及び脳内身体表現モデルは、ヘッドマウントディスプレイ１３１を介して提示される画像による環境３０を、身体２０が備える感覚器２１で認識する。ここでの感覚器２１は、視覚である。視覚による感覚器２１で得た情報は、患者の脳１０内の感覚野１４に伝えられる。感覚野１４に伝えられた情報の内で、患者自身の身体の状態を示す情報から、脳内身体表現１１が形成される。例えば、左手が上げられた状態を感覚器２１で認識したとき、脳１０が形成する脳内身体表現１１は、その左手が上げられた状態の身体表現となる。

この脳内身体表現１１は、感覚野１４からの情報を認知する認知機能１２と、その認知機能１２で認知した身体を、患者自身の脳がどのように動かしたいか判断する身体意識機能１６と、その身体意識機能１６によって身体の肢体などを動かすように指示する企図機能１３とを備える。身体意識機能１６は、身体保持感と運動主体感を持つ。
そして、身体意識機能１６から企図機能１３を介して、脳内身体表現１１に肢体の動きなどが伝わると、脳内身体表現１１が、運動野１５に運動の状態を伝える。なお、脳内では、脳内身体表現１１と身体意識機能１６とが情報を伝達して、相互に整合性がとれるようになっている。この脳内身体表現１１と身体意識機能１６との間の情報伝達は、比較的遅い情報伝達である。

脳１０内の運動野１５は、身体２０の運動器２２に対して運動を伝える。例えば、手を動かすときには、手の筋肉を動かす神経に対して信号を送る。なお、脳内の感覚野１４と運動野１５とは情報を伝達して、整合性をとっている。この感覚野１４と運動野１５との間の情報伝達は、比較的高速の情報伝達となる。

次に、図１の左側に示す、本例のリハビリテーション支援装置が構築する仮想の感覚運動系及び脳内身体表現モデルについて説明する。
この仮想の感覚運動系及び脳内身体表現モデルは、脳のモデル１１０と、身体のモデル１２０と、仮想環境１３０とで構成される。仮想環境１３０は、ヘッドマウントディスプレイ１３１と動作計測器１３２と電極１３３とで構成される。
身体のモデル１２０は、感覚器１２１と運動器１２２とを備える。感覚器１２１は、動作計測器１３２で計測された体の各部の動きを判断する処理部に相当し、運動器１２２は、ヘッドマウントディスプレイ１３１に供給する画像の生成処理部に相当する。また、電極１３３が、患者の神経を伝わる信号を検出して、脳のモデル１１０側に検出信号がフィードバックされる。この電極１３３は、例えば幻肢痛を緩和するリハビリテーションを行う際に、その幻肢に対して繋がっていた神経の信号を検出する。運動機能が麻痺した患者の場合には、電極１３３は、運動機能が麻痺した肢体に繋がっている神経の信号を検出する。

感覚器１２１で検出した患者の体の動きは、脳モデル１１０の感覚野１１４に伝えられる。感覚野１１４が検出した患者の体の動きの情報は、脳内身体表現１１１に伝えられる。脳内身体表現１１１は、実際の脳１０と同様に、脳内身体表現１１１と、認知機能１１２と、企図機能１１３と、身体意識機能１１６とを備える。
脳内身体表現１１１は、運動野１１５に対して運動の状態を伝える。運動野１１５からの情報は、身体モデル１２０の運動器１２２に伝えられる。ここでは、運動器１２２は、身体が指示された運動を実行した状態の画像を生成する処理部に相当する。

そして、運動器１２２が生成した画像が、仮想環境１３０が備えるヘッドマウントディスプレイ１３１に伝わり、ヘッドマウントディスプレイ１３１により身体の動きを示す画像が表示される。

この図１に示すシステムモデルを使用して、ヘッドマウントディスプレイ１３１を装着した患者が、そのヘッドマウントディスプレイ１３１で画像により提示された体の動きを模倣することで、患者の実際の脳内身体表現１１と、リハビリテーション支援装置の脳モデル１１０の脳内身体表現１１１とは一致するようになる。
ここで、［課題を解決するための手段］の欄で図８を用いて説明したように、幻肢痛などの痛みや脳梗塞などによる麻痺を有する患者の場合には、患者の脳１０内の各機能と、リハビリテーション支援装置の脳モデル１１０で示される各機能とが一致していない状態が想定される。このため、患者に対するリハビリテーションの実行で、患者の脳１０内の各機能を、脳モデル１１０で示される各機能に近づけさせて、幻肢痛の緩和や、機能の麻痺の改善を行う。

本例の場合、患者は、ヘッドマウントディスプレイ１３１により提示された画像を見ながら、その画像で示された肢体の動きに追随して、患者が肢体を動かすことで、リハビリテーションを行うものである。ここで、リハビリテーションを行う患者が、幻肢痛を持つ患者である場合には、ヘッドマウントディスプレイ１３１で患者に提示する画像として、幻肢も存在している画像とする。
本例のリハビリテーション支援装置は、患者に提示する画像による肢体の動きとして、動作モードの動きを持つ。そして、リハビリテーションの進行に基づいて、その複数の動作モードの画像を切り換え、リハビリテーション内容（療法）を切り換えることを行う。この複数の動作モードの画像の切り換えの詳細については後述する。

［２．リハビリテーションの実行状況の例］
図２は、患者がリハビリテーションを実行する状態の例を示す。
リハビリテーション支援装置は、コンピュータ装置１００と、そのコンピュータ装置１００に接続された周辺機器で構成される。すなわち、図１に示した仮想の感覚運動系及び脳内身体表現モデルとしての脳のモデル１１０などを作成する処理をコンピュータ装置１００が行う。コンピュータ装置１００は、キーボードなどからなる入力部１０１と、表示部１０２とを備える。
リハビリテーションの実行を指示する操作者（医者，療法士など）が、入力部１０１を操作することで、動作モードなどが設定され、表示部１０２での表示で、リハビリテーションの実行状況を確認することができる。

患者は、頭部にヘッドマウントディスプレイ１３１を装着する。患者の前面には、動作計測器１３２を配置する。この動作計測器１３２が、患者を撮影して、その撮影画像から患者の体（肢体や体幹など）の動きを検出する。
また、患者の体の一部には、電極１３３を装着する。図２では電極１３３として１個だけを示すが、複数個の電極を患者に装着してもよい。図２の例では、右手がない患者の例を示し、左手ＨＬを動かしてリハビリテーションを行うものである。この場合、電極１３３は、右手に繋がっていた神経の信号を検出できる位置（右肩など）に装着する。

これらのヘッドマウントディスプレイ１３１と動作計測器１３２と電極１３３は、インターフェース部１０３を介してコンピュータ装置１００に接続する。

［３．装置構成の例］
図３は、コンピュータ装置１００とその周辺機器の構成の例を示す。
コンピュータ装置１００は、中央演算処理部１０４と、その中央演算処理部１０４に接続されたワークメモリ１０５と、ハードディスクなどの記憶部１０６と、画像生成部１０７とを備え、これら各部が内部バスラインで接続されている。そして、中央演算処理部１０４が記憶部１０６に記憶されたプログラムを実行することで、リハビリテーションの支援処理が行われる。この場合、上述した仮想の感覚運動系及び脳内身体表現モデルは、中央演算処理部１０４による演算処理でワークメモリ１０５に形成される。仮想の感覚運動系及び脳内身体表現モデルの生成に必要なパラメータなどのデータは、記憶部１０６に記憶される。また、記憶部１０６には、実行するリハビリテーションの内容を決めるデータが記憶される。

動作計測器１３２は、カメラ１３２ａと画像解析部１３２ｂとを備え、カメラ１３２ａが撮影した画像から、画像解析部１３２ｂが患者の体の動きを検出する。検出した体の動きの情報は、中央演算処理部１０４に伝送される。また、電極１３３での信号検出状況の情報についても、中央演算処理部１０４に伝送される。
そして、中央演算処理部１０４が、患者に提示する画像の生成を画像生成部１０７に指示し、画像生成部１０７が作成した画像（動画像）が、ヘッドマウントディスプレイ１３１に供給される。

［４．身体表現を行うモデルの例］
図４は、脳内身体表現のモデルの例を示す。
コンピュータ装置１００が、脳モデル１１０を形成する場合に、例えば図４に示すように、実際の脳の構成に則したモデルを形成する。具体的には、小脳と、第一次運動野（４野）と、上頭頂葉（５野）と、運動前野（６野）と、下頭頂葉（７野）と、脊髄運動回路とを形成する。
小脳は、内部順モデルによる身体状態の予測・内部逆モデルによる運動信号の生成を行う。
下頭頂葉（７野）は、網膜座標系から身体座標系へ座標変換を行うものであり、本例の場合には、動作計測器１３２が検出した座標系から画像の座標系への変換が行われる。
上頭頂葉（５野）は、多感覚の統合し、最適ベイズ推定により脳内身体表現を構成する。
運動前野（６野）は、身体座標系における身体各部の位置、速度、加速度を表現する。
第一次運動野（４野）は、身体座標系のベクトル外積表現を行う。
脊髄運動回路は、ベクトル外積の和による筋張力の計算を行う。

図５は、具体的な運動方程式の例を示す。この運動方程式において、Ｘは、人間の目線座標系でみた腕の位置である。Ａは、人間の目線座標系でみた腕の加速度である。Ｉとｒは、運動特性を決めるパラメータである。τは、関節トルクである。
図５に示すように、肩と上腕の接続点から見た上腕の位置，前腕の位置，手の位置と、上腕の前腕の接続点から見た手首の位置，手の位置などから、関節トルクτ_１，τ_２で示される運動方程式が決まる。
この図５の運動方程式は１つの例であり、別の運動方程式を使ってもよい。
このような運動方程式を使うことで、脳モデル１１０の脳内身体表現１１１は、肢体の現在の運動状態を数理モデルとして表現する。そして、その脳内身体表現１１１で表現された身体の状態や動きを反映した画像を画像生成部１０７が生成して、ヘッドマウントディスプレイ１３１が画像を表示する。

［５．リハビリテーションの実行手順の例］
図６は、本例のリハビリテーション支援装置を使用したリハビリテーションの実行手順の例を示すフローチャートである。この図６の例は、幻肢痛がある患者のリハビリテーション手順の例である。
まず、操作者は、リハビリテーションを行う動作の内容を決定する（ステップＳ１１）。このリハビリテーションを行う動作の内容は、コンピュータ装置１００内の記憶部１０６が記憶したデータベースに用意されたものから選択する。用意された動作内容としては、例えば、失った一方の手（幻肢）と残っている他方の手とを同じように動かす動作や、一方の手（幻肢）と他方の手を交互に動かすような動作や、一方の手（幻肢）と他方の手を体の手前で、ぐるぐると互い違いに回すような動作がある。
また、リハビリテーションを行う動作を決定する際には、必要なパラメータを取得する。例えば、患者のリハビリテーションの履歴や進行状況などのパラメータを取得する。
なお、ステップＳ１１でのリハビリテーションを行う動作の内容を決定は、過去のリハビリテーションの履歴や進行状況などから、コンピュータ装置１００の中央演算処理部１０４が、自動的に適切なものを選定してもよい。

ステップＳ１１でリハビリテーションを行う動作の内容が決定すると、操作者が患者に対して、動作内容に合致した課題を与えて、肢体を動かす動作を患者に実行させる。例えば、「左右の手で、お盆を持ってください。」や、「糸巻き巻きの手遊び歌の運動をして、左右の手を回してください。」のような課題を与える。なお、本例の場合には、このような課題に対応した画像が予め用意するのではなく、以下に説明するように、課題として示された動きを患者が行うことで、対応した画像が生成されるものである。

次に、動作計測器１３２が現在の患者の肢体の動作を検出する（ステップＳ１２）。患者の現在の肢体の動作状態を検出すると、コンピュータ装置１００で形成される脳モデル１１０が、その現在の肢体の動作状態に、幻肢（患部肢）の動作状態を合成した身体表現を行う。そして、画像生成部１０７がその身体表現を示す画像を生成し、ヘッドマウントディスプレイ１３１が、実際の肢体の動きに幻肢の動きを合成した画像を表示する（ステップＳ１３）。ここで、患者が、与えられた課題を実行する動きをしていた場合には、与えられた課題を実行する画像が表示される。また、このときの画像内の肢体が動く速さについても、実際の動きに追随したものになる。

このように合成した画像を表示した状態で、動作計測器１３２が現在の患者の肢体の動作を検出すると共に、コンピュータ装置１００の中央演算処理部１０４が、電極１３３の信号を判断する（ステップＳ１４）。これらの検出状態に基づいて、中央演算処理部１０４が、患者の状態を評価する（ステップＳ１５）。ここでの評価とは、例えば患者が実際に行っている肢体の動きの速さなどから行う。また、電極１３３での検出状態に基づいて、患者の脳から幻肢に対して信号が送られているか否かを、評価に加える。

そして、コンピュータ装置１００の中央演算処理部１０４は、リハビリテーション用に表示させた画像の種類と、その画像の表示で検出された患者の状態とに基づいて、リハビリテーションの進行状態を判断する（ステップＳ１６）。リハビリテーションの進行状態を判断する処理の例については、後述する。

そして、ステップＳ１６で判断した進行状態から、コンピュータ装置１００の中央演算処理部１０４は、リハビリテーションの内容を変更する必要があるか否かを判断する（ステップＳ１７）。具体的には、リハビリテーションの進行状態が順調である場合には、現在のリハビリテーションの内容を継続させる。また、リハビリテーションの進行状態が順調でなく、画像で示す動きと実際の患者の動きの差が大きい場合には、現在のリハビリテーションの内容を変更する必要があると判断する。また、リハビリテーションの進行状態が順調であり、かつよリ難易度が高いハビリテーションに進める必要があると判断したときにも、リハビリテーションの内容を変更する必要があると判断する。

ステップＳ１７でリハビリテーションの内容を変更する必要があると判断したときには、ステップＳ１１の処理に戻り、操作者によるリハビリテーション動作の選択、又はコンピュータ装置１００の中央演算処理部１０４による自動選択を行う。このとき操作者がリハビリテーション動作を手動で選択する場合でも、中央演算処理部１０４が表示部１０２に動作の候補を表示させるようにしてもよい。

そして、ステップＳ１７でリハビリテーションの内容を変更する必要がないと判断したとき、コンピュータ装置１００の中央演算処理部１０４は、リハビリテーションを継続して行うか、あるいは終了かを判断する（ステップＳ１８）。ここで終了であると判断したときには処理を終了し、リハビリテーションを継続する場合には、ステップＳ１２の処理に戻る。

［６．リハビリテーションの進行状態の判断処理の例］
リハビリテーションの進行状態を判断する場合の例を説明する。このときには、例えば、基準となる定常動作を行う画像を患者に提示して、その画像を見た患者の状態から、リハビリテーションの進行状態を判断する。
図７は、この場合の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、コンピュータ装置１００の中央演算処理部１０４は、一定の速度で肢体が動く画像の作成を画像生成部１０７に指示する（ステップＳ２１）。そして、動作計測器１３２を使用して患者を撮影して、患者の肢体の動きを計測する（ステップＳ２２）。また、脳イメージング法により患者の脳の状態を検出する。脳イメージング法による検出としては、例えば磁気共鳴画像や、拡散テンソル法による神経投射路描出法による脳画像を得る処理を行い、また、電極１３３が検出した信号から、脳内の状態を判断するようにしてもよい。

ステップＳ２２で患者の運動を計測したとき、コンピュータ装置１００の中央演算処理部１０４は、画像で提示した動作と患者が行う動作との速度差を検出する（ステップＳ２４）。また、運動制御パラメータの同定を行う（ステップＳ２５）。
そして、ステップＳ２４で検出した速度差と、ステップＳ２３で検出した脳内の状態と、ステップＳ２５で同定した運動制御パラメータとを使用して、コンピュータ装置１００の中央演算処理部１０４は、患者のパタメータの更新処理を行う（ステップＳ２６）。記憶部１０６は、その更新されたパラメータを、該当する患者のパラメータとして登録（記憶）する（ステップＳ２７）。

［７．実施の形態の例による効果］
以上説明したように本例のリハビリテーション支援装置を使用して行うことで、幻肢痛を持つ患者のリハビリテーションが、効率良く行えるようになる。具体的には、現在行われているリハビリテーションが、患者の脳内でどのような影響があるかを、仮想身体性基板モデルによって確かめながら、段階的に運動状態を変化させるような高度なリハビリテーションが可能になる。
患者に提示する画像についても、予め用意した動きの画像ではなく、患者に指示した上で実行される動きを検出した上で生成した画像であり、従来の鏡療法や模倣療法とは異なった、より効果の高いリハビリテーションが可能になる。
例えば、幻肢痛を持つ患者に対して、最初は左右の肢体を同じようにゆっくり動かすような指示を行い、徐々に早く動かしたり、左右の肢体を組み合わせて回すような高度な指示を行うようにして、それぞれの段階で最適なリハビリテーションが可能になる。

また、例えば左右の肢体を同じようにゆっくり動かすことによる治療の場合には、患者の脳１０の感覚野１４と運動野１５との間での不整合をなくすようなリハビリテーションであり、より高度な動きによる治療の場合には、脳内身体表現１１での認識が正しくなるようなリハビリテーションであると言える。したがって、本例のリハビリテーション支援装置によると、一時的な痛みの緩和だけではない、より高度なリハビリテーションが行えるものである。

なお、図２に示したリハビリテーションの実行状態では、手を動かす例を示したが、リハビリテーションとして、手と足を協調して動かすような指示を行い、例えば手と足の両方の動きを計測して、その計測した両方の動きに基づいた画像を患者に提示するようにしてもよい。この場合には、手と足の両方を協調させる動作が患者に要求され、より高度なリハビリテーションが実行できるようになる。
また、肢体の動きだけなく、体幹の動きも同様に計測して、表示するようにしてもよい。体幹のリハビリテーションが行えることで、例えば体幹が感じる重力の異常に対するリハビリテーションも可能になる。

また、ここまでの説明では、幻肢痛を持つ患者のリハビリテーションを行う場合を例にしたが、本例のリハビリテーション支援装置は、その他の脳が影響したリハビリテーションを行うようにしてもよい。
例えば、脳梗塞などの後遺症による麻痺を有する患者に対するリハビリテーションについても、本例のリハビリテーション支援装置で行うことができる。脳梗塞などの後遺症による麻痺を有する患者の場合には、指示された動きを患者が繰り返し行うことで、脳内でどのような身体表現状態になっているのかを、仮想身体性基板モデルによって確かめながら、リハビリテーションを行うことができ、非常に効率のよいリハビリテーションができる。この場合には、例えば患者の頭部にコイルを装着して、脳を活性化させるＴＭＳ治療法を同時に行うなどの、他の療法と組み合わせるようにしてもよい。

［８．変形例］
なお、上述した実施の形態の例では、動作計測器１３２がカメラを備えて、カメラが撮影した画像から動きを計測するようにした。これに対して、例えば患者の体に動きを検出するセンサなどを取り付けて、そのセンサに基づいて動き検出処理を行う動き検出部を使用するようにしてもよい。
また、上述した実施の形態の例では、電極１３３を患者に装着して、電極１３３で脳から肢体に送られる信号を検出するようにし、この電極１３３が検出した信号から、患者の脳の状態を判断するようにした。この電極１３３は使用しないで、リハビリテーションを行うようにしてもよい。
また、上述した実施の形態の例で説明した、仮想身体表現生成処理は１つの例であり、その他の仮想身体表現モデルを適用してもよい。
さらに、上述した実施の形態では、リハビリテーション支援装置を、コンピュータ装置とその周辺機器により構成し、コンピュータ装置に実装するソフトウェア（プログラム）が、実施の形態で説明したリハビリテーションの支援ための処理を実行するようにした。これに対して、それぞれの処理部を備えた専用のリハビリテーション支援装置として構成してもよい。

１０…脳、１１…脳内身体表現、１２…認知機能、１３…企図機能、１４…感覚野、１５…運動野、１６…身体意識機能、２０…身体、２１…感覚器、２２…運動器、３０…環境、１００…コンピュータ装置、１０１…入力部、１０２…表示部、１０３…インターフェース部、１０４…中央演算処理部、１０５…ワークメモリ、１０６…記憶部、１０７…画像生成部、１１０…脳モデル、１１１…脳内身体表現、１１２…認知機能、１１３…企図機能、１１４…感覚野、１１５…運動野、１１６…身体意識機能、１２０…身体モデル、１２１…感覚器、１２２…運動器、１３０…仮想環境、１３１…ヘッドマウントディスプレイ、１３２…動作計測器、１３２ａ…カメラ、１３２ｂ…画像解析部、１３３…電極

Claims (5)

1. リハビリテーションを実行する患者の体の動きを検出する動き検出部と、
   前記患者のリハビリテーションを実行する実在する又は存在しない体の部位と、脳とを接続する神経の状態を検出する電極と、
   前記動き検出部が検出した体の動きを認知すると共に、前記電極が検出した信号により、前記患者が脳内でイメージしている身体の位置及び動きを示す身体表現を演算する認知機能処理と、前記認知機能処理で認知した身体をどのように動かしたいか判断する身体意識機能処理と、前記身体意識機能処理で判断した結果に基づいて体の動きを指示する身体表現を得る企図機能処理とを行って、患者の脳内で得られる身体表現を、運動方程式を使った数理モデルによる演算で表現する演算処理部と、
   前記演算処理部で得られた前記数理モデルによる演算結果としての身体表現で決まる身体の位置及び動きを画像化する画像生成部と、
   前記画像生成部が生成した画像を表示する表示部とを備え、
   前記演算処理部は、前記動き検出部が検出した体の動きと、画像生成部が生成した画像中の体の動きとのずれを算出し、算出したずれの程度に基づいて、リハビリテーションの進展状態が順調か否かを判断するようにした
   リハビリテーション支援装置。
2. 前記演算処理部は、リハビリテーションを実行する患者が失った体の部位の位置及び動きを含めた身体表現を仮想的に生成し、前記画像生成部が、患者が失った体の部位を含めた体の状態を画像化する
   請求項１に記載のリハビリテーション支援装置。
3. 前記演算処理部は、リハビリテーションの進展状態の判断に基づいて、患者に要求するリハビリテーションのための体の動きを、現在とは異なる適切な難易度の体の動きに変更する必要があるか否かを判断する
   請求項１又は２に記載のリハビリテーション支援装置。
4. 前記演算処理部は、前記電極での検出状態に基づいて、患者の脳から幻肢に対して信号が送られているか否かを評価に加える
   請求項１〜３のいずれか１項に記載のリハビリテーション支援装置。
5. 患者のリハビリテーションを支援するリハビリテーション支援装置の作動方法であって、
   リハビリテーション支援装置は、当該支援装置を制御する演算処理部を備え、
   前記演算処理部が、
   リハビリテーションを実行する患者の体の動きを検出する動き検出処理と、
   前記患者のリハビリテーションを実行する実在する又は存在しない体の部位と、脳とを接続する神経の状態を、電極を介して取得する処理と、
   前記動き検出処理で検出した体の動きを認知すると共に、前記電極が検出した信号により、前記患者が脳内でイメージしている身体の位置及び動きを示す身体表現を演算する認知機能処理と、前記認知機能処理で認知した身体をどのように動かしたいか判断する身体意識機能処理と、前記身体意識機能処理で判断した結果に基づいて体の動きを指示する身体表現を得る企図機能処理とを行って、患者の脳内で得られる身体表現を、運動方程式を使った数理モデルによる演算で表現する仮想身体表現生成処理と、
   前記仮想身体表現生成処理で得られた前記数理モデルによる演算結果としての身体表現で決まる身体の位置及び動きを画像化して、患者に提示する画像を生成し提示する画像生成処理および画像提示処理とを行い、
   前記仮想身体表現生成処理は、前記動き検出処理で検出した体の動きと、前記画像生成処理で生成した画像中の体の動きとのずれを算出し、算出したずれの程度に基づいて、リハビリテーションの進展状態が順調か否かを判断するようにした
   リハビリテーション支援装置の作動方法。

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