JP6917047B2 - Motor function evaluation system with multiple wearable sensors - Google Patents
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Description
本発明は、被験者の運動機能として、ロコモティブシンドロームのリスクを、複数のウェアラブルセンサによって評価するシステムに関する。 The present invention relates to a system for evaluating the risk of locomotive syndrome as a subject's motor function by a plurality of wearable sensors.
従来、ロコモティブシンドロームという言葉が日本整形外科学会によって提唱されている。「ロコモティブシンドローム(Locomotive Syndrome:運動器症候群(「ロコモ」とも略される)」とは、「運動器の障害により要介護になるリスクの高い状態になること」を意味する言葉である(日本臨床整形外科学会HPより引用:非特許文献1参照)。このロコモティブシンドロームのリスクを評価することは、将来に要介護状態になることを回避するためにも重要である。 Traditionally, the term locomotive syndrome has been proposed by the Japanese Orthopedic Association. "Locomotive Syndrome" (also abbreviated as "locomotive syndrome") is a term that means "a high risk of needing care due to a disorder of the locomotive syndrome" (Japanese clinical practice). Quoted from the Orthopedic Association HP: See Non-Patent Document 1). Assessing the risk of this locomotive syndrome is also important to avoid becoming in need of nursing care in the future.
ここで、特許文献1には、老年障害リスクを評価するための技術が開示されている。また、特許文献2には、ロコモティブシンドロームのリスクを評価するための運動機能診断装置が開示されている。 Here, Patent Document 1 discloses a technique for evaluating the risk of senile disability. Further, Patent Document 2 discloses a motor function diagnostic device for evaluating the risk of locomotive syndrome.
しかしながら、特許文献1において評価対象となっている老年障害リスクには、ロコモティブシンドロームは含まれていない。また、特許文献1における評価方法では歩行パラメータを用いている。 However, the risk of senile disability, which is the subject of evaluation in Patent Document 1, does not include locomotive syndrome. Further, the evaluation method in Patent Document 1 uses walking parameters.
特許文献2に開示の運動機能診断装置は、ロコモティブシンドロームのリスク評価を目的としている。しかしながら、Kinect(登録商標)センサを用いて被験者の身体の複数部位の動きを検出するものであり、このようなシステムではセンサが設置された特定の箇所で評価を行う必要があり、日常生活中に評価を行うことはできない。また、被験者がスカートを着用している場合等、検出しようとする部位が隠れてしまうような服装である場合には検出ができない等の問題があった。 The motor function diagnostic apparatus disclosed in Patent Document 2 is intended for risk assessment of locomotive syndrome. However, the Kinect (registered trademark) sensor is used to detect the movement of multiple parts of the subject's body, and such a system requires evaluation at a specific location where the sensor is installed, and during daily life. Cannot be evaluated. In addition, there is a problem that the detection cannot be performed when the subject is wearing a skirt or the like and the part to be detected is hidden.
このような課題に鑑み、本発明は複数のウェアラブルなセンサを用いることで、センサが設置された特定の箇所でなくとも、より正確に運動機能としてのロコモティブシンドロームのリスクを評価し、ユーザにフィードバックすることが可能な運動機能評価システムを提供することを目的とする。 In view of these problems, the present invention uses a plurality of wearable sensors to more accurately evaluate the risk of locomotive syndrome as a motor function and provide feedback to the user even if the sensor is not installed in a specific place. It is an object of the present invention to provide a motor function evaluation system capable of performing.
上記課題を解決するために、本発明の一態様は、被験者の運動機能として、ロコモティブシンドロームのリスクを評価し、その結果をユーザにフィードバックする運動機能評価システムであって、前記被験者の身体上の複数の特定の部位に装着される複数のウェアラブルなセンサ部と、歩行動作における前記被験者の前記複数の身体上の特定の部位の変化を示す複数の測定データを前記複数のセンサ部から取得するデータ取得部と、前記複数の測定データまたは前記複数の測定データから導出されるデータのばらつきを算出することにより、前記被験者のロコモリスクを推定するロコモ度合い得点推定部と、前記被験者のロコモリスクの前記推定の結果を出力する結果出力部と、を有する運動機能評価システムである。 In order to solve the above problems, one aspect of the present invention is a motor function evaluation system that evaluates the risk of locomotive syndrome as a subject's motor function and feeds back the result to the user, and is a motor function evaluation system on the subject's body. Data for acquiring a plurality of wearable sensor units attached to a plurality of specific parts and a plurality of measurement data indicating changes in the plurality of specific parts of the body of the subject in a walking motion from the plurality of sensor units. The locomotive degree score estimation unit that estimates the locomotive risk of the subject by calculating the variation between the acquisition unit and the plurality of measurement data or the data derived from the plurality of measurement data, and the estimation of the locomotive risk of the subject. It is a motor function evaluation system having a result output unit that outputs a result.
また、本発明の他の態様は、被験者の身体上の複数の特定の部位に装着される複数のウェアラブルなセンサ部と、データ取得部と、ロコモ度合い得点推定部と、結果出力部と、を有するコンピュータシステムによって実行される運動機能評価方法であって、前記データ取得部が、歩行動作における前記被験者の前記身体上の複数の特定の部位の変化を示す複数の測定データを前記複数のセンサ部から取得するステップと、前記ロコモ度合い得点推定部が、前記複数の測定データまたは前記複数の測定データから導出されるデータのばらつきを算出することにより、前記被験者のロコモリスクを推定するステップと、前記結果出力部が、前記被験者のロコモリスクの前記推定の結果を出力するステップと、を含む運動機能評価方法である。 In addition, another aspect of the present invention includes a plurality of wearable sensor units, a data acquisition unit, a locomotive degree score estimation unit, and a result output unit, which are attached to a plurality of specific parts on the body of the subject. It is a motor function evaluation method executed by a computer system having the data acquisition unit, and the data acquisition unit obtains a plurality of measurement data indicating changes in a plurality of specific parts of the body of the subject in a walking motion by the plurality of sensor units. The step of estimating the locomotive risk of the subject by calculating the variation of the plurality of measurement data or the data derived from the plurality of measurement data by the locomotive degree score estimation unit, and the result. The output unit is a motor function evaluation method including a step of outputting the estimation result of the locomotive risk of the subject.
また、本発明の他の態様は、上述の運動機能評価方法を、前記コンピュータシステムに実行させるためのコンピュータプログラムである。 Another aspect of the present invention is a computer program for causing the computer system to execute the above-mentioned motor function evaluation method.
(概要)
本発明の発明者は、本発明に係るロコモティブシンドローム(以下、略して「ロコモ」という)のリスクを評価するための運動機能評価システムの発明に先んじて、ロコモリスクが高い者は低い者に比べて歩行に際して、立脚後期(立脚期:歩行において地面に足が接地している状態)から遊脚初期(遊脚期:歩行において地面から足が離れている状態)にかけての動作のばらつきが大きいということを見出した(小林吉之、外3名、「ロコモティブシンドローム該当者に特徴的な歩行中の下肢関節運動(Gait Characteristics of high scorers of the locomotive syndrome)」、バイオメカニズム学会誌(Journal of the Society of Biomechanisms Japan)、バイオメカニズム学会、Vol.40、No.3、2016、P183-193)。これにより、本発明に係る運動機能評価システムにおいては、被験者の歩行動作の測定データのばらつきによって被験者のロコモリスクを評価することとした。
(overview)
Prior to the invention of the motor function evaluation system for evaluating the risk of locomotive syndrome (hereinafter, abbreviated as "locomotive syndrome") according to the present invention, the inventor of the present invention has a higher locomotive risk than a low locomotive risk. When walking, there is a large variation in movement from the late stance phase (standing phase: the state where the foot is in contact with the ground during walking) to the early stage of swinging (the swing phase: the state where the foot is off the ground during walking). (Yoshiyuki Kobayashi, 3 others, "Gait Characteristics of high scorers of the locomotive syndrome", Journal of the Society of Biomechanisms Japan), Society of Biomechanism, Vol.40, No.3, 2016, P183-193). As a result, in the motor function evaluation system according to the present invention, the locomotive risk of the subject is evaluated based on the variation in the measurement data of the walking motion of the subject.
また、本発明に係る運動機能評価システムにおいては、事前に、病院の診断等によって判定されたロコモ該当者とロコモ非該当者から各種の測定データを収集し、この収集結果に基づいて評価モデルを構築し、本実施形態の運動機能評価システムに使用している。 In addition, in the motor function evaluation system according to the present invention, various measurement data are collected in advance from Locomo applicable persons and Locomo non-applicable persons determined by a hospital diagnosis or the like, and an evaluation model is created based on the collected results. It is constructed and used in the motor function evaluation system of this embodiment.
以下、図面を参照しながら、本実施形態に係る運動機能評価システムについて説明する。なお、以下の説明において参照する各図では、他の図と同等部分は同一符号によって示される。 Hereinafter, the motor function evaluation system according to the present embodiment will be described with reference to the drawings. In each of the figures referred to in the following description, the same parts as those of the other figures are indicated by the same reference numerals.
(運動機能評価システムの構成)
図1は、本実施形態に係る運動機能評価システムの機能ブロックの一例を示す図である。本実施形態に係る運動機能評価システム1は、運動機能評価装置10と、計測装置20とを含む。本実施形態に係る運動機能評価システム1は、計測装置20を装着した人物(被験者)の歩行時の測定データを運動機能評価装置10が分析し、当該人物がロコモリスク該当者か否かを推定するためのシステムである。
(Structure of motor function evaluation system)
FIG. 1 is a diagram showing an example of a functional block of the motor function evaluation system according to the present embodiment. The motor function evaluation system 1 according to the present embodiment includes a motor
(計測装置)
計測装置20は、これを装着した被験者の特定の身体部位の歩行時における変化に関して測定を行う。身体部位の歩行時における変化に関する測定とは、例えば、歩行中の当該身体部位の位置の変化、加速度の変化、床反力、等の測定が挙げられる。計測装置20は、このような計測を行って測定データを出力することが可能なセンサ部210を備える。
(Measuring device)
The
本実施形態においては、計測装置20はウェアラブルな計測装置である。これにより、被験者が計測装置20を装着することが容易であり、ロコモリスクの評価を簡単に行うことができる。計測装置20は、具体的には例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ、圧力センサ(インソール型)、等であってよい。なお、図1において計測装置20は1つのみしか示されていないが、本実施形態においては、計測装置20は複数存在する。
In the present embodiment, the
(運動機能評価装置)
運動機能評価装置10は、データ分析部110と、記憶部120と、操作部130と、表示部140とを備える。
(Motor function evaluation device)
The motor
データ分析部110は、計測装置20の複数のセンサ部210で取得された複数の測定データを、ネットワーク等を介して受信し、被験者のロコモリスクを評価するための処理を実行する。データ分析部110は、データ取得部112と、ロコモ度合い得点推定部114と、結果出力部116とを備える。
The data analysis unit 110 receives a plurality of measurement data acquired by the plurality of
データ取得部112は、計測装置20の複数のセンサ部210で取得された複数の測定データを、ネットワーク(有線・無線)等を介して取得する。また、測定データは、例えば脱着可能な記録メディアや他の装置等を介して取得されてもよい。データ取得部112にて取得された複数の測定データは、記憶部120の測定データ記憶部122に記憶される。
The
ロコモ度合い得点推定部114は、データ取得部112において取得された複数の測定データと、記憶部120の推定式記憶部124に記憶されているロコモリスク評価のための推定式データとに基づいて、複数の測定データ、または複数の測定データから導出されるデータのばらつきを算出して被験者のロコモリスクを推定(算出)する機能を有する。測定データ、または測定データから導出されるデータのばらつきとは、例えば、測定データ、または測定データから導出されるデータの分散、標準偏差、四分位間距離、偏差値、範囲、平均差、平均絶対偏差、離散エントロピーである。被験者のロコモリスクを評価する際には、これらのいずれかのみを使用してもよいし、いくつかを組み合わせて使用してもよい。また、測定データ、または測定データから導出されるデータのばらつきとは、測定データそのもののばらつきのみならず、測定データから導出(算出)されるデータのばらつきであってもよい。例えば、モーションキャプチャシステムにより測定される歩行中における被験者の動きデータから加速度データを算出し、当該加速度データのばらつきを用いて被験者のロコモリスクを推定するようになっていてもよい。
The locomotive degree
結果出力部116は、ロコモ度合い得点推定部114において推定された被験者のロコモリスクを示す結果データを表示部140の結果表示部144に出力する。また、結果表示部144への結果データの出力に代えて、他の装置にネットワーク等を介して結果データを出力する、脱着可能な記録メディア等に結果データを出力する、等となっていてもよい。
The
記憶部120は、各種のデータを記憶する機能を有する。記憶部120は、測定データ記憶部122と、推定式記憶部124とを備える。
The
測定データ記憶部122は、計測装置20の複数のセンサ部210から出力された複数の測定データを、データ分析部110のデータ取得部112を介して記憶する。計測装置20のセンサ部210から出力された測定データに特定の処理を施してから記憶しても勿論構わない。
The measurement
推定式記憶部124は、被験者のロコモリスクを算出するために必要な推定式を記憶する。この推定式は被験者のロコモリスク評価に先立って準備される(詳細は後述する)。
The estimation
操作部130は、ユーザの操作を受け付ける機能を有する。具体的にはキーボードやマウス等の入力デバイス等である。操作部130にて受け付けられたユーザ入力の内容に応じて、測定を開始する、データを記録する、記録されているデータを表示する、等の各種動作を運動機能評価装置10に行わせるようになっていてよい。また、操作部130は、入力デバイス等を介して受け付けたユーザからの入力内容を表示部140の入力情報表示部142に出力表示してもよい。
The
表示部140は、ユーザに対して各種の情報をディスプレイに表示出力する機能を有する。表示部140は、入力情報表示部142と、結果表示部144とを備える。
The
入力情報表示部142は、操作部130の操作情報入力部132において受け付けられたユーザ入力の内容を表示する。なお、操作部130と表示部140は、タッチパネルのように一体的に構成されていてもよい。
The input
結果表示部144は、データ分析部110の結果出力部116から被験者のロコモリスクを示す結果データを取得して、ディスプレイ等に出力する。なお、結果データの出力は、本実施形態においては表示出力することとしているが、あくまで一例であり、これに限定されない。例えば、音声や光などによって出力されてもよい。
The
なお、図1においては、運動機能評価装置10と計測装置20は別々の装置として示されている。例えば、計測装置20は被験者の身体上の複数の特定の部位に装着可能なセンサデバイス等であり、運動機能評価装置10はスマートフォンやパーソナルコンピュータ等であって、複数の計測装置20で計測された各測定データが無線通信等によって運動機能評価装置10に送信されるようになっていてよい。また、運動機能評価装置10と計測装置20は、一体化して一つの装置となっていてもよい。例えば、スマートフォンのように加速度センサ等が内蔵されている(ウェアラブルな)可搬型端末を利用することができる。さらには、加速度センサ内蔵のスマートフォンのアプリケーション(コンピュータプログラム)として実装することも可能である。
In FIG. 1, the motor
図1に示される機能構成はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。 The functional configuration shown in FIG. 1 is merely an example, and is not limited thereto.
(ハードウェア構成)
図1の本実施形態に係る運動機能評価システム1(または運動機能評価装置10)は、一般的なコンピュータ装置と同様のハードウェア構成によって実現可能である。
(Hardware configuration)
The motor function evaluation system 1 (or motor function evaluation device 10) according to the present embodiment of FIG. 1 can be realized by a hardware configuration similar to that of a general computer device.
図2は、本実施形態に係る運動機能評価システム(または運動機能評価装置10)のハードウェア構成の一例を示す図である。図2に示されるコンピュータ装置30は、一例として、プロセッサ302と、RAM304と、ROM306と、ハードディスク装置308と、リムーバブルメモリ310と、通信インタフェース(有線・無線)312と、ディスプレイ/タッチパネル314と、スピーカ316と、キーボード/マウス318とを備える。図1を用いて上記説明された運動機能評価システム1(または運動機能評価装置10)の各構成の機能は、ハードウェアとソフトウェアとが協働することによって実現されうる。例えば、プロセッサ302が、ハードディスク装置308にあらかじめ格納されたプログラムをメモリに読み出して実行することで各構成の機能を実現することが可能である。なお、図2に示されるハードウェア構成はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。
FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the motor function evaluation system (or motor function evaluation device 10) according to the present embodiment. The
(フローチャート:準備段階)
図3は、本実施形態に係るロコモリスク評価を行うための準備段階についてのフローチャートの一例を示す図である。かかる準備段階においては、既知の方法(例えば病院での診断など)によってロコモ該当者または非該当者と判断された人物のそれぞれについて、歩行の際の計測データを標本データとして複数収集する。そして、収集された標本データに基づいて、ロコモリスクを推定するための推定式を作成する。なお、以下の説明においては、計測データの一例として加速度データを採用して説明する。
(Flowchart: Preparation stage)
FIG. 3 is a diagram showing an example of a flowchart of a preparatory stage for performing a locomotive risk evaluation according to the present embodiment. In such a preparatory stage, a plurality of measurement data during walking are collected as sample data for each of the persons who are determined to be locomotive-applicable persons or non-applicable persons by a known method (for example, diagnosis in a hospital). Then, based on the collected sample data, an estimation formula for estimating the locomotive risk is created. In the following description, acceleration data will be adopted as an example of measurement data.
まず、標本データを収集するために、標本となるロコモ該当者と非該当者(以下、被験者という)が、それぞれ歩行を開始する。この時、標本データとなる計測データを取得したい被験者の特定の身体部位に、測定装置(加速度センサ)を装着する。被験者が歩行を開始すると、測定装置は装着部位の測定データ(加速度データ)の記録を開始する(ステップS102)。なお、測定装置として、図1に示された計測装置20を使用してもよい。
First, in order to collect sample data, a sample locomotive applicable person and a non-applicable person (hereinafter referred to as a subject) each start walking. At this time, a measuring device (accelerometer) is attached to a specific body part of the subject who wants to acquire measurement data as sample data. When the subject starts walking, the measuring device starts recording the measurement data (acceleration data) of the wearing site (step S102). As the measuring device, the measuring
被験者の歩行中、予め定められた時間間隔ごとに時系列で、測定装置が装着された被験者の装着部位における加速度データが取得される(ステップS104)。取得された加速度データについて、ローパスフィルタをかけ、一歩行周期において時間率100%規格化処理を行う。このようにして得られた標本データは運動機能評価装置10の記憶部120の測定データ記憶部122に記憶される。
While the subject is walking, acceleration data at the wearing site of the subject to which the measuring device is attached is acquired in chronological order at predetermined time intervals (step S104). The acquired acceleration data is subjected to a low-pass filter and a time rate standardization process of 100% is performed in one walking cycle. The sample data thus obtained is stored in the measurement
ここで、測定対象とする測定部位は、被験者の身体においてウェアラブルの測定装置を装着することが可能な部位のうちのいくつかを測定部位として決定すればよい。例えば、複数歩分における装着部位における加速度の変化を示すデータを取得する。ただし、少なくとも一歩行周期における加速度の変化を示すデータが取得できればよい。また、取得される加速度データは、例えば左右、前後、鉛直方向の各成分(x、y、z)であってもよく、鉛直方向成分のみを取得するように構成してもよい。 Here, the measurement site to be measured may be determined as a measurement site of some of the sites on the body of the subject to which the wearable measuring device can be attached. For example, data showing changes in acceleration at the wearing site in a plurality of steps is acquired. However, it suffices if data showing the change in acceleration in at least one walking cycle can be acquired. Further, the acceleration data to be acquired may be, for example, each component (x, y, z) in the left-right direction, front-rear direction, and vertical direction, or may be configured to acquire only the vertical direction component.
また、本例においては加速度センサを被験者に装着して直接的にセンサから加速度データを取得することとしたが、他の方法によって加速度データを取得してもよい。例えば、モーションキャプチャシステムを用いて加速度データを取得してもよい。具体的には、例えば、被験者の身体に複数のマーカを貼付して歩行させて歩行中の各マーカの座標を計測する。そして、計測した座標を2回微分して加速度を計算する等となっていてもよい。 Further, in this example, the acceleration sensor is attached to the subject and the acceleration data is directly acquired from the sensor, but the acceleration data may be acquired by another method. For example, acceleration data may be acquired using a motion capture system. Specifically, for example, a plurality of markers are attached to the body of the subject and walked, and the coordinates of each marker during walking are measured. Then, the measured coordinates may be differentiated twice to calculate the acceleration.
以上のようにして取得された加速度データと、既知のロコモ該当者および非該当者についての教師信号を基に機械学習の手法で判別モデル(推定式)を生成する(ステップS106)。生成された判別モデルデータは、運動機能評価装置10の記憶部120における推定式記憶部124に記憶される(ステップS108)。
A discrimination model (estimation formula) is generated by a machine learning method based on the acceleration data acquired as described above and the teacher signals of known Locomo applicable persons and non-applicable persons (step S106). The generated discrimination model data is stored in the estimation
(判別モデルの生成)
ここで、判別モデル(推定式)の生成の実例を示す。本発明の発明者は、以下のように判別モデルの構築を試みた。
(Generation of discrimination model)
Here, an example of generating a discrimination model (estimation formula) is shown. The inventor of the present invention attempted to construct a discrimination model as follows.
被験者は、50歳以上の健常成人75名(ロコモ該当者29名、ロコモ非該当者46名、平均年齢と分布は66.0±5.3歳)である。これらの被験者は、既存の技術(病院での診断等)によりロコモ該当者であるか非該当者であるかについて予め判断されている者である。また、測定装置は、各被験者の骨盤部と体幹部に装着した。被験者が歩行を開始すると、骨盤部と体幹部における歩行中の加速度データを時系列で取得し、取得された加速度データについて、ローパスフィルタをかけ、一歩行周期において時間率100%規格化処理を行った。そして、5試行分のばらつきを示す代表値を特徴量として使用した(分散、標準偏差、四分位間距離、偏差値、範囲、平均差、平均絶対偏差、離散エントロピーを取得した)。 The subjects were 75 healthy adults aged 50 years or older (29 locomotive-affected persons, 46 non-locomotive-affiliated persons, average age and distribution 66.0 ± 5.3 years old). These subjects are those who have been previously determined by existing techniques (diagnosis at a hospital, etc.) whether they are Locomo applicable persons or non-applicable persons. The measuring device was attached to the pelvis and trunk of each subject. When the subject starts walking, acceleration data during walking in the pelvis and trunk are acquired in chronological order, the acquired acceleration data is subjected to a low-pass filter, and a time rate standardization process of 100% is performed in one walking cycle. rice field. Then, a representative value indicating the variation for 5 trials was used as a feature quantity (variance, standard deviation, quartile distance, deviation value, range, mean difference, mean absolute deviation, and discrete entropy were obtained).
図4は、評価結果の一例である。「実測値」とは、教師信号となる歩行データの値であり、各被験者について事前に判断されたロコモ該当者(High Risk)と非該当者(Low Risk)の数である(ロコモ該当者=23+6=29、ロコモ非該当者18+28=46)。
FIG. 4 is an example of the evaluation result. The "actual measurement value" is a value of walking data that serves as a teacher signal, and is the number of locomotive applicable persons (High Risk) and non-applicable persons (Low Risk) determined in advance for each subject (locomotive applicable person =). 23 + 6 = 29, Locomo
また、「予測値」とは、モデル構築の際に推定された推定値である。実測値が“High Risk”であり予測値も“High Risk”であった人数(23人)、および実測値が“Low Risk”であり予測値も“Low Risk”であった人数(28人)は、その推定式によって正しく評価できた人数ということである。 The "predicted value" is an estimated value estimated at the time of model construction. The number of people whose measured value was "High Risk" and the predicted value was "High Risk" (23 people), and the number of people whose measured value was "Low Risk" and whose predicted value was "Low Risk" (28 people). Is the number of people who could be evaluated correctly by the estimation formula.
一方、実測値が“High Risk”であるのに予測値は“Low Risk”となった人数(6人)、および実測値が“Low Risk”であるのに予測値は“High Risk”であった人数(18人)は、その推定式により正しく評価できなかった人数ということである。 On the other hand, the number of people (6 people) whose measured value was "High Risk" but the predicted value was "Low Risk", and the predicted value was "High Risk" even though the measured value was "Low Risk". The number of people (18 people) is the number of people who could not be evaluated correctly by the estimation formula.
また、「感度」は実際にロコモ該当者である人をロコモ該当者であると正しく評価できた割合(23/(23+6)≒79.3%)、「特異度」は実際にロコモ非該当者である人をロコモ非該当者であると正しく評価できた割合(28/(18+28)≒60.9%)である。 In addition, "sensitivity" is the percentage of people who are actually locomotive-applicable persons who can be correctly evaluated as locomotive-applicable persons (23 / (23 + 6) ≒ 79.3%), and "specificity" is actually locomotive-non-applicable persons. It is the ratio (28 / (18 + 28) ≈ 60.9%) that can correctly evaluate the person who is a person who is not applicable to Locomo.
また、「陽性的中率」はロコモ該当者であると予測した人のうち実際にロコモ該当者であった人の割合(23/(23+18)≒56.1%)、「陰性的中率」はロコモ非該当者であると予測した人のうち実際にロコモ非該当者であった人の割合(28/(6+28)≒82.4%)を示す。このような結果データが、骨盤部と体幹部について取得される。以上のような試行結果に基づいて推定式の重み係数およびしきい値を調整して適切な判別モデルを決定する。判別モデルの一例を図5に示す。図5の式中、“AccXX”はXX番目の加速度データを表す。 The "positive predictive value" is the percentage of those who were predicted to be locomotive-affected and who were actually locomotive-affected (23 / (23 + 18) ≈ 56.1%), and the "negative predictive value". Shows the percentage of those who were predicted to be non-locomotives and who were actually non-locomotives (28 / (6 + 28) ≈ 82.4%). Such result data is acquired for the pelvis and trunk. Based on the above trial results, the weighting coefficient and threshold value of the estimation formula are adjusted to determine an appropriate discrimination model. An example of the discrimination model is shown in FIG. In the formula of FIG. 5, "AccXX" represents the XXth acceleration data.
(フローチャート:準備段階)
図6は、本実施形態に係る運動機能評価システムにおいてロコモリスク評価を行うためのフローチャートの一例を示す図である。被験者は、自身の身体上の複数の特定部位(図4の例であれば骨盤部および体幹部)に計測装置10をそれぞれ装着して歩行を開始する。被験者が歩行を開始すると、運動機能評価システム1は各装着部位の測定データ(加速度データ)の記録を開始する(ステップS202)。
(Flowchart: Preparation stage)
FIG. 6 is a diagram showing an example of a flowchart for performing locomotive risk evaluation in the motor function evaluation system according to the present embodiment. The subject attaches the measuring
被験者の歩行中、計測装置10は、予め定められた時間間隔で装着部位の加速度を計測する(ステップS204)。また、取得された加速度データは、準備段階と同様の処理が施される。すなわち、上述の例であれば、取得された加速度データについて、ローパスフィルタがかけられ、一歩行周期において時間率100%規格化処理が行われる。処理が施された加速度データは、測定データ記憶部122に順次記憶される。
While the subject is walking, the measuring
ロコモ度合い得点推定部114は、推定式記憶部124に記憶されている推定式を読み出す(ステップS206)。ロコモ度合い得点推定部114は、ステップS204で計測されて処理された加速度データを推定式に入力して算出する(ステップS208)。算出結果に基づいて、当該被験者がロコモ該当者か非該当者かを判定する(ステップS210)。具体的には例えば、測定された加速度データを図5のような推定式に挿入して、例えば計算結果が“0”以上であればロコモ非該当者であり、“0”未満であればロコモ該当者である、と判断する。また、本実施形態においては被験者の身体上の複数の部位に装着された複数の計測装置10から加速度データが取得される。そして、これらの加速度データに基づいて、ロコモ該当であるか非該当であるかが判断される。例えば、各部位の加速度データごとに推定式で計算されて、計算結果が“0”以上となった部位の割合が予め定められた閾値以上になった場合にはロコモ該当と判断する、全ての部位の計算結果が“0”以上となった場合にはロコモ非該当者であると判断する、等となっていてもよい。
The locomotive degree
ステップS210における判断結果は結果出力部116から出力されて、結果表示部144にて表示される(ステップS212)。なお、判断結果は表示出力されるのみならず、例えば音声や光によって出力されても勿論構わない。
The determination result in step S210 is output from the
ここまで、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されず、その技術的思想の範囲内において種々異なる形態にて実施されてよいことは言うまでもない。 Although one embodiment of the present invention has been described so far, it goes without saying that the present invention is not limited to the above-described embodiment and may be implemented in various different forms within the scope of the technical idea.
また、本発明の範囲は、図示され記載された例示的な実施形態に限定されるものではなく、本発明が目的とするものと均等な効果をもたらすすべての実施形態をも含む。さらに、本発明の範囲は、各請求項により画される発明の特徴の組み合わせに限定されるものではなく、すべての開示されたそれぞれの特徴のうち特定の特徴のあらゆる所望する組み合わせによって画されうる。 Also, the scope of the present invention is not limited to the exemplary embodiments illustrated and described, but also includes all embodiments that provide an effect equal to that intended by the present invention. Furthermore, the scope of the present invention is not limited to the combination of the features of the invention defined by each claim, but may be defined by any desired combination of the specific features of all the disclosed features. ..
1 運動機能評価システム
10 運動機能評価装置
20 計測装置
110 データ分析部
120 記憶部
130 操作部
140 表示部
210 センサ部
1 Motor
Claims (4)
前記被験者の身体上の複数の特定の部位に装着される複数のウェアラブルセンサデバイスと、
歩行動作における前記被験者の前記身体上の複数の特定の部位の変化を示す複数の測定データを前記複数のウェアラブルセンサデバイスから取得するデータ取得部と、
前記複数の測定データのばらつきまたは前記複数の測定データから導出されるデータのばらつきを算出し、前記複数の特定の部位のそれぞれに対応する前記ばらつきの算出値を、前記被験者のロコモリスクを推定するための推定式に適用し、前記複数の特定の部位のうち、前記推定式の出力が第1の閾値以上となる部位の割合を求め、前記第1の閾値以上となる部位の割合が第2の閾値以上になった場合に、前記被験者をロコモ該当と判定するロコモ度合い得点推定部と、
前記被験者のロコモリスクの推定結果として、前記ロコモ該当であるかを出力する結果出力部と、
を有する、
運動機能評価システム。 It is a motor function evaluation system that evaluates the risk of locomotive syndrome and feeds it back to the user as the motor function of the subject.
A plurality of wearable sensor devices worn on a plurality of specific parts of the subject's body, and a plurality of wearable sensor devices.
A data acquisition unit that acquires a plurality of measurement data indicating changes in a plurality of specific parts of the body of the subject in a walking motion from the plurality of wearable sensor devices.
To calculate the variation of the plurality of measurement data or the variation of the data derived from the plurality of measurement data, and to estimate the locomotive risk of the subject by using the calculated value of the variation corresponding to each of the plurality of specific sites. The ratio of the parts whose output of the estimation formula is equal to or higher than the first threshold value is obtained from the plurality of specific parts, and the ratio of the parts having the output of the first threshold value or more is the second. When the threshold value is exceeded, the locomotive degree score estimation unit that determines that the subject is locomotive-corresponding, and the locomotive degree score estimation unit.
As the estimation result of the locomotive risk of the subject, a result output unit that outputs whether or not the locomotive is applicable,
Have,
Motor function evaluation system.
前記複数の測定データから導出されるデータのばらつきは、前記複数の測定データから導出されるデータの分散、標準偏差、四分位間距離、偏差値、範囲、平均差、平均絶対偏差、離散エントロピーのいずれか、またはこれらの組み合わせである、
請求項1に記載の運動機能評価システム。 The variation of the plurality of measurement data is any one of the variance, standard deviation, quartile distance, deviation value, range, mean difference, mean absolute deviation, discrete entropy, or a combination thereof of the plurality of measurement data. ,
The variation of the data derived from the plurality of measurement data includes the dispersion, standard deviation, quartile distance, deviation value, range, mean difference, mean absolute deviation, and discrete entropy of the data derived from the plurality of measurement data. Any of, or a combination of these,
The motor function evaluation system according to claim 1.
前記データ取得部が、歩行動作における前記被験者の前記身体上の複数の特定の部位の変化を示す複数の測定データを前記複数のウェアラブルセンサデバイスから取得するステップと、
前記ロコモ度合い得点推定部が、前記複数の測定データのばらつきまたは前記複数の測定データから導出されるデータのばらつきを算出し、前記複数の特定の部位のそれぞれに対応する前記ばらつきの算出値を、前記被験者のロコモリスクを推定するための推定式に適用し、前記複数の特定の部位のうち、前記推定式の出力が第1の閾値以上となる部位の割合を求め、前記第1の閾値以上となる部位の割合が第2の閾値以上になった場合に、前記被験者をロコモ該当と判定するステップと、
前記結果出力部が、前記被験者のロコモリスクの推定結果として、前記ロコモ該当であるかを出力するステップと、
を含む、運動機能評価方法。 A motor function evaluation method executed by a computer system having a plurality of wearable sensor devices mounted on a plurality of specific parts of the subject's body, a data acquisition unit, a locomotive degree score estimation unit, and a result output unit. And
A step in which the data acquisition unit acquires a plurality of measurement data indicating changes in a plurality of specific parts of the body of the subject in a walking motion from the plurality of wearable sensor devices.
The locomotive degree score estimation unit calculates the variation of the plurality of measurement data or the variation of the data derived from the plurality of measurement data, and calculates the value of the variation corresponding to each of the plurality of specific parts. It is applied to the estimation formula for estimating the locomotive risk of the subject, and the ratio of the parts where the output of the estimation formula is equal to or higher than the first threshold value is obtained from the plurality of specific parts, and the value is equal to or higher than the first threshold value. A step of determining the subject as a locomotive when the proportion of the site becomes equal to or higher than the second threshold value, and
A step in which the result output unit outputs whether or not the locomotive is applicable as the estimation result of the locomotive risk of the subject.
Motor function evaluation methods, including.
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