JP6940067B2 - 協調運動評価装置及びプログラム - Google Patents

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Description

本発明は、身体の協調運動評価に関し、詳しくは、身体の対となる部位についての協調運動評価を一方の部位で行う技術に関する。
ヒトの発達状況や障害の進行等を計測する方法として、運動調節機能を計測・評価する方式が複数提案され、実用化されている。計測・評価を行うことにより、状況を定量的に判断出来る。
発達状況であれば、通常に比べて発達が進んでいるか遅れているかを客観的に判断できるし、障害の程度については、例えば、リハビリの効果を定量的に判断することが出来る。
発明者は、運動調節機能についての客観的評価のため、身体の特定の部位の協調運動を評価することのできる協調運動評価装置(特許文献1)を発明した。
より詳しくは、身体のいずれかの部位についての繰り返し運動を映像として再現するための例示データを記憶する例示データ記憶部と、例示データに基づく繰り返し運動を映像として映し出す表示部と、表示部に映し出される繰り返し運動に倣って被験者が行う運動を検知するセンサと、被験者が行う運動を評価するのに用いられる基準データを記憶する基準データ記憶部と、センサで検知された被験者が行う運動についての評価対象データと基準データと比較して、被験者が行う運動を評価する評価部と、を備えるものである。
この発明により、被験者の協調運動評価を容易に、詳細に計測、評価することができる。発明者が、さらに、検討を進めたところ特許文献1の発明をさらに進め、新たな課題を解決する発明に至った。
健常者、あるいは、加齢による運動機能の低下等の場合は、手、足等の対となる部位について、その両方の協調運動評価は概ね同じような値となる。しかしながら、脳、神経による麻痺の場合は、一方の部位は、比較的動かすことが出来、他方の部位は、ほとんど動かない場合も多い。
このようの状態で、他方の部位について、協調運動評価を行おうとしても、動き量が極端に少ないことから計測できなかったり、計測結果の信頼性が低くなったりする場合もあった。そのため、対となる部位の一方に比べて他方の部位の運動調節機能の程度が異なる場合であっても、他方の部位についての協調運動評価を精度良く行うことが出来る技術が求められていた。
特開2016−87420号公報
本発明は、対となる部位の一方に比べて他方の部位の運動調節機能の程度が異なる場合に他方の部位の協調運動評価を精度よく測定できないという問題点に鑑み、一方の部位の協調運動評価によって他方の部位の協調運動評価を推定することにより、課題を解決するものである。
本発明に係る協調運動評価装置は、ヒトの身体の対となる任意の部位についての繰り返し運動を映像として再現するための例示データを記憶する記憶部と、前記例示データに基づく前記繰り返し運動の映像を映し出す表示部と、前記映像に倣って被験者が行う対となる部位の繰り返し運動のうち、一方の部位の運動を検知するセンサ、前記センサで検知された計測データと所定の基準データを比較することで、評価対象データを生成し、前記評価対象データと、健常者に対する計測から求められた健常者評価対象データとから、他方の部位の評価値を生成する制御演算部と、からなる手段とする。
本発明によれば、他方の部位の繰り返し運動が十分できない場合であっても、評価値を生成出来る。
また、本発明は、一方の部位は、麻痺患者の非麻痺側部位であり、他方の部位は麻痺側部位であることを手段とする。
本発明によれば、非麻痺側部位の計測によって、麻痺側部位の評価値を生成出来る。
さらに、本発明は、ヒトの身体の対となる任意の部位についての繰り返し運動を映像として再現するための例示データを記憶する記憶部と、前記例示データに基づく前記繰り返し運動の映像を映し出す表示部と、前記映像に倣って被験者が行う対となる部位の繰り返し運動のうち、一方の部位の運動を検知するセンサ、被験者に両方の部位について前記運動を行わせた際の、一方の部位について前記センサで検知された第1の計測データと、所定の基準データとを、比較することで、第1の評価対象データを生成すると共に、被験者に一方の部位について前記運動を行わせた際の、一方の部位について前記センサで検知された第2の計測データと、所定の基準データとを、比較することで、第2の評価対象データを生成し、更に、前記第1の評価対象データと、健常者の対となる部位の両方から求められた健常者両方部位評価対象データとから、第1の評価値を生成すると共に、前記第2の評価対象データと、健常者の対となる部位の一方から求められた健常者一方部位評価対象データとから、第2の評価値を生成し、また更に、第1の評価値と第2の評価値から、他方部位評価値を生成する制御演算部と、からなる手段とする。
本発明によれば、より信頼性の高い他方部位評価値を生成出来る。
またさらに、本発明は、第1の評価値は、前記健常者両方部位評価対象データに対する前記第1の評価対象データの比率であり、第2の評価値は前記健常者一方部位評価対象データに対する前記第2の評価対象データの比率であることを手段とする。
本発明によれば、評価値をより扱いやすい数値として生成出来る。
さらにまた、本発明は、前記他方部位評価値は、前記第2の評価値に対する前記第1の評価値の比率であることを手段とする。
本発明によれば、評価値をより扱いやすい数値として生成出来る。
そしてまた、本発明は、部位はヒトの手であることを手段とする。
本発明によれば、対の部位の内、最も計測しやすい部位で計測することになり、被験者の負担を軽減することが出来る。
さらにまた、本発明は、被験者が繰り返し運動を行う際、被験者が繰り返し運動を行う部位を見えないことを手段とする。
本発明によれば、被験者の視覚による影響を排除出来るので、より信頼性の高い評価値を生成することが出来る(筋感覚・関節感覚の高精度推定)。
本発明に係る協調運動評価装置及びプログラムによれば、脳、神経等による障害によって、片方の手、足等の動きが極端に悪い場合であっても、障害の程度を定量的に計測することが可能であり、医療、リハビリ等の分野に優れた効果を発揮するものである。
本発明に係る協調運動評価装置の実施例のシステムブロック図である。 本発明に係る協調運動評価装置の実施の手順を示す図である。 本発明に係る協調運動評価装置の実施の手順を示す図である。 本発明に係る協調運動評価装置でデータを説明する図である。 本発明に係る協調運動評価装置で取得したデータを説明する図である。 本発明に係る協調運動評価装置の処理を示すフローチャートである。
本発明である協調運動評価装置及びプログラムは、対となる部位の一方を測定することで他方の部位の協調運動評価を行うことを最大の特徴とする。
以下、本発明に係る協調運動評価装置及びプログラムの実施例を、図面に基づいて説明する。
なお、本実施例で示される協調運動評価装置及びプログラムの全体態様及び各部の態様は、下記に述べる実施例に限定されるものではなく、本発明の技術的思想の範囲内、即ち、同一の作用効果を発揮できる態様の範囲内で変更することができるものである。
図1は、本発明のシステムブロック図である。図2は、両手を動かす場合の測定内容を示す図である。図3は、片手を動かす場合の測定内容を示す図である。図4、5は、測定データを説明する図である。図6は、データの処理の流れを示すフローチャートである。
実施例1では、評価装置での例を説明する。当然ながら、本発明は、同様の機能を持つコンピュータや携帯端末、スマートフォンであっても、実施出来る。
評価装置1は、協調運動評価を行うための機能を盛り込んだものであり、評価装置1のみで被験者に対して、運動評価を行うことが出来る。
評価装置1は、主に、センサ100、表示部110、スピーカ120、制御演算部130、記憶部140からなる。本実施例では、対となる部位として、手を対象とし、繰り返し運動として、掌を表、裏に返す動作を繰り返す動作としている。
センサ100は、被験者の手の協調運動を測定するものであり、手指の動きを計測するものである。被験者が、両手又は片手を出し、手を自然に広げた状態で、掌を返すように反転する動作を繰り返す。回転自体は、1秒かからずに完了することが多いことから、少なくとも1秒間に数十回のサンプリングが出来る必要がある。
また、被験者への負担を軽減するために、被験者の手にマーカー等を付ける必要の無いセンサが好適である。
具体的な例としては、性能及び価格の点から、LEAP MOTION(リープ モーション インコーポレーテッド社 登録商標)等の赤外線センサが挙げられる。手から数十センチ離した位置に、LEAP MOTIONを置くことで、被験者の手に特別な処理を行うこと無く、手指の動きを三次元で詳細に計測することができる。センサ100としては、例えば、手の動きの3軸の並進と3軸の回転データを抽出できるが、本発明では、手の回内回外運動を評価する際に手の平の方向ベクトルの腕を軸とした周りの回転のみの1次元情報を利用する。
計測データは、片方の手ごとに生成される。
表示部110は、被験者に手の動きの基準となる例示映像を示したり、計測結果や評価値を表示したりする部分である。表示部110は、被験者が手の繰り返し運動をしながら、無理なく視ることが出来る位置にあると好適である。そのような位置にあることで、手の繰り返し運動に集中出来るからである。大きさは、被験者が、目を凝らすことなく確認できる大きさが好適である。また、手の繰り返し運動の手の映像を表示するため、表示部110上の手の大きさが実際の手の大きさに近いほうがより違和感が少なく好適である。
スピーカ120は、音声によって、被験者に対して検査のガイダンスを行ったり、開始、終了を通知したり、測定値、評価値の通知を行ったりすることが出来る。表示部110によって行うことが出来るが、音声でも伝えることで、より通知の効果が高くなるし、視力の弱い人には、表示部110による通知よりも有効である。
また、測定自体についても、表示部110による例示画像を表示すると共に、スピーカ120により、「おもて」、「うら」等と発音することで、測定をよりスムーズに行うことが出来る。また、被験者が表示部110の画像をよく認識出来ない場合はスピーカ120によるガイドのみでも良い。
制御演算部130は、評価装置1全体の制御、データの演算等を行う部分である。
制御としては、評価装置1の起動、測定のガイダンスの表示の指示、表示部110への例示画像の表示の指示、スピーカ120への発音の指示、センサ100の動作指示、取得データの記憶部140への格納、表示部110への測定値、評価値の表示の指示等を行う。
演算としては、計測データ220と基準データ230から評価対象データ240の生成、評価対象データ240と健常者両手評価基準データ250から第1の評価値300の生成、評価対象データ240と健常者片手評価基準データ260から第2の評価値310の生成、第1の評価値300と第2の評価値310から麻痺側脳機能評価値320の生成を行う。
制御演算部130の各動作、処理を説明する。測定のガイダンスの表示の指示としては、表示部110に、「協調運動評価の測定を行います。両手を前に出して、画面の手と同じように、手を回転させてください。」等の説明を表示する。被験者の測定への移行をスムーズにすることができる。表示部110への例示画像の表示の指示によって、記憶部140内の映像データ210を動画として、表示部110に表示を行う。映像データ210は動画データでもいいし、静止画データの集合でもよい。手を回内回外する様子を被験者に教示するものである。センサ100の動作指示は、センサ100に対して測定開始、中止の指示を行う。計測中、センサ100からデータを受信し、記憶部140に計測データ220として、記憶する。測定完了後、計測データ220と基準データ230を用いて評価対象データ240を生成するためである。データ処理については、データの内容も含めて、後述する。
記憶部140は、プログラム及びデータを記憶する部分である。不揮発性メモリと揮発性メモリから成る。不揮発性メモリには、プログラムや、例示データ200、映像データ210、基準データ230、健常者両手評価基準データ250、健常者片手評価基準データ260などの値が確定したデータが、記憶されている。プログラムは、評価装置1の制御の手順を記述した部分である。評価装置1製造時に組み込まれていてもいいし、適宜、アプリケーションとして、後からインストールされても良い。
例示データ200、映像データ210は、被験者に運動をさせるためのガイドとなるデータである。基準データ230、健常者両手評価基準データ250、健常者片手評価基準データ260は、測定された計測データ220から、評価のための値を生成するために必要なデータである。そのため、例示データ200、映像データ210、基準データ230、健常者両手評価基準データ250、健常者片手評価基準データ260は、常に評価装置1内に記憶されている必要がある。計測データ220、第1の評価値300、第2の評価値310、麻痺側脳機能評価値320は、測定の都度、発生、計算されるデータであるので、揮発性メモリに記憶される。評価装置1の電源を切ると無くなるので、必要な場合は外部記憶装置等に記憶させる。
各データについて説明する。主なデータとしては、例示データ200、映像データ210、計測データ220、基準データ230、評価対象データ240、健常者両手評価基準データ250、健常者片手評価基準データ260がある。図4、図5に沿って説明する。
図4の(a)、(b)、(c)のグラフは、手の回内回外動作における手の回転角度の時間による変化を表すものである。データのX軸は、時間軸であり、Y軸は、手の平の回転角度である。例えば、Y方向の最大値は手の平を上に向けた位置、Y方向の最低値は手の平を下に向けた位置を示す。図4(a)は、例示データ200の時間変化を、図4(b)は、計測データ220の時間変化を、図4(c)は、基準データ230の時間変化を表す。
例示データ200は、手の繰り返し運動を正確に再現することを前提として作成されている。手の繰り返し運動とは手の回内回外運動であり、腕を軸とした周りの回転の繰り返しである。また、正確とは、図4(a)に示すように、腕を軸とした周りの回転のベクトルを波形データとして捉えたときの振幅及び位相のそれぞれが一定であり、規則的な運動であることを意味している。
したがって、この例示データ200は、協調運動に対する能力が正常な被験者が行う運動をデータ化しただけでは足りず、人為的な処理を施して作成される。より具体的な例を示すと、例示データ200は、あるヒトが手のひらと手の甲を交互に反転する運動をしている様子をセンサで取得し、取得した運動データを用い、振幅及び位相のそれぞれが一定となるようにデータ処理して作成される。
映像データ210は、例示データ200に処理を施して、任意の速度の繰り返し映像として生成したものである。例えば、例示データが1倍速とした場合に、0.5倍速、0.7倍速というように、例示データより減速して表示するように生成することもできるし、1.5倍速、2.0倍速というように、例示データ200より増速することができる。もちろん、例示データ200と同じ1倍速のままでもよい。
このように、任意の速度を選択できれば、被験者に適合した例示映像を提示することが可能であり、運動機能が衰えてきた老齢者から元気の良い壮年・青年、また幼児までを含めて計測に最適の映像提示が可能である。
計測データ220は、センサ100によって計測された、被験者の手の平について、腕を軸とした周りの回転のベクトル値の時間ごとのデータ群である。グラフ化すると図4(b)のようになる。表示部110に表示された映像データ210に依って被験者が、手の平をどのように回転させたかが記録される。回転の遅れ、回転の速度等が正弦波からのずれとして示される。
基準データ230は、協調運動をする能力が正常なヒト(以下、正常者)が、例示データ200に基づいて協調運動を行った時の計測データに基づいて設定される。この基準データは、特定の個人についてのデータを用いてもよいし、複数の正常者の個々のデータに基づいて設定される標準的なデータを用いてもよい。そうすることにより、客観的な評価結果を得ることができる。なお、本実施例では基準データは、被験者とは別の他人の運動に基づくものであることを前提としている。データの例を図4(c)に示す。図4(a)の例示データ200とは異なり、より実際のヒトの運動に近い値となる。
評価対象データ240は、計測データ220と基準データ230から生成される被験者の評価データである。例えば、計測データ220のデータは図4(b)のようなデータである。基準データ230のデータは図4(c)のようなデータである。比較の方法は、種々想定できるが、例えば、計測データ220、基準データ230を高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform:FFT)により解析することが考えられる。
ここで、FFTによる解析方法について説明する。
図4(b)のX軸は時間軸、Y軸はセンサ100からのデータ値を示す。また図5は、図4(b)の計測データ220をFFT解析処理した結果を示すものであり、図5(a)は数値による結果を、図5(b)は当該数値を棒グラフにして視覚化したもの、を示す。図5(a)の周期番号は例示運動の累積繰り返し数を、サンプリング時間は各周期番号の例示運動に要した時間を、及びサンプリングデータ数は各周期番号の例示運動が行われた期間の間に抽出されたデータ数を、示す。これらのデータはFFT解析処理のための条件として採用され、当該処理を通して得られる評価値は、手の運動機能を定量的に表した数値指標となる。
なお、この周期番号における一周期は、手の甲を上にしている状態から手のひらを上にした状態を経て、手の甲を上にした状態に戻るまでの運動を含むことになる。また、この処理において、例示運動の時刻基準で、例示運動の一周期ごとに解析しているので,FFTの結果は、例示運動を基準として解析していることになる。
また、この評価値は、主成分強度に対する他の成分の強度の比率であり、値が小さいほど、運動が滑らかであることを示している。つまり、この評価値が小さいと運動が良好であるのに対して、評価値が大きいと運動機能に問題があることになる。図7の評価値の逆数をとると、それは動きの良さの評価値になる。
このようなFFT解析を計測データ220、基準データ230について行う。FFTによって算出した第2周期〜第18周期(図5(a))の全ての周期について、対応する周期の基準データ230と計測データ220の差分を求め、さらにこの差分値の総和を求める。この値が評価対象データ240となる。従って、評価対象データ240は、1回の測定に対して、単一の数値となる。そのため、複数の評価値の比較が容易となる。本実施例では、被験者に、両方の手を回転するよう指示した場合と、一方の手のみ回転するよう指示した場合について評価対象データ240を生成する。
健常者両手評価基準データ250、健常者片手評価基準データ260は、本実施例での指標となる値である。本実施例での協調運動評価は、脳、神経等により、体の半分に障害がある被験者に対して、障害の無い方の手の動きによって、障害のある他方の動きを推定するものである。
そのため、基準となるデータとして、健常者に両手を動かすよう指示した際のデータとして健常者両手評価基準データ250を、健常者に片手を動かすよう指示した際のデータとして健常者片手評価基準データ260を生成する。いずれも信頼性を高めるために、多くのデータを平均化して決定する。生成方法は、健常者に対して、映像データ210を表示し、両手、あるいは片手を動かすように指示し、計測データ220を取得し、基準データ230とFFTを用いて比較し、評価対象データ240を算出し、両手の場合を健常者両手評価基準データ250、片手の場合を健常者片手評価基準データ260として基準値とする。この値と被験者の評価対象データ240を比較することによって、障害の程度を推定することが出来る。
次に、測定の手順を図2、図3、図6に沿って説明する。図2は、両手を動かすよう指示した際の表示部110の映像と被験者の右手RH、被験者の左手LHの様子を示す。図3は、片手を動かすよう指示した際の表示部110の映像と被験者の左手LHの様子を示す。
脳、神経等による障害の場合には、身体の対となる部位について、一方の動きに比べ、他方の動きが悪いなることが多い。また、身体の対となる部位としては、手、腕、足等が考えられるが、手は身体の中で複雑な動きを行う部位であり、運動調節機能の障害の程度を確認する部位として適切である。
また、手について、測定を行う際、障害のある方の部位については、障害の程度によっては、繰り返し運動が十分出来ない場合もある。そうすると、本来、障害のある方の部位について、その障害の程度を数値化したいにも関わらず、正確な数値から出来ないことから、本実施例の測定を行うものである。
評価装置1を起動し、所定の操作を行い、表示部110に映像データ210の表示を開始する。言い換えれば、手の回内、回外運動の映像表示を開始する(S101)。次に、被験者に対して、「両手を動かす気持ちで画像に合わせて動かして下さい。」と指示する。被験者は、図2のように、表示部110を見ながら、右手、左手とも動かす気持ちで、両手を手の平を裏表に繰り返すように動かす(S102)。健常者であれば、自分の意思どおりに、両手を動かすことが出来る。しかし、片方に障害のある場合は、一方の手は、動いても、他方の手は十分動かないことも多い。両手で動かそうとする意思を持って、動かすと麻痺側脳の残存機能も一部は動くと考えられる。しかし、健常者の脳機能と比較すると劣っているので結果として健常者と比較して劣化する。
被験者の手の動きを計測し、計測データ220を生成する(S103)。測定は、麻痺の起こっていない側の手のみを測定する。こうすることで、麻痺側の手がほとんど動かないような場合であっても、麻痺の無い側の手で精度良く測定することが出来る。
生成された計測データ220と、予め準備された基準データ230から、評価対象データ(両手運動)241を生成する。計測データ220、基準データ230ともFFT処理を行い。FFTによって算出した第2周期〜第18周期の全ての周期について、対応する周期の基準データ230と計測データ220の差分を求め、この差分値の総和を求める。この値を、評価対象データ(両手運動)241とする。
次に、被験者に対して、「動く手で画像に合わせて動かして下さい。」と指示する(S105)。図3のように、被験者は、麻痺していない手のみを画像に合わせて、動かすことになる。被験者の片方の手の動きを計測し、計測データを生成する(S106)。その後、計測データ220と基準データ230から評価対象データ(片手運動)242を算出する(S107)。
健常者両手評価基準データ250に対する評価対象データ(両手運動)241の比(割合)を算出し、第1の評価値300とする(S108)。第1の評価値300は、大きいほど、健常者との差が大きいことになる。次に、健常者片手評価基準データ260に対する評価対象データ(片手運動)242の比(割合)を算出し、第2の評価値310とする(S109)。第2の評価値310は、大きいほど、健常者との差が大きいことになる。
次に第2の評価値310に対する第1の評価値300の比(割合)を算出し、麻痺側脳機能評価値320とする(S109)。麻痺側脳機能評価値320が大きいほど、麻痺側の高次脳機能の障害が大きいことになる。
このように、障害を持つヒトの障害を持たない側の手を測定するのみで、障害の程度を推定することが出来る。
上記の手順に従って算出する具体例を示す。
前提となる健常者両手評価基準データ250は0.21、健常者片手評価基準データ260は0.22とする。
S104によって、評価対象データ(両手運動)241は0.30と算出され、S107によって、評価対象データ(片手運動)242は0.30と算出されたとする。
第1の評価値300は、評価対象データ(両手運動)241/健常者両手評価基準データ250であるので、0.30/0.21で、1.42となる。これが脳全体の評価となる。高次脳機能成分がより大きい。
第2の評価値310は、評価対象データ(片手運動)242/健常者片手評価基準データ260であるので、0.30/0.22で、1.36となる。これが非麻痺側評価となる。これで基本麻痺側脳機能(運動調整主)評価が出来る。
麻痺側脳機能評価値320は、第1の評価値300/第2の評価値310であるので、1.42/1.36で、1.04となる。脳機能の障害成分の構成であり、高次脳機能の障害が大きいと大きくなる。
このように、定量的に障害の程度を推定することが出来る。
ここで、本発明の基本的概念について説明する。従来、麻痺を持つヒトについて、麻痺の程度を調べるために麻痺側の部位の動きを測定することが、通常行われていた。しかし、麻痺の無い側の部位の測定は、ほとんど行われていなかった。麻痺の無い側の部位の動きは、健常者のそれと同等であり、測定の必要性が認識されていなかったからである。
しかしながら、発明者の研究により、麻痺の無い側の部位の動きにも、麻痺側の部位の状態の影響が表れるとの知見を得た。つまり、対となる部位について、一方に麻痺が無く、他方に麻痺のある場合、両方の部位は、独立して互いの影響なく運動するわけではないことが判明した。また、互いの影響の受け方も、様々な状況によって変化すると結論づけるに至った。
様々な状況の1つが、被験者に両手を動かす気持ちで手を動かす場合と片手のみ動かす場合の違いである。被験者は、両手を動かす気持ちで手を動かすと、麻痺側の手も動かそうとすることから、麻痺の無い側の手の動きもそれに引きずられて緩慢になる傾向がある。一方、片側のみ動かすように指示された場合は、比較的麻痺側に影響を受けず、運動を行うことができる。
そのため、この2つの状態を計測することによって、麻痺の程度を推定することが出来るものである。
この測定手段によって、今までに無い多くのメリットを得ることが出来る。
麻痺の程度を定量的に判断できる範囲を拡大することが出来る。従来では、麻痺がある程度以上進むと、見た目の動き量が小さいなり、麻痺が進行しているのか、改善しているのかが、分かりにくい場合があった。しかし、本測定手段によれば、麻痺の無い側の部位の動きから推定することから、見た目の動き量が十分あり、より精度の高い麻痺の程度の判断ができるようになる。
また、麻痺を持つ人に、麻痺のある側の部位を、測定のために、繰り返しの運動を強いることは、負担が大きかった。麻痺の無い側の部位であれば、通常の生活の運動と変わらない範囲で測定が可能であり、より気軽に測定を受けてもらうことが出来る。
また、健常側の部位の簡単な動きの測定のみで、計測が可能であることから、専用の大きな測定器でなく、スマートフォン等の携帯端末に、本発明のアプリケーションをインストールし、端末のカメラ等で部位の繰り返し運動を計測することで、容易に測定することが可能となる。
以上のように、本発明について説明したが、本実施例に限定されるものではなく、本発明の技術的思想の範囲内、即ち、同一の作用効果を発揮できる形態の範囲内で変更することができるものである。
例えば、本実施例では手の回転運動について説明してきたが、対となるヒトの部位であれば、腕、足でも良い。
また、手の平の裏表の繰り返し運動について説明したが、他の繰り返し運動でも良い。
さらに、装置の形態で説明したが、他の機能を持つ装置に本発明のプログラムを搭載して同様の測定をしてもよい。
またさらに、本発明を行うためのプログラムを入れた記録媒体を流通することも、本発明の範囲である。
実施例1において、障害のあるヒトの運動機能の測定について説明した。さらに、測定の精度を上げる手段について説明する。
実施例1において、被験者は、表示部110に表示された映像データ210を見ながら、自分の手の反転を繰り返す運動を行う。その際、多くの場合、被験者は、表示部110上の映像データ210と自分の手を見比べながら、手の反転運動を行う。そのため、自分の手の動きが表示部110の表示よりも遅かった場合、被験者は、自分の目で、遅くなっていることを認識し、早くしようと手を動かすことになる。
そうすると、本来の手の運動機能量を測定する目的にも関わらず、被験者の目による補正能力まで含まれた測定結果となってしまう。認知機能も含めた測定では有効かもしれないが、本来の手の運動機能のみを測定する手段が求められていた。
そこで、測定の際、被験者の顔と被験者の手との間に遮蔽板を配置することで、被験者から自分の手が見えなくする。
このようにすることで、被験者は、自分の手の位置を認識することが出来ないので、目で手の動きを見て補正することは出来ず、本来の手の運動機能のみを測定することが出来る。
また、被験者の顔と被験者の手との間を遮蔽する物として、表示部110を用いても良い。被験者は測定中、表示部110を注視するのであるから、表示部110を遮蔽板と兼用することで無駄な部材の確保が不要となる。
また、リハビリの1手法として、自分の手の本来の動きを表示部110に表示することによって、障害の改善を図ることも期待できる。
本発明に係る協調運動評価装置及びプログラムは、脳、神経等による障害によって、片方の手、足等の動きが極端に悪い場合であっても、障害の程度を定量的に計測することが可能であり、医療、リハビリ等の分野に優れた効果を発揮するものである。したがって、本発明による身体の協調運動評価の精度向上について、産業上の利用可能性は大きいものと思料する。
1 評価装置
100 センサ
110 表示部
120 スピーカ
130 制御演算部
140 記憶部
200 例示データ
210 映像データ
220 計測データ
230 基準データ
240 評価対象データ
241 評価対象データ(両手運動)
242 評価対象データ(片手運動)
250 健常者両手評価基準データ
260 健常者片手評価基準データ
300 第1の評価値
310 第2の評価値
320 麻痺側脳機能評価値
LH 被験者の左手
RH 被験者の右手

Claims (8)

  1. ヒトの身体の対となる任意の部位についての繰り返し運動を映像として再現するための例示データを記憶する記憶部と、前記例示データに基づく前記繰り返し運動の映像を映し出す表示部と
    前記映像に倣って被験者が行う対となる部位の繰り返し運動のうち、一方の部位の運動を検知するセンサ
    前記センサで検知された計測データと所定の基準データを比較することで、評価対象データを生成すると共に、前記評価対象データと、健常者に対する計測から求められた健常者評価対象データとから、他方の部位の評価値を生成する制御演算部と、からなることを特徴とする協調運動評価装置
  2. 前記一方の部位は、麻痺患者の非麻痺側部位であり、前記他方の部位は麻痺側部位であることを特徴とする請求項1に記載の協調運動評価装置
  3. ヒトの身体の対となる任意の部位についての繰り返し運動を映像として再現するための例示データを記憶する記憶部と、前記例示データに基づく前記繰り返し運動の映像を映し出す表示部と
    前記映像に倣って被験者が行う対となる部位の繰り返し運動のうち、一方の部位の運動を検知するセンサ
    被験者に両方の部位について前記運動を行わせた際の、前記一方の部位について前記センサで検知された第1の計測データと、所定の基準データとを、比較することで、第1の評価対象データを生成すると共に、被験者に前記一方の部位について前記運動を行わせた際の、前記一方の部位について前記センサで検知された第2の計測データと、所定の基準データとを、比較することで、第2の評価対象データを生成し、更に、前記第1の評価対象データと、健常者の対となる部位の両方から求められた健常者両方部位評価対象データとから、第1の評価値を生成すると共に、前記第2の評価対象データと、健常者の対となる部位の一方から求められた健常者一方部位評価対象データとから、第2の評価値を生成し、また更に、前記第1の評価値と前記第2の評価値から、他方部位評価値を生成する制御演算部と、からなることを特徴とする協調運動評価装置
  4. 前記第1の評価値は、前記健常者両方部位評価対象データに対する前記第1の評価対象データの比率であり、
    前記第2の評価値は前記健常者一方部位評価対象データに対する前記第2の評価対象データの比率であることを特徴とする請求項3に記載の協調運動評価装置
  5. 前記他方部位評価値は、前記第2の評価値に対する前記第1の評価値の比率であることを特徴とする請求項3又は請求項4に記載の協調運動評価装置
  6. 前記部位はヒトの手であることを特徴とする請求項1から請求項5のいずれかに記載の協調運動評価装置
  7. 前記被験者が前記繰り返し運動を行う際、前記被験者が前記繰り返し運動を行う部位を見えないことを特徴とする請求項1から請求項6のいずれかに記載の協調運動評価装置
  8. コンピュータに、
    ヒトの身体の対となる任意の部位についての繰り返し運動を映像として再現するための記憶された例示データに基づく前記繰り返し運動の映像を映し出す手順と、
    前記映像に倣って被験者が行う対となる部位の前記繰り返し運動のうち、一方の部位の運動をセンサが検知する手順と、
    前記センサで検知された計測データと所定の基準データを比較することで、評価対象データを生成する手順と、
    前記評価対象データと、健常者に対する計測から求められた健常者評価対象データとから、他方の部位の評価値を生成する手順と、
    実行させるための協調運動評価プログラム。
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