JP7092216B2 - 情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理システム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理システムに関する。

例えば脳卒中などにより倒れた患者には歩行障害が現れることがある。このような患者は、目的の運動の不全を補助するため、別の部位が代わりとなって目的の運動を果たす動作（代償動作）を行うことがある。脳卒中などの患者には腕屈曲や内反といった症状が出るため、歩行の際には、代償動作として脚を分回す動作（分回し歩行）を行うことが多い。

従来、分回し歩行を防止する装置や、分回し歩行を測定する装置が知られている（例えば特許文献１、２等参照）。

特開２００４－１９５１０９号公報 特開２０１６－４３０９２号公報

しかしながら、従来の技術では、左右方向への脚の振り出しを測定することはできるものの、歩行周期のどの段階で振り出しが行われているかまでは測定できないため、測定結果から正確な歩行分析を行うことはできない。したがって、このような測定結果を、実際の臨床現場において患者の経過観察や治療等に役立てるのは難しい。

１つの側面では、本発明は、分回し歩行の分析を精度よく行うための指標を算出することが可能な情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理システムを提供することを目的とする。

一つの態様では、情報処理プログラムは、人の足首に装着したセンサにより検出された歩行時の足首の角速度の情報を取得し、取得した前記角速度の情報のうち、前記人の左右方向に伸びる第１軸回りの角速度の時間変化に基づいて、足が地面から浮いている時間である遊脚相を検出し、前記遊脚相の先頭から所定時間を着目時間として特定し、取得した前記角速度の情報のうち、鉛直方向に伸びる第２軸回りの角速度の前記着目時間内における時間変化に基づいて、前記人が分回し歩行を行っているか否かの判定に用いる指標を算出する処理をコンピュータに実行させるプログラムである。

分回し歩行の分析を精度よく行うための指標を算出することができる。

一実施形態に係る情報処理システムの構成を概略的に示す図である。 図２（ａ）は、理学療法士用端末及び医師用端末のハードウェア構成を示す図であり、図２（ｂ）は、サーバのハードウェア構成を示す図である。 分回し歩行について説明するための図である。 ランチョ・ロス・アミーゴ方式について説明するための図である。 サーバの機能ブロック図である。 センシング機器に設定されているＸ軸とＺ軸について示す図である。 図７（ａ）はＸ軸回りの角速度の時間変化のデータを示す図であり、図７（ｂ）はＺ軸回りの角速度の時間変化のデータを示す図である。 特徴量の算出方法を説明するための図である。 センシング機器による事前処理を示すフローチャートである。 サーバによるデータ分析処理を示すフローチャートである。 図１１（ａ）、図１１（ｂ）は、図１０の処理を説明するための図である。 図１２（ａ）は、被験者Ａの出力用特徴量の変化を示すグラフであり、図１２（ｂ）は、被験者Ｂの出力用特徴量の変化を示すグラフである。 変形例にかかるサーバの機能ブロック図である。 変形例にかかるサーバの処理を説明するための図である。 変形例にかかる横移動量の計測原理を説明するための図である。

以下、情報処理システムの一実施形態について、図１～図１２（ｂ）に基づいて詳細に説明する。図１には、一実施形態に係る情報処理システム１００の構成が概略的に示されている。

図１に示すように、情報処理システム１００は、センサとしてのセンシング機器５０と、理学療法士用端末６０と、医師用端末７０と、サーバ１０と、を備える。サーバ１０と、理学療法士用端末６０と、医師用端末７０は、インターネットなどのネットワーク８０に接続されている。

センシング機器５０は、角速度センサや、角速度センサの検出を制御する制御部、角速度センサの検出結果を記憶するメモリなどを有する。センシング機器５０は、理学療法士の指示の下、患者が運動機能テストの一つである歩行テストを行う際に、患者の両足首に設けられ、角速度の時間変化を検出する。センシング機器５０には、計測開始や終了を入力するための入力ボタンも設けられているものとする。

理学療法士用端末６０は、理学療法士が利用するＰＣ（Personal Computer）やタブレット型端末などの端末である。理学療法士用端末６０は、センシング機器５０と接続することにより、センシング機器５０の検出結果（角速度の時間変化を示すデータ）を取得する。また、理学療法士用端末６０は、取得した角速度の時間変化を示すデータを、ネットワーク８０を介してサーバ１０に送信する。

ここで、図２（ａ）には、理学療法士用端末６０のハードウェア構成が示されている。図２（ａ）に示すように、理学療法士用端末６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）１９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））１９６、ネットワークインタフェース１９７、表示部１９３、入力部１９５、及び可搬型記憶媒体１９１に記憶されているデータの読み取りが可能な可搬型記憶媒体用ドライブ１９９等を備えている。表示部１９３は、液晶ディスプレイ等を含み、入力部１９５は、キーボードやマウス、タッチパネル等を含む。これら理学療法士用端末６０の構成各部は、バス１９８に接続されている。また、理学療法士用端末６０は、センシング機器５０と無線通信又は有線通信する通信部を有している。

図１に戻り、医師用端末７０は、医師が利用するＰＣ等の端末である。医師用端末７０は、サーバ１０から送信されてくる情報を表示して、医師に提示する端末であり、図２（ａ）に示すように、理学療法士用端末６０と同様のハードウェア構成を有している。医師は、医師用端末７０に表示される情報を参照して、患者の分回し歩行の状態を確認し、治療方針を検討したり、投薬の効果を確認したりする。ここで、分回し歩行とは、脳卒中の患者等が歩行の際に行う代償動作であり、図３に示すように脚を左右方向に投げ出すように動かしながら、前方に歩行することをいう。

サーバ１０は、理学療法士用端末６０から取得した角速度の時間変化を示すデータに基づいて、患者の分回し歩行に関する特徴量（出力用特徴量）を算出する。また、サーバ１０は、算出した出力用特徴量を医師用端末７０に対して出力する。

ここで、本実施形態のサーバ１０は、分回し歩行に関する出力用特徴量を算出する際に、現状の臨床現場で使用される歩行周期に則した指標を算出することとしている。臨床現場で最も使用される歩行周期は、図４に示すような「ランチョ・ロス・アミーゴ方式」と呼ばれる歩行周期であり、ランチョ・ロス・アミーゴ・国立リハビリテーションセンターでドイツの理学療法士であるキルステンゲッツ・ノイマンが開発したものである。ランチョ・ロス・アミーゴ方式においては、歩行周期が８相に分けられている。歩行周期は、脚が地面に着いてから、同じ脚が再び地面に着くまでを意味する。また、歩行周期の８相は、ＩＲ（初期接地）、ＬＲ（荷重反応期）、Ｍｓｔ（立脚中期）、Ｔｓｔ（立脚終期）、Ｐｓｗ（遊脚前期）、Ｉｓｗ（遊脚初期）、Ｍｓｗ（遊脚中期）、Ｔｓｗ（遊脚終期）である。これらのうち、ＩＲ～Ｐｓｗの時間は立脚相と呼ばれ、Ｉｓｗ～Ｔｓｗの時間は遊脚相と呼ばれている。立脚相においては、対象の脚（図４では右脚）が床（地面）に着いた状態になっており、遊脚相においては、対象の脚が床（地面）から離れた状態になっている。本実施形態においては、歩行周期の遊脚相に着目して、分回し歩行に関する出力用特徴量を算出する。

図２（ｂ）には、サーバ１０のハードウェア構成が示されている。サーバ１０は、ＣＰＵ９０、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９４、記憶部（ここではＨＤＤ）９６、ネットワークインタフェース９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。これらサーバ１０の構成各部は、バス９８に接続されている。サーバ１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（情報処理プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（情報処理プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図５に示す、各部の機能が実現されている。なお、図５の各部の機能は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。

図５には、サーバ１０の機能ブロック図が示されている。サーバ１０においては、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することにより、取得部としてのセンシング結果取得部２０、検出部としての遊脚相特定部２２、Ｘ最大角速度算出部２６、着目時間特定部２８、Ｚ角速度幅算出部３０、特徴量算出部３２、出力部３４、としての機能が実現されている。

センシング結果取得部２０は、理学療法士用端末６０から、センシング機器５０が検出した角速度の時間変化のデータを取得する。ここで、センシング機器５０は、図６において矢印にて示す、患者の左右方向に延びる第１軸（Ｘ軸）回りの角速度と、鉛直方向に延びる第２軸（Ｚ軸）回りの角速度を検出する。なお、１回の歩行テストにおいて取得されるＸ軸回りの角速度の時間変化のデータは、例えば、図７（ａ）に示すようなデータであり、Ｚ軸回りの角速度の時間変化のデータは、例えば、図７（ｂ）に示すようなデータである。

遊脚相特定部２２は、Ｘ軸回りの角速度の時間変化のデータに基づいて、足が床（地面）から離れたタイミング（足指離地）を検出する。この足指離地のタイミングは、図４のＰｓｗ（遊脚前期）と、Ｉｓｗ（遊脚初期）の切り替えタイミングである。図８は、図７（ａ）、図７（ｂ）に示す角速度の時間変化のデータの一部を取り出して、同一座標系上に重ねて表示したものである。遊脚相特定部２２は、足指離地のタイミングとして、Ｘ軸回りの角速度の値が大きく上昇する直前において極小値を示しているタイミングを検出する。なお、遊脚相特定部２２は、Ｘ軸回りの角速度の時間変化のデータを微分するなどして、足指離地のタイミングを検出する。

また、遊脚相特定部２２は、角速度の時間変化のデータに基づいて、床（地面）から浮いた状態の足が床（地面）に着くタイミング（初期接地）を検出する。図８の例では、遊脚相特定部２２は、初期接地のタイミングとして、Ｘ軸回りの角速度の値が大きく上昇した後に極小値を示しているタイミングを検出する。なお、遊脚相特定部２２は、Ｘ軸回りの角速度の時間変化のデータを微分するなどして、初期接地のタイミングを検出する。

更に、遊脚相特定部２２は、足指離地のタイミングと初期接地のタイミングとの間の時間を遊脚相と特定する。

Ｘ最大角速度算出部２６は、遊脚相特定部２２が特定した遊脚相の時間内においてＸ軸回りの角速度が最大値となったタイミング及び最大値（図８のＭ参照）を算出する。

着目時間特定部２８は、遊脚相特定部２２が検出した足指離地のタイミングと、Ｘ最大角速度算出部２６が算出したＸ軸回りの角速度が最大値を示したタイミングとの間の時間を着目時間として特定する。なお、本実施形態では、着目時間として、図４のＩｓｗ（遊脚初期）の時間を特定していると言える。

Ｚ角速度幅算出部３０は、着目時間特定部２８が特定した着目時間内におけるＺ軸回りの角速度の変化を参照して、Ｚ軸回りの角速度の最小値と最大値の差分（幅）を算出する（図８のＷ参照）。この幅Ｗは、遊脚初期（Ｉｓｗ）における分回し歩行の度合い（横方向への脚の振り出しの度合い）を意味している。

特徴量算出部３２は、Ｚ角速度幅算出部３０が算出した幅Ｗと、Ｘ最大角速度算出部２６が算出したＸ軸回りの角速度の最大値Ｍとに基づいて、患者が分回し歩行を行っているか否かを判定するための特徴量を算出する。ここで、特徴量算出部３２は、一例として、特徴量Ｃを次式（１）に基づいて算出する。
Ｃ＝Ｗ／Ｍ …（１）

本実施形態では、幅Ｗを最大値Ｍで割った値を特徴量とすることで、正規化を行っている。ただし、これに限らず、特徴量は、幅Ｗそのものであってもよい。

なお、図７（ａ）、図７（ｂ）に示す１回の歩行テストのデータからは複数の着目時間が特定されるため、特徴量算出部３２は、１回の歩行テストのデータから各着目時間に対応する複数の特徴量を算出する。

図５に戻り、出力部３４は、特徴量算出部３２が算出した複数の特徴量の平均値を求め、求めた値を出力用特徴量とする。また、出力部３４は、出力用特徴量を医師用端末７０に対して出力する。

次に、図９、図１０のフローチャートに沿って、センシング機器５０による事前処理と、サーバ１０によるデータ分析処理の流れについて、説明する。

（センシング機器５０による事前処理について）
図９には、センシング機器５０による事前処理がフローチャートにて示されている。この事前処理においては、理学療法士による指示の下、患者が歩行テストを行っている間に、センシング機器５０が角速度の時間変化のデータを取得する処理である。図９の処理の前提として、患者は、両足首にセンシング機器５０を装着しており、歩行テストの準備が済んでいるものとする。歩行テストは、例えば、１０ｍの距離で行われ、患者が１０ｍの距離を直進歩行している間に、センシング機器５０で両脚の角速度を検出する。

図９の処理では、まず、ステップＳ１０において、センシング機器５０の制御部が、計測開始の指示が入力されるまで待機する。例えば、理学療法士等により、センシング機器５０に設けられている計測開始を入力するための入力ボタンが押された場合に、制御部は、ステップＳ１２に移行する。

ステップＳ１２に移行すると、制御部は、所定時間が経過するまで待機する。ここでの所定時間は、計測間隔を意味し、数ｍｓ～数十ｍｓ程度であるものとする。

所定時間が経過し、ステップＳ１４に移行すると、制御部は、角速度センサを用いてＸ軸回りの角速度とＺ軸回りの角速度を検出し、時刻情報とともにメモリに記憶する。

次いで、ステップＳ１６では、制御部が、計測終了か否かを判断する。例えば、理学療法士等により、計測終了を入力するための入力ボタンが押された場合には、ステップＳ１６の判断は肯定されるが、入力ボタンが押されていなければ、ステップＳ１２に戻る。その後は、ステップＳ１６の判断が肯定されるまで、制御部は、ステップＳ１２～Ｓ１６の処理・判断を繰り返し実行する。そして、ステップＳ１６の判断が肯定されると、図９の全処理を終了する。

以上のようにして、図９の処理が行われることにより、患者が歩行テストを行っている間における脚のＸ軸回りの角速度の時間変化のデータ、及びＺ軸回りの角速度の時間変化のデータ（例えば、図７（ａ）、図７（ｂ）のデータ）をメモリに格納することができる。なお、歩行テストの際には、センシング機器５０を両足首に設けているため、歩行テスト完了後には、図７（ａ）、図７（ｂ）のデータが両脚分取得されることになる。

なお、図９の処理により、メモリに格納されたデータは、センシング機器５０が理学療法士用端末６０に接続されたときに、理学療法士用端末６０に送信されるようになっている。理学療法士は、理学療法士用端末６０上で、各データと患者を紐づけた後、サーバ１０に対してデータを送信するものとする。

（サーバ１０によるデータ分析処理について）
次に、サーバ１０によるデータ分析処理について、図１０に基づいて詳細に説明する。図１０の処理は、一例として、理学療法士用端末６０からある患者（対象患者）の角速度の時間変化のデータが送信されたタイミングで開始される処理であるものとする。

図１０の処理では、まず、ステップＳ３０において、センシング結果取得部２０が、対象患者のＸ軸回りの角速度、Ｚ軸回りの角速度の時間変化のデータを取得する。ここでは、センシング結果取得部２０は、対象患者の片脚のデータとして、図７（ａ）、図７（ｂ）のデータを取得したものとする。

次いで、ステップＳ３２では、遊脚相特定部２２が、Ｘ軸回りの角速度の変化から足指離地を検出する。図７（ａ）のデータからは、図１１（ａ）に示すように、複数の足指離地が検出される。

次いで、ステップＳ３４では、遊脚相特定部２２が、Ｘ軸回りの角速度の変化から初期接地を検出する。図７（ａ）のデータからは、図１１（ａ）に示すように、複数の初期接地が検出される。

次いで、ステップＳ３６では、遊脚相特定部２２が、遊脚相を特定する。この場合、遊脚相特定部２２は、図１１（ａ）において実線両矢印にて示す、足指離地と初期接地の間の時間それぞれを遊脚相として特定する。

なお、遊脚相特定部２２は、ステップＳ３２、Ｓ３４において足指離地と初期接地を１つずつ検出し、ステップＳ３６において１つの遊脚相を特定するようにしてもよい。この場合、遊脚相特定部２２は、ステップＳ３２～Ｓ３６を繰り返すことにより、複数の遊脚相を特定するようにすればよい。

次いで、ステップＳ４０では、Ｘ最大角速度算出部２６が、１つの遊脚相を選択し、選択された遊脚相の時間内におけるＸ軸回りの角速度が最大値Ｍ（図１１（ａ）において破線両矢印で示す値）及び最大値Ｍとなったタイミングを特定する。また、着目時間特定部２８が、特定したタイミングと足指離地のタイミングの間を着目時間として設定する。図１１（ａ）の例では、図１１（ａ）の左端の遊脚相を選択して着目時間を設定した状態が示されている。

次いで、ステップＳ４２では、Ｚ角速度幅算出部３０が、着目時間内におけるＺ軸回りの角速度の最大値と最小値の幅を算出する。この場合、Ｚ角速度幅算出部３０は、図１１（ｂ）に示す幅Ｗを算出する。

次いで、ステップＳ４４では、特徴量算出部３２が、ステップＳ４２において算出された幅Ｗを、ステップＳ４０で特定したＸ軸回りの角速度の最大値Ｍで割った値を特徴量とする（上式（１）参照）。

次いで、ステップＳ４６では、特徴量算出部３２が、全ての遊脚相についての処理が完了したか否かを判断する。このステップＳ４６の判断が否定された場合には、ステップＳ４０に戻り、ステップＳ４６の判断が肯定されるまでステップＳ４０～Ｓ４６の処理・判断を繰り返す。そして、ステップＳ４６の判断が肯定されると、出力部３４がステップＳ４８の処理を実行する。

ステップＳ４８では、出力部３４が、全特徴量の平均値を算出し、対象患者の出力用特徴量とする。すなわち、図１１（ａ）、図１１（ｂ）の例では、７つの着目時間それぞれにおいて、７つの特徴量が得られるため、出力部３４は、これら７つの特徴量の平均値を対象患者の出力用特徴量とする。

次いで、ステップＳ５０では、出力部３４が、ステップＳ４８において算出した対象患者の出力用特徴量を医師用端末７０に出力する。以上により、図１０の全処理が終了する。

図１２（ａ）、図１２（ｂ）は、健常者２名を被験者Ａ、Ｂとし、被験者Ａ，Ｂが歩行テストを実行したときに出力された出力用特徴量を示すグラフである。この歩行テストでは、分回し歩行（小、中、大）を行う際の脚の左右方向への振り出し量の目安を床に設けておき、センシング機器５０を両足首に装着した２名の被験者Ａ，Ｂに通常歩行、分回し歩行（小）、分回し歩行（中）、分回し歩行（大）を行わせることとした。そして、歩行テスト中のセンシング機器５０の検出結果に基づいて出力用特徴量を算出するようにした。なお、図１２（ａ）、図１２（ｂ）の出力用特徴量は、振り出した側の脚の足首に装着したセンシング機器５０から得られたデータに基づいて算出した出力用特徴量である。

図１２（ａ）、図１２（ｂ）に示すように、特徴量の値の大きさには個人差があるものの、同一被験者であれば、分回し歩行（大）、分回し歩行（中）、分回し歩行（小）、通常歩行の順に出力用特徴量の値が小さくなることがわかる。

したがって、医師は、患者ごとに出力用特徴量の変化を観察することにより、患者の分回し歩行が改善しているかどうかを確認することができる。これにより、医師は、患者がリハビリを行っている場合の経過観察や、薬の効果の確認を適切に行うことが可能となる。また、経過観察や薬の効果の確認を適切に行うことができるため、医師は、リハビリ計画や薬の投与計画の立案、治験などを適切に行うことが可能である。また、医師は、対象患者の出力用特徴量の変化が他の患者と似ている場合には、当該他の患者に対して実行した処置データを参考にして、リハビリ計画や薬の投与計画の立案などを行うことができる。

これまでの説明からわかるように、本実施形態では、Ｘ最大角速度算出部２６と、着目時間特定部２８とにより、遊脚相の先頭から所定時間を着目時間として特定する特定部としての機能が実現されている。また、本実施形態では、Ｚ角速度幅算出部３０と、特徴量算出部３２と、出力部３４とにより、Ｚ軸回りの角速度の着目時間内における時間変化に基づいて、人が分回し歩行を行っているか否かの判定に用いる指標（出力用特徴量）を算出する算出部としての機能が実現されている。

以上詳細に説明したように、本実施形態によると、センシング結果取得部２０は、患者の足首に装着したセンシング機器５０により検出された歩行時の足首の角速度の時間変化のデータを取得する。また、遊脚相特定部２２は、角速度の時間変化のデータのうち、患者の左右方向に伸びるＸ軸回りの角速度の時間変化に基づいて遊脚相の時間を特定する。また、着目時間特定部２８は、遊脚相の先頭のタイミングから、Ｘ最大角速度算出部２６が算出した遊脚相においてＸ軸回りの角速度が最大になるタイミングまでの時間を着目時間として特定する。そして、特徴量算出部３２は、Ｚ角速度幅算出部３０が算出した、着目時間内における鉛直方向に伸びるＺ軸回りの角速度の幅Ｗに基づいて、患者が分回し歩行を行っているか否かの判定に用いる指標（特徴量）を算出する。これにより、本実施形態では、臨床現場で使用される歩行周期（ランチョ・ロス・アミーゴ方式）に則して分回し歩行を検出するための特徴量を算出するので、医師は、患者が分回し歩行を行っているか否かを精度よく判定（分析）することが可能である。また、本実施形態では、歩行テストの際にセンシング機器５０を患者の足首に装着するため、大腿部にセンシング機器５０を取り付ける場合のように筋肉や太い血管が圧迫されることがない。これにより、患者の負担を軽減することができる。

また、本実施形態では、着目時間を、遊脚相の先頭から、遊脚相の時間内においてＸ軸回りの角速度が最大になる時刻までの時間としているため、着目時間として、遊脚初期（Ｉｓｗ）の時間を設定することができる。

また、本実施形態では、特徴量を上式（１）に基づいて算出する。このように、本実施形態では、特徴量として、着目時間内におけるＺ軸回りの角速度の最大値と最小値の幅Ｗを、遊脚相におけるＸ軸回りの角速度の最大値で除した値を採用するので、患者の歩行の速さを考慮して正規化した値を特徴量とすることができる。これにより、特徴量として適切な値を医師に提供することが可能である。

なお、上記実施形態では、着目時間特定部２８が、着目時間として遊脚初期（Ｉｓｗ）の時間を特定する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、着目時間は、遊脚初期（Ｉｓｗ）及び遊脚前期（Ｐｓｗ）の時間であってもよい。なお、遊脚前期（Ｐｓｗ）は一般的に足指離地の前の所定時間（例えば２５０ｍｓ）である。

なお、上記実施形態では、着目時間特定部２８は、着目時間として遊脚初期（Ｉｓｗ）の時間を特定することとし、足指離地のタイミングと、Ｘ軸回りの角速度が最大値を示したタイミングとの間の時間を遊脚初期とする場合について説明した。しかしながら、これに限られるものではなく、足指離地（遊脚相の先頭）のタイミングから予め定めた時間（例えば２５０ｍｓ）が経過するまでを遊脚初期（Ｉｓｗ）としてもよい。

なお、上記実施形態では、特徴量を上式（１）から求める場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、着目時間内におけるＺ軸回りの角速度の最小値と最大値の差分（幅Ｗ）に代えて、着目時間内におけるＺ軸回りの角速度の最大値を用いてもよいし、着目時間内におけるＺ軸回りの角速度のグラフを時間積分した面積などを用いてもよい。また、遊脚相におけるＸ軸回りの角速度の最大値Ｍに代えて、遊脚相におけるＸ軸回りの角速度の最大値と最小値の幅や、遊脚相におけるＸ軸回りの角速度のグラフを時間積分した面積、患者の進行方向に関する移動速度などを用いてもよい。

（変形例）
以下、変形例について説明する。本変形例では、患者が分回し歩行を行った場合における脚の左右方向への振り出し量（横移動量）を特徴量とし、特徴量の最大値を出力用特徴量とする。

図１３には、本変形例におけるサーバ１０の機能ブロック図が示されている。サーバ１０においてＣＰＵ９０がプログラムを実行することにより、図１３に示すような機能が実現されている。なお、図１３と図５とを比較するとわかるように、本変形例のサーバ１０は、上記実施形態（図５）のＸ最大角速度算出部２６、着目時間特定部２８、Ｚ角速度幅算出部３０の機能に代えて、横移動量算出部２４としての機能を有する。

横移動量算出部２４は、遊脚相特定部２２が上記実施形態と同様にして特定した遊脚相を取得する。そして、横移動量算出部２４は、遊脚相の時間そのものを着目時間とし、着目時間内の最初の極小値から次の極大値までの間のグラフを時間積分した面積Ｓ（図１４のハッチング部分参照）を算出する。この面積Ｓは、図１５に示す脚の左右方向への開き角θに相当する。

したがって、横移動量算出部２４は、患者の脚の長さの情報を格納する患者ＤＢ２５（図１３参照）から、患者の脚の長さｒを取得し、ｒとθから、次式（２）に基づいて、脚の横移動量ａを算出する。
ａ＝ｒ×ｓｉｎθ …（２）

横移動量算出部２４は、算出した横移動量ａを特徴量算出部３２に送信する。特徴量算出部３２は、１回の歩行テストのデータから得られた複数の横移動量ａを特徴量とする。

出力部３４は、複数の特徴量（横移動量ａ）のうちの最大値を患者の分回し歩行に関する出力用特徴量とする。そして、出力部３４は、出力用特徴量を医師用端末７０に送信する。

なお、本変形例では、横移動量算出部２４と、特徴量算出部３２と、出力部３４とにより、患者が分回し歩行を行っているか否かの判定に用いる指標（出力用特徴量）を算出する算出部としての機能が実現されている。

以上のように、本変形例の場合にも、臨床現場で使用される歩行周期（ランチョ・ロス・アミーゴ方式）に則して分回し歩行に関する出力用特徴量を算出するので、医師は、患者が分回し歩行を行っているか否かを適切に判定することが可能である。なお、脚の横移動量ａは上記のようにＺ軸回りの角速度から求めなくてもよい。例えば、加速度センサや速度センサの検出結果に基づいて、横移動量ａを算出してもよい。

なお、上記変形例においては、特徴量算出部３２が、患者の脚の長さｒと開き角θとを用いて脚の横移動量ａを算出し、特徴量とする場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、特徴量は開き角θそのものであってもよい。このようにしても、医師は、特徴量の変化を観察することで、症状の改善や、治療の効果などを確認することができる。

なお、上記実施形態及び変形例では、図１０の処理をサーバ１０が実行する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、図１０の処理の一部又は全部を理学療法士用端末６０や医師用端末７０が実行することとしてもよい。すなわち、図１０の処理は、情報処理システム１００内の１又は複数の装置により実現されていればよい。

なお、上記実施形態及び変形例では、センシング機器５０を理学療法士用端末６０に接続する場合について説明したが、これに限らず、センシング機器５０を医師用端末７０に接続することとしてもよい。この場合、医師用端末７０が、上記実施形態の理学療法士用端末６０と同様の処理を行うようにすればよい。

なお、上記実施形態及び変形例では、出力部３４が、特徴量を医師用端末７０に対して出力する場合について説明したが、これに限らず、出力部３４は、その他の端末に対して特徴量を出力してもよい。例えば、出力部３４は、理学療法士用端末６０や、治験を実施する製薬会社の端末に対して特徴量を出力することとしてもよい。

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記憶媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記憶媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記憶媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。

２０ センシング結果取得部（取得部）
２２ 遊脚相特定部（検出部）
２６ Ｘ最大角速度算出部（特定部の一部）
２８ 着目時間特定部（特定部の一部）
３０ Ｚ角速度幅算出部（算出部の一部）
３２ 特徴量算出部（算出部の一部）
３４ 出力部（算出部の一部）
５０ センシング機器（センサ）
１００ 情報処理システム（１００）

Claims (7)

1. 人の足首に装着したセンサにより検出された歩行時の足首の角速度の情報を取得し、
   取得した前記角速度の情報のうち、前記人の左右方向に伸びる第１軸回りの角速度の時間変化に基づいて、足が地面から浮いている時間である遊脚相を検出し、
   前記遊脚相の先頭から所定時間を着目時間として特定し、
   取得した前記角速度の情報のうち、鉛直方向に伸びる第２軸回りの角速度の前記着目時間内における時間変化に基づいて、前記人が分回し歩行を行っているか否かの判定に用いる指標を算出する処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
2. 前記着目時間は、前記遊脚相の先頭から、前記遊脚相の時間内において前記第１軸回りの角速度が最大になる時刻までの時間であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
3. 前記指標は、前記着目時間内における前記第２軸回りの角速度の最大値と最小値の差分に基づく値であることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理プログラム。
4. 前記指標は、前記着目時間内における前記第２軸回りの角速度の最大値と最小値の差分を、前記遊脚相における前記第１軸回りの角速度の最大値で除した値であることを特徴とする請求項３に記載の情報処理プログラム。
5. 前記算出する処理では、前記第２軸回りの角速度の前記着目時間内における時間変化と、前記人の脚の長さと、から前記人の脚が左右方向に移動した移動量を算出し、算出した前記移動量を前記指標とすることを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
6. 人の足首に装着したセンサにより検出された歩行時の足首の角速度の情報を取得し、
   取得した前記角速度の情報のうち、前記人の左右方向に伸びる第１軸回りの角速度の時間変化に基づいて、足が地面から浮いている時間である遊脚相を検出し、
   前記遊脚相の先頭から所定時間を着目時間として特定し、
   取得した前記角速度の情報のうち、鉛直方向に伸びる第２軸回りの角速度の前記着目時間内における時間変化に基づいて、前記人が分回し歩行を行っているか否かの判定に用いる指標を算出する処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。
7. 人の足首に装着したセンサにより検出された歩行時の足首の角速度の情報を取得する取得部と、
   取得した前記角速度の情報のうち、前記人の左右方向に伸びる第１軸回りの角速度の時間変化に基づいて、足が地面から浮いている時間である遊脚相を検出する検出部と、
   前記遊脚相の先頭から所定時間を着目時間として特定する特定部と、
   取得した前記角速度の情報のうち、鉛直方向に伸びる第２軸回りの角速度の前記着目時間内における時間変化に基づいて、前記人が分回し歩行を行っているか否かの判定に用いる指標を算出する算出部とを備える情報処理システム。
   

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