JP7147696B2 - 学習装置、リハビリ支援システム、方法、プログラム、及び学習済みモデル - Google Patents
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Description
若しくは、前記学習部は、前記分類結果に基づきラベル付けされた複数の群と前記複数の群のそれぞれに対応する前記アシスタントデータとを関連付けた前記第2リハビリデータを、教師データとし、前記学習モデルを生成する、ことを特徴とすることもできる。これにより、訓練アシスタントの行動を群別に考慮した学習済みモデルを生成することができる。
前記訓練者データは、前記訓練者の疾患及び症状の少なくとも一方を示す症状データを含む、ことを特徴とすることもできる。これにより、症状データを学習済みモデルに反映させることができる。
前記行動データは、前記リハビリ支援システムにおける設定値を変更した操作を示すデータ及び前記訓練者に対する介助動作を示すデータのうち、少なくとも一方を含む、ことを特徴とすることもできる。これにより、設定値変更操作又は介助動作の状況を学習済みモデルに反映させることができる。
前記操作を示すデータは、前記操作の熟練度を示すデータを含む、ことを特徴とすることもできる。これにより、操作の熟練度を学習済みモデルに反映させることができる。
前記学習装置は、前記分類結果における1つの群を指定する群指定部を備え、前記学習部は、前記群指定部で指定された前記群に含まれる前記訓練アシスタントに対応する前記第2リハビリデータを教師データとして、前記学習モデルを生成する、ことを特徴とすることもできる。これにより、指定された群のみの学習済みモデルを生成することができる。
以下、図面を参照して実施形態1について説明する。
(システム構成)
図1は、実施形態1に係るリハビリ支援システムの一構成例を示す全体概念図である。本実施形態に係るリハビリ支援システム(リハビリシステム)は、主に、歩行訓練装置100と、外部通信装置300と、サーバ(サーバ装置)500によって構成される。
上述したように、歩行訓練装置100は、外部通信装置300を介して、各種リハビリデータをサーバ500に送信する。サーバ500は、複数の歩行訓練装置100からリハビリデータを受信するように構成しておくことができ、これにより多くのリハビリデータを収集することができる。そして、サーバ500は、各種データを処理する処理装置である。例えば、サーバ500は、収集したリハビリデータを用いて機械学習を行って、学習済みモデルを構築する学習装置(学習器)として機能させることができる。なお、学習装置は学習モデル生成装置と称することもできる。
ここで、レベル判定部510a及び学習部510bについて、並びに応答処理部510cについて説明するに先立ち、サーバ500が学習のため又はリハビリ支援処理のために収集可能なリハビリデータについて説明する。サーバ500が収集可能なリハビリデータは、主として(1)歩行訓練装置100の設定パラメータ、(2)歩行訓練装置100に設けられたセンサ等で検出された検出データ、(3)訓練者900に関するデータ、(4)訓練スタッフ901に関するデータを含む。上記(1)~(4)のリハビリデータは、取得日時に対応付けて収集されていてもよい。さらに、検出データ、又は設定パラメータは時系列に沿ったログデータとして収集されていてもよく、或いは、一定の時間毎のデータに対して抽出された特徴量などであってもよい。
上記(1)のデータは、上記(2)の検出データとともに、歩行訓練装置100でリハビリ実施中に取得された訓練者900の訓練データとして定義することができる。
設定パラメータとしては、例えば、部分体重免荷量[%]、手摺り130aの上下位置[cm]、手摺り130aの左右位置[cm]、ヒップジョイントの有無、足関節底屈制限[deg]、足関節背屈制限[deg]などが挙げられる。また、設定パラメータとしては、例えば、トレッドミル速度[km/h]、振出しアシスト[レベル]、振出し前後比[前/後]も挙げられる。また、設定パラメータとしては、例えば、膝伸展アシスト[レベル]、膝屈曲角度[deg]、膝屈伸時間[sec]、補高[mm]、抜重閾値[%]、荷重閾値[%]も挙げられる。また、設定パラメータとしては、例えば、トレッドミルのベルトの傾斜[度]、歩行補助装置による関節の動きのアシスト[レベル]、歩行補助装置による関節の動きのアシスト又は振出しアシストを発生させる頻度、歩行の異常又は正常の判定条件(例えば判定閾値)、転倒又は転倒しそうであることの判定条件(例えば判定閾値)、歩行の異常又は正常に対応付けて報知する場合はその発生条件(発生頻度や発生閾値など)も挙げられる。ここで、報知とは、音、振動、表示などのいずれによる報知であってもよく、その一部又は全部を含んでもよい。なお、ここで例示する設定パラメータを含め、リハビリデータに含まれるデータの単位は問わない。
上記(2)の検出データは、上記(1)のデータとともに、歩行訓練装置100でリハビリ実施中に取得された訓練者900の訓練データとして定義することができる。
また、ここでの最大値又は最小値としては、連続歩行時間[秒]、連続歩行距離[m]、連続歩数[steps]等の最大値や最小値、歩行PCI[拍/m]の最小値(換言すれば1拍あたりに歩行できる距離の最長値)などが挙げられる。代表値としては、トレッドミル131の速度として最も使用した値(代表速度[km/h])などが挙げられる。
訓練者900に関するデータ(以下、訓練者データ)は、例えば、訓練者900の属性等を示すものである。訓練者データは、訓練者900の年齢、性別、体格(身長、体重等)をはじめ、症状情報、Br.stage、SIAS、初期歩行FIM、最新の歩行FIM等を含むことができる。また、訓練者データは、訓練者900の氏名又はIDを含むことができ、また、訓練者900の好みを示す嗜好情報や性格を示す性格情報などを含むこともできる。また、訓練者データは、FIMとして、歩行能力に係るもの以外の運動項目を含むことができ、また、認知項目を含むこともできる。つまり、訓練者データは、訓練者900の身体能力を示す様々なデータを含むことができる。なお、訓練者データの一部又は全部は、身体情報、基本情報、或いは訓練者特徴情報などと称することもできる。
訓練スタッフ901に関するデータ(以下、スタッフデータ)は、例えば、訓練スタッフ901の属性等を示すものである。スタッフデータは、訓練スタッフ901の氏名又はID、年齢、性別、体格(身長、体重等)、所属する病院名、PT又は医師としての経験年数などである。スタッフデータは、訓練者900を介助するタイミングを数値化した値を介助者に関するデータとして含むことができる。
次に、サーバ500の制御部510における学習段階(学習フェーズ)での処理について、図5を併せて参照しながら説明する。図5は、サーバ500における学習処理の一例を説明するためのフロー図である。
(b)対象の訓練スタッフが補助した全ての訓練者についての歩行速度の平均値又は最小値が閾値以上である。或いは、この歩行速度の伸び率が閾値以上である。
(c)対象の訓練スタッフが補助した全ての訓練者についての平地歩行(トレッドミル131上での歩行)における異常歩行の頻度の平均値又は最大値が閾値以下である。或いは、この頻度の低下率が閾値以上である。
(d)対象の訓練スタッフが補助した全ての訓練者についての歩行の美しさの指標が閾値上である。但し、第1リハビリデータに歩行の美しさを示す指標を含めておく。或いは、この指標の伸び率が閾値以上である。
次に、歩行訓練装置100及びサーバ500における運用段階(推論フェーズ)での処理について説明する。上述したように、歩行訓練装置100は、学習済みモデルにアクセス可能に構成されることで、その学習済みモデルを利用できるようになっている。なお、学習済みモデルは、学習済みモジュールと称することもできる。運用段階では主に歩行訓練装置100とそれにネットワーク接続されたサーバ500とが協働して、つまりリハビリ支援システムとして、リハビリ支援処理を行う。
以上のように、本実施形態に係る学習装置では、下処理として良い訓練スタッフが係わったデータを、訓練スタッフのレベル分けに基づき分類し、良い訓練スタッフが係わったデータを入力として用いて学習済みモデルを生成する。生成する学習済みモデルは、良い補助行動(アシストレベルを含む設定値の変更、声掛け、徒手介助等)を必要に応じて出力するモデルとすることができ、また、良い補助行動を必要となるタイミングで出力するモデルとすることもできる。よって、本実施形態によれば、良い補助行動を示す情報を出力することが可能な、つまり訓練スタッフに対し望ましい行動を示唆することが可能な学習済みモデルを構築することができる。
本実施形態では、上述の説明から分かるように、次の取得ステップ及び学習ステップを有する学習方法を提供することもできる。取得ステップは、第1リハビリデータに基づき、訓練スタッフの評価を示すレベルを判定した判定結果等の、度合いを出力した出力結果を取得する。学習ステップは、訓練スタッフが訓練者を補助する目的で実行した補助行動を示す行動データを少なくとも含む第2リハビリデータを入力して、訓練スタッフの次の行動を示唆するための行動データを出力する学習モデルを生成する。また、学習ステップは、判定結果等の出力結果に基づき前処理がなされた第2リハビリデータを教師データとして、学習モデルを生成する。
実施形態1では、サーバ500がレベル判定部510a及び学習部510bを備え、サーバ500にて学習済みモデルを生成する例を挙げたが、本実施形態では、レベル判定部等の度合い出力部及び学習部は歩行訓練装置100側(例えば全体制御部210)に備えるものとする。本実施形態に係るリハビリ支援システムは、歩行訓練装置100を含めばよいことになる。但し、この場合、学習段階においてリハビリデータの収集量を多くするために、他の歩行訓練装置からのリハビリデータを収集可能に構成しておくことが望ましい。
実施形態3について、図9~図11を参照しながら説明する。図9は、実施形態3に係るリハビリ支援システムにおけるサーバの一構成例を示すブロック図である。本実施形態に係るリハビリ支援システムは、その説明を省略するが、実施形態1で説明した歩行訓練装置100等のリハビリ支援装置を有することができる。また、特に説明しないが、本実施形態においても、以下の相違点を除き、実施形態1で説明した様々な例が適用できる。
次に、サーバ501の制御部511における学習段階での処理について、図10及び図11を併せて参照しながら説明する。図10は、このサーバにおいて実行されたクラスタ分析の結果の一例を示す模式図で、図11は、サーバ501における学習処理の一例を説明するためのフロー図である。
次に、歩行訓練装置100及びサーバ501における運用段階の処理について説明する。上述したように、歩行訓練装置100は、学習済みモデルにアクセス可能に構成されることで、その学習済みモデルを利用できるようになっている。運用段階では主に歩行訓練装置100とそれにネットワーク接続されたサーバ501とが協働して、つまりリハビリ支援システムとして、リハビリ支援処理を行う。
本実施形態においても、上述したように、実施形態1と同様の効果を奏する。つまり、歩行訓練装置100において、訓練スタッフに、次に行うべき補助行動(設定や介助等)をアドバイスできるようになる。
本実施形態では、上述の説明から分かるように、次の取得ステップ及び学習ステップを有する学習方法を提供することもできる。取得ステップは、第1リハビリデータに対し、クラスタ分析により訓練スタッフを分類した分類結果を取得する。この第1リハビリデータは、訓練者が歩行訓練装置100を利用し実行したリハビリについての、スタッフデータと、訓練スタッフが訓練者を補助する目的で実行した補助行動を示す行動データと、訓練者の回復度を示す指標データと、を少なくとも含む。学習ステップは、行動データを少なくとも含む第2リハビリデータを入力して、訓練スタッフの次の行動を示唆するための行動データを出力する学習モデルを生成する。また、学習ステップは、分類結果に基づき前処理がなされた第2リハビリデータを教師データとして、学習モデルを生成する。
実施形態3では、サーバ501が分析部511a及び学習部511bを備え、サーバ501にて学習済みモデルを生成する例を挙げたが、本実施形態では、分析部及び学習部は歩行訓練装置100側(例えば全体制御部210)に備えるものとする。本実施形態に係るリハビリ支援システムは、歩行訓練装置100を含めばよいことになる。但し、この場合、学習段階においてリハビリデータの収集量を多くするために、他の歩行訓練装置からのリハビリデータを収集可能に構成しておくことが望ましい。
実施形態1~4では、訓練スタッフ901のような人に対する通知を行うことを前提に説明したが、人以外の訓練アシスタント(機械的な、つまり人工の訓練アシスタント)に対する通知を行うこともできる。人工の訓練アシスタントとしては、人型のロボットをはじめ、音声アシスタントプログラム、表示アシスタントプログラムなど、様々なものが挙げられる。音声アシスタントプログラムが音声でアシストする例を挙げると、例えば、「もっと上体を右に傾けて下さい」、「手すりを掴んで下さい」、「歩行速度を下げて下さい」などといった声掛けをすることができる。
以上説明した各実施形態においては、訓練者900は、脚の一方を患う片麻痺患者の例を示して説明したが、両脚に麻痺を患う患者に対しても歩行訓練装置100を適用し得る。その場合は、両脚に歩行補助装置120を装着して訓練を実施する。その場合、それぞれの患脚毎に、異常歩行の評価を行っても良い。それぞれの患脚に対して独立して異常歩行の評価を行うことにより、回復度合を個別に判断することができる。
110 装具
110a 連結フック
111 ハーネスワイヤ
112 ハーネス引張部
120 歩行補助装置
121 制御ユニット
122 上腿フレーム
123 下腿フレーム
124 足平フレーム
126 調整機構
127 前側連結フレーム
127a、128a 連結フック
128 後側連結フレーム
129 上腿ベルト
130 フレーム
130a 手摺り
131 トレッドミル
132 ベルト
133 制御盤
134 前側ワイヤ
135 前側引張部
136 後側ワイヤ
137 後側引張部
138 訓練用モニタ
139 管理用モニタ
139a、139c GUI画像
139b、139d ポップアップ画像
140 カメラ
210 全体制御部
210a 歩行評価部
210b 訓練判定部
210c 入出力制御部
210d 通知制御部
211 トレッドミル駆動部
212 操作受付部
213 表示制御部
214 引張駆動部
215 ハーネス駆動部
216 画像処理部
217 姿勢センサ
218 手摺りセンサ
219 通信接続IF
220 補助制御部
221 関節駆動部
222 荷重センサ
223 角度センサ
229 通信接続IF
231 入出力ユニット
232 非常停止ボタン
300 外部通信装置
400 ネットワーク
410 無線通信機器
500、501 サーバ
510、511 制御部
510a レベル判定部
510b、511b 学習部
510c、511c 応答処理部
511a 分析部
514 通信IF
520 データ蓄積部
521 モデル記憶部
900 訓練者
901 訓練スタッフ
Claims (21)
- 訓練者がリハビリ支援システムを利用し実行したリハビリテーションについての、前記訓練者を補助する訓練アシスタントを示すアシスタントデータと、前記訓練アシスタントが前記訓練者を補助する目的で実行した補助行動を示す行動データと、前記訓練者の回復度を示す指標データと、を少なくとも含む第1リハビリデータに対し、クラスタ分析により前記訓練アシスタントを分類した分類結果を取得する取得部と、
前記行動データを少なくとも含む第2リハビリデータを入力して、前記訓練アシスタントの次の行動を示唆するための前記行動データを出力する学習モデルを生成する学習部と、
を備え、
前記学習部は、前記分類結果に基づき前処理がなされた前記第2リハビリデータを教師データとして、前記学習モデルを生成する、
学習装置。 - 前記第2リハビリデータは、前記指標データ及び前記アシスタントデータの少なくとも一方を含む、
請求項1に記載の学習装置。 - 前記学習部は、前記分類結果における1つの群に含まれる前記訓練アシスタントに対応する前記第2リハビリデータを教師データとして、前記学習モデルを生成する、
請求項1又は2に記載の学習装置。 - 前記学習部は、前記分類結果に基づきラベル付けされた複数の群と前記複数の群のそれぞれに対応する前記アシスタントデータとを関連付けた前記第2リハビリデータを、教師データとし、前記学習モデルを生成する、
請求項1又は2に記載の学習装置。 - 前記第1リハビリデータに対し、前記クラスタ分析を実行し、前記訓練アシスタントを分類する分析部を備え、
前記取得部は、前記分析部から、前記訓練アシスタントを分類した分類結果を取得する、
請求項1~4のいずれか1項に記載の学習装置。 - 前記第1リハビリデータ及び前記第2リハビリデータは、前記訓練者の特徴を示す訓練者データを含む、
請求項1~5のいずれか1項に記載の学習装置。 - 前記訓練者データは、前記訓練者の疾患及び症状の少なくとも一方を示す症状データを含む、
請求項6に記載の学習装置。 - 前記行動データは、前記リハビリ支援システムにおける設定値を変更した操作を示すデータ及び前記訓練者に対する介助動作を示すデータのうち、少なくとも一方を含む、
請求項1~7のいずれか1項に記載の学習装置。 - 前記操作を示すデータは、前記操作の熟練度を示すデータを含む、
請求項8に記載の学習装置。 - 前記学習部は、前記分類結果における複数の群のそれぞれについて、前記群に含まれる前記訓練アシスタントに対応する前記第2リハビリデータを教師データとして、前記学習モデルを生成する、
請求項1~3のいずれか1項に記載の学習装置。 - 前記分類結果における1つの群を指定する群指定部を備え、
前記学習部は、前記群指定部で指定された前記群に含まれる前記訓練アシスタントに対応する前記第2リハビリデータを教師データとして、前記学習モデルを生成する、
請求項1~3のいずれか1項に記載の学習装置。 - 訓練者が訓練支援システムを利用し実行した訓練についての、前記訓練者を補助する訓練アシスタントを示すアシスタントデータと、前記訓練アシスタントが前記訓練者を補助する目的で実行した補助行動を示す行動データと、前記訓練者の身体機能向上度を示す指標データと、を少なくとも含む第1データに対し、クラスタ分析により前記訓練アシスタントを分類した分類結果を取得する取得部と、
前記行動データを少なくとも含む第2データを入力して、前記訓練アシスタントの次の行動を示唆するための前記行動データを出力する学習モデルを生成する学習部と、
を備え、
前記学習部は、前記分類結果に基づき前処理がなされた前記第2データを教師データとして、前記学習モデルを生成する、
学習装置。 - 請求項1~11のいずれか1項に記載の学習装置で学習された学習モデルである学習済みモデルにアクセス可能なリハビリ支援システムであって、
前記リハビリ支援システムを用いて訓練者が行うリハビリテーションに関する前記第2リハビリデータを、前記学習済みモデルへの入力として出力する出力部と、
前記学習済みモデルから出力された前記行動データを、前記リハビリテーションにおいて前記訓練者を補助する前記訓練アシスタントに通知する通知部と、
を備えたリハビリ支援システム。 - 前記リハビリテーションにおいて前記訓練者を補助する前記訓練アシスタントを指定する指定部を備え、
前記分類結果を記憶する分類結果記憶部にアクセス可能となっており、
前記指定部で指定された前記訓練アシスタントが前記学習済みモデルの生成時に前記教師データを採用されなかった訓練アシスタントであった場合に、前記出力部が前記第2リハビリデータを出力し、前記通知部が通知を行う、
請求項13に記載のリハビリ支援システム。 - 請求項1~12のいずれか1項に記載の学習装置で学習された学習モデルである学習済みモデル。
- コンピュータが、訓練者がリハビリ支援システムを利用し実行したリハビリテーションについての、前記訓練者を補助する訓練アシスタントを示すアシスタントデータと、前記訓練アシスタントが前記訓練者を補助する目的で実行した補助行動を示す行動データと、前記訓練者の回復度を示す指標データと、を少なくとも含む第1リハビリデータに対し、クラスタ分析により前記訓練アシスタントを分類した分類結果を取得する取得ステップと、
前記コンピュータが、前記行動データを少なくとも含む第2リハビリデータを入力して、前記訓練アシスタントの次の行動を示唆するための前記行動データを出力する学習モデルを生成する学習ステップと、
を有し、
前記学習ステップは、前記分類結果に基づき前処理がなされた前記第2リハビリデータを教師データとして、前記学習モデルを生成する、
学習方法。 - 請求項16に記載の学習方法で学習された学習モデルである学習済みモデルにアクセス可能なリハビリ支援システムにおけるリハビリ支援方法であって、
前記リハビリ支援システムが、前記リハビリ支援システムを用いて訓練者が行うリハビリテーションに関する前記第2リハビリデータを、前記学習済みモデルへの入力として出力する出力ステップと、
前記リハビリ支援システムが、前記学習済みモデルから出力された前記行動データを、前記リハビリテーションにおいて前記訓練者を補助する前記訓練アシスタントに通知する通知ステップと、
を有するリハビリ支援方法。 - 請求項16に記載の学習方法で学習された学習モデルである学習済みモデル。
- コンピュータに、
訓練者がリハビリ支援システムを利用し実行したリハビリテーションについての、前記訓練者を補助する訓練アシスタントを示すアシスタントデータと、前記訓練アシスタントが前記訓練者を補助する目的で実行した補助行動を示す行動データと、前記訓練者の回復度を示す指標データと、を少なくとも含む第1リハビリデータに対し、クラスタ分析により前記訓練アシスタントを分類した分類結果を取得する取得ステップと、
前記行動データを少なくとも含む第2リハビリデータを入力して、前記訓練アシスタントの次の行動を示唆するための前記行動データを出力する学習モデルを生成する学習ステップと、
を実行させるためのプログラムであって、
前記学習ステップは、前記分類結果に基づき前処理がなされた前記第2リハビリデータを教師データとして、前記学習モデルを生成する、
プログラム。 - 請求項19に記載のプログラムで学習された学習モデルである学習済みモデルにアクセス可能なリハビリ支援システムのコンピュータに、
前記リハビリ支援システムを用いて訓練者が行うリハビリテーションに関する前記第2リハビリデータを、前記学習済みモデルへの入力として出力する出力ステップと、
前記学習済みモデルから出力された前記行動データを、前記リハビリテーションにおいて前記訓練者を補助する前記訓練アシスタントに通知する通知ステップと、
を実行させるためのリハビリ支援プログラム。 - 請求項19に記載のプログラムで学習された学習モデルである学習済みモデル。
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