JP7153495B2 - 足状態分析方法 - Google Patents

Description

本発明は、足状態の分析技術に関する。

特許文献１には、透明板上に置かれた足をその透明板の裏面側から撮像し、撮像された画像情報から足裏形状を計測する手法が開示されている。
特許文献２には、被計測者が圧力分布センサ上で直立静止したときの、その圧力分布センサ上における被計測者の荷重状態を検知し、その検知結果に基づいて、被計測者の足型を、歩行に関する運動能力の指標となる、扁平型、回内足型、外側荷重足型、回外足型、凹足型、土踏まず変形足型及び正常な足型に分類する手法が開示されている。
特許文献３には、足圧分布検出センサにより計測された被検者の足圧分布を表す指標に基づいて算出された被検者の評価値を、被検者の足部の外反母趾角度及び内反小趾角度に関するデータに基づいて補正した値により、被検者の整形疾患を引き起こすリスクを判定する手法が開示されている。
特許文献４には、足圧分布検出センサにより歩行時の被検者の足圧分布が計測され、その計測結果に基づいて被検者の足の重心移動の湾曲具合を算出し、その湾曲具合を用いて、被検者の整形疾患を引き起こすリスクを判定する手法が開示されている。
特許文献５には、足圧分布検出センサにより直立した被検者の足圧分布が計測され、その計測結果に基づいて被検者の足の足裏部分の面積や足の重心位置を算出し、それらを用いて算出される第１及び第２の指標の評価値に基づいて、被検者の整形疾患を引き起こすリスクを判定する手法が開示されている。

特開２００４－２１９４０４号公報 特開２０１０－６９２２９号公報 国際公開第２０１３／４６５１５号 国際公開第２０１３／１５３８０６号 特開２０１４－２２３０９７号公報

上述の特許文献４を除く各文献で開示される手法は、透明板上や圧力センサ上に被検者を立たせて計測される静止状態の被検者の足の状態に基づいて、足型や足型に由来する整形疾患の発症リスクを判定している。
一方で、特許文献４の開示手法は、計測された歩行時の被検者の足圧分布の中から足の重心位置の移動軌跡を解析する対象領域をユーザに指定させ、その指定された解析領域の足圧分布に基づいて足の重心位置及びその重心位置の移動軌跡が算出される。
本発明は、歩行時の被検者の足圧を用いて被検者の足の接地状態を分析する技術に関する。

本発明の態様では、上述した課題を解決するために、以下の構成を採用する。
本発明の態様に係る足状態分析方法は、歩行時の被検者における少なくとも一方の足の足圧分布情報を取得する取得工程と、前記取得された足圧分布情報から、足指部の圧力分布を示す足指圧分布情報若しくは足底部の圧力分布を示す足底圧分布情報のいずれか一方、又は、該足指圧分布情報及び該足底圧分布情報を切り分けてそれぞれ抽出する抽出工程と、前記足指圧分布情報若しくは足底圧分布情報のいずれか一方又は両方を用いて、前記被検者の足の接地状態を示す足状態情報を生成する生成工程と、を含む。
なお、本発明の別態様は、例えば、上記態様に係る足状態分析方法を実行する足状態分析装置（情報処理装置、コンピュータ）に関するものであり、上記態様に係る足状態分析方法をコンピュータに実行させるプログラムに関するものであり、このようなプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体に関するものである。この記録媒体は、非一時的な有形の媒体を含む。

上記態様によれば、歩行時の被検者の足圧を用いて被検者の足の接地状態を分析する技術を提供することができる。

本実施形態に係る足状態分析方法の概要を示すフローチャートである。 第三の抽出態様を用いた本実施形態に係る足状態分析方法を示すフローチャートである。 第三の抽出態様の抽出工程を概念的に示す図である。 足状態情報の出力例を示す図である。 本実施形態における足状態分析装置のハードウェア構成例を概念的に示す図である。 実施例に係る足状態分析方法を示すフローチャートである。 足指境界線の決定イメージを示す図である。 足指部の圧力領域を削除する工程の第二ステップのイメージを示す図である。 足指部の圧力領域を削除する工程の第三ステップのイメージを示す図である。 足底圧分布画像の角度正規化のイメージを示す図である。 ＡＩ及びＭＡＩの算出イメージを示す図である。

以下、本発明の好ましい実施形態の例（以降、本実施形態と表記する）について説明する。なお、以下に挙げる実施形態は例示であり、本発明は以下の実施形態の構成に限定されない。

まず、本実施形態に係る足状態分析方法（以下、本方法と表記する場合もある）の概要について図１を用いて説明する。
図１は、本実施形態に係る足状態分析方法の概要を示すフローチャートである。
本方法は、図１に示されるように、大きく捉えると、足圧分布情報を取得する取得工程（Ｓ１１）と、足指圧分布情報若しくは足底圧分布情報のいずれか一方、又はそれらの両方を切り分けてそれぞれ抽出する抽出工程（Ｓ１３）と、足状態情報を生成する生成工程（Ｓ１５）を含む。
本方法は、主に、後述する足状態分析装置１０のような一以上のコンピュータにより実行される。但し、本方法は、各工程において人によるコンピュータ操作が介在することを排除するものではない。以降、本方法の主たる実行主体となる一以上のコンピュータを本コンピュータと表記するものとする。

取得工程（Ｓ１１）では、本コンピュータは、歩行時の被検者における少なくとも一方の足の足圧分布情報を取得する。取得工程（Ｓ１１）で取得される足圧分布情報は、歩行時の被検者の右足若しくは左足のいずれか一方又は両方が踵で接地してからつま先で蹴り離床するまでに歩行面に掛ける圧力の平面分布を示す情報であり、右足一歩分若しくは左足一歩分、又はその両方の情報であることが好ましい。また、足圧分布情報は、足裏からの圧力が検出された位置及びその圧力値に係る情報のみならず、当該圧力が検出されなかった位置及び圧力値（０（ゼロ））に係る情報を含んでもよい。
その足圧分布情報は、例えば、歩行面に敷設するシート式圧力センサ（後述の圧力センサシート１８）で計測された情報から取得することができる。その他、被検者の靴下の足裏部や靴底やインソールに平面的に設けられたウェアラブル圧力センサからの情報により当該足圧分布情報が取得されてもよい。

本明細書において「足圧分布」との表記は、特別な説明がある場合を除き、歩行時の被検者の右足若しくは左足のいずれか一方又は両方が歩行面に掛ける圧力の平面分布を意味し、取得工程（Ｓ１１）で取得された足圧分布情報により示される。
また、本明細書において「足裏」とは、人の足の裏側の全体を意味するものとし、足指部と足底部とに区別可能である。「足底部」は、足裏のうち足指部を除いた残りの部分を意味するものとする。

取得工程（Ｓ１１）における足圧分布情報の取得手法には様々な手法が利用可能である。
例えば、本コンピュータが足圧分布を検出可能な圧力センサに接続されており、本コンピュータが、その圧力センサから得られる信号に基づいて足圧分布情報を生成してもよい。また、本コンピュータが、他のコンピュータや可搬型記録媒体から足圧分布情報を取得してもよいし、足圧分布情報の元となるデータを取得し、そのデータに基づいて足圧分布情報を生成してもよい。
また、取得工程（Ｓ１１）で取得される足圧分布情報の形式についても様々な態様があり得る。例えば、圧力値が画素値として示される足圧分布画像が足圧分布情報として取得され得る。その足圧分布画像は、カラー画像であってもよいし、グレースケール画像であってもよい。その他、二次元平面上の位置とその位置で計測された圧力値とを対応付け可能な状態で含む二次元配列データなどが足圧分布情報として取得されてもよい。

抽出工程（Ｓ１３）では、取得工程（Ｓ１１）で取得された足圧分布情報から、足指部の圧力分布を示す足指圧分布情報若しくは足底部の圧力分布を示す足底圧分布情報のいずれか一方が抽出される、又は、足指圧分布情報及び足底圧分布情報が切り分けてそれぞれ抽出される。即ち、本実施形態における抽出工程（Ｓ１３）には、３つの抽出態様があり得る。第一の抽出態様は、足底圧分布情報は抽出されず足指圧分布情報を抽出する態様であり、第二の抽出態様は、足指圧分布情報は抽出されず足底圧分布情報を抽出する態様であり、第三の抽出態様は、足指圧分布情報及び足底圧分布情報を切り分けてそれぞれ抽出する態様である。
足圧分布情報が右足及び左足の両方の情報を含む場合には、右足の足圧分布及び左足の足圧分布のそれぞれに対して抽出工程（Ｓ１３）が実行されればよい。

足指圧分布情報は、歩行時の被検者の足指部が歩行面に掛ける圧力の平面分布を示す情報である。
足底圧分布情報は、歩行時の被検者の足底部が歩行面に掛ける圧力の平面分布を示す情報である。
また、足指圧分布情報及び足底圧分布情報は、足指部又は足底部からの圧力が検出された位置及びその圧力値に係る情報のみならず、当該圧力が検出されなかった位置及び圧力値（０（ゼロ））に係る情報を含んでもよい。
本明細書において「足指圧分布」との表記は、特別な説明がある場合を除き、歩行時の被検者の足指部が歩行面に掛ける圧力の平面分布を意味し、「足指圧」との表記は、当該足指圧分布の対象となる圧力である。また、「足底圧分布」との表記は、特別な説明がある場合を除き、歩行時の被検者の足底部が歩行面に掛ける圧力の平面分布を意味し、「足底圧」との表記は、当該足底圧分布の対象となる圧力である。

抽出工程（Ｓ１３）での抽出手法には様々な手法が適用可能である。
例えば、抽出工程（Ｓ１３）では、取得工程（Ｓ１１）で取得された足圧分布情報において足指部の圧力領域（足指圧の領域）と足底部の圧力領域（足底圧の領域）との境界位置を特定し、その境界位置を用いて、足指圧分布情報若しくは足底圧分布情報のいずれか一方の抽出、又は、足指圧分布情報及び足底圧分布情報の切り分け抽出を行うことができる。なお、この境界位置の特定手法の具体例については実施例の項において詳述する。

その他、足圧分布において足指部の圧力領域と足底部の圧力領域とのいずれか一方を特定し、特定された圧力領域とそれ以外の圧力領域とに基づいて、足指圧分布情報若しくは足底圧分布情報のいずれか一方の抽出、又は、足指圧分布情報及び足底圧分布情報の切り分け抽出を行うことができる。この例において、足底部の圧力領域の特定には、特許文献５に記載される方法、即ち所定の閾値以上の圧力値を有する領域を足底部の圧力領域として特定する手法が用いられてもよいし、所定の閾値以上の圧力値を有する領域を島判定し、最も広い島領域を足底部の圧力領域として特定する手法が用いられてもよい。この例において、特定されない他方の圧力領域は、実施例の項で例示される手法のように、足圧分布の中から複数の処理ステップで徐々に削除されてもよい。

抽出工程（Ｓ１３）で行われる「抽出」とは、コンピュータにより何らかの形で足指圧分布情報又は足底圧分布情報が把握可能な状態とされることを意味し、抽出工程（Ｓ１３）では、足圧分布情報とは別に、足圧分布情報と同様の形式により足指圧分布情報又は足底圧分布情報が生成されてもよいし、足圧分布情報で示される足圧分布の中の足指圧の領域又は足底圧の領域の位置情報が取得されてもよい。
また、抽出工程（Ｓ１３）における「切り分けてそれぞれ抽出」とは、足指圧分布情報と足底圧分布情報とを区別可能な状態でそれぞれ取得することを意味する。

生成工程（Ｓ１５）では、抽出工程（Ｓ１３）で抽出された足指圧分布情報若しくは足底圧分布情報のいずれか一方又は両方を用いて、被検者の足の接地状態を示す足状態情報が生成される。生成工程（Ｓ１５）では、右足及び左足のそれぞれについて個々に足状態情報を生成してもよいし、両足について総合的に足状態情報を生成してもよい。

生成工程（Ｓ１５）で生成される足状態情報は、被検者の足の接地状態を示す情報であれば、その具体的内容や形式については何ら制限されない。例えば、足状態情報は、足のアーチ状態又は扁平状態を示す足型情報であってもよいし、足の接地状態を年齢指標で示す情報（足年齢）であってもよいし、歩行時の足指部の活用状態を示す情報であってもよい。足型情報の具体例としては、ＡＩ（Arch Index）又はＭＡＩ（Modified Arch Index）と呼ばれる指標値がある。
更に言えば、足指圧分布情報及び足底圧分布情報が足指圧分布画像及び足底圧分布画像として抽出されている場合には、当該足状態情報は、足指圧分布画像若しくは足底圧分布画像のいずれか一方又は両方と、それと比較可能な状態で示される比較参照用の足指圧分布画像若しくは足底圧分布画像のいずれか一方又は両方とを含んでいてもよい。比較参照用画像としては、例えば、年齢層別、性別などの代表的な足指圧分布画像及び足底圧分布画像がある。
生成工程（Ｓ１５）で生成される足状態情報やその生成手法の具体例については後述する。

このように本実施形態では、歩行時の被検者の足圧分布から足指圧分布若しくは足底圧分布のいずれか一方又は両方が切り分けられて抽出され、抽出された圧力分布を用いて、被検者の足の接地状態を示す足状態情報が生成される。
つまり、本実施形態によれば、歩行時の被検者の足圧を用いて被検者の足の接地状態を分析し、ひいては、足状態を分析することができる。これにより、わざわざ静止して測定をしなくてもよいため、容易に分析することができる。

以下、上述の抽出工程において第三の抽出態様が採用されている例を挙げ、本方法について図２及び図３を用いてより詳細に説明する。
図２は、第三の抽出態様を用いた本実施形態に係る足状態分析方法（以降、本方法と表記する場合もある）を示すフローチャートである。
図３は、第三の抽出態様の抽出工程を概念的に示す図である。
本方法は、図２に示されるように、工程（Ｓ２１）、工程（Ｓ２３）、工程（Ｓ２５）、工程（Ｓ２７）、及び工程（Ｓ２９）を含み、後述する足状態分析装置１０により実行される。

工程（Ｓ２１）は、上述の取得工程（Ｓ１１）と同様である。
例えば、図３に示されるような足圧分布画像が取得工程（Ｓ２１）で取得される。図３の例では、歩行時の被検者における右足の足圧分布画像が取得されている。この場合、後述の足状態分析装置１０は、圧力センサシート１８上を被検者に歩行させた際の圧力の平面分布の時系列データを当該圧力センサシート１８から取得し、その時系列データの中から右足の足圧分布を特定し、その右足の足圧分布を積算して、右足一歩あたりの平均圧力値の分布データを当該右足の足圧分布情報として取得することができる。
但し、取得工程（Ｓ１１）について述べたとおり、工程（Ｓ２１）での足圧分布情報の取得手法はこのような例に限定されない。

工程（Ｓ２３）は、上述の第三の抽出態様を採用した抽出工程である。即ち、工程（Ｓ２３）では、足指圧分布情報及び足底圧分布情報が切り分けてそれぞれ抽出される。
図３には、足圧分布画像から足指圧分布画像と足底圧分布画像とを切り分けるイメージが示されている。このように、工程（Ｓ２３）では、例えば、足指圧分布画像が足指圧分布情報として抽出され、足底圧分布画像が足底圧分布情報として抽出される。この具体的な抽出手法については、工程（Ｓ１３）について述べたとおり様々な手法を採用可能であり、その一例を実施例の項において詳述する。

工程（Ｓ２５）は、工程（Ｓ２３）で抽出された足指圧分布情報を用いて、歩行時の足指部の活用度合を示す指標情報（以降、足指活用指標と表記する場合もある）を上述の足状態情報として生成する生成工程である。例えば、生成工程（Ｓ２５）では、足指圧分布情報に基づいて、足指部の圧力領域の大きさ若しくは圧力値のいずれか一方又は両方を含む指標情報を当該足指活用情報（足状態情報）として生成することができる。
例えば、後述の足状態分析装置１０は、図３に示される足指圧分布画像において予め定められた閾値（圧力値ゼロ（０）であってもよい）を超える圧力値を示す領域の画素数をカウントし、カウントされた画素数を足指部の圧力領域の面積とし、その面積を足状態情報とすることができる。他の例として、足状態分析装置１０は、所定の圧力値範囲ごとの画素数のヒストグラムを生成し、このヒストグラムの特徴量を足状態情報とすることもできる。

工程（Ｓ２５）で足状態情報として生成される指標情報は、歩行時の足指部の状態指標を示す情報であれば、圧力値又は面積値であってもよいし、被検者の母集団から予め導出された指標値群に対する相対的な値（点数など）又は位置関係を示す情報（良好・普通・悪いなど）であってもよい。
後述の図４の例では、被検者における足指部の圧力領域の面積が算出され、その算出された面積が、特定被検者群の足圧分布画像母集団から予め生成された面積群に対する相対的な値「８５点」に変換されて、この相対値が被検者の指標情報とされている。

ところで、歩行時の足指部の活用度合を示す指標情報は、足指圧分布情報のみを用いて生成することもできるが、足指圧分布情報と足底圧分布情報との両方を用いて生成することもできる。例えば、上述したように足指圧分布画像から算出される足指部の圧力領域の大きさ（面積）と、足底圧分布画像から算出される足底部の圧力領域の大きさ（面積）との比率を当該足指活用指標として算出することができる。このとき、足指部の圧力領域を決める圧力閾値と足底部の圧力領域を決める圧力閾値とを異なる値としてもよいし、同一値としてもよい。また、圧力領域の大きさに代えて、上述のようなヒストグラムの特徴量などの他の指標値の比率を当該足指活用指標とすることもできる。

工程（Ｓ２７）は、工程（Ｓ２３）で抽出された足底圧分布情報を用いて、足型を示す指標情報を足状態情報として生成する工程である。例えば、工程（Ｓ２７）では、足型を示す指標情報として、足のアーチ状態又は扁平状態を示す指標情報を生成することができる。
工程（Ｓ２７）での指標情報の生成手法については、実施例の項において具体例を挙げて詳述する。

工程（Ｓ２７）で足状態情報として生成される指標情報は、歩行時の足底部の状態指標を示す情報であれば、ＡＩ、ＭＡＩなどのような数値であってもよいし、被検者の母集団から予め導出された指標値群に対する相対的な値（点数など）又は位置関係を示す情報（良好・普通・悪いなど）であってもよい。
後述の図４の例では、足底圧分布画像を用いて、右足及び左足のそれぞれの足型が、ハイアーチ状態、標準状態、又は偏平足状態のいずれに該当するかが判定され、その判定結果が足型を示す指標情報として生成されている。

上述したとおり、工程（Ｓ２５）で生成された指標情報と工程（Ｓ２７）で生成された指標情報との両方を足状態情報としてもよいし、工程（Ｓ２５）で生成された指標情報と工程（Ｓ２７）で生成された指標情報とを用いて更なる指標情報を生成し、この指標情報を足状態情報とするようにしてもよい。言い換えれば、足状態情報の生成工程では、足指圧分布情報に基づいて足指部の圧力領域に関する第一指標値を算出し（工程（Ｓ２５））、足底圧分布情報に基づいて足底部の圧力領域に関する第二指標値を算出し（工程（Ｓ２７））、第一指標値及び第二指標値を用いて算出される第三指標値を含む指標情報を当該足状態情報として生成してもよい。

工程（Ｓ２９）は、上述のように生成された足状態情報を出力する工程である。
例えば、後述の足状態分析装置１０は、当該足状態情報を出力装置１５から出力することができる。足状態情報の出力態様は、特に制限されず、表示装置への表示であってもよいし、印刷媒体への印刷であってもよい。

図４は、足状態情報の出力例を示す図である。
図４の例では、足指圧年齢Ｄ１、足指活用力Ｄ２、及び足型判定Ｄ３が足状態情報として出力されている。例えば、足指圧年齢Ｄ１及び足指活用力Ｄ２に係る各指標値は、被検者の足指圧分布画像における足指部の圧力領域の大きさ（面積）の、特定被検者群の母集団に対する相対値とすることができる。この母集団は、特定被検者群の足指部の圧力領域の大きさの集合であり、特定被検者群の各被検者から本方法を用いて予め取得しておくことができる。
足指活用力Ｄ２の指標値「８５点」は、当該母集団と被検者とを加えた集合における最大面積を１００点とし最小面積（大きさ０（ゼロ））を０点として、被検者の当該面積を正規化することで算出できる。
足指圧年齢Ｄ１の指標値「６０歳」については、例えば、年齢層ごとの被検者群の母集団から足指部の圧力領域の平均面積を予め算出しておき、平均面積が被検者の当該面積に最も近い母集団の年齢層に基づいて決めることができる。

足型判定Ｄ３に係る指標情報は、例えば、被検者の足底圧分布画像から算出されるＡＩ又はＭＡＩと、予め定められたハイアーチ状態に対応する閾値及び偏平足状態に対応する閾値との関係から導出することができる。具体的には、被検者のＡＩ又はＭＡＩがハイアーチ状態に対応する閾値よりも小さい場合に、ハイアーチ状態と判定され、偏平足状態に対応する閾値よりも大きい場合に、偏平足状態と判定され、どちらでもない場合に、標準状態と判定され得る。

〔足状態分析装置〕
図５は、本実施形態における足状態分析装置（以降、単に分析装置と表記する場合もある）１０のハードウェア構成例を概念的に示す図である。
分析装置１０は、いわゆるコンピュータであり、例えば、バスで相互に接続される、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１３、通信ユニット１４等を有する。分析装置１０を形成する各ハードウェア要素の数はそれぞれ制限されず、これらハードウェア要素は情報処理回路と総称することもできる。また、分析装置１０は、図５に図示されないハードウェア要素を含んでもよく、そのハードウェア構成は制限されない。

ＣＰＵ１１は、一般的なＣＰＵ以外に、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等で構成してもよい。
メモリ１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、補助記憶装置（ハードディスク等）である。
入出力Ｉ／Ｆ１３は、出力装置１５、入力装置１６等のユーザインタフェース装置と接続可能である。出力装置１５は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイのような、ＣＰＵ１１等により処理された描画データに対応する画面を表示する装置、印刷装置などの少なくとも一つである。入力装置１６は、キーボード、マウス等のようなユーザ操作の入力を受け付ける装置である。出力装置１５及び入力装置１６は一体化され、タッチパネルとして実現されてもよい。
通信ユニット１４は、他のコンピュータとの通信網を介した通信や、他の機器との信号のやりとり等を行う。通信ユニット１４には、可搬型記録媒体等も接続され得る。

入出力Ｉ／Ｆ１３には、圧力センサシート１８が接続される。
圧力センサシート１８としては、例えば、アニマ社製のシート式下肢加重計シリーズウォークＷａｙや、ＡＭＴＩ社製の床反力計などを使用することができる。
圧力センサシート１８は、２ｍ以上５ｍ以下の検出領域の長さを有していることが好ましい。これにより、様々な体型或いは年齢の被検者を対象に、複数歩分の足圧分布情報を得ることができる。
但し、歩行時の被検者の足圧は、圧力センサシート１８以外の手段で計測されてもよい。例えば、足裏部分の繊維に圧力センサを仕込んだ靴下或いは靴底に圧力センサが装着された靴を被検者に履かせ、その圧力センサにより足圧が計測されてもよい。もちろん、分析装置１０は、他のコンピュータ又は可搬型記録媒体から通信ユニット１４を介して足圧分布情報を取得することもできる。

本実施形態に係る分析装置１０は、メモリ１２に格納されるコンピュータプログラムがＣＰＵ１１により読み出され実行されることにより、図１又は図２に示される足状態分析方法を実行することができる。そのコンピュータプログラムは、ＣＤ（Compact Disc）、メモリカード等のような可搬型記録媒体やネットワーク上の他のコンピュータから入出力Ｉ／Ｆ１３又は通信ユニット１４を介してインストールされ、メモリ１２に格納されてもよいし、予めメモリ１２にインストールされていてもよい。

分析装置１０は、図１又は図２に示される各工程を実行することができる。分析装置１０は、各工程を全て自動で実行してもよいし、一以上の工程において人による操作を要求することもできる。
例えば、工程（Ｓ１１）及び工程（Ｓ２１）において、分析装置１０は、足圧分布情報又は足圧分布情報の元となるデータの存在する場所（例えば、ネットワーク上の位置やファイルシステム上の位置など）を操作者に指定させるユーザインタフェースを出力装置１５に出力させてもよい。また、工程（Ｓ１３）及び工程（Ｓ２３）において、分析装置１０は、一歩あたりの平均足圧値の分布画像を足圧分布情報として出力装置１５に表示させ、その分布画像上において足指部の圧力領域と足底部の圧力領域との境界線を操作者に指定させるユーザインタフェースを出力装置１５に出力させることもできる。更に、分析装置１０は、足状態情報として生成すべき指標情報の種別（足指活用指標や足型など）を操作者に選択させるユーザインタフェースを出力装置１５に表示させてもよい。

以下に実施例を挙げ、上述の内容を更に詳細に説明する。但し、以下の実施例の記載は、上述の内容に何ら限定を加えるものではない。

以下、足状態情報としてＡＩ及びＭＡＩを算出する足状態分析方法の一具体例が例示される。図６は、実施例に係る足状態分析方法を示すフローチャートである。本実施例に係る足状態分析方法は、上述の分析装置１０により実行可能である。

本実施例において、分析装置１０は、圧力センサシート１８から被検者の足圧センシングデータを取得する（Ｓ６１）。本実施例では、直線状の歩行評価エリアを設け、被検者にその歩行評価エリアを直線的に歩行させ、その歩行評価エリア内に設置された圧力センサシート１８により複数歩分の被検者の足圧が計測される。
圧力センサシート１８は、１００Ｈｚサンプリング周期で圧力値の分布情報（足圧センシングデータと表記される）を出力し、分析装置１０は、その足圧センシングデータを取得する（Ｓ６１）。足圧センシングデータは、二次元平面上の位置とその位置で計測された圧力値とが対応付け可能なデータとなっている。

分析装置１０は、当該サンプリング周期の間隔で出力される足圧センシングデータを逐次取得し、グレースケール足圧画像を生成する（Ｓ６２）。具体的には、分析装置１０は、足圧センシングデータを積算し、出力数（フレーム数）で除することで、平均足圧分布データとする。更に、分析装置１０は、その足圧分布データを最大圧力値で正規化した上でグレースケール画像化することで、グレースケール足圧画像を生成する。このグレースケール足圧画像は、例えば、３５ピクセル×３５ピクセルの解像度を持つ画像として生成される。

ここで、工程（Ｓ６２）で生成されるグレースケール足圧画像は、右足ごと及び左足ごとに生成され、一歩分の平均圧力値をそれぞれ示す。但し、グレースケール足圧画像は、右足のみ又は左足のみについて生成されてもよい。
一方で、足圧センシングデータを積算したデータには、複数歩分の右足及び左足の足圧が含まれている。そこで、足圧センシングデータを積算したデータから、一歩分の右足及び左足の圧力分布データを抽出し、その抽出したデータに基づいて、グレースケール足圧画像が生成されてもよい。
また、右足及び左足それぞれについて、複数歩分の圧力値を足し合わせて歩数で除算することで、一歩分の平均圧力値の分布を示すグレースケール足圧画像がそれぞれ生成されてもよい。

分析装置１０は、グレースケール足圧画像を拡大することで、右足及び左足のそれぞれについて一歩分の足圧分布画像を生成する（Ｓ６３）。グレースケール足圧画像の拡大には、ラプラシアンピラミッド等のような高周波成分を推定する様々な画像拡大手法が利用可能である。この拡大により、足圧分布画像のサイズを正規化することができる。

続いて、分析装置１０は、工程（Ｓ６３）で生成された足圧分布画像から足指部の圧力領域を削除する（Ｓ６４）。
本実施例では、足指部の圧力領域を削除する前に、次の前処理を行う。
まず、図７に示されるように、足圧分布画像における足指境界線を決定する。足指境界線とは、足圧分布画像における足指部の圧力領域と足底部の圧力領域との境界位置を示す線分である。
図７は、足指境界線の決定イメージを示す図である。図７では足指境界線が破線で示されている。
具体的には、足圧分布画像上の各ピクセルを走査して、Ｐ（ｉ－１，ｊ）＜Ｐ（ｉ，ｊ）かつＰ（ｉ＋１，ｊ）＜Ｐ（ｉ，ｊ）に該当する位置を検出する。このとき、足圧分布画像を足指部が左側に位置するように回転させた状態で考え、図７の左右方向をｘ軸とし、上下方向をｙ軸とし、対象ピクセルをＰ（ｉ，ｊ）と表記する。
なお、ｙ＝ｊにおいて上記条件を満たす位置が複数存在する場合には、最も左側の位置が境界位置に決定されればよい。このようにして検出された位置の集合が足指境界線として決定される。

次に、足圧分布画像を二値化する。ここでの二値化手法は制限されない。例えば、二値化処理における閾値は、予め設定されていてもよいし、既存のアルゴリズムにより自動で決定されてもよい。二値化の既存アルゴリズムとしては、判別分析法、ラプラシアンヒストグラム法、微分ヒストグラム法、移動平均法などがある。

このような前処理の後、次の３つのステップにより、足指部の圧力領域を削除する。
第一ステップは、足指境界線よりも上方（後述する図８紙面の上方）の位置にある画素値（１）を画素値（０）に設定する。これにより、足指境界線よりも上方に存在する圧力領域が足指部の圧力領域とみなされ削除される。
ここで、足圧分布画像における足指部の圧力領域の存在状況は、被検者によって様々である。足指部の圧力領域と足底部の圧力領域との間に低圧力（圧力値ゼロも含む）領域がきれいに存在する被検者もいれば、足指部の圧力領域がごくわずかしか存在しない被検者や、後述の図８に示されるように一部の足指部（図８では親指部）の圧力領域と足底部の圧力領域との間に低圧力領域が存在しない被検者などが存在する。即ち、足指境界線が一連なりの線分として検出されない場合がある。

図８は、足指部の圧力領域を削除する工程の第二ステップのイメージを示す図である。図８（ａ）には、足圧分布画像の全体が示されており、図８（ｂ）には、図８（ａ）の四角で囲った部分を拡大した図が示されている。
第二ステップは、図８に示されるような場合でも足指部の圧力領域を的確に削除するために、次のような処理を行う。即ち、第二ステップは、足指境界線の中の最も高い位置に存在する画素位置を特定する。その特定された画素位置が図８（ｂ）において境界最高位線として示されている。この境界最高位線よりも上方（図８紙面の上方）の位置にある画素値（１）を画素値（０）に設定する。これにより、境界最高位線よりも上方に存在する圧力領域が足指部の圧力領域とみなされ削除される。

このような第一及び第二ステップのみでも高い精度で足指部の圧力領域を削除することができるが、本発明者らは、多数の被検者の足圧分布画像を対象に実験を繰り返すことで、図９に示されるようなケースを検出した。
図９は、足指部の圧力領域を削除する工程の第三ステップのイメージを示す図である。
そこで、本実施例では、図９に示されるような場合でも足指部の圧力領域を的確に削除するために、次のような第三ステップを実行する。即ち、第三ステップは、第一及び第二ステップの後、残っている圧力領域（画素値（１）の画素群）を島判定し、島ごとの面積（画素数）を算出し、全面積の所定割合（例えば、５％に設定される）未満の面積しか持たない島の画素値（１）を画素値（０）に設定する。これにより、全面積の所定割合未満の面積しか持たない微小な圧力領域が足指部の圧力領域とみなされ削除される。
上述の島判定には、既存のラベリングアルゴリズムが利用可能である。

このように足指部の圧力領域が削除されることで、残った圧力領域に基づいて足底圧分布画像が抽出される。また、削除された足指部の圧力領域を足し合わせる、或いは、元の足圧分布画像から足底圧分布画像を減じることで、足指圧分布画像も抽出することができる。

続いて、分析装置１０は、工程（Ｓ６４）で抽出された足底圧分布画像に対して角度正規化を行う（Ｓ６５）。
歩行時の足の角度や軌跡には個人差があるため、この個人差を解消すべく、本実施例では、足底圧分布画像の角度正規化が行われる。即ち、本実施例に係る足状態分析方法は、工程（Ｓ６４）で抽出された足底圧分布情報に対して所定処理を施す処理工程を更に含み、その所定処理は、足底圧分布情報により示される足底部の圧力領域の、基準軸に対する傾きを算出し、算出された傾きに基づいて足底部の圧力領域を回転させる処理を含むと換言できる。
本実施例における角度正規化手法は、本発明者らにより多数の被検者の足底圧分布画像を用いて試行錯誤した結果、導出された手法であり、具体的には次のような手法である。

まず、足底圧分布画像により示される足底部の圧力領域の形状タイプが判定される。具体的には、足底部の圧力領域が一連なりの島となっているか（以降、一連タイプと表記される）、或いは、分離した二以上の島となっているか（以降、分離タイプと表記される）のいずれかの形状タイプであるかが判定される。この判定は、例えば、足底圧分布画像を二値化し、その二値化画像を島判定（ラべリング）し、判定された島（ラベル）の数によって、一連タイプか分離タイプかを判別することができる。
本実施例では、二つの形状タイプが判定されるが、島の数が３以上である場合には、他の形状タイプと判定されてもよい。また、島の数ではなく、島の形で形状タイプが判定されてもよい。

図１０は、足底圧分布画像の角度正規化のイメージを示す図である。図１０に示される足底圧分布画像は一連タイプと判定される。
一連タイプであると判定された場合、二値化された足底分布画像の０次及び１次の画像モーメントを算出し、それら画像モーメントを用いて足底部の圧力領域の重心を算出する。更に、足底分布画像の２次重心モーメントを求め、その２次重心モーメントとｘ軸とのなす角θを求める。なお、０次及び１次の画像モーメント及び重心、並びに２次重心モーメントの求め方は周知であるため、ここでは説明を省略する。
分離タイプであると判定された場合、複数の島として存在する足底部の圧力領域それぞれについて重心を求め、求めた重心どうしを結ぶ線分とｘ軸とのなす角θを求める。
このようにして求められた角θが９０度となるように回転角を決め、アフィン変換を用いて、足底圧分布画像を回転させる。
ここでｘ軸は、圧力センサシート１８の圧力検出領域の幅方向（短手方向）を示し、図９の紙面左右方向を示す。

このため、足底部の圧力領域を回転させる処理を含む上述の所定処理は、足底圧分布情報により示される足底部の圧力領域の形状タイプを判定し、その形状タイプに対応する方法で足底部の圧力領域の向きを規定する方向線を決定し、基準軸に対するその方向線の角度を傾きとして算出すると換言することができる。
ここでの「方向線」が、上述の２次重心モーメント或いは重心どうしを結ぶ線分に相当し、「基準軸」が上述のｘ軸に相当する。

続いて、分析装置１０は、工程（Ｓ６５）で角度正規化が行われた足底圧分布画像に基づいて、ＡＩ及びＭＡＩを算出する（Ｓ６６）。
図１１は、ＡＩ及びＭＡＩの算出イメージを示す図である。
工程（Ｓ６６）では、足底圧分布画像における足底部の圧力領域の上端及び下端を特定し、その上端と下端との間のｙ軸上の距離を求め、この距離を三等分することで、足底部の圧力領域を前足部Ａ、中足部Ｂ、及び後足部Ｃに分ける。これら各部の圧力領域について、大きさ（面積、画素数）及び圧力合計値を求めて、以下の式により、ＡＩ及びＭＡＩを算出する。
ＡＩ＝Ｂ面積／（Ａ面積＋Ｂ面積＋Ｃ面積）
ＭＡＩ＝Ｂ圧力合計値／（Ａ圧力合計値＋Ｂ圧力合計値＋Ｃ圧力合計値）

最後に、分析装置１０は、工程（Ｓ６６）で算出されたＡＩ及びＭＡＩを出力装置１５に出力させる（Ｓ６７）。
このとき、ＡＩ及びＭＡＩの値そのものが出力されてもよいし、図４に例示されるように、ＡＩ及びＭＡＩの値から導出される相対指標（ハイアーチ状態、標準状態、又は偏平足状態）が出力されてもよい。前者の場合、所定処理（上述の角度正規化）が施された足底圧分布情報に基づいて、足底部を形成する前足部、中足部、及び後足部の各々の圧力領域を特定し、特定された各圧力領域の大きさ又は圧力値に基づく足底部に対する中足部の比率を足のアーチ状態又は扁平状態を示す指標情報として算出すると換言できる。後者の場合、当該所定処理が施された足底圧分布情報に基づいて足のアーチ状態又は扁平状態を示す指標情報を足状態情報として生成すると換言できる。

なお、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。

１０ 足状態分析装置（分析装置）
１１ ＣＰＵ１１
１２ メモリ
１３ 入出力Ｉ／Ｆ
１４ 通信ユニット
１５ 出力装置
１６ 入力装置
１８ 圧力センサシート

Claims (8)

1. 一以上のコンピュータにより実行される足状態分析方法であって、
   前記コンピュータが、
   歩行時の被検者における少なくとも一方の足の足圧分布画像を取得する取得工程と、
   前記取得された足圧分布画像から、足指部の圧力分布を示す足指圧分布画像若しくは足底部の圧力分布を示す足底圧分布画像のいずれか一方、又は、該足指圧分布画像及び該足底圧分布画像を切り分けてそれぞれ抽出する抽出工程と、
   前記足指圧分布画像若しくは前記足底圧分布画像のいずれか一方又は両方を用いて、前記被検者の足の接地状態を示す足状態情報を生成する生成工程と、
   を実行する足状態分析方法。
2. 前記生成工程では、前記コンピュータが、前記足指圧分布画像及び前記足底圧分布画像の両方又は前記足指圧分布画像を用いて、歩行時の足指部の活用度合を示す指標情報を前記足状態情報として生成する、
   請求項１に記載の足状態分析方法。
3. 前記抽出工程では、前記コンピュータが、前記取得された足圧分布画像から前記足指圧分布画像を抽出し、
   前記生成工程では、前記コンピュータが、前記足指圧分布画像に基づいて、足指部の圧力領域の大きさ若しくは圧力値のいずれか一方又は両方を含む指標情報を前記足状態情報として生成する、
   請求項１又は２に記載の足状態分析方法。
4. 前記抽出工程では、前記コンピュータが、前記足指圧分布画像及び前記足底圧分布画像を切り分けてそれぞれ抽出し、
   前記生成工程では、前記コンピュータが、前記足指圧分布画像に基づいて足指部の圧力領域に関する第一指標値を算出し、前記足底圧分布画像に基づいて足底部の圧力領域に関する第二指標値を算出し、該第一指標値及び該第二指標値を前記足状態情報として生成する、
   請求項１から３のいずれか一項に記載の足状態分析方法。
5. 前記コンピュータが、
   前記抽出工程で抽出された前記足底圧分布画像に対して所定処理を施す処理工程、
   を更に実行し、
   前記所定処理は、前記足底圧分布画像により示される足底部の圧力領域の、基準軸に対する傾きを算出し、算出された傾きに基づいて足底部の圧力領域を回転させる処理を含み、
   前記生成工程では、前記コンピュータが、前記所定処理が施された前記足底圧分布画像に基づいて足のアーチ状態又は扁平状態を示す指標情報を前記足状態情報として生成する、
   請求項１に記載の足状態分析方法。
6. 前記所定処理は、前記足底圧分布画像により示される足底部の圧力領域の形状タイプを判定し、該形状タイプに対応する方法で足底部の圧力領域の向きを規定する方向線を決定し、前記基準軸に対する該方向線の角度を前記傾きとして算出する、
   請求項５に記載の足状態分析方法。
7. 前記生成工程では、前記コンピュータが、前記所定処理が施された前記足底圧分布画像に基づいて、足底部を形成する前足部、中足部、及び後足部の各々の圧力領域を特定し、特定された各圧力領域の大きさ又は圧力値に基づく足底部に対する中足部の比率を足のアーチ状態又は扁平状態を示す指標情報として算出する、
   請求項５又は６に記載の足状態分析方法。
8. 前記抽出工程では、前記コンピュータが、前記取得された足圧分布画像において足指部の圧力領域と足底部の圧力領域との境界位置を特定し、該境界位置を用いて、前記足指圧分布画像若しくは前記足底圧分布画像のいずれか一方、又は、前記足指圧分布画像及び前記足底圧分布画像を切り分けてそれぞれ抽出する、
   請求項１から７のいずれか一項に記載の足状態分析方法。

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