JP7172886B2 - 状態推定プログラム、リハビリ支援システム及び状態推定方法 - Google Patents
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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にかかる歩行訓練装置100の概略斜視図である。歩行訓練装置100は、ユーザである訓練者900のリハビリ(リハビリテーション)を支援するリハビリ支援システムの一具体例である。歩行訓練装置100は、一方の脚に麻痺を患う片麻痺患者である訓練者900が、訓練スタッフ901の指導に従って歩行訓練を行うための装置である。歩行訓練を行う際に、歩行訓練装置100は、訓練者の動作を支援するために、訓練者の動作に対応して駆動する駆動部を駆動させる。ここで、訓練スタッフ901は、療法士(理学療法士)又は医師とすることができ、訓練者の訓練を指導又は介助などにより補助することから、訓練指導者、訓練介助者、訓練補助者などと称することもできる。
図4を参照しながら訓練者900の歩行周期について説明する。図4は、訓練者の歩行周期の例を示す図である。図に示されているのは、左から右へ向かって歩行する訓練者900の患脚である右脚に着目した場合における1周期分の歩行軌跡である。歩行軌跡は、右脚が床面に接した位置を0%とし、1周期分の歩行を行った位置を100%として示されている。
次に、実施形態1の第1変形例について説明する。本変形例にかかる閾値設定部210aは、センサ出力に加えて、訓練者のプロファイルデータを取得し、センサ出力及びプロファイルデータを利用して閾値を設定する。
ここで、プロファイルデータについて説明する。閾値設定部210aが取得するプロファイルデータは、訓練者に関する情報を示すデータであって、例えば、訓練者の機能的自立度評価法に基づく認知レベルである。訓練者の認知レベルを評価する手法として、例えばFIM(Functional Independence Measure:機能的自立度評価表)が知られている。FIMは、ADL(Activities of Daily Life)を評価する評価方法の一つを定めたものである。FIMでは、介助量に応じて1点~7点の7段階で評価を行っている。
次に、図11を参照して、実施形態1の第2変形例について説明する。図11は、実施形態1の第2変形例にかかる閾値設定部210aが行う処理を示すフローチャートである。本変形例におけるフローチャートは、ステップS12に代えてステップS30を有する点が図7に示したフローチャートと異なる。すなわち、本変形例において、歩行訓練装置100は、閾値設定用のセンサ出力を取得し(ステップS11)、取得したセンサ出力にかかる訓練の状態をラベル付けする(ステップS30)。
次に図15を参照して実施形態2について説明する。実施形態2は、異常状態を推定した後の処理が図8に示した実施形態1の処理と異なる。図15は、実施形態2にかかる歩行訓練装置の処理を示すフローチャートである。以下に、実施形態1の処理と同様の内容については適宜省略して本実施形態の処理について説明する。
次に、実施形態3について説明する。実施形態3に係るリハビリ支援システムは、歩行訓練装置と接続するサーバが格納する学習済みモデルを使って訓練の状態を推定する点が実施形態1と異なる。図16は、実施形態3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。実施形態3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200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。
次に、図19を参照して、学習装置としてのサーバ500が行う学習段階における処理について説明する。図19は、学習装置であるサーバ500における処理を説明するためのフローチャートである。
次に、図20を参照して、運用段階において歩行訓練装置200が行う処理について説明する。運用段階とは、上述の学習装置により生成された学習済みモデルを利用してリハビリテーションを行う段階のことである。図20は、サーバの処理の一例を説明するためのフローチャートである。上述したように、歩行訓練装置200は、サーバ500にアクセスすることで、その学習済みモデルを利用できる。運用段階では主に歩行訓練装置200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。
120 歩行補助装置
121 制御ユニット
121M モータ
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
128 後側連結フレーム
129 上腿ベルト
130 フレーム
131 トレッドミル
133 制御盤
138 訓練用モニタ
139 管理用モニタ
140 カメラ
209 記憶部
210 全体制御部
210a 閾値設定部
210b 歩行周期検出部
210c 状態推定部
210d 駆動制御部
210e 入出力制御部
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
216 画像処理部
219、229 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
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
500 サーバ
510 制御部
510a データ取得部
510b 学習部
510c 応答処理部
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 (7)
- 訓練者が予め設定された動作の訓練を行うために用いられるリハビリ支援システムにおいて、前記訓練の状態を判定するようにコンピュータを機能させるための状態推定プログラムであって、
前記訓練者が行う前記訓練において前記リハビリ支援システムが有するセンサの出力であるセンサ出力を取得し、前記センサ出力の値に対して所定の係数を乗じることにより、前記訓練の正常状態又は異常状態を判定するための閾値を設定する閾値設定ステップと、
前記センサ出力が前記閾値に入っているか否かに基づいて、前記訓練が前記正常状態又は前記異常状態のいずれの状態で行われているかを推定する状態推定ステップと、を備え、
前記閾値設定ステップは、前記訓練者の歩行周期に対応する膝伸展角度に関するデータを含む前記センサ出力を取得し、前記歩行周期に対応して前記膝伸展角度の上限側および下限側の前記閾値を設定する、
状態推定プログラム。 - 前記閾値設定ステップは、前記センサ出力に加えて、前記訓練者のプロファイルデータを取得し、前記センサ出力及び前記プロファイルデータに基づいて前記閾値を設定する
請求項1に記載の状態推定プログラム。 - 前記訓練者の動作を支援するために、前記訓練者の前記動作に対応して駆動する駆動部と、
前記訓練者の状態又は前記駆動部の状態の少なくともいずれか一方を検出する前記センサと、
請求項1または2に記載の状態推定プログラムを含み、前記センサ出力を取得することにより前記訓練者が行っている前記訓練が前記異常状態か否かを推定する推定部と、
前記推定部の推定に基づいて、前記訓練者又は前記訓練者を補助する訓練スタッフに対して前記訓練が前記異常状態か否かを提示する情報提示部と、を備える
リハビリ支援システム。 - 前記駆動部を制御する駆動制御部をさらに有し、
前記駆動制御部は、前記訓練が前記異常状態と推定された場合には、前記駆動部の駆動を停止させる
請求項3に記載のリハビリ支援システム。 - 前記駆動制御部は、前記駆動部の駆動を停止させる場合に、前記駆動部の駆動速度を減速させた後に、停止させる
請求項4に記載のリハビリ支援システム。 - 前記駆動制御部は、前記駆動部の駆動を停止させた後に、前記駆動部を停止させる直前の駆動方向と逆の方向に駆動させる
請求項4又は5に記載のリハビリ支援システム。 - 訓練者が予め設定された動作の訓練を行うために用いられるリハビリ支援システムにおいて、前記訓練の状態を判定するための状態推定方法であって、
前記訓練者が行う前記訓練において前記リハビリ支援システムが有するセンサの出力であるセンサ出力を取得し、前記センサ出力の値に対して所定の係数を乗じることにより、前記訓練の正常状態又は異常状態を判定するための閾値を設定する閾値設定ステップと、
前記センサ出力が前記閾値に入っているか否かに基づいて、前記訓練が前記正常状態又は前記異常状態のいずれの状態で行われているかを推定する状態推定ステップと、を備え、
前記閾値設定ステップは、前記訓練者の歩行周期に対応する膝伸展角度に関するデータを含む前記センサ出力を取得し、
前記閾値設定ステップは、前記歩行周期に対応して前記膝伸展角度の上限側および下限側の前記閾値を設定する、
状態推定方法。
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