JP7212352B2

JP7212352B2 - 歩行能力の検査装置

Info

Publication number: JP7212352B2
Application number: JP2018186509A
Authority: JP
Inventors: 充彦池渕; 重義中島; 良一加藤; 智哉西川; 鉄矢菅原
Original assignee: University Public Corporation Osaka
Current assignee: University Public Corporation Osaka
Priority date: 2018-10-01
Filing date: 2018-10-01
Publication date: 2023-01-25
Anticipated expiration: 2038-10-01
Also published as: JP2020054556A

Description

本発明は、人の歩行能力を検査する検査装置、プログラム及び方法に関する。

脳梗塞や脳出血を含む脳血管障害（急激に発症したものは、脳卒中と呼ばれる）の検査には、通常、ＭＲＩやＣＴが使用される。しかし、このような設備は、病院等の特定の施設にしかない。また、ＣＴには、放射能侵襲があるし、ＭＲＩには、磁場侵襲がある。よって、ＭＲＩやＣＴを使用した画像診断は、日常的に受けるのには適さない。また、画像診断では、初見で脳血管障害の重症度を判断することもできない。

脳血管障害は、片麻痺の症状を伴うことが多く、この場合、患者には、歩行障害があらわれる。脳血管障害の患者の歩行能力を評価する指標に、ＦＡＣ（Functional Ambulation Classification of the Hospital at Sagunto Score）と呼ばれる指標がある。また、片麻痺の重症度を評価する指標に、ブルンストロームステージ（ＢＲＳ）と呼ばれる指標がある。

特許文献１は、片麻痺の患者及び健常者を含む被験者の腰に加速度計を装着して腰の軌道パターンを計測し、計測された腰の軌道パターンの幾何学的特徴とＢＲＳとの関係性を評価している。

西辰徳、他２名，「腰軌道の運動学的分析に基づく片麻痺歩行評価システム」，計測自動制御学会論文集，第４７巻，第１号，８－１６頁，２０１１年１月

ＢＲＳしろ、ＦＡＣにしろ、通常、個々の患者の歩行能力のレベルの診断は、医師や理学療法士等の医療従事者により行われる。しかし、診断者の経験や能力によって診断結果が分かれることもしばしばであり、以上のような歩行能力を表す指標は、客観性に欠けることがある。また、医師や理学療法士等の医療従事者による検査を受ける機会は、限られる。以上のような観点から、人の歩行能力を客観的かつ簡易に評価でき、ひいては脳血管障害の有無及び重症度を判断可能な手法の確立が望まれる。

本発明は、人の歩行能力を客観的かつ簡易に評価することが可能な検査装置、プログラム及び方法を提供することを目的とする。

第１観点に係る検査装置は、人の歩行能力を検査する検査装置であって、前記人の歩行時の前記人の頭部又は頸部の加速度の時系列データである第１加速度データと、前記人の腰部の加速度の時系列データである第２加速度データとを取得するデータ取得部と、前記第１加速度データ及び前記第２加速度データに基づいて、前記人の歩行能力を表す指標として、前記頭部又は前記頸部の加速度の大きさ及び前記腰部の加速度の大きさがそれぞれ大きくなるほど大きくなる合成指標を算出する指標算出部とを備える。

第２観点に係る検査装置は、第１観点に係る検査装置であって、前記合成指標の大きさに応じて、前記人の歩行能力のレベルを判断する判断部をさらに備える。

第３観点に係る検査装置は、第１観点又は第２観点に係る検査装置であって、前記合成指標は、前記第１加速度データに含まれる、前記人の歩行方向を基準として上下方向の成分及び左右方向の成分の少なくとも一方に基づいて算出される。

第４観点に係る検査装置は、第１観点から第３観点のいずれかに係る検査装置であって、前記合成指標は、前記第２加速度データ含まれる、前記人の歩行方向を基準として上下方向の成分及び左右方向の成分の少なくとも一方に基づいて算出される。

第５観点に係る検査装置は、第１観点から第４観点のいずれかに係る検査装置であって、前記合成指標は、前記第１加速度データに含まれる、複数の方向成分に基づいて算出される。

第６観点に係る検査装置は、第１観点から第５観点のいずれかに係る検査装置であって、前記合成指標は、前記第２加速度データに含まれる、複数の方向成分に基づいて算出される。

第７観点に係る検査システムは、第１観点から第６観点のいずれかに係る検査装置と、前記第１加速度データ及び前記第２加速度データを計測する計測装置とを備える。

第８観点に係る検査システムは、第７観点に係る検査システムであって、前記計測装置は、加速度計、画像センサ及びモーションキャプチャシステムの少なくとも１つを含む。

第９観点に係る検査プログラムは、人の歩行能力を検査するための検査プログラムであって、以下のステップをコンピュータに実行させる。
（１）前記人の歩行時の前記人の頭部又は頸部の加速度の時系列データである第１加速度データと、前記人の腰部の加速度の時系列データである第２加速度データとを取得するステップ
（２）前記第１加速度データ及び前記第２加速度データに基づいて、前記人の歩行能力を表す指標として、前記頭部又は前記頸部の加速度の大きさ及び前記腰部の加速度の大きさがそれぞれ大きくなるほど大きくなる合成指標を算出するステップ

第１０観点に係る検査方法は、人の歩行能力を検査するための検査方法であって、以下のステップを含む。
（１）前記人の歩行時の前記人の頭部又は頸部の加速度の時系列データである第１加速度データと、前記人の腰部の加速度の時系列データである第２加速度データとを取得するステップ
（２）前記第１加速度データ及び前記第２加速度データに基づいて、前記人の歩行能力を表す指標として、前記頭部又は前記頸部の加速度の大きさ及び前記腰部の加速度の大きさがそれぞれ大きくなるほど大きくなる合成指標を算出するステップ
（３）前記合成指標の大きさに応じて、前記人の歩行能力のレベルを判断するステップ

本発明によれば、人の歩行能力を客観的かつ簡易に評価することができる。これによれば、例えば、ＭＲＩやＣＴ等の設備によらずとも、脳血管障害を検査することができる。また、医療従事者によらずとも、脳血管障害の患者の歩行能力、ひいては脳血管障害の有無及び重症度が判断できる。

本発明の一実施形態に係る歩行能力の検査装置を含む検査システムの構成を示す図。本発明の一実施形態に係る歩行能力の検査の流れを示すフローチャート。健常者及びＢＲＳのレベルＩＶ～ＶＩを区別した、第１加速度データ（頸部）及び第２加速度データ（腰部）の上下成分の散布図。健常者及びＢＲＳのレベルＩＶ～ＶＩを区別した、第１加速度データ及び第２加速度データの左右成分の散布図。健常者及びＢＲＳのレベルＩＶ～ＶＩを区別した、第１加速度データ及び第２加速度データの前後成分の散布図。健常者及びＦＡＣ３、４、５（ＢＲＳレベルＶＩ）、及び５（健常者）を区別した、第１加速度データ及び第２加速度データの上下成分の散布図。健常者及びＦＡＣ３、４、５（ＢＲＳレベルＶＩ）、及び５（健常者）を区別した、第１加速度データ及び第２加速度データの左右成分の散布図。健常者及びＦＡＣ３、４、５（ＢＲＳレベルＶＩ）、及び５（健常者）を区別した、第１加速度データ及び第２加速度データの前後成分の散布図。

以下、図面を参照しつつ、本発明の一実施形態に係る歩行能力の検査装置、プログラム及び方法について説明する。

＜１．歩行能力の検査装置の構成＞
図１に、本実施形態に係る歩行能力の検査装置１を含む検査システム１００の構成図を示す。同図に示すとおり、検査システム１００は、検査装置１の他、検査装置１に接続される加速度計３Ａ及び３Ｂを含む。加速度計３Ａは、被験者となる人Ｐ１の頸部に取り付けられ、加速度計３Ｂは、人Ｐ１の腰部に取り付けられる。

検査装置１は、ハードウェアとしては汎用のコンピュータであり、例えば、ラップトップ型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン等で実現され、このような汎用のコンピュータに所定のプログラム２をインストールすることにより、人の歩行能力を検査するための装置として使用可能となる。プログラム２は、加速度計３Ａ及び３Ｂにより計測される人Ｐ１の歩行時の頸部及び腰部の加速度データに基づいて、人Ｐ１の歩行能力を検査するためのアプリケーションソフトウェアであり、検査装置１に後述する処理を実行させる。

検査装置１は、ＦＡＣやＢＲＳのような、人Ｐ１の歩行能力のレベルを示す指標を客観的かつ簡易に評価することができる。検査装置１による検査は、医師や理学療法士等の専門家とともに行うこともできるが、自分だけで行うこともできるため、人Ｐ１の歩行能力の日常的な検査も容易になる。よって、人Ｐ１の歩行能力に影響を与える脳血管障害の日常的な検査が可能になり、ひいては脳血管障害の早期発見を助けることもできる。なお、脳卒中の中でも近年多くみられる脳梗塞の場合、発症後、４、５時間以内に血栓溶解薬を注射すれば、回復が見込まれることが知られている。よって、脳血管障害の早期発見を助ける検査装置１は、この点においても非常に有用性が高いと言える。また、特に弁膜症や高血圧等の脳血管障害のハイリスク症例においては、仮に起こった場合、早急に可能な限りの回復を図ることができる点で、有用性が見込まれる。

図１に示すとおり、検査装置１は、表示部１０、入力部２０、記憶部３０、制御部４０及び通信部５０を有する。これらの部１０～５０は、互いにバス線７を介して接続されている。表示部１０は、液晶ディスプレイ等で構成され、適当な画面をユーザーに対し表示する。入力部２０は、キーボードや、マウス、タッチパネル、操作ボタン等で構成され、検査装置１に対するユーザーからの操作を受け付ける。通信部５０は、加速度計３Ａ及び３Ｂを含む外部機器との通信接続を実現する通信インターフェースである。記憶部３０は、ハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶装置で構成され、記憶部３０内には、プログラム２が格納されている。

制御部４０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等から構成されており、記憶部３０内に格納されているプログラム２を読み出して実行することにより、仮想的に、データ取得部４１、指標算出部４２、判断部４３及び結果出力部４４として動作する。各部４１～４４の動作については、後述する。

加速度計３Ａ及び３Ｂは、通信装置を内蔵しており、計測された加速度データを検査装置１に送信する。加速度計３Ａ及び３Ｂと検査装置１との通信接続の態様は、有線式であっても、無線式であってもよい。無線式の場合、例えば、BLUETOOTH（登録商標）のような近距離無線通信ネットワークを介して両者が通信接続される。

＜２．人の歩行能力の検査の流れ＞
以下、図２を参照しつつ、本実施形態に係る人Ｐ１の歩行能力の検査の流れについて説明する。まず、人Ｐ１の歩行能力の検査を行うに当たり、ユーザーは、入力部２０を操作して、検査装置１上でプログラム２を起動させる。これにより、図２に示す処理が開始する。なお、ここでいうユーザーとは、被験者となる人Ｐ１本人の他、医師や理学療法士等の医療従事者のような、検査の結果を必要とする者の総称である。

検査に際しては、図１に示すように、被験者となる人Ｐ１の頸部及び腰部にそれぞれ加速度計３Ａ及び３Ｂを、図視されないベルト等を介して装着する。加速度計３Ａ及び３Ｂは、いずれも３軸加速度センサである。加速度計３Ａ及び３Ｂは、３軸がそれぞれ上下、左右及び前後方向に一致するように人Ｐ１に装着する。ここでいう上下、左右及び前後方向は、人Ｐ１の歩行方向を基準に定義され、互いに略直交する。これに限定されないが、本実施形態では、加速度計３Ａは、第七頸椎に取り付けられ、加速度計３Ｂは、第三腰椎に取り付けられる。そして、この状態で、人Ｐ１がテスト歩行を行うと、加速度計３Ａにより、人Ｐ１の歩行時の頸部の加速度の時系列データ（以下、第１加速度データという）が収集され、加速度計３Ｂにより、人のＰ１の歩行時の腰部の加速度の時系列データ（以下、第２加速度データ）が収集される。本実施形態のテスト歩行では、人Ｐ１に１６ｍの直線路を歩行させる。テスト歩行時に加速度計３Ａ及び３Ｂにより計測された第１加速度データ及び第２加速度データは、検査装置１に送信され、データ取得部４１が通信部５０を介してこれを取得し、記憶部３０内に格納する（ステップＳ１）。

続くステップＳ２では、指標算出部４２が、ステップＳ１により取得された第１加速度データ及び第２加速度データに基づいて、合成指標Ｒを算出する。合成指標Ｒは、頸部の加速度の大きさと、腰部の加速度の大きさとを合成した指標であり、その大きさは、人Ｐ１の頸部の加速度の大きさが大きくなるほど大きくなり、かつ、人Ｐ１の腰部の加速度の大きさが大きくなるほど大きくなる。

より具体的には、本実施形態の合成指標Ｒは、以下の式に従って、数値として算出される。

ただし、Ａ_n1は、第１加速度データの上下方向の成分の二乗平均平方根（以下、ＲＭＳという）であり、Ａ_n2は、第１加速度データの左右方向の成分のＲＭＳであり、Ａ_n3は、第１加速度データの前後方向の成分のＲＭＳであり、Ａ_l1は、第２加速度データの上下方向の成分のＲＭＳであり、Ａ_l2は、第２加速度データの左右方向の成分のＲＭＳであり、Ａ_l3は、第２加速度データの前後方向の成分のＲＭＳである。Ａ_n1～Ａ_n3は、第１加速度データに含まれる各時刻の加速度の値のＲＭＳである。同様に、Ａ_l1～Ａ_l3は、第２加速度データに含まれる各時刻の加速度の値のＲＭＳである。

なお、歩き始めと歩き終わりの加速度データは、定常的な歩行の状態を表さないため、後述する解析には必ずしも適さない。従って、テスト歩行時の第１加速度データ及び第２加速度データのうち、加速及び減速区間にそれぞれ対応する歩き始めと歩き終わりのデータを削除し、概ね一定速度の定常状態のデータを解析の対象とすることが好ましい。本実施形態では、合成指標Ｒを算出するための元データとして、歩行距離１６ｍのうち、中央の１０ｍ分のデータが使用される。

以上のとおり定義される合成指標Ｒは、人Ｐ１の歩行能力を表すことができる。本発明者らは、以下に示す実験により、このことを検証した。被験者は、健常者４０名、及び脳血管障害の患者３３名（ＦＡＣの判定では、このうち２９名）とした。そして、これらの被験者に、以上のとおりにテスト歩行させ、このときの第１加速度データ及び第２加速度データに基づいて、Ａ_n1～Ａ_n3及びＡ_l1～Ａ_l3を算出した。図３Ａ及び図４Ａは、このときのＡ_n1とＡ_l1との関係を示す散布図であり、図３Ｂ及び図４Ｂは、このときのＡ_n2とＡ_l2との関係を示す散布図であり、図３Ｃ及び図４Ｃは、このときのＡ_n3とＡ_l3との関係を示す散布図である。図３Ａ～図３Ｃでは、健常者と、ＢＲＳのレベルＩＶ、Ｖ及びＶＩとを区別して示しており、図４Ａ～図４Ｃでは、ＦＡＣのレベル３、４、５（ＢＲＳＶＩ）、及び５（健常者（Ｎｏｒｍａｌ））を区別して示している。なお、脳血管障害の患者のＢＲＳのレベルは、同一のリハビリテーション医１名が判定を行い、ＦＡＣのレベルは、１０年以上の経験を積んだ理学療法士１名が判断した。

図３Ａ～図４Ｃに示すように、Ａ_n1とＡ_l1、Ａ_n2とＡ_l2、Ａ_n3とＡ_l3は、全て正の相関を示し、Ｒ²が約０．８で一次曲線に回帰された。また、図３Ａ～図３Ｃからは、脳血管障害の重症度（健常者、ＢＲＳのレベルＩＶ、Ｖ及びＶＩ）ごとに概ね４つの群が形成され、重症度が高いほど、原点からの距離が大きくなることが分かった。なお、ＢＲＳのレベルは、レベルが低い程、脳血管障害の重症度が高い。また、図３Ａ～図３Ｃにおける各プロット点から原点までの距離を変数として、以上の４つの群間でｔ検定を行ったところ、全ての群間でｐ（有意確率）＜０．０１で統計学的有意差が認められた。また、図４Ａ～図４Ｃからも、脳血管障害の重症度（ＦＡＣのレベル３、４、５（ＢＲＳＶＩ）、及び５（健常者））ごとに概ね４つの群が形成され、重症度が高いほど、原点からの距離が大きくなることが分かった。なお、ＦＡＣのレベルも、レベルが低い程、脳血管障害の重症度が高い。また、図４Ａ～図４Ｃにおける各プロット点から原点までの距離を変数として、以上の４つの群間でｔ検定を行ったところ、全ての群間でｐ＜０．０１で統計学的有意差が認められた。

さらに、以上と同じデータに対して、ＢＲＳによる脳血管障害の重症度と健常者とで群分けした場合、合成指標Ｒは、レベルＩＶで０．７８±０．３８となり、レベルＶで０．４３±０．１６となり、レベルＶＩで０．２７±０．１４となり、健常者で０．１５±０．０３となり、全ての群間でｐ値＜０．０５の統計学的有意差をもって、脳血管障害が重症になるに従って大きくなることが分かった。また、合成指標Ｒは、脳血管障害の患者全体と健常者とで群分けした場合、脳血管障害の患者で０．４５±０．３０となり、健常者で０．１５±０．０３となり、ｐ＜０．０５の統計学的有意差をもって、脳血管障害患者の方が大きくなることが分かった。

同様に、ＦＡＣのレベルにより群分けした場合、合成指標Ｒは、レベル３で０．８７±０．３６となり、レベル４で０．５３±０．２１となり、レベル５で０．１８±０．０７となり、レベル３と４の群間を除き、ｐ＜０．０５の統計学的有意差をもって、歩行能力が低下するに従って大きくなることが分かった。また、ＦＡＣのレベル５の群をさらに健常者群と脳血管障害の群とに群分けした場合、合成指標Ｒは、ＦＡＣのレベル５（健常者）では０．１５±０．０３となり、ＦＡＣのレベル５（脳血管障害患者）で０．２７±０．０９となり、ｐ＜０．０５の統計学的有意差をもって、脳血管障害患者の方が大きくなることが分かった。

以上より、合成指標Ｒが人Ｐ１の歩行能力を表すことが確認された。また、この合成指標Ｒを用いれば、１０ｍのテスト歩行で、健常者と脳血管障害の患者とを区別できることが分かった。また、脳血管障害の患者の歩行能力及び重症度を客観的に評価できることも分かった。

続くステップＳ３では、判断部４３は、ステップＳ２で算出された合成指標Ｒの大きさに応じて、歩行能力のレベルを判断する。より具体的には、記憶部３０内には、歩行能力の各レベルに対し、当該レベルに対応する合成指標Ｒの範囲を定める変数（典型的には、上限値及び下限値等）が記憶されている。判断部４３は、記憶部３０内のこれらの変数を参照し、合成指標Ｒがどの範囲に入るかを判断し、合成指標Ｒが入ると判断された範囲に対応するレベルを、人Ｐ１の歩行能力のレベルとして判断する。なお、ここで判断される歩行能力のレベルは、ＢＲＳのレベルであってもよいし、ＦＡＣのレベルであってもよいし、両方であってもよいし、ＢＲＳでもＦＡＣでもないレベルであってもよい。

続くステップＳ４では、結果出力部４４が、ステップＳ４の判断結果を示す画面を作成し、表示部１０上に表示させる。これを見たユーザーは、人Ｐ１の歩行能力のレベルを知るとともに、脳血管障害の有無及び重症度を知ることができる。なお、ステップＳ４の判断結果は、表示に代えて又は加えて、検査装置１に内蔵される又は接続されるスピーカから音声出力されてもよい。また、この検査により、脳血管障害の患者の転倒リスクをより客観的に評価することが可能になる。よって、効果的なリハビリテーションを実現したり、患者のＡＤＬ（日常生活動作）の維持及び向上を実現したりすることができる。

＜３．変形例＞
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、種々の変更が可能である。例えば、以下の変更が可能である。また、以下の変形例の要旨は、適宜組み合わせることができる。

＜３－１＞
上記実施形態において、人Ｐ１の歩行時の加速度は、加速度計による重心動揺計により計測された。しかしながら、人Ｐ１の歩行時の頸部や腰部等の注目部位の加速度を計測する計測装置は、加速度計に限られない。例えば、加速度計での計測に代えて又は加えて、画像センサ（カメラ）により撮影される画像データを画像処理することにより、注目部位の加速度データを取得してもよい。このとき、注目部位にマーカーを付けておき、画像データ上で注目部位の位置を捉えやすくしておくことが好ましい。このようにカメラを使用する場合には、非接触型の計測で、注目部位の加速度データを取得することが可能になる。また、検査装置１を、このようなカメラ搭載のスマートグラス（眼鏡）により実現することもできる。人Ｐ１の歩行時の注目部位の加速度を計測する計測装置の他の例としては、光学式、磁気式、レーザー式等のモーションキャプチャシステムが挙げられる。

＜３－２＞
上記実施形態では、合成指標Ｒに基づいて、検査装置１の判断部４３が人Ｐ１の歩行能力のレベルを判断した。しかしながら、結果出力部４４が合成指標Ｒを出力し、それを参考にして人が判断部４３と同様の判断を行ってもよい。

＜３－３＞
上記実施形態では、合成指標Ｒは、第１加速度データ及び第２加速度データの３方向の成分全てに基づいて算出された。しかしながら、２方向の成分から導出してもよいし、１方向の成分から導出してもよい。なお、上下方向の成分及び左右方向の成分は、歩行能力との相関が大きいため、上下方向の成分及び左右方向の成分の少なくとも一方の大きさに基づいて、合成指標Ｒを定義することが好ましい。

＜３－４＞
上記実施形態では、第１加速度データとして、人Ｐ１の頸部の加速度データが計測されたが、これに代えて、第１加速度データとして、人Ｐ１の頭部の加速度データが計測されてもよい。なお、変形例３－１のように、非接触型の計測を行う場合には、頭部の加速度データの計測が容易になる。

１検査装置
２プログラム
３Ａ加速度計
３Ｂ加速度計
４１データ取得部
４２指標算出部
４３判断部
４４結果出力部

Claims

人の歩行能力を検査する検査装置であって、
前記人の歩行時の前記人の頭部又は頸部の加速度の時系列データである第１加速度データと、前記人の腰部の加速度の時系列データである第２加速度データとを取得するデータ取得部と、
前記第１加速度データ及び前記第２加速度データに基づいて、前記人の歩行能力を表す指標として、前記頭部又は前記頸部の加速度の大きさ及び前記腰部の加速度の大きさがそれぞれ大きくなるほど大きくなる合成指標を算出する指標算出部と
を備え、
前記合成指標は、前記第１加速度データ及び前記第２加速度データのそれぞれに含まれる、各時刻の、上下方向、左右方向、及び、前後方向の各成分の二乗平均平方根の二乗を合計した値の平方根である、
検査装置。
前記合成指標の大きさに応じて、前記人の歩行能力のレベルを判断する判断部
をさらに備える、
請求項１に記載の検査装置。
請求項１または２に記載の検査装置と、
前記第１加速度データ及び前記第２加速度データを計測する計測装置と
を備える、検査システム。
前記計測装置は、加速度計、画像センサ及びモーションキャプチャシステムの少なくとも１つを含む、
請求項３に記載の検査システム。
人の歩行能力を検査するための検査プログラムであって、
前記人の歩行時の前記人の頭部又は頸部の加速度の時系列データである第１加速度データと、前記人の腰部の加速度の時系列データである第２加速度データとを取得するステップと、
前記第１加速度データ及び前記第２加速度データに基づいて、前記人の歩行能力を表す指標として、前記頭部又は前記頸部の加速度の大きさ及び前記腰部の加速度の大きさがそれぞれ大きくなるほど大きくなる合成指標を算出するステップと
をコンピュータに実行させ、
前記合成指標は、前記第１加速度データ及び前記第２加速度データのそれぞれに含まれる、各時刻の、上下方向、左右方向、及び、前後方向の各成分の二乗平均平方根の二乗を合計した値の平方根である、
プログラム。
コンピュータにより実行される、人の歩行能力を検査するための検査方法であって、
前記人の歩行時の前記人の頭部又は頸部の加速度の時系列データである第１加速度データと、前記人の腰部の加速度の時系列データである第２加速度データとを取得するステップと、
前記第１加速度データ及び前記第２加速度データに基づいて、前記人の歩行能力を表す指標として、前記頭部又は前記頸部の加速度の大きさ及び前記腰部の加速度の大きさがそれぞれ大きくなるほど大きくなる合成指標を算出するステップと、
を含み、
前記合成指標は、前記第１加速度データ及び前記第２加速度データのそれぞれに含まれる、各時刻の、上下方向、左右方向、及び、前後方向の各成分の二乗平均平方根の二乗を合計した値の平方根である、
検査方法。