JP7283422B2 - 歩行診断システム - Google Patents

Description

本発明は、歩行診断システムに関する。

近年、運動器の障害による要介護の状態や要介護リスクの高い状態である運動器症候群が社会問題となっている。運動器症候群を早期に発見するために、運動器症候群の診断に関する技術開発が進められている。例えば、特許文献１には、撮影した画像から被験者の身体の所定の複数部位の動きを検出し、得られた検出情報から被験者の部位毎に特徴パラメータを求め、事前に教師データを学習させたニューラルネットワークを用いて特徴パラメータから運動機能を判定する運動機能診断装置が開示されている。

特開２０１６－１４４５９８号公報

この発明の目的は、被測定者の歩行状態の変化を簡易に把握することのできる歩行診断システムを提供することにある。

上記課題を解決する歩行診断システムは、歩行状態を診断する歩行診断システムであって、片足の足裏にかかる部位毎の圧力を経時的に測定する測定部と、前記測定部により測定された測定情報から歩行状態に関連する特徴量を取得する情報処理部と、取得された前記特徴量に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であるか否かを判定する判定部と、判定部の判定結果に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であることを報知する報知部とを備える。

上記構成によれば、被測定者又は保護者等の他者は、被測定者に測定部を装着させて歩行させ、歩行診断システムによるアラート対象の状態であることの報知を確認するのみで、医療従事者による直接の診断を必要とせずに、被測定者の歩行状態がアラート対象の状態に変化したことを簡易に把握できる。そして、アラート対象の状態であることが報知された場合には、被測定者を医療機関に受診させる等の適切な対応を行うことができる。

上記歩行診断システムにおいて、前記判定部は、取得された前記特徴量と、医療従事者により被測定者毎に予め設定されたアラート情報との対比に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であるか否かを判定することが好ましい。

上記構成によれば、医療従事者による診断時点の被測定者の歩行状態に応じてアラート情報を設定できる。そのため、アラート情報が緩く設定されてしまうことによるアラート対象の状態への変化の発見の遅れ、及びアラート情報が厳しく設定されてしまうことによる必要以上の過剰な報知を抑制できる。

上記歩行診断システムにおいて、前記情報処理部は、前記特徴量として大腿脛骨角を取得するＦＴＡ算出部を備え、前記判定部は、取得された大腿脛骨角に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であるか否かを判定することが好ましい。

上記構成は、内反足及び外反足が変化した状態をアラート対象の状態として把握したい場合に有効である。
上記歩行診断システムにおいて、前記情報処理部は、前記特徴量としてレッグヒール角を取得するＬＨＡ算出部を備え、前記判定部は、取得されたレッグヒール角に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であるか否かを判定することが好ましい。

上記構成は、内反足及び外反足が変化した状態をアラート対象の状態として把握したい場合に有効である。
上記歩行診断システムにおいて、前記情報処理部は、歩行時の足の着地から離地までの一歩区間を複数の小区間に分割する分割部と、前記小区間における一定時間毎の足裏の足圧中心の二次元座標を算出する座標算出部と、同じ前記小区間内において、一定の時間間隔で連続する３つの前記二次元座標を順に座標Ｐ_ｎ、座標Ｐ_ｎ＋１、座標Ｐ_ｎ＋２としたとき、座標Ｐ_ｎから座標Ｐ_ｎ＋１への変化量を示すベクトルと座標Ｐ_ｎ＋１から座標Ｐ_ｎ＋２への変化量を示すベクトルとがなす振れ角の総和である振れ値を前記特徴量として算出する振れ値算出部とを備え、前記判定部は、取得された前記振れ値に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であるか否かを判定することが好ましい。

振れ値は、着地から離地に至る一歩の各タイミングにおいて、足圧中心がどの程度、振れているかを定量化した値である。したがって、振れ値に基づいて判定部の判定を行うことにより、着地から離地に至る一歩の滑らかさの変化を伴う歩行状態の変化を把握できる。

本発明によれば、歩行状態が所定のアラート状態に変化したことを簡易に把握できる。

歩行診断装システムの説明図。 圧力センサの配置の説明図。 特徴量データの説明図。 情報処理部の説明図。 判定処理部の説明図。 波形データのグラフ。 一歩区間の波形データのグラフ。 足圧中心の二次元座標のグラフ。 振れ角の説明図。 グループ０に分類された特徴量データに関する波形データのグラフ及び足圧中心の二次元座標のグラフ。 グループ１に分類された特徴量データに関する波形データのグラフ及び足圧中心の二次元座標のグラフ。 グループ２に分類された特徴量データに関する波形データのグラフ及び足圧中心の二次元座標のグラフ。 歩行診断のフローチャート。

以下、本実施形態の歩行診断システムについて説明する。
図１に示すように、歩行診断システムは、測定部としての測定装置１０と、歩行診断装置２０とを備えている。

図１及び図２に示すように、測定装置１０は、シューズの中敷きとして用いられる基部１１を備えている。基部１１には、歩行中の足裏にかかる部位毎の圧力を検出する圧力センサ１２として、踵センサ１２ａ、つま先センサ１２ｂ、内側センサ１２ｃ、及び外側センサ１２ｄの４個の圧力センサが取り付けられている。

図２に示すように、基部１１において、踵センサ１２ａは、踵の荷重がかかる部分に配置され、足裏の踵にかかる圧力を検出する。つま先センサ１２ｂは、第２～４足指の足指の荷重がかかる部分のいずれかに配置され、足裏のつま先にかかる圧力を検出する。

内側センサ１２ｃは、踵センサ１２ａとつま先センサ１２ｂを結ぶ線Ｌよりも内側であって、母指球の荷重がかかる部分に配置され、足裏の内側部分にかかる圧力を検出する。外側センサ１２ｄは、線Ｌよりも外側であって、小指球の荷重がかかる部分に配置され、足裏の外側部分にかかる圧力を検出する。

換言すると、踵センサ１２ａ及びつま先センサ１２ｂは、足裏における前後方向に離間する第１位置及び第２位置の圧力を検出するように配置されている。内側センサ１２ｃ及び外側センサ１２ｄは、第１位置及び前記第２位置を結ぶ線Ｌを跨いで左右方向に離間する第３位置及び第４位置の圧力を検出するように配置されている。

各圧力センサ１２は、それぞれ独立して、所定時間毎に足裏にかかる部位毎の圧力を検出する。上記所定時間は、例えば、５～３０ミリ秒である。本実施形態においては、２０ミリ秒毎に圧力を検出するように設定されている。

圧力センサ１２としては、圧電素子等を用いた公知の感圧センサを用いることができる。特に、足裏に配置されるという使用状況に鑑みると、伸縮性及び耐久性の観点から、誘電エラストマーを利用したエラストマー製の静電容量型センサを用いることが好ましい。上記誘電エラストマーとしては、例えば、架橋されたポリロタキサン、シリコーンエラストマー、アクリルエラストマー、ウレタンエラストマーが挙げられる。

図１に示すように、測定装置１０には、各圧力センサ１２により検出された各検出値を歩行診断装置２０に送信する送信部１３が取り付けられている。各圧力センサ１２により検出された各検出値は、静電容量値や電気抵抗値等の圧力センサの検出方式に応じた圧力値に変換可能な検出値である。したがって、以下に記載する「検出値」は、足裏の圧力センサ１２が取り付けられている位置における圧力の測定値と読み替えることができる。

なお、測定装置１０は、左足用及び右足用の両方が用意されており、必要に応じて、左右のいずれかのみ、又は左右両方を使用することができる。
図１に示すように、歩行診断装置２０は、測定装置１０の送信部１３から送信された測定情報を受信する受信部２１と、受信した測定情報等を記憶する記憶部２２と、測定情報から歩行状態に関連する特徴量を取得する情報処理部２３とを備えている。歩行診断装置２０は更に、情報処理部２３により取得された特徴量に基づいて歩行状態を判定する判定処理部２４と、判定処理部２４の判定結果等を表示する表示部２５と、各種の情報を入力する入力部２６とを備えている。

歩行診断装置２０としては、例えば、携帯端末やタブレット端末等のコンピュータを用いることができる。表示部２５としては、例えば、液晶ディスプレイ等の公知の表示デバイスを用いることができる。入力部２６としては、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等の公知の入力デバイスを用いることができる。歩行診断装置２０の受信部２１は、有線又は無線の通信手段を有し、公知の通信方式にて測定装置１０の送信部１３と通信を行う。

記憶部２２は、測定装置１０から送信された測定情報を記憶するとともに、測定情報に基づく特徴量データを記憶するように構成されている。図３に示すように、特徴量データには、日時やユーザー名等の識別情報と、歩行状態に関連する特徴量Ｆ１～Ｆ１３とが含まれている。

記憶部２２には、同じ被験者の過去の特徴量データ、異なる被験者の特徴量データ、医療従事者等の専門家により設定されたモデルデータ等の複数の特徴量データが記憶されている。上記モデルデータとしては、例えば、内反足や外反足等の特定の症状を有する被験者の測定結果から得られた特徴量データが挙げられる。

また、記憶部２２には、特徴量に関するアラート情報が記憶されている。アラート情報の詳細については後述する。さらに、記憶部２２には、情報処理部２３及び判定処理部２４における各処理をコンピュータに実行させるためのプログラムが記憶されている。

記憶部２２としては、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ、半導体メモリ素子が挙げられる。また、記憶部２２は、ネットワークを介して歩行診断装置２０に接続された記憶装置であってもよい。

図４に示すように、情報処理部２３は、波形データ作成部３１、分割部３２、区間最大値取得部３３、区間時間取得部３４、座標算出部３５、滞在比率算出部３６、振れ値算出部３７、分類部３８、ＦＴＡ算出部３９、ＬＨＡ算出部４０、及び第１表示処理部４１を備えている。

波形データ作成部３１は、記憶部２２に記憶されている分析対象となる測定情報に基づいて、各圧力センサ１２により検出された片足の足裏の部位毎の検出値の時間変化を表す波形データを作成する。波形データ作成部３１により作成される波形データの一例を図６に示す。図６において、実線は、踵センサ１２ａの検出値を示し、一点鎖線は、つま先センサ１２ｂの検出値を示し、二点鎖線は、内側センサ１２ｃの検出値を示し、破線は、外側センサ１２ｄの検出値を示す。

分割部３２は、作成された波形データから、歩行時の足の着地から離地までの特定の一歩分の区間を対象区間として抽出するとともに、抽出した対象区間を更に複数の小区間に分割する。

図６に示すように、歩行時の波形データは、圧力値が略一定の区間と検出値が変化する区間とを周期的に繰り返す波形となる。歩行時の波形データにおいて、検出値が略一定の区間が地面から足が離れている区間であり、検出値が変化している区間が地面に足が接している区間である。分割部３２は、各部位の検出値が略一定である区間から踵の圧力値が上昇を開始した点を始点ｔ１とし、各部位の検出値が略一定となるそれぞれの開始点のうちの最も遅い開始点を終点ｔ２とする一歩区間Ａから診断の対象とする特定の一歩区間Ａを抽出する。

抽出する一歩区間Ａは、予め設定された基準に基づいて分割部３２が選択する。上記基準としては、例えば、測定開始から１０歩目、２０歩目等の予め設定された順番に位置する一歩区間Ａを選択すること、前回抽出した一歩区間Ａから一定時間経過後の一歩となる一歩区間Ａを選択すること、波形データを一定の歩数又は時間で区分けし、区分けした各区間内でランダムに一歩区間Ａを選択することが挙げられる。

図７に示すように、分割部３２は、抽出した一歩区間Ａを踵区間Ａｈ、つま先区間Ａｔ、及び中間区間Ａｍの小区間に分割する。
踵区間Ａｈは、相対的に踵側に圧力がかかる一歩区間Ａの初期の小区間である。本実施形態においては、一歩区間Ａの始点ｔ１から踵センサ１２ａの検出値がピークの頂点となる時点ｔ３までの区間を踵区間Ａｈとする。

つま先区間Ａｔは、相対的につま先側に圧力がかかる一歩区間Ａの終期の小区間である。本実施形態においては、４個の圧力センサ１２の検出値の中でつま先センサ１２ｂの検出値が最も大きくなる時点ｔ４から一歩区間Ａの終点ｔ２までの区間をつま先区間Ａｔとする。なお、歩行の仕方によっては、つま先区間Ａｔが無い場合もある。

中間区間Ａｍは、一歩区間Ａから踵区間Ａｈ及びつま先区間Ａｔを除いた小区間である。つま先区間Ａｔがある場合には、時点ｔ３から時点ｔ４までの区間を中間区間Ａｍとし、つま先区間Ａｔがない場合には、時点ｔ３から時点ｔ２までの区間を中間区間Ａｍとする。

区間最大値取得部３３は、踵区間Ａｈにおける４個の圧力センサ１２の検出値の最大値（以下、踵区間最大値Ａｈ_ｍａｘと記載する。）、及びつま先区間Ａｔにおける４個の圧力センサ１２の検出値の最大値（以下、つま先区間最大値Ａｔ_ｍａｘと記載する。）を測定情報から取得する。そして、取得した踵区間最大値Ａｈ_ｍａｘ及びつま先区間最大値Ａｔ_ｍａｘを、図３に示す特徴量データを構成する特徴量Ｆ１，Ｆ２として記憶部２２に記憶させる。

区間時間取得部３４は、踵区間Ａｈの長さである区間時間Ｔｈ、中間区間Ａｍの長さである区間時間Ｔｍ、及びつま先区間Ａｔの長さである区間時間Ｔｔを測定情報から取得する。そして、取得した区間時間Ｔｈ，Ｔｍ，Ｔｔを、図３に示す特徴量データを構成する特徴量Ｆ３～Ｆ５として記憶部２２に記憶させる。なお、各区間時間は、秒数等の時間そのものであってもよいし、該当する区間における測定点の点数等の区間時間に相当するパラメータであってもよい。

図８に示すように、座標算出部３５は、一歩区間Ａの測定情報に基づいて、踵区間Ａｈ、つま先区間Ａｔ、及び中間区間Ａｍの各小区間における検出時間毎の足圧中心の二次元座標（Ｘ（ｔ），Ｙ（ｔ））を算出する。Ｘ（ｔ）は、時刻ｔにおける足圧中心の左右方向座標であり、Ｙ（ｔ）は、時刻ｔにおける足圧中心の前後方向座標である。足圧中心の二次元座標は、同じ検出時間に検出された４つの圧力センサ１２の検出値から求めることができる。なお、図８に示す二次元座標における点１２ａ～１２ｄはそれぞれ、対応する符号の圧力センサ１２の位置を示している。

図８に示すように、滞在比率算出部３６は、足圧中心の二次元座標系を、予め設定された３つの領域Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３に分割する。そして、滞在比率算出部３６は、座標算出部３５にて算出された二次元座標に基づいて、踵区間Ａｈにおいて、領域Ｂ１に滞在する時間の比率である滞在比率Ｒｈ１、領域Ｂ２に滞在する時間の比率である滞在比率Ｒｈ２、及び領域Ｂ３に滞在する時間の比率である滞在比率Ｒｈ３を算出する。そして、算出された滞在比率Ｒｈ１，Ｒｈ２，Ｒｈ３を、図３に示す特徴量データを構成する特徴量Ｆ６として記憶部２２に記憶させる。

同様に、滞在比率算出部３６は、中間区間Ａｍにおいて、領域Ｂ１に滞在する時間の比率である滞在比率Ｒｍ１、領域Ｂ２に滞在する時間の比率である滞在比率Ｒｍ２、及び領域Ｂ３に滞在する時間の比率である滞在比率Ｒｍ３を算出する。そして、算出された滞在比率Ｒｍ１，Ｒｍ２，Ｒｍ３を、図３に示す特徴量データを構成する特徴量Ｆ７として記憶部２２に記憶させる。

同様に、滞在比率算出部３６は、つま先区間Ａｔにおいて、領域Ｂ１に滞在する時間の比率である滞在比率Ｒｔ１、領域Ｂ２に滞在する時間の比率である滞在比率Ｒｔ２、及び領域Ｂ３に滞在する時間の比率である滞在比率Ｒｔ３を算出する。そして、算出された滞在比率Ｒｔ１，Ｒｔ２，Ｒｔ３を、図３に示す特徴量データを構成する特徴量Ｆ８として記憶部２２に記憶させる。

上記の各滞在比率は、対応する領域に滞在する秒数等の滞在時間そのものに基づく数値であってもよいし、二次元座標系において当該領域に位置する測定点の点数等の滞在時間に相当するパラメータに基づく数値であってもよい。

振れ値算出部３７は、座標算出部３５にて算出された二次元座標に基づいて、足圧中心の振れを示す振れ値として、踵区間Ａｈの振れ値Ｓｈ、中間区間Ａｍの振れ値Ｓｍ、つま先区間Ａｔの振れ値Ｓｔを算出する。踵区間Ａｈの振れ値Ｓｈは、以下のようにして算出される。

図９に示すように、踵区間Ａｈ内において、連続する３つの測定点における足圧中心の二次元座標をそれぞれ座標Ｐ_ｎ、座標Ｐ_ｎ＋１、座標Ｐ_ｎ＋２とするとともに、座標Ｐ_ｎから座標Ｐ_ｎ＋１への変化量を示すベクトルＶ１と、座標Ｐ_ｎ＋１から座標Ｐ_ｎ＋２への変化量を示すベクトルＶ２とがなす角を振れ角θとする。

振れ値算出部３７は、踵区間Ａｈ内における最後の２つを除く全ての足圧中心の二次元座標について、上記の座標Ｐ_ｎとした場合の振れ角θをそれぞれ算出し、これら振れ角θを合算することにより、振れ角θの総和である振れ値Ｓｈを算出する。中間区間Ａｍの振れ値Ｓｍ及びつま先区間Ａｔの振れ値Ｓｔについても同様に算出する。そして、振れ値算出部３７は、算出された振れ値Ｓｈ，Ｓｍ，Ｓｔを、図３に示す特徴量データを構成する特徴量Ｆ９～Ｆ１１として記憶部２２に記憶させる。

分類部３８は、新たに取得した特徴量からなる特徴量データを含めて、記憶部２２に記憶されている複数組の特徴量データを対象群として、特徴量データを構成する１１個の特徴量Ｆ１～Ｆ１１に基づいて上記対象群を複数の部分集合にクラスタリングする。クラスタリングは、主成分分析により特徴量データを次元圧縮し、ｋ－ｍｅａｎｓ法やＧＭＭ法等の公知の手法を用いて行う。

図１０～１２は、複数の特徴量データをｋ－ｍｅａｎｓ法でクラスタリングした結果の一例を示している。ここでは、クラスタリングによって、グループ０、グループ１、及びグループ２の３つの部分集合が生成されている。そして、各グループに分類された特徴量データの元になった一歩区間Ａの波形データ及び足圧中心の二次元座標データを３組ずつ図１０～１２に示している。図１０～１２は、測定後の生データを示している。

図１０に示すグループ０は、平均的な歩き方であるとラベリングできるグループである。グループ０の特徴として、一歩区間Ａの中に踵区間Ａｈ、中間区間Ａｍ、つま先区間Ａｔが明確に存在しており、踵から足裏中央部を介してつま先へと荷重が移動している。

図１１に示すグループ１は、外股歩きの傾向の歩き方であるとラベリングできるグループである。グループ１の特徴として、一歩区間Ａのほとんどが踵区間Ａｈ及び中間区間Ａｍによって占められており、つま先での蹴る動作が含まれていない。

図１２に示すグループ２は、内股歩きの傾向の歩き方であるとラベリングできるグループである。グループ２の特徴として、一歩区間Ａのほとんどが踵区間Ａｈ及びつま先区間Ａｔによって占められており、地面に対して踵が着いてからつま先が早く着いている。

ＦＴＡ算出部３９は、一歩区間Ａの測定情報に基づいて被測定者の大腿脛骨角（以下、ＦＴＡと記載する。）を算出する。そして、ＦＴＡ算出部３９は、算出されたＦＴＡを、図３に示す特徴量データを構成する特徴量Ｆ１２として記憶部２２に記憶させる。

ＦＴＡは、大腿骨の長軸と脛骨の長軸のなす角度であり、内反足及び外反足を判定する基準の一つとして用いられている。ＦＴＡは、膝関節の状態を示すパラメータであることから歩行状態と密接な関係を有しており、足裏の圧力分布、具体的には、踵センサ１２ａ、つま先センサ１２ｂ、内側センサ１２ｃ、及び外側センサ１２ｄにより検出される荷重のバランスから推定できる。具体的な、ＦＴＡの推定方法は後述する。

ＬＨＡ算出部４０は、一歩区間Ａの測定情報に基づいて被測定者のレッグヒール角（以下、ＬＨＡと記載する。）を算出する。そして、ＬＨＡ算出部４０は、算出されたＬＨＡを、図３に示す特徴量データを構成する特徴量Ｆ１３として記憶部２２に記憶させる。

ＬＨＡは、下腿長軸と踵骨軸のなす角度であり、内反足及び外反足を判定する基準の一つとして用いられている。ＬＨＡは、足と踵の傾きを示すパラメータであることから、歩行状態と密接な関係を有しており、足裏の圧力分布、具体的には、踵センサ１２ａ、つま先センサ１２ｂ、内側センサ１２ｃ、及び外側センサ１２ｄにより検出される荷重のバランスから推定できる。具体的な、ＬＨＡの推定方法は後述する。

第１表示処理部４１は、図３に示す特徴量データ、図７に示す一歩区間Ａの波形データ、図７に示す足圧中心の二次元座標データ、分類部３８により分類された特徴量データのグループ等を表示部２５に表示させるための画像等を作成する。そして、第１表示処理部４１は、入力部２６を通じた所定の操作がなされた場合に、作成された画像等を表示部２５に表示させる。

ＬＨＡ及びＦＴＡの推定方法の一例として、角度推定モデルを用いた方法が挙げられる。角度推定モデルを用いた方法では、まず、ＬＨＡ及びＦＴＡの実際の計測結果、基本データ、歩行データをセットとした教師データを収集する。基本データは、性別や年齢、身長や体重値といった生体情報からなる。歩行データは、左右のバランス、前後のバランス、離着地の加速度、離着地の強さ（荷重値）、振れ幅といった圧力センサ１２によって測定される歩行情報からなる。次いで、収集した教師データをニューラルネットワークで機械学習させることにより、入力された基本データ及び歩行データに対して、ＬＨＡ及びＦＴＡの計測結果を推定して出力する角度推定モデルを構築する。こうした学習済みの角度推定モデルを用いることにより、被測定者の測定情報に基づいてＬＨＡ及びＦＴＡを推定することができる。なお、体の揺れる大きさである振れ幅は、運動器の状態変化に影響を受けるＬＨＡ及びＦＴＡと関わりが大きい。そのため、振れ幅を歩行情報として学習させることで、角度推定モデルの推定精度を向上させることができる。

図５に示すように、判定処理部２４は、第１判定部５１、第２判定部５２、第３判定部５３、及び第２表示処理部５４を備えている。判定処理部２４は、情報処理部２３にて取得された特徴量と、記憶部２２に記憶されている特徴量に関するアラート情報との比較に基づいて、被測定者の歩行状態が所定のアラート対象の状態にあるか否かを判定する。アラート対象の状態としては、例えば、検査及び診察を促す状態、注意を喚起する状態、休憩を促す状態が挙げられる。以下、アラート対象の状態をアラート状態と記載する。

記憶部２２には、アラート情報として、ＦＴＡに関するアラート情報であるＦＴＡアラート範囲、及びＬＨＡに関するアラート情報であるＬＨＡアラート範囲が記憶されている。アラート情報は、被測定者の歩行状態がアラート状態にあるか否かを、上記特徴量を用いて判定する際の基準となる情報である。

アラート情報は、被測定者に対する医療従事者による直近の診断結果に基づいて、医療従事者により被測定者毎に設定され、入力部２６を通じて記憶部２２に記憶される。なお、医療従事者による設定には、医療従事者の指示に基づいて被測定者、保護者、介助者等の他者が設定する場合も含まれる。

ＦＴＡアラート範囲は、例えば、直近に診断された被測定者のＦＴＡに対して、判定角度以上に変化した範囲として設定される。上記判定角度は、例えば、５～１０度である。一例として、被測定者が内反足傾向であり、被測定者の直近に診断されたＦＴＡの診断値が１７６度である場合、診断値から判定角度である５度以上大きくなる方向に変化した範囲である１８１度以上の範囲をＦＴＡアラート範囲に設定する。また、被測定者が外反足傾向であり、被測定者の直近に診断されたＦＴＡの診断値が１７０度である場合、診断値から判定角度である５度以上小さくなる方向に変化した範囲である１６５度以下の範囲をＦＴＡアラート範囲に設定する。

ＬＨＡアラート範囲は、例えば、直近に診断された被測定者のＬＨＡに対して、判定角度以上に変化した範囲として設定される。上記判定角度は、例えば、５～１０度である。一例として、被測定者が外反足傾向（回内）であり、アキレス腱が硬い場合、アキレス腱の障害が発生しやすくなる。この傾向にある被測定者の直近に診断されたＬＨＡの診断値から、被験者の活動量を加味して、一定量外反角度が大きくなったところにＬＨＡアラート範囲を設定する。

第１判定部５１は、情報処理部２３のＦＴＡ算出部３９により算出されたＦＴＡの算出値がＦＴＡアラート範囲に含まれるか否かを判定する。そして、ＦＴＡの算出値がＬＨＡアラート範囲に含まれる場合、第１判定部５１は、第２表示処理部５４にＦＴＡアラート信号を出力する。

第２判定部５２は、情報処理部２３のＬＨＡ算出部４０により算出されたＬＨＡの算出値がＬＨＡアラート範囲に含まれるか否かを判定する。そして、ＬＨＡの算出値がＬＨＡアラート範囲に含まれる場合、第２判定部５２は、第２表示処理部５４にＬＨＡアラート信号を出力する。

第３判定部５３は、情報処理部２３の分類部３８によるクラスタリングの結果、分類された部分集合が、前回抽出した一歩区間Ａの特徴量データが分類された部分集合と同じであるか否かを判定する。そして、今回分類された部分集合が、前回分類された部分集合と異なる場合、第３判定部５３は、第２表示処理部５４に分類アラート信号を出力する。

分類された部分集合が前回と異なることは、歩行状態が急激に変化したことを意味する。したがって、第３判定部５３の判定においては、歩行状態が急激に変化した状態がアラート状態に該当し、クラスタリングの結果を利用することによって、歩行状態が急激に変化したことを判定している。

本実施形態において、第１判定部５１、第２判定部５２、及び第３判定部５３は、取得された特徴量に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であるか否かを判定する判定部に該当する。

第２表示処理部５４は、第１判定部５１から出力されたＦＴＡアラート信号、第２判定部５２から出力されたＬＨＡアラート信号、第３判定部５３から出力された分類アラート信号に基づく警告文を表示部２５に表示させる。例えば、ＦＴＡアラート信号が入力された場合には、「ＦＴＡ（１８１度）がＦＴＡアラート範囲であるため、医療機関を受診してください。」等の警告文を表示部２５に表示させる。本実施形態において、表示部２５は、歩行状態が所定のアラート対象の状態であることを報知する報知部に該当する。

次に、本実施形態の歩行診断システムを用いた歩行診断について説明する。
まず、医療従事者による被測定者の現時点の歩行状態の診断を行う。医療従事者は、診断結果に基づいて、内反足傾向の悪化等の今後、注意すべき歩行状態をアラート状態に設定し、そのアラート状態に対応するＦＴＡアラート範囲及びＬＨＡアラート範囲を記憶部２２に記憶させる。

その後、測定ステップとして、被測定者は、靴底に測定装置１０を配置した靴を装着するとともに、歩行診断装置２０としての携帯端末を身に付けた状態として、屋内歩行及び屋外歩行を含む日常の生活動作を行う。ここでは、左足のみを測定対象とした場合、即ち、左足用の靴の靴底のみに測定装置１０を配置した場合について説明する。

測定装置１０は、生活動作中において、被測定者の左足の足裏にかかる部位毎の圧力を各圧力センサ１２により検出し、検出された検出値を測定情報として歩行診断装置２０に検出タイミング毎に送信する。測定装置１０による足裏にかかる部位毎の圧力の検出、及び歩行診断装置２０への測定情報の送信は、測定装置１０を配置した靴を装着している間、常に実行される。

測定装置１０から送信された測定情報は、歩行診断装置２０の記憶部２２に記憶される。歩行診断装置２０は、記憶部２２に記憶された測定情報に基づいて、被測定者の歩行診断を行う。

以下に、図１３に示すフローチャートに基づいて、歩行診断装置２０による歩行診断の詳細について説明する。
記憶部２２に新たな測定情報が記憶されると、波形作成ステップＳ１１として、波形データ作成部３１は、記憶部２２に記憶された測定情報に基づく波形データを作成する。

続いて、抽出ステップＳ１２として、分割部３２は、作成された波形データから特定の一歩区間Ａを抽出し、分割ステップＳ１３として、一歩区間Ａを踵区間Ａｈ、つま先区間Ａｔ、及び中間区間Ａｍの小区間に分割する。なお、分割ステップＳ１３以降の工程は、抽出ステップＳ１２により抽出された一歩区間Ａ単位で実行されるとともに、抽出された全ての一歩区間Ａを対象として繰り返し実行される。

続いて、区間最大値取得ステップＳ１４として、区間最大値取得部３３は、一歩区間Ａにおける踵区間最大値Ａｈ_ｍａｘ及びつま先区間最大値Ａｔ_ｍａｘを取得し、新たな特徴量データを構成する特徴量Ｆ１，Ｆ２として記憶部２２に記憶させる。

続いて、区間時間取得ステップＳ１５として、区間時間取得部３４は、一歩区間Ａにおける踵区間Ａｈの区間時間Ｔｈ、中間区間Ａｍの区間時間Ｔｍ、及びつま先区間Ａｔの区間時間Ｔｔを取得し、新たな特徴量データを構成する特徴量Ｆ３～Ｆ５として記憶部２２に記憶させる。

続いて、座標算出ステップＳ１６として、座標算出部３５は、一歩区間Ａにおける足圧中心の二次元座標を算出する。その後、滞在比率算出ステップＳ１７として、滞在比率算出部３６は、算出された足圧中心の二次元座標に基づいて、踵区間Ａｈの足圧中心の滞在比率Ｒｈ１，Ｒｈ２，Ｒｈ３、中間区間Ａｍの足圧中心の滞在比率Ｒｍ１，Ｒｍ２，Ｒｍ３、及びつま先区間Ａｔの足圧中心の滞在比率Ｒｔ１，Ｒｔ２，Ｒｔ３を取得し、新たな特徴量データを構成する特徴量Ｆ６～Ｆ８として記憶部２２に記憶させる。

続いて、振れ値算出ステップＳ１８として、振れ値算出部３７は、振れ値Ｓｈ，Ｓｍ，Ｓｔを算出し、新たな特徴量データを構成する特徴量Ｆ９～Ｆ１１として記憶部２２に記憶させる。

続いて、分類ステップＳ１９として、分類部３８は、新たな特徴量データ及び記憶部２２に記憶されている特徴量データを対象群としたクラスタリングを実施し、特徴量データを複数のグループに分類する。また、分類部３８は、クラスタリングの結果を記憶部２２に記憶させる。

続いて、ＦＴＡ算出ステップＳ２０として、ＦＴＡ算出部３９は、ＦＴＡを算出し、ＦＴＡの算出値を記憶部２２に記憶させる。続いて、ＬＨＡ算出ステップＳ２１として、ＬＨＡ算出部４０は、ＬＨＡを算出し、ＬＨＡの算出値を記憶部２２に記憶させる。

続いて、ＦＴＡ判定ステップＳ２２として、第１判定部５１は、ＦＴＡ算出部３９により算出されたＦＴＡの算出値がＦＴＡアラート範囲に含まれるか否かを判定し、ＦＴＡの算出値がＬＨＡアラート範囲に含まれる場合に、第２表示処理部５４にＦＴＡアラート信号を出力する。

続いて、ＬＨＡ判定ステップＳ２３として、第２判定部５２は、ＬＨＡ算出部４０により算出されたＦＴＡの算出値がＦＴＡアラート範囲に含まれるか否かを判定し、ＬＨＡの算出値がＬＨＡアラート範囲に含まれる場合に、第２表示処理部５４にＬＨＡアラート信号を出力する。

続いて、分類判定ステップＳ２４として、第３判定部５３は、情報処理部２３の分類部３８によるクラスタリングの結果、分類された部分集合が、前回抽出した一歩区間Ａの特徴量データが分類された部分集合と同じであるか否かを判定する。そして、今回分類された部分集合が、前回分類された部分集合と異なる場合、第３判定部５３は、第２表示処理部５４に分類アラート信号を出力する。

続いて、報知ステップＳ２５として、第２表示処理部５４は、ＦＴＡアラート信号、ＬＨＡアラート信号、及び分類アラート信号のいずれかのアラート信号が出力されている場合、出力されているアラート信号に応じた警告文を表示部２５に表示させることにより、歩行状態がアラート状態であることを報知する。なお、本実施形態において、特徴量取得ステップは、Ｓ１１～Ｓ２１の各ステップであり、判定ステップは、Ｓ２２～Ｓ２４の各ステップである。

次に、本実施形態の作用について説明する。
本実施形態の歩行診断システムでは、歩行中に測定された測定情報から歩行状態に関する特徴量が取得されるとともに、取得された特徴量に基づいて、歩行状態がアラート状態であるか否かが判定される。そして、アラート状態であると判定された場合には、被測定者が身に付けている携帯端末の表示部２５に、歩行状態がアラート状態であることが表示されるとともに、その表示によって医療機関への受診等が促される。

このように、本実施形態の歩行診断システムによれば、日常の生活動作における歩行を対象として、被測定者の歩行状態がアラート状態であるか否かを診断できる。そのため、被測定者は、自覚症状の有無にかかわらず、歩行状態がアラート状態であることを早期に把握でき、医療機関による詳細な診断や治療を受けることができる。また、歩行診断装置２０に記憶されている特徴量データ等の情報は、医療従事者が被測定者の症状を適切に把握する助けとなる。特に、被測定者が違和感等の自覚症状はあるが、その症状を言語化できないような場合に有用である。

次に、本実施形態の効果について記載する。
（１）歩行診断システムは、片足の足裏にかかる部位毎の圧力を経時的に測定する測定装置１０と、歩行診断装置２０とを備えている。歩行診断装置２０は、測定装置１０により測定された測定情報から歩行状態に関連する特徴量を取得する情報処理部２３と、取得された特徴量に基づいて、歩行状態がアラート状態であるか否かを判定する判定部と、判定部の判定結果に基づいて、歩行状態がアラート状態であることを報知する表示部２５とを備えている。

上記構成によれば、被測定者は、測定装置１０を装着して歩行し、アラート状態であることの報知を確認するのみで、医療従事者による直接の診断を必要とせずに、被測定者の歩行状態がアラート状態に変化したことを簡易に把握できる。そして、アラート状態であることが報知された場合には、被測定者は、医療機関への受診等の適切な対応を行うことができる。また、上記構成の歩行診断システムは、日常の生活動作における歩行を対象とした歩行診断を可能にし、被測定者の歩行状態がアラート状態に変化したことを早期に把握できる。

（２）第１判定部５１及び第２判定部５２は、取得された特徴量とアラート情報との対比に基づいて、歩行状態がアラート状態であるか否かを判定する。アラート情報は、医療従事者の診断結果に基づいて、医療従事者により被測定者毎に設定されている。

上記構成によれば、医療従事者による診断時点の被測定者の歩行状態に応じてアラート情報を設定できる。そのため、アラート情報が緩く設定されてしまうことによるアラート状態への変化の発見の遅れ、及びアラート情報が厳しく設定されてしまうことによる必要以上の過剰な報知を抑制できる。

（３）第１判定部５１は、特徴量として取得されたＦＴＡに基づいて、歩行状態がアラート状態であるか否かを判定する。第２判定部５２は、特徴量として取得されたＬＨＡに基づいて、歩行状態がアラート状態であるか否かを判定する。

上記構成は、内反足及び外反足が変化した状態をアラート状態として把握したい場合に有効である。
（４）第３判定部５３は、分類された部分集合が、前回抽出した一歩区間Ａの特徴量データが分類された部分集合と同じであるか否かに基づいて、歩行状態がアラート状態であるか否かを判定する。即ち、同じ被測定者から異なるタイミングで取得された特徴量の比較に基づいて、歩行状態がアラート状態であるか否かを判定する。

上記構成によれば、歩行状態の急激な変化を把握できる。
（５）情報処理部２３は、歩行時の足の着地から離地までの一歩区間を複数の小区間Ａｈ，Ａｍ，Ａｔに分割する分割部３２と、一歩区間Ａにおける一定時間毎の足裏の足圧中心の二次元座標を算出する座標算出部３５と、小区間単位の振れ値Ｓｈ，Ｓｍ，Ｓｔを算出する振れ値算出部３７とを備えている。第３判定部５３は、振れ値Ｓｈ，Ｓｍ，Ｓｔに基づいて、歩行状態がアラート対象であるか否かを判定する。

振れ値Ｓｈ，Ｓｍ，Ｓｔは、着地から離地に至る一歩の各タイミングにおいて、足圧中心がどの程度、振れているかを定量化した値である。したがって、振れ値Ｓｈ，Ｓｍ，Ｓｔに基づいて判定部の判定を行うことにより、着地から離地に至る一歩の滑らかさの変化を伴う歩行状態の変化を把握できる。

また、医療従事者が被測定者を診察する際に、振れ値Ｓｈ，Ｓｍ，Ｓｔを確認することによって、着地から離地に至る一歩の滑らかさを定量的に判断することができ、被測定者の症状を適切に把握できる。特に、一歩区間Ａを分割した小区間単位に細分化した振れ値Ｓｈ，Ｓｍ，Ｓｔとしたことにより、足圧中心がどのタイミングで振れているか等のより詳細な分析も可能である。

また、各小区間における足圧中心の振れは、歩行時の膝から下の足の動きに応じて変化する傾向がある。例えば、被験者が外股歩き又は内股歩きの傾向がある場合には、特徴的な振れ値Ｓｈ，Ｓｍ，Ｓｔが得られやすい。したがって、医療従事者が被測定者を診察する際に、一歩区間Ａを分割した小区間単位の振れ値Ｓｈ，Ｓｍ，Ｓｔを確認することにより、被測定者の歩行状態をより詳細に把握できる。

（６）分割部３２は、足裏にかかる部位毎の圧力の相対的な関係に基づいて、一歩区間Ａを、踵側に圧力がかかる踵区間Ａｈと、つま先側に圧力がかかるつま先区間Ａｔと、一歩区間Ａにおける踵区間Ａｈ及びつま先区間Ａｔを除いた中間区間Ａｍとに分割する。

上記構成によれば、踵側に圧力がかかる踵区間Ａｈ、及びつま先側に圧力がかかるつま先区間Ａｔをより正確に設定することができる。そのため、分割された小区間に基づいて求められる振れ値等の各特徴量の精度が向上する。

（７）測定装置１０により測定される測定情報には、足裏において、前後方向に離間する第１位置及び第２位置、並びに第１位置及び第２位置を結ぶ線Ｌを跨いで左右方向に離間する第３位置及び第４位置の部位毎の圧力を経時的に検出した検出値が含まれている。

上記構成によれば、足裏の圧力分布、及び足圧中心の二次元座標をより正確に取得できる。その結果、測定情報から取得されるＦＴＡ、ＬＨＡ、及び振れ値Ｓｈ，Ｓｍ，Ｓｔの精度が向上する。

（８）足圧中心の二次元座標の座標系を複数の領域Ｂ１～Ｂ３に分割し、各領域Ｂ１～Ｂ３における足圧中心の二次元座標の滞在比率を小区間単位で算出する滞在比率算出部３６を備えている。

上記構成により得られる小区間単位の足圧中心の二次元座標の滞在比率は、着地から離地に至る一歩の各タイミングにおいて、足圧中心が振れる方向を示す値とみなすことができる。したがって、上記滞在比率に基づいて判定部の判定を行うことにより、足圧中心が振れる方向の変化を伴う歩行状態の変化を把握できる。また、医療従事者が被測定者を診察する際に、小区間単位の振れ値とともに上記滞在比率を確認することにより、被測定者の歩行状態をより詳細に把握できる。

なお、本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
・上記実施形態では、左足のみを測定対象とした場合について説明したが、右足のみを測定対象としてもよいし、左右両足を測定対象としてもよい。

・測定ステップは、日常の生活動作における歩行を対象とするものに限定されない。例えば、測定ステップとして、１日１回等の定期的な歩行試験を行ってもよい。歩行試験としては、例えば、平面の上を１０ｍ程度、歩行させることが挙げられる。

・歩行診断装置２０による歩行診断を行うタイミングを変更してもよい。例えば、上記実施形態では、測定装置１０を用いて測定を行う測定ステップと、歩行診断装置２０による歩行診断とを同時に進行させていたが、測定ステップが完了してから、歩行診断装置２０による歩行診断を行ってもよい。

・測定装置１０に設けられる圧力センサ１２の数及び配置は、上記実施形態の構成に限定されるものではなく、取得する特徴量の種類に応じて、適宜、変更してもよい。なお、特徴量として、ＦＴＡ及びＬＨＡを取得する場合、足裏における前後方向に離間する第１位置及び第２位置、並びに第１位置及び第２位置を結ぶ線Ｌを跨いで左右方向に離間する第３位置及び第４位置に圧力センサ１２を設けることが好ましい。

・測定装置１０は、測定情報を記憶する記憶部を備えていてもよい。なお、測定装置１０の記憶部として、メモリーカード等の取り外し可能な記録媒体を用いた場合には、測定装置１０の送信部１３及び歩行診断装置２０の受信部２１を省略してもよい。

・判定部における判定に用いる特徴量の種類、及びその組み合わせは、上記実施形態の構成に限定されるものではなく、上記実施形態にて取得した各種特徴量から適宜、選択することができる。例えば、ＦＴＡ及びＬＨＡに代えて、分類部３８によるクラスタリングに用いた特徴量Ｆ１～Ｆ１１のいずれかの特徴量と、その特徴量に関するアラート情報とを対比することにより、アラート状態を判定してもよい。

また、判定部における判定に用いる特徴量は、上記実施形態にて取得した特徴量以外のその他の特徴量であってもよい。その他の特徴量としては、例えば、歩行速度、歩行時における左右の足の同期性、連続歩行時間、座っている時間等の連続停止時間が挙げられる。

・判定部の判定に用いるアラート情報は、医療従事者の診断結果に基づいて、医療従事者により被測定者毎設定された値や範囲に限定されない。例えば、アラート情報は、自己診断に基づいて被測定者本人、保護者、介護者等により設定された値や範囲であってもよいし、性別や年齢等による分類毎に共通の値や範囲であってもよい。

・判定部の判定に用いるアラート情報は、特徴量そのものの値や範囲に限定されるものではなく、同じ被測定者から取得されて記憶部２２に記憶されている前回又は所定回前の特徴量からの変化率の値や範囲であってもよい。

・判定部は、取得された特徴量からＡＩを用いてアラート状態であるか否かを判定する構成であってもよい。ＡＩを用いた判定は、例えば、歩行速度、歩行時における左右の足の同期性、連続歩行時間、連続停止時間等の一連の歩行動作中に急激に変化し得る特徴量について、その特徴量が急激に変化した状態をアラート状態として把握する場合に特に有用である。この場合、ＡＩは、例えば、同じ被測定者から取得されて記憶部２２に記憶されている前回以前の１種類又は複数種類の特徴量を学習することにより平常状態を設定し、今回取得された特徴量が平常状態に含まれない場合をアラート状態と判定する。

・上記実施形態では、測定情報から作成された波形データから抽出された特定の一歩区間Ａを対象として、分割ステップＳ１３以降の特徴量取得ステップ及び判定ステップを行っていたが、上記波形データに含まれる全ての一歩区間Ａを対象として、特徴量取得ステップ及び判定ステップを行ってもよい。

・歩行状態がアラート対象であることを報知する報知部は、警告文の表示する表示部２５に限定されない。例えば、音、音声、振動、光、及びこれらの組み合わせを発生させることによって歩行状態がアラート対象であることを報知する報知部であってもよい。また、報知部は、測定装置１０に設けられていてもよい。

・報知部により報知を行うタイミングを変更してもよい。例えば、アラート信号が出力される一歩区間Ａが所定回数、連続した場合や、一定期間内において、アラート信号が出力される一歩区間Ａの割合が所定値以上になった場合に報知を行う構成としてもよい。

・報知部は、被測定者の歩行状態がアラート状態であることを、被測定者以外の他者に対して報知するものであってもよい。この場合、被測定者以外の他者が有する携帯端末等の機器を報知部として利用すればよい。なお、被測定者以外の他者としては、例えば、保護者、介助者、介護者、医療従事者が挙げられる。

・一歩区間Ａの始点ｔ１及び終点ｔ２の設定方法は、上記実施形態に限定されない。例えば、各部位の検出値が略一定となってから所定時間経過した点を終点ｔ２としてもよい。

・踵区間Ａｈ、中間区間Ａｍ、及びつま先区間Ａｔの定義は、上記実施形態に限定されない。例えば、つま先センサ１２ｂの検出値がピークの頂点となる時点から一歩区間Ａの終点ｔ２までの区間をつま先区間Ａｔとしてもよい。また、一歩区間Ａの始点ｔ１から特定時間後までの区間を踵区間Ａｈとし、一歩区間Ａの終点ｔ２の特定時間前から終点ｔ２までの区間をつま先区間Ａｔとする等して、部位毎の圧力の相対的な関係を用いることなく各小区間を設定してもよい。これらの場合には、つま先区間Ａｔを確実に設けることができる。

・一歩区間Ａを複数の小区間に分割する方法は、上記実施形態に限定されない。例えば、中間区間Ａｍを更に分割する等して４以上の小区間に分割してもよい。踵側に圧力がかかる区間及びつま先側に圧力がかかる区間とは無関係に分割された小区間であってもよい。

・滞在比率を算出する場合における足圧中心の二次元座標系の分割方法は、上記実施形態に限定されない。例えば、上記実施形態では、左右方向に並ぶ複数の領域に分割したが、前後方向に並ぶ複数の領域に分割してもよいし、前後左右に並ぶ複数の領域に分割してもよい。また、足圧中心の二次元座標系の分割数は、２であってもよいし、４以上であってもよい。

・上記実施形態では、全ての小区間の振れ値を取得していたが、特定の小区間の振れ値のみを取得する構成であってもよい。
・クラスタリングを行うための特徴量データを構成する特徴量の種類は、上記実施形態に限定されるものではなく、小区間単位の振れ値が含まれていればよい。例えば、振れ値Ｓｈ，Ｓｍ，Ｓｔ、踵区間最大値Ａｈ_ｍａｘ、つま先区間最大値Ａｔ_ｍａｘ、区間時間Ｔｈ，Ｔｍ，Ｔｔのみからなる特徴量データであってもよいし、特定の小区間に関する特徴量のみからなる特徴量データであってもよい。また、上記実施形態に記載した特徴量に加えて、その他の特徴量を含む特徴量データであってもよい。上記その他の特徴量としては、例えば、ＦＴＡ、ＬＨＡ、中間区間Ａｍにおける４個の圧力センサ１２の検出値の最大値が挙げられる。

・情報処理部２３は、判定部の判定に用いない特徴量を取得するものであってもよい。判定部の判定に用いない特徴量も、医療従事者が被測定者を診察する際に、被測定者の症状を適切に把握する助けとなる。

次に、上記実施形態及び変更例から把握できる技術的思想を以下に記載する。
（イ）歩行状態を診断する歩行診断装置であって、片足の足裏にかかる部位毎の圧力を経時的に測定して得られた測定情報から歩行状態に関連する特徴量を取得する情報処理部と、取得された前記特徴量に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であるか否かを判定する判定部と、判定部の判定結果に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であることを報知する報知部とを備えることを特徴とする歩行診断装置。

（ロ）コンピュータを歩行診断装置として機能させるプログラムであって、片足の足裏にかかる部位毎の圧力を経時的に測定した測定値を含む測定情報から歩行状態に関連する特徴量を取得するステップと、取得された前記特徴量に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であるか否かを判定するステップと、判定部の判定結果に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であることを報知するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

１０…測定装置
２０…歩行診断装置
２３…情報処理部
２４…判定処理部
２５…表示部
３２…分割部
３５…座標算出部
３７…振れ値算出部
３９…ＦＴＡ算出部
４０…ＬＨＡ算出部
５１…第１判定部
５２…第２判定部
５３…第３判定部

Claims (4)

1. 歩行状態を診断する歩行診断システムであって、
   片足の足裏にかかる部位毎の圧力を経時的に測定する測定部と、
   前記測定部により測定された測定情報から歩行状態に関連する特徴量を取得する情報処理部と、
   取得された前記特徴量に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であるか否かを判定する判定部と、
   前記判定部の判定結果に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であることを報知する報知部とを備え、
   前記情報処理部は、前記特徴量として大腿脛骨角を取得するＦＴＡ算出部を備え、
   前記判定部は、取得された大腿脛骨角に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であるか否かを判定することを特徴とする歩行診断システム。
2. 歩行状態を診断する歩行診断システムであって、
   片足の足裏にかかる部位毎の圧力を経時的に測定する測定部と、
   前記測定部により測定された測定情報から歩行状態に関連する特徴量を取得する情報処理部と、
   取得された前記特徴量に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であるか否かを判定する判定部と、
   前記判定部の判定結果に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であることを報知する報知部とを備え、
   前記情報処理部は、前記特徴量としてレッグヒール角を取得するＬＨＡ算出部を備え、
   前記判定部は、取得されたレッグヒール角に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であるか否かを判定することを特徴とする歩行診断システム。
3. 歩行状態を診断する歩行診断システムであって、
   片足の足裏にかかる部位毎の圧力を経時的に測定する測定部と、
   前記測定部により測定された測定情報から歩行状態に関連する特徴量を取得する情報処理部と、
   取得された前記特徴量に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であるか否かを判定する判定部と、
   前記判定部の判定結果に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であることを報知する報知部とを備え、
   前記情報処理部は、
   歩行時の足の着地から離地までの一歩区間を複数の小区間に分割する分割部と、
   前記小区間における一定時間毎の足裏の足圧中心の二次元座標を算出する座標算出部と、
   同じ前記小区間内において、一定の時間間隔で連続する３つの前記二次元座標を順に座標Ｐ _ｎ 、座標Ｐ _ｎ＋１ 、座標Ｐ _ｎ＋２ としたとき、座標Ｐ _ｎ から座標Ｐ _ｎ＋１ への変化量を示すベクトルと座標Ｐ _ｎ＋１ から座標Ｐ _ｎ＋２ への変化量を示すベクトルとがなす振れ角の総和である振れ値を前記特徴量として算出する振れ値算出部とを備え、
   前記判定部は、取得された前記振れ値に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であるか否かを判定することを特徴とする歩行診断システム。
4. 前記判定部は、取得された前記特徴量と、医療従事者により被測定者毎に予め設定されたアラート情報との対比に基づいて、歩行状態が所定のアラート対象の状態であるか否かを判定する請求項１～３のいずれか一項に記載の歩行診断システム。

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