JP7331810B2 - 歩行情報取得方法、歩行情報取得装置、及び歩行情報取得システム - Google Patents

Description

本発明は、歩行情報取得方法、歩行情報取得装置、及び歩行情報取得システムに関する。

特許文献１には、歩行遊脚期に作り出される地面とつま先の距離であるトウクリアランスを推定し、トウクリアランスの推定値に基づいて、歩行中のつまずきリスクを評価する評価方法が開示されている。

特許文献１の評価方法は、床反力データからトウクリアランスを推定するための推定式を導出する準備ステップと、測定対象となる被験者の歩行中の床反力データを取得する取得ステップと、上記推定式を用いて床反力データからトウクリアランスを推定する推定ステップとを備えている。

準備工程では、モーションキャプチャ及び床反力計が設置された計測空間内にて、標本となる人に歩行を行わせ、歩行中における地面からつま先までの距離の変化を示す位置データ及び床反力の変化を示す床反力データを標本データとして収集する。そして、複数人分の標本データに基づいて、床反力データからトウクリアランスを推定する推定式を導出する。

特開２０１３－１３８７８３号公報

特許文献１の評価方法において、モーションキャプチャが用いられているように、対象の歩行の状態を数値化して定量的に評価する従来の技術は、測定に用いる装置が高価かつ複雑であるために、普及が十分に進まないという問題がある。

この発明は、こうした実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、歩行状態を定量的に評価可能な指標を簡易に取得することにある。

上記課題を解決する歩行情報取得方法は、歩行状態を定量的に評価可能な指標を取得する歩行情報取得方法であって、歩行時の片足の足裏におけるつま先側の一又は複数の部位及び踵にかかる部位ごとの圧力の経時的変化を示す測定情報に基づいて、足の着地から離地までの区間である離着区間、及び前記離着区間における踵が接地している区間である踵区間を区分けして取得する区間取得ステップと、前記離着区間に占める前記踵区間の時間比率を示す踵接地パラメータを算出する第１算出ステップと、前記踵区間における踵にかかる最大荷重と、前記離着区間における前記踵区間を除いた区間にてつま先側のいずれかの部位にかかる最大荷重との比率を示す推進力パラメータを算出する第２算出ステップと、前記踵接地パラメータ及び前記推進力パラメータにより定まる前記指標を算出する第３算出ステップとを備える。

上記構成により取得される指標は、歩行時のトウクリアランスに関連する踵接地パラメータ及び歩行時の推進力に関連する推進力パラメータを構成成分とするものであり、歩行の安定性及び歩行の効率を定量的に評価するうえで有用である。上記構成によれば、モーションキャプチャ等の高価かつ複雑を用いることなく、歩行状態を定量的に評価可能な指標を簡易に取得することができる。

上記歩行情報取得方法において、前記指標は、前記踵接地パラメータ及び前記推進力パラメータにより定まる二次元座標上の位置を示すパラメータであることが好ましい。
上記構成によれば、指標とトウクリアランスとの関連性を高めることができる。したがって、トウクリアランスに関連する歩行状態の定量的な評価を行う場合に、特に有用な指標が得られる。

上記課題を解決する歩行情報取得装置は、歩行状態を定量的に評価可能な指標を取得する歩行情報取得装置であって、区間取得部と、踵接地比率算出部と、推進力算出部と、指標算出部とを備え、前記区間取得部は、歩行時の片足の足裏にかかる部位ごとの圧力の経時的変化を示す測定情報に基づいて、足の着地から離地までの区間である離着区間、及び前記離着区間における踵が接地している区間である踵区間を区分けして取得し、前記踵接地比率算出部は、前記離着区間に占める前記踵区間の時間比率を示す踵接地パラメータを算出し、前記推進力算出部は、前記踵区間における踵にかかる最大荷重と、前記離着区間における前記踵区間を除いた区間にてつま先側のいずれかの部位にかかる最大荷重との比率を示す推進力パラメータを算出し、前記指標算出部は、前記踵接地パラメータ及び前記推進力パラメータにより定まる前記指標を算出する。

上記歩行情報取得装置において、前記指標は、前記踵接地パラメータ及び前記推進力パラメータにより定まる二次元座標上の位置を示すパラメータであることが好ましい。
上記歩行情報取得装置は、算出された前記指標に基づいて歩行状態を評価する評価部を備えることが好ましい。

上記課題を解決する歩行情報取得システムは、歩行時の片足の足裏にかかる部位ごとの圧力を経時的に測定する測定部と、上記歩行情報取得装置とを備える。

本発明によれば、歩行状態を定量的に評価可能な指標を簡易に取得できる。

歩行情報取得システムの説明図。 圧力センサの配置の説明図。 情報処理部の説明図。 評価部の説明図。 個別波形データのグラフ。 （ａ）は離着区間の個別波形データのグラフ、（ｂ）は離着区間の合成波形データのグラフ、（ｃ）は被験者の歩行状態の説明図。 つま先距離パラメータの説明図。 歩行情報取得のフローチャート。 （ａ）は離着区間の個別波形データのグラフ、（ｂ）は離着区間の合成波形データのグラフ、（ｃ）は被験者の歩行状態の説明図。

以下、本発明の一実施形態を説明する。
図１に示すように、歩行情報取得システムは、測定部としての測定装置１０と、歩行情報取得装置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ごと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Ｌ１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Ｌ１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Ｌ１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。

本実施形態において、つま先センサ１２ｂ、内側センサ１２ｃ、及び外側センサ１２ｄが足裏におけるつま先側の部位に配置される圧力センサになる。足裏におけるつま先側とは、足裏を前後方向に二等分する線Ｌ２よりも前方側の範囲を意味する。

各圧力センサ１２は、それぞれ独立して、所定時間ごとに足裏にかかる部位ごとの圧力を検出する。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情報取得装置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、歩行情報取得装置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を表す指標を取得する情報処理部２３とを備えている。歩行情報取得装置２０は更に、情報処理部２３により取得された指標に基づいて歩行状態を評価する評価部２４と、評価部２４の評価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。

歩行情報取得装置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。歩行情報取得装置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。特徴量データには、測定情報から取得された各種の特徴量及び指標に加えて、例えば、日時、ユーザー名等の識別情報、特徴量及び指標の算出に用いるユーザーごとの個体差に関する個体情報が含まれている。

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情報取得装置２０に接続された記憶装置であってもよい。

図３に示すように、情報処理部２３は、波形データ作成部３１、区間取得部３２、踵接地比率算出部３３、推進力算出部３４、指標算出部３５、及び第１表示処理部３６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ごとの検出値の時間変化を表す個別波形データ、及び個別波形データの各波形を合成した合成波形データを作成する。波形データ作成部３１により作成される個別波形データの一例を図５に示す。図５に示す個別波形データにおいて、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。

区間取得部３２は、作成された合成波形データから、歩行時の足の着地から離地までの特定の一歩分の離着区間Ａを対象区間として抽出する。図５に示すように、歩行時の波形データは、検出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。検出値が略一定の区間が地面から足が離れている区間（遊脚期ともいう。）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。区間取得部３２は、合成波形データにおける検出値が略一定である区間から上昇を開始した点を始点ｔ１とし、検出値が略一定に戻る点（検出値が略一定である区間の開始点）を終点ｔ２とする離着区間Ａから、対象区間としての特定の離着区間Ａを抽出する。

抽出する離着区間Ａは、予め設定された基準に基づいて区間取得部３２が選択する。上記基準としては、例えば、すべての離着区間Ａを選択すること、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離着区間Ａを選択すること、前回抽出した離着区間Ａから一定時間経過後の一歩となる離着区間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離着区間Ａを選択することが挙げられる。

図６（ａ），（ｂ）に、被験者１の歩行時に測定された測定情報に基づいて作成された個別波形データ及び合成波形データにおける一つの離着区間Ａ分の各波形データを示す。図６（ｃ）に示すように、被験者１は、歩行遊脚期に作り出される地面とつま先の距離であるトウクリアランスＴＣが一般的な高さの範囲である歩き方の成人である。

図６（ａ）に示すように、区間取得部３２は、抽出した離着区間Ａの個別波形データに基づいて、抽出した離着区間Ａを、踵が接地している区間である踵区間Ａ１と、踵区間Ａ１以外の区間であるつま先側区間Ａ２とに分割する。踵区間Ａ１は、踵センサ１２ａの検出値が略一定である区間から上昇を開始した点を始点ｔ３とし、踵センサ１２ａの検出値が略一定に戻る点（検出値が略一定である区間の開始点）を終点ｔ４とする小区間である。踵側から着地して踵側から離地する通常の歩行においては、踵区間Ａ１の始点ｔ３は、離着区間Ａの始点ｔ１に一致する。つま先側区間Ａ２は、踵区間Ａ１の終点ｔ４から離着区間Ａの終点ｔ２までの小区間である。なお、歩行の仕方によっては、離着区間Ａの全体が踵区間Ａ１となり、つま先側区間Ａ２が無い場合もある。

踵接地比率算出部３３は、離着区間Ａに占める踵区間Ａ１の時間比率を示す特徴量としての踵接地パラメータＦ１を算出し、算出した踵接地パラメータＦ１を記憶部２２に記憶させる。踵接地比率算出部３３は、離着区間Ａの始点ｔ１及び終点ｔ２並びに踵区間Ａ１の始点ｔ３及び終点ｔ４に基づいて、離着区間Ａの区間時間Ｔ及び踵区間Ａ１の区間時間Ｔ１を取得し、踵接地パラメータＦ１として、区間時間Ｔ１を区間時間Ｔで除した値（Ｔ１／Ｔ）を算出する。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。

なお、トウクリアランスＴＣが低い歩き方である場合、べたりと足裏全体で接地し、離地の際の地面から踵までの距離が近い状態で遊脚期に入る傾向にあるため、離着区間Ａに占める踵区間Ａ１の時間比率が大きくなる傾向がある。踵接地パラメータＦ１は、こうした傾向が反映されたパラメータである。

推進力算出部３４は、踵区間Ａ１における踵センサ１２ａにかかる最大荷重Ｋ１とつま先側区間Ａ２において、つま先側の部位に配置されたいずれか一つの圧力センサにかかる最大荷重Ｋ２との比率を示す特徴量としての推進力パラメータを算出する。そして、算出した推進力パラメータを記憶部２２に記憶させる。

踵区間Ａ１における最大荷重Ｋ１は、離着区間Ａにおける減速に関連するパラメータであり、最大荷重Ｋ１が大きくなるほど減速する力が大きくなることを意味する。つま先側区間Ａ２における最大荷重Ｋ２は、離着区間Ａにおける加速に関連するパラメータであり、最大荷重Ｋ２が大きくなるほど加速する力が大きくなることを意味する。歩行が速い場合やスムーズに歩行できている場合のように、歩行時の推進力が大きい場合には、相対的に最大荷重Ｋ１が小さく、最大荷重Ｋ２が大きくなりやすい。一方、歩行が遅い場合やスムーズに歩行できていない場合のように、歩行時の推進力が小さい場合には、相対的に最大荷重Ｋ１が大きく、最大荷重Ｋ２が小さくなりやすい。

つま先側に配置されているつま先センサ１２ｂ、内側センサ１２ｃ、及び外側センサ１２ｄのうちのいずれの圧力センサにかかる最大荷重を推進力パラメータＦ２の算出に用いる最大荷重Ｋ２とするかは、適宜設定できる。例えば、つま先側に配置されている各圧力センサにかかる最大荷重のうちの最大の値を最大荷重Ｋ２としてもよいし、上記個体情報として予め設定されている圧力センサにかかる最大荷重を最大荷重Ｋ２としてもよい。

つま先側区間Ａ２において、つま先側に配置されている各圧力センサにかかる圧力の大小関係は、歩行の仕方によって変化するものであり、個体差がある。こうした個体差を考慮して、歩行の仕方が変化した場合に推進力パラメータＦ２の変化がより大きく変化するように、つま先側に配置されているいずれの圧力センサにかかる最大荷重を最大荷重Ｋ２として用いるかを選択することが好ましい。本実施形態においては、つま先センサ１２ｂにかかる最大荷重を最大荷重Ｋ２として用いる。

推進力算出部３４は、離着区間Ａの個別波形データから、踵区間Ａ１における踵センサ１２ａの検出値の最大値である最大荷重Ｋ１及びつま先側区間Ａ２におけるつま先センサ１２ｂの検出値の最大値である最大荷重Ｋ２を取得し、推進力パラメータＦ２として、最大荷重Ｋ２を最大荷重Ｋ１で除した値（Ｋ２／Ｋ１）を算出する。なお、つま先側区間Ａ２が無い場合、つま先側区間Ａ２の最大荷重Ｋ２は、「０」とする。

指標算出部３５は、歩行状態を表す指標として、踵接地パラメータＦ１及び推進力パラメータＦ２により定まるつま先距離パラメータＦ３を算出し、算出したつま先距離パラメータＦ３を記憶部２２に記憶させる。

図７に示すように、つま先距離パラメータＦ３は、踵接地パラメータＦ１及び推進力パラメータＦ２を直交する２軸とする二次元座標上において、踵接地パラメータＦ１及び推進力パラメータＦ２により定まる点Ｐ（Ｆ１，Ｆ２）の位置を示すパラメータである。

図７に示す二次元座標上において、点Ｐが左上側、即ち、踵接地パラメータＦ１が小さく、推進力パラメータＦ２が大きい側ほど、スムーズな歩き方であるとともに、トウクリアランスＴＣが高い歩き方の傾向がある。図７に示す二次元座標上において、点Ｐが右下側、即ち、踵接地パラメータＦ１が大きく、推進力パラメータＦ２が小さい側ほど、不安定な歩き方であるとともに、トウクリアランスＴＣが低い歩き方の傾向がある。

つま先距離パラメータＦ３は、二次元座標上における点Ｐの位置を示すことのできるパラメータであればよい。本実施形態では、上記二次元座標における原点と点Ｐとがなす線と、踵接地パラメータＦ１を示す軸との角度である「ｔａｎ^－１（Ｆ２／Ｆ１）」をつま先距離パラメータＦ３として用いている。この場合、つま先距離パラメータＦ３は、被験者のトウクリアランスＴＣが高い場合に大きい値となり、トウクリアランスＴＣが低い場合には、小さい値となる。

第１表示処理部３６は、算出された踵接地パラメータＦ１、推進力パラメータＦ２、つま先距離パラメータＦ３、図６（ａ）～（ｂ）に示す離着区間Ａの各波形データ、図７に示す二次元座標等を表示部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３６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。

図４に示すように、評価部２４は、評価処理部４１及び第２表示処理部４２を備えている。
評価処理部４１は、情報処理部２３により取得されたつま先距離パラメータＦ３の平均値及び分散値を算出する。そして、入力されたつま先距離パラメータＦ３の平均値及び分散値に対して、被験者の歩行状態を評価して出力する学習済みの評価モデル４１ａを用いて、算出したつま先距離パラメータＦ３の平均値及び分散値から被験者の歩行の状態を評価する。評価モデル４１ａは、例えば、特徴的な歩行状態の被験者と、その被験者の測定情報から取得されたつま先距離パラメータＦ３の平均値及び分散値とが紐づけられた教師データを収集し、収集した教師データをニューラルネットワーク等で機械学習させることにより構築できる。

また、より具体的には、歩行状態に問題のない被験者及び衰えがみられる被験者を含む複数の被験者を対象として、測定装置１０を用いて測定された上記測定情報を収集し、つま先距離パラメータＦ３並びにつま先距離パラメータＦ３の平均値及び分散値を算出するとともに、画像計測等を用いてトウクリアランスＴＣを実計測する。実計測されたトウクリアランスＴＣの正常値及び異常値を定義し、それに対応するつま先距離パラメータＦ３での閾値を解析的に算出し、この値を用いた評価モデル４１ａを構築する。つま先距離パラメータＦ３の閾値を算出する方法としては、大津の二値化アルゴリズム等の公知の手法を用いることができる。また、トウクリアランスＴＣを実計測する方法に代えて、理学療法士等の医療従事者による診断により、２種類以上の診断種別によるラベリングを行い、ランダムフォレストや、ニューラルネットワークにより、紐づける学習を行うことで評価モデル４１ａを構築することもできる。

つま先距離パラメータＦ３の平均値は、トウクリアランスＴＣの高さを示す傾向値であり、当該平均値が大きいほど、トウクリアランスＴＣが高い傾向があると評価できる。つま先距離パラメータＦ３の分散値は、歩行の安定性を示す傾向値であり、当該分散値が大きいほど、不安定な歩き方の傾向があると評価できる。

教師データに用いる特徴的な歩行状態の被験者は、歩行状態の評価内容に基づいて選択する。例えば、老化等による下肢の機能の衰えを評価する場合には、平均的な歩き方である健康的な一般成人、及びフレイルの診断がなされた老人を被験者とする教師データを用いる。エネルギー効率の良い歩き方であるか否かを評価する場合には、平均的な歩き方である一般成人、及び競歩等の競技選手を被験者とする教師データを用いる。

第２表示処理部４２は、評価処理部４１による評価結果を表示部２５に表示させるための画像等を作成する。そして、第２表示処理部４２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。

次に、図８に示すフローチャートに基づいて、本実施形態の歩行情報取得システムを用いた指標の取得及び歩行評価について説明する。
まず、測定工程として、靴底に測定装置１０を配置した靴を装着した被験者による歩行試験を実施する。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。この歩行試験中に測定装置１０の各圧力センサ１２により検出された検出値が測定情報として歩行情報取得装置２０に送信されて、歩行情報取得装置２０の記憶部２２に記憶される。

歩行試験の後、歩行情報取得装置２０に操作者による情報取得の実行コマンドが入力されると、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個別波形データ及び合成波形データを作成する。続いて、区間取得部３２は、区間取得ステップＳ１２として、作成された合成波形データから特定の離着区間Ａを抽出し、個別波形データに基づいて離着区間Ａを踵区間Ａ１及びつま先側区間Ａ２の小区間に分割する。

続いて、第１算出ステップＳ１３として、踵接地比率算出部３３は、離着区間Ａの区間時間Ｔ及び踵区間Ａ１の区間時間Ｔ１を取得し、踵接地パラメータＦ１として、区間時間Ｔ１を区間時間Ｔで除した値（Ｔ１／Ｔ）を算出する。踵接地比率算出部３３は、算出された踵接地パラメータＦ１を記憶部２２に記憶させる。

続いて、第２算出ステップＳ１４として、推進力算出部３４は、離着区間Ａの個別波形データから、踵区間Ａ１における踵センサ１２ａの検出値の最大値である最大荷重Ｋ１及びつま先側区間Ａ２におけるつま先センサ１２ｂの検出値の最大値である最大荷重Ｋ２を取得する。推進力算出部３４は、取得した最大荷重Ｋ２を最大荷重Ｋ１で除した推進力パラメータＦ２（Ｋ２／Ｋ１）を算出し、記憶部２２に記憶させる。

続いて、第３算出ステップＳ１５として、指標算出部３５は、踵接地パラメータＦ１及び推進力パラメータＦ２により定まるつま先距離パラメータＦ３である「ｔａｎ^－１（Ｆ２／Ｆ１）」を算出し、記憶部２２に記憶させる。

第１算出ステップＳ１３～第３算出ステップＳ１５は、抽出した複数の離着区間Ａのそれぞれに対して行われる。
続いて、歩行情報取得装置２０に操作者による評価の実行コマンドが入力されると、評価ステップＳ１６として、評価部２４は、つま先距離パラメータＦ３の平均値及び分散値を算出する。そして、学習済みの評価モデル４１ａを用いて、算出したつま先距離パラメータＦ３の平均値及び分散値から被験者の歩行の状態を評価する。評価ステップＳ１６による評価結果は、表示部２５に表示される。操作者は、表示部２５に表示された評価結果を確認することにより、被験者の歩行状態がどのような状態であるかを把握することができる。

次に、本実施形態の作用について説明する。
本実施形態の歩行情報取得システムでは、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として、踵接地パラメータＦ１及び推進力パラメータＦ２が算出される。そして、算出された踵接地パラメータＦ１及び推進力パラメータＦ２から歩行状態を表す指標としてのつま先距離パラメータＦ３が取得される。

図９（ａ），（ｂ）に、被験者２の歩行時に測定された測定情報に基づいて作成された個別波形データ及び合成波形データにおける一つの離着区間Ａ分の各波形データを示す。図９（ｃ）に示すように、被験者２は、トウクリアランスＴＣが顕著に低い歩き方の成人である。

被験者１及び被験者２の各測定情報に基づく波形データの一つの離着区間Ａから取得された各種パラメータを表１に示す。また、図８に、被験者２の測定情報に基づく波形データから取得された踵接地パラメータＦ１及び推進力パラメータＦ２により定まる二次元座標上の点Ｐを重ねて示す。

表１に示すように、被験者の歩き方の違いに基づいて、つま先距離パラメータＦ３が変化する。つま先距離パラメータＦ３は、歩行時のトウクリアランスＴＣに関連する踵接地パラメータＦ１及び歩行時の推進力に関連する推進力パラメータＦ２を構成成分とするものであり、歩行の安定性及び歩行の効率を定量的に評価するうえで有用な指標になる。

次に、本実施形態の効果について記載する。
（１）歩行情報取得装置２０は、区間取得部３２と、踵接地比率算出部３３と、推進力算出部３４と、指標算出部３５とを備えている。区間取得部３２は、歩行時の片足の足裏にかかる部位ごとの圧力の経時的変化を示す測定情報に基づいて、足の着地から離地までの区間である離着区間Ａ、及び踵区間Ａ１を区分けして取得する。踵接地比率算出部３３は、離着区間Ａに占める踵区間Ａ１の時間比率を示す踵接地パラメータＦ１を算出する。推進力算出部３４は、踵区間Ａ１における踵にかかる最大荷重Ｋ１と、離着区間Ａにおける踵区間Ａ１を除いた区間であるつま先側区間Ａ２におけるつま先にかかる最大荷重Ｋ２との比率を示す推進力パラメータＦ２を算出する。指標算出部３５は、踵接地パラメータＦ１及び推進力パラメータＦ２により定まる指標を算出する。

上記構成によれば、モーションキャプチャ等の高価かつ複雑を用いることなく、歩行状態を定量的に評価可能な指標を簡易に取得することができる。
（２）指標は、踵接地パラメータＦ１及び推進力パラメータＦ２により定まる二次元座標上の位置を示すつま先距離パラメータＦ３である。

上記構成によれば、指標とトウクリアランスＴＣとの関連性をより高めることができる。したがって、トウクリアランスＴＣに関連する歩行状態の定量的な評価を行う場合に、特に有用な指標が得られる。

（３）つま先距離パラメータＦ３は、「ｔａｎ^－１（Ｆ２／Ｆ１）」として、踵接地パラメータＦ１及び推進力パラメータＦ２から算出されるパラメータである。
上記構成によれば、一つの値として示すことのできる指標となる。そのため、取得された指標に基づいて歩行状態を評価する際の処理が簡易になる。

（４）歩行情報取得装置２０は、算出された指標であるつま先距離パラメータＦ３に基づいて歩行状態を評価する評価部２４を備えている。
上記構成によれば、指標の取得に加えて、指標に基づく評価結果を提供できる。

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。
・日常の生活動作における歩行の際に測定した測定情報から指標を取得してもよい。

・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、踵にかかる圧力を測定する圧力センサ１２、及び足裏のつま先側の少なくとも一つの部位に配置される圧力センサ１２を備えていればよい。

・歩行情報取得装置２０は記憶部２２だけでなく、情報処理部２３及び評価部２４もネットワークを介して備えてもよい。例えば、コンピュータ等の情報処理端末と、ネットワークを介して当該情報処理端末及び測定装置１０と通信可能に接続されたサーバ装置とを備える歩行情報取得装置２０とする。この場合、歩行情報取得装置２０を構成する記憶部２２、情報処理部２３、及び評価部２４等の各構成を情報処理端末及びサーバ装置のいずれに設けるかは任意に設計できる。

・指標は、踵接地パラメータＦ１及び推進力パラメータＦ２により定まるパラメータであればよい。例えば、踵接地パラメータＦ１及び推進力パラメータＦ２により定まる二次元座標上の点Ｐの座標を指標としてもよい。

・評価部２４は、取得された指標が予め設定されたアラート状態であるか否かを判定し、アラート状態である場合には、アラート状態であることの報知するように構成されていてもよい。

・評価部２４は、歩行情報取得装置２０とは別体として設けられる評価装置であってもよい。
・評価部２４を省略してもよい。この場合には、取得された指標に基づいて、医療従事者や研究者などの専門家が歩行状態の評価を行えばよい。

・本実施形態の歩行情報取得システムを人間以外の歩行に適用してもよい。例えば、サルなどの動物の歩行を研究する場合に歩行情報取得システムを適用してもよいし、二足歩行ロボットの歩行を評価又は制御するパラメータとして、歩行情報取得システムにより取得された指標を用いてもよい。

１０…測定装置
２０…歩行情報取得装置
２３…情報処理部
２４…評価部
３２…区間取得部
３３…踵接地比率算出部
３４…推進力算出部
３５…指標算出部

Claims (6)

1. 区間取得部と、踵接地比率算出部と、推進力算出部と、指標算出部とを備える歩行情報取得装置又は歩行情報取得システムによって、歩行状態を定量的に評価可能な指標を取得する歩行情報取得方法であって、
   前記区間取得部が、歩行時の片足の足裏におけるつま先側の一又は複数の部位及び踵にかかる部位ごとの圧力の経時的変化を示す測定情報に基づいて、足の着地から離地までの区間である離着区間、及び前記離着区間における踵が接地している区間である踵区間を区分けして取得する区間取得ステップと、
   前記踵接地比率算出部が、前記離着区間に占める前記踵区間の時間比率を示す踵接地パラメータを算出する第１算出ステップと、
   前記推進力算出部が、前記踵区間における踵にかかる最大荷重と、前記離着区間における前記踵区間を除いた区間にてつま先側のいずれかの部位にかかる最大荷重との比率を示す推進力パラメータを算出する第２算出ステップと、
   前記指標算出部が、前記踵接地パラメータ及び前記推進力パラメータにより定まる前記指標を算出する第３算出ステップとを備え、
   前記指標は、
   前記踵接地パラメータを示す第１軸、及び前記推進力パラメータを示す第２軸を直交する２軸とする二次元座標上において、前記踵接地パラメータの値Ｆ１及び前記推進力パラメータの値Ｆ２により定まる点Ｐ（Ｆ１，Ｆ２）の位置を示すパラメータであることを特徴とする歩行情報取得方法。
2. 前記指標は、ｔａｎ ^－１ （前記踵接地パラメータ／前記推進力パラメータ）である請求項１に記載の歩行情報取得方法。
3. 歩行状態を定量的に評価可能な指標を取得する歩行情報取得装置であって、
   区間取得部と、踵接地比率算出部と、推進力算出部と、指標算出部とを備え、
   前記区間取得部は、歩行時の片足の足裏にかかる部位ごとの圧力の経時的変化を示す測定情報に基づいて、足の着地から離地までの区間である離着区間、及び前記離着区間における踵が接地している区間である踵区間を区分けして取得し、
   前記踵接地比率算出部は、前記離着区間に占める前記踵区間の時間比率を示す踵接地パラメータを算出し、
   前記推進力算出部は、前記踵区間における踵にかかる最大荷重と、前記離着区間における前記踵区間を除いた区間にてつま先側のいずれかの部位にかかる最大荷重との比率を示す推進力パラメータを算出し、
   前記指標算出部は、前記踵接地パラメータ及び前記推進力パラメータにより定まる前記指標を算出し、
   前記指標は、
   前記踵接地パラメータを示す第１軸、及び前記推進力パラメータを示す第２軸を直交する２軸とする二次元座標上において、前記踵接地パラメータの値Ｆ１及び前記推進力パラメータの値Ｆ２により定まる点Ｐ（Ｆ１，Ｆ２）の位置を示すパラメータであることを特徴とする歩行情報取得装置。
4. 前記指標は、ｔａｎ ^－１ （前記踵接地パラメータ／前記推進力パラメータ）である請求項３に記載の歩行情報取得装置。
5. 算出された前記指標に基づいて歩行状態を評価する評価部を備える請求項３又は請求項４に記載の歩行情報取得装置。
6. 歩行時の片足の足裏にかかる部位ごとの圧力を経時的に測定する測定部と、
   請求項３～５のいずれか一項に記載の歩行情報取得装置とを備える歩行情報取得システム。