JPWO2018003910A1 - 歩行状態判定装置、歩行状態判定システム、歩行状態判定方法及びプログラム - Google Patents

歩行状態判定装置、歩行状態判定システム、歩行状態判定方法及びプログラム Download PDF

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Abstract

対象者が杖を用いた際の歩行状態を判定できる。本発明の一実施形態における歩行状態判定装置は、杖に設置される第１のセンサから得られる第１の計測データ及び対象者に設置される第２のセンサから得られる第２の計測データに基づき、前記杖を用いた際の対象者の動作の特徴を示す特徴情報を取得する取得部と、取得された前記特徴情報に基づき、前記対象者の歩行状態を判定する判定部と、を備える。

Description

本発明は、対象者の歩行状態の判定を行うための歩行状態判定装置、歩行状態判定システム、歩行状態判定方法及び記憶媒体に関する。
高齢者やリハビリテーションを受ける患者等の対象者を適切に支援するために、対象者の歩行状態を適切に判断する必要がある。対象者の歩行データを取得する方法として、特許文献１は、フォースプレートで取得される床反力に基づき被験者に作用する荷重データを算出する技術を開示する。また、特許文献２は、対象者の画像情報に基づき対象者の足の着地点の位置を解析する技術を開示する。
特開２０１１−２２０９０８号公報 特開２０１５−０４２２４１号公報
このような対象者は、杖を用いることも多いため、対象者が杖を用いた際の歩行状態も適切に判断する必要がある。特許文献１に開示された技術は、全ての床反力と杖に作用する反力を取得して被験者の足に作用する反力を取得するのみであり、各反力だけでは、杖を用いた際の歩行状態を判断することはできない。また、特許文献２に開示された技術は、杖が着地した位置を足が着地した位置として解析するのみである。そのため、結果的には、足の着地位置に基づき歩行状態を判断しているのみであり、対象者が杖を用いた際の歩行状態を適切に判断しているわけではない。
本発明の目的は、上記課題を解決し、対象者が杖を用いた際の歩行状態を判定できる歩行状態判定装置等を提供することである。
本発明の一態様における歩行状態判定装置は、杖に設置される第１のセンサから得られる第１の計測データ及び対象者に設置される第２のセンサから得られる第２の計測データに基づき、前記杖を用いた際の対象者の動作の特徴を示す特徴情報を取得する取得部と、取得された前記特徴情報に基づき、前記対象者の歩行状態を判定する判定部と、を備える。
本発明の一態様における歩行状態判定システムは、杖に設置される第１のセンサと、対象者に設置される第２のセンサと、前記第１のセンサから得られる第１の計測データ及び前記第２のセンサから得られる第２の計測データに基づき、前記杖を用いた際の対象者の動作の特徴を示す特徴情報を取得する取得部と、取得された前記特徴情報に基づき、前記対象者の歩行状態を判定する判定部と、を含む。
本発明の一態様における歩行状態判定方法は、杖に設置される第１のセンサから得られる第１の計測データ及び対象者に設置される第２のセンサから得られる第２の計測データに基づき、前記杖を用いた際の対象者の動作の特徴を示す特徴情報を取得し、取得された前記特徴情報に基づき、前記対象者の歩行状態を判定する。
本発明の一態様におけるプログラムは、コンピュータに、杖に設置される第１のセンサから得られる第１の計測データ及び対象者に設置される第２のセンサから得られる第２の計測データに基づき、前記杖を用いた際の対象者の動作の特徴を示す特徴情報を取得する処理と、取得された前記特徴情報に基づき、前記対象者の歩行状態を判定する処理と、を実行させる。プログラムは記憶媒体に格納されていてもよい。
本発明によれば、対象者が杖を用いた際の歩行状態を判定できる。
本発明の第１の実施形態における歩行状態判定システムの運用形態を示す図である。 本実施形態における歩行状態判定装置等を実現するコンピュータ装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態における歩行状態判定装置の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態における計測データ取得部により取得された第１の計測データ及び第２の計測データを示すグラフの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態における特徴量生成部の動作例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態における第１の計測データ及び第２の計測データを示すグラフにおける杖離床時の時刻及び患足荷重のピーク値の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態における判定指標情報の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態における歩行状態判定装置の動作例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態における偏回帰係数の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態の変形例における特徴量生成部の動作例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態の変形例における第１の計測データ及び第２の計測データを示すグラフにおける杖荷重ピーク値及び該ピーク値の時刻の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態の変形例における判定指標情報の一例を示す図である。 本発明の実施形態及び変形例における歩行状態判定装置のブロック図である。
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明するが、本発明は本実施形態に限定されるものではない。なお、以下で説明する図面で、同機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略することもある。
本実施形態においては、対象者及び対象者が使用する杖に設置されるセンサから得られる計測データを用いて特徴量を生成し、生成した特徴量を用いて対象者の歩行状態を判定する歩行状態判定システム（情報処理システム）を例として説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態における歩行状態判定システム１の運用形態の例を示す図である。図１に示すように、本実施形態における歩行状態判定システム１は、第１のセンサ１０、第２のセンサ２０、歩行状態判定装置３０、記憶装置４０及び表示装置５０が、インターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワークを介して接続されて構成されている。
第１のセンサ１０（杖状態計測装置）は、杖の任意の位置に設置され、杖の状態を示す第１の計測データを検出する計測装置である。第１の計測データは、例えば、杖の位置、高さ、移動速度、加速度、鉛直軸に対する角度などの運動特性や、杖にかかる荷重、地面との接触状態、取っ手を握る強さである。第１のセンサ１０は、例えば、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ：慣性計測ユニット）、スマートフォン、荷重センサである。ＩＭＵは、加速度計及び角速度計を含む。例えば、ＩＭＵの場合の第１のセンサ１０は、所定の時間間隔（期間）の杖の加速度及び角速度を第１の計測データとして検出する。なお、ＩＭＵの場合の第１のセンサ１０は、杖の最大加速度及び最大角速度を第１の計測データとして検出してもよい。
以降、本実施形態における第１のセンサ１０は、荷重センサ（圧力センサ）である場合を例として説明する。第１のセンサ１０は、例えば、杖先（杖の接地面に近い側の先端部分）に設置される。第１のセンサ１０は、例えば、検出した第１の計測データを、ネットワークを介して歩行状態判定装置３０に送信する。
なお、第１のセンサ１０は、歪みゲージ式圧力計や静電容量型圧力計などの圧力計であってもよい。例えば、圧力計の場合の第１のセンサ１０は、軸心方向の最大荷重を計測範囲に含める。また、第１のセンサ１０は、所定の時間間隔（期間）で第１の計測データを検出する。例えば、第１のセンサ１０は、５ミリ秒間隔で第１の計測データを検出する。
また、例えば、杖軸心の鉛直軸に対する傾きを計測する場合の第１のセンサ１０は、杖軸心方向の位置変化が傾きに影響しないため、杖軸上の任意の位置に設置される。
また、第１のセンサ１０は、複数の第１の計測データを計測してもよい。例えば、複数の対象者が用いる杖にそれぞれ第１のセンサ１０が設置され、該複数の第１のセンサ１０はそれぞれの第１の計測データを検出する。これにより、複数の対象者で形成されるグループの中での被験者（対象者）の相対的評価が実施可能となる。具体的には、例えば、ユーザは対象者の歩行困難度が「１０人中で２番目」とわかるため、対象者が杖を用いた際の歩行状態の判定結果をユーザが容易に理解できるようになる。また、例えば、多点杖などの杖先が複数本に分岐している杖の複数の杖先にそれぞれ第１のセンサ１０が設置され、該複数の第１のセンサ１０はそれぞれ第１の計測データを検出する。これにより、杖にかかる荷重がより詳細にわかるため、特徴量生成の精度を上げることができる。
第２のセンサ２０（歩行状態計測装置）は、対象者の任意の位置に設置され、対象者の状態を示す第２の計測データを検出する計測装置である。第２の計測データは、例えば、対象者の歩行速度、歩幅、歩隔、関節角度、つま先高さ、体幹動揺の大きさ、足底圧及び重心位置である。第２のセンサ２０は、例えば、ＩＭＵ、スマートフォン、荷重センサである。例えば、ＩＭＵの場合の第２のセンサ２０は、所定の時間間隔（期間）の対象者の患足の加速度及び角速度を第２の計測データとして検出する。なお、ＩＭＵの場合の第２のセンサ２０は、対象者の患足の最大加速度及び最大角速度を第２の計測データとして検出してもよい。
以降、本実施形態における第２のセンサ２０は、荷重センサ（靴型荷重測定装置などの圧力センサ）である場合を例として説明する。第２のセンサ２０は、例えば、対象者の患足の先端部分（足底）に設置される。第２のセンサ２０は、例えば、検出した第２の計測データを、ネットワークを介して歩行状態判定装置３０に送信する。なお、本実施形態での第２のセンサ２０は患足に設置されるが、これに限定されない。
なお、第２のセンサ２０は、歪みゲージ式圧力計や静電容量型圧力計などの圧力計であってもよい。例えば、圧力計の場合の第２のセンサ２０は、軸心方向の最大足底圧（最大荷重）を計測範囲に含める。また、第２のセンサ２０は、所定の時間間隔（期間）で第２の計測データを検出する。例えば、第２のセンサ２０は、５ミリ秒間隔で第２の計測データを検出する。
また、対象者のつま先高さを計測する場合の第２のセンサ２０は、例えば、対象者のつま先部分に設置される。また、例えば、大腿の鉛直軸に対する傾きを計測する場合の第２のセンサ２０は、大腿の長手方向の位置変化が傾きに影響しないため、大腿上の任意の位置に設置される。
また、第２のセンサ２０は、複数の第２の計測データを計測してもよい。例えば、複数の対象者の患足の先端部分にそれぞれ第２のセンサ２０が設置され、それぞれの第２の計測データを検出する。これにより、複数の対象者で形成されるグループの中での被験者（対象者）の相対的評価が実施可能となる。具体的には、例えば、ユーザは対象者の歩行困難度が「１０人中で２番目」とわかるため、対象者が杖を用いた際の歩行状態の判定結果をユーザが容易に理解できるようになる。また、例えば、両方の足の先端部分にそれぞれ第２のセンサ２０が設置され、該複数の第２のセンサ２０はそれぞれ第２の計測データを検出する。これにより、対象者の荷重がより詳細にわかるため、特徴量生成の精度を上げることができる。
歩行状態判定装置３０は、本発明の要旨に関わる構成であり、第１の計測データ及び第２の計測データに基づき、杖を用いた際の対象者の特徴を示す特徴情報を取得し、取得した特徴情報に基づき対象者の歩行状態を判定するためのＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等の情報処理装置である。以降、歩行状態判定装置３０が出力する情報を「出力情報」とする。歩行状態判定装置３０の詳細は後述する。
記憶装置４０は、歩行状態判定装置３０が対象者の歩行状態を判定する際に用いる判定指標情報を格納する記憶媒体である。記憶装置４０に格納される判定指標情報の詳細は後述する。
表示装置５０は、本実施形態における歩行状態判定システム１を利用するユーザのインタフェースであり、一般的な情報処理機能を有するＰＣに、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等を実現するためのソフトウェアプログラムがインストールされていることによって実現される。なお、表示装置５０は、歩行状態判定装置３０から出力される出力情報の表示等を行うためのタブレット端末やウェアラブル端末などの情報処理装置であってもよい。例えば、表示装置５０は、歩行状態判定装置３０により得られた対象者の歩行状態の判定結果を表示する。なお、表示装置５０は、上記の判定結果に加え、関連情報を表示してもよい。関連情報は、例えば、第１の計測データ、第２の計測データ、特徴情報である。
次に、本実施形態における歩行状態判定システム１に含まれる歩行状態判定装置３０、表示装置５０などの各装置を構成するハードウェアについて説明する。図２は、本実施形態における歩行状態判定装置３０、表示装置５０などの各装置を実現するコンピュータ装置６０のハードウェア構成を示すブロック図である。
図２に示すように、コンピュータ装置６０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）６０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）６０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）６０３と、記憶装置６０４と、ドライブ装置６０５と、通信インタフェース６０６と、入出力インタフェース６０７とを備える。
ＣＰＵ６０１は、ＲＡＭ６０３を用いてプログラム６０８を実行する。プログラム６０８は、ＲＯＭ６０２に記憶されていてもよい。また、プログラム６０８は、記録媒体６０９に記録され、ドライブ装置６０５によって読み出されてもよいし、外部装置からネットワーク６１０を介して送信されてもよい。通信インタフェース６０６は、ネットワーク６１０を介して外部装置とデータをやり取りする。入出力インタフェース６０７は、周辺機器（キーボード、マウス、表示装置など）とデータをやり取りする。通信インタフェース６０６及び入出力インタフェース６０７は、データを取得又は出力する手段として機能することができる。出力情報などのデータは、記憶装置６０４に記憶されていてもよいし、プログラム６０８に含まれていてもよい。
なお、以下の実施形態の機能を実現するように該実施形態の構成を動作させるプログラム（より具体的には、図５、図９、図１０等に示す処理をコンピュータに実行させるプログラム）を記録媒体に記録させ、該記録媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記録媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のプログラムが記録された記録媒体はもちろん、そのプログラム自体も各実施形態に含まれる。
該記録媒体としては例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。また該記録媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ上で動作して処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。
＜第１の実施形態＞
次に、本実施形態における歩行状態判定装置３０の機能について説明する。図３は、本発明の第１の実施形態における歩行状態判定装置３０の機能構成を示すブロック図である。図３に示すブロックは単一の装置内に実装されてよく、あるいは複数の装置内に別れて実装されてよい。ブロック間のデータの授受は、データバス、ネットワーク、可搬記憶媒体等、任意の手段を介して行われてよい。
図３に示すように、本実施形態における歩行状態判定装置３０は、計測データ取得部１０１、特徴量生成部１０２、歩行状態判定部１０３、情報出力部１０４を含む。
計測データ取得部１０１は、第１のセンサ１０及び第２のセンサ２０により検出される第１の計測データ及び第２の計測データを取得する。図４は、本発明の第１の実施形態における計測データ取得部１０１により取得された第１の計測データ及び第２の計測データを示すグラフの一例を示す図である。図４に示したグラフにおいては、第１の計測データが一点鎖線で示され、第２の計測データが実線で示されている。また、図４に示すグラフの横軸は時刻（秒）を表し、グラフの右側の縦軸は第１の計測データに対応する杖荷重センサ値を表し、グラフの左側の縦軸は第２の計測データに対応する患足荷重（ｋｇ）を表す。杖荷重センサ値は、杖にかかる荷重であり、患足荷重は対象者の患足にかかる荷重である。なお、図４に示すように、例えば、本実施形態における杖荷重センサ値は、０〜４０９５の範囲でのデジタルデータである。
特徴量生成部１０２は、計測データ取得部１０１により取得された各計測データに基づき、杖を用いた際の対象者の特徴である杖歩行特徴量（以降、「特徴量」とも記載）を生成する。特徴量は、例えば、杖歩行様式指標である。杖歩行様式指標は、杖を用いた際の対象者の歩行様式を示す。例えば、杖歩行様式指標は、３動作歩行または２動作歩行のどちらの歩行様式かを示す値である。具体的には、例えば、杖歩行様式指標は０から１の間の値をとる。杖歩行様式指標の値が１に近いほど３動作歩行である可能性が高いことを示し、０に近いほど２動作歩行である可能性が高いことを示す。
３動作歩行は、まず杖を前方に出し、次いで患足、健足の順に足を運ぶ歩行様式のことである。２動作歩行は、杖と患足を同時に前に出し、次いで健足を前に出す歩行様式のことである。３動作歩行は２動作歩行に比べて、歩幅と歩調が低下する傾向があり、結果として歩行速度が遅くなるため、歩行困難度が高い。歩行困難度とは、対象者の歩行状態を示す指標であり、例えば、要介護度／要支援度、転倒可能性、屋外歩行自立度、Ｂｒｕｎｎｓｔｒｏｍ ｓｔａｇｅやＳＩＡＳ（脳卒中機能障害評価法）、ペインスケール、疲労度合い、代償動作の程度である。
以下、特徴量生成部１０２による特徴量生成処理の詳細を説明する。図５は、本発明の第１の実施形態における特徴量生成部１０２の動作例を示すフローチャートである。特徴量生成部１０２は、計測データ取得部１０１により取得される第２の計測データから、杖が床から離れたタイミングである杖離床時の患足荷重を取得する（ステップＳ１０１）。
例えば、杖離床時は、第１の計測データの値が所定値（例えば２８５）を下回ったタイミングである。図６は、本発明の第１の実施形態における第１の計測データ及び第２の計測データを示すグラフにおける杖離床時の時刻及び患足荷重のピーク値の一例を示す図である。図６に示したグラフにおいては、杖荷重値が２８５を下回った時刻３．０秒が杖離床時であることを示し、杖離床時の患足荷重が１ｋｇであることを示す。
なお、杖離床時は杖荷重値が所定値を下回ったタイミングと説明したが、それに限定されない。例えば、杖離床時は杖荷重値が所定値を下回る期間のうちの任意のタイミングであってもよい。任意のタイミングとは、例えば、第１の計測データが所定値を下回る期間の中央の値や平均値である。
特徴量生成部１０２は、杖離床時の直前の第２の計測データのピーク値を取得する（ステップＳ１０２）。例えば、図６に示す第２の計測データにおいては、特徴量生成部１０２は、杖離床時の時刻（以降「杖離床時刻」とも記載）３．０秒の直前の第２の計測データのピーク値（以降「患足荷重ピーク値」とも記載）である時刻２．７秒の患足荷重（６８ｋｇ）を取得する。
特徴量生成部１０２は、Ｓ１０１及びＳ１０２において取得した杖離床時の患足荷重と患足荷重ピーク値とに基づき特徴量を生成する（ステップＳ１０３）。特徴量生成部１０２は、例えば、杖歩行様式指標を生成する場合、以下の式を用いる。
杖歩行様式指標＝杖離床時の患足荷重／患足荷重ピーク値・・・（式１）
例えば、図６に示すように、杖離床時の患足荷重が１ｋｇであり、患足荷重ピーク値が６８ｋｇである場合の特徴量は、１／６８で０．０１５である。
特徴量生成部１０２は、このような処理により、特徴量を算出する。すなわち、取得部である特徴量生成部１０２は、杖に設置される第１のセンサ１０から得られる第１の計測データ及び対象者に設置される第２のセンサ２０から得られる第２の計測データに基づき、杖を用いた際の対象者の動作の特徴を示す特徴情報を取得する。
なお、特徴量生成部１０２は、例えば、杖の接床と患足の接床する時刻の差、杖接床時ないし杖離床時の患足荷重、患足接床時ないし患離床時の杖荷重、又は、それらの組み合わせ、を０〜１の範囲になるように正規化するなどにより、杖歩行様式指標を求める。
歩行状態判定部１０３は、特徴量生成部１０２により生成された特徴量に基づき、対象者の歩行状態を判定する。歩行状態判定部１０３は、特徴量生成部１０２により生成された特徴量と予め定められた判定指標情報とを用いて対象者の歩行状態（歩行困難度）を判定する。予め定められた判定指標情報は、特徴量と歩行困難度との相関関係を示す情報であり、例えば、記憶装置４０に格納される。判定指標情報は、例えば、歩行困難度と杖歩行特徴量の対応関係を示したテーブルである。
図７は、本発明の第１の実施形態における判定指標情報の一例を示す図である。図７に示すように、判定指標情報は、所定の特徴量の範囲を示す特徴量指標と歩行困難度とが対応付けられた歩行状態判定表である。歩行状態判定表は、特徴量指標（本実施形態においては杖歩行様式指標）の値が大きいほど（１に近いほど）歩行困難度が高くなり、特徴量指標の値が小さいほど（０に近いほど）歩行困難度が低くなることを表す。図７に示すように、例えば、特徴量が０．０１５の場合の歩行困難度は「低」を示す。すなわち、判定部である歩行状態判定部１０３は、取得された特徴情報に基づき対象者の歩行状態を判定する。
なお、判定指標情報は、特徴量指標と歩行困難度との歩行状態判定表として説明したが、それに限定されない。例えば、判定指標情報は、特徴量指標と屋外歩行自立度とが対応付けられた歩行状態判定表であってもよい。屋外歩行自立度は、対象者による屋外での歩行の自立の程度を表す。すなわち、本実施形態における歩行困難度「低」、「中」、「高」は、それぞれ屋外歩行自立度「高」、「中」、「低」に対応する。
情報出力部１０４は、歩行状態判定部１０３による判定結果（本実施形態においては歩行困難度）を表示装置５０に出力する。なお、情報出力部１０４は、判定結果に加え、生成した特徴量に対応する歩行状態判定表を出力してもよい。
次に、本実施形態における歩行状態判定装置３０の動作について説明する。図８は、本発明の第１の実施形態における歩行状態判定装置３０の動作例を示すフローチャートである。
計測データ取得部１０１は、第１のセンサ１０及び第２のセンサ２０から得られる第１の計測データ及び第２の計測データを取得する（ステップＳ２０１）。特徴量生成部１０２は、計測データ取得部１０１により取得された各計測データに基づき特徴量を生成する（ステップＳ２０２）。歩行状態判定部１０３は、特徴量生成部１０２により生成された特徴量に基づき歩行状態を判定する（ステップＳ２０３）。情報出力部１０４は、判定結果を出力する（ステップＳ２０４）。
以上説明したように、本実施形態における歩行状態判定システム１においては、第１のセンサ１０及び第２のセンサ２０から得られる第１の計測データ及び第２の計測データを取得し、取得した各計測データに基づき特徴量を生成し、生成した特徴量に基づき歩行状態を判定し、判定結果を出力する。
これにより、杖に設置されたセンサ及び対象者に設置されたセンサから得られる第１の計測データ及び第２の計測データにより生成された特徴量を用いて対象者の歩行状態を判定するので、対象者が杖を用いた際の歩行状態を判定できる。
また、本実施形態における歩行状態判定システム１は、杖歩行における歩行困難度を定量化することができるため、ユーザによる退院時期の判断や要介護（要支援）の認定などを支援できる。
また、本実施形態における歩行状態判定システム１は、第１のセンサ１０及び第２のセンサ２０が杖及び対象者に設置可能な組み込み型のセンサであるため、対象者の歩行状態をどこででも判定することができる。また、本実施形態における歩行状態判定システム１は、判定結果をタブレット端末などの表示装置５０に出力し、表示装置５０が判定結果を表示するため、ユーザは任意の場所で判定結果を参照することができる。
なお、本実施形態の歩行状態判定部１０３では、図７に示す歩行状態判定表に基づき歩行状態を判定するとして説明したが、それに限定されない。判定指標情報は、例えば、回帰モデル（線形回帰、ｋ近傍法、ニューラルネットワーク、サポートベクタ回帰など）とその係数、分類モデルの分類モデル（ベイズ分類、ｋ近傍法、決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、サポートベクタマシンなど）とその係数、である。例えば、歩行状態判定部１０３は、生成された特徴量と偏回帰係数とを用いて、以下の算出式に基づき歩行状態（歩行困難度）を判定する。
歩行困難度＝α1×特徴量１＋α2×特徴量２＋…＋αn×特徴量ｎ＋β・・・（式２）
上記（式２）は、特徴量を説明変数、歩行困難度を目的変数とする回帰式である。図９は、本発明の第１の実施形態における偏回帰係数の一例を示す図である。例えば、歩行状態判定部１０３は、上記（式２）で示される回帰式と図９に示す偏回帰係数とを用いて、歩行困難度を算出することにより、歩行状態を判定する。
また、本実施形態における情報出力部１０４は、歩行状態判定部１０３による判定結果と特徴量生成部１０２による特徴量とを出力してもよい。これにより、ユーザは判定結果に加え特徴量から対象者が２動作歩行又は３動作歩行であることがわかり、対象者が杖を用いた際の歩行状態をより正確に提示できる。なお、情報出力部１０４は、判定結果に加え、特徴量に対応する歩行様式を出力してもよい。
また、本実施形態の歩行状態判定システム１は、例えば、同一対象者の複数の判定結果を表示装置５０に出力してもよい。具体的には、例えば、情報出力部１０４は、歩行状態判定部１０３による判定結果に加え、同一対象者の過去の複数の判定結果を出力する。また、例えば、情報出力部１０４は、同一対象者の過去の複数の判定結果の差分を改善度として出力してもよい。これにより、対象者の歩行状態の変化や一定期間における歩行機能の改善度が定量化され、ユーザによる対象者の歩行状態に対応するリハビリメニューの設定を支援できる。また、対象者のモチベーションを向上できる。
＜第１の実施形態の変形例＞
次に、第１の実施形態における歩行状態判定システム１の変形例の機能について説明する。本変形例における歩行状態判定システム１は、第１の実施形態における歩行状態判定システム１とは歩行状態判定装置３０及び記憶装置４０の機能が異なる。本変形例における歩行状態判定装置３０は、第１の実施形態における歩行状態判定装置３０とは特徴量生成部１０２及び歩行状態判定部１０３の機能が異なる。
本変形例における特徴量生成部１０２は、第１の計測データ及び第２の計測データに基づき、特徴量である杖依存度を生成する。杖依存度は、対象者が杖を用いた際の歩行における、杖への依存の度合いを示す。杖依存度は、例えば、患足立脚期における杖荷重と患足荷重の比率、患足と健足の関節角度、歩行時の左右バランス、又は、それらの組み合わせなどである。
以下、本変形例の特徴量生成部１０２による特徴量生成処理の詳細を説明する。図１０は、本変形例における特徴量生成部１０２の動作例を示すフローチャートである。本変形例の特徴量生成部１０２は、計測データ取得部１０１により取得される第１の計測データから、ピーク値（最大杖荷重センサ値）を取得する（ステップＳ３０１）。図１１は、本発明の第１の実施形態の変形例における第１の計測データ及び第２の計測データを示すグラフにおける杖荷重ピーク値及び該ピーク値の時刻の一例を示す図である。図１１に示したグラフにおいては、取得した第１の計測データのピーク値の時刻が４．３秒であることを示し、該ピーク値が３２６４であることを示す。
本変形例の特徴量生成部１０２は、第１の計測データのピーク値の時刻での患足荷重を取得する（ステップＳ３０２）。図１１に示すように、本変形例の特徴量生成部１０２は、杖荷重ピーク値の時刻である４．３秒での患足荷重（０ｋｇ）を取得する。
本変形例の特徴量生成部１０２は、Ｓ１０１及びＳ１０２において取得した杖荷重ピーク値と患足荷重とに基づき、特徴量を生成する（ステップＳ３０３）。本変形例の特徴量生成部１０２は、例えば、杖依存度を生成する場合、以下の式を用いる。ここで、ｌstickは杖荷重ピーク値を示し、ｌfootは杖荷重ピーク値の時刻における患足荷重を示す。
杖依存度＝０．０１１×ｌstick−ｌfoot・・・（式３）
上記（式３）に示すように、杖依存度は、杖荷重ピーク値に０．０１１を掛けた値から杖荷重ピーク値の時刻における患足荷重を引くことで求まる。図１１に示すように、杖荷重ピーク値は３３２８であり、杖荷重ピーク値の時刻における患足荷重は０ｋｇである場合の特徴量は、０．０１１×３２６４−０で３５．９である。
特徴量生成部１０２は、このような処理により、特徴量である杖依存度を算出する。
本変形例の歩行状態判定部１０３は、特徴量生成部１０２により生成された特徴量と判定指標情報とに基づき、対象者の歩行状態を判定する。図１２は、本発明の第１の実施形態の変形例における判定指標情報の一例を示す図である。図１２に示すように、該判定指標情報である本変形例の歩行状態判定表は、特徴量指標（本変形例においては杖依存度）と歩行困難度とが対応付けられる。本変形例の歩行状態判定表は、特徴量指標（本実施形態においては杖依存度）の値が大きいほど（例えば１５以上）歩行困難度が高くなり、特徴量指標の値が小さいほど（例えば−１５未満）歩行困難度が低くなることを表す。図１２に示すように、例えば、特徴量が３５．９の場合の歩行困難度は「高」を示す。歩行困難度が「高」は、対象者の歩行状態が困難であることを表す。
なお、判定指標情報は、特徴量指標と歩行困難度との歩行状態判定表として説明したが、それに限定されない。例えば、判定指標情報は、特徴量指標と屋外歩行自立度とが対応付けられた歩行状態判定表であってもよい。
以上説明したように、本変形例における歩行状態判定システム１においては、第１のセンサ１０及び第２のセンサ２０から得られる第１の計測データ及び第２の計測データを取得し、取得した各計測データに基づき特徴量である杖依存度を生成し、生成した杖依存度に基づき歩行状態を判定し、判定結果を出力する。
これにより、杖に設置されたセンサ及び対象者に設置されたセンサから得られる第１の計測データ及び第２の計測データにより生成された杖依存度を用いて対象者の歩行状態を判定するので、対象者が杖を用いた際の歩行状態を判定できる。
＜その他の実施形態＞
図１３は、上述の実施形態及び変形例における歩行状態判定装置３０の概略構成図である。図１３には、歩行状態判定装置３０が杖に設置されるセンサから得られる第１の計測データ及び対象者に設置される第２のセンサから得られる第２の計測データに基づき、杖を用いた際の対象者の動作の特徴を示す特徴情報を取得し、特徴情報に基づき対象者の歩行状態を判定する装置として機能するための構成例が示されている。
歩行状態判定装置３０は、特徴量生成部１０２と歩行状態判定部１０３とを備える。特徴量生成部１０２は、杖に設置されるセンサから得られる第１の計測データ及び対象者に設置される第２のセンサから得られる第２の計測データに基づき、杖を用いた際の対象者の動作の特徴を示す特徴情報を取得する取得部である。歩行状態判定部１０３は、取得された特徴情報に基づき対象者の歩行状態を判定する。
以上、各実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１６年７月１日に出願された日本出願特願２０１６−１３１１８７を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
１ 歩行状態判定システム
１０ 第１のセンサ
２０ 第２のセンサ
３０ 歩行状態判定装置
４０ 記憶装置
５０ 表示装置
６０ コンピュータ装置
１０１ 計測データ取得部
１０２ 特徴量生成部
１０３ 歩行状態判定部
１０４ 情報出力部
６０１ ＣＰＵ
６０２ ＲＯＭ
６０３ ＲＡＭ
６０４ 記憶装置
６０５ ドライブ装置
６０６ 通信インタフェース
６０７ 入出力インタフェース
６０８ プログラム
６０９ 記録媒体
６１０ ネットワーク

Claims (10)

  1. 杖に設置される第１のセンサから得られる第１の計測データ及び対象者に設置される第２のセンサから得られる第２の計測データに基づき、前記杖を用いた際の対象者の動作の特徴を示す特徴情報を取得する取得手段と、
    取得された前記特徴情報に基づき、前記対象者の歩行状態を判定する判定手段と、
    を備える歩行状態判定装置。
  2. 前記判定手段は、前記対象者の杖を用いた歩行様式を示す前記特徴情報に基づき、前記対象者の歩行状態を判定する請求項１に記載の歩行状態判定装置。
  3. 前記判定手段は、前記歩行様式が３動作歩行に近いほど、前記対象者の歩行が困難であると判定する請求項２に記載の歩行状態判定装置。
  4. 前記判定手段は、前記対象者の前記杖への依存の度合いを示す前記特徴情報に基づき、前記対象者の歩行状態を判定する請求項１に記載の歩行状態判定装置。
  5. 前記判定手段は、前記杖への依存の度合いが高いほど、前記対象者の歩行が困難であると判定する請求項４に記載の歩行状態判定装置。
  6. 前記判定手段による判定結果を出力する出力手段をさらに備える請求項１乃至５のうちいずれか１項に記載の歩行状態判定装置。
  7. 前記出力手段は、前記対象者の過去の複数の判定結果を出力する請求項６に記載の歩行状態判定装置。
  8. 杖に設置される第１のセンサと、
    対象者に設置される第２のセンサと、
    前記第１のセンサから得られる第１の計測データ及び前記第２のセンサから得られる第２の計測データに基づき、前記杖を用いた際の対象者の動作の特徴を示す特徴情報を取得する取得手段と、
    取得された前記特徴情報に基づき、前記対象者の歩行状態を判定する判定手段と、
    を含む歩行状態判定システム。
  9. 杖に設置される第１のセンサから得られる第１の計測データ及び対象者に設置される第２のセンサから得られる第２の計測データに基づき、前記杖を用いた際の対象者の動作の特徴を示す特徴情報を取得し、
    取得された前記特徴情報に基づき、前記対象者の歩行状態を判定する歩行状態判定方法。
  10. コンピュータに、
    杖に設置される第１のセンサから得られる第１の計測データ及び対象者に設置される第２のセンサから得られる第２の計測データに基づき、前記杖を用いた際の対象者の動作の特徴を示す特徴情報を取得する処理と、
    取得された前記特徴情報に基づき、前記対象者の歩行状態を判定する処理と、
    を実行させるプログラムを格納する記憶媒体。
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