WO2013153806A1 - 整形疾患リスク評価システム及び情報処理装置 - Google Patents

整形疾患リスク評価システム及び情報処理装置 Download PDF

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光 ▲高▼橋
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テルモ株式会社
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    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/1036—Measuring load distribution, e.g. podologic studies
    • A61B5/1038—Measuring plantar pressure during gait
    • A—HUMAN NECESSITIES
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    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6892—Mats

Definitions

  • the present invention relates to an orthopedic disease risk evaluation system that evaluates the risk of an orthopedic disease of a subject and an information processing apparatus that constitutes the system.
  • risk factors that cause orthopedic diseases include flat feet, hallux valgus, and O-legs. This is because, as these risk factors progress, the mechanical relationship in the joint portion breaks down and extra force is applied to the joint portion.
  • flat feet which are arch collapses, are also considered to be the main factor causing hallux valgus and O-legs, so early detection of flat foot progression is important in accurately assessing the risk of causing orthopedic diseases It is.
  • Non-Patent Document 1 in evaluating the risk of causing an orthopedic disease, quantitatively characterize the movement of the center of gravity of the subject's sole during walking with the progress of the flat foot. It is desirable to be able to grasp.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to provide a system capable of evaluating the risk of causing a shaping disease.
  • an information processing apparatus comprises the following arrangement. That is, An acquisition means for acquiring a measurement result obtained by measuring a foot pressure distribution of a subject during walking by a foot pressure distribution detection sensor in which a plurality of pressure sensors are two-dimensionally arranged; Based on the measurement result, by quantifying the degree of curvature of the center of gravity movement of at least one foot of the subject in contact with the foot pressure distribution detection sensor, calculation means for calculating as an evaluation value; The evaluation value quantified by the calculating means is provided with a determining means for determining a risk of causing the subject's shaping disease.
  • FIG. 1 is a diagram showing an external configuration of a shaping disease risk evaluation system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a functional configuration of the information processing apparatus that constitutes the orthopedic disease risk evaluation system.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of foot pressure distribution data measured by a foot pressure distribution detection sensor for a subject who is not walking.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an index indicating the progression of a risk factor causing an orthopedic disease.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the flow of the gravity center movement analysis process.
  • FIG. 1 is a diagram showing an external configuration of a shaping disease risk evaluation system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a functional configuration of the information processing apparatus that constitutes the orthopedic disease risk evaluation system.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of foot pressure distribution data measured by a foot pressure distribution detection sensor for a subject who is not walking.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an index
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of foot pressure distribution data measured by a foot pressure distribution detection sensor for a subject during walking.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of foot pressure distribution data stored in the storage unit.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a method of calculating an index indicating the progression of a risk factor causing an orthopedic disease.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a method for calculating an index indicating the progression of a risk factor causing an orthopedic disease.
  • FIG. 10 is a flowchart showing the flow of the risk determination process.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an external configuration of a shaping disease risk evaluation system 100 according to the present embodiment.
  • reference numeral 110 denotes a sensor unit, which is configured by two-dimensionally arranging a plurality of pressure sensors, and when the subject's foot is placed, the foot pressure distribution on the subject's foot is placed.
  • the foot pressure distribution detection sensor unit 111 capable of detecting the above is disposed.
  • the foot pressure distribution detection sensor unit 111 has a width and a length that can detect the foot pressure distribution (foot pressure distribution for several steps) on the soles of both feet of the subject during walking. It shall be.
  • foot pressure distribution data (measurement results) measured by the foot pressure distribution detection sensor unit 111 via the cable 130.
  • the obtained foot pressure distribution data is analyzed, and an index (evaluation value) indicating a risk factor causing the orthopedic disease is calculated.
  • the calculated evaluation value is discriminated, and a risk judgment process is performed using a risk area used for judgment of the risk of causing the shaping disease.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a functional configuration of the information processing apparatus 120 that constitutes the orthopedic disease risk evaluation system 100.
  • the information processing apparatus 120 includes a control unit 201, a memory unit 202, a storage unit 203, a display unit 204, an input unit 205, and an external device I / F unit 206.
  • the information processing apparatus 120 includes a control unit 201, a memory unit 202, a storage unit 203, a display unit 204, an input unit 205, and an external device I / F unit 206.
  • a bus 207 is a bus 207.
  • the control unit 201 calculates the index (evaluation value) indicating the progression of the risk factor causing the shaping disease for the foot pressure distribution data 214 measured by the foot pressure distribution detection sensor unit 111 and stored in the storage unit 203.
  • a program that functions as the analysis unit 211 is executed.
  • a program that functions as a risk determination unit 212 that performs risk determination processing is executed using the index (evaluation value) calculated by the gravity center movement analysis unit 211.
  • the evaluation value calculated in the center-of-gravity movement analysis unit 211 is analyzed as teacher data and functions as an evaluation value analysis unit 213. Execute the program to be executed.
  • the display unit 204 displays the foot pressure distribution data 214 measured by the foot pressure distribution detection sensor unit 111, displays the result of risk determination by the risk determination unit 212, and the analysis content in the evaluation value analysis unit 213.
  • the input unit 205 inputs necessary data and inputs instructions for executing a program for realizing the function of each unit.
  • the storage unit 203 stores the foot pressure distribution data 214 transmitted from the sensor unit 110, and stores information on the risk area calculated by the evaluation value analysis unit 213. Further, a program for realizing the function of each unit is stored so as to be readable.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of foot pressure distribution data measured by the foot pressure distribution detection sensor unit 111 when the subject is in an upright state on the sensor unit 110.
  • 3a is a diagram displaying foot pressure distribution data of a healthy person and barycentric position data calculated based on the foot pressure distribution data
  • 3b is foot pressure distribution data of the flat foot person and the foot pressure distribution. It is the figure which displayed the gravity center position data calculated based on data.
  • the star on the right indicates the center of gravity of the sole of one foot (right foot)
  • the star on the left indicates the center of gravity of the sole of the other foot (left foot).
  • the center cross mark indicates the position of the center of gravity of the soles of both feet.
  • the contact area of the sole is greatly different between a healthy person and a flat foot person.
  • a healthy person only the part of the toe side and the part of the heel side are grounded and the center part is not grounded in the whole sole, whereas in the case of a flat footed person In the entire sole, not only a part on the toe side and a part on the heel side but also the center part is grounded.
  • FIG. 4 is a diagram schematically showing the movement locus of the center of gravity during walking.
  • the movement locus (402) of the center of gravity of the sole when walking a flat foot is more linear than the movement locus (401) of the center of gravity of the sole when walking. Tend to be. Therefore, by quantifying the characteristic of the movement locus of the center of gravity position of the sole of the foot during walking of a flat foot (the linearity or curvature of the movement locus of the center of gravity position), the risk of causing the shaping disease can be evaluated. .
  • FIG. 5 is a flowchart showing the flow of the centroid movement analysis process in the centroid movement analysis unit 211.
  • step S501 foot pressure distribution data when the subject is walking is acquired. Specifically, when the subject walks on the sensor unit 110, the foot pressure distribution data measured by the foot pressure distribution detection sensor unit 111 at a predetermined sampling period (for example, 100 msec) is acquired.
  • a predetermined sampling period for example, 100 msec
  • FIG. 6 is a display example of the foot pressure distribution data measured by the foot pressure distribution detection sensor unit 111.
  • the foot pressure distribution (601) for the first step (left foot) and the foot pressure distribution for the second step (right foot). (602) and the foot pressure distribution (603) of the third step (left foot) are simultaneously displayed for convenience.
  • FIG. 7 shows an example of the acquired foot pressure distribution data 214. As shown in FIG. 7, the output of each pressure sensor element is associated with the coordinates of each pressure sensor element of the foot pressure distribution detection sensor unit 111 at a predetermined sampling period (100 msec in the example of FIG. 7). Stored.
  • step S502 an analysis region designated by the user is identified in order to identify an analysis target for analyzing the movement locus of the center of gravity during walking.
  • An area 610 in FIG. 6 indicates an analysis area designated by the user.
  • the movement locus of the center of gravity position of the sole of the right foot is analyzed based on the foot pressure distribution (602) of the second step (right foot).
  • the foot pressure distribution data corresponding to the area 610 in FIG. 6 is data shown in the area 610 ′ in FIG. 7.
  • the output within the time when the second step is grounded is the foot pressure distribution data to be analyzed. .
  • step S503 the barycentric position coordinates of the foot pressure distribution data at each sampling timing in the analysis region are calculated. Specifically, the center-of-gravity position coordinates (711, 701 to 704... 712) are calculated based on the output of each pressure sensor element at each sampling timing in the region 610 ′ and the position coordinates of each pressure sensor element. .
  • the heel portion touches the ground, and then the ground contact area gradually extends forward, and the center of gravity moves forward with the entire sole supported. After the movement is made, the heel part is released, the state moves to a state where only the toe is grounded, and finally the toe is released. For this reason, as shown in 8b of FIG. 8, the foot pressure distribution region varies at each sampling timing (for example, T1 to T4). In the present embodiment, the barycentric position coordinates are calculated separately for each sampling timing.
  • the barycentric position coordinate 701 is calculated for the foot pressure distribution data at time T1
  • the barycentric position coordinate 702 is calculated for the foot pressure distribution data at time T2. Is done.
  • barycentric position coordinates 703 and 704 are calculated for the foot pressure distribution data at times T3 and T4.
  • step S504 start point coordinates and end point coordinates are calculated. Specifically, the center-of-gravity position coordinates 711 at the first sampling timing included in the area 610 'of FIG. 7 are calculated as the start point coordinates, and the center-of-gravity position coordinates 712 at the last sampling timing are calculated as the end point coordinates.
  • step S505 an approximate curve L1 passing through the start point coordinates and end point coordinates obtained in step S504 and connecting the respective barycentric position coordinates is calculated.
  • 901 in FIG. 9 shows an example of the approximate curve L1 calculated in step S505.
  • step S506 a straight line L2 connecting the start point coordinates and end point coordinates obtained in step S504 is calculated.
  • 902 in FIG. 9 shows an example of the straight line L2 calculated in step S506.
  • step S507 the area of the region (region 903 in FIG. 9) surrounded by the approximate curve L1 and the straight line L2 is calculated as an index (evaluation value).
  • the approximate curve L1 and the straight line are used as values representing the linearity
  • the area of the region surrounded by L2 is calculated as an index (evaluation value).
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a flow of risk determination processing in the risk determination unit 212.
  • step S1001 the evaluation value calculated in the gravity center movement analysis process in the gravity center movement analysis unit 211 is read.
  • step S1002 the evaluation value read in step S1001 is determined based on a threshold value. Further, in step S1003, the risk for the evaluation value determined in step S1002 is determined by referring to the risk defined in advance for each threshold. Specifically, the movement trajectory of the center of gravity during walking is linear, and the smaller the area of the area surrounded by the approximate curve L1 and the straight line L2, the higher the risk of shaping disease is determined.
  • the orthopedic disease risk evaluation system As is clear from the above description, in the orthopedic disease risk evaluation system according to the present embodiment, attention is paid to the linearity of the movement locus of the center of gravity position of the sole during walking as an index indicating the progression of the risk factor causing the orthopedic disease. Then, the area of the region surrounded by the approximate curve of the barycentric position coordinates and the straight line connecting the end points of the approximate curve is calculated.
  • the risk of causing an orthopedic disease is determined by determining the calculated area based on a predetermined threshold.
  • the area is used as an index indicating the progression of the risk factor causing the shaping disease, but the present invention is not limited to this.
  • the maximum deviation distance from a straight line may be used as an index.
  • a normalized value may be used by dividing by the vertical width, horizontal width, area, etc. of the foot so as not to be affected by the sole size.
  • the threshold value setting method for discriminating the evaluation value is not particularly mentioned.
  • the average value and the variance of the evaluation values when a plurality of flat feet are subjects. It is good also as a structure which calculates a value beforehand and sets a threshold value using these.
  • the foot pressure distribution data measured by the foot pressure distribution detection sensor unit 111 is used.
  • the present invention is not limited to this, and, for example, a configuration using a barycentric shaker or a weight scale. It is good.
  • the stationary sensor unit 110 is assumed to measure the foot pressure distribution data.
  • the sensor unit 110 is not limited thereto, and may be an insole type sensor unit, for example.

Abstract

　整形疾患を引き起こすリスクを評価可能なシステムを提供する。本発明に係る情報処理装置は、足圧分布検出センサにより計測された計測結果を取得する手段と、前記計測結果に基づいて、被検者の歩行時の重心移動の湾曲具合を評価値として算出する手段（２０１）と、健常者と扁平足者の評価値の平均と分散とにより、リスクを判定する手段（２０２）とを備えることを特徴とする。

Description

整形疾患リスク評価システム及び情報処理装置
　本発明は、被検者の整形疾患のリスクを評価する整形疾患リスク評価システム及び該システムを構成する情報処理装置に関するものである。
　一般に高齢になるに従い、膝関節痛や股関節痛、腰痛などの整形疾患を患う人が増える傾向にある。このような整形疾患は、慢性的な痛みを伴い、ひどくなると寝たきりの状態になることから、早期に処置を施すことが重要である。
　整形疾患を引き起こすリスク因子としては、例えば、扁平足、外反母趾、Ｏ脚等が挙げられる。これらのリスク因子が進行すると、関節部分における力学的関係が崩れ、関節部分に余計な力がかかるためである。その中でも、足のアーチ崩れである扁平足は、外反母趾やＯ脚を引き起こす主要因とも考えられることから、扁平足の進行を早期に発見することは、整形疾患を引き起こすリスクを的確に評価するうえで重要である。
　ここで、扁平足の進行に伴うアーチ低下は、歩行時の足裏の重心移動の変化として顕在化することが知られている（例えば、下記非特許文献１参照）。これは、アーチ低下により足裏が地面につけられることによるものであると考えられており、扁平足の度合いが強いほど、歩行時の足裏の重心移動は直線的となる。
　一方で、従来より、足の状態を計測するためのシステムとして、足圧分布検出センサや重心動揺計等を用いたシステムが提案されており（例えば、下記特許文献１、２参照）、これらのシステムを用いることで、被検者の扁平足の程度や、重心位置の揺れ等を計測できることが知られている。そこで、このようなシステムを、整形疾患を引き起こすリスクの評価に適用することが考えられる。
特開平０８－１４５８２６号公報 特開平１０－２２８５４０号公報
Ｊ．Ｓｏｎｇ，ｅｔ　ａｌ．"Ｆｏｏｔ　Ｔｙｐｅ　Ｂｉｏｍｅｃｈａｎｉｃｓ"　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ａｍｅｒｉｃａｎ　Ｐｏｄｉａｔｒｉｃ　Ｍｅｄｉｃａｌ　Ａｓｓｃｉａｔｉｏｎ，　Ｖｏｌ．８６，　Ｎｏ．１　Ｊａｎ，１９９６
　しかしながら、上記システムは、いずれも整形疾患という観点から解析を行うものではなく、歩行時の被検者の足裏の重心移動の特性を求めることまではできない。したがって、整形疾患を引き起こすリスクを評価することもできない。一方で、上記非特許文献１の開示内容を参酌すると、整形疾患を引き起こすリスクを評価するにあたっては、扁平足の進行に伴う、歩行時の被検者の足裏の重心移動の特性を定量的に把握できるようにすることが望ましい。
　本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、整形疾患を引き起こすリスクを評価可能なシステムを提供することを目的とする。
　上記の目的を達成するために、本発明に係る情報処理装置は以下のような構成を備える。即ち、
　複数の圧力センサが２次元に配列された足圧分布検出センサにより、歩行時の被検者の足圧分布が計測されることで得られた計測結果を取得する取得手段と、
　前記計測結果に基づいて、前記足圧分布検出センサに接地している前記被検者の少なくとも一方の足の重心移動の湾曲具合を定量化することで、評価値として算出する算出手段と、
　前記算出手段によって定量化された評価値について、被検者の整形疾患を引き起こすリスクを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
　本発明によれば、整形疾患を引き起こすリスクを評価可能なシステムを提供することができ、予防医療に貢献することが可能となる。
　本発明のその他の特徴及び利点は、添付図面を参照とした以下の説明により明らかになるであろう。なお、添付図面においては、同じ若しくは同様の構成には、同じ参照番号を付す。
　添付図面は明細書に含まれ、その一部を構成し、本発明の実施の形態を示し、その記述と共に本発明の原理を説明するために用いられる。
図１は、本発明の一実施形態にかかる整形疾患リスク評価システムの外観構成を示す図である。 図２は、整形疾患リスク評価システムを構成する情報処理装置の機能構成を示す図である。 図３は、非歩行時の被検者について、足圧分布検出センサにおいて計測された足圧分布データの一例を示す図である。 図４は、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標を説明するための図である。 図５は、重心移動解析処理の流れを示すフローチャートである。 図６は、歩行時の被検者について、足圧分布検出センサにおいて計測された足圧分布データの一例を示す図である。 図７は、記憶部に記憶された足圧分布データの一例を示す図である。 図８は、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標を算出する方法を説明するための図である。 図９は、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標を算出する方法を説明するための図である。 図１０は、リスク判定処理の流れを示すフローチャートである。
　以下、本発明の各実施形態について添付図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下に述べる実施の形態は、本発明の好適な具体例であるから、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の範囲は、以下の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの態様に限られるものではない。
　［第１の実施形態］
　＜１．整形疾患リスク評価システムの外観構成＞
　図１は、本実施形態に係る整形疾患リスク評価システム１００の外観構成の一例を示す図である。
　図１において、１１０はセンサ部であり、複数の圧力センサが２次元に配列されて構成されており、被検者の足が載置された場合に、被検者の足裏の足圧分布を検出することが可能な足圧分布検出センサ部１１１が配されている。なお、足圧分布検出センサ部１１１は、歩行時の被検者の両方の足の足裏の足圧分布（数歩分の足圧分布）を検出できる程度の幅及び長さを有しているものとする。
　１２０は情報処理装置であり、足圧分布検出センサ部１１１において計測された足圧分布データ（計測結果）をケーブル１３０を介して取得する。また、取得した足圧分布データを解析し、整形疾患を引き起こすリスク因子を示す指標（評価値）を算出する。
　更に、算出した評価値を判別し、整形疾患を引き起こすリスクの判定に用いられるリスク領域を用いてリスク判定処理を行う。
　＜２．整形疾患リスク評価システムの情報処理装置の機能構成＞
　図２は、整形疾患リスク評価システム１００を構成する情報処理装置１２０の機能構成を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１２０は制御部２０１と、メモリ部２０２と、記憶部２０３と、表示部２０４と、入力部２０５と、外部機器Ｉ／Ｆ部２０６とを備え、各部は、バス２０７により接続されている。
　制御部２０１は、足圧分布検出センサ部１１１において計測され、記憶部２０３に格納された足圧分布データ２１４について、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標（評価値）を算出する重心移動解析部２１１として機能するプログラムを実行する。また、重心移動解析部２１１において算出された指標（評価値）を用いて、リスク判定処理を行うリスク判定部２１２として機能するプログラムを実行する。
　更に、リスク判定部２１２におけるリスク判定処理に用いられる閾値（リスク領域ともいう）を求めるために、重心移動解析部２１１において算出された評価値を教師データとして解析する、評価値解析部２１３として機能するプログラムを実行する。
　なお、ここでは、各部の機能を実現するためのプログラムを制御部（コンピュータ）が実行することで、当該各部の機能を実現する構成としたが、本発明はこれに限定されず、各部の機能は、専用のハードウェアを用いて実現されてもよい。
　表示部２０４は、足圧分布検出センサ部１１１において計測された足圧分布データ２１４を表示したり、リスク判定部２１２によるリスク判定の結果や評価値解析部２１３における解析内容を表示したりする。入力部２０５は、各部の機能を実現するためのプログラムを実行するにあたり、必要なデータを入力したり、指示を入力したりする。
　記憶部２０３は、センサ部１１０より送信された足圧分布データ２１４を記憶したり、評価値解析部２１３において算出されたリスク領域に関する情報を記憶する。更に、各部の機能を実現するためのプログラムを、読み出し可能に記憶する。
　＜３．足圧分布データ＞
　図３は、被検者がセンサ部１１０上で直立状態となった場合において、足圧分布検出センサ部１１１にて計測された足圧分布データの一例を示す図である。
　図３において、３ａは健常者の足圧分布データと該足圧分布データに基づいて算出される重心位置データとを表示した図であり、３ｂは扁平足者の足圧分布データと該足圧分布データに基づいて算出される重心位置データとを表示した図である。なお、重心位置データのうち、右側の星印は一方の足（右足）の足裏の重心位置を、左側の星印は他方の足（左足）の足裏の重心位置を示している。また、中央の十字印は、両足の足裏の重心位置を示している。
　図３から明らかなように、健常者と扁平足者とでは、足裏の接地領域が大きく異なる。つまり、健常者の場合には、足裏全体のうち、つま先側の一部とかかと側の一部のみが接地しており、中央部は接地していないのに対して、扁平足者の場合には、足裏全体のうち、つま先側の一部とかかと側の一部のみならず、中央部も接地している。
　このように、アーチが低下し足裏の中央部が接地している被検者の場合、歩行時に足裏の重心位置が直線的に移動するといった特性がある。
　図４は、歩行時の重心位置の移動軌跡を模式的に示した図である。図４に示すように、扁平足者の歩行時の足裏の重心位置の移動軌跡（４０２）の方が、健常者の歩行時の足裏の重心位置の移動軌跡（４０１）よりも直線的になる傾向がある。したがって、扁平足者の歩行時の足裏の重心位置の移動軌跡の当該特性（重心位置の移動軌跡の直線性あるいは湾曲具合）を定量化することで、整形疾患を引き起こすリスクを評価することができる。
　＜４．重心移動解析部における処理の説明＞
　次に、重心移動解析部２１１における重心位置解析処理の流れを図５乃至図９を用いて説明する。
　図５は、重心移動解析部２１１における重心移動解析処理の流れを示すフローチャートである。重心移動解析部２１１において重心移動解析処理が開始されると、ステップＳ５０１では、被検者の歩行時の足圧分布データが取得される。具体的には、被検者がセンサ部１１０上を歩行した際に、足圧分布検出センサ部１１１において所定のサンプリング周期（例えば、１００ｍｓｅｃ）で計測された足圧分布データが取得される。
　図６は、足圧分布検出センサ部１１１において計測された足圧分布データの表示例であり、１歩目（左足）の足圧分布（６０１）と、２歩目（右足）の足圧分布（６０２）と、３歩目（左足）の足圧分布（６０３）とを便宜上同時に表示させた様子を示している。
　図７は、取得された足圧分布データ２１４の一例を示している。図７に示すように、所定のサンプリング周期（図７の例では１００ｍｓｅｃ）ごとに、足圧分布検出センサ部１１１の各圧力センサ素子の座標に対して、各圧力センサ素子の出力が対応付けて格納される。
　ステップＳ５０２では、歩行時の重心位置の移動軌跡を解析する解析対象を特定するために、ユーザにより指定された解析領域を識別する。図６の領域６１０は、ユーザにより指定された解析領域を示している。図６の例では、２歩目（右足）の足圧分布（６０２）に基づいて、右足の足裏の重心位置の移動軌跡が解析される。
　なお、図６の領域６１０に対応する足圧分布データは、図７の領域６１０’に示すデータである。つまり、図６の領域６１０に対応する位置の圧力センサ素子の出力のうち、２歩目が接地している時間内の出力（領域６１０’で示すデータ）が解析対象の足圧分布データである。
　ステップＳ５０３では、解析領域における各サンプリングタイミングにおける足圧分布データの重心位置座標を算出する。具体的には、領域６１０’の各サンプリングタイミングにおける各圧力センサ素子の出力と、各圧力センサ素子の位置座標とに基づいて、重心位置座標（７１１、７０１～７０４・・・７１２）を算出する。
　図８の８ａに示すように、一般に、歩行時においては、かかと部分が地面に接地してから、徐々に接地領域が前方へと延びていき、足裏全体で支えた状態で前方へと重心移動が行われた後、かかと部分が離れ、つま先のみが接地している状態へと移行し、最後に、つま先が離れていく。このため、図８の８ｂに示すように、各サンプリングタイミング（例えば、Ｔ１～Ｔ４）において、足圧分布領域は様々である。本実施形態では、各サンプリングタイミングごとに、それぞれ、別個に重心位置座標を算出していく。
　具体的には、図７及び図８の例では、時間Ｔ１の足圧分布データに対して、重心位置座標７０１が算出され、時間Ｔ２の足圧分布データに対して、重心位置座標７０２が算出される。また、時間Ｔ３、Ｔ４の足圧分布データに対して、重心位置座標７０３、７０４が算出される。
　ステップＳ５０４では、始点座標と終点座標とを算出する。具体的には、始点座標として図７の領域６１０’に含まれる最初のサンプリングタイミングにおける重心位置座標７１１と、終点座標として、最後のサンプリングタイミングにおける重心位置座標７１２と、を算出する。
　ステップＳ５０５では、ステップＳ５０４で求めた始点座標及び終点座標を通り、各重心位置座標を結ぶ近似曲線Ｌ１を算出する。図９の９０１はステップＳ５０５において算出された近似曲線Ｌ１の一例を示している。
　ステップＳ５０６では、ステップＳ５０４で求めた始点座標及び終点座標を結ぶ直線Ｌ２を算出する。図９の９０２はステップＳ５０６において算出された直線Ｌ２の一例を示している。
　ステップＳ５０７では、近似曲線Ｌ１と直線Ｌ２とにより囲まれた領域（図９の領域９０３）の面積を指標（評価値）として算出する。
　このように、本実施形態では、整形疾患を引き起こすリスク因子である扁平足の進行を表すのに有効な重心位置の移動軌跡の直線性に着目し、直線性を表す値として、近似曲線Ｌ１と直線Ｌ２とにより囲まれた領域の面積を指標（評価値）として算出している。
　＜５．リスク判定処理の流れ＞
　次に、リスク判定部２１２におけるリスク判定処理の流れについて説明する。図１０はリスク判定部２１２におけるリスク判定処理の流れを示す図である。
　図１０に示すように、ステップＳ１００１では、重心移動解析部２１１における重心移動解析処理において算出された評価値を読み出す。
　ステップＳ１００２では、ステップＳ１００１において読み出された評価値を、閾値により判別する。更に、ステップＳ１００３では、各閾値ごとに予め定義されたリスクを参照することで、ステップＳ１００２において判別された評価値についてのリスクを判定する。具体的には、歩行時の重心位置の移動軌跡が直線的で、近似曲線Ｌ１と直線Ｌ２とにより囲まれた領域の面積が小さいほど、整形疾患リスクが高いと判定する。
　以上の説明から明らかなように、本実施形態に係る整形疾患リスク評価システムでは、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標として、歩行時の足裏の重心位置の移動軌跡の直線性に着目し、重心位置座標の近似曲線と、該近似曲線の端点を結ぶ直線とにより囲まれる領域の面積を算出する構成とした。
　また、算出した面積を所定の閾値により判別することで、整形疾患を引き起こすリスクを判定する構成とした。
　この結果、整形疾患を引き起こすリスクを評価可能なシステムを提供することができ、予防医療に貢献することが可能となった。
　［第２の実施形態］
　上記第１の実施形態では、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標として、面積を用いたが、本発明はこれに限定されない。例えば、直線からの最大逸脱距離を指標としてもよい。また、面積を使用する場合は足裏サイズに影響されないよう、足の縦幅、横幅、面積などで除算し、規格化した値を使用するようにしてもよい。
　また、上記第１の実施形態では、評価値を判別するための閾値の設定方法について特に言及しなかったが、例えば、複数の扁平足者を被検者とした場合の評価値の平均値および分散値を予め算出しておき、これらを用いて閾値を設定する構成としてもよい。
　［第３の実施形態］
　上記第１の実施形態では、足圧分布検出センサ部１１１において計測された足圧分布データを用いることとしたが、本発明はこれに限定されず、例えば、重心動揺計や体重計を用いる構成としてもよい。また、今回の説明では、足圧分布データを計測すべく据え置き型のセンサ部１１０を想定したが、それに限定されず、例えば、インソールタイプのセンサ部であってもよい。
　なお、本発明は上記実施の形態に制限されるものではなく、本発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、本発明の範囲を公にするために、以下の請求項を添付する。
　本願は、２０１２年４月１２日提出の日本国特許出願特願２０１２－０９１２０９を基礎として優先権を主張するものであり、その記載内容の全てを、ここに援用する。

Claims (4)

  1. 　複数の圧力センサが２次元に配列された足圧分布検出センサにより、歩行時の被検者の足圧分布が計測されることで得られた計測結果を取得する取得手段と、
    　前記計測結果に基づいて、前記足圧分布検出センサに接地している前記被検者の少なくとも一方の足の重心移動の湾曲具合を定量化することで、評価値として算出する算出手段と、
    　前記算出手段によって定量化された評価値について、被検者の整形疾患を引き起こすリスクを判定する判定手段と
    　を備えることを特徴とする情報処理装置。
  2. 　複数の圧力センサが２次元に配列された足圧分布検出センサにより、歩行時の被検者の足圧分布が計測されることで得られた計測結果を取得する取得手段と、
    　前記計測結果に基づいて、前記足圧分布検出センサに接地している前記被検者の少なくとも一方の足の重心移動の湾曲具合を定量化することで、評価値として算出する手段と、
    　健常者、扁平足者の前記評価値の平均および分散より閾値を設定し、被検者の整形疾患を引き起こすリスクを判定する判定手段と
    　を備えることを特徴とする情報処理装置。
  3. 　請求項１または２に記載の情報処理装置と、
    　前記複数の圧力センサが２次元に配列され、歩行時の被検者の足圧分布を計測するよう構成された足圧分布検出センサと、
    　を備えることを特徴とする整形疾患リスク評価システム。
  4. 　複数の圧力センサが２次元に配列されたセンサ部により、所定のサンプリング周期で計測された足圧分布データを取得する取得手段と、
    　前記取得された足圧分布データのうち、所定の位置に配列された圧力センサが所定の時間内に計測した足圧分布データについて、各サンプリング周期ごとに、重心位置を算出する算出手段と、
    　前記算出手段において算出された各重心位置を通る曲線と、該曲線の端点を結ぶ直線とに基づいて、該曲線の直線性を示す値を算出し、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標として出力する出力手段と
    　を備えることを特徴とする情報処理装置。
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