WO2020152817A1 - 情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理システム - Google Patents

情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理システム Download PDF

Info

Publication number
WO2020152817A1
WO2020152817A1 PCT/JP2019/002212 JP2019002212W WO2020152817A1 WO 2020152817 A1 WO2020152817 A1 WO 2020152817A1 JP 2019002212 W JP2019002212 W JP 2019002212W WO 2020152817 A1 WO2020152817 A1 WO 2020152817A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
time
angular velocity
axis
interest
information processing
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/002212
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
大谷拓郎
堀田真路
前田一穂
安藝理彦
Original Assignee
富士通株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 富士通株式会社 filed Critical 富士通株式会社
Priority to PCT/JP2019/002212 priority Critical patent/WO2020152817A1/ja
Priority to EP19912016.3A priority patent/EP3915474A4/en
Priority to JP2020567309A priority patent/JP7092216B2/ja
Priority to TW109100952A priority patent/TWI716258B/zh
Publication of WO2020152817A1 publication Critical patent/WO2020152817A1/ja

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • 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
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/112—Gait analysis

Definitions

  • the present invention relates to an information processing program, an information processing method, and an information processing system.
  • a patient who has fallen due to a stroke may have trouble walking.
  • another part may perform a motion (compensation motion) to perform the target motion instead.
  • Patients such as stroke suffer from symptoms such as arm flexion and varus, and therefore, when walking, they often perform a leg shunting action (diversional walking) as a compensatory action.
  • Patent Documents 1 and 2 there are known devices that prevent shunt walking and devices that measure shunt walking (for example, see Patent Documents 1 and 2).
  • an object of the present invention is to provide an information processing program, an information processing method, and an information processing system capable of calculating an index for analyzing a split walking accurately.
  • the information processing program acquires information about the angular velocity of the ankle during walking detected by a sensor attached to the ankle of the person, and among the obtained information about the angular velocity, the first information that extends in the left-right direction of the person. Based on the time change of the angular velocity around the 1 axis, the swing phase in which the foot is floating from the ground is detected, a predetermined time from the beginning of the swing phase is specified as the time of interest, and the obtained angular velocity is calculated.
  • FIG. 2A is a diagram showing the hardware configuration of the physical therapist terminal and the doctor terminal
  • FIG. 2B is a diagram showing the hardware configuration of the server. It is a figure for demonstrating shunt walking. It is a figure for explaining a Collinso los Amigo system.
  • It is a functional block diagram of a server. It is a figure which shows about the X-axis and the Z-axis set to the sensing apparatus.
  • FIG. 7A is a diagram showing time change data of the angular velocity around the X axis
  • FIG. 7B is a diagram showing data of time change of the angular velocity about the Z axis.
  • FIG. 12A is a graph showing changes in the output feature amount of the subject A
  • FIG. 12B is a graph showing changes in the output feature amount of the subject B.
  • FIG. 1 schematically shows the configuration of an information processing system 100 according to an embodiment.
  • the information processing system 100 includes a sensing device 50 as a sensor, a physical therapist terminal 60, a doctor terminal 70, and a server 10.
  • the server 10, the physical therapist terminal 60, and the doctor terminal 70 are connected to a network 80 such as the Internet.
  • the sensing device 50 has an angular velocity sensor, a control unit that controls the detection of the angular velocity sensor, a memory that stores the detection result of the angular velocity sensor, and the like.
  • the sensing device 50 is provided on both ankles of the patient when the patient performs a walking test, which is one of the motor function tests, under the instruction of the physical therapist, and detects the temporal change in the angular velocity. It is assumed that the sensing device 50 is also provided with an input button for inputting the start and end of measurement.
  • the physical therapist terminal 60 is a terminal such as a PC (Personal Computer) or tablet terminal used by the physical therapist.
  • the physical therapist terminal 60 is connected to the sensing device 50 to acquire the detection result of the sensing device 50 (data indicating the change in angular velocity over time). Further, the physical therapist terminal 60 transmits the acquired data indicating the temporal change of the angular velocity to the server 10 via the network 80.
  • FIG. 2A shows the hardware configuration of the physical therapist terminal 60.
  • the physical therapist terminal 60 includes a CPU (Central Processing Unit) 190, a ROM (Read Only Memory) 192, a RAM (Random Access Memory) 194, and a storage unit (here, HDD (Hard Disk). Disk Drive)) 196, a network interface 197, a display unit 193, an input unit 195, and a portable storage medium drive 199 capable of reading the data stored in the portable storage medium 191.
  • the display unit 193 includes a liquid crystal display and the like, and the input unit 195 includes a keyboard, a mouse, a touch panel and the like.
  • Each component of the physical therapist terminal 60 is connected to the bus 198.
  • the physical therapist terminal 60 has a communication unit that performs wireless communication or wired communication with the sensing device 50.
  • the doctor terminal 70 is a terminal such as a PC used by a doctor.
  • the doctor's terminal 70 is a terminal for displaying the information transmitted from the server 10 and presenting it to the doctor, and as shown in FIG. 2A, has a hardware configuration similar to that of the physical therapist's terminal 60.
  • Have The doctor refers to the information displayed on the doctor's terminal 70 to confirm the split walking state of the patient, examines the treatment policy, and confirms the effect of medication.
  • the split walk is a compensatory operation performed by a stroke patient or the like when walking, and refers to walking forward while moving the legs to the left and right as shown in FIG.
  • the server 10 calculates a characteristic amount (output characteristic amount) related to the divided walking of the patient based on the data indicating the temporal change of the angular velocity acquired from the physical therapist terminal 60.
  • the server 10 also outputs the calculated output feature amount to the doctor terminal 70.
  • the server 10 of the present embodiment is to calculate an index according to the walking cycle used in the current clinical site when calculating the output feature amount related to the divided walk.
  • the most commonly used gait cycle in clinical practice is the gait cycle called the "Rancho los Amigo method" as shown in Fig. 4, which is the German physiotherapist Kirsten at the Collinso los Amigo National Rehabilitation Center. It was developed by Getz Neumann.
  • the walking cycle is divided into eight phases. The walking cycle means the time from when a leg reaches the ground until the same leg reaches the ground again.
  • the eight phases of the walking cycle are IR (initial ground contact), LR (load reaction period), Mst (middle stance phase), Tst (end stance phase), Psw (early swing phase), Isw (early swing phase), and Msw (early phase). Mid swing period) and Tsw (end swing period).
  • IR initial ground contact
  • LR load reaction period
  • Mst middle stance phase
  • Tst end stance phase
  • Psw early swing phase
  • Isw early swing phase
  • Msw mid swing period
  • Tsw end swing period
  • the time from IR to Psw is called the stance phase
  • the time from Isw to Tsw is called the swing phase.
  • the target leg In the stance phase, the target leg (the right leg in FIG. 4) is on the floor (ground), and in the swing phase, the target leg is away from the floor (ground). There is.
  • the output characteristic amount regarding the split walking is calculated.
  • FIG. 2B shows the hardware configuration of the server 10.
  • the server 10 includes a CPU 90, a ROM 92, a RAM 94, a storage unit (HDD in this case) 96, a network interface 97, a portable storage medium drive 99, and the like. Each component of these servers 10 is connected to a bus 98.
  • the CPU 90 executes a program (including an information processing program) stored in the ROM 92 or the HDD 96, or a program (including an information processing program) read from the portable storage medium 91 by the portable storage medium drive 99.
  • the functions of the respective units in FIG. 5 may be realized by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • FIG. 5 shows a functional block diagram of the server 10.
  • the CPU 90 executes the program to cause the sensing result acquisition unit 20 as an acquisition unit, the free leg phase identification unit 22 as a detection unit, the X maximum angular velocity calculation unit 26, the attention time identification unit 28, and the Z angular velocity. Functions as the width calculation unit 30, the feature amount calculation unit 32, and the output unit 34 are realized.
  • the sensing result acquisition unit 20 acquires, from the physical therapist terminal 60, data on the temporal change in the angular velocity detected by the sensing device 50.
  • the sensing device 50 detects the angular velocity around the first axis (X axis) extending in the left-right direction of the patient and the angular velocity around the second axis (Z axis) extending in the vertical direction, which are indicated by arrows in FIG. To do.
  • the time change data of the angular velocity around the X axis acquired in one walking test is, for example, the data shown in FIG. 7A
  • the data of the time change of the angular velocity around the Z axis is: For example, the data is as shown in FIG.
  • the swing leg phase identifying unit 22 detects the timing (toe takeoff) at which the foot leaves the floor (ground) based on the time change data of the angular velocity around the X axis.
  • the timing of this toe separation is the switching timing between Psw (previous swing period) and Isw (initial swing period) in FIG.
  • FIG. 8 shows a part of the time change data of the angular velocity shown in FIGS. 7A and 7B, which is taken out and displayed on the same coordinate system.
  • the swing-leg phase identifying unit 22 detects, as the timing of the toe release, the timing at which the value of the angular velocity around the X-axis shows a minimum value immediately before the value greatly increases.
  • the free leg phase identifying unit 22 detects the timing of the toe takeoff by differentiating the data of the time change of the angular velocity around the X axis.
  • the swing leg phase identifying unit 22 detects the timing (initial grounding) when the foot floating from the floor (ground) reaches the floor (ground) based on the data of the change in angular velocity over time.
  • the free-leg phase identifying section 22 detects, as the timing of the initial contact, the timing at which the value of the angular velocity around the X-axis greatly increases and then shows the minimum value.
  • the free leg phase identifying unit 22 detects the timing of initial ground contact by differentiating the data of the time change of the angular velocity around the X axis.
  • the swing phase identifying section 22 identifies the time between the timing of the toe takeoff and the timing of the initial ground contact as the swing phase.
  • the X maximum angular velocity calculation unit 26 calculates the timing and the maximum value (see M in FIG. 8) at which the angular velocity around the X axis reaches the maximum value within the time of the swing phase specified by the swing phase specifying unit 22.
  • the time-of-interest specifying unit 28 is a time between the timing of the toe takeoff detected by the swing-leg phase specifying unit 22 and the timing when the angular velocity around the X axis calculated by the X maximum angular velocity calculating unit 26 shows the maximum value. Is specified as the time of interest. It should be noted that in the present embodiment, it can be said that the time of Isw (initial stage of swinging leg) of FIG. 4 is specified as the time of interest.
  • the Z angular velocity width calculation unit 30 calculates the difference (width) between the minimum value and the maximum value of the angular velocity about the Z axis by referring to the change in the angular velocity about the Z axis within the focused time specified by the focused time specifying unit 28. (See W in FIG. 8).
  • This width W means the degree of the divided walking (the degree of the leg swinging out in the lateral direction) in the initial period (Isw) of the swing leg.
  • the feature amount calculation unit 32 performs the divided walk by the patient based on the width W calculated by the Z angular velocity width calculation unit 30 and the maximum value M of the angular velocities around the X axis calculated by the X maximum angular velocity calculation unit 26. A feature amount for determining whether or not the calculation is performed is calculated.
  • normalization is performed by setting the value obtained by dividing the width W by the maximum value M as the feature amount.
  • the feature amount may be the width W itself.
  • the feature amount calculation unit 32 determines each time from the data of the one-time walking test. A plurality of feature quantities corresponding to the time of interest are calculated.
  • the output unit 34 obtains the average value of the plurality of feature amounts calculated by the feature amount calculation unit 32, and sets the obtained value as the output feature amount.
  • the output unit 34 also outputs the output characteristic amount to the doctor terminal 70.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the pre-processing by the sensing device 50.
  • the sensing device 50 acquires data on the temporal change of the angular velocity while the patient is performing the walking test under the instruction of the physical therapist.
  • the walking test is performed, for example, at a distance of 10 m, and the sensing device 50 detects the angular velocities of both legs while the patient makes a straight advance over a distance of 10 m.
  • step S10 the control unit of the sensing device 50 waits until a measurement start instruction is input. For example, when the physical therapist or the like presses the input button for inputting the measurement start, which is provided in the sensing device 50, the control unit proceeds to step S12.
  • the control unit waits until a predetermined time has elapsed.
  • the predetermined time here means a measurement interval, and is assumed to be about several ms to several tens of ms.
  • control unit detects the angular velocity around the X axis and the angular velocity around the Z axis using the angular velocity sensor, and stores it in the memory together with the time information.
  • step S16 the control unit determines whether or not the measurement is completed. For example, if the physical therapist or the like has pressed the input button for inputting the end of measurement, the determination in step S16 is affirmative, but if the input button has not been pressed, the process returns to step S12. After that, the control unit repeatedly executes the processes and determinations of steps S12 to S16 until the determination of step S16 is affirmed. Then, when the determination in step S16 is affirmed, all the processes in FIG. 9 are ended.
  • the processing of FIG. 9 is performed, whereby the data of the temporal change in the angular velocity of the leg about the X axis and the data of the temporal change of the angular velocity about the Z axis while the patient is performing the walking test.
  • the data in FIGS. 7A and 7B can be stored in the memory. Since the sensing device 50 is provided on both ankles during the walking test, the data of FIGS. 7A and 7B will be acquired for both legs after the walking test is completed.
  • the data stored in the memory is transmitted to the physical therapist terminal 60 when the sensing device 50 is connected to the physical therapist terminal 60.
  • the physical therapist associates each data with the patient on the physical therapist terminal 60, and then transmits the data to the server 10.
  • step S30 the sensing result acquisition unit 20 acquires data on the temporal changes in the angular velocity around the X axis and the angular velocity around the Z axis of the target patient.
  • the sensing result acquisition unit 20 acquires the data of FIGS. 7A and 7B as the data of one leg of the target patient.
  • step S32 the swing phase identifying section 22 detects the toe takeoff from the change in the angular velocity around the X axis. From the data of FIG. 7A, as shown in FIG. 11A, a plurality of toe clearances are detected.
  • step S34 the swing phase identifying section 22 detects the initial ground contact from the change in the angular velocity around the X axis. From the data in FIG. 7A, as shown in FIG. 11A, a plurality of initial grounds are detected.
  • step S36 the swing phase identifying section 22 identifies the swing phase.
  • the swing phase identifying section 22 identifies each of the times between the toe separation and the initial ground contact as the swing phase, which is indicated by a solid double-headed arrow in FIG.
  • the swing phase identifying section 22 may detect one toe and one ground contact in steps S32 and S34, and may identify one swing phase in step S36.
  • the swing phase specifying section 22 may specify a plurality of swing phases by repeating steps S32 to S36.
  • step S40 the X maximum angular velocity calculation unit 26 selects one swing phase, and the angular velocity around the X axis within the time of the selected swing phase is the maximum value M (broken line in FIG. 11A). A value indicated by a double-headed arrow) and the timing when the maximum value M is reached are specified.
  • the attention time specifying unit 28 sets the time between the specified timing and the timing of the toe separation as the attention time.
  • FIG. 11A shows a state in which the left leg free swing phase of FIG. 11A is selected and the time of interest is set.
  • step S42 the Z angular velocity width calculation unit 30 calculates the width of the maximum value and the minimum value of the angular velocity around the Z axis within the time of interest. In this case, the Z angular velocity width calculation unit 30 calculates the width W shown in FIG.
  • step S44 the feature amount calculation unit 32 sets the value obtained by dividing the width W calculated in step S42 by the maximum value M of the angular velocities around the X axis specified in step S40 (the above formula ( See 1)).
  • step S46 the feature amount calculation unit 32 determines whether or not the processing for all the swing leg phases has been completed. If the determination in step S46 is negative, the process returns to step S40, and the processes and determinations in steps S40 to S46 are repeated until the determination in step S46 is positive. Then, when the determination in step S46 is positive, the output unit 34 executes the process of step S48.
  • step S48 the output unit 34 calculates the average value of all the feature amounts and sets it as the output feature amount of the target patient. That is, in the example of FIG. 11A and FIG. 11B, since seven feature amounts are obtained at each of the seven target times, the output unit 34 calculates the average value of these seven feature amounts of the target patient. Output feature quantity.
  • step S50 the output unit 34 outputs the output characteristic amount of the target patient calculated in step S48 to the doctor terminal 70.
  • FIG. 12A and FIG. 12B are graphs showing the output feature amounts output when the subjects A and B are two healthy subjects and the subjects A and B execute the walking test.
  • this walking test two test subjects A wearing the sensing device 50 on both ankles are provided on the floor as a guide for the amount of leg swing to the left and right when walking in a divided manner (small, medium, large). , B to perform normal walking, split walking (small), split walking (medium), and split walking (large). Then, the output feature amount is calculated based on the detection result of the sensing device 50 during the walking test.
  • the output characteristic amount in FIGS. 12A and 12B is the output characteristic amount calculated based on the data obtained from the sensing device 50 attached to the ankle of the leg on the side of the swing.
  • the doctor can confirm whether or not the split walking of the patient is improved. Thereby, the doctor can appropriately observe the patient's rehabilitation and confirm the effect of the drug. Further, since the follow-up and the confirmation of the effect of the drug can be appropriately performed, the doctor can appropriately perform the rehabilitation plan, the drug administration plan, the clinical trial, and the like. In addition, if the change in the output characteristic amount of the target patient is similar to that of another patient, the doctor refers to the treatment data executed for the other patient to refer to the rehabilitation plan or the drug administration plan. Can make plans, etc.
  • the X maximum angular velocity calculation unit 26 and the attention time identification unit 28 function as an identification unit that identifies a predetermined time from the beginning of the swing phase as the attention time. Has been realized.
  • the Z angular velocity width calculation unit 30, the feature amount calculation unit 32, and the output unit 34 cause a person to walk in a divided manner on the basis of the time change of the angular velocity around the Z axis within the time of interest.
  • a function as a calculation unit that calculates an index (output feature amount) used to determine whether or not the operation is performed is realized.
  • the sensing result acquisition unit 20 acquires data on the temporal change in the angular velocity of the ankle during walking detected by the sensing device 50 attached to the ankle of the patient.
  • the swing phase specifying unit 22 specifies the swing phase time based on the time change of the angular velocity around the X axis extending in the left-right direction of the patient among the data of the time change of the angular velocity.
  • the time-of-interest identifying unit 28 identifies the time from the start timing of the swing phase until the timing when the angular velocity around the X axis becomes maximum in the swing phase calculated by the X maximum angular velocity calculating unit 26 as the time of interest. ..
  • the feature amount calculation unit 32 determines whether or not the patient is walking in a divided manner based on the width W of the angular velocity around the Z axis extending in the vertical direction within the time of interest calculated by the Z angular velocity width calculation unit 30.
  • the index (feature amount) used for the determination is calculated. Accordingly, in the present embodiment, since the feature amount for detecting the divided walk is calculated in accordance with the walking cycle (Rancho Ross Amigo method) used in the clinical setting, the doctor divides the patient into It is possible to accurately determine (analyze) whether or not the user is walking. Further, in the present embodiment, since the sensing device 50 is attached to the patient's ankle during the walking test, muscles and thick blood vessels are not pressed as in the case where the sensing device 50 is attached to the thigh. This can reduce the burden on the patient.
  • the time of interest is the time from the beginning of the swing phase to the time when the angular velocity around the X-axis becomes maximum within the time of the swing phase.
  • the time of Isw can be set.
  • the feature amount is calculated based on the above equation (1).
  • the feature amount a value obtained by dividing the width W between the maximum value and the minimum value of the angular velocities about the Z axis within the time of interest by the maximum value of the angular velocities about the X axis in the swing phase. Since this is adopted, a normalized value in consideration of the walking speed of the patient can be used as the feature amount. With this, it is possible to provide the doctor with an appropriate value as the feature amount.
  • the time-of-interest identifying unit 28 identifies the time of the initial swing phase (Isw) as the time of interest has been described, but the present invention is not limited to this.
  • the attention time may be the time of the initial swing phase (Isw) and the early swing phase (Psw).
  • the swinging leg first term (Psw) is generally a predetermined time (for example, 250 ms) before the toe separation.
  • the time-of-interest identification unit 28 identifies the time of the initial swing leg (Isw) as the time-of-interest, and the toe takeoff timing and the angular velocity around the X-axis show the maximum values.
  • the case where the time between the timing and the timing is set as the initial swing leg has been described.
  • the present invention is not limited to this, and the free leg initial stage (Isw) may be set until a predetermined time (for example, 250 ms) elapses from the timing of the toe takeoff (the beginning of the free leg phase).
  • the present invention is not limited to this.
  • the maximum value of the angular velocity around the Z axis during the focused time may be used, or within the focused time.
  • An area or the like obtained by time-integrating a graph of the angular velocity around the Z axis may be used.
  • the range between the maximum value and the minimum value of the angular velocity around the X-axis in the swing phase and the graph of the angular velocity around the X-axis in the swing phase are displayed.
  • the area integrated over time, the moving speed of the patient in the traveling direction, or the like may be used.
  • FIG. 13 shows a functional block diagram of the server 10 in this modification.
  • the functions shown in FIG. 13 are realized by the CPU 90 executing the programs in the server 10.
  • the server 10 of the present modified example shows that the X maximum angular velocity calculation unit 26, the focused time specifying unit 28, and the Z angular velocity width calculation unit 30 of the above embodiment (FIG. 5). It has a function as the lateral movement amount calculation unit 24 in place of the function of.
  • the lateral movement amount calculation unit 24 acquires the swing phase specified by the swing phase specifying unit 22 in the same manner as in the above embodiment. Then, the lateral movement amount calculation unit 24 uses the time of the swing phase itself as the time of interest, and integrates the time S of the graph from the first minimum value to the next maximum value within the time of interest (hatching in FIG. 14). (Refer to the part).
  • This area S corresponds to the opening angle ⁇ in the left-right direction of the leg shown in FIG.
  • the lateral movement amount calculation unit 24 transmits the calculated lateral movement amount a to the feature amount calculation unit 32.
  • the feature amount calculation unit 32 sets a plurality of lateral movement amounts a obtained from the data of one walking test as feature amounts.
  • the output unit 34 sets the maximum value of the plurality of feature amounts (lateral movement amount a) as the output feature amount regarding the patient's divided walking. Then, the output unit 34 transmits the output characteristic amount to the doctor terminal 70.
  • the lateral movement amount calculation unit 24, the feature amount calculation unit 32, and the output unit 34 are used as an index (feature amount for output) used to determine whether or not the patient is walking in a divided manner.
  • a function as a calculation unit that calculates is realized.
  • the output feature amount regarding the divided walk is calculated in accordance with the walking cycle (Rancho-Los-Amigo method) used at the clinical site, so the doctor It is possible to appropriately determine whether or not the person is walking in a divided manner.
  • the lateral movement amount a of the leg does not have to be calculated from the angular velocity around the Z axis as described above.
  • the lateral movement amount a may be calculated based on the detection result of the acceleration sensor or the speed sensor.
  • the feature amount calculation unit 32 calculates the lateral movement amount a of the leg by using the length r of the leg of the patient and the opening angle ⁇ and uses the calculated amount as the feature amount. It is not limited to this.
  • the feature amount may be the opening angle ⁇ itself. Even in this case, the doctor can confirm the improvement of the symptoms and the effect of the treatment by observing the change in the characteristic amount.
  • the server 10 executes the process of FIG. 10 has been described, but the present invention is not limited to this.
  • part or all of the processing in FIG. 10 may be executed by the physical therapist terminal 60 or the doctor terminal 70. That is, the process of FIG. 10 may be realized by one or a plurality of devices in the information processing system 100.
  • the sensing device 50 is connected to the physical therapist terminal 60
  • the present invention is not limited to this, and the sensing device 50 may be connected to the doctor terminal 70.
  • the doctor's terminal 70 may perform the same process as the physical therapist's terminal 60 of the above embodiment.
  • the output part 34 demonstrated the case where a feature-value was output to the terminal 70 for doctors, it is not restricted to this, and the output part 34 is characteristic with respect to other terminals.
  • the amount may be output.
  • the output unit 34 may output the characteristic amount to the physical therapist terminal 60 or the terminal of the pharmaceutical company that conducts the clinical trial.
  • the above processing functions can be realized by a computer.
  • a program describing the processing contents of the functions that the processing device should have is provided.
  • the program describing the processing content can be recorded in a computer-readable storage medium (excluding carrier waves).
  • the program When distributing the program, for example, it is sold in the form of a portable storage medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) in which the program is recorded. It is also possible to store the program in the storage device of the server computer and transfer the program from the server computer to another computer via a network.
  • a portable storage medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) in which the program is recorded. It is also possible to store the program in the storage device of the server computer and transfer the program from the server computer to another computer via a network.
  • the computer that executes the program stores, for example, the program recorded in the portable storage medium or the program transferred from the server computer in its own storage device. Then, the computer reads the program from its own storage device and executes processing according to the program. The computer can also read the program directly from the portable storage medium and execute processing according to the program. In addition, the computer can also sequentially execute processing according to the received program each time the program is transferred from the server computer.
  • Sensing result acquisition unit acquisition unit
  • Swing leg phase identification unit detection unit
  • X maximum angular velocity calculation unit part of the specific unit
  • Focused time specifying part part of the specifying part
  • Z angular velocity width calculation unit part of calculation unit
  • Feature Quantity Calculation Unit Part of Calculation Unit
  • Output unit part of calculation unit
  • Sensing equipment sensor
  • 100 Information Processing System 100

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Rehabilitation Tools (AREA)

Abstract

分回し歩行の分析を精度よく行うための指標を算出するため、サーバは、患者の足首に装着したセンシング機器により検出された歩行時の足首の角速度の時間変化のデータを取得し、Ｘ軸回りの角速度の時間変化に基づいて遊脚相の時間を特定する。また、サーバは、遊脚相の先頭から遊脚相においてＸ軸回りの角速度が最大になるまでの時間を着目時間として特定し、着目時間内におけるＺ軸回りの角速度の幅Ｗに基づいて、患者が分回し歩行を行っているか否かの判定に用いる指標を算出する。

Description

情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理システム
　本発明は、情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理システムに関する。
　例えば脳卒中などにより倒れた患者には歩行障害が現れることがある。このような患者は、目的の運動の不全を補助するため、別の部位が代わりとなって目的の運動を果たす動作（代償動作）を行うことがある。脳卒中などの患者には腕屈曲や内反といった症状が出るため、歩行の際には、代償動作として脚を分回す動作（分回し歩行）を行うことが多い。
　従来、分回し歩行を防止する装置や、分回し歩行を測定する装置が知られている（例えば特許文献１、２等参照）。
特開２００４－１９５１０９号公報 特開２０１６－４３０９２号公報
　しかしながら、従来の技術では、左右方向への脚の振り出しを測定することはできるものの、歩行周期のどの段階で振り出しが行われているかまでは測定できないため、測定結果から正確な歩行分析を行うことはできない。したがって、このような測定結果を、実際の臨床現場において患者の経過観察や治療等に役立てるのは難しい。
　１つの側面では、本発明は、分回し歩行の分析を精度よく行うための指標を算出することが可能な情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理システムを提供することを目的とする。
　一つの態様では、情報処理プログラムは、人の足首に装着したセンサにより検出された歩行時の足首の角速度の情報を取得し、取得した前記角速度の情報のうち、前記人の左右方向に伸びる第１軸回りの角速度の時間変化に基づいて、足が地面から浮いている時間である遊脚相を検出し、前記遊脚相の先頭から所定時間を着目時間として特定し、取得した前記角速度の情報のうち、鉛直方向に伸びる第２軸回りの角速度の前記着目時間内における時間変化に基づいて、前記人が分回し歩行を行っているか否かの判定に用いる指標を算出する、処理をコンピュータに実行させるプログラムである。
　分回し歩行の分析を精度よく行うための指標を算出することができる。
一実施形態に係る情報処理システムの構成を概略的に示す図である。 図２（ａ）は、理学療法士用端末及び医師用端末のハードウェア構成を示す図であり、図２（ｂ）は、サーバのハードウェア構成を示す図である。 分回し歩行について説明するための図である。 ランチョ・ロス・アミーゴ方式について説明するための図である。 サーバの機能ブロック図である。 センシング機器に設定されているＸ軸とＺ軸について示す図である。 図７（ａ）はＸ軸回りの角速度の時間変化のデータを示す図であり、図７（ｂ）はＺ軸回りの角速度の時間変化のデータを示す図である。 特徴量の算出方法を説明するための図である。 センシング機器による事前処理を示すフローチャートである。 サーバによるデータ分析処理を示すフローチャートである。 図１１（ａ）、図１１（ｂ）は、図１０の処理を説明するための図である。 図１２（ａ）は、被験者Ａの出力用特徴量の変化を示すグラフであり、図１２（ｂ）は、被験者Ｂの出力用特徴量の変化を示すグラフである。 変形例にかかるサーバの機能ブロック図である。 変形例にかかるサーバの処理を説明するための図である。 変形例にかかる横移動量の計測原理を説明するための図である。
　以下、情報処理システムの一実施形態について、図１～図１２（ｂ）に基づいて詳細に説明する。図１には、一実施形態に係る情報処理システム１００の構成が概略的に示されている。
　図１に示すように、情報処理システム１００は、センサとしてのセンシング機器５０と、理学療法士用端末６０と、医師用端末７０と、サーバ１０と、を備える。サーバ１０と、理学療法士用端末６０と、医師用端末７０は、インターネットなどのネットワーク８０に接続されている。
　センシング機器５０は、角速度センサや、角速度センサの検出を制御する制御部、角速度センサの検出結果を記憶するメモリなどを有する。センシング機器５０は、理学療法士の指示の下、患者が運動機能テストの一つである歩行テストを行う際に、患者の両足首に設けられ、角速度の時間変化を検出する。センシング機器５０には、計測開始や終了を入力するための入力ボタンも設けられているものとする。
　理学療法士用端末６０は、理学療法士が利用するＰＣ（Personal Computer）やタブレット型端末などの端末である。理学療法士用端末６０は、センシング機器５０と接続することにより、センシング機器５０の検出結果（角速度の時間変化を示すデータ）を取得する。また、理学療法士用端末６０は、取得した角速度の時間変化を示すデータを、ネットワーク８０を介してサーバ１０に送信する。
　ここで、図２（ａ）には、理学療法士用端末６０のハードウェア構成が示されている。図２（ａ）に示すように、理学療法士用端末６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）１９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））１９６、ネットワークインタフェース１９７、表示部１９３、入力部１９５、及び可搬型記憶媒体１９１に記憶されているデータの読み取りが可能な可搬型記憶媒体用ドライブ１９９等を備えている。表示部１９３は、液晶ディスプレイ等を含み、入力部１９５は、キーボードやマウス、タッチパネル等を含む。これら理学療法士用端末６０の構成各部は、バス１９８に接続されている。また、理学療法士用端末６０は、センシング機器５０と無線通信又は有線通信する通信部を有している。
　図１に戻り、医師用端末７０は、医師が利用するＰＣ等の端末である。医師用端末７０は、サーバ１０から送信されてくる情報を表示して、医師に提示する端末であり、図２（ａ）に示すように、理学療法士用端末６０と同様のハードウェア構成を有している。医師は、医師用端末７０に表示される情報を参照して、患者の分回し歩行の状態を確認し、治療方針を検討したり、投薬の効果を確認したりする。ここで、分回し歩行とは、脳卒中の患者等が歩行の際に行う代償動作であり、図３に示すように脚を左右方向に投げ出すように動かしながら、前方に歩行することをいう。
　サーバ１０は、理学療法士用端末６０から取得した角速度の時間変化を示すデータに基づいて、患者の分回し歩行に関する特徴量（出力用特徴量）を算出する。また、サーバ１０は、算出した出力用特徴量を医師用端末７０に対して出力する。
　ここで、本実施形態のサーバ１０は、分回し歩行に関する出力用特徴量を算出する際に、現状の臨床現場で使用される歩行周期に則した指標を算出することとしている。臨床現場で最も使用される歩行周期は、図４に示すような「ランチョ・ロス・アミーゴ方式」と呼ばれる歩行周期であり、ランチョ・ロス・アミーゴ・国立リハビリテーションセンターでドイツの理学療法士であるキルステンゲッツ・ノイマンが開発したものである。ランチョ・ロス・アミーゴ方式においては、歩行周期が８相に分けられている。歩行周期は、脚が地面に着いてから、同じ脚が再び地面に着くまでを意味する。また、歩行周期の８相は、ＩＲ（初期接地）、ＬＲ（荷重反応期）、Ｍｓｔ（立脚中期）、Ｔｓｔ（立脚終期）、Ｐｓｗ（遊脚前期）、Ｉｓｗ（遊脚初期）、Ｍｓｗ（遊脚中期）、Ｔｓｗ（遊脚終期）である。これらのうち、ＩＲ～Ｐｓｗの時間は立脚相と呼ばれ、Ｉｓｗ～Ｔｓｗの時間は遊脚相と呼ばれている。立脚相においては、対象の脚（図４では右脚）が床（地面）に着いた状態になっており、遊脚相においては、対象の脚が床（地面）から離れた状態になっている。本実施形態においては、歩行周期の遊脚相に着目して、分回し歩行に関する出力用特徴量を算出する。
　図２（ｂ）には、サーバ１０のハードウェア構成が示されている。サーバ１０は、ＣＰＵ９０、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９４、記憶部（ここではＨＤＤ）９６、ネットワークインタフェース９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。これらサーバ１０の構成各部は、バス９８に接続されている。サーバ１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（情報処理プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（情報処理プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図５に示す、各部の機能が実現されている。なお、図５の各部の機能は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。
　図５には、サーバ１０の機能ブロック図が示されている。サーバ１０においては、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することにより、取得部としてのセンシング結果取得部２０、検出部としての遊脚相特定部２２、Ｘ最大角速度算出部２６、着目時間特定部２８、Ｚ角速度幅算出部３０、特徴量算出部３２、出力部３４、としての機能が実現されている。
　センシング結果取得部２０は、理学療法士用端末６０から、センシング機器５０が検出した角速度の時間変化のデータを取得する。ここで、センシング機器５０は、図６において矢印にて示す、患者の左右方向に延びる第１軸（Ｘ軸）回りの角速度と、鉛直方向に延びる第２軸（Ｚ軸）回りの角速度を検出する。なお、１回の歩行テストにおいて取得されるＸ軸回りの角速度の時間変化のデータは、例えば、図７（ａ）に示すようなデータであり、Ｚ軸回りの角速度の時間変化のデータは、例えば、図７（ｂ）に示すようなデータである。
　遊脚相特定部２２は、Ｘ軸回りの角速度の時間変化のデータに基づいて、足が床（地面）から離れたタイミング（足指離地）を検出する。この足指離地のタイミングは、図４のＰｓｗ（遊脚前期）と、Ｉｓｗ（遊脚初期）の切り替えタイミングである。図８は、図７（ａ）、図７（ｂ）に示す角速度の時間変化のデータの一部を取り出して、同一座標系上に重ねて表示したものである。遊脚相特定部２２は、足指離地のタイミングとして、Ｘ軸回りの角速度の値が大きく上昇する直前において極小値を示しているタイミングを検出する。なお、遊脚相特定部２２は、Ｘ軸回りの角速度の時間変化のデータを微分するなどして、足指離地のタイミングを検出する。
　また、遊脚相特定部２２は、角速度の時間変化のデータに基づいて、床（地面）から浮いた状態の足が床（地面）に着くタイミング（初期接地）を検出する。図８の例では、遊脚相特定部２２は、初期接地のタイミングとして、Ｘ軸回りの角速度の値が大きく上昇した後に極小値を示しているタイミングを検出する。なお、遊脚相特定部２２は、Ｘ軸回りの角速度の時間変化のデータを微分するなどして、初期接地のタイミングを検出する。
　更に、遊脚相特定部２２は、足指離地のタイミングと初期接地のタイミングとの間の時間を遊脚相と特定する。
　Ｘ最大角速度算出部２６は、遊脚相特定部２２が特定した遊脚相の時間内においてＸ軸回りの角速度が最大値となったタイミング及び最大値（図８のＭ参照）を算出する。
　着目時間特定部２８は、遊脚相特定部２２が検出した足指離地のタイミングと、Ｘ最大角速度算出部２６が算出したＸ軸回りの角速度が最大値を示したタイミングとの間の時間を着目時間として特定する。なお、本実施形態では、着目時間として、図４のＩｓｗ（遊脚初期）の時間を特定していると言える。
　Ｚ角速度幅算出部３０は、着目時間特定部２８が特定した着目時間内におけるＺ軸回りの角速度の変化を参照して、Ｚ軸回りの角速度の最小値と最大値の差分（幅）を算出する（図８のＷ参照）。この幅Ｗは、遊脚初期（Ｉｓｗ）における分回し歩行の度合い（横方向への脚の振り出しの度合い）を意味している。
　特徴量算出部３２は、Ｚ角速度幅算出部３０が算出した幅Ｗと、Ｘ最大角速度算出部２６が算出したＸ軸回りの角速度の最大値Ｍとに基づいて、患者が分回し歩行を行っているか否かを判定するための特徴量を算出する。ここで、特徴量算出部３２は、一例として、特徴量Ｃを次式（１）に基づいて算出する。
　Ｃ＝Ｗ／Ｍ　　　…（１）
　本実施形態では、幅Ｗを最大値Ｍで割った値を特徴量とすることで、正規化を行っている。ただし、これに限らず、特徴量は、幅Ｗそのものであってもよい。
　なお、図７（ａ）、図７（ｂ）に示す１回の歩行テストのデータからは複数の着目時間が特定されるため、特徴量算出部３２は、１回の歩行テストのデータから各着目時間に対応する複数の特徴量を算出する。
　図５に戻り、出力部３４は、特徴量算出部３２が算出した複数の特徴量の平均値を求め、求めた値を出力用特徴量とする。また、出力部３４は、出力用特徴量を医師用端末７０に対して出力する。
　次に、図９、図１０のフローチャートに沿って、センシング機器５０による事前処理と、サーバ１０によるデータ分析処理の流れについて、説明する。
（センシング機器５０による事前処理について）
　図９には、センシング機器５０による事前処理がフローチャートにて示されている。この事前処理においては、理学療法士による指示の下、患者が歩行テストを行っている間に、センシング機器５０が角速度の時間変化のデータを取得する処理である。図９の処理の前提として、患者は、両足首にセンシング機器５０を装着しており、歩行テストの準備が済んでいるものとする。歩行テストは、例えば、１０ｍの距離で行われ、患者が１０ｍの距離を直進歩行している間に、センシング機器５０で両脚の角速度を検出する。
　図９の処理では、まず、ステップＳ１０において、センシング機器５０の制御部が、計測開始の指示が入力されるまで待機する。例えば、理学療法士等により、センシング機器５０に設けられている計測開始を入力するための入力ボタンが押された場合に、制御部は、ステップＳ１２に移行する。
　ステップＳ１２に移行すると、制御部は、所定時間が経過するまで待機する。ここでの所定時間は、計測間隔を意味し、数ｍｓ～数十ｍｓ程度であるものとする。
　所定時間が経過し、ステップＳ１４に移行すると、制御部は、角速度センサを用いてＸ軸回りの角速度とＺ軸回りの角速度を検出し、時刻情報とともにメモリに記憶する。
　次いで、ステップＳ１６では、制御部が、計測終了か否かを判断する。例えば、理学療法士等により、計測終了を入力するための入力ボタンが押された場合には、ステップＳ１６の判断は肯定されるが、入力ボタンが押されていなければ、ステップＳ１２に戻る。その後は、ステップＳ１６の判断が肯定されるまで、制御部は、ステップＳ１２～Ｓ１６の処理・判断を繰り返し実行する。そして、ステップＳ１６の判断が肯定されると、図９の全処理を終了する。
　以上のようにして、図９の処理が行われることにより、患者が歩行テストを行っている間における脚のＸ軸回りの角速度の時間変化のデータ、及びＺ軸回りの角速度の時間変化のデータ（例えば、図７（ａ）、図７（ｂ）のデータ）をメモリに格納することができる。なお、歩行テストの際には、センシング機器５０を両足首に設けているため、歩行テスト完了後には、図７（ａ）、図７（ｂ）のデータが両脚分取得されることになる。
　なお、図９の処理により、メモリに格納されたデータは、センシング機器５０が理学療法士用端末６０に接続されたときに、理学療法士用端末６０に送信されるようになっている。理学療法士は、理学療法士用端末６０上で、各データと患者を紐づけた後、サーバ１０に対してデータを送信するものとする。
（サーバ１０によるデータ分析処理について）
　次に、サーバ１０によるデータ分析処理について、図１０に基づいて詳細に説明する。図１０の処理は、一例として、理学療法士用端末６０からある患者（対象患者）の角速度の時間変化のデータが送信されたタイミングで開始される処理であるものとする。
　図１０の処理では、まず、ステップＳ３０において、センシング結果取得部２０が、対象患者のＸ軸回りの角速度、Ｚ軸回りの角速度の時間変化のデータを取得する。ここでは、センシング結果取得部２０は、対象患者の片脚のデータとして、図７（ａ）、図７（ｂ）のデータを取得したものとする。
　次いで、ステップＳ３２では、遊脚相特定部２２が、Ｘ軸回りの角速度の変化から足指離地を検出する。図７（ａ）のデータからは、図１１（ａ）に示すように、複数の足指離地が検出される。
　次いで、ステップＳ３４では、遊脚相特定部２２が、Ｘ軸回りの角速度の変化から初期接地を検出する。図７（ａ）のデータからは、図１１（ａ）に示すように、複数の初期接地が検出される。
　次いで、ステップＳ３６では、遊脚相特定部２２が、遊脚相を特定する。この場合、遊脚相特定部２２は、図１１（ａ）において実線両矢印にて示す、足指離地と初期接地の間の時間それぞれを遊脚相として特定する。
　なお、遊脚相特定部２２は、ステップＳ３２、Ｓ３４において足指離地と初期接地を１つずつ検出し、ステップＳ３６において１つの遊脚相を特定するようにしてもよい。この場合、遊脚相特定部２２は、ステップＳ３２～Ｓ３６を繰り返すことにより、複数の遊脚相を特定するようにすればよい。
　次いで、ステップＳ４０では、Ｘ最大角速度算出部２６が、１つの遊脚相を選択し、選択された遊脚相の時間内におけるＸ軸回りの角速度が最大値Ｍ（図１１（ａ）において破線両矢印で示す値）及び最大値Ｍとなったタイミングを特定する。また、着目時間特定部２８が、特定したタイミングと足指離地のタイミングの間を着目時間として設定する。図１１（ａ）の例では、図１１（ａ）の左端の遊脚相を選択して着目時間を設定した状態が示されている。
　次いで、ステップＳ４２では、Ｚ角速度幅算出部３０が、着目時間内におけるＺ軸回りの角速度の最大値と最小値の幅を算出する。この場合、Ｚ角速度幅算出部３０は、図１１（ｂ）に示す幅Ｗを算出する。
　次いで、ステップＳ４４では、特徴量算出部３２が、ステップＳ４２において算出された幅Ｗを、ステップＳ４０で特定したＸ軸回りの角速度の最大値Ｍで割った値を特徴量とする（上式（１）参照）。
　次いで、ステップＳ４６では、特徴量算出部３２が、全ての遊脚相についての処理が完了したか否かを判断する。このステップＳ４６の判断が否定された場合には、ステップＳ４０に戻り、ステップＳ４６の判断が肯定されるまでステップＳ４０～Ｓ４６の処理・判断を繰り返す。そして、ステップＳ４６の判断が肯定されると、出力部３４がステップＳ４８の処理を実行する。
　ステップＳ４８では、出力部３４が、全特徴量の平均値を算出し、対象患者の出力用特徴量とする。すなわち、図１１（ａ）、図１１（ｂ）の例では、７つの着目時間それぞれにおいて、７つの特徴量が得られるため、出力部３４は、これら７つの特徴量の平均値を対象患者の出力用特徴量とする。
　次いで、ステップＳ５０では、出力部３４が、ステップＳ４８において算出した対象患者の出力用特徴量を医師用端末７０に出力する。以上により、図１０の全処理が終了する。
　図１２（ａ）、図１２（ｂ）は、健常者２名を被験者Ａ、Ｂとし、被験者Ａ，Ｂが歩行テストを実行したときに出力された出力用特徴量を示すグラフである。この歩行テストでは、分回し歩行（小、中、大）を行う際の脚の左右方向への振り出し量の目安を床に設けておき、センシング機器５０を両足首に装着した２名の被験者Ａ，Ｂに通常歩行、分回し歩行（小）、分回し歩行（中）、分回し歩行（大）を行わせることとした。そして、歩行テスト中のセンシング機器５０の検出結果に基づいて出力用特徴量を算出するようにした。なお、図１２（ａ）、図１２（ｂ）の出力用特徴量は、振り出した側の脚の足首に装着したセンシング機器５０から得られたデータに基づいて算出した出力用特徴量である。
　図１２（ａ）、図１２（ｂ）に示すように、特徴量の値の大きさには個人差があるものの、同一被験者であれば、分回し歩行（大）、分回し歩行（中）、分回し歩行（小）、通常歩行の順に出力用特徴量の値が小さくなることがわかる。
　したがって、医師は、患者ごとに出力用特徴量の変化を観察することにより、患者の分回し歩行が改善しているかどうかを確認することができる。これにより、医師は、患者がリハビリを行っている場合の経過観察や、薬の効果の確認を適切に行うことが可能となる。また、経過観察や薬の効果の確認を適切に行うことができるため、医師は、リハビリ計画や薬の投与計画の立案、治験などを適切に行うことが可能である。また、医師は、対象患者の出力用特徴量の変化が他の患者と似ている場合には、当該他の患者に対して実行した処置データを参考にして、リハビリ計画や薬の投与計画の立案などを行うことができる。
　これまでの説明からわかるように、本実施形態では、Ｘ最大角速度算出部２６と、着目時間特定部２８とにより、遊脚相の先頭から所定時間を着目時間として特定する特定部としての機能が実現されている。また、本実施形態では、Ｚ角速度幅算出部３０と、特徴量算出部３２と、出力部３４とにより、Ｚ軸回りの角速度の着目時間内における時間変化に基づいて、人が分回し歩行を行っているか否かの判定に用いる指標（出力用特徴量）を算出する算出部としての機能が実現されている。
　以上詳細に説明したように、本実施形態によると、センシング結果取得部２０は、患者の足首に装着したセンシング機器５０により検出された歩行時の足首の角速度の時間変化のデータを取得する。また、遊脚相特定部２２は、角速度の時間変化のデータのうち、患者の左右方向に伸びるＸ軸回りの角速度の時間変化に基づいて遊脚相の時間を特定する。また、着目時間特定部２８は、遊脚相の先頭のタイミングから、Ｘ最大角速度算出部２６が算出した遊脚相においてＸ軸回りの角速度が最大になるタイミングまでの時間を着目時間として特定する。そして、特徴量算出部３２は、Ｚ角速度幅算出部３０が算出した、着目時間内における鉛直方向に伸びるＺ軸回りの角速度の幅Ｗに基づいて、患者が分回し歩行を行っているか否かの判定に用いる指標（特徴量）を算出する。これにより、本実施形態では、臨床現場で使用される歩行周期（ランチョ・ロス・アミーゴ方式）に則して分回し歩行を検出するための特徴量を算出するので、医師は、患者が分回し歩行を行っているか否かを精度よく判定（分析）することが可能である。また、本実施形態では、歩行テストの際にセンシング機器５０を患者の足首に装着するため、大腿部にセンシング機器５０を取り付ける場合のように筋肉や太い血管が圧迫されることがない。これにより、患者の負担を軽減することができる。
　また、本実施形態では、着目時間を、遊脚相の先頭から、遊脚相の時間内においてＸ軸回りの角速度が最大になる時刻までの時間としているため、着目時間として、遊脚初期（Ｉｓｗ）の時間を設定することができる。
　また、本実施形態では、特徴量を上式（１）に基づいて算出する。このように、本実施形態では、特徴量として、着目時間内におけるＺ軸回りの角速度の最大値と最小値の幅Ｗを、遊脚相におけるＸ軸回りの角速度の最大値で除した値を採用するので、患者の歩行の速さを考慮して正規化した値を特徴量とすることができる。これにより、特徴量として適切な値を医師に提供することが可能である。
　なお、上記実施形態では、着目時間特定部２８が、着目時間として遊脚初期（Ｉｓｗ）の時間を特定する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、着目時間は、遊脚初期（Ｉｓｗ）及び遊脚前期（Ｐｓｗ）の時間であってもよい。なお、遊脚前期（Ｐｓｗ）は一般的に足指離地の前の所定時間（例えば２５０ｍｓ）である。
　なお、上記実施形態では、着目時間特定部２８は、着目時間として遊脚初期（Ｉｓｗ）の時間を特定することとし、足指離地のタイミングと、Ｘ軸回りの角速度が最大値を示したタイミングとの間の時間を遊脚初期とする場合について説明した。しかしながら、これに限られるものではなく、足指離地（遊脚相の先頭）のタイミングから予め定めた時間（例えば２５０ｍｓ）が経過するまでを遊脚初期（Ｉｓｗ）としてもよい。
　なお、上記実施形態では、特徴量を上式（１）から求める場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、着目時間内におけるＺ軸回りの角速度の最小値と最大値の差分（幅Ｗ）に代えて、着目時間内におけるＺ軸回りの角速度の最大値を用いてもよいし、着目時間内におけるＺ軸回りの角速度のグラフを時間積分した面積などを用いてもよい。また、遊脚相におけるＸ軸回りの角速度の最大値Ｍに代えて、遊脚相におけるＸ軸回りの角速度の最大値と最小値の幅や、遊脚相におけるＸ軸回りの角速度のグラフを時間積分した面積、患者の進行方向に関する移動速度などを用いてもよい。
（変形例）
　以下、変形例について説明する。本変形例では、患者が分回し歩行を行った場合における脚の左右方向への振り出し量（横移動量）を特徴量とし、特徴量の最大値を出力用特徴量とする。
　図１３には、本変形例におけるサーバ１０の機能ブロック図が示されている。サーバ１０においてＣＰＵ９０がプログラムを実行することにより、図１３に示すような機能が実現されている。なお、図１３と図５とを比較するとわかるように、本変形例のサーバ１０は、上記実施形態（図５）のＸ最大角速度算出部２６、着目時間特定部２８、Ｚ角速度幅算出部３０の機能に代えて、横移動量算出部２４としての機能を有する。
　横移動量算出部２４は、遊脚相特定部２２が上記実施形態と同様にして特定した遊脚相を取得する。そして、横移動量算出部２４は、遊脚相の時間そのものを着目時間とし、着目時間内の最初の極小値から次の極大値までの間のグラフを時間積分した面積Ｓ（図１４のハッチング部分参照）を算出する。この面積Ｓは、図１５に示す脚の左右方向への開き角θに相当する。
　したがって、横移動量算出部２４は、患者の脚の長さの情報を格納する患者ＤＢ２５（図１３参照）から、患者の脚の長さｒを取得し、ｒとθから、次式（２）に基づいて、脚の横移動量ａを算出する。
　ａ＝ｒ×ｓｉｎθ　　　　…（２）
　横移動量算出部２４は、算出した横移動量ａを特徴量算出部３２に送信する。特徴量算出部３２は、１回の歩行テストのデータから得られた複数の横移動量ａを特徴量とする。
　出力部３４は、複数の特徴量（横移動量ａ）のうちの最大値を患者の分回し歩行に関する出力用特徴量とする。そして、出力部３４は、出力用特徴量を医師用端末７０に送信する。
　なお、本変形例では、横移動量算出部２４と、特徴量算出部３２と、出力部３４とにより、患者が分回し歩行を行っているか否かの判定に用いる指標（出力用特徴量）を算出する算出部としての機能が実現されている。
　以上のように、本変形例の場合にも、臨床現場で使用される歩行周期（ランチョ・ロス・アミーゴ方式）に則して分回し歩行に関する出力用特徴量を算出するので、医師は、患者が分回し歩行を行っているか否かを適切に判定することが可能である。なお、脚の横移動量ａは上記のようにＺ軸回りの角速度から求めなくてもよい。例えば、加速度センサや速度センサの検出結果に基づいて、横移動量ａを算出してもよい。
　なお、上記変形例においては、特徴量算出部３２が、患者の脚の長さｒと開き角θとを用いて脚の横移動量ａを算出し、特徴量とする場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、特徴量は開き角θそのものであってもよい。このようにしても、医師は、特徴量の変化を観察することで、症状の改善や、治療の効果などを確認することができる。
　なお、上記実施形態及び変形例では、図１０の処理をサーバ１０が実行する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、図１０の処理の一部又は全部を理学療法士用端末６０や医師用端末７０が実行することとしてもよい。すなわち、図１０の処理は、情報処理システム１００内の１又は複数の装置により実現されていればよい。
　なお、上記実施形態及び変形例では、センシング機器５０を理学療法士用端末６０に接続する場合について説明したが、これに限らず、センシング機器５０を医師用端末７０に接続することとしてもよい。この場合、医師用端末７０が、上記実施形態の理学療法士用端末６０と同様の処理を行うようにすればよい。
　なお、上記実施形態及び変形例では、出力部３４が、特徴量を医師用端末７０に対して出力する場合について説明したが、これに限らず、出力部３４は、その他の端末に対して特徴量を出力してもよい。例えば、出力部３４は、理学療法士用端末６０や、治験を実施する製薬会社の端末に対して特徴量を出力することとしてもよい。
　なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。
　プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記憶媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
　プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記憶媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記憶媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
　上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
　　２０　センシング結果取得部（取得部）
　　２２　遊脚相特定部（検出部）
　　２６　Ｘ最大角速度算出部（特定部の一部）
　　２８　着目時間特定部（特定部の一部）
　　３０　Ｚ角速度幅算出部（算出部の一部）
　　３２　特徴量算出部（算出部の一部）
　　３４　出力部（算出部の一部）
　　５０　センシング機器（センサ）
　　１００　情報処理システム（１００）

Claims (11)

  1. 　人の足首に装着したセンサにより検出された歩行時の足首の角速度の情報を取得し、
    　取得した前記角速度の情報のうち、前記人の左右方向に伸びる第１軸回りの角速度の時間変化に基づいて、足が地面から浮いている時間である遊脚相を検出し、
    　前記遊脚相の先頭から所定時間を着目時間として特定し、
    　取得した前記角速度の情報のうち、鉛直方向に伸びる第２軸回りの角速度の前記着目時間内における時間変化に基づいて、前記人が分回し歩行を行っているか否かの判定に用いる指標を算出する、処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
  2. 　前記着目時間は、前記遊脚相の先頭から、前記遊脚相の時間内において前記第１軸回りの角速度が最大になる時刻までの時間である、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
  3. 　前記指標は、前記着目時間内における前記第２軸回りの角速度の最大値と最小値の差分に基づく値であることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理プログラム。
  4. 　前記指標は、前記着目時間内における前記第２軸回りの角速度の最大値と最小値の差分を、前記遊脚相における前記第１軸回りの角速度の最大値で除した値であることを特徴とする請求項３に記載の情報処理プログラム。
  5. 　前記算出する処理では、前記第２軸回りの角速度の前記着目時間内における時間変化と、前記人の脚の長さと、から前記人の脚が左右方向に移動した移動量を算出し、算出した前記移動量を前記指標とする、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
  6. 　人の足首に装着したセンサにより検出された歩行時の足首の角速度の情報を取得し、
    　取得した前記角速度の情報のうち、前記人の左右方向に伸びる第１軸回りの角速度の時間変化に基づいて、足が地面から浮いている時間である遊脚相を検出し、
    　前記遊脚相の先頭から所定時間を着目時間として特定し、
    　取得した前記角速度の情報のうち、鉛直方向に伸びる第２軸回りの角速度の前記着目時間内における時間変化に基づいて、前記人が分回し歩行を行っているか否かの判定に用いる指標を算出する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。
  7. 　人の足首に装着したセンサにより検出された歩行時の足首の角速度の情報を取得する取得部と、
    　取得した前記角速度の情報のうち、前記人の左右方向に伸びる第１軸回りの角速度の時間変化に基づいて、足が地面から浮いている時間である遊脚相を検出する検出部と、
    　前記遊脚相の先頭から所定時間を着目時間として特定する特定部と、
    　取得した前記角速度の情報のうち、鉛直方向に伸びる第２軸回りの角速度の前記着目時間内における時間変化に基づいて、前記人が分回し歩行を行っているか否かの判定に用いる指標を算出する算出部と、を備える情報処理システム。
  8. 　前記着目時間は、前記遊脚相の先頭から、前記遊脚相の時間内において前記第１軸回りの角速度が最大になる時刻までの時間である、ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理システム。
  9. 　前記指標は、前記着目時間内における前記第２軸回りの角速度の最大値と最小値の差分に基づく値であることを特徴とする請求項７又は８に記載の情報処理システム。
  10. 　前記指標は、前記着目時間内における前記第２軸回りの角速度の最大値と最小値の差分を、前記遊脚相における前記第１軸回りの角速度の最大値で除した値であることを特徴とする請求項９に記載の情報処理システム。
  11. 　前記算出部は、前記第２軸回りの角速度の前記着目時間内における時間変化と、前記人の脚の長さと、から前記人の脚が左右方向に移動した移動量を算出し、算出した前記移動量を前記指標とする、ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理システム。
PCT/JP2019/002212 2019-01-24 2019-01-24 情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理システム WO2020152817A1 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2019/002212 WO2020152817A1 (ja) 2019-01-24 2019-01-24 情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理システム
EP19912016.3A EP3915474A4 (en) 2019-01-24 2019-01-24 INFORMATION PROCESSING PROGRAM, INFORMATION PROCESSING METHOD AND INFORMATION PROCESSING SYSTEM
JP2020567309A JP7092216B2 (ja) 2019-01-24 2019-01-24 情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理システム
TW109100952A TWI716258B (zh) 2019-01-24 2020-01-10 資訊處理程式、資訊處理方法及資訊處理系統

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2019/002212 WO2020152817A1 (ja) 2019-01-24 2019-01-24 情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020152817A1 true WO2020152817A1 (ja) 2020-07-30

Family

ID=71736880

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2019/002212 WO2020152817A1 (ja) 2019-01-24 2019-01-24 情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理システム

Country Status (4)

Country Link
EP (1) EP3915474A4 (ja)
JP (1) JP7092216B2 (ja)
TW (1) TWI716258B (ja)
WO (1) WO2020152817A1 (ja)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004195109A (ja) 2002-12-20 2004-07-15 Yaskawa Electric Corp 分回し歩行防止装置
JP2006102156A (ja) * 2004-10-05 2006-04-20 Rikogaku Shinkokai 歩行介助システム
JP2009050533A (ja) * 2007-08-28 2009-03-12 Chiba Univ 自立歩行支援装置及びそれに用いられるプログラム
JP2015136582A (ja) * 2014-01-24 2015-07-30 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 体動判別装置
JP2016043092A (ja) 2014-08-25 2016-04-04 国立大学法人東北大学 運動測定装置
JP2016112108A (ja) * 2014-12-12 2016-06-23 カシオ計算機株式会社 運動情報表示システム及び運動情報表示方法、運動情報表示プログラム
WO2017199305A1 (ja) * 2016-05-16 2017-11-23 富士通株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005279153A (ja) * 2004-03-31 2005-10-13 Undo Kagaku Kenkyusho Kk 歩行矯正器
JP4282019B2 (ja) * 2004-10-14 2009-06-17 株式会社中村工業 コンクリート製品の敷設装置
TWI422824B (zh) * 2010-12-06 2014-01-11 Inst Information Industry 人體運動特徵辨識與定位方法
TWI464370B (zh) * 2012-01-18 2014-12-11 Univ Nat Chiao Tung 步行資訊運算系統及步行資訊運算方法
WO2014065448A1 (ko) * 2012-10-24 2014-05-01 Park Seong Gi 교정 보행기
CN103784294B (zh) * 2014-01-16 2016-08-17 江西师范大学 中风偏瘫病人康复助行装置
US20160321947A1 (en) * 2014-06-09 2016-11-03 Twd Sports Tech, Llc System and method for treating patients having conditions that affect walking

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004195109A (ja) 2002-12-20 2004-07-15 Yaskawa Electric Corp 分回し歩行防止装置
JP2006102156A (ja) * 2004-10-05 2006-04-20 Rikogaku Shinkokai 歩行介助システム
JP2009050533A (ja) * 2007-08-28 2009-03-12 Chiba Univ 自立歩行支援装置及びそれに用いられるプログラム
JP2015136582A (ja) * 2014-01-24 2015-07-30 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 体動判別装置
JP2016043092A (ja) 2014-08-25 2016-04-04 国立大学法人東北大学 運動測定装置
JP2016112108A (ja) * 2014-12-12 2016-06-23 カシオ計算機株式会社 運動情報表示システム及び運動情報表示方法、運動情報表示プログラム
WO2017199305A1 (ja) * 2016-05-16 2017-11-23 富士通株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3915474A4

Also Published As

Publication number Publication date
JP7092216B2 (ja) 2022-06-28
EP3915474A1 (en) 2021-12-01
TWI716258B (zh) 2021-01-11
EP3915474A4 (en) 2022-01-26
JPWO2020152817A1 (ja) 2021-09-30
TW202032126A (zh) 2020-09-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Chen et al. Bring gait lab to everyday life: Gait analysis in terms of activities of daily living
US11837365B1 (en) Assessing fitness by entropy and bispectral analysis
US20170035330A1 (en) Mobility Assessment Tool (MAT)
JP6881451B2 (ja) 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
Varela et al. A kinematic characterization of human walking by using CaTraSys
US11642046B2 (en) System and method for shoulder proprioceptive analysis
Bonnechère et al. Cost-effective (gaming) motion and balance devices for functional assessment: need or hype?
Xie et al. Wearable multisource quantitative gait analysis of Parkinson's diseases
Ongvisatepaiboon et al. Smartphone-based audio-biofeedback system for shoulder joint tele-rehabilitation
WO2019151143A1 (en) Method and system for motor function rehabilitation and monitoring a patient's recovery
Boldo et al. On the reliability of single-camera markerless systems for overground gait monitoring
Hernandez et al. From on-body sensors to in-body data for health monitoring and medical robotics: A survey
WO2020152817A1 (ja) 情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理システム
Zulj et al. Supporting diabetic patients with a remote patient monitoring systems
Pavone et al. A Kinect-Based Portable Automatic Gait Analysis System: An Experimental Validation
EP3915473B1 (en) Information processing program, information processing method, and information processing system
Dinh et al. Design and implementation of a wireless wearable band for gait analysis
Tang Comparison Marker-Based and Markerless Motion Capture Systems in Gait Biomechanics During Running
CA3162185A1 (en) Bio-signal acquisition and feedback
Rodrigues et al. On the fly reporting of human body movement based on kinect v2
JP6738249B2 (ja) 歩行分析方法及び歩行分析装置
JP2022107432A (ja) 歩行状態判定システム、歩行状態判定方法及び歩行状態判定プログラム
Razak et al. Wireless Sensors Integration for Bend Angle and Distance Rate of Gait Measurement
Noriega et al. A Wireless, Modular and Wearable System for the Recognition and Assessment of Foot Drop Pathology
Agostini et al. Statistical Gait Analysis Based on Surface Electromyography

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19912016

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2020567309

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2019912016

Country of ref document: EP

Effective date: 20210824