WO2022070651A1 - 情報処理装置、および情報処理方法 - Google Patents

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WO2022070651A1
WO2022070651A1 PCT/JP2021/030164 JP2021030164W WO2022070651A1 WO 2022070651 A1 WO2022070651 A1 WO 2022070651A1 JP 2021030164 W JP2021030164 W JP 2021030164W WO 2022070651 A1 WO2022070651 A1 WO 2022070651A1
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WO
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subject
angle
standing posture
information processing
type
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/030164
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English (en)
French (fr)
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俊希 板花
英也 岡本
祐美子 船橋
晃 岩田
沙紀 山本
Original Assignee
美津濃株式会社
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Filing date
Publication date
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    • 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
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Definitions

  • This disclosure relates to an information processing device and an information processing method.
  • Patent Document 1 discloses a walking posture meter.
  • This walking posture meter has an acceleration sensor mounted on the midline of the waist of the person to be measured, and one of a temporal change waveform of the vertical axis acceleration and a temporal change waveform of the front-back axis acceleration output by the acceleration sensor. Or both, it includes a calculation unit that quantitatively calculates the physical quantity corresponding to the position of the waist of the person to be measured while walking.
  • Patent Document 1 considers quantitatively evaluating whether or not a person's walking posture is a correct posture, but does not teach or suggest a solution to the above problem.
  • An object of an aspect of the present disclosure is to provide an information processing device and an information processing method capable of presenting information for maintaining or improving walking ability according to the type of posture of a subject.
  • An information processing device includes a storage unit that stores first information that correlates with the walking ability of a person of the type for each of the plurality of standing posture types.
  • the first information includes at least one of the physical characteristics of the person and the motion parameters when the person walks.
  • the information processing device determines the type of the standing posture of the subject based on the angle of the body part in the standing posture of the subject, and the input unit that accepts the input of the measurement result of the walking ability of the subject. It further comprises an output control unit that outputs second information for maintaining or improving the walking ability of the subject based on the first information corresponding to the type of the standing posture of the subject and the measurement result.
  • the determination unit determines the type of the standing posture of the subject based at least based on the knee joint flexion angle in the standing posture state of the subject.
  • the determination unit determines the type of the standing posture of the subject based on at least the forward tilt angle of the lower leg in the standing posture state of the subject.
  • the determination unit determines the type of the subject's standing posture based on the pelvic anteversion angle in the subject's standing posture state.
  • it further includes an estimation unit that estimates the pelvic anteversion angle in the standing posture of the subject based on the parameters related to the body part in the standing posture of the subject.
  • the parameter is the hip flexion angle in the standing position of the subject.
  • the estimation unit estimates the pelvis anteversion angle by inputting a plurality of parameters into the trained model for estimating the pelvis anteversion angle in the standing posture state of the subject.
  • the physical characteristics include at least one of muscle strength and speed with respect to the lower limb joints.
  • the motion parameters include at least one of a joint angle, joint torque and muscle tension with respect to the lower limb joint and a pelvic anteversion angle.
  • the measurement result of the walking ability of the subject includes at least one of the walking speed of the subject and the time until the subject stands up from the chair, goes around the target provided in front of the chair, and sits on the chair.
  • the measurement result of the walking ability of the subject further includes the test result of the exercise related to the upper limb, the lower limb or the trunk, which correlates with the walking speed of the subject.
  • the angle of the body part is calculated based on the captured image in the standing posture state of the subject, or is calculated based on the detection result of the inertial sensor attached to the subject in the standing posture state.
  • the output control unit outputs the second information having different contents according to the level of the walking ability of the subject, which is indicated by the measurement result.
  • the second information includes advice information for maintaining or improving the walking ability of the subject derived from the first information corresponding to the type of standing posture of the subject.
  • an information processing method executed by a computer including a storage device stores, for each of the plurality of standing posture types, a first piece of information that correlates with the walking ability of the person of that type.
  • the first information includes at least one of the physical characteristics of the person and the motion parameters when the person walks.
  • the information processing method was determined to be a step of determining the type of the subject's standing posture based on the angle of the body part in the subject's standing posture state and a step of accepting the input of the measurement result of the subject's walking ability. It includes a step of outputting a second information for maintaining or improving the walking ability of the subject based on the first information corresponding to the type of the standing posture of the subject and the measurement result.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an example of an operation outline of the information processing apparatus 10.
  • the information processing apparatus 10 is, for example, a smartphone.
  • the information processing apparatus 10 is realized by any computer regardless of the type.
  • the information processing device 10 may be, for example, a laptop PC (Personal Computer), a tablet terminal device, a desktop PC, or the like.
  • the information processing apparatus 10 executes predetermined information processing based on the captured image of the subject 5 and the measurement result of the walking ability of the subject 5, and displays information for maintaining or improving the walking ability of the subject 5.
  • the "walking ability” indicates an ability related to walking, and includes, for example, walking speed and the like.
  • the information processing apparatus 10 acquires a captured image 50 obtained by capturing a subject 5 in a standing posture from the side (sequence SQ1).
  • the captured image 50 may be captured by a camera mounted on the information processing apparatus 10, or may be captured by a separately prepared camera.
  • the information processing apparatus 10 analyzes the captured image 50 to determine the type of the standing posture of the subject 5 (sequence SQ2). A specific example of the method for determining the type of standing posture will be described later.
  • This walking ability test may be a test for walking a certain distance (for example, 10 m or the like), or another test known to have a correlation with walking ability (for example, walking speed).
  • SST Seated Side Tapping
  • FIG. 1 an SST (Seated Side Tapping) test is shown as an example of another test. Specific examples of the walking ability test will be described later.
  • the information processing device 10 acquires the result (measurement result) of the walking ability test (sequence SQ4).
  • the information processing apparatus 10 evaluates the level of walking ability of the subject 5 based on the measurement result (sequence SQ5).
  • a specific example of the level evaluation method will be described later.
  • the information processing apparatus 10 displays various information for maintaining or improving the walking ability of the subject 5 based on the determination result of the type of the standing posture of the subject 5 and the evaluation result of the level of the walking ability of the subject 5. Is displayed in (Sequence SQ6). Although the details will be described later, the information processing apparatus 10 displays information such as a body part to be strengthened, items recommended to be worn (supporters, etc.), recommended training, and the like.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of the information processing apparatus 10.
  • the information processing unit 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 102, a memory 104, a touch panel 106, a button 108, a display 110, a wireless communication unit 112, a communication antenna 113, and a memory. It includes an interface (I / F) 114, a speaker 116, a microphone 118, and a camera 120. Further, the recording medium 115 is an external recording medium.
  • a CPU Central Processing Unit
  • the CPU 102 controls the operation of each part of the information processing apparatus 10 by reading and executing the program stored in the memory 104. More specifically, the CPU 102 realizes each process of the information processing apparatus 10 described later by executing the program.
  • the memory 104 is realized by a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read-Only Memory), a flash memory, or the like.
  • the memory 104 stores a program executed by the CPU 102, data used by the CPU 102, and the like.
  • the touch panel 106 is provided on the display 110 having a function as a display unit, and may be of any method such as a resistance film method and a capacitance method.
  • the button 108 is arranged on the surface of the information processing apparatus 10, receives an instruction from the user, and inputs the instruction to the CPU 102.
  • the wireless communication unit 112 connects to the mobile communication network via the communication antenna 113 and transmits / receives signals for wireless communication. As a result, the information processing device 10 can communicate with the external device via the mobile communication network.
  • the memory interface (I / F) 114 reads data from the external recording medium 115.
  • the CPU 102 reads the data stored in the external recording medium 115 via the memory interface 114, and stores the data in the memory 104.
  • the CPU 102 reads data from the memory 104 and stores the data in the external recording medium 115 via the memory interface 114.
  • Recording media 115 include CD (Compact Disc), DVD (Digital Versatile Disk), BD (Blu-ray (registered trademark) Disc), USB (Universal Serial Bus) memory, memory card, FD (Flexible Disk), hard disk, etc.
  • CD Compact Disc
  • DVD Digital Versatile Disk
  • BD Blu-ray (registered trademark) Disc
  • USB Universal Serial Bus
  • the speaker 116 outputs voice based on a command from the CPU 102.
  • the microphone 118 receives an utterance to the information processing device 10.
  • the camera 120 is realized by, for example, a CCD (Charge Coupled Device) method, a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) method, or another method.
  • FIG. 3 is a diagram showing an imaging scene of a standing posture of a subject.
  • the captured image 400 is an image obtained by capturing the standing posture of the sagittal plane from the right direction of a certain subject.
  • the blocks 410 and 420 on both sides of the subject are blocks for calibration. Markers P1 and P3 are attached to the block 410, and markers P2 are attached to the block 420. Seven markers P4 to P10 are attached to the subject.
  • the markers P4, P5, P6, P7, P8, P9, and P10 are the sternal stalk, the 7th cervical spinous process, the upper right anterior iliac spinous process, the upper right posterior iliac spine, the right greater trochanter, and the right knee, respectively. It is attached to the lateral space of the joint and the right lateral malleolus.
  • the subject takes a static standing position between two blocks 410, 420 that are grounded at regular intervals (eg, 50 cm).
  • the subject is urged to take a "comfortable posture", and the "comfortable posture” is defined as a characteristic standing posture for the subject.
  • the coordinate data of the markers P1 to P10 in the captured image 400 is acquired.
  • the marker P1 is defined as the origin
  • the straight line connecting the marker P1 and the marker P2 is defined as the x-axis
  • the straight line connecting the marker P1 and the marker P3 is defined as the y-axis.
  • La is a straight line connecting the midpoint Pa of the two markers P4 and P5 and the midpoint Pb of the two markers P6 and P7.
  • Lb be a straight line connecting the marker P6 and the marker P7.
  • Lc be a straight line connecting the marker P8 and the marker P9.
  • Ld be a straight line connecting the marker P9 and the marker P10.
  • Lp be the perpendicular line of the straight line Lb.
  • Lq be a straight line connecting the marker P8 and the marker P10.
  • the information processing apparatus 10 Based on each coordinate data, the information processing apparatus 10 has a joint angle (for example, knee joint flexion angle, hip joint flexion angle) and a segment angle (for example, trunk anteversion angle, pelvis anteversion angle, thigh anteversion angle, lower leg). Forward tilt angle) is calculated.
  • a joint angle for example, knee joint flexion angle, hip joint flexion angle
  • a segment angle for example, trunk anteversion angle, pelvis anteversion angle, thigh anteversion angle, lower leg.
  • Forward tilt angle is calculated.
  • the trunk forward tilt angle is defined as the angle (acute angle) formed by the y-axis and the straight line La.
  • the forward tilt angle of the trunk is a positive value
  • the trunk forward tilt angle will be a negative value
  • the pelvic anteversion angle is defined as the angle (acute angle) formed by the x-axis and the straight line Lb.
  • the pelvic anteversion angle When the pelvis is tilted anteriorly (when the tilt of the straight line Lb on the xy plane is negative), the pelvic anteversion angle is a positive value, and when the pelvis is tilted backward (the tilt of the straight line Lb is positive). In the case of), the pelvic anteversion angle becomes a negative value.
  • the thigh anteversion angle is defined as the angle (acute angle) formed by the y-axis and the straight line Lc.
  • the thigh forward tilt angle is a positive value
  • the thigh thigh is tilted backward the tilt of the straight line Lc is negative.
  • the anteversion angle of the thigh becomes a negative value.
  • the crus anteversion angle is defined as the angle (acute angle) formed by the y-axis and the straight line Ld.
  • the thigh forward tilt angle is a positive value
  • the lower leg is tilted backward (the tilt of the straight line Ld is negative).
  • the crus anteversion angle becomes a negative value
  • the knee joint flexion angle is the angle ⁇ 1 (acute angle) formed by the straight line Lc and the straight line Ld.
  • the knee joint flexion angle ⁇ 1 becomes a positive value, indicating that the knee joint is flexed.
  • the knee joint flexion angle ⁇ 1 has a negative value, indicating that the knee joint is extended.
  • the hip flexion angle is the angle ⁇ 2 (acute angle) formed by the straight line Lc and the straight line Lp.
  • the hip joint flexion angle ⁇ 2 becomes a positive value, indicating that the hip joint is flexed.
  • the hip joint flexion angle ⁇ 2 becomes a negative value, indicating that the hip joint is extended.
  • the joint angle and segment angle were calculated, and principal component analysis was performed using the joint angle and segment angle as parameters.
  • FIG. 4 is a table showing the results of principal component analysis.
  • Table 210 shows the eigenvalues and contribution ratios for each of the first to sixth principal components. Further, according to Table 210, the cumulative contribution ratios of the first principal component and the second principal component reach 70% to 80%. Therefore, two first principal components and a second principal component are adopted.
  • FIG. 5 is a table showing the load amount of each parameter.
  • Table 220 shows the load amount (correlation coefficient between the principal component score and each parameter) of each parameter with respect to the first principal component and the second principal component.
  • the first principal component is interpreted as a posture relating to the degree of flexion of the lower limbs centered on the knee joint.
  • a subject having a high score of the first principal component hereinafter, also referred to as "first principal component score" has a flexed lower limb, and a subject having a low score of the first principal component has an extended lower limb.
  • the second principal component is interpreted as a posture relating to the degree of flexion of the hip joint and the degree of anteversion of the pelvis.
  • a subject having a high score of the second principal component hereinafter, also referred to as “second principal component score”
  • second principal component score a subject having a high score of the second principal component
  • a subject having a low second principal component score has a pelvis tilted backward.
  • FIG. 6 is a scatter diagram showing the relationship between the first principal component and the second principal component.
  • Each point shown in FIG. 6 indicates the first principal component score and the second principal component score in each subject.
  • the horizontal axis of FIG. 6 shows the first principal component score, and the vertical axis shows the second principal component score. Since these scores vary overall, it is understood that the standing posture differs depending on the subject.
  • the standing posture type of each subject (hereinafter, also simply referred to as “posture type”) is divided into four according to the positive / negative of the first principal component score and the positive / negative of the second principal component score. It shall be.
  • FIG. 7 is an image diagram showing a subject of each posture type.
  • the subject of posture type A1 has the lower limbs flexed and the pelvis tilted forward.
  • the subject of posture type A1 has a score within the first quadrant (that is, first principal component> 0 and second principal component> 0 in the plane coordinate composed of the first principal component axis and the second principal component axis in FIG. ).
  • the posture type A2 subject the lower limbs are extended and the pelvis is tilted forward.
  • the subject of posture type A2 has a score within the second quadrant in the plane coordinates of FIG. 6 (ie, first principal component ⁇ 0 and second principal component> 0).
  • Posture type A3 subjects had their lower limbs extended and their pelvis tilted backwards.
  • the subject of posture type A3 has a score within the third quadrant in the plane coordinates of FIG. 6 (ie, first principal component ⁇ 0 and second principal component ⁇ 0).
  • the lower limbs are flexed and the pelvis is tilted backward.
  • the subject of posture type A4 has a score within the fourth quadrant in the plane coordinates of FIG. 6 (ie, first principal component> 0 and second principal component ⁇ 0).
  • the information processing apparatus 10 can determine the posture type of the subject 5 based on the captured image of the subject 5. Specifically, the information processing apparatus 10 has a joint angle (for example, knee joint flexion angle, hip joint flexion angle) and segment angle (for example, trunk anteversion angle, pelvis anteversion angle, thigh) from the captured image of the subject 5. Calculate the forward tilt angle and lower leg forward tilt angle). The information processing apparatus 10 calculates the scores of the first principal component and the second principal component using the joint angle and the segment angle. The information processing apparatus 10 determines which of the posture types A1 to A4 is the posture type of the subject 5 according to the positive or negative of the scores of the first principal component and the second principal component.
  • a joint angle for example, knee joint flexion angle, hip joint flexion angle
  • segment angle for example, trunk anteversion angle, pelvis anteversion angle, thigh
  • Body characteristics is a concept that includes at least one of muscle strength and velocity with respect to the lower limb joints.
  • knee joint extension muscle strength, knee joint flexion muscle strength, and ankle plantar flexion muscle strength are exemplified as characteristic parameters related to lower limb joint muscle strength.
  • characteristic parameters related to the speed of the lower limb joint the knee joint extension speed (angular velocity) and the ankle joint plantar flexion speed (angular velocity) are exemplified.
  • knee joint extension muscle strength, knee joint flexion muscle strength, ankle joint plantar flexion muscle strength, knee joint extension speed, and ankle joint plantar flexion speed were measured for each subject.
  • the maximum walking speed of each subject was also measured.
  • the maximum walking speed is the walking speed when the subject walks as fast as possible.
  • FIG. 8 is a diagram showing the maximum walking speed and lower limb muscle function of each posture type.
  • the table 230 shows the “mean ⁇ ” of age, maximum walking speed, knee extension strength, knee flexion strength, ankle plantar flexion strength, knee extension speed, and ankle plantar flexion speed. "Standard deviation" is shown for each posture type. Based on Table 230, for example, the subjects of posture type A3 have significantly higher knee joint extension muscle strength than the subjects of posture type A1, and the subjects of posture types A1 and A2 have the sole of the ankle joint more than the subjects of posture type A4. It turned out that the bending speed was significantly faster.
  • FIG. 9 is a graph showing the correlation coefficient of physical characteristics that had a significant relationship with the maximum walking speed for each posture type.
  • posture type A1 shows a significant positive correlation between all characteristic parameters and maximum walking speed.
  • a large correlation coefficient is shown for the knee joint extension speed.
  • Postural type A2 showed a significant positive correlation with knee extension strength, ankle plantar flexion strength and ankle plantar flexion rate, with no significant correlation with other characteristic parameters.
  • Posture type A3 showed a significant positive correlation with knee flexion strength and ankle plantar flexion speed, but no significant correlation with other characteristic parameters.
  • Attitude type A4 shows a significant positive correlation for all characteristic parameters. In particular, a large correlation coefficient is shown for the muscle strength of the lower limb joints (knee extension strength, knee flexion strength, ankle plantar flexion strength).
  • the characteristic parameters that correlate with the maximum walking speed differ depending on the standing posture type. Generally, a correlation coefficient of 0.4 or greater is considered to be moderately correlated. From this, it is presumed that the characteristic parameter important for the subject of posture type A1 in order to improve the maximum walking speed is the knee joint extension speed. It is presumed that important characteristic parameters for postural type A2 subjects are ankle plantar flexion strength and ankle plantar flexion velocity. An important characteristic parameter for postural type A3 subjects is presumed to be knee flexion strength. It is presumed that the important characteristic parameters for the subject of posture type A4 are knee joint extension strength, knee joint flexion strength, ankle plantar flexion strength and knee joint extension speed.
  • “Motion parameter” is a concept that includes at least one of a joint angle, joint torque and muscle tension with respect to the lower limb joint and a pelvic anteversion angle.
  • the hip joint flexion angle and the knee joint flexion angle are exemplified as the joint angles.
  • joint torque include knee flexion torque, hip flexion torque, and ankle plantar flexion torque.
  • the muscle tensions of the knee joint monoarticular muscle femoral biarticular muscle short head
  • the hip-knee joint biarticular muscle and the knee-ankle biarticular muscle peritoneal abdominal muscle
  • the joint angle, pelvic anteversion angle, joint torque and muscle tension during walking motion of each subject were measured. Each subject was instructed to walk on a track of about 10 m at the usual walking speed.
  • data at a position about 5 m from the starting point was acquired.
  • the analysis section was set during the ground contact period of the right leg.
  • the stance time was normalized with 0% for the initial contact of the right leg and 100% for the takeoff.
  • FIG. 10 is a diagram showing time-series data of the joint angle and the pelvic anteversion angle.
  • FIG. 11 is a diagram showing time-series data of joint torque.
  • FIG. 12 is a diagram showing time-series data of muscle tension of a single articular muscle.
  • FIG. 13 is a diagram showing time-series data of muscle tension of the biarticular muscle.
  • the horizontal axis in FIGS. 10 to 13 indicates time, and the initial ground contact time of the right leg is represented as “0” and the takeoff time is represented as “100”.
  • operation parameters are shown for each posture type. For example, in each figure, the graph with the reference numeral “A1” indicates the motion parameters of the subject of posture type A1. The same applies to the symbols "A2" to "A4".
  • the knee joint flexion angle in FIG. 10A shows a positive value when the knee joint is flexed and a negative value when the knee joint is extended.
  • the hip flexion angle in FIG. 10B shows a positive value when the hip joint is flexed and a negative value when the hip joint is extended.
  • the pelvic anteversion angle in FIG. 10C shows a positive value when the pelvis is tilted forward and a negative value when the pelvis is tilted backward.
  • the knee joint flexion angle of the subjects of posture types A1 and A4 is large in the positive direction and the knee joint is flexed during the entire stance phase.
  • the subjects of posture type A1 and posture type A4 have a positive first principal component score (the knee joint is flexed during the standing posture), so that the posture during the walking motion is similar to the standing posture. It can be said that it is.
  • the hip joint flexion angles of the subjects of posture types A1 and A2 are large in the positive direction and the hip joints are flexed during the entire stance phase.
  • the pelvic anteversion angle of the subjects of posture types A1 and A2 is large in the positive direction and the pelvis is tilted forward during the entire stance phase.
  • the subjects of posture type A1 and posture type A2 have a positive second principal component score (the hip joint is flexed and the pelvis is tilted forward in the standing posture), so that the posture during the walking motion is standing. It can be said that it is similar to the posture.
  • the knee joint flexion torque in FIG. 11A shows a positive value when the knee joint is flexed and a negative value when the knee joint is extended.
  • the hip flexion torque in FIG. 11B shows a positive value when the hip joint is flexed and a negative value when the hip joint is extended.
  • the ankle plantar flexion torque in FIG. 11 (c) shows a positive value at the time of ankle plantar flexion and a negative value at the time of ankle dorsiflexion.
  • the subjects of posture types A1 and A4 have a higher knee joint extension torque than the subjects of posture types A2 and A3 (that is,). Knee flexion torque is large in the negative direction). Further, in the latter half of the stance phase (see region 702 in the figure), the subjects of posture types A1 and A4 have a smaller knee joint flexion torque than the subjects of posture types A2 and A3. Also, referring to FIG. 11 (c), in the latter half of the stance phase (see region 721 in the figure), the subjects of posture types A1 and A4 have a smaller ankle plantar flexion torque than the subjects of posture types A2 and A3. ..
  • posture type A1 and A4 having a positive first principal component score require a large output in the knee joint in the first half of the stance phase, and the posture type having a negative first principal component score. It can be seen that the A2 and A3 subjects require a large output in the knee and ankle joints in the latter half of the stance phase.
  • the subjects of posture types A1 and A2 have a larger hip extension torque (ie, hip joints) than the subjects of posture types A3 and A4. Bending torque is large in the negative direction). Also, in the latter half of the stance phase (see region 712 in the figure), the subjects of posture types A1 and A2 have a smaller hip flexion torque than the subjects of posture types A3 and A4.
  • posture type A1 and A2 having a positive second principal component score required a large output in the hip joint in the first half of the stance phase, and the posture type A3 having a negative second principal component score.
  • the muscle tension of the knee joint monoarticular muscle in FIG. 12 shows a positive value when the knee joint flexor muscle group exerts tension, and a negative value when the knee joint extensor muscle group exerts tension. Is shown.
  • the hip-knee biarticular muscles in FIG. 13 (a) show positive values when the hip extension / knee flexion muscles exert tension, and the hip flexion / knee flexion muscles exert tension. Shows a negative value when doing.
  • the knee-ankle biarticular muscle in FIG. 13B shows a positive value when the knee flexion / ankle plantar flexor muscle group exerts tension.
  • postural types A1 and A4 subjects have more knee joints than postural types A2 and A3 subjects.
  • the muscle tension of the flexion muscle group is small.
  • the subjects of posture types A1 and A4 had more knee flexion / ankle joint sole than the subjects of posture types A2 and A3.
  • the muscle tension of the flexor muscles is small.
  • the subjects of posture types A1 and A4 had a generally negative muscle tension (that is, hip flexion / knee extensor muscle group).
  • the subjects of posture types A2 and A3 show a generally positive value of muscle tension (that is, hip extension / knee flexion muscle group is active).
  • the subjects of posture types A1 and A4 having a positive first principal component score are used during walking with the subjects of posture types A2 and A3 having a negative first principal component score.
  • the line was different.
  • FIGS. 10 to 13 are compared with the results of FIG. 9 and summarized by posture type.
  • the subject of posture type A1 had a large knee joint extension torque in the first half of the stance phase, and the knee joint flexor muscle group (mainly the biceps femoris short head) in the latter half of the stance phase.
  • the muscle tension is small, and the muscle tension of the hip flexion / knee flexion muscle group (mainly the rectus femoris) is large.
  • the characteristic motion parameters during walking are a large knee joint extension torque in the first half of the stance phase, a small biceps femoris brachycephalic muscle tension in the latter half of the stance phase, and a large rectus femoris muscle tension. ..
  • an important characteristic parameter for the subject of posture type A1 in order to improve the maximum walking speed is the knee joint extension speed. From this, it is considered that the characteristic motion parameters during walking are related to the important characteristic parameters in the subject of the posture type A1.
  • the subject of posture type A2 has a large ankle plantar flexion torque in the latter half of the stance phase, and a large muscle tension of the knee joint flexion / ankle plantar flexor muscle group (mainly the gastrocnemius muscle). Therefore, in the subject of posture type A2, the characteristic motion parameters during walking are a large ankle plantar flexion torque and gastrocnemius muscle tension in the latter half of the stance phase. Also, based on the results of FIG. 9, the important characteristic parameters for the subject of posture type A2 to improve the maximum walking speed are the ankle plantar flexion muscle strength and the ankle plantar flexion speed. From this, it is considered that the characteristic motion parameters during walking are related to the important characteristic parameters in the subject of the posture type A2.
  • the subject of posture type A3 has a large knee joint flexion torque in the latter half of the stance phase, and a large muscle tension of the hip joint extension / knee joint flexion muscle group (hamstrings).
  • the characteristic motion parameters during walking are the large knee flexion torque and hamstring muscle tension in the second half of the stance phase.
  • an important characteristic parameter for the subject of posture type A3 in order to improve the maximum walking speed is knee joint flexion muscle strength. From this, it is considered that the characteristic motion parameters during walking are related to the important characteristic parameters in the subject of the posture type A3.
  • the subjects of posture type A4 are characterized by a large knee joint extension torque in the first half of the stance phase and a small muscle tension of the biceps femoris brachycephaly in the latter half of the stance phase.
  • important characteristic parameters for postural type A4 subjects to improve maximum walking speed are knee extension strength, knee flexion strength, ankle plantar flexion strength and knee extension speed. And there are many parameters. From this, in the subject of posture type A4, the relationship between the above characteristic motion parameters and the important characteristic parameters is unclear.
  • a typical test for measuring the walking ability of a subject is a test for measuring walking speed at a certain distance (for example, 10 m).
  • the walking ability test does not have to be a test for measuring the walking speed itself.
  • the walking ability test is, for example, a Timed Up and Go Test (TUG) that measures the time required for a subject to get up from a chair, go around a target provided in front of the chair, and sit on the chair. You may. In this case, the measurement time is the measurement result of walking ability.
  • TMG Timed Up and Go Test
  • the walking ability test may be another test that has been confirmed to be related to the maximum walking speed.
  • the walking ability test may be a test of exercise speed for the upper limbs, lower limbs or trunk that correlates with maximum walking speed. In this case, the result of this test is the measurement result of walking ability.
  • Non-Patent Document 1 the speed when a plastic box of a predetermined size (90 mm ⁇ 60 mm ⁇ 20 mm) is slid as quickly as possible is measured. It has been found that there is a positive correlation between this speed and the maximum walking speed.
  • the exercise speed test for the lower limbs shown in Non-Patent Document 2 the speed when a gyro sensor is attached to the knee and the knee joint is extended as soon as possible is measured. It has been found that there is a positive correlation between this speed and the maximum walking speed.
  • the information processing apparatus 10 uses the joint angle and the segment angle calculated based on the captured image of the subject 5, and the type of the standing posture of the subject 5 is any of the posture types A1 to A4. Is determined.
  • the type of the standing posture of the subject 5 is "posture type A2".
  • the important characteristic parameters for the subjects of posture type A2 to improve the maximum walking speed are the ankle plantar flexor strength and the ankle plantar. Bending speed.
  • the characteristic motion parameters during walking are ankle plantar flexion torque and knee-ankle biarticular joint. It is a muscle (gastrocnemius muscle). Therefore, for example, the physical characteristics that correlate with the walking ability of the subject of posture type A2 are the ankle plantar flexion muscle strength and the ankle plantar flexion speed, and the motion parameters that correlate with the walking ability are the ankle plantar flexion torque and the ankle plantar flexion torque. Knee-foot joint bi-joint muscle.
  • the walking ability (here, walking speed) of the subject 5 obtained by the walking ability test shall be evaluated in three stages.
  • the walking speed of the subject 5 is V
  • the average walking speed Vh of the same age group for example, 50s, 60s, etc.
  • V ⁇ Vh- ⁇ the walking ability of the subject 5 is evaluated as "low level”
  • Vh- ⁇ ⁇ V ⁇ Vh + ⁇ the walking ability of the subject 5 is evaluated as "medium level”
  • Vh + ⁇ the walking ability of the subject 5 is evaluated as "high level”.
  • ⁇ V the walking ability of the subject 5 is evaluated as "low level”.
  • the value of ⁇ may change depending on the age of the subject.
  • FIG. 14 is a diagram showing a display example of various information.
  • the information processing apparatus 10 has information for maintaining or improving the walking ability of the subject 5 (for example, the screen 300 of FIG. 14) based on the physical characteristics and motion parameters corresponding to the posture type A2 of the subject 5 and the measurement results. ) Is displayed on the display 110.
  • the posture type of the subject 5 (that is, the posture type A2) is displayed in the display area 310 of the screen 300.
  • an evaluation result of the walking ability of the subject 5 based on the measurement result (for example, an evaluation result indicating that the level is lower than the average) is displayed.
  • the evaluation result for the muscle function of the subject 5 is displayed in the display area 330.
  • This evaluation result is derived from the measurement result and specific information (physical characteristics and motion parameters) that correlates with the walking ability of the person of posture type A2.
  • the specific information corresponding to the posture type A2 is the ankle plantar flexion muscle strength, the ankle plantar flexion speed, the ankle plantar flexion torque, and the knee-foot joint biarticular muscle. Therefore, it is predicted that the muscle function of the gastrocnemius muscle (calf), which plays a role of lowering the toes (and kicking the ground), is important for the walking ability of the person of posture type A2.
  • the walking ability of the subject 5 is evaluated as "low level". Therefore, in the display area 330, for example, information indicating that the muscle function of the gastrocnemius muscle is reduced is displayed.
  • Information useful for improving the walking ability of the subject 5 is displayed in the display area 340.
  • a cuff supporter is displayed as a recommended item to assist the movement of the gastrocnemius muscle.
  • towel training is displayed as recommended training for the low-load gastrocnemius muscle.
  • Various information displayed on the screen 300 changes according to the type of the standing posture of the subject 5 and the measurement result of the walking ability. For example, when the measurement result of the walking ability of the subject 5 is "medium level", the evaluation result (for example, the evaluation result indicating that it is the average level) is displayed in the display area 320. In the display area 330, information indicating that the walking level increases when the muscle function is enhanced is displayed. In the display area 340, for example, arch support socks are displayed as a recommended item for assisting the movement of the muscle from the sole of the foot to the gastrocnemius muscle. As recommended training for medium load, for example, training for both legs caffleise (toe standing) is displayed.
  • medium load for example, training for both legs caffleise (toe standing) is displayed.
  • the evaluation result (for example, the evaluation result indicating that the level is higher than the average) is displayed in the display area 320. ..
  • Information indicating that the muscle function is high is displayed in the display area 330.
  • the display area 340 for example, as a recommended item, barefoot shoes that directly convey the feeling of kicking the ground and enable walking comfortably are displayed.
  • high-intensity recommended training for example, one-legged caffleise training is displayed.
  • the evaluation result of the walking ability of the subject 5 is "low level”
  • the item for increasing the muscle strength corresponding to the specific information and the low-load training for the purpose of improving the walking ability are displayed. Will be done.
  • the evaluation result is "medium level”
  • items for making it easier to be aware of the muscle strength corresponding to specific information and medium-load training for improving walking ability are displayed.
  • the evaluation result is "high level”
  • items for improving walking comfort for muscles corresponding to specific information and high-load training for maintaining walking ability are displayed.
  • FIG. 15 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the information processing apparatus 10.
  • the information processing apparatus 10 includes a storage unit 510, a determination unit 520, an input unit 530, and an output control unit 540 as main functional configurations.
  • the determination unit 520, the input unit 530, and the output control unit 540 are typically realized by the CPU 102 executing a program stored in the memory 104.
  • the storage unit 510 is realized by the memory 104.
  • the storage unit 510 stores specific information having a correlation with the walking ability of the person of the type for each of the plurality of standing posture types.
  • the specific information includes at least one of the physical characteristics of the person and the motion parameters when the person walks.
  • the specific information corresponding to the posture type A1 includes the knee joint extension speed as a physical characteristic, the knee joint extension torque as an operation parameter, the knee joint single joint muscle and the knee-ankle biarticular muscle.
  • Specific information corresponding to posture type A2 includes ankle plantar flexion strength and ankle plantar flexion speed as physical characteristics, and ankle plantar flexion torque and knee-ankle biarticular muscle (gastrocnemius) as motion parameters. ..
  • Specific information corresponding to the posture type A3 includes knee flexion strength as a physical characteristic, knee flexion torque as motion parameters, and muscle tension of the knee-ankle biarticular muscle.
  • Specific information corresponding to posture type A4 includes knee extension strength, knee flexion strength, ankle plantar flexion strength and knee extension speed as physical characteristics.
  • the determination unit 520 determines the type of the standing posture of the subject based on the angle of the body part in the standing posture state of the subject.
  • the determination unit 520 determines the type of the standing posture of the subject based on at least the knee joint flexion angle in the standing posture of the subject.
  • the determination unit 520 determines the type of the standing posture of the subject based on the pelvic forward tilt angle in the standing posture state of the subject.
  • the determination unit 520 calculates the joint angle and the segment angle of the subject based on the captured image of the standing posture state of the subject.
  • the determination unit 520 calculates the first principal component score and the second principal component score using the joint angle and the segment angle.
  • the determination unit 520 determines whether the type of the standing posture of the subject 5 belongs to the posture type A1 or A4 or the posture type A2 or A3 according to the positive or negative of the first principal component score corresponding to the knee joint flexion angle. To judge. Further, the determination unit 520 determines whether the type of the standing posture of the subject 5 belongs to the posture type A1 or A2, or the posture type A3 or A4, depending on the positive or negative of the second principal component score corresponding to the pelvic anteversion angle. Determine if it belongs. From the above, the determination unit 520 determines which of the posture types A1 to A4 is the type of the standing posture of the subject 5 according to the positive or negative of the first principal component score and the second principal component score of the subject 5. do.
  • the input unit 530 accepts the input of the measurement result of the walking ability of the subject 5.
  • the input unit 530 may receive the input of the measurement result from the user via the touch panel or the like, or may receive the input of the measurement result from the external device via the wireless communication unit 112.
  • the output control unit 540 is recommended for maintaining or improving the walking ability of the subject 5 based on the specific information corresponding to the determined type of the standing posture of the subject 5 and the measurement result of the walking ability of the subject 5. Output information. Specifically, the output control unit 540 outputs recommended information having different contents according to the level of the walking ability of the subject 5 indicated by the measurement result of the subject 5. For example, when the level of the walking ability of the subject 5 is higher than the reference level (for example, the middle level) (for example, the high level), the output control unit 540 aims to maintain the walking ability of the subject 5 as recommended information. Outputs information about items and training that have been completed. On the other hand, when the walking ability level of the subject 5 is lower than the reference level (for example, a low level), the output control unit 540, as recommended information, an item or training aimed at further improving the walking ability of the subject 5. Output information about.
  • the recommended information includes, for example, the information displayed in the display areas 330 and 340 of the screen 300 of FIG.
  • the recommended information may include advice information for maintaining or improving the walking ability of the subject 5 derived from the specific information corresponding to the type of the standing posture of the subject 5.
  • the recommended information includes professional advice information for improving the muscle function of the gastrocnemius muscle.
  • the recommended information may be configured to include the specific information itself corresponding to the type of standing posture.
  • the muscle strength of the lower limb joint in the physical characteristics may be hip joint flexion muscle strength, hip joint extension muscle strength, and ankle dorsiflexion muscle strength.
  • the speed of the lower limb joint in the physical characteristics may be a hip joint flexion speed, a hip joint extension speed, a knee joint flexion speed, or an ankle dorsiflexion speed.
  • the physical characteristics may also include the range of motion of the joint (eg, hip extension angle, knee extension angle, ankle dorsiflexion angle).
  • the motion parameters during walking motion may include floor reaction force, joint power (for example, hip joint power, knee joint power, ankle joint power).
  • the determined posture type is not limited to four, and may be five or more.
  • the characteristic parameters important for each posture type described in ⁇ Relationship between standing posture type and physical characteristics> may be updated by increasing the number of subjects and collecting data.
  • the angle (joint angle and segment angle) of the body part has been described with respect to the configuration acquired from the captured image in the standing posture state of the subject, but the configuration is not limited to this configuration.
  • the angle of the body part may be detected by an inertial sensor attached to the subject 5 in the standing posture.
  • an inertial sensor is attached to each part of the subject's body.
  • the inertial sensor transmits the measurement result to the information processing apparatus 10 by, for example, wireless communication.
  • the inertial sensor has the functions of both a gyro sensor and an accelerometer, for example.
  • the inertial sensor can measure the angular velocity and the acceleration in each of the three axial directions and output them to the information processing apparatus 10.
  • the information processing device 10 calculates the angle of the body part based on the detection result of the inertial sensor.
  • the angles (joint angles and segment angles) of the body parts were acquired from the captured images in the standing posture of the subject with a plurality of markers attached.
  • it may be configured to acquire the angle of the body part from the captured image in the standing posture state of the subject to which the marker is not attached by using the information obtained from the known skeleton estimation system.
  • the pelvic anteversion angle used for determining the posture type is estimated based on the parameters related to the body part in the standing posture state of the subject (for example, the hip joint flexion angle).
  • FIG. 16 is a diagram showing the output result of the skeleton estimation system.
  • the image 600 is an image showing the output result of the existing skeleton estimation system. Since it is difficult to extract the pelvic segment with the existing skeletal estimation system, it is not possible to directly obtain the pelvic anteversion angle. Therefore, a method of estimating the pelvic anteversion angle based on the hip flexion angle obtained from the skeletal estimation system will be described.
  • Positions Q1, Q2, and Q3 indicate the positions of the neck, hip, and knee joints, respectively.
  • the straight line L1 is a straight line connecting the position Q1 and the position Q2, and the straight line L2 is a straight line connecting the position Q2 and the position Q3.
  • the straight line L1 corresponds to the straight line La in FIG. 3, and the straight line L2 corresponds to the straight line Lc in FIG.
  • the hip joint flexion angle ⁇ 2 is defined as the angle (acute angle) formed by the straight line Lc and the straight line Lp by the two-dimensional coordinate analysis of each marker.
  • the existing skeleton estimation system cannot extract the pelvic segment and cannot obtain the straight line Lb in FIG. 3, so that the straight line Lp cannot be obtained as a result. Therefore, when the skeletal estimation system is used, the angle ⁇ 2x formed by the straight line L1 and the straight line L2 is regarded as the hip joint flexion angle, and the hip joint flexion angle ⁇ 2 is calculated from the hip joint flexion angle ⁇ 2x.
  • FIG. 17 is a diagram showing the correlation between the hip joint flexion angle obtained by the two-dimensional coordinate analysis and the hip joint flexion angle obtained by the skeleton estimation system.
  • the horizontal axis of FIG. 17 shows the hip flexion angle ⁇ 2x obtained from the skeletal estimation system, and the vertical axis shows the hip joint flexion angle ⁇ 2 defined in FIG. 3 (that is, obtained by two-dimensional coordinate analysis). ..
  • the pelvic anteversion angle (that is, the angle formed by the x-axis of FIG. 3 and the straight line Lb) obtained by the two-dimensional coordinate analysis can be estimated from the hip joint flexion angle ⁇ 2 using the correlation of FIG. ..
  • the pelvic anteversion angle obtained by the two-dimensional coordinate analysis is ⁇ 3.
  • FIG. 18 is a diagram showing the correlation between the hip joint flexion angle obtained by the two-dimensional coordinate analysis and the pelvic anteversion angle.
  • the horizontal axis of FIG. 18 indicates the hip joint flexion angle ⁇ 2, and the vertical axis indicates the pelvic anteversion angle ⁇ 3.
  • the estimation unit of the information processing apparatus 10 can calculate the hip joint flexion angle ⁇ 2 from the hip joint flexion angle ⁇ 2x obtained by the pelvis estimation system, and further calculate the pelvis anteversion angle ⁇ 3 from the hip joint flexion angle ⁇ 2. Therefore, the estimation unit can estimate the pelvic anteversion angle ⁇ 3 based on the hip joint flexion angle ⁇ 2x.
  • the determination unit 520 determines the type of the standing posture of the subject using the estimated pelvic anteversion angle ⁇ 3.
  • FIG. 19 is a diagram for explaining the definition of a plurality of parameters. These parameters (angles) are calculated by the skeleton estimation system.
  • the hip joint K1, head K2, knee joint K3, and ankle joint K4 in FIG. 19 are identified by a skeletal estimation system.
  • the definition of each parameter will be described with reference to the two-dimensional image 710 of FIG.
  • the line segment connecting the hip joint K1 and the knee joint K3 is defined as Jc.
  • Jd be the line segment connecting the head K2 and the knee joint K3.
  • Je be the line segment connecting the hip joint K1 and the ankle joint K4.
  • Jf be the line segment connecting the knee joint K3 and the ankle joint K4.
  • Jg be the line segment connecting the hip joint K1 and the head K2.
  • head-crotch-knee angle, head-knee-foot angle, head-crotch-foot angle, knee joint flexion angle, thigh anteversion angle, and crus anteversion angle are defined as parameters.
  • the head-crotch-knee angle is defined as the angle (acute angle) formed by the line segment Jc and the line segment Jg. If the hip joint K1 is posterior to the line segment connecting the head K2 and the knee joint K3, the head-hip-knee angle is a positive value, and if it is anterior, the angle is a negative value. ..
  • the head-knee-foot angle is defined as the angle (acute angle) formed by the line segment Jd and the line segment Jf. If the knee joint K3 is posterior to the line segment connecting the head K2 and the ankle joint K4, the head-knee-foot angle is a positive value, and if it is anterior, the angle is a negative value. Obviously, the angle is a negative value.
  • the head-crotch-foot angle is defined as the angle (acute angle) formed by the line segment Je and the line segment Jg. If the hip joint K1 is posterior to the line segment connecting the head K2 and the ankle joint K4, the head-hip-foot angle is a positive value, and if it is anterior, the angle is a negative value. ..
  • the knee joint flexion angle is defined as the angle (acute angle) formed by the line segment Jc and the line segment Jf.
  • the thigh anteversion angle is defined as the angle (acute angle) formed by the y-axis and the line segment Jc.
  • the crus anteversion angle is defined as the angle (acute angle) formed by the y-axis and the line segment Jf.
  • FIG. 20 is a diagram showing an example of the analysis result of the decision tree analysis.
  • the decision tree shown in FIG. 20 is a model for estimating the pelvic anteversion angle, and was created by machine learning using a plurality of parameters defined in FIG. Seven types of thresholds Th1, Th2, Th3, Th4, Th5, Th6, Th7 are used for each of the seven types of branching conditions.
  • the pelvic anteversion angle is classified into either "backward tilt" (value larger than a predetermined threshold value) or "forward tilt” (value smaller than a predetermined threshold value) according to the seven types of branching conditions.
  • an estimation model using decision tree learning is generated, and the pelvic anteversion angle is estimated by inputting a plurality of parameters to the estimation model.
  • various learning algorithms other than decision trees can be adopted as the machine learning method.
  • the learning algorithm a support vector machine, a neural network, deep reinforcement learning, cluster analysis, classification, or the like is adopted. Specifically, by inputting each of the above parameters into an estimation model generated by a known learning algorithm, the arithmetic processing defined by the estimation model is executed, and the pelvic anteversion angle is calculated as the estimation result. ..
  • the estimation model is a trained model obtained by executing a known training process using a training data set.
  • the training dataset includes multiple parameters (head-crotch-knee angle, head-knee-foot angle, head-crotch-foot angle, knee flexion angle, thigh anteversion angle, and lower leg anteversion angle) and the pelvis. It is a data set with the forward tilt angle.
  • Such learning data sets are prepared for a plurality of subjects.
  • the estimation model is optimized so that the subject's pelvic anteversion angle can be output from multiple parameters in the subject by learning processing using many learning data sets. That is, the estimation model is a trained model for estimating the pelvic anteversion angle in the standing posture state of the subject.
  • the estimation model may be optimized so that the pelvic anteversion angle of the subject can be output from at least one of a plurality of parameters.
  • the learning data set is, for example, a data set of at least one of a plurality of parameters in the subject and the pelvic anteversion angle of the subject.
  • the estimation unit of the information processing apparatus 20 inputs information of at least one of a plurality of parameters in the subject to the trained estimation model stored in the memory 104 to determine the pelvic anteversion angle of the subject. calculate.
  • the estimation model is subjected to learning processing using a learning data set so that when a plurality of parameters in the subject are input, the pelvic anteversion angle of the subject is output as an estimation result.
  • the determination unit 520 determines the type of standing posture of the subject using the estimated pelvic anteversion angle.
  • the determination unit 520 determines the type of the standing posture of the subject 5 based on at least the knee joint flexion angle (for example, depending on whether the corresponding first principal component score is positive or negative). (For example, it is determined whether it belongs to the posture type A1 or A4 or the posture type A2 or A3), but the configuration is not limited to this.
  • the determination unit 520 may be configured to determine the type of the standing posture of the subject 5 based on at least the crus anteversion angle.
  • FIG. 21 is a diagram showing the correlation between the knee joint flexion angle and the crus anteversion angle.
  • the horizontal axis of FIG. 21 indicates the crus anteversion angle, and the vertical axis indicates the knee joint flexion angle.
  • the correlation coefficient R is 0.863, which shows a high correlation between the knee joint flexion angle and the crus anteversion angle. Therefore, instead of the knee joint flexion angle, the crus anteversion angle can be used to determine the type of standing posture of the subject 5. Therefore, it is considered that the type of the standing posture of the subject 5 can be determined by using the crus anteversion angle and the pelvis anteversion angle.
  • the posture type was determined using each determination method described below.
  • determination method D1 the method of determining the posture type of each subject using the first principal component score and the second principal component score of each subject.
  • the posture type of the subject having the value of the score in the first quadrant (that is, the first principal component> 0 and the second principal component> 0) is set as the posture type A1 and the second quadrant.
  • the posture type of the subject having the value of the score within (that is, the first principal component ⁇ 0 and the second principal component> 0) is defined as the posture type A2, and the score within the third quadrant (that is, the first principal component ⁇ 0 and the second principal component> 0).
  • the posture type of the subject having the value of the second principal component ⁇ 0) is defined as the posture type A3, and the subject having the score within the fourth quadrant (that is, the first principal component> 0 and the second principal component ⁇ 0).
  • the posture type is the posture type A4.
  • FIG. 22 is a diagram showing the relationship between the knee joint flexion angle and the pelvic anteversion angle.
  • the horizontal axis of FIG. 22 shows the knee joint flexion angle
  • the vertical axis shows the pelvic anteversion angle.
  • the intersection of the horizontal axis and the vertical axis is the mean value X0 (that is, ⁇ 1.510 °) of the knee joint flexion angle of each subject and the mean value Y0 (that is, 10) of the pelvic anteversion angle. .498 °) is shown.
  • the method for determining the posture type of each subject based on the average value X0 and the average value Y0 is referred to as "determination method D2" for convenience.
  • the posture type of the subject having the value of is defined as the posture type A1.
  • the posture type of the subject having a value within the second quadrant (that is, knee joint flexion angle ⁇ mean value X0 and pelvic anteversion angle> mean value Y0) is defined as posture type A2.
  • the posture type of the subject having a value within the third quadrant (that is, knee joint flexion angle ⁇ mean value X0 and pelvic anteversion angle ⁇ mean value Y0) is defined as posture type A3.
  • the posture type of the subject having a value within the fourth quadrant (that is, knee joint flexion angle> mean value X0 and pelvic anteversion angle ⁇ mean value Y0) is defined as posture type A4.
  • FIG. 23 is a diagram showing the relationship between the crus anteversion angle and the pelvis anteversion angle.
  • the horizontal axis of FIG. 23 indicates the crus anteversion angle
  • the vertical axis indicates the pelvis anteversion angle.
  • the intersection of the horizontal axis and the vertical axis is the average value Z0 (that is, 4.372 °) of the lower leg anteversion angle of each subject and the average value Y0 (that is, 10.37 °) of the pelvic anteversion angle. 498 °) is shown.
  • the method for determining the posture type of each subject based on the average value Z0 and the average value Y0 is referred to as "determination method D3" for convenience.
  • a subject having a value within the first quadrant of the coordinate plane composed of the vertical axis and the horizontal axis of FIG. 23 (that is, lower leg anteversion angle> average value Z0 and pelvis anteversion angle> average value Y0).
  • the posture type of is the posture type A1.
  • the posture type of the subject having a value within the second quadrant (that is, lower leg anteversion angle ⁇ mean value Z0 and pelvis anteversion angle> average value Y0) is defined as posture type A2.
  • the posture type of the subject having a value within the third quadrant that is, lower leg anteversion angle ⁇ mean value Z0 and pelvis anteversion angle ⁇ mean value Y0
  • the posture type of the subject having a value within the fourth quadrant (that is, lower leg anteversion angle> mean value Z0 and pelvis anteversion angle ⁇ mean value Y0) is defined as posture type A4.
  • the posture type determined using the determination method D1 and the posture type determined using the determination method D2 were compared.
  • the degree of agreement between the determination methods D1 and the determination method D2 was 85%.
  • the judgment result by the judgment method D2 and the judgment result by the judgment method D3 are compared, the posture type judgment results are the same in the 32 subjects, so that the judgment results of the judgment method D2 and the judgment method D3 are the same.
  • the degree is 80%.
  • the posture type judgment results were the same in 27 subjects, so that the degree of matching of the judgment results of the judgment method D1 and the judgment method D3 was the same. Is 67.5%.
  • the determination unit 520 determines the type of the standing posture of the subject 5 based on the crus anteversion angle and the pelvis anteversion angle in the standing posture state of the subject 5 (for example, using the determination method D3). It may be configured to do so.
  • the median value X1 of the knee joint flexion angle of each subject instead of the average value X0 of the knee joint flexion angle of each subject, the average value Y0 of the pelvic anteversion angle, and the average value Z0 of the lower leg anteversion angle, the median value X1 of the knee joint flexion angle of each subject and the pelvis, respectively.
  • a configuration may be configured in which the median value Y1 of the forward tilt angle and the median value Z1 of the lower leg forward tilt angle are used.
  • the median value X1 is ⁇ 0.827 °
  • the median value Y1 is 10.623 °
  • the median value Z1 is 4.334 °.
  • the degree of agreement between the determination results of the determination method D1 and the determination method D2 is 82%, and the determination method D2 and the determination method
  • the degree of agreement of each determination result of D3 was 80%, and the degree of agreement of each determination result of the determination method D1 and the determination method D3 was 70%. Also in this case, it is understood that the determination methods D1 to D3 have a high correlation.
  • a program for operating a computer to execute control as described in the above-mentioned flowchart.
  • Such a program is recorded as a program product by recording it on a non-temporary computer-readable recording medium such as a flexible disk attached to a computer, a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory), a ROM, a RAM, and a memory card. It can also be provided.
  • the program can be provided by recording on a recording medium such as a hard disk built in the computer.
  • the program can also be provided by downloading over the network.
  • the configuration exemplified as the above-described embodiment is an example of the configuration of the present invention, can be combined with another known technique, and a part thereof is not deviated from the gist of the present invention. It is also possible to change and configure it, such as by omitting it. In the above-described embodiment, the process or configuration described in the other embodiments may be appropriately adopted and carried out.

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Abstract

情報処理装置（１０）は、複数の立位姿勢のタイプの各々について、当該タイプの人物の歩行能力と相関を有する第１の情報を記憶する記憶部（５１０）を備える。第１の情報は、人物の身体特性、および人物が歩行する際の動作パラメータのうちの少なくとも一方を含む。情報処理装置（１０）は、被験者（５）の立位姿勢状態における身体部位の角度に基づいて、被験者（５）の立位姿勢のタイプを判定する判定部（５２０）と、被験者（５）の歩行能力の計測結果の入力を受け付ける入力部（５３０）と、判定された被験者（５）の立位姿勢のタイプに対応する第１の情報と計測結果とに基づいて、被験者（５）の歩行能力を維持または向上させるための第２の情報を出力する出力制御部（５４０）とをさらに備える。

Description

情報処理装置、および情報処理方法
　本開示は、情報処理装置、および情報処理方法に関する。
　従来、ヒトの歩行姿勢を評価するための装置が知られている。例えば、特開２０１４－２１７６９６号公報（特許文献１）には、歩行姿勢計が開示されている。この歩行姿勢計は、被測定者の腰の正中線上に装着される加速度センサと、上記加速度センサが出力する上下軸加速度の時間的な変化波形と前後軸加速度の時間的な変化波形との一方または両方を用いて、上記被測定者の歩行中の腰の位置に対応する物理量を定量的に算出する演算部とを含む。
特開２０１４－２１７６９６号公報
　個人によって筋力量および柔軟性等は異なることから、人それぞれ姿勢が異なるのは自然である。そのため、例えば、ある人の歩行能力（例えば、歩行速度等）を改善するためには、その人の姿勢に適した方法でアプローチする必要がある。特許文献１では、人の歩行姿勢が正しい姿勢であるか否かを定量的に評価することを検討しているが、上記課題に対する解決手段を教示ないし示唆するものではない。
　本開示のある局面における目的は、被験者の姿勢のタイプに応じて、歩行能力を維持または向上するための情報を提示することが可能な情報処理装置、および情報処理方法を提供することである。
　ある実施の形態に従う情報処理装置は、複数の立位姿勢のタイプの各々について、当該タイプの人物の歩行能力と相関を有する第１の情報を記憶する記憶部を備える。第１の情報は、人物の身体特性、および人物が歩行する際の動作パラメータのうちの少なくとも一方を含む。情報処理装置は、被験者の立位姿勢状態における身体部位の角度に基づいて、被験者の立位姿勢のタイプを判定する判定部と、被験者の歩行能力の計測結果の入力を受け付ける入力部と、判定された被験者の立位姿勢のタイプに対応する第１の情報と計測結果とに基づいて、被験者の歩行能力を維持または向上させるための第２の情報を出力する出力制御部とをさらに備える。
　好ましくは、判定部は、被験者の立位姿勢状態における膝関節屈曲角度に少なくとも基づいて、被験者の立位姿勢のタイプを判定する。
　好ましくは、判定部は、被験者の立位姿勢状態における下腿前傾角度に少なくとも基づいて、被験者の立位姿勢のタイプを判定する。
　好ましくは、判定部は、被験者の立位姿勢状態における骨盤前傾角度にさらに基づいて、被験者の立位姿勢のタイプを判定する。
　好ましくは、被験者の立位姿勢状態における身体部位に関するパラメータに基づいて、被験者の立位姿勢状態における骨盤前傾角度を推定する推定部をさらに備える。
　好ましくは、パラメータは、被験者の立位姿勢状態における股関節屈曲角度である。
　好ましくは、推定部は、被験者の立位姿勢状態における骨盤前傾角度を推定するための学習済モデルに、複数のパラメータを入力することにより骨盤前傾角度を推定する。
　好ましくは、身体特性は、下肢関節に関する筋力および速度の少なくとも１つを含む。
　好ましくは、動作パラメータは、下肢関節に関する関節角度、関節トルクおよび筋張力と、骨盤前傾角度とのうちの少なくとも１つを含む。
　好ましくは、被験者の歩行能力の計測結果は、被験者の歩行速度、および、被験者が椅子から立ち上がり前方に設けられた目標物を回って椅子に着座するまでの時間の少なくとも１つを含む。
　好ましくは、被験者の歩行能力の計測結果は、被験者の歩行速度と相関のある上肢、下肢または体幹に関する運動のテスト結果をさらに含む。
　好ましくは、身体部位の角度は、被験者の立位姿勢状態における撮像画像に基づいて算出される、または、立位姿勢状態の被験者に取り付けられた慣性センサの検出結果に基づいて算出される。
　好ましくは、出力制御部は、計測結果によって示される、被験者の歩行能力のレベルに応じて、異なる内容の第２の情報を出力する。
　好ましくは、第２の情報は、被験者の立位姿勢のタイプに対応する第１の情報から導出される被験者の歩行能力を維持または向上させるためのアドバイス情報を含む。
　他の実施の形態に従うと、記憶装置を含むコンピュータによって実行される情報処理方法が提供される。記憶装置は、複数の立位姿勢のタイプの各々について、当該タイプの人物の歩行能力と相関を有する第１の情報を記憶する。第１の情報は、人物の身体特性、および人物が歩行する際の動作パラメータのうちの少なくとも一方を含む。情報処理方法は、被験者の立位姿勢状態における身体部位の角度に基づいて、被験者の立位姿勢のタイプを判定するステップと、被験者の歩行能力の計測結果の入力を受け付けるステップと、判定された被験者の立位姿勢のタイプに対応する第１の情報と計測結果とに基づいて、被験者の歩行能力を維持または向上させるための第２の情報を出力するステップとを含む。
　本開示によると、被験者の立位姿勢のタイプに応じて、歩行能力を維持または向上するための情報を提示することができる。
情報処理装置の動作概要の一例を説明するための図である。 情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 被験者の立位姿勢の撮像場面を示す図である。 主成分分析の結果を示すテーブルである。 各パラメータの負荷量を示すテーブルである。 第１主成分と第２主成分との関係を示す散布図である。 各姿勢タイプの被験者を示すイメージ図である。 各姿勢タイプの最大歩行速度および下肢筋機能を示す図である。 最大歩行速度と有意な関係にあった身体特性の相関係数を姿勢タイプ別に示すグラフである。 関節角度および骨盤前傾角度の時系列データを示す図である。 関節トルクの時系列データを示す図である。 単関節筋の筋張力の時系列データを示す図である。 二関節筋の筋張力の時系列データを示す図である。 各種情報の表示例を示す図である。 情報処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 骨格推定システムの出力結果を示す図である。 二次元座標解析により得られる股関節屈曲角度と、骨格推定システムにより得られる股関節屈曲角度との相関関係を示す図である。 二次元座標解析により得られる股関節屈曲角度と、骨盤前傾角度との相関関係を示す図である。 複数のパラメータの定義を説明するための図である。 決定木分析の分析結果の一例を示す図である。 膝関節屈曲角度と下腿前傾角度との相関関係を示す図である。 膝関節屈曲角度と骨盤前傾角度との関係を示す図である。 下腿前傾角度と骨盤前傾角度との関係を示す図である。
　以下、図面を参照しつつ、本実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
　＜動作概要＞
　図１は、情報処理装置１０の動作概要の一例を説明するための図である。図１を参照して、情報処理装置１０は、例えば、スマートフォンである。ただし、情報処理装置１０は、種類を問わず任意のコンピュータによって実現される。情報処理装置１０は、例えば、ラップトップＰＣ（Personal　Computer）、タブレット端末装置、デスクトップＰＣ等であってもよい。
　情報処理装置１０は、被験者５の撮像画像と、被験者５の歩行能力の計測結果とに基づいて、所定の情報処理を実行し、被験者５の歩行能力を維持または向上させるための情報をディスプレイに表示する。本実施の形態において、“歩行能力”とは、歩行に関する能力を示し、例えば、歩行速度等を含む。以下、情報処理装置１０の動作の流れについて説明する。
　情報処理装置１０は、立位姿勢状態の被験者５を側方から撮像した撮像画像５０を取得する（シーケンスＳＱ１）。例えば、撮像画像５０は、情報処理装置１０に搭載されているカメラによって撮像されてもよいし、別途用意されたカメラによって撮像されてもよい。情報処理装置１０は、撮像画像５０を解析して、被験者５の立位姿勢のタイプを判定する（シーケンスＳＱ２）。立位姿勢のタイプを判定方式の具体例については後述する。
　次に、被験者５の歩行能力を計測するための歩行能力テストが行われる（シーケンスＳＱ３）。この歩行能力テストは、一定距離（例えば、１０ｍ等）を歩行するテスト、あるいは、歩行能力（例えば、歩行速度）との相関を有することが知られている他のテストであってもよい。図１では、他のテストの一例として、ＳＳＴ（Seated　Side　Tapping）テストが示されている。歩行能力テストの具体例については後述する。
　情報処理装置１０は、歩行能力テストの結果（計測結果）を取得する（シーケンスＳＱ４）。情報処理装置１０は、計測結果に基づいて、被験者５の歩行能力のレベルを評価する（シーケンスＳＱ５）。レベルの評価方式の具体例については後述する。情報処理装置１０は、被験者５の立位姿勢のタイプの判定結果と、被験者５の歩行能力のレベルの評価結果とに基づいて、被験者５の歩行能力を維持または向上させるための各種情報をディスプレイに表示する（シーケンスＳＱ６）。詳細は後述するが、情報処理装置１０は、強化すべき身体部位、身に着けることが推奨されるアイテム（サポーター等）、推奨されるトレーニング等の情報を表示する。
　本実施の形態では、被験者５の歩行能力を維持または向上させるために、被験者５の立位姿勢のタイプに応じた適切な情報が提示される。そのため、被験者５の歩行能力の維持および向上をより効果的に支援することができる。
　＜ハードウェア構成＞
　図２は、情報処理装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。図２を参照して、情報処理装置１０は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）１０２と、メモリ１０４と、タッチパネル１０６と、ボタン１０８と、ディスプレイ１１０と、無線通信部１１２と、通信アンテナ１１３と、メモリインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１１４と、スピーカ１１６と、マイク１１８と、カメラ１２０とを含む。また、記録媒体１１５は、外部の記録媒体である。
　ＣＰＵ１０２は、メモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出して実行することで、情報処理装置１０の各部の動作を制御する。より詳細にはＣＰＵ１０２は、当該プログラムを実行することによって、後述する情報処理装置１０の各処理を実現する。
　メモリ１０４は、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、ＲＯＭ（Read-Only　Memory）、フラッシュメモリなどによって実現される。メモリ１０４は、ＣＰＵ１０２によって実行されるプログラム、またはＣＰＵ１０２によって用いられるデータなどを記憶する。
　タッチパネル１０６は、表示部としての機能を有するディスプレイ１１０上に設けられており、抵抗膜方式、静電容量方式などのいずれの方式であってもよい。ボタン１０８は、情報処理装置１０の表面に配置されており、ユーザからの指示を受け付けて、ＣＰＵ１０２に当該指示を入力する。
　無線通信部１１２は、通信アンテナ１１３を介して移動体通信網に接続し無線通信のための信号を送受信する。これにより、情報処理装置１０は、移動体通信網を介して外部装置との通信が可能となる。
　メモリインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１１４は、外部の記録媒体１１５からデータを読み出す。ＣＰＵ１０２は、メモリインターフェイス１１４を介して外部の記録媒体１１５に格納されているデータを読み出して、当該データをメモリ１０４に格納する。ＣＰＵ１０２は、メモリ１０４からデータを読み出して、メモリインターフェイス１１４を介して当該データを外部の記録媒体１１５に格納する。記録媒体１１５としては、ＣＤ（Compact　Disc）、ＤＶＤ（Digital　Versatile　Disk）、ＢＤ（Blu-ray（登録商標）　Disc）、ＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）メモリ、メモリカード、ＦＤ（Flexible　Disk）、ハードディスクなどの不揮発的にプログラムを格納する媒体が挙げられる。
　スピーカ１１６は、ＣＰＵ１０２からの命令に基づいて音声を出力する。マイク１１８は、情報処理装置１０に対する発話を受け付ける。カメラ１２０は、例えばＣＣＤ（Charge　Coupled　Device）方式、ＣＭＯＳ（Complementary　Metal　Oxide　Semiconductor）方式その他の方式により実現される。
　＜立位姿勢のタイプの判定方式＞
　図３は、被験者の立位姿勢の撮像場面を示す図である。図３を参照して、撮像画像４００は、ある被験者の右方向から矢状面の立位姿勢を撮像した画像である。被験者の両側のブロック４１０，４２０は、キャリブレーション用のブロックである。ブロック４１０にはマーカＰ１，Ｐ３が取り付けられ、ブロック４２０にはマーカＰ２が取り付けられる。被験者には、７つのマーカＰ４～Ｐ１０が取り付けられる。具体的には、マーカＰ４，Ｐ５，Ｐ６，Ｐ７，Ｐ８，Ｐ９，Ｐ１０は、それぞれ胸骨柄、第７頚椎棘突起、右上前腸骨棘、右上後腸骨棘、右大転子、右膝関節外側裂隙、右外果に取り付けられる。被験者は、一定間隔（例えば、５０ｃｍ）で接地した２つのブロック４１０，４２０の間で静止立位をとる。本実施の形態では、被験者に対して“楽な姿勢”を取るように促し、その“楽な姿勢”が、被験者にとっての特徴的な立位姿勢であると定義される。
　公知の画像処理ソフトウェアを用いて、撮像画像４００におけるマーカＰ１～Ｐ１０の座標データが取得される。マーカＰ１を原点と定義し、マーカＰ１とマーカＰ２とを結ぶ直線をｘ軸と定義し、マーカＰ１とマーカＰ３とを結ぶ直線をｙ軸と定義する。また、２つのマーカＰ４およびマーカＰ５の中点Ｐａと、２つのマーカＰ６およびマーカＰ７の中点Ｐｂとを結ぶ直線をＬａとする。マーカＰ６とマーカＰ７とを結ぶ直線をＬｂとする。マーカＰ８とマーカＰ９とを結ぶ直線をＬｃとする。マーカＰ９とマーカＰ１０とを結ぶ直線をＬｄとする。直線Ｌｂの垂線をＬｐとする。マーカＰ８とマーカＰ１０とを結ぶ直線をＬｑとする。
　情報処理装置１０は、各座標データに基づいて、関節角度（例えば、膝関節屈曲角度、股関節屈曲角度）およびセグメント角度（例えば、体幹前傾角度、骨盤前傾角度、大腿前傾角度、下腿前傾角度）を算出する。
　具体的には、体幹前傾角度は、ｙ軸と直線Ｌａとのなす角度（鋭角）として定義される。体幹が前方傾斜している場合（ｘｙ平面上における直線Ｌａの傾きが正の場合）には、体幹前傾角度は正の値となり、体幹が後方傾斜している場合（直線Ｌａの傾きが負の場合）には、体幹前傾角度は負の値となる。骨盤前傾角度は、ｘ軸と直線Ｌｂとのなす角度（鋭角）として定義される。骨盤が前方傾斜している場合（ｘｙ平面上における直線Ｌｂの傾きが負の場合）には、骨盤前傾角度は正の値となり、骨盤が後方傾斜している場合（直線Ｌｂの傾きが正の場合）には、骨盤前傾角度は負の値となる。
　大腿前傾角度は、ｙ軸と直線Ｌｃとのなす角度（鋭角）として定義される。大腿が前方傾斜している場合（ｘｙ平面上における直線Ｌｃの傾きが正の場合）には、大腿前傾角度は正の値となり、大腿が後方傾斜している場合（直線Ｌｃの傾きが負の場合）には、大腿前傾角度は負の値となる。下腿前傾角度は、ｙ軸と直線Ｌｄとのなす角度（鋭角）として定義される。下腿が前方傾斜している場合（ｘｙ平面上における直線Ｌｄの傾きが正の場合）には、大腿前傾角度は正の値となり、下腿が後方傾斜している場合（直線Ｌｄの傾きが負の場合）には、下腿前傾角度は負の値となる。
　膝関節屈曲角度は、直線Ｌｃと直線Ｌｄとのなす角度θ１（鋭角）である。図３の例のようにマーカＰ９が直線Ｌｑよりも前方（紙面右方向）にある場合には、膝関節屈曲角度θ１は正の値となり、膝関節が屈曲していることを示す。一方、マーカＰ９が直線Ｌｑよりも後方にある場合には、膝関節屈曲角度θ１は負の値となり、膝関節が伸展していることを示す。
　股関節屈曲角度は、直線Ｌｃと直線Ｌｐとのなす角度θ２（鋭角）である。図３の例のように直線Ｌｃが直線Ｌｐよりも前方にある場合には、股関節屈曲角度θ２は正の値となり、股関節が屈曲していることを示す。一方、直線Ｌｃが直線Ｌｐよりも後方にある場合には、股関節屈曲角度θ２は負の値となり、股関節が伸展していることを示す。
　多数の被験者（例えば、高齢者）において、上記関節角度およびセグメント角度が算出され、関節角度およびセグメント角度をパラメータとした主成分分析が行われた。
　図４は、主成分分析の結果を示すテーブルである。図４を参照して、テーブル２１０には、各第１主成分～第６主成分についての固有値、寄与率が示されている。また、テーブル２１０によると、第１主成分および第２主成分の累積寄与率が７０％～８０％に達する。そのため、２つの第１主成分，第２主成分が採用される。
　図５は、各パラメータの負荷量を示すテーブルである。図５を参照して、テーブル２２０には、第１主成分，第２主成分に対する各パラメータの負荷量（主成分スコアと各パラメータとの相関係数）が示されている。図４のテーブル２１０および図５のテーブル２２０に基づくと、第１主成分は膝関節を中心とした下肢の屈曲具合に関する姿勢として解釈される。第１主成分のスコア（以下「第１主成分スコア」とも称する。）が高い被験者は下肢が屈曲しており、第１主成分スコアが低い被験者は、下肢が伸展している。第２主成分は、股関節の屈曲具合および骨盤の前傾具合に関する姿勢として解釈される。例えば、第２主成分のスコア（以下「第２主成分スコア」とも称する。）が高い被験者は骨盤が前傾しており、第２主成分スコアが低い被験者は骨盤が後傾している。
　図６は、第１主成分と第２主成分との関係を示す散布図である。図６の示す各点は、各被験者における第１主成分スコアおよび第２主成分スコアを示している。図６の横軸は第１主成分スコアを示し、縦軸は第２主成分スコアを示す。これらのスコアは全体的にばらついていることから、立位姿勢は、被験者によって異なることが理解される。本実施の形態では、第１主成分スコアの正負および第２主成分スコアの正負に応じて、各被験者の立位姿勢のタイプ（以下、単に「姿勢タイプ」とも称する。）を４つに分けるものとする。
　図７は、各姿勢タイプの被験者を示すイメージ図である。図７を参照して、姿勢タイプＡ１の被験者は、下肢が屈曲し、かつ骨盤が前傾している。姿勢タイプＡ１の被験者は、図６の第１主成分軸および第２主成分軸で構成される平面座標における第１象限内のスコア（すなわち、第１主成分＞０かつ第２主成分＞０）を有する。姿勢タイプＡ２の被験者は、下肢が伸展し、かつ骨盤が前傾している。姿勢タイプＡ２の被験者は、図６の平面座標における第２象限内のスコア（すなわち、第１主成分＜０かつ第２主成分＞０）を有する。
　姿勢タイプＡ３の被験者は、下肢が伸展し、かつ骨盤が後傾している。姿勢タイプＡ３の被験者は、図６の平面座標における第３象限内のスコア（すなわち、第１主成分＜０かつ第２主成分＜０）を有する。姿勢タイプＡ４の被験者は、下肢が屈曲し、かつ骨盤が後傾している。姿勢タイプＡ４の被験者は、図６の平面座標における第４象限内のスコア（すなわち、第１主成分＞０かつ第２主成分＜０）を有する。
　上記より、情報処理装置１０は、被験者５の撮像画像に基づいて、被験者５の姿勢タイプを判定することができる。具体的には、情報処理装置１０は、被験者５の撮像画像から、関節角度（例えば、膝関節屈曲角度、股関節屈曲角度）およびセグメント角度（例えば、体幹前傾角度、骨盤前傾角度、大腿前傾角度、下腿前傾角度）を算出する。情報処理装置１０は、関節角度およびセグメント角度を用いて、第１主成分，第２主成分のスコアを算出する。情報処理装置１０は、第１主成分，第２主成分のスコアの正負に応じて被験者５の姿勢タイプが、姿勢タイプＡ１～Ａ４のいずれであるかを判定する。
　＜立位姿勢タイプと身体特性との関係性＞
　上記の姿勢タイプＡ１～Ａ４と、身体特性との関係性について説明する。“身体特性”とは、下肢関節に関する筋力および速度の少なくとも１つを含む概念である。本実施の形態では、下肢関節の筋力に関する特性パラメータとして、膝関節伸展筋力、膝関節屈曲筋力および足関節底屈筋力を例示する。また、下肢関節の速度に関する特性パラメータとして、膝関節伸展速度（角速度）および足関節底屈速度（角速度）を例示する。
　公知の筋機能評価運動装置を用いて、各被験者の膝関節伸展筋力、膝関節屈曲筋力、足関節底屈筋力、膝関節伸展速度、および足関節底屈速度が計測された。また、各被験者の最大歩行速度も計測された。最大歩行速度は、被験者にできるだけ速く歩行してもらったときの歩行速度である。
　図８は、各姿勢タイプの最大歩行速度および下肢筋機能を示す図である。図８を参照して、テーブル２３０には、年齢、最大歩行速度、膝関節伸展筋力、膝関節屈曲筋力、足関節底屈筋力、膝関節伸展速度、および足関節底屈速度の“平均値±標準偏差”が、姿勢タイプ別に示されている。テーブル２３０に基づくと、例えば、姿勢タイプＡ３の被験者は、姿勢タイプＡ１の被験者よりも膝関節伸展筋力が有意に大きく、姿勢タイプＡ１，Ａ２の被験者は、姿勢タイプＡ４の被験者よりも足関節底屈速度が有意に速いことが判明した。
　図９は、最大歩行速度と有意な関係にあった身体特性の相関係数を姿勢タイプ別に示すグラフである。図９を参照して、姿勢タイプＡ１では、すべての特性パラメータと最大歩行速度との間に有意な正の相関が示されている。特に、膝関節伸展速度では大きな相関係数が示されている。姿勢タイプＡ２では、膝関節伸展筋力、足関節底屈筋力および足関節底屈速度において、有意な正の相関が示され、その他の特性パラメータでは有意な相関は示されなかった。
　姿勢タイプＡ３では、膝関節屈曲筋力および足関節底屈速度において、有意な正の相関が示され、その他の特性パラメータでは有意な相関は示されなかった。姿勢タイプＡ４では、すべての特性パラメータにおいて、有意な正の相関が示されている。特に、下肢関節の筋力（膝関節伸展筋力、膝関節屈曲筋力、足関節底屈筋力）では、大きな相関係数が示されている。
　このように、最大歩行速度と相関を有する特性パラメータは、立位姿勢タイプごとに異なることがわかる。一般的には、相関係数が０．４以上であれば中程度の相関があるとみなされる。このことから、最大歩行速度を向上させるために姿勢タイプＡ１の被験者にとって重要な特性パラメータは、膝関節伸展速度であると推定される。姿勢タイプＡ２の被験者にとって重要な特性パラメータは、足関節底屈筋力および足関節底屈速度であると推定される。姿勢タイプＡ３の被験者にとって重要な特性パラメータは、膝関節屈曲筋力であると推定される。姿勢タイプＡ４の被験者にとって重要な特性パラメータは、膝関節伸展筋力、膝関節屈曲筋力、足関節底屈筋力および膝関節伸展速度であると推定される。
　＜立位姿勢タイプと歩行動作との関係性＞
　上記の姿勢タイプＡ１～Ａ４と歩行動作時の動作パラメータとの関係性について説明する。“動作パラメータ”とは、下肢関節に関する関節角度、関節トルクおよび筋張力と、骨盤前傾角度とのうちの少なくとも１つを含む概念である。本実施の形態では、関節角度として、股関節屈曲角度および膝関節屈曲角度を例示する。関節トルクとして、膝関節屈曲トルク、股関節屈曲トルクおよび足関節底屈トルクを例示する。筋張力として、膝関節単関節筋（大腿二頭筋短頭）、股－膝関節二関節筋および膝－足関節二関節筋（腓腹筋）の筋張力を例示する。
　公知の三次元動作分析システムを用いて、各被験者の歩行動作時における関節角度、骨盤前傾角度、関節トルクおよび筋張力が計測された。なお、各被験者は、約１０ｍの走路を普段通りの歩行速度で歩くように指示された。三次元動作分析システムでは、スタート地点から約５ｍの位置のデータが取得された。解析区間は右脚の接地期に設定された。立脚時間は、右脚の初期接地を０％、離地を１００％として正規化された。
　図１０は、関節角度および骨盤前傾角度の時系列データを示す図である。図１１は、関節トルクの時系列データを示す図である。図１２は、単関節筋の筋張力の時系列データを示す図である。図１３は、二関節筋の筋張力の時系列データを示す図である。なお、図１０～図１３における横軸は時間を示しており、右脚の初期接地時刻を“０”、離地時刻を“１００”として表している。また、図１０～図１３では、姿勢タイプ別に動作パラメータが示されている。例えば、各図において、符号「Ａ１」が付記されているグラフは、姿勢タイプＡ１の被験者の動作パラメータを示している。符号「Ａ２」～「Ａ４」についても同様である。
　図１０（ａ）における膝関節屈曲角度は、膝関節屈曲時に正の値を示し、膝関節伸展時に負の値を示す。図１０（ｂ）における股関節屈曲角度は、股関節屈曲時に正の値を示し、股関節伸展時に負の値を示す。図１０（ｃ）における骨盤前傾角度は、骨盤前傾時に正の値を示し、骨盤後傾時に負の値を示す。
　図１０（ａ）を参照すると、立脚期の全期間において、姿勢タイプＡ１およびＡ４の被験者の膝関節屈曲角度は正方向に大きく、膝関節が屈曲していることがわかる。姿勢タイプＡ１および姿勢タイプＡ４の被験者は、正の値の第１主成分スコアを有する（立位姿勢時に膝関節が屈曲している）ことから、歩行動作中の姿勢が立位姿勢と類似しているといえる。
　図１０（ｂ）を参照すると、立脚期の全期間において、姿勢タイプＡ１およびＡ２の被験者の股関節屈曲角度は正方向に大きく、股関節が屈曲していることがわかる。図１０（ｃ）を参照すると、立脚期の全期間において、姿勢タイプＡ１およびＡ２の被験者の骨盤前傾角度は正方向に大きく、骨盤が前傾していることがわかる。姿勢タイプＡ１および姿勢タイプＡ２の被験者は、正の値の第２主成分スコアを有する（立位姿勢時に股関節が屈曲かつ骨盤が前傾している）ことから、歩行動作中の姿勢が立位姿勢と類似しているといえる。
　図１０の結果から、各被験者の立位姿勢は、歩行動作中の姿勢と関連性が高いことが示唆される。
　図１１（ａ）における膝関節屈曲トルクは、膝関節屈曲時に正の値を示し、膝関節伸展時に負の値を示す。図１１（ｂ）における股関節屈曲トルクは、股関節屈曲時に正の値を示し、股関節伸展時に負の値を示す。図１１（ｃ）における足関節底屈トルクは、足関節底屈時に正の値を示し、足関節背屈時に負の値を示す。
　図１１（ａ）を参照すると、立脚期の前半（図中の領域７０１参照）において、姿勢タイプＡ１およびＡ４の被験者は、姿勢タイプＡ２およびＡ３の被験者よりも膝関節伸展トルクが大きい（すなわち、膝関節屈曲トルクが負方向に大きい）。また、立脚期の後半（図中の領域７０２参照）において、姿勢タイプＡ１およびＡ４の被験者は、姿勢タイプＡ２およびＡ３の被験者よりも膝関節屈曲トルクが小さい。また、図１１（ｃ）を参照すると、立脚期の後半（図中の領域７２１参照）において、姿勢タイプＡ１およびＡ４の被験者は、姿勢タイプＡ２およびＡ３の被験者よりも足関節底屈トルクが小さい。
　このことから、正の値の第１主成分スコアを有する姿勢タイプＡ１およびＡ４の被験者は、立脚期前半で膝関節において大きな出力を必要とし、負の値の第１主成分スコアを有する姿勢タイプＡ２およびＡ３の被験者は、立脚期後半で膝関節および足関節において大きな出力が必要なことがわかる。
　図１１（ｂ）を参照すると、立脚期の前半（図中の領域７１１参照）において、姿勢タイプＡ１およびＡ２の被験者は、姿勢タイプＡ３およびＡ４の被験者よりも股関節伸展トルクが大きい（すなわち、股関節屈曲トルクが負方向に大きい）。また、立脚期の後半（図中の領域７１２参照）において、姿勢タイプＡ１およびＡ２の被験者は、姿勢タイプＡ３およびＡ４の被験者よりも股関節屈曲トルクが小さい。
　このことから、正の値の第２主成分スコアを有する姿勢タイプＡ１およびＡ２の被験者は、立脚期前半で股関節において大きな出力を必要とし、負の値の第２主成分スコアを有する姿勢タイプＡ３およびＡ４の被験者は、立脚期後半で股関節において大きな出力が必要なことがわかる。
　図１２における膝関節単関節筋の筋張力は、膝関節屈曲筋群が張力を発揮している際に正の値を示し、膝関節伸展筋群が張力を発揮している際に負の値を示す。図１３（ａ）における股－膝関節二関節筋は、股関節伸展・膝関節屈曲筋群が張力を発揮している際に正の値を示し、股関節屈曲・膝関節伸展筋群が張力を発揮している際に負の値を示す。図１３（ｂ）における膝－足関節二関節筋は、膝関節屈曲・足関節底屈筋群が張力を発揮している際に正の値を示す。
　図１２を参照すると、能動的な筋出力が必要とされる立脚期の後半（図中の領域７３１参照）において、姿勢タイプＡ１およびＡ４の被験者は、姿勢タイプＡ２およびＡ３の被験者よりも膝関節屈曲筋群の筋張力が小さい。また、図１３（ｂ）を参照すると、立脚期の後半（図中の領域７５１参照）において、姿勢タイプＡ１およびＡ４の被験者は、姿勢タイプＡ２およびＡ３の被験者よりも膝関節屈曲・足関節底屈筋群の筋張力が小さい。
　図１３（ａ）を参照すると、立脚期の後半（図中の領域７４１参照）において、姿勢タイプＡ１およびＡ４の被験者は、筋張力が概ね負の値（すなわち、股関節屈曲・膝関節伸展筋群が活動）を示しているが、姿勢タイプＡ２およびＡ３の被験者は、筋張力が概ね正の値（すなわち、股関節伸展・膝関節屈曲筋群が活動）を示している。このように、正の値の第１主成分スコアを有する姿勢タイプＡ１およびＡ４の被験者は、負の値の第１主成分スコアを有する姿勢タイプＡ２およびＡ３の被験者とは、歩行時に使用される筋が異なっていた。
　図１０～図１３の結果を図９の結果と比較して、姿勢タイプ別にまとめる。
　図１０～図１３の結果に基づくと、姿勢タイプＡ１の被験者は、立脚期の前半において膝関節伸展トルクが大きく、立脚期の後半において膝関節屈曲筋群（主として大腿二頭筋短頭）の筋張力が小さく、股関節屈曲・膝関節屈曲筋群（主として大腿直筋）の筋張力が大きい。そのため、姿勢タイプＡ１の被験者において、歩行時の特徴的な動作パラメータは、立脚期前半の大きな膝関節伸展トルク、立脚期後半の小さな大腿二頭筋短頭筋張力および大きな大腿直筋張力となる。また、図９の結果に基づくと、最大歩行速度を向上させるために姿勢タイプＡ１の被験者にとって重要な特性パラメータは、膝関節伸展速度である。このことから、姿勢タイプＡ１の被験者において、歩行時の特徴的な動作パラメータは、重要な特性パラメータと関連していると考えられる。
　図１０～図１３の結果に基づくと、姿勢タイプＡ２の被験者は、立脚期の後半において足関節底屈トルクが大きく、膝関節屈曲・足関節底屈筋群（主として腓腹筋）の筋張力が大きい。そのため、姿勢タイプＡ２の被験者において、歩行時の特徴的な動作パラメータは、立脚期後半の大きな足関節底屈トルクおよび腓腹筋張力となる。また、図９の結果に基づくと、最大歩行速度を向上させるために姿勢タイプＡ２の被験者にとって重要な特性パラメータは、足関節底屈筋力および足関節底屈速度である。このことから、姿勢タイプＡ２の被験者において、歩行時の特徴的な動作パラメータは、重要な特性パラメータと関連していると考えられる。
　図１０～図１３の結果に基づくと、姿勢タイプＡ３の被験者は、立脚期の後半において膝関節屈曲トルクが大きく、股関節伸展・膝関節屈曲筋群（ハムストリングス）の筋張力が大きい。姿勢タイプＡ３の被験者において、そのため、歩行時の特徴的な動作パラメータは、立脚期後半の大きな膝関節屈曲トルクおよびハムストリングスの筋張力となる。また、図９の結果に基づくと、最大歩行速度を向上させるために姿勢タイプＡ３の被験者にとって重要な特性パラメータは、膝関節屈曲筋力である。このことから、姿勢タイプＡ３の被験者において、歩行時の特徴的な動作パラメータは、重要な特性パラメータと関連していると考えられる。
　図１０～図１３の結果に基づくと、姿勢タイプＡ４の被験者は、立脚期の前半において膝関節伸展トルクが大きく、立脚期の後半において大腿二頭筋短頭の筋張力が小さい等の特徴がある。しかし、図９の結果に基づくと、最大歩行速度を向上させるために姿勢タイプＡ４の被験者にとって重要な特性パラメータは、膝関節伸展筋力、膝関節屈曲筋力、足関節底屈筋力および膝関節伸展速度であり、パラメータ数が多い。このことから、姿勢タイプＡ４の被験者において、上記の特徴的な動作パラメータと、重要な特性パラメータとの関連性は不明である。
　＜歩行能力の計測＞
　図１のシーケンスＳＱ３に対応する歩行能力テストの具体例について説明する。被験者の歩行能力を計測するための典型的なテストは、一定距離（例えば、１０ｍ）における歩行速度を計測するテストである。しかしながら、歩行能力テストは、歩行速度それ自体を計測するためのテストでなくてもよい。歩行能力テストは、例えば、被験者が椅子から立ち上がり、前方に設けられた目標物を回って、椅子に着座するまでの時間を測定するタイムドアップアンドゴーテスト（Timed　Up　and　Go　Test：ＴＵＧ）であってもよい。この場合、測定時間が、歩行能力の計測結果となる。
　また、歩行能力テストは、最大歩行速度との関連性が認められている他のテストであってもよい。具体的には、歩行能力テストは、最大歩行速度と相関がある上肢、下肢または体幹に関する運動速度のテストであってもよい。この場合、このテストの結果が、歩行能力の計測結果となる。
　例えば、非特許文献１に示される上肢に関する運動速度テストによると、所定サイズ（９０ｍｍ×６０ｍｍ×２０ｍｍ）のプラスチックボックスをできるだけ早くスライドさせたときの速度が計測される。この速度と最大歩行速度とには正の相関があることが認められている。非特許文献２に示される下肢に関する運動速度テストによると、膝にジャイロセンサをつけてできるだけ早く膝関節を伸展させたときの速度が計測される。この速度と最大歩行速度とには正の相関があることが認められている。非特許文献３に示される体幹に関する運動速度テストによると、椅子に座った状態で側方にあるマーカーを交互にできるだけ早く１０回タッチしたときの速度が計測される。この速度と最大歩行速度とには正の相関があることが認められている。
　＜各種情報の表示例＞
　図１で説明したシーケンスＳＱ６に対応する各種情報の表示例について説明する。上述したように、情報処理装置１０は、被験者５の撮像画像に基づいて算出される関節角度およびセグメント角度を用いて、被験者５の立位姿勢のタイプが、姿勢タイプＡ１～Ａ４のいずれであるかを判定する。ここでは、被験者５の立位姿勢のタイプが“姿勢タイプＡ２”であったとする。
　上記の＜立位姿勢タイプと身体特性との関係性＞で説明したように、最大歩行速度を向上させるために姿勢タイプＡ２の被験者にとって重要な特性パラメータは、足関節底屈筋力および足関節底屈速度である。上記の＜立位姿勢タイプと歩行動作との関係性＞で説明したように、姿勢タイプＡ２の被験者にとって、歩行時の特徴的な動作パラメータは、足関節底屈トルクおよび膝－足関節二関節筋（腓腹筋）である。そのため、例えば、姿勢タイプＡ２の被験者の歩行能力と相関を有する身体特性は、足関節底屈筋力および足関節底屈速度であり、歩行能力と相関を有する動作パラメータは、足関節底屈トルクおよび膝－足関節二関節筋である。
　また、歩行能力テストによって得られた被験者５の歩行能力（ここでは、歩行速度）は、３段階で評価されるものとする。例えば、被験者５の歩行速度をＶとし、同年代（例えば、５０代、６０代等）の平均歩行速度Ｖｈとする。この場合、Ｖ≦Ｖｈ－αであれば被験者５の歩行能力は“低レベル”と評価され、Ｖｈ－α＜Ｖ＜Ｖｈ＋αであれば被験者５の歩行能力は“中レベル”と評価され、Ｖｈ＋α＜Ｖであれば被験者５の歩行能力は“高レベル”と評価される。ここでは、被験者５の歩行能力は“低レベル”と評価されたものとする。なお、αの値は被験者の年代によって変化し得る。
　図１４は、各種情報の表示例を示す図である。情報処理装置１０は、被験者５の姿勢タイプＡ２に対応する身体特性および動作パラメータと、計測結果とに基づいて、被験者５の歩行能力を維持または向上させるための情報（例えば、図１４の画面３００）をディスプレイ１１０に表示する。
　画面３００の表示領域３１０には、被験者５の姿勢タイプ（すなわち、姿勢タイプＡ２）が表示される。表示領域３２０には、計測結果に基づく被験者５の歩行能力の評価結果（例えば、平均よりも低レベルであることを示す評価結果）が表示される。
　表示領域３３０には、被験者５の筋機能に対する評価結果が表示される。この評価結果は、計測結果、および、姿勢タイプＡ２の人物の歩行能力と相関を有する特定情報（身体特性および動作パラメータ）から導出される。具体的には、姿勢タイプＡ２に対応する特定情報は、足関節底屈筋力、足関節底屈速度、足関節底屈トルクおよび膝－足関節二関節筋である。そのため、姿勢タイプＡ２の人物の歩行能力には、つま先を下げる（および地面を蹴る）役割を果たす腓腹筋（ふくらはぎ）の筋機能が重要であると予測される。また、被験者５の歩行能力は“低レベル”と評価されている。したがって、表示領域３３０には、例えば、腓腹筋の筋機能が落ちていることを示す情報が表示される。
　表示領域３４０には、被験者５の歩行能力を向上させるために有用な情報が表示される。例えば、腓腹筋の筋肉の動きを補助するための推奨アイテムとして、カフサポーターが表示される。低負荷の腓腹筋の推奨トレーニングとして、例えば、タオルトレーニングが表示される。
　画面３００に表示される各種情報は、被験者５の立位姿勢のタイプおよび歩行能力の計測結果に応じて変化する。例えば、被験者５の歩行能力の計測結果が“中レベル”であった場合、表示領域３２０には、評価結果（例えば、平均レベルであることを示す評価結果）が表示される。表示領域３３０には、筋機能を高めると歩行レベルが上がることを示す情報を表示する。表示領域３４０には、例えば、足裏から腓腹筋にかけての筋肉の動きを補助するための推奨アイテムとして、アーチサポートソックスが表示される。中負荷の推奨トレーニングとして、例えば、両脚カフレイズ（つま先立ち）のトレーニングが表示される。
　また、例えば、被験者５の歩行能力の計測結果が“高レベル”であった場合、表示領域３２０には、評価結果（例えば、平均よりも高いレベルであることを示す評価結果）が表示される。表示領域３３０には、筋機能が高いことを示す情報が表示される。表示領域３４０には、例えば、推奨アイテムとして、地面を蹴る感覚がダイレクトに伝わり快適に歩くことを可能とするベアフットシューズが表示される。高負荷の推奨トレーニングとして、例えば、片脚カフレイズ（つま先立ち）のトレーニングが表示される。
　上記のように、被験者５の歩行能力の評価結果が“低レベル”の場合には、特定情報に対応する筋力を高めるためのアイテム、および歩行能力の向上を目的とした低負荷のトレーニングが表示される。評価結果が“中レベル”の場合には、特定情報に対応する筋力を意識しやすいようにするためのアイテム、および歩行能力の向上を目的とした中負荷のトレーニングが表示される。評価結果が“高レベル”の場合には、特定情報に対応する筋に関して歩行時の快適性を高めるためのアイテム、および歩行能力の維持を目的とした高負荷のトレーニングが表示される。
　＜機能構成＞
　図１５は、情報処理装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。図１５を参照して、情報処理装置１０は、主な機能構成として、記憶部５１０と、判定部５２０と、入力部５３０と、出力制御部５４０とを含む。判定部５２０と、入力部５３０および出力制御部５４０は、典型的には、ＣＰＵ１０２がメモリ１０４に格納されたプログラムを実行することによって実現される。記憶部５１０は、メモリ１０４によって実現される。
　記憶部５１０は、複数の立位姿勢のタイプの各々について、当該タイプの人物の歩行能力と相関を有する特定情報を記憶する。特定情報は、人物の身体特性、および人物が歩行する際の動作パラメータのうちの少なくとも一方を含む。
　具体例として、姿勢タイプＡ１に対応する特定情報は、身体特性としての膝関節伸展速度と、動作パラメータとしての膝関節伸展トルク、膝関節単関節筋および膝－足関節二関節筋とを含む。姿勢タイプＡ２に対応する特定情報は、身体特性としての足関節底屈筋力および足関節底屈速度と、動作パラメータとしての足関節底屈トルクおよび膝－足関節二関節筋（腓腹筋）とを含む。姿勢タイプＡ３に対応する特定情報は、身体特性としての膝関節屈曲筋力と、動作パラメータとしての膝関節屈曲トルクおよび膝－足関節二関節筋の筋張力とを含む。姿勢タイプＡ４に対応する特定情報は、身体特性としての膝関節伸展筋力、膝関節屈曲筋力、足関節底屈筋力および膝関節伸展速度を含む。
　判定部５２０は、被験者の立位姿勢状態における身体部位の角度に基づいて、被験者の立位姿勢のタイプを判定する。判定部５２０は、被験者の立位姿勢状態における膝関節屈曲角度に少なくとも基づいて、被験者の立位姿勢のタイプを判定する。判定部５２０は、被験者の立位姿勢状態における骨盤前傾角度にさらに基づいて、被験者の立位姿勢のタイプを判定する。
　具体的には、判定部５２０は、被験者の立位姿勢状態の撮像画像に基づいて、被験者の関節角度およびセグメント角度を算出する。判定部５２０は、関節角度およびセグメント角度を用いて、第１主成分スコアおよび第２主成分スコアを算出する。判定部５２０は、膝関節屈曲角度に対応する第１主成分スコアの正負に応じて、被験者５の立位姿勢のタイプが、姿勢タイプＡ１またはＡ４に属するのか、姿勢タイプＡ２またはＡ３に属するのかを判定する。さらに、判定部５２０は、骨盤前傾角度に対応する第２主成分スコアの正負に応じて、被験者５の立位姿勢のタイプが、姿勢タイプＡ１またはＡ２に属するのか、姿勢タイプＡ３またはＡ４に属するのかを判定する。上記より、判定部５２０は、被験者５の第１主成分スコアおよび第２主成分スコアの正負に応じて、被験者５の立位姿勢のタイプが、姿勢タイプＡ１～Ａ４のいずれであるかを判定する。
　入力部５３０は、被験者５の歩行能力の計測結果の入力を受け付ける。入力部５３０は、タッチパネル等を介して、ユーザから計測結果の入力を受け付けてもよいし、無線通信部１１２を介して、外部装置から計測結果の入力を受け付けてもよい。
　出力制御部５４０は、判定された被験者５の立位姿勢のタイプに対応する特定情報と、被験者５の歩行能力の計測結果とに基づいて、被験者５の歩行能力を維持または向上させるための推奨情報を出力する。具体的には、出力制御部５４０は、被験者５の計測結果によって示される、被験者５の歩行に関する能力のレベルに応じて、異なる内容の推奨情報を出力する。例えば、被験者５の歩行に関する能力のレベルが基準レベル（例えば、中レベル）よりも高い場合（例えば、高レベル）、出力制御部５４０は、推奨情報として、被験者５の歩行能力の維持を目的としたアイテムやトレーニングに関する情報を出力する。一方、被験者５の歩行能力のレベルが基準レベルよりも低い場合（例えば、低レベル）、出力制御部５４０は、推奨情報として、被験者５の歩行能力をより向上させることを目的としたアイテムやトレーニングに関する情報を出力する。
　推奨情報は、例えば、図１４の画面３００の表示領域３３０，３４０に表示される情報を含む。また、推奨情報には、被験者５の立位姿勢のタイプに対応する特定情報から導出される被験者５の歩行能力を維持または向上させるためのアドバイス情報を含んでもよい。図１４の例の場合、推奨情報は、腓腹筋の筋機能を向上させるための専門的なアドバイス情報を含む。なお、推奨情報は、立位姿勢のタイプに対応する特定情報それ自体を含む構成であってもよい。
　＜その他の実施の形態＞
　（１）上述した実施の形態において、身体特性における下肢関節の筋力は、股関節屈曲筋力、股関節伸展筋力、足関節背屈筋力であってもよい。また、身体特性における下肢関節の速度は、股関節屈曲速度、股関節伸展速度、膝関節屈曲速度、足関節背屈速度であってもよい。また、身体特性は、関節可動域（例えば、股関節伸展角度、膝関節伸展角度、足関節背屈角度）を含んでもよい。歩行動作時の動作パラメータは、床反力、関節パワー（例えば、股関節パワー、膝関節パワー、足関節パワー）を含んでもよい。
　（２）上述した実施の形態において、判定される姿勢タイプは４つに限られず、５つ以上であってもよい。また、上記の＜立位姿勢タイプと身体特性との関係性＞で説明した各姿勢タイプにとって重要な特性パラメータは、被験者の数を増やしてデータを収集することで更新されてもよい。
　（３）上述した実施の形態では、身体部位の角度（関節角度およびセグメント角度）は、被験者の立位姿勢状態における撮像画像から取得される構成について説明したが、当該構成に限られない。身体部位の角度は、立位姿勢状態の被験者５に取り付けられた慣性センサにより検出されてもよい。
　例えば、図３に示すように、被験者の身体の各部位に慣性センサが装着される。慣性センサは、例えば、無線通信によって、情報処理装置１０に計測結果を送信する。慣性センサは、例えば、ジャイロセンサおよび加速度計の双方の機能を有する。慣性センサは、３軸方向のそれぞれについて、角速度と加速度とを計測し、情報処理装置１０に出力し得る。情報処理装置１０は、慣性センサの検出結果に基づいて、身体部位の角度を算出する。
　（４）上述した実施の形態では、身体部位の角度（関節角度およびセグメント角度）は、複数のマーカを取り付けた被験者の立位姿勢状態における撮像画像から取得された。しかし、公知の骨格推定システムから得られる情報を用いて、マーカを取り付けていない被験者の立位姿勢状態における撮像画像から身体部位の角度を取得する構成であってもよい。
　例えば、姿勢タイプの判定に用いられる骨盤前傾角度は、被験者の立位姿勢状態における身体部位に関するパラメータ（例えば、股関節屈曲角度）に基づいて推定される。
　図１６は、骨格推定システムの出力結果を示す図である。図１６を参照して、画像６００は、既存の骨格推定システムの出力結果を示す画像である。既存の骨格推定システムでは骨盤セグメントの抽出が困難であるため、骨盤前傾角度を直接取得することができない。そのため、骨格推定システムから得られる股関節屈曲角度に基づいて、骨盤前傾角度を推定する方式について説明する。
　位置Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３は、それぞれ頸部，股関節，膝関節の位置を示している。直線Ｌ１は、位置Ｑ１と位置Ｑ２とを結ぶ直線であり、直線Ｌ２は、位置Ｑ２と位置Ｑ３とを結ぶ直線である。直線Ｌ１は図３の直線Ｌａに対応し、直線Ｌ２は図３の直線Ｌｃに対応している。
　図３では、各マーカの二次元座標解析により、股関節屈曲角度θ２は、直線Ｌｃと直線Ｌｐとのなす角度（鋭角）として定義された。しかし、既存の骨格推定システムでは骨盤セグメントの抽出ができず、図３の直線Ｌｂが得られないため、結果として直線Ｌｐも取得できない。したがって、骨格推定システムを用いる場合には、直線Ｌ１と直線Ｌ２とのなす角度θ２ｘを股関節屈曲角度とみなし、股関節屈曲角度θ２ｘから股関節屈曲角度θ２が算出される。
　図１７は、二次元座標解析により得られる股関節屈曲角度と、骨格推定システムにより得られる股関節屈曲角度との相関関係を示す図である。図１７の横軸は、骨格推定システムから得られる股関節屈曲角度θ２ｘを示しており、縦軸は、図３で定義した（すなわち、二次元座標解析により得られる）股関節屈曲角度θ２を示している。
　図１７を参照すると、相関係数Ｒは０．８０６であり、股関節屈曲角度θ２と、股関節屈曲角度θ２ｘとは高い相関を示している。そのため、骨格推定システムにより得られる股関節屈曲角度θ２ｘと、近似直線を示す式（θ２＝ａ×θ２ｘ＋ｂ）とから、股関節屈曲角度θ２を算出することができる。
　次に、二次元座標解析により得られる骨盤前傾角度（すなわち、図３のｘ軸と直線Ｌｂとのなす角度）は、図１８の相関関係を用いて股関節屈曲角度θ２から推定することができる。以下の説明では、二次元座標解析により得られる骨盤前傾角度をθ３とする。
　図１８は、二次元座標解析により得られる股関節屈曲角度と、骨盤前傾角度との相関関係を示す図である。図１８の横軸は、股関節屈曲角度θ２を示しており、縦軸は、骨盤前傾角度θ３を示している。
　図１８を参照すると、相関係数Ｒは０．７５４であり、股関節屈曲角度θ２と、骨盤前傾角度θ３とは高い相関を示している。そのため、二次元座標解析により得られる股関節屈曲角度θ２と、近似直線を示す式（θ３＝ａ１×θ２＋ｂ１）とから、骨盤前傾角度θ３を算出することができる。
　まとめると、情報処理装置１０の推定部は、骨盤推定システムにより得られる股関節屈曲角度θ２ｘから股関節屈曲角度θ２を算出し、さらに、股関節屈曲角度θ２から骨盤前傾角度θ３を算出することができる。したがって、推定部は、股関節屈曲角度θ２ｘに基づいて、骨盤前傾角度θ３を推定することができる。判定部５２０は、推定された骨盤前傾角度θ３を用いて、被験者の立位姿勢のタイプを判定する。
　（５）上記（３）では、１つのパラメータ（股関節屈曲角度θ２ｘ）から骨盤前傾角度θ３を推定する構成について説明したが、被験者の身体部位に関する複数のパラメータを学習済モデルに入力することにより骨盤前傾角度を推定する構成であってもよい。ここでは、一例として、学習済モデルとして決定木学習を用いる例について説明する。
　図１９は、複数のパラメータの定義を説明するための図である。なお、これらのパラメータ（角度）は、骨格推定システムにより算出される。図１９の股関節Ｋ１、頭部Ｋ２、膝関節Ｋ３、および足関節Ｋ４は、骨格推定システムにより特定される。ここでは、説明の容易化のため、図１９の二次元画像７１０を用いて各パラメータの定義について説明する。
　図１９を参照して、股関節Ｋ１と膝関節Ｋ３とを結ぶ線分をＪｃとする。頭部Ｋ２と膝関節Ｋ３とを結ぶ線分をＪｄとする。股関節Ｋ１と足関節Ｋ４とを結ぶ線分をＪｅとする。膝関節Ｋ３と足関節Ｋ４とを結ぶ線分をＪｆとする。股関節Ｋ１と頭部Ｋ２とを結ぶ線分をＪｇとする。図１９では、パラメータとして、頭－股－膝角度、頭－膝－足角度、頭－股－足角度、膝関節屈曲角度、大腿前傾角度、および下腿前傾角度が定義される。
　頭－股－膝角度は、線分Ｊｃと線分Ｊｇとのなす角度（鋭角）として定義される。頭部Ｋ２および膝関節Ｋ３を結んだ線分よりも股関節Ｋ１が後方にある場合には、頭－股－膝角度は正の値となり、前方にある場合には当該角度は負の値となる。
　頭－膝－足角度は、線分Ｊｄと線分Ｊｆとのなす角度（鋭角）として定義される。頭部Ｋ２および足関節Ｋ４を結んだ線分よりも膝関節Ｋ３が後方にある場合には、頭－膝－足角度は正の値となり、前方にある場合には当該角度は負の値となる。
　頭－股－足角度は、線分Ｊｅと線分Ｊｇとのなす角度（鋭角）として定義される。頭部Ｋ２および足関節Ｋ４を結んだ線分よりも股関節Ｋ１が後方にある場合には、頭－股－足角度は正の値となり、前方にある場合には当該角度は負の値となる。
　膝関節屈曲角度は、線分Ｊｃと線分Ｊｆとのなす角度（鋭角）として定義される。大腿前傾角度は、ｙ軸と線分Ｊｃとのなす角度（鋭角）として定義される。下腿前傾角度は、ｙ軸と線分Ｊｆとのなす角度（鋭角）として定義される。
　図２０は、決定木分析の分析結果の一例を示す図である。図２０に示す決定木は、骨盤前傾角度を推定するためのモデルであり、図１９で定義された複数のパラメータを用いて機械学習により作成された。７種類の分岐条件のそれぞれに対して７種類の閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２，Ｔｈ３，Ｔｈ４，Ｔｈ５，Ｔｈ６，Ｔｈ７が利用されている。７種類の分岐条件によって、骨盤前傾角度が「後傾」（所定閾値よりも大きい値）および「前傾」（所定閾値よりも小さい値）のいずれかに分類される。
　図２０の例では、決定木学習を用いた推定モデルが生成され、当該推定モデルに複数のパラメータが入力されることにより骨盤前傾角度が推定される。ただし、機械学習の手法には、決定木以外の種々の学習アルゴリズムが採用され得る。一例として、当該学習アルゴリズムとして、サポートベクターマシーン、ニューラルネットワーク、深層強化学習、クラスター分析、または、クラス分類などが採用される。具体的には、公知の学習アルゴリズムで生成された推定モデルに上記の各パラメータが入力されることで、推定モデルが定義する演算処理が実行されて、推定結果として骨盤前傾角度が算出される。
　推定モデルは、学習用データセットを用いて公知の学習処理を実行することで得られる学習済みモデルである。学習用データセットは、複数のパラメータ（頭－股－膝角度、頭－膝－足角度、頭－股－足角度、膝関節屈曲角度、大腿前傾角度、および下腿前傾角度）と、骨盤前傾角度とのデータセットである。このような学習用データセットが、複数の被験者分用意される。
　推定モデルは、多くの学習用データセットを用いた学習処理によって、被験者における複数のパラメータから、被験者の骨盤前傾角度を出力し得るように最適化される。すなわち、推定モデルは、被験者の立位姿勢状態における骨盤前傾角度を推定するための学習済モデルである。
　なお、推定モデルは、複数のパラメータのうちの少なくとも１つから、被験者の骨盤前傾角度を出力し得るように最適化されていてもよい。この場合、学習用データセットは、例えば、被験者における複数のパラメータのうちの少なくとも１つと、被験者の骨盤前傾角度とのデータセットである。
　まとめると、情報処理装置２０の推定部は、メモリ１０４に格納された学習済みの推定モデルに対して、被験者における複数のパラメータの少なくとも１つの情報を入力することで、被験者の骨盤前傾角度を算出する。推定モデルは、被験者における複数のパラメータが入力されると、被験者の骨盤前傾角度を推定結果として出力するように、学習用データセットを用いた学習処理がなされている。判定部５２０は、推定された骨盤前傾角度を用いて、被験者の立位姿勢のタイプを判定する。
　（６）上述した実施の形態では、判定部５２０が、膝関節屈曲角度に少なくとも基づいて（例えば、対応する第１主成分スコアの正負に応じて）、被験者５の立位姿勢のタイプを判定する（例えば、姿勢タイプＡ１またはＡ４に属するのか、姿勢タイプＡ２またはＡ３に属するのかを判定する）構成について説明したが、当該構成に限られない。判定部５２０は、下腿前傾角度に少なくとも基づいて、被験者５の立位姿勢のタイプを判定する構成であってもよい。
　図２１は、膝関節屈曲角度と下腿前傾角度との相関関係を示す図である。図２１の横軸は、下腿前傾角度を示しており、縦軸は、膝関節屈曲角度を示している。
　図２１を参照すると、相関係数Ｒは０．８６３であり、膝関節屈曲角度と、下腿前傾角度とは高い相関を示している。そのため、膝関節屈曲角度の代わりに下腿前傾角度を、被験者５の立位姿勢のタイプの判定に用いることができる。したがって、下腿前傾角度および骨盤前傾角度を用いて被験者５の立位姿勢のタイプを判定できると考えられる。
　ここで、４０名の各被験者について、以下に説明する各判定方式を用いて姿勢タイプの判定を行なった。まず、図６および図７で説明したように、各被験者における第１主成分スコアおよび第２主成分スコアを用いて各被験者の姿勢タイプを判定する方式を、便宜上「判定方式Ｄ１」とする。
　具体的には、判定方式Ｄ１では、第１象限内のスコア（すなわち、第１主成分＞０かつ第２主成分＞０）の値を有する被験者の姿勢タイプを姿勢タイプＡ１とし、第２象限内のスコア（すなわち、第１主成分＜０かつ第２主成分＞０）の値を有する被験者の姿勢タイプを姿勢タイプＡ２とし、第３象限内のスコア（すなわち、第１主成分＜０かつ第２主成分＜０）の値を有する被験者の姿勢タイプを姿勢タイプＡ３とし、第４象限内のスコア（すなわち、第１主成分＞０かつ第２主成分＜０）の値を有する被験者の姿勢タイプを姿勢タイプＡ４とする。
　図２２は、膝関節屈曲角度と骨盤前傾角度との関係を示す図である。図２２の横軸は、膝関節屈曲角度を示しており、縦軸は、骨盤前傾角度を示している。図２２を参照して、横軸と縦軸との交点は、各被験者の膝関節屈曲角度の平均値Ｘ０（すなわち、－１．５１０°）および骨盤前傾角度の平均値Ｙ０（すなわち、１０．４９８°）を示している。平均値Ｘ０および平均値Ｙ０を基準として各被験者の姿勢タイプを判定する方式を、便宜上「判定方式Ｄ２」とする。
　具体的には、判定方式Ｄ２では、図２２の縦軸および横軸で構成される座標平面の第１象限内（すなわち、膝関節屈曲角度＞平均値Ｘ０かつ骨盤前傾角度＞平均値Ｙ０）の値を有する被験者の姿勢タイプを姿勢タイプＡ１とする。第２象限内（すなわち、膝関節屈曲角度＜平均値Ｘ０かつ骨盤前傾角度＞平均値Ｙ０）の値を有する被験者の姿勢タイプを姿勢タイプＡ２とする。第３象限内（すなわち、膝関節屈曲角度＜平均値Ｘ０かつ骨盤前傾角度＜平均値Ｙ０）の値を有する被験者の姿勢タイプを姿勢タイプＡ３とする。第４象限内（すなわち、膝関節屈曲角度＞平均値Ｘ０かつ骨盤前傾角度＜平均値Ｙ０）の値を有する被験者の姿勢タイプを姿勢タイプＡ４とする。
　図２３は、下腿前傾角度と骨盤前傾角度との関係を示す図である。図２３の横軸は、下腿前傾角度を示しており、縦軸は、骨盤前傾角度を示している。図２３を参照して、横軸と縦軸との交点は、各被験者の下腿前傾角度の平均値Ｚ０（すなわち、４．３７２°）および骨盤前傾角度の平均値Ｙ０（すなわち、１０．４９８°）を示している。平均値Ｚ０および平均値Ｙ０を基準として各被験者の姿勢タイプを判定する方式を、便宜上「判定方式Ｄ３」とする。
　判定方式Ｄ３では、図２３の縦軸および横軸で構成される座標平面の第１象限内（すなわち、下腿前傾角度＞平均値Ｚ０かつ骨盤前傾角度＞平均値Ｙ０）の値を有する被験者の姿勢タイプを姿勢タイプＡ１とする。第２象限内（すなわち、下腿前傾角度＜平均値Ｚ０かつ骨盤前傾角度＞平均値Ｙ０）の値を有する被験者の姿勢タイプを姿勢タイプＡ２とする。第３象限内（すなわち、下腿前傾角度＜平均値Ｚ０かつ骨盤前傾角度＜平均値Ｙ０）の値を有する被験者の姿勢タイプを姿勢タイプＡ３とする。第４象限内（すなわち、下腿前傾角度＞平均値Ｚ０かつ骨盤前傾角度＜平均値Ｙ０）の値を有する被験者の姿勢タイプを姿勢タイプＡ４とする。
　４０名の各被験者について、判定方式Ｄ１を用いて判定された姿勢タイプと判定方式Ｄ２を用いて判定された姿勢タイプとを比較した。その結果、３４名の被験者において姿勢タイプの判定結果が一致していたため、判定方式Ｄ１および判定方式Ｄ２の各判定結果の一致度は８５％である。同様に、判定方式Ｄ２による判定結果と判定方式Ｄ３による判定結果とを比較すると、３２名の被験者において姿勢タイプの判定結果が一致していたため、判定方式Ｄ２および判定方式Ｄ３の各判定結果の一致度は８０％である。また、判定方式Ｄ１による判定結果と判定方式Ｄ３による判定結果とを比較すると、２７名の被験者において姿勢タイプの判定結果が一致していたため、判定方式Ｄ１および判定方式Ｄ３の各判定結果の一致度は６７．５％である。
　したがって、いずれの一致度も高いことから、判定方式Ｄ１～Ｄ３は、高い相関を有していることが理解される。このことから、判定部５２０は、被験者５の立位姿勢状態における下腿前傾角度および骨盤前傾角度に基づいて（例えば、判定方式Ｄ３を用いて）、被験者５の立位姿勢のタイプを判定するように構成されていてもよい。
　なお、各被験者の膝関節屈曲角度の平均値Ｘ０、骨盤前傾角度の平均値Ｙ０、下腿前傾角度の平均値Ｚ０の代わりに、それぞれ、各被験者の膝関節屈曲角度の中央値Ｘ１、骨盤前傾角度の中央値Ｙ１、下腿前傾角度の中央値Ｚ１を用いる構成であってもよい。図２２および図２３の例の場合、中央値Ｘ１は－０．８２７°、中央値Ｙ１は１０．６２３°、中央値Ｚ１は４．３３４°である。また、平均値Ｘ０，Ｙ０，Ｚ０の代わりに中央値Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１を採用した場合、判定方式Ｄ１および判定方式Ｄ２の各判定結果の一致度は８２％であり、判定方式Ｄ２および判定方式Ｄ３の各判定結果の一致度は８０％であり、判定方式Ｄ１および判定方式Ｄ３の各判定結果の一致度は７０％であった。この場合にも、判定方式Ｄ１～Ｄ３は、高い相関を有していることが理解される。
　（７）上述した実施の形態において、コンピュータを機能させて、上述のフローチャートで説明したような制御を実行させるプログラムを提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact　Disk　Read　Only　Memory）、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびメモリカードなどの一時的でないコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。
　（８）上述の実施の形態として例示した構成は、本発明の構成の一例であり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、一部を省略する等、変更して構成することも可能である。上述した実施の形態において、その他の実施の形態で説明した処理や構成を適宜採用して実施する場合であってもよい。
　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
　５　被験者、１０　情報処理装置、５０，４００　撮像画像、１０２　ＣＰＵ、１０４　メモリ、１０６　タッチパネル、１０８　ボタン、１１０　ディスプレイ、１１２　無線通信部、１１３　通信アンテナ、１１４　メモリインターフェイス、１１５　記録媒体、１１６　スピーカ、１１８　マイク、１２０　カメラ、２１０，２２０，２３０　テーブル、３００　画面、３１０，３２０，３３０，３４０　表示領域、４１０，４２０　ブロック、５１０　記憶部、５２０　判定部、５３０　入力部、５４０　出力制御部。

Claims (15)

  1. 　複数の立位姿勢のタイプの各々について、当該タイプの人物の歩行能力と相関を有する第１の情報を記憶する記憶部を備え、
    　前記第１の情報は、人物の身体特性、および人物が歩行する際の動作パラメータのうちの少なくとも一方を含み、
    　被験者の立位姿勢状態における身体部位の角度に基づいて、前記被験者の立位姿勢のタイプを判定する判定部と、
    　前記被験者の歩行能力の計測結果の入力を受け付ける入力部と、
    　判定された前記被験者の立位姿勢のタイプに対応する前記第１の情報と前記計測結果とに基づいて、前記被験者の歩行能力を維持または向上させるための第２の情報を出力する出力制御部とをさらに備える、情報処理装置。
  2. 　前記判定部は、前記被験者の立位姿勢状態における膝関節屈曲角度に少なくとも基づいて、前記被験者の立位姿勢のタイプを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記判定部は、前記被験者の立位姿勢状態における下腿前傾角度に少なくとも基づいて、前記被験者の立位姿勢のタイプを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
  4. 　前記判定部は、前記被験者の立位姿勢状態における骨盤前傾角度にさらに基づいて、前記被験者の立位姿勢のタイプを判定する、請求項２または３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記被験者の立位姿勢状態における身体部位に関するパラメータに基づいて、前記被験者の立位姿勢状態における骨盤前傾角度を推定する推定部をさらに備える、請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　前記パラメータは、前記被験者の立位姿勢状態における股関節屈曲角度である、請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 　前記推定部は、前記被験者の立位姿勢状態における骨盤前傾角度を推定するための学習済モデルに、複数の前記パラメータを入力することにより前記骨盤前傾角度を推定する、請求項５に記載の情報処理装置。
  8. 　前記身体特性は、下肢関節に関する筋力および速度の少なくとも１つを含む、請求項１～７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  9. 　前記動作パラメータは、下肢関節に関する関節角度、関節トルクおよび筋張力と、骨盤前傾角度とのうちの少なくとも１つを含む、請求項１～８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  10. 　前記被験者の歩行能力の計測結果は、前記被験者の歩行速度、および、前記被験者が椅子から立ち上がり前方に設けられた目標物を回って前記椅子に着座するまでの時間の少なくとも１つを含む、請求項１～９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  11. 　前記被験者の歩行能力の計測結果は、前記被験者の歩行速度と相関のある上肢、下肢または体幹に関する運動のテスト結果をさらに含む、請求項１０に記載の情報処理装置。
  12. 　前記身体部位の角度は、前記被験者の立位姿勢状態における撮像画像に基づいて算出される、または、立位姿勢状態の前記被験者に取り付けられた慣性センサの検出結果に基づいて算出される、請求項１～１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  13. 　前記出力制御部は、前記計測結果によって示される、前記被験者の歩行能力のレベルに応じて、異なる内容の前記第２の情報を出力する、請求項１～１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  14. 　前記第２の情報は、前記被験者の立位姿勢のタイプに対応する前記第１の情報から導出される前記被験者の歩行能力を維持または向上させるためのアドバイス情報を含む、請求項１～１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  15. 　記憶装置を含むコンピュータによって実行される情報処理方法であって、
    　前記記憶装置は、複数の立位姿勢のタイプの各々について、当該タイプの人物の歩行能力と相関を有する第１の情報を記憶し、
    　前記第１の情報は、人物の身体特性、および人物が歩行する際の動作パラメータのうちの少なくとも一方を含み、
    　前記情報処理方法は、
    　被験者の立位姿勢状態における身体部位の角度に基づいて、前記被験者の立位姿勢のタイプを判定するステップと、
    　前記被験者の歩行能力の計測結果の入力を受け付けるステップと、
    　判定された前記被験者の立位姿勢のタイプに対応する前記第１の情報と前記計測結果とに基づいて、前記被験者の歩行能力を維持または向上させるための第２の情報を出力するステップとを含む、情報処理方法。
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