WO2023063292A1 - 処理装置、コンピュータプログラム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】　股関節の状態、歩行時の安定性及び転倒のしやすさのうちの少なくとも一つを評価する、又は評価の補助をする。 【解決手段】　少なくとも一つのプロセッサを具備する処理装置であって、前記少なくとも一つのプロセッサが、使用者の腰部に装着され前記使用者の歩行時の加速度を検出することが可能なセンサから、前記センサで検出された加速度を取得し、取得した前記加速度を前記処理装置のメモリ及び通信インターフェイスを介して外部に通信可能に接続されたメモリの少なくともいずれかに記憶し、記憶された前記加速度に基づいて前記使用者の歩行時における安定性に係る指標を生成し、生成された前記指標を出力する、ための処理をするように構成される、処理装置である。

Description

処理装置、コンピュータプログラム及び方法

　本開示は、ヒトの歩行時の安定性を評価することが可能な処理装置、プログラム及び方法に関する。

　従来より、股関節は歩行時における安定性において重要な役割を示すことが知られていた。例えば、非特許文献１には、股関節を構成する中殿筋の機能が低下することによって立位歩行時の側方不安定性を招くこと、中殿筋等のトレーニングにより片脚立位保持時間が改善されることが記載されている。また、非特許文献２には、患者の片脚起立時間等の体力指標の悪化は転倒リスクを高めることが記載されている。

理学療法学（高齢者の介護予防のための運動療法－グローバル・スタンダードの確率を目指して－），池添冬芽，第４０巻第８号６３１～６３４頁（２０１３年） 臨整外（開眼片脚起立時間からみた運動器不安定症），北潔ら，第４１巻第7号７５７～７６３頁（２００６年）

　このため、股関節の状態を把握し、歩行時の安定性を評価すること、さらには転倒のしやすさを評価することは、ヒトにとって重要である。そこで、本開示の様々な実施形態では、ヒトの歩行時における安定性に係る指標を生成して、股関節の状態、歩行時の安定性及び転倒のしやすさのうちの少なくとも一つを評価すること、又は評価の補助をすることが可能な処理装置、プログラム及び方法を提供することを課題とする。

　本開示の一態様によれば、「少なくとも一つのプロセッサを具備する処理装置であって、前記少なくとも一つのプロセッサが、使用者の腰部に装着され前記使用者の歩行時の加速度を検出することが可能なセンサから、前記センサで検出された加速度を取得し、取得した前記加速度を前記処理装置のメモリ及び通信インターフェイスを介して外部に通信可能に接続されたメモリの少なくともいずれかに記憶し、記憶された前記加速度に基づいて前記使用者の歩行時における安定性に係る指標を生成し、生成された前記指標を出力する、ための処理をするように構成される、処理装置」が提供される。

　本開示の一態様によれば、「少なくとも一つのプロセッサを具備する処理装置において前記少なくとも一つのプロセッサを、使用者の腰部に装着され前記使用者の歩行時の加速度を検出することが可能なセンサから、前記センサで検出された加速度を取得し、取得した前記加速度を前記処理装置のメモリ及び通信インターフェイスを介して外部に通信可能に接続されたメモリの少なくともいずれかに記憶し、記憶された前記加速度に基づいて前記使用者の歩行時における安定性に係る指標を生成し、生成された前記指標を出力する、ように機能させるコンピュータプログラム。」が提供される。

　本開示の一態様によれば、「少なくとも一つのプロセッサを具備する処理装置において前記少なくとも一つのプロセッサにより実行される方法であって、使用者の腰部に装着され前記使用者の歩行時の加速度を検出することが可能なセンサから、前記センサで検出された加速度を取得する段階と、取得した前記加速度を前記処理装置のメモリ及び通信インターフェイスを介して外部に通信可能に接続されたメモリの少なくともいずれかに記憶する段階と、記憶された前記加速度に基づいて前記使用者の歩行時における安定性に係る指標を生成し、生成された前記指標を出力する段階と、を含む方法」が提供される。

　本開示によれば、ヒトの歩行時における安定性に係る指標を生成して、股関節の状態、歩行時の安定性及び転倒のしやすさのうちの少なくとも一つを評価すること、又は評価の補助をすることが可能な処理装置、プログラム及び方法を提供することができる。

　なお、上記効果は説明の便宜のための例示的なものであるにすぎず、限定的なものではない。上記効果に加えて、または上記効果に代えて、本開示中に記載されたいかなる効果や当業者であれば明らかな効果を奏することも可能である。

図１は、本開示に係る処理システム１の使用状態を示す図である。 図２は、本開示の実施形態に係る処理システム１の概略図である。 図３Ａは、本開示の実施形態に係る処理システム１の構成を示すブロック図である。 図３Ｂは、本開示の実施形態に係る処理システム１の構成を示すブロック図である。 図４Ａは、本開示の実施形態に係る検出装置２００の外観を示す図である。 図４Ｂは、本開示の実施形態に係る処理装置１００の外観を示す図である。 図５は、本開示の実施形態に係る補助具４００の外観を示す図である。 図６は、本開示の実施形態に係る検出装置２００で検出された出力値の一例を示す図である。 図７Ａは、本開示の実施形態に係る処理装置１００に記憶される加速度テーブルの例を示す図である。 図７Ｂは、本開示の実施形態に係る処理装置１００に記憶される使用者テーブルの例を示す図である。 図７Ｃは、本開示の実施形態に係る処理装置１００に記憶される状態変換テーブルの例を示す図である。 図７Ｄは、本開示の実施形態に係る処理装置１００に記憶されるＨＡＭ変換テーブルの例を示す図である。 図８は、本開示の実施形態に係る学習済み推定モデルの生成に係る処理フローを示す図である。 図９は、本開示の実施形態に係る処理装置１００において実行される処理フローを示す図である。 図１０は、本開示の実施形態に係る処理装置１００において実行される処理フローを示す図である。 図１１は、本開示の実施形態に係る処理装置１００において実行される処理フローを示す図である。 図１２は、本開示の実施形態に係る処理装置１００において実行される処理フローを示す図である。 図１３は、本開示の実施形態に係る処理装置１００において実行される処理フローを示す図である。 図１４は、本開示の実施形態に係る処理装置１００において実行される処理フローを示す図である。 図１５は、本開示の実施形態に係る処理装置１００に表示される画面の例を示す図である。 図１６は、本開示の実施形態に係る処理装置１００に表示される画面の例を示す図である。 図１７は、本開示の実施形態に係る処理装置１００に表示される画面の例を示す図である。

　添付図面を参照して本開示の様々な実施形態を説明する。なお、図面における共通する構成要素には同一の参照符号が付されている。

１．処理システム１の概要
　本開示に係る処理システム１は、処理装置１００及び検出装置２００を含み、使用者に取り付けられた検出装置２００によって検出された出力値を処理装置１００において処理することで、使用者（ヒト）の方向時における安定性に係る指標を生成するために用いられる。特に、当該処理システム１は、使用者の腰部又はその周囲に取り付けられ、使用者の歩行時に検出装置２００で検出された出力値を用いて、股関節の状態、歩行時の安定性又は転倒のしやすさを評価、又は評価を補助するために用いられる。したがって、以下においては、本開示に係る処理システム１を股関節の状態、歩行時の安定性又は転倒のしやすさを評価、又は評価を補助するために用いた場合について主に説明する。

　図１は、本開示に係る処理システム１の使用状態を示す図である。具体的には、処理システム１のうち検出装置２００を使用者１０に取り付けて使用している状態を示す図である。図１によると、処理システム１の検出装置２００は、使用者１０の腰部又はその周辺に、補助具４００ａを腰部又はその周辺に巻き付けるようにすることで、取り付けられる。その後、検出装置２００が装着された使用者に対して所定の方向に歩行運動させるが、検出装置２００はこの歩行運動中に生じる出力値（例えば、加速度）を検出する。そして、検出装置２００は、検出された出力値を処理システム１の処理装置１００（図１においては図示していない。）に送信する。

　なお、本開示において、検出装置２００は、腰部又はその周辺に取り付けられる。ここで、腰部にはその内部に仙骨が存在する。この仙骨は、上体からかかる荷重を二足の脚に分散させ歩行時のバランスや安定性に極めて重要な働きをする。つまり、仙骨及びその周囲の動きの検出は、歩行特性を評価するうえで重要な要素となりうる。そのため、より具体的には、検出装置２００は、使用者が起立した状態において仙骨の高さ付近に取り付けられる。

　また、本開示において、検出装置２００が取り付けられる使用者は、患者、被検者、診断対象者など、あらゆるヒトを含みうる。本開示に係る検出装置２００は、例えば医療機関で使用される場合に限らず、例えばスポーツジムや接骨院、整骨院、さらには使用者の職場や自宅など、その使用場所はいずれでもよい。したがって、検出装置２００が装着される者の属性は問わない。また、本開示において、操作者は、単に処理装置１００を操作する者のことを意味しているにすぎない。したがって、上記の使用者と同じであってもよいし、例えば医療従事者やジムトレーナーなど、使用者と異なる者であってもよい。

　また、図１の例では検出装置２００が要部又はその周辺に装着される例を示している。しかし、検出装置２００は、これに限らず、歩行特性を評価するうえで重要な部位、例えば、膝、足首等の脚の他の部位、肩、胸骨付近等の上体部位のいずれかに装着された他の検出装置と組み合わせて使用することも可能である。さらに、図１では検出装置２００として１個の検出装置が用いられる例を示しているが、当然にその個数は１個に限られない。腰部又は腰部付近に複数個の検出装置を装着することも可能であるし、上記のとおり他の部位に装着された複数の検出装置を組み合わせることも可能である。

　また、検出装置２００としては典型的には加速度センサが用いられ、歩行時の加速度が検出される。しかし、加速度センサのみに限らず、ジャイロセンサ、地磁気センサ、伸縮センサなど、使用者１０の歩行時の動きが検出可能なセンサであればいずれでも用いることが可能である。さらに、加速度センサやジャイロセンサなど、複数のセンサを組み合わせて利用することも可能である。

　また、処理システム１によって評価又は評価を補助される状態は、歩行時の状態である。本開示では、「歩行」は、典型的には二足を使って比較低速で移動することを意味するものの、走行、屈伸、跳躍など、様々な運動をも含みうる。そして、歩行時の安定性等の評価又は評価の補助のためだけにこれらの運動をする必要はなく、例えば日常的に検出装置２００を使用者１０に装着し日常生活中の運動における出力値を検出してもよい。

　また、補助具４００は、検出装置２００を使用者に取り付けるのを補助できるものであればいずれでもよい。典型的には、図５に示すような柔軟性を有する帯状体が用いられるが、絆創膏、テーピングテープ、包帯、バンテージ、創傷被覆材、粘着テープ、サポーターなどであってもよい。さらに、補助具４００は、検出装置２００と分離可能な別体として構成される必要はなく、検出装置２００に直接貼り付けられた両面テープや、腕時計状のバンドなども補助具４００として利用することが可能である。

２．処理システム１の構成
　図２は、本開示の実施形態に係る処理システム１の概略図である。当該処理システム１は、使用者に取り付けられ使用者の運動時の出力値を検出する検出装置２００と、当該検出装置２００との間で通信可能に接続され検出された出力値を処理する処理装置１００とを含む。そして、このような処理システム１は、無線通信のためのネットワークを介してサーバ装置３００に接続される。サーバ装置３００は、プロセッサ、メモリ、通信インターフェイス等を含み、処理装置１００の処理に必要な指示命令、情報等を適宜送受信する。典型的には、処理装置１００からの要求を受けて、サーバ装置３００内に記憶された機関情報や補足情報などの関連情報を送信したり、これらの更新情報を受信することで随時更新して記憶する。なお、処理装置１００及び検出装置２００の詳細については後述する。

　図３Ａは、本開示の実施形態に係る処理システム１の構成を示すブロック図である。図３Ａによれば、処理システム１は、処理装置１００と、当該処理装置１００に無線又は有線で通信可能に接続された検出装置２００とを含む。処理装置１００は、使用者による操作入力を受け付けて、検出装置２００による運動時における出力値の検出を制御する。また、処理装置１００は、検出装置２００によって検出された出力値を処理して、使用者の歩行時における状態を評価又はその補助をする。さらに、処理装置１００は、検出装置２００によって検出された出力値や当該出力値に基づいて算出された値、評価又はその補助をした結果を示す情報を使用者等が確認できるようにする。

　処理システム１は、プロセッサ１１１、メモリ１１２、入力インターフェイス１１３、出力インターフェイス１１４及び通信インターフェイス１１５を含む処理装置１００と、プロセッサ２１１、センサ２１２、メモリ２１３及び通信インターフェイス２１４を含む検出装置２００とを含む。これらの各構成要素は、互いに、制御ライン及びデータラインを介して互いに電気的に接続される。なお、処理システム１は、図３Ａに示す構成要素のすべてを備える必要はなく、一部を省略して構成することも可能であるし、他の構成要素を加えることも可能である。

　なお、処理システム１は、処理装置１００及び検出装置２００をそれぞれ分離可能な別体として含む。しかし、これに限らず、例えばスマートフォンやウエアラブル端末装置などのように、処理装置１００と検出装置２００とを一体として構成することも可能である（詳細な構成は後述する）。また、処理装置１００は、単一の構成要素として構成される物に限らず、有線又は無線で接続された他の構成要素（例えば、クラウドサーバー装置など）にその処理の少なくとも一部を実行されるような場合、当該他の構成要素を含めて処理装置１００と称することもある。

　まず、図３Ａに基づいて処理装置１００について説明する。プロセッサ１１１は、メモリ１１２に記憶されたプログラムに基づいて処理システム１の他の構成要素の制御を行う制御部として機能する。プロセッサ１１１は、メモリ１１２に記憶されたプログラムに基づいて、検出装置２００の各構成要素の駆動を制御するとともに、検出装置２００から受信した出力値をメモリ１１２に記憶し、記憶された出力値を処理する。具体的には、プロセッサ１１１は、使用者による入力インターフェイス１１３への指示入力を受け付け検出装置２００をオンにしセンサ２１２による検出を指示する処理、検出装置２００から送信された出力値を通信インターフェイス１１５を介して取得する処理、検出装置２００が装着された使用者を識別するための使用者識別番号に対応付けて取得した出力値をメモリ１１２に記憶する処理、メモリ１１２に記憶された出力値に基づいて使用者の歩行時における安定性に係る指標を生成する処理、生成された安定性に係る指標を出力する処理、生成された安定性に係る指標に基づいて関連情報を出力する処理などを、メモリ１１２に記憶されたプログラムに基づいて実行する。プロセッサ１１１は、主に一又は複数のＣＰＵにより構成されるが、適宜ＧＰＵなどを組み合わせてもよい。なお、これらの処理の全てをプロセッサ１１１が行う必要はない。例えば、プロセッサ１１１の指示を受けてクラウドのサーバ装置において処理しその処理の結果を受信するような場合であっても、プロセッサ１１１による処理に含みうる。

　メモリ１１２は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、不揮発性メモリ、ＨＤＤ等から構成され、記憶部として機能する。メモリ１１２は、本実施形態に係る処理システム１の様々な制御のための指示命令をプログラムとして記憶する。具体的には、メモリ１１２は、使用者による入力インターフェイス１１３への指示入力を受け付け検出装置２００をオンにしセンサ２１２による検出を指示する処理、検出装置２００から送信された出力値を通信インターフェイス１１５を介して取得する処理、検出装置２００が装着された使用者を識別するための使用者識別番号に対応付けて取得した出力値をメモリ１１２に記憶する処理、メモリ１１２に記憶された出力値に基づいて使用者の歩行時における安定性に係る指標を生成する処理、生成された安定性に係る指標を出力する処理、生成された安定性に係る指標に基づいて関連情報を出力する処理などを、プロセッサ１１１が実行するためのプログラムを記憶する。また、メモリ１１２は、当該プログラムのほかに、加速度テーブル、状態変換テーブルなどを記憶する。また、歩行時の安定性に係る指標の生成等に機械学習を用いる場合には、メモリ１１２は、学習済みのＨＡＭ値推定モデルを記憶する。なお、メモリ１１２は、外部に通信可能に接続された記憶媒体を用いるか、このような記憶媒体を組み合わせて用いることも可能である。例えば、ＨＡＭ値推定モデルをクラウドのサーバ装置に記憶して当該サーバ装置で処理する場合であっても、ＨＡＭ値推定モデルが記憶されたメモリはメモリ１１２に含みうる。

　入力インターフェイス１１３は、処理装置１００及び検出装置２００に対する使用者の指示入力を受け付ける入力部として機能する。入力インターフェイス１１３の一例としては、検出装置２００による検出の開始・終了を指示するための「開始ボタン」、各種選択を行うための「確定ボタン」、前画面に戻ったり入力した確定操作をキャンセルするための「戻る／キャンセルボタン」、ディスプレイに表示されたアイコン等の移動をするための十字キーボタン、処理装置１００の電源のオンオフをするためのオン・オフキー等が挙げられる。なお、入力インターフェイス１１３には、ディスプレイに重畳して設けられ、ディスプレイの表示座標系に対応する入力座標系を有するタッチパネルを用いることも可能である。タッチパネルによる使用者の指示入力の検出方式は、静電容量式、抵抗膜式などいかなる方式であってもよい。

　出力インターフェイス１１４は、検出装置２００によって検出された出力値又は出力値に基づいて算出された値を出力したり、当該出力値に基づいて評価された結果等を出力するための出力部として機能する。出力インターフェイス１１４の例としては、液晶パネル、有機ＥＬディスプレイ又はプラズマディスプレイ等のディスプレイが挙げられる。しかし、例えば有線又は無線によって接続されたディスプレイに評価された結果等を表示するような場合には、ディスプレイに接続するための通信インターフェイスが出力インターフェイス１１４として機能する。

　通信インターフェイス１１５は、有線又は無線で接続された検出装置２００に対して検出開始などに関連する各種コマンドや検出装置２００で検出された出力値等を送受信したり、サーバ装置３００と情報の送受信をするための通信部として機能する。通信インターフェイス１１５の一例としては、ＵＳＢ、ＳＣＳＩなどの有線通信用コネクタや、ＬＴＥやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ｗｉｆｉ、赤外線などの無線通信用送受信デバイスや、プリント実装基板やフレキシブル実装基板用の各種接続端子や、それらの組み合わせなど、様々なものが挙げられる。なお、特に詳細には記載しないが、通信インターフェイス１１５は、外部のサーバ装置や他の処理装置に有線又は無線で接続し、様々な指示命令や情報の送受信をすることも可能である。

　このような処理装置１００の一例としては、スマートフォンに代表される無線通信可能な携帯型の端末装置が挙げられる。しかし、それ以外にも、タブレット端末、ラップトップパソコン、デスクトップパソコン、フィーチャーフォン、携帯情報端末、ＰＤＡなど、本開示に係る処理を実行可能な装置であれば、いずれでも好適に適用することが可能である。

　次に、検出装置２００について説明する。プロセッサ２１１は、メモリ２１３に記憶されたプログラムに基づいて検出装置２００の他の構成要素を制御する制御部として機能する。プロセッサ２１１は、メモリ２１３に記憶されたプログラムに基づいて、具体的には、センサ２１２による出力値の検出を制御する処理、検出された出力値をメモリ２１３に記憶する処理、メモリ２１３に記憶された出力値を通信インターフェイス２１４を介して処理装置１００に送信する処理などを実行する。プロセッサ１１１は、主に一又は複数のＣＰＵにより構成されるが、適宜ＧＰＵなどを組み合わせてもよい。

　メモリ２１３は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、不揮発性メモリ、ＨＤＤ等から構成され、記憶部として機能する。メモリ２１３は、本実施形態に係る検出装置２００の様々な制御のための指示命令をプログラムとして記憶する。具体的には、メモリ２１３は、センサ２１２による出力値の検出を制御する処理、検出された出力値をメモリ２１３に記憶する処理、メモリ２１３に記憶された出力値を通信インターフェイス２１４を介して処理装置１００に送信する処理などをプロセッサ２１１が実行するためのプログラムを記憶する。また、メモリ２１３は、当該プログラムのほかに、センサ２１２によって検出された出力値を記憶する。なお、メモリ１１２は、外部に通信可能に接続された記憶媒体を用いるか、このような記憶媒体を組み合わせて用いることも可能である。

　センサ２１２は、プロセッサ２１１からの指示により駆動され、使用者の歩行時における出力値を検出するための検出部として機能する。センサ２１２は、一例としては加速度センサが用いられる。加速度センサは、単位時間当たりの移動量（速度）の変化率を検出する。その種類としては、静電容量方式、ピエゾ方式、熱検知方式などがあるが、いずれの方式であっても好適に用いることが可能である。また、加速度センサは、少なくとも水平方向の加速度を検出するとともに、垂直方向の加速度及び／又は奥行き方向の加速度もさらに検出できるのが好ましい。また、センサ２１２には、加速度センサと組み合わせてジャイロセンサも利用することが可能である。この場合、ジャイロセンサによって水平方向の軸に対する角速度、垂直方向の軸に対する角速度、奥行き方向の軸に対する角速度の３つの出力値を得ることが可能である。すなわち、水平方向、垂直方向、奥行き方向の合計３つの加速度に加えて、上記３つの角速度（つまり、合計６軸の出力値）が利用可能となる。なお、この例以外にも、地磁気センサ、伸縮センサなど、使用者１０の歩行時の動きが検出可能なセンサを適宜組み合わせて使用することが可能である。また、センサ１１６のサンプリング周波数は少なくとも５０Ｈｚ以上、より好ましくは２００Ｈｚ以上であることが望ましい。２００Ｈｚ以上のサンプリング周波数があればより安定して指標を算出することが可能となる。

　通信インターフェイス２１４は、有線又は無線で接続された処理装置１００に対して検出開始などに関連する各種コマンドや検出装置２００で検出された出力値等を送受信するための通信部として機能する。通信インターフェイス２１４の一例としては、ＵＳＢ、ＳＣＳＩなどの有線通信用コネクタや、ＬＴＥやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ｗｉｆｉ、赤外線などの無線通信用送受信デバイスや、プリント実装基板やフレキシブル実装基板用の各種接続端子や、それらの組み合わせなど、様々なものが挙げられる。

　図４Ａは、本開示の実施形態に係る検出装置２００の外観を示す図である。具体的には、検出装置２００のセンサ２１２として加速度センサが用いられる場合の外観の一例を示す。図４Ａによれば、検出装置２００はその上面に検出装置２００の電源のオン／オフを切り替える電源スイッチ２１６を有する。また、検出装置２００は、通信インターフェイス２１４の一例として、ＵＳＢ端子２１５を有する。さらに、検出装置２００は、異常等の駆動状態を通知するためにインジケータ２１７を含む。

　図３Ｂは、本開示の実施形態に係る処理システム１の構成を示すブロック図である。具体的には、図３Ｂは、図３Ａの処理システム１とは異なり、処理装置１００内に含まれるセンサ１１６を用いて出力値を得ることが可能な処理システム１を示す。図３Ｂによれば、処理システム１は、処理装置１００により構成される。処理装置１００は、プロセッサ１１１、メモリ１１２、入力インターフェイス１１３、出力インターフェイス１１４及び通信インターフェイス１１５、センサ１１６を含む。これらの各構成要素は、互いに、制御ライン及びデータラインを介して互いに電気的に接続される。なお、処理システム１は、図３Ｂに示す構成要素のすべてを備える必要はなく、一部を省略して構成することも可能であるし、他の構成要素を加えることも可能である。

　なお、図３Ｂに示された各構成要素のうち、プロセッサ１１１、メモリ１１２、入力インターフェイス１１３、出力インターフェイス１１４の構成や機能については図３Ａの処理装置１００のものと同様である。また、図３Ｂの通信インターフェイス１１５も、検出装置２００との通信を行う必要がないという点を除いて、図３Ａの通信インターフェイス１１５と同様である。

　図３Ｂのセンサ１１６は、プロセッサ１１１からの指示により駆動され、歩行者の運動時における出力値を検出するための検出部として機能する。センサ１１６は、一例としては加速度センサが用いられる。加速度センサは、単位時間当たりの移動量（速度）の変化率を検出する。その種類としては、静電容量方式、ピエゾ方式、熱検知方式などがあるが、いずれの方式であっても好適に用いることが可能である。また、加速度センサは、少なくとも水平方向の加速度を検出するとともに、垂直方向の加速度及び／又は奥行き方向の加速度もさらに検出できるのが好ましい。また、センサ２１２には、加速度センサと組み合わせてジャイロセンサも利用することが可能である。この場合、ジャイロセンサによって水平方向の軸に対する角速度、垂直方向の軸に対する角速度、奥行き方向の軸に対する角速度の３つの出力値を得ることが可能である。すなわち、水平方向、垂直方向、奥行き方向の合計３つの加速度に加えて、上記３つの角速度（つまり、合計６軸の出力値）が利用可能となる。なお、この例以外にも、地磁気センサ、伸縮センサなど、使用者１０の歩行時の動きが検出可能なセンサを適宜組み合わせて使用することが可能である。また、センサ１１６のサンプリング周波数は少なくとも５０Ｈｚ以上、より好ましくは２００Ｈｚ以上であることが望ましい。２００Ｈｚ以上のサンプリング周波数があればより安定して指標を算出することが可能となる。

　図４Ｂは、本開示の実施形態に係る処理装置１００の外観を示す図である。具体的には、図４Ｂは、図３Ｂに示す処理装置１００、つまりセンサ１１６が内部に組み込まれ処理装置１００自身によってセンサ１１６の出力値を取得することが可能な処理装置１００の外観を示す図である。このように、典型的には、図４Ｂに示されたスマートフォンを処理装置１００として利用することが可能である。また、スマートフォン以外では、ウエアラブル端末装置なども好適に処理装置１００として利用することが可能である。

　図４Ａに示す検出装置２００又は図４Ｂに示す処理装置１００は、一例としては補助具４００を用いて使用者の腰部又はその周囲（典型的には、仙骨の高さに対応する位置）に取り付けられる。図５は、本開示の実施形態に係る補助具４００の外観を示す図である。当該補助具４００は、短手方向の長さとして検出装置２００又は処理装置１００の短手方向の長さに対応する長さを有し、長手方向の長さとして使用者の腰回りを被覆するのに十分な長さを有する。このような補助具４００は、典型的には、柔軟性を有するシート状の素材によって生成される。補助具４００は、両端に一対の固定部材４１２及び４１３を有する。このような固定部材４１２及び４１３の一例としては、面ファスナーが挙げられるが、そのほかにボタン、粘着テープなど端部を互いに接合可能なものであればいずれでも用いることが可能である。

　補助具４００は、長手方向の略中央に図４Ａに示す検出装置２００又は図４Ｂに示す処理装置１００を収容するための袋部材４１４を有する。当該袋部材４１４は、検出装置２００又は処理装置１００の大きさに対応する大きさを有する。したがって、補助具４００の袋部材４１４内に検出装置２００又は処理装置１００を挿入し、検出装置２００又は処理装置１００が挿入された補助具４００を腰部に取り付けることによって、検出装置２００又は処理装置１００が補助具４００の内部で歩行動作によって位置ずれするのを防止し、歩行動作による振動のみを適切に検出することが可能となる。つまり、袋部材４１４は検出装置２００をより確実に位置決めするために用いられる。

　なお、このような補助具４００は単なる一例である。上述のとおり、絆創膏、テーピングテープ、包帯、バンテージ、創傷被覆材、粘着テープ、サポーターなどであってもよい。さらに、補助具４００は、検出装置２００や処理装置１００と分離可能な別体として構成される必要はなく、検出装置２００や処理装置１００に直接貼り付けられた両面テープや、腕時計状のバンドなども補助具４００として利用することが可能である。

　なお、以下においては、検出装置２００で出力値を検出する場合について説明するが、処理装置１００で出力値を検出する場合についても同様の処理が行われる。

　図６は、本開示の実施形態に係る検出装置２００で検出された出力値の一例を示す図である。具体的には、図６は、検出装置２００のセンサ２１２として加速度センサを用い、使用者の腰部に取り付け歩行運動時の垂直方向（図６の縦軸方向）の加速度及び水平方向（図６の横軸方向）の加速度と、歩行周期の関係を示した図である。一般的に、歩行運動においては、使用者の片脚（例えば左脚）の踵部分が地面に着地したのち、使用者の身体が進行方向へ移動を開始する。その後、踵部分で着した脚は、足裏の略全体が地面に着地した状態になる。次に、さらに歩行を進めると、踵部分から徐々に地面から遊離し始める。そして、最後には地面を指先で蹴るように動くことで指先が地面から完全に足が遊離した状態となる。他方、反対側の脚（例えば右脚）では、左脚の踵部分が地面に着地するころに、指先が地面から遊離し始める。そして、左脚の指先が地面から遊離し始めるころに、踵部分が地面に着地する。このように、歩行運動は、図６の歩行周期に示したとおり、踵部分での着地から指先の遊離までの立脚期と、指先の遊離から踵部分の着地までの遊離期とを周期的に繰り返すことにより行われる。

　図６において、腰部における垂直方向（つまり縦軸方向）の加速度に着目すると、一方の脚（例えば、左脚）の踵が着地し立脚期Ｓ１が開始するタイミングで最初の加速度のピークＰ１が検出される。その後、反対側の脚（例えば、右脚）の踵が着地することによって次の加速度のピークＰ２が検出される。次いで、一方の脚（例えば、左脚）の指先が地面から遊離することによって立脚期Ｓ１が終了し、遊離期に入る。その後、再度一方の脚（例えば、左脚）の踵が着地し立脚期Ｓ２が開始するタイミングで、再度加速度のピークＰ３が検出される。つまり、腰部における垂直方向の加速度のピークを検出することによって、立脚期の開始タイミングを検出することが可能である。

　ここで、歩行時の安定性を示す指標としてＨＡＭ（外部股関節内転モーメント）値がある。このＨＡＭ値と歩行時の安定性や片脚起立時の安定性との関連性が指摘されている（文献１）

文献１：Ｃｌｉｎｉｃａｌ　Ｂｉｏｍｅｃｈａｎｉｃｓ（Ｈｉｐ　ａｂｄｕｃｔｏｒ　ｎｅｕｒｏｍｕｓｃｕｌａｒ　ｃａｐａｃｉｔｙ：Ａ　ｌｉｍｉｔｉｎｇ　ｆａｃｔｏｒ　ｉｎ　ｍｅｄｉｏｌａｔｅｒａｌ　ｂａｌａｎｃｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｉｎ　ｏｌｄｅｒ　ａｄｕｌｔｓ？），Ｍｉｎａ　Ａｒｖｉｎ　ｅｔ．ａｌ．，第３７号２７～３３頁（２０１６年）

　さらに、ＨＡＭ値と腰部又はその周辺に取り付けられた加速度センサによって検出された加速度（特に、水平方向（つまり横軸方向）の加速度）との間には一定の相関関係がある。したがって、検出された加速度からＨＡＭ値を算出することで、股関節の状態だけではなく、使用者の歩行時の安定性、さらには転倒のしやすさを評価又はその補助をすることが可能となる。一例としては、垂直方向の加速度（つまり縦軸）によって特定された立脚期Ｓ１及びＳ２の開始後、所定の期間Ｔ１及びＴ２内に検出された水平方向（つまり横軸方向）の加速度のピーク幅Ｗ１及びＷ２の値を算出し、その値に基づいてＨＡＭ値を推定する。このように、図６に示された検出装置２００で検出された出力値（垂直方向の加速度及び水平方向の加速度）を用いることによって、ＨＡＭ値を推定し歩行安定性等を評価することが可能となる。

　なお、検出装置２００で検出された出力値のうち、垂直方向の加速度は、ヒトの運動周期、すなわち立脚期を特定するために用いている。したがって、水平方向の加速度値と同期し、立脚期が特定できれば他の数値を用いることも可能であり、垂直方向の加速度値は必ずしも必要ではない。また、「ＨＡＭ値」としては以下の二つのいずれを利用することも可能である。横軸に時間、縦軸に各時間において算出されたＨＡＭ値がプロットされる二次元曲線（ＨＡＭ値曲線）がある。このとき、一つ目のＨＡＭ値としては、立脚期において検出された最も高いピーク値（ＨＡＭピーク値）を利用することができる。このＨＡＭピーク値は、立脚期において股関節に対して最も大きな力が加わった瞬間の値を反映することが可能である。二つ目のＨＡＭ値としては、立脚期におけるＨＡＭ値曲線と横軸（直線）との間の面積値（ＨＡＭ面積値）を利用することができる。このＨＡＭ面積値は、立脚期において股関節に対して加わった荷重全体の値を反映することが可能である。

３．処理装置１００に記憶される情報
　図７Ａは、本開示の実施形態に係る処理装置１００に記憶される加速度テーブルの例を示す図である。当該加速度テーブルは、使用者ごとに用意され、使用者を特定する使用者ＩＤ情報に対応付けてそれぞれ記憶される。図７Ａには、その一例として、使用者ＩＤ情報が「Ｕ１」である使用者の加速度テーブルが記載されている。図７Ａによると、加速度テーブルには、時間情報に対応づけて加速度情報が記憶される。「時間情報」は、検出装置２００において各加速度が測定された時間を特定する情報である。当該情報は、検出装置２００に含まれるタイマーを用いて具体的な日時の情報であってもよいし、測定開始からの経過時間などであってもよい。「加速度情報」は、対応する時間情報において検出された具体的な加速度の値を示す情報である。「時間情報」及び「加速度情報」はともに検出装置２００においてそれぞれ検出されると、当該検出装置２００から送信され、受信した処理装置１００のメモリ１１２に記憶される。なお、図７Ａにおいては、加速度情報として各時間情報に対応付けて水平方向の加速度が典型的には記憶される。しかし、これに限らず、水平方向の加速度に加えて、垂直方向の加速度も各時間情報に対応付けて記憶されてもよい。

　図７Ｂは、本開示の実施形態に係る処理装置１００に記憶される使用者テーブルの例を示す図である。図７Ｂによると、使用者テーブルには、使用者ＩＤ情報に対応付けて、使用者名情報、ＨＡＭ値情報、歩行安定性情報、転倒リスク情報がそれぞれ記憶される。「使用者ＩＤ情報」は、検出装置２００が取り付けられ、加速度の測定対象となる使用者が新たに登録されるごとに生成される情報である。当該情報は、各使用者に固有の情報で、各使用者を特定するための情報である。なお、使用者ＩＤ情報は使用者識別情報の一例である。すなわち、使用者識別情報は、後述の使用者名情報や、使用者の生年月日、所在地等、使用者を識別可能な情報や使用者の属性を示す情報であればいずれでもよい。「使用者名情報」は、例えば処理装置の出力インターフェイス１１４などにおいて表示される使用者の名称を示す情報である。「ＨＡＭ値情報」は、検出装置２００で検出された加速度に基づいて推定された情報で、股関節の状態や歩行時の安定性、転倒リスク等を評価するために用いられる情報である。すなわち、ＨＡＭ値情報は、加速度に基づいて生成される歩行時の安定性を示す指標となる情報である。「歩行安定性情報」は、ＨＡＭ値情報に基づいて生成され歩行時の安定性の指標となる情報である。一例としては、歩行安定性が高いことを示す「良好」、歩行安定性の悪化の傾向がみられる「経過観察」及び歩行安定性が悪化している「進行」の３つの分類が、歩行安定性情報として記憶される。「転倒リスク情報」は、歩行安定性情報と同様に、ＨＡＭ値情報に基づいて生成され歩行時の安定性の指標となる情報である。一例としては、歩行安定性情報として良好が記憶されている場合には「低」が、歩行安定性情報として経過観察が記憶されている場合には「中」が、歩行安定性情報として信仰が記憶されている場合には「高」が、転倒リスク情報として記憶される。

　図７Ｃは、本開示の実施形態に係る処理装置１００に記憶される状態変換テーブルの例を示す図である。図７Ｃによると、状態変換テーブルには、推定されたＨＡＭ値情報に対応付けて歩行安定性情報が記憶される。すなわち、図７Ｂに記憶されたＨＡＭ値情報から、図７Ｃの状態変換テーブルを参照するとこと、歩行安定性の評価結果が生成される。なお、本実施形態においては、図７Ｂにおいても説明した通り、歩行安定性を３段階で評価している。しかし、当然に「進行が速い」や「進行が遅い」など、さらに複数の段階に分けて評価することも可能である。状態変換テーブルを使って評価された予後情報は、図７Ｂの歩行安定性情報として記憶される。

　図７Ｄは、本開示の実施形態に係る処理装置１００に記憶されるＨＡＭ変換テーブルの例を示す図である。図７Ｄよると、ＨＡＭ変換テーブルには、ピーク幅情報に対応付けてＨＡＭ値情報が記憶される。「ピーク幅情報」は、それぞれピーク幅の数値範囲を示す情報である。「ＨＡＭ値情報」は、各ピーク幅の数値範囲に対応するＫＡＭ値の推定値を示す情報である。すなわち、図７Ａに記憶された加速度情報から水平方向の加速度の立脚期ピーク幅を算出する。そして、そのピーク幅情報から、図７ＤのＨＡＭ変換テーブルにおいて当てはまる数値範囲を特定し、その数値範囲に対応するＨＡＭ値情報がＨＡＭ値の推定値として算出される。そして、推定されたＨＡＭ値は、図７ＢのＨＡＭ値情報として記憶される。

４．学習済み推定モデルを使用したＨＡＭ値の推定
　図７Ａでは検出装置２００で検出された加速度情報を記憶し、図７Ｂでは得られた加速度情報に基づいて推定されたＨＡＭ値が記憶されることについて説明した。図８は、本開示の実施形態に係る学習済み推定モデルの生成に係る処理フローを示す図である。具体的には、図８は、検出装置２００で検出された加速度情報からＨＡＭ値を推定するために用いられる学習済み推定モデルを生成するための処理が示されている。当該処理フローは、処理装置１００のプロセッサ１１１によって実行されてもよいし、他の処理装置のプロセッサによって実行されてもよい。

　図８によると、検出装置２００からの出力値を取得するステップが実行される（Ｓ１１１）。出力値には、歩行安定性が良好、悪化傾向又は悪化している使用者の腰部に装着された検出装置２００で検出された出力値が用いられる。なお、出力値として、所定期間において所定周期で検出された水平方向の加速度を用いることも可能であるし、他の出力値を用いることも可能である。他の出力値の例としては、水平方向の加速度に加えて、垂直方向の加速度、奥行き方向の加速度、水平方向の軸に対する角速度、垂直方向の軸に対する角速度及び奥行き方向の軸に対する角速度をさらに用いて、合計６軸の出力値が挙げられる。そして、このような出力値を深層学習のために所定数取得する。

　次に、Ｓ６１１において取得された出力値と、あらかじめ正解ラベルとして他の方法によって測定されたＨＡＭ値を、学習データとして、推定モデル生成のための畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）に入力し、ＨＡＭ値を出力するように当該畳み込みニューラルネットワークを含む学習装置において学習が実行される（Ｓ１１２）。そして、Ｓ１１２の学習を繰り返すことによって、最終的にＨＡＭ値を推定するための学習済み推定モデルが生成される（Ｓ１１３）。なお、正解ラベルとしてのＨＡＭ値は、一例としてはモーションキャプチャを用いた方法によって測定される。

　ここで、得られた学習済み推定モデルに対して、検出装置２００において出力値を検出する際に、他の方法を用いてＨＡＭ値を別途算出しておき、この出力値とＨＡＭ値とを用いて検証がなされてもよい（Ｓ１１４）。そして、その結果のフィードバックを受けて、畳み込みニューラルネットワークに用いられるパラメータ値を調整することが可能である。

　なお、上記においては畳み込みニューラルネットワークを用いた学習方法を例示したが、これに限らず他の深層学習方法を用いてもよいし、他の機械学習方法を用いることも可能である。例えば、あらかじめ検出装置２００からの出力値とＨＡＭ値との対応関係が確認された出力値とＨＡＭ値との組み合わせを複数用意し、これらを教師データとして用いることで学習済み推定モデルを生成することも可能である。

　図９は、本開示の実施形態に係る処理装置１００において実行される処理フローを示す図である。具体的には、図９は、図７Ａの検出装置２００で検出された加速度情報から図７ＢのＨＡＭ値を推定するための具体的な処理フローを示す。

　図９によると、プロセッサ１１１は、まず、メモリ１１２に記憶された加速度テーブルから、測定画面で入力または選択された使用者ＩＤ情報に関連付けられた出力値を読み出す（Ｓ２１１）。なお、図７Ａでは加速度情報のみが記憶されているが、上記のとおり、角速度情報を含む６軸の出力値が記憶されていてもよい。したがって、Ｓ１１１で読み出される出力値としても、加速度情報のみならず、角速度情報を含め６軸の出力値を読み出すことが可能である。次に、プロセッサ１１１は、読み出された出力値を図８で生成されたＨＡＭ値の推定のための学習済み推定モデルに適用する（Ｓ２１２）。そして、プロセッサ１１１は、推定モデルを用いたＨＡＭ値の推定を行う（Ｓ２１３）。プロセッサ１１１は、推定されたＨＡＭ値を使用者テーブルのＨＡＭ値情報として使用者ＩＤ情報に対応付けて記憶する。

５．ＨＡＭ変換テーブルによるＨＡＭ値の推定
　図７Ａでは検出装置２００で検出された加速度情報を記憶し、図７Ｂでは得られた加速度情報に基づいて推定されたＨＡＭ値が記憶されることについて説明した。図８は、本開示の実施形態に係る学習済み推定モデルの生成に係る処理フローを示す図である。具体的には、図１０は、検出装置２００で検出された加速度情報から図７Ｄに示すＨＡＭ変換テーブルに基づいてＨＡＭ値を推定する場合の処理が示されている。

　図１０によると、プロセッサ１１１は、まず、メモリ１１２に記憶された加速度テーブルから、測定画面で入力又は選択された使用者ＩＤ情報に関連付けられた加速度情報を読み出す（Ｓ２２１）。図６は読み出された加速度情報に基づいて生成された曲線の例である。したがって、以下の説明においては、図６も参照しながら説明する。

　次に、プロセッサ１１１は、読み出された加速度情報に基づいて、立脚期をそれぞれ特定する（Ｓ２２２）。具体的には、読み出された加速度のうち、垂直方向（すなわち、図６の縦軸方向）の加速度から最初の加速度のピークが検出される。この最初のピークは、検出装置２００が装着された方の脚が地面に着地することによって検出されるピークである。なお、当該ピークは、あらかじめ決められた閾値を超える加速度が検出された場合にプロセッサ１１１が最初のピークであると判断してもよいし、図６に示す加速度曲線をディスプレイに表示して操作者の操作入力を受け付けることで特定してもよい。以下、ピークの検出に係る処理は同様に行う。

　次に、最初のピークが検出されたのちノイズ成分の検出のみの時間が続き、その後２回目のピークが検出される。この２回目のピークは、検出装置２００が装着された脚とは反対側の脚が地面に着地することによって検出されるピークである。したがって、プロセッサ１１１は、この最初のピークの立ち上がりから２回目のピークの立ち下がりが検出されるまでの期間を立脚期Ｓ１であると判断する。なお、以下、３回目のピークの立ち上がりと４回目のピークの立ち下がりの間を立脚期Ｓ２として特定するが、さらに５回目以降のピークを検出して、さらに立脚期を特定してもよい。

　次に、プロセッサ１１１は、特定された立脚期Ｓ１及びＳ２に対して、それぞれ第１閾値（時間）を設定する（Ｓ２２３）。具体的には、立脚期Ｓ１として特定された期間に対して、その開始から所定の期間Ｔ１が経過するまでの時間を第１閾値と設定する。この所定の期間Ｔ１は、好ましくは立脚期Ｓ１の期間の４０％に相当する期間、より好ましくは２５％に相当する期間が設定される。また、同様に、立脚期Ｓ２の期間においても第１閾値が設定される。なお、第１閾値の設定において立脚期Ｓ１及びＳ２に対する割合が用いられたが、これに限らず予め決められた固定値（例えば、立脚期開始後の５０ｍ秒）を第１閾値として用いてもよい。

　次に、プロセッサ１１１は、設定された第１閾値（時間）までの期間Ｔ１において、水平方向（すなわち、図６の横軸方向）の加速度のピークを検出し、そのピーク幅を算出し、算出されたピーク幅を使用者テーブルのピーク幅情報に使用者ＩＤ情報に対応付けて記憶する（Ｓ２２４）。具体的には、立脚期Ｓ１の開始から第１閾値を経過するまでに、水平方向の加速度のピークが検出される。そして、検出されたピークの最大値と最小値との差がピーク幅Ｗ１して算出される。また、同様に立脚期Ｓ２における水平方向の加速度のピーク幅Ｗ２も算出される。そして、算出されたピーク幅Ｗ１及びＷ２の平均値が、Ｓ４１４においてピーク値情報として利用される。なお、本実施形態では平均値を利用したが、いずれか大きい方の値又は小さい方の値を利用してもよいし、両方の値を利用することも可能である。

　次に、プロセッサ１１１は、メモリ１１２に記憶されたＨＡＭ変換テーブル（図７Ｄ）を参照し、Ｓ２２４で算出されたピーク幅の値からＨＡＭ値を推定し、推定されたＨＡＭ値を使用者テーブルのＫＡＭ値情報として使用者ＩＤ情報に対応付けて記憶する（Ｓ２２５）。例えば、Ｓ２２４で算出されたピーク幅がｗ６以上であり、ｗ７未満であった場合には、ＨＡＭ値としてＨ７が推定される。プロセッサ１１１は、推定されたＨＡＭ値を使用者テーブルのＨＡＭ値情報として使用者ＩＤ情報に対応付けて記憶する。

　このように、ＨＡＭ値の推定は、学習済みＨＡＭ値推定モデルを用いて推定することもできるし、ＨＡＭ値変換テーブルを用いても推定することが可能である。したがって、ＨＡＭ値はいずれか一方の方法によって推定されてもよいし、両方の方法によって推定されて平均値や最大値、最小値など所望の値が記憶されてもよい。

５．処理装置１００において実行される処理フロー
［モード選択に係る処理］
　図１１は、本開示の実施形態に係る処理装置１００において実行される処理フローを示す図である。具体的には、図１１は、本開示の実施形態に係るプログラムが処理装置１００において起動されたのちに、所定周期でプロセッサ１１１によって実行される処理フローを示す。

　まず、プロセッサ１１１は、当該プログラムの起動の指示入力が入力インターフェイス１１３で受け付けられたことを示す割込み信号を受信すると、出力インターフェイス１１４にトップ画面を出力する（Ｓ３１１）。当該トップ画面は特に図示しないが、検出装置２００において使用者の出力値を測定するための測定モードと、その測定結果を表示する結果表示モードに遷移するためのアイコンが含まれる。その後、プロセッサ１１１は、入力インターフェイス１１３から操作者によるアイコンに対する操作入力を受け付けたことを示す割込み信号に基づいて、モードの選択が行われたか否かを判断する（Ｓ３１２）。モードの選択ではないと判断された場合には、そのままトップ画面を表示した状態を維持して、当該処理フローを終了する。

　他方、モードの選択が行われたと判断された場合には、プロセッサ１１１は、操作者による操作入力がなされた座標に基づいて測定モードを選択するものであったか否かを判断する（Ｓ３１３）。そして、測定モードであると判断された場合には、プロセッサ１１１は出力インターフェイス１１４に測定画面を出力するよう制御して当該処理フローを終了する（Ｓ３１４）。他方、測定モードではなかったと判断された場合には、プロセッサ１１１は出力インターフェイス１１４に結果画面を出力するよう制御して当該処理フローを終了する（Ｓ３１５）。

　なお、測定画面については、特に図示はしないが、使用者の使用者名情報や使用者ＩＤ情報などを入力または選択する領域や、測定の開始をするための開始ボタンアイコンなどが出力される。

［測定開始に係る処理］
　図１２は、本開示の実施形態に係る処理装置１００において実行される処理フローを示す図である。具体的には、図１２は、図１１において測定モードが選択され測定画面が出力されたのちに所定周期でプロセッサ１１１によって実行される処理フローを示す。なお、図１２において特に図示はしていないが、図１２に示す処理の前に、測定画面において測定者又は使用者によって使用者名情報や使用者ＩＤ情報などの入力または選択がなされ、プロセッサ１１１は入力または選択されたこれらの情報をメモリ１１２に記憶する。また、あらかじめ使用者の腰部に検出装置２００が補助具４００によって装着され、使用者による歩行開始の準備が全て整った状態となっている。

　図１２によると、プロセッサ１１１は、入力インターフェイス１１３によって操作者による測定ボタンアイコンに対する操作入力が受け付けられたか否かを判断する（Ｓ４１１）。そして、開始ボタンアイコンに対する操作入力が受け付けられたと判断された場合には、プロセッサ１１１は通信インターフェイス１１５を介して検出装置２００に測定の開始を指示するための測定開始指示信号を送信するよう制御する（Ｓ４１２）。その後、プロセッサ１１１は、出力インターフェイス１１４に測定待機画面を出力するよう制御する（Ｓ４１３）。なお、測定待機画面には、特に図示はしないが、測定の終了をするための終了ボタンアイコンなどが出力される。

　ここで、検出装置２００側の処理について説明する。検出装置２００のプロセッサ２１１は、使用者に装着されたのち、通信インターフェイス２１４を介して測定開始信号を受信すると、センサ２１２を駆動して所定周期（図７Ａ）で加速度の検出を開始する。そして、プロセッサ２１１は、検出された加速度を出力値として、その検出された時間に対応付けて随時メモリ２１３に記憶する。そして、プロセッサ２１１は、この処理を処理装置１００から測定終了指示信号を受信するまで実行する。

　なお、出力インターフェイス１１４に出力された開始ボタンの押下を検出することによって測定開始指示信号を送信する場合について説明した。しかし、これに限らず、プロセッサ１１１が入力インターフェイス１１３において物理キーとして設けられた開始ボタンの押下を検出することによって送信するようにしてもよい。また、例えば検出装置２００の電源スイッチ２１６に対する押下操作が受け付けられると、検出装置２００が測定開始信号を処理装置１００に送信し、その後プロセッサ１１１が測定待機画面を出力するように制御してもよい。

　以上によって、測定開始に係る処理フローを終了する。

［測定待機時に行われる処理］
　図１３は、本開示の実施形態に係る処理装置１００において実行される処理フローを示す図である。具体的には、図１３は、図１２において測定待機画面が出力されたのちに所定周期でプロセッサ１１１によって実行される処理フローを示す。

　図１３によると、プロセッサ１１１は、入力インターフェイス１１３によって操作者による終了ボタンアイコンに対する操作入力が受け付けられ、測定が終了したか否かを判断する（Ｓ５１１）。そして、測定が終了したと判断された場合には、プロセッサ１１１は通信インターフェイス１１５を介して検出装置２００に測定の終了を指示するための測定終了指示信号を送信するよう制御する（Ｓ５１２）。

　ここで、処理装置１００から測定終了指示信号を通信インターフェイス２１４を介して受信した検出装置２００において、プロセッサ２１１はセンサ２１２に対して加速度の検出を終了するよう制御する。そして、プロセッサ２１１は、終了までの間にメモリ２１３に記憶された出力値と時間情報を、通信インターフェイス２１４を介して処理装置１００に送信するよう制御する。

　処理装置１００においては、プロセッサ１１１が通信インターフェイス１１５を介して検出装置２００から出力値と時間情報を受信したか否かを判断する（Ｓ５１３）。そして、受信したと判断された場合には、プロセッサ１１１はメモリ１１２の加速度テールに測定画面で入力または選択された使用者ＩＤ情報に関連付けて受信した出力値（加速度情報）を時間情報と対応付けて記憶する（Ｓ５１４）。次に、プロセッサ１１１は、メモリ１１２に記憶された出力値に基づいてＨＡＭ値の推定処理を行う（Ｓ５１５）。この処理の詳細は図９で説明した通りである。そして、プロセッサ１１１は、推定処理の過程で得られた各種情報を、使用者ＩＤ情報に対応付けてメモリ１１２の使用者テーブルに記憶する（Ｓ５１６）。

　なお、出力インターフェイス１１４に出力された終了ボタンの押下を検出することによって測定終了指示信号を送信する場合について説明した。しかし、これに限らず、プロセッサ１１１が入力インターフェイス１１３において物理キーとして設けられた終了ボタンの押下を検出することによって送信するようにしてもよい。また、例えば検出装置２００の電源スイッチ２１６に対する押下操作が受け付けられると、検出装置２００が測定を終了し、出力値等を処理装置１００に送信するようにしてもよい。

　さらに、図１２のＳ４１１～Ｓ４１３及び図１３のＳ５１１～Ｓ５１４では、使用者による歩行の開始から終了までをひとまとまりとして、１回の測定が終了するごとにセンサ２１２は出力値と時間情報を送信し、処理装置１００は送信された出力値と時間情報を受信するようにした。しかし、これに限らず、歩行の開始から終了までの間、複数回に分けて（例えば、１歩ごとや１秒ごと等）出力値と時間情報を送受信するようにしてもよい。また、１回の測定が終了ごとに出力値と時間情報を送受信するのではなく、複数回分の出力値と時間情報をまとめて送受信するようにしてもよい。以上によって、測定待機時に行われる処理フローを終了する。

［結果画面の表示に係る処理］
　図１４は、本開示の実施形態に係る処理装置１００において実行される処理フローを示す図である。具体的には図１４は、図１１のＳ３１３において測定モードではないと判断された場合、又は図１３のＳ５１６において推定処理された各種情報がメモリ１１２に記憶された後に結果画面の出力のためにプロセッサ１１１によって実行される処理フローを示す。

　図１４によると、まずプロセッサ１１１は、入力インターフェイス１１３によって操作者による操作入力を受け付けて、情報を表示させたい使用者に対応付けられた使用者ＩＤ情報の選択を行う（Ｓ６１１）。そして、プロセッサ１１１は、使用者テーブルを参照して、選択された使用者ＩＤ情報に対応付けられた歩行安定性情報及び転倒リスク情報を読み出す。プロセッサ１１１は、読み出された歩行安定性情報及び転倒リスク情報に基づいて、それぞれに対応する補助情報テーブル（図示しない）を参照する。ここで、補助情報テーブルには、診断や治療のうち少なくともいずれかを行う医師らを補助するための情報であったり、使用者による物品購入を補助する情報が記憶される。つまり、補助情報テーブルには、歩行安定性情報や転倒リスク情報に対応付けて、治療方法や物品購入、論文に関する情報が記憶されている。具体的には、治療方法の場合には治療方法が書かれたＷＥＢページのリンクやその具体的な治療方法等が、物品購入の場合には物品の詳細情報やその購入先アドレス等が、論文の場合にはその論文の具体的な内容や著者名、所属機関の情報などが記憶される。補助情報テーブルを参照したプロセッサ１１１は、補助情報テーブルに記憶された情報の全てを補助情報として、又は一部の補助情報のみをフィルタリングして特定する（Ｓ６１２）。例えば、プロセッサ１１１は、あらかじめ使用者テーブルに使用者ＩＤ情報に対応付けて記憶された使用者の性別、身長、体重、年齢などの様々な情報に基づいて、参照された補助情報テーブルに記憶された情報を絞り込むことが可能である。

　また、同様に、プロセッサ１１１は、読み出された歩行安定性情報や転倒リスク情報に基づいて、それぞれに対応する機関テーブルを参照する。ここで、機関テーブルには、診断や治療のうち少なくともいずれかを行うことが可能な医療機関や医師らに関する情報であったり、歩行安定性や転倒リスクの改善をサポートする機関に関する情報が記憶される。具体的には、歩行安定性情報や転倒リスク情報に対応付けて、情報の提供元となる新たな機関に関する情報が記憶されている。当該機関には、病院、整骨院、スポーツジム等の名前や連絡先、位置、開院時間、休業日等の情報が含まれる。補助情報テーブルを参照したプロセッサ１１１は、機関テーブルに記憶された情報の全てを機関情報として特定してもよいし、一部の情報のみをフィルタリングして特定してもよい（Ｓ６１３）。例えば、プロセッサ１１１は、あらかじめ使用者テーブルに使用者ＩＤ情報に対応付けて記憶された使用者の住所情報と、機関テーブルに記憶された位置情報とに基づいて、当該住所からあらかじめ決められた距離以内に存在する機関ＩＤ情報に対応する機関か、当該住所から近い順に１０個の機関に絞り込むことが可能である。

　次に、プロセッサ１１１は、使用者テーブルからＳ６１１で選択された使用者ＩＤ情報に対応付けられた歩行安定性情報や転倒リスク情報に加えて、当該使用者ＩＤ情報に関連付けられた加速度テーブルの情報をそれぞれ読み出し、出力インターフェイス１１４に結果画面の出力をするよう制御する（Ｓ６１５）。

６．結果画面の例
　図１５、図１６及び図１７は、本開示の実施形態に係る処理装置１００に表示される画面の例を示す図である。具体的には、図１５は、図１４のＳ６１５において結果画面において最初に出力される結果画面の例を示す図である。また、図１６及び図１７は、図１５の結果画面において各情報の表示指示が受け付けられることによって遷移した結果画面の例を示す図である。

　図１５によると、図１４のＳ６１１で選択された使用者ＩＤ情報に対応する使用者情報が使用者情報表示領域２１に表示される。また、その下部の出力値表示領域２２には、検出装置２００において検出された出力値（加速度）が、Ｘ軸方向に時間を、Ｙ軸方向に出力値を有する曲線として表示される。また、その下部には、ＨＡＭ値情報表示領域２３及び歩行安定性情報表示領域２５があり、それぞれ図１５のＳ６１５で読み出された情報が対応する領域に出力される。つまり、出力値表示領域２２や各表示領域２３及び２５に表示された情報を医師らが閲覧することによって、医師らによる股関節の状態や歩行安定性の程度の評価又はその補助をすることが可能となる。また、これらの領域に隣接して、補助情報表示アイコン２４及び機関情報表示アイコン２６があり、各アイコンに対する操作者の操作入力を受け付けることで各情報が表示された結果画面に移行する。さらに、これらの領域に隣接して、使用者テーブルに記憶された順に、前後の使用者ＩＤ情報に対応付けられた使用者の結果画面に移行するための「次の使用者アイコン２９」及び「前の使用者アイコン３０」がそれぞれ表示される。なお、図１５においては、転倒リスク情報は表示していないが、歩行安定性情報に代えて当該情報を表示してもよいし、歩行安定性情報と共に当該情報を表示してもよい。

　図１６には、図１５の補助情報表示アイコン２４に対する操作者の操作入力が入力インターフェイス１１３によって受け付けられると、遷移する結果画面の一例が示されている。図１６によると、図１５の結果画面と同様に図１４のＳ６１１で選択された使用者ＩＤ情報に対応する使用者情報が使用者情報表示領域３１に表示される。また、その下部には、補助情報表示領域３２があり、当該領域には図１４のＳ６１２で特定された補助情報が表示されている。図１６の例では、補助情報テーブルに記憶された情報から、操作者である医師らによる診断や治療に役立つ情報である保存療法及び手術療法などの治療方法に関する情報や、補助器具の購入先情報などが表示される。また、補助情報表示領域３２に隣接して「戻るアイコン３３」が表示されており、当該アイコンへの操作入力を受け付けることによって図１５に示す結果画面へ戻る。

　図１７には、図１５の機関情報表示アイコン２６に対する操作者の操作入力が入力インターフェイス１１３によって受け付けられると、遷移する結果画面の一例が示されている。図１７によると、図１５の結果画面と同様に図１５のＳ６１１で選択された使用者ＩＤ情報に対応する使用者情報が使用者情報表示領域４１に表示される。また、その下部には、機関情報表示領域３５があり、当該領域には図１５のＳ６１３で特定された機関情報が表示されている。図１７の例では機関テーブルに記憶された情報の中から、使用者の住所情報に基づいて所定距離以内にある各機関がアイコンと共に表示されている。具体的には、現在地アイコン３６が使用者の住所情報により特定される位置を示し、当該位置を中心とした地図上に、特定された各機関の位置情報に基づいて各機関のアイコンが表示される。そして、これらのアイコンのうちのいずれかに対して操作者による操作入力を受け付けると、その詳細情報表示領域３７がポップアップし、重畳表示される。具体的には、操作入力を受け付けたアイコンに対応する機関の機関ＩＤ情報に基づいて機関テーブルを参照し、機関テーブルに記憶された様々な情報（機関名、住所、電話番号、診療時間情報（時間情報）、専門医の有無、予約アドレス）が表示される。また、機関情報表示領域３５に隣接して「戻るアイコン３３」が表示されており、当該アイコンへの操作入力を受け付けることによって図１５に示す結果画面へ戻る。

　このように、本実施形態においては、ヒトの歩行時における安定性に係る指標を生成して、股関節の状態、歩行時の安定性及び転倒のしやすさのうちの少なくとも一つを評価すること、又は評価の補助をすることが可能な処理装置、プログラム及び方法を提供することができる。具体的には、検出装置２００において検出された出力値を用いることでＨＡＭ値を推定し、ＨＡＭ値に基づいて股関節の状態、歩行安定性、そして転倒リスクを評価又はその補助をしたりするのを、より簡便に実施することができる。

７．実施例
＜学習済みＨＡＭ値推定モデルで推定されたＨＡＭ値とモーションキャプチャによって測定されたＨＡＭ値の相関関係＞
　変形性膝関節症患者１８名を３つのグループ（グループ１～３）に分け、腰部に取り付けた検出装置２００によって実際に測定された出力値（加速度）を学習済みＨＡＭ値推定モデルに入力することにより得られたＨＡＭ値と、モーションキャプチャによって測定されたＨＡＭ値（ＨＡＭ面積値）を算出した。なお、検出装置２００は、背骨を中心として左右が略対称となる要部の位置に一対の検出装置２００を配置した。また、被検者１８名のうち、グループ２に属する１名は左右の検出装置２００のうち左側の検出装置２００からしか出力値を得ることができなかったため、出力値としては全部で３５個のサンプルが得られた。

　その具体的な方法は、図１０の例において示した方法と同様の方法で行った。そして、各グループの被検者ごとに、得られた出力値（加速度）を学習済みＨＡＭ値推定モデルに入力として与え、ＨＡＭ値（ＨＡＭ面積値）を得た。次に、各グループの被検者ごとに、モーションキャプチャによって推定されたＨＡＭ面積値を算出した。そして、グループごとに、学習済みＨＡＭ値推定モデルで推定されたＨＡＭ値（ＨＡＭ面積値）とモーションキャプチャによって測定されたＨＡＭ値（ＨＡＭ面積値）の相関関係を推定した。その結果、グループ１（被検者６名でサンプル数１２個）では相関係数＝０．８６０５、グループ２（被検者６名でサンプル数１１個）では相関係数＝０．６８１４、グループ３（被検者６名でサンプル数１２個）では相関係数＝０．９４３８が得られ、３つのグループ平均で０．８２８６という極めて高い相関係数を示した。これは、当該推定モデルを用いて推定されたＨＡＭ値は、モーションキャプチャによって求めたＨＡＭ面積値と同様に、歩行安定性の評価に十分に用いることが可能であることを示した。

６．他の実施形態
　上記の実施形態においては、検出装置２００として加速度センサを用いて、運動時の加速度を検出する場合について説明した。しかし、加速度センサに代えて、又は加速度センサと組み合わせて、ジャイロセンサ、地磁気センサ、伸縮センサなど、使用者１０の運動、特に膝の曲げ伸ばしなどの動きが検出可能なセンサであればいずれでも用いることが可能である。

　各実施形態で説明した各要素を適宜組み合わせるか、それらを置き換えてシステムを構成することも可能である。

　本明細書で説明される処理及び手順は、実施形態において明示的に説明されたものによってのみならず、ソフトウェア、ハードウェア又はこれらの組み合わせによっても実現可能である。具体的には、本明細書で説明された処理及び手順は、集積回路、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、磁気ディスク、光ストレージ等の媒体に、当該処理に相当するロジックを実装することによって実現される。また、本明細書で説明される処理及び手順は、それらの処理・手順をコンピュータプログラムとして実装し、処理装置やサーバ装置を含む各種のコンピュータに実行させることが可能である。

　本明細書中で説明される処理及び手順が単一の装置、ソフトウェア、コンポーネント、モジュールによって実行される旨が説明されたとしても、そのような処理又は手順は、複数の装置、複数のソフトウェア、複数のコンポーネント、及び／又は、複数のモジュールによって実行されるものとすることができる。また、本明細書中で説明される各種情報が単一のメモリや記憶部に格納される旨が説明されたとしても、そのような情報は、単一の装置に備えられた複数のメモリ又は複数の装置に分散して配置された複数のメモリに分散して格納されるものとすることができる。さらに、本明細書において説明されるソフトウェアおよびハードウェアの要素は、それらをより少ない構成要素に統合して、又は、より多い構成要素に分解することによって実現されるものとすることができる。

　１　　　　処理システム
　１００　　処理装置
　２００　　検出装置
　３００　　サーバ装置
　４００　　補助具

 

Claims (7)

1. 　少なくとも一つのプロセッサを具備する処理装置であって、
   　前記少なくとも一つのプロセッサが、
   　使用者の腰部に装着され前記使用者の歩行時の加速度を検出することが可能なセンサから、前記センサで検出された加速度を取得し、
   　取得した前記加速度を前記処理装置のメモリ及び通信インターフェイスを介して外部に通信可能に接続されたメモリの少なくともいずれかに記憶し、
   　記憶された前記加速度に基づいて前記使用者の歩行時における安定性に係る指標を生成し、生成された前記指標を出力する、
   　ための処理をするように構成される、処理装置。
2. 　前記腰部は前記使用者の仙骨の高さに対応する位置である、請求項１に記載の処理装置。
3. 　前記少なくとも一つのプロセッサは、前記加速度に基づいて前記使用者の外部股関節内転モーメントを推定し、
   　前記指標は、推定された前記外部股関節内転モーメントに基づいて生成される、請求項２に記載の処理装置。
4. 　前記外部股関節内転モーメントは、あらかじめ正解ラベルとして用意された外部股関節内転モーメントと加速度を用いて学習することによって得られた学習済み推定モデルに基づいて推定される、請求項３に記載の処理装置。
5. 　前記指標は、前記使用者の歩行の立脚期における加速度に基づいて推定される、請求項１～３のいずれか一項に記載の処理装置。
6. 　少なくとも一つのプロセッサを具備する処理装置において前記少なくとも一つのプロセッサを、
   　使用者の腰部に装着され前記使用者の歩行時の加速度を検出することが可能なセンサから、前記センサで検出された加速度を取得し、
   　取得した前記加速度を前記処理装置のメモリ及び通信インターフェイスを介して外部に通信可能に接続されたメモリの少なくともいずれかに記憶し、
   　記憶された前記加速度に基づいて前記使用者の歩行時における安定性に係る指標を生成し、生成された前記指標を出力する、
   　ように機能させるコンピュータプログラム。
7. 　少なくとも一つのプロセッサを具備する処理装置において前記少なくとも一つのプロセッサにより実行される方法であって、
   　使用者の腰部に装着され前記使用者の歩行時の加速度を検出することが可能なセンサから、前記センサで検出された加速度を取得する段階と、
   　取得した前記加速度を前記処理装置のメモリ及び通信インターフェイスを介して外部に通信可能に接続されたメモリの少なくともいずれかに記憶する段階と、
   　記憶された前記加速度に基づいて前記使用者の歩行時における安定性に係る指標を生成し、生成された前記指標を出力する段階と、
   　を含む方法。
    

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