歩行動作評価システム及び歩行動作評価方法
【課題】本発明の目的は、被験者の歩行動作をより簡易かつ正確に評価することである。
【解決手段】歩行動作評価システム１００は、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得するデータ取得部１１２と、床反力データに基づいて、少なくとも１つの関節についての歩行動作に伴う角度の変化を示す関節角度データ、及び、当該関節についての歩行動作に伴うモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む歩行動作データの主成分得点を推定する、主成分得点推定部１１４と、推定された主成分得点である推定主成分得点ＣＰ1〜ＣＰnに基づいて、被験者の歩行動作を評価する、歩行動作評価部１１６とを含む。
【解決手段】歩行動作評価システム１００は、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得するデータ取得部１１２と、床反力データに基づいて、少なくとも１つの関節についての歩行動作に伴う角度の変化を示す関節角度データ、及び、当該関節についての歩行動作に伴うモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む歩行動作データの主成分得点を推定する、主成分得点推定部１１４と、推定された主成分得点である推定主成分得点ＣＰ1〜ＣＰnに基づいて、被験者の歩行動作を評価する、歩行動作評価部１１６とを含む。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は歩行動作評価システム及び歩行動作評価方法に関する。特に、被験者の歩行動作をより簡易かつ正確に評価することができるシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の生活習慣病の問題や健康へ関心の高まりにより、ウォーキング人口が増加している。すなわち、人々の「歩行」に関する関心が高まってきている。従来においては、歩行動作の評価を行うために歩行動作の様子を計測することが知られているが、例えば特開２００８−１７３２５０号公報に代表されるように、被験者の歩行動作の評価を行うたびに、歩行動作をモーションキャプチャ等の高価かつ複雑な装置を使用して計測せざるを得ず、人々の「歩行」に関する関心の高まりに反して、歩行動作を評価するための簡易かつ正確なシステムについては普及してはいない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１７３２５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、被験者の歩行動作を簡易かつ正確に評価することができるシステム及び方法を提供することが求められている。
【０００５】
よって、本発明の目的は、上記の課題を解決することができる歩行動作評価システム及び歩行動作評価方法を提供することを目的とする。この目的は特許請求の範囲における独立項に記載の特徴の組み合わせにより達成される。また従属項は本発明の更なる有利な具体例を規定する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係るシステムは、被験者の歩行動作を評価する歩行動作評価システムであって、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得するデータ取得部と、前記床反力データに基づいて、少なくとも１つの関節についての歩行動作に伴う角度の変化を示す関節角度データ、及び、当該関節についての歩行動作に伴うモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む歩行動作データの主成分得点を推定する、主成分得点推定部と、推定された前記主成分得点である推定主成分得点に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価する、歩行動作評価部とを含む。
【０００７】
かかる構成によれば、床反力データに基づいて歩行動作データの主成分得点を推定し、かかる推定主成分得点に基づいて被験者の歩行動作を評価するので、非常に簡易な構成で被験者の歩行動作を評価することができる。これにより、例えば、被験者の歩行動作を計測するたびに、モーションキャプチャのような高価で取り扱いが煩雑なカメラを使用しなければならないという不都合を解消することができる。また、主成分得点という総合的指標の値を推定するため、歩行動作の評価のための処理を簡易かつ正確に行うことができる。よって、被験者の歩行動作を簡易かつ正確に評価することができる。
【０００８】
上記システムにおいて、前記床反力データに基づいて前記主成分得点を推定する推定式を予め格納する記憶部をさらに含み、前記主成分得点推定部は、前記記憶部から前記推定式を読み出して、前記床反力データに基づいて前記主成分得点を推定してもよい。
【０００９】
これにより、簡易な構成ながらも、様々な要因を加味した正確な評価を行うことができる。
【００１０】
上記システムにおいて、前記主成分得点推定部は、前記被験者の歩行動作に伴って当該被験者の足にかかる床反力の変化を示すデータを前記床反力データとして、前記主成分得点を推定してもよい。
【００１１】
上記システムにおいて、前記主成分得点推定部は、前記床反力データの主成分得点に基づいて、前記歩行動作データの主成分得点を推定してもよい。
【００１２】
上記システムにおいて、前記主成分得点推定部は、前記被験者の体重、並びに、歩行の速度、歩幅及び周期の少なくとも１つのデータにさらに基づいて、前記主成分得点を推定してもよい。
【００１３】
上記システムにおいて、前記歩行動作データの主成分得点の標本値と、歩行動作の特徴とを対応付けて予め格納した第１のデータベースをさらに含み、前記歩行動作評価部は、前記第１のデータベースにおいて前記推定主成分得点に対応する前記標本値を参照して、前記被験者の歩行動作を評価してもよい。
【００１４】
上記システムにおいて、前記主成分得点推定部は、前記歩行動作データについての第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）の主成分のそれぞれについて、主成分得点を推定し、前記歩行動作評価部は、推定されたｎ個の前記主成分得点であるｎ個の推定主成分得点に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価してもよい。
【００１５】
上記システムにおいて、前記第１から第ｎの主成分のそれぞれについて、主成分得点の複数の標本値と、当該複数の標本値を正規化した複数の正規化データとを対応付けて予め格納した第２のデータベースをさらに含み、前記歩行動作評価部は、前記第２のデータベースにおいて前記ｎ個の推定主成分得点に対応するｎ個の前記標本値を参照して、前記被験者の歩行動作を評価してもよい。
【００１６】
上記システムにおいて、前記歩行動作データは、前記関節角度データ及び前記関節モーメントデータの両方を含んでもよい。
【００１７】
上記システムにおいて、前記歩行動作データは、前記被験者の複数の異なる関節についてのデータであってもよい。
【００１８】
上記システムにおいて、前記歩行動作データは、前記被験者の股関節、膝関節及び足首関節についてのデータであってもよい。
【００１９】
これらの関節は、歩行動作の特徴を支配する重要な要因であるため、かかる関節についてのデータを適用することで、歩行動作について重要な総合的指標を示すことができる。
【００２０】
上記システムにおいて、前記床反力データは、前記被験者が歩行動作を行う歩行誘導装置に設けられたセンサにより検出されてもよい。
【００２１】
上記システムにおいて、前記データ取得部は、前記床反力データを通信ネットワークを介して取得してもよい。
【００２２】
本発明の一態様に係る方法は、被験者の歩行動作を評価する歩行動作評価方法であって、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得するステップと、前記床反力データに基づいて、少なくとも１つの関節についての歩行動作に伴う角度の変化を示す関節角度データ、及び、当該関節についての歩行動作に伴うモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む歩行動作データの主成分得点を推定する、ステップと、推定された前記主成分得点である推定主成分得点に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価するステップとを含む。
【００２３】
かかる構成によれば、床反力データに基づいて歩行動作データの主成分得点を推定し、かかる推定主成分得点に基づいて被験者の歩行動作を評価するので、非常に簡易な構成で被験者の歩行動作を評価することができる。これにより、例えば、被験者の歩行動作を計測するたびに、モーションキャプチャのような高価で取り扱いが煩雑なカメラを使用しなければならないという不都合を解消することができる。また、主成分得点という総合的指標の値を推定するため、歩行動作の評価のための処理を簡易かつ正確に行うことができる。よって、被験者の歩行動作を簡易かつ正確に評価することができる。
【００２４】
上記方法において、前記推定するステップは、前記床反力データに基づいて前記主成分得点を推定する推定式を予め格納する記憶部から、前記推定式を読み出して、前記床反力データに基づいて前記主成分得点を推定してもよい。
【００２５】
上記方法において、前記推定するステップは、前記被験者の歩行動作に伴って当該被験者の足にかかる床反力の変化を示すデータを前記床反力データとして、前記主成分得点を推定してもよい。
【００２６】
上記方法において、前記評価するステップは、前記歩行動作データの主成分得点の標本値と、歩行動作の特徴とを対応付けて予め格納した第１のデータベースにおいて、前記推定主成分得点に対応する前記標本値を参照して、前記被験者の歩行動作を評価してもよい。
【００２７】
上記方法において、前記推定するステップは、前記歩行動作データについての第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）の主成分のそれぞれについて、主成分得点を推定し、
【００２８】
前記評価するステップは、推定されたｎ個の前記主成分得点であるｎ個の推定主成分得点に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価してもよい。
【００２９】
上記方法において、前記評価するステップは、前記第１から第ｎの主成分のそれぞれについて、主成分得点の複数の標本値と、当該複数の標本値を正規化した複数の正規化データとを対応付けて予め格納した第２のデータベースにおいて、前記ｎ個の推定主成分得点に対応するｎ個の前記標本値を参照して、前記被験者の歩行動作を評価してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の一実施形態に係る歩行動作評価システムを含む図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る歩行動作評価システムのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】図１の端末及び計測装置の一例を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る歩行動作評価方法のフローチャートを示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る歩行動作評価方法のフローチャートを示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る足にかかる床反力の変化を示すデータの一例を示す図である。
【図７】図７は本発明の一実施形態に係る標本１人分の歩行動作データを示す図である。
【図８】図８（Ａ）は本発明の一実施形態に係る標本Ｎ人分の主成分得点の標本値を示し、図８（Ｂ）は図８（Ａ）の第１の主成分得点に応じて分類されたＧ１〜Ｇ３のそれぞれに該当する標本値の歩行動作データを示す図である。また、図８（Ｃ）は、第４の主成分得点に応じて分類されたＧ１´〜Ｇ３´のそれぞれに該当する標本値の歩行動作データを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、図面を参照しつつ、発明の実施形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせのすべてが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００３２】
１．歩行動作評価システムについて
図１〜図３を参照して、本発明の一実施形態に係る歩行動作評価システムの構成について説明する。ここで、図１は本実施形態に係る歩行動作評価システムを含む図であり、図２は歩行動作評価システムのハードウェア構成を示す図であり、図３は図１の端末及び計測装置の一例を示す図である。
【００３３】
本実施形態に係るシステム１００は、被験者の歩行動作を評価するシステムであり、具体的には、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データに基づいて、当該被験者の歩行動作がどのような特徴をもつのか、どのようなアドバイスを与えるべきか、又は、第三者と比較してどのような点がどのくらい異なるのか等を、より簡易かつ正確に示すことができるシステムである。なお、本出願において「歩行動作」とは、歩く動作のみならず、走る動作をも含むものとする。
【００３４】
システム１００には、本実施形態に係る歩行動作を評価するための所定のプログラムが予めインストールされている。このシステム１００は、図１に示すように、本実施形態に係る歩行動作を評価するために必要な処理を行う処理部１１０、及び、かかる処理に必要な情報を記憶するための記憶部１２０を含む。
【００３５】
システム１００には、例えば図２に示すようなＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、外部記憶装置１０４、ユーザインタフェース１０５、ディスプレイ１０６、プリンタ１０７、及び通信インタフェース１０８を備える汎用又は専用のコンピュータを適用することができる。システム１００は、単一のコンピュータより構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数のコンピュータより構成されるものであってもよい。
【００３６】
システム１００は、例えばＣＰＵが、上記したＲＯＭ、ＲＡＭ、外部記憶装置などに記憶された又は通信ネットワーク１３０を介してダウンロードされた所定のプログラム（本実施形態に係る歩行動作を評価する方法を規定したプログラム）を実行することにより、システム１００を後述の各種機能ブロック又は各種ステップとして機能させることができる。
【００３７】
図１においては、システム１００（例えば処理部１１０）は、データ送受信可能なように、通信ネットワーク１３０を介して端末１４０に接続されている。通信ネットワーク１３０は、インターネットのような通信網のみならず、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）やその他通信回線などを介した通信網を含むことができる。
【００３８】
端末１４０は、入力されたデータを通信ネットワーク１３０上に送信可能であり、かつ、通信ネットワーク１３０からデータを受信可能な装置である。図１に示すように、複数の端末１４０−１〜ｎが通信ネットワーク１３０に接続され、システム１００が複数の端末１４０−１〜ｎとデータ送受信可能なように接続されていてもよい。
【００３９】
端末１４０には表示部１４２が設けられている。表示部１４２は、通信ネットワーク１３０から受信したデータを被験者に提供するためのものである。さらに、表示部１４２によって、被験者にデータの入力を促してもよい。
【００４０】
端末１４０−１〜ｎは、データ送受信可能なように計測装置１５０−１〜ｎに接続されている。計測装置１５０−１〜ｎは、少なくとも歩行動作に伴う各種データ（例えば歩行の速度、歩幅及び周期）等を計測するものである。計測装置１５０−１〜ｎは例えば被験者が歩行動作を行うための歩行誘導装置（例えばトレッドミル）１５２と、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを検出するセンサ（例えばロードセル）１５４とを含む。センサ１５４は、歩行誘導装置１５２の歩行面（床面に水平な面）１５３に垂直方向にかかる床反力データを検出し、当該床反力データを電気信号に変換する。図３に示すように、複数のセンサ１５４ａ〜ｆが、歩行誘導装置１５２の歩行面１５３に分散して設けられてもよい。ただし、センサの構成、種類、個数及び配置等は図３に示す例に限定されるものではなく、被験者の歩行動作に伴う床反力データが検出できれば限定されるものではない。センサ１５４は、歩行誘導装置１５２に内蔵されていてもよいし、歩行誘導装置１５２がセンサの働きを兼ねていてもよい。
【００４１】
図３に示すように、端末１４０は計測装置１５０に備え付けられていてもよく、この場合、端末１４０の表示部１４２が、被験者が歩行動作を行いながら視認できる位置に設けられる。
【００４２】
なお、端末１４０は、計測装置１５０によって検出されたデータをシステム１００に送信するのみならず、端末１４０の入力部（例えばキーボードやタッチパネルセンサ等）を介して、被験者から入力されたデータ（例えば被験者の年齢、性別等）をシステム１００に送信してもよい。
【００４３】
次に、システム１００の構成について具体的に説明する。
【００４４】
図１に示すように、システム１００の処理部１１０は、主な構成として、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得するデータ取得部１１２と、床反力データに基づいて歩行動作データの主成分得点を推定する主成分得点推定部１１４と、かかる推定主成分得点に基づいて被験者の歩行動作を評価する歩行動作評価部１１６と、歩行動作評価部１１６の評価結果を被験者に提供する結果提供部１１８とを含む。また、システム１００の記憶部１２０は、主成分得点推定部１１４が主成分得点を推定するときに用いられる推定式を予め格納する推定式記憶部１２２と、歩行動作評価部１１６が評価するときに用いられる第１及び第２のデータベース１２４，１２６とを含む。なお、処理部１１０内の上記各構成は、記憶部１２０内の上記各構成にデータ送受信可能なように接続されており、これにより処理部１１０によって処理される必要なデータを上記記憶部に格納及び読み出し可能としている。
【００４５】
データ取得部１１２は、通信ネットワーク１３０を介してセンサ１５４が検出した床反力データを取得する。この場合、データ取得部１１２は、センサ１５４が検出した床反力データをそのまま取得してもよいし、あるいは当該検出した床反力データから抽出したデータを取得してもよい。例えば後者の場合、データ取得部１１２は、図３に示す６個のセンサ１５４ａ〜ｆの各々が検出した床反力データから、歩行動作に伴う被験者の少なくとも一方の足にかかる床反力の変化を示すデータを抽出して当該データを取得してもよい。
【００４６】
また、データ取得部１１２は、被験者の体重等の身体データ、年齢、性別及び特性などの属性データ、並びに、歩行動作誘導装置１５２によって検出される歩行動作に伴う各種データ（例えば歩行の速度、歩幅及び周期）等を取得してもよい。
【００４７】
主成分得点推定部１１４は、データ取得部１１２が取得した床反力データに基づいて、歩行動作データの主成分得点を推定する。ここで、歩行動作データとは、少なくとも１つの関節についての歩行動作に伴う角度の変化を示す関節角度データ、及び、当該関節についての歩行動作に伴うモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む。また、歩行動作データの主成分得点とは、歩行動作データの相関関係のある複数の要因を合成（圧縮）して得られる総合的指標を示すものである。
【００４８】
歩行動作データは、関節角度データ及び関節モーメントデータの両方を含むことが好ましい。これにより、被験者の関節角度及び関節モーメントの２つの異なる観点から総合的指標を示すことができる。
【００４９】
また、歩行動作データは、被験者の１つの関節についてのデータであってもよいが、複数の異なる関節についてのデータであることが好ましい。これにより、被験者についての複数の異なる関節という複数の異なる観点からの総合的指標を示すことができる。
【００５０】
この場合、歩行動作データは、例えば、被験者の股関節、膝関節及び足首関節についてのデータであることが好ましい。これらの関節は、歩行動作の特徴を支配する重要な要因であるため、かかる関節についてのデータを適用することで、歩行動作について重要な総合的指標を示すことができる。
【００５１】
主成分得点は、元データである歩行動作データが有する要因の個数に応じて、第１〜第ｎ（ｎは２以上の整数）の主成分についてそれぞれ求めることができる。例えば、
３つの各関節についてそれぞれ、関節角度データ及び関節モーメントデータをそれぞれ時間軸で１０１に分割した場合には、全体で６０６の要因となるので、理論上は最大で６０６個の主成分を求めることができる。
【００５２】
主成分得点推定部１１４は、歩行動作データについての第１から第ｎの主成分のそれぞれについて、主成分得点（すなわち、第１〜第ｎの主成分得点）を推定してもよい。このように複数の主成分のそれぞれについて主成分得点を推定することにより、異なる観点からのｎ個の総合的指標を示すことができる。
【００５３】
主成分得点推定部１１４は、予め記憶部１２０に格納しておいた推定式を用いて、主成分得点を推定してもよい。第１〜第ｎの主成分得点を推定する場合には、第１〜第ｎの推定式を用いる。このような推定式は、記憶部１２０の推定式記憶部１２２に予め格納されており、主成分得点推定部１１４が処理を行うときに、推定式記憶部１２２から推定式を読み出すことができる。
【００５４】
ここで、推定式記憶部１２２は、床反力データに基づいて主成分得点を推定する推定式を予め格納する。第１〜第ｎの主成分得点を推定するために、第１〜第ｎの推定式を格納してもよい。このように推定式記憶部１２２が第１〜第ｎの推定式を予め格納しておくことにより、より簡易な構成により第１〜第ｎの主成分得点を推定することができる。
【００５５】
また、推定式記憶部１２２は、標本（基準となる人）の性別や特性などの属性データごとにそれぞれ異なる推定式を格納してもよい。これによれば、被験者の属性データに応じてより適切な推定式を用いることができる。したがって、より正確な主成分得点を推定することができる。
【００５６】
歩行動作評価部１１６は、推定された主成分得点に基づいて、被験者の歩行動作を評価する。推定された主成分得点が第１〜第ｎの主成分得点である場合には、当該ｎ個の推定された主成分得点に基づいて、被験者の歩行動作を評価する。これによれば、異なった観点からの複数の総合的指標を基準とすることができるので、より正確かつ細部にわたって被験者の歩行動作を評価することができる。
【００５７】
具体的には、歩行動作評価部１１６は、予め記憶部１２０に格納しておいた第１のデータベース１２４及び第２のデータベース１２６の少なくとも一方を参照して、被験者の歩行動作を評価する。ここで、第１のデータベース１２４においては、歩行動作データの主成分得点の標本値と、歩行動作の特徴とが対応付けて予め格納されており、他方、第２のデータベース１２６においては、第１から第ｎの主成分得点のそれぞれについての複数の標本値と、当該複数の標本値を正規化した複数の正規化データとが対応付けて予め格納されている。いずれのデータベース１２４，１２６においても、主成分得点推定部１１４が推定した主成分得点に対応する標本値を参照することにより、当該標本値に対応付けられたデータ、すなわち第１のデータベース１２４の場合には歩行動作の特徴についてのデータ、第２のデータベース１２６の場合には正規化データを取得することができる。
【００５８】
そして、第１のデータベース１２４においては、主成分得点推定部１１４が推定した主成分得点に基づいて、歩行動作の特徴についての情報を取得することができ、被験者の歩行動作がどのような特徴をもつのか、どのようなアドバイスを与えるべきか等について評価することができる。
【００５９】
また、第２のデータベース１２６においては、主成分得点推定部１１４が推定した第１〜第ｎの主成分得点に基づいて、第１〜第ｎの正規化データを取得することができる。したがって、被験者の主成分得点が平均値からどのくらい離れているかを、第１〜第ｎの主成分ごとに、各主成分間で比較可能なように示すことができ、これにより、第１〜第ｎの主成分のすべての主成分得点を加味した総合的指標を求めることができる。
【００６０】
第１のデータベース１２４は、標本（基準となる人）の性別や特性などの属性データごとにそれぞれ異なるデータベースを格納してもよい。これは、第２のデータベース１２６についても同様である。これによれば、被験者の属性データに応じてより適切なデータベースを参照することができる。したがって、より正確に被験者の歩行動作を評価することができる。
【００６１】
また、第１のデータベース１２４においては、歩行動作データの主成分得点のすべての標本値が、いずれかの歩行動作の特徴と直接的に対応付けられている必要は必ずしもなく、少なくとも主成分得点が、第１のグループ（平均＋２σの付近）、第２のグループ（平均付近）、及び、第３のグループ（平均−２σの付近）に該当する標本値と、歩行動作の特徴とが対応付けられていればよい。これにより、推定された主成分得点が、標本値の第１〜第３のいずれのグループに属するか又は近いかを判定することで、当該推定された主成分得点に対応する歩行動作の特徴を取得することができる。これにより、より簡易な構成で被験者の歩行動作を評価することができる。
【００６２】
なお、推定式記憶部１２２、第１のデータベース１２４及び第２のデータベース１２６は、処理部１１０としてのサーバの外部に設けられた記憶媒体であっても構わない。
【００６３】
結果提供部１１８は、歩行動作評価部１１６の評価結果を被験者に提供する。例えば、結果提供部１１８が、当該評価結果を通信ネットワーク１３０を介して被験者が操作する端末１４０の表示部１４２に提供してもよい。この場合、被験者が歩行動作を行っている間に、被験者に評価結果を提供してもよい。これにより、例えば被験者は、歩行動作を続けながらリアルタイムで評価結果を知ることができるので、歩行動作の矯正をリアルタイムで行うことができる。
【００６４】
以上のとおり、本実施形態に係る歩行動作評価システムによれば、床反力データに基づいて歩行動作データの主成分得点を推定し、かかる推定主成分得点に基づいて被験者の歩行動作を評価することができる。したがって、非常に簡易な構成で被験者の歩行動作を評価することができる。これにより、例えば、被験者の歩行動作を計測するたびに、モーションキャプチャのような高価で取り扱いが煩雑なカメラを使用しなければならないという不都合を解消することができる。また、主成分得点という総合的指標の値を推定するため、歩行動作の評価のための処理を簡易かつ正確に行うことができる。よって、被験者の歩行動作を簡易かつ正確に評価することができる。また、予め格納しておいた推定式や評価に関するデータベースを用いて評価するので、簡易な構成ながらも、様々な要因を加味した正確な評価を行うことができる。
【００６５】
なお、上記実施形態においては、システム１００が通信ネットワーク１３０を介して端末１４０及び計測装置１５０と接続される構成を説明したが、他の例として通信ネットワーク１３０を使用することなく、システム１００と、端末１４０及び計測装置１５０との間でデータ送受信させることもできる。
【００６６】
２．歩行動作評価方法について
次に、図４〜図８を参照して、本発明の一実施形態に係る歩行動作の評価方法について説明する。ここで、図４及び図５は、本実施形態に係る歩行動作評価方法に関するフローチャートであり、図６〜図８は図４のフローチャートを説明するためのデータの一例である。
【００６７】
本実施形態に係る歩行動作評価方法は、上記システム１００を用いて行うことができる。なお、以下に説明する各ステップ（図４及び図５に示される符号が付されたステップのみならず、当該ステップの部分的なステップを含む）は処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更して又は並列に実行することができる。
【００６８】
最初に、図４を参照して、本実施形態に係る歩行動作評価方法を行うための準備段階について説明する。かかる準備段階は、主成分得点を推定するための推定式と、歩行動作を評価するための第１及び第２のデータベースとを作成することを含む。
【００６９】
まず、標本（基準となる人）に計測装置上を歩行するよう促し、当該標本について各種データを取得する（Ｓ１０１）。計測装置の一例としては、図３に示すような歩行誘導装置１５２及びセンサ１５４に加えて、モーションキャプチャＭＣ（図示しない）を含む計測装置を適用することができる。
【００７０】
こうして、センサによって検出した床反力データを取得し（Ｓ１０２）、当該床反力データに基づいて、歩行動作に伴う標本の少なくとも一方の足にかかる床反力の変化を示すデータを取得する（Ｓ１０３）。例えば図６に示すように、標本の一方の足にかかる床反力の変化を示すデータを少なくとも１歩分について取得する。
【００７１】
また、ＭＣによって標本の関節位置データ及び関節角度データを取得し（Ｓ１０４，１０５）、さらに、関節位置データ及び上記Ｓ１０３で取得した床反力の変化を示すデータに基づいて関節モーメントデータを取得する（Ｓ１０６）。これらの関節位置データ、関節角度データ及び関節モーメントデータについては、上記したとおり、標本の股関節、膝関節及び足首関節について取得することが好ましい。
【００７２】
こうして、関節角度データ及び関節モーメントデータの少なくとも一方を含む歩行動作データを取得することができる（Ｓ１０７）。例えば図７に示すように、標本の股関節、膝関節及び足首関節について、関節角度データ及び関節モーメントデータの両方を含む歩行動作データを取得する。
【００７３】
また、上記各ステップにおいて取得したデータに加えて、標本の体重等の身体データ、年齢、性別及び特性などの属性データ、並びに、歩行動作誘導装置によって検出される歩行動作に伴う各種データ（例えば歩行の速度、歩幅及び周期）等を取得してもよい。
【００７４】
このように、各ステップを複数の標本に対して行い、複数の標本について各種データを取得して、図１の記憶部１２０に格納する。この場合、標本の性別や特性などの属性データに対応付けて、複数の標本についてのデータを分類してもよい。これにより、図５のフローチャートにおいて評価される被験者に最適のデータを用いて、被験者の歩行動作を評価することができるので、より正確に評価することができる。
【００７５】
次に、歩行動作データについて第１〜第ｎの主成分得点の標本値を取得する（Ｓ１０８）。すなわち、標本１人分について第１〜第ｎの主成分得点であるｎ個の主成分得点を算出し、当該ｎ個の主成分得点を記憶部１２０に格納する。具体的には、図７に示す標本１人分の歩行動作データに基づいて、標本１人分の主成分を算出し、これにより第１〜第ｎの主成分得点を算出する。例えば、Ｎ人分の標本がある場合には、第１〜第ｎの主成分得点のそれぞれについてＮ個のデータを算出する。
【００７６】
こうして主成分得点の標本値を取得したら、主成分得点を推定するための推定式と、歩行動作を評価するための第１及び第２のデータベースとを作成する（Ｓ１０９〜１１１）。
【００７７】
まず、主成分得点を推定するための推定式について説明する。
【００７８】
第１〜第ｎの主成分得点の標本値と、上記各ステップＳ１０２〜１０６等で取得した各種データに基づいて、第１〜第ｎの推定式を取得する（Ｓ１０９）。取得した第１〜第ｎの推定式については記憶部１２０（推定式記憶部１２２）に格納する。
【００７９】
第１〜第ｎの推定式は、被験者の床反力データから得られる値、被験者の体重「Ｗ（ｋｇ）」、歩行の速度「Ｓｐ（ｍ／ｓ）」、歩幅「Ｓｔ（ｍ）」及び周期「Ｔ（ｓｅｃ）」等のパラメータから作成することができる。ここで、床反力データから得られる値としては、例えば、被験者の歩行動作に伴って当該被験者の足にかかる床反力の変化を示すデータの変化点「（ｘ1，ｙ1），（ｘ2，ｙ2），（ｘ3，ｙ3）」（図６参照）、及び、当該データについての第１〜第ｍ（ｍは２以上の整数）の主成分のそれぞれについての主成分得点である「αＣＰ1〜ＣＰm」を用いることができる。
【００８０】
ここで、上記したデータの変化点（図６参照）については、例えば、足を床面に着地した後に床反力が最大となる第１の変化点（ｘ1，ｙ1）付近、足が床面に着地している間に床反力が最小となる第２の変化点（ｘ2，ｙ2）付近、及び、足を床面が蹴るときに床反力が最大となる第３の変化点（ｘ2，ｙ2）付近の少なくとも１つを適用することができる。なお、上記した床反力の主成分得点については、足にかかる床反力の変化を示すデータを時間軸でｋ個に分割して、当該ｋ個の主成分において、第１〜第ｍの主成分得点を求めればよい。
【００８１】
第１〜第ｎの推定式の具体例としては、例えば第１〜第６の推定式は下記のように表すことができる（例えば第１〜第６の推定式を示す）。なお、下記式において、ａ10〜ａ63については、項目における実測値と推定値との間の相関関係や、複数の項目の相関関係を鑑みて重み付けした重回帰係数である。
【００８２】
ＣＰ1＝ａ10＋ａ11・ｙ3＋ａ12・ｘ1＋ａ13・ｘ2＋ａ14・Ｗ＋ａ15・Ｔ
ＣＰ2＝ａ20＋ａ21・αＣＰ6＋ａ22・ｘ2＋ａ23・Ｓｔ
ＣＰ3＝ａ30＋ａ31・αＣＰ4＋ａ32・αＣＰ6＋ａ33・αＣＰ8＋ａ34・ｙ3
ＣＰ4＝ａ40＋ａ41・αＣＰ1＋ａ42・αＣＰ2＋ａ43・αＣＰ3＋ａ44・αＣＰ6
＋ａ45・ｙ1＋ａ46・ｙ2＋ａ47・ｙ3＋ａ48・ｘ3＋ａ49・Ｗ＋ａ49・Ｓｔ
＋ａ4A・Ｓｐ
ＣＰ5＝ａ50＋ａ51・αＣＰ3＋ａ52・ｙ3＋ａ53・Ｗ＋ａ54・Ｔ＋ａ55・Ｓｐ
ＣＰ6＝ａ60＋ａ61・αＣＰ3＋ａ62・ｘ3＋ａ63・Ｔ
なお、上記推定式は一例であり、これらの例に限定されるものではない。
【００８３】
次に、第１のデータベースについて説明する。
【００８４】
第１〜第ｎの主成分得点の標本値と歩行動作データとに基づいて、第１〜第ｎの主成分得点の標本値と歩行動作データの特徴とを対応付ける（Ｓ１１０）。例えば図８（Ａ）に示すように、第１の主成分についての主成分得点について、第１のグループＧ１（平均＋２σの付近）に該当する標本値と、第２のグループＧ２（平均付近）に該当する標本値と、第３のグループＧ３（平均−２σの付近）に該当する標本値とを選択し、選択された各標本値に対応する歩行動作データ同士を比較する。
【００８５】
第１の主成分得点については、例えば図８（Ｂ）に示すように膝関節モーメントデータに着目すると、歩行動作の１歩分において足を床面に着地した後のｔ1において膝関節モーメントに大きな差が生じていることがわかる。すなわち、Ｇ１においては足の着地後において膝関節モーメントが小さく、他方、Ｇ３においては足の着地後において膝関節モーメントが大きいことがわかる。したがって、Ｇ１においては足の着地後の衝撃を膝で吸収していないため膝の負担が大きく、他方、Ｇ３においては足の着地後の衝撃を膝で吸収しているため膝の負担が小さいことがわかる。こうして、主成分得点の評価値と歩行動作の特徴とを対応付けることができる。
【００８６】
上記は関節モーメントデータに着目した例を説明したが、関節角度データに着目して歩行動作の特徴を求めることもできる。例えば第４の主成分得点について、第１のグループＧ１´（平均＋２σの付近）に該当する標本値と、第２のグループＧ２´（平均付近）に該当する標本値と、第３のグループＧ３´（平均−２σの付近）に該当する標本値とを選択し、選択された各標本値に対応する歩行動作データ同士を比較する例を考える。
【００８７】
第４の主成分得点については、例えば図８（Ｃ）に示すように足首関節角度データに着目すると、歩行動作の１歩分において足を床面に着地してから床面を蹴るときのｔ2において、足首関節角度に大きな差が生じていることがわかる。すなわち、Ｇ１´においては足が床面を蹴るとき足首関節角度が大きく、他方、Ｇ３´においては足が床面を蹴るとき足首関節角度が小さいことがわかる。したがって、Ｇ１´においては足が床面を蹴るときに足首をよく曲げているため床面を蹴る力（例えば下腿の筋力）をあまり使っておらず、他方、Ｇ３´においては足が床面を蹴るときに足首を伸ばしているため床面を蹴る力（例えば下腿の筋力）をよく使っていることがわかる。こうして、主成分得点の評価値と歩行動作の特徴とを対応付けることができる。
【００８８】
このようにして、第１〜第ｎの主成分得点について、それぞれ主成分得点の評価値と、歩行動作データの特徴とを対応付ける。この場合、１つの主成分得点の評価値を、歩行動作データの複数の特徴と対応付けてもよい。また、歩行動作の特徴は、複数の異なる関節についてのデータから求めてもよいし、また、角度とモーメントとの異なる種類のデータから求めてもよい。
【００８９】
こうして得られた歩行動作データの主成分得点の標本値と、歩行動作の特徴とが対応付けられたデータベースは、第１のデータベース１２４として記憶部１２０に格納する。
【００９０】
次に、第２のデータベースについて説明する。
【００９１】
第１〜第ｎの主成分得点のそれぞれについての複数の標本値と、当該複数の標本値を正規化した複数の正規化データとを対応付ける（Ｓ１１１）。すなわち、当該複数の標本値を標準偏差を用いて正規化して複数の正規化データを取得する。こうして、標本値が平均値からどのくらい離れているかを、第１〜第ｎの主成分ごとに、各主成分間で比較可能なように示すことができる。したがって、第１〜第ｎの主成分のすべての主成分得点を加味した総合的指標を求めることができる。
【００９２】
こうして得られた当該複数の標本値と当該複数の正規化データとが対応付けられたデータベースは、第２のデータベース１２６として記憶部１２０に格納する。
【００９３】
以上で準備段階を終了し、被験者に対して実際に歩行動作の評価を行うことができる。図５を参照して、本実施形態に係る歩行動作評価方法について説明する。
【００９４】
まず、被験者に計測装置１５０上を歩行するよう促し、被験者について各種データを取得する（Ｓ２０１）。すなわち、まず、センサ１５４によって検出した床反力データを取得し（Ｓ２０２）、当該床反力データに基づいて、歩行動作に伴う被験者の少なくとも一方の足にかかる床反力の変化を示すデータを取得する（Ｓ２０３）。また、センサ１５４によって検出した床反力データに基づいて、床反力データの第１〜第ｍの主成分得点を取得する（Ｓ２０４）。他方、歩行動作誘導装置１５２及び端末１４０からのデータ、すなわち、被験者の体重等の身体データ、被験者の年齢、性別及び特性などの属性データ、並びに、歩行動作に伴う各種データ（例えば歩行の速度、歩幅及び周期）等を取得する。これらの各ステップは、例えばデータ取得部１１２により行うことができる。
【００９５】
次に、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データに基づいて、歩行動作データの主成分得点を推定する。具体的には、Ｓ２０３〜２０５で取得した各種データに基づいて、記憶部１２０（推定式記憶部１２２）から第１〜第ｎの推定式を読み出して、第１〜第ｎの主成分得点を推定して、第１〜第ｎの推定主成分得点ＣＰ1〜ＣＰnを取得する（Ｓ２０６）。かかるステップは、例えば主成分得点推定部１１４により行うことができる。
【００９６】
この場合、Ｓ２０５で取得した被験者の属性データに基づいて、被験者の属性データに合致する第１〜第ｎの推定式を読み出してもよい。なお、主成分得点の推定方法及び推定式の詳細については上記したとおりである。
【００９７】
次に、推定された主成分得点に基づいて、被験者の歩行動作を評価する（Ｓ２０７〜Ｓ２１１参照）。この場合、第１のデータベース１２４に基づいて評価してもよいし、第２のデータベース１２６に基づいて評価してもよいし、それら両方に基づいて評価してもよい。
【００９８】
具体的には、第１のデータベース１２４を参照して（Ｓ２０７）、被験者の第１〜第ｎの推定主成分得点ＣＰ1〜ＣＰnに対応する歩行動作の特徴を取得する（Ｓ２０８）。他方、第２のデータベース１２６を参照して（Ｓ２１０）、被験者の第１〜第ｎの推定主成分得点ＣＰ1〜ＣＰnに対応する正規化データを取得する（Ｓ２１０）。そして、第１のデータベース１２４及び第２のデータベース１２６の少なくとも一方の結果に基づいて、被験者の歩行動作を評価する（Ｓ２１１）。これらの各ステップは、例えば歩行動作評価部１１６により行うことができる。なお、具体的な評価の詳細については上記したとおりである。
【００９９】
その後、必要に応じて、評価結果を被験者に提供する（Ｓ２１２）。具体的には、第１のデータベース１２４及び第２のデータベース１２６を参照することにより取得した、歩行動作の特徴や正規化データ自体に基づく情報を評価結果として被験者に提供する。かかるステップは、結果提供部１１８により行うことができる。
【０１００】
以上のとおり、本実施形態に係る歩行動作評価方法によれば、上記システムの構成について説明したように、被験者の歩行動作を非常に簡易かつ正確に評価することができる。
【０１０１】
上記発明の実施形態を通じて説明された実施例や応用例は、用途に応じて適宜に組み合わせて、又は変更若しくは改良を加えて用いることができ、本発明は上述した実施形態の記載に限定されるものではない。そのような組み合わせ又は変更若しくは改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【符号の説明】
【０１０２】
１００・・・システム
１１０・・・処理部
１１２・・・データ取得部
１１４・・・主成分得点推定部
１１６・・・歩行動作評価部
１１８・・・結果提供部
１２０・・・記憶部
１２２・・・推定式記憶部
１２４・・・第１のデータベース
１２６・・・第２のデータベース
１３０・・・通信ネットワーク
１４０・・・端末
１４２・・・表示部
１５０・・・計測装置
１５２・・・歩行動作誘導装置
１５４・・・センサ
【技術分野】
【０００１】
本発明は歩行動作評価システム及び歩行動作評価方法に関する。特に、被験者の歩行動作をより簡易かつ正確に評価することができるシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の生活習慣病の問題や健康へ関心の高まりにより、ウォーキング人口が増加している。すなわち、人々の「歩行」に関する関心が高まってきている。従来においては、歩行動作の評価を行うために歩行動作の様子を計測することが知られているが、例えば特開２００８−１７３２５０号公報に代表されるように、被験者の歩行動作の評価を行うたびに、歩行動作をモーションキャプチャ等の高価かつ複雑な装置を使用して計測せざるを得ず、人々の「歩行」に関する関心の高まりに反して、歩行動作を評価するための簡易かつ正確なシステムについては普及してはいない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１７３２５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、被験者の歩行動作を簡易かつ正確に評価することができるシステム及び方法を提供することが求められている。
【０００５】
よって、本発明の目的は、上記の課題を解決することができる歩行動作評価システム及び歩行動作評価方法を提供することを目的とする。この目的は特許請求の範囲における独立項に記載の特徴の組み合わせにより達成される。また従属項は本発明の更なる有利な具体例を規定する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係るシステムは、被験者の歩行動作を評価する歩行動作評価システムであって、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得するデータ取得部と、前記床反力データに基づいて、少なくとも１つの関節についての歩行動作に伴う角度の変化を示す関節角度データ、及び、当該関節についての歩行動作に伴うモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む歩行動作データの主成分得点を推定する、主成分得点推定部と、推定された前記主成分得点である推定主成分得点に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価する、歩行動作評価部とを含む。
【０００７】
かかる構成によれば、床反力データに基づいて歩行動作データの主成分得点を推定し、かかる推定主成分得点に基づいて被験者の歩行動作を評価するので、非常に簡易な構成で被験者の歩行動作を評価することができる。これにより、例えば、被験者の歩行動作を計測するたびに、モーションキャプチャのような高価で取り扱いが煩雑なカメラを使用しなければならないという不都合を解消することができる。また、主成分得点という総合的指標の値を推定するため、歩行動作の評価のための処理を簡易かつ正確に行うことができる。よって、被験者の歩行動作を簡易かつ正確に評価することができる。
【０００８】
上記システムにおいて、前記床反力データに基づいて前記主成分得点を推定する推定式を予め格納する記憶部をさらに含み、前記主成分得点推定部は、前記記憶部から前記推定式を読み出して、前記床反力データに基づいて前記主成分得点を推定してもよい。
【０００９】
これにより、簡易な構成ながらも、様々な要因を加味した正確な評価を行うことができる。
【００１０】
上記システムにおいて、前記主成分得点推定部は、前記被験者の歩行動作に伴って当該被験者の足にかかる床反力の変化を示すデータを前記床反力データとして、前記主成分得点を推定してもよい。
【００１１】
上記システムにおいて、前記主成分得点推定部は、前記床反力データの主成分得点に基づいて、前記歩行動作データの主成分得点を推定してもよい。
【００１２】
上記システムにおいて、前記主成分得点推定部は、前記被験者の体重、並びに、歩行の速度、歩幅及び周期の少なくとも１つのデータにさらに基づいて、前記主成分得点を推定してもよい。
【００１３】
上記システムにおいて、前記歩行動作データの主成分得点の標本値と、歩行動作の特徴とを対応付けて予め格納した第１のデータベースをさらに含み、前記歩行動作評価部は、前記第１のデータベースにおいて前記推定主成分得点に対応する前記標本値を参照して、前記被験者の歩行動作を評価してもよい。
【００１４】
上記システムにおいて、前記主成分得点推定部は、前記歩行動作データについての第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）の主成分のそれぞれについて、主成分得点を推定し、前記歩行動作評価部は、推定されたｎ個の前記主成分得点であるｎ個の推定主成分得点に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価してもよい。
【００１５】
上記システムにおいて、前記第１から第ｎの主成分のそれぞれについて、主成分得点の複数の標本値と、当該複数の標本値を正規化した複数の正規化データとを対応付けて予め格納した第２のデータベースをさらに含み、前記歩行動作評価部は、前記第２のデータベースにおいて前記ｎ個の推定主成分得点に対応するｎ個の前記標本値を参照して、前記被験者の歩行動作を評価してもよい。
【００１６】
上記システムにおいて、前記歩行動作データは、前記関節角度データ及び前記関節モーメントデータの両方を含んでもよい。
【００１７】
上記システムにおいて、前記歩行動作データは、前記被験者の複数の異なる関節についてのデータであってもよい。
【００１８】
上記システムにおいて、前記歩行動作データは、前記被験者の股関節、膝関節及び足首関節についてのデータであってもよい。
【００１９】
これらの関節は、歩行動作の特徴を支配する重要な要因であるため、かかる関節についてのデータを適用することで、歩行動作について重要な総合的指標を示すことができる。
【００２０】
上記システムにおいて、前記床反力データは、前記被験者が歩行動作を行う歩行誘導装置に設けられたセンサにより検出されてもよい。
【００２１】
上記システムにおいて、前記データ取得部は、前記床反力データを通信ネットワークを介して取得してもよい。
【００２２】
本発明の一態様に係る方法は、被験者の歩行動作を評価する歩行動作評価方法であって、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得するステップと、前記床反力データに基づいて、少なくとも１つの関節についての歩行動作に伴う角度の変化を示す関節角度データ、及び、当該関節についての歩行動作に伴うモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む歩行動作データの主成分得点を推定する、ステップと、推定された前記主成分得点である推定主成分得点に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価するステップとを含む。
【００２３】
かかる構成によれば、床反力データに基づいて歩行動作データの主成分得点を推定し、かかる推定主成分得点に基づいて被験者の歩行動作を評価するので、非常に簡易な構成で被験者の歩行動作を評価することができる。これにより、例えば、被験者の歩行動作を計測するたびに、モーションキャプチャのような高価で取り扱いが煩雑なカメラを使用しなければならないという不都合を解消することができる。また、主成分得点という総合的指標の値を推定するため、歩行動作の評価のための処理を簡易かつ正確に行うことができる。よって、被験者の歩行動作を簡易かつ正確に評価することができる。
【００２４】
上記方法において、前記推定するステップは、前記床反力データに基づいて前記主成分得点を推定する推定式を予め格納する記憶部から、前記推定式を読み出して、前記床反力データに基づいて前記主成分得点を推定してもよい。
【００２５】
上記方法において、前記推定するステップは、前記被験者の歩行動作に伴って当該被験者の足にかかる床反力の変化を示すデータを前記床反力データとして、前記主成分得点を推定してもよい。
【００２６】
上記方法において、前記評価するステップは、前記歩行動作データの主成分得点の標本値と、歩行動作の特徴とを対応付けて予め格納した第１のデータベースにおいて、前記推定主成分得点に対応する前記標本値を参照して、前記被験者の歩行動作を評価してもよい。
【００２７】
上記方法において、前記推定するステップは、前記歩行動作データについての第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）の主成分のそれぞれについて、主成分得点を推定し、
【００２８】
前記評価するステップは、推定されたｎ個の前記主成分得点であるｎ個の推定主成分得点に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価してもよい。
【００２９】
上記方法において、前記評価するステップは、前記第１から第ｎの主成分のそれぞれについて、主成分得点の複数の標本値と、当該複数の標本値を正規化した複数の正規化データとを対応付けて予め格納した第２のデータベースにおいて、前記ｎ個の推定主成分得点に対応するｎ個の前記標本値を参照して、前記被験者の歩行動作を評価してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の一実施形態に係る歩行動作評価システムを含む図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る歩行動作評価システムのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】図１の端末及び計測装置の一例を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る歩行動作評価方法のフローチャートを示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る歩行動作評価方法のフローチャートを示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る足にかかる床反力の変化を示すデータの一例を示す図である。
【図７】図７は本発明の一実施形態に係る標本１人分の歩行動作データを示す図である。
【図８】図８（Ａ）は本発明の一実施形態に係る標本Ｎ人分の主成分得点の標本値を示し、図８（Ｂ）は図８（Ａ）の第１の主成分得点に応じて分類されたＧ１〜Ｇ３のそれぞれに該当する標本値の歩行動作データを示す図である。また、図８（Ｃ）は、第４の主成分得点に応じて分類されたＧ１´〜Ｇ３´のそれぞれに該当する標本値の歩行動作データを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、図面を参照しつつ、発明の実施形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせのすべてが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００３２】
１．歩行動作評価システムについて
図１〜図３を参照して、本発明の一実施形態に係る歩行動作評価システムの構成について説明する。ここで、図１は本実施形態に係る歩行動作評価システムを含む図であり、図２は歩行動作評価システムのハードウェア構成を示す図であり、図３は図１の端末及び計測装置の一例を示す図である。
【００３３】
本実施形態に係るシステム１００は、被験者の歩行動作を評価するシステムであり、具体的には、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データに基づいて、当該被験者の歩行動作がどのような特徴をもつのか、どのようなアドバイスを与えるべきか、又は、第三者と比較してどのような点がどのくらい異なるのか等を、より簡易かつ正確に示すことができるシステムである。なお、本出願において「歩行動作」とは、歩く動作のみならず、走る動作をも含むものとする。
【００３４】
システム１００には、本実施形態に係る歩行動作を評価するための所定のプログラムが予めインストールされている。このシステム１００は、図１に示すように、本実施形態に係る歩行動作を評価するために必要な処理を行う処理部１１０、及び、かかる処理に必要な情報を記憶するための記憶部１２０を含む。
【００３５】
システム１００には、例えば図２に示すようなＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、外部記憶装置１０４、ユーザインタフェース１０５、ディスプレイ１０６、プリンタ１０７、及び通信インタフェース１０８を備える汎用又は専用のコンピュータを適用することができる。システム１００は、単一のコンピュータより構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数のコンピュータより構成されるものであってもよい。
【００３６】
システム１００は、例えばＣＰＵが、上記したＲＯＭ、ＲＡＭ、外部記憶装置などに記憶された又は通信ネットワーク１３０を介してダウンロードされた所定のプログラム（本実施形態に係る歩行動作を評価する方法を規定したプログラム）を実行することにより、システム１００を後述の各種機能ブロック又は各種ステップとして機能させることができる。
【００３７】
図１においては、システム１００（例えば処理部１１０）は、データ送受信可能なように、通信ネットワーク１３０を介して端末１４０に接続されている。通信ネットワーク１３０は、インターネットのような通信網のみならず、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）やその他通信回線などを介した通信網を含むことができる。
【００３８】
端末１４０は、入力されたデータを通信ネットワーク１３０上に送信可能であり、かつ、通信ネットワーク１３０からデータを受信可能な装置である。図１に示すように、複数の端末１４０−１〜ｎが通信ネットワーク１３０に接続され、システム１００が複数の端末１４０−１〜ｎとデータ送受信可能なように接続されていてもよい。
【００３９】
端末１４０には表示部１４２が設けられている。表示部１４２は、通信ネットワーク１３０から受信したデータを被験者に提供するためのものである。さらに、表示部１４２によって、被験者にデータの入力を促してもよい。
【００４０】
端末１４０−１〜ｎは、データ送受信可能なように計測装置１５０−１〜ｎに接続されている。計測装置１５０−１〜ｎは、少なくとも歩行動作に伴う各種データ（例えば歩行の速度、歩幅及び周期）等を計測するものである。計測装置１５０−１〜ｎは例えば被験者が歩行動作を行うための歩行誘導装置（例えばトレッドミル）１５２と、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを検出するセンサ（例えばロードセル）１５４とを含む。センサ１５４は、歩行誘導装置１５２の歩行面（床面に水平な面）１５３に垂直方向にかかる床反力データを検出し、当該床反力データを電気信号に変換する。図３に示すように、複数のセンサ１５４ａ〜ｆが、歩行誘導装置１５２の歩行面１５３に分散して設けられてもよい。ただし、センサの構成、種類、個数及び配置等は図３に示す例に限定されるものではなく、被験者の歩行動作に伴う床反力データが検出できれば限定されるものではない。センサ１５４は、歩行誘導装置１５２に内蔵されていてもよいし、歩行誘導装置１５２がセンサの働きを兼ねていてもよい。
【００４１】
図３に示すように、端末１４０は計測装置１５０に備え付けられていてもよく、この場合、端末１４０の表示部１４２が、被験者が歩行動作を行いながら視認できる位置に設けられる。
【００４２】
なお、端末１４０は、計測装置１５０によって検出されたデータをシステム１００に送信するのみならず、端末１４０の入力部（例えばキーボードやタッチパネルセンサ等）を介して、被験者から入力されたデータ（例えば被験者の年齢、性別等）をシステム１００に送信してもよい。
【００４３】
次に、システム１００の構成について具体的に説明する。
【００４４】
図１に示すように、システム１００の処理部１１０は、主な構成として、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得するデータ取得部１１２と、床反力データに基づいて歩行動作データの主成分得点を推定する主成分得点推定部１１４と、かかる推定主成分得点に基づいて被験者の歩行動作を評価する歩行動作評価部１１６と、歩行動作評価部１１６の評価結果を被験者に提供する結果提供部１１８とを含む。また、システム１００の記憶部１２０は、主成分得点推定部１１４が主成分得点を推定するときに用いられる推定式を予め格納する推定式記憶部１２２と、歩行動作評価部１１６が評価するときに用いられる第１及び第２のデータベース１２４，１２６とを含む。なお、処理部１１０内の上記各構成は、記憶部１２０内の上記各構成にデータ送受信可能なように接続されており、これにより処理部１１０によって処理される必要なデータを上記記憶部に格納及び読み出し可能としている。
【００４５】
データ取得部１１２は、通信ネットワーク１３０を介してセンサ１５４が検出した床反力データを取得する。この場合、データ取得部１１２は、センサ１５４が検出した床反力データをそのまま取得してもよいし、あるいは当該検出した床反力データから抽出したデータを取得してもよい。例えば後者の場合、データ取得部１１２は、図３に示す６個のセンサ１５４ａ〜ｆの各々が検出した床反力データから、歩行動作に伴う被験者の少なくとも一方の足にかかる床反力の変化を示すデータを抽出して当該データを取得してもよい。
【００４６】
また、データ取得部１１２は、被験者の体重等の身体データ、年齢、性別及び特性などの属性データ、並びに、歩行動作誘導装置１５２によって検出される歩行動作に伴う各種データ（例えば歩行の速度、歩幅及び周期）等を取得してもよい。
【００４７】
主成分得点推定部１１４は、データ取得部１１２が取得した床反力データに基づいて、歩行動作データの主成分得点を推定する。ここで、歩行動作データとは、少なくとも１つの関節についての歩行動作に伴う角度の変化を示す関節角度データ、及び、当該関節についての歩行動作に伴うモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む。また、歩行動作データの主成分得点とは、歩行動作データの相関関係のある複数の要因を合成（圧縮）して得られる総合的指標を示すものである。
【００４８】
歩行動作データは、関節角度データ及び関節モーメントデータの両方を含むことが好ましい。これにより、被験者の関節角度及び関節モーメントの２つの異なる観点から総合的指標を示すことができる。
【００４９】
また、歩行動作データは、被験者の１つの関節についてのデータであってもよいが、複数の異なる関節についてのデータであることが好ましい。これにより、被験者についての複数の異なる関節という複数の異なる観点からの総合的指標を示すことができる。
【００５０】
この場合、歩行動作データは、例えば、被験者の股関節、膝関節及び足首関節についてのデータであることが好ましい。これらの関節は、歩行動作の特徴を支配する重要な要因であるため、かかる関節についてのデータを適用することで、歩行動作について重要な総合的指標を示すことができる。
【００５１】
主成分得点は、元データである歩行動作データが有する要因の個数に応じて、第１〜第ｎ（ｎは２以上の整数）の主成分についてそれぞれ求めることができる。例えば、
３つの各関節についてそれぞれ、関節角度データ及び関節モーメントデータをそれぞれ時間軸で１０１に分割した場合には、全体で６０６の要因となるので、理論上は最大で６０６個の主成分を求めることができる。
【００５２】
主成分得点推定部１１４は、歩行動作データについての第１から第ｎの主成分のそれぞれについて、主成分得点（すなわち、第１〜第ｎの主成分得点）を推定してもよい。このように複数の主成分のそれぞれについて主成分得点を推定することにより、異なる観点からのｎ個の総合的指標を示すことができる。
【００５３】
主成分得点推定部１１４は、予め記憶部１２０に格納しておいた推定式を用いて、主成分得点を推定してもよい。第１〜第ｎの主成分得点を推定する場合には、第１〜第ｎの推定式を用いる。このような推定式は、記憶部１２０の推定式記憶部１２２に予め格納されており、主成分得点推定部１１４が処理を行うときに、推定式記憶部１２２から推定式を読み出すことができる。
【００５４】
ここで、推定式記憶部１２２は、床反力データに基づいて主成分得点を推定する推定式を予め格納する。第１〜第ｎの主成分得点を推定するために、第１〜第ｎの推定式を格納してもよい。このように推定式記憶部１２２が第１〜第ｎの推定式を予め格納しておくことにより、より簡易な構成により第１〜第ｎの主成分得点を推定することができる。
【００５５】
また、推定式記憶部１２２は、標本（基準となる人）の性別や特性などの属性データごとにそれぞれ異なる推定式を格納してもよい。これによれば、被験者の属性データに応じてより適切な推定式を用いることができる。したがって、より正確な主成分得点を推定することができる。
【００５６】
歩行動作評価部１１６は、推定された主成分得点に基づいて、被験者の歩行動作を評価する。推定された主成分得点が第１〜第ｎの主成分得点である場合には、当該ｎ個の推定された主成分得点に基づいて、被験者の歩行動作を評価する。これによれば、異なった観点からの複数の総合的指標を基準とすることができるので、より正確かつ細部にわたって被験者の歩行動作を評価することができる。
【００５７】
具体的には、歩行動作評価部１１６は、予め記憶部１２０に格納しておいた第１のデータベース１２４及び第２のデータベース１２６の少なくとも一方を参照して、被験者の歩行動作を評価する。ここで、第１のデータベース１２４においては、歩行動作データの主成分得点の標本値と、歩行動作の特徴とが対応付けて予め格納されており、他方、第２のデータベース１２６においては、第１から第ｎの主成分得点のそれぞれについての複数の標本値と、当該複数の標本値を正規化した複数の正規化データとが対応付けて予め格納されている。いずれのデータベース１２４，１２６においても、主成分得点推定部１１４が推定した主成分得点に対応する標本値を参照することにより、当該標本値に対応付けられたデータ、すなわち第１のデータベース１２４の場合には歩行動作の特徴についてのデータ、第２のデータベース１２６の場合には正規化データを取得することができる。
【００５８】
そして、第１のデータベース１２４においては、主成分得点推定部１１４が推定した主成分得点に基づいて、歩行動作の特徴についての情報を取得することができ、被験者の歩行動作がどのような特徴をもつのか、どのようなアドバイスを与えるべきか等について評価することができる。
【００５９】
また、第２のデータベース１２６においては、主成分得点推定部１１４が推定した第１〜第ｎの主成分得点に基づいて、第１〜第ｎの正規化データを取得することができる。したがって、被験者の主成分得点が平均値からどのくらい離れているかを、第１〜第ｎの主成分ごとに、各主成分間で比較可能なように示すことができ、これにより、第１〜第ｎの主成分のすべての主成分得点を加味した総合的指標を求めることができる。
【００６０】
第１のデータベース１２４は、標本（基準となる人）の性別や特性などの属性データごとにそれぞれ異なるデータベースを格納してもよい。これは、第２のデータベース１２６についても同様である。これによれば、被験者の属性データに応じてより適切なデータベースを参照することができる。したがって、より正確に被験者の歩行動作を評価することができる。
【００６１】
また、第１のデータベース１２４においては、歩行動作データの主成分得点のすべての標本値が、いずれかの歩行動作の特徴と直接的に対応付けられている必要は必ずしもなく、少なくとも主成分得点が、第１のグループ（平均＋２σの付近）、第２のグループ（平均付近）、及び、第３のグループ（平均−２σの付近）に該当する標本値と、歩行動作の特徴とが対応付けられていればよい。これにより、推定された主成分得点が、標本値の第１〜第３のいずれのグループに属するか又は近いかを判定することで、当該推定された主成分得点に対応する歩行動作の特徴を取得することができる。これにより、より簡易な構成で被験者の歩行動作を評価することができる。
【００６２】
なお、推定式記憶部１２２、第１のデータベース１２４及び第２のデータベース１２６は、処理部１１０としてのサーバの外部に設けられた記憶媒体であっても構わない。
【００６３】
結果提供部１１８は、歩行動作評価部１１６の評価結果を被験者に提供する。例えば、結果提供部１１８が、当該評価結果を通信ネットワーク１３０を介して被験者が操作する端末１４０の表示部１４２に提供してもよい。この場合、被験者が歩行動作を行っている間に、被験者に評価結果を提供してもよい。これにより、例えば被験者は、歩行動作を続けながらリアルタイムで評価結果を知ることができるので、歩行動作の矯正をリアルタイムで行うことができる。
【００６４】
以上のとおり、本実施形態に係る歩行動作評価システムによれば、床反力データに基づいて歩行動作データの主成分得点を推定し、かかる推定主成分得点に基づいて被験者の歩行動作を評価することができる。したがって、非常に簡易な構成で被験者の歩行動作を評価することができる。これにより、例えば、被験者の歩行動作を計測するたびに、モーションキャプチャのような高価で取り扱いが煩雑なカメラを使用しなければならないという不都合を解消することができる。また、主成分得点という総合的指標の値を推定するため、歩行動作の評価のための処理を簡易かつ正確に行うことができる。よって、被験者の歩行動作を簡易かつ正確に評価することができる。また、予め格納しておいた推定式や評価に関するデータベースを用いて評価するので、簡易な構成ながらも、様々な要因を加味した正確な評価を行うことができる。
【００６５】
なお、上記実施形態においては、システム１００が通信ネットワーク１３０を介して端末１４０及び計測装置１５０と接続される構成を説明したが、他の例として通信ネットワーク１３０を使用することなく、システム１００と、端末１４０及び計測装置１５０との間でデータ送受信させることもできる。
【００６６】
２．歩行動作評価方法について
次に、図４〜図８を参照して、本発明の一実施形態に係る歩行動作の評価方法について説明する。ここで、図４及び図５は、本実施形態に係る歩行動作評価方法に関するフローチャートであり、図６〜図８は図４のフローチャートを説明するためのデータの一例である。
【００６７】
本実施形態に係る歩行動作評価方法は、上記システム１００を用いて行うことができる。なお、以下に説明する各ステップ（図４及び図５に示される符号が付されたステップのみならず、当該ステップの部分的なステップを含む）は処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更して又は並列に実行することができる。
【００６８】
最初に、図４を参照して、本実施形態に係る歩行動作評価方法を行うための準備段階について説明する。かかる準備段階は、主成分得点を推定するための推定式と、歩行動作を評価するための第１及び第２のデータベースとを作成することを含む。
【００６９】
まず、標本（基準となる人）に計測装置上を歩行するよう促し、当該標本について各種データを取得する（Ｓ１０１）。計測装置の一例としては、図３に示すような歩行誘導装置１５２及びセンサ１５４に加えて、モーションキャプチャＭＣ（図示しない）を含む計測装置を適用することができる。
【００７０】
こうして、センサによって検出した床反力データを取得し（Ｓ１０２）、当該床反力データに基づいて、歩行動作に伴う標本の少なくとも一方の足にかかる床反力の変化を示すデータを取得する（Ｓ１０３）。例えば図６に示すように、標本の一方の足にかかる床反力の変化を示すデータを少なくとも１歩分について取得する。
【００７１】
また、ＭＣによって標本の関節位置データ及び関節角度データを取得し（Ｓ１０４，１０５）、さらに、関節位置データ及び上記Ｓ１０３で取得した床反力の変化を示すデータに基づいて関節モーメントデータを取得する（Ｓ１０６）。これらの関節位置データ、関節角度データ及び関節モーメントデータについては、上記したとおり、標本の股関節、膝関節及び足首関節について取得することが好ましい。
【００７２】
こうして、関節角度データ及び関節モーメントデータの少なくとも一方を含む歩行動作データを取得することができる（Ｓ１０７）。例えば図７に示すように、標本の股関節、膝関節及び足首関節について、関節角度データ及び関節モーメントデータの両方を含む歩行動作データを取得する。
【００７３】
また、上記各ステップにおいて取得したデータに加えて、標本の体重等の身体データ、年齢、性別及び特性などの属性データ、並びに、歩行動作誘導装置によって検出される歩行動作に伴う各種データ（例えば歩行の速度、歩幅及び周期）等を取得してもよい。
【００７４】
このように、各ステップを複数の標本に対して行い、複数の標本について各種データを取得して、図１の記憶部１２０に格納する。この場合、標本の性別や特性などの属性データに対応付けて、複数の標本についてのデータを分類してもよい。これにより、図５のフローチャートにおいて評価される被験者に最適のデータを用いて、被験者の歩行動作を評価することができるので、より正確に評価することができる。
【００７５】
次に、歩行動作データについて第１〜第ｎの主成分得点の標本値を取得する（Ｓ１０８）。すなわち、標本１人分について第１〜第ｎの主成分得点であるｎ個の主成分得点を算出し、当該ｎ個の主成分得点を記憶部１２０に格納する。具体的には、図７に示す標本１人分の歩行動作データに基づいて、標本１人分の主成分を算出し、これにより第１〜第ｎの主成分得点を算出する。例えば、Ｎ人分の標本がある場合には、第１〜第ｎの主成分得点のそれぞれについてＮ個のデータを算出する。
【００７６】
こうして主成分得点の標本値を取得したら、主成分得点を推定するための推定式と、歩行動作を評価するための第１及び第２のデータベースとを作成する（Ｓ１０９〜１１１）。
【００７７】
まず、主成分得点を推定するための推定式について説明する。
【００７８】
第１〜第ｎの主成分得点の標本値と、上記各ステップＳ１０２〜１０６等で取得した各種データに基づいて、第１〜第ｎの推定式を取得する（Ｓ１０９）。取得した第１〜第ｎの推定式については記憶部１２０（推定式記憶部１２２）に格納する。
【００７９】
第１〜第ｎの推定式は、被験者の床反力データから得られる値、被験者の体重「Ｗ（ｋｇ）」、歩行の速度「Ｓｐ（ｍ／ｓ）」、歩幅「Ｓｔ（ｍ）」及び周期「Ｔ（ｓｅｃ）」等のパラメータから作成することができる。ここで、床反力データから得られる値としては、例えば、被験者の歩行動作に伴って当該被験者の足にかかる床反力の変化を示すデータの変化点「（ｘ1，ｙ1），（ｘ2，ｙ2），（ｘ3，ｙ3）」（図６参照）、及び、当該データについての第１〜第ｍ（ｍは２以上の整数）の主成分のそれぞれについての主成分得点である「αＣＰ1〜ＣＰm」を用いることができる。
【００８０】
ここで、上記したデータの変化点（図６参照）については、例えば、足を床面に着地した後に床反力が最大となる第１の変化点（ｘ1，ｙ1）付近、足が床面に着地している間に床反力が最小となる第２の変化点（ｘ2，ｙ2）付近、及び、足を床面が蹴るときに床反力が最大となる第３の変化点（ｘ2，ｙ2）付近の少なくとも１つを適用することができる。なお、上記した床反力の主成分得点については、足にかかる床反力の変化を示すデータを時間軸でｋ個に分割して、当該ｋ個の主成分において、第１〜第ｍの主成分得点を求めればよい。
【００８１】
第１〜第ｎの推定式の具体例としては、例えば第１〜第６の推定式は下記のように表すことができる（例えば第１〜第６の推定式を示す）。なお、下記式において、ａ10〜ａ63については、項目における実測値と推定値との間の相関関係や、複数の項目の相関関係を鑑みて重み付けした重回帰係数である。
【００８２】
ＣＰ1＝ａ10＋ａ11・ｙ3＋ａ12・ｘ1＋ａ13・ｘ2＋ａ14・Ｗ＋ａ15・Ｔ
ＣＰ2＝ａ20＋ａ21・αＣＰ6＋ａ22・ｘ2＋ａ23・Ｓｔ
ＣＰ3＝ａ30＋ａ31・αＣＰ4＋ａ32・αＣＰ6＋ａ33・αＣＰ8＋ａ34・ｙ3
ＣＰ4＝ａ40＋ａ41・αＣＰ1＋ａ42・αＣＰ2＋ａ43・αＣＰ3＋ａ44・αＣＰ6
＋ａ45・ｙ1＋ａ46・ｙ2＋ａ47・ｙ3＋ａ48・ｘ3＋ａ49・Ｗ＋ａ49・Ｓｔ
＋ａ4A・Ｓｐ
ＣＰ5＝ａ50＋ａ51・αＣＰ3＋ａ52・ｙ3＋ａ53・Ｗ＋ａ54・Ｔ＋ａ55・Ｓｐ
ＣＰ6＝ａ60＋ａ61・αＣＰ3＋ａ62・ｘ3＋ａ63・Ｔ
なお、上記推定式は一例であり、これらの例に限定されるものではない。
【００８３】
次に、第１のデータベースについて説明する。
【００８４】
第１〜第ｎの主成分得点の標本値と歩行動作データとに基づいて、第１〜第ｎの主成分得点の標本値と歩行動作データの特徴とを対応付ける（Ｓ１１０）。例えば図８（Ａ）に示すように、第１の主成分についての主成分得点について、第１のグループＧ１（平均＋２σの付近）に該当する標本値と、第２のグループＧ２（平均付近）に該当する標本値と、第３のグループＧ３（平均−２σの付近）に該当する標本値とを選択し、選択された各標本値に対応する歩行動作データ同士を比較する。
【００８５】
第１の主成分得点については、例えば図８（Ｂ）に示すように膝関節モーメントデータに着目すると、歩行動作の１歩分において足を床面に着地した後のｔ1において膝関節モーメントに大きな差が生じていることがわかる。すなわち、Ｇ１においては足の着地後において膝関節モーメントが小さく、他方、Ｇ３においては足の着地後において膝関節モーメントが大きいことがわかる。したがって、Ｇ１においては足の着地後の衝撃を膝で吸収していないため膝の負担が大きく、他方、Ｇ３においては足の着地後の衝撃を膝で吸収しているため膝の負担が小さいことがわかる。こうして、主成分得点の評価値と歩行動作の特徴とを対応付けることができる。
【００８６】
上記は関節モーメントデータに着目した例を説明したが、関節角度データに着目して歩行動作の特徴を求めることもできる。例えば第４の主成分得点について、第１のグループＧ１´（平均＋２σの付近）に該当する標本値と、第２のグループＧ２´（平均付近）に該当する標本値と、第３のグループＧ３´（平均−２σの付近）に該当する標本値とを選択し、選択された各標本値に対応する歩行動作データ同士を比較する例を考える。
【００８７】
第４の主成分得点については、例えば図８（Ｃ）に示すように足首関節角度データに着目すると、歩行動作の１歩分において足を床面に着地してから床面を蹴るときのｔ2において、足首関節角度に大きな差が生じていることがわかる。すなわち、Ｇ１´においては足が床面を蹴るとき足首関節角度が大きく、他方、Ｇ３´においては足が床面を蹴るとき足首関節角度が小さいことがわかる。したがって、Ｇ１´においては足が床面を蹴るときに足首をよく曲げているため床面を蹴る力（例えば下腿の筋力）をあまり使っておらず、他方、Ｇ３´においては足が床面を蹴るときに足首を伸ばしているため床面を蹴る力（例えば下腿の筋力）をよく使っていることがわかる。こうして、主成分得点の評価値と歩行動作の特徴とを対応付けることができる。
【００８８】
このようにして、第１〜第ｎの主成分得点について、それぞれ主成分得点の評価値と、歩行動作データの特徴とを対応付ける。この場合、１つの主成分得点の評価値を、歩行動作データの複数の特徴と対応付けてもよい。また、歩行動作の特徴は、複数の異なる関節についてのデータから求めてもよいし、また、角度とモーメントとの異なる種類のデータから求めてもよい。
【００８９】
こうして得られた歩行動作データの主成分得点の標本値と、歩行動作の特徴とが対応付けられたデータベースは、第１のデータベース１２４として記憶部１２０に格納する。
【００９０】
次に、第２のデータベースについて説明する。
【００９１】
第１〜第ｎの主成分得点のそれぞれについての複数の標本値と、当該複数の標本値を正規化した複数の正規化データとを対応付ける（Ｓ１１１）。すなわち、当該複数の標本値を標準偏差を用いて正規化して複数の正規化データを取得する。こうして、標本値が平均値からどのくらい離れているかを、第１〜第ｎの主成分ごとに、各主成分間で比較可能なように示すことができる。したがって、第１〜第ｎの主成分のすべての主成分得点を加味した総合的指標を求めることができる。
【００９２】
こうして得られた当該複数の標本値と当該複数の正規化データとが対応付けられたデータベースは、第２のデータベース１２６として記憶部１２０に格納する。
【００９３】
以上で準備段階を終了し、被験者に対して実際に歩行動作の評価を行うことができる。図５を参照して、本実施形態に係る歩行動作評価方法について説明する。
【００９４】
まず、被験者に計測装置１５０上を歩行するよう促し、被験者について各種データを取得する（Ｓ２０１）。すなわち、まず、センサ１５４によって検出した床反力データを取得し（Ｓ２０２）、当該床反力データに基づいて、歩行動作に伴う被験者の少なくとも一方の足にかかる床反力の変化を示すデータを取得する（Ｓ２０３）。また、センサ１５４によって検出した床反力データに基づいて、床反力データの第１〜第ｍの主成分得点を取得する（Ｓ２０４）。他方、歩行動作誘導装置１５２及び端末１４０からのデータ、すなわち、被験者の体重等の身体データ、被験者の年齢、性別及び特性などの属性データ、並びに、歩行動作に伴う各種データ（例えば歩行の速度、歩幅及び周期）等を取得する。これらの各ステップは、例えばデータ取得部１１２により行うことができる。
【００９５】
次に、被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データに基づいて、歩行動作データの主成分得点を推定する。具体的には、Ｓ２０３〜２０５で取得した各種データに基づいて、記憶部１２０（推定式記憶部１２２）から第１〜第ｎの推定式を読み出して、第１〜第ｎの主成分得点を推定して、第１〜第ｎの推定主成分得点ＣＰ1〜ＣＰnを取得する（Ｓ２０６）。かかるステップは、例えば主成分得点推定部１１４により行うことができる。
【００９６】
この場合、Ｓ２０５で取得した被験者の属性データに基づいて、被験者の属性データに合致する第１〜第ｎの推定式を読み出してもよい。なお、主成分得点の推定方法及び推定式の詳細については上記したとおりである。
【００９７】
次に、推定された主成分得点に基づいて、被験者の歩行動作を評価する（Ｓ２０７〜Ｓ２１１参照）。この場合、第１のデータベース１２４に基づいて評価してもよいし、第２のデータベース１２６に基づいて評価してもよいし、それら両方に基づいて評価してもよい。
【００９８】
具体的には、第１のデータベース１２４を参照して（Ｓ２０７）、被験者の第１〜第ｎの推定主成分得点ＣＰ1〜ＣＰnに対応する歩行動作の特徴を取得する（Ｓ２０８）。他方、第２のデータベース１２６を参照して（Ｓ２１０）、被験者の第１〜第ｎの推定主成分得点ＣＰ1〜ＣＰnに対応する正規化データを取得する（Ｓ２１０）。そして、第１のデータベース１２４及び第２のデータベース１２６の少なくとも一方の結果に基づいて、被験者の歩行動作を評価する（Ｓ２１１）。これらの各ステップは、例えば歩行動作評価部１１６により行うことができる。なお、具体的な評価の詳細については上記したとおりである。
【００９９】
その後、必要に応じて、評価結果を被験者に提供する（Ｓ２１２）。具体的には、第１のデータベース１２４及び第２のデータベース１２６を参照することにより取得した、歩行動作の特徴や正規化データ自体に基づく情報を評価結果として被験者に提供する。かかるステップは、結果提供部１１８により行うことができる。
【０１００】
以上のとおり、本実施形態に係る歩行動作評価方法によれば、上記システムの構成について説明したように、被験者の歩行動作を非常に簡易かつ正確に評価することができる。
【０１０１】
上記発明の実施形態を通じて説明された実施例や応用例は、用途に応じて適宜に組み合わせて、又は変更若しくは改良を加えて用いることができ、本発明は上述した実施形態の記載に限定されるものではない。そのような組み合わせ又は変更若しくは改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【符号の説明】
【０１０２】
１００・・・システム
１１０・・・処理部
１１２・・・データ取得部
１１４・・・主成分得点推定部
１１６・・・歩行動作評価部
１１８・・・結果提供部
１２０・・・記憶部
１２２・・・推定式記憶部
１２４・・・第１のデータベース
１２６・・・第２のデータベース
１３０・・・通信ネットワーク
１４０・・・端末
１４２・・・表示部
１５０・・・計測装置
１５２・・・歩行動作誘導装置
１５４・・・センサ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の歩行動作を評価する歩行動作評価システムであって、
被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得するデータ取得部と、
前記床反力データに基づいて、少なくとも１つの関節についての歩行動作に伴う角度の変化を示す関節角度データ、及び、当該関節についての歩行動作に伴うモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む歩行動作データの主成分得点を推定する、主成分得点推定部と、
推定された前記主成分得点である推定主成分得点に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価する、歩行動作評価部と
を含む、歩行動作評価システム。
【請求項２】
前記床反力データに基づいて前記主成分得点を推定する推定式を予め格納する記憶部をさらに含み、
前記主成分得点推定部は、前記記憶部から前記推定式を読み出して、前記床反力データに基づいて前記主成分得点を推定する、請求項１記載の歩行動作評価システム。
【請求項３】
前記主成分得点推定部は、前記被験者の歩行動作に伴って当該被験者の足にかかる床反力の変化を示すデータを前記床反力データとして、前記主成分得点を推定する、請求項１又は２に記載の歩行動作評価システム。
【請求項４】
前記主成分得点推定部は、前記床反力データの主成分得点に基づいて、前記歩行動作データの主成分得点を推定する、請求項３に記載の歩行動作評価システム。
【請求項５】
前記主成分得点推定部は、前記被験者の体重、並びに、歩行の速度、歩幅及び周期の少なくとも１つのデータにさらに基づいて、前記主成分得点を推定する、請求項１から４のいずれかに記載の歩行動作評価システム。
【請求項６】
前記歩行動作データの主成分得点の標本値と、歩行動作の特徴とを対応付けて予め格納した第１のデータベースをさらに含み、
前記歩行動作評価部は、前記第１のデータベースにおいて前記推定主成分得点に対応する前記標本値を参照して、前記被験者の歩行動作を評価する、請求項１から５のいずれかに記載の歩行動作評価システム。
【請求項７】
前記主成分得点推定部は、前記歩行動作データについての第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）の主成分のそれぞれについて、主成分得点を推定し、
前記歩行動作評価部は、推定されたｎ個の前記主成分得点であるｎ個の推定主成分得点に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価する、請求項１から６のいずれかに記載の歩行動作評価システム。
【請求項８】
前記第１から第ｎの主成分のそれぞれについて、主成分得点の複数の標本値と、当該複数の標本値を正規化した複数の正規化データとを対応付けて予め格納した第２のデータベースをさらに含み、
前記歩行動作評価部は、前記第２のデータベースにおいて前記ｎ個の推定主成分得点に対応するｎ個の前記標本値を参照して、前記被験者の歩行動作を評価する、請求項７記載の歩行動作評価システム。
【請求項９】
前記歩行動作データは、前記関節角度データ及び前記関節モーメントデータの両方を含む、請求項１から８のいずれかに記載の歩行動作評価システム。
【請求項１０】
前記歩行動作データは、前記被験者の複数の異なる関節についてのデータである、請求項１から９のいずれかに記載の歩行動作評価システム。
【請求項１１】
前記歩行動作データは、前記被験者の股関節、膝関節及び足首関節についてのデータである、請求項１から１０のいずれかに記載の歩行動作評価システム。
【請求項１２】
前記床反力データは、前記被験者が歩行動作を行う歩行誘導装置に設けられたセンサにより検出される、請求項１から１１のいずれかに記載の歩行動作評価システム。
【請求項１３】
前記データ取得部は、前記床反力データを通信ネットワークを介して取得する、請求項１から１２のいずれかに記載の歩行動作評価システム。
【請求項１４】
被験者の歩行動作を評価する歩行動作評価方法であって、
被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得するステップと、
前記床反力データに基づいて、少なくとも１つの関節についての歩行動作に伴う角度の変化を示す関節角度データ、及び、当該関節についての歩行動作に伴うモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む歩行動作データの主成分得点を推定する、ステップと、
推定された前記主成分得点である推定主成分得点に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価するステップと
を含む、歩行動作評価方法。
【請求項１５】
前記推定するステップは、前記床反力データに基づいて前記主成分得点を推定する推定式を予め格納する記憶部から、前記推定式を読み出して、前記床反力データに基づいて前記主成分得点を推定する、請求項１４記載の歩行動作評価方法。
【請求項１６】
前記推定するステップは、前記被験者の歩行動作に伴って当該被験者の足にかかる床反力の変化を示すデータを前記床反力データとして、前記主成分得点を推定する、請求項１４又は１５に記載の歩行動作評価方法。
【請求項１７】
前記評価するステップは、前記歩行動作データの主成分得点の標本値と、歩行動作の特徴とを対応付けて予め格納した第１のデータベースにおいて、前記推定主成分得点に対応する前記標本値を参照して、前記被験者の歩行動作を評価する、請求項１４から１６のいずれかに記載の歩行動作評価方法。
【請求項１８】
前記推定するステップは、前記歩行動作データについての第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）の主成分のそれぞれについて、主成分得点を推定し、
前記評価するステップは、推定されたｎ個の前記主成分得点であるｎ個の推定主成分得点に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価する、請求項１４から１７のいずれかに記載の歩行動作評価方法。
【請求項１９】
前記評価するステップは、前記第１から第ｎの主成分のそれぞれについて、主成分得点の複数の標本値と、当該複数の標本値を正規化した複数の正規化データとを対応付けて予め格納した第２のデータベースにおいて、前記ｎ個の推定主成分得点に対応するｎ個の前記標本値を参照して、前記被験者の歩行動作を評価する、請求項１８記載の歩行動作評価方法。
【請求項１】
被験者の歩行動作を評価する歩行動作評価システムであって、
被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得するデータ取得部と、
前記床反力データに基づいて、少なくとも１つの関節についての歩行動作に伴う角度の変化を示す関節角度データ、及び、当該関節についての歩行動作に伴うモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む歩行動作データの主成分得点を推定する、主成分得点推定部と、
推定された前記主成分得点である推定主成分得点に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価する、歩行動作評価部と
を含む、歩行動作評価システム。
【請求項２】
前記床反力データに基づいて前記主成分得点を推定する推定式を予め格納する記憶部をさらに含み、
前記主成分得点推定部は、前記記憶部から前記推定式を読み出して、前記床反力データに基づいて前記主成分得点を推定する、請求項１記載の歩行動作評価システム。
【請求項３】
前記主成分得点推定部は、前記被験者の歩行動作に伴って当該被験者の足にかかる床反力の変化を示すデータを前記床反力データとして、前記主成分得点を推定する、請求項１又は２に記載の歩行動作評価システム。
【請求項４】
前記主成分得点推定部は、前記床反力データの主成分得点に基づいて、前記歩行動作データの主成分得点を推定する、請求項３に記載の歩行動作評価システム。
【請求項５】
前記主成分得点推定部は、前記被験者の体重、並びに、歩行の速度、歩幅及び周期の少なくとも１つのデータにさらに基づいて、前記主成分得点を推定する、請求項１から４のいずれかに記載の歩行動作評価システム。
【請求項６】
前記歩行動作データの主成分得点の標本値と、歩行動作の特徴とを対応付けて予め格納した第１のデータベースをさらに含み、
前記歩行動作評価部は、前記第１のデータベースにおいて前記推定主成分得点に対応する前記標本値を参照して、前記被験者の歩行動作を評価する、請求項１から５のいずれかに記載の歩行動作評価システム。
【請求項７】
前記主成分得点推定部は、前記歩行動作データについての第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）の主成分のそれぞれについて、主成分得点を推定し、
前記歩行動作評価部は、推定されたｎ個の前記主成分得点であるｎ個の推定主成分得点に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価する、請求項１から６のいずれかに記載の歩行動作評価システム。
【請求項８】
前記第１から第ｎの主成分のそれぞれについて、主成分得点の複数の標本値と、当該複数の標本値を正規化した複数の正規化データとを対応付けて予め格納した第２のデータベースをさらに含み、
前記歩行動作評価部は、前記第２のデータベースにおいて前記ｎ個の推定主成分得点に対応するｎ個の前記標本値を参照して、前記被験者の歩行動作を評価する、請求項７記載の歩行動作評価システム。
【請求項９】
前記歩行動作データは、前記関節角度データ及び前記関節モーメントデータの両方を含む、請求項１から８のいずれかに記載の歩行動作評価システム。
【請求項１０】
前記歩行動作データは、前記被験者の複数の異なる関節についてのデータである、請求項１から９のいずれかに記載の歩行動作評価システム。
【請求項１１】
前記歩行動作データは、前記被験者の股関節、膝関節及び足首関節についてのデータである、請求項１から１０のいずれかに記載の歩行動作評価システム。
【請求項１２】
前記床反力データは、前記被験者が歩行動作を行う歩行誘導装置に設けられたセンサにより検出される、請求項１から１１のいずれかに記載の歩行動作評価システム。
【請求項１３】
前記データ取得部は、前記床反力データを通信ネットワークを介して取得する、請求項１から１２のいずれかに記載の歩行動作評価システム。
【請求項１４】
被験者の歩行動作を評価する歩行動作評価方法であって、
被験者の歩行動作に伴う床反力の変化を示す床反力データを取得するステップと、
前記床反力データに基づいて、少なくとも１つの関節についての歩行動作に伴う角度の変化を示す関節角度データ、及び、当該関節についての歩行動作に伴うモーメントの変化を示す関節モーメントデータの少なくとも一方を含む歩行動作データの主成分得点を推定する、ステップと、
推定された前記主成分得点である推定主成分得点に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価するステップと
を含む、歩行動作評価方法。
【請求項１５】
前記推定するステップは、前記床反力データに基づいて前記主成分得点を推定する推定式を予め格納する記憶部から、前記推定式を読み出して、前記床反力データに基づいて前記主成分得点を推定する、請求項１４記載の歩行動作評価方法。
【請求項１６】
前記推定するステップは、前記被験者の歩行動作に伴って当該被験者の足にかかる床反力の変化を示すデータを前記床反力データとして、前記主成分得点を推定する、請求項１４又は１５に記載の歩行動作評価方法。
【請求項１７】
前記評価するステップは、前記歩行動作データの主成分得点の標本値と、歩行動作の特徴とを対応付けて予め格納した第１のデータベースにおいて、前記推定主成分得点に対応する前記標本値を参照して、前記被験者の歩行動作を評価する、請求項１４から１６のいずれかに記載の歩行動作評価方法。
【請求項１８】
前記推定するステップは、前記歩行動作データについての第１から第ｎ（ｎは２以上の整数）の主成分のそれぞれについて、主成分得点を推定し、
前記評価するステップは、推定されたｎ個の前記主成分得点であるｎ個の推定主成分得点に基づいて、前記被験者の歩行動作を評価する、請求項１４から１７のいずれかに記載の歩行動作評価方法。
【請求項１９】
前記評価するステップは、前記第１から第ｎの主成分のそれぞれについて、主成分得点の複数の標本値と、当該複数の標本値を正規化した複数の正規化データとを対応付けて予め格納した第２のデータベースにおいて、前記ｎ個の推定主成分得点に対応するｎ個の前記標本値を参照して、前記被験者の歩行動作を評価する、請求項１８記載の歩行動作評価方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【公開番号】特開２０１０−２４６６０７（Ｐ２０１０−２４６６０７Ａ）
【公開日】平成２２年１１月４日（２０１０．１１．４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−９６３３３（Ｐ２００９−９６３３３）
【出願日】平成２１年４月１０日（２００９．４．１０）
【特許番号】特許第４４５０４３１号（Ｐ４４５０４３１）
【特許公報発行日】平成２２年４月１４日（２０１０．４．１４）
【出願人】（５０３４２１２５４）フィールファイン株式会社 (4)
【出願人】（３０１０２１５３３）独立行政法人産業技術総合研究所 (6,529)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１１月４日（２０１０．１１．４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年４月１０日（２００９．４．１０）
【特許番号】特許第４４５０４３１号（Ｐ４４５０４３１）
【特許公報発行日】平成２２年４月１４日（２０１０．４．１４）
【出願人】（５０３４２１２５４）フィールファイン株式会社 (4)
【出願人】（３０１０２１５３３）独立行政法人産業技術総合研究所 (6,529)
【Ｆターム（参考）】
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