歩行状態解析システム、情報処理装置及び情報処理方法
【課題】重心動揺計により得られたデータを用いて、被検者の歩行状態を定量的に評価するシステムを提供する。
【解決手段】被検者の右足荷重データと左足荷重データとが、それぞれ時刻情報と対応付けられて格納された記憶部３３０より、右足荷重データ及び左足荷重データを取得する重心動揺計２１０と、取得された右足荷重データ及び左足荷重データから、両足支持状態における荷重データを抽出する両足支持状態データ抽出部３０１と、両足支持状態データ抽出部３０１において抽出された荷重データの各時刻における重心位置を２次元座標上にプロットした場合の直線性を解析する重心移動直線性解析部３０２とを備えることを特徴とする。
【解決手段】被検者の右足荷重データと左足荷重データとが、それぞれ時刻情報と対応付けられて格納された記憶部３３０より、右足荷重データ及び左足荷重データを取得する重心動揺計２１０と、取得された右足荷重データ及び左足荷重データから、両足支持状態における荷重データを抽出する両足支持状態データ抽出部３０１と、両足支持状態データ抽出部３０１において抽出された荷重データの各時刻における重心位置を２次元座標上にプロットした場合の直線性を解析する重心移動直線性解析部３０２とを備えることを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検者の歩行状態を解析する歩行状態解析システム及び該システムを構成する情報処理装置、ならびに該情報処理装置における情報処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、高齢になるに従い、歩行時の転倒リスクは高まる傾向にある。そして、高齢者の場合、転倒による骨折等をきっかけとして寝たきりの状態となるケースも多い。このため、高齢者の歩行時の転倒リスクを定量的に管理することは、転倒を未然に回避するうえで有効である。
【０００３】
一方で、近年、重心動揺計による静止立位時の重心動揺データ（重心位置の変動の軌跡を示すデータ）が、転倒リスクの評価に利用できることがわかってきている。そこで、このような知見を歩行時の転倒リスクの評価にも適用させるためには、静止立位時のデータに加え（あるいは静止立位時のデータに変わって）、動的状況下でのデータを解析することが重要になってくるものと考えられる。
【０００４】
具体的には、重心動揺計の上で、被検者が足踏み動作を行うことで歩行状態を擬似的につくりだし、そのときの重心動揺データを取得することで、当該被検者の歩行時の転倒リスクが評価できるようになるものと推測される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−０２４９１１号公報
【特許文献２】特開２００９−０５６２２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、被検者が足踏み動作を行った際に重心動揺計により取得される重心動揺データは、例えば、図１３に示すように、複雑な形状となっており、解析が困難である。このため、当該重心動揺データから、被検者の歩行時の転倒リスクを予測することは必ずしも容易ではない。
【０００７】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、重心動揺計により得られたデータを用いて、被検者の歩行状態を定量的に評価するシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するために、本発明に係る情報処理装置は以下のような構成を備える。即ち、
被検者の右足が載置される右足載置部において検出された第１の荷重データと、該被検者の左足が載置される左足載置部において検出された第２の荷重データとが、それぞれ時刻情報と対応付けられて格納された記憶部より、該第１の荷重データ及び第２の荷重データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された第１の荷重データ及び第２の荷重データから、前記被検者の両足がそれぞれ前記右足載置部及び前記左足載置部に接地している両足支持状態における荷重データを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段において抽出された荷重データの各時刻における重心位置を算出する第１の算出手段と、
前記第１の算出手段により算出された重心位置を２次元座標上にプロットした場合の直線性を解析する第１の解析手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、重心動揺計により得られたデータを用いて、被検者の歩行状態を定量的に評価することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】歩行状態を模式的に示した図である。
【図２】本発明の一実施形態にかかる歩行状態解析システムの外観構成を示す図である。
【図３】歩行状態解析システムを構成する情報処理装置の機能構成を示す図である。
【図４】歩行状態解析システムにおける解析処理の流れを示す図である。
【図５】重心動揺計の各ストレンゲージの出力を、時系列表示したグラフである。
【図６】足踏み動作時の両足支持状態のデータを抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】重心移動の直線性を解析するための処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】重心移動の直線性を解析するための処理による処理結果を示す図である。
【図９】着地位置の再現性を解析するための処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】着地位置の再現性を解析するための処理による処理結果を示す図である。
【図１１】歩行状態解析システムを構成する情報処理装置の機能構成を示す図である。
【図１２】総軌跡長を解析するための処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】重心動揺計を用いて得られた足踏み動作時の重心動揺データを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の各実施形態について図面を参照しながら説明する。
【００１２】
［第１の実施形態］
＜１．歩行状態を定量的に評価するための指標＞
はじめに、歩行状態を定量的に評価するための指標について図１を用いて説明する。図１は、人が歩行する際の歩行動作と、各歩行動作における右足及び左足の状態とを対応付けて示した図である。
【００１３】
図１に示すように、人の歩行動作は、例えば、左足の踵が着地することで両足支持状態（状態Ｉ）となってから右足が上がることで、左足の足裏のみが地面に接地している片足支持状態へと遷移する（状態ＩＩ）。
【００１４】
そして、右足の踵が左足よりも前の位置に着地することで、再び、右足の足裏及び左足の足裏が地面に接地した両足支持状態となる（状態ＩＩＩ）。その後、左足が上がることで、右足の足裏のみが地面に接地している片足支持状態へと遷移し（状態ＩＶ）、左足の踵が、右足よりも前の位置に着地することで、再び左足の足裏及び右足の足裏が地面に接地した両足支持状態となる（状態Ｖ）。このようにして、１歩行周期が完了する。
【００１５】
ここで、本願出願人は、重心動揺計により得られたデータを用いて歩行時の転倒リスクを評価するにあたり、これら１歩行周期における一連の歩行動作のうち、両足支持状態に着目した。両足支持状態とは、例えば、図１の矢印１００で示す期間であり、一方の足（期間１００の例では、右足）の踵が地面に接地することで開始され、他方の足（期間１００の例では、左足）にあった重心が、当該接地した一方の足（期間１００の例では、右足）へと徐々に移動し、完全に重心が一方の足（期間１００の例では、右足）に移動し終えてから、他方の足（期間１００の例では、左足）が地面から離れることで完了する。
【００１６】
つまり、当該期間における重心動揺データには、歩行時の足の着地位置に関する情報と、重心の移動過程に関する情報が含まれていることとなる。このため、当該期間に着目して重心動揺計により得られたデータを解析することで、歩行時の足の着地位置及び重心の移動状態を定量化することができるものと考えられる。
【００１７】
更に、歩行時の足の着地位置及び重心の移動状態を定量化した結果、着地位置が一定であり、かつ重心の移動が滑らかで再現性があると判定されれば、当該被検者の転倒リスクは低いと評価することができる。反対に、着地位置のばらつきが大きく、重心の移動が不安定で再現性も低いと判定されれば、当該被検者の転倒リスクは高いと評価することができる。
【００１８】
以上のことから、本実施形態に係る歩行状態解析システムでは、重心動揺計により得られたデータのうち、両足支持状態におけるデータを解析し、歩行時の足の着地位置及び重心の移動状態を定量化することで、歩行時の転倒リスクを評価していくこととする。
【００１９】
＜２．歩行状態解析システムの外観構成＞
図２は、本実施形態に係る歩行状態解析システム２００の外観構成の一例を示す図である。
【００２０】
図２において、２１０は重心動揺計（センサ部）であり、複数のストレンゲージ（本実施形態では、８つ）が、右足載置板２１１及び左足載置板２１２の端部近傍にそれぞれ１つずつ取り付けられており、被検者の右足及び左足の荷重をそれぞれ検出するよう構成されている。かかる構成により、歩行状態解析システム２００では、被検者の各足の重心位置をそれぞれ独立して算出することができる。
【００２１】
２４０は重心動揺計２１０のＡ−Ａ断面を示している。断面図（２４０）に示すように、ストレンゲージ２１１ａ、２１１ｂは、右足載置板２１１の下面側に設けられており、右足載置部を形成している。また、ストレンゲージ２１２ａ、２１２ｂは、左足載置板２１２の下面側に設けられており、左足載置部を形成している。なお、ストレンゲージ（２１１ａ、２１１ｂ・・・等）から出力された信号は、ケーブル２３０を介して情報処理装置２２０に入力される。
【００２２】
情報処理装置２２０では、重心動揺計２１０の各ストレンゲージから出力された信号を用いて、被検者の歩行状態について解析を行う。
【００２３】
＜３．歩行状態解析システムの情報処理装置の機能構成＞
図３は、歩行状態解析システム２００を構成する情報処理装置２２０の機能構成を示す図である。図３に示すように、情報処理装置２２０は、制御部３００と、表示部３１０と、入力部３２０と、記憶部３３０と、オペアンプ及びＡ／Ｄ変換部３４０とを備える。
【００２４】
オペアンプ及びＡ／Ｄ変換部３４０は、ストレンゲージ２１１ａ、２１１ｂ、２１１ｃ、２１１ｄ、２１２ａ、２１２ｂ、２１２ｃ、２１２ｄから出力されたアナログ信号を増幅し、ディジタル信号に変換した後に、荷重データとして制御部３００に入力する。
【００２５】
制御部３００は、オペアンプ及びＡ／Ｄ変換部３４０より入力された荷重データから、両足支持状態のデータを抽出する両足支持状態データ抽出部３０１を備えている。
【００２６】
また、両足支持状態データ抽出部３０１において抽出された両足支持状態データに基づいて、被検者の各時刻における重心位置を算出し、重心移動の直線性を解析する重心移動直線性解析部３０２を備えている。
【００２７】
更に、両足支持状態データの中から、いずれか一方の足が着地した際の着地位置を算出するためのデータ（着地位置算出用データ）が両足支持状態データ抽出部３０１にて抽出された場合に、当該着地位置算出用データに基づいて、着地位置を算出することで、着地位置の再現性を解析する着地位置再現性解析部３０３を備えている。
【００２８】
なお、制御部３００に配された各部３０１〜３０３の機能は、専用のハードウェアを用いて実現されてもよいし、これらの機能を実現するためのプログラムがＣＰＵ（コンピュータ）により実行されることにより実現されてもよい。
【００２９】
表示部３１０は、重心移動直線性解析部３０２において解析された解析結果や、着地位置再現性解析部３０３において解析された解析結果を表示したりする。入力部３２０は、制御部３００の各部が処理を実行するにあたり、必要なデータや指示を入力したりする。
【００３０】
記憶部３３０は、制御部３００に入力された荷重データを時刻情報と対応付けて格納したり、制御部３００内の各部で処理された各種データを格納したりする。また、重心移動直線性解析部３０２及び着地位置再現性解析部３０３において解析された解析結果を記憶する。なお、制御部３００に含まれる各部の機能が、ＣＰＵ（コンピュータ）によるプログラムが実行されることによって実現する場合にあっては、当該プログラムは記憶部３３０に読み出し可能に格納されるものとする。
【００３１】
＜４．歩行状態解析システムによる解析処理の流れ＞
次に、歩行状態解析システム２００を用いて、被検者の歩行状態を解析するための解析処理の流れについて説明する。図４は、歩行状態解析システム２００を用いて、被検者の歩行状態を解析するための解析処理の流れを示すフローチャートである。
【００３２】
ステップＳ４０１では、被検者が重心動揺計２１０の上に乘る。このとき、被検者は、右足を重心動揺計２１０の右足載置板２１１に、左足を重心動揺計２１０の左足載置板２１２にそれぞれ載せる。
【００３３】
ステップＳ４０２では、被検者が重心動揺計２１０上で足踏み動作を開始する。これにより、情報処理装置２２０では、被検者の擬似的な歩行状態における荷重データを取得することができる。
【００３４】
被検者の足踏み動作が開始されると、ステップＳ４０３では、情報処理装置２２０が重心動揺計２１０より出力された信号の取得し、時刻情報と対応付けて記憶部３３０に格納していく。
【００３５】
ステップＳ４０４では、記憶部３３０に格納された荷重データを用いて、情報処理装置２２０の各部３０１〜３０３が処理（両足支持状態データ抽出処理、重心移動直線性解析処理及び着地位置再現性解析処理）を実行する。なお、各部における処理の詳細は後述する。
【００３６】
ステップＳ４０５では、転倒リスクを評価するのに必要なデータ量を取得したか（所定時間が経過したか）否かを判定し、所定時間が経過したと判定された場合には、ステップＳ４０６に進む。
【００３７】
ステップＳ４０６では、情報処理装置２２０による荷重データの取得を終了し、ステップＳ４０７では、被検者が足踏み動作を終了する。
【００３８】
ステップＳ４０８では、ステップＳ４０４において各部が実行した処理の結果を、表示部３１０に表示する。
【００３９】
＜５．両足支持状態データ抽出処理の流れ＞
次に、両足支持状態データ抽出部３０１における両足支持状態データ抽出処理の流れについて図５及び図６を用いて説明する。
【００４０】
図５は、記憶部３３０に時刻情報と対応付けて格納された、重心動揺計２１０の各ストレンゲージ（２１１ａ〜２１１ｄ、２１２ａ〜２１２ｄ）の出力（荷重データ）を、時系列表示したグラフである。図５において、横軸は荷重データの取得開始からの経過時間を示しており、縦軸は各ストレンゲージの出力に基づく荷重データを示している。なお、図５の例では、はじめに両足支持状態にあった被検者が、足踏み動作を開始することで、右足を離地した後、右足を着地し、一旦両足支持状態となった後、左足を離地し、更に左足を着地し、再び両足支持状態になった様子を示している。
【００４１】
図６は、図５に示す荷重データから両足支持状態におけるデータを抽出する、両足支持状態データ抽出部３０１における両足支持状態データ抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【００４２】
ステップＳ６０１では、記憶部３３０に格納されている荷重データを時刻情報ごとに、順次読み出す。ステップＳ６０２では、ステップＳ６０１で読み出された同時刻の荷重データについて、ストレンゲージ２１１ａ〜２１１ｄからの出力に基づく荷重データが所定の閾値以上あり、かつ、ストレンゲージ２１２ａ〜２１２ｄからの出力に基づく荷重データが所定の閾値以上あるか否かを判定する。
【００４３】
ステップＳ６０２において、いずれかのストレンゲージからの出力に基づく荷重データが、所定の閾値以上ないと判定された場合には、ステップＳ６０１に戻り、次の時刻情報の荷重データを読み出す。
【００４４】
一方、ステップＳ６０２において、ストレンゲージ２１１ａ〜２１１ｄからの出力に基づく荷重データが所定の閾値以上あり、かつ、ストレンゲージ２１２ａ〜２１２ｄからの出力に基づく荷重データが所定の閾値以上あると判定された場合には、ステップＳ６０３に進み、当該荷重データを、両足支持状態データとして抽出する。
【００４５】
ステップＳ６０４では、記憶部３３０に格納されている荷重データ全てについて読み出しが完了したか否かを判定する。ステップＳ６０４において、読み出しが完了していない荷重データがあると判定された場合には、ステップＳ６０１に戻り、次の時刻情報の荷重データを読み出す。
【００４６】
一方、ステップＳ６０４において、記憶部３３０に格納されている荷重データ全てについて読み出しが完了したと判定された場合には、ステップＳ６０５に進む。これにより、記憶部３３０に格納されている、足踏み動作中の荷重データのうち、両足支持状態の各時間帯の荷重データ（図５の５０１、５０２、５０３に示す荷重データ（両足支持状態データ）参照）が抽出されることとなる。
【００４７】
ステップＳ６０５では、ステップＳ６０３において抽出された、両足支持状態の各時間帯の荷重データの中から、最初の荷重データを抽出する。
【００４８】
ステップＳ６０６では、ステップＳ６０５で両足支持状態の各時間帯よりそれぞれ抽出された荷重データについて、各ストレンゲージ間において対比する。対比の結果、ストレンゲージ２１１ａ〜２１１ｄからの出力に基づく荷重データの方が、ストレンゲージ２１２ａ〜２１２ｄからの出力に基づく荷重データより小さい値を示していた場合には、ステップＳ６０７に進む。
【００４９】
ステップＳ６０７では、ストレンゲージ２１１ａ〜２１１ｄからの出力に基づく荷重データは、右足が着地した際の荷重データであると判断し、当該荷重データを右足着地位置算出用データとして抽出する（図５参照）。
【００５０】
一方、対比の結果、ストレンゲージ２１２ａ〜２１２ｄからの出力に基づく荷重データの方が、ストレンゲージ２１１ａ〜２１１ｄからの出力に基づく荷重データより小さい値を示していた場合には、ストレンゲージ２１２ａ〜２１２ｄからの出力に基づく荷重データは、左足が着地した際の荷重データであると判断し、当該荷重データを左足着地位置算出用データとして抽出する（図５参照）。
【００５１】
＜６．重心移動直線性解析処理の流れ＞
次に、重心移動直線性解析部３０２における重心移動直線性解析処理の流れについて、図５及び図８を参照しながら、図７を用いて説明する。
【００５２】
ステップＳ７０１では、両足支持状態データ抽出部３０１において抽出された、両足支持状態における荷重データ（例えば、図５の５０１〜５０３の時間帯に対応する荷重データ（両足支持状態データ））を読み出す。
【００５３】
ステップＳ７０２では、ステップＳ７０１において読み出された両足支持状態データの各時刻における被検者の重心位置を算出する。
【００５４】
ステップＳ７０３では、ステップＳ７０２において算出された各時刻の重心位置を、２次元座標上にプロットしていく。図８（ａ）は、年齢が２０代の被検者についてステップＳ７０２において算出された各時刻の重心位置をプロットしたグラフである。また、図８（ｂ）は、年齢が６０代の被検者についてステップＳ７０２において算出された各時刻の重心位置をプロットしたグラフである。
【００５５】
ステップＳ７０４では、ステップＳ７０３でプロットされた各時刻の重心位置について回帰直線を算出する。図８（ａ）の８０１及び図８（ｂ）の８１１は、それぞれのグラフについて算出された回帰直線を示している。
【００５６】
ステップＳ７０５では、ステップＳ７０３でプロットされた各重心位置について、ステップＳ７０４で算出された回帰直線に対する相関係数を算出する。図８（ａ）の８０２は及び図８（ｂ）の８１２は、それぞれの被検者について算出された相関係数を示している。
【００５７】
ステップＳ７０６では、ステップＳ８０５で算出された相関係数に基づいて転倒リスクを評価する。図８（ａ）及び図８（ｂ）の比較から明らかなように、高齢者ほど両足支持状態における重心の移動が滑らかでないため、プロットされた重心位置の直線性及び再現性が低い（すなわち、相関係数が低い）。つまり、ステップＳ７０４において算出された回帰直線に対してステップＳ７０５において算出された相関係数が、転倒リスクを表しているということができることから、算出された相関係数が所定の閾値以下であった場合に、当該被検者の転倒リスクが高いと判断する。
【００５８】
ステップＳ７０７では、重心位置がプロットされ、回帰直線及び相関係数の値が重畳されたグラフを解析結果として生成する。また、ステップＳ７０６において転倒リスクが高いと判断された場合には、当該グラフに警告メッセージを付加する。
【００５９】
＜７．着地位置再現性解析処理の流れ＞
次に、着地位置再現性解析部３０３における着地位置再現性解析処理の流れについて、図５及び図１０を参照しながら、図９を用いて説明する。
【００６０】
ステップＳ９０１では、両足支持状態データ抽出部３０１において抽出された、着地位置算出用データ（図５参照）を読み出す。
【００６１】
ステップＳ９０２では、ステップＳ９０１において着地位置算出用データとして読み出された荷重データに基づいて、左足着地時の着地位置（または右足着地時の着地位置）を算出する。
【００６２】
ステップＳ９０３では、両足支持状態における各時間帯（例えば、図５の５０３の時間帯）においてそれぞれ算出された左足着地時の各着地位置を２次元座標上にプロットしていく。図１０（ａ）は、年齢が２０代の被検者についてステップＳ９０２において算出された各時間帯の左足の着地位置をプロットしたグラフである。また、図１０（ｂ）は、年齢が６０代の被検者についてステップＳ９０２において算出された各時間帯の左足の着地位置をプロットしたグラフである。
【００６３】
ステップＳ９０４では、ステップＳ９０３でプロットされた着地位置について、ばらつき（横方向（足幅方向）のばらつき及び縦方向（足長方向）のばらつき）を算出する。図１０（ａ）の１００１及び図１０（ｂ）の１０１１は、それぞれのグラフについて算出された横方向のばらつき及び縦方向のばらつきを示している。
【００６４】
ステップＳ９０５では、ステップＳ９０４において算出されたばらつきに基づいて転倒リスクを評価する。図１０（ａ）及び図１０（ｂ）の比較から明らかなように、高齢者ほど着地位置のばらつきが大きい。つまり、ステップＳ９０４において算出されたばらつきが、転倒リスクを表しているということができることから、算出されたばらつきが所定の閾値以上であった場合に、当該被検者の転倒リスクが高いと判断する。
【００６５】
ステップＳ９０６では、着地位置がプロットされ、ばらつきの値が重畳されたグラフを解析結果として生成する。また、ステップＳ９０５において転倒リスクが高いと判断された場合には当該グラフに警告メッセージを付加する。
【００６６】
以上の説明から明らかなように、本実施形態では、重心動揺計により得られた荷重データを用いて、被検者の歩行状態を定量的に評価するにあたり、両足支持状態における荷重データに着目し、両足支持状態における荷重データを抽出する構成とした。
【００６７】
また、両足支持状態における荷重データに基づいて、各時刻における重心位置を２次元座標上にプロットし、回帰直線及び相関係数を算出する構成とした。これにより、被検者の歩行時の重心の移動の滑らかさ及び再現性を定量的に評価することが可能となった。
【００６８】
更に、両足支持状態における荷重データに基づいて着地位置を算出し、当該着地位置を２次元座標上にプロットすることで、ばらつきを算出する構成とした。これにより、被検者の歩行時の着地位置の安定性を定量的に評価することが可能となった。
【００６９】
この結果、重心動揺計により得られた荷重データを用いて、被検者の歩行時の転倒リスクを判断することが可能となった。
【００７０】
［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、両足支持状態における荷重データに基づいて算出された、重心位置の相関係数及び着地位置のばらつきそれぞれについて、転倒リスクを判断する構成としたが、本発明はこれに限定されず、例えば、重心位置の相関係数及び着地位置のばらつきに所定の重み係数をかけて和算することで統合し、当該統合した値に基づいて、転倒リスクを判断するように構成してもよい。
【００７１】
また、上記第１の実施形態では、重心位置の相関係数及び着地位置のばらつきそれぞれについて、１つずつの閾値を用いて転倒リスクを判断する構成としたが、本発明はこれに限定されない。例えば、年齢に応じて、それぞれ閾値を用意しておき、被検者の年齢に応じた閾値と比較することで、転倒リスクを判断するように構成してもよい。
【００７２】
［第３の実施形態］
上記第１及び第２の実施形態では、両足支持状態における荷重データに着目し、両足支持状態における荷重データに基づいて算出された各種指標により、歩行時の転倒リスクを判断する構成としたが、本発明はこれに限定されない。
【００７３】
例えば、両足支持状態における荷重データに基づいて算出された各種指標に加え、１歩行周期内の両足支持状態以外の荷重データについて算出される総軌跡長を新たな指標として加えるようしてもよい。以下、本実施形態の詳細について説明する。
【００７４】
＜１．歩行状態解析システムの情報処理装置の機能構成＞
図１１は、歩行状態解析システム２００を構成する情報処理装置２２０の機能構成を示す図である。なお、図３と対応する機能については同じ参照番号を付すことで説明を省略し、ここでは図３と相違する点についてのみ説明する。
【００７５】
図１１の制御部１１００において、１１０４は総軌跡長解析部であり、オペアンプ及びＡ／Ｄ変換部３４０より入力された荷重データから、１歩行周期分の片足支持状態の荷重データを抽出し、右足及び左足それぞれについて、総軌跡長を算出する。
【００７６】
なお、１歩行周期分の片足支持状態の荷重データのうち、各時刻における重心位置を（ｘ，ｙ）とすると、総軌跡長は以下の式で算出される。
【００７７】
【数１】
【００７８】
＜２．総軌跡長解析処理の流れ＞
次に、総軌跡長解析部１１０４における総軌跡長解析処理の流れについて図５及び図１２を用いて説明する。
【００７９】
図１２は、１歩行周期内の右足及び左足の総軌跡長をそれぞれ算出する総軌跡長解析処理の流れを示すフローチャートである。
【００８０】
ステップＳ１２０１では、記憶部３３０に格納されている荷重データのうち、ストレンゲージ２１１ａ〜２１１ｄからの出力に基づく荷重データ（右足の荷重データ）であって、１歩行周期分の右足荷重データを抽出する。１歩行周期分の右足荷重データとは、例えば、左足の離地から左足の着地までの時間帯に対応する右足の荷重データをいう。
【００８１】
ステップＳ１２０２では、記憶部３３０に格納されている荷重データのうち、ストレンゲージ２１２ａ〜２１２ｄからの出力に基づく荷重データ（左足の荷重データ）であって、１歩行周期分の左足荷重データを抽出する。１歩行周期分の左足荷重データとは、例えば、右足の離地から右足の着地までの時間帯に対応する左足の荷重データをいう。
【００８２】
ステップＳ１２０３では、ステップＳ１２０１において抽出された右足の荷重データについて、各時刻における重心位置を算出し、総軌跡長を算出する。このように、片足支持状態における右足の総軌跡長を算出することで、歩行動作中の片足（右足）支持状態における被検者の安定性を定量的に評価することが可能となる。
【００８３】
ステップＳ１２０４では、ステップＳ１２０２において抽出された左足の荷重データについて、各時刻における重心位置を算出し、総軌跡長を算出する。このように、片足支持状態における左足の総軌跡長を算出することで、歩行動作中の片足（左足）支持状態における被検者の安定性を定量的に評価することが可能となる。
【００８４】
ステップＳ１２０５では、右足の軌跡線及び左足の軌跡線を２次元座標上に描画し、ステップＳ１２０３及び１２０４で算出された総軌跡長とともに、解析結果としてのグラフを生成する。
【００８５】
以上の説明から明らかなように、本実施形態によれば、両足支持状態における荷重データに基づいて算出された各種指標に加え、１歩行周期内の両足支持状態以外の荷重データに基づいて算出される総軌跡長もあわせて表示する構成とした。
【００８６】
これにより、被検者の片足支持状態における安定性を定量的に評価することが可能となった。この結果、重心動揺計により得られた荷重データを用いて、被検者の歩行時の転倒リスクをより精度よく判断することが可能となった。
【符号の説明】
【００８７】
２００：歩行状態解析システム、２１０：重心動揺計、２１１：右足載置板、２１２：左足載置板、２１１ａ〜２１１ｄ：ストレンゲージ、２１２ａ〜２１２ｄ：ストレンゲージ、２２０：情報処理装置、２３０：ケーブル
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検者の歩行状態を解析する歩行状態解析システム及び該システムを構成する情報処理装置、ならびに該情報処理装置における情報処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、高齢になるに従い、歩行時の転倒リスクは高まる傾向にある。そして、高齢者の場合、転倒による骨折等をきっかけとして寝たきりの状態となるケースも多い。このため、高齢者の歩行時の転倒リスクを定量的に管理することは、転倒を未然に回避するうえで有効である。
【０００３】
一方で、近年、重心動揺計による静止立位時の重心動揺データ（重心位置の変動の軌跡を示すデータ）が、転倒リスクの評価に利用できることがわかってきている。そこで、このような知見を歩行時の転倒リスクの評価にも適用させるためには、静止立位時のデータに加え（あるいは静止立位時のデータに変わって）、動的状況下でのデータを解析することが重要になってくるものと考えられる。
【０００４】
具体的には、重心動揺計の上で、被検者が足踏み動作を行うことで歩行状態を擬似的につくりだし、そのときの重心動揺データを取得することで、当該被検者の歩行時の転倒リスクが評価できるようになるものと推測される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−０２４９１１号公報
【特許文献２】特開２００９−０５６２２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、被検者が足踏み動作を行った際に重心動揺計により取得される重心動揺データは、例えば、図１３に示すように、複雑な形状となっており、解析が困難である。このため、当該重心動揺データから、被検者の歩行時の転倒リスクを予測することは必ずしも容易ではない。
【０００７】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、重心動揺計により得られたデータを用いて、被検者の歩行状態を定量的に評価するシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するために、本発明に係る情報処理装置は以下のような構成を備える。即ち、
被検者の右足が載置される右足載置部において検出された第１の荷重データと、該被検者の左足が載置される左足載置部において検出された第２の荷重データとが、それぞれ時刻情報と対応付けられて格納された記憶部より、該第１の荷重データ及び第２の荷重データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された第１の荷重データ及び第２の荷重データから、前記被検者の両足がそれぞれ前記右足載置部及び前記左足載置部に接地している両足支持状態における荷重データを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段において抽出された荷重データの各時刻における重心位置を算出する第１の算出手段と、
前記第１の算出手段により算出された重心位置を２次元座標上にプロットした場合の直線性を解析する第１の解析手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、重心動揺計により得られたデータを用いて、被検者の歩行状態を定量的に評価することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】歩行状態を模式的に示した図である。
【図２】本発明の一実施形態にかかる歩行状態解析システムの外観構成を示す図である。
【図３】歩行状態解析システムを構成する情報処理装置の機能構成を示す図である。
【図４】歩行状態解析システムにおける解析処理の流れを示す図である。
【図５】重心動揺計の各ストレンゲージの出力を、時系列表示したグラフである。
【図６】足踏み動作時の両足支持状態のデータを抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】重心移動の直線性を解析するための処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】重心移動の直線性を解析するための処理による処理結果を示す図である。
【図９】着地位置の再現性を解析するための処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】着地位置の再現性を解析するための処理による処理結果を示す図である。
【図１１】歩行状態解析システムを構成する情報処理装置の機能構成を示す図である。
【図１２】総軌跡長を解析するための処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】重心動揺計を用いて得られた足踏み動作時の重心動揺データを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の各実施形態について図面を参照しながら説明する。
【００１２】
［第１の実施形態］
＜１．歩行状態を定量的に評価するための指標＞
はじめに、歩行状態を定量的に評価するための指標について図１を用いて説明する。図１は、人が歩行する際の歩行動作と、各歩行動作における右足及び左足の状態とを対応付けて示した図である。
【００１３】
図１に示すように、人の歩行動作は、例えば、左足の踵が着地することで両足支持状態（状態Ｉ）となってから右足が上がることで、左足の足裏のみが地面に接地している片足支持状態へと遷移する（状態ＩＩ）。
【００１４】
そして、右足の踵が左足よりも前の位置に着地することで、再び、右足の足裏及び左足の足裏が地面に接地した両足支持状態となる（状態ＩＩＩ）。その後、左足が上がることで、右足の足裏のみが地面に接地している片足支持状態へと遷移し（状態ＩＶ）、左足の踵が、右足よりも前の位置に着地することで、再び左足の足裏及び右足の足裏が地面に接地した両足支持状態となる（状態Ｖ）。このようにして、１歩行周期が完了する。
【００１５】
ここで、本願出願人は、重心動揺計により得られたデータを用いて歩行時の転倒リスクを評価するにあたり、これら１歩行周期における一連の歩行動作のうち、両足支持状態に着目した。両足支持状態とは、例えば、図１の矢印１００で示す期間であり、一方の足（期間１００の例では、右足）の踵が地面に接地することで開始され、他方の足（期間１００の例では、左足）にあった重心が、当該接地した一方の足（期間１００の例では、右足）へと徐々に移動し、完全に重心が一方の足（期間１００の例では、右足）に移動し終えてから、他方の足（期間１００の例では、左足）が地面から離れることで完了する。
【００１６】
つまり、当該期間における重心動揺データには、歩行時の足の着地位置に関する情報と、重心の移動過程に関する情報が含まれていることとなる。このため、当該期間に着目して重心動揺計により得られたデータを解析することで、歩行時の足の着地位置及び重心の移動状態を定量化することができるものと考えられる。
【００１７】
更に、歩行時の足の着地位置及び重心の移動状態を定量化した結果、着地位置が一定であり、かつ重心の移動が滑らかで再現性があると判定されれば、当該被検者の転倒リスクは低いと評価することができる。反対に、着地位置のばらつきが大きく、重心の移動が不安定で再現性も低いと判定されれば、当該被検者の転倒リスクは高いと評価することができる。
【００１８】
以上のことから、本実施形態に係る歩行状態解析システムでは、重心動揺計により得られたデータのうち、両足支持状態におけるデータを解析し、歩行時の足の着地位置及び重心の移動状態を定量化することで、歩行時の転倒リスクを評価していくこととする。
【００１９】
＜２．歩行状態解析システムの外観構成＞
図２は、本実施形態に係る歩行状態解析システム２００の外観構成の一例を示す図である。
【００２０】
図２において、２１０は重心動揺計（センサ部）であり、複数のストレンゲージ（本実施形態では、８つ）が、右足載置板２１１及び左足載置板２１２の端部近傍にそれぞれ１つずつ取り付けられており、被検者の右足及び左足の荷重をそれぞれ検出するよう構成されている。かかる構成により、歩行状態解析システム２００では、被検者の各足の重心位置をそれぞれ独立して算出することができる。
【００２１】
２４０は重心動揺計２１０のＡ−Ａ断面を示している。断面図（２４０）に示すように、ストレンゲージ２１１ａ、２１１ｂは、右足載置板２１１の下面側に設けられており、右足載置部を形成している。また、ストレンゲージ２１２ａ、２１２ｂは、左足載置板２１２の下面側に設けられており、左足載置部を形成している。なお、ストレンゲージ（２１１ａ、２１１ｂ・・・等）から出力された信号は、ケーブル２３０を介して情報処理装置２２０に入力される。
【００２２】
情報処理装置２２０では、重心動揺計２１０の各ストレンゲージから出力された信号を用いて、被検者の歩行状態について解析を行う。
【００２３】
＜３．歩行状態解析システムの情報処理装置の機能構成＞
図３は、歩行状態解析システム２００を構成する情報処理装置２２０の機能構成を示す図である。図３に示すように、情報処理装置２２０は、制御部３００と、表示部３１０と、入力部３２０と、記憶部３３０と、オペアンプ及びＡ／Ｄ変換部３４０とを備える。
【００２４】
オペアンプ及びＡ／Ｄ変換部３４０は、ストレンゲージ２１１ａ、２１１ｂ、２１１ｃ、２１１ｄ、２１２ａ、２１２ｂ、２１２ｃ、２１２ｄから出力されたアナログ信号を増幅し、ディジタル信号に変換した後に、荷重データとして制御部３００に入力する。
【００２５】
制御部３００は、オペアンプ及びＡ／Ｄ変換部３４０より入力された荷重データから、両足支持状態のデータを抽出する両足支持状態データ抽出部３０１を備えている。
【００２６】
また、両足支持状態データ抽出部３０１において抽出された両足支持状態データに基づいて、被検者の各時刻における重心位置を算出し、重心移動の直線性を解析する重心移動直線性解析部３０２を備えている。
【００２７】
更に、両足支持状態データの中から、いずれか一方の足が着地した際の着地位置を算出するためのデータ（着地位置算出用データ）が両足支持状態データ抽出部３０１にて抽出された場合に、当該着地位置算出用データに基づいて、着地位置を算出することで、着地位置の再現性を解析する着地位置再現性解析部３０３を備えている。
【００２８】
なお、制御部３００に配された各部３０１〜３０３の機能は、専用のハードウェアを用いて実現されてもよいし、これらの機能を実現するためのプログラムがＣＰＵ（コンピュータ）により実行されることにより実現されてもよい。
【００２９】
表示部３１０は、重心移動直線性解析部３０２において解析された解析結果や、着地位置再現性解析部３０３において解析された解析結果を表示したりする。入力部３２０は、制御部３００の各部が処理を実行するにあたり、必要なデータや指示を入力したりする。
【００３０】
記憶部３３０は、制御部３００に入力された荷重データを時刻情報と対応付けて格納したり、制御部３００内の各部で処理された各種データを格納したりする。また、重心移動直線性解析部３０２及び着地位置再現性解析部３０３において解析された解析結果を記憶する。なお、制御部３００に含まれる各部の機能が、ＣＰＵ（コンピュータ）によるプログラムが実行されることによって実現する場合にあっては、当該プログラムは記憶部３３０に読み出し可能に格納されるものとする。
【００３１】
＜４．歩行状態解析システムによる解析処理の流れ＞
次に、歩行状態解析システム２００を用いて、被検者の歩行状態を解析するための解析処理の流れについて説明する。図４は、歩行状態解析システム２００を用いて、被検者の歩行状態を解析するための解析処理の流れを示すフローチャートである。
【００３２】
ステップＳ４０１では、被検者が重心動揺計２１０の上に乘る。このとき、被検者は、右足を重心動揺計２１０の右足載置板２１１に、左足を重心動揺計２１０の左足載置板２１２にそれぞれ載せる。
【００３３】
ステップＳ４０２では、被検者が重心動揺計２１０上で足踏み動作を開始する。これにより、情報処理装置２２０では、被検者の擬似的な歩行状態における荷重データを取得することができる。
【００３４】
被検者の足踏み動作が開始されると、ステップＳ４０３では、情報処理装置２２０が重心動揺計２１０より出力された信号の取得し、時刻情報と対応付けて記憶部３３０に格納していく。
【００３５】
ステップＳ４０４では、記憶部３３０に格納された荷重データを用いて、情報処理装置２２０の各部３０１〜３０３が処理（両足支持状態データ抽出処理、重心移動直線性解析処理及び着地位置再現性解析処理）を実行する。なお、各部における処理の詳細は後述する。
【００３６】
ステップＳ４０５では、転倒リスクを評価するのに必要なデータ量を取得したか（所定時間が経過したか）否かを判定し、所定時間が経過したと判定された場合には、ステップＳ４０６に進む。
【００３７】
ステップＳ４０６では、情報処理装置２２０による荷重データの取得を終了し、ステップＳ４０７では、被検者が足踏み動作を終了する。
【００３８】
ステップＳ４０８では、ステップＳ４０４において各部が実行した処理の結果を、表示部３１０に表示する。
【００３９】
＜５．両足支持状態データ抽出処理の流れ＞
次に、両足支持状態データ抽出部３０１における両足支持状態データ抽出処理の流れについて図５及び図６を用いて説明する。
【００４０】
図５は、記憶部３３０に時刻情報と対応付けて格納された、重心動揺計２１０の各ストレンゲージ（２１１ａ〜２１１ｄ、２１２ａ〜２１２ｄ）の出力（荷重データ）を、時系列表示したグラフである。図５において、横軸は荷重データの取得開始からの経過時間を示しており、縦軸は各ストレンゲージの出力に基づく荷重データを示している。なお、図５の例では、はじめに両足支持状態にあった被検者が、足踏み動作を開始することで、右足を離地した後、右足を着地し、一旦両足支持状態となった後、左足を離地し、更に左足を着地し、再び両足支持状態になった様子を示している。
【００４１】
図６は、図５に示す荷重データから両足支持状態におけるデータを抽出する、両足支持状態データ抽出部３０１における両足支持状態データ抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【００４２】
ステップＳ６０１では、記憶部３３０に格納されている荷重データを時刻情報ごとに、順次読み出す。ステップＳ６０２では、ステップＳ６０１で読み出された同時刻の荷重データについて、ストレンゲージ２１１ａ〜２１１ｄからの出力に基づく荷重データが所定の閾値以上あり、かつ、ストレンゲージ２１２ａ〜２１２ｄからの出力に基づく荷重データが所定の閾値以上あるか否かを判定する。
【００４３】
ステップＳ６０２において、いずれかのストレンゲージからの出力に基づく荷重データが、所定の閾値以上ないと判定された場合には、ステップＳ６０１に戻り、次の時刻情報の荷重データを読み出す。
【００４４】
一方、ステップＳ６０２において、ストレンゲージ２１１ａ〜２１１ｄからの出力に基づく荷重データが所定の閾値以上あり、かつ、ストレンゲージ２１２ａ〜２１２ｄからの出力に基づく荷重データが所定の閾値以上あると判定された場合には、ステップＳ６０３に進み、当該荷重データを、両足支持状態データとして抽出する。
【００４５】
ステップＳ６０４では、記憶部３３０に格納されている荷重データ全てについて読み出しが完了したか否かを判定する。ステップＳ６０４において、読み出しが完了していない荷重データがあると判定された場合には、ステップＳ６０１に戻り、次の時刻情報の荷重データを読み出す。
【００４６】
一方、ステップＳ６０４において、記憶部３３０に格納されている荷重データ全てについて読み出しが完了したと判定された場合には、ステップＳ６０５に進む。これにより、記憶部３３０に格納されている、足踏み動作中の荷重データのうち、両足支持状態の各時間帯の荷重データ（図５の５０１、５０２、５０３に示す荷重データ（両足支持状態データ）参照）が抽出されることとなる。
【００４７】
ステップＳ６０５では、ステップＳ６０３において抽出された、両足支持状態の各時間帯の荷重データの中から、最初の荷重データを抽出する。
【００４８】
ステップＳ６０６では、ステップＳ６０５で両足支持状態の各時間帯よりそれぞれ抽出された荷重データについて、各ストレンゲージ間において対比する。対比の結果、ストレンゲージ２１１ａ〜２１１ｄからの出力に基づく荷重データの方が、ストレンゲージ２１２ａ〜２１２ｄからの出力に基づく荷重データより小さい値を示していた場合には、ステップＳ６０７に進む。
【００４９】
ステップＳ６０７では、ストレンゲージ２１１ａ〜２１１ｄからの出力に基づく荷重データは、右足が着地した際の荷重データであると判断し、当該荷重データを右足着地位置算出用データとして抽出する（図５参照）。
【００５０】
一方、対比の結果、ストレンゲージ２１２ａ〜２１２ｄからの出力に基づく荷重データの方が、ストレンゲージ２１１ａ〜２１１ｄからの出力に基づく荷重データより小さい値を示していた場合には、ストレンゲージ２１２ａ〜２１２ｄからの出力に基づく荷重データは、左足が着地した際の荷重データであると判断し、当該荷重データを左足着地位置算出用データとして抽出する（図５参照）。
【００５１】
＜６．重心移動直線性解析処理の流れ＞
次に、重心移動直線性解析部３０２における重心移動直線性解析処理の流れについて、図５及び図８を参照しながら、図７を用いて説明する。
【００５２】
ステップＳ７０１では、両足支持状態データ抽出部３０１において抽出された、両足支持状態における荷重データ（例えば、図５の５０１〜５０３の時間帯に対応する荷重データ（両足支持状態データ））を読み出す。
【００５３】
ステップＳ７０２では、ステップＳ７０１において読み出された両足支持状態データの各時刻における被検者の重心位置を算出する。
【００５４】
ステップＳ７０３では、ステップＳ７０２において算出された各時刻の重心位置を、２次元座標上にプロットしていく。図８（ａ）は、年齢が２０代の被検者についてステップＳ７０２において算出された各時刻の重心位置をプロットしたグラフである。また、図８（ｂ）は、年齢が６０代の被検者についてステップＳ７０２において算出された各時刻の重心位置をプロットしたグラフである。
【００５５】
ステップＳ７０４では、ステップＳ７０３でプロットされた各時刻の重心位置について回帰直線を算出する。図８（ａ）の８０１及び図８（ｂ）の８１１は、それぞれのグラフについて算出された回帰直線を示している。
【００５６】
ステップＳ７０５では、ステップＳ７０３でプロットされた各重心位置について、ステップＳ７０４で算出された回帰直線に対する相関係数を算出する。図８（ａ）の８０２は及び図８（ｂ）の８１２は、それぞれの被検者について算出された相関係数を示している。
【００５７】
ステップＳ７０６では、ステップＳ８０５で算出された相関係数に基づいて転倒リスクを評価する。図８（ａ）及び図８（ｂ）の比較から明らかなように、高齢者ほど両足支持状態における重心の移動が滑らかでないため、プロットされた重心位置の直線性及び再現性が低い（すなわち、相関係数が低い）。つまり、ステップＳ７０４において算出された回帰直線に対してステップＳ７０５において算出された相関係数が、転倒リスクを表しているということができることから、算出された相関係数が所定の閾値以下であった場合に、当該被検者の転倒リスクが高いと判断する。
【００５８】
ステップＳ７０７では、重心位置がプロットされ、回帰直線及び相関係数の値が重畳されたグラフを解析結果として生成する。また、ステップＳ７０６において転倒リスクが高いと判断された場合には、当該グラフに警告メッセージを付加する。
【００５９】
＜７．着地位置再現性解析処理の流れ＞
次に、着地位置再現性解析部３０３における着地位置再現性解析処理の流れについて、図５及び図１０を参照しながら、図９を用いて説明する。
【００６０】
ステップＳ９０１では、両足支持状態データ抽出部３０１において抽出された、着地位置算出用データ（図５参照）を読み出す。
【００６１】
ステップＳ９０２では、ステップＳ９０１において着地位置算出用データとして読み出された荷重データに基づいて、左足着地時の着地位置（または右足着地時の着地位置）を算出する。
【００６２】
ステップＳ９０３では、両足支持状態における各時間帯（例えば、図５の５０３の時間帯）においてそれぞれ算出された左足着地時の各着地位置を２次元座標上にプロットしていく。図１０（ａ）は、年齢が２０代の被検者についてステップＳ９０２において算出された各時間帯の左足の着地位置をプロットしたグラフである。また、図１０（ｂ）は、年齢が６０代の被検者についてステップＳ９０２において算出された各時間帯の左足の着地位置をプロットしたグラフである。
【００６３】
ステップＳ９０４では、ステップＳ９０３でプロットされた着地位置について、ばらつき（横方向（足幅方向）のばらつき及び縦方向（足長方向）のばらつき）を算出する。図１０（ａ）の１００１及び図１０（ｂ）の１０１１は、それぞれのグラフについて算出された横方向のばらつき及び縦方向のばらつきを示している。
【００６４】
ステップＳ９０５では、ステップＳ９０４において算出されたばらつきに基づいて転倒リスクを評価する。図１０（ａ）及び図１０（ｂ）の比較から明らかなように、高齢者ほど着地位置のばらつきが大きい。つまり、ステップＳ９０４において算出されたばらつきが、転倒リスクを表しているということができることから、算出されたばらつきが所定の閾値以上であった場合に、当該被検者の転倒リスクが高いと判断する。
【００６５】
ステップＳ９０６では、着地位置がプロットされ、ばらつきの値が重畳されたグラフを解析結果として生成する。また、ステップＳ９０５において転倒リスクが高いと判断された場合には当該グラフに警告メッセージを付加する。
【００６６】
以上の説明から明らかなように、本実施形態では、重心動揺計により得られた荷重データを用いて、被検者の歩行状態を定量的に評価するにあたり、両足支持状態における荷重データに着目し、両足支持状態における荷重データを抽出する構成とした。
【００６７】
また、両足支持状態における荷重データに基づいて、各時刻における重心位置を２次元座標上にプロットし、回帰直線及び相関係数を算出する構成とした。これにより、被検者の歩行時の重心の移動の滑らかさ及び再現性を定量的に評価することが可能となった。
【００６８】
更に、両足支持状態における荷重データに基づいて着地位置を算出し、当該着地位置を２次元座標上にプロットすることで、ばらつきを算出する構成とした。これにより、被検者の歩行時の着地位置の安定性を定量的に評価することが可能となった。
【００６９】
この結果、重心動揺計により得られた荷重データを用いて、被検者の歩行時の転倒リスクを判断することが可能となった。
【００７０】
［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、両足支持状態における荷重データに基づいて算出された、重心位置の相関係数及び着地位置のばらつきそれぞれについて、転倒リスクを判断する構成としたが、本発明はこれに限定されず、例えば、重心位置の相関係数及び着地位置のばらつきに所定の重み係数をかけて和算することで統合し、当該統合した値に基づいて、転倒リスクを判断するように構成してもよい。
【００７１】
また、上記第１の実施形態では、重心位置の相関係数及び着地位置のばらつきそれぞれについて、１つずつの閾値を用いて転倒リスクを判断する構成としたが、本発明はこれに限定されない。例えば、年齢に応じて、それぞれ閾値を用意しておき、被検者の年齢に応じた閾値と比較することで、転倒リスクを判断するように構成してもよい。
【００７２】
［第３の実施形態］
上記第１及び第２の実施形態では、両足支持状態における荷重データに着目し、両足支持状態における荷重データに基づいて算出された各種指標により、歩行時の転倒リスクを判断する構成としたが、本発明はこれに限定されない。
【００７３】
例えば、両足支持状態における荷重データに基づいて算出された各種指標に加え、１歩行周期内の両足支持状態以外の荷重データについて算出される総軌跡長を新たな指標として加えるようしてもよい。以下、本実施形態の詳細について説明する。
【００７４】
＜１．歩行状態解析システムの情報処理装置の機能構成＞
図１１は、歩行状態解析システム２００を構成する情報処理装置２２０の機能構成を示す図である。なお、図３と対応する機能については同じ参照番号を付すことで説明を省略し、ここでは図３と相違する点についてのみ説明する。
【００７５】
図１１の制御部１１００において、１１０４は総軌跡長解析部であり、オペアンプ及びＡ／Ｄ変換部３４０より入力された荷重データから、１歩行周期分の片足支持状態の荷重データを抽出し、右足及び左足それぞれについて、総軌跡長を算出する。
【００７６】
なお、１歩行周期分の片足支持状態の荷重データのうち、各時刻における重心位置を（ｘ，ｙ）とすると、総軌跡長は以下の式で算出される。
【００７７】
【数１】
【００７８】
＜２．総軌跡長解析処理の流れ＞
次に、総軌跡長解析部１１０４における総軌跡長解析処理の流れについて図５及び図１２を用いて説明する。
【００７９】
図１２は、１歩行周期内の右足及び左足の総軌跡長をそれぞれ算出する総軌跡長解析処理の流れを示すフローチャートである。
【００８０】
ステップＳ１２０１では、記憶部３３０に格納されている荷重データのうち、ストレンゲージ２１１ａ〜２１１ｄからの出力に基づく荷重データ（右足の荷重データ）であって、１歩行周期分の右足荷重データを抽出する。１歩行周期分の右足荷重データとは、例えば、左足の離地から左足の着地までの時間帯に対応する右足の荷重データをいう。
【００８１】
ステップＳ１２０２では、記憶部３３０に格納されている荷重データのうち、ストレンゲージ２１２ａ〜２１２ｄからの出力に基づく荷重データ（左足の荷重データ）であって、１歩行周期分の左足荷重データを抽出する。１歩行周期分の左足荷重データとは、例えば、右足の離地から右足の着地までの時間帯に対応する左足の荷重データをいう。
【００８２】
ステップＳ１２０３では、ステップＳ１２０１において抽出された右足の荷重データについて、各時刻における重心位置を算出し、総軌跡長を算出する。このように、片足支持状態における右足の総軌跡長を算出することで、歩行動作中の片足（右足）支持状態における被検者の安定性を定量的に評価することが可能となる。
【００８３】
ステップＳ１２０４では、ステップＳ１２０２において抽出された左足の荷重データについて、各時刻における重心位置を算出し、総軌跡長を算出する。このように、片足支持状態における左足の総軌跡長を算出することで、歩行動作中の片足（左足）支持状態における被検者の安定性を定量的に評価することが可能となる。
【００８４】
ステップＳ１２０５では、右足の軌跡線及び左足の軌跡線を２次元座標上に描画し、ステップＳ１２０３及び１２０４で算出された総軌跡長とともに、解析結果としてのグラフを生成する。
【００８５】
以上の説明から明らかなように、本実施形態によれば、両足支持状態における荷重データに基づいて算出された各種指標に加え、１歩行周期内の両足支持状態以外の荷重データに基づいて算出される総軌跡長もあわせて表示する構成とした。
【００８６】
これにより、被検者の片足支持状態における安定性を定量的に評価することが可能となった。この結果、重心動揺計により得られた荷重データを用いて、被検者の歩行時の転倒リスクをより精度よく判断することが可能となった。
【符号の説明】
【００８７】
２００：歩行状態解析システム、２１０：重心動揺計、２１１：右足載置板、２１２：左足載置板、２１１ａ〜２１１ｄ：ストレンゲージ、２１２ａ〜２１２ｄ：ストレンゲージ、２２０：情報処理装置、２３０：ケーブル
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の右足が載置される右足載置部において検出された第１の荷重データと、該被検者の左足が載置される左足載置部において検出された第２の荷重データとが、それぞれ時刻情報と対応付けられて格納された記憶部より、該第１の荷重データ及び第２の荷重データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された第１の荷重データ及び第２の荷重データから、前記被検者の両足がそれぞれ前記右足載置部及び前記左足載置部に接地している両足支持状態における荷重データを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段において抽出された荷重データの各時刻における重心位置を算出する第１の算出手段と、
前記第１の算出手段により算出された重心位置を２次元座標上にプロットした場合の直線性を解析する第１の解析手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記第１の解析手段は、前記第１の算出手段により算出された重心位置を前記２次元座標上にプロットした場合の回帰直線を算出し、該算出した回帰直線と各重心位置とから相関係数を算出することにより、前記直線性を解析することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記抽出手段において抽出された荷重データから、右足または左足の着地時の荷重データを抽出することで、右足または左足の着地位置を算出する第２の算出手段と、
前記第２の算出手段により算出された前記右足または左足の着地位置を２次元座標上にプロットした場合のばらつきを解析する第２の解析手段と
を更に備えることを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第２の解析手段は、前記第２の算出手段により算出された前記右足または左足の着地位置を前記２次元座標上にプロットした場合の、足長方向のばらつき及び足幅方向のばらつきを算出することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得手段により取得された第１の荷重データから、前記被検者の右足のみが前記右足載置部に接地している片足支持状態における荷重データを抽出し、該抽出した荷重データに基づいて算出された各時刻の重心位置から、１歩行周期分の右足の総軌跡長を算出する第３の算出手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記取得手段により取得された第２の荷重データから、前記被検者の左足のみが前記左足載置部に接地している片足支持状態における荷重データを抽出し、該抽出した荷重データに基づいて算出された各時刻の重心位置から、１歩行周期分の左足の総軌跡長を算出する第３の算出手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
被検者の右足が載置される右足載置部と、該被検者の左足が載置される左足載置部とを有し、前記右足載置部における荷重と、前記左足載置部における荷重とをそれぞれ検出するセンサ部と、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置と
を備えることを特徴とする歩行状態解析システム。
【請求項８】
情報処理装置における情報処理方法であって、
被検者の右足が載置される右足載置部において検出された第１の荷重データと、該被検者の左足が載置される左足載置部において検出された第２の荷重データとが、それぞれ時刻情報と対応付けられて格納された記憶部より、該第１の荷重データ及び第２の荷重データを取得する取得工程と、
前記取得工程において取得された第１の荷重データ及び第２の荷重データから、前記被検者の両足がそれぞれ前記右足載置部及び前記左足載置部に接地している両足支持状態における荷重データを抽出する抽出工程と、
前記抽出工程において抽出された荷重データの各時刻における重心位置を算出する算出工程と、
前記算出工程において算出された重心位置を２次元座標上にプロットした場合の直線性を解析する解析工程と
を備えることを特徴とする情報処理装置の情報処理方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１】
被検者の右足が載置される右足載置部において検出された第１の荷重データと、該被検者の左足が載置される左足載置部において検出された第２の荷重データとが、それぞれ時刻情報と対応付けられて格納された記憶部より、該第１の荷重データ及び第２の荷重データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された第１の荷重データ及び第２の荷重データから、前記被検者の両足がそれぞれ前記右足載置部及び前記左足載置部に接地している両足支持状態における荷重データを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段において抽出された荷重データの各時刻における重心位置を算出する第１の算出手段と、
前記第１の算出手段により算出された重心位置を２次元座標上にプロットした場合の直線性を解析する第１の解析手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記第１の解析手段は、前記第１の算出手段により算出された重心位置を前記２次元座標上にプロットした場合の回帰直線を算出し、該算出した回帰直線と各重心位置とから相関係数を算出することにより、前記直線性を解析することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記抽出手段において抽出された荷重データから、右足または左足の着地時の荷重データを抽出することで、右足または左足の着地位置を算出する第２の算出手段と、
前記第２の算出手段により算出された前記右足または左足の着地位置を２次元座標上にプロットした場合のばらつきを解析する第２の解析手段と
を更に備えることを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第２の解析手段は、前記第２の算出手段により算出された前記右足または左足の着地位置を前記２次元座標上にプロットした場合の、足長方向のばらつき及び足幅方向のばらつきを算出することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得手段により取得された第１の荷重データから、前記被検者の右足のみが前記右足載置部に接地している片足支持状態における荷重データを抽出し、該抽出した荷重データに基づいて算出された各時刻の重心位置から、１歩行周期分の右足の総軌跡長を算出する第３の算出手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記取得手段により取得された第２の荷重データから、前記被検者の左足のみが前記左足載置部に接地している片足支持状態における荷重データを抽出し、該抽出した荷重データに基づいて算出された各時刻の重心位置から、１歩行周期分の左足の総軌跡長を算出する第３の算出手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
被検者の右足が載置される右足載置部と、該被検者の左足が載置される左足載置部とを有し、前記右足載置部における荷重と、前記左足載置部における荷重とをそれぞれ検出するセンサ部と、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置と
を備えることを特徴とする歩行状態解析システム。
【請求項８】
情報処理装置における情報処理方法であって、
被検者の右足が載置される右足載置部において検出された第１の荷重データと、該被検者の左足が載置される左足載置部において検出された第２の荷重データとが、それぞれ時刻情報と対応付けられて格納された記憶部より、該第１の荷重データ及び第２の荷重データを取得する取得工程と、
前記取得工程において取得された第１の荷重データ及び第２の荷重データから、前記被検者の両足がそれぞれ前記右足載置部及び前記左足載置部に接地している両足支持状態における荷重データを抽出する抽出工程と、
前記抽出工程において抽出された荷重データの各時刻における重心位置を算出する算出工程と、
前記算出工程において算出された重心位置を２次元座標上にプロットした場合の直線性を解析する解析工程と
を備えることを特徴とする情報処理装置の情報処理方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２０１３−５９５０７（Ｐ２０１３−５９５０７Ａ）
【公開日】平成２５年４月４日（２０１３．４．４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１９９９１６（Ｐ２０１１−１９９９１６）
【出願日】平成２３年９月１３日（２０１１．９．１３）
【出願人】（０００１０９５４３）テルモ株式会社 (2,232)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年４月４日（２０１３．４．４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年９月１３日（２０１１．９．１３）
【出願人】（０００１０９５４３）テルモ株式会社 (2,232)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]