【課題】簡単な構成であっても詳細に身体の動作を診断できる身体動作診断システム、身体動作診断方法、身体動作診断プログラムを提供する。
【解決手段】身体動作診断システム１は、変位に関する状態を多軸で検出可能な本体側多軸センサ１０１と外部と通信を行う本体側通信部１０５とを備えた携帯端末装置１００と、本体側通信部１０５と通信可能な左側近距離無線通信部２０１と変位に関する状態を多軸で検出可能な左側多軸センサ２０２とを有し左足に装着される左足センサ装置２００と、本体側通信部１０５と通信可能な右側近距離無線通信部３０１と変位に関する状態を多軸で検出可能な右側多軸センサ３０２とを有し右足に装着される右足センサ装置３００と、左足センサ装置２００及び右足センサ装置３００から取得した情報と、本体側多軸センサ１０１から得た情報とを用いて、身体の動作を診断する本体側診断部１０３及びサーバ側診断部４０３を備える。 （もっと読む）

【課題】 座標変換補正値を用いて検出加速度の座標変換処理を行うことができる状態検出装置、電子機器及びプログラム等の提供。
【解決手段】 状態検出装置１００は、加速度センサー２００から検出加速度を取得する加速度情報取得部１１０と、第１の座標変換補正値を取得する補正値取得部１２０と、第１の座標変換補正値に基づいて、加速度センサー座標系から運動解析座標系へ、検出加速度の座標変換処理を行う座標変換部１３０と、座標変換処理後の検出加速度に基づいて、運動解析処理を行う運動解析部１４０と、を含む。 （もっと読む）

【課題】短時間で歩行状態を推定することができる歩行分析装置を提供することである。
【解決手段】実施形態の歩行分析装置は、計測部と、判定部と、特徴量算出部と、推定部と、を有する。計測部は、対象者の動きを計測する。判定部は、対象者の動きに基づいて、対象者が歩行を開始した歩行開始時点を判定する。特徴量算出部は、歩行開始時点が判定された場合、対象者の動きが定常化していない期間として予め定めた歩行開始時点からの期間に計測された対象者の動きの特徴量を算出する。推定部は、特徴量に基づいて、対象者の歩行状態を推定する。 （もっと読む）

【課題】気象状況を考慮した活動量を計測可能な活動量計測システム、活動量計測装置及び活動量計測方法を提供すること。
【解決手段】活動量計測システム１は、気象計測装置２と、ユーザーの活動量を計測することができる活動量計測装置４と、を含む。活動量計測装置４は、気象計測装置２が計測した気象データを取得する気象データ取得部３１と、気象データ取得部３１が取得した気象データを利用して、ユーザーの活動量を計算する活動量計算部３２と、を含む。 （もっと読む）

【課題】身体動作が開始された場合であっても、位置ずれしないベルト及びベルトシステムを提供する。
【解決手段】身体動作を検出する検出器５を身体に装着する検出器装着ベルト１において、所定の身体部位に装着され、検出器５を固定するポケット部が設けられたベルト本体２と、ベルト本体２が装着される身体部位と異なる身体部位に装着されるサブベルト３と、ベルト本体２及びサブベルト３を連結する連結部４とを備える。ベルト本体２は、連結部４を介してサブベルト３に支えられる。 （もっと読む）

【課題】 特に人間の運動の適否を判断するのに適した画像処理システム及び画像処理方法を提供すること。
【解決手段】 トレッドミル４と、トレッドミル４上で行われる利用者５の運動を撮影する撮影装置２と、撮影装置２により得られた利用者５の運動を示す動画データを処理する画像処理装置１と、画像処理装置１により得られた画像処理結果Ｒを利用者５がトレッドミル４上にて見ることができるように表示するモニタ３と、からなる画像処理システムであって、画像処理装置１は、利用者５の過去の運動を撮影したオリジナル動画データから得られる左足軸の運動又は右足軸の運動の開始時から終了時までの動画データのうち、いずれか一方の軸足による動画データの左右を反転させた反転動画データと、他方の軸足による運動の開始時から得られる現在の動画データとを重ね合わせた重畳動画データをモニタ３に表示する画像処理システム及び画像処理方法。 （もっと読む）

【課題】対象者に装着された加速度センサを用いて、対象者の歩行状態を精度良く判定する。
【解決手段】加速度計測部は、対象者の足部の加速度を計測して加速度信号を出力する。周波数解析部は、前記加速度信号の周波数スペクトル分布を求める。ピーク検出部は、前記周波数スペクトル分布から、最大のパワー値を持つ第１ピーク周波数及び２番目に大きいパワー値を持つ第２ピーク周波数を検出する。健常歩行判定部は、前記第１ピーク周波数と前記第２ピーク周波数との関係に基づいて、健常歩行か着地が不適切な異常歩行かを判定する。 （もっと読む）

【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。 （もっと読む）

【課題】歩き方が異なる場合であっても、一定の負担感での歩行支援を行う。
【解決手段】１歩行周期の間における装着者の負担量として角力積（関節モーメントの時間積分値）に着目し、歩行状態によらずに装着者の１歩行周期における角力積が一定となるように各関節のアシストを行う。すなわち、基準となる歩行状態の１歩行周期における角力積から、歩行支援装置がアシストした角力積を除いた角力積を基準角力積ｚとし、歩行パラメータの値が変化する（歩き方が変わる）ことで角力積が増加したとしても、装着者が負担すべき角力積が基準角力積ｚと均しくなるようにアシスト率βを設定する。これにより歩行パラメータの値が変わっても、一定の基準角力積ｚの負担感で歩くことが可能になる。 （もっと読む）

【課題】歩行・走行による消費カロリと、歩行・走行以外の運動や日常作業等での消費カロリとを、正確に判別して測定することにより、活動量の測定精度を高めることができる活動量計及び当該活動量計を用いた健康管理システムを提供する。
【解決手段】体動信号Ｔｓと個人データＫｄとから活動消費カロリデータを算出する活動量計において、歩行・走行消費カロリデータを算出する歩行・走行消費カロリ算出手段４と、非歩行・走行消費カロリデータを算出する非歩行・走行消費カロリ演算手段５と、歩行・走行消費カロリデータと非歩行・走行消費カロリデータとから活動消費カロリデータを算出する活動消費カロリ算出手段６とを備えた。活動量計１に近距離通信手段８を設けて活動消費カロリデータ等をパーソナルコンピュータ５０等に送信できるようにした。 （もっと読む）

【課題】杖使用者の杖に対する依存度や利用に関する情報を収集でき、杖の利用の適正を客観的に判定することが可能になる。
【解決手段】制御部１５３は、杖を用いての歩行中か否かを圧力センサ１５２からの信号により判定し、歩行中であると判定した場合、利用者の体重のどの程度の負担が杖にかかっているかを示す圧力値を制御部１５３内のメモリに順次記憶していく。 （もっと読む）

【課題】歩行中に即時に昇降歩行であることを判別すること
【解決手段】体動検出装置によって、加速度センサの検出値に基づいて、ユーザのいずれかの足が接地したか否かが検出され（Ｓ１０２）、第１立脚期間は、歩行の１サイクルのうち、第１の足が接地したと検出部によって検出されてから第２の足が接地したと検出部によって検出されるまでの第１の足で立脚している期間であり、第２立脚期間は、歩行の１サイクルのうち、第２の足が接地したと検出部によって検出されてから第１の足が接地したと検出部によって検出されるまでの第２の足で立脚している期間であり、第１立脚期間および第２立脚期間のそれぞれの加速度センサの検出値の代表値が、加速度センサの検出値に基づいて算出され（Ｓ１０３）、算出された第１立脚期間および第２立脚期間の代表値の比較結果に基づいて、当該歩行が昇降歩行であるか否かが判別される（Ｓ１０４，Ｓ１１１）。 （もっと読む）

【課題】被測定者の移動に伴う疲労度を正確に判定する。
【解決手段】被測定者の上肢に装着される本体部と、本体部の加速度を検出するための加速度センサと、検出される加速度を処理する制御部と、を備える。制御部は、本体部を装着する被測定者の歩行または走行による移動期間において加速度センサから時系列の加速度を取得する加速度取得部１１１と、取得される時系列の加速度から本体部の位置の変位を取得する変位取得部と、取得された変位と、疲労判定基準とに従って被測定者の疲労度を判定する判定部１１４と、を含む。 （もっと読む）

【課題】人間の左右の身体動作の非対称性の程度によらず、当該人間の歩行状態を高精度で推定しうる装置等を提供する。
【解決手段】人間の左右の股関節角度又は肩関節角度の「差分」がサンプリングされることにより波形信号（差分振動子）が得られる。また、この波形信号からパワースペクトルが得られる。このため、人間の左右の身体動作の非対称度の高低によらず、パワースペクトルにおける閾値以上の高さを有する、最低周波数帯域に位置する単一のピークの位置を表わす基本周波数ｆ₀を参照するという一定の基準にしたがって、当該人間の歩行状態が高精度で推定されうる。 （もっと読む）

【課題】被験者の運動中の姿勢異常を精度良く検知することである。
【解決手段】携帯電話１０は、６軸センサ１６とプロセッサ１１とバイブレータ部１７とを有する。６軸センサ１６は、第１の軸の方向の加速度を検出すると共に、前記第１の軸と直交する第２の軸周りの角速度を検出する。プロセッサ１１は、６軸センサ１６により検出された複数時点の加速度の変位値に基づいて、１歩毎に現れる所定の特徴変位の時点を抽出する。プロセッサ１１は、６軸センサ１６により検出された角速度の変位値に基づいて、前記時点の変位が何れの方向に対応する変位であるかを判定する。プロセッサ１１は、前記時点、前記角速度の変位値、及び前記方向に基づいて、左右の傾きバランスに関する情報を算出する。バイブレータ部１７は、前記左右の傾きバランスに関する情報に基づいた通知を行う。 （もっと読む）

【課題】歩行者の脚が接地および離地するタイミングに精度よく同期して変化する信号を生成可能な歩行信号生成装置を提供する。
【解決手段】歩行信号生成装置は、歩行者の左右の足の底部に配される電極２１、２２と、電極２１、２２に電位を印加する電源１３と、電極２１、２２に電流が流れると当該電流により電圧降下を起こす抵抗器１４と、抵抗器１４における電圧降下により変化する検出信号を出力する出力端子ＯＵＴ１と、を有する。 （もっと読む）

【課題】日常生活の行動に従って、ユーザの体力レベルを判定する。
【解決手段】第１端末は、第１ユーザに装着され、センサによって測定された第１ユーザの体動数及び脈拍数を含む複数の第１生体データを、サーバに送信し、サーバは、年代毎の各ユーザの体力レベルを示す年代毎の回帰式を取得し、各第１生体データに基づいて、各第１生体データが、第１ユーザの活動状態の生体データか、又は、第１ユーザの安静状態の生体データかを判定し、第１ユーザの活動状態の生体データ、及び、第１ユーザの安静状態の生体データに基づいて、第１ユーザの安静状態の脈拍数と活動状態の運動強度と活動状態の脈拍数とを算出し、算出された第１ユーザの安静状態の脈拍数と活動状態の運動強度と活動状態の脈拍数とに基づいて、第１回帰式を算出し、取得された年代毎の回帰式と、第１回帰式とに基づいて、第１ユーザの体力レベルを判定するための画面データを生成する。 （もっと読む）

【課題】携帯装置に搭載された気圧センサを用いて、利用者の昇降状態をできる限り高い精度で推定することができる携帯装置等を提供する。
【解決手段】昇降状態毎に、その昇降状態時における気圧変化速度に基づく平均ｖ_u￣及び分散σ_u^２を予め記憶した気圧変化記憶手段１１３と、気圧センサ１０１によって計測された時間経過に伴う気圧値について、所定時間範囲に所定閾値以上で変化したか否かを検出する気圧変化検出手段１１１と、気圧変化検出手段によって真と判定された際、当該気圧値における気圧変化速度ｖを算出する気圧変化速度算出手段１１２と、気圧変化記憶手段に記憶された平均ｖ_u￣及び分散σ_u^２を用いて、昇降状態毎に、気圧変化速度ｖにおける正規確率分布を算出し、最も高い確率値となる昇降状態を、当該昇降状態として推定する昇降状態推定手段１１４とを有する。 （もっと読む）

【課題】被験者の身体能力を効率的に判定する。
【解決手段】運動特徴量観測部１１０が、被験者の身体の動きを検出する身体状態計測センサ１９１から供給されるセンシング情報に基づいて、被験者の身体の動きの特徴を示す運動特徴量を算出し、身体能力判定部１２０が、基準情報格納部１３０に格納されている運動特徴量と身体能力の評価値との対応を特定するための基準情報に基づいて、被験者の運動特徴量から、被験者の身体能力を示す評価値を特定する。また、運動特徴量から得られるリャプノフ指数と身体能力の評価値との対応が基準情報に記載されており、身体能力判定部が、力学系の計算技術を用いて被験者の運動特徴量の発散性を示す値（リャプノフ指数）を算出し、算出されたリャプノフ指数に対応する評価値を特定することも可能である。 （もっと読む）

【課題】精度よく歩行姿勢を判定する。
【解決手段】本体部を装着するユーザの歩行に従って加速度センサ４０から出力される時系列の加速度を受理する手段と、受理される時系列の加速度のうちから、１歩行期間に相当する加速度を抽出する歩行期間抽出手段と、１歩行期間の加速度を積分する積分手段と、積分手段が出力する積分値に基づき、１歩行期間内における本体部の移動の軌跡を取得する取得手段と、取得された軌跡に基づき、所定の判定基準に従って歩行姿勢を判定する判定手段と、を含む。取得手段は、１歩行期間の積分値から、当該１歩行期間の加速度に含まれる誤差成分を導出する誤差導出手段と、導出された誤差成分を用いて、１歩行期間の積分値を補正する補正手段と、を有する。 （もっと読む）