(57)【要約】【課題】手指の使用量を高精度に推定すること。【解決手段】手指運動推定システム１は、手指に装着される指輪型デバイス１０とマイコン６０とを備えており、指輪型デバイス１０は、赤外線を出力すると共に該赤外線の手指における跳ね返りを検出し、該手指までの距離に応じた信号を出力する赤外距離センサ１１を有し、マイコン６０は、赤外距離センサ１１から出力される信号に基づき、手指の基準状態である伸展時に対する屈曲角度Θを特定し、該屈曲角度Θに基づき手指の使用量を推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
手指に装着される指輪型デバイスと制御部とを備える手指運動推定システムであって、
前記指輪型デバイスは、光を出力すると共に該光の手指における跳ね返りを検出し、該手指までの距離に応じた信号を出力する光センサを有し、
前記制御部は、前記光センサから出力される信号に基づき、手指の基準状態に対する屈曲角度を特定し、該屈曲角度に基づき手指の使用量を推定する、手指運動推定システム。
【請求項２】
前記制御部は、前記指輪型デバイスと一体的に設けられている、請求項１記載の手指運動推定システム。
【請求項３】
前記制御部は、前記指輪型デバイスと別体で設けられている、請求項１記載の手指運動推定システム。
【請求項４】
前記制御部は、以下の（１）式で示される関数モデルに基づき、前記屈曲角度を特定する。Θは手指の前記基準状態である伸展時に対する関節の前記屈曲角度、ｘは前記光センサから手指の測定位置までの距離、ｒは関節から手指の測定位置までの距離である、
Θ＝ａｒｃｃｏｓ（ｘ／ｒ）・・・（１）
請求項１〜３のいずれか一項記載の手指運動推定システム。
【請求項５】
前記制御部は、
前記指輪型デバイスを利用するユーザ毎に、予め、手指の伸展時において前記光センサから出力される信号である伸展時信号と、手指が完全に屈曲した状態において前記光センサから出力される信号である屈曲時信号とを取得し、
前記伸展時信号及び前記屈曲時信号を考慮して、前記光センサから手指の測定位置までの距離ｘを導出する、請求項４記載の手指運動推定システム。
【請求項６】
前記制御部は、特定した手指の前記屈曲角度と、予め取得しているジェスチャーパターンとを比較することにより、手指のジェスチャーを推定する、請求項１〜５のいずれか一項記載の手指運動推定システム。
【請求項７】
前記指輪型デバイスは、前記光センサとして、手指の先端側に光を出力すると共に該光の手指における跳ね返りを検出する第１センサと、手指の基端側に光を出力すると共に該光の手指における跳ね返りを検出する第２センサと、を有する、請求項１〜６のいずれか一項記載の手指運動推定システム。
【請求項８】
前記指輪型デバイスとして、ユーザの第１の手指に装着される第１デバイスと、同一のユーザの前記第１の手指とは異なる第２の手指に装着される第２デバイスと、を備える、請求項１〜７のいずれか一項記載の手指運動推定システム。
【請求項９】
前記第１デバイスは、ユーザの一方の手の前記第１の手指に装着され、
前記第２デバイスは、同一のユーザの前記一方の手の前記第２の手指に装着される、請求項８記載の手指運動推定システム。
【請求項１０】
前記第１デバイスは、ユーザの一方の手の前記第１の手指に装着され、
前記第２デバイスは、同一のユーザの他方の手の前記第２の手指に装着される、請求項８記載の手指運動推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、手指運動推定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、指の使用量を推定するデバイスとして、磁石により構成された指輪型のデバイスであって指を動かした際の磁力の変化に応じて指の使用量を推定するデバイスが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１４／０２５７１４３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、指の動きに対する磁力の変化は微小であり、上述した特許文献１のデバイスによって指の使用量を高精度に推定することは困難である。
【０００５】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、手指の使用量を高精度に推定することができる、手指運動推定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】
【０００６】
本発明の一態様に係る手指運動推定システムは、手指に装着される指輪型デバイスと制御部とを備える手指運動推定システムであって、指輪型デバイスは、光を出力すると共に該光の手指における跳ね返りを検出し、該手指までの距離に応じた信号を出力する光センサを有し、制御部は、光センサから出力される信号に基づき、手指の基準状態に対する屈曲角度を特定し、該屈曲角度に基づき手指の使用量を推定する。
【０００７】
本発明の一態様に係る手指運動推定システムでは、指輪型デバイスの光センサが手指までの距離に応じた信号を出力している。そして、手指までの距離は手指の屈曲角度に応じて変化することから、制御部が、手指までの距離に基づいて手指の屈曲角度を特定している。このような手指の屈曲角度は手指の使用状態を適切に表すものであるので、制御部が、屈曲角度に基づき手指の使用量を推定することによって、手指の使用量を高精度に推定することができる。そして、本発明の一態様に係る手指運動推定システムでは、光の検出結果に基づき手指の使用量を推定しているので、例えば指の動きに対して変化が微小である磁力の変化に応じて手指の使用量を推定するような場合と比較して、手指の使用量を高精度に推定することができる。
【０００８】
制御部は、指輪型デバイスと一体的に設けられていてもよい。このような構成によれば、手指の使用量が推定される対象のユーザにとっては指輪型デバイスのみを装着すればよいこととなり、該ユーザの負担を低減することができる。
【０００９】
制御部は、指輪型デバイスと別体で設けられていてもよい。このような構成によれば、指輪型デバイス自体を簡素な構成とすることができる。
【００１０】
制御部は、以下の（１）式で示される関数モデルに基づき、屈曲角度を特定してもよい。Θは手指の基準状態である伸展時に対する関節の屈曲角度、ｘは光センサから手指の測定位置までの距離、ｒは関節から手指の測定位置までの距離である。
Θ＝ａｒｃｃｏｓ（ｘ／ｒ）・・・（１）
このような関数モデルを用いることにより、屈曲角度Θを高精度且つ容易に導出することができる。
【００１１】
制御部は、指輪型デバイスを利用するユーザ毎に、予め、手指の伸展時において光センサから出力される信号である伸展時信号と、手指が完全に屈曲した状態において光センサから出力される信号である屈曲時信号とを取得し、伸展時信号及び屈曲時信号を考慮して、光センサから手指の測定位置までの距離ｘを導出してもよい。距離ｘと光センサから出力される信号（電圧）とは対応関係がある。しかし、光センサから出力される信号の値がどの距離に対応しているかは、ユーザによって異なる。この点、ユーザ毎に、伸展時信号及び屈曲時信号が取得されることにより、距離ｘが最も長くなる場合の電圧（最小の電圧）と距離ｘが最も短くなる場合の電圧（最大の電圧）とが特定されるため、光センサから出力される電圧に応じて、距離ｘを正確に導出することができる。
【００１２】
制御部は、特定した手指の屈曲角度と、予め取得しているジェスチャーパターンとを比較することにより、手指のジェスチャーを推定してもよい。これにより、手指の使用量に加えて、手指のジェスチャーを推定することができ、手指運動をより具体的に推定することができる。
【００１３】
指輪型デバイスは、光センサとして、手指の先端側に光を出力すると共に該光の手指における跳ね返りを検出する第１センサと、手指の基端側に光を出力すると共に該光の手指における跳ね返りを検出する第２センサと、を有していてもよい。これにより、第１センサによって第２関節の屈曲角度を特定すると共に、第２センサによって第３関節の屈曲角度を特定することが可能になり、より高精度に手指の使用量を推定することができる。
【００１４】
上述した手指運動推定システムは、指輪型デバイスとして、ユーザの第１の手指に装着される第１デバイスと、同一のユーザの第１の手指とは異なる第２の手指に装着される第２デバイスと、を備えていてもよい。これにより、複数の手指の動作を同時に推定することができる。
【００１５】
第１デバイスは、ユーザの一方の手の第１の手指に装着され、第２デバイスは、同一のユーザの一方の手の第２の手指に装着されてもよい。これにより、同一の手の複数の指がどのように使用されているかを推定することができる。
【００１６】
第１デバイスは、ユーザの一方の手の第１の手指に装着され、第２デバイスは、同一のユーザの他方の手の第２の手指に装着されてもよい。これにより、異なる手の複数の指がどのように使用されているかを推定することができる。このことで、例えば体の片側で麻痺が生じているユーザ等の両方の手の指に指輪型デバイスを装着し、麻痺が生じている側の手の指の使用状態と麻痺が生じていない側の手の指の使用状態との差分から、リハビリの効果を評価する等が可能になる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、手指の使用量を高精度に推定することができる、手指運動推定システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本実施形態に係る手指運動推定システムの構成を模式的に示す図である。
【図２】図１に示される指輪側デバイスを模式的に示す図である。
【図３】図１に示される指輪側デバイスを模式的に示す図である。
【図４】屈曲角度の特定手法を説明する図である。
【図５】関数モデルを用いた屈曲角度の特定イメージを説明する図である。
【図６】キャリブレーション処理を説明する図である。
【図７】屈曲角度の特定結果を示す図である。
【図８】比較例に係る構成によって導出した手指使用量の推定結果である。
【図９】比較例に係る構成によって導出した手指使用量の推定結果である。
【図１０】本実施形態に係る構成によって導出した手指使用量の推定結果である。
【図１１】本実施形態に係る構成によって導出した手指使用量の推定結果である。
【図１２】比較例に係る指輪型デバイスを模式的に示す図である。
【図１３】比較例に係る指輪型デバイスを模式的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。図面の説明において、同一又は同等の要素には同一符号を用い、重複する説明を省略する。
【００２０】
図１は、本実施形態に係る手指運動推定システム１の構成を模式的に示す図である。手指運動推定システム１は、手指の使用量を推定するシステムである。手指運動推定システム１は、例えば、脳血管疾患（脳卒中等）羅患後の回復期・慢性期のリハビリテーションにおいて、患者（ユーザ）の麻痺肢使用量が増えているか否かを定量的に測定する用途で用いられる。麻痺肢使用は、麻痺肢機能改善に効果的である。手指運動推定システム１は、リハビリテーションの効果（手指の使用量）を日常生活環境下で定量評価するものであり、少なくとも一部がウェアラブルデバイス（ユーザが身体に装着して使用するデバイス）で構成されている。
【００２１】
図１に示されるように、手指運動推定システム１は、指輪型デバイス１０と、配線３０と、処理装置５０とを含んで構成されている。
【００２２】
指輪型デバイス１０は、手指に装着される指輪型のウェアラブルデバイスである。図１に示される例では、指輪型デバイス１０は右手の人差し指に装着されている。指輪型デバイス１０は、例えば手指の第２関節と第３関節との間に装着される。
【００２３】
指輪型デバイス１０の詳細について、図２及び図３も参照しながら説明する。図２及び図３は、図１に示される指輪型デバイス１０を模式的に示す図である。図２及び図３に示されるように、指輪型デバイス１０は、赤外距離センサ１１（光センサ）を有している。赤外距離センサ１１は、指輪型デバイス１０の一部に埋め込まれるように設けられている。赤外距離センサ１１は、赤外線（光）を出力すると共に該赤外線の手指における跳ね返りを検出し、該手指までの距離に応じた信号を出力する。
【００２４】
赤外距離センサ１１は、発光素子としてのＬＥＤ（light emittingdiode）１１１と、受光素子としてのフォトトランジスタ１１２とを有している。ＬＥＤ１１１は、手指の先端側に向かって赤外線を出射可能な位置に設けられている。フォトトランジスタ１１２は、手指の先端側における赤外線の跳ね返りを検出可能な位置に設けられている。フォトトランジスタ１１２は、赤外線が反射した手指の先端側までの距離に応じた信号（電圧）を出力する距離センサである。フォトトランジスタ１１２は、手指の先端が近いほど電圧が大きな信号を出力する。
【００２５】
なお、フォトトランジスタ１１２と手指の先端との離間距離が最も小さくなる状態は第２関節が完全に屈曲した状態（第２関節の角度が９０°の状態）であり、該離間距離が最も大きくなる状態は第２関節が伸展した状態（図２に示される、第２関節の角度が０°の状態）である。すなわち、フォトトランジスタ１１２は、第２関節が完全に屈曲した状態において最も電圧が大きな信号を出力し、第２関節が伸展した状態において最も電圧が小さな信号を出力する。本実施形態では、指輪型デバイス１０を利用するユーザ毎に、予め、手指の伸展時においてフォトトランジスタ１１２から出力される信号である伸展時信号と、手指が完全に屈曲した状態においてフォトトランジスタ１１２から出力される信号である屈曲時信号とが取得される。当該伸展時信号及び屈曲時信号の電圧の値は、例えば後述するデータストレージ７０（図１参照）に記憶される。
【００２６】
図１に戻り、配線３０は、指輪型デバイス１０のＬＥＤ１１１及びフォトトランジスタ１１２と処理装置５０とを電気的に接続する配線である。
【００２７】
処理装置５０は、例えば、マイコン６０（制御部）と、データストレージ７０と、バッテリー８０とを含んで構成されている。処理装置５０は、例えばユーザの手首（指輪型デバイス１０が装着された側の手の手首）に装着されている。具体的には、処理装置５０は、例えばバンド９０等によりユーザの手首に固定されている。このように、本実施形態では、指輪型デバイス１０だけでなく、処理装置５０も持ち運びやすいウェアラブルデバイスとされている。なお、処理装置５０の各構成は、必ずしもウェアラブルデバイスでなくてもよく、その一部又は全ての構成が、ユーザからは離れて設けられていてもよい。また、マイコン６０は、本実施形態のように指輪型デバイス１０と別体で設けられていてもよいし、指輪型デバイス１０と一体的に設けられていてもよい。
【００２８】
データストレージ７０は、赤外距離センサ１１における測定結果及びマイコン６０における推定結果等を記憶している。なお、上述したように、データストレージ７０は、予め測定される、ユーザ毎の伸展時信号及び屈曲時信号の電圧の値を記憶している。
【００２９】
マイコン６０は、赤外距離センサ１１から出力される信号に基づき、手指の基準状態に対する屈曲角度Θを特定し、該屈曲角度Θに基づき手指の使用量を推定する。マイコン６０の具体的な処理について、図４〜図６も参照しながら説明する。図４は、屈曲角度Θの特定方法を説明する図である。図５は、関数モデルを用いた屈曲角度Θの特定イメージを説明する図である。図６は、キャリブレーション処理を説明する図である。
【００３０】
図４に示されるように、手指の基準状態に対する屈曲角度Θは、赤外距離センサ１１から手指の測定位置までの距離ｘと、第２関節から手指の測定位置までの距離ｒに基づき特定することができる。すなわち、図４に示されるように、手指の基準状態である伸展時に対する第２関節の屈曲角度をΘとし、例えば、赤外距離センサ１１から手指の測定位置である手指の先端（指先）までの距離をｘ、第２関節から手指の測定位置である手指の先端（指先）までの距離をｒとすると、以下の（０）式が成り立つ。そして、（０）式から以下の（１）式が導かれる。
ｃｏｓΘ＝ｘ／ｒ・・・（０）
Θ＝ａｒｃｃｏｓ（ｘ／ｒ）・・・（１）
【００３１】
マイコン６０は、上記（１）式で示される関数モデルに基づき、屈曲角度Θを特定する。上述したように、Θは手指の基準状態である伸展時に対する関節（ここでは第２関節）の屈曲角度、ｘは赤外距離センサ１１から手指の測定位置（ここでは指先）までの距離、ｒは関節（ここでは第２関節）から手指の測定位置（ここでは指先）までの距離である。距離ｘは、後述するようにマイコン６０において特定される。距離ｒは、個人パラメータとして予め取得されている。なお、屈曲角度Θは手指の伸展時からの変化角度と言い換えることができ、距離ｘは手指の屈曲時（完全屈曲時）からの変化距離と言い換えることができる。マイコン６０は、まず距離ｘを導出し、図５に示されるように、該距離ｘを関数モデルに入力し、該関数モデルからの出力として屈曲角度Θを得る。
【００３２】
図６に示されるように、赤外距離センサ１１から出力される電圧の値と距離ｘとの対応関係は一次関数で近似することができる。ここで、ユーザ毎に個体差があることから、単に電圧の値から距離ｘを高精度に特定することは困難である。この点、本実施形態では、マイコン６０が、距離ｘを導出する際に、測定対象のユーザのセンサデータである伸展時信号及び屈曲時信号を利用してユーザ単位でのキャリブレーションを行っている。具体的には、マイコン６０は、指輪型デバイス１０を利用するユーザ毎に、予め、手指の伸展時において赤外距離センサ１１から出力される信号である伸展時信号と、手指が完全に屈曲した状態において赤外距離センサ１１から出力される信号である屈曲時信号とを取得し、伸展時信号及び屈曲時信号を考慮して、赤外距離センサ１１から手指の測定位置である手指の先端（指先）までの距離ｘを導出する。
【００３３】
マイコン６０は、測定対象のユーザについて、データストレージ７０に記憶されている伸展時信号及び屈曲時信号の電圧の値を取得する。図６に示されるように、伸展時信号の電圧（伸展時の電圧）は当該ユーザの測定において最も小さい電圧であり、屈曲時信号の電圧（完全屈曲時の電圧）は当該ユーザの測定において最も大きな電圧である。そして、図６に示されるように、赤外距離センサ１１（具体的にはフォトトランジスタ１１２）から出力される信号の電圧の範囲は、必ず、屈曲時信号の電圧〜伸展時信号の電圧の範囲となるので、屈曲時信号の電圧における距離ｘ＝０、伸展時信号の電圧における距離ｘ＝ｒとして、電圧の値に応じて距離ｘ（０≦ｘ≦ｒ）が特定される。このように、ユーザ毎の伸展時信号及び屈曲時信号を利用してキャリブレーションを行うことによって、個体差を考慮して、赤外距離センサ１１から出力される信号に応じて適切に距離ｘを導出することができる。
【００３４】
マイコン６０は、例えば、単位時間あたりの屈曲角度Θの変化量を時間積分することによって、手指の使用量を推定する。マイコン６０は、さらに、特定した手指の屈曲角度Θと、予め取得しているジェスチャーパターンとを比較することにより、手指のジェスチャーパターンを推定してもよい。ジェスチャーパターンは、例えばデータストレージ７０に予め記憶されており、時間的変化の無いジェスチャー（例えば、グー、チョキ、パー等）、又は、時間的に変化する一連のジェスチャー（例えば、リハビリにおいて用いられるベグの抜き差しの動作等）である。マイコン６０は、時間的変化の無いジェスチャーについては、例えばある時点の屈曲角度Θと各ジェスチャーパターンにおける屈曲角度とを比較することにより、手指のジェスチャーパターンを推定する。また、マイコン６０は、時間的に変化する一連のジェスチャーについては、屈曲角度Θの時間的分布（変化）と時間的に変化する一連のジェスチャーパターンにおける屈曲角度の時間的分布（変化）とを比較することにより、手指のジェスチャーパターンを推定する。
【００３５】
次に、本実施形態の作用効果について説明する。
【００３６】
まず、本実施形態に係る手指運動推定システム１の研究背景について説明する。例えば脳卒中麻痺リハビリテーションにおいては、食事、更衣、入浴等の日常生活動作ができるように患者の麻痺肢機能を改善することが重要である。麻痺肢機能の改善を確認する観点から、リハビリ介入後の日常生活において患者の麻痺肢使用量が増えているか否かを定量的に測定する手法が求められている。改善効果を確認するためだけでなく、患者の麻痺肢使用を促す観点からも、麻痺肢使用量を測定する手法が求められている。
【００３７】
従来、病院及びリハビリ施設で行われる上肢機能を測定する手法として、１９項目のタスクの達成度合いにより上肢機能の評価を行うＡｃｔｉｏｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ａｒｍ  Ｔｅｓｔや、９本のペグの抜き差しする時間を計測し計測時間によって上肢機能の評価を行うＮｉｎｅ  Ｈｏｌｅ  Ｐｅｇ  Ｔｅｓｔが知られている。これらの手法は、テストにおける患者の上肢機能を評価することができるものの、日常生活における麻痺肢使用量を測定することはできない。
【００３８】
また、日常生活における麻痺肢使用量を把握する方法として、質問形式でユーザから回答を得るセルフレポート手法が知られている。セルフレポート手法としては、例えばＭｏｔｏｒ  Ａｃｔｉｖｉｔｙ  ＬｏｇやＳｔｒｏｋｅ  Ｉｍｐａｃｔ  Ｓｃａｌｅが知られている。このようなセルフレポート手法は、測定結果が患者の主観や記憶に左右されるため、日常生活における麻痺肢使用量を正確に評価することができない。
【００３９】
日常生活における麻痺肢使用量を測定する他の手法として、加速度センサが埋め込まれた腕時計型の装置を用いて麻痺肢使用量を測定する手法が知られている。しかしながら、このような装置はあくまでも手全体の動きを計測するものであり手指使用量を測定するものではなく、また、加速度計に混入するノイズによって精度を確保することが難しい。麻痺肢使用量を測定する観点からは、手指使用量を測定することが好ましいため、このような装置は、麻痺肢使用量の正確な測定には向いていない。
【００４０】
手指使用量を測定する手法として、手袋型のウェアラブルデバイスを取り付けて手指使用量を測定する手法や、モーションカメラ及びマーカーを使用して手指使用量を測定する手法が知られている。しかしながら、手袋型のウェアラブルデバイスは取り付けが煩わしく、また、装着者の動き（指の動き）が阻害されて手指使用量を正確に測定することができないおそれがある。また、モーションカメラ及びマーカーを使用するシステムは測定場所に空間的に制限があるため常時計測に向かない。
【００４１】
さらに、手指使用量を測定する手法として、磁石及び磁力計により腕及び手指使用量を測定する手法が知られている。しかしながら、手指の動きに対する磁力の変化は微小であるため、磁石及び磁力計を備えるデバイスによって手指使用量を高精度に推定することは困難である。また、例えば、光をセンシングすることによって得られる手甲の皮膚の皺パターンに基づいて、手のジェスチャーを識別する手法が知られているものの、このような手法は手指使用量（動作量）を測定することができない。以上のように、従来、定量的に日常生活上の手指使用量を測定する手法が確立されていない。
【００４２】
この点、本実施形態に係る手指運動推定システム１は、手指に装着される指輪型デバイス１０とマイコン６０とを備えており、指輪型デバイス１０は、赤外線を出力すると共に該赤外線の手指における跳ね返りを検出し、該手指までの距離に応じた信号を出力する赤外距離センサ１１を有し、マイコン６０は、赤外距離センサ１１から出力される信号に基づき、手指の基準状態である伸展時に対する屈曲角度Θを特定し、該屈曲角度Θに基づき手指の使用量を推定する。
【００４３】
このような手指運動推定システム１では、指輪型デバイス１０の赤外距離センサ１１が手指までの距離に応じた信号を出力している。そして、手指までの距離は手指の屈曲角度Θに応じて変化することから、マイコン６０が、手指までの距離に基づいて手指の屈曲角度Θを特定している。このような手指の屈曲角度Θは手指の使用状態を適切に表すものであるので、マイコン６０が、屈曲角度Θに基づき手指の使用量を推定することによって、手指の使用量を高精度に推定することができる。そして、このような手指運動推定システム１では、赤外線（光）の検出結果に基づき手指の使用量を推定しているので、例えば指の動きに対して変化が微小である磁力の変化に応じて手指の使用量を推定するような場合と比較して、手指の使用量を高精度に推定することができる。そして、指輪型デバイス１０等は着脱が簡単であり持ち運びやすいため、常時計測に好適であると言える。以上のように、本実施形態にかかわる手指運動推定システム１は、定量的に日常生活上の手指使用量を高精度に測定することができる。
【００４４】
手指運動推定システム１による屈曲角度Θの特定精度について、図７を参照して説明する。図７は、屈曲角度Θの特定結果を示す図である。本発明者らは、手指運動推定システム１による屈曲角度Θの特定精度を評価すべく、手指の第２関節の角度を０°、１５°、３０°、４５°、６０°、７５°、９０°に固定する器具を作成し、各器具で手指の角度を固定した状態で赤外距離センサ１１から出力される電圧（センサデータ）を計測し、屈曲角度Θを導出した。センサデータの計測は例えば３秒程度行った。また、各角度につき１０回計測を行った。また、被験者を１０人とし、センサのサンプルレートを１００Ｈｚとした。
【００４５】
図７において、横軸は実際の角度、縦軸は手指運動推定システム１が推定した角度を示している。図７中に示されたドットは、各角度における推定結果（推定角度）を示している。図７における破線は、推定結果と実際の角度とに差異がない場合の直線を示している。図７における実線は、被験者１０人の平均推定結果の直線を示している。実際の角度と、推定結果の角度との相関係数の１０人平均は、０．９９となった。また、推定結果の角度と実際の角度との差分である誤差を計測点数で平均化した平均絶対誤差の１０人平均は、３．２０°となった。例えば、上述した、磁石及び磁力計を備えるデバイスによって手指使用量を測定する装置においては、平均絶対誤差が４．７°となった。このことから、従来の手法に比べて、手指運動推定システム１では屈曲角度Θを高精度に特定できることがわかった。
【００４６】
手指運動推定システム１によれば、従来の手法と比べて、様々なタスクにおける手指の使用量の違いを明確に示すことが可能になる。このことについて、図８〜図１１を参照して説明する。本発明者らは、様々なタスクにおける手指の使用量を推定すべく、指輪型デバイス１０を装着した８人の被験者に「ワイプ」、「フォールド」、「ペグ」の３種類のタスクを実行させ、各タスクにおける手指の使用量を推定した。ここで、「ワイプ」とは布巾でテーブルを拭くタスクであり、「フォールド」とは布巾を畳むタスクであり、「ペグ」とはペグを抜き差しするタスクである。また、当該実験においては、被験者に装着された処理装置５０に三軸加速度センサを搭載し、各タスクにおける加速度の変化についても測定した。そして、当該加速度の値に基づき、手指の使用量を推定した。すなわち、当該実験においては、本実施形態の態様である、赤外距離センサ１１のセンシング結果に基づく手指の使用量の推定と、加速度センサのセンシング結果に基づく手の使用量の推定（比較例の推定）とを同時に行った。なお、手指の使用量は、例えば、単位時間あたりの屈曲角度の変化量を時間積分することによって推定される。また、手の使用量は、例えば単位時間あたりの加速度センサの変化量を時間積分することによって推定される。
【００４７】
図８及び図９は、比較例に係る構成によって導出した手の使用量の推定結果である。図８においては、各ドットが被験者１名の推定結果（手の使用量）を示している。図９においては、ひげ（直線）で示した範囲が最大値の被験者から最小値の被験者までの範囲である。ただし、外れ値については除いている。また、図９においては、箱の上面が上位２５％の値、箱の下面が下位２５％の値の位置を示している。図９に示されるように、比較例（加速度センサのセンシング結果を利用）の測定結果においては、「ワイプ」と「フォールド」、「ワイプ」と「ペグ」の各タスクのひげの範囲が互いに重複している。このため、比較例に係る構成では、「ワイプ」と「フォールド」、「ワイプ」と「ペグ」の各タスクの手指の使用量の違いを示すことができない（各タスクを区別できない）と言える。
【００４８】
図１０及び図１１は、本実施形態に係る構成によって導出した手指使用量の推定結果である。図１０においては、各ドットが被験者１名の推定結果（手指の使用量）を示している。図１１においては、ひげ（直線）で示した範囲が最大値の被験者から最小値の被験者までの範囲である。ただし、外れ値については除いている。また、図１１においては、箱の上面が上位２５％の値、箱の下面が下位２５％の値の位置を示している。図１１に示されるように、本実施形態（赤外距離センサ１１のセンシング結果を利用）の測定結果においては、「ワイプ」と「フォールド」、「ワイプ」と「ペグ」の各タスクのひげの範囲が互いに重複していない。このため、本実施形態に係る構成では、「ワイプ」と「フォールド」、「ワイプ」と「ペグ」の各タスクの手指の使用量の違いを示すことができる（各タスクを区別できる）と言える。
【００４９】
マイコン６０は、指輪型デバイス１０と一体的に設けられていてもよい。このような構成によれば、手指の使用量が推定される対象のユーザにとっては指輪型デバイス１０のみを装着すればよいこととなり、該ユーザの負担を低減することができる。
【００５０】
マイコン６０は、指輪型デバイス１０と別体で設けられていてもよい。このような構成によれば、指輪型デバイス１０自体を簡素な構成とすることができる。
【００５１】
マイコン６０は、以下の（１）式で示される関数モデルに基づき、屈曲角度Θを特定する。Θは手指の基準状態である伸展時に対する第２関節の屈曲角度、ｘは赤外距離センサ１１から手指の測定位置までの距離、ｒは第２関節から手指の測定位置までの距離である。
Θ＝ａｒｃｃｏｓ（ｘ／ｒ）・・・（１）
このような関数モデルを用いることにより、屈曲角度Θを高精度且つ容易に導出することができる。
【００５２】
マイコン６０は、指輪型デバイス１０を利用するユーザ毎に、予め、手指の伸展時において赤外距離センサ１１から出力される信号である伸展時信号と、手指が完全に屈曲した状態において赤外距離センサ１１から出力される信号である屈曲時信号とを取得し、伸展時信号及び屈曲時信号を考慮して、赤外距離センサ１１から手指の測定位置までの距離ｘを導出する。距離ｘと赤外距離センサ１１から出力される信号（電圧）とは対応関係がある。しかし、赤外距離センサ１１から出力される信号の値がどの距離に対応しているかは、ユーザによって異なる。この点、ユーザ毎に、伸展時信号及び屈曲時信号が取得されることにより、距離ｘが最も長くなる場合の電圧（最小の電圧）と距離ｘが最も短くなる場合の電圧（最大の電圧）とが特定されるため、赤外距離センサ１１から出力される電圧に応じて、距離ｘを正確に導出することができる。
【００５３】
マイコン６０は、特定した手指の屈曲角度Θと、予め取得しているジェスチャーパターンとを比較することにより、手指のジェスチャーを推定する。これにより、手指の使用量に加えて、手指のジェスチャーを推定することができ、手指運動をより具体的に推定することができる。なお、発明者らは、本実施形態に係る構成を用いて、手指を閉じた状態、人差し指と親指で輪を作った状態、手指を開いた状態の三つのジェスチャーについて、ジェスチャーパターンとの比較によりジェスチャーの推定が可能か実験を行ったところ、平均正解率は９８．９％となった。
【００５４】
以上、本実施形態について詳細に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されない。
【００５５】
例えば、図１２に示されるように、指輪型デバイス１０Ａが、赤外距離センサ（光センサ）として、手指の先端側に光を出力すると共に該光の手指における跳ね返りを検出する第１センサ１１Ｘと、手指の基端側に光を出力すると共に該光の手指における跳ね返りを検出する第２センサ１１Ｙと、を有していてもよい。この場合、指輪型デバイス１０Ａが第２関節と第３関節との間に装着され、第１センサ１１Ｘによって第２関節の屈曲角度を特定すると共に、第２センサ１１Ｙによって第３関節の屈曲角度を特定することが可能になる。このことで、第２関節のみの屈曲角度を特定する場合と比較して、より高精度に手指の使用量を推定することができる。
【００５６】
また、図１３（ａ）に示される手指運動推定システム１Ａのように、指輪型デバイスとして、ユーザの人差し指（第１の手指）に装着される指輪型デバイス１０（第１デバイス）と、同一のユーザの人差し指とは異なる中指（第２の手指）に装着される指輪型デバイス１０Ｂとを備えていてもよい。これにより、複数の手指の使用量・動作を同時に推定することができる。図１３（ａ）に示される手指運動推定システム１Ａのように、指輪型デバイス１０，１０Ｂがユーザの同一の手の異なる指に装着されることによって、同一の手の複数の指がどのように使用されているかを推定することが可能になる。
【００５７】
また、図１３（ｂ）に示される手指運動推定システム１Ｂのように、指輪型デバイス１０がユーザの右手（一方の手）の人差し指（第１の手指）に装着され（図１参照）、指輪型デバイス１０Ｃが同一のユーザの左手（他方の手）の人差し指（第２の手指）に装着されてもよい。これにより、異なる手の複数の指がどのように使用されているかを推定することができる。このことで、例えば体の片側で麻痺が生じているユーザ等の両方の手の指に指輪型デバイスを装着し、麻痺が生じている側の手の指の使用状態と麻痺が生じていない側の手の指の使用状態との差分から、リハビリ方法を決定する等が可能になる。
【符号の説明】
【００５８】
１，１Ａ，１Ｂ…手指運動推定システム、１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ…指輪型デバイス、１１   赤外距離センサ（光センサ）、６０ マイコン（制御部）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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