(57)【要約】【課題】四肢を用いた周期的な運動時における被験者の運動機能を定量的な評価を容易化することができる運動機能評価装置、運動機能評価システム、運動機能評価プログラムおよび運動機能評価方法を提供する。【解決手段】運動機能評価装置は、被験者の四肢を用いた周期的な運動時に取得される、被験者の体に装着された慣性センサの測定データに基づいて、周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化する。測定データは、被験者の周期的な運動時における前後加速度、左右加速度、上下加速度、前後角速度、左右角速度および上下角速度のうちの１つまたは複数を含む。運動機能評価装置は、測定データの時間波形を所定長さの時間窓で連続的に切り出して各時刻における自己相関関数を算出し、算出された自己相関関数の時間的変化を、遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元空間における軌跡として表現する。【選択図】図１１
2020022596.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の運動機能を評価する運動機能評価装置であって、
前記被験者の四肢を用いた周期的な運動時において前記被験者の体に装着された慣性センサの測定データを取得するように構成された通信部と、
前記通信部により取得された前記測定データに基づいて、前記周期的な運動時における前記被験者の運動機能を定量化するように構成された制御部とを備え、
前記測定データは、前記被験者の前記周期的な運動時における前後加速度、左右加速度、上下加速度、前後角速度、左右角速度および上下角速度のうちの１つまたは複数を含み、
前記制御部は、前記測定データの時間波形を所定長さの時間窓で連続的に切り出して各時刻における自己相関関数を算出するとともに、算出された前記自己相関関数の時間的変化を、遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元空間における軌跡として表現する、運動機能評価装置。
【請求項２】
前記制御部は、各時刻における前記自己相関関数を、前記経過時間を示す軸方向に沿って並べて表示する、請求項１に記載の運動機能評価装置。
【請求項３】
前記制御部は、各時刻における前記自己相関関数の前記相関の強さを、前記遅れ時間および前記経過時間からなる２次元平面上に色で表現する、請求項１または請求項２に記載の運動機能評価装置。
【請求項４】
前記制御部は、各時刻における前記自己相関関数の前記相関の強さを、前記遅れ時間および前記経過時間からなる２次元平面からの高さで表現する、請求項１または請求項２に記載の運動機能評価装置。
【請求項５】
前記制御部は、ある時刻での前記自己相関関数において第１番目の極大値を示す第１の遅れ時刻を検出し、検出した前記第１の遅れ時刻における前記相関の強さの時間的変化に基づいて、前記被験者の前記周期的な運動の対称性の時間的変化を導出する、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の運動機能評価装置。
【請求項６】
前記制御部は、ある時刻での前記自己相関関数において第２番目の極大値を示す第２の遅れ時刻を検出し、検出した前記第２の遅れ時刻における前記相関の強さの時間的変化に基づいて、前記被験者の前記周期的な運動の規則性の時間的変化を導出する、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の運動機能評価装置。
【請求項７】
被験者の体に装着された慣性センサと、
前記被験者の運動機能を評価する運動機能評価装置とを備え、
前記運動機能評価装置は、
前記被験者の四肢を用いた周期的な運動時において前記慣性センサの測定データを取得するように構成された通信部と、
前記通信部により取得された前記測定データに基づいて、前記周期的な運動時における前記被験者の運動機能を定量化するように構成された制御部とを含み、
前記測定データは、前記被験者の前記周期的な運動時における前後加速度、左右加速度、上下加速度、前後角速度、左右角速度および上下角速度のうちの１または複数を含み、
前記制御部は、前記測定データの時間波形を所定長さの時間窓で連続的に切り出して各時刻における自己相関関数を算出するとともに、算出された前記自己相関関数の時間的変化を、遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元空間における軌跡として表現する、運動機能評価システム。
【請求項８】
コンピュータに被験者の運動機能を評価する処理を実行させるためのプログラムであって、
前記被験者の四肢を用いた周期的な運動時において前記被験者の体に装着された慣性センサの測定データを取得するステップと、
取得された前記測定データに基づいて、前記周期的な運動時における前記被験者の運動機能を定量化するステップとを備え、
前記測定データは、前記被験者の前記周期的な運動時における前後加速度、左右加速度、上下加速度、前後角速度、左右角速度および上下角速度のうちの１または複数を含み、
前記被験者の運動機能を定量化するステップは、前記測定データの時間波形を所定長さの時間窓で連続的に切り出して各時刻における自己相関関数を算出するとともに、算出された前記自己相関関数の時間的変化を、遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元空間における軌跡として表現する、運動機能評価プログラム。
【請求項９】
被験者の運動機能を評価する運動機能評価方法であって、
前記被験者の四肢を用いた周期的な運動時において前記被験者の体に装着された慣性センサの測定データを取得するステップと、
取得された前記測定データに基づいて、前記周期的な運動時における前記被験者の運動機能を定量化するステップとを備え、
前記測定データは、前記被験者の前記周期的な運動時における前後加速度、左右加速度、上下加速度、前後角速度、左右角速度および上下角速度のうちの１または複数を含み、
前記被験者の運動機能を定量化するステップは、前記測定データの時間波形を所定長さの時間窓で連続的に切り出して各時刻における自己相関関数を算出するとともに、算出された前記自己相関関数の時間的変化を、遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元空間における軌跡として表現する、運動機能評価方法。
【請求項１０】
被験者の運動機能を評価する運動機能評価装置であって、
前記被験者の四肢を用いた周期的な運動時において、前記被験者の体に装着された慣性センサの測定データを取得するように構成された通信部と、
前記通信部により取得された前記測定データに基づいて、前記周期的な運動時における前記被験者の運動機能を定量化するように構成された制御部とを備え、
前記測定データは、前記被験者の前記周期的な運動中における前後加速度、左右加速度および上下加速度のうちの１または複数を含み、
前記制御部は、前記測定データに含まれる重力加速度に基づいて、前記周期的な運動時における前記被験者の腰部の傾斜角の時間的変化を推定する、運動機能評価装置。
【請求項１１】
被験者の体に装着された慣性センサと、
前記被験者の運動機能を評価する運動機能評価装置とを備え、
前記運動機能評価装置は、
前記被験者の四肢を用いた周期的な運動時において、前記慣性センサの測定データを取得するように構成された通信部と、
前記通信部により取得された前記測定データに基づいて、前記周期的な運動時における前記被験者の運動機能を定量化するように構成された制御部とを備え、
前記測定データは、前記被験者の前記周期的な運動中における前後加速度、左右加速度および上下加速度のうちの１または複数を含み、
前記制御部は、前記測定データに含まれる重力加速度に基づいて、前記周期的な運動時における前記被験者の腰部の傾斜角の時間的変化を推定する、運動機能評価システム。
【請求項１２】
コンピュータに被験者の運動機能を評価する処理を実行させるためのプログラムであって、
前記被験者の四肢を用いた周期的な運動時において、前記被験者の体に装着された慣性センサの測定データを取得するステップと、
取得された前記測定データに基づいて、前記周期的な運動時における前記被験者の運動機能を定量化するステップとを備え、
前記測定データは、前記被験者の前記周期的な運動中における前後加速度、左右加速度および上下加速度のうちの１または複数を含み、
前記被験者の運動機能を定量化するステップは、前記測定データに含まれる重力加速度に基づいて、前記周期的な運動時における前記被験者の腰部の傾斜角の時間的変化を推定する、運動機能評価プログラム。
【請求項１３】
被験者の運動機能を評価する運動機能評価方法であって、
前記被験者の四肢を用いた周期的な運動時において、前記被験者の体に装着された慣性センサの測定データを取得するステップと、
取得された前記測定データに基づいて、前記周期的な運動時における前記被験者の運動機能を定量化するステップとを備え、
前記測定データは、前記被験者の前記周期的な運動中における前後加速度、左右加速度および上下加速度のうちの１または複数を含み、
前記被験者の運動機能を定量化するステップは、前記測定データに含まれる重力加速度に基づいて、前記周期的な運動時における前記被験者の腰部の傾斜角の時間的変化を推定する、運動機能評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、運動機能評価装置、運動機能評価システム、運動機能評価プログラムおよび運動機能評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特開２０１５−１９８７０２号公報（特許文献１）は、被験者の呼吸リハビリテーションおよび薬物投与の効果を確認するための試験として、６分間歩行試験などの時間内歩行試験を開示する。特許文献１に記載される時間内歩行試験では、被験者に所定時間歩行させたときの歩行距離、動脈血酸素飽和度および脈拍を測定し、測定データに基づいて呼吸リハビリテーションおよび薬物投与による効果を確認する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１９８７０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示の一態様の目的は、四肢を用いた周期的な運動時における被験者の運動機能を定量的な評価を容易化することができる運動機能評価装置、運動機能評価システム、運動機能評価プログラムおよび運動機能評価方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一態様に係る運動機能評価装置は、被験者の運動機能を評価する運動機能評価装置であって、被験者の四肢を用いた周期的な運動時において被験者の体に装着された慣性センサの測定データを取得するように構成された通信部と、通信部により取得された測定データに基づいて、周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化するように構成された制御部とを備える。測定データは、被験者の周期的な運動時における前後加速度、左右加速度、上下加速度、前後角速度、左右角速度および上下角速度のうちの１つまたは複数を含む。制御部は、測定データの時間波形を所定長さの時間窓で連続的に切り出して各時刻における自己相関関数を算出するとともに、算出された自己相関関数の時間的変化を、遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元空間における軌跡として表現する。
【０００６】
本開示の一態様に係る運動機能評価システムは、被験者の体に装着された慣性センサと、被験者の運動機能を評価する運動機能評価装置とを備える。運動機能評価装置は、被験者の四肢を用いた周期的な運動時において慣性センサの測定データを取得するように構成された通信部と、通信部により取得された測定データに基づいて、周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化するように構成された制御部とを含む。測定データは、被験者の周期的な運動時における前後加速度、左右加速度、上下加速度、前後角速度、左右角速度および上下角速度のうちの１つまたは複数を含む。制御部は、測定データの時間波形を所定長さの時間窓で連続的に切り出して各時刻における自己相関関数を算出するとともに、算出された自己相関関数の時間的変化を、遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元空間における軌跡として表現する。
【０００７】
本開示の一態様に係る運動機能評価プログラムは、コンピュータに被験者の運動機能を評価する処理を実行させるためのプログラムであって、被験者の四肢を用いた周期的な運動時において被験者の体に装着された慣性センサの測定データを取得するステップと、取得された測定データに基づいて、周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化するステップとを備える。測定データは、被験者の周期的な運動時における前後加速度、左右加速度、上下加速度、前後角速度、左右角速度および上下角速度のうちの１つまたは複数を含む。被験者の運動機能を定量化するステップは、測定データの時間波形を所定長さの時間窓で連続的に切り出して各時刻における自己相関関数を算出するとともに、算出された自己相関関数の時間的変化を、遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元空間における軌跡として表現する。
【０００８】
本開示の一態様に係る運動機能評価方法は、被験者の運動機能を評価する運動機能評価方法であって、被験者の四肢を用いた周期的な運動時において被験者の体に装着された慣性センサの測定データを取得するステップと、取得された測定データに基づいて、周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化するステップとを備える。測定データは、被験者の周期的な運動時における前後加速度、左右加速度、上下加速度、前後角速度、左右角速度および上下角速度のうちの１つまたは複数を含む。被験者の運動機能を定量化するステップは、測定データの時間波形を所定長さの時間窓で連続的に切り出して各時刻における自己相関関数を算出するとともに、算出された自己相関関数の時間的変化を、遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元空間における軌跡として表現する。
【０００９】
本開示の別の態様に係る運動機能評価装置は、被験者の運動機能を評価する運動機能評価装置であって、被験者の四肢を用いた周期的な運動時において、被験者の体に装着された慣性センサの測定データを取得するように構成された通信部と、通信部により取得された測定データに基づいて、周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化するように構成された制御部とを備える。測定データは、被験者の周期的な運動中における前後加速度、左右加速度および上下加速度のうちの１つまたは複数を含む。制御部は、測定データに含まれる重力加速度に基づいて、歩行時における被験者の腰部の傾斜角の時間的変化を推定する。
【００１０】
本開示の別の態様に係る運動機能評価システムは、被験者の体に装着された慣性センサと、被験者の運動機能を評価する運動機能評価装置とを備える。運動機能評価装置は、被験者の四肢を用いた周期的な運動時において、慣性センサの測定データを取得するように構成された通信部と、通信部により取得された測定データに基づいて、周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化するように構成された制御部とを備える。測定データは、被験者の周期的な運動中における前後加速度、左右加速度および上下加速度のうちの１つまたは複数を含む。制御部は、測定データに含まれる重力加速度に基づいて、周期的な運動時における被験者の腰部の傾斜角の時間的変化を推定する。
【００１１】
本開示の別の態様に係る運動機能評価プログラムは、コンピュータに被験者の運動機能を評価する処理を実行させるためのプログラムであって、被験者の四肢を用いた周期的な運動時において、被験者の体に装着された慣性センサの測定データを取得するステップと、取得された測定データに基づいて、周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化するステップとを備える。測定データは、被験者の四肢を用いた周期的な運動中における前後加速度、左右加速度および上下加速度のうちの１つまたは複数を含む。被験者の運動機能を定量化するステップは、測定データに含まれる重力加速度に基づいて、周期的な運動時における被験者の腰部の傾斜角の時間的変化を推定する。
【００１２】
本開示の別の態様に係る運動機能評価方法は、被験者の運動機能を評価する運動機能評価方法であって、被験者の四肢を用いた周期的な運動時において、被験者の体に装着された慣性センサの測定データを取得するステップと、取得された測定データに基づいて、周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化するステップとを備える。測定データは、被験者の周期的な運動中における前後加速度、左右加速度および上下加速度のうちの１つまたは複数を含む。被験者の運動機能を定量化するステップは、測定データに含まれる重力加速度に基づいて、四肢を用いた周期的な運動時における被験者の腰部の傾斜角の時間的変化を推定する。
【発明の効果】
【００１３】
上記によれば、四肢を用いた周期的な運動時における被験者の運動機能の定量的な評価を容易化することができる運動機能評価装置、運動機能評価システム、運動機能評価プログラムおよび運動機能評価方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施の形態１に係る運動機能評価システムの構成を概略的に示す図である。
【図２】実施の形態１に係る運動機能評価システムのハードウェア構成を概略的に示す図である。
【図３】実施の形態１に係る慣性センサの機能的構成を概略的に示す図である。
【図４】実施の形態１に係る運動機能評価装置の機能的構成を概略的に示す図である。
【図５】実施の形態１に係る運動機能評価システムにより実行される運動機能評価を説明するためのフローチャートである。
【図６】慣性センサの測定データの一例を示す図である。
【図７】図５のステップＳ１６に示す運動機能評価の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図８】前後加速度の時間波形の一例と、この前後加速度の自己相関関数とを示す図である。
【図９】前後加速度の自己相関関数の一例を示す図である。
【図１０】自己相関関数マップの概念を説明するための図である。
【図１１】自己相関関数マップの一形態を説明する図面である。
【図１２】図１１に示す自己相関関数マップの一部分を模式的に示す図である。
【図１３】前後加速度の時間波形の一例を示す図である。
【図１４】自己相関関数マップの第１の構成例を説明する図である。
【図１５】自己相関関数マップの第２の構成例を説明する図である。
【図１６】自己相関関数マップの第３の構成例を説明する図である。
【図１７】自己相関関数マップを用いた歩行状態の定常性の定量的評価を説明するための図である。
【図１８】長期歩行試験における歩行状態の定常性を評価した結果を説明するための図である。
【図１９】実施の形態２に係る運動機能評価システムにより実行される運動機能評価を説明するためのフローチャートである。
【図２０】実施の形態２に係る運動機能評価システムにより実行される運動機能評価を説明するための図である。
【図２１】慣性センサにより測定される前後加速度と被験者の腰部の傾斜角との関係を示す図である。
【図２２】本発明の一態様に係る運動機能評価システムの他の構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
[本発明の実施形態の説明]
最初に本発明の実施態様を列記して説明する。
【００１６】
（１）本発明の一態様に係る運動機能評価装置２（図１および図４参照）は、被験者の運動機能を評価する運動機能評価装置であって、被験者の四肢を用いた周期的な運動時において被験者の体に装着された慣性センサ１の測定データを取得するように構成された通信部４０と、通信部４０により取得された測定データに基づいて、周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化するように構成された制御部６４とを備える。測定データは、被験者の周期的な運動時における前後加速度、左右加速度、上下加速度、前後角速度、左右角速度および上下角速度のうちの１つまたは複数を含む。制御部６４は、測定データの時間波形を所定長さの時間窓で連続的に切り出して各時刻における自己相関関数を算出する（図８参照）。制御部６４は、算出された自己相関関数の時間的変化を、遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元空間における軌跡として表現する（図１１および図１４〜図１６参照）。
【００１７】
上記（１）に記載の運動機能評価装置２によれば、被験者の四肢を用いた周期的な運動中に取得される慣性センサ１の測定データの自己相関関数を算出し、算出した自己相関関数の時間的変化を遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元的に表現することで、被験者の周期的な運動状態の定常性を定量化することができる。したがって、被験者の運動機能の定量的な評価が容易となるため、周期的な運動時における被験者の運動機能を適切に評価することができる。
【００１８】
なお、本願明細書において「四肢を用いた周期的な運動」とは、代表的には人の歩行または走行をいう。歩行と走行とは速度の違いであって、運動機能評価装置２の適用において明確には区別されない。最も一般的には、運動機能評価装置２は、被験者の歩行時における運動機能の評価に用いられる。
【００１９】
（２）上記（１）に記載の運動機能評価装置２において好ましくは、制御部６４は、各時刻における自己相関関数を、経過時間を示す軸方向に沿って並べて表示する（図１０参照）。
【００２０】
このようにすると、自己相関関数の時間的変化を遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元的に表現することができる。
【００２１】
（３）上記（１）または（２）に記載の運動機能評価装置２において好ましくは、制御部６４は、各時刻における自己相関関数の相関の強さを、遅れ時間および経過時間からなる２次元平面上に色で表現する（図１１および図１４参照）。
【００２２】
このようにすると、自己相関関数の時間的変化を視覚的に表現することができるため、自己相関関数マップを参照することで、被験者の周期的な運動状態の定常性を定量的に評価することができる。
【００２３】
（４）上記（１）または（２）に記載の運動機能評価装置２において好ましくは、制御部６４は、各時刻における自己相関関数の相関の強さを、遅れ時間および経過時間からなる２次元平面からの高さで表現する（図１５および図１６参照）。
【００２４】
このようにすると、自己相関関数の時間的変化を視覚的に表現することができるため、自己相関関数マップを参照することで、被験者の周期的な運動状態の定常性を定量的に評価することができる。
【００２５】
（５）上記（１）から（４）に記載の運動機能評価装置２において好ましくは、制御部６４は、ある時刻での自己相関関数において第１番目の極大値を示す第１の遅れ時刻を検出し、検出した第１の遅れ時刻における相関の強さの時間的変化に基づいて、被験者の周期的な運動の対称性の時間的変化を導出する（図１７および図１８参照）。
【００２６】
このようにすると、被験者の周期的な運動の対称性の時間的変化を定量的に評価することができる。
【００２７】
（６）上記（１）から（５）に記載の運動機能評価装置２において好ましくは、制御部６４は、ある時刻での自己相関関数において第２番目の極大値を示す第２の遅れ時刻を検出し、検出した第２の遅れ時刻における相関の強さの時間的変化に基づいて、被験者の周期的な運動の規則性の時間的変化を導出する（図１８参照）。
【００２８】
このようにすると、被験者の周期的な運動の規則性の時間的変化を定量的に評価することができる。
【００２９】
（７）本発明の一態様に係る運動機能評価システム１００（図１参照）は、被験者の体に装着された慣性センサ１と、被験者の運動機能を評価する運動機能評価装置２とを備える。運動機能評価装置２は、被験者の四肢を用いた周期的な運動時において慣性センサ１の測定データを取得するように構成された通信部４０と、通信部４０により取得された測定データに基づいて、周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化するように構成された制御部６４とを含む。測定データは、被験者の四肢を用いた周期的な運動時における前後加速度、左右加速度、上下加速度、前後角速度、左右角速度および上下角速度のうちの１つまたは複数を含む。制御部６４は、測定データの時間波形を所定長さの時間窓で連続的に切り出して各時刻における自己相関関数を算出するとともに、算出された自己相関関数の時間的変化を、遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元空間における軌跡として表現する。
【００３０】
上記（７）に記載の運動機能評価システム１００によれば、被験者の四肢を用いた周期的な運動中に取得される慣性センサ１の測定データの自己相関関数の時間的変化を遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元的に表現することで、被験者の周期的な運動状態の定常性を定量化することができる。したがって、被験者の運動機能の定量的な評価が容易となるため、周期的な運動時における被験者の運動機能を適切に評価することができる。
【００３１】
（８）本発明の一態様に係る運動機能評価プログラムは、コンピュータに被験者の運動機能を評価する処理を実行させるためのプログラムであって、被験者の周期的な運動時において被験者の体に装着された慣性センサ１の測定データを取得するステップと、取得された測定データに基づいて、四肢を用いた周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化するステップとを備える。測定データは、被験者の周期的な運動時における前後加速度、左右加速度、上下加速度、前後角速度、左右角速度および上下角速度のうちの１つまたは複数を含む。被験者の運動機能を定量化するステップは、測定データの時間波形を所定長さの時間窓で連続的に切り出して各時刻における自己相関関数を算出するとともに、算出された自己相関関数の時間的変化を、遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元空間における軌跡として表現する。
【００３２】
上記（８）に記載の運動機能評価プログラムによれば、被験者の周期的な運動中に取得される慣性センサ１の測定データの自己相関関数の時間的変化を遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元的に表現することで、被験者の周期的な運動状態の定常性を定量化することができる。したがって、被験者の運動機能の定量的な評価が容易となるため、周期的な運動時における被験者の運動機能を適切に評価することができる。
【００３３】
（９）本発明の一態様に係る運動機能評価方法は、被験者の運動機能を評価する運動機能評価方法であって、被験者の四肢を用いた周期的な運動時において被験者の体に装着された慣性センサ１の測定データを取得するステップと、取得された測定データに基づいて、周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化するステップとを備える。測定データは、被験者の周期的な運動時における前後加速度、左右加速度、上下加速度、前後角速度、左右角速度および上下角速度のうちの１つまたは複数を含む。被験者の運動機能を定量化するステップは、測定データの時間波形を所定長さの時間窓で連続的に切り出して各時刻における自己相関関数を算出するとともに、算出された自己相関関数の時間的変化を、遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元空間における軌跡として表現する。
【００３４】
上記（９）に記載の運動機能評価方法によれば、被験者の周期的な運動中に取得される慣性センサ１の測定データの自己相関関数の時間的変化を遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元的に表現することで、被験者の周期的な運動状態の定常性を定量化することができる。したがって、被験者の運動機能の定量的な評価が容易となるため、周期的な運動時における被験者の運動機能を適切に評価することができる。
【００３５】
（１０）本発明の別の態様に係る運動機能評価装置２は、被験者の運動機能を評価する運動機能評価装置であって、被験者の四肢を用いた周期的な運動時において、被験者の腰部に装着された慣性センサ１の測定データを取得するように構成された通信部４０と、通信部４０により取得された測定データに基づいて、周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化するように構成された制御部６４とを備える。測定データは、被験者の周期的な運動中における前後加速度、左右加速度および上下加速度のうちの１つまたは複数を含む。制御部６４は、測定データに含まれる重力加速度に基づいて、周期的な運動時における被験者の腰部の傾斜角の時間的変化を推定する。
【００３６】
上記（１０）に記載の運動機能評価装置２によれば、被験者の腰部に装着された慣性センサ１の測定データに基づいて被験者の腰部の傾斜角を推定することができるため、周期的な運動時における被験者の腰部の傾斜角の時間的変化を定量的に評価することができる。
【００３７】
（１１）本発明の別の態様に係る運動機能評価システム１００は、被験者の体に装着された慣性センサ１と、被験者の運動機能を評価する運動機能評価装置２とを備える。運動機能評価装置は、被験者の四肢を用いた周期的な運動時において、被験者の腰部に装着された慣性センサ１の測定データを取得するように構成された通信部４０と、通信部４０により取得された測定データに基づいて、周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化するように構成された制御部６４とを備える。測定データは、被験者の周期的な運動中における前後加速度、左右加速度および上下加速度のうちの１つまたは複数を含む。制御部は、測定データに含まれる重力加速度に基づいて、周期的な運動時における被験者の腰部の傾斜角の時間的変化を推定する。
【００３８】
上記（１１）に記載の運動機能評価プログラムによれば、被験者の体に装着された慣性センサ１の測定データに基づいて被験者の腰部の傾斜角を推定することができるため、周期的な運動時における被験者の腰部の傾斜角の時間的変化を定量的に評価することができる。
【００３９】
（１２）本発明の別の態様に係る運動機能評価プログラムは、コンピュータに被験者の運動機能を評価する処理を実行させるためのプログラムであって、被験者の四肢を用いた周期的な運動時において、被験者の体に装着された慣性センサ１の測定データを取得するステップと、取得された測定データに基づいて、周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化するステップとを備える。測定データは、被験者の周期的な運動中における前後加速度、左右加速度および上下加速度のうちの１つまたは複数を含む。被験者の運動機能を定量化するステップは、測定データに含まれる重力加速度に基づいて、周期的な運動時における被験者の腰部の傾斜角の時間的変化を推定する。
【００４０】
上記（１２）に記載の運動機能評価プログラムによれば、被験者の体に装着された慣性センサ１の測定データに基づいて被験者の腰部の傾斜角を推定することができるため、周期的な運動時における被験者の腰部の傾斜角の時間的変化を定量的に評価することができる。
【００４１】
（１３）本発明の別の態様に係る運動機能評価方法は、被験者の運動機能を評価する運動機能評価方法であって、被験者の四肢を用いた周期的な運動時において、被験者の体に装着された慣性センサ１の測定データを取得するステップと、取得された測定データに基づいて、周期的な運動時における被験者の運動機能を定量化するステップとを備える。測定データは、被験者の周期的な運動中における前後加速度、左右加速度および上下加速度のうちの１つまたは複数を含む。被験者の運動機能を定量化するステップは、測定データに含まれる重力加速度に基づいて、周期的な運動時における被験者の腰部の傾斜角の時間的変化を推定する。
【００４２】
上記（１３）に記載の運動機能評価方法によれば、被験者の体に装着された慣性センサ１の測定データに基づいて被験者の腰部の傾斜角を推定することができるため、周期的な運動時における被験者の腰部の傾斜角の時間的変化を定量的に評価することができる。
【００４３】
[本発明の実施形態の詳細]
以下、本発明の実施の形態について図面に基づいて説明する。なお、以下の図面において、同一または相当する部分には同一の参照符号を付し、その説明は繰返さない。
【００４４】
＜実施の形態１＞
（運動機能評価システムの構成）
図１は、実施の形態１に係る運動機能評価システム１００の構成を概略的に示す図である。実施の形態１に係る運動機能評価システム１００は、被験者Ｍの四肢を用いた周期的な運動時における運動機能を評価するためのシステムである。本願明細書において、被験者Ｍの「四肢を用いた周期的な運動」とは代表的には被験者Ｍの歩行であり、被験者Ｍの「運動機能」には、歩行の対称性、歩行の規則性、および歩行中の被験者Ｍの腰部の傾斜角などが含まれる。
【００４５】
図１に示すように、運動機能評価システム１００は、慣性センサ１と、運動機能評価装置２とを備える。慣性センサ１および運動機能評価装置２は互いに無線通信する。具体的には、慣性センサ１は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）規格等の近距離無線通信の規格に従って運動機能評価装置２と接続され、運動機能評価装置２との間でデータを送受信する。
【００４６】
慣性センサ１は、携行可能な小型の筐体を有しており、被験者Ｍの体に装着される。具体的には、慣性センサ１は、被験者Ｍの体表であって、歩行の規則性に同調した動きを示す部分に装着される。好ましくは、慣性センサ１は、被験者Ｍの体幹正中に装着される。体幹正中とは、胴体としての体幹であって、体の左右の中心をいう。図１の例では、慣性センサ１は、被験者Ｍの腰部に装着されている。例えば、慣性センサ１の筐体にはクリップ（図示せず）が設けられており、被験者Ｍが着用するベルトの腰背部中央付近に当該クリップを挟むことによって慣性センサ１が装着される。
【００４７】
慣性センサ１は、加速度センサを用いることができる。加速度センサは、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）センサ等の３軸加速度センサである。加速度センサは、被験者Ｍの歩行中における上下方向、前後方向および左右方向の加速度を測定する。以下の説明では、上下方向の加速度を「上下加速度」と称し、前後方向の加速度を「前後加速度」と称し、左右方向の加速度を「左右加速度」とも称する。また、被験者Ｍにとって左右方向をＸ軸、上下方向をＹ軸、前後方向をＺ軸とする。
【００４８】
慣性センサ１は、加速度センサに代えて、角速度センサおよび地磁気センサ等を用いることができる。あるいは、加速度センサと、角速度センサまたは地磁気センサなどの他のセンサとを組み合わせて用いることができる。角速度センサは、被験者Ｍの歩行中における単位時間当たりの上下方向、前後方向および左右方向の角速度を測定する。以下の説明では、被験者Ｍが直進歩行した場合における、進行方向軸（前後方向）を中心に回転したときの角速度を「前後角速度（または側屈角速度）」と称し、進行方向軸と直交しかつ被験者Ｍの頭尾方向に平行な軸（上下方向）を中心に回転したときの角速度を「上下角速度（または回旋角速度）」と称し、進行方向軸と直交しかつ被験者Ｍの頭尾方向に直交する軸（左右方向）を中心に回転したときの角速度を「左右角速度（または屈曲角速度）」とも称する。
【００４９】
運動機能評価装置２は、無線通信機能を有する電子機器であって、専用に構成された装置の他、例えば、パソコン、タブレット端末、スマートフォン等を適用することができる。運動機能評価装置２は、被験者Ｍの歩行中、慣性センサ１が出力する測定データを取得する。測定データは、前後加速度、左右加速度、上下加速度、前後角速度、左右角速度および上下角速度のうちの１つまたは複数を含む。運動機能評価装置２は、取得された測定データに基づいて、歩行時における被験者Ｍの運動機能を定量化するように構成される。
【００５０】
（運動機能評価システムのハードウェア構成）
図２は、実施の形態１に係る運動機能評価システム１００のハードウェア構成を概略的に示す図である。
【００５１】
図２に示すように、慣性センサ１は、センサ部１０と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２と、記憶部１４と、通信部１６と、回路基板１８と、電源２０とを含む。
【００５２】
センサ部１０は、慣性センサであり、被験者Ｍの腰部に生じる前後加速度、左右加速度、上下加速度、前後角速度、左右角速度および上下角速度を測定する。センサ部１０は、測定した加速度および角速度を示す電気信号をＣＰＵ１２へ出力する。
【００５３】
ＣＰＵ１２は、予め記憶されているプログラムを読み込んで、プログラムに含まれる命令を実行することにより、慣性センサ１の動作を制御する。ＣＰＵ１２は、センサ部１０から出力された電気信号を処理することにより、センサ部１０によって測定された加速度および角速度から測定データを生成する。
【００５４】
記憶部１４は、たとえばＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成され、慣性センサ１の各種機能を設定するための設定データ、および測定データなどを記憶する。
【００５５】
通信部１６は、慣性センサ１が運動機能評価装置２と無線通信するため、図示しないアンテナ等を介して信号を送受信するための変復調処理などを行なう。具体的には、通信部１６は、チューナ、受信強度算出回路、巡回冗長検査回路、高周波回路などを含む通信モジュールである。通信部１６は、慣性センサ１が送受信する無線信号の変復調および周波数変換を行ない、受信信号をＣＰＵ１２へ与える。
【００５６】
回路基板１８は、慣性センサ１の筐体内部に収容されており、センサ部１０、ＣＰＵ１２、記憶部１４および通信部１６の各々を構成する回路部品を搭載する。
【００５７】
電源２０は、リチウムイオン電池等を含む蓄電装置である。ユーザ等により図示しない電源スイッチがオンされると、回路基板１８上に搭載される複数の回路部品に対する電力供給を開始する。
【００５８】
運動機能評価装置２は、通信部４０と、ＣＰＵ４２と、回路基板４４と、電源４６と、表示部４８と、操作受付部５０とを含む。
【００５９】
通信部４０は、運動機能評価装置２が慣性センサ１を含む他の無線機器と通信するため、アンテナ等を介して信号を送受信するための変復調処理などを行なう。通信部４０は、チューナ、受信強度算出回路、巡回冗長検査回路、高周波回路などを含む通信モジュールである。通信部４０は、運動機能評価装置２が送受信する無線信号の変復調および周波数変換を行ない、受信信号をＣＰＵ４２へ与える。
【００６０】
ＣＰＵ４２は、記憶装置６８（図４参照）に記憶されているプログラムを読み込んで、該プログラムに含まれる命令を実行することにより、運動機能評価装置２の動作を制御する。プログラムは運動機能評価プログラムを含む。ＣＰＵ４２は、運動機能評価プログラムを実行することにより、通信部４０から送信される測定データに基づいて、被験者Ｍの運動機能を評価する。ＣＰＵ４２は、さらに、運動機能の評価結果に基づいて、被験者Ｍの運動能力（運動耐容能）の低下の程度を判定することができる。ＣＰＵ４２の詳細については後述する。
【００６１】
操作受付部５０は、ユーザの入力操作を受け付ける。操作受付部５０は、ユーザの操作に応じて、操作内容を示す信号をＣＰＵ４２へ出力する。操作受付部５０は、表示部４８上に設けられたタッチパネルであってもよいし、キーボード等その他の物理操作キーであってもよい。
【００６２】
表示部４８は、ＣＰＵ４２の制御に応じて、画像、テキスト、音声など五感に作用するデータを表示する。表示部４８は、たとえばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイによって構成される。ＣＰＵ４２は、運動機能評価プログラムの実行により、通信部４０から送信される測定データ、運動機能の評価結果を示すデータ、および、運動能力の低下の程度を示すデータを表示部４８に表示させることができる。また、ＣＰＵ４２は、これらのデータを内部の記憶装置６８に蓄積することができる。
【００６３】
（慣性センサ１の機能的構成）
図３は、実施の形態１に係る慣性センサ１の機能的構成を概略的に示す図である。図３に示すように、慣性センサ１は、記憶部２２および信号処理回路２４を含む。記憶部２２は、ＲＡＭ等の記憶装置から構成されており、プログラムおよび測定データ等を記憶する。
【００６４】
信号処理回路２４は、慣性センサ１の各部を制御する。信号処理回路２４は、記憶部２２に記憶されているプログラムに従って動作し、後述する運動機能評価を含む種々の動作を実行する。
【００６５】
具体的には、信号処理回路２４は、ノイズ除去用のフィルタおよびＡ／Ｄ（Analog/Digital）コンバータを含み、センサ部１０から出力された電気信号からノイズを除去することにより、図５に示すような加速度を示す加速度信号を生成する。また、信号処理回路２４は、生成した加速度信号を所定周期でサンプリングすることにより、測定データを生成する。
【００６６】
信号処理回路２４におけるサンプリング周期は、１ｍｓ以上２００ｍｓ以下とすることが好ましい。サンプリング周期が１ｍｓより短くなると、信号処理回路２４における演算の負荷が増大するとともに、測定データを記憶するために大容量の記憶部２２が必要になるためである。また、サンプリング周期が２００ｍｓより長くなると、移動に伴う被験者の体重心の位置の変化を正確に捉えることが難しくなるためである。より好ましくは、信号処理回路２４におけるサンプリング周期は５ｍｓ程度である。信号処理回路２４は、生成した測定データを通信部１６に出力する。サンプリング周期の下限は２ｍｓ以上であることが好ましく、５ｍｓ以上であることがより好ましい。サンプリング周期の上限は１００ｍｓ以下であることが好ましく、５０ｍｓ以下であることがより好ましく、２０ｍｓ以下であることがさらに好ましい。
【００６７】
通信部１６は、無線信号受信部２６と、無線信号送信部２８と、ファイル出力部３０とを含む。無線信号受信部２６は、運動機能評価装置２から操作指示を受信し、受信した操作指示を信号処理回路２４に与える。操作指示には、信号処理回路２４により生成された測定データの保存先を指定するための指示が含まれている。
【００６８】
無線信号送信部２８は、信号処理回路２４により生成された測定データを運動機能評価装置２へ送信する。運動機能評価装置２は、無線信号送信部２８から送信されてきた測定データを受信すると、測定データを装置内部の記憶装置６８（図４参照）に記憶させる。
【００６９】
信号処理回路２４は、また、生成した測定データを記憶部１４に格納する。信号処理回路２４は、運動機能評価装置２からの操作指示に応じて（あるいは、予め定められた設定に基づいて）、慣性センサ１内部の記憶部１４および慣性センサ１外部の記憶装置（運動機能評価装置２内部の記憶装置６８）のいずれか一方を選択して、測定データを保存するように構成されている。
【００７０】
このようにすると、慣性センサ１を用いて運動機能評価を行なう場合、信号処理回路２４は、センサ部１０による測定データを、無線信号送信部２８を介してリアルタイムで運動機能評価装置２へ送信することができる。したがって、運動機能評価装置２は、受信した測定データに基づいて、リアルタイムで被験者Ｍの運動機能を評価することができる。
【００７１】
あるいは、信号処理回路２４は、測定データを記憶部１４に蓄積しておくことができる。ファイル出力部３０は、記憶部１４に蓄積されている測定データを外部の記憶媒体３に送信することができる。外部の記憶媒体３は、例えば、ＵＳＢメモリおよびメモリースティック（登録商標）などを用いることができる。
【００７２】
これによると、慣性センサ１と運動機能評価装置２とが無線通信することが難しい状況であっても、慣性センサ１が測定データを記憶部１４に蓄えておくことで、後日、記憶部１４に蓄えられた測定データを、記憶媒体３を経由して読み出すことにより、被験者Ｍの運動機能を評価することができる。なお、慣性センサ１は、記憶媒体３を経由することに代えて、ＵＳＢ等の有線のデータ伝送手段を経由して測定データを読み出せるように構成されていてもよい。
【００７３】
（運動機能評価装置２の機能的構成）
図４は、実施の形態１に係る運動機能評価装置２の機能的構成を概略的に示す図である。
【００７４】
図４に示すように、運動機能評価装置２において、通信部４０は、無線信号受信部６０および無線信号送信部６２を含む。無線信号受信部６０は、慣性センサ１から測定データを受信すると、受信した測定データをＣＰＵ４２に送信する。
【００７５】
ＣＰＵ４２は、制御部６４および記憶装置６８を含む。記憶装置６８は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭを含む。ＲＯＭは、運動機能評価装置２を制御するためのプログラムを記憶する。該プログラムは、運動機能評価プログラムを含む。ＲＡＭは、運動機能評価装置２の各種機能を設定するためのデータ、測定データ、運動機能の評価結果を示すデータ、および、運動能力の低下の程度を示すデータなどを記憶する。
【００７６】
制御部６４は、プロセッサから構成される。制御部６４は、記憶装置６８に記憶されるプログラムに従って動作することにより、運動機能評価装置２の動作を制御する。制御部６４は、運動機能評価プログラムに従って動作することにより、評価部７０および判別部７２としての機能を発揮する。
【００７７】
評価部７０は、無線信号受信部６０により取得された測定データに基づいて、被験者Ｍの運動機能を評価する。または、評価部７０は、記憶媒体３から読み出した測定データに基づいて、被験者Ｍの運動機能を評価する。
【００７８】
評価部７０は、測定データに基づいて、被験者Ｍの運動機能を示す指標を算出する。評価部７０は、被験者Ｍの運動機能を数値化することにより、被験者Ｍの運動機能を定量的に評価する。これにより、ユーザは、運動機能がどの程度劣っているのかを定量的に把握することができる。
【００７９】
判別部７２は、評価部７０からの評価結果を取得するとともに、操作受付部５０から、ユーザによって入力された外部データを受け付ける。外部データには、被験者Ｍを識別する情報である被験者識別情報、およびデータ閾値リストが含まれる。被験者識別情報は、被験者Ｍの氏名、性別、年齢、身長、体重などの情報を含む。データ閾値リストは、運動能力の低下の程度を判定する際に用いられる閾値のデータである。判別部７２は、データ閾値リストを参照することにより、被験者Ｍの運動機能の評価結果に基づいて、被験者Ｍの運動能力の低下の程度を判別する。
【００８０】
制御部６４は、測定データ、評価部７０による評価結果、および判別部７２による判別結果を示すデータを表示部４８に表示させる。また制御部６４は、これらのデータを記憶装置６８に記憶する。
【００８１】
（運動機能評価システムの動作）
次に、実施の形態１に係る運動機能評価システム１００の動作について説明する。
【００８２】
実施の形態１では、被験者Ｍの運動機能の評価するために、被験者Ｍに所定時間または所定距離歩行させて、被験者Ｍの運動能力（運動耐容能）を測定する歩行試験を行なう。ここで、「歩行」とは通常、歩く動作を指すことが多いが、評価のために歩行速度を上げて走る動作となる場合も含む。その意味で「歩行」とは走行も含み、広く四肢を用いた周期的な移動を伴う運動の１つである。評価は、一般的には平地での歩行で行なう場合が多く、傾斜のある路面またはトレッドミルなどの器具上での歩行で行なうこともできる。
【００８３】
なお、「運動耐容能」とは、身体運動負荷に耐えるために必要な呼吸や心血管系などに関する機能であり、全身持久力や有酸素能力等が含まれている。運動耐容能を評価することで、呼吸器または循環器の病気により、日常生活においてどの程度運動能力が障害されているかを判定することができる。例えば、呼吸器疾患または循環器疾患の重症度を判定することができる。あるいは、リハビリテーション、薬物投与または手術による治療の効果を判定することができる。
【００８４】
このような歩行試験の１つとして、６分間歩行試験が広く用いられている。６分間歩行試験とは、被験者Ｍを６分間歩行させて、このときの歩行距離および歩行中の酸素飽和度などを測定する試験である。なお、歩行試験中は、被験者Ｍは途中で息切れまたは疲労があればペースを落としてもよく、立ち止まって休んでもよいとされている。
【００８５】
ここで、歩行は周期的な運動であるため、歩行試験中、被験者Ｍの歩行状態には定常性が現われる。ただし、被験者Ｍの運動耐容能が低下している場合には、安定して歩行し続けることが困難となるため、歩行状態において定常性が損なわれることがある。したがって、歩行状態の定常性を測定することができれば、被験者Ｍの運動耐容能を定量的に評価することができる。しかしながら、従来の６分間歩行試験では、歩行距離を測定するにとどまるため、測定データから被験者Ｍの歩行状態の定常性を評価することは容易でない。
【００８６】
そこで、実施の形態１に係る運動機能評価システム１００では、被験者Ｍの体に慣性センサ１を装着し、慣性センサ１を用いて歩行試験中の被験者Ｍの歩行状態を測定する。運動機能評価装置２は、慣性センサ１の測定データに基づいて、被験者Ｍの歩行状態の定常性を定量化する。
【００８７】
具体的には、運動機能評価装置２は、被験者Ｍの歩行状態の定常性を定量化するために、慣性センサ１の測定データの自己相関関数を算出する。時間的に変化する測定データについての自己相関関数は、ある時刻における測定データと、当該時刻から遅れ時間だけ後の時刻における測定データとの積で定義されることから、自己相関関数には測定データの時間的変化の周期性が反映される。すなわち、測定データの時間的変化に周期性があれば、自己相関関数の相関の強さが強くなる一方で、測定データの時間的変化に周期性がなければ、自己相関関数の相関の強さが弱くなる。したがって、歩行試験中における測定データの自己相関関数を算出し、算出した自己相関関数の時間的変化を捉えることで、被験者Ｍの歩行状態の定常性を定量化することが可能となる。これにより、被験者Ｍの運動耐容能の適切な評価が容易となる。
【００８８】
以下、実施の形態１に係る運動機能評価システム１００により実行される運動機能評価について説明する。なお、以下に説明する運動機能評価では、慣性センサ１の測定データとして、被験者Ｍの歩行中における上下加速度、前後加速度および左右加速度の測定データを用いることとする。
【００８９】
図５は、実施の形態１に係る運動機能評価システム１００により実行される運動機能評価を説明するためのフローチャートである。運動機能評価装置２は、運動機能評価プログラムを実行することにより、慣性センサ１と無線通信して図５に示す処理を実行する。図５に示すフローチャートの処理は、例えば一定の周期で実行される。
【００９０】
図５に示すように、慣性センサ１においては、ステップＳ０１により、被験者Ｍの体に装着された状態で電源２０が投入されて慣性センサ１が起動すると、ステップＳ０２において、信号処理回路２４は、センサ部１０の出力信号に基づいて、被験者Ｍが静止状態であるか否かを判定する。具体的には、前後加速度、左右加速度および上下加速度の各々に有意な変化が見られない場合（例えば、各加速度の変動幅が閾値未満である場合）、信号処理回路２４は、被験者Ｍが静止状態であると判定する。
【００９１】
被験者Ｍが静止状態であると判定されると（Ｓ０２のＹＥＳ判定時）、信号処理回路２４は、ステップＳ０３に進み、被験者Ｍが静止状態であるときのセンサ部１０の測定値を、前後加速度、上下加速度および左右加速度の零点に補正する。零点補正が完了すると、ステップＳ０４にて、センサ部１０は、被験者Ｍの体に生じる前後加速度、上下加速度および左右加速度の測定を開始する。信号処理回路２４は、センサ部１０が出力する加速度信号を測定データに変換する。一方、被験者Ｍが静止状態でない場合（Ｓ０２のＮＯ判定時）、すなわち被験者Ｍが移動している場合、処理は終了する。
【００９２】
ステップＳ０５において、信号処理回路２４は、センサ部１０の出力信号に基づいて、被験者Ｍが歩行を開始したか否かを判定する。前後加速度、上下加速度および左右加速度の少なくとも１つに変化が見られる場合（例えば、少なくとも１つの加速度の変動幅が閾値より大きい場合）、信号処理回路２４は、被験者Ｍが歩行を開始したと判定する。
【００９３】
被験者Ｍが歩行を開始すると（Ｓ０５のＹＥＳ判定時）、ステップＳ０６において、センサ部１０は、歩行中の被験者Ｍの体に生じる前後加速度、上下加速度および左右加速度を測定する。信号処理回路２４は、センサ部１０が出力する加速度信号を測定データに変換する、一方、被験者Ｍが歩行を開始していない場合（Ｓ０５のＮＯ判定時）、処理は終了する。
【００９４】
信号処理回路２４は、ステップＳ０７において、測定データの保存先として、運動機能評価装置２の記憶装置６８および慣性センサ１の記憶部１４のいずれが指定されているかを判定する。測定データの保存先が記憶装置６８である場合、信号処理回路２４は、ステップＳ０８に進み、通信部１６（無線信号送信部２８）を介して、測定データを運動機能評価装置２へ送信する。
【００９５】
一方、測定データの保存先が記憶部１４である場合、信号処理回路２４は、ステップＳ０９に進み、測定データを記憶部１４に記憶する。
【００９６】
運動機能評価装置２においては、ステップＳ１１において電源４６が投入されて起動すると、ステップＳ１２において、制御部６４は、操作受付部５０によって測定開始の指示を示す入力操作を受け付けたか否かを判定する。測定開始の指示を示す入力操作を受け付けると（Ｓ１２のＹＥＳ判定時）、ステップＳ１３に進み、通信部４０は、慣性センサ１の測定データを受信する。受信された測定データは制御部６４に送られる。
【００９７】
図６は、図５に示す測定手順を実行することにより取得された測定データの一例を示す図である。図６には、慣性センサ１により測定された前後加速度、左右加速度および上下加速度の時間波形の一例が示される。図６に示す時間波形の始点は、運動機能評価装置２が測定データの記録を開始した時点に対応し、時間波形の終点は、記憶装置６８が測定データの記録を終了した時点に対応する。
【００９８】
図６に示すように、前後加速度、左右加速度および上下加速度の各々の時間波形には、被験者Ｍが歩行を開始した時刻（１０秒付近）から周期的な変動が現れている。ただし、いずれの加速度の時間波形においても、１８〜２０秒の時間および２７〜３０秒の時間において、変動の周期性が一時的に低下している。これらの時間において、被験者Ｍが静止など歩行とは異なる運動を行なっていることが推測される。
【００９９】
図５に戻って、ステップＳ１４において、通信部４０は、さらに、外部データを受信する。外部データには、被験者Ｍを識別する情報である被験者識別情報、およびデータ閾値リストが含まれる。被験者識別情報は、被験者Ｍの氏名、性別、年齢、身長、体重などの情報を含む。データ閾値リストは、運動機能の評価結果に基づいて被験者Ｍの運動能力（運動耐容能）の低下の程度を判別するときに用いられる。
【０１００】
ステップＳ１５において、制御部６４は、慣性センサ１から送信される測定データおよび外部データを記憶装置６８に記録する。
【０１０１】
ステップＳ１６において、制御部６４は、記憶装置６８に記録された測定データに基づいて、被験者Ｍの運動機能（運動耐容能）を評価する。ステップＳ１６では、制御部６４は、慣性センサ１の測定データに基づいて、被験者Ｍの歩行状態の定常性を定量化する。制御部６４は、後述する方法によって、歩行時に測定された加速度の時間波形（図６参照）に基づいて被験者Ｍの歩行状態を定量的に表す指標を算出する。
【０１０２】
ステップＳ１６において、制御部６４は、被験者Ｍの歩行状態の定常性の評価結果を表示部４８に表示する。ステップＳ１６において、制御部６４は、データ閾値リストを参照して、被験者識別情報を基に、被験者Ｍにとって適当な閾値を設定する。データ閾値リストには、指標ごとに、年齢別、性別などで分類された複数の閾値が登録されている。制御部６４は、ステップＳ１６にて算出した指標の時間的変化と、設定した閾値とを比較することにより、被験者Ｍの運動能力（運動耐容能）が低下しているか否かを判定する。制御部６４は、さらに、指標と閾値との差に基づいて運動耐容能の低下の程度を判別する。制御部６４は、運動耐容能の低下の程度に応じて、呼吸器疾患または循環器疾患の重症度を判定することができる。あるいは、制御部６４は、運動リハビリテーション、薬物投与または手術による治療の効果を判定することができる。ステップＳ１６における評価結果は、表示部４８を通じてユーザに報知されるとともに、被験者Ｍの測定データと関連付けて、運動機能評価装置２の記憶装置６８に記憶される。
【０１０３】
次に、図５に示すステップＳ１６において、被験者Ｍの歩行状態の定量性を定量化する処理について詳しく説明する。
【０１０４】
図７は、図５のステップＳ１６に示す運動機能評価の処理手順を説明するためのフローチャートである。図７に示すように、制御部６４は、慣性センサ１により測定された前後加速度、左右加速度および上下加速度の各々について、自己相関関数を算出する。図８は、前後加速度の時間波形の一例と、この前後加速度の自己相関関数とを示している。
【０１０５】
図７のステップＳ１６１において、制御部６４は、前後加速度の時間波形を所定長さの時間窓Ｔで切り出し、その時間窓Ｔの範囲における前後加速度の自己相関関数を算出する。図８の例では時間窓Ｔの長さを５秒としている。
【０１０６】
次に、制御部６４は、ステップＳ１６２により、図８に示す前後加速度の時間波形を１回のサンプリングごとに時間窓Ｔをずらしながら、各時刻における自己相関関数を算出する。
【０１０７】
本実施の形態では、制御部６４は、各時刻における自己相関関数に基づいて、被験者Ｍの歩行状態を定量的に示す指標を算出する。歩行状態を定量的に示す指標は、歩行の左右の「対称性」（以下、“Ｓｙｍｍｅｔｒｙ”とも称する）と、歩行の「規則性」（以下、“Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｙ”とも称する）とを含む。
【０１０８】
本願明細書において、歩行の「対称性（Ｓｙｍｍｅｔｒｙ）」とは、対側の脚が接地するときの歩行の類似度を意味する。被験者Ｍが歩行を開始してから第Ｎ歩目で右脚を接地し、第Ｎ＋１歩目で左脚を接地した場合、対称性は第Ｎ歩目の歩行と第Ｎ＋１歩目の歩行との類似度に相当する。
【０１０９】
また、歩行の「規則性（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｙ）」とは、同側の脚が接地するときの歩行の類似度を意味する。被験者Ｍが歩行を開始してから第Ｎ歩目で右脚を接地し、第（Ｎ＋１）歩目で左脚を接地し、第（Ｎ＋２）歩目で右脚を接地した場合、規則性は第Ｎ歩目の歩行と第（Ｎ＋２）歩目の歩行との類似度に相当する。
【０１１０】
図９は、前後加速度の自己相関関数の一例を示している。図９に示すように、自己相関関数には、原点（＝遅れ時間が０）を起点として、周期的に極大値が現れる。この極大値が現れる周期は、歩行中に同脚および対脚が交互に接地される周期に対応している。
【０１１１】
自己相関関数に現れる複数の極大値のうち、第１番目の極大値（図中の点Ｐ１）は、歩行の対称性（Ｓｙｍｍｅｔｒｙ）を表している。第１番目の極大値は、原点で接地された脚と対側の脚が接地されたことに基づいている。したがって、第１番目の極大値は、対側の脚の歩行の類似度、すなわち歩行の対称性を表している。第１番目の極大値が大きいほど、対側の脚の歩行が類似しており、歩行の対称性が高いことになる。
【０１１２】
また、上記複数の極大値のうち、第２番目の極大値（図中の点Ｐ２）は、規則性（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｙ）を表している。第２番目の極大値は、原点で接地された脚と同側の脚が接地されたことに基づいている。したがって、第２番目の極大値は、同側の脚の歩行の類似度、すなわち歩行の規則性を表している。第２番目の極大値が大きいほど、同側の脚の歩行が類似しており、歩行の規則性が高いことになる。
【０１１３】
さらに、自己相関関数の第１番目の極大値が現れる遅れ時間と第２番目の極大値が現れる遅れ時間との時間間隔は、歩行周期を表している。したがって、歩行中に歩行周期が変化すると、これら２つの極大値の時間間隔も変化することになる。
【０１１４】
このように歩行中における慣性センサ１の測定データの自己相関関数を算出することにより、被験者Ｍの歩行状態（歩行の対称性、規則性および歩行周期）を定量的に表すことができる。歩行は左右の脚を交互に接地させる周期的な運動であるため、被験者Ｍの運動機能（運動耐容能）が正常であれば、歩行試験中、歩行状態（歩行の対称性、規則性および歩行周期）は歩行時間によって変化することなく、定常性を示すことが予想される。これに対して、被験者Ｍの運動機能が低下している場合には、歩行試験中、歩行状態が歩行時間の経過とともに変化してしまい、定常性が損なわれることが予想される。
【０１１５】
図７に戻って、制御部６４は、ステップＳ１６２で各時刻の自己相関関数を算出すると、ステップＳ１６３により、算出した自己相関関数の時間的変化を定量的に表現する。ステップＳ１６３では、制御部６４は、自己相関関数の時間的変化を、遅れ時間、測定開始からの経過時間、および相関の強さからなる３次元空間における軌跡として表現する。以下の説明では、自己相関関数の時間的変化を３次元的に表現した表現物を「自己相関関数マップ」とも称する。
【０１１６】
図１０は、自己相関関数マップの概念を説明するための図である。図１０には、遅れ時間、測定開始からの経過時間、および相関の強さが互いに直交する３軸で規定された３次元空間が示されている。なお、測定開始からの経過時間については単に「時間」と表記している。
【０１１７】
図１０に示すように、制御部６４は、図７のステップＳ１６２で算出した各時刻の自己相関関数の時間波形を、時間を示す軸方向に沿って並べて表示する。各時刻の自己相関関数について、相関の強さは、遅れ時間および時間からなる２次元平面からの高さとなる。時間を示す軸方向に沿って隣接する自己相関関数を連続的に繋げることにより、自己相関関数の時間的変化を表すことができる。
【０１１８】
図１１は、自己相関関数マップの一例を示す図である。図１１に示す自己相関関数マップは、自己相関関数の相関の強さを、遅れ時間および時間からなる２次元平面上に色で表現したものであり、「カラーマップ」とも称される。
【０１１９】
図１１の右端には、相関の強さに応じて割り当てられる色の範囲を示すカラーバーが示されている。カラーバーは、相関の強さの最大値「１」と最小値「−１」との間で、複数のセグメントに分割されており、複数のセグメント間で互いに異なる色が設定されている。図１１の左端に示される自己相関関数は、このカラーバーに従って、相関の強さに応じて色分け表示される。各時刻の自己相関関数についてこの色分け表示を行なうことにより、図１１の中央に示されるカラーマップが作成される。
【０１２０】
なお、図１１では、自己相関関数の相関の強さを色で表現したカラーマップを例示したが、相関の強さを、白、黒およびその中間の複数段階の灰色のみで表現したグレースケールで自己相関関数マップを作成することも可能である。この場合、複数のセグメント間で互いに異なる階調の灰色が設定される。
【０１２１】
図１２は、図１１に示す自己相関関数マップの一部分を模式的に示す図である。図１２では、図１１のカラーマップ中に破線で囲んだ領域ＲＧＮを模式的に示している。なお、説明の容易のために、カラーバーを５つのセグメントＳ１〜Ｓ５に分割している。自己相関関数は、相関の強さに応じて５つのセグメントＳ１〜Ｓ５のいずれかに分類され、対応するセグメントの色で表現される。
【０１２２】
各時刻の自己相関関数の時間波形が互いに類似している場合、すなわち、歩行状態の定常性が高い場合には、図１２に示すように、カラーマップ上における自己相関関数の時間的変化は、時間を示す軸方向に沿って延びる複数色の帯で表現される。
【０１２３】
これに対して、歩行中に歩行状態の定常性が低下した場合には、自己相関関数の時間的変化が不安定となるため、カラーマップから複数色の帯が消失してしまい、斑模様で表現されることがある（図１４参照）。
【０１２４】
なお、色は「色相」、「彩度」、「明度（または輝度）」の３つの要素の組み合わせで構成されている。「色相」は赤、黄、緑などで区別される色の性質であり、「彩度」は色の鮮やかさの度合いであり、「明度」は色の明るさの度合いである。カラーマップは、相関の強さに応じて色相を変化させることで、それを見る人に理解しやすい表現とすることができる。また、単一の色相において、相関の強さに応じて彩度および明度（または輝度）の少なくとも１つを変化させることによってカラーマップを作成してもよい。さらには、グレースケールによる表現もここでのカラーマップに含まれる。
【０１２５】
次に、図１３〜図１６を参照して、自己相関関数マップの構成例についてさらに説明する。
【０１２６】
図１３は、前後加速度の時間波形の一例を示す図である。図１３は、被験者Ｍが３０秒間歩行したときに慣性センサ１によって測定された前後加速度の時間波形を示している。図１３の例では、前後加速度の時間波形に、被験者Ｍが歩行を開始した時刻（５秒付近）から周期的な変動が現れているが、１５秒付近において、変動の周期性が一時的に低下している。この時間、被験者Ｍが立ち止まるなど歩行とは異なる運動を行なっていることが推測される。
【０１２７】
図１４〜図１６には、図１３に示す前後加速度の自己相関関数の時間的変化を３次元的に表現した自己相関関数マップが示される。具体的には、図１４に示す自己相関関数マップは、各時刻における自己相関関数の相関の強さを、遅れ時間および時間からなる２次元平面上に色で表現したカラーマップである。
【０１２８】
これに対して、図１５および図１６に示す自己相関関数マップは、各時刻における自己相関関数の相関の強さを、遅れ時間および時間からなる２次元平面からの高さで表現したものである。図１５に示す自己相関関数マップは、同じ高さ（相関の強さ）の点の集まりでできた線群からなり、「等高線」とも称される。図１６に示す自己相関関数マップは、隣接する点を直線で結ぶことによって作成された表面を有しており、「表面プロット（Surface Plot）」とも称される。
【０１２９】
なお、図１４から図１６の各々の自己相関関数マップにおいて、歩行時間の最後の５秒間にデータが存在しないのは、自己相関関数自体が存在しないことによる。また、自己相関関数マップにおいて遅れ時間が０秒近辺でデータが存在しないのは、遅れ時間が０秒付近はある時刻の測定データの二乗に相当し、相関の強さが最も強くなることから、マップの見易さのために削除したことによる。
【０１３０】
以上に説明したように、自己相関関数マップは、被験者Ｍに所定時間歩行させたときに取得される慣性センサ１の測定データの自己相関関数の時間的変化を視覚的に表現したものである。したがって、自己相関関数マップを参照することで、被験者Ｍの歩行状態の定常性を定量的に評価することができる。例えば、図１４〜図１６に示した自己相関関数マップにおいては、１５秒付近において相関の強さが低下しており、被験者Ｍの歩行状態の定常性が低下していることが分かる。
【０１３１】
なお、図１１および図１４〜図１６に示した自己相関関数マップは、慣性センサ１の測定データのうちの１つ（例えば前後加速度）の自己相関関数の時間的変化を表現しているが、自己相関関数マップは、慣性センサ１の測定データのうちの複数のデータを乗算した値の自己相関関数の時間的変化を表現することも可能である。例えば、前後加速度と上下加速度との乗算値の自己相関関数の時間的変化を自己相関関数マップで表現することができる。あるいは、前後加速度と前後角速度との乗算値の自己相関関数の時間的変化を自己相関関数マップで表現することができる。
【０１３２】
次に、自己相関関数マップを用いた、歩行状態の定常性の定量的評価について説明する。
【０１３３】
図１７（Ａ）は、図１４に示した自己相関関数マップ（カラーマップ）である。図１７（Ａ）に示すように、自己相関関数マップのある１点にＸ点が付されている。Ｘ点は、ある時刻（１０秒）における自己相関関数のうちの遅れ時間が０．５秒のときの相関の強さを指している。図中に破線で示すように、このＸ点を通り時間を示す軸方向に沿って延びる１本の線を引き、この線上の相関の強さを抽出する。当該線上の相関の強さは、各時刻における自己相関関数から、遅れ時間が０．５秒のときの相関の強さを抽出したものに相当する。これによると、図１７（Ｂ）に示すように、遅れ時間が０．５秒のときの相関の強さの時間的変化を定量的に表すことができる。
【０１３４】
図１７（Ｂ）は、図１７（Ａ）中の破線上の相関の強さの時間的変化を示す波形図である。図１７（Ｂ）の縦軸は相関の強さを示し、横軸は時間（測定開始からの経過時間）を示す。
【０１３５】
図１７（Ｂ）に実線で示すように、遅れ時間が０．５秒のときの相関の強さは、歩行状態が安定している時間において強くなる。この相関の強さは、自己相関関数における第１番目の極大値に相当し、歩行の対称性（Ｓｙｍｍｅｔｒｙ）を示している。
【０１３６】
一方、歩行中に立ち止まるなど歩行とは異なる運動をしている時間には、相関の強さが弱くなる。図１７（Ｂ）に示す歩行の対称性の時間的変化から、歩行試験中に被験者Ｍの歩行の対称性が安定しているかどうかを評価することができる。また、歩行の対称性が不安定である場合、対称性がどの程度変化しているかを定量的に評価することができる。このように自己相関関数マップによると、歩行試験中における被験者Ｍの歩行状態の定常性を定量的に評価することができる。
【０１３７】
図１８は、長期歩行試験を行なったときの被験者Ｍの歩行状態の定常性を評価した結果の一例を示す図である。図１８（Ａ）は左右方向における被験者Ｍの歩行状態の定常性を示し、図１８（Ｂ）は上下方向における被験者Ｍの歩行状態の定常性を示し、図１８（Ｃ）は前後方向における被験者Ｍの歩行状態の定常性を示す。
【０１３８】
図１８（Ａ）は、歩行中に慣性センサ１によって測定された左右加速度の時間波形から算出された、ある時刻（１０秒）における自己相関関数の一例（図中左端参照）と、各時刻の自己相関関数から作成された自己相関関数マップ（図中中央参照）および、この自己相関関数マップから抽出された歩行の対称性（Ｓｙｍｍｅｔｒｙ）および規則性（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｙ）の時間的変化（図中右端参照）とを示す。
【０１３９】
図１８（Ｂ）は、歩行中に慣性センサ１によって測定された上下加速度の時間波形から算出された、ある時刻（１０秒）における自己相関関数の一例（図中左端参照）と、各時刻の自己相関関数から作成された自己相関関数マップ（図中中央参照）および、この自己相関関数マップから抽出された歩行の対称性および規則性の時間的変化（図中右端参照）とを示す。
【０１４０】
図１８（Ｃ）は、歩行中に慣性センサ１によって測定された前後加速度の時間波形から算出された、ある時刻（１０秒）における自己相関関数の一例（図中左端参照）と、各時刻の自己相関関数から作成された自己相関関数マップ（図中中央参照）および、この自己相関関数マップから抽出された歩行の対称性および規則性の時間的変化（図中右端参照）とを示す。
【０１４１】
図１８（Ａ）〜（Ｃ）において、歩行の対称性（Ｓｙｍｍｅｔｒｙ）の時間的変化は、左右加速度、上下加速度および前後加速度のうち、相関の強さが最も強い上下加速度の自己相関関数（図１８（Ｂ））において、第１番目の極大値（図中の点Ｐ１に相当）が現れる遅れ時間ｔ１（約０．４秒）における相関の強さの時間的変化を示したものである。すなわち、図中中央に示される各加速度の自己相関関数マップから、遅れ時間ｔ１のときの相関の強さを抽出したものに相当する。
【０１４２】
また、歩行の規則性（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｙ）の時間的変化は、上下加速度の自己相関関数（図１８（Ｂ））において、第２番目の極大値（図中の点Ｐ２に相当）が現れる遅れ時間ｔ２（約０．７秒）における相関の強さの時間的変化を示したものである。すなわち、図中中央に示される各加速度の自己相関関数マップから、遅れ時間ｔ２のときの相関の強さを抽出したものに相当する。
【０１４３】
図１８（Ａ）〜（Ｃ）の間で自己相関関数マップおよび相関の強さの時間的変化を比較すると、上下方向（図１８（Ｂ））では、歩行の対称性および規則性がともに高い状態で安定している。これに対して、左右方向（図１８（Ａ））および前後方向（図１８（Ｃ））では、歩行の対称性および規則性が低く、歩行期間中に変動していることが分かる。
【０１４４】
以上説明したように、実施の形態１によれば、被験者の歩行中に取得される慣性センサ１の測定データの自己相関関数を算出し、算出した自己相関関数の時間的変化を遅れ時間、測定開始からの経過時間および相関の強さからなる３次元的に表現することで、被験者の歩行状態の定常性を定量化することができる。したがって、被験者の運動機能の定量的な評価が容易となるため、被験者の運動機能を適切に評価することができる。
【０１４５】
＜実施の形態２＞
図１９は、実施の形態２に係る運動機能評価システム１００により実行される運動機能評価を説明するためのフローチャートである。運動機能評価装置２は、運動機能評価プログラムを実行することにより、慣性センサ１と無線通信して図１９に示す処理を実行する。図１９に示すフローチャートの処理は、図５のステップＳ１６に示す運動機能評価の処理において、図７に示す処理フローに代えて、または図７に示す処理フローに加えて実行することができる。
【０１４６】
なお、実施の形態２に係る運動機能評価システム１００の全体構成ならびに慣性センサ１および運動機能評価装置２の構成は、実施の形態１に係る運動機能評価システム１００と同じであるため、詳細な説明は繰返さない。
【０１４７】
実施の形態２に係る運動機能評価システム１００においては、慣性センサ１は、被験者Ｍの腰部に装着され、被験者Ｍの歩行中における上下加速度、前後加速度および左右加速度を測定する。運動機能評価装置２は、慣性センサ１の測定データに基づいて、歩行時における被験者Ｍの腰部の傾斜角の時間的変化を定量的に評価する。
【０１４８】
具体的には、図１９に示すように、運動機能評価装置２の制御部６４は、ステップＳ１９１により、制御部６４は、慣性センサ１により測定された加速度の時間波形について、一定区間ごとの加速度の平均値を算出する。図２０（Ａ）は、前後加速度の時間波形の一例を示す。ステップＳ１９１では、制御部６４は、時刻０秒を起点として一定区間（図中の点線枠に相当）の加速度を抽出し、当該区間における前後加速度の平均値を算出する。時刻０秒を起点とした一定区間の前後加速度の平均値をｍＡ０とする。
【０１４９】
制御部６４は、さらに、上記一定区間を５秒ずつずらしながら、各区間における前後加速度の平均値を算出する。各区間の前後加速度の平均値をｍＡ１，ｍＡ２，・・・ｍＡｎとする（ｎは正の整数）。図２０（Ｂ）は、前後加速度の平均値ｍＡ０，ｍＡ１，ｍＡ２，・・・ｍＡｎの時間的変化を示す波形図である。
【０１５０】
次に、制御部６４は、ステップＳ１９２により、前後加速度の平均値ｍＡ０，ｍＡ１，ｍＡ２，・・・ｍＡｎに基づいて、各区間での被験者Ｍの腰部の傾斜角を推定する。
【０１５１】
ステップＳ１９２では、最初に、制御部６４は、時刻０秒を起点とした前後加速度の平均値ｍＡ０を基準値とし、各区間における前後加速度の平均値ｍＡｉ（ｉは１以上ｎ以下の整数）と基準値との差分（ｍＡｉ−ｍＡ０）を算出する。
【０１５２】
次に、制御部６４は、差分（ｍＡｉ−ｍＡ０）に基づいて、被験者Ｍの腰部の傾斜角を推定する。具体的には、制御部６４は、差分（ｍＡｉ−ｍＡ０）を次式（１）の変数ｘに代入することにより、差分（ｍＡｉ−ｍＡ０）を腰部の傾斜角ｙに変換する。
ｙ＝−０．０３５５ｘ３−０．００８８ｘ２−４．９００５ｘ−０．２６      …（１）
式（１）は、図２１に示す慣性センサ１により測定される前後加速度と被験者Ｍの腰部の前後方向の傾斜角との関係を数式化したものである。式（１）のｘは前後加速度（図２１の縦軸に相当）を示し、ｙは被験者Ｍの腰部の前後方向の傾斜角（図２１の横軸に相当）を示す。
【０１５３】
図２１に示す関係は、慣性センサ１を静止させた状態で前後方向に沿って所定の角度範囲で傾斜させたときに、慣性センサ１に作用する重力加速度を測定することで求めることができる。具体的には、慣性センサ１を前後方向に一定角度ずつ傾斜させて、そのときの重力加速度を慣性センサ１で測定する。測定した重力加速度と慣性センサ１の前後方向の傾斜角とを対応付けることにより、図２１に示す関係が得られる。
【０１５４】
なお、図２１に示す関係において、隣接する２点の区間が、一方の点の標準偏差の３倍（３ｓ．ｄ．）と他方の点の標準偏差の３倍（３ｓ．ｄ．）との和（すなわち、６ｓ．ｄ．）となる間隔を慣性センサ１の分解能と定義した場合、各点の標準偏差ｓ．ｄ．の平均値が０．０４ｍ／ｓ２のとき、慣性センサ１の分解能は６ｓ．ｄ．＝０．２４ｍ／ｓ２となる。この分解能を上記式（１）に代入することで、傾斜角の分解能は１．５１°と見積もられる。すなわち、慣性センサ１を静止させた状態で重力加速度に基づいて前後方向の傾斜角を計測した場合には、１．５°〜２°程度の傾斜角の差異を検出することができると考えられる。
【０１５５】
ここで、被験者Ｍの腰部が前方向（または後ろ方向）に屈曲している場合には、被験者Ｍが静止している状態において、腰部の屈曲角に応じた重力加速度が慣性センサ１に作用している。そして、被験者Ｍが歩行すると、被験者Ｍの腰部はこの屈曲角を中心として前後に移動することになる。時刻０秒のときの前後加速度の平均値ｍＡ０（基準値）は、静止状態での被験者Ｍの腰部の屈曲角を示す。歩行中の各区間における前後加速度の平均値ｍＡｉは、歩行状態での被験者Ｍの腰部の屈曲角を示す。基準値ｍＡ０に対する各区間における前後加速度の平均値ｍＡｉの差分（ｍＡｉ−ｍＡ０）をとり、この差分を上記式（１）に代入することで、歩行中に被験者Ｍの腰部がどの程度前後方向に傾斜しているのかを推定することができる。
【０１５６】
図２０（Ｃ）は、図１９のステップＳ１９２により推定された被験者Ｍの腰部の傾斜角の時間的変化を示す波形図である。図２０（Ｃ）の例では、歩行中に被験者Ｍの腰部が前方向に徐々に傾斜していることが分かる。
【０１５７】
なお、実施の形態２では、前後方向における被験者Ｍの腰部の傾斜角を推定する方法について説明したが、左右方向および上下方向における被験者Ｍの腰部の傾斜角の推定についても同様の方法を用いて行なうことが可能である。左右加速度と左右方向の傾斜角との関係、および上下加速度と上下方向の傾斜角との関係を予め数式化しておくことにより、左右加速度および上下加速度の測定データに基づいて、左右方向および上下方向の被験者Ｍの腰部の傾斜角の時間的変化を定量的に評価することができる。
【０１５８】
以上説明したように、実施の形態２によれば、被験者Ｍの腰部に装着された慣性センサ１の測定データに基づいて被験者Ｍの腰部の傾斜角を推定することができるため、歩行中の被験者Ｍの腰部の傾斜角の時間的変化を定量的に評価することができる。
【０１５９】
＜運動機能評価システムの構成例＞
上述した実施の形態１および２に係る運動機能評価システム１００は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いても実現可能である。例えば、上述した運動機能評価処理を実行するためのプログラム（運動機能評価プログラム）をコンピュータ読取可能な記録媒体に格納して配布し、該プログラムをコンピュータにインストールして、運動機能評価処理を実行することによって運動機能評価システム１００を構成してもよい。または、インターネット等のネットワーク上のサーバ装置に該プログラムを格納しておき、コンピュータにダウンロードできるようにしてもよい。
【０１６０】
図２２は、本発明の一態様に係る運動機能評価システム１００の他の構成例を示す図である。図２２に示すように、変更例に係る運動機能評価システム１００は、慣性センサ１と、通信装置４と、サーバ８とを備える。サーバ８はネットワーク６に接続されている。
【０１６１】
通信装置４は、被験者Ｍが使用する端末であり、例えばスマートフォンである。慣性センサ１および通信装置４は、互いに無線通信する。慣性センサ１と通信装置４とは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の近距離無線通信の規格に従って接続される。
【０１６２】
サーバ８は、通信装置４と通信することにより、慣性センサ１の測定データをデータベースとして保持する。サーバ８は、図示しない記憶部および制御部を含む。サーバ８の記憶部は、フラッシュメモリ、ＲＡＭ等により構成され、サーバ８が使用するプログラムおよび各種データを蓄積する。プログラムには、運動機能評価プログラムが含まれる。各種データには、登録されている被験者を管理するためのデータ、各被験者について取得される測定データ、データ閾値リスト等が含まれる。
【０１６３】
サーバ８の制御部は、記憶部に記憶される被験者Ｍの測定データに基づいて、被験者Ｍの運動機能を定量的に評価し、評価結果を通信装置４へ送信する。制御部は、サーバ８から送信される運動機能の評価結果を表示部に表示させる。表示部には、実施の形態１で説明した自己相関関数マップ（図１１および図１４〜図１６参照）および、歩行の対称性および規則性の時間的変化を示す波形図（図１８参照）を表示させることができる。または、表示部に、歩行中の被験者Ｍの腰部の傾斜角の時間的変化を示す波形図（図２０（Ｃ）参照）を表示させることができる。
【０１６４】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した実施の形態ではなく特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味、および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１６５】
１  慣性センサ
２  運動機能評価装置
３  記憶媒体
４  通信装置
６  ネットワーク
８  サーバ
１０  センサ部
１４，２２  記憶部
１６，４０  通信部
２０，４６  電源
２４  信号処理回路
２６，６０  無線信号受信部
２８，６２  無線信号送信部
３０  ファイル出力部
４８  表示部
５０  操作受付部
６４  制御部
６８  記憶装置
７０  評価部
７２  判別部
１００  運動機能評価システム
Ｍ  被験者
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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