(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
運動センサーにより被験者の歩行運動を計測する歩行運動計測部と；
前記歩行運動計測部で計測された歩行運動から腰軌道を求める歩行運動追跡部と；
前記歩行運動追跡部で得られた腰軌道から歩行障害に係る特徴量としての歩行障害特徴量を抽出する歩行障害特徴抽出部と；
前記歩行障害特徴抽出部で抽出された歩行障害特徴量に基づいて、前記被験者の歩行障害度を判定する歩行障害度判定部と；
歩行障害度が判明している被験者の歩行障害度を前記歩行障害特徴量と関連付けて学習データとして前記歩行障害度判定部に学習させる歩行障害学習部とを備え；
前記歩行障害特徴量は片麻痺に係るもので、荷重応答期の上下差、腰の持ち上げ幅の非対称性、腰の持ち下げ幅の非対称性、左右振幅の非対称性又は左右方向の振幅のいずれかであり、前記歩行障害度はＢＳ（ブルンストロームステージ）であり；
前記歩行障害度判定部は、前記学習データにおける前記歩行障害度と前記歩行障害特徴量との関連を参照して前記判定を行う；
歩行障害自動分析システム。
【請求項２】
運動センサーにより被験者の歩行運動を計測する歩行運動計測部と；
前記歩行運動計測部で計測された歩行運動から腰軌道を求める歩行運動追跡部と；
前記歩行運動追跡部で得られた腰軌道から歩行障害に係る特徴量としての歩行障害特徴量を抽出する歩行障害特徴抽出部と；
前記歩行障害特徴抽出部で抽出された歩行障害特徴量に基づいて、前記被験者の歩行障害度を判定する歩行障害度判定部と；
歩行障害度が判明している被験者の歩行障害度を前記歩行障害特徴量と関連付けて学習データとして前記歩行障害度判定部に学習させる歩行障害学習部とを備え；
前記歩行障害特徴量はパーキンソン病に係るもので、歩行周期勾配又は周期ゆらぎであり、前記歩行障害度はヤールの指標であり；
前記歩行障害度判定部は、前記学習データにおける前記歩行障害度と前記歩行障害特徴量との関連を参照して前記判定を行う；
歩行障害自動分析システム。
【請求項３】
前記歩行障害度判定部は多次元空間のベクトルを複数のパターンに分類するパターン分類器を用いて前記被験者の歩行障害度を判定する；
請求項１又は請求項２に記載の歩行障害自動分析システム。
【請求項４】
前記歩行障害度判定部は主成分分析を用いて前記被験者の歩行障害度を判定する；
請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の歩行障害自動分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は歩行障害自動分析システムに関する。詳しくは、被験者の腰軌道から歩行障害特徴量を抽出し、抽出された歩行障害特徴量に基づいて歩行障害度を自動分析する歩行障害自動分析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
高齢化社会の進行に伴い、身体障害者数も増加の一途をたどっている。片麻痺等による心身機能障害は日常生活動作（Ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ  ｏｆ  Ｄａｉｌｙ  Ｌｉｖｉｎｇ：ＡＤＬ）に支障を来たし、その結果、患者の情緒的問題や社会的不利を招く。従って、リハビリテーション（以下、リハビリと略す）を介して患者の自立を支援することは、患者とその周囲の人々の生活の質（Ｑｕｏｒｉｔｙ  ｏｆ  Ｌｉｆｅ：ＱＯＬ）を改善し、健全な社会生活を実現する上で不可欠な要因である。
【０００３】
歩行リハビリは医師や理学療法士による歩行評価とそれに基づいて策定されたリハビリプログラムに沿って行われる。しかし、臨床現場における歩行評価は検査者の目視による主観評価で行われることが多く、検査者の知識、経験への依存性や評価の再現性・一貫性に欠ける点が問題視されている。そのため、歩行を客観的かつ定量的に評価する手法として、電気角度計や床反力計、三次元動作解析装置、筋電図などを用いた手法が提案されてきた。しかし、コストや時間、計測機器使用の困難さといった制約から、臨床ではあまり普及していないのが現状である。臨床現場では定量的に歩行を評価できるだけではなく、簡便に計測を行えるシステムが求められている。
【０００４】
発明者達は、簡便に計測を行えるように、腰部に取り付けた３次元加速度センサーから得られる情報を用いて、歩行中の腰部の変位量を算出する手法を開発し、その時間発展を追跡し可視化した腰軌道を歩行評価に応用する試みを行ってきた。かかる計測手法の利点は、小型軽量でかつ計測が従来の計測機器に比べて簡便でありながら、歩行中の運動学的情報を比較的精度よく計測できる点である。また、計測場所を限定する必要がない点も利点の１つである。（例えば特許文献１参照）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−１０２１５６号公報（段落００３１〜０１１２、図１〜図１５）
【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、腰軌道の歩行障害度に関する評価方法については、まだ、検討が不十分であり、その評価指標と評価手法が確立されていない。その評価指標と評価手法が確立されれば、臨床への導入、ひいては在宅でのリハビリにも応用できる可能性がある。
【０００７】
本発明は、簡便に計測を行え、臨床現場で定量的に歩行障害度を評価できる歩行障害自動分析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】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様に係る歩行障害自動分析システムは、例えば図１及び図２に示すように、運動センサー３１，３２により被験者２の歩行運動を計測する歩行運動計測部３と、歩行運動計測部３で計測された歩行運動から腰軌道を求める歩行運動追跡部４と、歩行運動追跡部４で求められた腰軌道から歩行障害に係る特徴量としての歩行障害特徴量を抽出する歩行障害特徴抽出部５と、歩行障害特徴抽出部５で抽出された歩行障害特徴量に基づいて、被験者２の歩行障害度を判定する歩行障害度判定部６と、歩行障害度が判明している被験者２の歩行障害度を歩行障害特徴量と関連付けて学習データとして歩行障害度判定部６に学習させる歩行障害学習部７とを備え、歩行障害度判定部６は、学習データを参照して判定を行う。
【０００９】
ここにおいて、運動センサーには腰の位置とその動きを検出するための加速度センサー、位置センサー（位置の時間変化を見れば良い）、脚の着地、離地を検出するためのフットセンサーが含まれる。また、取得すべき特徴量に応じて、例えば加速度センサーとフットセンサーの両者を用いても良く、その一方を用いても良い。また、抽出される歩行障害特徴量は、歩行障害を特徴付けるベクトルで、腰軌道から抽出できるものであれば幾何学的特徴量、時間的特徴量のいずれでも良いが、歩行障害度との相関関係が高いものが望ましい。また、抽出される歩行障害特徴量の数は障害の種類、歩行障害度と歩行障害特徴量との相関関係に応じて変化する。すなわち、相関関係が大きい時は１つでも良く、相関関係が小さい時は複数用いることが望ましい。また、複数用いる場合には、相互の相関関係が小さく、独立性が高いことが好ましい。また、歩行障害度として、客観的な基準が確立されているものを用いるのが望ましいが、通常、片麻痺であれば歩行障害度を示す指標であるＢｒｕｎｎｓｔｒｏｍ  Ｓｔａｇｅ（ＢＳ）、パーキンソン病であればヤール（Ｙａｈｒ）の指標が用いられる。また、歩行障害学習部７は歩行障害度判定部６が歩行障害度の判定を行なうためのデータベースとしての機能を有し、歩行障害度判定部６は判定手段として、例えばサポートベクターマシーン等のパターン分類器や主成分分析を用いてデータベースを参照して判定することができる。
【００１０】
本態様のように構成すると、運動センサーとして加速度センサーを用い、腰軌道の追跡、歩行障害特徴量の抽出、歩行障害度の判定にパーソナルコンピュータの演算機能を用いることにより、当該システムを臨床現場に容易に持ち込め、簡便に計測を行うことができる。また、歩行障害度との相関関係が高い判定値を得ることができるので、臨床現場で定量的に歩行障害度を評価できる。したがって、簡便に計測を行え、臨床現場で定量的に歩行障害度を評価できる歩行障害自動分析システムを提供できる。
【００１１】
また、本発明の第２の態様に係る歩行障害自動分析システム１は、第１の態様において、例えば図１４に示すように、歩行障害度判定部６は多次元空間のベクトルを複数のパターンに分類するパターン分類器を用いて被験者２の歩行障害度を判定する。
ここにおいて、多次元とは２次元以上をいうものとする。また、パターン分類器として、サポートベクターマシーンを用いるのが高い分類精度が得られて好ましいが、線形分類器、Ｑｕａｄｒａｔｉｃ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ、ｋ近似法、ブースティング、決定木、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、隠れマルコフモデル等を使用しても良い。本態様のように構成すると、歩行障害度判定部６はパターン分類器を用いて統計学的にパターンを分類するので、高い精度で歩行障害度を判定できる。
【００１２】
また、本発明の第３の態様に係る歩行障害自動分析システムは、第１の態様において、例えば図１７に示すように、歩行障害度判定部６は主成分分析を用いて前記被験者の歩行障害度を判定する。
このように構成すると、歩行障害特徴量を適切に選択し、主成分分析を用いることにより、同じＢＳの被験者に対して、歩行障害度の経時的な変化を検出可能になる。
【００１３】
また、本発明の第４の態様に係る歩行障害自動分析システムは、第１ないし第３のいずれかの態様において、例えば図７ないし図１１に示すように、歩行障害特徴量として、腰運動の左右の非対称性に係る幾何学的特徴量を用いる。
このように構成すると、腰運動の左右の非対称性に係る幾何学的特徴量は、例えば片麻痺の歩行障害度と相関関係が高いので、片麻痺に対して、信頼性の高い歩行障害度の判定を得ることができる。
【００１４】
また、本発明の第５の態様に係る歩行障害自動分析システムは、第１ないし第３のいずれかの態様において、例えば図１８に示すように、歩行障害特徴量として、腰運動の時間的特徴量を用いる。
このように構成すると、例えば腰運動の時間的特徴量のうち歩行周期勾配等はパーキンソン病の歩行障害度と相関関係が高いので、パーキンソン病に対して、信頼性の高い歩行障害度の判定を得ることができる。
【００１５】
また、本発明の第６の態様に係る歩行障害自動分析システムは、第１ないし第５のいずれかの態様において、例えば図２に示すように、運動センサーは、腰椎付近に装着された３次元加速度センサー３２である。
このように構成すると、３次元加速度センサーは小型軽量であり、簡便に計測を行え、臨床現場に容易に持ち込める歩行障害自動分析システムを提供できる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、簡便に計測を行え、臨床現場で定量的に歩行障害度を評価できる歩行障害自動分析システムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施例１における歩行障害自動分析システムの構成例を示す図である。
【図２】歩行運動計測部の構成例を示す図である。
【図３】左右方向の移動量計算結果を示す図である。
【図４】腰軌道データを説明するための図である。
【図５】健常者の腰軌道データの例を示す図である。
【図６】片麻痺患者の腰軌道データの例を示す図である。
【図７】健常者及び片麻痺患者について前額面を後方から観測した場合の腰軌道の例を比較して示す図である。
【図８】荷重応答期の上下差を説明するための図である。
【図９】腰の持ち上げ幅の非対称性を説明するための図である。
【図１０】腰の持ち下げ幅の非対称性を説明するための図である。
【図１１】左右振幅の非対称性を説明するための図である。
【図１２】左右方向の振幅を説明するための図である。
【図１３】各歩行障害特徴量とＢＳとの関係性を例示する図である。
【図１４】実施例１におけるＳＶＭのアルゴリズムの概要を示す図である。
【図１５】実施例１における歩行障害自動分析の処理フロー例を示す図である。
【図１６】歩行障害特徴量毎の経時変化を例示する図である。
【図１７】第１主成分とＢＳとの関係性を例示する図である。
【図１８】患者毎に第１主成分の経時変化をプロットした図である。
【図１９】加速歩行の緩和を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に図面に基づき本発明の実施の形態について説明する。尚、各図において、互いに同一又は相当する部分には同一符号を付し，重複した説明は省略する。
【実施例１】
【００１９】
実施例１では、腰軌道から５つの歩行障害特徴量を抽出し、サポートベクターマシーンを用いて被験者の歩行障害度を判定する例について説明する。
【００２０】
［装置構成］
図１に、実施例１による歩行障害自動分析システム１の構成例を示す。図１において、歩行障害自動分析システム１は、歩行運動計測部３、歩行運動追跡部４、歩行障害特徴抽出部５、歩行障害度判定部６及び制御部８により構成される。歩行運動計測部３は運動センサーにより被験者２の歩行運動を計測する。歩行運動追跡部４は歩行運動計測部３で計測された歩行運動から腰軌道を求める。歩行障害特徴抽出部５は歩行運動追跡部４で求められた腰軌道から歩行障害特徴量を抽出する。歩行障害度判定部６は歩行障害特徴抽出部５で抽出された歩行障害特徴量に基づいて、被験者２の歩行障害度を判定する。歩行障害学習部７は歩行障害度が判明している被験者２の歩行障害度を歩行障害特徴量と関連付けて学習データとして歩行障害度判定部６に学習させる。歩行障害度判定部６はこの学習データを参照して歩行障害度を判定する。制御部８は、歩行障害自動分析システム１及びその各部の信号及びデータの流れを制御して、歩行障害自動分析システム１の機能を実現できるようにする。歩行運動追跡部４、歩行障害特徴抽出部５、歩行障害度判定部６及び制御部８は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）１０で実現可能であり、ＰＣ１０内に構成される。
【００２１】
［歩行運動計測部］
歩行運動計測部３は運動センサーにより被験者２の歩行運動を計測する。歩行計測は、足の接地、離地タイミングを検出する足接地タイミング検出装置３１と、腰の動きを計測する腰軌道計測装置３２によって行われ、歩行運動追跡部４において時間的側面と運動学的側面からの解析が可能になっている。この２つの計測装置は、互いに同期している。
【００２２】
図２に歩行運動計測部３の構成例を示す。足接地タイミング検出装置３１はフットセンサーを用いて、歩行中の接地、離地のタイミングを検出する。フットセンサーには、テープ状の圧力センサーが組み込まれており、足底の一部に一定の圧力（例えば２２０ｇ／ｃｍ２）がかかったタイミングを接地、上記一定の圧力まで下がったタイミングを離地として検出する。腰軌道計測装置３２は３次元加速度センサーを用いて、腰部の空間的な変位を計測する。腰軌道計測装置３２は３次元加速度センサーを、腰部にバンドを用いて固定することで、腰部の加速度変化を計測する。腰部の変位を正確に捉えるために、体の廻旋の影響が少ない腰椎付近に装着した。サンプリング周波数は例えば１００Ｈｚである。計測された加速度情報及び脚接地情報は無線通信によりパーソナルコンピュータ１０内の歩行運動追跡部４に送信される。歩行運動計測部３は小型軽量でかつ無線通信を使用しているため、歩行場所が限定されず、長距離の連続計測も可能である。
【００２３】
［歩行運動追跡部］
歩行運動追跡部４は歩行運動計測部３で計測された歩行運動から腰軌道を求める。歩行運動計測部３で計測された加速度情報及び脚接地情報を受信して、歩行運動を解析し、腰軌道を求める。加速度情報を二回積分することで、歩行中の腰部の空間的な変位（上下、左右、前後方向）を算出する。
【００２４】
まず、歩行軌跡算出手法について説明する（特許文献１参照）。腰に取り付けたセンサの空間座標系として左右方向をＸ（左側を正）、鉛直方向をＹ、進行方向をＺとして３次元方向の加速度をそれぞれ積分し速度、位置情報を求める。しかし、加速度Ａから速度Ｖを求めるにあたり、（式１）のような単純な積分では接地によるオフセット誤差が蓄積してしまう。そこで提案手法として、鉛直、左右方向の歩行運動に関し、両脚の交換による周期的な揺動運動であると仮定し、歩行周期から軌跡の中心となるベースラインを算出、計測値との変位分を積分することで軌跡を求める。
【００２５】
鉛直方向：  加速度情報を積分するにあたり、誤差を生じさせる要因として重力加速度の影響、脚接地時の衝撃が挙げられ、これは特に鉛直方向の誤差に影響する。しかしここでの歩行運動は水平面上に限定するため、鉛直方向に着目した場合、歩行運動は脚接地における腰の高さが常に等しくなるはずである。そこで（式２）に示すように、ある時点の歩行において前後１秒間という短期的な時間スケールから速度Ｖｙの平均値を求め、歩行運動のゼロ点となるベースラインとして、その平均値からの変位分を速度Ｖ’ｙとして積分することで誤差を排除した位置Ｙを得る。位置の積分においても同様の計算を行いＹ’を求める。
【００２６】
【数１】
0005607952.tif 000002
【数２】
0005607952.tif 000003
【００２７】
左右方向：  脚接地時における腰の高さが常に等しい鉛直方向に対し、左右方向に関しては設定したコースに対する歩行軌道の逸脱性が存在する。そのため、左右方向の歩行分析には短期的な一歩ごとの歩行軌跡の変化と、長期的に見たときのコースからの左右方向への逸脱性を別々に分けて評価する必要がある。移動量Ｘの算出は（式３）のように速度を積分し、速度の算出は（式２）と同様の計算を行う。一歩ごとで中心に揃えた歩行軌跡は、短期的時間スケール（前後１秒間）の平均Ｘ１ｓｅｃを用いる（式４）から、コースに対する逸脱性は長期的な時間スケール（前後５秒間）の平均Ｘ５ｓｅｃを用いる（式５）から算出する。
【００２８】
【数３】
0005607952.tif 000004
【数４】
0005607952.tif 000005
【数５】
0005607952.tif 000006
【００２９】
図３に左右方向の移動量計算結果を示す。縦軸に横方向移動量、横軸に時間を示す。移動の軌跡（実線）と、短期的時間スケール（前後１秒間）の平均Ｘ１ｓｅｃ（破線）、長期的な時間スケール（前後５秒間）の平均Ｘ５ｓｅｃ（一点鎖線）が示されている。
【００３０】
進行方向：  進行方向に関して、まずは鉛直、左右方向同様に、速度Ｖｚの平均を用いてオフセットを除去した速度Ｖ’ｚを求める。しかし鉛直、左右方向とは異なる点として、進行方向は移動距離Ｚを求めるため、周期的な運動と仮定し等速成分を除去してしまう（式２）の手法では、Ｖ’ｚは歩行中の速度振幅成分のみとなる。そのため次のような歩行速度推定手法を用いる。
【００３１】
速度振幅と歩行速度は回帰直線で近似することが可能であるため、（式６）に示すようにＶ’ｚの振幅（Ｖ’ｚｍａｘ）から定数α倍したものを短時間スケールにおける平均歩行速度として速度振幅成分Ｖ’ｚに加えることで歩行速度Ｖ”ｚを求める。そしてＶ”ｚを再び積分することで移動距離Ｚを得る。振幅と速度の関係は個人によって異なり、αの値は実際の歩行距離と時間から個人ごとに計算し設定する必要がある。
【００３２】
【数６】
0005607952.tif 000007
このように三次元方向それぞれの動作に対応した計算法を使用することで三次元における歩行軌跡を得ることができる。
【００３３】
図４は腰軌道データを説明するための図である。図４（ａ）は縦軸を上下方向、横軸を左右方向の変位として、健常者の前額面を後方から観測した場合の腰軌道を示す。図４（ｂ）には歩行運動における下肢の役割の違いに着目し、１歩行周期を４つの相に分割する方法を示す。また、図４（ｃ）には、歩行運動と腰軌跡の関係を立体的に示す。図４（ａ）〜（ｃ）中のマーカーは、それぞれ以下の情報に対応している。また、図４（ｄ）に符号の説明を示す。
●  左足接地（Ｌｅｆｔ  Ｉｎｉｔｉａｌ  Ｃｏｎｔａｃｔ：ＬＩＣ）
□  右足離地（Ｒｉｇｈｔ  Ｉｎｉｔｉａｌ  Ｓｗｉｎｇ：ＲＩＳｗ）
■  右足接地（Ｒｉｇｈｔ  Ｉｎｉｔｉａｌ  Ｃｏｎｔａｃｔ：ＲＩＣ）
○  左足離地（Ｌｅｆｔ  Ｉｎｉｔｉａｌ  Ｓｗｉｎｇ：ＬＩＳｗ）
【００３４】
これら４つの接地、離地情報を用いて歩行周期の分割を行う。具体的には、以下の４相である。
相１：ＬＩＣからＲＩＳｗまでの荷重応答期（Ｌｏａｄｉｎｇ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ：ＬＲＬ）
相２：ＲＩＳｗからＲＩＣまでの左脚単脚支持期（Ｌｅｆｔ  Ｓｉｎｇｌｅ  Ｌｉｍｂ  Ｓｕｐｐｏｒｔ：ＬＳＬＳ）
相２：ＬＳＬＳ時の右脚は遊脚期（Ｓｗｉｎｇ：足が地面から離れ、振り出しによって脚を前に運んでいる時期、ＲＳｗ）
相３：ＲＩＣからＬＩＳｗまでの荷重応答期（ＬＲＲ）
相４：ＬＩＳｗからＬＩＣまでの右脚単脚支持期（Ｒｉｇｈｔ  Ｓｉｎｇｌｅ  Ｌｉｍｂ
Ｓｕｐｐｏｒｔ：ＲＳＬＳ）
相４：ＲＳＬＳ時の左脚は遊脚期（ＬＳｗ）
【００３５】
図５に、健常者の腰軌道データの例を示す。図５（ａ）は縦軸を上下方向の変位とし、その時間変動をプロットしたグラフである。図５（ｂ）は縦軸を左右方向の変位とし、その時間変動をプロットしたグラフである。正は身体の右側方向、負は左側方向への変位である。図５（ｃ）は縦軸を上下方向、横軸を左右方向の変位として、前額面を後方から観測した場合の腰軌道を示している。
【００３６】
歩行中の健常者の第３腰椎は、１歩行周期中に上下方向に２回、左右方向に１回のサインカーブの軌跡を描いている。また、上下方向では、立脚中期（Ｍｉｄ  Ｓｔａｎｃｅ：ＭＳｔ、単脚支持期に含まれる、左脚立脚中期をＬＭＳｔ、右脚立脚中期をＲＭＳｔとする）で最高点（図５（ａ）の第１，３，５番目の●）、荷重応答期ＬＲ（ＬＲＬ及びＬＲＲ）で最下点（図５（ａ）の第２，４番目の●）を通る。その変化量は平均４．５ｃｍであると言われている。左右方向では、左右脚それぞれのＭＳｔで各方向への最大の移動（図５（ｂ）の第１，３，５番目の●）が生じる。その振幅の平均値も４．５ｃｍであると言われている。また、図５（ｃ）によれば、後方から見た健常者の腰軌道パターンは、左右対称で、Ｖ字型又は∞字型を示している。なお、図５（ｂ）の３重の環は、外側から腰周り、体の中軸部、足裏を表わすものである。
【００３７】
図６に、片麻痺患者の腰軌道データの例を示す。図６（ａ）は縦軸を上下方向の変位とし、その時間変動をプロットしたグラフである。図６（ｂ）は縦軸を左右方向の変位とし、その時間変動をプロットしたグラフである。正は身体の右側方向、負は左側方向への変位である。図６（ｃ）は縦軸を上下方向、横軸を左右方向の変位として、前額面を後方から観測した場合の腰軌道を示している。片麻痺とは、脳血管障害や筋骨格系の障害等によって左右いずれかの半身に運動障害が現れる場合である。図６（ａ）〜（ｃ）では、腰の動きに片麻痺による特異性が見られる。例えば歩幅が非対称（健常側支持脚時の歩幅が長く、麻痺側支持脚時の歩幅が短い）になっている。また、ＬＲＬとＬＲＲでの上下位置が異なり、このため、上下方向及び左右方向のサインカーブの軌跡が崩れている。また、後方から見た腰軌道パターンは、左右非対称で、楕円型を示している。
【００３８】
表１に被験者の属性を示す。被験者２は、片麻痺患者３２名と健常者１０名であった。被験者は、ＢＳと関連付けて分類した。ＢＳは、片麻痺の回復過程の臨床的観察を基に、弛緩状態（体を全く動かせない状態）から共同運動（例えば腕だけを動かそうとすると肘も動いてしまい、腕だけを独立に動かせない）が発生し、分離運動（例えば腕だけを独立に動かせる）に至るまでの回復過程をＢＳ．ＩからＢＳ．ＶＩまでの６段階に順序付けた歩行障害度を示す指標であり、臨床でよく用いられる評価指標の１つである。また、ＢＳは上肢、手指、下肢でそれぞれ別々に評価が行われるが、ここでは、主に下肢ＢＳを指す。ＢＳ．Ｉが最も症状が重く、ＢＳ．ＶＩが最も軽いと評価され、共同運動が可能となるＢＳ．ＩＩＩ程度から歩行運動が可能であることが多い。被験者はＢＳ．ＩＩＩが３名、ＢＳ．ＩＶが９名、ＢＳ．Ｖが１０名、ＢＳ．ＶＩが１０名であり、全ての被験者が介助なしで被験者単独の歩行が可能であった。なお、表中の（ｆ）は女性を示す。被験者には事前に歩行実験の概要を説明し、同意を得た上で実験を実施した。被験者には、計測装置を装着した状態で、直線状の３０ｍの歩行路を自由な速度で歩行する課題を課した。ただし、３０ｍの歩行が困難な患者に関しては、距離を２０ｍとして計測を行った。また、歩行の際に杖の使用は制限した。実験において、３０ｍの歩行を２回実施し、１回目の試行をトレーニング試行、２回目の試行を本試行とし、本試行で得られたデータを解析の対象とした。
【００３９】
歩行分析は、歩き始めと歩き終わりの過渡期を除いた定常歩行を対象として行う。歩き始めの３周期と歩き終わりの４周期を過渡期として除外し、解析範囲はＬＩＣを基準とした１０歩行周期とし、連続した１０周期分の歩行周期の変動係数が最小となる範囲を解析対象とした。
【００４０】
図７に、健常者及び片麻痺患者について前額面を後方から観測した場合の腰軌道の例を比較して示す。図７（ａ）、（ｂ）は健常者の腰軌道パターン、図７（ｃ）〜（ｈ）は片麻痺患者の腰軌道パターンの例を示している。健常者では、（ａ）のような∞字型やＶ字型の形状を示すことが多く、上下左右各方向への変位は約２ｃｍ〜２．５ｃｍの範囲内に収まると言われている。また、上下左右各方向への変位はほぼ対称となる。健常者のパターンと片麻痺患者のパターンを比較した場合、（ｈ）は比較的健常者のパターンに類似しているが、その他のパターンは明らかに健常者のパターンから逸脱している。これより、この幾何学的特徴としての腰軌道の特異性が、片麻痺歩行の特徴である歩容の非対称性と関連していることが予測される。
【００４１】
［歩行障害特徴抽出部］
歩行障害特徴抽出部５は歩行運動追跡部４で求められた腰軌道から歩行障害特徴量を抽出する。片麻痺歩行の腰軌道パターンから、腰軌道の特異性を定量的に示すための５つの特徴量（上下方向で３つの特徴量、水平方向で２つの特徴量）に注目し、歩行障害特徴量を定義した。次に歩行障害特徴量について説明する。
【００４２】
［（１）荷重応答期の上下差（ＬＲｄｉｆ）］
図８は荷重応答期の上下差を説明するための図である。図８（ａ）に健常者と左片麻痺患者の背側前額面から捉えた腰軌道を、図８（ｂ）、（ｃ）に健常者と左片麻痺患者各々の上下方向の時間変動を、図８（ｄ）に荷重応答期の上下差（ＬＲｄｉｆ）の定義式、図８（ｅ）に評価方法を示す。ここでは、図８（ｂ）、（ｃ）におけるＬＲＬとＬＲＲの最下点に着目する。ＬＲは歩行運動中に腰が最も低い位置を通る相であり、健常者では図８（ｂ）に示すようにＬＲＬとＬＲＲはほぼ同じ高さを通るため、その差分はほぼ０となる。しかし、左片麻痺患者の場合では、図８（ｃ）に示すようにＬＲＲの方がＬＲＬよりも高い位置を通っており、上下の差分が生じている。これには、片麻痺歩行の特徴である歩幅の非対称性が関連していることが予測される。歩幅が広くなれば、それに伴って重心が通る最下点は低くなり、逆に狭くなれば高くなることは、直感的に理解できる。そのため、片麻痺によって歩幅が非対称になることで、ＬＲＲとＬＲＬの高さに差分が生じていると考えられる。このような歩幅の非対称性が生じる要因としては、麻痺側の筋力低下や痙性による支持性の低下あるいはそれを補うための代償運動である膝の過度の伸展が生じることによって、麻痺側支持時に健常側を十分に振り出すことができないためである。また、歩行では重心が落下する力を足関節や膝関節、股関節とそれらに付随する筋肉の連動によって推進力に変換しているため、各部位の協調性の低下も歩幅の非対称性に関連していると考えられる。
【００４３】
従って、このＬＲにおける上下差が片麻痺歩行を特徴付ける指標であると捉え、（式７）に示すように荷重応答期の上下差（ＬＲｄｉｆ）を定義する（図８（ｄ）参照）。
ＬＲｄｉｆ＝ｍｉｎ（ＬＲＬ）−ｍｉｎ（ＬＲＲ）・・・（式７）
なお、（式７）中のｍｉｎ（  ）は、ＬＲＬまたはＬＲＲにおける最下点（変位量の最小値）を示す。ＬＲｄｉｆは値が０に近いほど、正常パターンに近いと評価する。
【００４４】
［（２）腰の持ち上げ幅の非対称性（ＶＵａｓｙｍ）］  
図９は腰の持ち上げ幅の非対称性を説明するための図である。図９（ａ）に健常者と右片麻痺患者の背側前額面から捉えた腰軌道を、図９（ｂ）、（ｃ）に健常者と右片麻痺患者各々の上下方向の時間変動を、図９（ｄ）に腰の持ち上げ幅の非対称性（ＶＵａｓｙｍ）の定義式、図９（ｅ）に評価方法を示す。ここでは、図９（ｂ）、（ｃ）に上向きの矢印で示した腰の持ち上げ幅に着目する。左脚の持ち上げ幅ＶＵＬは、ＬＩＣ後からＬＭＳｔまでに含まれる最下点（変位量の最小値）から最高点（変位量の最大値）までの幅（差分）、右脚の持ち上げ幅ＶＵＲは、ＲＩＣ後からＲＭＳｔまでに含まれる最下点から最高点までの幅である。図９（ｂ）、（ｃ）では、健常者ではＶＵＬとＶＵＲはほぼ同じ幅となるが、右片麻痺患者の場合ではＶＵＬの方がＶＵＲよりも大きくなっており、腰の持ち上げ幅に非対称性が生じている。歩行には、効率的に身体を前進させるために重心の移動を必要最小限に留める仕組みが備わっており、健常者の歩行では、足関節や膝関節、股関節がそれぞれ適切なタイミングで背屈と屈曲を行うことで、最大で９．５ｃｍにもなりうる上下変動を２ｃｍ〜２：５ｃｍまで抑えている。しかし、片麻痺歩行では、このような調節機能の低下により、麻痺側での支持期に過剰な上下動を生じることが予測される。また、片麻痺歩行では、麻痺側の足関節が過度の底屈を伴う場合や膝関節を十分に屈曲することができない場合などに、麻痺側を引きずりながら歩行することがある。このような引きずりを回避するために、片麻痺患者は健常側での支持期に過度に腰を持ち上げることがある。これは、踵挙上や骨盤挙上といった片麻痺歩行に見られる代償運動の一種である。図９（ｃ）に示した右片麻痺患者は後者の傾向を示しており、そのため健常側での腰の持ち上げ幅が非常に大きくなっていると考えられる。
【００４５】
このような特徴から、腰の持ち上げ幅の非対称性は、片麻痺歩行を評価する上で重要な要因であると捉え、（式８）に示すように腰の持ち上げ幅の非対称性（ＶＵａｓｙｍ）を定義する（図９（ｄ）参照）。
ＶＵａｓｙｍ＝（ＶＵＬ−ＶＵＲ）／（ＶＵＬ＋ＶＵＲ）・・・（式８）
ＶＵａｓｙｍは、値が０に近いほど健常者の歩行パターンに近いことを示す。
【００４６】
［（３）腰の持ち下げ幅の非対称性（ＶＤａｓｙｍ）］
図１０は腰の持ち下げ幅の非対称性を説明するための図である。図１０（ａ）に健常者と左片麻痺患者の背側前額面から捉えた腰軌道を、図１０（ｂ）、（ｃ）に健常者と左片麻痺患者各々の上下方向の時間変動を、図１０（ｄ）に腰の持ち下げ幅の非対称性（ＶＤａｓｙｍ）の定義式、図１０（ｅ）に評価方法を示す。ここでは、図１０（ｂ）、（ｃ）に下向きの矢印で示した腰の持ち下げ幅に着目する。持ち下げ幅は、左脚の持ち下げ幅ＶＤＬは、ＬＭＳｔからＬＩＳｗまでに含まれる最高点（変位量の最大値）から最下点（変位量の最小値地）までの幅（差分）、右脚の持ち下げ幅ＶＤＲは、ＲＭＳｔからＲＩＳｗまでに含まれる最高点から最下点までの幅である。図１０（ｂ）、（ｃ）では、健常者ではＶＤＬとＶＤＲはほぼ同じ幅となるが、左片麻痺患者の場合ではＶＤＲの方がＶＤＬよりも大きくなっており、腰の持ち下げ幅に非対称性が生じている。腰を十分に持ち下げることは、十分な推進力を得るためには不可欠な要因であるが、持ち下げに関しては、とりわけ足関節が担う役割が大きい。足関節の適切な背屈と屈曲は、重心が落下する力を推進力に変換するための起点であり、足関節の運動が十分でない場合は膝関節や股関節の運動がある程度可能であっても、十分な推進力を得ることは困難であると考えられている。また、運動麻痺の回復は手足のような末端に行くほど遅いと言われており、ＢＳによる評価においても足関節の分離運動はＢＳ．ＶやＢＳ．ＶＩといった麻痺が軽度の場合に発現すると考えられている。このことから、足関節の障害に起因する持ち下げ幅の減少は、概ね片麻痺歩行に共通した要因であると予測される。
【００４７】
以上の点から、腰を持ち下げる幅の非対称性は、片麻痺歩行を評価する上で重要な要因であると捉え、（式９）に示すように腰の持ち下げ幅の非対称性（ＶＤａｓｙｍ）を定義する（図１０（ｄ）参照）。
ＶＤａｓｙｍ＝（ＶＤＬ−ＶＤＲ）／（ＶＤＬ＋ＶＤＲ）・・・（式９）
ＶＤａｓｙｍは、値が０に近いほど健常者の歩行パターンに近いことを示す。
【００４８】
［（４）左右振幅の非対称性（Ｈａｓｙｍ）］
図１１は左右振幅の非対称性を説明するための図である。図１１（ａ）に健常者と右片麻痺患者の背側前額面から捉えた腰軌道を、図１１（ｂ）、（ｃ）に健常者と右片麻痺患者各々の左右方向の時間変動を、図１１（ｄ）に左右振幅の非対称性（Ｈａｓｙｍ）の定義式、図１１（ｅ）に評価方法を示す。ここでは、図１１（ｂ）、（ｃ）に矢印で示した左あるいは右方向への振幅に着目する。左方向への振幅ＨＡＬはＬＩＣから左側への最大振幅を指し、右方向への振幅ＨＡＲは、ＲＩＣから右側への最大振幅を指す。図１１（ｂ）、（ｃ）では、健常者ではＨＡＬとＨＡＲはほぼ同じ幅となるが、右片麻痺患者の腰軌道パターンにおいてＨＡＬとＨＡＲが非対称になっているのは、麻痺側の支持性の低下に伴い、バランス支持の割合が健常側に大きく偏ったためであると予測される。従来の歩行リハビリでは、健常側で麻痺側の機能を代償する歩行訓練が主体であったため、このような偏りが生じることは必然的であるとも言える。
【００４９】
このような特徴から、左右振幅の非対称性は片麻痺歩行を評価するうえで重要な要因であると捉え、（式１０）に示すように左右振幅の非対称性（Ｈａｓｙｍ）を定義する（図１１（ｄ）参照）。
Ｈａｓｙｍ＝（ＨＡＬ−ＨＡＲ）／（ＨＡＬ＋ＨＡＲ）・・・（式１０）
Ｈａｓｙｍは、０が最も対称性が高く、値が１に近づくほど対称性が低いことを示している。
【００５０】
［（５）左右方向の振幅（ＨＡ）］
図１２は左右方向の振幅を説明するための図である。図１２（ａ）に健常者と左片麻痺患者の背側前額面から捉えた腰軌道を示す。麻痺が重くなるにつれて左右の振れ幅が大きくなる傾向を示している。また、図１２（ｂ）に左右方向の振幅（ＨＡ）の定義式、図１２（ｃ）に評価方法を示す。ここでは、図１２（ａ）の歩行中に腰が左右方向にどれぐらい振れるかに着目する。ＨＡは腰が最も左側に寄った位置ＴＨＬから最も右側に寄った位置ＴＨＲまでの移動距離として定義する。片麻痺患者では、ＨＡが健常者に比べて有意に大きくなり、また振幅の大きさと歩行速度に相関があるといわれている。
【００５１】
左右方向の振幅（ＨＡ）は、片麻痺歩行を評価する上で重要な要因であると捉え、（式１１）に示すように左右方向の振幅（ＨＡ）を定義する（図１２（ｂ）参照）。
ＨＡ＝ＴＨＲ−ＴＨＬ・・・（式１１）
ＨＡの評価基準は、４．５ｃｍを標準値とし、標準値に近いほど正常パターンに近い。
【００５２】
［歩行障害特徴量抽出結果］
ＢＳ毎に被験者をグルーピングし、比較を行うに当り、次のように前処理を行なった。麻痺側の違いによる特徴量の符号の影響を取り除くため、前処理として、以下の手順に従って被験者毎に代表値を算出し、以降の解析で用いた。
処理１  解析用の１０歩行周期を抽出
処理２  １歩行周期毎に各歩行障害特徴量を１サンプル算出
処理３  得られた１０サンプルの中央値を算出
処理４  中央値の絶対値を代表値とする
以上の手順により、特徴量毎に片麻痺患者３２名と健常者１０名からそれぞれ１サンプルずつ、合計４２サンプルを得た。
【００５３】
図１３に各歩行障害特徴量とＢＳとの関係性を例示する。５つの歩行障害特徴量に関して、それぞれＢＳ．ＩＩＩ〜ＢＳ．ＶＩ、健常者の５グループごとに箱髭図を用いてプロットした。図１３（ａ）にＬＲｄｉｆ、（ｂ）にＨａｓｙｍ、（ｃ）にＶＵａｓｙｍ、（ｄ）にＶＤａｓｙｍ、（ｅ）ＨＡの例を示す。長方形の中央線は中央値、上辺は第３四分位数、下辺は第１四分位数を示しており、上辺と下辺はデータのばらつきに対応している。歩行障害特徴量毎に、グループ間での有意差をクラスカル・ウォリス検定とＳｔｅｅｌ−Ｄｗａｓｓの多重比較を用いて検定した。
【００５４】
ＬＲｄｉｆでは、ＢＳ．ＩＶ−Ｈｅａｌｔｈｙ（健常者）、ＢＳ．Ｖ−Ｈｅａｌｔｈｙ間で有意差が見られ（ｐ＜．０５）、ＢＳ．ＩＩＩ−ＢＳ．ＶＩ、ＢＳ．ＩＩＩ−Ｈｅａｌｔｈｙ、ＢＳ．Ｖ−ＢＳ．ＶＩ間で有意傾向が見られた（ｐ＜．１０）。
Ｈａｓｙｍでは、ＢＳ．ＩＶ−Ｈｅａｌｔｈｙ間で有意差が見られ（ｐ＜．０５）、ＢＳ．ＩＩＩ−ＢＳ．Ｖ、ＢＳ．ＩＩＩ−ＢＳ．ＶＩ、ＢＳ．ＩＩＩ−Ｈｅａｌｔｈｙ間で有意傾向が見られた（ｐ＜．１０）。
ＶＵａｓｙｍでは、ＢＳ．ＩＶ−ＢＳ．ＶＩ（ｐ＜．０５）、ＢＳ．ＩＶ−Ｈｅａｌｔｈｙ（ｐ＜．０１）間で有意差が見られ、ＢＳ．ＩＩＩ−Ｈｅａｌｔｈｙ、ＢＳ．Ｉ−ＶＢＳ．Ｖ、ＢＳ．Ｖ−Ｈｅａｌｔｈｙ間で有意傾向が見られた（ｐ＜．１０）。
ＶＤａｓｙｍでは、ＢＳ．ＩＶ−ＢＳ．ＶＩ、ＢＳ．ＩＶ−Ｈｅａｌｔｈｙ（ｐ＜．０１）、ＢＳ．Ｖ−ＢＳ．ＶＩ、ＢＳ．Ｖ−Ｈｅａｌｔｈｙ（ｐ＜．０５）で有意差が見られ、ＢＳ．ＩＩＩ−ＢＳ．Ｖ、ＢＳ．ＩＩＩ−ＢＳ．ＶＩ、ＢＳ．ＩＩＩ−Ｈｅａｌｔｈｙ間で有意傾向が見られた（ｐ＜．１０）。
ＨＡでは、ＢＳ．Ｖ−Ｈｅａｌｔｈｙ、ＢＳ．ＩＶ−Ｈｅａｌｔｎｙ（ｐ＜．０５）、ＢＳ．ＩＶ−ＢＳ．ＶＩ（ｐ＜．０１）間で有意差が見られ、ＢＳ．ＩＩＩ−ＢＳ．Ｖ、ＢＳ．ＩＩＩ−ＢＳ．ＶＩ、ＢＳ．ＩＩＩ−Ｈｅａｌｔｈｙ間で有意傾向が見られた（ｐ＜．１０）。
ここに、ｐは比較している２者間又は多者間に差があることを統計的に示す基準値である。
【００５５】
全ての歩行障害特徴量で共通してみられるのは、麻痺の程度が重いＢＳ．ＩＩＩから健常者に向かうにつれて、右肩下がりの傾向を示している点である。このように、各歩行障害特徴量１つだけをＢＳと対応付けた場合には、ＢＳとの関係性が示唆されるものの、ＢＳ間に有意傾向が見られないものも生じている。
【００５６】
［歩行障害学習部］
歩行障害学習部７は歩行障害度が判明している被験者２の歩行障害度を歩行障害特徴量と関連付けて学習データとして歩行障害度判定部６に学習させる。
歩行障害学習部７は前述の被験者（片麻痺患者）３２名について、歩行障害度ＢＳを歩行障害特徴抽出部５で抽出された５つの歩行障害特徴量と関係付けて学習データとしてデータベースに記憶し、歩行障害度判定部６に学習させた。
【００５７】
［歩行障害度判定部］
歩行障害度判定部６は歩行障害特徴抽出部５で抽出された歩行障害特徴量に基づいて、被験者２の歩行障害度を判定する。また、歩行障害度判定部６は歩行障害学習部７の学習データを参照して歩行障害度を判定する。
本実施例では、歩行障害度ＢＳの判定には、サポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ：ＳＶＭ）を複数組み合わせ、多値分類器を構成する手法を採用した。その手法として、Ｏｎｅ−ａｇａｉｎｓｔ−ａｌｌ法やＯｎｅ−ａｇａｉｎｓｔ−ｏｎｅ法が一般的であるが、本実施例ではＢＳの順序性に着目し、二分木を用いて多値分類器を構成する手法を用いた。その利点として、計算コストの削減とそれに伴う学習の効率化が期待される点が挙げられる。ここでは、特徴量を多次元空間において多次元ベクトルで記述し（５つの歩行障害特徴量を５次元ベクトルで表現し）、パターン分類器として複数ＳＶＭと二分木を組み合わせて用いる例を説明するが、線形分類器、Ｑｕａｄｒａｔｉｃ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ、ｋ近似法、ブースティング、決定木、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、隠れマルコフモデル等他のパターン分類器を用いても良い。なお、多次元とは２次元以上をいうものとする。
【００５８】
図１４に、本実施例におけるＳＶＭのアルゴリズムの概要を示す。本手法では、ＢＳ．ＩＩＩｖｓＯｔｈｅｒｓ、ＢＳ．ＩＶｖｓＯｔｈｅｒｓ（ＢＳ．ＩＩＩを除く）、ＢＳ．ＶｖｓＢＳ．ＶＩ（ＢＳ．ＩＩＩ、ＢＳ．ＩＶを除く）の３つの２値分類器を訓練した。
データベクターｘｉと対応するラベルｙｉの順序対を
（ｘ１，ｙ１）・・・（ｘｌ，ｙｌ）∈ＲＮ×｛−１，１｝
とする。ここで、ｌ（エル）は訓練データのサイズである。識別器は、ある意味で適切な最適化基準に基づいた超平面を決定する。テストフェイズでは、新規のデータベクターのラベルを、
ｆ（ｘ）＝ω・ｘ＋ｂ・・・（式１２）
の符号により決定する。超平面は、マージン最大化基準によって、一意に決められる。また、この最適超平面は、サポートベクターと呼ばれるマージン上のベクトルのみによって記述することができる。この超平面を求める問題は、スラック変数ξｉを導入し（ソフトマージン）、以下の最適化問題として定式化できる。
【数７】
0005607952.tif 000008
Ｃの大きさは、拘束条件に反した場合のペナルティの大きさに対応する。この問題を解くのに、ラグランジュ乗数αｉを用いて以下の様に書き直すことができる。
【００５９】
【数８】
0005607952.tif 000009
ただし、ＮＳはサポートベクターの数である。（式１５）、（式１６）より（式１７）が導かれる。（式１２）のωを（式１７）で置き換えると、
【数９】
0005607952.tif 000010
ここで、内積ｘ・ｘｉを対称なカーネル関数Ｋ（ｘ，ｘｉ）と置き換える。この置き換えは、データ空間から特徴空間への暗黙的な変換をすることに等しい。その結果、以下のような非線形識別関数が構成される。
【数１０】
0005607952.tif 000011
本実施例では、カーネル関数としてガウシアンカーネルを用いた。
【数１１】
0005607952.tif 000012
【００６０】
データセットとして、片麻痺患者３２名の歩行データから５つの特徴量を次元とする特徴ベクトルを被験者毎に１０サンプル抽出し、全３２０サンプルをＳＶＭの訓練と評価に用いた。また、前処理として各特徴量を［０〜１］に正規化した。学習パラメータＣとガウシアンカーネルのパラメータσの値は適切な値を選択する必要がある。最適パラメータは、１０−ｆｏｌｄクロスバリデーションを用いて、システマティックに決定した。
【００６１】
表２に歩行障害度判定部６によるＢＳ判定の結果を示す。片麻痺患者３２名の歩行データから得られる３２０サンプルを用いて、１０−ｆｏｌｄクロスバリデーションによる予測誤差推定を行った。データセットを２つに分割し、一方で訓練を行い、もう一方でテストを行った結果の一例を示す。その結果、予測誤差は１１．３７％であり、約８８％の精度でＢＳを推定出来ていることが確認された。ＢＳ．Ｖの正解率が８３．７％と若干低い結果となったが、その他のグループでは正解率は８５％を超え、全体でも８８：９６％という良好な分類が実現できている。以上の結果は、腰軌道から得られる歩行障害特徴量が片麻痺歩行を定量的に評価する上で有効であることを示すと共に、臨床で運動麻痺の評価指標としてよく用いられているＢＳと同程度の評価能力を備えていることを示すものである。
【００６２】
図１５に本実施の形態による歩行障害自動分析の処理フロー例を示す。まず、歩行運動計測部３にて、被験者２の歩行運動を計測する（歩行運動計測工程：Ｓ００１）。次に、歩行運動追跡部４にて、歩行運動計測工程（Ｓ００１）で計測された歩行運動から腰軌道を求める（歩行運動追跡工程：Ｓ００２）。次に、歩行障害特徴抽出部５にて、歩行運動追跡工程４（Ｓ００１）で求められた腰軌道から歩行障害に係る特徴量としての歩行障害特徴量を抽出する（歩行障害特徴抽出工程：Ｓ００３）。他方、歩行障害学習部７にて、歩行障害度が判明している被験者２の歩行障害度を歩行障害特徴量と関連付けて学習データとして歩行障害度判定部６に学習させる（歩行障害学習工程：Ｓ００４）。そして、歩行障害度判定部６にて、歩行障害特徴抽出部５で抽出された歩行障害特徴量に基づいて、かつ学習データを参照して、被験者２の歩行障害度を判定する（歩行障害判定工程：Ｓ００５）。
【００６３】
以上説明したように、本実施例に係る歩行障害自動分析システムによれば、簡便に計測を行え、臨床現場で定量的に歩行障害度を評価することができる。
【実施例２】
【００６４】
実施例２では、歩行障害度判定部６は、腰軌道から５つの歩行障害特徴量を抽出し、主成分分析を用いて被験者２の歩行障害度を判定する例について説明する。実施例１との差異点を主として説明し、重複した説明を省略する。
実施例２における、歩行障害自動分析システム１Ａ（図示しない）の構成は実施例１と同様に図１で示される。ただし、歩行障害度判定部６は、実施例１のサポートベクターマシーンによる分析に代えて主成分分析を行なう点が相違する。また、歩行障害自動分析の処理フロー例も実施例１と同様に図１５で示される。ただし、歩行障害判定工程（Ｓ００５）では、実施例１のサポートベクターマシーンによる分析に代えて主成分分析を行なう点が相違する。
【００６５】
ＢＳは運動麻痺の回復過程の規則性に着目し、その最も基本的な分類を提案した点において非常に高い評価を受けているが、一方では、その分類が観察による定性的なものであるため、患者の回復過程を評価するための分解能が低いことが問題視されている。また、ＢＳに変化が認められなかった場合においても、患側の筋力や歩行能力の改善が見られることが報告されている。したがって、ＢＳの離散的な分類の枠組みを超え、日々連続的に変化する患者の状態をより詳細に評価できる指標が望まれている。そこで、本実施例では、実施例１で歩行障害の評価指標としての有効性が示された５つの歩行障害特徴量を用いて、実施例１での実験期間内にＢＳに変化が見られなかった片麻痺患者に対して一定期間の継続した歩行計測を実施し、患者の歩行機能の経時変化を定量的に捉えることを試みた。
【００６６】
表３に被験者２の属性を示す。被験者２として、実施例１の片麻痺患者の内、入院中であり、かつ理学療法士の所見により、リハビリ介入による歩行機能の回復が期待される患者を対象とした。参加した被験者は７名であり、全ての被験者が介助なしでの歩行が可能であったが、被験者の安全を確保するため、理学療法士の立ち会いの下で計測を実施した。また、全ての被験者が、理学療法士の所見ではＢＳに変化が見られなかった者である。被験者には事前に実験の概要を説明し、同意を得た上で実験を実施した。
【００６７】
図１６に歩行障害特徴量毎の経時変化を例示する。被験者Ｂ（ＢＳ．ＩＩＩ）の結果を示す。図１６（ａ）にＬＲｄｉｆ、（ｂ）にＨａｓｙｍ、（ｃ）にＶＵａｓｙｍ、（ｄ）にＶＤａｓｙｍ、（ｅ）ＨＡの例を示す。各特徴量の変化の有意性は、フリードマン検定とＳｃｈｅｆｆｅの対比較を用いて検定した。その結果、全ての歩行障害特徴量において有意な変化が見られた（Ｐ＜．０１）。しかしながら、変化の傾向は一様ではない。なお、理学療法士の所見によれば、実験期間内にＢＳの変化は生じなかったが、歩行の変化は明らかであった。また、サポートベクターマシーンによる分析の結果からは、ＢＳの変化は認められなかった。
【００６８】
本実施例では主成分分析を用いて５つの歩行障害特徴量を主成分へと縮約し、歩行の変化を定量的に評価する指標として用いることとした。主成分分析は多数の変数が持つ情報を縮約し、少数の情報で全体像を把握するために用いられる手法として有効であり、臨床研究においても、多変数を統合的に評価するための手法として用いられている。
実施例１で用いた３２０サンプルに、新たに参加した７名の被験者の計測日毎のデータから１０サンプルずつを新たに抽出し計４７０サンプルとし、さらに、実施例１での健常者１０名から抽出した１００サンプルを加えた計５７０サンプルに対して主成分分析を行い、主成分の抽出を試みた。なお、前処理として特徴量毎に平均０、標準偏差が１となる
ように標準化した。
【００６９】
表４に、主成分分析の結果得られた各主成分の固有値、寄与率及び累積寄与率を示す。慣例では、固有値が１以上の主成分を意味のある主成分とし、表４で固有値が１以上の主成分は第１主成分のみなので、以下では第１主成分に着目する。第１主成分の各歩行障害特徴量に対する因子負荷量は、ＬＲｄｉｆが０．８５２、Ｈａｓｙｍが０．５３２、ＶＵａｓｙｍが０．７６２、ＶＤａｓｙｍが０．８９１、ＨＡが０．８５５であり、Ｈａｓｙｍとの相関が低いものの、その他の特徴量との相関は強いため、第１主成分を５つの特徴量をある程度統合的に評価できる尺度として用いることができる。
【００７０】
図１７は、第１主成分とＢＳとの関係性を例示する図である。被験者毎に第１主成分の代表値として中央値を算出し、それぞれＢＳ．ＩＩＩ〜ＢＳ．ＶＩ、健常者の５グループごとに箱髭図をプロットしたものである。ＢＳ．ＩＩＩ〜ＢＳ．ＶＩと健常者のカテゴリーは運動麻痺の程度という尺度から見れば、順序尺度と見なすことができるため、ＢＳ．ＩＩＩに１、ＢＳ．ＩＶに２、ＢＳ．Ｖに３、ＢＳ．ＶＩに４、健常者に５をそれぞれ割り当て、第１主成分との相関の有無をスピアマンの順位相関係数を用いて検定した。その結果、ＢＳ．ＩＶ−ＢＳ．ＶＩ、ＢＳ．ＩＶ−Ｈｅａｌｔｈｙ、ＢＳ．Ｖ−Ｈｅａｌｔｈｙで有意な相関が見られ（ｐ＜．０１）、ＢＳ．ＩＩＩ−ＢＳ．Ｖ、ＢＳ．ＩＩＩ−ＢＳ．ＶＩ、ＢＳ．ＩＩＩ−Ｈｅａｌｔｈｙ間で有意傾向が見られた（ｐ＜．１０）。相関係数も−０．８８８と強い負の相関が見られた。そのため、第１主成分は被験者の変化を統合的に捉える上で有効であると判断できる。
【００７１】
図１８は、被験者毎に第１主成分の経時変化をプロットした図である。各点は、計測日毎に得られる１０サンプルの第１主成分から抽出した中央値を示している。健常者では、第１主成分がおおむね−２の近傍に分布していることから、評価方法として、−２への接近を改善、−２からの離反を悪化として定義した。
図１８より、前記の実験期間中にＢＳに変化が見られなかった被験者においても、第１主成分ではその変化の傾向を定量的に観察することが可能である。被験者Ａ、Ｃ、Ｄは一旦悪化の方向に変化した後、改善の方向にシフトするという点においては共通であり、被験者Ｆ、Ｇにおいても２回の計測期間の間に改善の方向に変化していることが分かる。被験者Ｅではあまり顕著な変化が見られなかったが、被験者Ｂでは悪化と改善を繰り返すという他の患者とは異なる変化の傾向が見られた。このように、ＢＳが同一の場合でも、患者の歩行機能の経時変化を定量的に捉えることができたのは、腰軌道の解析が、計測箇所である腰椎付近が身体重心に近く、それほど誤差が含まれていないと予測される点が挙げられる。身体重心は両方の股関節の中央に位置しており、歩行運動の目的は身体重心を効率よく運搬することにあり、下肢はこの目的を遂行するために、各関節や筋肉の複雑かつ繊細な制御を必要とする。身体重心と下肢が密接に関わり合っていることから、身体重心の動きの解析に相当する腰軌道の解析が、結果として下肢の障害評価に有効であった。
【００７２】
このように、ＢＳが同一の場合でも、腰軌道から適切な複数の歩行障害特徴量を抽出し、主成分分析によって縮約することにより、ＢＳが評価対象としてきた歩行障害度を定量的に評価できることが示されると共に、日々連続的に変化する患者の歩行機能の経時変化を定量的に評価できることが見出された。
また、本実施例に係る歩行障害自動分析システムによれば、簡便に計測を行え、臨床現場で定量的に歩行障害度を評価することができる。
【実施例３】
【００７３】
実施例１及び実施例２では、腰軌道から幾何学的な歩行障害特徴量を抽出して、歩行障害度判定を行なう例を説明したが、実施例３では、腰軌道から時間的な歩行障害特徴量を抽出して、歩行障害度判定を行なう例を説明する。
実施例１及び実施例２では、歩行障害自動分析システムを片麻痺による歩行障害に適用する例を説明したが、実施例３ではパーキンソン病による歩行障害に適用する例を説明する。パーキンソン病とは、大脳基底核系の障害であり、歩行運動のリズム生成に問題を生じている。特に、歩き始めの「すくみ足」や、一旦歩き始めると止まれなくなる「加速歩行」などが歩行介助の観点からは重要である。
【００７４】
実施例３における、歩行障害自動分析システム１Ｂ（図示しない）の構成は実施例１と同様に図１で示される。ただし、歩行障害特徴抽出部５は、歩行障害特徴量として実施例１での腰軌道から幾何学的な特徴である５つの特徴量を抽出するのに代えて、時間的な特徴である歩行周期勾配を抽出する点が相違する。また、歩行障害自動分析の処理フロー例も実施例１と同様に図１５で示される。ただし、歩行障害特徴抽出工程（Ｓ００３）では、実施例１での腰軌道から幾何学的な特徴である５つの特徴量を抽出するのに代えて、時間的な特徴である歩行周期勾配等を抽出する点が相違する。
【００７５】
発明者達は、歩行リズムの相互同調に基づいて歩行運動を安定化させる、歩行介助システムＷａｌｋ−Ｍａｔｅをパーキンソン病患者に適用した（特許文献１参照）。このＷａｌｋ−Ｍａｔｅは、ＰＣ上に構成した仮想ロボットと人間の歩行リズムが、足接地タイミングに対応するリズム音を交換することで相互に引き込み、歩行リズムの相互同調と運動の動的安定化を実現するシステムである。人間の歩行リズムと介助システムの歩行リズムの間での相互適応過程によって、両者の歩行リズムの位相関係を制御できる。脚接地よりも先行する位相で音刺激が加えられることで歩行運動が促進され、その逆の位相で音刺激が加えられることで歩行運動が抑制されると考えられる。これによって、すくみ足状態への運動促進や加速歩行状態への運動抑制が可能になる。
【００７６】
図１９に歩行介助システムによる加速歩行の緩和効果の例を示す。縦軸に歩行周期を、横軸に時間を示す。歩行制御に用いたアルゴリズムは同調時のタイミングのズレを制御するアルゴリズムであり、介助装置側のリズムが患者側よりも少し遅れて同調するように制御した。歩行介助システムの使用前には、歩行周期の揺らぎが大きいと共に、歩行周期が徐々に減少する加速歩行が見られ、介助システムとの協調歩行を開始した時刻（図中使用開始矢印で示す）から１分程度でほぼ一定の周期に安定化すると共に、揺らぎも小さくなることが見られる。なお、別の測定では、歩行介助システムの使用を止めても安定した状態がしばらく持続するが確認されている。このことは、本歩行介助システムの使用がパーキンソン病の加速歩行の防止に有効であることを示している。
【００７７】
このことはまた、パーキンソン病の特徴的な歩行障害特徴量として加速歩行に係る特徴量を抽出できることを意味している。さらに加速歩行を歩行周期の減少プロセスと捉え、その時間変化の勾配を算出し、歩行周期勾配を歩行障害特徴量として抽出できる。また、周期ゆらぎや腰軌道の左右非対称性等を歩行障害特徴量として抽出できる。それ故、腰軌道から時間的な特徴である歩行周期勾配や周期ゆらぎを歩行障害特徴量として抽出し、歩行障害度として用いられているヤールの指標と対応付けて学習データとし、かかる学習データを用いて歩行障害度判定を行なうことができる。歩行障害度の判定には、実施例１又は実施例２と同様にサポートベクターマシーンを用いても良く、主成分分析を用いても良い。又はサポートベクターマシーン以外のパターン分類器を用いても良い。
【００７８】
このように構成すると、腰軌道の幾何学的特徴だけでなく、時間的特徴についても歩行障害特徴量を抽出して、簡便に計測を行え、臨床現場で定量的に歩行障害度を評価することができる。
【００７９】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、実施の形態に種々変更を加えられることは明白である。
【００８０】
例えば、以上の実施の形態では、本発明を片麻痺及びパーキンソン病に適用する例について説明したが、変形性膝関節症、リューマチ、脚部骨折等その他の疾患に係る歩行障害にも適用可能性がある。また、以上の実施の形態では、運動センサーとして３次元加速度センサーを用いる例を説明したが、ＧＰＳを利用した位置センサーを用いても良い。また、以上の実施の形態では、歩行運動追跡部をパーソナルコンピュータ内に設ける構成を説明したが、歩行運動追跡部を運動センサー側に取り付けたマイクロコンピュータで腰軌道を求め、パーソナルコンピュータに無線送信する構成としても良い。また、以上の実施の形態では、歩行障害特徴量として腰軌道から抽出した上下方向、水平方向の幾何学的特徴量、時間的特徴量を抽出する例を説明したが、例えば進行方向に係る幾何学的特徴量である左右歩幅の差等を抽出しても良い。また、抽出される歩行障害特徴量の数は５つ又は１つに限られず、歩行障害度との相関度に応じて変更可能である。また、歩行障害学習部は、学習データを一括して歩行障害度判定部に学習させる例を説明したが、新たに理学療法士による歩行障害度の認定がされれば、歩行障害特徴量を新たに抽出して学習データに追加可能である。また、以上の実施の形態では、歩行障害度判定にサポートベクターマシーンや主成分分析を用いる例を説明したが、線形分類器等のパターン分類器を用いても良い。その他、データ取得のサンプリング周期数、データ取得の周期数、学習データ数、カーネル等を種々変更可能である。
【産業上の利用可能性】
【００８１】
本発明は、歩行障害度の分析に利用される。
【符号の説明】
【００８２】
１    歩行障害自動分析システム
２    被験者
３    歩行運動計測部
４    歩行運動追跡部
５    歩行障害特徴抽出部
６    歩行障害度判定部
７    歩行障害学習部
８    制御部
１０  パーソナルコンピュータ
３１  腰軌道計測装置
３２  足接地タイミング検出装置
【００８３】
【表１】
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【表２】
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【表３】
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【表４】
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【図１】
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【図３】
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【図１５】
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【図１９】
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【図２】
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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１６】
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【図１７】
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【図１８】
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