(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転軸回りに揺動する被験者の眼球運動を撮影するカメラと該カメラで撮影された画像を録画するビデオテープレコーダと前記被験者の傾斜角度を検出する傾斜センサとから構成される撮影部と、前記ビデオテープレコーダからの録画画像を表示するモニタと該画像と前記傾斜センサからのデータを取り込んで処理するコンピュータとから構成される画像解析システム部とからなる眼球動特性の測定装置において、前記身体傾斜角を入力とし眼球回旋角を出力とする入出力信号の検出・同定手段と、該入出力データから入出力モデルにおけるモデル・パラメータをカルマンフィルタにより同定する同定手段と、前記モデル・パラメータの強度を濃淡や色彩に変換してデジタル画像化する表示手段とを前記画像解析システム部に設けたことを特徴とする眼球動特性の測定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、身体の平衡機能に直結する情報を可視化する技術に関するもので、これに関連する診断医学、保健科学、スポーツ医学、生態科学を支援する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の身体の平衡機能検査は、被験者の眼球運動を医師がその場で目視することにより行われてきた。したがって、被験者の眼球運動に現れた診断上の特徴が言葉でしか記録、保存されていない。このため、臨床例を客観データとして蓄積したり、遠隔地に点在する診断者が、共通の客観データに基づいて臨床例を比較検討することが困難であった。そのようなことから、平衡機能検査のために幾つかの眼球運動の客観化のための解析が提案されてきた。
【０００３】
例えば、眼球の画像のみからコンピュータを用いて眼球の角速度を簡単かつ迅速に算出して眼球運動を定量的に観察できる解析方法を提案し、その解析方法によって得られた観察データを診察用データとして作成する表示診断装置と、作成された診断データを個人診断ファイルとして記録する記録媒体とを提供する特開平１１−２２５９６７号公報に開示されたもの、あるいは、一般に非定常性を有する時系列信号である脳波、筋電、声帯、眼球運動等の生体信号の解析と予測を同時に高い精度で実現した特開平１０−４９７９１号公報に開示されたものがある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の眼球運動等の解析方法において、前者の特開平１１−２２５９６７号公報に開示されたものでは、眼球の画像のみからコンピュータを用いて眼球の角速度を簡単かつ迅速に算出して眼球運動を定量的に観察できることとなったものの、この解析方法は眼球の運動データを記録紙やビデオテープレコーダに単に記録する眼球運動表示装置に過ぎないもので、遠隔地に点在する診断者が、時間差のある診断や、共通の客観データに基づいて臨床例を比較検討するには依然として不向きであった。
【０００５】
また、後者の特開平１０−４９７９１号公報に開示されたものでは、時系列データに対してウェーブレット変換による時間周波数解析を施して周波数成分を２のべき乗毎の複数の周波数帯に分解し、分解された各周波数帯毎に自己回帰モデルを当てはめることにより、非定常性を有する時系列信号である脳波、筋電、声帯、眼球運動等の生体信号の解析と予測を同時に高い精度で実現できることとなったものの、データの表示について格別の配慮がなさておらず、遠隔地に点在する診断者等にとって重要な、共通の明瞭な客観データの確保が不充分であった。
【０００６】
そこで、本件発明者らは、二次元ＣＣＤカメラを用いた眼球回旋運動の測定（１９９２年１２月日本機械学会論文Ｃ編５８巻５５６号１９０頁〜１９４頁）、カウンタ・ローリングの測定に関する研究（１９９５年１月日本機械学会論文Ｃ編６１巻５８１号９２頁〜９９頁）、カウンタ・ローリングの同定（２０００年１１月日本機械学会論文Ｃ編６６巻６５１号１７頁〜２２頁）の一連の論文に発表したように、身体の傾斜入力に対する眼球の回旋角を非接触にてデジタル画像解析により測定する眼球動特性の測定方法について鋭意研究を重ねてきた。
【０００７】
本発明では、前記本件発明者等の提案した前記眼球動特性の測定方法およびその装置をさらに改良し、外乱が眼球運動に伝わる仕組み（伝達特性）を強調して濃淡や色に変換してデジタル画像化することで、遠隔地に点在する診断者等が共通の明瞭な客観データを享有できるようにした眼球動特性の測定方法およびその装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
このため、本発明が採用した技術解決手段は、
回転軸回りに揺動する被験者の眼球運動を撮影するカメラと該カメラで撮影された画像を録画するビデオテープレコーダと前記被験者の傾斜角度を検出する傾斜センサとから構成される撮影部と、前記ビデオテープレコーダからの録画画像を表示するモニタと該画像と前記傾斜センサからのデータを取り込んで処理するコンピュータとから構成される画像解析システム部とからなる眼球動特性の測定装置において、前記身体傾斜角を入力とし眼球回旋角を出力とする入出力信号の検出・同定手段と、該入出力データから入出力モデルにおけるモデル・パラメータをカルマンフィルタにより同定する同定手段と、前記モデル・パラメータの強度を濃淡や色彩に変換してデジタル画像化する表示手段とを前記画像解析システム部に設けたことを特徴とする眼球動特性の測定装置である。
【０００９】
【実施の形態】
以下、本発明の眼球動特性の測定方法およびその装置の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。図１（Ａ）は本発明の眼球動特性の測定方法におけるカルマンフィルタを用いたカウンタ・ローリングの同定結果図で、突発的逆回旋が見られるもの、図１（Ｂ）は図１（Ａ）の応答から得た時変インパルス応答を可視化した図である。図２（Ａ）は本発明の眼球動特性の測定方法に用いた既提案のカウンタ・ローリング測定システムの構成図、図２（Ａ）本発明の測定方法のシステム構成図である。図３は眼球回旋角の導出原理図である。図４は眼球回旋角の測定方法のブロック概要図である。図５（Ａ）は前記図１と同様の図で、突発的逆回旋が見られないカウンタ・ローリングの同定結果図、図５（Ｂ）は図５（Ａ）の応答から得た時変インパルス応答を可視化した図である。図６は時変インパルス応答の解釈図である。
【００１０】
本発明は、身体の傾斜入力に対する眼球の回旋角を非接触にてデジタル画像解析により測定する眼球動特性の測定方法において、図１（Ａ）に示すように、前記測定データから眼球運動の伝達特性を同定するとともに、得られたモデル・パラメータを動力学的計算法であるカルマン・フィルタにより同定することにより、図１（Ｂ）に示すように、濃淡や色によりデジタル画像として可視化することを特徴とする。以下に、本発明の眼球動特性の測定方法およびその装置を成すに至った理論的な説明および実施の形態について詳述する。
【００１１】
眼球運動は、身体の平衡の乱れを顕著に反映するため、その測定は平衡機能検査に不可欠である。その中でもカウンタ・ローリングと呼ばれる回旋性の眼球運動の観察は病巣局在診断等に重要とされる。これまで発明者等は、画像計測によるカウンタ・ローリングの測定方法を開発してきた。これにより、身体の傾斜を入力し、これに伴う回旋性の眼球運動を出力とする、いわゆるカウンタ・ローリングの入出力データを実用上充分な精度で非接触測定することに成功している。
【００１２】
＜カウンタ・ローリングの非接触測定＞
本件発明者等が既に開発したカウンタ・ローリング測定システムは、図２（Ａ）に示すように撮影部（カメラセットアップ）と画像解析システム部とから構成され、撮影部は、被験者１０を回転軸周りに傾斜させるための揺動部と、運動状態を測定するためのセンサ部とから成る。センサ部は、眼球の正面像（以下、眼球像と呼ぶ）を撮影するためのＣＣＤカメラ５と、身体の傾斜角（以下、傾斜角と呼ぶ）を計測するための傾斜角センサ６とから成る。撮影された眼球像は、測定時刻を表すタイムコードとともに、ビデオテープレコーダ４（以下、ＶＴＲと呼ぶ）に記録され、ローパスフィルタ８によるノイズ除去とＡ／Ｄ変換器９によるアナログ／デジタル変換を経た傾斜角センサ６の出力が、同様にタイムコードとともにパーソナルコンピュータ１（以下、ＰＣと呼ぶ）に取り込まれる。
画像解析システム部では、まず、録画されたビデオ画像をモニタ３にてモニタするとともに、コントラスト調整と縦横補正を経た眼球像のビデオ画像をデジタル化し、次に、タイムコードにより眼球像と傾斜角との同期を取り、同時刻の眼球像と傾斜角から成る１組のデジタルデータをＰＣ上に記録する、このうちの眼球像に対して、以下に述べる画像解析を適用して、眼球回旋角と傾斜角の時系列データを得る。
【００１３】
＜画像解析による眼球回旋角測定法＞
図３はカウンタ・ローリング測定における眼球回旋角の導出原理を示し、図４は眼球回旋角の測定方法の概要を示したものである。これらの図を参照しつつ以下に説明する。まず、ＶＴＲで録画された眼球像を１フレームずつＡ／Ｄ変換して、デジタル画像列｛Ｘk ｝（ｋ＝０，１，２，・・・，Ｍ）を得る。このうちの１枚目｛Ｘ0 ｝を基準画像と見なし、瞳孔中心Ｃ0 および瞳孔半径Ｒ0 を画像計測する。瞳孔半径Ｒ0 を最小値として動径方向に虹彩の存在領域を検索し、適当な広さの同心円ング状の虹彩画像（Ｉｒｉｓ  Ｐａｔｔｅｒｎ）を抽出し、これをテンプレート画像とする。２枚目以降の測定対象画像｛Ｘk ｝（ｋ＞１）に対してテンプレートマッチングを行い、眼球の回旋角（以下、回旋角と呼ぶ）θにつき、｛θk ｝（ｋ＝０，１，２，・・・，Ｍ）を得る。身体の傾斜角（以下、傾斜角と呼ぶ）｛φk ｝（ｋ＝０，１，２，・・・，Ｍ）は、デジタル画像の各フレームと同期させてサンプリングした傾斜角センサ６の出力をＡ／Ｄ変換して得る。
【００１４】
＜カウンタ・ローリングの同定＞
＜モデル＞
身体に与える傾斜角ｕを入力、眼球の回旋角ｙを出力とする１入力１出力システム
0003718156.tif 000002
を考える。ここで、
ｔ：連続時間のパラメータ        ｔ0 ：初期時刻
ｕ（ｔ）：身体の回旋角の測定値        ｕk ：ｕ（ｔ0 ＋ｋ・Δｔ）
ｘ（ｔ）：眼球の回旋角の真の値        ｘk ：ｘ（ｔ0 ＋ｋ・Δｔ）
ｙ（ｔ）：眼球の回旋角の測定値        ｙk ：ｙ（ｔ0 ＋ｋ・Δｔ）
ν（ｔ）：平均０分散定常の観測雑音    νk ：ν（ｔ0 ＋ｋ・Δｔ）
ｈi （ｔ）：フィルタ係数（内部応答）  ｈ ik ：ｈi （ｔ0 ＋ｋ・Δｔ）
ｉ：次数                          ｎ：最大次数
Δｔ：サンプリング間隔              Ｍ：サンプリング数
である。ただし、ｋ−ｉ＜０のとき、ｕk-i ＝０と定める。測定データｕk ，ｙk から、未知のモデル・パラメータｈ ik を推定する。同定されるｈ ik を内部応答と呼ぶ。
【００１５】
＜内部応答の推定＞
本発明の眼球動特性の測定方法では、｛ｈ ik ｝の値を、測定データ｛ｕk ｝，｛ｙk ｝から離散時間カルマン・フィルタにより同定する。前記式（１）を状態方程式および観測方程式として記述すると、
Ｈk+1 ＝Ｈk ＋Ｗk                                   （３）
ｙk ＝Ｕk Ｈk ＋νk                                 （４）
となる。ただし、
Ｈk ＝〔ｈ 1k ，・・・，ｈ nk 〕T ，Ｕk ＝〔ｕ k-1，・・・，ｕ k-n〕
Ｗk ＝〔ｗ 1k ，・・・，ｗ nk 〕T 
であり、Ｗk は平均値ベクトルＯn ，共分散行列σ 2w Ｉnn（Ｏn はｎ次元の零ベクトル、Ｉnnはｎ×ｎの単位行列）である。ここで測定値ｙk が得られたときのＨk の推定値をＨ＾k 、測定値ｙk-1 が得られたときのＨk の推定値をＨ〜k とすると、｛ｙk ｝から｛ｈ ik ｝を逐次推定するアルゴリズムは以下のようになる。
Ｈ＾k ＝Ｈ〜k ＋Ｇk （ｙk −Ｕk Ｈ〜k ）
Ｈ〜k+1 ＝Ｈ＾k 
Ｇk ＝Ｐ〜k Ｕ Tk （１＋Ｕk Ｐ〜k Ｕ Tk ）-1
Ｐ＾k ＝Ｐ〜k −Ｇk Ｕk Ｐ〜k 
Ｐ〜k+1 ＝Ｐ＾k （σ 2w ／σ 2ν）Ｉnn
ここで、σ 2νは｛νk ｝の分散であり、Ｐk は推定誤差の共分散行列、Ｇk はカルマン・ゲインである。以上の計算を逐次繰り返すことにより、｛ｈ ik ｝の推定値｛ｈ＾i k ｝が得られる。
【００１６】
＜同定結果＞
実験では、被験者に対して、両側３０度の両振り傾斜入力を手動で与えた。最大次数ｎは、ｙk を測定値、ｙ＾k を推定値として、次式で定義される同定誤差Ｅn につき、
0003718156.tif 000003
が１％未満になるものとしてｎ＝２０を選んだ。装置の条件からサンプリング間隔Δｔ＝１／３０ｓである。また、前記式（１）におけるνk の分散σ2 はＥn を最小化するものとして思考錯誤的にσ2 ＝１．０６とした。
【００１７】
図５（Ａ）および図１（Ａ）に同定結果を測定結果と合わせて示す。横軸が時間、縦軸が角度である。太線および細線の実線がそれぞれ、身体の傾斜角および眼球の回旋角の測定値である。点線が回旋時の推定値である。まず、実線で示した傾斜角および回旋角の測定値を見ると、傾斜入力と逆方向に眼球が回旋しており、カウンタ・ローリングの発生が確認できる。点線で示した推定値は、測定値に良く一致しており、両者のグラフはほぼ重なって見える。特に、図１（Ａ）の測定データには、時刻ｔ＝４．５ｓ、ｔ＝７．８ｓ付近に急激な眼球の引き戻し運動（以下、突発的逆回旋と呼ぶ）が見られるが、この場合にも、推定値が測定値に良く追従している。以上、カウンタ・ローリングの同定に対するカルマン・フィルタの有効性が確認できた。つまり、前記時系列データのうち、図５（Ａ）の被験者のものは滑らかな眼球応答の例、図１（Ａ）の被験者のものは何らかの理由で小さなジャンプを含む例である。
【００１８】
＜カウンタ・ローリングの可視化＞
＜時変インパルス応答＞
前記式（２）の係数ｈ ik を、時刻ｋで固定した線形時不変システムを新たに
0003718156.tif 000004
と置くと、ｈ ik は、この線形時不変システムのインパルス応答となる。すなわち、ηm が、η0 ＝１、ηm ＝０（ｍ≠０）であるようなインパルス関数のときξ ik ＝ｈ ik である。したがって、｛ｈ ik ｝は、式（２）の時変システムの時刻ｋにおける瞬間的な伝達特性を表現するインパルス応答列と見なせる。そこで、次数ｉの関数として見たｈ ik を時変インパルス応答と呼び、一般に時刻ｋの関数と見なされる内部応答ｈ ik と区別する。便宜上、添字ｋを物理時間、ｉを内部時間と呼ぶ。以上の関係を図６に模式的に示す。物理時間ｋの各点に、内部時間ｉで時間発展するインパルス応答が対応する。
【００１９】
＜伝達特性の可視化＞
以上の実験により得られた時変インパルス応答｛ｈ ik ｝を可視化する。｛ｈ ik ｝は（ｋ，ｉ）平面上のスカラ値関数なので、その可視化にはグレイ・スケールで充分であるが、本発明では見やすさのため、次の線形変換により、ＲＧＢの輝度を得ることでカラー画像を生成する。
ｘ￣→ａi ｘ￣＋ｂi （ｉ＝ｒ，ｂ，ｇ）              （８）
ここに、ｘ￣∈〔０，１〕は規格化された内部応答（ｈi ）k ，添字ｒ，ｇ，ｂはそれぞれ赤、緑、青を表す。ａi ，ｂi の選択は任意であるが、本発明では（ａr ，ｂr ）＝（３．１２−０．７８），（ａg ，ｂg ）＝（２，−０．８４），（ａb ，ｂb ）＝（２，−０．５）を選ぶことにする。さらに、前記線形変換に代えて、一般の非線形変換を用いる等、色彩変換の手段を適宜選定することにより、見やすさを向上させることも可能である。
【００２０】
図５（Ｂ）は突発的逆回旋を含まない図５（Ａ）の応答から得た時変インパルス応答を可視化したもの、前記図１（Ｂ）は突発的逆回旋を含む前記図１（Ａ）の応答から得た時変インパルス応答を可視化したものである。眼球の応答が突発的逆回旋を含まない図５（Ｂ）の画像パターンは、ｋ＝５０（≒１．６７ｓ）以降、ほぼ一定となっており、これは眼球の伝達特性が定常状態に至ったことを意味すると思われる。その一方、眼球の応答が突発的逆回旋を含む図１（Ｂ）の画像パターンには、ｋ＝１３５（４．５ｓ），ｋ＝２２５（７．５ｓ）付近に明らかな境界が見られる。ここで、前記＜時変インパルス応答＞での議論を認定するならば、このパターンの境界は、眼球の伝達特性の変化を抽出していることになる。すなわち、この境界の時刻で、カウンタ・ローリング系は、突発的逆回旋とともに、自らの伝達特性を急激に変化させたと解釈できる。このように、本発明の可視化法によれば、カウンタ・ローリングの伝達特性の経時変化を視覚的にモニタリングできる。前述した時系列データのうち、図５（Ａ）の被験者の滑らかな眼球応答のものの画像パターンである図５（Ｂ）を動力学的に観察すると、比較的一様で、眼反射系の伝達特性が一様であることが読み取れる。また、図１（Ａ）の被験者の小さなジャンプを含む眼球応答のものの画像パターンである図１（Ｂ）では、縦縞が発生してジャンプ（突発的逆回旋）前後で眼反射系が伝達特性を急激に変化させる現象が明瞭に読み取れる。
【００２１】
本発明では、カウンタ・ローリングの入出力関係を１入力１出力の離散時間モデルで表現し、モデル・パラメータを可視化した。眼球の応答が突発的逆回旋を含む場合と、含まない場合の可視化パターンを比較したところ、以下の結果を得た。
・可視化パターンは、傾斜入力後１秒前後でほぼ定常になる。
・ただし、突発的逆回旋の前後で大きく変化する。
以上の可視化の結果から、カウンタ・ローリングの動特性の経時変化について次のような考察を行った。
・眼球の伝達特性は、傾斜入力後１秒前後でほぼ一定になる。
・ただし、突発的逆回旋の前後で大きく変化する。
以上の結果から、本発明の可視化法により、カウンタ・ローリングの伝達特性の経時変化を視覚的にモニタリングできる可能性を示した。つまり、本発明の眼球の伝達特性を可視化する着想は、眼球の動きそのものを可視化する技術ではなく、外乱→身体→眼球の動きについて、矢印部分（伝わり方）を可視化して評価するという画期的で特異な技術である。
【００２２】
図２（Ｂ）に本発明のカルマン・フィルタを用いた同定がなされる、ＰＣ内での各手段のシステム構成概略図を示す。身体の傾斜角と眼球運動の画像を入力して、入出力信号の検出・同定手段１１により入出力データの検出・同定がなされ、該入出力データから入出力モデルにおけるモデル・パラメータが、カルマンフィルタによるモデル同定手段１２により同定されて内部応答の推定がなされる。次いで、デジタル画像化手段１３による色彩変換を通じて眼球の伝達特性の数値の可視化処理が行われて、画像表示手段１４により表示される。
本手法では、モデルとして最も単純な１入力１出力系を用いるため、本手法で得られる動力学的知見と、眼反射系の解剖学的知見との直接の関係は未知である。今後、本手法を平衡機能診断等に応用していくためには、両者の関係を解明し、動力学的知見と医学的知見の融合を図ることが望ましい。
【００２３】
以上、本発明の実施の形態について説明してきたが、本発明の趣旨の範囲内で、被験者を回転軸回りに揺動させる揺動手段の構造、形式および揺動形態、被験者の眼球運動を撮影するカメラの形状、形式、カメラで撮影された画像を録画するビデオテープレコーダの形状、形式、被験者の傾斜角度を検出する傾斜センサの形状、形式およびその設置部位、録画画像を表示するモニタの形状、形式、コンピュータの形状、形式、コンピュータにおける入出力信号の検出・同定手段および該入出力データから入出力モデルにおけるモデル・パラメータのカルマンフィルタによる同定手段の設置形態、前記モデル・パラメータの強度の濃淡や色彩への変換形態（より帰納的に、例えば画像パターンをデータベース化して、病巣との関連を見い出したり、様々な個体差を比較検討する等、従来の声紋や心電図に相当する利用法も可能である）、およびそのデジタル画像化する表示手段の形状、形式等については適宜選定できる。
【００２４】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明では、身体の傾斜入力に対する眼球の回旋角を非接触にてデジタル画像解析により測定する眼球動特性の測定方法において、前記測定データから眼球運動の伝達特性を同定するとともに、得られたモデル・パラメータを動力学的計算法であるカルマン・フィルタにより同定することにより、眼球運動の伝達特性の変化すなわち外乱が眼球運動に伝わる仕組みを強調して濃淡や色によりデジタル画像として可視化することにより、遠隔地に点在する診断者が、時間差のある診断や、共通の明瞭な客観データの享有に基づいて平衡機能の臨床例を確実に比較検討することが可能となる。つまり、従来の医師の目視による診断に代えて、平衡機能診断に関する臨床例の蓄積や遠隔地間の臨床例の享有を工学的にサポートすることを可能にし、平衡機能の向上や低下等を定量化できるので、保健科学やスポーツ医学等への適用が見込まれて有用である
。
【００２５】
また、回転軸回りに揺動する被験者の眼球運動を撮影するカメラと該カメラで撮影された画像を録画するビデオテープレコーダと前記被験者の傾斜角度を検出する傾斜センサとから構成される撮影部と、前記ビデオテープレコーダからの録画画像を表示するモニタと該画像と前記傾斜センサからのデータを取り込んで処理するコンピュータとから構成される画像解析システム部とからなる眼球動特性の測定装置において、前記身体傾斜角を入力とし眼球回旋角を出力とする入出力信号の検出・同定手段と、該入出力データから入出力モデルにおけるモデル・パラメータをカルマンフィルタにより同定する同定手段と、前記モデル・パラメータの強度を濃淡や色彩に変換してデジタル画像化する表示手段とを前記画像解析システム部に設けたことにより、既提案の簡素な構造の撮影部と画像解析システム部とからなる測定装置を使用して、測定データから眼球運動の伝達特性を同定して得られたモデル・パラメータを動力学的計算法であるカルマン・フィルタにより同定することで、眼球運動の伝達特性の変化すなわち外乱が眼球運動に伝わる仕組みを強調して濃淡や色によりデジタル画像として可視化することにより、遠隔地に点在する診断者が、時間差のある診断や、共通の明瞭な客観データの享有に基づいて平衡機能の臨床例を確実に比較検討することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１（Ａ）は本発明の眼球動特性の測定方法におけるカルマンフィルタを用いたカウンタ・ローリングの同定結果図で、突発的逆回旋が見られるもの、図１（Ｂ）は図１（Ａ）の応答から得た時変インパルス応答を可視化した図である。
【図２】図２（Ａ）は本発明の眼球動特性の測定方法に用いた既提案のカウンタ・ローリング測定システムの構成図、図２（Ｂ）は本発明の測定方法のシステム構成図である。
【図３】眼球回旋角の導出原理図である。
【図４】眼球回旋角の測定方法のブロック概要図である。
【図５】図５（Ａ）は前記図１と同様の図で、突発的逆回旋が見られないカウンタ・ローリングの同定結果図、図５（Ｂ）は図５（Ａ）の応答から得た時変インパルス応答を可視化した図である。
【図６】時変インパルス応答の解釈図である。
【符号の説明】
１      パーソナルコンピュータ
２      フレーム・バッファ
３      モニタ
４      ビデオテープレコーダ
５      ＣＣＤカメラ
６      傾斜角センサ
７      インターフェース
８      ローパスフィルタ
９      アナログ・デジタル変換器
１０      被験者
１１      入出力信号の検出・同定手段
１２      カルマン・フィルタによるモデル同定手段
１３      モデル・パラメータのデジタル画像化手段
１４      画像表示手段
【図１】
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【図２】
0003718156.tif 000006
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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