(57)【要約】【課題】従来のリハビリテーションシステムでは、訓練中の患者の容体の変化に対応することが困難であるという課題があった。【解決手段】設定された訓練量に基づいて訓練を実施する患者の脳活動を測定する脳活動測定装置と、前記患者の麻痺部位の運動状態を測定する運動測定装置と、前記脳活動と前記運動状態とに基づき痙縮状態を判定する痙縮状態判定部と、前記痙縮状態判定部による判定結果に基づいて、前記訓練量を更新する更新部と、更新された前記訓練量を前記患者に提示する提示装置と、を有する、ことを特徴とする、リハビリテーションシステム。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
設定された訓練量に基づいて訓練を実施する患者の脳活動を測定する脳活動測定装置と、
前記患者の麻痺部位の運動状態を測定する運動測定装置と、
前記脳活動と前記運動状態とに基づき痙縮状態を判定する痙縮状態判定部と、
前記痙縮状態判定部による判定結果に基づいて、前記訓練量を更新する更新部と、
更新された前記訓練量を前記患者に提示する提示装置と、
を有する、
ことを特徴とするリハビリテーションシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のリハビリテーションシステムであって、
前記更新部は、前記痙縮状態判定部による判定結果が痙縮であることを示す判定結果であるときに、前記訓練量を緩和するように更新する、
ことを特徴とするリハビリテーションシステム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のリハビリテーションシステムであって、
前記痙縮状態判定部は、前記脳活動の測定結果から運動意図を検出し、前記運動状態の測定結果から筋活動を検出し、前記運動意図の検出結果および前記筋活動の検出結果に基づき前記痙縮状態を判定する、
ことを特徴とするリハビリテーションシステム。
【請求項４】
請求項３に記載のリハビリテーションシステムであって、
前記痙縮状態判定部は、前記脳活動の測定結果から前記運動意図が検出されず、且つ前記運動状態の測定結果から前記筋活動が検出されたときに、前記痙縮であると判定する、
ことを特徴とするリハビリテーションシステム。
【請求項５】
請求項３又は４に記載のリハビリテーションシステムであって、
前記痙縮状態判定部は、前記脳活動の測定結果が所定の閾値を超えているときに運動意図が検出されたと判定する、
ことを特徴とするリハビリテーションシステム。
【請求項６】
請求項３又は４に記載のリハビリテーションシステムであって、
前記痙縮状態判定部は、前記運動状態の測定結果が所定の閾値を超えているときに筋活動が検出されたと判定する、
ことを特徴とするリハビリテーションシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リハビリテーションシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、特許文献１に記載されているように、リハビリテーションの訓練を開始する前の脳波の解析結果から訓練量を決定するリハビリテーションシステムが知られていた。これにより、患者にマッチしたリハビリテーションを提供でき、リハビリテーションの効果の向上が期待できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１６／００２２０７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載のリハビリテーションシステムでは、訓練中の患者の容体の変化に対応することが困難であるという課題があった。例えば、訓練中に患者の容体が悪化したときには、訓練を継続することが困難になることがある。また、訓練中に患者の容体が良好になったときには、より高い負荷の訓練を受け入れることができる。訓練中に患者の容体が変化したときに、特許文献１に記載されたリハビリテーションシステムでは、患者の容体の変化に応じた対応が困難である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。
【０００６】
［適用例１］本適用例に係るリハビリテーションシステムは、設定された訓練量に基づいて訓練を実施する患者の脳活動を測定する脳活動測定装置と、前記患者の麻痺部位の運動状態を測定する運動測定装置と、前記脳活動と前記運動状態とに基づき痙縮状態を判定する痙縮状態判定部と、前記痙縮状態判定部による判定結果に基づいて、前記訓練量を更新する更新部と、更新された前記訓練量を前記患者に提示する提示装置と、を有する、ことを特徴とする。
【０００７】
本適用例によれば、脳活動と運動状態とを測定した結果に基づいて痙縮状態を判定し、判定した痙縮状態に基づいて訓練量を更新することができる。そして、訓練中の患者に、更新された訓練量を提示することができる。このリハビリテーションシステムによれば、訓練中の患者の容体の変化に応じて更新した訓練量を患者に提示することができるので、訓練中の患者の容体の変化に対応することが可能となる。
【０００８】
［適用例２］上記適用例に記載のリハビリテーションシステムは、前記更新部は、前記痙縮状態判定部による判定結果が痙縮であることを示す判定結果であるときに、前記訓練量を緩和するように更新する、ことが好ましい。
【０００９】
本適用例によれば、痙縮している患者にとって過負荷な訓練量を緩和することができる。
【００１０】
［適用例３］上記適用例に記載のリハビリテーションシステムは、前記痙縮状態判定部は、前記脳活動の測定結果から前記運動意図が検出されず、且つ前記運動状態の測定結果から前記筋活動が検出されたときに、前記痙縮であると判定する、ことが好ましい。
【００１１】
本適用例によれば、脳活動の測定結果から検出した運動意図と、運動状態の測定結果から検出した筋活動と、に基づいて痙縮状態を判定できる。
【００１２】
［適用例４］上記適用例に記載のリハビリテーションシステムは、前記痙縮状態判定部は、前記脳活動の測定結果から運動意図を検出し、前記運動状態の測定結果から筋活動を検出し、前記運動意図の検出結果および前記筋活動の検出結果に基づき前記痙縮状態を判定する、ことが好ましい。
【００１３】
本適用例によれば、運動意図が検出されず、且つ筋活動が検出されたときに、痙縮であると判定できる。
【００１４】
［適用例５］上記適用例に記載のリハビリテーションシステムは、前記痙縮状態判定部は、前記脳活動の測定結果が所定の閾値を超えているときに運動意図が検出されたと判定する、ことが好ましい。
【００１５】
本適用例によれば、脳活動の測定結果が所定の閾値を超えていることに基づいて運動意図が検出されたと判定できる。
【００１６】
［適用例６］上記適用例に記載のリハビリテーションシステムは、前記痙縮状態判定部は、前記運動状態の測定結果が所定の閾値を超えているときに筋活動が検出されたと判定する、ことが好ましい。
【００１７】
本適用例によれば、運動状態の測定結果が所定の閾値を超えていることに基づいて筋活動が検出されたと判定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施形態１に係るリハビリテーションシステムの構成を示す模式図。
【図２】リハビリテーションシステムの構成を示すブロック図。
【図３】リハビリテーションシステムの制御ブロック図。
【図４】制御装置の制御ブロック図。
【図５】リハビリテーションシステムによるリハビリテーションの訓練処理を示すフローチャート。
【図６】更新処理を示すフローチャート。
【図７】実施形態２に係るリハビリテーションシステムの構成を示す模式図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下の各図においては、各部材を認識可能な程度の大きさにするため、各部材の尺度を実際とは異ならせしめている。
【００２０】
（実施形態１）
図１は、実施形態１に係るリハビリテーションシステム１の構成を示す模式図である。リハビリテーションシステム１は脳活動測定装置１００と、運動測定装置２００と、提示装置３００と、制御装置４００と、を含んでいる。図示するように、リハビリテーションシステム１は、麻痺部位を有する患者のリハビリテーションを支援するシステムである。なお、以下においては、リハビリテーションをリハビリと表記することがある。
【００２１】
まず、実施形態１に係る脳活動測定装置１００、運動測定装置２００、提示装置３００、制御装置４００の概略構成について説明する。脳活動測定装置１００は患者の頭に装着され、患者の脳活動を測定する。また運動測定装置２００は患者の麻痺部位に装着され、患者の運動状態を測定する。制御装置４００は脳活動測定装置１００と運動測定装置２００とが測定した結果を受信し、運動意図と筋活動とを判定し、運動意図と筋活動との判定結果に応じて痙縮状態の判定を行う。痙縮状態の判定結果に基づいて、リハビリテーションの訓練量を更新する。更新した訓練量を提示装置３００に送信し、患者に訓練量を提示する。
【００２２】
本実施形態では、脳活動測定装置１００は、脳血流のヘモグロビン濃度を取得する近赤外線分光装置（ＮＩＲＳ：Near‐InfRared Spectroscopy）であり、光源部１１と、受光部１２と、脳血流検出回路１３と、を含んでいる。
【００２３】
光源部１１と受光部１２は患者の頭皮に接触して装着される。本実施形態では、脳活動測定装置１００は、複数の光源部１１と、複数の受光部１２と、を含む。光源部１１から出力された光は脳血流で吸光される。受光部１２は頭皮表面で、吸光後の光強度を取得する。脳血流検出回路１３は、取得された光強度と光源の光強度から吸光度を算出する。脳血流のヘモグロビンの吸光度は光の波長により決まっているため、脳血流検出回路１３は、算出した吸光度の変動を処理することによって、光源部１１と受光部１２の間に位置する脳領域における、ヘモグロビン濃度の変化量を算出する。脳活動測定装置１００は、算出したヘモグロビン濃度の変化量に基づいて、患者の脳活動を測定する。つまり、本実施形態では、脳活動測定装置１００は、脳血流のヘモグロビン濃度に基づいて脳活動を測定する。脳活動測定装置１００は、測定した脳活動の結果を脳活動測定結果として制御装置４００に送信する。脳血流検出回路１３は送信機能を有している。脳活動測定結果は、脳血流検出回路１３の送信機能によって制御装置４００に有線で送信される。送信手段は、有線だけではなく、無線で送信してもよい。
【００２４】
本実施形態では、運動測定装置２００は、表面電位を取得する装置（ＥＭＧ：ElectroMyoGraphy、筋電ともいう）であり、電極部１４と、筋電検出回路１５と、を含んでいる。
【００２５】
電極部１４は患者の麻痺部位の皮膚上に装着される。本実施形態では、運動測定装置２００は、複数の電極部１４を含む。患者が麻痺部位の筋肉を動かすときに、筋肉に存在する神経細胞の運動ニューロンが活動する。電極部１４は運動ニューロンの活動に応じて、活動している筋肉の領域に位置する皮膚上で表面電位を取得する。筋電検出回路１５は、取得された表面電位の変動を処理することによって、電極部１４における表面電位の変化量を算出する。運動測定装置２００は、電極部１４を介して検出される表面電位の変化量に基づいて、患者の麻痺部位の運動状態を測定する。つまり、本実施形態では、運動測定装置２００は、患者の麻痺部位の表面電位に基づいて運動状態を測定する。運動測定装置２００は、測定した運動状態の結果を運動状態測定結果として制御装置４００に送信する。筋電検出回路１５は送信機能を有している。運動状態測定結果は、筋電検出回路１５の送信機能によって制御装置４００に有線で送信される。なお、送信手段は、有線だけではなく、無線で送信してもよい。
【００２６】
提示装置３００は、頭部装着型表示装置（ＨＭＤ：Head Mounted Display）であり、制御装置４００は、ＨＭＤのコントローラーである。提示装置３００は、表示部１６を含んでいる。制御装置４００は、タッチパッド１７と、操作ボタン部１８と、を含んでいる。
【００２７】
表示部１６は、患者に虚像を視認させることができる。また、表示部１６は、現実空間も直接視認可能な光学透過型（シースルー型）である。提示装置３００は、表示部１６を介して訓練量を患者に提示することができる。タッチパッド１７は、タッチパッド１７の操作面上での接触操作を検出して、検出内容に応じた信号を出力する。タッチパッド１７としては、静電式や圧力検出式、光学式といった種々のタッチパッドを採用することができる。操作ボタン部１８は、種々の操作ボタンを有し、各操作ボタンの操作を検出して、検出内容に応じた信号を出力する。タッチパッド１７および操作ボタン部１８は、使用者によって操作される。使用者は、患者だけではなく、医師や理学療法士といった付添人を含む。
【００２８】
図２は、提示装置３００と制御装置４００との構成を機能的に示すブロック図である。
【００２９】
提示装置３００は、左眼用表示部１９Ｌと右眼用表示部１９Ｒとを備え、制御装置４００のＣＰＵ２１と接続されている。
【００３０】
右眼用表示部１９Ｒは、左眼用表示部１９Ｌと対称な構成を有しており、左眼用表示部１９Ｌと同様な画像を表示する。この結果、患者は、提示装置３００を頭部に装着することにより、その画像を認識することができる。また、患者は、提示装置３００に現実空間からの光の少なくとも一部が透過させられることにより、提示装置３００を頭部に装着したまま、現実空間を見ることができる。
【００３１】
制御装置４００は、受信部２０と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１と、記憶部２２と、運動モデルデータベース２３と、入力情報取得部２４と、電源部２５とを備え、各部はバス等により相互に接続されている。
【００３２】
受信部２０は、脳血流受信部２６および筋電受信部２７を含む。脳血流受信部２６は、脳活動測定装置１００から送信された脳活動測定結果を受信する。また、筋電受信部２７は、運動測定装置２００から送信された運動状態測定結果を受信する。受信部２０は、脳血流受信部２６が受信した脳活動測定結果、および筋電受信部２７が受信した運動状態測定結果をＣＰＵ２１に出力する。
【００３３】
ＣＰＵ２１は、リハビリ処理部２８を含む。ＣＰＵ２１は、記憶部２２に格納されているコンピュータープログラムを読み出して実行することにより、各種の機能を果たす。具体的には、ＣＰＵ２１は、入力情報取得部２４から操作の検出内容の入力があった場合に当該検出結果に応じた処理を実行する機能、記憶部２２に対してデータの読み書きを行う機能、および電源部２５から各構成部への電源の供給を制御する機能を果たす。リハビリ処理部２８は、脳血流受信部２６および筋電受信部２７の入力に基づいて、訓練量の設定や訓練量の更新を実施する。
【００３４】
また、ＣＰＵ２１は、記憶部２２に格納されているリハビリ用プログラムを読み出して実行することにより、障害のある身体部分の機能を回復するためのリハビリ処理を実行するリハビリ処理部２８としても機能する。本実施形態では、リハビリ処理は、障害のある身体部分として手の機能を回復するためのものである。障害としては、例えば、脳卒中による麻痺がある。
【００３５】
記憶部２２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access read only Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等によって構成される。記憶部２２には、ОＳ（Operating System）をはじめとする種々のコンピュータープログラムが格納されている。本実施形態では、格納されているコンピュータープログラムの一つとしてリハビリ用プログラムがある。
【００３６】
運動モデルデータベース２３は、運動モデルを蓄積したデータベースである。運動モデルは、リハビリの際に目標とされる運動をモデル化した動画データである。なお、運動モデルは、動画データに換えて、いくつかの静止画データの集まりとしてもよい。さらには、運動モデルは、手の特徴点位置の集合から構成されるデータであってもよく、動画を構築し得るデータであればいずれのデータに換えることもできる。さらに、運動モデルは、運動の回数や速度などのパラメーターを含むようにしてもよい。
【００３７】
入力情報取得部２４は、前述したタッチパッド１７および操作ボタン部１８を含む。入力情報取得部２４は、タッチパッド１７や操作ボタン部１８からの検出内容に応じた信号を入力する。
【００３８】
電源部２５は、制御装置４００および提示装置３００に備えられた電源を必要とする各構成部に、電源を供給する。
【００３９】
図３は、リハビリテーションシステム１の制御ブロック図である。
【００４０】
前述したように、脳活動測定装置１００は、受光部１２と、脳血流検出回路１３と、を備えている。また、脳血流検出回路１３は、脳血流計測部２９と、脳血流送信部３０と、を備えている。受光部１２からの出力信号は、脳血流計測部２９で信号処理され、脳血流送信部３０から制御装置４００へ送信される。
【００４１】
運動測定装置２００は、電極部１４と、筋電検出回路１５と、を備えている。また、筋電検出回路１５は、筋電計測部３１と、筋電送信部３２を備えている。電極部１４からの出力信号は、筋電計測部３１で信号処理され、筋電送信部３２から制御装置４００へ送信される。
【００４２】
制御装置４００は、脳血流受信部２６と、筋電受信部２７と、リハビリ処理部２８と、提示装置制御部３３と、を備えている。脳活動測定装置１００が送信した脳活動測定結果を脳血流受信部２６で受信し、運動測定装置２００が送信した運動状態測定結果を筋電受信部２７で受信する。後述するリハビリ処理部２８は、脳活動測定結果と、運動状態測定結果とに基づいて、患者に提示する訓練量を提示装置制御部３３に出力する。提示装置制御部３３は、リハビリ処理部２８から入力された訓練量に基づいて、表示画像を作成する。
【００４３】
提示装置３００は、表示部１６を備える。表示部１６は、制御装置４００からの指示に基づいて、患者に訓練量を提示する。
【００４４】
図４は、制御装置４００の制御ブロック図である。
【００４５】
図４に示すように、リハビリ処理部２８は、訓練量設定部３４と、更新部３５と、を備えている。また更新部３５は、痙縮状態判定部３６を備えている。
【００４６】
訓練量設定部３４は、脳血流受信部２６から入力される脳活動測定結果と、筋電受信部２７から入力される筋活動測定結果から、訓練量を設定する。本実施形態では、例えば、初期の脳活動測定結果（以下、初期脳活動測定結果と呼ぶ）と、初期の運動状態測定結果（以下、初期運動状態測定結果と呼ぶ）と、に基づいて初期の訓練量を設定する。設定した訓練量は提示装置制御部３３に出力される。
【００４７】
更新部３５は、訓練中に、脳血流受信部２６から入力される脳活動測定結果と、筋電受信部２７から入力される筋活動測定結果から、訓練量の更新を実施する。痙縮状態判定部３６は、脳血流受信部２６が受信した脳活動測定結果に基づいて運動意図を検出する。また痙縮状態判定部３６は、筋電受信部２７が受信した運動状態測定結果に基づいて筋活動を検出する。痙縮状態判定部３６は、運動意図の検出結果と筋活動の検出結果とに基づいて、患者が痙縮状態であるか否かを判定する。更新部３５は、痙縮状態判定部３６の判定結果に基づいて、リハビリの訓練量を更新する。更新された訓練量は提示装置制御部３３に出力される。
【００４８】
図５は、リハビリテーションシステム１によるリハビリテーションの訓練処理を示すフローチャートである。この訓練処理は、リハビリ処理部２８で実行されるものであり、入力情報取得部２４のタッチパッド１７や操作ボタン部１８を用いた所定の操作を受け付けたときに、ＣＰＵ２１によって、開始される。
【００４９】
訓練処理が開始されると、ステップＳ１において、ＣＰＵ２１は、脳活動測定結果と、運動状態測定結果とを取得する。なお、ステップＳ１では、患者が安静状態にあるときの脳活動測定結果および運動状態測定結果が取得される。このとき、脳活動測定装置１００は、ＣＰＵ２１からの指示に基づいて、安静状態にある患者の脳活動を測定した結果を初期脳活動測定結果として制御装置４００に出力する。また、運動測定装置２００は、ＣＰＵ２１からの指示に基づいて、安静状態にある患者の運動状態を測定した結果を初期運動状態測定結果として制御装置４００に出力する。なお、このとき、提示装置３００に、安静を保つように指示する表示が提示される。初期とは、脳活動と運動状態の変化量を算出するときに基準とする状態であり、本実施形態では、運動をしていない安静状態のときを指す。初期脳活動測定結果と、初期運動状態測定結果とは、制御装置４００の記憶部２２に保存される。
【００５０】
ステップＳ２において、ＣＰＵ２１は、初期設定された訓練量を記憶部２２から読み込む。訓練量とは、患者の容体に応じて設定されるものであり、訓練強度と、訓練内容と、を含んでいる。訓練内容は、リハビリにおける訓練のうち運動をともなう訓練について、運動の内容を示すものである。
【００５１】
訓練内容は、訓練の対象とする部位（以下、訓練対象部位と呼ぶ）の特定と、訓練対象部位に実施させる動作と、を含んでいる。例えば、右前腕部に麻痺を有する患者を例に挙げると、訓練対象部位として右前腕部が特定される。また、この例では、訓練対象部位に実施させる動作として、右手の手のひらを反復して握ったり開いたりする動作が特定される。
【００５２】
訓練強度は、運動をともなう訓練のパラメーターであり、運動速度と、運動時間と、運動間隔と、更新時間と、を含んでいる。運動速度は訓練対象部位に実施させる動作の速度を示しており、訓練対象部位として右腕が特定される上記の例では、手のひらを握ったり開いたりする速さを示している。運動時間は、運動を実施する時間を示しており、手のひらを握ったり開いたりする動作を反復して実施する時間を示している。なお、運動時間に替えて、運動回数をパラメーターとしてもよい。運動回数は、反復して実施する動作の反復回数を示す。運動間隔は、反復して実施する動作において、一回の動作とその次の動作との間隔（時間）を示す。更新時間は、訓練量を更新する時間（間隔）を指す。なお、訓練量の更新については後述する。
【００５３】
訓練量の初期設定は、麻痺の部位や、患者の麻痺の重症度に応じて複数の訓練量が記憶部２２に保存されている。初期設定の選択は、入力情報取得部２４からの出力に基づいて、ＣＰＵ２１が記憶部２２の内容を読み込むことで実施される。選択方法は、患者や理学療法士が選択してもよいし、患者の脳活動の解析結果から選択してもよい。患者の脳活動の解析結果に基づいて初期設定を選択する場合、例えば、患者の脳波のα帯（８〜１３ヘルツ）の活動強度に応じて訓練量を決定する方法が採用され得る。
【００５４】
ステップＳ３において、ＣＰＵ２１は、訓練量に基づいた表示画像を表示部１６に表示させる。これは、ＣＰＵ２１が提示装置制御部３３に指示を出力することによって実施される。提示装置３００は、ＣＰＵ２１の指示に基づいて、訓練量に基づいた表示画像を表示部１６に表示させる。これにより、患者に、提示装置３００を介して訓練量が提示される。提示する内容は、患者が訓練する麻痺部位の動きの映像でもよいし、訓練量の全体を示した画像でもよい。なお、麻痺部位の動きの映像としては、例えば、訓練対象部位として右腕が特定される上記の例の場合、手のひらを握ったり開いたりする映像（動画）が挙げられる。患者は、この映像に合わせて手のひらを握ったり開いたりする動作を行うことができる。つまり、訓練量の提示が訓練のインストラクションとして機能し得る。特に、本実施形態では、提示装置３００としてシースルー型のＨＭＤが採用されているので、手のひらを握ったり開いたりする動作の映像に患者の右腕を重ねて視認させることができる。これにより、映像を通して訓練の効果を高めやすくすることができる。なお、提示装置３００として非透過型のＨＭＤを採用することもできる。この場合、患者には表示内容を除く他の景色を視認することができないので、患者は動作の映像に集中しやすくなる。
【００５５】
ステップＳ４において、ＣＰＵ２１は、提示装置制御部３３に訓練の開始を通知する。この通知は、ＣＰＵ２１が提示装置制御部３３に通知の指示を出力することによって実施される。提示装置３００は、ＣＰＵ２１の指示に基づいて、訓練開始の通知を示す表示画像を表示部１６に表示させる。これにより、患者は表示部１６に表示された表示画像に従って、訓練を開始する。このとき、ＣＰＵ２１は、訓練の開始時刻を記憶部２２に保存する。
【００５６】
ステップＳ５において、ＣＰＵ２１は、更新時間が経過したか判定する。更新時間の経過は、訓練の開始時刻と現在時刻との差が更新時間に達したか否かを比較することで判定される。更新時間が経過した（ＹＥＳ）と判定されたときに、処理がステップＳ６に移行し、経過していない（ＮＯ）と判定されたときに、更新時間が経過するまで待機する。なお、経過時間の計測方法は、訓練の開始時刻と現在時刻との差を算出する方法に限定されず、訓練開始から現在までの時間をタイマーで計測する方法も採用され得る。
【００５７】
ステップＳ６において、ＣＰＵ２１は、訓練中の、脳活動測定結果と、運動状態測定結果と、を取得する。脳活動測定装置１００は、ＣＰＵ２１からの指示に基づいて、訓練中の患者の脳活動を測定した結果を脳活動測定結果として制御装置４００に出力する。また、運動測定装置２００は、ＣＰＵ２１からの指示に基づいて、訓練中の患者の運動状態を測定した結果を運動状態測定結果として制御装置４００に出力する。
【００５８】
ステップＳ７において、ＣＰＵ２１は、後述する更新処理を実施してからステップＳ８に移行する。更新処理では、ＣＰＵ２１は、訓練中の、脳活動測定結果と、運動状態測定結果と、に基づいて訓練量を更新する。
【００５９】
ステップＳ８において、ＣＰＵ２１は、後述する更新処理から出力された訓練量（更新された訓練量）に基づいて、表示画像を表示部１６に表示させる。これは、ＣＰＵ２１が提示装置制御部３３に指示を出力することによって実施される。提示装置３００は、ＣＰＵ２１の指示に基づいて、更新された訓練量（以下、更新訓練量と呼ぶ）に基づいた表示画像を表示部１６に表示させる。これにより、患者に、提示装置３００を介して更新訓練量が提示される。提示する内容は、患者が訓練する麻痺部位の動きの映像でもよいし、更新訓練量の全体を示した画像でもよい。
【００６０】
ステップＳ９において、提示装置制御部３３は、更新訓練量に基づく訓練の継続を促す通知を発する。この通知は、ＣＰＵ２１が提示装置制御部３３に通知の指示を出力することによって実施される。提示装置３００は、ＣＰＵ２１の指示に基づいて、訓練継続の通知を示す表示画像を表示部１６に表示させる。これにより、患者は、表示部１６に表示された表示画像に従って、更新訓練量に基づく訓練を継続する。
【００６１】
ステップＳ１０で、ＣＰＵ２１は、設定された訓練量が終了したかを判定する。これは、訓練を開始してからの経過時間が、運動時間に達したか否かを判定することによって実現され得る。ＣＰＵ２１は、訓練の開始時刻と、現在時刻と、の差分を計算し経過時間を算出する。経過時間と、訓練量で設定された運動時間と、を比較して訓練量が終了したか否かの判定を行う。訓練量が終了した（ＹＥＳ）と判定されたときに、訓練処理を終了し、終了していない（ＮＯ）と判定されたときに、ステップＳ５に戻り、訓練処理を継続する。
【００６２】
図６は、更新処理のフローチャートである。この更新処理は、更新部３５の処理であり、ＣＰＵ２１によって、更新時間ごとに実施される。
【００６３】
更新処理では、ＣＰＵ２１が、初期脳活動測定結果と訓練中の脳活動測定結果と、初期運動状態測定結果と訓練中の運動状態測定結果とから、訓練量の更新を行う。更新処理が開始されると、ステップＳ１０１において、ＣＰＵ２１は、脳活動測定結果が所定の閾値を超えているか否かを判定する。なお、訓練中の脳活動測定結果は、図５中のステップＳ６で取得した脳活動測定結果である。このとき、ＣＰＵ２１は、脳活動測定結果が所定の閾値を超えている（ＹＥＳ）ときに運動意図が検出されたと判定する。なお、運動意図とは、訓練対象部位が運動を実施したときに生じる脳活動のことを指す。換言すれば 、患者が意図して運動を実施したときに生じる脳活動である。つまり、運動が患者の意図によるものか否かを測る指標である。本実施形態では、所定の閾値として、初期脳活動測定結果が採用されている。所定の閾値を超えている状態として、初期脳活動測定結果よりも訓練中の脳活動測定結果が大きく、且つ統計的に有意差のある状態を採用している。統計的に有意差がある状態として、例えば、統計値であるｐ値が０．０５未満になる状態が採用され得る。ＣＰＵ２１は、記憶部２２に保存されている初期脳活動測定結果と、訓練中の脳活動測定結果と、を比較する。このとき、初期脳活動測定結果よりも訓練中の脳活動測定結果が大きい（ＹＥＳ）ときは、運動意図が検出されたと判定し、ステップＳ１０４の処理に移行し、運動意図が検出されない（ＮＯ）ときは、ステップＳ１０２の処理に移行する。
【００６４】
ステップＳ１０２において、ＣＰＵ２１は、運動状態測定結果が所定の閾値を超えているか否かを判定する。なお、訓練中の運動状態測定結果は、図５中のステップＳ６で取得した運動状態測定結果である。このとき、ＣＰＵ２１は、運動状態測定結果が所定の閾値を超えている（ＹＥＳ）ときに筋活動が検出されたと判定する。なお、筋活動とは、訓練対象部位が運動を実施したときに生じる筋肉の動きのことを指す。本実施形態では、所定の閾値として、初期運動状態測定結果が採用されている。所定の閾値を超えている状態として、初期運動状態測定結果よりも訓練中の運動状態測定結果が大きく、且つ統計的に有意差のある状態を採用している。統計的に有意差がある状態として、例えば、統計値であるｐ値が０．０５未満になる状態が採用され得る。ＣＰＵ２１は、記憶部２２に保存されている初期運動状態測定結果と、訓練中の運動状態測定結果と、を比較する。このとき、初期運動状態測定結果よりも訓練中の運動状態測定結果が大きい（ＹＥＳ）ときは、筋活動が検出されたと判定し、ステップＳ１０３の処理に移行し、筋活動が検出されない（ＮＯ）ときは、ステップＳ１０４の処理に移行する。なお、ステップＳ１０１の処理、およびステップＳ１０２の処理が、痙縮状態判定部３６の処理に対応している。
【００６５】
ステップＳ１０３において、ＣＰＵ２１は、訓練量の緩和を実施してから、処理を訓練処理（図５）のステップＳ８に戻る。なお、処理がステップＳ１０３に移行したとき、患者は痙縮状態にあると判定される。痙縮状態とは、患者の運動意図がなく、筋活動が生じている状態を指す。訓練中の患者が痙縮している場合、その患者にとって過負荷な訓練量であることが考えられる。そこで、ステップＳ１０３において、ＣＰＵ２１は、訓練量を緩和する。訓練量の緩和は、あらかじめ複数の訓練量を低減させたデータが記憶部２２に保存されており、ＣＰＵ２１が選択することで実現される。訓練量の緩和には、例えば、運動速度の低下や運動動作を平易にすること等が挙げられる。本実施形態では、例えば、訓練動作の速度を遅くすることや、訓練動作を健常手による麻痺手のストレッチ動作にすること等が挙げられる。
【００６６】
ステップＳ１０４において、ＣＰＵ２１は、訓練量の維持、又は訓練量の強化を実施してから、処理を訓練処理（図５）のステップＳ８に戻る。訓練量の強化は、あらかじめ複数の訓練量を強化させたデータが記憶部２２に保存されており、ＣＰＵ２１が選択することで実現される。訓練量の強化には、例えば、運動速度の増加や運動動作を難しくすること等が挙げられる。本実施形態では、例えば、訓練動作の速度を早くすることや、訓練動作を指ごとの屈伸動作にすることが挙げられる。
【００６７】
以上述べたように、本実施形態に係るリハビリテーションシステム１によれば、以下の効果を得ることができる。
訓練中の患者の容体変化に対応することができる。リハビリテーションシステム１では、脳活動と運動状態とを測定した結果に基づいて痙縮状態を判定し、判定した痙縮状態に基づいて訓練量を更新することができる。そして、訓練中の患者に、更新された訓練量を提示することができる。このリハビリテーションシステム１によれば、訓練中の患者の容体の変化に応じて更新した訓練量を患者に提示することができるので、訓練中の患者の容体の変化に対応することが可能となる。例えば、訓練中に患者の容体が悪化したときに、緩和された更新訓練量に基づく訓練を継続することができる。また訓練中に患者の容体が良好になったときには、より高い負荷の訓練量に更新された更新訓練量に基づく訓練を継続することができる。
【００６８】
なお、本実施形態では、ＣＰＵ２１がプログラムを実行することによって、制御装置４００内の各機能部がソフトウェアの働きによって実現されている。しかしながら、制御装置４００内の各機能部を、例えば集積回路等のハードウェアで実現したり、ソフトウェアとハードウェアとの協働で実現したりすることもできる。
【００６９】
（実施形態２）
図７は、実施形態２に係るリハビリテーションシステム２の構成を示す模式図である。
本実施形態に係るリハビリテーションシステム２について、この図を参照して説明する。なお、実施形態１と同一の構成部位については、同一の番号を使用し、重複する説明は省略する。
【００７０】
図７において、実施形態２に係る脳活動測定装置１００は、脳神経電位を取得する脳波計（ＥＥＧ：ElectroEncephaloGram）であり、脳波電極部３７と、脳波計測回路３８と、を含んでいる。
【００７１】
脳波電極部３７は患者の頭皮に接触して装着される。本実施形態では、脳活動測定装置１００は、複数の脳波電極部３７を含む。患者が運動を意図するとき、脳神経細胞が働く。脳波電極部３７は脳神経細胞の活動に応じて、活動している脳領域に位置する皮膚上で表面電位を取得する。なお、複数の脳波電極部３７のうちの一部を参照電極に設定し、運動意図を検出するときの基準となる表面電位を参照電極で取得してもよい。脳波計測回路３８は、取得された表面電位の変動を処理することによって、脳波電極部３７における表面電位の変化量を算出する。脳活動測定装置１００は、脳波電極部３７を介して検出される表面電位の変化量に基づいて、患者の脳活動を測定する。つまり、本実施形態では、脳活動測定装置１００は、患者の頭皮の表面電位に基づいて脳活動を測定する。脳活動測定装置１００は、測定した脳活動の結果を脳活動測定結果として制御装置４００に送信する。脳波計測回路３８は送信機能を有している。脳活動測定結果は、脳波計測回路３８の送信機能によって制御装置４００に有線で送信される。なお、送信手段は、有線だけではなく、無線で送信してもよい。
【００７２】
実施形態２では、図６で示したステップＳ１０１において、所定の閾値を、脳波電極部３７のうちの参照電極の測定結果としてもよい。ＣＰＵ２１は、参照電極の測定結果と、脳波電極部３７のうち参照電極を除く他の電極による脳活動測定結果と、を比較する。参照電極の測定結果よりも他の電極による脳活動測定結果が超えているときは、運動意図が検出されたと判定し、ステップＳ１０４の処理を行い、運動意図が検出されないときは、ステップＳ１０２の処理を行う。
【００７３】
実施形態２においても、実施形態１と同様の効果が得られる。さらに以上述べたように、本実施形態に係るリハビリテーションシステム２によれば、実施形態１での効果に加えて、以下の効果を得ることができる。
【００７４】
脳血流の計測が困難な患者に対して適用できる。例えば、脳卒中後の患者は血管の損傷や脳部位の腫れによって脳血流を安定して取得することが難しいことがある。脳波は神経細胞の表面電位を計測するため、脳卒中後の患者でも計測が容易にできる効果がある。
【００７５】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されず、上述した実施形態に種々の変更や改良などを加えることが可能である。変形例を以下に述べる。
【００７６】
（変形例１）
実施形態１では、脳血流を計測するＮＩＲＳを脳活動測定装置１００とした。これに対する変形例として、ｆＭＲＩ（functional Magnetic Resonance Imaging）を脳活動測定装置１００としてもよい。ｆＭＲＩは、磁場によって脳血流のヘモグロビンの磁化率を計測する装置である。ヘモグロビンの磁化率の変化量に基づいて、患者の脳活動を測定する。
【００７７】
（変形例２）
実施形態２では、脳神経の表面電位を計測するＥＥＧを脳活動測定装置１００とした。これに対する変形例として、ＭＥＧ（MagnetoEncephaloGraphy）を脳活動測定装置１００としてもよい。ＭＥＧは、脳神経細胞が働くことによって生じる、頭皮の表面電位に基づく磁場を計測する装置である。脳活動で生じる磁場に基づいて、患者の脳活動を測定する。
【００７８】
（変形例３）
前記各実施形態および変形例では、筋肉の表面電位を計測する筋電を運動測定装置２００とした。これに対する変形例として、筋音（ＭＭＧ：MechanoMyoGram）としてもよい。筋音は、筋肉の動きを振動として、皮膚表面で計測するものである。また、関節可動角度としてもよい。関節可動角度は、麻痺部位の関節可動角度を加速度センサーやゴニオ計で計測するものである。
【００７９】
（変形例４）
前記各実施形態および変形例では、ＨＭＤは、装着した状態で使用者の視界が遮断されない透過型の表示装置とした。これに対する変形例として、ＨＭＤは、使用者の視界が遮断される非透過型の表示装置としてもよい。また、ＨＭＤは、左眼用表示部１９Ｌと右眼用表示部１９Ｒとを備える構成としたが、これに換えて、片眼用の表示部だけを備える構成としてもよい。また、ＨＭＤだけではなく、液晶ディスプレイやプロジェクターで表示してもよい。
【００８０】
（変形例５）
前記各実施形態および変形例では、リハビリテーションシステム１やリハビリテーションシステム２として、手の機能を回復させるための事例を例示した。これに対するリハビリテーションシステム１やリハビリテーションシステム２の変形例として、手首、腕関節の機能を回復させるためのものでもよい。さらに、足の指、足首、膝の機能を回復するためのものとしてもよい。
【００８１】
（変形例６）
前記各実施形態および変形例では、制御装置４００は、ＨＭＤのコントローラーとした。これに対する変形例として、制御装置４００は、提示装置３００、脳活動測定装置１００または運動測定装置２００等の装置と一体となっていてもよい。
【符号の説明】
【００８２】
１，２…リハビリテーションシステム、１１…光源部、１２…受光部、１３…脳血流検出回路、１４…電極部、１５…筋電検出回路、１６…表示部、１７…タッチパッド、１８…操作ボタン部、１９Ｌ…左眼用表示部、１９Ｒ…右眼用表示部、２０…受信部、２１…ＣＰＵ、２２…記憶部、２３…運動モデルデータベース、２４…入力情報取得部、２５…電源部、２６…脳血流受信部、２７…筋電受信部、２８…リハビリ処理部、２９…脳血流計測部、３０…脳血流送信部、３１…筋電計測部、３２…筋電送信部、３３…提示装置制御部、３４…訓練量設定部、３５…更新部、３６…痙縮状態判定部、３７…脳波電極部、３８…脳波計測回路、１００…脳活動測定装置、２００…運動測定装置、３００…提示装置、４００…制御装置。
【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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