(57)【要約】【課題】簡単に正確にロコモティブシンドロームのリスクを評価することが可能な運動機能評価システムを提供すること。【解決手段】被験者のロコモティブシンドロームのリスクを評価する運動機能評価システムであって、被験者の身体上の複数の特定の部位に装着される複数のウェアラブルなセンサ部（２１０）と、歩行動作における被験者の身体上の複数の特定の部位の変化を示す複数の測定データを複数のセンサ部から取得するデータ取得部（１１２）と、複数の測定データまたは当該複数の測定データから導出されるデータのばらつきを算出することにより、被験者のロコモリスクを推定するロコモ度合い得点推定部（１１４）と、被験者のロコモリスクの推定の結果を出力する結果出力部（１１６）と、を有する運動機能評価システム。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の運動機能として、ロコモティブシンドロームのリスクを評価してユーザにフィードバックする運動機能評価システムであって、
前記被験者の身体上の複数の特定の部位に装着される複数のウェアラブルなセンサ部と、
歩行動作における前記被験者の前記身体上の複数の特定の部位の変化を示す複数の測定データを前記複数のセンサ部から取得するデータ取得部と、
前記複数の測定データまたは前記複数の測定データから導出されるデータのばらつきを算出することにより、前記被験者のロコモリスクを推定するロコモ度合い得点推定部と、
前記被験者のロコモリスクの前記推定の結果を出力する結果出力部と、
を有する運動機能評価システム。
【請求項２】
前記複数の測定データまたは前記複数の測定データから導出されるデータのばらつきは、前記複数の測定データまたは前記複数の測定データから導出されるデータの分散、標準偏差、四分位間距離、偏差値、範囲、平均差、平均絶対偏差、離散エントロピーのいずれか、またはこれらの組み合わせである、請求項１に記載の運動機能評価システム。
【請求項３】
前記被験者のロコモリスクを算出するための推定式を記憶する推定式記憶部をさらに備え、
前記ロコモ度合い得点推定部は、前記複数の測定データまたは前記複数の測定データから導出されるデータの前記ばらつきを算出して、当該算出されたばらつきデータに前記推定式を適用することによって前記被験者のロコモリスクを推定する、請求項１または２に記載の運動機能評価システム。
【請求項４】
被験者の身体上の複数の特定の部位に装着される複数のウェアラブルなセンサ部と、データ取得部と、ロコモ度合い得点推定部と、結果出力部と、を有するコンピュータシステムによって実行される運動機能評価方法であって、
前記データ取得部が、歩行動作における前記被験者の前記身体上の複数の特定の部位の変化を示す複数の測定データを前記複数のセンサ部から取得するステップと、
前記ロコモ度合い得点推定部が、前記複数の測定データまたは前記複数の測定データから導出されるデータのばらつきを算出することにより、前記被験者のロコモリスクを推定するステップと、
前記結果出力部が、前記被験者のロコモリスクの前記推定の結果を出力するステップと、
を含む運動機能評価方法。
【請求項５】
請求項４に記載の運動機能評価方法を、前記コンピュータシステムに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の運動機能として、ロコモティブシンドロームのリスクを、複数のウェアラブルセンサによって評価するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ロコモティブシンドロームという言葉が日本整形外科学会によって提唱されている。「ロコモティブシンドローム（Locomotive Syndrome：運動器症候群（「ロコモ」とも略される）」とは、「運動器の障害により要介護になるリスクの高い状態になること」を意味する言葉である（日本臨床整形外科学会ＨＰより引用：非特許文献１参照）。このロコモティブシンドロームのリスクを評価することは、将来に要介護状態になることを回避するためにも重要である。
【０００３】
ここで、特許文献１には、老年障害リスクを評価するための技術が開示されている。また、特許文献２には、ロコモティブシンドロームのリスクを評価するための運動機能診断装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−２５５７８６号
【特許文献２】特開２０１６−１４４５９８号
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】“ロコモティブ症候群”、［online］、平成２１年３月３日、日本臨床整形外科学会、［平成２８年１１月２８日検索］、インターネット〈URL：http://www.jcoa.gr.jp/locomo/teigi.html〉
【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、特許文献１において評価対象となっている老年障害リスクには、ロコモティブシンドロームは含まれていない。また、特許文献１における評価方法では歩行パラメータを用いている。
【０００７】
特許文献２に開示の運動機能診断装置は、ロコモティブシンドロームのリスク評価を目的としている。しかしながら、Ｋｉｎｅｃｔ（登録商標）センサを用いて被験者の身体の複数部位の動きを検出するものであり、このようなシステムではセンサが設置された特定の箇所で評価を行う必要があり、日常生活中に評価を行うことはできない。また、被験者がスカートを着用している場合等、検出しようとする部位が隠れてしまうような服装である場合には検出ができない等の問題があった。
【０００８】
このような課題に鑑み、本発明は複数のウェアラブルなセンサを用いることで、センサが設置された特定の箇所でなくとも、より正確に運動機能としてのロコモティブシンドロームのリスクを評価し、ユーザにフィードバックすることが可能な運動機能評価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】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の一態様は、被験者の運動機能として、ロコモティブシンドロームのリスクを評価し、その結果をユーザにフィードバックする運動機能評価システムであって、前記被験者の身体上の複数の特定の部位に装着される複数のウェアラブルなセンサ部と、歩行動作における前記被験者の前記複数の身体上の特定の部位の変化を示す複数の測定データを前記複数のセンサ部から取得するデータ取得部と、前記複数の測定データまたは前記複数の測定データから導出されるデータのばらつきを算出することにより、前記被験者のロコモリスクを推定するロコモ度合い得点推定部と、前記被験者のロコモリスクの前記推定の結果を出力する結果出力部と、を有する運動機能評価システムである。
【００１０】
また、本発明の他の態様は、被験者の身体上の複数の特定の部位に装着される複数のウェアラブルなセンサ部と、データ取得部と、ロコモ度合い得点推定部と、結果出力部と、を有するコンピュータシステムによって実行される運動機能評価方法であって、前記データ取得部が、歩行動作における前記被験者の前記身体上の複数の特定の部位の変化を示す複数の測定データを前記複数のセンサ部から取得するステップと、前記ロコモ度合い得点推定部が、前記複数の測定データまたは前記複数の測定データから導出されるデータのばらつきを算出することにより、前記被験者のロコモリスクを推定するステップと、前記結果出力部が、前記被験者のロコモリスクの前記推定の結果を出力するステップと、を含む運動機能評価方法である。
【００１１】
また、本発明の他の態様は、上述の運動機能評価方法を、前記コンピュータシステムに実行させるためのコンピュータプログラムである。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態に係る運動機能評価システムの機能ブロックの一例を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る運動機能評価システム（運動機能評価装置）のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係るロコモリスク評価を行うための準備段階についてのフローチャートの一例を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係るロコモリスク評価方法における判別モデルの構築の一例を説明する図である。
【図５】判別モデルの一例を説明する図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る運動機能評価システムにおいてロコモリスク評価を行うためのフローチャートの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（概要）
本発明の発明者は、本発明に係るロコモティブシンドローム（以下、略して「ロコモ」という）のリスクを評価するための運動機能評価システムの発明に先んじて、ロコモリスクが高い者は低い者に比べて歩行に際して、立脚後期（立脚期：歩行において地面に足が接地している状態）から遊脚初期（遊脚期：歩行において地面から足が離れている状態）にかけての動作のばらつきが大きいということを見出した（小林吉之、外３名、「ロコモティブシンドローム該当者に特徴的な歩行中の下肢関節運動（Gait Characteristics of high scorers of the locomotive syndrome）」、バイオメカニズム学会誌（Journal of the Society of Biomechanisms Japan）、バイオメカニズム学会、Vol.40、No.3、2016、P183-193）。これにより、本発明に係る運動機能評価システムにおいては、被験者の歩行動作の測定データのばらつきによって被験者のロコモリスクを評価することとした。
【００１４】
また、本発明に係る運動機能評価システムにおいては、事前に、病院の診断等によって判定されたロコモ該当者とロコモ非該当者から各種の測定データを収集し、この収集結果に基づいて評価モデルを構築し、本実施形態の運動機能評価システムに使用している。
【００１５】
以下、図面を参照しながら、本実施形態に係る運動機能評価システムについて説明する。なお、以下の説明において参照する各図では、他の図と同等部分は同一符号によって示される。
【００１６】
（運動機能評価システムの構成）
図１は、本実施形態に係る運動機能評価システムの機能ブロックの一例を示す図である。本実施形態に係る運動機能評価システム１は、運動機能評価装置１０と、計測装置２０とを含む。本実施形態に係る運動機能評価システム１は、計測装置２０を装着した人物（被験者）の歩行時の測定データを運動機能評価装置１０が分析し、当該人物がロコモリスク該当者か否かを推定するためのシステムである。
【００１７】
（計測装置）
計測装置２０は、これを装着した被験者の特定の身体部位の歩行時における変化に関して測定を行う。身体部位の歩行時における変化に関する測定とは、例えば、歩行中の当該身体部位の位置の変化、加速度の変化、床反力、等の測定が挙げられる。計測装置２０は、このような計測を行って測定データを出力することが可能なセンサ部２１０を備える。
【００１８】
本実施形態においては、計測装置２０はウェアラブルな計測装置である。これにより、被験者が計測装置２０を装着することが容易であり、ロコモリスクの評価を簡単に行うことができる。計測装置２０は、具体的には例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ、圧力センサ（インソール型）、等であってよい。なお、図１において計測装置２０は１つのみしか示されていないが、本実施形態においては、計測装置２０は複数存在する。
【００１９】
（運動機能評価装置）
運動機能評価装置１０は、データ分析部１１０と、記憶部１２０と、操作部１３０と、表示部１４０とを備える。
【００２０】
データ分析部１１０は、計測装置２０の複数のセンサ部２１０で取得された複数の測定データを、ネットワーク等を介して受信し、被験者のロコモリスクを評価するための処理を実行する。データ分析部１１０は、データ取得部１１２と、ロコモ度合い得点推定部１１４と、結果出力部１１６とを備える。
【００２１】
データ取得部１１２は、計測装置２０の複数のセンサ部２１０で取得された複数の測定データを、ネットワーク（有線・無線）等を介して取得する。また、測定データは、例えば脱着可能な記録メディアや他の装置等を介して取得されてもよい。データ取得部１１２にて取得された複数の測定データは、記憶部１２０の測定データ記憶部１２２に記憶される。
【００２２】
ロコモ度合い得点推定部１１４は、データ取得部１１２において取得された複数の測定データと、記憶部１２０の推定式記憶部１２４に記憶されているロコモリスク評価のための推定式データとに基づいて、複数の測定データ、または複数の測定データから導出されるデータのばらつきを算出して被験者のロコモリスクを推定（算出）する機能を有する。測定データ、または測定データから導出されるデータのばらつきとは、例えば、測定データ、または測定データから導出されるデータの分散、標準偏差、四分位間距離、偏差値、範囲、平均差、平均絶対偏差、離散エントロピーである。被験者のロコモリスクを評価する際には、これらのいずれかのみを使用してもよいし、いくつかを組み合わせて使用してもよい。また、測定データ、または測定データから導出されるデータのばらつきとは、測定データそのもののばらつきのみならず、測定データから導出（算出）されるデータのばらつきであってもよい。例えば、モーションキャプチャシステムにより測定される歩行中における被験者の動きデータから加速度データを算出し、当該加速度データのばらつきを用いて被験者のロコモリスクを推定するようになっていてもよい。
【００２３】
結果出力部１１６は、ロコモ度合い得点推定部１１４において推定された被験者のロコモリスクを示す結果データを表示部１４０の結果表示部１４４に出力する。また、結果表示部１４４への結果データの出力に代えて、他の装置にネットワーク等を介して結果データを出力する、脱着可能な記録メディア等に結果データを出力する、等となっていてもよい。
【００２４】
記憶部１２０は、各種のデータを記憶する機能を有する。記憶部１２０は、測定データ記憶部１２２と、推定式記憶部１２４とを備える。
【００２５】
測定データ記憶部１２２は、計測装置２０の複数のセンサ部２１０から出力された複数の測定データを、データ分析部１１０のデータ取得部１１２を介して記憶する。計測装置２０のセンサ部２１０から出力された測定データに特定の処理を施してから記憶しても勿論構わない。
【００２６】
推定式記憶部１２４は、被験者のロコモリスクを算出するために必要な推定式を記憶する。この推定式は被験者のロコモリスク評価に先立って準備される（詳細は後述する）。
【００２７】
操作部１３０は、ユーザの操作を受け付ける機能を有する。具体的にはキーボードやマウス等の入力デバイス等である。操作部１３０にて受け付けられたユーザ入力の内容に応じて、測定を開始する、データを記録する、記録されているデータを表示する、等の各種動作を運動機能評価装置１０に行わせるようになっていてよい。また、操作部１３０は、入力デバイス等を介して受け付けたユーザからの入力内容を表示部１４０の入力情報表示部１４２に出力表示してもよい。
【００２８】
表示部１４０は、ユーザに対して各種の情報をディスプレイに表示出力する機能を有する。表示部１４０は、入力情報表示部１４２と、結果表示部１４４とを備える。
【００２９】
入力情報表示部１４２は、操作部１３０の操作情報入力部１３２において受け付けられたユーザ入力の内容を表示する。なお、操作部１３０と表示部１４０は、タッチパネルのように一体的に構成されていてもよい。
【００３０】
結果表示部１４４は、データ分析部１１０の結果出力部１１６から被験者のロコモリスクを示す結果データを取得して、ディスプレイ等に出力する。なお、結果データの出力は、本実施形態においては表示出力することとしているが、あくまで一例であり、これに限定されない。例えば、音声や光などによって出力されてもよい。
【００３１】
なお、図１においては、運動機能評価装置１０と計測装置２０は別々の装置として示されている。例えば、計測装置２０は被験者の身体上の複数の特定の部位に装着可能なセンサデバイス等であり、運動機能評価装置１０はスマートフォンやパーソナルコンピュータ等であって、複数の計測装置２０で計測された各測定データが無線通信等によって運動機能評価装置１０に送信されるようになっていてよい。また、運動機能評価装置１０と計測装置２０は、一体化して一つの装置となっていてもよい。例えば、スマートフォンのように加速度センサ等が内蔵されている（ウェアラブルな）可搬型端末を利用することができる。さらには、加速度センサ内蔵のスマートフォンのアプリケーション（コンピュータプログラム）として実装することも可能である。
【００３２】
図１に示される機能構成はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。
【００３３】
（ハードウェア構成）
図１の本実施形態に係る運動機能評価システム１（または運動機能評価装置１０）は、一般的なコンピュータ装置と同様のハードウェア構成によって実現可能である。
【００３４】
図２は、本実施形態に係る運動機能評価システム（または運動機能評価装置１０）のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示されるコンピュータ装置３０は、一例として、プロセッサ３０２と、ＲＡＭ３０４と、ＲＯＭ３０６と、ハードディスク装置３０８と、リムーバブルメモリ３１０と、通信インタフェース（有線・無線）３１２と、ディスプレイ／タッチパネル３１４と、スピーカ３１６と、キーボード／マウス３１８とを備える。図１を用いて上記説明された運動機能評価システム１（または運動機能評価装置１０）の各構成の機能は、ハードウェアとソフトウェアとが協働することによって実現されうる。例えば、プロセッサ３０２が、ハードディスク装置３０８にあらかじめ格納されたプログラムをメモリに読み出して実行することで各構成の機能を実現することが可能である。なお、図２に示されるハードウェア構成はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。
【００３５】
（フローチャート：準備段階）
図３は、本実施形態に係るロコモリスク評価を行うための準備段階についてのフローチャートの一例を示す図である。かかる準備段階においては、既知の方法（例えば病院での診断など）によってロコモ該当者または非該当者と判断された人物のそれぞれについて、歩行の際の計測データを標本データとして複数収集する。そして、収集された標本データに基づいて、ロコモリスクを推定するための推定式を作成する。なお、以下の説明においては、計測データの一例として加速度データを採用して説明する。
【００３６】
まず、標本データを収集するために、標本となるロコモ該当者と非該当者（以下、被験者という）が、それぞれ歩行を開始する。この時、標本データとなる計測データを取得したい被験者の特定の身体部位に、測定装置（加速度センサ）を装着する。被験者が歩行を開始すると、測定装置は装着部位の測定データ（加速度データ）の記録を開始する（ステップＳ１０２）。なお、測定装置として、図１に示された計測装置２０を使用してもよい。
【００３７】
被験者の歩行中、予め定められた時間間隔ごとに時系列で、測定装置が装着された被験者の装着部位における加速度データが取得される（ステップＳ１０４）。取得された加速度データについて、ローパスフィルタをかけ、一歩行周期において時間率１００％規格化処理を行う。このようにして得られた標本データは運動機能評価装置１０の記憶部１２０の測定データ記憶部１２２に記憶される。
【００３８】
ここで、測定対象とする測定部位は、被験者の身体においてウェアラブルの測定装置を装着することが可能な部位のうちのいくつかを測定部位として決定すればよい。例えば、複数歩分における装着部位における加速度の変化を示すデータを取得する。ただし、少なくとも一歩行周期における加速度の変化を示すデータが取得できればよい。また、取得される加速度データは、例えば左右、前後、鉛直方向の各成分（ｘ、ｙ、ｚ）であってもよく、鉛直方向成分のみを取得するように構成してもよい。
【００３９】
また、本例においては加速度センサを被験者に装着して直接的にセンサから加速度データを取得することとしたが、他の方法によって加速度データを取得してもよい。例えば、モーションキャプチャシステムを用いて加速度データを取得してもよい。具体的には、例えば、被験者の身体に複数のマーカを貼付して歩行させて歩行中の各マーカの座標を計測する。そして、計測した座標を２回微分して加速度を計算する等となっていてもよい。
【００４０】
以上のようにして取得された加速度データと、既知のロコモ該当者および非該当者についての教師信号を基に機械学習の手法で判別モデル（推定式）を生成する（ステップＳ１０６）。生成された判別モデルデータは、運動機能評価装置１０の記憶部１２０における推定式記憶部１２４に記憶される（ステップＳ１０８）。
【００４１】
（判別モデルの生成）
ここで、判別モデル（推定式）の生成の実例を示す。本発明の発明者は、以下のように判別モデルの構築を試みた。
【００４２】
被験者は、５０歳以上の健常成人７５名（ロコモ該当者２９名、ロコモ非該当者４６名、平均年齢と分布は６６．０±５．３歳）である。これらの被験者は、既存の技術（病院での診断等）によりロコモ該当者であるか非該当者であるかについて予め判断されている者である。また、測定装置は、各被験者の骨盤部と体幹部に装着した。被験者が歩行を開始すると、骨盤部と体幹部における歩行中の加速度データを時系列で取得し、取得された加速度データについて、ローパスフィルタをかけ、一歩行周期において時間率１００％規格化処理を行った。そして、５試行分のばらつきを示す代表値を特徴量として使用した（分散、標準偏差、四分位間距離、偏差値、範囲、平均差、平均絶対偏差、離散エントロピーを取得した）。
【００４３】
図４は、評価結果の一例である。「実測値」とは、教師信号となる歩行データの値であり、各被験者について事前に判断されたロコモ該当者（Ｈｉｇｈ  Ｒｉｓｋ）と非該当者（Ｌｏｗ  Ｒｉｓｋ）の数である（ロコモ該当者＝２３＋６＝２９、ロコモ非該当者１８＋２８＝４６）。
【００４４】
また、「予測値」とは、モデル構築の際に推定された推定値である。実測値が“Ｈｉｇｈ  Ｒｉｓｋ”であり予測値も“Ｈｉｇｈ  Ｒｉｓｋ”であった人数（２３人）、および実測値が“Ｌｏｗ  Ｒｉｓｋ”であり予測値も“Ｌｏｗ  Ｒｉｓｋ”であった人数（２８人）は、その推定式によって正しく評価できた人数ということである。
【００４５】
一方、実測値が“Ｈｉｇｈ  Ｒｉｓｋ”であるのに予測値は“Ｌｏｗ  Ｒｉｓｋ”となった人数（６人）、および実測値が“Ｌｏｗ  Ｒｉｓｋ”であるのに予測値は“Ｈｉｇｈ  Ｒｉｓｋ”であった人数（１８人）は、その推定式により正しく評価できなかった人数ということである。
【００４６】
また、「感度」は実際にロコモ該当者である人をロコモ該当者であると正しく評価できた割合（２３／（２３＋６）≒７９．３％）、「特異度」は実際にロコモ非該当者である人をロコモ非該当者であると正しく評価できた割合（２８／（１８＋２８）≒６０．９％）である。
【００４７】
また、「陽性的中率」はロコモ該当者であると予測した人のうち実際にロコモ該当者であった人の割合（２３／（２３＋１８）≒５６．１％）、「陰性的中率」はロコモ非該当者であると予測した人のうち実際にロコモ非該当者であった人の割合（２８／（６＋２８）≒８２．４％）を示す。このような結果データが、骨盤部と体幹部について取得される。以上のような試行結果に基づいて推定式の重み係数およびしきい値を調整して適切な判別モデルを決定する。判別モデルの一例を図５に示す。図５の式中、“ＡｃｃＸＸ”はＸＸ番目の加速度データを表す。
【００４８】
（フローチャート：準備段階）
図６は、本実施形態に係る運動機能評価システムにおいてロコモリスク評価を行うためのフローチャートの一例を示す図である。被験者は、自身の身体上の複数の特定部位（図４の例であれば骨盤部および体幹部）に計測装置１０をそれぞれ装着して歩行を開始する。被験者が歩行を開始すると、運動機能評価システム１は各装着部位の測定データ（加速度データ）の記録を開始する（ステップＳ２０２）。
【００４９】
被験者の歩行中、計測装置１０は、予め定められた時間間隔で装着部位の加速度を計測する（ステップＳ２０４）。また、取得された加速度データは、準備段階と同様の処理が施される。すなわち、上述の例であれば、取得された加速度データについて、ローパスフィルタがかけられ、一歩行周期において時間率１００％規格化処理が行われる。処理が施された加速度データは、測定データ記憶部１２２に順次記憶される。
【００５０】
ロコモ度合い得点推定部１１４は、推定式記憶部１２４に記憶されている推定式を読み出す（ステップＳ２０６）。ロコモ度合い得点推定部１１４は、ステップＳ２０４で計測されて処理された加速度データを推定式に入力して算出する（ステップＳ２０８）。算出結果に基づいて、当該被験者がロコモ該当者か非該当者かを判定する（ステップＳ２１０）。具体的には例えば、測定された加速度データを図５のような推定式に挿入して、例えば計算結果が“０”以上であればロコモ非該当者であり、“０”未満であればロコモ該当者である、と判断する。また、本実施形態においては被験者の身体上の複数の部位に装着された複数の計測装置１０から加速度データが取得される。そして、これらの加速度データに基づいて、ロコモ該当であるか非該当であるかが判断される。例えば、各部位の加速度データごとに推定式で計算されて、計算結果が“０”以上となった部位の割合が予め定められた閾値以上になった場合にはロコモ該当と判断する、全ての部位の計算結果が“０”以上となった場合にはロコモ非該当者であると判断する、等となっていてもよい。
【００５１】
ステップＳ２１０における判断結果は結果出力部１１６から出力されて、結果表示部１４４にて表示される（ステップＳ２１２）。なお、判断結果は表示出力されるのみならず、例えば音声や光によって出力されても勿論構わない。
【００５２】
ここまで、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されず、その技術的思想の範囲内において種々異なる形態にて実施されてよいことは言うまでもない。
【００５３】
また、本発明の範囲は、図示され記載された例示的な実施形態に限定されるものではなく、本発明が目的とするものと均等な効果をもたらすすべての実施形態をも含む。さらに、本発明の範囲は、各請求項により画される発明の特徴の組み合わせに限定されるものではなく、すべての開示されたそれぞれの特徴のうち特定の特徴のあらゆる所望する組み合わせによって画されうる。
【符号の説明】
【００５４】
１      運動機能評価システム
１０    運動機能評価装置
２０    計測装置
１１０  データ分析部
１２０  記憶部
１３０  操作部
１４０  表示部
２１０  センサ部
【図１】
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【図２】
2018114021.tif 000004
【図３】
2018114021.tif 000005
【図４】
2018114021.tif 000006
【図５】
2018114021.tif 000007
【図６】
2018114021.tif 000008