(57)【要約】【課題】直線歩行時と直立静止時の姿勢の歪みの変化量から、その姿勢歪みの大きさを「歪み年齢」に換算して被検者に提示することにより、高齢者の転倒を抑制する姿勢歪評価方法を提案する。【解決手段】静止時と歩行時の３次元位置を計測するモーションキャプチャ手段、歪み年齢を計算するコンピュータ、その表示装置や記憶装置または伝送手段を備える評価システムを用いて、頭、右または左の肩、腰の各々所定の部分を計測する。肩の位置は右左肩を結ぶ線上に置く。歪み年齢をｙとし、平面図で、静止時の頭と肩との距離ｘ１と、歩行時の頭と腰との距離をｘ２、とするとき、１）静止時のｘ１を計測し、２）歩行時のｘ２を計測し、３）ｙをａ×ｘ１とｂ×ｘ２と定数ｃとの線形和で求め、４）歪み年齢ｙを表示部に伝送する。係数ａ、ｂ、ｃは、実年齢を目的変数としｘ１とｘ２の測定値を説明変数とする重回帰分析で求める。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の複数の部位の静止時と歩行時の３次元位置を計測するモーションキャプチャ手段と、
計測された上記３次元位置から評価した評価年齢を計算するコンピュータと、
上記評価年齢を表示装置、記憶装置または他のコンピュータに伝送する伝送手段と、を備える評価システムを用いて人の姿勢の歪みを評価する評価方法であって、
上記複数の部位は、頭、右または左の肩、腰の各々所定の部分を含むものであり、
肩の位置は上記被検者の右肩と左肩を結ぶ線上に決められた位置とし、
上記評価年齢をｙとし、上記評価システムの平面図において、上記被検者の静止時の頭の所定部分の位置と肩の位置との距離をｘ１とし、上記被検者の歩行時の頭の所定部分の位置と腰の所定部分の位置との距離をｘ２とするとき、
（１）被検者の静止時における上記距離ｘ１を計測するステップ、
（２）被検者の歩行時における上記距離ｘ２を計測するステップ、
（３）ｙを実質的に所定の係数ａのｘ１項と所定の係数ｂのｘ２項と所定の定数ｃ項との線形和で求めるステップ、および
（４）上記評価年齢ｙを表示装置、記憶装置または他のコンピュータに伝送するステップ、を含む計測を行って、上記被検者の歩行中の転倒を抑制することを特徴とする姿勢歪評価方法。
【請求項２】
上記係数ａ、係数ｂおよび定数ｃは、所定の集団に属する複数の人の実年齢を目的変数とし上記距離ｘ１と距離をｘ２の測定値を説明変数とする重回帰分析を行って求めた値であり、
上記被検者の評価年齢ｙを求める際は、被検者の属する集団における重回帰分析を行って求めた上記係数ａ、係数ｂおよび定数ｃを用いるものであることを特徴とする請求項１に記載の姿勢歪評価方法。
【請求項３】
計測時の上記被検者の向きは、静止時および歩行時において、上記モーションキャプチャ手段に向かって前進する向きであることを特徴とする請求項１あるいは２に記載の姿勢歪評価方法。
【請求項４】
上記距離ｘ１を計測する際の被検者の位置は、上記距離ｘ２を計測する際の被検者の位置と同じ位置にすることを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の姿勢歪評価方法。
【請求項５】
上記評価システムは、被検者を識別する機能を備えるものであり、
上記コンピュータは、識別された被検者毎に、計測データと評価年齢を含むデータを管理し、
上記評価年齢ｙの経過情報を上記被検者に知らせることで、上記被検者の歩行中の転倒を抑制することを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の姿勢歪評価方法。
【請求項６】
上記モーションキャプチャ手段は、キネクト（登録商標）であり、
該モーションキャプチャ手段で計測する上記複数の部位の位置は、上記キネクト（登録商標）の３Ｄスケルトンにおける関節点の位置であることを特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載の姿勢歪評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  この発明は、被検者の姿勢歪みを計測し、その姿勢歪みの大きさを年齢で表現した「歪み年齢」に換算し、この「歪み年齢」をその被検者に知らせたり、その被検者の衣類や履物の選定や体操などに生かしたりすることによって、日常活動における転倒を抑制するための姿勢歪評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】  加齢により生じる体の歪みは、姿勢が悪くなることに加え、頭痛や内臓疾患、転倒事故の要因になることが一般的に知られている。特に、高齢者の転倒は、骨折や脳疾患等を引き起こし、寝たきり化へつながるリスクが指摘されており、従来から解決の必要が叫ばれてきた大きな社会問題の１つである。【０００３】  若年者と高齢者の姿勢を比べてみると、高齢者は、いわゆる前かがみの猫背姿勢になる傾向にあることは、よく知られている。また、高齢者の前かがみの姿勢は、頭の位置が下向きになり目線が低くなることから、視覚的に注意範囲が狭くなる可能性があり、転倒の危険性を高くすることが知られている。このことから、前傾姿勢の程度を定量化することが、高齢者の前傾姿勢に基づく転倒のリスクを見積もるうえで有効であると考えられる。【０００４】  従来、体の歪みの評価は、直立静止した状態を対象とすることが一般的であった。しかし、本発明の発明者による研究によれば、直立静止時と直線歩行時の姿勢を比較した結果、若年者では、双方の間に有意な差はみられなかったが、高齢者では、有意な差がみられた。
このことから、高齢者の体の歪みの特徴は、直線歩行時と直立静止時の姿勢の歪みの変化量にあると考えられる。【０００５】  動作中の体の座標を定量化する手法としては、モーションキャプチャ装置を用いて、体の要所をデジタイズすることが行われている。この際用いられるモーションキャプチャ装置には、光学式、慣性センサー式、機械式、磁気式、ビデオ式、複合センサー式などのものが知られている。【０００６】  光学式は、複数のカメラを計測空間周囲に設置し、身体に付けた反射マーカーをトラッカーとして用いて撮影し、複数のカメラ画像のトラッカーの座標を解析して被検者の動きをデジタル化するものである。
慣性センサー式は、ジャイロセンサー（角速度計）、加速度計からなる慣性センサーを身体の計測点に装着し、加速度として計測された情報から逆算して位置・姿勢を求めるものであり、画像解析の必要がない。
機械式は、ポテンショメータやエンコーダといった機械的に回転角や変位を測定するセンサーを利用して各関節角等の計測を行うものである。
磁気式は、磁気発生装置で発生した磁場を、身体に装着した磁気センサーで検出するもので、３軸方向の磁場を各磁気センサーで検出して、磁場発生器からの位置や姿勢を求める。光学式に比べてマーカーが隠れる心配はなく、１セットの磁気センサーで位置と姿勢の情報が得られる。
ビデオ式は、複数のカメラで同時に撮影された映像を解析して各画素の３次元位置を確定して３Ｄ画像として取り込むものである。
複合センサー式は、複数のセンサーを組み合わせたモーションキャプチャで、例えば、キネクト（登録商標）がある。これは、カラーカメラ、スペックルパタンを発生する赤外レーザ光源、赤外線カメラ、およびアレイマイクを備えるもので、２次元画像に加えて奥行情報を得ることで、３次元画像情報が得られる。【０００７】  特許文献１に、モーションキャプチャ手段を用いて例えば乳牛の特定の部位の動きを捕捉し、この特定の部位の動きに基づいて、撮像した乳牛の蹄の状態を客観的に診断する診断システムとその診断方法が開示されている。この診断方法では、例えば、乳牛の大腿骨突端にマーカー用の反射板を設け、このマーカーのビデオ映像からマーカーの動きを抽出し、このマーカーの動きを解析して乳牛の健康状態を把握するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００５−２５３４３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】  従来、高齢者の体の歪みの評価は、直立静止した状態を対象とすることが一般的であった。しかし、その歪みの特徴は、直線歩行時と直立静止時の姿勢の歪みの変化量で捕捉できることが、本発明の発明者の研究で明らかとなった。そこで、直立静止時の姿勢に加えて、直線歩行時の姿勢を十分な精度で計測し、姿勢の歪みの差を定量的に評価する計測方法を提案する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】  この発明は、被検者が歩行中に転倒することを抑制するための姿勢歪評価方法であり、被検者の複数の部位の静止時と歩行時の３次元位置を計測するモーションキャプチャ手段と、計測された上記３次元位置から評価した評価年齢を計算するコンピュータと、上記評価年齢を表示装置、記憶装置または他のコンピュータに伝送する伝送手段と、を備える評価システムを用いて人の姿勢の歪みを評価する評価方法であって、
上記複数の部位は、頭、右または左の肩、腰の各々所定の部分を含むものであり、
肩の位置は上記被検者の右肩と左肩を結ぶ線上に決められた位置とし、
上記評価年齢をｙとし、上記評価システムの平面図において、上記被検者の静止時の頭の所定部分の位置と肩の位置との距離をｘ１とし、上記被検者の歩行時の頭の所定部分の位置と腰の所定部分の位置との距離をｘ２とするとき、
（１）被検者の静止時における上記距離ｘ１を計測するステップ、
（２）被検者の歩行時における上記距離ｘ２を計測するステップ、
（３）ｙを実質的に所定の係数ａのｘ１項と所定の係数ｂのｘ２項と所定の定数ｃ項との線形和で求めるステップ、および
（４）上記評価年齢ｙを表示装置、記憶装置または他のコンピュータに伝送するステップ、を含む計測を行うことを特徴とする。【００１１】  上記係数ａ、係数ｂおよび定数ｃは、所定の集団に属する複数の人の実年齢を目的変数とし上記距離ｘ１と距離をｘ２の測定値を説明変数とする重回帰分析を行って求めた値であり、
上記被検者の評価年齢ｙを求める際は、被検者の属する集団における重回帰分析を行って求めた上記係数ａ、係数ｂおよび定数ｃを用いるものである。【００１２】  また、計測時の上記被検者の向きは、静止時および歩行時において、上記モーションキャプチャ手段に向かって前進する向きである。【００１３】  また、上記距離ｘ１を計測する際の被検者の位置は、上記距離ｘ２を計測する際の被検者の位置と同じ位置にすることを特徴とする。【００１４】  また、上記評価システムは、被検者を識別する機能を備えるものであり、
上記コンピュータは、識別された被検者毎に、計測データと評価年齢を含むデータを管理し、
上記評価年齢ｙの経過情報を上記被検者に知らせることで、上記被検者の歩行中の転倒を抑制するものである。【００１５】  また、上記モーションキャプチャ手段は、キネクト（登録商標）であり、
該モーションキャプチャ手段で計測する上記複数の部位の位置は、上記キネクト（登録商標）の３Ｄスケルトンにおける関節点の位置である
【発明の効果】
【００１６】  一般に高齢者の歩行姿勢が前かがみ気味となり、歩行時に転倒し易くなることが知られているが、本発明で提案したパラメータを用いて被検者の姿勢歪を測定し、歪年齢として被検者に通知することで、被検者に姿勢の悪化を警告することができるようになる。この結果、高齢者等の歩行中の転倒事故を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】  本発明で用いるモーションキャプチャのセットアップの例を示す図で、（ａ）は、マーカー無しに特定の場所の３次元座標を検出できるセンサーを用いる例であり、（ｂ）は、マーカーの座標を複数の撮像装置を用いて検出するセンサーを用いる例である。
【図２】  本発明で注目する、被検者の部位であり、（ａ）は、正面図、（ｂ）は、側面図である。
【図３】  （ａ）は、被検者の、実年齢（横軸）に対する静止時の頭の所定部分の位置と肩の位置との平面図上の距離ｘ１の測定結果を縦軸に示す図で、（ｂ）は、実年齢（横軸）に対する上記被検者の歩行時の頭の所定部分の位置と腰の所定部分の位置との平面図上の距離をｘ２の測定結果を縦軸に示す図である。（ｃ）は、その測定結果の上記ｘ１とｘ２との相関を、若年者についての測定結果と共に示す図である。
【図４】  図３（ａ）と（ｂ）に示す上記距離ｘ１と距離をｘ２の測定値を説明変数とし、実年齢を目的変数として重回帰分析を行って求めた線形関数（実線）を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】  以下に、この発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。この説明において、同じ機能あるいは類似の機能をもった装置に、特別な理由がない場合には、同じ符号を用いるものとする。
【実施例１】
【００１９】  図１に、本発明で用いるモーションキャプチャのセットアップ例を示す。図１（ａ）は、マーカー無しに特定の場所の３次元座標を検出できるセンサーを用いる例である。この例では、被検者５の静止時および歩行時のモーションキャプチャをセンサー６が行い、センサー６の出力データをコンピュータ７が解析する。【００２０】  このセンサー６は複合センサー式のもので、通常のビデオカメラによる画像による２次元測距離と奥行の測距離機能を備えたものである。このようなセンサーとしては、キネクト（登録商標、マイクロソフト）が知られている。このセンサーの奥行の測距離はレーザ反射パタンを解析するものであるが、レーザビーム照射を走査する方式や、超音波を照射する方式なども知られており、その他の方式のものも含めて、充分な測定精度が充分な再現性で実現できるものであれば、用いることができる。【００２１】  上記センサーの測定点は、図２（ａ）の正面図、図２（ｂ）の側面図に示す様に、頭（測定点１）、右または左の肩、腰の各々所定の部分を含むものであり、肩の位置は上記被検者の右肩と左肩を結ぶ線上に決められた位置（測定点２−３）とし、右肩あるいは左肩の位置やそれらの中間位置であってもよい。上記評価システムの平面図において、上記被検者の静止時の頭の所定部分の位置と肩の位置との距離ｘ１と、上記被検者の歩行時の頭の所定部分の位置（測定点１）と腰の所定部分の位置（測定点４）との距離をｘ２、とする。このような距離を用いることは、本発明の特徴である。【００２２】  被検者５は、図１（ａ）のスタート地点で直立静止姿勢をとり、そのスタート地点から歩行補助線９に沿ってセンサー６に向かって歩行を開始する。この際、上記の測定については、スタート地点で上記静止時の測定を行い、歩行補助線９上の任意の地点で上記歩行時の測定を行うことができる。しかし、測定結果の再現性を向上させるためには、歩行時に所定の姿勢を被検者がとる位置で上記歩行時の測定を行い、この歩行時の測定位置で、上記被検者の直立静止姿勢における測定を行うことが望ましい。これは、上記センサーの距離に関する非線形を回避するための措置である。【００２３】  図１（ｂ）は、被検者５につけたマーカーの座標を複数の撮像装置を用いて検出するセンサーを用いる例である。この構成で使用するのは、上記の光学式またはビデオ式のモーションキャプチャである。これらの方式では複数のビデオカメラを用いることができるが図１（ｂ）においては２つビデオカメラ８ａ、８ｂを用いる例を示す。また、これらカメラ出力データは、有線または無線接続によって、コンピュータ７に送られる。この際、マーカー１１、１２，１３、１４を被検者の身体に固定する方式のものでは、被検者の衣服が歩行動作によって乱れることの測定値への影響を抑制できるという利点がある。なお、ビデオ式のモーションキャプチャの場合は、マーカーを用いずに測定点を設定することも可能である。【００２４】  コンピュータ７では、以下で述べる方法によって得た係数、ａ、ｂおよびｃを用いて、評価年齢ｙを算出し、表示画面に表示するか記憶装置や他のコンピュータに伝送する。この評価年齢ｙは、高齢化に伴って起こる体形の歪みが、標準的体形分布において相当する年齢を示すものであり、謂わば「歪み年齢」である。【００２５】
【数１】
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【００２６】  以上の測定手続をまとめると次の様になる。つまり、
（１）被検者の静止時における上記距離ｘ１を計測するステップ、
（２）被検者の歩行時における上記距離ｘ２を計測するステップ、
（３）ｙを実質的に所定の係数ａのｘ１項と所定の係数ｂのｘ２項と所定の定数ｃ項との線形和で求めるステップ、および
（４）上記評価年齢ｙを表示装置、記憶装置または他のコンピュータに伝送するステップ、を含む計測を行う。ただし、上記距離ｘ２を計測した地点で上記距離ｘ１を計測する場合は、上記（１）、（２）の順が逆になる。【００２７】  上記係数ａ、ｂおよびｃは、所定のグループに属する充分な数の標本数を用いて求めた係数である。つまり、所定の集団に属する複数の人の実年齢を目的変数とし上記距離ｘ１と距離をｘ２の測定値を説明変数とする重回帰分析を行って求めた値である。この具体例について、以下に示す。【００２８】  図３（ａ）は、７０歳から８３歳（平均７５．５５歳）の男女２０名（男性１０名，女性１０名）の高齢者について、実年齢（横軸）に対する静止時の頭の所定部分の位置と肩の位置との平面図上の距離ｘ１の測定結果を縦軸に示す。また図３（ｂ）に、実年齢（横軸）に対する上記被検者の歩行時の頭の所定部分の位置と腰の所定部分の位置との平面図上の距離をｘ２の測定結果を縦軸に示す。
図３（ａ）、（ｂ）からは、ｘ１とｘ２には、相関が認められるが、この相関を明瞭に示すため、被検者を若年者まで拡大してその相関を調べた結果を図３（ｃ）に示す。若年者は，１９歳から２１歳までの大学生（平均２０．８歳）の１６名（男性１２名，女性４名）である。【００２９】  上記の様に、従来、体の歪みの評価は、直立静止した状態を対象とすることが一般的であった。つまり、図３（ａ）によって評価されてきたが、図３（ａ）、（ｃ）から、歩行時の頭の所定部分の位置と腰の所定部分の位置との平面図上の距離であるｘ２に注目する必要があることが分かる。【００３０】  図３（ａ）、（ｂ）に示すデータから上記の重回帰分析によって求めた上記係数は、Ａ＝１．０６９、ｂ＝０．５８３、ｃ＝７１．６９、であった。図４に、ｘ１、ｘ２、ｙ軸の３次元座標に、この係数をもった数１のプロット例を実線で示す。このプロット例は、上記係数の値を用いて、（ｘ１、ｘ２）が（−４、−４）、（−４、１０）、（１０、−４）、（１０，１０）の領域を示すものである。ｙは、上記数１から求めた値であり、上記数１が示す平面は、上記プロットを含む平面である。【００３１】  なお、図４の破線（２点鎖線）は、図３（ａ）、（ｂ）の最小二乗直線から、年齢をパラメータにして合成したものである。これらの実線と破線との比較から、実年齢とｘ１の分布から求めた第１の最小二乗直線と、実年齢とｘ２の分布から求めた第２の最小２乗直線を合成して得られた直線による評価年齢と、上記の様に、実年齢を目的変数とし上記距離ｘ１と距離をｘ２の測定値を説明変数とする重回帰分析を行って求めた評価年齢ｙ（つまり歪み年齢）とは、かなり異なるものであることが分かる。
【産業上の利用可能性】
【００３２】  図１（ａ）、（ｂ）に示すセットアップでは、ビデオカメラを備えるセンサーに向かって近づきつつある被検者の測定を行う。このため、被検者の顔面識別をコンピュータ７で行うことは容易である。このように被検者が識別されることにより、測定結果等を被検者ごとに分類しておくことは容易である。また、このように被検者毎に整理された測定結果から測定結果の時系列を被検者に示すことも容易である。さらにこの時系列から、異常を判断するソフトウェアを使用することにより、異常値が出た旨の警告を被検者に提示することは、転倒等の事故を抑制し、被検者の健康を維持する上で大いに役に立つことは明らかである。
【符号の説明】
【００３３】１、２、３、４  測定点
５  被検者
６  センサー
７  コンピュータ
８ａ、８ｂ  ビデオカメラ
９、１０  歩行補助線
１１、１２，１３、１４  マーカー
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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