(57)【要約】【課題】適正な難易度設定を可能にすることである。【解決手段】実施形態に係るリハビリテーション支援装置は、受付部と、取得部と、算出部と、出力制御部とを備える。受付部は、リハビリテーションの対象となる対象者について、ｆＭＲＩにより計測される脳活動の第１指標値、前記リハビリテーションのタスクの第１達成率、及び、前記リハビリテーションのタスクの第１難易度の入力を受け付ける。取得部は、前記リハビリテーションを行った複数の者について、ｆＭＲＩにより計測される脳活動の第２指標値、前記リハビリテーションのタスクの第２達成率、及び、前記リハビリテーションのタスクの第２難易度の相関関係を取得する。算出部は、前記入力及び前記相関関係に基づいて、前記対象者が実行する前記リハビリテーションの第３難易度を算出する。出力制御部は、前記第３難易度を出力する。【選択図】図１
2019107235.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
リハビリテーションの対象となる対象者について、ｆＭＲＩ（functional  Magnetic  Resonance  Imaging）により計測される脳活動の第１指標値、前記リハビリテーションのタスクの第１達成率、及び、前記リハビリテーションのタスクの第１難易度の入力を受け付ける受付部と、
前記リハビリテーションを行った複数の者について、ｆＭＲＩにより計測される脳活動の第２指標値、前記リハビリテーションのタスクの第２達成率、及び、前記リハビリテーションのタスクの第２難易度の相関関係を取得する取得部と、
前記入力及び前記相関関係に基づいて、前記対象者が実行する前記リハビリテーションの第３難易度を算出する算出部と、
前記第３難易度を出力する出力制御部と、
を備える、リハビリテーション支援装置。
【請求項２】
前記受付部は、更に、前記対象者の属性の入力を受け付け、
前記取得部は、入力された前記属性に対応する属性を有する複数の者についての前記第２指標値、前記第２達成率、及び、前記第２難易度に基づいて、前記相関関係を取得する、
請求項１に記載のリハビリテーション支援装置。
【請求項３】
前記算出部は、前記第１難易度と前記第３難易度との差分に基づいて、前記対象者が実行するリハビリテーションにおけるタスクの難易度を調整する調整量を算出する、
請求項１又は２に記載のリハビリテーション支援装置。
【請求項４】
前記取得部は、前記相関関係として、前記第２指標値及び前記第２達成率の相関を示す第１関係式と、前記第２指標値及び前記第２難易度の相関を示す第２関係式とを取得する、
請求項１〜３のいずれか一つに記載のリハビリテーション支援装置。
【請求項５】
前記算出部は、前記第１関係式と、前記第１指標値とに基づいて、前記リハビリテーションにおいて前記対象者が達成可能であったと推定される第３達成率を算出する、
請求項４に記載のリハビリテーション支援装置。
【請求項６】
前記算出部は、前記入力に基づいて、前記第２関係式を補正し、補正後の第２関係式を用いて、前記第３難易度を算出する、
請求項４又は５に記載のリハビリテーション支援装置。
【請求項７】
前記算出部は、
前記第２関係式を補正した補正値を、異なる複数の時点において複数回算出し、
算出した複数の補正値の経時的変化に基づいて、前記対象者の運動機能の回復時期を推定する、
請求項６に記載のリハビリテーション支援装置。
【請求項８】
前記出力制御部は、前記リハビリテーションに用いられる器具の難易度を調整する装置に対して前記第３難易度を出力し、前記器具の難易度を前記第３難易度に調整させる制御を行う、
請求項１〜７のいずれか一つに記載のリハビリテーション支援装置。
【請求項９】
リハビリテーションの対象となる対象者について、ｆＭＲＩ（functional  Magnetic  Resonance  Imaging）により計測される脳活動の第１指標値、前記リハビリテーションのタスクの第１達成率、及び、前記リハビリテーションのタスクの第１難易度の入力を受け付け、
前記リハビリテーションを行った複数の者について、ｆＭＲＩにより計測される脳活動の第２指標値、前記リハビリテーションのタスクの第２達成率、及び、前記リハビリテーションのタスクの第２難易度の相関関係を取得し、
前記入力及び前記相関関係に基づいて、前記対象者が実行する前記リハビリテーションの第３難易度を算出し、
前記第３難易度を出力する、
各処理をコンピュータに実行させる、リハビリテーション支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、リハビリテーション支援装置及びリハビリテーション支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、脳卒中により麻痺した四肢の運動機能を回復させるために、リハビリテーション（以下、単に「リハビリ」とも表記する）が行われている。例えば、上肢の運動機能を回復させるためのタスクとして、サンディングボードを用いたタスクが知られている。このタスクでは、患者は、傾斜したボード上に置かれたブロックを両手で掴み、傾斜に沿って上下に移動させる運動を行う。このタスクでは、ボードの傾斜角度の増減により難易度が調整される。また、このタスクでは、ブロックを所定の高さまで上げられたか否かによって成否が判定され、試行回数当たりの成功回数により達成率が評価される。このように、リハビリでは、タスクの反復練習による運動学習を行うことで、患者の運動機能を回復させる。なお、サンディングボードを用いたタスクは一例であり、目的に応じて各種のタスク（例えば、ペグボードを用いたタスクなど）が行われている。
【０００３】
リハビリによる運動学習を効果的に行うためには、タスクの難易度設定が重要な要素であると考えられており、達成率が７割程度となるようにタスクの難易度が設定されるのが最適であると言われている。例えば、患者にリハビリの指導を行う者（理学療法士、作業療法士など）は、リハビリを行う患者の様子を確認しながら難易度を適宜変更することで、適正な難易度を模索する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１４４１７５号公報
【特許文献２】特開２０１１−２４３２０３号公報
【特許文献３】特開２００６−３１６４３２号公報
【特許文献４】特開２０１１−１１０７４１号公報
【特許文献５】ＷＯ２０１５／１７７９０８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、適正な難易度設定を可能にするリハビリテーション支援装置及びリハビリテーション支援プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態に係るリハビリテーション支援装置は、受付部と、取得部と、算出部と、出力制御部とを備える。受付部は、リハビリテーションの対象となる対象者について、ｆＭＲＩにより計測される脳活動の第１指標値、前記リハビリテーションのタスクの第１達成率、及び、前記リハビリテーションのタスクの第１難易度の入力を受け付ける。取得部は、前記リハビリテーションを行った複数の者について、ｆＭＲＩにより計測される脳活動の第２指標値、前記リハビリテーションのタスクの第２達成率、及び、前記リハビリテーションのタスクの第２難易度の相関関係を取得する。算出部は、前記入力及び前記相関関係に基づいて、前記対象者が実行する前記リハビリテーションの第３難易度を算出する。出力制御部は、前記第３難易度を出力する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、第１の実施形態に係るリハビリテーション支援装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図２は、リハビリテーションのタスクについて説明するための図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る比較モデル導出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る比較モデル導出処理を説明するための図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る比較モデル導出処理を説明するための図である。
【図６】図６は、第１の実施形態に係る比較モデル導出処理を説明するための図である。
【図７】図７は、第１の実施形態に係る適正難易度算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、第１の実施形態に係る適正難易度算出処理を説明するための図である。
【図９】図９は、第１の実施形態に係る適正難易度算出処理を説明するための図である。
【図１０】図１０は、第１の実施形態に係る適正難易度算出処理を説明するための図である。
【図１１】図１１は、第１の実施形態に係る適正難易度算出処理を説明するための図である。
【図１２】図１２は、第２の実施形態に係る将来予測処理について説明するための図である。
【図１３】図１３は、第２の実施形態に係る将来予測処理について説明するための図である。
【図１４】図１４は、第２の実施形態に係る将来予測処理について説明するための図である。
【図１５】図１５は、第２の実施形態に係る将来予測処理について説明するための図である。
【図１６】図１６は、第３の実施形態に係るリハビリテーション支援装置の構成例を示すブロック図である。
【図１７】図１７は、第３の実施形態に係るリハビリテーション支援装置の効果を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して、実施形態に係るリハビリテーション支援装置及びリハビリテーション支援プログラムを説明する。なお、実施形態は、以下の実施形態に限定されるものではない。また、一つの実施形態に記載した内容は、他の実施形態にも同様に適用可能である。
【０００９】
ここで、リハビリテーション支援装置は、医療機関や介護施設、自宅、職場等において行われるリハビリテーションを支援するための装置である。ここで、リハビリテーションとは、外傷、障害、慢性疾患、老化などにより低下した運動機能を回復及び促進するための運動学習（運動訓練）を指す。リハビリテーションは、単に「リハビリ」とも略記する。
【００１０】
なお、リハビリの対象となる者を「対象者」と表記する。この対象者は、例えば、病人やけが人、高齢者、障害者等である。また、リハビリの指導を行う者を「指導者」と表記する。この指導者は、例えば、医療機関や介護施設に従事する医師、理学療法士、看護師等の医療従事者である。また、リハビリが行われる際に、対象者を介助する者を「介助者」と表記する。この介助者は、例えば、前述の指導者の他、対象者を介護する介護士、家族、友人等が含まれる。
【００１１】
（第１の実施形態）
図１を用いて、第１の実施形態に係るリハビリテーション支援装置１００の構成例を説明する。図１は、第１の実施形態に係るリハビリテーション支援装置１００の構成例を示すブロック図である。
【００１２】
リハビリテーション支援装置１００は、パーソナルコンピュータやワークステーションなどの情報処理装置である。リハビリテーション支援装置１００は、操作者の指示に応じて各種の情報処理を実行し、処理結果を提供する。なお、操作者とは、代表的には指導者又は介助者であるが、リハビリを行う対象者が自らリハビリテーション支援装置１００を操作することも可能である。
【００１３】
なお、リハビリテーション支援装置１００は、パーソナルコンピュータやワークステーションに限定されるものではない。リハビリテーション支援装置１００としては、医用情報を処理することが可能な情報処理機能を備える装置であれば適用可能である。例えば、リハビリテーション支援装置１００は、ＰＡＣＳ（Picture  Archiving  Communication  System）ビューワ等、医用画像を表示する機能を備えた情報処理装置や、医用画像診断装置に備えられる操作端末（コンソール装置）であってもよい。また、リハビリテーション支援装置は、スマートフォンやタブレット等の携帯型情報処理端末であっても良い。
【００１４】
図１に示すように、例えば、第１の実施形態に係るリハビリテーション支援装置１００は、入力インターフェース１０１と、ディスプレイ１０２と、記憶回路１１０と、処理回路１２０とを備える。入力インターフェース１０１、ディスプレイ１０２、記憶回路１１０、及び処理回路１２０は、相互に通信可能に接続される。
【００１５】
入力インターフェース１０１は、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、フットスイッチ、トラックボール、ジョイスティック等に対応する。例えば、入力インターフェース１０１は、リハビリテーション支援装置１００の操作者からの各種の指示や設定要求を受け付ける。入力インターフェース１０１は、受け付けた各種の指示や設定要求を処理回路１２０へ出力する。
【００１６】
ディスプレイ１０２は、各種の情報を表示可能な表示装置である。例えば、ディスプレイ１０２は、医用情報を表示したり、操作者が入力インターフェース１０１を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩ（Graphical  User  Interface）を表示したりする。
【００１７】
記憶回路１１０は、例えば、ＮＡＮＤ（Not  AND）型フラッシュメモリやＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）等の記憶装置である。例えば、記憶回路１１０は、医用画像データやＧＵＩを表示するための各種のプログラムや、当該プログラムによって用いられる各種の情報を記憶する。
【００１８】
処理回路１２０は、リハビリテーション支援装置１００における処理全体を制御する電子機器（プロセッサ）である。例えば、処理回路１２０は、操作者の指示を受け付けるためのＧＵＩをディスプレイ１０２に表示させる。また、処理回路１２０は、操作者の指示に従って各種の情報処理を実行し、処理結果をディスプレイ１０２に表示させる。
【００１９】
また、処理回路１２０は、受付機能１２１と、取得機能１２２と、算出機能１２３と、出力制御機能１２４とを実行する。なお、受付機能１２１は、受付部の一例である。また、取得機能１２２は、取得部の一例である。また、算出機能１２３は、算出部の一例である。また、出力制御機能１２４は、出力制御部の一例である。なお、受付部、取得部、算出部、及び出力制御部は、実施形態で述べる受付機能１２１、取得機能１２２、算出機能１２３、及び出力制御機能１２４によって実現する他にも、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、或いはハードウェアとソフトウェアの混合によって同機能を実現するものであっても構わない。また、処理回路１２０が実行する受付機能１２１、取得機能１２２、算出機能１２３、及び出力制御機能１２４の処理内容については、後述する。
【００２０】
ここで、例えば、図１に示す処理回路１２０の構成要素である受付機能１２１、取得機能１２２、算出機能１２３、及び出力制御機能１２４が実行する各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１１０に記録されている。処理回路１２０は、各プログラムを記憶回路１１０から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１２０は、図１の処理回路１２０内に示された各機能を有することとなる。
【００２１】
ここで、図２を用いて、リハビリテーションのタスクについて説明する。図２は、リハビリテーションのタスクについて説明するための図である。なお、図２では、一例として、サンディングボードを用いたタスクについて説明するが、これに限らず、実施形態は他のリハビリテーションのタスク（例えば、ペグボードを用いたタスクなど）に対しても適用可能である。
【００２２】
図２に示すように、サンディングボードでは、対象者Ｓは、傾斜したボード１０上に置かれたブロックを両手で掴み、傾斜に沿って上下に移動させる運動を行う。このタスクでは、ボード１０の傾斜角度の増減により難易度が調整される。図２に示す例では、傾斜角度が小さい「１」から傾斜角度が大きい「５」までの５段階で調整可能である場合を示す。このタスクでは、ブロックを所定の高さまで上げられたか否かによって成否が判定され、試行回数当たりの成功回数により達成率が評価される。
【００２３】
ここで、リハビリによる運動学習を効果的に行うためには、タスクの難易度設定が重要な要素であると考えられており、達成率が７割程度となるようにタスクの難易度が設定されるのが最適であると言われている。例えば、指導者は、リハビリを行っている対象者の様子を確認しながら傾斜角度を「１」から「５」までの間で適宜変更することで、適正な難易度を模索する。
【００２４】
しかしながら、対象者の動きには、運動学習による変化の他に、日々のコンディションなどの一時的な動作変化が混在していると考えられる。このため、指導者が対象者の様子を確認しながら難易度設定を行う場合、指導者は、一時的な動作変化の混在を考慮しつつ運動学習による変化を評価することとなるため、難易度を適正に設定することは困難である。
【００２５】
そこで、本実施形態に係るリハビリテーション支援装置１００は、適正な難易度設定を可能にするために、以下の処理機能を有する。なお、以下の実施形態は、指導者が難易度設定を行う場合に限らず、介助者や対象者自身が難易度設定を行う場合にも適用可能である。
【００２６】
なお、以下の実施形態では、脳卒中患者を対象とするリハビリが行われる場合を説明するが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、以下の実施形態は、脳卒中以外の疾患や、外傷、障害、老化などにより低下した運動機能を回復及び促進するためのリハビリに対して広く適用可能である。
【００２７】
第１の実施形態では、比較モデル導出処理と、適正難易度算出処理とを順に説明する。ここで、比較モデル導出処理とは、適正な難易度を算出するために用いる比較モデルを導出するための処理である。また、適正難易度算出処理とは、適正な難易度を算出するための処理である。なお、第１の実施形態では、比較モデル導出処理及び適正難易度算出処理が同一装置（リハビリテーション支援装置１００）内で実行される場合を説明するが、これに限らず、別々の装置で実行されてもよい。
【００２８】
（比較モデル導出処理）
図３を用いて、第１の実施形態に係る比較モデル導出処理について説明する。図３は、第１の実施形態に係る比較モデル導出処理の処理手順を示すフローチャートである。図３に示す処理手順は、比較モデル導出処理を開始する旨の入力を操作者から受け付けた場合に開始される。なお、図３では、図４、図５、及び図６を参照しつつ説明する。図４、図５、及び図６は、第１の実施形態に係る比較モデル導出処理を説明するための図である。なお、以下の実施形態において、操作者が、指導者又は介助者である場合を説明するが、実施形態はこれに限定されるものではなく、対象者であっても良い。
【００２９】
ステップＳ１０１において、処理回路１２０は、比較モデル導出処理が開始されたか否かを判定する。例えば、操作者は、入力インターフェース１０１を用いて、比較モデル導出処理を開始する旨の入力を行う。入力インターフェース１０１は、操作者により入力された比較モデル導出処理を開始する旨の情報を、処理回路１２０へ出力する。処理回路１２０は、比較モデル導出処理を開始する旨の情報を入力インターフェース１０１から受け付けた場合に、比較モデル導出処理が開始されたと判定し（ステップＳ１０１肯定）、ステップＳ１０２以降の比較モデル導出処理を開始する。なお、処理回路１２０は、比較モデル導出処理を開始する旨の入力を受け付けるまで（ステップＳ１０１否定）、ステップＳ１０２以降の処理を開始せず、比較モデル導出処理は待機状態である。
【００３０】
ステップＳ１０２において、受付機能１２１は、新規対象者の属性（クラス）の入力を受け付ける。ここで、新規対象者とは、例えば、リハビリを要する旨の診断がなされ、定期的なリハビリを開始する対象者を指す。例えば、操作者は、新規対象者の属性として、新規対象者の年齢、性別、脳卒中の重傷度（Ｇｒａｄｅ）等の情報を、入力インターフェース１０１を用いて入力する。入力インターフェース１０１は、操作者により入力された新規対象者の年齢、性別、脳卒中の重傷度等の情報を、受付機能１２１へ出力する。受付機能１２１は、入力インターフェース１０１により出力された新規対象者の年齢、性別、脳卒中の重傷度等の情報を、新規対象者の属性として受け付ける。受付機能１２１は、受け付けた新規対象者の年齢、性別、脳卒中の重傷度等の情報を、取得機能１２２へ出力する。
【００３１】
ステップＳ１０３において、取得機能１２２は、入力された属性と同一属性を有する複数の対象者のＢｏｌｄ値、達成率、及び難易度を読み出す。ここで、Ｂｏｌｄ値とは、ｆＭＲＩ（functional  Magnetic  Resonance  Imaging）により画像化される信号を、対象者ごとに正規化した値である。この信号は、例えば、Ｂｏｌｄ（Blood  oxygenation  level  dependent）効果に基づく信号である。具体的には、この信号は、予め決められたタスクを対象者に実行させ、その前後においてｆＭＲＩにより撮像された画像から得られる。なお、ｆＭＲＩに際して実行されるタスクは、ＭＲＩ装置（架台）のボア内で実行可能な簡単なタスクであり、リハビリのタスクとは必ずしも同一ではない。
【００３２】
例えば、取得機能１２２は、過去にリハビリを行った複数の対象者について、Ｂｏｌｄ値、達成率、及び難易度を含む履歴情報から、新規対象者の属性に対応する対象者のＢｏｌｄ値、達成率、及び難易度を抽出する。なお、この履歴情報は、例えば、データベース化されて記憶回路１１０に予め記憶されている。
【００３３】
図４を用いて、履歴情報のデータベースについて説明する。図４に示すように、履歴情報のデータベースには、「Ｎｏ．」、「日付」、「患者ＩＤ」、「年齢」、「性別」、「Ｇｒａｄｅ」、「タスク」、「Ｂｏｌｄ値」、「達成率」、及び「難易度」が記憶される。ここで、「Ｎｏ．」は、個々の履歴情報を識別するために一意に採番されるデータベース上での管理番号である。「日付」は、各履歴情報において対象者がリハビリを行った日付を示す情報である。「患者ＩＤ」は、対象者を識別するための識別情報であり、例えば、電子カルテなどの他のＩＤと紐づけて管理されるのが好適である。「年齢」は、対象者の年齢を示す情報である。「性別」は、対象者の性別を示す情報である。「Ｇｒａｄｅ」は、対象者の脳卒中の重傷度を示す情報である。「タスク」は、対象者が行ったタスクを示す情報である。例えば、「Ｓｌｉｐｐｉｎｇ」は、サンディングボードを用いたタスクであることを示す。「Ｂｏｌｄ値」は、対象者がリハビリを行った日にｆＭＲＩにより計測されたＢｏｌｄ値である。「達成率」は、対象者が行ったリハビリのタスクの達成率である。「難易度」は、対象者が行ったリハビリのタスクの難易度である。なお、履歴情報のデータベースには、対象者がリハビリのタスクを実行するごとに、実行したタスクの結果が登録される。なお、図４では、６つの履歴情報のレコードが記録されている場合を例示するが、これに限定される者ではなく、実際にはより多くの履歴情報のレコードが記録されているのが好適である。また、属性を示す情報は、図示の例に限らず、任意に設定可能である。
【００３４】
例えば、新規対象者の属性としてＧｒａｄｅ「Ｃ」及びタスク「Ｓｌｉｐｐｉｎｇ」が入力された場合には、取得機能１２２は、図４のデータベースからＮｏ．「００１」、「００２」、「００３」、「００５」、及び「００６」のレコードの情報を読み出す。
【００３５】
ステップＳ１０４において、Ｂｏｌｄ値と達成率との相関を示す第１関係式を導出する。例えば、取得機能１２２は、対象者ごとにＢｏｌｄ値及び達成率を示す関係式を導出する。そして、取得機能１２２は、複数の対象者の関係式の平均をとることで、第１関係式を導出する。
【００３６】
例えば、図５の上図に示すように、取得機能１２２は、達成率（ｘ）を横軸、Ｂｏｌｄ値（ｙ）を縦軸とするグラフに、対象者ＡＡの達成率とＢｏｌｄ値をプロットする。そして、取得機能１２２は、このグラフから、対象者ＡＡについての関係式を導出する（図５上図の破線のグラフ）。また、取得機能１２２は、対象者ＡＡと同様に、他の対象者（例えば、対象者ＢＢ及び対象者ＥＥ）についても関係式を導出する。続いて、図６の上図に示すように、取得機能１２２は、対象者ＡＡと、対象者ＢＢと、対象者ＥＥとの関係式の平均をとることで、第１関係式ｙ＝ｆ（ｘ）を導出する。
【００３７】
ステップＳ１０５において、Ｂｏｌｄ値と難易度との相関を示す第２関係式を導出する。例えば、取得機能１２２は、対象者ごとにＢｏｌｄ値及び難易度を示す関係式を導出する。そして、取得機能１２２は、複数の対象者の関係式の平均をとることで、第２関係式を導出する。
【００３８】
例えば、図５の下図に示すように、取得機能１２２は、Ｂｏｌｄ値（ｙ）を横軸、難易度（ｚ）を縦軸とするグラフに、対象者ＡＡの難易度とＢｏｌｄ値をプロットする。そして、取得機能１２２は、このグラフから、対象者ＡＡについての関係式を導出する（図５下図の破線のグラフ）。また、取得機能１２２は、対象者ＡＡと同様に、他の対象者（例えば、対象者ＢＢ及び対象者ＥＥ）についても関係式を導出する。続いて、図６の下図に示すように、取得機能１２２は、対象者ＡＡと、対象者ＢＢと、対象者ＥＥとの関係式の平均をとることで、第２関係式ｚ＝ｆ（ｙ）を導出する。
【００３９】
ステップＳ１０６において、取得機能１２２は、第１関係式及び第２関係式を記憶回路１１０に格納する。例えば、取得機能１２２は、導出した第１関係式ｙ＝ｆ（ｘ）と、第２関係式ｚ＝ｆ（ｙ）とを記憶回路１１０に格納する。
【００４０】
このように、取得機能１２２は、入力された属性に対応する属性を有する複数の者（対象者）についてのＢｏｌｄ値、達成率、及び難易度に基づいて、比較モデルを取得する。つまり、取得機能１２２は、比較モデルとして、第１関係式及び第２関係式を取得（導出）する。このように、取得機能１２２は、複数の対象者の関係式の平均をとることで、対象者ごとに一時的な動作変化の影響をより低減した比較モデルを導出することができる。
【００４１】
なお、比較モデルは、相関関係の一例である。また、比較モデルを取得するために用いられるＢｏｌｄ値は、第２指標値の一例である。また、比較モデルを取得するために用いられる達成率は、第２達成率の一例である。また、比較モデルを取得するために用いられる難易度は、第２難易度の一例である。
【００４２】
なお、図３〜図６はあくまで一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、図３に示した処理手順は図示の順序に限定されるものではなく、処理内容が矛盾しない範囲で適宜変更可能である。例えば、図３のステップＳ１０４の処理及びステップＳ１０５の処理は、いずれの処理が先に実行されてもよいし、並列処理として同時に実行されてもよい。また、ステップＳ１０２及びステップＳ１０３に示したクラス分けに関する処理は、必ずしも実行されなくてもよい。例えば、取得機能１２２は、クラス分けを行わず、履歴情報のデータベースに記憶された全ての対象者の情報を用いて比較モデルを導出しても良い。
【００４３】
（適正難易度算出処理）
図７を用いて、第１の実施形態に係る適正難易度算出処理について説明する。図７は、第１の実施形態に係る適正難易度算出処理の処理手順を示すフローチャートである。図７に示す処理手順は、適正難易度算出処理を開始する旨の入力を操作者から受け付けた場合に開始される。図７では、図８、図９、図１０、及び図１１を参照しつつ説明する。図８、図９、図１０、及び図１１は、第１の実施形態に係る適正難易度算出処理を説明するための図である。
【００４４】
ステップＳ２０１において、処理回路１２０は、適正難易度算出処理が開始されたか否かを判定する。例えば、操作者は、入力インターフェース１０１を用いて、適正難易度算出処理を開始する旨の入力を行う。入力インターフェース１０１は、操作者により入力された適正難易度算出処理を開始する旨の情報を、処理回路１２０へ出力する。処理回路１２０は、適正難易度算出処理を開始する旨の情報を入力インターフェース１０１から受け付けた場合に、適正難易度算出処理が開始されたと判定し（ステップＳ２０１肯定）、ステップＳ２０２以降の適正難易度算出処理を開始する。なお、処理回路１２０は、適正難易度算出処理を開始する旨の入力を受け付けるまで（ステップＳ２０１否定）、ステップＳ２０２以降の処理を開始せず、適正難易度算出処理は待機状態である。
【００４５】
ステップＳ２０２において、受付機能１２１は、新規対象者のＢｏｌｄ値、達成率、難易度の入力を受け付ける。例えば、操作者は、リハビリが行われる日において、リハビリに先だって新規対象者のＢｏｌｄ値「０．４」を計測する。また、操作者は、新規対象者に対してリハビリのタスクを少なくとも１回実行させ、このときのタスクの達成率「４０％」及び難易度「５」を記録する。そして、操作者は、計測したＢｏｌｄ値「０．４」、記録した達成率「４０％」、及び記録した難易度「５」を、入力インターフェース１０１を介して入力する。受付機能１２１は、入力インターフェース１０１を介して操作者により入力されたＢｏｌｄ値「０．４」、達成率「４０％」、及び難易度「５」の情報を受け付ける。なお、入力されたＢｏｌｄ値は、第１指標値の一例である。また、入力された達成率は、第１達成率の一例である。また、入力された難易度は、第１難易度の一例である。
【００４６】
ステップＳ２０３において、取得機能１２２は、第１関係式及び第２関係式を記憶回路１１０から読み出す。例えば、取得機能１２２は、新規対象者について予め実行された比較モデル導出処理により導出された第１関係式ｙ＝ｆ（ｘ）及び第２関係式ｚ＝ｆ（ｙ）を、記憶回路１１０から読み出す。
【００４７】
なお、ここでは、取得機能１２２が、予め導出された第１関係式及び第２関係式を記憶回路１１０から読み出す場合を説明するが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、取得機能１２２は、ステップＳ２０３の処理が実行される際に、図３にて説明した比較モデル導出処理を実行することで、第１関係式及び第２関係式を取得することも可能である。
【００４８】
ステップＳ２０４において、算出機能１２３は、第１関係式を用いて、達成率の真値（真の達成率）を算出する。例えば、算出機能１２３は、第１関係式と、入力されたＢｏｌｄ値とに基づいて、リハビリテーションにおいて対象者が達成可能であったと推定される達成率の真値を算出する。なお、達成率の真値は、第３達成率の一例である。
【００４９】
図８の上図に示す例では、達成率（ｘ）を横軸、Ｂｏｌｄ値（ｙ）を縦軸とするグラフにおいて、入力（実測）された値は点（４０，０．４）にプロットされる。ここで、算出機能１２３は、第１関係式ｙ＝ｆ（ｘ）にＢｏｌｄ値「０．４」を代入することで、達成率「６０％」を算出する。この達成率「６０％」は、Ｂｏｌｄ値が「０．４」である対象者であれば、比較モデルに基づき標準的に達成可能な達成率であると言える。つまり、この達成率「６０％」は、リハビリテーションにおいて新規対象者が達成可能であったと推定される真の達成率である。また、この場合、実測の達成率が「４０％」であったことから、この新規対象者は、その日のコンディションが良好ではないことが推察される。
【００５０】
ステップＳ２０５において、算出機能１２３は、入力に基づいて、第２関係式を補正する。例えば、図８の下図に示す例では、Ｂｏｌｄ値（ｙ）を横軸、難易度（ｚ）を縦軸とするグラフにおいて、入力（実測）された値は点（０．４，５）にプロットされる。この点は、第２関係式ｚ＝ｆ（ｙ）上を通らない。この場合、算出機能１２３は、第２関係式ｚ＝ｆ（ｙ）が点（０．４，５）を通るように、第２関係式ｚ＝ｆ（ｙ）を補正する。
【００５１】
例えば、算出機能１２３は、第２関係式の計数を補正することで、第２関係式を補正する。例えば、第２関係式が、反比例の式ｚ＝１．２／ｙで近似される場合を説明する。この場合、算出機能１２３は、この式ｚ＝１．２／ｙが点（０．４，５）と一致するように式ｚ＝１．２／ｙの計数の補正を行い、関係式ｚ＝ｆ’（ｙ）を求める。この結果、図９の下図に示すように、算出機能１２３は、補正後の第２関係式ｚ＝２／ｙを求める。
【００５２】
ステップＳ２０６において、算出機能１２３は、補正後の第２関係式を用いて、適正難易度を算出する。例えば、算出機能１２３は、補正後の第２関係式ｚ＝２／ｙを用いて、適正難易度を算出する。なお、適正難易度は、第３難易度の一例である。
【００５３】
ここで、算出機能１２３は、適正難易度に対応するＢｏｌｄ値を算出する。一般的に、リハビリを効果的に行うための適正な難易度は、達成率が「７０％」程度となる難易度であると言われている。このため、適正難易度に対応する達成率（目標となる達成率）を「７０％」とする。この場合、算出機能１２３は、第１関係式ｙ＝ｆ（ｘ）を用いて、目標となる達成率「７０％」に対応するＢｏｌｄ値を算出する。具体的には、算出機能１２３は、第１関係式ｙ＝ｆ（ｘ）にｘ＝７０を代入することで、Ｂｏｌｄ値「０．６」を算出する。このＢｏｌｄ値「０．６」は、適正難易度に対応するＢｏｌｄ値であると言える。
【００５４】
そして、算出機能１２３は、適正難易度に対応するＢｏｌｄ値と、補正後の第２関係式とに基づいて、適正難易度を算出する。具体的には、算出機能１２３は、図９の下図に示した補正後の第２関係式ｚ＝２／ｙにＢｏｌｄ値「０．６」を代入することで、適正難易度「３．３３３≒３」を算出する。
【００５５】
ステップＳ２０７において、算出機能１２３は、調整量を算出する。この調整量は、対象者が実行するリハビリテーションにおけるタスクの難易度を調整するための値である。例えば、算出機能１２３は、入力された難易度と、適正難易度との差分に基づいて、調整量を算出する。図１０の下図に示す例では、算出機能１２３は、入力された難易度「５」から適正難易度「３」を減算することで、調整量Δｚ＝２を算出する。
【００５６】
ステップＳ２０８において、出力制御機能１２４は、適正難易度及び調整量を出力（格納）する。例えば、出力制御機能１２４は、算出機能１２３により算出された適正難易度及び調整量を、ディスプレイ１０２に表示させる。
【００５７】
例えば、図１１に示すように、出力制御機能１２４は、「Ｂｅｓｔ  ｔａｓｋ  ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ」及び「Ｔｒｕｅ  ｔａｓｋ  ａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔ」をディスプレイ１０２に表示させる。ここで、「Ｂｅｓｔ  ｔａｓｋ  ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ」は、適正難易度に対応する。また、「Ｔｒｕｅ  ｔａｓｋ  ａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔ」は、達成率の真値に対応する。達成率の真値を表示することで、操作者は、新規対象者の当日のコンディションが良好ではないことを推察可能である。これにより、操作者は、コンディションが良好ではないことを把握した上で、難易度を「５」から「３」に下げるべきであることを認識することができる。
【００５８】
また、例えば、出力制御機能１２４は、適正難易度を強調表示する。図１１に示す例では、出力制御機能１２４は、サンディングボードのイラストに描出された「３」を枠線で囲むことにより強調表示する。なお、サンディングボードのイラストに描出された「１」〜「５」の数字は、タスクの難易度に対応する。
【００５９】
なお、図７〜図１１はあくまで一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、図７に示した処理手順は図示の順序に限定されるものではなく、処理内容が矛盾しない範囲で適宜変更可能である。例えば、図７のステップＳ２０７の処理は、必ずしも実行されなくてもよい。この場合、操作者は、算出された適正難易度と、入力となる難易度との差分により、自分で調整量を算出すれば良い。
【００６０】
また、図１１において、例えば、出力制御機能１２４は、調整量を表示しても良いし、調整量を強調表示してもよい。また、出力制御機能１２４は、表示のみならず、算出された情報を記憶回路１１０に格納したり、リハビリテーション支援装置１００に接続される他の装置に送信したりすることができる。
【００６１】
上述してきたように、第１の実施形態に係るリハビリテーション支援装置１００は、適正難易度算出処理として、次の処理機能を実行する。つまり、受付機能１２１は、対象者について、第１指標値、第１達成率、及び第１難易度の入力を受け付ける。取得機能１２２は、リハビリテーションを行った複数の者について、第２指標値、第２達成率、及び第２難易度の相関関係を取得する。算出機能１２３は、入力及び相関関係に基づいて、対象者が実行するリハビリテーションの第３難易度を算出する。出力制御機能１２４は、第３難易度を出力する。これにより、第１の実施形態に係るリハビリテーション支援装置１００は、適正な難易度設定を可能にする。
【００６２】
例えば、リハビリテーション支援装置１００は、複数の対象者の関係式の平均をとることで、対象者ごとに一時的な動作変化の影響を排除して、比較モデルを導出することができる。そして、リハビリテーション支援装置１００は、この比較モデルを用いて対象者の難易度を算出するので、より適正な難易度を設定することを容易にする。この結果、リハビリテーション支援装置１００は、対象者に対してより効果的なリハビリを提供することができる。
【００６３】
また、リハビリテーション支援装置１００は、ｆＭＲＩによるＢｏｌｄ値の計測と、少なくとも１回のリハビリのタスクとを対象者（新規対象者）に実行させることで、適正難易度を算出することができる。つまり、リハビリテーション支援装置１００は、リハビリの当日において、２回目以降のタスクの難易度を適正かつ容易に設定することを可能にする。
【００６４】
（第２の実施形態）
第２の実施形態では、対象者の運動機能の回復時期を推定する処理（将来予測処理）について説明する。
【００６５】
第２の実施形態に係るリハビリテーション支援装置１００は、図１に例示したリハビリテーション支援装置１００と同様の構成を備え、算出機能１２３の処理の一部が相違する。そこで、第２の実施形態では、第１の実施形態と相違する点を中心に説明することとし、第１の実施形態において説明した構成と同様の機能を有する点については説明を省略する。
【００６６】
第２の実施形態に係る算出機能１２３は、第２関係式を補正した補正値を、異なる複数の時点において複数回算出する。そして、算出機能１２３は、算出した複数の補正値の経時的変化に基づいて、対象者の運動機能の回復時期を推定（予測）する。
【００６７】
図１２、図１３、図１４、及び図１５を用いて、第２の実施形態に係る将来予測処理について説明する。図１２、図１３、図１４、及び図１５は、第２の実施形態に係る将来予測処理について説明するための図である。なお、図１２、図１３、及び図１４に示すグラフは、Ｂｏｌｄ値（ｙ）を横軸とし、難易度（ｚ）を縦軸とするグラフであり、第２関係式が反比例の式で近似される場合を例示する。また、図１５に示すグラフは、補正値の経時的変化を示すグラフである。
【００６８】
図１２、図１３、及び図１４に示すように、例えば、時点１、時点２、及び時点３のそれぞれにおいて、算出機能１２３は、補正値を算出する。なお、図１２、図１３、及び図１４に示す例では、データベースより求めた比較モデルｚ＝ｆｂａｓｅ（ｙ）は、関係式ｚ＝２４／ｙである。
【００６９】
図１２に示す例では、算出機能１２３が、時点１において入力された対象者のＢｏｌｄ値及び難易度に基づいて、比較モデルｚ＝ｆｂａｓｅ（ｙ）をｚ＝ｆ１（ｙ）に補正した場合を例示する。なお、比較モデルｚ＝ｆｂａｓｅ（ｙ）をｚ＝ｆ１（ｙ）に補正する処理については、第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。
【００７０】
ここで、補正後のｚ＝ｆ１（ｙ）は、ｚ＝１２／ｙで表される。この場合、第２関係式の係数は、「２４」から「１２」に補正されたので、算出機能１２３は、「２４」から「１２」を減算することで、時点１における補正値「１２」を算出する。
【００７１】
また、図１３に示す例では、算出機能１２３が、時点２において入力された対象者のＢｏｌｄ値及び難易度に基づいて、比較モデルｚ＝ｆｂａｓｅ（ｙ）をｚ＝ｆ２（ｙ）に補正した場合を例示する。なお、比較モデルｚ＝ｆｂａｓｅ（ｙ）をｚ＝ｆ２（ｙ）に補正する処理については、第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。
【００７２】
ここで、補正後のｚ＝ｆ２（ｙ）は、ｚ＝１８／ｙで表される。この場合、第２関係式の係数は、「２４」から「１８」に補正されたので、算出機能１２３は、「２４」から「１８」を減算することで、時点２における補正値「６」を算出する。
【００７３】
また、図１４に示す例では、算出機能１２３が、時点３において入力された対象者のＢｏｌｄ値及び難易度に基づいて、比較モデルｚ＝ｆｂａｓｅ（ｙ）をｚ＝ｆ３（ｙ）に補正した場合を例示する。なお、比較モデルｚ＝ｆｂａｓｅ（ｙ）をｚ＝ｆ３（ｙ）に補正する処理については、第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。
【００７４】
ここで、補正後のｚ＝ｆ３（ｙ）は、ｚ＝２１／ｙで表される。この場合、第２関係式の係数は、「２４」から「２１」に補正されたので、算出機能１２３は、「２４」から「２１」を減算することで、時点３における補正値「３」を算出する。
【００７５】
そして、図１５に示すように、算出機能１２３は、それぞれの時点における補正値をプロットし、近似式を求める。図１５に示す例では、算出機能１２３は、補正値の経時的変化の近似式を直線近似により求める。そして、算出機能１２３は、求めた近似式を用いて、補正値が０に近似される時点を回復時期として推定する。
【００７６】
このように、算出機能１２３は、対象者の運動機能の回復時期を推定する。なお、上述した内容はあくまで一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、算出機能１２３は、健常者が行ったタスクの履歴情報に基づいて比較モデルを算出し、この比較モデルに対する補正値が０以上の所定値となる時点を、回復時期として推定することも可能である。
【００７７】
（第３の実施形態）
第３の実施形態では、第１の実施形態にて算出された適正難易度又は調整量に基づいて、リハビリテーションに用いられる器具の難易度が自動的に調整される場合を説明する。
【００７８】
図１６を用いて、第３の実施形態に係るリハビリテーション支援装置１００の構成例を説明する。図１６は、第３の実施形態に係るリハビリテーション支援装置１００の構成例を示すブロック図である。
【００７９】
第３の実施形態に係るリハビリテーション支援装置１００は、図１に例示したリハビリテーション支援装置１００と同様の構成を備え、難易度調整装置２００に接続される点が相違する。そこで、第３の実施形態では、第１の実施形態と相違する点を中心に説明することとし、第１の実施形態において説明した構成と同様の機能を有する点については、同一の符号を付し説明を省略する。
【００８０】
難易度調整装置２００は、リハビリテーションに用いられる器具の難易度を調整する機構を備えた装置である。例えば、難易度調整装置２００は、サンディングボードのボード１０に取り付けられ、ボード１０の傾斜角度の増減させる機構を備える。
【００８１】
難易度調整装置２００は、処理回路２１０を備える。処理回路２１０は、難易度調整装置２００を制御する電子機器（プロセッサ）である。処理回路２１０は、制御機能２１１を実行する。
【００８２】
制御機能２１１は、ボード１０の傾斜角度の増減させる機構を制御する。例えば、制御機能２１１は、リハビリテーション支援装置１００から適正難易度を受信すると、受信した適正難易度になるように、ボード１０の傾斜角度を調整する。また、制御機能２１１は、リハビリテーション支援装置１００から調整量を受信すると、受信した調整量に応じてボード１０の傾斜角度を調整する。制御機能２１１は、適正難易度及び調整量の少なくとも一方を受信すれば、ボード１０の傾斜角度を適正難易度に自動調整することが可能である。
【００８３】
すなわち、第３の実施形態に係るリハビリテーション支援装置１００において、出力制御機能１２４は、リハビリテーションに用いられる器具の難易度を調整する装置（難易度調整装置２００）に対して適正難易度を出力（送信）し、器具の難易度を適正難易度に調整させる制御を行う。これにより、リハビリテーション支援装置１００は、図１７に示すように、ボード１０の自動調整を行うことができる。なお、図１７は、第３の実施形態に係るリハビリテーション支援装置１００の効果を説明するための図である。
【００８４】
（その他の実施形態）
上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてもよい。
【００８５】
例えば、本実施形態においては、単一の処理回路１２０にて、以下に説明する各処理機能が実現されるものとして説明するが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１２０を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。
【００８６】
上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）、或いは、特定用途向け集積回路（Application  Specific  Integrated  Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple  Programmable  Logic  Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex  Programmable  Logic  Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field  Programmable  Gate  Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路１１０にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。更に、各図における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。
【００８７】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００８８】
また、上記の実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行なうこともでき、或いは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行なうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００８９】
また、上記の実施形態で説明したリハビリテーション支援方法は、予め用意された超音波イメージングプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。このリハビリテーション支援方法は、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、このリハビリテーション支援方法は、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な非一過性の記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【００９０】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、適正な難易度設定を可能にする。
【００９１】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００９２】
１００      リハビリテーション支援装置
１２０      処理回路
１２１      受付機能
１２２      取得機能
１２３      算出機能
１２４      出力制御機能
【図１】
2019107235.tif 000003
【図２】
2019107235.tif 000004
【図３】
2019107235.tif 000005
【図４】
2019107235.tif 000006
【図５】
2019107235.tif 000007
【図６】
2019107235.tif 000008
【図７】
2019107235.tif 000009
【図８】
2019107235.tif 000010
【図９】
2019107235.tif 000011
【図１０】
2019107235.tif 000012
【図１１】
2019107235.tif 000013
【図１２】
2019107235.tif 000014
【図１３】
2019107235.tif 000015
【図１４】
2019107235.tif 000016
【図１５】
2019107235.tif 000017
【図１６】
2019107235.tif 000018
【図１７】
2019107235.tif 000019