(57)【要約】【課題】被験者のバイオロジカルモーションデータを取得し、このバイオロジカルモーションデータに基づき被験者のロコモティブシンドロームの評価値を算出する方法、及び評価装置を提供する【解決手段】被験者のバイオロジカルモーションデータを取得する取得手段２と、コンピューター３とを接続し、コンピューター３に前記バイオロジカルモーションデータから任意の関節部位について折曲角度を算出する折曲角度算出手段と、算出された折曲角度とロコモティブシンドロームの評価値との相関関係に基づいて取得された折曲角度に応じたロコモティブシンドロームの評価値を算出する評価値算出手段とを備えた。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者のバイオロジカルモーションデータを取得するステップと、前記バイオロジカルモーションデータから任意の関節部位について折曲角度を算出するステップと、算出された折曲角度に応じたロコモティブシンドロームを算出するステップを備えることを特徴とするロコモティブシンドロームの評価値算出方法。
【請求項２】
前記評価値は、算出された折曲角度とロコモティブシンドロームの評価値との相関関係に基づいて、統計的手段により算出されることを特徴とする請求項１に記載のロコモティブシンドロームの評価値算出方法。
【請求項３】
被験者のバイオロジカルモーションデータを取得する取得手段と、前記バイオロジカルモーションデータから任意の関節部位について折曲角度を算出する折曲角度算出手段と、算出された折曲角度に応じたロコモティブシンドロームの評価値を算出する評価値算出手段とを備えることを特徴とするロコモティブシンドロームの評価装置。
【請求項４】
前記取得手段は、被験者に赤外線を照射する赤外線ランダムドットパターンプロジェクタと、被験者に投影された赤外線ランダムドットパターンを認識する赤外線カメラを備え、被験者に投影された赤外線ランダムドットパターンの距離の変化から被験者との奥行きを検出し非接触式にバイオロジカルモーションデータを取得することを特徴とする請求項３に記載のロコモティブシンドロームの評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者のバイオロジカルモーションデータを取得し、このバイオロジカルモーションデータに基づき被験者のロコモティブシンドロームの評価値を算出する方法、及び評価装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
運動器とは、骨・関節・靱帯、脊椎・脊髄、筋肉・腱、末梢神経など、体を支え(支持)、動かす(運動・移動)役割をする器官の総称と定義付けされている。その障害である運動器疾患（整形外科疾患）は、関節疾患と脊椎疾患に大別され、代表的疾患として変形性関節症、骨粗鬆症、変形性脊椎症、関節リウマチ、骨折やスポーツ傷害がある。症状として、疼痛、関節可動域制限、麻痺、異常可動性や不安定性による身体のバランス能力、筋力、移動能力の低下を呈する。また、加齢による筋力低下、持久力低下、反応時間延長、運動速度の低下、巧緻性低下、深部感覚低下、バランス能力低下などから引き起こされる運動器機能不全がある。近年、これら運動器疾患及び運動器機能不全を原因とした運動器の障害により要支援・要介護のリスクが上昇するロコモティブシンドロームという概念が注目されている。
【０００３】
ロコモティブシンドロームの診断は、日本整形外科学会で定められた機能評価項目に基づいて日常生活における自立度判定や運動機能の評価によって行われる（例えば、非特許文献１参照）。機能評価項目は、片脚立ちで靴下が履くことができるか否か、家の中でつまずいたり滑ったりするか否か、階段を上るのに手すりが必要であるか否か、横断歩道を青信号で渡ることができるか否か、１５分続けて歩くことができるか否か、２ｋｇ程度の買い物（１リットルの牛乳パック２個程度）を持ち帰るのが困難であるか否か、また家の中のやや重い仕事（掃除機の使用、布団の上げ下ろしなど）が困難であるか否かなど日常生活の運動機能に関する項目が挙げられており、各項目について自己評価を行い、１つでも当てはまれば、ロコモティブシンドロームのリスクがあると判定される。さらに下記のロコモ２５も評価に用いられている。
【０００４】
また、ロコモティブシンドロームの診断ツールとして、日常生活に関する２５の質問項目に対して５択から選んで自己回答し、回答結果を点数制により採点してロコモティブシンドロームのリスク度を判定する方法（ロコモ２５）が提案されている。（例えば、非特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】公益社団法人日本整形外科学会／ロコモチャレンジ推進協議会「ロコモパンフレット２０１３年度版」（２０１３年６月１日）
【非特許文献２】「運動器障害診断ツール（足指指数２５）の開発」医学のあゆみ  ２３６巻  ５号  ３７１〜３７６（平成２３年１月２９日）
【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、上記従来の判定方法は、いずれもアンケート方式の判定であり主観的回答となるため、判定結果の信頼性は低いものであった。そのため、現状ではアンケートによる判定結果と共に、医師等の診察を加えて総合的に診断されている。よって、ロコモティブシンドロームの診断を定量的に行う評価値の算出方法、及び評価装置は未だ確立されていない。
【０００７】
本発明は、上記従来の問題を解決するためになされたもので、被験者のバイオロジカルモーションデータを取得し、このバイオロジカルモーションデータに基づき被験者のロコモティブシンドロームの評価値を算出する方法、及び評価装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
このため本発明の評価値算出方法は、被験者のバイオロジカルモーションデータを取得するステップと、前記バイオロジカルモーションデータから任意の関節部位について折曲角度を算出するステップと、算出された折曲角度に応じたロコモティブシンドロームの評価値を算出するステップを備えることを第一の特徴とする。
【０００９】
また、前記評価値は、算出された折曲角度とロコモティブシンドロームの評価値との相関関係に基づいて、統計的手段により算出されることを第二の特徴とする。
【００１０】
そして、本発明の評価装置は、被験者のバイオロジカルモーションデータを取得する取得手段と、前記バイオロジカルモーションデータから任意の関節部位について折曲角度を算出する折曲角度算出手段と、算出された折曲角度に応じたロコモティブシンドロームの評価値を算出する評価値算出手段とを備えることを第一の特徴とする。
【００１１】
また、前記取得手段は、被験者に赤外線を照射する赤外線ランダムドットパターンプロジェクタと、被験者に投影された赤外線ランダムドットパターンを認識する赤外線カメラを備え、被験者に投影された赤外線ランダムドットパターンの距離の変化から被験者との奥行きを検出し非接触式にバイオロジカルモーションデータを取得することを第二の特徴とする。
【００１２】
ここで述べるバイオロジカルモーションデータとは、歩行運動、または開眼片足立ちなど特定の動作中における人体の情報を示す。例えば、歩行運動においては下肢関節の角度、歩行速度、または屈伸運動、開眼片足立ちにおいては背中の角度の時系列変化などが挙げられる。ロコモティブシンドロームの診断は筋力低下やバランス能力低下を評価することが重要である。特に歩行運動における下肢関節のうち膝関節にはこれらの影響が現れやすいため、バイオロジカルモーションデータを取得する部位としては膝関節が適している。また、ここでいう、統計的手段とは、回帰分析、主成分分析、またはロジスティック回帰分析などの多変量解析、並びにファジィ推論を示し、種々の統計的手段を含む。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、以下の優れた効果を有する。
（１）被験者のバイオロジカルモーションデータからロコモティブシンドロームの評価値を算出するため、ロコモティブシンドロームを定量的に評価することができる。
（２）バイオロジカルモーションデータの取得手段は、歩行、もしくは開眼片足立ちなどの特定の身体動作を行う被験者に赤外線を照射する非接触式であるため、被験者に装着する機器などは不必要であり、被験者への負担を軽減することができる。また、製品コストも低減されるという副次的効果を得ることができる。
（３）評価値は、単回帰分析、または重回帰分析などの統計的手段によって算出するため、統計の母体集団（サンプル数）を増やすことで、精度の高い評価を得ることができる。すなわち、同評価算出方法、及び評価装置によりロコモティブシンドロームの評価値を取得し続けることで、評価値自体の信頼性を高くすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】ロコモティブシンドローム患者予備群と健常者の歩行１周期の膝関節角度の変化を示すグラフである。
【図２】歩行時におけるＩｎｉｔｉａｌ  Ｓｗｉｎｇ（遊脚前期）を示す模式図である。
【図３】本発明に係る評価装置を示す概略構成図である。
【図４】ノート型ＰＣ３が実行するロコモティブシンドローム評価プログラムのフローチャートである。
【図５】ロコモティブシンドロームの評価値Ｈをグラフ表示した一例である。
【図６】膝角度ピーク値による測定値の誤差率の平均を示すグラフである。
【図７】取得手段の設置角度による測定値の誤差率の平均を示すグラフである。
【図８】背景色による測定値の誤差率の平均を示すグラフである。
【図９】被験者の服装色による測定値の誤差率の平均を示すグラフである。
【図１０】服装色、及び背景色による測定値の誤差率の平均を示すグラフである。
【図１１】Ｄｐマッチング処理前を示すグラフである。
【図１２】Ｄｐマッチング処理後を示すグラフである。
【図１３】被験者Ａの測定結果のＤｐマッチング処理後を示すグラフである。
【図１４】被験者Ｂの測定結果のＤｐマッチング処理後を示すグラフである。
【図１５】ロコモティブシンドローム患者と健常者の膝角度を比較したグラフである。
【図１６】本発明を用いて被験者２１名の膝関節の折曲角度ピーク値を測定した結果を示す図である。
【図１７】本発明によるロコモ評価値Ｈとロコモ２５との評価指数の相関関係を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明する。
【００１６】
まず、ロコモティブシンドロームの診断部位について説明する。被測定者にマーカーを取付けて歩行させ、光学式モーションキャプチャーシステムによって、膝関節の折曲角度を測定した。ロコモティブシンドローム予備群と医師により診断された患者６名、健常者６名を被測定者とした。図１は、ロコモティブシンドローム予備群と健常者の歩行１周期の膝関節の折曲角度の平均変化を比較している。図１に示すように、Ｌｏａｄｉｎｇ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ（荷重応答期）において膝関節の折曲角度に１０ｄｅｇの差が見られた。膝関節の折曲角度のピーク値であるＩｎｉｔｉａｌ  Ｓｗｉｎｇ（遊脚前期）においても、折曲角度に１０ｄｅｇの差が見られた。このことから、膝関節の折曲角度でロコモティブシンドローム予備群と健常者の判別ができることが実証された。よって本実施の形態においては、被験者のバイオロジカルモーションデータの測定部位を膝関節とする。
【００１７】
次に、膝関節の折曲角度の算出方法について説明する。図２は、歩行時におけるＩｎｉｔｉａｌ  Ｓｗｉｎｇ（遊脚前期）を示す模式図であり、Ａ はＨＩＰ  ＲＩＧＨＴ、ＢはＫＮＥＥ  ＲＩＧＨＴ、ＣはＡＮＫＬＥ  ＲＩＧＨＴを表す。Ａ，Ｂ，Ｃの３点におけるｘ軸、ｙ軸、z軸の三次元座標を取得し、取得した三次元座標から各点の距離Ｘ１，Ｘ２，Ｙ１，Ｙ２を求める。各距離から下記の式（１）を用いて、θ１，θ２を算出し、これらを合計して膝関節の折曲角度θを算出する。
【００１８】
【数１】
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【００１９】
三次元座標の取得手段は、カメラ等の光学画像と画像処理により三次元座標を取得するもの、レーザー、電波、音波等を照射してその反射波により検出するもの、直接接触して検出するもの等、いかなるものであっても良い。取得手段としては、被験者の負担を軽減できるよう非接触式の取得手段が好ましく、例えばビデオカメラや三次元計測機等のモーションセンサーが挙げられる。これらを利用することで取得手段を容易に構成することも可能である。ビデオカメラを用いる際には、画像処理手段などが必要であるため、被験者に赤外線を照射するだけで三次座標を取得でき、バイオロジカルモーションデータを得ることができるモーションセンサーがさらに好ましい。よって、本実施の形態においては、バイオロジカルモーションデータの取得手段にモーションセンサーの一例として赤外線を照射するだけで三次元座標を取得できるＭｉｃｒｏｓｏｆｔ社のキネクトセンサ（登録商標）を用いる。
【００２０】
図３に示すように、本実施形態の評価装置１は、取得手段２にキネクトセンサ（登録商標）を用い、取得手段２により取得されたバイオロジカルモーションデータを演算処理（関節折曲角度算出及びロコモティブシンドローム評価値算出）するノート型パーソナルコンピューター（以下、ノート型ＰＣ）３を取得手段２にデータ通信ケーブルにより接続して構成される。取得手段２は、ＲＧＢカメラ、赤外線カメラ、及び赤外線ランダムドットパターンプロジェクタを有しており、被験者に投影された赤外線ランダムドットパターンの距離の変化から被験者との奥行きを検出することができる。そのため、例えば被験者の歩行動作中の骨格情報などのバイオロジカルモーションデータを取得することができる。取得手段２によって取得されたバイオロジカルモーションデータは、ノート型ＰＣ３に入力され、演算処理（関節折曲角度算出及びロコモティブシンドローム評価値算出）される。
【００２１】
ノート型ＰＣ３は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭを備え、ＲＯＭに格納された折曲角度算出プログラム及び評価プログラムを実行することにより入力されたバイオロジカルモーションデータに基づいてロコモティブシンドロームの評価値を算出し、ノート型ＰＣ３の画面に表示する。そのため、ノート型ＰＣ３は、入力されたバイオロジカルモーションデータから任意の関節部位について折曲角度を算出し、算出された折曲角度とロコモティブシンドロームの評価値との相関関係に基づいて取得された折曲角度に応じたロコモティブシンドロームの評価値を算出することが可能となる。このように折曲角度算出手段及び評価値算出手段を備えた機器の代用としてノート型ＰＣ３を使用しており、例えば携帯電話、スマートフォン、もしくはタブレット端末などの演算処理能力を備えた機器であれば、何れでも使用することができ、本実施の形態に限定されるものではない。
【００２２】
図３に示すように、本実施形態の評価装置１は、取得手段２を被験者の右足２歩目から垂直となるよう設置し、被験者の右足２歩目のＩｎｉｔｉａｌ  Ｓｗｉｎｇ（遊脚前期）を測定するよう構成した。取得手段２から被験者までの距離を２６０ｃｍ、被験者から背景までの距離を６０ｃｍ、被験者の歩行（図３に示すｓｔａｒｔからｆｉｎｉｓｈまでの距離）を３００ｃｍ内とした。
【００２３】
次に上記のように構成された評価装置１において、ノート型ＰＣ３のＣＰＵが実行する演算処理を図４のフローチャートを参照して説明する。
【００２４】
まず、ノート型ＰＣ３を操作してスタート指令を受けて、取得手段２が被験者全身のバイオロジカルモーションデータを取得する（Ｓ１）。取得されたバイオロジカルモーションデータに基づき、ノート型ＰＣ３が被験者の右足２歩目のＩｎｉｔｉａｌ  Ｓｗｉｎｇ（遊脚前期）の膝関節の折曲角度を算出する（Ｓ２）。次にＳ２で算出された折曲角度から、折曲角度とロコモティブシンドロームの評価値Ｈとの相関関係に基づいてノート型ＰＣ３が評価値Ｈを算出する（Ｓ３）。具体的には、下記の式（２）を使用する。
【００２５】
【数２】
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【００２６】
式（２）は、被験者の膝関節の折曲角度を複数回測定し、折曲角度の標準偏差値（ｘ１）、折曲角度の最大値と最小値との差（ｘ２）、折曲角度の平均値（ｘ３）、及び折曲角度の最小値（ｘ４）を説明変数とし、従来のアンケート方式であるロコモ２５の採点結果との相関関係を重回帰分析することによって得られた式である。
【００２７】
尚、式（２）は例示であって、膝関節の折曲角度と評価値Ｈの相関式は、説明変数、統計的手段等によって異なるため、式（２）に限定されるものではない。
【００２８】
次に、ノート型ＰＣ３は、算出された評価値Ｈを図５に示すように、グラフにプロットしてノート型ＰＣ３のディスプレイに出力する（Ｓ４）。図５は、ロコモティブシンドロームの評価値Ｈをグラフ表示した一例であり、横軸がアンケート方式のロコモ２５による点数、縦軸はロコモ評価値Ｈを示している。測定された評価値Ｈはグラフ内にプロットされ、他被験者との比較が容易にできる。この際に、大型ディスプレイやプリンターなどのいわゆるパソコン周辺機器をさらに設けて、これらの機器を単独使用、もしくは併用して評価値Ｈを出力可能に構成しても良い。
【００２９】
このように構成された評価装置１の妥当性、及び取得手段２の測定精度について検証を行った。検証方法、及び検証結果を以下に示す。
【００３０】
各測定結果を比較する手法として、測定値の誤差率の平均値を用いる。誤差率をＥ、測定値をＭ、真値をＴとして次式を用いて誤差率を算出し、平均値を比較する。
【数３】
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また、測定結果に対してｔ検定を行い、有意差の有無を確認する。ここで、ｔ検定とは、複数のグループの平均の差が偶然的範囲内にあるかどうかを判断する手法であり、平均値の差を標準偏差で除した値の分布を調べ、仮説の妥当性の確立を判定する方法である。
【００３１】
［検証例１］
検証例１では、取得手段２で認識することができる最適な膝関節の折曲角度を検証する。被験者の膝に固定具を装着して膝関節の折曲角度のピーク値を６０°，９０°，１２０°として測定を行い、各測定値による誤差率を検証した。図６に誤差率の平均を示す。図６に示すように、折曲角度は６０°の場合において誤差率が１１．４％となり、最も精度が高いことが検証された。
【００３２】
［検証例２]
次に、取得手段２の最適な設置角度を検証した。図３に示す位置（被験者に対して垂直角度）を０°として、図面左方向へ１０°（−１０°）、図面右方向へ１０°（＋１０°）に取得手段２を傾けて設置して測定を行い、各測定値による誤差率を検証した。図７に誤差率の平均を示す。図７に示すように、設置角度は、０°の場合、誤差率が１０％以内に収まっており、有意差も５％水準で確認された。
【００３３】
［検証例３］
次に、背景色による影響を検証した。図３に示すｂａｃｋ  ｇｒｏｕｎｄにダンボールを設置し、ダンボールの色を黒色と白色に変更して測定を行い、各測定値による誤差率を検証した。図８に誤差率の平均を示す。図８に示すように、背景色の変化では、誤差率に明確な差が見られず、どちらの色でも１０％以上の誤差が見られた。また、５％水準で有意差を確認できなかった。
【００３４】
［検証例４］
次に、被験者の服装色による影響を検証した。被験者の服装色を黒色と白色に変更して測定を行い、各測定値による誤差率を検証した。図９に誤差率の平均を示す。図９に示すように、服装色が白色の場合、誤差率が１１．６％となり、最も精度が良いことがわかる。このとき５％水準で有意差が確認できる。
【００３５】
［検証例５］
検証例１〜４の結果から、膝関節の折曲角度のピーク値を６０°に固定し、被験者の服装の色を白色、取得手段２の設置角度を被験者に対して垂直に配置するときが、最も測定精度が良いことがわかった。そこで、前記した最適な測定条件下で、再度、背景色による影響を検証した。検証例３と同様に、ダンボールの色を黒色と白色に変更して測定を行い、各測定値による誤差率を検証した。図１０に誤差率の平均を示す。図１０に示すように、背景色が白色で、服装色が白色の場合、誤差率が５％以内となり、最も精度が高いことがわかる。また、白色の服装と黒色の服装を比べると白色の服装の誤差率が５．５％となった。要因としては、白色の服装の方が、検出手段から赤外線照射されるランダムドットパターンを正確に投影するため、精度が良いと考えられる。以上、検証例５の結果から、膝関節の折曲角度のピーク値を６０°、被験者の服装の色を白色、検出手段の設置角度を被験者に対して垂直に配置、背景色が白色のときが、最も測定精度が良いことがわかった。
【００３６】
本実施の形態では、取得手段２にキネクトセンサ（登録商標）を用いるが、サンプリング周波数が３０Ｈｚと低いため、データ取得において、欠損が生じる場合がある。そこで、取得手段２をキネクトセンサ（登録商標）と光学式モーションキャプチャーシステムとを比較する。光学式モーションキャプチャーシステムは、被験者の主要関節位置にマーカーを取付け、複数のカメラでマーカーを撮影することで動作の取得を行う。高精度であるという利点がある反面、高価であり、カメラの死角に被験者の動作によりマーカーが隠れる場合、精度が著しく低下するという欠点がある。光学式モーションキャプチャーシステムとして、ＰＲＯ−ＴＲＡＣＫＥＲ２（商品名、株式会社ＤＩＴＥＣＴ製）を採用した。
【００３７】
検証方法は、図３に示すように、各取得手段２を配置し、被験者の右足２歩目のＩｎｉｔｉａｌ  Ｓｗｉｎｇ（遊脚前期）における三次元座標を測定した。取得手段２から被験者までの距離を３２０ｃｍ、被験者から背景までの距離を６０ｃｍ、被験者の歩行（図３に示すｓｔａｒｔからｆｉｎｉｓｈまでの距離）を３００ｃｍ内とし、取得手段２を右足の２歩目から垂直となるよう設置した。また、膝関節の折曲角度のピーク値を６０°、被験者の服装の色を白色、検出手段の設置角度を被験者に対して垂直に配置、背景色を白色とし、被験者をＡ、Ｂの２名として各被験者に対して４回測定を行った。
【００３８】
取得手段２により測定結果の右足２歩目のピーク値は違うため、Ｄｐマッチング処理を用いてピーク値を揃えた。Ｄｐマッチング処理とは、動的計画法（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｉｎｇ）のことであり、２つのパターンが一致するように、一方の軸を非線形に伸縮しながら照合する手法である。図１１に、Ｄｐマッチング処理前の例を示し、図１２にＤｐマッチング処理後の例を示す。
【００３９】
［検証例６］
被験者Ａの測定結果にＤｐマッチング処理を行った結果を図１３に、被験者Ｂの測定結果にＤｐマッチング処理を行った結果を図１４に示す。被験者Ａの膝関節の折曲角度のピーク値の誤差率の平均値は５．６％で、被験者Ｂの膝角度のピーク値の誤差率の平均値は６．４％であった。被験者Ｂのグラフでは最大で１７．６％の誤差率が生じた。原因としては、取得手段２と被験者Ｂとの距離が離れすぎたためである。しかし、図１４のような誤差はスムージング処理を行うことで、解消できるため、キネクトセンサ（登録商標）が、取得手段２として有用である。
【００４０】
［検証例７］
次に上述した構成で、ロコモティブシンドローム患者１名、及び健常者１名に対して測定を行った。測定データに対してＤｐマッチング処理を行い、ロコモティブシンドローム患者、及び健常者の右足２歩目のピーク値を揃え、ピーク値の差を比較した。図１５はその比較グラフであり、膝関節の折曲角度のピーク値を比較すると２９．４ｄｅｇの差が生じていることが分かった。よって、本発明におけるシステムにより、膝関節の折曲角度のピーク値を測定することで、ロコモティブシンドロームを定量化できることが実証された。
【００４１】
［検証例８］
ロコモ評価値Ｈの妥当性について検証するため、従来のアンケート方式によるロコモ２５の結果と、本発明のロコモティブシンドロームの評価値算出方法、および評価装置により算出した結果とを比較した。被験者２１名の膝関節の折曲角度を図１６に示す。図１６に示す被験者２１名と、被験者６名の膝関節の折曲角度（図示せず）の測定結果から算出された評価値Ｈとロコモ２５による採点結果との相関関係を図１７に示す。図１７に示すように、両者には相関関係があることがわかる。よって、ロコモ評価値Ｈが、特定の値以上でロコモティブシンドローム患者かどうかの判定をすることが可能となることが実証された。
【００４２】
尚、本実施の形態においては、取得手段２にキネクトセンサ（登録商標）を用いているが、被験者のバイオロジカルモーションデータを非接触式に測定できるものであれば、何れでも使用することができる。また、測定部位として膝関節を測定しているが、例えば股関節、または足首などの関節におけるバイオロジカルモーションデータから、ロコモティブシンドロームの評価値Ｈを算出することも可能である。さらに、評価値Ｈの算出式は、測定したバイオロジカルモーションデータから重回帰分析によって式（２）を得るほか、主成分分析、またはロジスティック回帰分析などの多変量解析、またはファジィ推論を用いて、評価値Ｈの算出式を得ても良い。これらのように、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々変更を加えることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００４３】
１    評価装置
２    取得手段
３    ノート型パーソナルコンピューター
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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