(57)【要約】関節角度が関節に対する通常可動域の外にある時間を判定することによって関節に対する応力を計算する方法に関する。用途は、例えば、内側側副靭帯（ＵＣＬ）に対する損傷の危険を軽減するために、野球の投手に対する肘関節応力の解析を含む。野球の投球などの動作中に、センサーデータを収集して、身体部分の位置、向き、又は運動を追跡し、このセンサーデータから関節角度を得る。次に、関節角度を、可動域と比較し、各個人に対して測定してもよい。可動域を超える動作からの関節応力寄与を、時間と共に結合して、蓄積関節疲労を計算してもよい。この関節疲労測定値を、例えば投手のために使用して、回復期間（休暇）及び将来の作業負荷（例えば、最大投球数）を定量化してもよい。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
関節応力をセンサーデータから判定する方法であって、
１つ又は複数のセンサーからセンサー測定値の時系列を取得することであって、
第１の身体部に連結されている第１の慣性センサー、及び
第２の身体部に連結されている第２の慣性センサーを含む、取得することと、
前記第１の慣性センサーを用いて対象の前記第１の身体部の位置、向き、又は運動のうち１つ又は複数、及び
前記第２の慣性センサーを用いて前記対象の前記第２の身体部の位置、向き、又は運動のうち１つ又は複数を測定することであって、
前記第１の身体部及び前記第２の身体部が、前記対象の身体関節に連結され、
前記第１の身体部及び前記第２の身体部が、前記身体関節の反対側に位置する、測定することと、
前記センサー測定値の時系列を処理して、前記身体関節に対する１つ又は複数の関節角度時系列を生成することであって、
各関節角度時系列が、前記身体関節の関節角度に対応し、
前記身体関節の各前記関節角度が、前記身体関節の回転自由度に対応する、生成することと、
前記身体関節に対する１つ又は複数の可動域を取得することであって、
前記１つ又は複数の可動域の各可動域が、前記身体関節の前記関節角度に対応し、
前記１つ又は複数の可動域の各前記可動域が、前記可動域内にある関節角度の間隔を含む、取得することと、
前記身体関節が受動的可動域にある期間に対応する前記関節角度と関連付けられている対応する可動域の外にある関節角度値を前記１つ又は複数の関節角度時系列が有する場合、１つ又は複数の受動的可動域時間間隔を判定することと、
コンピュータを用いて能動的可動域の外にある前記１つ又は複数の受動的可動域時間間隔の間に関節応力寄与を計算することと、
所定の期間の間の前記対象による複数の動作にわたって前記関節応力寄与を結合して、関節疲労を計算することであって、
前記関節疲労から前記対象に対する回復時間を計算し、又は
前記関節疲労から将来の期間の間の前記対象に対する作業負荷限界を計算する、計算すること、
コンピュータを用いて、前記回復時間又は作業負荷限界、又は前記回復時間及び前記作業負荷限界の両方を発行又は送信又は表示、又は前記発行、送信、表示の任意の組み合わせを行うことと、
を含む方法。
【請求項２】
前記１つ又は複数の時間間隔の間に前記関節応力寄与を計算することは、前記１つ又は複数の時間間隔内の時間を計算することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１つ又は複数の時間間隔の間に前記関節応力寄与を計算することは、前記１つ又は複数の時間間隔にわたって前記関節角度値の１つ又は複数の関数を積分又は合計することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記関節角度の前記１つ又は複数の関数は、前記関節角度値の関数として受動的関節トルクの１つ又は複数の推定値を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記対象は、投手であり、
前記身体関節は、前記投手の肘であり、
前記複数の動作は、前記投手による投球を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
基準フレームに対する前記第１の身体部の初期向き、及び
前記基準フレームに対する前記第２の身体部の初期向きを取得又は計算することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記センサー測定値の時系列を処理して、前記身体関節に対する前記１つ又は複数の関節角度時系列を生成することは、
初期条件として前記第１の身体部の前記初期向き及び前記第２の身体部の前記初期向きを用いて前記センサー測定値の時系列を積分して、前記基準フレームに対する前記第１の身体部の向きの時系列、及び前記基準フレームに対する前記第２の身体部の向きの時系列を生成することと、
前記基準フレームに対する前記第１の身体部の向きの時系列及び前記基準フレームに対する前記第２の身体部の向きの時系列から、前記第１の身体部に対する前記第２の身体部の相対向きの時系列を計算することと、
前記第１の身体部に対する前記第２の身体部の相対向きの時系列から、前記身体関節に対する前記１つ又は複数の関節角度時系列を計算することと
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記１つ又は複数のセンサーは、複数のフレームを収集するように構成されている少なくとも１つのビデオカメラを更に含み、前記複数のフレームのうち各フレームは、前記第１の身体部及び前記第２の身体部の片方又は両方の画像を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
第１の視覚マーカーを前記第１の身体部に連結することと、
第２の視覚マーカーを前記第２の身体部に連結することと
を更に含み、
前記複数のフレームは、前記第１の視覚マーカー及び前記第２の視覚マーカーの片方又は両方の１つ又は複数の画像を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
センサー融合アルゴリズムを使用して、前記第１の慣性センサー及び前記第２の慣性センサーからの運動データを有する前記複数のフレームから計算される位置及び向き情報の時系列を結合し、前記１つ又は複数の関節角度時系列の結合推定値を生成することを更に含む、請求項８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の１つ又は複数の実施形態は、運動解析及び生体力学の分野に関する。より詳細には、本発明の１つ又は複数の実施形態は、例えばセンサーデータを用いて、肘などの関節に対する応力を判定する方法を可能にする（但し、限定されない）。
【背景技術】
【０００２】
人間の関節は、疲労又は損傷を引き起こすことがある激しい応力を受ける。これらの応力及び危険は、野球の投球などの特定のスポーツ活動で特に重大である。野球では、例えば、内側側副靭帯（ＵＣＬ）に対する損傷が、投手によく生じ、その結果、近年、発生率が増加している。ＵＣＬは、（内側）肘の内側に位置しており、前腕（尺骨）における骨に上腕（上腕骨）を結合する。肘を同時に曲げてねじる動作パターンは、ＵＣＬに最高負荷をかけることが分かっている。フランク・ジョーブ（Ｆｒａｎｋ  Ｊｏｂｅ）博士は、損傷ＵＣＬを交換するために移植腱を使用した革新的なＵＣＬ再建外科技術を、１９７４年に開発した。トミー・ジョン（Ｔｏｍｍｙ  Ｊｏｈｎ）は、この手術を受けた最初の選手であり、ジョーブ博士の外科技術は、トミー・ジョン手術（Ｔｏｍｍｙ  Ｊｏｈｎ  Ｓｕｒｇｅｒｙ（ＴＪＳ））と最も一般的に呼ばれている。投手におけるＵＣＬ損傷の高い発生率のために、この損傷機構は、トミー・ジョン（ＴＪ）流行病と呼ばれることが多い。
【０００３】
これらの損傷の結果、損傷自体、必要ならば手術、及び必要なリハビリのために、大幅な時間が失われる。メジャーリーグ（ＭＬＢ）において、故障者リスト（ＤＬ）の契約のために失われるドル及び代替費用は、年々上昇し続け、ＴＪ関連損傷の相関的急上昇のために、２０１２年に急増している。ＴＪＳからの典型的なリハビリ期間は、１２〜１８ヶ月間であり、その結果、損傷前に近い性能レベルへの統計的な復帰は、約１８ヶ月間のより長い期間を必要とする。年間契約が１０００万ドルの投手の場合、大幅なサンクコストである。その結果、ＭＬＢ及びＭＬＢチームは、投球損傷の解析に大金を投資しており、投球損傷を予防するためのより多くの予測ツールを開発することを望んでいる。
【０００４】
過去３０年間にわたってオーバーヘッドで投げる運動選手で行われた多くの研究があったけれども、これらの研究調査からの明確な損傷機構の点で大した成果がなかった。米国スポーツ医学協会（ＡＳＭＩ）は、従来のモーションキャプチャー技法を用いてこれらの調査の大部分を行っている。今までの調査は、能動的筋腱力によって生成される関節における骨格の骨の全体的な動作を記述する投球運動の骨運動学に主に注目している。しかし、関節応力は、関節が可動域端に近づくにつれて受動的関節特性によって生成される関節面における骨格の骨の非常に小さい動作である関節運動学の関数でもある。靭帯、関節包、周辺軟部組織を含む関節で見られる弾性構造による受動的関節応力は、関節の可動域端の近くに、強い復元関節モーメントを与える。関節自由度が、ある持続時間に対して可動域端において同じ大きさで保持される場合、関節を可動域端から外へ移動させようとするこれらの受動的関節モーメントを打ち消すように、能動的筋力に要求し、これによって、高速動的動作中に過大な負荷から関節靭帯を保護するように意図されている同じ筋肉組織を早期疲労させる。近位及び／又は遠位部分の筋肉組織の早期疲労は、協調及び制御パターンに変化をもたらし、各動作（例えば、各投球）に対する高い割合の合計関節負荷に関節靭帯をさらす場合があり、これによって、運動選手の損傷危険性が増大する。骨運動学と関節運動学との間の差の好例は、スポーツ動作中の膝の屈曲／伸展を考慮することである。運動選手が動的に動くと、能動的筋腱力は、モーションキャプチャーデータを用いて従来の骨運動学的解析を介して観測できる膝の屈曲／伸展を引き起こす。どの瞬間でも、運動選手は、膝が過伸展に近づく点まで伸展する可動域端に近づくため、この点において、関節運動学的効果も考慮する必要がある。人間の膝が完全伸展に近づくにつれて、固有の膝安定性を与えて壊滅的損傷の予防が期待される「スクリューホーム」機構が使用される。関節が可動域端へと動作を続ける場合、関節を通常可動域に押し戻すように作用する復元関節モーメントを与えて壊滅的損傷を予防する受動的関節モーメントが生成される。
【０００５】
あらゆる人間の関節は、関節運動学的効果を有する。実際に、特に高速運動動作中に、関節運動を正確に測定するのは非常に難しい。その結果、関節応力を解析する、当技術分野で知られている方法は、一般的に、関節運動学的効果を考慮していない。関節が関節の能動的可動域から関節の受動的可動域に移行するにつれて、関節運動学的効果は、関節の通常（能動的）可動域の端（又は外側）で優勢であるので、能動的及び受動的関節可動域を考慮することによって、これらの関節運動学的効果をモデル化してもよい。関節応力を解析するこの手法は、当技術分野で知られていない。大部分の性能調査は、関節応力に対する速度効果を考慮するだけである。これらのタイプの調査の場合、合計又は合成関節応力を、解析のために使用するだけである。しかし、疲労が、動的性能及び損傷危険性評価に対する重要な考慮である場合、能動的（骨運動学的）及び受動的（関節運動学的）関節応力寄与の両方を説明するモデル化ステップは、性能及び損傷危険性を同時に検査することができる解析を可能にする唯一の方法である。
【０００６】
少なくとも上述の制限に対して、関節応力をセンサーデータから判定する方法が必要である。この方法の実施形態は、例えば、関節が関節の通常（能動的）可動域を超える時間を判定するセンサーデータを用いて、合計関節応力に対する能動的（骨運動学的）及び受動的（関節運動学的）力の両方の相対的寄与を判定してもよい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本明細書に記載の１つ又は複数の実施形態は、関節応力をセンサーデータから判定する方法に関する。実施形態は、センサーデータを解析して、いつ、どれだけの長さの時間、関節が通常可動域の外にあるかを判定し、これによって、特定の動作からの関節に対する応力、又は一連の動作からの蓄積関節疲労を推定してもよい。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の１つ又は複数の実施形態は、関節と関連付けられている身体部の位置、向き、又は運動を追跡するセンサーデータを取得して処理してもよい。例えば、肘関節に対する応力を解析するために、センサーデータは、上腕及び前腕の運動を追跡してもよい。肘関節に対する応力を解析する別の手法は、肘関節を監視するために、肘の近くの前腕の上にセンサーを有する、及び手首関節を監視するために、手の上又はボール内にセンサーを有することであってもよい。関節に対する関節角度時系列を、センサーデータから得てもよい。次に、関節角度を、関節に対する可動域、又は多自由度を有する関節に対する多くの可動域と比較してもよい。関節に対する可動域を、例えば、特定の個人に対して測定してもよい。通常可動域の端点を、例えば、関節に対する特定の可動域を達成するために補助又は外力を加えない（例えば、関節に対する特定の可動域を達成するために関節の片側の１つの筋肉群を使用する）能動的範囲から、関節の可動域を更に増大するために外力を加える受動的範囲に個人が移行する関節角度として定義してもよい。関節角度が通常可動域の外にある時間の間隔を識別してもよい。これらの時間間隔の間に、受動的関節応力寄与を計算してもよい。この応力寄与を、例えば、関節角度が可動域限界を超えている時間、又はこれらの可動域限界からの関節角度の角度偏差に基づいて計算してもよい。
【０００９】
１つ又は複数の実施形態において、関節応力寄与を、関節角度が対応する可動域の外にある時間として計算してもよい。１つ又は複数の実施形態において、関節応力寄与は、関節角度自体に基づいてもよく、例えば、可動域限界からの角度の逸脱に基づいてもよい。１つ又は複数の実施形態は、動作にわたって、又は関節角度が可動域の外にある時間間隔にわたって関節角度の１つ又は複数の関数を積分又は合計することによって、関節応力寄与を計算してもよい。これらの関数は、例えば、受動的関節トルクの推定値を表してもよく、例えば、一旦関節が関節の能動的可動域に近づく又は能動的可動域を超えると、関節における関節運動学的力をモデル化してもよい。
【００１０】
関節応力寄与を、一連の動作にわたって結合して、関節疲労因子を計算してもよい。例えば、１つ又は複数の実施形態は、野球の投手に対する肘関節応力の解析に本発明の方法を適用してもよい。肘関節角度を、各投球に対して計算してもよい。各投球からの能動的及び受動的肘応力寄与を、肘が肘の通常可動域の外にあった時間、及び可動域限界から逸脱した角度の大きさから判定してもよい。例えば、試合中に、又は１週間又は１ヶ月間にわたって、受動的関節応力を、投球にわたって結合して、投手に対する蓄積肘疲労測定値を判定してもよい。関節疲労測定値を使用して、他の因子（例えば、推奨回復時間、又は将来の期間に対する作業負荷限界）を計算してもよい。
【００１１】
１つ又は複数の実施形態において、事象が発生しているかどうかを判定するために、特性信号に対する予測事象の比較によって、事象検出を実行してもよい。この比較は、時間と共に異なる値を有する可動域値又は時間順序範囲、又は時間と共に異なる値を有する閾値又は時間順序閾値、又は上下閾値を有する任意の他の範囲又は任意の閾値に対するモーションキャプチャーデータ又はビデオ収集データ又は両方のデータの比較を含んでもよい。特性信号に対する予測事象の比較は、いつでも行うことができ、予測事象が示された直後に実行される必要はない。警告又は能動的範囲の危険レベルなどの事象を、運動センサー、又はモーションキャプチャーデータ又はビデオ収集データ又は両方のデータを受信するコンピュータ、又は運動センサーに局所的に示すコンピュータ、又はユーザと関連する携帯デバイス、又はこれらの任意の組み合わせから同報通信してもよい。
【００１２】
１つ又は複数の実施形態は、慣性センサーを使用して、関節の反対側の身体部の運動を追跡してもよい。例えば、野球の投手の場合、１つの慣性センサーを上腕に装着してもよく、別の慣性センサーを前腕に装着してもよい。肘関節に対する応力を解析する別の手法は、肘関節を監視するために、肘の近くの前腕の上にセンサーを有する、及び手首関節を監視するために、手の上又はボール内にセンサーを有することであってもよい。慣性センサーデータを、（身体部の向きに対する初期条件を用いて）積分して、固定基準フレームに対する各身体部の向きの時系列を取得してもよい。これらの時系列を結合して、他方の身体部に対する一方の身体部の相対向きを計算し、関節角度を得てもよい。
【００１３】
１つ又は複数の実施形態は、ビデオカメラを使用して、関節の反対側の身体部を追跡してもよい。これらの身体部に装着された視覚マーカーの有無にかかわらず、追跡を実行してもよい。フレームの画像解析を使用して、関節角度を計算してもよい。
【００１４】
１つ又は複数の実施形態は、慣性データ及びビデオ画像解析データを融合関節角度推定値に結合するセンサー融合技法を用いて、慣性センサー及びビデオカメラを結合して、身体部を追跡し、関節角度を計算してもよい。
【００１５】
本発明の上述及び他の態様、特徴及び利点は、下記の図面と併せて提示される下記のより詳細な説明から一層明確になるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の１つ又は複数の実施形態の例示的な用途を示し、膝関節角度を蹴り動作中に計算し、膝関節が膝関節の通常可動域の外にある時間に基づいて、関節応力寄与を計算する。
【図１Ａ】受動的関節トルクのモデルを関節角度の関数として用いて関節応力を計算する、図１の例の変型例を示す。
【図２】本発明の１つ又は複数の実施形態に対するフローチャートを例示する。
【図３】肘関節応力及び疲労を解析するために、投球運動に対する本発明の１つ又は複数の実施形態の用途を例示する。
【図４】関節角度を慣性センサーデータから計算する方法を例示する。
【図５】慣性センサーデータ及びビデオを結合して関節角度を計算する方法を例示する。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
関節応力をセンサーデータから判定する方法について説明する。下記の例示的な説明において、本発明の実施形態のより完全な理解を与えるために、多くの特定の詳細を説明する。しかし、ここに記載の特定の詳細の全態様を組み込むことなく、本発明を実施することができることは、当業者に明らかである。他の場合、本発明を曖昧にしないように、当業者に周知の特定の特徴、量又は測定を、詳細に説明していない。本発明の例をここに記載しているけれども、特許請求の範囲及びあらゆる均等物の全範囲は、本発明の境界を定義するものであることに読者は留意すべきである。
【００１８】
図１は、本発明の１つ又は複数の実施形態の例示的な用途を示す。本発明の方法を、任意のタイプの動作又は一連の動作に対して、任意の関節又は複数の関節に対する任意のタイプ又は複数のタイプの応力の解析に適用してもよい。図１に示す例において、この用途は、蹴り運動１２０から膝関節１０１に対する受動的関節応力を解析することである。この例は、膝関節１０１を示しているけれども、肩、肘又は手首を含む他の関節を、本発明の実施形態で容易に測定できる。この例では、上脚１０２と下脚１０３との間の屈曲角度１１０で１自由度の膝関節を考慮する。本発明の１つ又は複数の実施形態は、１、２又は３自由度を有する関節（限定されない）を含む任意の数の自由度の任意の関節の周りに運動を解析してもよい。センサーデータを蹴り動作１２０中に取得し、センサーデータを使用して、膝関節角度１２１の時系列を計算する。例えば、慣性センサー、磁気センサー、超音波センサー、歪みゲージ、ビデオカメラ、及びレーダー（限定されない）を含む任意のタイプ又は複数のタイプのセンサーから、データを取得してもよい。例えば、センサーデータを使用して、時間と共に上脚部分１０２及び下脚部分１０３の位置及び向きを追跡し、これによって、時間と共に膝屈曲角度１１０を計算してもよい。
【００１９】
膝関節（又はより一般的には、任意の身体関節）に対する応力は、関節の通常（能動的）可動域を超えて、又は関節角度がこの通常可動域の端点に近づくにつれて、特に高い。関節の「可動域」を、例えば、「能動的」可動域及び「受動的」可動域に分割してもよい。能動的可動域は、抵抗を感じるまで、又は個人が他の領域に適応し始めるまで、個人が筋活動を介して通常達成することができる関節角度範囲を意味する。受動的可動域は、例えば、訓練者、指導者又は理学療法士の助けを借りて、補助運動を介して達成可能な関節角度を意味する。関節の能動的可動域の端点において、筋肉駆動による能動的トルク（骨運動）は、関節運動に移行する。関節の「通常」可動域を、例えば、能動的可動域と見なしてもよい。なぜなら、この能動的可動域は、個人が補助無しで通常の筋活動を用いて達成することができる範囲であるからである。異なる個人は、同じ関節に対して異なる可動域を有してもよいので、例えば、関節が関節の能動的可動域から関節の受動的可動域に移行する関節角度を各個人に対して判定することによって、各個人に対して可動域を測定するのは有益である。
【００２０】
関節運動学的効果による関節トルクは、能動的可動域の外で急激に増加するので、本発明の１つ又は複数の実施形態は、身体関節が、いつ、どのくらいの期間、動作中に関節の通常（能動的）可動域の外にあるかどうかを判定又は推定してもよい。図１の例において、蹴り動作１２０を行う対象の膝関節１０１に対して、能動的可動域１３０を取得する。この可動域は、一般的に、膝屈曲角度１１０に当てはまり、１つ又は複数の実施形態は、任意の自由度又は複数の自由度の任意の関節に対して可動域を取得又は推定してもよい。特定の関節角度に対する可動域は、一般的に、下限及び上限を有する間隔である。例えば、動作１２０の前に対象の能動的可動域を測定することによって、可動域を取得してもよい。この測定を、例えば角度計又は任意の他の機器又はセンサーを用いて、実行してもよい。更に、同様の対象に対する平均又は標準値から、可動域を推定してもよい。これらの平均又は標準値を、例えば、特定の個人に対して可動域を測定するのに現実的でない状況で使用してもよい。例えば、膝屈曲角度１１０の場合、標準的な能動的可動域は、約０度〜１３５度である。可動域は、単一対象に対して経時変化することがあるので、１つ又は複数の実施形態は、新しいデータ又は新しい推定値を用いて可動域を周期的に更新してもよい。例えば、特定の個人に対して関節応力を計算するために可動域限界を使用する活動の直前に、個人の関節に対する可動域を測定してもよい。
【００２１】
関節１０１に対する能動的可動域１３０を超えて、関節に対する受動的可動域の一部である範囲１３１及び１３２に関節が入る。動作１２０の場合、膝屈曲角度時系列１２１は、２つの期間（膝が膝の通常（能動的）限界よりも大きく屈曲する場合、期間１２２、及び膝が（負の屈曲角度で）過度に伸びる場合、期間１２３）の間に能動的可動域１３０の外にある。これらの２つの期間１２２及び１２３の全持続時間は、この動作１２０に対する関節応力寄与１４０である。この例において、関節応力寄与１４０は、能動的可動域内で能動的骨運動学的力によって生成される関節トルクに対して、関節角度に対する受動的可動域ゾーン又は複数のゾーンで発生する関節運動学的（受動的）応力を表現又は推定してもよい。
【００２２】
１つ又は複数の実施形態において、関節角度時系列の任意の所望の解析を用いて、動作からの関節応力寄与を計算してもよい。例えば、１つ又は複数の実施形態は、通常（能動的）可動域の外の逸脱角度がより大きい場合、受動的関節応力寄与に一層大きく重み付けしてもよい。１つ又は複数の実施形態は、可動域の上限を超える逸脱、及び可動域の下限未満の逸脱に対して、異なって関節応力寄与に重み付けしてもよい。１つ又は複数の実施形態は、能動的可動域内で応力を計算又は推定してもよく、能動的可動域の外で別々に計算又は推定してもよい。
【００２３】
一例として、関節角度に対する対応する能動的可動域が［θmin、θmax］である場合、時間間隔［ｔ０、ｔｆ］にわたって生じる動作に対して関節角度時系列θ（ｔ）に対する受動的関節応力寄与を計算するために、下記の式を使用してもよい。
【数１】
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【００２４】
上述の式（１）における重み関数α及びβを、必要に応じて選択して、可動域からの逸脱角度に重み付けしてもよい。例えば、図１に示す例において、可動域を超える又は可動域未満の時間を合計する。この例は、α（ｘ）≡１、β（ｘ）≡１に対応する。これらの関数の他の選択は、例えば、α（ｘ）＝β（ｘ）＝｜ｘ｜（これは、より重くより大きい逸脱角度に重み付けする）、α（ｘ）＝β（ｘ）＝ｅｘｐ（ｘ）（これは、関節角度が可動域限界に達した後に急激に増加する応力をモデル化する）、及びα（ｘ）≡１、β（ｘ）≡０（これは、可動域の上限を超える関節応力だけを考慮し、下限未満の応力を含まない）を含んでもよい（限定されない）。１つ又は複数の実施形態は、例えば、これらの角度が可動域限界に近づくにつれて、可動域内で関節角度に対するノンゼロ応力寄与を計算してもよい。これらの関数及び式は例示であり、１つ又は複数の実施形態は、任意の所望の計算又はモデルを使用して、関節角度時系列データ及び可動域情報から関節応力を計算してもよい。
【００２５】
図１Ａは、図１に示す例の変型例を示す。この変型例において、通常（能動的）可動域の外の時間として関節応力を計算する代わりに、関節トルクのモデルを関節角度の関数として積分することによって、関節応力を計算する。例示的な関節トルクモデル１５０は、関節角度の関数として受動的関節トルク１５１を与える。このモデルは、例えば、個人の測定、又は標準値の集約モデルに基づいてもよい。例えば、個人を検査して、この個人が関節に対する能動的可動域から受動的可動域に移行する関節角度を判定してもよい。更に、個人の検査は、この個人に対する関節トルクモデル１５０を生成するために使用される他のパラメータを測定してもよい。この例示的なモデルにおいて、受動的トルクは、可動域１３０の外で急激に増加する。可動域限界、及び関節角度がこれらの可動域限界に近づいてから可動域限界を超えるにつれて受動的トルクを復元する成長速度に基づいて判定されたパラメータを用いて、受動的トルクを、例えば二重指数曲線として、モデル化してもよい。例えば式１５２を用いて、例えば動作にわたってトルク１５１を積分することによって、応力を計算してもよい。この式１５２は、上述の式（１）（但し、式（１）における関数σ（θ）は、トルク１５１の大きさである）の例である。この例において、関節応力寄与１４０ａを、（時間と共にトルクを積分した結果生じる）Ｎ−ｍ−ｓｅｃの単位で取得する。この計算１５２は例示であり、１つ又は複数の実施形態は、任意の方法又は複数の方法を適用して、動作にわたって関節角度時系列１２１に基づいて関節応力寄与を計算してもよい。例えば、関節応力寄与は、積分モデル化トルク（図１Ａに示すように）、可動域限界の外の時間（図１に示すように）、可動域限界を超える又は可動域限界未満の最大又は平均逸脱角度、又は関節角度に適用された任意の関数又は複数の関数（例えば、式（１）に例示のように）に基づいてもよい（限定されない）。
【００２６】
図２は、図１に例示の方法のフローチャートを示す。ステップ２０１では、対象の運動に対して、センサー測定値を取得する。これらの測定値は、例えば、対象の１つ又は複数の身体部の位置、向き、又は運動を追跡してもよい（限定されない）。典型的に、追跡される身体部は、関心のある関節（例えば、膝関節に対する近位（上）脚及び遠位（下）脚）の片側の身体部を含んでもよい。ステップ２０３では、センサーデータをコンピュータによって処理する。ボックス２０３は、コンピュータ、及び本発明の実施形態によるデータを具体的に処理して関心のある関節又は複数の関節に対する関節角度時系列を生成するステップを表してもよい。代わりに、コンピュータ２１０を、１つ又は複数の実施形態で処理又は計算機能の何れか又は全部に対して利用してもよい。コンピュータ２１０は、システムにおけるモーションキャプチャーセンサーに対して局所的な又は遠隔の任意のタイプのプログラマブルコンピュータであってもよく、具体的にプログラム化されて、ここに詳しく記載された処理の特定の実施形態を実行する。このステップは、単一関節角度時系列（図１に示す）、又は多自由度を有する関節に対する多関節角度時系列となってもよい。ステップ２０２では、関心のある各関節角度に対して、可動域を取得する。このステップは、関心のある１自由度を有する関節に対する単一可動域（図１における膝屈曲角度のような）、又は多自由度を解析する場合に多くの可動域を取得してもよい。可動域又は複数の可動域を、特定の個人に対して測定してもよい。例えば、関節に対する可動域の端点を、関節に対する能動的可動域から関節に対する受動的可動域に個人が移行する関節角度として判定してもよい。モーションキャプチャーセンサーを、例えば、任意の数のジャイロ及び／又は加速度計又は他のセンサーを含む本発明の１つ又は複数の実施形態で利用してもよく、又は任意の他のタイプの測定デバイスを介して取得してもよい。可動域又は複数の可動域は、例えば、上述のような関節に対する能動的可動域に対応してもよい。ステップ２０４では、例えば、関節角度が可動域又は複数の可動域の外にあった時間間隔を判定するように本発明の実施形態を実施するために具体的にプログラム化されたコンピュータを用いて、関節角度時系列を可動域と比較する。ステップ２０５では、対応する可動域又は複数の可動域からの関節角度の偏差に基づいて、関節応力寄与を計算する。１つ又は複数の実施形態において、関節応力を計算するために具体的にプログラム化されたコンピュータを、独立して、又はステップ２０３又は２０４の計算のために利用してもよい。
【００２７】
１つ又は複数の実施形態において、図２のステップ２０１〜２０５の何れか又は全部を実行するコンピュータは、例えば、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、グラフィックス処理ユニット、コプロセッサ、組み込み型コンピュータ、シングルボードコンピュータ、携帯デバイス、スマートフォン、スマートウォッチ、スマートメガネ、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、サーバコンピュータ、又はこれらのデバイスの何れかのネットワーク、又は任意の他のプログラマブルデバイス（限定されない）を含む任意のデバイス又は複数のデバイスであってもよい。異なるデバイスを使用して、図２のフローチャートにおける異なるステップを実行してもよく、これらの異なるデバイスは、有線接続部及び無線接続部の両方を含む任意のタイプ又は複数のタイプのネットワーク又は接続部を用いて通信してもよい。１つ又は複数の実施形態において、これらのステップの何れか又は全部を実行するコンピュータを、１つ又は複数のセンサーも含むデバイス又は複数のデバイスに統合又は連結してもよい。
【００２８】
図３は、野球の投球に対する本発明の１つ又は複数の実施形態の用途を示す。目的は、投球動作３１０中に投手の肘関節３０１に対する応力を監視することであってもよい。この例示的な解析は、肘関節３０１の２自由度、屈曲角度３０２（上腕の方への前腕の動作）及び回内角度３０３（手のひらを内側又外側へ向ける前腕の回転）を考慮する。例えば、投球の間、投手の腕を観測するセンサーデータを処理することによって、回内角度時系列３１１及び屈曲角度時系列３１２を投球３１０に対して計算する。可動域３１５を、回内角度に対して取得し、可動域３１６を、屈曲角度に対して取得する。これらの可動域を、例えば、投手の能動的可動域を測定することによって取得してもよい。１つ又は複数の実施形態において、平均又は標準可動域を使用してもよく、例えば、標準屈曲可動域は、０度〜１５０度であってもよく、標準回内可動域は、−８０度〜＋８０度であってもよい。回内角度３１１は、期間３２１の間に対応する回内可動域３１５の外にあり、屈曲角度３１２は、期間３２２の間に対応する屈曲可動域３１６の外にある。図１及び図１Ａの両方の方法を用いて、この投球に対する関節応力寄与３３０を計算し、関節角度が対応する（能動的）可動域の外にある時間、及び（例えば、図１Ａにおけるモデル１５０と同様な受動的トルクのモデルを用いて）動作にわって積分された受動的トルクが得られる（上述のように、１つ又は複数の実施形態は、他の方法を使用して関節応力寄与を計算してもよい）。
【００２９】
更に、図３は、１つ又は複数の実施形態で使用できる図２の方法への拡張を例示する。単一動作（例えば、投球３１０）からの関節応力寄与３３０を測定することに加えて、ある期間にわたって蓄積関節疲労を測定することが望ましい。図３は、ある期間（この場合、３０日間）にわたって全投球からの関節応力寄与３３１を追跡し、この期間に対する合計３３２を計算する方法を例示する。ここで示した例において、蓄積応力寄与を、この期間にわたる個々の運動関節の受動的応力寄与の合計として計算する。（この例は、集約関節応力測定値として可動域限界の外の合計時間を使用した例であり、合計積分トルク又は任意の他の測定値を、合計時間の代わりに、又は合計時間に加えて使用してもよい。）１つ又は複数の実施形態は、ある期間にわたって関節応力寄与を結合する他の方法を使用してもよく、例えば、指数的に重み付けされた移動平均、又は他の重み付け関数の使用である。関節疲労指数３３４を、この期間にわたって合計した受動的関節応力寄与３３２から計算する。この例において、最大許容関節応力の割合として式３３３を用いて、関節疲労３３４を計算する。この計算は例示であり、１つ又は複数の実施形態は、任意の所望の式を使用して、関節応力寄与の履歴３３１から関節疲労値を計算してもよい。１つ又は複数の実施形態において、関節疲労に基づいて、回復期間３３６（例えば、対象が休息又は制限活動を実行すべきである期間）、又は将来の期間に対する最大作業負荷３３８を計算することが望ましい。図３は、回復期間３３６及び将来の作業負荷３３８をそれぞれ判定するために使用できる例示的な計算３３５及び３３７を示す。これらの式は例示であり、１つ又は複数の実施形態は、任意の所望の方法又は式を用いて、回復期間及び作業負荷限界を計算してもよい。１つ又は複数の実施形態において、このように判定された任意の事象を、コンピュータ２０３、２１０を含むシステムにおける任意の電子デバイスに発行、又は別の方法で送信、又は表示してもよい。
【００３０】
１つ又は複数の実施形態は、任意のタイプ又は複数のタイプのセンサーからセンサーデータを取得してもよく、このセンサーデータから関節角度を計算してもよい。図４は、関節角度を慣性センサーデータから計算する実施形態を例示する。投手４００は、２つの慣性センサー（前腕上のセンサー４０１及び上腕上のセンサー４０２）を着用する。これらのセンサーを、例えば、ストラップ上に置き、袖又は衣類に一体化してもよい。慣性センサーは、例えば、加速度計及びジャイロスコープ（更に、可能な他の検出デバイス）を含んでもよい（限定されない）。前腕に対する角速度及び加速度データ４１１を、センサー４０１から取得し、上腕に対する角速度及び加速度データ４１２を、センサー４０２から取得する。当技術分野で知られている慣性航法技法を用いて、角速度及び加速度データを積分して、投球運動の間の前腕及び上腕の位置及び向きの時系列を与えてもよい。各腕部分の位置及び向きを、例えば、投手に対して固定された世界基準フレームに対して計算してもよい。これらの積分は、各腕部分の初期向きの推定値又は測定値４２１及び４２２を使用してもよい。これらの初期向きの推定値又は測定値を、例えば、他のセンサーによって与えてもよく、又は、投手は、投球の前に較正手順（例えば、腕を既知の向きに置くこと）を実行してもよい。初期条件４２１及び４２２を用いた慣性データ４１１及び４１２は、世界フレーム４３０に対して各腕部分の向き（及び潜在的には位置）を与える時系列４３１及び４３２を生成する。これらの２つの時系列から、例えば、上腕に対する前腕の向きに対して、相対向き時系列４４１を計算することができる。この相対向き時系列から、当技術分野で知られている回転分解（例えば、オイラー角又は同様な技法）を用いて、個々の関節角度４５０を計算してもよい。
【００３１】
１つ又は複数の実施形態において、拡張カルマンフィルター（ＥＫＦ）を用いたモデルベース及び四元数ベースの向き追跡アルゴリズムを、慣性センサーデータで使用して、高速動作における人体の向きの精度を高めてもよい。計算効率を高め、三角関数及び固有特異点問題を回避するために、四元数を使用して、オイラー角よりもむしろ回転を追跡してもよい。このモデルベースのＥＫＦセンサー融合アルゴリズムにおいて、慣性センサー出力値及び関連誤差原因（センサーバイアス及び測定雑音）からの四元数向き推定値を、状態ベクトルで結合して、装着される身体部分の向きを推定してもよい。関節角度の推定に対する別の代替案は、運動学的拘束を有するカルマンフィルターを使用して関節軸及び位置を推定することである。この技法は、磁力計（インターフェースを用いることなく任意の位置で使用できる）を必要としないので、センサーを、装着部分上の任意の向きに整列させることができ、静的較正処理又は手動測定を必要としないといった幾つかの利点を有する。このモデルで適用される運動学的拘束を使用して、センサー座標系から、角回転を定義するモデル化関節座標系への変換を判定してもよい。このモデルは、例えば、三次元ジャイロスコープからの角速度入力値、及び各部分（関心のある関節に対する近位及び遠位部分）に装着された三次元加速度計からの線形加速度だけを使用してもよい。人間の膝などの１自由度関節を、剛体機械的蝶番関節としてモデル化してもよい。慣性センサーを近位及び遠位部分の両方に装着することによって、両方の部分の角速度及び加速度を測定することができる。運動学的拘束条件を用いて、近位及び遠位部分（各部分にランダムに、及び互いに対して整列された両方）の角速度の間の差を、関節角速度、及び各センサー座標系の間の回転行列として数学的に求める。各時刻（サンプリング期間）に対して、関節平面に射影される場合、各センサー位置から推定関節中心への単位軸関節ベクトルの射影は、同じ長さを有する。動的動作データセットから、近位及び遠位部分からの角速度データを、例えば、非線形最小二乗検索で使用して、最適な単位軸関節ベクトルの長さを判定してもよい。例えば、ガウス・ニュートンのアルゴリズムを使用して、近位及び遠位部分の間の関心のある関節角度の時間導関数を推定することができる。３自由度を有する関節（球関節）の場合、加速度計からの加速度データを更に必要とする。
【００３２】
１つ又は複数の実施形態は、動作の間の関節角度を追跡するために、多くのタイプのセンサーからのセンサーデータを結合してもよい。図５は、ビデオカメラ５０１を慣性センサー４０１及び４０２と結合する例を示す。カメラ５０１は、例えば、投球の間の投手の前腕及び上腕を追跡するフレームを収集してもよい。カメラ５０１から取得されるビデオフレーム５０２で実行される画像解析５０３を用いて、各腕部分の位置及び向き５０４を計算してもよい。１つ又は複数の実施形態において、視覚マーカーを１つ又は複数の身体部分に装着して、位置及び向きの追跡を容易にしてもよい。画像解析５０３は、例えば、フレーム５０２の画像に視覚マーカーを設置してもよい。１つ又は複数の実施形態において、視覚マーカーを、例えば、慣性センサーに一体化してもよく、センサー４０１及び４０２は、異なる視覚パターン又は他の要素を組み込んで、ビデオカメラによるセンサーの追跡を容易にしてもよい。更に、視覚マーカーは、反射要素又は特殊材料（例えば、赤外反射材料）を組み込んでもよい。１つ又は複数の実施形態において、視覚マーカーは、活発に発光して、追跡を容易にしてもよい。
【００３３】
関節角度時系列４５０になる任意の所望のセンサー融合技法５０５を用いて、この位置及び向き情報５０４を慣性データ４１１及び４１２と融合してもよい。センサー融合技法は、例えば、カルマンフィルター又は拡張カルマンフィルター（限定されない）を含んでもよい。特に、１つ又は複数の実施形態において、画像解析５０３からの位置及び向きデータ５０４を、図４に関して記載のような慣性積分用の初期条件４２１及び４２２として使用してもよい。
【００３４】
慣性データ及びビデオデータのセンサー融合を用いた推定を、例えば、マーカー無しｍｏｃａｐ（モーションキャプチャー（ｍｏｔｉｏｎ  ｃａｐｔｕｒｅ））システムと一緒に使用してもよく、このシステムは、マーカー無しデータ収集の利点を与えるけれども、長軸回転測定値における既知の精度問題を免れない。慣性センサーからの既知の角速度値、又は幾つか平均及び範囲は、三次元マーカー軌道を光学系から拘束するのに役立つ。例えば、前腕の回内／回外は、動作中に手首運動の内側（中央）及び側方（外側）で指示する範囲を推定する必要がある。これらの点の近接のために、小さい位置誤差が、大幅な角回転誤差になることがある。研究によれば、回内における１０〜１５度の誤差をマーカー無しｍｏｃａｐシステムで求めることができることが実証されている。動的投球運動中に、これを、１０ミリ秒の非常に小さい時間サンプルで行うことができる。これは、毎秒１，５００度の誤差になる。マーカー無しｍｏｃａｐシステムからの測定位置データに不確実性がある場合、マーカー無しｍｏｃａｐデータを拘束してこれらの予想角速度包絡線を一致させるために、対象に対する既知の角速度時系列を使用することができる。
【００３５】
ここに開示の本発明は、本発明の特定の実施形態及び用途によって説明されているけれども、特許請求の範囲に記載の本発明の範囲から逸脱することなく、多くの修正及び変更を当業者によって行うことができる。
【図１】
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【図１Ａ】
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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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【手続補正書】
【提出日】令和2年11月27日(2020.11.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
関節応力をセンサーデータから判定する方法であって、
１つ又は複数のセンサーからセンサー測定値の時系列を取得することであって、
第１の身体部に連結されている第１の慣性センサー、及び
第２の身体部に連結されている第２の慣性センサーを含む、取得することと、
前記第１の慣性センサーを用いて対象の前記第１の身体部の位置、向き、又は運動のうち１つ又は複数、及び
前記第２の慣性センサーを用いて前記対象の前記第２の身体部の位置、向き、又は運動のうち１つ又は複数を測定することであって、
前記第１の身体部及び前記第２の身体部が、前記対象の身体関節に連結され、
前記第１の身体部は前記身体関節の第１の側に位置し、前記第２の身体部は前記身体関節の第２の側に位置し、前記第２の側は前記第１の側の反対側に位置する、測定することと、
前記センサー測定値を処理して、前記身体関節に対する１つ又は複数の関節角度時系列データを生成することであって、
各関節角度時系列データが、前記身体関節の関節角度に対応し、
前記身体関節の各前記関節角度が、前記身体関節の回転自由度からなる前記身体関節の回転角度に対応する、生成することと、
前記身体関節に対する１つ又は複数の可動域を取得することであって、
前記１つ又は複数の可動域の各可動域が、前記身体関節の前記関節角度の可動角度範囲に対応し、
前記１つ又は複数の可動域の各前記可動域が、前記可動域内にある、可動域の下限および可動域の上限に含まれる関節角度の間隔を含む、取得することと、
前記身体関節が１つ又は複数の受動的可動域にある期間を判定することであって、
前記１つ又は複数の受動的可動域にある期間は、前記身体関節が受動的可動域にあり、前記関節角度と関連付けられている対応する能動的可動域の外にある関節角度値を前記１つ又は複数の関節角度時系列データが有する期間を含む、判定することと、
コンピュータを用いて前記能動的可動域の外にある前記１つ又は複数の受動的可動域にある期間の間の関節応力寄与を計算することと、
所定の期間の間の前記対象による複数の動作にわたって前記関節応力寄与を結合して、関節疲労を計算することであって、
前記関節疲労から前記対象に対する回復時間を計算し、又は
前記関節疲労から将来の期間の間の前記対象に対する作業負荷限界を計算する、計算すること、
コンピュータを用いて、前記回復時間又は作業負荷限界、又は前記回復時間及び前記作業負荷限界の両方を発行又は送信又は表示、又は前記発行、送信、表示の任意の組み合わせを行うことと、
を含む方法。
【請求項２】
前記関節応力寄与を計算することは、前記１つ又は複数の受動的可動域にある期間内の時間を計算することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記関節応力寄与を計算することは、前記１つ又は複数の受動的可動域にある期間にわたって前記関節角度値の１つ又は複数の関数を積分又は合計することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記関節角度の前記１つ又は複数の関数は、前記関節角度値の関数として受動的関節トルクの１つ又は複数の推定値を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記対象は、投手であり、
前記身体関節は、前記投手の肘であり、
前記複数の動作は、前記投手による投球を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
基準フレームに対する前記第１の身体部の初期向き、及び
前記基準フレームに対する前記第２の身体部の初期向きを取得又は計算することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記センサー測定値を処理して、前記身体関節に対する前記１つ又は複数の関節角度時系列データを生成することは、
初期条件として前記第１の身体部の前記初期向き及び前記第２の身体部の前記初期向きを用いて前記センサー測定値を積分して、前記基準フレームに対する前記第１の身体部の向きの時系列、及び前記基準フレームに対する前記第２の身体部の向きの時系列を生成することと、
前記基準フレームに対する前記第１の身体部の向きの時系列及び前記基準フレームに対する前記第２の身体部の向きの時系列から、前記第１の身体部に対する前記第２の身体部の相対向きを計算することと、
前記第１の身体部に対する前記第２の身体部の相対向きの時系列から、前記身体関節に対する前記１つ又は複数の関節角度時系列データを計算することと
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記１つ又は複数のセンサーは、複数のフレームを収集するように構成されている少なくとも１つのビデオカメラを更に含み、前記複数のフレームは、前記第１の身体部及び前記第２の身体部の画像を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
視覚マーカーを前記第１の身体部及び前記第２の身体部の片方又は両方に連結すること、
を更に含み、
前記複数のフレームは、前記第１の身体部及び前記第２の身体部の片方又は両方に連結された前記視覚マーカーの画像を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
センサー融合アルゴリズムを使用して、前記第１の慣性センサー及び前記第２の慣性センサーからの運動データを有する前記複数のフレームから計算される位置及び向き情報を結合し、前記１つ又は複数の関節角度時系列データが融合された関節角度の推定値を生成することを更に含む、請求項８に記載の方法。
【国際調査報告】
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