(57)【要約】  患者のリハビリテーション治療の進行を監視し決定するための方法およびシステム（３０１）が提供される。システム（３０１）は、２つ以上の感知デバイスと、予測患者リカバリポテンシャルモジュールとを含む。２つ以上の感知デバイスは、患者の体の一部を動かしながら、患者の生理学的性能を感知し、それに応答して第１の信号を生成する第１のデバイスと、患者の体の一部を動かしながら、患者の体の一部の動きを感知し、それに応答して第２の信号を生成する第２のデバイスと、を含む。予測患者リカバリポテンシャルモジュールは、２つ以上の感知デバイスに結合され、カテゴリ化モジュール（５１０）および機能性能リカバリレベルモジュール（５１４）を含む。【選択図】図６
2021500671.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者のリハビリテーション治療の進行を監視および決定するための方法であって、
前記患者の体の一部を動かしながら、生理学的性能と体の部分の動きを感知することと、
前記患者の体の前記一部の前記感知された生理学的性能に応答して第１の信号を生成することと、
前記患者の体の前記一部の前記感知された体の部分の動きに応答して第２の信号を生成することと、
前記第１の信号に応答して潜在カテゴリを決定することと、
前記第２の信号に応答して顕在カテゴリを決定することと、
前記第１の信号と前記第２の信号の両方に応答して重要カテゴリを決定することと、
前記顕在カテゴリ、前記潜在カテゴリ、および重要カテゴリのすべてに応答して前記患者のリハビリテーション治療の進行を決定することと、
を備える方法。
【請求項２】
前記第１の信号を生成することは、
前記患者の体の前記一部の前記感知された生理学的性能に応答して生理学的性能信号を生成することと、
前記第１の信号を生成するために前記生理学的性能信号をセグメント化することと、
を備える、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第２の信号を生成することは、
前記患者の体の前記一部の前記感知された動きに応答して感知された運動信号を生成することと、
前記第２の信号を生成するために前記感知された運動信号をセグメント化することと、
を備える、
請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の信号を生成することは、
前記患者の体の前記一部の前記感知された生理学的性能に応答して生理学的性能信号を生成することと、
前記第１の信号を生成するために前記生理学的性能信号をセグメント化することと、を備え、
前記第１の信号は、前記第１の信号の複数のセグメント化された部分を含み、
前記第２の信号を生成することは、
前記患者の体の前記一部の前記感知された動きに応答して感知された運動信号を生成することと、
前記第２の信号を生成するために前記感知された運動信号をセグメント化することと、を備え、
前記第２の信号は、前記第２の信号の複数のセグメント化された部分を含み、
前記重要カテゴリを決定することは、前記第１の信号および前記第２の信号の対応するセグメント化された部分に対応する動的な機能的接続性測定に応答して前記重要カテゴリを決定することを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記潜在カテゴリを決定することは、
前記第１の信号から所定の特徴（調整パラメータ）を抽出することと、
前記第１の信号から抽出された前記所定の特徴に応答して前記潜在カテゴリを決定することと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記顕在カテゴリを決定することは、
前記第２の信号から所定の特徴を抽出することと、
前記第２の信号から抽出された前記所定の特徴に応答して前記顕在カテゴリを決定することと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の信号を生成することは、前記患者の体の前記一部の前記感知された生理学的性能の筋電図（ＥＭＧ：electromyography）に応答して前記第１の信号を生成することを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第２の信号を生成することは、前記患者の体の前記一部の前記感知された体の部分の動きの慣性測定ユニット（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）に応答して前記第２の信号を生成することを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記患者の体の動かされた前記一部は、患者の四肢、患者の手、患者の足、患者の指または患者のつま先のうちの１つを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
患者のリハビリテーション治療の進行を監視および決定するためのシステムであって、
前記患者の体の一部を動かしながら、前記患者の生理学的性能を感知し、それに応答して第１の信号を生成する第１のデバイスと、前記患者の体の前記一部を動かしながら、前記患者の体の一部の動きを感知し、それに応答して第２の信号を生成する第２のデバイスと、を含む２つ以上の感知デバイスと、
前記２つ以上の感知デバイスに結合され、
前記第１の信号に応答して潜在カテゴリを決定し、前記第２の信号に応答して顕在カテゴリを決定し、前記第１の信号と前記第２の信号の両方に応答して重要カテゴリを決定するためのカテゴリ化モジュールと、
前記潜在カテゴリ、前記顕在カテゴリ、および前記重要カテゴリの全てに応答して前記患者のリハビリテーション治療の進行を決定するための機能性能リカバリレベルモジュールと、を含む予測患者リカバリポテンシャルモジュールと、
を備えるシステム。
【請求項１１】
前記カテゴリ化モジュールは、前記第１の信号を前記第１の信号の複数のセグメント化された部分にセグメント化するための第１のセグメント化モジュールを含み、
前記カテゴリ化モジュールは、前記第１の信号の前記複数のセグメント化された部分のそれぞれに応答して前記潜在カテゴリを決定する、
請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記カテゴリ化モジュールは、前記第２の信号を前記第２の信号の複数のセグメント化された部分にセグメント化するための第２のセグメント化モジュールを含み、
前記カテゴリ化モジュールは、前記第２の信号の前記複数のセグメント化された部分のそれぞれに応答して前記顕在カテゴリを決定する、
請求項１０または請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記カテゴリ化モジュールは、前記第１の信号を前記第１の信号の複数のセグメント化された部分にセグメント化するための第１のセグメント化モジュールと、前記第２の信号を前記第２の信号の複数のセグメント化された部分にセグメント化するための第２のセグメント化モジュールとを含み、
前記カテゴリ化モジュールは、前記第１の信号の前記複数のセグメント化された部分のそれぞれに応答して前記潜在カテゴリを決定し、前記第２の信号の前記複数のセグメント化された部分のそれぞれに応答して前記顕在カテゴリを決定し、前記第１の信号および前記第２の信号のセグメント化された部分に対応する動的な機能的接続性測定に応答して前記重要カテゴリを決定する、
請求項１０に記載のシステム。
【請求項１４】
前記カテゴリ化モジュールは、
前記第１の信号から所定の特徴を抽出するための第１の特徴抽出モジュールと、
前記第２の信号から所定の特徴を抽出するための第２の特徴抽出モジュールと、を備え、
前記潜在カテゴリは、前記第１の信号の前記抽出された所定の特徴に応じて決定され、
前記顕在カテゴリは、前記第２の信号の前記抽出された所定の特徴に応じて決定され、
前記重要カテゴリは、前記第１の信号の前記抽出された所定の特徴と、前記第２の信号の前記抽出された所定の特徴と、の両方に応答して決定される、
請求項１０から請求項１３のいずれかに記載のシステム。
【請求項１５】
前記第１のデバイスは、前記患者の体の前記一部を動かしながら、前記患者による前記生理学的性能を感知するための筋電図（ＥＭＧ：electromyography）デバイスを備える、
請求項１０から請求項１４のいずれかに記載のシステム。
【請求項１６】
前記第２のデバイスは、前記患者の体の前記一部を動かしながら、前記患者による前記体の部分の動きを感知するための慣性測定ユニット（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）デバイスを備える、
請求項１０から請求項１５のいずれかに記載のシステム。
【請求項１７】
前記潜在カテゴリ、前記顕在カテゴリ、および前記重要カテゴリから複数の分類子を決定するために、前記カテゴリ化モジュールと前記機能性能リカバリレベルモジュールとの間に結合され、展開された性能レベルクラスタリングモジュールをさらに含み、
前記機能性能リカバリレベルモジュールは、前記複数の分類子に応答して前記患者のリハビリテーション治療の進行を表す客観的スコアを決定する、
請求項１０から請求項１６のいずれかに記載のシステム。
【請求項１８】
前記患者の体の動かされた前記一部は、患者の四肢、患者の手、患者の足、患者の指または患者のつま先のうちの１つを含む、
請求項１０から請求項１７のいずれかに記載のシステム。
【請求項１９】
患者のリハビリテーション治療の進行を監視および決定するための方法をコンピュータに実行させるためのプログラム命令を含み、
前記患者の体の一部の動きの感知された生理学的性能信号のセグメント化された部分に応答して潜在カテゴリを決定することと、
前記患者の体の前記一部の前記動きの感知された体の部分の運動信号に対応するセグメント化された部分に応答して顕在カテゴリを決定することと、
前記患者の体の前記一部の前記動きの前記感知された生理学的性能信号の前記セグメント化された部分と、前記患者の体の前記一部の前記動きの前記感知された体の部分の運動信号の前記対応するセグメント化された部分との動的な機能的接続性測定に応答して重要カテゴリを決定することと、
前記潜在カテゴリ、前記顕在カテゴリ、及び前記重要カテゴリの全てに応答して前記患者のリハビリテーション治療の進行を決定することと、
を備える非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、患者の機能的能力を決定するための方法およびデバイスに関し、より詳細には、患者の重要な潜在的および顕在化された機能的能力を定量的に決定するための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
今日の世界では、心血管疾患に起因する脳損傷を含む脳損傷は、死亡の主な原因であり、損傷後の患者の障害の主な増加である。脳損傷後に自立して生きる能力は、脳損傷後の患者の運動機能および機能的能力の回復に大きく依存する。したがって、機能的能力の正確な評価は、リハビリテーション計画のための実質的な支援を提供し、臨床医、セラピストおよび患者による現実的な目標設定を支援する。
【０００３】
加えて、適切な治療戦略を提供するために、患者の現在の機能的状態を理解することが重要である。患者の機能的能力の現段階を理解するために、運動機能の定量的測定は治療効果の臨床的に関連する強力な指標である。しかし、現在のリハビリテーションプロセスは、訓練された臨床セラピストによる選択された患者運動の機能評価の主観的スコアリングに基づいている。例えば、臨床セラピストによる典型的な指の伸展評価では、セラピストがある程度の抵抗を用いて指を押している間、患者は重力に逆らって指を伸ばす必要がある。次にセラピストは、指の伸展を維持しているかどうかに基づいて患者に点数をつける。手動筋力テスト（ＭＭＴ：Manual Muscle Test）筋力スコアリングの主観に加えて、運動機能のそのような評価と機能的能力の定量化も欠陥があり、なぜなら筋力の現在の客観的／主観的スコアリングは、臨床的ＭＭＴスコアの通常の尺度に基づいており、４は２の２倍であるが、４のＭＭＴスコアの患者が２のＭＭＴスコアの患者の２倍の筋力を有するとは結論できないからである。
【０００４】
運動機能を客観的に評価し、機能的能力を定量化するために運動センシングを使用することも試みられているが、運動センシングと主観的／客観的スコアは患者の実際の機能的性能をほとんど捕捉しない。加えて、慣性測定ユニット（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）および音響センサ（例えば、筋音図（ＭＭＧ：mechanomyography）センサなどの生体音響センサ）の組み合わせの使用は、筋肉活性のセンシングまたは胎児の動きの監視に使用されているが、患者の実際の機能的性能を客観的に反映する能力も欠いている。ＩＭＵスコアリングのみを行った場合、筋活動に関する重要な情報は収集されず、ＩＭＵスコアは患者関連性がない。同様に、ＭＭＧまたは筋活動の筋電図（ＥＭＧ：electromyography）スコアリングのみを用いる場合、重力または抵抗に対する患者の運動範囲に関する重要な情報が欠けている。一部の患者では、筋電図は収縮しているが動きが制限されているか全く動かないことがあり、一部の患者では動きはあるが筋電図は制限されているか弱いことがある。
【０００５】
したがって、運動機能の客観的評価と個々の患者の機能的能力を反映する機能的能力の定量化が必要である。さらに、他の望ましい特徴および特徴は、添付の図面および本開示のこの背景に関連して、後の詳細な説明および添付の特許請求の範囲から明らかになるであろう。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、患者のリハビリテーション治療の進行を監視および決定するための方法が提供される。前記方法は、前記患者の体の一部を動かしながら、生理学的性能と体の部分の動きを感知することと、前記患者の体の前記一部の前記感知された生理学的性能に応答して第１の信号を生成することと、前記患者の体の前記一部の前記感知された体の部分の動きに応答して第２の信号を生成することと、を含む。前記方法は、前記第１の信号に応答して潜在カテゴリを決定することと、前記第２の信号に応答して顕在カテゴリを決定することと、前記第１の信号と前記第２の信号の両方に応答して重要カテゴリを決定することと、を含む。最後に、前記方法は、前記顕在カテゴリ、前記潜在カテゴリ、および重要カテゴリのすべてに応答して前記患者のリハビリテーション治療の進行を決定することを含む。
【０００７】
本発明の別の実施形態によれば、患者のリハビリテーション治療の進行を監視および決定するためのシステムが提供される。前記システムは、２つ以上の感知デバイスと、予測患者リカバリポテンシャルモジュールと、を含む。前記２つ以上の感知デバイスは、前記患者の体の一部を動かしながら、前記患者の生理学的性能を感知し、それに応答して第１の信号を生成する第１のデバイスと、前記患者の体の前記一部を動かしながら、前記患者の体の一部の動きを感知し、それに応答して第２の信号を生成する第２のデバイスと、を含む。前記予測患者リカバリポテンシャルモジュールは、前記２つ以上の感知デバイスに結合され、カテゴリ化モジュールと、機能性能リカバリレベルモジュールと、を含む。前記カテゴリ化モジュールは、前記第１の信号に応答して潜在カテゴリを決定し、前記第２の信号に応答して顕在カテゴリを決定し、前記第１の信号と前記第２の信号の両方に応答して重要カテゴリを決定する。前記機能性能リカバリレベルモジュールは、前記潜在カテゴリ、前記顕在カテゴリ、および前記重要カテゴリの全てに応答して前記患者のリハビリテーション治療の進行を決定する。
【０００８】
本発明の別の実施形態によれば、患者のリハビリテーション治療の進行を監視および決定するための方法をコンピュータに実行させるためのプログラム命令を含む非一時的なコンピュータ可読媒体が提供される。前記方法は、前記患者の体の一部の動きの感知された生理学的性能信号のセグメント化された部分に応答して潜在カテゴリを決定することと、前記患者の体の前記一部の前記動きの感知された体の部分の運動信号に対応するセグメント化された部分に応答して顕在カテゴリを決定することと、を含む。前記方法は、また、前記患者の体の前記一部の前記動きの前記感知された生理学的性能信号の前記セグメント化された部分と、前記患者の体の前記一部の前記動きの前記感知された体の部分の運動信号の前記対応するセグメント化された部分との動的な機能的接続性測定に応答して重要カテゴリを決定することと、を含む。最後に、前記方法は、前記潜在カテゴリ、前記顕在カテゴリ、及び前記重要カテゴリの全てに応答して前記患者のリハビリテーション治療の進行を決定することと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
添付の図面は、同様の参照番号が別個の図を通して同一の又は機能的に同様の要素を参照し、以下の詳細な説明とともに本明細書に組み込まれ、その一部を形成するものであり、様々な実施形態を例示し、本実施形態による様々な原理及び利点を説明するのに役立つ。
【００１０】
【図１】図１は、本実施形態による患者のリハビリテーション治療の進行を監視し、決定するためのシステムの動作のフローチャートを示す。
【００１１】
【図２】図２は、本実施形態による、患者のリハビリテーション治療の進行を監視し、決定するためのシステムの図を示す。
【００１２】
【図３】図３は、本実施形態による図２の患者のリハビリテーション治療の進行を監視し、決定するためのシステムのブロック図を示す。
【００１３】
【図４】図４は、本実施形態による図３の患者のリハビリテーション治療の進行を監視し、決定するためのシステムのより詳細な部分の図を示す。
【００１４】
【図５】図５は、本実施形態による図３のシステムの処理部分のブロック図を示す。
【００１５】
【図６】図６は、本実施形態による患者のリハビリテーション治療の進行を監視および決定する方法を示すブロック図を示す。
【００１６】
【図７】図７は、本実施形態による図１の方法の感知およびセグメント化アルゴリズムのフローチャートを示す。
【００１７】
【図８】図８は、本実施形態による図１の方法の重要カテゴリ決定のブロック図を示す。
【００１８】
【図９Ａ】図９Ａは、本実施形態による筋電図（ＥＭＧ：electromyography）および慣性測定ユニット（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）感知信号のグラフを示し、図９ＡはＥＭＧ信号を示す。
【００１９】
【図９Ｂ】図９Ｂは、本実施形態による筋電図（ＥＭＧ：electromyography）および慣性測定ユニット（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）感知信号のグラフを示し、図９ＢはＩＭＵ信号を示す。
【００２０】
【図１０Ａ】図１０Ａは、本実施形態によるリハビリテーション患者の患肢に対するＥＭＧおよびＩＭＵ信号のグラフおよび接続性マトリクスを示す。
【００２１】
【図１０Ｂ】図１０Ｂは、本実施形態によるリハビリテーション患者の患肢に対するＥＭＧおよびＩＭＵ信号のグラフおよび接続性マトリクスを示す。
【００２２】
【図１０Ｃ】図１０Ｃは、本実施形態によるリハビリテーション患者の患肢に対するＥＭＧおよびＩＭＵ信号のグラフおよび接続性マトリクスを示す。
【００２３】
【図１０Ｄ】図１０Ｄは、本実施形態によるリハビリテーション患者の患肢に対するＥＭＧおよびＩＭＵ信号のグラフおよび接続性マトリクスを示す。
【００２４】
【図１０Ｅ】図１０Ｅは、本実施形態によるリハビリテーション患者の患肢に対するＥＭＧおよびＩＭＵ信号のグラフおよび接続性マトリクスを示す。
【００２５】
【図１０Ｆ】図１０Ｆは、本実施形態によるリハビリテーション患者の患肢に対するＥＭＧおよびＩＭＵ信号のグラフおよび接続性マトリクスを示す。
【００２６】
【図１０Ｇ】図１０Ｇは、本実施形態によるリハビリテーション患者の患肢に対するＥＭＧおよびＩＭＵ信号のグラフおよび接続性マトリクスを示す。
【００２７】
【図１０Ｈ】図１０Ｈは、本実施形態によるリハビリテーション患者の患肢に対するＥＭＧおよびＩＭＵ信号のグラフおよび接続性マトリクスを示す。
【００２８】
当業者は、図中の要素が単純かつ明瞭に図示され、必ずしも縮尺通りに描かれていないことを理解するであろう。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下の詳細な説明は、本質的に単なる例示であり、本発明または本発明の用途および使用を限定することを意図していない。さらに、先行する発明の背景または以下の詳細な説明に提示された理論に拘束される意図はない。本実施形態の目的は、患者の機能的能力の性能を定量化するために筋電図（ＥＭＧ：electromyography）および慣性測定ユニット（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）信号の組み合わせを使用する、患者のリハビリテーション治療の進行を監視し、決定するための方法およびシステムを提供することである。患者の機能的能力に対する潜在的および明らかなカテゴリは、ＥＭＧおよびＩＭＵ信号から別々に決定されるが、重要カテゴリは、ＥＭＧとＩＭＵ信号の間の機能的接続性を用い定量的に決定され、ここで、このような機能的接続性は、運動能力が限られている一部の患者に対し欠損している。機能的接続性は、ＥＭＧ信号によって表される生理学的性能とＩＭＵ信号によって表される体部分の運動範囲との間の機能的に統合された関係を指す。
【００３０】
図１を参照すると、フローチャート１００は、本実施形態による患者のリハビリテーション治療の進行を監視し、決定するシステムの動作を示す。最初に、患者が体の一部を移かしている間に、腕、脚、指又は足指のような患者の体の一部の生理学的性能及び運動範囲が感知される（１０２）。次いで、第１の信号が、感知された患者の体の一部の生理学的性能に応答して生成される（１０４）。患者の体の一部の生理学的性能は、ＥＭＧデバイスまたは同様のデバイスによって感知することができる。次に、第２の信号が、例えば、加速度計又はジャイロスコープのようなＩＭＵデバイスによる患者の体の部分の感知された体の一部の動きに応答して生成される（１０６）。
【００３１】
次に、第１の信号に応答して潜在カテゴリが決定され（１０８）、第２の信号に応答して顕在カテゴリが決定される（１１０）。本実施形態によれば、重要カテゴリ１１２は、後述するように、第１の信号および第２の信号の対応する部分の動的な機能的接続性測定を決定することによって、第１の信号および第２の信号の両方に応答して決定される。最後に、潜在カテゴリ、顕在カテゴリ、および重要カテゴリの全てに応答して客観的スコアを計算することによって、患者のリハビリテーション治療の進行を決定する（１１４）。
【００３２】
図２を参照すると、図２００は、本実施形態による患者のリハビリテーション治療の進行を監視し、決定することを示す。より詳細には、図２００は、腕２０２または脚２０４などの患者の体の一部の生理学的性能および運動範囲感知を示す。指のＩＭＵデバイス２０６が手の動き（すなわち、運動範囲）を測定し、マルチチャネルのＥＭＧデバイス２１０の電極２０８が動きながら腕２０２の生理学的性能を検出する。同様に、足のＩＭＵデバイス２１２は、足の動き（すなわち、運動範囲）を測定し、マルチチャネルのＥＭＧデバイス２１６の電極２１４は、動いている間の脚２０４の生理学的性能を検出する。本実施形態によれば、ＥＭＧデバイス２１０、２１６からの第１の信号はラップトップ２１８などの処理デバイスに送信され、ＩＭＵデバイス２０６、２１２からの第２の信号はラップトップ２１８に送信される。このようにして、第１および第２の信号は、それぞれ、生理学的性能および体の一部の動きに応答して生成され、本実施形態によるラップトップ２１８によって処理されて、リハビリテーション治療中の患者の進行を監視および決定する。
【００３３】
図３を参照すると、本実施形態による患者のリハビリテーション治療の進行を監視し、決定するためのシステム３０１のブロック図３００は、筋肉３０２が特定の運動３０４を行うときの筋肉３０２の生理学的性能を測定する。マルチチャネルのＥＭＧデバイス２１０、２１６は、筋肉３０２の活動を捕捉し、その筋肉３０２の活動に応答して第１の信号を生成する。ＩＭＵデバイス２０６、２１２は、運動３０４範囲を捕捉し、その運動３０４に応答して第２の信号を生成する。第１の信号及び第２の信号はプロセッサ３０６（例えば、ラップトップ２１８（図２）のマイクロプロセッサ）に供給され、プロセッサは機能的能力３１０を決定することによって出力３０８を抽出する。
【００３４】
機能的能力３１０は、ＩＭＵデバイス２０６、２１２からの第２の信号に応答して決定された顕在カテゴリスコア３１２、ＥＭＧデバイス２１０、２１６からの第１の信号に応答して決定された潜在カテゴリ３１４、および第１および第２の信号に応答して決定された重要カテゴリ３１６に対応する。本実施形態によれば、モータ機能の客観的スコアのように、リカバリステージ３１８を出力３０８から有利に決定することができる。したがって、マルチチャネルのＥＭＧデバイス２１０、２１６によって捕捉された生理学的性能とＩＭＵデバイス２０６、２１２によって捕捉された運動範囲との間の動的な機能的接続性を表す第１および第２の信号の両方の対応する部分から重要カテゴリを定量的に決定することによって、機能評価の予測のためのより臨床的に関連性があり、かつ、より強力なパラメータを、本実施形態に従って提供することができる。
【００３５】
図４を参照すると、図４００は、本実施形態に従って、第１および第２の信号の対応する部分がどのように処理されるかを示す。第１の信号（すなわち、ＥＭＧ信号４０２）は、第１の信号を第１の信号の複数のセグメント化部分にセグメント化するために、第１のセグメント化モジュール４０４に供給される。同様に、第２の信号（すなわち、ＩＭＵ信号４０６）は、第２の信号を第２の信号の複数のセグメント化部分にセグメント化するために、第２のセグメント化モジュール４０８に供給される。潜在カテゴリ４１０は、第１の信号の複数のセグメント化部分の各々に応答して潜在カテゴリを決定できるように、セグメント化された第１の信号から抽出される。同様に、顕在カテゴリ４１２は、第２の信号の複数のセグメント化部分のそれぞれに応答して顕在カテゴリを決定できるように、セグメント化された第２の信号から抽出される。最後に、重要カテゴリ４１４は、第１の信号の複数のセグメント化された部分の各々および第２の信号の複数のセグメント化された部分の対応する１つに応答して決定され得るように、第１の信号および第２の信号の対応するセグメント化された部分の動的な機能的接続性測定に応答して決定される。
【００３６】
図５を参照すると、ブロック図５００は、本実施形態によるシステム３０１（図３）の処理部分を示す。センサデータ５０２は、後の処理のためにＩＭＵセンサデータ５０４及びＥＭＧセンサデータ５０６を格納する。このようにして、患者のデータは、患者の体の一部（例えば腕や脚）が動作している間に、２つ以上の感知デバイスから第１および第２の信号として得られ、予測リカバリポテンシャルエンジン５０８による後の処理のために記憶することができる。予測リカバリエンジン５０８は、カテゴリ化モジュール５１０と、展開された性能レベルクラスタリングモジュール５１２と、スコアリング機能性能リカバリレベルモジュール５１４とを含む。カテゴリ化モジュール５１０は、第２の信号（すなわち、ＩＭＵセンサデータ）に応答して顕在カテゴリ５１６を決定し、第２の信号（すなわち、ＥＭＧセンサデータ）に応答して潜在カテゴリ５１８を決定し、第１の信号および第２の信号の両方に応答して重要カテゴリ５２０を決定する。本実施形態によれば、３つのカテゴリ（顕在、潜在、及び重要）全てを適用することによって、患者の潜在的な回復の予測およびリハビリテーション治療戦略の計画を最適化することができる。
【００３７】
展開された性能レベルクラスタリングモジュール５１２は、潜在カテゴリ５１８、顕在カテゴリ５１６、および重要カテゴリ５２０から複数の分類子を決定する。スコアリング機能性能リカバリレベルモジュール５１４は、潜在カテゴリ５１８、顕在カテゴリ５１６、および重要カテゴリ５２０の複数の分類子に応答して、患者のリハビリテーション治療の進行を表す客観的スコアを決定する。
【００３８】
図６は、本実施形態による患者のリハビリテーション治療の進行を監視および決定する方法を示すブロック図６００を示す。上述したように、取得されたデータは、ＩＭＵ信号４０６とＥＭＧ信号４０２とを含む。ＩＭＵ信号４０６は、四肢の向きおよび／または加速度、動きの滑らかさおよび運動範囲を決定するために使用することができる加速度計またはジャイロスコープなどの１つまたは複数のＩＭＵセンサから取得することができる。ＥＭＧ信号は、患者または被験者が一連のタスクを実行している間に、ＩＭＵ信号と共にマルチチャネルのＥＭＧデバイス（例えばＥＭＧデバイス２１０、２１６）から取得することができる。有利には、タスクは、本実施形態による視覚的および／または聴覚的命令によって方向付けられ、それによって、恒常的なセラピストまたは臨床医の監視の必要性を排除し、ＥＭＧ信号４０２とＩＭＵ信号４０６との間の改善された対応を可能にする。
【００３９】
本実施形態によれば、ＥＭＧ信号４０２は、ベースライン除去、帯域通過フィルタリング、および全波整流および平滑化を用いて前処理することができる。最も重要なことは、例えば、最大随意収縮正規化法（ＭＶＣＮＭ：Maximum Voluntary Contraction Normalization Method）を用いてＥＭＧ信号を正規化することである。さらに、ＩＭＵ信号４０６は前処理される。本実施形態によれば、相補的センサ融合技術は、ＩＭＵ信号４０６を前処理して、患者または被験者の四肢の運動の上昇（elevation of movement）を正確に測定する。
【００４０】
セグメント化モジュール４０４、４０８は、図７でより詳細に説明されるように、重複することなくウィンドウ法（windowing method）に基づいてＥＭＧ信号４０２およびＩＭＵ信号４０６を自動的にセグメント化する。特徴抽出モジュール６０２、６０４は、ＥＭＧ信号４０２及びＩＭＵ信号４０６のセグメント化された部分から統計的特徴、時間領域特徴及び周波数領域特徴を抽出する。例えば、ピーク振幅、ピーク二乗平均平方根（ＲＭＳ：Root Mean Square）、ピーク周波数、平均周波数、中央値周波数及び最大電力のような特徴は、ＥＭＧ信号４０２及びＩＭＵ信号４０６のセグメント化された部分のチャネル毎に、特徴抽出モジュール６０２、６０４によって抽出することができる。指の拡張（extension）において高い動きを有するが、筋力が弱いかまたは制限された筋肉活動を有する患者については、特徴抽出モジュール６０４によって抽出された特徴の分類から決定された顕在カテゴリ４１２は、特徴抽出モジュール６０２によって抽出された特徴の分類から決定された潜在カテゴリ４１０よりも高い。逆に、指の拡張において最小の動きを示すが、強い筋肉活動を示す患者については、特徴抽出モジュール６０４によって抽出された特徴の分類から決定された顕在カテゴリ４１２は、特徴抽出モジュール６０２によって抽出された特徴の分類から決定された潜在カテゴリ４１０よりも低い。
【００４１】
本実施形態によれば、ＥＭＧ信号４０２およびＩＭＵ信号４０６の対応するセグメント化された部分を統合することによって、重要カテゴリ４１４が計算される。対応するセグメント化部分とは、同一の時間ウィンドウ内に入るＥＭＧ信号４０２およびＩＭＵ信号４０４のセグメント化部分を意味し、したがって、四肢または他の体部分の同一の運動中のＥＭＧ信号４０２およびＩＭＵ信号４０４である。動的機能接続モジュール６０６は、ＥＭＧ信号４０２とＩＭＵ信号４０４との間に動的機能接続行列を定義することによって、ＥＭＧ信号４０２とＩＭＵ信号４０４との対応するセグメント化部分の機能相関を測定する。
【００４２】
図７を参照すると、フローチャート７００は、本実施形態による感知およびセグメント化アルゴリズムを示す。閾値ベースのアプローチは、フローチャート７００に示される例示的なアクティビティ検出アルゴリズムである。ＥＭＧ信号４０２及び／又はＩＭＵ信号４０６が受信されると（７０２）、最初に閾値Ｔが計算され（７０４）、次にＥＭＧ信号４０２及び／又はＩＭＵ信号４０６の値が閾値Ｔと比較され、その値がＴより大きいか否かが決定される（７０６）。閾値Ｔは、信号の平均を信号の標準偏差と組み合わせることによって計算される（７０４）。
【００４３】
閾値Ｔを超えると（７０６）、疑わしいアクティビティが検出され、Ｔより大きい特定の時点および振幅が収集される（７０８）。これらはＴＡＣＴおよびＡｍｐＡＣＴとして定義される（７１０）。次に、連続する対の間の差が決定され、収集された時点ベクトル（ＴＡＣＴ）間の変化点が求められる（７１２）。次に、最小持続時間（例えば、２秒）を定義して（７１４）、変化点におけるアクティビティ／非アクティビティ領域を見つける。最小持続時間（minimum duration）よりも大きい変化点の間の時点（７１６）は、アクティビティがいつ開始し、いつアクティビティが終了するかを定義し、それによってアクティビティおよび非アクティビティ領域を定義する（７１８）。このようにして、ＥＭＧ信号４０２及びＩＭＵ信号４０６は、オーバラップ法によるウィンドウ選択に基づくセグメント化モジュール４０４、４０８によってセグメント化される（７２０）。なお、最小持続時間の例として２秒を用いたが、最小持続時間はこの時間に限定されるものではなく、信号の特性に応じて変更可能である。
【００４４】
図８は、重要カテゴリ決定のブロック図８００を示す。複数のセグメント化ＥＭＧ信号部分８０２および複数のセグメント化ＩＭＵ信号部分８０４は、ＥＭＧ信号４０２およびＩＭＵ信号４０４の対応するセグメント化部分の機能相関を測定するために、動的機能接続モジュール６０６に提供される。動的機能接続ユニット８０６は、ＥＭＧ信号４０２とＩＭＵ信号４０４との間の動的機能接続行列を規定する。動的機能連結軌道ユニット８０８は、機能的接続性マトリクスを平均化することによって検査される四肢または体部分の運動機能評価の動的機能的接続性軌道を決定することによって、重要カテゴリを決定する。
【００４５】
図９Ａおよび９Ｂを参照すると、グラフ９００、９５０は、本実施形態による筋電図（ＥＭＧ：electromyography）および慣性測定ユニット（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）感知信号を示す。図９Ａは、アクティブセグメント９０４にセグメント化されたＥＭＧ信号９０２、点９０６によって識別される各セグメントにおける最大（Ｍａｘ）ＥＭＧ信号を有するグラフ９００を示す。図９Ｂは、アクティブセグメント９５４にセグメント化されたＩＭＵ信号９５２、点９５６によって識別される各セグメントにおける最大ＩＭＵ信号を有するグラフ９５０を示す。
【００４６】
図１０を参照すると、本実施形態によるリハビリテーション患者の患肢に対するＥＭＧおよびＩＭＵ信号のグラフおよび接続性マトリクスが示される。図１０Ａは、患者の患肢のＥＭＧ活性の第１のセグメントのグラフを示す。図１０Ｂは、患者の患肢の運動範囲の第１のセグメントのグラフを示す。図１０Ｃは、患者の患肢のＥＭＧ活性の第２のセグメントのグラフを示す。図１０Ｄは、患者の患肢の運動範囲の第２のセグメントのグラフを示す。ＥＭＧおよび運動データのこれらのセグメント化された領域から、ＩＭＵおよびＥＭＧの接続性マトリクスが、図１０Ｅ（例えば、患肢の第１のセグメント化された接続性マトリクス）、図１０Ｆ（例えば、患肢の第２のセグメント化された接続性マトリクス）および図１０Ｇ（例えば、患肢の第３のセグメント化された接続性マトリクス）に示されるように、患肢について計算される。最後に、図１０Ｈは、個々のセグメント化された接続性マトリクスを平均化することによって、重要カテゴリが由来する（図６参照）罹患した四肢の動的な機能的接続性を示す。
【００４７】
したがって、本実施形態は、脳卒中などの脳損傷からの神経学的回復の個人の機能的再編成を識別するための機能的接続性のための重要カテゴリを提供することが分かる。機能的な接続性の切断は、機能的な能力の性能に影響を与える。本実施形態によれば、患者の機能的能力の重要カテゴリ、顕在カテゴリおよび潜在カテゴリを定量的に決定するためのシステムおよび方法が提供される。調整パラメータは、ＥＭＧ生理学的データおよびＩＭＵ運動データの活動および自動セグメンテーションのための本修正による検出アルゴリズムにおいて提供される。
【００４８】
例示的な実施形態は、本発明の前述の詳細な説明において提示されてきたが、膨大な数の変形が存在することを理解されたい。さらに、例示的な実施形態は単なる例であり、本発明の範囲、適用可能性、動作、または構成を制限することを意図していないことを理解されたい。むしろ、上記の詳細な説明は、本発明の例示的な実施形態を実施するための便利なロードマップを当業者に提供するものであり、添付の特許請求の範囲に記載された本発明の範囲から逸脱することなく、例示的な実施形態に記載されたステップおよび動作方法の機能および構成において様々な変更を行うことができることが理解される。
【００４９】
プログラムは、任意のタイプの一時的でないコンピュータ可読媒体を使用して、コンピュータ装置に格納して提供することができる。コンピュータ可読媒体は、任意のタイプの有形記憶媒体を含む。一時的でないコンピュータ可読媒体の例は、磁気記憶媒体（フロッピーディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブなど）、光磁気記憶媒体（光磁気ディスクなど）、ＣＤ−ＲＯＭ（読み取り専用メモリ）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、及び半導体メモリ（マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（プログラマブルＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（消去可能ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）など）を含む。プログラムは、任意のタイプの一時的なコンピュータ可読媒体を使用してコンピュータ装置に提供することができる。一時的なコンピュータ可読媒体の例には、電気信号、光信号、および電磁波が含まれる。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線および光ファイバなどの有線通信線、または無線通信線を介して、コンピュータ装置にプログラムを提供することができる。
【００５０】
上記で開示された例示的な実施形態の全体または一部は、以下の付記として説明されるが、それに限定されない。
（付記１）
患者のリハビリテーション治療の進行を監視および決定するための方法であって、
前記患者の体の一部を動かしながら、生理学的性能と体の部分の動きを感知することと、
前記患者の体の前記一部の前記感知された生理学的性能に応答して第１の信号を生成することと、
前記患者の体の前記一部の前記感知された体の部分の動きに応答して第２の信号を生成することと、
前記第１の信号に応答して潜在カテゴリを決定することと、
前記第２の信号に応答して顕在カテゴリを決定することと、
前記第１の信号と前記第２の信号の両方に応答して重要カテゴリを決定することと、
前記顕在カテゴリ、前記潜在カテゴリ、および重要カテゴリのすべてに応答して前記患者のリハビリテーション治療の進行を決定することと、
を備える方法。
（付記２）
前記第１の信号を生成することは、
前記患者の体の前記一部の前記感知された生理学的性能に応答して生理学的性能信号を生成することと、
前記第１の信号を生成するために前記生理学的性能信号をセグメント化することと、
を備える、
付記１に記載の方法。
（付記３）
前記第２の信号を生成することは、
前記患者の体の前記一部の前記感知された動きに応答して感知された運動信号を生成することと、
前記第２の信号を生成するために前記感知された運動信号をセグメント化することと、
を備える、
付記１または付記２に記載の方法。
（付記４）
前記第１の信号を生成することは、
前記患者の体の前記一部の前記感知された生理学的性能に応答して生理学的性能信号を生成することと、
前記第１の信号を生成するために前記生理学的性能信号をセグメント化することと、を備え、
前記第１の信号は、前記第１の信号の複数のセグメント化された部分を含み、
前記第２の信号を生成することは、
前記患者の体の前記一部の前記感知された動きに応答して感知された運動信号を生成することと、
前記第２の信号を生成するために前記感知された運動信号をセグメント化することと、を備え、
前記第２の信号は、前記第２の信号の複数のセグメント化された部分を含み、
前記重要カテゴリを決定することは、前記第１の信号および前記第２の信号の対応するセグメント化された部分に対応する動的な機能的接続性測定に応答して前記重要カテゴリを決定することを含む、
付記１に記載の方法。
（付記５）
前記潜在カテゴリを決定することは、
前記第１の信号から所定の特徴（調整パラメータ）を抽出することと、
前記第１の信号から抽出された前記所定の特徴に応答して前記潜在カテゴリを決定することと、
を含む付記１に記載の方法。
（付記６）
前記顕在カテゴリを決定することは、
前記第２の信号から所定の特徴を抽出することと、
前記第２の信号から抽出された前記所定の特徴に応答して前記顕在カテゴリを決定することと、
を含む付記１に記載の方法。
（付記７）
前記第１の信号を生成することは、前記患者の体の前記一部の前記感知された生理学的性能の筋電図（ＥＭＧ：electromyography）に応答して前記第１の信号を生成することを含む、
付記１に記載の方法。
（付記８）
前記第２の信号を生成することは、前記患者の体の前記一部の前記感知された体の部分の動きの慣性測定ユニット（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）に応答して前記第２の信号を生成することを含む、
付記１に記載の方法。
（付記９）
前記患者の体の動かされた前記一部は、患者の四肢、患者の手、患者の足、患者の指または患者のつま先のうちの１つを含む、
付記１に記載の方法。
（付記１０）
患者のリハビリテーション治療の進行を監視および決定するためのシステムであって、
前記患者の体の一部を動かしながら、前記患者の生理学的性能を感知し、それに応答して第１の信号を生成する第１のデバイスと、前記患者の体の前記一部を動かしながら、前記患者の体の一部の動きを感知し、それに応答して第２の信号を生成する第２のデバイスと、を含む２つ以上の感知デバイスと、
前記２つ以上の感知デバイスに結合され、
前記第１の信号に応答して潜在カテゴリを決定し、前記第２の信号に応答して顕在カテゴリを決定し、前記第１の信号と前記第２の信号の両方に応答して重要カテゴリを決定するためのカテゴリ化モジュールと、
前記潜在カテゴリ、前記顕在カテゴリ、および前記重要カテゴリの全てに応答して前記患者のリハビリテーション治療の進行を決定するための機能性能リカバリレベルモジュールと、を含む予測患者リカバリポテンシャルモジュールと、
を備えるシステム。
（付記１１）
前記カテゴリ化モジュールは、前記第１の信号を前記第１の信号の複数のセグメント化された部分にセグメント化するための第１のセグメント化モジュールを含み、
前記カテゴリ化モジュールは、前記第１の信号の前記複数のセグメント化された部分のそれぞれに応答して前記潜在カテゴリを決定する、
付記１０に記載のシステム。
（付記１２）
前記カテゴリ化モジュールは、前記第２の信号を前記第２の信号の複数のセグメント化された部分にセグメント化するための第２のセグメント化モジュールを含み、
前記カテゴリ化モジュールは、前記第２の信号の前記複数のセグメント化された部分のそれぞれに応答して前記顕在カテゴリを決定する、
付記１０または付記１１に記載のシステム。
（付記１３）
前記カテゴリ化モジュールは、前記第１の信号を前記第１の信号の複数のセグメント化された部分にセグメント化するための第１のセグメント化モジュールと、前記第２の信号を前記第２の信号の複数のセグメント化された部分にセグメント化するための第２のセグメント化モジュールとを含み、
前記カテゴリ化モジュールは、前記第１の信号の前記複数のセグメント化された部分のそれぞれに応答して前記潜在カテゴリを決定し、前記第２の信号の前記複数のセグメント化された部分のそれぞれに応答して前記顕在カテゴリを決定し、前記第１の信号および前記第２の信号のセグメント化された部分に対応する動的な機能的接続性測定に応答して前記重要カテゴリを決定する、
付記１０に記載のシステム。
（付記１４）
前記カテゴリ化モジュールは、
前記第１の信号から所定の特徴を抽出するための第１の特徴抽出モジュールと、
前記第２の信号から所定の特徴を抽出するための第２の特徴抽出モジュールと、を備え、
前記潜在カテゴリは、前記第１の信号の前記抽出された所定の特徴に応じて決定され、
前記顕在カテゴリは、前記第２の信号の前記抽出された所定の特徴に応じて決定され、
前記重要カテゴリは、前記第１の信号の前記抽出された所定の特徴と、前記第２の信号の前記抽出された所定の特徴と、の両方に応答して決定される、
付記１０から付記１３のいずれかに記載のシステム。
（付記１５）
前記第１のデバイスは、前記患者の体の前記一部を動かしながら、前記患者による前記生理学的性能を感知するための筋電図（ＥＭＧ：electromyography）デバイスを備える、
付記１０から付記１４のいずれかに記載のシステム。
（付記１６）
前記第２のデバイスは、前記患者の体の前記一部を動かしながら、前記患者による前記体の部分の動きを感知するための慣性測定ユニット（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）デバイスを備える、
付記１０から付記１５のいずれかに記載のシステム。
（付記１７）
前記潜在カテゴリ、前記顕在カテゴリ、および前記重要カテゴリから複数の分類子を決定するために、前記カテゴリ化モジュールと前記機能性能リカバリレベルモジュールとの間に結合され、展開された性能レベルクラスタリングモジュールをさらに含み、
前記機能性能リカバリレベルモジュールは、前記複数の分類子に応答して前記患者のリハビリテーション治療の進行を表す客観的スコアを決定する、
付記１０から付記１６のいずれかに記載のシステム。
（付記１８）
前記患者の体の動かされた前記一部は、患者の四肢、患者の手、患者の足、患者の指または患者のつま先のうちの１つを含む、
付記１０から付記１７のいずれかに記載のシステム。
（付記１９）
患者のリハビリテーション治療の進行を監視および決定するための方法をコンピュータに実行させるためのプログラム命令を含み、
前記患者の体の一部の動きの感知された生理学的性能信号のセグメント化された部分に応答して潜在カテゴリを決定することと、
前記患者の体の前記一部の前記動きの感知された体の部分の運動信号に対応するセグメント化された部分に応答して顕在カテゴリを決定することと、
前記患者の体の前記一部の前記動きの前記感知された生理学的性能信号の前記セグメント化された部分と、前記患者の体の前記一部の前記動きの前記感知された体の部分の運動信号の前記対応するセグメント化された部分との動的な機能的接続性測定に応答して重要カテゴリを決定することと、
前記潜在カテゴリ、前記顕在カテゴリ、及び前記重要カテゴリの全てに応答して前記患者のリハビリテーション治療の進行を決定することと、
を備える非一時的なコンピュータ可読媒体。
【００５１】
本出願は、２０１８年１月３１日に出願されたシンガポール仮特許出願第１０２０１８００８３３Ｔ号に基づく優先権の利益を主張するものであり、その開全体を参照により本明細書に組み込まれる。
【符号の説明】
【００５２】
２０６、２１２  ＩＭＵデバイス
２０８、２１４  電極
２１０、２１６  ＥＭＧデバイス
２１８  ラップトップ
３０１  システム
３０６  プロセッサ
３０８  出力
４０２  ＥＭＧ信号
４０６  ＩＭＵ信号
４０４、４０８  セグメント化モジュール
４１０  潜在カテゴリ
４１２  顕在カテゴリ
４１４  重要カテゴリ
５０２  センサデータ
５１０  カテゴリ化モジュール
５１２  展開された性能レベルクラスタリングモジュール
５１４  機能性能リカバリレベルモジュール
６０２、６０４  特徴抽出モジュール
６０６  動的機能接続モジュール
８０２  セグメント化ＥＭＧ信号部分
８０４  セグメント化ＩＭＵ信号部分
８０６  動的機能接続ユニット
８０８  動的機能連結軌道ユニット
【図１】
2021500671.tif 000003
【図２】
2021500671.tif 000004
【図３】
2021500671.tif 000005
【図４】
2021500671.tif 000006
【図５】
2021500671.tif 000007
【図６】
2021500671.tif 000008
【図７】
2021500671.tif 000009
【図８】
2021500671.tif 000010
【図９Ａ】
2021500671.tif 000011
【図９Ｂ】
2021500671.tif 000012
【図１０Ａ】
2021500671.tif 000013
【図１０Ｂ】
2021500671.tif 000014
【図１０Ｃ】
2021500671.tif 000015
【図１０Ｄ】
2021500671.tif 000016
【図１０Ｅ】
2021500671.tif 000017
【図１０Ｆ】
2021500671.tif 000018
【図１０Ｇ】
2021500671.tif 000019
【図１０Ｈ】
2021500671.tif 000020
【手続補正書】
【提出日】令和2年4月21日(2020.4.21)
【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】
患者のリハビリテーション治療の進行を監視および決定するための方法であって、
前記患者の体の一部を動かしながら、生理学的性能と体の部分の動きを感知することと、
前記患者の体の前記一部の前記感知された生理学的性能に応答して第１の信号を生成することと、
前記患者の体の前記一部の前記感知された体の部分の動きに応答して第２の信号を生成することと、
前記第１の信号に応答して潜在カテゴリを決定することと、
前記第２の信号に応答して顕在カテゴリを決定することと、
前記第１の信号と前記第２の信号の両方に応答して重要カテゴリを決定することと、
前記顕在カテゴリ、前記潜在カテゴリ、および重要カテゴリのすべてに応答して前記患者のリハビリテーション治療の進行を決定することと、
を備える方法。
【請求項２】
前記第１の信号を生成することは、
前記患者の体の前記一部の前記感知された生理学的性能に応答して生理学的性能信号を生成することと、
前記第１の信号を生成するために前記生理学的性能信号をセグメント化することと、
を備える、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第２の信号を生成することは、
前記患者の体の前記一部の前記感知された動きに応答して感知された運動信号を生成することと、
前記第２の信号を生成するために前記感知された運動信号をセグメント化することと、
を備える、
請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の信号を生成することは、
前記患者の体の前記一部の前記感知された生理学的性能に応答して生理学的性能信号を生成することと、
前記第１の信号を生成するために前記生理学的性能信号をセグメント化することと、を備え、
前記第１の信号は、前記第１の信号の複数のセグメント化された部分を含み、
前記第２の信号を生成することは、
前記患者の体の前記一部の前記感知された動きに応答して感知された運動信号を生成することと、
前記第２の信号を生成するために前記感知された運動信号をセグメント化することと、を備え、
前記第２の信号は、前記第２の信号の複数のセグメント化された部分を含み、
前記重要カテゴリを決定することは、前記第１の信号および前記第２の信号の対応するセグメント化された部分に対応する動的な機能的接続性測定に応答して前記重要カテゴリを決定することを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記潜在カテゴリを決定することは、
前記第１の信号から第１の所定の特徴（調整パラメータ）を抽出することと、
前記第１の信号から抽出された前記第１の所定の特徴に応答して前記潜在カテゴリを決定することと、
を含む請求項１から請求項４のいずれか１つに記載の方法。
【請求項６】
前記顕在カテゴリを決定することは、
前記第２の信号から第２の所定の特徴を抽出することと、
前記第２の信号から抽出された前記第２の所定の特徴に応答して前記顕在カテゴリを決定することと、
を含む請求項１から請求項５のいずれか１つに記載の方法。
【請求項７】
前記第１の信号を生成することは、前記患者の体の前記一部の前記感知された生理学的性能の筋電図（ＥＭＧ：electromyography）に応答して前記第１の信号を生成することを含む、
請求項１から請求項６のいずれか１つに記載の方法。
【請求項８】
前記第２の信号を生成することは、前記患者の体の前記一部の前記感知された体の部分の動きの慣性測定ユニット（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）に応答して前記第２の信号を生成することを含む、
請求項１から請求項７のいずれか１つに記載の方法。
【請求項９】
前記患者の体の動かされた前記一部は、患者の四肢、患者の手、患者の足、患者の指または患者のつま先のうちの１つを含む、
請求項１から請求項８のいずれか１つに記載の方法。
【請求項１０】
患者のリハビリテーション治療の進行を監視および決定するためのシステムであって、
前記患者の体の一部を動かしながら、前記患者の生理学的性能を感知し、それに応答して第１の信号を生成する第１のデバイスと、前記患者の体の前記一部を動かしながら、前記患者の体の一部の動きを感知し、それに応答して第２の信号を生成する第２のデバイスと、を含む２つ以上の感知デバイスと、
前記２つ以上の感知デバイスに結合され、
前記第１の信号に応答して潜在カテゴリを決定し、前記第２の信号に応答して顕在カテゴリを決定し、前記第１の信号と前記第２の信号の両方に応答して重要カテゴリを決定するためのカテゴリ化モジュールと、
前記潜在カテゴリ、前記顕在カテゴリ、および前記重要カテゴリの全てに応答して前記患者のリハビリテーション治療の進行を決定するための機能性能リカバリレベルモジュールと、を含む予測患者リカバリポテンシャルモジュールと、
を備えるシステム。
【請求項１１】
前記潜在カテゴリ、前記顕在カテゴリ、および前記重要カテゴリから複数の分類子を決定するために、前記カテゴリ化モジュールと前記機能性能リカバリレベルモジュールとの間に結合され、展開された性能レベルクラスタリングモジュールをさらに含み、
前記機能性能リカバリレベルモジュールは、前記複数の分類子に応答して前記患者のリハビリテーション治療の進行を表す客観的スコアを決定する、
請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
患者のリハビリテーション治療の進行を監視および決定するための方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記患者の体の一部の動きの感知された生理学的性能信号のセグメント化された部分に応答して潜在カテゴリを決定することと、
前記患者の体の前記一部の前記動きの感知された体の部分の運動信号に対応するセグメント化された部分に応答して顕在カテゴリを決定することと、
前記患者の体の前記一部の前記動きの前記感知された生理学的性能信号の前記セグメント化された部分と、前記患者の体の前記一部の前記動きの前記感知された体の部分の運動信号の前記対応するセグメント化された部分との動的な機能的接続性測定に応答して重要カテゴリを決定することと、
前記潜在カテゴリ、前記顕在カテゴリ、及び前記重要カテゴリの全てに応答して前記患者のリハビリテーション治療の進行を決定することと、
を備えるプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2021500671.tif 000021
【国際調査報告】
2021500671.tif 000022