(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある部位における所定の動作による動きを計測するセンサから得られた時系列の第１のデータと、前記ある部位と協同して動く協動部位における前記所定の動作による動きを計測するセンサから得られた時系列の第２のデータとの類似度が最大となるように、前記第１のデータを変換する変換方式を決定し、
決定した前記変換方式に基づいて、前記第１のデータを変換する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記制御部は、
前記第１のデータを変換した変換後の第１のデータに基づいて、前記ある部位における前記所定の動作の特徴を示す特徴量を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記制御部は、
前記第１のデータと前記第２のデータとの類似度が最大となるように、パラメータを含む所定の変換式に前記第１のデータと前記第２のデータとを入力することにより、前記パラメータの値を決定し、
決定した前記パラメータの値を記憶部に蓄積する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記制御部は、
前記記憶部に蓄積した前記値に基づいて、前記ある部位の動きと前記所定の動作とのずれ量を算出し、
算出した前記ずれ量に基づいて、前記第１のデータを変換する、
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記制御部は、
前記第１のデータと、前記ある部位とは異なる複数の部位の各部位の動きを計測する各センサから得られた時系列の各データとに基づいて、前記複数の部位から前記協動部位を決定し、
前記第１のデータと、決定した前記協動部位の動きを計測するセンサから得られた時系列の第２のデータとの類似度が最大となるように、前記変換方式を決定する、
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記制御部は、
前記第１のデータから特定される前記所定の動作により前記ある部位が動いた期間と、前記複数の部位の各部位の動きを計測する各センサから得られた時系列の各データから特定される前記所定の動作により前記各部位が動いた各期間とが重なる長さに基づいて、前記複数の部位から前記協動部位を決定する、
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記所定の動作が、人による歩行であり、前記ある部位が前記人の２つの脚のうちのいずれか一方の脚である場合、前記協動部位を、前記２つの脚のうちの他方の脚とすることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記所定の動作が、人による歩行であり、前記ある部位が前記人の２つの脚のうちのいずれか一方の脚であり、前記協動部位が、前記２つの脚のうちの他方の脚であり、
前記制御部は、
前記第１のデータと前記第２のデータとの類似度が最大となるように、パラメータとし
て水平面の回転量を含む所定の変換式に前記第１のデータと前記第２のデータとを入力することにより、前記変換方式として、前記回転量の値を決定する、
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記所定の動作が、人による起立であり、前記ある部位が前記人の腰である場合、前記協動部位を、前記人の脚または前記人の手首とすることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記所定の動作が、人による起立であり、前記ある部位が前記人の腰であり、前記協動部位が、前記人の脚または前記人の手首であり、
前記制御部は、
前記第１のデータと前記第２のデータとの類似度が最大となるように、パラメータとして前記脚または前記手首の前後の回転量を含む所定の変換式に前記第１のデータと前記第２のデータとを入力することにより、前記変換方式として、前記回転量の値を決定する、
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記所定の動作が、人による歩行であり、前記ある部位が前記人の２つの脚のうちのいずれか一方の脚である場合、前記協動部位を前記人の腰とすることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項１２】
コンピュータが、
ある部位における所定の動作による動きを計測するセンサから得られた時系列の第１のデータと、前記ある部位と協同して動く協動部位における前記所定の動作による動きを計測するセンサから得られた時系列の第２のデータとの類似度が最大となるように、前記第１のデータを変換する変換方式を決定し、
決定した前記変換方式に基づいて、前記第１のデータを変換する、
処理を実行することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
ある部位における所定の動作による動きを計測するセンサから得られた時系列の第１のデータと、前記ある部位と協同して動く協動部位における前記所定の動作による動きを計測するセンサから得られた時系列の第２のデータとの類似度が最大となるように、前記第１のデータを変換する変換方式を決定し、
決定した前記変換方式に基づいて、前記第１のデータを変換する、
処理を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、歩行、起立といった所定の動作に際して、各部位のセンサから得られた時系列のデータから、歩行速度や歩幅、前屈速度や起立時間といった動作の特徴を示す特徴量を得ることにより、所定の動作を定量化する技術がある。【０００３】
関連する先行技術として、例えば、少なくとも１以上の基準者特徴量に基づいて、少なくとも１つの標準特徴量を算出し、標準特徴量と被験者特徴量との間の変換行列を算出し、識別対象動作データの識別対象特徴量を、変換行列を用いて変換する技術がある。また、体動信号情報にパターンマッチング処理を施して得たリズム運動に関するリズム周期の候補波と、体動信号情報に１回以上積分を行った運動軌道の粗視化を行い作成した補助波とを重ね合わせ、補助波内でピークを有する候補波の周期を選択する技術がある。また、患者固有の骨の三次元モデルを作成し、患者の実際の骨を患者固有の骨モデルと位置合わせを行い、所定範囲の運動を行う患者の骨の運動を追跡し、損傷を診断するために患者の骨の運動を示す骨運動データを有するデータベースと比較する技術がある。【０００４】
また、入力信号から得られる情報と、予め記憶した基準信号情報との相関評価を含み、位置情報入力手段への入力結果によって、参照すべき基準信号情報を切り替えるようにする技術がある。また、生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動に基づく複数の信号のそれぞれについて、一定時間における位相の変化量を求め、複数の信号のそれぞれについての位相変化量の比を算出する技術がある。また、表示端末から送信されたユーザの歩行中の体動の加速度に基づいて歩容情報を算出し、表示端末から指定された時間条件、位置条件および地理条件に応じて時間経過に伴う歩容の変化の様子を算出し、歩容変化情報を表示端末へ出力して表示させる技術がある。【０００５】
また、ジャイロセンサを用いて歩行検知し、歩行速度や歩幅等を定量化する技術がある。また、加速度・ジャイロセンサを用いて着席・起立を検知する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−１７７３００号公報
【特許文献２】特開２０１１−９２６９６号公報
【特許文献３】特表２０１２−５１６７１９号公報
【特許文献４】特開２００２−６５６４０号公報
【特許文献５】特開２０１２−５５６０４号公報
【特許文献６】特開２０１２−９０６５１号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｐａｏｌｏ  Ｆｒａｃｃａｒｏ、他３名、「Ｒｅａｌ−ｗｏｒｌｄ  Ｇｙｒｏｓｃｏｐｅ−ｂａｓｅｄ  Ｇａｉｔ  Ｅｖｅｎｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｇａｉｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ」、ｅＴＥＬＥＭＥＤ  ２０１４
【非特許文献２】Ｖａｎ  Ｌｕｍｍｅｌ、他６名、「Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｆｏｒ  ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ  ｔｈｅ  ｒｅｐｅａｔｅｄ  ｓｉｔ−ｔｏ−ｓｔａｎｄ  ｕｓｉｎｇ  ｏｎｅ  ｂｏｄｙｆｉｘｅｄ  ｓｅｎｓｏｒ  ｉｎ  ｙｏｕｎｇ  ａｎｄ  ｏｌｄｅｒ  ａｄｕｌｔｓ」、Ｇａｉｔ  ＆  Ｐｏｓｔｕｒｅ  Ｖｏｌ３８、２０１３、ｐｐ１５３−１５６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、従来技術によれば、患部における所定の動作を定量化することが困難である。具体的には、患部における所定の動作による動きは、正常の部位における所定の動作による動きとは異なり、また、部位の動きを計測したデータから特徴量を得る一般的な方法では、部位が正常に動くことを前提とするため、特徴量を正しく得ることができない。そこで、患部における所定の動作による動きを補正するとしても、患部は、時間経過により回復し、患部の動きは、回復に応じて変化するため、変化に合わせて定期的に補正の内容を調整することになる。【０００９】
１つの側面では、本発明は、ある部位における所定の動作の定量化を容易にすることができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一側面によれば、ある部位における所定の動作による動きを計測するセンサから得られた時系列の第１のデータと、ある部位と協同して動く協動部位における所定の動作による動きを計測するセンサから得られた時系列の第２のデータとの類似度が最大となるように、第１のデータを変換する変換方式を決定し、決定した変換方式に基づいて、第１のデータ群を変換する情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムが提案される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の一態様によれば、ある部位における所定の動作の定量化を容易にすることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本実施の形態にかかる情報処理装置１０１の動作の一例を示す説明図である。
【図２】図２は、システム２００の構成例を示す説明図である。
【図３】図３は、情報処理装置１０１とデータ取得装置２０１とのハードウェア構成例を示す説明図である。
【図４】図４は、システム２００の機能構成例を示す説明図である。
【図５】図５は、センサ波形の位相差や差分値を用いてセンサ波形を変換する一例を示す説明図である。
【図６】図６は、変換処理内の各処理を示す説明図である。
【図７】図７は、動作表出センサの決定方法の一例を示す説明図である。
【図８】図８は、動作変換量から動作不足量を算出する一例を示す説明図である。
【図９】図９は、動作変換量から動作不足量を算出する他の例を示す説明図である。
【図１０】図１０は、動作不足量から患部のセンサ波形を変換する例を示す説明図である。
【図１１】図１１は、歩行時の左右非対称の場合の対処例を示す説明図である。
【図１２】図１２は、本実施の形態にかかる効果を示す説明図（その１）である。
【図１３】図１３は、本実施の形態にかかる効果を示す説明図（その２）である。
【図１４】図１４は、変換処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、実施例１における対象者の歩行の様子の一例を示す説明図である。
【図１６】図１６は、実施例１におけるユーザｕＡの歩行時のセンサ波形の一例を示す説明図である。
【図１７】図１７は、実施例１における動作表出センサの決定例を示す説明図（その１）である。
【図１８】図１８は、実施例１における動作表出センサの決定例を示す説明図（その２）である。
【図１９】図１９は、実施例１における動作変換量の算出・蓄積例を示す説明図（その１）である。
【図２０】図２０は、実施例１における動作変換量の算出・蓄積例を示す説明図（その２）である。
【図２１】図２１は、実施例１における動作変換量の抽出例を示す説明図である。
【図２２】図２２は、実施例１におけるセンサ波形の変換例を示す説明図である。
【図２３】図２３は、実施例１における所定の動作の検知例を示す説明図である。
【図２４】図２４は、実施例１におけるセンサ波形の定量化例を示す説明図である。
【図２５】図２５は、実施例２における対象者の起立の様子の一例を示す説明図である。
【図２６】図２６は、実施例２における対象者の起立時のセンサ波形の一例を示す説明図である。
【図２７】図２７は、実施例２における動作表出センサの決定例を示す説明図である。
【図２８】図２８は、実施例２におけるセンサ波形の変換例を示す説明図である。
【図２９】図２９は、実施例２におけるセンサ波形の定量化例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に図面を参照して、開示の情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムの実施の形態を詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本実施の形態にかかる情報処理装置１０１の動作の一例を示す説明図である。情報処理装置１０１は、ある部位として、例えば、患部における所定の動作を定量化するために用いるコンピュータである。具体的には、情報処理装置１０１は、患者に取り付けたセンサ１０２から得られた時系列のデータに基づいて、患部における所定の動作を定量化する。所定の動作は、例えば、歩行や起立である。
【００１５】
所定の動作を定量化する目的としては、例えば、退院後の患者や、リハビリを行う患者の状態を把握するためである。ここで、現在では、高齢者社会への進展に伴い、医療が、病院内の集中型ケアから、患者宅や地域全体まで広がった、在宅・地域包括型ケアへと移行しつつある。そして、これに伴い、患者個人に関する医療や健康情報等の様々な情報をデータベース化し一元管理するＰＨＲ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｒｅｃｏｒｄ）へのニーズが高まっている。
【００１６】
病院内から在宅・介護現場まで患者をシームレスにケアするためには、患者の状態や、状態の経過を病院内だけでなく自宅や介護施設などにおいても把握できるようにすることが求められる。ここで、病院内での大規模な患者モニタリング装置を、自宅や介護施設に持ち込むことは、コストや規模、熟練者が要求される等のため、現実的ではないため、比較的安価で簡便に使用できる装置で患者の状態を把握できることが望ましい。
【００１７】
そこで、装着型のモーションセンサを用いた状態の検知・定量化技術が考えられる。ここで、モーションセンサとは、人や物等の動きを計測するセンサである。具体的には、モーションセンサは、加速度センサやジャイロセンサ、または加速度センサとジャイロセンサとを組み合わせたものである。モーションセンサを、以下、「センサ」と呼ぶ。
【００１８】
例えば、センサから得られる時系列のデータを用いて歩行を検知し、歩行速度や歩幅等を定量化する技術がある。また、センサから得られる時系列のデータを用いて着席・起立を検知する技術がある。このような技術を用いることにより、患者の所定の動作を、センサから得られる時系列のデータにより形成される波形のパターンとして検知・定量化できる。センサから得られる時系列のデータを、以下、「センサ波形」と称する。
【００１９】
しかしながら、患部における所定の動作を定量化することが困難である。具体的には、患部における所定の動作による動きは、正常の部位における所定の動作による動きとは異なり、また、部位の動きを計測したデータから特徴量を得る一般的な方法では、部位が正常に動くことを前提とするため、特徴量を正しく得ることができない。そこで、患部における所定の動作による動きを補正するとしても、患部は、時間経過により回復し、患部の動きは、回復に応じて変化するため、変化に合わせて定期的に補正の内容を調整することになる。
【００２０】
例えば、捻挫が原因で歩行時に片脚を引きずる患者や、腰手術が原因で起立時に片手で体を支持し腰をねじって起立する患者は、正常な場合と比べて、所定の動作の実行時に動きが減速したり、屈曲不足であったり、回転していたりする。そこで、このような動作の変化に合わせて動作検知・定量化のパラメータを人手で調整したり、またはセンサの装着の仕方や位置を人手で補正したりすることになる。
【００２１】
また、前述したセンサ波形のパターンを用いて所定の動作の検知・定量化を行う方法は、特定の部位の正常時の動きを想定しているため、患部の動きでは補正することが求められる。例えば、所定の動作が歩行である場合、センサ波形のパターンを用いて所定の動作の検知・定量化を行う方法では、歩行時の前後方向への回転速度を想定している。これにより、踏み出しや着地、離地の速度、タイミングなどが抽出される。また、所定の動作が起立である場合、センサ波形のパターンを用いて所定の動作の検知・定量化を行う方法では、起立時の前後方向への回転速度を想定している。これにより、前傾する時の速度やタイミング、姿勢変化などを抽出される。
【００２２】
そして、想定した部位が損傷を受けたり、病気になったりして患部となった場合、所定の動作を行う際の患部の動きは正常時の動きとは異なり、動きに回転や減速、屈曲などの動作量不足が生じるため、定量化のための特徴を検知できなくなる。例えば、所定の動作を行う際の動きが変わることによって、想定した部位での想定した所定の動作の特徴がセンシングできなくなる。また、患部は、回復に応じて所定の動作による動きが変化するため、どの程度動きが変化していくかは不明である。従って、どの程度動きが変化していくかを、人手でなく自動で把握したいという要求がある。
【００２３】
そこで、本実施の形態では、所定の動作時に、患部と協同して動く部位、より詳細には、患部と力を合わせて所定の動作を行うため動く部位のセンサの波形からは、所定の動作の特徴が表出することに着目する。例えば、所定の動作が歩行であって、患部が左脚である場合、左脚と協同して動く右脚のセンサ波形には、歩行の特徴が表出する。そこで、歩行時の患部の左脚のセンサ波形と、正常な右脚のセンサ波形との類似度が最大となるような変換方式を用いて、左脚のデータを変換する。
【００２４】
以下の記載では、動作の特徴が表出するセンサを、「動作表出センサ」と呼称する。また、患部と協同して動く部位を、「協動部位」と呼称する。
【００２５】
図１を用いて、情報処理装置１０１の動作の一例について説明する。図１の例では、ユーザｕＡは、左脚を捻挫した患者である。そして、ユーザｕＡの患部となる左脚にセンサ１０２aが取り付けられており、正常な右脚にセンサ１０２nが取り付けられている。図１に示すグラフ１０３ｔ１−Ｘaは、ある期間ｔ１におけるセンサ１０２aのＸ軸ジャイロ値のセンサ波形を示す。以下のセンサ波形を示すグラフについて、横軸が時刻を示し、縦軸がセンサ波形の値の大きさを示す。
【００２６】
グラフ１０３ｔ１−Ｘaが示すように、捻挫のために脚を引きずっている患者ｕＡは、歩行時に左脚の動きに回転や減速が生じている状態である。図１に示すグラフ１０３ｔ２−Ｘaは、ある期間ｔ１から一定期間経過したｔ２におけるセンサ１０２aのＸ軸ジャイロ値のセンサ波形を示す。また、図１に示すグラフ１０３ｔ３−Ｘaは、ある期間ｔ２から一定期間経過したｔ３におけるセンサ１０２aのＸ軸ジャイロ値のセンサ波形を示す。グラフ１０３ｔ２−Ｘa、グラフ１０３ｔ３−Ｘaが示すように、それぞれの一つ前の期間と比較して、ユーザｕＡの左脚が回復し、回復に応じてセンサ波形が変化することがわかる。
【００２７】
図１では、グラフ１０３ｔ１−Ｘaから、歩行の特徴量を得ることを試みる。図１の（１）で示すように、情報処理装置１０１は、センサ１０２aの波形となる時系列の第１のデータと、センサ１０２nの波形となる時系列の第２のデータとの類似度が最大となるように、センサ１０２aの波形を変換する変換方式を決定する。図１に示すグラフ１０３ｔ１−Ｘnは、期間ｔ１におけるセンサ１０２nのＸ軸ジャイロ値のセンサ波形を示す。グラフ１０３ｔ１−Ｘn内の黒丸は、ピーク値を示す。また、以下に説明するグラフ内の黒丸も、特に説明がない場合、ピーク値を示す。
【００２８】
また、変換方式は、例えば、センサ１０２a、１０２nの波形の位相差や差分値を算出し、算出した位相差や差分値を用いるものでもよい。この方法については、図５で説明する。または、変換方式は、所定の変換式として、下記（１）式によるものでもよい。
【００２９】
【数１】
0006627971.tif 000002
【００３０】
ここで、Ｔ、サーカムフレックス付きのＴは、変換行列を示す。縦の二重線は、行列の二乗ノルムを示す。また、ａｒｇ  ｍｉｎ  ｆ（ｘ）は、ｆ（ｘ）を最小化させるｘの値を返す関数である。Ｕnは、動作表出センサ波形から抽出された動きの特徴量を要素とした行列を示す。Ｕaは、患部でのセンサ波形から抽出された動きの特徴量を要素とした行列を示す。動きの特徴量は、例えば、センサ波形の値そのものや、センサ波形から算出されるピーク値、ピーク間隔等である。変換行列の各要素が、各特徴量の変換量であり、例えば、ピーク値の差分や変換の回転角度である。（１）式を用いる方法については、図６〜図１０で説明する。
【００３１】
次に、図１の（２）で示すように、情報処理装置１０１は、決定した変換方式に基づいて、センサ１０２aの波形を変換する。図１に示すグラフ１０３ｔ１−Ｘ’aは、ある期間ｔ１におけるセンサ１０２nのＸ軸ジャイロ値のセンサ波形を、決定した変換方式に基づいて変換した変換後のセンサ波形を示す。
【００３２】
変換後のセンサ波形により、情報処理装置１０１は、本来見たい所定の動作の特徴を抽出することができるようになる。また、協動部位について、単純に、患部以外の部位を適当に協動部位とすると、所定の動作による患部の動きとは関係のない動きのセンサ波形を用いた誤った変換を行ってしまう場合がある。ここで、関係のない動きとは、歩行中の頭部や上肢の動きである。これに対し、所定の動作の実行時には、同時に動きが継続している部位がある。ここで、所定の動作により動きが継続する期間を、「動作継続期間」と呼称する。情報処理装置１０１は、所定の動作により患部の動作継続期間と重なりが長い動作継続期間を有する部位を、協動部位と決定してもよい。協動部位の決定方法については、図７で説明する。
【００３３】
なお、センサを取り付ける対象は、患部を持つ可能性があるものであればどのようなものでもよく、人に限らず、犬や猫、馬等の動物でもよい。次に、情報処理装置１０１やセンサ１０２が含まれるシステムについて、図２を用いて説明する。
【００３４】
図２は、システム２００の構成例を示す説明図である。システム２００は、情報処理装置１０１と、データ取得装置２０１と、ハブ２０２と、データベース２０３とを有する。情報処理装置１０１とデータ取得装置２０１とは、ネットワーク２１０、ハブ２０２とによってそれぞれ接続される。
【００３５】
データ取得装置２０１は、ユーザの各部位に取り付けられ、各部位の動きを計測する装置である。そして、データ取得装置２０１は、センサ１０２を有し、取り付けられた部位の３軸の加速度、３軸の角速度を計測する。図３の例では、ユーザｕＡ、ｕＢの各部位に、複数のデータ取得装置２０１が取り付けられている。
【００３６】
データベース２０３は、データ取得装置２０１から取得したデータや、取得したデータを変換したデータや、変換したデータから抽出した特徴量を記憶する。次に、図３を用いて、情報処理装置１０１のハードウェア構成について説明する。
【００３７】
（情報処理装置１０１とデータ取得装置２０１とのハードウェア）
図３は、情報処理装置１０１とデータ取得装置２０１とのハードウェア構成例を示す説明図である。図３において、情報処理装置１０１は、制御部３０１と、主記憶部３０２と、補助記憶部３０３と、ドライブ装置３０４と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）部３０６と、入力部３０７と、出力部３０８とを含む。また、制御部３０１〜ドライブ装置３０４、ネットワークＩ／Ｆ部３０６〜出力部３０８はバス３０９によってそれぞれ接続される。
【００３８】
制御部３０１は、情報処理装置１０１の全体の制御を司る演算処理装置である。例えば、制御部３０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。主記憶部３０２は、制御部３０１のワークエリアとして使用される揮発性メモリである。揮発性メモリは、例えば、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等がある。
【００３９】
補助記憶部３０３は、  主記憶部３０２を補助する記憶装置である。例えば、補助記憶部３０３は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）や、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）である。
【００４０】
ドライブ装置３０４は、制御部３０１の制御に従って、記憶媒体３０５に対するデータのリード／ライトを制御する制御装置である。例えば、記憶媒体３０５が、光ディスクであれば、ドライブ装置３０４は、光ディスクドライブである。また、記憶媒体３０５が、磁気ディスクであれば、磁気ディスクドライブである。記憶媒体３０５は、可搬型の記憶媒体である。また、情報処理装置１０１は、半導体素子によって形成された半導体メモリを内蔵し、ドライブ装置を含めたＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）フラッシュドライブからデータを読み書きしてもよい。
【００４１】
ネットワークＩ／Ｆ部３０６は、通信回線を通じてＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他の装置に接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ部３０６は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ部３０６には、例えばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００４２】
入力部３０７は、情報処理装置１０１に情報を入力する入力装置である。例えば、入力部３０７は、マウスやキーボード等である。マウスは、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などを行う装置である。キーボードは、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う装置である。
【００４３】
出力部３０８は、情報処理装置１０１から情報を出力する入力装置である。例えば、出力部３０８は、ディスプレイ等である。ディスプレイは、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する装置である。ディスプレイには、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、ＴＦＴ（Ｔｈｉｎ  Ｆｉｌｍ  Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００４４】
データ取得装置２０１は、制御部３１１と、主記憶部３１２と、補助記憶部３１３と、センサ１０２と、ネットワークＩ／Ｆ部３１４とを含む。また、制御部３１１〜ネットワークＩ／Ｆ部３１４はバス３１５によってそれぞれ接続される。
【００４５】
制御部３１１は、データ取得装置２０１の全体の制御を司る演算処理装置である。例えば、制御部３１１は、ＣＰＵである。主記憶部３１２は、制御部３１１のワークエリアとして使用される揮発性メモリである。揮発性メモリは、例えば、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等がある。
【００４６】
補助記憶部３１３は、主記憶部３１２を補助する記憶装置である。例えば、補助記憶部３１３は、ＳＳＤ等である。
【００４７】
ネットワークＩ／Ｆ部３１４は、無線通信や有線通信によってハブ２０２に接続され、ハブ２０２からネットワーク２１０を介して他の装置に接続される。ネットワークＩ／Ｆ部３１４には、例えば、近距離無線通信インターフェースなどを採用することができる。
【００４８】
（システム２００の機能構成例）
図４は、システム２００の機能構成例を示す説明図である。データ取得装置２０１は、センサデータ取得部４０１を有する。制御部３０１は、動作表出センサ決定部４０２と、動作変換量算出・蓄積部４０３と、動作変換量抽出部４０４と、動作変換部４０５と、動作検知部４０６と、特徴量算出部４０７とを含む。主記憶部３０２、補助記憶部３０３に記憶されたプログラムを制御部３０１が実行することにより、各部の機能を実現する。また、各部の処理結果は、主記憶部３０２等に格納される。
【００４９】
また、データ取得装置２０１は、センサデータ記憶部４１０にアクセス可能である。センサデータ記憶部４１０は、主記憶部３１２、補助記憶部３１３等の記憶領域に格納されている。センサデータ記憶部４１０の記憶内容の一例としては、図１６、図２６で示す。
【００５０】
また、情報処理装置１０１は、主記憶部３０２、補助記憶部３０３、記憶媒体３０５を含む記憶部４１１にアクセス可能である。記憶部４１１は、動作表出指標定義データベース４１２、動作変換量データベース４１３、動作変換定義データベース４１４、特徴量データベース４１５を有する。
【００５１】
センサデータ取得部４０１は、センサ１０２が計測したセンサデータを取得し、センサデータ記憶部４１０に蓄積する。
【００５２】
動作表出センサ決定部４０２は、動作表出センサを決定する。動作表出センサは、例えば、ユーザに取り付けたデータ取得装置２０１が、患部に取り付けたものと、患部以外の部位に取り付けたものとの２つしかない場合、患部以外のデータ取得装置２０１のセンサ１０２を、動作表出センサとして決定する。
【００５３】
また、患部とは異なる複数の部位にデータ取得装置２０１を取り付けたとする。この場合、動作表出センサ決定部４０２は、患部でのセンサ波形と、患部とは異なる複数の部位の各部位でのセンサ波形とに基づいて、複数の部位から協動部位を決定してもよい。このとき、動作表出センサ決定部４０２は、患部でのセンサ波形から特定される所定の動作により患部が動いた期間と、複数の部位の各部位のセンサ波形から特定される所定の動作により各部位が動いた各期間が重なる長さに基づいて、協動部位を決定してもよい。
【００５４】
動作変換量算出・蓄積部４０３は、患部でのセンサ波形と、協動部位の動作表出センサのセンサ波形との類似度が最大となるように、患部でのセンサ波形を変換する変換方式を決定する。具体的な変換方式としては、センサデータ自体の位相差や差分値を求める方法がある。この方法については、図５で説明する。
【００５５】
また、動作変換量算出・蓄積部４０３は、パラメータを含む所定の変換式に患部でのセンサ波形と動作表出センサでのセンサ波形とを入力することにより、パラメータの値を決定してもよい。ここで、所定の変換式は、（１）式のことである。また、パラメータは、変換行列Ｔの各要素である。各要素は、図１で説明したように、動きの各特徴量の変換量であり、例えば、ピーク値の差分や変換の回転角度である。以下、変換行列の各要素の値を、「動作変換量」と呼称する。
【００５６】
また、動作変換量算出・蓄積部４０３は、蓄積した動作変換量に基づいて、患部の動きと所定の動作とのずれ量を算出してもよい。所定の動作とのずれ量を、「動作不足量」と呼称する。
【００５７】
動作変換量算出・蓄積部４０３は、算出した動作変換量、動作不足量を、動作変換量データベース４１３に蓄積する。
【００５８】
動作変換量抽出部４０４は、動作変換定義データベース４１４から変換に用いる動作変換量、動作不足量を抽出する。具体的な抽出方法は、図２１で説明する。
【００５９】
動作変換部４０５は、動作変換量算出・蓄積部４０３が算出したセンサデータ自体の差分値に基づいて、患部でのセンサ波形を変換する。また、動作変換量抽出部４０４が抽出した動作変換量や動作不足量に基づいて、患部でのセンサ波形を変換してもよい。
【００６０】
動作検知部４０６は、動作変換部４０５が変換したセンサ波形に基づいて、所定の動作を検知する。具体的な検知方法は、図２３で説明する。
【００６１】
特徴量算出部４０７は、動作変換部４０５が変換したセンサ波形に基づいて、所定の動作の特徴を示す特徴量を算出する。具体的な算出方法は、図２４、図２９で説明する。
【００６２】
図５は、センサ波形の位相差や差分値を用いてセンサ波形を変換する一例を示す説明図である。動作変換量算出・蓄積部４０３は、センサデータ自体の位相差や差分値を、動作変換量として算出する。ここで、位相差は、患部のセンサ波形と協動部位のセンサ波形との相関関数値である。図５に示すグラフ５０１は、位相差Φの一例を示すグラフである。
【００６３】
動作変換量算出・蓄積部４０３は、例えば、下記（２）式に示すような相関関数値が最大となる時間としてもよい。
【００６４】
【数２】
0006627971.tif 000003
【００６５】
そして、動作変換量算出・蓄積部４０３は、例えば、（３）式により、差分値Ｄn-aを、位相差分センサ値をずらした値との差分としてもよい。図５に示すグラフ５０２は、Ｄn-aの一例を示すグラフである。
【００６６】
Ｄn-a（ｔ）＝Ｄa（ｔ）・Ｄn（ｔ−Φ）  …（３）
【００６７】
次に、動作変換部４０５は、算出した差分値に基づいて、患部のセンサ波形を変換する。図５に示すグラフ５０３は、患部でのセンサ波形Ｘaを示す。動作変換部４０５は、下記（４）式により、患部でのセンサ波形Ｘaを変換する。
【００６８】
Ｘ’a＝Ｘa＋Ｄn-a  …（４）
【００６９】
図５に示すグラフ５０４は、患部でのセンサ波形Ｘaを変換した変換後のセンサ波形Ｘ’aを示す。
【００７０】
次に、図４で説明した処理のうち、（１）式を用いる一連の変換処理を、図６を用いて説明する。
【００７１】
図６は、変換処理内の各処理を示す説明図である。情報処理装置１０１は、変換処理として、大きく分けて４つの手順を実行する。情報処理装置１０１は、１つ目の手順として、図６の（１）で示すように、動作表出センサを決定する。図６の例では、患部でのセンサ１０２−１の波形を示すグラフ６０１と、患部以外の部位のセンサ１０２−２〜４の波形を示すグラフ６０２〜６０４を示す。情報処理装置１０１は、グラフ６０１、６０２、６０４で示すように、ある患者が動作を行う際に、患部や他の部位の動きが継続する動作継続期間Ｔに基づいて、協動部位を決定する。図６の例では、情報処理装置１０１は、センサ１０２−２を、動作表出センサに決定する。
【００７２】
次に、情報処理装置１０１は、２つ目の手順として、図６の（２）で示すように、患部でのセンサの波形と、動作表出センサの波形との類似度を最大化するように、患部での動作変換量を算出し、算出して得られた動作変換量を蓄積する。
【００７３】
そして、情報処理装置１０１は、３つ目の手順として、図６の（３）で示すように、動作変換量から、動作表出センサが取り付けられた部位に対する動作の回転や減速、屈曲といった、患部での動作不足量を算出する。図６の例では、算出する動作不足量として、動作比Ｗと回転量Φとを算出したグラフ６１１、６１２を示す。
【００７４】
次に、情報処理装置１０１は、４つ目の手順として、図６の（４）で示すように、算出した動作不足量に基づいて、患部でのセンサ波形を変換する。図６の例では、患部でのセンサ波形に対し、回転量Φに対する変換を行った波形を示すグラフ６２１と、回転量Φに対する変換を行った変換後の患部でのセンサ波形に対し、動作比Ｗに対する変換を行った波形を示すグラフ６２２とを示す。
【００７５】
次に、図７〜図１０を用いて、図６で説明した各手順について説明する。まず、動作表出センサの決定方法について、図７を用いて説明する。
【００７６】
（動作表出センサの決定方法）
図７は、動作表出センサの決定方法の一例を示す説明図である。動作表出センサ決定部４０２は、以下に説明する方法により、センサ波形パターンを有するデータ取得装置２０１のセンサ１０２を、動作表出センサとして決定する。
【００７７】
例えば、動作表出センサ決定部４０２は、事前に特定のパターンを定義し、定義したパターンと最もマッチするセンサ波形を有するセンサ１０２を、動作表出センサとして決定してもよい。または、動作表出センサ決定部４０２は、動作による患部での動きと動きの発生回数が同一や、倍数となるセンサ波形を有するセンサ１０２を、動作表出センサとして決定してもよい。
【００７８】
または、動作表出センサ決定部４０２は、患部での動作継続期間と重なる期間の長い部位を、協動部位として決定し、協動部位に取り付けられたセンサ１０２を、動作表出センサとして決定してもよい。ここで、動作表出センサ決定部４０２は、動作継続期間を、センサ１０２の合成値を閾値処理して判定してもよい。また、動作表出センサ決定部４０２は、重なる期間が最も長いセンサ波形を有するデータ取得装置２０１が取り付けられた部位を、協動部位として決定してもよい。例えば、動作表出センサ決定部４０２は、下記（５）式を用いて、協動部位を決定する。
【００７９】
【数３】
0006627971.tif 000004
【００８０】
ここで、Ｓは、センサ１０２のＩＤを示す。また、ａｒｇ  ｍａｘ  ｆ（ｘ）は、ｆ（ｘ）を最大化させるｘの値を返す関数である。すなわち、（５）式は、Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔ（Ｔ1，Ｔn）を最大化させるｎを返すことになる。さらに、Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔ（Ｔ1，Ｔn）は、下記（６）式のように定義される。
【００８１】
Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔ（Ｔ1，Ｔn）＝［ｔs，ｔe］  …（６）
【００８２】
ただし、ｔs＝ｍａｘ（ｔa,s，ｔb,s）であり、ｔe＝ｍａｘ（ｔa,e，ｔb,e）である。
【００８３】
図７では、患部に取り付けたデータ取得装置２０１−１のセンサ１０２−１の波形を示すグラフ７０１と、患部でない部位に取り付けたデータ取得装置２０１−２〜４のセンサ１０２−２〜４の波形を示すグラフ７０２〜７０４を示す。図７の例では、データ取得装置２０１−１が取り付けられた患部が左脚であるとする。また、データ取得装置２０１−２〜４が取り付けられた部位は、それぞれ、右脚、右手、左手であるとする。
【００８４】
動作表出センサ決定部４０２は、前述した閾値処理により、患部の動作継続時間をＴ1とする。ここで、Ｔ1での開始時刻をｔ1,sとし、Ｔ1での終了時刻をｔ1,eとする。同様に、動作表出センサ決定部４０２は、閾値処理により、右脚の動作継続時間をＴ2とする。ここで、Ｔ2での動作開始時刻をｔ2,sとし、Ｔ2での動作終了時刻をｔ2,eとする。また、動作表出センサ決定部４０２は、閾値処理により、左手の動作継続時間をＴ4とする。ここで、Ｔ4での動作開始時刻をｔ4,sとし、Ｔ4での動作終了時刻をｔ4,eとする。
【００８５】
動作表出センサ決定部４０２は、（５）式を用いて、Ｓ＝２、すなわち、右脚を協動部位として決定する。次に、動作変換量の算出例について説明する。
【００８６】
（動作変換量の算出例）
類似度を最大化するとは、あるセンサ波形の特徴が、他のセンサ波形の特徴と最も類似する変換行列を求めることである。例えば、動作変換量算出・蓄積部４０３は、上述した（１）式を用いて、動作変換量を算出する。
【００８７】
次に、動作不足量の算出例について、２つの例を図８、図９を用いて説明する。
【００８８】
（動作不足量の算出例）
図８は、動作変換量から動作不足量を算出する一例を示す説明図である。動作の減速、屈曲は、例えば、動作不足量の一つの要素である動作比から決定される。そこで、図８では、動作比を算出する例について説明する。動作比は、例えば、センサ波形の振幅の差である。振幅は、例えば、合成加速度のピーク値、ピーク値の平均値、面積としてもよい。
【００８９】
図８の例では、振幅を、合成加速度のピーク値として、動作比を算出する例を示す。図８に示すグラフ８０１、８０２は、それぞれ、患部での合成加速度のピーク値の平均値Ａｃｃa、動作表出センサの合成加速度のピーク値の平均値Ａｃｃnに関するグラフである。グラフ８０１、８０２上の点は、ピーク値を示す。例えば、動作変換量算出・蓄積部４０３は、下記（７）式を用いて、Ａｃｃaを算出する。
【００９０】
【数４】
0006627971.tif 000005
【００９１】
ここで、ｐｅａｋiは、ｉ番目のピーク値を示す。また、ｐaは、患部でのセンサ波形におけるピークの数を示す。また、ｐｅａｋiが、変換行列Ｔの１要素となる動作変換量となる。同様に、動作変換量算出・蓄積部４０３は、下記（８）式を用いて、Ａｃｃnを算出する。
【００９２】
【数５】
0006627971.tif 000006
【００９３】
ここで、ｐnは、動作表出センサ波形におけるピークの数を示す。そして、動作変換量算出・蓄積部４０３は、患部でのセンサ波形と動作表出センサ波形との振幅の差Ｗを、下記（９）式を用いて算出する。
【００９４】
Ｗ＝Ａｃｃn−Ａｃｃa  …（９）
【００９５】
図８に示すグラフ８０３は、Ｗを表したグラフである。グラフ８０３の破線で示したセンサ波形は、変換前のセンサ波形Ｘaを示す。また、グラフ８０３の実線で示したセンサ波形は、Ｗによる変換後のセンサ波形Ｘaを示す。
【００９６】
図９は、動作変換量から動作不足量を算出する他の例を示す説明図である。動作の回転は、例えば、動作不足量の一つの要素である回転量から決定される。そこで、図９では、回転量を算出する例について説明する。回転量は、例えば、動作表出センサと患部でのセンサ波形のＤＴＷ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｔｉｍｅ  Ｗａｒｐｉｎｇ）距離が最小となる回転角度を算出することにより推定する。例えば、動作変換量算出・蓄積部４０３は、下記（１０）式を用いて、回転角度を算出する。
【００９７】
【数６】
0006627971.tif 000007
【００９８】
ここで、Φ、サーカムフレックス付きのΦは、回転角度を示す。ＤＴＷ（）は、ＤＴＷ距離を求める関数である。また、Ｘa、Ｚaは、それぞれ、患部でのＸ軸、Ｚ軸方向の角速度を示す。また、Φが、変換行列Ｔの１要素となる動作変換量となる。図９に示すグラフ９０１、９０２、９０３は、それぞれ、患部でのセンサ波形Ｘaと、患部でのセンサ波形に（π／２）の回転変換を行った波形Ｘaｃｏｓ（π／２）−Ｚaｓｉｎ（π／２）を示す。動作表出センサ波形Ｘnを示す。
【００９９】
次に、患部のセンサ波形の変換例について、図１０を用いて説明する。
【０１００】
（患部のセンサ波形の変換例）
図１０は、動作不足量から患部のセンサ波形を変換する例を示す説明図である。動作変換部４０５は、算出した回転、減速、屈曲などの動作不足量に基づいて、患部でのセンサ波形を変換する。
【０１０１】
図１０に示すグラフ１００１は、患部でのセンサ波形を示す。動作変換部４０５は、患部でのセンサ波形Ｘaに対して、下記（１１）式を用いて、回転に対する変換を行う。
【０１０２】
Ｘ’a＝ＸaｃｏｓΦ−ＺaｓｉｎΦ  …（１１）
【０１０３】
ここで、Ｘ’aは、回転に対する変換の変換後の患部でのセンサ波形である。Φは、図９で算出した回転角度である。図１０に示すグラフ１００２は、回転に対する変換の変換後の患部でのセンサ波形を示す。次に、動作変換部４０５は、回転に対する変換の変換後の患部でのセンサ波形Ｘ’aに対して、下記（１２）式を用いて、減速、屈曲に対する変換を行う。
【０１０４】
【数７】
0006627971.tif 000008
【０１０５】
ここで、サーカムフレックス付きのＸaは、減速、屈曲に対する変換の変換後の患部でのセンサ波形である。Ｗは、図８で算出した動作比である。図１０に示すグラフ１００３は、減速、屈曲に対する変換の変換後の患部でのセンサ波形を示す。
【０１０６】
以上により、図６で説明した各手順についての手順の説明を終了する。次に、図６で説明した各手順への追加の方法について説明する。まず、動作表出センサの決定の中の協動部位の決定方法について、協動部位を限定する方法について説明する。両脚に取り付けたデータ取得装置２０１を用いて歩行を検知する場合、動作表出センサ決定部４０２は、左右の脚のどちらかを協動部位としてもよい。また、腰に取り付けたデータ取得装置２０１を用いて起立を検知する場合は、手首あるいは脚を協動部位としてもよい。また、協動部位の候補が複数ある場合、動作表出センサ決定部４０２は、協動部位の候補の中で最も動作量が多い部位を協動部位としてもよい。
【０１０７】
次に、変換の方法を限定する方法について説明する。脚にセンサ１０２を取り付けて歩行検知する場合、動きの異常によって回転が生じる方向は、主に水平面であることに着目し、動作変換量算出・蓄積部４０３、動作変換部４０５は、基準動作に基づく水平面でのズレを変換してもよい。具体的には、動作変換量算出・蓄積部４０３、動作変換部４０５は、（１０）式や（１１）式の回転面が、基準動作に基づく水平面とする。また、センサ１０２を取り付ける脚とは、足首や足先、脛などである。
【０１０８】
また、腰にセンサ１０２を取り付けて起立検知する場合、手首あるいは脚が前傾の動作を補助することに着目し、動作変換量算出・蓄積部４０３、動作変換部４０５は、手首あるいは脚の前後回転の動作に基づいて変換してもよい。
【０１０９】
また、片麻痺など半永続的な片脚の動作異常をきたす疾患を対象として、両脚のセンサ１０２を用いて歩行検知することがある。この場合、患部となる症状がある一方の脚の動作と、協動部位となる、他方の正常な脚の動作との相関が低い、すなわち、左右非対称の動作になる場合がある。このような場合の対処について、図１１で説明する。
【０１１０】
図１１は、歩行時の左右非対称の場合の対処例を示す説明図である。歩行時に左右非対称になる場合、動作変換量算出・蓄積部４０３は、腰のセンサ波形から、動作変換量の１つとして回転量を算出してもよい。ここで、腰に着目する理由は、症状がある脚が体を支持する時には、正常な脚が支持する時に比べて、重心、すなわち腰の上下動が小さいためである。より具体的には、症状がある脚は膝を曲げた状態で体を支えることが困難である。そのため、正常な脚を一歩踏み出す際には、通常起こりうる重心の上下動が起こらない。すなわち、症状がある脚を一歩踏み出す際に、重心の上下動が発生することになる。
【０１１１】
図１１のグラフ１１０１〜１１０３は、それぞれ、ある患者の麻痺側の脚のセンサ波形、ある患者の正常な脚のセンサ波形、ある患者の腰のセンサ波形を示す。また、図１１のグラフ１１０４は、健常者の腰のセンサ波形を示す。
【０１１２】
グラフ１１０１〜１１０３の時刻ｔ１〜ｔ６で、ある患者は、麻痺側の脚を踏み出している。そして、グラフ１１０１〜１１０３が示すように、麻痺側の脚を踏み出す際に、腰のセンサ波形がピークとなっており、正常な脚を踏み出す際には、腰のセンサ波形がピークとはならない。また、時刻ｔ４、ｔ５が示すように、麻痺側の脚を連続で踏み出すこともあり、左右非対称となる。
【０１１３】
これに対し、グラフ１１０４の時刻ｔ７〜ｔ１０で、健常者は、一方の脚を踏み出す。グラフ１１０４では、左右どちらの脚でも踏み出す際に上下動が発生することがわかる。次に、本実施の形態にかかる効果について、図１２、図１３を用いて説明する。
【０１１４】
図１２は、本実施の形態にかかる効果を示す説明図（その１）である。情報処理装置１０１は、患者の患部の動作が経過に応じて変化する場合であっても、動作表出センサの波形に基づいて患部でのセンサ波形を変換する。これにより、情報処理装置１０１は、センサ波形を定期的に補正することなく、検知、動作を把握するための特徴点を抽出する定量化が可能になる。
【０１１５】
図１２に示すグラフ１２０１は、ある患者における患部でのセンサ波形を示す。グラフ１２０１では、歩行の特徴点が抽出できない状態である。また、図１２に示すグラフ１２０２は、ある患者における動作表出センサの波形を示す。情報処理装置１０１は、ある患者における動作表出センサ波形に基づいて、ある患者における患部でのセンサ波形を変換する。図１２に示すグラフ１２０３は、変換後のセンサ波形を示す。変換後のセンサ波形では、歩行の特徴点が抽出できるようになる。
【０１１６】
図１３は、本実施の形態にかかる効果を示す説明図（その２）である。また、情報処理装置１０１は、各部位の動作継続期間の重なりに基づいて、動作表出センサの部位、すなわち協動部位を自動で決定する。図１３で示すグラフ７０１〜７０４は、図７で示したほぼ同様である。図１３の例では、情報処理装置１０１は、センサ１０２−２が取り付けられた右脚を協動部位に決定する。
【０１１７】
これにより、例えば、患部が一方の脚である際に、動作表出センサを、他方の脚に取り付けられたセンサと予め決め打ちとするところを、より動作の特徴が表出し、患部と協同して動く協動部位を見つけることができる。そして、協動部位のセンサ波形を用いることにより、情報処理装置１０１は、より精度の高い変換を行うことができる。
【０１１８】
例えば、動作表出センサを予め決め打ちとすると、予め決め打ちされたセンサが取り付けられた部位が、所定の動作による患部の動きとは関係のない動きを行う可能性があり、この場合、誤った変換を行う可能性がある。ここで、所定の動作の実行時には、同時に継続している部位があるため、情報処理装置１０１は、患部の動作継続期間と重なりが長い動作継続期間を有する部位を、協動部位と決定することにより、より精度の高い変換を行うことができる。
【０１１９】
また、情報処理装置１０１は、蓄積した動作変換量を、動作の定量化結果として利用してもよい。例えば、情報処理装置１０１のユーザは、動作変換量が経過に応じてどのように変化していくかを把握する情報として利用することにより、患者の回復の度合いを把握することができる。
【０１２０】
図１４は、変換処理手順の一例を示すフローチャートである。情報処理装置１０１は、センサデータを取得する（ステップＳ１４０１）。次に、情報処理装置１０１は、動作表出センサを決定する（ステップＳ１４０２）。そして、情報処理装置１０１は、患部でのセンサ波形と動作表出センサの波形との類似度を最大化するように患部での動作変換量を算出・蓄積する（ステップＳ１４０３）。
【０１２１】
次に、情報処理装置１０１は、動作変換量から動作量不足を算出する（ステップＳ１４０４）。情報処理装置１０１は、算出した動作量不足に基づいて患部でのセンサ波形を変換する（ステップＳ１４０５）。そして、情報処理装置１０１は、患部での所定の動作を検知・定量化する（ステップＳ１４０６）。ステップＳ１４０６の処理終了後、情報処理装置１０１は、変換処理を終了する。
【０１２２】
次に、本実施の形態の実施例１として、左脚を捻挫した患者の歩行を定量化する例を説明し、実施例２として、左脚が麻痺した患者の起立を定量化する例を説明する。従って、所定の動作は、実施例１では歩行となり、実施例２では起立となる。
【０１２３】
（実施例１）
まず、実施例１として、左脚を捻挫したユーザｕＡの歩行を定量化する例を、図１５〜図２４を用いて説明する。
【０１２４】
図１５は、実施例１における対象者の歩行の様子の一例を示す説明図である。実施例１では、ユーザｕＡの両手首、腰前後、左右の脚にデータ取得装置２０１を取り付ける場合を想定する。そして、左脚を捻挫したユーザｕＡの歩行時の患部を定量化する場合を例に挙げる。図１５では、捻挫患者となるユーザｕＡが歩行する様子を示す。ユーザｕＡの各部位に取り付けられたデータ取得装置２０１のセンサデータ取得部４０１は、各部位の動きを計測し、計測したセンサ波形をセンサデータ記憶部４１０に格納する。
【０１２５】
図１６は、実施例１におけるユーザｕＡの歩行時のセンサ波形の一例を示す説明図である。図１６では、各部位の一つのジャイロ値を示す。具体的には、グラフ１６０１−１〜６は、それぞれ、左脚、右脚、腰（後）、腰（前）、左手首、右手首における時刻ごとのセンサデータを示す。ここで、データ取得装置２０１のセンサ１０２は、３軸方向の加速度、ジャイロ値を計測するが、図１６では、表示の簡略化のため、Ｘ軸のジャイロ値だけを表示する。情報処理装置１０１は、センサデータ記憶部４１０から、各部位のセンサデータを取得する。また、情報処理装置１０１は、情報処理装置１０１のユーザ、具体的には、ユーザｕＡの治療を担当する者の操作により、左脚を患部に設定する。
【０１２６】
図１７は、実施例１における動作表出センサの決定例を示す説明図（その１）である。動作表出センサ決定部４０２は、動作表出センサを決定するために、動作表出指標定義データベース４１２を参照する。図１７に示す動作表出指標定義データベース４１２は、レコード１７０１−１〜３、１０、１１を有する。
【０１２７】
動作表出指標定義データベース４１２は、定義と、患部と、動作表出指標というフィールドを含む。定義フィールドには、動作表出指標を識別する番号が格納される。患部フィールドには、患部を示す文字列が格納される。動作表出指標フィールドには、患部に応じた動作表出指標を示す情報が格納される。そして、動作表出指標フィールドには、協動部位、協動部位決定指標、注目特徴量というサブフィールドを有する。協動部位フィールドには、動作表出センサが取り付けられた部位を決め打ちとする際の、該当の部位の名称が格納される。協動部位決定指標には、協動部位を決定する指標を示す文字列が格納される。注目特徴量は、協動部位を決定する際に用いる特徴量を示す文字列が格納される。
【０１２８】
例えば、レコード１７０１−１は、患部が左脚である際に、協動部位を右脚とする定義を示す。同様に、レコード１７０１−２は、患部が左脚である際に、他の部位のＸ軸センサデータを用いて動作継続時間を特定し、重なりが長い部位を協動部位とする定義を示す。また、レコード１７０１−３は、患部が左脚である際に、他の部位のセンサデータの合成値を用いて動作継続時間を特定し、重なりが長い部位を協動部位とする定義を示す。
【０１２９】
動作表出センサ決定部４０２は、患部が左脚である際に、レコード１７０１−１〜３のうちのどのレコードの定義を利用してもよい。また、情報処理装置１０１のユーザによって、レコード１７０１−１〜３のうちのどのレコードの定義を用いるかが指定されてもよい。図１７の例では、レコード１７０１−２の定義を利用するものとする。
【０１３０】
図１８は、実施例１における動作表出センサの決定例を示す説明図（その２）である。動作表出センサ決定部４０２は、レコード１７０１−２の定義を参照して、動作表出センサを決定する。図１８に示すグラフ１６０１−１〜６では、それぞれの動作継続期間を、破線で示す。さらに、患部となる左脚の動作継続期間を、網掛けした領域として示す。ここで、図１８の例では、動作表出センサ決定部４０２は、Δｔ区間について、Ｘ軸のジャイロ値のΔｔ区間の分散が閾値以下となった際に、そのΔｔ区間が動作継続期間であると判定している。
【０１３１】
図１８の例では、網掛けした領域に最も重なる破線は、右脚の破線である。従って、動作表出センサ決定部４０２は、右脚を協動部位として決定し、右脚のセンサ１０２を動作表出センサとする。
【０１３２】
図１９は、実施例１における動作変換量の算出・蓄積例を示す説明図（その１）である。動作変換量算出・蓄積部４０３は、協動部位のセンサ波形と、患部のセンサ波形との類似度が最大となるように動作変換量を算出する。
【０１３３】
図１９の例では、（１）式の変換行列Ｔの要素として、動作比Ｔmotと、回転量Ｔrotとを用いることとする。ここで、動作比Ｔmotは、センサデータの合成値のピーク比とする。また、回転量Ｔrotは、回転角度とする。また、患部でのセンサデータの合成値をＲaとする。また、協動部位でのセンサデータの合成値をＲnとする。また、患部でのセンサデータをＤaとする。また、協動部位でのセンサデータをＤnとする。
【０１３４】
類似度が最大となる動作変換量は、（１）式により求めることができる。（１）式は、図１９の場合、下記（１３）式のように変形することができる。
【０１３５】
【数８】
0006627971.tif 000009
【０１３６】
図２０は、実施例１における動作変換量の算出・蓄積例を示す説明図（その２）である。動作変換量算出・蓄積部４０３は、算出した動作変換量を動作変換量データベース４１３に蓄積する。図２０に示す動作変換量データベース４１３は、レコード２００１−１、２を有する。
【０１３７】
動作変換量データベース４１３は、日時と、患部と、協動部位と、動作変換量というフィールドを含む。日時フィールドには、センサ１０２が計測した日時を示す値が格納される。患部フィールドには、患部を示す文字列が格納される。協動部位フィールドには、患部に対応する協動部位を示す文字列が格納される。動作変換量フィールドには、算出した動作変換量が格納される。具体的には、動作変換量フィールドは、動作比、回転量、…といったサブフィールドを有する。
【０１３８】
例えば、レコード２００１−１は、２０１５年１１月２４日に計測したセンサデータから、患部を左脚、協動部位を右脚として、動作比が１．４０、回転量が９０と算出したことを示す。
【０１３９】
図２１は、実施例１における動作変換量の抽出例を示す説明図である。動作変換量抽出部４０４は、動作変換定義データベース４１４を参照して、動作変換量データベース４１３から、患部のセンサ波形の変換に用いる動作変換量を抽出する。図２１に示す動作変換定義データベース４１４は、レコード２１０１−ａ、ｆを有する。
【０１４０】
例えば、動作変換量抽出部４０４は、動作変換量データベース４１３に登録された患部と協動部位との組み合わせを有するレコードを、動作変換定義データベース４１４から検索する。図２１の例では、動作変換量抽出部４０４は、検索して見つかったレコード２１０１−ａが示す定義ａに基づいて、動作比Ｗ＝１．４０と、回転量Φ＝９０とを抽出する。
【０１４１】
図２２は、実施例１におけるセンサ波形の変換例を示す説明図である。動作変換部４０５は、抽出した動作変換量に基づいて、患部でのセンサ波形を変換する。図２２で示すグラフ２２０１は、変換前となる患部でのセンサ波形Ｘaを示すグラフである。また、グラフ２２０２は、患部でのセンサ波形Ｘaに対して、回転量の変換を行った波形Ｘ’aを示す。また、グラフ２２０３は、回転量の変換を行った波形Ｘ’aに対して、動作比の変換を行った波形である、サーカムフレックス付きのＸaを示す。変換式は、図１０で示したものと同一であるため、説明を省略する。
【０１４２】
図２３は、実施例１における所定の動作の検知例を示す説明図である。動作検知部４０６は、変換したセンサ波形に基づいて、所定の動作となる歩行を検知する。図２３の例では、一般的な歩行検知アルゴリズムで検知する場合を想定する。動作検知部４０６は、例えば、変換後のＸ軸のジャイロ値のピーク値に基づいて、歩行区間を検知する。
【０１４３】
図２３で示すグラフ２２０１−３は、患部でのセンサ波形を変換した変換後のセンサ波形である、サーカムフレックス付きのＸaを示す。動作検知部４０６は、サーカムフレックス付きのＸaのピーク値に基づいて、歩行区間を検知する。図２３の例では、破線で示した時間が、歩行区間となる。
【０１４４】
図２４は、実施例１におけるセンサ波形の定量化例を示す説明図である。特徴量算出部４０７は、検知した動作区間のセンサ波形から、特徴量を算出することにより、所定の動作を定量化する。所定の動作が歩行である場合に、歩行の特徴量は、例えば、歩行速度や歩幅等である。
【０１４５】
図２４に示す符号２４０１は、グラフ２２０１−３の一部であり、検知した動作区間のセンサ波形を示す。また、符号２４０２は、検知した動作区間の一部のセンサ波形であり、センサ波形のどの部分が、歩行速度に相当するかを示す。符号２４０２が示すように、歩行速度は、センサ波形の振幅に相当する。また、符号２４０３は、検知した動作区間の一部のセンサ波形であり、センサ波形のどの部分が、歩幅に相当するかを示す。符号２４０３が示すように、歩幅は、センサ波形の網掛けを付与した面積に相当する。特徴量算出部４０７は、算出した特徴量を、特徴量データベース４１５に蓄積する。
【０１４６】
また、図２４に示す特徴量データベース（歩行）４１５Ｗは、算出した歩行の特徴量を記憶する。図２４に示す特徴量データベース（歩行）４１５Ｗは、レコード２４０４−１、２を有する。
【０１４７】
特徴量データベース（歩行）４１５Ｗは、日時と、歩行速度と、歩幅と、…というフィールドを含む。日時フィールドには、センサ１０２が計測した日時を示す値が格納される。歩行速度フィールドには、算出した歩行速度を示す値が格納される。歩幅フィールドには、算出した歩幅を示す値が格納される。また、特徴量データベース（歩行）４１５Ｗには、動作比、回転量といった、抽出した動作変換量が含まれてもよい。
【０１４８】
（実施例２）
次に、実施例２として、左脚が麻痺したユーザＢの起立を定量化する例を、図２５〜図２９を用いて説明する。
【０１４９】
図２５は、実施例２における対象者の起立の様子の一例を示す説明図である。実施例２では、ユーザｕＢの両手首、腰前後、左右の脚にデータ取得装置２０１を取り付ける場合を想定する。そして、左脚が麻痺したユーザｕＢの起立時の患部を定量化する場合を例に挙げる。図２５では、片麻痺患者となるユーザｕＢが、椅子ｃに座っている状態から起立する様子を示す。ユーザｕＢの各部位に取り付けられたデータ取得装置２０１のセンサデータ取得部４０１は、各部位の動きを計測し、計測したセンサ波形をセンサデータ記憶部４１０に格納する。
【０１５０】
図２６は、実施例２における対象者の起立時のセンサ波形の一例を示す説明図である。図２６では、各部位の一つのジャイロ値を示す。具体的には、グラフ２６０１−１〜６は、それぞれ、左脚、右脚、腰（後）、腰（前）、左手首、右手首における時刻ごとのセンサデータを示す。ここで、データ取得装置２０１のセンサは、３軸方向の加速度、ジャイロ値を計測するが、図２６では、表示の簡略化のため、Ｘ軸のジャイロ値だけを表示する。情報処理装置１０１は、センサデータ記憶部４１０から、各部位のセンサデータを取得する。また、情報処理装置１０１は、情報処理装置１０１のユーザの指示により、腰（後）を患部に設定する。
【０１５１】
図２７は、実施例２における動作表出センサの決定例を示す説明図である。動作表出センサ決定部４０２は、動作表出指標定義データベース４１２を参照して、動作表出センサを決定する。図２７に示すグラフ２６０１−１〜６では、それぞれの動作継続期間を、破線で示す。さらに、患部となる腰（後）の動作継続期間を、網掛けした領域として示す。ここで、図２７の例では、動作表出センサ決定部４０２は、Δｔ区間について、Ｘ軸のジャイロ値のΔｔ区間の分散が閾値以下となった際に、そのΔｔ区間が動作継続期間であると判定している。
【０１５２】
また、動作継続期間の重なりが一定以上の部位が複数ある場合、動作表出センサ決定部４０２は、最も動作量が多い部位を協動部位として決定してもよい。動作量は、例えば、動作継続期間の合成加速度の合計値等である。
【０１５３】
グラフ２６０１−１、２、４〜６内の左上には、動作量の値の一例を示す。図２７の例では、右手首の動作量が最も多いため、動作表出センサ決定部４０２は、右手首を協動部位として決定し、右手首のセンサ１０２を動作表出センサとする。動作表出センサを決定した後の、動作変換量の算出、抽出については、実施例１と同様の方法であるため、説明を省略する。
【０１５４】
図２８は、実施例２におけるセンサ波形の変換例を示す説明図である。動作変換部４０５は、抽出した動作変換量に基づいて、患部でのセンサ波形を変換する。図２８で示すグラフ２８０１は、変換前となる患部でのセンサ波形Ｘaを示すグラフである。また、グラフ２８０２は、患部でのセンサ波形Ｘaに対して、回転量の変換を行った波形Ｘ’aを示す。また、グラフ２８０３は、回転量の変換を行った波形Ｘ’aに対して、動作比の変換を行った波形である、サーカムフレックス付きのＸaを示す。変換式は、図１０で示したものと同一であるため、説明を省略する。また、所定の動作の検知例についても、実施例１と同様の方法であるため、説明を省略する。
【０１５５】
図２９は、実施例２におけるセンサ波形の定量化例を示す説明図である。特徴量算出部４０７は、検知した動作区間のセンサ波形から、特徴量を算出することにより、所定の動作を定量化する。所定の動作が起立である場合に、起立の特徴量は、例えば、起立時の前屈速度や起立時間等である。
【０１５６】
図２９に示す符号２９０１は、グラフ２８０１−３の一部であり、検知した動作区間のセンサ波形を示す。また、符号２９０２は、検知した動作区間の一部のセンサ波形であり、センサ波形のどの部分が、前屈速度に相当するかを示す。符号２９０２が示すように、前屈速度は、センサ波形の振幅に相当する。また、符号２９０３は、検知した動作区間の一部のセンサ波形であり、センサ波形のどの部分が、起立時間に相当するかを示す。符号２９０３が示すように、起立時間は、センサ波形の１つの波の時間間隔に相当する。特徴量算出部４０７は、算出した特徴量を、特徴量データベース４１５に蓄積する。
【０１５７】
また、図２９に示す特徴量データベース（起立）４１５Ｓは、算出した歩行の特徴量を記憶する。図２９に示す特徴量データベース（起立）４１５Ｓは、レコード２９０４−１、２を有する。
【０１５８】
特徴量データベース（起立）４１５Ｓは、日時と、前屈速度と、起立時間と、…というフィールドを含む。日時フィールドには、センサ１０２が計測した日時を示す値が格納される。前屈速度フィールドには、算出した前屈速度を示す値が格納される。起立時間フィールドには、算出した起立時間を示す値が格納される。
【０１５９】
以上説明したように、情報処理装置１０１は、患者が所定の動作を行う際に、患部でのセンサ波形と協動部位でのセンサ波形の類似度が最大となるような変換方式を用いて、患部でのセンサ波形を変換する。これにより、情報処理装置１０１は、所定の動作の一般的な定量化を適用することが可能になるため、患者の治療を担当する者は、患部の回復に応じたセンサ１０２の調整や、患部でのセンサ波形の補正をしなくてよくなり、定量化を容易に行うことが可能になる。また、情報処理装置１０１が、センサ波形の変換を行い、所定の動作の一般的な定量化を行う他の装置に、変換したセンサ波形を送信してもよい。
【０１６０】
また、情報処理装置１０１は、変換後の患部でのセンサ波形に基づいて、患部における所定の動作の特徴量を算出してもよい。これにより、情報処理装置１０１は、所定の動作の一般的な定量化を適用して、患者を担当する者は、患部の回復に応じたセンサ１０２の調整や、患部でのセンサ波形の補正をしなくてよくなり、定量化を容易に行うことができる。
【０１６１】
また、情報処理装置１０１は、動作変換量を算出し、蓄積してもよい。患者の治療を担当する者は、動作変換量を閲覧することにより、動作変換量の変動の度合いから、時間の経過に応じた患部の動きの変化の度合い、すなわち、患部の回復度合いを把握することができる。
【０１６２】
また、情報処理装置１０１は、動作変換量から動作不足量を算出し、動作不足量に基づいて患部でのセンサ波形を変換してもよい。これにより、情報処理装置１０１は、減速、屈曲、回転といった所定の動作に対する動作不足量を考慮して、所定の動作の一般的な定量化を適用することができる。
【０１６３】
また、情報処理装置１０１は、患部でのセンサ波形と、患部とは異なる複数の部位の各部位でのセンサ波形とに基づいて、協動部位を決定してもよい。これにより、情報処理装置１０１は、所定の動作による患部の動きとは関係のない動きのセンサ波形を用いた誤った変換を行うことを抑制することができる。
【０１６４】
また、情報処理装置１０１は、複数の部位のうち、所定の動作により患部の動作継続期間と重なりが長い動作継続期間を有する部位を、協動部位と決定してもよい。これにより、情報処理装置１０１は、所定の動作の実行時に、患部と共に動きが継続した部位を、協動部位として決定できるため、誤った変換を行うことを抑制することができる。
【０１６５】
また、情報処理装置１０１は、所定の動作が、人による歩行であり、患部が患者の２つの脚のうちのいずれか一方の脚である場合、協動部位を、患者の２つの脚のうちの他方の脚としてもよい。また、所定の動作が、人による起立であり、患部が人の腰である場合、協動部位を、人の脚または人の手首としてもよい。このように、適切な協動部位が予めわかる場合には、協動部位を限定することにより、余計なセンサ１０２を取り付ける手間を抑制したり、センサ波形を取得したりする負荷を抑制することができる。
【０１６６】
また、情報処理装置１０１は、所定の動作が、人による歩行であり、患部が患者の２つの脚のうちのいずれか一方の脚である場合、水平面の回転量だけに限定して変換を行ってもよい。また、情報処理装置１０１は、人による起立であり、患部が人の腰である場合、脚または手首の前後の回転量だけに限定して変換を行ってもよい。このように、変換の回転方向が予めわかる場合には、情報処理装置１０１は、変換の回転方向を限定して、動作変換量や動作不足量を算出する処理の負荷を抑制することができる。
【０１６７】
また、情報処理装置１０１は、所定の動作が、人による歩行であり、患部が人の２つの脚のうちのいずれか一方の脚である場合、協動部位を人の腰としてもよい。これにより、情報処理装置１０１は、片麻痺など半永続的な片脚の動作異常をきたす患者の患部のセンサ波形であっても、歩行の特徴量を検知することができる。
【０１６８】
なお、本実施の形態で説明した情報処理方法は、予め用意された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り実現することができる。本情報処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な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される。また本情報処理プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【符号の説明】
【０１６９】
１０１  情報処理装置
４０２  動作表出センサ決定部
４０３  動作変換量算出・蓄積部
４０４  動作変換量抽出部
４０５  動作変換部
４０６  動作検知部
４０７  特徴量算出部
４１０  センサデータ記憶部
４１２  動作表出指標定義データベース
４１３  動作変換量データベース
４１４  動作変換定義データベース
４１５  特徴量データベース
【図１】
0006627971.tif 000010
【図２】
0006627971.tif 000011
【図３】
0006627971.tif 000012
【図４】
0006627971.tif 000013
【図５】
0006627971.tif 000014
【図６】
0006627971.tif 000015
【図７】
0006627971.tif 000016
【図８】
0006627971.tif 000017
【図９】
0006627971.tif 000018
【図１０】
0006627971.tif 000019
【図１１】
0006627971.tif 000020
【図１２】
0006627971.tif 000021
【図１３】
0006627971.tif 000022
【図１４】
0006627971.tif 000023
【図１５】
0006627971.tif 000024
【図１６】
0006627971.tif 000025
【図１７】
0006627971.tif 000026
【図１８】
0006627971.tif 000027
【図１９】
0006627971.tif 000028
【図２０】
0006627971.tif 000029
【図２１】
0006627971.tif 000030
【図２２】
0006627971.tif 000031
【図２３】
0006627971.tif 000032
【図２４】
0006627971.tif 000033
【図２５】
0006627971.tif 000034
【図２６】
0006627971.tif 000035
【図２７】
0006627971.tif 000036
【図２８】
0006627971.tif 000037
【図２９】
0006627971.tif 000038