(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体または物体の状態および動作の少なくとも動作を計測するセンサと、前記センサと通信可能な情報処理装置とを含む情報処理システムであって、
前記情報処理装置は、
前記センサから得られた時系列のデータから、前記生体または前記物体が所定の状態となった、または所定の動作を行った第１のデータ区間を抽出し、
前記時系列のデータから、前記第１のデータ区間とは異なる第２のデータ区間を抽出し、
前記生体または前記物体の前記所定の状態または前記所定の動作が正常か否かと前記所定の状態または前記所定の動作を調整する動作が円滑か否かとの組み合わせを示す動作実行モデルと、前記第１のデータ区間の特徴量と前記第２のデータ区間の特徴量とに基づいて、前記第２のデータ区間が前記第１のデータ区間に対する前記生体または前記物体の姿勢を調整する動作を行った区間である調整動作区間であることの尤もらしさを示す尤度を算出し、
算出した前記尤度に基づいて、前記第２のデータ区間が前記第１のデータ区間に対する調整動作区間であるか否かを判定する、
ことを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
前記情報処理装置は、
前記第２のデータ区間が前記第１のデータ区間に対する調整動作区間であるか否かの判定結果と、前記調整動作区間を表す特徴量とに基づいて、前記生体または前記物体の体性感覚を評価する評価値を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記情報処理装置は、
前記第２のデータ区間が複数存在する場合、複数の第２のデータ区間の各第２のデータ区間に対応する尤度に基づいて、前記各第２のデータ区間を複数のグループのいずれかに分類し、
分類した前記各第２のデータ区間を示す情報を、前記複数のグループの各グループに対応して出力する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記情報処理装置は、
前記複数のグループのいずれかのグループに分類した第２のデータ区間の尤度と、当該第２のデータ区間が前記第１のデータ区間に対する調整動作区間であるか否かの判定結果とに基づいて、前記生体または前記物体の体性感覚を評価する評価値を算出する、
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記生体は、患者であって、
前記動作実行モデルは、前記生体の腰または／および脚の左右方向または／および前後方向の移動または／および回転の量、速度、発生タイミングのうちの少なくともいずれか一つ、または／および、前記生体の腰または／および脚の動作量、踏込の強さ、振動性のうちの少なくともいずれか一つの特徴量を有するモデルであ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システム。
【請求項６】
前記算出する処理は、
前記動作実行モデルが有する特徴量の発生間隔、前記特徴量の発生順序、前記特徴量の組み合わせ、前記特徴量のうち少なくともいずれか一つに基づいて、前記第２のデータ区間が前記第１のデータ区間に対する調整動作区間である尤度を算出する、
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システム。
【請求項７】
前記算出する処理は、
前記生体または前記物体の前記所定の状態または前記所定の動作が正常か否かと、前記所定の状態または前記所定の動作を調整する動作が円滑か否かと、前記所定の状態または前記所定の動作または前記調整する動作の特徴量と、前記所定の状態または前記所定の動作または前記調整する動作の特徴量の値とのうち少なくともいずれか一つが異なる複数の動作実行モデルの各動作実行モデルに対応して、前記各動作実行モデルと前記第１のデータ区間の特徴量と前記第２のデータ区間の特徴量とに基づいて、前記第２のデータ区間が前記第１のデータ区間に対する調整動作区間である尤度を算出し、
前記判定する処理は、
前記各動作実行モデルに対応して算出した前記尤度のうち少なくともいずれか一つが所定の閾値以上である場合、前記第２のデータ区間が前記第１のデータ区間の調整動作区間であると判定する、
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記生体は、患者であって、
前記複数の動作実行モデルのうちいずれかの動作実行モデルは、前記生体の腰の前後方向の移動量および左右方向の移動量の比と、前記生体の脚の回転速度と、前記脚の踏み込みの強さとを特徴量として有し、
前記算出する処理は、
前記いずれかの動作実行モデルにおいて、前記第２のデータ区間における前記腰の前後方向の移動量が前記腰の左右方向の移動量に比べて所定の閾値倍大きい、または／および、前記第１のデータ区間における前記脚の回転速度および前記第１のデータ区間における前記脚の踏み込みの強さが所定の閾値範囲である条件を満たす場合、前記条件を満たさない場合より前記尤度を高く算出する、
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記生体は、患者であって、
前記複数の動作実行モデルのうちいずれかの動作実行モデルは、前記生体の腰の前後方向の移動量および左右方向の移動量と、前記腰の前後方向の回転速度および左右方向の回転速度と、前記生体の脚の踏み込みの強さとを特徴量として有し、
前記算出する処理は、
当該いずれかの動作実行モデルにおいて、前記第２のデータ区間における前記腰の前後方向または／および左右方向の移動量および前記腰の回転速度が所定の閾値以上、または／および、前記第１のデータ区間における前記脚の踏み込みの強さが所定の閾値以上である条件を満たす場合、当該条件を満たさない場合より前記尤度を高く算出する、
ことを特徴とする請求項７または８に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
前記生体は、患者であって、
前記複数の動作実行モデルのうちいずれかの動作実行モデルは、前記生体の腰の前後方向の移動量および左右方向の移動量の比と、前記腰の左右方向の移動量および左右方向の回転速度と、前記生体の脚の踏み込みの強さと、前記生体の支持脚動作量とを特徴量として有し、
前記算出する処理は、
当該いずれかの動作実行モデルにおいて、前記第２のデータ区間における前記腰の左右方向の移動量が前記前後方向の移動量に比べて所定の閾値倍大きいこと、前記第２のデータ区間における前記腰の左右方向への移動の発生後所定の閾値時間以内に前記腰の左右方向の回転が発生したこと、前記第１のデータ区間における前記脚の踏み込みの強さおよび前記支持脚動作量が所定の閾値以下であることの少なくともいずれか一つの条件を満たす場合、当該条件を満たさない場合より前記尤度を高く算出する、
ことを特徴とする請求項７〜９のいずれか一つに記載の情報処理システム。
【請求項１１】
前記生体は、患者であって、
前記複数の動作実行モデルのうちいずれかの動作実行モデルは、前記生体の腰および前記生体の脚の動作の同期性を示す値と、前記腰および前記脚が同期して動作する期間長とを特徴量として有し、
前記算出する処理は、
当該いずれかの動作実行モデルにおいて、前記第２のデータ区間における前記腰の位置での連続した前後方向の角速度ピーク値と前記第１のデータ区間における前記脚の位置での連続した前後方向の回転角速度ピーク値との相関値が所定の閾値以上、または／および、前記第２のデータ区間における前記腰の位置での連続した前後方向の回転角速度ピーク値の期間と前記第１のデータ区間における前記脚の位置での連続した前後方向の回転角速度ピーク値の期間とが交差する期間が所定の閾値以上である条件を満たす場合、当該条件を満たさない場合より前記尤度を高く算出する、
ことを特徴とする請求項７〜１０のいずれか一つに記載の情報処理システム。
【請求項１２】
生体または物体の状態および動作の少なくとも動作を計測するセンサと通信可能な情報処理装置であって、
前記センサから得られた時系列のデータから、前記生体または前記物体が所定の状態となった、または所定の動作を行った第１のデータ区間を抽出し、
前記時系列のデータから、前記第１のデータ区間とは異なる第２のデータ区間を抽出し、
前記生体または前記物体の前記所定の状態または前記所定の動作が正常か否かと前記所定の状態または前記所定の動作を調整する動作が円滑か否かとの組み合わせを示す動作実行モデルと、前記第１のデータ区間の特徴量と前記第２のデータ区間の特徴量とに基づいて、前記第２のデータ区間が前記第１のデータ区間に対する前記生体または前記物体の姿勢を調整する動作を行った区間である調整動作区間であることの尤もらしさを示す尤度を算出し、
算出した前記尤度に基づいて、前記第２のデータ区間が前記第１のデータ区間に対する調整動作区間であるか否かを判定する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１３】
生体または物体の状態および動作の少なくとも動作を計測するセンサと通信可能な情報処理装置が、
前記センサから得られた時系列のデータから、前記生体または前記物体が所定の状態となった、または所定の動作を行った第１のデータ区間を抽出し、
前記時系列のデータから、前記第１のデータ区間とは異なる第２のデータ区間を抽出し、
前記生体または前記物体の前記所定の状態または前記所定の動作が正常か否かと前記所定の状態または前記所定の動作を調整する動作が円滑か否かとの組み合わせを示す動作実行モデルと、前記第１のデータ区間の特徴量と前記第２のデータ区間の特徴量とに基づいて、前記第２のデータ区間が前記第１のデータ区間に対する前記生体または前記物体の姿勢を調整する動作を行った区間である調整動作区間であることの尤もらしさを示す尤度を算出し、
算出した前記尤度に基づいて、前記第２のデータ区間が前記第１のデータ区間に対する調整動作区間であるか否かを判定する、
処理を実行することを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理装置、および情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、患者等の生体が行う動作に対する、生体の姿勢を調整する動作が行われた区間を特定し、特定した区間を用いて生体の動作特徴を評価することがある。【０００３】
先行技術として、例えば、１方向の加速度と１面内の回転角速度を検出できる運動センサを含む身体側装置によって測定した加速度と角速度の出力にそれぞれ所定の演算を施した結果の組み合わせによって、身体運動の種類および強度を判定するものがある。また、相対位置データを基にセンサから入力された検出値を初期設定値とし、センサで検知される検出値の変化によって体の姿勢、可動範囲、動きの速さ、または動きの滑らかさを演算する技術がある。また、携帯している人が行動を開始すると、加速度センサとジャイロが入力した信号の組み合わせと、各種行動モデルパターンとを比較し、携帯している人の行動パターンを特定する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−７８６９７号公報
【特許文献２】特開２０１０−２７３７４６号公報
【特許文献３】特開平１０−２４０２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術によれば、生体の姿勢を調整する動作が行われた区間の特定が困難である場合がある。例えば、姿勢を調整する動作の特徴が健常者とは異なる患者の姿勢を調整する動作が行われた区間を特定する場合、生体の姿勢を調整する動作が行われた区間を正しく特定できないことがある。【０００６】
１つの側面では、本発明は、生体または物体の姿勢を調整する動作が行われた区間を精度良く特定することができる情報処理システム、情報処理装置、および情報処理方法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】
【０００７】
１つの実施態様では、情報処理システム、情報処理装置、および情報処理方法は、生体または物体の状態および動作の少なくとも動作を計測するセンサと通信可能な情報処理装置において、センサから得られた時系列のデータから、生体または物体が所定の状態となった、または所定の動作を行った第１のデータ区間を抽出し、時系列のデータから、第１のデータ区間とは異なる第２のデータ区間を抽出し、第１のデータ区間の特徴量と第２のデータ区間の特徴量とに基づいて、第２のデータ区間が第１のデータ区間に対する生体または物体の姿勢を調整する動作を行った区間である調整動作区間であることの尤もらしさを示す尤度を算出し、算出した尤度に基づいて、第２のデータ区間が第１のデータ区間に対する調整動作区間であるか否かを判定する。
【発明の効果】
【０００８】
一つの側面では、生体または物体の姿勢を調整する動作が行われた区間を精度良く特定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本実施の形態にかかる情報処理システム１００の動作例を示す説明図である。
【図２】図２は、情報処理システム１００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、情報処理システム１００の機能構成例を示す説明図である。
【図５】図５は、体性感覚評価処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、調整動作区間判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、主動作区間の抽出例を示す説明図である。
【図８】図８は、調整動作区間候補の抽出例を示す説明図である。
【図９】図９は、各調整動作区間候補に対する主動作区間のモデルパラメータの抽出例を示す説明図である。
【図１０】図１０は、各調整動作区間候補のモデルパラメータの抽出例を示す説明図である。
【図１１】図１１は、円滑−正常モデルの関係性尤度の算出例を示す説明図である。
【図１２】図１２は、円滑−異常モデルの関係性尤度の算出例を示す説明図である。
【図１３】図１３は、非円滑−正常モデルの関係性尤度の算出例を示す説明図（その１）である。
【図１４】図１４は、非円滑−正常モデルの関係性尤度の算出例を示す説明図（その２）である。
【図１５】図１５は、非円滑−異常モデルの関係性尤度の算出例を示す説明図である。
【図１６】図１６は、実施例１における患者ｕＡの歩行の様子の一例を示す説明図である。
【図１７】図１７は、実施例１における患者ｕＡの歩行時のセンサデータの一例を示す説明図である。
【図１８】図１８は、実施例１における主動作区間の抽出例を示す説明図である。
【図１９】図１９は、実施例１における調整動作区間候補の抽出例を示す説明図（その１）である。
【図２０】図２０は、実施例１における調整動作区間候補の抽出例を示す説明図（その２）である。
【図２１】図２１は、実施例１における各調整動作区間候補に対する主動作区間のモデルパラメータの抽出例を示す説明図である。
【図２２】図２２は、実施例１における調整動作区間候補のモデルパラメータの抽出例を示す説明図である。
【図２３】図２３は、実施例１における各動作実行モデルの関係性尤度の算出例を示す説明図（その１）である。
【図２４】図２４は、実施例１における各動作実行モデルの関係性尤度の算出例を示す説明図（その２）である。
【図２５】図２５は、実施例１における調整動作区間の判定例を示す説明図である。
【図２６】図２６は、実施例１における評価値の算出例を示す説明図である。
【図２７】図２７は、実施例１における評価値の蓄積例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に図面を参照して、開示の情報処理システム、情報処理装置、および情報処理方法の実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
図１は、本実施の形態にかかる情報処理システム１００の動作例を示す説明図である。情報処理システム１００は、生体または物体の体性感覚を継続的に評価するために、生体または物体の姿勢調整の動作区間を判定するシステムである。ここで、生体は、例えば、医者の治療を受ける人、すなわち、患者である。また、物体は、例えば、人型のロボットである。以下の記載では、生体を患者とし、患者の体性感覚を評価することについて説明する。例えば、情報処理システム１００は、患者の状態を把握する見守りサービスを提供したり、ＰＨＲ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｒｅｃｏｒｄ）向けのサービスを提供したりするシステムである。
【００１２】
体性感覚について説明する。体性感覚は、皮膚感覚と、深部感覚の総称である。そして、人の運動制御において体性感覚は重要であり、特定の疾病により体性感覚の欠如や低下が引き起こされたり、体性感覚の低下が転倒などの危険に繋がることがあったりする。また、体性感覚に異常がある場合、姿勢調整が困難となるため、動作途中またはある状態・動作から、別の状態・動作へ移行する時に異常な特徴が見られやすく、移行時の動きの特徴が、人の運動制御や神経系の異常の理解・評価において重要であると考えられる。例えば脳震盪、パーキンソン病あるいは多発性硬化症など脳神経系に異常がある患者においては、動作遷移時の姿勢調整の特徴が健常者とは異なることが考えられる。
（参考文献１：Ｍａｒｔｉｎａ  Ｍａｎｃｉｎｉ、他４名、「ＡＮＴＩＣＩＰＡＴＯＲＹ  ＰＯＳＴＵＲＡＬ  ＡＤＪＵＳＴＭＥＮＴＳ  ＰＲＩＯＲ  ＴＯ  ＳＴＥＰ  ＩＮＩＴＩＡＴＩＯＮ  ＡＲＥ  ＨＹＰＯＭＥＴＲＩＣ  ＩＮ  ＵＮＴＲＥＡＴＥＤ  ＰＡＲＫＩＮＳＯＮ’Ｓ  ＤＩＳＥＡＳＥ：ＡＮ  ＡＣＣＥＬＥＲＯＭＥＴＥＲ−ＢＡＳＥＤ  ＡＰＰＲＯＡＣＨ」、Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｎｅｕｒｏｌｏｇｙ、Ｖｏｌ．１６、ｐｐ．１０２８−１０３４、２００９）
（参考文献２：Ｊｅｂｂ  Ｇ．  Ｒｅｍｅｌｉｕｓ、他３名、「Ｇａｉｔ  Ｉｎｉｔｉａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｓｃｌｅｒｏｓｉｓ」、Ｍｏｔｏｒ  Ｃｏｎｔｒｏｌ，Ｖｏｌ．１２，ｐｐ．９３−１０８，２００８）
【００１３】
また、例えば、健常者では動作遷移時には、姿勢が不安定ながらも効率を重視した動作が見られる。ここで、効率を重視した動作とは、例えば、動作スピードを速くする、あるいは動作をなめらかに遷移させるような動作である。一方で、体性感覚や脳神経系に異常がある場合、動作遷移時に早い応答ができないために動作の効率は無視し、できるだけ姿勢の安定性を保とうとする動作が発現すること等がある。また、歩行や立位維持などの運動を行う時は、手足の状態や位置を認識しながら姿勢調整することになるため、体性感覚が欠如、低下していたり、体性感覚に異常があったりすると、うまく姿勢調整できず、結果的に運動中に動作が乱れやすくなる。
【００１４】
このような姿勢調整は、日常生活においても見られるものであり、姿勢を調整する動作を行った区間を自動で検出し前述の動作を定量化できれば、患者の体性感覚の異常などの状態を日常生活中において継続的に評価することが可能になると考えられる。以下、姿勢を調整する動作を行った区間を、「調整動作区間」と表記する場合がある。
【００１５】
そこで、調整動作区間を比較的安価なウェアラブルセンサを用いて検出する技術がある。例えば、腰の加速度センサを閾値処理することにより調整動作区間を検出する技術が考えられる。
（参考文献３：Ｒｉｇｏｂｅｒｔｏ  Ｍａｒｔｉｎｅｚ−Ｍｅｎｄｅｚ、他２名、「Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ａｎｔｉｃｉｐａｔｏｒｙ  ｐｏｓｔｕｒａｌ  ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｓ  ｐｒｉｏｒ  ｔｏ  ｇａｉｔ  ｉｎｉｔｉａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｉｎｅｒｔｉａｌ  ｗｅａｒａｂｌｅ  ｓｅｎｓｏｒｓ」、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ＮｅｕｒｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  ａｎｄ  Ｒｅｈａｂｉｌｉｔａｔｉｏｎ、Ｖｏｌ．８、Ｎｏ．１７、２０１１）
【００１６】
しかしながら、上述した技術では、姿勢調整の動作特徴が想定、例えば健常者の動作特徴とは異なる患者の調整動作区間を検出する場合、精度良く検出することが困難である。例えば、精度良く検出するためには、患者ごとにチューニングすること、例えば、閾値を変更したり、腰加速度波形を変化させたりすることになり、患者が多くいる場合には、一人ずつ個別にチューニングすることは困難である。
【００１７】
また、脚のジャイロセンサで特定した１歩目の区間を手掛かりにして、姿勢調整区間を検出する技術が考えられる。
（参考文献４：Ｍａｒｔｉｎａ  Ｍａｎｃｉｎｉ、他４名、「Ｖａｌｉｄｉｔｙ  ａｎｄ  ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ  ｏｆ  ａｎ  ＩＭＵ−ｂａｓｅｄ  ｍｅｔｈｏｄ  ｔｏ  ｄｅｔｅｃｔ  ＡＰＡｓ  ｐｒｉｏｒ  ｔｏ  ｇａｉｔ  ｉｎｉｔｉａｔｉｏｎ」、Ｇａｉｔ  ＆  Ｐｏｓｔｕｒｅ、Ｖｏｌ．４３、ｐｐ．１２５−１３１、２０１６）
【００１８】
しかしながら、上述した技術では、姿勢調整の動作特徴や１歩目の動作特徴が想定、例えば健常者の動作特徴とは異なる患者の調整動作区間を検出する場合、精度良く検出することが困難である。例えば、精度良く検出するためには、患者ごとにチューニングすることになり、患者が多くいる場合には、一人ずつ個別にチューニングすることは困難である。
【００１９】
また、歩行開始時の腰の慣性センサと足圧センサのデータを事前に学習し、学習したデータに基づくルールを用いて姿勢調整区間を検出する技術が考えられる。
（参考文献５：Ｄｏｍｅｎ  Ｎｏｖａｋ、他９名、「Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｇａｉｔ  ｉｎｉｔｉａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇｗｅａｒａｂｌｅ  ｓｅｎｓｏｒｓ」、Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  ＆  Ｐｈｙｓｉｃｓ、Ｖｏｌ．２５、ｐｐ．１７１３−１７２０、２０１３）
【００２０】
しかしながら、上述した技術では、回復や悪化などの状態変化により姿勢調整時の動作が時間経過に応じて変化する場合など、追加学習が発生することがある。
【００２１】
また、健常者とは異なる動作特徴として、脳震盪の患者には、最初の１歩に至るまでの重心や足中心の移動量が、健常者に比べて少ないという特徴がある。また、パーキンソン病患者は、すくみ足と呼ばれる異常な歩行開始を行い、異常な歩行開始を行う場合に、異常な姿勢調整動作が表出する。
【００２２】
また、動作実行時の状況が異なる場合、例えば、同じ歩行でも、柔らかい床の上で歩き出す時、急いでいる時、あるいは足をけがしている時、などで姿勢調整の特徴が異なることがある。ここで、単純に姿勢調整の区間を抽出し、特徴量化して比較・評価しただけでは、このような動作実行時の状況が異なることには気づけず、患者が行った姿勢調整の特徴、ないしは体性感覚を異常と評価してしまう場合がある。
【００２３】
そこで、本実施の形態では、健常者や患者は、調整動作区間では動作を安定化させるためのバランス制御を行っており、このバランス制御の特徴が、調整動作区間の前または後の動作に影響されることを利用する。より具体的には、本実施の形態は、患者の動作の計測データから主動作区間と調整動作区間の候補とを抽出し、主動作区間と調整動作区間の候補との特徴量から尤度を算出し、算出した尤度から調整動作区間の候補が調整動作区間かを判定する。
【００２４】
ここで、主動作とは、例えば、方向転換、階段昇降など移動や姿勢の変化を伴う動作である。また、主動作には、静止といった状態を含めてもよい。調整動作は、主動作中、または、ある主動作から別の主動作へ遷移する時の姿勢調整の動作である。調整動作は、例えば、静止から歩行を開始する時の体幹の動作である。また、前述の尤度は、調整動作区間の候補が、主動作区間に対する調整動作区間であることの尤もらしさを示す値である。そして、前述の尤度は、調整動作区間の候補と主動作区間との関係性の強さを示しているとも言える。以下、前述の尤度を「関係性尤度」と表記する場合がある。また、調整動作区間の候補を、「調整動作区間候補」と表記する場合がある。
【００２５】
図１を用いて、情報処理システム１００の動作例について説明する。情報処理システム１００は、情報処理装置１０１と、センサ１０２とを有する。情報処理装置１０１と、センサ１０２とは、通信可能となるように接続される。情報処理装置１０１は、例えば、サーバである。センサ１０２は、ユーザｕＡの状態および動作の少なくとも動作を計測する。センサ１０２は、例えば、ユーザｕＡの腰に装着されている。ユーザｕＡは、治療を受ける患者である。図１では、ユーザｕＡが歩行を開始する例を示す。
【００２６】
情報処理装置１０１は、図１の（１）で示すように、センサ１０２から、時系列のデータを取得する。図１に示すグラフ１０３は、取得した時系列のデータを示す。グラフ１０３は、腰の前後方向の加速度を示す。以下、センサ１０２から取得したデータを、「センサデータ」と表記する場合がある。
【００２７】
次に、情報処理装置１０１は、図１の（２）で示すように、センサデータから、患者が所定の状態となった、または所定の動作を行った第１のデータ区間として主動作区間を抽出する。所定の状態は、例えば、静止状態である。所定の動作は、例えば、歩行、方向転換、起立等である。主動作区間のより具体的な抽出方法については、図７等で示す。図１の例では、情報処理装置１０１は、主動作区間１１１を抽出する。また、図１では、主動作区間１１１を白抜きの矩形として示す。
【００２８】
そして、情報処理装置１０１は、図１の（３）で示すように、センサデータから主動作区間とは異なる第２のデータ区間として調整動作区間候補を抽出する。調整動作区間候補のより具体的な抽出方法については、図８等で示す。図１の例では、情報処理装置１０１は、調整動作区間候補１１２を抽出する。また、図１では、調整動作区間候補１１２を、黒で塗りつぶした矩形として示す。
【００２９】
次に、情報処理装置１０１は、図１の（４）で示すように、主動作区間１１１の特徴量と調整動作区間候補１１２の特徴量とに基づいて、調整動作区間候補１１２が主動作区間１１１に対する調整動作区間である関係性尤度を算出する。関係性尤度の算出例については、図１１〜図１５で示す。算出する関係性尤度は、数値で表してもよいし、「高」、「中」、「低」というような文字で表してもよい。
【００３０】
図１の例では、主動作区間１１１の特徴量は、例えば、主動作区間１１１内の黒丸１１３に関する情報であり、黒丸１１３は、腰の前後方向におけるピーク値を示す。ピーク値は、極小値や極大値のことである。従って、主動作区間１１１の特徴量は、例えば、黒丸１１３に関する情報として、黒丸１１３における加速度値、黒丸１１３の時間間隔、黒丸１１３の数である。そして、図１の例では、黒丸１１３によって、腰の前後方向の周期的な移動があることが示される。腰の前後方向の周期的な移動は、正常な歩行動作であることを示す。
【００３１】
また、調整動作区間候補１１２の特徴量は、例えば、調整動作区間候補１１２内の黒丸１１４に関する情報であり、黒丸１１４は、腰の前後方向におけるピーク値を示す。従って、調整動作区間候補１１２の特徴量は、例えば、黒丸１１４における加速度値である。そして、図１の例では、黒丸１１４によって、腰の前後方向の大きな移動量があることが示される。腰の前後方向の大きな移動量は、１歩踏み出すまでの動作を示しており、歩行動作を行うための円滑な調整動作であることを示す。
【００３２】
以上により、図１の例では、歩行動作を行うための円滑な調整動作が起こった後で、正常な歩行動作が起こっているため、調整動作区間候補１１２の特徴が主動作区間１１１に影響されているといえる。従って、情報処理装置１０１は、調整動作区間候補１１２が主動作区間１１１の調整動作区間である関係性尤度を「高」と算出する。
【００３３】
次に、情報処理装置１０１は、図１の（５）で示すように、算出した関係性尤度に基づいて、調整動作区間候補１１２が主動作区間１１１に対する調整動作区間であるか否かを判定する。図１の例では、算出した関係性尤度が「高」であるため、調整動作区間候補１１２が主動作区間１１１に対する調整動作区間であると判定する。
【００３４】
以上のように、情報処理装置１０１は、主動作区間１１１と調整動作区間候補１１２との関係を使って、調整動作区間候補１１２が主動作区間１１１に対する調整動作区間であるか否かを判定するため、精度良く調整動作区間を判定することができる。さらに、情報処理装置１０１は、主動作区間１１１と調整動作区間候補１１２との関係性を抽出することにより、調整動作区間を類型化でき、比較、評価が可能になる。
【００３５】
なお、図１の例では、調整動作区間候補１１２の次に主動作区間１１１があったが、主動作区間１１１の次に調整動作区間候補１１２があってもよい。また、主動作区間１１１を複数に分割してもよい。例えば、図１の例では、情報処理装置１０１は、調整動作区間候補１１２と、主動作区間１１１の先頭部分と、主動作区間１１１の残余の部分というように、３つ以上の区間の関係に基づいて、調整動作区間候補１１２が調整動作区間であるか否かを判定してもよい。
【００３６】
また、主動作と調整動作との関係は、図１で出現した調整動作が円滑であり、主動作が正常であるという組み合わせだけに限られない。例えば、情報処理装置１０１は、主動作と調整動作との特徴を組み合わせた動作実行モデルを用いて、調整動作区間であるか否かを判定してもよい。動作実行モデルは、主動作が正常か否かと、調整動作が円滑か否かとの組み合わせを示す。また、情報処理装置１０１は、複数の動作実行モデルを用いて、調整動作区間であるか否かを判定してもよい。そして、複数の動作実行モデルのそれぞれのモデルは、主動作が正常か否かと、調整動作が円滑か否かと、主動作または調整動作の特徴量と、主動作または調整動作の特徴量の値とのうち少なくともいずれか一つが異なるモデルである。
【００３７】
具体的には、複数の動作実行モデルは、円滑−正常モデルと、円滑−異常モデルと、非円滑−正常モデルと、非円滑−異常モデルとである。円滑−正常モデルは、調整動作が円滑であり、主動作が正常である組み合わせである。円滑−異常モデルは、調整動作が円滑であり、主動作が異常である組み合わせである。非円滑−正常モデルは、調整動作が非円滑であり、主動作が正常である組み合わせである。非円滑−異常モデルは、調整動作が非円滑であり、主動作が異常である組み合わせである。４つの動作実行モデルの詳細について、以下に説明する。
【００３８】
円滑−正常モデルとは、健常者で見られるような円滑な姿勢調整と、前述の姿勢調整前後の正常な動作特徴を持つ動作実行モデルとしてもよい。円滑−正常モデルは、例えば、歩行開始時に、一定以上の速度で腰を前後に一定以上移動させる調整動作を行い、調整動作を行った後一定以上の速度で１歩踏み出すといった動作特徴を持つモデルである。
【００３９】
円滑−異常モデルとは、姿勢調整段階では円滑な動きが現れているが、姿勢調整後の主動作が異常となる場合の動作実行モデルとしてもよい。円滑−異常モデルは、例えば、最初の踏み出し時は速い腰の動作が現れているが、踏み出し後の歩行時に脚を踏み外すあるいはふらつく等といった動作特徴を持つモデルである。
【００４０】
非円滑−正常モデルとは、脳震盪などによりバランスの制御がうまくできないながらも、できるだけバランスを崩さないように、調整動作時に体幹を安定化させる動作を行う場合の動作実行モデルとしてもよい。非円滑−正常モデルは、例えば、最初の踏み出し時に前後への移動が少なく、かわりに、重心が支点の上に移動させるといった動作特徴を持つモデルである。
【００４１】
非円滑−異常モデルとは、パーキンソン病等の脳神経系患者で見られる調整動作および主動作、例えば、歩行開始時のすくみ足等の特徴を有する動作実行モデルとしてもよい。ここで、パーキンソン病患者におけるすくみ足時は、最初の踏み出しがうまく行えず無理にバランスを取ろうとする。従って、非円滑−異常モデルは、例えば、重心が振動するような調整動作を行い、調整動作後の主動作において小刻みな歩行を行うといった動作特徴を持つモデルである。
【００４２】
また、円滑−正常モデル、円滑−異常モデル、非円滑−正常モデル、非円滑−異常モデルのそれぞれには、主動作または調整動作の特徴量、または、主動作または調整動作の特徴量の値が異なる複数のモデルが存在してもよい。
【００４３】
また、図１の例では、生体を患者としたが、犬、猫、馬等といった、いわゆる患畜でもよい。同様に、物体は、例えば、犬、猫、馬等を模したロボットでもよい。次に、情報処理システム１００の構成例について、図２を用いて説明する。
【００４４】
（情報処理システム１００の構成例）
図２は、情報処理システム１００の構成例を示す説明図である。情報処理システム１００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、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワーク２１０と、ハブ２０２とによってそれぞれ接続される。
【００４５】
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２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。
【００４６】
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。
【００４７】
（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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。記憶媒体３０５は、情報処理装置１０１から着脱可能であってもよい。
【００５１】
ネットワークＩ／Ｆ部３０６は、通信回線を通じてネットワーク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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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、センサ１０２、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。
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
（情報処理システム１００の機能構成例）
図４は、情報処理システム１００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４００を有する。制御部３０１は、主動作区間抽出部４０２と、調整動作区間候補抽出部４０３と、主動作区間パラメータ抽出部４０４と、調整動作区間候補パラメータ抽出部４０５と、関係性尤度算出部４０６と、調整動作区間判定部４０７とを有する。さらに、制御部３０１は、調整動作区間評価部４０８と、出力制御部４０９とを有する。制御部３０１は、主記憶部３０２、補助記憶部３０３に記憶されたプログラムを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。
【００５９】
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る。センサデータ記憶部４１０の記憶内容の一例としては、図１７で示す。
【００６０】
また、情報処理装置１０１は、記憶部４１１にアクセス可能である。記憶部４１１は、動作実行モデルデータベース４１２と、評価値データベース４１３とを有する。
【００６１】
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。これにより、センサデータ取得部４０１は、蓄積したセンサデータを、主動作区間抽出部４０２に提供することができる。
【００６２】
主動作区間抽出部４０２は、センサデータから、主動作区間を抽出する。主動作区間抽出部４０２による主動作区間のより具体的な抽出方法については、図７等で示す。これにより、主動作区間抽出部４０２は、主動作区間パラメータ抽出部４０４の処理対象となる主動作区間を提供することができる。
【００６３】
調整動作区間候補抽出部４０３は、センサデータから、調整動作区間候補を抽出する。調整動作区間候補抽出部４０３による調整動作区間候補のより具体的な抽出方法については、図８等で示す。これにより、調整動作区間候補抽出部４０３は、調整動作区間候補パラメータ抽出部４０５の処理対象となる調整動作区間候補を提供することができる。
【００６４】
主動作区間パラメータ抽出部４０４は、主動作区間抽出部４０２が抽出した主動作区間から主動作区間の特徴量を抽出する。主動作区間の特徴量を、以下、「主動作区間のモデルパラメータ」と表記する場合がある。主動作区間パラメータ抽出部４０４による主動作区間のモデルパラメータの抽出例については、図９等で示す。これにより、主動作区間パラメータ抽出部４０４は、関係性尤度算出部４０６が引数として使用するモデルパラメータを提供することができる。
【００６５】
調整動作区間候補パラメータ抽出部４０５は、調整動作区間候補抽出部４０３が抽出した調整動作区間候補の特徴量を抽出する。調整動作区間候補の特徴量を、以下、「調整動作区間候補のモデルパラメータ」と表記する場合がある。調整動作区間候補パラメータ抽出部４０５による調整動作区間候補のモデルパラメータの抽出例については、図１０等で示す。これにより、調整動作区間候補パラメータ抽出部４０５は、関係性尤度算出部４０６が引数として使用するモデルパラメータを提供することができる。
【００６６】
関係性尤度算出部４０６は、主動作区間パラメータ抽出部４０４が抽出した主動作区間のモデルパラメータと調整動作区間候補パラメータ抽出部４０５が抽出した調整動作区間候補のモデルパラメータとに基づいて、前述の調整動作区間候補の関係性尤度を算出する。これにより、関係性尤度算出部４０６は、調整動作区間判定部４０７が引数として使用する関係性尤度を提供することができる。
【００６７】
また、関係性尤度算出部４０６が、主動作区間のモデルパラメータに基づいて調整動作区間候補の第１の関係性尤度を算出し、調整動作区間候補のモデルパラメータに基づいて調整動作区間候補の第２の関係性尤度を算出する場合があってもよい。この場合、調整動作区間判定部４０７は、例えば、第１の関係性尤度が第１の閾値以上、かつ、第２の関係性尤度が第２の閾値以上であれば、調整動作区間候補が主動作区間に対する調整動作区間であると判定する。
【００６８】
調整動作区間判定部４０７は、関係性尤度算出部４０６が算出した関係性尤度に基づいて、調整動作区間候補が主動作区間に対する調整動作区間であるか否かを判定する。これにより、調整動作区間判定部４０７は、調整動作区間を、医師に提供することができる。
【００６９】
調整動作区間評価部４０８は、調整動作区間が主動作区間に対する調整動作区間であるか否かの判定結果と、調整動作区間を表す特徴量とに基づいて、患者の体性感覚を評価する評価値を算出する。調整動作区間を表す特徴量には、関係性尤度算出部４０６が算出した関係性尤度が含まれる。例えば、調整動作区間判定部４０７が調整動作区間が主動作区間に対する調整動作区間であると判定した場合、調整動作区間評価部４０８は、関係性尤度算出部４０６が算出した関係性尤度そのものを、患者の体性感覚の評価値として算出する。算出した評価値は、評価値データベース４１３に格納される。これにより、調整動作区間評価部４０８は、体性感覚の評価値を医師等に提供することができる。
【００７０】
出力制御部４０９は、評価値データベース４１３に格納された評価値を出力する。出力制御部４０９は、関係性尤度を尤度として出力してもよい。出力形式は、例えば、出力部３０８による外部装置への送信、または、補助記憶部３０３や、記憶媒体３０５などの記憶領域への記憶である。また、医師は、出力部３０８の出力による出力結果を閲覧して、患者の体性感覚を比較、評価することができる。
【００７１】
ここで、図１で説明したように、関係性尤度算出部４０６は、動作実行モデルを用いて関係性尤度を算出してもよい。具体的には、関係性尤度算出部４０６は、動作実行モデルと、主動作区間のモデルパラメータと、調整動作区間候補のモデルパラメータとに基づいて、前述の調整動作区間候補の尤度を算出する。また、関係性尤度算出部４０６は、複数の動作実行モデルの各動作実行モデルに対応して、前述の各動作実行モデルと、主動作区間のモデルパラメータと、調整動作区間候補のモデルパラメータとに基づいて、前述の調整動作区間候補の尤度を算出してもよい。
【００７２】
ここで、動作実行モデルは、次に示す腰の運動に関するモデルパラメータと、脚の運動に関するモデルパラメータのうち少なくとも一つを有するモデルでもよい。腰の運動に関するモデルパラメータは、腰の左右方向または／および前後方向の移動または／および回転の量、速度、発生タイミングのうちの少なくともいずれか一つ、または／および、腰の動作量、踏込の強さ、振動性のうちの少なくともいずれか一つである。例えば、腰の運動に関するモデルパラメータは、腰の前後方向または／および左右方向の移動量、腰の前後方向の移動量と左右方向の移動量との比、腰の前後方向または／および左右方向の回転速度、腰の動作の振動性を示す量でもよい。
【００７３】
脚の運動に関するモデルパラメータは、脚の左右方向または／および前後方向の移動または／および回転の量、速度、発生タイミングのうちの少なくともいずれか一つ、または／および、脚の動作量、踏込の強さ、振動性のうちの少なくともいずれか一つである。例えば、脚の運動に関するモデルパラメータは、脚の回転速度、腰の左右移動と左右回転との発生タイミング、脚の踏み込みの強さ、支持脚動作量でもよい。
【００７４】
また、関係性尤度算出部４０６は、動作実行モデルが有する特徴量の発生時間間隔、特徴量の発生順序、特徴量の組み合わせ、特徴量そのものの少なくともいずれか１つを用いて関係性尤度を算出してもよい。
【００７５】
複数の動作実行モデルを用いた場合、調整動作区間判定部４０７は、各動作実行モデルに対応して算出した関係性尤度のうち少なくともいずれか一つが所定の閾値以上である場合、調整動作区間候補が主動作区間の調整動作区間であると判定する。
【００７６】
ここで、各動作実行モデルを用いる場合の関係性尤度の算出例について説明する。円滑−正常モデルは、腰の前後方向の移動量および左右方向の移動量の比と、脚の回転速度と、脚の踏み込みの強さとを特徴量として有してもよい。例えば、円滑−正常モデルは、後述する条件で用いる特徴量に対する所定の閾値を有する。ここで、脚の踏み込みの強さは、脚のかかとで踏み込んだ際の強さでもよいし、脚の裏全体で踏み込んだ際の強さでもよいが、本実施の形態では、脚のかかとで踏み込んだ際の強さとし、「ヒールストライク強度」と表記する場合がある。
【００７７】
そして、関係性尤度算出部４０６は、次に示す条件を満たす場合、次に示す条件を満たさない場合より円滑−正常モデルの関係性尤度を高く算出する。条件は、調整動作区間候補における腰の前後方向への移動量が左右方向への移動量に比べて所定の閾値倍大きい、または／および、主動作区間の脚の回転速度およびヒールストライク強度が所定の閾値範囲以内である。例えば、関係性尤度算出部４０６は、調整動作区間候補における腰の前後方向への移動量が左右方向への移動量に比べて所定の閾値倍大きい場合、円滑−正常モデルの関係性尤度を１増加させる。
【００７８】
次に、円滑−異常モデルを用いる場合の関係性尤度の算出例について説明する。円滑−異常モデルは、腰の前後方向の移動量および左右方向の移動量と、腰の前後方向の回転速度および左右方向の回転速度と、ヒールストライク強度とを特徴量として有してもよい。例えば、円滑−異常モデルは、後述する条件で用いる特徴量に対する所定の閾値を有する。そして、関係性尤度算出部４０６は、次に示す条件を満たす場合、次に示す条件を満たさない場合より円滑−異常モデルの関係性尤度を高く算出する。条件は、調整動作区間候補における腰の前後方向または／および左右方向の移動量および腰の回転速度が所定の閾値以上、または／および、主動作区間のヒールストライク強度が所定の閾値以上である。
【００７９】
次に、非円滑−正常モデルを用いる場合の関係性尤度の算出例について説明する。非円滑−正常モデルは、腰の前後方向の移動量と左右方向の移動量の比と、腰の左右方向の移動量および回転速度と、ヒールストライク強度と、支持脚動作量とを特徴量として有してもよい。例えば、非円滑−正常モデルは、後述する条件で用いる特徴量に対する所定の閾値を有する。そして、関係性尤度算出部４０６は、次に示す３つの条件のうち少なくともいずれか一つを満たす場合に、条件を満たさない場合より非円滑−正常モデルの関係性尤度を高く算出する。ここで、関係性尤度算出部４０６は、３つの条件のいずれか一つを満たす場合に関係性尤度を高く算出してもよいし、３つの条件の全てを満たす場合に関係性尤度を高く算出してもよい。３つの条件のうち１つ目の条件は、腰の左右方向への移動量が前後方向への移動量に比べて閾値倍大きいことである。３つの条件のうち２つ目の条件は、腰の左右方向への移動の発生後所定の閾値時間以内に腰の左右回転が発生するという順序関係が存在することである。３つの条件のうち３つ目の条件は、ヒールストライク強度および支持脚動作量が所定の閾値以下である。
【００８０】
次に、非円滑−異常モデルを用いる場合の関係性尤度の算出例について説明する。非円滑−異常モデルは、腰および脚の動作の同期性を示す値と、腰および脚が同期して動作する期間長とを特徴量として有してもよい。例えば、非円滑−異常モデルは、後述する条件で用いる特徴量に対する所定の閾値を有する。そして、関係性尤度算出部４０６は、次に示す２つの条件のうち少なくともいずれか一方を満たす場合に、条件を満たさない場合より非円滑−異常モデルの関係性尤度を高く算出する。ここで、関係性尤度算出部４０６は、２つの条件のいずれか一つを満たす場合に関係性尤度を高く算出してもよいし、２つの条件の全てを満たす場合に関係性尤度を高くしてもよい。２つの条件のうち１つ目の条件は、腰の位置での連続した前後回転角速度ピークと脚の位置での連続した前後回転角速度ピークの相関値が所定の閾値以上となることである。２つの条件のうち２つ目の条件は、腰の位置での連続した前後回転角速度ピークの期間と脚の位置での連続した前後回転角速度ピークの期間の交差期間が所定の閾値以上となることである。
【００８１】
なお、前述した４つの動作実行モデルが有する所定の閾値は、動作実行モデルデータベース４１２に記憶される。動作実行モデルデータベース４１２の具体例は、図２３で示す。
【００８２】
また、出力制御部４０９は、調整動作区間候補が複数存在する場合、複数の調整動作区間候補の各調整動作区間候補に対応する関係性尤度に基づいて、各調整動作区間候補を複数のグループのいずれかに分類してもよい。そして、出力制御部４０９は、分類した調整動作区間候補を示す情報を、複数のグループの各グループに対応して出力してもよい。ここで、調整動作区間候補を示す情報は、例えば、調整動作区間候補の開始時刻と終了時刻とである。
【００８３】
また、調整動作区間評価部４０８は、複数のグループのいずれかのグループに分類した各調整動作区間候補の関係性尤度と、該当の各調整動作区間候補が主動作区間に対する調整動作区間であるか否かの判定結果とに基づいて、体性感覚の評価値を算出してもよい。
【００８４】
図５は、体性感覚評価処理手順の一例を示すフローチャートである。センサデータ取得部４０１は、センサデータを取得する（ステップＳ５０１）。次に、主動作区間抽出部４０２は、主動作区間を抽出する（ステップＳ５０２）。主動作区間抽出部４０２による主動作区間の抽出例については、図７で説明する。そして、調整動作区間候補抽出部４０３は、調整動作区間候補を抽出する（ステップＳ５０３）。調整動作区間候補抽出部４０３による調整動作区間候補の抽出例については、図８で説明する。
【００８５】
次に、主動作区間パラメータ抽出部４０４、調整動作区間候補パラメータ抽出部４０５、関係性尤度算出部４０６、調整動作区間判定部４０７は、協働して、調整動作区間判定処理を実行する（ステップＳ５０４）。調整動作区間判定処理は、図６で説明する。
【００８６】
そして、調整動作区間評価部４０８は、判定した調整動作区間の評価値を算出する（ステップＳ５０５）。次に、調整動作区間評価部４０８は、算出した評価値を評価値データベース４１３に蓄積する（ステップＳ５０６）。ステップＳ５０６の処理終了後、情報処理装置１０１は、体性感覚評価処理を終了する。
【００８７】
図６は、調整動作区間判定処理手順の一例を示すフローチャートである。主動作区間パラメータ抽出部４０４、調整動作区間候補パラメータ抽出部４０５、関係性尤度算出部４０６は、調整動作区間候補の数分ステップＳ６０１〜Ｓ６０６の処理を繰り返す。主動作区間パラメータ抽出部４０４は、調整動作区間候補を選択し（ステップＳ６０２）、選択した調整動作区間候補に対する主動作区間のモデルパラメータを抽出する（ステップＳ６０３）。主動作区間パラメータ抽出部４０４による主動作区間のモデルパラメータの抽出例については、図９で説明する。
【００８８】
次に、調整動作区間候補パラメータ抽出部４０５は、選択した調整動作区間候補のモデルパラメータを抽出する（ステップＳ６０４）。調整動作区間候補パラメータ抽出部４０５による調整動作区間候補のモデルパラメータの抽出例については、図１０で説明する。また、調整動作区間候補パラメータ抽出部４０５は、ステップＳ６０２の処理の前に、ステップＳ６０３の処理を実行してもよい。また、主動作区間パラメータ抽出部４０４と、調整動作区間候補パラメータ抽出部４０５とは、ステップＳ６０２の処理とステップＳ６０３の処理とを並列に実行してもよい。
【００８９】
そして、関係性尤度算出部４０６は、主動作区間と調整動作区間候補とのモデルパラメータを用いて、各動作実行モデルの関係性尤度を算出する（ステップＳ６０５）。具体的には、関係性尤度算出部４０６は、円滑−正常モデルの関係性尤度と、円滑−異常モデルの関係性尤度と、非円滑−正常モデルの関係性尤度と、非円滑−異常モデルの関係性尤度とを算出する。円滑−正常モデルの関係性尤度の算出例については、図１１で説明する。また、円滑−異常モデルの関係性尤度の算出例については、図１２で説明する。また、非円滑−正常モデルの関係性尤度の算出例については、図１３、図１４で説明する。また、非円滑−異常モデルの関係性尤度の算出例については、図１５で説明する。また、関係性尤度算出部４０６は、前述した４つの関係性尤度の算出をどのような順序で実行してもよく、また、並列に実行してもよい。
【００９０】
調整動作区間候補の数分ステップＳ６０１〜Ｓ６０６の処理を繰り返した後、調整動作区間判定部４０７は、各動作実行モデルの関係性尤度を用いて、調整動作区間候補が調整動作区間か否かを調整動作区間候補ごとに判定する（ステップＳ６０７）。ステップＳ６０７の処理終了後、情報処理装置１０１は、調整動作区間判定処理を終了する。
【００９１】
図７は、主動作区間の抽出例を示す説明図である。主動作区間抽出部４０２は、例えば、センサデータから、下記参考文献６の記載を用いて歩行動作を抽出してもよい。また、例えば、主動作区間抽出部４０２は、センサデータから、下記参考文献７の記載を用いて、起立・着席の動作を抽出してもよい。
（参考文献６：Ｐａｏｌｏ  Ｆｒａｃｃａｒｏ、他３名、「Ｒｅａｌ−ｗｏｒｌｄ  Ｇｙｒｏｓｃｏｐｅ−ｂａｓｅｄ  Ｇａｉｔ  Ｅｖｅｎｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｇａｉｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ」、ｅＴＥＬＥＭＥＤ、２０１４）
（参考文献７：Ｖａｎ  Ｌｕｍｍｅｌ、他６名、「Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｆｏｒ  ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ  ｔｈｅ  ｒｅｐｅａｔｅｄ  ｓｉｔ−ｔｏ−ｓｔａｎｄ  ｕｓｉｎｇ  ｏｎｅ  ｂｏｄｙ  ｆｉｘｅｄ  ｓｅｎｓｏｒ  ｉｎ  ｙｏｕｎｇ  ａｎｄ  ｏｌｄｅｒ  ａｄｕｌｔｓ」、  Ｇａｉｔ  ＆  Ｐｏｓｔｕｒｅ、Ｖｏｌ．３８、ｐｐ１５３−１５６、２０１３）
【００９２】
図７で示すグラフ７０１−１〜４は、それぞれ、あるユーザが静止した状態から歩行開始した際のセンサデータのうち、左脚ジャイロ値、右脚ジャイロ値、腰ジャイロ値、腰加速度値を示す。そして、グラフ７０１−１〜４は、代表として１軸だけを表示する。具体的には、グラフ７０１−１、２は、それぞれ、前額−水平軸回転方向を表示し、グラフ７０１−３は、水平軸回転方向を表示し、グラフ７０１−４は、左右方向を表示する。
【００９３】
例えば、主動作区間抽出部４０２は、センサデータから、分散値が所定値以下となった区間である区間ｍｍ１を静止区間として抽出する。同様に、主動作区間抽出部４０２は、センサデータから、周期的な波形となった区間ｍｍ２を、歩行開始区間として抽出する。図７では、区間ｍｍ１、ｍｍ２を、黒で塗りつぶした矩形として示す。そして、主動作区間抽出部４０２は、区間ｍｍ１、ｍｍ２を主動作区間として抽出してもよい。
【００９４】
図８は、調整動作区間候補の抽出例を示す説明図である。調整動作区間候補抽出部４０３は、センサデータから、例えば、特開２０１６−１５８８８７の記載における過渡区間そのものや過渡区間の間の区間を、調整動作区間候補として抽出してもよい。また、調整動作区間候補抽出部４０３は、センサデータのうち、主動作区間として抽出していない区間を、調整動作区間候補として抽出してもよい。
【００９５】
図８では、調整動作区間候補抽出部４０３は、グラフ７０１−１〜４から、特開２０１６−１５８８８７の記載における過渡区間ｔｓ１、ｔｓ２を調整動作区間候補として抽出する。図８では、区間ｔｓ１、ｔｓ２を、網掛けを付与した矩形として示す。また、図８で示すグラフ８０１−１〜４は、グラフ７０１−１〜４から調整動作区間候補として抽出した過渡区間ｔｓ２を示す。
【００９６】
また、図８では、調整動作区間候補ｔｓ２と、主動作区間ｍｍ２とが一部重なっている。このように、調整動作区間候補と主動作区間とは一部が重なってもよい。
【００９７】
図９は、各調整動作区間候補に対する主動作区間のモデルパラメータの抽出例を示す説明図である。主動作区間パラメータ抽出部４０４は、主動作区間のモデルパラメータとして、抽出した主動作区間から、腰の運動の特徴を抽出する。腰の運動の特徴は、例えば、脚の回転速度、ヒールストライク強度、支持脚動作量、脚の動作の振動性を示す量である。図９で示す主動作区間のモデルパラメータ９００は、腰の位置での角速度のうち、主動作区間のモデルパラメータが示す箇所を示す。
【００９８】
脚の回転速度は、例えば、脚の位置での前後回転角速度ピーク等である。
【００９９】
ヒールストライク強度は、例えば、腰の位置での重力方向の加速度ピーク、または、脚、具体的には足首の位置での前後左右の角速度ピークや、前後左右の角速度ピークの合成値である。ヒールストライク強度は、特に、ハイパスフィルタなどによって抽出した高周波数のピークとすることが好ましい。主動作区間のモデルパラメータ９００内のグラフ９０１は、高周波数における角速度ピークを示す。グラフ９０１における実線は、前額−水平軸回転ジャイロ値を示し、グラフ９０１における破線は、矢状−水平軸回転ジャイロ値を示す。そして、グラフ９０１内の枠９１１、９１２の角速度ピーク値が、主動作区間のモデルパラメータの値を示す。
【０１００】
支持脚動作量は、例えば、片脚の位置での角速度ピークから踏み出し期間を抽出し、抽出した期間の反対脚の位置での角速度、または加速度値の分散値である。主動作区間のモデルパラメータ９００内のグラフ９０２、９０３は、それぞれ、片脚と反対脚の位置での角速度を示す。そして、グラフ９０３から抽出できる踏み出し期間における、枠９１３内の角速度の分散値が、主動作区間のモデルパラメータの値となる。
【０１０１】
脚の動作の振動性を示す量は、例えば、脚の位置での連続した前後回転角速度ピーク値等である。また、モデルパラメータは、例えば、動作中の速度や距離、時間などでもよい。
【０１０２】
また、主動作区間から抽出するモデルパラメータは、主動作区間が静止区間、歩行開始区間といった動作区間の種別によって変えてもよいが、図９で示したモデルパラメータの全てを抽出することが好ましい。
【０１０３】
図１０は、各調整動作区間候補のモデルパラメータの抽出例を示す説明図である。調整動作区間候補パラメータ抽出部４０５は、調整動作区間のモデルパラメータとして、抽出した調整動作区間候補から、腰、重心などの体幹の運動の特徴を抽出する。体幹の運動の特徴は、例えば、腰の前後左右移動量、腰の前後左右移動量の比、腰の前後左右回転速度、腰の左右移動と左右回転の発生タイミング、腰の動作の振動性を示す量である。図１０で示す調整動作区間候補のモデルパラメータ１０００は、腰の位置での加速度のセンサデータのグラフ１００１と、腰の位置での角速度のセンサデータのグラフ１００２とを示す。
【０１０４】
腰の前後左右移動量は、例えば、腰の位置での前後左右方向の加速度ピークや積分値等である。ここで、腰の位置での加速度のセンサデータのグラフ１００１内の実線は、左右方向の加速度値を示し、破線は、前後方向の加速度値を示す。そして、例えば、センサデータのグラフ１００１内の点１０１１、１０１２における加速度ピーク値が、調整動作区間候補のモデルパラメータの値となる。
【０１０５】
腰の前後左右移動量の比は、例えば、腰の位置での前後方向と左右方向の加速度ピークや積分値の比率等である。例えば、点１０１１、１０１２における加速度ピークの比が、調整動作区間候補のモデルパラメータの値となる。
【０１０６】
腰の前後左右回転速度は、例えば、腰の位置での前後方向と左右方向の角速度ピーク等である。
【０１０７】
腰の左右移動と左右回転の発生タイミングは、例えば、腰の位置での左右方向の加速度ピークの時刻と左右方向の角速度ピークの時刻等である。
【０１０８】
腰の動作の振動性を示す量は、例えば、腰の位置での連続した前後回転角速度の小ピークの大きさや期間長等である。小ピークは、平均からの値が一定値より小さい極小値や極大値である。ここで、腰の位置での角速度のセンサデータのグラフ１００２内の破線は前額−水平軸回転ジャイロ値を示す。そして、センサデータのグラフ１００２内の点１０２１−１〜５は、連続した小ピークとなり振動しているため、点１０２１−１の時刻から点１０２１−５の時刻までの期間長が、調整動作区間候補のモデルパラメータの値となる。
【０１０９】
図１１は、円滑−正常モデルの関係性尤度の算出例を示す説明図である。関係性尤度算出部４０６は、調整動作区間候補において、例えば、歩行開始時に一定以上の速度で腰を前後に一定以上移動させる調整動作を行い、調整動作を行った後一定以上の速度で１歩踏み出すという特徴があれば円滑−正常モデルの関係性尤度を高く算出する。
【０１１０】
図１１の上部では、ユーザｕＡが健常者である場合に、ユーザｕＡが歩行開始した際におけるユーザｕＡを正面から見た場合の画像ＦｒＶ−ＳＮと、ユーザｕＡを側面から見た場合の画像ＳｉＶ−ＳＮとを示す。そして、図１１の左下には、ユーザｕＡが歩行開始した際の腰と脚の動きの例として、センサデータ１１０１−１〜３を示す。センサデータ１１０１−１〜３は、それぞれ、前額−水平軸回転方向における左脚ジャイロ値と、前額−水平軸回転方向における右脚ジャイロ値と、前後方向における腰加速度値を示す。そして、センサデータ１１０１−２、３内の枠１１１０は、調整動作区間候補となる区間となることを示す。また、図１１の右下には、センサデータ１１０１−２における枠１１１０内のセンサデータ１１１１−２と、センサデータ１１０１−３における枠１１１０内のセンサデータ１１１１−３とを示す。
【０１１１】
例えば、関係性尤度算出部４０６は、センサデータ１１１１−２、３内の枠１１２１、１１２２で示すような右脚ジャイロ値の最初のピーク値や、腰の前後方向の加速度ピーク値を、円滑−正常モデルの関係性尤度の算出に用いる。
【０１１２】
図１２は、円滑−異常モデルの関係性尤度の算出例を示す説明図である。関係性尤度算出部４０６は、調整動作区間候補において、例えば、歩行開始時に、一定以上の速度で腰を前後に一定以上移動させる調整動作を行い、その後一定以上の強さのヒールストライクを行うという特徴があれば円滑−異常モデルの関係性尤度を高く算出する。
【０１１３】
図１２の上部では、ユーザｕＡがバランスを失って踏み外した際におけるユーザｕＡを側面から見た場合の画像ＳｉＶ−ＳＡを示す。画像ＳｉＶ−ＳＡが示すように、ユーザｕＡがバランスを失って踏み外した際には、ユーザｕＡの腰の前後（左右）歩行への移動があり、また、ヒールストライクが強いという特徴がある。
【０１１４】
図１２の左下には、ユーザｕＡが踏み外した際の腰と脚の動きの例として、センサデータ１２０１−１〜４を示す。センサデータ１２０１−１〜４は、それぞれ、前額−水平軸回転方向における左脚ジャイロ値と、矢状−水平軸回転方向における右脚ジャイロ値と、前額−水平軸回転方向における腰ジャイロ値と、前後方向における腰加速度値とを示す。そして、センサデータ１２０１−２〜４内の枠１２１０は、調整動作区間候補となる区間となることを示す。また、図１２の右下には、センサデータ１２０１−２〜４における枠１２１０内のセンサデータ１２１１−２〜４を示す。
【０１１５】
例えば、関係性尤度算出部４０６は、センサデータ１２１１−２〜４内の枠１２２１〜１２２３で示すような右脚ジャイロ値の最初のピーク値、腰ジャイロ値の最初のピーク値、腰加速度値の最初のピーク値そのものを円滑−異常モデルの関係性尤度として算出する。
【０１１６】
図１３は、非円滑−正常モデルの関係性尤度の算出例を示す説明図（その１）である。関係性尤度算出部４０６は、調整動作区間候補において、例えば、歩行開始時に、腰を支持脚側に一定以上移動させる動作を行うという特徴があれば非円滑−正常モデルの関係性尤度を高く算出する。
【０１１７】
図１３の上部では、比較として、ユーザｕＡが健常者である場合に、歩行開始したユーザｕＡを正面から見た場合の画像ＦｒＶ−ＳＮと、ユーザｕＡが脳震盪患者である場合に、歩行開始したユーザｕＡを正面から見た場合の画像ＦｒＶ−Ｎとを示す。画像ＦｒＶ−Ｎが示すように、脳震盪患者であるユーザｕＡが歩行開始した際には、ユーザｕＡの腰の回転があり、また、支持脚への重心移動という特徴がある。
【０１１８】
図１３の左下には、脳震盪患者であるユーザｕＡが歩行開始した際の腰と脚の動きの例として、センサデータ１３０１−１〜４を示す。センサデータ１３０１−１〜４は、それぞれ、前額−水平軸回転方向における左脚ジャイロ値と、前額−水平軸および矢状−水平軸回転方向における右脚ジャイロ値と、前額−水平軸回転方向における腰ジャイロ値と、前後方向における腰加速度値とを示す。そして、センサデータ１３０１−３、４内の枠１３１０は、調整動作区間候補となる区間となることを示す。また、図１３の右下には、センサデータ１３０１−３における枠１３１０内のセンサデータ１３１１−３と、センサデータ１３０１−４における枠１３１０内のセンサデータ１３１１−４とを示す。
【０１１９】
例えば、関係性尤度算出部４０６は、センサデータ１３１１−３、４内の枠１３２１、１３２２で示すような腰ジャイロ値の最初のピーク値、腰加速度値の最初のピーク値を、非円滑−正常モデルの関係性尤度の算出に用いる。
【０１２０】
図１４は、非円滑−正常モデルの関係性尤度の算出例を示す説明図（その２）である。非円滑−正常モデルは、主動作は正常な動作であり、例えば、調整動作時に腰の前後方向への移動量が少ないため、最初の１歩での推進力が弱くなり、結果としてゆっくりと安定した踏み出しを実行する動作等でもある。例えば、非円滑−正常モデルは、１歩目のヒールストライクが安定となる、すなわち、ヒールストライク強度が弱くなる、あるいは、腰が前に移動しないので、踏み出し脚に連動した支持脚側の動きがない、等である。そこで、関係性尤度算出部４０６は、前述した動作を行うという特徴があれば非円滑−正常モデルの関係性尤度を高く算出してもよい。
【０１２１】
図１４の上部では、比較として、ユーザｕＡが健常者である場合に、歩行開始したユーザｕＡを側面から見た場合の画像ＳｉＶ−ＳＮと、ユーザｕＡが脳震盪患者である場合に、歩行開始したユーザｕＡを側面から見た場合の画像ＳｉＶ−Ｎとを示す。画像ＳｉＶ−Ｎが示すように、脳震盪患者であるユーザｕＡが歩行開始した際には、ヒールストライクが弱くなり、また、支持脚側の動きがないという特徴がある。
【０１２２】
図１４の左下には、脳震盪患者であるユーザｕＡが歩行開始した際の腰と脚の動きの例として、センサデータ１４０１−１〜４を示す。センサデータ１４０１−１〜４は、それぞれ、前額−水平軸回転方向における左脚ジャイロ値と、前額−水平軸および矢状−水平軸回転方向における右脚ジャイロ値と、垂直軸回転方向における腰ジャイロ値と、左右方向における腰加速度値とを示す。そして、センサデータ１４０１−１〜４内の枠１４１０は、調整動作区間候補となる区間となることを示す。また、図１４の右下には、センサデータ１４０１−１〜４における枠１４１０内のセンサデータ１４１１−１〜４を示す。
【０１２３】
例えば、関係性尤度算出部４０６は、センサデータ１４１１−１、２内の枠１４２１、１４２２で示すような支持脚の動作量として一定区間の左脚ジャイロ値のばらつき値、右脚ジャイロ値のピーク値を、非円滑−正常モデルの関係性尤度の算出に用いる。
【０１２４】
また、関係性尤度算出部４０６は、非円滑−正常モデルの関係性尤度の算出について、図１３で示した方法と、図１４で示した方法とのうちいずれか一方を行ってもよいし、両方行ってもよい。
【０１２５】
図１５は、非円滑−異常モデルの関係性尤度の算出例を示す説明図である。関係性尤度算出部４０６は、調整動作区間候補において、例えば、重心が振動するような調整動作を行い、調整動作後の主動作において小刻みな歩行を行うという特徴があれば非円滑−異常モデルの関係性尤度を高く算出する。
【０１２６】
図１５の上部では、ユーザｕＡが脳神経系患者である場合に、すくみ足および小刻み歩行したユーザｕＡを側面から見た場合の画像ＳｉＶ−Ａを示す。画像ＳｉＶ−Ａが示すように、脳神経系患者であるユーザｕＡがすくみ足および小刻み歩行した際には、腰および脚の振動が連動するという特徴がある。
【０１２７】
図１５の左下には、脳神経系患者であるユーザｕＡがすくみ足および小刻み歩行した際の腰と脚の動きの例として、センサデータ１５０１−１〜３を示す。センサデータ１５０１−１〜３は、それぞれ、前額−水平軸回転方向における左脚ジャイロ値と、矢状−水平軸における右脚ジャイロ値と、前額−水平軸回転方向における腰ジャイロ値とを示す。そして、センサデータ１５０１−３内の枠１５１０は、調整動作区間候補となる区間となることを示す。また、図１５の右下には、センサデータ１５０１−３における枠１５１０内のセンサデータ１５１１−１を示す。
【０１２８】
例えば、関係性尤度算出部４０６は、センサデータ１５１１−１内の点１５２１で示すような腰の動作の振動性として、一定閾値内の連続ピークの時間長を、非円滑−異常モデルの関係性尤度の算出に用いる。
【０１２９】
（各動作実行モデルの関係性尤度の算出例）
また、関係性尤度算出部４０６は、図４で記載したように、関係性尤度を、動作実行モデルが有する特徴量の発生時間間隔、特徴量の発生順序、特徴量の組み合わせ、特徴量そのものの少なくともいずれか１つを用いて算出してもよい。
【０１３０】
（調整動作区間の判定例）
調整動作区間判定部４０７は、例えば、特定の動作実行モデルの関係性尤度が一定の閾値以上となる調整動作区間候補そのものや、一定の閾値以上となる調整動作区間候補の前後の区間を、調整動作区間として判定してもよい。
【０１３１】
（評価値の算出例）
調整動作区間評価部４０８は、動作実行モデルおよび関係性尤度を用いて、調整動作区間判定部４０７が調整動作区間であると判定した区間を類型化し、比較・評価を行う。評価として、調整動作区間評価部４０８は、調整動作区間に対する各動作実行モデルの関係性尤度に基づいて、評価値を算出してもよい。例えば、調整動作区間評価部４０８は、下記（１）式を用いて、各動作実行モデルの関係性尤度に重み付け値を乗じた値の和を、体性感覚の異常度を表す評価値として算出してもよい。
【０１３２】
Ｌ＝αSNＭSN（ｘ｜θSN）＋αSAＭSA（ｘ｜θSA）＋αNＭN（ｘ｜θN）＋αAＭA（ｘ｜θA）  …（１）
【０１３３】
ここで、Ｌは、評価値を示す。αSN、αSA、αN、αAは、それぞれ、円滑−正常モデル、円滑−異常モデル、非円滑−正常モデル、非円滑−異常モデルの重み付け値である。αSN、αSA、αN、αAには、下記（２）式で示す大小関係がある。
【０１３４】
αSN＜αSA＜αN＜αA  …（２）
【０１３５】
また、ｘは、調整動作区間におけるセンサデータを示す。また、θSN、θSA、θN、θAは、それぞれ、円滑−正常モデル、円滑−異常モデル、非円滑−正常モデル、非円滑−異常モデルのパラメータである。そして、ＭSN（ｘ｜θSN）、ＭSA（ｘ｜θSA）、ＭN（ｘ｜θN）、ＭA（ｘ｜θA）は、それぞれ、円滑−正常モデル、円滑−異常モデル、非円滑−正常モデル、非円滑−異常モデルの関係性尤度を示す。
【０１３６】
また、調整動作区間評価部４０８は、判定した調整動作区間の関係性尤度や特徴量を基準となる関係性尤度や特徴量と比較することで、評価値を算出してもよい。ここで、基準となる関係性尤度や特徴量の決定例として、まず、調整動作区間評価部４０８は、各調整動作区間に対して関係性尤度が最も高い動作実行モデルを抽出し、抽出した動作実行モデルが同じ区間を同じカテゴリとして分類する。そして、調整動作区間評価部４０８は、分類した区間のいずれか一つの区間の関係性尤度や特徴量、あるいは一定範囲の区間の平均の関係性尤度や特徴量を、基準となる関係性尤度や特徴量としてもよい。
【０１３７】
（実施例１の具体例）
次に、実施例１の具体例として、脳震盪患者である患者ｕＡのテスト中あるいは日常生活中の動作を計測し、計測した動作に基づいて姿勢調整区間の検出と体性感覚の評価を行う場合の例を、図１６〜図２７を用いて説明する。
【０１３８】
図１６は、実施例１における患者ｕＡ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の腰の後、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。図１５では、テスト中や日常生活中において、患者ｕＡが歩行する様子を示す。患者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。
【０１３９】
図１７は、実施例１における患者ｕＡの歩行時のセンサデータの一例を示す説明図である。図１７では、各部位の一つのジャイロ値を示す。具体的には、センサデータ１７０１−１〜４は、それぞれ、左脚ジャイロ値、右脚ジャイロ値、腰ジャイロ値、腰加速度値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１７では、表示の簡略化のため、ジャイロ値については、前額−水平軸回転方向だけを表示し、加速度については上下方向だけを表示する。以下の記載についても、特に説明がない場合、同様であるとする。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。
【０１４０】
図１８は、実施例１における主動作区間の抽出例を示す説明図である。主動作区間抽出部４０２は、参考文献６や参考文献７の記載の方法を用いて、動作モデルに基づいた尤度判定により、センサデータから主動作区間を抽出する。
【０１４１】
図１８では、センサデータ１８０１−１〜４を用いて、主動作区間として歩行区間を判定する例を示す。歩行区間は、左右脚のジャイロ値のピーク値、左右脚のジャイロ値のピーク間隔、左右脚のジャイロ値のピーク数という特徴を有する。左右脚のジャイロ値のピーク値は、センサデータ１８０１−１、２内の黒丸のジャイロ値となる。また、左右脚のジャイロ値のピーク間隔は、センサデータ１８０１−１、２内の各黒丸間の期間となる。また、左右脚のジャイロ値のピーク数は、センサデータ１８０１−１、２内の黒丸の数となる。
【０１４２】
主動作区間抽出部４０２は、歩行区間が有する各特徴について一定閾値範囲を満たす場合に、尤度スコアを加算する。そして、主動作区間抽出部４０２は、加算した合計値が閾値以上となる場合を歩行区間として抽出する。図１８の例では、主動作区間抽出部４０２は、区間１８１１を歩行区間として抽出する。また、図１８では、歩行区間を、白抜きの矩形として示す。以下の図でも同様である。
【０１４３】
図１９は、実施例１における調整動作区間候補の抽出例を示す説明図（その１）である。調整動作区間候補抽出部４０３は、図８で説明した方法を用いて、センサデータから調整動作区間候補を抽出する。
【０１４４】
図１９の例では、主動作区間抽出部４０２が、センサデータ１８０１−１〜４から、時刻の古い順に、静止区間１９０１、歩行区間１８１１、静止区間１９０２を抽出したとする。図１９の例では、静止区間は、網掛けを付与した矩形で示す。以下の図でも同様である。
【０１４５】
この場合、調整動作区間候補抽出部４０３は、センサデータ１８０１−１〜４から、時刻の古い順に、調整動作区間候補１９１１、１９１２を抽出する。図１９の例では、調整動作区間候補は、黒で塗りつぶした矩形で示す。以下の図でも同様である。
【０１４６】
図２０は、実施例１における調整動作区間候補の抽出例を示す説明図（その２）である。図２０では、図１７で示したセンサデータ１７０１−１〜４から、主動作区間抽出部４０２が、主動作区間として歩行区間と静止区間とを抽出し、調整動作区間候補抽出部４０３が、姿勢調整区間候補を抽出した例を示す。
【０１４７】
抽出された各区間は、時刻の古い順から、静止区間ｓｔｓ１、姿勢調整区間候補ａｄｓｃ１、歩行区間ｗａｓ１、姿勢調整区間候補ａｄｓｃ２、静止区間ｓｔｓ２、姿勢調整区間候補ａｄｓｃ３、歩行区間ｗａｓ２、姿勢調整区間候補ａｄｓｃ４である。さらに、姿勢調整区間候補ａｄｓｃ４の後には、歩行区間ｗａｓ３、姿勢調整区間候補ａｄｓｃ５、静止区間ｓｔｓ３、姿勢調整区間候補ａｄｓｃ６、歩行区間ｗａｓ４、姿勢調整区間候補ａｄｓｃ７、歩行区間ｗａｓ５、姿勢調整区間候補ａｄｓｃ８がある。さらに、姿勢調整区間候補ａｄｓｃ８の後には、静止区間ｓｔｓ４がある。
【０１４８】
図２１は、実施例１における各調整動作区間候補に対する主動作区間のモデルパラメータの抽出例を示す説明図である。主動作区間パラメータ抽出部４０４は、図９で説明した方法を用いて、各調整動作区間に対する主動作区間のモデルパラメータを抽出する。
【０１４９】
図２１では、センサデータ２１０１−１〜４を用いて、主動作区間のモデルパラメータを抽出する例を示す。図２１では、主動作区間パラメータ抽出部４０４は、注目している調整動作区間候補２１１１に対する主動作区間２１１２のモデルパラメータを抽出する。
【０１５０】
例えば、主動作区間パラメータ抽出部４０４は、主動作区間の以下に示す特徴量をモデルパラメータとして抽出する。特徴量は、例えば、脚の回転速度、ヒールストライク強度、支持脚動作量、脚の動作の振動性である。脚の回転速度は、脚の前額−水平軸回転角速度ピーク値である。ヒールストライク強度は、脚の角速度からハイパスフィルタによって抽出した高周波数のピーク値である。支持脚動作量は、片脚の位置での角速度ピークから踏み出し期間を抽出し、抽出した期間の反対脚の位置での角速度分散値である。脚の動作の振動性は、脚の連続した前後回転角速度ピーク値である。
【０１５１】
図２２は、実施例１における調整動作区間候補のモデルパラメータの抽出例を示す説明図である。調整動作区間候補パラメータ抽出部４０５は、図１０で説明した方法を用いて、調整動作区間候補のモデルパラメータを抽出する。
【０１５２】
図２２では、センサデータ２１０１−１〜４を用いて、調整動作区間候補のモデルパラメータを抽出する例を示す。図２２では、調整動作区間候補パラメータ抽出部４０５は、注目している調整動作区間候補２１１１のモデルパラメータを抽出する。
【０１５３】
例えば、調整動作区間候補パラメータ抽出部４０５は、調整動作区間候補の以下に示す特徴量をモデルパラメータとして抽出する。特徴量は、例えば、腰の前後左右移動量、腰の前後左右移動量の比、腰の前後左右回転速度、腰の左右移動と左右回転の発生タイミング、腰の動作の振動性を示す量である。腰の前後左右移動量は、腰の位置での前後左右方向の加速度ピーク値である。腰の前後左右移動量の比は、腰の位置での前後方向と左右方向との加速度ピーク値の比率である。腰の前後左右回転速度は、腰の位置での前後方向と左右方向との角速度ピーク値である。腰の左右移動と左右回転の発生タイミングは、腰の位置での左右方向の加速度ピーク値の時刻と左右方向の角速度ピーク値の時刻である。腰の動作の振動性を示す量は、腰の位置での連続した前後回転角速度の小ピークの大きさである。
【０１５４】
図２３は、実施例１における各動作実行モデルの関係性尤度の算出例を示す説明図（その１）である。図２３に示す動作実行モデルデータベース４１２は、レコード２３０１−１〜３を有する。
【０１５５】
動作実行モデルデータベース４１２は、動作実行モデルと、モデル種類と、モデルパラメータというフィールドを含む。動作実行モデルフィールドには、動作実行モデルを識別する文字列が格納される。モデル種類フィールドには、動作実行モデルの種類を示す文字列が格納される。モデルパラメータフィールドには、調整動作区間候補と主動作区間とのモデルパラメータの値が格納される。
【０１５６】
そして、レコード２３０１−１は、円滑−正常モデルを示し、レコード２３０１−２は、円滑−異常モデルを示し、レコード２３０１−３は、非円滑−正常モデルを示す。
【０１５７】
また、動作実行モデルデータベース４１２のモデルパラメータの値は、本実施の形態にかかるプログラムを提供するベンダーによって設定されてもよいし、本実施の形態にかかるプログラムを利用する医師によって設定されてもよい。
【０１５８】
図２４は、実施例１における各動作実行モデルの関係性尤度の算出例を示す説明図（その２）である。関係性尤度算出部４０６は、動作実行モデルデータベース４１２を参照して、各動作実行モデルの関係性尤度を算出する。関係性尤度算出部４０６は、例えば、注目している調整動作区間候補２１１１と主動作区間２１１２のモデルパラメータが動作実行モデルデータベース４１２の動作実行モデルのモデルパラメータと類似する場合に、該当の動作実行モデルの関係性尤度を加算する。
【０１５９】
図２４で示す表２４０１は、注目区間、すなわち、調整動作区間候補２１１１と主動作区間２１１２とのモデルパラメータの一覧である。関係性尤度算出部４０６は、表２４０１の各モデルパラメータが、動作実行モデルデータベース４１２の動作実行モデルのモデルパラメータと類似する場合に、該当の動作実行モデルの関係性尤度を加算する。
【０１６０】
図２４の例では、関係性尤度算出部４０６は、図２４に示す動作実行モデルデータベース４１２と表２４０１とを比較して、調整動作区間候補２１１１の関係性尤度の一覧表２４１０を生成する。図２４に示す一覧表２４１０は、レコード２４１１−１〜３を有する。
【０１６１】
図２５は、実施例１における調整動作区間の判定例を示す説明図である。図２５では、図１７で示したセンサデータ１７０１−１〜４から抽出された調整動作区間候補ａｄｓｃ１〜ａｄｓｃ８のそれぞれに対して、調整動作区間判定部４０７が調整動作区間か否かを判定する例を示す。
【０１６２】
関係性尤度算出部４０６は、図２５で示したように、調整動作区間候補ａｄｓｃ１〜ａｄｓｃ８のそれぞれについて関係性尤度を算出する。図２５で示す一覧表２５０１−ａｄｓｃ１は、調整動作区間候補ａｄｓｃ１の関係性尤度を示し、一覧表２５０１−ａｄｓｃ２は、調整動作区間候補ａｄｓｃ２の関係性尤度を示す。
【０１６３】
そして、図２５の例では、調整動作区間判定部４０７は、関係性尤度が一定値以上の調整動作区間候補が調整動作区間であると判定する。図２５では、調整動作区間判定部４０７は、破線の枠で囲った調整動作区間候補ａｄｓｃ１、ａｄｓｃ３、ａｄｓｃ６を、調整動作区間ａｄｓ１、ａｄｓ２、ａｄｓ３として判定する。
【０１６４】
図２６は、実施例１における評価値の算出例を示す説明図である。調整動作区間評価部４０８は、判定した調整動作区間の評価値を算出する。図２６では、調整動作区間評価部４０８は、例えば、（１）式に従って調整動作区間の評価値を算出する。図２６に示すＬads1は、算出した調整動作区間ａｄｓ１の評価値であり、Ｌads2は、算出した調整動作区間ａｄｓ２の評価値である。
【０１６５】
図２７は、実施例１における評価値の蓄積例を示す説明図である。調整動作区間評価部４０８は、算出した評価値を、評価値データベース４１３に蓄積する。図２７で示す評価値データベース４１３は、レコード２７０１−１〜３を有する。レコード２７０１−１〜３は、それぞれ、調整動作区間ａｄｓ１〜ａｄｓ３のレコードである。
【０１６６】
以上説明したように、情報処理装置１０１は、患者のセンサデータから抽出した主動作区間と調整動作区間候補の特徴量から関係性尤度を算出し、算出した関係性尤度から前述の調整動作区間候補が調整動作区間か否かを判定する。これにより、情報処理装置１０１は、主動作区間と調整動作区間候補という２つの区間での動作の関係性を使うため、調整動作区間候補が調整動作区間か否かの判定精度を向上させることができる。
【０１６７】
また、情報処理装置１０１は、調整動作区間候補が調整動作区間か否かの判定結果と、算出した関係性尤度とに基づいて、患者の体性感覚の評価値を算出してもよい。これにより、情報処理装置１０１は、医師等に、患者の体性感覚の評価値を提供することができる。そして、医師は、例えば、患者の体性感覚の評価値を継続的に閲覧して、患者の体性感覚の低下等を検出することができる。
【０１６８】
また、複数の調整動作区間候補がある場合、情報処理装置１０１は、関係性尤度に基づいて、複数の調整動作区間候補の各調整動作区間候補を、複数のグループのいずれかに分類し、分類した各調整動作区間候補を、各グループに対応して出力してもよい。これにより、情報処理装置１０１は、例えば、関係性尤度でグループ分けすることにより同じようなシーンをまとめることができる。例えば、情報処理装置１０１は、関係性尤度に基づいて分類することにより、柔らかい地面の上を歩いている際のグループと、固い地面の上を歩いている際のグループというように分類することができる。また、複数の調整動作区間候補は、複数の患者のそれぞれの調整動作区間候補でもよい。この場合、情報処理装置１０１は、関係性尤度に基づいて分類することにより、症状ごとに分類することができる。
【０１６９】
また、複数の調整動作区間候補がある場合、情報処理装置１０１は、複数のグループのいずれかのグループに分類した調整動作区間候補を用いて、患者の体性感覚の評価値を算出してもよい。これにより、情報処理装置１０１は、例えば、分類した調整動作区間候補の評価値だけを医師に提供することができる。
【０１７０】
また、情報処理装置１０１は、主動作と調整動作との特徴の組み合わせを示す動作実行モデルを用いて、調整動作区間候補の関係性尤度を算出してもよい。これにより、情報処理装置１０１は、主動作と調整動作との特徴の組み合わせを考慮して、関係性尤度を算出することができる。
【０１７１】
また、動作実行モデルは、次に示す腰の運動に関するモデルパラメータと、脚の運動に関するモデルパラメータのうち少なくとも一つを有するモデルでもよい。腰の運動に関するモデルパラメータは、例えば、腰の前後方向または／および左右方向の移動量、腰の前後方向の移動量と左右方向の移動量との比、腰の前後方向または／および左右方向の回転速度、腰の動作の振動性を示す量である。また、脚の運動に関するモデルパラメータは、脚の回転速度、腰の左右移動と左右回転との発生タイミング、脚の踏み込みの強さ、支持脚動作量である。これにより、情報処理装置１０１は、歩行や方向転換、階段昇降等の移動や姿勢の変化を伴う主動作の特徴や、主動作から他の主動作へ遷移する調整動作の特徴を抽出することができる。
【０１７２】
また、情報処理装置１０１は、動作実行モデルが有する特徴量の発生間隔、特徴量の発生順序、特徴量の組み合わせ、特徴量のうち少なくともいずれか一つに基づいて、関係性尤度を算出してもよい。情報処理装置１０１は、使用しない特徴量に関しては保持しないようにすることで、保持すべきデータ量を削減することができる。
【０１７３】
また、情報処理装置１０１は、複数の動作実行モデルの各動作実行モデルに対応して算出した関係性尤度のうち少なくともいずれか一つが所定の閾値以上であれば、調整動作区間候補が調整動作区間であると判定してもよい。これにより、情報処理装置１０１は、主動作と調整動作との特徴の複数の組み合わせのいずれかに該当する際に、調整動作区間候補が調整動作区間であると判定できるため、判定精度を向上させることができる。
【０１７４】
また、情報処理装置１０１は、複数の動作実行モデルのいずれかの動作実行モデルとして、円滑−正常モデルを用いてもよい。これにより、情報処理装置１０１は、健常者で見られる動作があった場合に、調整動作区間候補が調整動作区間であると判定できるため、判定精度を向上させることができる。
【０１７５】
また、情報処理装置１０１は、複数の動作実行モデルのいずれかの動作実行モデルとして、円滑−異常モデルを用いてもよい。これにより、情報処理装置１０１は、バランスを失って踏み外した動作があった場合に、調整動作区間候補が調整動作区間であると判定できるため、判定精度を向上させることができる。
【０１７６】
また、情報処理装置１０１は、複数の動作実行モデルのいずれかの動作実行モデルとして、非円滑−正常モデルを用いてもよい。これにより、情報処理装置１０１は、脳震盪患者で見られる動作があった場合に、調整動作区間候補が調整動作区間であると判定できるため、判定精度を向上させることができる。
【０１７７】
また、情報処理装置１０１は、複数の動作実行モデルのいずれかの動作実行モデルとして、非円滑−異常モデルを用いてもよい。これにより、情報処理装置１０１は、パーキンソン病などの脳神経系患者で見られる動作があった場合に、調整動作区間候補が調整動作区間であると判定できるため、判定精度を向上させることができる。
【０１７８】
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】
【０１７９】
１００  情報処理システム
１０１  情報処理装置
１０２  センサ
１１１  主動作区間
１１２  調整動作区間候補
３１１  制御部
４００  センサデータ取得部
４０１  センサデータ取得部
４０２  主動作区間抽出部
４０３  調整動作区間候補抽出部
４０４  主動作区間パラメータ抽出部
４０５  調整動作区間候補パラメータ抽出部
４０６  関係性尤度算出部
４０７  調整動作区間判定部
４０８  調整動作区間評価部
４０９  出力制御部
４１０  センサデータ記憶部
４１２  動作実行モデルデータベース
４１３  評価値データベース
【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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