(57)【要約】被験者の姿勢に関するデータを記録し、そのデータが着座、歩行及び起立を含む活動形態に類別できるように当該データを評定する方法。この方法は、単一のセンサーを使用して腿の動きを感知し、腿の動きを記録し、データが前記活動形態の何れか一つに分類されるように当該データを処理することを含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者に装着でき、被験者の姿勢が表示されるデータを記録できる携帯可能な第１装置と、第１装置で記録されたデータが、着座、起立及び歩行を包含する活動形態のいずれかに分類されるように、第１装置からのデータを評定する第２装置を備え、
前記第１装置が、被験者の腿の一箇所に保持できる単一の感知手段と、この感知手段からのデータを蓄積するための記録手段と、これら感知手段及び記録手段に電力を供給する電力供給源を備え、
前記第２装置が、前記第１装置に接続されて前記データを分析し、且つこれを個別的な活動形態に分類する処理手段を備えた
被験者の活動を記録してモニターするシステム。
【請求項２】
前記感知手段が、重力に関して腿の傾きを反映する信号を発生する加速度計である請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記処理手段が、被験者の着座姿勢と直立姿勢とを区別できる予め設定された一組の閾値を持っている請求項１又は２記載のシステム。
【請求項４】
前記処理手段が、被験者の姿勢の相違を判定できるように、記録されたデータから閾値を算定する請求項３記載のシステム。
【請求項５】
前記記録手段が、被験者の姿勢を連続的にモニターするように作られている先行請求項の何れかに記載されたシステム。
【請求項６】
前記処理手段が、各活動の全累積期間を算定できるようプログラムされている先行請求項の何れかに記載されたシステム。
【請求項７】
前記処理手段が、確認された歩行活動の全歩数と、歩行活動のリズムに関する情報を得るために、確認された歩行活動のデータをさらに区分できるようにプログラムされている請求項６記載のシステム。
【請求項８】
前記処理手段が、所定の期間について被験者のカロリー消費量の概算を算定できるようにプログラムされている先行請求項の何れかに記載されたシステム。
【請求項９】
被験者の姿勢に関するデータを記録し、そのデータを着座、歩行及び起立を包含する活動形態の何れかに分類するため、当該データを評定する方法であって、
単一のセンサーを使用して腿の動きを感知する工程と、
腿の動きを記録する工程と、そして、
データを前記活動形態の何れか一つに分類できるようにデータを処理する工程
を含む被験者の姿勢評定方法。
【請求項１０】
処理手段が、被験者の着座姿勢と直立姿勢とを区別できる予め設定された一組の閾値を持ち、その処理手段が、被験者の姿勢の違いを判別できるよう、記録されたデータから閾値を算定する請求項９記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の活動を監視・記録する技術に関する。
本発明は、非拘束環境下における個人の日常活動を観察する必要がある用途に、広く適用可能である。個人の日常活動を監視する装置を使用するユーザの一例は、他人の健康管理に携わる人たちであって、これらの人々は、或る装置から得た情報を利用して、日課とされた運動が忠実に実行されているか否かを判断し、実行されていない場合は、目標の達成を督励している。個人的な使い方としては、やる気を起こさせる補助具として、上記のような装置を使用することがある。この種の装置はまた、被験者のカロリー摂取量に対するカロリー消費量を測定比較するための重宝な手段でもある。さらに、この種の装置は、新薬の効能や臨床試験への医者の介在を証明するデータが必要とされる臨床研究機構で使用されることもある。
【０００２】
健康管理の分野では、易動性又は病的状態のファクターに結びつく干渉は、上記したような装置から得られる情報を利用する。その一例を示せば、肥満と運動不足とに関係するII型糖尿病の裏付けに、当該装置を使用することである。健康状態が悪いヒトの増加は、その治療に費用が掛かり、労働人口を減少させ、罹病人の生活の質を低下させるので、病的状態を総体的に減少させることは、国家にとって重要なことである。本発明は、運動及び座りがちな生活様式が、健康に及ぼす影響を評価するのに効果的な手段を提供する。
【背景技術】
【０００３】
ヒトの動きの形態を評価する装置は、当業界で周知である。そうした装置の一つに、ジョイント角度を連続的に測定できる角度計があるが、単一の角度計から得られるデータは、姿勢に関する情報を与えないので、これでは装着者の動きの違いを評定することができない。また、角度計は非拘束の動きを長時間記録する目的では、通常使用されていない。
【０００４】
現存する別のタイプの装置は、通常、ウエスト又は足首に取り付け、或る一定期間の歩数を数える歩数計である。さらに精巧な歩数計は、歩数と消費カロリーとを大雑把に関係付けることができるが、直立姿勢と着座姿勢を区別することができず、また、歩数こそ記録できるものの、歩行速度を記録することができない。
【０００５】
動きを検出する加速度計を利用したアクトメーターも知られており、このものは歩数計と同様、ウエストに取り付けられる。この装置には、感知器出力からエネルギー消費量を推測する精巧なアルゴリズムを組み込むことができ、最新では、この種の装置を履物の足の甲部分に取り付けて歩行と走行（ランニング）と速度と距離を測定できると謳ったものもある。
【０００６】
さらに、実行した運動の厳しさを測定するために、心拍モニターが広く使用されており、現存の当該モニターにはカロリー計算できるものもあるが、そのカロリー計算は毎分１００拍を越える高い心拍数のときだけしか機能しないので、運動中の消費カロリーしか推定できない。
【０００７】
上記した各装置は何れも、様々な医者の介在を評価するに必要なデータを提供することができず、ヒトの運動障害を介在が軽減していることを示すような結果を、従来の装置は何れも与えていない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的の一つは、既述した不利益の少なくとも一つを回避又は軽減できるところの、活動形態を表す装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明によれば、被験者の活動を記録してモニターするシステムが提供され、そのシステムは、被験者に装着でき、被験者の姿勢が表示されるデータを記録できる携帯可能な第１装置と、第１装置で記録されたデータが、着座、起立及び歩行を包含する活動形態の何れかに分類されるように、第１装置からのデータを評定する第２装置を備え、しかも、前記第１装置は、腿の一箇所に保持できる単一の感知手段と、この感知手段からのデータを蓄積するための記録手段と、これら感知手段及び記録手段に電力を供給する電力供給源を備え、前記第２装置は、前記第１装置に接続されて前記データを分析し、且つこれを個別的な活動形態に分類する処理手段を備えている。
【００１０】
このシステムを使用すると、被験者の活動を数日又は数週間にわたってモニターすることができ、モニター期間の活動形態を着座、起立及び歩行に類別して個々の形態保持期間を定量することができる。
本発明の感知手段は、好ましくは、腿の傾きを反映する信号を発生する加速度計である。
本発明の処理手段は、記録されたデータに適用すると、被験者の着座姿勢と直立姿勢とが区別できる一組の閾値を持っていることが好ましい。
【００１１】
この閾値は、予め設定しておくことも可能であるが、最も好ましくは、特定の被験者について記録されたデータから、処理手段が閾値を算定し、被験者の姿勢の違いを判定できるようにすることである。
【００１２】
本発明の記録手段は、好ましくは、被験者の姿勢を連続的にモニターできるよう作られる。
この記録手段は、１０Ｈｚのサンプリング速度で感知手段で感知される信号を、好適には蓄える。
さらにこの記録手段は、記録されたデータにタイムスタンプすることで、好適には、活動が実行された時間も記録する。
【００１３】
本発明の処理手段は、好ましくは、累積全期間の各活動を算定するようにプログラムされる。
【００１４】
さらに本発明の処理手段は、歩行活動中の全歩数及び歩調（リズム）に関する情報を得るために、データをさらに分類して歩行活動にあると確認できるようプログラムされることが好ましい。
【００１５】
本発明の処理手段は、特定の期間について被験者のカロリー消費量の換算を算定できるように、好ましくはプログラムされる。
【００１６】
本発明の記録手段と処理手段とは、被験者が装着して携帯できる単一モジュールに併合させることができる。そして、第２装置には、スクリーンと情報にアクセスするキーを備えたインターフェースを設けることができる。
【００１７】
また、本発明の処理手段の機能的プロセスを、パーソナルコンピュータなどのような適当な装置に搭載（ロード）可能なソフトウェアーパッケージの形で供給することもでき、この場合には、第２装置は第１装置から離れた位置に設置することができる。
【００１８】
本発明また、被験者の姿勢に関するデータを記録してそのデータを着座、歩行及び起立を包含する被験者の活動形態の何れかに類別すべく当該データを評定する方法を提供するものでもあって、その方法は、
単一のセンサーを使用して腿の動きを感知し、
感知された腿の動きに関するデータを記録し、
記録されたデータが前記活動形態の何れか一つに分類されるように当該データを処理する、
ことを包含する。
【００１９】
好ましくは、本発明の方法は、データをさらに処理して被験者の基本姿勢が判定できるように、閾値を記録されたデータから算定する工程を含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下添付図面に沿って、本発明の一具体例を説明する。
図１ａ及び図１ｂは、本発明に係るシステムの一具体例を示し、図１ａにはシステムの一部を、被験者に取り付けた状態が示されている。図示の例では、試験者の腿に、好ましくは膝頭の上５ｃｍの位置に、携帯可能な第１装置１０を紐１３にて取り付けているが、紐に代えて粘着テープを使用することもでき、また特注のズボン下（第１装置１０が収納されるポケットを設けたもの）を利用して、第１装置１０を被験者に携帯させることもできる。いずれの場合でも装置１０は確実に腿に接触し、腿の周囲にずれたり、滑り落ちたりすることがない。携帯される第１装置は、図１ｂに示すように、データロガー１６と、感知手段１２と、この両者に電力を供給する電源装置１８とを備えている。データロガー１６は、１０分の１秒毎に、従って、１０Ｈｚのサンプリング速度で、被験者の姿勢を象徴するデータが記録できるように設計されている。感知手段１２は、腿の中線に位置させた単一の一軸加速度計であることが好ましく、こうすることで加速度計の感度軸を矢状面に位置させることができるため、腿の傾きに対する感度が高まる。
【００２１】
携帯できる第１装置１０は、電力を電源装置１８から感知手段１２に供給し、データ信号を感知手段１２からデータロガー１６に中継するように設計されている。データロガー１６に蓄えられる前に、感知手段１２から出た信号は、まず、低域通過アンチ・エイリアシングフィルターにて予備濾波され、不必要な高周波の過渡信号が除去される。
【００２２】
上記の具体例は、第1装置１０を被験者の下肢に装着可能な単一ユニットに作り上げた例であるが、本発明はこれに限定されない。例えば、腿に感知手段１２を取り付け、被験者のウエストに設けたデータロガー１６及びバッテリー（電源装置）１８と、前記感知手段１２とが、有線通信又は無線通信できるように第１装置１０を作り上げることもできる。
【００２３】
図２には、データケーブル２０にてデータロガー１６と接続したデータ処理装置２２の形を取った第２装置が示されている。データが一旦データ処理装置２２にダウンロードされると、当該処理装置は特定のアルゴリズムを利用してデータを分析し、装置１０で記録されたデータを評定し、ヒトの営為（活動）を着座、起立、歩行などに分類する。図示の例ではデータロガー１６と処理装置２２との間をデータがケーブル２０経由で移動しているが、別の具体例ではデータの移動を無線手段で行うことができる。
【００２４】
アルゴリズムの手順は、取得したデータについて２つの閾値をまず算定する。次いで、これらの閾値はデータの類別に利用され、被験者が直立期間にあるか、着座期間にあるかを分類する。直立状態をあると認められたデータは、次いで活動期間と安息期間に分類され、活動期間はスピードないしは勢いに応じてさらに分類される。データロガー１６によれば、データ取得の時間が記録できるので、１日の特定期間を分析することができ、このデータは被験者のカロリー消費量の推測に利用することができる。
【００２５】
図３ａは、感知手段１２が発する典型的な出力波形を示し、ここでＡは着座姿勢を表し、Ｂは起立姿勢を表し、Ｃは直立活動期を表す。起立姿勢Ｂに対応する信号は、個別的な値として明確に区別できないので、処理装置２２を使用して、起立姿勢Ｂに対応する個別的なｄｃ成分Ｅを算定する。同様にして、着座姿勢Ａについても個別的なｄｃ成分Ｄを算定する。この２つの個別的なｄｃ成分Ｄ及びＥは、閾値として定義され、これらの閾値は、記録されたデータについて２つの基本姿勢、すなわち、着座姿勢と起立姿勢とを区別するのに使用される。
【００２６】
閾値Ｄ及びＥの算定は、データが処理装置２２にダウンロードされると、最初に行われる作業である。閾値Ｄ及びＥを決める方法は、図４に示すようにデータを操作することであって、図４は感知手段１２からの出力信号に関する出現振幅のヒストグラムを示している。図４から処理装置２２は着座姿勢及び起立姿勢について、最も頻繁に出現する振幅を測定し、これらの値を閾値として使用する。図４において、水平軸上の１２０と１３０との間のヒストグラムに示されるデータは、腿の水平位置を表しており、座っている被験者感知手段１２からの出力信号の振幅の出現度合いを示すと共に、座った姿勢についての閾値として使用されるところの、最も頻発する振幅Ｄを示している。同様に、水平軸上の１４０周辺で示されるデータは、腿の実質的垂直位置を表し、起立又は歩行している被験者に装着された感知手段１２からの出力信号の振幅の出現度合いを示すと共に、起立した姿勢についての閾値として使用されるところの、ピーク振幅Ｅを示している。
【００２７】
閾値Ｄ及びＥが一旦算定されると、第２工程は、算定された閾値Ｄ及びＥに従って、記録された全データを直立姿勢と着座姿勢とに分類することである。この工程では、図３ａの信号を約１０Ｈｚの低域通過フィルタに通し、高周波の振動を除去すると共に、図３ａのＣで示されるような、被験者が歩行中にかかとをつけることで生ずるノイズを除去し、図３ｂに示されるような波形を生成させる。フィルタを通過した信号は、次いで閾値Ｄ及びＥを使用して直立姿勢の期間と着座姿勢の期間とに分類される。この分類は、コンパレータや帯域停止フィルタなどを使用する幾つかの方法で実施することができる。この工程では、処理装置２２が全累積期間について直立期間と着座期間とを判定できるよう当該処理装置にデータを分類させ、また、直立期間をさらに細かく分類できるように直立期間を確認するためのマスクとして、処理装置２２がさらに使用される。
【００２８】
第３工程は、直立姿勢と分類確認された種別を、さらに活動期間と静止期間とに分けることである。この区分は、第２工程において得られた結果をマスクとして用いて、図３ａに示すようなオリジナル信号（フィルタに通していない信号）から、直立期間が求められるように、オリジナル信号を処理することで遂行される。
【００２９】
濾過された信号の前もって確認された直立部分は、すなわち、図３ｂに示すＥ近辺の信号は、直立の閾値Ｅについて整流され、閾値Ｅより下に位置する確認された直立活動（アクティビティー）が、Ｅの上側に折り返される。（あるいはまた、この工程は閾値Ｅの下に位置する信号の活動期間を微分し、その微分係数を閾値Ｅに加えることで実行することも可能である。）この結果が図３ｃに示されるような波形であって、ここでは、全ての直立活動が閾値Ｅの上の信号として表示されている。整流された信号は、次いで移動平均フィルタ（moving average filter）を使用して低域通過フィルタで処理され、振動を除去することにより図３ｄに示されるような包絡線Cを得ることができるが、これは歩行期間についての明確な平均信号に対応する。
【００３０】
図３ａのＣで示されるところの、歩行に対応して振動する信号は、直立の閾値Ｅより大きな値を持つ信号に変換されており、起立姿勢は閾値に等しい値を持ち、着座姿勢又は横臥姿勢はＤに等しい値を持つ。起立と着座の過渡期は、閾値Ｄ，Ｅ間の起立と着座と過渡期の波形で表示される。図３ｄで示されるようなデータは、着座／横臥に相当するＡ、起立に相当するＢ及び歩行に相当するＣの３つの活動に類別される。
【００３１】
図３ｂに示されるように歩行期間にあると確認されたデータは、これをさらに分析することができる。図５は、被験者の個々のステップが思い浮かぶように、時間を拡大して示す前記データの一部である。図５において、単一のステップは、波形の一つのピークから２番目の次のピークまで、すなわち、時間の尺度に沿って或る頂きから２番目の次の頂きまでの間の二重振動の発現で表示され、図５で言えば、Ｈで示されるのが１ステップである。このデータを分析することにより、歩調（リズム）と全歩数が算定できる。信号の頻度が高ければ高いほど、換言すると、時間の尺度に沿ってピークが互いに密であれば密であるほど、直立活動のリズムが早く、これは早い歩行かランニングに相当する。これとは逆に、信号の頻度が低ければ、すなわち、時間の尺度に沿ったピークが互いに離れていれば、ペースないしはリズムは、ゆっくりしている。さらに各ステップ間の信号の振れを分析し、動きをさらに識別することができる。すなわち、ステップのピークからピークの振幅Ｇを測定することで、ランニングやサイクリング等のようなより高次の活動と、歩行とを区別することができる。ちなみに、高次の活動期間は、腿の傾きが大きくなるので、感知手段１２によって発生する信号の振幅はより大きくなる。
【００３２】
従って、処理装置２２で記録されたデータを類別し、日常の個人の活動を測定することが可能である。処理装置２２はまた、直立、歩行及び着座の如く、異なる活動を行うに要した時間量を算定することもでき、各活動の消費時間にエネルギー消費指数を掛けることにより、被験者のカロリー消費量やエネルギー消費量を見積もることができる。エネルギー消費指数は、出版された研究から導くことができ、被験者の身長、体重及び適応度に関するファクターが加味される。着座、起立及び歩行には、それぞれ異なった値が出る。歩行についての値は、エネルギー消費を伴う歩行リズムに関して出版公表されている値に応じて定められる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１ａ】使用者が装着した本発明に係る第１の携帯用装置を示す。
【図１ｂ】第１の携帯用装置のセンサーを含むブロックダイアグラムである。
【図２】本発明に係る第１の具体例を示すブロックダイアグラムである。
【図３ａ】図１ｂのセンサーのアウトプットから典型的に得られるところの、異なる信号を示す波形である。
【図３ｂ】ローパスフィルターを通過した後の図３ａの波形を示す。
【図３ｃ】閾値あたりで矯正された後の図３ｂの波形を示す。
【図３ｄ】歩行期間であることを証明するローパスフィルターを通過した後の図３ｃの波形を示す。
【図４】図３ａに示したセンサーアウトプット波形の振幅出現のヒストグラムである。
【図５】図３ｃの波形を時間を拡大して示したものである。
【符号の説明】
【００３４】
１０：第１装置                １２：感知手段
１３：紐                      １６：データロガー
１８：電力供給源              ２０：ケーブル
２２：データ処理装置
【図３ａ】
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【図４】
2004533281.tif 000004
【図５】
2004533281.tif 000005
【国際公開パンフレット】
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2004533281.tif 000007
2004533281.tif 000008
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2004533281.tif 000018
2004533281.tif 000019
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2004533281.tif 000022
2004533281.tif 000023
2004533281.tif 000024
【国際調査報告】
2004533281.tif 000025
2004533281.tif 000026
2004533281.tif 000027