(57)【要約】歩行を特徴付ける方法であって、予め測定された対象被験者の運動の測定信号を受信する工程と、前記測定信号の少なくとも一部を、前記対象被験者とは異なる参照被験者から予め測定された少なくとも１つの運動信号を含む複数の参照信号と比較し（２０４）、前記測定信号と参照信号との比較毎に、比較された信号間の類似確率を表す類似係数を生成する工程と、生成された前記類似係数の中から少なくとも１つの関心極大値を選択する工程（２０８）と、を備え、前記複数の参照信号は、歩行障害を持つ参照被験者から予め取得された少なくとも１つの運動信号と、健康な参照被験者から予め取得された少なくとも１つの運動信号と、を含む方法が提供される。【選択図】    図１
2018528044.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
歩行を特徴付ける方法であって、
予め測定された対象被験者の運動の測定信号を受信する工程と、
前記測定信号の少なくとも一部を、前記対象被験者とは異なる参照被験者から予め測定された少なくとも１つの運動信号を含む複数の参照信号と比較し（２０４）、前記測定信号と参照信号との比較毎に、比較された信号間の類似確率を表す類似係数を生成する工程と、
生成された前記類似係数の中から少なくとも１つの関心極大値を選択する工程（２０８）と、を備え、
前記複数の参照信号は、
歩行障害を持つ参照被験者から予め取得された少なくとも１つの運動信号と、
健康な参照被験者から予め取得された少なくとも１つの運動信号と、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
選択された前記関心極大値が得られた前記参照信号に応じて、前記対象被験者のステップの少なくとも１つのマーカー時間特徴を、前記対象被験者の前記測定信号において識別する工程（２１０）をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各参照信号が、参照被験者のステップの特徴及び少なくとも１つの所定のマーカー時間（ｔａ）を含み、
少なくとも１つの参照信号が、前記対象被験者の前記測定信号の互いに時間的にずらされた複数の部分と比較され、
選択された前記関心極大値が得られた前記参照信号の前記所定のマーカー時間から、前記対象被験者のステップのマーカー時間特徴が識別される（２１０）ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記比較された信号２つの寸法特徴間の比を算出する工程をさらに備え、算出された寸法比が所定の閾値を超える場合、該比較された信号から得られる極大値に対しては前記識別する工程（２１０）が実行されないことを特徴とする請求項２又は３に記載の方法。
【請求項５】
対応する前記参照被験者の情報特徴と関連付けられた所与の参照信号に対応する、選択された関心極大値の数を計数する工程（２１２）をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
少なくとも１つの参照信号が、前記対象被験者の前記測定信号の互いに時間的にずらされた複数の部分と比較され（２０４）、前記測定信号の前記部分の時間的位置に基づいて、順序付けられた類似係数のシーケンスが生成され、
前記シーケンスの類似係数が、該シーケンス内で該係数に先行する係数の値との比較結果、及び、同じシーケンス内で該係数に後続する係数の値との比較結果に応じて、極大値として選択される（２０６）ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
極大値が得られた前記測定信号の部分が、既に選択された極大値が得られた前記測定信号の別の部分と時間的に重なっている場合、前者の極大値は選択されないことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記測定信号は、前記対象被験者の足の動きを表すことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
歩行を特徴付けるシステムであって、
対象被験者の運動の測定信号を受信するように構成された受信インターフェースと、
少なくとも１つのプロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記測定信号を、前記対象被験者とは異なる参照被験者から予め測定された少なくとも１つの運動信号を含む複数の参照信号と比較し、前記測定信号と参照信号との比較毎に、比較された信号間の類似確率を表す類似係数が生成されるように、かつ、生成された前記類似係数の中から少なくとも１つの極大値を選択するように構成され、
前記複数の参照信号は、歩行障害を持つ参照被験者から予め測定された少なくとも１つの運動信号と、健康な参照被験者から予め測定された少なくとも１つの運動信号と、を含むことを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人の歩行を特徴付ける方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人の歩行を特徴付けるための方法には、簡単な歩数計数方法と、より複雑な、ステップの正確な時間特徴、例えば踵が地面を蹴る瞬間を求めることを意図したステップ検出方法の２種類が存在する。
【０００３】
既知のステップ検出方法の大部分は、対象被験者から測定された運動信号に適用される一連のアドホック処理工程に基づく。
【０００４】
例えば、Ｊ．  ＰａｎやＷ．  Ｊ．  Ｔｏｍｐｋｉｎｓによる論文「Ａ  ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  ＱＲＳ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ」に記載されているパン・トンプキンス（Ｐａｎ−Ｔｏｍｐｋｉｎｓ）前処理が知られている。この前処理は、対象被験者から測定された運動信号に対してバンドパスフィルタリング、微分、二乗、積分、ピークサーチを行うことを含む。
【０００５】
これらの方法の主な欠点は、推定又は学習が困難で、実験的に選択されることが多い多数のパラメータ（フィルタのサイズ、閾値の値、ピークの選択基準など）の較正を必要とすることである。また、これらの方法は、ステップの形態に関して、非常に強い先験的なものに基づいており、ステップの形態が非従来型のものである対象被験者、例えば、歩行障害を持つ人間に対しては、その効力が明らかに制限される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、このような予備較正工程を必要とせずに被験者の歩行を特徴付けることである。この目的は、ステップを検出すること、又は、被験者の歩行の情報特徴を決定することを含み得る。
【０００７】
本発明の別の目的は、歩行障害を持つ被験者と健康な被験者の両者に対して機能する歩行の特徴付け方法の実現を可能にすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
したがって、本発明の第１の態様によると、
予め測定された対象被験者の運動の測定信号を受信する工程と、
測定信号の少なくとも一部を、対象被験者とは異なる参照被験者から予め測定された少なくとも１つの運動信号を含む複数の参照信号と比較し、測定信号と参照信号との比較毎に、比較された信号間の類似確率を表す類似係数を生成する工程と、
生成された類似係数の中から少なくとも１つの関心極大値を選択する工程と、を備える歩行の特徴付け方法が提供される。
【０００９】
上記複数の参照信号は、
歩行障害を持つ参照被験者から予め測定された少なくとも１つの運動信号と、
健康な参照被験者から予め測定された少なくとも１つの運動信号と、を含む。
【００１０】
上記で提供される歩行の特徴付け方法は、単独の又は技術的に可能な場合は互いに組み合わせられた以下の特徴によって完成される。
【００１１】
上記方法は、選択された関心極大値が得られた参照信号に応じて、対象被験者のステップの少なくとも１つのマーカー時間特徴を、測定信号において識別する工程を備えることができる。
【００１２】
上記方法は、対応する参照被験者の情報特徴と紐づけられた所与の参照信号に対応する、選択された関心極大値の数を計数する工程を備えることができる。
【００１３】
また、上記方法は、参照信号の各クラスと関連付られた関心極大値の数を計数する工程を備えることができる。参照信号の各クラスとは、参照被験者の情報特徴から生成されたものである。
【００１４】
少なくとも１つの参照信号を、測定信号の互いに時間的にずらされた複数の部分と比較して、測定信号の部分の時間的位置に基づいて、順序付けられた類似係数のシーケンスを生成し、このシーケンスの類似係数を、該シーケンス内で該係数に先行する係数の値との比較結果、及び、同じシーケンス内で該係数に後続する係数の値との比較結果に応じて、極大値として選択することができる。
【００１５】
各参照信号は、参照被験者のステップの特徴及び少なくとも１つの所定のマーカー時間を含んでいてもよく、少なくとも１つの参照信号を、測定信号の互いに時間的にずらされた複数の部分と比較し、選択された関心極大値が得られた参照信号の所定のマーカー時間に基づき、対象被験者のステップのマーカー時間特徴を識別することができる。
【００１６】
極大値の値が所定の閾値より小さい場合、その極大値は選択されなくてもよい。
【００１７】
極大値は、類似係数の値の降順で選択することができる。
【００１８】
極大値が得られた測定信号の部分が、既に選択された極大値が得られた測定信号の別の部分と時間的に重なっている場合、前者の極大値は選択されなくてもよい。このような重複により、極大値の検索を加速し、その結果、歩行の特徴付け方法の実行時間を削減することができる。
【００１９】
上記方法は、２つの比較された信号の寸法特徴間の比を算出する工程を備えることができる。この場合、算出された寸法比が所定の閾値を超える場合、その比較信号から得られる極大値に対しては識別工程は実行されない。
【００２０】
寸法特徴は、比較信号の振幅又は分散であり得る。
【００２１】
比較工程は、ピアソン線形係数を生成する相関関係を含むことができ、類似係数は、ピアソン線形係数の絶対値に依存する。
【００２２】
複数の参照信号は、異なる継続時間の参照信号を含むことができる。
【００２３】
測定信号は、対象被験者の足の動きを表す信号であり得る。
【００２４】
測定信号は、少なくとも以下の信号であってもよく、又は以下の信号に依存してもよい。
・地面に垂直な方向の対象被験者の加速度信号、及び／又は、
・対象被験者の足の上面に対して垂直な方向の対象被験者の加速度信号、及び／又は、
・対象の足の回転軸周りの角速度信号。
【００２５】
上記方法は、対象被験者に取り付けられた少なくとも１つの運動センサーにより測定信号を取得することを含むことができる。
【００２６】
参照被験者による少なくとも５メートルの直線歩行を含む歩行シーケンス中に、少なくとも１つの参照信号を取得することができる。
【００２７】
さらに、第２の態様によると、
対象被験者の加速度の測定信号を受信するように構成された受信インタフェースと、
少なくとも１つのプロセッサと、を備え、
上記プロセッサは、測定信号を、対象被験者とは異なる参照被験者から予め測定された少なくとも１つの加速度信号を含む複数の参照信号と比較し、測定信号と参照信号との比較毎に、比較された信号間の類似確率を表す類似係数が生成されるように、かつ、生成された類似係数の中から少なくとも一つの極大値を選択するように構成され、
上記複数の参照信号は、歩行障害を持つ参照被験者から予め測定された少なくとも１つの運動信号と、健康な参照被験者から予め測定された少なくとも１つの運動信号と、を含む歩行特徴付けシステムが提供される。
【００２８】
この第２の態様によるシステムは、受信インターフェースに測定信号を提供するように適合された少なくとも１つの運動センサーをさらに備えることができる。
【００２９】
上記システムは、複数の参照信号が記憶されるメモリをさらに備えることができる。
【００３０】
さらに、本発明の第３の態様によると、対象被験者の歩行障害を診断及び／又は予後診断する方法が提供される。この方法は、本発明の第１の態様による歩行の特徴付け方法を実行することを含み、対象被験者の運動測定信号は予め測定されたものである。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】歩行の特徴付けシステム及び被験者の足を横から見た模式図である。
【図２】本発明の一実施形態による、予備段階から歩行の特徴付け方法までの工程のフローチャートである。
【図３ａ】図３の予備段階を実施することによって取得される２つの測定信号を示す。
【図３ｂ】図３の予備段階を実施することによって取得される２つの測定信号を示す。
【図４】本発明の一実施形態による、歩行の特徴付け方法の工程のフローチャートである。
【図５】図４の検出方法の実施中に比較される参照信号及び対象信号を示す。
【００３２】
図面中、同一の要素は同一の参照番号によって示される。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
図１を参照すると、歩行の特徴付けシステムは、測定装置１、信号処理装置２、及びサーバ３を含む。
【００３４】
測定装置１は、少なくとも１つの運動センサー１０とベルト１２を含む。
【００３５】
図１に示されるように、ベルト１２は、例えば、踵とつま先の間で被験者の足の周りに取り付けられるように適合されている。運動センサー１０は、ベルト１２が取り付けられた足の歩行を妨げないように、ベルト１２に固定されている。
【００３６】
例えば、測定装置１には、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３軸に沿った足の動きを測定し、装置１に取り付けられた、測定マーカーを共に定義する３つの動作センサー１０が設けられている。
【００３７】
例えば、少なくとも１つの角速度センサーが、上述の軸のうち１つの軸周りに使用され、及び／又は、少なくとも１つの加速度センサーが、上述の軸の１つに沿って使用される。
【００３８】
また、測定装置は、少なくとも１つの磁力計を含むことができる。例えば、３つの磁力計が設けられ、各磁力計は、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の１つに沿って磁場成分を取得するように構成され得る。
【００３９】
また、測定装置１は、内部信号処理手段１４と通信インターフェース１６とを備える。
【００４０】
信号処理手段１４は、異なる運動センサーの各々によって提供される基本信号の少なくとも１つから少なくとも１つの出力運動信号を生成するように構成される。
【００４１】
通信インタフェース１６は、信号処理装置２と通信するように構成される。通信インタフェースは、特に、測定装置１の内部処理手段によって生成された各出力信号を信号処理装置２に送信することができる。
【００４２】
通信インターフェース１６は、測定装置１が足に取り付けられたときに被験者の歩行を妨げないように、無線であることが好ましい。
【００４３】
一実施形態では、測定装置１は、Ｘｓｅｎｓ社によって販売されている装置であり、ベルクロ（登録商標）テープによって足に固定され、出力信号は１００Ｈｚでサンプリングされる。
【００４４】
信号処理装置２は、少なくとも１つのプロセッサ２０と、第１の通信インタフェース２２と、第２の通信インタフェース２４と、内部メモリ２６とを含む。
【００４５】
プロセッサ２０は、２つの通信インタフェース２２及び２４を介して受信された信号に基づいて、プログラムコード命令としてコード化された歩行の特徴付け方法を実行するように構成される。
【００４６】
通信インターフェース２２は、例えば、Ｗｉ−Ｆｉプロトコル又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）プロトコルを用いて、測定装置１によって発信された出力信号を受信するように構成される。
【００４７】
通信インターフェース２４は、インターネットなどの公衆ネットワークを介してリモートサーバ３と通信するように構成される。
【００４８】
信号処理装置２は、例えば、携帯端末、ラップトップコンピュータ、又はパーソナルコンピュータの形態であってもよい。
【００４９】
サーバ３は、信号処理装置２と通信するための通信インタフェース３４と、測定信号の集合及びこれらの信号と隣接するデータをデータベースとして記憶するように適合されたメモリ３２及びプロセッサ３０を含む。
【００５０】
以下、図１のシステムを用いて実行される歩行の特徴付け方法の工程について詳述する。
【００５１】
（参照信号を収集する予備段階）
図２を参照すると、参照信号の収集のために予備段階が実行される。
【００５２】
この予備段階の第１工程１０２では、各参照信号が参照被験者から測定される。
【００５３】
信号の取得１０２は、図１及び図２に示される取得システムによって行われる。この目的のため、測定装置１が参照被験者の足に取り付けられる（２つの装置１であれば、一方が左足に、他方が右足に取り付けられる）。次に、参照被験者は、所定の臨床プロトコルに従って歩くように促される。
【００５４】
参照被験者が歩行する間、運動センサー１０は、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸に沿った足の運動パラメータ（加速度及び／又は角速度などの速度）を表す信号を取得する。この信号は、測定装置１の内部処理手段によって処理され、参照被験者の対応する足の少なくとも１つの参照加速度信号を生成する。
【００５５】
内部処理手段は、磁力計が測定装置１に存在する場合には、この磁力計によって取得された磁場測定値を用いることもできる。
【００５６】
２つの測定装置１（左右の足）の各々は、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸によって定義されたセンサーと紐づけられたマーカーにおいて、９つの生信号（３次元加速度、３次元角速度、及び３次元磁界）を取得する。これらの信号は、参照信号を得るために、測定装置１の内部処理手段１４を介して、地面に対して固定されたマーカーにおいて、任意に再較正又は較正することができる。
【００５７】
歩行を特徴付ける要素のいくつかは、好ましくは、参照信号として使用される。図１に示される歩行を特徴付ける３つの要素は以下の通りである。
・地面に垂直な方向Ｇに沿って測定された参照被験者の加速度信号。
・装置１と紐づけられた、参照被験者の足の上面に垂直な軸Ｚに沿って測定された参照被験者の加速度信号。
・参照被験者による直線歩行時の参照被験者の足のＹ軸周りの回転の角速度信号（このＹ軸は、Ｚ軸に垂直であり、足首の領域で足の傾斜軸に対して平行である）。
【００５８】
その後、各参照信号は、インターフェース２２を介して処理装置２に送信され、次いで、インターフェース２４及び３０を介してサーバ３に送信される。
【００５９】
工程１０４では、測定された参照信号は、サーバ３のメモリ３２に記憶される。参照信号は、リモートサーバ３のメモリ３２の代わりに、又は、メモリ３２と共に、処理装置２の内部メモリ２６に記憶することができる。
【００６０】
工程１０６では、記憶された各参照信号に、参照被験者のステップの少なくとも１つのマーカー時間特徴を定めるための注釈が付けられる。
【００６１】
この注釈工程は、参照信号の取得１０２の際に参照被験者の歩行を精査する技術者によって経験的に実行され得る。
【００６２】
また、予め決められた、対応する参照被験者の少なくとも１つの情報特徴を、各参照信号と関連付けることができる。
【００６３】
歩行の情報特徴は、例えば、いくつかの所定のクラスの中から特定のクラスの被験者を識別することができる。
【００６４】
クラスは、歩行のタイプ（正常、跛行など）、歩行障害の重症度、歩行速度、参照被験者の年齢（老齢、若齢など）などと関連し得る。
【００６５】
例えば、この情報は、被験者の不調の訴え（知覚、運動、平衡感覚、認知状態、聴覚状態、めまい、ふらつき、又は痛み）や、被験者（固有感覚、前庭、視覚、運動感覚：片頭痛、不全麻痺、パーキンソン病など）に同定され特徴付られた欠陥（側方化、慢性又は急性発生）と関連する。この情報は、中枢神経系、末梢神経系、又は感覚器官（中央前庭、末梢前庭、末梢神経、脊髄、胴、小脳、下肢関節、大脳半球：皮質、基底核、又は白質）など、病変の解剖学的レベルを含む。この情報は、障害の病因（血管、炎症、外傷、感染症、手術前後の腫瘍、変性、毒性、代謝、心身症など）とも関連し得る。
【００６６】
複数の参照被験者に対して同じ工程１０２、１０４、１０６が繰り返し実施される。
【００６７】
予備段階の終了時には、複数の参照信号がメモリ３２に記憶され、各参照信号は、参照信号が測定された参照被験者のステップの少なくとも１つの時間特徴、及び／又は、参照被験者の少なくとも１つの情報特徴が注釈される。
【００６８】
対応する参照被験者の１ステップ又は複数のステップの少なくとも一部をカバーする継続時間を有する信号を記憶することが可能である。
【００６９】
しかしながら、参照信号によるメモリ消費を抑え、潜在的な情報の冗長性を回避するためには、参照被験者の単一ステップの少なくとも一部をカバーする継続時間を有する参照信号を記憶することが好ましい。参照信号自体に加えて記憶された時間特徴又は各時間特徴は、この単一ステップに関連する。
【００７０】
また、参照被験者の単一ステップの利用又はこのステップの一部を用いることにより、本方法の感度や特異性が増大する。また、これにより、対象被験者のステップが非従来型である場合でも、より良い結果を得ることができる。
【００７１】
参照被験者の単一ステップの少なくとも一部の利用は、例えば、支持期、初期接触期、遊脚期などのステップの複数の段階を利用することに相当する。
【００７２】
実際には、注釈は、対応する参照信号において時間特徴を特定するデータを記憶することによって実現される。これらのデータは、メモリ３２又は２６内の参照信号と論理的に紐づけられる。
【００７３】
加速度参照信号が予め測定された参照被験者は、それぞれ異なる歩容を有している。一般に、加速度参照信号が測定された参照被験者は、健康な被験者又は患者（医学的障害を持つ被験者）であり得る。
【００７４】
例えば、
・参照信号の少なくとも１つは、歩行障害を持つ被験者から測定される（股関節に問題を抱える患者について測定された参照信号の３つの例が図３ｂに示される）。
・参照信号の少なくとも１つは、健康な被験者、すなわち歩行障害を持たない被験者から測定される（図３ａに示される３つの参照信号など）。
【００７５】
このように、本発明は、歩行スタイルや病理などの歩行に関する情報を収集する方法にも関する。そのため、例えば、軽度の跛行、足の持ち上げ方、内反膝、歩行時の遊脚を区別することが可能である。図３ａ及び図３ｂに示される参照信号間で共通の構造が検出される可能性があったとしても、これらの振幅は大きく異なることに留意されたい（図３ｂでは、被験者は実際に足を引きずる傾向があり、図３ａの参照被験者と比較してステップの構造や振幅が異なる）。
【００７６】
また、収集される異なる参照信号は、必ずしも同じ継続時間を有する必要はなく、同じ数のステップの時間特徴と関連付けられなくともよい。参照被験者ごとに、ステップは異なる継続時間を有し得ることを理解されたい。
【００７７】
このように、収集された参照信号は、広範囲の歩行をカバーするステップライブラリを構成し、このライブラリは、以下で「対象」被験者と称される被験者のステップを特徴付けるために使用される。この対象被験者は、参照被験者とは異なることが好ましい。
【００７８】
（対象被験者の歩行の特徴付け段階）
図４を参照すると、対象被験者の歩行を特徴付ける方法は、以下の工程を含む。
【００７９】
工程２０２では、対象被験者の足に予め固定された測定装置１が、対象被験者の少なくとも１つの運動信号を取得する。この信号は、以下「対象信号」と称される。
【００８０】
本発明の方法は、予め測定された対象信号に対して実行することができる。
【００８１】
対象信号は、例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、及び／又はＺ軸に沿った足の加速度信号であってもよく、Ｘ軸、Ｙ軸、及び／又はＺ軸周りの足の角速度信号であってもよい。
【００８２】
このようにして、対象信号及び参照信号は、異なる被験者から測定される。検出を向上するため、参照信号の取得プロトコルは、対象信号が生成される条件を表す。
【００８３】
次に、対象信号が処理装置２に送信される。
【００８４】
工程２０４では、対象信号と参照信号との比較が行われる。
【００８５】
この比較２０４は、処理装置１のプロセッサ２０によって実行することができる。この場合、処理装置１は、この比較２０４に従って、参照信号をダウンロードするリクエストをサーバ３に送信する。変形例では、比較２０４は、サーバ３によって実行され、処理装置は測定装置１とサーバ３間の対象信号の送信のみを中継する。
【００８６】
比較２０４は、対象信号において、互いに時間的にずらされた対象信号の異なる時間部分に対して、より正確に実施される。対象信号で定められた時間部分と同数の比較が行われることが理解される。
【００８７】
対象信号の各時間部分は、その部分と比較される参照信号と同じ継続時間Ｔを有する。
【００８８】
対象信号の異なる部分は、一定のステップ時間だけ互いにずらすことができる。
【００８９】
対象信号の異なる部分は、重複していてもよい。
【００９０】
対象信号の所与の時間部分と参照信号との比較２０４により、比較された２つの信号間の類似確率を表す係数が生成される。この係数は、以下で「類似係数」と呼ばれる。
【００９１】
比較２０４は、例えば、対象信号の時間部分と参照信号との相関関係を含む。この場合、類似係数は、２つの相関する信号間のピアソン線形係数に依存する。
【００９２】
２つの信号ｘ及びｙとの間の類似係数ρ（ｘ、ｙ）は、以下のように、ピアソン線形係数の絶対値としてより正確に表すことができる。
2018528044.tif 000003
（式中、ｃｏｖ（ｘ，ｙ）は信号ｘ及びｙの共分散を表し、ｓｔｄ（ｘ）、ｓｔｄ（ｙ）は信号ｘ及びｙのそれぞれの標準偏差を表す。）
【００９３】
この場合、類似係数の値が高いほど、対象信号の時間部分と比較された参照信号との間の類似度が強いことを示す。他方、類似係数の値が低いほど、２つの比較信号間の類似度が弱いことを示す。
【００９４】
このように、対象信号のＮ個の時間的部分に対して、Ｎ回の比較２０４を介して、それぞれ特定の値を有するＮ個の類似係数が生成される。Ｎ回の比較により、対象信号の全継続時間が網羅される。
【００９５】
対象信号及び所与の同じ参照信号から生成されたＮ個の類似係数の集合は、以下、係数シーケンスと呼ばれる。
【００９６】
シーケンスの係数は、比較工程２０４時に考慮される対象信号のＮ個の異なる時間部分の時間位置の順序によって分類される。したがって、係数シーケンスの進行方向は、対象信号の進行方向に対応する。
【００９７】
比較工程２０４は、予備段階中に予め記憶された参照信号ごとに繰り返される。各参照信号は、他の参照信号と潜在的に隔てられた継続時間Ｔを有するため、参照信号と比較される対象信号の時間部分は、参照信号ごとに異なって再定義され得ることに留意されたい。
【００９８】
各参照信号と対象信号とを掛け合わせることで、これらの繰り返しの終了時に生成される類似係数シーケンスの総数は、対象被験者から同時に取得された対象信号の数に、記憶された参照信号の数を掛けた値と等しくなる。
【００９９】
各シーケンスは、対応する対象信号において互いに時間部分をずらすように選択されたステップに応じて、また、関連する参照信号の長さ（継続時間）に応じて、異なる数の係数を有することができる。
【０１００】
工程２０６では、プロセッサは、類似係数の所与のシーケンスにおける極大値を識別する。
【０１０１】
所与のシーケンスにおいて、ある係数に対してシーケンス内の先行する係数及び後続する係数が低い値を有する場合、この係数は極大値をなす。極大値の検出は、通常、シーケンス内の隣接する係数値間の一連の比較によって行われる。
【０１０２】
各極大値は、対象信号の隣接部分より参照信号と類似している信号の部分から生成された類似係数である。
【０１０３】
このように、所与のシーケンスは、０個、１個、又はそれ以上の極大値を含むことができる。
【０１０４】
工程２０６は、生成された係数シーケンスごとに繰り返される。
【０１０５】
選択工程２０８では、プロセッサは、いくつかの識別された極大値の中から関心のある極大値を選択する。
【０１０６】
この関心極大値は、類似係数の値に基づいて選択される。類似確率が低い極大値を排除するため、極大値は、その値が所定の閾値λよりも低い場合は関心極大値として選択されない。
【０１０７】
例えば、ピアソン線形係数の絶対値として定められた類似係数の場合、０．５以上の値を有する極大値のみが、関心極大値として保持される。
【０１０８】
所定の閾値λは、好ましくは０．６以上０．８以下である。
【０１０９】
有利には、選択２０８は、類似係数の値の降順で行われる。これにより、閾値λとの比較回数を削減できる。
【０１１０】
極大値の別の選択基準２０８は、対象信号の対応する部分と、同じ対象信号の、別の極大値（別の極大値を構成するだけではなく、シーケンスの極大値の中から関心極大値として既に選択されたもの）が得られた部分との重複である。
【０１１１】
換言すると、第１の極大値が、対象信号の第１の部分と参照信号との比較から生成され、その後、関心極大値として選択されたとすると、
・第１の部分と重複する第２の部分と、参照信号との比較から生成された第２の極大値は、関心極大値として選択されず、
・第１の部分と重複しない第３の部分と、参照信号との比較から生成された第３の極大値が、関心極大値として選択される。
【０１１２】
関心極大値の選択工程２０８は、好ましくは、係数の値の降順で実施される。シーケンス内で最も高い値を有する極大値が関心極大値として選択されることは確かである。
【０１１３】
参照信号と同じ数のシーケンスが生成され得る限り、選択２０８の順序は、全てのシーケンスに列挙された全ての極大値がソートされた後に決めることができる。
【０１１４】
選択工程２０８の終了時には、対象信号の特定部分に関連付けられた少なくとも１つの関心極大値が存在する。複数の関心極大値が得られた場合、関連付けられた対象信号の各特定部分は、対象信号において時間的に隔てられている（すなわち重複していない）ことは確かである。
【０１１５】
識別工程２１０では、プロセッサは、選択された１つの極大値又は複数の極大値に基づいて、対象被験者のステップの少なくとも１つの時間特徴を対象信号において識別する。
【０１１６】
この識別工程２１０は、参照信号を収集する予備段階中にここで考慮される参照信号に注釈されたマーカー時間特徴を、サーバ３から処理装置２にダウンロードすることを含む。変形例では、識別工程はサーバ３によって行われる。
【０１１７】
工程２０８で選択された関心極大値を調べることによって、対象信号において対象被験者のマーカー時間特徴が識別される。
【０１１８】
上述したように、所与の関心極大値が得られる結果となった参照信号には、予備段階時に、少なくとも１つの時間特徴、及び／又は、対応する参照被験者の少なくとも１つの特徴が注釈されている。
【０１１９】
例えば、図５には、２つの時間特徴であるステップの開始の時間ｔａとステップの終了の時間ｔｂを含む参照信号ｐが示されている。
【０１２０】
時間特徴ｔａは、対象信号の時間部分では、時間位置ｔｉ＋ｔａで表される。ｔｉは対象信号の時間部分の開始時間を表す。
【０１２１】
同様に、時間特徴ｔｂは、対象信号の時間部分では、時間位置ｔｉ＋ｔａで表される。ｔｉは対象信号の時間部分の開始時間を表す。
【０１２２】
このようにして、予備段階中に予め決められた各マーカー時間が対象信号にトレースされる。
【０１２３】
プロセッサ２０は、選択された他の関心極大値についても同じように手順を進める。
【０１２４】
このように、特定の用途において、識別工程２１０で対象被験者のステップが計数される。
【０１２５】
一実施形態では、マーカー時間特徴の識別２１０は、選択工程２０８中に選択された全ての極大値に対して必ずしも実施されるわけではない。この場合、各関心極大値に関して、プロセッサが２つの比較された信号の寸法特徴間の比を算出し、これに基づいて最大値が識別され２０６、選択される２０８。
【０１２６】
この寸法比が所定の閾値μを超える場合は、対象信号の時間部分における時間特徴の識別工程２１０が実施されない。
【０１２７】
例えば、比の分子が対象信号の寸法特徴であり、比の分母が参照信号の寸法特徴である場合、この比が閾値μを下回っているか否かが確認され、その場合には、この対象信号の時間部分では時間特徴の識別工程２１０は実施されない。
【０１２８】
さもなければ、前述の形態に従って、識別工程２１０がこの対象信号の時間的部分に対して実行される。
【０１２９】
寸法比は、例えば、比較信号間の振幅の比であってもよく、比較信号間の分散の比であってもよい。
【０１３０】
１組の比較信号に対していくつかの比を算出することもできる。これらの比の少なくとも１つが所定の閾値より大きい場合、マーカー時間の識別工程が開始されないようにすることができる。
【０１３１】
寸法比の算出は、算出される比の数を制限するために、好ましくは極大値の識別２０６後、最も好ましくは関心極大値の選択後に実施される。
【０１３２】
工程２０２、２０４、２０６、２０８、及び２１０は、測定装置１の異なるセンサーを介して同時に取得されたいくつかの対象信号（例えば、上述した異なる軸に沿った加速度信号）に対して繰り返すことができる。
【０１３３】
識別工程２１０以外の処理は、選択工程２０８において極大値が選択された後に実施されてもよい。
【０１３４】
プロセッサ２０は、例えば、参照信号が参照関心極大値を生成した回数を計数することができる２１２。
【０１３５】
次いで、プロセッサ２０は、関心極大値のうちの少なくとも１つを生成した参照信号に関連付けられた（予備段階中に識別された）参照対象の情報特徴をダウンロードする。
【０１３６】
プロセッサ２０は、例えば、関心極大値のセット、延いては対象信号のセットにおける各情報特徴の表現率を算出することができる。
【０１３７】
ある参照信号（又は同じ歩容情報特徴を持つ複数の参照信号）が、関心極大値における多数派（ｍａｊｏｒｉｔｙ）として表現される可能性が大いにある。
【０１３８】
その多数派情報特徴を、対象被験者に帰属させることができる。
【０１３９】
プロセッサ２０は、参照被験者の情報特徴から生成された参照信号のクラスごとに、そのクラスと紐づけられ、延いては、対象被験者と関連付けられた関心極大値の数を、計数することもできる２１２。
【０１４０】
プロセッサ２０は、例えば、対象信号における各情報特徴の表現率を算出することができる。
【０１４１】
その多数派情報特徴を、対象被験者に帰属させることができる。
【０１４２】
（検出方法のアルゴリズム実装の例）
検出方法は、プロセッサ２０によって実行可能なコード命令を含むコンピュータプログラムの形態で実施することができる。
【０１４３】
以下、このコンピュータプログラムの一実施形態からなるアルゴリズムについて詳細に説明する。
【０１４４】
以下、測定装置１は、同一の被験者から測定されたｋタプルの離散信号を提供するものと考える。ｋタプルは、長さ｜ｐ｜及び次元ｋのベクトルによって表される。
【０１４５】
次の記号が使用される。
・ｘは、対象被験者から測定されたｋタプルの離散対象信号を表すベクトルである。
・ｐは、同じ参照被験者から測定されたｋタプルの離散参照信号を表すベクトルである。
・｜Ｐ｜はベクトルｐの数である。
・｜ｘ｜（｜ｐ｜）は、サンプル数として計数されるベクトルｘ（ベクトルｐ）の長さである。
・ｘ（ｋ）（ｐ（ｋ））は、ベクトルｘのｋ番目の成分である。
・
2018528044.tif 000004
はインデックスｉ及びｊのサンプル間のｘ（ｋ）の時間部分であり、以下の関係が成り
立つ。
2018528044.tif 000005
【０１４６】
比較工程２０４の間、長さ｜ｐ｜の全時間部分に関して、参照信号と対象信号との間で、類似係数（ｒ）が算出され、合計で３×｜Ｐ｜×｜ｘ｜個の類似係数が得られる。
2018528044.tif 000006
2018528044.tif 000007
（式中、ｒ（ｋ，ｐ，ｉ）は、時刻ｉにおいて参照信号ｐのｋ番目の成分と対象信号のｋ番目の成分との比較から得られる類似係数であり、ρはピアソン線形係数の絶対値である。
【０１４７】
工程２０６の間、係数ｒ（ｋ，ｐ，ｉ）は、時間的に隣接する係数よりも大きい場合、極大値として指定される。したがって、極大値の集合Ｌは、以下の２つの状態を累積的に満たす係数ｒ（ｋ，ｐ，ｉ）の集合である。
ｒ（ｋ，ｐ，ｉ）＞ｒ（ｋ，ｐ，ｉ−１）
ｒ（ｋ，ｐ，ｉ）＞ｒ（ｋ，ｐ，ｉ＋１）
【０１４８】
集合Ｌは、対象被験者のステップについて許容可能な全ての位置を含む。各係数ｒ（ｋ，ｐ，ｉ）は、時刻ｉで対象信号において、インデックスｐの参照信号のステップと類似したステップを発見できる公算として解釈することができる。
【０１４９】
選択工程２０８は、貪欲法でコード化される。アルゴリズムの繰り返しごとに、集合Ｌ内の係数の最大値ｒ（ｋ＊，ｐ＊，ｉ＊）が選択される。
・時刻ｉ＊に位置するステップｐ＊が既に検出されたステップと重複する場合、このステップは除外され、プロセスが再開される。
・ステップｐ＊がそれまでの検出と重複せずに時刻ｉ＊に位置することができた場合、このステップは検出されたものとみなされ、ｉ＊とｉ＊＋｜ｐ＊｜−１の間のインデックスは次の繰り返しで禁止される。
【０１５０】
貪欲法による選択工程２０８は、全てのインデックスが禁止された時、又は、集合Ｌの全ての極大値が考慮された時、又は、集合Ｌに残っている係数の値が全て所定の閾値λよりも小さい時に終了する。閾値λはアルゴリズムの加速パラメータとして作用し、アルゴリズムの実行時間が実際に長くなりすぎるのを防ぐ。
【０１５１】
工程２０８の貪欲法アルゴリズムにより、関心極大値の集合Ｓが生成される。
【０１５２】
次に、この集合Ｓ及び閾値μに基づき、時間特徴の識別工程２１０が実施される。上述したように、閾値μは、集合Ｓに含まれる関心極大値と関連付けられた参照信号の一部と対象信号の一部との間に極端な寸法差がある場合に、いくつかの時間特徴を除外するために使用される。
【０１５３】
例えば、所定の閾値μは０．２以下、好ましくは０．０５以上０．２以下、より好ましくは０．１以上０．２以下である。
【０１５４】
（結果）
本発明者らは、健常人２３人と、膝、股関節、又は足首の様々な整形外科的障害を持つ５１人とを含む７４人の被験者において測定された２９５個の信号を含む信号データベースを確立した後、特に満足のいく結果を得ることができた。被験者の一部は、プロトコルを複数回実行した。
【０１５５】
測定装置１を装着した参照被験者に行われた参照信号を取得するための臨床プロトコルは以下の通りである。
・６秒間静止する。
・楽な歩調で１０メートルまっすぐ歩く。
・Ｕターンをする。
・出発点に戻る。
・２秒間静止する。
【０１５６】
データベース内の全ての信号には、以下の２つのマーカー時間特徴を手動で注釈した。
・踵が地面から離れるステップの開始の時間ｔａ
・つま先が地面に置かれて安定するステップ終わりの時間ｔｂ
【０１５７】
合計で９３５７歩（右足４６７４歩、左足４６８３歩）が記憶された。
【０１５８】
検出方法の動作は、以下の評価方法によって調査した。
・学習ベースを構成するデータベース内の｜Ｐ｜個のステップをランダムに選択した。
・テストベースを構成するデータベース内のステップも選択した。過学習を回避するため、学習ベースに存在する被験者から測定された全ての信号は、テストベースから除去される。
・学習ベースの｜Ｐ｜個の信号を参照信号として用いて、歩行の特徴付け方法をテストベースの各信号に対して適用した。
・次に、前述した予備収集段階の間に技術者によって収集された注釈を考慮して、検出されたステップの開始時間及び終了時間の平均が、実際にステップが存在する時間に当たる場合にステップが合っていることを前提として、本発明の方法を適用することによって、テストベースの各信号において識別されたステップの開始及び終了時間特徴の適合率スコア及び再現率スコアを算出した。
・次に、テストデータベース内の全て信号に関する適合率スコア及び再現率スコアを平均化した。
【０１５９】
以下に示す結果では、この方法を１００回繰り返し、適合率スコア及び再現率スコアの平均及び標準偏差を調べた。
【０１６０】
下記表１は、異なる数｜Ｐ｜の参照信号に対する、適合率及び再現率を示す（括弧内は１００回のシミュレーションの平均及び標準偏差を示す）。
【０１６１】
【表１】
2018528044.tif 000008
【０１６２】
算出時間を短縮するため、閾値λを０．６に設定した。まず注目されるのは、これらスコアが非常に類似しているように見えることである。５つの参照信号のみが使用されていたとしても、全ての平均スコアは９５％から９７％の間にある。全ての標準偏差は５％より小さく、本方法の高い安定性を示唆している。
【０１６３】
参照信号の数は平均性能に著しい影響を与えていないように見えるが、これは主に本方法の頑健性に影響している。参照信号の数が増加するにつれて、標準偏差は減少しており、これにより、本方法がより頑健になっていることが分かる。この知見は、参照信号が多いほど、全ての病理や歩行タイプが考慮される可能性が高くなり、テストベースの全ての信号に関する結果が標準化される傾向にあることからも理解される。｜Ｐ｜＝５の時、適合率と再現率の標準偏差の間に非対称性が見られる。参照信号の数が少ないため、病理学的患者の小さいステップと健常者の大きいステップとの対応が強制され、過剰検出が生じ、精度が低下する傾向にある。
【０１６４】
下記表２は、異なる値の所定の閾値λに対する、適合率及び再現率を示す（括弧内は１００回のシミュレーションの平均及び標準偏差を示す）。
【０１６５】
【表２】
2018528044.tif 000009
【０１６６】
所定の閾値λが増加すると、モデルに高度に相関する参照信号のみが選択され、これにより適合率が向上する。逆に、所定の閾値λが減少すると、再現率が増加し、適合率は低下する。これらの結果から、パラメータλの有用性が確認できる。即ち、λを（０．６〜０．８オーダーの）適切な値に増加することで、再現率を一定に保ちながら、適合率（及び適合率の頑健性）を高めることができる。また、λは算出コストに影響する。例えば、λ＝０（λのないアルゴリズムに相当）の代わりにλ＝０．８を用いることで、約２倍速く結果を算出することができる。したがって、可能な限り最大値のλを用いることは興味深い。最良の性能は、再現率と適合率との間で良好な兼合いが得られるλ＝０．８により達成される。
【０１６７】
下記表３は、異なる値の所定の閾値μに対する、適合率及び再現率を示す（括弧内は１００回のシミュレーションの平均及び標準偏差を示す）。
【０１６８】
【表３】
2018528044.tif 000010
【０１６９】
パラメータμは主に再現率に影響を与える。実際に、μが大きすぎると、振幅が参照信号の振幅と大きく異なる測定値は全て考慮されなくなる。これは、参照信号の１つが振幅が小さい病理学的患者に対応する場合、健康な患者の測定値を検出することができなくなるという二重効果を有する。逆の状況も起こり得る。実際に、μが増加すると、ピアソン相関係数によって与えられる正規化効果が中和される。表３は、再現率が低くなりすぎないためには、好ましくはμが０．２より大きくてはならないことを示している。
【０１７０】
この工程により、１００回のシミュレーションに基づき、２１０００種類の異なる構成がテストされた。これらの構成のうち、｜Ｐ｜＝５の参照信号、λ＝０．７５及びμ＝０．１の構成では、平均再現率は９８．４０％、平均適合率は９８．４４％であった。このパラメータの選択は一例であり、パラメータは、ステップのデータベースの内容や解析されるシーケンスに応じて変更することができる。
【０１７１】
本発明の方法の良好な性能は、ライブラリを構成する参照信号と関連している。注目すべきは、この方法は少数の参照信号しか必要とせず、このため、アルゴリズムの正確な実行のために大きなライブラリが必要とされないことである。例えば、最適化された方法は、健康な被験者に属する１つの参照信号、神経異常に対応する３つの参照信号、及び整形外科学的障害に関連する１つの参照信号の、５つの参照信号を含む。
【０１７２】
また、本発明の方法は、ステップの境界を正確に検出し、ステップの異なる継続時間に適合することができるという利点を有する。ステップの９０％に対して、開始、着地、及び継続時間の誤差が０．２５秒（絶対値）未満である。これらの結果は、専門家及び技術者による不確実な注釈に比べて満足のいくものである。
【０１７３】
Ｈ．  Ｙｉｎｇ及びＣ．  Ｓｉｌｅｘらによる論文「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｓｔｅｐ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ  ｓｉｇｎａｌ」で提案されたパラメータを用いて構成された、導入で引用したパン・トンプキンス前処理方法を、本発明による検出方法と比較した。
【０１７４】
従来の方法によって得られた結果は適合率が低い（使用されたシーケンスのグループに応じて、２５．６％〜５１．２０％程度）。また、この方法は、本発明のように時間特徴（ステップの開始時間又は終了時間など）を検出することができない。
【０１７５】
パン・トンプキンス法は、Ｆ値が最大になるように、いくつかのパラメータ（ｆｍｉｎ、ｆｍａｘ、積分関数、クオーターサイズ、ノイズレベルなど）の最適値を選択することによって、データベース全体で最適化される。最適化されると、アルゴリズムにより９７．８２％の再現率と９５．７２％の適合率が得られる。詳細な結果を表４に示す。これらのスコアは健康な被験者については本発明の方法に匹敵するが、パン・トンプキンス法では神経障害や整形外科的障害などの障害を有する被験者を扱うことは困難であることに留意されたい。特に、これらの被験者では、過剰検出が起こり、適合率が低下する。これは、信号処理に基づいた従来のステップ検出方法の限界を示している。調査される信号が異なる特性（ノイズ、周波数成分、振幅）を有している場合、全ての信号に適合された単一の処理方法を見つけるのは困難である。
【０１７６】
【表４】
2018528044.tif 000011
【０１７７】
結論として、本発明に従って実施される検出方法は、少数の参照信号を使用しても頑健性を得ることができる。
【０１７８】
本発明の検出方法には、複数の用途を見出すことができる。この検出方法は、特に、歩行障害の診断又は予後診断の予備段階として役立ち得る。この方法は予め測定されたデータを使用するため、実施される対象被験者との相互作用を必要としない。
【図１】
2018528044.tif 000012
【図２】
2018528044.tif 000013
【図３ａ】
2018528044.tif 000014
【図３ｂ】
2018528044.tif 000015
【図４】
2018528044.tif 000016
【図５】
2018528044.tif 000017
【国際調査報告】
2018528044.tif 000018
2018528044.tif 000019
2018528044.tif 000020
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