(57)【要約】【課題】  関節角度を精度良く算出できる測定装置等の提供。【解決手段】  測定装置は、関節を有する測定対象物の距離画像に基づいて、測定対象物における所定の関節を介して繋がる第１部位及び第２部位の各位置を算出する部位位置算出部と、部位位置算出部により算出された各位置を結ぶ第１直線に基づいて、測定対象物における第１測定対象の関節に係る関節角度を算出する第１関節角度算出部とを含む。【選択図】  図３
2017158644.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
関節を有する測定対象物の距離画像に基づいて、前記測定対象物における非関節部位又は末端部位である第１部位の位置と、前記第１部位とは異なる第２部位の位置とを算出する部位位置算出部と、
前記部位位置算出部により算出された前記各位置を結ぶ第１直線に基づいて、前記測定対象物における第１測定対象の関節に係る関節角度を算出する第１関節角度算出部とを含む、測定装置。
【請求項２】
前記第１部位及び前記第２部位は、所定の関節を介して互いに繋がる部位であり、
前記第１測定対象の関節は、前記所定の関節とは異なる、請求項１に記載の測定装置。
【請求項３】
前記測定対象物は、被験者の人体であり、
前記第１測定対象の関節は、前記所定の関節よりも胴体に近い関節である、請求項２に記載の測定装置。
【請求項４】
前記第１関節角度算出部は、所定面上に投影された前記第１直線と、予め決められた基本軸とのなす角度を前記関節角度として算出する、請求項１〜３のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
【請求項５】
前記第１関節角度算出部により算出された前記関節角度に基づいて、前記第１測定対象の関節の可動範囲を算出する可動範囲算出部を更に含む、請求項１〜４のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
【請求項６】
前記測定対象物の２つ以上の関節部位の各位置を算出する関節位置算出部と、
前記関節位置算出部により算出された前記各位置を結ぶ第２直線に基づいて、前記測定対象物における第２測定対象の関節に係る関節角度を算出する第２関節角度算出部とを更に含む、請求項１〜５のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
【請求項７】
複数の測定項目のうちから測定対象の測定項目を決定する測定項目決定部を更に含み、
前記測定項目決定部により決定された前記測定対象の測定項目が所定測定項目である場合は、前記第１関節角度算出部が機能し、前記測定項目決定部により決定された前記測定対象の測定項目が前記所定測定項目でない場合は、前記第２関節角度算出部が機能する、請求項６に記載の測定装置。
【請求項８】
前記測定対象物は、被験者の人体であり、
前記第１測定対象の関節は、肩関節であり、
前記第１関節角度算出部は、肩関節の屈曲／伸展、肩関節の外転／内転、肩関節の外旋／内旋、及び肩関節の水平屈曲／水平伸展の少なくともいずれかに係る前記関節角度を算出する、請求項１に記載の測定装置。
【請求項９】
前記測定対象物は、被験者の人体であり、
前記第１測定対象の関節は、股関節であり、
前記第１関節角度算出部は、股関節の外転／内転及び股関節の外旋／内旋の少なくともいずれかに係る前記関節角度を算出する、請求項１に記載の測定装置。
【請求項１０】
前記部位位置算出部が算出する前記各位置は、前記第１部位及び前記第２部位の各重心位置である、請求項１〜９のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
【請求項１１】
距離画像センサが、関節を有する測定対象物の距離画像を取得し、
処理装置が、前記距離画像に基づいて、前記測定対象物における非関節部位又は末端部位である第１部位の位置と、前記第１部位とは異なる第２部位の位置とを算出し、算出した前記各位置を結ぶ第１直線に基づいて、前記測定対象物における第１測定対象の関節に係る関節角度を算出することを含む、測定方法。
【請求項１２】
関節を有する測定対象物の距離画像を距離画像センサから入力し、
前記距離画像に基づいて、前記測定対象物における非関節部位又は末端部位である第１部位の位置と、前記第１部位とは異なる第２部位の位置とを算出し、
算出した前記各位置を結ぶ第１直線に基づいて、前記測定対象物における第１測定対象の関節に係る関節角度を算出する
処理をコンピューターに実行させる測定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、測定装置、測定方法及び測定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人体の距離画像に基づいて、人体の各部位を識別することで、人体の各関節位置を算出する技術が知られている（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】J. Shotton， A. Fitzgibbon， M. Cook、 T. Sharp， M. Finocchio， R. Moore， A. Kipman， 及びA. Blakeによる"Real-time human pose recognition in parts from a single depth image"In Proc. CVPR， 2011.
【特許文献１】WO2012/077286号パンフレット
【特許文献２】特開2014-68714号公報
【特許文献３】特開2014-136137号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、距離画像における関節部位は、非関節部位に比べて面積が小さいため、上記のような従来技術では、関節位置の算出精度を高めることが難しい。関節位置の算出精度が悪くなると、関節位置の算出結果に基づき関節角度を精度良く算出することが難しくなる。
【０００５】
そこで、１つの側面では、本発明は、関節角度を精度良く算出できる測定装置、測定方法及び測定プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一局面によれば、関節を有する測定対象物の距離画像に基づいて、前記測定対象物における所定の関節を介して繋がる第１部位及び第２部位の各位置を算出する部位位置算出部と、
前記部位位置算出部により算出された前記各位置を結ぶ第１直線に基づいて、前記測定対象物における第１測定対象の関節に係る関節角度を算出する第１関節角度算出部とを含む、測定装置が提供される。
【発明の効果】
【０００７】
関節角度を精度良く算出できる測定装置、測定方法及び測定プログラムが得られる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】一例による可動範囲測定装置の概略構成を模式的に示す図である。
【図２】処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】処理装置の機能の一例を示すブロック図である。
【図４】身体の各部位の分け方の一例を示す図である。
【図５】距離画像における注目点とオフセット点のイメージ図である。
【図６】画素毎に決定木を用いて身体部位を識別する方法の説明図である。
【図７】機械学習の概要を示す説明図である。
【図８】非関節部位の重心位置のイメージ図である。
【図９】関節部位等の重心位置のイメージ図である。
【図１０】骨格の認識結果のイメージ図である。
【図１１】重心位置の算出方法の一例の説明図である。
【図１２】測定項目の一例を示す表図である。
【図１３Ａ】股関節に関する測定項目の説明図である。
【図１３Ｂ】股関節に関する測定項目の説明図である。
【図１４Ａ】処理装置による処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４Ｂ】特定関節角度算出部による関節角度算出方法の一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１４Ｂに示す処理の説明図である。
【図１６】被験者の一部の身体部位の識別結果の一例を示す。
【図１７】肩関節の外転／内転の説明図である。
【図１８Ａ】比較例の説明図である。
【図１８Ｂ】比較例の説明図である。
【図１９Ａ】肩関節の外転／内転に係る初期姿勢の被験者の正面図である。
【図１９Ｂ】肩関節の外転／内転に係る測定中の姿勢の被験者の正面図である。
【図２０】肩関節の外旋／内旋の説明図である。
【図２１】比較例の説明図である。
【図２２】比較例の説明図である。
【図２３】肩関節の外旋／内旋に係る初期姿勢の被験者の上面図及び側面図である。
【図２４】肩関節の外旋／内旋に係る測定中の姿勢の被験者の上面図及び側面図である。
【図２５】股関節の外旋／内旋の説明図である。
【図２６】比較例の説明図である。
【図２７】比較例の説明図である。
【図２８】股関節の外旋／内旋に係る初期姿勢の被験者の上面図及び側面図である。
【図２９】股関節の外旋／内旋に係る測定中の姿勢の被験者の上面図及び側面図である。
【図３０】変形例の説明図であり、肩関節の外旋／内旋に係る測定中の姿勢の被験者の上面図及び側面図である。
【図３１】変形例の説明図であり、股関節の外旋／内旋に係る測定中の姿勢の被験者の上面図及び側面図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照しながら各実施例について詳細に説明する。
【００１０】
図１は、一例による可動範囲測定装置１の概略構成を模式的に示す図である。図１には、説明用に、被験者Ｓ（測定対象者の一例）が示されている。
【００１１】
可動範囲測定装置１は、距離画像センサ２１と、処理装置１００とを含む。
【００１２】
距離画像センサ２１は、被験者Ｓの距離画像を取得する。例えば、距離画像センサ２１は、３次元画像センサであり、空間全体のセンシングを行って距離を計測し、デジタル画像のように画素毎に距離情報を持つ距離画像を取得する。距離情報の取得方式は任意である。例えば、距離情報の取得方式は、特定のパターンを対象に投影してそれをイメージセンサで読み取り、投影パターンの幾何学的な歪みから三角測量の方式により距離を取得するアクティブステレオ方式であってもよい。また、レーザー光を照射してイメージセンサで反射光を読み取り、その位相のずれから距離を計測するTOF（Time-of-Flight）方式であってもよい。
【００１３】
尚、距離画像センサ２１は、位置が固定される態様で設置されてもよいし、位置が可動な態様で設置されてもよい。また、距離画像センサ２１は、複数個設置されてもよい。例えば、距離画像センサ２１が複数個設置される場合、測定項目（後述）に応じて使用される距離画像センサ２１が変更されてもよい。また、距離画像センサ２１が可動式である場合、測定項目（後述）に応じて距離画像センサ２１の位置が変更されてもよい。
【００１４】
図２は、処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００１５】
図２に示す例では、処理装置１００は、制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、ドライブ装置１０４、ネットワークＩ／Ｆ部１０６、入力部１０７を含む。
【００１６】
制御部１０１は、主記憶部１０２や補助記憶部１０３に記憶されたプログラムを実行する演算装置であり、入力部１０７や記憶装置からデータを受け取り、演算、加工した上で、記憶装置などに出力する。
【００１７】
主記憶部１０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などであり、制御部１０１が実行する基本ソフトウェアであるＯＳやアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。
【００１８】
補助記憶部１０３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。
【００１９】
ドライブ装置１０４は、記録媒体１０５、例えばフレキシブルディスクからプログラムを読み出し、記憶装置にインストールする。
【００２０】
記録媒体１０５は、所定のプログラムを格納する。この記録媒体１０５に格納されたプログラムは、ドライブ装置１０４を介して処理装置１００にインストールされる。インストールされた所定のプログラムは、処理装置１００により実行可能となる。
【００２１】
ネットワークＩ／Ｆ部１０６は、有線及び／又は無線回線などのデータ伝送路により構築されたネットワークを介して接続された通信機能を有する周辺機器と処理装置１００とのインターフェースである。
【００２２】
入力部１０７は、カーソルキー、数字入力及び各種機能キー等を備えたキーボード、マウスやスライスパット等を有する。入力部１０７は、音声入力やジェスチャー等の他の入力方法に対応してもよい。
【００２３】
尚、図２に示す例において、以下で説明する各種処理等は、プログラムを処理装置１００に実行させることで実現することができる。また、プログラムを記録媒体１０５に記録し、このプログラムが記録された記録媒体１０５を処理装置１００に読み取らせて、以下で説明する各種処理等を実現させることも可能である。なお、記録媒体１０５は、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等であってよい。なお、記録媒体１０５には、搬送波は含まれない。
【００２４】
図３は、処理装置１００の機能の一例を示すブロック図である。図３には、処理装置１００に距離画像を入力する距離画像センサ２１が併せて図示されている。
【００２５】
図３に示す例では、処理装置１００は、身体部位位置算出部１１０と、測定項目決定部１１２と、関節角度算出部１２０と、可動域算出部１３６と、出力部１３８とを含む。関節角度算出部１２０は、通常関節角度算出部１２１（第２関節角度算出部の一例）と、特定関節角度算出部１２２（第１関節角度算出部の一例）とを含む。身体部位位置算出部１１０、測定項目決定部１１２、関節角度算出部１２０、可動域算出部１３６、及び出力部１３８は、図２に示す制御部１０１が主記憶部１０２に記憶された１つ以上のプログラムを実行することで実現できる。
【００２６】
身体部位位置算出部１１０は、身体部位識別部１１０１（部位識別部の一例）と、非関節位置算出部１１０２（部位位置算出部の一例）と、関節位置算出部１１０３とを含む。
【００２７】
身体部位識別部１１０１には、距離画像センサ２１から被験者Ｓの距離画像が入力される。身体部位識別部１１０１は、距離画像における被験者Ｓの身体の各部位を識別する。身体の各部位の識別は、予め機械学習により得られる学習結果に基づいて実現できる。身体の各部位の識別方法の一例は、図５乃至図７を参照して後述する。
【００２８】
図４は、身体の各部位の分け方の一例を示す図である。図４に示す例では、身体は、一例として、２９部位ａ１〜ａ２９に分けられている。身体は、関節部位（例えば、ａ１７、ａ１８、ａ２１、ａ２２等）と、非関節部位（例えば、ａ１９、ａ２０、ａ２３、ａ２４等）と、手や足の末端部位（ａ１５、ａ１６、ａ２８、ａ２９）とを含む。このようにして分けられた身体の各部位には、例えば固有のラベルが付与されてよい。以下では、身体の各部位（ラベルが付けられた各身体部位）を識別することを、「ラベル分け」とも称する。
【００２９】
ここで、図５乃至図７を参照して、身体の各部位の識別方法の一例について説明する。ここでは、機械学習方式としてランダムフォレストを用い、特徴量として注目画素と周辺画素の距離値の差を用いる例を説明する。ランダムフォレストでは複数の決定木を用い、入力データ（距離画像）の特徴量を算出してその結果に応じて決定木を分岐していき、最終的な結果を得る。本例においては、距離画像の各画素毎に特徴量を算出し、決定木で分岐していくことにより、最終的にその画素がどの身体部位(ラベル)に属するかを分類する。
【００３０】
特徴量ｆ（Ｉ，ｘ）は、距離画像内の注目点（ピクセル）とその周辺のオフセット点の間の距離値の差であり、数１の式で表される。
【００３１】
【数１】
2017158644.tif 000003
ここで、Ｉは距離画像、ｘは注目点の座標、ｄＩ（ｘ）は、注目点の距離、ｄＩ（ｘ＋Δ）は、オフセット点の距離である。オフセットΔは、以下のとおりである。
【００３２】
【数２】
2017158644.tif 000004
ここで、ｖは、注目点からのオフセット（正規化前）である。尚、オフセット点の位置については学習時に決まった位置を使い、距離画像センサ２１からの被験者Ｓの近さの変動に対応するために距離で正規化を行っている。即ち、被験者Ｓが近いほど距離画像が拡大されるため、オフセットΔは、注目点の距離で正規化されている。
【００３３】
図５は、距離画像における注目点とオフセット点のイメージ図である。図５において、印"＋"は注目点を表し、印"ｘ"はオフセット点を表し、矢印はオフセットΔを概念的に表す。図５において、例えば注目点が頭部の画素でありオフセット点が背景部分となっている場合、注目点とオフセット点の距離の差は大きくなる。他方、胴体部分のように注目点とオフセット点が両方とも上半身にある場合、距離の差は小さくなる。
【００３４】
図６は、画素毎に決定木を用いて身体部位を識別する方法の説明図である。図６には、決定木がT個の"tree １"〜"tree T"示されている。身体部位識別部１１０１は、距離画像から1画素ずつ、事前に学習した識別器（複数の決定木）に入力し、画素毎に身体部位の推定を行う。身体部位識別部１１０１は、決定木の各ノードNｋでは、その画素の特徴量ｆ（Ｉ、ｘ；Δｋ）を算出して閾値θｋと比較する。各ノードでの演算に使用するオフセットΔｋと閾値θｋは学習の際に最も正しく部位が識別できる値が選択される。身体部位識別部１１０１は、各ノードで比較結果に応じた方向へと分岐して次のノードへ進み、終端ノードまで至る。決定木の終端ノードに到達すると、その画素がどの身体部位に属するかの確率分布が得られる。図６において、P1(c)は、決定木"tree １"における確率分布を模式的に表し、PT(c)は、決定木"tree T"における確率分布を模式的に表す。ｃは、各身体部位（各ラベル）を表す。そして、確率分布をすべての木の結果で平均し、最も確率の大きい部位が推定結果となる。
【００３５】
図７は、機械学習（学習処理）の概要を示す説明図である。学習の際には様々な姿勢の距離画像と対応する部位ラベル付画像（ラベル分けデータ）のセットを大量に用意し、機械学習処理を行う。機械学習処理では、決定木でうまく分類できるように各ノードｋで比較する周辺画素のオフセットΔｋ、及び、分岐の判定に使用する閾値θｋが決定（学習）される。
【００３６】
ここでは、一例として、機械学習方式としてランダムフォレストを用い、特徴量として注目画素と周辺画素の距離値の差を用いているが、他の方法も可能である。例えば、距離画像を入力として各画素のマルチクラス分類(Multi-class Classification)を行う方式であってもよい。また、ランダムフォレストの場合でも距離値の差以外の特徴量を使ってもよいし、特徴量に相当するパラメータも含めて学習を行う深層学習(Deep Learning)を用いてもよい。
【００３７】
また、身体部位識別部１１０１は、手や足の末端部位については、機械学習の結果を用いずに、距離画像のみから人体の輪郭抽出を行うことで認識してもよい。これは、手や足の末端部位については、機械学習の結果を用いなくても輪郭抽出により精度高い認識結果が得られる可能性が高いためである。
【００３８】
非関節位置算出部１１０２は、身体部位識別部１１０１が識別した各非関節部位（第１部位及び第２部位の一例）及び各末端部位の重心位置を算出する。非関節位置算出部１１０２は、図８に×マークで示すような、非関節部位ａ７、ａ８、ａ１１、ａ１２、ａ１９、ａ２０、ａ２３、ａ２４及び末端部位ａ１５、ａ１６、ａ２８、ａ２９の各重心位置を算出する。
【００３９】
関節位置算出部１１０３は、身体部位識別部１１０１が識別した各関節部位の重心位置を算出する。関節位置算出部１１０３は、図９に×マークで示すような、関節部位の各重心位置、及び、他の骨格基準位置Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を算出する。この場合、関節位置算出部１１０３は、更に、図１０に模式的に示すように、関節部位の各重心位置及び骨格基準位置Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３に基づいて、骨格を認識してもよい。
【００４０】
図１１は、非関節位置算出部１１０２及び関節位置算出部１１０３で用いることができる重心位置の算出方法の一例の説明図である。図１１は、身体部位識別部１１０１による各部位の識別結果を示し、Ｘ１の拡大図を併せて示す。ここでは、図１１のＸ１の拡大図を参照して、左肩（関節部位）の重心位置を求める例を説明する。部位X1の拡大図において、白抜きの"×"で示す各点Piは、肩と分類された画素に対応する3次元座標を表す。この場合、黒塗りの"×"で示す重心位置Joint（ｘ，ｙ，ｚ）は、以下の数３の式のように、すべてのPiの（x，y，z）座標それぞれの平均を算出することによって求められてよい。
【００４１】
【数３】
2017158644.tif 000005
尚、数３の式において、"ｎ"は、各点Piの個数である。
【００４２】
測定項目決定部１１２は、入力部１０７からの測定項目に関する入力（ユーザからの入力）に従って、測定項目を決定する。図１２は、測定項目の一例を示す表図である。図１２において、「Ｎｏ．」は、測定項目の番号を表し、「部位名」は、測定対象の可動域（可動範囲）に関連する検査部位を表し、「運動方向」は、測定対象の動き方向（どの動き方向における可動域を測定するか）を表す。また、図１２において、「特定測定項目」は、測定項目が後述の特定関節角度算出処理が可能な特定測定項目（図１４Ｂ参照）であるか否かを表し、"○"は、特定測定項目であることを意味し、"×"は、特定測定項目でないことを示す。
【００４３】
例えば、股に関する測定項目は、股関節の外転／内転（Ｎｏ２０）及び外旋／内旋（Ｎｏ２１）を含む。図１３Ａ及び図１３Ｂは、股に関する測定項目の説明図であり、図１３Ａは、外転／内転の説明図であり、図１３Ｂは、外旋／内旋の説明図である。尚、図１３Ａ及び図１３Ｂにおいては、被験者Ｓは、仰向け状態の上面視で、下半身のみが模式的に図示されている。ここでは、右股関節の外転／内転及び外旋／内旋について説明するが、左股関節の外転／内転及び外旋／内旋についても同様である。右股関節の外転／内転が測定項目であるとき、被験者Ｓは、図１３Ａに示すように、右足を伸ばした状態で右足を左右に動かす。右股関節の外転／内転が測定項目であるとき、かかる動き中の各関節角度が算出される。右股関節の外旋／内旋が測定項目であるとき、図１３Ｂに示すように、被験者Ｓは、右膝を直角に曲げて固定し、右膝より先の部分を左右に動かす。右股関節の外旋／内旋が測定項目であるとき、かかる動き中の各関節角度が算出される。尚、右股関節の外転／内転又は外旋／内旋が測定項目であるとき、算出対象の関節角度は、図１３Ａ及び図１３Ｂに示すように、例えば、動き中の足の延びる方向と基本軸とのなす角度である。外転／内転の場合は、基本軸は、両側の上前腸骨棘を結ぶ線への垂直線である。尚、基本軸は、図１２に示すような測定項目と共に、日本整形外科学会および日本リハビリテーション医学会により示された「関節可動域表示ならびに測定法」内に示されている。
【００４４】
測定項目決定部１１２は、測定項目を決定すると、決定した測定項目を関節角度算出部１２０、可動域算出部１３６及び出力部１３８に通知する。
【００４５】
通常関節角度算出部１２１は、測定項目決定部１１２により通知された測定項目（特定測定項目以外）に対応して予め定められた関節角度を算出する。具体的には、まず、特定関節角度算出部１２２は、関節位置算出部１１０３から関節部位の各重心位置（以下、単に「関節座標」とも称する）を取得する。尚、通常関節角度算出部１２１は、測定項目に応じて、必要となる関節座標（測定項目決定部１１２により通知された測定項目に対応して予め定められた関節部位に係る関節座標）のみを取得してもよい。通常関節角度算出部１２１は、取得した関節座標に基づいて、関節角度を算出する。例えば、通常関節角度算出部１２１は、測定項目毎に予め定められた２点以上の関節座標間を結ぶ直線（第２直線の一例）と、測定項目毎に予め定められた基本軸とのなす角度に基づいて、被験者Ｓの関節角度を算出できる。このような通常関節角度算出部１２１による関節角度算出処理を「通常関節角度算出処理」と称する。
【００４６】
特定関節角度算出部１２２は、測定項目決定部１１２により通知された測定項目（特定測定項目）に対応して予め定められた関節角度を算出する。具体的には、まず、特定関節角度算出部１２２は、非関節位置算出部１１０２から非関節部位及び末端部位の各重心位置（以下、単に「非関節座標」とも称する）を取得する。尚、特定関節角度算出部１２２は、測定項目に応じて、必要となる非関節座標（測定項目決定部１１２により通知された測定項目に対応して予め定められた非関節部位又は末端部位に係る非関節座標）のみを取得してもよい。特定関節角度算出部１２２は、取得した非関節座標に基づいて、関節角度を算出する。例えば、特定関節角度算出部１２２は、測定項目毎に予め定められた２点以上の非関節座標間を結ぶ直線（第１直線の一例）と、測定項目毎に予め定められた基本軸とのなす角度に基づいて、被験者Ｓの関節角度を算出する。このような特定関節角度算出部１２２による関節角度算出処理を「特定関節角度算出処理」と称する。特定関節角度算出処理の具体例については、後述する。
【００４７】
可動域算出部１３６は、通常関節角度算出部１２１又は特定関節角度算出部１２２に算出された関節角度データ（測定項目に対応した動き中の各関節角度）に基づいて関節の可動域（可動範囲）を算出する。可動域算出部１３６は、測定項目毎に予め定められた条件であって、関節の可動域に関する条件を満たす範囲内の関節の可動域を算出してよい。関節の可動域に関する条件は、例えば矢状面や前額面のような特定の平面内で動く等の条件であってよい。例えば、可動域算出部１３６は、ある測定項目に関して算出した関節角度の最大値を、その測定項目に係る関節の可動域（可動範囲）としてよい。
【００４８】
出力部１３８は、可動域算出部１３６により算出された関節の可動域を表す情報を表示部（図示せず）に出力する。例えば、出力部１３８は、測定項目と共に、関節の可動域を表す数値を出力する。尚、表示部は、ＣＲＴ（Cathode-Ray Tube）ディスプレイや液晶ディスプレイ等の表示装置により実現されてよい。
【００４９】
図１４Ａは、処理装置１００による処理の一例を示すフローチャートである。図１４Ａに示す処理は、例えば、測定開始指示が入力部１０７を介して入力された場合に起動されてよい。或いは、図１４Ａに示す処理は、例えば、距離画像センサ２１から距離画像が処理装置１００に入力されると開始される。尚、距離画像センサ２１からの距離画像は、所定周期毎（フレーム周期毎）に入力されてよい。
【００５０】
ステップＳ３００では、測定項目決定部１１２は、入力部１０７からの測定項目に関する入力（ユーザからの入力）に従って、測定項目を決定する。
【００５１】
ステップＳ３０２では、測定項目決定部１１２は、ステップＳ３００で決定した測定項目が特定測定項目（図１２参照）であるか否かを判断する。判定結果が"ＹＥＳ"の場合は、図１４Ａに示す処理は、ステップＳ３０４に進み、それ以外の場合は、図１４Ａに示す処理は、ステップＳ３０６に進む。
【００５２】
ステップＳ３０４では、測定項目決定部１１２は、特定測定項目フラグを"１"にセットする。
【００５３】
ステップＳ３０６では、測定項目決定部１１２は、特定測定項目フラグを"０"にセットする。
【００５４】
ステップＳ３０８では、身体部位識別部１１０１は、距離画像における被験者Ｓの身体の各部位を識別し、非関節座標及び関節座標を導出する。尚、身体部位識別部１１０１は、特定測定項目フラグに応じて、非関節座標及び関節座標のいずれか一方のみを導出してもよい。例えば、特定測定項目フラグが"１"であるときは、非関節位置算出部１１０２が機能し、非関節位置算出部１１０２は、非関節座標を算出する。他方、特定測定項目フラグが"０"であるときは、関節位置算出部１１０３が機能し、関節位置算出部１１０３は、関節座標を算出する。
【００５５】
ステップＳ３１０では、関節角度算出部１２０は、特定測定項目フラグが"１"であるか否かを判定する。判定結果が"ＹＥＳ"の場合は、図１４Ａに示す処理は、ステップＳ３１２に進み、それ以外の場合は、図１４Ａに示す処理は、ステップＳ３１４に進む。
【００５６】
ステップＳ３１２では、特定関節角度算出部１２２は、特定関節角度算出処理を実行する。特定関節角度算出処理は、上述の通りである。特定関節角度算出処理の流れの一例は、図１４Ｂを参照して後述する。
【００５７】
ステップＳ３１４では、通常関節角度算出部１２１は、通常関節角度算出処理を実行する。通常関節角度算出処理は、上述の通りである。
【００５８】
ステップＳ３１６では、身体部位識別部１１０１は、今回の測定項目に係る測定が終了したか否かを判定する。任意の測定項目に係る測定は、例えば、測定終了指示が入力部１０７を介して入力された場合に終了される。この場合、今回の測定項目に係る測定が終了したか否かは、測定終了指示に基づいて判断できる。或いは、測定は、距離画像センサ２１から距離画像の入力が停止した場合に終了されてもよい。或いは、測定は、関節角度算出部１２０により算出される関節角度の算出結果に基づいて自動的に終了されてもよい。判定結果が"ＹＥＳ"の場合は、図１４Ａに示す処理は、ステップＳ３１８に進み、それ以外の場合は、図１４Ａに示す処理は、ステップＳ３０８に戻り、次のフレームに対する処理が継続される。
【００５９】
ステップＳ３１８では、可動域算出部１３６は、ステップＳ３１２及びステップＳ３１４で得られた関節角度データ（今回の測定中に得られた各関節角度）に基づいて関節の可動域を算出する。
【００６０】
ステップＳ３２０では、出力部１３８は、可動域算出部１３６により算出された関節の可動域を表す情報を表示部（図示せず）に出力する。
【００６１】
図１４Ｂは、特定関節角度算出部１２２による関節角度算出方法の一例を示すフローチャートである。図１４Ｂに示す処理は、図１４Ａに示す特定関節角度算出処理に対応する。図１５は、図１４Ｂに示す処理の説明図である。図１５では、測定項目が肩関節の屈曲（図１２のＮｏ．３参照）の場合の例が示されている。図１５では、被験者Ｓの骨格が模式的に示されている。尚、測定項目が肩関節の屈曲の場合、被験者Ｓは、図１５に示すように、腕を伸ばした状態で腕を真下から上方に動かす。
【００６２】
ステップＳ４００では、特定関節角度算出部１２２は、非関節座標を取得する。尚、特定関節角度算出部１２２は、測定項目毎に予め定められた２点の非関節座標だけを取得してもよい。
【００６３】
ステップＳ４０１では、特定関節角度算出部１２２は、測定項目毎に予め定められた２点の非関節座標間を結ぶベクトル（直線）を生成（算出）する。図１５に示す例では、被験者Ｓの上腕と前腕（共に非関節部位）の非関節座標間（即ち点Ｑ１、Ｑ２間）を結ぶベクトルＬ１が算出される。
【００６４】
ステップＳ４０２では、特定関節角度算出部１２２は、生成したベクトルを基準平面に投影する。例えば、肩関節の屈曲の場合には、図１１に示すように、体に対して垂直な平面（矢状面）ＰＬ１が基準平面であり、平面ＰＬ１にベクトルＬ１が投影される。
【００６５】
ステップＳ４０４では、特定関節角度算出部１２２は、基準平面上の基本軸と投影したベクトルとのなす角を算出する。肩関節屈曲の場合には、図１１に示すように、矢状面上の真下に下した直線が基本軸であり、ステップＳ４０２で求めたベクトルＬ１（平面ＰＬ１上の投影されたベクトルＬ１）と基本軸とのなす角度αが算出される。角度αは、肩関節の屈曲角度（関節角度の一例）である。
【００６６】
ステップＳ４０６では、特定関節角度算出部１２２は、ステップＳ４０４で求めた屈曲角度を出力する。例えば、特定関節角度算出部１２２は、今回の測定中に算出した各屈曲角度を、所定の記憶領域に記憶してよい。
【００６７】
尚、図１４Ｂに示す例では、非関節座標間を結ぶベクトルＬ１が生成されてから平面ＰＬ１上にベクトルＬ１が投影されるが、等価的に、非関節座標を平面ＰＬ１上に投影し、投影した非関節座標を結ぶベクトルを生成してもよい。いずれの場合も、最終的に平面ＰＬ１上に得られるベクトルは同じである。
【００６８】
ここで、比較例として、肩関節の屈曲角度を通常関節角度算出処理で算出する場合は、通常関節角度算出部１２１は、肩と手首（共に関節部位）の関節座標間を結ぶベクトルを生成し、生成したベクトルを平面ＰＬ１に投影する。そして、通常関節角度算出部１２１は、投影したベクトルと基本軸とのなす角度を屈曲角度として算出することになる。
【００６９】
ところで、上述のように距離画像に基づいて被験者Ｓの各部位を識別する方法を用いる場合、識別結果は、事前に学習したデータから画素単位で統計的にどのラベル（部位）に分類されるか推測された結果となる。このため、ある部位と別の部位の間の境界は明確に分割されず、図１６に示すように複数の部位が混ざったような曖昧な境界となってしまう。図１６は、身体部位識別部１１０１による被験者Ｓの右上腕、右肘、右前腕、右手首、及び右手（末端）の各部位の識別結果の一例を示す。図１６に示す例では、手首や肘のような領域面積が小さい関節部位について、曖昧な境界となっている。手首や肘のような領域面積が小さい関節部位については、境界が曖昧になると、関節位置（重心位置）の算出精度が悪くなりやすい。領域面積が小さいが故に、僅かな境界のずれであっても、重心位置の算出精度への影響が大きくなるためである。関節位置の算出精度が悪くなると、通常関節角度算出処理で関節角度を精度良く算出することが難しくなる。
【００７０】
他方、肩、肘、手首、膝、足首のような関節部位はいずれも領域面積が小さいが、上腕、前腕、太腿、脛等の非関節部位は、領域面積が比較的大きい。従って、上腕、前腕、太腿、脛等のような、領域面積が比較的大きい非関節部位の場合は、境界が曖昧になっても、距離画像から重心位置を正確に算出できる可能性は高い。
【００７１】
ここで、例えば、図１２に示すような「関節可動域表示ならびに測定法」内の測定項目の中の、いくつかの測定項目については必ずしも関節位置がわからなくても非関節部位を用いることにより測定可能な項目が存在する。例えば、図１２にて「特定測定項目」が"○"になっている測定項目（特定測定項目）については、非関節部位の認識結果（非関節座標）を用いて関節角度及びそれに基づく可動域を算出できる。
【００７２】
この点に着目し、本実施例では、特定測定項目に係る関節角度に関しては、通常関節角度算出部１２１による通常関節角度算出処理に代えて、特定関節角度算出部１２２による特定関節角度算出処理が用いられる。特定関節角度算出部１２２は、上述のように、領域面積が比較的小さい関節部位の座標（関節座標）を用いずに、領域面積が比較的小さい非関節部位の座標（非関節座標）を用いて、関節角度を算出する。従って、本実施例によれば、特定測定項目に係る関節角度の算出精度を高めることができる。
【００７３】
また、手首や肘のような領域面積が小さい関節部位については、上述のように、認識精度が悪いため、フレーム単位で重心位置のばらつきが大きくなり易い。例えば、あるフレームでは、関節位置の算出精度が高いが、他のフレームでは、関節位置の算出精度が悪いといった具合に、関節位置の算出精度がフレーム毎に不安定になる。
【００７４】
この点、本実施例では、特定測定項目に係る関節の可動域に関しては、通常関節角度算出部１２１に代えて、特定関節角度算出部１２２により算出された各関節角度に基づいて、関節の可動域が算出される。特定関節角度算出部１２２は、上述のように、領域面積が比較的小さい関節部位の座標（関節座標）を用いずに、領域面積が比較的小さい非関節部位の座標（非関節座標）を用いて、関節角度を算出する。従って、特定関節角度算出部１２２は、測定項目に対応した動き中、安定した高い算出精度で関節角度を算出できる。
【００７５】
次に、図１７乃至図２９を参照して、図１２に示すような「関節可動域表示ならびに測定法」内の特定測定項目の中の、いくつかに係る関節角度の算出方法（特定関節角度算出処理）の具体例について説明する。ここでは、比較例として、通常関節角度算出部１２１による同測定項目に係る通常関節角度算出処理の具体例についても併せて説明する。以下では、説明上、特定関節角度算出処理を用いる例を、「実施例」と称し、通常関節角度算出処理を用いる例を、「比較例」と称する。
【００７６】
図１７は、肩関節の外転／内転の説明図である。図１７には、被験者Ｓの関連する一部が正面視で概略的に示されている。肩関節の外転／内転が測定項目であるとき、被験者Ｓは、立位又は座位となり、図１７に示すように、腕を伸ばした状態で腕を側方で上下に動かす。肩関節の外転／内転が測定項目であるとき、かかる動き中の各関節角度α１が算出される。関節角度α１は、肩から真下に下した直線（基本軸：肩峰を通る床への垂直線）と腕との角度となる。
【００７７】
図１８Ａ及び図１８Ｂは、比較例の説明図であり、図１８Ａは、初期姿勢の被験者Ｓの正面図であり、図１８Ｂは、測定中の姿勢の被験者Ｓの正面図である。図１９Ａ及び図１９Ｂは、実施例の説明図であり、図１９Ａは、初期姿勢の被験者Ｓの正面図であり、図１９Ｂは、測定中の姿勢の被験者Ｓの正面図である。
【００７８】
比較例では、図１８Ａ及び図１８Ｂに示すように、肩、肘、及び手首の３つの関節部位のうちの少なくとも２点の重心位置から直線（ベクトル）を求め、該直線を用いて関節角度α１が測定される。これに対して、実施例では、図１９Ａ及び図１９Ｂに示すように、比較例と幾何学的に等価となる上腕及び前腕の２つの非関節部位それぞれの重心位置から直線を求め、該直線を用いて関節角度α１が測定される。例えば、上腕及び前腕の２つの非関節部位それぞれの重心位置を結ぶ直線Ｌ２が前額面に投影され、前額面上に投影された直線と基本軸との角度が測定される。従って、実施例によれば、上述のように、比較例に比べて、肩関節の外転／内転に係る関節角度の算出精度を高めることができる。この結果、本実施例によれば、肩関節の外転／内転に係る関節の可動域の算出精度を高めることができる。
【００７９】
図２０は、肩関節の外旋／内旋の説明図である。図２０には、被験者Ｓの関連する一部が上面視で概略的に示されている。肩関節の外旋／内旋が測定項目であるとき、被験者Ｓは、立位又は座位となり、図２０に示すように、肘を９０°に曲げた状態で前方に上腕を出した状態を初期状態とし、初期状態から前腕部を左右に動かす。肩関節の外旋／内旋が測定項目であるとき、かかる動き中の各関節角度α２、α３が算出される。関節角度α２、α３は、基本軸（肘を通る前額面への垂直線）と前腕との角度となる。
【００８０】
図２１及び図２２は、比較例の説明図であり、図２１は、初期姿勢の被験者Ｓの上面図及び側面図であり、図２２は、測定中の姿勢の被験者Ｓの上面図及び側面図である。図２３及び図２４は、実施例の説明図であり、図２３は、初期姿勢の被験者Ｓの上面図及び側面図であり、図２４は、測定中の姿勢の被験者Ｓの上面図及び側面図である。尚、図２１乃至図２４において、右側の側面視における下向きの矢印（点線）は、各直線の"投影"を模式的に表す。
【００８１】
比較例では、図２１及び図２２に示すように、肘及び手首の２つの関節部位の各重心位置（２点の重心位置）を結ぶ直線Ｌ１３を水平面ＰＬ２に投影し、水平面ＰＬ２上に投影された直線Ｌ１３と基本軸との角度（図２２では、関節角度α３）が測定される。これに対して、実施例では、図２３及び図２４に示すように、比較例と幾何学的に等価となる上腕及び前腕の２つの非関節部位それぞれの重心位置を結ぶ直線Ｌ３が水平面ＰＬ２に投影され、水平面ＰＬ２上に投影された直線と基本軸との角度が測定される。ここで、図２１及び図２３のそれぞれの側面視を対比すると分かるように、比較例では、投影対象の直線Ｌ１３は、空間的に肘を通るのに対して、実施例では、直線Ｌ３は、空間的に肘を通らない直線である。しかしながら、肩関節の外旋／内旋の場合、実際の計測では水平面ＰＬ２に投影するため、上から見た場合の角度のみを考えればよく、直線Ｌ３を肩関節の外旋／内旋に係る関節角度の算出に利用できる。従って、実施例によれば、上述のように、比較例に比べて、肩関節の外旋／内旋に係る関節角度の算出精度を高めることができる。この結果、本実施例によれば、肩関節の外旋／内旋に係る関節の可動域の算出精度を高めることができる。
【００８２】
尚、図２３及び図２４に示す例では、上腕及び前腕の２つの非関節部位それぞれの重心位置を結ぶ直線Ｌ３が用いられるが、前腕に代えて、輪郭から求めた手の末端部位（第１部位及び第２部位の一例）を用いることも可能である。
【００８３】
また、図２３及び図２４に示す例は、肩関節の外旋／内旋に関するが、肩関節の水平屈曲／水平伸展に対しても同様である。即ち、肩関節の外旋／内旋の場合も、上腕及び前腕の２つの非関節部位それぞれの重心位置を結ぶ直線を用いて関節角度及びそれに基づく関節の可動域を算出できる。
【００８４】
図２５は、股関節の外旋／内旋の説明図である。図２５には、被験者Ｓの関連する一部が上面視で概略的に示されている。股関節の外旋／内旋が測定項目であるとき、被験者Ｓは、図１３Ｂを参照して上述した通り、背臥位となり、図２５に示すように、膝を９０°に曲げた状態を初期姿勢とし、膝から先の部分を左右に動かす。股関節の外旋／内旋が測定項目であるとき、かかる動き中の各関節角度α４、α５が算出される。関節角度α４、α５は基本軸と脛（下腿）との角度となる。
【００８５】
図２６及び図２７は、比較例の説明図であり、図２６は、初期姿勢の被験者Ｓの上面図及び側面図であり、図２７は、測定中の姿勢の被験者Ｓの上面図及び側面図である。図２８及び図２９は、実施例の説明図であり、図２８は、初期姿勢の被験者Ｓの上面図及び側面図であり、図２９は、測定中の姿勢の被験者Ｓの上面図及び側面図である。尚、図２６乃至図２９において、右側の側面視における下向きの矢印（点線）は、各直線の"投影"を模式的に表す。
【００８６】
比較例では、図２６及び図２７に示すように、膝及び足首の２つの関節部位の各重心位置（２点の重心位置）を結ぶ直線Ｌ１４を水平面に投影し、水平面上に投影された直線Ｌ１４と基本軸との角度（図２７では、関節角度α５）が測定される。これに対して、実施例では、図２８及び図２９に示すように、比較例と幾何学的に等価となる太腿及び脛の２つの非関節部位それぞれの重心位置を結ぶ直線Ｌ４が水平面ＰＬ２に投影され、水平面ＰＬ２上に投影された直線と基本軸との角度が測定される。ここで、図２６及び図２８のそれぞれの側面視を対比すると分かるように、比較例では、投影対象の直線Ｌ１４は、空間的に膝を通るのに対して、実施例では、直線Ｌ４は、空間的に膝を通らない直線である。しかしながら、股関節の外旋／内旋の場合、実際の計測では水平面ＰＬ２に投影するため、上から見た場合の角度のみを考えればよく、直線Ｌ４を股関節の外旋／内旋に係る関節角度の算出に利用できる。従って、実施例によれば、上述のように、比較例に比べて、股関節の外旋／内旋に係る関節角度の算出精度に高めることができる。この結果、本実施例によれば、股関節の外旋／内旋に係る関節の可動域の算出精度を高めることができる。
【００８７】
尚、図２８及び図２９に示す例では、太腿及び脛の２つの非関節部位それぞれの重心位置を結ぶ直線Ｌ４が用いられるが、脛に代えて、輪郭から求めた足の末端部位（第１部位及び第２部位の一例）を用いることも可能である。
【００８８】
また、図２８及び図２９に示す例は、股関節の外旋／内旋に関するが、股関節の外転／内転（図１３Ａ参照）に対しても同様である。即ち、股関節の外転／内転の場合も、太腿及び脛の２つの非関節部位それぞれの重心位置を結ぶ直線を用いて関節角度及びそれに基づく関節の可動域を算出できる。また、指の外転／内転の場合（図１２のＮｏ．１８参照）、指の根元の関節と指の先端から２番目の関節の間の部位、及び指の先端から１番目と２番目の関節の間の部位それぞれの重心位置を結ぶ直線を用いて関節角度及びそれに基づく関節の可動域を算出できる。
【００８９】
以上、各実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、前述した実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。
【００９０】
例えば、上述した実施例では、可動範囲測定装置１は、図１２に示すような「関節可動域表示ならびに測定法」内の測定項目のうちの、「特定測定項目」が"○"及び"×"である双方の測定項目を測定対象としている。これにより、「特定測定項目」が"○"及び"×"であるいずれの測定項目に対しても、通常関節角度算出部１２１又は特定関節角度算出部１２２を選択的に用いて高い精度の計測を実現できる。しかしながら、可動範囲測定装置１は、図１２に示すような「関節可動域表示ならびに測定法」内の測定項目の中の、「特定測定項目」が"○"となっている特定測定項目の一部又は全部だけを、測定対象としてもよい。この場合、特定測定項目に特化した可動範囲測定装置を形成できる。この場合、通常関節角度算出部１２１、及び身体部位位置算出部１１０の関節位置算出部１１０３は省略されてもよい。また、可動範囲測定装置１は、単一の特定測定項目だけを測定対象としてもよい。この場合は、更に測定項目決定部１１２は省略されてもよい。
【００９１】
また、上述した実施例では、図１２に示すような「関節可動域表示ならびに測定法」内の測定項目のうちの、「特定測定項目」で"○"が付与される測定項目が特定測定項目の一例として例示されている。しかしながら、図１２に示すような「関節可動域表示ならびに測定法」内の測定項目のうちの、「特定測定項目」で"○"が付与される測定項目は、適宜、変更されてもよい。即ち、図１２に示すような「関節可動域表示ならびに測定法」内の測定項目の中の、「特定測定項目」が"○"となっている測定項目の一部に対しては、通常関節角度算出部１２１を用いた関節角度の算出及びそれに基づく可動域の算出が適用されてもよい。
【００９２】
また、上述した実施例では、測定対象は人体の関節の可動域であるが、ロボットのような人体以外の関節を有する測定対象物に適用されてもよい。この場合は、測定対象は、同様に、例えばロボットの、関節の可動域であってよい。
【００９３】
また、上述した実施例では、関節角度の算出に非関節部位等の重心位置が用いられているが、関節角度の算出に重心位置以外の位置が用いられてもよい。例えば、非関節部位における骨格上の任意の位置が、該非関節部位の重心位置に替えて用いられてもよい。
【００９４】
また、上述した実施例では、特定測定項目について、非関節部位の位置と、非関節部位又は末端部位の位置を通る直線を用いて関節角度を算出しているが、これに限られない。変形例として、非関節部位又は手足の末端部位の位置と、関節部位の位置とを結ぶ直線を用いて、関節角度を算出してもよい。例えば肩関節の外旋／内旋の場合、図３０に示すように、肩関節の重心位置と、前腕の重心位置を結ぶ直線Ｌ９０を水平面ＰＬ２に投影し、水平面ＰＬ２上に投影された直線と基本軸との角度が測定されてもよい。この場合、前腕の重心位置に代えて、輪郭から求めた手の末端部位の重心位置を用いることも可能である。また、股関節の外旋／内旋の場合、図３１に示すように、股関節の重心位置と、脛の重心位置を結ぶ直線Ｌ９１を水平面ＰＬ２に投影し、水平面ＰＬ２上に投影された直線と基本軸との角度が測定されてもよい。この場合、脛の重心位置に代えて、輪郭から求めた足の末端部位の重心位置を用いることも可能である。
【００９５】
なお、以上の実施例に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
関節を有する測定対象物の距離画像に基づいて、前記測定対象物における非関節部位又は末端部位である第１部位の位置と、前記第１部位とは異なる第２部位の位置とを算出する部位位置算出部と、
前記部位位置算出部により算出された前記各位置を結ぶ第１直線に基づいて、前記測定対象物における第１測定対象の関節に係る関節角度を算出する第１関節角度算出部とを含む、測定装置。
（付記２）
前記第１部位及び前記第２部位は、所定の関節を介して互いに繋がる部位であり、
前記第１測定対象の関節は、前記所定の関節とは異なる、付記１に記載の測定装置。
（付記３）
前記測定対象物は、被験者の人体であり、
前記第１測定対象の関節は、前記所定の関節よりも胴体に近い関節である、付記２に記載の測定装置。
（付記４）
前記第１関節角度算出部は、所定面上に投影された前記第１直線と、予め決められた基本軸とのなす角度を前記関節角度として算出する、付記１〜３のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
（付記５）
前記第１関節角度算出部により算出された前記関節角度に基づいて、前記第１測定対象の関節の可動範囲を算出する可動範囲算出部を更に含む、付記１〜４のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
（付記６）
前記測定対象物の２つ以上の関節部位の各位置を算出する関節位置算出部と、
前記関節位置算出部により算出された前記各位置を結ぶ第２直線に基づいて、前記測定対象物における第２測定対象の関節に係る関節角度を算出する第２関節角度算出部とを更に含む、付記１〜５のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
（付記７）
複数の測定項目のうちから測定対象の測定項目を決定する測定項目決定部を更に含み、
前記測定項目決定部により決定された前記測定対象の測定項目が所定測定項目である場合は、前記第１関節角度算出部が機能し、前記測定項目決定部により決定された前記測定対象の測定項目が前記所定測定項目でない場合は、前記第２関節角度算出部が機能する、付記６に記載の測定装置。
（付記８）
前記第１部位は、非関節部位であり、前記第２部位は、非関節部位又は末端部位である、付記１〜７のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
（付記９）
前記測定対象物は、被験者の人体であり、
前記第１測定対象の関節は、肩関節であり、
前記第１関節角度算出部は、肩関節の屈曲／伸展、肩関節の外転／内転、肩関節の外旋／内旋、及び肩関節の水平屈曲／水平伸展の少なくともいずれかに係る前記関節角度を算出する、付記１に記載の測定装置。
（付記１０）
前記第１部位は、上腕であり、前記第２部位は、前腕又は手の末端部位である、付記９に記載の測定装置。
（付記１１）
前記測定対象物は、被験者の人体であり、
前記第１測定対象の関節は、股関節であり、
前記第１関節角度算出部は、股関節の外転／内転及び股関節の外旋／内旋の少なくともいずれかに係る前記関節角度を算出する、付記１に記載の測定装置。
（付記１２）
前記第１部位は、太腿であり、前記第２部位は、脛又は足の末端部位である、付記１１に記載の測定装置。
（付記１３）
前記部位位置算出部が算出する前記各位置は、前記第１部位及び前記第２部位の各重心位置である、付記１〜１２のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
（付記１４）
前記距離画像を取得する距離画像センサを更に含む、付記１〜１３のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
（付記１５）
機械学習結果に基づいて前記距離画像から前記測定対象物の各部位であって、前記第１部位及び前記第２部位を含む複数の部位を識別する部位識別部を更に含む、付記１〜１４のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
（付記１６）
距離画像センサが、関節を有する測定対象物の距離画像を取得し、
処理装置が、前記距離画像に基づいて、前記測定対象物における非関節部位又は末端部位である第１部位の位置と、前記第１部位とは異なる第２部位の位置とを算出し、算出した前記各位置を結ぶ第１直線に基づいて、前記測定対象物における第１測定対象の関節に係る関節角度を算出することを含む、測定方法。
（付記１７）
関節を有する測定対象物の距離画像を距離画像センサから入力し、
前記距離画像に基づいて、前記測定対象物における非関節部位又は末端部位である第１部位の位置と、前記第１部位とは異なる第２部位の位置とを算出し、
算出した前記各位置を結ぶ第１直線に基づいて、前記測定対象物における第１測定対象の関節に係る関節角度を算出する
処理をコンピューターに実行させる測定プログラム。
【符号の説明】
【００９６】
１  可動範囲測定装置
２１  距離画像センサ
１００  処理装置
１０１  制御部
１０２  主記憶部
１０３  補助記憶部
１０４  ドライブ装置
１０５  記録媒体
１０７  入力部
１１０  身体部位位置算出部
１１２  測定項目決定部
１２１  通常関節角度算出部
１２２  特定関節角度算出部
１３６  可動域算出部
１３８  出力部
１１０１  身体部位識別部
１１０２  非関節位置算出部
１１０３  関節位置算出部
【図１】
2017158644.tif 000006
【図２】
2017158644.tif 000007
【図３】
2017158644.tif 000008
【図４】
2017158644.tif 000009
【図５】
2017158644.tif 000010
【図６】
2017158644.tif 000011
【図７】
2017158644.tif 000012
【図８】
2017158644.tif 000013
【図９】
2017158644.tif 000014
【図１０】
2017158644.tif 000015
【図１１】
2017158644.tif 000016
【図１２】
2017158644.tif 000017
【図１３Ａ】
2017158644.tif 000018
【図１３Ｂ】
2017158644.tif 000019
【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１９Ａ】
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【図１９Ｂ】
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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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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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