(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
下方より被験動物の走行を撮影するための動画カメラと歩行板を備えた強制歩行装置と、
歩行板に足を接地するタイミングと歩行板から足を離地するタイミングを含めた足の動きを該動画カメラで動画データとする手段と、
該動画データを静止画像データに変換する手段と、
該静止画像データを蓄積する手段と、
抽出された静止画像データを解析する手段と、
解析結果から歩行異常であるか否かを判断する手段と
を備え、
前記静止画像データを解析する手段は、被験動物の歩行を下から撮影した画像から歩行パターンを抽出する手段を含み、
前記歩行異常であるか否かを判断する手段は、抽出した歩行パターンと、データベースに蓄積された歩行異常の原因の既知な歩行パターンとのパターンマッチングを行って歩行異常か否かを判断する手段を含む
ことを特徴とする足動解析システム。
【請求項２】
被験動物の歩行を下から撮影し、左右の後肢の離地時間の比を測定することにより歩行異常を検出することを特徴とする請求項１記載の足動解析システム。
【請求項３】
人の疾病の診断、薬物及び器具を用いた治療の評価、リハビリあるいは健康用器具に利用されることを特徴とする請求項１記載の足動解析システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被験動物（ヒトを含む）の足の接地タイミングと離地タイミングを含めた足の動きを解析する足動解析システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
二足、四肢を問わず動物の歩行には、骨、関節、筋肉での多彩な動き、血管から筋肉への血液供給などの代謝系、動きの指令を出す神経系が関与している。歩行は中枢神経からの信号により末梢神経を介し筋肉の収縮・弛緩やしなやかな関節の動きにより協調的かつ運動的におこり、更に脳へのフィードバックシステムにより歩行全体が適応的に維持、形成されている。
【０００３】
このような「指令−筋肉収縮系」の中で、どこか１つでも障害を受けると代償機構により歩行を維持しようとするが、代償機構の限界をこえた場合は歩行に異常が生じる。即ち、筋肉、血管、末梢神経および中枢神経が障害を受けた場合、歩行時の重心支持のため、普段とは異なる筋肉を用いて体位を維持しようとする。その際、体位が正常時とは逸脱し跛行等の異常歩行が見られる。
【０００４】
間歇性跛行とは、動脈硬化などが原因で下肢への血流阻害が生じている患者において、歩行時に筋肉への酸素供給不足により痛みを生じ歩行困難となる疾病である。即ち、歩行のため収縮−弛緩を繰り返す筋肉の酸素需要が増えるのに対し、それに見合った血流の増加が見られない。その結果、下肢虚血に陥り、筋肉疲労、疫痛が現れて歩行ができなくなる。
【０００５】
人の新薬開発・研究現場での間歇性跛行モデル実験動物の跛行程度の測定は不可欠だが、評価は実験者の肉眼で行うため、主観的観測誤差や客観性・定量性に乏しいデータとなる可能性が高い。
【０００６】
従来、人等の動物の歩行動作における多種多様な歩行パターンに対応して２次元圧力分布画像列から足領域を抽出し、高齢者・歩行障害者や履物等による多様な動物の歩行動作を計測したり、解析したりする場合に適用できる歩行パターン処理装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００７】
更に、人の臨床において間歇性跛行の重症度は、歩行開始から疫痛が現れるまでの距離、もしくは歩けなくなるまでの距離で判断している。重症であれば歩行距離は短くなり軽症であれば長くなる。また、臨床では歩行距離の延長／短縮で薬物の有効性を判断している。
【０００８】
人の疾病である間歇性跛行、パーキンソン病、脳卒中、舞踏病、てんかんなどの診断は医師が歩行状態を肉眼で判定し、これらの疾病に対する薬剤の評価においては、被験動物をトレッドミルやランニングホイール等の装置を用い運動させ、歩行状態の変化を肉眼で観察し、スコアー化していた。
【０００９】
【特許文献１】
特開平１０−２２８５４０号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来のシステムでは、歩行パターンに対応した信号を得るために２次元圧力分布を検知するための複雑な手段を必要とし、得られた情報の利用も確立されず、また、歩行状態の変化のスコアー化には同一観察者においてもバラツキが大きく、観察者が異なると判断できない場合もあった。そこで本発明は、足動解析システムにより歩行状態を簡便な手段により客観的に測定することができ、正確に疾病の診断および動物実験における薬剤の評価を行うことができる足動解析システムを提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、この発明に係る足動解析システムは、下方より被験動物の走行を撮影するための動画カメラと歩行板を備えた強制歩行装置と、歩行板に足を接地するタイミングと歩行板から足を離地するタイミングを含めた足の動きを該動画カメラで動画データとする手段と、該動画データを静止画像データに変換する手段と、該静止画像データを蓄積する手段と、抽出された静止画像データを解析する手段と、解析結果から歩行異常であるか否かを判断する手段とを備える。
【００１２】
この発明に係る足動解析システムは、下方より被験動物の走行を撮影するための動画カメラと、モータで駆動され任意の速度に調整可能で、かつ透明な素材でなる歩行板を備えた強制歩行装置と、歩行板に足を接地するタイミングと歩行板から足を離地するタイミングを含めた足の動きを該動画カメラで動画データとする手段と、該動画データを静止画像データに変換する手段と、該静止画像データを蓄積する手段と、抽出された静止画像データを解析する手段と、解析結果から歩行異常であるか否かを判断する手段とを備える。
【００１３】
この発明に係る足動解析システムは、下方より被験動物の走行を撮影するための動画カメラと、モータで駆動され任意の速度に調整可能で、かつ透明な素材でなる歩行板を備えたランニングホイール又はトレッドミルと、歩行板に足を接地するタイミングと歩行板から足を離地するタイミングを含めた足の動きを該動画カメラで動画データとする手段と、該動画データを静止画像データに変換する手段と、該静止画像データを蓄積する手段と、抽出された静止画像データを解析する手段と、解析結果から歩行異常であるか否かを判断する手段とを備える。
【００１４】
これにより、筋肉、神経、血管の異常がどのような足動異常を示すかを明らかにし、それぞれの異常と足動変化の相関について様々なデータを蓄積（データベース化）することにより、障害部位やどの程度障害を受けているかを診断することができる。また、正常歩行との違いを明確にすれば病態の程度を判断することができ、疾病の進行を把握し、更には薬物治療効果も見出すことができる。
【００１５】
この発明に係る足動解析システムは、下方より被験動物の走行を撮影するための動画カメラと、モータで駆動され任意の速度に調整可能で、かつ透明な素材でなる歩行板を備えたランニングホイールと、歩行板に足を接地するタイミングと歩行板から足を離地するタイミングを含めた足の動きを該動画カメラで動画データとする手段と、該動画データを静止画像データに変換する手段と、該静止画像データを蓄積する手段と、抽出された静止画像データを解析する手段と、解析結果から歩行異常であるか否かを判断する手段とを備え、前記ランニングホイールの側面プレートは、ホイールとの間に間隙を生じさせるようにホイール直径より小さくし、回転軸にプレートストッパーで固定する。
【００１６】
これにより、ケーブルの引き回しを自由にし、被験動物（ラット）の糞の排除を行なうことができる。また、ホイール内に側面プレートを固定することにより、被験動物の外へ出る行動を抑止することができる。
【００１７】
この発明に係る足動解析システムは、下方より被験動物の走行を撮影するための動画カメラと歩行板を備えた強制歩行装置と、歩行板に足を接地するタイミングと歩行板から足を離地するタイミングを含めた足の動きを該動画カメラで動画データとする手段と、該動画データを静止画像データに変換する手段と、該静止画像データを蓄積する手段と、抽出された静止画像データを演算処理部と、データベース部と、被検査処理データとデータベースのパターンマッチング部で解析する手段と、解析結果から歩行異常であるか否かを判断する手段とを備える。
【００１８】
これにより、歩行異常の原因が既知な動物を強制歩行装置で強制歩行させ、正常歩行のパターンとの違いを量的に評価し、相違を検出、数値化することにより客観的に障害の程度を判断できる。このことは、治療薬の効果の判別に有用である。
【００１９】
この発明に係る足動解析システムは、下方より被験動物の走行を撮影するための動画カメラと歩行板を備えた強制歩行装置と、歩行板に足を接地するタイミングと歩行板から足を離地するタイミングを含めた足の動きを該動画カメラで動画データとする手段と、該動画データを静止画像データに変換する手段と、該静止画像データを蓄積する手段と、抽出された静止画像データを解析する手段と、解析結果から歩行異常であるか否かを判断する手段とを備えた足動解析システムで、被験動物の歩行を下から撮影し、左右の後肢の離地時間の比を測定することにより歩行異常を検出することを特徴とする。
【００２０】
これにより、動画解析により測定した左右離地時間の比を用いて被験動物の異常歩行の判断を行うので、目視で判断するよりも測定時間が速く、かつ、判断結果の客観性の高いものとなる。そして、被験動物に化学物質（既存薬物、薬物候補化合物など）を投与し、「左右離地時間の比」をパラメータとして異常歩行を評価すれば、化学物質の間歇性跛行に対する有効性を客観的に評価することができ、薬物開発に応用できる。
【００２１】
この発明に係る足動解析システムは、下方より被験動物の走行を撮影するための動画カメラと歩行板を備えた強制歩行装置と、歩行板に足を接地するタイミングと歩行板から足を離地するタイミングを含めた足の動きを該動画カメラで動画データとする手段と、該動画データを静止画像データに変換する手段と、該静止画像データを蓄積する手段と、抽出された静止画像データを解析する手段と、解析結果から歩行異常であるか否かを判断する手段とを備えた足動解析システムを、人の疾病の診断、薬物及び器具を用いた治療の評価、リハビリあるいは健康用器具に利用されることを特徴とする。
【００２２】
これにより、実験動物から測定したデータの解析を基に、人の疾病に関連した足動を解析することによって、疾病の早期診断を行うことができる事項につき、本発明の足動解析システムを、人の疾病の診断、リハビリあるいは健康用器具に応用することにより、人の歩行様態をコンピュータを用いた画像データによる足動解析をすることにより、重心の移動や今まで肉眼では不明であった初期のパーキンソン病、脳卒中患者、舞踏病、てんかんなどの発作など、肉眼では検知できない軽度の行動異常から各疾病の徴候などを検知できる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
間歇性跛行患者と同様の血流不全を生じさせたラットをトレッドミル上で持続的に走らせると、最初は正常に走行しているが、しばらくすると異常歩行が起こる。これは、下肢筋肉が運動により酸素要求量が上昇しているのにもかかわらず動脈結紮があるため血流増加が十分でなく、虚血状態となっているからである。
【００２４】
実際、人において間歇性跛行に有用であることが証明されているシロスタゾールがこの実験系で有効であることが証明されている。これらのことから、この病態は人の間歇性跛行に極めて似ている。従って、薬物の間歇性跛行に対する効果を評価するのに極めて有用な実験系といえる。
【００２５】
しかしながら、ラット走行時の異常歩行を目視で確認するには熟練を要するし、検出のバラツキがある。そこで、本発明の足動解析システムを用いて歩行異常を検出することにより正常歩行時間を正確に把握することができる。この解析により客観的に薬物の有効性を評価することができる。
【００２６】
また、中枢、末梢神経障害により運動異常をきたす疾患がある。そのうち、歩行異常に結びつくものは、中枢神経障害としてはパーキンソン病、小児麻痩、末梢神経障害としては脊椎圧迫などによる坐骨神経障害が挙げられる。
【００２７】
パーキンソン病と同様の症状を示すモデル動物の作成がラットで行われており、抗パーキンソン薬物の有用性評価系に応用されている。このモデル疾患の病状の程度の評価は、動物の動作の緩慢さの程度をオープンフィールドでの活動性や、垂直に立てた棒に上る動作を基に判断している。また、坐骨神経障害を引き起こしたラットは、後肢の屈曲ができなくなるのは明らかであるが、その回復を客観的に評価することは現在では困難である。
【００２８】
そこで、本発明者は足動解析を詳細に行うことにより、筋肉、神経、血管の異常がどのような足動異常を示すかを明らかにし、それぞれの異常と足動変化の相関について様々なデータを蓄積（データベース化）することにより、障害部位やどの程度障害を受けているかを診断することを目指してきた。
【００２９】
本発明者はラット・マウスなどのげっ歯類の足動解析システムを開発した。次に、本発明の実施形態を図１乃至図８に基づいて以下に詳述する。
【００３０】
図１は、本発明の動画カメラを取付けた強制歩行装置の一例である、回転かご（ランニングホイール）を示す。図において、ランニングホイール１は、モータ２でベルト３を介して駆動され、速度制御装置４により任意の速度に調節できる。また、ランニングホイール１中に投入されたラットを下から足の動きを撮影−解析するために、ホイールは透明プラスチックまたは透明アクリル製である。
【００３１】
一定の速度で回転しているホイールの中でラットを強制歩行させ、その動きをこの装置の下方よりラットの走行を動画カメラ５で撮影し、ラットの四肢がランニングホイール１に足をつける（接地する）タイミングと足を離す（離地する）タイミングを含む足の動きを捉えデータとする。
【００３２】
ランニングホイール１の構成を図２に示す。ランニングホイールはホイール部１１の中心に回転軸１２を貫通させ、ラットを投入してから（同図（Ａ））、側面プレート１３を回転軸１２のプレートストッパ１４まで貫挿して固定する（同図（Ｂ））。１５，１５はショクジェネレータに接続される刺激電極である。図２（Ｃ）は側面断面図を示す。
【００３３】
ランニングホイール１は、透明なアクリルなどの変形しにくい材質で形成され、動物の歩行を促すため、ポリ塩化ビニルなどでできた、クッション性のある透明材質のマットを走行面に貼り付ける。また、ホイールの幅は動物が反転できないように、走行姿勢に影響を与えないように設定する。幅は、側面プレート１３のプレートストッパー１４を移動させることにより調整できる。
【００３４】
ホイール１１の直径は、動物が走行しやすいようにされ、ラットの場合は直径４０ｃｍ以上とする。また、ホイール１１の側面プレート１３は、動物の糞が転がり出るように、また、動物に繋いだ脳波・筋電図などの電極ケーブルをホイール１１から出すことができるようにホイール直径より小さくして間隙を作る。
【００３５】
そして、側面プレート１３はホイール１１内に固定することにより、動物が外に出る行動を抑えることができる。電気刺激用電極１５，１５をショツクジェネレータ（図示なし）に接続する。この装置は動物をホイール内において、限定範図で走行させることを目的として使用する。
【００３６】
行動解析時には、ランニングホイール１内で数分間走行させる。その際、四肢の接地および離地（ホイール１１から離れる）タイミングを含む足の動きがはっきりわかるようにランニングホイール１の下から動画カメラで撮影し、データ解析に供する。
【００３７】
ランニングホイールにおける足移動測定方法として、図３に示すように、ランニングホイールを下から撮影した画像においては、画後の端（ＸおよびＹ）に近づくほどホイール１１の勾配があるので、ＡからＢへ足が移動した際、ａからｂへ足が移動した画像として捕らえることができるが、実際のＡ−Ｂ間の距離とは異なる。したがって、足の移動は角速度を用いて表す。ここで、Ａ’、Ｂ’は夫々Ａ、ＢからＣＺ上に引いた垂線の交点である。
【００３８】
直線上の点ａに足があるとすると、
【数１】
ｓｉｎ（∠ＡＣＺ）＝ＡＡ'／ｒ
即ち
【数２】
∠ＡＣＺ＝ｓｉｎ-1（ＡＡ'／ｒ）
で求めることができる。同様に
【数３】
∠ＢＣＺ＝ｓｉｎ-1（ＢＢ'／ｒ）
で求めることができる。
【００３９】
単位時間ｄｓｅｃでＡからＢに足が移動したとすれば、∠ＡＣＢだけ動いたことになる。即ち、角速度は、
【数４】
∠ＡＣＢ／ｄ＝（∠ＡＣＺ−∠ＢＣＺ）／ｄ
で現すことができる。
【００４０】
また、角度をラジアンで示せば、
【数５】
(Ａ−Ｂの移動距離）＝ｒ×∠ＡＣＢ
【数６】
（Ａ−Ｂの移動速度）＝ｒ×∠ＡＣＢ／ｄ
として求めることができ、角度で表現することにより、足の移動を正確に把握することができて、距離への換算も可能となる。
【００４１】
動画カメラを取付けた他の強制歩行装置の例として、トレッドミルを図４に示す。図において、トレッドミル６は、ラットが走る面（ベルト）７を四隅の回転ローラ８で支持してモータ（図示なし）を介してエンドレスに駆動するように構成されている。ベルト７の速度は制御装置４により任意に調節される。
【００４２】
また、トレッドミル６中に投入されたラットを下から足の動きを撮影−解析するために、ベルト７は透明な素材にする。一定の速度で回転しているトレッドミルの中でラットを強制歩行させ、その動きをベルト７の下方に配置された動画カメラ５でラットの走行を撮影し、ラットの四肢がベルト７に足をつける(接地する）タイミングと足を離す（離地する）タイミングを含めた足の動きを捉えデータとする。
【００４３】
この強制歩行装置では、走行面が平面であるので、ランニングホイールのように角度で移動を表わすことなく、画像上の座標・距離を直接的に解析に利用することができる。
【００４４】
歩行データとして使用する主なものは、（１）左右前肢、左右後肢の接地、離地の順番、（２）それぞれの足が接地している時間、（３）ある肢を基準とした時、その肢と他肢の接地、離地までの時間、（４）四肢のうち、２肢以上が接地している場合、その肢の特定、およびそれらの肢が同時に接地している時間、（５）四肢の軌跡及び体の定点と四肢の位置関係、（６）足裏の色（虚血の程度の評価）、（７）尾の軌跡、である。
【００４５】
図５にラットの歩行様態を、ランニングホイールを下方から見た四肢の接地パターンとして示している。歩行様態は、通常歩行、早足（トロット）、駆け足（ギャロップ）などがあるが、これらの歩行様態すべてについて正常歩行のパターンを把握する。なお歩行パターンは図５に示すようなパラメータなどを用いて解析する。
【００４６】
図において、塗りつぶした肢は接地、白抜きの場合はホイールから肢が離れていることを意味する。灰色白抜きの肢は地面から離れている足の着地地点。一番左の図ではラットが右前肢（向かって左）を浮かせて前に移動している状態を示し、この時、左前肢、左右後肢は接地している。
【００４７】
図５の四肢の接地パターンの解析では、四肢の接地・離地のタイミングを経時的に観察する。また、前肢のストライド（左前肢が前の時（Ａ）と右前肢が前の時（Ｂ））および後肢のストライド（右前肢が前の時（Ｃ）と左前肢が前の時（Ｄ））、前後肢それぞれにおいて、つま先から引いた平行線の距離（Ｅ，Ｆ）を観察する。また歩行の左右対称性も解析する。
【００４８】
次に、実際の動画データの解析を図６の手順により説明する。まず、ステップ１で、デジタルビデオカメラを用いて、図１のランニングホイールもしくは図４の床が透明のトレッドミルにおいて動物を強制歩行させ、下方から動物の動きを撮影する。ステップ２で、得られた動画を静止画像データに変換し、ステップ３で、静止画像データを蓄積する。
【００４９】
ステップ３では、（Ａ）静止画像間隔（１秒間あたりのコマ数）、（Ｂ）四肢の位置座標、（Ｃ）各肢が設置しているか否か、（Ｄ）定点の位置座標、（Ｅ）動物の輪郭、（Ｆ）足底部の色、をパラメータとしてデータを抽出する。ステップ４で、得られたデータを解析プログラムで解析し、ステップ５で、歩行異常であるか否か、また、その原因を推定する歩行判断を行なう。
【００５０】
解析プログラムは、図７に示すように、大別して演算処理部と、データベース部及び、被検査処理データとデータベースのパターンマッチング部で構成されている。データベースの蓄積のため、ランニングホイール等の強制歩行装置に、神経障害モデル疾患動物や特定の遺伝子ノックアウト動物のように歩行異常が起こる原因が既知の動物、及び正常動物を入れて、それぞれの歩行時の画像データを得る。これら一連の解析は動画画像及びリアルタイムにて行なう。
【００５１】
ステップ１１で、得られた画像データより上記（Ａ）〜（Ｆ）のパラメータの値を求め数値データにして、ステップ１３で演算処理する。演算処理されたデータは、次段のステップ１４で、正常歩行あるいは異常歩行の定義として、異常の場合は、異常原因とリンクさせてステップ１５で、正常歩行・既知の異常歩行のデータベースに記憶しておく。
【００５２】
次にステップ１２で、異常歩行が生じるか不明な被験動物を強制歩行装置に入れて歩行時の画像データを得る。得られた画像データより上記（Ａ）〜（Ｆ）のパラメータの値を求め数値データにして、ステップ１３で演算処理する。
【００５３】
演算処理されたデータは、次段のステップ１６で処理データとして、ステップ１５のデータベースと比較して、ステップ１７でパターンマッチングを行ない、ステップ１８において、異常歩行であるか否かを判断する。尚、異常歩行の原因が不明の動物の場合、パターンの一番合致するものを選出して、異常歩行の原因を特定する。
【００５４】
例えば、ラット・マウスの小型実験動物用の足動解析を行なう場合は、正常ラットの足動解析のために、ランニングホイールにラットを１匹入れて一定速度で走行させる。連続走行が可能になるように１日１回、数日間トレーニングし、ホイール内で安定して持続的に歩行する動物を選出し歩行解析に供する。
【００５５】
また、歩行異常の原因が既知な動物として、下肢循環不全のラットを足動解析する場合は、エーテル麻酔下で開腹し、足の血液循環の一番根元である総腸骨動脈を結紮して下肢循環不全を人為的に生じさせたラット（Ligation群）を用意し、他方、偽手術群として、開腹、腹部筋肉および皮膚の縫合を行うのみで、総腸骨動脈結紮を行わないラット（Sham群＝control）を用意する。
【００５６】
これらのラットを図１のランニングホイール内に入れて走らせ、下から高速カメラで撮影し、動画解析により接地・離地のタイミングを記録した。動物は一定速度で回転するランニングホイール内でも走行速度を多様に変化させる。この影響を極力少なくするために、１完歩ずつ解析した。
【００５７】
即ち、１完歩内の左および右後肢の離地時間を測定し、「離地時間の比」を次式で求めた。
【数７】
左右離地時間の比＝右後肢の離地時間／左後肢の離地時間
【００５８】
走行中に血管を結紮した左後肢の血流障害が顕著となるので、左後肢にて体重を支えている時間、即ち、右後肢の離地時間が短くなる。従って、上式の「左右離地時間の比」は小さくなる。
【００５９】
図８（Ａ）には、Sham群８匹とNormal群８匹における左側総腸骨動脈結紮手術１週間後の離地時間の比（前）の５秒毎の平均値と歩行時間との関係を示す。また、図８（Ｂ）には、同様に左側総腸骨動脈結紮手術４週間後の離地時間の比（前）の５秒毎の平均値と歩行時間との関係を示す。
【００６０】
このように、ラットをランニングホイール内で走行させると、時間が経つにつれ「左右離地時間の比」が小さくなる。この値は動画解析により測定した結果であり、客観的なパラメータであるので、異なる研究施設あるいは研究者が実験を行っても同じ基準で実験結果を出すことができる。
【００６１】
目視でも、図中の矢印の時点で異常歩行が判断できたが、異常歩行を検出した時間が、動画解析により測定した「左右離地時間の比」に比べると大きく遅延していた。また、異常歩行判断が目視で行われると、その基準が実験者により異なる可能性が非常に高いので、判断結果の客観性は低いものとなる。
【００６２】
従って、被験者（動物）の歩行を下から撮影し、左右の後肢の離地時間の比を測定することにより歩行異常を客観的に捉えることができる。動物の場合、一定速度で回転するランニングホイール内でも走行速度を多様に変化させるが、１完歩内の左右後肢の離地時間では、「左右離地時間の比」で効果的に異常歩行を検出できる。
【００６３】
ラットに化学物質（既存薬物、薬物候補化合物など）を投与し、「左右離地時間の比」をパラメータとして異常歩行を評価すれば、化学物質の間歇性跛行に対する有効性を客観的に評価することができるので、このシステムは薬物開発に応用できる。
【００６４】
更に、歩行異常の原因が既知な動物として、神経障害を引き起こしたラットを足動解析を解析する場合は、パーキンソン病は、黒質線条体という脳の一部を変性させる物質を投与することによりモデル疾患ラットを作成する。これらの動物をホイールで強制歩行させ、正常歩行のパターンとの違いを定量的に評価する。
【００６５】
本発明の足動解析システムではこれらの神経障害に起因する異常歩行においても、図６、図７の処理手順に従って正常歩行との相違を検出、数値化することにより客観的に障害の程度を判断できる。このことは、治療薬の効果の判別に有用である。
【００６６】
本発明の足動解析システムは、ラット・マウスの小型実験動物用の足動解析装置に限ることなく、人の疾病の診断、リハビリあるいは健康用器具にも応用できるものである。現在のところ人の異常歩行に対する治療方法の選択、治療効果の評価、機能回復訓練等の評価等は、観察者の主観的評価が多く、評価基準の作成やデータベースによる過去の事例参照などは十分に行われていない。しかし、実験動物から測定したデータの解析を基に、人の疾病に関連した足動を解析することにより、疾病の早期診断を行うことができる。
【００６７】
例えば、人の歩行様態をコンピュータを用いた画像データによる足動解析をすることにより、重心の移動や今まで肉眼では不明であった初期のパーキンソン病、脳卒中患者、舞踏病、てんかんなどの発作など、肉眼では検知できない体動の異常から各疾病の徴候などを検知できる可能性が高い。但し、人を対象とする場合は、強制走行装置は人が利用できるように設計変更する必要がある。
【００６８】
また、正常歩行 (健常歩行）との違いを明確にすれば病態の程度を判断することができ、疾病の進行を把握し、更には薬物治療効果も見出すことができる。パーキンソン病、脳卒中患者などの患者は歩行様態が異常となっている場合が多いが、定量的な解析には至っていない。病的動作のうち、肉眼では観察できない軽度の行動異常を足動解析システムで検出することは、病気の早期診断、治療に役に立つものである。
【００６９】
また、間歇性跛行を患っている患者は全身性に動脈硬化が進行している場合が多いので、下肢を灌流する主要な血管にも播種性に動脈硬化による狭窄が起こつている可能性がある。血管の狭窄部位は、血管造影により判断できるが、狭窄部位が多数ある場合、どの狭窄が間歇性跛行に関与しているか断定することができない。そこで、この足動解析により虚血に陥っている筋肉を同定できれば、灌流している血管の狭窄が原因であることを同定するできができる。ターゲットとする狭窄が明確なため、狭窄を排除する手術の有効性が向上する。
【００７０】
また、病状回復に関する具体的なデータは広域な医療各分野 (保険医療機関、医師、看護婦、製薬会社、基礎医学など）へ「治療に関する評価」として公開されることも考えられる。足動解析のデータベース化は、定量できなかった「治療結果」をより分りやすく表現でき、早期の疾病診断やリハビリテーンョンの科学的評価にも有効な支援システムとして利用できるものである。電子化されるカルテに足動データを添付することにより、より適格な診断・治療活動をサポートできるとが期待される。
【００７１】
更に、薬物及び薬物候補化合物は臨床治験により、その有効性を評価する。この評価は多施設において多数の医師により行なわれるが、客観的な足動データによりバラツキの少ない正確な評価ができる。
【００７２】
【発明の効果】
以上のように、本発明の足動解析システムは、歩行異常の原因が既知な動物を強制歩行装置で強制歩行させ、正常歩行のパターンとの違いを量的に評価し、相違を検出、数値化することにより、筋肉、神経、血管の異常がどのような足動異常を示すかを明らかにし、それぞれの異常と足動変化の相関について様々なデータを蓄積（データベース化）することにより、障害部位やどの程度障害を受けているかを診断することができる。また、正常歩行との違いを明確にすれば病態の程度を判断することができ、疾病の進行を把握し、更には薬物治療効果も見出すことができる。
【００７３】
また、動画解析により測定した左右離地時間の比を用いて被験動物の異常歩行の判断を行うことにより、目視で判断するよりも測定時間が速く、かつ、判断結果の客観性の高いものとなる。そして、被験動物に化学物質（既存薬物、薬物候補化合物など）を投与し、「左右離地時間の比」をパラメータとして異常歩行を評価すれば、化学物質の間歇性跛行に対する有効性を客観的に評価することができ、薬物開発に応用できる。
【００７４】
更に、実験動物から測定したデータの解析を基に、人の疾病に関連した足動を解析することによって、疾病の早期診断を行うことができる事項につき、本発明の足動解析システムを、人の疾病の診断、リハビリあるいは健康用器具に応用することにより、人の歩行様態をコンピュータを用いた画像データによる足動解析をすることにより、重心の移動や今まで肉眼では不明であった初期のパーキンソン病、脳卒中患者、舞踏病、てんかんなどの発作など、肉眼では検知できない軽度の行動異常から各疾病の徴候などを検知できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の強制歩行装置（ランニングホイール）図。
【図２】ランニングホイールの構成図。
【図３】ランニングホイールの足移動測定図。
【図４】本発明の強制歩行装置（トレッドミル）図。
【図５】四肢の接地パターン図。
【図６】動画データの解析手順図。
【図７】解析プログラムの処理手順図。
【図８】擬似手術群と動脈結紮手術群の離地時間比と歩行時間の関係図。
【符号の説明】
１                ランニングホイール
２                モータ
３，７            ベルト
４                速度制御装置
５                動画カメラ
６                トレッドミル
８                回転ローラ
１１              ホイール
１２              回転軸
１３              側面プレート
１４              プレートストッパ
１５，１５        電気刺激用電極
【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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