(57)【要約】  本発明は、可動域の測定対象を選択する選択部（１１）と、被験者を撮影した画像を、選択された測定対象に対応した解析方法で解析することで、選択された測定対象の可動域を示す測定値を算出する算出部（１２）と、を有する処理装置（１０）を提供する。
2020021873.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
可動域の測定対象を選択する選択手段と、
被験者を撮影した画像を、選択された前記測定対象に対応した解析方法で解析することで、選択された前記測定対象の可動域を示す測定値を算出する算出手段と、
を有する処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記被験者を前記画像上で特定し、
選択された前記測定対象に関連した箇所を前記画像上で特定し、
特定した前記箇所に基づき前記測定値を算出する処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
特定した第１の箇所と第２の箇所とを結ぶ線と、基準線とのなす角を、前記測定値として算出する処理装置。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
特定した第３の箇所と第４の箇所との距離を、前記測定値として算出する処理装置。
【請求項５】
請求項２から４のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記被験者が第１の姿勢をとっている時に特定した第５の箇所と、前記被験者が前記第１の姿勢と異なる第２の姿勢をとっている時に特定した前記第５の箇所との距離を、前記測定値として算出する処理装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
動画像を解析して前記測定値を算出し、
選択された前記測定対象の可動域を示す値を複数のフレーム画像各々に基づき算出し、算出した複数の前記値の統計値を前記測定値として算出する処理装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記測定値に基づき、前記測定対象の状態を評価する評価手段をさらに有する処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の処理装置において、
前記測定対象の前記測定値が、身体の左右に対応して２パターン算出された場合、
前記評価手段は、２パターンの前記測定値の差に基づき、前記測定対象の状態を評価する処理装置。
【請求項９】
請求項７又は８に記載の処理装置において、
前記評価手段は、前記測定値と参照値との比較結果に基づき、前記測定対象の状態を評価する処理装置。
【請求項１０】
請求項７から９のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記評価手段は、同じ前記被験者の前記測定値と過去の前記測定値に基づき、前記測定対象の状態を評価する処理装置。
【請求項１１】
請求項７から１０のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記評価手段が評価した前記測定対象の状態を示す情報を出力する出力手段をさらに有する処理装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の処理装置において、
前記出力手段は、前記測定対象の状態が所定の状態である場合、前記測定対象の状態を改善するための情報又は前記情報を取得するための情報を出力する処理装置。
【請求項１３】
請求項１から１２のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記画像を解析し、前記被験者が禁止動作を行ったことを検出する禁止動作検出手段をさらに有する処理装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の処理装置において、
前記測定対象毎に前記禁止動作が予め登録されており、
前記禁止動作検出手段は、選択された前記測定対象に関連した前記禁止動作を検出する処理装置。
【請求項１５】
請求項１３又は１４に記載の処理装置において、
前記算出手段は、選択された前記測定対象に対応した複数箇所を前記画像上で特定し、特定した前記複数箇所に基づき前記測定値を算出し、
前記禁止動作検出手段は、選択された前記測定対象に対応した複数箇所を前記画像上で特定し、特定した前記複数箇所に基づき前記禁止動作を検出し、
前記算出手段が第１の前記測定対象に対応して特定する複数箇所と、前記禁止動作検出手段が前記第１の測定対象に対応して特定する複数箇所とは異なる処理装置。
【請求項１６】
コンピュータが、
可動域の測定対象を選択する選択工程と、
被験者を撮影した画像を、選択された前記測定対象に対応した解析方法で解析することで、選択された前記測定対象の可動域を示す測定値を算出する算出工程と、
を実行する処理方法。
【請求項１７】
コンピュータを、
可動域の測定対象を選択する選択手段、
被験者を撮影した画像を、選択された前記測定対象に対応した解析方法で解析することで、選択された前記測定対象の可動域を示す測定値を算出する算出手段、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理装置、処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ケガ予防、故障部位の回復具合の観察等の目的で、身体の所定部位の可動域を評価するメディカルチェックが行われる。このメディカルチェックを、専門的な知識なしで行えるようにすることが望まれている。メディカルチェックに関連する技術が特許文献１及び２に開示されている。【０００３】
特許文献１には、被験者が上肢運動を行うと、位置計測装置が被験者の手の先端の位置を特定し、その特定結果に基づき手部可動域測定手段が手部可動域を算出することが開示されている。【０００４】
特許文献２には、被験者が動作中に痛み又は違和感を覚えたことを検出すると、その時の被験者の姿勢に関する情報を記憶する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−５２７６９号公報
【特許文献２】特開２０１５−９７００４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献２に記載の技術は、被験者が動作中に痛み又は違和感を覚えた時の被験者の姿勢に関する情報を記憶するだけであり、被験者の所定部位の可動域を測定する技術ではない。【０００７】
特許文献１に記載の技術は、可動域を評価できる部位及びその動作方向が限定される。すなわち、身体の複数の部位や複数の動作方向の可動域を測定することはできない。【０００８】
本発明は、身体の複数の部位や複数の動作方向の可動域を、専門的な知識なしで測定できるようにすることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明によれば、
可動域の測定対象を選択する選択手段と、
被験者を撮影した画像を、選択された前記測定対象に対応した解析方法で解析することで、選択された前記測定対象の可動域を示す測定値を算出する算出手段と、
を有する処理装置が提供される。【００１０】
また、本発明によれば、
コンピュータが、
可動域の測定対象を選択する選択工程と、
被験者を撮影した画像を、選択された前記測定対象に対応した解析方法で解析することで、選択された前記測定対象の可動域を示す測定値を算出する算出工程と、
を実行する処理方法が提供される。【００１１】
また、本発明によれば、
コンピュータを、
可動域の測定対象を選択する選択手段、
被験者を撮影した画像を、選択された前記測定対象に対応した解析方法で解析することで、選択された前記測定対象の可動域を示す測定値を算出する算出手段、
として機能させるプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、身体の複数の部位や複数の動作方向の可動域を、専門的な知識なしで評価できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。【００１４】
【図１】本実施形態の処理装置１０の利用方法の一例を説明するための図である。
【図２】本実施形態の処理装置１０のハードウエア構成の一例を示す図である。
【図３】本実施形態の処理装置１０の機能ブロック図の一例を示す図である。
【図４】本実施形態の処理装置１０が出力する画面の一例を示す図である。
【図５】本実施形態の処理装置１０が出力する画面の一例を示す図である。
【図６】本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図７】本実施形態の処理装置１０が記憶している情報の一例を模式的に示す図である。
【図８】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図９】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図１０】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図１１】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図１２】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図１３】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図１４】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図１５】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図１６】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図１７】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図１８】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図１９】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図２０】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図２１】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図２２】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図２３】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図２４】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図２５】可動域の測定対象の一例を説明するための図である。
【図２６】本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図２７】本実施形態の処理装置１０の機能ブロック図の一例を示す図である。
【図２８】本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図２９】本実施形態の処理装置１０の機能ブロック図の一例を示す図である。
【図３０】本実施形態の処理装置１０が出力する画面の一例を示す図である。
【図３１】本実施形態の処理装置１０が出力する画面の一例を示す図である。
【図３２】本実施形態の処理装置１０が出力する画面の一例を示す図である。
【図３３】本実施形態の処理装置１０が出力する画面の一例を示す図である。
【図３４】本実施形態の処理装置１０が出力する画面の一例を示す図である。
【図３５】本実施形態の処理装置１０の機能ブロック図の一例を示す図である。
【図３６】本実施形態の処理装置１０が記憶している情報の一例を模式的に示す図である。
【図３７】禁止動作の一例を説明するための図である。
【図３８】禁止動作の一例を説明するための図である。
【図３９】禁止動作の一例を説明するための図である。
【図４０】禁止動作の一例を説明するための図である。
【図４１】禁止動作の一例を説明するための図である。
【図４２】禁止動作の一例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＜第１の実施形態＞
まず、本実施形態の処理装置の概要を説明する。本実施形態では、図１に示すように、被験者１００が所定の動きを行う様子を３次元カメラ２００で撮影する。そして、３次元カメラ２００で生成された画像データが処理装置に入力される。３次元カメラ２００は、画素毎に、色情報に加えて、距離情報を取得することができる。３次元カメラ２００は、例えばkinectである。
【００１６】
処理装置は、複数の測定対象の可動域を測定することができる。複数の測定対象は、評価部位及びその部位の動作方向の少なくとも一方が互いに異なる。複数の測定対象の一例は、以下の実施形態で詳細に説明する。
【００１７】
予め、測定対象毎に画像データの解析方法が用意され、そのアルゴリズムが処理装置に記憶されている。複数の測定対象各々に対応したアルゴリズムは、身体の所定の部位（例：肘、肩）を特定し、特定した部位に基づき可動域を示す値を算出する点で共通するが、特定する部位や特定した部位に基づき算出する値（例：角度、距離等）等が互いに異なる。アルゴリズムの一例は、以下の実施形態で説明する。
【００１８】
処理装置は、ユーザ入力に基づき可動域の測定対象を選択すると、選択した測定対象に対応した解析方法で入力された画像データを解析し、選択した測定対象の可動域を示す測定値を算出する。
【００１９】
以下、処理装置の構成を詳細に説明する。まず、処理装置のハードウエア構成の一例について説明する。本実施形態の処理装置が備える各機能部は、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされるプログラム、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット（あらかじめ装置を出荷する段階から格納されているプログラムのほか、ＣＤ（Compact Disc）等の記憶媒体やインターネット上のサーバ等からダウンロードされたプログラムをも格納できる）、ネットワーク接続用インターフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。
【００２０】
図２は、本実施形態の処理装置のハードウエア構成を例示するブロック図である。図２に示すように、処理装置は、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、入出力インターフェイス３Ａ、周辺回路４Ａ、バス５Ａを有する。周辺回路４Ａには、様々なモジュールが含まれる。処理装置は周辺回路４Ａを有さなくてもよい。なお、処理装置は物理的に分かれた複数の装置で構成されてもよい。この場合、各装置が上記ハードウエア構成を備えることができる。
【００２１】
バス５Ａは、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、周辺回路４Ａ及び入出力インターフェイス３Ａが相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。プロセッサ１Ａは、例えばＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの演算処理装置である。メモリ２Ａは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリである。入出力インターフェイス３Ａは、入力装置、外部装置、外部サーバ、外部センサ（３次元カメラ）等から情報を取得するためのインターフェイスや、出力装置、外部装置、外部サーバ等に情報を出力するためのインターフェイスなどを含む。入力装置は、例えばキーボード、マウス、マイク等である。出力装置は、例えばディスプレイ、スピーカ、プリンター、メーラ等である。プロセッサ１Ａは、各モジュールに指令を出し、それらの演算結果をもとに演算を行うことができる。
【００２２】
次に、処理装置の機能構成を説明する。図３に、処理装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、処理装置１０は、選択部１１と、算出部１２とを有する。
【００２３】
選択部１１は、ユーザ入力に基づき、可動域の測定対象を選択する。例えば、選択部１１は、測定対象を選択するＵＩ（user interface）画面をディスプレイに出力し、当該ＵＩ画面からユーザ入力を受付ける。
【００２４】
一例として、選択部１１は、図４に示すように、「全項目測定」と「個別測定」とが選択可能なＵＩ画面を出力してもよい。
【００２５】
ユーザ入力で「全項目測定」が指定された場合、選択部１１は、全ての測定対象を所定順に１つずつ選択する。
【００２６】
一方、ユーザ入力で「個別測定」が指定された場合、選択部１１は、図５に示すように複数の測定対象を選択可能に一覧表示したＵＩ画面をディスプレイに出力する。そして、選択部１１は、当該ＵＩ画面においてユーザ入力で指定された測定対象を選択する。図５に示す複数の測定対象各々の詳細は以下の実施形態で説明する。
【００２７】
その他、選択部１１は、動作を指定するＵＩ画面をディスプレイに出力し、当該ＵＩ画面からユーザ入力を受付けてもよい。ＵＩ画面で指定可能な動作は、所定のスポーツ時に行う動作であってもよい。例えば、野球の投げる動作、野球の打つ動作、テニスのサーブの動作、テニスのフォアハンドの動作、テニスのボレーの動作等が例示されるが、これらに限定されない。その他、ＵＩ画面で指定可能な動作は、日常生活で行う動作であってもよい。例えば、階段を上がる動作、物を持ち上げる動作等が例示されるが、これらに限定されない。この場合、選択部１１は、予め、各動作に、各動作に関連する測定対象を対応付けた情報を記憶しておく。そして、選択部１１は、ユーザ入力で指定された動作に対応する測定対象を、所定順に１つずつ選択する。
【００２８】
算出部１２は、被験者を撮影した画像を、選択された測定対象に対応した解析方法で解析することで、選択された測定対象の可動域を示す測定値を算出する。「画像」は、被験者１００が所定の動きを行う様子を３次元カメラ２００で撮影した画像である。
【００２９】
処理装置１０には、予め、複数の測定対象各々に対応した画像データの解析方法を示すアルゴリズムが記憶されている。上述の通り、複数の測定対象各々に対応したアルゴリズムは、身体の所定の部位（例：肘、肩）を特定し、特定した部位に基づき可動域を示す値を算出する点で共通するが、特定する部位や特定した部位に基づき算出する値（例：角度、距離等）等が互いに異なる。算出部１２は、選択部１１が選択した測定対象に対応したアルゴリズムで画像を解析することで、選択された測定対象の可動域を示す測定値を算出する。アルゴリズムの詳細は、以下の実施形態で説明する。
【００３０】
次に、図６のフローチャートを用いて、本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例を説明する。
【００３１】
まず、選択部１１が、ユーザ入力に基づき、可動域の測定対象を選択する（Ｓ１０）。次いで、算出部１２が、被験者を撮影した画像を、Ｓ１０で選択された測定対象に対応した解析方法で解析することで、選択された測定対象の可動域を示す測定値を算出する（Ｓ２０）。
【００３２】
以上説明したように、本実施形態の処理装置１０は、評価部位及びその部位の動作方向の少なくとも一方が互いに異なる複数の測定対象毎に画像データの解析方法（アルゴリズム）を用意しておき、選択された測定対象に対応する解析方法で被験者を撮影した画像を解析し、測定対象の可動域を示す測定値を算出する。このような処理装置１０によれば、身体の複数の部位や複数の動作方向の可動域を、専門的な知識なしで評価できる。
【００３３】
また、本実施形態の処理装置１０によれば、コンピュータが予め定められたアルゴリズムに基づき画像を解析することで可動域が算出されるので、「人が可動域を評価する場合に比べて短時間で可動域が算出される」、「高い再現性が得られる」等の優れた効果が得られる。
【００３４】
また、本実施形態の処理装置１０の一例によれば、ユーザ入力で動作（例：野球の投げる動作、野球の打つ動作、テニスのサーブの動作、テニスのフォアハンドの動作、テニスのボレーの動作等）が指定されると、指定された動作に関連する測定対象が選択される。この場合、ユーザが測定対象に関する専門的な知識を有さない場合であっても、自身に関連する動作を指定するという単純な作業を行うだけで、評価すべき測定対象の選択が実現される。すなわち、非専門性がより高くなる。
【００３５】
＜第２の実施形態＞
本実施形態の処理装置１０は、可動域を示す測定値の算出方法がより具体化される点で、第１の実施形態と異なる。以下、詳細に説明する。
【００３６】
処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１の実施形態と同様である。
【００３７】
処理装置１０の機能ブロック図の一例は、第１の実施形態同様、図３で示される。図示するように、処理装置１０は、選択部１１と、算出部１２とを有する。選択部１１の構成は、第１の実施形態と同様である。
【００３８】
算出部１２は、第１の実施形態同様、被験者を撮影した画像を、選択部１１により選択された測定対象に対応した解析方法で解析することで、選択された測定対象の可動域を示す測定値を算出する。
【００３９】
具体的には、まず、算出部１２は、被験者を画像上で特定する。画像内に存在する人を特定する手段は特段制限されず、あらゆる技術を利用して実現できる。
【００４０】
次いで、算出部１２は、選択された測定対象に関連した身体の箇所を画像上で特定する。特定する箇所は、頭、首、左右の手先、左右の手の親指、左右の手首、左右の肘、左右の肩、左右の肩の真ん中、左右の股関節、左右の股関節の真ん中、骨盤の真ん中、脊柱の真ん中、左右の膝、左右の足首、左右の足先等が挙げられるが、これらに限定されない。これらの箇所は、身体全体の外観の特徴や、各箇所の外観の特徴等に基づき、画像解析で特定することができる。
【００４１】
次いで、算出部１２は、特定した身体の箇所に基づき測定値を算出する。
【００４２】
例えば、算出部１２は、身体の第１の箇所と第２の箇所とを結ぶ線と、基準線とのなす角を、可動域を示す測定値として算出してもよい。
【００４３】
その他、算出部１２は、身体の第３の箇所と第４の箇所との距離を、可動域を示す測定値として算出してもよい。
【００４４】
その他、算出部１２は、被験者が第１の姿勢をとっている時の身体の第５の箇所と、被験者が同位置で第１の姿勢と異なる第２の姿勢をとっている時の身体の第５の箇所との距離を、可動域を示す測定値として算出してもよい。
【００４５】
なお、図７に示すように、予め、測定対象毎に特定する身体の箇所を示した情報が処理装置１０に登録されていてもよい。そして、算出部１２は、当該情報と、選択部１１により選択された測定対象とに基づき、特定する身体の箇所を把握してもよい。また、算出部１２は、図７に示す情報に基づき、算出する値を把握してもよい。
【００４６】
ここで、各測定対象を詳細に説明するとともに、各測定対象で特定される身体の箇所の一例と、画像解析方法の一例とを説明する。
【００４７】
「肩関節屈曲（図５の「肩屈曲右」、「肩屈曲左」）」
肩関節屈曲では、図８及び図９に示すように、被験者１００は、３次元カメラ２００（不図示）に正対し、気を付けの姿勢から手のひらを内側（身体側）に向けた状態で身体の前方を経由して腕を上方に上げていく。肩屈曲右では被験者１００は右腕を動作させ、肩屈曲左では被験者１００は左腕を動作させる。
【００４８】
画像解析方法は、例えば次のようなもの考えられる。まず、算出部１２は、画像解析で、動作させる側の肩と肘とを特定する（図８及び図９中、点で示す位置）。次いで、算出部１２は、肩からＹ軸方向に下ろした線を基準線（図８中、Ｓで示す線）として定めるとともに、肩と肘とを結ぶ線を移動線として定める。なお、ＸＹＺ軸方向は図１及び図８に示す通りであるが、３次元カメラ２００と被験者１００とを結ぶ方向がｚ軸方向、垂直方向がＹ軸方向、水平方向であって３次元カメラ２００の左右方向がＸ軸方向である。
【００４９】
そして、算出部１２は、基準線をＹＺ平面に投影した線と、移動線をＹＺ平面に投影した線とのなす角を、肩関節屈曲の可動域を示す測定値として算出する。
【００５０】
算出部１２は、例えば、被験者１００が上記一連の動作を行う様子を示す動画像を解析することができる。この場合、算出部１２は、フレーム毎に画像を解析し、フレーム毎に上記なす角を算出することができる。そして、算出部１２は、フレーム毎に算出した複数のなす角の中の最大値を、肩関節屈曲の可動域を示す測定値として算出することができる。
【００５１】
なお、ここで説明した画像解析方法は一例であり、これに準じた他の方法を採用することもできる。
【００５２】
「肩関節外旋（図５の「肩外旋右」、「肩外旋左」）」
肩関節外旋では、図１０及び図１１に示すように、被験者１００は、３次元カメラ２００（不図示）に正対し、外転９０°の姿勢から手先が上を向くように肘を９０°曲げ、手のひらが内側を向いた状態（手の親指が体の後方を向く状態）で肘から先を体の後方側に倒していく。肩外旋右では被験者１００は右腕を動作させ、肩外旋左では被験者１００は左腕を動作させる。
【００５３】
画像解析方法は、例えば次のようなもの考えられる。まず、算出部１２は、画像解析で、動作させる側の肘と手首とを特定する（図１０及び図１１中、点で示す位置）。次いで、算出部１２は、肘からＺ軸方向（身体の前方側）に伸ばした線を基準線（図１０中、Ｓで示す線）として定めるとともに、肘と手首とを結ぶ線を移動線として定める。
【００５４】
そして、算出部１２は、基準線をＹＺ平面に投影した線と、移動線をＹＺ平面に投影した線とのなす角を、肩関節外旋の可動域を示す測定値として算出する。
【００５５】
算出部１２は、例えば、被験者１００が上記一連の動作を行う様子を示す動画像を解析することができる。この場合、算出部１２は、フレーム毎に画像を解析し、フレーム毎に上記なす角を算出することができる。そして、算出部１２は、フレーム毎に算出した複数のなす角の中の最大値を、肩関節外旋の可動域を示す測定値として算出することができる。
【００５６】
なお、ここで説明した画像解析方法は一例であり、これに準じた他の方法を採用することもできる。
【００５７】
「肩関節内旋（図５の「肩内旋右」、「肩内旋左」）」
肩関節内旋では、図１２及び図１３に示すように、被験者１００は、３次元カメラ２００（不図示）に正対し、外転９０°の姿勢から手先が上を向くように肘を９０°曲げ、手のひらが外側を向いた状態（手の親指が身体の前方を向く状態）で肘から先を身体の前方側に倒していく。肩内旋右では被験者１００は右腕を動作させ、肩内旋左では被験者１００は左腕を動作させる。
【００５８】
画像解析方法は、例えば次のようなもの考えられる。まず、算出部１２は、画像解析で、動作させる側の肘と手首とを特定する（図１２及び図１３中、点で示す位置）。次いで、算出部１２は、肘からＺ軸方向（身体の後方側）に伸ばした線を基準線（図１２中、Ｓで示す線）として定めるとともに、肘と手首とを結ぶ線を移動線として定める。
【００５９】
そして、算出部１２は、基準線をＹＺ平面に投影した線と、移動線をＹＺ平面に投影した線とのなす角を、肩関節内旋の可動域を示す測定値として算出する。
【００６０】
算出部１２は、例えば、被験者１００が上記一連の動作を行う様子を示す動画像を解析することができる。この場合、算出部１２は、フレーム毎に画像を解析し、フレーム毎に上記なす角を算出することができる。そして、算出部１２は、フレーム毎に算出した複数のなす角の中の最大値を、肩関節内旋の可動域を示す測定値として算出することができる。
【００６１】
なお、ここで説明した画像解析方法は一例であり、これに準じた他の方法を採用することもできる。
【００６２】
「股関節屈曲（図５の「股屈曲右」、「股屈曲左」）」
股関節屈曲は、図１４及び図１５に示すように、被験者１００は、３次元カメラ２００（不図示）に正対し、気を付けの姿勢から膝を胸に近づけるように足を動かす。股屈曲右では被験者１００は右足を動作させ、股屈曲左では被験者１００は左足を動作させる。
【００６３】
画像解析方法は、例えば次のようなもの考えられる。まず、算出部１２は、画像解析で、動作させる側の股関節と膝とを特定する（図１４及び図１５中、点で示す位置）。次いで、算出部１２は、股関節からＹ軸方向に下ろした線を基準線（図１４中、Ｓで示す線）として定めるとともに、股関節と膝とを結ぶ線を移動線として定める。
【００６４】
そして、算出部１２は、基準線をＹＺ平面に投影した線と、移動線をＹＺ平面に投影した線とのなす角を、股関節屈曲の可動域を示す測定値として算出する。
【００６５】
算出部１２は、例えば、被験者１００が上記一連の動作を行う様子を示す動画像を解析することができる。この場合、算出部１２は、フレーム毎に画像を解析し、フレーム毎に上記なす角を算出することができる。そして、算出部１２は、フレーム毎に算出した複数のなす角の中の最大値を、股関節屈曲の可動域を示す測定値として算出することができる。
【００６６】
なお、ここで説明した画像解析方法は一例であり、これに準じた他の方法を採用することもできる。
【００６７】
「体幹部回旋（図５の「体幹回旋右」、「体幹回旋左」）」
体幹部回旋では、図１６及び図１７に示すように、被験者１００は、３次元カメラ２００（不図示）に正対し、両手を頭部で組んだ座位で上半身を回旋させる。その際、被験者１００は、回旋方向に体重移動させる。体幹回旋右では被験者１００は右方向に上半身を回旋させ、体幹回旋左では被験者１００は左方向に上半身を回旋させる。
【００６８】
画像解析方法は、例えば次のようなもの考えられる。まず、算出部１２は、画像解析で、両股関節と、両肩とを特定する（図１６及び図１７中、点で示す位置）。次いで、算出部１２は、両股関節を結ぶ線を基準線（図１６中、Ｓで示す線）として定めるとともに、両肩を結ぶ線を移動線として定める。
【００６９】
そして、算出部１２は、基準線をＸＺ平面に投影した線と、移動線をＸＺ平面に投影した線とのなす角を、体幹部外旋の可動域を示す測定値として算出する。
【００７０】
算出部１２は、例えば、被験者１００が上記一連の動作を行う様子を示す動画像を解析することができる。この場合、算出部１２は、フレーム毎に画像を解析し、フレーム毎に上記なす角を算出することができる。そして、算出部１２は、フレーム毎に算出した複数のなす角の中の最大値を、体幹部回旋の可動域を示す測定値として算出することができる。
【００７１】
なお、ここで説明した画像解析方法は一例であり、これに準じた他の方法を採用することもできる。
【００７２】
「下肢リーチ側方（図５の「下肢リーチ側方」）」
下肢リーチ側方では、図１８及び図１９に示すように、被験者１００は、３次元カメラ２００（不図示）に正対し、手を腰に当てて片足立ちし、そこから浮いている足を地面につかないように最大限側方側（Ｘ軸方向側）に伸ばして足先を身体から離した後、元の状態に戻る。なお、下肢リーチ側方では、左足で立って右足を伸ばす測定と、右足で立って左足を伸ばす測定との２パターンを行うことができる。
【００７３】
画像解析方法は、例えば次のようなもの考えられる。まず、算出部１２は、画像解析で、左右の足先を特定する（図１８及び図１９中、点で示す位置）。そして、算出部１２は、左右の足先のＸ軸方向の距離を、下肢リーチ側方の可動域を示す測定値として算出する。
【００７４】
算出部１２は、例えば、被験者１００が上記一連の動作を行う様子を示す動画像を解析することができる。この場合、算出部１２は、フレーム毎に画像を解析し、フレーム毎に上記距離を算出することができる。そして、算出部１２は、フレーム毎に算出した複数の距離の中の最大値を、下肢リーチ側方の可動域を示す測定値として算出することができる。
【００７５】
なお、ここで説明した画像解析方法は一例であり、これに準じた他の方法を採用することもできる。
【００７６】
「下肢リーチ後方（図５の「下肢リーチ後方」）」
下肢リーチ後方では、図２０及び図２１に示すように、被験者１００は、Ｘ軸方向を向いて、手を腰に当てて片足立ちし、そこから浮いている足を地面につかないように最大限後方側（Ｘ軸方向側）に伸ばして足先を身体から離した後、元の状態に戻る。なお、下肢リーチ後方では、左足で立って右足を伸ばす測定と、右足で立って左足を伸ばす測定との２パターンを行うことができる。
【００７７】
画像解析方法は、例えば次のようなもの考えられる。まず、算出部１２は、画像解析で、左右の足先を特定する（図２０及び図２１中、点で示す位置）。そして、算出部１２は、左右の足先のＸ軸方向の距離を、下肢リーチ後方の可動域を示す測定値として算出する。
【００７８】
算出部１２は、例えば、被験者１００が上記一連の動作を行う様子を示す動画像を解析することができる。この場合、算出部１２は、フレーム毎に画像を解析し、フレーム毎に上記距離を算出することができる。そして、算出部１２は、フレーム毎に算出した複数の距離の中の最大値を、下肢リーチ後方の可動域を示す測定値として算出することができる。
【００７９】
なお、ここで説明した画像解析方法は一例であり、これに準じた他の方法を採用することもできる。
【００８０】
「上肢リーチ（図５の「上肢リーチ」）」
上肢リーチでは、図２２及び図２３に示すように、被験者１００は、Ｘ軸方向を向いて計測位置に測定側の足を付けた最初の状態から３歩後ろに下がる。そこから、被験者１００は、非測定側の足を最初の状態の位置に戻し、両腕を前方に伸ばした第１の姿勢（図２２において点線で示す姿勢）をとる。次いで、その位置で全身を前方に伸ばし、両腕の先の位置を最大限遠方に離した第２の姿勢（図２２において実線で示す姿勢）をとる。なお、上肢リーチでは、右足を測定側の足とした測定と、左足を測定側の足とした測定との２パターンを行うことができる。
【００８１】
画像解析方法は、例えば次のようなもの考えられる。まず、算出部１２は、画像解析で、第１の姿勢時の手先及び第２の姿勢時の手先を特定する（図２２及び図２３中、点で示す位置）。そして、算出部１２は、第１の姿勢時の手先と、第２の姿勢時の手先とのＸ軸方向の距離を、上肢リーチの可動域を示す測定値として算出する。
【００８２】
算出部１２は、例えば、被験者１００が第１の姿勢から第２の姿勢になるまでの一連の動作を示す動画像を解析することができる。この場合、算出部１２は、フレーム毎に画像を解析し、フレーム毎に上記距離を算出することができる。そして、算出部１２は、フレーム毎に算出した複数の距離の中の最大値を、上肢リーチの可動域を示す測定値として算出することができる。
【００８３】
なお、ここで説明した画像解析方法は一例であり、これに準じた他の方法を採用することもできる。
【００８４】
「Ｔ字バランス（図５の「Ｔ字バランス左支持」、「Ｔ字バランス右支持」）」
Ｔ字バランスでは、図２４及び図２５に示すように、被験者１００は、Ｘ軸方向を向いて片足立ちし、手と足を可能な限り床と平行にする。Ｔ字バランス左支持では、被験者１００は左足で立ち、Ｔ字バランス右支持では、被験者１００は右足で立つ。
【００８５】
画像解析方法は、例えば次のようなもの考えられる。まず、算出部１２は、画像解析で、肩と、肘と、股関節と、膝とを特定する（図２４及び図２５中、点で示す位置）。次いで、算出部１２は、肩からＸ軸方向（腕と反対側に伸びる方向）に伸びる線を基準線（図２４中、Ｓで示す線）として定めるとともに、この基準線とのなす角を算出するための移動線として肩と肘とを結ぶ線を定める。また、算出部１２は、股関節からＸ軸方向（足と反対側に伸びる方向）に伸びる線を基準線（図２４中、Ｓで示す線）として定めるとともに、この基準線とのなす角を算出するための移動線として股関節と膝とを結ぶ線を定める。
【００８６】
そして、算出部１２は、基準線をＸＹ平面に投影した線と、移動線をＸＹ平面に投影した線とのなす角を、Ｔ字バランスの可動域を示す測定値として算出する。
【００８７】
算出部１２は、例えば、被験者１００が上記一連の動作を行う様子を示す動画像を解析することができる。この場合、算出部１２は、フレーム毎に画像を解析し、フレーム毎に上記なす角を算出することができる。そして、算出部１２は、フレーム毎に算出した複数のなす角の中の最大値を、Ｔ字バランスの可動域を示す測定値として算出することができる。
【００８８】
なお、ここで説明した画像解析方法は一例であり、これに準じた他の方法を採用することもできる。
【００８９】
次に、本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例は第１の実施形態同様、図６のフローチャートで示される。ここで、図６のＳ２０の処理の流れの一例を、図２６のフローチャートを用いて説明する。
【００９０】
まず、算出部１２は、被験者を画像上で特定する（Ｓ２１）。次いで、算出部１２は、Ｓ１０で選択された測定対象に関連した身体の箇所を画像上で特定する（Ｓ２２）。次いで、算出部１２は、Ｓ２２で特定した箇所に基づき測定値を算出する（Ｓ２３）。
【００９１】
以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１の実施形態と同様な作用効果を実現できる。
【００９２】
また、本実施形態の処理装置１０によれば、画像解析で測定対象に関連した身体の箇所を特定した後、特定した箇所に基づき測定値を算出することができる。例えば、２つの箇所を結ぶ線と基準線とのなす角を算出したり、２つの箇所の距離を算出したり、第１の姿勢を取っている時の箇所と同位置で第２の姿勢を取っている時の同箇所との距離を算出したりできる。このような処理装置１０によれば、身体の様々な部位の様々な動作方向の可動域を測定することができる。
【００９３】
＜第３の実施形態＞
本実施形態の処理装置１０は、可動域を示す測定値に基づき、測定対象の状態を評価する機能を有する点で、第１及び第２の実施形態と異なる。以下、詳細に説明する。
【００９４】
処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１及び第２の実施形態と同様である。
【００９５】
処理装置１０の機能ブロック図の一例は、図２７で示される。図示するように、処理装置１０は、選択部１１と、算出部１２と、評価部１３とを有する。選択部１１及び算出部１２の構成は、第１及び第２の実施形態と同様である。
【００９６】
評価部１３は、算出部１２が算出した測定対象の可動域を示す測定値に基づき、測定対象の状態を評価する。評価部１３は、以下で説明する第１乃至第３の評価方法の中の少なくとも１つを実行することができる。
【００９７】
「第１の評価方法」
測定対象の測定値が、身体の左右に対応して２パターン算出された場合、評価部１３は、２パターンの測定値の差を算出し、当該差に基づき測定対象の状態を評価することができる。差が小さい程、左右のバランスが適切な状態であり、差が大きい程、左右のバランスが崩れている状態である。第１の評価方法によれば、身体の左右のバランスが適切な状態か否かを評価することができる。
【００９８】
「身体の左右に対応して測定値を２パターン算出」は、例えば、「肩屈曲右と肩屈曲左の測定値を算出」、「肩外旋右と肩外旋左の測定値を算出」、「肩内旋右と肩内旋左の測定値を算出」、「股屈曲右と股屈曲左の測定値を算出」、「体幹回旋右と体幹回旋左の測定値を算出」、「下肢リーチ側方において、左足で立って右足を伸ばす測定値と、右足で立って左足を伸ばす測定値とを算出」、「下肢リーチ後方において、左足で立って右足を伸ばす測定値と、右足で立って左足を伸ばす測定値とを算出」、「上肢リーチにおいて、右足を測定側の足とした測定値と、左足を測定側の足とした測定値とを算出」、「Ｔ字バランス左支持とＴ字バランス右支持の測定値を算出」等が例示される。
【００９９】
例えば、評価部１３は、２パターンの測定値の差を複数レベルに分類し、レベル毎に測定対象の状態を定義した第１の状態定義情報を保持しておいてもよい。第１の状態定義情報は、例えば、差がＤ０〜Ｄ１は「良好」、差がＤ１〜Ｄ２は「やや危険」、差がＤ２〜Ｄ３は「危険」等である。そして、評価部１３は、第１の状態定義情報と、２パターンの測定値の差に基づき、各測定対象の状態を評価してもよい。
【０１００】
なお、第１の状態定義情報は、測定対象毎に定義されてもよい。すなわち、「良好」、「やや危険」、「危険」等の各状態となる差の数値範囲は、測定対象毎に異なってもよい。
【０１０１】
「第２の評価方法」
評価部１３は、測定値と参照値との比較結果に基づき、測定対象の状態を評価することができる。
【０１０２】
例えば、評価部１３は、測定値を複数レベルに分類し、レベル毎に測定対象の状態を定義した第２の状態定義情報を保持しておいてもよい。第２の状態定義情報は、例えば、測定値がＣ０〜Ｃ１は「良好」、測定値がＣ１〜Ｃ２は「やや危険」、測定値がＣ２〜Ｃ３は「危険」等である。そして、評価部１３は、第２の状態定義情報と、測定値とに基づき、各測定対象の状態を評価してもよい。
【０１０３】
なお、第２の状態定義情報は、測定対象毎に定義されてもよい。すなわち、「良好」、「やや危険」、「危険」等の各状態となる測定値の数値範囲は、測定対象毎に異なってもよい。また、第２の状態定義情報は、被験者の属性毎（例：年齢ごと、性別ごと）に定義されてもよい。すなわち、「良好」、「やや危険」、「危険」等の各状態となる測定値の数値範囲は、被験者の属性毎（例：年齢ごと、性別ごと）に異なってもよい。この場合、処理装置１０は任意の手段で被験者の属性を指定する値の入力を受付け、評価部１３は入力された値に基づき被験者の属性を特定し、特定した属性に対応した第２の状態定義情報を用いて測定対象の状態を評価する。
【０１０４】
「第３の評価方法」
評価部１３は、同被験者の測定値（例：最新の測定値）と過去の測定値に基づき、測定対象の状態を評価する。第３の評価方法によれば、被験者の測定対象の状態の変化（悪化、現状維持、良化等）を評価することができる。
【０１０５】
例えば、評価部１３は、過去の測定値に基づき測定対象の状態を定義した第３の状態定義情報を保持しておいてもよい。第３の状態定義情報は、例えば、測定値が「過去の測定値マイナスα以上過去の測定値プラスα以下」の場合は「現状維持」、測定値が「過去の測定値マイナスα未満」の場合は「悪化」、測定値が「過去の測定値プラスαより大」の場合は「良化」等である。そして、評価部１３は、第３の状態定義情報と、過去の測定値と、例えば最新の測定値とに基づき、各測定対象の状態を評価してもよい。
【０１０６】
なお、第３の状態定義情報は、測定対象毎に定義されてもよい。すなわち、上記αの値は、測定対象毎に異なってもよい。また、第３の状態定義情報は、被験者の属性毎（例：年齢ごと、性別ごと）に定義されてもよい。すなわち、上記αの値は、被験者の属性毎（例：年齢ごと、性別ごと）に異なってもよい。この場合、処理装置１０は任意の手段で被験者の属性を指定する値の入力を受付け、評価部１３は入力された値に基づき被験者の属性を特定し、特定した属性に対応した第３の状態定義情報を用いて測定対象の状態を評価する。
【０１０７】
次に、図２８のフローチャートを用いて、本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例を説明する。
【０１０８】
まず、選択部１１が、ユーザ入力に基づき、可動域の測定対象を選択する（Ｓ１０）。次いで、算出部１２が、被験者を撮影した画像を、Ｓ１０で選択された測定対象に対応した解析方法で解析することで、選択された測定対象の可動域を示す測定値を算出する（Ｓ２０）。次いで、評価部１３が、Ｓ２０で算出された測定値に基づき、測定対象の状態を評価する（Ｓ３０）。
【０１０９】
以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１及び第２の実施形態と同様な作用効果を実現できる。
【０１１０】
また、本実施形態の処理装置１０によれば、測定値に基づき測定対象の状態を評価することができる。
【０１１１】
例えば、身体の左右に対応して２パターンの測定値が算出された場合、２パターンの測定値の差に基づき測定対象の状態を評価することができる。この場合、身体の左右のバランスが適切な状態か否かを評価することができる。
【０１１２】
その他、測定値と参照値との比較結果に基づき、測定対象の状態を評価することができる。この場合、測定対象の状態が一般的な標準状態か否かを評価することができる。
【０１１３】
その他、同被験者の測定値と過去の測定値との比較結果に基づき、測定対象の状態を評価することができる。この場合、被験者の測定対象の状態の変化（悪化、現状維持、良化等）を評価することができる。
【０１１４】
このように、本実施形態の処理装置１０によれば、測定対象の状態を様々な角度から評価することができる。
【０１１５】
＜第４の実施形態＞
本実施形態の処理装置１０は、測定対象の状態を示す情報を出力する機能を有する点で、第１乃至第３の実施形態と異なる。以下、詳細に説明する。
【０１１６】
処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１乃至第３の実施形態と同様である。
【０１１７】
処理装置１０の機能ブロック図の一例は、図２９で示される。図示するように、処理装置１０は、選択部１１と、算出部１２と、評価部１３と、出力部１４とを有する。選択部１１、算出部１２及び評価部１３の構成は、第１乃至第３の実施形態と同様である。
【０１１８】
出力部１４は、出力装置を介して各種情報を出力する。出力装置は、ディスプレイ、投影装置、メーラ、プリンター、スピーカ、警告ランプ等が例示されるがこれらに限定されない。
【０１１９】
出力部１４は、例えば、評価部１３が評価した測定対象の状態を示す情報を出力する。そして、出力部１４は、測定対象の状態が所定の状態である場合、測定対象の状態を示す情報に加えて、測定対象の状態を改善するための情報又は当該情報を取得するための情報を出力することができる。
【０１２０】
ここでの「所定の状態」は、改善が必要な状態である。測定対象の状態の定義の仕方が第３の実施形態で例示したものである場合、所定の状態は、例えば「危険」、「やや危険」、「悪化」等である。
【０１２１】
「測定対象の状態を改善するための情報」は、状態を改善するための運動を示す。当該情報は、人物等が当該運動を行っている様子を記録した動画であってもよいし、写真、イラスト及び文字等で当該運動を説明したものであってもよい。「当該情報を取得するための情報」は、当該情報を含むデータファイルの保存場所（例：ＵＲＬ）や、当該情報にアクセスするための案内等である。
【０１２２】
また、出力部１４は、算出部１２が算出した測定対象の可動域を示す測定値を出力してもよい。
【０１２３】
図３０に、出力部１４が出力する情報の一例を示す。図３０では、出力部１４は、測定対象毎に、測定対象の可動域を示す測定値（左右両方）と、左右の測定値の差と、評価部１３が評価した状態と、を互いに対応付けた情報を出力している。評価部１３が評価した状態は、顔のアイコンの表情で示している。そして、出力部１４は、評価部１３が評価した状態が所定の状態（改善が必要な状態）である測定対象に対応付けて、動画のリンクを埋め込んだアイコン（「Ｄｏ  Ｉｔ！」、「Ｃｈｅｃｋ」の文字が付されたアイコン）を出力している。
【０１２４】
図３１に、出力部１４が出力する情報の他の一例を示す。図３１では、出力部１４は、測定対象毎に、評価部１３が評価した状態と、左右の測定値の差と、当該差を示す棒グラフと、を互いに対応付けて出力している。評価部１３が評価した状態は、顔のアイコンの表情で示している。左右の測定値の差は顔のアイコンの下の数値である。そして、出力部１４は、評価部１３が評価した状態が所定の状態（改善が必要な状態）である測定対象に対応付けて、動画のリンクを埋め込んだアイコン（「Ｄｏ  Ｉｔ！」、「Ｃｈｅｃｋ」の文字が付されたアイコン）を出力している。
【０１２５】
図３２に、出力部１４が出力する情報の他の一例を示す。図３２では、評価部１３は０乃至３の４段階で測定対象の状態を評価している。３が最も良い状態であり、数値が小さくなるに従い状態が悪くなる。そして、出力部１４は、各測定対象の状態及び全体の状態を示したレーダチャートを出力している。
【０１２６】
図３３に、出力部１４が出力する情報の他の一例を示す。図３３では、出力部１４は、ある被験者１００のある測定対象の測定値の時系列な変化を示す情報を出力している。
【０１２７】
また、出力部１４は、図３４に示すように、被験者１００が可動域測定のための所定の動作を行っている最中に、被験者１００を撮影した動画をリアルタイムに出力してもよい。そして、出力部１４は、当該画面上に各種情報を出力してもよい。
【０１２８】
図３４の画面では、（１）の領域に、被験者１００を撮影した動画がリアルタイムに表示されている。そして、（２）の領域に、選択部１１が選択した測定対象を示す情報が表示されている。
【０１２９】
また、（３）の領域に、その時に（１）の領域に表示されているフレーム又はその直前のフレームに基づき算出部１２が算出したその時の可動域を示す測定値が表示されている。また、（３）の領域には、測定中に各フレームに基づき算出された測定値の中の最大値が表示されている。この場合、算出部１２は画像を解析し、出力部１４はその解析結果（測定値）をリアルタイムに出力する。
【０１３０】
図３４の画面では、その他、再測定を行うためのボタンや、その時に（３）の領域に表示されている測定値で（３）の領域に表示される最大値を強制的に更新するためのボタン（星が付されたボタン）等が表示されている。
【０１３１】
以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１乃至第３の実施形態と同様な作用効果を実現できる。
【０１３２】
また、本実施形態の処理装置１０によれば、測定対象の可動域を示す測定値、左右の測定値の差、測定対象の状態等の各種情報を測定対象毎に出力することができる。被験者１００は、当該情報を閲覧することで、自身の身体の部位の状態を容易に把握することができる。
【０１３３】
また、本実施形態の処理装置１０によれば、状態がよくない測定対象が存在する場合、その測定対象の状態を改善するための情報やその情報を取得するための情報を出力することができる。このように、処理装置１０は、被験者１００が欲する情報を適切なタイミングで提供することができる。
【０１３４】
＜第５の実施形態＞
本実施形態の処理装置１０は、測定対象の可動域を測定するための所定の動作を行っている最中に被験者が当該測定の精度に影響する禁止動作を行ったことを検出する機能を有する点で、第１乃至第４の実施形態と異なる。以下、詳細に説明する。
【０１３５】
処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１乃至第４の実施形態と同様である。
【０１３６】
処理装置１０の機能ブロック図の一例は、図３５で示される。図示するように、処理装置１０は、選択部１１と、算出部１２と、評価部１３と、出力部１４と、禁止動作検出部１５とを有する。選択部１１、算出部１２、評価部１３及び出力部１４の構成は、第１乃至第４の実施形態と同様である。
【０１３７】
禁止動作検出部１５は、被験者１００を撮影した画像を解析し、被験者が禁止動作を行ったことを検出する。禁止動作検出部１５は、選択部１１が選択した測定対象に関連した被験者の身体の複数箇所を画像上で特定し、特定した複数箇所に基づき禁止動作を検出する。例えば、禁止動作検出部１５は、身体の第１の箇所と第２の箇所とを結ぶ線と基準線とのなす角が基準範囲から逸脱した場合、禁止動作を行ったと判断してもよい。その他、禁止動作検出部１５は、身体の第３の箇所と第４の箇所との距離が基準範囲から逸脱した場合、禁止動作を行ったと判断してもよい。
【０１３８】
なお、図３６に示すように、予め、測定対象毎に特定する身体の箇所を示した情報が処理装置１０に登録されていてもよい。そして、禁止動作検出部１５は、当該情報と、選択部１１により選択された測定対象とに基づき、特定する身体の箇所を把握してもよい。また、禁止動作検出部１５は、図３６に示す情報に基づき、検出する内容を把握してもよい。
【０１３９】
なお、第２の実施形態で説明した通り、算出部１２も、選択部１１が選択した測定対象に関連した被験者の身体の複数箇所を画像上で特定し、特定した複数箇所に基づき所定の処理を行う。しかし、算出部１２が特定する身体の箇所と、禁止動作検出部１５が特定する身体の箇所とは互いに異なり得る（完全には一致しない状態）。すなわち、算出部１２が第１の測定対象に関連して特定する身体の複数箇所と、禁止動作検出部１５が第１の測定対象に関連して特定する身体の複数箇所とは異なり得る（完全には一致しない状態）。
【０１４０】
ここで、各測定対象の禁止動作、及び、禁止動作検出部１５が検出する内容の一例を説明する。
【０１４１】
「肩関節屈曲」
肩関節屈曲では、図３７に示すように、（１）体幹を前後に倒す動作、（２）動作している腕の肩を後ろ側に引く動作、（３）動作している腕が身体から外側に離れる動作等が、禁止動作となる。ここで、各禁止動作を画像解析で検出する方法の一例を説明するが、これに限定されない。
【０１４２】
（１）の禁止動作：例えば、禁止動作検出部１５は、頭と左右の肩の真ん中を結ぶ線や、左右の肩の真ん中と骨盤真ん中とを結ぶ線等が、ＹＺ平面内でＹ軸から所定角度以上傾くことを検出することで、（１）の禁止動作を検出してもよい。
【０１４３】
（２）の禁止動作：例えば、禁止動作検出部１５は、両肩を結ぶ線が、ＸＺ平面内でＸ軸から所定角度以上傾くことを検出することで、（２）の禁止動作を検出してもよい。
【０１４４】
（３）の禁止動作：例えば、禁止動作検出部１５は、動作している腕の肩と肘を結ぶ線が、ＸＹ平面内でＹ軸から所定角度以上傾くことを検出することで、（３）の禁止動作を検出してもよい。
【０１４５】
「肩関節外旋、肩関節内旋」
肩関節外旋及び肩関節内旋では、図３８に示すように、（１）体幹を前後に倒す動作、（２）動作している腕の肩を後ろ側に引く動作、（３）動作している腕が身体から外側に離れる動作、（４）肘の９０°が解除される動作等が、禁止動作となる。ここで、各禁止動作を画像解析で検出する方法の一例を説明するが、これに限定されない。
【０１４６】
（１）の禁止動作：例えば、禁止動作検出部１５は、頭と左右の肩の真ん中を結ぶ線や、左右の肩の真ん中と骨盤真ん中とを結ぶ線等が、ＹＺ平面内でＹ軸から所定角度以上傾くことを検出することで、（１）の禁止動作を検出してもよい。
【０１４７】
（２）の禁止動作：例えば、禁止動作検出部１５は、両肩を結ぶ線が、ＸＺ平面内でＸ軸から所定角度以上傾くことを検出することで、（２）の禁止動作を検出してもよい。
【０１４８】
（３）の禁止動作：例えば、禁止動作検出部１５は、動作している腕の肘と手先を結ぶ線が、ＸＹ平面内でＹ軸から所定角度以上傾くことを検出することで、（３）の禁止動作を検出してもよい。
【０１４９】
（４）の禁止動作：例えば、禁止動作検出部１５は、動作している腕の肩と肘を結ぶ線をＸＹ平面に投影した線と、肘と手先を結ぶ線をＸＹ平面に投影した線とのなす角が９０°マイナスβから９０°プラスβの範囲から逸脱することを検出することで、（４）の禁止動作を検出してもよい。
【０１５０】
「股関節屈曲」
股関節屈曲では、図３９に示すように、（１）体幹を前後に倒す動作等が禁止動作となる。ここで、当該禁止動作を画像解析で検出する方法の一例を説明するが、これに限定されない。
【０１５１】
（１）の禁止動作：例えば、禁止動作検出部１５は、頭と左右の肩の真ん中を結ぶ線や、左右の肩の真ん中と左右の股関節の真ん中とを結ぶ線等が、ＹＺ平面内でＹ軸から所定角度以上傾くことを検出することで、（１）の禁止動作を検出してもよい。
【０１５２】
「体幹部回旋」
体幹部回旋では、図４０に示すように、（１）両肩の一方が下がってしまい、両肩を結ぶ線が水平になっていない動作等が禁止動作となる。ここで、当該禁止動作を画像解析で検出する方法の一例を説明するが、これに限定されない。
【０１５３】
（１）の禁止動作：例えば、禁止動作検出部１５は、両肩を結ぶ線が、ＸＹ平面内でＸ軸から所定角度以上傾くことを検出することで、（１）の禁止動作を検出してもよい。
【０１５４】
「下肢リーチ側方」
下肢リーチ側方では、図４１に示すように、（１）両足先間のＸ軸方向の距離をＬとした場合、骨盤真ん中の位置が支持側の足先からＸ軸方向にＬ／３以上離れる動作等が禁止動作となる。ここで、当該禁止動作を画像解析で検出する方法の一例を説明するが、これに限定されない。
【０１５５】
（１）の禁止動作：例えば、禁止動作検出部１５は、両足先間の距離Ｌを算出し、また、骨盤真ん中と支持側の足先のＸ軸方向の距離Ｍを算出した後、Ｍ≧Ｌ／３を満たすことを検出することで、（１）の禁止動作を検出してもよい。
【０１５６】
「下肢リーチ後方」
下肢リーチ側方では、図４２に示すように、（１）両足先間のＸ軸方向の距離をＬとした場合、骨盤真ん中の位置が支持側の足先からＸ軸方向にＬ／３以上離れる動作等が禁止動作となる。ここで、当該禁止動作を画像解析で検出する方法の一例を説明するが、これに限定されない。
【０１５７】
（１）の禁止動作：例えば、禁止動作検出部１５は、両足先間の距離Ｌを算出し、また、骨盤真ん中と支持側の足先のＸ軸方向の距離Ｍを算出した後、Ｍ≧Ｌ／３を満たすことを検出することで、（１）の禁止動作を検出してもよい。
【０１５８】
「Ｔ字バランス」
Ｔ字バランスでは、（１）肩が肘より３次元カメラ２００側にある、また、膝が股関節より３次元カメラ２００側にある動作等が禁止動作となる。ここで、当該禁止動作を画像解析で検出する方法の一例を説明するが、これに限定されない。
【０１５９】
（１）の禁止動作：例えば、禁止動作検出部１５は、肩と肘とを結ぶ線がＸＺ平面内でＸ軸から所定角度以上傾くことや、膝と股関節とを結ぶ線がＸＺ平面内でＸ軸から所定角度以上傾くことを検出することで、（１）の禁止動作を検出してもよい。
【０１６０】
なお、出力部１４は、禁止動作検出部１５が禁止動作を検出した場合、その旨を示す警告を出力してもよい。
【０１６１】
例えば、出力部１４が、図３４に示すように、被験者１００が可動域測定のための所定の動作を行っている最中に、被験者１００を撮影した動画をリアルタイムに出力する場合、禁止動作検出部１５はリアルタイムに画像を解析し、禁止動作を検出してもよい。そして、出力部１４は、禁止動作検出部１５が禁止動作を検出すると、その旨を示す警告をリアルタイムに図３４に示す画面に表示してもよい。出力部１４は、その他、スピーカや警告連プ等を介して、警告を出力してもよい。
【０１６２】
また、算出部１２は、可動域を示す測定値の算出に、禁止動作検出部１５の検出結果を利用してもよい。第２の実施形態で説明した通り、算出部１２は、被験者１００が所定の一連の動作を行う様子を示す動画像を解析し、フレーム毎になす角や距離を算出し、フレーム毎に算出した複数のなす角や距離の中の最大値を、可動域を示す測定値として算出することができる。この場合、算出部１２は、禁止動作が検出されていない時のフレーム各々から算出した複数のなす角や距離の中の最大値を、可動域を示す測定値として算出してもよい。すなわち、算出部１２は、禁止動作が検出されている時のフレームに基づき算出されたなす角や距離は無視し、禁止動作が検出されていない時のフレームに基づき算出されたなす角や距離に基づき、可動域を示す測定値を算出してもよい。
【０１６３】
以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１乃至第４の実施形態と同様な作用効果を実現できる。
【０１６４】
また、本実施形態の処理装置１０によれば、測定対象の可動域を測定するための所定の動作を行っている最中に被験者が当該測定の精度に影響する禁止動作を行ったことを検出できる。このような本実施形態の処理装置１０によれば、可動域の測定結果の信頼度が高まる。
【０１６５】
＜第６の実施形態＞
本実施形態の処理装置１０は、反動をつけて動作を行うことで可動域の測定値が大きくなる問題を軽減する機能を有する点で、第１乃至第５の実施形態と異なる。以下、詳細に説明する。
【０１６６】
処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１乃至第５の実施形態と同様である。
【０１６７】
処理装置１０の機能ブロック図の一例は、図３、図２７、図２９又は図３５で示される。図示するように、処理装置１０は、選択部１１と、算出部１２とを有し、さらに、評価部１３、出力部１４及び禁止動作検出部１５の中の少なくとも１つを備えることができる。選択部１１、評価部１３、出力部１４及び禁止動作検出部１５の構成は、第１乃至第５の実施形態と同様である。
【０１６８】
算出部１２は、第２の実施形態で説明した通り、被験者１００が所定の一連の動作を行う様子を示す動画像を解析し、フレーム毎に測定対象の可動域を示す値（なす角や距離）を算出する。そして、算出部１２は、ある瞬間の可動域を示す値として、その瞬間のフレーム及びその直前Ｍ個のフレーム各々に基づき算出した測定対象の可動域を示す値（なす角や距離）の統計値（例：平均値、最頻値、中央値等）を算出する。このようにして、算出部１２は、動画像に含まれる複数の瞬間各々に対応して、その瞬間のフレーム及びその直前Ｍ個のフレームに基づき可動域を示す値を算出する。次いで、算出部１２は、複数の瞬間各々に対応して算出した可動域を示す値の中の最大値を、測定対象の可動域を示す測定値として算出する。
【０１６９】
なお、上記処理の「その瞬間のフレーム及びその直前Ｍ個のフレーム」を、「その瞬間のフレーム及びその直後Ｍ個のフレーム」又は「その瞬間のフレーム及びその直前直後Ｍ個のフレーム」に代えてもよい。
【０１７０】
算出部１２のその他の構成は、第１乃至第５の実施形態と同様である。
【０１７１】
以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１乃至第５の実施形態と同様な作用効果を実現できる。
【０１７２】
また、本実施形態の処理装置１０によれば、反動をつけて動作を行うことで可動域の測定値が大きくなる問題を軽減することができる。反動をつけて第２の実施形態で説明したような動作を行った場合、瞬間的に算出する値（なす角や距離）が大きくなり得るが、その状態は持続しない。このため、連続する複数のフレーム各々から算出した値の統計値を測定値とすることで、瞬間的に大きくなった値を無視又はその影響を小さくすることができる。
【０１７３】
以下、参考形態の例を付記する。
１．  可動域の測定対象を選択する選択手段と、
被験者を撮影した画像を、選択された前記測定対象に対応した解析方法で解析することで、選択された前記測定対象の可動域を示す測定値を算出する算出手段と、
を有する処理装置。
２．  １に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記被験者を前記画像上で特定し、
選択された前記測定対象に関連した箇所を前記画像上で特定し、
特定した前記箇所に基づき前記測定値を算出する処理装置。
３．  ２に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
特定した第１の箇所と第２の箇所とを結ぶ線と、基準線とのなす角を、前記測定値として算出する処理装置。
４．  ２又は３に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
特定した第３の箇所と第４の箇所との距離を、前記測定値として算出する処理装置。
５．  ２から４のいずれかに記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記被験者が第１の姿勢をとっている時に特定した第５の箇所と、前記被験者が前記第１の姿勢と異なる第２の姿勢をとっている時に特定した前記第５の箇所との距離を、前記測定値として算出する処理装置。
６．  １から５のいずれかに記載の処理装置において、
前記算出手段は、
動画像を解析して前記測定値を算出し、
選択された前記測定対象の可動域を示す値を複数のフレーム画像各々に基づき算出し、算出した複数の前記値の統計値を前記測定値として算出する処理装置。
７．  １から６のいずれかに記載の処理装置において、
前記測定値に基づき、前記測定対象の状態を評価する評価手段をさらに有する処理装置。
８．  ７に記載の処理装置において、
前記測定対象の前記測定値が、身体の左右に対応して２パターン算出された場合、
前記評価手段は、２パターンの前記測定値の差に基づき、前記測定対象の状態を評価する処理装置。
９．  ７又は８に記載の処理装置において、
前記評価手段は、前記測定値と参照値との比較結果に基づき、前記測定対象の状態を評価する処理装置。
１０．  ７から９のいずれかに記載の処理装置において、
前記評価手段は、同じ前記被験者の前記測定値と過去の前記測定値に基づき、前記測定対象の状態を評価する処理装置。
１１．  ７から１０のいずれかに記載の処理装置において、
前記評価手段が評価した前記測定対象の状態を示す情報を出力する出力手段をさらに有する処理装置。
１２．  １１に記載の処理装置において、
前記出力手段は、前記測定対象の状態が所定の状態である場合、前記測定対象の状態を改善するための情報又は前記情報を取得するための情報を出力する処理装置。
１３．  １から１２のいずれかに記載の処理装置において、
前記画像を解析し、前記被験者が禁止動作を行ったことを検出する禁止動作検出手段をさらに有する処理装置。
１４．  １３に記載の処理装置において、
前記測定対象毎に前記禁止動作が予め登録されており、
前記禁止動作検出手段は、選択された前記測定対象に関連した前記禁止動作を検出する処理装置。
１５．  １３又は１４に記載の処理装置において、
前記算出手段は、選択された前記測定対象に対応した複数箇所を前記画像上で特定し、特定した前記複数箇所に基づき前記測定値を算出し、
前記禁止動作検出手段は、選択された前記測定対象に対応した複数箇所を前記画像上で特定し、特定した前記複数箇所に基づき前記禁止動作を検出し、
前記算出手段が第１の前記測定対象に対応して特定する複数箇所と、前記禁止動作検出手段が前記第１の測定対象に対応して特定する複数箇所とは異なる処理装置。
１６．  コンピュータが、
可動域の測定対象を選択する選択工程と、
被験者を撮影した画像を、選択された前記測定対象に対応した解析方法で解析することで、選択された前記測定対象の可動域を示す測定値を算出する算出工程と、
を実行する処理方法。
１７．  コンピュータを、
可動域の測定対象を選択する選択手段、
被験者を撮影した画像を、選択された前記測定対象に対応した解析方法で解析することで、選択された前記測定対象の可動域を示す測定値を算出する算出手段、
として機能させるプログラム。
【０１７４】
この出願は、２０１８年７月２４日に出願された日本出願特願２０１８−１３８５２９号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【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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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
2020021873.tif 000034
【図３３】
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【図３４】
2020021873.tif 000036
【図３５】
2020021873.tif 000037
【図３６】
2020021873.tif 000038
【図３７】
2020021873.tif 000039
【図３８】
2020021873.tif 000040
【図３９】
2020021873.tif 000041
【図４０】
2020021873.tif 000042
【図４１】
2020021873.tif 000043
【図４２】
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【国際調査報告】
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2020021873.tif 000047
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