(57)【要約】  本発明は、人物のＮ回の歩行サイクルまたはランニングサイクルのシーケンスの規則性および対称性を分析するための装置１に関し、装置１は、身体セグメントの物理的変位変数の生の時間信号を測定するためのセンサ２と、測定センサ２に接続され、生の時間信号を別個の時間信号Ｃｉに分離するように構成された計算および処理手段を有する処理ユニットであって、一連のＣｉは、個人の所与の歩行サイクルまたはランニングサイクルｉに関連付けられており、計算および処理手段は、歩行サイクルまたはランニングサイクルｉに関連する信号Ｃｉと、同じ人物の歩行サイクルまたはランニングサイクルｊに関連する別の信号Ｃｊとの間の少なくとも１つの類似度係数を計算する、処理ユニットと、処理ユニットに接続され、行列Ｍ（ｉ、ｊ）を表示し、歩行サイクルまたはランニングサイクルｉとｊとの間の類似度を肉眼で見ることを可能にするために、類似度係数の各値を段階的な色スケールに配置した色で表示する表示手段４とを含む。【選択図】図１A
2020513203.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
視覚的表現によって、
−個々にとられた各サイクルを個々にとられた他のサイクルのそれぞれと比較することによる、同一人物のＮ回の歩行サイクルまたはランニングサイクルのシーケンスの規則性および対称性の時間的分析、
−および、不規則なサイクルの存在および数、ならびに歩行リズムまたはランニングリズムを確立するのに必要なサイクル数、およびどの時点でこれらの不規則な歩行のサイクルおよびリズムに達するかの決定を可能にする方法であって、
慣性であるか、または前記人物の少なくとも１つの身体部分の物理的動き変数に関連する生の時間信号を測定するための測定ステップ（ｉ）と、
以下に細分化される処理および計算ステップであって、
−前記歩行またはランニングを歩行サイクルまたはランニングサイクルに細分化するために、前記生の時間信号を処理し、別個の時間信号Ｃｉに分離するための処理および分離ステップ（ｉｉ）であって、各時間信号Ｃｉが、前記測定された物理的変数の時系列の点であり、所与の形状、振幅、および持続期間を有し、一連のＣｉが、前記人物の歩行またはランニングの所与のサイクルｉに関連している、ステップ（ｉｉ）、ならびに
−前記歩行サイクルまたはランニングサイクルｉに関連する前記信号Ｃｉと前記同一人物の歩行サイクルまたはランニングサイクルｊに関連する別の信号Ｃｊとの間の少なくとも１つの類似度係数を計算するための計算ステップ（ｉｉｉ）であって、
前記類似度係数が、
前記振幅および前記持続期間には依存しない、前記２つの信号ＣｉおよびＣｊの前記形状の類似度係数ｆｉｊであって、ここでｆｉｊ＝ｆｊｉである類似度係数であるか、
前記形状および前記持続期間には依存しない、前記２つの信号ＣｉおよびＣｊの前記振幅の類似度係数ａｉｊであって、ここでａｉｊ＝ａｊｉである類似度係数であるか、
前記形状および前記持続期間には依存しない、前記２つの信号ＣｉおよびＣｊの前記持続期間の類似度係数ｄｉｊであって、ここでｄｉｊ＝ｄｊｉである類似度係数である、
ステップ（ｉｉｉ）に細分化される処理および計算ステップと、
行ｉおよび列ｊの正方行列Ｍ（ｉ、ｊ）内の類似度係数ｆｉｊ、ａｉｊまたはｄｉｊの値を順序付けるための順序付けステップ（ｉｖ）であって、
ここで、ｉおよびｊが１からＮまでの範囲の自然数であり、前記Ｎ回の歩行サイクルまたはランニングサイクルが、前記歩行シーケンスまたはランニングシーケンスにおけるそれらの順序に従って時系列である、ステップ（ｉｖ）と、
前記正方行列Ｍ（ｉ、ｊ）のセル（ｉ、ｊ）に示される類似度係数値ｆｉｊ、ａｉｊまたはｄｉｊを有する前記正方行列Ｍ（ｉ、ｊ）を、閾値なしで連続的に、２つの極値間の間隔内の前記類似度係数値ｆｉｊ、ａｉｊまたはｄｉｊの視覚的表現によって表示する表示ステップ（ｖ）とを含み、
−個々にとられた各サイクルと個々にとられた前記他のサイクルのそれぞれとを比較することによる、前記同一人物のすべての歩行サイクルおよびランニングサイクルｉおよびｊの間の前記類似度、および
−不規則なサイクル数、歩行リズムまたはランニングリズムを確立するのに必要なサイクル数、およびシーケンスのどの時点でこれらの不規則なサイクルおよびリズムに達するかを、視覚的に同時に決定することを可能にするものである、方法。
【請求項２】
前記処理および計算ステップにおいて、前記人物の右足（または左足）の前記歩行またはランニングに関する前記信号Ｃｉと、前記同一人物の右足（または左足）の前記歩行またはランニングに関する前記信号Ｃｊとの間の前記類似度係数が決定され、Ｎ＝Ｎｒ（またはＮｌ）であり、これは前記右足の前記サイクル数（または前記左足の前記サイクル数）であることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記処理および計算ステップにおいて、前記人物の右足の前記歩行またはランニングに関する前記信号Ｃｉと、前記同一人物の左足の前記歩行またはランニングに関する前記信号Ｃｊとの間の前記類似度係数も決定され、前記サイクル数Ｎが前記右足の前記サイクル数と前記左足の前記サイクル数の和に等しい、つまりＮ＝Ｎｒ＋Ｎｌであることを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
決定された前記歩行リズムまたはランニングリズムが、１つ以上の確立されたリズム、前記歩行シーケンスまたはランニングシーケンスの開始、または反転であることを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記表示ステップ（ｖ）において、前記類似度係数の各値が、類似度係数のスケールに対応する連続的で段階的なスケール上の色によって表されることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、
−前記処理および計算ステップにおいて、前記３つの異なる類似度係数ｆｉｊ、ａｉｊおよびｄｉｊが計算され、各類似度係数ｆｉｊ、ａｉｊまたはｄｉｊは前記他の類似度係数と同じ色スケールに関連付けられ、各色が、どの類似度係数が使用されても類似度に関して同じ意味を有し、
−前記表示ステップ（ｖ）において、前記類似度係数ｆｉｊ、ａｉｊ、ｄｉｊの前記値が、異なる正方行列［Ｆ（ｉ、ｊ）、Ａ（ｉ、ｊ）、Ｄ（ｉ、ｊ）］に表され、
前記類似度係数が、
−一度計算されると、前記類似度係数ｆｉｊ、ａｉｊ、ｄｉｊのすべての前記値が同じ区間［ａ；ｂ］内にあるように、および、
−前記類似度係数ｆｉｊ、ａｉｊ、ｄｉｊの前記値が高くなるほど、前記信号Ｃｉ、Ｃｊがより類似するように選択されることを特徴とする、方法。
【請求項７】
前記類似度係数が形状係数ｆｉｊであり、前記処理および計算段階で、
−前記２つの信号ＣｉおよびＣｊが同じ持続期間を有するように、持続期間に関して各時間信号Ｃｉが各時間信号Ｃｊで正規化され、
−各時間信号Ｃｉが振幅に関して正規化され、
−すべての歩行サイクルまたはランニングサイクルについて、各正規化信号Ｃ’ｉと別の正規化信号Ｃ’ｊとの間の形状類似度係数ｆｉｊが計算されることを特徴とする、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記形状類似度係数ｆｉｊがピアソンの係数であり、ピアソンの係数の値がゼロ未満である場合、前記類似度係数の前記値が０に戻されることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
−前記類似度係数が持続期間類似度係数ｄｉｊであり、
−処理および計算ユニット（３）が、
−前記信号Ｃｉおよび信号Ｃｊの前記持続期間Ｄｉ、Ｄｊを計算し、
−前記２つの持続期間のうち最短の持続期間Ｄｉ、Ｄｊと最長の持続期間Ｄｉ、Ｄｊの比である前記持続期間類似度係数ｄｉｊを計算するように設定される、
請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
−前記類似度係数が振幅類似度係数ａｉｊであり、
−前記処理および計算ユニット（３）が、
−前記信号Ｃｉおよび前記信号Ｃｊの振幅Ａｉ、Ａｊを計算し、
−最小の振幅Ａｉ、Ａｊと最大の振幅Ａｉ、Ａｊの比である前記振幅類似度係数ａｉｊを計算するように設定されることを特徴とする、
請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記振幅Ａｉ、Ａｊが標準偏差または二乗平均平方根であることを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
−前記歩行またはランニングの前記規則性を評価するためのパラメータが計算され、
−前記歩行またはランニングの前記対称性を評価するためのパラメータが計算され、
−歩行またはランニングのシーケンスまたはサブシーケンスに必要な前記サイクル数が計算されることを特徴とする、
請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記歩行またはランニングの前記規則性を決定するために、
−セルｉ＝ｊを除く、前記正方行列Ｍ（ｉ、ｊ）のすべてのセル（ｉ、ｊ）の平均、
−セルｉ＝ｊを除く、前記正方行列Ｍ（ｉ、ｊ）のすべてのセル（ｉ、ｊ）の標準偏差、
−１からＮｒ（または１からＮｌ）の範囲である前記セルｉと、Ｎｒ＋１からＮｒ＋Ｎｌの範囲である前記セルｊ（またはＮｌ＋１からＮｒ＋Ｎｌの範囲であるセルｊ）との平均が計算されることを特徴とする、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
測定される前記物理的変数が、加速度の大きさ、非重力加速度の大きさ、速度、角速度、移動、位置、または装置上を移動するときに前記人物が及ぼす力から選択されることを特徴とする、請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記生の時間信号が、前記類似度係数の前記計算の前に、前記計算ステップ（ｉｉｉ）で自動または手動で処理され分離される、請求項１から１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
視覚的表現によって、
−個々にとられた各サイクルを個々にとられた他のサイクルのそれぞれと比較することによる、同一人物のＮ回の歩行サイクルまたはランニングサイクルのシーケンスの規則性および対称性の時間的分析、
−および、不規則なサイクルの存在および数、ならびに歩行リズムまたはランニングリズムを確立するのに必要なサイクル数、および前記シーケンスのどの時点でこれらの不規則なサイクルおよびリズムに達するかの決定を可能にする装置（１）であって、
前記装置（１）が、
慣性であるか、または前記人物の少なくとも１つの身体部分の物理的動き変数に関連する生の時間信号を測定するためのセンサ（２）と、
前記測定センサ（２）に接続された処理および計算ユニット（３）であって、
−前記生の時間信号を処理して別個の時間信号Ｃｉに分離することであって、各時間信号Ｃｉが、前記測定された物理的変数の時系列の点であり、所与の形状、振幅、および持続期間を有し、前記一連のＣｉが、前記人物の所与の歩行サイクルまたはランニングサイクルｉに関連付けられている、処理して分離すること、
−前記歩行サイクルまたはランニングサイクルｉに関連する前記信号Ｃｉと、前記同一人物の歩行サイクルまたはランニングサイクルｊに関連する別の信号Ｃｊとの間の少なくとも１つの類似度係数を計算することであって、
前記類似度係数が、
前記振幅および前記持続期間には依存しない、前記２つの信号ＣｉおよびＣｊの前記形状の類似度係数ｆｉｊであって、ここでｆｉｊ＝ｆｊｉである類似度係数であるか、
前記形状および前記持続期間には依存しない、前記２つの信号ＣｉおよびＣｊの前記振幅の類似度係数ａｉｊであって、ここでａｉｊ＝ａｊｉである類似度係数であるか、
前記振幅および前記形状には依存しない、前記２つの信号ＣｉおよびＣｊの前記持続期間の類似度係数ｄｉｊであって、ここでｄｉｊ＝ｄｊｉである類似度係数である、計算すること、ならびに
−行ｉおよび列ｊの正方行列Ｍ（ｉ、ｊ）内の前記類似度係数ｆｉｊ、ａｉｊまたはｄｉｊの前記値を順序付けることであって、
ここで、ｉおよびｊが１からＮまでの範囲の自然数であり、前記Ｎ回の歩行サイクルまたはランニングサイクルが、前記歩行シーケンスまたはランニングシーケンスにおけるそれらの順序に従って時系列である、順序付けること、
を行うように設定されている、処理および計算ユニット（３）と、
前記処理および計算ユニット（３）に接続され、前記正方行列Ｍ（ｉ、ｊ）の前記セル（ｉ、ｊ）に示される類似度係数を有する前記正方行列Ｍ（ｉ、ｊ）を、閾値なしで連続的に、２つの極値間の間隔内の前記類似度係数値ｆｉｊ、ａｉｊまたはｄｉｊの視覚的表現によって表示する表示手段（４）とを含み、表示手段（４）が、
−前記同一人物のすべての歩行サイクルおよびランニングサイクルｉおよびｊの間の前記類似度、および
−不規則なサイクルの存在および数、歩行リズムまたはランニングリズムを確立するのに必要なサイクル数、および前記シーケンスのどの時点でこれらの不規則なサイクルおよびリズムに達するかを、
同時に見ることを可能にするものである、装置（１）。
【請求項１７】
前記処理および計算手段が、前記人物の右足（または左足）の前記歩行またはランニングに関する前記信号Ｃｉと、前記同一人物の右足（または左足）の前記歩行またはランニングに関する前記信号Ｃｊとの間の前記類似度係数を決定し、Ｎ＝Ｎｒ（またはＮｌ）であり、これは前記右足の前記サイクル数（または前記左足の前記サイクル数）であることを特徴とする、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記処理および計算手段が、前記人物の右足の前記歩行またはランニングに関する前記信号Ｃｉと、前記同一人物の左足の前記歩行またはランニングに関する前記信号Ｃｊとの間の前記類似度係数も決定し、前記サイクル数Ｎが前記右足の前記サイクル数と前記左足の前記サイクル数の和に等しい、つまりＮ＝Ｎｒ＋Ｎｌであることを特徴とする、請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
決定された前記歩行リズムまたはランニングリズムが、１つ以上の確立されたリズム、前記歩行シーケンスまたはランニングシーケンスの開始、または反転であることを特徴とする、請求項１５から１８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２０】
前記表示ステップ（ｉｖ）において、前記類似度係数の各値が、前記類似度係数のスケールに対応する連続的で段階的なスケール上の色によって表されることを特徴とする、請求項１５から１９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２１】
前記測定センサ（２）が、加速度計、ジャイロスコープ、筋電図、インソール圧力センサ、赤外線運動学的取得装置または力プラットフォームであることを特徴とし、測定される前記物理的変数が、加速度の大きさ、非重力加速度の大きさ、速度、角速度、移動、位置、または装置上を移動するときに前記人物が及ぼす力から選択されることを特徴とする、請求項１５から２０のいずれか一項に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人の歩行サイクルまたはランニングサイクルのシーケンスの規則性および対称性を分析するための装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、電子工学および情報科学の進歩により、定期的な診察で歩行を測定することを可能にする（例えば慣性センサを使用する）新しいセンサが開発された。これらのセンサは、個人の歩行について結論を出すために集約する必要がある信号へのアクセスを提供する。
【０００３】
速度や歩調などの歩行パラメータは、複数の信号を数字に減らすので、歩行信号の最も集約された形式である。このように、歩みを測定するためのツールの製造業者は、対称性、規則性、または開始の迅速性など、個人の歩行の様々な側面を表すパラメータのリストの形式で網羅的なレポートを提供する。
１００より多いパラメータがあるかもしれない。それらは表、棒グラフまたは曲線の形の適切な方法で提示される。
【０００４】
それにもかかわらず、解釈不可能な生の時間信号とパラメータとの間の中間データを調べることの問題は、あまり研究されていない。
【０００５】
いくつかのパラメータは、計算のために閾値を定義しなければならない。したがって、例えば、個人のサイクルの振幅が５から１０のサイクルの振幅の６７％を超えたときに、個人は確立されたリズムに達したと定義される（５サイクルより後で「開始」について言及するのはもはや正確ではない）。いくつかのサイクルには限界値（リモートサイクルの振幅の６０％または７０％）があってもよい。
【０００６】
このように、選択された閾値に関連してエラーが発生するが、これは、生データを直接考慮することで回避できる。
【０００７】
パラメータは、運動全体にわたる歩行特性を平均化し、このため、パラメータは運動の進行を隠してしまう。例えば、個人の歩行の規則性を評価するには、歩行サイクルの持続期間の標準偏差を使用する。サイクルが全体的に規則的で、１つのサイクルが他のサイクルよりも長いことがわかった場合、標準偏差は増加する。この増加が孤立したサイクルによるものなのか、またはこれが歩行のどの時点で発生しているのかはわからない。不規則なサイクルの数とその発生時期は、重要な分析情報である。
【０００８】
パラメータは、個人の歩行能力の良い指標である。しかしながら、それらは歩行の変化の起源に関する分析的な情報を提供しない。例えば、歩行速度は良い全体的な評価であるが、歩幅が小さい場合や歩調が遅くなっている場合は速度が遅くなることがある。逆に歩幅の大きさおよび歩調は、様々な要因によって影響を受ける可能性がある。
【０００９】
歩行の測定値は、センサの位置決めに影響する各個人の解剖学的および機能的変動、ならびに各個人の移動スタイルの変動に主に起因する主要な個人間変動を示す。パラメータはこの変動の影響を受け、これを排除するための参照方法はない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
先行技術には、個人の歩行サイクルまたはランニングサイクルのシーケンスの規則性および対称性を経時的に調べるための方法の必要性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の１つの目的は、歩行サイクルまたはランニングサイクルの持続期間または振幅の変動性を排除しながら、歩行またはランニングの規則性について報告するために信号の形状を考慮することを可能にすることである。
【００１２】
本発明では、歩行運動またはランニング運動の視覚化行列または表が設計される。この視覚化行列Ｍ（ｉ、ｊ）は「ロコグラム」と呼ばれ、ｘｉｊ＝ｘｉｊであるグラミアン行列であり、ｘｉｊは行列Ｍ（ｉ、ｊ）の行ｉおよび列ｊの値である。
【００１３】
ロコグラムは、使用されるセンサの種類（加速度計、ジャイロスコープ、赤外線トラッカー）、および歩行の記録用の解剖学的部位（足、脚、腰、手首、頭）に関してロバストである。
【００１４】
本発明による視覚化行列のおかげで、歩行を分析する専門家（医師、理学療法士、看護師、足病医、コーチ、スポーツトレーナー、靴デザイナーなど）は歩行運動についての全体像を得ることができ、それに基づいて症候学を行って、患者の歩行の質を理解し、変則的な歩幅の運動を簡単に見つけることができる。パラメータだけでは、患者の満足のいく外観を得るのに十分ではない。視覚化行列は、パラメータと生の時間信号との中間点であり、医師は患者の歩行データにアクセスできる。
【００１５】
視覚化行列は、歩行サイクルまたはランニングサイクルへの分割に基づく。サイクルは、数学的な「距離」またはメトリックを使用して互いに比較される。距離の選択に応じて、信号の特定の側面が比較される。
【００１６】
より正確には、本発明は、個人のＮ回の歩行サイクルまたはランニングサイクルのシーケンスの規則性および対称性を視覚的表現によって経時的に分析し、そのサイクルを互いに比較し、
不規則なサイクルの存在および数、ならびに歩行リズムまたはランニングリズムを確立するのに必要なサイクル数、およびどの時点でこれらの不規則な歩行サイクルおよびリズムが達成されるかを決定するための装置を提供し、
装置は、
●慣性であるおよび／または少なくとも１つの身体部分の物理的動き変数に関連する生の信号用の測定センサであって、身体部分は、例えば、片足もしくは両足、腕もしくは手首、または頭、腹部腰とすることができ、生の信号は、例えば、慣性データとすることができる、測定センサと、
●測定センサに接続された処理ユニットであって、
−生の時間信号を処理し、別個の時間信号Ｃｉに分離することであって、各時間信号Ｃｉは、測定された物理的変数の時系列の点であり、所与の形状、振幅、および持続期間を有し、一連のＣｉは、個人の所与の歩行サイクルまたはランニングサイクルｉに関連している、処理して分離すること、
−サイクルｉに関連する信号Ｃｉと、同じ個人のサイクルｊに関連する別の信号Ｃｊとの間の少なくとも１つの類似度係数ｘｉｊを計算することであって、
類似度係数ｘｉｊは、２つの信号ＣｉおよびＣｊの形状の類似度係数（ｆｉｊ）、２つの信号ＣｉおよびＣｊの振幅の類似度係数（ａｉｊ）、または２つの信号ＣｉおよびＣｊの持続期間の類似度係数（ｄｉｊ）である、計算すること、ならびに
−行ｉおよび列ｊの各セル（ｉ、ｊ）の正方行列Ｍ（ｉ、ｊ）内の類似度係数ｘｉｊ（ｆｉｊ、ａｉｊ、ｄｉｊ）の値［Ｆ（ｉ、ｊ）、Ａ（ｉ、ｊ）Ｄ（ｉ、ｊ）］を順序付けることであって、
ｉおよびｊは、１からＮまでの範囲の自然数であり、調べられるＮ回の歩行サイクルは、歩行シーケンスまたはランニングシーケンスにおけるそれらの順序に従って時系列順である、順序付けること、を行う処理ユニットと、
●処理ユニットにリンクされ、段階的な視覚表現によって行列Ｍ（ｉ、ｊ）に表される各類似度係数値ｘｉｊ（ｆｉｊ、ａｉｊ）［Ｆ（ｉ、ｊ）、Ａ（ｉ、ｊ）Ｄ（ｉ、ｊ）］と共に正方行列Ｍ（ｉ、ｊ）［Ｆ（ｉ、ｊ）、Ａ（ｉ、ｊ）Ｄ（ｉ、ｊ）］を表示する表示手段とを含み、この値は、２つの極値間の間隔内に継続的に閾値なしであり、
−同一人物のすべての歩行サイクルおよびランニングサイクルｉとｊとの間の類似性であって、各サイクルは他のものと比較され、
−不規則なサイクルの数、歩行リズムまたはランニングリズムを確立するのに必要なサイクル数、およびシーケンスのどの時点でこれらの不規則なサイクルおよびリズムに達するかを視覚的に同時に決定することを可能にするものである。
【００１７】
視覚化行列を使用する移動アプローチは、類似距離計算が実行されることになる３つの側面（サイクルの持続期間、振幅および形状）によるサイクル（歩行、ランニング、その場で足踏み）を記述することを示唆している。信号の振幅および形状は独立した側面である。
【００１８】
有利には、個人の歩み（歩行、ランニング、その場で足踏み）を記述するためには、これら３つの距離を用いて３つの視覚化行列Ｆ（ｉ、ｊ）、Ａ（ｉ、ｊ）、Ｄ（ｉ、ｊ）を設計することが有用である。
【００１９】
本発明はまた、上で定義された装置を使用する方法に関し、方法は、
−人物のＮ回の歩行サイクルまたはランニングサイクルｉのシーケンスで測定された、少なくとも１つの身体部分の物理的動き変数の生の時間信号を検出するための検出ステップ（ｉ）と、
−生の時間信号を処理して別個の時間信号Ｃｉに分離するための処理および分離ステップ（ｉｉ）であって、各時間信号Ｃｉは、測定された物理的変数の一連の点であり、所与の形状、振幅、および持続期間を有し、一連のＣｉは、人物の所与の歩行サイクルまたはランニングサイクルｉに関連付けられている、ステップ（ｉｉ）と、
−２つの信号ＣｉとＣｊとの間の類似性を表す、歩行サイクルまたはランニングサイクルｉに関連する信号Ｃｉと歩行サイクルまたはランニングサイクルｊに関連する別の信号Ｃｊとの間の少なくとも１つの類似度係数ｘｉｊ（ｆｉｊ、ａｉｊ、ｄｉｊ）を計算するための計算ステップ（ｉｉｉ）であって、
係数は、２つの信号ＣｉおよびＣｊの形状の類似度係数ｆｉｊ、２つの信号ＣｉおよびＣｊの振幅の類似度係数ａｉｊ、または２つの信号ＣｉおよびＣｊの持続期間の類似度係数ｄｉｊである、ステップ（ｉｉｉ）と、
−行ｉおよび列ｊの正方行列Ｍ（ｉ、ｊ）内の類似度係数ｘｉｊの値を順序付けるための順序付けステップ（ｉｖ）であって、
ｉおよびｊは１からＮまでの範囲の自然数であり、Ｎ回の歩行サイクルまたはランニングサイクルは時系列である、ステップ（ｉｖ）と、
−正方行列Ｍ（ｉ、ｊ）を表示するための表示ステップ（ｖ）とを含み、各類似度係数値ｘｉｊは、行列Ｍ（ｉ、ｊ）において段階的な視覚表現によって表され、調べられた歩行、ランニングまたはその場で足踏みのサイクルｉとｊとの間の類似性を肉眼で見ることを可能にする。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
他の目的、特徴および利点は、例示的で非限定的な例として提供される図面を参照した以下の詳細な説明から明らかになるであろう。
【００２１】
【図１ａ】本発明による装置を示す。
【図１ｂ】本発明による方法を示す。
【図２】歩行サイクルまたはランニングサイクルの振幅、持続期間および形状という用語の定義を示す。
【図３】「往復で」所定の距離を歩くことを含む所与の歩行運動において人物の片足の歩行サイクルを見るための本発明によるツールを示す。
【図４ａ】健康な被験者についての本発明による形状類似度係数に関連する視覚化ツールＦ（ｉ、ｊ）を示しており、健康な被験者とパーキンソン病の被験者について「往復で」所定の距離を歩くことを含む所与の歩行運動における歩行サイクルの形状を比較するものである。
【図４ｂ】パーキンソン病の被験者についての本発明による形状類似度係数に関連する視覚化ツールＦ（ｉ、ｊ）を示しており、健康な被験者とパーキンソン病の被験者について「往復で」所定の距離を歩くことを含む所与の歩行運動における歩行サイクルの形状を比較するものである。
【図５ａ】健康な被験者についての本発明による振幅類似度係数に関連する歩行視覚化ツールまたは正方行列Ａ（ｉ、ｊ）を示しており、健康な被験者とパーキンソン病の被験者について「往復で」所定の距離を歩くことを含む所与の歩行運動における歩行サイクルの振幅を比較するものである。
【図５ｂ】パーキンソン病の被験者についての本発明による振幅類似度係数に関連する歩行視覚化ツールまたは正方行列Ａ（ｉ、ｊ）を示しており、健康な被験者とパーキンソン病の被験者について「往復で」所定の距離を歩くことを含む所与の歩行運動における歩行サイクルの振幅を比較するものである。
【図６ａ】健康な被験者についての本発明による持続期間類似度係数に関連する歩行視覚化ツールまたは正方行列Ｄ（ｉ、ｊ）を示しており、健康な被験者とパーキンソン病の被験者について「往復で」所定の距離を歩くことを含む所与の歩行運動における歩行サイクルの持続期間を比較するものである。
【図６ｂ】パーキンソン病の被験者についての本発明による持続期間類似度係数に関連する歩行視覚化ツールまたは正方行列Ｄ（ｉ、ｊ）を示しており、健康な被験者とパーキンソン病の被験者について「往復で」所定の距離を歩くことを含む所与の歩行運動における歩行サイクルの持続期間を比較するものである。
【図７】「往復で」所定の距離を歩くことを含む所与の歩行運動で動いている人物の右足について、ｘ、ｙおよびｚの３軸に沿って３軸加速度計によって発せられた加速度の生の時間信号を時間の関数として示す。
【図８】静止している人物の右足についてｘ、ｙおよびｚの３軸に沿って３軸加速度計によって発せられた生の時間信号が引かれている図１の生の信号に対応する重力のない加速度の生の時間信号を時間の関数として示す。
【図９】「往復で」所定の距離を歩くことを含む所与の歩行運動における人物の右足の非重力加速度の大きさを時間の関数として示す。
【図１０ａ】「往復で」所定の距離を歩くことを含む所与の歩行運動における人物の右足の非重力加速度の大きさ、および歩行サイクルＣ１、Ｃ２…Ｃｎｒ＋ｎｌに対応する時間τ＿右の追跡を時間の関数として示す。
【図１０ｂ】「往復で」所定の距離を歩くことを含む所与の歩行運動における人物の左足の非重力加速度の大きさ、および歩行サイクルＣ１、Ｃ２…Ｃｎｒ＋ｎｌに対応する時間τ＿左の追跡を時間の関数として示す。
【図１０ｃ】歩行サイクルＣ１、Ｃ２…Ｃｎｒ＋ｎｌの再サンプリングを示す。
【００２２】
本書に記載されている図は、説明のみを目的としている。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本発明は、Ｎ回の歩行サイクルまたはランニングサイクルの全体的な考慮に基づくパラメータの計算なしに、各歩行サイクルを他のサイクルのそれぞれと比較することによって、個人のＮ回の歩行サイクルまたはランニングサイクルのシーケンスの規則性および対称性を経時的に分析する装置１に関する。
【００２４】
「歩行サイクルまたはランニングサイクル」という用語は、個人の歩行またはランニング中の同じ足による２つの踵接地間の所定のフェーズに対応し、所定のフェーズは２つの踵接地間の特定の瞬間に起きる。したがって、それは一歩の間の人物の足のふるまいを表している。
【００２５】
従来技術から知られているように、様々なフェーズは百分率として定義することができ、０％は第１の踵接地に対応し、１００％は第２の踵接地に対応する。
【００２６】
サイクルは２つのフェーズ、すなわち足が地面に接しているスタンスフェーズ（０〜６０％）と、踵が空中にあるスイングフェーズ（６０％〜１００％）とに分けることができる。
【００２７】
この用語はすべての歩行スタイルおよびランニングスタイルを定義し、例えば、その場で足踏みは、「歩行サイクル」という用語で定義されるカテゴリの一部と見なされる必要がある。
【００２８】
図１ａに示す装置１は、個人の足の少なくとも一方のＮ回の歩行サイクルまたはランニングサイクルのシーケンスにおいて測定された、身体セグメントの物理的変数の生の信号ｉを測定するための測定センサ２を備える。
【００２９】
測定センサ２は、例えば、加速度計、ジャイロスコープ、筋電図、中敷き圧力センサ、または赤外線追跡装置／ビデオまたはＩＲ取得装置などの任意のセンサとすることができる。
【００３０】
それらは、例えば足、足首、腰、手首または頭に設置することができる。
【００３１】
測定される物理的変数は、例えば、加速度の大きさ、非重力加速度の大きさ、速度、角速度、動き、位置などであり得る。
例えば、慣性センサによって発せられる値は、３つの空間軸のうちの１つに沿った線形加速度または角速度であり得る。他のセンサによって、他の値は、立体写真測量法を使用した空間内の足の位置、または圧力センサを有する力感知中敷きを使用した対地圧力であり得る。
【００３２】
図１ａに示すように、装置１は、処理および計算ユニット３を備え、
【００３３】
−生データを処理して別個の時間信号Ｃｉに分離することであって、各時間信号Ｃｉは、時間の関数として測定され、所与の形状、振幅および持続期間を有する一連の物理的変数の点であり、一連のＣｉは、図２に示すように、Ｎ回の歩行サイクルのうちの人物の所与の単一サイクルｉに関連付けられ、
【００３４】
−２つの信号ＣｉとＣｊとの間の類似性を表す、サイクルｉに関連する信号Ｃｉと他のサイクルｊに関連する別の信号Ｃｊとの間の少なくとも１つの類似度係数を計算すること、
【００３５】
−行ｉと列ｊにインデックス付けされ、各セル（ｉ、ｊ）に対してそれを示す、正方行列Ｍ（ｉ、ｊ）内のサイクルｉとｊとの間の類似度係数の値を順序付けることを実行するように設定される。
【００３６】
これらの計算において、そして行列Ｍ（ｉ、ｊ）内の決定された値を順序付けるとき、ｉおよびｊに対する自然整数は１からＮの範囲であり、調べられるＮ回の歩行サイクルは、所与の足に対して、歩行シーケンスにおけるそれらの順序に従って時系列順である。
【００３７】
したがって、例えば、
−サイクル１はサイクル２（ｍ［１，２］またはｍ［２，１］）、サイクル３（ｍ［１，３］またはｍ［３，１］）、サイクル４（ｍ［１，４］またはｍ［４，１］）などと比較され、
−サイクル２は、サイクル１（ｍ［２，１］またはｍ［１，２］）、サイクル３（ｍ［３，１］またはｍ［１，３］）、サイクル４（ｍ［２，４］またはｍ［４，２］）と比較され、
以下同様である。
設計上、この行列はサイクル１（ｍ［１，１］）、サイクル２などがそれ自体と比較される場合も示す。
【００３８】
処理（「再サンプリングの補完」）および生データの分離が図１０Ａ〜図１０Ｄに示されており、（上記の）処理後の別個の時間信号Ｃｉは、図１０Ｄでは
2020513203.tif 000003
と呼ばれる（これは本文中では用語Ｃ’ｉに対応する）。
【００３９】
類似度係数は、（図４ａおよび図４ｂに示すように）２つの信号ＣｉおよびＣｊの形状の類似度係数ｆｉｊ、（図５ａおよび図５ｂに示すように）２つの信号ＣｉおよびＣｊの振幅の類似度係数ａｉｊ、または、（図６ａおよび図６ｂに示すように）２つの信号ＣｉおよびＣｊの持続期間の類似度係数ｄｉｊとすることができる。
【００４０】
「係数」の同義語は、例えば、この用語の数学的意味での「代数距離」であり、「類似度」の同義語は「相似」である。
【００４１】
「類似度」という用語は係数の対称性を意味し、したがってｆｉｊ＝ｆｊｉ、ａｉｊ＝ａｊｉ、およびｄｉｊ＝ｄｊｉとなる。
【００４２】
図中の一定数の場合において、類似度係数は相関係数と見なすことができる。
２つの信号間で比較する形状の側面に応じて、動的タイムワーピング（ＤＴＷ）、スピアマン係数、ユークリッド距離（Ｌ１、Ｌ２、Ｌ∞）など、他の類似度係数を使用できる。
【００４３】
したがって、ある範囲内［ａ；ｂ］で変化する類似度係数では、
−２つの信号（または２つの歩行サイクルまたはランニングサイクル）が同一である場合、係数はｂに等しくなることがあり、
−２つの信号（または２つの歩行サイクルまたはランニングサイクル）が互いに似ていない場合、係数はａに等しくなることがあり、
信号間の類似度はａとｂの間で線形に増加する。
【００４４】
有利には、処理および計算ユニット３は、
−いくつかの異なる類似度係数ｆｉｊ、ａｉｊおよびｄｉｊを計算し、各類似度係数ｆｉｊ、ａｉｊまたはｄｉｊは同じ色スケールに関連付けられ、各色は、図４ａ〜図６ｂに示すように、ｆｉｊ、ａｉｊまたはｄｉｊのどの類似度係数が使用されても、類似度に関して同じ意味を有し、
−異なる正方行列［Ｆ（ｉ、ｊ）、Ａ（ｉ、ｊ）、Ｄ（ｉ、ｊ）］内の類似度係数ｆｉｊ、ａｉｊ、ｄｉｊの値を、類似度係数の種類ごとに１つの正方行列で表すように設定されている。
【００４５】
装置１はまた、処理ユニットにリンクされ、１からＮまでの範囲のｉおよびｊについて行列Ｍ（ｉ、ｊ）を表示する表示手段４を有し、各類似度係数値は、行列Ｍ（ｉ、ｊ）において段階的な視覚表現によって表され、歩行サイクルまたはランニングサイクルｉとｊとの間の類似性を肉眼で見ることを可能にする。
【００４６】
有利には、類似度係数（ｆｉｊ、ｄｉｊ、ａｉｊ）は、
−一度計算されると、類似度係数（ｆｉｊ、ａｉｊ、ｄｉｊ）のすべての値が同じ区間［ａ；ｂ］内にあるように、および、
−類似度係数（ｆｉｊ、ａｉｊ、ｄｉｊ）の値が高くなるほど、信号Ｃｉ、Ｃｊがより類似するように選択される。
【００４７】
有利には、この視覚的表現は類似度係数の値を表すために段階的になっている。つまり、類似度係数値のスケールと色のスケールとの間には対応関係がある。
【００４８】
この対応は比例してもしなくてもよい。
【００４９】
好ましくは、各値は、２つの歩行サイクルまたはランニングサイクルｉとｊとの間の類似度を肉眼で見ることを可能にするために、段階的な色スケール上の色によって表される（これは２つの信号ＣｉとＣｊとの間の類似度を調べることになる）。
【００５０】
有利には、表示手段４によって使用されるスケールは、閾値なしで選択されるか、または図３から図６ｂに示されるように連続的である。
【００５１】
ここで、形状類似度係数、振幅類似度係数、持続期間類似度係数についてスケールが［０，１］であるため、異なる類似度係数を互いに迅速かつ容易に比較することができる。
【００５２】
各行列ボックスは、互いに２つのステップの類似度／相似度の程度に対応する色を有することができる。
【００５３】
暖色系（例えば赤）は１に近く、高い相似度（類似度）を表す。
寒色系（例えば青）は０に近く、低い相似度（類似度）を表す。
【００５４】
このスケールは、一方では図３と他方では図４ａから図６ｂとの間で逆になっていることに留意されたい。つまり図３では、濃い色が相似を示すのに対し、図４ａ〜図６ｂでは反対で、薄い色が相似を示す。
【００５５】
表示手段４は、類似度行列の視覚的表現を、
−各ボックスが信号Ｃｉと信号Ｃｊとの間の類似度係数を表し、
−類似度係数（ｆｉｊ、ａｉｊ、ｄｉｊ）の値が段階的な色スケールで表されるように表示する。
【００５６】
図３に示す第１の実施形態では、人物の足のうちの１つ（それぞれ右足または左足）の歩行またはランニングに関する信号Ｃｉと、同じ足の歩行またはランニングに関する信号Ｃｊとの間の類似度係数、Ｎ＝Ｎｒ（またはＮｌ）サイクル数、右足のサイクル数（または左足のサイクル数）が表されている。
【００５７】
図４ａから図６ｂに示す第２の実施形態では、表示手段４は、
−単一の足３について計算された類似度係数（ｆｉｊ、ａｉｊ、ｄｉｊ）、
−また、人物の右足の歩行またはランニングに関する信号Ｃｉと、人物の左足の歩行またはランニングに関する信号Ｃｊとの間の類似度係数（ｆｉｊ、ａｉｊ、ｄｉｊ）を表示し、Ｎ＝Ｎｒ＋Ｎｌである。
【００５８】
この場合、図４ａから図６ｂに示されるように、右足のすべての調査されたサイクル、次に左足のすべての調査されたサイクル（またはその逆）が時系列順になっている。それらは、ここではゾーンＯによって分離されて表され、４つの小正方形となっている。
【００５９】
したがって、類似度行列は、
−「右足／右足」は左下の小正方形で表され、
−「左足／左足」は右上の小正方形で表され、
−「左足／右足」は右下の小正方形で表される。
【００６０】
類似度係数が形状係数ｆｉｊの場合、処理および計算ユニット３は、
−２つの信号ＣｉおよびＣｊが同じ持続期間を有するように、持続期間に関して各時間信号Ｃｊで各時間信号Ｃｉを正規化し、
−振幅に関して各時間信号Ｃｉを正規化し、
−すべての歩行サイクルについて、各正規化信号Ｃ´ｉと別の正規化信号Ｃ´ｊとの間の形状類似度係数ｆｉｊを計算するように設定される。
【００６１】
言い換えれば、サイクルの形状が互いに似ていることを調べるためには、それらの振幅の差およびそれらの持続期間の差を排除する必要がある。
【００６２】
例えば、持続期間に関する正規化は、図１０ｃに示すように、線形再サンプリングまたはＤＴＷによって行われる。
【００６３】
例えば、振幅に関する正規化は、信号Ｃｉを標準偏差または二乗平均平方根で割ることによって行われる。
【００６４】
第１の実施形態では、形状類似度係数ｆｉｊは、図４ａおよび図４ｂに示すようにピアソンの係数であり得、ピアソンの係数の値がゼロ未満である場合、値は０に戻される。
【００６５】
スピアマンの相関距離や動的タイムワープ技術など、他の数学的距離も可能である。
形状のみが重要な場合は、振幅と持続期間を排除することが重要である。そのためには、信号を１００サンプルで再サンプリング（持続期間に関して正規化）し、信号をサイクルの標準偏差で割る（信号に関して正規化）ことによって、信号を再正規化する。ピアソンの相関距離はタイムラインを保持し、厳密に歩みの形状を比較する。スピアマンの相関距離と動的タイムワープはタイムラインを変形させ、変形が２つのサイクルの形状を互いに似るようにすることが可能であるかどうか、または形状が本当に異なるかどうかを示す。
【００６６】
第２の実施形態では、類似度係数は持続期間類似度係数ｄｉｊであり得る。
【００６７】
この場合、図５ａおよび図５ｂに示されるように、処理および計算ユニット３は、例えば、
−信号Ｃｉおよび信号Ｃｊの持続期間Ｄｉ、Ｄｊを計算し、
−係数の値を０と１の間にするために、２つの持続期間のうち最短の持続期間Ｄｉ、Ｄｊと最長の持続期間Ｄｉ、Ｄｊの比である持続期間類似度係数ｄｉｊを計算するように設定される。
【００６８】
信号Ｃｉの持続期間はサンプル数に等しく、各サンプルは所与の周波数で規則的にとられる。
【００６９】
第３の実施形態では、類似度係数は振幅類似度係数であり得る。
【００７０】
この場合、図６ａおよび図６ｂに示されるように、処理および計算ユニット３は、例えば、
−信号Ｃｉおよび信号Ｃｊの振幅Ａｉ、Ａｊを計算し、
−係数の値を０と１の間にするために、最小の振幅Ａｉ、Ａｊと最大の振幅Ａｉ、Ａｊの比である振幅の類似度係数ａｉｊを計算するように設定される。
【００７１】
振幅Ａｉ、Ａｊは、例えば、標準偏差または二乗平均平方根である。
【００７２】
類似度係数の値を見つけるために計算が実行されると、
処理および計算ユニット３は、以下を計算するように設定される。
−歩行の規則性を評価するためのパラメータ
−歩行の対称性を評価するためのパラメータ
−歩行シーケンスまたはサブシーケンスを確立するために必要なサイクル数
【００７３】
特に、
−歩行の規則性を評価するパラメータ：セルｉ＝ｊを除く、行列Ｍ（ｉ、ｊ）の全セル（ｉ、ｊ）の平均［Ａ（ｉ、ｊ）、Ｄ（ｉ、ｊ）、Ｆ（ｉ、ｊ））］、
−歩行の規則性を評価するパラメータ：セルｉ＝ｊを除く、行列Ｍ（ｉ、ｊ）のすべてのセル（ｉ、ｊ）の標準偏差
−歩行の対称性を評価するパラメータ：セルの係数の平均であって、ここで、ｉは１からＮｒ（または１からＮｌ）の範囲であり、ｊはＮｒ＋１からＮｒ＋Ｎｌ（ｊの範囲はＮｌ＋１からＮｒ＋Ｎｌ）の範囲である。
【００７４】
本発明はまた、図２に示され、かつ上記の装置１を使用する方法に関する。
【００７５】
図２に示す方法は
−生の時間信号を検出するための検出ステップ（ｉ）と、
−生の時間信号を処理して別個の時間信号Ｃｉに分離するための処理および分離ステップ（ｉｉ）と、
−類似度係数を計算するための計算ステップ（ｉｉｉ）と、
−行ｉおよび列ｊの行列Ｍ（ｉ、ｊ）内の類似度係数値を順序付けるための順序付けステップ（ｉｖ）であって、
ｉおよびｊは１からＮまでの範囲の自然数であり、Ｎ回の歩行サイクルまたはランニングサイクルは時系列である、ステップ（ｉｖ）と、
−行列Ｍ（ｉ、ｊ）を表示するための表示ステップ（ｖ）と、
−オペレータによって実行される閲覧ステップ（ｖｉ）とを含む。
【００７６】
オペレータが実行する表示手順により、
−歩行またはランニングのシーケンスまたは歩行のサブシーケンスを確立するのに必要なサイクル数であって、歩行またはランニングのサブシーケンスは、反転、歩行またはランニングの開始、加速、減速、確立されたリズム、停止、方向転換である、サイクル数、
−低い係数値に関連する色のセルの数、
−サイクルが、低い係数値または高い係数値に関連する色の１つ以上のセルを有するかどうか、
−２つの連続する歩行サイクルが、低い係数値または高い係数値に関連する色の１つ以上のセルを有するかどうかを判断し、その結果、
−色の違いによって運動中のステップリズムの変化の発見し、
−右足−右足のセルの色と右足−左足のセルの色の比較を比較できる。
【００７７】
処理および計算ユニット３は、上で定義されたサイクル数をカウントするように、または予め定義された閾値に照らしてサイクルの中で特定の類似度係数値のみを表示するように設計することができる。
ＡＶＣ２による歩行運動の実施手順およびパーキンソン病患者コホートの説明
ステップ１：データ収集
【００７８】
各足の裏面に３軸加速度センサを装着している被験者は、「往復で」１０メートルの開始−停止の歩行運動を行う。各センサは、（ｘ、ｙ、ｚの３軸に沿って）３次元で時間信号を記録する。図７の曲線で表されるように、右足用の信号および左足用の信号はそれぞれ
2020513203.tif 000004
および
2020513203.tif 000005
と呼ばれる。
ステップ２：歩行サイクルの開始の発見
【００７９】
歩行サイクルの開始に対応する時間は信号内に（手動または自動で）見出される。Ｍａｒｉａｎｉらによる定義（２０１３）によると、これらの瞬間は、踵設置、すなわち踵が地面に触れた瞬間に対応する。２つの
2020513203.tif 000006
および
2020513203.tif 000007
のセットが定義されており、これらはそれぞれ、右足の踵接地のセットと左足の踵接地のセットに対応する（図１０Ａおよび１０Ｂ）。右足および左足の踵接地数はそれぞれ
2020513203.tif 000008
および
2020513203.tif 000009
と呼ばれる。図１０Ａおよび図１０Ｂが示すように、右足の歩行サイクル
2020513203.tif 000010
は、瞬間
2020513203.tif 000011
から次の歩行サイクル
2020513203.tif 000012
の開始で終わる信号の一部として定義される。したがって、
2020513203.tif 000013
および
2020513203.tif 000014
は、それぞれ右足および左足の歩行サイクル数である。
ステップ３：重力の除去
【００８０】
処理の開始時、または準備段階で、被験者は直立して静止しているように求められた。この段階での加速度の値（定数）を記録し、ベクトル
2020513203.tif 000015
に格納した。
図８の曲線に示されるように、重力は以下の手順によって排除される。
2020513203.tif 000016
左足についても同じ手順が繰り返される。
ステップ４：大きさの計算
【００８１】
図９の曲線に示すように、加速度ベクトルの大きさは各瞬間ｔにおいて計算される。
2020513203.tif 000017
左足についても同様である。
この３つの加速度軸の融合は、センサの位置の許容または独立を可能にし、これは加速度計による測定における測定の不正確さの主な原因である。
ステップ５：歩行サイクルの作成
【００８２】
図１０Ｃから図１０Ｄの曲線に示されるように、運動の歩行サイクルのセットは以下のように記録される。
【００８３】
2020513203.tif 000018
2020513203.tif 000019
について、歩行運動の歩行サイクルのセットは、右足サイクル
2020513203.tif 000020
および左足サイクル
2020513203.tif 000021
を用いて得られる。
ステップ６：メトリックの計算
【００８４】
これらすべてのステップから、時間の関数として測定された物理的変数の一連の点を含む時間信号Ｃｉが決定される。
【００８５】
図２に表されるように、各時間信号Ｃｉは所与の形状、振幅および持続期間を有し、一連のＣｉは所与のサイクルｉに関連している。
６．１いくつかの予備メモ
【００８６】
Ｎ個のサンプル
2020513203.tif 000022
からなるベクトル
2020513203.tif 000023
を考慮すると、以下の量が定義される。
平均：
2020513203.tif 000024
標準偏差：
2020513203.tif 000025
【００８７】
２つのベクトル
2020513203.tif 000026
および
2020513203.tif 000027
を考慮すると、以下が定義される。
共分散：
2020513203.tif 000028
６．２持続期間メトリック
【００８８】
持続期間メトリックは、以下に従って定義される。
2020513203.tif 000029
ここで、
2020513203.tif 000030
はサイクル
2020513203.tif 000031
の要素数である。
これはサイクル持続期間の比率で、常に最長サイクルを分母として使用する。
６．３振幅メトリック
【００８９】
振幅メトリックは、以下に従って定義される。
2020513203.tif 000032
【００９０】
これは標準偏差の比率で、常に最大振幅を分母として使用する。
６．４形状メトリック
【００９１】
この段階では、サイクルの長さがすべて同じというわけではない。図１０Ｄに示すように、各サイクルの長さは、Ｍａｔｌａｂ（登録商標）の「再サンプル」機能（「ＭＡＴＬＡＢ２０１４ａ、Ｔｈｅ  ＭａｔｈＷｏｒｋｓ、Ｎａｔｉｃｋ、２０１４」）を用いて１００サンプルに正規化されている。
2020513203.tif 000033
は
2020513203.tif 000034
の正規化バージョンと呼ばれる。
【００９２】
最後に、形状メトリックは、以下に従って定義される。
2020513203.tif 000035
ここで
2020513203.tif 000036
ステップ７：視覚化行列の設計
【００９３】
このようにして、１つの歩行運動について３つの行列が得られる。
2020513203.tif 000037
【００９４】
次のような形式がある。
2020513203.tif 000038
行列の詳細な説明
【００９５】
図４Ａから図６Ｂについて説明する。
【００９６】
本書に記載されている図は、説明を目的としている。「ロコグラム」の設計によると、形状、振幅、持続期間の間でサイズの違いはない。ここで見られる図４Ａと図６Ｂとの間の正方形の数の違いは、ページレイアウトエラーによるものである。
【００９７】
パーキンソン病患者の５４回に対し、健康な人物のサイクルは同じ距離で合計３８回であり、これは、小さな歩幅による病的歩行を示している（図４Ａおよび４Ｂ）。健康な被験者の形状行列では、薄い色の一様な正方形が規則的な歩行を示している（図４Ａ）。右足のサイクル１だけが他のサイクルと非常に異なるので、確立された歩行リズムは１サイクルで達成されることが観察される。パーキンソン病患者について、形状行列の不均一性は不規則な歩行を示している（図４Ｂ）。安定したリズムは２サイクル（左足のサイクル１と右足のサイクル１）で達成される。
【００９８】
「ロコグラム」の対角線に沿った均一性の斑点は、質の高い歩行の兆候である。実際、これは、この一様な斑点のすべてのサイクルが互いに似ていて規則的であることを意味する。
【００９９】
図４Ａ（健康な被験者）では、これらの斑点は長くて偏在的である。それらのうちの２つは各足について区別され、歩行運動のうちの往復の歩行に対応する。各足についての往復の歩みは黒のサイクル（左下および右上の正方形における中央の十字：例えばサイクル１０、右足）で区切られており、これは、反転のサイクルに対応し、通常どおり他のサイクルには似ていない。
【０１００】
図４Ｂ（病態被験者）では、均一性の斑点はより短い。右足についてサイクル２〜６およびサイクル２０〜２５、左足についてサイクル２〜７、サイクル１０〜１４およびサイクル１５〜２６など、いくつかの均一な斑点が見出される。これらの均一性の斑点は本質的に相対的なものであることに注意すべきである。実際、それらは図４Ｂの残りの「ロコグラム」と比較すると均一であるが、図４Ａの「ロコグラム」と比較すると比較的不均一である。図４Ｂでは、これらの斑点は歩行の開始時にあり、被験者は疲れておらず、質の高い歩行を達成することができる。これらの斑点は運動の終わりにもあり、これは確立された歩行リズムを得るためにかなりの時間を必要としたことの指標であり得る。一様な斑点がないことによって証明されるように、運動の最中に歩行の質が低下した。
さらに、例えば右足のサイクル１９、左足のサイクル８および９のように、不規則なサイクルが観察され、時間的にかなり局所化された不規則性（立ちすくみ、つまずき）を示す。最後に、例えば、右足のサイクル１５から２０、左足のサイクル１５から２０など、不均一斑点の形をとる、より時間的に広がりのある不規則性も観察される。これら２つの不均一な斑点は反転のすぐ後にあることに注意されたい。これは、反転およびその後の質の高い歩行の再開が困難であることを示し得る。図４Ａには、不均一性や不規則サイクルの斑点は見られない。
【０１０１】
反転はまた、移動の質の指標でもある。図４Ａ（健康な被験者）では、右足のサイクル１０のように、反転は１サイクルのみを含み、これは生理学的である図４Ｂ（病態被験者）では、右足のサイクル１４、左足のサイクル１５のように、反転は２サイクルを含む。図４Ｂにおける反転は、その近傍のサイクルに影響を与える（左足のサイクル１４から１７はより濃い）が、図４Ａではそのような影響は観察されないことがわかる。
【０１０２】
健常者の振幅行列では、サイクル間の加速度の振幅の類似度の増加に続く減少は、歩行速度の確立の証拠である（図５Ａ）。この増加とこの減少は、パーキンソン病患者ではより少ない（図５Ｂ）。
【０１０３】
対照被験者の持続期間行列では、パーキンソン病患者よりも全体の色が薄いことが、持続期間に関して歩行サイクル間の類似度が高いことの証拠である（図６Ａおよび図６Ｂ）。色の均一性は、持続期間に関して歩行サイクル間のばらつきが少ないことの証拠である。
４０人の被験者を対象とした「ロコグラム」を用いた数値解析
【０１０４】
歩行サイクル（最初の３サイクルのない歩行サイクルのセット、反転の前の３サイクル、反転のサイクル、反転の後の３サイクル、および運動の最後の３サイクル）の持続期間の標準偏差（ＳＤ）を計算する。
2020513203.tif 000039
ここで
2020513203.tif 000040
は
2020513203.tif 000041
のサンプル数である。
【０１０５】
確立された歩行の「ロコグラム」の平均を計算する。
2020513203.tif 000042
【０１０６】
確立された歩行の「ロコグラム」の標準偏差を計算する。
2020513203.tif 000043
【０１０７】
同じ停止規則を用いて得られた「ロコグラム」上の階層的クラスタの数を計算する。
2020513203.tif 000044
【０１０８】
表１は、２グループの健康な被験者（若年者と高齢者）とパーキンソン病に罹患している患者のパラメータ｛Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３｝を比較した結果を示している。表２は、臨床的に重度のパーキンソン病患者のパラメータ｛Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３｝（ＵＰＤＲＳ  ＩＩＩスコアを使用して評価）と、歩行の質（歩行速度およびＰ０を使用して評価）を比較した結果を示している。
【０１０９】
結果は、パーキンソン病に罹患している患者の「ロコグラム」は、「ロコグラム」から得られた３つのパラメータ｛Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３｝について、高齢および若年の健康な被験者の色より有意に色が異なる（表１）。
【０１１０】
さらに、臨床所見（ＵＰＤＲＳ  ＩＩＩスコア）と、「ロコグラム」から得られた３つのパラメータ｛Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３｝に従って「ロコグラム」によって評価される歩行の質との間には相関関係がある（表２）。
【０１１１】
最後に、従来技術のパラメータ（歩行速度およびＰ０）を使用して評価された歩行の質と、３つのパラメータ｛Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３｝に従って「ロコグラム」によって評価された歩行の質との間には相関関係がある（表２）。
したがって、４０人の被験者のグループに対して、「ロコグラム」を使用すると、パーキンソン病に罹患している患者の歩行の質を数値的（および視覚的）に評価することができる。
行列の利点
【０１１２】
図４Ａおよび図６Ｂに表示されている１０メートルの「往復の」停止−開始歩行運動について計算された視覚化行列は、以下の歩行パラメータへのアクセスを提供する。
−運動を実行するために必要なサイクル数
−反転に必要なサイクル数
−歩行を開始するのに必要なサイクル数
【０１１３】
視覚化行列は、リストよりも直感的にこれらのパラメータを表す。さらに、最後の２つのパラメータについては、文献中の定義は、実験的に固定された閾値に基づいている。１つのパラメータの表現ではなくグローバル表現である利点は、任意の閾値に起因するエラーを回避できることである。
【０１１４】
視覚化行列の形状により、以下の質問に答えることができる。
−歩行は全体的に規則的であるか？
−被験者は確立された歩行リズムを達成したか？どの時点で？
−いくつかの異なる確立された歩行リズムがあるか？
−不規則な歩行サイクル（立ちすくみ）はあるか？どの時点で？
【０１１５】
時間値を持たないパラメータとは異なり、視覚化行列によって歩行運動の進行状況を把握することができる。視覚化行列は、歩行サイクルを次々と時系列で追跡する以外に調査ツールを持たない概念である歩行リズムの概念へのアクセスを提供する。
【０１１６】
すべての人が特定の歩行スタイルを持ち、それによりパラメータの幅広い個人間変動が生じる。このスタイルは、健常者では次から次への歩行サイクルの非常に再現性のあるサインによって信号に示される。パラメータはこのサインを記述するのに適したツールではない。距離を適切に選択した視覚化行列（「発明を実施するための形態」を参照）は、歩みの形状を比較し、１つのサイクルのサインと他の歩行サイクルとの類似度を評価する。このように、同じ人物の２つのサイクル間の空間で個人的な変動が相殺されるので、視覚化行列は歩行の質および再現性を評価し、個人的なスタイルを排除する。視覚化行列は、各被験者について０から１の間の数のセルの表を提供する。これにより、信頼性のある方法で視覚化行列を互いに比較することが可能になる。
【０１１７】
視覚化行列は、以下のように、以前には見られなかった新しい歩行パラメータへのアクセスを提供する。
−同じ停止規則を持つクラスタの数：病態被験者はこれらをより多く持つであろう。
−表のすべての正方形の平均および標準偏差を使用して計算される歩行の変動性であって、反転のステップまたは歩行開始のステップは維持または除外される。
【０１１８】
これにより、視覚化行列は、被験者が２つの異なる歩行リズムを使用しているかどうかを示す長い歩行を測定するための有用なツールとなり、これは、有用な臨床指標である（例えばパーキンソン病における変形性関節症の痛みの始まりまたは立ちすくみ）。
【０１１９】
歩行は、歩行リズムの生理学的変化（すなわち、開始、反転および停止）または確立された歩行における病理学的不規則性によって調節されるサイクルに本来的に細分される偽サイクル性活動である。歩行運動では、歩行を開始するためのサイクル（最初の４サイクル）、確立された歩行サイクル、反転のための準備サイクル、反転サイクルおよび歩行停止のサイクルのような様々な歩行サイクルがある。この特性に基づいて、視覚化行列は同じ方法を使用してすべての歩行時間を表すことを可能にする。これにより、視覚化行列は、歩行のすべての段階をカバーする、外来現場での歩行を表すのに適したツールになる。
【０１２０】
視覚化行列の主な用途は、歩行運動の視覚化である。視覚化行列は、前述の１０メートルの「往復」運動、Ｔｉｍｅｄ  Ｕｐ  ａｎｄ  Ｇｏテスト、さらには歩行用トレッドミルや遊歩式歩行など、あらゆるステップ運動に使用できる。
【０１２１】
視覚化行列は、ピアソンの相関距離を用いて歩行サイクルを比較することにより行われる、足の裏面に設置された加速度計の加速度の大きさによって測定される１０メートルの「往復の」停止−開始歩行運動の視覚化に適している。この手順は日常の臨床診察に適しており、臨床現場で直接見るための要約表示を可能にする。
【０１２２】
表１：ＹＣ、ＥＣ、およびＰＤに対するＰ１、Ｐ２、およびＰ３のグループ間比較。
【表１】
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【０１２３】
表２｛Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３｝と｛ＵＰＤＲＳ  ＩＩＩ、歩行速度、Ｐ０｝とのＰＤグループ内相関
【表２】
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【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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【国際調査報告】
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