第一工科大学研究報告第35号（2023）pp.47-50

足底圧力分布の標準化に基づく歩行年齢の推定
武田 隆宏
機械システム工学科 〒899-4395 鹿児島県霧島市国分中央 1 丁目 10 番 2 号

Foot Age Estimation based onStandardization of Sole Pressure Distribution
Takahiro Takeda
Mechanical system engineering, 〒899-4395 1-10-2, Kokubu-chuou, Kirishima, Kagoshima

Abstract: With the advent of super-aging society, interest in walking ability such as locomotive syndrome
is increasing. In this study, we propose "walking age", which is an index to quantitatively evaluate
walking ability, based on walking around 10. Walking age is estimated based on fuzzy inference using
plantar pressure distribution during walking measured by a mat-type measuring device. In theexperiment, age is estimated using a standard model created from walking data of 256 men and womenfrom their 20s to 80s, and the proposed method is evaluated.
Key words: Foot Age, Sole pressure, Healthcare system, Load distribution sensor, Fuzzy inference

1. 前書き我々の歩行能力に影響する要因としては外的要因お我が国において高齢化の進行はとどまることを知らよび内的要因に分類される．外的要因は段差や照明などず，令和 3 年の時点において 65 歳以上人口が総人口に環境に基づくものや衣服や靴など身に着けるものに基占める割合は 28.9％となったことが報告されている[1]．

づく要因であり，周囲の人物や社会的な協力により改善

高齢者が寝たきりや要介護の状態に陥る 3 大要因としが期待される．また内的要因は空間認識能力や集中力，て運動器の衰えや障害を原因とするロコモティブ・シン

油断などといった認知機能および筋力や骨格，バランスドロームが挙げられている．ロコモティブ・シンドロー

能力などといった身体機能に基づく要因であり，訓練にムは運動習慣の減少に伴う外出意欲の低下がさらなるよって改善することが可能である．一般的に高齢者のバ運動習慣の減少を引き起こすと言った負の循環によっ

ランス能力は若年者に比べ低いといわれている[2,3]．まて作り出されていることが多く，歩行能力の維持の重要た，バランス能力の評価のために歩行時の重心の変化，性が示唆されている．このような状況において，高齢者歩幅および歩行速度などがよく用いられている[4,5]．筆の健康状態の維持や改善に関する必要性は増加してい者らもこれらの歩行特徴をマット型の足底圧力分布測ると言える．高齢者だけでなく，若年世代においても定器により検出し，歩行年齢や疲労度の推定などの形でWith コロナ時代の働き方や学び方の変化により外出や定量的に評価する手法を提案している[6,7]．

運動の機会が減少し，それを原因としたロコモティブ・転倒の要因の一つとなる姿勢保持能力や動的姿勢制シンドロームの発症が危険視される．また，肉体的な充御技能に関わるものとして足趾による姿勢調整が挙げ

足だけでなく，精神的な充足においてもコミュニティへられる．足趾は歩行時のバランス能力に深く関わっておの参加やコミュニケーションを行うための外出の重要り，テーピングなどで足趾を固定することにより制動距性が言われている．これらの健康状態や活動を支える要離が伸びるなどの報告もされている．他にも立位時に足素として，本研究では移動における基本動作である「歩趾が地面に接しておらず，歩行時に足尖まで体重移動が行」に着目し，その評価を行う方法について提案する．

行われない状態である「浮き趾」状態が危険視されてい第一工科大学研究報告第35号（2023）

る．この浮き趾は高齢者のみならず，若年層にも増加し能という利点がある．どちらの形式のセンサを使用したている傾向にある．浮き趾のある人はつまずきや転倒の場合であっても，歩行時の足形や足底圧重心の取得は可

危険も多く，更には膝痛や腰痛が確認されている場合も能であると言える．本研究では，将来的にインソール型ある．この浮き趾の評価には Pedscope による撮像や足センサでの取得も可能な特徴として足形に着目し，マッ底このように，歩行能力の評価においては動的な特徴以ト型のセンサでの計測に基づく解析を行う．

外にも足形状に基づく静的な特徴が用いられる場合も本実験システムは 256CH×64CH のマット型接触荷重ある，実際に足形状基づく情報から個人認証を行った例

分布センサ(アロー産業，AS64X256-7PM)，制御装置おもあり，多くの情報を含んでいることが知られてい[8]．

よび PC により構成される．接触荷重分布センサは

本論文では，256 名の被験者より取得した歩行時の足2000mm×500mm の マ ッ ト 部 と そ の 内 側 の底圧力分布を使用し，足形の標準モデルの作成を行う．

1760mm×330mm のセンサ部から構成されており，セン作成した足形と，取得データとの比較を行いファジィ推

サ部上に印加された圧力値を 8bit のレベル値として取論に基づき歩行年齢の推定手法を提案する．実験では本得する．センサの検出点は x 軸方向に 7mm 間隔，y 軸手法により得られた健常度合いと専門家の評価を比較方向に 5mm 間隔に整列している．センサのサンプリンすることにより，本手法の有効性について議論する．

グ間隔は 100ms である．このサンプリング間隔は他の同種の機器と比べ低いが，歩行動作を計測するにあたり，2. 主 部
2.1 計測装置

一歩分の歩行から 10 枚前後の圧力分布を得ることが可能で，評価には十分であるといえる．長さに関しても，足底圧力分布計測器は大きく分け，図 1 に示すようなおおよそ 3～4 歩程度の歩行を計測可能であり，両足にマット型の計測装置を歩行路などに設置するタイプの対し歩幅や歩行周期を計測可能であり，幅に関しても，ものと，図 2 に示すようなインソール型の計測装置を靴足が完全に横を向いても計測範囲に収まるサイズであの内部に設置するタイプに分類することが可能である．

るため，計測に適していると考えられる．

マット型の計測装置であれば，左右の足の足底圧力分布

本研究では前述の接触荷重分布センサを用いて歩行から歩隔や歩幅，歩行角度，歩行速度などを計測するこ時の足底圧分布を取得する．実験では，センサ手前からとが可能であると言った利点があるが，計測可能な領域歩行を開始し，センサの x 軸方向を進行方向としてセンが限定されると行った欠点も指摘される．使用にあたっサ上を歩き抜ける．このときのセンサ上の荷重分布を足ては，計測場所を限定するか，通路に敷き詰めるなどの底圧分布データとして取得を行う．本実験では屋内での方式で利用者が必ず装置上を歩行することを保証する使用を想定し，被験者は靴を履かず，靴下やストッキン必要があると言える．一方で，インソール型のセンサでグなどの下着を着用した状態で歩行を行うものとする．

あれば，より広い計測領域を取ることができ，通常歩行

図 3 に歩行動作の足底圧力分布の例を示す．動画像のよに近い歩行における足底圧力分布を計測することが可うな形式で得られるため，画像処理の方法論を適用する176cm

ことが可能であり，歩行時の姿勢および地面を蹴る力などによって変化するため，この圧力分布を解析すること33cm

により，これらの歩行特徴を解析可能である．
図１ マット型圧力分布計測装置

2.2 足底圧力データの正規化
被験者 u から取得された歩行データ𝑋𝑢 (𝑥, 𝑦, 𝑡)はある
時刻 t における (x, y) 座標それぞれにおいて 256 階調の

図 2 インソール型圧力分布計測装置

圧力値を保持している．このデータより，左右それぞれ1 歩分の足底圧力分布を抽出し，それぞれ𝑋𝑢,𝑅 (𝑥, 𝑦, 𝑡)および𝑋𝑢,𝐿 (𝑥, 𝑦, 𝑡)とする．本研究では足形状の比較を行う
ため，抽出した片足の足底圧力分布を 40×20 の足圧力′ (𝑥,′ (𝑥,分布𝑋𝑢,𝑅𝑦, 𝑡)および𝑋𝑢,𝐿𝑦, 𝑡)に変換を行う．ここで幅 40 は x 軸のセンサ間隔(7mm)より 280mm，高さ 20は y 軸のセンサ間隔(5mm)より 100mm になるように選定されている．データの変換はバイリニア法による画像

図 3 圧力分布データの例の拡大縮小に基づき行われる．

武田：足底圧力分布の標準化に基づく歩行年齢の推定

2.4 特徴抽出
標準データ

本論文では，それぞれの座標において圧力値が存在す

測定データ

る場合，足底が地面に設置していると判断し，図 6 に示′ (𝑥,′ (𝑥,す手順で足形𝐹𝑃𝑢,𝑅𝑦)および𝐹𝑃𝑢,𝐿𝑦)の作成を行う．まず，各時刻 t において次式によって定義される 2値化処理を行い，その後，OR 演算子を用いた結合を行xう事により足形を作成する．
1 if X 'k ( x, y, t )  th
FPu ,k ( x, y ) = 
0 otherwise

図 6 圧力分布波形の比較(1)wu ,k ( x, t ) =る．
FP k ( x, y ) =NFPu,k ( x, y ) u =1255
N255 max   X ' ( x, y, t )  Pu,ky =0

ここで，th はノイズ除去のためのしきい値であり，k は左右の足の識別子である(k = R, L)．次に，このように得′ (𝑥,′ (𝑥,られた足形𝐹𝑃𝑢,𝑅𝑦)および𝐹𝑃𝑢,𝐿𝑦)より，足形の標̅̅̅̅ R(x,y)および𝐹𝑃̅̅̅̅ (x,y)を次式によって作成す
準モデル𝐹𝑃20(3)

最後に，それぞれの x 座標において最大値を取ることにより，式(4)により圧力分布波形 Wu,k(x)を得る．

(Wu ,k ( x ) = max t wu ,k ( x, t ))(4)

このように得られた圧力分布波形 Wu,R(x)および̅ R(x)および𝑊
̅ (x)を作成する．
Wu, (x)より，標準モデル𝑊(2)

ここでは，式(5)に示すように各 x 座標における値の平ここで，N は標準モデル作成のためのデータ数である．

均値を使用することにより標準モデルを得る．

作成された標準モデルは 0~256 に正規化された足底圧力分布の存在確率を示しているデータとして取り扱う．

W k ( x) =歩行時にどの部位に圧力が印加されているかを調査N

1
Wu ,k ( x )N u =1(5)′ (𝑥,するため，正規化された足圧力分布𝑋𝑢,𝑅𝑦, 𝑡)および′ (𝑥,𝑋𝑢,𝐿 𝑦, 𝑡)より圧力分布波形𝑊𝑅 (𝑥)および𝑊𝐿 (𝑥)の抽得られた圧力分布波形は通常であればかかと部（後足部）出を行う．圧力分布波形にあたり，まず，各時刻におけ部（中足部）において谷になるような波形となる．

および踏みつけ部（前足部）でピークを持ち，足踏まずるの足底圧力分布より正規化のためのパラメータである最大荷重値 Pmax を使用し式(3)により各 x 座標におけ2.5 歩行能力の推定る足底圧力の総和 wu,k(x,t)を算出する．

′ (𝑥,
図 5 に示すように，計測された足形𝐹𝑃𝑢,𝑅𝑦)および′ (𝑥,̅̅̅̅𝐹𝑃𝑢,𝐿 𝑦)に対し，左右それぞれ標準モデル𝐹𝑃 R(x,y)お̅̅̅̅ (x,y)との比較を行う．標準モデルで高い値を持よび𝐹𝑃っている領域では健康，不健康を問わず多くの被験者に二値化共通して表れる領域であり，低い値を保持している領域
では，健康な被験者にのみ共通して表れる領域である可論理和
1 if X 'k ( x, y, t )  th
FPu ,k ( x, y ) = 
0 otherwise

能性が高い．そのため，PG は多くの被験者に表れる特徴が表れている度合い，PH は健康な被験者に表れる特徴が表れている度合い，NG は多くの被験者に表れる特徴が

図 4 足型の作成

表れていない度合い，NH は健康な被験者に多く表れている特徴が表れていない度合いを示している．
̅ R(x)および𝑊
̅ (x)と取得
圧力分布波形の標準モデル𝑊
標準足形：0-255

した圧力分布波形 Wu,R(x)および Wu, (x)を比較し，評価計測：0-1のための特徴量とする．ここでは図 6 に示すように，標準波形と取得波形との大小関係の比較を行うことで波多くの被験者に表れる特徴が表れている度合い
FPu,k ( x, y )  FPk ( x, y )PG ,k =
 FPk ( x, y )健康な被験者に表れる特徴が表れている度合い

多くの被験者に表れる特徴が表れていない度合い

健康な被験者に多く表れている特徴が表れていない度合い
(1 − FPu,k ( x, y ))  ( 255 − FPk ( x, y ))

NG , k =(1 − FP ( x, y ))  FP ( x, y )FP ( x, y )ku ,kPH ,k =FP ( x, y )  ( 255 − FP ( x, y ))
( 255 − FP ( x, y ))
ku ,kkN H ,k =k

図 5 標準足型との比較

( 255 − FP ( x, y ))
k形同士の比較を行う．この図において，赤線を標準モデル，緑線を取得データとしたとき，図中の緑色の領域の面積 SG，赤色の領域の面積 SR，および黄色の領域の面積 SY を計算することにより標準データとの差として得る．緑色の領域の面積 SG，赤色の領域の面積 SR はそれ

第一工科大学研究報告

ぞれ，標準モデルからのズレを表しており，この値が小第35号（2023）

4. 結 びさいほど健常度合いが高いと考えられ，黄色の領域の面

本研究では，足底圧力分布を用いた歩行能力の評価手

積 SY は標準波形との一致している面積を示しているた法の一つとして，歩行時の足形状に着目した評価手法をめ，この値が高いほど健常度合いは高いと考えることが提案した．提案手法では歩行中の足形および圧力分布波

出来る．足形より得られた PG, PH, NG および NH の 4 つ形に関し，学習用データより作成した標準モデルとの比の特徴量および，圧力分布波形より得られた SG, SR, SY較を行うことにより健常度合いの評価を行った．実験での 3 つの特徴量を用いて健康度合いの推定を行う．

は 256 名の被験者に対し，本手法を適用し，推定した健常度合いと足形との間に関係性があることを示した．

3. 実験結果
実験では，マット型圧力分布センサにより計測した男
女 256 名の歩行時の足底圧力分布を使用し，本手法の評価を行う．計測では各被験者より複数回のデータを計測しており，そのうちの 1 回を評価用データとして使用し，残りを全て標準モデル作成用の学習用データとして使用した．図 7 にこれらの学習用データから作成された足形および圧力分布波形の標準モデルを示す．このように標準モデルにおいてはかかと部（後足部）および踏みつけ部（前足部）でピークを持っていることが確認でき，従来の知見と一致している．図 8 に 256 名の被験者およびリハビリ中の患者の足底圧力分布データに本手法を適用した際の健常度合いの分布を示す．健常者からは高い健常度合い，患者からは低い健常状態が得られた．また，患者の健常度合いの評価に関しては理学療法士の評価と同様の傾向を得られたことが確認された．

図 7 作成された標準足型と標準圧力波形

Frequency [%]3530

Healthy

Patients

2520151050Health degree

図 8 実験結果

参考文献[1] 内閣府，令和 4 年版高齢者社会白書[2] 江原義弘, 山本澄子 編: “臨床歩行計測入門,”
医師薬出版株式会社, 2008[3] J. M. Hausdorff, D. Rios, and H. K. Edelberg,“Gait variability and fall risk in communityliving older adults: a 1-year prospective study,”
ArchivesofPhysicalMedicine
andRehabilitation, vol. 82, issue 8, pp. 1050-1056,
2001[4] B. E. Maki, “Gait changes in older adults:predictors of falls or indicators of fear,” Journalof American Geriatrics Society, vol. 43, no. 3,
pp. 313-320, 1997[5] S. B. Jennifer, E. B. Jaime, M. V. Jessie, B. N.
Anne, and A. S. Stephanie, “Too much or too
little step width variability is associated with afall history in older persons who walk at or nearnormalgait
speed,”
Journalof
NeuroEngineering and Rehabilitation, 2:21,
pp. 1186-1743, 2005
[6] T. Takeda, Y. Sakai, S. Kobashi, K. Kuramoto,and Y. Hata, “Foot Age Estimation System from
Walking Dynamics Based on Fuzzy Logic,” J. of
Advanced Computational Intelligence andIntelligent Informatics, vol. 18, no.4, pp. 1-10,
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[7] T. Takeda, K. Kuramoto, S. Kobashi, and Y.
Hata, "On optimal operator for combining left
and right sole pressure data in biometrics
security," Journal of Hindawi - Advances inFuzzy Systems, vol. 2013, pp.1-10, 2013
[8] 村田伸, 安彦鉄平, 中野英樹, 阪本昌志, 松尾大,川口道生, 須合洋次, 松井宏彭, “浮き趾と足趾機
能ならびに静的・動的バランスとの関係,” ヘルス
プロモーション理学療法研究, Vol. 6, No. 4 p.
165-169, 2016