手指の機能障害に対する客観的評価確立に向けた箸型センサを用いた巧緻動作認識手法の検討
Recognition Method of Elaborate Movements Using Chopstick Sensors
Toward Objective Evaluation of Elaboration in Disability Patients中岡 黎 1∗
大井 一輝 1
Rei Nakaoka1
Kazuki Oi1
松田 裕貴 1
Yuki Matsuda1

尾崎 麻希 2Maki Ozaki2

諏訪 博彦 1
Hirohiko Suwa1

三﨑 慎也 1
Shinya Misaki1

眞野 智生 2
Tomoo Mano2

城戸 顕 2
Akira Kido2

中村 優吾 3
Yugo Nakamura3
安本 慶一 1
Keiichi Yasumoto1

1 奈良先端科学技術大学院大学
1 Nara Institute of Science and Technology
2 奈良県立医科大学
2 Nara Medical University
3 九州大学
3 Kyushu University

Abstract: Rehabilitation therapy is used to treat hand dysfunction caused by neuromuscular diseases, but
quantitative evaluation of hand function is difﬁcult. Motor learning using chopsticks has been conducted
to improve hand dexterity (elaboration). One of them is a repetitive movement to carry beads of various
sizes from one plate to another. In this study, we attempted to use a chopstick-shaped sensor equipped withan IMU (Inertial Measurement Unit) to recognize the patient’s elaborate movements as a ﬁrst step toward
establishing an objective index for evaluating elaboration. As a result of applying Dynamic Time Warping(DTW) to the data acquired by several rehabilitation patients using this chopstick sensor, we found that thesensor can recognize the elaborate movement of carrying beads with high accuracy. The chopstick sensor
is expected to be applied to clinical practice as a new tool for evaluating hand function.

1 はじめにWHO の国際障害分類「機能障害・能力障害・社会的不利の国際分類」（ICIDH）では，障害は疾患・変調に始まり顕在化した機能障害，実際の生活遂行能力に影響を生み出した能力障害，これらのために社会的役割が果たせず不利益な状態におかれた社会的不利に分類された．従来の評価指標は，機能障害への評価指標が主であり，生活障害である社会的不利へ影響する能力障害への評価は不十分であった．これまで，能力障害は道具を用いた評価指標は動作の複雑性から評価は困難と考えられ，リハビリテーション治療の臨床においても評価は困難で重症度判定や経時的な評価ができていなかった．
摂食機能において，食具を用いた自食機能の獲得は∗ 連絡先：奈良先端科学技術大学院大学〒 630-0192 奈良県生駒市高山町 8916 − 5E-mail: nakaoka.rei.no5@is.naist.jp

最も高い能力と言われている．日本の食文化を考慮すると，この高度な摂食機能の中で箸を用いた自食が高度な自食能力と考えられる．箸の動作には，手指の筋力や巧緻運動のみでなく，リズムや距離測定などの影響も大きい．大脳皮質や脊髄のみでなく，小脳や大脳基底核の関与も大きいとされる．動作の評価としては，筋力や手指の微細運動を代償的評価として使用することが多いが，実際の食具動作とは乖離があり，能力障害の直接的な評価には至っていない．これまで，箸動作に対する評価は主観的なものがほとんどで客観的な定量的評価はない．さらに，手指機能と箸動作の障害との関連の解析も不十分であった．我々は，食具を使用した食事動作を評価するため，箸型センサを使用した動作解析を試みた．
以下，2 章で，本研究の関連研究を述べ，3 章で，箸型センサを使った巧緻動作検出手法を提案する．4 章
では，運動障害有り・無しの数名のリハビリ患者を対象にデータを取得・分析・比較するとともに，提案手法に基づいた巧緻動作の自動認識を試みる．5 章では，実験結果の考察を述べ，最後に 6 章で本研究のまとめを述べる．

2 関連研究2.1 リハビリにおける ICT 活用
超高齢社会の進展や慢性化を主とする疾病構造の変化の中で，リハビリテーション治療の重要性は高まっている．一方で，医療費の増加や介護人員の不足などの問題も生じている．リハビリテーションの領域でも，ICT 技術を使用することで効率的な治療法・評価法の開発がすすんでいる．
その中でもリハビリや健康の支援，屋内で歩行者の位置を追跡する PDR（Pedestrian Dead Reckoning）の精度向上などを目的として，センサを用いた歩行動作の検出や歩行距離の推定が行われている. 高橋ら [1] は，杖にセンサデバイスを取り付け，歩行動作の検出をリアルタイムに行うアルゴリズムと歩行距離を推定する重回帰モデルの構築と評価を行った．その結果，歩行動作の検出率は 95.56%，歩行距離の推定精度としては88.06%だったことを報告している．Shih ら [2] は，スマートフォンの 3 軸加速度センサとジャイロセンサを用いて，加速度の水平成分の二重積分を行い，腰の位置で 97.35%，胸ポケットでは 96.14%の精度で歩行距離の推定を行った．Alvarez ら [3] は，靴に二軸の加速度センサを取り付けて，加速度の垂直成分の二重積分を用いて，片足のセンサのみでは 90%，両足での場合は 97%の精度で歩行距離の推定できることを報告している．Wang ら [4] は，くるぶしに加速度センサを取り付け，歩行速度と周期を推定し，線形回帰モデルから95%の精度で歩行距離を推定した．これらの研究では，高齢者のリハビリの一つであるウォーキングに着目し，歩行動作の認識や歩行距離の推定を行っている．しかし，箸を用いて物を運ぶといった巧緻性に関わるリハ
ビリを対象した研究は行われていない．

2.2 運動能力計測に関する研究
Voicu ら [5] はスマートフォンのセンサから収集したデータに基づく人の身体活動認識システムを提案した．
対象である 6 つの動作のうち 4 つの活動は，平均 93%の精度であると報告している．Kurban ら [6] は，3 軸加速度センサによる日常動作認識システムを提案した．提案された手法は，対象である 5 つの動作を最大 100%，平均 96.54%の精度で認識できる．Shen ら [7] は，スマートウォッチを用いて，有酸素運動などの運動を高精度にトラッキングすることが可能な MiLift を開発している．その結果，有酸素運動とウェイトリフティング運動の両方を追跡した場合，90%以上の精度と再現率を達成したと報告している．高田ら [8] は，自重トレーニングに着目し，ウェアラブルセンサ位置ごとに10 種類の運動の認識精度を調査した．結果，センサを1 つ使った場合は腰，センサを 2 つ使った場合は手首と腰の両方に配置した場合，トレーニングを 93.5%の高精度で認識できた．鳥越ら [9] は，剣道に着目し，剣道技術向上支援システムの実現に向けて，IMU を搭載した SenStick を用いて剣道の 5 種類の打突動作検出・認識手法を提案した．その結果，F 値:89.9%の精度で打撃動作を検出できることを報告している．Blank ら[10] は，卓球ラケットに慣性センサを取り付け，10 人の被験者から 8 種類の卓球の基本ストロークタイプのデータを収集し，分析を行った．その結果 96.7%の高精度でストロークタイプを認識できた．Jensen ら [11]は，ゴルフクラブのヘンドに取り付けられた慣性センサのデータを使用したゴルフパット解析システムを開発した．実験を行い，その結果 11 名の被験者のうち 8名のパットを 83%以上検出し，誤検出率は 2.4%に維持されたことを報告している．Sundholm ら [12] は，運動用マットに圧力布センサを組み込んだ Smart-Mat を用いて，10 種類の標準的な運動を認識し，そのレップ数もカウント認識した．その結果，運動種類の認識率が 82.5%、カウント精度は 89.9%の精度で認識できた．
これらの研究によって提案されたシステムや分析では，センサを使用することで人間の活動や運動動作を認識できるが，高齢者が手指の器用さ（巧緻性）を高める訓練である箸を用いてた運動学習を対象とした箸の動きを評価する研究は，行われていない．そこで，今回は高齢者が行う箸動作を評価するため，箸に IMU センサを取り付けて，その箸型センサを使用した動作解析を行うこととした．

3 提案手法3.1 使用する箸型センサ
本研究では，先行研究 [13] で開発した箸型センサ（L29×W18×H6 mm; weight — 5.7 g）を対象者の巧緻動作をセンシングするための測定機器として採用する．
箸型センサの構成を図 1 に示す．この箸型センサには，IMU センサ（MetaMotionR+1 ) と，小型カメラ（内視鏡検査用カメラ2 ）が搭載されている．本研究では，IMUセンサから得られる加速度に焦点を当てて可視化・分析を行なう．
1 MbientLabs: https://mbientlab.com/metamotionr/
2 KKmoon: https://www.kkmoon.com/

IMU (MetaMotionR+)

xxz

Small camera

y

球⼤

球中球⼩筒

6.1g

3.3g

2.2g

1.5g

平丸⼤

平丸⼩⽴⽅体

球ビーズ

0.50g

0.20g

yz

(a) A sensor-equipped chopstick (one of a pair)(b) Appearance when holding a chopstick

図 1: 箸型センサの構成．

0.70g0.13g

1.0cm

図 3: リハビリで使用する対象物．

x-axis (g)value (g)0.0value (g)

0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0

y-axis (g)z-axis (g)1.0value (g)

図 2 に，本研究で対象とする運動の様子を示す．この訓練では，箸を使って様々な形の対象物（ビーズ）を右のお椀から左へお椀へと運ぶ．対象者は，箸型セン
サを利き手である右手で使用する．お椀とお椀の間は10cm 離す．対象物は，難易度が低いものから開始し，徐々に難易度を上げる．図 3 に示すように，筒，球大，球中，球小，平丸大，平丸小，立方体，球ビーズ (硬め)，球ビーズ (柔らかめ) の順に使用した．各タスク毎に 3秒間ずつ間隔を開けた．また，箸使用前の握力，ピンチ力を測定した．後日，測定中の動画を 2 人の医師が見て，ぎこちなさを 3 段階で評価した．3 が高度のぎこちなさ，2 が軽度のぎこちなさ，1 がほぼ正常とした．

1.01.5

図 2: 実際のリハビリ風景．

3.2 対象とする巧緻動作

0.5

0.5
0.00.51.021222324

elapsed (s)25262728

図 4: 箸型センサから取得できるデータ例．灰色部分が対象物を運んでいる時間を表す．

• ステップ１：移動平均による加速度データの平滑化• ステップ２：テンプレート波形の選定

3.3 箸型センサで取得できるセンサデータ波形• ステップ３：DTW による類似度波形の生成• ステップ４：類似度波形に対するピーク検出

巧緻動作訓練時に箸型センサから取得できるセンサデータの例を図 4 に示す．図 1 からわかるように対象物を運ぶ方向が IMU センサの X 軸に沿っていることから，取得できる波形においても対象物を右から左に運んだ際に上に凸の波形が現れていることが確認できる．そのため，本研究では，加速度 X 軸の波形に着目し，巧緻動作検出手法の検討を進める．

3.4 巧緻動作検出手法
本研究では，巧緻動作訓練時の対象物を右から左に移す動作に着目し，その運動を検出する手法を提案する．提案手法の概要を図 5 に示す. 提案手法は，以下に示す 5 つのステップで構成される．

• ステップ５：閾値処理に基づく移動タイミングの特定
まず図 5 ステップ 1 で加速度 X 軸のセンサデータ波形に対して，移動平均による平滑化処理を適用する．この時，ウインドウ幅は，0.24 秒（24 サンプル）とした．
次にステップ 2 で平滑化されたセンサデータ波形から，代表的な 1 回の反復動作を反映したテンプレート波形を抽出する．今回は，難易度が一番低い 1 回目の運動をテンプレート波形として選出する．ステップ 3 では，Dynamic TimeWarping（DTW）距離 [14] に基づいて動作を検出する．DTW は 2 つの時系列間の類似度（距離）を計算する手法である．最も簡単な類似度計算手法はユークリッド距離であるが，時間軸方向の対応が

4

加速度X軸の時系列データ評価実験

4.1 巧緻性の客観的評価に向けた仮説▼ ステップ１：移動平均による加速度データの平滑化

本実験では，巧緻性の客観的評価に向けて，以下に示す２つの仮説を検証する．

• 仮説 1：箸型センサで計測したセンサデータの可視化が，経過観察の客観的指標や治療に対する効果判定の客観的指標として機能する．
▼ ステップ２：テンプレート波形の選定• 仮説 2：提案手法による巧緻動作検出精度の良し悪しが，動作のぎこちなさを評価する上での客観的指標として機能する．
▼ ステップ３：DTWによる類似度波形の⽣成

4.2 データ収集の実験条件設定
・・・▼ ステップ４, 5：下に凸のピーク検出および閾値処理

図 5: 提案手法概要．
固定化されているため，長さの異なる時系列データの比較を行うことができない点や，時間的歪みの影響を受けやすいといった欠点が存在する．リハビリ患者の症状や筋力などによって，巧緻動作の長さや速度が異なることが想定されるため，本研究では，時間軸方向の伸縮を許容できる DTW を採用した．ステップ 4 では，20 秒ごとにステップ 3 で得たれた DTW 距離の波形に対して下に凸ピーク検出（最大検出数 10 点，幅 10サンプル）を行う．ステップ 5 では，ステップ 4 で得られたピーク値に対して閾値処理を行い，移動タイミングの検出を行う．
一般的に，疾患者の症状が重いほど規則的な反復運動ができないことが知られている．そのため，動作のぎこちなさが高いほど，それぞれの巧緻動作の波形が不規則になり提案手法による検出精度が低下することが考えられる．本研究では，提案手法が一貫性のある動作の検出に優れているという点に着目し，検出精度の良し悪しが巧緻性の客観的指標の 1 つになるのではないかと考える．

2020 年 4 月から 2021 年 12 月までに奈良県立医科大学附属病院脳神経内科に通院・入院した患者のうちリハビリテーション科に依頼のあった患者 27 名を対象とした．選択基準として，年齢は 20 歳以上で，上肢・手指に切断肢のない患者，認知機能低下がない患者を対象に行った．全例，口頭及び書面にて研究参加の同意を得た（奈良県立医科大学附属病院倫理委員会にて承認：2581）．本研究では，27 名の被験者のうち，特徴のあった 3 名を選択し，以下の 2 つの解析を行った．（1）
経時的に計測できたギランバレー症候群１名の動作の縦断的解析．（2）運動合併症のない髄膜炎患者（健常者）１名と運動合併症のあるパーキンソン病患者１名の動作を解析した．

4.3 収集データの分析と可視化
本実験では収集したデータの中から以下の代表的な3 名に関して可視化・分析を行なった．

P1. 経過観察患者（運動障害あり）：
78 歳，女性，ギランバレー症候群，右利き• 初回時（入院時，治療開始前）握力，ピンチ力ともに測定できず，ぎこちなさ評価スケール 2• 2 回目（大量グロブリン療法 5 日目，リハビリテーション開始後 4 日目）：箸はなんとか使用できるが，握力，ピンチ力ともに測定できず．ぎこちなさ評価スケール 1• 3 回目（リハビリテーション開始後 12 日目）：箸は使用できるが，握力，ピンチ力ともに測定できず．ぎこちなさ評価スケール 1

図 7: 経過観察患者 P1 の DTW 距離の比較．

図 6: 経過観察患者 P1 の縦断的な加速度の比較．左側は 1 回目の巧緻動作を示す．

P2. 健常者（運動障害なし）：
36 歳，髄膜炎，男性，右利き，右平均握力 27.0kg，右平均ピンチ力 7.0kg，ぎこちなさ評価スケール１P3. 疾患者（運動障害あり）：
81 歳，女性，パーキンソン病，右利き，右平均握力 17.1kg，右平均ピンチ力 4.0kg，ぎこちなさ評
価スケール 34.3.1

経過観察患者 P1 の縦断的比較

疾患者 P1 の加速度の移動平均を縦断的に比較したグラフを図 6 に示す．灰色になっている時間が巧緻動作をしていることを表している．8 月 23 日は対象物を全く運べていなかったが日を重ねるごとに運ぶことができた対象物の数が多くなっている．しかし，図 7 に示すように 1 回目の巧緻動作との DTW 距離を比較した
ところ，グラフ上では大きな違いは見られなかった．

4.3.2

図 8: 健常者 P2 と疾患者 P3 の加速度の比較．左側は 1回目の巧緻動作波形を示す．

4.4 巧緻動作の判定
可視化結果より，DTW 距離の違いが大きく見られた
健常者 P2 と疾患者 P3 の検出精度の比較を行なった．
閾値を 8 に設定しウィンドウ幅を 1 秒に設定した際の判定精度を表 1 に示す．表からわかるようにパーキンソン疾患者に比べ健常者の精度が高い．これは健常者の方が規則的に巧緻動作を行なっているためだと考える．

健常者 P2 と疾患者 P3 の比較

健常者 P2 と疾患者 P3 の移動平均によりスムージン
グした加速度データの比較を図 8 に示す．健常者 P2 の加速度には，規則性があるのに対して，疾患者 P3 の波形は，不規則にブレていることが確認できる．この結果から，疾患者 P3 は，箸を動かしているときの手の震えなどが波形に現れていると推測できる．図 9 の DTWの比較においても健常者 P2 の場合は巧緻動作をしている際の DTW 距離が小さくなっておりうまく検出できているが，疾患者 P3 では検出漏れや誤検出が多いことがわかる．

5

考察

本研究では，箸型センサで収集したデータを可視化・分析し，仮説 1，仮説 2 を検証した．実験の結果から，それぞれの仮説に関して，以下の解釈ができると考えられる．

• 仮説 1 に関して，疾患者の経過観察の際に縦断的にセンサデータを可視化することによって，これ

図 9: 健常者 P2 と疾患者 P3 の DTW 距離の比較．
表 1: 健常者 P2 と疾患者 P3 の DTW による巧緻動作判定精度．
指標
Precision Recall F-Score
被験者
健常者 P20.950.910.93
パーキンソン疾患者 P3
0.740.610.67との明らかな相違は，パーキンソン病は運動麻痺よりも不随意運動が顕著な点である．不随意運動はドパミン欠乏により基底核や小脳の運動調節機能が障害されることが原因である [15]．本研究の結果は，基底核障害による運動調節機能の障害を反映したものと考えられる．道具を使用した動作解析は，運動麻痺のみでなく，運動調節系の障害を捉えることも期待できる．また，不随意運動症の診断にも役立つ可能性がある．本
研究で，箸動作の開始が遅れたことは，パーキンソン病の動作開始時の動作緩慢という特徴的な障害を反映した可能性がある．近年の脳研究にて，動作緩慢には大脳皮質の皮質間の結合障害が影響していることも示
唆されている [16]．
従来の神経学的評価は，道具を使用した動作を評価する指標は殆どなく，能力障害の定量的評価は不可能であった．能力障害への診察・治療に対して，本研究のような道具を使用した動作解析は，疾患評価のみならず治療評価にも有用であると考えられる．本報告は3 名の被験者のみの解析であり，引き続き他の被検者においても解析を進める必要がある．また，評価に対する適切なプロトコル条件なども確立する必要がある．
IoT を用いた動作解析は，今後の治療法などの効果評価項目としても応用できる可能性がある．

まで主観的に行っていた診断を客観的により正確に行える可能性がある．

• 仮説 2 に関して，提案手法による巧緻動作検出精度と医師が診断したぎこちなさスケールには相関があり，動作のぎこちなさを評価する客観的指標として機能する可能性がある．
被験者（P1）の疾患であるギランバレー症候群は，免疫反応にて髄鞘が障害される脱髄疾患で大量グロブリン療法が著効するケースが多く，初期は重度の運動麻痺を呈する症例も多いが，一般的に予後は良好である．
現在は治療の効果は判定指標として筋力測定が使用されるが，測定ができない患者にはフロア効果が問題となる．本研究での被験者（P1）も，初診時は重度の麻痺を呈し，握力やピンチ力は測定不可で箸動作も困難であった．大量グロブリン療法後やリハビリテーション治療にて，箸動作は可能となったが，治療後も握力やピンチ力は測定できない状態であった．センサデー
タから可視化した箸動作は，従来の筋力測定より鋭敏に患者状態を捉える可能性が示唆された．
一方で，健常者（P2）とパーキンソン病患者（P3）の比較では，健常者では比較的一定であった箸動作が，パーキンソン病患者では各動作ごとの変動が大きい傾向にあった．パーキンソン病は，筋強剛や振戦などの不随意運動が特徴的であるが，脳血管性パーキンソン症候群や精神疾患などの他疾患との鑑別が容易でないケースも少なくない．パーキンソン病とこれらの疾患

6 おわりに
本研究では，手指の器用さ（巧緻性）を高めるリハビ
リテーションにおける，医師による巧緻性評価の補助および客観的な巧緻性評価指標の確立に向けた第一歩として，IMU を搭載した箸型センサを用いて，患者の巧緻動作を認識する手法を検討した．本稿では，代表的な 3 名の被験者を対象として，（1）経時的に計測できたギランバレー症候群１名の動作の縦断的解析．（2）運動合併症のない髄膜炎患者（健常者）１名と運動合併症のあるパーキンソン病患者１名の動作を比較した結果を示した．実験の結果，箸型センサで計測したセンサデータの可視化がリハビリにおける経過観察に役立
つこと，ビーズを運ぶ巧緻動作が高い精度で認識可能なことを確認した．今後は，症例数を増やし，より多様なケースのセンサデータを収集すると共に，評価条件のプロトコル確立に向けた検討を進める予定である．

謝辞
本研究は，奈良先端科学技術大学院大学と奈良県立医科大学の令和 3 年度協定大学共同研究助成事業の支援により行った．

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