目次
第 1 章 緒論.................................................................................................................................. 1
第 2 章 対象と方法.................................................................................................................... 22.1

OrthoLoad ........................................................................................................................ 2

2.2

OpenPose .......................................................................................................................... 22.3

教師データ .......................................................................................................................... 22.4

機械学習 ................................................................................................................................ 32.5

比較方法 ................................................................................................................................ 4

第 3 章 結果.................................................................................................................................. 6
3.1

ニューラルネットワークの隠れ層の構成 ........................................................................ 63.2

各関節角速度の有無と時間の間隔 ......................................................................................... 63.3

対象動作の種類 ...................................................................................................................... 63.4

移動平均の有無とデータの間隔............................................................................................. 6

第 4 章 考察.................................................................................................................................. 74.1

ニューラルネットワークの隠れ層の構成 ........................................................................ 74.2

各関節角速度の有無と時間の間隔 ......................................................................................... 74.3

対象動作の種類 ...................................................................................................................... 84.4

移動平均の有無とデータの間隔............................................................................................. 8

第 5 章 結論.................................................................................................................................. 9第 1 章 緒論
現在，日本の総人口は年々減少している一方，65 歳以上の高齢者人口は年々増加しており，高齢化率は 28.4%と過去最高である．高齢化率が 21％を超えると，超高齢社会と呼ばれ，2007 年に日本は超高齢社会へと突入した．今後も高齢化率は高くなると予測されており，2025 年には約 30%，2060 年には約 40%に達すると推定されている．超高齢社会において，加齢に伴う変形性膝関節症や関節リウマチなどの関節疾患を抱える高齢者の人口の増加が予想される．関節疾患を改善する方法として，関節温存手術や人工膝関節置換術などがあるが，その中で最も多く施行されている手術は人工膝関節置換術である．人工膝関節置換術は，関節疾患によって傷んで変形した膝関節の表面を取り除いて，人工膝関節に置き換える手術である．しかし，現在の人工膝関節は，深屈曲動作などの動作制限が多いため，動作制限の少ない新型人工膝関節の開発が行われている．Mitsugu Todo[1]らの研究などの多くの先行研究は，簡略化した膝関節について研究しており，実際の膝関節データとは異なる場合が多い．そこで，I.Kutzner ら [2]の研究は，実際の膝関節データを収集するために，変形性膝関節症患者に計装インプラントを備えた整形外科インプラントに作用する膝関節データを得る in vivo 実験を行った．
in vivo 実験における膝関節データを集めたパブリックデータベースとして OrthoLoad がある．OrthoLoad から力，モーメント，動作の数値データと画像を含む動画などのデータを得ることが出来る．これらのデータは，患者に負担を強いない方法を用いて，直接的に測定する事が非常に困難である．そこで，OrthoLoad のデータから膝関節力の推定を行う事が出来れば，患者に負担を強いる必要がない．また，関節角度，関節角速度を用いれば，動画から膝関節力を推定する事が出来ると考えた．
本研究において，OrthoLoad と OpenPose から作成した教師データからニューラルネッ
トワークによって学習モデルを作成し，各関節角度と各関節角速度から膝関節力の推定を行った． 教師データの膝関節力と各関節角度，関節角速度からニューラルネットワークによって推定した膝関節力の結果を比較した．複数の推定方法を用いて，教師データを作成し，膝関節力の推定精度を高くする学習モデルを作成するための考察を行った．

1

第 2 章 対象と方法
2.1 OrthoLoad
OrthoLoad は，遠隔測定データ伝送を備えた計装インプラントを使用し，生体内で測定された整形外科インプラントに作用するパブリックデータベースである．OrthoLoad の平地歩行の動画と膝関節力を用いて推定を行った．
対象患者は変形性膝関節症患者の成人男女 6 名であり，対象動作は平地歩行である．患者の身体情報は第 2.1-1 表に示し，対象患者と対象動作は第 2.1-2 表に示す．
2.2 OpenPose
OpenPose は，画像内の人体の顔，手，足などの特徴点を同時に検出するリアルタイムマルチパーソンシステムである．第 2.2-1 図のように, 各関節の位置がどこにあるかが分かり, 各関節の位置座標が得られる.
2.3 教師データ
OrthoLoad の動画を画像へ変換した第 2.3-１図をトリミングし，2 倍に拡大した第 2.3-2
図から OpenPose を用いて各関節の位置座標を得て，股関節，膝関節，足首関節角度を導出した．第 2.3-3 図は各関節を示したものであり，図中の番号は以下の通りである.
0:Nose1:Neck2:RShoulder
3:RElbow
4:RWrist
5:LShoulder
6:LElbow
7:LWrist
8:MidHip

9:RHip10:RKnee
11:RAnkle
12:LHip
13:LKnee
14:LAnkle
15:Reye
16:LEye
17:REar

18:LEar19:LBigToe
20:LSmallToe
21:LHeel
22:RBigToe
23:RSmallToe
24:RHeel
25:Background

なお，股関節角度を導出するために 1:Neck，9:RHip，12:LHip ，10:RKnee，13:LKneeを用いた．また，膝関節角度を導出するために 9:RHip，12:LHip ，10:RKnee，13:LKnee，11:RAnkle，14:LAnkle を用いた．また，足首関節角度を導出するために 10:RKnee，13:LKnee，11:RAnkle，14:LAnkle，22:RBigToe，19:LBigToe を用いた．これらの各関節の位置座標データから，各関節角度によって必要な 3 点の関節の位置座標データを用い，各関節角度を導出した．
また，各関節の角度から，関節角速度の時間間隔を 0.02，0.1，0.5，1 秒間の合計４種類として，各関節角速度を導出した．
股関節，膝関節，足首関節の関節角度と関節角速度と膝関節力を教師データとした．

2

2.4 機械学習
膝関節力の推定には，Python のオープンソース機械学習ライブラリである scikit-learn に実装されている回帰分析の多層パーセプトロン（Multi-layer Perceptron）のニューラルネッ
トワークを用いた．
scikit-learn では，様々な機械学習のアルゴリズムを実装しており，容易にモデルを変えて機械学習を行うことが出来る．
ニューラルネットワークは，シナプスの結合により，ネットワークを形成した人工ニューロンが，学習によってシナプスの結合強度を変化させ，問題解決能力を持つようなモデルである．ニューラルネットワークは，入力層，隠れ層，出力層から構成され，入力層でデータを入力し，隠れ層でデータに重みづけを行い，活性化関数を適用した値を各ニューロンに渡していき，出力層で恒等関数，ソフトマックス関数を適用した数値を出力する．
隠れ層の各層の各ニューロンにおいて，𝑥を入力値，𝑤を重み，𝑦を出力値，𝐹()を活性化関数とする．第 2.4-１図に示したように各ニューロンの入力値𝑥と重み𝑤の積を式(1)のよ
うに𝑢とすると，次層に渡すためのデータ変換を行うために活性化関数を適用して式(2)のように出力値𝑦が導出される.
𝑢 = 𝑤1 𝑥1 + 𝑤2 𝑥2 + 𝑤3 𝑥3
𝑦 = 𝐹(𝑢)(1)(2)

なお，活性化関数𝐹()は，relu（ランプ関数）を用いた．relu 関数は，式(3)のように 0 より大きい値はそのままの値となり，0 以下の値は０となる関数である．導関数が常に 1 であるため，出力が学習の妨げになる事が無く，勾配消失問題も解決できる．
また，重みの更新は，最適化手法の adam(Adaptive moment estimation)を用いた．adam
は，式(4)のように期待値計算に指数移動平均を使う手法である．過去の学習によって更新されてこなかったパラメータを優先的に更新するようなアルゴリズムである．
𝑥 (𝑥 > 0)

𝐹(𝑥) = {0 (𝑥 ≤ ０)(3)𝑚0 = 𝑣0 = 0
𝑚𝑡 = 𝛽1 𝑚𝑡−1 + (1 − 𝛽1 )∇𝑄𝑖 (𝑤)𝑣𝑡 = 𝛽2 𝑣𝑡−1 + (1 − 𝛽2 )∇𝑄𝑖 (𝑤) ∙ ∇𝑄𝑖 (𝑤)𝑚𝑡𝑚
̂𝑡 =(1 − 𝛽1𝑡 )𝑣̂𝑡 =𝑣𝑡(1 − 𝛽2𝑡 )𝑤𝑡 = 𝑤𝑡−1 − 𝛼̂𝑡𝑚̂+𝜀)(√𝑣𝑡

なお，3 層ニューラルネットワークの例を第 2.4-2 図に示す．
3(4)学習タイプはバッチ学習であり，教師データを無作為にトレーニングデータ，テストデータに 8:2 に分割し，学習モデルの作成と評価を行う．入力値は，整形外科インプラントによる測定脚と非測定脚に分け，それぞれの股関節，膝関節，足首関節の関節角度 6 個と関節角速度 6 個の合計 12 個である．出力値は，整形外科インプラントによる測定脚の膝関節力を各患者の体重で割った値である．トレーニングデータから入力値と出力値の関係をニューラルネットワークに学習させ，テストデータの入力値から出力値を推定する学習モデルを作成した．そして，テストデータの出力値と推定した出力値を比較し，決定係数を求め，推定精度を考察した．
2.5 推定方法
ニューラルネットワークの隠れ層の構成，各関節角速度の有無と時間の間隔，教師デー
タの種類，移動平均の有無とデータの間隔を変えることで推定結果の比較を行った．
対象患者と対象動作は，第 2.1-1 表と第 2.1-2 表に示したように，患者 6 名の 29 個の動画である．対象患者の内訳は，k1l が 8 個，k2l が 7 個，k3r が 3 個，k4r が 2 個，k5r が 5個，k8l が 4 個の動画を使用した．また，対象動作の内訳は，平地歩行が 15 個，杖を用いた平地歩行が 9 個，ウォーキングマシーン上の平地歩行が５個の動画を使用した．
学習モデルの入力値は，測定脚，非測定脚それぞれの股関節，膝関節，足首関節の関節
角度６個と関節角速度６個の合計 12 個である．出力値は，測定脚の膝関節力を各患者の体重で割った値である．
推定結果は，横軸に実測値，縦軸に推定値を取った散布図(第 3.1-1 図, 第 3.2-1 図, 第3.3-1 図，第 3.4-1 図)に示す．散布図中の点が 45°に近いほど推定精度が高く，散布図中の直線の線形近似が y = x に近いほど推定精度が高い．平均絶対誤差と平均二乗誤差と決定係数とをまとめた表(第 3.1-１表, 第 3.2-１表, 第 3.3-１表，第 3.4-１表)を示す．決定係数は，回帰方程式の当てはまりの良さの尺度として利用され，１に近いほど推定精度が高い．
比較は，4 つの場合で行った．次に 4 つの推定方法とそれぞれのニューラルネットワー
クの隠れ層の構成，各関節角速度の有無と時間の間隔，教師データの種類，移動平均の有無とデータの間隔について示す．
推定方法 1 ニューラルネットワークの隠れ層の構成(1-1)隠れ層の構成 100
教師データ
動画 29 個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度(1-2)隠れ層の構成 100,100,100,100,100
教師データ
動画 29 個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度(1-3)隠れ層の構成 100,100,100,100,100,100,100,100, 100,100
教師データ
動画 29 個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度(1-4)隠れ層の構成 10,10,10,10,10
教師データ
動画 29 個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度(1-5)隠れ層の構成 200,200,200,200,200
教師データ
動画 29 個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度4推定方法 2 各関節角速度の有無と時間の間隔(2-1)隠れ層の構成 120,120,120,120,120
教師データ
動画 29 個の各関節角度(2-2)隠れ層の構成 120,120,120,120,120
教師データ
動画 29 個の各関節角度，0.02 秒間の各関節角速度(2-3)隠れ層の構成 120,120,120,120,120
教師データ
動画 29 個の各関節角度，0.1 秒間の各関節角速度(2-4)隠れ層の構成 120,120,120,120,120
教師データ
動画 29 個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度(2-5)隠れ層の構成 120,120,120,120,120
教師データ
動画 29 個の各関節角度，1.0 秒間の各関節角速度推定方法 3 対象動作の種類(3-1)隠れ層の構成 120,120,120,120,120
教師データ
動画 1５個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度(3-2)隠れ層の構成 120,120,120,120,120
教師データ
動画 9 個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度(3-3)隠れ層の構成 120,120,120,120,120
教師データ
動画 5 個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度(3-4)隠れ層の構成 120,120,120,120,120
教師データ
動画 24(15+9)個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度(3-5)隠れ層の構成 120,120,120,120,120
教師データ
動画 20(15+5)個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度推定方法 4 移動平均の有無とデータの間隔(4-1)隠れ層の構成 120,120,120,120,120
教師データ
動画 29 個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度
3 個のデータの移動平均(4-2)隠れ層の構成 120,120,120,120,120
教師データ
動画 29 個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度
6 個のデータの移動平均(4-3)隠れ層の構成 120,120,120,120,120
教師データ
動画 29 個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度
9 個のデータの移動平均(4-4)隠れ層の構成 120,120,120,120,120
教師データ
動画 29 個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度
12 個のデータの移動平均(4-5)隠れ層の構成 120,120,120,120,120
教師データ
動画 29 個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度
15 個のデータの移動平均5第 3 章 結果
3.1 ニューラルネットワークの隠れ層の構成
ニューラルネットワークの隠れ層の構成を変えて行った推定結果を第 3.1-1 表と第 3.1-1
図に示す．1-1 の決定係数は 0.611，線形近似は y=0.601x+0.510 である．また，1-2 の決定係数は 0.836，線形近似は y=0.885x+0.166 である．また，1-3 の決定係数は 0.827，線形近似は y=0.855x+0.142 である．また，1-4 の決定係数は 0.646，線形近似はy=0.697x+0.451 である．また，1-5 の決定係数は 0.860，線形近似は y=0.862x+0.106 であった．平均絶対誤差，平均二乗誤差は 1-5 が最も小さい．また，決定係数は 1-5 が最も大きい．また，線形近似は 1-5 が y=x に最も近いので，ニューラルネットワークの隠れ層の構成は，200,200,200,200,200 の推定精度が高かった．
3.2 各関節角速度の有無と時間の間隔各関節角速度の有無と時間の間隔を変えて行った推定結果を第 3.2-1 表と第 3.2-1 図に示す．2-1 の決定係数は 0.462，線形近似は y=0.480x+0.620 である．また，2-2 の決定係数は 0.701，線形近似は y=0.792x+0.225 である．また，2-3 の決定係数は 0.782，線形近似は y=0.834x+0.239 である．また，2-4 の決定係数は 0.867，線形近似はy=0.918x+0.115 である．また，2-5 の決定係数は 0.835，線形近似は y=0.900x+0.135 であった．平均絶対誤差，平均二乗誤差は 2-4 が最も小さい．また，決定係数は 2-4 が最も大きい．また，線形近似は 2-4 が y=x に最も近いので，各関節角速度の時間の間隔は，0.5 秒間の推定精度が最も高かった．
3.3 対象動作の種類
対象動作の種類を変えて行った推定結果を第 3.3-1 表と第 3.3-1 図に示す．3-1 の決定係
数は 0.901，線形近似は y=0.941x+0.122 である．また，3-2 の決定係数は 0.861，線形近似は y=0.9185x+0.123 である．また，3-3 の決定係数は 0.862，線形近似はy=0.863x+0.125 である．また，3-4 の決定係数は 0.899，線形近似は y=0.921x+0.0730 である．また，3-5 の決定係数は 0.888，線形近似は y=0.901x+0.143 であった．平均絶対誤差，平均二乗誤差は 3-2 が最も小さい．また，決定係数は 3-1 が最も大きい．また，線形近似は 3-1 が y=x に最も近いので，対象動作の種類は，平地歩行または杖を用いた平地歩行の対象動作の推定精度が高かった．
3.4 移動平均の有無とデータの間隔移動平均の有無とデータの間隔の種類を変えて行った推定結果を第 3.4-1 表と第 3.4-1
図に示す．4-1 の決定係数は 0.808，線形近似は y=0.785x+0.257 である．また，4-2 の決定係数は 0.924，線形近似は y=0.930x+0.0882 である．また，4-3 の決定係数は 0.955，線形近似は y=0.960x+0.0161 である．また，4-4 の決定係数は 0.976，線形近似はy=0.974x+0.0345 である．また，4-5 の決定係数は 0.977，線形近似は y=0.996x+0.192 であった．平均絶対誤差，平均二乗誤差は 4-5 が最も小さい．また，決定係数は 4-5 が最も大きい．また，線形近似は 4-5 が y=x に最も近いので，移動平均のデータの間隔は，15個のデータの推定精度が最も高かった．

6

第 4 章 考察
4.1 ニューラルネットワークの隠れ層の構成
第 3.1-1 表と第 3.1-1 図より，教師データを動画 29 個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度とし，ニューラルネットワークの隠れ層のニューロンと層の数を変えて推定を行った．ニューラルネットワークの隠れ層の構成は，200,200,200,200,200 の推定精度が高かった．そこで，層の数を 1 から 10 まで 1 層ずつ増やし，ニューロンの数を 20 から 200 まで20 ずつ増やすと，第 4.1-1 図より，層の数が 5，ニューロンの数が 120 まで推定精度が単調に高くなり，それ以降の隠れ層の構成はほとんど変化が無く，著しく推定精度が高くなる事が無かった．ニューラルネットワークの隠れ層の構成は，ニューロンと層の数がある数まで推定精度が単調に高くなり，それ以降の隠れ層の構成で著しく推定精度が高くなる事が無いと考えられる．
推定精度を高くするための方法として，教師データの品質の向上が必要である．教師データの品質低下の要因として，OpenPose の特徴点の検出精度が良くなかった事が考えられる．OpenPose は，人や物や体の一部が重なると特徴点の検出精度が低くなる．例えば，歩行補助者が歩行者の体を補助しようとする際や歩行者の脚が交差する際などがある．人や物や体の一部が重なる時，推定不能として 0 を検出する場合と異なる特徴点を検出する場合がある．推定不能として 0 を検出した場合，線形補間によってデータの補間を行ったが，異なる特徴点を検出した場合，目視によってグラフが外れていると判断した際にデータの補間を行ったため，推定精度が低下したと考えられる．教師データの品質向上の方法として，OrthoLoad の動画から各関節の位置の座標データを得るためのソフトをOpenPose より精度の高いソフトに変える，または OpenPose をかける画像の大きさを拡大し，画質を良くする，またはデータのグラフの近似曲線から大きくずれているデータを除くなどが考えられる．
4.2 各関節角速度の有無と時間の間隔
第 3.2-1 表と第 3.2-1 図より，隠れ層の構成を 120,120,120,120,120，教師データを動画
29 個の各関節角度とし，各関節角速度の有無と時間の間隔を変えて推定を行った．各関節角速度の有無と時間の間隔は，0.5 秒間の各関節角速度の推定精度が高かった．0.1 秒と1.0 秒間の各関節角速度の推定精度と比較すると，0.5 秒間の各関節角速度の推定精度が著しく高い事から，0.5 秒間の各関節角速度は，教師データの入力値の変数の種類として適切であり，歩行者の動作を適切に推定している事が分かる．
推定精度を高くするための方法として，入出力値の変数の適切な選択が必要である．
OpenPose の動画には，平地歩行以外に杖を用いた平地歩行，ウォーキングマシーン上の平地歩行があるが，入力値の変数が測定脚，非測定脚それぞれの股関節，膝関節，足首関節の関節角度と関節角速度によって，適切な動作推定を行う事が出来るかどうかについて考える必要がある．例えば，平地歩行に比べて，杖を用いた平地歩行は，手首関節と肘関節と肩関節の変数の選択が必要になると考えられる．適切な選択の方法として，変数の種類は，動作の種類によって変化するかどうか，変数のデータの間隔は，動作の流れを表しているかどうかについて考えた上で選択する必要がある．

7

4.3 対象動作の種類
第 3.3-1 表と第 3.3-1 図より，隠れ層の構成を 120,120,120,120, 120，教師データを各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度とし，対象動作の種類を変えて推定を行った．対象動作の種類は，平地歩行の推定精度が高かった．平地歩行という同種の動作の教師データの推定精度は高いが，それ以外の種類の教師データの推定精度はほとんど変化しなかった．杖を用いた平地歩行，ウォーキングマシーン上の平地歩行などの異種の動作の教師データの推定精度は，教師データの品質の向上と入出力値の変数の適切な選択によって，推定精度は著しく高くなることが考えられる．
4.4 移動平均の有無とデータの間隔
第 3.4-1 表と第 3.4-1 図より，隠れ層の構成を 120,120,120,120,120，教師データを動画
29 個の各関節角度，0.5 秒間の各関節角速度とし，移動平均の有無とデータの間隔を変えて推定を行った．移動平均の有無とデータの間隔は，15 個のデータの移動平均の推定精度が最も高かった．OrthoLoad の動画から OpenPose によって得た各関節の位置の座標データから算出した各関節角度，各関節角速度には，高周波のノイズが生じており，推定精度の低下の大きな要因として考えられる．
推定精度を高くするための方法として，高周波のノイズを除去するために移動平均を用いることが考えられる．移動平均は，直近の n 個のデータの平均であり，データを平滑化する手法である．第 4.4-1 図より，7 が移動平均無し，8 が 15 個のデータの移動平均の推定結果であるが，移動平均は，近似曲線から大きく外れたデータを近似曲線に近いデータに平滑化し，データのばらつきを小さくするが，最大値，最小値のデータを平均値に近いデータに平滑化してしまうため，移動平均の適切なデータの間隔を検討する必要があると考えられる．

8

第 5 章 結論
本研究では，実際の膝関節データを利用するために，OrthoLoad からデータを収集し，OpenPose を用いて各関節の位置座標を取得し，教師データを作成した．ニューラルネッ
トワークによる学習モデルを作成し，推定精度について比較を行った．結果をもとに，推定精度向上のための手法について考察を行った．
推定精度は，教師データの品質，入力値の種類，ニューラルネットワークの隠れ層の構成によって大きく変化することが分かった．推定精度向上のために，教師データの品質を高めることが必要である．教師データを増やすことによって，複雑な問題にしていくならば，入力値の種類を適切に選択する必要がある．さらに，教師データの高周波のノイズを除去するために移動平均による平滑化を行う必要がある．ニューラルネットワークの入力層の精度を十分に高めた上で，隠れ層の構成を決定する必要がある．以上の 4 つが必要であることが分かった．ニューロンと層の数を増加させるにつれて，より複雑な問題を推定する事が出来，推定精度が高くなるという長所があるが，推定時間が長くなるという短所がある．効率的，効果的な推定を行うには適切な教師データ，入力値，隠れ層の構成を比較，検討を行う必要がある．
以降の研究では，変形性膝関節症患者の直立，座位，深屈曲，平地歩行，階段昇降などの基本動作を含めた日常生活に近い動作に関して，より複雑な問題の推定精度の向上が必要である．

9

参考文献
[1]Mitsugu Todo,Ryuji Nagamine,Shota Yamaguchi,”Stress Analysis of PS Type Knee Prostheses
under Deep Flexion,”Journal of Biomechanics,”(2007),”237-245.
[2]I.Kutzner,B.Heinlein,F.Graichen,A.Bender,A.Rohlmann,A.Halder,A.Beier,G.Bergmann,”Loadin
g of the knee joint during activities of daily living measured in vivo in five subjects,”Journal of
Biomechanics,”(2010),”2164-2173.

10

付録
第 2.1-1 表

患者の身体情報

患者

性別

年齢

身長[cm]

体重[kg]

k1l

男

63

177

100

k2l

男

71

171

93

k3r

男

70

175

95

k4r

女

63

170

92

k5r

男

60

175

94

K8l

男

70

174

77

11

第 2.1-2 表

対象患者と対象動作

対象患者 対象動作
k1l_1p杖を用いた平地歩行

k3r_8p

平地歩行

k1l_3p杖を用いた平地歩行

k3r_13p

平地歩行k1l_6p杖を用いた平地歩行

k3r_49p

平地歩行

k1l_24p

平地歩行

k4r_50p

平地歩行k1l_86p

平地歩行

k4r_52p

平地歩行k1l_120pk5r_50p

杖を用いた平地歩行k1l_149p

ウオーキングマシーン上の平地歩行
平地歩行

k5r_51p

平地歩行k1l_185p

平地歩行k5r_52p

平地歩行

k2l_5p杖を用いた平地歩行

k5r_55p

平地歩行k2l_10p

杖を用いた平地歩行

k5r_76p

平地歩行k2l_61p

平地歩行

k8l_92pk2l_63p

杖を用いた平地歩行

k8l_97pk2l_64p

杖を用いた平地歩行k8l_100pk2l_65p

杖を用いた平地歩行k8l_107p

k2l_67p

平地歩行

ウオーキングマシーン上の平地歩行
ウオーキングマシーン上の平地歩行
ウオーキングマシーン上の平地歩行
ウオーキングマシーン上の平地歩行の平地歩行12

第 2.2-1 図

第 2.3-1 図

Openpose 後の画像

OrthoLoad の加工前の画像

13

第 2.3-2 図

OrthoLoad の加工後の画像

第 2.3-3 図

各関節番号

14

第 2.4-1 図

ニューロンの入力値から出力値の導出例

第 2.4-2 図

3 層ニューラルネットワークの例

15

第 3.1-1 表

ニューラルネットワークの隠れ層の構成

平均絶対誤差 平均二乗誤差 決定係数
1-1 0.366

0.243

0.611

1-2 0.203

0.102

0.836

1-3 0.198

0.1080.827

1-4 0.333

0.221

0.646

1-5 0.172

0.08730.860

第 3.1-1 図 1-1

隠れ層の構成 100

16

第 3.1-1 図 1-2

第 3.1-1 図 1-3

隠れ層の構成 100,100,100,100,100

隠れ層の構成 100,100,100,100,100, 100,100,100,100,100

17

第 3.1-1 図 1-4 隠れ層の構成 20,20,20,20,20

第 3.1-1 図 1-5
第 3.1-1 図

隠れ層の構成 200,200,200,200,200

ニューラルネットワークの隠れ層の構成

18

第 3.2-1 表各関節角速度の有無と時間の間隔

平均絶対誤差 平均二乗誤差 決定係数
2-1 0.434

0.339

0.462

2-2 0.271

0.189

0.701

2-3 0.228

0.138

0.782

2-4 0.178

0.08280.867

2-5 0.202

0.1020.835

第 3.2-1 図 2-1

各関節角速度無し

19

第 3.2-1 図 2-20.02 秒間の各関節角速度

第 3.2-1 図 2-30.1 秒間の各関節角速度

20

第 3.2-1 図 2-40.5 秒間の各関節角速度

第 3.2-1 図 2-5

1 秒間の各関節角速度

第 3.2-1 図

各関節角速度の有無と時間の間隔

21

第 3.3-1 表

対象動作の種類

平均絶対誤差 平均二乗誤差 決定係数
3-1 0.157

0.06430.901

3-2 0.125

0.05060.861

3-3 0.190

0.109

0.862

3-4 0.146

0.05670.899

3-5 0.176

0.0816

0.888

第 3.3-1 図 3-1

22

平地歩行

第 3.3-1 図 3-2

杖を用いた平地歩行第 3.3-1 図 3-3 ウォーキングマシーン上の平地歩行23

第 3.3-1 図 3-4 平地歩行，杖を用いた平地歩行第 3.3-1 図 3-5 平地歩行，ウォーキングマシーン上の平地歩行第 3.3-1 図

対象動作の種類24

第 3.4-1 表

移動平均の有無とデータの間隔

平均絶対誤差 平均二乗誤差 決定係数
4-1 0.219

0.117

0.808

4-2 0.139

0.04780.924

4-3 0.106

0.02750.955

4-4 0.0868

0.01450.9764-5 0.0862

0.01400.977

第 3.4-1 図 4-1

3 個間の移動平均25

第 3.4-1 図 4-2

6 個間の移動平均

第 3.4-1 図 4-39 個間の移動平均26

第 3.4-1 図 4-4

12 個間の移動平均

第 3.4-1 図 4-5

15 個間の移動平均

第 3.4-1 図

移動平均の有無とデータの間隔

27

第 4.1-1 図 5-1層と平均絶対誤差

第 4.1-1 図 6-1

ニューロンと平均絶対誤差

第 4.1-1 図 5-2層と平均二乗誤差

第 4.1-1 図 6-2

ニューロンと平均二乗誤差

第 4.1-1 図 5-2層と決定係数

第 4.1-1 図 6-1

ニューロンと決定係数

第 4.1-1 図層，ニューロンにおける誤差28

第 4.4-1 図 7-1

水平歩行移動平均無し

第 4.4-1 図 7-2杖を用いた水平歩行
移動平均無し第 4.4-1 図 8-2杖を用いた水平歩行
移動平均有り第 4.4-1 図 7-3

ウォーキングマシーン上の水平歩行 移動平均無し

第 4.4-1 図 8-3

ウォーキングマシーン上の水平歩行 移動平均有り

第 4.4-1 図

第 4.4-1 図 8-1

水平歩行
移動平均有り時間における実測値，推定値

29