目次
第 1 章 緒言 .......................................................................................................................... 1
第 2 章 ウェアラブルな床反力測定装置 ............................................................................... 2
2．1 装置の概要 ........................................................................................................... ２
2．2 フォースセンサの配置 ........................................................................................... 2
2．3 フォースセンサの静特性の検定 .............................................................................. 2第3章

床反力の推定 ....................................................................................................... 3

3．1 床反力測定 ............................................................................................................. 3
3．2 床反力の推定方法 .................................................................................................. 3
3．3 実験方法 ............................................................................................................... 3
第 4 章 結果 ............................................................................................................................ 4第５章 考察 ............................................................................................................................ 5
第６章 結言 ............................................................................................................................ 6

第 1 章 緒言
歩行動作は日々の生活において欠かせないものである．近年，高齢化社会が到来し，歩行障害を有する患者が増加している．また，疾病や怪我などにより歩行能力が低下，欠如し，歩行がままならない患者も存在する．整形外科の領域において，床反力の測定による歩行分析は症状の診断，治療方法の決定，治療効果の評価に用いられている．[1]
床反力とは，人間の足が床を押すのに対して床が人間の足に与える反作用の力のことである．脚を骨折した患者は，骨の修復の具合をみながら少しずつ荷重をかけていく．これを部分荷重といい，折れた部位の修復を促す効果がある．どれくらい荷重をかけるかは医師の判断であるが，リハビリ時に患者が荷重をかけ過ぎると再骨折のリスクが高まる．部
分荷重といったリハビリにおいて患者自身がどれほど荷重をかけているかが把握できれば，再骨折のリスクを抑えることが可能になる．リハビリテーションにおいて，床反力の定量的な評価が可能になることは重要である．
足底の圧力を測定する装置は大きく 2 つに分けられる．センサ自身を床に設置し計測する設置型計測装置と，靴などの履物自身がセンサで構成され，被測定者の足に直接装着する装着型計測装置である．一般に床反力の計測は，設置型計測装置に分類されるフォースプレートでの計測が一般的である．しかし，フォースプレートによる計測は，被験者がフォースプレートの位置を意識して踏むために自然な歩行が困難である．またこれらの装置は，計測，解析に時間がかかり被験者に肉体的・精神的苦痛を与えかねない．更に，このような装置は大掛かりであるため，計測する場所が限定されてしまう他，高価であるために，コスト面でも問題である[2]．そのため，日常的なリハビリテーションを目的とした定量的な評価は困難である．対して，装着型計測装置は小型で安価で軽量であるため，計測時の被験者への負担が軽減される．計測装置のウェアラブル化により，容易に計測が可能になる．[3]
先行研究で作成した床反力測定装置では，小型で軽量なフォースセンサの中でもより安価なフィルム状の薄型のフォースセンサを取り付けたものであり．その際センサを 12 個取りつけて実験を行った．12 個取り付けて行った実験では，平均誤差 2.7 [kgf]で推定が可能であったが，床反力を推定できる最適なフォースセンサの個数はどれくらいあれば推定できるのかは分からない．フォースセンサを増やしすぎる欠点として，コストがかかることや，回帰分析を行う際の相関が高い場合に推定精度が落ちる多重共線性が生じる可能性がある．
したがって，本研究では，床反力を推定する上で，フォースセンサの最適な個数と配置位置を調べた．

1

第 2 章 床反力測定装置
2．1 装置の概要
実験で使用した床反力測定装置(図 2.1-1)は，サンダルの裏にフォースセンサを取り付けたものである．サンダルは靴底の凹凸が少ない平らな製品を使用した．使用したフィルム状のフォースセンサは，NITTA 社の Flexi-Force A201-100(図 2.1-2)であり，長さ 145 [mm]，幅 8 [mm]，導電部の先端に直径 18 [mm]の円形の感圧面を持ち，厚さは 0．2 [mm]である．このセンサは感圧面より広い範囲で荷重をかける場合，荷重が感圧面内に収まるようにする必要がある．そのため，金属の中でも比較的加工が容易なアルミニウムを厚さ 0．5[mm]，直径 9 [mm]の平らな円盤状に形成し，両面テープで感圧面に貼り付けて使用した[4]．また，厚さ 2.5 [mm]のポリエチレンを同一に切り，フォースセンサを挟み込むことで感圧面が広がり，各フォースセンサにかかる荷重を効率よくフォースセンサに伝わるようにした．その構造を(図 2.1-3)に示す．フォースセンサの出力は，arduino Mega によって計測し，PC にデータを転送した．
2．2 フォースセンサの配置位置
フォースセンサの配置位置は，床反力を測定の足踏み動作を行う上で支障をきたさないようにする必要があり荷重が掛かる場所にフォースセンサを配置したい．したがって，土踏まずを避けて足先部に 4 つ，中足部に 4 つ，踵部に４つ，計 12 個をまんべんなく配置（図 2.2-1）している．
2．3 フォースセンサの静特性の検定使用したフィルム状のフォースセンサ(FlexiForce，NITTA 社)は，感圧面に加える荷重 F に反比例して，抵抗値 RF が変化する．つまり，コンダクタンス G(=1/RF)は荷重 F に比例する．そこでセンサ出力であるコンダクタンスの変化を，(図 2.3-1)の抵抗-電圧変換回路を用いて電圧 V0 に変換して取り出した．

2

第 3 章 床反力の推定
3．1 床反力測定
床反力の推定に用いる係数導出のため測定実験を行う．床反力の実測値は，石坂らが製作した床反力計を用い計測する．被験者は健常な男性 10 名，年齢 22.7±0.78 歳，体重 65.3±6.25 [kgf]．身長 171.1±2.17 [cm]である．床反力測定装置を左足に装着し，左足のみを床反力計の上に乗せる．右足を左足と同じ高さに合わせるため，床反力計と同じ高さの台に右足を乗せる．フォースセンサ 12 個全てに変化を与えるために足裏全体を床反力計に接地し，床反力計の変化，及び床反力測定装置の各圧力変化を測定する．30，40，50 [kgf]，の荷重がかかるように意識して足踏み動作をし，それぞれの人に対して 10 歩ずつ測定す
る．実験で得られた荷重の実測値とフォースセンサの出力を床反力の推定に用いた．

3．2 床反力の推定
床反力測定装置を装着し，床反力計を踏むと，床反力計の実測値 Fｚと 12 個のフォースセンサからセンサ出力ｆ1~ｆ12 が得られる．Fｚからを従属変数，ｆ1~ｆ12 を独立変数として，30，40，50 [kgf]すべての荷重におけるフォースセンサの出力値を用いて重回帰分析から回帰係数 Ai を算出する．これから得られた回帰式（式 1）を用いて床反力推定値 Fｚ’を推定する．
12𝐹𝑧 ′ = ∑ 𝐴𝑖 𝑓𝑖(1)𝑖=1

3．3 実験方法
10 名の被験者の実験データから推定モデルをあらかじめ構築する．その際に使用するフォースセンサの個数を減らしていき，その場合のフォースセンサの組み合わせを変えて推定を行った．床反力測定装置には，フォースセンサは 12 個取り付けられており，それぞれのフォースセンサに対し，使用の有無がある．ただし，すべてのフォースセンサを使用しないという選択はないので，フォースセンサの組み合わせは計 4095 通りである．そのフォースセンサ全ての組み合わせにおいて推定を行った．

34章

結果

30，40，50 [kgf]における床反力足踏み動作の実測値と推定値から誤差の平均とフォースセンサの組み合わせのグラフを 3.4-1~3.4-11 に示す．フォースセンサの個数による平均誤差の平均と最大値と最小値をグラフ 3.4-12 に示す．また，その際の最大値，最小値におけるフォースセンサの位置を表 3.4-1 に示す． 平均誤差の平均と最大値は，フォースセンサの個数を減らすにつれて，より大きくなった．平均誤差の最小値に関しては，センサの個数 6 個までは，約 1.6 [kgf]しか出ていなかったがセンサの数が減少するにつれ急に大きくなっていき，センサ 1 個の場合で 5.6 [kgf]になった．また，グラフ 3.4-1~3.4-12 から平均誤差の値が他の推定結果と異なった傾向が見られる場合がある．そのフォースセンサの配置位置を確認してみると踵部を除いた時大きく外れる結果となっていた．これは，表 3.41 からも分かるように，フォースセンサを減らすにつれ最小値となる場合，踵部，中足部に使うフォースセンサが多く，最大値となる場合は足先部に使うフォースセンサが多かった．

4

第 5 章 考察
30，40，50 [kgf]で荷重をかけた場合の足踏み動作におけるフォースセンサの個数と配置位置推定について，最適といえるのは，フォースセンサの数を減らしていき，その際の平均誤差の最小値のセンサ配置となる場合である．また，平均誤差の最小値がフォースセンサの個数を減らしていく過程で，これまでの最小値より大きく推定されるようになった場合であると考える．したがって，フォースセンサの個数を 6 個から 5 個に減らした時が，これまでより大きく最小値がズレたため，フォースセンサ 6 個が最適であると考える．フォースセンサ 6 個の場合，最小値となるフォースセンサの配置は足先部に 1 個，中足部に2 個，踵部に 3 個となった(図 3.5-1)． フォースセンサの配置位置に置いて踵部が大事な要因となっているのは，足踏み動作に限定して床反力を測定しているためである．本研究の結果として、フォースセンサ 6 個，図 3.5-1 の配置が床反力推定において最適であり，最小の使用個数であった．しかし，同様の精度で推定できない場合があると考えられる．健常な男性と特徴の異なる，女性，高齢者，肥満や痩せ形の体型の被験者を対象として床反力を推定する際に，実測値に沿った推定がされない可能性が考えられる．要因として，今回健常な男性のみを対象として実験を行ったため，被験者の特徴に偏りがある．そのため，健常男性にあった推定モデルが構築されている可能性がある．また，歩行のようなダイナミックな動作の場合が考えられる．要因として，歩行は荷重が踵部から，中足部，足先部と移り変わり，更に人によって種々の歩き方があるため，今回の様な，足踏み動作とは異なったフォースセンサの出力が考えられる．改良点としては，種々の人のデータを測定すること，推定したい動作と同じ動作を元に作成した推定モデルを用いること，重心の移動を考慮して，フォースセンサの個数や配置位置の実験を行う必要がある．

5第 6 章 結言
フォースセンサを取り付けたウェアラブル床反力測定装置を用いて，床反力計の値を実測値，ウェアラブル測定装置のフォースセンサの値の出力から回帰分析による推定値の導出を行い，測定装置のフォースセンサの個数と配置位置の検討した．
最適なフォースセンサの個数と位置は，実験の結果を参考にすると，個数は 6 個で位置に関しては(図 3.5-1)となった．しかし，実際の臨床現場では，人の違い，動作の違いにも，対応していく必要がある．被験者の測定データを追加していくこと，動作における最適なフォースセンサの個数と配置位置を検討することを今後の課題としていきたい．

6参考文献[1] 桐山希一：足底圧の動的変化を指標とした健常成人の歩行制御および片麻痺歩行に関する研究，医療保健学研究，Vol．3，1-40，(2012)．
[2] 島津秀昭，山越憲一，神谷瞭，戸川達男，土屋喜一：床反力 3 成分の連続測定用計
測靴，医用電子と生体工学，22(3)，170-176，(1982)．
[3] 葉山浩樹，福田博也：インソール型フォースセンサによる足圧中心軌跡の推定，生体医工学，54(1)，15-21，(2016)．
[4]

中園貢盛，福田博也：薄型フォースセンサの基本性能評価と足底荷重計測への応用，
生体医工学，49(1)，245-249，(2011)．

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・マイコン・回路基板

ﾌｫｰｽｾﾝｻ付きｻﾝﾀﾞﾙ
床反力計

図２.１-1 測定装置

208mm
14mm

厚み 0.2mm
感圧面
φ9.5mm
図２.１-２

薄型フォースセンサ(Flexi-Force A201-100 ，NITTA 社)：

8ポリエチレンアルミニウム感圧面

フォースセンサ

図 2.1-3 センサに用いた治具

図 2.2-１

センサの位置910kΩ

９V-5V＋V０－GND

図 2.3-1 フォースセンサ静特性

10（kgf）

2

平均誤差

1002468

データ数（個）1012

図 3.3-1 11(12C11)個のセンサの組み合わせと平均誤差

平均誤差（kgf）

3210010203040

データ数
図 3.3-250(個)66 (12C10)個のセンサの組み合わせと平均誤差116070（kgf）

4

平均誤差

3210050100150

データ数200250(個)平均誤差（kgf）

図 3.3-3 220(12C9)個のセンサの組み合わせと平均誤差
5432

100100200300

データ数(個)400

図 3.3-4 495(12C8)個のセンサの組み合わせと平均誤差
12500

6

平均誤差(kgf)

5432100100

200

300

400

データ数

500

600

700

800(個)

図 3.3-5 792(12C7)個のセンサの組み合わせと平均誤差(kgf)

76

平均誤差

5432100200400600

データ数(個)800

図 3.3_6 924(12C6)個のセンサの組み合わせと平均誤差

1310008

平均誤差(kgf)

765432100100200

図 3.3_7

300

400

500

データ数

(個)

600

700

800792(12C5)個のセンサの組み合わせと平均誤差

(kgf)

9876

平均誤差

5432
100100

図 3.3_8

200300

データ数(個)

400495(12C４)個のセンサの組み合わせと平均誤差14500

14(kgf)

1210

平均誤差

86420050

100150

データ数
図 3.3_9

200250(個)

220(12C3)個のセンサの組み合わせと平均誤差

16

平均誤差(kgf)

141210864200102030

データ数

4050

(個)

図 3.3_10 66(12C2)このセンサの組み合わせと平均誤差

15607018（kgf)

161412

平均誤差

10864
200246

データ数

81012(個)図 3.3_11 12(12C1)個のセンサの組み合わせと平均誤差

1816

平均誤差 (kgf)

1412
1086
平均誤差

4最小値

2最大値

0121110987654

3

センサ数 (個)図 3.3-12 センサの個数と平均誤差の関係

1621

表 3．3.1 センサの個数ごとの平均，最小，最大とセンサの配置

平均誤差

最小センサ

最大センサ

12

1.548

1.548

1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12

1.548

1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12

111.6641.547

2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12

1.888

1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11

10

1.817

1.547

2.4.5.6.7.8.9.10.11.12

2.464

1.2.3.4.5.6.7.10.11.12

9

2.012

1.560

1.2.5.7.8.9.10.11.12

3.500

1.2.3.4.5.6.7.10.12

8

2.257

1.564

2.5.7.8.9.10.11.12

4.069

1.2.3.4.5.6.7.8

7

2.568

1.598

2.5.7.8.9.10.12

5.325

1.2.3.4.5.6.7

6

2.967

1.673

2.5.8.9.10.12

6.224

1.2.3.6.7.8

5

3.495

1.976

3.8.9.10.12

7.333

1.2.3.7.8

4

4.231

2.317

3.7.9.12

8.445

1.3.5.1235.322

2.832

5.6.9

13.066 1.3.5

2

7.084

3.457

5.9

14.509 1.5

1

10.3445.673

916.613 1

図 3.5-1

フォースセンサ 6 個の際の最適配置位置

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