計測自動制御学会東北支部第161回研究集会（1998．6，2郎
資料番号161−5

歩行形態判別機能を備えたホルター心電計の開発

DevelopmentofaHolterECG（Electrocardiograph）recorderWithestimationofhumangait○塚本真樹，佐川真一，高席隆行，猪岡光
OMaBakiTsukamOtO，KouichiSagawa，TakayukiTakaha占hi，HikaruInooka
東北大学大学院情報科学研究科

Grad11ateSchoolofInfbmationScience呂，TohokuUniversity
キーワード：加速度波形（accelerationwaveform），歩行形態（walkingstate），基準波形（criterionw師re鮎rm），クラスタリング〔clustering），無拘束計測（ambulatorymonitoring〕
連絡先：〒9釦−77 仙台市青葉区荒巻字音集束北大学大学院情報科学研究科猪同研究室
境木真樹，Tel．：（022）217−7021．Fax．：（022）21丁−7D19，E一皿ai1；tukzLZnOt04com七rol．iB．tOhoku．且亡．jp

1． はじめにりや降りといった歩行形態を識別する方法として，腰部加速度波形2〕を用いる方法がある．これは，歩数計とホルター心電計を組み合わせて歩数何種類かの歩行形態に対Lてあらかじめ測定Lたと心電図を同時に記録できる小型運動計測システ

基準波形とのパターンマッチングを行うことで，ムが開発され1），日骨生暗における歩行運動から歩行形態の違いを識別Lようというものである．

心陣痛患者の診断及び治療効果判定に有効な情報

また大沢，高橋らは，上記の方法を用い，実時間が得られることが報告されている．しかし，歩数で歩行形態判別を行う′ト型無拘束歩行判別装置を計を用いた歩行時の運動量では，歩数の変化のみ開発し，その有効性を確認している．そこで本論Lか運動情報を得ることができず．運動量の定量

文では．上記の装置によって得られる判別結果を的診断を行うには不十分である．そのため，階段ホルター心電計に記録し，心電図波形の解析装置の昇降のような運動の違いといった情報について（Ma∫qllette2000）によるデータ解析の可能性につも知る必要がある．従来この情報を得るため，患いて考察した．

者が作成した行動記録メモの参照ヤ聞き取りなどが行われてきた．しかし，これらの方法は患者に2．歩行判別法

対する負担が多く，詳細な行動記録を得ることは歩行判別を行うための大まかな流れを以下に不可能であった．
示す．

人間の日常動作を無拘束に測定する試みは，これまでいくつもなされてきた．その中で階段の昇1．基準波形の作り方

ー1−2．実時間での歩行形態判別法

コ．1基準法形の作り方
1）歩行時の人体の上下．前後方向の2方向の加速度波形を測定する．歩行形態は，平地歩行，階段の昇り，降りの3種類である．

Fig．1無拘束歩行判定装置及び加速度センサ

2）上下方向の加速度について，周期的に下向きに鋭いピークが現れるが，そのビータの時刻

ロリーメータ，トキコ（株）製）と加速度センサかを1歩の区切りとLて，加速度を一歩波形とら構成されている．加速度センサは，被験者の左して切り出す．また，同じ時刻で前後方向の膝に装着し，Y（上下）方向とⅩ（前後）方向の2軸の加速度波形も一歩として切り出す．

感度の加速度を測定できる．無拘束歩行判定装置
は，縦与畠mm，横90mm，厚さ20mmの大きさで，3）一歩毎に切り出された前後方向の加速度において，隣り合った二つの一歩波形の平均を加速度波形の取り込みと歩行状態判定の2種類の求め，これを二歩波形3）とする．

機能を持つ．この装置のCPVには8bitの耶（日立（株）製）を使用しており，H8はメモリとLて4）形成された二歩波形は，被験者や歩行形態ROM32Ⅰ（Byte，RAM512ⅨByteを内蔵している．加によって時間が異なるため，時間軸について速度波形の取り込み機能では，与ms毎にY方向，データを正規化し†データ数を100にする．

Ⅹ方向に畠bitでサンプT）ングLた加速度データを，5）計測Lた全ての二歩波形に対して類似度を装置上のスロットに差し込んだPCカードに記録す比較し，クラスタリングを行って，同じ歩行る．歩行状態判定機能では，判定結果を各歩行形形態の二歩波形が同じクラスタに分類きれ態毎に継続時間が異なる方形波パルス（Fig．2且4）ることを調べる．

として出力する，

6）同じクラスタに分類された二歩波形につい

乱2 実験方法て平均した波形を基準波形とする．

最初に基準波形を作成するため，歩行時の加速

2．2 実時間での歩行形態判別法

度波形を測定した．実験場所は．東北大学工学部

未知の二歩波形を基準波形と比較し，歩行形態機械系横2号飼2階の廊下と，1階から引階への階の判別を行う．測定Lた二歩毎の加速度波形は，あ段である．階段は1階から2階までが21段あり，らかじめ測定されている歩行形態が既知の基準波それ以後は次の階まで20段ある．実験は，被験者形と比較され，その加速度波形と最もよく似ていにとって普通と感じる速度で歩いてもらい．平地

る基準波形の歩行形態が，求める歩行形態となる．

〔廊下），階段の昇り．降りのユ種類の歩行形態に関Lて行った．それぞれの歩行形態における歩数は，

3．基準波形の作成と予備実験

約70から80歩とし，履物は被験者本人が普段履き慣れたものほとしてサンダ叫を用いた．被験3．1 実験装置

者は20代の健常男性4人である．この実験の計測実験に用いた歩行判定システムをFig．1に示す．

システムの概略をFig．引こ示す．

このシステムは，小型の無拘束歩行判定装置（カー2

一U

毒√Ⅵ竜︳．電︼

l＿∩＿
二＝▲

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5二

Fig．2 パルス1（平地）■U︻㌦盲﹃雪︶一層雷じ雇蛋

∋さ皿】

−

土ユ

tim∈【6】

Fig．6 平地歩行時の加速度波形
185m点】5m島き5m6・Fig．3 パルス2（階段昇り）

3．3 実験結果測定された加速度波形の例をFig．6に示す．これは平地（廊下）を歩いた時のもので，上からY（上」n」＝伽下）方向，Ⅹ（前後）方向の加．速度である．次に．こ＝の加速度波形をもとに基準波形を作成する．まず，それぞれの歩行形態毎に二歩波形を作る．ここでFig．4 パルス3（階段降り）できる二歩波形は約40個である．この二歩波形に対Lて予備クラスタリングを行い．代表的な20個の二歩波形を選びだす．歩行形態は3種類なので，全部で選び出す二歩波形は60個である．この60個の二歩波形に村し，異なる歩行形態が同じクラスタ内に分類される直前までクラスタリングを行い，類似度の高い波形同士を分類する．
クラスタリングの結果，4人の被験者ともクラスタ数は3個となり．それぞれのクラスタは，平地，階段昇り，降りの歩行形態毎に分類された．この分類されたクラスタ内の二歩波形群の平均を，基準波形とした．被験者1のクラスタリングによる分類縮果として，それぞれのクラスタ内の波形をFig．7，8，9に示す．また．この被験者の基準波形をFig．10に示す．

3．4 歩行形態の判別
Fig．古 計測システムの概略

ここで作成した基準波形を用いて．実際に歩行判別を行った．判定装置は．PCカードに記録さー3山︻㌔句中 ． 邑 冒 弓jO．20︻㌔竜叫 ． 令 凸 亡 眉 ︼ 宅 召 撼t0ユ0

一粒40nmliE亡dlim亡虹Il（Xlユ0瓜10
几Ottn且1i王亡d【iIT絶】〔旧10叫Fig．10 被験者1の基準波形

Fig．7 クラスタ1（平地）の波形

れている基準波形と歩行中の加速度波形とを比較し，最も類似している歩行形態を判別する，4人の被験著における誤判別牢の結果をTable．1に示︻篭雲五眉︼6一輩H轟す．この結果より，歩行形態の判別はほほできている．最も良く判別できたのは階段の昇りであった．逆に階段降りは，どの被験者も20％程度の誤判別辛が生じた．

王060
ヰ0n亡■ml山血再nl亡8D

4．判別結果のホルター心電計へ

l〔帖の記録Fig．8 クラスタ2（階段昇り）の波形

4．1 実験方法と測定条件
ここでは歩行判定装置から出力される判別結果
パルスをホルター心電計へ記録する実験を行った．

現在，ホルター心電計に記録された心電図波形
月形の形状によって数種類のラベルが付けられる．本■︻篭唇邑買雇層註

は，解析装置Ma∫quette2000で一拍毎の心電園波

論文では，この点を利用するため，ホルダー心電ユ計に記録する信号は，解析装置が判別結果を認識0できるようにする必要がある．ここでは，Fig．4舟6
ユ060▲0nm山王td貞巾亡

8D

l〔0Table．1誤判別率

Fig．9 クラスタ3（階段降り）の波形−4−234 平均

平 地（％） 11．与 2与．8

14．1 4．2 13．9

階段昇り（％） 9．8 2．6

5．6

階段降り（％） 27．3 22．2

21，9 21．4 23．2

3．3

5．3

CarO∫i￠m飢￠r3ユOkn▲
Fig．12（b）整形した波形〔階段昇り）

electrocardiographノumv

Fig．11記録波形作成回路

1（X）m

Fig．12（c）整形した波形（階段降り）の出力波形をFig．11で示した記録波形作成回路に通し，心電図状の波形に整形した（Fig・12）．（a）はa．

平地，（b）は階段昇り，（亡）は階段降りの時の波形

b．

である．

a．

b．

実験は，大泉記念病院で行い，被験者にとって

a．

普通と感じる速度で指定した経路を歩いてもらっb．
a．．hUた．被験者は，20代の健常男性ユ人である．歩く
経路は，●昇り→平地→降り→昇り→平地→降り

Fig．13 ホルダー心電計に記録された波形とし，これを3回線り返した．階段の昇り，障りたためであると考えられる．そのため，表には記は約与0段，平地は約帥歩である．

していない．

被験者1では平地及び階段昇りの歩行形態の4．2 解析結果判別をすることができた．被験者2，3の場合も階ホルター心電計に記録された波形をFig．13に段昇りの判別はうまくできている．しかL，平地示す．（乱）の波形は心電図波形で，（b）の波形は判の判別に関して，一部にかなりの割合で階段昇り定結果を示Lた波形である．判別結果の記録を解と判別している部分があった．原因とLては，加析Lた結果をTable．2、5に示す，ホルター心電計

速度センサの取り付けが不十分で歩行中にずれてに記録した信号の解析結果からは，階段降りの場しまったためだと考えられる，ベルト等で十分固合が判別できなかった．これはホルター心電計に定し，加速度センサが歩行中にずれないようにす記録きれた階段降りの時の信号と平地の時の信号る必要がある．

が非常に類似しており，解析装置が区別できなかっー5−5． おわりに基準波形を用いて歩行判別を行うことができたが，ホルダー心電計への歩行判別結果の記録にTable．2誤判別率（％）

関Lては，まだ不十分といえる．今回は，平地と被験者1

1回目 2回目 ユ回目

経路
階段昇り 19．2

平地

階段降りの場合の信号を解析装置が互いに区別す

15．4
10．0

28．6

23．1

26．9

Lかし，階段昇りの時に消費されるカロリーは平4．7

10．0

地や階喋降りの時の消費力ロリーの約2惜である

ることができなかったが，歩行形態毎に出力する

9．5

信号をもっと区別Lやすいものにする必要がある．

階段降り
階段昇り
地 5．0

平
階段降り

ことが報告されており，現時点で階段昇りの運動が判別できることから，十分有効な運動量情報が侍ら叫たと言える．
Table．3誤判別率（％）

また本文中では述べなかったが，病院で使用す被験者2る場合，さまぎまな医療機器からの電磁波の影響

1回目 2回目 声回目経路

階段昇り 乱6

10．5

9．4

により判定装置の出力する信号にノイズが現れる

平地

場合があった．ノイズを押える何らかの対策が必

階段降り

階．段昇り

平地

100．0

34．0

要になるだろう．

10．3

3．0

24．8

参考文献

階段降り

1）山中信幸．佐川貢一．高橋隆行，石原正，猪岡光，猪岡英二高橋孝：長時間歩行計測システムの開発，
日本ME学会専門別研究会（生体信号の長時間無拘束計測と解析研究部研究報告集，ト6、21丁／220

Table．4誤判別牢（％）（1992）

被験者3

階．段昇り 0．0

平地2）高席隆行，山中信幸，大沢博文，猪岡光＝歩行運

1回目 2回目 3回目

経路

25．与

13．阜

95．6

動の無拘束計測のための歩行形華分析アルゴリズ
ム．医用電子と生体工学，ユユー2，125／134（1995）

6．9

3）大沢博文：加速度波形の実時間処理による歩行形

1乱6

態の無拘束計測．東北大学大学院情報科学研究科

階段降り

階段昇り 11．1
地 22．7

平

7．4

0．0

18．2

38．6

修士詩文（1995）

階段降り

Tab王e．5平均誤判別牢（％〕
階段昇り平 地被験者1 被験者2 被験者3
7．6
6．与23．4
36．5
9．0
与9．4

ー6［