ABML2011

OS2-2

2011年11月3日-5日 東京（芝浦工業大学）

片麻痺者の足関節 FES 制御時の動作評価の検討-ウェアラブルセンサによるストライド長計測A Study on Movement Evaluation with FES Control of the Ankle Joint with a Hemiplegic Subject-Measurement of Stride Length with Wearable Sensors○新田和樹（東北大）渡邉高志（東北大）三浦尚人（東北大）赤坂清和（埼玉医科大）Kazuki NITTA, Takashi WATANABE, Naoto MIURA, Tohoku University
Kiyokazu AKASAKA, Saitama Medical University
Abstract: The purpose of this study is to develop a measurement system of lower limb movements using wearable inertial
sensors for rehabilitation. In this paper, measurement of stride length was tested. In comparing to values measured with opticalmotion measurement system with healthy subjects, mean absolute error of estimated stride length was 4.0±3.0%. Then, themeasurement was tested with a hemiplegic subject with and without foot drop correction by FES. Although the small numberof strides were detected automatically for the healthy side, error of estimated stride length, which was calculated from value
measured with portable walkways with embedded, pressure-sensitive sensors, was similar to the results with healthy subjects
for the healthy side. However, for the paralyzed side, since the error was large, improvement of stride detection rate and stride
length estimation error in various walking of several subjects will be required.
Key Words: Stride Length, Accelerometer, Gyroscope, Hemiplegic Gait
1. 緒言
脳卒中や事故などによって運動機能障害が生じた場合に，動作を補助，再建する方法として機能的電気刺激(FES)があり，近年では FES を用いたリハビリテーション(1)も注目されている．いずれの場合も，FES を適切に利用するためには FES の効果を定量的な指標により評価することが有効になると考えられる．そのためには，身体運動を適切に計測する必要がある．身体運動を計測するには，光学動作計測システムや電気角度計，圧力センサなどを用いた手法があるが，これらはセンサの扱いが煩雑であったり，計測環境が制限されたりするなどの問題がある．
一方，小型かつ安価で，身体に装着可能な慣性センサを用いた身体運動計測に関する研究が行われている．慣性センサを主な計測手法とする研究には，歩行期の検出(2)や，身体部位の傾斜角や関節角度(3)(4)，ストライド長の推定(5)(6)など数多くある．これまで，我々も慣性センサを用いたウェアラブル計測システムを構築し，健常者で，関節角度計測法とストライド長計測法の評価を行ってきた(7)．このような慣性センサを用いた運動計測法は，着脱の容易さや運動の妨げにならないなどの観点からも，リハビリテーションの分野で有効であると期待される．
本研究では，FES を用いた下肢リハビリテーションの効果を定量的に評価するため，ウェアラブルセンサによる下肢運動計測システムの開発を目的としている．本報告では，ウェアラブルセンサによるストライド長計測について，最初に，健常者の歩行での評価を行った．次に，片麻痺者を対象に足関節 FES 制御の有無においてストライド長を計測した．そして，これらの結果から，本手法の有効性と課題を検討した．

2. 計測・制御システム
2-1 計測システム
本研究で用いたウェアラブルセンサによる下肢運動計測
シ ス テ ム は ， 7 つ の 無 線 セ ン サ (WAA-006, WirelessTechnologies)とポータブル PC で構成される(Fig.1)．無線センサは 3 軸の加速度センサと 2 軸+1 軸のジャイロスコープを内蔵しており，このセンサを両下肢の足部，下腿，大腿および腰部に装着する．それぞれの加速度と角速度の信号は 100Hz でサンプリングし，Bluetooth 接続で PC に送信され，保存される．
2-2 ストライド長計測
ストライド長は，足部に装着した加速度計とジャイロスコープを用いて 1 歩毎の推定を行った(Fig.2)．ストライド長の推定は，踵離地から足底接地までをストライド時間 Tとし，その間の加速度を積分することで算出した．踵離地
は加速度の 3 軸絶対値合計が 3 時刻連続で 0.15G を超えた時とし，足底接地は加速度の 3 軸絶対値合計が連続した 10時刻中 3 時刻で 0.15G を下回った時とした．また，足部は移動に伴い傾斜角度が変化するため，ジャイロスコープの座標軸周りの回転行列によって加速度センサの出力𝒂を基準座標系での加速度に変換した．ここで，基準座標系は積分開始時点において，XZ 平面がセンサの xz 平面と一致し，Z 軸が床面と鉛直になるように設定した．変換後の加速度から重力加速度𝒈を減算することで，運動加速度𝒂𝒎 を算出した(式(1))．

𝒂𝒎 (𝑡) = 𝑹𝒛 (𝜃𝑧 )𝑹𝒚 �𝜃𝑦 �𝑹𝒙 (𝜃𝑥 )𝒂(𝑡) − 𝒈(1)この座標軸周りの回転行列は，ジャイロスコープの出力𝝎
zsensorreference frame

sensor(ax ,ay ,az)
(ωx, ωy ,ωz)xZ

wirelesscommunicationXyY
Fig.1 Outline of lower limb motion measurement system using
wearable sensors.

Fig.2 Attachment of the sensor on the foot.

OS2-2-1

置(OPTOTRAK, Northern Digital Inc.)を用いて同時計測した．
それぞれの歩行速度は被験者の感じる速度とし，全ての歩行は左足から歩き始めた．3 次元動作解析装置のマーカは左側に装着し，100Hz でサンプリングした．また，ストラ
イド長は踵に装着したマーカを用いて算出した．

から算出した(式(2))．
𝒕𝜽(𝑡) = � 𝝎(𝜏)d𝜏 + 𝜽𝑖𝑛𝑖𝑡
𝟎(2)ここで，x 軸と y 軸周りの初期傾斜角度𝜽𝒊𝒏𝒊𝒕 は，加速度の重力成分から初期角度を求め，積分開始時より前の 6 時刻分の平均値を用いて決定した(式(3))．また，z 軸周りの初期傾斜角度は重力加速度から求められないため，0゜とした．

𝜃𝑖𝑛𝑖𝑡_𝑥 =3-2 結果センサで計測されたストライド長は，全被験者の合計で93 歩であった．この他，自動検出できなかった 21 歩があったが，解析から除いてある．Fig.4(a)は計測されたストラ
イド長と参照ストライド長との関係であり，高い相関関係が見られた．Fig.4(b)に参照ストライド長に対する，計測したストライド長の絶対誤差の関係を示す．
次に Fig.5(a)に参照歩行速度と計測された歩行速度の関係，及び，Fig.5(b)に参照歩行速度に対する計測した歩行速度の絶対誤差の関係を示す．この結果は，ストライド長に比べ，相関係数，絶対誤差共に精度が低く，ばらつきが大きくなる傾向であった．

01𝑎𝑧 (𝑛)� 𝐭𝐚𝐧−𝟏 ��,
6𝑎𝑦 (𝑛)𝑛=−501𝑎𝑧 (𝑛)𝜃𝑖𝑛𝑖𝑡_𝑦 = � 𝐭𝐚𝐧−𝟏 ��
6𝑎𝑥 (𝑛)(3)𝑛=−5運動速度の算出においては，足底接地時における足部は静止していると仮定し，初期速度を 0m/s とした(式(4))．
𝒕𝒗(𝑡) = � 𝒂𝒎 (𝜏)d𝜏(4)

𝟎4. 片麻痺者の足関節 FES 制御時のストライド長計測
4-1 方法ウェアラブルセンサシステムを用いて，右片麻痺者 1 名(男性，52 歳)において，FES による足関節制御時のストライド長の計測を行った．被験者は約 15m の歩行路を被験者の歩きやすい速度で歩いた．電気刺激は総腓骨神経(CPN)か前脛骨筋(TA)のどちらかに与えた．歩行路を 1 往復 1 セットとし，最初の 3 セットは電気刺激を与えずに，足関節を制動するサポータを装着して歩行を行った．その後サポータを外し歩行 1 セットと FES 歩行 1 セットを交互に行い，また，積分終了時の足底接地においても速度が 0m/s と仮定し，線形近似によって速度の補正を行い，運動速度𝒗𝒎 を算出した．そして，補正された運動速度𝒗𝒎 を積分することで変位を算出し，各軸の変位を合成することでストライド長L を算出した(式(5))．
𝑇𝐿 = ��� 𝒗𝒎 (𝑡)𝑑𝑡 �02(5)また，歩行速度は，計測されたストライド長 L を検出されたストライド時間 T で割ることにより算出した．

2measured stride length [m]2-3 FES による足関節の制御
足関節の制御システムは計測システムに加え，無線型表面 電 気 刺 激 装 置 に よ っ て 構 成 し た (Fig.3) ． 刺 激 装 置 は2.4GHz 帯の無線モジュールによって PC と接続している．
刺激タイミングは麻痺側の下腿部に装着した慣性センサから得られたデータを用いて決定しており，0.3ms 幅の単極性パルスの刺激を 50ms 間隔で与えた(8) ．刺激強度は被験者に合わせ調整を行った．

Transfer stimulus data
through 2.4GHz wirelesstransceiver module.

1.5
10.5
000.5

11.52

reference stride length [m](a)absolute error of stride length [%]3. 健常者による精度評価実験
3-1 方法ウェアラブルセンサシステムを用いて，健常者 3 名(男性，23 歳)においてストライド長計測の精度評価実験を行った．
被験者 は歩行路 (約 3.5m)上を 3 種類の歩 行速度 (slow,normal, fast)で各 5 回歩き，慣性センサと 3 次元動作解析装

y = 0.9307x + 0.0482
R² = 0.9769

20151050012

reference stride length [m](b)Fig.4 Evaluation results of measured stride length with healthysubjects.

Fig.3 Outline of wireless FES system.

OS2-2-2

10.535302520
15105000.511.52reference walking speed [m/s]
(a)

00.5

11.5

22.52.5

reference walking speed [m/s](b)Fig.5 Evaluation results of measured walking speed with healthysubjects.

FES 歩行は CPN，TA それぞれランダムに 3 セット行った．
ストライド長の参照信号は，歩行路の中間点に圧力分布計測システム(walk way MW-1000, ANIMA Corp., 約 2.4m)を設置して計測した．
4-2 結果Table 1 にストライド長と歩行速度の絶対値誤差平均，及び，自動検出された歩数と計測された参照ストライド数を，FES 有無の歩行について示す．誤差の計算では，自動検出できなかったものは除いてある．また，Fig.6 に左右それぞれの参照ストライド長に対する推定したストライド長の絶対誤差を，Fig.7 に左右それぞれの参照歩行速度に対する，推定した歩行速度の絶対誤差を示す．また，サポータの有無による精度は同様の傾向であったため，Fig.6 (b)と Fig.7(b)には両方の結果を記載している．これらの結果から，ス
トライド長と歩行速度とも健側は健常者と同等の結果であったが，自動検出できたストライド数が少なかった．一方，患側については，高い割合で自動検出できていたが，刺激の有無に関係なく誤差とばらつきが大きくなり，健常者での計測結果に比べて，計測精度が低かった．
Table 1 Evaluation results in measurement with a hemiplegic subject
with and without FES.
Leftno FES
Right

Leftwith FES
Right

Mean absolute error of
stride length [%]5.5±1.9

11.6±6.3-

10.3±8.4

Mean absolute error ofwalking speed [%]7.8±5.0

16.0±8.8-

16.0±11.0The number of strides
Sensor / Reference

8/2930/30

0/1212/14

absolute error of stride length [%]1.535302520151050absolute error of stride length [%]y = 0.9337x + 0.0419
R² = 0.8923

20

Absolute error of walking speed [%]5. 考察
健常者におけるストライド長の計測精度は，絶対値誤差平均が 4.0±3.0%であり，この結果は以前の結果(7)に比べ精度とばらつき共に良好な精度であった．これは，ストライド長の算出法を以前から変更したことと，センサの足部装着法を変更したことが効果的であったと考えられる．本報
告の結果は，健常者のストライド長のばらつきが 10%程度であるという報告があり(9)，概ね，その半分以下に誤差が収まっていることから，十分な精度で計測できていると考えられる．一方，他の研究では平均誤差によって評価している報告があり，Mariani らの踵に装着した慣性センサで計測した結果は 1.6±6.5%であった(10)．また，Doheny らの下腿部に装着したジャイロスコープと下肢モデルによる計測
では 6.0±4.1%(11)となっていた．これらに対して，本報告での平均誤差の結果は-2.3±4.4%であり，誤差の平均値，もしくは，ばらつきが他の報告より良い結果であった．さらに，これら他の方法の場合，専用の靴が必要であったり，精度がモデルに依存したりする．それに対し，我々の計測システムは装着が容易であり，モデルを使用しないため，被験者の身体条件による依存性は低いと考えられる．
一方，片麻痺者におけるストライド長の計測精度は，検出率が低いものの，健側では健常者と同等の精度で計測できていた．しかし，患側においては計測精度が低く，ばらつきが大きい結果となった．以前片麻痺者において計測し35302520151050absolute error of stride length [%]measured walking speed [m/s]2.53530252015105000.5

11.5

2

reference stride length [m](a) left (without FES)

00.5

11.5

2

reference stride length [m](b) right (without FES)

00.5

11.5

2

reference stride length [m](c) right (with FES)

Fig.6 Evaluation results of measured stride length with a hemiplegic
subject with and without FES.

OS2-2-3

absolute error of walking speed [%]た際にも，患側の計測精度が低い結果であった (12)．しかし，以前の計測では，片麻痺者においても全試行においてストライドが検出できており，被験者によってストライドの自動検出率に差が生じる結果となった．また，歩行速度の計測精度に関しては，Fig.5(a)から概ね良好な相関関係が得られているが，ストライド長に比べると，Fig.5(b)と Fig.7(b)(c)のように，FES の有無に関係なく絶対誤差平均やばらつきが大きい結果となっていた．これらの患側のストライド長やすべての歩行速度の計測精度，及び，自動検出率低下の要因として，ストライドの検出法に課題があることが考えられる．計測した信号を観察すると，ストライドの検出できなかった試行において，足底接地とみられる区間で閾値を越える加速度が生じており，そのため積分終了条件である足底接地が検出できず，ストライドの検出ができなかった．また，実際の片麻痺者の歩行を観察すると，麻痺側が分回しを行う際に，健側の足部が静止せずに動いていることが確認された．さらに，足底接地時の速度は 0m/s と仮定しているが，いくらかの速度が生じたことで，初期速度や初期傾斜角度，及び，運動速度𝒗𝒎 を求める際の誤差要因となり，ストライド長と歩行速度の計測誤差に繋がったと考えられる．今後，精度向上のためにはこのストライドを正確に検出できる手法の開発が重要になると考えられる．

absolute error of walking speed [%]

0.5

11.5

2

absolute error of walking speed [%]45403530252015105
000.5

11.5

2

and Neuroscience, vol. 2011, (2011) (in press)(8)

N. Miura, T. Watanabe, et al., A Clinical Trial of a Prototype ofWireless Surface FES Rehabilitation System in Foot DropFoot, Gait Posture, vol.27, pp.248-257, 2008.

Correction,I. Cikajlo, Z. Matjačić and T. Bajd, Efficient FES Triggering

pp.5461-5464,2011.
(9)

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M.P. Murray, R.C. Kory, et al, Comparison of free and fast speed

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4540
35302520
1510
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Gyroscope for Gait Event Identification on Persons with Dropped

Applying Kalman Filter during Sensory Supported Treadmill(5)2

subject with and without FES.

L. R. Sheffler and J. Chae, “Neuromuscular electrical stimulation
May 2007.

(4)

1.5

Fig.7 Evaluation results of measured walking speed with a hemiplegicin neurorehabilitation,” Muscle Nerve, vol. 35, no. 5, pp. 562–590,(3)

1

reference walking speed [m/s](c) right (with FES)

参考文献

H. Lau., K. Tong, The Reliability of Using Accelerometer and

0.5

reference walking speed [m/s](b) right (without FES)

謝辞
本研究の一部は，イノベーションシステム整備事業の補助を受けた．記して感謝する．

(2)0reference walking speed [m/s](a) left (without FES)

6. 結言
ウェアラブルセンサシステムを用いて，健常者においてストライド長を計測し精度評価を行った結果，概ね良好な精度で計測できることを確認した．さらに，片麻痺者において足関節 FES 制御の有無でストライド長計測を行った結果，患側において，健常者の結果より計測精度が低かった．
また，健側では，ストライドを検出できない試行が見られたが，健常者と同等の精度であった．
今後は，実用化を目指し，様々な歩行に対応できる自動検出法の検討が必要であると考えられる．

(1)454035302520151050T. Watanabe, H. Saito, et al., A Preliminary Test of Measurement

第50回日本生体医工学会大会，第49巻，特別号，in CD-ROM ,of Joint Angles and Stride Length with Wireless Inertial Sensors

2011.

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