複数の圧力センサが2次元に配列された足圧分布検出センサにより、直立した被検者の足圧分布が計測されることで得られた計測結果を取得する取得手段と、前記計測結果に基づいて、前記足圧分布検出センサに接地している前記被検者の少なくとも一方の足の足裏部分の面積を算出するとともに、該被検者の該少なくとも一方の足の足裏部分の外接長方形の面積を算出することで、該足裏部分の面積と該足裏部分の外接長方形の面積との比を表す面積比を第1の指標の評価値として算出する第1の算出手段と、前記計測結果に基づいて、前記被検者の前記少なくとも一方の足の重心位置を算出するとともに、該被検者の該少なくとも一方の足の内側境界位置を抽出することで、該内側境界位置から該重心位置までの距離を表す重心距離を第2の指標の評価値として算出する第2の算出手段と、前記面積比と前記重心距離とにより形成される空間を、整形疾患を引き起こすリスクの異なる複数の領域に分割する分割手段と、前記分割手段により分割された各領域に基づいて、被検者の整形疾患を引き起こすリスクを判定する判定手段とを備えることを特徴とする情報処理装置。複数の圧力センサが2次元に配列された足圧分布検出センサにより、直立した被検者の足圧分布が計測されることで得られた計測結果を取得する取得手段と、前記計測結果に基づいて、前記足圧分布検出センサに接地している前記被検者の少なくとも一方の足の足裏部分の面積を算出するとともに、該被検者の該少なくとも一方の足の足裏部分の外接長方形の面積を算出することで、該足裏部分の面積と該足裏部分の外接長方形の面積との比を表す面積比を第1の指標の評価値として算出する第1の算出手段と、前記計測結果に基づいて、前記被検者の前記少なくとも一方の足の重心位置を算出するとともに、該被検者の該少なくとも一方の足の内側境界位置を抽出することで、該内側境界位置から該重心位置までの距離を表す重心距離を算出し、更に、該被検者の重心距離と該被検者の該少なくとも一方の足の足幅との比を表す距離比を第2の指標の評価値として算出する第2の算出手段と、前記面積比と前記距離比とにより形成される空間を、整形疾患を引き起こすリスクの異なる複数の領域に分割する分割手段と、前記分割手段により分割された各領域に基づいて、被検者の整形疾患を引き起こすリスクを判定する判定手段とを備えることを特徴とする情報処理装置。前記分割手段は、複数の被検者について前記足圧分布検出センサにより計測された計測結果を用いて、前記第1及び第2の指標について算出された評価値を、前記空間にプロットした場合において、分割された各領域内の分散値と、分割された各領域間の分散値とに基づいて、前記複数の領域に分割することを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置と、複数の圧力センサが2次元に配列され、直立した被検者の足圧分布を検出するよう構成された足圧分布検出センサとを備えることを特徴とする整形疾患リスク評価システム。コンピュータを、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。しかしながら、上記従来システムはいずれも、整形疾患という観点から解析することを目的としたものではなく、したがって、整形疾患を引き起こすリスクを評価することもできない。一方で、このような評価を行うためには、足部の状態についての計測結果を、リスク因子の進行を示す的確に表す指標を用いて解析することが必要である。加えて、そのような指標は、被検者ごとの特性足の大きさや形等に依存しないものであることが望ましい。本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、足部の状態を計測することで、整形疾患を引き起こすリスクを評価するシステムを提供することを目的とする。上記の目的を達成するために、本発明に係る情報処理装置は以下のような構成を備える。即ち、複数の圧力センサが2次元に配列された足圧分布検出センサにより、直立した被検者の足圧分布が計測されることで得られた計測結果を取得する取得手段と、前記計測結果に基づいて、前記足圧分布検出センサに接地している前記被検者の少なくとも一方の足の足裏部分の面積を算出するとともに、該被検者の該少なくとも一方の足の足裏部分の外接長方形の面積を算出することで、該足裏部分の面積と該足裏部分の外接長方形の面積との比を表す面積比を第1の指標の評価値として算出する第1の算出手段と、前記計測結果に基づいて、前記被検者の前記少なくとも一方の足の重心位置を算出するとともに、該被検者の該少なくとも一方の足の内側境界位置を抽出することで、該内側境界位置から該重心位置までの距離を表す重心距離を第2の指標の評価値として算出する第2の算出手段と、前記面積比と前記重心距離とにより形成される空間を、整形疾患を引き起こすリスクの異なる複数の領域に分割する分割手段と、前記分割手段により分割された各領域に基づいて、被検者の整形疾患を引き起こすリスクを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。本発明によれば、足部の状態を計測することで、整形疾患を引き起こすリスクを評価するシステムを提供することが可能となる。以下、本発明の各実施形態について図面を参照しながら説明する。[第1の実施形態]<1.整形疾患リスク評価システムの外観構成>図1は、本実施形態に係る整形疾患リスク評価システム100の外観構成の一例を示す図である。図1において、110はセンサ部であり、複数の圧力センサが2次元に配列されて構成されており、直立した被検者の両足が載置された場合に、被検者の両足の足圧分布を検出することが可能な足圧分布検出センサ部111が配されている。120は情報処理装置であり、足圧分布検出センサ部111において計測された足圧分布データ計測結果をケーブル130を介して取得する。また、取得した足圧分布データを解析し、整形疾患を引き起こすリスク因子を示す指標に基づいて評価値を算出する。更に、算出した評価値を解析し、整形疾患を引き起こすリスクの判定に用いられるリスク領域を求めるとともに、当該リスク領域を用いてリスク判定処理を行う。<2.整形疾患リスク評価システムの情報処理装置の機能構成>図2は、整形疾患リスク評価システム100を構成する情報処理装置120の機能構成を示す図である。図2に示すように、情報処理装置120は制御部200と、表示部210と、入力部220と、記憶部230とを備える。制御部200は、足圧分布検出センサ部111において計測された足圧分布データを、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標に基づいて解析することで、評価値を算出する接地領域解析部201と重心位置解析部202とを備える。また、接地領域解析部201において算出された評価値と重心位置解析部202において算出された評価値とを用いて、リスク判定処理を行うリスク判定部203を備える。更に、リスク判定部203におけるリスク判定処理に用いられるリスク領域を求めるために、予め接地領域解析部201において算出された評価値と重心位置解析部202において算出された評価値とを教師データとして解析する、評価値解析部204を備える。なお、制御部200に含まれる各部の機能は、専用のハードウェアを用いて実現されてもよいし、これらの機能を実現するためのプログラムをCPUコンピュータが実行することにより実現されてもよい。表示部210は、足圧分布検出センサ部111において計測された足圧分布データを表示したり、制御部200のリスク判定部203における判定結果や評価値解析部204における解析内容を表示したりする。入力部220は、制御部200の各部が処理を実行するにあたり、必要なデータを入力したり、指示を入力したりする。記憶部230は、センサ部110より送信された各種データを記憶したり、評価値解析部204において算出されたリスク領域に関する情報を記憶する。なお、制御部200に含まれる各部の機能を、CPUコンピュータがプログラムを実行することによって実現する場合にあっては、当該プログラムは記憶部230に読み出し可能に記憶されるものとする。<3.足圧分布データ>図3は、足圧分布検出センサ部111において計測された足圧分布データの一例を示す図である。図3において、aは健常者の足圧分布データと該足圧分布データに基づいて算出される重心位置データとを表示した図であり、bは扁平足者の足圧分布データと該足圧分布データに基づいて算出される重心位置データとを表示した図である。なお、重心位置データのうち、右側の星印は右足の重心位置を、左側の星印は左足の重心位置をそれぞれ示している。また、中央の十字印は、両足の重心位置を示している。図3から明らかなように、健常者と扁平足者とでは、足裏の接地領域が大きく異なる。つまり、健常者の場合には、足裏全体のうち、つま先側の一部とかかと側の一部のみが接地しており、中央部は接地していないのに対して、扁平足者の場合には、足裏全体のうち、つま先側の一部とかかと側の一部のみならず、中央部外側も接地している。したがって、整形疾患を引き起こすリスク因子である扁平足の進行を表すためには、足裏の接地領域接地面積に着目することが有効であるといえる。更に、健常者と扁平足者とでは、左右それぞれの重心位置も異なる。図4は、図3に示す健常者と扁平足者の左右の重心位置の違いを模式的に示した図である。図4に示すように、扁平足者の方が、左足の重心位置も右足の重心位置も外側にずれている。このようなことから、整形疾患を引き起こすリスク因子である扁平足の進行を表すためには、各足の重心位置の外側方向へのずれに着目することも有効であるといえる。<4.接地領域解析部及び重心位置解析部における処理の説明>次に、図3に示す足圧分布データを用いて接地領域解析部201により実行される接地領域解析処理の流れ、及び、重心位置解析部202により実行される重心位置解析処理の流れを図5及び図6を用いて説明する。図5aは、接地領域解析部201により実行される接地領域解析処理の流れを示すフローチャートである。ステップS501では、足圧分布データに含まれる各画素の圧力値のうち、所定の閾値以上の圧力値を有する画素接地領域に対応する画素。図6aの足裏部分601参照を抽出する。ステップS502では、ステップS501において抽出した画素の位置情報に基づいて、外接長方形図6aの602参照を算出する。また、ステップS503では、外接長方形602の面積Bを算出し、ステップS504では、足裏部分601の面積Aを算出する。ステップS505では、ステップS503及びS504において算出された外接長方形の面積Bと足裏部分の面積Aとの比面積比=A/B×100を算出することで、足裏部分の接地面積を正規化する。このように、本実施形態では、整形疾患を引き起こすリスク因子である扁平足の進行を表すのに有効な接地面積に着目したうえで、被検者ごとの特性足の大きさや形等に依存することがないよう、接地面積を外接長方形面積で割ることで正規化し、これを整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標の1つとしている。図5bは、重心位置解析部202により実行される重心位置解析処理の流れを示すフローチャートであり、処理が開始されると、ステップS511では、足圧分布データに含まれる各画素の圧力値のうち、所定の閾値以上の圧力値を有する画素接地領域に対応する画素。図6bの足裏部分611参照を抽出する。ステップS512では、ステップS511において抽出した画素の位置情報と圧力値とに基づいて、重心位置図6bの612参照を算出する。ステップS513では、ステップS511において抽出した画素の位置情報に基づいて、足裏部分611の内側境界位置613と外側境界位置614とを抽出し、足幅Xmaxを算出する。ステップS514では、ステップS513において抽出した足裏部分611の内側境界位置613から、ステップS512において算出された重心位置612までの距離重心距離Xを算出する。ステップS515では、ステップS513及びS514において算出された足幅Xmaxと重心距離Xとの比距離比=X/Xmax×100を算出することで、重心距離を正規化する。このように、本実施形態では、整形疾患を引き起こすリスク因子である扁平足の進行を表すのに有効な重心位置に着目したうえで、被検者ごとの特性足の大きさや形等に依存することがないよう、重心距離を足幅で割ることで正規化し、これを整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標の1つとしている。<5.評価値解析処理の説明>次に評価値解析部204において実行される評価値解析処理について説明する。はじめに、評価値解析処理に用いられる、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標の妥当性について検討する。1指標の妥当性a指標として、面積比と重心距離とを用いることの妥当性図7は、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標として、面積比を横軸にとり、縦軸に重心距離をとった場合の、複数の被検者の評価値をプロットした結果を示している。整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標が適切である場合、プロットした評価値は直線に近づくことになる。このため、指標の妥当性は、プロットした評価値について線形回帰分析を行い、決定係数を比較することにより判断することができる。図7の例では、701に示す回帰直線が得られ、決定係数は0.3619と算出された。なお、参考までに、同じ被検者について、横軸に足裏部分の面積をとり、縦軸に重心距離をとって、同様の線形回帰分析を行ったところ、決定係数は0.1346と算出された。したがって、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標として、面積比と重心距離とを用いることは、少なくとも足裏部分の面積と重心距離とを用いた場合よりも妥当な指標であるということができる。b指標として、面積比と距離比とを用いることの妥当性図8は、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標として、面積比を横軸にとり、縦軸に距離比をとった場合の、複数の被検者の評価値をプロットした結果の一例を示している。図8の例では、801に示す回帰直線が得られ、決定係数は0.3847と算出された。つまり、横軸に足裏部分の面積をとり、縦軸に重心距離をとった場合の決定係数0.1346、及び、横軸に面積比をとり、縦軸に重心距離をとった場合の決定係数0.3619のいずれよりも高い決定係数を得ることができた。したがって、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標として、面積比と距離比とを用いることは、少なくとも足裏部分の面積と重心距離とを用いる場合、及び、面積比と重心距離とを用いる場合よりも妥当な指標であるということができる。以上のことから、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標として、以下では、面積比と重心距離、及び、面積比と距離比、を用いることとする。2評価値解析処理の流れ次に、妥当性が評価された上記2組の指標を用いて、評価値解析処理を行う場合の処理具体的には、リスク判定境界面決定のための処理の流れについて説明する。図9は、評価値解析部204により実行される評価値解析処理リスク判定境界面決定のための処理の流れを示す図である。縦方向リスク判定境界面1001、1101決定処理において、ステップS901では、健常者群と扁平足と診断された群の評価値をそれぞれ読み出し、ステップS902では、各群の群間分散値、群内分散値を算出する。ステップS903では、群間分散値/群内分散値が最大になる位置を決定することにより、縦方向リスク判定境界面を決定する。続いて、横方向リスク判定境界面1002、1102決定処理において、ステップS904では、健常者群とO脚など関節アライメントが悪い群の評価値をそれぞれ読み出し、ステップS905では、各群の群間分散値、群内分散値を算出する。ステップS906では、群間分散値/群内分散値が最大になる位置を決定することにより、横方向リスク判定境界面を決定する。上記処理の結果、縦方向リスク判定境界面1001、1101および横方向リスク判定境界面1002、1102により、領域が4分割1011~1014、1111~1114される各境界面により分割されることで、各領域に含まれる評価値の領域内における分散値と、領域間における分散値との比は最大となっている。なお、決定されたリスク領域に関する情報は、記憶部230に記憶される。<6.リスク判定処理の流れ>次に、リスク判定部203におけるリスク判定処理の流れについて説明する。図12はリスク判定部203におけるリスク判定処理の流れを示す図であり、図12のaは、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標として、面積比と重心距離とを用いた場合のリスク判定処理の流れを示す図であり、図12のbは、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標として、面積比と距離比とを用いた場合のリスク判定処理の流れを示す図である。図12のaに示すように、ステップS1201では、足圧分布検出センサ部111において計測された足圧分布データについて、接地領域解析部201と重心位置解析部202にて解析することで算出された、面積比と重心距離とを読み出し、図10に示す評価値空間にプロットする。ステップS1202では、ステップS1201においてプロットされた領域を識別し、ステップS1203では、識別した領域に従って、リスクを判定する。具体的には、プロットされた領域がリスク領域1011であると識別された場合には、当該被検者が整形疾患を引き起こすリスクは低いと判定する。一方、プロットされた領域がリスク領域1012または1013であると識別された場合には、当該被検者が整形疾患を引き起こすリスクは中程度であると判定する。更に、プロットされた領域が、リスク領域1014であると識別された場合には、当該被検者が整形疾患を引き起こすリスクは高いと判定する。また、図12のbに示すように、ステップS1211では、足圧分布検出センサ部111において計測された足圧分布データについて、接地領域解析部201と重心位置解析部202にて解析することで算出された、面積比と距離比とを読み出し、図11に示す評価値空間にプロットする。ステップS1212では、ステップS1211においてプロットされた領域を識別し、ステップS1213では、識別した領域に従って、リスクを判定する。具体的には、プロットされた領域がリスク領域1111であると識別された場合には、当該被検者が整形疾患を引き起こすリスクは低いと判定する。一方、プロットされた領域がリスク領域1112または1113であると識別された場合には、当該被検者が整形疾患を引き起こすリスクは中程度であると判定する。更に、プロットされた領域が、リスク領域1114であると識別された場合には、当該被検者が整形疾患を引き起こすリスクは高いと判定する。以上の説明から明らかなように、本実施形態に係る整形疾患リスク評価システムでは、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標として、足圧分布データに基づいて、面積比と重心距離または距離比とを算出する構成とした。更に、面積比と重心距離または距離比とにより形成される評価値空間を、複数の被検者についての評価値の分散値に基づいて、リスクの異なる複数の領域に分割する構成とした。これにより、整形疾患を引き起こすリスクを評価することが可能となった。[第2の実施形態]上記第1の実施形態では、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標として、距離比を求めるにあたり、足裏部分の内側境界位置から重心位置までの距離とを用いることとしたがすなわち、横方向の距離比、本発明はこれに限定されない。例えば、足裏部分のかかと側境界位置から重心位置までの距離とを用いるように構成してもよいすなわち、縦方向の距離比を用いるように構成してもよい。あるいは、横方向の距離比と縦方向の距離比とのベクトル和を用いるようにしてもよい。[第3の実施形態]上記第1の実施形態では、足圧分布検出センサ部111において計測された足圧分布データのうち、一方の足について評価値を算出し、リスク判定処理を行うこととしたが、本発明はこれに限定されず、例えば、両方の足について評価値を算出し、リスク判定処理を行うようにしてもよいし、それぞれの足について算出された評価値に重み付けをして和算した評価値を用いて、リスク判定処理を行うようにしてもよい。