JP6730573B2 - 重症度評価支援システム及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、痙縮の重症度の評価を支援する重症度評価支援システム等に関するものである。

痙縮は、脳卒中や脊髄損傷などの中枢神経系への障害の後遺症として極めて一般的に見られる症状であり、腱反射亢進を伴った緊張性伸張反射の速度依存性増加を特徴とする運動障害である。上肢痙縮の代表的な重症度評価スケールとして、Modified Ashworth Scale(ＭＡＳ)がある。医師や作業療法士は、痙縮患者を問診・診察した後、ＭＡＳの評価項目に基づき、主観で痙縮の重症度を評価している。主観で評価しているため、痙縮の重症度は、主治医の経験に依存するものとなり、定量的に評価することができない。また、ＭＡＳでは痙縮を評価する分解能が低いという課題があり、リハビリテーションの際に患者の回復度を評価しにくいという問題点がある。そのため痙縮を定量的かつ高い分解能をもつ評価手法が必要となる。

例えば、特許文献１及び２には、力覚センサとジャイロセンサを用いて、健常者とパーキンソン病患者とを識別する装置が開示されている。

国際公開第２００９／１５４１１７号 国際公開第２０１１／１４５４６５号

しかしながら、特許文献１及び２に記載の装置のいずれも、力覚センサとジャイロセンサの両方を用いる必要があり、装置の構成が複雑である。

また、痙縮は、他動運動に対して、運動開始時に抵抗が大きく、あるところまで動かすと急に抵抗が小さくなるという特徴がある一方、パーキンソン病患者にみられる筋強剛は、他動運動中に継続して抵抗があるという特徴がある。このような違いがあるため、パーキンソン病患者に最適な特許文献１及び２に記載の装置を、痙縮の重症度の評価に適用可能かどうか不明である。

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすることは、痙縮の重症度について、簡易な構成によって、定量的かつ高い分解能の評価を支援することが可能な重症度評価支援システム等を提供することである。

前述した目的を達成するための第１の発明は、痙縮の重症度の評価を支援する重症度評価支援システムであって、被験者の関節を他動的に屈曲伸展運動させるときの前記関節の角度の時間変化に関する情報を計測する計測装置と、前記計測装置によって計測される情報に基づいて、前記重症度の評価に用いるパラメータを算出する算出装置と、を備え、前記算出装置は、伸展運動時における前記関節の角加速度に基づいて痙縮発生角度を算出し、伸展運動時における前記関節の角加速度の高周波成分から低周波成分を引いた差分が、負から正になる時刻から、正から負になる時刻までの区間の積分値を痙縮の大きさとすることを特徴とする重症度評価支援システムである。第１の発明によって、力覚センサを不要とする簡易な構成によって、定量的かつ高い分解能を持つパラメータである痙縮発生角度を得ることができる。特に、上肢痙縮の代表的な重症度評価スケールであるＭＡＳでは、痙縮発生角度が評価項目となっているところ、痙縮発生角度を自動的に得ることができるので、医師や作業療法士の経験に依存しない定量的な評価を支援することができる。また、力覚センサを不要とする簡易な構成によって、定量的かつ高い分解能を持つパラメータである痙縮の大きさを得ることができる。特に、痙縮は、腱反射亢進を伴った緊張性伸張反射の速度依存性増加を特徴とする運動障害であるところ、速度依存を考慮した痙縮の大きさを自動的に得ることができるので、信頼性の高い定量的な評価を支援することができる。

第２の発明は、コンピュータを、被験者の関節を他動的に屈曲伸展運動させるときの前記関節の角度の時間変化に関する情報を計測する計測装置によって計測される情報に基づいて、痙縮の重症度の評価に用いるパラメータを算出する算出装置として機能させるためのプログラムであって、前記算出装置を、伸展運動時における前記関節の角加速度に基づいて痙縮発生角度を算出し、伸展運動時における前記関節の角加速度の高周波成分から低周波成分を引いた差分が、負から正になる時刻から、正から負になる時刻までの区間の積分値を痙縮の大きさとするように機能させるためのプログラムである。第２の発明のプログラムを汎用のコンピュータにインストールすることによって、第１の発明における算出装置を得ることができる。

本発明により、痙縮の重症度について、簡易な構成によって、定量的かつ高い分解能の評価を支援することが可能な重症度評価支援システム等を提供することができる。

重症度評価支援システムの概要を示す図 重症度評価支援処理の流れを示すフローチャート ローカル座標系における各主成分及び移動軌跡を示す図 二次元平面上の移動軌跡を示す図 第３算出手法におけるローカル座標系の座標軸を説明する図 ワールド座標系で表示した屈曲伸展運動時の第１レシーバ及び第２レシーバの移動軌跡の鳥瞰図 ローカル座標系で表示した屈曲伸展運動時の第２レシーバの移動軌跡の鳥瞰図 解析例１における関節の角度の経時変化を示す図 解析例１における関節の角速度の経時変化を示す図 解析例１における関節の角加速度の経時変化を示す図 解析例１における関節の角度、角速度及び角加速度を各波形の絶対値の最大値で規格化した経時変化を示す図 解析例１における各痙縮患者の痙縮発生角度を示す図 解析例１における移動平均１５を掛けた角加速度および移動平均３１を掛けた角加速度を重ね合わせた図 解析例１における移動平均１５を掛けた角加速度と移動平均３１を掛けた角加速度との差分を示す図 解析例２における関節の角度の経時変化を示す図 解析例２における関節Ｓ０の角速度の経時変化を示す図 解析例２における関節Ｓ０の角加速度の経時変化を示す図 解析例２における関節Ｓ０の角度、角速度及び角加速度を各波形の絶対値の最大値で規格化した経時変化を示す図 解析例２における各痙縮患者の痙縮発生角度を示す図 解析例３におけるレシーバの装着法を示す図 解析例３における上腕を原点としたときの前腕の移動距離の左右成分の経時変化を示す図 解析例３における二次元平面上の移動軌跡を示す図 解析例３における角度の経時変化を示す図 解析例４における関節Ｓ０の角度、角速度及び角加速度を各波形の絶対値の最大値で規格化した経時変化を示す図 解析例４における各痙縮患者の痙縮発生角度を示す図

以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。図１は、重症度評価支援システムの概要を示す図である。図１に示すように、重症度評価支援システム１は、被験者Ｓの関節Ｓ０を他動的に屈曲伸展運動させるときの関節Ｓ０の角度の時間変化に関する情報を計測する計測装置２と、計測装置２によって計測される情報に基づいて、痙縮の重症度の評価に用いるパラメータを算出する算出装置３と、によって構成される。

計測装置２は、磁気センサによる３次元位置姿勢計測装置であって、３軸直交コイルで構成されるトランスミッタ２０と、同じく３軸直交コイルで構成される第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２と、これらを制御するためのコントローラ２３と、によって構成される。第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２は、本発明で言うところの第１センサ及び第２センサである。

コイルの直径は、トランスミッタ２０と、第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２との間の距離に比べて十分に小さいため、各コイルは１つの点とみなすことができる。トランスミッタ２０のコイルに電流を流し、励磁すると、磁界が発生する。第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２は、トランスミッタ２０が励磁されることにより発生するパルス磁場を受け、電磁誘導によってコイルに電流が流れる。コントローラ２３は、第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２のコイルに流れる電流を検出し、ＡＤ変換を行い、無線通信によって算出装置３に計測データを送信する。計測データは、トランスミッタ２０と第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２との相対的な位置情報（x、y、z）や姿勢情報（azimuth、elevation、roll）である。

算出装置３は、ノートＰＣ（「Personal Computer」の略）等であって、制御手段としてのＣＰＵ（「Central Processing Unit」の略）、主記憶手段としてのメモリ、補助記憶手段としてのＨＤＤ（「Hard Disk Drive」の略）やフラッシュメモリ、外部記憶手段としての記憶媒体、表示手段としての液晶ディスプレイ、入力手段としてのキーボードやマウス、タッチパネルディスプレイ、無線通信手段としての無線モジュール等を有する。補助記憶手段としてのＨＤＤやフラッシュメモリには、ＯＳ（「Operating System」の略）やアプリケーションプログラムが保存されており、計測装置２から受信する計測データも保存される。算出装置３のＣＰＵは、補助記憶手段からＯＳやアプリケーションプログラムを読み出して主記憶手段に格納し、主記憶手段にアクセスしながら、その他の機器を制御し、後述する処理を実行する。

尚、計測装置２は、磁気センサに限られるものではなく、超音波センサ、ジャイロセンサ、電気角度計等、関節Ｓ０の角度の時間変化に関する情報を計測可能な装置であれば良い。また、算出装置３は、ノートＰＣに限られるものではなく、デスクトップＰＣ、タブレット端末、スマートフォン等でも良い。また、計測装置２及び算出装置３は、無線通信に限らず、有線通信であっても良い。

図２は、重症度評価支援処理の流れを示すフローチャートである。以下では、肘関節の場合について説明する。図２に示すように、医師又は作業療法士等（以下、「医師等」という。）は、被験者Ｓの上腕Ｓ１に第１レシーバ２１を装着し、被験者Ｓの前腕Ｓ２に第２レシーバ２２を装着する（ステップ１）。

第１レシーバ２１は、関節Ｓ０の肘頭から肩峰方向へ３〜５ｃｍ移動した上腕Ｓ１の上腕骨上となる箇所に装着されることが望ましい。第２レシーバ２２は、関節Ｓ０の内側上顆及び外側上顆を結ぶ線から、前腕Ｓ２の背側を手根関節側に３〜５ｃｍ移動した箇所に装着されることが望ましい。第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２が、このように装着されることによって、筋肉の伸縮によるズレが発生しにくい。また、第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２は、サポータの表面に縫い付けるようにしても良い。これによって、被験者Ｓは第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２をスムーズに装着できるとともに、第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２が被験者Ｓの肌に直接触れることがない。

尚、本発明は、肘関節以外の部位の上肢痙縮や、下肢痙縮にも適用可能であり、第１レシーバ２１は、関節Ｓ０に連結される一方の側の第１部位に装着され、第２レシーバ２２は、関節Ｓ０に連結される他方の側の第２部位に装着される。第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２は、姿勢情報のみを計測しても良いし、姿勢情報及び位置情報の両方を計測しても良い。

次に、医師等は、被験者Ｓの肘の関節Ｓ０を屈曲伸展運動させ、計測装置２が関節Ｓ０の角度の時間変化に関する情報を計測する（ステップ２）。

医師等は、被験者Ｓの肘を左手で支え、被験者Ｓの手首を右手で握り、右手に力を加えて、被験者Ｓの上肢を屈曲伸展運動させる。例えば、上腕Ｓ１と前腕Ｓ２の角度が直角の状態を初期姿勢とする。初期姿勢から、医師等の任意の速度で、被験者Ｓの腕が伸びきる角度まで伸展させた後、再び初期姿勢の角度まで屈曲させる。

次に、計測装置２は、無線通信によって算出装置３に計測データを送信し、算出装置３は、計測データを補助記憶手段等に保存する（ステップ３）。

コントローラ２３は、例えば、位置情報及び姿勢情報を６０Ｈｚで計測する。計測データの座標系は、トランスミッタ２０、第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２共に右手系となっており、計測データは、例えば、ＺＹＸ型のオイラー角で保存される。

ここで、座標系とオイラー角について説明する。座標系は、ワールド座標系とローカル座標系に分類できる。ワールド座標系は、全ての物体に共通な座標系であり、絶対座標系ともよばれる。ワールド座標系では、物体が動いても座標系自体は移動しない。ローカル座標系は、各物体固有の座標系であり、相対座標系とも呼ばれる。ローカル座標系では、物体の移動及び回転に伴い、座標系自体も移動及び回転する。ワールド座標系とローカル座標系は、相互に変換可能である。オイラー角は、ローカル座標系であり、回転する軸の選び方が１２種類ある。ＺＹＸオイラー角では、Ｚ軸、Ｙ軸、Ｘ軸の順に回転させ、姿勢情報（azimuth、elevation、roll）が定まる。オイラー角と回転行列は、相互に変換可能である。

次に、算出装置３は、計測データに基づいて、痙縮の重症度の評価に用いるパラメータを算出する（ステップ４）。痙縮の重症度の評価に用いるパラメータは、例えば、痙縮発生角度や痙縮の大きさを示すパラメータである。

痙縮の特徴は、前腕Ｓ２の伸張時に引っかかるような抵抗力が現れることである。そこで、本発明の実施の形態では、前腕Ｓ２に装着される第２レシーバ２２に着目する。移動軌跡を解析する際、同じ動作であっても、第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２の装着位置により、移動軌跡長、速度及び加速度が変動する。そこで、第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２の装着位置に影響されることなく、痙縮の症状である引っかかりを定量的に検出するため、上腕Ｓ１及び前腕Ｓ２の間、すなわち関節Ｓ０の角度変化に着目する。

本発明の実施形態では、関節Ｓ０の角度を算出する手法は、姿勢情報のみを用いる第１算出手法と、姿勢情報及び位置情報を用いる第２算出手法、第３算出手法がある。以下では、これらの３つの算出手法について説明する。

＜角度の第１算出手法＞
第１算出手法では、算出装置３は、計測データの姿勢情報（azimuth、elevation、roll）のみを用いて、第１レシーバ２１をローカル座標系の原点とし、第２レシーバ２２のＹ軸周りの回転成分によって、関節Ｓ０の角度を算出する。第２レシーバ２２の回転成分は、ローカル座標系である第１レシーバ２１の座標系で表すことができる。例えば、肘の屈曲伸展運動は、第１レシーバ２１の座標系で表すと、主にＹ軸周りの回転になるので、第１レシーバ２１を原点とする第２レシーバ２２のＹ軸周りの角度を、関節Ｓ０の角度とする。

具体的な算出手法は、次の通りである。算出装置３は、第１レシーバ２１によって計測される姿勢情報を用いて第１回転行列を算出する。次に、算出装置３は、第２レシーバ２２によって計測される姿勢情報を用いて第２回転行列を算出する。そして、算出装置３は、第２回転行列と第１回転行列の逆行列との積を算出し、関節Ｓ０の角度とする。

第１算出手法によれば、少なくとも姿勢情報（３自由度の情報）を計測可能な計測装置があれば、関節Ｓ０の角度を算出することが可能となる。尚、姿勢情報のみを用いる場合、被験者Ｓの初期姿勢を一定（本実施の形態では９０度）にする必要がある。

＜角度の第２算出手法＞
第２算出手法では、算出装置３は、計測データの位置情報（x、y、z）及び姿勢情報（azimuth、elevation、roll）を用いて、第１レシーバ２１が装着される第１部位をローカル座標の原点とするときの第２レシーバ２２が装着される第２部位の移動軌跡を算出し、移動軌跡を円弧で近似し、円弧がなす円の中心座標を算出し、中心座標を回転中心とする移動軌跡の回転角度に基づいて関節Ｓ０の角度を算出する。

図３は、ローカル座標系における各主成分及び移動軌跡を示す図である。図４は、二次元平面上の移動軌跡を示す図である。算出装置３は、移動軌跡を円弧で近似するために、ローカル座標系表示の移動軌跡に主成分分析を行い、二次元平面上に配置する。

図３には、第１レシーバ２１が装着される第１部位をローカル座標の原点としてプロットした第２レシーバ２２が装着される第２部位の移動軌跡、及び主成分分析により算出した第一主成分〜第三主成分のベクトルが重畳して示されている。図３に示すＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸はローカル座標系の座標軸である。弧を描く曲線は、第２レシーバ２２の移動軌跡である。

算出装置３は、第一主成分及び第二主成分からなる平面より、移動軌跡を配置する二次元平面を求める。図４には、第一主成分及び第二主成分のなす二次元平面上の移動軌跡が示されている。横軸が第一主成分と移動軌跡の内積、縦軸が第二主成分と移動軌跡の内積である。尚、第１レシーバ２１が装着される第１部位が座標の原点である。算出装置３は、図４に示す移動軌跡を円弧と仮定し、円弧の中心座標を推定する。円弧の中心座標の推定処理については、最小二乗法により近似した円の方程式を用いる、垂直二等分線を用いるなどの公知技術を適用することができる。

次に、算出装置３は、円の中心座標をローカル座標系に変換する。具体的には、以下の手順によって行う。
（１）第一主成分の単位ベクトルと円の中心のｘ成分の積を求める。
（２）第二主成分の単位ベクトルと円の中心のｙ成分の積を求める。
（３）移動軌跡を構成する各計測点の位置ベクトルと第三主成分の単位ベクトルとの内積をそれぞれ求め、内積集合の中央値を求める。
（４）第三主成分と（３）の積を求める。
（５）（１）、（２）及び（４）の和をとる。

次に、算出装置３は、円の中心座標と、移動軌跡を構成する各計測点を結ぶベクトルを求め、計測点ごとにベクトル間の内積を計算することによって、関節Ｓ０の角度を算出する。具体的には、算出装置３は、まず、中心座標から、移動軌跡を構成する最初の計測点に向かうベクトルを求め、基準ベクトルとする。次に、算出装置３は、中心座標から、移動軌跡を構成する２番目、３番目、・・・、最後の計測点に向かうベクトルを順次算出する。そして、算出装置３は、基準ベクトルと、各計測点に係るベクトルとの内積を算出し、初期姿勢に対する各計測点における関節Ｓ０の角度とする。

第２算出手法によれば、各レシーバの初期姿勢にかかわらず、関節Ｓ０の角度を算出することができる。従って、装着時の人為的な影響が減少し、より正確に関節Ｓ０の角度を算出することができる。

＜角度の第３算出手法＞
第３算出手法は、屈曲伸展運動において関節Ｓ０が回転する平面に分度器を当てるように関節Ｓ０の角度を算出する手法である。第３算出手法では、算出装置３は、第２レシーバ２２によって計測される位置情報及び姿勢情報を第１レシーバ２１の装着位置を原点とするローカル座標系に変換するとともに、ローカル座標系に変換した第２レシーバ２２によって計測される位置情報を関節Ｓ０の回転中心と第１レシーバ２１の装着位置のずれ分だけ平行移動する座標変換を行い、座標変換後の第２レシーバ２２によって計測される位置情報の第１フレームが示す座標と原点を結ぶベクトルと、座標変換後の第２レシーバ２２によって計測される位置情報の第２フレーム以降が示す座標と原点を結ぶベクトルとのなす角度を計測開始位置からの回転角度とし、計測開始位置からの回転角度に基づいて関節Ｓ０の角度を算出する。関節Ｓ０が肘の場合、第３算出手法における関節Ｓ０の回転中心は肘頭である。

図５は、第３算出手法におけるローカル座標系の座標軸を説明する図である。図５（ａ）は、屈曲伸展運動における関節Ｓ０の回転軸の軸方向から被験者Ｓの右肘を見た図である。図５（ｂ）は、上腕Ｓ１の長手方向から被験者Ｓの右肘を見た図である。

図５に示すように、第３算出手法におけるローカル座標系の座標軸は、第１レシーバ２１の装着位置を原点とし、上腕Ｓ１の長手方向をＸ軸、屈曲伸展運動における関節Ｓ０の回転軸の軸方向をＹ軸、Ｘ軸及びＹ軸と直交する方向をＺ軸とする。Ｘ軸の正方向は原点から関節Ｓ０の回転中心側に向かう方向、Ｙ軸の正方向は原点から被験者Ｓの身体の内側に向かう方向、Ｚ軸の正方向は原点から上腕Ｓ１を通過する方向とする。図５では、Ｘ軸の正方向は紙面右から紙面左、Ｙ軸の正方向は紙面奥から紙面手前、Ｚ軸の正方向は紙面下から紙面上である。

（座標変換）
算出装置３は、第２レシーバ２２によって計測される位置情報及び姿勢情報を第１レシーバ２１の装着位置を原点とするローカル座標系に変換するとともに、ローカル座標系に変換した第２レシーバ２２によって計測される位置情報を関節Ｓ０の回転中心と第１レシーバ２１の装着位置のずれ分だけ平行移動する座標変換を行う。

関節Ｓ０の回転中心付近は、回転時に皮膚がずれるため、誤差が発生し易い。そこで、第１レシーバ２１は、関節Ｓ０の回転中心から少し離れた位置に装着し、関節Ｓ０の回転中心とのずれ分について平行移動することによって、誤差の発生を抑制する。関節Ｓ０の回転中心と第１レシーバ２１の装着位置とのずれの大きさは、第１レシーバ２１を装着する際に計測し、算出装置３に入力するようにしても良いし、既定の位置に第１レシーバ２１を装着し、算出装置３が既定の位置を記憶しておくようにしても良い。

例えば、第１レシーバ２１を関節Ｓ０の回転中心から第１部位側に３ｃｍずらした位置に装着する場合、算出装置３は、ローカル座標系に変換した第２レシーバ２２によって計測される位置情報のＸ成分から３ｃｍ分減算する。尚、関節Ｓ０の回転中心と第１レシーバ２１の装着位置とのずれを補正する処理は、Ｘ成分だけでなく、Ｚ成分に対しても行うようにしても良い。

また、第２レシーバ２２の装着位置は、前腕の回転において回転軸となる尺骨付近が望ましい。これによって、前腕の回転による誤差の発生を抑制できる。特に、第２レシーバ２２の装着位置は、肘の回転中心から尺骨の全長の１／３までの範囲内が望ましい。

（計測開始位置からの回転角度の算出）
第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２によって計測される位置情報及び姿勢情報は、１回の計測で複数フレーム存在する。まず、算出装置３は、座標変換後の第２レシーバ２２によって計測される位置情報の第１フレームが示す座標を計測開始位置とし、計測開始位置と原点を結ぶベクトルＶＲを算出する。次に、算出装置３は、座標変換後の第２レシーバ２２によって計測される位置情報の第Ｎフレーム（Ｎは２以上の整数）が示す座標と原点を結ぶベクトルＶＮを算出する。そして、算出装置３は、ＶＲとＶＮとのなす角度θを計測開始位置からの回転角度として算出する。尚、算出装置３は、初回の計測によって算出されるＶＲを保存しておき、各センサを外さずに連続して行う２回目以降の計測に対して、保存されているＶＲを用いる。

（関節Ｓ０の角度の算出）
算出装置３は、ＶＲとＶＮの外積（ＶＲ×ＶＮ）のローカル座標系におけるＹ成分が正の場合、関節Ｓ０の角度φ＝９０°−θとし、ＶＲとＶＮの外積（ＶＲ×ＶＮ）のローカル座標系におけるＹ成分が負の場合、関節Ｓ０の角度φ＝９０°＋θとする。

第３算出手法によれば、初回の計測に対してのみキャリブレーション（＝関節Ｓ０の回転中心と第１レシーバ２１の装着位置とのずれを補正する処理）を行い、各センサを外さずに連続して行う２回目以降の計測に対してはキャリブレーションが不要となる。また、屈曲伸展運動において関節Ｓ０が回転する平面上で関節Ｓ０の角度を算出するので、予期しない方向への関節Ｓ０の移動や傾き等にも追従し、後述する痙縮発生角度などのパラメータを精度良く算出することができる。

算出装置３は、第１算出方法〜第３算出方法のいずれであっても、細かなノイズを低減するために、移動平均を用いても良い。移動平均は、時系列データを平滑化する手法であり、直近のｎ個のデータの平均を出力する。移動平均には、単純移動平均、加重移動平均、指数移動平均等があるが、いずれを用いても良い。

第１算出方法〜第３算出方法によれば、関節Ｓ０の角度の時間変化を算出することができるので、算出装置３は、関節Ｓ０の、角速度、角加速度も算出することができる。

＜痙縮発生角度の算出＞
算出装置３は、伸展運動時における関節Ｓ０の角加速度に基づいて痙縮発生角度を算出する。例えば、算出装置３は、関節Ｓ０の角加速度の歪みが生じている時刻を痙縮発生時刻とし、痙縮発生時刻における関節Ｓ０の角度を痙縮発生角度とする。

上肢痙縮の代表的な重症度評価スケールであるＭＡＳでは、痙縮発生角度が評価項目となっているところ、重症度評価支援システム１は、痙縮発生角度を自動的に得ることができるので、医師等の経験に依存しない定量的な評価を支援することができる。

＜痙縮の大きさの算出＞
算出装置３は、伸展運動時における関節Ｓ０の角加速度の高周波成分から低周波成分を引いた差分が、負から正になる時刻から、正から負になる時刻までの区間の積分値を痙縮の大きさとする。

ここで、角加速度の高周波成分とは、移動平均点数が少ない移動平均を掛けた角加速度を意味する。また、角加速度の低周波成分とは、移動平均点数が多い移動平均を掛けた角加速度を意味する。移動平均点数が少なければ、平滑化される度合が低く、移動平均点数が多ければ、平滑化される度合が高い。

例えば、６０Ｈｚで計測する計測データに移動平均点数が１５を掛けた場合及び移動平均点数が３１を掛けた場合のカットオフ周波数は、以下のように算出される。

式（１）から、移動平均１５の場合のカットオフ周波数は１．７７Ｈｚ、移動平均３１の場合のカットオフ周波数は０．８６Ｈｚとなる。従って、サンプリング間隔が６０Ｈｚであり、移動平均１５及び移動平均３１を用いる場合、算出装置３は、伸展運動時の０．８６Ｈｚ〜１．７７Ｈｚの区間の角加速度を、痙縮の大きさとして算出する。ここで、角加速度の高周波成分は、カットオフ周波数が１．７７Ｈｚのローパスフィルタを通過した角速度の時系列信号、角加速度の低周波成分は、カットオフ周波数が０．８６Ｈｚのローパスフィルタを通過した角速度の時系列信号である。

肘の屈曲伸展運動を上腕Ｓ１と前腕Ｓ２の２つの剛体による回転運動と仮定すると、前腕Ｓ２のトルクは角加速度に比例すると考えることができる。従って、一定の帯域の角加速度の変化量を求めることによって、痙縮の抵抗力の大きさを近似して評価できる。

痙縮は、腱反射亢進を伴った緊張性伸張反射の速度依存性増加を特徴とする運動障害であるところ、重症度評価支援システム１は、速度依存を考慮した痙縮の大きさを自動的に得ることができるので、信頼性の高い定量的な評価を支援することができる。

以下、重症度評価支援システム１による解析例１〜３について説明する。

＜解析例１＞
解析例１では、健常者６人と痙縮患者７人の計測データを用いた。健常者は、全員が２０代、男性４名、女性２名であった。痙縮患者Ａ〜Ｇは、４９〜８１歳（平均年齢６５．６歳）、男性３名、女性４名であった。また、痙縮患者は、ＭＡＳのスコアが「１」（経度の筋緊張の増加あり。屈伸にて、引っかかりと消失、あるいは可動域終わりに若干の抵抗あり。）であった。

計測装置２としては、米国ＰＯＬＨＥＭＵＳ社製の「Ｇ４」（電磁気を利用した３次元位置計測装置）を用いた。第１レシーバ２１は、関節Ｓ０の肘頭から肩峰方向へ３〜５ｃｍ移動した上腕Ｓ１の上腕骨上となる箇所に装着した。第２レシーバ２２は、関節Ｓ０の内側上顆及び外側上顆を結ぶ線から、前腕Ｓ２の背側を手根関節側に３〜５ｃｍｍ移動した箇所に装着した。

１回の計測で「初期姿勢（９０度）から被験者の腕が伸びきる角度（約０度）まで伸展し、再び初期姿勢まで屈曲させる動作」を連続して５回計測することを１セッションとし、１人あたり片腕２セッションずつ、合計４セッションを計測した。痙縮患者の場合、痙縮の症状がない腕を先に計測して計測内容を理解してもらい、次に痙縮の症状がある腕を計測した。

解析例１では、算出装置３は、計測データの姿勢情報（azimuth、elevation、roll）のみを用いて、第１レシーバ２１をローカル座標系の原点とし、第２レシーバ２２のＹ軸周りの回転成分によって、関節Ｓ０の角度を算出した（第１算出手法）。

図６は、痙縮患者Ａの痙縮の症状がある左腕に装着された第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２の移動軌跡をワールド座標系で表示した鳥瞰図である。Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸は、ワールド座標系の座標軸である。図６に示すように、第２レシーバ２２の移動軌跡が弧を繰り返し描いていることから、前腕Ｓ２の屈曲伸展運動を計測していることが分かる。また、計測時に医師等が上腕Ｓ１を支えて固定していたものの、ワールド座標系でプロットすると、肘部分が動いていることが分かる。つまり、ワールド座標系では、腕の屈曲伸展運動の成分だけでなく、腕の縦揺れや横揺れ、体幹の揺れが重畳して計測されていることが分かる。

図７は、屈曲伸展運動時の痙縮患者Ａの痙縮の症状がある左腕に装着した第１レシーバ２１のローカル座標で表示した第２レシーバ２２の移動軌跡の鳥瞰図である。ここで、ローカル座標系とは、上腕Ｓ１に装着した第１レシーバ２１を原点として第１レシーバ２１のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸が作る座標系を意味する。図７に示すＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸は、ローカル座標系の座標軸である。ローカル座標系で第２レシーバ２２の移動軌跡をプロットし、第１レシーバ２１に対する第２レシーバ２２の相対的な移動軌跡を見ると、バイアス成分として重畳している腕の縦揺れや横揺れ、体幹の揺れを取り除かれていることが分かる。

図８は、解析例１における関節Ｓ０の角度の経時変化を示す図である。図８（ａ）が健常者、図８（ｂ）が痙縮患者である。横軸が時間、縦軸が角度である。点線の矩形で囲まれている期間が伸展運動時である。初期姿勢を９０度と設定しているので、伸展していくにつれて角度は減少する。よって、波形の傾きが負のときは伸展運動時、傾きが正のときは屈曲運動時を示す。図８（ａ）及び図８（ｂ）を比較すると、図８（ｂ）の痙縮患者は、図８（ａ）の健常者に比べて、伸展動作及び屈曲動作を行うために、より長い時間を要したことがわかる。また、図８（ｂ）の波形は、図８（ａ）の波形に比べて、振幅が小さいことがわかる。尚、図８では、角度表示時に細かなノイズを低減するために、移動平均点数が１５の移動平均を掛けた。

図９は、解析例１における関節Ｓ０の角速度の経時変化を示す図である。図９（ａ）が健常者、図９（ｂ）が痙縮患者である。横軸が時間、縦軸が角速度である。点線の矩形で囲まれている期間が伸展運動時である。角速度の値は、動作開始時に０度／秒であり、伸展運動時に負の値、屈曲運動時に正の値となる。図９（ａ）及び図９（ｂ）を比較すると、図９（ａ）の波形が、図９（ｂ）の波形よりも振幅が大きいことがわかる。また、図９（ａ）の波形は正弦波に近い形なのに対し、図９（ｂ）の波形は三角波に近い形となった。尚、図９では、角速度表示時に細かなノイズを低減するために、移動平均点数が１５の移動平均を掛けた。

図１０は、解析例１における関節Ｓ０の角加速度の経時変化を示す図である。図１０（ａ）が健常者、図１０（ｂ）が痙縮患者である。横軸が時間、縦軸が角加速度である。点線の矩形で囲まれている期間が伸展運動時である。図１０（ａ）より、健常者の角加速度は、伸展開始時に負の成分であり、伸展運動時は傾きがほぼ一定で上昇していることがわかる。一方、図１０（ｂ）より、痙縮患者の角加速度は、伸展開始時に負の成分で、伸展運動につれ角加速度は上昇するが、途中で歪みが発生していることがわかる。尚、図１０では、角加速度表示時に細かなノイズを低減するために、移動平均点数が１５の移動平均を掛けた。

図１１は、解析例１における関節Ｓ０の角度、角速度及び角加速度を各波形の絶対値の最大値で規格化した経時変化を示す図である。図１１（ａ）が健常者、図１１（ｂ）が痙縮患者である。横軸が時間、縦軸が任意単位である。点線の矩形で囲まれている期間が伸展運動時である。図１１（ａ）及び図１１（ｂ）を比較すると、角度及び角速度ではあまり違いはみられないが、角加速度は健常者と痙縮患者とで大きな違いがある。図１１（ｂ）に示すように、痙縮患者の場合のみ、伸展運動時の角加速度の曲線に歪みがある。ここで、本発明の実施の形態では、伸展運動時の関節Ｓ０の角加速度の経時変化における高い周波数成分を歪みと定義する。特に、伸展運動開始後の最も早い時点で生じる加速度の変曲点を「痙縮の開始時刻」と定義する。

例えば、算出装置３は、以下のように、痙縮発生角度を算出する。
（１）算出装置３は、第１レシーバ２１及び第２レシーバ２２の相対的な位置から、関節Ｓ０の伸展運動期間を算出する（例えば、図７に示す円弧の両端は、伸展屈曲動作の各回の終点となるため、伸展運動開始時から伸展運動終了時までの伸展運動期間を特定できる。）。
（２）算出装置３は、それぞれの伸展運動期間における（任意の移動平均処理した）角加速度の時系列データを対象として、増加から減少へと変化する変曲点を求め、最初に現れる変曲点の時刻を「痙縮の開始時刻」とする。
（３）算出装置３は、この痙縮の開始時刻における関節Ｓ０の角度を「痙縮発生角度」とする。
このように、算出装置３によれば、自動的に痙縮発生角度を求めることができる。

図１２は、解析例１における各痙縮患者の痙縮発生角度を示す図である。白線が１回目、黒線が２回目に計測した痙縮発生角度５回分の平均値であり、黒い棒が標準偏差である。図１２より、痙縮患者の被験者Ｄおよび被験者Ｇを除いて、１回目と２回目の痙縮発生角度において危険率ｐ＜０．０５で有意差が発生していないことがわかる。つまり、検査の再現性が高いことがわかる。尚、被験者Ｄおよび被験者Ｇで有意差が発生した理由は、１回目および２回目の計測開始時の初期姿勢のずれである。初期姿勢は、医師等によって被験者の上腕と前腕のなす角が９０度になるように目分量で調整された。解析時には初期姿勢が９０度であるとして、角度、角速度および角加速度を算出した。よって、被験者Ｄおよび被験者Ｇの初期姿勢は１回目または２回目で９０度から多少ずれており、初期姿勢のずれにより有意差が発生した。

図１３は、解析例１における移動平均１５を掛けた角加速度および移動平均３１を掛けた角加速度を重ね合わせた図である。図１３（ａ）が健常者、図１３（ｂ）が痙縮患者である。横軸が時間、縦軸が角加速度である。点線の矩形で囲まれている期間が伸展運動時である。図１３（ａ）及び図１３（ｂ）を比較すると、伸展運動時の角加速度が最小値から増加する期間において、移動平均１５の角加速度と移動平均３１の角加速度が交差する交点は、健常者が１点、痙縮患者が２点以上存在することがわかる。この知見により，当該期間に交点が２点以上存在するか否かを判定基準として、「痙縮が発生したか否か」を自動的に判定できる。図１３（ａ）では、移動平均１５の角加速度において大きな歪みは観測できず、移動平均３１の角加速度は平滑化され、振幅が減少する。一方、図１３（ｂ）では、移動平均１５の角加速度において歪みが生じており、移動平均３１の角加速度は、歪みが平滑化され、正弦波に近い。その結果、移動平均１５の角加速度の歪み波形と移動平均３１の角加速度の正弦波に近い波形との間に複数の交点が生じることになる。

図１４は、解析例１における移動平均１５を掛けた角加速度と移動平均３１を掛けた角加速度との差分を示す図である。図１４（ａ）が健常者、図１４（ｂ）が痙縮患者である。横軸が時間、縦軸が角加速度である。点線の矩形で囲まれている期間が伸展運動時である。図１４（ａ）では、伸展開始時の傾きが負であり、下に凸の波形となり、その後は傾きが正であり、横軸とは交わらない（角加速度は０deg/s²とはならない）。一方、図１４（ｂ）では、伸展開始時に、傾きが負であり、下に凸の波形となり、その後は上に凸の波形となり、横軸と交わる（角速度が再び０deg/s²となる）ことで閉区間をつくる。算出装置３は、図１４（ｂ）に示すグラフにおいて、伸展運動時の上に凸の閉区間を積分区間とし、その積分値を痙縮の大きさとする。つまり、痙縮の大きさの積分区間は、伸展運動時における関節Ｓ０の角加速度の高周波成分から低周波成分を引いた差分が、負から正になる時刻から、正から負になる時刻までの区間である。ここで、図１４（ｂ）に示すグラフにおいて、高周波成分は、移動平均１５を掛けた角加速度、低周波成分は、移動平均３１を掛けた角加速度である。

図１２より、痙縮患者の被験者Ｄおよび被験者Ｇを除いて、１回目と２回目の痙縮発生角度において危険率ｐ＜０．０５で有意差が発生せず、痙縮発生角度が被験者ごとにほぼ一定であった。そして、ＭＡＳでは痙縮の重症度が痙縮発生角度によって決まることから、痙縮発生角度が被験者ごとにほぼ一定であるという結果は、本発明の実施形態による算出手法によって痙縮発生角度が正しく算出できたことを裏付けるものである。痙縮発生角度に基づいて重症度の軽い順に被験者を並べると、Ｂ（４８．３４度）、Ｃ（４９．４６度）、Ｅ（５２．３２度）、Ａ（５５．４４度）、Ｄ（５８．３９度）、Ｆ（７２．５４度）、Ｇ（８１．７０度）となる。ここで、痙縮発生角度の大小比較では、１回目および２回目の平均値を用いた。

本発明の実施形態による算出手法では、「移動平均１５と移動平均３１を掛けた角加速度の差分」を「伸展運動において両者の差分が正である期間」（図１４に示す「痙縮の大きさの積分区間」参照）で積分することで、痙縮の大きさを評価した。このような評価法は、従来までの医師等の主観に頼った診断に代えて、簡易で信頼性の高い定量的な評価法として提案できる。

＜解析例２＞
解析例２では、解析例１と同じ計測データを用いた。解析例２では、算出装置３は、計測データの位置情報（x、y、z）及び姿勢情報（azimuth、elevation、roll）を用いて、第１レシーバ２１が装着される第１部位をローカル座標の原点とするときの第２レシーバ２２が装着される第２部位の移動軌跡を算出し、移動軌跡を円弧で近似し、円弧がなす円の中心座標を算出し、中心座標を回転中心とする移動軌跡の回転角度に基づいて関節Ｓ０の角度を算出した（第２算出手法）。

図１５は、解析例２における関節Ｓ０の角度の経時変化を示す図である。図１５（ａ）が健常者、図１５（ｂ）が痙縮患者である。横軸が時間、縦軸が角度である。点線の矩形で囲まれている期間が伸展運動時である。初期姿勢を９０度と設定しているので、伸展していくにつれて角度は減少する。よって、波形の傾きが負のときは伸展運動時、傾きが正のときは屈曲運動時を示す。図１５（ａ）及び図１５（ｂ）を比較すると、両波形の振幅は変わらず、図１５（ｂ）の痙縮患者は、図１５（ａ）の健常者に比べて、伸展動作及び屈曲動作を行うために、より長い時間を要したことがわかる。尚、図１５では、角度表示時に細かなノイズを低減するために、移動平均点数が１５の移動平均を掛けた。

図１６は、解析例２における関節Ｓ０の角速度の経時変化を示す図である。図１６（ａ）が健常者、図１６（ｂ）が痙縮患者である。横軸が時間、縦軸が角速度である。点線の矩形で囲まれている期間が伸展運動時である。角速度の値は、動作開始時に０度／秒であり、伸展運動時に負の値、屈曲運動時に正の値となる。図１６（ａ）の波形は正弦波に近い形であるのに対し、図１６（ｂ）の波形は三角波に近い形となった。尚、図１６では、角速度表示時に細かなノイズを低減するために、移動平均点数が１５の移動平均を掛けた。

図１７は、解析例２における関節Ｓ０の角加速度の経時変化を示す図である。図１７（ａ）が健常者、図１７（ｂ）が痙縮患者である。横軸が時間、縦軸が角加速度である。点線の矩形で囲まれている期間が伸展運動時である。図１７（ａ）及び図１７（ｂ）を比較すると、図１７（ｂ）の波形は、伸展運動時に歪みがあることが分かる。尚、図１７では、角加速度表示時に細かなノイズを低減するために、移動平均点数が１５の移動平均を掛けた。

図１８は、解析例２における関節Ｓ０の角度、角速度及び角加速度を各波形の絶対値の最大値で規格化した経時変化を示す図である。図１８（ａ）が健常者、図１８（ｂ）が痙縮患者である。横軸が時間、縦軸が任意単位である。点線の矩形で囲まれている期間が伸展運動時である。図１８（ａ）及び図１８（ｂ）を比較すると、角度及び角速度ではあまり違いはみられないが、角加速度は健常者と痙縮患者とで大きな違いがある。図１８（ｂ）では伸展運動時に角加速度の曲線に歪みがある。算出装置３は、歪みの発生時刻を算出し、歪みの発生時刻における関節Ｓ０の角度を痙縮発生角度とした。

図１９は、解析例２における各痙縮患者の痙縮発生角度を示す図である。白線が１回目、黒線が２回目に計測した痙縮発生角度５回分の平均値であり、黒い棒が標準偏差である。図１９より、痙縮患者の被験者Ｄおよび被験者Ｇを除いて、１回目と２回目の痙縮発生角度において危険率ｐ＜０．０５で有意差が発生していないことがわかる。しかし、被験者Ｃおよび被験者Ｆは、１回目と２回目の平均値に差があり、標準偏差が大きいことがわかる。

図８及び図１５を比較すると、解析例２では、解析例１よりも、健常者及び痙縮患者の伸展屈曲運動の可動域が大きいことが確認できる。姿勢情報のみを用いた解析例１では、第１レシーバ２１からみた第２レシーバ２２のｙ軸周りの回転角度を算出していたが、肘の屈曲伸展運動の中心を正確に捉えていなかった。一方、位置情報及び姿勢情報を用いた解析例２では、屈曲伸展運動の中心を算出し、中心からの角度変化を解析しているので、肘の可動域を広く正確に評価できている。

また、図１９より、解析例２における痙縮発生角度は、被験者ごとの１回目及び２回目の平均値が異なり、標準偏差の値も大きい場合があることが分かる。１回目及び２回目の痙縮発生角度の平均値が異なり、標準偏差の値も大きくなってしまう原因は、計測時のレシーバの装着法に問題があることが判明した。すなわち、上腕Ｓ１に装着した第１レシーバ２１と上腕骨の間には、皮膚および筋肉が介在するため、第１レシーバ２１が上腕骨に追従できない場合があることが判明した。特に、医師等が痙縮患者の痙縮の症状がある腕を他動的に屈曲伸展する際に、第１レシーバ２１のｙ軸周りに回転（屈曲・伸展）させず、ねじれ成分（左右に動かすｘ軸周りの回転成分）を加えながら動かした場合において、この問題が顕著に発生していた。第１レシーバ２１が上腕骨に追従できていないため、痙縮患者の伸展屈曲時の左右成分が重畳して計測された。その結果、左右成分の影響で主成分分析を掛けた移動軌跡が弧にならず、ｙ軸周りの回転中心を算出する際に誤差が発生していることが確認できた。

＜解析例３＞
解析例２における問題を解消するため、解析例３では、第１レシーバ２１は、被験者Ｓの上腕骨の内側上顆及び外側上顆と密接する治具を介して装着されるようにした。

図２０は、解析例３におけるレシーバの装着法を示す図である。被験者には、治具２４を介した第１レシーバ２１ｂと、第２レシーバ２２が装着された。また、比較のために、被験者には、治具２４を介さない第１レシーバ２１ａも装着された。

治具２４は、フリープラスチックで作製された。治具２４は、内側に２か所の窪みがあり、上腕骨の内側上顆および外側上顆に合致するように造形されている。内側上顆および外側上顆と密接する治具２４は、伸展屈曲時でもずれることなく上腕骨に追従するため、治具２４を介して装着された第１レシーバ２１ｂも上腕骨の動きに追従する。

解析例３の被験者は若年者１名とし、計測する動作は他動的な肘の屈曲伸展運動とした。計測者は、被験者の内側上顆および外側上顆を治具２４の上から左手で支え、被験者の手首を右手で握り、右手に力を加えて被験者の上肢を屈曲伸展運動させた。この屈曲伸展運動では、伸展時に左右成分を含む動作とし、上腕Ｓ１と前腕Ｓ２の角度が直角の状態を屈曲伸展運動の初期姿勢とした。初期姿勢（９０度）から、計測者の任意の速度で、被験者の腕が伸びきる角度まで伸展させた後、再び初期姿勢の角度まで屈曲させた。１回の計測で「初期姿勢（９０度）から被験者の腕が伸びきる角度（約０度）まで伸展し、再び初期姿勢（９０度）まで屈曲させる動作」を、第１レシーバ２１ａ、２１ｂのｙ軸の正方向へ力を加えて２回、ｙ軸の負方向へ力を加えて２回、およびｙ軸成分に力を加えずに２回の一連の伸展屈曲動作を計測した。

図２１は、解析例３における上腕を原点としたときの前腕の移動距離の左右成分の経時変化を示す図である。図２１（ａ）は治具２４を介さない第１レシーバ２１ａが原点、図２１（ｂ）は治具２４を介した第１レシーバ２１ｂが原点である。横軸が時間、縦軸がｙ軸成分の移動距離である。図２１（ａ）の振幅は、約０．０３ｍ〜０．０６ｍ程度であることが分かる。一方、図２１（ｂ）の振幅は、約０．０１ｍ〜０．０２ｍ程度であり、図２１（ａ）と比較して、左右成分が小さいことが分かる。

図２２は、解析例３における二次元平面上の移動軌跡を示す図である。図２２（ａ）は治具２４を介さない第１レシーバ２１ａが原点、図２２（ｂ）は治具２４を介した第１レシーバ２１ｂが原点である。横軸が第一主成分と移動軌跡の内積であり、縦軸が第二主成分と移動軌跡の内積である。図２２（ａ）では、二次元平面上の移動軌跡が弧のような波形と直線に近い波形となっており、主成分分析の第二主成分の再現性に乏しく、軌道が一致せずに変動していることが分かる。一方、図２２（ｂ）では、二次元平面上の移動軌跡が弧を描いており、主成分分析の第二主成分のばらつきが少なく、軌道が一致していることが分かる。また、図２２（ａ）の移動軌跡と比べて、図２２（ｂ）の移動軌跡の移動距離が小さいことが分かる。

図２３は、解析例３における角度の経時変化を示す図である。図２３（ａ）は治具２４を介さない第１レシーバ２１ａが原点、図２３（ｂ）は治具２４を介した第１レシーバ２１ｂが原点である。横軸が時間、縦軸が角度である。点線の矩形で囲まれている期間が伸展運動時である。図２３（ａ）では、初期姿勢９０度からの可動域が約１４０度となっており、可動域が過大に算出されているのに対し、図２３（ｂ）では約９０度となり、実際の動作に近い可動範囲が算出できていることが分かる。

以上の通り、治具２４を介さない第１レシーバ２１ａよりも、治具２４を介した第１レシーバ２１ｂを原点としたときの方が、前腕の移動距離の左右成分の変動を抑えることができた。また、治具２４を介した第１レシーバ２１ｂを原点としたときの方が、移動軌跡に主成分分析を適応した際、再現性のある円弧を取得できた。主成分分析を適応した移動軌跡を円と仮定した際の決定係数ｒ^２は、治具２４を介さない第１レシーバ２１ａを原点としたときでは０．７４４であるのに対し、治具２４を介した第１レシーバ２１ｂを原点としたときでは０．９０９に向上した。従って、解析例３では、より正確に円の中心を算出することができたと言える。

＜解析例４＞
解析例４では、解析例１と同じ計測データを用いた。解析例４では、算出装置３は、第２レシーバ２２によって計測される位置情報及び姿勢情報を第１レシーバ２１の装着位置を原点とするローカル座標系に変換するとともに、ローカル座標系に変換した第２レシーバ２２によって計測される位置情報を関節Ｓ０の回転中心と第１レシーバ２１の装着位置のずれ分だけ平行移動する座標変換を行い、座標変換後の第２レシーバ２２によって計測される位置情報の第１フレームが示す座標と原点を結ぶベクトルと、座標変換後の第２レシーバ２２によって計測される位置情報の第２フレーム以降が示す座標と原点を結ぶベクトルとのなす角度を計測開始位置からの回転角度とし、計測開始位置からの回転角度に基づいて関節Ｓ０の角度を算出した（第３算出手法）。

図２４は、解析例４における関節Ｓ０の角度、角速度及び角加速度を各波形の絶対値の最大値で規格化した経時変化を示す図である。図２４（ａ）が健常者、図２４（ｂ）が痙縮患者である。横軸が時間、縦軸が任意単位である。点線の矩形で囲まれている期間が伸展運動時である。図２４（ａ）及び図２４（ｂ）を比較すると、角度及び角速度ではあまり違いはみられないが、角加速度は健常者と痙縮患者とで大きな違いがある。図２４（ｂ）では伸展運動時に角加速度の曲線に歪みがある。算出装置３は、歪みの発生時刻を算出し、歪みの発生時刻における関節Ｓ０の角度を痙縮発生角度とした。

図２５は、解析例４における各痙縮患者の痙縮発生角度を示す図である。各被験者の左側が１回目、右側が２回目に計測した痙縮発生角度５回分の平均値であり、黒い棒が標準偏差である。図２５に示す通り、痙縮発生角度が被験者ごとにほぼ一定であった。これは、痙縮発生角度が正しく算出できたことを裏付けるものである。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る重症度評価支援システム等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１.........重症度評価支援システム
２.........計測装置
３.........算出装置
２０.........トランスミッタ
２１.........第１レシーバ（第１センサ）
２２.........第２レシーバ（第２センサ）
２３.........コントローラ
２４.........治具
Ｓ.........被験者
Ｓ０.........関節
Ｓ１.........上腕
Ｓ２.........前腕

Claims (2)

1. 痙縮の重症度の評価を支援する重症度評価支援システムであって、
   被験者の関節を他動的に屈曲伸展運動させるときの前記関節の角度の時間変化に関する情報を計測する計測装置と、
   前記計測装置によって計測される情報に基づいて、前記重症度の評価に用いるパラメータを算出する算出装置と、
   を備え、
   前記算出装置は、伸展運動時における前記関節の角加速度に基づいて痙縮発生角度を算出し、伸展運動時における前記関節の角加速度の高周波成分から低周波成分を引いた差分が、負から正になる時刻から、正から負になる時刻までの区間の積分値を痙縮の大きさとする
   ことを特徴とする重症度評価支援システム。
2. コンピュータを、被験者の関節を他動的に屈曲伸展運動させるときの前記関節の角度の時間変化に関する情報を計測する計測装置によって計測される情報に基づいて、痙縮の重症度の評価に用いるパラメータを算出する算出装置として機能させるためのプログラムであって、
   前記算出装置を、伸展運動時における前記関節の角加速度に基づいて痙縮発生角度を算出し、伸展運動時における前記関節の角加速度の高周波成分から低周波成分を引いた差分が、負から正になる時刻から、正から負になる時刻までの区間の積分値を痙縮の大きさとするように機能させるためのプログラム。