JP7036211B2 - 機能回復訓練支援システム - Google Patents

Description

本発明は、機能回復の状況、機能回復における課題、機能回復の目標などを提示する機能回復訓練支援システムに関する。

特許文献１（特開２００５－３５２６８６号）には、機能回復のために患者が行う運動（リハビリテーション運動）による情報を分析し、複数の患者の運動機能の履歴全般について管理するリハビリテーション管理装置が提案されている。また、特許文献２（特開２０１０－１０８４３０号）には、機能回復訓練（リハビリテーション）の多数の評価項目の評価値が、総体として、良い方へ向かっているのか、変化が無いのか、あるいは、悪い方へ向かっているのかを、所望の時点まで遡って容易に把握できるようにしたリハビリテーション支援装置が提案されている。

特開２００５－３５２６８６号公報 特開２０１０－１０８４３０号公報

日経ＢｉｇＤａｔａ Ｄａｔａ Ｍａｒｋｅｔ、「変数選択の過程の説明がしやすいステップワイズ法」、［令和１年５月２３日検索］、（https://business.nikkeibp.co.jp/atclbdt/15/recipe/120400035/?ST=print）。

しかしながら、上述した従来の技術では、患者が行った機能回復訓練運動の実績を管理・表示する機能に限定されており、患者の身体機能がどの程度回復したのか、健常者にどの程度近づいたのか、をわかりやすく理解することができなかった。このように、従来では、機能回復訓練の成果が把握しにくいという問題があった。

本発明は、以上のような問題点を解消するためになされたものであり、機能回復訓練の成果を把握しやすくすることを目的とする。

本発明に係る機能回復訓練支援システムは、被測定者に装着されて被測定者の身体の静的または動的な状態を表す物理的情報を時系列に測定する物理測定部と、被測定者の体内における生理的情報を時系列に測定する生理測定部と、物理測定部が測定した物理的情報の変化から被測定者の活動量を求める第１算出部と、生理測定部が測定した生理的情報の変化から被測定者にかかる生理的負荷を求める第２算出部と、第１算出部が求めた活動量および第２算出部が求めた生理的負荷に関するグラフを生成するグラフ生成部と、グラフ生成部が生成したグラフを被測定者が視認するための表示部とを備える。

本発明に係る機能回復訓練支援方法は、被測定者の身体の静的または動的な状態を表す物理的情報を測定する第１工程と、被測定者の体内における生理的情報を測定する第２工程と、測定された物理的情報より被測定者の活動量を求める第３工程と、測定された生理的情報より被測定者にかかる生理的負荷を求める第４工程と、第３工程で求めた活動量および第４工程で求めた生理的負荷に関するグラフを生成する第５工程と、生成したグラフを被測定者に視認可能に表示する第６工程とを備える。

以上説明したように、本発明によれば、被測定者において測定された物理的情報および生理的情報より求めた活動量および運動負荷に関するグラフを表示するようにしたので、機能回復訓練の成果が把握しやすくなるという優れた効果が得られる。

図１は、本発明の実施の形態１係る機能回復訓練支援システムの構成を示す構成図である。 図２は、本発明の実施の形態１係る機能回復訓練支援システムの一部におけるハードウエア構成を示す構成図である。 図３は、本発明の実施の形態１係る機能回復訓練支援システムの動作例（機能回復訓練支援方法）について説明するためのフローチャートである。 図４は、心電位データの波形と心拍数について説明するための説明図である。 図５は、本発明の実施の形態１係る機能回復訓練支援システムで表示される２次元グラフの例を示す説明図である。 図６は、測定される加速度の移動標準偏差とＦＩＭとの関係に関する統計データを示す特性図である。 図７は、本発明の実施の形態２係る機能回復訓練支援システムの一部構成を示す構成図である。 図８は、％ＨＲＲの２４時間累積値を運動負荷、２４時間の活動時間（立位時間、座位時間、歩行時間の総和）を活動量とした２次元グラフである。 図９は、被測定者の姿勢角度を測定した結果を示す特性図である。 図１０は、推定した姿勢の変化を示す特性図である。 図１１は、起立、仰向け、うつ伏せ時の角度の実測値を示す特性図である。 図１２は、起立、仰向け、うつ伏せ時の角度の実測値より起きていると判定する範囲を３０～１４０度の範囲を説明するための説明図である。 図１３は、運動負荷を活動量で除した商と活動量との関係に関する統計データを示す特性図である。 図１４は、運動負荷を活動量で除した商とＳＩＡＳとの関係に関する統計データを示す特性図である。 図１５は、運動負荷を活動量で除した（追加処理値）を時系列に示すグラフである。 図１６は、歩行を検知する状態を示す説明図である。 図１７は、歩数をカウントする際の閾値を左右の足に対応させて２つにして歩行検出の精度を確保する状態を示す説明図である。 図１８は、本発明の実施の形態３係る機能回復訓練支援システムの構成を示す構成図である。 図１９は、縦軸を１日における総運動強度（運動負荷）、横軸を１日における総活動時間（活動量）とした２次元グラフである。 図２０は、活動量Ａと運動負荷Ｌに関して設定した活動量の閾値Ａ_th、運動負荷の閾値Ｌ_thについて示す説明図である。 図２１は、本発明の実施の形態３係る機能回復訓練支援システムの動作例を説明するためのフローチャートである。 図２２は、運動負荷と活動量との２次元グラフ（ａ）に、運動負荷の時間経過（ｂ）、活動量の時間経過（ｃ）を加えて表示する例を示す説明図である。 図２３は、運動負荷および活動量の結果に加えてアドバイス（助言）を表示する例を示す説明図である。 図２４は、式（４）で算出される被測定者の歩行から走行における活動量と予備酸素摂取量との関係を示す特性図である。 図２５は、式（４）で算出される被測定者の歩行から走行における活動量の正の平方根と、予備酸素摂取量との関係を示す特性図である。 図２６は、物理測定部１０１が測定した３方向の加速度の和の時間変化を高速フーリエ変換した結果を示す特性図である。 図２７は、物理測定部１０１が測定した３方向の加速度の和の時間変化を高速フーリエ変換したことにより得られるピークの周波数と予備酸素摂取量との関係を示す特性図である。 図２８は、本発明の実施の形態４係る機能回復訓練支援システムの構成を示す構成図である。 図２９は、本発明の実施の形態５係る機能回復訓練支援システムの構成を示す構成図である。 図３０は、式（４）で算出された被測定者の歩行から走行における期間の加速度計測値に対し、式（４）で算出された値の正の平方根により求めた活動量と、％ＨＲＲおよび予備酸素摂取量との関係を示す特性図である。 図３１は、活動量の正の平方根を横軸、％ＨＲＲを縦軸として健常者のこれらにおける関係を示す特性図である。

以下、本発明の実施の形態おける機能回復訓練支援システムについて説明する。

［実施の形態１］
はじめに、本発明の実施の形態１係る機能回復訓練支援システムについて、図１を参照して説明する。この機能回復訓練支援システムは、物理測定部１０１、生理測定部１０２、第１算出部１０３、第２算出部１０４、グラフ生成部１０５、表示部１０６を備える。

物理測定部１０１は、被測定者（患者）に装着されて、被測定者の身体の静的・動的状態を表す物理的情報を時系列に測定する。例えば、物理的情報とは、例えば、加速度、角速度、位置座標の少なくとも１つである。以下では、物理測定部１０１として、加速度を時系列に測定する加速度測定部を例に説明する。生理測定部１０２は、被測定者の体内の生理的情報を測定する。生理的情報とは、例えば、心電位、心拍数、脈拍数、血圧、筋電位、呼吸活動の少なくとも１つである。以下では、生理測定部１０２として、被測定者の心電位を測定する心電測定部を例に説明する。

第１算出部１０３は、物理測定部１０１が測定した物理的情報の変化から被測定者の体動に関する活動量を求める。例えば、第１算出部１０３は、測定された物理情報の二乗和、または二乗和の平方根、または任意の期間の累積値、または時間差分、または時間差分の絶対値、任意の期間の標準偏差または分散のいずれか、もしくは組み合わせにより活動量を求める。

第２算出部１０４は、生理測定部１０２が測定した生理的情報の変化から被測定者にかかる生理的負荷を求める。第２算出部１０４は、生理的負荷として、例えば、運動負荷を求める。例えば、第２算出部１０４は、測定された生理的情報を任意の基準をもとに規格化した値、または任意の期間累積した値、または平均化した値、中央値、または微分した値のいずれか、もしくは組み合わせにより運動負荷を求めるようにしてもよい。任意の期間は、例えば１日の経過が漏れなく含まれる２４時間とすればよい。

グラフ生成部１０５は、第１算出部１０３が求めた活動量および第２算出部１０４が求めた生理的負荷に関するグラフを生成する。例えば、グラフ生成部１０５は、第１算出部１０３が求めた活動量の変化を第１パラメータとし、第２算出部１０４が求めた生理的負荷（例えば運動負荷）の変化を第２パラメータとし、第１パラメータと第２パラメータとを２次元のグラフとする。表示部１０６は、グラフ生成部１０５が生成したグラフデータによるグラフを被測定者に視認可能に表示する。

例えば、図２に示すようなウエアラブルなデバイスを用い、ゲートウエイを介して遠隔に配置されているサーバに測定データを送信し、サーバにおいて、活動量および運動負荷を求め、求めた活動量の変化を第１パラメータとし、求めた運動負荷の変化を第２パラメータとした２次元のグラフデータを生成し、このグラフデータによるグラフを被測定者に表示するようにしてもよい。

この構成では、第１算出部１０３、第２算出部１０４、グラフ生成部１０５の機能を、サーバにおいて実現する。サーバは、ＣＰＵ（Central Processing Unit；中央演算処理装置）と主記憶装置と外部記憶装置とネットワーク接続装置となどを備えたコンピュータ機器であり、主記憶装置に展開されたプログラムによりＣＰＵが動作することで、上述した各機能が実現される。

図２に示すデバイスは、加速度センサ１１１，容量検出回路１１２，アナログ－デジタル回路（ＡＤＣ）１１３，２つの電極１１４ａ，１１４ｂ，電位検出回路１１５，アナログ－デジタル回路（ＡＤＣ）１１６，演算処理回路１１７，無線回路１１８を備える。

加速度センサ１１１は、内部に備えられている可動体が加速度の変化により変位し、容量変化を生成する。この容量の変化は、容量検出回路１１２により電気信号に変換され、ＡＤＣ１１３によりデジタルデータに変換され、加速度データとされる。物理測定部１０１は、加速度センサ１１１，容量検出回路１１２，ＡＤＣ１１３を備える。

また、２つの電極１１４ａ，１１４ｂは、例えば、着衣に埋め込まれて皮膚に接触可能とされ、この２つの電極１１４ａ，１１４ｂの間に生じる電位差が、電位検出回路１１５で検出され、アナログ－デジタル回路（ＡＤＣ）１１６においてデジタルデータに変換されて心電位データとなる。電極１１４ａ，１１４ｂ、電位検出回路１１５、ＡＤＣ１１６が、生理測定部１０２となる。

演算処理回路１１７は、設定されている時刻毎（例えば１秒毎）に、加速度データ、心電位データを取得する。演算処理回路１１７が取得した加速度データ、心電位データは、無線回路１１８により、図示しないゲートウエイを介してサーバに送信される。

次に、実施の形態１係る機能回復訓練支援システムの動作例（機能回復訓練支援方法）について、図３のフローチャートを用いて説明する。

まず、ステップＳ１０１で、物理測定部１０１において、物理情報として、例えば、加速度の変化として容量変化が測定され、生理測定部１０２において、生理的情報として電位差が測定される（第１工程，第２工程）。次に、ステップＳ１０２で、物理測定部１０１が、測定した容量変化より変位を算出して加速度データとする。次に、ステップＳ１０３で、第１算出部１０３が、加速度データより被測定者の体動に関連する活動量を求める（第３工程）。

また、ステップＳ１０４で、生理測定部１０２が、測定した電位差より心電を算出して被測定者の心電位とする。次に、ステップＳ１０５で、第２算出部１０４が、心電位より被測定者の運動負荷を求める（第４工程）。

次に、ステップＳ１０６で、グラフ生成部１０５が、第３工程で求めた活動量および第４工程で求めた生理的負荷に関するグラフのデータを生成する（第５工程）。例えば、グラフ生成部１０５は、求められた活動量の変化を第１パラメータとし、求められた運動負荷の変化を第２パラメータとし、第１パラメータを横軸、第２パラメータを縦軸とした２次元グラフのデータを生成する。次に、ステップＳ１０７で、表示部１０６が、生成されたグラフ（２次元グラフ）を表示する（第６工程）。

ここで、運動負荷の算出について説明する。運動負荷は、心拍数から求めることができる。心拍数は、心電位データの波形を所定の閾値で閾値処理してピークを検出し、ピークから次のピークまでの時間間隔を測定し、例えば１分間当たりのピークの数として算出することができる（図４参照）。この心拍数を、被測定者の最大心拍数で除した値を運動負荷とすればよい。なお、測定された心拍数÷被測定者の最大心拍数×１００は、一般に運動強度（％ＭＨＲ；Maximum Heart Rate）と呼ばれている。

ところで、運動負荷は、安静時心拍数と最大心拍数の差（予備心拍数、Heart Rate Reserved；ＨＲＲ）を用い、（測定された心拍数－被測定者の安静時心拍数）÷（被測定者の最大心拍数－安静時心拍数）により求めてもよい。この計算結果は、運動強度（％HRR；％ Heart Rate Reserve）と呼ばれている。

次に、加速度より求める活動量について説明する。まず、加速度は、ＸＹＺ軸の３方向の加速度を検出する３軸の加速度センサを用いて検出する。各軸の加速度は、被測定者に装着されている物理測定部１０１の傾きに依存して変化するため、変位として、例えば、ノルム（ベクトルの合成和）を用いる。ノルムは、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の各方向の加速度をａ_x、ａ_y、ａ_zとすると、「｜ａ｜＝（ａ_x ²＋ａ_y ²＋ａ_z ²）^1/2」で与えられる。平方根を用いることは、計算量を増大させるため、２乗和（ａ_x ²＋ａ_y ²＋ａ_z ²）を用いてもよい。また、測定される加速度における意図しない極端に大きな振動を除去するため、ノルムや２乗和に対してローパスフィルタを適用してもよい。

活動量は、以下の式（１）に示すように、ノルムを積分することにより（移動和）計算される。

上述したように求めた運動量および活動量の測定結果を、運動強度（運動負荷）を縦軸とし、活動量を横軸とした２次元グラフ（図５参照）として生成する。図５において、測定結果を丸で示す。また、このグラフの中に、予め測定した健常者のデータ群から求めた健常者領域を設定して表示する。これにより、健常者ゾーンに対して、白丸で示す測定結果がどの程度近づいてきているのかを視覚的に把握できる。また、リハビリによる回復の効果が、身体機能と紐付けて（関連付けて）考えることができる。

また、活動量は、以下の式（２）に示すように、ノルムの時間変化の差を２乗した値を積分して算出してもよい。

また、活動量は、以下の式（３）に示すように、ノルムの時間変化の差の絶対値を積分して算出してもよい（差の絶対値の和）。この場合、差の２乗和に比べて計算量を減らすことができる。

また、活動量は、以下の式（４）に示すように、ノルムの時間変化の標準偏差とし、移動標準偏差で算出してもよい。

図６に、移動標準偏差とＦＩＭ（Functional Independence）との関係に関する統計データを示す。ＦＩＭは、ＡＤＬ（Activities of daily living）の評価指標である。移動標準偏差はＦＩＭと相関の関係にあることが分かる。前述した活動量では、静止時にも重力加速度と同じ値（１Ｇ）を出力するが、移動標準偏差は平均からの隔たりを表す量であるため、静止時には非常に小さな値を出力する。移動標準偏差を使うことでより運動時を反映した指標を与えることができる。

［実施の形態２］
次に、本発明の実施の形態２係る機能回復訓練支援システムについて説明する。実施の形態２では、第１算出部１０３が、物理測定部１０１が測定した加速度より、被測定者の姿勢を推定して活動量とする。実施の形態２では、図７に示すように、第１算出部１０３が、傾斜算出部１３１，向き算出部１３２、姿勢推定部１３３を備える。

まず、傾斜算出部１３１は、物理測定部１０１で測定した加速度より、以下の式（５）により、被測定者の傾斜の角度θを求める。

また、向き算出部１３２は、物理測定部１０１で測定した加速度より、以下の式（６）により、被測定者の向きφを求める。

なお、θ（－９０≦θ＜２７０）は鉛直方向に対する物理測定部１０１のｚ軸の傾き、φ（－９０≦φ＜２７０）は鉛直方向に対する物理測定部１０１のｘ軸の傾きであり、単位は度［ｄｅｇｒｅｅ］である。

姿勢推定部１３３は、以上のようにして求めた傾斜の角度θおよび向きφの値を閾値と比較をすることで、姿勢を推定する。物理測定部１０１の傾きは、物理測定部１０１を身に着けた被測定者の上体の傾きを反映するため、物理測定部１０１の傾きから被測定者の姿勢を推定できる。

図８は、％ＨＲＲの２４時間累積値を運動強度（運動負荷）、２４時間の活動時間（立位時間、座位時間、歩行時間の総和）を活動量とした２次元グラフである。図８において、患者の測定結果を丸、四角、三角で示す。丸はＦＩＭが高い患者を示し、四角はＦＩＭが中間の患者を示し、三角はＦＩＭが低い患者を示す。また、このグラフの中に、予め測定した健常者のデータ群から求めた健常者領域（＊）を設定して表示する。図８では、ＦＩＭが高いほど健常者領域に漸近しており、既存のリハビリテーションの医学的評価指標であるＦＩＭと測定結果とに関係があることが分かる。これにより、健常者ゾーンに対して、丸で示す測定結果がどの程度近づいてきているのかを視覚的に把握できる。また、リハビリによる回復の効果が、身体機能と紐付けて（関連付けて）考えることができる。

図９に、患者（被測定者）の姿勢角度を測定した結果を示す。２８名（男女含む）の被測定者について、一人当たり４８時間計測した結果である。姿勢が切り替わる角度を統計的に探索することで、例えば、入院生活容態に基づく高信頼な閾値を設定することができる。

推定した姿勢のなかで、座っている、立っている、歩いている時間を足した時間、すなわち、寝ている（横になっている）時間以外の合計時間を活動量とする。姿勢を考慮することで、活動量の精度を向上することができる。

ところで、物理測定部１０１が測定している加速度より以下の式（７）により加速度の標準偏差ｓを求め、この標準偏差ｓにより、向き算出部１３２が求めた向きを補償するようにしてもよい。

例えば、図１０に示すように、物理測定部１０１が測定している加速度が大きい場合、座位または立位であると解釈し、物理測定部１０１が測定している加速度が小さい場合は、臥位であるとして、向き算出部１３２が求めた体の向きを一定時間保持する。物理測定部１０１が測定している加速度の大きさに着目して保持することにより、擾乱に強く安定した姿勢推定が可能となる。

以下、起立、仰向け、うつ伏せ時の角度の実測値について図１１，図１２を参照して説明する。図１１に示すように、仰向け時は１６５～２００度、うつ伏せ時は１～２７度、起立時は６７～１１８度の範囲となる結果が得られた。実験結果から、起きていると判定する範囲を３０～１４０度の範囲に設定する（図１２）。このように、姿勢の閾値を患者の統計分布から決定することで、実際の入院生活を模擬することができ、姿勢を推定する精度を向上させることができる。

また、第２算出部１０４において、求めた運動負荷を第１算出部１０３が求めた活動量で除した追加処理値を求め、グラフ生成部１０５では、第２算出部１０４が求めた追加処理値の変化を第２パラメータとして、第１パラメータと第２パラメータとを２次元のグラフとしてもよい。例えば、図５に示したグラフにおいて、縦軸を、運動負荷を活動量で割った商（追加処理値）を運動強度（運動負荷）として用いて図１３に示すようにしても良い。図１３において、丸はＦＩＭが高い患者を示し、四角はＦＩＭが中間の患者を示し、三角はＦＩＭが低い患者を示す。

また、移動標準偏差で求めた活動量で割った％ＨＲＲの２４時間累積と、脳卒中治療時に用いられる機能障害の評価指標ＳＩＡＳ（Stroke Impairment Assessment Set）との関係に関する統計データを図１４に示す。図１４に示すように、縦軸の指標は、ＳＩＡＳと逆相関の関係にあることがわかる。活動量で割られた運動強度（運動負荷）は、患者が身体を動かす際の効率性の指標であるため、これを縦軸に用いることで、活動時間としての活動量と身体操作の効率性の関係性を評価することが可能となる。

また、グラフ生成部１０５は、第２算出部１０４において求めた追加処理値を、図１５に例示するように、時系列に表示したグラフ（時系列グラフ）を生成し、表示部１０６がこの時系列グラフを表示してもよい。図１５では、追加処理値として、複数の患者の体動すなわち身体操作の負荷（運動強度／体動）の推移が示されている。このような時系列グラフを表示部１０６に表示することで、リハビリの成果として週の経過とともに負荷が減少してくことが確認できる。負荷が減るということは、楽に体を動かせるようになったことを意味し、効率性が改善されていることを表している。このように追加処理値は、この時系列情報にも価値を持つため、表示部１０６に時系列に表示することで、リハビリを適切に支援することができる。なお、グラフ生成部１０５は、追加処理値を時系列に示す時系列グラフおよび前述した２次元のグラフをともに生成し、これらを表示部１０６に同時に表示してもよく、グラフ生成部１０５は、いずれか一方のグラフを生成し、生成したいずれか一方のグラフを表示部１０６に表示してもよい。

ところで、脳卒中患者の場合、下半身の麻ひなどが発生する場合があり、この場合、右足と左足での体動が異なり、一般的に用いられる歩数計では、歩行を検知する精度が十分に得られない（図１６参照）。このような場合、図１７に示すように、歩数をカウントする際の閾値を左右の足に対応させて２つにすることで、片半身が麻ひしている患者に対しても歩行検出の精度を確保することができるようになる。

［実施の形態３］
次に、本発明の実施の形態３係る機能回復訓練支援システムについて図１８を参照して説明する。実施の形態３では、実施の形態１係る機能回復訓練支援システムに、さらに、訓練項目記憶部１０７、項目選択部１０８を備える。

訓練項目記憶部１０７は、機能回復訓練に関する複数の項目が活動量および運動負荷に関連付けて記憶している。項目選択部１０８は、第１算出部１０３が求めた活動量、および第２算出部１０４が求めた運動負荷を元に訓練項目記憶部１０７に記憶されているいずれかの項目を選択する。このように、項目選択部１０８が選択した項目は、表示部１０６が、グラフ生成部１０５が生成したグラフとともに表示する。

また、実施の形態３係る機能回復訓練支援システムは、助言記憶部１０９、助言選択部１１０を備える。

助言記憶部１０９は、機能回復訓練に関する複数の助言が活動量および運動負荷に関連付けて記憶している。助言選択部１１０は、第１算出部１０３が求めた活動量、および第２算出部１０４が求めた運動負荷を元に、助言記憶部１０９に記憶されているいずれかの助言を選択する。このように、助言選択部１１０が選択した助言は、表示部１０６が、グラフ生成部１０５が生成したグラフとともに表示する。

例えば、図１９に、縦軸を１日における総運動強度（運動負荷）、横軸を１日における総活動時間（活動量）とした２次元グラフに示す。１日における総運動強度として、「（測定された心拍数－被測定者の安静時心拍数）÷（被測定者の最大心拍数－安静時心拍数）×１００」を用い、１日における総活動時間として、１日における寝ているまたは横になっている時間以外の姿勢となっている合計時間を用いる。図１９に示すように、運動負荷および活動量が大きいほど、動ける時間が増えること、負荷の高い活動を行えること、効率良く長く動けることが分かる。

ここで、図２０に示すように、活動量Ａと運動負荷Ｌに関し、健常者の領域を元に、活動量の閾値Ａ_th、運動負荷の閾値Ｌ_thを設定する。この条件の下に、図２１のフローチャートに基づき、求められた運動負荷および活動量を閾値判定することで、患者の状態にあった訓練項目としてリハビリメニューを提示することができる。

まず、ステップＳ１０１で、物理測定部１０１において、加速度の変化として容量変化が測定され、生理測定部１０２において、電位差が測定される。次に、ステップＳ１０２で、物理測定部１０１が、測定した容量変化より変位を算出して加速度データとする。次に、ステップＳ１０３で、第１算出部１０３が、加速度データより被測定者の体動に関連する活動量を求める。

また、ステップＳ１０４で、生理測定部１０２が、測定した電位差より心電を算出して被測定者の心電位とする。次に、ステップＳ１０５で、第２算出部１０４が、心電位より被測定者の運動負荷を求める。

次に、ステップＳ２０１で、項目選択部１０８が、求められた運動負荷Ｌが閾値Ｌ_thより大きいか否かを判定する。運動負荷Ｌが閾値Ｌ_th以下の場合（ステップＳ２０１のｎｏ）、ステップＳ２０２で、項目選択部１０８は、訓練項目記憶部１０７よりメニュー１を選択し、表示部１０６に表示する。一方、運動負荷Ｌが閾値Ｌ_thより大きい場合（ステップＳ２０１のｙｅｓ）、ステップＳ２０３に進み、項目選択部１０８が、求められた活動量Ａが閾値Ａ_thより大きいか否かを判定する。活動量Ａが閾値Ａ_th以下の場合、（ステップＳ２０３のｎｏ）、ステップＳ２０２で、項目選択部１０８は、訓練項目記憶部１０７よりメニュー２を選択し、表示部１０６に表示する。一方、活動量Ａが閾値Ａ_thより大きい場合（ステップＳ２０３のｙｅｓ）、ステップＳ２０５に進み、項目選択部１０８は、リハビリが完了したことを通知する旨を表示部１０６に表示する。

ところで、図２２に示すように、運動負荷と活動量との２次元グラフ（ａ）に加え、運動負荷の時間経過（ｂ）、活動量の時間経過（ｃ）を表示するようにしてもよい。これにより、患者は日常生活の動作と運動負荷、活動量と関連付けて把握することができ、実施している機能回復訓練にフィードバックすることができる。

次に、助言の提示例について説明する。例えば、図２３に示すように、運動負荷および活動量の結果に加えてアドバイス（助言）を表示する。医師などによるアドバイスを助言記憶部１０９に記憶しておく。助言選択部１１０において、求められた運動負荷と活動量の結果を機械学習などのアルゴリズムを用い、助言記憶部１０９に記憶されている定型の文書としてのアドバイスを選択し、表示部１０６に表示するこれにより、患者に、実施している機能回復訓練の改善点を提示することができる。

ところで、活動量は、式（１）、式（２）、式（３）、式（４）で算出される活動量の正の平方根を用いることもできる。式（４）で算出される被測定者の歩行から走行における活動量と予備酸素摂取量との関係を図２４に示す。また、式（４）で算出される被測定者の歩行から走行における活動量の正の平方根と、予備酸素摂取量との関係を図２５に示す。図２４では、プロットが２次関数的に非線形に分布しているのに対し、図２５では、直線的、すなわち線形に分布している。この傾向は、予備酸素摂取量の代わりに最大酸素摂取量を用いても同様である。また式（４）の代わりに式（１）、式（２）、式（３）を用いても同様の傾向が得られる。

線形の関係性のほうが、酸素摂取量を予測するうえで直感的に扱いやすい、計算量が少ないといった利点があり、また、線形を仮定した解析、たとえば重回帰分析への応用が高信頼に実施可能となる。

また、活動量は、物理測定部１０１が測定した３方向の加速度の和の時間変化のピーク周波数を用いることもできる。物理測定部１０１が測定した３方向の加速度の和を時間的に連続する１０２４点、すなわち２５Ｈｚのデータレートで４０．９６秒間の時間変化を高速フーリエ変換（ＦＦＴ）した結果を図２６に示す。３Ｈｚのところにピークがあるが、これから１秒間に３歩、すなわち１分間で１８０歩のピッチで走行していたことが分かる。このようなピークの周波数と予備酸素摂取量との関係を示したものが図２７であり、相関関係が得られていることが分かる。これは、歩行ピッチと酸素摂取量の関係性を示すものであり、歩行もしくは走行の具体的な容態とその容態における酸素摂取量が同時に把握可能となる。

［実施の形態４］
次に、本発明の実施の形態４係る機能回復訓練支援システムについて図２８を参照して説明する。実施の形態４では、実施の形態３係る機能回復訓練支援システムにさらに酸素摂取量算出部１２１を備える。酸素摂取量算出部１２１は、活動量と酸素摂取量の分布から回帰式を作成し、作製した回帰式を用いて酸素摂取量を算出する。回帰式は、あらかじめ得た分布を用いて作成してもよいし、酸素摂取量算出部１２１に格納されている酸素摂取量と活動量から都度作成してもよい。

あらかじめ得た分布を用いる場合について、図２４、図２５、図２７に示した分布を例として説明する。例えば、図２４に示した分布の回帰式は、予備酸素摂取量をＹ、活動量をＸとすると「Ｙ＝－０．９Ｘ²＋１．７９Ｘ＋０．１１」となる。また、図２５に示した分布の回帰式は、予備酸素摂取量をＹ、活動量をＸとすると「Ｙ＝１．１２Ｘ－０．０６」となる。また、図２７に示した分布の回帰式は、予備酸素摂取量をＹ、活動量をＸとすると「Ｙ＝０．４２Ｘ－０．２４」となる。酸素摂取量算出部１２１は、これら回帰式を実装することもできる。

酸素摂取量は、本来は呼気から計測されるものであるが、呼気計測は被測定者の負担が大きいため、上述した回帰式を用いて活動量から簡便に推定することで、低負担で酸素摂取量が把握可能となる。

［実施の形態５］
次に、本発明の実施の形態５に係る機能回復訓練支援システムについて図２９を参照して説明する。実施の形態５では、実施の形態４係る機能回復訓練支援システムにさらに被測定者情報記憶部１２２を備える。被測定者情報記憶部１２２は、被測定者の生年月日、年齢、性別、身長、体重、病歴、投薬履歴、入退院履歴、治療担当者、ＦＩＭ（Functional Independence Measure）、病室、利用ベッドを含む被測定者の履歴情報の少なくとも１つを格納する。こうした被測定者の履歴情報を格納する被測定者情報記憶部１２２を備えることで、被測定者の活動量や運動負荷の変化が、何によってもたらされたものであるかを関連付けて考えることができる。

また、酸素摂取量算出部１２１は、第１算出部１０３が求めた活動量、第２算出部１０４が求めた生理的負荷、被測定者情報記憶部１２２に格納された被測定者の履歴情報の少なくとも１つより、最大酸素摂取量または予備酸素摂取量を求めることができる。

図３０に、式（４）で算出された被測定者の歩行から走行における期間の加速度計測値に対し、式（４）で算出された値の正の平方根により求めた活動量と、％ＨＲＲおよび予備酸素摂取量との関係を示す。活動量と％ＨＲＲとは、ともに予備酸素摂取量と相関があることが分かる。こうした関係性を用いて前述した回帰式を作成してもよい。重回帰分析の式は、一般にＹ＝β₀＋Σ_i=1β_iｘ_i（ｉ＝１，２，３，…）であるが、予備酸素摂取量をＹ、運動負荷をｘ₁、活動量の正の平方根をｘ₂とすると、回帰式は重回帰分析を用いて「Ｙ＝０．３９ｘ₁＋０．７１ｘ₂－０．０７・・・（８）」となる。

式（８）には、被測定者の履歴情報が含まれていないが、履歴情報を以降の項として用いた重回帰分析を行えば、履歴情報を含んだ回帰式を得ることができる。また、ｘ₁の数が多い場合は、ステップワイズ変数選択法（非特許文献１参照）を用いて、Ｙとより関係性の強いｘ₁のみを選抜して回帰式を作成してもよい。ステップワイズ変数選択法は、機械式に行えるので容易にシステムへの実装が可能である。

以下の表１に、活動量の正の平方根を用いて得た予備酸素摂取量の回帰式の決定係数Ｒ²、％ＨＲＲを用いて得た予備酸素摂取量の回帰式の決定係数Ｒ²、活動量の正の平方根および％ＨＲＲの両者を重回帰分析を用いて得た予備酸素摂取量の回帰式の決定係数Ｒ²を示す。両者を用いた場合が最も良好な推定精度が得られていることがわかる。こうした多変量の回帰式を用いることで、正確な酸素摂取量の推定値を提供することができる。

多変量の回帰式には、重回帰分析の代わりに、ロジスティック回帰や、サポートベクトル回帰およびニューラルネットワークを用いることもできる。これらは、重回帰分析ではできない、非線形的な回帰が可能なため、より最適化された回帰を実施でき、高信頼な酸素摂取量の推定値を提供できる。

また、多変量の回帰式には、各項に係数を乗じ、条件に応じて係数の値を切り替えることもできる。たとえば、「Ｙ＝β₀＋ａβ₁ｘ₁＋ｂβ₂ｘ₂＝０．３９ａｘ₁＋０．７１ｂｘ₂－０．０７」といった係数ａ，ｂ（０≦ａ，ｂ≦１）を与え、条件に応じてこれら係数の値を切り替える。切り替えの例を図３１を用いて説明する。図３１は、活動量の正の平方根を横軸、％ＨＲＲを縦軸として健常者のこれらにおける関係を図示したものである。回帰線に対してデータ点が個人差や測定誤差によりばらついているが、９５％予測区間を算出することにより、統計的にばらつきがその範囲内に留まることを把握ができる。

しかし、健常者とは異なり、患者の場合はこの９５％予測区間を超えた位置にデータが現れることがある。たとえば、頻脈を有する患者であれば、％ＨＲＲが高いために９５％予測区間を超えてしまう。一方で、過度の麻痺により歩行における体の揺れが大きい場合は、活動量の正の平方根が大きくなり、これも９５％予測区間を超えてしまう。これらの場合は、運動負荷か活動量のどちらかの項の値が異常値となるので、上記の回帰式を用いると異常値の項が信頼性の低下を招くために使用は適当ではない。

一方、図３１において％ＨＲＲが高くて９５％予測区間を超える場合は、上の式においてａ＝０として寄与をなくすことで、異常値の項が信頼性の低下を招くことはなくなり、適切な推定が行える。同様に、活動量の正の平方根が高くて９５％予測区間を超える場合は、上の式においてｂ＝０として寄与をなくしてしまえば、異常値の項が信頼性の低下を招くことはなくなり、適切な推定が行える。データが９５％予測区間の中に入る場合は、ａ＝ｂ＝１とする。このように各項に係数を乗じ、条件に応じて係数の値を切り替えることで、疾病を有した人物であっても高信頼な酸素摂取量の推定値を提供できる。

以上に説明したように、本発明によれば、被測定者において測定された物理的情報および生理的情報より求めた活動量および運動負荷に関するグラフを表示するようにしたので、機能回復訓練の成果が把握しやすくなる。

上記機能回復訓練支援システムにおいて、物理測定部は角速度センサ（ジャイロセンサ）を用いてもよい。角速度センサは、上記θ、Φの代替となる角度を計測値として出力するので、より容易に活動量を取得できる利点がある。また、物理測定部はＧＰＳを用いても良い。ＧＰＳは位置情報を取得するため、その履歴から移動量を算出することができ、運動のモニタリングという観点で有効な運動量を提供することができる。

また、生理測定部は筋電計を用いても良い。心電計で把握できるのは中枢系と抹消系を含めた身体全体の代謝であることに対して、筋電計を用いれば、局所的な筋電位を計測でき、解析を容易化する限定的な負荷情報を提供することができる。また、生理計測部には、呼吸計を用いてもよい。運動負荷が高まると一般に呼吸数が増えるために、呼吸計により心電計と類似の役割が期待でき、心拍数を呼吸数に代替できることが期待される。かつ、呼吸計はセンサが身体の皮膚表面に配置される必要が無いため、着脱が容易であるという利点がある。

また生理計側部には、血圧計を用いてもよい。運動をすると酸素消費量が増えるため、心拍数と同様に血圧も上昇することから、血圧が心拍との代替を果たせる。疾病等の関係で血圧を常時測る場合などは、他センサを併用すると煩雑であることから、利用している血圧計で賄うことで利便性が確保できる。また生理計側部には、脈拍計を用いてもよい。脈拍を用いれば、心電位が計測しにくい腕や足や首などで計測が可能であり、より容易に計測ができる。

なお、本発明は以上に説明した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想内で、当分野において通常の知識を有する者により、多くの変形および組み合わせが実施可能であることは明白である。

１０１…物理測定部、１０２…生理測定部、１０３…第１算出部１０３、１０４…第２算出部１０４、１０５…グラフ生成部、１０６…表示部。

Claims (12)

1. 被測定者に装着されて前記被測定者の身体の静的または動的な状態を表す物理的情報を時系列に測定する物理測定部と、
   前記被測定者の体内における生理的情報を時系列に測定する生理測定部と、
   前記物理測定部が測定した物理的情報の変化から前記被測定者の活動量を求める第１算出部と、
   前記生理測定部が測定した生理的情報の変化から前記被測定者にかかる生理的負荷を求める第２算出部と、
   前記第１算出部が求めた活動量および前記第２算出部が求めた生理的負荷に関するグラフを生成するグラフ生成部と、
   前記グラフ生成部が生成したグラフを前記被測定者が視認するための表示部と
   を備え、
   前記物理測定部は、加速度を時系列に測定する加速度測定部であり、
   前記生理測定部は、前記被測定者の心電位を測定する心電測定部であり、
   前記第２算出部は、生理的負荷として運動負荷を求め、
   前記第２算出部は、求めた運動負荷を前記第１算出部が求めた活動量で除した追加処理値を求め、
   前記グラフ生成部は、前記第１算出部が求めた活動量の変化を第１パラメータ、前記第２算出部が求めた追加処理値の変化を第２パラメータとして、前記第１パラメータと前記第２パラメータとを２次元のグラフとする、
   または、
   前記グラフ生成部は、前記第２算出部によって算出された追加処理値を時系列に示すグラフを生成する
   ことを特徴とする機能回復訓練支援システム。
2. 請求項１記載の機能回復訓練支援システムにおいて、
   前記第２算出部は、測定された心拍数÷前記被測定者の最大心拍数、または、（測定された心拍数－前記被測定者の安静時心拍数）÷（前記被測定者の最大心拍数－安静時心拍数）、またはこれらを任意の期間累積した値、またはこれらの任意の期間における平均値または中央値により運動負荷を求めることを特徴とする機能回復訓練支援システム。
3. 請求項１または２記載の機能回復訓練支援システムにおいて、
   前記加速度測定部は、互いに直交するＸＹＺ軸の３方向の加速度を測定し、
   前記第１算出部は、測定された３方向の加速度の和の積分値、測定された３方向の加速度の和の時間変化の差を２乗した値の積分値、測定された３方向の加速度の和の時間変化の差の絶対値の積分値、測定された３方向の加速度の和の時間変化の移動標準偏差のいずれかにより活動量を求める
   ことを特徴とする機能回復訓練支援システム。
4. 請求項３記載の機能回復訓練支援システムにおいて、
   前記第１算出部は、測定された３方向の加速度の和の積分値、測定された３方向の加速度の和の時間変化の差を２乗した値の積分値、測定された３方向の加速度の和の時間変化の差の絶対値の積分値、測定された３方向の加速度の和の時間変化の移動標準偏差のいずれかの正の平方根をとることにより活動量を求める
   ことを特徴とする機能回復訓練支援システム。
5. 請求項１または２記載の機能回復訓練支援システムにおいて、
   前記加速度測定部は、互いに直交するＸＹＺ軸の３方向の加速度を測定し、
   前記第１算出部は、測定された加速度より前記被測定者の上体の傾斜の角度を求め、求めた傾斜の角度より決定される前記被測定者の姿勢を活動量として求める
   ことを特徴とする機能回復訓練支援システム。
6. 請求項１または２記載の機能回復訓練支援システムにおいて、
   前記加速度測定部は、互いに直交するＸＹＺ軸の３方向の加速度を測定し、
   前記第１算出部は、測定された３方向の加速度の和の時間変化のピーク周波数をとることにより活動量を求めること
   を特徴とする機能回復訓練支援システム。
7. 請求項１～６のいずれか１項に記載の機能回復訓練支援システムにおいて、
   前記グラフ生成部は、前記第１算出部が求めた活動量の変化を第１パラメータ、前記第２算出部が求めた生理的負荷の変化を第２パラメータとして、前記第１パラメータと前記第２パラメータとを２次元のグラフとする
   ことを特徴とする機能回復訓練支援システム。
8. 請求項１～７のいずれか１項に記載の機能回復訓練支援システムにおいて、
   機能回復訓練に関する複数の項目が活動量および生理的負荷に関連付けられて記憶された訓練項目記憶部と、
   前記第１算出部が求めた活動量、および前記第２算出部が求めた生理的負荷を元に前記訓練項目記憶部に記憶されているいずれかの項目を選択する項目選択部と
   を備え、
   前記表示部は、前記項目選択部が選択した項目を前記グラフ生成部が生成したグラフとともに表示する
   ことを特徴とする機能回復訓練支援システム。
9. 請求項１～８のいずれか１項に記載の機能回復訓練支援システムにおいて、
   機能回復訓練に関する複数の助言が活動量および生理的負荷に関連付けられて記憶された助言記憶部と、
   前記第１算出部が求めた活動量、および前記第２算出部が求めた生理的負荷を元に前記助言記憶部に記憶されているいずれかの助言を選択する助言選択部と
   を備え、
   前記表示部は、前記助言選択部が選択した助言を前記グラフ生成部が生成したグラフとともに表示する
   ことを特徴とする機能回復訓練支援システム。
10. 請求項１～９のいずれか１項に記載の機能回復訓練支援システムにおいて、
    前記被測定者の生年月日、年齢、性別、身長、体重、病歴、投薬履歴、入退院履歴、治療担当者、ＦＩＭ、病室、利用ベッドを含む前記被測定者の履歴情報の少なくとも１つを格納する被測定者情報記憶部を備えることを特徴とする機能回復訓練支援システム。
11. 請求項１０記載の機能回復訓練支援システムにおいて、
    前記第１算出部が求めた活動量、前記第２算出部が求めた生理的負荷のいずれかにより最大酸素摂取量および予備酸素摂取量の少なくとも１つを求める酸素摂取量算出部をさらに備えることを特徴とする機能回復訓練支援システム。
12. 請求項１１記載の機能回復訓練支援システムにおいて、
    前記酸素摂取量算出部は、前記第１算出部が求めた活動量、前記第２算出部が求めた生理的負荷、前記被測定者情報記憶部に格納された前記被測定者の履歴情報の少なくとも１つより、前記最大酸素摂取量および前記予備酸素摂取量の少なくとも１つを求める
    ことを特徴とする機能回復訓練支援システム。

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