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JP2010273746A - リハビリ動作の判定装置 - Google Patents

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JP2010273746A
JP2010273746A JP2009127158A JP2009127158A JP2010273746A JP 2010273746 A JP2010273746 A JP 2010273746A JP 2009127158 A JP2009127158 A JP 2009127158A JP 2009127158 A JP2009127158 A JP 2009127158A JP 2010273746 A JP2010273746 A JP 2010273746A
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JP2009127158A
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Takashi Kawakami
川上  崇
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Panasonic Corp
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Abstract

【課題】正確な姿勢、可動範囲、動きの速さ、動きの滑らかさを測定し、動作の判定を行うことができるリハビリ動作の判定装置を提供すること。
【解決手段】本発明のリハビリ動作の判定装置は、センサ20として、加速度センサ及び角速度センサの少なくとも一方を用い、センサ20を、平面体を介して装着体10に取り付け、記憶部30には、装着されているセンサ20のそれぞれの相対位置データがあらかじめ記憶され、装着体10を装着した状態又は装着体10を模擬装着した状態を初期状態としてセンサ20によって検知させるキャリブレーション入力部60を備え、制御部40では、相対位置データを基にキャリブレーション入力部60の操作によってセンサ20から入力された検出値を初期設定値とし、センサ20で検知される検出値の変化によって体の姿勢、可動範囲、動きの速さ、又は動きの滑らかさを演算することを特徴とする。
【選択図】 図1

Description

本発明は、姿勢、可動範囲、動きの速さ、動きの滑らかさを測定し、動作の判定を行うことができるリハビリ動作の判定装置に関するものである。
リハビリ動作の確認は、今までは人の経験によるものであり、数値化、標準化することができれば、客観的に判断でき、問題点がわかりやすく、次の治療、リハビリへの指針にもなる。また、得られたデータを、グラフ化、コンピュータグラフィック化、患者映像との合成などの可視化を行うことで、患者が自分の状態を正しく、直感的に認識できる。治療やリハビリの指導を行う場合でも、説明がわかりやすい。また、簡単に測定が可能であれば、継続して測定して、データを蓄積していくことで、回復状況を確認でき、患者のモチベーションアップにもつながる。
しかし、従来のモーションキャプチャは、設備が高価で大掛かりとなり、医師や療法士の判定では、誤差が出やすいだけでなく頻繁には行えない。また、モーションキャプチャでは、計測範囲が限られ、決まった場所でないと測定できない。また、マーカーを多数装着しなければいけないなど、準備にも時間がかかっていた。
筋電位センサを使用する提案もあるが、複雑な姿勢や動きを検出するには、非常に多くのセンサを正確に装着する必要があり、計算も複雑で現実的ではない。
一方、加速度センサや角速度センサを用いて動作を測定する装置が既に提案されている。
例えば、特許文献1では、多軸加速度センサと角速度センサとを組み合わせて姿勢検出手段を構成し、頭部の左右方向の回転や、頭部の上下動の移動量を計測している。また、特許文献1では、ゴルフのスイングや野球のバッティングホームを基準のフォームと比較することで正しいフォームであるかを判定できる。
また、特許文献2では、身体の複数の箇所に加速度センサを装着することで、各部の関節角度を測定している。
また、特許文献3では、身体の各部に加速度センサを装着してセンシングすることが記載され、特に段落番号(0031)では、健常者と麻痺患者とでは手の動作の滑らかさが異なる、過去のデータとの比較によって改善度合いが判別できるとしている。
特開平9−68444号公報 特開2002−355236号公報 特許第4021137号公報
特許文献1から3にも示すとおり、加速度センサや角速度センサを用いて動作を測定する装置が幾つか提案されているが、正確な姿勢や動作を検出し判定することはできない。
すなわち、加速度センサで測定できるのは各軸に対する加速度のみであり、重力方向は検出できるが、それだけでは姿勢を特定できない。また、重力方向の周りに初期状態で回転していても判別できない。また、角速度センサでは静止状態の姿勢は全くわからない。
従って、加速度センサや角速度センサを検出部に用いた動作測定装置では、動きは検出することができるが、静止した状態で、お互いのセンサの位置関係を確認することはできない。
なお、用途が限られており特定の動作を検出する場合やモーションキャップチャでは、そもそも初期状態の検出の必要性はない。
そこで、本発明は、正確な姿勢、可動範囲、動きの速さ、動きの滑らかさを測定し、動作の判定を行うことができるリハビリ動作の判定装置を提供することを目的とする。
請求項1記載の本発明のリハビリ動作の判定装置は、使用者の体の少なくとも一部に装着される装着体と、前記装着体に装着されて前記体の動きを検知するセンサと、前記センサによって検知した検出値を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された検出値から前記体の姿勢、可動範囲、動きの速さ、又は動きの滑らかさを演算する制御部と、前記制御部で演算した結果を表示する表示部とを備えたリハビリ動作の判定装置であって、前記センサとして、加速度センサ及び角速度センサの少なくとも一方を用い、前記センサを、平面体を介して前記装着体に取り付け、前記記憶部には、装着されている前記センサのそれぞれの相対位置データがあらかじめ記憶され、前記装着体を装着した状態又は前記装着体を模擬装着した状態を初期状態として前記センサによって検知させるキャリブレーション入力部を備え、前記制御部では、前記相対位置データを基に前記キャリブレーション入力部の操作によって前記センサから入力された検出値を初期設定値とし、前記センサで検知される検出値の変化によって前記体の姿勢、可動範囲、動きの速さ、又は動きの滑らかさを演算することを特徴とする。
請求項2記載の本発明は、請求項1に記載のリハビリ動作の判定装置において、前記記憶部には、所定の動作に対して目標とする前記体の姿勢、可動範囲、動きの速さ、又は動きの滑らかさの目標データをあらかじめ記憶させることを特徴とする。
請求項3記載の本発明は、請求項2に記載のリハビリ動作の判定装置において、前記目標データとして、健常者による理想的な動作データを用いることを特徴とする。
請求項4記載の本発明は、請求項2に記載のリハビリ動作の判定装置において、前記目標データとして、想定した使用者による理想的な動作データを用いることを特徴とする。
請求項5記載の本発明は、請求項2に記載のリハビリ動作の判定装置において、前記表示部では、前記目標データと前記センサの検出値による動作データとを比較表示することを特徴とする。
請求項6記載の本発明は、請求項2に記載のリハビリ動作の判定装置において、前記制御部では、前記目標データと前記センサの検出値による動作データとの差異の大きさを判定し、判定した前記結果を前記表示部にて表示することを特徴とする。
請求項7記載の本発明は、請求項1に記載のリハビリ動作の判定装置において、前記記憶部には、前記動作データをタイムデータとともに記憶し、異なる前記タイムデータによる前記動作データを比較し、比較した前記結果を前記表示部にて表示することを特徴とする。
請求項8記載の本発明は、請求項6に記載のリハビリ動作の判定装置において、前記差異の大きさの判定において、判定の基準となる複数の動作パラメータを有し、複数の前記動作パラメータにそれぞれ比率を設定する判定ロジックを備えたことを特徴とする。
請求項9記載の本発明は、請求項6に記載のリハビリ動作の判定装置において、任意の複数の動作を総合的に判定する判定ロジックを備え、各々の動作の判定の比率を任意に設定することを特徴とする。
請求項10記載の本発明は、請求項1に記載のリハビリ動作の判定装置において、前記記憶部には、麻痺レベル、意識レベル、筋緊張、言語障害、感覚障害、心理状態、外科診断などの動作外データを記憶し、前記動作外データを前記表示部にて表示することを特徴とする。
請求項11記載の本発明は、請求項1に記載のリハビリ動作の判定装置において、前記表示部を前記装着体に設けたことを特徴とする。
請求項12記載の本発明は、請求項1に記載のリハビリ動作の判定装置において、前記記憶部に記憶された動作データを送信する通信手段を設けたことを特徴とする。
請求項13記載の本発明は、請求項1に記載のリハビリ動作の判定装置において、動作に使用する道具に装着体外センサを取り付け、前記装着体外センサによって検知した検出値を前記記憶部に記憶させることを特徴とする。
請求項14記載の本発明は、請求項1に記載のリハビリ動作の判定装置において、個人認証機能を備えることを特徴とする。
請求項15記載の本発明は、請求項2に記載のリハビリ動作の判定装置において、前記体を動作させる筋力補助装置を備え、前記制御部では前記目標データと前記センサの検出値による動作データとの差異の大きさを判定し、前記判定によって所定値よりも差異が大きな場合には前記制御部から前記筋力補助装置に動作指令を出力することを特徴とする。
本発明によれば、動作開始時点での姿勢を確定して、その姿勢からの姿勢の変化、可動範囲、動きの速さ、又は動きの滑らかさを正確に測定することができ、動作の判定を行うことができる。
本発明の一実施例におけるリハビリ動作の判定装置の表示部の配置を示す斜視図 本実施例によるセンサの装着位置を示す説明図 肘屈曲状態におけるセンサの装着位置を示す説明図 肘伸展状態におけるセンサの装着位置を示す説明図 ステップ1の静止状態、ステップ1からステップ2への動作状態、ステップ2の静止状態における各センサの検出内容を示す説明図 ステップ2の状態において上腕が水平から角度θ下がった状態を示す説明図 ステップ2の状態において前腕が水平から角度φ下がった状態を示す説明図 ステップ2の状態において手首が外側に回る動作(回外動作)が行われた状態を示す説明図 本実施例に用いる第1のセンサを示す斜視図
本発明の第1の実施の形態によるリハビリ動作の判定装置は、センサとして加速度センサ及び角速度センサの少なくとも一方を用い、センサを平面体を介して装着体に取り付け、記憶部には、装着されているセンサのそれぞれの相対位置データがあらかじめ記憶され、装着体を装着した状態又は装着体を模擬装着した状態を初期状態としてセンサによって検知させるキャリブレーション入力部を備え、制御部では、相対位置データを基にキャリブレーション入力部の操作によって前記センサから入力された検出値を初期設定値とし、センサで検知される検出値の変化によって体の姿勢、可動範囲、動きの速さ、又は動きの滑らかさを演算するものである。本実施の形態によれば、センサを装着体に取り付けることで、個々のセンサの装着の手間が軽減される。また、平面体を介して装着体にセンサを取り付けることで平面を明確にすることができ、姿勢や傾きを精密に検知することができる。また、記憶部には、装着されているセンサのそれぞれの相対位置データがあらかじめ記憶されており、またキャリブレーション入力部から初期設定値が入力され、動作開始時点での姿勢を確定でき、その確定した姿勢からの姿勢の変化、可動範囲、動きの速さ、又は動きの滑らかさを正確に把握することができる。
本発明の第2の実施の形態は、第1の実施の形態によるリハビリ動作の判定装置において、記憶部には、所定の動作に対して目標とする体の姿勢、可動範囲、動きの速さ、又は動きの滑らかさの目標データをあらかじめ記憶させるものである。本実施の形態によれば、目標データを備えることで、動作データとの比較を行え、正しいリハビリ動作を患者が認識することができる。
本発明の第3の実施の形態は、第2の実施の形態によるリハビリ動作の判定装置において、目標データとして、健常者による理想的な動作データを用いるものである。本実施の形態によれば、健常者による理想的な動作を基準にした正しいリハビリ動作を患者が認識することができる。
本発明の第4の実施の形態は、第2の実施の形態によるリハビリ動作の判定装置において、目標データとして、想定した使用者による理想的な動作データを用いるものである。本実施の形態によれば、個々の患者の状況に合わせた正しいリハビリ動作を患者が認識することができる。
本発明の第5の実施の形態は、第2の実施の形態によるリハビリ動作の判定装置において、表示部では、目標データとセンサの検出値による動作データとを比較表示するものである。本実施の形態によれば、視覚的に動作状態の正しさを理解できるため、適正な動作を意識してリハビリを行うことができる。
本発明の第6の実施の形態は、第2の実施の形態によるリハビリ動作の判定装置において、制御部では、目標データとセンサの検出値による動作データとの差を演算し、演算した差異の大きさを判定し、判定による結果を表示部にて表示するものである。本実施の形態によれば、目標とする動作に対する差異を認識しやすいため、理想の状態に近づけるように努力しながらリハビリを行うことができる。
本発明の第7の実施の形態は、第1の実施の形態によるリハビリ動作の判定装置において、記憶部には、動作データをタイムデータとともに記憶し、異なるタイムデータによる動作データを比較し、比較した結果を表示部にて表示するものである。本実施の形態によれば、異なるタイムデータによる複数の動作を選択することで、総合的な判定を行い、回復度を評価して表示することができる。また、測定結果を蓄積し、時間軸での回復度を可視化して表示することができる。
本発明の第8の実施の形態は、第6の実施の形態によるリハビリ動作の判定装置において、差異の大きさの判定において、判定の基準となる複数の動作パラメータを有し、複数の動作パラメータにそれぞれ比率を設定する判定ロジックを備えたものである。本実施の形態によれば、医師や療法士のなど考えにより各々の動作パラメータに使用者の状態に応じた優先度の設定し、使用者の状態に最適な判定を行うことができる。
本発明の第9の実施の形態は、第6の実施の形態によるリハビリ動作の判定装置において、任意の複数の動作を総合的に判定する判定ロジックを備え、各々の動作の判定の比率を任意に設定するものである。本実施の形態によれば、医師や療法士などの考えにより使用者の状態に応じた任意の複数の動作の組み合せからなる判定対象の動作を設定し、加えて各々の動作の優先度を合わせて設定し、使用者の状態の総合的な判定を行うことができる。
本発明の第10の実施の形態は、第1の実施の形態によるリハビリ動作の判定装置において、記憶部には、麻痺レベル、意識レベル、筋緊張、言語障害、感覚障害、心理状態、外科診断などの動作外データを記憶し、動作外データを表示部にて表示するものである。本実施の形態によれば、測定データの他、麻痺レベル、意識レベル、筋緊張、言語障害、感覚障害、心理状態、外科診断などに関して、医師や療法士の知見や点数、レベルを別途入力し、総合的な点数づけ、診断が行える。
本発明の第11の実施の形態は、第1の実施の形態によるリハビリ動作の判定装置において、表示部を装着体に設けたものである。本実施の形態によれば、表示を見ながら動作を行うことで、正しい動作を覚える助けとなる。
本発明の第12の実施の形態は、第1の実施の形態によるリハビリ動作の判定装置において、記憶部に記憶された動作データを送信する通信手段を設けたものである。本実施の形態によれば、自宅からでも病院にデータの転送が可能となる。
本発明の第13の実施の形態は、第1の実施の形態によるリハビリ動作の判定装置において、動作に使用する道具に装着体外センサを取り付け、装着体外センサによって検知した検出値を記憶部に記憶させるものである。本実施の形態によれば、作業療法、スポーツ、ゲームなどの場合に、ゴルフクラブなどの特有の道具に装着体外センサを取り付けることにより、より実践的で効果的な動作の評価、訓練が行える。
本発明の第14の実施の形態は、第1の実施の形態によるリハビリ動作の判定装置において、判定装置の複数個所に個人認証機能を設けたものである。本実施の形態によれば、判定装置の主な箇所で使用者の個人判別を実施し、個人情報を保護している。さらに、使用者個人のデータを読み出すことで、新たな入力を省略することができる。
本発明の第15の実施の形態は、第2の実施の形態によるリハビリ動作の判定装置において、体を動作させる筋力補助装置を備え、制御部では目標データとセンサの検出値による動作データとの差異の大きさを判定し、判定によって所定値よりも差異が大きな場合には制御部から筋力補助装置に動作指令を出力するものである。本実施の形態によれば、特定部位の動作補助、初動、終動など部分的な動作の補助、動作の矯正を行い、効果的なリハビリの補助を行うことができる。例えば、初動だけ助けてあげれば動作できる人、最後の伸ばしができない人、余計な動きが入ってしまう人に対して、部分的なサポートを行い、徐々にサポートを減らしていくことで、効果的なリハビリを支援することができる。
以下に、本発明のリハビリ動作の判定装置の一実施例について説明する。
図1は本発明の一実施例におけるリハビリ動作の判定装置の機能実現ブロック図である。
本実施例におけるリハビリ動作の判定装置は、使用者の体の少なくとも一部に装着される装着体10と、装着体10に装着されて体の動きを検知するセンサ20と、センサ20
によって検知した検出値を記憶する記憶部30と、記憶部30に記憶された検出値から体の姿勢、可動範囲、動きの速さ、又は動きの滑らかさを演算する制御部40と、制御部40で演算した結果を表示する表示部50とを備えている。なお、装着体10に表示部51を備えてもよい。表示部51を動作対象に対応する位置に設け、曲げ角度や姿勢表示を行うことで、正しい動作を覚える助けとなる。
記憶部30には、センサ初期設定データ31、目標データ32、動作外データ33、判定ロジック34、動作データ35、個人データ36などを記憶する。センサ初期設定データ31は、装着されているセンサ20のそれぞれの相対位置データである。具体的には、それぞれのセンサ20を対応する体のどの部分に、どの向きに取り付けたかに関するデータの他、加速度センサを主体とする装置では、センサ20の取り付け位置の距離データも必要である。目標データ32は、所定の動作に対して目標とする体の姿勢、可動範囲、動きの速さ、又は動きの滑らかさのデータである。目標データ32として、健常者による理想的な動作データを用いる場合には、健常者による理想的な動作を基準にした正しいリハビリ動作を患者が認識することができる。なお、健常者が判定装置を装着して動作を行い、そのときの動作データを取得すれば、データ入力の手間を軽減し、状況に応じた変更も容易になる。
また、目標データ32として、想定した使用者による理想的な動作データを用いる場合には、個々の患者の状況に合わせた正しいリハビリ動作を患者が認識することができる。
また、健常側の動作データを患側の目標データ32に用いることも可能であり、片麻痺患者の場合、本装置を装着して健側の動作を測定し、測定したデータを反転して、患側の理想的な目標データ32に用いることが望ましい。 これによって、体格差や関節の硬さなど個人差の影響を低減することができ、容易に正確な測定が行える。
動作外データ33は、麻痺レベル、意識レベル、筋緊張、言語障害、感覚障害、心理状態、外科診断などに関して、医師や療法士の知見や点数、レベルに関するデータである。動作外データ33を別途入力し、総合的な点数づけ、診断が行える。
判定ロジック34は、目標データ32と動作データ35との比較判定を行うロジックの他に、動作外データ33や回復度合いの判定を行うためのロジックである。特に、異なるタイムデータによる複数の動作による総合的な判定を行い、回復度を評価することが好ましい。複数の動作とは、例えば、肘であれば、屈曲動作、伸展動作、回内動作、回外動作であり、肩であれば、屈曲動作、伸展動作、外転動作、内転動作、その他外内旋などであり、これらの動作を総合的に判定することで、患者の回復度を判定することが好ましい。総合的な判定は、複数の動作を順に測定し、それぞれの結果を用いて判定する。複数の動作を組み合わせて判定する場合には、それぞれの動作の重要度が異なるため、各々の動作については重み付け(重要度)を変えて判定を行う。従って、複数の動作にそれぞれ比率を設定することが必要である。標準的な判定基準として、それぞれの動作にあらかじめ比率を設定しておくこともできるが、この比率は、医師や療法士の判断や患者の状況に応じて、データ入力部70から任意に設定変更できることが好ましい。
また、判定ロジック34では、目標データとセンサ20の検出値による動作データとの差異の大きさを制御部40において判定するに際して、判定の基準となる複数の動作パラメータを有し、複数の動作パラメータにそれぞれ比率を設定する判定ロジックを備えている。たとえば、肘の屈曲/伸展動作を測定して判定する場合、肘の動作が正確に行えていても、上腕の角度が異なり、また動作速度が大きく異なれば、重ねあわせた理想の動作とは大きな差が出てしまうために、それを正しく判定する必要がある。正しい動作判定を行うためには、動作を幾つかの重要なパラメータに分解し、それぞれのパラメータについて理想の値と測定の値で比較を行う。屈曲/伸展動作に関わる本来のパラメータは、曲げ角度、動きの早さ、動きの滑らかさ、最大曲げ角度、最大伸展角度、軌道などであるが、回内動作、肩の下がり、体幹姿勢の傾き、反動をつける動作などは、出て欲しくないパラメータである。測定した動作からこれらのパラメータを抽出し、理想的な動作のパラメータの値と比較することで、判定を行うことができる。なお、これらのパラメータにおいては、それぞれで重要度が異なるために、判定においては、それぞれのパラメータに適切な重み付け(重要度)を行って演算する必要がある。従って、複数の動作パラメータにそれぞれ比率を設定することが必要である。
判定(採点)=Σn[{(パラメータn理想値−パラメータn測定値)/パラメータ基準値}×重み(重要度)]
ただし、標準的な判定基準として、それぞれの動作パラメータにあらかじめ比率を設定しておくこともできるが、この比率は、医師や療法士の判断や患者の状況に応じて、データ入力部70から任意に設定変更できることが好ましい。
動作データ35は、センサ20によって測定された測定データである。動作データ35を目標データ32と比較し、表示部50に表示することで、動作の問題点を使用者に認識させ、動作データ35を目標データ32に近づけるようにリハビリすることで、効果的なリハビリを行うことができる。
個人データ36は、過去に判定装置で判定された個人データのほか、個人用に設定されたセンサ初期設定データ31、目標データ32、動作外データ33、判定ロジック34、過去の動作データ35などである。個人の設定データを読み出すことで、再設定の手間を軽減できるほか、過去のデータと現在のデータを比較することで、回復度を確認することができる。
キャリブレーション入力部60は、装着体を装着した状態又は装着体を模擬装着した状態で操作される。キャリブレーション入力部60の操作によって、その時のセンサ20の検出値を検知し、測定を行う動作の初期状態としてデータを設定する。例えば、装着体を装着した状態で、直立姿勢のように、基本となる姿勢を維持した状態でキャリブレーション入力部60を操作する。キャリブレーションは、最低1度行わなければならない。キャリブレーションは、装置の工場出荷前に行っても良いが、その場合、使用していない状態でもバッテリー等で常に計算をしていなくてはならないため、装置の使用前(装着後)に、所定の基本姿勢で行うことが好ましい。
なお、キャリブレーション入力部の操作は、人為的な入力操作の他、外部からの信号や初期状態と関連づけされたトリガーによって行うものであってもよい。
データ入力部70は、センサ初期設定データ31、目標データ32、動作外データ33、判定ロジック34、個人データ36などのデータを入力する。センサ初期設定データ31、目標データ32、判定ロジック34などは、初期的に設定された値を備えるが、個人の状態や医師の判断に応じて、データ入力部70から設定や判定の条件を変更することが可能である。特に、動作判定や回復度の判定においては、同じ動作でも、医師によって重要とする動きのパラメータに差があることが考えられる。所定の動作に対して、検出する動きのパラメータを複数備え、判定時のそれぞれの動きの重み付けを容易に変更可能にすることで、個別の医師の判定条件にも対応することができる。また同様に、複数の動作を組み合わせ、総合的に判定を行う場合には、それぞれの動作に対しても、重み付けを変更することが可能である。これによって、医師の使い勝手を向上させ、判定結果への満足度を向上させることができる。
道具80は、動作に使用するゴルフクラブなどの特有の道具であり、道具80には装着体外センサ81を取り付けている。
タイマーカウント部90は、日時などの時間を計測し、タイマーカウント部90で計測されるタイムデータは、特にセンサ20からの動作データに関連づけて記憶部30に記憶される。
個人認証部120は、ICカード、バーコード、認証番号やパスワード、指紋、掌紋、声紋、虹彩、静脈、顔認証などの入力、認証機能を備えている。個人認証部120で入力された情報を個人認証部120の個人認証情報や記憶部30の個人データ36のうちの個人認証情報と比較することで個人を判別すると共にこれらの個人認証情報を保護する。
通信部100は、記憶部30に記憶された動作データ35などを、例えば病院などの遠隔地に設置された外部装置に送信する。
また、図示はしないが、記憶部30や制御部40、通信部100の一部を装着体10に一体に構成し、装着体10に設けた通信部100の一部と判定装置本体間を無線通信とすることも可能である。
体を動作させる筋力補助装置110を備えている場合には、制御部40において目標データ32とセンサ20の検出値による動作データ35との差異の大きさを判定し、判定によって所定値よりも差異が大きな場合には制御部40から筋力補助装置110に動作指令を出力する。例えば、初動だけ助けてあげれば動作できる人では、初動時には動作データ35に変化が現れないため、時間の経過とともに目標データ32との差異が大きくなる。従って、初動時から所定時間が経過すると、目標データ32とセンサ20の検出値による動作データ35との差異が所定値よりも大きくなるため、制御部40から筋力補助装置110に動作指令が出力される。筋力補助装置110の作動により、目標データ32とセンサ20の検出値による動作データ35との差異が所定値以下になると、筋力補助装置110の作動が停止し、その後の動作は筋力補助装置110に依らないで自力で動かすことになる。また、最後の伸ばしができない人では、自力による動作が止まることで、動作データ35に変化が現れないため、時間の経過とともに目標データ32との差異が大きくなる。従って、所定時間が経過すると、目標データ32とセンサ20の検出値による動作データ35との差異が所定値よりも大きくなるため、制御部40から筋力補助装置110に動作指令が出力される。また、余計な動きが入ってしまう人に対しては、目標データ32とセンサ20の検出値による動作データ35との差異が所定値よりも大きくなることで、制御部40から筋力補助装置110に動作指令が出力される。
装着体10は、例えば軽量なスーツで構成されたものである。
センサ20としては、加速度センサ及び角速度センサの少なくとも一方を用いる。
加速度センサでは、加速度が検知されるため、この加速度データから、速度データと距離データを算出する。センサ初期設定データとしてあらかじめ記憶している、支点からセンサ20の取り付け位置までの距離データを用いて曲げ角度を算出する。動作の滑らかさは、加速度データ又は速度データのいずれかの成分の変化量で判定する。加速度センサでは、重力成分を検出するため、この重力成分を利用してデータの補正を行うことで精度を上げることができる。
角速度センサでは、角速度が検知されるため、この角速度データから角度データを算出する。角速度センサを用いる場合には、支点からの距離に関係なく、角度の変化を直接測定できるため、装着体10のサイズや、装着体10へのセンサ20の取り付け位置に依存しないため、センサ初期設定データとしてセンサ20間の距離に関するデータはあらかじめ記憶する必要がない。動作のなめらかさは、角速度データ又は角度データのいずれかの成分の変化量で判定する。
センサ20として、加速度センサ、角速度センサ以外として、傾斜センサ、曲げセンサを用いることもできる。
表示部50では、データを視覚的に認識させる。例えば、コンピュータグラフィックによる画像データでの可視化、回復度合いなどのグラフ化、患者自身の映像データとの合成などにより表示する。また、目標データ32とセンサ20の検出値による動作データ35とを比較表示する。
制御部40では、目標データ32とセンサ20の検出値による動作データ35との差を演算し、演算による差異の大きさを判定し、判定による結果を表示部にて表示する。また、制御部40では、センサ初期設定データ31である相対位置データを基に、キャリブレーション入力部60の操作によってセンサ20から入力された検出値を初期設定値とし、その後、センサ20で検知される検出値の変化によって体の姿勢、可動範囲、動きの速さ、又は動きの滑らかさを演算する。
図2から図9に、加速度センサを用いた肘屈曲伸展リハビリ動作の判定装置を示す。
図2は本実施例によるセンサの装着位置を示す説明図、図3は肘屈曲状態におけるセンサの装着位置を示す説明図、図21は肘伸展状態におけるセンサの装着位置を示す説明図である。
図2から図4に示すように、背骨に沿った位置で体幹基準とする第1のセンサ21、肩甲骨の位置に第2のセンサ22、上腕外側肩側位置に第3のセンサ23、上腕外側肘側位置に第4のセンサ24、前腕外側肘側位置に第5のセンサ25、前腕外側手首側位置に第6のセンサ26がそれぞれ装着されている。なお、各センサの装着位置を示すために、図2から図4では装着体を省略して人体モデルを用いて示しているが、各センサは装着体に装着される。
図5は、ステップ1の静止状態、ステップ1からステップ2への動作状態、ステップ2の静止状態における各センサの検出内容を示す説明図である。なお、図3に示す肘屈曲状態をステップ1、図4に示す肘伸展状態をステップ2とし、図5では理想的な状態での検出内容を示している。
図5に示すように、理想的な状態では、第1のセンサ21及び第2のセンサ22では、常にY軸のマイナス方向に重力Gが発生し、X軸方向及びZ軸方向の検出値はゼロとなる。また、第3のセンサ23及び第4のセンサ24では、常にZ軸のマイナス方向に重力Gが発生し、X軸方向及びY軸方向の検出値はゼロとなる。また、第5のセンサ25及び第6のセンサ26では、常にX軸のマイナス方向に重力Gが発生し、Y軸方向の検出値はゼロとなる。ここで、ステップ1からステップ2への動作状態においては、第5のセンサ25はZ軸方向にaの加速度を検出し、第6のセンサ26はZ軸方向にbの加速度を検出する。
図6から図8は目的外の状態における各センサの検出内容を示す説明図である。
図6は、ステップ2の状態において、上腕が水平から角度θ下がった状態を示している。ステップ1からステップ2への動作時には、第3のセンサ23はY軸方向に重力G以外の加速度c、Z軸方向に重力G以外の加速度eを、第4のセンサ24は、Y軸方向に重力G以外の加速度d、Z軸方向に重力G以外の加速度fを、第5のセンサ25は、X軸方向に重力G以外の加速度g、Y軸方向に重力G以外の加速度iを、第6のセンサ26は、X軸方向に重力G以外の加速度h、Y軸方向に重力G以外の加速度jを検出する。また、ステップ2の静止状態には、第3のセンサ23はY軸方向に−Gsinθ、Z軸方向に−Gcosθを、第4のセンサ24はY軸方向に−Gsinθ、Z軸方向に−Gcosθを、第5のセンサ25はX方向にーGcosθ、Y方向にーGsinθを、第6のセンサ26はX方向にーGcosθ、Y方向にーGsinθを、検出する。
図7は、ステップ1の状態において、前腕が水平から角度φ下がった状態を示している。第4のセンサ24はX軸方向にGsinφ、Z軸方向にーGcosφを、第5のセンサ25はX軸方向に−Gcosφ、Y軸方向に−Gsinφを、第6のセンサ26はX軸方向に−Gcosφ、Y軸方向に−Gsinφを検出する。
図8は、ステップ1の状態において、手首が内側に回る動作(回内動作)が行われ、第5のセンサ位置の傾斜角がψ、第6のセンサ位置の傾斜角がωである状態を示している。なお、回内動作は、掌が下を向く動作である。ステップ1からステップ2への動作時には、第5のセンサ25はX軸方向に重力G以外の加速度q、Z軸方向にステップ2への動作による加速度aに加えて加速度sを、第6のセンサ26はX軸方向に重力G以外の加速度r、Z軸方向にステップ2への動作による加速度bに加えて加速度tを検出する。また、ステップ2の静止状態には、第5のセンサ45はX軸方向にーGsinψ、Z軸方向にーGcosψを、第6のセンサ26はX軸方向にーGsinω、Z軸方向にーGcosωを検出する。
以上のように本実施例では、リハビリ器具の各部位に加速度センサを取り付け、動作を行ったときの測定値と数値化された正しい動作との差を求め、動作の正確さを表示部20にて表示して確認できることが好ましい。この確認ができることによって、正しい動作を常に確認しながらリハビリを行うことができ、より高度なリハビリを行うことができる。
なお、本実施例で説明した加速度センサは、プレートを介して装着体に装着される。
図9は本実施例に用いる第1のセンサ21を示している。第1のセンサ21は、プレート21Aに取り付けられている。プレート21Aを取り付ける装着体は、密着性を高めるために伸縮性のある素材を用いることが好ましい。プレート21Aを介在させることで平面を明確にすることができ、姿勢や傾きを精密に検知することができる。なお、第2のセンサ22から第6のセンサ26においても第1のセンサ21と同一構成であるため説明を省略する。また、図3及び図4で示したX軸、Y軸、Z軸は、図9に示すX軸、Y軸、Z軸が対応する。
以上のように本発明によれば、記憶部には、装着されているセンサのそれぞれの相対位置データがあらかじめ記憶されており、またキャリブレーション入力部から初期設定値が入力され、動作開始時点での姿勢を確定でき、その確定した姿勢からの姿勢の変化、可動範囲、動きの速さ、又は動きの滑らかさを正確に把握することができる。
また本発明によれば、スポーツやリハビリ等の動作をセンサで検出し、理想的な動作のデータと比較を行い、動作の判定と改善の提案が行える。
本発明は、機能回復訓練用のリハビリ動作の判定装置の他、ゲーム機やスポーツ用練習機として利用できる。
10 装着体
20 センサ
30 記憶部
31 センサ初期設定データ
32 目標データ
33 動作外データ
34 判定ロジック
35 動作データ
40 制御部
50、51 表示部
60 キャリブレーション入力部
70 データ入力部
80 道具
81 装着体外センサ
90 タイマーカウント部
100 通信部
110 筋力補助装置

Claims (15)

  1. 使用者の体の少なくとも一部に装着される装着体と、前記装着体に装着されて前記体の動きを検知するセンサと、前記センサによって検知した検出値を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された検出値から前記体の姿勢、可動範囲、動きの速さ、又は動きの滑らかさを演算する制御部と、前記制御部で演算した結果を表示する表示部とを備えたリハビリ動作の判定装置であって、
    前記センサとして、加速度センサ及び角速度センサの少なくとも一方を用い、
    前記センサを、平面体を介して前記装着体に取り付け、
    前記記憶部には、装着されている前記センサのそれぞれの相対位置データがあらかじめ記憶され、
    前記装着体を装着した状態又は前記装着体を模擬装着した状態を初期状態として前記センサによって検知させるキャリブレーション入力部を備え、
    前記制御部では、前記相対位置データを基に前記キャリブレーション入力部の操作によって前記センサから入力された検出値を初期設定値とし、前記センサで検知される検出値の変化によって前記体の姿勢、可動範囲、動きの速さ、又は動きの滑らかさを演算することを特徴とするリハビリ動作の判定装置。
  2. 前記記憶部には、所定の動作に対して目標とする前記体の姿勢、可動範囲、動きの速さ、又は動きの滑らかさの目標データをあらかじめ記憶させることを特徴とする請求項1に記載のリハビリ動作の判定装置。
  3. 前記目標データとして、健常者による理想的な動作データを用いることを特徴とする請求項2に記載のリハビリ動作の判定装置。
  4. 前記目標データとして、想定した前記使用者による理想的な動作データを用いることを特徴とする請求項2に記載のリハビリ動作の判定装置。
  5. 前記表示部では、前記目標データと前記センサの検出値による動作データとを比較表示することを特徴とする請求項2に記載のリハビリ動作の判定装置。
  6. 前記制御部では、前記目標データと前記センサの検出値による動作データとの差異の大きさを判定し、判定した前記結果を前記表示部にて表示することを特徴とする請求項2に記載のリハビリ動作の判定装置。
  7. 前記記憶部には、前記動作データをタイムデータとともに記憶し、異なる前記タイムデータによる前記動作データを比較し、比較した前記結果を前記表示部にて表示することを特徴とする請求項1に記載のリハビリ動作の判定装置。
  8. 前記差異の大きさの判定において、判定の基準となる複数の動作パラメータを有し、複数の前記動作パラメータにそれぞれ比率を設定する判定ロジックを備えたことを特徴とする請求項6記載のリハビリ動作の判定装置。
  9. 任意の複数の動作を総合的に判定する判定ロジックを備え、各々の動作の判定の比率を任意に設定することを特徴とする請求項6記載のリハビリ動作の判定装置
  10. 前記記憶部には、麻痺レベル、意識レベル、筋緊張、言語障害、感覚障害、心理状態、外科診断などの動作外データを記憶し、前記動作外データを前記表示部にて表示することを特徴とする請求項1に記載のリハビリ動作の判定装置。
  11. 前記表示部を前記装着体に設けたことを特徴とする請求項1に記載のリハビリ動作の判定装置。
  12. 前記記憶部に記憶された動作データを送信する通信手段を設けたことを特徴とする請求項1に記載のリハビリ動作の判定装置。
  13. 動作に使用する道具に装着体外センサを取り付け、前記装着体外センサによって検知した検出値を前記記憶部に記憶させることを特徴とする請求項1に記載のリハビリ動作の判定装置。
  14. 個人認証機能を備えることを特徴とする請求項1に記載のリハビリ動作の判定装置。
  15. 前記体を動作させる筋力補助装置を備え、前記制御部では前記目標データと前記センサの検出値による動作データとの差異の大きさを判定し、前記判定によって所定値よりも差異が大きな場合には前記制御部から前記筋力補助装置に動作指令を出力することを特徴とする請求項2に記載のリハビリ動作の判定装置。
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