特許 6193847 整形疾患リスク評価システム及び情報処理装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6193847

(24)【登録日】2017年8月18日

(45)【発行日】2017年9月6日

(54)【発明の名称】整形疾患リスク評価システム及び情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/11 20060101AFI20170828BHJP

【ＦＩ】

   A61B5/10 310B

【請求項の数】3

【全頁数】11

(21)【出願番号】特願2014-510056(P2014-510056)

(86)(22)【出願日】2013年4月10日

(86)【国際出願番号】JP2013002438

(87)【国際公開番号】WO2013153806

(87)【国際公開日】20131017

【審査請求日】2016年3月16日

(31)【優先権主張番号】特願2012-91209(P2012-91209)

(32)【優先日】2012年4月12日

(33)【優先権主張国】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000109543

【氏名又は名称】テルモ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100076428

【弁理士】

【氏名又は名称】大塚 康徳

(74)【代理人】

【識別番号】100112508

【弁理士】

【氏名又は名称】高柳 司郎

(74)【代理人】

【識別番号】100115071

【弁理士】

【氏名又は名称】大塚 康弘

(74)【代理人】

【識別番号】100116894

【弁理士】

【氏名又は名称】木村 秀二

(74)【代理人】

【識別番号】100130409

【弁理士】

【氏名又は名称】下山 治

(74)【代理人】

【識別番号】100134175

【弁理士】

【氏名又は名称】永川 行光

(72)【発明者】

【氏名】▲高▼橋 光

【審査官】 門田 宏

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００９−０１１５２７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００４−２５４９６４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００２−２３３５１７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平１１−１１３８８４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｂ ５／１１

Ｇ０１Ｌ ５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

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、歩行時の被検者の足圧分布が所定のサンプリング周期で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かかと部分が接地してからつま先が離れるまでにおける前記被検者の足の重心移動の湾曲具合を定量化することで、評価値として算出する算出手段と、
前記算出手段によって定量化された評価値について、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、
前記算出手段は、
前記サンプリング周期に従う複数のサンプリングタイミングのそれぞれにおける足圧分布の重心位置座標を算出することによって前記複数のサンプリングタイミングにそれぞれ対応する複数の重心位置座標を得て、
前記複数の重心位置座標のうち、かかと部分が接地したサンプリングタイミングにおける重心位置座標、および、つま先が離れてゆくサンプリングタイミングにおける重心位置座標をそれぞれ始点座標、および、終点座標とする直線と、前記始点座標と前記終点座標とのそれぞれを端点とするように前記複数の重心位置座標を通る近似曲線と、を求め、
前記近似曲線と前記直線とによって囲まれた領域の面積を前記評価値として算出する、
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

複数の圧力センサが２次元に配列されたセンサ部により、所定のサンプリング周期で計測された足圧分布データを取得する取得手段と、
前記取得された足圧分布データのうち、所定の位置に配列された圧力センサが所定の時間内に計測した足圧分布データについて、各サンプリング周期ごとに、重心位置を算出する算出手段と、
前記所定の時間内の最も早いタイミングで算出された重心位置を始点座標とし、前記所定の時間内の最も遅いタイミングで算出された重心位置を終点座標とし、前記始点座標と前記終点座標とのそれぞれを端点とするように前記各サンプリング周期ごとに算出された重心位置を通る近似曲線を求め、前記始点座標と前記終点座標とのそれぞれを結ぶ直線と前記近似曲線とに基づいて、前記近似曲線の直線性を示す値を算出し、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出力する出力手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。

【請求項3】

請求項１または２に記載の情報処理装置と、
前記複数の圧力センサが２次元に配列され、歩行時の被検者の足圧分布を計測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。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、被検者の整形疾患のリスクを評価する整形疾患リスク評価システム及び該システムを構成する情報処理装置に関するものである。

【背景技術】

【0002】

一般に高齢になるに従い、膝関節痛や股関節痛、腰痛などの整形疾患を患う人が増える傾向にある。このような整形疾患は、慢性的な痛みを伴い、ひどくなると寝たきりの状態になることから、早期に処置を施すことが重要である。

【0003】

整形疾患を引き起こすリスク因子としては、例えば、扁平足、外反母趾、Ｏ脚等が挙げられる。これらのリスク因子が進行すると、関節部分における力学的関係が崩れ、関節部分に余計な力がかかるためである。その中でも、足のアーチ崩れである扁平足は、外反母趾やＯ脚を引き起こす主要因とも考えられることから、扁平足の進行を早期に発見することは、整形疾患を引き起こすリスクを的確に評価するうえで重要である。

【0004】

ここで、扁平足の進行に伴うアーチ低下は、歩行時の足裏の重心移動の変化として顕在化することが知られている（例えば、下記非特許文献１参照）。これは、アーチ低下により足裏が地面につけられることによるものであると考えられており、扁平足の度合いが強いほど、歩行時の足裏の重心移動は直線的となる。

【0005】

一方で、従来より、足の状態を計測するためのシステムとして、足圧分布検出センサや重心動揺計等を用いたシステムが提案されており（例えば、下記特許文献１、２参照）、これらのシステムを用いることで、被検者の扁平足の程度や、重心位置の揺れ等を計測できることが知られている。そこで、このようなシステムを、整形疾患を引き起こすリスクの評価に適用することが考えられる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開平０８−１４５８２６号公報

【特許文献2】特開平１０−２２８５４０号公報

【非特許文献】

【0007】

【非特許文献1】Ｊ．Ｓｏｎｇ，ｅｔ ａｌ．“Ｆｏｏｔ Ｔｙｐｅ Ｂｉｏｍｅｃｈａｎｉｃｓ” Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｐｏｄｉａｔｒｉｃ Ｍｅｄｉｃａｌ Ａｓｓｃｉａｔｉｏｎ， Ｖｏｌ．８６， Ｎｏ．１ Ｊａｎ，１９９６

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

しかしながら、上記システムは、いずれも整形疾患という観点から解析を行うものではなく、歩行時の被検者の足裏の重心移動の特性を求めることまではできない。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、上記非特許文献１の開示内容を参酌すると、整形疾患を引き起こすリスクを評価するにあたっては、扁平足の進行に伴う、歩行時の被検者の足裏の重心移動の特性を定量的に把握できるようにすることが望ましい。

【0009】

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、整形疾患を引き起こすリスクを評価可能なシステムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本発明の１つの側面は、情報処理装置に係り、前記情報処理装置は、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、歩行時の被検者の足圧分布が所定のサンプリング周期で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かかと部分が接地してからつま先が離れるまでにおける前記被検者の足の重心移動の湾曲具合を定量化することで、評価値として算出する算出手段と、前記算出手段によって定量化された評価値について、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、前記算出手段は、前記サンプリング周期に従う複数のサンプリングタイミングのそれぞれにおける足圧分布の重心位置座標を算出することによって前記複数のサンプリングタイミングにそれぞれ対応する複数の重心位置座標を得て、前記複数の重心位置座標のうち、かかと部分が接地したサンプリングタイミングにおける重心位置座標、および、つま先が離れてゆくサンプリングタイミングにおける重心位置座標をそれぞれ始点座標、および、終点座標とする直線と、前記始点座標と前記終点座標とのそれぞれを端点とするように前記複数の重心位置座標を通る近似曲線と、を求め、前記近似曲線と前記直線とによって囲まれた領域の面積を前記評価値として算出する。

【発明の効果】

【0011】

本発明によれば、整形疾患を引き起こすリスクを評価可能なシステムを提供することができ、予防医療に貢献することが可能となる。

【0012】

本発明のその他の特徴及び利点は、添付図面を参照とした以下の説明により明らかになるであろう。なお、添付図面においては、同じ若しくは同様の構成には、同じ参照番号を付す。

【図面の簡単な説明】

【0013】

添付図面は明細書に含まれ、その一部を構成し、本発明の実施の形態を示し、その記述と共に本発明の原理を説明するために用いられる。

【図1】図１は、本発明の一実施形態にかかる整形疾患リスク評価システムの外観構成を示す図である。

【図2】図２は、整形疾患リスク評価システムを構成する情報処理装置の機能構成を示す図である。

【図3】図３は、非歩行時の被検者について、足圧分布検出センサ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4】図４は、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標を説明するための図である。

【図5】図５は、重心移動解析処理の流れを示すフローチャートである。

【図6】図６は、歩行時の被検者について、足圧分布検出センサ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7】図７は、記憶部に記憶された足圧分布データの一例を示す図である。

【図8】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を算出する方法を説明するための図である。

【図9】図９は、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標を算出する方法を説明するための図である。

【図10】図１０は、リスク判定処理の流れを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、本発明の各実施形態について添付図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下に述べる実施の形態は、本発明の好適な具体例であるから、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の範囲は、以下の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの態様に限られるものではない。

【0015】

［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。

【0016】

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、被検者の足が載置された場合に、被検者の足裏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。なお、足圧分布検出センサ部１１１は、歩行時の被検者の両方の足の足裏の足圧分布（数歩分の足圧分布）を検出できる程度の幅及び長さを有しているものとする。

【0017】

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（評価値）を算出する。

【0018】

更に、算出した評価値を判別し、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用いてリスク判定処理を行う。

【0019】

＜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２０１と、メモリ部２０２と、記憶部２０３と、表示部２０４と、入力部２０５と、外部機器Ｉ／Ｆ部２０６とを備え、各部は、バス２０７により接続されている。

【0020】

制御部２０１は、足圧分布検出センサ部１１１において計測され、記憶部２０３に格納された足圧分布データ２１４について、整形疾患を引き起こすリスク因子の進行を示す指標（評価値）を算出する重心移動解析部２１１として機能するプログラムを実行する。また、重心移動解析部２１１において算出された指標（評価値）を用いて、リスク判定処理を行うリスク判定部２１２として機能するプログラムを実行する。

【0021】

更に、リスク判定部２１２におけるリスク判定処理に用いられる閾値（リスク領域ともいう）を求めるために、重心移動解析部２１１において算出された評価値を教師データとして解析する、評価値解析部２１３として機能するプログラムを実行する。

【0022】

なお、ここでは、各部の機能を実現するためのプログラムを制御部（コンピュータ）が実行することで、当該各部の機能を実現する構成としたが、本発明はこれに限定されず、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。

【0023】

表示部２０４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２１４を表示したり、リスク判定部２１２によるリスク判定の結果や評価値解析部２１３における解析内容を表示したりする。入力部２０５は、各部の機能を実現するためのプログラム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。

【0024】

記憶部２０３は、センサ部１１０より送信された足圧分布データ２１４を記憶したり、評価値解析部２１３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。更に、各部の機能を実現するためのプログラムを、読み出し可能に記憶する。

【0025】

＜３．足圧分布データ＞
図３は、被検者がセンサ部１１０上で直立状態となった場合において、足圧分布検出センサ部１１１にて計測された足圧分布データの一例を示す図である。

【0026】

図３において、３ａ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、３ｂ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、右側の星印は一方の足（右足）の足裏の重心位置を、左側の星印は他方の足（左足）の足裏の重心位置を示している。また、中央の十字印は、両足の足裏の重心位置を示している。

【0027】

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、中央部も接地している。

【0028】

このように、アーチが低下し足裏の中央部が接地している被検者の場合、歩行時に足裏の重心位置が直線的に移動するといった特性がある。

【0029】

図４は、歩行時の重心位置の移動軌跡を模式的に示した図である。図４に示すように、扁平足者の歩行時の足裏の重心位置の移動軌跡（４０２）の方が、健常者の歩行時の足裏の重心位置の移動軌跡（４０１）よりも直線的になる傾向がある。したがって、扁平足者の歩行時の足裏の重心位置の移動軌跡の当該特性（重心位置の移動軌跡の直線性あるいは湾曲具合）を定量化することで、整形疾患を引き起こすリスクを評価することができる。

【0030】

＜４．重心移動解析部における処理の説明＞
次に、重心移動解析部２１１における重心位置解析処理の流れを図５乃至図９を用いて説明する。

【0031】

図５は、重心移動解析部２１１における重心移動解析処理の流れを示すフローチャートである。重心移動解析部２１１において重心移動解析処理が開始されると、ステップＳ５０１では、被検者の歩行時の足圧分布データが取得される。具体的には、被検者がセンサ部１１０上を歩行した際に、足圧分布検出センサ部１１１において所定のサンプリング周期（例えば、１００ｍｓｅｃ）で計測された足圧分布データが取得される。

【0032】

図６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表示例であり、１歩目（左足）の足圧分布（６０１）と、２歩目（右足）の足圧分布（６０２）と、３歩目（左足）の足圧分布（６０３）とを便宜上同時に表示させた様子を示している。

【0033】

図７は、取得された足圧分布データ２１４の一例を示している。図７に示すように、所定のサンプリング周期（図７の例では１００ｍｓｅｃ）ごとに、足圧分布検出センサ部１１１の各圧力センサ素子の座標に対して、各圧力センサ素子の出力が対応付けて格納される。

【0034】

ステップＳ５０２では、歩行時の重心位置の移動軌跡を解析する解析対象を特定するために、ユーザにより指定された解析領域を識別する。図６の領域６１０は、ユーザにより指定された解析領域を示している。図６の例では、２歩目（右足）の足圧分布（６０２）に基づいて、右足の足裏の重心位置の移動軌跡が解析される。

【0035】

なお、図６の領域６１０に対応する足圧分布データは、図７の領域６１０’に示すデータである。つまり、図６の領域６１０に対応する位置の圧力センサ素子の出力のうち、２歩目が接地している時間内の出力（領域６１０’で示すデータ）が解析対象の足圧分布データである。

【0036】

ステップＳ５０３では、解析領域における各サンプリングタイミングにおける足圧分布データの重心位置座標を算出する。具体的には、領域６１０’の各サンプリングタイミングにおける各圧力センサ素子の出力と、各圧力センサ素子の位置座標とに基づいて、重心位置座標（７１１、７０１〜７０４・・・７１２）を算出する。

【0037】

図８の８ａに示すように、一般に、歩行時においては、かかと部分が地面に接地してから、徐々に接地領域が前方へと延びていき、足裏全体で支えた状態で前方へと重心移動が行われた後、かかと部分が離れ、つま先のみが接地している状態へと移行し、最後に、つま先が離れていく。このため、図８の８ｂに示すように、各サンプリングタイミング（例えば、Ｔ１〜Ｔ４）において、足圧分布領域は様々である。本実施形態では、各サンプリングタイミングごとに、それぞれ、別個に重心位置座標を算出していく。

【0038】

具体的には、図７及び図８の例では、時間Ｔ１の足圧分布データに対して、重心位置座標７０１が算出され、時間Ｔ２の足圧分布データに対して、重心位置座標７０２が算出される。また、時間Ｔ３、Ｔ４の足圧分布データに対して、重心位置座標７０３、７０４が算出される。

【0039】

ステップＳ５０４では、始点座標と終点座標とを算出する。具体的には、始点座標として図７の領域６１０’に含まれる最初のサンプリングタイミングにおける重心位置座標７１１と、終点座標として、最後のサンプリングタイミングにおける重心位置座標７１２と、を算出する。

【0040】

ステップＳ５０５では、ステップＳ５０４で求めた始点座標及び終点座標を通り、各重心位置座標を結ぶ近似曲線Ｌ１を算出する。図９の９０１はステップＳ５０５において算出された近似曲線Ｌ１の一例を示している。

【0041】

ステップＳ５０６では、ステップＳ５０４で求めた始点座標及び終点座標を結ぶ直線Ｌ２を算出する。図９の９０２はステップＳ５０６において算出された直線Ｌ２の一例を示している。

【0042】

ステップＳ５０７では、近似曲線Ｌ１と直線Ｌ２とにより囲まれた領域（図９の領域９０３）の面積を指標（評価値）として算出する。

【0043】

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の移動軌跡の直線性に着目し、直線性を表す値として、近似曲線Ｌ１と直線Ｌ２とにより囲まれた領域の面積を指標（評価値）として算出している。

【0044】

＜５．リスク判定処理の流れ＞
次に、リスク判定部２１２におけるリスク判定処理の流れについて説明する。図１０はリスク判定部２１２におけるリスク判定処理の流れを示す図である。

【0045】

図１０に示すように、ステップＳ１００１では、重心移動解析部２１１における重心移動解析処理において算出された評価値を読み出す。

【0046】

ステップＳ１００２では、ステップＳ１００１において読み出された評価値を、閾値により判別する。更に、ステップＳ１００３では、各閾値ごとに予め定義されたリスクを参照することで、ステップＳ１００２において判別された評価値についてのリスクを判定する。具体的には、歩行時の重心位置の移動軌跡が直線的で、近似曲線Ｌ１と直線Ｌ２とにより囲まれた領域の面積が小さいほど、整形疾患リスクが高いと判定する。

【0047】

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、歩行時の足裏の重心位置の移動軌跡の直線性に着目し、重心位置座標の近似曲線と、該近似曲線の端点を結ぶ直線とにより囲まれる領域の面積を算出する構成とした。

【0048】

また、算出した面積を所定の閾値により判別することで、整形疾患を引き起こすリスクを判定する構成とした。

【0049】

この結果、整形疾患を引き起こすリスクを評価可能なシステムを提供することができ、予防医療に貢献することが可能となった。

【0050】

［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、面積を用いたが、本発明はこれに限定されない。例えば、直線からの最大逸脱距離を指標としてもよい。また、面積を使用する場合は足裏サイズに影響されないよう、足の縦幅、横幅、面積などで除算し、規格化した値を使用するようにしてもよい。

【0051】

また、上記第１の実施形態では、評価値を判別するための閾値の設定方法について特に言及しなかったが、例えば、複数の扁平足者を被検者とした場合の評価値の平均値および分散値を予め算出しておき、これらを用いて閾値を設定する構成としてもよい。

【0052】

［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を用いることとしたが、本発明はこれに限定されず、例えば、重心動揺計や体重計を用いる構成としてもよい。また、今回の説明では、足圧分布データを計測すべく据え置き型のセンサ部１１０を想定したが、それに限定されず、例えば、インソールタイプのセンサ部であってもよい。

【0053】

なお、本発明は上記実施の形態に制限されるものではなく、本発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、本発明の範囲を公にするために、以下の請求項を添付する。

【0054】

本願は、２０１２年４月１２日提出の日本国特許出願特願２０１２−０９１２０９を基礎として優先権を主張するものであり、その記載内容の全てを、ここに援用する。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】