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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2025004893
(43)【公開日】2025-01-16
(54)【発明の名称】状態評価方法、状態評価システム及び状態評価プログラム
(51)【国際特許分類】
G06T 7/20 20170101AFI20250108BHJP
A61B 5/11 20060101ALI20250108BHJP
A61B 5/22 20060101ALI20250108BHJP
【ＦＩ】
G06T7/20 300Z
A61B5/11 200
A61B5/22 200
A61B5/11 230
【審査請求】有
【請求項の数】19
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023104773
(22)【出願日】2023-06-27
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2024-03-22
(71)【出願人】
【識別番号】517255566
【氏名又は名称】株式会社エクサウィザーズ
(74)【代理人】
【識別番号】110004093
【氏名又は名称】弁理士法人アクセル特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】蛭田 興明
(72)【発明者】
【氏名】酒向 正春
【テーマコード（参考）】
4C038
5L096
【Ｆターム（参考）】
4C038VA04
4C038VA18
4C038VA20
4C038VB14
4C038VB31
4C038VB40
4C038VC05
5L096BA06
5L096CA04
5L096DA02
5L096FA64
5L096FA67
5L096GA51
5L096HA04
5L096HA09
5L096JA11
5L096JA18
(57)【要約】
【課題】 対象者の立ち座り動画から対象者の状態を評価する。
【解決手段】
一実施形態に係る状態評価方法は、状態評価システムが実行する状態評価方法であって、対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、を含む。
【選択図】図８
【解決手段】
一実施形態に係る状態評価方法は、状態評価システムが実行する状態評価方法であって、対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、を含む。
【選択図】図８
【特許請求の範囲】
【請求項1】
状態評価システムが実行する状態評価方法であって、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含む状態評価方法。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含む状態評価方法。
【請求項2】
前記評価ステップは、前記対象者の立位の安定性を評価する
請求項１に記載の状態評価方法。
請求項１に記載の状態評価方法。
【請求項3】
前記評価ステップは、前記対象者の立位時の体の傾きに基づいて、前記安定性を評価する
請求項２に記載の状態評価方法。
請求項２に記載の状態評価方法。
【請求項4】
前記立位時の傾きは、鉛直線と、前記対象者の踵及び首を結んだ線と、のなす角である
請求項３に記載の状態評価方法。
請求項３に記載の状態評価方法。
【請求項5】
前記評価ステップは、前記対象者の筋力を評価する
請求項１に記載の状態評価方法。
請求項１に記載の状態評価方法。
【請求項6】
前記評価ステップは、前記対象者の立ち座りの回数又は所要時間に基づいて、前記筋力を評価する
請求項５に記載の状態評価方法。
請求項５に記載の状態評価方法。
【請求項7】
前記評価ステップは、前記対象者の立位の姿勢を評価する
請求項１に記載の状態評価方法。
請求項１に記載の状態評価方法。
【請求項8】
前記評価ステップは、前記対象者の立位時の股関節の伸びに基づいて、前記姿勢を評価する
請求項７に記載の状態評価方法。
請求項７に記載の状態評価方法。
【請求項9】
前記股関節の伸びは、前記対象者の首及び腰を結んだ線と、腰及び膝を結んだ線と、のなす角である
請求項８に記載の状態評価方法。
請求項８に記載の状態評価方法。
【請求項10】
前記評価ステップは、前記対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する
請求項１に記載の状態評価方法。
請求項１に記載の状態評価方法。
【請求項11】
前記評価ステップは、前記対象者の起立所要時間及び着座所要時間に基づいて、前記圧迫骨折リスクを評価する
請求項１０に記載の状態評価方法。
請求項１０に記載の状態評価方法。
【請求項12】
前記評価ステップは、前記対象者が補助具を使用している場合、前記補助具を使用していない場合に比べて、前記対象者の状態を低く評価する
請求項１に記載の状態評価方法。
請求項１に記載の状態評価方法。
【請求項13】
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得部と、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備える状態評価システム。
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備える状態評価システム。
【請求項14】
コンピュータに、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含む状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含む状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、状態評価方法、状態評価システム及び状態評価プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
高齢者の健康状態を評価する方法として、立ち座りを繰り返し行う方法が知られている。この方法では、所定回数の立ち座りに要した時間を測定することにより、高齢者の健康状態を評価するのが一般的である。
【0003】
一方で、近年、対象者の動作を撮影した動画をＡＩで解析し、動作の良し悪しや対象者の状態を評価する技術が開発されている。例えば、引用文献１には、対象者の立位体前屈を撮影した動画から、立位体前屈の良し悪しを評価する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０２３－７２６５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
高齢者の立ち座りの動画から、高齢者の健康状態を評価する技術の開発が望まれている。
【0006】
本発明は、上記の課題を鑑みてなされたものであり、対象者の立ち座り動画から対象者の状態を評価することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
一実施形態に係る状態評価方法は、状態評価システムが実行する状態評価方法であって、対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、を含む。
【発明の効果】
【0008】
一実施形態によれば、対象者の立ち座り動画から対象者の状態を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】状態評価システム１０００の構成の一例を示す図である。
【図2】状態評価装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図3】ユーザ端末２のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図4】状態評価装置１の機能構成の一例を示す図である。
【図5】ユーザ端末２の機能構成の一例を示す図である。
【図6】状態評価システム１０００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図7】立ち座り動画１２１を模式的に示す図である。
【図8】立ち座り動画１２１から抽出される特徴点ｐの一例を示す図である。
【図9】立位の安定性の評価方法の一例を示すフローチャートである。
【図10】立位時の体の傾きａを説明する図である。
【図11】立位の姿勢の評価方法の一例を示すフローチャートである。
【図12】立位時の股関節の伸びｅを説明する図である。
【図13】着座時の圧迫骨折リスクの評価方法の一例を示すフローチャートである。
【図14】補助具Ａの一例を示す図である。
【図15】評価結果表示画面ｓｃの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、本発明の各実施形態について、添付の図面を参照しながら説明する。なお、各実施形態に係る明細書及び図面の記載に関して、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。
【0011】
＜システム構成＞
まず、本実施形態に係る状態評価システム１０００の概要について説明する。状態評価システム１０００は、対象者の立ち座りを対象者の側方から撮影した立ち座り動画から、対象者の状態を評価する情報処理システムである。
まず、本実施形態に係る状態評価システム１０００の概要について説明する。状態評価システム１０００は、対象者の立ち座りを対象者の側方から撮影した立ち座り動画から、対象者の状態を評価する情報処理システムである。
【0012】
対象者は、状態の評価対象となる人であり、例えば、高齢者である。
【0013】
立ち座りは、椅子に座った対象者が、椅子から立ち上がった後、再び椅子に座るまでの一連の動作である。
【0014】
側方は、椅子に座った対象者の右側方又は左側方である。
【0015】
対象者の状態は、対象者の立位の安定性、対象者の筋力、対象者の立位の姿勢及び対象者の着座時の圧迫骨折リスクを含む。圧迫骨折とは、上下方向から力が加わることによる背骨の骨折のことである。これらの状態は、対象者のＡＤＬ（Activities of Daily Living）を評価するための指標として有効である。
【0016】
図１は、状態評価システム１０００の構成の一例を示す図である。図１に示すように、状態評価システム１０００は、ネットワークＮを介して相互に通信可能に接続された、状態評価装置１と、ユーザ端末２と、を備える。ネットワークＮは、例えば、有線ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ、インターネット、公衆回線網、モバイルデータ通信網、又はこれらの組み合わせである。図１の例では、状態評価システム１０００は、状態評価装置１及びユーザ端末２をそれぞれ１つずつ備えるが、それぞれ複数備えてもよい。
【0017】
状態評価装置１は、対象者の立ち座り動画に基づいて、対象者の状態を評価する情報処理装置である。状態評価装置１は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）、スマートフォン、タブレット端末、サーバ装置、又はマイクロコンピューであるが、これに限られない。状態評価装置１について、詳しくは後述する。
【0018】
ユーザ端末２は、状態評価システム１０００のユーザが利用する情報処理装置である。以下では、ユーザが、立ち座り動画を撮影し、その立ち座り動画に基づく評価結果を取得する場合を想定するが、評価結果を取得するユーザと、立ち座り動画を撮影する撮影者と、は異なる人であってもよい。ユーザ端末２は、例えば、ＰＣ、スマートフォン又はタブレット端末であるが、これに限られない。
【0019】
＜状態評価装置１のハードウェア構成＞
次に、状態評価装置１のハードウェア構成について説明する。図２は、状態評価装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、状態評価装置１は、バスＢ１を介して相互に接続された、プロセッサ１０１と、メモリ１０２と、ストレージ１０３と、通信Ｉ／Ｆ１０４と、入力装置１０５と、出力装置１０６と、ドライブ装置１０７と、を備える。
次に、状態評価装置１のハードウェア構成について説明する。図２は、状態評価装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、状態評価装置１は、バスＢ１を介して相互に接続された、プロセッサ１０１と、メモリ１０２と、ストレージ１０３と、通信Ｉ／Ｆ１０４と、入力装置１０５と、出力装置１０６と、ドライブ装置１０７と、を備える。
【0020】
プロセッサ１０１は、ストレージ１０３に記憶されたＯＳ（Operating System）及び状態評価プログラムを含む各種のプログラムをメモリ１０２に展開して実行することにより、状態評価装置１の各構成を制御し、状態評価装置１の機能を実現する。プロセッサ１０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）又はＤＳＰ（Digital Signal Processor）であるが、これに限られない。
【0021】
メモリ１０２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、又はこれらの組み合わせである。ＲＯＭは、例えば、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）、又はこれらの組み合わせである。ＲＡＭは、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic RAM）又はＳＲＡＭ（Static RAM）であるが、これに限られない。
【0022】
ストレージ１０３は、ＯＳ及び状態評価プログラムを含む各種のプログラム及びデータを記憶する。ストレージ１０３は、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）又はＳＣＭ（Storage Class Memories）であるが、これに限られない。
【0023】
通信Ｉ／Ｆ１０４は、状態評価装置１を、ネットワークＮを介して外部装置に接続し、通信を制御するためのインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ１０４は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）又はＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）であるが、これに限られない。
【0024】
入力装置１０５は、状態評価装置１に情報を入力するための装置である。入力装置１０５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、マイク、スキャナ、撮影装置（カメラ）、各種センサ又は操作ボタンであるが、これに限られない。
【0025】
出力装置１０６は、状態評価装置１から情報を出力するための装置である。出力装置１０６は、例えば、表示装置（ディスプレイ）、プロジェクタ、プリンタ、スピーカ又はバイブレータであるが、これに限られない。
【0026】
ドライブ装置１０７は、記録メディア１０８のデータを読み書きする装置である。ドライブ装置１０７は、例えば、磁気ディスクドライブ、光学ディスクドライブ、光磁気ディスクドライブ又はＳＤカードリーダであるが、これに限られない。記録メディア１０８は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＦＤ（Floppy Disc）、ＭＯ（Magneto-Optical disk）、ＢＤ（Blu-ray（登録商標） Disc）、ＵＳＢ（登録商標）メモリ又はＳＤカードであるが、これに限られない。
【0027】
なお、本実施形態において、状態評価プログラムは、状態評価装置１の製造段階でメモリ１０２又はストレージ１０３に書き込まれてもよいし、ネットワークＮを介して状態評価装置１に提供されてもよいし、記録メディア１０８などの非一時的でコンピュータ読み取り可能な記録媒体を介して状態評価装置１に提供されてもよい。
【0028】
＜ユーザ端末２のハードウェア構成＞
次に、ユーザ端末２のハードウェア構成について説明する。図３は、ユーザ端末２のハードウェア構成の一例を示す図である。図３に示すように、ユーザ端末２は、バスＢ２を介して相互に接続された、プロセッサ２０１と、メモリ２０２と、ストレージ２０３と、通信Ｉ／Ｆ２０４と、入力装置２０５と、出力装置２０６と、を備える。
次に、ユーザ端末２のハードウェア構成について説明する。図３は、ユーザ端末２のハードウェア構成の一例を示す図である。図３に示すように、ユーザ端末２は、バスＢ２を介して相互に接続された、プロセッサ２０１と、メモリ２０２と、ストレージ２０３と、通信Ｉ／Ｆ２０４と、入力装置２０５と、出力装置２０６と、を備える。
【0029】
プロセッサ２０１は、ストレージ２０３に記憶されたＯＳ及び状態評価プログラムを含む各種のプログラムをメモリ２０２に展開して実行することにより、ユーザ端末２の各構成を制御し、ユーザ端末２の機能を実現する。プロセッサ２０１は、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、ＡＳＩＣ又はＤＳＰであるが、これに限られない。
【0030】
メモリ２０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、又はこれらの組み合わせである。ＲＯＭは、例えば、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、又はこれらの組み合わせである。ＲＡＭは、例えば、ＤＲＡＭ又はＳＲＡＭであるが、これに限られない。
【0031】
ストレージ２０３は、ＯＳ及び状態評価プログラムを含む各種のプログラム及びデータを記憶する。ストレージ２０３は、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ又はＳＣＭであるが、これに限られない。
【0032】
通信Ｉ／Ｆ２０４は、ユーザ端末２を、ネットワークＮを介して外部装置に接続し、通信を制御するためのインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ２０４は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）又はＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）であるが、これに限られない。
【0033】
入力装置２０５は、ユーザ端末２に情報を入力するための装置である。入力装置２０５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、マイク、スキャナ、撮影装置（カメラ）、各種センサ又は操作ボタンであるが、これに限られない。ユーザ端末２は、入力装置２０５として、撮影装置２０５Ｃを備える。
【0034】
出力装置２０６は、ユーザ端末２から情報を出力するための装置である。出力装置２０６は、例えば、表示装置（ディスプレイ）、プロジェクタ、プリンタ、スピーカ又はバイブレータであるが、これに限られない。ユーザ端末２は、出力装置２０６として、表示装置２０６Ｄを備える。
【0035】
ドライブ装置２０７は、記録メディア２０８のデータを読み書きする装置である。ドライブ装置２０７は、例えば、磁気ディスクドライブ、光学ディスクドライブ、光磁気ディスクドライブ又はＳＤカードリーダであるが、これに限られない。記録メディア２０８は、例えば、ＣＤ、ＤＶＤ、ＦＤ、ＭＯ、ＢＤ、ＵＳＢ（登録商標）メモリ又はＳＤカードであるが、これに限られない。
【0036】
なお、本実施形態において、状態評価プログラムは、ユーザ端末２の製造段階でメモリ２０２又はストレージ２０３に書き込まれてもよいし、ネットワークＮを介してユーザ端末２に提供されてもよいし、記録メディア２０８などの非一時的でコンピュータ読み取り可能な記録媒体を介してユーザ端末２に提供されてもよい。
【0037】
＜状態評価装置１の機能構成＞
次に、状態評価装置１の機能構成について説明する。図４は、状態評価装置１の機能構成の一例を示す図である。図４に示すように、状態評価装置１は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３と、を備える。
次に、状態評価装置１の機能構成について説明する。図４は、状態評価装置１の機能構成の一例を示す図である。図４に示すように、状態評価装置１は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３と、を備える。
【0038】
通信部１１は、通信Ｉ／Ｆ１０４により実現される。通信部１１は、ネットワークＮを介して、ユーザ端末２との間で情報の送受信を行う。通信部１１は、ユーザ端末２から立ち座り動画１２１を受信し、ユーザ端末２に評価結果１２３を送信する。
【0039】
記憶部１２は、メモリ１０２及びストレージ１０３により実現される。記憶部１２は、立ち座り動画１２１と、抽出モデル１２２と、評価結果１２３と、を記憶する。
【0040】
立ち座り動画１２１は、ユーザ（撮影者）が撮影した対象者の立ち座り動画の動画データである。立ち座り動画１２１は、対象者情報、ユーザ情報、端末情報、及び撮影情報などと対応づけて保存される。
【0041】
対象者情報は、立ち座り動画１２１を撮影された対象者に関する情報である。対象者情報は、例えば、対象者の氏名、年齢、性別、及び生年月日を含むが、これに限られない。
【0042】
ユーザ情報は、立ち座り動画１２１を撮影したユーザ（撮影者）に関する情報である。ユーザ情報は、例えば、ユーザの氏名、年齢、性別、生年月日、所属及び役職を含むが、これに限られない。
【0043】
端末情報は、立ち座り動画１２１を送信したユーザ端末２に関する情報である。端末情報は、例えば、ユーザ端末２の機種、使用者及び製造年月日を含むが、これに限られない。
【0044】
撮影情報は、立ち座り動画１２１の撮影に関する情報である。撮影情報は、例えば、撮影日時、撮影時の明るさ、撮影装置２０５Ｃの機種、撮影装置２０５Ｃの傾き及びズーム倍率を含むが、これに限られない。
【0045】
抽出モデル１２２は、骨格推定モデル、骨格抽出モデル、骨格検出モデル又は姿勢推定モデルなどと称される、動画像から人の特徴点ｐを抽出可能なように学習された、学習済みの機械学習モデルである。抽出モデル１２２として、人の特徴点ｐを抽出可能な任意の機械学習モデルを利用できる。特徴点ｐは、例えば、つま先、踵、膝、腰（尻）、腹、胸、首、肩、肘、手首、指、頭、目、耳、口、鼻であるが、これに限られない。
【0046】
評価結果１２３は、立ち座り動画１２１に基づく対象者の状態の評価結果を示す情報である。評価結果１２３について、詳しくは後述する。
【0047】
制御部１３は、プロセッサ１０１がメモリ１０２からプログラムを読み出して実行し、他のハードウェア構成と協働することにより実現される。制御部１３は、状態評価装置１の動作全体を制御する。制御部１３は、取得部１３１と、抽出部１３２と、評価部１３３と、を備える。
【0048】
取得部１３１は、ユーザ端末２から立ち座り動画１２１を取得し、記憶部１２に保存する。
【0049】
抽出部１３２は、抽出モデル１２２を利用して、立ち座り動画１２１から対象者の複数の特徴点ｐを抽出する。
【0050】
評価部１３３は、抽出部１３２が抽出した対象者の特徴点ｐに基づいて、対象者の状態を評価し、評価結果１２３を記憶部１２に保存する。
【0051】
＜状態評価装置１の機能構成＞
次に、状態評価装置１の機能構成について説明する。図４は、状態評価装置１の機能構成の一例を示す図である。図４に示すように、状態評価装置１は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３と、を備える。
次に、状態評価装置１の機能構成について説明する。図４は、状態評価装置１の機能構成の一例を示す図である。図４に示すように、状態評価装置１は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３と、を備える。
【0052】
通信部１１は、通信Ｉ／Ｆ１０４により実現される。通信部１１は、ネットワークＮを介して、ユーザ端末２との間で情報の送受信を行う。通信部１１は、ユーザ端末２から立ち座り動画１２１を受信し、ユーザ端末２に評価結果１２３を送信する。
【0053】
記憶部１２は、メモリ１０２及びストレージ１０３により実現される。記憶部１２は、立ち座り動画１２１と、抽出モデル１２２と、特徴点情報１２３と、評価結果１２４と、を記憶する。
【0054】
立ち座り動画１２１は、ユーザ端末２から取得した対象者の立ち座り動画の動画データである。立ち座り動画１２１は、対象者情報、ユーザ情報、端末情報、及び撮影情報などと対応づけて保存される。
【0055】
対象者情報は、立ち座り動画１２１を撮影された対象者に関する情報である。対象者情報は、例えば、対象者の氏名、年齢、性別、及び生年月日を含むが、これに限られない。
【0056】
ユーザ情報は、立ち座り動画１２１を撮影したユーザ（撮影者）に関する情報である。ユーザ情報は、例えば、ユーザの氏名、年齢、性別、生年月日、所属及び役職を含むが、これに限られない。
【0057】
端末情報は、立ち座り動画１２１を送信したユーザ端末２に関する情報である。端末情報は、例えば、ユーザ端末２の機種、使用者及び製造年月日を含むが、これに限られない。
【0058】
撮影情報は、立ち座り動画１２１の撮影に関する情報である。撮影情報は、例えば、撮影日時、撮影時の明るさ、撮影装置２０５Ｃの機種、撮影装置２０５Ｃの傾き及びズーム倍率を含むが、これに限られない。
【0059】
抽出モデル１２２は、骨格推定モデル、骨格抽出モデル、骨格検出モデル又は姿勢推定モデルなどと称される、動画像から人の特徴点を抽出可能なように学習された、学習済みの機械学習モデルである。抽出モデル１２２は、画像を入力されると、その画像に映った人の特徴点情報を出力する。特徴点情報は、人の特徴点ｐに関する情報であり、特徴点ｐの種類及び座標を示す情報を含む。人が映った画像を入力すると、１又は複数の特徴点の特徴点情報が出力される。抽出モデル１２２として、人の特徴点を抽出可能な任意の機械学習モデルを利用できる。特徴点ｐは、例えば、つま先、踵、膝、腰（尻）、腹、胸、首、肩、肘、手首、指、頭、目、耳、口、鼻であるが、これに限られない。
【0060】
特徴点情報１２３は、立ち座り動画１２１から抽出された対象者の特徴点ｐの特徴点情報である。特徴点情報１２３は、特徴点ｐの抽出元となった立ち座り動画１２１と対応づけて保存される。記憶部１２には、１の立ち座り動画１２１に対して、特徴点情報１２３の時系列データが保存される。
【0061】
評価結果１２４は、立ち座り動画１２１に基づく対象者の状態の評価結果を示す情報である。評価結果１２４について、詳しくは後述する。
【0062】
制御部１３は、プロセッサ１０１がメモリ１０２からプログラムを読み出して実行し、他のハードウェア構成と協働することにより実現される。制御部１３は、状態評価装置１の動作全体を制御する。制御部１３は、取得部１３１と、抽出部１３２と、評価部１３３と、を備える。
【0063】
取得部１３１は、ユーザ端末２から立ち座り動画１２１を取得し、記憶部１２に保存する。
【0064】
抽出部１３２は、抽出モデル１２２を利用して、立ち座り動画１２１から対象者の複数の特徴点ｐを抽出する。具体的には、抽出部１３２は、立ち座り動画１２１を構成する画像を抽出モデル１２２に入力し、抽出モデル１２２が出力した特徴点情報１２３を取得し、記憶部１２に保存する。抽出部１３２は、立ち座り動画１２１を構成する全ての画像から特徴点ｐを抽出してもよいし、所定フレームごとの画像から特徴点ｐを抽出してもよい。いずれにせよ、記憶部１２には、特徴点情報１２３の時系列データが保存される。
【0065】
評価部１３３は、抽出部１３２が抽出した対象者の特徴点ｐに基づいて、対象者の状態を評価し、評価結果１２３を記憶部１２に保存する。
【0066】
なお、状態評価装置１の機能構成は、上記の例に限られない。例えば、状態評価装置１は、上記の機能構成の一部を備え、残りをユーザ端末２が備えてもよい。また、状態評価装置１は、上記以外の機能構成を備えてもよい。また、状態評価装置１の各機能構成は、上記の通り、ソフトウェアにより実現されてもよいし、ＩＣチップ、ＳｏＣ（System on Chip）、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、マイクロコンピュータ等のハードウェアによって実現されてもよい。
【0067】
＜ユーザ端末２の機能構成＞
次に、ユーザ端末２の機能構成について説明する。図５は、ユーザ端末２の機能構成の一例を示す図である。図５に示すように、ユーザ端末２は、通信部２１と、記憶部２２と、制御部２３と、を備える。
次に、ユーザ端末２の機能構成について説明する。図５は、ユーザ端末２の機能構成の一例を示す図である。図５に示すように、ユーザ端末２は、通信部２１と、記憶部２２と、制御部２３と、を備える。
【0068】
通信部２１は、通信Ｉ／Ｆ２０４により実現される。通信部２１は、ネットワークＮを介して、状態評価装置１との間で情報の送受信を行う。通信部２１は、状態評価装置１に立ち座り動画２２１を送信し、状態評価装置１から評価結果２２２を受信する。
【0069】
記憶部２２は、メモリ２０２及びストレージ２０３により実現される。記憶部２２は、立ち座り動画２２１と、評価結果２２２と、を記憶する。
【0070】
立ち座り動画２２１は、ユーザ端末２から状態評価装置１に送信する対象者の立ち座り動画の動画データである。立ち座り動画２２１は、ユーザがユーザ端末２の撮影装置２０５Ｃにより撮影した動画であってもよいし、ネットワークＮを介して取得した、ユーザ端末２以外の撮影装置が撮影した動画であってもよい。立ち座り動画２２１は、立ち座り動画２２１は、対象者情報、ユーザ情報、端末情報、及び撮影情報などと対応づけて保存される。
【0071】
対象者情報は、立ち座り動画２２１を撮影された対象者に関する情報である。対象者情報は、例えば、対象者の氏名、年齢、性別、及び生年月日を含むが、これに限られない。
【0072】
ユーザ情報は、立ち座り動画２２１を撮影したユーザ（撮影者）に関する情報である。ユーザ情報は、例えば、ユーザの氏名、年齢、性別、生年月日、所属及び役職を含むが、これに限られない。
【0073】
端末情報は、立ち座り動画２２１を送信したユーザ端末２に関する情報である。端末情報は、例えば、ユーザ端末２の機種、使用者及び製造年月日を含むが、これに限られない。
【0074】
撮影情報は、立ち座り動画２２１の撮影に関する情報である。撮影情報は、例えば、撮影日時、撮影時の明るさ、撮影装置２０５Ｃの機種、撮影装置２０５Ｃの傾き及びズーム倍率を含むが、これに限られない。
【0075】
評価結果２２２は、状態評価装置１から取得した、立ち座り動画２２１に基づく対象者の状態の評価結果を示す情報である。評価結果２２２について、詳しくは後述する。
【0076】
制御部２３は、プロセッサ２０１がメモリ２０２からプログラムを読み出して実行し、他のハードウェア構成と協働することにより実現される。制御部２３は、ユーザ端末２の動作全体を制御する。制御部２３は、取得部２３１と、撮影制御部２３２と、表示制御部２３３と、を備える。
【0077】
取得部２３１は、状態評価装置１から評価結果２２２を取得し、記憶部２２に保存する。
【0078】
撮影制御部２３２は、撮影装置２０５Ｃによる立ち座り動画２２１の撮影を制御する。
【0079】
表示制御部２３３は、表示装置２０６Ｄに表示される画面を制御する。
【0080】
なお、ユーザ端末２の機能構成は、上記の例に限られない。例えば、ユーザ端末２は、上記の機能構成の一部を備え、残りを状態評価装置１が備えてもよい。また、ユーザ端末２は、上記以外の機能構成を備えてもよい。また、ユーザ端末２の各機能構成は、上記の通り、ソフトウェアにより実現されてもよいし、ＩＣチップ、ＳｏＣ、ＬＳＩ、マイクロコンピュータ等のハードウェアによって実現されてもよい。
【0081】
＜状態評価システム１０００が実行する処理＞
次に、状態評価システム１０００が実行する処理について説明する。図６は、状態評価システム１０００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。以下では、ユーザがユーザ端末２を利用して立ち座り動画２２１を撮影する場合を例に説明する。
次に、状態評価システム１０００が実行する処理について説明する。図６は、状態評価システム１０００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。以下では、ユーザがユーザ端末２を利用して立ち座り動画２２１を撮影する場合を例に説明する。
【0082】
（ステップＳ１０１）
まず、ユーザが対象者の立ち座り動画２２１を撮影する（ステップＳ１０１）。具体的には、ユーザの操作に応じて、撮影制御部２３２が撮影装置２０５Ｃを制御して対象者の立ち座りを撮影し、得られた立ち座り動画２２１を対象者情報、ユーザ情報、端末情報、及び撮影情報などと対応づけて記憶部２２に保存する。ここでは、対象者は、上限を５０回として、可能な回数だけ立ち座りを繰り返し行うものとする。なお、上限回数は任意に設定可能である。また、立ち座りの回数は、予め決められていてもよい。
まず、ユーザが対象者の立ち座り動画２２１を撮影する（ステップＳ１０１）。具体的には、ユーザの操作に応じて、撮影制御部２３２が撮影装置２０５Ｃを制御して対象者の立ち座りを撮影し、得られた立ち座り動画２２１を対象者情報、ユーザ情報、端末情報、及び撮影情報などと対応づけて記憶部２２に保存する。ここでは、対象者は、上限を５０回として、可能な回数だけ立ち座りを繰り返し行うものとする。なお、上限回数は任意に設定可能である。また、立ち座りの回数は、予め決められていてもよい。
【0083】
（ステップＳ１０２）
次に、ユーザ端末２は、記憶部２２に保存された立ち座り動画２２１を対象者情報、ユーザ情報、端末情報、及び撮影情報などと対応づけて状態評価装置１に送信する（ステップＳ１０２）。
次に、ユーザ端末２は、記憶部２２に保存された立ち座り動画２２１を対象者情報、ユーザ情報、端末情報、及び撮影情報などと対応づけて状態評価装置１に送信する（ステップＳ１０２）。
【0084】
（ステップＳ１０３）
状態評価装置１の取得部１３１は、ユーザ端末２が送信した立ち座り動画２２１を取得し、対象者情報、ユーザ情報、端末情報、及び撮影情報などと対応づけて立ち座り動画１２１として記憶部１２に保存する。
状態評価装置１の取得部１３１は、ユーザ端末２が送信した立ち座り動画２２１を取得し、対象者情報、ユーザ情報、端末情報、及び撮影情報などと対応づけて立ち座り動画１２１として記憶部１２に保存する。
【0085】
図７は、立ち座り動画１２１を模式的に示す図である。図７には、立ち座り動画１２１のうち、１回分の立ち座りに相当する部分（対象者が座った状態から立ち上がり、再び座るまでの部分）を構成する画像ｉｍ１～ｉｍ５が示されている。画像ｉｍ１は対象者が座った状態、画像ｉｍ２は対象者が立ち上がりかけた状態、画像ｉｍ３は対象者が立ち上がった状態、画像ｉｍ４は対象者が座りかけた状態、画像ｉｍ５は対象者が再び座った状態を撮影したものである。
【0086】
（ステップＳ１０４）
記憶部１２に立ち座り動画１２１が保存されると、抽出部１３２は、抽出モデル１２２を利用して、立ち座り動画１２１から対象者の複数の特徴点ｐを抽出し、特徴点情報１２３を記憶部２２に保存する（ステップＳ１０４）。
記憶部１２に立ち座り動画１２１が保存されると、抽出部１３２は、抽出モデル１２２を利用して、立ち座り動画１２１から対象者の複数の特徴点ｐを抽出し、特徴点情報１２３を記憶部２２に保存する（ステップＳ１０４）。
【0087】
図８は、立ち座り動画１２１から抽出される特徴点ｐの一例を示す図である。図８では、図７の画像ｉｍ１～ｉｍ５に特徴点ｐ１～ｐ８が重畳して表示されている。特徴点ｐ１～ｐ８は、それぞれ踵、膝、腰、手首、肘、肩、首、頭の特徴点ｐである。図８に示すように、画像ｉｍ１～ｉｍ５からそれぞれ特徴点ｐ１～ｐ８が抽出される。以下、特徴点ｐ１～ｐ８を、それぞれ踵ｐ１、膝ｐ２、腰ｐ３、手首ｐ４、肘ｐ５、肩ｐ６、首ｐ７、頭ｐ８と称する。なお、上述の通り、抽出される特徴点ｐの種類及び座標は、図８の例に限られない。
【0088】
（ステップＳ１０５）
評価部１３３は、記憶部１２に保存された特徴点情報１２３に基づいて、対象者の立位の安定性を評価する（ステップＳ１０５）。より詳細には、評価部１３３は、複数回の立ち座りにおける対象者の立位時の体の傾きａに基づいて、立位の安定性の評価値ｖ１を算出する。
評価部１３３は、記憶部１２に保存された特徴点情報１２３に基づいて、対象者の立位の安定性を評価する（ステップＳ１０５）。より詳細には、評価部１３３は、複数回の立ち座りにおける対象者の立位時の体の傾きａに基づいて、立位の安定性の評価値ｖ１を算出する。
【0089】
【0090】
（ステップＳ２０１）
まず、評価部１３３は、立ち座り動画１２１から対象者の立位を検出する（ステップＳ２０１）。以下、立位の検出方法として、３つ検出方法について説明する。評価部１３３は、どの評価方法を利用してもよい。
まず、評価部１３３は、立ち座り動画１２１から対象者の立位を検出する（ステップＳ２０１）。以下、立位の検出方法として、３つ検出方法について説明する。評価部１３３は、どの評価方法を利用してもよい。
【0091】
（１）第１の検出方法
立ち座り動作を行うと、膝より上の体の部分は、立位時に最も高い位置にくる（図８参照）。このため、例えば、対象者がｘ回の立ち座りを行なった場合、膝より上の特徴点ｐの高さ（特徴点の鉛直方向の座標）には、ほぼ同じ高さのｘ回の最大値（ピーク）があらわれる。そこで、評価部１３３は、膝より上の特徴点ｐの高さが最大となった各時点を、立位時として検出する。膝より上の特徴点ｐは、例えば、腹、胸、首、肩、肘、手首、指、頭、目、耳、口又は鼻であるが、これに限られない。
立ち座り動作を行うと、膝より上の体の部分は、立位時に最も高い位置にくる（図８参照）。このため、例えば、対象者がｘ回の立ち座りを行なった場合、膝より上の特徴点ｐの高さ（特徴点の鉛直方向の座標）には、ほぼ同じ高さのｘ回の最大値（ピーク）があらわれる。そこで、評価部１３３は、膝より上の特徴点ｐの高さが最大となった各時点を、立位時として検出する。膝より上の特徴点ｐは、例えば、腹、胸、首、肩、肘、手首、指、頭、目、耳、口又は鼻であるが、これに限られない。
【0092】
（２）第２の検出方法
立ち座り動作を行うと、膝の角度は立位時に最も大きくなる（図８参照）。このため、例えば、対象者がｘ回の立ち座りを行なった場合、膝の角度（踵ｐ１及び膝ｐ２を結ぶ直線と、膝ｐ２及び腰ｐ３を結ぶ直線と、のなす角）には、ほぼ同じ大きさのｘ回の最大値（ピーク）があらわれる。そこで、評価部１３３は、膝の角度が最大値となった各時点を、立位時として検出する。
立ち座り動作を行うと、膝の角度は立位時に最も大きくなる（図８参照）。このため、例えば、対象者がｘ回の立ち座りを行なった場合、膝の角度（踵ｐ１及び膝ｐ２を結ぶ直線と、膝ｐ２及び腰ｐ３を結ぶ直線と、のなす角）には、ほぼ同じ大きさのｘ回の最大値（ピーク）があらわれる。そこで、評価部１３３は、膝の角度が最大値となった各時点を、立位時として検出する。
【0093】
（３）第３の検出方法
立ち座り動作を行うと、体の傾きａは立位時に最も小さくなる（図８参照）。ここでいう体の傾きａは、鉛直軸に対する体軸の傾きのことである。このため、例えば、対象者がｘ回の立ち座りを行なった場合、体の傾きａには、ほぼ同じ大きさのｘ回の最小値（ボトム）があらわれる。そこで、評価部１３３は、体の傾きａが最小値となった各時点を、立位時として検出する。
立ち座り動作を行うと、体の傾きａは立位時に最も小さくなる（図８参照）。ここでいう体の傾きａは、鉛直軸に対する体軸の傾きのことである。このため、例えば、対象者がｘ回の立ち座りを行なった場合、体の傾きａには、ほぼ同じ大きさのｘ回の最小値（ボトム）があらわれる。そこで、評価部１３３は、体の傾きａが最小値となった各時点を、立位時として検出する。
【0094】
（ステップＳ２０２）
次に、評価部１３３は、ステップＳ２０１で検出した立位時の体の傾きａを算出する（ステップＳ２０２）。例えば、対象者がｘ回の立ち座りを行なった場合、ｘ回分の立位時の体の傾きａ１～ａｘが算出される。
次に、評価部１３３は、ステップＳ２０１で検出した立位時の体の傾きａを算出する（ステップＳ２０２）。例えば、対象者がｘ回の立ち座りを行なった場合、ｘ回分の立位時の体の傾きａ１～ａｘが算出される。
【0095】
図１０は、図８の画像ｉｍ３を利用して立位時の体の傾きａを説明する図である。図１０に示すように、立位時の体の傾きａは、例えば、鉛直線Ｌ１と、踵ｐ１及び首ｐ７を結ぶ線Ｌ２と、のなす角θ１である。線Ｌ２は、踵ｐ１及び肩ｐ８を結ぶ線であってもよい。
【0096】
（ステップＳ２０３）
続いて、評価部１３３は、ステップＳ２０２で算出されたｘ回分の立位時の体の傾きａ１～ａｘに基づいて、対象者の立位の安定性の評価値ｖ１を算出する（ステップＳ２０３）。一般に、立位時の体の傾きａが小さい（角θ１が０に近い）ほど、立位は安定すると考えられる。そこで、例えば、評価部１３３は、立位時の体の傾きａ１～ａｘの代表値ａｒが小さい（角θ１の絶対値が小さい）ほど立位の安定性を高く評価する。立位の安定性が高いほど評価値ｖ１が高い場合、評価部１３３は、立位時の体の傾きａ１～ａｘの代表値ａｒが小さい（角θ１の絶対値が小さい）ほど立位の安定性の評価値ｖ１を高く算出する。代表値ａｒは、例えば、傾きａ１～ａｘの最小値、平均値、中央値又は昇順の上位Ｘ％の平均値であるが、これに限られない。なお、評価値ｖ１は、代表値ａｒと予め設定された閾値とを比較して得られる多段階のランクであってもよい。
続いて、評価部１３３は、ステップＳ２０２で算出されたｘ回分の立位時の体の傾きａ１～ａｘに基づいて、対象者の立位の安定性の評価値ｖ１を算出する（ステップＳ２０３）。一般に、立位時の体の傾きａが小さい（角θ１が０に近い）ほど、立位は安定すると考えられる。そこで、例えば、評価部１３３は、立位時の体の傾きａ１～ａｘの代表値ａｒが小さい（角θ１の絶対値が小さい）ほど立位の安定性を高く評価する。立位の安定性が高いほど評価値ｖ１が高い場合、評価部１３３は、立位時の体の傾きａ１～ａｘの代表値ａｒが小さい（角θ１の絶対値が小さい）ほど立位の安定性の評価値ｖ１を高く算出する。代表値ａｒは、例えば、傾きａ１～ａｘの最小値、平均値、中央値又は昇順の上位Ｘ％の平均値であるが、これに限られない。なお、評価値ｖ１は、代表値ａｒと予め設定された閾値とを比較して得られる多段階のランクであってもよい。
【0097】
以上の処理により、立ち座り動画１２１から対象者の立位の安定性が評価され、評価値ｖ１が算出される。評価部１３３は、評価値ｖ１を評価結果１２４として記憶部１２に保存する。
【0098】
（ステップＳ１０６）
ここで、図６に戻る。評価部１３３は、記憶部１２に保存された特徴点情報１２３に基づいて、対象者の筋力を評価する（ステップＳ１０６）。より詳細には、評価部１３３は、対象者が行った立ち座りの回数又は時間に基づいて、対象者の筋力の評価値ｖ２を算出する。立ち座りの回数は、立位の回数と同様であるため、上述の立位の検出方法のいずれかにより計測すればよい。以下、筋力の評価方法として、２つ評価方法について説明する。評価部１３３は、どの評価方法を利用してもよい。
ここで、図６に戻る。評価部１３３は、記憶部１２に保存された特徴点情報１２３に基づいて、対象者の筋力を評価する（ステップＳ１０６）。より詳細には、評価部１３３は、対象者が行った立ち座りの回数又は時間に基づいて、対象者の筋力の評価値ｖ２を算出する。立ち座りの回数は、立位の回数と同様であるため、上述の立位の検出方法のいずれかにより計測すればよい。以下、筋力の評価方法として、２つ評価方法について説明する。評価部１３３は、どの評価方法を利用してもよい。
【0099】
（１）第１の評価方法
対象者が上限をＸ回として、可能な回数だけ立ち座りを繰り返し行う場合、一般に、対象者が多くの立ち座りを行うほど、対象者の筋力は高いと考えられる。そこで、評価部１３３は、対象者が行った立ち座りの回数が多いほど、対象者の筋力を高く評価する。対象者の筋力が高いほど評価値ｖ２が大きい場合、評価部１３３は、対象者が立ち座りを行なった回数ｘが多いほど評価値ｖ２を大きく算出する。なお、評価値ｖ２は、回数ｘであってもよいし、回数ｘと予め設定された閾値とを比較して得られる多段階のランクであってもよい。
（２）第２の評価方法
予め決められた所定回数Ｘだけ立ち座りを繰り返し行う場合、一般に、対象者が短い時間で所定回数Ｘの立ち座りを行うほど、対象者の筋力は高いと考えられる。そこで、評価部１３３は、対象者が所定回数Ｘの立ち座りを行うのに要した所要時間Ｔが短いほど、対象者の筋力を高く評価する。対象者の筋力が高いほど評価値ｖ２が大きい場合、評価部１３３は、対象者が所定回数Ｘの立ち座りを行なうのに要した所要時間Ｔが短いほど評価値ｖ２を大きく算出する。なお、評価値ｖ２は、時間Ｔであってもよいし、所要時間Ｔと予め設定された閾値とを比較して得られる多段階のランクであってもよい。
対象者が上限をＸ回として、可能な回数だけ立ち座りを繰り返し行う場合、一般に、対象者が多くの立ち座りを行うほど、対象者の筋力は高いと考えられる。そこで、評価部１３３は、対象者が行った立ち座りの回数が多いほど、対象者の筋力を高く評価する。対象者の筋力が高いほど評価値ｖ２が大きい場合、評価部１３３は、対象者が立ち座りを行なった回数ｘが多いほど評価値ｖ２を大きく算出する。なお、評価値ｖ２は、回数ｘであってもよいし、回数ｘと予め設定された閾値とを比較して得られる多段階のランクであってもよい。
（２）第２の評価方法
予め決められた所定回数Ｘだけ立ち座りを繰り返し行う場合、一般に、対象者が短い時間で所定回数Ｘの立ち座りを行うほど、対象者の筋力は高いと考えられる。そこで、評価部１３３は、対象者が所定回数Ｘの立ち座りを行うのに要した所要時間Ｔが短いほど、対象者の筋力を高く評価する。対象者の筋力が高いほど評価値ｖ２が大きい場合、評価部１３３は、対象者が所定回数Ｘの立ち座りを行なうのに要した所要時間Ｔが短いほど評価値ｖ２を大きく算出する。なお、評価値ｖ２は、時間Ｔであってもよいし、所要時間Ｔと予め設定された閾値とを比較して得られる多段階のランクであってもよい。
【0100】
ここで、所要時間Ｔは、１回目の立ち座り開始前の座位から、Ｘ回目の立ち座り終了後の座位まで、の所要時間である。評価部１３３は、１回目の立ち座り開始前の座位と、Ｘ回目の立ち座り終了後の座位と、を検出し、両者の間の時間を所要時間Ｔとして算出すればよい。
【0101】
以下、座位の検出方法として、３つ検出方法について説明する。評価部１３３は、どの検出方法を利用してもよい。
【0102】
（１）第１の検出方法
立ち座り動作を行うと、膝より上の体の部分は、座位時に最も低い位置にくる（図８参照）。このため、例えば、対象者がＸ回の立ち座りを行なった場合、膝より上の特徴点ｐの高さ（特徴点ｐの鉛直方向の座標）には、ほぼ同じ高さのＸ回の最小値（ボトム）があらわれる。そこで、評価部１３３は、膝より上の特徴点ｐの高さが最小となった各時点を、座位時として検出する。膝より上の特徴点ｐは、例えば、腹、胸、首、肩、肘、手首、指、頭、目、耳、口又は鼻であるが、これに限られない。
立ち座り動作を行うと、膝より上の体の部分は、座位時に最も低い位置にくる（図８参照）。このため、例えば、対象者がＸ回の立ち座りを行なった場合、膝より上の特徴点ｐの高さ（特徴点ｐの鉛直方向の座標）には、ほぼ同じ高さのＸ回の最小値（ボトム）があらわれる。そこで、評価部１３３は、膝より上の特徴点ｐの高さが最小となった各時点を、座位時として検出する。膝より上の特徴点ｐは、例えば、腹、胸、首、肩、肘、手首、指、頭、目、耳、口又は鼻であるが、これに限られない。
【0103】
（２）第２の検出方法
立ち座り動作を行うと、膝の角度は座位時に最も小さくなる（図８参照）。このため、例えば、対象者がＸ回の立ち座りを行なった場合、膝の角度（踵ｐ１及び膝ｐ２を結ぶ直線と、膝ｐ２及び腰ｐ３を結ぶ直線と、のなす角）には、ほぼ同じ大きさのＸ回の最小値（ボトム）があらわれる。そこで、評価部１３３は、膝の角度が最小値となった各時点を、座位時として検出する。
立ち座り動作を行うと、膝の角度は座位時に最も小さくなる（図８参照）。このため、例えば、対象者がＸ回の立ち座りを行なった場合、膝の角度（踵ｐ１及び膝ｐ２を結ぶ直線と、膝ｐ２及び腰ｐ３を結ぶ直線と、のなす角）には、ほぼ同じ大きさのＸ回の最小値（ボトム）があらわれる。そこで、評価部１３３は、膝の角度が最小値となった各時点を、座位時として検出する。
【0104】
（３）第３の検出方法
立ち座り動作を行うと、体の傾きｔは立位時に最も大きくなる（図８参照）。ここでいう体の傾きｔは、鉛直軸に対する体軸の傾きのことである。このため、例えば、対象者がＸ回の立ち座りを行なった場合、体の傾きｔには、ほぼ同じ大きさのＸ回の最大値（ピーク）があらわれる。そこで、評価部１３３は、体の傾きtが最大値となった各時点を、座位時として検出する。
立ち座り動作を行うと、体の傾きｔは立位時に最も大きくなる（図８参照）。ここでいう体の傾きｔは、鉛直軸に対する体軸の傾きのことである。このため、例えば、対象者がＸ回の立ち座りを行なった場合、体の傾きｔには、ほぼ同じ大きさのＸ回の最大値（ピーク）があらわれる。そこで、評価部１３３は、体の傾きtが最大値となった各時点を、座位時として検出する。
【0105】
以上の処理により、立ち座り動画１２１から対象者の筋力が評価され、評価値ｖ２が算出される。評価部１３３は、評価値ｖ２を評価結果１２４として記憶部１２に保存する。
【0106】
（ステップＳ１０７）
評価部１３３は、記憶部１２に保存された特徴点情報１２３に基づいて、対象者の立位の姿勢を評価する（ステップＳ１０７）。より詳細には、評価部１３３は、複数回の立ち座りにおける対象者の立位時の股関節の伸びｅに基づいて、立位の姿勢の評価値ｖ３を算出する。
評価部１３３は、記憶部１２に保存された特徴点情報１２３に基づいて、対象者の立位の姿勢を評価する（ステップＳ１０７）。より詳細には、評価部１３３は、複数回の立ち座りにおける対象者の立位時の股関節の伸びｅに基づいて、立位の姿勢の評価値ｖ３を算出する。
【0107】
【0108】
（ステップＳ３０１）
まず、評価部１３３は、立ち座り動画１２１から対象者の立位を検出する（ステップＳ３０１）。立位の検出方法は、上述の通りである。
まず、評価部１３３は、立ち座り動画１２１から対象者の立位を検出する（ステップＳ３０１）。立位の検出方法は、上述の通りである。
【0109】
（ステップＳ３０２）
次に、評価部１３３は、ステップＳ３０１で検出した立位時の股関節の伸びｅを算出する（ステップＳ３０２）。例えば、対象者がｘ回の立ち座りを行なった場合、ｘ回分の立位時の股関節の伸びｅ１～ｅｘが算出される。
次に、評価部１３３は、ステップＳ３０１で検出した立位時の股関節の伸びｅを算出する（ステップＳ３０２）。例えば、対象者がｘ回の立ち座りを行なった場合、ｘ回分の立位時の股関節の伸びｅ１～ｅｘが算出される。
【0110】
図１２は、図８の画像ｉｍ３を利用して立位時の股関節の伸びｅを説明する図である。図１２に示すように、立位時の股関節の伸びｅは、例えば、首ｐ７及び腰ｐ３を結ぶ線Ｌ３と、腰ｐ３及び膝ｐ２を結ぶ線Ｌ４と、のなす角θ２である。線Ｌ３は、肩ｐ６及び腰ｐ３を結ぶ線であってもよい。線Ｌ４は、腰ｐ３及び踵ｐ１を結ぶ線であってもよい。
【0111】
（ステップＳ３０３）
続いて、評価部１３３は、ステップＳ３０２で算出されたｘ回分の立位時の股関節の伸びｅ１～ｅｘに基づいて、対象者の立位の姿勢の評価値ｖ３を算出する（ステップＳ３０３）。一般に、立位時の股関節の伸びｅが小さい（角θ２が０に近い）ほど、立位の姿勢は良いと考えられる。そこで、例えば、評価部１３３は、立位時の股関節の伸びｅ１～ｔｘの代表値ｔｒが小さい（角θ２の絶対値が小さい）ほど立位の姿勢を高く評価する。立位の姿勢が良いほど評価値ｖ３が高い場合、評価部１３３は、立位時の股関節の伸びｅ１～ｅｘの代表値ｔｒが小さい（角θ２の絶対値が小さい）ほど立位の姿勢の評価値ｖ３を高く算出する。代表値ｅｒは、例えば、伸びｅ１～ｅｘの最小値、平均値、中央値又は昇順の上位Ｘ％の平均値であるが、これに限られない。なお、評価値ｖ３は、代表値ｅｒと予め設定された閾値とを比較して得られる多段階のランクであってもよい。
続いて、評価部１３３は、ステップＳ３０２で算出されたｘ回分の立位時の股関節の伸びｅ１～ｅｘに基づいて、対象者の立位の姿勢の評価値ｖ３を算出する（ステップＳ３０３）。一般に、立位時の股関節の伸びｅが小さい（角θ２が０に近い）ほど、立位の姿勢は良いと考えられる。そこで、例えば、評価部１３３は、立位時の股関節の伸びｅ１～ｔｘの代表値ｔｒが小さい（角θ２の絶対値が小さい）ほど立位の姿勢を高く評価する。立位の姿勢が良いほど評価値ｖ３が高い場合、評価部１３３は、立位時の股関節の伸びｅ１～ｅｘの代表値ｔｒが小さい（角θ２の絶対値が小さい）ほど立位の姿勢の評価値ｖ３を高く算出する。代表値ｅｒは、例えば、伸びｅ１～ｅｘの最小値、平均値、中央値又は昇順の上位Ｘ％の平均値であるが、これに限られない。なお、評価値ｖ３は、代表値ｅｒと予め設定された閾値とを比較して得られる多段階のランクであってもよい。
【0112】
以上の処理により、立ち座り動画１２１から対象者の立位の姿勢が評価され、評価値ｖ３が算出される。評価部１３３は、評価値ｖ３を評価結果１２４として記憶部１２に保存する。
【0113】
（ステップＳ１０８）
ここで、図６に戻る。評価部１３３は、記憶部１２に保存された特徴点情報１２３に基づいて、対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する（ステップＳ１０８）。より詳細には、評価部１３３は、対象者の起立所要時間ｔｕ及び着座所要時間ｔｄに基づいて、対象者の着座時の圧迫骨折のリスクの評価値ｖ４を算出する。起立所要時間ｔｕは、対象者が立ち上がるのに要した時間である。着座所要時間ｔｄは、対象者が座るのに要した時間である。
ここで、図６に戻る。評価部１３３は、記憶部１２に保存された特徴点情報１２３に基づいて、対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する（ステップＳ１０８）。より詳細には、評価部１３３は、対象者の起立所要時間ｔｕ及び着座所要時間ｔｄに基づいて、対象者の着座時の圧迫骨折のリスクの評価値ｖ４を算出する。起立所要時間ｔｕは、対象者が立ち上がるのに要した時間である。着座所要時間ｔｄは、対象者が座るのに要した時間である。
【0114】
【0115】
（ステップＳ４０１）
まず、評価部１３３は、立ち座り動画１２１から対象者の立位及び座位を検出する（ステップＳ４０１）。立位及び座位の検出方法は、上述の通りである。
まず、評価部１３３は、立ち座り動画１２１から対象者の立位及び座位を検出する（ステップＳ４０１）。立位及び座位の検出方法は、上述の通りである。
【0116】
（ステップＳ４０２）
次に、評価部１３３は、ステップＳ４０１で検出した立位及び座位のタイミングに基づいて、それぞれの立ち座りにおける起立所要時間ｔｕ及び座位所要時間ｔｄ（図８参照）を算出する（ステップＳ４０２）。例えば、対象者がｘ回の立ち座りを行なった場合、ｘ回分の起立所要時間ｔｕ１～ｔｕｘ及び座位所要時間ｔｄ１～ｔｄｘが算出される。
次に、評価部１３３は、ステップＳ４０１で検出した立位及び座位のタイミングに基づいて、それぞれの立ち座りにおける起立所要時間ｔｕ及び座位所要時間ｔｄ（図８参照）を算出する（ステップＳ４０２）。例えば、対象者がｘ回の立ち座りを行なった場合、ｘ回分の起立所要時間ｔｕ１～ｔｕｘ及び座位所要時間ｔｄ１～ｔｄｘが算出される。
【0117】
（ステップＳ４０３）
続いて、評価部１３３は、各立ち座りにおける座位／起立時間比ｒを算出する。座位／起立時間比ｒは、起立所要時間ｔｕに対する座位所要時間ｔｄの割合である（ｒ＝ｔｄ／ｔｕ）。
続いて、評価部１３３は、各立ち座りにおける座位／起立時間比ｒを算出する。座位／起立時間比ｒは、起立所要時間ｔｕに対する座位所要時間ｔｄの割合である（ｒ＝ｔｄ／ｔｕ）。
【0118】
（ステップＳ４０４）
その後、評価部１３３は、ステップＳ４０３で算出されたｘ回分の座位／起立時間比ｒ１～ｒｘに基づいて、対象者の着座時の圧迫骨折リスクの評価値ｖ４を算出する（ステップＳ４０４）。一般に、立ち上がるより座る方が早い、すなわち、起立所要時間ｔｕに対する座位所要時間ｔｄの割合が小さい（座位／起立時間比ｒが小さい）ほど、着座時の圧迫骨折リスクは高いと考えられる。そこで、例えば、評価部１３３は、座位／起立時間比ｒ１～ｒｘの代表値ｒｒが小さいほど着座時の圧迫骨折リスクを高く評価する。着座時の圧迫骨折リスクが高いほど評価値ｖ４が低い場合、評価部１３３は、座位／起立時間比ｒ１～ｒｘの代表値ｒｒが小さいほど着座時の圧迫骨折リスクの評価値ｖ４を低く算出する。代表値ｒｒは、例えば、座位／起立時間比ｒ１～ｒｘの最小値、平均値、中央値又は昇順の上位Ｘ％の平均値であるが、これに限られない。なお、評価値ｖ４は、代表値ｒｒと予め設定された閾値とを比較して得られる多段階のランクであってもよい。
その後、評価部１３３は、ステップＳ４０３で算出されたｘ回分の座位／起立時間比ｒ１～ｒｘに基づいて、対象者の着座時の圧迫骨折リスクの評価値ｖ４を算出する（ステップＳ４０４）。一般に、立ち上がるより座る方が早い、すなわち、起立所要時間ｔｕに対する座位所要時間ｔｄの割合が小さい（座位／起立時間比ｒが小さい）ほど、着座時の圧迫骨折リスクは高いと考えられる。そこで、例えば、評価部１３３は、座位／起立時間比ｒ１～ｒｘの代表値ｒｒが小さいほど着座時の圧迫骨折リスクを高く評価する。着座時の圧迫骨折リスクが高いほど評価値ｖ４が低い場合、評価部１３３は、座位／起立時間比ｒ１～ｒｘの代表値ｒｒが小さいほど着座時の圧迫骨折リスクの評価値ｖ４を低く算出する。代表値ｒｒは、例えば、座位／起立時間比ｒ１～ｒｘの最小値、平均値、中央値又は昇順の上位Ｘ％の平均値であるが、これに限られない。なお、評価値ｖ４は、代表値ｒｒと予め設定された閾値とを比較して得られる多段階のランクであってもよい。
【0119】
以上の処理により、立ち座り動画１２１から対象者の着座時の圧迫骨折リスクが評価され、評価値ｖ４が算出される。評価部１３３は、評価値ｖ４を評価結果１２４として記憶部１２に保存する。
【0120】
（ステップＳ１０９）
評価部１３３は、対象者の立位の安定性、対象者の筋力、対象者の立位の姿勢及び対象者の着座時の圧迫骨折リスクの評価結果に基づいて、対象者の状態を総合評価する（ステップＳ１０９）。具体的には、評価部１３３は、評価値ｖ１～ｖ４に基づいて、対象者の状態の総合的な評価値ｖ５を算出する。評価値ｖ５は、例えば、評価値ｖ１～ｖ４の平均値又は合計値であるが、これに限られない。評価部１３３は、評価値ｖ５を評価結果１２４として記憶部１２に保存する。
評価部１３３は、対象者の立位の安定性、対象者の筋力、対象者の立位の姿勢及び対象者の着座時の圧迫骨折リスクの評価結果に基づいて、対象者の状態を総合評価する（ステップＳ１０９）。具体的には、評価部１３３は、評価値ｖ１～ｖ４に基づいて、対象者の状態の総合的な評価値ｖ５を算出する。評価値ｖ５は、例えば、評価値ｖ１～ｖ４の平均値又は合計値であるが、これに限られない。評価部１３３は、評価値ｖ５を評価結果１２４として記憶部１２に保存する。
【0121】
（ステップＳ１１０）
評価部１３３は、対象者が補助具Ａを使用しているか判定する（ステップＳ１１０）。補助具Ａは、対象者の立ち座りを補助する任意の道具である。補助具Ａは、例えば、手すり、テーブル、椅子の肘掛けであるが、これに限られない。
評価部１３３は、対象者が補助具Ａを使用しているか判定する（ステップＳ１１０）。補助具Ａは、対象者の立ち座りを補助する任意の道具である。補助具Ａは、例えば、手すり、テーブル、椅子の肘掛けであるが、これに限られない。
【0122】
【0123】
対象者が補助具Ａを使用しているか否かは、ユーザにより登録され、立ち座り画像１２１と対応づけてその旨の情報がユーザ端末２から状態評価装置１に送信されてもよいし、評価部１３３が立ち座り画像２２１を解析することにより判定されてもよい。判定方法は補助具Ａの種類に応じて任意に選択できる。
【0124】
対象者が補助具Ａを使用している場合（ステップＳ１１０：ＹＥＳ）、処理はステップＳ１１１に進む。対象者が補助具Ａを使用していない場合（ステップＳ１１０：ＮＯ）、処理はステップＳ１１２に進む。
【0125】
（ステップＳ１１１）
対象者が補助具Ａを使用している場合、評価部１３３は、記憶部１２に保存された評価結果１２４を、評価が下がるように修正する（ステップＳ１１１）。すなわち、評価部１３３は、対象者が補助具Ａを使用している場合、対象者が補助具Ａを使用していない場合と比べて、対象者の状態を低く評価する。具体的には、評価部１３３は、評価値ｖ１～ｖ５を、それぞれの評価が下がるように修正する。評価部１３３は、評価値ｖ１～ｖ５に所定の倍率をかけてもよいし、所定の値を加算又は減算してもよい。評価値ｖの修正量は、評価の種類ごとに異なってもよい。評価値１３３は、修正した評価値ｖ１～ｖ５を評価結果１２４として記憶部１２に保存する。
対象者が補助具Ａを使用している場合、評価部１３３は、記憶部１２に保存された評価結果１２４を、評価が下がるように修正する（ステップＳ１１１）。すなわち、評価部１３３は、対象者が補助具Ａを使用している場合、対象者が補助具Ａを使用していない場合と比べて、対象者の状態を低く評価する。具体的には、評価部１３３は、評価値ｖ１～ｖ５を、それぞれの評価が下がるように修正する。評価部１３３は、評価値ｖ１～ｖ５に所定の倍率をかけてもよいし、所定の値を加算又は減算してもよい。評価値ｖの修正量は、評価の種類ごとに異なってもよい。評価値１３３は、修正した評価値ｖ１～ｖ５を評価結果１２４として記憶部１２に保存する。
【0126】
（ステップＳ１１２）
その後、評価部１３３は、評価値ｖ１～ｖ５に基づいて、対象者へのメッセージｍを生成する（ステップＳ１１２）。メッセージｍは、例えば、評価値ｖ１～ｖ５の値ごとに予め用意されたものの中から、評価値ｖ１～ｖ５の値に応じて選択したものを組み合わせることにより生成される。評価部１３３は、メッセージｍを評価結果１２４として記憶部１２に保存する。
その後、評価部１３３は、評価値ｖ１～ｖ５に基づいて、対象者へのメッセージｍを生成する（ステップＳ１１２）。メッセージｍは、例えば、評価値ｖ１～ｖ５の値ごとに予め用意されたものの中から、評価値ｖ１～ｖ５の値に応じて選択したものを組み合わせることにより生成される。評価部１３３は、メッセージｍを評価結果１２４として記憶部１２に保存する。
【0127】
（ステップＳ１１３）
ここで、図６に戻る。状態評価装置１は、ユーザ端末２からの要求に応じて、評価値ｖ１～ｖ５及びメッセージｍを含む評価結果１２４を立ち座り動画１２１と対応づけてユーザ端末２に送信する（ステップＳ１１３）。
ここで、図６に戻る。状態評価装置１は、ユーザ端末２からの要求に応じて、評価値ｖ１～ｖ５及びメッセージｍを含む評価結果１２４を立ち座り動画１２１と対応づけてユーザ端末２に送信する（ステップＳ１１３）。
【0128】
（ステップＳ１１４）
ユーザ端末２の取得部２３１は、状態評価装置１が送信した評価結果１２４を取得し、対象動画２２１と対応づけて評価結果２２２として記憶部２２に保存する（ステップＳ１１４）。
ユーザ端末２の取得部２３１は、状態評価装置１が送信した評価結果１２４を取得し、対象動画２２１と対応づけて評価結果２２２として記憶部２２に保存する（ステップＳ１１４）。
【0129】
（ステップＳ１１５）
表示制御部２３３は、ユーザの操作に応じて、表示装置２０６Ｄに立ち座り動画２２１の評価結果２２２を表示する（ステップＳ１１５）。
表示制御部２３３は、ユーザの操作に応じて、表示装置２０６Ｄに立ち座り動画２２１の評価結果２２２を表示する（ステップＳ１１５）。
【0130】
図１５は、評価結果表示画面ｓｃの一例を示す図である。評価結果表示画面ｓｃは、評価結果２２２を表示する画面である。図１５の評価結果表示画面ｓｃは、立ち座り動画２２１と、その評価値ｖ１～v５と、メッセージｍと、を表示している。図１５の例では、各評価値ｖは５段階の点数で評価されており、評価値ｖ１は５点、評価値ｖ２は２点、評価値ｖ３は４点、評価値ｖ４は２点、評価値ｖ５は１３点である。これは、立ち座り動画２２１を撮影された対象者の立位の安定性が高く、筋力が低く、立位の姿勢が良く、着座時の圧迫骨折リスクが高いことを意味している。また、メッセージｍとして、「真っ直ぐ立つことができています。筋力トレーニングを頑張りましょう！」というメッセージが生成されている。
【0131】
対象者及びユーザは、評価結果表示画面ｓｃを参照することにより、対象者の状態を容易に把握することができる。
【0132】
＜まとめ＞
以上説明した通り、本実施形態によれば、状態評価システム１０００が実行する状態評価方法であって、対象者の立ち座りを対象者の側方から撮影した立ち座り動画１２１を取得する取得ステップと、立ち座り動画１２１から対象者の複数の特徴点ｐを抽出する抽出ステップと、複数の特徴点ｐに基づいて、対象者の状態を評価する評価ステップと、を含む状態評価方法が実現できる。
以上説明した通り、本実施形態によれば、状態評価システム１０００が実行する状態評価方法であって、対象者の立ち座りを対象者の側方から撮影した立ち座り動画１２１を取得する取得ステップと、立ち座り動画１２１から対象者の複数の特徴点ｐを抽出する抽出ステップと、複数の特徴点ｐに基づいて、対象者の状態を評価する評価ステップと、を含む状態評価方法が実現できる。
【0133】
これにより、状態評価システム１０００は、対象者の立ち座り動画１２１から対象者の状態を評価することができる。この状態評価システム１０００を利用することにより、ユーザは、対象者の立ち座り動画２２１を撮影するだけで、対象者の種々の状態を容易に把握することができる。
【0134】
＜付記＞
本実施形態は、以下の開示を含む。
本実施形態は、以下の開示を含む。
【0135】
（付記１）
状態評価システムが実行する状態評価方法であって、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含む状態評価方法。
状態評価システムが実行する状態評価方法であって、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含む状態評価方法。
【0136】
（付記２）
前記評価ステップは、前記対象者の立位の安定性を評価する
付記１に記載の状態評価方法。
前記評価ステップは、前記対象者の立位の安定性を評価する
付記１に記載の状態評価方法。
【0137】
（付記３）
前記評価ステップは、前記対象者の立位時の体の傾きに基づいて、前記安定性を評価する
付記２に記載の状態評価方法。
前記評価ステップは、前記対象者の立位時の体の傾きに基づいて、前記安定性を評価する
付記２に記載の状態評価方法。
【0138】
（付記４）
前記立位時の傾きは、鉛直線と、前記対象者の踵及び首を結んだ線と、のなす角である
付記３に記載の状態評価方法。
前記立位時の傾きは、鉛直線と、前記対象者の踵及び首を結んだ線と、のなす角である
付記３に記載の状態評価方法。
【0139】
（付記５）
前記評価ステップは、前記対象者の筋力を評価する
付記１に記載の状態評価方法。
前記評価ステップは、前記対象者の筋力を評価する
付記１に記載の状態評価方法。
【0140】
（付記６）
前記評価ステップは、前記対象者の立ち座りの回数又は所要時間に基づいて、前記筋力を評価する
付記５に記載の状態評価方法。
前記評価ステップは、前記対象者の立ち座りの回数又は所要時間に基づいて、前記筋力を評価する
付記５に記載の状態評価方法。
【0141】
（付記７）
前記評価ステップは、前記対象者の立位の姿勢を評価する
付記１に記載の状態評価方法。
前記評価ステップは、前記対象者の立位の姿勢を評価する
付記１に記載の状態評価方法。
【0142】
（付記８）
前記評価ステップは、前記対象者の立位時の股関節の伸びに基づいて、前記姿勢を評価する
付記７に記載の状態評価方法。
前記評価ステップは、前記対象者の立位時の股関節の伸びに基づいて、前記姿勢を評価する
付記７に記載の状態評価方法。
【0143】
（付記９）
前記股関節の伸びは、前記対象者の首及び腰を結んだ線と、腰及び膝を結んだ線と、のなす角である
付記８に記載の状態評価方法。
前記股関節の伸びは、前記対象者の首及び腰を結んだ線と、腰及び膝を結んだ線と、のなす角である
付記８に記載の状態評価方法。
【0144】
（付記１０）
前記評価ステップは、前記対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する
付記１に記載の状態評価方法。
前記評価ステップは、前記対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する
付記１に記載の状態評価方法。
【0145】
（付記１１）
前記評価ステップは、前記対象者の起立所要時間及び着座所要時間に基づいて、前記圧迫骨折リスクを評価する
付記１０に記載の状態評価方法。
前記評価ステップは、前記対象者の起立所要時間及び着座所要時間に基づいて、前記圧迫骨折リスクを評価する
付記１０に記載の状態評価方法。
【0146】
（付記１２）
前記評価ステップは、前記対象者が補助具を使用している場合、前記補助具を使用していない場合に比べて、前記対象者の状態を低く評価する
付記１に記載の状態評価方法。
前記評価ステップは、前記対象者が補助具を使用している場合、前記補助具を使用していない場合に比べて、前記対象者の状態を低く評価する
付記１に記載の状態評価方法。
【0147】
（付記１３）
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得部と、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備える状態評価システム。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得部と、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備える状態評価システム。
【0148】
（付記１４）
コンピュータに、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含む状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
コンピュータに、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含む状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
【0149】
今回開示された実施形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。また、本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0150】
１：状態評価装置
２：ユーザ端末
１２１：立ち座り動画
１２２：抽出モデル
１２３：特徴点情報
１２４：評価結果
１３１：取得部
１３２：抽出部
１３３：評価部
２：ユーザ端末
１２１：立ち座り動画
１２２：抽出モデル
１２３：特徴点情報
１２４：評価結果
１３１：取得部
１３２：抽出部
１３３：評価部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【手続補正書】
【提出日】2023-10-19
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
状態評価システムが実行する状態評価方法であって、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の立位の安定性を評価する
状態評価方法。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の立位の安定性を評価する
状態評価方法。
【請求項2】
状態評価システムが実行する状態評価方法であって、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の立位の姿勢を評価する
状態評価方法。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の立位の姿勢を評価する
状態評価方法。
【請求項3】
状態評価システムが実行する状態評価方法であって、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する
状態評価方法。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する
状態評価方法。
【請求項4】
状態評価システムが実行する状態評価方法であって、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者が補助具を使用している場合、前記補助具を使用していない場合に比べて、前記対象者の状態を低く評価する
状態評価方法。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者が補助具を使用している場合、前記補助具を使用していない場合に比べて、前記対象者の状態を低く評価する
状態評価方法。
【請求項5】
前記評価ステップは、前記対象者の立位時の体の傾きに基づいて、前記安定性を評価する
請求項１から４のいずれかに記載の状態評価方法。
請求項１から４のいずれかに記載の状態評価方法。
【請求項6】
前記立位時の傾きは、鉛直線と、前記対象者の踵及び首を結んだ線と、のなす角である
請求項５に記載の状態評価方法。
請求項５に記載の状態評価方法。
【請求項7】
前記評価ステップは、前記対象者の筋力を評価する
請求項１から４のいずれかに記載の状態評価方法。
請求項１から４のいずれかに記載の状態評価方法。
【請求項8】
前記評価ステップは、前記対象者の立ち座りの回数又は所要時間に基づいて、前記筋力を評価する
請求項７に記載の状態評価方法。
請求項７に記載の状態評価方法。
【請求項9】
前記評価ステップは、前記対象者の立位時の股関節の伸びに基づいて、前記姿勢を評価する
請求項２に記載の状態評価方法。
請求項２に記載の状態評価方法。
【請求項10】
前記股関節の伸びは、前記対象者の首及び腰を結んだ線と、腰及び膝を結んだ線と、のなす角である
請求項９に記載の状態評価方法。
請求項９に記載の状態評価方法。
【請求項11】
前記評価ステップは、前記対象者の起立所要時間及び着座所要時間に基づいて、前記圧迫骨折リスクを評価する
請求項３に記載の状態評価方法。
請求項３に記載の状態評価方法。
【請求項12】
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得部と、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記対象者の立位の安定性を評価する
状態評価システム。
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記対象者の立位の安定性を評価する
状態評価システム。
【請求項13】
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得部と、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記対象者の立位の姿勢を評価する
状態評価システム。
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記対象者の立位の姿勢を評価する
状態評価システム。
【請求項14】
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得部と、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する
状態評価システム。
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する
状態評価システム。
【請求項15】
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得部と、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記対象者が補助具を使用している場合、前記補助具を使用していない場合に比べて、前記対象者の状態を低く評価する
状態評価システム。
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記対象者が補助具を使用している場合、前記補助具を使用していない場合に比べて、前記対象者の状態を低く評価する
状態評価システム。
【請求項16】
コンピュータに、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の立位の安定性を評価する
状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の立位の安定性を評価する
状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
【請求項17】
コンピュータに、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の立位の姿勢を評価する
状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の立位の姿勢を評価する
状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
【請求項18】
コンピュータに、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する
状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する
状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
【請求項19】
コンピュータに、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者が補助具を使用している場合、前記補助具を使用していない場合に比べて、前記対象者の状態を低く評価する
状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者が補助具を使用している場合、前記補助具を使用していない場合に比べて、前記対象者の状態を低く評価する
状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
【手続補正書】
【提出日】2023-12-21
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
状態評価システムが実行する状態評価方法であって、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の立位の安定性を評価する
状態評価方法。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の立位の安定性を評価する
状態評価方法。
【請求項2】
状態評価システムが実行する状態評価方法であって、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の立位の姿勢を評価する
状態評価方法。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の立位の姿勢を評価する
状態評価方法。
【請求項3】
状態評価システムが実行する状態評価方法であって、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する
状態評価方法。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する
状態評価方法。
【請求項4】
状態評価システムが実行する状態評価方法であって、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者が補助具を使用している場合、前記補助具を使用していない場合に比べて、前記対象者の状態を低く評価する
状態評価方法。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者が補助具を使用している場合、前記補助具を使用していない場合に比べて、前記対象者の状態を低く評価する
状態評価方法。
【請求項5】
前記評価ステップは、前記対象者の立位時の体の傾きに基づいて、前記安定性を評価する
請求項１に記載の状態評価方法。
請求項１に記載の状態評価方法。
【請求項6】
前記立位時の傾きは、鉛直線と、前記対象者の踵及び首を結んだ線と、のなす角である
請求項５に記載の状態評価方法。
請求項５に記載の状態評価方法。
【請求項7】
前記評価ステップは、前記対象者の筋力を評価する
請求項１から４のいずれかに記載の状態評価方法。
請求項１から４のいずれかに記載の状態評価方法。
【請求項8】
前記評価ステップは、前記対象者の立ち座りの回数又は所要時間に基づいて、前記筋力を評価する
請求項７に記載の状態評価方法。
請求項７に記載の状態評価方法。
【請求項9】
前記評価ステップは、前記対象者の立位時の股関節の伸びに基づいて、前記姿勢を評価する
請求項２に記載の状態評価方法。
請求項２に記載の状態評価方法。
【請求項10】
前記股関節の伸びは、前記対象者の首及び腰を結んだ線と、腰及び膝を結んだ線と、のなす角である
請求項９に記載の状態評価方法。
請求項９に記載の状態評価方法。
【請求項11】
前記評価ステップは、前記対象者の起立所要時間及び着座所要時間に基づいて、前記圧迫骨折リスクを評価する
請求項３に記載の状態評価方法。
請求項３に記載の状態評価方法。
【請求項12】
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得部と、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記対象者の立位の安定性を評価する
状態評価システム。
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記対象者の立位の安定性を評価する
状態評価システム。
【請求項13】
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得部と、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記対象者の立位の姿勢を評価する
状態評価システム。
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記対象者の立位の姿勢を評価する
状態評価システム。
【請求項14】
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得部と、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する
状態評価システム。
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する
状態評価システム。
【請求項15】
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得部と、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記対象者が補助具を使用している場合、前記補助具を使用していない場合に比べて、前記対象者の状態を低く評価する
状態評価システム。
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、前記対象者が補助具を使用している場合、前記補助具を使用していない場合に比べて、前記対象者の状態を低く評価する
状態評価システム。
【請求項16】
コンピュータに、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の立位の安定性を評価する
状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の立位の安定性を評価する
状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
【請求項17】
コンピュータに、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の立位の姿勢を評価する
状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の立位の姿勢を評価する
状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
【請求項18】
コンピュータに、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する
状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者の着座時の圧迫骨折リスクを評価する
状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
【請求項19】
コンピュータに、
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者が補助具を使用している場合、前記補助具を使用していない場合に比べて、前記対象者の状態を低く評価する
状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。
対象者の立ち座りを前記対象者の側方から撮影した立ち座り動画を取得する取得ステップと、
前記立ち座り動画から前記対象者の複数の特徴点を抽出する抽出ステップと、
前記複数の特徴点に基づいて、前記対象者の状態を評価する評価ステップと、
を含み、
前記評価ステップは、前記対象者が補助具を使用している場合、前記補助具を使用していない場合に比べて、前記対象者の状態を低く評価する
状態評価方法を実行させる状態評価プログラム。