特許 7156617 肩こり推定方法、および、肩こり推定装置

(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】

(24)【登録日】2022-10-11

(45)【発行日】2022-10-19

(54)【発明の名称】肩こり推定方法、および、肩こり推定装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/397 20210101AFI20221012BHJP

【ＦＩ】

A61B5/397

【請求項の数】 5

(21)【出願番号】P 2021558295

(86)(22)【出願日】2020-11-09

(86)【国際出願番号】 JP2020041660

(87)【国際公開番号】W WO2021100508

(87)【国際公開日】2021-05-27

【審査請求日】2022-01-27

(31)【優先権主張番号】P 2019209319

(32)【優先日】2019-11-20

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】504137912

【氏名又は名称】国立大学法人 東京大学

(73)【特許権者】

【識別番号】000006231

【氏名又は名称】株式会社村田製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110000970

【氏名又は名称】弁理士法人 楓国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】木原 高栄

(72)【発明者】

【氏名】中尾 元保

(72)【発明者】

【氏名】松平 浩

(72)【発明者】

【氏名】勝平 純司

【審査官】外山 未琴

(56)【参考文献】

【文献】FALLA Deborah et al.，Neuromuscular efficiency of the sternocleidomastoid and anterior scalene muscles in patients with ch，DISABILITY AND REHABILITATION，2004年06月30日，Vol.26, No.12，712-717

【文献】紺野義雄，筋力筋電図（ＭＳＭＧ）に関する研究，産業医学，日本，1978年12月31日，20巻、2号，94-104

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ５／３８９

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

互いに拮抗関係にある複数箇所の骨格筋の同時収縮を検出し、
前記同時収縮の検出結果から、肩こりの状態を推定し、
前記同時収縮の検出に、前記複数箇所の骨格筋から計測した生体信号の時間波形の重なりを用いる、
肩こり推定方法。

【請求項2】

前記同時収縮の検出に、前記生体信号を正規化した信号を用いる、
請求項１に記載の肩こり推定方法。

【請求項3】

前記複数箇所の骨格筋は、
僧帽筋、斜角筋、胸鎖乳突筋のうちの少なくとも２箇所を含む、
請求項１または請求項２に記載の肩こり推定方法。

【請求項4】

互いに拮抗関係にある複数箇所の骨格筋の同時収縮を検出する同時収縮検出部と、
前記同時収縮の検出結果から、肩こりの状態を推定する肩こり推定部と、
前記複数箇所の骨格筋のそれぞれに配置され、前記複数箇所の骨格筋から生体信号を計測し、前記同時収縮検出部に出力する複数のセンサと、
を備え、
前記同時収縮検出部は、
前記複数箇所の骨格筋から計測した生体信号の時間波形の重なりを用いて、前記同時収縮を検出する、
肩こり推定装置。

【請求項5】

前記生体信号の正規化基準値を算出する正規化基準値算出部を備え、
前記同時収縮検出部は、
前記正規化基準値によって前記生体信号を正規化した信号を用いて、前記同時収縮を検出する、
請求項４に記載の肩こり推定装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、肩こりを推定する肩こり推定技術に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、ネックバンドを用いた疲労検出装置が記載されている。ネックバンドは、生体用電極および疲労判定部を備える。

【0003】

生体用電極は、使用者の頸部から生体信号を取得する。疲労判定部は、生体信号から得られる筋電成分に基づいて、疲労しているか否かを判定する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】国際公開２０１７／０８６０７３号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、特許文献１に記載の疲労検出装置では、肩こりの状態を正確に推定できないことがある。

【0006】

したがって、本発明の目的は、肩こりの状態を、より正確に推定できる肩こり推定技術を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

この発明の肩こり推定方法は、互いに拮抗関係にある複数箇所の骨格筋の同時収縮を検出し、同時収縮の検出結果から肩こりの状態を推定する。

【0008】

首回りの筋の状態が肩こりに或程度影響を与えることは、従来、感覚的に知られていたが、発明者らは、互いに拮抗関係にある骨格筋の同時収縮の状態と、肩こりの状態（度合い）とには相関があることを、実験等によって、他に先駆けて初めて確認した。したがって、この方法では、互いに拮抗関係にある複数箇所の骨格筋の同時収縮の検出結果を用いることで、肩こりの状態を推定できる。

【発明の効果】

【0009】

この発明によれば、肩こりの状態を、より正確に推定できる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】図１は、第１の実施形態に係る肩こり推定装置の構成を示す機能ブロック図である。

【図2】図２は、センサの取り付け位置を示す図である。

【図3】図３は、同時収縮指標の算出概念を説明するための図である。

【図4】図４は、同時収縮指標と肩こり指標との関係を示すグラフである。

【図5】図５は、第１の実施形態に係る肩こり推定方法の主要処理を示すフローチャートである。

【図6】図６は、第２の実施形態に係る肩こり推定装置の構成を示す機能ブロック図である。

【図7】図７は、第２の実施形態に係る肩こり推定方法の主要処理を示すフローチャートである。

【図8】図８は、第３の実施形態に係る肩こり推定方法の主要処理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】

【0011】

（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態に係る肩こり推定技術について、図を参照して説明する。図１は、第１の実施形態に係る肩こり推定装置の構成を示す機能ブロック図である。図２は、センサの取り付け位置を示す図である。図３は、同時収縮指標の算出概念を説明するための図である。図４は、同時収縮指標と肩こり指標との関係を示すグラフである。

【0012】

図１に示すように、肩こり推定装置１０は、センサ２１、センサ２２、センサ２３、および、解析部３０を備える。センサ２１、センサ２２、および、センサ２３と、解析部３０とは、データ通信可能な構成を備える。データ通信は、無線通信であっても、有線通信であってもよい。

【0013】

センサ２１、センサ２２、および、センサ２３は、同じ構成を備える。センサ２１、センサ２２、および、センサ２３は、例えば、筋電センサ等の生体信号センサであり、図示を省略しているが、計測用電極と、信号処理回路とを備える。計測用電極は、被検体に接触するように配置され、被検体からの生体信号（例えば筋電信号）を取得する。信号処理回路は、生体信号の増幅、解析部３０への送信等を実行する。

【0014】

センサ２１、センサ２２、センサ２３は、生体信号の取得を、例えば、所定の時間間隔で設定された計測タイミング毎に継続的に行う。そして、センサ２１、センサ２２、および、センサ２３は、取得した生体信号を、所定の時間間隔で設定された送信タイミング毎に送信する。計測タイミングと送信タイミングとは、１対１で対応していてもよく、単位時間当たりでの送信タイミングの回数を計測タイミングの回数よりも少なくしてもよい。１対１で対応させることによって、センサ２１、センサ２２、センサ２３間の同期を行わなくてよく、単位時間当たりでの送信タイミングの回数を計測タイミングの回数よりも少なくすることで、複数のセンサ２１、２２、２３と解析部３０との通信回数を少なくできる。

【0015】

図２に示すように、センサ２１は、僧帽筋９１に重なるように設置される。センサ２１は、僧帽筋９１の活動（筋収縮等）に応じてレベルが変化する生体信号を検出し、出力する。センサ２２は、斜角筋９２に重なるように設置される。センサ２２は、斜角筋９２の活動（筋収縮等）に応じてレベルが変化する生体信号を検出し、出力する。センサ２３は、胸鎖乳突筋９３に重なるように設置される。センサ２３は、胸鎖乳突筋９３の活動（筋収縮等）に応じてレベルが変化する生体信号を検出し、出力する。

【0016】

なお、本実施形態では、それぞれに異なる筋に対して配置された３個のセンサ２１、２２、２３を用いる態様を示した。しかしながら、センサは、それぞれに異なる筋に対して配置された２個以上であればよい。

【0017】

また、本実施形態では、僧帽筋９１、斜角筋９２、および、胸鎖乳突筋９３に、センサをそれぞれ配置する態様を示した。しかしながら、肩、首に関連する骨格筋に対して、拮抗関係にある筋の組であれば、他の筋に配置することも可能である。

【0018】

解析部３０は、同時収縮指標検出部３１、肩こり推定部３２、および、記憶部３００を備える。同時収縮指標検出部３１が、本発明の「同時収縮検出部」に対応する。同時収縮指標検出部３１および肩こり推定部３２は、例えば、ＣＰＵ等の演算処理装置やＩＣと、これらによって実行されるプログラムとによって実現される。なお、このプログラムは、例えば、記憶部３００に記憶されている。また、このプログラムは、外部のサーバ等に保存されており、当該サーバから取得してもよい。

【0019】

記憶部３００は、半導体記憶媒体、磁気記憶媒体等によって実現される。

【0020】

概略的には、同時収縮指標検出部３１は、センサ２１、センサ２２、センサ２３からの生体信号を用いて、同時収縮指標ＩＮＤを検出し、肩こり推定部３２に出力する。肩こり推定部３２は、同時収縮指標ＩＮＤを用いて、肩こりの状態（度合い）に応じた肩こり指標Ｉｓｓを推定する。

【0021】

より具体的には、同時収縮指標検出部３１は、センサ２１、センサ２２、センサ２３から生体信号を逐次取得し、記憶部３００に記憶、蓄積する。同時収縮指標検出部３１は、指標検出用のサンプリング時間長Ｔｔを予め記憶している。

【0022】

同時収縮指標検出部３１は、サンプリング時間長Ｔｔに対応する複数のセンサの生体信号を、記憶部３００から取得する。同時収縮指標検出部３１は、取得した複数のセンサの生体信号の時間波形の重なる面積Ｓを算出し、当該面積Ｓから同時収縮指標ＩＮＤを検出する。

【0023】

例えば、図３の例であれば、同時収縮指標検出部３１は、サンプリング時間長Ｔｔに対応して、異なる時刻において、サンプリング時間長Ｔｔ１、Ｔｔ２、Ｔｔ３を設定する。サンプリング時間長Ｔｔ１、Ｔｔ２、Ｔｔ３の長さは同じである。

【0024】

同時収縮指標検出部３１は、サンプリング時間長Ｔｔ１に対応する、センサ２１で取得した生体信号ＳＳ２１（僧帽筋９１の活動に対応した生体信号）と、センサ２２で取得した生体信号ＳＳ２２（斜角筋９２の活動に対応した生体信号）とを、記憶部３００から取得する。同時収縮指標検出部３１は、同時刻（略同時刻であってもよい）での生体信号ＳＳ２１のレベルと生体信号ＳＳ２２のレベルとから、これらの生体信号の重なり（例えば、低い方の生体信号のレベル）を検出する。同時収縮指標検出部３１は、この重なりの検出を、サンプリング時間長Ｔｔ１分だけ実行する。

【0025】

同時収縮指標検出部３１は、重なりをサンプリング時間長Ｔｔ１分積算して、面積Ｓ１を算出する。面積Ｓと同時収縮指標ＩＮＤとは、予め関係が記憶されている。同時収縮指標検出部３１は、この関係を用いて、面積Ｓ１から同時収縮指標ＩＮＤ１を検出する。

【0026】

同様に、同時収縮指標検出部３１は、サンプリング時間長Ｔｔ２に対して面積Ｓ２を算出し、同時収縮指標ＩＮＤ２を検出する。また、同時収縮指標検出部３１は、サンプリング時間長Ｔｔ３に対して面積Ｓ３を算出し、同時収縮指標ＩＮＤ３を検出する。

【0027】

同時収縮指標検出部３１は、同時収縮指標ＩＮＤ１、ＩＮＤ２、ＩＮＤ３を、それぞれに、肩こり推定部３２に出力する。同時収縮指標検出部３１は、同時収縮指標ＩＮＤ１、ＩＮＤ２、ＩＮＤ３を記憶しておき、これらを同時に、肩こり推定部３２に出力してもよい。

【0028】

なお、上述の例では、同時収縮指標検出部３１は、それぞれに時間間隔を空けて、サンプリング時間長Ｔｔを設定している。しかしながら、これに限るものではなく、例えば、複数のサンプリング時間長Ｔｔは、連続していてもよく、部分的に重なっていてもよい。また、サンプリング時間長Ｔｔの設定個数は、３個に限るものではなく、他の個数であってもよい。

【0029】

また、上述の例では、センサ２１の生体信号ＳＳ２１とセンサ２２の生体信号ＳＳ２２とを用いる態様を示した。しかしながら、生体信号の組合せも、これに限るものではなく、上述のように、拮抗関係にある複数の骨格筋から取得した生体信号を組み合わせればよい。

【0030】

肩こり推定部３２は、図４に示す推定関数ＦＥのような、同時収縮指標ＩＮＤと肩こり指標Ｉｓｓとの関係を予め記憶している。肩こり推定部３２は、同時収縮指標ＩＮＤと推定関数ＦＥとを用いて、肩こり指標Ｉｓｓを推定する。例えば、図４の例では、肩こり推定部３２は、推定関数ＦＥを用いて、同時収縮指標ＩＮＤ１から肩こり指標Ｉｓｓ１を推定し、同時収縮指標ＩＮＤ２から肩こり指標Ｉｓｓ２を推定し、同時収縮指標ＩＮＤ３から肩こり指標Ｉｓｓ３を推定する。

【0031】

発明者らは、各種の実験により、肩や首付近における拮抗関係にある骨格筋の同時収縮の度合いと、肩こりの状態（度合い）とは、相関関係があることを初めて発見した。具体的には、図４に示すように、同時収縮の度合いが高くなると、肩こりの状態が悪化する、言い換えれば、肩こりの度合いが高くなることを発見した。

【0032】

同時収縮の度合いは、複数の骨格筋が同時に収縮する度合いに対応し、上述の面積Ｓと相関（例えば比例関係）を有する。したがって、同時収縮の度合いは、上述の同時収縮指標ＩＮＤによって表すことが可能である。

【0033】

肩こり指標Ｉｓｓは、値が大きくなるほど、肩こりの度合いが高くなるように設定されている。また、推定関数ＦＥは、上述の実験等に基づいて、同時収縮の度合い（同時収縮指標ＩＮＤ）と肩こりの度合い（肩こり指標Ｉｓｓ）との相関に応じて設定されている。

【0034】

この関係および設定を利用することで、肩こり推定部３２は、肩こりの度合いを、肩こり指標Ｉｓｓを用いて、より正確に推定できる。

【0035】

なお、肩こり推定部３２は、推定関数ＦＥを用いず、同時収縮指標ＩＮＤと肩こり指標Ｉｓｓとの関係テーブルを予め設定して記憶しており、この関係テーブルを参照して、肩こり指標Ｉｓｓを推定してもよい。

【0036】

以上のように、本実施形態の構成を用いることによって、肩こり推定装置１０は、肩こりを、より正確に推定できる。特に、肩こり推定装置１０は、所謂ストレートネックに起因する肩こりを、より正確に推定できる。

【0037】

なお、上述の説明では、センサ２１、センサ２２、および、センサ２３も含めて、肩こり推定装置１０を構成している。しかしながら、肩や首付近における拮抗関係にある骨格筋から計測された生体信号を別途取得する手段を備えていれば、上述の解析部３０を、肩こり推定装置１０とすることもできる。

【0038】

上述の説明では、第１の実施形態に係る肩こり推定方法に関する各処理を、個別の機能部で実行する態様を示したが、これらの処理をセンサと演算処理装置によって実行されるプログラム等によって、実現してもよい。この場合、図５に示す肩こり推定方法を用いればよい。図５は、第１の実施形態に係る肩こり推定方法の主要処理を示すフローチャートである。なお、各処理の具体的な内容は、上述しており、追加説明の必要な箇所以外は、具体的な処理の説明は省略する。

【0039】

まず、センサ２１、２２、２３は、肩や首付近における拮抗関係にある骨格筋の生体信号ＳＳを計測する（Ｓ１１）。演算処理装置は、生体信号ＳＳを保存、蓄積する（Ｓ１２）。

【0040】

演算処理装置は、蓄積した生体信号ＳＳから、同時収縮指標ＩＮＤを検出する（Ｓ１３）。演算処理装置は、同時収縮指標ＩＮＤから肩こり指標Ｉｓｓを推定する（Ｓ１４）。

【0041】

（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態に係る肩こり推定技術について、図を参照して説明する。図６は、第２の実施形態に係る肩こり推定装置の構成を示す機能ブロック図である。

【0042】

図６に示すように、第２の実施形態に係る肩こり推定装置１０Ａは、第１の実施形態に係る肩こり推定装置１０に対して、解析部３０Ａの構成において異なる。肩こり推定装置１０Ａの他の構成は、肩こり推定装置１０と同様であり、同様の箇所の説明は省略する。

【0043】

解析部３０Ａは、第１の実施形態に係る解析部３０に対して、正規化基準値算出部３３を備える点、これに関連する各種の処理において異なる。解析部３０Ａの他の構成および処理は、解析部３０と同様であり、同様の箇所の説明は省略する。

【0044】

正規化基準値算出部３３は、同時収縮指標ＩＮＤを算出する際の生体信号の正規化基準値を算出する。より具体的には、次の処理を行うことによって、正規化基準値が算出される。

【0045】

記憶部３００には、正規化を行うための生体信号が記憶されている。正規化を行うための生体信号（正規化用生体信号）の取得は、肩こりを推定するための生体信号の取得とは別に行われる。正規化用生体信号は、例えば、センサ２１、センサ２２、センサ２３が配置される僧帽筋９１、斜角筋９２、および、胸鎖乳突筋９３に対して過大な負荷をかけながら計測される。より具体的には、正規化用生体信号は、僧帽筋９１、斜角筋９２、および、胸鎖乳突筋９３の収縮が被検体において最大限に達するまで被検体に負荷をかけ、このタイミングで計測された生体信号である。正規化基準値算出部３３は、この正規化用生体信号のレベルを、正規化基準値として算出する。この際、正規化基準値算出部３３は、骨格筋毎、例えば、この場合であれば、僧帽筋９１、斜角筋９２、胸鎖乳突筋９３毎に、正規化基準値を算出する。

【0046】

正規化基準値算出部３３は、骨格筋毎の正規化基準値を、同時収縮指標検出部３１に出力する。

【0047】

同時収縮指標検出部３１は、骨格筋毎に、生体信号を正規化基準値によって正規化する。例えば、同時収縮指標検出部３１は、生体信号のレベルを正規化基準値で除算することによって、生体信号を正規化する。

【0048】

同時収縮指標検出部３１は、正規化された生体信号を用いて、上述の第１の実施形態と同様に、同時収縮指標ＩＮＤを検出する。そして、肩こり推定部３２は、正規化された生体信号に基づく同時収縮指標ＩＮＤから、肩こり指標Ｉｓｓを推定する。

【0049】

このような構成および処理を用いることによって、同時収縮指標検出部３１は、被検体および被検体の状態に応じた同時収縮指標ＩＮＤが検出できる。これにより、肩こり推定部３２は、被検体および被検体の状態に応じた肩こり指標Ｉｓｓを推定できる。したがって、肩こり推定装置１０Ａは、被検体および被検体の状態に応じて、肩こりの状態を、より正確に推定できる。

【0050】

上述の説明では、第２の実施形態に係る肩こり推定方法に関する各処理を、個別の機能部で実行する態様を示したが、これらの処理をセンサと演算処理装置によって実行されるプログラム等によって、実現してもよい。この場合、図７に示す肩こり推定方法を用いればよい。図７は、第２の実施形態に係る肩こり推定方法の主要処理を示すフローチャートである。なお、各処理の具体的な内容は、上述しており、追加説明の必要な箇所以外は、具体的な処理の説明は省略する。

【0051】

センサ２１、２２、２３は、肩や首付近における拮抗関係にある骨格筋に対して、正規化用生体信号を計測する（Ｓ２１）。演算処理装置は、正規化用生体信号から、正規化基準値を算出し、記憶する（Ｓ２２）。

【0052】

センサ２１、２２、２３は、肩や首付近における拮抗関係にある骨格筋の生体信号ＳＳを計測する（Ｓ１１）。演算処理装置は、生体信号ＳＳを保存、蓄積する（Ｓ１２）。

【0053】

演算処理装置は、正規化基準値を用いて、生体信号ＳＳのレベルを正規化する（Ｓ２３）。

【0054】

演算処理装置は、正規化した生体信号から、同時収縮指標ＩＮＤを検出する（Ｓ２４）。演算処理装置は、同時収縮指標ＩＮＤから肩こり指標Ｉｓｓを推定する（Ｓ１４）。

【0055】

（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態に係る肩こり推定技術について、図を参照して説明する。第３の実施形態の肩こり推定装置の構成は、上述の各実施形態に示した肩こり推定装置と同様であり、同様の箇所の説明は省略する。

【0056】

図８は、第３の実施形態に係る肩こり推定方法の主要処理を示すフローチャートである。図８に示すように、第３の実施形態に係る肩こり推定方法は、第２の実施形態に係る肩こり推定方法に対して、肩こりの有無を判定する処理を追加した点で異なる。第３の実施形態に係る肩こり推定方法の他の処理は、第２の実施形態に係る肩こり推定方法と同様であり、同様の箇所の説明は省略する。

【0057】

演算処理装置は、肩こりの有無の判定用の閾値ＴＨを、予め記憶している。閾値ＴＨは、例えば、過去の実験結果等に基づいて設定できる。

【0058】

演算処理装置は、肩こり指標Ｉｓｓが閾値ＴＨよりも大きければ（Ｓ１５：ＹＥＳ）、「肩こりあり」と判定する（Ｓ１６）。演算処理装置は、肩こり指標Ｉｓｓが閾値ＴＨ以下であれば（Ｓ１５：ＮＯ）、「肩こりなし」と判定する（Ｓ１７）。

【0059】

なお、上述の各実施形態では、肩こり推定装置および肩こり推定方法は、肩こりの状態の推定、肩こり有無の判定までを行う構成および方法としたが、これらの推定結果または判定結果を外部に通知する機能を備えていてもよい。例えば、肩こり推定装置は、推定結果または判定結果を、画像、音声等によって通知してもよく、被検体の所有するスマートフォンのアプリ等に通知してもよい。

【0060】

また、上述の各実施形態では、生体信号として筋電信号を用いる態様を示したが、骨格筋の活動に応じて状態が変化する信号であれば、他の生体信号を適用することも可能である。

【0061】

また、上述の各実施形態の構成および処理は、適宜組合せることが可能であり、それぞれの組合せに応じた作用効果を奏することができる。

【符号の説明】

【0062】

１０、１０Ａ：肩こり推定装置
２１、２２、２３：センサ
３０、３０Ａ：解析部
３１：同時収縮指標検出部
３２：肩こり推定部
３３：正規化基準値算出部
９１：僧帽筋
９２：斜角筋
９３：胸鎖乳突筋
３００：記憶部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】