特表 2022-539917 高齢者介護のための歩容動力学、パターン及び異常の非接触識別

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2022-09-13

(54)【発明の名称】高齢者介護のための歩容動力学、パターン及び異常の非接触識別

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/11 20060101AFI20220906BHJP

【ＦＩ】

A61B5/11 230

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2022513840

(86)(22)【出願日】2020-05-29

(85)【翻訳文提出日】2022-02-28

(86)【国際出願番号】 US2020035040

(87)【国際公開番号】W WO2020247246

(87)【国際公開日】2020-12-10

(31)【優先権主張番号】62/858,406

(32)【優先日】2019-06-07

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＡＮＤＲＯＩＤ

２．ＷＩＮＤＯＷＳ

３．ＷＩＮＤＯＷＳ ＰＨＯＮＥ

４．ＢＬＡＣＫＢＥＲＲＹ

５．Ｌｉｎｕｘ

６．ＭＡＣ ＯＳ

７．Ｃｈｒｏｍｅ

(71)【出願人】

【識別番号】519078721

【氏名又は名称】テルース ユー ケア インコーポレーション

【氏名又は名称原語表記】Ｔｅｌｌｕｓ Ｙｏｕ Ｃａｒｅ， Ｉｎｃ．

【住所又は居所原語表記】６４２ Ａｌｖａｒａｄｏ Ｓｔ， Ａｐｔ． ２０６ Ｓａｎ Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ， Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ ９４１１４ Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ

(74)【代理人】

【識別番号】100151448

【弁理士】

【氏名又は名称】青木 孝博

(74)【代理人】

【識別番号】230121016

【弁護士】

【氏名又は名称】小笠原 匡隆

(72)【発明者】

【氏名】ラメッシュ・シュリバツァン

(72)【発明者】

【氏名】スー・ケビン

(72)【発明者】

【氏名】コーク，タニア・アベディアン

【テーマコード（参考）】

4C038

【Ｆターム（参考）】

4C038VA04

4C038VA12

4C038VB01

4C038VC01

4C038VC05

(57)【要約】

ユーザの歩容パターンを決定し、異常を判断することは、ユーザに対応する複数の点群を形成することであって、点群のそれぞれが、データ捕捉セッションを通じたフレーム単位の移動点の３次元座標であることと、点群の重心を決定することと、ユーザの歩行中に捕捉された隣接する複数のフレームについて重心を接続するベクトルに基づく推定値を用いて一時的歩行速度を決定することと、一時的歩行速度に基づいてユーザの歩容スピードを決定することと、ユーザの歩容スピードの少なくとも１つの分布を決定することと、歩容スピードの少なくとも１つの分布からの歩容スピードの逸脱に基づいて歩容異常を検出することとを含む。複数の点群を検出することは、追跡デバイスを用いてユーザの移動を捕捉することを含んでもよい。追跡デバイスは、レーダー及び／又はライダーを使用してもよい。システムは、ユーザのルーチンに対応するユーザの歩容パターンを決定してもよい。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザの歩容パターンを決定し、異常を判断する方法であって、
前記ユーザに対応する複数の点群を形成することであって、該点群のそれぞれが、データ捕捉セッションを通じたフレーム単位の移動点の３次元座標であることと、
前記点群の重心を決定することと、
前記ユーザの歩行中に捕捉された隣接する複数のフレームについて前記重心を接続するベクトルに基づく推定値を用いて一時的歩行速度を決定することと、
前記一時的歩行速度に基づいて前記ユーザの歩容スピードを決定することと、
前記ユーザの歩容スピードの少なくとも１つの分布を決定することと、
前記歩容スピードの少なくとも１つの分布からの前記歩容スピードの逸脱に基づいて歩容異常を検出することと、
を含む、方法。

【請求項2】

複数の点群を検出することは、追跡デバイスを用いて前記ユーザの移動を捕捉することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記追跡デバイスは、レーダー又はライダーのうちの少なくとも１つを用いる、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記移動は、歩行する、立つ、座る、ベッドに横たわる、床に横たわる、及び退室することのうちの少なくとも１つに対応する状態と関連付けられる、請求項２に記載の方法。

【請求項5】

前記ユーザが歩行するルートに基づいて、該ユーザのルーチンに対応する該ユーザの歩容パターンを決定することを更に含み、前記歩容スピードの少なくとも１つの分布のうちの別個のものが、前記ルーチンのそれぞれに提供される、請求項２に記載の方法。

【請求項6】

前記歩容パターンから逸脱した前記ルーチンのサブセットについて歩容スピードを検出することに応答して警告を提供することを更に含む、請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記警告は、前記ユーザの前記歩容スピードが逸脱する前記ルーチンのうちの特定のものの識別情報とともに提供される、請求項６に記載の方法。

【請求項8】

前記ルートは、室内の物体間の前記ユーザの移動に対応する、請求項５に記載の方法。

【請求項9】

ユーザの歩容パターンを決定し、異常を判断するソフトウェアを含む非一時的コンピューター可読媒体であって、前記ソフトウェアは、
前記ユーザに対応する複数の点群を形成する実行可能コードであって、該点群のそれぞれが、データ捕捉セッションを通じたフレーム単位の移動点の３次元座標である、実行可能コードと、
前記点群の重心を決定する実行可能コードと、
前記ユーザの歩行中に捕捉された隣接する複数のフレームについて前記重心を接続するベクトルに基づく推定値を用いて一時的歩行速度を決定する実行可能コードと、
前記一時的歩行速度に基づいて前記ユーザの歩容スピードを決定する実行可能コードと、
前記ユーザの歩容スピードの少なくとも１つの分布を決定する実行可能コードと、
前記歩容スピードの少なくとも１つの分布からの前記歩容スピードの逸脱に基づいて歩容異常を検出する実行可能コードと、
を備える、非一時的コンピューター可読媒体。

【請求項10】

複数の点群を検出することは、追跡デバイスを用いて前記ユーザの移動を捕捉することを含む、請求項９に記載の非一時的コンピューター可読媒体。

【請求項11】

前記追跡デバイスは、レーダー又はライダーのうちの少なくとも１つを用いる、請求項１０に記載の非一時的コンピューター可読媒体。

【請求項12】

前記移動は、歩行する、立つ、座る、ベッドに横たわる、床に横たわる、及び退室することのうちの少なくとも１つに対応する状態と関連付けられる、請求項１０に記載の非一時的コンピューター可読媒体。

【請求項13】

前記ユーザが歩行するルートに基づいて、該ユーザのルーチンに対応する該ユーザの歩容パターンを決定する実行可能コードを更に備え、前記歩容スピードの少なくとも１つの分布のうちの別個のものが、前記ルーチンのそれぞれに提供される、請求項１０に記載の非一時的コンピューター可読媒体。

【請求項14】

前記歩容パターンから逸脱した前記ルーチンのサブセットについて歩容スピードを検出することに応答して警告を提供する実行可能コードを更に備える、請求項１３に記載の非一時的コンピューター可読媒体。

【請求項15】

前記警告は、前記ユーザの前記歩容スピードが逸脱する前記ルーチンのうちの特定のものの識別情報とともに提供される、請求項１４に記載の非一時的コンピューター可読媒体。

【請求項16】

前記ルートは、室内の物体間の前記ユーザの移動に対応する、請求項１３に記載の非一時的コンピューター可読媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

［関連出願の相互参照］
本出願は、２０１９年６月７日に出願された、「NON-CONTACT IDENTIFICATION OF GAIT DYNAMICS, PATTERNS AND ABNORMALITIES FOR ELDERLY CARE」と題する米国仮特許出願第６２／８５８，４０６号の優先権を主張し、この米国仮特許出願は、引用することにより本明細書の一部をなす。

【0002】

本出願は、相互接続されたハードウェア及びソフトウェア、並びに機械学習を用いた、歩行パラメータ及びパターンのリモートモニタリングの分野に関し、より詳細には、超広帯域レーダー及び機械学習を用いた高齢者の歩容動力学(GAIT DYNAMICS)、パターンの識別及び歩容異常の検出に関する。

【背景技術】

【0003】

律動的で、平衡のとれた、十分高速な歩容は、人間の健康の重要な要因である。歩容の品質及びスピードは、多くの場合、年齢とともに劣化し、歩容異常は多くの高齢者にとって課題を表す。このため、１つの研究によれば、施設に入っていない高齢者の標本において、３５％が異常歩容を有することがわかった。別の研究において、歩容障害は、７０歳～７４歳の人物の約２５％において検出され、８０歳～８４歳の人物のほぼ６０％において検出された。

【0004】

多くの研究者は、歩容異常の判断が課題となり得ることに同意している。なぜなら、高齢者における正常歩行を定義する明確に受け入れられた基準が存在しないためである。７０代の健康な人物と、２０代の健康な人物を比較する研究により、高齢人口における歩容スピード及びストライド長の１０％～２０％の低減が実証されている。一般的に加齢とともに変化する歩容の他の特性には、スタンス幅の増大、両脚支持期（すなわち、両脚が地上にある）において費やされる時間の増大、曲がった姿勢、蹴り出しの瞬間の力の発生の活力の低下が含まれる。

【0005】

歩容のいくつか要素は、通常、加齢とともに変化するが、変化しないものもある。主要歩容特性は、歩容速度（歩行スピード）であり、これは通例、約７０歳まで安定したままであるが、その後、歩容スピードは、通常の歩行の場合、１０年ごとに平均約１５％低下し、高速歩行の場合、１０年ごとに２０％低下する傾向にある。多数の研究により、高齢者の歩容スピードが、死亡率の有力な予測材料であることが証明されている。実際に、歩容スピードは、高齢者の慢性の医学的状態及び入院の数の指標として有力である。健康統計によれば、７５歳において、低速の歩行者は、通常速度の歩行者よりも平均６年以上早く死亡し、高速の歩行者よりも１０年以上早く死亡する。

【0006】

身体力学の観点から、歩容スピードは、通常、加齢とともに低下する。なぜなら、高齢者は、同じ歩調でより短いステップを進むためである。複数の健康状態が、機能不全の歩容又は安全でない歩容に寄与する場合があり、リストには、認知症等の神経障害、運動疾患及び小脳疾患、感覚神経障害又は運動神経障害、及び筋骨格障害、例えば脊髄狭窄が含まれる。歩容障害は、多くの異なる形、例えば運動の対称性の喪失、律動的歩容の始動又は維持の困難、歩容の始動時の後方歩行、歩行中の後方転倒、歩行経路からの逸脱、及び多くの更なる欠陥等で現れる場合がある。

【0007】

従来、歩容障害は、患者の症状の収集、補助デバイスを用いる場合及び用いない場合の歩容の観察、歩容動力学の全ての成分の評価、並びに患者の歩容成分及び逸脱の知識を用いた反復的な患者の歩容の観察を含む多段階プロセスを通じて診断及び解析されてきた。世界人口の高齢化、及び長期高齢者介護施設に居住する高齢者のパーセンテージの増大により、ヘルスケア産業は、ペースを加速して高齢者を連続的に接触及び非接触モニタリングするための技術及び用途を開発している。例には、運動捕捉デバイス（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｋｉｎｅｃｔ等）、ＭＩＴ研究者による実験的ＷｉＧａｉｔ ＲＦデバイス等に基づく歩容解析システムが含まれる。

【0008】

非接触連続歩容モニタリングデバイス及びシステムの開発におけるいくらかの進歩にもかかわらず、自動歩容解析の分野には多くの未解決の問題が存在する。

【0009】

多くの実践者は、依然として、ストップウォッチによって計時された１０メートル歩行試験等の旧式の歩容スピード測定技法を用いているのに対し、より進化したウェアラブルな実験解決策、例えばＲｕｎＳｃｒｉｂｅ ＳｈｏｅＲｉｄｅ、Ｓｔｒｙｄ又はProKineticsのＺｅｎｏ Ｗａｌｋｗａｙ等は、複雑で多様化したユーザ挙動及びルーチンを伴う現実世界の環境における永久的な歩容測定を可能にしない。カメラベースの運動捕捉技術は、多くの場合、高齢者によるプライバシー要件に抵触する一方、実験的なＷｉＧａｉｔデバイスは、フレームあたり単一の身体点を捕捉し、これは、歩行パターンを索出し、歩容異常を検出するには不十分である。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0010】

したがって、信頼性のある歩容モニタリング、歩容パターンの識別、及び歩容異常の検出のための新たな技法及びシステムを開発することが望ましい。

【課題を解決するための手段】

【0011】

本明細書に記載のシステムによれば、ユーザの歩容パターンを決定し、異常を判断することは、ユーザに対応する複数の点群を形成することであって、点群のそれぞれが、データ捕捉セッションを通じたフレーム単位の移動点の３次元座標であることと、点群の重心を決定することと、ユーザの歩行中に捕捉された隣接する複数のフレームについて重心を接続するベクトルに基づく推定値を用いて一時的歩行速度を決定することと、一時的歩行速度に基づいてユーザの歩容スピードを決定することと、ユーザの歩容スピードの少なくとも１つの分布を決定することと、歩容スピードの少なくとも１つの分布からの歩容スピードの逸脱に基づいて歩容異常を検出することとを含む。複数の点群を検出することは、追跡デバイスを用いてユーザの移動を捕捉することを含んでもよい。追跡デバイスは、レーダー及び／又はライダー(lidar)を用いてもよい。移動は、歩行する、立つ、座る、ベッドに横たわる、床に横たわる、及び／又は退室することに対応する状態と関連付けられてもよい。ユーザの歩容パターンを決定し、異常を判断することは、ユーザが歩行するルートに基づいて、ユーザのルーチンに対応するユーザの歩容パターンを決定することも含んでもよく、歩容スピードの少なくとも１つの分布のうちの別個のものが、ルーチンのそれぞれに提供される。ユーザの歩容パターンを決定し、異常を判断することは、歩容パターンから逸脱したルーチンのサブセットについて歩容スピードを検出することに応答して警告を提供することも含んでもよい。警告は、ユーザの歩容スピードが逸脱するルーチンのうちの特定のものの識別情報とともに提供されてもよい。ルートは、室内の物体間のユーザの移動に対応してもよい。

【0012】

更に本明細書に記載のシステムによれば、非一時的コンピューター可読媒体が、ユーザの歩容パターンを決定し、異常を判断するソフトウェアを含む。ソフトウェアは、ユーザに対応する複数の点群を形成する実行可能コードであって、点群のそれぞれが、データ捕捉セッションを通じたフレーム単位の移動点の３次元座標である、実行可能コードと、点群の重心を決定する実行可能コードと、ユーザの歩行中に捕捉された隣接する複数のフレームについて重心を接続するベクトルに基づく推定値を用いて一時的歩行速度を決定する実行可能コードと、一時的歩行速度に基づいてユーザの歩容スピードを決定する実行可能コードと、ユーザの歩容スピードの少なくとも１つの分布を決定する実行可能コードと、歩容スピードの少なくとも１つの分布からの歩容スピードの逸脱に基づいて歩容異常を検出する実行可能コードとを備える。複数の点群を検出することは、追跡デバイスを用いてユーザの移動を捕捉することを含んでもよい。追跡デバイスは、レーダー及び／又はライダーを用いてもよい。移動は、歩行する、立つ、座る、ベッドに横たわる、床に横たわる、及び／又は退室することに対応する状態と関連付けられてもよい。ソフトウェアは、ユーザが歩行するルートに基づいて、ユーザのルーチンに対応するユーザの歩容パターンを決定する実行可能コードも備えてもよく、歩容スピードの少なくとも１つの分布のうちの別個のものが、ルーチンのそれぞれに提供される。ソフトウェアは、歩容パターンから逸脱したルーチンのサブセットについて歩容スピードを検出することに応答して警告を提供する実行可能コードも備えてもよい。警告は、ユーザの歩容スピードが逸脱するルーチンのうちの特定のものの識別情報とともに提供されてもよい。ルートは、室内の物体間のユーザの移動に対応してもよい。

【0013】

提案されるシステムは、歩行方向及び歩容スピードの識別を用いた連続非接触ユーザモニタリングを提供する。システムは、日常のユーザルーチンと関連付けられた歩容統計及びパターンを累積し、歩容統計及びパターンを、新たに捕捉されたデータと比較し、歩容異常を検出し、歩容パラメータが通常パターンから著しく逸脱している場合にユーザ状態のレポート及び即時警報を生成することができる。

【0014】

システム機能の様々な態様は以下のように説明される。

【0015】

１．追跡デバイスが、ユーザが居住する部屋の中の移動物体から高精度データを常時捕捉する。移動は、歩行する、立つ、座る、及びベッド又は床に横たわることを含むことができ、より小さな振幅を有する移動は、呼吸及び心拍を示すことができる。デバイスは、１つ以上のレーダー、及びライダー又は他の非カメラベースの運動捕捉技術を含むことができる。いくつかの場合、カメラの使用は、特に、長期の高齢者介護施設、入院患者治療等における２４時間体制のモニタリング中、ユーザのプライバシーを害するとみなされる場合がある。

【0016】

２．捕捉されたデータは点群の形態で表され、データ捕捉セッションを通じたフレーム単位の移動点の３次元座標を示すことができる。フレーム周波数は、追跡デバイスの技術的特性、計算、記憶及びデータ送信環境、データ正確性要件等によって決定することができる。多くのタスクにとって、毎秒４フレームのフレーム周波数を十分とみなすことができる。

【0017】

３．後続のフレームと関連付けられた点群は、いくつかのステップ、すなわち、
ａ．冗長点のフィルタリング除去を含む点群のクリーニング、
ｂ．点群の重心の位置の計算、
ｃ．ユーザの歩行中に捕捉された隣接する複数のフレームの重心のシーケンス及び近傍の複数のフレームの点群のそのような隣接する複数の重心を接続するベクトルに基づく推定値を用いた、一時的歩行速度、スピード及び歩行方向の決定、
において前処理することができる。

【0018】

４．フレーム単位の点群の幾何学及び動力学への更なる洞察により、他の重要な歩容パラメータ、例えばステップカウント、ステップ長、ストライド内のステップの対称性又は非対称性等の推定を可能にすることができる。ステップ又はストライドの異なる複数の段階において非接触デバイスによって捕捉された歩行ユーザの点群は、ユーザの下半身において、基準足の移動に伴って異なる形状及び速度分布を有する場合がある。特に、下半身の幅は、遊脚中の足の軌道が他方の足の比較的静止した位置に交わるときの、ステップの遊脚中期部分に対応する狭い柱状体と、ステップの踵衝突端における最大距離によって分離された２本の脚によって形成された広い三角形との間で行き来する場合がある。したがって、点速度は、遊脚中の脚の側において、爪先が離れる位置から遊脚中期まで増大し、次に、次の踵衝突期までずっと減少する。点座標及び速度を体系的に収集及び処理することにより、ステップカウント及びステップ長、歩行ベース、歩容対称性、片脚支持期及び両脚支持期の持続時間等を推定することを可能にすることができる。

【0019】

５．システムは、室内の物体間のユーザ移動、朝又は他の日中の部屋の出入り等の、歩行フラグメント（ルート）を含むことができるユーザルーチン（活動）のリストを編集することができる。

【0020】

６．ユーザの歩容のパラメータは、最初に、歩行フラグメント（ルート）、例えば扉から椅子への歩行、テーブルからベッドへの歩行、部屋からの退出等ごとに決定することができる。その後、収集されたパラメータをユーザルーチンごとに処理し、蓄積することができ、様々なルーチンの平均歩容スピード並びに他の解析及び統計も生成し記憶することができ、歩容パターンを識別することができる。

【0021】

７．機械学習を用いて、新たな歩行フラグメントから主要歩容パラメータを取得し、このフラグメントを、歩容パターンに対応するものとして又はそのようなパターンから逸脱しているものとして分類する、様々なルーチンの自動分類器又は自動分類器のセットを構築することができる。トレーニングデータは、ユーザ活動又はユーザ活動の組み合わせに従って構築された、実行時歩容パラメータ、解析及び統計を含むことができる。

【0022】

システムは、全てのルーチンについてユーザの歩容を連続してモニタリングし、統計的平均及び範囲からの大きなスピードの逸脱等の異常を検出し、報告することができる。

【0023】

本明細書に記載のシステムの実施形態は、ここで、次の通りに簡潔に説明される図面の図に従って、より詳細に説明される。

【図面の簡単な説明】

【0024】

【図1】本明細書に記載のシステムの一実施形態による、非接触追跡デバイスを有する家具が設置された部屋、及び様々なユーザ状態の点群の概略図である。

【図2A】本明細書に記載のシステムの一実施形態による、点群のクリーニング、並びに歩行方向、一時的速度、スピード及び歩容帯の識別の概略図である。

【図2B】本明細書に記載のシステムの一実施形態による、点群のクリーニング、並びに歩行方向、一時的速度、スピード及び歩容帯の識別の概略図である。

【図3A】本明細書に記載のシステムの一実施形態による、ユーザルーチンの歩容パラメータの統計の構築の概略図である。

【図3B】本明細書に記載のシステムの一実施形態による、ユーザルーチンの歩容パラメータの統計の構築の概略図である。

【図4】本明細書に記載のシステムの一実施形態による、新たに捕捉された歩容データのモニタリング、歩容異常の検出及び通知の概略図である。

【図5】本明細書に記載のシステムの一実施形態による、歩容パラメータ及びパターンの識別、及び歩容異常の報告に関連して機能するシステムを示すシステム流れ図である。

【発明を実施するための形態】

【0025】

本明細書に記載のシステムは、ユーザが居住する部屋又は他の設備に埋め込まれた常時オン追跡デバイスによって捕捉された点群によって表されるデータに基づいた、歩行方向及び歩容スピードの連続した非接触識別、日常のユーザルーチンに関係付けられた歩容統計及びパターンの蓄積、歩容異常の検出及び報告のメカニズムを提供する。

【0026】

図１は、非接触追跡デバイスを有する家具が設置された部屋、及び様々なユーザ状態の点群の概略図１００である。レーダー信号１２５を放出する非接触追跡デバイス１２０を有する部屋１１０は、扉１３０ａ、窓１３０ｂを有し、ベッド１４０ａ、テーブル１４０ｂ及び椅子１４０ｃを設置されている。ユーザ１５０は、部屋を横切って歩き、ユーザ１５０の移動は、隣接する複数の時間フレームにおいて追跡デバイス１２０によって捕捉された点群１５０ａ、１５０ｂ、１５０ｃのシーケンスを通じて捕捉される。ユーザ１５０の移動の２つの重要な特性は、歩行方向１６０及び歩行帯１７０である。（歩行に関連付けられた点群１５０ａ、１５０ｂ、１５０ｃと比較して）より低い点密度を有する２つの他の点群１５０ｄ、１５０ｅは、それぞれ、ユーザ１５０の座る状態及び横たわった状態を表す。

【0027】

図２Ａ及び図２Ｂは、点群のクリーニング、並びに歩行方向、一時的速度及びスピードの識別の概略図である。３つの連続フレームにおけるユーザの位置（詳細については図１を参照されたい）を示す図２Ａにおける点群１５０ａ、１５０ｂ、１５０ｃ、及び対応する歩行帯１７０は前処理され、例えば、デバイス又は環境ノイズから結果として生じる信頼性のないデータ点２１０がフィルタリング除去され、より代表的でコンパクトなデータサンプルが形成される。図２Ｂは、クリーニングされた点群２２０ａ、２２０ｂ、２２０ｃを示す。クリーニングされた点群２２０ａ、２２０ｂ、２２０ｃの重心２３０ａ、２３０ｂ、２３０ｃの位置が計算され、重心２３０ａ、２３０ｂ、２３０ｃのうちの隣接するもの同士を接続するベクトル２４０ａｂ、２４０ｂｃによって表される一時的歩行方向が識別される。一時的歩行方向を用いて、大まかな歩行方向２５０が、例えば、一時的歩行方向のセットからの二乗誤差偏差を最小にする直線として近似される。一時的歩行方向は、一時的歩行速度の推定値２６０ａ（ｖ_１）及び２６０ｂ（ｖ_２）も提供し、これによりひいては、式：Ｓ_ｉ＝｜ｖ_ｉ｜に従って一時的歩行スピードを定義する。大まかな歩行方向における歩行スピードは、フレームのシーケンスを通じた大まかな歩行方向に沿った距離、及びシーケンス内の最後のフレームと最初のフレームとの間の時間差に基づいて計算することができる。

【0028】

図３Ａ及び図３Ｂは、ユーザルーチンの歩容パラメータの統計の構築の概略図である。図３Ａは、扉１３０ａ、窓１３０ｂを有し、家具アイテムである、ベッド１４０ａ、テーブル１４０ｂ及び椅子１４０ｃを有する、図１からの家具が設置された部屋１１０の平面図を示す（非接触追跡デバイス及び放射された電波は図３に示されていない）。ユーザ３１０は、以下のように、異なる複数の時点において合計４つのルート上を歩行する。

【0029】

１．ルート３３０ａは、扉１３０ａを通じて部屋に入り、椅子１４０ｃまで歩行する（歩行状態３４０ａによって表される）ことに対応し、ここにユーザ３１０が立ち（立つ状態３４０ｂによって表される）、次にしばらく座る（座る状態３４０ｃによって表される）。歩行帯３２０は、例示の目的で、ルート３３０ａの中央位置に示される。

【0030】

２．ルート３３０ｂは、椅子１４０ｃから窓１３０ｂに歩行することに対応し、ここにユーザが短い間立つ。

【0031】

３．ルート３３０ｃは、ユーザ３１０が窓１３０ｂからベッド１４０ａに歩行することに対応し、ここにユーザ３１０が横たわり（状態３４０ｄによって表される）、しばらく留まる。

【0032】

４．その後、ユーザ３１０はベッド１４０ａに座り、立ち上がり、ルート３３０ｄに沿って歩いて部屋１１０を出る（退出状態３４０ｅによって表される）。

【0033】

システムは、４つ全てのルート３３０ａ～３３０ｄについて、ユーザ３１０の歩行方向及びスピードを捕捉し、処理する。全てのルート３３０ａ～３３０ｄの平均ユーザスピードが、項目２７０ａ～２７０ｄ

【数1】

として示される。

【0034】

ユーザ状態（歩行する、立つ、座る、横たわる、退室する）のシーケンスを分類及びグループ化して、ユーザルーチン３５０のセット（Ｒ_１～Ｒ_４）を形成することができる。平均歩容スピード範囲３６０の統計が図３Ｂのグラフ３７０に示され、図３Ａのユーザ３１０の歩容パターンを表す。

【0035】

図４は、新たに捕捉された歩容データのモニタリング、並びに歩容異常の検出及び通知の概略図４００である。グラフ３７０は、様々な日常のルーチン（図３と併せてより詳細に説明されるように、活動並びに対応する状態及び状態遷移のセット）のユーザ歩行（歩容）パターンを表す歩行スピード範囲の確立された分布を示す。様々なカレンダー日付４１０におけるユーザ活動の連続した非接触モニタリングにより、システムに、フィールドデータ４２０の１回のみのセットを提供することができ、ユーザルーチン３５０の既知のセットについて平均歩容スピードの分布４３０の構築を可能にすることができる。分布４３０が歩容パターンからの、すなわち、確立された範囲３６０からのルーチン３５０のうちのいくつか又は全ての平均歩容スピードからの、大きな逸脱を示す場合、これは、医療的緊急事態につながる可能性がある、ユーザ歩容に伴ういくつかの問題を知らせることができる。図４は、フィールドデータについて計算された歩容スピード平均が、４つのルーチンのうちの３つについて確立された範囲３６０から深刻に逸脱しており、ルーチン４４０のみが予期される範囲に属する平均スピード値を有している状況を示す。この状況において、システムは、異常なユーザ挙動を有する可能性があるルーチンのリストを生成し、介護者への警告４５０を送信することができ、影響を受けたユーザルーチンのリスト４６０を用いて警告を補うことができる。

【0036】

図５を参照すると、システム流れ図５００は、歩容パラメータ及びパターンの識別、並びに歩容異常報告に関連して機能するシステムを示す。処理はステップ５１０において開始し、ステップ５１０において、非接触デバイスがユーザをモニタリングし、後続のポーリングフレームにおいてシステムに利用可能にされる点群を構築する。ステップ５１０の後、処理はステップ５１５に進み、ステップ５１５において、点群は、本明細書の他の箇所において説明されるように、フレームごとにクリーニングされる（例えば、図２Ａ及び図２Ｂ並びに付随するテキストを参照されたい）。ステップ５１５の後、処理はステップ５２０に進み、ステップ５２０において、システムは、点群の重心を構築する（図２Ｂの項目２３０ａ、２３０ｂ、２３０ｃを参照されたい）。ステップ５２０の後、処理はステップ５２５に進み、ステップ５２５において、システムは、隣接する複数のフレームを接続する一時的歩行方向のベクトルを構築する（図２Ｂの項目２４０ａｂ、２４０ｂｃを参照されたい）。ステップ５２５の後、処理はステップ５３０に進み、ステップ５３０において、システムは、（例えば、本明細書の他の箇所において説明されるように、一時的歩行方向に基づいて最適化タスクを解くことによって、）大まかな歩行方向を識別する。ステップ５３０の後、処理はステップ５３５に進み、ステップ５３５において、システムは歩行スピードを推定する（図２Ｂ及び付随するテキストを参照されたい）。

【0037】

ステップ５３５の後、処理はステップ５４０に進み、ステップ５４０において、システムは、図３Ａ及び図３Ｂと併せて説明したように、ユーザルートの歩容統計を収集し、処理する。ステップ５４０の後、処理はステップ５４５に進み、ステップ５４５において、システムは、ユーザ状態のシーケンス及び状態遷移をグループ化することによってユーザルーチンを識別する。ステップ５４５の後、処理はステップ５５０に進み、ステップ５５０において、システムは、歩行パターン、すなわちユーザルーチンの歩行フラグメントの長期歩容統計（例えば、図３Ｂ、図４におけるグラフ３７０を参照されたい）を収集し、処理する。ステップ５５０の後、処理はステップ５５５に進み、ステップ５５５において、ユーザルーチンの歩行パターンが識別される。ステップ５５５の後、処理はステップ５６０に進み、ステップ５６０において、システムは、非接触追跡デバイスを用いたユーザモニタリングを継続する。ステップ５６０の後、処理はステップ５６５に進み、ステップ５６５において、システムは、以前に確立されたユーザルーチンの現在の（フィールド）歩容統計を収集し、処理する。ステップ５６５の後、処理は試験ステップ５７０に進み、ステップ５７０において、図４及び付随するテキストにおいて説明したように、現在の歩容データにおいて異常歩容パラメータ又は統計が観測されたか否かが判断される。観測されていない場合、処理は完了する。そうでない場合、処理はステップ５７５に進む。ステップ５７５において、システムは、影響を受けるルーチン（複数の場合もある）を識別する。ステップ５７５の後、処理はステップ５８０に進み、ステップ５８０において、医療介護者が通知を受ける。ステップ５８０の後、処理は完了する。

【0038】

本明細書において論考した様々な実施形態は、本明細書に記載のシステムに関連した適切な組み合わせで互いに組み合わせることができる。加えて、いくつかの事例では、フローチャート、流れ図、及び／又は説明されたフロー処理におけるステップの順序は、適宜変更されてもよい。その後、システム構成及び機能は、本明細書に提示した例示と異なっていてもよい。さらに、本明細書に記載のシステムの様々な態様は、様々な応用形態を用いて実施される場合があり、限定ではないが、スマートフォン、タブレット及び他のモバイルコンピューターを含む様々なデバイスにおいて展開される場合がある。スマートフォン及びタブレットは、ｉＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄ ＯＳ、Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｐｈｏｎｅ ＯＳ、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ ＯＳ及びＬｉｎｕｘ ＯＳのモバイルバージョンからなる群から選択されたオペレーティングシステム（複数の場合もある）を用いることができる。モバイルコンピューター及びタブレットは、Ｍａｃ ＯＳ、Ｗｉｎｄｏｗｓ ＯＳ、Ｌｉｎｕｘ ＯＳ、Ｃｈｒｏｍｅ ＯＳからなる群から選択されたオペレーティングシステムを用いることができる。

【0039】

本明細書に記載のシステムのソフトウェア実施は、コンピューター可読媒体に記憶され、１つ以上のプロセッサによって実行される実行可能コードを含むことができる。コンピューター可読媒体は、非一時的であってもよく、コンピューターハードドライブ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、フラッシュドライブ、ＳＤカード等のポータブルコンピューター記憶媒体、及び／又は例えばユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インターフェースを備えた他のドライブ、及び／又は実行可能なコードが記憶され、プロセッサにより実行され得る任意の他の適切な有形又は非一時的なコンピューター可読媒体又はコンピューターメモリを含んでもよい。ソフトウェアは、バンドル（プリロード）されてもよく、アプリストアからインストールされてもよく、又はネットワークオペレータのロケーションからダウンロードされてもよい。本明細書に記載のシステムは、任意の適切なオペレーティングシステムに関連して使用されてもよい。

【0040】

本発明の他の実施形態は、本明細書の考察又は本明細書に開示した本発明の実施から当業者には明らかであろう。本明細書及び実施例は例示としてのみ考慮されることが意図されており、本発明の真の範囲及び趣旨は添付の特許請求の範囲によって示される。

【図1】

【図2A】

【図2B】

【図3A】

【図3B】

【図4】

【図5】

【国際調査報告】