JP7247811B2 - リハビリ支援システム、リハビリ支援方法、およびリハビリ支援プログラム - Google Patents

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特許法第３０条第２項適用 ［公開の事実］ １．開催日：２０１９年６月１１日 ２．集会名：第１３回国際リハビリテーション医学会世界会議 ＩＳＰＲＭ２０１９ ３．公開者：向野 雅彦

本発明は、リハビリ支援システム、リハビリ支援方法、およびリハビリ支援プログラムに関する。

適切なリハビリテーションを行うことで、リハビリテーションが必要とされる患者や高齢者などにおける身体的な機能回復や精神的および社会的な側面における生活水準の目標が達成される。リハビリテーションが必要とされる患者は、例えば、疾病などの回復のために、生活時間全般にわたって意欲的にリハビリテーションに取り組むことが必要な場合もある。

従来から、スポーツや医療の分野において、ウェアラブルデバイスなどのセンサで計測した心拍数や活動量などの生体情報が活用されている（例えば、特許文献１、非特許文献１参照）。例えば、特許文献１は、ユーザに装着されたセンサで測定した加速度に基づいて、生活習慣に着目してより正確に患者の活動状態を解析する技術を開示している。

従来の技術では、リハビリテーション（以下、単に「リハビリ」という。）を行う患者などのユーザの身体の活動状態を把握して情報を提示することは可能であるが、リハビリに取り組むユーザに対して能動的な情報を提示することは行われていない。そのため、リハビリが必要なユーザが、生活時間全般にわたってリハビリを行うことに対して、ユーザの意欲を引き出すことが困難な場合があった。

国際公開第２０１８／００１７４０号

河西、小笠原、中島、塚田、「着るだけで生体情報計測を可能とする機能素材"ｈｉｔｏｅ"の開発及び実用」電子情報通信学会 通信ソサイエティマガジン４１号（２０１７年６月）（Ｖｏｌ．１１ Ｎｏ．１）

本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、ユーザのリハビリに取り組む意欲をより引き出すことができるリハビリ支援技術を提供することを目的とする。

上述した課題を解決するために、本発明に係るリハビリ支援システムは、センサによって計測されたユーザの生体情報を取得するセンサデータ取得部と、取得された前記生体情報に基づいて前記ユーザの状態を推定する推定部と、時空間的に変化するアイテムの容態を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されている前記アイテムの容態から、前記推定部によって推定された前記ユーザの状態に応じた前記アイテムの容態を選択する選択部と、前記選択部によって選択された前記アイテムの容態を提示する提示部と、前記ユーザがリハビリを行っているか否かを検出する検出部とを備え、前記選択部は、前記検出部によって前記ユーザがリハビリを行っていることが検出された場合は、前記推定部によって推定された前記ユーザの状態に応じた前記アイテムの容態を選択し、前記ユーザがリハビリを行っていないことが検出された場合は、前記ユーザがリハビリを行っていない時間の長さに応じて前記アイテムの容態を選択することを特徴とする。

また、本発明に係るリハビリ支援システムにおいて、前記提示部は、前記ユーザの状態に応じた前記アイテムの容態を表す画像を表示する表示装置を含んでいてもよい。

また、本発明に係るリハビリ支援システムにおいて、前記センサデータ取得部は、複数のセンサのそれぞれから前記ユーザの生体情報を取得し、前記推定部は、前記複数のセンサからそれぞれ取得した生体情報に基づいて、前記ユーザの状態を表す複数のパラメータの値を推定し、前記選択部は、推定された前記複数のパラメータの値に応じた前記アイテムの容態を選択してもよい。

また、本発明に係るリハビリ支援システムにおいて、前記選択部は、推定された前記状態を表す複数のパラメータの値に対して重み付けをして前記アイテムの容態を選択してもよい。

また、本発明に係るリハビリ支援システムにおいて、前記状態を表す複数のパラメータは、前記ユーザの活動状態、体動の大きさ、および心拍数変動を含んでいてもよい。

上述した課題を解決するために、本発明に係るリハビリ支援方法は、プロセッサと記憶装置とを備えたコンピュータにおいて、センサによって計測されたユーザの生体情報を取得する第１ステップと、前記第１ステップで取得された前記生体情報に基づいて前記ユーザの状態を推定する第２ステップと、前記ユーザがリハビリを行っているか否かを検出する第３ステップと、記憶部に記憶されている時空間的に変化するアイテムの容態から前記第２ステップで推定された前記ユーザの状態に応じた前記アイテムの容態を選択する第４ステップと、前記第４ステップで選択された前記アイテムの容態を提示する第５ステップとを、前記記憶装置に格納されたプログラムに従って前記プロセッサに実行させ、前記第４ステップは、前記第３ステップによって前記ユーザがリハビリを行っていることが検出された場合は、前記第２ステップで推定された前記ユーザの状態に応じた前記アイテムの容態を選択し、前記ユーザがリハビリを行っていないことが検出された場合は、前記ユーザがリハビリを行っていない時間の長さに応じて前記アイテムの容態を選択するステップを含むことを特徴とする。

上述した課題を解決するために、本発明に係るリハビリ支援プログラムは、センサによって計測されたユーザの生体情報を取得する第１ステップと、前記第１ステップで取得された前記生体情報に基づいて前記ユーザの状態を推定する第２ステップと、前記ユーザがリハビリを行っているか否かを検出する第３ステップと、記憶部に記憶されている時空間的に変化するアイテムの容態から前記第２ステップで推定された前記ユーザの状態に応じた前記アイテムの容態を選択する第４ステップと、前記第４ステップで選択された前記アイテムの容態を提示する第５ステップとをコンピュータに実行させ、前記第４ステップは、前記第３ステップによって前記ユーザがリハビリを行っていることが検出された場合は、前記第２ステップで推定された前記ユーザの状態に応じた前記アイテムの容態を選択し、前記ユーザがリハビリを行っていないことが検出された場合は、前記ユーザがリハビリを行っていない時間の長さに応じて前記アイテムの容態を選択するステップを含むことを特徴とする。

本発明によれば、ユーザの生体情報に基づいてユーザの状態を推定して、推定されたユーザの状態に応じて、時空間的に変化するアイテムの容態を選択し提示するので、リハビリに取り組むユーザの意欲をより引き出すことができる。

図１は、本発明の第１の実施の形態に係るリハビリ支援システムの機能構成を示すブロック図である。 図２は、第１の実施の形態に係るデータ解析部の構成を示すブロック図である。 図３は、第１の実施の形態に係るリハビリ支援システムを実現するコンピュータ構成の一例を示すブロック図である。 図４は、第１の実施の形態に係るリハビリ支援システムの動作を説明するフローチャートである。 図５は、第１の実施の形態に係るリハビリ支援システムの構成例の概要を説明するための図である。 図６は、第１の実施の形態に係るリハビリ支援情報の表示例を示す図である。 図７は、第１の実施の形態に係る画像の容態の一例を説明する図である。 図８は、第１の実施の形態に係るリハビリ支援システムの構成例を示すブロック図である。 図７は、第１の実施の形態に係るリハビリ支援システムの動作を説明するためのシーケンス図である。 図１０は、第２の実施の形態に係るデータ解析部の構成を示すブロック図である。 図１１は、第２の実施の形態に係るリハビリ支援システムの動作を説明するフローチャートである。 図１２は、第２の実施の形態に係るリハビリ支援情報の表示例を示す図である。 図１３は、第３の実施の形態に係るリハビリ支援システムの構成を示すブロック図である。 図１４は、第３の実施の形態に係るセンサデータ取得部の構成を示すブロック図である。 図１５は、第３の実施の形態に係るリハビリ支援システムの動作を説明するフローチャートである。 図１６は、第４の実施の形態に係るデータ解析部の構成を示すブロック図である。 図１７は、第４の実施の形態に係るリハビリ支援システムの動作を説明するフローチャートである。 図１８は、第５の実施の形態に係るリハビリ支援システムの動作を説明するフローチャートである。

以下、本発明の好適な実施の形態について、図１から図１８を参照して詳細に説明する。
［第１の実施の形態］
まず、本発明の第１の実施の形態に係るリハビリ支援システムの構成の概要を説明する。図１は、リハビリ支援システムの機能構成を示すブロック図であるリハビリ支援システムは、センサ１０５によって計測されたユーザの生体情報を取得して、リハビリにともなって発生するユーザの状態を推定する。リハビリ支援システムは、推定されたユーザの状態に基づいて、リハビリの進行状況に応じた時空間的に変化するアイテムの容態を選択してリハビリ支援情報として提示する。

［リハビリ支援システムの機能ブロック］
リハビリ支援システムは、センサ１０５からデータを取得するセンサデータ取得部１０、データ解析部１１、記憶部１２、提示処理部１３、提示部１４、および送受信部１５を備える。

センサデータ取得部１０は、センサ１０５によって計測されたユーザの生体情報を取得する。より具体的には、センサデータ取得部１０は、センサ１０５として加速度センサがユーザに装着されている場合には、加速度センサで計測されたアナログ加速度信号を所定のサンプリングレートでデジタル信号に変換する。センサデータ取得部１０によって計測された生体情報は、計測時刻と対応付けて後述する記憶部１２に記憶される。

センサデータ取得部１０は、ユーザの生体情報として、加速度の他にも、角速度、光、電磁波、温湿度、圧力、位置情報、音声、濃度、電圧、抵抗などを取得してもよい。また、センサデータ取得部１０は、これらの物理量から得られる心電位活動、筋電位活動、血圧、呼吸で交換される体内ガス、体温、脈拍、脳波をユーザの生体情報として取得してもよい。

データ解析部１１は、センサデータ取得部１０によって取得されたユーザの生体情報を解析して、リハビリにともなって発生するユーザの状態を推定し、推定されたユーザの状態に応じた時空間的に変化するアイテムの容態を選択する。図２に示すように、データ解析部１１は、推定部１１０、および選択部１１１を備える。

推定部１１０は、センサデータ取得部１０によって取得されたユーザの生体情報から、ユーザの状態を算出する。ユーザの状態とは、ユーザが行うリハビリにともなって発生する行動、姿勢、座標、速度、発話、呼吸、歩行、着座、運転、睡眠、体動、ストレスなどをいう。また、これらの大きさ、頻度、増減、継続時間、累積などの量を示す情報その他の演算結果であってもよい。

具体的には、推定部１１０は、例えば、特許文献１に記載されているユーザの加速度を用いて推定される起床状態および臥床状態を利用して、ユーザの状態を推定してもよい。推定部１１０がユーザの状態を推定することで、ユーザのリハビリの進行状況を把握することが可能となる。

推定部１１０は、センサ１０５がユーザに装着されて計測が開始されてから、最新の計測時刻までの期間にわたって取得されたユーザの生体情報に基づいて、ユーザの状態を推定する。推定部１１０によるユーザの状態の推定結果は、時刻情報とともに記憶部１２に記憶される。

選択部１１１は、推定部１１０によって推定されたユーザの状態に応じて、記憶部１２に記憶されている時空間的に変化するアイテムの容態を選択する。より具体的には、選択部１１１は、リハビリを行うユーザの生体情報の計測開始から任意の期間までの状態の履歴を用いて、時空間的に変化するアイテムの容態を表す画像を選択する。例えば、推定部１１０がユーザの起床状態を推定した場合、ユーザが起床状態であった期間を示す状態の履歴を用いて、動画のシーンなどが選択される。

時空間的に変化するアイテムは、リハビリ支援情報としてユーザに提示される情報である。以下、時空間的に変化するアイテムの容態およびこれを含む情報を、単にリハビリ支援情報という場合がある。

時空間的に変化するアイテムとして、例えば、臥位状態の多いユーザが起床のリハビリを行う場合、起床状態の発生頻度や起床時間に応じて設定された目標値に対するリハビリの進行状況を表す動画、音声、テキストやこれらの組み合わせを用いることができる。また、動画などに振動、熱、光、風などユーザが認知可能な形態で提示される情報を付加してもよい。また、画像はホログラムなどの立体画像を用いてもよい。

具体的には、図６および図７に示すように、リハビリ支援情報として提示される時空間的に変化するアイテムとして、宇宙を推進する宇宙船の動画像を用いることができる。例えば、ユーザが起床などのリハビリを行う場合に、センサ１０５による計測開始の時点では、地球を出発したことを表す宇宙船の画像およびテキスト情報が選択部１１１によって選択される。その後、起床時間が一定時間に到達するたびに、宇宙船の到達地点を、火星、木星、土星、および海王星の順に切り替えて提示し、最終的に地球から最も離れた海王星まで到達する画像の容態が選択される。

図６および図７に示されるリハビリ支援情報は一例であり、選択部１１１によって選択されるリハビリ支援情報の容態は、推進する宇宙船のアニメーションにおける各シーンに限られない。例えば、ユーザがリハビリを開始して、予め設定された目標に到達する過程を、家屋やモニュメントが建設されていく過程を表す画像、動植物が成長する過程、人物などのキャラクターが活動する様子を示す画像、楽曲の演奏、競技の開催、パズルの解決、栄誉や褒章の獲得などに例えたアニメーションなどの動画や静止画像およびこれらに付加されるテキスト情報や音声などで例えたものであってもよい。

選択部１１１によって選択された時空間的に変化するアイテムの容態を示す情報は、提示処理部１３に入力される。

記憶部１２は、時空間的に変化するアイテムの容態を記憶している。より詳細には、記憶部１２は、上述したリハビリの進行状況に応じて変化する画像を予め記憶することができる。また、各画像には、リハビリの進行状況を示す情報が対応付けられている。例えば、起床状態が累積１時間生じたことと、宇宙船が月に到達した画像とが対応付けて記憶されている。

記憶部１２は、センサデータ取得部１０が取得したユーザの生体情報の時系列データを記憶する。また、記憶部１２は、推定部１１０が推定したユーザの状態の履歴を記憶する。推定されたユーザの状態は、その根拠となる生体情報の測定時間とともに記憶部１２に記憶される。

提示処理部１３は、選択部１１１によって選択された時空間的に変化するアイテムの容態を示す情報に基づいて、提示部１４が提示する画像を生成する。より具体的には、提示処理部１３は、予め設定された画像の形態として、ｊｐｇ、ｐｎｇ、ｂｐｍなどの静止画像やｇｉｆ、ｆｌａｓｈ、ｍｐｇといった動画を用いてリハビリ支援情報として提示する動画を生成する。提示処理部１３は、前述したように、動画と組み合わせて提示される音やテキストなどのリハビリ支援情報についても生成することができる。

提示部１４は、提示処理部１３によって生成されたリハビリ支援情報を後述の表示装置１０９に表示させる。提示部１４は、提示処理部１３からの信号に基づいて、表示装置１０９が表示する画像を切り替える。

送受信部１５は、センサ１０５によって計測されたユーザの生体情報を示すセンサデータを受信する。また送受信部１５は、データ解析部１１によって選択されたリハビリ支援情報を示す情報を所定の通信規格に応じて変換し、通信ネットワークを介して接続された提示部１４に送出してもよい。

［リハビリ支援システムのコンピュータ構成］
次に、上述した機能を有するリハビリ支援システムを実現するコンピュータ構成について、図３を参照して説明する。

図３に示すように、リハビリ支援システムは、例えば、バス１０１を介して接続されるプロセッサ１０２、主記憶装置１０３、通信インターフェース１０４、補助記憶装置１０６、時計１０７、入出力装置１０８を備えるコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。リハビリ支援システムは、例えば、外部に設けられたセンサ１０５と、リハビリ支援システムの内部に設けられた表示装置１０９とがそれぞれバス１０１を介して接続されている。

主記憶装置１０３には、プロセッサ１０２が各種制御や演算を行うためのプログラムが予め格納されている。プロセッサ１０２と主記憶装置１０３とによって、図１および図２に示したデータ解析部１１を含むリハビリ支援システムの各機能が実現される。

通信インターフェース１０４は、通信ネットワークＮＷを介して各種外部電子機器との通信を行うためのインターフェース回路である。

通信インターフェース１０４としては、例えば、ＬＴＥ、３Ｇ、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線データ通信規格に対応した演算インターフェースおよびアンテナが用いられる。通信インターフェース１０４によって、図１で説明した送受信部１５が実現される。

センサ１０５は、例えば、心拍計、心電計、血圧計、脈拍計、呼吸センサ、体温計、脳波センサなどで構成される。より具体的には、センサ１０５は、３軸加速度センサ、マイクロ波センサ、圧力センサ、電流計、電圧計、温湿度計、濃度センサ、フォトセンサやこれらの組み合わせによって実現される。

補助記憶装置１０６は、読み書き可能な記憶媒体と、その記憶媒体に対してプログラムやデータなどの各種情報を読み書きするための駆動装置とで構成されている。補助記憶装置１０６には、記憶媒体としてハードディスクやフラッシュメモリなどの半導体メモリを使用することができる。

補助記憶装置１０６は、センサ１０５により計測された生体情報を記憶する記憶領域や、リハビリ支援システムが生体情報の解析処理を行うためのプログラムを格納するプログラム格納領域を有する。補助記憶装置１０６によって、図１で説明した記憶部１２が実現される。さらには、例えば、上述したデータやプログラムやなどをバックアップするためのバックアップ領域などを有していてもよい。

時計１０７は、コンピュータに内蔵されている内蔵時計などで構成され、時刻を計時する。あるいは時計１０７は、図示されないタイムサーバから時刻情報を取得してもよい。時計１０７によって得られた時刻情報は、推定されたユーザの状態と対応付けて記録される。また、時計１０７によって得られた時刻情報は、生体情報のサンプリングなどに用いられる。

入出力装置１０８は、センサ１０５や表示装置１０９など外部機器からの信号を入力したり、外部機器へ信号を出力したりするＩ／Ｏ端子により構成される。

表示装置１０９は、液晶ディスプレイなどによって実現される。また、表示装置１０９は、図１で説明した提示部１４を実現する。

［リハビリ支援方法］
次に、上述した構成を有するリハビリ支援システムの動作について、図４のフローチャートを用いて説明する。まず、例えば、センサ１０５がユーザに装着された状態で以下の処理が実行される。

センサデータ取得部１０は、センサ１０５で計測されたユーザの生体情報を送受信部１５を介して取得する（ステップＳ１）。取得された生体情報は記憶部１２に蓄積される。なおセンサデータ取得部１０は、取得した生体情報のノイズの除去を行い、また、アナログ信号の生体情報をデジタル信号に変換する処理を行うことができる。

次に、推定部１１０は、センサデータ取得部１０によって取得されたユーザの生体情報に基づいて、ユーザの状態を推定する（ステップＳ２）。例えば、推定部１１０は、センサデータ取得部１０によって取得されたユーザの加速度を示すデータから、ユーザが起床状態にあることを推定する。推定部１１０による推定結果は、時刻情報とともに記憶部１２に記憶される（ステップＳ３）。

その後、選択部１１１は、推定部１１０によって推定されたリハビリを行うユーザの状態の根拠であるセンサデータの測定開始から任意の期間までの履歴を用いて、リハビリ支援情報として提示する時空間的に変化するアイテムの容態を選択する（ステップＳ４）。例えば、図６および図７に示すように、臥床状態の多いユーザが起床のリハビリを行う場合を考える。この場合、リハビリ支援情報として、ユーザが起床状態であった時間の長さを、地球を出発して宇宙を推進する宇宙船が海王星まで到達する様子に例えた動画を用いる。選択部１１１は、記憶部１２に記憶されているユーザの状態の履歴を用いて、ユーザが起床状態であった時間に対応する宇宙船の通過地点となる惑星を表す画像を選択する。

次に、選択部１１１によって選択された時空間的に変化するアイテムの容態に基づいて、提示部１４は、時空間的に変化するアイテムの容態をリハビリ支援情報として表示装置１０９に表示させる（ステップＳ５）。より詳細には、提示処理部１３は、選択部１１１によって選択された時空間的に変化する画像の容態に対応する画像および音声やテキストを生成する。提示処理部１３によって生成された容態の画像は、リハビリ支援情報として提示部１４が出力する。

［リハビリ支援システムの具体的構成］
次に、本発明に係るリハビリ支援システムの具体的な構成例について図５から図８を参照して説明する。
リハビリ支援システムは、例えば、図５に示すように、リハビリを行うユーザに装着されるセンサ端末２００と、中継端末３００と、外部端末４００とを備える。センサ端末２００、中継端末３００、外部端末４００のすべてもしくはいずれかは、図１および図２で説明したデータ解析部１１などのリハビリ支援システムに含まれる各機能を備える。なお、以下においては、中継端末３００が図１で説明したデータ解析部１１を備え、外部端末４００にリハビリ支援情報が提示されるものとする。

［センサ端末の機能ブロック］
センサ端末２００は、図８に示すように、センサ２０１、センサデータ取得部２０２、データ記憶部２０３、および送信部２０４を備える。センサ端末２００は、例えば、ユーザ５００の体の体幹に配置されて生体情報を計測する。センサ端末２００は、計測したユーザ５００の生体情報を通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する。

センサ２０１は、例えば、３軸加速度センサなどで実現される。センサ２０１が備える加速度センサの３軸は、例えば、図５に示すように、Ｘ軸は体の左右方向、Ｙ軸は体の前後方向、Ｚ軸は体の上下方向に平行に設けられる。センサ２０１は、図１で説明したセンサ１０５に対応する。

センサデータ取得部２０２は、センサ２０１によって計測された生体情報を取得する。より詳細には、センサデータ取得部２０２は、取得した生体情報のノイズの除去やサンプリング処理を行い、デジタル信号の生体情報における時系列データを求める。センサデータ取得部２０２は、図１で説明したセンサデータ取得部１０に対応する。

データ記憶部２０３は、センサ２０１によって計測された生体情報や、センサデータ取得部２０２によって処理されて得られたデジタル信号による生体情報の時系列データを記憶する。データ記憶部２０３は、記憶部１２（図１）に対応する。

送信部２０４は、データ記憶部２０３に記憶されている生体情報を、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する。送信部２０４は、例えば、ＬＴＥ、３Ｇ、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線データ通信規格に対応した無線通信を行うための通信回路を備える。送信部２０４は、送受信部１５（図１）に対応する。

［中継端末の機能ブロック］
中継端末３００は、受信部３０１、データ記憶部３０２、データ解析部３０３、および送信部３０４を備える。中継端末３００は、センサ端末２００から受信した、ユーザの生体情報を解析する。さらに、中継端末３００は、ユーザの生体情報に基づいてリハビリを行うユーザの状態を推定する。また、中継端末３００は、推定されたユーザの状態に基づいて、対応する時空間的に変化するアイテムの容態を選択する。選択された容態のアイテムは、リハビリ支援情報として外部端末４００に送信される。

中継端末３００は、スマートフォン、タブレット、ノートパソコン、ゲートウェイなどによって実現される。

受信部３０１は、通信ネットワークＮＷを介してセンサ端末２００から生体情報を受信する。受信部３０１は、送受信部１５（図１）に対応する。

データ記憶部３０２は、受信部３０１が受信したユーザの生体情報や、データ解析部３０３によって推定された測定期間にわたるユーザの状態の履歴を記憶する。データ記憶部３０２は、記憶部１２（図１）に対応する。

データ解析部３０３は、受信部３０１によって受信されたユーザの生体情報を解析し、リハビリにともなって発生するユーザの状態を推定し、推定結果に基づくリハビリの進行状況に応じた動画のシーンなどの時空間的に変化するアイテムの容態を選択する。データ解析部３０３は、図１および図２で説明した推定部１１０および選択部１１１を備えるデータ解析部１１に対応する。

送信部３０４は、データ解析部３０３によって選択された時空間的に変化するアイテムの容態を示す情報を、通信ネットワークＮＷを介して外部端末４００に送信する。送信部３０４は、送受信部１５（図１）に対応する。

［外部端末の機能ブロック］
外部端末４００は、受信部４０１、データ記憶部４０２、提示処理部４０３、および提示部４０４を備える。外部端末４００は、中継端末３００から通信ネットワークＮＷを介して受信した情報に基づいて時空間的に変化するアイテムの容態のリハビリ支援情報を生成して提示する。

外部端末４００は、中継端末３００と同様に、スマートフォン、タブレット、ノートパソコン、ゲートウェイなどによって実現される。外部端末４００は受信したリハビリ支援情報の画像の容態に応じた画像を生成して表示する表示装置１０９を備えている。なお、表示装置１０９の他にも、図示されない音声出力装置、光源などを用いてリハビリ支援情報を提示してもよい。

受信部４０１は、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００からリハビリ支援情報として提示する時空間的に変化する画像の容態を示す情報を受信する。受信部４０１は、送受信部１５（図１）に対応する。

データ記憶部４０２は、時空間的に変化するアイテムの容態を記憶している。データ記憶部４０２は、記憶部１２（図１）に対応する。

提示処理部４０３は、リハビリ支援情報として提示する時空間的に変化する画像の容態をデータ記憶部４０２から読み出して出力する。提示処理部４０３は、ユーザが行うリハビリの進行状況など、ユーザの状態に応じた容態の画像を生成し、リハビリ支援情報の表示形式を制御することができる。また、提示処理部４０３は、予め設定されている画像、動画、音声などの素材を読み込み、提示する動画と音声などの合成や、再生速度の設定、およびエフェクトフィルターなどで加工し、編集結果のエンコードを行ってもよい。提示処理部４０３は、図１で説明した提示処理部１３に対応する。

提示部４０４は、提示処理部４０３による指示に基づいて、選択された時空間的に変化する画像の容態をリハビリ支援情報として出力する。提示部４０４は、ユーザが行っているリハビリの進行状況に対応する動画のシーンおよびテキスト情報を表示装置１０９に表示させたり、外部端末４００が備える図示しないスピーカから、音声を出力してもよい。その他、提示部４０４は、振動、光、刺激などユーザが認知可能な方法によりリハビリ支援情報を提示することができる。提示部４０４は、図１で説明した提示部１４に対応する。

このように、本発明に係るリハビリ支援システムは、図１および図２に示した各機能がセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００に分散された構成を有し、ユーザの生体情報の取得からユーザの状態の推定、ユーザの状態に応じた時空間的に変化する画像などの容態の選択、選択された容態の画像の生成ならびに提示に関する処理を分散して行う。

［リハビリ支援システムの動作シーケンス］
次に、上述した構成を有するリハビリ支援システムの動作について、図９のシーケンス図を用いて説明する。

図９に示すように、まず、センサ端末２００は、例えば、ユーザに装着されて、３軸加速度などの生体情報を計測する（ステップＳ１００）。センサ端末２００は、計測された生体情報のデジタル信号を求め、必要に応じてノイズの除去を行う。

次に、センサ端末２００は、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に生体情報を送信する（ステップＳ１０１）。中継端末３００は、センサ端末２００から生体情報を受信すると、生体情報に基づいて、ユーザの状態を推定する（ステップＳ１０２）。より詳細には、中継端末３００のデータ解析部３０３は、生体情報からユーザの状態を算出し、ユーザの状態の根拠となる生体情報が計測された時刻情報とともに記録する。

次に、データ解析部３０３は、ステップＳ１０２で推定されたユーザの状態に応じた時空間的に変化する画像などのアイテムの容態を選択する（ステップＳ１０３）。その後、中継端末３００は、通信ネットワークＮＷを介して、選択された画像の容態を示す情報を外部端末４００に送信する（ステップＳ１０４）。外部端末４００は、画像の容態を示す情報を受信すると、リハビリ支援情報として提示する画像の提示処理を実行する（ステップＳ１０５）。

ここで、外部端末４００におけるリハビリ支援情報の提示例について図６および図７を用いて説明する。外部端末４００において、図６に示すように、センサ端末２００によって計測された生体情報、例えばユーザの加速度の計測開始時刻、および最新のデータの計測時刻が表示されている。図６および図７では、ユーザが起床のリハビリに取り組む場合について例示している。また、ユーザがリハビリを開始して目標水準まで到達するまでのリハビリの進行状況を、宇宙船が地球を発射して目標地点である海王星まで到達するストーリーになぞらえた動画のシーンが切り替わって表示されている。

図６および図７に示すように、外部端末４００の表示画面には、ユーザの起床状態が記録された履歴において起床時間が１時間の場合、まず月に到達した画像が表示される。その後、ユーザの起床状態が７時間以上１４時間未満となると火星に到達した画像に切り替わり、１４時間以上２１時間未満で木星に到達した画像に切り替わり、２１時間で土星、２８時間で天王星、さらに３５時間経過で海王星に到達した画像が表示される。また、これらの到達地点を示す画像とともに、テキスト情報でリハビリの進行状況を提示している。

このように、リハビリの進行状況に応じて、ユーザの起床状態の時間が予め設定された長さを超えると、提示する動画像が次の場面に切り替わる。

以上説明したように、第１の実施の形態に係るリハビリ支援システムは、センサ１０５で計測されたユーザの生体情報に基づいて、リハビリにともなって発生するユーザの状態を推定し、推定されたユーザの状態に応じて、時空間的に変化する画像の容態を選択して提示する。そのため、ユーザはリハビリの進行状況を容易に把握することができ、リハビリに取り組むユーザの意欲をより引き出すことができる。

［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。

第１の実施の形態では、データ解析部１１が、センサデータ取得部１０で取得された生体情報から、例えば、起床状態など、リハビリにともなって発生するユーザの１つの状態を推定する場合について説明した。これに対して、第２の実施の形態では、データ解析部１１Ａは、ユーザにおける複数の状態を推定する。

図１０に示すように、第２の実施の形態に係るリハビリ支援システムが備えるデータ解析部１１Ａは、第１推定部１１０ａ、および第２推定部１１０ｂを備える点において、第１の実施の形態と構成が異なる。以下、第１の実施の形態と異なる構成を中心に説明する。

第１推定部１１０ａは、センサデータ取得部１０によって取得されたユーザの生体情報から、リハビリにともなって発生するユーザの第１状態を推定する。例えば、第１推定部１１０ａは、ユーザの第１状態を表すパラメータ値を推定することができる。
第２推定部１１０ｂは、センサデータ取得部１０によって取得されたユーザの生体情報から第１状態とは異なる第２状態を推定する。例えば、第２推定部１１０ａは、ユーザの第２状態を表すパラメータ値を推定することができる。

例えば、第１推定部１１０ａは、生体情報としてユーザの加速度からユーザの起床状態を推定する。一方、第２推定部１１０ｂは、同様に取得された加速度からユーザの体動を推定する。ユーザの体動は、例えば、加速度センサで構成されるセンサ１０５の測定値の任意の時間の移動標準偏差もしくはその正の平方根をとり、一定の値以上であった場合に体動が発生したと推定することができる。具体的には、任意の時間として２秒間、そして、一定の値以上として、例えば０．１Ｇを用いてもよい。

このように、１つのセンサ１０５から取得される生体情報、例えば、加速度に基づいて互いに異なる複数のユーザの状態が推定される。

選択部１１１は、第１推定部１１０ａおよび第２推定部１１０ｂのそれぞれによって推定された第１状態および第２状態に基づいてリハビリ支援情報として提示する時空間的に変化するアイテムの容態を選択する。例えば、選択部１１１は、第１状態および第２状態のパラメータの値に応じた画像の容態を選択することができる。

次に上述した構成を有するリハビリ支援システムの動作について、図１１のフローチャートを用いて説明する。まず、センサ１０５がユーザに装着された状態で以下の処理が実行される。

センサデータ取得部１０は、センサ１０５で計測されたユーザの生体情報を送受信部１５を介して取得する（ステップＳ１０）。例えば、生体情報として加速度データを取得することができる。取得された生体情報は記憶部１２に蓄積される。なおセンサデータ取得部１０は、取得した生体情報のノイズの除去を行い、また、アナログ信号の生体情報をデジタル信号に変換する処理を行うことができる。

次に、第１推定部１１０ａは、センサデータ取得部１０によって取得されたユーザの生体情報に基づいて、ユーザの第１状態を推定する（ステップＳ１１）。例えば、第１推定部１１０ａは、センサデータ取得部１０によって取得されたユーザの加速度を示すデータから、ユーザが起床状態にあることを推定する。第１推定部１１０ａによる推定結果は、時刻情報とともに記憶部１２に記憶される（ステップＳ１２）。

次に、第２推定部１１０ｂは、センサデータ取得部１０によって取得されたユーザの生体情報に基づいて、ユーザの第２状態を推定する（ステップＳ１３）。例えば、第２推定部１１０ｂは、センサデータ取得部１０によって取得されたユーザの加速度を示すデータから、ユーザの体動の発生を推定する。第２推定部１１０ｂによる推定結果は、時刻情報とともに記憶部１２に記憶される（ステップＳ１４）。

その後、選択部１１１は、第１推定部１１０ａおよび第２推定部１１０ｂによって推定されたユーザの状態の根拠であるセンサデータの測定開始から任意の期間までの履歴を用いて、リハビリ支援情報として提示する時空間的に変化する画像の容態を選択する（ステップＳ１５）。

具体的には、図１２のリハビリ支援情報の表示例に示すように、第１状態として推定された起床状態の履歴（図１２の項目ａ１）から、画像の容態が選択される。すなわち、図１２の例では、６時間の起床状態に対応する「天の川」「レベル５」を表す画像およびテキスト情報が選択される。さらに、第２状態である体動の履歴の値（図１２の項目ａ２）を２倍して第１状態の履歴に加算している。

一般的に起床状態はユーザが静止していても成立するが、ユーザの体動は動的加速度の発生をもって体動の発生とみなすことができる。ユーザの体動の発生は、起床状態よりも一般的にはより高い運動負荷が生じているとみなすことができる。このことから、第２状態を示す体動は、第１状態を示す起床状態よりも機能回復としてのリハビリの効果がより大きいとして２倍という係数を乗じている。

また、起床状態や体動で示される歩行状態などのユーザの状態は、それぞれ運動負荷やリハビリによる機能回復の効果の観点からパラメータ値を設定することができる。

その後、選択部１１１によって選択された時空間的に変化するアイテムの容態に基づいて、提示部１４は、選択された容態のアイテムをリハビリ支援情報として表示装置１０９に表示させる（ステップＳ１６）。

以上説明したように、第２の実施の形態に係るリハビリ支援システムによれば、同一の生体情報に基づいて、リハビリにともなって発生するユーザの複数の状態を推定し、推定結果に応じた時空間的に変化する画像の容態を選択して提示する。そのため、ユーザに対してより多面的な行動変容を促すことができる。

また、推定された各状態を表すパラメータの値に係数を設定して当てはめて、リハビリ支援情報として提示する画像などの選択に重みづけを行うことで、ユーザがリハビリを実行する際により効果的な行動を促すことができる。その結果として、ユーザの機能回復に資することができる。

［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１および第２の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。

第１および第２の実施の形態では、センサデータ取得部１０は１つのセンサ１０５で計測された一つの生体情報を取得する場合について説明した。これに対して、第３の実施の形態では、第１取得部１００ａおよび第２取得部１００ｂのそれぞれが互いに異なるセンサ１０５ａ、１０５ｂからユーザの生体情報を取得する。

図１３に示すように、第３の実施の形態に係るリハビリ支援システムは、複数のセンサ１０５、センサデータ取得部１０Ｂ、データ解析部１１Ａ、記憶部１２、提示処理部１３、提示部１４、および送受信部１５を備える。

センサデータ取得部１０Ｂは、図１４に示すように、第１取得部１００ａ、および第２取得部１００ｂを備える。
第１取得部１００ａは、センサ１０５ａで計測されたユーザの生体情報である第１センサデータを取得する。例えば、第１取得部１００ａは、加速度センサで構成されるセンサ１０５ａからユーザの加速度を取得する。

第２取得部１００ｂは、センサ１０５ｂで計測されたユーザの生体情報である第２センサデータを取得する。例えば、第２取得部１００ｂは、心拍計で構成されるセンサ１０５ｂからユーザの心拍数を取得する。

データ解析部１１Ａは、図１０で説明した構成と同様に、第１推定部１１０ａ、第２推定部１１０ｂ、および選択部１１１を備える。

第１推定部１１０ａは、第１取得部１００ａによって取得された第１センサデータに基づいて、リハビリにともなって発生するユーザの状態を示す第１状態を推定する。例えば、第１推定部１１０ａは、第１センサデータとして取得されたユーザの加速度からユーザの起床状態などを推定することができる。

第２推定部１１０ｂは、第２取得部１００ｂによって取得された第２センサデータに基づいてユーザの状態を示す第２状態を推定する。例えば、第２推定部１１０ｂは、第２センサデータとして取得されたユーザの心拍数からユーザの心拍上昇数（心拍数変動）、あるいは運動負荷を推定することができる。

具体的には、第２推定部１１０ｂは、第２取得部１００ｂから取得された最新のユーザの心拍数に対して、予め記憶部１２に記憶されている安静時の心拍数との比較を行うことができる。第２推定部１１０ｂは、ユーザの心拍数が一定の値、例えば４０ｂｐｍを超えていれば、リハビリにおける運動の負荷が高いことを示す推定結果を出力する。第２推定部１１０ｂは、このように、４０ｂｐｍを超えた心拍数の発生を心拍数の計測時刻ととともに記憶部１２に記憶する。

選択部１１１は、第１推定部１１０ａおよび第２推定部１１０ｂによって推定されたユーザの第１状態および第２状態に基づいて、時空間的に変化するアイテムの容態を選択する。例えば、選択部１１１は、第１推定部１１０ａによって推定されたユーザの第１状態に基づいて画像の容態を選択する際に、第２推定部１１０ｂによって推定されたユーザの第２状態の情報を加味して時空間的に変化する画像の容態を選択することができる。

例えば、第１推定部１１０ａがユーザの起床状態や体動の大きさを推定した場合に、リハビリを行うユーザが、例えば、比較的重たいものを保持し続けるような運動状況でユーザの状態を推定するとする。このような状況では、動的加速度の発生がさほど見込めないため、加速度センサで計測されたユーザの加速度のみでは、ユーザの状態の推定が困難となる。

そのため、第２推定部１１０ｂは、心拍計で計測された異なる種類のユーザの生体情報を用いてユーザの状態を推定する。そして、選択部１１１は、複数の異なるセンサ１０５ａ、１０５ｂから取得された生体情報からより包括的に推定されたユーザの状態に基づいて、時空間的に変化するアイテムの容態を選択することができる。

次に、本実施の形態に係るリハビリ支援システムの動作について図１５のフローチャートを用いて説明する。まず、センサ１０５ａ、１０５ｂがユーザに装着された状態で以下の処理が実行される。

第１取得部１００ａは、センサ１０５ａで計測されたユーザの生体情報である第１センサデータを送受信部１５を介して取得する（ステップＳ２０）。例えば、第１センサデータとして加速度データを取得することができる。取得された生体情報は記憶部１２に蓄積される。なお第１取得部１００ａは、取得した第１センサデータのノイズの除去を行い、また、アナログ信号の生体情報をデジタル信号に変換する処理を行うことができる。

次に、第２取得部１００ｂは、センサ１０５ｂで計測されたユーザの生体情報である第２センサデータを送受信部１５を介して取得する（ステップＳ２１）。例えば、第２センサデータとして心拍数を取得することができる。取得された第２センサデータは記憶部１２に蓄積される。

次に、第１推定部１１０ａは、第１取得部１００ａによって取得された第１センサデータに基づいて、ユーザの第１状態を推定する（ステップＳ２２）。例えば、第１推定部１１０ａは、ユーザの加速度から、ユーザが起床状態にあることを推定する。第１推定部１１０ａによる推定結果は、時刻情報とともに記憶部１２に記憶される（ステップＳ２３）。

次に、第２推定部１１０ｂは、センサデータ取得部１０によって取得されたユーザの生体情報に基づいて、ユーザの第２状態を推定する（ステップＳ２４）。例えば、第２推定部１１０ｂは、第２取得部１００ｂによって取得されたユーザの心拍数から、ユーザの心拍数変動または運動負荷を推定する。第２推定部１１０ｂによる推定結果は、時刻情報とともに記憶部１２に記憶される（ステップＳ２５）。

その後、選択部１１１は、第１推定部１１０ａおよび第２推定部１１０ｂによって推定されたユーザの第１状態および第２状態の根拠である第１センサデータおよび第２センサデータの測定開始から任意の期間までの履歴を用いて、リハビリ支援情報として提示する画像の容態を選択する（ステップＳ２６）。

なお、選択部１１１は、第１状態および第２状態のそれぞれに対応した異なる画像を選択してもよい。例えば、第１状態に対応して、宇宙を推進する宇宙船の通過地点を表す画像の容態が選択される。また、第２状態に対応して、別の画像要素、例えば、星の数や輝きを表す画像の容態が選択されてもよい。あるいは複数の動植物の画像を提示する場合に、選択部１１１は、第１状態および第２状態のそれぞれに対応する動植物の容態を選択することができる。

その後、選択部１１１によって選択された時空間的に変化する画像の容態に基づいて、提示部１４は、選択された容態の画像をリハビリ支援情報として表示装置１０９に表示させる（ステップＳ２７）。

なお、上述した第２取得部１００ｂは、心拍計で構成されるセンサ１０５ｂからユーザの心拍数を取得する場合について説明しが、第２取得部１００ｂが取得する生体情報は、心拍数の他にも、ユーザの血圧値、呼吸数、発汗量などによっても代替可能である。

また、センサ１０５ａ、１０５ｂは、互いに異なる種類のセンサである場合について例示したが、これらのセンサは、同種のセンサであってもよい。例えば、ユーザの体幹に設置された加速度センサでは、ユーザの手や足など体の四肢の動きを計測することはできないため、体幹および手足などの四肢のそれぞれに別の加速度センサを設けて身体の複数部の加速度を取得してもよい。

また、説明した実施の形態では、２つのセンサ１０５ａ、１０５ｂのそれぞれから第１取得部１００ａおよび第２取得部１００ｂが第１センサデータおよび第２センサデータを取得する場合について説明した。しかし、センサの数および取得部の数は２つに限らず、３つ以上であってもよい。

以上説明したように、第３の実施の形態に係るリハビリ支援システムによれば、リハビリを行うユーザから得られた複数の生体情報に基づいて複数のユーザの状態を推定し、推定結果に応じて時空間的に変化する画像の容態を選択して提示する。そのため、より包括的にユーザの状態を推定することができ、かつ、リハビリを取り組むユーザの活動努力をより正確に反映したリハビリ支援情報を提示することができる。その結果として、ユーザにおいてより満足度の高いリハビリ支援を行うことができる。

［第４の実施の形態］
次に、本発明の第４の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１から第３の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。

第１から第３の実施の形態では、データ解析部１１は、リハビリにともなって発生するユーザの状態を推定する場合について説明した。これに対し、第４の実施の形態では、データ解析部１１Ｃは、ユーザがリハビリを行っているか否かを検出する。そして、ユーザがリハビリを行っていないことが検出された場合には、ユーザがリハビリを行っていない時間の長さに応じて時空間的に変化するアイテムの容態を選択する。

図１６に示すように、データ解析部１１Ｃは、推定部１１０、選択部１１１、および検出部１１２を備える。本実施の形態に係るリハビリ支援システムの他の構成は、第１の実施の形態と同様である。

推定部１１０は、センサデータ取得部１０によって取得されたユーザの生体情報から、リハビリにともなって発生するユーザの状態を推定する。例えば、センサ１０５が加速度センサで構成される場合に、ユーザの加速度から起床状態を推定する。推定されたユーザの状態は、センサ１０５によって生体情報が計測された時刻情報とともに記憶部１２に記憶される。

検出部１１２は、ユーザがリハビリを行っているか否かを検出する。より詳細には、検出部１１２は、推定部１１０によって、リハビリによって発生するユーザの状態が推定された場合には、リハビリを行っていることを検出する。一方、検出部１１２は、推定部１１０によってリハビリにともなって発生するユーザの状態が推定されなかった場合には、リハビリを行っていないことを検出する。例えば、推定部１１０がユーザの起床状態を推定する場合、それ以外、例えば臥床状態においては、リハビリを行っていないことが検出される。

選択部１１１は、推定部１１０によって推定されたユーザの状態に応じて時空間的に変化する画像の容態を選択する。また、選択部１１１は、検出部１１２においてユーザがリハビリを行っていないことが検出された場合に、リハビリを行っていない時間の長さに応じて画像の容態を選択する。

例えば、推定部１１０はユーザの起床状態を推定する。この場合、検出部１１２は、ユーザが起床状態ではない期間、すなわち臥床状態の期間を検出する。選択部１１１は、検出部１１２が検出した起床状態になかった期間が一定以上、例えば２時間生じた場合に、リハビリ支援情報として注意を促すような画像の容態を選択することができる。

具体的には、リハビリ支援情報として、推進する宇宙船の動画像が、ユーザの起床状態の履歴に応じて切り替えて表示される場合に、ユーザが起床状態にない状態が２時間検出された場合に、例えば、宇宙船が宇宙人に攻撃されようとする画像や、宇宙船が寄り道をしている画像を提示してもよい。あるいは、ペナルティを生じる演算を設けて、宇宙船が次の惑星に到達する画像に切り替わる際に、起床状態の時間がより長く必要となる画像の容態を選択することができる。

次に、本実施の形態に係るリハビリ支援システムの動作について図１７のフローチャートを用いて説明する。まず、センサ１０５がユーザに装着された状態で以下の処理が実行される。

センサデータ取得部１０は、センサ１０５で計測されたユーザの生体情報を送受信部１５を介して取得する（ステップＳ３０）。例えば、生体情報として加速度データを取得することができる。取得された生体情報は記憶部１２に蓄積される。なおセンサデータ取得部１０は、取得した生体情報のノイズの除去を行い、また、アナログ信号の生体情報をデジタル信号に変換する処理を行うことができる。

次に、推定部１１０は、センサデータ取得部１０によって取得された生体情報に基づいて、ユーザの状態を推定する（ステップＳ３１）。例えば、推定部１１０は、ユーザの加速度から、ユーザが起床状態にあることを推定する。推定部１１０による推定結果は、時刻情報とともに記憶部１２に記憶される（ステップＳ３２）。

次に、検出部１１２は、ユーザがリハビリを行っていないことを検出する（ステップＳ３３）。検出部１１２は、推定部１１０において、ユーザにおける特定の状態が推定されなかった期間をユーザがリハビリを行っていない期間として検出することができる。例えば、検出部１１２は、ユーザが起床状態になかった期間を記憶部１２に記憶されているユーザの状態の履歴から算出することができる。

その後、選択部１１１は、推定部１１０によって推定されたユーザの状態の履歴、およびユーザにおいてその状態が発生しなかった期間に関する情報に基づいて、時空間的に変化する画像の容態を選択する（ステップＳ３４）。具体的には、選択部１１１は、ユーザの状態が推定されなかった期間が一定時間以上となった場合には、予め設定されている注意を促す画像を選択する。

また、推定部１１０がリハビリにともなって発生したユーザの状態を推定した場合には、検出部１１２においてユーザがリハビリを行っていることが検出される。そのため。選択部１１１は、第１から第３の実施の形態と同様に、リハビリにともなって発生したユーザの状態の履歴に応じて、リハビリ支援情報として提示する画像の容態を選択する。

その後、選択部１１１によって選択された時空間的に変化する画像の容態に基づいて、提示部１４は、リハビリ支援情報を示す画像を表示装置１０９に表示させる（ステップＳ３５）。

以上説明したように、第４の実施の形態に係るリハビリ支援システムによれば、リハビリにともなって発生するユーザの所定の状態が生じていない期間に基づいて、時空間的に変化する画像を選択して提示する。そのため、効果的なリハビリの観点からは好ましくないと考えられる状態が過剰に継続しないよう、予防的なリハビリ支援を行うことができる。その結果、リハビリに取り組むユーザの意欲をより引き出すことが可能となる。

［第５の実施の形態］
次に、本発明の第５の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１から第４の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。

第１から第４の実施の形態では、データ解析部１１は、リハビリにともなって発生するユーザの状態を推定する場合について説明した。これに対し、第５の実施の形態では、データ解析部１１は、リハビリにともなって発生するユーザの状態が連続して一定期間生じたことに基づいて、時空間的に変化するアイテムの容態を選択する。

本実施の形態に係るリハビリ支援システムの構成は、第１の実施の形態と同様である。

図１８は、本実施の形態に係るリハビリ支援システムの動作を説明するフローチャートである。まず、センサ１０５がユーザに装着された状態で以下の処理が実行される。

センサデータ取得部１０は、センサ１０５で計測されたユーザの生体情報を送受信部１５を介して取得する（ステップＳ４０）。例えば、生体情報として加速度データを取得することができる。取得された生体情報は記憶部１２に蓄積される。なおセンサデータ取得部１０は、取得した生体情報のノイズの除去を行い、また、アナログ信号の生体情報をデジタル信号に変換する処理を行うことができる。

次に、推定部１１０は、センサデータ取得部１０によって取得された生体情報に基づいて、ユーザの状態を推定する（ステップＳ４１）。例えば、推定部１１０は、ユーザの加速度から、ユーザが起床状態にあることを推定する。推定部１１０による推定結果は、時刻情報とともに記憶部１２に記憶される（ステップＳ４２）。

次に、選択部１１１は、記憶部１２に記憶されているユーザの状態の履歴から、ユーザの状態が連続して生じた時間を読み出す（ステップＳ４３）。例えば、選択部１１１は、記憶部１２に記憶されているユーザの状態の直近の履歴から、連続して起床状態が発生している時間の長さを取得することができる。

その後、選択部１１１は、ステップＳ４３で取得したユーザの状態が連続して生じた時間の長さを用いて、時空間的に変化する画像の容態を選択する（ステップＳ４４）。

次に、選択部１１１によって選択された容態の画像を示す情報に基づいて、提示部１４は、選択された容態の画像をリハビリ支援情報として表示装置１０９に表示させる（ステップＳ４５）。

なお、選択部１１１は、第４の実施の形態で説明した、ユーザがリハビリを行っていない時間の履歴から、直近において連続してユーザの状態が生じなかった時間を取得して、時空間的に変化する画像の容態を選択してもよい。

例えば、ユーザの状態の累積値が断続的に一定量を超えている場合と、ユーザの状態の累積値が連続して一定量を超えている場合とを比較すると、リハビリに期待する効果は互いに異なる。前者では、ユーザの生活習慣における平均的なリハビリにともなう運動の負荷の向上が期待されるのに対し、後者では、ユーザがより短期間で実践するリハビリにともなう運動の負荷の強化を意図することが多いといえる。

このように、第５の実施の形態に係るリハビリ支援システムでは、リハビリにともなって発生するユーザの状態における時間的な連続性を、時空間的に変化する画像の容態の選択する上での条件とするので、上記のようにユーザがより短期間で行うリハビリメニューにおける負荷の強化が期待される。

なお、説明した実施の形態は、それぞれ組み合わせて実現することが可能である。また、第２から第５の実施の形態に係るリハビリ支援システムについても、第１の実施の形態と同様に、図５、図８および図９に示したセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００で実現することができる。

また、センサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００で実現されるリハビリ支援システムにおいて、中継端末３００がデータ解析部１１を備える場合について説明した。しかし、データ解析部１１は、センサ端末２００または外部端末４００が備える構成であってもよい。

また、データ解析部１１が有する各機能（推定部１１０、選択部１１１）をセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００にそれぞれ分散して実現してもよい。

以上、本発明のリハビリ支援システム、リハビリ支援方法、およびリハビリ支援プログラムにおける実施の形態について説明したが、本発明は説明した実施の形態に限定されるものではなく、請求項に記載した発明の範囲において当業者が想定し得る各種の変形を行うことが可能である。

１０、２０２…センサデータ取得部、１１、３０３…データ解析部、１２…記憶部、１３、４０３…提示処理部、１４、４０４…提示部、１５…送受信部、１１０…推定部、１１１…選択部、１０１…バス、１０２…プロセッサ、１０３…主記憶装置、１０４…通信インターフェース、１０５、２０１…センサ、１０６…補助記憶装置、１０７…時計、１０８…入出力装置、１０９…表示装置、２００…センサ端末、３００…中継端末、４００…外部端末、２０３、３０２、４０２…データ記憶部、２０４、３０４…送信部、３０１、４０１…受信部。

Claims (7)

1. センサによって計測されたユーザの生体情報を取得するセンサデータ取得部と、
   取得された前記生体情報に基づいて前記ユーザの状態を推定する推定部と、
   時空間的に変化するアイテムの容態を記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶されている前記アイテムの容態から、前記推定部によって推定された前記ユーザの状態に応じた前記アイテムの容態を選択する選択部と、
   前記選択部によって選択された前記アイテムの容態を提示する提示部と、
   前記ユーザがリハビリを行っているか否かを検出する検出部とを備え、
   前記選択部は、前記検出部によって前記ユーザがリハビリを行っていることが検出された場合は、前記推定部によって推定された前記ユーザの状態に応じた前記アイテムの容態を選択し、前記ユーザがリハビリを行っていないことが検出された場合は、前記ユーザがリハビリを行っていない時間の長さに応じて前記アイテムの容態を選択する
   ことを特徴とするリハビリ支援システム。
2. 請求項１に記載のリハビリ支援システムにおいて、
   前記提示部は、前記ユーザの状態に応じた前記アイテムの容態を表す画像を表示する表示装置を含む
   ことを特徴とするリハビリ支援システム。
3. 請求項１または請求項２に記載のリハビリ支援システムにおいて、
   前記センサデータ取得部は、複数のセンサのそれぞれから前記ユーザの生体情報を取得し、
   前記推定部は、前記複数のセンサからそれぞれ取得した生体情報に基づいて、前記ユーザの状態を表す複数のパラメータの値を推定し、
   前記選択部は、推定された前記複数のパラメータの値に応じた前記アイテムの容態を選択する
   ことを特徴とするリハビリ支援システム。
4. 請求項３に記載のリハビリ支援システムにおいて、
   前記選択部は、推定された前記状態を表す複数のパラメータの値に対して重み付けをして前記アイテムの容態を選択することを特徴とするリハビリ支援システム。
5. 請求項３または請求項４に記載のリハビリ支援システムにおいて、
   前記状態を表す複数のパラメータは、前記ユーザの活動状態、体動の大きさ、および心拍数変動を含むことを特徴とするリハビリ支援システム。
6. プロセッサと記憶装置とを備えたコンピュータにおいて、
   センサによって計測されたユーザの生体情報を取得する第１ステップと、
   前記第１ステップで取得された前記生体情報に基づいて前記ユーザの状態を推定する第２ステップと、
   前記ユーザがリハビリを行っているか否かを検出する第３ステップと、
   記憶部に記憶されている時空間的に変化するアイテムの容態から前記第２ステップで推定された前記ユーザの状態に応じた前記アイテムの容態を選択する第４ステップと、
   前記第４ステップで選択された前記アイテムの容態を提示する第５ステップと
   を、前記記憶装置に格納されたプログラムに従って前記プロセッサに実行させ、
   前記第４ステップは、前記第３ステップによって前記ユーザがリハビリを行っていることが検出された場合は、前記第２ステップで推定された前記ユーザの状態に応じた前記アイテムの容態を選択し、前記ユーザがリハビリを行っていないことが検出された場合は、前記ユーザがリハビリを行っていない時間の長さに応じて前記アイテムの容態を選択するステップを含むことを特徴とするリハビリ支援方法。
7. センサによって計測されたユーザの生体情報を取得する第１ステップと、
   前記第１ステップで取得された前記生体情報に基づいて前記ユーザの状態を推定する第２ステップと、
   前記ユーザがリハビリを行っているか否かを検出する第３ステップと、
   記憶部に記憶されている時空間的に変化するアイテムの容態から前記第２ステップで推定された前記ユーザの状態に応じた前記アイテムの容態を選択する第４ステップと、
   前記第４ステップで選択された前記アイテムの容態を提示する第５ステップと
   をコンピュータに実行させ、
   前記第４ステップは、前記第３ステップによって前記ユーザがリハビリを行っていることが検出された場合は、前記第２ステップで推定された前記ユーザの状態に応じた前記アイテムの容態を選択し、前記ユーザがリハビリを行っていないことが検出された場合は、前記ユーザがリハビリを行っていない時間の長さに応じて前記アイテムの容態を選択するステップを含むことを特徴とするリハビリ支援プログラム。

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