JP7623892B2

JP7623892B2 - 筋状態評価装置

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Publication number: JP7623892B2
Application number: JP2021085279A
Authority: JP
Inventors: 司舟根; 洋和敦森; 彩子西村; 亜希子小幡; 明彦神鳥
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2021-05-20
Filing date: 2021-05-20
Publication date: 2025-01-29
Anticipated expiration: 2041-05-20
Also published as: JP2022178461A

Description

本発明は、被検者の筋肉の状態を評価する筋状態評価装置に関する。

被検者の健康管理、例えば腰痛や肩こり等の予防、改善のために、医療・介護施設やスポーツジムにおいて被検者の姿勢を簡便に診断できることが望まれる。

特許文献１には、被検者の足圧が測定された足圧データから算出される鉛直な重心線と、被検者の姿勢が撮影された撮影データに対して指示される診断ポイントの座標に基づいて、被検者の姿勢を類型化することが開示される。さらに類型化された被検者の姿勢に応じて、被検者の姿形をモデル化し、筋組織を含む体組織の伸縮状態を明示することが開示される。

特開２００５－２２４４５２号公報

しかしながら特許文献１では、筋組織を含む体組織の伸縮状態を明示するのに留まっており、特定の筋肉のより詳細な状態を評価するには至っていない。すなわち、特定の筋肉が硬くなった過活動状態か弱くなった非活動状態かを判定するには至っていない。

そこで本発明の目的は、被検者の特定の筋肉のより詳細な状態を評価することが可能な筋状態評価装置を提供することである。

上記目的を達成するために本発明は、被検者の筋肉の状態を評価する筋状態評価装置であって、前記被検者が所定の姿勢をとったときに撮影された姿勢画像データと、前記姿勢画像データが撮影されたときに測定された足底圧データとを取得するデータ取得部と、前記姿勢画像データと前記足底圧データとに基づいて、前記被検者の各筋肉が過活動状態か非活動状態かを判定する筋状態判定部を備えることを特徴とする。

本発明によれば、被検者の特定の筋肉のより詳細な状態を評価することが可能な筋状態評価装置を提供することができる。

筋状態評価装置の全体構成図筋状態評価装置の機能ブロックの一例を示す図実施例１の処理の流れの一例を示す図骨格パターンの一例を示す図重心座標の算出について説明する図筋テーブルの一例を示す図判定式テーブルの一例を示す図総合判定テーブルの一例を示す図実施例１の表示画面の一例を示す図第一介入メニューテーブルの一例を示す図第二介入メニューテーブルの一例を示す図実施例２の処理の流れの一例を示す図症状テーブルの一例を示す図姿勢テーブルの一例を示す図複数の判定式が選択された場合について説明する図判定式の切り替えについて説明する図

以下、添付図面に従って本発明に係る筋状態評価装置の実施例について説明する。なお、以下の説明及び添付図面において、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説明を省略する。

図１は筋状態評価装置１のハードウェア構成を示す図である。筋状態評価装置１は、演算部２、メモリ３、記憶装置４、ネットワークアダプタ５がシステムバス６によって信号送受可能に接続されて構成される。また筋状態評価装置１は、ネットワーク９を介して姿勢撮影装置１０や足圧測定装置１１と信号送受可能に接続される。さらに筋状態評価装置１には、表示装置７と入力装置８が接続される。ここで、「信号送受可能に」とは、電気的、光学的に有線、無線を問わずに、相互にあるいは一方から他方へ信号送受可能な状態を示す。

演算部２は、各構成要素の動作を制御する装置であり、具体的にはＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processor Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等である。演算部２は、記憶装置４に格納されるプログラムやプログラム実行に必要なデータをメモリ３にロードして実行し、被検者の各筋肉の状態を評価する。メモリ３は、演算部２が実行するプログラムや演算処理の途中経過を記憶するものである。記憶装置４は、演算部２が実行するプログラムやプログラム実行に必要なデータを格納する装置であり、具体的にはＨＤＤ(Hard Disk Drive)やＳＳＤ(Solid State Drive)等である。ネットワークアダプタ５は、筋状態評価装置１をＬＡＮ、電話回線、インターネット等のネットワーク９に接続するためのものである。演算部２が扱う各種データはＬＡＮ(Local Area Network)等のネットワーク９を介して筋状態評価装置１の外部と送受信されても良い。

表示装置７は、筋状態評価装置１の処理結果等を表示する装置であり、具体的には液晶ディスプレイやタッチパネル等である。入力装置８は、操作者が筋状態評価装置１に対して操作指示を行う操作デバイスであり、具体的にはキーボードやマウス、タッチパネル等である。マウスはトラックパッドやトラックボール等の他のポインティングデバイスであっても良い。

姿勢撮影装置１０は、所定の姿勢をとった被検者を撮影する装置であり、例えばカメラである。足圧測定装置１１は、所定の姿勢をとった被検者の足底の圧力分布を測定する装置であり、例えば靴の内底や台座の上面に設けられる複数の圧力センサである。

図２を用いて実施例１の機能ブロック図について説明する。なお図２に示される各機能は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等が用いられる専用のハードウェアで構成されても良いし、演算部２で動作するソフトウェアで構成されても良い。以降の説明では実施例１の各機能がソフトウェアで構成された場合について説明する。

実施例１は、データ取得部２０１と筋状態判定部２０２を備える。また記憶装置４には、姿勢画像データや足底圧データ等が記憶されていても良い。姿勢画像データは、被検者が所定の姿勢をとったときに姿勢撮影装置１０によって撮影された画像のデータであり、被検者の全身が含まれていることが好ましい。足底圧データは、姿勢画像データが撮影されたときに足圧測定装置１１によって測定された足底の圧力分布のデータであり、両足の圧力分布であることが好ましい。以下、各構成部について説明する。

データ取得部２０１は、姿勢画像データ及び足底圧データを取得する。取得される姿勢画像データ及び足底圧データは、姿勢撮影装置１０及び足圧測定装置１１からネットワークアダプタ５等を介して送信されたり、記憶装置４から読み出されたりする。データ取得部２０１は、取得された姿勢画像データ及び足底圧データを筋状態判定部２０２に送信する。

筋状態判定部２０２は、データ取得部２０１から送信された姿勢画像データ及び足底圧データに基づいて、被検者の各筋肉が硬い状態である過活動状態か、弱い状態である非活動状態かを判定する。筋状態判定部２０２は、各筋肉の状態が既知であるときの多数の姿勢画像データや足底圧データを用いた機械学習によって生成されるものであっても良いし、アスレチックトレーナー、もしくはフィジカルトレーナー等の経験則に基づいて設定される判定式を用いるものであっても良い。判定式は、姿勢画像データや足底圧データから算出される所定の数値が入力されたときに、各筋肉の状態を数値として出力する。例えば各筋肉が過活動状態であれば正の値が、非活動状態であれば負の値が出力され、状態の程度に応じてより大きな絶対値が出力される。筋状態判定部２０２は複数の判定式を用いても良い。

図３を用いて、実施例１で実行される処理の流れの一例についてステップ毎に説明する。

（Ｓ３０１）
データ取得部２０１は、姿勢撮影装置１０から姿勢画像データを、足圧測定装置１１から足底圧データを取得する。なお記憶装置４に予め記憶される姿勢画像データと足底圧データが読み出されても良い。データ取得部２０１によって取得された姿勢画像データと足底圧データは筋状態判定部２０２に送信される。

（Ｓ３０２）
筋状態判定部２０２は、姿勢画像データから骨格パターンを算出し、足底圧データから重心座標を算出する。

図４を用いて、骨格パターンの一例について説明する。骨格パターンは、人体の関節や目、耳、首の付け根等の特徴点を線分で結ぶことによって生成されるデータである。なお、骨格パターンは、人体の特徴点の座標情報を含むもので良く、必ずしも線分で結ばなくても良い。関節等の特徴点は、姿勢画像データが画像解析されることにより抽出されたり、操作者によって姿勢画像データにおいて指定されたりする。図４には１８個の特徴点の座標が（Ｘ０、Ｙ０）、（Ｘ１、Ｙ１）、…（Ｘ１７、Ｙ１７）として例示される。各座標の組み合わせが骨格パターンとして登録されても良い。登録された骨格パターンは、理想的な姿勢での骨格パターンと対比される。

図５を用いて、重心座標の算出について説明する。図５には、左右の靴の内底に８つずつ設けられた圧力センサの配置例と、各圧力センサの座標と圧力値から重心座標を算出する式が例示される。すなわち、左足と右足のそれぞれの重心座標Ｇ_Ｌ（ｘ_ＧＬ、ｙ_ＧＬ）とＧ_Ｒ（ｘ_ＧＲ、ｙ_ＧＲ）は次式によって算出される。
ｘ_ＧＬ＝（ｘ_Ｌ１ｍ_Ｌ１＋ｘ_Ｌ２ｍ_Ｌ２＋…＋ｘ_Ｌ８ｍ_Ｌ８）／（ｍ_Ｌ１＋ｍ_Ｌ２＋…＋ｍ_Ｌ８） …（式１）
ｙ_ＧＬ＝（ｙ_Ｌ１ｍ_Ｌ１＋ｙ_Ｌ２ｍ_Ｌ２＋…＋ｙ_Ｌ８ｍ_Ｌ８）／（ｍ_Ｌ１＋ｍ_Ｌ２＋…＋ｍ_Ｌ８） …（式２）
ｘ_ＧＲ＝（ｘ_Ｒ１ｍ_Ｒ１＋ｘ_Ｒ２ｍ_Ｒ２＋…＋ｘ_Ｒ８ｍ_Ｒ８）／（ｍ_Ｒ１＋ｍ_Ｒ２＋…＋ｍ_Ｒ８） …（式３）
ｙ_ＧＲ＝（ｙ_Ｒ１ｍ_Ｒ１＋ｙ_Ｒ２ｍ_Ｒ２＋…＋ｙ_Ｒ８ｍ_Ｒ８）／（ｍ_Ｒ１＋ｍ_Ｒ２＋…＋ｍ_Ｒ８） …（式４）
ここで、各圧力センサの座標は、左足ではＬ_１（ｘ_Ｌ１、ｙ_Ｌ１）、Ｌ_２（ｘ_Ｌ２、ｙ_Ｌ２）、…Ｌ_８（ｘ_Ｌ８、ｙ_Ｌ８）、右足ではＲ_１（ｘ_Ｒ１、ｙ_Ｒ１）、Ｒ_２（ｘ_Ｒ２、ｙ_Ｒ２）、…Ｒ_８（ｘ_Ｒ８、ｙ_Ｒ８）である。また、各圧力センサの圧力値は、左足でｍ_Ｌ１、ｍ_Ｌ２、…ｍ_Ｌ８、右足でｍ_Ｒ１、ｍ_Ｒ２、…ｍ_Ｒ８である。

なお両足の重心座標Ｇ（ｘ_Ｇ、ｙ_Ｇ）も各圧力センサの座標と圧力値を用いて、各足の重心座標Ｇ_Ｌ（ｘ_ＧＬ、ｙ_ＧＬ）やＧ_Ｒ（ｘ_ＧＲ、ｙ_ＧＲ）と同様に算出される。算出された重心座標は、理想的な姿勢での重心座標と対比される。

（Ｓ３０３）
筋状態判定部２０２は、Ｓ３０２で算出された骨格パターンと重心座標に基づいて、各筋肉が過活動状態か非活動状態かを判定する。筋状態判定部２０２が、判定式を用いて各筋肉の状態判定をする場合、筋テーブル６００と判定式テーブル７００、総合判定テーブル８００を用いても良い。以降で各テーブルについて説明する。

図６を用いて筋テーブル６００の一例について説明する。筋テーブル６００は、筋肉ＩＤと筋肉名、判定式ＩＤの項目を有する。筋肉ＩＤの列には各筋肉を特定する識別子が格納される。筋肉名の列には各筋肉の名称、例えば内転筋、梨状筋などが格納される。判定式ＩＤの列には、各筋肉の状態判定に使用される判定式の識別子が格納される。すなわち、筋テーブル６００によって、各筋肉と判定式が対応付けられる。図６の例では、筋肉ＩＤが１である筋肉Ａには判定式ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、…である判定式が対応付けられ、筋肉ＩＤが２である筋肉Ｂには判定式ＩＤがＡ、Ｄ、Ｆ、Ｈ、…である判定式が対応付けられる。

図７を用いて判定式テーブル７００の一例について説明する。判定式テーブル７００は、判定式ＩＤと姿勢、判定式、判定結果の項目を有する。判定式ＩＤの列には判定式を特定する識別子が格納される。姿勢の列には判定式ＩＤに対応する姿勢の種類、例えばオーバーヘッドスクワットや両手上げ、立位などが格納される。判定式の列には、判定式ＩＤに対応する判定式が格納される。判定結果の列には、判定式によって判定される代償動作の種類や過活動筋や非活動筋である筋肉の名称が格納される。代償動作の種類には、例えば膝が内反または外反しながらの動作等が含まれる。筋肉の名称の代わりに筋肉ＩＤが格納されても良い。

すなわち判定式テーブル７００では、判定式ＩＤと判定式、判定結果が対応付けられる。図７の例では、判定式ＩＤがＡである判定式では、左足首のＸ座標Ｘ１３と右足首のＸ座標Ｘ１０との差の５分の１が足幅ｗｄと仮定され、右膝のＸ座標Ｘ９がＸ１０－ｗｄ／２よりも小さいか否か、つまり代償動作として内反しているか否かが判定される。また判定式ＩＤがＢである判定式では、Ｘ９がＸ１０＋ｗｄ／２よりも大きいか否か、つまり外反しているか否かが判定される。

図８を用いて総合判定テーブル８００の一例について説明する。総合判定テーブル８００では、筋肉ＩＤ毎に、各判定式から出力される数値と、それらの数値の合計、合計に基づく総合判定が格納される。筋肉ＩＤに対応する筋肉の種類としては、ヒラメ筋、外側腓腹筋、大腿二頭筋、大腿筋膜張筋、腓骨筋、内転筋、外側広筋、梨状筋、外腹斜筋、大円筋、中殿筋、小殿筋、薄筋、膝窩筋、縫工筋、前脛骨筋、後脛骨筋、大殿筋、内側腓腹筋、多裂筋、ローテーターカフ、菱形筋、烏口腕筋、内側広筋、股関節屈筋群、腹筋、脊柱起立筋、広背筋、ハムストリングス、腹直筋、大胸筋/小胸筋、僧帽筋、三角筋、内側ハムストリングス、脊柱局所の体幹安定筋、肩甲挙筋、頚部屈筋群、僧帽筋上部、僧帽筋下部などが含まれても良い。

図８の例では、筋肉ＩＤが１である筋肉に対して、判定式Ａにより過活動筋を示す１が、判定式Ｂにより過活動筋を示す２が、判定式Ｎにより非活動筋を示す－１がそれぞれ出力され、それらの合計が２であることから総合判定として「やや過活動」が示される。同様に、筋肉ＩＤが２である筋肉に対して、判定式Ａにより過活動筋を示す３が、判定式Ｂにより非活動筋を示す－１が、判定式Ｎにより過活動筋を示す３がそれぞれ出力され、それらの合計が５であることから総合判定として「過活動」が示される。

以上、説明した筋テーブル６００、判定式テーブル７００、総合判定テーブル８００を筋状態判定部２０２が用いることにより、複数の判定式から出力される数値の合計に基づいて、各筋肉の状態判定をすることができる。各判定式の出力値の合計に基づく総合判定により、各判定式の判定精度が高くない場合であっても、総合判定の判定精度を向上させることができる。

（Ｓ３０４）
Ｓ３０３で判定された結果は、表示装置７に表示される。図９を用いて、表示装置７に表示される表示画面の一例について説明する。図９に例示される表示画面９００は、過・非活動筋マップ９１０、過活動筋９２０、非活動筋９３０、骨格パターン９４０、姿勢判定９５０、代償動作９６０、足底圧分布９７０、重心判定９８０、介入メニュー９９０の９つの表示領域を有する。

過・非活動筋マップ９１０には、被検者の全身を模擬するマップ９１１が表示され、マップ９１１に過活動筋と非活動筋の場所が、例えば色分け等によって区別される。なお過活動筋や非活動筋の程度が色の濃淡により示されても良く、例えば「やや過活動」の場所が薄い赤色、「非活動」の場所が濃い青色で示されても良い。また過活動筋や非活動筋の程度を表す数値が併記されても良い。

過活動筋９２０には、過活動筋であると判定された筋肉の名称が表示される。図９の例では、筋肉Ａが過活動筋であることが示される。

非活動筋９３０には、非活動筋であると判定された筋肉の名称が表示される。図９の例では、筋肉Ｂが非活動筋であることが示される。

骨格パターン９４０には、被検者の骨格パターンを示す線図９４１が表示される。なお線図９４１とともに、理想的な骨格パターンが表示されても良いし、理想的な骨格パターンとの差が明示されても良い。

姿勢判定９５０には、姿勢判定の結果として算出された数値が表示される。図９の例では、オーバーヘッドスクワットをしたときのしゃがみ深さや骨格パターンに含まれる特徴点を結ぶ線分の長さが基準値に対する比率として示されるとともに、線分と線分とのなす角度が示される。これらの数値は、年代や性別ごとの平均値と比較表示されても良いし、同一の被検者の経時変化を示すグラフとして表示されても良い。平均値との比較表示や経時変化の表示により、被検者の姿勢を定量的に評価することが可能となり、トレーニングメニューもしくはストレッチメニューの効果が把握しやすくなる。

代償動作９６０には、筋状態判定部２０２によって判定された代償動作の種類が表示される。図９の例では、代償動作Ｂと代償動作Ｄが行われたことが示される。

足底圧分布９７０には、足底圧データから算出される両足の平均足底圧分布９７１、左足底圧の重心９７２、右足底圧の重心９７３、両足底圧の重心９７４が表示される。また両足底圧の重心の標準位置９７５と、標準位置９７５に対する両足底圧の重心９７４のずれ９７６も表示される。

重心判定９８０には、重心判定の結果として、両足底圧の重心９７４及び左足底圧の重心９７２、右足底圧の重心９７３の標準位置に対する位置が表示される。

介入メニュー９９０には、被検者が取り組むことが好ましいトレーニングメニューもしくはストレッチメニューである介入メニューが表示される。介入メニューにはスモウスクワットやルーマニアデッドリフト、自己筋膜リリースストレッチ、ベントオーバーロウ等が含まれる。介入メニューは、難易度や負荷、所要時間の順に表示されても良い。また介入メニューの実施を手助けするために、代表的な姿勢のサムネイル画像や動画が表示されても良い。

介入メニューは、筋状態判定部２０２によって判定された過活動筋や非活動筋の場所や代償動作の種類に応じて、選択される。筋状態判定部２０２が、介入メニューを選択するとき、第一介入メニューテーブル１０００や第二介入メニューテーブル１１００を用いても良い。以降で各テーブルについて説明する。

図１０を用いて第一介入メニューテーブル１０００の一例について説明する。第一介入メニューテーブル１０００では、各筋肉ＩＤと過活動筋への介入メニュー、非活動筋への介入メニューが対応付けられる。筋状態判定部２０２は、複数の判定式から出力される数値の合計に基づいて第一介入メニューテーブル１０００から介入メニューを選択する。例えば、複数の判定式から出力される数値の合計の絶対値が最大である筋肉ＩＤが抽出され、抽出された筋肉ＩＤに対応付けられる介入メニューが第一介入メニューテーブル１０００から読み出される。なお過活動筋への介入メニューは筋肉の柔軟性を高めるメニューが主であり、非活動筋への介入メニューは筋肉を強化するメニューが主である。

図１１を用いて第二介入メニューテーブル１１００の一例について説明する。第二介入メニューテーブル１１００では、代償動作の種類と介入メニューが対応付けられる。筋状態判定部２０２は、判定式によって判定される代償動作の種類に基づいて第二介入メニューテーブル１１００から介入メニューを選択する。

以上説明した処理の流れにより、姿勢画像データと足底圧データとに基づいて各筋肉が過活動状態か非活動状態かが判定されるので、被検者の特定の筋肉のより詳細な状態を評価することが可能になる。また、各筋肉の状態に応じた介入メニューが表示されることにより、被検者はより適切なトレーニングメニューもしくはストレッチメニューを知ることができる。

なお、図９に例示される表示画面９００は所定の姿勢に対する判定結果を表示する画面であるが、所定の動作中の判定結果がリアルタイムで表示されても良い。動作中の判定結果がリアルタイムで表示されることにより、被検者は画面を見ながら動作中の姿勢を即座に修正することができ、より適切なトレーニングメニューもしくはストレッチメニューを実施することが可能になる。

実施例１では、姿勢画像データと足底圧データとに基づいて被検者の各筋肉が過活動状態か非活動状態かを判定すること、特に複数の判定式を用いる場合には各判定式の出力値の合計に基づいて総合判定することについて説明した。実施例２では、より適切な判定式を用いて各筋肉の状態を判定するために、足底圧データに基づいて判定式を切り替えることについて説明する。

図１２を用いて、実施例２で実行される処理の流れの一例についてステップ毎に説明する。

（Ｓ１２０１）
データ取得部２０１は、被検者が改善したい症状を受け付ける。被検者が改善したい症状は、例えば肩こりや腰痛等であり、入力装置８を介して操作者によって入力される。

（Ｓ１２０２）
データ取得部２０１は、Ｓ１２０１にて受け付けた症状に対応する姿勢を表示装置７に表示させる。表示される姿勢は、症状テーブル１３００から選択されても良い。

図１３を用いて症状テーブル１３００の一例について説明する。症状テーブル１３００では、症状毎に姿勢ＩＤ、姿勢名、実施難易度が格納される。姿勢ＩＤ、姿勢名、実施難易度は、図１３に例示されるように症状毎に複数格納されても良い。姿勢ＩＤの列には姿勢を特定する識別子が格納される。姿勢名の列には各姿勢の名称、例えばオーバーヘッドスクワットや両手上げ、立位等が格納される。実施難易度の列には各姿勢の難易度を示す数値が格納される。図１３の例では、症状Ａに対して、姿勢ＩＤが１である姿勢Ａと、姿勢ＩＤが２の姿勢Ｂ、姿勢ＩＤが３の姿勢Ｃが格納され、姿勢Ａの難易度が１０と最も高く、姿勢Ｃの難易度が１であることが示される。

データ取得部２０１は、Ｓ１２０１にて受け付けた症状に対応する姿勢を症状テーブル１３００から選択し、表示装置７に表示させる。なお症状テーブル１３００において、Ｓ１２０１にて受け付けた症状に対して複数の姿勢が対応する場合は、対応する全ての姿勢が表示されても良いし、所定の基準に従って選択される一つ以上の姿勢が表示されても良い。所定の基準には例えば実施難易度が用いられ、予め定められた閾値よりも高い実施難易度の姿勢や、実施難易度が最も高い姿勢が表示される。表示装置７に表示される姿勢を被検者がとると、その様子が姿勢撮影装置１０によって撮影されるとともに、被検者の足底の圧力分布が足圧測定装置１１によって測定される。

（Ｓ１２０３）
データ取得部２０１は、姿勢撮影装置１０から姿勢画像データを、足圧測定装置１１から足底圧データを取得する。

（Ｓ１２０４）
筋状態判定部２０２は、Ｓ３０２と同様に、姿勢画像データから骨格パターンを算出し、足底圧データから重心座標を算出する。

（Ｓ１２０５）
筋状態判定部２０２は、Ｓ１２０４で算出された重心座標が、正常範囲内であるか否かを判定する。重心座標が正常範囲であればＳ１２０６へ処理が進められ、正常範囲でなければＳ１２０７へ処理が進められる。正常範囲は予め定められ、例えば重心の標準位置９７５を中心とし、所定の閾値、例えば３ｃｍを半径とする円であっても良い。

Ｓ１２０５において、重心座標が正常範囲内であるか否かが、音や光の変化によって被検者に報知されても良い。重心座標が正常範囲内であるか否かが報知されることにより、被検者はより望ましい姿勢をとりやすくなる。

（Ｓ１２０６）
筋状態判定部２０２は、状態判定に用いられる判定式を選択する。判定式の選択には、筋テーブル６００とともに姿勢テーブル１４００が用いられても良い。

図１４を用いて姿勢テーブル１４００の一例について説明する。姿勢テーブル１４００では、姿勢ＩＤ及び姿勢名に対して、当該姿勢に関連する筋肉である関連筋肉が対応付けられる。図１４の例では、姿勢ＩＤが１である姿勢Ａに関連する筋肉が筋肉Ａと筋肉Ｂであることや、姿勢ＩＤが２の姿勢Ｂの関連筋肉が筋肉Ｃと筋肉Ｄであることが示される。

筋状態判定部２０２は、Ｓ１２０２にて表示された姿勢に対応する関連筋肉を姿勢テーブル１４００から抽出し、抽出された関連筋肉に対応する判定式を筋テーブル６００から読み出すことにより、状態判定に用いられる判定式を選択する。選択された判定式は複数であっても良い。

図１５を用いて、複数の判定式が選択された場合について説明する。図１５には、判定式Ａ、判定式Ｂ、判定式Ｃ、…、判定式Ｎを用いて総合判定される例が示される。判定式Ａと判定式Ｂはオーバーヘッドスクワットの姿勢に対して用いられる判定式であり、判定式Ａからは「過活動筋」を示す＋２が、判定式Ｂからは「やや非活動筋」を示す－１が出力される。また立位姿勢に対して用いられる判定式Ｃからは「過活動筋」を示す＋３が出力される。以降、判定式Ｎまでの各判定式からの出力値を合計することにより＋５が算出されるので、総合判定の結果として「過活動筋」が示される。

なお総合判定は図１５に例示される単純加算に限定されない。例えば、各判定式の出力に、各判定式の重要度に応じて予め設定される重み係数を乗じた値を積算する加重加算が用いられても良い。各判定式の重要度は、姿勢の種類に応じて設定される。

（Ｓ１２０７）
筋状態判定部２０２は、姿勢変更をするか否か判定する。姿勢変更をする場合は、姿勢変更がされてからＳ１２０２へ処理が戻され、姿勢変更をしない場合はＳ１２０８へ処理が進められる。

姿勢変更をするか否かは、例えば正常範囲からの重心座標の外れ度合いに基づいて判定される。すなわち、正常範囲からの重心座標の外れ度合いが予め定められた閾値よりも大きい場合は被検者が当該姿勢をとることができないと判定されて姿勢変更がなされる。姿勢変更は症状テーブル１３００の実施難易度に基づいてなされても良い。例えば、実施難易度が最も高い姿勢が変更前の姿勢であった場合、変更後の姿勢には次点の実施難易度の姿勢が選択される。

（Ｓ１２０８）
筋状態判定部２０２は判定式を切り替える。図１６を用いて判定式の切り替えについて説明する。図１６では、足底圧データから算出される重心座標が正常範囲内か否かが判定式Ａによって判定される。そして重心座標が正常範囲内であるときには判定式Ｂ、判定式Ｃ、判定式Ｄ、判定式Ｎが総合判定に用いられ、重心座標が正常範囲内でないときには判定式Ｂのみが総合判定に用いられる。すなわち、足底圧データに基づいて、総合判定に用いられる判定式が切り替えられる。

例えば、オーバーヘッドスクワットの姿勢をとった被検者の重心座標が標準位置よりも前過ぎる場合、踵が浮くことでしゃがみ深さが大きくなり過ぎてしまい、筋肉の状態判定が不正確になる。そこで、重心座標が正常範囲内でないとき、しゃがみ深さに係る判定式Ｃ、判定式Ｄ、判定式Ｎを用いずに、上半身に係る判定式Ｂのみを用いることにより、各筋肉の状態をより正確に判定することができる。

（Ｓ１２０９）
筋状態判定部２０２は、Ｓ１２０６で選択された判定式や、Ｓ１２０８で切り替えられた判定式を用いて各筋肉の状態を判定し、判定結果を表示装置７に表示させる。表示装置７に表示される画面は、図９に例示される表示画面９００であっても良い。すなわち、判定結果に応じた介入メニューが表示装置７に表示されても良い。

以上、説明した処理の流れにより、足底圧データに基づいて、より適切な判定式に切り替えられるので、各筋肉の状態がより正確に判定される。

なお足底圧データに基づいて判定式を切り替えるだけではなく、姿勢画像データに基づいて判定式が切り替えられたり、Ｓ１２０２で表示される姿勢が変更されたりしても良い。

以上、本発明の複数の実施例について説明した。なお本発明は上記実施例に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせても良い。さらに、上記実施例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除しても良い。

１：筋状態評価装置、２：演算部、３：メモリ、４：記憶装置、５：ネットワークアダプタ、６：システムバス、７：表示装置、８：入力装置、１０：姿勢撮影装置、１１：足圧測定装置、２０１：データ取得部、２０２：筋状態判定部、６００：筋テーブル、７００：判定式テーブル、８００：総合判定テーブル、９００：表示画面、９１０：過・非活動筋マップ、９１１：マップ、９２０：過活動筋、９３０：非活動筋、９４０：骨格パターン、９４１：線図、９５０：姿勢判定、９６０：代償動作、９７０：足底圧分布、９７１：平均足底圧分布、９７２：左足底圧の重心、９７３：右足底圧の重心、９７４：両足底圧の重心、９７５：標準位置、９７６：ずれ、９８０：重心判定、９９０：介入メニュー、１０００：第一介入メニューテーブル、１１００：第二介入メニューテーブル、１３００：症状テーブル、１４００：姿勢テーブル

Claims

被検者の筋肉の状態を評価する筋状態評価装置であって、
前記被検者が所定の姿勢をとったときに撮影された姿勢画像データと、前記姿勢画像データが撮影されたときに測定された足底圧データとを取得するデータ取得部と、
前記姿勢画像データと前記足底圧データとに基づいて、前記被検者の各筋肉が過活動状態か非活動状態かを判定する状態判定部を備え、
前記状態判定部は、前記姿勢画像データや前記足底圧データから算出される数値が入力されると各筋肉の状態を数値として出力する判定式を用いることを特徴とする筋状態評価装置。
請求項１に記載の筋状態評価装置であって、
前記状態判定部は、前記判定式を複数用い、前記判定式のそれぞれから出力される数値に基づいて前記各筋肉が過活動状態か非活動状態かを判定することを特徴とする筋状態評価装置。
請求項２に記載の筋状態評価装置であって、
前記状態判定部は、前記判定式のそれぞれから出力される数値の合計を用いることを特徴とする筋状態評価装置。
請求項２に記載の筋状態評価装置であって、
前記状態判定部は、前記判定式のそれぞれから出力される数値に、前記判定式の重要度に応じて予め設定される重み係数を乗じた値を積算することを特徴とする筋状態評価装置。
請求項４に記載の筋状態評価装置であって、
前記重み係数は、前記姿勢の種類に応じて設定されることを特徴とする筋状態評価装置。
請求項１に記載の筋状態評価装置であって、
前記姿勢画像データから算出される数値は前記被検者の特徴点の座標であり、前記足底圧データから算出される数値は前記被検者の重心座標であることを特徴とする筋状態評価装置。
請求項６に記載の筋状態評価装置であって、
前記状態判定部は、前記重心座標が正常範囲内にないときに前記判定式を切り替えることを特徴とする筋状態評価装置。
請求項６に記載の筋状態評価装置であって、
前記状態判定部は、前記重心座標が正常範囲内にあるか否かを報知させることを特徴とする筋状態評価装置。
請求項６に記載の筋状態評価装置であって、
前記状態判定部は、前記特徴点を線分で結ぶことによって生成される骨格パターンを、理想的な姿勢での骨格パターンと対比して表示させることを特徴とする筋状態評価装置。
請求項１に記載の筋状態評価装置であって、
前記状態判定部は、前記各筋肉が過活動状態か非活動状態かに応じて、前記被検者が取り組むトレーニングメニューもしくはストレッチメニューである介入メニューを表示させることを特徴とする筋状態評価装置。
被検者の筋肉の状態を評価する筋状態評価装置であって、
前記被検者が所定の姿勢をとったときに撮影された姿勢画像データと、前記姿勢画像データが撮影されたときに測定された足底圧データとを取得するデータ取得部と、
前記姿勢画像データと前記足底圧データとに基づいて、前記被検者の各筋肉が過活動状態か非活動状態かを判定する状態判定部を備え、
前記データ取得部は、前記被検者の症状を受け付け、前記症状に対応する姿勢を表示させることを特徴とする筋状態評価装置。
請求項１１に記載の筋状態評価装置であって、
前記データ取得部は、前記症状に複数の姿勢が対応する場合、各姿勢に予め設定される実施難易度に基づいて、表示させる姿勢を選択することを特徴とする筋状態評価装置。