JP2010508945A - 転倒を防止するためのシステム及びこのシステムを用いて転倒を防止する方法 - Google Patents

Abstract

少なくとも１つの下半身の体節３に取り付け可能な多数のセンサ２を有し、前記多数のセンサ２は、前記少なくとも１つの下半身の体節３の動きを測定し、前記動きを信号Ｓに変換するように適応する、ユーザが転倒するのを防止するシステムにおいて、前記システムはさらに、夫々の前記センサ２から前記信号Ｓを受信するように適応する制御器１２を有し、前記制御器１２は使用時に、前記信号Ｓを前記少なくとも１つの下半身の体節３の実際の姿勢のシーケンスとして観察し、前記実際のシーケンスを時間の関数として既定の姿勢のシーケンスと比較し、（前記既定のシーケンスは低い転倒する危険性に関連し）及び前記制御器１２は、前記実際のシーケンスが前記既定のシーケンスから（ある程度）偏差するとき、転倒する危険性が高いと判断するように適応する。本発明はさらに、上記転倒を防止するシステムを用いて転倒を防止する方法にも関する。

Description

本発明は、ユーザが転倒するのを防止するためのシステムに関する。

転倒を防止する、より具体的には転倒を検出するために、例えばユーザのベルトに接続されるハウジング内に装着された加速度計をユーザが着用することは知られている。この加速度計は、高い衝撃加速度及び／又は重力加速度をトリガとしている。このトリガを洗練するための追加のパラメタは、ある出来事の後の水平位置及びこの位置にとどまっている期間を検出することである。転倒するような出来事が起こった後、前記加速度計はサービスセンターに警告する、サービスセンターは、電話回線によってユーザにコールバックし、次いでユーザを助けるために取る行動を決める。

さらに、転倒を検出するための他のシステムも知られている。例えば、ユーザは、通常はユーザの首の周りにあるひもに装着された非常ボタンを提供される。例えば倒れるような事故の場合、ユーザはこの非常ボタンを押し、この非常ボタンに繋がっているサービスセンター又は誰か他の人に警告することができる。これらシステムの欠点は、これらシステムに全幅の信頼が無いことである。その上、これらシステムは実際に転倒を防止するのではなく、ユーザが既に転倒した場合に警告する。しかしながら、歩行中例えば転倒の恐れ若しくは筋肉の疲労により引き起こされる又は強まる不安であるユーザは、転倒を防止するシステムで助けられ、このシステムは、実際の転倒する危険性を減少させる又は少なくともユーザを助け、転倒する危険性が高い状況を避け、より安全であると感じる。

従って、本発明の目的は、上述した形式の転倒を防止するためのシステムを提供することであり、ここで既知のシステムの欠点は最小限に抑えられる。特に、本発明の目的は、より高い転倒する危険性が生じた場合、人に正確に警告することが可能である転倒を防止するためのシステムを提供することであり、このシステムは同時に使うことが容易である。

この目的を達成するために、本発明によるシステムは、このシステムが少なくとも１つの下半身の体節(lower body segment)に取り付け可能な複数のセンサを有し、前記センサは、前記少なくとも１つの下半身の体節の動きを測定し、前記動きを信号に変換するように適応し、前記システムはさらに、夫々の前記センサから前記信号を受信するように適応する制御器を有し、前記制御器は使用時に、前記信号を前記少なくとも１つの下半身の体節の実際の姿勢のシーケンスとして観察し、前記実際のシーケンスを時間の関数として既定の姿勢のシーケンスと比較し、及び前記制御器は、前記実際のシーケンスが前記既定のシーケンスからある程度偏差するとき、転倒する危険性が高いと判断するように適応することを特徴とする。

転倒する危険性が低いことを表す知られたシーケンスに対し、時間と共に姿勢のシーケンスが変化するため、前記システムは、（一時的に）高い転倒する危険性を正確に検出することができる。これは、ある時間期間にわたり運動中の、例えば歩行中のユーザを監視する動的な方法である。このシステムは、ユーザ又は介護提供者が警戒を行うことができるように、ユーザが不安定な状態をたがわずに検出ことが可能である。例えば、ユーザが話している、ラジオを聴いている等により、ユーザが歩くことに十分な注意を払っていないとき、人間の動きは、システムにより検出され、ユーザに警告する高い転倒する危険性を提供することがある。他の人間、例えば看護士は、前記システムにより高い転倒する危険性が示されとき、警報が出されることもできる。この場合、看護士はユーザが転倒するのを防止するために、ユーザに同行する。

本発明の他の態様によれば、下半身の体節の姿勢は、下半身の体節部の互いに関連した位置により決められる。これら下半身の体節部は好ましくは、足首、足、膝、下腿、大腿、同じ下半身の体節の股関節及び／又は胴体から成る。脚部（又は両脚）の機械システムを単に監視する、例えば前記体節部の相対座標、すなわちこれら体節部の互いに関連した位置を決めることにより、比較的簡単な転倒を防止するためのシステムが提供される。前記転倒する危険性は、安定性の保ち具合、すなわちバランスのとれ具合から得られ、これは例えば普段の平均又は変化のような曲げに関する安定性の基準に関するように、膝の曲げ具合、股関節の曲げ具合及び／又は足首の曲げ具合から推測されることができる。

本発明の他の態様によれば、前記実際の姿勢のシーケンスを下半身の体節の既定の姿勢のシーケンスと比較することは、神経回路網又はサポートベクターマシン（ＳＶＭ）のような適応アルゴリズムを利用して行われる。このようなアルゴリズムは、前記システムを動的、柔軟及び容易な適応とすることを可能にする。

本発明のもう１つの態様によれば、前記システムは、例えばＥＭＧを用いて、下半身の体節の筋肉強度又は筋力を監視するように構成されると共に、転倒する危険性が高いと判断するのに、検出した筋肉強度又は筋力を用いるように構成される。筋肉強度又は筋力は、ユーザのバランス、すなわちユーザの機械システムの安定性に関する。従って、筋肉強度又は筋力の検出は、転倒する危険性を示すことに寄与する。

本発明のもう１つの態様によれば、下半身の体節の既定の姿勢のシーケンスは、ユーザの正常な動き中の連続する下半身の体節の姿勢及びそれの変化量を測定することにより決められる。そうすることにより、前記システムは、人が低い転倒する危険性で動いている、例えば歩いているとき、少なくとも１つの下半身の体節の正常な姿勢のシーケンスを学習する。さらに前記シーケンスの変化量を測定することにより、前記システムは、前記正常なシーケンスがどの程度まで低い転倒する危険性のレベルにとどまっているかを学習し、これによりしばしば又はする必要がないユーザへの警告を防ぐ。

本発明の他の詳細によれば、前記既定の姿勢のシーケンスに対する実際の姿勢のシーケンスの偏差は、時間の関数として前記シーケンスの変化の増大又は減少に基づいている。

本発明の他の詳細によれば、前記実際の姿勢のシーケンスを分類することにより平均及び前記変化から推定される偏差しきい値により高い転倒する危険性が判断される。例えば、信号の平均が決められ、それの傾向が監視される。前記平均の偏差が起こったとき、ユーザ又は他の人間に警告を出すための信号が生成される。例えば、ユーザが疲れているとき、１つの動きだけが単に影響を受けるのではない。前記信号の平均の偏差を用いることにより、疲れ具合は動きの傾向に表される。

本発明のもう１つの態様によれば、歩行中、転倒する危険性が高いと判断されたとき、前記システムが警告信号を供給するように適応される。このような警告信号は、転倒を防止するためのシステムを着用しているユーザに与えられるが、例えば看護士のようなユーザの世話人にも与えられることもできる。この世話人は、その時に高い転倒する危険性を低下させるためにユーザを支援することができる。前記警告信号は、音声信号又はディスプレイ上の警告テキスト又はフラッシュライトのような視覚的信号とすることができる。

本発明の他の詳細において、前記システムは少なくとも１つの下半身の体節の姿勢のシーケンスを記憶するためのメモリを有する。このようなメモリは、その時にメモリにおいて利用可能なシーケンスを用いることにより、前記メモリに最新のシーケンスを記憶し、適応アルゴリズムを時々再校正することにより動的な前記既定の姿勢のシーケンスを可能にする。好ましくは、警報状態であるシーケンスが前記メモリから取り除かれる。しかしながら、これらシーケンスは集められ、前記アルゴリズムを訓練し、危険パターンのカテゴリーを学習するのに用いられることができる。

本発明のもう１つの態様において、適応アルゴリズムは、ユーザの状態を変更する場合、既定の姿勢のシーケンスの適応により自己学習する。このシステムは最初に、正常パターンと危険パターンとの識別を可能にするために、ユーザの正常な歩行パターンを段階的に学習する。状態を変更する場合、例えばユーザが年をとった及び正常な歩行パターンが変化したために、アルゴリズムは変更したパターンが正常な姿勢のシーケンスであると学習する。

本発明の他の詳細において、前記システムは、ユーザの下腿と上腿との間の角度を監視し、ユーザが歩行する間、転倒する危険性が高くなったかを判断するように構成される。従って、ある平面、例えば水平面に対する別個の下半身の体節部の位置が測定されるのではなく、別個の部分の互いに関連した位置が測定される。

好ましくは、前記センサは加速度計、ジャイロスコープ又は磁力計の１つである。これらのセンサは、上腿−下腿システムの姿勢の簡単な検出を可能にする。前記センサは、これらセンサを着用しているユーザにとって不便とならないような小型及び／又はワイヤレスセンサである。これらセンサは、下半身の体節部の相対位置を常に測定するように適応されることができる。前記上腿−下腿システムの姿勢を決めるために、他の種類のセンサが用いられることも可能である。

本発明のもう１つの実施例によれば、前記既定の姿勢のシーケンスは、制御器にパラメタを入力することにより決められることができる。前記下半身の体節の実際の姿勢のシーケンスを訓練及びトラッキングする代わりに、前記入力されたパラメタにより決められたシーケンスを訓練及びトラッキングすることが可能である。これらパラメタは、ある時間期間にわたる膝の曲げ量、ある時間期間にわたる膝の曲げ平均、ある時間期間にわたる膝の曲げ量の範囲、ある時間期間にわたる膝の曲げ量の変化、ステップサイズ、右（左）膝の曲げに応答する左（右）膝の伸び、の集合から選択されるが、これらに限定されない。

人は疲れるとき、筋肉強度は変化し、膝の曲がりも変化する。この変化量は増大するが、人は受動的な安定性も利用する、例えば（疲れが原因により）左膝がさらに曲がるとき、左のステップサイズは減少し、人は右脚を伸ばしその脚により再び安定性を得る。これは通常は気付かれない（無意識の）行動である。故に、これら無意識の変化を検出する電子指示器は、自分が転倒する危険性が一時的に増大したとユーザが気付くのに有用である。変化は平均値の変更又はその平均値周辺の分散の変更として現れる。疲労と同じく、他の影響が転倒する危険性を増大させる原因となり得る。例えば、歩行に対するユーザの注意が散漫になることである。この転倒する危険性の増大は、より劣った安定且つ円滑な動きパターンにより起こる。

本発明はさらに、上述したシステムを用いて、ユーザが転倒するのを防止する方法にも関する。少なくとも１つの下半身の体節の動きが測定及び信号に変換され、連続する信号は、前記少なくとも１つの下半身の体節の実際の姿勢のシーケンスに変換され、前記実際のシーケンスは、ある時間期間にわたる既定の姿勢のシーケンスと比較され、及び前記実際のシーケンスが前記既定のシーケンスからある程度偏差したとき、転倒する危険性が高いことが示される。上記転倒を防止する方法は、転倒を防止するシステムの記述を用いて述べたのと同様の利点及び効果を提供する。

センサを有する下半身の体節の機械システムを示す。 本発明の実施例によるシステムの図を示す。

本発明はさらに、添付する図面を参照し、例示的な実施例を用いて説明される。

図１はユーザが転倒するのを防止するシステムを説明している。多数のセンサ２は、例えばユーザの脚部のような、下半身の体節３に取り付けられている。前記センサ２はこの下半身の体節３の動きを測定し、その動きを信号Ｓに変換するように適応する。図２に表されるように、センサ２の信号Ｓは、制御器１２により受信される。この制御器１２は、前記信号を前記下半身の体節３の実際の姿勢のシーケンスに変換する。この信号Ｓは、作業１００において実際の姿勢のシーケンスに変換される。この実際の姿勢のシーケンスは次いで、制御器１２により、時間の関数として既定の姿勢のシーケンスと比較される。この既定のシーケンスは、低い転倒する危険性又はそのユーザにとって普通の危険性に関する。制御器１２はさらに、前記実際のシーケンスが前記既定のシーケンスからある程度偏差したとき、転倒する危険性が高いと判断するように適応する。実際の姿勢のシーケンスを下半身の体節３の既定の姿勢のシーケンスと比較することは、例えば神経回路網又はサポートベクターマシンのような適応アルゴリズム１１を利用して行われる。

前記既定の姿勢のシーケンスを決めるために、ユーザの正常な動き中の連続する下半身の体節３の姿勢及びそれの変化量が既に測定されている。前記既定のシーケンスは、前記システムのメモリ１０に記憶される。前記適応アルゴリズム１１は、予め設定した係数を用いて構成されることができ、この場合、メモリ１０への記憶及び作業１１０は必要とされない。しかしながら、前記係数が作業１１０を介し、メモリ１０に記憶された前記既定のシーケンスにより訓練される場合、良好なパフォーマンスが得られることがある。これは、実際のパターンに対し良好な比較結果を可能にする。さらに、ユーザが自分の正常な動きパターンを変更する場合、アルゴリズム１１は、新しい学習サイクルを介し、これらのパターンに適応させることができる。

特に、図１に前記下半身の体節３の機械システムが示される。この下半身の体節３の姿勢は、少なくとも２つの下半身の体節部６、７の互いに関連した位置により決められる。これら下半身の体節部は、足９、足首８、下腿６、膝５、大腿７、股関節４及び／又は胴体（図示せず）のうち２つである。前記下半身の体節３の位置測定を行うために、３つのセンサ２が人の足首８、膝５及び股関節４に夫々設けられている。前記位置から体節の角度が計算される。センサ２が前記下半身の体節３の角度位置を測定するとき、２つのセンサ２だけを、好ましくは下腿６及び大腿７に又は足首８及び足９に用いるので十分である。図１に示されるように、加速度計２は、脚部の姿勢が時間の関数として計算され得るように、両脚の大腿７及び下腿６に取り付けられる。較正を目的とするための追加のセンサ（図示せず）を備えることもできる。センサ２は片脚又は両脚に置かれることができる。ユーザが軌道を歩くとき、両脚の姿勢のシーケンスがサンプリングされ、メモリ１０に記憶される。このシーケンスは適応アルゴリズム１１に適応させるのに使用される。

前記既定のシーケンスは、転倒を防止するシステム１の動作中に用いられる。下半身の体節３の実際の姿勢のシーケンスが歩行中に監視され、アルゴリズム１１を訓練する（作業１１０）シーケンスと、例えばメモリ１０に記憶されたシーケンスによって比較される。前記実際の姿勢のシーケンスが前記既定のシーケンスから偏差する、すなわち実際のパターンがメモリ１０に記憶されたパターンの１つと一致することが認められない場合、ユーザは例えばスピーカ１３１によって又は別の方法で警告信号を用いて警告される。前記偏差が比較的小さい場合、転倒する危険性は低く（作業１４０）、ユーザは警報が出されない。システム１は、警告信号を出す代わりに、例えば休憩を取る等の助言をユーザに提供することも可能である。実際のパターンが記憶したパターンと一致する代わりに、アルゴリズム１１が実際のシーケンスの平均及び分散のような統計上のパラメタを計算することも可能である。これら数字は、メモリ１０に記憶される初期シーケンスの数字と比較されることができる。この比較は、比較器１２０で行われる。実際の平均又は変化が前記初期シーケンスからの平均又は変化に関連する偏差しきい値を越える場合、ユーザは例えばスピーカ１３１によって又は別の方法で警告信号を用いて警告される（作業１３０）。前記偏差が比較的小さい場合、転倒する危険性は低く（作業１４０）、ユーザは警報が出されない。

前記適応アルゴリズム１１の適応は、正常な状況を学習すること及びその変化を発展させることに焦点を置いている。偏差しきい値は、正常なシーケンスを分類する際に前記平均及び変化から推定されることができる。危険性が高い状況の僅かな数のシーケンスが利用可能であると仮定され、故に適応アルゴリズム１１は、信頼できる危険な状況の分類を学習するように適応する。この適応アルゴリズム１１は前記シーケンスを分類するのではなく、適合度合い、すなわちクラスの平均までの距離を前記分類に戻す。この距離は、前記クラスにおけるサンプルを学習することの普及と比較される。前記適応アルゴリズム１１は、前記実際の姿勢のシーケンスと一緒にメモリ１０にある姿勢のシーケンスを用いてクラスタリング(clustering)を行うように適応されることも可能である。実際のシーケンスは、既定のシーケンスとは異なるクラスタに置かれる場合、転倒する危険性の高い状況が検出される。

前記既定のシーケンスは、例えばユーザの状態が変化するので、これらシーケンスが適応されるという意味では動的である。故に、最新の実際のシーケンスがメモリ１０に記憶され、前記適応アルゴリズム１１は、前記メモリ１０からの最新の実際のシーケンスを用いて時々再校正される。警報状態がメモリ１０から取り除かれ、危険性のシーケンスのカテゴリーをアルゴリズムに学習させるために集められる。上述した転倒を防止するシステムは、ユーザが転倒するのを防止する簡単且つ安価な方法を提供する。その上、前記システムは、非常に正確であり、高い転倒する危険性を作り出すユーザの行動を考慮することができる。

本発明の例示的な実施例が添付する図面を参照してさらに詳細に説明されているが、本発明はこれらの実施例に限定されないと理解すべきである。請求項に定義されるような本発明の範囲又は意図から外れることなく、当業者により様々な変形例及び修正がもたらされることがある。

例えば、両脚の姿勢のシーケンスを同時に判断するために、センサが両方の下半身の体節上に置かれ、それにより正確な転倒防止システムを提供することは明らかである。

本発明の実施例によれば、センサは、運動の定常段階中に体節の姿勢のシーケンスを決めるのに利用される。特に、（例えば、筋肉強度又は筋力の測定と組み合わせた）下半身の体節の姿勢のシーケンスは、ユーザのバランスは股関節、膝及び足首のシステムに（ほとんど）依存しているので、転倒する危険性に関する正確な情報を提供することができる。例えば、ユーザが疲れているとき、（しばしば膝の座屈とも呼ばれる）膝の正常な伸ばしが難しくなる。さらに、ユーザがバランスをとったままでいることが難しいとき、それは、大きなぐらつき（股関節の動き）に関連する。もう１つのしばしば使用されるバランスのモデルは、足首を旋回点として行う、倒立振り子(inverted pendulum)である。

本発明において、"有する"と言う用語は、他の要素又はステップを排除しているのではない。さらに、夫々複数で表現していないことが、それが複数あることを排除しているのではない。請求項における参照番号がこれら請求項の範囲を制限するとは考えない。更に、単一の制御、すなわち他のユニットが請求項に挙げられる幾つかの手段の機能を果たしてもよい。

Claims (14)

1. 少なくとも１つの下半身の体節に取り付け可能な多数のセンサを有し、前記多数のセンサは、前記少なくとも１つの下半身の体節の動きを測定し、前記動きを信号に変換するように適応する、ユーザが転倒するのを防止するシステムにおいて、
   前記システムはさらに、夫々の前記センサから前記信号を受信するように適応する制御器を有し、前記制御器は使用時に、前記信号を前記少なくとも１つの下半身の体節の実際の姿勢のシーケンスとして観察し、前記実際のシーケンスを時間の関数として既定の姿勢のシーケンスと比較し、及び前記制御器は、前記実際のシーケンスが前記既定のシーケンスから偏差するとき、転倒する危険性が高いと判断するように適応するシステム。
2. 前記下半身の体節の姿勢は、少なくとも２つの下半身の体節部の互いに関連した位置により決められる請求項１に記載のシステム。
3. 前記下半身の体節部は、足首、足、膝、下腿、大腿、同じ下半身の体節の股関節及び／又は胴体から成る請求項２に記載のシステム。
4. 前記実際の姿勢のシーケンスを前記下半身の体節の前記既定の姿勢のシーケンスと比較することは、例えば神経回路網又はサポートベクターマシンのような適応アルゴリズムを利用して行われる請求項１、２又は３に記載のシステム。
5. 例えばＥＭＧを用いて、前記下半身の体節の筋肉強度又は筋力を監視するように構成されると共に、前記転倒する危険性が高いと判断するのに、検出した筋肉強度又は筋力を用いるように構成される請求項１乃至４の何れか一項に記載のシステム。
6. 前記下半身の体節の前記既定の姿勢のシーケンスは、ユーザの正常な動き中の連続する下半身の体節の姿勢及びそれの変化量を測定することにより決められる請求項１乃至５の何れか一項に記載のシステム。
7. 前記既定の姿勢のシーケンスに対する前記実際の姿勢のシーケンスの偏差は、時間の関数として前記シーケンスの変化の増大又は減少に基づいている請求項６に記載のシステム。
8. 前記実際の姿勢のシーケンスを分類することにより平均及び前記変化から推定される偏差しきい値により前記転倒する危険性が高いと判断される請求項６又は７に記載のシステム。
9. 歩行中、転倒する危険性が高いと判断されたとき、前記システムはユーザに警告信号を供給するように適応する請求項１乃至８の何れか一項に記載のシステム。
10. 前記システムは、前記少なくとも１つの下半身の体節の前記姿勢のシーケンスを記憶するためのメモリを有する請求項１乃至９の何れか一項に記載のシステム。
11. 前記システムは、前記ユーザの状態を変更する場合、前記既定の姿勢のシーケンスの適応により自己学習する請求項１乃至１０の何れか一項に記載のシステム。
12. 前記既定の姿勢のシーケンスは、前記システムを使用する前に、前記制御器にパラメタを入力することにより決められる請求項１乃至１１の何れか一項に記載のシステム。
13. 前記パラメタは、ある時間期間にわたる膝の曲げ量、ある時間期間にわたる膝の曲げ平均、ある時間期間にわたる膝の曲げ量の範囲、ある時間期間にわたる膝の曲げ量の変化、ステップサイズ、右（左）膝の曲げに応答する左（右）膝の伸び、の集合から選択される請求項１２に記載のシステム。
14. 少なくとも１つの下半身の体節の動きが測定及び信号に変換され、連続する信号は、前記少なくとも１つの下半身の体節の実際の姿勢のシーケンスに変換され、前記実際のシーケンスは、ある時間期間にわたる既定の姿勢のシーケンスと比較され、及び前記実際のシーケンスが前記既定のシーケンスからある程度偏差したとき、転倒する危険性が高いことが示される、ユーザが転倒するのを防止する方法。

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