JP2015509751A - 双方向型セッティング・システムを用いた神経運動のリハビリテーションの方法および装置 - Google Patents

Abstract

本発明は、仮想的かつ双方向的な環境を用いた神経運動のリハビリテーションのための方法および装置を提供する。当該環境は、被験者もしくは患者が、リハビリテーションのトレーニングを実施可能であり、かつ、神経運動学的観点に関する機能的パラメータの収集が可能である。本方法は、ただ１つの、装置、遊戯手段、リハビリテーション装置、および、特定の医学的パラメータを収集して分析するための装置を提案する。本方法は、２つのモード：介助付きモードおよび単独モード、で使用可能である。被験者は、仮想設定中に表されて、そこで、彼は、的確な活動を実行して標的とする目的に到達することを求められ、同時に、リハビリテーション療法士が研究した運動のパターンを使用もしくは呼び起こす。活動の間、装置は、専用のデータ管理ソフトウェアを用いて、分類され処理され比較され分析された以前に選択された大量のデータを記録する。

Description

本発明は、仮想的（ヴァーチャル）かつ双方向的（インタラクティブ）な環境またはセッティング・システムを用いた（つまり、被験者と仮想環境との間の相互作用であって、ここで、被験者は没入し、仮想環境は、被験者の動作（パフォーマンス）に従って自身を設定することができる）、被験者または患者がリハビリテーション・トレーニングをすることができる神経運動のリハビリテーションの方法および装置に関する。

最先端の技術においては、とりわけ近年、仮想的なコントロールのシステムにおいて実際に身体を仮想的な制御システムに変換するという、新たなジョイパッド（joypad）のコンセプトが、インタラクティブなゲームの分野において大いに発展している。この事実は、新しいコンソールの強力なマーケティングおよび拡散により証明されている。該コンソールは、ジョイスティック等を使用する手の複数の指の指先の動作のみならず、身体全体の動作を要求し、その動きを仮想的なセッティング内で再現し相互作用させることができる。この技術革新は、多くの分野の追随を生じさせている。

残念なことに、医療、とりわけリハビリテーションの分野においては、そのギャップは全くといっていいくらい埋められていない。発展や変化を理解して現実に関するグローバルな視野を獲得する能力と、最適な方策を選択して適切で効果的なリハビリテーションの「セッティング」（つまり、バーチャルでインタラクティブな環境）を提供する能力が必要である。神経科学分野における近年の研究は、リハビリテーションの提供に漸進的な進化をもたらしており、それは厳密な機構的な観点に留まらず、被験者全体を目的とするものとなっている。この全体論的視野は、新種のインタラクティブなゲームのために生成された仮想的なセッティングと極めてよく適合する。実際、遊び活動に際して必要な動作は、単一の動きのみに関するものではなく、目標の文脈において統合された行動（目的を達成するために含まれる全体）である。この観点は、最近の研究ではよく強調される。該研究では、機能性活動の動作の間、脳の活動がモニタされ記録される。リハビリテーションの世界は、まだなお経験的に捉えられている（「私がやって、その後で、うまくいったか確認する。」）。

提供される方法および装置は、事実上の標準（デファクトスタンダード）に適合化されている。該標準においては、コンセプトは科学的証拠に基づいている（「私が、アプローチを、エビデンスを用いて記録する。」）。現在、そのような装置は市場に存在せず、理論的に利用することができない。歩行の分析を記録する装置が利用可能である。これは、一足および二足歩行のチャージを記録して分割することができる。遊び活動またはレクリエーション活動のためのコンソールも存在する。だがこれらは医療的目的とは無関係である。本発明は、ただ一つの装置を用いて、遊びの手段（play means）によって、リハビリテーションの装置を実現することができる方法、および、特定の医学的パラメータを収集して分析する装置を提供する。

本発明は、全てのプロセスを供し、一群の被験者の神経運動学的観点に関する機能のパラメータ、被験者の機能の評価、現実のセッションにまで計画されたリハビリテーションのプログラム（つまり、被験者に固有のリハビリテーションのプログラム）を含んでいる。具体的には、本発明は、仮想的なセッティングおよび遊び活動（プレイ・アクティビティ）を用いかつ科学的なエビデンスに基づき（ＥＢＭ−実証的医療（Evidence Based Medicine））、リハビリテーションのセッションをセット・アップする方法および装置に関する。事実、運動技能に障害を患っている被験者は、仮想的なセッティングにおける活動において特定の目標を達成することを求められ、同時に、装置が意味のあるデータをリアルタイムで収集し、神経運動および骨関節の欠陥を評価する。

そういったセッティングは、オリジナルで、独占的で、有効で、便利である。なぜなら、それらは、専門スタッフによって研究され、なおかつ、各患者の疾患それぞれのために、規定され、作成されており、特定の筋肉の領域が呼び起こされて、特定の運動単位および骨関節の区分が動作させられる。ある運動技能に障害を有する被験者、または、監督者（スーパーバイザ）は、一連のセッティングのなかから、相互作用しつつ特定の運動技能の障害を評価／回復（リハビリ）させるセッティングの「パック」を選択することができる。

これらのセッティングは、特定の領域の運動の必要性を満足させることができる専門の技能を有する専門家のチームによって作成され、かつ／または、有効性の確認がなされている。

これらの有利点およびその他の有利点は、以下での本発明の説明で強調されている。以下の説明では、本発明の、限定的ではなく、好適な実施形態が示されている図１−図７が参照される。

本方法に含まれる構成を示す図である。 リハビリテーションのセッションを実行する方法の動作（パフォーマンス）の一例を示すブロック図である。 データのプライマリ・パターンをロードまたはアジャストするための方法の一例を示すブロック図である。 設定（セッティング）の動作（パフォーマンス）およびデータの取得の方法の一例を示すブロック図である。 取得したデータの管理の方法の一例を示すブロック図である。 ファイルされたデータの分析の方法の一例を示すブロック図である。 補正行動（コレクティブ・アクション）の選択および規定の方法の一例を示すブロック図である。

図面を参照すれば、本発明の方法のオブジェクトは、２つのモード、介助付きモードおよび単独モード（図１）を従えることができる。「介助付きモード」における、２つの基本的な参加者（パーティ）は、被験者（患者）１０２ｂおよび監督者（スーパーバイザ）１０２ａである。「単独モード」における、ただ１つの参加者（パーティ）は、アクションを実行する被験者１０４に相当する。図示された被験者は、能動的に、装置１０６と相互作用する。装置１０６は、ビデオ装置および／またはオーディオ装置といった出力装置にかかるインタフェースであるコンソール１０６ａと、アクションの際に被験者が実行した動き（ムーブメント）それぞれを検出し測定する一連のセンサ群１０６ｂと、センサ群１０６ｃによって収集されたデータを検査（スクリーニング）し、保管（ファイリング）し、分析（アナライズ）するためのアルゴリズム１０６ｃと、そのようにして検査され分析されたデータを保管（ファイル）するローカル・データベース１０６ｄと、で構成される。ボックスに示される要素群１０８は、特定の動き（ムーブメント）をさせるべく、専門のリハビリテーション療法士が個別に（アドホックで）観念化したあらゆるセッティングを表している。被験者が、データの遠隔的入力を許す場合、データはリモート・データベース１１０へ送られる。中央データベース１１０に収集されたデータは、監督者および／または認証機関（certification authorities）１１２ａにより分析される。同様、被験者は、特定のデータ集約アルゴリズム１１２ｂによってリモート・データベースに接続されたシステム１１２ｃを用い、母集団全体に関係するデータを規定（デファイン）したり提示（プレゼント）したりする。

リハビリテーションのセッションを実行する方法（図２）は、ステップ２０２から始まり、ステップ２０４へ進む。同ステップでは、装置あるいはインタラクティブ・セッティングの調整（アジャストメント）を実行する必要があるかどうかが尋ねられる。肯定的な場合には、本方法は、ステップ２０６へ進み、同ステップにおいて、被験者に対し特定の動き（ムーブメント）の要請がなされ、主要な（プライマリ）パターン（primary pattern）と考えられる測定値（measurements）が収集される。本方法は、ステップ２０８へ進む。同ステップでは、被験者は、個別に（アドホックで）作成される行動（アクション）を完了させることが求められる。ここで、行動（アクション）は、特定の動き（ムーブメント）のシークエンスを要求する。（つまり、該シークエンスは、リハビリテーションのトレーニングを特定の被験者に適合させるための、セッティングの機構の自動的な調整（アジャストメント）／均衡化（バランス）に供される、一定レベル、または、ミッションである。換言すれば、当該自動セッティングの機構によって、環境が、特定の被験者に対するリハビリテーションのトレーニングに適合化される。）本方法では、承認を得て収集したデータをアップロードする機能を有し、そうすることで、改善点を監督者（スーパーバイザ）と、ローカルおよびリモートの両方において、共有され、医学的統計量がエディットされる。本方法は、ステップ２１２へ進む。同ステップでは、アルゴリズムが、ステップ２０８において収集されたデータを分析する。アルゴリズムは、入力において、収集された値を取り込んだ後、出力において、評価インジケータ（evaluation indicators）を生成する。新たなサンプルのほか、データ処理では、以前のサンプルをも考慮して、時間分析（ギャップ分析）を供することもできる。ステップ２１４においては、本方法は、上述の被験者または監督者（スーパバイザ）に対し、計算したインジケータをわかりやすく提示し、なされた改善／後戻りの自己評価または評価を可能にする。ステップ２１６において、先のステップでの分析の後で、目標に達するような結果であるか否かが尋ねられる。否定的な場合には、本方法はステップ２１８へ進む。同ステップでは、監督者または上述のセッティングにより、実行すべき動作の難しさが変更される。換言すれば、本方法は、「前送りロジック（フィード・フォワード・ロジック）」で動作する。方法２００は、ステップ２２０で終了する。

データのプライマリ・パターンをロードまたは調整する方法３００（図３）は、ステップ３０２から始まり、ステップ３０４へ進む。同ステップでは、以前の調整（アジャストメント）をロードする必要があるかどうか、または、新たな調整（アジャストメント）で、新たなデータのプライマリ・パターンを生成を開始する必要があるかどうか、が尋ねられる。新たなデータのプライマリ・パターンが要求された場合には、本方法は、ステップ３０６へ進む。同ステップでは、身体計測および個人の情報（例えば、体重、身長、性別等）が求められる。当該情報の入力の後、方法３００は、ステップ３０８へ進む。同ステップでは、事前設定されたアバターをロードする必要があるかどうか、または、幾つかの基本的な動き（ムーブメント）を行って個人向けの（パーソナライズされた）アバターを作成するつもりかどうか、が尋ねられる。プリセットのアバターを使用する意向がある場合には、本方法は、ステップ３１２へ進む。同ステップでは、装置を使用している被験者によく一致したアバターを選択することが求められる。アバターは、異質の（heterogeneous）身体の体細胞的な（physical-somatic）特質（features）を有する「標準的な（normal）」被験者の動きのデータそれぞれを保管して標準化することにより生成される。或る場合には、例えばリハビリテーションや症状の治療では、プライマリ・パターンを、運動機能障害を患っているのと反対側の肢を用いて、生成することができる。この場合、方法３００は、ステップ３１４へ進む。同ステップでは、被験者は、健常な肢で特定の動き（ムーブメント）をすることを求められ、これによりプライマリ・パターンが規定される。ステップ３０４において以前の調整（アジャストメント）のロードが選択された場合、本方法は、ステップ３１６へ進む。同ステップでは、被験者は、所望の調整（アジャストメント）を選択することを求められる。プライマリ・データ・セットが規定されると、本方法は、ステップ３１８へ進む。同ステップでは、保管（ファイル）または記録されているデータが、選択されたセッティングに応じて、起動（アクティベート）される。方法３００は、ステップ３２０で終了する。

動作（パフォーマンス）のセッティングおよびデータの取得の方法４００（図４）は、ステップ４０２から始まり、ステップ４０４へ進む。同ステップでは、行動（アクション）が行われるセッティングが選択され、要求された動き（ムーブメント）に関連したデータが取得される。セッティングの選択は、達成しようとする目標に対する関数（functional）であり、セッティングは、個別に（アドホックで）作成して被験者との相互作用のレベルを促進させることもできる。スポーツ好きの被験者のためには、スポーツに焦点をあてたテーマ・セッティングを選択することができる。「冒険」好きの被験者のためには、個別的に（アドホックで）作った筋書き（プロット）に焦点をあてたテーマ・セッティングを選択することができる。ステップ４０６において、被験者または監督者は、ステップ４０４において選択されたセッティングの要請に従ってセンサを利用することを求められる。センサは、被験者の身体に直接的に作用することができ、あるいは、センサは、被験者と相互作用するデバイス（プラットフォーム、マット、グローブ、ソックス等）であってもよい。方法４００は、４０８へ進む。４０８では、セッティングと相互作用されるモードが尋ねられる。被験者が、（たとえば、ヘルス・センター、病院、ジム等におけるセッションのように）監督者により助力されてセッティングと相互作用する場合、「介助付きモード」が規定される。他方、被験者が単独でセッティングと相互作用し行動（アクション）を選択する場合、「単独モード」が規定される。「介助付きモード」が起動された場合、本方法は、ステップ４１０へ進む。同ステップでは、監督者（スーパーバイザ）が、装置が供する動作（パフォーマンス）のデータと彼自身の医療に関するノウハウとにもとづいて、被験者により実行されるべき行動（アクション）を選択する。本方法は、ステップ４１０からステップ４２０へ進む。同ステップでは、監督者（スーパーバイザ）が選択した行動（アクション）がロードされる。その場合、装置は、「単独モード」で動作しており、本方法はステップ４１２へ進む。同ステップでは、被験者が、最初の（第１の）行動（アクション）から開始するつもりか、あるいは、最後に成功裡に完了した行動（アクション）から再開することを望むか、が尋ねられる。被験者が、新たな行動（アクション）を開始するつもりであれば、方法４００は、ステップ４１４へ進む。同ステップでは、最初の（第１の）行動（アクション）のデータがロードされる。被験者が、なしえた改善を維持しつつ最後に成功裡に完了した行動（アクション）から続けることを望む場合、方法は、ステップ４１６へ進む。同ステップでは、ロードされるべき保存物（セービング）を選択するよう求められる。ステップ１４６から、方法は、ステップ４１８へ進む。同ステップでは、選択された保存物（セービング）に示された行動（アクション）がロードされる。ステップ４２２において、方法４００は、先のステップでロードされた行動（アクション）を開始する。行動（アクション）が実行されつつ、方法は、動き（ムーブメント）を検出する（ステップ４２４）。行動（アクション）が終わると、本方法は、ステップ４２６へ進む。同ステップでは、次のステップのために、取得したデータが収集され、受けた苦痛（ペイン）のレベルが評価される。本方法は、ステップ４２８で終了する。

取得したデータを管理する方法５００（図５）は、ステップ５０２で開始し、ステップ５０４へ進む。同ステップでは、先のステップ（方法４００）において選択され実行された行動（アクション）の動作（パフォーマンス）の間に取得したデータが収集される。本方法は、ステップ５０６へ進む。同ステップでは、収集したデータを検査（スクリーニング）し、装置による取得エラーの影響を排して、実行された動き（ムーブメント）を評価する。ステップ５０８において、本方法は、ローカル・データベースにデータを保管（ファイル）する。動き（ムーブメント）を示すデータは、個別的に（アドホックに）生成される構造により表され、それは、動き（ムーブメント）に関する情報を未加工形式（ロウ形式）の状態で含んでいる。最終的な評価のために、検出された評価パラメータを全て備えることが重要である。なぜなら、特定のインジケータは、未加工形式（ロウ形式）のデータを合計することで得られるからである。ステップ５０６において、本方法は、ステップ５０４において検査（スクリーニング）されたデータをローカル・データベースに保管（ファイル）する。データベースは、個々の被験者に関連づけされた単一の行動（アクション）を記述し、それにまで遡ることが可能でなくてはならない。このような記述により、時間スケールでの分析が可能となり、改善グラフを描くことが可能になる。ステップ５１０において、本方法は、被験者が、単一のセッティング／行動（アクション）に関係するデータを、国家的な（ナショナル）／国際的な（インターナショナル）データベースにロードすることを許可しているか否かについて、確認する。被験者がロードすることを許可しなかった場合、本方法は、ステップ５２２へ進む。被験者が、使用ならびにそれ故のリモート・ローディングを許可した場合、方法５００は、インターネット接続の制御を開始する。インターネット接続が利用可能であり、接続されている場合、本方法は、ステップ５１６へ進む。同ステップでは、保管された（ファイルされた）データのリモート・ローディングが開始される。データベースのリモート構造（リモート・ストラクチャ）は、セッティングごとにローカルで利用可能なものと対応している。たった今完了された行動（アクション）のデータのロードを実行した後、本方法は、他にロードするべきデータがないか確認する。肯定的な場合、本方法は、ステップ５１６からステップ５１８へ進む。同ステップでは、先にファイルされ未だロードされていない動き（ムーブメント）が存在しないように制御される。インターネット接続が利用できない場合、方法５００は、ステップ５１４へ進む。同ステップでは、「ロードすべき」が記録されたデータにタグ付けされる。既に説明したように、これらのデータは、接続制御の結果が肯定的になり次第、直ちにロードされる。ステップ５１８および５１４は、ステップ５２０へ進む。同ステップでは、データがリモート・データベースへ実際にロードされたことが確認される。ステップ５２０から、本方法は、ステップ５２２へ進む。本方法は、ステップ５２２で終了する。

ファイルされたデータを分析する方法６００（図６）は、ステップ６０２から始まってステップ６０４へ進み、最後の行動（アクション）が完了した後に取得されたデータが、ロードされる。これらデータのロードの後、本方法はステップ６０６へ進み、同一セッティングに関連するデータ・プライマリ・パターンがロードされる。ステップ６０８において、本方法は、単一の行動（アクション）について分析を行うべきか、あるいは、時間スケール上で分析を行うべきかを尋ねる。単一の行動（アクション）について分析を行うべき場合、本方法は、ステップ６１６へ進む。同ステップでは、合計指標（アグリゲーテッド・インデックス）、つまり、データ取得の際に未加工のデータとして取得されない指標、が計算される。ステップ６１６におけるインデックスの計算の後、本方法は、ステップ６１８へ進む。同ステップでは、データが実際に、未加工パターン（ロウ・パターン、raw pattern）と比較される。ステップ６０８において、時間スケール上で分析が行われる場合、本方法は、ステップ６１０へ進む。同ステップでは、ちょうどそのセッティングのために被験者が実行した行動（アクション）それぞれと関係するデータが、ロードされる。ステップ６１２において、本方法は、先のステップでロードされたデータの合計をとる（アグリゲートする）ことで生成される指標（インデックス）を計算する。ステップ６１４において、本方法は、先のステップで計算されたデータについての時間スケール上での比較を行う。ステップ６１８および６２０は、ステップ６２２へ進む。同ステップでは、比較結果が収集され、次なる提示のために構築される。ステップ６２４において、動作モード（パフォーマンス・モード）（介助付きモード、あるいは、単独モード）に従い、本方法は、結果をわかりやすい形式で提示して結論を下し、以下の修正を行う。本方法は、ステップ６２２で終了する。

修正的行動（コレクティブ・アクション）を選択し規定する方法７００（図７）は、ステップ７０２より開始し、ステップ７０４へ進む。同ステップでは、方法は、「介助付きモード」で動作しているか「単独モード」で動作しているかを確認する。「介助付きモード」で動作している場合、本方法は、ステップ７０６へ進む。同ステップでは、監督者（スーパーバイザ）が、先の図で提示され計算された結果を評価する。「単独モード」で動作している場合、ステップ７０８へ進む。同ステップでは、同じセッティングによって評価がなされる。方法は、ステップ７０６および７０８からステップ７１０へ進む。同ステップでは、実行された行動（アクション）により追求された目的に到達したか否かが評価される。否定的な場合には、本方法は、ステップ７１２へ進む。同ステップでは、次に利用されるべき修正的行動（コレクティブ・アクション）が規定される。ステップ７１２において修正的行動（コレクティブ・アクション）が規定された後、本方法はステップ７１４へ進む。同ステップでは、新たにセット・アップしたパラメータで、たった今完了した行動（アクション）を再度実行する。ステップ７１０および７１４から、方法は、ステップ７１６へ進む。本方法は、ステップ７１６で終了する。

装置は、次のハードウェアから構成される。それらは、モーション・コントローラ、姿勢動揺検査プラットフォーム（posturometric platform）、一連のセンサ群、仮想的な（バーチャルの）セッティングの再生ならびに収集した特定のデータの処理およびその提示を管理する専用のソフトウェアである。重心動揺計測プラットフォーム（stabilometric platform）は、ユーザの重心、質量、および、体重を厳密に計測することができる。該プラットフォームは、ブルートゥース技術（Bluetooth technology）を用いており、測定用に圧力センサ群を備えている。同プラットフォームは、データを、データ処理を行う特定のソフトウェアへ送る。これにより、リアルタイムで、重心、下肢の圧力、移動速度に関する情報を、数値、および、グラフィックの両方で、表示することができる。データの表示および分析に加え、２つの処理が同時的に実行される。１つは、次の処理のために、データベース内のデータを時間順に並べる処理（data chronologizing）であり、もう１つは、被験者が動作（パフォーマンス）を行っている仮想的な（バーチャルの）セッティングとインタフェース接続して通信を行うことである。モーション・コントローラは、実質的には、赤外光照射を用いて実行される走査に基づいて物体間や表面間の距離を計測することができるカメラに基づく技術であり、物理的な接触なしでユーザとインタフェースすることができる点で特異である。これにより、著しい運動機能障害を有する被験者でさえ、動き（ムーブメント）のシークエンスを行うことができることが保証される。

距離の測定は、赤外光プロジェクタとセンサとのシナジーで行われる。赤外光プロジェクタは、ヒトの眼には見えない点群のグリッドを生成する。センサは、赤外光照射の反射を捉え、情報が帰還する行程を評価する。モーション・コントローラは、ソフトウェアと通信し、自身の可視スペクトルでの検出を伝達する。検出を信頼性の高いものにするためには、キャリブレーションが必要である。ユーザを認識すると、身体の２２点それぞれ、各点につき３つの座標（３Ｄ）で検出する。これらは、プラットフォームについて説明したのと同様にして処理され、動き（ムーブメント）のリアルタイム表示およびその分析がなされ、仮想的な（バーチャルの）セッティングとの通信により、ユーザや時間順（クロノロジー）のデータとの相互作用が保証される。検出可能な点は、肩部、肘、手首、手、腸骨棘、臀部、膝、両側の足首および足、頭、頸の基部、背中である。

点間を補間することにより、姿勢に関する情報を得ることや、身体の動き（ムーブメント）を特徴付けるパラメータの分析が可能である。動きセンサ、例えば加速度計、は、３軸に関する加速度に関するデータを検出して送信する装置である。これらが受信ノードとして機能することにより、上述したモード、分析、相互作用、および、クロノロジーは、処理される。

動きセンサは、正確かつ時間通りに位置および動きを検出することが可能であり、加速している場合には慣性質量を検出することもできる。このようなセンサは、評価のためおよび可能なリハビリテーションの治療のため解剖学的部位対象に適用される。

例１
上肢の動きの調査研究においては、センサは、両肢の以下の解剖学的ランドマークに適用される。
−手首の基部、橈骨と尺骨との間、前腕回内位、
−ラジオ（radio）の側方（lateral）上顆（epicondyle）
−上腕骨頭、三角筋の腹部（肩峰の下約２ｃｍ）
−肩峰鎖骨の関節。

記録される動き（ムーブメント）およびパラメータは次のとおりである。
−手首（wrist）の屈伸（flexo-extension）、
−手首の内転・外転（adduction-abduction）
−前腕（forearm）の回内・回外運動（prono-supination）
−肘（elbow）の屈伸
−背中（back）の屈伸
−背中の内転・外転
−背中の内側・外側回転（intra-extra rotation）
およびそれらの可能な組み合わせ。

さらには、別のセンサが、第７頸椎（seventh cervical vertebra）の棘突起（spinous process）上に配置される。手の内在的な動き（intrinsic movements）に関しては、センサは、典型的には、インタラクティブ・グローブ（interactive glove）、例えばデータ・グローブ（data glove）である。これにより、例えば、次のパラメータ群が記録され、これに限定されない。
−指（fingers）の屈伸
−指骨（phalanx）の屈伸
−中節骨（middle phalanx）の屈伸
−指の内転・外転
−指に対する母指対向性（thumb opposition）
および、指の単一化（singularization）を含む、それらの可能な組み合わせ。

例２
下肢の動きの調査研究においては、センサは、両肢の以下の解剖学的ランドマークに適用される。それらは、例えば、これらに限定されないが、
−上前腸骨棘（ＳＩＡＳ、anterior superior iliac spines）のレベル
−上後腸骨棘（ＳＩＰＳ、posterior superior iliac spines）のレベル
−大転子（greater trochanter）のレベル
−腓骨（fibula）の頭部（head）の上
−外果（lateral malleolus）の上
−足の回内・回外運動の記録のために第１および第５中足の基部。

どのように（時間、速度、および、負荷）足が地表面にあるか、そして、地表面から離れるか（中足指節関節（metatarso-phalangeal articulations）の屈伸）、を評価することは重要であり、これらは、プラットフォームや、負荷感応マット（a mat sensible to the load）や、インタラクティブ・ソックスなどを用いて評価することができる。さらに、別のセンサが、第４腰椎（fourth lumbar vertebra）や第５仙椎（fifth sacral vertebra）の棘突起（spinous process）に配置される。

足首（ankle）および足（foot）の内在的な動き（intrinsic movement）に関し、センサは、典型的には、例えばそれらに限定されない以下のパラメータを記録するインタラクティブ・ソックス（interactive socks）である。
−足の回内・回外運動（prono-supination）
−後足−前足（rear-forefoot）の角度のずれ（angular deviation）
−脛骨足根骨関節（tibio-tarsal articulation）の屈伸および中足指節関節（metatarso-phalangeal）上の脛骨足根骨の屈伸
−指の屈伸
−趾骨（phalanxes）の屈伸
−中節骨（middle phalanxes）の屈伸。

本方法の目的に照らし、動き（movement）を定量化して測定することが可能なデバイス／センサはいずれも有用である。リハビリテーションの評価／訓練（トレーニング）の手順を開始するため、選択された仮想的な（バーチャルの）セッティングにアクセスすることが求められるセンサが被験者に装着される。

本方法は、装着されたセンサが検知したパラメータを全て収集する。それらのうち、下肢およびバランスに関するものとしては、例えば、次のものがある。

−圧力および負荷力（load force）。装置を使用する被験者は、自身の体重を一方の肢へより多くかけてから他方の肢へシフトさせがちである。このため、いつこのことが起こり、被験者が負荷をバランスさせることができるかどうかを理解することが重要である。このパラメータは、圧力を検出するセンサを用いて記録される。

−動き動作（Movement performance）のスピード。このパラメータは、動き（ムーブメント）の動作速度を、様々な身体領域において、かつ、様々な動き（ムーブメント）のシークエンスにおいて記録することができ、そして、収集したデータを、国内、および／または、国際的な被験者での検出で構成されるナレッジ・ベース（knowledge base）と比較することを可能にする。これにより、被験者にとって最も難しい行動（アクション）を区別できるようになる。このパラメータは、様々な関節に装着されたセンサにより検出される。

−動き（ムーブメント）の範囲。被験者はたいてい、殆ど使用しなかったせいや、心的外傷（トラウマ）や強直（rigidity）のために関節の動きの範囲の減少を経験する。これらをモニタすることが重要である。そして場合により、失われた関節を回復して、十分に、正しく機能的な動き（ムーブメント）をさせることが重要である。下肢に関せば、例えば、次の関節が考慮される。屈伸運動に関して足（foot）および指の関節、とりわけ足底屈および背屈（plantar and dorsal flexion）の動きに関して足首（ankle）、屈曲および伸張の運動に関して膝（knee）、屈曲、伸張、内転、および、外転の動きに関して足首。このパラメータは、調べる関節上に装着されたセンサを用いて記録される。

−歩行中の足のスピード、分離、および地表面上での静止。次のような被験者がいる。彼は、歩行において、一方の足が静止している状態（フェーズ）が減縮する傾向にあって、そのため反対側の足の「前進」が早まり、さらに、そのような被験者には、通例、筋肉の変質があり、様々な関節（臀部、膝、足首、足）の制御が困難になっている。このような状況が重なると、足を静止させることや地表面から離すことが不正確になる。これらのパラメータは、様々な関節に装着されたセンサ群、および、圧力センサを備えたプラットフォーム、または、インタラクティブ・ソックス（interactive sock）によって、記録される。

歩み（ステップ）の長さ。歩行のパターンが正確でかつ流れるようであるためには、右下肢および左下肢による２つのステップがほぼ同じ長さである必要がある。さらに、各ステップ（semi-step）は、足を、地表面に留まる足の向こうまで移動させるのに十分な長さであることが重要である。何らかの神経運動機能障害（neuromotor dysfunction）を患っている被験者の歩行パターンにおいては、これら２つのパラメータは通例観察されない。例えば、一方の肢による歩み（semi-step）は、反対側の肢よりも短い。これらのパラメータは、様々な関節に装着されたモーション・コントローラおよびセンサによって検出される。

−重心の修正。前後方向および左右方向の両方向における重心のシフトは、センサを備えたプラットフォーム、もしくは、被験者が歩くと圧力を検知するマット、ならびに／または、ポジション・センサにより記録される。

上肢に関するものとしては次のものがある。

−圧力もしくは握力（grasping force）ならびに手を開放する能力（hand releasing capacity）。このパラメータを利用することにより、被験者の、つかむ動き、つまり、物体を囲むように手を閉じ、そして、解放する動き、をコントロールする能力を評価することができる。このパラメータは、バーチャル・グローブを用いて評価される。バーチャル・グローブは、手の指が物体に及ぼす圧力を測定可能であり、指の屈伸運動のスピードを検出可能であり、指の内転および外転運動のスピードを検出可能であり、母指の手の指に対向する運動のスピードを検出可能であり、セントラル・データベースへデータを送ることによりそれらのデータを記録することができる。これによれば、手がどのようにして特定の物体を受容する準備をするのかを評価、研究することや、特定の困難に苦しんでいる被験者を矯正することも可能である。

−動き動作（movement performance）のスピード。ここでは、手首、背中、肘の関節の動きの動作速度が評価される。このパラメータは重要である。なぜなら、このパラメータにより、同一の行動（アクション）を行う２つの肢の動作スピードを比較して最も困難で厳しいものを区別化できるからである。スピードに関するデータは、装置を参照して上で述べたように関節に装着されたセンサ群により推定される。

−動きの範囲。被験者はたいてい、殆ど使用しなかったせいや、心的外傷（トラウマ）や強直（rigidity）のために関節の動きの範囲の減少を経験する。これらをモニタすることが重要である。そして場合により、失われた関節を回復して、十分に、正しく機能的な動き（ムーブメント）をさせることが重要である。上肢に関せば、関節の可動域（articulation ROM）の減少は、重大な機能的な制約（important functional limitations）と、運動の代償（motor compensations）を引き起こし、結果として、姿勢の異常を生じさせる。このため、屈曲（flexion）、伸長（extension）、外転（abduction）、内転（adduction）、および、水平屈曲（horizontal flexion）運動における背中（back）の、屈曲、および、伸長運動における肘（elbow）の、回内・回外（prono-supination）運動に関する前腕（forearm）の、ならびに、前腕を中立位置にしてする屈伸（flexo-extension）、外転、内転運動における手首（wrist）の、関節振幅角（joint amplitude angle）と、手の内在的運動とを評価する。

−対物接近行動（Approaching behavior to an object）。被験者の近づく能力、つまり、いかにして被験者がその前にある物体に近づいてそれを取るかが試される。この行動は、運動に困難さを伴った被験者を強烈に特徴付けする。なぜなら、用いられる運動のパターンは通例、被験者ごとに異なる、可変的な補償が豊かに含まれるからである。このパラメータは、背中、肘、手首に装着されたセンサが推定したデータを用いて評価される。それにより、処理ステップでは、各被験者の接近の振る舞いを再構築できるものを用いて動きモデル（movement model）が供される。さらには、インタラクティブ・グローブが用いられて、物体に接近する際の手および指の振る舞いが分析され評価される。

調整（アジャストメント）は、初めて被験者が装置を使用する場合に発生する。これは、実際、例えば、体重、身長、優位側（prevailing side）、といった全ての身体計測パラメータ、ならびに、性、年齢、運動の困難さ、といった神経質にならない個人的なパラメータを記録する。さらに、被験者は、有効な評価の際に知覚した苦痛のレベルを表現することを求められる。行動（アクション）の最後において、経験（エクスペリエンス）が苦痛をもたらしたか否かを確認するために比較を行う。もし、被験者が、一切の補償もなしで、課題（タスク）を正しく行うならば。ユーザである被験者または監督者（スーパーバイザ）は、これらのデータを入力する。そうすることで、装置の正しい使用、および、後の集団調査（population study）で使用することができる個人ＩＤの記録が可能になる。仮想設定（バーチャル・セッティング）／遊び−運動エクスペリエンス（play-motor experience）を初めて使用する際、被験者の機能上の条件（functional conditions）に基づくセッティングの特徴のアジャストメント／均衡化（バランス）が必要である。（つまり、被験者１は、レベル１のエクササイズの特定の動き（ムーブメント）を実行することができる。だから、彼は、リハビリテーションのトレーニングを、レベル≧１から開始しなければならない。被験者２は、レベル１のエクササイズの特定の動き（ムーブメント）を実行することができない。ならば、彼は、レベル≦１から開始しなければならない。）被験者は、シンプルな特定の動き（ムーブメント）を求められる。そうすることで、プライマリ・パターンとみなされる測定値が収集される。この手順も、ユーザである被験者の運動の困難さのレベルに、提案を適合させる必要がある。そうすることで、要求されるタスクは、被験者の機能的な必要性に最もうまく合わせられ、さらには、装置に対するアクセス／アクセシビリティを、最大限に漸進的にする必要がある。

遊び−運動エクスペリエンス（play-motor experience）は、仮想設定（バーチャル・セッティング）において発生する。これは、個別に（アドホックに）急ごしらえで供されるものであり、ユーザである被験者と関係づけられ彼を刺激するものであり、彼のためにオリジナルで独占的で注文仕立てで作られる。彼は、望みや趣味に応じて（in function of）別のオプションを選択することもできる。各設定（セッティング）／遊び（プレイ）には特定のゴールと、最終的機能リクエスト（finalized functional requests）があり、被験者は、遊び活動の間に応答しなければならない。被験者は、（彼のプロフィールおよび運動困難の状態と関連して）研究され標的とされるパターンを実行するように促され、特定の運動単位を活性化して仮想設定（バーチャル・セッティング）におけるリハビリテーションのトレーニングのセット・アップを成功裡に終了させる。各仮想設定（バーチャル・セッティング）は、複数の難しさのレベルで構築されており、そうすることにより、タスクは常に厳正に固定され、関係づけられた被験者の注意を呼び覚ますようになっている。実際のところ、リクエストされたタスクに注意が向けられなければ、運動は学習されない。例えば、被験者は、床が、石と、より薄い層の氷のパネルとでできた仮想径路（バーチャル・パス）の上を歩くことを求められる。被験者は、氷を割らないように注意を払わなければならない。さもなくば、彼は凍てついた湖に落ちる。それ故、彼は、両肢にかかる負荷を調整しなければならない。活動（アクティビティ）の最後に、ユーザである被験者は、知覚した苦痛（ペイン）のレベルを再度表明することを求められる。このデータも収集され分析される。監督者（スーパーバイザ）は、被験者のリハビリテーションのトレーニングに可能な修正を加えることができる。

活動（アクティビティ）の間、ユーザである被験者の運動の動作（パフォーマンス）に関するデータが記録される。そして、監督者（スーパーバイザ）は、リハビリテーションのトレーニングを評価することができ、運動プログラム（モーター・プログラム）の誤差（エラー）を修正することができる。示された様々なパラメータに関する情報は、センサにより、仮想設定（バーチャル・セッティング）での遊び−運動活動（アクティビティ）の間、収集される。該パラメータに関する情報は、被験者の運動の困難さにより異なる。

そのようなデータは、ローカル・データベースに保管され、その後、被験者が当該データをセントラル・データベースへ送ることを許可すれば、データは、インターネット接続を用いて送られる。本方法は、センサが収集した情報の収集および処理を含んでいる。収集および処理は、専用のソフトウェアを用いて行われる。当該ソフトウェアは、行動（アクション）の終わりに取得したデータを分析して、プライマリ・パターンおよび正にそのセッティングで被験者が行ったあらゆる活動（アクティビティ）に関するデータと比較される。これにより、わかりやすい提示で、セット・アップされたトレーニングの進展を確かめ、適切な修正を加えることができる。これは、被験者がトレーニングを、「介助付きモード」で実行しても、「単独モード」で実行しても、いずれにおいても可能である。被験者がトレーニングを実行し、「介助付きモード」のセッティングを使用しているのであれば、監督者（スーパーバイザ）がデータ処理の提示をコントロールし、装置の機能のパラメータを適切に修正する。そうすることで、被験者は、活動（アクティビティ）の目標に到達するべく、彼の最高の動作（パフォーマンス）をすることができる。そのような示唆は、被験者が単独モードで装置を使用する場合には、その同じセッティングから供される。

Claims (13)

1. 被験者が没入し、遊び活動によってリハビリテーションのトレーニングができる仮想的で双方向的な環境を用いる神経運動の再教育の方法であって、
   −特定の被験者に基づいて環境が前記リハビリテーションのトレーニングに適合するように特性を自動的に設定するステップと、
   −センサを用いて、患者のパラメータを検出して収集するステップと、
   −前記収集したデータを分析するステップと、
   −前記収集したデータを相互作用させるステップと、
   −前記収集したデータを時間順にならべるステップと、
   −データを、ローカル・データベースに保管するステップと、
   −データを、一般のデータベースに保管するステップと、
   −データを処理して、前記リハビリテーションのプログラムを、前記被験者の特定の特性に適合させるステップと、
   を有することを特徴とする神経運動の再教育の方法。
2. 介助付きモード、および、単独モードからなる２つのモードで実行される、
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記介助付きモードは、前記患者および前記監督者である２つの基本的な参加者で構成され、
   前記単独モードは、前記活動を実行する前記患者のみで構成される、
   ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記監督者が、前記被験者のパフォーマンスに関する更新された一覧を入手することができ、
   前記監督者が、メッセージ・システムを用いて前記被験者と相互作用して、次の活動、または、適切なセッティングを、示唆／修正／提案することができる、
   ことを特徴とする請求項２または３に記載の方法。
5. データを検査および分析するアルゴリズムが統合されており、修正行動を評価するための決定論的方法が供される、
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の方法。
6. 前記患者の回答に基づいて、前記リハビリテーションのトレーニングの管理を自動制御することにより、機能的な必要性に関し、活動を適合化させることができる、
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載の方法。
7. 使用される仮想設定が、オリジナルで、独占的で、注文仕立てであって、個々の単一の運動の障害について個別的に供されることにより、選択的な筋肉の領域を呼び起こして特定の運動部および特定の骨関節の区域を作動させることができる、
   ことを特徴とする、請求項１から６のいずれか１つに記載の方法。
8. モーション・コントローラ、姿勢動揺検査プラットフォーム、および、複数のセンサが供される、
   ことを特徴とする、請求項１から７のいずれか１つに記載の方法。
9. 前記姿勢動揺検査プラットフォームは、前記ユーザの重心、質量、および、体重を正確に測定することができる、
   ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 前記センサは、解剖学的関心領域に装着されたインタラクティブ・ソックスであり、リハビリテーションに介入し、３軸上の加速度に関するデータを検出して送信する、
    ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
11. 請求項１から７のいずれか１つに記載の方法を実施するための処理用コンピュータ・コードであって、
    特定の仮想的かつ双方向的な環境を管理するとともに、収集された特定のデータを処理する、
    ことを特徴とする処理用コンピュータ・コード。
12. プラットフォームにより、収集したデータを、数値およびグラフィックの両方で、リアルタイムに表示する、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の処理コード。
13. 本方法および装置、ならびに、請求項１１または１２に記載の処理用コンピュータ・コードの用途であって、照会することによって疫学的現象の統計学的分析を可能にする国家的および国際的なデータベースを供するための用途。

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