JP5330933B2 - 運動機能評価システム、運動機能評価方法およびプログラム - Google Patents
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Description
また、運動障害は高齢者に発症することが多いため、医師の主観的判断に頼ると、運動障害と老化による運動機能低下を混同(誤認識)しやすいという問題点もある。
解析手段は、記憶手段に記憶された波形データに基づいて、波形データに対応する運動波形を生成する運動波形生成手段と、運動波形に基づいて、指タッピング運動の特徴を表す特徴量を複数生成する特徴量生成手段と、複数の特徴量それぞれに対して、年齢ごとの特性に基づいた補正を行うことで、複数の年齢補正特徴量それぞれを生成する年齢補正特徴量生成手段と、前記特徴量生成手段において生成された前記複数の特徴量を、前記記憶手段に予め記憶された健常者についての対応する各特徴量と比較することにより、合成することで、前記被験者の運動障害の度合いを表す運動障害総合値を生成する運動障害総合値生成手段と、を含む。
そして、特徴量生成手段は、指タッピング運動に関する加速度の波形データと、それを微分して得られる躍度の波形データとの極大点および極小点を用いて、二指が接触している時間帯を特徴量として算出する。
その他の手段については後記する。
本発明は運動障害を発症する疾患全般(パーキンソン病、脳卒中、頚髄症、認知症、精神疾患など)に適用可能であるが、本実施形態では、パーキンソン病への適用例について示す。また、本発明は、運動障害によって影響が出る様々な運動(歩行、手や指の運動、嚥下時の喉の運動、発音時の口の運動など)に適用可能であるが、本実施形態では指タッピング運動への適用例について示す。
[全体構成]
図1に示すように、本実施形態に係る運動機能評価システム1000は、被験者の指の運動を測定する運動機能測定装置1100と、運動機能測定装置1100によって測定されたデータの記録及び解析を行う運動機能解析装置1200と、被験者の情報等を入力する操作入力部1300と、測定結果や解析結果を出力し前記出力されたデータを表示する表示部1400と、を含んで構成される。
また、運動機能測定装置1100は、被験者に指タッピング運動を行わせた際の指の動作を測定するものである。ここで、指タッピング運動とは、手の親指と人差し指を可能な限り速く、かつ可能な限り大きく繰り返し開閉させる運動である。
運動機能測定装置1100は、被験者の指タッピング運動の情報(以下、単に「運動情報」ともいう。)を時系列に検出するものであって、少なくとも、距離、速度、加速度、躍度(加速度を時間微分したもの)のいずれか1つに関する被験者の運動情報を、波形データとして取得するものである。
運動センサインタフェース1120と、運動センサ制御部1130は、1つの筐体である収容部1500に収容する。なお、1つの筐体に入れなくてもよい。
図2に示すように、運動センサ1110は、磁場を発信する発信コイル2100(磁場発生手段)と、この磁場を受信する受信コイル2200(磁場検知手段)によって構成される。
また、発信コイル2100と受信コイル2200の被装着部位は、親指と人差し指の爪部として説明しているが、これに限定されるものではなく、例えば、爪部以外の指部分であってもよい。
運動センサインタフェース1120(図1参照)は、アナログデジタル変換回路を含み、運動センサ1110によって検出されたアナログ信号の波形データを、所定のサンプリング周波数でデジタル信号の波形データに変換し、前記変換されたデジタル信号が運動センサ制御部1130(図1参照)に導入される。
図3は、運動センサ制御部1130の構成等を示したブロック図である(運動センサインタフェース1120の図示は省略している)。ここで、運動センサ制御部1130が波形データを取得する手順について説明する。
以上、運動センサ1110として磁気センサを用いた場合について説明したが、その代わりに、加速度センサやストレインゲージ、高速度カメラ等を用いてもよい。
運動機能解析装置1200(図1参照)は、運動機能測定装置1100によって測定されたデータの記録や解析を行うものである。ここで、運動機能解析装置1200は、運動センサ制御部1130からの出力信号を入力するデータ入力部1210と、前記入力した出力信号を解析するデータ処理部1220と、運動機能測定装置1100へ測定の開始のための信号を送信する信号制御手段1230と、被験者情報処理手段1240と、データ処理部1220の解析結果を表示部1400に出力できる形式に処理する出力処理手段1250と、データ処理部1220と被験者情報処理手段1240のデータを保存する記憶部1260と、データの受け渡しや演算処理などの制御を行う制御部1270と、を含んで構成される。
データ処理部1220は、データ入力部1210から送給され制御部1270を通して得られた出力信号に基づいて、被験者の指タッピング運動の運動波形を算出し、パーキンソン病の重症度を表す客観的な指標を算出する。
なお、年齢補正特徴量生成手段1223は、疾患による運動機能低下を評価する際に老化による運動機能低下の影響を低減する効果があるので、当該低減の必要がない場面では不要である。
運動波形生成手段1221(図1参照)は、運動機能測定装置1100から送給された電圧出力の波形データを、対応する運動波形に変換し、変換された運動波形を時間微分又は時間積分することによって、距離波形と、速度波形と、加速度波形とを補完的に生成するものである。
特徴量生成手段1222(図1参照)は、運動波形生成手段1221から得られた運動波形の特徴量を抽出する。図5Aと図5Bは、特徴量の名称と定義を示す図である。以下では、必要な用語を説明した後、特徴量番号5023〜5028の特徴量を詳細に説明する。なお、特徴量番号5001〜5022の特徴量については、図5Aと図5Bに示した定義の通りであるので、詳細な説明を省略する。また、以下において、「特徴量番号50※※の特徴量」を「特徴量50※※」とも表記する。
タップインターバルの局所的な標準偏差5026(図5B参照)とは、近傍n個のタップインターバルの標準偏差を、全計測時間にわたって平均した値である。nは、2以上で、かつタッピング回数よりも小さい整数であれば、いくつでもよい。
極大点付近の尖度5028は、パーキンソン病などの運動障害に観察される症状である、筋肉のこわばり(筋固縮)を表すことができると考えられる。筋肉がこわばると、オープニング動作とクロージング動作の切り替えを滑らかに行えず急激に切り替えるために、極大点付近の距離波形が尖ると考えられるからである。
年齢補正特徴量生成手段1223(図1参照)は、特徴量生成手段1222によって得られた各々の非補正特徴量5001〜5028を、年齢で補正することによって年齢補正特徴量を算出する。
具体的には、記憶部1260に保存されている被験者の年齢を後述する推定式に代入して得た値を年齢推定特徴量とし、非補正特徴量から前記年齢推定特徴量を減じた値を年齢補正特徴量として算出する。なお、年齢補正特徴量の計算方法および効果については後述する。
運動障害総合値生成手段1224(図1参照)は、下記の式(1)によって年齢補正特徴量を合成することで、運動障害総合値(MD)を算出する。なお、式(1)による計算方法の詳細と運動障害総合値の効果については後述する。
運動障害スコア推定手段1225(図1参照)は、運動障害総合値と運動障害の重症度のスコアとの関係を表す近似関数に、運動障害総合値を代入して、運動障害推定スコアを求める。なお、近似関数の求め方と運動障害推定スコアの効果については後述する。
信号制御手段1230(図1参照)は、運動機能測定装置1100へ測定の開始のための信号を送信する。運動機能測定装置1100は、測定を行わないときはスタンバイ状態で、信号制御手段1230からの信号によって測定可能な状態になる。
被験者情報処理手段1240(図1参照)は、記憶部1260内の、被験者情報や解析結果等の情報を記録する被験者DB(Data Base)を用いて、それらの情報の管理を行うものである。
出力処理手段1250(図1参照)は、表示部1400に、被験者DBに登録された被験者情報や解析結果等の情報を、グラフやテーブルの形式を適宜用いて視覚的に理解しやすい表示形式で表示させるものである。なお、出力処理手段1250は、前記した全ての解析結果に関し、同時に表示させる必要はなく、操作者が適宜選択する項目に関して表示させる構成とすることもできる。
制御部1270は、CPU(Central Processing Unit)と、ROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)等によって構成される。
データ処理部1220内の各手段、信号制御手段1230、被験者情報処理手段1240および出力処理手段1250は、記憶部1260に格納されたプログラム又はデータを制御部1270にロードして、演算処理を実行することによって実現される。
操作入力部1300は、運動機能評価システム1000の操作者が、被験者情報を入力するためのものであって、キーボードやマウス等によって実現することができる。また、被験者情報を入力する場合には、操作者による入力を補助するユーザインタフェースとして、ディスプレイに入力画面を表示させるようにしてもよい。
表示部1400は、データ処理部1220により処理された被験者情報や運動情報を出力するものであって、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)やCRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイやプリンタ等によって実現することができる。
次に、図11〜図14を参照して、表示部1400に表示される画面例について説明する。
健常群(健常者群)を対象として、特徴量生成手段1222によって複数の非補正特徴量を算出する。ここで、健常群のデータ数は多いほどよく、健常群の年齢層は運動障害の発症率の高い年齢層に合わせることが望ましい。
以下、運動障害総合値の求め方について説明する。
パーキンソン病の症状は、(i)振戦(ふるえ)、(ii)筋固縮(筋肉のこわばり)、(iii)無動(動きが遅いまたは小さい)、(iv)姿勢保持障害(バランス障害)という主要な4つの症状(四大徴候)に加えて、(v)同時に2動作を行う能力の低下、(vi)リズム生成能力の低下を加えた6つの症状で説明できると言われている。このうち、指タッピング運動と相関が強いのは(i)(ii)(iii)(vi)であると考えられる。なお、ここでは4つの症状に着目したが、その数は増減してもよい。また、投薬の効果を見るために有効な症状のみに着目する観点などから、症状の種類を限定してもよい。
(i)タッピング運動の大きな動き以外の小さな運動を表す特徴量
(ii)筋力を表すと考えられる加速度に関する特徴量
(iii)振幅またはタッピング回数の大小を表す特徴量
(vi)リズムのばらつきを表す特徴量
ただし、
運動障害群における運動障害総合値とUPDRS(パーキンソン病の重症度のスコア)のデータから、両者の関係を表す近似関数を求める。ここで、近似の精度を上げるために、運動障害群は幅広い重症度のデータを含むことが望ましい。
図18の模式図に示すように、UPDRSと運動障害総合値のデータセットをプロットし、最小二乗法を用いて一次関数・二次関数・指数関数など様々な関数のいずれかにフィッティングし、決定係数の大小で最適な近似関数18100を選択する。
図20は、図19に示す若年層に限定した運動障害群(B)と高齢層に限定した健常群(B)の識別において、クロージング動作時の最大加速度(図5Bの特徴量5017)の年齢補正特徴量と非補正特徴量のAUCを比較したグラフである。非補正特徴量のAUCより年齢補正特徴量のAUCが高く、識別性能が高い。同様に、図5Aと図5Bの28個の特徴量のうち26個のAUCは、年齢補正特徴量の方が高くなっており、非補正特徴量よりも年齢補正特徴量を用いた方が、識別性能がよいことがわかる。
図21は、図19に示す運動障害群(A)と健常群(A)の識別において、各症状に対応する特徴量として選択された特徴量のAUCと、運動障害総合値のAUCとの比較である。運動障害総合値のAUCが最も高いことから、運動障害総合値の識別性能が最も高いことがわかる。
第1実施形態の運動機能評価システム1000によれば、運動障害総合値によってパーキンソン病の複数の症状を総合的に評価できるため、1つの症状を定量化した場合と比較して、より精度よくパーキンソン病の重症度を評価できる。また、運動障害総合値を求める際に年齢補正特徴量を用いることで、老化による運動機能低下の影響を低減できる。
以下、第2実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。第2実施形態では、第1実施形態と同様、パーキンソン病への適用例を示す。また、図1〜図4、図6〜図15、図18、図19については、第1実施形態と同様であるので、説明を省略する。
ここで、加速度波形において、クロージング動作時の極大値をACとし、オープニング動作時の極大値をAoとする。
また、躍度波形において、クロージング動作時の極大値をJCとし、オープニング動作時の最初の極大値をJoとする。
以下、第3実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。以下、第3実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。第3実施形態では、第1実施形態と同様、パーキンソン病への適用例を示す。また、図1〜図4、図6〜図15、図18、図19については、第1実施形態と同様であるので、説明を省略する。
なお、本実施形態で用いたデータは「できる限り大きくできる限り速く」と被験者に指示して指タッピング運動をさせた場合のデータであるが、2指を最大に開かず一定の振幅で指タッピング運動を行わせてもよい。
特徴量生成手段1222(図1参照)で生成される特徴量として、図24で示すようなリサージュ図形の形状の類似性を計算する。リサージュ図形とは、横軸を指タッピング運動の速度、縦軸を指タッピング運動の加速度とし、全計測時間中の点をプロットして得られる図形である。なお、加速度と速度の個人差を排除して形状の違いをより明示的に表すために、ここでは、加速度および速度を各々の最大振幅で正規化している。
図27(a)は、リサージュ図形の速度0のときの加速度の最小値の平均値についてのROC曲線を示した図である。図27(b)は、リサージュ図形の速度0のときの加速度の最小値の平均値(正規化済み)についてのROC曲線を示した図である。図27(c)は、リサージュ図形(パーキンソン病患者)のリサージュ図形(健常者)からの相違度についてROC曲線を示した図である。
以下、第4実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。第4実施形態では、第1実施形態と同様、パーキンソン病への適用例を示す。また、図1〜図4、図6〜図15、図18、図19については、第1実施形態と同様であるので、説明を省略する。
特徴量生成手段1222(図1参照)で生成される特徴量として、オープニング速度最大時の距離を計算する(図28参照)。以下、この特徴量の算出方法を説明する。
図28に示すように、オープニング動作中(距離波形の極小値23100から次に初めて表れる距離波形の極大値23200までの範囲)において、速度が最大になる点23300を算出し、そのときの距離値23400を求める。そして、速度が最大になるときの距離値23400と極小値23100との差23600を、極大値23200と極小値23100の差23500で割る。求める特徴量は、この値(オープニング速度最大時の距離)の全計測時間にわたっての平均値または標準偏差である。
図29に示すように、クロージング動作中(距離波形の極大値24200から次に初めて表れる距離波形の極小値24100までの範囲)において、速度が最小になる点24300を算出し、そのときの距離値24400を求める。そして、速度が最小になるときの距離値24400と極小値24100との差24600を、極大値24200と極小値24100の差24500で割る。求める特徴量は、この値(クロージング速度最小時の距離)の全計測時間にわたっての平均値または標準偏差である。
図30と図31において、感度とは、全パーキンソン病患者に関して、患者であると正しく判定した割合を示す。つまり、感度が高いと、パーキンソン病患者を健常者であると誤判定する可能性が低い。
例えば、複数の年齢補正特徴量を合成して運動障害総合値を生成するとき、各年齢補正特徴量に、AUCの値に基づく重みをつけて、あるいは、統計的手法によって過去の情報から予め求めた健常者データ群と運動障害者データ群を識別するのに最適な重みをつけて、前記合成を行うようにしてもよい。
その他、具体的な構成や処理について、本発明の主旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
1100 運動機能測定装置
1110 運動センサ
1120 運動センサインタフェース
1130 運動センサ制御部
1200 運動機能解析装置
1210 データ入力部
1220 データ処理部(解析手段)
1221 運動波形生成手段
1222 特徴量生成手段
1223 年齢補正特徴量生成手段
1224 運動障害総合値生成手段
1225 運動障害スコア推定手段
1230 信号制御手段
1240 被験者情報処理手段
1250 出力処理手段
1260 記憶部(記憶手段)
1270 制御部
1300 操作入力部
1400 表示部(表示手段)
1500 収容部
Claims (16)
- 片手の二指の開閉動作の繰り返しである指タッピング運動を行う被験者に装着された運動センサから取得した前記指タッピング運動に関する時系列の波形データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記波形データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段と、を備える運動機能評価システムであって、
前記解析手段は、
前記記憶手段に記憶された前記波形データに基づいて、前記波形データに対応する運動波形を生成する運動波形生成手段と、
前記運動波形に基づいて、前記指タッピング運動の特徴を表す特徴量を複数生成する特徴量生成手段と、
前記特徴量生成手段において生成された前記複数の特徴量を、前記記憶手段に予め記憶された健常者についての対応する各特徴量と比較することにより、合成することで、前記被験者の運動障害の度合いを表す運動障害総合値を生成する運動障害総合値生成手段と、
を含み、
前記特徴量生成手段は、
前記指タッピング運動に関する加速度の波形データと、それを微分して得られる躍度の波形データとの極大点および極小点を用いて、二指が接触している時間帯を前記特徴量として算出する
ことを特徴とする運動機能評価システム。 - 片手の二指の開閉動作の繰り返しである指タッピング運動を行う被験者に装着された運動センサから取得した前記指タッピング運動に関する時系列の波形データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記波形データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段と、を備える運動機能評価システムであって、
前記解析手段は、
前記記憶手段に記憶された前記波形データに基づいて、前記波形データに対応する運動波形を生成する運動波形生成手段と、
前記運動波形に基づいて、前記指タッピング運動の特徴を表す特徴量を複数生成する特徴量生成手段と、
前記特徴量生成手段において生成された前記複数の特徴量を、前記記憶手段に予め記憶された健常者についての対応する各特徴量と比較することにより、合成することで、前記被験者の運動障害の度合いを表す運動障害総合値を生成する運動障害総合値生成手段と、
を含み、
前記特徴量生成手段は、前記指タッピング運動の速度データと加速度データを二次元表示して得られるリサージュ図形の形状の類似度を前記特徴量として算出する
ことを特徴とする運動機能評価システム。 - 前記特徴量生成手段で生成された前記複数の特徴量それぞれに対して、年齢ごとの特性に基づいた補正を行うことで、複数の年齢補正特徴量それぞれを生成する年齢補正特徴量生成手段を、さらに含む
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の運動機能評価システム。 - 前記年齢補正特徴量生成手段は、
前記複数の特徴量それぞれについて、年齢ごとの分布傾向を表す回帰直線または回帰曲線を算出し、前記回帰直線または回帰曲線における該当年齢に対応する値を減算することで、年齢ごとの特性に基づいた補正を行って前記複数の年齢補正特徴量それぞれを生成する
ことを特徴とする請求項3に記載の運動機能評価システム。 - 前記解析手段は、
前記運動障害総合値と、運動障害の重症度のスコアである運動障害スコアと、の関係を表す所定の近似関数を用いて、前記運動障害総合値から前記運動障害スコアを推定する運動障害スコア推定手段を、さらに含む
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の運動機能評価システム。 - 前記運動障害総合値生成手段は、
前記運動障害の症状ごとに、対応する前記特徴量が複数ある場合、AUC(Area Under The ROC Curve)の値の高い特徴量を選択し、
前記選択された特徴量に対応する前記特徴量に、前記AUCの値に基づく重みをつけて前記合成を行うことで、前記運動障害総合値を生成する
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の運動機能評価システム。 - 前記運動障害総合値生成手段は、
前記運動障害総合値を生成するとき、
前記複数の特徴量それぞれを、健常者データ群の分布で正規化し、
正規化された前記複数の特徴量それぞれの絶対値の平均を、前記運動障害総合値として生成する
ことを特徴とする請求項6に記載の運動機能評価システム。 - 前記運動障害総合値生成手段は、
統計的手法によって過去の情報から予め求めた、健常者データ群と運動障害者データ群を識別するのに最適な重みを前記複数の特徴量それぞれに用いて、前記合成を行う
ことを特徴とする請求項6に記載の運動機能評価システム。 - 前記表示手段は、
前記運動障害総合値の生成に用いた前記複数の特徴量それぞれを、レーダーチャートによって表示する
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の運動機能評価システム。 - 片手の二指の開閉動作の繰り返しである指タッピング運動を行う被験者に装着された運動センサから取得した前記指タッピング運動に関する時系列の波形データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記波形データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段と、を備える運動機能評価システムによる運動機能評価方法であって、
前記解析手段は、運動波形生成手段と、特徴量生成手段と、運動障害総合値生成手段と、を備えており、
前記運動波形生成手段は、前記記憶手段に記憶された前記波形データに基づいて、前記波形データに対応する運動波形を生成し、
前記特徴量生成手段は、前記運動波形に基づいて、前記指タッピング運動の特徴を表す特徴量を複数生成し、その際、前記指タッピング運動に関する加速度の波形データと、それを微分して得られる躍度の波形データとの極大点および極小点を用いて、二指が接触している時間帯を前記特徴量として算出し、
前記運動障害総合値生成手段は、前記特徴量生成手段において生成された前記複数の特徴量を、前記記憶手段に予め記憶された健常者についての対応する各特徴量と比較することにより、合成することで、前記被験者の運動障害の度合いを表す運動障害総合値を生成する
ことを特徴とする運動機能評価方法。 - 片手の二指の開閉動作の繰り返しである指タッピング運動を行う被験者に装着された運動センサから取得した前記指タッピング運動に関する時系列の波形データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記波形データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段と、を備える運動機能評価システムによる運動機能評価方法であって、
前記解析手段は、運動波形生成手段と、特徴量生成手段と、運動障害総合値生成手段と、を備えており、
前記運動波形生成手段は、前記記憶手段に記憶された前記波形データに基づいて、前記波形データに対応する運動波形を生成し、
前記特徴量生成手段は、前記運動波形に基づいて、前記指タッピング運動の特徴を表す特徴量を複数生成し、その際、前記指タッピング運動の速度データと加速度データを二次元表示して得られるリサージュ図形の形状の類似度を前記特徴量として算出し、
前記運動障害総合値生成手段は、前記特徴量生成手段において生成された前記複数の特徴量を、前記記憶手段に予め記憶された健常者についての対応する各特徴量と比較することにより、合成することで、前記被験者の運動障害の度合いを表す運動障害総合値を生成する
ことを特徴とする運動機能評価方法。 - 前記運動機能評価システムは、年齢補正特徴量生成手段を、さらに含んでおり、
前記年齢補正特徴量生成手段は、
前記特徴量生成手段で生成された前記複数の特徴量それぞれに対して、年齢ごとの特性に基づいた補正を行うことで、複数の年齢補正特徴量それぞれを生成する
ことを特徴とする請求項10または請求項11に記載の運動機能評価方法。 - 前記年齢補正特徴量生成手段は、
前記複数の特徴量それぞれについて、年齢ごとの分布傾向を表す回帰直線または回帰曲線を算出し、前記回帰直線または回帰曲線における該当年齢に対応する値を減算することで、年齢ごとの特性に基づいた補正を行って前記複数の年齢補正特徴量それぞれを生成する
ことを特徴とする請求項12に記載の運動機能評価方法。 - 前記解析手段は、運動障害スコア推定手段を、さらに含んでおり、
前記運動障害スコア推定手段は、
前記運動障害総合値と、運動障害の重症度のスコアである運動障害スコアと、の関係を表す所定の近似関数を用いて、前記運動障害総合値から前記運動障害スコアを推定する
ことを特徴とする請求項10または請求項11に記載の運動機能評価方法。 - 前記運動障害総合値生成手段は、
前記運動障害の症状ごとに、対応する前記特徴量が複数ある場合、AUC(Area Under The ROC Curve)の値の高い特徴量を選択し、
前記選択された特徴量に対応する前記特徴量に、前記AUCの値に基づく重みをつけて前記合成を行うことで、前記運動障害総合値を生成する
ことを特徴とする請求項10または請求項11に記載の運動機能評価方法。 - 請求項1から請求項9のいずれか1項に記載の運動機能評価システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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