JP6444309B2 - 坐位及び立位姿勢の間の遷移を特定する方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、ユーザの運動の測定からユーザによる坐位姿勢及び立位姿勢の間の遷移を識別する方法及び装置に関する。

転倒は、高齢者にとって最も大きな健康リスク要因の１つである。６５歳以上の老人の約１／３は、年に一度少なくとも転倒する。

これらの転倒の多くは、転倒リスクの早めの識別及び有効で目標化された転倒防止プログラムのアプリケーションにより回避されることができる。強さ及びバランス訓練（ＳＢＴ）に基づかれる転倒防止トライアルは、高齢者に対する転倒リスクが低下されることができることを示した。

転倒リスクの評価に関する重要なパラメータは、日々の活動の量である。高い転倒リスクを持つ集団の最大部分である虚弱な高齢者に関して、彼らが１日において「足に頼る」（即ち歩行、立位等の）時間の量は、彼らの転倒リスクに対する役立つ洞察を提供する。パラメータ「足に頼る時間」は、人が特定の重み支持活動を実行している、又は定期的な／不規則な歩行、立位といった重み支持姿勢にある時間量に対応する。他方、パラメータ「足に頼らない時間」は、人が非重み支持活動をする、又は寝ている、坐位といった非重み支持姿勢で過ごす時間量に対応する。日々の暮らしの状況にある特定の人に対する「足に頼る時間」の連続的又は定期的なモニタリング及び分析は、正確で信頼性が高い転倒リスク評価に関する標準的な物理試験に対して相補的である。

しかしながら、日々の活動又は足に頼る時間の信頼性が高い評価は、困難である。最も一般に使用される方法は、人が自身の活動を自分で記録することである。しかしながら、セルフレポーティングは、多くの欠点を持ち、正確な評価には一般に信頼性が低く不十分な情報を生みだす。

体上感知技術の最近の発展は、日々の活動の客観的な測定を提供するが、現在利用可能なプロダクトの多くは、ランニング及び定期的なウォーキングといった動的な活動を検出及び監視することができるだけであり、これは、特に虚弱な集団の日々の暮らしを分析するとき重要ではない。姿勢の分析を提供するいくつかのプロダクトが存在する。しかし、それらは、例えば大腿といった不都合な位置にユーザがセンサを着用することを必要とする。評価ツールを使用する際に良いコンプライアンスを得るため、センサプラットフォームは理想的には、ペンダント着用又は類似するデバイスの形で、胴体上部に配置されるべきである。しかしながら、この位置にあるデバイスを用いて得られた運動信号から、坐位及び立位といった姿勢を検出することは、困難である。

従って、ユーザの運動の測定から、ユーザが坐位姿勢から立位姿勢及びその逆へと移行したときを識別することができる方法及び装置に関する必要性が存在する。これらの姿勢変化を識別することは、ユーザに関する足に頼る時間の評価を可能にする。足に頼る時間は、ユーザが座っていない又は横になっていないと決定されるすべての時間期間の合計とすることができる。例えば、坐位姿勢から立位姿勢への遷移が、立位姿勢から坐位姿勢への次の遷移まで続く。

本発明の第１の側面によれば、ユーザによる立位姿勢及び坐位姿勢の間の遷移を特定する方法が、提供される。この方法は、運動の間、上記ユーザにより経験される加速度の測定を得るステップと、運動の間、上記ユーザの一部の高さを示す信号を得るステップと、立位姿勢及び坐位姿勢の間の遷移に対応する候補運動を特定するため、上記加速度の測定を処理するステップと、上記信号において高さにおける増加と一致する運動があるとき、上記特定された候補運動を坐位姿勢から立位姿勢への遷移として決定し、上記信号において高さにおける減少と一致する運動があるとき、上記特定された候補運動を立位姿勢から坐位姿勢への遷移として決定するステップとを有する。

いくつかの実施形態において、上記高さを示す信号を得るステップが、上記ユーザに付けられる空気圧センサの出力を処理することにより、上記信号を得るステップを有する。

代替的な実施形態では、上記高さを示す信号を得るステップが、運動の間、上記ユーザにより経験される上記加速度の測定を処理することにより、上記信号を得るステップを有する。

いくつかの実施形態において、運動の間、上記ユーザにより経験される垂直加速度の測定を得るステップが、運動の間、上記ユーザにより経験される３次元における上記加速度の測定を得るステップと、上記ユーザにより経験される上記垂直加速度を推定するため、上記加速度の測定を処理するステップとを有する。

いくつかの実施形態において、上記測定を処理するステップが、上記測定のノルムを計算するステップを有する。

好ましくは、立位姿勢及び坐位姿勢の間の遷移に対応する候補運動を特定するため、上記加速度の測定を処理するステップが、坐位から立位遷移に関する所定の加速度プロファイルに上記加速度の測定を整合させるステップを有する。

好ましい実施形態において、坐位から立位遷移に関する所定の加速度プロファイルに上記加速度の測定を整合させるステップが、順方向フィルタリングされた信号を生成するため、上記所定の加速度プロファイルで上記加速度の測定をフィルタリングするステップと、上記順方向フィルタリングされた信号を反転させるステップと、上記所定の加速度プロファイルで上記反転された信号をフィルタリングするステップとを有する。

好ましくは、上記加速度の測定を処理するステップが更に、坐位から立位及び立位から坐位遷移に対応する上記信号の部分の大きさを強化し、上記ユーザの歩行に対応する上記信号の部分の大きさを抑制するフィルタを用いて、上記整合ステップから生じる上記信号をフィルタリングするステップを有する。

いくつかの実施形態において、上記フィルタリングするステップが、（ａ）上記整合ステップから生じる上記信号におけるウィンドウにおいてサンプルのサブセットに対して：（ｉ）上記サブセットにおける上記サンプルの平均を決定し；（ｉｉ）上記サブセットにおける上記サンプルの各々から上記決定された平均を減算し；（ｉｉｉ）上記ステップ（ｉｉ）の出力において各サンプルの絶対値を決定し；（ｉｖ）上記ステップ（ｉｉｉ）の出力において上記サンプルの平均を決定する；ステップと、（ｂ）上記整合ステップから生じる上記信号にわたり上記ウィンドウを動かし、上記ステップ（ａ）を繰り返すステップと、（ｃ）フィルタリングされた信号を生成するため、ステップ（ｂ）において得られる上記信号の移動平均を決定するステップとを有する。

代替的な実施形態では、上記フィルタリングするステップが、（ａ）上記整合ステップから生じる上記信号におけるウィンドウにおいてサンプルのサブセットに対して：（ｉ）上記サブセットにおける上記サンプルの各々から値を減算し；（ｉｉ）上記ステップ（ｉ）の出力において各サンプルの絶対値を決定し；（ｉｉｉ）上記ステップ（ｉｉ）の出力において上記サンプルの平均を決定するステップと、（ｂ）上記整合ステップから生じる上記信号にわたり上記ウィンドウを動かし、上記ステップ（ａ）を繰り返すステップと、（ｃ）フィルタリングされた信号を生成するため、ステップ（ｂ）において得られる上記信号の移動平均を決定するステップとを有する。

いくつかの実施形態において、上記加速度の測定を処理するステップが更に、上記フィルタリングされた信号におけるピークとして上記フィルタリングされた信号における候補運動を特定するステップを有する。これらの実施形態において、上記ピークが閾値より大きい大きさを持つ所で、候補運動が特定される。

立位姿勢及び坐位姿勢の間の遷移に対応する候補運動を特定するために上記加速度の測定を処理するステップが更に、上記サンプルの大きさが上記閾値の所定の割合に等しいところで、上記フィルタリングされた信号における対応するピークのいずれかの側の上記サンプルに対応する時間として、各特定された候補運動に関する開始及び終了時間を推定するステップを有する。

特定の実施形態において、上記方法は、上記候補運動に関する上記推定された開始時間前の上記高さ信号においてサンプルをカバーするウィンドウにわたり、上記ユーザの部分の高さの平均として、上記候補運動の前の上記高さを決定し、上記候補運動に関する上記推定された終了時間後の上記高さ信号においてサンプルをカバーするウィンドウにわたり、上記ユーザの部分の高さの平均として、上記候補運動の後の上記高さを決定し、及び上記候補運動の間の高さにおける変化を与えるため、上記候補運動の後の上記決定された高さから上記候補運動の前の上記決定された高さを減算することにより、上記得られた高さ信号から各候補運動に関して高さにおける変化を決定するステップを更に有する。

本発明の第２の側面によれば、ユーザに関する足に頼る時間を決定する方法が提供され、この方法は、上述した方法により、上記ユーザによる立位姿勢及び坐位姿勢の間の遷移を特定するステップと、坐位姿勢から立位姿勢への遷移から、立位姿勢から坐位姿勢への次の遷移までの時間期間として、上記ユーザが立位のときを決定するステップと、上記足に頼る時間を与えるため、各々の上記時間期間の長さを合計するステップとを有する。

本発明の第３の側面によれば、ユーザに関する転倒リスクを決定する方法が提供され、この方法は、上述した方法により、足に頼る時間を決定するステップと、上記決定された足に頼る時間から上記ユーザに関する転倒リスクを決定するステップとを有する。

本発明の第４の側面によれば、コンピュータ又はプロセッサ上で実行されるとき、上記コンピュータ又はプロセッサに、上述した方法のいずれかに基づき、ユーザの運動の測定における立位姿勢及び坐位姿勢の間の遷移を特定させるコンピュータプログラムコードを有するコンピュータプログラムが提供される。

本発明の第５の側面によれば、ユーザの運動の測定における立位姿勢及び坐位姿勢の間の遷移を特定する装置が提供され、この装置は、処理ユニットを有し、上記処理ユニットが、立位姿勢及び坐位姿勢の間の遷移に対応する候補運動を特定するため、上記ユーザにより経験される上記加速度の測定を処理し、上記運動の間、上記ユーザの一部の高さを示す信号において高さにおける増加と一致する運動があるとき、上記特定された候補運動を坐位姿勢から立位姿勢への遷移として決定し、上記ユーザの一部の高さを示す信号において高さにおける減少と一致する運動があるとき、上記特定された候補運動を立位姿勢から坐位姿勢への遷移として決定するよう構成される。

この装置のさまざまな他の実施形態が想定され、そこでは、この処理ユニットが更に、上記の方法ステップのいずれかを実行するよう構成される。

本発明の第６の側面によれば、ユーザにより着用されるよう構成されるデバイスが提供され、このデバイスは、３次元において上記デバイス上で作用する加速度を測定する加速度計と、上述した装置とを有し、上記処理ユニットが、上記加速度計からの上記加速度の測定を処理するよう構成される。

本発明の第７の側面によれば、システムが提供され、このシステムは、ユーザにより着用されるよう構成されるデバイスであって、３次元において上記デバイス上で作用する加速度を測定する加速度計を含む、デバイスと、上記デバイスと通信するよう構成され、上述した装置を含むベースユニットであって、上記処理ユニットが、上記加速度計からの上記加速度の測定を処理するよう構成される、ベースユニットとを有する。

ユーザに付けられる本発明の実施形態によるセンサユニットを示す図である。 本発明の実施形態によるセンサユニットのブロック図である。 ユーザの運動の測定から姿勢遷移を特定する方法を示すフローチャートである。 坐位から立位遷移の間、垂直加速における変動の例を示すグラフである。 坐位から立位及び立位から坐位遷移を検出するアルゴリズムを示すブロック図である。 図５における処理アルゴリズムのさまざまなステップでの信号を示すグラフのセットである。 坐位から立位遷移を検出する際の使用に最適化された例示的な整合フィルタを示す図である。

本発明の実施形態が、以下の図面を参照し、例示に過ぎないものを用いて説明される。

図１に示されるように、本発明は、ユーザ４により着用されるセンサユニット２の形で装置を提供する。図示される実施形態において、センサユニット２は、ユーザの首周りに配置される首コード６を持つペンダントの形で提供される。代替的に、センサユニット２は、例えば胴体、骨盤又は胸骨といったユーザ体の異なる部分で、又は、この上に着用されるよう構成されることができ、体のその部分に対してセンサユニット２を付けるのに適した構成（例えば、ユニット２が骨盤又は胸骨に付けられる場合のベルト又はストラップ）を有する。

センサユニット２は、ユーザ４の運動を測定し、その測定を処理して、ユーザ４が坐位姿勢から立位姿勢へと（本書において「坐位から立位遷移」とも参照される）、及び立位姿勢から坐位姿勢へと（本書において「立位から坐位遷移」とも参照される）姿勢における変化を実行したときを決定するのに用いられる。本書における「立位」姿勢は、ユーザが足を使う（即ち重み支持活動を実行している）任意の姿勢に対応し、歩行／走行だけでなく静止して立位にあることを含む。こうして、センサユニット２は、ユーザ４が坐位姿勢から歩行への変化（及びその逆）だけでなく、シンプルな坐位から立位への直立した姿勢変化を実行したときを決定するため、測定を処理するのに用いられることができる。いくつかの実施形態において、ユーザ４の身体の運動の測定からユーザに関する足に頼る時間を決定し、及びオプションで決定された足に頼る時間からユーザ４に関する転倒リスクの指示も決定するために、センサユニット２が用いられる。

代替的な実現において、測定の処理、足に頼る時間の決定、及び転倒リスクの指示のいくつか又は全部は、（図１にて図示省略される）ユーザ４により着用されるセンサユニット２とは分離したベースユニットにおいて実行されることができる。この場合、センサユニット２は、運動測定又は特定された姿勢変化に関する情報を有線又は無線接続を用いて、ベースユニットに送信することができる。

図２は、本発明によるセンサユニット２の実施形態を示す。センサユニット２は、３つの直交軸線に沿って加速度を測定する（及び各々の軸に沿って加速度を示す個別の信号を出力する）加速度計８、及び地面の上でセンサユニット２の高度又は高さを測定する（又はより詳細には地面の上のセンサユニット２の高度又は高さにおける変化を測定するか、又はそれらの変化が測定されることを可能にする）オプションのセンサ９を有する。センサユニット２の高度又は高さを測定するセンサ９は例えば、高度計又は空気圧センサを有することができる。しかしながら、当業者であれば、他のタイプのセンサが使用されることができる点を理解されるであろう。いくつかの実施形態において、加速度計８からの測定は、地面の上のセンサユニット２の高さを決定するか、又はセンサユニット２の高さにおける変化を決定するために処理されるとすることができる。加速度計８及びセンサ９（存在する場合）により出力される信号は、分析のためプロセッサ１０に提供される。

センサユニット２は、メモリ１２及び送信機又はトランシーバ回路１４を有する。メモリ１２は、加速度計８及びセンサ９からの測定を格納し、プロセッサ１０による分析の結果を格納するのに使用される。分析結果がユーザ又は健康プロバイダにより見られる又は研究されることができる場合、送信機又はトランシーバ回路１４は、遠隔（ベース）ユニット又はコンピュータにその分析の結果を送信するのに使用されることができる。

いくつかの実施形態において、加速度計８は、微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）加速度計である。加速度計８により経験される加速度は、５０Ｈｚのレートでサンプリングされることができる。しかしながら、他の多くのサンプリング周波数が使用されることができることはいうまでもない。センサ９が、空気圧センサ又は高度計である場合、地面の上のセンサユニット２の高さの測定は、約１．８Ｈｚの周波数でサンプリングされることができる。しかし、他のサンプリング周波数が使用されることができることはいうまでもない。

高さを測定するセンサ９に関して使用されるセンサの特定のタイプに基づき、センサ９は、地面（又は空気圧センサーの場合海面）の上の高さを示す信号を出力することができる。この場合、高さ測定の時系列が、１つの測定サンプルから次のサンプルまでの（又は所定の数の測定サンプルにわたる）高さにおける変化を決定するため、プロセッサ１０により分析されることができる。代替的に、センサ９は、過去又は以前に特定された測定サンプルから、センサユニット２の高さにおける変化の指示を直接出力することができる。

本発明の実施形態において、加速度計８及びセンサ９により集められる測定は、坐位から立位及び立位から坐位遷移の発生及びオプションで足に頼る時間及び転倒リスクを決定するセンサデバイス２におけるプロセッサ１０により分析される。代替的に、加速度計８及びセンサ９からの測定は、送信機／トランシーバ回路１４を介して、ベースユニットに送信されることができる。ベースユニットは、坐位から立位及び立位から坐位遷移の発生を決定するために測定を分析する。いずれにせよ、処理は、（ほぼ）リアルタイムにおいて実行されることができるか、又は、加速度計８及びセンサ９からの測定が、将来の処理（即ちオフライン）のためメモリ１２又はベースユニットに格納されることができる。

図３は、ユーザの運動の測定において坐位姿勢及び直立した姿勢（例えば、立位又は歩行）の間の遷移を識別するのに必要とされるステップを説明するフローチャートを示す。最初に（ステップ１０１）、センサユニット２（及び従って、ユーザ４。なぜなら、ユーザがセンサユニット２を着用しているからである。）により経験される加速度の測定が得られる。第２に（ステップ１０３）、ユーザの一部の高さにおける変化を示す信号が得られる。上述したように、この信号は、空気圧又は高度センサから得られることができるか、又は、それは、絶対の高さ又はユーザの高さにおける変化を決定するために加速度の測定を処理することにより得られることができる。

ステップ１０１及び１０３における加速度及び高さ（又は高さにおける変化）の測定は、実質的に同じ期間にわたり得られる。

次に、ステップ１０５において、加速度の測定は、ユーザ４による坐位から立位遷移及び立位から坐位遷移に対応する、測定における運動を識別するために処理される。可能性として坐位から立位及び立位から坐位遷移に対応するものとしてこのステップにおいて識別される加速度計測定の部分（即ち測定サンプルのシーケンス）は、「候補運動」と称される。

本発明の好ましい実施形態において、後で詳しく述べるように、候補運動は、坐位から立位遷移の間に発生すると思われる加速度プロファイルに加速度の測定を整合させることにより識別される。

図４におけるグラフは、典型的な坐位から立位運動の間、垂直方向において測定される加速度を示す。ユーザ４は、安静から始まる（即ち、垂直方向において測定される加速度が、ほぼ０である）。ユーザは、時間ｔｓで動き始める。この時点で測定される加速度は、Ａｃｃ_{ｖｅｒｔ＿ｓ}と表される。ユーザが動き始めた直後で、椅子から上昇する前に、加速度プロファイルにおける最小が通常は存在する。その後、ユーザの臀部は、時間ｔ_ｈｏ（「ｈｏ」は、ヒップオフを表す）で支持手段（即ち椅子）を離れ、この時間での加速度は、Ａｃｃ_{ｖｅｒｔ＿ｈｏ}と表される。垂直方向における加速度は、時間ｔ_ｐｒでＡｃｃ_{ｖｅｒｔ＿ｐｒ}と表されるピーク（ピーク反応）まで増加する。ピーク反応は、時間ｔ_ｌｒで発生する、Ａｃｃ_{ｖｅｒｔ＿ｌｒ}と表される負の加速度である最低反応により追従される。運動の終了は、時間ｔ_ｅで発生し、加速度は、Ａｃｃ_{ｖｅｒｔ＿ｅ}と表される。

こうして、図３におけるフローチャートのステップ１０５において、サンプルのシーケンスを識別するため加速度計測定を分析することにより、候補運動が識別される。このプロファイルは、図４に示されるプロファイルと整合する、又は実質的に整合する。

ステップ１０７において、各候補運動の時間の間、又は、この周りで発生する高さにおける変化は、ステップ１０３において得られた測定から決定され、候補運動を坐位から立位又は立位から坐位遷移として分類するために用いられる。特に、候補運動の前後の高度が、高さ変化を決定するために分析される。いくつかの実施形態において、候補運動の前後の（例えば１秒長の）ウィンドウにおける高度の平均又は中央値が決定されることができ、違いが見つけられる。その後、候補運動は、それが高さにおける増加と同時に発生する（又は時間において十分に近い）とき、坐位から立位遷移として識別され、それが高さにおける減少と同時に発生する（又は時間において十分に近い）とき、立位から坐位遷移として識別される。いくつかの実施形態において、候補運動を坐位から立位又は立位から坐位遷移として分類するには、高さの増加又は減少が所定の範囲になければならない。所定の範囲は、典型的な坐位から立位遷移及び立位から坐位遷移の間、又は、この周りで発生すると思われる高さ変化を含む。これは例えば、一般にユーザの大腿の長さに対応することができる。この場合、この範囲の下限は例えば、約０．１又は０．２メートルとすることができ、この範囲の上限は例えば、０．６、０．７５，０．８又は１メートルの値にセットされることができる。閾値は、ユーザの身長又は大腿長に対して個人化されることができること、及びセンサ９により提供される高さ又は高度測定の分解能を考慮してセットされることもできることを理解されたい。

高さにおける変化を閾値と比較することにより、坐位から立位及び立位から坐位遷移が代替的に決定されることができる点も理解されたい。ここで、高さにおける変化が閾値を超える所で、遷移が識別される。この場合、閾値は、上述した所定の範囲に関する下限に対応することができる。しかしながら、この実施形態は、上述した実施形態の範囲より高い偽陽性識別レートを生じさせる場合がある。なぜなら、階段を登る又は下りるといった活動が、坐位から立位又は立位から坐位遷移と識別される場合があるからである（一方、この運動は、実施形態の範囲において０．６〜１メートルの上限により、坐位から立位又は立位から坐位遷移とはみなされない)。

本発明の特定の実施形態による坐位から立位及び立位から坐位遷移の検出を示すアルゴリズムが、図５に示される。アルゴリズムは、入力として、加速度計８により測定される３次元加速度信号（これは、加速度計８の各々の３つの軸に対する別々の信号を有する）と、時間にわたりセンサユニット２／ユーザ４の高さにおける変化を示す信号を取る。上述したように、センサユニット２／ユーザ４の高さにおける変化を示す信号は、空気圧又は高度センサ９を用いて得られることができるか、又は、それは、（例えば高さ又は高さにおける変化を与えるために加速度の垂直要素を二重積分することにより）加速度信号から推定されることができる。

完全性のため、高さ変化信号を得るために空気圧からの信号を処理する例示的な技術が以下に表される。

第１に、生の空気圧信号ｐ_ｔが、空気圧センサ９から得られる。上記したように、空気圧は、１．８Ｈｚのレートで（又は、任意の場合において加速度信号より非常に低いサンプリングレートで）サンプリングされることができる。従って、空気圧信号ｐ_ｔは、加速度信号のサンプリング・レート（例えば５０Ｈｚ）に整合するよう最初にアップサンプリングされる（アップサンプリングされた圧力信号は、ｐ_ｔ'で表される）。その後、時間ｔでの高度（ａｌｔ＿ｔで表される）は、下記の式（１）

を用いて、空気圧センサ測定から推定されることができる。式（１）は、式（２）

に示される空気圧から高度への変換関数から得られ、ここで、

である。

結果として生じる高度信号は、例えば、所定長、例えば約３秒の長さを持つメディアン若しくは移動平均フィルタを用いて、又はバターワース低域フィルタを用いて、その後平滑化される。好ましい実現において、２Ｈｚのカットオフ周波数を持つ２次バターワースフィルタが使用されることができる。なぜなら、これは、ユーザにより行われる遷移の軌跡が、好適に得られることを可能にするからである（それは、空気圧センサが、より高いサンプリング周波数、例えば１０Ｈｚ以上で作動することを必要とするが）。フィルタは、推定された高度の時系列に対して適用される。これは、図６（ａ）に示される滑らかにされた高度信号ａｌｔ＿ｍｅａｓを生じさせる。

高さセンサにおける異なるタイプの高度、高さ又は変化が使用される本発明の代替的な実施形態において、上記の処理が、それに応じて適合又は省略されることができる点を理解されたい。

また、図５に示されていないが、加速度計８（即ち、３Ｄ加速度計８の個別の軸に沿って測定される加速度を表す３つの信号）からの加速度の測定は、本発明による主要な処理段に対する入力の前に前処理されることができる。例えば、３つの信号は、後続の処理の精度に影響を及ぼすことができるノイズを取り除くために、低域フィルタリングされることができる。いくつかの場合には、２Ｈｚのカットオフ周波数を持つバターワース低域フィルタが、加速度計８の３つの軸の各々からの信号に対して適用される。代替的に、チェビシェフ低域フィルタ又は当業者に知られる他のタイプのフィルタといった異なるフィルタ特性が、適用されることができる。２Ｈｚのカットオフ周波数が、加速度計８からのノイズの特定の特性に基づき、変化されることができる点を理解されたい。

図５に示されるアルゴリズムの開始時において、３Ｄ加速度計からの測定（又は上述したフィルタリングされた測定）が、垂直加速度を推定するために処理される。好ましい実施形態において、垂直加速度の推定は、３Ｄ加速度信号のノルムを取ることにより決定される。垂直加速度の計算が必要とされる。なぜなら、センサユニット２がペンダントの形であるとき、それは、胸部位置で自由に移動することができるからである。従って、好ましい実施形態において、３Ｄ加速度計信号（又は上述したフィルタリングされた測定）が、ノルム計算ブロック２２に対して入力される。ノルム計算ブロック２２は、３Ｄ加速度信号における各サンプルに関するノルムを計算する。即ち

となる。ここで、ＡＣＣｘ（ｉ）、ＡＣＣｙ（ｉ）及びＡＣＣｚ（ｉ）はそれぞれ、ｉ番目のサンプルに関する加速度計８のｘ、ｙ及びｚ軸に沿った加速度の要素である。

代替的な実施形態において、３Ｄ加速度信号から垂直加速度を決定する他の態様が使用されることができることはいうまでもない。

図６（ｂ）は、坐位から立位遷移（図６において「スタンドアップ」のラベルが付いている）を実行し、３メートル歩き、その後再度座る（図６において「シットダウン」のラベルが付いている）ことを３回繰り返したユーザ４に関してセンサユニット２による測定から得られる３Ｄ加速度信号のノルムを表す例示的な信号を示す。この信号に表される活動の３つの別々の領域があることが、図６（ｂ）から分かる。

ノルム加速度信号（又は他の技術により得られた垂直加速度の推定）ＡＣＣｖｅｒｔは、坐位から立位遷移の間、発生すると予想される加速度を表す所定パターンに対してＡＣＣｖｅｒｔ信号を整合させるフィルタブロック２４に入力される。

好ましい実施形態において、ブロック２４は、坐位から立位遷移の間経験される加速度を近似するインパルス応答を持つ整合フィルタをノルム計算ブロック２２から出力される垂直加速度信号（ＡＣＣｖｅｒｔ）に適用する。この整合フィルタを用いて坐位から立位及び立位から坐位遷移を識別するため、図６（ｂ）における信号は、順方向において整合フィルタを用いて最初にフィルタリングされる。その後、フィルタリングされた信号は、逆転され、図６（ｃ）における信号を生み出すため、整合フィルタを用いて再びフィルタリングされる。フィルタリングされた信号は、ＡＣＣｍｆと表され、図６（ｃ）に示される。ＡＣＣｍｆは、図７に示されるテンプレートに整合する信号におけるパターンを保存し、一方、整合しないパターンを抑制する。整合フィルタ２４の出力は、パターンに対する測定の整合性を示す係数のセットである。各係数は、所定パターンに対する複数の連続的な（所定パターンと同じ長さの時間期間をカバーする）測定サンプルの整合性を表す。係数がより高いほど、パターンに対する測定の整合性は、より良好である（及び従って、坐位から立位遷移又は立位から坐位遷移が発生したという可能性がより大きい）。

好ましい実施形態において、ブロック２４において使用される整合フィルタは、図７に示されるようにすることができる。これは、坐位から立位遷移を検出するために最適化される。図７に示される整合フィルタは、重力（９．８ｍｓ^−２）を除外する。第１の曲線５０は、坐位から立位遷移の典型的な垂直加速度パターンを示す。第２の曲線５１は、第１の曲線５０を近似する適用された整合フィルタ特性を示す。整合フィルタ特性は多くの異なる関数を用いて表されることができるが、本実施形態において、整合フィルタ特性は、下記の式（４）

により与えられる点を理解されたい。

この特性は、ｐにおいて規定されるスケールパラメータを持つ２つのサイン関数の組合せである。ｐは、６つの要素

を持つパラメータベクトルである。

ｐにおける各エントリは、異なるスケールパラメータを規定する。Ａ_１及びＡ_２は、振幅スケールパラメータである。これはそれぞれ、２つのサイン波のピーク偏差を規定する。パラメータＷ_１及びＷ_２は、周波数スケールパラメータである。これは、２つのサイン波の周波数を規定する。パラメータｔ_１及びｔ_２は、位相スケールパラメータである。これは、サイン波の位置を規定する。パラメータベクトルｐにおける６つの要素の値は、図７における坐位から立位遷移特性５０に対する整合フィルタの関数を調整するようセットされる。

パラメータベクトルｐの要素の値は、多くの既知の曲線フィット方法により提供されることができる点を理解されたい。１つのケースにおいて、所望のパラメータは、非線形最小二乗法回帰アルゴリズムを適用することにより算出されることができる。しかしながら、他の多くのタイプフィッティングアルゴリズムが、よく知られており、適用されることができる。非線形最小二乗法回帰アルゴリズムは、異なる関数に対応する異なるパラメータの組合せを生成する。生成された関数はその後、最小自乗誤差基準に基づき、所望のパターンのデータセットにフィットされる。関数が、パラメータの組合せの中から最小二乗誤差の最小値を生み出すとき、最適化されたフィットが発見されたことになる。

整合フィルタリングの後、ブロック２４により出力される整合フィルタリングされた信号（ＡＣＣｍｆ）は、坐位から立位及び立位から坐位遷移に対応する信号の部分を強化し、ユーザの歩行に対応する信号の部分の大きさを抑制するため、ＡＣＣｍｆ信号をフィルタリングする別のフィルタブロック２６を通過される。

好ましい実施形態において、フィルタブロック２６は、ＡＣＣｍｆ信号に対して移動平均パワーフィルタを適用する。いくつかの実現において、移動平均パワーフィルタ２６は、次の関数

に基づき作動する。ｓｉｇＩｎは、例えば０．７５秒といった所定の長さのウィンドウ（他のウィンドウサイズが使用されることもできる）における整合フィルタ後の加速度信号（ＡＣＣｍｆ）におけるサンプルのサブセットであり、ｗＳｚは、スライド窓におけるサンプルの数である。移動平均関数により使用されるウィンドウの長さは、入力サンプル（ｓｉｇＩｎ）を選択するのに用いられるウィンドウと同じ長さとすることができ、例えば、０．７５秒であるが、代替的にそれは異なるものとすることができる。

こうして、この関数によれば、サンプルのウィンドウ化されたサブセットが、ＡＣＣｍｆ信号（ｓｉｇＩｎ）において識別され、（ｉ）このサブセットにおけるサンプルの平均が決定され、（ｉｉ）この平均が、サブセットにおける各サンプルから減算され、（ｉｉｉ）（ｉｉ）の出力における各サンプルの絶対値が決定され、（ｉｖ）（ｉｉｉ）の出力におけるサンプルの平均が決定される。ウィンドウは、ＡＣＣｍｆ信号にわたり移動され（例えば、１度に１つのサンプル分だが、計算負荷を減らすには、より大きなウインドウステップが使用されることができる）、上記ステップが、各ウィンドウ位置で実行される。ＡＣＣｍｆ信号にわたりウィンドウをスライドさせ、上記のステップを実行することから形成される出力信号がその後、移動平均フィルタを用いて処理（平滑化）される。

ｓｉｇＯｕｔ（又は図５及び図６に示されるＡＣＣｍａｐ）は、移動平均パワーフィルタ２６の出力であり、例示的な信号が、図６（ｄ）に示される。こうして、この信号は、複数のピークにより特徴づけられることが分かる。各ピークは一般に、ユーザによる立位又は坐位遷移に一致する。

代替的な実現において、移動平均パワーフィルタ２６は、以下の関数

に基づき作動することができる。ここで、Ｔｈｒｅｓは、例えば、重力の推定、又はｓｉｇＩｎのサンプルの全ての平均若しくは中央値に基づかれる規定された閾値である。後者の実現において、フィルタ２６は、基準値に対するスライド窓におけるｓｉｇＩｎ値の間の違いを決定する。基準値は、サブセット（又は完全な）信号の平均若しくはメディアンの推定、又は所定の基準値とすることができる。

ブロック２６における移動平均パワーフィルタリング後、フィルタリングされた信号ＡＣＣｍａｐは、ユーザによる坐位から立位又は立位から坐位遷移に対応する候補運動を識別するために処理される。この処理はまず、ブロック２８においてＡＣＣｍａｐにおける任意のピーク又は最大を識別することから成る。好ましくは、ピーク閾値を超える大きさを持つピークだけが、ＡＣＣｍａｐ信号において検出される。図６（ｄ）に示される例示的な信号において、候補となる坐位から立位又は立位から坐位遷移として、６つのピークがブロック２８により識別されることが見られることができる。各識別されたピーク（候補遷移に対応する）に対して、遷移の時間の推定も決定される。好ましくは、この推定は、ＡＣＣｍａｐの大きさがピーク閾値のある割合（例えばピーク閾値の５０％）以下に落ちるピークのいずれかの側でサンプルを識別することによりなされる。それらのサンプルに対応する時間は、遷移の始まり及び終わりの時間の推定を提供する。ブロック２８の出力は、移動平均出力フィルタリングされた信号において最大又はピークが発生する時間の指示である。

ノルム計算ブロック２２、整合フィルタブロック２４、移動平均パワーフィルタブロック２６及び最大／ピーク検出ブロック２８により実行される処理動作は一般に、図３におけるステップ１０５に対応する点を理解されたい。

図３のステップ１０７を参照して上述されたように、ブロック２８において識別されるピークに対応する候補坐位から立位及び立位から坐位遷移は、それらがセンサユニット２の高さにおける増加と同じ時間又はその周辺で発生するとき、坐位から立位遷移として分類され、それらがセンサユニット２の高さにおける減少と同じ時間又はその周辺で発生するとき、立位から坐位遷移として分類される。

こうして、ブロック３０は、各識別された候補の坐位から立位又は立位から坐位遷移の時間又はその周辺で発生した、高さ又は高度における変化を決定する。ピーク検出ブロック２８から識別されたピークのタイミングの指示を受信することに加えて、分類ブロック３０は、推定された高度又は高さ測定信号ａｌｔ＿ｍｅａｓも受信する。

各識別されたピークに対して、分類ブロック３０は、高さ測定信号ａｌｔ＿ｍｅａｓを用いて所定の時間期間のピークにおいて発生する高さ変化を決定する。こうして、いくつかの実施形態において、分類ブロック３０は、特定の識別されたピークが発生する時間の周辺で高さ測定信号ａｌｔ＿ｍｅａｓに所定の長さのウィンドウを適用し、（例えば、ウィンドウの開始時の高さからウィンドウの終了時の高さを減算することにより。しかし、当業者であれば信号におけるウィンドウにおいて高さ変化を決定する他の態様に気付かれるであろう。）そのウィンドウにわたり発生する高さ変化を決定する。例えば、いくつかの代替的な実現において、候補運動の前後の（例えば１秒の）ウィンドウにおいて高度の平均又は中央値が決定され、違いが見つけられる。いずれの実現においても、ウィンドウは、例えば１秒の長さを持つことができる。しかし、他の長さも可能である。

識別されたピークが発生する時間の周りで高さにおける増加があると決定される場合、分類ブロック３０は、そのピークを坐位から立位遷移として分類する。代替的な実施形態では、分類ブロック３０は、そのピークを坐位から立位遷移として分類するために、閾値（例えば０．１メートル）より大きな、又は、所定の範囲（例えば０．１メートルから０．７５メートルまで）における高さにおける増加を必要とする。

同様に、識別されたピークが発生する時間周辺での高さにおける増加があると決定される場合、分類ブロック３０は、そのピークを立位から坐位遷移として分類する。代替的な実施形態では、分類ブロック３０は、そのピークを立位から坐位遷移として分類するために、閾値（例えば０．１メートル）より大きな、又は、所定の範囲（例えば０．１メートルから０．７５メートルまで）における高さにおける減少（の大きさ）を必要とする。

閾値又は所定の範囲が高さ変化に適用される実施形態において、閾値又は所定の範囲の値が、ユーザの特性、例えば身長又は足長に基づき決定されることができる点を理解されたい。

分類ブロック３０の出力は、坐位から立位遷移が発生した時間又は立位から坐位遷移が発生した時間の指示である。これらのインジケーションは、ユーザ４に関する「足に頼る時間」を決定するため、「足に頼る時間」計算ブロック３２により使用される。

計算ブロック３２は、各坐位から立位遷移から次の立位から坐位遷移までに経過した時間を決定し、足に頼る時間を決定するため、各経過時間を合計する。足に頼る時間は、ユーザが座っていないか又は横になっていないことが決定されるすべての時間期間の合計とすることができる。例えば、坐位姿勢から立位姿勢への遷移の後の、立位姿勢から坐位姿勢への次の遷移までの間である。言い換えると、計算ブロック３２は、特定された遷移からユーザがいつ立位であったかを決定し、この時間期間の長さを決定する。

決定された足に頼る時間は、ユーザ４に関する転倒リスクを決定する転倒リスク評価ブロック３４に提供されることができる。簡単な場合、転倒リスクは、決定された足に頼る時間に直接関連付けられることができる（例えば、足に頼る時間の低い値が、高い転倒リスクに関連付けられることができる。この逆もまた同じである）。しかし、他の場合には、転倒リスクは、足に頼る時間に基づき、及び例えばユーザの歩行の安定性又は坐位から立位遷移を完了するのに又は使用されるパワーに関連付けられるパラメータといった他の転倒関連パラメータに基づき、決定されることができる。

検出された坐位から立位及び立位から坐位遷移から足に頼る時間を決定することに加えて、３Ｄ加速度信号及び／又は高さ信号から検出されることができる他の運動、例えば歩行等が、検出された坐位から立位遷移の後、ユーザが実際に立位であることを確認するために用いられることができる。逆もまた同じである。例えば、加速度信号の分散は、運動の指示として使用されることができる。加速度の分散が閾値を越える場合、ユーザが動き回っている（従って、立位である）可能性が高い。当業者は、ユーザが立位か又は坐位かどうかを検証するのを支援するために、加速度信号から他の特徴が抽出されることができる点を理解されるであろう。

更に、当業者は、特定された候補運動が坐位から立位又は立位から坐位遷移を決定するために、高さ信号に加えて、斯かる特徴が、分類ブロック３０により使用されることができる点を理解されるであろう。更に、当業者は、上記の閾値ベースの分類技術に代わる実施形態において、分類ブロック３０が、異なる線形又は非線形分類技術を利用することができる点を理解されるであろう。

足に頼る時間を決定するために坐位から立位及び立位から坐位遷移の発生を決定することに加えて、一方又は両方のタイプの遷移の検出が、斯かる遷移のパフォーマンスを評価する処理アルゴリズムの一部として使用されることができ、これは、例えば坐位から立位遷移を実行する際ユーザにより生成されるパワーを評価することを含む。

こうして、ユーザの運動の測定から坐位から立位及び立位から坐位遷移を特定することができる方法及び装置が提供される。これらの遷移の識別はその後、ユーザの活動を手動で記録する必要なしに、ユーザが立位で費やす時間が信頼性高く決定されることを可能にし、ユーザの転倒リスクが自動的に評価されることを可能にする。

本発明が図面及び前述の説明において詳細に図示され及び説明されたが、斯かる図示及び説明は、説明的又は例示的であると考えられ、本発明を限定するものではない。本発明は、開示された実施形態に限定されるものではない。

図面、開示及び添付された請求項の研究から、開示された実施形態に対する他の変形が、請求項に記載の本発明を実施する当業者により理解され、実行されることができる。請求項において、単語「有する」は他の要素又はステップを除外するものではなく、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は複数性を除外するものではない。シングルプロセッサ又は他のユニットが、請求項に記載される複数のアイテムの機能を満たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属項に記載されるという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを意味するものではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に又はその一部として一緒に供給される光学的記憶媒体又は固体媒体といった適切な媒体に格納／配布されることができるが、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介してといった他の形式で配布されることもできる。請求項における任意の参照符号は、発明の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

Claims (15)

1. ユーザによる立位姿勢及び坐位姿勢の間の遷移を特定する方法において、
   運動の間、前記ユーザにより経験される加速度の測定を得るステップと、
   運動の間、前記ユーザの一部の高さを示す信号を得るステップと、
   立位姿勢及び坐位姿勢の間の遷移に対応する候補運動を特定するため、前記加速度の測定を処理するステップと、
   前記信号において高さにおける増加と一致する運動があるとき、前記特定された候補運動を坐位姿勢から立位姿勢への遷移として決定し、前記信号において高さにおける減少と一致する運動があるとき、前記特定された候補運動を立位姿勢から坐位姿勢への遷移として決定するステップとを有する、方法。
2. 立位姿勢及び坐位姿勢の間の遷移に対応する候補運動を特定するため、前記加速度の測定を処理するステップが、坐位から立位遷移に関する所定の加速度プロファイルに前記加速度の測定を整合させるステップを有する、請求項１に記載の方法。
3. 坐位から立位遷移に関する所定の加速度プロファイルに前記加速度の測定を整合させるステップが、
   順方向フィルタリングされた信号を生成するため、前記所定の加速度プロファイルで前記加速度の測定をフィルタリングするステップと、
   前記順方向フィルタリングされた信号を反転させるステップと、
   前記所定の加速度プロファイルで前記反転された信号をフィルタリングするステップとを有する、請求項２に記載の方法。
4. 前記加速度の測定を処理するステップが更に、坐位から立位及び立位から坐位遷移に対応する前記信号の部分の大きさを強化し、前記ユーザの歩行に対応する前記信号の部分の大きさを抑制するフィルタを用いて、前記整合させるステップから生じる前記信号をフィルタリングするステップを有する、請求項２又は３に記載の方法。
5. 前記フィルタリングするステップが、
   （ａ）前記整合ステップから生じる前記信号におけるウィンドウにおいてサンプルのサブセットに対して：（ｉ）前記サブセットにおける前記サンプルの平均を決定し；（ｉｉ）前記サブセットにおける前記サンプルの各々から前記決定された平均を減算し；（ｉｉｉ）前記ステップ（ｉｉ）の出力において各サンプルの絶対値を決定し；（ｉｖ）前記ステップ（ｉｉｉ）の出力において前記サンプルの平均を決定する；ステップと、
   （ｂ）前記整合ステップから生じる前記信号にわたり前記ウィンドウを動かし、前記ステップ（ａ）を繰り返すステップと、
   （ｃ）フィルタリングされた信号を生成するため、ステップ（ｂ）において得られる前記信号の移動平均を決定するステップとを有し、
   又は、前記フィルタリングするステップが、
   （ａ）前記整合ステップから生じる前記信号におけるウィンドウにおいてサンプルのサブセットに対して：（ｉ）前記サブセットにおける前記サンプルの各々から値を減算し；（ｉｉ）前記ステップ（ｉ）の出力において各サンプルの絶対値を決定し；（ｉｉｉ）前記ステップ（ｉｉ）の出力において前記サンプルの平均を決定するステップと、
   （ｂ）前記整合ステップから生じる前記信号にわたり前記ウィンドウを動かし、前記ステップ（ａ）を繰り返すステップと、
   （ｃ）フィルタリングされた信号を生成するため、ステップ（ｂ）において得られる前記信号の移動平均を決定するステップとを有する、請求項４に記載の方法。
6. 前記加速度の測定を処理するステップが更に、前記フィルタリングされた信号におけるピークとして前記フィルタリングされた信号における候補運動を特定するステップを有する、請求項４又は５に記載の方法。
7. 前記ピークが閾値より大きい大きさを持つ所で、候補運動が特定される、請求項６に記載の方法。
8. 前記加速度の測定を処理するステップが更に、前記フィルタリングされた信号におけるピークとして前記フィルタリングされた信号における候補運動を特定するステップを有し、
   前記ピークが閾値より大きい大きさを持つ所で、候補運動が特定され、
   立位姿勢及び坐位姿勢の間の遷移に対応する候補運動を特定するために前記加速度の測定を処理するステップが更に、前記サンプルの大きさが前記閾値の所定の割合に等しいところで、前記フィルタリングされた信号における対応するピークのいずれかの側の前記サンプルに対応する時間として、各特定された候補運動に関する開始及び終了時間を推定するステップを有する、請求項５に記載の方法。
9. 前記候補運動に関する前記推定された開始時間前の前記高さ信号においてサンプルをカバーするウィンドウにわたり、前記ユーザの部分の高さの平均として、前記候補運動の前の前記高さを決定し、
   前記候補運動に関する前記推定された終了時間後の前記高さ信号においてサンプルをカバーするウィンドウにわたり、前記ユーザの部分の高さの平均として、前記候補運動の後の前記高さを決定し、及び
   前記候補運動の間の高さにおける変化を与えるため、前記候補運動の後の前記決定された高さから前記候補運動の前の前記決定された高さを減算することにより、前記得られた高さ信号から各候補運動に関して高さにおける変化を決定するステップを更に有する、請求項８に記載の方法。
10. 坐位姿勢から立位姿勢への遷移から、立位姿勢から坐位姿勢への次の遷移までの時間期間として、前記ユーザが立位であるときを決定するステップと、
    前記足に頼る時間を与えるため、各々の前記時間期間の長さを合計するステップと更に有する、請求項８に記載の方法。
11. 前記決定された足に頼る時間から前記ユーザに関する転倒リスクを決定するステップを更に有する、請求項１０に記載の方法。
12. コンピュータ又はプロセッサ上で実行されるときに、前記コンピュータ又はプロセッサに、ユーザの運動の測定において立位姿勢及び坐位姿勢の間の遷移を特定させるコンピュータプログラムコードを有するコンピュータプログラムであって、
    運動の間、前記ユーザにより経験される加速度の測定を得るステップと、
    運動の間、前記ユーザの一部の高さを示す信号を得るステップと、
    立位姿勢及び坐位姿勢の間の遷移に対応する候補運動を特定するため、前記加速度の測定を処理するステップと、
    前記信号において高さにおける増加と一致する運動があるとき、前記特定された候補運動を坐位姿勢から立位姿勢への遷移として決定し、前記信号において高さにおける減少と一致する運動があるとき、前記特定された候補運動を立位姿勢から坐位姿勢への遷移として決定するステップとを実行させる、コンピュータプログラム。
13. ユーザの運動の測定において立位姿勢及び坐位姿勢の間の遷移を特定する装置であって、
    処理ユニットを有し、前記処理ユニットが、
    立位姿勢及び坐位姿勢の間の遷移に対応する候補運動を特定するため、前記ユーザにより経験される加速度の測定を処理し、
    前記運動の間、前記ユーザの一部の高さを示す信号において高さにおける増加と一致する運動があるとき、前記特定された候補運動を坐位姿勢から立位姿勢への遷移として決定し、前記ユーザの一部の高さを示す前記信号において高さにおける減少と一致する運動があるとき、前記特定された候補運動を立位姿勢から坐位姿勢への遷移として決定するよう構成される、装置。
14. ユーザにより着用されるよう構成されるデバイスであって、
    ３次元において前記デバイス上で作用する加速度を測定する加速度計と、
    請求項１３に記載の装置とを有し、前記処理ユニットが、前記加速度計からの前記加速度の測定を処理するよう構成される、デバイス。
15. システムであって、
    ユーザにより着用されるよう構成されるデバイスであって、３次元において前記デバイス上で作用する加速度を測定する加速度計を含む、デバイスと、
    前記デバイスと通信するよう構成され、請求項１３に記載の装置を含むベースユニットであって、前記処理ユニットが、前記加速度計からの前記加速度の測定を処理するよう構成される、ベースユニットとを有する、システム。

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