JP6950951B2 - 算出方法、評価装置、及び評価プログラム - Google Patents

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Description

本発明は、認知症の重症度を評価する評価方法、評価装置、評価プログラムに関する。
高齢化社会の進展に伴い、認知症の重症度を評価する評価技術の重要性が増している。例えば、認知症の予防及び改善のためのリハビリテーションプログラムを効果的に実施するためには、このような評価技術が必要になる。
認知症の重症度を評価する代表的な評価技術としては、MMSE(Mini-Mental State examination)(図14参照)やFAB(Frontal Assessment Battery at bedside)(図15参照)などの神経心理学的検査が挙げられる。また、握力と認知症の重症度との間に有意な相関が存在することが知られている(非特許文献1参照)。この相関を利用すれば、握力に基づいて認知症の重症度を評価することができる。
Alencar, Mariana A., et al. "Handgrip strength in elderly with dementia: study of reliability.", Brazilian Journal of Physical Therapy 16.6(2012): 510-514.
しかしながら、上述した神経心理学的検査には、実施が困難であるという問題があった。実際、上述した神経心理学的検査は、認知症の自覚がない被験者に忌避され易い。また、上述した神経心理学的検査は、被験者が重度の認知症患者である場合、実施に時間が掛かり、被験者が視覚障碍者又は聴覚障碍者である場合、実施が不可能になる。
また、握力に基づいて認知症の重症度を評価する技術にも、実施が困難であるという問題があった。被験者の握力を測定するためには、握力を測定するために被験者が取るべき行動(直立した状態で腕を下し、握力計を力いっぱい握りしめ)を測定者が実演し、これを被験者に模倣させる必要がある。しかしながら、観念運動性失行のある被験者は、このような複雑な行動を模倣することができない。
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、認知症の重症度を評価する評価技術であって、従来よりも実施が容易な評価技術を実現することにある。
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る評価方法は、認知症の重症度を評価する評価方法であって、演算部が、被験者の腕の運動範囲を示す測定量に基づいて、認知症の重症度を示す認知スコアであって、上記測定量の一次関数により表される認知スコアを算出する演算工程を含んでいる、ことを特徴とする。
本発明の一態様に係る評価方法において、上記演算部は、MMSE(Mini-Mental State examination)のスコアとFAB(Frontal Assessment Battery at bedside)のスコアとの和を目的変数とし、上記測定量並びに上記被験者の性別及び年齢を説明変数とする回帰式に従って、上記認知スコアを算出する、ことが好ましい。
本発明の一態様に係る評価方法において、上記被験者がドラムを叩いているときに、上記運動範囲として、上記被験者の上肢の平均傾角変化率を測定する測定工程を更に含んでおり、上記演算工程は、上記演算部が、上記測定工程にて得られた上記測定量に基づいて、上記認知スコアを算出する工程である、ことが好ましい。
本発明の一態様に係る評価方法において、上記測定量に基づいて算出された分量であって、ドラムを叩くことによって消費されたカロリーを補うために被験者が摂るべき食品の分量を表示する表示工程を更に含む、ことが好ましい。
本発明の一態様に係る評価方法において、上記被験者が上肢拳上を試みているときに、上記運動範囲として、上記被験者の肩関節の屈曲角を測定する測定工程を更に含んでおり、上記演算工程は、上記演算部が、上記測定工程にて得られた上記測定量に基づいて、上記認知スコアを算出する工程である、ことが好ましい。
本発明の一態様に係る評価装置は、認知症の重症度を評価する評価装置であって、被験者の腕の運動範囲を示す測定量に基づいて、認知症の重症度を示す認知スコアであって、上記測定量の一次関数により表される認知スコアを算出する演算部を備えている、ことを特徴とする。
本発明の一態様に係る評価装置において、上記運動範囲を測定する測定装置から上記測定量を受信する通信部を更に備え、上記演算部は、上記通信部が受信した上記測定量に基づいて、上記認知スコアを算出する、ことが好ましい。
本発明の一態様に係る評価プログラムは、コンピュータを、上記評価装置として動作させるための評価プログラムであって、上記コンピュータを上記評価装置の各部として機能させる、ことを特徴とする。
本発明の一態様によれば、認知症の重症度を評価する評価技術であって、従来よりも実施が容易な評価技術を実現することができる。
本発明の基礎となる知見を説明するための模式図であって、ドラムを叩いている被験者を示す模式図である。 本発明の基礎となる知見を説明するためのグラフであって、上肢の平均傾角変化率と認知スコアとの関係を示すグラフ(散布図)である。 本発明の基礎となる知見を説明するための表であって、被験者の性別、年齢、及び上肢の平均傾角変化率について、各変数間の相関係数及び有意確率を示す表である。 本発明の基礎となる知見を説明するための表であって、被験者の認知スコアを目的変数、被験者の性別、年齢、及び上肢の平均傾角変化率を説明変数とする重回帰分析の結果を示す表である。(a)は、回帰統計表であり、(b)は、分散分析表であり、(c)は、偏回帰係数表である。 本発明の基礎となる知見を説明するための模式図であって、上肢拳上を試みている被験者を示す模式図である。 本発明の基礎となる知見を説明するためのグラフであって、肩関節の屈曲角と認知スコアとの関係を示すグラフ(散布図)である。 本発明の基礎となる知見を説明するための表であって、被験者の性別、年齢、及び肩関節の屈曲角について、各変数間の相関係数及び有意確率を示す表である。 本発明の基礎となる知見を説明するための表であって、被験者の認知スコアを目的変数、被験者の性別、年齢、及び肩関節の屈曲角を説明変数とする重回帰分析の結果を示す表である。(a)は、回帰統計表であり、(b)は、分散分析表であり、(c)は、偏回帰係数表である。 本発明の一実施形態に係る評価システムの構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る評価方法(上肢の平均傾角変化率に基づく評価方法)の流れを示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る評価方法(肩関節の屈曲角に基づく第1の評価方法)の流れを示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る評価方法(肩関節の屈曲角に基づく第2の評価方法)の流れを示すフローチャートである。 図9に示す評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 従来技術を説明するための表であって、MMSEの質問内容と採点法とを示す表である。 従来技術を説明するための表であって、FABの質問内容と採点法とを示す表である。
〔本発明の基礎となる知見〕
本願発明者らは、被験者の腕の運動範囲と、従来、認知症の重症度を表す指標として用いられていた神経心理学的検査のスコアとの間に、有意な相関が存在することを発見した。これは、被験者の腕の運動範囲を参照することによって、神経心理学的検査を実施することなく、認知症の重症度を評価し得る可能性を示唆する。
腕の運動範囲の測定は、神経心理学的検査と比べて、認知症の自覚がない被験者にも忌避され難い。また、腕の運動範囲の測定は、神経心理学的検査と比べて、被験者が重度の認知症患者である場合でも実施に時間が掛からず、また、被験者が視覚障碍者又は聴覚障碍者である場合でも実施が可能である。したがって、被験者の腕の運動範囲を参照することによって、被験者に神経心理学的検査を実施する場合よりも容易に、認知症の重症度を容易に評価することが可能になる。
以下、腕の運動範囲と神経心理学的検査のスコアとの間の相関について、具体例に即して説明する。腕の運動範囲を示す測定量としては、(A)ドラムを叩いているときの上肢の平均傾角変化率、及び、(B)上肢拳上を試みているときの肩関節の屈曲角を考える。また、神経心理学的検査のスコアとしては、MMSE(Mini-Mental State examination)のスコアとFAB(Frontal Assessment Battery at bedside)のスコアとの和を考える。以下、MMSEのスコアとFABのスコアの和のことを、「認知スコア」とも記載する。
(A)上肢の平均傾角変化率
まず、ドラムを叩いている被験者の上肢の平均傾角変化率を測定する方法について、図1を参照して説明する。図1は、ドラムを叩いている被験者を示す模式図である。
ドラムを叩いている被験者の上肢の平均傾角変化率は、例えば、その被験者の一方の手首に装着されたリストバンドを用いて測定する。このリストバンドには、上肢の傾角φを逐次検出することが可能なジャイロセンサが内蔵されている。ここで、上肢の傾角φとは、上肢の中心軸と地平面との成す角のことを指す。
ドラムを叩いている被験者の上肢の平均傾角変化率φ’は、ジャイロセンサにより逐次検出された傾角φの時系列{φ(t),φ(t),…,φ(t)}から、以下のように算出することができる。まず、各時刻t(i=1,2,…,m)における傾角変化率φ’(t)を、φ’(t)={φ(t)−φ(ti−1)}/(t−ti−1)に従って算出する。次に、平均傾角変化率φ’を、φ’={φ(t)+φ(t)+…+φ(t)}/mに従って算出する。このようにして算出された平均傾角変化率φ’は、被験者の腕の運動範囲、より具体的には、各ストロークにおける被験者の上肢の傾角φの変動範囲(図1におけるφmax−φmin)の平均値に比例する。
図2は、16人の被験者について、上肢の平均傾角変化率と認知スコア(MMSEのスコアとFABのスコアとの和)との関係を示すグラフ(散布図)である。図2に示すグラフによれば、認知スコアは、上肢の平均傾角変化率との間に正の相関を有することが分かる。したがって、認知スコアは、上肢の平均傾角変化率を説明変数とする回帰式(図2に示す直線)によって近似可能である。
図3は、認知スコア、性別(男性=1,女性=2)、年齢[歳]、及び上肢の平均傾角変化率[°/秒]について、各変数間の相関係数及び有意確率を示す表である。図3に示す表によれば、認知スコアは、性別との間に負の相関を有し、年齢との間に正の相関を有し、上肢の平均傾角変化率との間に正の相関を有することが分かる。また、認知スコアと上肢の平均傾角変化率との間の相関は、認知スコアと性別との相関、及び、認知スコアと年齢との相関よりも強いことが分かる。
そこで、発明者らは、認知スコアを目的変数、性別、年齢、及び上肢の平均傾角変化率を説明変数とする重回帰分析を行った。その結果を図4に示す。図4において、(a)は、回帰統計表であり、(b)は、分散分析表であり、(c)は、偏回帰係数表である。図4に示す各表によれば、認知スコアは、性別s、年齢a、及び上肢の平均傾角変化率φ’を説明変数とする下記の回帰式(1)によって近似可能であることが分かる。
認知スコア=29.04−9.62a+0.015a+0.58φ’・・・(1)
なお、上肢の平均傾角変化率の測定は、被検者がドラムを集団演奏しているときに実施することが好ましい。ドラムの集団演奏は、観念運動性失行のある(口頭で指示された動作を実行することが困難な)被験者であっても、実施することができるからである。これは、リズムが神経機能レベルで運動回路に刺激効果を与えることによって、リズムに人が同調するエントレインメント現象が生じているためであると考えられる。エントレインメント現象の存在は、例えば、パーキンソン病患者に聴覚リズム刺激を提示するだけで歩行が改善されるという事実によって確認することができる。失行や認知障害があっても、聴覚リズム刺激に対して腕の運動の同期が生じ、ドラムの演奏が可能になる。
(B)肩関節の屈曲角
まず、上肢拳上を試みている被験者の肩関節の屈曲角を測定する方法について、図5を参照して説明する。図5は、上肢拳上を試みている被験者を示す模式図である。
上肢拳上を試みている被験者の肩関節の屈曲角は、例えば、ゴニオメータなどの角度計を用いて測定者が測定する。ここで、肩関節の屈曲角とは、図5に示すように、重力方向に平行なz軸と被験者の上腕とが成す角θのことを指す。なお、上肢拳上を試みている被験者の肩関節の屈曲角θは、ジャイロセンサを内蔵したリストバンドを用いて検出された、被験者の上肢の傾角から算出することも可能である。この場合、肩関節の屈曲角θは、例えば、上肢拳上を試みる前の上肢の傾角をφ0、上記拳上を試みているときの上記の傾角をφ1として、θ=φ1−φ0に従って算出することができる。
図6は、39人の被験者について、肩関節の屈曲角と認知スコア(MMSEのスコアとFABのスコアとの和)との関係を示すグラフ(散布図)である。図6に示すグラフによれば、認知スコアは、肩関節の屈曲角との間に正の相関を有することが分かる。したがって、認知スコアは、肩関節の屈曲角を説明変数とする回帰式(図6に示す直線)によって近似可能である。
図7は、認知スコア、性別(男性=1,女性=2)、年齢[歳]、及び肩関節の屈曲角[°]について、各変数間の相関係数及び有意確率を示す表である。図7に示す表によれば、認知スコアは、性別との間に負の相関を有し、年齢との間に正の相関を有し、肩関節の屈曲角との間に正の相関を有することが分かる。また、認知スコアと肩関節の屈曲角との間の相関は、認知スコアと性別との相関、及び、認知スコアと年齢との相関よりも強いことが分かる。
そこで、発明者らは、認知スコアを目的変数、性別、年齢、及び肩関節の屈曲角を説明変数とする重回帰分析を行った。その結果を図8に示す。図8において、(a)は、回帰統計表であり、(b)は、分散分析表であり、(c)は、偏回帰係数表である。図8に示す各表によれば、認知スコアは、性別s、年齢a、及び肩関節の屈曲角θを説明変数とする下記の回帰式(2)によって近似可能であることが分かる。
認知スコア=−31.77+−7.98s+0.452a+0.258θ
・・・(2)
〔実施の形態〕
(評価システム)
本発明の一実施形態に係る評価システム1の構成について、図9を参照して説明する。
図9は、評価システム1の構成を示すブロック図である。評価システム1は、図9に示すように、測定装置11と、評価装置12と、を含んでいる。
測定装置11は、被験者の上肢の平均傾角変化率φ’を測定するための装置であり、検出部111と、演算部112と、通信部113と、を備えている。検出部111は、被験者の上肢の傾角φを逐次検出するための構成である。演算部112は、検出部111が逐次検出した傾角φから、被験者の上肢の平均傾角変化率φ’を算出するための構成である。ここで、演算部112が平均傾角変化率φ’を算出する方法は、前節において説明したとおりである。通信部113は、演算部112が算出した平均傾角変化率φ’を評価装置13に送信するための構成である。なお、本実施形態においては、検出部111としてのジャイロセンサ、演算部112としてのCPU、通信部113としての近距離無線通信モジュールを内蔵したリストバンドを、測定装置11として利用する。
評価装置12は、測定装置11が測定した被験者の上肢の平均傾角変化率φ’、又は、測定者が測定した被験者の肩関節の屈曲角θに基づいて認知症の重症度を評価するための装置であり、通信部121と、入力部122と、演算部123と、表示部124と、を備えている。通信部121は、測定装置11が送信した平均傾角変化率φ’を受信するための構成である。入力部122は、被験者の性別s、年齢a、及び肩関節の屈曲角θの入力を受け付けるための構成である。演算部123は、被験者の上肢の平均傾角変化率φ’の一次関数として表される第1の認知スコアを算出するための構成であると共に、被験者の肩関節の屈曲角θの一次関数として表される第2の認知スコアを算出するための構成である。第1の認知スコアは、入力部122を介して入力された性別s及び年齢a、並びに、通信部121が受信した平均傾角変化率φ’に基づいて、上述した回帰式(1)に従って算出される。また、第2の認知のスコアは、入力部122を介して入力された性別s、年齢a、及び屈曲角θに基づいて、上述した回帰式(2)に従って算出される。表示部124は、演算部123が算出した認知スコアを表示するための構成である。本実施形態においては、通信部121としての近距離無線通信モジュール、入力部122及び表示部124としてのタッチパネル、及び、演算部123としてのCPUを内蔵したタブレットを、評価装置12として利用する。
なお、本実施形態においては、測定者が測定した屈曲角θを、ユーザが評価装置12に入力する構成が採用されている。しかしながら、本発明は、これに限定されない。すなわち、測定装置11が測定した屈曲角θを、測定装置11が評価装置12に送信する構成を採用してもよい。この場合、測定装置11に、以下の変更を施す。すなわち、(1)演算部112に、検出部111が逐次検出した傾角φから被験者の肩関節の屈曲角θを算出する機能を追加すると共に、(2)通信部113に、演算部112が算出した屈曲角θを評価装置12に送信する機能を追加する。ここで、演算部112が屈曲角θを算出する方法は、公知の方法を用いれば良い。また、この場合、評価装置12に以下の変更を施す。すなわち、(1)通信部121に、測定装置11が送信した屈曲角θを受信する機能を追加すると共に、(2)認知スコアを算出するために演算部123が参照する屈曲角θを、入力部122を介して入力された屈曲角θから、通信部121が受信した屈曲角θに変更する。
また、本実施形態においては、評価装置12の演算部123が、被験者の上肢の平均傾角変化率φ’に基づいて認知スコアを算出する機能、及び、被験者の肩関節の屈曲角θに基づいて認知スコアを算出する機能の両方を有している。しかしながら、本発明は、これに限定されない。すなわち、評価装置12の演算部123は、これら2つの機能の一方のみを有していてもよい。
また、評価装置12の演算部123は、これら2つの機能以外の機能を有していてもよい。例えば、評価装置12の演算部123は、通信部121が取得した被験者の上肢の平均傾角変化率φ’に基づいて、ドラムを叩くことによって消費されたカロリーを算出する機能、及び、算出されたカロリーに基づいて、ドラムを叩くことによって消費されたカロリーを補うために被験者が摂るべき食品の分量を算出する機能を更に有していてもよい。この場合、評価装置12の表示部124は、演算部123が算出した、被験者が摂るべき食品の分量を表示する機能を有していてもよい。
また、本実施形態においては、被験者の腕の運動範囲(上肢の平均傾角変化率φ’及び肩関節の屈曲角θ)を、ジャイロセンサ機能を有する検出部111が検出した被験者の上肢の傾角φに基づいて算出する構成を採用している。しかしながら、本発明は、これに限定されない。例えば、モーションセンサ機能を有する検出部111が検出した被験者の手首の空間座標(x,y,z)に基づいて、被験者の腕の運動範囲を算出する構成を採用しても構わない。また、ジャイロセンサ機能及びモーションセンサ機能を有する検出部111が検出した被験者の上肢の傾角φ及び被験者の手首の空間座標(x,y,z)の両方に基づいて、被験者の腕の運動範囲を算出する構成を採用しても構わない。
(被験者の上肢の平均傾角変化率に基づく認知スコアの評価方法)
被験者の上肢の平均傾角変化率に基づく認知スコアの評価方法S1について、図10を参照して説明する。図10は、評価方法S1の流れを示すフローチャートである。
評価方法S1は、図10に示すように、入力工程S10、指示工程S11、第1通信工程S12、測定工程S13、第2通信工程S14、演算工程S15、及び表示工程S16を含んでいる。
入力工程S10は、被験者の性別及び年齢をユーザが評価装置12に入力する工程である。入力工程S10において、評価装置12のユーザは、被験者の性別及び年齢を評価装置12の入力部122に入力する。また、評価装置12の入力部122は、被験者の性別及び年齢の入力を受け付ける。なお、入力工程S10を実施するユーザは、被験者であってもよいし、それ以外のユーザであってもよい。
指示工程S11は、測定装置11の装着、及び、ドラムの演奏開始を評価装置12が被験者に指示する工程であり、入力工程S10に続いて実施される。指示工程S11において、評価装置12は、測定装置11の装着、及び、ドラムの演奏開始を被験者に指示するテキストメッセージを表示部124に表示する。あるいは、評価装置12は、測定装置11の装着、及び、ドラムの演奏開始を被験者に指示する音声メッセージをスピーカから出力する。
第1通信工程S12は、被験者の上肢の平均傾角変化率の測定開始を評価装置12が測定装置11に指示する工程であり、指示工程S11に続いて実施される。第1通信工程S12において、評価装置12の通信部121は、被験者の上肢の平均傾角変化率の測定開始を指示する予め定められたコマンドを測定装置11に送信する。また、測定装置11の通信部113は、当該コマンドを評価装置12から受信する。
測定工程S13は、被験者の上肢の平均傾角変化率を測定装置11が測定する工程であり、第1通信工程S12に続いて実施される。測定工程S13において、測定装置11の検出部111は、被験者の上肢の傾角φを逐次検出する。また、測定装置11の演算部112は、検出部111が逐次検出した傾角φから、被験者の上肢の平均傾角変化率を算出する。
第2通信工程S14は、測定工程S13にて測定した被験者の上肢の平均傾角変化率を測定装置11が評価装置12に通知する工程である。第2通信工程S14において、測定装置11の通信部113は、測定工程S13にて測定した被験者の上肢の平均傾角変化率を表すデータを評価装置12に送信する。また、評価装置12の通信部121は、当該データを測定装置11から受信する。
演算工程S15は、入力工程S10にて入力された被験者の性別及び年齢、並びに、測定工程S13にて測定した被験者の上肢の平均傾角変化率から、評価装置12が認知スコアを算出する工程であり、第2通信工程S14に続いて実施される。演算工程S15において、評価装置12の演算部123は、入力工程S10にて入力された被験者の性別及び年齢、並びに、第2通信工程S14にて受信したデータが表す被験者の上肢の平均傾角変化率から、上述した回帰式(1)に従って、認知スコアを算出する。
表示工程S16は、演算工程S15にて算出した認知スコアを評価装置12が表示する工程であり、演算工程S15に続いて実施される。表示工程S16において、評価装置12の表示部124は、演算工程S15にて算出した認知スコアを表示する。
なお、演算工程S15においては、被験者の上肢の平均傾角変化率に基づいて、被験者の認知スコアを算出する処理の他に、ドラムを叩くことによって消費されたカロリーを算出する処理、及び、算出されたカロリーに基づいて、ドラムを叩くことによって消費されたカロリーを補うために被験者が摂るべき食品の分量を算出する処理を実施してもよい。この場合、表示工程S16においては、被験者の認知スコアを表示する処理の他に、演算工程S15にて算出した、被験者が摂るべき食品の分量を表示する処理を実施してもよい。
(被験者の肩関節の屈曲角に基づく認知スコアの第1の評価方法)
被験者の肩関節の屈曲角に基づく認知スコアの第1の評価方法S2ついて、図11を参照して説明する。図11は、評価方法S2の流れを示すフローチャートである。
評価方法S2は、図11に示すように、入力工程S20、演算工程S21、及び表示工程S22を含んでいる。被験者の肩関節の屈曲角は、測定者によって予め測定されているものとする。
入力工程S20は、被験者の性別、年齢、及び肩関節の屈曲角をユーザが評価装置12に入力する工程である。入力工程S20において、評価装置12のユーザは、被験者の性別、年齢、及び肩関節の屈曲角を評価装置12の入力部122に入力する。また、評価装置12の入力部122は、被験者の性別、年齢、及び、被験者の肩関節の屈曲角の入力を受け付ける。なお、入力工程S20を実施するユーザは、被験者であってもよいし、測定者であってもよいし、それ以外のユーザであってもよい。
演算工程S21は、入力工程S20にて入力された被験者の性別、年齢、及び肩関節の屈曲角から、評価装置12が認知スコアを算出する工程であり、入力工程S20に続いて実施される。演算工程S21において、評価装置12の演算部123は、入力工程S20にて入力された被験者の性別、年齢、及び肩関節の屈曲角から、上述した回帰式(2)に従って、認知スコアを算出する。
表示工程S22は、演算工程S21にて算出した認知スコアを評価装置12が表示する工程であり、演算工程S21に続いて実施される。表示工程S22において、評価装置12の表示部124は、演算工程S21にて算出した認知スコアを表示する。
(被験者の肩関節の屈曲角に基づく認知スコアの第2の評価方法)
被験者の肩関節の屈曲角に基づく認知スコアの第2の評価方法S3ついて、図12を参照して説明する。図12は、評価方法S3の流れを示すフローチャートである。
評価方法S3は、図12に示すように、入力工程S30、指示工程S31、第1通信工程S32、測定工程S33、第2通信工程S34、演算工程S35、及び表示工程S36を含んでいる。
入力工程S30は、被験者の性別及び年齢をユーザが評価装置12に入力する工程である。入力工程S30において、評価装置12のユーザは、被験者の性別及び年齢を評価装置12の入力部122に入力する。また、評価装置12の入力部122は、被験者の性別及び年齢の入力を受け付ける。なお、入力工程S30を実施するユーザは、被験者であってもよいし、それ以外のユーザであってもよい。
指示工程S31は、測定装置11の装着、及び、上肢拳上の実施を評価装置12が被験者に指示する工程であり、入力工程S30に続いて実施される。指示工程S31において、評価装置12は、測定装置11の装着、及び、上肢拳上の実施を被験者に指示するテキストメッセージを表示部124に表示する。あるいは、評価装置12は、測定装置11の装着、及び、上肢拳上の実施を被験者に指示する音声メッセージをスピーカから出力する。
第1通信工程S32は、被験者の肩関節の屈曲角の測定を評価装置12が測定装置11に指示する工程であり、指示工程S31に続いて実施される。第1通信工程S32において、評価装置12の通信部121は、被験者の肩関節の屈曲角の測定を指示する予め定められたコマンドを測定装置11に送信する。また、測定装置11の通信部113は、当該コマンドを評価装置12から受信する。
測定工程S33は、被験者の肩関節の屈曲角を測定装置11が測定する工程であり、第1通信工程S32に続いて実施される。測定工程S33において、測定装置11の検出部111は、被験者の上肢の傾角φを逐次検出する。また、測定装置11の演算部112は、検出部111が逐次検出した傾角φから、被験者の肩関節の屈曲角を算出する。
第2通信工程S34は、測定工程S33にて測定した被験者の肩関節の屈曲角を測定装置11が評価装置12に通知する工程である。第2通信工程S34において、測定装置11の通信部113は、測定工程S33にて測定した被験者の肩関節の屈曲角を表すデータを評価装置12に送信する。また、評価装置12の通信部121は、当該データを測定装置11から受信する。
演算工程S35は、入力工程S30にて入力された被験者の性別及び年齢、並びに、測定工程S33にて測定した被験者の肩関節の屈曲角から、評価装置12が認知スコアを算出する工程であり、第2通信工程S34に続いて実施される。演算工程S35において、評価装置12の演算部123は、入力工程S30にて入力された被験者の性別及び年齢、並びに、第2通信工程S34にて受信したデータが表す被験者の肩関節の屈曲角から、上述した回帰式(2)に従って、認知スコアを算出する。
表示工程S36は、演算工程S35にて算出した認知スコアを評価装置12が表示する工程であり、演算工程S35に続いて実施される。表示工程S36において、評価装置12の表示部124は、演算工程S35にて算出した認知スコアを表示する。
(その他の評価方法)
なお、ドラムを叩いている被験者の上肢の平均傾角変化率に基づく認知スコアの評価方法S1と、上肢拳上を試みている被験者の肩関節の屈曲角に基づく認知スコアの評価方法S2,S3とは、組み合わせて実施することができる。
例えば、図12に示した、上肢拳上を試みている被験者の肩関節の屈曲角に基づく評価方法3を実施した後に、図10に示した、ドラムを叩いている被験者の上肢の平均傾角変化率に基づく評価方法S1を実施することなどが考えられる。
(評価装置のハードウェア構成とソフトウェアによる実現形態)
本実施形態における評価装置12は、例えば、図13に示すハードウェア要素によって実現可能である。図13は、評価装置12を実現するコンピュータ装置100の構成例を示すブロック図である。
コンピュータ装置100は、図13に示すように、プロセッサ101と、メモリ102と、入出力インタフェース103と、通信インタフェース104とを含む。これらの要素は、バスにより互いに接続される。入出力インタフェース103には、入力装置105及び出力装置106が接続される。入力装置105及び出力装置106は、コンピュータ装置100に内蔵されていてもよい。また、入力装置105及び出力装置106は、単一の装置(例えば、タッチパネル)として実現されていてもよい。
プロセッサ101は、メモリ102に記憶されたプログラムに含まれる命令を実行することによって、自身が評価装置12の演算部123として機能する。また、プロセッサ101は、メモリ102に記憶されたプログラムに含まれる命令を実行することによって、(1)コンピュータ装置100の通信インタフェース104を、評価装置12の通信部121として機能させ、(2)コンピュータ装置100に接続された入力装置105を、評価装置12の入力部122として機能させ、(3)コンピュータ装置100に接続された出力装置106を、評価装置12の表示部124として機能させる。プロセッサ101は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)等によって構成可能である。ただし、プロセッサ101は、メモリ102に記憶されたプログラムを読み込んで実行する演算装置であればよく、これらに限られない。
メモリ102には、コンピュータ装置100を評価装置12として動作させるためのプログラム、及び、各種データが格納される。メモリ102は、例えば、主記憶装置、補助記憶装置、または、これらの任意の組み合わせ等により構成可能である。主記憶装置としては、DRAM(Dynamic Random Access Memory)等の揮発性メモリが挙げられるが、これに限られない。また、補助記憶装置としては、HDD(hard disk drive)やSSD(solid state drive)等の不揮発性メモリが挙げられるが、これらに限られない。
なお、コンピュータ装置100を評価装置12として動作させるためのプログラムは、必ずしもコンピュータ装置100内部のメモリ102に記憶されていなくてもよい。コンピュータ装置100を評価装置12として動作させるためのプログラムは、例えば、外部記録媒体に記録されてもよい。外部記録媒体の具体例としては、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブル論理回路などが挙げられるが、これらに限られない。この場合、外部記録媒体に記録されたプログラムは、プロセッサ101によって読み込まれて実行される。また、本発明は、外部記録媒体に記録されたプログラム、または、当該外部記録媒体としても実現され得る。また、コンピュータ装置100を評価装置12として動作させるためのプログラムは、通信ネットワークを介してコンピュータ装置100に供給されてもよい。この場合、通信ネットワークは、プログラムを伝送可能なネットワークであればよく、特に限定されない。また、本発明は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
入出力インタフェース103には、図13に示したように、入力装置105及び出力装置106が接続される。入力装置105及び出力装置106は、上述したように、コンピュータ装置100に内蔵されていてもよく、単一の装置(例えば、タッチパネル)として実現されていてもよい。
入力装置105の具体例としては、キーボード、マウス、タッチパッドといった入力装置が挙げられる。本実施形態においては、被験者の性別、年齢、腕の運動範囲(例えば、肩関節の屈曲角)といった情報が、この入出力インタフェース103を用いて入力される。ただし、入力装置105は、コンピュータ装置100に情報を入力する装置であれば、上述した具体例に限られない。
出力装置106の具体例としては、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、有機ELディスプレイ、ブラウン管等といった表示装置が挙げられる。この場合、評価装置12によって算出された認知スコアは、画像として出力装置106に表示される。また、出力装置106は、音声を出力する装置(スピーカ)や、画像を印刷する装置(プリンタ)等であってもよい。ただし、出力装置106は、コンピュータ装置100から情報を出力する装置であれば、上述した具体例に限られない。
通信インタフェース104には、図13に示すように、測定装置11との通信に利用される。換言すると、コンピュータ装置100は、測定装置11に含まれる通信インタフェースと同一の通信規格に対応する通信インタフェース104を含む。通信インタフェース104は、例えば、Bluetooth(登録商標)インタフェース等の近距離無線通信インタフェースであってもよいが、これに限られない。通信インタフェース104は、例えば、赤外線通信インタフェース、無線LAN(Local Area Network)インタフェース、有線LANインタフェース、インターネットインタフェース、モバイルデータ通信インタフェース、又は、これら通信インタフェースの任意の組み合わせであってもよい。
また、上述のハードウェア要素を含むコンピュータ装置100の態様は、デスクトップ型、ノート型、タブレット型などのパーソナルコンピュータであってもよいし、汎用計算機であってもよいし、携帯型情報端末であってもよいが、これらに限られない。また、コンピュータ装置100は、他の機器に組み込まれた組み込みシステムとして実現されていてもよい。
なお、本実施形態における評価装置12の各機能ブロックは、メモリ102に記憶されたプログラムをプロセッサ101が実行することにより実現されることに限らず、その一部または全部が、専用のハードウェア要素(例えば、電子回路)により実現されていてもよい。
〔付記事項〕
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
1 評価システム
11 測定装置
111 検出部
112 演算部
113 通信部
12 評価装置
121 通信部
122 入力部
123 演算部
124 表示部
100 コンピュータ装置
101 プロセッサ
102 メモリ
103 入出力インタフェース
104 通信インタフェース
105 入力装置
106 出力装置

Claims (9)

  1. 評価装置を含む評価システムを用いて認知症の重症度を評価するための認知スコアの算出方法であって、
    上記評価装置の演算部が、被験者の腕の運動範囲を示す測定量に基づいて、認知症の重症度を示す認知スコアであって、上記測定量の一次関数により表される認知スコアを算出する演算工程を含み、
    上記評価装置の演算部は、MMSE(Mini-Mental State examination)のスコアとFAB(Frontal Assessment Battery at bedside)のスコアとの和を目的変数とし、上記測定量並びに上記被験者の性別及び年齢を説明変数とする回帰式に従って、上記認知スコアを算出する、
    ことを特徴とする算出方法。
  2. 評価装置と測定装置とを含む評価システムを用いて認知症の重症度を評価するための認知スコアの算出方法であって、
    上記測定装置の演算部が、被験者がドラムを叩いているときに、上記被験者の腕の運動範囲として、上記被験者の上肢の平均傾角変化率を測定する測定工程と、
    上記評価装置の演算部が、上記測定工程にて得られた上記運動範囲を示す測定量に基づいて、認知症の重症度を示す認知スコアであって、上記測定量の一次関数により表される認知スコアを算出する演算工程と、を含んでいる、
    ことを特徴とする算出方法。
  3. 上記被験者がドラムを叩いているときに、上記評価システムにさらに含まれる測定装置の演算部が、上記運動範囲として、上記被験者の上肢の平均傾角変化率を測定する測定工程を更に含んでおり、
    上記演算工程は、上記評価装置の演算部が、上記測定工程にて得られた上記測定量に基づいて、上記認知スコアを算出する工程である、
    ことを特徴とする請求項に記載の算出方法。
  4. 上記評価装置の表示部が、上記測定量に基づいて算出された分量であって、ドラムを叩くことによって消費されたカロリーを補うために被験者が摂るべき食品の分量を表示する表示工程を更に含む、
    ことを特徴とする請求項2又は3に記載の算出方法。
  5. 上記評価システムにさらに含まれる測定装置の演算部が、上記被験者が上肢拳上を試みているときに、上記運動範囲として、上記被験者の肩関節の屈曲角を測定する測定工程を更に含んでおり、
    上記演算工程は、上記評価装置の演算部が、上記測定工程にて得られた上記測定量に基づいて、上記認知スコアを算出する工程である、
    ことを特徴とする請求項に記載の算出方法。
  6. 認知症の重症度を評価する評価装置であって、
    被験者の腕の運動範囲を示す測定量に基づいて、認知症の重症度を示す認知スコアであって、上記測定量の一次関数により表される認知スコアを算出する演算部を備え、
    上記演算部は、MMSE(Mini-Mental State examination)のスコアとFAB(Frontal Assessment Battery at bedside)のスコアとの和を目的変数とし、上記測定量並びに上記被験者の性別及び年齢を説明変数とする回帰式に従って、上記認知スコアを算出する、
    ことを特徴とする評価装置。
  7. 上記運動範囲を測定する測定装置から上記測定量を受信する通信部を更に備え、
    上記演算部は、上記通信部が受信した上記測定量に基づいて、上記認知スコアを算出する、
    ことを特徴とする請求項6に記載の評価装置。
  8. 認知症の重症度を評価する評価装置であって、
    被験者がドラムを叩いているときに、上記被験者の腕の運動範囲として、上記被験者の上肢の平均傾角変化率を測定する測定装置から、上記運動範囲を示す測定量を受信する通信部と、
    上記通信部が受信した測定量に基づいて、認知症の重症度を示す認知スコアであって、上記測定量の一次関数により表される認知スコアを算出する演算部と、を備える
    ことを特徴とする評価装置。
  9. コンピュータを請求項6から8の何れか1項に記載の評価装置として動作させるための評価プログラムであって、上記コンピュータを上記評価装置の各部として機能させる、
    ことを特徴とする評価プログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5782777A (en) * 1995-02-17 1998-07-21 Souren-Franssen; Liduin E. M. Staging of dementia severity by joint function examination
EP2077756A4 (en) * 2006-11-02 2011-08-03 Univ Kingston METHOD AND APPARATUS FOR ASSESSING THE PROPRIOZEPTIVE FUNCTION
WO2016148199A1 (ja) * 2015-03-16 2016-09-22 国立大学法人大阪大学 デュアルタスク遂行能力評価方法、及びデュアルタスク遂行能力評価システム
US20170258390A1 (en) * 2016-02-12 2017-09-14 Newton Howard Early Detection Of Neurodegenerative Disease
JP6291107B2 (ja) * 2017-03-30 2018-03-14 マクセル株式会社 脳機能障害評価方法、脳機能障害評価装置およびそのプログラム

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