JP7136022B2 - 処理システム、歩行訓練システム、処理方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、処理システム、歩行訓練システム、処理方法、及びプログラムに関する。

患者等の訓練者は、リハビリテーション（リハビリ）を行うに際し、歩行訓練装置等のリハビリ支援システムを利用することがある。歩行訓練装置の例として、特許文献１には、訓練者の脚部に装着されて訓練者の歩行を補助する歩行補助装置を備えた歩行訓練装置が開示されている。

訓練者がリハビリを行うに際し、リハビリ支援システムによっては、訓練者の補助として医師、理学療法士等の訓練スタッフが付き添い、訓練者への声掛けや手の差し伸べ、さらにはそのリハビリ支援システムの設定操作を行うことがある。

特許第６０５２２３４号公報

ところで、良い訓練成果を得るためには、訓練スタッフによるリハビリ支援システムの設定操作は、リハビリ支援システムによる訓練者への適切なアシストができるようになされる必要がある。また、その設定操作のタイミング、つまりアシストの追加又は除去やアシストの度合いの変更のタイミングも、訓練成果に影響を与えることになる。よって、そのような設定操作のために、訓練スタッフは、訓練者にどのようなアシストをさせるべきかの取捨選択の判断や、適切なアシストの度合いやタイミングの判断を行う必要がある。さらに、訓練スタッフは、訓練者にどのような声掛けをどのようなタイミングで行うべきかの判断やどのようなタイミングで手を差し伸べるべきかの判断を行う必要がある。

しかしながら、現状では、訓練スタッフは上述のような判断を勘やコツに基づき行っており、また、訓練スタッフ毎に経験年数や熟練度が異なるため、訓練スタッフによって訓練成果の差が激しくなってしまう。特に、歩行訓練装置については上述のような判断は難しく、訓練スタッフによる訓練成果の差が激しくなってしまう。よって、この差を小さくし、経験年数や熟練度が足らない訓練スタッフでも、良い訓練成果が得られるように教育を行うことが望まれる。そのために、歩行訓練装置の訓練スタッフに効率良く適切な教育を行うことが可能な技術が望まれる。また、訓練者への補助は訓練スタッフに限らず、人工的なアシスタントなどの他種の訓練アシスタントが行うことも想定でき、他種の訓練アシスタントについても効率良く適切な教育を行うことが可能な技術が望まれる。

本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、訓練者が歩行訓練装置を利用してリハビリを実行するに際の補助を行う訓練アシスタントに、訓練者への適切な補助を実現させるための教育を行うことが可能な処理システム等を提供するものである。

本発明の第１の態様に係る処理システムは、歩行訓練装置で調整可能なパラメータのうち、前記歩行訓練装置で歩行訓練を実行する訓練者を補助する訓練アシスタント又は病院の他のアシスタントによる調整頻度が調整基準に比べて低いパラメータである要調整パラメータを判定する判定部と、前記要調整パラメータを示すパラメータ情報と前記要調整パラメータを調整した際の調整効果を示す効果情報とを出力する出力部と、を備えたものである。これにより、訓練者が歩行訓練装置を利用してリハビリを実行するに際の補助を行う訓練アシスタントに、訓練者への適切な補助を実現させるための教育を行うことができる。

前記判定部は、前記訓練者の回復度が良好な訓練アシスタントが調整する頻度に比べて調整頻度が低いパラメータを、前記要調整パラメータとして判定することができる。これにより、訓練者の回復度が良好になるようなパラメータを要調整パラメータとして出力することができ、より教育効果を向上させることができる。
前記判定部は、前記訓練者の症状に対して調整頻度が低いパラメータを、前記要調整パラメータとして判定することができる。これにより、訓練者の症状を考慮した上で調整を行うことが好ましいパラメータを要調整パラメータとして出力することができ、より教育効果を向上させることができる。
前記判定部は、前記要調整パラメータの重要度を判定し、前記出力部は、前記重要度に応じて前記パラメータ情報及び前記効果情報を出力することができる。これにより、歩行訓練装置において訓練成果を上げるために重要となる要調整パラメータであるか否かによって出力方法などを変えて出力することができ、より教育効果を向上させることができる。
前記判定部は、前記歩行訓練装置で調整されたパラメータに、同時調整を推奨するパラメータとして予め関連付けられたパラメータに対し、前記要調整パラメータに該当するか否かを判定することができる。これにより、調整されたパラメータと同時調整を行うことが好ましいパラメータを要調整パラメータとして出力することができ、より教育効果を向上させることができる。
前記歩行訓練装置は、訓練方針を示す訓練モードを設定可能になっており、前記判定部は、前記訓練モード毎に異なる調整基準に基づき判定を行うことができる。これにより、訓練モード毎に調整を行うことが好ましいパラメータを要調整パラメータとして出力することができ、より教育効果を向上させることができる。

前記出力部は、前記パラメータ情報及び前記効果情報を、前記歩行訓練装置に組み込まれたパラメータ調整用の表示装置に出力することができる。これにより、要調整パラメータ及び効果情報を訓練アシスタントに容易に視認させることができ、より教育効果を向上させることができる。
前記出力部は、前記パラメータ情報及び前記効果情報を含む映像コンテンツを前記表示装置に出力することができる。これにより、要調整パラメータ及び効果情報が容易に理解できるように訓練アシスタントに提示することができ、より教育効果を向上させることができる。

前記処理システムは、前記訓練アシスタントが使用する又は前記病院が所有する端末装置からアクセス可能なサーバシステムであってもよい。これにより、訓練アシスタントが望むタイミングで要調整パラメータ及び効果情報を確認することができ、より教育効果を向上させることができる。
前記サーバシステムは、前記パラメータ情報及び前記効果情報を含む映像コンテンツを前記端末装置に出力することができる。これにより、要調整パラメータ及び効果情報が容易に理解できるように、訓練アシスタントにその訓練アシスタントが望むタイミングで提示することができ、より教育効果を向上させることができる。
前記処理システムは、前記歩行訓練装置に組み込まれた装置であってもよい。これにより、歩行訓練装置単独で、訓練アシスタントに対し訓練者への適切な補助を実現させるための教育を行うことができる。

本発明の第２の態様に係る歩行訓練システムは、第１の態様に係る処理システムのうち前記サーバシステムである処理システムと、前記処理システムに接続された歩行訓練装置と、を備え、前記出力部は、前記パラメータ情報及び前記効果情報を前記歩行訓練装置側に出力するものである。これにより、複数の歩行訓練装置について共通のサーバ装置を利用して訓練アシスタントに対する教育を行うことができる。

本発明の第３の態様に係る処理方法は、歩行訓練装置で調整可能なパラメータのうち、前記歩行訓練装置で歩行訓練を実行する訓練者を補助する訓練アシスタント又は病院の他のアシスタントによる調整頻度が調整基準に比べて低いパラメータである要調整パラメータを判定する判定ステップと、前記要調整パラメータを示すパラメータ情報と前記要調整パラメータを調整した際の調整効果を示す効果情報とを出力する出力ステップと、を有するものである。これにより、訓練者が歩行訓練装置を利用してリハビリを実行するに際の補助を行う訓練アシスタントに、訓練者への適切な補助を実現させるための教育を行うことができる。

本発明の第４の態様に係るプログラムは、歩行訓練装置の内部に組み込まれた又は外部に接続されたコンピュータに、前記歩行訓練装置で調整可能なパラメータのうち、前記歩行訓練装置で歩行訓練を実行する訓練者を補助する訓練アシスタント又は病院の他のアシスタントによる調整頻度が調整基準に比べて低いパラメータである要調整パラメータを判定する判定ステップと、前記要調整パラメータを示すパラメータ情報と前記要調整パラメータを調整した際の調整効果を示す効果情報とを出力する出力ステップと、を実行させるためのプログラムである。これにより、訓練者が歩行訓練装置を利用してリハビリを実行するに際の補助を行う訓練アシスタントに、訓練者への適切な補助を実現させるための教育を行うことができる。

本発明により、訓練者が歩行訓練装置を利用してリハビリを実行するに際の補助を行う訓練アシスタントに、訓練者への適切な補助を実現させるための教育を行うことが可能な処理システムを提供することができる。また、本発明により、この処理システムを備えた歩行訓練システムを提供すること、並びにこのような教育を行うことが可能な処理方法及びプログラムを提供することができる。

実施形態１に係るリハビリ支援システムの一構成例を示す全体概念図である。 図１のリハビリ支援システムにおける歩行補助装置の一構成例を示す概略斜視図である。 図１のリハビリ支援システムにおける歩行訓練装置のシステム構成例を示すブロック図である。 図１のリハビリ支援システムにおけるサーバの一構成例を示すブロック図である。 図１のリハビリ支援システムにおける基準生成処理の一例を説明するためのフロー図である。 図１のリハビリ支援システムにおける判定及び出力の処理の一例を説明するためのフロー図である。 図６の処理において訓練スタッフに提示される画像の一例を示す図である。 図６の処理において訓練スタッフに提示される画像の他の例を示す図である。 実施形態３に係るリハビリ支援システムにおけるサーバにおいて実行されたクラスタ分析の結果の一例を示す模式図である。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲に係る発明を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。

＜実施形態１＞
以下、図面を参照して実施形態１について説明する。
（システム構成）
図１は、実施形態１に係るリハビリ支援システムの一構成例を示す全体概念図である。本実施形態に係るリハビリ支援システム（リハビリシステム）は、主に、歩行訓練装置１００、外部通信装置３００、及びサーバ（サーバ装置）５００によって構成されることができる。

歩行訓練装置１００は、訓練者（ユーザ）９００のリハビリ（リハビリテーション）を支援するリハビリ支援装置の一具体例であり、特に歩行訓練を支援する歩行訓練装置の一具体例である。歩行訓練装置１００は、一方の脚に麻痺を患う片麻痺患者である訓練者９００が、訓練スタッフ９０１の指導に従って歩行訓練を行うための装置である。ここで、訓練スタッフ９０１は、療法士（理学療法士）又は医師とすることができ、訓練者の訓練を指導又は介助などにより補助することから、訓練指導者、訓練介助者、訓練補助者などと称することもできる。ここで例示したように、訓練スタッフ９０１は人である。

歩行訓練装置１００は、主に、全体の骨格を成すフレーム１３０に取り付けられた制御盤１３３と、訓練者９００が歩行するトレッドミル１３１と、訓練者９００の麻痺側の脚部である患脚に装着する歩行補助装置１２０と、を備える。

フレーム１３０は、床面に設置されるトレッドミル１３１上に立設されている。トレッドミル１３１は、不図示のモータによりリング状のベルト１３２を回転させる。トレッドミル１３１は、訓練者９００の歩行を促す装置であり、歩行訓練を行う訓練者９００は、ベルト１３２に乗り、ベルト１３２の移動に合わせて歩行動作を試みる。なお、訓練スタッフ９０１は、例えば図１に示すように訓練者９００の背後のベルト１３２上に立って一緒に歩行動作を行うこともできるが、通常、ベルト１３２を跨いだ状態で立つなど、訓練者９００の介助を行い易い状態に居ることが好ましい。

フレーム１３０は、モータやセンサの制御を行う全体制御部２１０を収容する制御盤１３３や、訓練の進捗状況等を訓練者９００へ提示する例えば液晶パネルである訓練用モニタ１３８などを支持している。また、フレーム１３０は、訓練者９００の頭上部前方付近で前側引張部１３５を、頭上部付近でハーネス引張部１１２を、頭上部後方付近で後側引張部１３７を、それぞれ支持している。また、フレーム１３０は、訓練者９００が掴むための手摺り１３０ａを含む。

手摺り１３０ａは、訓練者９００の左右両側に配置されている。それぞれの手摺り１３０ａは、訓練者９００の歩行方向と平行な方向に配置されている。手摺り１３０ａは、上下位置、及び左右位置が調整可能となっている。つまり、手摺り１３０ａは、その高さ及び幅を変更する機構を含むことができる。さらに、手摺り１３０ａは、例えば歩行方向の前方側と後方側とで高さを異ならせるように調整することで、その傾斜角度を変更できるように構成することもできる。例えば、手摺り１３０ａは、歩行方向に沿って徐々に高くなるような傾斜角度を付すことができる。

また、手摺り１３０ａには、訓練者９００から受ける荷重を検出する手摺りセンサ２１８が設けられている。例えば、手摺りセンサ２１８は、電極がマトリックス状に配置された抵抗変化検出型の荷重検出シートとすることができる。また、手摺りセンサ２１８は、３軸の加速度センサ（ｘ，ｙ，ｚ）と３軸のジャイロセンサ（ｒｏｌｌ，ｐｉｔｃｈ，ｙａｗ）とを複合させた６軸センサとすることもできる。但し、手摺りセンサ２１８の種類や設置位置は問わない。

カメラ１４０は、訓練者９００の全身を観察するための撮像部としての機能を担う。カメラ１４０は、訓練用モニタ１３８の近傍に、訓練者と相対するように設置されている。カメラ１４０は、訓練中の訓練者９００の静止画や動画を撮影する。カメラ１４０は、訓練者９００の全身を捉えられる程度の画角となるような、レンズと撮像素子のセットを含む。撮像素子は、例えばＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサであり、結像面に結像した光学像を画像信号に変換する。

前側引張部１３５と後側引張部１３７の連携した動作により、歩行補助装置１２０の荷重が患脚の負担とならないように当該荷重を相殺し、更には、設定の程度に応じて患脚の振出し動作をアシストする。

前側ワイヤ１３４は、一端が前側引張部１３５の巻取機構に連結されており、他端が歩行補助装置１２０に連結されている。前側引張部１３５の巻取機構は、不図示のモータをオン／オフさせることにより、患脚の動きに応じて前側ワイヤ１３４を巻き取ったり繰り出したりする。同様に、後側ワイヤ１３６は、一端が後側引張部１３７の巻取機構に連結されており、他端が歩行補助装置１２０に連結されている。後側引張部１３７の巻取機構は、不図示のモータをオン／オフさせることにより、患脚の動きに応じて後側ワイヤ１３６を巻き取ったり繰り出したりする。このような前側引張部１３５と後側引張部１３７の連携した動作により、歩行補助装置１２０の荷重が患脚の負担とならないように当該荷重を相殺し、更には、設定の程度に応じて患脚の振出し動作をアシストする。

例えば、訓練スタッフ９０１は、オペレータとして、重度の麻痺を抱える訓練者に対しては、アシストするレベルを大きく設定する。アシストするレベルが大きく設定されると、前側引張部１３５は、患脚の振出しタイミングに合わせて、比較的大きな力で前側ワイヤ１３４を巻き取る。訓練が進み、アシストが必要でなくなったら、訓練スタッフ９０１は、アシストするレベルを最小に設定する。アシストするレベルが最小に設定されると、前側引張部１３５は、患脚の振出しタイミングに合わせて、歩行補助装置１２０の自重をキャンセルするだけの力で前側ワイヤ１３４を巻き取る。

歩行訓練装置１００は、装具１１０、ハーネスワイヤ１１１、及びハーネス引張部１１２を主な構成要素とする、安全装置としての転倒防止ハーネス装置を備える。装具１１０は、訓練者９００の腹部に巻き付けられるベルトであり、例えば面ファスナによって腰部に固定される。装具１１０は、吊具であるハーネスワイヤ１１１の一端を連結する連結フック１１０ａを備え、ハンガーベルトと称することもできる。訓練者９００は、連結フック１１０ａが後背部に位置するように、装具１１０を装着する。

ハーネスワイヤ１１１は、一端が装具１１０の連結フック１１０ａに連結されており、他端がハーネス引張部１１２の巻取機構に連結されている。ハーネス引張部１１２の巻取機構は、不図示のモータをオン／オフさせることにより、ハーネスワイヤ１１１を巻き取ったり繰り出したりする。このような構成により、転倒防止ハーネス装置は、訓練者９００が転倒しそうになった場合に、その動きを検知した全体制御部２１０の指示に従ってハーネスワイヤ１１１を巻き取り、装具１１０により訓練者９００の上体を支えて、訓練者９００の転倒を防ぐ。

装具１１０は、訓練者９００の姿勢を検出するための姿勢センサ２１７を備える。姿勢センサ２１７は、例えばジャイロセンサと加速度センサを組み合わせたものであり、装具１１０が装着された腹部の重力方向に対する傾斜角を出力する。

管理用モニタ１３９は、フレーム１３０に取り付けられており、主に訓練スタッフ９０１が監視及び操作するための表示入力装置である。管理用モニタ１３９は、例えば液晶パネルであり、その表面にはタッチパネルが設けられている。管理用モニタ１３９は、訓練設定に関する各種メニュー項目や、訓練時における各種パラメータ値、訓練結果などを表示する。また、管理用モニタ１３９の近傍には、非常停止ボタン２３２が設けられている。訓練スタッフ９０１が非常停止ボタン２３２を押すことで、歩行訓練装置１００が非常停止する。

歩行補助装置１２０は、訓練者９００の患脚に装着され、患脚の膝関節における伸展及び屈曲の負荷を軽減することにより訓練者９００の歩行を補助する。歩行補助装置１２０は、足裏荷重を計測するセンサ等を備え、運脚に関する各種データを全体制御部２１０へ出力する。また、装具１１０は、回転部を有する接続部材（以下、ヒップジョイント）を用いて、歩行補助装置１２０と接続しておくこともできる。歩行補助装置１２０の詳細については後述する。

全体制御部２１０は、訓練設定に関する設定パラメータ、訓練結果として歩行補助装置１２０から出力された運脚に関する各種データなどを含みうるリハビリデータを生成する。このリハビリデータには、訓練スタッフ９０１又はその経験年数や熟練度等を示すデータ、訓練者９００の症状、歩行能力、回復度等を示すデータ、歩行補助装置１２０の外部に設けられたセンサ等から出力された各種データなどを含むことができる。なお、リハビリデータの詳細については後述する。

外部通信装置３００は、リハビリデータを外部に送信する送信手段の一具体例である。外部通信装置３００は、歩行訓練装置１００が出力するリハビリデータを受け取り、一時的に記憶する機能と、記憶しているリハビリデータをサーバ５００へ送信する機能と、を有することができる。

外部通信装置３００は、歩行訓練装置１００の制御盤１３３と例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）ケーブルによって接続される。また、外部通信装置３００は、インターネット又はイントラネット等のネットワーク４００と無線通信機器４１０を介して例えば無線ＬＡＮ（Local Area Network）によって接続されている。なお、歩行訓練装置１００は、外部通信装置３００の代わりに通信装置を備えておくこともできる。

サーバ５００は、本実施形態に係る後述の処理装置の一部の機能を実現する装置の一具体例である。また、サーバ５００は、リハビリデータを記憶する記憶手段の一具体例でもあり、ネットワーク４００に接続され、外部通信装置３００から受信したリハビリデータを蓄積する機能を有する。サーバ５００の機能については後述する。また、図１に示すように、リハビリ支援システムは、ネットワーク４００を介してサーバ５００に蓄積されたリハビリデータ等を閲覧するためのＰＣ（Personal Computer）、スマートフォン等の端末装置（情報処理装置）６００を備えることもできる。端末装置６００は、ネットワーク４００に有線又は無線で接続しておくことができる。

次に、歩行補助装置１２０について、図２を用いて説明する。図２は、歩行補助装置１２０の一構成例を示す概略斜視図である。歩行補助装置１２０は、主に、制御ユニット１２１と、患脚の各部を支える複数のフレームと、足裏に掛かる荷重を検出するための荷重センサ２２２と、を備える。

制御ユニット１２１は、歩行補助装置１２０の制御を行う補助制御部２２０を含み、また、膝関節の伸展運動及び屈曲運動を補助するための駆動力を発生させる不図示のモータを含む。患脚の各部を支えるフレームは、上腿フレーム１２２と、上腿フレーム１２２に回動自在に連結された下腿フレーム１２３と、を含む。また、このフレームは、下腿フレーム１２３に回動自在に連結された足平フレーム１２４と、前側ワイヤ１３４を連結するための前側連結フレーム１２７と、後側ワイヤ１３６を連結するための後側連結フレーム１２８と、を含む。

上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３は、図示するヒンジ軸Ｈ_ａ周りに相対的に回動する。制御ユニット１２１のモータは、補助制御部２２０の指示に従って回転して、上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３がヒンジ軸Ｈ_ａ周りに相対的に開くように加勢したり、閉じるように加勢したりする。制御ユニット１２１に収められた角度センサ２２３は、例えばロータリエンコーダであり、ヒンジ軸Ｈ_ａ周りの上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３の成す角を検出する。下腿フレーム１２３と足平フレーム１２４は、図示するヒンジ軸Ｈ_ｂ周りに相対的に回動する。相対的に回動する角度範囲は、調整機構１２６によって事前に調整される。

前側連結フレーム１２７は、上腿の前側を左右方向に伸延し、両端で上腿フレーム１２２に接続するように設けられている。また、前側連結フレーム１２７には、前側ワイヤ１３４を連結するための連結フック１２７ａが、左右方向の中央付近に設けられている。後側連結フレーム１２８は、下腿の後側を左右方向に伸延し、両端でそれぞれ上下に伸延する下腿フレーム１２３に接続するように設けられている。また、後側連結フレーム１２８には、後側ワイヤ１３６を連結するための連結フック１２８ａが、左右方向の中央付近に設けられている。

上腿フレーム１２２は、上腿ベルト１２９を備える。上腿ベルト１２９は、上腿フレームに一体的に設けられたベルトであり、患脚の上腿部に巻き付けて上腿フレーム１２２を上腿部に固定する。これにより、歩行補助装置１２０の全体が訓練者９００の脚部に対してずれることを防止している。

荷重センサ２２２は、足平フレーム１２４に埋め込まれた荷重センサである。荷重センサ２２２は、訓練者９００の足裏が受ける垂直荷重の大きさと分布を検出し、例えばＣＯＰ（Center Of Pressure：荷重中心）を検出するように構成することもできる。荷重センサ２２２は、例えば、電極がマトリックス状に配置された抵抗変化検出型の荷重検出シートである。

次に、図３を参照しながら、歩行訓練装置１００のシステム構成例について説明する。図３は、歩行訓練装置１００のシステム構成例を示すブロック図である。図３に示すように、歩行訓練装置１００は、全体制御部２１０、トレッドミル駆動部２１１、操作受付部２１２、表示制御部２１３、及び引張駆動部２１４を備えることができる。また、歩行訓練装置１００は、ハーネス駆動部２１５、画像処理部２１６、姿勢センサ２１７、手摺りセンサ２１８、通信接続ＩＦ（インターフェース）２１９、入出力ユニット２３１、及び歩行補助装置１２０を備えることができる。

全体制御部２１０は、例えばＭＰＵ（Micro Processing Unit）であり、システムメモリから読み込んだ制御プログラムを実行することにより、装置全体の制御を実行する。全体制御部２１０は、後述する歩行評価部２１０ａ、訓練判定部２１０ｂ、入出力制御部２１０ｃ、及び通知制御部２１０ｄを有することができる。

トレッドミル駆動部２１１は、ベルト１３２を回転させるモータとその駆動回路を含む。全体制御部２１０は、トレッドミル駆動部２１１へ駆動信号を送ることにより、ベルト１３２の回転制御を実行する。全体制御部２１０は、例えば、訓練スタッフ９０１によって設定された歩行速度に応じて、ベルト１３２の回転速度を調整する。

操作受付部２１２は、訓練スタッフ９０１からの入力操作を受け付けて、操作信号を全体制御部２１０へ送信する。訓練スタッフ９０１は、操作受付部２１２を構成する、装置に設けられた操作ボタンや管理用モニタ１３９に重畳されたタッチパネル、付属するリモコン等を操作する。この操作により、電源のオン／オフやトレーニングの開始の指示を与えることや、設定に関する数値の入力やメニュー項目の選択を行うことができる。なお、操作受付部２１２は、訓練者９００からの入力操作を受け付けることもできる。

表示制御部２１３は、全体制御部２１０からの表示信号を受け取って表示画像を生成し、訓練用モニタ１３８又は管理用モニタ１３９に表示する。表示制御部２１３は、表示信号に従って、トレーニングの進捗を示す画像や、カメラ１４０で撮影したリアルタイム映像を生成する。

引張駆動部２１４は、前側引張部１３５を構成する、前側ワイヤ１３４を引張するためのモータとその駆動回路と、後側引張部１３７を構成する、後側ワイヤ１３６を引張するためのモータとその駆動回路と、を含む。全体制御部２１０は、引張駆動部２１４へ駆動信号を送ることにより、前側ワイヤ１３４の巻き取りと後側ワイヤ１３６の巻き取りをそれぞれ制御する。また、巻き取り動作に限らず、モータの駆動トルクを制御することにより、各ワイヤの引張力を制御する。全体制御部２１０は、例えば、荷重センサ２２２の検出結果から患脚が立脚状態から遊脚状態に切り替わるタイミングを同定し、そのタイミングに同期して各ワイヤの引張力を増減させることにより、患脚の振出し動作をアシストする。

ハーネス駆動部２１５は、ハーネス引張部１１２を構成する、ハーネスワイヤ１１１を引張するためのモータとその駆動回路を含む。全体制御部２１０は、ハーネス駆動部２１５へ駆動信号を送ることにより、ハーネスワイヤ１１１の巻き取りと、ハーネスワイヤ１１１の引張力を制御する。全体制御部２１０は、例えば、訓練者９００の転倒を予測した場合に、ハーネスワイヤ１１１を一定量巻き取って、訓練者の転倒を防止する。

画像処理部２１６は、カメラ１４０に接続されており、カメラ１４０から画像信号を受け取ることができる。画像処理部２１６は、全体制御部２１０からの指示に従って、カメラ１４０から画像信号を受け取り、受け取った画像信号を画像処理して画像データを生成する。また、画像処理部２１６は、全体制御部２１０からの指示に従って、カメラ１４０から受け取った画像信号に画像処理を施して、特定の画像解析を実行することもできる。例えば、画像処理部２１６は、トレッドミル１３１に接する患脚の足の位置（立脚位置）を、画像解析により検出する。具体的には、例えば、足平フレーム１２４の先端近傍の画像領域を抽出し、当該先端部と重なるベルト１３２上に描かれた識別マーカを解析することにより、立脚位置を演算する。

姿勢センサ２１７は、上述の通り訓練者９００の腹部の重力方向に対する傾斜角を検出して、検出信号を全体制御部２１０へ送信する。全体制御部２１０は、姿勢センサ２１７からの検出信号を用いて、訓練者９００の姿勢、具体的には体幹の傾斜角を演算する。なお、全体制御部２１０と姿勢センサ２１７は、有線で接続されていても良いし、近距離無線通信で接続されていても良い。

手摺りセンサ２１８は、手摺り１３０ａに加わる荷重を検出する。つまり、訓練者９００が両脚で自身の体重を支えきれない分の荷重が手摺り１３０ａに加わる。手摺りセンサ２１８は、この荷重を検出して、検出信号を全体制御部２１０へ送信する。

全体制御部２１０は、制御に関わる様々な演算や制御を実行する機能実行部としての役割も担う。歩行評価部２１０ａは、各種センサから取得したデータを用いて、訓練者９００の歩行動作が異常歩行であるか否かを評価する。訓練判定部２１０ｂは、例えば、歩行評価部２１０ａが評価した異常歩行の積算数に基づいて、一連の歩行訓練に対する訓練結果を判定する。全体制御部２１０は、この判定結果或いはその元となった異常歩行の積算数などをリハビリデータの一部として生成することができる。

なお、この判定の基準を含み、判定の方法は問わない。例えば、歩行フェーズ毎に麻痺体部の動作量と基準とを比較して判定することができる。なお、歩行フェーズとは、患脚（又は健脚）についての１歩行周期（１歩行サイクル）を、立脚状態にある立脚期、立脚期から遊脚状態にある遊脚期への移行期、遊脚期、遊脚期から立脚期への移行期などに分類したものである。どの歩行フェーズであるかは、例えば上述したように荷重センサ２２２の検出結果から分類（判定）することができる。なお、歩行サイクルは、上述のように、立脚期、移行期、遊脚期、移行期で１サイクルとして取り扱うことができるが、どの時期を開始期と定義するかは問わない。その他、歩行サイクルは、例えば、両脚支持状態、単脚（患脚）支持状態、両脚支持状態、単脚（健脚）支持状態で１サイクルとして取り扱うこともでき、この場合にもどの状態を開始状態と定義するかは問わない。

また、右脚又は左脚（健脚又は患脚）に注目した歩行周期は、より細分化することもでき、例えば、立脚期を初期接地と４期、遊脚期を３期に分けて表現することができる。初期接地は、観察足部が床に接地する瞬間を指し、立脚期の４期とは、荷重応答期、立脚中期、立脚終期、及び前遊脚期を指す。荷重応答期は、初期接地から反対側の足部が床から離れた瞬間（対側離地）までの期間である。立脚中期は、対側離地から観察足部の踵が離れた瞬間（踵離地）までの期間である。立脚終期は、踵離地から反対側の初期接地までの期間である。前遊脚期は、反対側の初期接地から観察足部が床から離れる（離地）までの期間である。遊脚期の３期とは、遊脚初期、遊脚中期、及び遊脚後期を指す。遊脚初期は、前遊脚期の最後（上記離地）から両足が交差する（足部交差）までの期間である。遊脚中期は、足部交差から頸骨が垂直となる（頸骨垂直）までの期間である。遊脚終期は、頸骨垂直から次の初期接地までの期間である。

通信接続ＩＦ２１９は、全体制御部２１０に接続されたインターフェースであり、訓練者９００の患脚に装着される歩行補助装置１２０に指令を与えたり、センサ情報を受け取ったりするためのインターフェースである。

歩行補助装置１２０は、通信接続ＩＦ２１９と有線又は無線によって接続される通信接続ＩＦ２２９を備えることができる。通信接続ＩＦ２２９は、歩行補助装置１２０の補助制御部２２０に接続されている。通信接続ＩＦ２１９、２２９は、通信規格に則った例えば有線ＬＡＮ又は無線ＬＡＮ等の通信インターフェースである。

また、歩行補助装置１２０は、補助制御部２２０、関節駆動部２２１、荷重センサ２２２、及び角度センサ２２３を備えることができる。補助制御部２２０は、例えばＭＰＵであり、全体制御部２１０から与えられた制御プログラムを実行することにより、歩行補助装置１２０の制御を実行する。また、補助制御部２２０は、歩行補助装置１２０の状態を、通信接続ＩＦ２１９、２２９を介して全体制御部２１０へ通知する。また、補助制御部２２０は、全体制御部２１０からの指令を受けて、歩行補助装置１２０の起動／停止等の制御を実行する。

関節駆動部２２１は、制御ユニット１２１のモータとその駆動回路を含む。補助制御部２２０は、関節駆動部２２１へ駆動信号を送ることにより、上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３がヒンジ軸Ｈ_ａ周りに相対的に開くように加勢したり、閉じるように加勢したりする。このような動作により、膝の伸展動作及び屈曲動作をアシストしたり、膝折れを防止したりする。

荷重センサ２２２は、上述の通り訓練者９００の足裏が受ける垂直荷重の大きさと分布を検出して、検出信号を補助制御部２２０へ送信する。補助制御部２２０は、検出信号を受け取り解析することにより、遊脚／立脚の状態判別や切替り推定等を行う。

角度センサ２２３は、上述の通りヒンジ軸Ｈ_ａ周りの上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３の成す角を検出して、検出信号を補助制御部２２０へ送信する。補助制御部２２０は、この検出信号を受け取って膝関節の開き角を演算する。

入出力ユニット２３１は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）インターフェースを含み、外部の機器（外部通信装置３００や他の外部機器）と接続するための通信インターフェースである。全体制御部２１０の入出力制御部２１０ｃは、入出力ユニット２３１を介して外部の機器と通信し、上述した全体制御部２１０内の制御プログラムや補助制御部２２０内の制御プログラムの書換え、コマンドの受け入れ、生成したリハビリデータの出力などを行う。歩行訓練装置１００は、入出力制御部２１０ｃの制御により、入出力ユニット２３１及び外部通信装置３００を介してサーバ５００との通信を行うことになる。例えば、入出力制御部２１０ｃは、入出力ユニット２３１及び外部通信装置３００を介して、リハビリデータをサーバ５００に送信する制御やサーバ５００からのコマンドを受信する制御を行うことができる。

通知制御部２１０ｄは、訓練スタッフ９０１に対する通知が必要となった場面において、表示制御部２１３又は別途設けた音声制御部等を制御することで、管理用モニタ１３９又は別途設けたスピーカから通知を行う。この通知の詳細については後述するが、訓練スタッフ９０１に対する通知が必要となった場面には、サーバ５００から通知を行うためのコマンドを受信した場合を含むことができる。

次に、本実施形態に係る処理装置の一例であるサーバ５００の詳細について、図４を併せて参照しながら説明する。図４は、サーバ５００の一構成例を示すブロック図である。なお、本実施形態及び後述の実施形態２，３等に係る処理装置は、処理システムとして複数の装置（機能を分散させた複数の装置）で構成することができる。

図４に示すように、サーバ５００は、制御部５１０、通信ＩＦ５１４、及びデータ蓄積部５２０を備えることができる。制御部５１０は、例えばＭＰＵであり、システムメモリから読み込んだ制御プログラムを実行することにより、サーバ５００の制御を実行する。制御部５１０は、後述する基準生成部５１０ａ、判定部５１０ｂ、及び応答処理部５１０ｃを備えることができ、この場合、上記の制御プログラムはこれらの部位５１０ａ～５１０ｃの機能を含む制御部５１０の機能を実現させるためのプログラムを含むことになる。

通信ＩＦ５１４は、例えば有線ＬＡＮインターフェースを含み、ネットワーク４００と接続するための通信インターフェースである。上述したように、歩行訓練装置１００は、外部通信装置３００を介して、各種リハビリデータをサーバ５００に送信する。サーバ５００は、複数の歩行訓練装置１００からリハビリデータを受信するように構成しておくことができ、これにより多くのリハビリデータを収集することができる。例えば、制御部５１０は、通信ＩＦ５１４を介して、歩行訓練装置１００からのリハビリデータを受信することができる。また、制御部５１０は、歩行訓練装置１００へのコマンドを送信することができる。

データ蓄積部５２０は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置を有しており、リハビリデータを記憶する。制御部５１０は、通信ＩＦ５１４を介して外部通信装置３００から受信したリハビリデータをデータ蓄積部５２０へ書き込む。

本実施形態に係る処理装置は判定部及び出力部を備え、サーバ５００は、このうち判定部を判定部５１０ｂで、出力部を応答処理部５１０ｃで、それぞれ担うように構成することができる。サーバ５００における基準生成部５１０ａは、リハビリデータに基づき、判定部５１０ｂでの判定処理に使用する基準（後述の調整基準）を生成する。この基準生成処理の例については、リハビリデータの説明とともに後述する。

応答処理部５１０ｃは、通信ＩＦ５１４を介して、歩行訓練装置１００で調整可能なパラメータ（設定パラメータ）を少なくとも含むリハビリデータを、歩行訓練装置１００から受信する。判定部５１０ｂは、そのリハビリデータを入力し、そのリハビリデータに含まれる歩行訓練装置１００で調整可能な設定パラメータのうち、要調整パラメータを判定する。つまり、判定部５１０ｂは、入力された設定パラメータのそれぞれについて調整が必要なパラメータであるか否かを判定する。

要調整パラメータは、歩行訓練装置１００で歩行訓練を実行する訓練者９００を補助する訓練スタッフ９０１による調整頻度が、調整基準に比べて低いパラメータとすることができる。以下ではこのような例について説明するが、要調整パラメータは、病院の他のスタッフによる調整頻度が調整基準に比べて低いパラメータとすることもできる。なお、上記他のスタッフとは、実際に訓練を補助する訓練スタッフ以外のスタッフを指し、例えば病院の医師の判断の下で決定された標準的なパラメータ値を設定するスタッフなどが挙げられる。

応答処理部５１０ｃは、判定部５１０ｂで要調整パラメータが存在したと判定された場合、データ蓄積部５２０に予め格納された、その要調整パラメータを調整した際の調整効果を示す効果情報を読み出す。そして、応答処理部５１０ｃは、その要調整パラメータを示すパラメータ情報と共に効果情報を、歩行訓練装置１００側に通信ＩＦ５１４を介して出力（返信）する。要調整パラメータが複数存在した場合には、各要調整パラメータそれぞれについてパラメータ情報及び効果情報が返信される。返信は、これらの情報を伝えるコマンド又はこれらの情報を表示等の出力を行うように指示するコマンドで行うことができる。

これらの情報を含むコマンドをサーバ５００から受信した歩行訓練装置１００は、これらの情報を訓練スタッフ９０１に認識できるように出力する。この出力処理のために、歩行訓練装置１００は、主に通知制御部２１０ｄ、表示制御部２１３、及び管理用モニタ１３９（或いは、音声制御部及びスピーカ）等で例示する表示部（或いは音声出力部）を有することができる。この出力処理としては、例えば、管理用モニタ１３９にパラメータ情報及び効果情報を表示させる、及び／又は、これらの情報を図示しないスピーカから音声出力させるなどの処理が挙げられる。なお、どのような出力処理を行うかは、上述したコマンドに応じて決めておくことができる。表示の制御は表示制御部２１３により行うことができ、音声出力の制御は図示しない音声制御部により行うことができる。

管理用モニタ１３９は、歩行訓練装置１００に組み込まれたパラメータ調整用の表示装置の一例である。表示による出力処理により、要調整パラメータ及び効果情報を訓練スタッフ９０１に容易に視認させることができ、より教育効果を向上させることができる。また、上記のスピーカは、訓練者９００にこの音声を聞き取らせないようにするために、訓練スタッフ９０１が耳等に装着したワイヤレスのイヤホン（骨伝導イヤホンでもよい）などとすることもできる。

また、上記表示装置への表示対象の情報は、パラメータ情報及び効果情報を含む映像コンテンツとすることもできる。このような映像コンテンツは、効果情報についての説明と同様、事前に作成しデータ蓄積部５２０に予め格納しておくことができる。これにより、要調整パラメータ及び効果情報が容易に理解できるように訓練スタッフ９０１に提示することができ、より教育効果を向上させることができる。無論、この映像コンテンツには音声出力部から出力可能な音声も含んでおくことができる。

また、映像コンテンツは、その訓練者９００について撮影した実際の映像から特徴的な部分（例えば或る症状が発生した部分）をピックアップした映像とすること、或いはその映像を含むことができる。特に、休憩中や訓練終了直後などに、訓練スタッフ９０１がこのような映像コンテンツを場合によっては訓練者９００とともに確認することで、次の施行時又は次の訓練時により好ましい設定パラメータの調整が可能となる。

この例のように、本実施形態に係る処理装置が備える上記の出力部は、判定部５１０ｂで判定された要調整パラメータを示すパラメータ情報と、その要調整パラメータを調整した際の調整効果を示す効果情報と、を出力する。このように、本実施形態に係る処理装置は、サーバ５００とすることができる。本実施形態に係る処理装置は、このような情報の出力を行うため、出力装置と称することもできる。このような構成により、本実施形態によれば、訓練者９００が歩行訓練装置１００を利用してリハビリを実行するに際の補助を行う訓練スタッフ９０１に、訓練者９００への適切な補助を実現させるための教育を行うことができる。

（リハビリデータ）
ここで、基準生成部５１０ａ、判定部５１０ｂ、及び応答処理部５１０ｃの具体例について説明するに先立ち、サーバ５００が基準生成処理又は判定処理等のために収集可能なリハビリデータについて説明する。サーバ５００が収集可能なリハビリデータは、主として（１）歩行訓練装置１００の設定パラメータ、（２）歩行訓練装置１００に設けられたセンサ等で検出された検出データ、（３）訓練者９００に関するデータ、（４）訓練スタッフ９０１に関するデータを含む。上記（１）～（４）のリハビリデータは、取得日時に対応付けて収集されていてもよい。さらに、検出データ、又は設定パラメータは時系列に沿ったログデータとして収集されていてもよく、或いは、一定の時間毎のデータに対して抽出された特徴量などであってもよい。

リハビリデータは、主に、歩行訓練装置１００において操作入力、自動入力、センサによる計測などにより得られるデータである。また、リハビリデータは、カメラ１４０で録画された録画データを含むこともできる。なお、リハビリデータは、リハビリの実施日毎のデータとすることができ、その場合、日報データと称することもできる。以下では、サーバ５００が歩行訓練装置１００で生成されたリハビリデータを収集するものとして説明するが、リハビリデータの一部を歩行訓練装置１００以外の、例えば他のサーバからサーバ５００が取得するように構成しておくこともできる。ここで言うリハビリデータの一部とは、例えば、訓練者９００の症状等の上記（３）のデータの詳細や、ＰＴの経験年数等の上記（４）のデータの詳細などとすることができる。前者は訓練者９００のカルテ情報として他のサーバに格納しておくことができ、後者はＰＴの履歴書などとして他のサーバに格納しておくことができる。

基準生成処理の段階（基準生成段階）では、サーバ５００は、リハビリデータの発生時に、或いは１日毎、１週間毎など定期的に、歩行訓練装置１００からリハビリデータを受信すればよい。基準生成処理の段階と、判定処理及び出力処理を含む運用段階とでは、使用するリハビリデータの種類（リハビリデータに含まれる内容）を異ならせることができる。例えば、運用段階では、サーバ５００は、歩行訓練装置１００から訓練開始時に（又は開始準備が整った時点で）上記（１）の設定パラメータを含むリハビリデータを受信し、訓練中、上記（１）のうち変更があったデータを受信するようにしておけばよい。また、リハビリデータの送受は歩行訓練装置１００とサーバ５００のどちらが主体となって実行してもよい。

上記（１）について説明する。
上記（１）のデータは、上記（２）の検出データとともに、歩行訓練装置１００でリハビリ実施中に取得された訓練者９００の訓練データとして定義することができる。

歩行訓練装置１００の設定パラメータは、例えば、歩行訓練装置１００の動作を設定するために、オペレータが入力するデータ又は自動的に設定されるデータである。なお、上述したように、オペレータは通常、訓練者９００の訓練に実際に付き添う訓練スタッフ９０１であり、以下ではオペレータが訓練スタッフ９０１であることを前提に説明する。また、訓練スタッフ９０１は理学療法士（ＰＴ：Physical Therapist）であることが多いため、以下では、訓練スタッフ９０１を単に「ＰＴ」と称する場合もある。

歩行訓練装置１００では、設定パラメータにより、歩行訓練の難易度を調整することができる。なお、設定パラメータに難易度のレベルを示すパラメータを含むこともでき、その場合、そのレベルの変更に伴い、他の設定パラメータのうち一部又は全部を変更させることができる。訓練スタッフ９０１は、訓練者９００の回復が進むにつれて、歩行訓練の難易度を高くしていく。つまり、訓練スタッフ９０１は、訓練者９００の歩行能力が高くなるにつれて、歩行訓練装置１００によるアシストを減らす。また、訓練スタッフ９０１は、歩行訓練中に異常が認められた場合、アシストを増やす。訓練スタッフ９０１が適切に設定パラメータを調整することにより、訓練者９００は適切な歩行訓練を実施することができ、リハビリをより効率良く行うことが可能となる。

設定パラメータの具体例を以下に示す。
設定パラメータとしては、例えば、部分体重免荷量［％］、手摺り１３０ａの上下位置［ｃｍ］、手摺り１３０ａの左右位置［ｃｍ］、ヒップジョイントの有無、足関節底屈制限［ｄｅｇ］、足関節背屈制限［ｄｅｇ］などが挙げられる。また、設定パラメータとしては、例えば、トレッドミル速度［ｋｍ／ｈ］、振出しアシスト［レベル］、振出し前後比［前／後］も挙げられる。また、設定パラメータとしては、例えば、膝伸展アシスト［レベル］、膝屈曲角度［ｄｅｇ］、膝屈伸時間［ｓｅｃ］、補高［ｍｍ］、抜重閾値［％］、荷重閾値［％］も挙げられる。また、設定パラメータとしては、例えば、トレッドミルのベルトの傾斜［度］、歩行補助装置による関節の動きのアシスト［レベル］、歩行補助装置による関節の動きのアシスト又は振出しアシストを発生させる頻度、歩行の異常又は正常の判定条件（例えば判定閾値）、転倒又は転倒しそうであることの判定条件（例えば判定閾値）、歩行の異常又は正常に対応付けて報知する場合はその発生条件（発生頻度や発生閾値など）も挙げられる。ここで、報知とは、音、振動、表示などのいずれによる報知であってもよく、その一部又は全部を含んでもよい。なお、ここで例示する設定パラメータを含め、リハビリデータに含まれるデータの単位は問わない。

部分体重免荷量は、ハーネス引張部１１２がハーネスワイヤ１１１を引っ張ることで、訓練者９００の体重を免荷する割合である。訓練スタッフ９０１は、所望する歩行訓練の難易度が高くなるほど、部分体重免荷量を低い値に設定する。手摺り１３０ａの上下位置及び左右位置は、手摺り１３０ａの基準位置からの調整量である。ヒップジョイントの有無は、ヒップジョイントが取り付けられているか否かである。足関節底屈制限、足関節背屈制限は、ヒンジ軸Ｈ_ｂ周りに下腿フレーム１２３と足平フレーム１２４とが回動可能な角度範囲を規定している。足関節底屈制限が前側の上限角度に対応し、足関節背屈制限が後ろ側の最大角度に対応する。つまり、足関節底屈制限、足関節背屈制限はそれぞれ、つま先を下げる側に、つま先を上げる側に、足関節を曲げる角度の制限値である。訓練スタッフ９０１は、所望する歩行訓練の難易度が高くなるほど、角度範囲が大きくなるように足関節底屈制限及び足関節背屈制限の値を設定する。

トレッドミル速度は、トレッドミル１３１による歩行速度である。訓練スタッフ９０１は、所望する歩行訓練の難易度が高くなるほど、トレッドミル速度を高い値に設定する。振出しアシストは、脚の振出し時に前側ワイヤ１３４が与える引張力に応じたレベルであり、このレベルが高くなるほど、最大引張力が大きくなる。訓練スタッフ９０１は、所望する歩行訓練の難易度が高くなるほど、振出しアシストを低いレベルに設定する。振出し前後比は、脚の振出し時において、前側ワイヤ１３４による引張力と後側ワイヤ１３６による引張力との比である。

膝伸展アシストは、立脚時における膝折れを防止するためにかける関節駆動部２２１の駆動トルクに応じたレベルであり、このレベルが高くなるほど、駆動トルクが大きくなる。訓練スタッフ９０１は、所望する歩行訓練の難易度が高くなるほど、膝伸展アシストを低いレベルに設定する。膝屈曲角度は、膝伸展アシストを行う際の角度である。膝屈伸時間は、膝伸展アシストを行う期間であり、この値が大きいとゆっくり膝を屈伸させるようにアシストし、この値が小さいと早く膝を屈伸させるようにアシストすることになる。

補高は、訓練者９００の麻痺脚と反対側の脚（補助具である歩行補助装置１２０を取り付けない側の脚）の靴底に設けるクッション等の部材の高さである。抜重閾値は、足底に掛かる荷重の閾値の一つであり、この閾値を下回ると振出しアシストが解除される。荷重閾値は、足底に掛かる荷重の閾値の一つであり、この閾値を超えると振出しアシストがなされる。このように、歩行補助装置１２０は、その膝の屈伸運動を、膝屈曲角度、膝屈伸時間、抜重閾値、及び荷重閾値の４つの設定パラメータで調整可能に構成しておくことができる。

また、歩行訓練装置１００は、例えば、図示しないスピーカから、荷重や角度などの各種パラメータの設定値、目標値、目標の達成率、目標の達成タイミングなどを音でフィードバックするように構成することもできる。上記の設定パラメータは、このようなフィードバック音の有無や音量といった設定についてのパラメータを含むこともできる。

その他、上記の設定パラメータは、訓練の難易度に直接関係する設定パラメータでなくてもよい。例えば、上記の設定パラメータは、訓練者９００にモチベーションを上げてもらうために訓練用モニタ１３８や図示しないスピーカで提供するための画像、音楽、ゲームの種類、ゲームの難易度等の設定値などとすることもできる。

なお、上記の設定パラメータは、一例であり、これ以外の設定パラメータがあってもよい。或いは、上記のうちの一部の設定パラメータは無くてもよい。また、上述のように、上記の設定パラメータは訓練の難易度を調整するためのパラメータが多いが、難易度に無関係なパラメータも含むこともできる。例えば、歩行訓練装置１００は、訓練用モニタ１３８に表示させる注意喚起用のアイコン画像を表示するように構成することができる。そして、難易度に無関係な設定パラメータとしては、例えばこのような注意喚起用のアイコン画像の大きさや表示間隔等、訓練者９００の訓練への集中度を高めるためのパラメータなどが挙げられる。また、上記の設定パラメータは、その設定操作がなされた日時等の時間情報又は時間以外のタイミング情報（例えば１歩行サイクルにおける立脚期、遊脚期等の区別を示す情報）を付加しておくことができる。

上記（２）について説明する。
上記（２）の検出データは、上記（１）のデータとともに、歩行訓練装置１００でリハビリ実施中に取得された訓練者９００の訓練データとして定義することができる。

検出データとしては、主にセンサデータが挙げられる。センサデータは、歩行訓練装置１００の各種センサで検出されたセンサ値である。例えば、センサデータは、姿勢センサ２１７で検出された体幹の傾斜角度、手摺りセンサ２１８で検出された荷重や傾斜角度、角度センサ２２３で検出された角度等である。センサデータを出力するセンサは、加速度センサ、角速度センサ、位置センサ、光センサ、トルクセンサ、加重センサ等である。また、前側ワイヤ１３４、後側ワイヤ１３６、ハーネスワイヤ１１１の巻取機構等のモータに設けられたエンコーダをセンサとして用いてもよい。更には、モータのトルクセンサ（ロードセル）をセンサとしてもよいし、モータを駆動する駆動電流値を検出する電流検知部をセンサとしてもよい。

また、センサデータは、例えば、視線を検知する視線検知センサで取得された視線データを含むことができる。同様の視線データは、訓練者９００の少なくとも目元を撮影した画像に基づき画像処理により視線を検出して得ることや、訓練者９００の少なくとも顔を撮影した画像に基づき顔の向き（上向き／下向き等）を判定して得ることもできる。このようなデータも上記の検出データに含むことができる。また、検出データは、訓練者９００又は訓練スタッフ９０１の音声を取得するマイク等の音声取得部で取得された音声データ、或いはその音声データを音声解析したテキストデータ、或いはそのテキストデータを解析したデータとすることもできる。訓練スタッフ９０１の音声には、訓練者９００への歩き方の矯正等に関する声掛けを含めることができる。また、センサデータは、脳波計で訓練者９００の脳波を検出したデータとすることもでき、脳波計で訓練スタッフ９０１の脳波を検出したデータとすることもできる。

また、視線検知センサ、上記画像を撮影する撮影部、マイクなどは、歩行訓練装置１００の本体側に設けておくことができるが、例えば、訓練者９００に装着させるための眼鏡型ウェアラブル端末に設けておくこともできる。この端末にＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信方式でデータを無線通信する無線通信部を備えるとともに、歩行訓練装置１００側にも無線通信部を備えておけばよい。これにより、歩行訓練装置１００は、ウェアラブル端末で取得されたデータを無線通信により取得することができる。脳波計は、検出精度が良いものに限るが、歩行訓練装置１００の本体側に設けて、訓練者９００の脳波と訓練スタッフ９０１の脳波とを区別して検知できるように構成することができる。但し、脳波計は、上述した眼鏡型ウェアブル端末（例えば眼鏡の枝の部分など）など検知対象者に近接する位置になるように設けておくことが好ましい。

また、センサ等、検出データを取得する検出部は、図１～図３を参照して説明したものや眼鏡型ウェアラブル端末等として例示したものに限らない。例えば、訓練者９００にウェア型生体センサ及び／又はウェア型タッチセンサが搭載されたウェアを着用させることができる。ここで言うウェアは、上半身に着用するものに限らず、下半身に着用するものであっても上下セットのものであってもよいし、例えば装具１１０等の一部に着用するものであってもよい。また、ウェア及び歩行訓練装置１００に、上述したような無線通信部を備えておく。これにより、歩行訓練装置１００は、ウェア型生体センサやウェア型タッチセンサで取得されたデータを無線通信により取得することができる。ウェア型生体センサは、着用者の心拍数等のバイタルデータを取得することができる。ウェア型タッチセンサは、着用者である訓練者９００が外部からタッチされた情報、つまり訓練スタッフ９０１が訓練者９００に触れた位置の情報を示すデータを取得することができる。

また、検出データは、各種のセンサ等が検出した検出信号が示す値に限らず、複数のセンサからの検出信号に基づき算出した値や、１又は複数のセンサ等からの検出信号を統計処理した統計値を含むことができる。この統計値としては、例えば平均値、最大値、最小値、標準偏差値等の様々な統計値を採用することができ、また、静態統計による統計値であってもよいし、例えば１日、１訓練、１歩行サイクルなどの一定期間での動態統計による統計値であってもよい。

例えば、センサデータは、角度センサ２２３で検出された上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３の角度から算出された膝関節の開き角を含むことができる。さらに、角度センサについてのセンサデータは、角度を微分した角速度を含むことができる。加速度センサについてのセンサデータは、加速度を積分した速度や、２回積分した位置であってもよい。

例えば、検出データは、日毎、又は１日内のリハビリの施行毎についての、次のような平均値、合計値、最大値、最小値、代表値を含むことができる。ここでの平均値としては、平均速度（総歩行距離／総歩行時間）［ｋｍ／ｈ］や、重複歩距離の平均値［ｃｍ］、１分間あたりの歩数（ｓｔｅｐ）を示す歩行率［ｓｔｅｐｓ／ｍｉｎ］、歩行ＰＣＩ［拍／ｍ］、転倒回避介助［％］などが挙げられる。平均速度は、例えば、トレッドミル１３１の速度設定値から計算した値とすること、或いはトレッドミル駆動部２１１での駆動信号から計算した値とすることができる。重複歩距離とは、片側の踵が接地して次に同側の踵が再び接地するまでの距離を指す。ＰＣＩとはPhysiological Cost Index（生理的コスト指数の臨床指標）を指し、歩行ＰＣＩは歩行時のエネルギー効率を示すことになる。転倒回避介助［％］とは、訓練スタッフ９０１が訓練者９００への転倒回避介助を行った回数である転倒回避介助［回］を、１歩数あたりで算出した割合、つまり１歩数あたりで転倒回避介助をした割合を指す。

また、ここでの合計値としては、歩行時間［秒］、歩行距離［ｍ］、歩数［ｓｔｅｐｓ］、転倒回避介助［回］、転倒回避介助部位及び部位毎の回数［回］などが挙げられる。
また、ここでの最大値又は最小値としては、連続歩行時間［秒］、連続歩行距離［ｍ］、連続歩数［ｓｔｅｐｓ］等の最大値や最小値、歩行ＰＣＩ［拍／ｍ］の最小値（換言すれば１拍あたりに歩行できる距離の最長値）などが挙げられる。代表値としては、トレッドミル１３１の速度として最も使用した値（代表速度［ｋｍ／ｈ］）などが挙げられる。

このように、各種センサ等の検出部から直接又は間接的に供給されるデータを検出データに含めることができる。また、上記の検出データは、その検出がなされた日時等の時間情報又は時間以外のタイミング情報を付加しておくことができる。

なお、上記の検出データは、一例であり、これ以外の検出データがあってもよい。或いは、上記のうちの一部の検出データは無くてもよい。つまり、リハビリデータとして検出データを採用する場合、サーバ５００は、１つ以上の検出データを収集すればよい。

上記（３）について説明する。
訓練者９００に関するデータ（以下、訓練者データ）は、例えば、訓練者９００の属性等を示すものである。訓練者データは、訓練者９００の年齢、性別、体格（身長、体重等）をはじめ、症状情報、Ｂｒ．ｓｔａｇｅ、ＳＩＡＳ、初期歩行ＦＩＭ、最新の歩行ＦＩＭ等を含むことができる。また、訓練者データは、訓練者９００の氏名又はＩＤを含むことができ、また、訓練者９００の好みを示す嗜好情報や性格を示す性格情報などを含むこともできる。また、訓練者データは、ＦＩＭとして、歩行能力に係るもの以外の運動項目を含むことができ、また、認知項目を含むこともできる。つまり、訓練者データは、訓練者９００の身体能力を示す様々なデータを含むことができる。なお、訓練者データの一部又は全部は、身体情報、基本情報、或いは訓練者特徴情報などと称することもできる。

ここで、症状情報には、初期症状、その発症時期、現在の症状を示す情報を含むことができ、主にここに含まれる症状のために訓練者９００がリハビリを必要としたと捉えることができる。但し、リハビリとは直接関係なさそうな症状についても症状情報に含めることができる。また、症状情報には、脳卒中（脳血管障害）、脊髄損傷など、罹患した病気のタイプ（病名又は疾患名）とともにその部位（損傷部位）を含むことができ、タイプによってはその分類を含むことができる。例えば、脳卒中は、脳梗塞、頭蓋内出血（脳出血／くも膜下出血）などに分類されることができる。

Ｂｒ．ｓｔａｇｅは、Brunnstrom Recovery Stageを指し、片麻痺の回復過程について、観察からその回復段階を６段階に分けたものである。訓練者データには、Ｂｒ．ｓｔａｇｅのうち、歩行訓練装置１００に関係する主な項目である下肢項目を含むことができる。ＳＩＡＳは、Stroke Impairment Assessment Setを指し、脳卒中の機能障害を総合的に評価する指標である。ＳＩＡＳには、股屈曲テスト（Hip-Flex）、膝伸展テスト（Knee-Ext）、足パット・テスト（Foot-Pat）を含むことができる。また、ＳＩＡＳには、下肢触覚（Touch L/E）、下肢位置覚（Position L/E）、腹筋力（Abdominal）、及び垂直性テスト（Verticality）を含むことができる。

ＦＩＭ（Functional Independence Measure：機能的自立度評価表）とは、ＡＤＬ（Activities of Daily Life）を評価する評価方法の一つを定めたものである。ＦＩＭでは、介助量に応じて１点～７点の７段階で評価を行っている。

例えば、歩行ＦＩＭが回復度を示す汎用の指標となる。介助者なし、かつ装具（補助具）なしで５０ｍ以上歩行できた場合、最高点の７点となり、一人の介助者がどんなに介助しても１５ｍ未満しか歩行できない場合、最低点の１点となる。また、最小介助（介助量が２５％以下）で５０ｍ移動することができる場合、４点、中程度介助（介助量２５％以上）で５０ｍ移動できる場合、３点となる。したがって、回復が進むにつれて、訓練者９００の歩行ＦＩＭが徐々に高くなっていく。なお、歩行ＦＩＭの評価を行う場合の歩行距離は、５０ｍに限られるものではなく、例えば、１５ｍの場合もある。

このことからも分かるように、歩行訓練装置１００で取り扱う最新の歩行ＦＩＭは、訓練者９００の身体能力を示す指標となるだけでなく、リハビリ開始時点からの訓練者９００の回復度を示す指標となる。歩行ＦＩＭは、アクチュエータを用いない場合における訓練者９００の動作能力、すなわち、歩行能力を示す指標となる。換言すると、訓練者９００のリハビリの進捗状況を知る上で、歩行ＦＩＭは重要な指標となる。また、初期歩行ＦＩＭから最新の歩行ＦＩＭへの変化量又は変化速度も、回復度を示す指標となる。変化速度は、ＦＩＭ効率と称することもでき、例えば、現在までのＦＩＭの利得（変化量）を、リハビリの実施日数、リハビリの期間を示す経過日数、或いは、訓練者９００が入院患者である場合には入院日数などの期間で除算した値とすることができる。

また、歩行ＦＩＭは、補装具を着用した場合などの評価時の条件での点数と捉えることができ、その場合、その評価時に適用した条件を示す情報を、歩行ＦＩＭを示す情報に付加しておくこともできる。条件とは、その情報を取得した際の、補高、使用した装具（例えば歩行補助装置１２０、他の歩行補助装置、装具無し等）、その装具における膝や足首の箇所の角度設定等の設定、平地歩行であったのか斜面歩行であったのかなどを含むことができる。また、通常、歩行ＦＩＭと言えば平地歩行での歩行ＦＩＭであり、これを示す平地歩行情報には、平地歩行評価時において最も歩行した距離（最大連続歩行距離［ｍ］）等の情報を含めることもできる。

このように上記（３）の訓練者データは、訓練者９００が歩行訓練装置１００を利用し実行したリハビリについての、訓練者９００の症状、身体能力、及び回復度の少なくとも１つを含む指標データを含むことができる。なお、最新の歩行ＦＩＭなど、身体能力及び回復度の双方の概念に含めることができるデータについては、通常、一方に含めておけばよいが、双方に含めておくこともできる。なお、同様のことはリハビリデータの全ての項目に関して言え、ある項目のデータは上記（１）～（４）のいずれか１又は複数のデータとして取り扱うことができる。また、上記の訓練者データは、歩行ＦＩＭの測定日時など、それが取得できた日時等の時間情報を付加しておくことができる。

上記（４）について説明する。
訓練スタッフ９０１に関するデータ（以下、スタッフデータ）は、例えば、訓練スタッフ９０１の属性等を示すものである。スタッフデータは、訓練スタッフ９０１の氏名又はＩＤ、年齢、性別、体格（身長、体重等）、所属する病院名、ＰＴ又は医師としての経験年数などである。スタッフデータは、訓練者９００を介助するタイミングを数値化した値を介助者に関するデータとして含むことができる。

また、リハビリに同時に複数の訓練スタッフが介助する場合には、リハビリデータには、複数人のスタッフデータを含むことができる。また、各スタッフデータには、主たる訓練スタッフであるのか、或いは補助的な訓練スタッフであるのかを示す情報を含めておくことができる。そのような情報に加えて又はその代わりに、各スタッフデータには、管理用モニタ１３９における設定操作や画像の確認を行う訓練スタッフであるのか、或いは訓練者９００を手で支える役目だけの訓練スタッフであるのかを示す情報なども含めておくことができる。

また、歩行訓練装置１００は、訓練者９００へのリハビリ計画を入力可能に構成しておくことが好ましい。そして、このように入力されたリハビリ計画のデータも、その入力者としての訓練スタッフ９０１に関するスタッフデータとして、或いは他の分類に属するリハビリデータとして、含めておくことができる。また、歩行訓練装置１００は、訓練スタッフ９０１の変更に対応可能とするために、今後のその訓練者９００の訓練を補助する際の注意事項や申し送り事項を入力可能に構成しておくことが好ましい。そして、このようにして入力されたデータも、その入力者についての訓練スタッフ９０１に関するスタッフデータとして、或いは他の分類に属するリハビリデータとして、含めておくことができる。

これらのデータをリハビリデータに含める理由は、ある訓練スタッフが熟練の他の訓練スタッフからの注意事項や申し送り事項が存在していたからこそ、上手く訓練者９００の訓練を遂行させることができたという場面もあり得るためである。また、上記のスタッフデータは、例えばリハビリ計画の入力日時など、その入力がなされた日時等の時間情報を付加しておくことができる。

（基準生成段階）
次に、サーバ５００の基準生成部５１０ａにおける基準生成処理の詳細について、図５を併せて参照しながら説明する。図５は、サーバ５００における基準生成処理の一例を説明するためのフロー図である。

サーバ５００は、複数の歩行訓練装置１００からリハビリデータを収集する。無論、このリハビリデータは、複数の訓練者９００の訓練について収集される。そして、サーバ５００は、収集したリハビリデータをデータ蓄積部５２０に蓄積する。基準生成部５１０ａは、上述のようなリハビリデータに含まれる情報のうち一部又は全部から調整基準となるデータを生成することになる。以下に具体的に説明する。

まず、サーバ５００のデータ蓄積部５２０に、データのセットを複数用意する。そのため、制御部５１０は、例えば、所定の期間内に収集されたリハビリデータを１セットのデータとしてデータ蓄積部５２０に蓄積する。例えば、１回の歩行訓練又は歩行訓練の１施行で収集されたリハビリデータを１セットのデータとして用意してもよい。リハビリデータは、訓練者９００が歩行訓練装置１００を利用し必要に応じて訓練スタッフ９０１に介助されながら実行したリハビリについてのデータである。なお、以下の説明において、１セットのデータを単にデータセットと称する。

なお、１回の歩行訓練は、一人の訓練者９００が行う一連の訓練であり、１回の歩行訓練が終わると次の訓練者９００が歩行訓練装置１００において訓練を行う。１回の歩行訓練は、通常２０分～６０分程度である。歩行訓練の１施行とは、１回の歩行訓練において、訓練者９００が継続して歩行する１単位である。１回の歩行訓練には、複数回の施行が含まれる。例えば、１施行は５分程度となっている。具体的には、１回の歩行訓練において、訓練者９００は、５分の歩行訓練を行った後、５分の休憩を取る。つまり、１回の歩行訓練では、歩行訓練の施行と休憩とが交互に繰り返される。休憩と休憩との間の５分間が１施行の時間となる。無論、１回の訓練と、１施行の時間は特に限定されるものではなく、訓練者９００毎に適宜設定することができる。

また、１施行よりも短い期間で収集されたリハビリデータが１データセットとして用意されてもよく、また、１施行より長い期間で収集されたリハビリデータが１データセットとして用意されてもよい。無論、収集された１つのデータセットだけを見れば、入力されるリハビリデータに、後述のステップＳ２で必要となる設定パラメータ、スタッフデータ、指標データのうちいずれか１又は複数が含まれないこともある。その場合には、例えば１つ手前のデータセットの値を使用して、データセットを用意することができる。また、訓練スタッフ９０１が設定パラメータの変更又は声掛けなどを行うまでの間のデータ、若しくは指標データが変更されるまでの間のデータが、１データセットとして用意されてもよい。

また、上述したように、データセットは、検出データの生データに限らず、検出データに所定の処理を施したデータを含んでいてもよい。例えば、一定期間に取得された検出データから抽出された特徴量をデータセットに含めることができる。例えば、データセットは、１施行における検出データの最大値、最小値、極大値、極小値、平均値などを含んでいてもよい。制御部５１０は、データ蓄積部５２０に蓄積された検出データから特徴量を算出してもよい。また、データ蓄積部５２０が特徴量を蓄積していてもよい。

そして、基準生成部５１０ａは、このようにして用意されたリハビリデータを、１データセット毎に、データ蓄積部５２０から読み出す（入力する）（ステップＳ１）。ステップＳ１で入力されるリハビリデータは、設定パラメータとスタッフデータの一部と指標データの一部とを少なくとも含む。

ここでリハビリデータに含まれる設定パラメータは、複数種類とすることができることは無論のこと、各設定パラメータについて、その値を含むことができるが、調整により変更された時点での値だけであってもよい。いずれの場合でも、各設定パラメータについて変更の時期や頻度等を計算により得ることはできる。スタッフデータは、上述した通り、訓練者９００を補助する訓練スタッフ９０１を示すデータであり、例えば訓練スタッフ９０１の氏名又はＩＤや所属する病院を示す情報を含むことができる。特に、ここで用いるスタッフデータには、訓練スタッフ９０１を特定するための氏名又はＩＤを含むことが好ましい。指標データは、上述した通り、訓練者９００の回復度を示すデータであり、例えば歩行ＦＩＭのＦＩＭ効率を含むことができる。

次いで、基準生成部５１０ａは、入力されたリハビリデータに基づき、１データセット毎に、訓練スタッフの評価（例えば優秀さ）を示すレベルを判定する（ステップＳ２）。基準生成部５１０ａは、訓練スタッフ（例えば優秀な訓練スタッフ）を選別する選別部を有すると言える。

基準生成部５１０ａは、指標データに関する所定のレベル判定基準に従ってレベルを判定することができる。所定のレベル判定基準としては、例えばＦＩＭ効率、歩行速度、歩行の安定性などの観点から、以下の（ａ）～（ｄ）の条件のうち１又は複数を満たすこと、とすることができる。但し、レベル判定基準はこれに限ったものではなく、最も単純な例では経験年数が挙げられる。なお、ＦＩＭ効率は訓練者の回復速度を表す値の一例となる。

（ａ）対象の訓練スタッフが補助した全ての訓練者についてのＦＩＭ効率（例えば、ＦＩＭが６点以上になるまでの期間の長さなど、介助なしに歩けるようになるまでの期間）の平均値又は最大値が閾値以下である。
（ｂ）対象の訓練スタッフが補助した全ての訓練者についての歩行速度の平均値又は最小値が閾値以上である。或いは、この歩行速度の伸び率が閾値以上である。
（ｃ）対象の訓練スタッフが補助した全ての訓練者についての平地歩行（トレッドミル１３１上での歩行）における異常歩行の頻度の平均値又は最大値が閾値以下である。或いは、この頻度の低下率が閾値以上である。
（ｄ）対象の訓練スタッフが補助した全ての訓練者についての歩行の美しさの指標が閾値上である。但し、指標データに歩行の美しさを示す指標を含めておく。或いは、この指標の伸び率が閾値以上である。

上記（ａ）～（ｄ）では、いずれもレベル数ｍに対してｍ－１個の閾値でなる閾値セットが用意されることになる。また、上記（ａ）～（ｄ）の各閾値セットは、互いに異なる閾値セットである。また、上記（ａ）～（ｄ）では、対象の訓練スタッフが補助した全ての訓練者についてのデータを閾値処理したが、対象の訓練スタッフが補助した全てのリハビリについてのデータを閾値処理することもできる。これにより、訓練者１人につき２名以上の訓練スタッフが同時又は異なる期間に補助した場合も考慮することができる。

また、訓練スタッフが主たるスタッフとして係わったリハビリであるのか、或いは補助的なスタッフとして係わったリハビリであるのかを区別したリハビリデータについて、閾値処理を行うこともできる。同様に、訓練スタッフが管理用モニタ１３９を操作するスタッフとして係わったリハビリであるのか、或いは介助する（手で支える）スタッフとして係わったリハビリであるのかを区別したリハビリデータについて、閾値処理を行うこともできる。

簡単な一例を挙げると、基準生成部５１０ａは、上記（ａ）～（ｄ）のいずれもレベル数２として優秀な訓練スタッフか否かを閾値処理で求め、３つ以上の条件で優秀と判定された訓練スタッフを優秀である（所定レベル以上である）と判定することができる。また、より単純な例では、基準生成部５１０ａは、条件として上記（ａ）のみを用いるとともにレベル数として２を採用し、優秀な訓練スタッフか否かを１つの閾値による閾値処理を施すことで、優秀なスタッフを判定することができる。

このような判定のために、基本的には訓練スタッフを区別しておく必要がある。よって、訓練スタッフを区別するために、上述したようにスタッフデータに氏名又はＩＤを含むことが好ましいと言える。なお、スタッフデータにそのような情報を含めない場合には、例えば経験年数、年齢などの他の情報により訓練スタッフを概略的に区別することもできる。

特に、基準生成部５１０ａは、訓練者９００の特徴毎に上記レベルを判定することが好ましい。なお、その場合、リハビリデータは、訓練者９００の特徴を示す訓練者データを含むことを前提とする。訓練者９００の特徴とは、身長、体重、性別、疾患、症状などが挙げられ、訓練者データにはこのような特徴を示す身体情報を含むことができる。これにより、基準生成部５１０ａは、例えば訓練者９００の性別毎に、その性別の訓練者に対して優秀と言える訓練スタッフを分類することができる。

特に、この訓練者データは、訓練者９００の疾患（病名又は疾患名）及び症状の少なくとも一方を示す症状データを含むことが好ましい。訓練者９００の疾患や症状に応じて、訓練スタッフの得意、不得意や設定パラメータの調整値の差などが生じることが予想されるためである。症状データは、上述した症状情報が記述されたデータである。特に、歩行訓練の場合、この症状データに含める症状としては、例えば、体幹後方移動、体幹前傾、体幹患側移動、膝関節屈曲、つま先離地困難、遊脚保持困難、体幹後傾、骨盤後退、下肢前傾、膝関節伸展、膝関節屈曲位、振出しが挙げられる。また、この症状データに含める症状としては、例えば、体幹健側移動、伸び上がり、骨盤挙上、股関節外旋、ぶん回し（分回し）、内側ホイップなども挙げられる。これにより、基準生成部５１０ａは、訓練者９００の疾患や症状毎に、その疾患や症状の訓練者に対して優秀と言える訓練スタッフを分類することができる。

また、リハビリデータは、訓練者９００の特徴のほか（又は特徴に含める概念として）、歩行訓練装置１００に入力された、訓練者９００の好みを示すデータを含むこともできる。これにより、基準生成部５１０ａは、訓練者９００の好み毎に上記レベルを判定し、その好みに対して優秀と言える訓練スタッフを分類することができる。

また、基準生成部５１０ａは、訓練者９００の初期ＦＩＭ等の或る指標データが示す値毎に上記レベルを判定するように構成することもできる。これにより、基準生成部５１０ａは、その指標データが示す値毎に、各値をもつ訓練者に対して優秀と言える訓練スタッフを分類することができる。

そして、基準生成部５１０ａは、上述のようなレベルの判定の結果、所定レベル以上であると判定された訓練スタッフ（つまり一定以上に優秀な訓練スタッフ）に対応するリハビリデータを抽出する（ステップＳ３）。

次いで、基準生成部５１０ａは、抽出されたリハビリデータに対し、調整された設定パラメータについて統計処理を施す（ステップＳ４）。この統計処理には、設定パラメータ毎にその調整の頻度を求める処理を含み、より好ましくは値を上げる方向に調整した頻度と下げる方向に調整した頻度を求める処理を含むことができる。また、この統計処理には、値を訓練の難易度を上げる方向に調整した頻度と下げる方向に調整した頻度を求める処理を含むことができる。

これらの統計処理はいずれも、訓練スタッフの区別無く実行することができる。但し、ステップＳ４での統計処理には、訓練スタッフ毎に、調整された設定パラメータについてなされる統計処理も含まれる。この訓練スタッフ毎の統計処理の結果は、データ蓄積部５２０において、設定パラメータの変更履歴データなどとして蓄積され、後の運用段階で参照される。この変更履歴データは、例えばデフォルト値を変更したか否かなどの情報を含むことができる。

基準生成部５１０ａは、統計処理の結果に基づき、設定パラメータ毎の調整基準を生成し、判定部５１０ｂから参照可能なようにデータ蓄積部５２０に格納する（ステップＳ５）。ここで生成される調整基準は、例えば、ステップＳ４において、或る設定パラメータの調整頻度の平均値（ステップＳ３を経ているため、所定レベル以上の訓練スタッフが調整した頻度の平均値）を、その設定パラメータの調整基準として生成することができる。

なお、頻度としては、頻度値（回数）そのものを適用しなくてもよく、例えば１０人の訓練者中で何人の訓練者について調整を行った設定パラメータであるかの割合の値などを適用することもできる。例えば、１０人中２人の訓練者に、所定レベル以上の訓練スタッフが調整を行った設定パラメータについては、その調整基準を２割（２０％）とすることができる。

また、ステップＳ５では、例えば、訓練者９００の特徴毎にレベルが判定されている場合には、設定パラメータ毎の調整基準を特徴毎に生成することができ、特徴以外のレベル判定方法を採用した場合にも同様である。無論、例えば特徴毎且つ初期ＦＩＭ毎にレベルが判定されている場合など、複数の項目毎にレベルが判定されている場合には、それらの組合せ毎に、設定パラメータ毎の調整基準を生成することができる。

また、基準生成部５１０ａは、ステップＳ３で抽出されなかったリハビリデータ、つまり所定レベル未満の訓練スタッフに対応するリハビリデータについても、訓練スタッフ毎に、調整された設定パラメータについて統計処理を行う（ステップＳ６）。ここでの統計処理の方法はステップＳ４と同様である。この統計処理の結果は、ステップＳ４における所定レベル以上の訓練スタッフに対応するリハビリデータについての訓練スタッフ毎の統計処理の結果とともに、設定パラメータの変更履歴データなどとして蓄積され、後の運用段階で参照される。なお、ステップＳ３～Ｓ５とステップＳ６との順序は問わない。

（運用段階）
次に、図６～図８を併せて参照しながらリハビリ支援システムにおける判定及び出力の処理の詳細について説明する。図６は、この処理の一例を説明するためのフロー図で、図７は図６の処理において訓練スタッフ９０１に提示される画像の一例を示す図である。また、図８は図６の処理において訓練スタッフ９０１に提示される画像の他の例を示す図である。

以下に例示する運用段階では主に歩行訓練装置１００とそれにネットワーク接続されたサーバ５００とが協働して、つまりリハビリ支援システム（歩行訓練システム）として、判定及び出力の処理を行う。サーバ５００の応答処理部５１０ｃで例示した上記の出力部は、パラメータ情報及び効果情報を歩行訓練装置１００側に出力するものであり、歩行訓練装置１００がこの出力を受けて訓練スタッフ９０１に認識できるような出力を行うことになる。これにより、複数の歩行訓練装置について共通のサーバ５００を利用して、様々な訓練スタッフ（所属する病院が異なる訓練スタッフも含む）に対する教育を行うことができる。この処理は、訓練スタッフ９０１の教育のための処理ではあるが、間接的に、訓練者９００のリハビリがより良く遂行できるようにするために支援する処理（リハビリ支援処理）にも該当する。

まず、歩行訓練装置１００は、歩行訓練装置１００を用いて訓練者９００が行うリハビリに関するリハビリデータを、サーバ５００の判定部５１０ｂへの入力とするために、サーバ５００へ出力する。そのための構成として、歩行訓練装置１００は、入出力制御部２１０ｃ及び入出力ユニット２３１を有することができる。運用段階において、歩行訓練装置１００は、リハビリデータの出力を訓練開始前の設定が完了した段階で少なくとも実行することが望ましく、また、休憩後の施行前の段階でも実行することが望ましい。但し、歩行訓練装置１００は、リハビリ中における各時点、設定パラメータが調整された時点、所定期間毎などに、リハビリデータの出力を実行してもよい。歩行訓練装置１００からサーバ５００へ送信されるリハビリデータには、上述のように設定パラメータを含む。

サーバ５００の応答処理部５１０ｃは、通信ＩＦ５１４を介してこのリハビリデータを受信した場合（ステップＳ１１でＹＥＳの場合）、応答処理を開始する。応答処理部５１０ｃは、受信したデータを判定部５１０ｂに渡す。

判定部５１０ｂは、受信したリハビリデータをデータ蓄積部５２０へ蓄積するとともに、そこに含まれる各設定パラメータについて統計処理（調整頻度の算出を含む）を施す。この統計処理は、受信したリハビリデータに含まれる各設定パラメータについて、データ蓄積部５２０に蓄積されたステップＳ６で得た統計処理結果を利用して実行することができる。そして、この統計処理では、今回受信したリハビリデータも含めて、その訓練スタッフ９０１がなした調整の頻度を少なくとも得る。なお、このように、現在訓練を補助中の訓練スタッフ９０１の調整の頻度を得る必要があるため、運用段階でサーバ５００へ送信されるリハビリデータにはスタッフデータを含んでおく。

さらに、判定部５１０ｂは、算出された調整頻度と調整基準とを比較して前者が後者より低いか否かを判定する処理を、各設定パラメータについて実行する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２では、判定部５１０ｂは、入力された設定パラメータのそれぞれについて調整が必要な（調整することが望ましい）パラメータであるか否かを判定する。

ここで、上述のように、調整基準は所定レベル以上の訓練スタッフのリハビリデータに基づき生成することができ、判定部５１０ｂは、そのような調整基準に基づき要調整パラメータを判定している。そして、所定レベル以上の訓練スタッフは、主に訓練者の回復度が良好な訓練スタッフとすることができる。このように、判定部５１０ｂは、訓練者の回復度が良好な訓練スタッフが調整する頻度に比べて、調整頻度が低い設定パラメータを、要調整パラメータとして判定することが好ましい。これにより、訓練者の回復度が良好になるようなパラメータを要調整パラメータとして出力することができ、より教育効果を向上させることができる。

なお、このように、調整基準は、訓練者の回復度が良好など所定レベル以上の訓練スタッフが調整する頻度に基づいて、設定パラメータ毎に定められた値とすることができる。但し、例えば、調整基準を設定パラメータに依らず一定にしておき、所定レベル以上の訓練スタッフが調整する頻度に基づいて設定パラメータ毎に重み付けを行うように構成することもできる。

ステップＳ１２における判定の結果、要調整パラメータが有った場合（ステップＳ１３でＹＥＳの場合）、応答処理部５１０ｃは、データ蓄積部５２０に予め格納された、その要調整パラメータを調整した際の調整効果を示す効果情報を読み出す。そして、応答処理部５１０ｃは、その要調整パラメータを示すパラメータ情報と共に効果情報を、歩行訓練装置１００側に通信ＩＦ５１４を介して出力（返信）する（ステップＳ１４）。要調整パラメータが複数存在した場合には、各要調整パラメータそれぞれについてパラメータ情報及び効果情報が返信される。返信する情報は、歩行訓練装置１００へのコマンドとすることができる。応答処理部５１０ｃは、ステップＳ１３でＮＯの場合、ステップＳ１４を経ずに後述のステップＳ１５へ進む。

ステップＳ１４の処理後、応答処理部５１０ｃは、リハビリデータの受信が終了したか否かを判定し（ステップＳ１５）、終了した場合には処理を終了し、終了していない場合にはリハビリ継続中としてステップＳ１２に戻る。

ステップＳ１４で返信されたコマンドをサーバ５００から受信した歩行訓練装置１００は、これらの情報を訓練スタッフ９０１に認識できるように出力する。具体的には、歩行訓練装置１００では、入出力制御部２１０ｃがステップＳ１４で送信されたコマンドを受信し、通知制御部２１０ｄに渡す。通知制御部２１０ｄは、表示制御部２１３又は図示しない音声制御部などに対して、このコマンドに応じた通知制御を行う。

通知制御部２１０ｄでは、サーバ５００側から送信される可能性のあるコマンド群のそれぞれに対応する通知制御を記憶しておくこともできる。その場合、通知制御部２１０ｄは、表示制御部２１３に対し、例えばコマンドに応じた画像を管理用モニタ１３９で表示させるための表示制御信号を、管理用モニタ１３９に出力させる。通知制御部２１０ｄは、上記音声制御部に対し、例えばコマンドに応じた音声をスピーカから出力させるための音声制御信号を、そのスピーカに出力させる。なお、受信したコマンドが映像コンテンツの再生を行うコマンドであった場合、そのコマンドが示す格納先の映像コンテンツを再生すればよい。この格納先は上述のようにサーバ５００とすることができるが、歩行訓練装置１００の内部であってもよい。

歩行訓練装置１００では、サーバ５００から受信したコマンドに基づき、例えば、図７に示すＧＵＩ（Graphical User Interface）画像１３９ａを管理用モニタ１３９に表示させることができる。なお、ＧＵＩ画像１３９ａは、管理用モニタ１３９においてリハビリ中に表示される画像上に、ポップアップ画像として重畳されることもできる。

ＧＵＩ画像１３９ａは、要調整パラメータ、その調整方法（どちら側へ調整するか、どれだけの値を調整するかなど）、及びその調整効果を示す一覧１３９ｂを含むことができる。一覧１３９ｂには、例えば、振出アシスト量を上げると歩行が全般的に容易になるといった情報が含まれている。一覧１３９ｂには、単純な例として、どの設定パラメータを変更した場合に、訓練中に生じる（確認できる）どの症状（例えば分回し）が減るかなどを示す情報を含むことができる。

このように、示される調整効果は、訓練中に確認できるどの症状が減る、或いはどのような異常歩行パターンが減る、といった短期的な調整効果だけでもよい。但し、示される調整効果は、長期的な調整効果とすることもできる。例えば、分回しが増える方向の設定パラメータの調整は、訓練効果が高いことが多く、そのような調整方法と調整効果とを示しておいてもよい。また、示される調整効果は、長期的及び短期的の双方の調整効果とすることもできる。一般的に、歩行訓練は、最適な難易度に近い程、訓練効果（治療効果）が大きいため、双方の調整効果を示しておくことが好ましいと言える。例えば、或る要調整パラメータについて、短期的な効果としてつま先離地が容易になることを示すとともに、長期的な効果として回復までに（例えばＦＩＭの向上に）時間が掛かるといったマイナス面の効果も示しておくことができる。例えば、或る要調整パラメータについて、分回しを減らす効果とともに、回復までに時間を要するマイナス面の効果を示しておくことができる。

また、調整基準の生成時に所定レベル以上の訓練スタッフのリハビリデータから回復度（ＦＩＭやＳＩＡＳ等）の平均値又は平均上昇値などを事前に算出しておけば、示される調整効果として、その具体的に算出された値とすることもできる。

また、ＧＵＩ画像１３９ａは、訓練者９００の訓練の様子を示す映像１３９ｃを含むことができ、その映像は側面カメラ選択領域１３９ｄ、前面カメラ選択領域１３９ｅ、足元カメラ選択領域１３９ｆのいずれが選択されるかにより切り替え可能となっている。これにより、訓練スタッフ９０１は、訓練者９００を映像で確認しながら調整の是非を考えることができる。

また、一覧１３９ｂにおける要調整パラメータのそれぞれは、その領域を選択するとその調整を行うことができるＧＵＩ画像に遷移するか、或いはそのようなポップアップ画像を重ねて表示させるようにすることができる。また、一覧１３９ｂにおける調整方法のそれぞれは、その領域を選択するとその方法での調整を行うことができるＧＵＩ画像に遷移するか、或いはそのようなポップアップ画像を重ねて表示させるようにすることができる。

また、上述したように、基準生成部５１０ａは訓練者９００の症状を示す症状データに基づき、訓練者９００の症状毎に、訓練スタッフのレベルを判定し、所定レベル以上の訓練スタッフのリハビリデータから調整基準を生成することができる。この場合、判定部５１０ｂは、訓練を実施する訓練者９００の症状を示す症状データも入力し、その症状に対して（その症状について生成された調整基準に対して）調整頻度が低い設定パラメータを、要調整パラメータとして判定することができる。

これにより、訓練者９００の症状（以前の症状及び／又は現在の症状）に応じて変更していない設定パラメータを要調整パラメータとし、その調整効果とともに出力することができる。実際、使っていない設定パラメータであっても、訓練者９００の症状によりその重みが違うため、それを訓練スタッフ９０１に認識させることができるようになる。このように、本実施形態では、症状毎の処理を行うことで、訓練者９００の症状を考慮した上で調整を行うことが好ましい設定パラメータを要調整パラメータとして出力することができ、より教育効果を向上させることができる。

また、訓練者９００の特徴毎に調整基準が生成されている場合も同様に、判定部５１０ｂは、訓練者９００の特徴を示す訓練者データを入力し、その特徴について生成された調整基準に対して調整頻度が低い設定パラメータを、要調整パラメータとして判定することができる。訓練者９００の疾患毎、好み毎、或る指標データが示す値毎の処理についても同様である。

上述のように、本実施形態では、訓練者９００の症状、疾患、特徴、好み、或る指標データが示す値等のいずれか１又は複数に応じて処理を行った結果として要調整パラメータ及びその調整効果を出力するように構成することができる。これにより、訓練スタッフ９０１は、どのような訓練者９００に対してもロバストに対応することができるようになる。

また、判定部５１０ｂは、要調整パラメータの重要度を判定し、応答処理部５１０ｃは、その重要度に応じてパラメータ情報及び効果情報を出力することが好ましい。これにより、歩行訓練装置１００において訓練成果を上げるために重要となる要調整パラメータであるか否かによって出力方法などを変えて出力することができ、より教育効果を向上させることができる。

例えば、図８に示すＧＵＩ画像１３９ｇは、ＧＵＩ画像１３９ａにおいて、一つのパラメータ情報及び効果情報を他と異ならせた一覧１３９ｈを含むようにしたものである。この例では、重要度が高いパラメータ情報及び効果情報を含む情報１３９ｉを、他と異なる色で表示させているが、例えば重要度が高いパラメータ情報及び効果情報を含む情報を明滅させることもできる。このように、応答処理部５１０ｃは、重要度が高い要調整パラメータを他の要重要パラメータと異なる表示形態（異なる色、異なるサイズ、異なるフォント等）で表示させることができる。また、応答処理部５１０ｃは、重要度に応じて、例えば、３つなど所定数の要調整パラメータのみパラメータ情報及び効果情報を出力させることもできる。

重要度に関し、判定部５１０ｂは、例えば調整基準からの乖離度（差）が大きい要調整パラメータを、重要度が大きい要調整パラメータとして判定することができる。また、判定部５１０ｂは、重要度をキャンセル回数に応じて決めることもできる。キャンセルとは、パラメータ情報及び効果情報を出力したにも拘わらず、その設定パラメータの調整を行わなかったこと（無視したこと）を指す。換言すれば、判定部５１０ｂは、例えば、要調整パラメータの重要度に応じて、出力させなくするキャンセル回数を変更することができる。但し、キャンセル回数を考慮した処理は、所定レベル以上の訓練スタッフに対して出力を行う場合に限ることが望ましい。これは、所定レベル未満の訓練スタッフへの教育が進まなくなる可能性があるためである。

また、訓練者９００の症状毎に調整基準が生成されている場合について、応答処理部５１０ｃで例示した出力部は、症状が出ているにも拘わらず、調整していない要調整パラメータを、他の要調整パラメータと異なる表示形態で表示させることができる。このような表示に対応させるためには、例えば、症状とその症状に強い影響がある（その症状について重要度が高い）要調整パラメータとの対応関係を、応答処理部５１０ｃから読み出し可能な状態で予め記憶させておけばよい。

また、判定部５１０ｂは、歩行訓練装置１００で調整された設定パラメータに、同時調整を推奨する設定パラメータとして予め関連付けられた設定パラメータに対し、要調整パラメータに該当するか否かを判定することもできる。つまり、歩行訓練装置１００では、訓練スタッフ９０１が或る設定パラメータを調整した場合にそれに付随的な（相互干渉する）設定パラメータを、要調整パラメータとして調整を推奨するように構成することができる。特に、各設定パラメータについて、相互干渉する中でも一定以上に相互干渉する設定パラメータのみを関連付けておくことが好ましい。これにより、調整されたパラメータと同時調整を行うことが好ましいパラメータを要調整パラメータとして出力することができ、より教育効果を向上させることができる。

また、歩行訓練装置１００は、訓練方針を示す訓練モードを設定可能に構成することができる。例えば、歩行訓練装置１００は、長期的な訓練方針に対応するモードとして、歩行速度重視型モードや、見た目を重視する歩容重視型モードなどのモードを有することができ、モードに応じてデフォルト設定パラメータなどを異ならせることができる。

このような構成を採用した場合、判定部５１０ｂは、訓練モード毎に異なる調整基準に基づき判定を行うこともできる。或る設定パラメータについて、モード毎に異なる調整基準を採用することは、その設定パラメータの出力（要調整パラメータとしての通知のための出力）についての重み付けを、モード毎に変えることを意味する。これにより、訓練モード毎に調整を行うことが好ましいパラメータを要調整パラメータとして出力することができ、より教育効果を向上させることができる。また、応答処理部５１０ｃは、訓練モード毎に異なる出力形態（例えば異なる表示形態）で出力を行うように構成することもでき、この構成は判定部５１０ｂの異なる調整基準を用いた判定の処理と併用することができる。

以上では、全てのレベルの訓練スタッフに対してパラメータ情報及び効果情報の出力を行うことを前提として説明した。優秀な訓練スタッフであっても調整頻度が低い設定パラメータがあり、それに注意を促すためである。

一方で、歩行訓練装置１００は、上記の所定レベル未満の訓練スタッフ９０１のみに対して、パラメータ情報及び効果情報の出力に関する処理を実行するように構成することもできる。歩行訓練装置１００からサーバ５００へ出力されるリハビリデータにスタッフデータが含まれていた場合、予めデータ蓄積部５２０に各訓練スタッフのレベルを示すデータを保持しておけばそれを参照することで、このような処理が可能となる。これにより、通知が不要と想定される訓練スタッフに対しては余計な通知を行わないで済む。この場合、図５のステップＳ４における訓練スタッフ毎の統計処理は行わなくてもよい。所定レベル以上の訓練スタッフは、ステップＳ６での統計処理結果に含まれない訓練スタッフであると判定することができるためである。

（効果）
以上のように、本実施形態では、要調整パラメータとその調整効果を訓練スタッフ毎にカスタマイズして出力することができる。よって、本実施形態によれば、訓練を補助する訓練スタッフ９０１に対し、歩行訓練装置１００を利用する訓練者９００への適切な補助を実現させるための教育を行うことができる。例えば、本実施形態では、設定パラメータの調整の効果（優秀なＰＴのデータに基づく効果）を、それを調整していない自身との差分として提示することができる。これにより、本実施形態によれば、普段あまり設定パラメータを調整しない訓練スタッフ９０１にも自信をもって調整を実施させることができる。

また、訓練スタッフ９０１によっては調整を行う設定パラメータと調整を行わない設定パラメータとがあるが、実際には多くの設定パラメータを調整しないと上手く訓練を実施することができないことが多い。しかし、本実施形態では、訓練スタッフ毎に異なる要調整パラメータをその効果とともに提示することができるため、このような問題も解決することができる。

そして、このような適切な教育がなされた訓練スタッフ９０１により訓練の補助が実施されることで、訓練スタッフによる訓練成果のばらつきが少なくなり、どの訓練スタッフであっても訓練者９００が良い訓練成果を得られるようになる。特に、本実施形態では、訓練中、リアルタイムにこのような教育を行うことができる。

（他の教育タイミングとその効果）
また、本実施形態に係る処理装置は、上述したようにサーバ５００とすることができ、さらにこのサーバ５００は、端末装置６００からアクセス可能なサーバとすることができる。端末装置６００は、訓練スタッフ９０１が使用する又は病院が所有する装置とすることができる。端末装置６００は、訓練スタッフ９０１が常時使用している装置でなくても病院が所有する装置であれば、訓練スタッフ９０１により使用されることができる。これにより、例えば訓練中以外の時間帯など、訓練スタッフ９０１が望むタイミングで要調整パラメータ及び効果情報を確認することができ、より教育効果を向上させることができる。

また、サーバ５００は、パラメータ情報及び効果情報を含む映像コンテンツを端末装置６００に出力できるように構成することができる。これにより、要調整パラメータ及び効果情報が容易に理解できるように、訓練スタッフ９０１にその訓練スタッフが望むタイミングで提示することができ、より教育効果を向上させることができる。無論、この映像コンテンツには音声出力部から出力可能な音声も含んでおくことができる。

また、この場合にも、出力対象の映像コンテンツは、各訓練者について撮影した実際の映像から特徴的な部分（或る症状が発生した部分）をピックアップした映像とすること、或いはその映像を含むことができる。特に、休憩中や訓練終了直後などに、訓練スタッフ９０１がこのような映像コンテンツを場合によっては訓練者９００とともに確認することで、次の施行時又は次の訓練時により好ましい設定パラメータの調整が可能となる。また、サーバ５００は、このような映像コンテンツ又はその映像コンテンツへのリンクは、電子メールなどにより、補助した訓練スタッフのアドレスに添付して送信するように構成することもできる。

（方法、プログラムに関する補足）
本実施形態では、上述の説明から分かるように、次の判定ステップ及び出力ステップを有する処理方法を提供することもできる。判定ステップは、歩行訓練装置１００で調整可能なパラメータのうち要調整パラメータを判定する。要調整パラメータは、歩行訓練装置１００で歩行訓練を実行する訓練者９００を補助する訓練スタッフ９０１又は病院の他のスタッフによる調整頻度が調整基準に比べて低いパラメータである。出力ステップは、要調整パラメータを示すパラメータ情報とその要調整パラメータを調整した際の調整効果を示す効果情報とを出力する。また、本実施形態では、上述の説明から分かるように、上述のような歩行訓練装置１００の内部に組み込まれた又は外部に接続されたコンピュータに、上述の判定ステップ及び出力ステップを実行させるためのプログラムを提供することもできる。

＜実施形態２＞
実施形態１では、サーバ５００が判定部５１０ｂと出力部としての応答処理部５１０ｃとを備え、サーバ５００にて出力制御を行う例を挙げたが、本実施形態では、判定部及び出力部を全て歩行訓練装置１００側に備えるものとする。判定部及び出力部の一部は、例えば、入出力制御部２１０ｃ及び通知制御部２１０ｄを有する全体制御部２１０で構成することができる。出力部の残りの機能は、表示制御部２１３及び管理用モニタ１３９や、図示しない音声制御部及びスピーカなどで実現するように構成することができる。

このように、本実施形態に係る処理装置は、歩行訓練装置１００に組み込まれた装置である。これにより、歩行訓練装置１００が単独で、訓練スタッフ９０１に対し訓練者への適切な補助を実現させるための教育を行うことができる。なお、基準生成部５１０ａで例示した基準生成部も歩行訓練装置１００に備えてもよい。その場合、歩行訓練装置１００において、基準生成処理、及び未抽出分のリハビリデータの統計処理を行うことができる。また、本実施形態に係る歩行訓練装置１００は、端末装置６００からアクセス可能なサーバとして機能するように構成することもできる。

また、特に説明しないが、本実施形態においても、実施形態１で説明した様々な例が適用でき、機能の分散に関する効果以外、実施形態１と同様の効果を奏する。

＜実施形態３＞
実施形態３について、図９を併せて参照しながら説明する。図９は、実施形態３に係るリハビリ支援システムにおけるサーバにおいて実行されたクラスタ分析の結果の一例を示す模式図である。特に説明しないが、本実施形態においても、その効果も含め、以下の相違点を除いて実施形態１，２で説明した様々な例が適用できる。

本実施形態に係る処理装置は、基準生成段階において、基準生成部５１０ａがレベル判定処理の代わりに次の分析処理を実行する点で、実施形態１に係る処理装置と相違する。なお、運用段階については実施形態１と同様であり、以下では基準生成段階について説明する。

まず、サーバ５００の基準生成部５１０ａは、実施形態１と同様にして用意されたリハビリデータをデータ蓄積部５２０から読み出し、分析処理を実行する。特に、訓練スタッフが優秀であるか否か、換言すれば優秀な訓練スタッフが係わったリハビリデータであるか否かは、訓練者の回復指標によって判断することが妥当であるため、リハビリデータに指標データを含めておくことは重要である。

分析処理では、上述のようにして読み出されたリハビリデータに対し、クラスタ分析を実行し、訓練スタッフを分類する。このクラスタ分析は、例えば、ｋ平均法（ｋ－ｍｅａｎｓ）を用いることができる。分析結果としての各クラスタは、リハビリデータの傾向が分類されたものとなるが、訓練スタッフの優秀さのレベルで分類された各データ群が対応するように調整されることが好ましい。

クラスタ分析は、ｋ平均法を拡張してクラスタ数の指定も自動的に行うＸ平均法（Ｘ－ｍｅａｎｓ）を用いることもできる。また、クラスタ分析は、確率密度分布も得ることができる混合ガウス分布（ＧＭＭ：Gaussian Mixture Models）、連結性に注目してクラスタリングを行うスペクトラルクラスタリングなど、他の様々な手法を用いることもできる。なお、スペクトラルクラスタリングでは、まずデータをグラフに変換されることになるが、この変換にはε近傍法、ｋ近傍法（k-nearest neighbor: k-NN）、全結合法などが用いられる。

説明の簡潔化のために、図９には第１リハビリデータにおける２つのパラメータ（２つの項目）についてクラスタ分析を行った結果の例を挙げている。図９の例では、クラスタ（データ群）の数を４つに指定して、リハビリデータをクラスタ分析した結果、クラスタＣ１～Ｃ４に分類されている。なお、通常、クラスタ分析のパラメータ数（空間軸の数）はリハビリデータの項目数とすることができるため、本実施形態の場合には３以上とすることができる。

基準生成部５１０ａは、分析処理で分類された結果における１つの群（クラスタ）に含まれる訓練スタッフに対応するリハビリデータを、調整基準の生成に用いる対象として選択する。なお、選択されなかったリハビリデータについても、実施形態１において未抽出のリハビリデータに対する処理（ステップＳ６）として説明したように、統計処理が施されることになる。

そして、基準生成部５１０ａは、選択されたリハビリデータから、各設定パラメータについての調整基準を生成する。例えば、基準生成部５１０ａは、或る設定パラメータについて、選択されたリハビリデータにおける平均値を調整基準として生成することができる。なお、本実施形態における各データの定義やその好ましい例なども基本的に実施形態１で説明した通りであるが、基準生成処理に使用されるデータは基準生成部５１０ａにおけるレベル判定処理と分析処理との違いから生じ得る。

なお、基準生成部５１０ａは、分析処理で分類された結果における複数の群のそれぞれについて、群に含まれる訓練スタッフに対応するリハビリデータを、調整基準の生成に用いる対象とすることができる。つまり、基準生成部５１０ａは、上記複数の群のそれぞれについて調整基準を生成することができる。また、調整者は、例えば、既知の優秀な訓練スタッフが含まれる群を選択することができる。そのため、サーバ５００は、上記群（クラスタ）を指定する群指定部を備えることができる。なお、この群指定部は、外部端末等からクラスタの指定を受け付けるように構成することもできる。

そして、基準生成部５１０ａは、群指定部で指定された群に含まれる訓練スタッフに対応するリハビリデータから調整基準を生成する。これにより、指定された群のみから得た調整基準を用いて判定部５１０ｂでの判定を行うことができる。そして、調整者は、例えば訓練者の歩行安定性、ＦＩＭ効率、歩行速度、身体能力などの観点から、実際に運用した結果を考慮して、適切な調整基準の選択、つまりリハビリデータの選択（群の選択）を行うとよい。
＜実施形態４＞
実施形態１～３では、訓練スタッフ９０１のような人に対する通知を行うことを前提に説明したが、人以外の訓練アシスタント（機械的な、つまり人工の訓練アシスタント）に対する通知を行うこともできる。人工の訓練アシスタントとしては、人型のロボットをはじめ、音声アシスタントプログラム、表示アシスタントプログラムなど、様々なものが挙げられる。音声アシスタントプログラムが音声でアシストする例を挙げると、例えば、「もっと上体を右に傾けて下さい」、「手すりを掴んで下さい」、「歩行速度を下げて下さい」などといった声掛けをすることができる。

訓練アシスタントがプログラムである場合、歩行訓練装置１００に実行可能に組み込んでおくことができるが、歩行訓練装置１００と通信可能な携帯電話機（スマートフォンと称されるものも含む）、モバイルＰＣ等の可搬型の端末や外部サーバなどに実行可能に組み込んでおくこともできる。また、人工の訓練アシスタントは、人工知能をもったプログラム（ＡＩプログラム）を有することもできる。

また、人工の訓練アシスタントは、歩行訓練装置１００での歩行訓練時において、複数利用可能となっており、且つそれぞれが区別可能に個々に管理されることができる。つまり、訓練アシスタントが人工の訓練アシスタントであった場合にも訓練スタッフの場合と同様に、訓練アシスタントは他の訓練アシスタントと区別可能となっている。

また、人工の訓練アシスタントを採用する場合、上記（４）の訓練スタッフ９０１に関するデータに対応する人工の訓練アシスタントに関するデータ（アシスタントデータ）としては、次のようなものが挙げられる。例えば、その人工の訓練アシスタント（プログラム）がもつ機能（音声アシスト機能、映像表示によるアシスト機能等）、そのプログラムの名称、バージョンなど、さらにはそのプログラムが運用時に学習していくタイプのＡＩプログラムであった場合には、学習アルゴリズム、学習の程度、学習時間、学習回数などが挙げられる。

また、リハビリに同時に複数の訓練アシスタント（人かそれ以外かを問わない）が介助する場合には、複数の訓練スタッフについて説明したように、リハビリデータには、複数人のアシスタントデータを含むことができる。また、各アシスタントデータには、主たる訓練アシスタントであるのか、或いは補助的な訓練アシスタントであるのかを示す情報を含めておくことができる。そのような情報に加えて又はその代わりに、各アシスタントデータには、どのようなアシストを行うかを示す情報も含めておくことができる。

本実施形態における通知に関して説明する。例えば、通知制御部２１０ｄは、訓練スタッフ９０１のような人ではなく人工の訓練アシスタントに対する通知が必要となった場面において、その訓練アシスタントに通知を行えばよい。通知は直接的に通信により行うことができるが、人の場合と同様に映像や音声で行い、人工の訓練アシスタントがそれを検出するようにしておいてもよい。また、人工の訓練アシスタントは、歩行訓練装置１００に対し、通信又は直接的なタッチ操作等により設定変更などを行うことができるようにしておくことができる。よって、人工の訓練アシスタントに対しても、訓練者への適切な補助を実現させるための教育を行うことは有益である。

＜代替例＞
以上説明した各実施形態においては、訓練者９００は、脚の一方を患う片麻痺患者の例を示して説明したが、両脚に麻痺を患う患者に対しても歩行訓練装置１００を適用し得る。その場合は、両脚に歩行補助装置１２０を装着して訓練を実施する。その場合、それぞれの患脚毎に、異常歩行の評価を行っても良い。それぞれの患脚に対して独立して異常歩行の評価を行うことにより、回復度合を個別に判断することができる。

また、図示しないが、歩行訓練装置は、図１の歩行訓練装置１００においてトレッドミル１３１を備えない装置とし、訓練者９００がフレーム１３０に囲われた空間内を実際に移動できるようにすることができる。その場合、フレーム１３０を進行方向に長く形成しておき、訓練者９００の移動に伴い、ハーネス引張部１１２、前側引張部１３５、後側引張部１３７が不図示のモータによりそれぞれガイドレールに沿って移動するような構成を採用しておくとよい。訓練者９００は、床面に対して実際に相対移動するので、よりリハビリ訓練の達成感を得られる。無論、歩行訓練装置は、これらの構成例に限ったものではない。

また、各実施形態において説明したレベルは度合いの一例として取り扱うことができる。他の例を挙げると、度合いは、その対象となる値に関する指標値などとすることもできる。

また、各実施形態においては歩行訓練装置１００を例示して説明したが、これに限定されず、他の構成の歩行訓練装置であっても、或いは訓練者のリハビリ支援或いはリハビリ以外の訓練を行う、歩行訓練以外の他種のリハビリ支援装置であっても適用できる。例えば、リハビリ支援装置は、肩や腕のリハビリを支援する上肢リハビリ支援装置であってもよい。或いは、リハビリ支援装置は、訓練者のバランス能力のリハビリを支援するリハビリ支援装置であってもよい。歩行訓練以外の他種のリハビリを支援する装置である場合、各実施形態に係る処理装置はその装置に適用させた要調整パラメータ及びその調整効果を出力する装置とすることができ、リハビリの種類や訓練の種類に応じたパラメータや効果を採用することができる。リハビリ以外の訓練としては、例えば、ウォーキング、ランニングといった運動やトレーニングなどが挙げられ、訓練の内容に応じた訓練支援装置を用いることができる。また、リハビリ以外の訓練の場合における指標データは、訓練者の回復度の代わりに訓練者の身体機能向上度を示すデータとすることができる。身体機能向上度としては、運動等による筋力向上、持久力向上等を含むことができる。また、訓練がリハビリであった場合でも、指標データは訓練者の身体機能向上度を示すデータとすることができ、この場合、身体機能向上度としては、リハビリ等による回復度を含むことができる。なお、リハビリ以外の訓練の場合においては、リハビリデータは訓練データと称することができる。

また、各実施形態において説明した処理装置は、処理システムとして複数の装置（適宜機能を分散させた複数の装置）で構成することができ、例えば少なくとも一部の機能をサーバ装置に組み込んでもよい。例えば、各実施形態において説明した判定部での判定処理自体は、処理装置の外部の装置で行うこともできる。この場合、処理装置の本体は、各実施形態において説明した判定部の代わりに判定結果を出力する結果出力部を備えることになる。また、各実施形態において説明したリハビリ支援装置は、リハビリ支援システムとして複数の装置で構成することもできる。同様に、歩行訓練装置は歩行訓練システムとして複数の装置で構成することができ、また、訓練支援装置は訓練支援システムとして複数の装置で構成することができる。また、各実施形態において説明したサーバ（サーバ装置や機能を分散させたサーバシステム）は、説明した機能のうち少なくとも一部の機能のみを備えることもできる。また、各実施形態において説明したサーバは、歩行訓練装置等のリハビリ支援装置の機能や部位として説明した機能や部位の少なくとも一部を備えることもできる。

また、上述したリハビリ支援装置又はサーバ装置は、例えば、プロセッサ、メモリ、及び通信インターフェース等を有するようなハードウェア構成とすることができる。これらの装置は、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを読み込んで実行することにより実現される。

このようなプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）を含む。さらに、この例は、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリを含む。この半導体メモリとしては、例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）などが挙げられる。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

１００ 歩行訓練装置
１１０ 装具
１１０ａ 連結フック
１１１ ハーネスワイヤ
１１２ ハーネス引張部
１２０ 歩行補助装置
１２１ 制御ユニット
１２２ 上腿フレーム
１２３ 下腿フレーム
１２４ 足平フレーム
１２６ 調整機構
１２７ 前側連結フレーム
１２７ａ、１２８ａ 連結フック
１２８ 後側連結フレーム
１２９ 上腿ベルト
１３０ フレーム
１３０ａ 手摺り
１３１ トレッドミル
１３２ ベルト
１３３ 制御盤
１３４ 前側ワイヤ
１３５ 前側引張部
１３６ 後側ワイヤ
１３７ 後側引張部
１３８ 訓練用モニタ
１３９ 管理用モニタ
１３９ａ、１３９ｇ ＧＵＩ画像
１３９ｂ、１３９ｈ 一覧
１３９ｃ 映像
１３９ｄ 側面カメラ選択領域
１３９ｅ 前面カメラ選択領域
１３９ｆ 足元カメラ選択領域
１４０ カメラ
２１０ 全体制御部
２１０ａ 歩行評価部
２１０ｂ 訓練判定部
２１０ｃ 入出力制御部
２１０ｄ 通知制御部
２１１ トレッドミル駆動部
２１２ 操作受付部
２１３ 表示制御部
２１４ 引張駆動部
２１５ ハーネス駆動部
２１６ 画像処理部
２１７ 姿勢センサ
２１８ 手摺りセンサ
２１９ 通信接続ＩＦ
２２０ 補助制御部
２２１ 関節駆動部
２２２ 荷重センサ
２２３ 角度センサ
２２９ 通信接続ＩＦ
２３１ 入出力ユニット
２３２ 非常停止ボタン
３００ 外部通信装置
４００ ネットワーク
４１０ 無線通信機器
５００ サーバ
５１０ 制御部
５１０ａ 基準生成部
５１０ｂ 判定部
５１０ｃ 応答処理部
５１４ 通信ＩＦ
５２０ データ蓄積部
６００ 端末装置
９００ 訓練者
９０１ 訓練スタッフ

Claims (14)

1. 歩行訓練装置で調整可能なパラメータのうち、前記歩行訓練装置で歩行訓練を実行する訓練者を補助する訓練アシスタント又は病院の他のアシスタントによる調整頻度が調整基準に比べて低いパラメータである要調整パラメータを判定する判定部と、
   前記要調整パラメータを示すパラメータ情報と前記要調整パラメータを調整した際の調整効果を示す効果情報とを出力する出力部と、
   を備えた処理システム。
2. 前記判定部は、前記訓練者の回復度が良好な訓練アシスタントが調整する頻度に比べて調整頻度が低いパラメータを、前記要調整パラメータとして判定する、
   請求項１に記載の処理システム。
3. 前記判定部は、前記訓練者の症状に対して調整頻度が低いパラメータを、前記要調整パラメータとして判定する、
   請求項１又は２に記載の処理システム。
4. 前記判定部は、前記要調整パラメータの重要度を判定し、
   前記出力部は、前記重要度に応じて前記パラメータ情報及び前記効果情報を出力する、
   請求項１～３のいずれか１項に記載の処理システム。
5. 前記判定部は、前記歩行訓練装置で調整されたパラメータに、同時調整を推奨するパラメータとして予め関連付けられたパラメータに対し、前記要調整パラメータに該当するか否かを判定する、
   請求項１～４のいずれか１項に記載の処理システム。
6. 前記歩行訓練装置は、訓練方針を示す訓練モードを設定可能になっており、
   前記判定部は、前記訓練モード毎に異なる調整基準に基づき判定を行う、
   請求項１～５のいずれか１項に記載の処理システム。
7. 前記出力部は、前記パラメータ情報及び前記効果情報を、前記歩行訓練装置に組み込まれたパラメータ調整用の表示装置に出力する、
   請求項１～６のいずれか１項に記載の処理システム。
8. 前記出力部は、前記パラメータ情報及び前記効果情報を含む映像コンテンツを前記表示装置に出力する、
   請求項７に記載の処理システム。
9. 前記処理システムは、前記訓練アシスタントが使用する又は前記病院が所有する端末装置からアクセス可能なサーバシステムである、
   請求項１～８のいずれか１項に記載の処理システム。
10. 前記サーバシステムは、前記パラメータ情報及び前記効果情報を含む映像コンテンツを前記端末装置に出力する、
    請求項９に記載の処理システム。
11. 前記処理システムは、前記歩行訓練装置に組み込まれた装置である、
    請求項１～８のいずれか１項に記載の処理システム。
12. 請求項９又は１０に記載の処理システムと、
    前記処理システムに接続された歩行訓練装置と、
    を備え、
    前記出力部は、前記パラメータ情報及び前記効果情報を前記歩行訓練装置側に出力する、
    歩行訓練システム。
13. 歩行訓練装置の内部に組み込まれた又は外部に接続されたコンピュータが、前記歩行訓練装置で調整可能なパラメータのうち、前記歩行訓練装置で歩行訓練を実行する訓練者を補助する訓練アシスタント又は病院の他のアシスタントによる調整頻度が調整基準に比べて低いパラメータである要調整パラメータを判定する判定ステップと、
    前記コンピュータが、前記要調整パラメータを示すパラメータ情報と前記要調整パラメータを調整した際の調整効果を示す効果情報とを出力する出力ステップと、
    を有する処理方法。
14. 歩行訓練装置の内部に組み込まれた又は外部に接続されたコンピュータに、
    前記歩行訓練装置で調整可能なパラメータのうち、前記歩行訓練装置で歩行訓練を実行する訓練者を補助する訓練アシスタント又は病院の他のアシスタントによる調整頻度が調整基準に比べて低いパラメータである要調整パラメータを判定する判定ステップと、
    前記要調整パラメータを示すパラメータ情報と前記要調整パラメータを調整した際の調整効果を示す効果情報とを出力する出力ステップと、
    を実行させるためのプログラム。

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