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歩?リハビリ?援のためのセンサ装着杖を
介した歩?動作認識?法の提案
〇?橋雄太1,??恭宏1,藤本まなと1,荒川豊1,2
1. 奈良先端科学技術?学院?学
2. JSTさきがけ
DICOMO 2017
セッション 1B 歩?者センシング
2017/6/28 1B-3
研究背景
vリハビリ業界における課題
2
効果的なリハビリ?援に不可?
?齢化社会 ?材不? 評価が不?分に
vリハビリ患者の歩?評価
§ リハビリ患者の容体の把握
§ 訓練やアドバイスの指針
§ 回復具合の把握…
本研究の?標
v?常の歩?センシングによるリハビリ?援
3
v ?常の歩?センシング
§ 低消費電?化
§ 定量的な評価
§ 歩?パラメータをロギング
〇 定期的な歩?評価
〇リハビリ?援者の業務の負担軽減
◎ リハビリ?援への利?
§ クラウドにデータを集約
§ デバイスからデータを収集
§ 収集タイミングは
帰宅時 or 通院時
杖へのセンサデバイスの装着
v杖装着のメリット
?体に?接触
取り外し?装着が容易
?対称な歩?へのロバスト性
? 実?性が?い
vセンサデバイス
SenStick (8種類のセンサ)
§ 加速度 (±4G)
§ ジャイロ (±500 rad/sec)
§ サンプリング周波数 50Hz
§ ファームウェアの開発が可能
4
(過去の) デバイスたち
5
v1 v2 SenStick
3種類のセンサ
BLEモジュール
Cortex-M0
3種類のセンサ
BLEモジュール
Cortex-M0
SD書き込み
充電回路
8種類のセンサ
BLEモジュール
Cortex-M4F
フラッシュメモリ
充電回路
歩?センシングと評価の流れ
6
杖の歩?検出
vセンシングパート
歩?パラメータ
の抽出
デバイス内
ROM
歩?パラメータ
の分析
歩?
距離
転倒
リスク
歩?の
実?性
歩?
速度
…
v評価パート
クラウド上
のDB
§ センサデバイス内で完結
§ 計算リソース?記憶領域が少ない
§ クラウド上での処理
§ 計算リソース?記憶領域が多い
パラメータの
ロギング
歩?ログの収集
デイケアセンタでの歩?データの収集
vライフケア総合研究所
「いこいの家26」
?齢者5名
下肢装具使?者1名
施設のスタッフ2名
合計415歩
7mの歩?路
7
ビデオカメラ開始位置
計8名
?齢者 下肢装具使?者
杖による歩?データの特徴
8
v杖での歩?動作
v加速度データ (3回分)
合成加速度 加速度の差分
【特徴】
①での合成の極?ピーク
②での合成の極?ピーク
③でのどちらかの極?ピーク
歩?検出アルゴリズム
? RVを超えると検知開始
① ?"が閾値を超え, ?"が閾値の範囲内
② ?$が閾値を超え, ?$が閾値の範囲内
③ ?%もしくは?&が閾値を超える
④ 全ての条件を満たしたら?突きと判断
9
合成加速度 加速度の差分
閾値の決め?
? デイケアセンタで収集したデー
タから各パラメータの値を算出
? 各パラメータの平均と標準偏差
を求め閾値を定義
歩?距離推定のためのパラメータ
10
§ 歩?速度 ? 歩?能?評価の基本項?
§ 歩?距離がわかれば,歩?速度がわかる
v?突きのデータから得られるパラメータ (28項?)
パラメータの種類
時間
?度 加速度
重回帰による歩?距離推定
11
v重回帰モデルの構築?"& : x軸の?度の最?
?"( : x軸の?度の最?値と
最?値の差
距離 m
距離 m
?"&
?"(
v相関分析
? = ?, + ?" ?"& + ?$ ?"(
?, = 0.265
?" = ?0.0138
?$ = 0.695	×10:$
最??乗法でフィッティング
?"&
?"(
各軸の?度の変化
?:x, 緑:y, ?:z
評価実験
v?的
「歩?検出」「歩?距離の推定」の精度の評価
v内容
直線に対し?由に歩?
10回杖を突いたら停?,歩?距離を測定 (1?2回)
v実験協?者
普段杖を使?していない健常者8名
v歩?検出,歩?距離推定のモデル
リハビリ施設で収集したデータで作成したものを使?
12
歩?動作の検出結果
13
v結果
160歩中 153歩検出
検出精度 : 95.56%
v検出できなかった原因
床への接触
インパクトの誤検出
歩?距離推定の結果
14
§ ?突きごとに対して距離推定 ? ?回推定したものを加算
v推定精度
平均 : 83.79%, 標準偏差 : 8.63%
最? : 95.56%, 最? : 68.82%
?による
精度のばらつき
※全ての歩?動作が検
出されたとして推定
まとめ
v?常歩?のセンシングによるリハビリ?援を?標
v杖での歩?センシングを提案
v歩?検出アルゴリズムと歩?距離推定?法を提案
v歩?検出精度は95.56%, 歩?距離推定精度は83.79%
v歩?距離推定がある程度できることがわかった
15
今後の展開
v歩?データの収集
§ 歩?検出のロバスト性の向上
§ 歩?距離の推定精度の向上 (90%以上)
v歩?センシングデバイスのファームウェア開発
§ センサデータのリアルタイム処理
§ 連続動作時間の検証
vセンシングデータの分析
§ 転倒リスク
§ 杖の使い?の評価
16
リハビリ患者の歩?評価
v歩?の仕?の評価
17
v歩?の実?性の評価
§ 理学療法?や医師による
?視による判断
【テスト】
10m歩?テスト
6分間歩?テスト
Timed Up and Go
Stops walking when talking
【分類】
Fuctional Ambulation
Categories
実?的歩?能?分類
§ 定量的な評価?法が提案
§ ?がかりな装置が必要
§ 訪問リハビリ患者への対応が困難
§ 計測者が必要
§ 環境構築が必要
§ テスト時の転倒のリスク
§ 業務の負担の増?
q 定期的な歩?評価が困難
q リハビリ?援者の業務の負担が増?
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