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技術 生活機能測定装置、生活機能測定プログラム及び生活機能測定システム

出願人 三洋電機株式会社
発明者 小田淳志山中義太郎
出願日 2008年5月28日 (11年9ヶ月経過) 出願番号 2008-139875
公開日 2009年12月10日 (10年3ヶ月経過) 公開番号 2009-285077
状態 未査定
技術分野 生体の呼吸・聴力・形態・血液特性等の測定
主要キーワード 定量化処理 楕円球体 動作検出処理 重心動揺 対象領域情報 注意表示 起立動作 差分画像情報
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2009年12月10日)のものです。
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図面 (20)

課題

被観察体機具を装着することなく、被観察体の生活機能の継続的な測定を可能とする。

解決手段

生活機能測定装置20は、被観察体Oが撮像された複数の撮像画像に基づいて、人物領域Pに含まれる人物領域特定点Rの人物領域時系列データ及び部位領域Qに含まれる部位領域特定点Tの部位領域時系列データの抽出と、被観察体Oの特定の動作の検出とを行う。動作定量化部206は、部位領域時系列データと特定の動作とに基づいて、特定の動作を定量化する。

概要

背景

従来、被観察体(例えば、老人など)の日常的な動作を観察することによって、被観察体の日常生活における身体能力(以下、「生活機能」という。)を測定する手法が知られている。生活機能を測定する場合、病院などの施設において測定するよりも被観察体の住居において測定する方が、生活機能を簡易かつ正確に測定できる。

例えば、被観察体の体幹取付けられた加速度センサによって、歩行中の被観察体の進行方向における加速度と横方向における加速度とを測定する手法が提案されている(特許文献1参照)。この手法によれば、被観察体の歩行中の体幹揺動の大きさを算出することができる。
特開2007−89703号公報

概要

被観察体に機具を装着することなく、被観察体の生活機能の継続的な測定を可能とする。生活機能測定装置20は、被観察体Oが撮像された複数の撮像画像に基づいて、人物領域Pに含まれる人物領域特定点Rの人物領域時系列データ及び部位領域Qに含まれる部位領域特定点Tの部位領域時系列データの抽出と、被観察体Oの特定の動作の検出とを行う。動作定量化部206は、部位領域時系列データと特定の動作とに基づいて、特定の動作を定量化する。

目的

そこで、本発明は、被観察体に機具を装着することなく、被観察体の生活機能の継続的な測定を可能とする生活機能測定装置、生活機能測定プログラム及び生活機能測定システムを提供することを目的とする。

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
2件

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請求項1

被観察体撮像された複数の撮像画像に対応する複数の撮像画像情報を取得する撮像画像情報取得部と、前記複数の撮像画像情報に基づいて、前記被観察体を3次元的に表す対象領域に対応する対象領域情報を抽出する対象領域情報抽出部と、時系列順に取得された前記対象領域情報に基づいて、前記対象領域に設けられる少なくとも一つの対象領域特定点の位置の推移を示す対象領域時系列データを抽出する時系列データ抽出部と、前記時系列データ抽出部によって抽出された前記対象領域時系列データに基づいて、前記被観察体が行った特定の動作を検出する動作検出部と、前記時系列データ抽出部によって抽出された前記対象領域時系列データと前記動作検出部によって検出された前記特定の動作とに基づいて、前記特定の動作を定量化する動作定量化部とを備えることを特徴とする生活機能測定装置

請求項2

前記対象領域時系列データは、前記対象領域の中心を表す一つの前記対象領域特定点の位置の推移、又は、前記対象領域の高さ、幅、奥行きのいずれかを表す2つの前記対象領域特定点の位置の推移を示すことを特徴とする請求項1に記載の生活機能測定装置。

請求項3

被観察体が撮像された複数の撮像画像に対応する複数の撮像画像情報を取得する撮像画像情報取得部と、前記複数の撮像画像情報に基づいて、前記被観察体を3次元的に表す人物領域に対応する人物領域情報を抽出する人物領域情報抽出部と、前記人物領域情報に基づいて、前記被観察体を3次元的に表す複数の部位領域に対応する部位領域情報を抽出する部位領域情報抽出部と、時系列順に取得された前記人物領域情報に基づいて、前記人物領域に設けられる少なくとも一つの人物領域特定点の位置の推移を示す人物領域時系列データを抽出するとともに、時系列順に取得された前記部位領域情報に基づいて、前記複数の部位領域の少なくとも一つの部位領域に設けられる少なくとも一つの部位領域特定点の位置の推移を示す部位領域時系列データを抽出する時系列データ抽出部と、前記時系列データ抽出部によって抽出された前記人物領域時系列データに基づいて、前記被観察体が行った特定の動作を検出する動作検出部と、前記時系列データ抽出部によって抽出された前記部位領域時系列データと前記動作検出部によって検出された前記特定の動作とに基づいて、前記特定の動作を定量化する動作定量化部とを備えることを特徴とする生活機能測定装置。

請求項4

前記人物領域時系列データは、前記人物領域の中心を表す一つの前記人物領域特定点の位置の推移、又は、前記人物領域の高さ、幅、奥行きのいずれかを表す2つの前記人物領域特定点の位置の推移を示し、前記部位領域時系列データは、前記複数の部位領域の少なくとも一つの部位領域の中心を表す一つの前記部位領域特定点の位置の推移、又は、前記複数の部位領域の少なくとも一つの部位領域の高さ、幅、奥行きのいずれかを表す2つの前記部位領域特定点の位置の推移を示すことを特徴とする請求項3に記載の生活機能測定装置。

請求項5

前記特定の動作は、歩行動作座位から立位への起立動作、又は、立位から座位への起立動作であることを特徴とする請求項1乃至4の何れかに記載の生活機能測定装置。

請求項6

前記動作定量化部は、前記特定の動作が歩行動作である場合、前記歩行動作における上体の傾斜、歩幅及び歩行速度の少なくとも1つを算出することによって前記歩行動作を定量化し、前記特定の動作が座位から立位への起立動作である場合、前記起立動作における上体の振れ角、重心動揺及び所要時間の少なくとも1つを算出することによって前記起立動作を定量化することを特徴とする請求項1乃至5の何れかに記載の生活機能測定装置。

請求項7

前記動作定量化部が前記特定の動作を定量化することによって得られる定量化値と、前記複数の撮像画像情報と、前記複数の撮像画像が撮像された日付とを対応付けて記憶する記憶部と、ユーザによって選択された期間において前記記憶部に記憶された2以上の前記定量化値の平均値、前記平均値に標準偏差を加えた値、前記平均値から標準偏差を減じた値、最大値最小値中央値及び最頻値の少なくとも1つを算出する算出部と、前記算出部によって算出された算出値が表示される表示部と、前記算出値を前記表示部に表示させる表示制御部とを備えることを特徴とする請求項1乃至6の何れかに記載の生活機能測定装置。

請求項8

被観察体が撮像された複数の撮像画像に対応する複数の撮像画像情報に基づいて、前記被観察体が行った特定の動作を定量化することによって前記被観察体の生活機能を測定する生活機能測定装置として機能するコンピュータに、前記複数の撮像画像情報を取得する工程Aと、前記複数の撮像画像情報に基づいて、前記被観察体を3次元的に表す対象領域に対応する対象領域情報を抽出する工程Bと、時系列順に取得された前記対象領域情報に基づいて、前記対象領域に設けられる少なくとも一つの対象領域特定点の位置の推移を示す対象領域時系列データを抽出する工程Cと、前記対象領域時系列データに基づいて、前記特定の動作を検出する工程Dと、前記対象領域時系列データと前記特定の動作とに基づいて、前記特定の動作を定量化する工程Eとを実行させることを特徴とする生活機能測定プログラム

請求項9

被観察体の住居に設けられる撮像装置と、前記撮像装置と通信を行う機能を有する生活機能測定装置とを備える生活機能測定システムであって、前記生活機能測定装置は、前記撮像装置で前記被観察体が撮像された複数の撮像画像に対応する複数の撮像画像情報を取得する取得部と、前記複数の撮像画像情報に基づいて、前記被観察体を3次元的に表す対象領域に対応する対象領域情報を抽出する対象領域情報抽出部と、時系列順に取得された前記対象領域情報に基づいて、前記対象領域に設けられる少なくとも一つの対象領域特定点の位置の推移を示す対象領域時系列データを抽出する時系列データ抽出部と、前記時系列データ抽出部によって抽出された前記対象領域時系列データに基づいて、前記被観察体が行った特定の動作を検出する動作検出部と、前記時系列データ抽出部によって抽出された前記対象領域時系列データと前記動作検出部によって検出された前記特定の動作とに基づいて、前記特定の動作を定量化する動作定量化部とを備えることを特徴とする生活機能測定システム。

技術分野

0001

本発明は、日常生活における身体能力を示す生活機能を測定する生活機能測定装置、生活機能測定プログラム及び生活機能測定システムに関する。

背景技術

0002

従来、被観察体(例えば、老人など)の日常的な動作を観察することによって、被観察体の日常生活における身体能力(以下、「生活機能」という。)を測定する手法が知られている。生活機能を測定する場合、病院などの施設において測定するよりも被観察体の住居において測定する方が、生活機能を簡易かつ正確に測定できる。

0003

例えば、被観察体の体幹取付けられた加速度センサによって、歩行中の被観察体の進行方向における加速度と横方向における加速度とを測定する手法が提案されている(特許文献1参照)。この手法によれば、被観察体の歩行中の体幹揺動の大きさを算出することができる。
特開2007−89703号公報

発明が解決しようとする課題

0004

しかしながら、特許文献1に記載の手法では被観察体が加速度センサを装着する必要があるため、特許文献1に記載の手法は被観察体にとって煩雑である。そのため、日常生活において被観察体の生活機能を継続的に測定することが困難であった。

0005

そこで、本発明は、被観察体に機具を装着することなく、被観察体の生活機能の継続的な測定を可能とする生活機能測定装置、生活機能測定プログラム及び生活機能測定システムを提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0006

本発明の特徴に係る生活機能測定装置は、被観察体が撮像された複数の撮像画像に対応する複数の撮像画像情報を取得する撮像画像情報取得部と、複数の撮像画像情報に基づいて、被観察体を3次元的に表す対象領域に対応する対象領域情報を抽出する対象領域情報抽出部と、時系列順に取得された対象領域情報に基づいて、対象領域に設けられる少なくとも一つの対象領域特定点の位置の推移を示す対象領域時系列データを抽出する時系列データ抽出部と、時系列データ抽出部によって抽出された対象領域時系列データに基づいて、被観察体が行った特定の動作を検出する動作検出部と、前記時系列データ抽出部によって抽出された対象領域時系列データと前記動作検出部によって検出された特定の動作とに基づいて、特定の動作を定量化する動作定量化部とを備えることを要旨とする。

0007

本発明の特徴に係る生活機能測定装置によれば、被観察体に機具を装着することなく、被観察体の特定の動作を定量化することによって、被観察体の生活機能を測定できる。従って、被観察体にとって簡便であるため、被観察体の日常生活において継続的に生活機能を測定することができる。その結果、被観察体の老化の進行を随時見守ることができる。

0008

本発明の特徴に係る生活機能測定装置において、対象領域時系列データは、対象領域の中心を表す一つの対象領域特定点の位置の推移、又は、対象領域の高さ、幅、奥行きのいずれかを表す2つの対象領域特定点の位置の推移を示してもよい。

0009

本発明の特徴に係る生活機能測定装置は、被観察体が撮像された複数の撮像画像に対応する複数の撮像画像情報を取得する撮像画像情報取得部と、複数の撮像画像情報に基づいて、被観察体を3次元的に表す人物領域に対応する人物領域情報を抽出する人物領域情報抽出部と、人物領域情報に基づいて、被観察体を3次元的に表す複数の部位領域に対応する部位領域情報を抽出する部位領域情報抽出部と、時系列順に取得された人物領域情報に基づいて、人物領域に設けられる少なくとも一つの人物領域特定点の位置の推移を示す人物領域時系列データを抽出するとともに、時系列順に取得された部位領域情報に基づいて、複数の部位領域の少なくとも一つの部位領域に設けられる少なくとも一つの部位領域特定点の位置の推移を示す部位領域時系列データを抽出する時系列データ抽出部と、時系列データ抽出部によって抽出された人物領域時系列データに基づいて、被観察体が行った特定の動作を検出する動作検出部と、時系列データ抽出部によって抽出された部位領域時系列データと動作検出部によって検出された特定の動作とに基づいて、特定の動作を定量化する動作定量化部とを備えることを要旨とする。

0010

本発明の特徴に係る生活機能測定装置において、人物領域時系列データは、人物領域の中心を表す一つの人物領域特定点の位置の推移、又は、人物領域の高さ、幅、奥行きのいずれかを表す2つの人物領域特定点の位置の推移を示し、部位領域時系列データは、複数の部位領域の少なくとも一つの部位領域の中心を表す一つの部位領域特定点の位置の推移、又は、複数の部位領域の少なくとも一つの部位領域の高さ、幅、奥行きのいずれかを表す2つの部位領域特定点の位置の推移を示してもよい。

0011

本発明の特徴に係る生活機能測定装置において、人物領域情報に基づいて、被観察体を3次元的に表す複数の部位領域に対応する部位領域情報を抽出する部位領域情報抽出部を備え、時系列データ抽出部は、時系列順に取得された部位領域情報に基づいて、複数の部位領域の少なくとも一つの部位領域に設けられる少なくとも一つの部位領域特定点の位置の推移を示す部位領域時系列データを抽出し、動作定量化部は、人物領域時系列データに替えて部位領域時系列データに基づいて、特定の動作を定量化してもよい。

0012

本発明の特徴に係る生活機能測定装置において、特定の動作は、歩行動作座位から立位への起立動作、又は、立位から座位への起立動作であってもよい。

0013

本発明の特徴に係る生活機能測定装置において、動作定量化部は、特定の動作が歩行動作である場合、歩行動作における上体の傾斜、歩幅及び歩行速度の少なくとも1つを算出することによって歩行動作を定量化し、特定の動作が座位から立位への起立動作である場合、起立動作における上体の振れ角、重心動揺及び所要時間の少なくとも1つを算出することによって起立動作を定量化してもよい。

0014

本発明の特徴に係る生活機能測定装置において、動作定量化部が特定の動作を定量化することによって得られる定量化値と、複数の撮像画像情報と、複数の撮像画像が撮像された日付とを対応付けて記憶する記憶部と、ユーザによって選択された期間において記憶部に記憶された2以上の定量化値の平均値、平均値に標準偏差を加えた値、平均値から標準偏差を減じた値、最大値最小値中央値及び最頻値の少なくとも1つを算出する算出部と、算出部によって算出された算出値が表示される表示部と、算出値を表示部に表示させる表示制御部とを備えていてもよい。この場合、算出部は、ユーザによって複数の期間が選択された場合、複数の期間それぞれにおいて記憶部に記憶された2以上の定量化値それぞれの平均値、最大値、最小値及び標準偏差の少なくとも1つを算出し、表示制御部は、算出部によって算出され、複数の期間それぞれに対応する複数の算出値を表示部に表示させてもよい。また、表示制御部は、算出部によって算出された算出値と同じ定量化値、または、算出値に最も近い定量化値が得られた複数の撮像画像の少なくとも1つの撮像画像を表示部に表示させてもよい。

0015

本発明の特徴に係る生活機能測定プログラムは、被観察体が撮像された複数の撮像画像に対応する複数の撮像画像情報に基づいて、被観察体が行った特定の動作を定量化することによって被観察体の生活機能を測定する生活機能測定装置として機能するコンピュータに、複数の撮像画像情報を取得する工程Aと、複数の撮像画像情報に基づいて、被観察体を3次元的に表す対象領域に対応する対象領域情報を抽出する工程Bと、時系列順に取得された対象領域情報に基づいて、対象領域に設けられる少なくとも一つの対象領域特定点の位置の推移を示す対象領域時系列データを抽出する工程Cと、対象領域時系列データに基づいて、特定の動作を検出する工程Dと、対象領域時系列データと特定の動作とに基づいて、特定の動作を定量化する工程Eとを実行させることを要旨とする。

0016

本発明の特徴に係る生活機能測定システムは、被観察体の住居に設けられる撮像装置と、撮像装置と通信を行う機能を有する生活機能測定装置とを備える生活機能測定システムであって、生活機能測定装置は、撮像装置で被観察体が撮像された複数の撮像画像に対応する複数の撮像画像情報を取得する取得部と、複数の撮像画像情報に基づいて、被観察体を3次元的に表す対象領域に対応する対象領域情報を抽出する対象領域情報抽出部と、時系列順に取得された対象領域情報に基づいて、対象領域に設けられる少なくとも一つの対象領域特定点の位置の推移を示す対象領域時系列データを抽出する時系列データ抽出部と、時系列データ抽出部によって抽出された対象領域時系列データに基づいて、被観察体が行った特定の動作を検出する動作検出部と、時系列データ抽出部によって抽出された対象領域時系列データと動作検出部によって検出された特定の動作とに基づいて、特定の動作を定量化する動作定量化部とを備えることを要旨とする。

0017

本発明の特徴に係る生活機能測定方法は、被観察体が行った特定の動作を定量化することによって被観察体の生活機能を測定する生活機能測定方法であって、被観察体が撮像された複数の撮像画像を示す複数の撮像画像情報を取得する工程Aと、複数の撮像画像情報に基づいて、被観察体を3次元的に表す対象領域に対応する対象領域情報を抽出する工程Bと、時系列順に取得された対象領域情報に基づいて、対象領域に設けられる少なくとも一つの対象領域特定点の位置の推移を示す対象領域時系列データを抽出する工程Cと、対象領域時系列データに基づいて、被観察体が行った特定の動作を検出する工程Dと、対象領域時系列データと特定の動作とに基づいて、特定の動作を定量化する工程Eとを備えることを要旨とする。

0018

なお、上記「対象領域」は、上記「人物領域」と上記「部位領域」とを含むものである。従って、「対象領域情報」は、「人物領域情報」と「部位領域情報」とを含み、「対象領域時系列データ」は、「人物領域時系列データ」と「部位領域時系列データ」とを含む。

発明の効果

0019

本発明によれば、被観察体に機具を装着することなく、被観察体の生活機能の継続的な測定を可能とする生活機能測定装置、生活機能測定プログラム及び生活機能測定システムを提供することができる。

発明を実施するための最良の形態

0020

以下において、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。但し、図面は模式的なものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なることに留意すべきである。したがって、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すべきである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。

0021

(生活機能測定システムの構成)
以下において、実施形態に係る生活機能測定システムの構成について、図面を参照しながら説明する。図1は、実施形態に係る生活機能測定システム1の構成を示す図である。

0022

図1に示すように、生活機能測定システム1は、撮像装置10と生活機能測定装置20とを備える。撮像装置10と生活機能測定装置20とは、ネットワーク30を介して接続される。

0023

撮像装置10は、被観察体Oの住居に設けられる。具体的には、撮像装置10は、被観察体Oの居室廊下などに設けられる。撮像装置10は、被観察体Oを継続して撮像することによって画像情報を取得し、撮像画像情報を生活機能測定装置20に送信する。撮像装置10の構成については後述する。

0024

生活機能測定装置20は、例えば、生活機能測定システム1を管理する管理センターに設けられる。生活機能測定装置20は、ネットワーク30を介して、撮像装置10から送信された画像情報を取得する。生活機能測定装置20は、被観察体Oの日常的な動作を観察することによって、被観察体Oの日常生活における身体能力(以下、「生活機能」という。)を測定する。また、生活機能測定装置20は、臥位が検出された場合に、被観察体Oが転倒したことを検知し、アラーム発報してもよい。生活機能測定装置20の構成については後述する。

0025

ここで、本実施形態では、「動作」は、ある時間長をもった姿勢遷移のひと纏まりを意味する。すなわち、「動作」には、歩行(立位から立位)、起立(座位から立位)、着座(立位から座位)、走る、飛び跳ねる、或いは寝転ぶなどが含まれる。また、「姿勢」は、「立位」、「座位」、「臥位」等、人物の高さ方向に違いのある体勢や格好を意味する。また、「特定の動作」は、生活機能測定装置20が被観察体Oの生活機能を測定するために検出する動作である。また、「動作の定量化」とは、動作を物理量に数値化することである。

0026

なお、「動作」のうち「歩行」及び「起立」は、人間の老化が進行するほど顕著に困難になる動作であるため、日常的に行われる様々な動作のうち生活機能の測定のために観察する動作として好適である。従って、本実施形態では、「特定の動作」として「歩行」及び「起立」を例に挙げて主に説明する。

0027

(撮像装置の構成)
以下において、実施形態に係る撮像装置10の構成について、図面を参照しながら説明する。図2は、実施形態に係る撮像装置10の構成を示す図である。

0028

図2に示すように、撮像装置10は、撮像部12と通信部13とを有する。

0029

撮像部12は、所定期間毎(例えば、20msec毎)に被観察体Oを撮像するステレオカメラである。従って、撮像部12は、被観察体Oを左カメラ及び右カメラによって撮像する。撮像部12は、左カメラの撮像画像に対応する左撮像画像情報と右カメラの撮像画像に対応する右撮像画像情報を通信部13に送信する。

0030

通信部13は、撮像部12から受信した左撮像画像情報及び右撮像画像情報を生活機能測定装置20に送信する。

0031

(生活機能測定装置の構成)
以下において、実施形態に係る生活機能測定装置20の構成について、図面を参照しながら説明する。図3は、実施形態に係る生活機能測定装置20の構成を示す図である。

0032

図3に示すように、生活機能測定装置20は、撮像画像情報取得部201、人物領域情報抽出部202、部位領域情報抽出部203、時系列データ抽出部204、動作検出部205、動作定量化部206、記憶部207、算出部208、表示制御部209及び表示部210を備える。

0033

撮像画像情報取得部201は、ネットワーク30を介して、撮像装置10から送信された左撮像画像情報及び右撮像画像情報を含む各種撮像画像情報を取得する。

0034

ここで、「撮像画像情報」には、以下の情報が含まれる。

0035

(1)ステレオカメラによって撮像された左カメラの撮像画像に対応する左撮像画像情報、及び右カメラの撮像画像に対応する右撮像画像情報
(2)一方のカメラによって被観察体Oがいない状態で撮像された背景画像に対応する背景画像情報
(3)一方のカメラによって被観察体Oがいる状態で撮像され、グレイスケール化された撮像画像と背景画像との差分を示す差分画像に対応する差分画像情報
(4)差分画像を2値化することによって取得され、被観察体Oを2次元的に表す2値化画像に対応する2値化画像情報
(5)左撮像画像情報及び右撮像画像情報に基づいて算出され、被観察体Oを含む全景を3次元空間にプロットできる全景の3次元座標情報
なお、撮像画像情報取得部201は、背景画像情報を撮像装置10から取得してもよいし、後述する記憶部207に予め格納された背景画像情報を取得してもよい。

0036

撮像画像情報取得部201は、複数の撮像画像情報、具体的には、2値化画像情報及び全景の3次元座標情報を人物領域情報抽出部202に送信する。撮像画像情報取得部201は、複数の撮像画像情報を記憶部207に格納する。撮像画像情報取得部201における「撮像画像情報の取得処理」の詳細については後述する。

0037

人物領域情報抽出部202は、撮像画像情報取得部201から複数の撮像画像情報、具体的には、2値化画像情報及び全景の3次元座標情報を取得する。人物領域情報抽出部202は、2値化画像情報と全景の3次元座標情報との差分を算出することによって、被観察体Oを3次元的に表す人物領域Pに対応する人物領域情報を抽出する。

0038

ここで、「人物領域情報」には、以下の情報が含まれる。

0039

(1)2値化画像情報と全景の3次元座標情報との差分により算出され、被観察体Oを3次元的に表す人物領域Pに該当すると推察される被観察体Oの3次元座標情報
(2)被観察体Oの3次元座標情報を囲む直方体球体或いは楕円球体に対応する情報
図4は、人物領域Pの一例を示す図である。図4に示すように、本実施形態に係る「人物領域情報」は、被観察体Oの3次元座標情報を囲む直方体に対応する情報である。人物領域Pは、被観察体Oの鉛直方向の大きさを「高さH」、被観察体Oの前後方向の大きさを「幅W」、被観察体Oの左右方向の大きさを「奥行きD」によって表される。

0040

人物領域情報抽出部202は、人物領域情報を、部位領域情報抽出部203及び時系列データ抽出部204に送信する。人物領域情報抽出部202における「人物領域情報の抽出処理」の詳細については後述する。

0041

部位領域情報抽出部203は、人物領域情報抽出部202から人物領域情報を取得する。部位領域情報抽出部203は、人物領域情報に基づいて、複数の部位領域Q(図10参照)を示す部位領域情報を抽出する。具体的には、部位領域情報抽出部203は、人物領域Pを複数の領域に分割し、分割結果に応じて部位領域Qを作成する。

0042

ここで、複数の部位領域Qに対応する「部位領域情報」には、以下の情報が含まれる。

0043

(1)被観察体Oの各部位(例えば、頭部、胴部足部など)を3次元的に表す領域に該当すると推察される各部位の3次元座標情報
(2)各部位の3次元座標情報を囲む直方体、球体或いは楕円球体に対応する情報
部位領域情報抽出部203は、部位領域情報を時系列データ抽出部204に送信する。部位領域情報抽出部203における「部位領域情報の抽出処理」の詳細については後述する。

0044

時系列データ抽出部204は、人物領域情報抽出部202から時系列順に人物領域情報を取得する。時系列データ抽出部204は、人物領域に設けられる人物領域特定点の位置の推移を示す人物領域時系列データを抽出する。なお、人物領域特定点は、後述するように、人物領域Pの中心点(人物領域Pの中心の点)、高さ、幅、奥行きなどを示す。

0045

また、時系列データ抽出部204は、部位領域情報抽出部203から時系列順に複数の部位領域情報を取得する。時系列データ抽出部204は、複数の部位領域それぞれに設けられる部位領域特定点Tの位置の推移を示す部位領域時系列データを抽出する。なお、部位領域特定点Tは、後述するように、部位領域Qの中心点(部位領域Qの中心の点)、高さ、幅、奥行きなどを示す。時系列データ抽出部204における「人物領域時系列データ及び部位領域時系列データの抽出処理」の詳細については後述する。時系列データ抽出部204は、人物領域時系列データを動作検出部205に送信するとともに、部位領域時系列データを動作定量化部206に送信する。

0046

動作検出部205は、時系列データ抽出部204から人物領域時系列データを取得する。動作検出部205は、人物領域時系列データに基づいて、被観察体Oが行った特定の動作(歩行又は起立)を検出する。動作検出部205は、例えば、人物領域Pの中心点、高さ、幅、奥行きなどの時系列に従った変動から特定の動作を検出することができる。動作検出部205における「特定の動作の検出処理」の詳細については後述する。動作検出部205は、検出した特定の動作を動作定量化部206に通知する。

0047

動作定量化部206は、部位領域時系列データを時系列データ抽出部204から取得する。動作定量化部206は、動作検出部205からの通知によって、被観察体Oが行った特定の動作を認識する。動作定量化部206は、部位領域時系列データと特定の動作とに基づいて、特定の動作を定量化する。具体的には、動作定量化部206は、特定の動作が「歩行」である場合、上体の傾斜、歩幅、及び歩行速度を算出する。また、動作定量化部206は、特定の動作が「起立」である場合、上体の振れ角、重心動揺、及び起立に要した時間を算出する。以下、このように算出された値を、「定量化値」と総称する。動作定量化部206は、特定の動作を定量化することによって得られた定量化値を記憶部207に格納する。動作定量化部206における「特定の動作の定量化処理」の詳細については後述する。

0048

記憶部207は、定量化値と、複数の撮像画像情報と、複数の撮像画像が撮像された日時とを対応付けて記憶する。

0049

算出部208は、ユーザ(管理者など)によって選択された期間において記憶部207に記憶された2以上の定量化値の平均値、平均値に標準偏差を加えた値、平均値から標準偏差を減じた値、最大値、最小値、中央値及び最頻値(以下、「算出値」と総称する。)を算出する。なお、中央値とは、有限個のデータを小さい順に並べたときに中央に位置する値、または、中央に近い2つの値の算術平均値である。また、最頻値とは、度数分布ヒストグラム)において最も高い度数を示す値である。

0050

表示制御部209は、算出部208によって算出された算出値を表示部210に表示する。また、表示制御部209は、選択された期間の撮像画像のうち、算出値と同じ定量化値、または、算出値に最も近い定量化値が得られた撮像画像を表示部210に表示する。

0051

表示部210は、算出値及び撮像画像を表示するモニタである。表示部210における表示例については後述する。

0052

(生活機能測定処理の概略)
以下において、実施形態に係る生活機能測定装置20における生活機能測定処理の概略について、図面を参照しながら説明する。図5は、生活機能測定処理の概略を示すフロー図である。

0053

テップS10において、撮像画像情報取得部201は、複数の撮像画像情報を取得する。

0054

ステップS20において、人物領域情報抽出部202は、複数の撮像画像情報に基づいて、人物領域Pに対応する人物領域情報を抽出する。

0055

ステップS30において、部位領域情報抽出部203は、人物領域情報に基づいて、被観察体Oを3次元的に表す複数の部位領域Qを示す部位領域情報を抽出する。

0056

ステップS40において、時系列データ抽出部204は、時系列順に取得された人物領域情報に設けられる人物領域特定点の位置の推移を示す人物領域時系列データを抽出するとともに、時系列順の部位領域情報に設けられる部位領域特定点の位置の推移を示す部位領域時系列データを抽出する。

0057

ステップS50において、動作検出部205は、人物領域時系列データに基づいて、被観察体Oが行った特定の動作を検出する。なお、動作検出部205は、人物領域時系列データに限らず、部位領域時系列データに基づいて特定の動作を検出してもよい。

0058

ステップS60において、動作定量化部206は、部位領域時系列データに基づいて、特定の動作を定量化する。

0059

以下において、ステップS10、S30〜S60に係る各処理について詳細に説明する。

0060

(撮像画像情報の取得処理)
以下において、撮像画像情報の取得処理(ステップS10)の詳細について、図面を参照しながら説明する。図6は、撮像画像情報の取得処理を示すフロー図である。

0061

ステップS11において、一方のカメラによって被観察体Oがいない状態で撮像された背景画像情報に基づいて、一方のカメラによって撮像された撮像画像をグレイスケール化する。

0062

ステップS12において、グレイスケール化された撮像画像と背景画像との差分を示す2次元の差分画像に対応する差分画像情報を取得する。具体的には、背景差分法を用いて、グレイスケール化された撮像画像と背景画像との対応する画素毎に画素値の差の絶対値を算出する。

0063

ステップS13において、差分画像を2値化することによって、被観察体Oを2次元的に表す2値化画像に対応する2値化画像情報を抽出する。

0064

ステップS14において、ステップS11〜13と並行して、左撮像画像情報及び右撮像画像情報に基づいて、被観察体Oを含む全景を3次元空間にプロットできる全景の3次元座標情報を算出する。具体的には、3次元測量法を用いて、左撮像画像情報及び右撮像画像情報からピクセル毎奥行き情報を算出する。

0065

(人物領域情報の抽出処理)
以下において、人物領域情報の抽出処理(ステップS20)の詳細について、図面を参照しながら説明する。図7は、人物領域情報の抽出処理を示すフロー図である。

0066

ステップS21において、2値化画像情報と全景の3次元座標情報との差分を算出する。これにより、被観察体Oを3次元的に表す人物領域Pに該当すると推察される被観察体Oの3次元座標情報を抽出する。

0067

ステップS22において、被観察体Oの3次元座標を囲む直方体、球体或いは楕円球体を検出する。本実施形態では、人物領域Pとしての直方体を検出する。

0068

ステップS23において、被観察体Oの3次元座標を囲む直方体、球体或いは楕円球体の大きさを算出する。具体的には、本実施形態では、人物領域Pである直方体の「高さH」、「幅W」及び「奥行きD」を算出する(図4参照)。

0069

(部位領域情報の抽出処理)
以下において、部位領域情報の抽出処理(ステップS30)の詳細について、図面を参照しながら説明する。図8は、部位領域情報の抽出処理を示すフロー図である。

0070

ステップS31において、人物領域情報に基づいて、被観察体Oの姿勢を推定する。図9は、ステップS31の詳細を示すフロー図である。

0071

ステップS311において、人物領域情報に基づいて、人物領域Pの高さH、幅W及び奥行きDを算出する。

0072

ステップS312において、アスペクト比W/H及びアスペクト比D/Hを算出する。

0073

ステップS313において、アスペクト比W/H、アスペクト比D/H、及び所定の規則に基づいて、姿勢を推定する。具体的には、例えば、以下の(a)〜(c)の規則を用いる。

0074

(a) W/H<0.4、または、D/H<0.4のとき、被観察体Oの姿勢を「立位」と推定する。

0075

(b) W/H>1.5、または、D/H>1.5のとき、被観察体Oの姿勢を「臥位」と推定する。

0076

(c) 上記(a)、(b)以外のとき、被観察体Oの姿勢を「座位」と推定する。

0077

ステップS32において、被観察体Oの姿勢が「臥位」であるか否かを判定する。被観察体Oの姿勢が「臥位」である場合には、次の人物領域情報について姿勢を推定する。被観察体Oの姿勢が「臥位」でない場合には、ステップS33に進む。

0078

ステップS33において、人物領域情報に基づいて、被観察体Oの頭部を表す頭部領域Q1に対応する頭部領域情報を抽出する。具体的には、人物領域Pの上端から所定の位置で人物領域Pを上下2つの直方体(例えば、上側:下側=1:7)に分割する。また、上側の直方体の幅W及び奥行きDを適切な大きさとする。具体的には、一般的な頭部の大きさに調整する手法や、3次元座標に基づいて頭部を囲む直方体を再度抽出する手法によって頭部領域Q1を抽出できる。

0079

ステップS34において、被観察体Oの姿勢が「座位」であるか否かを判定する。被観察体Oの姿勢が「座位」である場合には、ステップS35に進む。被観察体Oの姿勢が「座位」でない場合には、ステップS36に進む。

0080

ステップS35において、人物領域情報と頭部領域情報とに基づいて、被観察体Oの胴部を表す胴部領域Q2に対応する胴部領域情報と、被観察体Oの足部を表す足部領域Q3に対応する足部領域情報とを抽出する。具体的には、ステップS34における下側の直方体の上端から所定の位置で2つの直方体に分割する。この場合、被観察体Oの姿勢は「座位」であるので、例えば、上側:下側=3:1とする。また、上側の直方体の幅W及び奥行きDを、適切な胴部の大きさに調整する。同様に、下側の直方体の幅W及び奥行きDを、適切な足部の大きさに調整する。

0081

ステップS36において、ステップS35と同様に、胴部領域情報と足部領域情報とを抽出する。ただし、被観察体Oの姿勢は「立位」であるので、例えば、上側:下側=1:1とする。

0082

図10は、頭部領域Q1、胴部領域Q2及び足部領域Q3(部位領域Q)の一例を示す図である。図10に示すように、頭部領域Q1、胴部領域Q2及び足部領域Q3は、それぞれ、被観察体Oの頭部、胴部及び足部を囲む直方体である。図10に示すように、頭部領域Q1、胴部領域Q2及び足部領域Q3それぞれの大きさは、高さH1〜H3、幅W1〜W3、奥行きD1〜D3によって表される。

0083

(人物領域時系列データ及び部位領域時系列データの抽出処理)
以下において、人物領域時系列データ及び部位領域時系列データの抽出処理(ステップS40)の詳細について、図面を参照しながら説明する。

0084

まず、図11に示すように、人物領域Pに、人物領域特定点R11(被観察体Oの右端),R12(被観察体Oの上端),R13(被観察体Oの後端),R14(被観察体Oの左端)及びRC(人物領域Pの中心点)を設ける。従って、高さHは、人物領域特定点R11と人物領域特定点R12との直線距離である。幅Wは、人物領域特定点R11と人物領域特定点R13との直線距離である。奥行きDは、人物領域特定点R11と人物領域特定点R14との直線距離である。

0085

次に、時系列順の人物領域Pごとに人物領域特定点Rの撮像空間(XYZ軸)上における位置の推移を示す人物領域時系列データを抽出する。なお、人物領域特定点Rが2つ以上設けられる場合には、人物領域時系列データは、2つの人物領域特定点R間の距離の推移を示すものであってもよい。

0086

一方、本実施形態では、複数の部位領域Q(頭部領域Q1、胴部領域Q2及び足部領域Q3)それぞれに部位領域特定点Tを設ける。

0087

具体的には、図12に示すように、頭部領域Q1に、部位領域特定点T11(頭部領域Q1の右端),T12(頭部領域Q1の上端),T13(頭部領域Q1の後端),T14(頭部領域Q1の左端)及びTC1(頭部領域Q1の中心点)を設ける。従って、高さH1は、部位領域特定点T11と部位領域特定点T12との直線距離である。幅W1は、部位領域特定点T11と部位領域特定点T13との直線距離である。奥行きD1は、部位領域特定点T11と部位領域特定点T14との直線距離である。

0088

また、図12に示すように、胴部領域Q2に、部位領域特定点T21(胴部領域Q2の右端),T22(胴部領域Q2の上端),T23(胴部領域Q2の後端),T24(胴部領域Q2の左端)及びTC2(胴部領域Q2の中心点)を設ける。高さH2は、部位領域特定点T21と部位領域特定点T22との直線距離である。幅W2は、部位領域特定点T21と部位領域特定点T23との直線距離である。奥行きD2は、部位領域特定点T21と部位領域特定点T24との直線距離である。

0089

また、図12に示すように、足部領域Q3に、部位領域特定点T31(足部領域Q3の右端),T32(足部領域Q3の上端),T33(足部領域Q3の後端),T34(足部領域Q3の左端)及びTC3(足部領域Q3の中心点)を設ける。高さH3は、部位領域特定点T31と部位領域特定点T32との直線距離である。幅W3は、部位領域特定点T31と部位領域特定点T33との直線距離である。奥行きD3は、部位領域特定点T31と部位領域部位領域特定点T34との直線距離である。

0090

次に、時系列順のごとに部位領域特定点Tの撮像空間(XYZ軸)上における位置の推移を示す部位領域時系列データを抽出する。なお、複数の部位領域Qそれぞれに部位領域特定点Tが2つ以上設けられる場合には、部位領域時系列データは、2つの部位領域特定点T間の距離の推移を示すものであってもよい。

0091

ここで、図13は、部位領域時系列データの一例を示す図である。具体的には、図13(a)は、被観察体Oが「起立(座位から立位への遷移)」動作をおこなった場合の、高さH3の時系列データである。図13(b)は、被観察体Oが「歩行」動作をおこなった場合の、幅W3の時系列データである。

0092

図13(a)に示すように、「起立」動作では、足部領域Q3の高さH3(T31に対するT32の位置)が変位する。また、図13(b)に示すように、「歩行」動作では、足部領域Q3の幅W3(T31に対するT33の位置)が周期的に変位する。

0093

動作検出処理
以下において、動作検出処理(ステップS50)の詳細について説明する。

0094

本実施形態では、動作検出部205は、周知の隠れマルコフモデルを用いて、被観察体Oの特定の動作を検出する。

0095

具体的には、動作検出部205は、特定の動作である「歩行」、「起立」に対応する動作基本モデルを記憶している。動作基本モデルは、特定の動作における人物領域の変化傾向を示す時系列データである。

0096

動作検出部205は、時系列データ抽出部204から取得した人物領域時系列データが、各動作基本モデルを再現できる確率を算出する。動作検出部205は、最も確率の高い動作基本モデルを判定することによって、被観察体Oが行った特定の動作を検出する。

0097

なお、動作基本モデルは、特定の動作における部位領域の変化傾向を示す時系列データであってもよい。この場合、動作検出部205は、部位領域時系列データが動作基本モデルを再現できる確率を算出することによって、特定の動作を検出できる。

0098

また、動作検出部205は、姿勢の変化のタイミングを用いることによって、特定の動作の開始と終了とを認識できる。例えば、「起立」は、座位から立位への変化タイミングを用いる。

0099

ここで、「歩行」は、姿勢の変化タイミングが存在しないため、予め撮像画像中検知エリア(特定の経路)設定しておくことが好ましい。従って、撮像装置10は、被観察体Oが検知エリアを通り抜けた場合の撮像画像情報を、生活機能測定装置20に送信することが好ましい。これによって、より有用な撮像画像だけを用いることができる。

0100

(動作の定量化処理)
以下において、動作の定量化処理(ステップS60)の詳細について説明する。

0101

まず、本実施形態に係る動作定量化部206が定量化する動作の要素について、図14を参照しながら説明する。図14は、人間の身体能力の代表的な指標を示す図である。図14に示すように、このような指標は、日常生活に含まれるか否か、及び動きが大きいか否かによって分類することができる。

0102

ここで、本発明は、被観察体Oの日常的な動作を観察することによって生活機能を測定するものである。そのため、動作定量化部206が定量化する動作の要素は、日常生活の多くの場面で観察されるとともに、動きが比較的大きく観察が容易であることが好ましい。従って、本実施形態では、動作定量化部206は、動作検出部205によって「歩行」が検出された場合、歩行速度、歩幅及び上体の傾斜を算出する。また、動作定量化部206は、動作検出部205によって「起立」が検出された場合、上体の振れ角、重心動揺、及び起立に要した時間を算出する。

0103

なお、人間の老化が進行するに従って、歩行速度及び歩幅は小さくなり、歩行時の上体傾斜、起立時の上体の振れ角、重心動揺、及び起立に要する時間は大きくなる。

0104

以下、各要素の算出方法について説明する。

0105

(1)歩行速度
歩行速度の算出方法について、図15を用いて説明する。図15は、時刻t1とt2とにおける部位領域Qを示す図である。

0106

動作定量化部206は、部位領域時系列データに基づいて、部位領域特定点TC1〜TC3の移動速度を算出する。

0107

具体的には、動作定量化部206は、部位領域特定点TC1の(X,Y)座標に基づいて、時刻t1からt2における部位領域特定点TC1のXY平面上での変位αを算出する。次に、動作定量化部206は、部位領域特定点TC1の移動速度V1を、V1=α/(t2−t1)に従って算出する。同様に、部位領域特定点TC2の移動速度V2、部位領域特定点TC3の移動速度V3を算出する。

0108

動作定量化部206は、移動速度V1〜V3の平均値を歩行速度とすることができる。また、動作定量化部206は、速度V1〜V3のいずれかを歩行速度としてもよい。この場合、頭部及び足部の揺れは、胴部の揺れに比べて大きいため、動作定量化部206は、移動速度V2を歩行速度とすることが好ましい。

0109

また、歩行時の揺れの大きさに応じて、移動速度V1〜V3に重み付けをした上で平均値を算出してもよい。具体的には、揺れが小さい順に、胴部に0.5、頭部に0.3、足部に0.2の重み付けをする場合、歩行速度=V1×0.3+V2×0.5+V3×0.2である。

0110

(2)歩幅
歩幅の算出方法について、図12を用いて説明する。図12では、被観察体Oは、X軸方向に沿って歩行するものとする。動作定量化部206は、部位領域時系列データに基づいて、部位領域特定点T31とT33との間隔、すなわち、幅W3の最大値を算出する。動作定量化部206は、幅W3の最大値を被観察体Oの歩幅とすることができる。

0111

一方、被観察体OがY軸方向に沿って歩行する場合、動作定量化部206は、部位領域特定点T31とT34との間隔、すなわち、奥行きD3の最大値を算出する。また、被観察体OがX軸及びY軸と交差する方向に沿って歩行する場合、動作定量化部206は、幅W3と奥行きD3との最大値や、幅W3と奥行きD3との2乗平均値を算出してもよい。

0112

なお、動作定量化部206は、各部位領域特定点Tの(X,Y,Z)座標に基づいて被観察体Oの進行方向を特定できる。

0113

(3)歩行時の上体傾斜
歩行時の上体傾斜の算出方法について、図16を用いて説明する。図16は、歩行時における複数の部位領域Qを示す図である。

0114

動作定量化部206は、部位領域特定点TC1と部位領域特定点TC2とを通るベクトルβと鉛直方向とがなす角度γを算出する。具体的には、動作定量化部206は、部位領域時系列データに基づいて、部位領域特定点TC1と部位領域特定点TC2との(X,Y,Z)座標を抽出する。動作定量化部206は、これらの座標に基づいて角度γを算出することができる。

0115

(4)起立時の上体の振れ角
起立時の上体の振れ角の算出方法について、図17を用いて説明する。図17(a)は、起立時における複数の部位領域Qを示す図である。

0116

動作定量化部206は、部位領域特定点TC1と部位領域特定点TC2とを通るベクトルβと鉛直方向とがなす角度δを算出する。具体的には、動作定量化部206は、部位領域時系列データに基づいて、部位領域特定点TC1と部位領域特定点TC2それぞれの(X,Y,Z)座標を抽出する。動作定量化部206は、これらの座標に基づいて角度δを算出する。

0117

図17(b)は、起立が完了するまでの角度δの大きさを時間軸上で示した図である。図17(b)に示すように、起立開始時点では、被観察体Oは前のめりになるため角度δは大きく、起立完了に向かって小さくなる。角度δの変化量εが、上体の振れ角である。

0118

(5)起立時の重心動揺
起立時の重心動揺の算出方法について、図18を用いて説明する。

0119

動作定量化部206は、部位領域時系列データに基づいて、胴部領域Q2の部位領域特定点TC2の(X,Y)座標を抽出する。図18は、起立完了までにおける部位領域特定点TC2の動きをXY面に投影した図である。図18では、起立開始時における部位領域特定点TC2の(X,Y)座標が原点である。また、図18では、領域Rは、原点を中心として、(X2+Y2)1/2の値が最大となる部位領域特定点TC2を通る円である。動作定量化部206は、図18に示す領域Rの面積に基づいて、重心動揺を相対的に測定することができる。

0120

なお、動作定量化部206は、部位領域特定点TC2に替えて、部位領域特定点TC1、または、部位領域特定点TC3を用いてもよい。

0121

(6)起立に要する時間
起立に要する時間の算出方法について説明する。動作定量化部206は、起立開始から起立完了までに被観察体Oが要した時間を算出する。

0122

この場合、「起立」を「座位」から「立位」への遷移と捉えると、「起立開始」と「起立完了」との境界が不明確である。そこで、「起立」を、より詳細に捉えることが好ましい。

0123

例えば、図19に示すように、「起立」を、「床面に臀部が設置した座位」、「しゃがむ」、「やや前屈」、「立位が完了した立位」の4つの姿勢の遷移であると定義する。動作定量化部206は、「床面に臀部が設置した座位」から「立位が完了した立位」までの遷移時間を測定する。なお、「床面に臀部が設置した座位」とは、例えば、「部位領域特定点TC1の位置が、高さH(すなわち、H1+H2+H3)の40〜60%の位置にある状態」である。また、「立位が完了した立位」とは、例えば、「部位領域特定点TC1の位置が、高さHの80%以上の位置にある状態」である。

0124

(表示部における表示例)
以下において、表示部210における表示例について、図面を参照しながら説明する。なお、動作定量化部206が特定の動作を定量化することによって得られた値を「定量化値」と総称する。

0125

図20は、表示部210の表示領域(画面)を示す図である。図20に示すように、表示部210の表示領域には、「トレンド表示領域」と、「注意表示領域」と、「画像表示領域」とが設けられる。

0126

(1)トレンド表示領域
トレンド表示領域には、ユーザ(管理者など)の操作に基づいて、選択された期間における選択された定量化値の推移が表示される。

0127

図21は、トレンド表示領域に表示されるグラフを示す。図21(a)は、定量化値の1日ごとの平均値が5ヶ月分示されたグラフである。すなわち、図21(a)における選択期間は「1日」である。この場合、算出部208は、5ヶ月間の各日において記憶部207に記憶された2以上の定量化値の平均値を算出する。表示制御部209は、算出部208によって算出された平均値をトレンド表示領域に表示する。

0128

図21(b)は、定量化値の1ヶ月ごとの平均値、平均値に標準偏差を加えた値、平均値から標準偏差を減じた値、最大値、最小値、中央値及び最頻値が5ヶ月分示されたグラフである。すなわち、図21(b)における選択期間は「1ヶ月」である。この場合、算出部208は、5ヶ月間の各月において記憶部207に記憶された2以上の定量化値の平均値などを算出する。表示制御部209は、算出部208によって算出された平均値をトレンド表示領域のグラフに表示する。

0129

(2)注意表示領域
注意表示領域には、定量化値が所定の閾値S(図21(b)参照)を超えた場合に「アラーム」が表示される。「アラーム」としては、例えば、「歩行速度が低下しています。」などのテキストを用いることができる。

0130

閾値Sは、次のような条件に基づいて設定することができる。

0131

(I)被観察体Oの測定開始年齢で測定した定量化値からの所定割合低下
(II)被観察体Oの所定の年齢で測定した定量化値からの所定割合低下
(III)周知の手法によって測定された定量化値の被観察体Oの年齢の平均値からの所定割合低下
(3)画像表示領域
画像表示領域には、算出部208によって算出された算出値と同じ定量化値が得られた撮像画像が表示される。

0132

図22は、表示部210の表示例を示す図である。図22(a)は、1ヶ月前、3ヶ月前、5ヶ月前における歩行速度の平均値を示す画像が表示された表示例である。図22(b)は、3ヶ月前における歩行速度の平均値、平均値に標準偏差を加えた値、平均値から標準偏差を減じた値、最大値、最小値を示す画像が表示された表示例である。

0133

なお、画像表示領域には、動画が表示されてもよい。また、画像表示領域に表示される撮像画像としては、算出部208によって算出された算出値に最も近い定量化値が得られた撮像画像を用いることができる。

0134

(作用及び効果)
本実施形態では、生活機能測定装置20は、被観察体Oが撮像された複数の撮像画像に基づいて、人物領域Pに含まれる人物領域特定点Rの人物領域時系列データの抽出及び部位領域特定点Tの部位領域時系列データの抽出と、被観察体Oの特定の動作の検出とを行う。動作定量化部206は、部位領域時系列データに基づいて特定の動作を定量化する。

0135

このように、被観察体Oに機具を装着することなく、被観察体Oの特定の動作を定量化することによって、被観察体Oの生活機能を測定できる。従って、被観察体Oにとって簡便であるため、被観察体Oの日常生活において継続的に生活機能を測定することができる。その結果、被観察体Oの老化の進行を随時見守ることができる。

0136

また、生活機能測定装置20は、人物領域Pを構成する部位領域Qに含まれる部位領域特定点Tの部位領域時系列データを抽出する。従って、人物領域Pに設けられる人物領域特定点Rを用いる場合に比べて、より詳細に被観察体Oの動作を観察することができる。その結果、生活機能測定装置20は、より正確な定量化値を得ることができる。

0137

また、生活機能測定装置20は、特定の動作として、歩行動作と起立動作とを観察する。生活機能測定装置20は、歩行動作における上体の傾斜、歩幅及び歩行速度を算出することによって歩行動作を定量化する。生活機能測定装置20は、起立動作における上体の振れ角、重心動揺及び所要時間を算出することによって起立動作を定量化する。これらの要素は、日常生活で多く観察されるとともに、動きが比較的大きい。従って、被観察体Oの生活機能をより正確に測定することができる。

0138

また、表示部210には、ユーザによって選択された期間における定量化値の平均値、平均値に標準偏差を加えた値、平均値から標準偏差を減じた値、最大値、最小値、中央値及び最頻値などが表示される。従って、選択された期間における生活機能のバラツキなどを容易に確認することができる。

0139

また、表示部210には、複数の選択された期間における定量化値の平均値などが表示される。従って、表示部210における表示を確認することで、被観察体Oの生活機能の推移を容易に確認することができる。

0140

また、表示部210には、複数の選択された期間における定量化値の平均値を示す撮像画像、または、平均値に最も近い値を示す撮像画像が表示される。従って、被観察体Oの生活機能の推移を視覚的に確認することができる。

0141

(その他の実施形態)
本発明は上述した実施形態によって説明したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、この発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

0142

例えば、上記実施形態では、生活機能測定装置20が撮像画像情報取得部202を備えることとしたが、撮像装置10が撮像画像情報取得部202を備えていてもよい。

0143

また、上記実施形態では、部位領域時系列データを用いて特定の動作の定量化を行ったが、人物領域時系列データを用いて特定の動作の定量化を行うことができる。

0144

具体的には、人物領域Pの高さHの大きさによって被観察体Oの姿勢を判定する。また、人物領域Pの中心の移動速度から歩行速度を測定できる。また、人物領域Pの幅W、または、奥行きDから歩幅を測定できる。また、人物領域Pの幅Wの最大値、奥行きDの最大値、幅Wと奥行きDとの最大値、幅Wと奥行きDとの2乗平均の最大値などから上体傾斜を測定できる。また、人物領域Pの中心のXY平面への投影によって重心動揺を測定できる。また、人物領域Pの幅W/高さH(または、奥行きD/高さH)に基づいて「起立」を細分化することによって、起立の所要時間を測定できる。なお、この場合、幅W/高さHが0.4〜0.7を「床面に臀部が設置した座位」とし、幅W/高さHが2.0以上を「立位が完了した立位」とすればよい。一方、生活機能測定装置20が部位領域情報抽出部203を備える場合には、上記実施形態に記載したように、動作定量化部206は、人物領域時系列データに替えて部位領域時系列データを用いて特定の動作を定量化する。

0145

ここで、上記実施形態に係る人物領域P及び複数の部位領域Qは、本発明に係る「対象領域」の一例である。従って、上記実施形態では、人物領域時系列データを用いて特定の動作を検出し、部位領域時系列データを用いて特定の動作を定量化したが、これに限定されるものではない。すなわち、人物領域時系列データを用いて特定の動作を検出し、人物領域時系列データを用いて特定の動作を定量化してもよい。また、部位領域時系列データを用いて特定の動作を検出し、部位領域時系列データを用いて特定の動作を定量化してもよい。また、部位領域時系列データを用いて特定の動作を検出し、人物領域時系列データを用いて特定の動作を定量化してもよい。なお、これらの場合、図4及び図9に示すように、人物領域Pと複数の部位領域Qとは、必ずしも一致しないことに留意すべきである。

0146

また、上記実施形態では、部位領域Qを構成する頭部領域Q1、胴部領域Q2及び足部領域Q3を用いたが、いずれか1つだけを用いてもよい。

0147

また、上記実施形態では特に触れていないが、頭部領域Q1、胴部領域Q2及び足部領域Q3それぞれにおいて、部位領域特定点Tを1つずつ設けてもよい。この場合であっても、歩行速度、重心動揺及び起立に要する時間については測定可能である。

0148

また、上記実施形態では、特定の動作として「歩行」と「起立」とについて説明したが、本発明は、他の様々な動作について適用可能である。

0149

また、上記実施形態では、歩行動作における上体の傾斜、歩幅及び歩行速度、起立動作における上体の振れ角、重心動揺及び所要時間に基づいて生活機能を測定したが、これらに限定されるものではない。生活機能は、他の様々な指標に基づいて測定可能である。

0150

また、上記実施形態では、撮像部12としてステレオカメラを用いたが、撮像部12はこれに限られない。例えば、周知のレーザスキャン法を用いて、被観察体Oを撮像してもよい。具体的には、発光素子発光受光素子によって検出される時間差に基づいて3次元のレーザスキャン結果(全景の3次元座標情報)を取得する。続いて、全景の3次元座標情報と単眼カメラによる撮像画像に対応する撮像画像情報とによって、人物領域情報(被観察体Oの3次元座標情報)を抽出できる。なお、本発明では、レーザスキャン法によって得られたレーザスキャン結果をも「撮像画像情報」という。

0151

また、上記実施形態では、算出部208は、定量化値の平均値、平均値に標準偏差を加えた値、平均値から標準偏差を減じた値、最大値、最小値、中央値及び最頻値を算出することとしたが、いずれか1つを算出することとしてもよい。

0152

また、上記実施形態では、人物領域P及び部位領域Qを直方体として示したが、人物領域P及び部位領域Qの形状はこれに限定されない。例えば、人物領域Pの形状は、球体であってもよい。この場合には、球体の中心や直径を人物領域特定点R及び及び部位領域特定点Tによって示せばよい。また、人物領域P及び部位領域Qの形状は、楕円球体であってもよい。この場合には、楕円球体の2つの焦点、2つの焦点の中心、長直径(2つの焦点を通る直径)及び短直径(2つの焦点の中心を通る直径)を人物領域特定点R及び部位領域特定点Tによって示せばよい。

0153

また、上記実施形態では、「歩行」と「起立」について主に説明したが、生活機能測定装置20は、特定の動作として「着座(立位から座位)」を検出してもよい。この場合においても、生活機能測定装置20は、上体の振れ角、重心動揺、及び着座に要した時間などを算出することができる。

0154

また、上記実施形態では特に触れていないが、生活機能測定装置20は、表示部210に表示されるデータを送信する送信部を備えていてもよい。これによって、ネットワーク30に接続された移動端末などを用いて被観察体Oの生活機能を確認できる。

0155

また、上記実施形態で説明した各処理をコンピュータプログラムとして実装し、生活機能測定装置20として機能するコンピュータに実行させることが可能である。

0156

実施形態は、特許請求の範囲になされた技術的範囲内において、適宜種々変更可能である。本発明はここでは記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。

図面の簡単な説明

0157

本発明の実施形態にかかる生活機能測定システム1の構成を示す図である。
本発明の実施形態にかかる撮像装置10の構成を示す図である。
本発明の実施形態にかかる生活機能測定装置20の構成を示す図である。
本発明の実施形態に係る人物領域Pの一例を示す模式図である。
生活機能測定処理の概略を示すフロー図である。
撮像画像情報の取得処理を示すフロー図である。
人物領域情報の抽出処理を示すフロー図である。
部位領域の抽出処理を示すフロー図である。
図8のステップS31の詳細を示すフロー図である。
本発明の実施形態に係る部位領域Qの一例を示す模式図である。
人物領域Pに設けられる人物領域特定点Rを示す図である。
頭部領域Q1、胴部領域Q2及び足部領域Q3それぞれに設けられる部位領域特定点Tを示す図である。
本発明の実施形態にかかる部位領域時系列データの一例を示す図である。
人間の身体能力の代表的な指標を示す図である。
本発明の実施形態にかかる部位領域Qを示す図である。
歩行時における部位領域Qを示す図である。
起立時の上体の振れ角を示す図である。
起立時の重心動揺を示す図である。
「起立」を構成する4つの姿勢を示す図である。
本発明の実施形態にかかる表示部210の表示領域を示す図である。
本発明の実施形態にかかる表示部210のトレンド表示領域に表示されるグラフを示す。
本発明の実施形態にかかる表示部210の表示例を示す図である。

符号の説明

0158

O…被観察体、P…人物領域、Q…部位領域、Q1…頭部領域、Q2…胴部領域、Q3…足部領域、R11〜R14,RC…人物領域特定点、T11〜T34、TC1〜TC3…部位領域特定点、1…生活機能測定システム、10…撮像装置、12…撮像部、13…通信部、20…生活機能測定装置、30…ネットワーク、201…撮像画像情報取得部、202…人物領域情報抽出部、203…部位領域情報抽出部、204…時系列データ抽出部、205…動作検出部、206…動作定量化部、207…記憶部、208…算出部、209…表示制御部、210…表示部

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