疾病の予兆逃さない!歩き方の特徴を定量化する歩行分析技術

富士通研・富士通が開発

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アルゴリズムと利用イメージ(同社発表資料から)
 富士通研究所と富士通は、疾病による患者の歩き方の特徴を定量化する歩行分析技術「キヅク・ウオーキングエンジン」を開発した。歩行時の左右の足の動作の関係性や一歩ごとの動作の移り方などに基づくモデルを開発。患者の両足首にジャイロセンサーを装着し、センサーが発する信号波形に対し特徴点をつけて意味づけする。

 歩行動作のみの信号を判別した上で、かかとが着地する時や爪先が地面から離れる時など、歩行時の動作の特徴となる点を歩き方の違いに関わらずに認識する。この特徴点を計測し、歩幅やスイング時間などの歩き方の特徴を高精度に定量化する。

 市販のジャイロセンサーを用いて、小刻み歩行やすり足歩行など9種類の歩行異常を含むさまざまな歩き方を開発技術で評価した結果、歩行動作のみを判別する歩行区間の自動認識精度が96・5%、ストライド時間(スタンス時間とスイング時間の和)の抽出誤差が1・8%となり、複数の歩行特徴を高精度に算出できることを確認した。

 医療現場では患者の歩行を観察して症状を把握することがある。歩き方の癖や特徴は患者によってさまざまなためデジタル化は難しく、現在は理学療法士による目視が大半。歩行異常は筋骨格・脳神経・循環器系などの疾病の影響で現れることが知られ、いち早く症状の兆候を見つけるためにもデジタル化による歩行分析技術が求められている。
アルゴリズムと利用イメージ(同社発表資料から)

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