專利名稱：步態(tài)分析裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
在此描述的實施例大體涉及步態(tài)分析裝置。
背景技術(shù)：
為了觀察疾病的過程、防止跌倒等等的目的，已經(jīng)開發(fā)了評估使用各種傳感器裝置的步態(tài)運動的裝·置。在醫(yī)療實踐中，要求對象做出需要平衡能力的動作(單足站立等等)，并且觀察對象的行為以判定跌倒危險性。然而，在相關(guān)的技術(shù)中，在假定對象保持行走的情況下進行測量和疾病程度的推定，所以難以從行走開始的短時間內(nèi)推定行走狀況和跌倒危險性。此外，在醫(yī)療實踐中實施的技術(shù)具有因為要求對象做出需要平衡能力的動作，所以對象具有危險并且感覺受到負擔的問題。

發(fā)明內(nèi)容
實施例的目的是提供一種能夠在短期內(nèi)推定對象的行走狀況的步態(tài)分析裝置。根據(jù)實施例，步態(tài)分析裝置包括測量單元，配置為測量對象的運動；判定單元，被配置為基于對象的運動來判定對象開始行走的行走開始時間點；特征量計算部，被配置為當判定了行走開始時間點時，計算在從行走開始時間點開始的預(yù)定期間內(nèi)測量的對象的運動的特征量，該預(yù)定期間作為對象的運動不穩(wěn)定的期間；以及推定單元，被配置為基于特征量推定對象的行走狀況。根據(jù)如上所述的分析裝置，能夠在短期內(nèi)推定對象的行走狀況。


圖1是根據(jù)實施例的步態(tài)分析裝置的硬件結(jié)構(gòu)圖；圖2是圖解根據(jù)實施例的步態(tài)分析裝置的安裝狀態(tài)的示意圖；圖3是圖解根據(jù)實施例的步態(tài)分析裝置的功能框圖；圖4是圖解加速度、判定結(jié)果和分析對象之間的關(guān)系的圖表；圖5是圖解特征量計算的分析實例的圖表；圖6是圖解作為分類實例學(xué)習(xí)的三個等級的標簽的表；圖7是圖解輸出單元的輸出實例的概念圖；和圖8是圖解根據(jù)實施例的步態(tài)分析裝置的操作的流程圖。
具體實施方式
以下將參照附圖詳細地描述實施例。圖1是圖解根據(jù)實施例的步態(tài)分析裝置I的結(jié)構(gòu)的圖。如圖1圖解的，步態(tài)分析裝置I包含主體單元10和佩帶單元30。該主體單元10包含控制單元12、存儲單元14、輸入單元16、輸出單元18、檢測單元20和通信單元22。該控制單元12例如包含中央處理器(CPU)120，并且控制組成該主體單元10的各個部件。該存儲單元14包含附圖中未圖解的只讀存儲器(ROM)、隨機存取存儲器(RAM)等等，并且在其中存儲由控制單元12執(zhí)行的程序、對于控制單元12執(zhí)行程序所使用的數(shù)據(jù)等等。此外，諸如存儲卡的存儲介質(zhì)140被可拆卸地附接到主體單元10，諸如存儲卡的存儲介質(zhì)140具有將程序和數(shù)據(jù)發(fā)送至存儲單元14/從存儲單元14接收程序和數(shù)據(jù)的功能。輸入單元16例如包括輸入鍵或者開關(guān)，并且接收用戶對主體單元10的輸入。輸出單元18例如包括諸如液晶板的顯示單元180、輸出聲音等等的揚聲器182和振動器(未圖解)。輸出單元18通過屏幕顯示、聲音和振動中的至少一種來輸出主體單元10的狀態(tài)和主體單元10的處理操作結(jié)果。輸入單元16可以通過觸摸板與顯示單元180成一體。檢測單元20例如包括具有128Hz采樣頻率的三軸加速度傳感器，并且具有例如±6G以上的加速度測量范圍。例如，當步態(tài)分析裝置I被佩帶在步態(tài)分析對象上時，檢測單元20檢測垂直方向上的加速度、對象的移動方向上的加速度、以及大致與對象的移動方向正交的水平方向(左右方向)上的加速度(三個方向上的加速度)。該通信單元22包含與外部進行通信的通用接口，并且被配置為可連接到例如有線通信、長途無線通信和近場通信(NFC)中的任何一個。例如，佩帶單元30被配置有纏繞在對象的腰部上的皮帶等等，并且例如，該主體單元10被佩帶在對象的腰部附近。圖2是圖解步態(tài)分析裝置I被佩帶在對象的腰部附近的狀態(tài)以及由步態(tài)分析裝置I測量的加速度的方向的示意圖。如圖2圖解的，當被佩帶在對象的腰部附近時，步態(tài)分析裝置I檢測垂直方向(Y方向)上的加速度、對象的移動方向(Z方向)上的加速度、和大致與對象的移動方向正交的水平方向(X方向)上的加速度。接下來，將描述步態(tài)分析裝置I的功能。圖3是圖解步態(tài)分析裝置I的功能的概要的方框圖。圖4是圖解由檢測單元20檢測的加速度數(shù)據(jù)、將稍后描述的判定單元42的判定結(jié)果、以及由提取單元44提取的分析對象的圖表。如圖3圖解的，該步態(tài)分析裝置I包含測量單元40、判定單元42、提取單元44、分析單元46、推定單元48以及輸出單元18。圖3中圖解輸出單元18對應(yīng)于圖1中圖解的輸出單元18。該測量單元40檢測對象的運動。具體地，該測量單元40包含檢測單元20，并且檢測例如按照對象的運動變化的三個方向中的加速度以及測量對象的運動(加速度)。例如，當打開主體單元10的電源時，測量單元40連續(xù)地測量三個方向上的加速度，該三個方向上的加速度被用于輸出通過該步態(tài)分析裝置I推定對象的行走狀況的結(jié)果。例如，由測量單元40測量的所有的加速度數(shù)據(jù)連同時間一起被存儲在存儲單元14 (圖1)中，直到不再需要。

該判定單元42基于測量單元40的測量結(jié)果判定對象是否已經(jīng)開始行走。具體地，判定單元42首先獲取存儲在存儲單元14中的加速度數(shù)據(jù)，并且計算由測量單元40以預(yù)定時間間隔(第一時間間隔a)在預(yù)定時間幀(第一設(shè)定期間A)之內(nèi)測量的加速度數(shù)據(jù)的方差。例如，如圖4圖解的，判定單元42計算以0.5秒的間隔(a=0.5秒)由測量單元40最近測量0.5秒(A=0.5秒)的加速度數(shù)據(jù)的方差。這里，當檢測單元20的采樣頻率是128Hz時，測量單元40測量在第一設(shè)定期間A (A=0.5秒)之內(nèi)的每個方向的64個加速度數(shù)據(jù)。第一時間間隔a較佳地是0.5秒以下。第一設(shè)定期間A可以被設(shè)定成比第一時間間隔“a”長。接下來，當加速度數(shù)據(jù)的方差等于或者小于預(yù)定閾值(閾值σ )的期間持續(xù)第二設(shè)定期間B以上、然后加速度數(shù)據(jù)的方差大于閾值σ的期間持續(xù)第三設(shè)定期間C以上時，判定單元42 (圖3)將加速度數(shù)據(jù)的方差超過閾值σ的時間點(或者，最終判定加速度數(shù)據(jù)的方差等于或者小于閾值σ的時間點)判定為對象已經(jīng)開始行走的行走開始時間點。例如，閾值σ被設(shè)定為0.04。較佳地，第二設(shè)定期間B和第三設(shè)定期間C中的每一個都有具有2秒到6秒的范圍的值。例如，如圖4圖解的，當加速度數(shù)據(jù)的方差等于或者小于閾值σ的期間持續(xù)6秒(第二設(shè)定期間Β=6秒)以上、然后加速度數(shù)據(jù)的方差大于閾值σ的期間持續(xù)6秒(第三設(shè)定期間C=6秒)以上時，該判定單元42追溯地將加速度數(shù)據(jù)的方差超過閾值σ的時間點(第三設(shè)定期間C的開始時刻)判定為對象已經(jīng)開始行走的行走開始時間點。在圖4圖解的實例中，在214秒(由測量單元40計時的)，該判定單元42判定對象已經(jīng)在208秒開始行走。如此，該判定單元42判定行走開始時間點，以及判定該對象是否已經(jīng)開始行走。這里，判定單元42可以被配置為計算標準偏差，而不是方差。這里，當判定單元42判定對象已經(jīng)開始行走時，提取單元44(圖3)從測量單元40的測量結(jié)果中提取用于分析的數(shù)據(jù)組。具體地，當判定單元42判定對象已經(jīng)開始行走時，提取單元44在提取期間從存儲在存儲單元14中的加速度數(shù)據(jù)中提取由測量單元40測量的加速度數(shù)據(jù)，該提取期間是從行走開始時間點開始直到經(jīng)過第四設(shè)定期間D為止。例如，該第四設(shè)定期間D (提取期間)被設(shè)定為3秒。此外，提取單元44同樣在多個其他提取期間，從存儲在存儲單元14中的加速度數(shù)據(jù)中提取由測量單元40測量的多 個加速度數(shù)據(jù)，通過從行走開始時間點開始以預(yù)定時間間隔(第二時間間隔b)依序地延遲提取期間的開始時刻來獲得多個其他提取期間。例如，如圖4圖解的，當判定單元42判定對象已經(jīng)開始行走時，提取單元44在提取期間Dl提取由測量單元40測量的加速度數(shù)據(jù)，該提取期間Dl是從行走開始時間點開始直到經(jīng)過3秒(第四設(shè)定期間D=3秒)為止。此外，該提取單元44提取由測量單元40測量的六組加速度數(shù)據(jù)。例如，在通過從行走開始時間點開始以0.5秒的間隔(第二時間間隔b=0.5)依序地延遲提取期間的開始時刻所獲得的六個其他提取期間D2到D7的期間。在下文中，當不需要在提取期間Dl到D7之間進行區(qū)分時，提取期間Dl到D7可以被簡單地總稱為提取期間D (或者第四設(shè)定期間D)。然后，由提取單元44提取的加速度數(shù)據(jù)被對應(yīng)于分析單元46中使用的用于分析的數(shù)據(jù)組。分析單元46 (圖3)包含特征量計算單元460和變化值計算單元462。特征量計算單元460計算由提取單元44提取的加速度數(shù)據(jù)的特征量。具體地，特征量計算單元460接收在分析時期由提取單元44提取的數(shù)據(jù)，例如，如圖5圖解的，例如計算對于每個提取期間D的垂直方向上的加速度數(shù)據(jù)的自相關(guān)函數(shù)，并且將第一峰值(或者第二峰值)設(shè)定為最大自相關(guān)值。特征量計算單元460可以被配置為過濾數(shù)據(jù)組以使數(shù)據(jù)組中的低頻成分通過，然后計算該自相關(guān)函數(shù)。在圖5中，該提取期間D簡單地由D表示，并且提取時間Dl到D7簡單地分別由Dl到D7表示。特征量計算單元460將每個計算的最大自相關(guān)值作為每個提取期間D的特征量輸出到變化值計算單元462和推定單元48。當加速度數(shù)據(jù)具有周期性時，由特征量計算單元460計算的自相關(guān)函數(shù)具有除了零(O)以外的值，并且具有該值隨著加速度數(shù)據(jù)的振幅增加以及噪音減少而增加的特性。例如，如圖5圖解的，提取期間Dl中的最大自相關(guān)值小于提取期間D2到D7中的每個值。換句話說，提取期間Dl是在對象沒有動態(tài)運動的狀態(tài)(例如，靜止狀態(tài))和運動被穩(wěn)定的狀態(tài)之間的過渡狀態(tài)。因此，在提取期間Dl中，認為加速度數(shù)據(jù)的振幅小并且認為該周期性低。特征量計算單元460可以被配置為將在由檢測單元20檢測的左右方向上的加速度數(shù)據(jù)之中由提取單元44提取的用于分析的數(shù)據(jù)組的左右對稱性計算作為特征量。例如，特征量計算單元460可以將在每個提取期間D由檢測單元20檢測的左右方向(X方向)上的加速度數(shù)據(jù)的平均值計算作為特征量。變化值計算單元462 (圖3)計算作為由特征量計算單元460計算的每個提取期間D的最大自相關(guān)值中的變化的指標的數(shù)值(變化值)。例如，變化值計算單元462計算每個提取期間D的最大自相關(guān)值(參見圖5中圖解的變化)的方差或者標準偏差、或者使用在被用作基準的提取期間D的最大自相關(guān)值和其他提取期間D的最大自相關(guān)值之間的差異的總和的值，作為該變化值。這里，當對象的運動被穩(wěn)定時，認為最大自相關(guān)值中的變化減少。變化值計算單元462可以被配置為計算相對于由檢測單元20檢測的左右方向上的加速度由提取單元44提取的分析對象的左右對稱性的變化值。例如，變化值計算單元462可以將在每個提取期間D中由特征量計算單元460計算的左右方向(X方向)上的加速度數(shù)據(jù)的平均值的方差計算作為變化值。這里，因為具有極好的平衡能力的對象早已進入穩(wěn)定步態(tài)的狀態(tài)，所以要是具有極好的平衡能力的對象的話，就認為每個提取期間D的特征量中的變化即時地減少。該推定單元48接收由特征量計算單元460計算的特征量和由變化值計算單元462計算的變化值，并且使用接收的特征量和變化值中的至少一個來推定對象的行走狀況。例如，推定單元48接收提取期間Dl的最大自相關(guān)值和提取期間Dl到D7的最大自相關(guān)值的方差作為輸入，并且使用分類器將對象的行走狀況分類成為“安全”、“注意(小心)”、和“高危險”的三個等級。例如，推定單元48使用支持向量機(SVM)的算法作為分類器。SVM是通過采用核函數(shù)來進行非線性分類的兩個等級模式分類技術(shù)。然而，推定單元48通過使用擴展方法來實現(xiàn)三個等級的分類，該擴展方法使用為了多等級分類的諸如一對一(one-against-one)技術(shù)和一對全部(one-against-all)技術(shù)的多個分類器。例如，推定單元48將對象的行走狀況分類成為圖6中圖解的三個等級?！鞍踩薄ⅰ白⒁狻?、和“高危險”的標簽(等級標簽)分別被附接到三個等級。這里，將詳細地描述標簽。如圖6圖解的，例如，每個標簽與代表平衡能力的分數(shù)范圍相關(guān)聯(lián)。與每個標簽相關(guān)聯(lián)的分數(shù)范圍對應(yīng)于Berg平衡量表(berg balance scale,BBS)分數(shù)。BBS指的 是包含諸如單足站立和轉(zhuǎn)向的14種動作的平衡測試，而且利用O到56點的分數(shù)(從O到4來記分14種動作中的每一種)來對評估對象的平衡能力進行估計。
推定單元48基于先前測量的數(shù)據(jù)被預(yù)期地訓(xùn)練。預(yù)先地，準備在對象的步態(tài)期間的加速度數(shù)據(jù)的特征量和變化作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，該對象包含跌倒危險性比較高的人和具有高平衡能力的人。對于相同的對象使用BBS的分數(shù)被預(yù)先測量。訓(xùn)練該推定單元48以使特征量和變化值與代表行走狀況的分數(shù)范圍相關(guān)聯(lián)。換句話說，推定單元48進行學(xué)習(xí)三個標簽之間的關(guān)系以預(yù)先分類行走狀況和特征量以及變化值，并且基于行走狀況被最近分析的對象的特征量和變化值來分類(推定)對象的行走狀況。該推定單元48可以被配置為使用特征量和變化值中的至少一個來推定對象的行走狀況。該推定單元48可以被配置為不使用學(xué)習(xí)算法，通過簡單地將閾值設(shè)定為特征量和變化值來推定行走狀況。推定單元48可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為另一種算法或者可以被配置為使用自身組織映射、核的主分量分析(核的PCA)等等來進行空間的壓縮，然后執(zhí)行模式識別算法。輸出單元18 (圖3)接收和輸出推定單元48的推定結(jié)果。圖7是圖解輸出單元18的輸出實例的概念圖。如圖7圖解的，輸出單元18通過諸如顯示器上的圖像或者聲音的信號來輸出代表推定單元48的推定結(jié)果的標簽。該輸出單元18可以被配置為輸出分析單元46的計算結(jié)果和推定單元48的推定結(jié)果中的至少一個。接下來，將描述步態(tài)分析裝置I的操作。圖8是當根據(jù)實施例的步態(tài)分析裝置I執(zhí)行與圖3中圖解的功能相對應(yīng)的程序時的操作的流程圖。例如，步態(tài)分析裝置I在對象沒有進行諸如行走的動態(tài)行為的狀態(tài)(例如，靜止狀態(tài))中被接通電源，然后開始步態(tài)分析。參考圖8，在步驟SlOO中，例如，當步態(tài)分析裝置I被接通電源時，檢測單元20開始檢測對象的加速度。在步驟S102中，該判定單元42判定第一時間間隔“a”(圖4中的間隔“a”)是否已經(jīng)經(jīng)過。這里，當判定單元 42判定第一時間間隔“a”已經(jīng)經(jīng)過(在步驟S102中的“是”)時，處理進行到步驟S104。然而，當判定該第一時間間隔“a”還沒有經(jīng)過(在步驟S102中的“否”)時，繼續(xù)進行步驟S102的處理。在步驟S104中，判定單元42計算例如在第一設(shè)定期間A之內(nèi)由測量單元40測量的加速度數(shù)據(jù)的方差。在步驟S106中，判定單元42判定在步驟S104的處理中計算的加速度數(shù)據(jù)的方差是否等于或者小于預(yù)定的閾值(閾值σ )。這里，當判定單元42判定該加速度數(shù)據(jù)的方差等于或者小于閾值σ (在步驟S106中的“是”)時，該處理進行到步驟S108。然而，當判定該加速度數(shù)據(jù)的方差大于該閾值σ (在步驟S106中的“否”時)，處理進行到步驟S112。另外地，該處理可以進行到步驟S102然后繼續(xù)。在步驟S108中，判定單元42判定加速度數(shù)據(jù)的方差等于或者小于閾值σ的期間是否持續(xù)第二設(shè)定期間B以上。這里，當判定單元42判定加速度數(shù)據(jù)的方差等于或者小于閾值σ的期間持續(xù)了第二設(shè)定期間B以上(在步驟S108中的“是”)時，處理進行到步驟SllO0但是，當判定單元42判定加速度數(shù)據(jù)的方差等于或者小于閾值σ的期間沒有持續(xù)第二設(shè)定期間B以上(在步驟S108中的“否”)時，處理進行到步驟S102。在步驟SllO中，該判定單元42判定加速度數(shù)據(jù)的方差是否大于閾值σ。這里，當判定單元42判定該加速度數(shù)據(jù)的方差大于閾值σ (在步驟SllO中的“是”)，處理進行到步驟S112。然而，當判定加速度數(shù)據(jù)的方差等于或者小于閾值σ (在步驟SllO中的“否”)時，處理進行到步驟S102。在步驟S112中，判定單元42判定加速度數(shù)據(jù)的方差大于閾值σ的期間是否持續(xù)第三設(shè)定期間C以上。這里，當判定單元42判定加速度數(shù)據(jù)的方差大于閾值σ的期間持續(xù)了第三設(shè)定期間C以上(在步驟S112中的“是”)時，處理進行到步驟S114。然而，當判定單元42判定加速度數(shù)據(jù)的方差大于閾值σ的期間沒有持續(xù)第三設(shè)定期間C以上(在步驟S112中的“否”)時，處理進行到步驟S102。在步驟S114中，判定單元42判定行走開始時間點。
·
在步驟SI 16中，提取單元44接收判定單元42的判定結(jié)果并且提取分析對象。在步驟S118中，特征量計算單元460接收由提取單元44提取的用于分析的數(shù)據(jù)組，并且計算特征量。在步驟S120中，變化值計算單元462接收由特征量計算單元460計算的特征量，并且計算變化值。在步驟S122中，該推定單元48接收由特征量計算單元460計算的特征量和由變化值計算單元462計算的變化值中的至少一個，然后推定對象的行走狀況。在步驟S124中，輸出單元18輸出由推定單元48計算的推定結(jié)果。同時，該步態(tài)分析裝置I可以被配置為使用由檢測單元20檢測的三個方向上的所有的加速度(或者使用三個方向上的加速度的任意的組合)來推定對象的行走狀況，或者可以被配置為使用基于一個方向上的加速度數(shù)據(jù)計算的特征量和變化值中的至少一個來推定對象的行走狀況。上述實施例已經(jīng)連同實例一起被描述，在該實例中，由特征量計算單元460計算的特征量不同于由變化值計算單元462計算的變化值。然而，步態(tài)分析裝置I可以被配置為通過將由變化值計算單元462計算的變化值視作一個特征量來推定對象的行走狀況。換句話說，步態(tài)分析裝置I可以被配置為通過將由分析單元46計算的所有的值視作與對象的運動相對應(yīng)的特征量來推定對象的行走狀況。此外，在該步態(tài)分析裝置I中，當基于提取期間Dl的加速度數(shù)據(jù)推定對象的行走狀況時，與該提取期間Dl相同的期間(圖4中圖解的實例中的3秒)被設(shè)定為對象的運動并不穩(wěn)定的最初的期間。此外，當基于提取期間Dl到D7的加速度數(shù)據(jù)推定對象的行走狀況時，該提取期間是行走開始時間點和提取期間D7的終點之間的期間(圖4中圖解的實例中的6秒)，并且被設(shè)定為對象的運動首次不穩(wěn)定的期間。該步態(tài)分析裝置I不局限于上述實施例中描述的結(jié)構(gòu)。例如，步態(tài)分析裝置I可以被配置為使得主體單元10包含檢測單元20 (或者測量單元40)和通信單元22，而且經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)連接到主體單元10的個人計算機(PC)等等包含判定單元42、提取單元44、分析單元46、推定單元48和輸出單元18。該主體單元10可以利用佩帶單元30被直接附接在對象的身體上，而且可以利用粘合構(gòu)件被附接或者可以被安裝到背包等等。由當前的實施例的步態(tài)分析裝置I執(zhí)行的程序被配置為包含用于實現(xiàn)上述組件(判定單元42、提取單元44、分析單元46和推定單元48)的模塊。根據(jù)如上所述的實施例的步態(tài)分析裝置，該步態(tài)分析裝置包含配置為測量對象的運動的測量單元；配置為基于對象的運動來判定對象開始行走的行走開始時間點的判定單元；特征量計算部，被配置為當判定了行走開始時間點時，計算在從行走開始時間點開始的預(yù)定期間測量的對象的運動的特征量，該預(yù)定期間作為對象的運動不穩(wěn)定的期間；以及配置為基于特征量推定對象的行走狀況的推定單元。因此，可以在短期內(nèi)推定對象的行走狀況。此外，根據(jù)如上所述的實施例的步態(tài)分析裝置，即使對象沒有做出具有高危險和重負的復(fù)雜動作，也可以推定跌倒危險性。 雖然已經(jīng)描述了某些實施例，但是這些實施例僅僅是通過舉例而給出的，并不是想要限定本發(fā)明的范圍。實際上，在此描述的新的實施例可以包含在各種其他形態(tài)之中；此夕卜，在沒有違背本發(fā)明的精神的情況下，能夠以在此描述的實施例的形式，作出各種省略、替換和變化。附帶的如權(quán)利要求書和它們的等效物意欲覆蓋這種屬于本發(fā)明的范圍和精神的形式或變 形。
權(quán)利要求
1.一種步態(tài)分析裝置，其特征在于，包括: 測量單元，被配置為測量對象的運動； 判定單元，被配置為基于所述對象的運動來判定所述對象開始行走的行走開始時間占.特征量計算部，被配置為當判定了所述行走開始時間點時，計算在從所述行走開始時間點開始的預(yù)定期間內(nèi)測量的所述對象的運動的特征量，所述預(yù)定期間作為所述對象的運動不穩(wěn)定的期間；以及 推定單元，被配置為基于所述特征量推定對象的行走狀況。
2.按權(quán)利要求1所述的步態(tài)分析裝置，其特征在于， 所述推定單元通過模式識別算法來推定所述對象的行走狀況，所述模式識別算法接收由所述特征量計算部計算的所述特征量作為輸入，并且輸出具有不同的跌倒危險級別的多個等級標簽中的一個。
3.按權(quán)利要求1所述的步態(tài)分析裝置，其特征在于， 所述測量單元測量至少一個方向上的加速度數(shù)據(jù)，所述加速度數(shù)據(jù)響應(yīng)于所述對象的運動而改變。
4.按權(quán)利要求3所述的步態(tài)分析裝置，其特征在于， 當以第一時間間隔在第一設(shè)定期間內(nèi)由所述測量單元測量的加速度數(shù)據(jù)的方差等于或者小于預(yù)定閾值的期間持續(xù)第二設(shè)定期間以上之后、所述加速度的所述方差大于所述閾值的期間持續(xù)第三設(shè)定期間以上時，所述判定單元將所述加速度的所述方差超過所述閾值的時間點判定為所述行走開始時間點。
5.按權(quán)利要求4所述的步態(tài)分析裝置，其特征在于， 所述測量單元測量所述對象的垂直方向上的加速度和大致與所述對象的移動方向正交的水平方向上的加速度中的至少一個加速度，并且 從所述行走開始時間點開始直到第四設(shè)定期間過去為止，所述特征量計算部計算由所述測量單元測量的加速度的特征量。
6.按權(quán)利要求5所述的步態(tài)分析裝置，其特征在于， 所述特征量計算部計算由所述測量單元測量的垂直方向上的所述加速度的自相關(guān)函數(shù)中的最大自相關(guān)值、和水平方向上的所述加速度的平均值中的至少一個，作為所述特征量。
7.按權(quán)利要求5所述的步態(tài)分析裝置，其特征在于， 所述特征量計算部計算在多個期間內(nèi)由所述測量單元測量的加速度的特征量，所述多個期間通過從所述行走開始時間點開始以第二時間間隔依序地延遲所述第四設(shè)定期間來獲得。
8.按權(quán)利要求7所述的步態(tài)分析裝置，其特征在于， 所述特征量計算部計算在多個期間內(nèi)測量的垂直方向上的所述加速度的自相關(guān)函數(shù)中的多個最大自相關(guān)值、和所述水平方向上的所述加速度的多個平均值中的任一個或者兩個，作為所述特征量， 所述步態(tài)分析裝置進一步包含變化值計算部，所述變化值計算部被配置為計算所述多個最大自相關(guān)值的變化值、和所述多個平均值的變化值中的至少一個，并且所述推定單元基于所述變化值和所述特征量中的至少一個來推定所述對象的行走狀況。
9.按權(quán)利要求8所述的步態(tài)分析裝置，其特征在于， 所述推定單元通過模式識別算法來推定所述對象的行走狀況，所述模式識別算法接收所述特征量和所述變化值中的至少一個作為輸入，并且輸出具有不同的跌倒可能性級別的多個等級標簽中的至少一個。
10.按權(quán)利要求9所述的步態(tài)分析裝置，其特征在于，進一步包含輸出單元，所述的輸出單元被配置為輸出所述特征 量、所述變化值和所述推定單元的推定結(jié)果中的至少一個。
全文摘要
根據(jù)實施例，步態(tài)分析裝置包括測量單元，配置為測量對象的運動；判定單元，被配置為基于對象的運動來判定對象開始行走的行走開始時間點；特征量計算部，被配置為當判定了行走開始時間點時，計算在從行走開始時間點開始的預(yù)定期間內(nèi)測量的對象的運動的特征量，該預(yù)定期間作為對象的運動不穩(wěn)定的期間；以及推定單元，被配置為基于特征量推定對象的行走狀況。
文檔編號A61B5/11GK103083025SQ201210425490
公開日2013年5月8日 申請日期2012年10月30日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月31日
發(fā)明者福家佐和, 鈴木琢治, 長健太 申請人:株式會社東芝