2016 Fiscal Year Research-status Report
リハビリテーション評価のための無拘束自動化動作計測システムの開発
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15K01411
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| Research Institution | Fukushima University |
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Principal Investigator |
増田 正 福島大学, 共生システム理工学類, 教授 (00358003)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森田 定雄 東京医科歯科大学, 医学部附属病院, 准教授 (20202426) [Withdrawn]
神野 哲也 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 准教授 (90343152)
相澤 純也 東京医科歯科大学, 医学部附属病院, アスレティックリハビリテーション部門長 (60376811)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 歩行計測 / 動作計測 / モーションキャプチャ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
Kinect V1の深度画像を利用した歩行計測システムについて、昨年度は下腿に円筒形の紙を巻いて長軸方向を検出していたが、この点を改善するために、下腿の２箇所にカラーバンドを巻く方法を試みた。幅約2cmの伸縮性のバンドを２色（緑色とオレンジ色）用意し、一方を下腿の膝に近い部位、他方を足首に近い部分に巻き付けた。これを識別するために深度画像に加えて、Kinectのカラー画像も同時に取得した。４台のKinectで同時撮影した深度画像とカラー画像を統合し、色付けされた人体表面点群を得た。この点群の中から、色情報を基にカラーバンドの位置を推定し、そこから下腿の長軸を推定した。そして、この長軸と床面の交点から足首位置を推定した。健康な成人被験者３名にトレッドミル歩行を行わせ、足首位置から歩幅と立脚時間を計算し、Kinectのスケルトン情報および３次元動作計測装置の結果と比較した。その結果、残念ながら、スケルトンに比べて推定精度は向上しなかった。これは、Kinectカメラから見て、左右の足の影になることにより円環の一部が欠損し、中心座標推定にばらつきが生じたためと考えられた。
深度画像を用いる方法と並行して、新型のKinect V2のスケルトン機能を用いた歩行計測システムを開発した。Kinect V2を３台歩行路に沿って配置した。１台のKinectで計測できる範囲は約2.5 mのため、計測範囲の両端で２台のKinectで同時にスケルトンが計測できるようにした。カメラ位置の校正には、スケルトンの座標そのものを利用した。これにより、歩行路に沿ってヒトが何度か歩行するだけでカメラ位置の校正ができるようにした。３台のKinectのスケルトン情報を座標変換して統合することにより、３台で６m程度の平地歩行を計測できるようになった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初計画では、開発したシステムを本年度（平成２８年度）にリハビリテーション施設に設置し、検証を行う予定であったが、システム開発に時間がかかったので、平成２９年度に実施する予定である。
Kinect V1のスケルトン機能を用いたシステムでは計測精度に問題があったので、スケルトンの元になる深度画像に基づいたシステムや、さらにはカラー画像も統合したシステムを開発したが、構成が大規模になった割には期待したほどの計測精度の向上が得られなかった。
そのため、並行して新型のKinect V2のスケルトン機能を用いた歩行計測システムを開発した。Kinect V2において画像解像度が向上した結果、スケルトンの精度も向上したと見られ、３台のKinectを歩行路に沿って並べたシステムで、平地歩行を計測できるようになった。さらに、スケルトン機能を基にカメラ間の位置校正をできるようにしたことで、臨床現場において、それほど手間を掛けずに使用できるシステムとなった。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、Kinectの深度画像に基づいたシステムの開発を継続しながら、スケルトン機能に基づいたシステムに重心を移しつつ、実用的な計測システムの開発を行う。計測システムをリハビリテーション施設に設置し、使い勝手の検証と問題点の洗い出しを行う。
スケルトンに基づいた現在のシステムは、まだ歩行動作の計測ができるようになっただけの段階で、解析機能が無い。そのため、順次、歩行解析の機能を追加する。まず、基本的な情報として、歩行速度や、歩幅、歩数の解析が行えるようにする。その後、リハビリテーション評価において有用と考えられる指標を追加する。
これらの歩行評価指標については、計測精度が問題となるので、実験室レベルで３次元動作計測装置やフットスイッチと同時計測を行い、精度を検証する。ただし、Kinectのスケルトン機能を用いる限りは、精度向上には限界があるので、検証した精度が臨床上有用な範囲にあるかどうかを確認することになると考えられる。
さらに、スケルトンの計測だけではなく、歩行中の動画保存や、患者情報の登録機能なども、リハビリテーション施設の要望に基づいて取り入れ、実用的なシステムに仕上げる。
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