JP2008500046A - 動物用計測装置 - Google Patents

Abstract

馬のような動物に対してモニタリング、評価、診断、治療、または調整を行なうアプローチでは、トレッドミルまたはフォースプレートのような制約の大きい設備を使用する必要がなく、かつデータをほぼ即座に処理する、または継続的に処理する、或いはほぼ即座に処理し、かつ継続的に処理してモニタリング及び診断を行なうことが可能になる。一つ以上の無線センサを動物に取り付けることにより、例えば動物の一つ以上の部分に関連する運動関連パラメータを測定する。センサデータをセンサから受信し、そして処理して、歩様の特徴のような、動物の運動の特徴を特定する。センサデータを使用して動物及び／又は騎乗者の怪我を防止し、更に動物の識別情報を検証することができる。

Description

本発明は動物用計測装置に関する。

動物の客観的評価及び診断は種々の理由により困難である。当然のことであるが、ヒトとは異なり、動物は、動物を評価し、診断し、治療し、またはトレーニングする人と容易に意思疎通するということができない。例えば、馬はどの肢、またはどの関節を怪我しているかについて、またはどのようにして怪我をしたかについて、或いはどのような状況で怪我をしたのかについて伝えることができない。特に、馬のような大型の、または脚の速い動物に関する別の難しさは、動物に関する身体的または生理学的パラメータの客観的、定量的な、かつ正確な、または再現性の高い、或いは実情を反映した、またはリアルタイムで利用することができる測定値を得ることが困難であることである。例えば、馬を適切な測定機器を装備した施設に連れてきて正確で再現性の高い測定値を取得するのは難しく、コストが高く付き、そしてこれらの測定値は実情を表わしておらず、かつリアルタイムで利用することができない。その結果、評価及び診断、及び治療、更には調整は通常、獣医、調教師、または騎乗者の主観的かつ定性的判断に基づいて行なわれる。

評価及び診断の重要な分野は、馬の跛行に関するものである。競走馬は高価な資産である。更に、競走馬は身体的に壊れ易く、そして特に跛行状態に陥り易い。専門家は、いつの時点においても、全ての競走馬の少なくとも１０％が明らかに跛行状態になっている、または怪我している、或いは競走馬が最高のパーフォーマンスを披露することができないような調子が落ちている状態になっており、そして更に多くの競走馬が判断が難しい状態に、または慢性的な状態になっていて、これらの状態を検出するのが難しい、またはモニタリングする必要があると推測する。

従って、有効な評価方法及び診断方法を適用して怪我を診断し、怪我を防止し、怪我の治療を可能にし、または怪我から回復し易いようにして、競走馬の価値を維持することが望ましい。更に、トレーニング及び調整に関するプログラムの有効性を高めることが望ましい。一旦、跛行が見られると、長期のリハビリテーション治療が多くの場合、必要になる。甚大な労力及び莫大な金銭が多数の競走馬に費やされる。跛行によってこのような莫大な投資の効果が一時的に、または半永久的にさえも失われる。

馬の跛行の検出及び診断は今日では大半の部分が、主観的かつ定性的評価に基づいて行なわれている。通常の方法では、運動の非対称性を検出するための観察を行ない、じっとしている動物に対する、例えば肢の触診による概略の評価を行ない、そして麻酔薬を使用して神経を麻痺させて跛行が、例えば特定の関節の痛みを遮断することにより解消されたかどうかを判断することを含む。ここで、この最後の方法では、馬は跛行が軽減したように見えるが、跛行の主要な原因によって、実際には評価中に馬に更にダメージが加わり得ることに留意されたい。

現代の獣医学医療では、身体的パラメータ及び生理学的パラメータを或る程度客観的かつ定量的にモニタリングすることができる。例えば、生理学的パラメータ（例えば、ＥＫＧ）をトレッドミル運動の間にモニタリングする方法は人間のために良好に構成された診断方法である。トレッドミル法を馬のような動物にも実施し、この場合、動物のサイズに関連する困難が顕著になり、そして動物との意思疎通手段が制限される。例えば、環境への順応に長い時間が掛かり、かつ鎮静剤を使用する必要がある。

獣医学領域において客観的測定値を得ようとする場合、正確で、再現性の高い身体的パラメータ及び生理学的パラメータをモニタリングおよび診断では通常、トレッドミル法を採用し、光学標識を使用するビデオモニタリングを行なって肢の位置を追跡する、またはフォースプレートを使用して馬をその上に立たせることが含まれる。これらのアプローチは必ずしも実情を反映しない、またはこれらのアプローチによって必ずしも連続モニタリングを実施することができるようにはならない。

加速度センサを使用する、または馬を含む大型動物の心拍数及び呼吸音を記録する移動式モニタリングが試行されている。一般的に、これらの種々の客観的測定は試行の期間に関して、またはデータの精度及び再現性の点で制限を受ける、または小数の一連のパラメータに関して一度に、例えば単一の２軸加速度計を５０Ｈｚで数分間使用して、または単一の音響センサを利用して行なわれる。更に、これらの測定は通常、コストが非常に高く付く。

他のタイプのシステムは主観的評価を補完する、例えば市販のコンシューマ向けカムコーダを使用して撮像されるビデオにマークを付けることを容易にし、そして補完された主観データを解析の基礎として使用する。これらのアプローチは５０Ｈｚまたは６０Ｈｚの範囲の時間分解能（ビデオフレームレートによって制限される）、及び数センチメートルの間隔（ビデオ解像度によって制限される）で行なわれ、そして通常、主観的評価を取り入れているために再現性に欠ける。

一つの態様では、概して、動物の生理学的パラメータ及び身体的パラメータの計測及び遠隔測定、及びこれらの計測及び測定の環境に関するアプローチは特に馬に対して適用される。このアプローチによって、動物に対する評価、診断、ケア活動、またはモニタリングのうちの一つ以上の有効性が高まる。その理由は、このアプローチではトレッドミルまたはフォースプレートのような制約の大きい設備を使用する必要がなく、そしてこのアプローチによって正確かつ再現性の高い客観的かつ定量的データが得られ、更にこのデータを実際の状況の下で取得して、データをほぼリアルタイムに、または連続的に処理するか、またはリアルタイムに、かつ連続的に処理して、モニタリングまたは診断を行なうことができるからである。すなわち、このようなアプローチにおいては、客観的かつ定量的データを実際の状況の下で収集することができ、そしてこのデータを処理することができ、更に情報をリアルタイムに表示することができる。

別の態様では、概して、一つの方法において、動物の運動の特徴を測定し、そしてこの情報を送信し、処理し、そして保存することを含む。一つ以上のセンサが動物に取り付けられる。これらのセンサは、動物の肢または他のパーツに関連する運動パラメータを測定するセンサを含む。センサデータはこれらのセンサから受信し、そしてセンサデータを処理することにより動物の運動の特徴を特定し、そしてこの情報は適宜、表示することができる。

別の態様では、概して、動物の怪我を防止する方法では多数のセンサを利用する。センサ信号を処理して実際に怪我している状態、または怪我し易い状態を特定し、そしてフィードバックを行なって怪我を防止する。

別の態様では、概して、動物の治療及び回復をモニタリングする方法は、治療及び回復を速める方法か、または無事に怪我から回復する確率を高める方法のいずれかの方法か、または両方の方法に関する。この方法を使用して、動物の準備が整う前に動物を競技または作業に戻すことを防止することか、または治療及び回復を必要以上に長引かせることを防止することができる。

別の態様では、概して、一つの方法は動物の調整、トレーニング、または準備をモニタリングおよび改善する方法に関する。調整またはトレーニングは長期間に渡って行なうことができ、そして改善を行なって、採用するアプローチまたは方法に変更を加えることができる。例えば、馬が或る競技に関してトレーニングされ、そして調整される場合、改善を行なって、いつ競技に、そしてどの競技に入るか、または参加すべきかどうかについて、或いはトレーニングを継続すべきかどうか、またはどのようにしてトレーニングを継続するかについて選択を行なうことができる。更に準備を行なって、機器の選択または装着、或いは構成を行なうことができる（例えば、蹄鉄工が馬に蹄鉄を履かせるか、または特定の構造の鋲を選択する）。

別の態様では、概して、一つの方法は動物の潜在能力を評価するか、またはモニタリングする方法に関する。例えば、この方法では、若い動物、またはトレーニングを受けていない動物の潜在性を評価し、次に動物が成長し、そしてトレーニングを受けるようになるにつれて、潜在能力の推定値を時間の経過と共に更新することができる。潜在性の評価によって、センサからのデータを、馬体測定値のような他のデータと合成することができる。

別の態様では、概して、一つの方法は、動物のトレーニングまたは調整に関与するか、または競技に参加する人のパーフォーマンスを評価するか、またはモニタリングし、そしてその人のパーフォーマンスを向上させる方法に関する。例えば、この方法ではフィードバックを行ない、そして障害飛越競技に出場する騎乗者を指導して、騎乗者のパーフォーマンスを向上させるか、またはフィードバックを行ない、そして騎手を指導して騎手が競走馬に騎乗することができるようにする。

別の態様では、概して、動物をモニタリングするシステムは動物に固定されるセンササブシステムを含み、センササブシステムは、動物の少なくとも一つの肢に関連する身体的パラメータを測定する少なくとも一つのセンサを含む。コンピューティングサブシステムは、センササブシステムが供給するデータをリアルタイム処理するために使用される。通信サブシステムはセンササブシステム及びコンピューティングサブシステムを接続し、そしてセンササブシステムからのセンサデータを処理サブシステムに渡す。

別の態様では、概して、動物をモニタリングするシステムは動物に取り付けられる通信ハブを含む。通信ハブはセンサデータを、動物に取り付けられるセンサから受け入れる受信機、及びデータを、受け入れたセンサデータに基づいて供給する送信機を含む。システムはまた、一連のセンサを含み、各センサはセンサデータをハブに供給する送信機を含む。通信ハブはセンサデータを、動物に取り付けられる一連のセンサを選択することにより受信するように構成することができる。

本発明の態様は次の特徴のうちの一つ以上を含むことができる。
複数のセンサを動物に取り付け、各センサはセンサデータのうちの少なくとも幾つかのデータを供給する。これらのセンサはそれぞれ、動物の異なる肢またはパーツに関連する運動パラメータを測定することができる。これらのセンサはそれぞれ、肢の異なる部分の動きのような、動物の単一の肢に関連する異なる運動パラメータを測定することができる。

動物の身体的パラメータまたは生理学的パラメータをモニタリングするセンサは、直線または回転位置、運動、または加速度を測定する慣性センサ；力センサ、張力センサ、または圧力センサ；筋肉センサ、神経センサ、または相互接続型自己組織化センサ；呼吸センサ；心臓血管用センサ；血中酸素センサ；オーディオセンサ；内視鏡のような視覚センサ；または温度センサのうちの一つ以上から成るいずれかの組のセンサを含む。これらのセンサは適宜、動物に取り外し可能に取り付けられる。

更に、システムは更に別のセンサを含むことができ、これらのセンサは、時間及び位置、及び温度、湿度、及び大気圧を含む環境モニタリングする。
センサデータは、通常速度ビデオモニタリング、または高速ビデオモニタリング、標準ビデオモニタリングまたは高精度ビデオモニタリング、及び通常速度ビデオ記録、または高速ビデオ記録、標準ビデオ記録または高精度ビデオ記録によるデータを含むことができる。

多数の異なるセンサからのセンサデータを同期させて、共通の時間軸を基準にしてユーザが複数のパラメータに同時にアクセスすることができるようにする。受信センサデータの処理はリアルタイムモードで行なわれるか、またはバッチモードで行なわれる。センサデータは、またはセンサデータ及び関連データの解析内容は、静止スナップショットとして、間欠的に、スローモーションで、実速度で、速度を上げてなどのようにどのような速度でも表示することができる。

センサデータは動物の日常活動の間に、例えば日常の運動、トレーニングの間に、または競技種目が行われている間に収集される。受信センサデータは日常活動の間に処理することができる。

運動の特徴を特定することは、動物の歩様の特徴を特定することを含む。歩様の特徴は、ストライド長及びストライドタイミング、スタンス期及びスイング期のタイミング、動物の肢の、または頭部のような動物の他のパーツの直線運動または角運動の相対タイミング及び大きさのような、歩様の身体的パラメータを含むことができる。

受信センサデータを処理することは、実際に怪我している状態、または怪我し易い状態のような怪我の状態を受信信号に基づいて特定することを含む。
センサデータまたは他の情報は動物の傍の無線ネットワークを通して送信することができ、そしてセンサデータまたは他の情報はまた、無線リンクを通して、動物から遠く離れたステーションまたはサーバに送信することができる。例えば、運動センサは通常、馬が運動している間、低電力無線リンクをセンサからハブに至る短距離に使用し、そして高電力リンクをハブから受信ステーションまたはサーバに至る長距離に使用する。

センサモジュールは、データの保存を、データがハブに送信される前に行なうバッファとして動作する小容量メモリを含むこともできる。ハブは、データをハブからステーションまたはサーバに送信することができないか、または望ましくない場合にデータを数時間または数日の間に渡って保存してモニタリングの期間を延長することができるような十分な容量の大容量メモリを含むことができる。

センサデータの安全は、例えば暗号技術を使用することにより確保することができる。これによって確実に、センサデータを傍受、または改ざんすることができないようにすることができる。

システムは、時間を基準にして提供されるデータを、内部基準クロックまたは外部基準クロックに基づいて認証することができる。システムはデータを、慣性測定装置データのような内部基準に基づいて、または全地球測位システムのような外部基準を使用して、データが所定の位置から送信されているものとして認証することができる。

システムは、データの送信に関与する動物の識別情報を認証する方法を含むことができる。例えば、システムは、無線周波数ＩＤデバイスのような動物に関連する識別子、または遺伝情報を認識することができる。別の構成として、システムは識別情報を、認証チェーンを設定することにより認証することができ、この場合、信頼できる組織が最初に動物の識別情報を認証し、次にセンサ群から収集される情報を使用して、動物に関する身体的署名が有効であることを、運動のような身体的情報または生理学的情報のパターンに基づいて確認する。

このシステムは、写真または映像のような視覚データを身体的データと同時に取得し、そして当該情報の関連付けを行なって、写真または映像が同時に、かつ同じ場所で撮影され、更に写真または映像におけるイベントのタイミングがセンサ測定値と一致することを確認することができるようにすることを含む。

情報の保存、処理、及び表示を行なうシステムは構成可能であり、かつモジュールとすることができる。機能を分割して複数のモジュールとする設計ルール、及びこれらのモジュールの間のインターフェイスは明確であり、かつ安定しているので、各モジュールの開発は分散させることができ、かつ個別に行なうことができる。このモジュールとして、ユーザ開発モジュールまたはサードパーティ開発モジュールを挙げることができる。これにより、システムを広範囲の分散アプリケーションに適合させることができる。

システムによって情報を、評価、診断、ケア、調整、またはモニタリングに基づく他の関連情報にリンクさせるか、または関連付けることができる。例えば、この関連情報として、他の診断測定値または画像、或いは記録のような、ユーザまたは他のユーザが提供するメモまたは記録を挙げることができる。この関連情報はまた、このシステムが供給する定量的かつ客観的データと、関連する状態または結果との間の関連性の検出が可能になることによってパターン認識を容易にするように作用する。

システムによってデータをリアルタイムモードで、またはバッチモードで遠く離れた位置からモニタリングすることができるので、現場に居ないユーザが評価、診断、ケア、及び調整を行なうことができるか、または評価、診断、ケア、及び調整に参加することができる。このモニタリングの一部分として、システムによって、複数の位置での観察を同時に行なうか、または調整することができるので、ユーザは同じ情報を同時に見ることができる。

本発明の態様は次の利点のうちの一つ以上を含むことができる。
計測を、制約の大きい設備（トレッドミルまたはフォースプレートのような）を使用することなく可能にすることにより、動物の実際の生態をより正確に表わす情報を取得することができる。例えば、馬の生理学的状態または身体的能力に関する情報は、低ストレス状態の間に、または馬術競技の間に取得することができる。

ビデオ信号の解析のように、データを更に続いてオフライン処理するか、またはバッチ処理する必要を生じることなく計測を可能にすることにより、データのリアルタイムモニタリングが直接的フィードバックとなることができ、このフィードバックを使用して更に迅速に状態を検出し、そして適切な処置をとることができる。

制約の大きい設備を使用することなく計測を行なう別の利点は、コストに関連するものである。大型動物用トレッドミル、高速ビデオ装置、またはフォースプレートのような、大型動物用に特化された設備の使用には、これらの設備の使用、及び動物をこのような設備に搬送する手段の両方の点で大きなコストが生じ得る。馬に取り付けて馬から容易に取り外すことができる比較的安価な計測装置を使用することにより、コストを大幅に低減し、かつこのような計測装置を更に大きな集団の動物に適用することができる。

計測装置による測定は非侵襲的に行なうことができる。詳細には、神経遮断麻酔薬を使用する必要を生じることなく跛行を詳細に評価し、そして診断することにより、馬が評価手順の間に更に身体的ダメージを受ける危険がないという利点が得られる。神経遮断麻酔薬による手法を上手く適用する事例においては、馬に苦痛をもたらす原因となる肢または関節の神経を遮断すると、馬が跛行しないように、または馬の跛行が軽減されるように見える。しかしながら、馬が苦痛を感じることがないので、更に別の身体的ダメージが、麻酔薬が効いている間に、麻酔された馬が避けることができたであろう身体的活動によって生じ得る。

動物に関する客観的情報または定量的情報のいずれか、または両方を利用することができることにより、トレーニング、調整、またはリハビリテーションプログラムを診断し、そして評価する更に別の方法であって、主観的情報または定性的情報に基づく方法よりも優れた方法が実現する。例えば、動物を観察することにより得られる主観的情報または定性的情報を使用するのではなく、精度が高く、かつ再現性の良い客観的かつ定量的測定値を使用して、運動の変化、または運動パターンの変化の大きさが小さいために、または状態は馬が高速に、速歩で、駈歩で、または襲歩で移動しているときにしか明らかにならないために容易には明らかになることがない微妙な状態を検出することができる。

更に、動物に関する今までのデータを保存することにより、トレンドデータに関する経時的な比較（すなわち、時間による比較）を行なって、例えば調整プログラムまたはリハビリテーションプログラムの進行状況を評価することができる。更に、集団データに関する比較（すなわち、水平比較）を異なる動物の間で行なって、例えば異なる動物の能力、または能力の回復状況を、等価なトレーニングプログラムまたは回復プログラムと比較することができる。

或る集団の動物に関する或る期間に渡る情報、及び評価、診断、ケアまたは調整方法のような関連情報によって、統計的解析または推定などを使用したパターン認識が可能になる。このパターン認識によって、評価または診断の或る部分が、または全てが容易になるか、または加速されて、閉じたループケアが実現する。このパターン認識は自動化することができるので、アルゴリズムの選択、及び情報の解析に、更に別の処置または介入が必要となるということはない。このパターン認識及びフィードバックでは、フィードバックを、馬をリアルタイムで評価し、ケアし、または使用している誰かに対して行なうことができる。システムは、リアルタイムのフィードバックを行なう自動パターン認識を可能にするので、例えば跛行している馬の騎乗者に、馬に騎乗している間に可視警告または可聴警告を出すことができる。

小型軽量無線センサのような無線センサを使用することにより、センサデータを収集するための配線を施す必要を生じることなく、センサを動物に容易に取り付け、そして動物から容易に取り外す形の使用を更に容易にすることができる。このような無線通信によって、改善に対する制約を、配線を使用する方法における場合よりも少なくすることができる。更に、無線を使用する方法では、有線リンクの故障ポイントを無くすことができるので、堅牢性及び信頼性を向上させることができる。

センサ部品及び無線部品は、周囲環境、及び衝撃／圧力状態に耐えることができる堅牢なパッケージとして一体的に構成される。このパッケージによって、転送レートを変えて消費電力を最小化することが可能になる。このパッケージでは、自動校正を行なってゲイン、レート、オフセット、またはドリフトを補償することができる。この自動校正は、単一のセンサパッケージによる測定値、または複数のセンサパッケージから得られる結果、或いは複数のテスト及び複数の動物から得られる結果に基づいて行なうことができる。このパッケージに対する電力の一部分、または全ては、動物の運動からエネルギーを取り出すことにより供給することができる。例えば、馬の場合、電力は馬蹄が地面を踏むときの振動を利用する圧電法による圧電気、または肢が運動しているときの電磁法による電磁気により供給することができる。

動物に装着される、例えば馬の鞍（例えば、ウエイトポケットの中）に取り付けられる通信ハブ、または騎乗者が持ち運ぶ通信ハブによって、センサ群とリモートステーションとの間の通信を向上させることができる。例えば、各センサが無線信号をリモートステーションに送信する機能を必ず備えるというのではなく、ハブがデータを収集し、次にデータをリモートステーションに送信することができる。一例として、ハブはセンサデータを比較的低い電力で動作する短距離無線リンクを通して受信し、次に収集データをリモートステーションに、比較的高い電力で動作するか、または長距離伝送可能な無線リンクを通して送信することができる。

計測及び遠隔測定を行なう構成可能なモジュールシステムは広範囲のタイプ及び組み合わせのセンサに適合させることができる。更に、システム（例えば、ハブ）が自動構成になっているので、ユーザがシステムを構成する必要が無くなることによって、動物を計測する容易さを高めることができる。例えば、取り付けるセンサによって変わるが、システムはシステム自体を構成することにより、利用可能なセンサ群の各々と通信することができる。例えば、信号を供給しているセンサによって変わるが、システムはシステム自体を構成することにより供給信号を処理することができる。例えば、異なる処理アルゴリズムを、利用可能なセンサによって変わる形で自動的に選択することができる。

自己構成を行なうこの方法によってまた、実稼働状態のセンサを損失に対して堅牢にすることができる。例えば、システムを構成して歩様を動物の肢に取り付けた複数の加速度計に基づいて解析することができる。これらの加速度計のうちの一つの加速度計が、損壊することによって利用することができなくなると、または当該加速度計が外れてしまうことにより誤データを送信し始めると、システムはシステム自体を再構成することにより残りのセンサを使用することができる。

動物から収集されるデータのセキュリティ及び信憑性によって、例えば動物の販売における詐欺行為の防止に関連する多数の実用上の利点がもたらされる。安全が確保されたデータを使用して識別を行なうことができるので、詐欺師が販売対象の動物に関与する確率を低くすることができる。更に、身体的パラメータ及び生理学的パラメータを長期間に渡ってモニタリングすると、実態を把握することができるようになることによって保険査定に利点がもたらされる。

処理、保存、及び表示を行なう構成可能なモジュールシステムは広範囲の適用形態に適合させることができる。更に、処理、保存、及び表示を行なうシステムシステムが自動構成になっているので、ユーザがこのシステムを構成する必要が無くなることによって、評価、診断、またはモニタリングの容易さを高めることができる。例えば、利用可能な情報によって変わるが、システムはシステム自体を構成することにより、適用形態に適するアルゴリズムを使用し、そして結果を適用形態に適するフォーマットで表示することができる。

更に、保存、処理、または表示を行ない、更に明確な、かつ正確に定義されたインターフェースを、情報の処理モジュールと表示モジュールとの間に有するモジュールシステムによって、これらのモジュールを開発及び展開して広範囲に分散させることができる。ユーザ及びサードパーティは、広範囲の分散アプリケーションに適する処理またはパターン認識、或いは視覚化における著しい革新に貢献することができる。

ローカルアクセス及びリモートアクセスの両方の機能を備えることにより、個々の構成要素を最適に組み合わせて、動物を、動物及び適用形態によって変わる形で評価し、診断し、ケアし、またはモニタリングすることができる。例えば、或る動物が、普通にケアをする人々から遠く離れて位置する場合、彼らは動物の傍に居る誰かと連携して作業を進めることができる。例えば、別の適用形態では、ケアを現場で実践するローカル提供者は、動物または適用形態に関連する専門知識を備える別の実践者からサポートを得ることができる。

他の情報にリンクすることにより、閉じたループケアの全サイクルをサポートすることができ、この場合、正確な、再現性の高い定量的かつ客観的データは、動物の状態に関する主観的考察、他の診断測定値または診断画像、及びトレーニング記録または獣医学記録のような、或いはケア方法または調整方法の結果のような他の情報と共に使用される。

本発明の他の特徴及び利点は次の説明及び請求項によって明らかになる。

図１によれば、計測用テレメトリーシステム１００を使用して馬１０１に関する、そして適宜馬の騎乗者１０２に関する、更に馬の周囲環境に関する身体的パラメータ及び生理学的パラメータに関する情報を収集し、そして処理する。モニタリングを開始する前に、または現在進行中の長期モニタリングの途中で、多数のセンサ１１０が馬に取り付けられる。これらのセンサはデータをハブ１２０に供給し、このハブも馬に取り付けられるか、またはハブは騎乗者１０２が持ち運ぶ、或いはトレーラに取り付けるなどして近くに配置される。ハブはシステムの通信機能または処理機能、または保存機能、或いは表示機能のうちの幾つかを提供する。これらのセンサからの情報は、通信リンク１１５を通して情報の保存先であるハブ１２０によって受信され、そして適宜、通信リンク１２５を通して、通常固定されるリモートサーバ１３０に即座に、または続いて送信される。任意であるが、情報はディスプレイ１２２に、または他の聴覚、触覚、または視覚出力デバイス（例えば、ヘッドアップアイグラスディスプレイ、カラーＬＥＤ、または同様のデバイス）に送信されてフィードバックを馬の騎乗者１０２に対して行なう。

サーバ１３０は、センサデータから生成される情報を記録し、処理し、そして送信する一つ以上のワークステーション２４０を含み、これらのワークステーションの各々は、レポート／表示２４４及び入力／制御２４６を行なうユーザインターフェース（ディスプレイ付きの端末またはワークステーションのような）を有し、このユーザインターフェースを通して、ユーザは情報を分析し、更にサーバは任意に一つ以上のデータサーバ２５０を含み、これらのデータサーバの各々は、アニマルデータ２５２、及びこの情報へのアクセス権を指定する認証データを保存する。これらのセンサからのデータを処理するコンピューティングリソースは、ホストであるハブ１２０及び／又はサーバ１３０によって管理される。例えば、ハブは信号調整及びデータ縮小機能、及びデータ一時保存を管理することができ、サーバは情報保存及び解析機能を管理することができる。

好適な動作モードでは、馬は必ずしもデータ収集の間に閉じ込められる環境に置かれる訳ではないが、システムは、他のシステムよりも大きな利便性を提供しながら、閉じ込められた状態で使用することができる。馬を閉じ込める必要がないようにすることにより、データを通常の行動の間に収集することができる。「通常の行動」とは、データ収集が所望されていない、または必要とされていないとした場合に馬が普通に行なうことができる行動を指す。このような通常の行動としては、これらに限定されないが、パドックを自由に歩き回る、日課の運動を行なう、競技会のためのトレーニング（ジャンプまたは競走のような）を行なう、実際の競技会に参加する、などである。

非常に多種多様なセンサ１１０は、システムによっていかなる特定のモニタリング状況においても使用することができる。或るセンサは歩様を解析するためのデータ収集に関連して使用され、データ収集を行なうことにより、例えば跛行の実際の状態、または跛行の気配を検出する。このようなセンサは慣性センサを含み、慣性センサは肢に取り付けられる。慣性センサは線形加速度計及び回転加速度計またはジャイロスコープを含む。このようなセンサからの情報は、時間とともに変化する肢位置または肢運動の推定、或いは運動の非対称性の直接測定などの機能に使用される。歩様に関連して使用される他のセンサは、馬の蹄鉄に埋め込まれる張力センサ、圧力センサ、または力センサ、関節移動または関節位置を測定するセンサ、そして神経信号、筋肉信号（筋電図）のようなパラメータ、及び筋腱位置または筋腱運動のような態様を測定する生理学的センサを含む。以下に更に説明するように、必ずしも歩様の解析に直接関連して使用される訳ではない更に別のセンサを使用することもできる。

一般的に、複数のセンサを使用して、例えば複数の肢のうちの一つ以上の肢に関するか、またはボディ、首、または頭部のような馬の他のパーツに関する記録を同時に生成する。例えば、馬の複数の肢にだけでなく、馬の頭部または首に取り付けられる慣性センサ、または張力センサ、或いは圧力センサのうちの一つ以上のセンサがデータを供給し、このデータを合成して馬の歩様を解析することができる。更に、複数のセンサを一つの肢に取り付けて使用して、例えば肢の個々の部分の運動を追跡することができる。

馬に取り付ける計測装置が持つことになる制限的性質を最小限に抑えることが望ましい。例えば、小型軽量の低消費電力型機器を使用し、そして無線通信をセンサとハブとの間で利用する。例えば、ハブ及びセンサ群の各々は無線機を含み、そしてＢｌｕｅｔｏｏｔｈ規格に準拠するローカル（馬の傍に設けられる）無線データネットワークを使用して、一つ以上の無線チャネルを通してセンサ群とハブとの間の通信を可能にする。別の構成として、他の無線アプローチを、例えばＺｉｇｂｅｅ規格またはＩＥＥＥ ８０２．１５．４規格などを使用する低電力アドホックデータネットワークに基づいて使用することができ、これらの規格によってデータを、センサとハブとの間を一つのホップで、または複数のホップで（例えば、転送ノードとして機能する他のセンサを通して）授受することができる。或る場合においては、有線接続（ＵＳＢまたはＦｉｒｅｗｉｒｅのような）が、例えばこのような配線が運動の邪魔とならない場合に好ましく、そしてセンサの特性（帯域幅、消費電力、サイズ、または重量のような）が、無線接続を必要としない場合に好適に作用する。

幾つかの機器を適宜、一部だけ動作させるか、または全て動作させるようにして、例えばバッテリが蹄鉄内の圧電発生器、または動いている肢部の電磁気発生器を使用して馬の運動による寄生エネルギーのみを利用するという状態とならないようにする。電力を節約し、そしてバッテリの寿命を伸ばすために、幾つかのセンサは、これらのセンサの送信データレートをセンサが検出する信号に基づいて変えることができ、例えばセンサが更に高速の変化を測定する場合に高いデータレートを実現する。例えば、蹄に取り付けられる加速度センサは、歩行中よりも襲歩中に高いレートで送信を行なうことができ、そして各ストライドにおいて異なるレート及び異なる位相で送信を行なうことができる。データ送信のタイミング及びレートは、センサモジュールによって、またはハブによって、或いはセンサとハブとの間でネゴシエーションが確立することによって決定することができる。

ハブ１２０とサーバ１３０との間の通信は、無線データチャネルも使用して行なわれる。例えば、ハブは更に別の無線機を含むことができ、この無線機によってサーバとの通信を行ない、この場合、他の無線機を使用してセンサ群との通信を行なう。多数の別のタイプの無線チャネルを使用することができる。例えば、専用ポイントツーポイント無線リンクを使用することができる。無線データネットワークを、例えば無線イーサネット（８０２．１１ａ，８０２．１１ｂ，または８０２．１１ｇのような）規格に準拠して使用することもできる。無線データネットワークを使用して、複数の無線アクセスポイントはハブとサーバとの間の接続を比較的広いエリアに渡って可能にするが、このエリアとしては、例えば厩舎内から、パドック内の、または競馬場内の、または障害飛越競技場内の、調教場内の、或いは馬術競技会のクロスカントリーコース内の離れた位置までのエリアを挙げることができる。ワイドエリア無線通信を、例えばＧＳＭ／ＧＰＲＳまたはＷ−ＣＤＭＡ、またはＣＤＭＡ１Ｘ、またはＦＬＡＳＨ−ＯＦＤＭ、またはＩＥＥＥ ８０２．１６、または８０２．２０データサービスのような携帯電話機技術、または衛星通信技術、或いはワイドエリア対応型ブロードバンド無線技術に基づいて使用することもできる。ワイドエリア無線通信アプローチを使用することによって、広い地域に渡る通信が可能になってモニタリングを行なうことができるので、例えば馬が離れた位置に移動中の様子を、または馬が当該離れた位置でトレーニングしているか、または競走している間の様子をモニタリングすることができる。

データのセキュリティを確保することは多くの理由により望ましく、これらの理由として、馬について収集されるデータの秘密保持（すなわち、送信データの傍受、または送信データへの妨害を防止する）を行なう必要がある、そして収集データが正しく収集され、かつ或る方法によって改ざんされていない、または不正に変更されていないことを保証するためのデータ認証が必要であるからである。セキュリティを確保するシステムの一つの態様では、ハブ１２０及びサーバ１３０を接続する無線リンク１２５での暗号化を使用する。同様に、センサ群１１０とハブ１２０との間の無線リンク１１５においても、適宜暗号化が行なわれるが、一般的に電力が低く、かつデータの性質に制限があることにより、傍受の脅威はこれらのリンクではさほど深刻ではない。認証を行なうために、ハブから送信されるデータを暗号化記号に変換して、データが特定のハブによってか、または馬に取り付けられる特定のセンサによって生成されたものであることを保証することができる。

日付データ、日時データ、及び位置データのような更に別の状況データは、サーバに送信されるデータに取り込むことによりデータに時間スタンプ及び位置スタンプを刻印し、かつデータの更に別の暗号化認証及び／又は有効性証明を行なうために使用される。例えば、ハブは適宜、ＧＰＳ受信機を備えることができ、ＧＰＳ受信機を使用して時間データ及び位置データを求めることができる。

馬の歩様を解析するために使用することができるパラメータの収集に通常関連する、加速度計、及び張力センサ、または力センサ、或いは圧力センサのようなセンサの他に、本システムを使用することによって、生理学的パラメータ及び周囲環境の特徴を含む他の信号を収集し、そして解析することができる。例えば、心拍数、血中酸素濃度、及び血圧のような心血管信号を収集し、そしてハブを通してサーバに送信することができる。同様に、呼吸音（または空気圧）または内視鏡ビデオを記録することにより得られるようなオーディオ測定値またはビデオ測定値を収集することができる。また、騎乗者に関する信号を収集し、そして馬に関する信号と共に使用することができる。例えば、騎乗者の位置、姿勢、手綱、あぶみに掛かる圧力、または騎乗者の脚を通して加わる圧力、或いは他の行動に関する信号を、騎乗者の心拍数または呼吸数のような生理学的信号の収集と同じように収集することができる。

更に、気温、湿度、及び圧力のような周囲環境条件を測定するセンサは環境データを供給することができ、この環境データを収集し、そしてパーフォーマンスデータまたは生理学的データに相関させることができる。詳細には、これらの信号を、馬に対する高速度でのビデオモニタリング、または通常速度でのビデオモニタリングに関連付けることができる。

システムは多数の異なる適用形態に使用することができる。第１の適用形態は歩様の解析に関連する。例えば、センサが一時的に馬に取り付けられ、そしてデータが評価または診断のために、例えば１日よりも短い期間（約１時間の通常の運動訓練のような）に渡って収集される。一つのタイプの解析は、馬の歩様の非対称性を検出するために行なわれる。例えば、運動または蹄圧が非対称である（すなわち、左右に）場合、跛行を通知することができる。更に、例えば他の跛行馬及び他の健康馬の集団から収集される統計データ（または、同じ馬、または別の１頭の馬に関する前の収集データ）に基づくパターン分類アプローチを診断に使用することができる。

歩様の解析では、多数の別のタイプの処理をセンサ信号に対して施すことができ、いずれのタイプの処理を施すかは、例えば実際に利用することができるセンサ信号、及び必要とされる情報によって変わる。センサによる測定によって生成することができるパラメータとして、脚で跳ねるときに脚が描く円弧の高さ、及び長さ、ストライド長及び速度、脚で跳ねるときに脚が描く形状の変化、ストライドごとのストライドのタイミング及び距離、関節角度の大きさ、及び関節角度の伸縮のタイミング、肢の伸長、関節可動域、臀部の上下動、異なる蹄に掛かる相対力、及び相対圧力を挙げることができる。解析では、跛行を矯正しようとするために行なわれる頭部の上下の動き、または左右の動き、或いは一方の方向に、または他方の方向に円弧状に移動する場合の修正運動のような関連する動きを解析することができる。

歩様解析の一部分では、馬が、例えば常歩（ｗａｌｋ）、速歩（ｔｒｏｔ）で進んでいる、駈歩（ｃａｎｔｅｒ）及び襲歩（ｇａｌｌｏｐ）で疾走しているか、または収縮速歩（ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｇａｉｔ）、尋常速歩（ｗｏｒｋｉｎｇ ｇａｉｔ）、中間速歩（ｍｅｄｉｕｍ ｇａｉｔ）及び伸張速歩（ｅｘｔｅｎｄｅｄ ｇａｉｔ）で前進している、といった風に動いている歩様を分類することができる。この分類を解析自体に使用することができるか、または更に別のデータ解析に使用して、例えば歩様に関して特定の解析を実施することができる。例えば、或るタイプの詳細解析は速歩（ｔｒｏｔ）のみに適用することができ、そして分類を使用して解析を実施することができる。解析を使用して、「跛行」対「跛行なし」として二つにに分類するのではなく、微妙な跛行を判断することができる。

歩様解析の別の部分は、馬の歩様の運動形態（ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｍｏｔｉｏｎ）に関連する信号の測定に関する。運動形態は、肢部の軌跡（「パドリング」、左右の揺れに対する直線的な動き、蹄が地面に当たって「地面を叩く動き」などのような）、歩様の種々の段階のタイミング（蹄が地面を叩く直前の滞留時間、「宙に浮いている時間」のような）、及び運動全体のスムーズさのような肢運動の詳細態様によって変わり得る特徴を含む。馬の歩様の運動形態を特徴付ける量は、ハブまたはサーバにおいて下方のセンサ信号に基づいてリアルタイムに生成される、或いはセンサデータに関する後の時点での解析結果の一部分として生成される。

別の適用形態は歩様解析にも関連するが、収集期間は１日よりも長くなり得る。例えば、センサは馬に取り付けることができ（例えば、計測装置を取り付けた馬蹄の使用を含む）、そしてデータは数日間、数週間、またはそれよりも長い期間に渡って収集される。このようなアプローチでは、経時変化を使用して跛行のような状態を検出するか、または予測することができる。長期間は必ずしも連続している訳ではない。例えば、センサは馬に各日の通常のトレーニング時間の間に取り付けることができる。別の構成として、センサを馬に取り付け、そして取り付けた状態を継続させることができる。

別の適用形態では、閉じたループで行なわれる診断手順を用いる。この適用形態では、センサを動物に取り付け、そして第１セットの測定及び関連解析を行なう。差分診断（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）または決定木アプローチ（例えば、専門知識に基づくか、または実験データから生成される）を利用して、第１の解析の結果に基づいて、次のセットの測定を行なうことを決定する。異なる一連の動きを行なわせるか、またはセンサの位置を直す、或いは異なるセンサを繰り返しのたびに使用することが必要になる。診断プロセスまたは決定プロセスはコンピュータを援用して実行することができる、例えばどの測定を前の繰り返しにおける解析結果に基づいて行なうかという手順に関する論理を符号化する。

データをセンサからユーザに供給する一つの方法では、データの表形式表示またはグラフ表示を使用するグラフィカルインターフェースを援用する。インターフェースによりユーザは適宜、特定の表示データを拡大するか、または深く分析して更に詳細な情報を閲覧することができる。

長期モニタリングまたは或る時間間隔での（例えば、週ごとの）繰り返しモニタリングを使用してトレンドを見付け出すことができる。例えば、特定の馬に関するデータをサーバに保存し、そして自動測定法またはコンピュータ援用技術を使用して保存データを解析する。一つのタイプの解析では、過去データからの統計的変位を使用して異常なイベントまたはトレンドを見付け出し、これらのイベントまたはトレンドを怪我に関連付けることができる。別のタイプの解析では、比較を或る馬に関するデータと別の馬に関するデータとの間で、または或る集団の馬に関するデータの間で行なう。

別の適用形態では、センサデータを使用して変化を追跡する。このような追跡することの一つの態様では、調整状況を追跡する、すなわち馬の体力及び筋力を定量パラメータに基づいて追跡する。例えば、システムは情報を提供することができ、この情報を使用してどの筋肉群をトレーニングにおいて更に強化する必要があるかを判断する。このような追跡の別の態様は、怪我をした後の馬のリハビリテーションまたは回復に関する。例えば、定量的データを使用して怪我の後の回復期間における最善のトレーニング計画を決定することができる。

関連する適用形態では、怪我からの回復期間における経過をモニタリングする。怪我の後のケアを行っている間に定期的に（または継続的に）、動物をモニタリングし、そして歩様のような特徴または運動能力指標を記録する。次に、これらの特徴または指標を使用して、動物の回復状態を判断する、そして／または動物が行なうべき作業のタイプまたは量を求める。回復状態は所定の閾値によって測定することができ、そして例えば同様の怪我をしている或る集団の同様の動物に関する、前の怪我から回復している間のこれまでのモニタリング経過を比較することにより判断することができる。

関連する適用形態は、動物のトレーニング、または調整状態、或いは準備状態を評価するか、またはモニタリングすることを含む。例えば、馬に関するデータを使用して何が最適なトレーニング方法、または調整方法であるかについて判断する。例えば、このデータを使用して、馬に蹄鉄を付けるための異なる手法の効果を判断し、そして蹄鉄の選択及び装着を最適化する。

別の適用形態は、馬の競走能力または潜在競走能力の評価に関する。このような適用形態では、怪我を診断するのではなく、例えばスピード、耐久力、ジャンプ力などに関する身体的パラメータをシステムを使用して収集する。このデータは、他の客観的測定値（例えば、馬体測定値またはＸ線写真、或いは馬体検査値）、または主観的評価値と併せて使用することができる。例えば、一流の競走馬の身体的特徴、生理学的特徴、及び運動能力指標に関する客観的データ及び定量的データを使用して客観的ベンチマーク指標を、または目標とする一連のパラメータを提供することができ、次にしばらく経った後、或る集団の馬をこれらのベンチマーク指標に向けて育成する際のトレンドを使用して、若い馬、またはトレーニングを受けていない馬の顕著な特徴を特定することができ、これらの特徴は、加齢したときの、または十分にトレーニングを受けたときの次の高いレベルの競走能力に良好に対応する。例えば、この情報は購入計画の見積もりの客観的基礎となり、かつこの情報を使用して投資回収を最大化することができる。この情報は競走馬だけでなく、障害飛越馬及び他の競技を行なう馬にも適用することができる。

関連する適用形態は、馬に関連する人の運動能力の評価、及び彼らの運動能力の向上に関する。例えば、この適用形態では、騎乗者に対して、騎乗者がどのように騎乗しているかに関して定量的フィードバックを行なうことができる。

別の適用分野は、例えば馬の販売に際する不正行為を防止するための馬の識別に関する。詳細歩様パターンのような所定の身体的パラメータは或る馬に固有のものであり、かつ容易に模倣することができるというものではない。特定の馬に関して既に記録され、かつ認証されているデータを使用して、後の時点で、別の馬が当該馬と同じであるかどうかを判断することができる。例えば、統計的試験によって、馬に関する新規データが当該馬に固有のものである（例えば、データが異なる馬に関して取得されたものであるという統計的確率が低い）かどうかについて判断することができ、そして他の馬から取得されるデータを使用する判別解析によって、馬の識別情報に関連する高信頼度情報となるセンサ測定値に基づいて生成される特徴を識別することができる。

不正行為防止に関連する別の適用形態は、保険金詐欺の防止に適用することができる。例えば、定量的データの収集は、馬の健康状態に関連する保険を取得する状況に関して行なうことができる。保険業者は、このようなデータ収集が連続する長期間に渡って行なわれ、これによって、例えば短時間作用型薬剤を使用することにより所定の状態を隠匿することが困難になるような状況を必要とする。

別の適用形態は、例えば馬術競技の間の安全に関する。幾つかの競技は、馬及び騎乗者の両方にとって非常に危険になり得る。この適用形態では、比較的邪魔にならないセンサを、競技に参加する馬に取り付ける。センサデータは競技の間、継続的にモニタリングされる。人手によるモニタリングに基づいて、または自動信号処理アルゴリズムに基づいて、競技中の各馬は追跡され、そして怪我の可能性が高い状態が検出されると、騎乗者は競技コースから外れることができる。

他の適用形態は、例えば妊娠中の長期モニタリングに関し、この長期モニタリングでは、婦人科系の信号及び／又は胎児信号がモニタリングされる。更に、モニタリングは、他の健康な動物の腹痛を検出するために行なうことができる。

システムは、動物が、例えば厩舎に、搬送中の車両に、またはトレッドミルに乗る形で閉じ込められている状態に適用することもできる。このような適用形態では、ハブを馬に取り付ける必要はなく、固定位置に、可能であればサーバの中に共に、或いはサーバによって管理される形でサーバの中に配置することができる（例えば、サーバコンピュータ内の周辺カードまたは周辺機器として）。動物を閉じ込める場合でも、馬に取り付けられるセンサとシステムの残りの部分との間を有線接続しないことによって、診断手順またはモニタリング手順が容易になり、かつ簡単になる。

非常に広範囲のセンサタイプ及びアルゴリズムを用いることができるようにするために、システムの好適なバージョンでは、自己構成機能によってシステムの一部分を利用可能なセンサデータに基づいて自動的に構成することが可能になる。

一つのタイプの自動構成は、利用可能なセンサデータの自動検出に関する。例えば、種々のセンサを馬に取り付けることができ、そしてハブは、どのデータが利用可能であるかについて自動的に判断する。ハブはまた、局所処理アルゴリズムを構成して、例えば歩様パターンを利用可能な全てのセンサデータに基づいて推定することができる。例えば、蹄圧データが利用可能である場合、肢端からの慣性データしか利用することができない場合とは異なる信号処理アルゴリズムを用いることができ、そして更に別のアルゴリズムは、蹄圧測定値及び慣性測定値の両方を利用することができる場合に用いることができる。

センサのタイプを、システムを自動構成するために識別する処理では、非常に小型の高性能トランスデューサ、または分散アレイの一部分である高性能トランスデューサに関するＩＥＥＥ １４５１．４規格のような公開規格を使用することができる。

センサは更に、センサ自体を識別し、例えばセンサパラメータをハブに供給し、これらのパラメータを使用してデータを校正することができる。更に、システムは、馬のどの部位にセンサが取り付けられているかについて自動的に判断することができる。例えば、どの加速度センサが馬の各肢に取り付けられているかを識別する必要があるのではなく、システムはどの信号がどの脚から送出されているかについて自動的に判断することができる。更に、リンクセグメントをモデル化することにより解析を行なうだけでなく自動構成を行なうことができる。例えば、馬の肢のモデルに基づいて、各センサの取り付け先である特定の肢部だけでなく、当該肢部上の位置を自動的に求めることができる。例えば、騎乗者はシステムに、馬が右手前（ｒｉｇｈｔ ｌｅａｄ）で駈歩していることを通知することができ、次にこのような歩様のモデルを使用してセンサ位置を自動的に校正する。ゲイン、オフセット、レート、またはドリフトなどのようなセンサの測定パラメータもセンサによる測定値に基づいて自動的に設定することができる。

センサは種々のタイプとすることができる。例えば、或るセンサは、工業規格インターフェースを使用する「市販の」デジタル機器またはアナログ機器である。例えば、ＵＳＢ対応またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応マイクロホンまたはカメラがこのようなデバイスに相当する。別の構成として、センサは共通アナログインターフェースを使用することができ、そしてハブの、またはセンサモジュールの対応アナログインターフェースに直接接続することができる。他のセンサは特殊用途デバイスであるが、標準デバイスをエミュレートすることができる。例えば、内視鏡は、標準のＵＳＢビデオカメラと同じＵＳＢインターフェースを有することができる。他のデバイスは、例えば低電力無線ネットワーク通信を使用する非標準のインターフェースを有することができる。最後に、或るデバイスに関しては、ハブが専用受信機のエミュレートを行なって、例えば心拍数測定値を受信する。

他のタイプの自動構成は、センサの取り付け先の特定の馬の自動検出に関して行なわれる。一例として、ＲＦＩＤ技術を使用して、馬を、馬に取り付けられるタグを使用して識別することができる。このような技術に関連する利点として、ＲＦＩＤデータまたは関連データを使用してデータの認証が可能になる。

システムではセンサの自動校正が可能である。例えば、センサからのデータを使用してゲイン、レート、オフセット、及びドリフトを校正し、そして補償することができる。別の構成として、多数のセンサからのデータを合成してこの校正を行なうことができるか、または特定の馬からのこのデータ、及び時間、及び場所は、他のトライアル、または他の馬からの追加情報と合成することができる。

図２Ａによれば、システムの一つの実施形態はセンサ群１１０、及び馬に固有の一つ以上のハブ１２０を含む。センサ群１１０は、動物の特徴を測定するセンサ（アニマルセンサ）２１０を含み、アニマルセンサとしては、歩様関連センサ（加速度センサ、圧力センサなどのような）、心臓血管用センサ、呼吸センサ、胃腸センサ、及び婦人用／胎児モニタリング用センサを挙げることができる。騎乗者用センサ２２０は騎乗者の位置、生理学的状態などに関連する測定値を供給する。環境センサ２１９は温度、湿度などに関連する測定値を供給する。更に、馬の位置及び記録時間を求めるためのＧＰＳ受信機を含むことができ、更に馬（及び騎乗者）の識別情報を求めるＲＦＩＤリーダを含むことができるコンテキストモジュール２３６はデータをハブ１２０に供給することができる。

ハブ１２０はセンサ通信インターフェース２２２を含み、このインターフェースはセンサ群１１０に到る通信経路となる。プロセッサ２２４はセンサ通信インターフェースに接続される。プロセッサは、処理命令記憶装置２３０に保存される命令（プログラム、プロシージャ、スクリプトなどのような）を実行する。これらの命令はハブに、例えばリードオンリメモリに半永久的に格納することができ、マシン読み取り可能な媒体から読み込むことができるか、または例えばサーバ１３０から通信リンクを通してダウンロードすることができる。ハブはデータ記憶装置２２８も含み、この記憶装置を使用してセンサデータを、例えば当該データがハブにおいて処理されるときに、または当該データがサーバへの送信のために一時的に保存されるときに保持する。ハブのユーザインターフェース２３２はユーザ表示／制御２３４を行なうためのインターフェースとなる。サーバ通信インターフェース２２６はサーバ１３０に到るデータ通信経路となる。

ここで、ハブは馬に、例えば鞍に、またはウェイトポケットに取り付ける必要はないことに留意されたい。一つの別の構成では、ハブは騎乗者が持ち運ぶ。別の構成では、特に馬が閉じ込められた状態になっている場合に、ハブを馬が搬送するのではなく、馬の近くに配置する、例えば厩舎に、トレーラに、或いは荷台に収容する。ハブは特定用途向けハードウェアを含むことができ、かつハブを携帯情報端末（ＰＤＡ）または携帯電話機（例えば、データゲートウェイとして機能して、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ対応センサ信号をＧＳＭデータネットワークに渡す）のような更に広く利用することができるプラットフォームで管理することができる。

ハブ１２０は馬に長期間に渡って関連付けることができ、例えばハブを必要に応じて馬に取り付け、そして馬から取り外すことができる。異なる時間で、ハブは異なるサーバ１３０と通信することができる。認証技術を使用してハブが情報を無認可のサーバに開示することを防止するか、または共通サーバのデータを保護する。

図２Ｂによれば、馬から遠く離れた状態で、サーバ１３０は一つ以上のワークステーション２４０を含むことができ、これらのワークステーションの各々はデータ保存用のデータ記憶装置２４２、及びレポート／表示を行なうためのユーザインターフェース２４４、及び入力／制御２４６を含む。別のコンピュータはデータサーバ２５０として機能することができ、更にデータ記憶装置２５２を含む。例えば、データサーバは集中型コンピュータとすることができ、このコンピュータはセキュアなデータ格納手段として機能し、データは種々の馬から、かつ種々の会場で収集され、各会場では異なるワークステーション２４０を利用することができるか、またはデータは獣医学的ケアまたは不正行為防止のような種々の目的のために保持することができる。データサーバは関連認証データ２５４を格納するセキュアなデータ記憶装置２５２を含むことができる。データサーバはローカルユーザインターフェース２５８及びリモートユーザインターフェース２６０を含むことができ、これらのインターフェースによってデータを閲覧し、そしてシステムを制御する。データを表示するこれらのインターフェースはモジュールとすることができ、かつ構成可能であり、特定の瞬間の静止画像に基づいて、全ての生データに対する種々の統合及び抽出レベルで、リアルタイムよりも高速な処理を行なう機能を備える。種々のタイプのグラフ表示またはアニメーション表示を、データに基づいて行なうことができる。例えば、センサデータ、または生成される量は、グラフ形式または数値表形式で表示するか、または視覚化することができる。アニメーションもデータに基づいて生成して、例えば動物の幾つかを、または全てを模式的に（例えば、棒線の形で）示すか、またはリアルなアニメーションとして表示することができる。種々のソースからのデータを同期させ、そして共に表示して、例えば動物の実際の映像記録、及びセンサ測定により生成されるデータの同期表示を可能にする。同様の同期は、ＭＲＩ撮像及び超音波撮像を含む他の撮像技術に適用することができる。

更に、この情報を離れた位置からモニタリングし、そして表示することは、インターネットのようなワイドエリア通信ネットワークを通して可能であり、遠距離対応型の獣医診療サービスが可能になるか、または乗馬練習、トレーニング法、または競技に対する所有者によるモニタリングが可能になる。

このデータは、騎乗者、調教師、または獣医が供給する体系的なメモ、または自由形式のメモ、または他の診断画像、或いは測定値のような他のデータに関連付けることができる。

システムの別のバージョンは、馬とは異なる動物に適用することができる。これらの方法のうちの幾つかの方法は、特に四肢動物の歩様解析に関するものであるが、一般的に、これらのアプローチはこのような方法に制限されることはない。実際、システムの或る適用形態は、例えば競技種目を競っている人に対するモニタリングに適用することができる。

多数の別のシステムアーキテクチャは、上述の標準的なアプローチの範囲内で使用することができる。別の通信技術は上に説明されている。更に、モジュールの構成は異なる構成とすることができる。例えば、ハブは、センサ群がサーバと直接通信することができる場合には使用する必要がない。このような場合においては、データ処理の全てはサーバで行なわれる。別の構成では、処理の全てがハブにおいてリアルタイムで行なわれるので、サーバはリアルタイム処理には必要ではなくなる。例えば、サーバがデータの格納手段となり、データがハブに記録され、そして周期的にサーバに転送される。

種々の異なるタイプの認証技術及び関連技術をシステムに使用することができる。これらの技術は、データの守秘性を保持して、データが改ざんされていないことを保証し、かつ収集の時間及び場所、更には可能であればデータの発信源となった動物の識別情報に関してサードパーティによる有効性確認を行なうアプローチを含む。

認証は信頼チェーンに基づいて、例えばデータに署名するために使用される暗号証明書チェーンに基づいて行なわれる。例えば、データの有効性は、当該データが特定のハブを通して収集されているものであると証明することができ、そしてハブの有効性は信頼の置けるエンティティ（またはエンティティチェーン）によって、当該ハブが特定の馬に関連付けられているものであると証明することができる。更に別の認証は、測定の連続性、及び運動の特徴的なパターンの連続性に基づいて行なわれるので、一旦、ハブが或る動物に接続されると、当該ハブからの測定値が同じ動物からの測定値である状態が継続している確度が或る程度高いレベルに達するようになる。

ハブはプログラム可能なプロセッサを使用して、かつハブの磁気ディスクまたは固体メモリのような媒体に保存されるソフトウェアによる制御の下に用いることができる。プログラム可能なプロセッサは特定用途向けプロセッサとすることができるか、または汎用プロセッサとすることができる。ハブは標準のオペレーティングシステム（リナックス（Ｌｉｎｕｘ）のような）を使用することができる。ハブに関するソフトウェアは光ディスクのような媒体で配布することができるか、またはデータネットワークを通して配信する（すなわち、伝搬信号として）ことができ、そしてハブにダウンロードすることができる。サーバコンピュータは、プログラム可能なプロセッサで実行されるソフトウェアによって制御することもでき、ソフトウェアは媒体に保存され、この媒体は普通、磁気ディスクを含む。

これまでの説明は例示を行なうために為され、添付の請求項に示す技術範囲によって規定される本発明の技術範囲を制限するために為されるのではない。他の実施形態は次の請求項に示す技術範囲に含まれる。

馬の計測、遠隔測定を行なう情報システムの模式図である。 計測、遠隔測定を行なう情報システムのブロック図である。 計測、遠隔測定を行なう情報システムのブロック図である。

Claims (34)

1. 動物の運動の特徴をモニタリングする方法であって、
   動物の肢に関連する運動関連パラメータを測定するセンサを含む一つ以上のセンサを動物に取り付けること、
   センサデータを前記一つ以上のセンサから受信すること、
   動物の運動の特徴を前記データに基づいて特定することを含む、前記受信センサデータを処理すること、
   を備える方法。
2. 前記一つ以上のセンサを動物に取り付けることは、複数のセンサを前記動物に固定し、各センサは少なくとも幾つかの前記センサデータを供給することを含む、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記一つ以上のセンサは、各センサが動物の異なるパーツに関連する運動関連パラメータを測定する複数のセンサを含む、請求項２に記載の方法。
4. 動物が通常の行動している間に前記センサデータを収集することを更に含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
5. 動物が通常の行動をしている間に前記センサデータを収集することは、前記データを競技中に収集することを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記受信センサデータの処理は通常の行動の間に行なわれる、請求項４に記載の方法。
7. 前記受信センサデータを処理することは、前記データをリアルタイムモードで処理することを含む、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記受信センサデータを処理することは、前記データをバッチモードで処理することを含む、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記運動の特徴を特定することは、動物の歩様の特徴を特定することを含む、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
10. 歩様の特徴は歩様の身体的パラメータを含む、請求項９に記載の方法。
11. 歩様の特徴は、動物の歩様に観察される跛行を含む、請求項に９記載の方法。
12. 前記受信センサデータを処理することは怪我の状態を前記受信信号に基づいて特定することを更に含む、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
13. 怪我の状態は、実際に怪我している状態、及び怪我し易い状態のうちの少なくとも一つを含む、請求項１２に記載の方法。
14. 一つ以上のセンサは、慣性位置センサ、運動センサ、または加速度センサ；張力センサ、力センサ、または圧力センサ；筋肉センサ、神経センサ、または相互接続型自己組織化センサ；呼吸センサ；心臓血管用センサ；血中酸素センサ；温度センサ；及びオーディオセンサまたはビデオセンサから成るグループから選択されるセンサを含む、請求項１に記載の方法。
15. 前記一つ以上のセンサを動物に取り付けることは、前記センサを取り外し可能に取り付けることを含む、請求項１に記載の方法。
16. 前記センサデータを受信することは、前記データを動物の近傍の無線ネットワークを通して送信することを含む、請求項１に記載の方法。
17. 前記センサデータを受信することは、前記データを無線リンクを通して、動物から遠く離れたステーションに送信することを更に含む、請求項１６に記載の方法。
18. 動物の怪我を防止する方法であって、
    動物に関連する身体的パラメータ及び／又は生理学的パラメータをモニタリングするためにセンサシステムを設けること、
    前記センサシステムから信号を受信すること、
    怪我の状態を前記受信信号に基づいて特定することを含む、前記受信信号を処理すること、
    を備える方法。
19. 動物は馬であり、そして前記方法は、馬術競技中の馬または馬の騎乗者のいずれか、または両方の怪我を防止するために行なわれる、請求項１８に記載の方法。
20. 前記怪我の状態は、実際に怪我している状態、及び怪我し易い状態のうちの少なくとも一つを含む、請求項１８に記載の方法。
21. 馬の運動に関連する身体的信号及び／又は生理学的信号を記録すること、
    保存データの有効性を確認するための認証データを保存することを含む、前記記録信号に基づいて求めたセキュアデータを保存すること、
    を備える方法。
22. 前記認証データは、馬の識別情報、及び前記信号を記録した時間及び場所のうちの少なくとも一つの有効性を確認する、請求項２１に記載の方法。
23. 馬の前記識別情報を、馬からの更に別の身体的信号及び／又は生理学的信号を記録し、そして前記別のデータと前記保存セキュアデータとを比較することにより馬を検証することを更に備える、
    請求項２１に記載の方法。
24. 動物の潜在能力を判断する方法であって、
    センサ測定値を動物から取得することを含む、客観的測定値を動物から取得すること、
    他の動物から取得される測定値に基づいて生成される基準と前記客観的測定値とを比較すること、
    潜在能力を前記比較の結果に基づいて予測すること、
    を備える方法。
25. 前記測定値を他の動物から取得し、そして他の動物の能力属性を保存する、請求項２４に記載の方法。
26. 前記測定値を他の動物から取得することは、潜在能力を判断する対象となる動物の成長段階に対応する成長段階にある他の動物から測定値を取得することを含み、他の動物の前記能力属性を保存することは、後の成長段階に対応する他の動物の属性を保存することを含む、請求項２５に記載の方法。
27. 動物をモニタリングするシステムであって、
    前記動物の少なくとも一つの肢に関連する身体的パラメータを測定する少なくとも一つのセンサを含む、前記動物に固定されるセンササブシステムと、
    前記センササブシステムが供給するデータをリアルタイムで処理するコンピューティングサブシステムと、
    前記センササブシステム及び前記コンピューティングサブシステムを接続してセンサデータを前記センササブシステムから前記処理サブシステムに送給する通信サブシステムと、
    を備えるシステム。
28. 動物をモニタリングするシステムであって、
    前記動物に取り付けられるセンサからセンサデータを受け入れる受信機と前記受け入れたセンサデータに基づくデータを供給する送信機とを含む、動物に取り付けられる通信ハブと、
    各センサがセンサデータを前記ハブに供給する送信機を含む、複数のセンサと、
    を備え、前記通信ハブは、センサデータを、動物に取り付けられる前記複数のセンサを選択することにより受信するように構成されている、システム。
29. 前記ハブが供給するデータを受信するリモートステーションを更に備える、請求項２８に記載のシステム。
30. 前記リモートステーションは、前記ハブからの無線通信を許可する受信機を含む、請求項２９に記載のシステム。
31. 前記リモートステーションは、前記ハブから受信するデータを処理するプロセッサを含む、請求項２９に記載のシステム。
32. 前記ハブの前記受信機、及び前記複数のセンサのうちの少なくとも幾つかのセンサの前記送信機によって前記これらのセンサと前記ハブとの間の無線通信が可能になる、請求項２８に記載のシステム。
33. 前記無線通信は無線周波数通信を含む、請求項３２に記載のシステム。
34. 前記ハブは、前記複数のセンサを選択することにより自動的に構成することができる、請求項２８に記載のシステム。

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