JP4958128B2 - 筋トーヌス計測装置 - Google Patents

Description

本発明は、パーキンソン病や脳卒中患者の筋トーヌス特性を計測し客観的に評価するための筋トーヌス計測装置に関する。

伸張反射の亢進状態をきたす痙縮や筋強剛などの筋トーヌス異常は錐体路や錐体外路障害により生じ、中枢性障害の程度を評価する尺度として非常に有用な診察所見である。ところが、熟練した医師でなければその程度を正確に評価することは困難である。現在、臨床現場で良く用いられている評価指標としては、痙縮についてはModified Ashworth Scale、筋強剛についてはＵＰＤＲＳ(Unified Parkinson Disease Rating Scale)が知られているが、いずれも基準が半定量的であり、評価者間差異や評価者内差異が生じることがある。そのため、これらの定量的な計測機器の開発が望まれている。

このような計測機器の多くは、手や肘関節の角度と関節周りのトルクとを計測するものであるが、いずれも大がかりな装置を必要としたり、被験者への装置の装着性に難点があって被験者に負担を強いたりする等の問題を有しており、実用化されたものはほとんどない。

特許文献１及び非特許文献１には、一対の圧力変換器を備えたミット型又はカフス型の筋力計が記載されている。評価者は、被験者の手首を一対の圧力変換器で挟むようにして把持して、被験者の肘を屈伸させる。このとき評価者が被験者の手首に加える押し引き力を一対の圧力変換器を介して測定する。同時に、被験者の前腕の変位が測定される。この筋力計は、比較的小型であり、被験者に対する装着性も従来に比べて改善されている。

特表平１０−５１１８６６号公報

Prochazka, A., et al.,"Measurement of rigidity in Parkinson's disease." Movement Disorder Society, 1997.12(1):p.24-32

しかしながら、上記の特許文献１及び非特許文献１の筋力計から得られるデータは、臨床的評価スコアとの相関が低く、筋トーヌス異常を客観的に評価することができない。

本発明は、上記の従来の問題を解決し、簡単な構成で、筋トーヌスを簡易且つ客観的に評価することができる筋トーヌス計測装置を提供することを目的とする。

本発明の筋トーヌス計測装置は、被験者の関節を屈曲伸展運動させるために加えられる力を検出する少なくとも１つの力覚センサと、被験者の関節の関節角度を測定するためのセンサとを備える。前記力覚センサで検出した力から関節を屈曲伸展させるための関節トルクを算出する。そして、被験者の関節を屈曲伸展運動させたときの前記関節トルク及び前記関節角度の経時的変化を、最大伸展位静止相、動的屈曲相、最大屈曲位静止相、及び、動的伸展相に分離し、前記動的屈曲相及び前記動的伸展相の少なくとも一方における前記関節角度と前記関節トルクとの関係から筋トーヌス特徴量を抽出する。

本発明では、関節の動的屈曲相及び動的伸展相の少なくとも一方における前記関節角度と前記関節トルクとの関係から筋トーヌス特徴量を抽出する。この筋トーヌス特徴量を用いることにより、極めて簡便な装置で、従来から医師が診察で行っていた診察手技に近い方法で筋トーヌスを客観的に評価することができる。これにより、神経筋疾患の臨床試験に対して客観的な評価指標を提供できるため、臨床試験の効率化・低コスト化が実現できるだけでなく、一般神経内科診療の向上や、さらには動態解析をサイエンスとして継続的に展開することで神経筋疾患の病態解明および制御の可能性がひらけるなど、保健医療の向上に大きく寄与できる。

図１は、本発明の一実施形態にかかる筋トーヌス計測装置の概略構成を示した図である。 図２は、本発明の一実施形態にかかる筋トーヌス計測装置におけるデータの解析手法を示した図である。 図３Ａは、健常者の筋トーヌス計測結果の代表的な生波形図である。 図３Ｂは、図３Ａの生波形図から得られた、動的屈曲相及び動的伸展相における角度−トルク特性図である。 図４Ａは、パーキンソン病患者（ＵＰＤＲＳ １）の筋トーヌス計測結果の代表的な生波形図である。 図４Ｂは、図４Ａの生波形図から得られた、動的屈曲相及び動的伸展相における角度−トルク特性図である。 図５Ａは、パーキンソン病患者（ＵＰＤＲＳ ２）の筋トーヌス計測結果の代表的な生波形図である。 図５Ｂは、図５Ａの生波形図から得られた、動的屈曲相及び動的伸展相における角度−トルク特性図である。 図６Ａは、パーキンソン病患者（ＵＰＤＲＳ ３）の筋トーヌス計測結果の代表的な生波形図である。 図６Ｂは、図６Ａの生波形図から得られた、動的屈曲相及び動的伸展相における角度−トルク特性図である。 図７Ａは、実施例で得たデータから抽出した動的伸展相バネ係数をＵＰＤＲＳごとに分類して示す箱ひげ図である。 図７Ｂは、実施例で得たデータから抽出した動的屈曲相バネ係数をＵＰＤＲＳごとに分類して示す箱ひげ図である。 図７Ｃは、実施例で得たデータから抽出したバイアス差の和をＵＰＤＲＳごとに分類して示す箱ひげ図である。 図７Ｄは、実施例で得たデータから抽出した上腕二頭筋のＩＥＭＧ比をＵＰＤＲＳごとに分類して示す箱ひげ図である。 図７Ｅは、実施例で得たデータから抽出した上腕三頭筋のＩＥＭＧ比をＵＰＤＲＳごとに分類して示す箱ひげ図である。 図８は、実施例で得た上腕二頭筋についてのＩＥＭＧ比を、健常者群とパーキンソン病患者群とに分類して示した箱ひげ図である。 図９は、健常者、パーキンソン病患者（振戦なし）、パーキンソン病患者（振戦あり）について、動的伸展相での肘関節トルクを時間微分して得たトルク微分の経時的変化を示した図である。

上記の本発明の筋トーヌス計測装置は、少なくとも一つの力覚センサを備える。被験者の関節を屈曲させるために加えられる力と伸展させるために加えられる力とを共通する一つの力覚センサで検出してもよいし、別々の力覚センサで検出してもよい。

前記少なくとも１つの力覚センサと前記関節角度を測定するためのセンサとが共通するベース上に搭載されていることが好ましい。これにより、装置を小型化することができるので、被験者に対する装着性が向上する。また、装置の構成点数が少なくなるので、筋トーヌス計測を行う際のセットアップが簡単となる。

前記関節角度を測定するためのセンサが、ジャイロセンサを含むことが好ましい。この場合、ジャイロセンサは関節の屈曲伸展運動にともなって発生する角速度を検出し、検出した角速度を積分することで関節角度を算出することができる。これにより、関節角度の測定を簡単且つ小型の装置で精度良く行うことが出来る。

前記筋トーヌス特徴量が、関節のバネ係数を含むことが好ましい。関節のバネ係数は筋強剛の程度と相関性を有しているので、バネ係数を用いることで筋トーヌスの評価の信頼性が向上する。

前記バネ係数が、関節の動的屈曲相及び動的伸展相におけるバネ係数であることが好ましい。これにより、筋トーヌスの評価の信頼性が更に向上する。

前記筋トーヌス特徴量が、関節の動的屈曲相における前記関節角度と前記関節トルクとの関係と、関節の動的伸展相における前記関節角度と前記関節トルクとの関係との差に基づく特徴量を含むことが好ましい。一般に、筋強剛の程度が強くなるほど、動的屈曲相と動的伸展相とでは運動系のダイナミクスの差が大きくなる。従って、この好ましい態様によれば、筋トーヌスの評価の信頼性が向上する。

本発明の筋トーヌス計測装置が、表面筋電位を測定する表面電極を更に備えることが好ましい。この場合、関節の最大屈曲位静止相及び最大伸展位静止相における前記表面筋電位から筋電活動特徴量を更に抽出することが好ましい。筋強剛の有無は、関節の最大屈曲位静止相及び最大伸展位静止相における表面筋電位の変化と相関性を有している。従って、この好ましい態様によれば、健常者とパーキンソン病患者との識別をより高精度で行うことが出来る。また、筋電活動特徴量を用いてパーキンソン病患者の筋強剛の重症度識別を行うことも出来る。

本発明の筋トーヌス計測装置が、前記関節トルクを周波数解析することにより関節トルク特徴量を更に抽出することが好ましい。これにより、健常者とパーキンソン病患者との識別や、パーキンソン病患者の振戦の有無の識別を客観的に行うことができる。

前記関節が肘関節であることが好ましい。これにより、従来から医師が診察で行っていた診察手技により近い方法で筋トーヌスを客観的に評価することができる。

以下に、本発明を一実施形態を示しながら詳細に説明する。但し、本発明は以下の実施形態に限定されないことはいうまでもない。

患者の肘関節の屈曲伸展運動を通じて筋トーヌス特性を計測する、本発明の一実施形態にかかる筋トーヌス計測装置の概略構成を図１に示す。

この筋トーヌス計測装置は、検出部１０と、計測データを演算処理する演算装置５０と、演算結果を出力する出力装置５２とを備える。検出部１０は、略コ字状又は略Ｕ字状を有し且つ実質的に剛体とみなすことができるベース１１を含む。図１に示すように、検出部１０を、被験者１の手関節部を挟むように装着し、験者２が検出部１０を介して被験者１の肘関節を屈曲伸展させる。

ベース１１の互いに対向する一対の挟持板１２ａ，１２ｂには、一対の力覚センサ２０ａ，２０ｂが互いに対向して固定されている。力覚センサ２０ａ，２０ｂとしては、力覚センサ２０ａ，２０ｂに加えられる圧縮力を検出することができれば、その構造に制限はなく、従来より公知の汎用の力覚センサを用いることができる。一対の力覚センサ２０ａ，２０ｂが対向する方向をＺ軸とすると、力覚センサ２０ａ，２０ｂは、少なくともＺ軸方向の力を検出する。力覚センサ２０ａ，２０ｂとして、例えばＺ軸を含む３軸方向の力を検出する汎用の３軸小型力覚センサを用いることができる。Ｚ軸方向の力に加えて、Ｚ軸方向と直交する直交２軸方向の力を検出することで、験者２が被験者１に対して加える力の方向を修正したり、検出したＺ軸方向の力のデータを補正したりすることができる。肘関節の屈曲伸展運動を行う際に力覚センサ２０ａ，２０ｂが被験者１の皮膚に直接接触することによる痛みを緩和するために、力覚センサ２０ａ，２０ｂの互いに対向する面（被験者１の手関節部に当接する面）に柔軟なパッドを貼付しても良い。

ベース１１の一対の挟持板１２ａ，１２ｂを繋ぐ架橋板１３には、ジャイロセンサ３０が固定されている。ジャイロセンサ３０は、被験者１の肘関節の屈曲伸展運動にともない変化するジャイロセンサ３０を含む検出部１０の姿勢の変化を検出する。

本実施形態の筋トーヌス計測装置は、更に表面筋電位を検出する表面電極４０ａ，４０ｂを備えている。表面電極４０ａ，４０ｂは、被験者１の上腕二頭筋及び上腕三頭筋の位置にそれぞれ貼付される。表面電極４０ａ，４０ｂとしては、表面筋電位を計測するのに用いられる公知の電極を利用することができる。

被験者１の肘関節を屈曲伸展運動させる際、検出部１０は肘関節を中心とする円弧に沿って移動する。肘関節の屈曲伸展運動の間、この円弧の接線方向に対して常にＺ軸が平行になるように、検出部１０の姿勢が維持される。力覚センサ２０ａ，２０ｂは、験者２が被験者１の肘関節を屈曲伸展運動させる際に、験者２が被験者１に対して加えるＺ軸方向の力に応じた電圧を出力する。力覚センサ２０ａ，２０ｂから出力された電圧は、必要に応じて力覚センサ用アンプ２１で増幅された後、Ａ／Ｄ変換ボード５１を介して演算装置５０に入力される。ジャイロセンサ３０から出力された、その姿勢の変化に応じた電圧は、Ａ／Ｄ変換ボード５１を介して演算装置５０に入力される。表面電極４０ａ，４０ｂから出力された電圧は、必要に応じて筋電図用アンプ４１で増幅された後、Ａ／Ｄ変換ボード５１を介して演算装置５０に入力される。

被験者１の肘関節に対して、（１）最大伸展位静止、（２）動的屈曲、（３）最大屈曲位静止、（４）動的伸展の４つの相を繰り返しながら、関節トルク、関節角度、表面筋電位を測定する。

図２は、本実施形態にかかる筋トーヌス計測装置において演算装置５０が行うデータの解析手法を示した図である。

関節トルクは、力覚センサ２０ａ，２０ｂを介して検出されたＺ軸方向の力と、別途測定された被験者１の肘関節と検出部１０の装着位置との距離（即ち、屈曲伸展運動の際に検出部１０が移動する円弧の半径）とから算出される。関節角度は、ジャイロセンサ３０を介して検出された検出部１０の姿勢の変化（角速度）を積分することで算出される。そして、関節トルク及び関節角度の経時的変化（生波形）を上記の４つの相に分離して、動的屈曲相及び動的伸展相のそれぞれにおける関節角度と関節トルクとの関係から筋トーヌス特徴量を抽出する。筋トーヌス特徴量としては、関節の動的屈曲相バネ係数、関節の動的伸展相バネ係数、バイアス差の和（詳細は後述する）などを例示できる。

さらに、表面電極４０ａ，４０ｂを介して検出された表面筋電位の経時的変化（生波形）を上記４つの相に分離して、筋電活動特徴量を抽出する。筋電活動特徴量としては、ＩＥＭＧ比（詳細は後述する）などを例示できる。

また、図示していないが、動的伸展相及び／又は動的屈曲相での関節トルクの経時的な変化を周波数解析することにより関節トルク特徴量を抽出してもよい。

演算装置５０で得られた上記の筋トーヌス特徴量、筋電活動特徴量、及び関節トルク特徴量に関するデータは演算装置５０内に蓄積されても良い。また、演算装置５０は、蓄積されたデータを例えば統計的手法により解析して筋トーヌスの重症度判別を行っても良い。関節角度、関節トルク、及び表面筋電位の生波形図や、上記の各種特徴量、更には重症度判別結果などは、験者の要求に応じて出力装置５２に出力される。演算装置５０としては、例えば汎用されているパーソナルコンピュータを用いることができる。出力装置５２としては、例えば各種ディスプレイやプリンタを用いることができる。

本発明による筋トーヌス計測装置は、検出部１０の装着による患者負担が少なく、従来から医師が日常の診察で行っている診察手技に限りなく近い方法で筋トーヌスの定量化を行うことが出来る画期的なシステムである。特に、屈曲伸展運動を、連続的な屈曲及び伸展を行う２つの動的な相と、最大屈曲位及び最大伸展位における２つの静的な相とに分け、それぞれの相から特徴的な量を抽出するという手法は、これまで世界に例がない。

上記の実施形態では、表面電極４０ａ，４０ｂを備えた筋トーヌス計測装置を示したが、本発明では表面電極４０ａ，４０ｂを省略することができる。後述する実施例に示されるように、動的屈曲相及び動的伸展相のそれぞれにおける関節角度と関節トルクとの関係から得られる筋トーヌス特徴量を用いることにより、パーキンソン病患者の筋強剛の重症度を客観的に識別することができる。

さらに、表面電極を用いて表面筋電位を検知することにより、健常者（ＵＰＤＲＳが０）と筋強剛が認められるパーキンソン病患者（ＵＰＤＲＳが１以上）とを客観的に識別することができる。また、パーキンソン病患者の筋強剛の重症度を客観的に識別することもできる。

上述した特許文献１及び非特許文献１に記載された従来の手法では、肘関節に１Ｈｚ以下の正弦波様の屈曲伸展運動を行わせ、このときの肘関節周りの運動系を時不変線形システムと仮定して、肘関節の弾性（バネ係数）と粘性とのベクトル和である機械インピーダンスを算出している。しかしながら、後述する実施例から明らかなように、実際には、動的屈曲相と動的伸展相とでは運動系のダイナミクスは同一ではない。上記の従来の手法では、この点を見落としていたことが、得られるデータと臨床的評価とが解離していたことの最大の原因であると考えられる。これに対して、本発明の計測装置では、動的屈曲相と動的伸展相とを異なる運動系と考え、それぞれにおける関節角度と関節トルクとの関係からバネ係数を含む複数の特徴量（筋トーヌス特徴量）を抽出する。これにより、パーキンソン病患者の筋強剛に関して、臨床的評価との相関性が極めて高い客観的評価を行うことが可能となった。さらに静的な最大伸展相及び最大屈曲相における筋電活動についての特徴量（筋電活動特徴量）を加えることで、健常者とパーキンソン病患者との識別も可能となった。また、関節トルク特徴量を用いてパーキンソン病患者の振戦の有無の識別や健常者とパーキンソン病患者との識別が可能となった。このように、本発明により、筋トーヌス異常の重症度識別や病態ごとのパターン分類が可能となり、医師の日常診療において極めて有用な情報を提供できる。

また、上述した特許文献１及び非特許文献１では、被験者の関節を屈曲伸展運動させる際に加えられる力を、空気（または流体）が充満された圧力パッドを介して検出している。この手法では、力検出の応答性が悪い。これに対して、本発明では力覚センサを用いる。力覚センサは一般に応答性が良好であるので、リアルタイムで高精度に関節トルクを測定することができる。また、力覚センサは一般に小型軽量であるので、被験者に対する検出部１０の装着負担を軽減することができる。

本発明は、上記の実施形態及び下記の実施例に限定されず、種々の変更が可能である。

例えば、力覚センサ２０ａ，２０ｂやジャイロセンサ３０が搭載されるベースの形状は、上記の実施形態のように略コ字状又は略Ｕ字状である必要はなく、例えば、全体形状が円形、楕円形、又は四角形を含む各種多角形などであって、中央が貫通した環状体であっても良い。更には、被験者への装着性を向上させるなどの目的で、ベースが可動部を有していたり、ベースの一部又は全体が可撓性を有していたりしていても良い。

一対の力覚センサ２０ａ，２０ｂに代えて、験者２が被験者１の肘関節を屈曲伸展運動させる際に加える押し引き力を検出する１つの力覚センサを用いてもよい。

また、被験者の関節を搭載するためのステージを設け、このステージと検出部１０との距離を自動的に計測する距離センサをさらに設けても良い。これにより、関節トルクを算出する際に必要な検出部１０の回転半径を簡単に測定することができる。

上記の実施形態では、関節角度を測定するためのジャイロセンサ３０を力覚センサ２０ａ，２０ｂとともにベース１１に搭載した。これにより、装置全体を小型化することができ、また、検出部１０を被験者に装着するだけで関節トルクと関節角度とを同時に測定することができる。但し、本発明では、関節角度の測定方法はこれに限定されず、公知の角度変化測定方法を利用することができる。例えば力覚センサ２０ａ，２０ｂを含む検出部１０とは別に、角度測定を行うセンサ（例えば、ポテンショメータ、ロータリエンコーダ）を治具を介して被験者の関節近傍に装着しても良い。

測定したデータを用いて所定の演算を行う演算装置と、演算結果を表示する表示装置とを小型化して検出部１０に搭載しても良い。

本発明の計測装置を、肘関節以外の関節に適用することはもちろん可能である。適用する関節に応じて、検出部１０の形状や表面電極の取付箇所などを適宜変更することができる。

厚生省特定疾患神経変性疾患調査研究斑パーキンソン病診断基準（１９９５年）によりパーキンソン病と診断された患者２７名（男性１６名、女性１１名、年齢４７〜８５歳）と健常者２４名（男性１８名、女性６名、年齢５５〜８５歳）に対して、図１に示した筋トーヌス計測装置を用いて筋トーヌス特性を計測した。

計測に先立って、健常者については神経診察を行い、パーキンソン病患者についてはＵＰＤＲＳ(Unified Parkinson Disease Rating Scale)ＰａｒｔIIIの評価を行い、筋強剛について０〜４の５段階でスコアをつけた（表１参照）。

被験者は安静座位でリラックスしてもらい、験者が一方の手で被験者の肘関節部を支え、他方の手で検出部１０を介して被験者の手関節部を持って他動的に被験者の肘関節の屈曲伸展運動を行った。計測は最大伸展位置から開始し、最大伸展位置で３秒間静止、２秒かけて屈曲、最大屈曲位置で３秒間静止、２秒かけて伸展、からなる繰り返し単位を６０秒間繰り返した。この計測を一人の被験者に対して左右の上肢についてそれぞれ２回ずつ施行して再現性を確認し、一人の被験者あたり左右各１データ（合計２つのデータ）を得た。得られた全データのうち、臨床的に筋強剛を認めた健常者のデータを除外し、また、表面筋電図の目視により明らかな随意運動が入ったと考えられるデータや、計測装置の不具合でノイズが入ったと考えられるデータなどを除外することにより、最終的に健常者について３９データ、パーキンソン病患者について５０データ、合計８９データを得た。

健常者およびパーキンソン病患者（ＵＰＤＲＳ １〜３）の代表的な計測結果の生波形図を図３Ａ、図４Ａ、図５Ａ、図６Ａに示した。また、これらの生波形図から得られる、動的屈曲相及び動的伸展相における角度−トルク特性図を図３Ｂ、図４Ｂ、図５Ｂ、図６Ｂに示した。

計測データから、筋トーヌス特徴量として肘関節の動的屈曲相バネ係数、肘関節の動的伸展相バネ係数、及びバイアス差の和を、さらに筋電活動特徴量としてＩＥＭＧ比を、それぞれ抽出した。これらの抽出方法は以下の通りである。

［バネ係数］
角度−トルク特性図において、全施行の屈曲相の全データポイントのうち関節角度が１０°〜１１０°の範囲を抽出し、その回帰直線を求めた。そして回帰直線の傾きを動的屈曲相のバネ係数と定義した。動的伸展相のバネ係数も同様に定義した。

［バイアス差の和］
角度−トルク特性図において、ある一つの関節角度における屈曲相の全施行のトルクの平均値を動的屈曲相のバイアスと定義した。動的伸展相のバイアスも同様に定義した。動的屈曲相のバイアスと動的伸展相のバイアスとの差をバイアス差と定義した。３０°、６０°、９０°の３つの関節角度についてバイアス差を計算し、それらの和をバイアス差の和と定義した。

［ＩＥＭＧ比］
最大屈曲相（最大屈曲位静止時）と最大伸展相（最大伸展位静止時）のそれぞれの表面筋電図波形を２．５Ｈｚのローパスフィルターを用いて整流平滑化した。次いで、整流平滑化した筋電図波形の１秒間における積分値（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ＥＭＧ＝ＩＥＭＧ）を計算した。上腕二頭筋のＩＥＭＧ比を、（上腕二頭筋のＩＥＭＧ比）＝（最大伸展相におけるＩＥＭＧ）／（最大屈曲相におけるＩＥＭＧ）と定義した。上腕三頭筋のＩＥＭＧ比を、（上腕三頭筋のＩＥＭＧ比）＝（最大屈曲相におけるＩＥＭＧ）／（最大伸展相におけるＩＥＭＧ）と定義した。ＩＥＭＧ比は、筋が受動的に伸展された状態での筋電活動の強さを示す特徴量である。上腕二頭筋及び上腕三頭筋のそれぞれについて、ＩＥＭＧ比を求めた。

バネ係数、バイアス差の和、ＩＥＭＧ比といったこれらの特徴量は、被験者の筋肉の量に依存するものと考えられたことから、被験者の体重から推定した上腕部の質量を用いて正規化を行った。さらに、特徴量抽出に先立って、関節トルクについては、重力によるトルクの補正を行った。

図７Ａ〜図７Ｅは、上記８９データから抽出した動的伸展相バネ係数、動的屈曲相バネ係数、バイアス差の和、上腕二頭筋のＩＥＭＧ比、上腕三頭筋のＩＥＭＧ比を、ＵＰＤＲＳごとに分類して示す箱ひげ図である。ＵＰＤＲＳとの相関係数ｒは、動的伸展相バネ係数が０．６５（９５％ＣＩ（confidence intervals）：０．５１〜０．７５）、動的屈曲相バネ係数が０．６０（９５％ＣＩ：０．４５〜０．７２）、バイアス差の和が０．７１（９５％ＣＩ：０．５９〜０．８０）、上腕二頭筋のＩＥＭＧ比が０．７２（９５％ＣＩ：０．６０〜０．８１）、上腕三頭筋のＩＥＭＧ比が０．３７（９５％ＣＩ：０．１７〜０．５４）であり、これらのいずれもがＵＰＤＲＳと相関を示している。したがって、動的伸展相バネ係数、動的屈曲相バネ係数、バイアス差の和、上腕二頭筋のＩＥＭＧ比、上腕三頭筋のＩＥＭＧ比のうちの少なくとも１つを用いることにより、パーキンソン病患者の筋強剛の重症度識別が可能になると考えられた。また、これらの特徴量のうちの２以上を併用することにより、パーキンソン病患者の筋強剛の重症度識別の信頼性が向上すると考えられた。

図８は、上腕二頭筋についてのＩＥＭＧ比を、健常者群とパーキンソン病（ＰＤ）患者群とに分類して示した箱ひげ図である。上腕二頭筋についてのＩＥＭＧ比は、健常者についての３９データのうち３１データでは１．１未満であるのに対して、パーキンソン病患者についての５０データのうちの４６データでは１．１以上であり、パーキンソン病患者では筋緊張の亢進状態が強いと考えられた。上腕二頭筋についてのＩＥＭＧ比は、カットオフ値を１．１としたときの感度は９２％、特異度は８０％であり、健常者とパーキンソン病患者との識別に有用と考えられた。

図９は、上から順に、健常者、パーキンソン病患者（振戦なし）、パーキンソン病患者（振戦あり）について、動的伸展相での肘関節トルクを時間微分して得たトルク微分値の経時的変化を示した図である。健常者では約８Ｈｚの低振幅なトルク微分値が認められ、振戦のないパーキンソン病患者では約６Ｈｚの不規則な振幅のトルク微分値が認められた。そして振戦のあるパーキンソン病患者では約４Ｈｚの高振幅なトルク微分値が認められた。振戦のあるパーキンソン病患者の肉眼的な振戦の周波数は約４Ｈｚであり、これを抽出できていると考えられた。これに対して、健常者では約８Ｈｚの成分、振戦のないパーキンソン病患者では約６Ｈｚの成分が特徴的であると考えられた。このように、関節トルクを周波数解析することにより関節トルクのピーク周波数を関節トルク特徴量として抽出することができ、これを用いて健常者とＰＤ患者との識別やＰＤ患者の振戦の有無の識別を客観的に行うことができると考えられた。

上記の実施例では、バネ係数は、角度−トルク特性図において関節角度が１０°〜１１０°の範囲での回帰直線の傾きから求めた。但し、関節可動域は被験者ごとに異なり、この関節角度範囲での回帰直線の傾きからバネ係数を求めることが妥当でないと考えられる場合がある。そのような場合には、角度―トルクシステムの周波数特性からバネ係数を推定しても良い。本発明者らは、この手法により算出したバネ係数が、角度−トルク特性図から算出したバネ係数とほぼ同等であることを確認している。

また、図９では動的伸展相での肘関節トルクを時間微分したが、動的屈曲相での肘関節トルクを時間微分しても図９と同様の関節トルク特徴量を抽出することができ、これを用いて健常者とＰＤ患者との識別やＰＤ患者の振戦の有無の識別を客観的に行うことができることを確認している。

本発明の利用分野は特に制限はないが、例えばパーキンソン病の重症度判定や、抗パーキンソン病薬投与前後の治療効果判定などに広範囲に利用することができる。

１０ 検出部
１１ ベース
１２ａ，１２ｂ 挟持板
１３ 架橋板
２０ａ，２０ｂ 力覚センサ
２１ 力覚センサ用アンプ
３０ ジャイロセンサ
４０ａ，４０ｂ 表面電極
４１ 筋電図用アンプ
５０ 演算装置
５１ Ａ／Ｄ変換ボード
５２ 出力装置

Claims (7)

1. 被験者の関節を屈曲伸展運動させるために加えられる力を検出する少なくとも１つの力覚センサと、被験者の関節の関節角度を測定するためのセンサとを備え、
   前記力覚センサで検出した力から関節を屈曲伸展させるための関節トルクを算出し、
   被験者の関節を屈曲伸展運動させたときの前記関節トルク及び前記関節角度の経時的変化を、最大伸展位静止相、動的屈曲相、最大屈曲位静止相、及び、動的伸展相に分離し、
   前記動的屈曲相及び前記動的伸展相の少なくとも一方における前記関節角度と前記関節トルクとの関係から筋トーヌス特徴量を抽出することを特徴とする筋トーヌス計測装置。
2. 前記筋トーヌス特徴量が、関節のバネ係数を含む請求項１に記載の筋トーヌス計測装置。
3. 前記バネ係数が、前記動的屈曲相及び前記動的伸展相におけるバネ係数である請求項２に記載の筋トーヌス計測装置。
4. 前記筋トーヌス特徴量が、前記動的屈曲相における前記関節角度と前記関節トルクとの関係と、前記動的伸展相における前記関節角度と前記関節トルクとの関係との差に基づく特徴量を含む請求項１〜３のいずれかに記載の筋トーヌス計測装置。
5. 表面筋電位を測定する表面電極を更に備え、前記最大屈曲位静止相及び前記最大伸展位静止相における前記表面筋電位から筋電活動特徴量を更に抽出する請求項１〜４のいずれかに記載の筋トーヌス計測装置。
6. 前記関節トルクを周波数解析することにより関節トルク特徴量を更に抽出する請求項１〜５のいずれかに記載の筋トーヌス計測装置。
7. 前記関節が肘関節である請求項１〜６のいずれかに記載の筋トーヌス計測装置。

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