バイオメカニズム学会誌

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歩幅を始めとする歩行パラメータは，有疾患者の身体機能としばしば関連する．近年，反射マーカを必要としないモーションキャプチャ装置Microsoft Kinect^TM が開発され，これをリハビリテーション分野に応用するための研究が数多く行われてきたが，Kinect の出力する骨格情報（スケルトン）の精度がリハビリテーション評価目的には十分でないことが指摘された．Kinect では，赤外線カメラで撮影した距離画像を基にスケルトンを自動抽出しているが，スケルトンの基になる距離画像を直接解析すれば推定精度を改善できる可能性がある．そこで本研究では，スケルトン（SKL）および距離画像（DEP），反射マーカ式動作計測装置（OptiTrack：OPT）を用いて歩行パラメータを推定し，これらの精度評価を行った．健常成人男性10 名を対象として，トレッドミル上歩行中の歩幅を測定し，基準値としたOPT に対するバイアスと二乗和平均平方根誤差（RMSE）を求めた．得られた歩幅のRMSE は，DEP がSKL よりも有意に小さい数値を示した．これにより，Kinect の距離画像を解析することにより，Kinect のスケルトンよりは精度が高く，かつ，従来の反射マーカ式動作計測装置よりは簡便な歩行計測システムを構成できる可能性が示された．

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