CN111210908B - 存储介质、信息提供方法及信息提供装置 - Google Patents
存储介质、信息提供方法及信息提供装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111210908B CN111210908B CN201911132652.XA CN201911132652A CN111210908B CN 111210908 B CN111210908 B CN 111210908B CN 201911132652 A CN201911132652 A CN 201911132652A CN 111210908 B CN111210908 B CN 111210908B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- information
- walking
- body information
- determined
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 53
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 29
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 15
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims description 8
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 claims description 6
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 29
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 12
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 9
- 230000009471 action Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 2
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 2
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 2
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 2
- 241001166076 Diapheromera femorata Species 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005401 electroluminescence Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000007634 remodeling Methods 0.000 description 1
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/112—Gait analysis
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/042—Knowledge-based neural networks; Logical representations of neural networks
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
- A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
- A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4851—Prosthesis assessment or monitoring
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
- G06N20/10—Machine learning using kernel methods, e.g. support vector machines [SVM]
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/40—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Physiology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Surgery (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
提供一种能够提供与适于用户的辅助设备相关的信息的存储介质、信息提供方法及信息提供装置。存储介质存储有如下程序,该程序使计算机进行如下处理:取得用户的身体信息;以及基于所取得的所述身体信息,判定针对所述用户适用对人的动作进行支援的辅助设备是否有效。
Description
技术领域
本发明涉及存储介质、信息提供方法及信息提供装置。
背景技术
以往,已知有向用户提供医疗信息的医疗信息提供系统。在该医疗信息提供系统中,例如采用了如下方法:预先准备了存储有治疗法、建议、医疗机关等医疗信息的数据库,将由用户输入的信息作为检索条件,从数据库提取医疗信息并向用户提供(例如,日本国特开2007-172275号公报)。
发明内容
发明要解决的课题
在以往技术的方法中,虽然能够提供适于用户的治疗法等医疗信息,但是,没能提供与支援用户的各种动作的辅助设备相关的信息。即便在医疗机关由医师等对患者进行诊断的情况下,针对何种症状的患者应该在何种时机利用辅助设备等的见解也不足,成为了辅助设备的普及没有进展的原因。
本发明是考虑这样的情形而完成的,目的之一在于,提供一种能够提供与适于用户的辅助设备相关的信息的存储介质、信息提供方法及信息提供装置。
用于解决课题的方案
本发明的存储介质、信息提供方法及信息提供装置采用了以下的结构。
(1):本发明的一方案的存储介质,其存储有程序,其中,所述程序使计算机进行如下处理:取得用户的身体信息;以及基于所取得的所述身体信息,判定针对所述用户适用对人的动作进行支援的辅助设备是否有效。
(2):在上述(1)的方案中,程序使计算机进行如下处理:在所述身体信息包括与所述用户的骨骼方面的可动的不良状况相关的信息的情况下,判定所述辅助设备对所述用户的适用是否有效。
(3):在上述(1)或(2)的方案中,所述辅助设备是步行辅助设备,所述程序使计算机进行如下处理:在由所述身体信息所示的所述用户的步行动作具有周期性的情况下,判定为针对所述用户适用所述辅助设备有效。
(4):在上述(1)~(3)中的任一方案中,所述辅助设备是步行辅助设备,程序使计算机进行如下处理:在由所述身体信息所示的所述用户的步行动作的左右的对称性破坏了的情况下,判定为针对所述用户适用所述辅助设备有效。
(5):在上述(1)~(4)中的任一方案中,程序使计算机进行如下处理:在判定为针对所述用户适用所述辅助设备有效的情况下,基于所取得的所述身体信息,判定适于所述用户的所述辅助设备的种类。
(6):在上述(1)~(5)中的任一方案中,程序使计算机进行如下处理:还取得所述用户针对与身体信息相关的询问进行回答的回答结果;以及基于所取得的所述回答结果及所述身体信息这双方,判定针对所述用户适用所述辅助设备是否有效。
(7):在上述(1)~(6)中的任一方案中,程序使计算机进行如下处理:生成能够输入对与所述身体信息相关的询问的回答的页面及能够取得与身体相关的计测数据的页面。
(8):在上述(1)~(7)中的任一方案中,程序使计算机进行如下处理:使用以在被输入了身体信息时输出辅助设备的适用信息的方式进行了学习的模型,判定所述辅助设备对所述用户的适用是否有效。
(9):本发明的一方案的信息提供方法是一种医疗信息提供方法,其使计算机进行如下处理:取得用户的身体信息;以及基于所取得的所述身体信息,判定针对所述用户适用对人的动作进行支援的辅助设备是否有效。
(10):本发明的一方案的信息提供装置是一种信息提供装置,其具备:取得部,其取得用户的身体信息;以及第一判定部,其基于由所述取得部取得的所述身体信息,判定针对所述用户适用对人的动作进行支援的辅助设备是否有效。
发明效果
根据(1)~(4)、(9)、(10),取得用户的身体信息,基于所取得的所述身体信息,判定针对所述用户适用对人的动作进行支援的辅助设备是否有效,由此,能够提供与适于用户的辅助设备相关的信息。
根据(5),在判定为针对所述用户适用所述辅助设备有效的情况下,基于所取得的所述身体信息,判定适于所述用户的所述辅助设备的种类,由此,能够提供与适于用户的辅助设备的种类相关的信息。
根据(6)及(7),还取得所述用户针对与身体信息相关的询问进行回答的回答结果;以及基于所取得的所述回答结果及所述身体信息这双方,判定针对所述用户适用所述辅助设备是否有效,由此,能够考虑用户的回答信息及身体信息这双方来提供与更适于用户的辅助设备相关的信息。
根据(8),使用以在被输入了身体信息时输出辅助设备的适用信息的方式进行了学习的模型,判定所述辅助设备对所述用户的适用是否有效,由此,能够提供针对多样的身体信息的与辅助设备相关的信息。
附图说明
图1是示出第一实施方式的医疗信息提供系统的简要情况的图。
图2是示出第一实施方式的医疗信息提供装置的处理的一例的流程图。
图3是示出第二实施方式的医疗信息提供系统的简要情况的图。
图4是示出第二实施方式的医疗信息提供装置及终端装置的处理的一例的序列图。
图5是示出在第二实施方式的终端装置显示的页面的一例的图。
图6是第三实施方式的医疗信息提供装置的功能框图。
图7是说明第三实施方式的判定模型的结构的图。
图8是示出第三实施方式的医疗信息提供装置的处理的一例的流程图。
具体实施方式
以下,参照附图,对本发明的存储介质、信息提供方法及信息提供装置的实施方式进行说明。
<第一实施方式>
图1是示出第一实施方式的医疗信息提供系统1的简要情况的图。医疗信息提供系统1是如下系统:基于对象者的身体信息,判定针对该对象者适用对人的动作进行支援的辅助设备是否有效,并提供判定结果。辅助设备包括对人的步行进行辅助的步行辅助设备、对人的手臂的动作进行辅助的辅助设备等对患有与动作相关的不调的人的动作进行辅助的设备。以下,举辅助设备是步行辅助设备的情况为例来进行说明。
医疗信息提供系统1例如具备医疗信息提供装置10(信息提供装置)和终端装置20。医疗信息提供装置10与终端装置20通过网络NW而互相连接,经由该网络NW而互相通信。网络NW是有线或无线网络。网络NW例如包括WAN(Wide Area Network)、LAN(Local AreaNetwork)、互联网、专用线路等。
[医疗信息提供装置10的构成]
医疗信息提供装置10基于对象者的身体信息,判定针对该对象者适用辅助设备是否有效,并输出判定结果。对象者的身体信息包括与对象者的步行动作相关的信息。与对象者的步行动作相关的信息例如包括步行时的对象者的加速度数据、角速度数据等。
医疗信息提供装置10例如具备通信部11(取得部)、第一判定部12、第二判定部16、存储部17。这些构成要素例如通过CPU(Central Processing Unit)等硬件处理器执行程序(软件)来实现。这些构成要素中的一部分或全部既可以通过LSI(Large ScaleIntegration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(Graphics Processing Unit)等硬件(电路部;包括circuitry)来实现,也可以通过软件与硬件的协同配合来实现。程序既可以预先保存于HDD(Hard Disk Drive)、闪存器等存储装置(具备非暂时性的存储介质的存储装置),也可以保存于DVD、CD-ROM等可装卸的存储介质(非暂时性的存储介质)并通过存储介质装配于驱动装置而安装。
通信部11具备用于经由网络NW而进行设备间的通信的通信用接口。例如,通信部11接收由终端装置20发送的对象者的身体信息,将适用辅助设备是否有效的判定结果向终端装置20发送。通信部11将所取得的身体信息存储于存储部17。
第一判定部12基于由通信部11取得的对象者的身体信息,判定针对该对象者适用辅助设备是否有效。第一判定部12在由通信部11取得的对象者的身体信息包括与对象者的骨骼方面的可动的不良状况相关的信息的情况下,判定针对该对象者适用辅助设备是否有效。第一判定部12例如具备对象判定部13、周期性判定部14、对称性判定部15。
对象判定部13例如基于由周期性判定部14判定的判定结果,判定针对对象者适用辅助设备是否有效。对象判定部13基于由对称性判定部15判定的判定结果,判定针对对象者适用辅助设备时的辅助设备的动作模式。动作模式例如包括改善步行时的左右的对称性的对称性改善模式、改善步行时的步幅的步幅改善模式等。
周期性判定部14判定由对象者的身体信息所示的步行动作是否具有周期性。所谓步行动作具有周期性,意思是将左脚及右脚交替地向前方送出的反复动作具有周期性。例如,周期性判定部14使用加速度数据及角速度数据来检测对象者的脚着地的时机。接着,基于该检测到的着地的时机间的间隔的平均值是否处于规定的阈值以内,判定是否具有周期性。在步行动作具有周期性的情况下,推定对象者能够进行某种程度的步行动作。另一方面,例如,在步行动作每一步停一下等的情况下,判定为不具有周期性。对象判定部13在由周期性判定部14判定为具有周期性的情况下,判定为针对对象者适用辅助设备有效。另一方面,对象判定部13在由周期性判定部14判定为不具有周期性的情况下,判定为针对对象者适用辅助设备非有效。
对称性判定部15判定在由对象者的身体信息所示的步行动作中,左脚、右脚的步行动作的左右的对称性是否破坏了。例如,对称性判定部15使用加速度数据及角速度数据来检测对象者的脚着地的时机。接着,基于该检测到的着地的时机间的间隔,判定步行动作的左右的对称性是否破坏了。步行辅助设备在步行动作的左右的对称性破坏了的情况下,能够改善对称性。在由对称性判定部15判定为左右的对称性破坏了的情况下,对象判定部13判定为适用以改善对称性的模式动作的辅助设备有效。另一方面,在由对称性判定部15判定为左右的对称性没有破坏的情况下,对象判定部13判定为适用以改善对称性的模式以外的动作改善模式(例如,步幅改善模式等)动作的辅助设备有效。
第二判定部16基于由第一判定部12判定的判定结果,判定适于对象者的辅助设备的种类(条件)。例如,第二判定部16参照存储于存储部17的辅助设备信息,判定适于对象者的辅助设备的种类。该辅助设备信息包括各种辅助设备的规格数据。例如,在第一判定部12判定为适用以改善对称性的模式动作的辅助设备有效的情况下,第二判定部16将在左右的对称性的改善上优异的辅助设备判定为适于对象者的辅助设备的种类。以下,将由第一判定部12判定的判定结果和由第二判定部16判定的判定结果统称作“辅助设备的适用信息”。
存储部17例如存储由通信部11取得的对象者的身体信息17A和辅助设备信息17B。存储部17例如具备HDD(Hard Disc Drive)、闪存器、EEPROM(Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory)、ROM(Read Only Memory)或RAM(Random AccessMemory)等。
[终端装置20的结构]
终端装置20是由用户使用的装置。终端装置20例如是智能手机等便携电话、平板型计算机、笔记本式计算机、台式计算机等。用户包括希望提供针对自身的辅助设备适用信息的对象者、希望提供与对象者(患者)相关的辅助设备适用信息的医疗相关者、提供辅助设备的公司的担当者等。用户操作终端装置20而将对象者的身体信息(与身体的不调相关的信息)向医疗信息提供装置10发送。并且,用户能够参照由医疗信息提供装置10提供的、在终端装置20的显示装置显示的辅助设备的适用信息。
[医疗信息提供装置10的处理流程]
接着,对医疗信息提供装置10的处理流程进行说明。图2是示出第一实施方式的医疗信息提供装置10的处理的一例的流程图。图2所示的流程图例如在医疗信息提供装置10从终端装置20接收到对象者的身体信息的情况下开始。
首先,对象判定部13判定由终端装置20发送的对象者的身体信息(症状、处置、经过等)是否包括与骨骼方面的可动的不良状况相关的信息(步骤S101)。对象判定部13例如在身体信息包括与关节的弯曲伸展的不良状况相关的信息的情况下,判定为包括与骨骼方面的可动的不良状况相关的信息。对象判定部13在判定为身体信息不包括与骨骼方面的可动的不良状况相关的信息的情况下,判定为针对对象者适用辅助设备非有效,即是不适用对象(步骤S111)。
另一方面,在由对象判定部13判定为所取得的对象者的身体信息包括与骨骼方面的可动的不良状况相关的信息的情况下,周期性判定部14判定由所取得的对象者的身体信息所示的步行动作是否具有周期性(步骤S103)。在由周期性判定部14判定为不具有周期性的情况下,对象判定部13判定为针对对象者适用辅助设备非有效,即是不适用对象(步骤S111)。
另一方面,在由周期性判定部14判定为具有周期性的情况下,对称性判定部15判定在由对象者的身体信息所示的步行动作中,左脚、右脚的步行动作的左右的对称性是否破坏了(步骤S105)。在由对称性判定部15判定为步行动作的左右的对称性破坏了的情况下,对象判定部13判定为适用以改善对称性的模式动作的辅助设备有效(步骤S107)。另一方面,在由对称性判定部15判定为步行动作的左右的对称性没有破坏的情况下,对象判定部13判定为适用以改善对称性的模式以外的动作改善模式(例如,步幅改善模式等)动作的辅助设备有效(步骤S109)。
在由对象判定部13判定了辅助设备的动作模式之后,第二判定部16判定适于对象者的辅助设备的种类(步骤S113)。例如,医疗信息提供装置10参照存储于存储部17的辅助设备信息17B,判定适于对象者的辅助设备的种类。
接着,对象判定部13经由通信部11,针对对象者,将辅助设备的适用信息向终端装置20输出(步骤S115)。通过以上,本流程图的处理结束。
根据以上说明的第一实施方式,能够提供与适于对象者的辅助设备相关的信息。在第一实施方式中,说明了基于步行动作的周期性、步行动作的左右的对称性来判定针对对象者的辅助设备的适用可否的例子,但是不限定于此。医疗信息提供装置10可以基于与步行动作相关的任意的特征信息,判定辅助设备可否适用对象者。
在第二判定部16判定为不存在适于对象者的辅助设备的情况下,也可以将用于判定为有效的辅助设备的条件的信息向用户(例如,提供辅助设备的公司的担当者)提供。通过收集这样的辅助设备的条件的信息,能够积累与应该新开发的辅助设备相关的见解。
<第二实施方式>
以下,对第二实施方式进行说明。与第一实施方式相比较,第二实施方式的医疗信息提供系统1A的如下点不同:医疗信息提供装置10A将能够输入对与身体相关的询问的回答的页面和能够取得与身体相关的计测数据的页面向终端装置20A发送,基于通过这些页面得到的对询问的回答结果及身体信息这双方,来判定可否适用辅助设备。因此,关于结构等,援引在第一实施方式中进行了说明的图及相关联的记载,省略详细的说明。
[医疗信息提供装置10A的结构]
图3是示出第二实施方式的医疗信息提供系统1A的简要的图。医疗信息提供装置10A例如除了第一实施方式中的通信部11、第一判定部12、第二判定部16、存储部17之外,还具备页面生成部18。页面生成部18例如生成接受对与身体相关的询问的回答的输入的页面、能够取得与身体相关的计测数据的页面等。页面生成部18将所生成的页面的信息经由通信部11而向终端装置20A发送。
[终端装置20A的结构]
终端装置20A例如是智能手机等便携电话、平板型计算机、笔记本式计算机等可移动型的装置。终端装置20A例如具备通信部21、控制部22、显示部23、接受部24、身体信息检测部25。终端装置20A的构成要素例如通过CPU等硬件处理器执行程序(软件)来实现。
通信部21具备用于经由网络NW而进行设备间的通信的通信用接口。控制部22控制终端装置20A的整体的动作。控制部22例如使从医疗信息提供装置10A接收到的各种页面显示于显示部23,使由身体信息检测部25取得的身体信息经由通信部21而向医疗信息提供装置10A发送。
显示部23显示从医疗信息提供装置10A接收到的各种页面等。例如,显示部23例如是LCD(Liquid Crystal Display)、有机EL(Electroluminescence)显示装置。接受部24接受用户的各种操作。例如,接受部24是触摸面板、操作按钮、键盘等。在显示部23是适应触摸面板的显示器的情况下,显示部23也可以具备接受部24的功能。
身体信息检测部25检测操作终端装置20A的用户(对象者)的身体信息。身体信息检测部25例如具备加速度传感器26和角速度传感器27(陀螺仪传感器)。加速度传感器26检测终端装置20A移动时的加速度,即携带终端装置20A的用户的加速度。角速度传感器27检测终端装置20A移动时的角速度,即携带终端装置20A的用户的角速度。
[医疗信息提供装置10A及终端装置20A的处理流程]
接着,对医疗信息提供装置10A及终端装置20A的处理流程进行说明。图4是示出第二实施方式的医疗信息提供装置10A及终端装置20A的处理的一例的序列图。图5是示出在第二实施方式的终端装置20A显示的页面的一例的图。
首先,基于用户的操作,终端装置20A的通信部21将针对提供辅助设备的适用信息的页面的请求向医疗信息提供装置10A发送(步骤S201)。医疗信息提供装置10A的页面生成部18针对从终端装置20A接收到的请求,生成接受对与身体相关的询问的回答的输入的第一输入页面,经由通信部11而向终端装置20A发送(步骤S203)。第一输入页面例如是接受与用户的自力步行的可否相关的回答的输入的页面。
接着,终端装置20A的显示部23基于从医疗信息提供装置10A接收到的第一输入页面的信息,显示第一输入页面(步骤S205)。图5的“S205:第一输入页面”是第一输入页面的一例。第一输入页面包括接受针对“正在以自力步行吗?”的询问的回答的按钮B1(是)及按钮B2(否)。终端装置20A的通信部21基于用户的按钮的按下,将针对上述的询问的回答即第一输入结果向医疗信息提供装置10A发送(步骤S207)。所谓正在以自力步行,也可以除了能够完全不使用基于他人的辅助、辅助器具而步行的情况之外,还包括通过使用手杖等辅助器具而能够单独地步行的情况。
接着,医疗信息提供装置10A的第一判定部12基于从终端装置20A接收到的第一输入结果,判定针对用户适用辅助设备是否有效(第一判定)(步骤S209)。第一判定部12在第一输入结果是表示没有以自力步行的回答的情况下(按钮B2(否)被按下了的情况下),使表示针对用户适用辅助设备非有效的意旨的判定结果NG(NOT GOOD:不好)页面显示于终端装置20A(步骤S239)。图5的“S239:判定结果NG页面”是判定结果NG页面的一例。用户通过参照在终端装置20A的显示部23显示的判定结果NG页面,能够确认到适用辅助设备非有效。
另一方面,医疗信息提供装置10A的第一判定部12在第一输入结果是表示正在以自力步行的回答的情况下(按钮B1(是)被按下了的情况下),将接受对与身体相关的询问的回答的输入的第二输入页面的信息向终端装置20A发送(步骤S211)。第二输入页面例如是接受用户的与步行动作的重要性相关的回答的输入的页面。
接着,终端装置20A的显示部23基于从医疗信息提供装置10A接收到的第二输入页面的信息,显示第二输入页面(步骤S213)。图5的“S213:第二输入页面”是第二输入页面的一例。第二输入页面包括接受针对“生活中步行动作是重要的吗?”这一询问的回答的按钮B1(是)及按钮B2(否)。终端装置20A的通信部21基于用户对按钮的按下,将针对上述的询问的回答即第二输入结果向医疗信息提供装置10A发送(步骤S215)。
接着,医疗信息提供装置10A的第一判定部12基于从终端装置20A接收到的第二输入结果,判定针对用户适用辅助设备是否有效(第二判定)(步骤S217)。医疗信息提供装置10A的第一判定部12在第二输入结果是表示步行动作不重要的回答的情况下(按钮B2(否)被按下了的情况下),使表示针对用户适用辅助设备非有效的意旨的判定结果NG页面显示于终端装置20A(步骤S239)。图5的“S239:判定结果NG页面”是判定结果NG页面的一例。用户通过参照在终端装置20A的显示部23显示的判定结果NG页面,能够确认到适用辅助设备非有效。
另一方面,医疗信息提供装置10A的第一判定部12在第二输入结果是表示步行动作重要的回答的情况下(按钮B1(是)被按下了的情况下),经由通信部11,将接受对与身体相关的询问的回答的输入的第三输入页面的信息向终端装置20A发送(步骤S219)。第三输入页面例如是接受用户的与步行动作的改善的迫切希望(步行重塑的迫切希望)相关的回答的输入的页面。
接着,终端装置20A的显示部23基于从医疗信息提供装置10A接收到的第三输入页面的信息,显示第三输入页面(步骤S221)。图5的“S221:第三输入页面”是第三输入页面的一例。第三输入页面包括接受针对“想要使步行动作更好吗?”这一询问的回答的按钮B1(是)及按钮B2(否)。终端装置20A的通信部21基于用户对按钮的按下,将针对上述的询问的回答即第三输入结果向医疗信息提供装置10A发送(步骤S223)。
接着,医疗信息提供装置10A的第一判定部12基于从终端装置20A接收到的第三输入结果,判定针对用户适用辅助设备是否有效(第三判定)(步骤S225)。医疗信息提供装置10A的第一判定部12在第三输入结果是表示不希望改善步行动作的回答的情况下(按钮B2(否)被按下了的情况下),使表示针对用户适用辅助设备非有效的意旨的判定结果NG页面显示于终端装置20A(步骤S239)。图5的“S239:判定结果NG页面”是判定结果NG页面的一例。用户通过参照在终端装置20A的显示部23显示的判定结果NG页面,能够确认到适用辅助设备非有效。
另一方面,医疗信息提供装置10A的第一判定部12在第三输入结果是表示希望改善步行动作的回答的情况下(按钮B1(是)被按下了的情况下),经由通信部11,将能够计测身体信息的计测页面的信息向终端装置20A发送(步骤S227)。
接着,终端装置20A的显示部23基于从医疗信息提供装置10A接收到的计测页面的信息,显示计测页面(步骤S229)。图5的“S229:计测页面”是计测页面的一例。计测页面包括说明“请将终端装置按压于胸部或腹部并行走5m左右。”这一计测方法的语句和开始计测的按钮B3(开始)。终端装置20A基于用户对按钮的按下,进行身体信息的计测(步骤S231)。在该计测处理中,通过终端装置20A所具备的加速度传感器26及角速度传感器27,计测用户将终端装置20A按压于腹部、胸部等躯干并行走时的加速度及角速度。接着,终端装置20A的通信部21将身体信息的计测结果向医疗信息提供装置10A发送(步骤S233)。
接着,医疗信息提供装置10A的第一判定部12基于从终端装置20A接收到的身体信息的计测结果,判定针对用户适用辅助设备是否有效(步骤S235)。例如,医疗信息提供装置10A的第一判定部12基于由计测结果所示的步行动作是否具有周期性、步行动作的左右的对称性是否破坏了等的判定结果,判定针对用户适用辅助设备是否有效。在该情况下,医疗信息提供装置10A的第一判定部12也可以判定适于用户的辅助设备的种类。医疗信息提供装置10A的第一判定部12将表示判定结果的判定结果页面的信息经由通信部11而向终端装置20A发送(步骤S237)。
接着,终端装置20A的显示部23基于从医疗信息提供装置10A接收到的判定结果页面的信息,显示判定结果页面(步骤S239)。图5的“S239:判定结果OK(好)页面”及“S239:判定结果NG页面”是判定结果页面的一例。用户通过参照在终端装置20A的显示部23显示的判定结果页面,能够确认到适用辅助设备是否有效。通过以上,本序列图的处理结束。
根据以上说明的第二实施方式,能够提供与适于对象者的辅助设备相关的信息。在第二实施方式中,说明了将第一输入页面~第三输入页面分开显示于终端装置20A的例子,但是,也可以使多个询问显示于一个输入页面,使得能够一次针对多个询问进行回答的输入。医疗信息提供装置10A的第一判定部12也可以在从用户得到了表示处于康复训练中的回答的情况下,判定为适用辅助设备有效。
<第三实施方式>
以下,对第三实施方式进行说明。与第一实施方式相比较,第三实施方式的医疗信息提供系统所包含的医疗信息提供装置10B使用通过机械学习生成的判定模型17C来判定辅助设备向对象者的适用是否有效这一点不同。因此,关于结构等,援引在第一实施方式中进行了说明的图及相关联的记载,省略详细的说明。
[医疗信息提供装置10B的结构]
图6是第三实施方式的医疗信息提供装置10B的功能框图。医疗信息提供装置10B例如除了第一实施方式中的通信部11及存储部17之外,还具备第三判定部30和学习部31。第三判定部30使用存储于存储部17的判定模型17C,来判定辅助设备向对象者的的适用是否有效。
图7是说明第三实施方式的判定模型17C的结构的图。判定模型17C是以在被输入了身体信息时输出辅助设备向对象者的适用信息的方式进行了学习的模型。学习部31通过学习身体信息与辅助设备向对象者的适用信息之间的关系,来生成判定模型17C。
学习部31将过去利用了辅助设备的利用者的身体信息和利用了辅助设备的结果(表示利用是否有效的经过信息)作为学习数据而学习。例如,经过信息可以通过将接受经过信息的输入的输入页面向终端装置20提供并使用户输入经过信息来取得。或者,经过信息也可以通过在辅助设备设置监视对象者的经过信息(例如,步行动作的左右的对称性的改善程度)的功能且辅助设备将该监视结果作为改善程度数据定期地向医疗信息提供装置10B等服务器上传来取得。判定模型17C例如通过DNN(Deep Neural Network)来实现。判定模型17C可以通过CNN(Convolutional Neural Network)来实现。判定模型17C也可以是在SVM(Support Vector Machine)等非线性分类器中定义了用于将身体信息聚类的判定线的模型。
[医疗信息提供装置10B的处理流程]
接着,对医疗信息提供装置10B的处理流程进行说明。图8是示出第三实施方式的医疗信息提供装置10B的处理的一例的序列图。首先,医疗信息提供装置10B的通信部11取得由终端装置20发送的对象者的身体信息(步骤S301)。
接着,医疗信息提供装置10B的第三判定部30将所取得的对象者的身体信息向存储于存储部17的判定模型17C输入,并取得由判定模型17C输出的辅助设备的适用信息,由此来判定辅助设备向对象者的适用是否有效(步骤S303)。
接着,医疗信息提供装置10B的第三判定部30经由通信部11,将辅助设备向对象者的适用信息向终端装置20输出(步骤S305)。通过以上,本流程图的处理结束。
根据以上说明的第三实施方式,能够提供与适于对象者的辅助设备相关的信息。通过使用以在被输入了身体信息时输出辅助设备的适用信息的方式进行了学习的模型,能够将多样的身体信息作为辅助设备的适用可否的判定材料来利用,能够提供与更适于对象者的辅助设备相关的信息。
在上述的实施方式中,说明了判定医疗领域中的辅助设备的适用可否的例子,但是不限定于此,例如也能够应用于运动领域中的形体(form)等规定动作的改善等。例如,在医疗信息提供装置10中,可以取得用户的与形体相关的信息作为身体信息,对形体的习惯(倾向)进行解析,控制辅助设备的动作以减少所取得的形体与作为理想的最佳的形体的差量。例如,与形体相关的信息可以通过在辅助设备设置监视用户的形体的功能且辅助设备将该监视结果向医疗信息提供装置10等服务器上传来取得。也可以采用机械学习的方法,准备将最佳的形体作为教师数据而利用的模型,使用该模型来控制辅助设备的动作。
在上述的实施方式中,说明了医疗信息提供装置10和终端装置20构成为分体的装置的例子,但是不限定于此,医疗信息提供装置10和终端装置20也可以构成为1个装置。例如,在医疗信息提供装置10的功能及终端装置20的功能通过1个智能手机等便携电话来实现的情况下,这些功能可以由安装于智能手机的应用程序来执行。
以上使用实施方式说明了本发明的具体实施方式,但本发明丝毫不被这样的实施方式限定,在不脱离本发明的主旨的范围内能够施加各种变形及替换。
Claims (11)
1.一种存储介质,其存储有程序,其中,
所述程序使计算机进行如下处理:
取得用户的身体信息;以及
基于所取得的所述身体信息,判定针对所述用户适用对人的动作进行支援的步行辅助设备是否有效,
使用所述身体信息来检测所述用户的脚的着地的时机,
基于检测到的所述着地的时机间的间隔来判定所述用户的步行动作是否具有周期性,
在判定为所述用户的步行动作具有周期性的情况下,判定为针对所述用户适用所述步行辅助设备有效。
2.一种存储介质,其存储有程序,其中,
所述程序使计算机进行如下处理:
取得用户的身体信息;以及
基于所取得的所述身体信息,判定针对所述用户适用对人的动作进行支援的步行辅助设备是否有效,
使用所述身体信息来检测所述用户的脚的着地的时机,
基于检测到的所述着地的时机间的间隔来判定所述用户的步行动作的左右的对称性是否破坏了,
在判定为所述用户的步行动作的左右的对称性破坏了的情况下,判定为针对所述用户适用所述步行辅助设备有效。
3.根据权利要求1或2所述的存储介质,其中,
所述程序使所述计算机进行如下处理:
在所述身体信息包括与所述用户的骨骼方面的可动的不良状况相关的信息的情况下,判定所述步行辅助设备对所述用户的适用是否有效。
4.根据权利要求1或2所述的存储介质,其中,
所述程序使所述计算机进行如下处理:
在判定为针对所述用户适用所述步行辅助设备有效的情况下,基于所取得的所述身体信息,判定适于所述用户的所述步行辅助设备的种类。
5.根据权利要求1或2所述的存储介质,其中,
所述程序使所述计算机进行如下处理:
还取得所述用户针对与身体信息相关的询问进行回答的回答结果;以及
基于所取得的所述回答结果及所述身体信息这双方,判定针对所述用户适用所述步行辅助设备是否有效。
6.根据权利要求1或2所述的存储介质,其中,
所述程序使所述计算机进行如下处理:
生成能够输入对与所述身体信息相关的询问的回答的页面及能够取得与身体相关的计测数据的页面。
7.根据权利要求1或2所述的存储介质,其中,
所述程序使所述计算机进行如下处理:
使用以在被输入了身体信息时输出所述步行辅助设备的适用信息的方式进行了学习的模型,判定所述步行辅助设备对所述用户的适用是否有效。
8.一种信息提供方法,其中,
所述信息提供方法使计算机进行如下处理:
取得用户的身体信息;以及
基于所取得的所述身体信息,判定针对所述用户适用对人的动作进行支援的步行辅助设备是否有效,
使用所述身体信息来检测所述用户的脚的着地的时机,
基于检测到的所述着地的时机间的间隔来判定所述用户的步行动作是否具有周期性,
在判定为所述用户的步行动作具有周期性的情况下,判定为针对所述用户适用所述步行辅助设备有效。
9.一种信息提供方法,其中,
所述信息提供方法使计算机进行如下处理:
取得用户的身体信息;以及
基于所取得的所述身体信息,判定针对所述用户适用对人的动作进行支援的步行辅助设备是否有效,
使用所述身体信息来检测所述用户的脚的着地的时机,
基于检测到的所述着地的时机间的间隔来判定所述用户的步行动作的左右的对称性是否破坏了,
在判定为所述用户的步行动作的左右的对称性破坏了的情况下,判定为针对所述用户适用所述步行辅助设备有效。
10.一种信息提供装置,其中,
所述信息提供装置具备:
取得部,其取得用户的身体信息;以及
第一判定部,其基于由所述取得部取得的所述身体信息,判定针对所述用户适用对人的动作进行支援的步行辅助设备是否有效,
所述第一判定部进行如下处理:
使用所述身体信息来检测所述用户的脚的着地的时机,
基于检测到的所述着地的时机间的间隔来判定所述用户的步行动作是否具有周期性,
在判定为所述用户的步行动作具有周期性的情况下,判定为针对所述用户适用所述步行辅助设备有效。
11.一种信息提供装置,其中,
所述信息提供装置具备:
取得部,其取得用户的身体信息;以及
第一判定部,其基于由所述取得部取得的所述身体信息,判定针对所述用户适用对人的动作进行支援的步行辅助设备是否有效,
所述第一判定部进行如下处理:
使用所述身体信息来检测所述用户的脚的着地的时机,
基于检测到的所述着地的时机间的间隔来判定所述用户的步行动作的左右的对称性是否破坏了,
在判定为所述用户的步行动作的左右的对称性破坏了的情况下,判定为针对所述用户适用所述步行辅助设备有效。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018218357A JP6859312B2 (ja) | 2018-11-21 | 2018-11-21 | プログラムおよび情報提供装置 |
JP2018-218357 | 2018-11-21 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111210908A CN111210908A (zh) | 2020-05-29 |
CN111210908B true CN111210908B (zh) | 2024-04-16 |
Family
ID=70728521
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911132652.XA Active CN111210908B (zh) | 2018-11-21 | 2019-11-18 | 存储介质、信息提供方法及信息提供装置 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20200155037A1 (zh) |
JP (1) | JP6859312B2 (zh) |
CN (1) | CN111210908B (zh) |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102058464A (zh) * | 2010-11-27 | 2011-05-18 | 上海大学 | 下肢康复机器人运动控制方法 |
CN105213155A (zh) * | 2015-10-29 | 2016-01-06 | 刘珩先 | 一种人工智能运动辅助设备 |
CN105277209A (zh) * | 2014-06-19 | 2016-01-27 | 本田技研工业株式会社 | 测步器和行走辅助装置 |
JP2016099768A (ja) * | 2014-11-20 | 2016-05-30 | 株式会社ニコン | 電子機器 |
CN105992554A (zh) * | 2013-12-09 | 2016-10-05 | 哈佛大学校长及研究员协会 | 帮助人移动的辅助柔性套服、柔性套服系统及它们的制造和控制方法 |
JP2018008019A (ja) * | 2016-06-29 | 2018-01-18 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 歩行支援ロボット及び歩行支援方法 |
WO2018029171A1 (en) * | 2016-08-08 | 2018-02-15 | Koninklijke Philips N.V. | System and method for assisting exercising of a subject |
CN108618940A (zh) * | 2017-03-21 | 2018-10-09 | 松下电器产业株式会社 | 行走辅助机器人以及行走辅助方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001250004A (ja) * | 1999-12-27 | 2001-09-14 | Nissetsu Engineering Co Ltd | 要介護度認定方法、要介護度認定システム、記録媒体及び、携帯端末制御機器 |
JP2001282924A (ja) * | 2000-03-28 | 2001-10-12 | Toto Ltd | リース物件選択方法 |
JP2001325365A (ja) * | 2000-05-16 | 2001-11-22 | Toppan Printing Co Ltd | 介護情報処理方法および介護情報処理システム |
JP4200217B2 (ja) * | 2004-09-01 | 2008-12-24 | 国立大学法人弘前大学 | 介護支援システム |
CN107536698B (zh) * | 2016-06-29 | 2022-06-03 | 松下知识产权经营株式会社 | 行走辅助机器人以及行走辅助方法 |
-
2018
- 2018-11-21 JP JP2018218357A patent/JP6859312B2/ja active Active
-
2019
- 2019-11-18 CN CN201911132652.XA patent/CN111210908B/zh active Active
- 2019-11-19 US US16/687,846 patent/US20200155037A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102058464A (zh) * | 2010-11-27 | 2011-05-18 | 上海大学 | 下肢康复机器人运动控制方法 |
CN105992554A (zh) * | 2013-12-09 | 2016-10-05 | 哈佛大学校长及研究员协会 | 帮助人移动的辅助柔性套服、柔性套服系统及它们的制造和控制方法 |
CN105277209A (zh) * | 2014-06-19 | 2016-01-27 | 本田技研工业株式会社 | 测步器和行走辅助装置 |
JP2016099768A (ja) * | 2014-11-20 | 2016-05-30 | 株式会社ニコン | 電子機器 |
CN105213155A (zh) * | 2015-10-29 | 2016-01-06 | 刘珩先 | 一种人工智能运动辅助设备 |
JP2018008019A (ja) * | 2016-06-29 | 2018-01-18 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 歩行支援ロボット及び歩行支援方法 |
WO2018029171A1 (en) * | 2016-08-08 | 2018-02-15 | Koninklijke Philips N.V. | System and method for assisting exercising of a subject |
CN108618940A (zh) * | 2017-03-21 | 2018-10-09 | 松下电器产业株式会社 | 行走辅助机器人以及行走辅助方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6859312B2 (ja) | 2021-04-14 |
JP2020086761A (ja) | 2020-06-04 |
CN111210908A (zh) | 2020-05-29 |
US20200155037A1 (en) | 2020-05-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11266341B2 (en) | Measuring dynamic body movement | |
US20180330810A1 (en) | Physical therapy monitoring algorithms | |
KR102452311B1 (ko) | 통증 모니터링 장치 및 방법 | |
US10152898B2 (en) | Virtual reality training to enhance physical rehabilitation | |
US20220133589A1 (en) | Systems and methods for thermographic body mapping with therapy | |
US20200114115A1 (en) | Cognitive platform for deriving effort metric for optimizing cognitive treatment | |
WO2020230257A1 (ja) | 臨床試験適格性判定システム、臨床試験適格性判定方法、臨床試験適格性判定装置および臨床試験適格性判定用プログラム | |
TWI505228B (zh) | 一種自主復健動作量化評估系統 | |
Dutta et al. | Prevalence of post-stroke upper extremity paresis in developing countries and significance of m-Health for rehabilitation after stroke-A review | |
US20240082098A1 (en) | Stroke rehabilitation therapy predictive analysis | |
CN111210908B (zh) | 存储介质、信息提供方法及信息提供装置 | |
JP2022051451A (ja) | 検出装置 | |
CN113747831A (zh) | 基于用户设备的帕金森病检测 | |
Gregory et al. | Quantifying human movement across the continuum of care: From lab to clinic to community | |
CN113785562A (zh) | 基于用户设备的帕金森病检测 | |
Sumaiya et al. | Wearable sleeve for physiotherapy assessment using ESP32 and IMU sensor | |
WO2020003130A1 (en) | System and methods for quantifying manual therapy | |
WO2022059782A1 (ja) | 処理装置、プログラム、方法及び処理システム | |
JP2020099557A (ja) | 支援装置 | |
WO2023063292A1 (ja) | 処理装置、コンピュータプログラム及び方法 | |
JP2023000311A (ja) | 予測装置、予測方法および予測プログラム | |
KR102519723B1 (ko) | 모바일 기반의 근감소증 예측 및 모니터링 시스템 | |
JP2022051450A (ja) | 処理装置、プログラム、方法及び処理システム | |
Xu | Large scale human activity monitoring for diverse subjects | |
Gonabadi et al. | Effect of Data and Gap Characteristics on the Nonlinear Calculation of Motion During Locomotor Activities |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |