JP2001067483A - 運動障害の客観的重症度評価方法 - Google Patents
運動障害の客観的重症度評価方法Info
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- JP2001067483A JP2001067483A JP28465799A JP28465799A JP2001067483A JP 2001067483 A JP2001067483 A JP 2001067483A JP 28465799 A JP28465799 A JP 28465799A JP 28465799 A JP28465799 A JP 28465799A JP 2001067483 A JP2001067483 A JP 2001067483A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 運動障害の重症度評価を、物理的計測デー
タによる客観性の高いデータを用いて、客観的に行える
ようにする。 【解決手段】被評価対象部位８を運動障害テスト箱７へ
入れてテスト運動を行わせ、これをビデオカメラ１によ
って撮影し、コンピュータ４によるディジタル画像処理
とそれに続くデータ処理によって、軌跡データとスペク
トルデータを求め、それぞれのデータを、健常者に対し
て同様のテスト、処理を行うことによって作成したモデ
ル曲線、モデルスペクトルと比較することによって運動
障害の重症度を評価する。
タによる客観性の高いデータを用いて、客観的に行える
ようにする。 【解決手段】被評価対象部位８を運動障害テスト箱７へ
入れてテスト運動を行わせ、これをビデオカメラ１によ
って撮影し、コンピュータ４によるディジタル画像処理
とそれに続くデータ処理によって、軌跡データとスペク
トルデータを求め、それぞれのデータを、健常者に対し
て同様のテスト、処理を行うことによって作成したモデ
ル曲線、モデルスペクトルと比較することによって運動
障害の重症度を評価する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、パーキンソン病や
ハンチントン病などの運動障害を主症状とする疾病の重
症度評価方法、あるいは薬物投与、手術、リハビリテー
ション等の医療行為が運動障害の改善にどの程度影響を
及ぼしたかを評価するため運動障害の重症度のデータ収
集の方法及び評価方法に関するものである。
ハンチントン病などの運動障害を主症状とする疾病の重
症度評価方法、あるいは薬物投与、手術、リハビリテー
ション等の医療行為が運動障害の改善にどの程度影響を
及ぼしたかを評価するため運動障害の重症度のデータ収
集の方法及び評価方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、運動障害の重症度の評価方法は、
治療者の観察にもとづく、主観的な評価方法であるか、
あるいはＵｎｉｆｉｅｄ Ｐａｒｋｉｎｓｏｎ’ｓ Ｄ
ｉｓｅａｓｅ Ｒａｔｉｎｇ Ｓｃａｌｅ、Ｕｎｉｆｉ
ｅｄＨｕｎｔｉｎｇｔｏｎ’ｓＤｉｓｅａｓｅ Ｒａｔ
ｉｎｇ Ｓｃａｌｅ などを用いたスケール評価方法が
中心であった。これらの方法はいずれも、治療者が視覚
的情報をもとにして行う、主観にもとづいた評価方法で
あり、物理的計測データによらない、客観性の低い評価
方法であった。
治療者の観察にもとづく、主観的な評価方法であるか、
あるいはＵｎｉｆｉｅｄ Ｐａｒｋｉｎｓｏｎ’ｓ Ｄ
ｉｓｅａｓｅ Ｒａｔｉｎｇ Ｓｃａｌｅ、Ｕｎｉｆｉ
ｅｄＨｕｎｔｉｎｇｔｏｎ’ｓＤｉｓｅａｓｅ Ｒａｔ
ｉｎｇ Ｓｃａｌｅ などを用いたスケール評価方法が
中心であった。これらの方法はいずれも、治療者が視覚
的情報をもとにして行う、主観にもとづいた評価方法で
あり、物理的計測データによらない、客観性の低い評価
方法であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
の運動障害の重症度評価方法では、客観性の点で慎重に
検討する必要があった。本発明は、このような従来の評
価方法の欠点を解消するためになされたものであって、
同一データを誰が見ても同じように判定できるよう、デ
ータに客観性を持たせること、またそのデータをもとに
客観的な重症度評価を行えるようにすることを課題とし
たものである。
の運動障害の重症度評価方法では、客観性の点で慎重に
検討する必要があった。本発明は、このような従来の評
価方法の欠点を解消するためになされたものであって、
同一データを誰が見ても同じように判定できるよう、デ
ータに客観性を持たせること、またそのデータをもとに
客観的な重症度評価を行えるようにすることを課題とし
たものである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに、請求項１の発明は、背景として布などの可視光や
赤外光に対して低反射性である素材を用いまた前面と天
井、及び２側面のうちの一方が開いていることを特徴と
する運動障害テスト箱内において、被評価対象者によっ
て被評価対象部位として身体の一部を用いた、手のひら
を開いたり閉じたりする運動、上腕を回内回外する運
動、人差し指の先端で素早く目標に触れる運動、手を静
かにおいておく姿勢、下肢を上下させる運動などのテス
ト運動を行わせ、このテスト運動の様子を前記運動障害
テスト箱の前面からビデオカメラを用いて撮影し、撮影
した動画像をディジタル値に変換してコンピュータに入
力し、このディジタル動画像の各フレームに対して前記
運動障害テスト箱内の被評価対象者が居ない場合の背景
画像と差分処理を行うことによって背景と被評価対象部
位とを分離し、被評価対象部位の先端位置や重心位置な
どの特定部位の運動の軌跡を計測すること、あるいは連
続する隣り合ったフレーム間、または一定間隔のフレー
ム数を隔てたフレーム間の差分処理を行い、被評価対象
部位の擬似的な運動量（擬似運動量）を求めることを特
徴とする運動障害の客観的重症度評価方法である。ま
た、請求項２の発明は、請求項１の発明によって得られ
た運動の軌跡データについて近似曲線を描き、あらかじ
め同様の方法によって作成した健常者データによるモデ
ル曲線とのずれの大きさによって、運動障害の重症度を
評価する方法である。又、請求項３の発明は、前記擬似
運動量データに対してフーリエ変換やウェーブレット変
換などの直交変換を行い、周波数のスペクトルを求め、
あらかじめ同様の方法で求めた健常者データによるモデ
ルスペクトルと比較して、ピーク位置のずれ、最大ピー
クにおける強さの違いによって運動障害の重症度を判定
することを特徴とする運動障害重症度判定方法である。
めに、請求項１の発明は、背景として布などの可視光や
赤外光に対して低反射性である素材を用いまた前面と天
井、及び２側面のうちの一方が開いていることを特徴と
する運動障害テスト箱内において、被評価対象者によっ
て被評価対象部位として身体の一部を用いた、手のひら
を開いたり閉じたりする運動、上腕を回内回外する運
動、人差し指の先端で素早く目標に触れる運動、手を静
かにおいておく姿勢、下肢を上下させる運動などのテス
ト運動を行わせ、このテスト運動の様子を前記運動障害
テスト箱の前面からビデオカメラを用いて撮影し、撮影
した動画像をディジタル値に変換してコンピュータに入
力し、このディジタル動画像の各フレームに対して前記
運動障害テスト箱内の被評価対象者が居ない場合の背景
画像と差分処理を行うことによって背景と被評価対象部
位とを分離し、被評価対象部位の先端位置や重心位置な
どの特定部位の運動の軌跡を計測すること、あるいは連
続する隣り合ったフレーム間、または一定間隔のフレー
ム数を隔てたフレーム間の差分処理を行い、被評価対象
部位の擬似的な運動量（擬似運動量）を求めることを特
徴とする運動障害の客観的重症度評価方法である。ま
た、請求項２の発明は、請求項１の発明によって得られ
た運動の軌跡データについて近似曲線を描き、あらかじ
め同様の方法によって作成した健常者データによるモデ
ル曲線とのずれの大きさによって、運動障害の重症度を
評価する方法である。又、請求項３の発明は、前記擬似
運動量データに対してフーリエ変換やウェーブレット変
換などの直交変換を行い、周波数のスペクトルを求め、
あらかじめ同様の方法で求めた健常者データによるモデ
ルスペクトルと比較して、ピーク位置のずれ、最大ピー
クにおける強さの違いによって運動障害の重症度を判定
することを特徴とする運動障害重症度判定方法である。
【０００５】
【発明の実施の形態】本発明の実施例を、図面を参照し
ながら説明する。図１は、本発明に係わる運動障害テス
ト及び評価のシステム構成を示す説明図である。図１に
おいて、被評価対象者の身体の一部（被評価対象部位）
８を、可視光や赤外光に対して無反射性あるいは低反射
性である素材を用いた背景７１を特徴とする運動障害テ
スト箱７へ入れ、たとえば、手のひらを開いたり閉じた
りする運動、上腕を回内回外する運動、人差し指の先端
で素早く目標に触れる運動、手を静かにおいておく姿
勢、下肢を上下させる運動などのテスト運動を行わせ、
これをビデオカメラ１によって撮影し、ディジタルビデ
オレコーダー２、画像入力装置３、ビデオモニタ４、コ
ンピュータ５、モニタ６から構成される解析システムに
入力して画像処理、データ処理されるよう構成してあ
る。
ながら説明する。図１は、本発明に係わる運動障害テス
ト及び評価のシステム構成を示す説明図である。図１に
おいて、被評価対象者の身体の一部（被評価対象部位）
８を、可視光や赤外光に対して無反射性あるいは低反射
性である素材を用いた背景７１を特徴とする運動障害テ
スト箱７へ入れ、たとえば、手のひらを開いたり閉じた
りする運動、上腕を回内回外する運動、人差し指の先端
で素早く目標に触れる運動、手を静かにおいておく姿
勢、下肢を上下させる運動などのテスト運動を行わせ、
これをビデオカメラ１によって撮影し、ディジタルビデ
オレコーダー２、画像入力装置３、ビデオモニタ４、コ
ンピュータ５、モニタ６から構成される解析システムに
入力して画像処理、データ処理されるよう構成してあ
る。
【０００６】この実施例においては、まず、被評価対象
部位を８を運動障害テスト箱７の内部で１５秒間前記テ
スト運動を行わせ、この様子をビデオカメラ１によって
撮影し、ディジタルビデオテープレコーダー２によって
記録する。また、被評価対象部位８を運動障害テスト箱
内７に入れる前に、あらかじめ被評価対象者が居ない状
態での背景７１を前記ビデオカメラ１によって撮影し、
ディジタルビデオテープレコーダー２によって記録して
おく。
部位を８を運動障害テスト箱７の内部で１５秒間前記テ
スト運動を行わせ、この様子をビデオカメラ１によって
撮影し、ディジタルビデオテープレコーダー２によって
記録する。また、被評価対象部位８を運動障害テスト箱
内７に入れる前に、あらかじめ被評価対象者が居ない状
態での背景７１を前記ビデオカメラ１によって撮影し、
ディジタルビデオテープレコーダー２によって記録して
おく。
【０００７】前記方法により記録されたディジタルビデ
オ画像をディジタルビデオテープレコーダー２によって
スロー再生し、画像入力装置３を通じてコンピュータ５
に入力させ、ディジタル画像処理、それに続くデータ処
理を行わせる。図２はコンピュータが行う画像処理とそ
れに続くデータ処理の流れを表すフローチャートであ
る。入力されたデータはまず、被評価対象者が居ない状
態での背景画像との差分を計算する背景差分Ｐ１または
フレーム差分Ｐ２がほどこされ、前記背景差分Ｐ１が行
われたデータについては先端位置検出Ｐ１１、重心位置
検出Ｐ１２が行われる。これらによって検出されたデー
タは２次元空間上に並べられ、運動の軌跡が描画される
Ｐ１３。次にフレーム差分Ｐ２が行われたデータについ
ては、１回のフレーム差分計算において得られたすべて
の画素部分における差分量を合計することによって疑似
運動量算出Ｐ２１が行われ、さらにこれを時間軸上に並
べたデータについてフーリエ変換Ｐ２２が施され、スペ
クトルが描かれるＰ２３。
オ画像をディジタルビデオテープレコーダー２によって
スロー再生し、画像入力装置３を通じてコンピュータ５
に入力させ、ディジタル画像処理、それに続くデータ処
理を行わせる。図２はコンピュータが行う画像処理とそ
れに続くデータ処理の流れを表すフローチャートであ
る。入力されたデータはまず、被評価対象者が居ない状
態での背景画像との差分を計算する背景差分Ｐ１または
フレーム差分Ｐ２がほどこされ、前記背景差分Ｐ１が行
われたデータについては先端位置検出Ｐ１１、重心位置
検出Ｐ１２が行われる。これらによって検出されたデー
タは２次元空間上に並べられ、運動の軌跡が描画される
Ｐ１３。次にフレーム差分Ｐ２が行われたデータについ
ては、１回のフレーム差分計算において得られたすべて
の画素部分における差分量を合計することによって疑似
運動量算出Ｐ２１が行われ、さらにこれを時間軸上に並
べたデータについてフーリエ変換Ｐ２２が施され、スペ
クトルが描かれるＰ２３。
【０００８】コンピュータ５が行う画像処理についての
説明は、次の通りである。 （１）背景差分Ｐ１：あらかじめ入力した背景画像と被
評価対象部位の運動に関する画像各フレームとのピクセ
ルごと、あるいはブロックごとの輝度値差分を行う。 （２）フレーム差分Ｐ２：被評価対象部位の運動に関す
る画像の連続する２フレーム間あるいは一定時間隔のフ
レーム間におけるピクセルごと、あるいはブロックごと
の輝度値差分を行う。 （３）先端位置検出Ｐ１１：背景差分によって検出され
た画像中の被評価対象部位のうち、運動方向最先端部位
を検出し、ｘ、ｙの２次元で表現する。 （４）重心位置検出Ｐ１２：背景差分によって検出され
た画像中の被評価対象部位を表現するすべてのピクセ
ル、あるいはブロックの位置をｘ、ｙの２次元で表現
し、これらの平均を求める。 （５）擬似運動量算出Ｐ２１：フレーム差分によって検
出されたすべての画素あるいはすべてのブロックの輝度
差分値を１処理ごとに合計し、１計測時における擬似運
動量とする。
説明は、次の通りである。 （１）背景差分Ｐ１：あらかじめ入力した背景画像と被
評価対象部位の運動に関する画像各フレームとのピクセ
ルごと、あるいはブロックごとの輝度値差分を行う。 （２）フレーム差分Ｐ２：被評価対象部位の運動に関す
る画像の連続する２フレーム間あるいは一定時間隔のフ
レーム間におけるピクセルごと、あるいはブロックごと
の輝度値差分を行う。 （３）先端位置検出Ｐ１１：背景差分によって検出され
た画像中の被評価対象部位のうち、運動方向最先端部位
を検出し、ｘ、ｙの２次元で表現する。 （４）重心位置検出Ｐ１２：背景差分によって検出され
た画像中の被評価対象部位を表現するすべてのピクセ
ル、あるいはブロックの位置をｘ、ｙの２次元で表現
し、これらの平均を求める。 （５）擬似運動量算出Ｐ２１：フレーム差分によって検
出されたすべての画素あるいはすべてのブロックの輝度
差分値を１処理ごとに合計し、１計測時における擬似運
動量とする。
【０００９】図３は、軌跡データ解析についての説明図
である。被評価対象部位の運動の軌跡データＤ１に基づ
く重症度診断は、健常者を相当数用いて作成したモデル
曲線Ｄ２とのずれ面積Ｄ３を計算し、その面積の大きさ
が大きいほど重症度が高いと評価する。
である。被評価対象部位の運動の軌跡データＤ１に基づ
く重症度診断は、健常者を相当数用いて作成したモデル
曲線Ｄ２とのずれ面積Ｄ３を計算し、その面積の大きさ
が大きいほど重症度が高いと評価する。
【００１０】図４は、スペクトルデータ解析についての
説明図である。被評価対象部位の擬似運動量からフーリ
エ変換によって求めたスペクトルＤ１０に基づく重症度
診断は、健常者を相当数用いて作成したモデルスペクト
ルＤ２０とのピーク位置のずれＤ３０、最大ピークにお
ける強さの違いＤ４０をそれぞれ求め、その大きさが大
きいほど重症度が高いと評価する。
説明図である。被評価対象部位の擬似運動量からフーリ
エ変換によって求めたスペクトルＤ１０に基づく重症度
診断は、健常者を相当数用いて作成したモデルスペクト
ルＤ２０とのピーク位置のずれＤ３０、最大ピークにお
ける強さの違いＤ４０をそれぞれ求め、その大きさが大
きいほど重症度が高いと評価する。
【００１１】
【他の実施形態】図１及び図２に示した実施形態では可
視光線を利用することを前提とした一般的な実施形態を
示したが、図１に記載のビデオカメラとして赤外線カメ
ラを用いてもよい。この場合、図２において記載のＰ１
背景差分処理を省略することも可能である。
視光線を利用することを前提とした一般的な実施形態を
示したが、図１に記載のビデオカメラとして赤外線カメ
ラを用いてもよい。この場合、図２において記載のＰ１
背景差分処理を省略することも可能である。
【００１２】
【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、運動障害の程度を物理的データとして表すことがで
きるため、データに客観性を持たせること、またそのデ
ータを用いて客観的な重症度評価を行うことが可能にな
る。
ば、運動障害の程度を物理的データとして表すことがで
きるため、データに客観性を持たせること、またそのデ
ータを用いて客観的な重症度評価を行うことが可能にな
る。
【図１】 本発明に係わる運動障害テスト及び評価のシ
ステム構成を示す説明図
ステム構成を示す説明図
【図２】 コンピュータが行う画像処理とそれに続くデ
ータ処理の流れを表すフローチャート
ータ処理の流れを表すフローチャート
【図３】 軌跡データ解析についての説明図
【図４】 スペクトルデータ解析についての説明図
１ ビデオカメラ ２ ディジタルビデオレコーダー ３ 画像入力装置 ４ ビデオモニタ ５ コンピュータ ６ モニタ ７ 運動障害テスト箱 ８ 被評価対象者の身体の一部（被評価対象部位） ７１ 低反射性素材を用いた背景 Ｐ１ 背景差分 Ｐ２ フレーム差分 Ｐ１１先端位置検出 Ｐ１２重心位置検出 Ｐ１３運動の軌跡描画 Ｐ２１擬似運動量算出 Ｐ２２フーリエ変換 Ｐ２３スペクトル描画 Ｄ１ 軌跡データ Ｄ２ モデル曲線 Ｄ３ ずれ面積 Ｄ１０スペクトルデータ Ｄ２０モデルパワースペクトル Ｄ３０ピーク位置のずれ Ｄ４０強さの違い
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成１１年９月８日（１９９９．９．８）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正内容】
【０００８】コンピュータ５が行う画像処理についての
説明は、次の通りである。 （１） 背景差分Ｐ１：あらかじめ入力した背景画像と
被評価対象部位の運動に関する画像各フレームとのピク
セルごと、あるいはブロックごとの輝度値差分を行う。 （２） フレーム差分Ｐ２：被評価対象部位の運動に関
する画像の連続する２フレーム間あるいは一定時間隔の
フレーム間におけるピクセルごと、あるいはブロックご
との輝度値差分を行う。 （３） 先端位置検出Ｐ１１：背景差分によって検出さ
れた画像中の被評価対象部位のうち、運動方向最先端部
位を検出し、ｘ、ｙの２次元で表現する。 （４） 重心位置検出Ｐ１２：背景差分によって検出さ
れた画像中の被評価対象部位を表現するすべてのピクセ
ル、あるいはブロックの位置をｘ、ｙの２次元で表現
し、これらの平均を求める。 （５） 擬似運動量算出Ｐ２１：フレーム差分によって
検出されたすべての画素あるいはブロックの輝度差分値
を１処理ごとに合計した値、または一定値以上の差分値
を持つ画素またはブロックの総数を１計測時における擬
似運動量とする。
説明は、次の通りである。 （１） 背景差分Ｐ１：あらかじめ入力した背景画像と
被評価対象部位の運動に関する画像各フレームとのピク
セルごと、あるいはブロックごとの輝度値差分を行う。 （２） フレーム差分Ｐ２：被評価対象部位の運動に関
する画像の連続する２フレーム間あるいは一定時間隔の
フレーム間におけるピクセルごと、あるいはブロックご
との輝度値差分を行う。 （３） 先端位置検出Ｐ１１：背景差分によって検出さ
れた画像中の被評価対象部位のうち、運動方向最先端部
位を検出し、ｘ、ｙの２次元で表現する。 （４） 重心位置検出Ｐ１２：背景差分によって検出さ
れた画像中の被評価対象部位を表現するすべてのピクセ
ル、あるいはブロックの位置をｘ、ｙの２次元で表現
し、これらの平均を求める。 （５） 擬似運動量算出Ｐ２１：フレーム差分によって
検出されたすべての画素あるいはブロックの輝度差分値
を１処理ごとに合計した値、または一定値以上の差分値
を持つ画素またはブロックの総数を１計測時における擬
似運動量とする。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） // Ｇ０１Ｐ 13/00 Ｇ０６Ｆ 15/62 ３８０ ５Ｌ０９６ ９Ａ００１ (72)発明者 山海 直 茨城県つくば市吾妻２−701−202 (72)発明者 寺尾 恵治 茨城県つくば市松代５−718−１ (72)発明者 小山 高正 東京都豊島区目白３−20−４ クリスティ ー目白301 (72)発明者 池口 邦彦 栃木県河内郡南河内町緑１−１ 自治医大 職員住宅Ｉ−205 (72)発明者 村松 慎一 栃木県河内郡南河内町祇園３−１−３ 自 治医大職員住宅Ｈ−102 (72)発明者 神谷 誠 茨城県つくば市春日２−42−２ パークサ イド河村Ｂ−105 Ｆターム(参考） 2F034 AA19 AC01 AC17 BA09 4C038 VA04 VA11 VB40 VC04 5B057 AA07 BA11 CD01 CH01 DA08 DC06 DC07 DC32 5C054 CE11 EB05 FC01 FC03 FC12 FC13 FC15 FE13 GB12 HA05 HA12 5J022 AA01 5L096 BA06 CA02 FA23 FA60 FA69 GA08 9A001 HH30 KK25
Claims (3)
- 【請求項１】背景として布などの可視光や赤外光に対し
て低反射性である素材を用いまた前面と天井、及び２側
面のうちの一方が開いていることを特徴とする運動障害
テスト箱内において、被評価対象者によって被評価対象
部位として身体の一部を用いた、手のひらを開いたり閉
じたりする運動、上腕を回内回外する運動、人差し指の
先端で素早く目標に触れる運動、手を静かにおいておく
姿勢、下肢を上下させる運動などのテスト運動を行わ
せ、このテスト運動の様子を前記運動障害テスト箱の前
面からビデオカメラを用いて撮影し、撮影した動画像を
ディジタル値に変換してコンピュータに入力し、このデ
ィジタル動画像の各フレームに対して前記運動障害テス
ト箱内の被評価対象者が居ない場合の背景画像と差分処
理を行うことによって背景と被評価対象部位とを分離
し、被評価対象部位の先端位置や重心位置などの特定部
位の運動の軌跡を計測すること、あるいは連続する隣り
合ったフレーム間、または一定間隔のフレーム数を隔て
たフレーム間の差分処理を行い、被評価対象部位の擬似
的な運動量（擬似運動量）を求めることを特徴とする運
動障害の客観的重症度評価方法。 - 【請求項２】前記請求項１に記載の運動障害テスト法に
よって得られた運動の軌跡データについて近似曲線を描
き、あらかじめ同様の方法によって作成した健常者デー
タによるモデル曲線とのずれの大きさによって、運動障
害の重症度を評価することを特徴とする運動障害の客観
的重症度評価方法 - 【請求項３】前記請求項１に記載の運動障害テスト法に
よって得られた擬似運動量データに対してフーリエ変換
やウェーブレット変換などの直交変換を行い、周波数の
スペクトルを求め、あらかじめ同様の方法で求めた健常
者データによるモデルスペクトルと比較して、ピーク位
置のずれ、最大ピークにおける強さの違いによって運動
障害の重症度を判定することを特徴とする運動障害の客
観的重症度評価方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28465799A JP4595104B2 (ja) | 1999-08-30 | 1999-08-30 | 運動障害の客観的重症度評価方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28465799A JP4595104B2 (ja) | 1999-08-30 | 1999-08-30 | 運動障害の客観的重症度評価方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001067483A true JP2001067483A (ja) | 2001-03-16 |
| JP4595104B2 JP4595104B2 (ja) | 2010-12-08 |
Family
ID=17681305
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28465799A Expired - Fee Related JP4595104B2 (ja) | 1999-08-30 | 1999-08-30 | 運動障害の客観的重症度評価方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4595104B2 (ja) |
Cited By (4)
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| JP2007114885A (ja) * | 2005-10-18 | 2007-05-10 | National Institute Of Information & Communication Technology | 画像の類似性による分類方法及び装置 |
| JP2010271944A (ja) * | 2009-05-21 | 2010-12-02 | Chuo Univ | 周期ジェスチャ識別装置、周期ジェスチャ識別方法、周期ジェスチャ識別プログラム、及び記録媒体 |
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-
1999
- 1999-08-30 JP JP28465799A patent/JP4595104B2/ja not_active Expired - Fee Related
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