JP2016049282A5 - - Google Patents

Description

前記課題を解決するために、本発明は、運動センサから取得した被験者の両手それぞれの運動に関する時系列データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記時系列データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段と、を備える脳機能障害評価システムであって、前記解析手段は、前記記憶手段に記憶された前記時系列データに基づいて、前記時系列データに対応する運動波形を生成する運動波形生成手段と、前記被験者の両手それぞれの前記運動波形に基づいて、両手それぞれの運動の差異を表す両手差異特徴量を生成する両手差異特徴量生成手段と、を含み、前記両手差異特徴量生成手段は、両手それぞれの前記運動波形の差分を両手差分波形として算出し、算出した前記両手差分波形に基づいて、前記両手差異特徴量を生成することを特徴とする脳機能障害評価システムである。
その他の手段については後記する。

Claims (10)

1. 運動センサから取得した被験者の両手それぞれの手指運動に関する時系列データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記時系列データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段と、を備える脳機能障害評価システムであって、
   前記解析手段は、
   前記記憶手段に記憶された前記時系列データに基づいて、前記時系列データに対応する運動波形を生成する運動波形生成手段と、
   前記被験者の両手それぞれの前記運動波形に基づいて、両手それぞれの手指運動の差異を表す両手差異特徴量を生成する両手差異特徴量生成手段と、を含み、
   前記両手差異特徴量生成手段は、
   両手それぞれの前記運動波形の差分を両手差分波形として算出し、
   算出した前記両手差分波形に基づいて、前記両手差異特徴量を生成する
   ことを特徴とする脳機能障害評価システム。
2. 前記両手差異特徴量生成手段は、
   前記両手差分波形にフーリエ変換を適用して周波数スペクトルを算出し、
   前記周波数スペクトルの強度の二つのピーク値に対応するそれぞれの周波数のうち、小さいほうの周波数を前記両手差異特徴量とする
   ことを特徴とする請求項１に記載の脳機能障害評価システム。
3. 運動センサから取得した被験者の両手それぞれの手指運動に関する時系列データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記時系列データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段と、を備える脳機能障害評価システムであって、
   前記解析手段は、
   前記記憶手段に記憶された前記時系列データに基づいて、前記時系列データに対応する運動波形を生成する運動波形生成手段と、
   前記被験者の両手それぞれの前記運動波形に基づいて、両手それぞれの手指運動の差異を表す両手差異特徴量を生成する両手差異特徴量生成手段と、を含み、
   前記両手差異特徴量生成手段は、
   両手それぞれの前記運動波形に基づいて、両手それぞれの特徴量を生成し、
   生成した前記両手それぞれの特徴量を用いて、差分、または、一方を他方で除算した除算値を、前記両手差異特徴量として算出する際において、
   両手それぞれの前記運動波形について、時刻ｔの運動波形Ｘ（ｔ）と、前記時刻ｔか所定時間ｋが経過した後の運動波形Ｘ（ｔ＋ｋ）を２軸にプロットした軌跡の安定性を表す特徴量を生成し、
   生成した前記両手それぞれの特徴量の差分を前記両手差異特徴量として算出する
   ことを特徴とする脳機能障害評価システム。
4. 運動センサから取得した被験者の両手それぞれの手指運動に関する時系列データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記時系列データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段と、を備える脳機能障害評価システムであって、
   前記解析手段は、
   前記記憶手段に記憶された前記時系列データに基づいて、前記時系列データに対応する運動波形を生成する運動波形生成手段と、
   前記被験者の両手それぞれの前記運動波形に基づいて、両手それぞれの手指運動の差異を表す両手差異特徴量を生成する両手差異特徴量生成手段と、を含み、
   前記両手差異特徴量生成手段は、
   両手それぞれの前記運動波形に基づいて、両手それぞれの特徴量を生成し、
   生成した前記両手それぞれの特徴量を用いて、差分、または、一方を他方で除算した除算値を、前記両手差異特徴量として算出する際において、
   前記手指運動が指のタッピングであり、
   前記両手差異特徴量生成手段は、
   両手それぞれの前記運動波形について、タッピングの時間間隔のばらつきに関する特徴量を生成し、
   生成した前記両手それぞれの特徴量の差分を前記両手差異特徴量として算出する
   ことを特徴とする脳機能障害評価システム。
5. 運動センサと、第１の通信装置と、を備える端末装置と、
   前記端末装置と通信する第２の通信装置と、前記第２の通信装置を介して前記運動センサから取得した被験者の両手それぞれの手指運動に関する時系列データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記時系列データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段と、を備えるサーバ装置と、
   を備える脳機能障害評価システムであって、
   前記サーバ装置の解析手段は、
   前記記憶手段に記憶された前記時系列データに基づいて、前記時系列データに対応する運動波形を生成する運動波形生成手段と、
   前記被験者の両手それぞれの前記運動波形に基づいて、両手それぞれの手指運動の差異を表す両手差異特徴量を生成する両手差異特徴量生成手段と、を含み、
   前記両手差異特徴量生成手段は、
   両手それぞれの前記運動波形の差分を両手差分波形として算出し、
   算出した前記両手差分波形に基づいて、前記両手差異特徴量を生成する
   ことを特徴とする脳機能障害評価システム。
6. 運動センサから取得した被験者の両手それぞれの手指運動に関する時系列データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記時系列データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段と、を備える脳機能障害評価システムによる脳機能障害評価方法であって、
   前記解析手段は、
   運動波形生成手段によって、前記記憶手段に記憶された前記時系列データに基づいて、前記時系列データに対応する運動波形を生成し、
   両手差異特徴量生成手段によって、
   両手それぞれの前記運動波形の差分を両手差分波形として算出し、
   算出した前記両手差分波形に基づいて、両手差異特徴量を生成する
   ことを特徴とする脳機能障害評価方法。
7. 前記両手差異特徴量生成手段は、
   前記両手差分波形にフーリエ変換を適用して周波数スペクトルを算出し、
   前記周波数スペクトルの強度の二つのピーク値に対応するそれぞれの周波数のうち、小さいほうの周波数を前記両手差異特徴量とする
   ことを特徴とする請求項６に記載の脳機能障害評価方法。
8. 運動センサから取得した被験者の両手それぞれの手指運動に関する時系列データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記時系列データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段と、を備える脳機能障害評価システムによる脳機能障害評価方法であって、
   前記解析手段は、
   運動波形生成手段によって、前記記憶手段に記憶された前記時系列データに基づいて、前記時系列データに対応する運動波形を生成し、
   両手差異特徴量生成手段によって、
   両手それぞれの前記運動波形について、時刻ｔの運動波形Ｘ（ｔ）と、前記時刻ｔから所定時間ｋが経過した後の運動波形Ｘ（ｔ＋ｋ）を２軸にプロットした軌跡の安定性を表す特徴量を生成し、
   生成した前記両手それぞれの特徴量の差分を両手差異特徴量として算出する
   ことを特徴とする脳機能障害評価方法。
9. 運動センサから取得した被験者の両手それぞれの手指運動に関する時系列データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記時系列データを解析する解析手段と、前記解析手段により解析された解析結果を表示する表示手段と、を備える脳機能障害評価システムによる脳機能障害評価方法であって、
   前記解析手段は、
   運動波形生成手段によって、前記記憶手段に記憶された前記時系列データに基づいて、前記時系列データに対応する運動波形を生成し、
   両手差異特徴量生成手段によって、
   両手それぞれの前記運動波形について、指のタッピングの時間間隔のばらつきに関する特徴量を生成し、
   生成した前記両手それぞれの特徴量の差分を両手差異特徴量として算出する
   ことを特徴とする脳機能障害評価方法。
10. コンピュータを、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の前記脳機能障害評価システムとして機能させるためのプログラム。