JP2020099550A - Ｖｄｔ症候群及び繊維筋痛症の改善 - Google Patents

Abstract

【課題】 これまでの、ＶＤＴ作業改善の技術では、頭位・視線・姿勢は、固定されていた。体の循環を悪化させ、眼球を乾きやすくしてしまい、VDT症候群・ストレートネック・頸肩腕症候群・ドライアイを発症させ、ひいては、繊維筋通症につながることも考えられている。固定された頭位・視線・姿勢を改善、動きのある循環に良いＶＤＴ作業を提供する。【解決手段】ＶＤＴに創出されるＶＲ，ＡＲ、ＭＲ等空間内の、イラストや動画の表示の位置移動によりコンピューターテクノロジーを用いて、頭位・視線・姿勢の運動を指示する。この指示の動作により、ユーザーの頭位・視線・姿勢の運動を、誘導することで、ＶＤＴ症候群を防ぐ。ユーザーの属性に合う、運動の組を、集合知により、創りやすい構成にした。【選択図】図１

Description

本発明は、繊維筋痛症の改善、
及びVDT症候群・ストレートネック・頸肩腕症候群・首下がり症候群・緑内障の患者の治療及び予防、
及び頚椎周囲筋肉フレイル予防のための、
システム及びプログラムに関する。

産業革命後、タイピストは、女性の社会進出の重要な職業であった。
キーパンチャー病と呼ばれる病が起こり始めた。
首や肩のこり、上肢の倦怠感、眼の疲労、集中力低下の症状を起こし、職業病でもあった。
近年、ＰＣ作業が、広く事務作業として、ホワイトカラーには、一般的な作業となっている。
Visual Display Terminal として、ＰＣモニターやスマートフォンを見続けることにより、ＶＤＴ症候群と呼ばれる、症状に悩まされる患者が増加している。

厚労省による、ＶＤＴ作業のガイドライン（非特許文献１参照）が作成されている。
症状としては、
眼の症状としては、ドライアイによる乾燥感、異物感、視力低下、頭痛である。
体性の症状としては、首・肩・腰のこりや、腕・手の痛みやしびれである。
精神的な症状としては、頭痛・耳鳴り・イライラ・倦怠感・疲労感がある。
これまで、ＶＤＴ作業では、勤労者は、画面に目、顔、首などを、貼り付け状態にされていた。
ストレートネックや、肩こり、眼精疲労の原因となっていた。
ＶＤＴ作業により、ドライアイ、眼精疲労、頸肩腕症候群 キーパンチャー病が発症して、さらに、繊維筋痛症の発症のきっかけになることもある。

最近は、長時間座ることは、体に悪い影響がある。そのために、ＶＤＴ作業をする時に、時々休憩して、体を動かす習慣が、現れている。また、ストレッチボールに乗って、ＶＤＴ作業をすると、動きが生まれ、健康に良いという考えも広まっている。
ひとたび、ＶＤＴ作業からのトラウマを受けると、固定した姿勢では、トラウマから抜け出すことができなくなる恐れがある。

働き方改革が求められている現代において、ＶＤＴ作業の革新は、働き方改革の、接近戦における主戦場のひとつであると言えるかもしれない。

ＷＨＯは、眼球運動による脱感作と再処理法（Ｅｙｅ Ｍｏｖｅｍｅｎｔ Ｄｅｓｅｎ ｓｉｔｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（以下ＥＭＤＲあるいはＥＭＤＲ療法とする））について、効果がある療法としている（非特許文献１参照）。前記ＥＭＤＲ治療については、支援ソフトの技術がある（特許文献３参照）。

近年は、いろいろな手法で、３次元実質現実・拡張現実・複合現実空間を創出する技術が、実現されている。
実質現実では、頭に載せる、ヘッドマウントディスプレイ（以下ＨＭＤと表示する）により、全周の視覚を完全に新しく創出する技術もある。
最近は、ＨＭＤも、片目で４Ｋ解像度、両目で８Ｋ解像度のものもある。これまでは、液晶映像が、荒く、解像度も低かったが、最近では、3840*2160*2eye, 16.6 milion pixcelsというＨＭＤも使われ始めている。
視野角が200度という広い視野角を持つ。
Refresh Rate 90Hz per eye
MTP Latency 15ms （ユーザーの動作に追従するための時間）
という物も、使われ始めている。

これまでのディスプレイでは、ＲＧＢのサブピクセル構造には、ペンタイル型とストライプ型があるが、どちらにしても、最新型よりも、荒い構造で、人間が、目を凝らせば、画素を仕切るサブピクセル構造が色の区分として、判別できてしまい、現実感を半減させていたが、最近では、サブピクセルの構造が細かくなり、リアル空間と思えるほどに、改善してきた。以前よりも、文字を扱うＶＤＴ作業をすることもできる程の解像度に近づき始めている。視野角が２００度となると、人間の見える視野をほとんどカバーできることになり、実質現実に包まれている感覚が向上している。

また、再帰性投影技術も開発されつつある。裸眼両眼立体視ができ、多重投影が可能であり、任意の物体に投影が可能である。

また、光学系を利用して、裸眼立体視ディスプレイも、開発されている。アスカネットなどの空中結像技術、筑波大学の落合氏のＦａｉｌｙ Ｌｉｇｈｔｓなどがある。

眼球内の水晶体の制御で実現される各焦点距離に応じた光路の先に、いろいろな映像の画素を、意図して配置できると、あらゆる焦点距離の実質３次元空間を創造できる。このような視界再現装置として、Light Field Displayと呼ばれるデバイスが世界中で開発され始めている。

ホログラムも進化していて、人間の等身大程度のホログラム映像を表現できるようになっている。

半透過型プリズムや半透過型ミラーを用いて、メガネ型の本体のレンズ部を透過して、２ｍ先ほどに虚像が見えることで、複合現実を創り出すことができる。

３万ルーメン以上の高輝度のプロジェクターも開発されている。横約１０メートル、縦５．５メートル程の４００インチなど、大型で高精細なＬＥＤディスプレイシステムも開発されている。（非特許文献５参照）
ショッピングモールや国際的運動競技会のセレモニーでは、もっと巨大なＬＥＤディスプレイも使われている。
これらの表現手段を使うと、視覚情報の大半を、デジタルで創出して、実質現実空間と同様なリアリティ感を体験することが出来る。

ＶＤＴ作業のためには、メガネ型ディスプレイを用いて、キーボードとディスプレイの視野角を小さくして、眼球運動を少なくする技術もある。（特許文献１参照）
ＶＤＴ作業のためには、頭部装着型液晶表示装置を用いて、モニター画像とキーボードを視認するにあたり、ユーザーの水晶体の調節の変化を少なくする技術もある。（特許文献２参照）

ＶＤＴ作業中に、視力検査や反射運動機能等をオンラインで検査する技術もある。（特許文献４参照）
ＶＤＴ作業時間を計測して、一定時間に達したときには、休憩時間を報知するとともに、ＶＤＴの動作を強制的に一時停止する技術もある。（特許文献５参照）
ＶＤＴ作業を柔軟に制御できるＶＤＴ作業監視の技術もある。（特許文献６参照）
ＶＤＴの連続した作業による各作業者の負荷状態を反映した作業負荷時間をそれぞれ演算し、この作業負荷時間により各作業者にそれぞれ適した作業管理を行う技術もある。（特許文献７参照）

米国Ｉｎｔｅｌ（株）は、米国時間８月２８日、エッジデバイスの処理能力を向上させる、次世代ＶＰＵ（ビジョン・プロセシング・ユニット）を発表した。専用のニューラルコンピューター用のエンジンを搭載している。エッジにおけるディープラーニングの推論をサポートする。（非特許文献４参照）

米国Ｇｏｏｇｌｅ（株）は、機械学習特にディープラーニングを高速化するために特化した集積回路（TPU）のエッジデバイスの使用を可能にした。機械学習モデルを組み込み機器やモバイル機器で実行するためのアプリケーション専用チップを発表した。（非特許文献３参照）

特許第３１１１４３０号明細書 特許第３５５２３０７号明細書 特許第４７９７８５５号明細書 特開平１１−３１３７９９号公報 特開昭６１−１８７０９０号公報 特開２０００−１８７５２１号公報 特開２００２−３３６６１２９号公報

VDT作業における労働衛生管理のためのガイドラインについて ＵＲＬ:https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-11200000-Roudoukijunkyoku/0000184703.pdf ＶＤＴ作業による瞬目回数・涙液量の変化と屈折矯正方法との関連 ＵＲＬ http://www.kawasaki-m.ac.jp/soc/mw/journal/jp/2007-j16-2/08_nanba.pdf googleのEdge TPUhttps://www.blog.google/products/google-cloud/bringing-intelligence-to-the-edge-with-cloud-iot/ Intel のVPU（ビジョン・プロセシング・ユニット）https://www.movidius.com/myriadx 8Kの高精細大型ＬＥＤディスプレイシステム https://www.sonypcl.jp/works/works-024/

ＶＤＴ作業においては、 Visual Display Terminal に、視線、頭位等が、貼り付けられた状態になり、頚部・肩部の循環が悪化する。

また、眼球も、Visual Display Terminal に集中させられて、眼球の動きが抑えられ、乾きやすくなっている。

特許文献 特許３１１１４３０号のシステムでは、視線、頭位等が、貼り付けられた状態で、より動きが少なくなり、頚部・肩部の循環は、より悪化する。特許文献 特許３５５２３０７号のシステムでは、視線も一点に集中して、眼球が乾きやすい。また、頚部・肩部の循環は、動かないことにより悪化する。

特許文献４・５・６・７のシステムでは、時間管理及び作業管理はできるが、身体運動を積極的に誘導することは、できなかった。

ＶＤＴ作業のために、固定された頭位・視線・姿勢は、体の循環を悪化させ、眼球を乾きやすくしてしまい、VDT症候群・ストレートネック・頸肩腕症候群・ドライアイ・緑内障を発症させ、ひいては、繊維筋通症につながることも考えられている。

これらを、防ぐためには、作業効率を低下させずに、頭位・視線・姿勢の固定を、開放して、より動きやすい環境を創る事が重要である。ＶＤＴ作業時に、快適な作業を行いたい。

また、VDT症候群・ストレートネック・頸肩腕症候群・ドライアイを治療及び防止するためのリハビリテーションを、診療室及び患者ユーザーの自宅において、実施できるような環境を創りたい。

ＶDT症候群・頸肩腕症候群は、自覚症状が主であり、他覚症状が少なく、治療者や他者に、その辛さや、症状の軽重を伝えることが難しく、他者からの共感を得ることも難しい。
通常は、患部のレントゲンや、ＭＲＩ画像等そして、運動可動域や、運動障害の無さなどで、客観的にリハビリテーションの効果を測定できるが、ＶＤＴ症候群など、自覚症状が主である疾患については、リハビリテーションの効果を測定して、患者毎に最適なリハビリテーション方法を決定することが難しい。

眼の乾燥は、ＶＤＴ作業の集中のために、瞬きが減少することが、一因である。（非特許文献２参照）
通常瞬き回数は、１分間に２０回程度であるが、ＶＤＴ作業により、５０％程度減少してしまう。

緑内障の患者では、うつむき状態では、眼圧が上昇して、緑内障を悪化してしまう恐れがある。
４０代の２０人に１人が緑内障患者である。緑内障は、失明原因の１位の疾患である。

脳梗塞患者のリハビリテーションでは、公的保険医療では、６ヶ月の期限がきめられており、リハビリテーション難民が発生している。高額な自費リハビリテーションを、受けている脳梗塞患者もいる。
脳梗塞疾患に限らずに、リハビリテーションを、できうれば、安い費用で、提供する技術が、必要とされている。
病に苦しむ患者にとっては、通院することも難しいことが多い。
医療者側からみれば、リハビリテーションは、高度な知識や技量及び、長い拘束時間と、患者への注意の集中と、手厚い関わりが必要である割には、患者が正常に動うように改善されて当然であり、報酬を高く設定することは難しい。

ＶＤＴ症候群及びそれに付随する眼性症状等に対するリハビリテーションは、適切な動きや、適正な運動時間、さらにその組み合わせや、適正な頻度について、患者毎に、きめ細かく設定することが難しい。

治療者が、リハビリテーションを指導したとしても、患者が実際にリハビリテーションを行っているのか、検証することが難しい。

ＶＤＴ症候群及び繊維筋痛症や頸肩腕症候の患者個々に、そして、病歴に、ぴたりと合ったリハビリテーションの方法や回数等が、はっきりと分からない。

診療室ではない、患者の自宅などのときに、患者のリハビリテーションの記録を保存することが、難しい。
一人で、リハビリテーションをしていると、他者との、比較や競争ができない。
リハビリテーションの感想や感情を、他者と共有することが、できない。

リハビリテーションのために、リハビリテーション専用の器具を、患者が購入することは、経済的にも、保管のためのスペースとしても、難しいことがある。

本発明は、上記従来技術の問題点を解決することを課題とする。
具体的には、本発明は、VDT症候群・ストレートネック・繊維筋痛症・首下がり症候群の患者が、診療室に限らずに、自宅においても、症状に合わせ、前記疾患に対するリハビリテーションを、個別的に適正で快い、楽に、治療者と客観的に共有しながら、行うことができる、
緑内障患者が、ＶＤＴ作業時に眼圧の上昇を防ぐことができる、
一般ユーザーが、職場や自宅におけるＶＤＴ作業時に、姿勢・頭位・視点の固定を予防することができる、
一般ユーザーが、職場や自宅におけるＶＴＤ作業時に、瞬きの減少による、目の乾燥を防ぐことのできる、
一般ユーザーが、職場や自宅におけるＶＤＴ作業時に、眼圧の上昇を、防ぐことのできる、
一般ユーザーが、リハビリテーションにより、VDT症候群・ストレートネック・頸肩腕症候群・ドライアイ・緑内障・首下がり症候群を予防することができる、
患者ユーザーが、ＶＤＴ症候群等の症状について、他者からの、共感及び理解が、容易にできる、
集団における、各ユーザーの運動の評価ができる、
症状に合った、リハビリテーションを、他者の経験と、お薦め度より、選ぶことができる、
システム及びプログラムを提供することを課題とする。

具体的には、ＶＤＴ作業中等において、ユーザーに対して、頭位・視線・姿勢の運動を、ＶＲ，ＡＲ、ＭＲ空間内の、イラストや動画の表示の位置移動により、分かりやすく連続的に、コンピューターテクノロジーを用いて、規則的リズム感をもって、指示する手段を有す。
ユーザーの瞬きをうながす、ＶＲ，ＡＲ、ＭＲ空間内の表示を、リズム感を持って、行う手段を有す。
このリズム感は、一般ユーザー及び治療者ユーザーと患者ユーザーの双方の提案と理解により、決めることができ、ユーザーは、リアルタイムに、頭位・視線・姿勢の運動の速さ、運動パターンを自由に変えられる手段を有す。
この指示に基づいて、頭位・視線・姿勢及び瞬き等の運動が、どのように行われたかを、記憶する手段を有す。
治療者ユーザーと患者ユーザーは、この記録から、客観的な頭位・視線・姿勢の運動の状況について、客観的に議論できる。
間違いを正すのではなく、固定化した失敗パターンから、客観的記録に基づく行動認知と繰り返しの行動実践によって、患者自ら、柔軟で適応できる安全で快適な頭位・視線・姿勢の運動の状態に到達できる手段を有す。
各ユーザーの運動後の感想等から、各ユーザーが、適するリハビリテーションの運動の組を、選ぶことができる手段を有す。
各ユーザーは、リハビリテーションについて、ユーザー間のＳＮＳによって、感想や希望等を共有する手段を有す。
集団における、頭位・視線・姿勢の運動の評価をする手段を有する。
このため、治療者は、良いＶＤＴ作業と悪いＶＤＴ作業のパターンについて、理解する手段を有す。
他覚症状が少なく、自覚症状が多い、ＶＤＴ症候群等の症状を、治療者及び他者と共有する手段を有す。
患者ユーザー及び一般ユーザーの症状に合った、頭位・視線・姿勢の運動パターンを、選び出す手段を有す。

本発明により、これまで、visual display terminal に釘付けされていた、視線・頭位・姿勢を、治療者ユーザー・患者ユーザーの思い通りに動かすことができるようになる。
ＶＤＴ作業用の固定されていたデスプレイ画面を、ユーザーの必要な運動が出来るように、移動させ、 ユーザーの視線・頭位・姿勢に運動を得るようにする。
以下ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動あるいは頭位・視線・姿勢運動あるいはＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動と記載する。
動きのある姿勢及び頭位は、体の循環を改善する。
動きのある視線は、眼球の動きを誘発して、眼球の渇きに潤いを与え、ドライアイと眼精疲労を防ぐ。
さらに、積極的に、瞬きを誘う表示を、実質３次元空間に行うことで、瞬きを規則的に誘発して、ドライアイを防ぐ。
眼球の動きは、表情筋のトレーニングにもなる。
動きのある姿勢は、頸肩腕症候群を防ぐ。
俯き続ける視線から、仰向きの動きを取り入れることで、眼圧の上昇を抑止して、緑内障の発症及び悪化を防ぐ。
固定された姿勢から、動きのある姿勢に変わることで、鬱を防ぐ。

高齢者は、視野が狭まり、認知症の原因にもなるが、視線及び頭位を動かす訓練により、視野が狭くても、広く世界を見渡せる運動の技術を習得できる。また、首下がりの原因である、頚部等の筋力を回復することができる。

治療者は、患者ユーザー及び高齢患者ユーザーの頭位・視線・姿勢の運動のスムーズさから、症状の状態を推察することができる。

ＥＭＤＲ療法の原理を応用して、患者は心理的に安定した状況で、頭位・視線・姿勢の運動を続けることができる。ディスプレイに運動指示を文字や動画やイラストで連続的に表示する指示と音による誘導の両方あるいはどちらかに、患者が従うことで、運動のリズム感を創ることができる。
患者が自分の端末や運動視線装置の創出した空間内の表示で、自分の頭位・視線・姿勢の運動の是非をわかりやすくアプリケーションとして、見ることができる。
患者サイドにとっても、治療者サイドにとっても、患者自宅での、ＩＯＴを用いたリハビリテーションは、要する時間・記録と解析のしやすさ・費用の合理性といった点で、メリットが大きい。
一般ユーザーがＶＤＴ作業時の不快症状の発症を防ぐことが出来、作業能率が向上する。

集団においては、ゲーム的な感覚で、頭位・視線・姿勢の運動を楽しむこともできる。また、同じＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動に対しては、一人で行っても、運動の滑らかさや同期性の偏差値や順位が、計算できるので、リハビリテーションの意欲や、やる気を引き出すことができる。
ＳＮＳ関連制御部Ａ０９及び機能ＳＮＳ関連テーブル群Ｔ３０と、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５のＶＤＴ運動組のお薦め度を記憶する機能より、さらに機械学習用サーバ１７内のルールベース及び機械学習によるＡＩを使ったレコメンド機能により、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動のレコメンドテーブルＴ２４を使い、患者ユーザー及び一般ユーザーの属性（特徴量）に、ぴたりと合ったリハビリテーションを誘導するＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の組を、集合知を活用して、新しく創り出し、選択することができる。

治療者と患者は、頭位・視線・姿勢の運動実行状況の記録から、客観的な運動の状況について、客観的に議論できる。ＶＤＴ作業症候群等の症状は、自覚症状が主であり、患者ユーザーの主観的な感覚症状を、治療者ユーザーと共有することで、ＶＤＴ症候群等の疾病の実像が、治療者ユーザーにとっても、分かりやすいものとなる。
ＶＤＴ症候群等の主観的症状を、ＳＮＳ機能で、他者と共有することで、患者ユーザー及び一般ユーザーは、ＶＤＴ症候群の治療に、意欲を持つことができる。

システム全体の構成例図である。 患者台帳テーブルの構成例である。 患者保険等テーブルの構成例である。 治療者台帳テーブルの構成例である。 患者治療者対応テーブルの構成例である。 ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルの構成例である。 ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴詳細テーブルの構成例である。 目標動画運動基本設定テーブルの構成例である。多彩な設定を表示するために、運動基本ＩＤは、連続の値ではない。実際は、連続の値である。 画像設定テーブルの構成例である。多彩な設定を表示するために、画像ＩＤは、連続の値ではない。実際は、連続の値である。 音響設定テーブルの構成例である。 瞬き誘導設定テーブルの構成例である。 注意等表示設定テーブルの構成例である。 ＶＤＴ目標動画運動組詳細設定テーブルの構成例である。 ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルの構成例である。 総合処理部が行うシステムスタートの時についてのフローチャートである。 認証処理部が行うログイン処理時についてのフローチャートである。 診療申し込みのフローチャートである。 総合制御部のＶＤＴ運動についてのフローチャートである。 ＶＤＴ運動解析評価後の総合制御部のフローチャートである。 目標動画運動制御部が頭位・視線・姿勢運動支援装置を制御する処理のフローチャートである。 頭位・視線・姿勢運動記録解析部の治療者端末２に対する処理のフローチャートである。 集団統計処理部の治療者端末２に対する複数患者についての処理のフローチャートである。同じＶＤＴ運動組については、患者が１人であっても、偏差値等は、計算できる。 頭位・視線・姿勢運動記録解析部の患者端末１に対する処理のフローチャートである。 日誌＆アセスメント処理部のフローチャートである。 日誌フォームの画面例である。 アプリケーションサーバ内の構成例である。 データベースサーバ内の構成例である。 目標動画動作状況記録テーブルの構成例である。 瞬き誘導動作状況テーブルの構成例である。 注意表示等動作状況テーブルの構成例である。 画像プライベート設定テーブルの構成例である。 音響プライベート設定テーブルの構成例である。 頭位・視線・姿勢等運動記録テーブルの構成例である。 診療希望フォームの構成例である。 患者端末に表示されるアセスメントフォームの構成例である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１は、システム全体の構成図を示す。

本実施例は、繊維筋痛症及びストレートネック・ＶＤＴ症候群の患者さんのためのリハビリテーションのためのものである。
本実施例におけるシステムは、動画表示用ディスプレイのＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）５、ＨＭＤに関連する頭位を測定する、深度センサー・加速度センサー・ＣＯＭＳセンサー等運動センサー（３及び１７）及び、センサー端末４、患者ユーザー端末１と、治療者ユーザー端末２と、クラウドサービス８にあるＣＰＵ・ＧＰＵ・ＯＳ等を含むデータベースサーバ１２とアプリケーションサーバ１０、そしてネットワーク７（近距離通信、電話通信回線及びインターネット等）、管理端末８とから構成される。
各端末は、コンピューター、マイコンボード、スマートフォン等で、ネットワークへの接続可能なものである。
最近は、エッジコンピューティングで、コンピュータビジョンからの動画を、ＡＩで認識判断する専用のＣＰＵ、ＧＰＵの
ボードも開発されている。また、ＡＩの推論エンジンを搭載した、組み込み用ボードも存在している。このようなボードを
用いても良い。（非特許文献４及び５参照）
患者端末１は、患者が使用する端末であり、ＰＣ、スマートフォン、タブレット、ＨＭＤ、ＶＲ、ＡＲ，ＭＲグラス等である。
本実施例では、スマートフォンあるいは、ＨＤＭ付属のインタラクティブ装置を用いる。
治療者端末２は、治療者が使用する端末であり、ＰＣ、スマートフォン、タブレット等である。本実施例では、ＰＣを用いる。
頭位運動センサー３及び外部センサー１７は、患者の頭位の運動をセンシングするセンサーである。
本実施例では、ＨＭＤに付属の加速度センサー及び測位センサー等運動センサーと、外部よりＨＭＤの３次元位置を計測する深度センサー・ＲＧＢ画像センサー等を用いる。
頭位及び視線を、ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）内に表示されるイラストやＴＶ動画映像の表示位置をＶＲ・ＡＲ・ＭＲ３次元空間１６内で移動させることによって、誘導する。
誘導する動画は、スマイルマークやフェアリーテールのイラスト・ＴＶ画像等動画・明るいＬＥＤ画像などが、考えられる。
５秒以内に往復するような速い動きのときは、視認が難しいので、動画ではなく、イラストが良い。
例えば、図１４のＶＤＴ運動組IＤ６５７番の運動組は、ファイル名ａｂｃ.ＪＰＥＧを使用して、表示立体は半径２．５ｍの球体で、左右速度周期２秒、上下速度周期３秒、八の字運動運動を行う。
ＴＶ動画などであれば、はっきりと、視聴できるように、左右の速度は、左右に周期2分以上の時間をかけて、ゆっくりと、移動する。速度は、自由に設定できる。
例えば、図１４のＶＤＴ運動組IＤ６５８番の運動組は、個人設定動画ファイル名C:\ＵＳＥＲ\*****を使用して、表示立体は楕円体で、左右速度周期８分、上下速度周期２０分、主として水平運動を行う。
ＨＭＤやＡＲ用のディスプレイに表示して、実質、拡張、複合３次元空間１６を創出する。
運動支援装置端末６は、ミキシング機器及びＰＣ及びマイコンボードである。運動支援装置端末６にて、ミキシング等を行う。ＡＲ・ＭＲ・ＡＲのディスプレイ用ＲＧＢビデオ信号に、必要な動画をＲＧＢビデオ信号をミックスすることで、表示してもよい。あるいは、ＨＭＤやＡＲメガネのオペレーティングシステムのＡＰＩを用いて、ミックスしてもよい。
背景は、通常のソフトウエアを表示すると、それまでの、ソフトウエア資産を有利に背景として利用することができる。

目標動画の移動する、上下角度、左右角度は、運動パターンとして、記憶しておく。ＨＭＤ及びＡＲ・ＭＲグラスを使い、患者ユーザーの好みの限界の上向き角度、下向き角度、左右角度を、登録、記憶することもできる。それには、ＨＭＤ及びＡＲ・ＭＲグラスを装着して、上限角度を実際に頭の位置を向けて、患者ユーザーは、その瞬間に登録する。
同様に、下限角度、左右限度角度を登録できる。左右限度角度は、中心から同じ角度が望ましい。
ＴＶ動画などであって、視認することが重要な場合には、例えば、左右には、周期２分以上の充分な時間を要して、繰り返し動きながら、上下には、往復20分程度の時間を要して、少しずつ上下に移動する。
ユーザーが緑内障に罹患している場合は、眼圧が上昇することを防ぐために、下向きの角度は、小さくする。

ＨＭＤ等、密閉ゴーグルタイプの時は、湿度センサーを内側に装着して、湿度を計測する。
ドライアイに対しては、水を含ませたスポンジなどを、内側に設置して、乾燥を防いでもよい。

開放型メガネタイプでは、湿度が低い場合は、マイクロミストを散布して、湿度を上げてもよい。
また、室内の加湿器を連動して運転して、湿度を上げるようにしてもよい。

眼の乾燥は、ＶＤＴ作業の集中のために、瞬きが減少することが、一因である。（非特許文献２参照）
通常瞬き回数は、１分間に２０回程度であるが、ＶＤＴ作業により、５０％程度減少する。
よって、一定時間経毎に、積極的に瞬きを促す表示を、創出された実質現実空間・拡張現実空間・複合現実空間１６に加えることも、考えられる。
ヘッドマウンドディスプレイ及びメガネ型ディスプレイにアイカメラ等、ユーザーの瞬きを捕らえるセンサーを搭載していれば、瞬きの回数を計測してもよい。

瞬きが、特に無くなるときは、作業に集中しているときである。そいうときには、目標動画の中に「瞬きを忘れていませんか？」と表示してもよい。このような表示をすることを、注意表示と記載する。
あるいは、目標動画の輝度を１０％上昇低下３ＨＺ周期で５秒間繰り返し、瞬きさせるようにしてもよい。
あるいは、目標動画の輝度を１０％上昇低下３ＨＺ周期で１秒間繰り返し を、１分間に２０回程度、間隔を開けて、周期的に繰り返すように、設定しても良い。
目標動画の彩度・明度コントラスト及び色相を、同様に変化させてもよい。
これらの表現には、フォトレタッチソフトのように、目標動画の彩度・輝度・色相・コントラストをソフトウエアで変換する。
また、実質、拡張、複合３次元空間としての視界の視野角度の狭い装置であるならば、装置制御のＡＰＩから、創出された空間１６の全体の彩度・輝度・色相を変換してもよい。
また、手振れのように、目標動画を揺らすことで、瞬きを誘導してもよい。
揺らすには、目標動画を、小さいベクトル方向に振動させる方法と、表示立体を振動させる方法がある。

頸肩腕症候群の患者ユーザーに対しては、肩や腕や手の動きの指示をしてもよい。

ＶＤＴ作業症候群の症状は、自覚症状が主であり、他覚症状が、少ないことが特徴である。
作業者の主観的な感じ方を大切にするためにも、瞬きの動作指示についても、患者ユーザーの好みに、合わせられるように、各ユーザーの指示にあわせて、インタラクティブに設定できることが重要である。

Light Field Display であれば、また、目標画像の運動として、視認の画角を変えずに、実質３次元空間の表示位置を距離を離したり近くしたりする運動も考えられる。この場合は、距離の違う、異なる複数の画像を１セットとして、運動の目標とする。

目標動画の運動については、複合一般運動としては、八の字運動、楕円運動、らせん運動、ランダム運動等がある。
通常運動としては、水平方向を主とする、水平運動と、垂直運動を主とする、垂直運動が、考えられる。さらに、常に左から右へ移動し、右端から瞬間的に左端に移動して、左から右へ移動する、常右運動。同様に、常左運動、常右運動、常上運動、常下運動が、考えられる。
目標動画の運動パターンは、管理者ＰＣより、八の字運動、楕円運動、水平運動、垂直運動、常上下左右運動（４種類）、ランダム運動をあらかじめ設定しておく。

さらに、管理者ＰＣより、次の変数を設定する。
Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ１Ｎ ： その回数までは、ＶＤＴ運動組は、他ユーザーには、公表されない。（但し、治療者ユーザーには、適応されず、すぐに公表することができる。）
Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎ ：お薦め度を記入するフォームを表示しない最小回数
Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ２Ｎ ： ＶＤＴ運動組を他ユーザーに必ず公開する、最小の実施回数
Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ１Ｎを超えて、Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ２Ｎまでは、公私フラグの設定は、創出ユーザーが選べる
Ｔｉｍ＿ＭｉｎＬｉ＿Ｎ ：頭位・視線・姿勢運動解析部が、解析する単位となる秒数
Ｓｔｄ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎ ：教師データの正解として使用する、ユーザーのお薦め度の最小数
ＤＴ＿ＤｅｐＮ ：決定木の段数
Ｒ＿datN：ブーストラップサンプリングの個数
Ｋｅｔ＿Ｎ：ランダムフォレストの決定木（弱仮説器）の個数
Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ２Ｎ ： お薦め度を記載できない最大回数
本実施例では、それぞれ、
Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ１Ｎ＝１０回
Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ２Ｎ＝３０回
Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎ＝６回
Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ２Ｎ ＝１２回
Ｔｉｍ＿ＭｉｎＬｉ＿Ｎ ＝ ６００秒
Ｓｔｄ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎ ＝ ４
ＤＴ＿ＤｅｐＮ ＝ １０
である。
環境変数テーブルＴ２６に保存する。
ユーザー補助変数ＤｉａＢＮ（Ｋｎ、Ｓｊ）は、ユーザー毎に設定する。Ｋｎは、患者及び一般ユーザーＩＤである。
Ｓｊは、患者及び一般ユーザーの習熟度である。ユーザー補助変数ＤｉａＢＮ（Ｋｎ、Ｓｊ）は、患者基本台帳テーブルＴ０１に記憶してもよい。

本実施例では、ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）に表示される視線の目標画像と頭位及び視線の動きが、同期して滑らかに行われるほど、ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）にて、位相のずれなしの達成のパーセントが高く表示される。

また、患者は、このリハビリ運動の感想等を、患者スマートフォン及びＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能を通して、アプリケーションサーバ１０に送信することができる。データベースサーバ１２は、日誌感想テーブルＴ１３にデータを格納する。
患者スマートフォン及びＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）には、患者のリハビリ運動の実施日時、頭位の位置及び加速度データ、達成率等を見える化できるアプリケーションを実行できるように、アプリケーションサーバ１０が配信する。

次に、データベースサーバ１２が有する患者の基本情報を記憶する患者基本台帳テーブルＴ０１と、治療者の基本情報を記憶する治療者台帳テーブルＴ０３について、説明する。患者基本台帳テーブルＴ０１は、患者毎の個人情報を記憶するテーブルである。図２は、患者基本台帳テーブルＴ０１の構成を示す。患者の基本情報は、システムにログインするためのＩＤ、パスワード、登録年月日、氏名、習熟度等である。ＤｉａＢは、背景を目標の動画と逆に移動させるときの係数である。
患者保険等テーブルＴ０２は、患者毎の、健康保険情報を記憶するテーブルである。図３は、患者保険等テーブルＴ０２の構成を示す。患者の健康保険情報は、保険者番号、記号、番号等である。治療者台帳テーブルＴ０３は、治療者毎の基本情報を記憶するテーブルである。
図４は、治療者台帳テーブルＴ０３の構成を示す。治療者の個人情報は、ログインＩＤ，パスワード、職種、勤務先等である。患者治療者対応テーブルＴ０４は、患者が治療を受けている治療者を記憶するテーブルである。
図５は、患者治療者対応テーブルＴ０４の構成を示す。患者が治療を受けている治療者を、治療者ＩＤと治療の開始日と終了日で記憶することができる。

患者毎の、リハビリ訓練の治療の履歴の情報は、データ・ベースサーバ１２内の各テーブルに記憶する。リハビリ運動訓練の支援装置５で創出されるＶＲ・ＡＲ・ＭＲ空間１６内の目標動画の移動の稼働状況は、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５と、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動運動支援装置履歴詳細テーブルＴ０６と目標動画動作状況テーブルＴ０７、瞬き誘導動作状況テーブルＴ０８、注意表示等動作状況テーブルＴ０９に記録する。さらに、実際の頭位の運動状況は、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動記録テーブルＴ１０に記録する。

次に、データベースサーバ１２が有する患者基本アセスメントテーブルＴ１２について説明する。患者基本アセスメントテーブルＴ１２は、患者の主観に基づく、疼痛や不定愁訴等の状況の記録である。患者の疼痛等の情報は、患者ＩＤ、記録日時、首痛、肩痛、眼精疲労状況等である。また、社会心理アセスメントテーブルＴ１４は、心理検査の結果の記録である。各種心理検査項目としては、ＴＥＧ２（東大式エゴグラム）、新日本版ＭＭＰＩ、ＹＧ性格検査、ＰＯＭＳ−２、ＧＨＱ等、ＣＥＳ−Ｄうつ病自己評価尺度、ＷＨＯＱＯＬ２６等いろいろな心理検査項目がある。
運動心理的アセスメントテーブルＴ１５は、運動心理的な患者の主観的な記録である。体を動かすのが楽しいか？運動で自分を表現できるか？など、運動心理検査項目である。治療者ユーザーは、治療者ユーザー端末２を介して、患者のアセスメント状況を閲覧できる。

図６に、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５の構成を示す。ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援運動支援装置履歴元テーブルＴ０５には、実施ＩＤ，ＶＤＴ運動組ＩＤ、患者ＩＤ、開始日時、治療者ＩＤ、終了日時等が記憶される。図６には、説明のためにカラム番号を付与しているが、実際のテーブルには記録されない。本実施例では、カラム番号１４以上は、使用しない。 実施ＩＤは、ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６に登録する際の通し番号である。データベースサーバ１２において記憶する際に付与する。患者ＩＤは、患者台帳テーブルのＩＤに対応する各患者固有のＩＤである。開始日時は、目標動画制御部Ａ０４がＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置５に動作を指示した日時情報である。本実施例では、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置５は患者ＨＭＤディスプレイ（あるいは、ＡＲ・ＭＲグラス）である。終了日時は、目標動画制御部Ａ０４がＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置５（本実施例では、患者スマートフォンかあるいは、ＨＭＤのインタラクティブ機能である。）に動作停止を指示した日時情報である。お薦め度は、それまでの実施回数がある一定以上の回数となったときに、１から５までの数字でユーザーが記載でき、記憶される。詳しくは、段落番号 ００９６で、説明する。

ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動運動支援装置履歴詳細テーブルＴ０６は、患者からの、患者端末１である患者スマートフォンあるいは、患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能に入力されたＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置５に対する、指示情報を記憶したものである。図７に、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動運動支援装置履歴詳細テーブルＴ０６の構成を示す。ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動運動支援装置履歴詳細テーブルＴ０６には、指示ＩＤ、実施ＩＤ、指示入力日時、目標動画プロパティ、運動設定プロパティ、音響プロパティ、瞬き誘導プロパティ等が記憶される。指示ＩＤは、患者が、指示したときに、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動運動支援装置履歴詳細テーブルＴ０６に登録する際の通し番号である。

総合制御部Ａ０３は、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動時に、患者端末１である患者スマートフォンあるいはＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能から情報を受信すると、通し番号を付与する。実施ＩＤは、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動運動支援装置履歴元テーブルの実施ＩＤに対応する情報である。指示日時は、本レコードを患者端末である患者スマートフォンあるいは、ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能が送信した、あるいは総合制御部Ａ０３が受信した日時である。目標動画プロパティ、運動設定プロパティ、音響プロパティ、瞬き誘導プロパティなどは、患者が患者スマートフォンあるいは、ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能に入力した情報で、総合制御部Ａ０３が、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置５である、ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）の３次元区間内の目標動画の運動等の変更のために行った設定の情報である。

ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６とＶＤＴ目標動画運動組詳細設定テーブルＴ１７について説明する。ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６は、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の支援装置の動作の設定の主たる区分をするためのテーブルである。図１４に、ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６の構成例を示す。ＶＤＴ運動組ＩＤは、テーブルに記憶する際の通しＩＤである。名称は、その運動組を考え出したユーザーが命名することができる。記載日は、テーブルに記憶した年月日である。公私フラグは、秘匿する場合と公表する場合がある。患者ＩＤ（一般ユーザーＩＤ）及び治療者ＩＤは、考え出したユーザーのＩＤである。
ＶＤＴ目標動画運動組詳細設定テーブルＴ１７は、ＶＤＴ目標動画運動の詳細を記憶するテーブルである。図１３に、ＶＤＴ目標動画運動組詳細設定テーブルＴ１７の構成例を示す。詳細ＩＤは、ＶＤＴ目標動画運動組詳細設定テーブルＴ１７に記憶する際の通しのＩＤである。ＶＤＴ運動組ＩＤは、ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６のＩＤに対応する情報である。運動基本ＩＤは、目標動画運動基本設定テーブルＴ１８のＩＤに対応する情報である。画像ＩＤは、画像設定テーブルＴ１９の画像ＩＤに対応する情報である。音響ＩＤは、音響設定テーブルＴ２０の音響ＩＤに対応する情報である。瞬き誘導ＩＤは、瞬き誘導設定テーブルＴ２１の瞬き誘導ＩＤに対応する情報である。注意表示ＩＤは、注意等表示設定テーブルＴ２２の注意表示ＩＤに対応する情報である。運動順位は、異なる動作を、順に実行するための順番を記憶するものである。指示待ち遷移は、運動時間間隔を決めずに、ユーザーの指示により、次の動作に遷移する場合に、オンとする。指示待ち遷移が、オフのときは、次の動作に遷移するまでの時間間隔を、運動時間に記憶する。
運動時間は、運動を継続する予定時間である。順位、時間などは、変数や関数を用いても良い。例えば、最初の動作の継続時間Ｘに対して、次の動作の継続時間を１．５Ｘとすると、１．５倍の時間続けることを表現できる。

次に日誌感想テーブルＴ１３について説明する。日誌感想テーブルは、患者ユーザーの日誌情報を記憶したテーブルである。患者ユーザーは、自宅等から、日々の状況などを、ユーザー端末１に入力し、この情報を、ネットワーク７を経由してアプリケーションサーバ１０が受信すると、日誌情報と患者ＩＤを関連づけて記憶する。日誌情報の内容は、日付時刻、日誌内容である。

目標動画運動基本設定テーブルＴ１８、画像設定テーブルＴ１９、音響設定テーブルＴ２０、瞬き誘導設定テーブルT21、注意表示設定テーブルは、目標動画運動の属性毎の設定情報に関するテーブルである。

目標動画運動基本設定テーブルＴ１８について、説明する。図８に、目標動画運動基本設定テーブルの構成例を示す。カラム機種別ＩＤは、ＨＭＤ装置、ＶＲメガネ等の機種毎のＩＤである。運動基本ＩＤは、目標動画運動基本設定テーブルＴ１８に記憶する際の通しのＩＤである。表示立体は、空間内で、目標動画等が移動するときに張り付いている立体である。例えば、ユーザーから５ｍの等距離の球体。他には、例えば、ユーザーを中心とする楕円体。３次元空間にレンダリングするためのものであり、普通は、背景を資産として、利用するために、無色透明である。表示立体を、外界の実際の物体に張り付けると、外界の壁面や家具の表面に、目標動画を投影する表現になる。表示立体運動としては、回転、膨張、変形及び振動することもある。奥行き運動速度は、表示立体から、外側へ、つまり患者ユーザーから離れる方向に、目標動画が移動するときの、速度である。奥行き運動パターンは、振動及び離散運動等がある。表示色は、目標画像が、ラストやＬＥＤの光等のときの、表示色である。目標動画の外枠の外線の表示色のときもある。上下左右限度は、目標動画の患者ユーザーに対する運動限界である。背景は、目標動画の周りに背景を付けることもあり、また、ＶＲ・ＡＲ・ＭＲ空間の全体のこともある。

画像設定テーブルＴ１９について、説明する。図９に、画像設定テーブルＴ１９の構成例を示す。目標動画の画像の設定のためのテーブルである。画像ＩＤは、画像設定テーブルＴ１９に記憶する際の通しのＩＤである。イラストやＬＥＤに似た光や動画を用いるが、そのためのテーブルである。背景逆移動Ｄｉ２ａＢは、ユーザーの補助のために、目標動画の動きと逆の方向に、背景を移動させるときの運動の倍率である。ユーザーによらない場合は、ここに記憶する。本実施例では、図９のＶＤＴ作業用以下のカラムは、使用しない。画像ファイルが、著作権のためなどにより、個人のファイルの場合、公私をプライベート とする。このときは、個人のファイル名等は、公表しない。画像プライベート設定テーブルに記憶する。画像プライベート設定テーブルＴ２７について説明する。ユーザーの個人的なイメージ名等を記憶するためのテーブルである。図３１に、画像プライベート設定テーブルの構成例を示す。画像ＩＤは、画像設定テーブルＴ１９の画像ＩＤに対応する情報である。患者番号は、患者基本台帳テーブルの患者番号に対応する情報である。ログインしたユーザー名と、画像プライベート設定テーブルの患者番号が一致したときに、画像名・ファイル名・映画名などを表示する。また、他のユーザーは、画像名が表示されないプライベートのときは、自分の好きな画像を使用する目的で、画像プライベート設定テーブルに記憶させることができる。図２７では、画像プライベート設定テーブルＴ２７を、クラウドサービス８のデータベースサーバー１２内としているが、ユーザー所有のＰＣ及びスマートフォン内に格納されることもある。

音響設定テーブルＴ２０について、説明する。図１０に、音響設定テーブルＴ２０の構成例を示す。スピーカーやイヤフォンを使える場合の、音響の設定のためのテーブルである。目標動画が、ＴＶ動画等のときは、音源は、動画により決定される。音響ＩＤは、音響設定テーブルＴ２０に記憶する際の通しのＩＤである。音源ファイルが、著作権のためなどにより、個人のファイルの場合、公私をプライベート とする。このとき、ローカルのファイル名等は、公表しない。音響プライベート設定テーブルＴ２８に記憶する。音響プライベート設定テーブルＴ２８について説明する。ユーザーの個人的な音源名等を記憶するためのテーブルである。図３２に、音響プライベート設定テーブルの構成例を示す。音響ＩＤは、音響設定テーブルＴ２０の音響ＩＤに対応する情報である。患者番号は、患者基本台帳テーブルの患者番号に対応する情報である。ログインしたユーザー名と、音響プライベート設定テーブルの患者番号が一致したときに、音源名・ファイル名・楽曲名などを表示する。また、他のユーザーは、音源名が表示されないプライベートのときは、自分の好きな音源等を音響プライベート設定テーブルに記憶させることができる。図２７では、音響プライベート設定テーブルＴ２８を、クラウドサービス８のデータベースサーバー１２内としているが、ユーザー所有のＰＣ及びスマートフォン内に格納されることもある。

瞬き誘導設定テーブルＴ21について、説明する。図１１に、瞬き誘導設定テーブルＴ21の構成例を示す。ユーザーの瞬きを、誘導するための設定のテーブルである。目標動画の輝度・彩度・色相・明度コントラスト等を、瞬きを誘うために、決められた割合で、上昇あるいは低下を決められた間、繰り返す。増減は、この周期、連続時間、パターンを記憶する。微少ブレは、目標動画を少しブレる動きをさせることである。砂嵐表現は、目標動画の情報量を少なくすることで、砂嵐のような画像にすることである。以上の瞬きを誘う動作は、オンオフ周期で決められた間隔で行う。但し、ユーザーの瞬きの様子を検知して、瞬きの少なくなったときに対応する場合は、オンオフ周期は、設定しない。また、すべてのVisual Display Terminalに対して、設定をすることができる。

注意表示設定テーブルＴ２０について、説明する。図１２に、注意表示設定テーブルＴ２０の構成例を示す。瞬きを促したりする、注意のための文章を設定するテーブルである。インタラクティブは、アイカメラなどで、ユーザーの瞬きの様子を観察して、瞬きが、少なくなってきたときに文章を表示する設定である。表示演出は、文書を表示するときの、演出方法である。

図３３に頭位・視線・姿勢等運動記録テーブルＴ１０の構成を示す。頭位・視線・姿勢運動記録テーブルＴ１０は、頭位・視線・姿勢運動時に頭位・視線・姿勢運動センサー３及び外部センサー１７からの情報を、ネットワーク７を通じて、アプリケーションサーバ１０が受信した記録であり、データベースサーバ１２内のこのテーブルに記憶される。
現行のＨＭＤのヘッドトラッキングには、３軸加速度センサー、３軸角加速度センサー、地磁気センサー、外部設置した、coms光学動画センサーや投射型深度センサー等で、モーショントラッキングしている。これは、公知の技術である。ＨＭＤが３次元区間の何処にあるのか、位置が正確に分かるので、頭位は、完全に測定できる。頭位・視線・姿勢運動記録テーブルＴ１０には、患者ＩＤ、日時時刻、頭位の３次元位置、３次元傾斜度等が記憶される。日時時刻は、センサーに無線あるいは有線でつながったセンサー端末４でのタイムスタンプ、あるいは、アプリケーションサーバ１０が、ネットワーク７経由で受信した日時時刻である。

次にアプリケーションサーバ１０が有する認証処理部Ａ０５について説明する。認証処理部Ａ０５は、ログイン時は、総合制御部Ａ０３から受け付けたログイン情報を認証する。認証処理部Ａ０５は、ログイン後は、ユーザが患者ユーザー及び一般ユーザーであるのか、治療者であるのかに応じて、区別した結果を、総合制御部Ａ０３に送信する。

次にアプリケーションサーバ１０が有する目標動画運動制御部Ａ０４について説明する。目標動画制御部Ａ０４は、患者に頭位・視線・姿勢運動を支援する機材の制御を行う。本実施例では、ＰＣ・ＨＭＤディスプレイを頭位・視線・姿勢運動運動の支援の機材として用いる。目標動画運動制御部Ａ０４は、ＰＣ・ＨＭＤディスプレイ画面において所定の条件に基づきスマイルマークや妖精のイラストや、ＶＤＴ作業画面や、ＴＶ及びビデオ動画を、動かし、患者が、画像及び動画を視聴するために、同様に頭位・視線・姿勢を、左右に動かしたり、上下動かしたりすることにより、頭位・視線・姿勢運動を行う。
目標動画運動制御部Ａ０４は、さらに、以下の機能を有する。
１．目標動画を、ＶＲ，ＡＲ，ＭＲの３次元空間において、通常は、表示立体にレンダリングさせ、自由な速度で、移動させる。あるいは、停止させる。患者との表示距離を変化してもよいが、視聴の妨げにならないようにする。これは、ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）の動画のＲＧＢ信号に、目標動画を、電気信号として、ミキシングする方法と、ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のオペレーションシステムのＡＰＩを使って、表示する方法がある。目標動画の背景としては、それまでのソフトウエアの資産を有効活用できる。
２．スマイルマークの動きと連動して、スピーカーあるいはイヤフォンを使うのであれば、それらの音も上下左右に移動させる。よって、患者は、眼を閉じていても、頭位・視線・姿勢運動を実行できる。
３．スマイルマークや妖精のイラストや、ＶＤＴ作業画面や、ＴＶ及びビデオ動画を動かしながら、ユーザ端末からのユーザの指示により、目標動画の移動の速さ、移動方向、移動距離、（目標動画が、イラストであったときは、イラストの色・点滅）等を変更できる。
４．移動のパターンとして、振り子的運動、等速運動、ゆらぎ運動等を選択できる。
５目標動画の往復に応じて、往復回数及び経過時間を計測できる。
６．目標動画の往復回数または経過時間に応じて、自動的に目標動画の運動の種類が計画通りに移り変わったり、移動が停止したりする。
７．目標動画の往復回数または経過時間に応じて、患者スマートフォン・ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）にメッセージが表示されたり、患者イヤフォンあるいはスピーカーからナビゲート音声が流れること。
８．目標動画の属性（速度、移動幅、色、音等）及び、瞬き誘導設定、音響設定等を,目標動画運動基本設定テーブルＴ１８、画像設定テーブルＴ１９、音響設定テーブルＴ２０、瞬き誘導設定テーブルT21、注意表示設定テーブルＴ２２に保持し、再度、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動を行う際には、必要であれば、前回の設定で実施できること。また、これまでの患者ユーザーの設定を読み出すことが可能であること、等の機能である。

次にアプリケーションサーバ１０が有する頭位・視線・姿勢運動記録解析部Ａ０７について説明する。基本として、センサー情報は、センサー端末４からネットワーク７経由で、アプリケーションサーバ１０へ送信させる。頭位・視線・姿勢運動記録解析部Ａ０７は、患者がＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動を行うときに、インターネット経由で、アプリケーションサーバ１０に送信される。頭位・視線・姿勢運動記録解析部Ａ０７は、このデータをデータベースサーバ１２内のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動記録テーブルＴ１０に記憶させる。また、必要に応じて、この記録をグラフ表示する。
さらに、ＦＦＴ分析等により、運動の周波数分析を行う。また、運動加速度のデータグラフの振幅から、運動の滑らかさを分析する。振幅が小さい程滑らかな運動と考えられる。逆に大きな加速度で動かせるか測定することもできる。また、データグラフの波の周期の統計的ばらつき（標準偏差）等から、目標動画運動の動きとの同期性の分析を行う。そして、これらの分析結果をユーザ端末に表示することができる。

次に、アプリケーションサーバ１０が有する履歴参照処理部Ａ０６について説明する。履歴参照処理部Ａ０６は、治療者ユーザー端末２からの指示をネットワーク７経由で受け取ると、履歴情報を当該治療者端末２に送信する。履歴情報は、患者毎の、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動記録、患者基本アセスメント記録、日誌感想情報等である。各種データのグラフ表示も行う。グラフ表示手段は、治療者が表示件数や表示種別等を画面上で変更できる。

次に、アプリケーションサーバ１０が有する日誌＆アセスメント制御部について説明する。日誌＆アセスメント制御部は、患者端末１、本実施例では、患者スマートフォンあるいは、患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能から受信した、日誌情報を日誌テーブルに、患者基本アセスメント情報を患者基本アセスメントテーブルに、社会心理的アセスメントを社会心理的アセスメントテーブルに、運動心理的アセスメントを運動心理的アセスメントテーブルに、それぞれ記憶するものである。社会心理アセスメントテーブルＴ１４は、各種心理検査項目である。ＴＥＧ２（東大式エゴグラム）、新日本版ＭＭＰＩ、ＹＧ性格検査、ＰＯＭＳ−２、ＧＨＱ等、ＣＥＳ−Ｄうつ病自己評価尺度、ＷＨＯＱＯＬ２６等、いろいろな心理検査項目がある。運動心理的アセスメントテーブルＴ１５は、体を動かすのが楽しいか？運動で自分を表現できるか？など、運動心理検査項目である。
自宅等にて、患者は、患者スマートフォンＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）に各事項を入力して、インターネット経由でアプリケーションサーバ１０に送信する。日誌＆アセスメント制御部は、データを受信すると、データベースサーバ１２の各テーブルに記憶させる。
日誌とアセスメントに回答することで、治療者も患者も、患者ユーザーの病状及び、疾病の背後にある心理社会的、運動心理的な問題について、記録し解析することで、他覚症状は少なく、自覚症状がより感じられる特性を持つ、ＶＤＴ症候群、頸肩腕症候群、繊維筋痛症等の治療が奏功する。

次にシステムスタート画面およびシステムスタートフローチャートについて説明する。図１５は、総合処理部が行うシステムスタートの時についてのフローチャートである。図１６は、総合制御部Ａ０３により、患者端末１に表示されるシステムスタート画面である。患者は、患者ユーザー端末１である患者スマートフォンあるいは、患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能に表示された、システムスタート画面（Ｌ００１）から、初めての診療希望者であるか、すでにＩＤを取得しているのか選択入力し、ネットワーク７を経由してアプリケーションサーバ１０に送信する。総合制御部Ａ０３は、データを受信する。総合制御部Ａ０３は、受信したデータにより、判断して（Ｌ００２）初めての診療希望者（Ｌ００２：ＮＯ）であれば診療希望フォームを、表示する（Ｌ００３）。ＩＤ取得者であれば、認証フォームを、患者端末１に表示する（Ｌ００４）。

次に認証処理部Ａ０５について説明する。図１６は、認証処理部Ａ０５が行うログイン処理時についてのフローチャートである。治療者または患者は、治療者端末２または患者ユーザー端末１にＩＤ，パスワード情報を入力し（Ｌ００５）、ネットワーク７を経由してアプリケーションサーバ１０に送信する。総合制御部Ａ０３は、受信したＩＤ，パスワード情報を認証処理部Ａ０５に受け渡す（Ｌ００６）。
認証処理部はＩＤ、パスワード情報を受け取る（Ｌ２０１）。認証制御部Ａ０５は、患者基本台帳テーブルＴ０１、治療者台帳テーブルにアクセスし（Ｌ２０２）、認証をする対象のＩＤ、パスワード情報が存在するか否かを判定する（Ｌ２０３）。
ＩＤ、パスワード情報が存在しない場合（Ｌ２０３：ＮＯ）、ログインに失敗した旨の情報を総合制御部Ａ０３に送り、総合制御部Ａ０３は、ネットワーク７を介して、ユーザ端末に返信する（Ｌ２０４）。Ｓ２０５で表示する画面は、治療者用の専用メニューと、患者用の専用メニューとは異なる。例えば、一般ユーザー及び患者ユーザーの専用画面構成は、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動、日誌、アセスメント等の項目である。治療者ユーザーの専用画面構成は、患者情報、治療情報、患者のＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の情報等の項目である。

次に、診療申し込みに関する総合制御部Ａ０３の動作について説明する。図１７は、診療申し込みのフローチャートである。初めて診療を申し込むような、これまでにＩＤが登録されていない患者の場合（Ｌ００２：ＮＯ）、診療希望フォーム（構成例：図３４）が表示される。患者は、診療形態を入力する（Ｌ０５１）。診療形態が通常診療か遠隔診療かで判断し（Ｌ０５２）、対応可能診療機関を患者スマートフォンあるいは、患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能に表示する（Ｌ０５３）。患者は、希望する医療機関を選択する（Ｌ０５４）。遠隔診療の場合でも、初診時には、医療機関に患者は来院して、面談すべきことは、きちんと患者に伝える。総合制御部Ａ０３は、選択された医療機関やＮＰＯ団体や介護施設等に対して、Ｍａｉｌ部Ａ０２にメールを送信するように指示をする（Ｌ０５５）。
次に、リハビリテーションにおける総合制御部Ａ０３の動作について説明する。図１８は、総合制御部Ａ０３のＶＤＴ運動リハビリテーションについてのフローチャートである。認証が済むと、患者端末１である患者スマートフォンあるいは、患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能に運動準備画面が表示される（Ｌ０１１）。「準備」の段階では、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の治療を開始する前の準備として、治療者ユーザーは、VDT症候群・ストレートネック・頸肩腕症候群に対する頭位・視線・姿勢運動の効果及び理論についての詳しい説明をする。患者が自宅での遠隔診療の場合は、患者スマートフォンあるいは、患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能、あるいはスマートフォンを使ったＴＶ電話等を利用する。治療者と患者の充分な信頼関係を築くこと。患者は、頭位・視線・姿勢支援装置であるＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）を試し患者が実施しやすい条件（目標動画の速さ、運動パターン等）を確認すること（Ｌ０１３）。ＨＭＤ等装着時のとき、標準画像を表示して、見え方が、いつも変わらないように装着することで、ＨＭＤと頭の位置が不変であるように、注意する。

初心者の患者ユーザーの場合は、あらかじめ決められた、ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６のＶＤＴ運動組の中から、治療者ユーザーのすすめにより、選択して、ＶＤＴ運動を決定する。
習熟した患者ユーザー及び一般ユーザー、それに治療者ユーザーは、運動基本プロパティ、画像プロパティ、音響プロパティ、瞬き誘導プロパティ、注意表示プロパティ等を、好みに合わせて、決定して、それらの、回数や順番を組み合わせて、ＶＤＴ運動組を創出することもできる。
これまでにないＶＤＴ運動組であれば、
このときのＶＤＴ運動支援装置の設定情報を、目標動画制御部Ａ０４は、目標動画運動設定テーブルＴ１８、画像設定テーブルＴ１９、音響設定テーブルＴ２０、瞬き誘導設定テーブルT21、注意表示設定テーブルＴ２２、ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６、ＶＤＴ目標動画運動組詳細テーブルＴ１７に記憶する。
ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６ の公私フラグは、本実施例では、患者ユーザー及び一般ユーザーの場合は、登録時は、秘匿とする。

準備が充分であると治療者ユーザーが判断した場合は、治療者は、判断結果を治療者ユーザー端末２に入力する。治療者ユーザー端末２は、ネットワーク７を介して、アプリケーションサーバ１０へ 判断結果を送信する。総合制御部Ａ０３は、受信した判断結果が準備ＯＫでＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動を行える旨の情報であった場合は（Ｌ０１４−１：ＯＫ）、頭位・視線・姿勢運動のプロセスに移行する（Ｌ０１５）。患者ユーザー及び一般ユーザーが、自分の判断で、リハビリテーションを行う場合は、ユーザー自身が、準備ＯＫ（Ｌ０１２：ＹＥＳ）とする。

ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動が終了すると、頭位・視線・姿勢運動解析評価のプロセスが開始する（Ｌ０１６）。
総合制御部Ａ０３は、頭位・視線・姿勢運動解部より、解析評価データを受けて、頭位・視線・姿勢運動解析評価画面を表示する（Ｌ０１７）。図１８は、頭位・視線・姿勢関節運動解析評価後の総合制御部Ａ０３のフローチャートである。これは、バイオフィードバックするときは、頭位・視線・姿勢関節運動と同時並列処理として行われる場合もある。
この後、必要に応じて、治療者と患者との対話が行われる（Ｌ０１８）。患者が希望すれば（Ｌ０１９：ＹＥＳ）、再び、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動を、再び行うことができる。

運動訓練後、患者は、必要であれば（Ｌ０１９：ＹＥＳ）、日誌をつけることができる。また、日記と同様に、日々、日誌をつけることもできる。総合制御部Ａ０３は、日誌フォームを患者ユーザー端末１である患者スマートフォン及びＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）に表示する（Ｌ０２１）。患者は、患者端末１である患者スマートフォン及びＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）から入力し、ネットワーク７を介して、アプリケーションサーバ１０に送信される。総合制御部Ａ０３は、日誌データを日誌＆アセスメント制御部に渡す（Ｌ０２２，Ｌ０２３）。日誌＆アセスメント制御部は、データを、データベースサーバ１２内の日誌感想テーブルＴ１３に記憶する。そして、総合制御部Ａ０３は、終了画面を表示する（Ｌ０２５）。

次に、目標動画運動制御部Ａ０４が行う処理について、説明する。図２０は、目標動画運動制御部Ａ０４が頭位・視線・姿勢運動支援装置を制御する処理のフローチャートである。目標動画運動制御部Ａ０４は、準備のときに選んだ目標動画運動設定情報をＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６から取得する。あるいは、治療者が用意する（Ｌ３０２）。患者ユーザーがＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動システムに慣れていれば、（Ｌ３０１：ＹＥＳ）、患者が目標動画運動設定を行う（Ｌ３０３）。目標動画基本設定、画像基本設定、音響設定、瞬き誘導設定、注意表示等基本設定、そして、それらの組み合わせの順番や回数を、患者ユーザーの希望通りに設定する。目標動画運動制御部Ａ０４は、患者ユーザー端末１、あるいは治療者ユーザー端末２から、開始の旨の情報を受け取ると（Ｌ３０４：ＹＥＳ）、これまでに、無い設定であれば、（Ｌ３１６：ＮＯ）、目標動画運動作動情報等をデータサーバ内の目標動画運動基本設定テーブルＴ１８、画像設定テーブルＴ１９、音響設定テーブルＴ２０、瞬き誘導設定テーブルT21、注意等表示設定テーブルＴ２２、目標動画運動組詳細テーブル、目標動画運動組基本設定テーブルに、それぞれ記憶する（Ｌ３１７）。それぞれ、新しいＩＤが付与される。
本実施例では、初回の登録時は、患者ユーザー及び一般ユーザーの場合は、公私フラグは「秘匿」とする。
すでに、存在している設定であれば、ＶＤＴＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルの開始時運動組ＩＤは、ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルの運動組ＩＤに対応する情報が記憶される。ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５の記憶のために、実施ＩＩＤ、患者ＩＤ，開始時運動組ＩＤ、開始日時、治療者ＩＤを取得する。
また、データベースサーバ１２内のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動記録テーブルＴ１０に、患者ＨＭＤからの頭位の３次位置、３次元傾斜率、３次元加速度、３次元角加速度、ＲＧＢビデオ情報、深度センサー情報等を記憶し始める（Ｌ３０）。
目標動画運動制御部Ａ０４は、経過時間あるいは往復回数と設定情報とを比較する（Ｌ３０７）。指定時間あるいは、指定時刻を超えていない場合は、（Ｌ３０７：ＹＥＳ）、目標動画運動の設定情報の変更があったか否かを判定する（Ｌ３０８）。運動途中で、患者端末１である患者スマートフォン及びＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）から、設定情報の変更があった場合は（Ｌ３０８：ＹＥＳ）、その変更結果を、データベースサーバ１２内のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴詳細テーブルＴ０６に記憶する（Ｌ３０９）。また、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置に送信する。運動支援装置端末６（本実施例ではＰＣ及びマイコンボード及びミキシング機器等）及び、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置５（ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い））においては、変更結果に基づき、創られた３次元空間１６内の目標動画の動きの設定が変更される。ここでの、設定情報の変更とは、目標動画表示の設定、瞬き誘導設定、音響設定、注意表示設定等、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置の全ての属性に関する変更である。

患者自身で、目標動画の指示設定を、好きなように設定できることは、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動への関心とやる気を高め、頭位・視線・姿勢運動の良好な成果を期待できることに繋がる。

新しいＶＤＴ運動組、及び基本運動設定、動画設定、音響設定、瞬き誘導設定、注意表示設定を考え出したときは、それを、個人的に記憶しておくのか、広くＳＮＳの中で、公共に発表するのか、設定できる。秘匿しておくときは、公私フラグを「秘匿」に、公表するときは、「公共」として記憶する。ただし、患者ユーザー及び一般ユーザーの場合、公私フラグは、１０回実践するまでは、秘匿となる。変数、Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ１Ｎを設定する。本実施例では、Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ１Ｎ＝１０回である。

また、公共に発表された設定については、すべてのユーザーは、実際に試してみることが出来る。
ＳＮＳ関連制御部により、会員は、その感想を、アプリケーションサーバーが創出するＳＮＳに記載することができる。ＳＮＳ関連制御部は、各ユーザーの表示会員名の管理も行う。

目標動画動作状況テーブルＴ０７について説明する。目標動画動作状況テーブルは、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置５の画像の動作状況を記録したものである。図２８に、目標動画動作状況テーブルの構成例を示す。目標動画動作状況テーブルには、基本運動状況ＩＤ、実施ＩＤ，運動基本ＩＤ、動作回数ナンバー、完了時刻が記憶される。基本運動状況ＩＤは、目標動画動作状況テーブルに記憶する際の通しのＩＤである。実施ＩＤは、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５の実施ＩＤに対応する情報である。運動基本ＩＤは、目標動画運動基本設定テーブルの運動基本ＩＤに対応する情報である。
瞬き誘導動作状況テーブルＴ０８について説明する。図２９に、瞬き誘導動作状況テーブルＴ０８の構成例を示す。瞬き誘導動作状況テーブルＴ０８には、瞬き状況ＩＤ、実施ＩＤ，瞬き誘導ＩＤ、完了時刻が記憶される。瞬き状況ＩＤは、瞬き誘導動作状況テーブルに記憶する際の通しのＩＤである。実施ＩＤは、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５の実施ＩＤに対応する情報である。瞬き誘導ＩＤは、瞬き誘導設定テーブルの瞬き誘導ＩＤに対応する情報である。
注意表示等動作状況テーブルＴ０９について説明する。図３０に、注意表示等動作状況テーブルＴ０９の構成例を示す。注意表示等動作状況テーブルには、注意表示状況ＩＤ、実施ＩＤ，注意表示ＩＤ、完了時刻が記憶される。注意表示状況ＩＤは、注意表示等動作状況テーブルに記憶する際の通しのＩＤである。実施ＩＤは、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５の実施ＩＤに対応する情報である。注意表示ＩＤは、注意等表示設定テーブルの注意表示ＩＤに対応する情報である。

運動支援装置端末６は、目標動画を最小単位の１周期運動させる毎に目標動画運動制御部Ａ０４に動作結果を送信し、目標動画運動制御部Ａ０４は、現在回数に、１を加算する（Ｌ３１１）。また、運動支援装置端末６は、目標動画を最小単位の１周期運動させる毎に、データベースサーバ１２の目標動画等動作状況記録テーブルＴ０７に、実施ＩＤ，運動基本ＩＤ、動作回数ナンバー、完了時刻を記憶させる。また、運動支援装置端末６は、瞬き誘導を１回動作させる毎に、データベースサーバ１２の瞬き誘導動作状況テーブルＴ０８に、実施ＩＤ，瞬き誘導ＩＤ，動作時刻を記憶させる。また、運動装置端末６は、注意表示等を１回動作させる毎に、データベースサーバ１２の注意表示等動作状況テーブルＴ０９に、実施ＩＤ，注意表示ＩＤ，動作時刻を記憶させる。

目標動画運動制御部Ａ０４は、患者ユーザー端末１あるいは治療者ユーザー端末２から停止の旨の情報を受け取ると（Ｌ３０６：ＹＥＳ）、ＸＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置に動きを停止する情報を送信し、ＶＤＴ目標動画の動きを停止させる（Ｌ３１２）。

また、ユーザーは、新しく創ったＶＤＴ運動組ＩＤに対して、創作者の、ＳＮＳログイン名を秘匿しておくのか、ＳＮＳ上で公開するのか選択する、さらに、ＶＤＴ運動組に、名称及び愛称をつけるのであれば、名称及び愛称名を記入して、送信する。ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６は、これを記憶する。

目標動画運動指示制御部Ａ０４は頭位・視線・姿勢運動支援装置のポイントの動きを停止させた場合は、現在の回数情報あるいは経過時間と、設定情報とを比較する（Ｌ３１３）。目標動画運動指示制御部Ａ０４は、設定回数あるいは設定時間を超えたと判断した場合は（Ｌ３１３：ＹＥＳ）、頭位・視線・姿勢運動支援装置の作動を終了し（Ｌ３１４）、現在の運動支援装置に対する設定情報がこの運動開始時と違っているときは、公私フラグが「公共」である、ＶＤＴ運動組と比較して、全く新しいときは、運動組の基本運動、画像、音響、瞬き誘導、注意表示、癒し画像についての情報をデータベースサーバ１２内の目標動画運動設定テーブル、、運動基本設定テーブル、画像設定テーブルＴ１９、音響設定テーブルＴ２０、瞬き誘導設定テーブルT21、注意表示設定テーブル、癒し画像テーブルに記憶する（Ｌ３１５）。公私フラグについては、ユーザーに設定を記入を促し、記憶する。すでに、存在しているＶＤＴ運動組であるときは、すでに存在しているＶＤＴ運動組であることを、表示する。目標動画運動指示制御部Ａ０４は、設定時間あるいは設定回数を超えていないと判断した場合は（Ｌ３１３：ＮＯ）、患者端末１である患者スマートフォン及びＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能からの開始の旨の情報を待つ。
なお、目標動画運動指示制御部Ａ０４は、本フローチャートのいずれの場合であっても、患者端末１である患者スマートフォン及びＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能から運動停止の指示を受け取った場合は、Ｌ３１４に遷移して、終了処置を行う。

変数、Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎを設定する。変数、Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ２Ｎを設定する。ただし、解析部は、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５から、患者ＩＤとＶＤＴ運動ＩＤから、抽出して、これまでの、実施合計回数を計算して（但し、Ｌ５０３からＬ５０４は、履歴参照処理部Ａ０６の処理を利用する。）、一定回数以上、本実施例では、Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎ＝６回以上の場合は、お薦め度を記入するフォームを表示する。記載フォームにユーザーは、記入し、送信する。但し、本実施例では、これまでの、実施合計回数が、Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ２Ｎ＝３０回以上で、ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６の公私フラグをすべて公共とする。秘匿していたユーザーには、公開されたことを通知する。このとき、ＶＤＴ目標動画運動組名称を決定していない場合は、作成したユーザーに名称を記入するフォームを表示し、ユーザーは、記載して送信する。データベースサーバ１２内のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５に終了時ＶＤＴ運動組ＩＤ、、終了日時、終了状態、終了コメント、感想、お薦め度等を記憶する（Ｌ３１５）。
合計実施回数がＲｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎ＝６回未満の場合は 、データベースサーバ１２内のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５に、終了時ＶＤＴ運動組ＩＤ、終了日時、終了状態、終了コメント、感想等を記憶する。

次に頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７について、説明する。図２１は頭位・視線・姿勢運動記録解析部Ａ０７の、治療者ユーザー端末２に対する、処理のフローチャートである。頭位・視線・姿勢運動記録解析部Ａ０７は、データベースサーバ１２内のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動記録テーブルＴ１０から、患者ＩＤにより、患者毎の頭位等の３次元の位置、傾斜角、加速度等データを読み込む（Ｌ５０３）。頭位・視線・姿勢運動記録解析部Ａ０７は、治療者端末２に、頭位・視線・姿勢運動による頭位等の３次元の位置、傾斜角、加速度等を、グラフ表示する（Ｌ５０４）。（但し、Ｌ５０３からＬ５０４は、履歴参照処理部Ａ０６の処理を利用する。）
治療者は、治療者ユーザー端末２に表示されたグラフから、解析に適切な始点と終点を選び、治療者端末２に入力する（Ｓ５０８）。頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７は、始点と終点の間のグラフより、平均の振幅、周波数の平均値、周波数の分散、ＦＦＴ分析による基底周波数等の分布をＸＹＺ加速度、ＸＹＺ角加速度、及びＸ３軸距離についてそれぞれ計算し評価する（Ｌ５０９）。同じ年代の、VDT疾患・ストレートネック・繊維筋痛症等に罹患していない健常者の平均値と比較することも考えられる。頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７は、解析の始点と終点及び解析結果等をデータベースサーバ１２のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動解析評価テーブルＴ１１に記憶する（Ｌ５０７）。評価結果は、治療者ユーザー端末２に、ネットワーク７経由で送信して表示する（Ｌ５０８）。

図２３は頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７の患者ユーザー端末１に対する処理のフローチャートである。総合制御部Ａ０３より、運動開始の情報を待つ（Ｌ６０１）。通知があると（Ｌ６０２：ＹＥＳ）、頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７は、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動記録テーブルＴ１０に記憶を始める（Ｌ６０３）。さらに、頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７は、頭位・視線・姿勢運動の頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７の内部計測経過時間を０秒に設定する（Ｌ６０４）。頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７は、頭位・視線・姿勢運動支援装置の動画の表示位置の動きと、患者ＨＭＤ等の加速度及び位置情報等の波動から、頭位・視線・姿勢の動きと動画の表示位置の動きの位相差を検出し、逆位相の時は、０点、位相が揃った時は１００点というように、評価する（Ｌ６０５）。上下左右の運動範囲も、１００％表示で、評価する。頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７は、患者ユーザー端末１及び創られたＭＲ・ＶＲ・ＭＲ空間１６内に、上記の評価を、リアルタイムに表示する（Ｌ６０６）。この表示により、患者は、頭位・視線・姿勢運動への意欲を高めることができる。総合制御部Ａ０３より、運動停止の情報（Ｌ３１２）を受けないと、頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７は、停止指示なしと判断する（Ｌ６０７：ＹＥＳ）。変数、Ｔｉｍ＿ＭｉｎＬｉ＿Ｎを設定する。本実施例では、Ｔｉｍ＿ＭｉｎＬｉ＿Ｎ＝３００秒とする。次に、頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７は、計測経過時間が３００秒（Ｔｉｍ＿ＭｉｎＬｉ＿Ｎ）を超えたと判断すると（Ｌ６０８：ＹＥＳ）、これまでの３００秒間の頭位・視線・姿勢運動で測定した加速度データ等を、データサーバ内のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動記録テーブルＴ１０から読み込む（Ｌ６０９）。頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７は、このデータから、平均振幅、平均周波数、周波数の分散等を解析して（Ｌ６１０）、ネットワーク７経由で、患者ユーザー端末１及び創られたＭＲ・ＶＲ・ＭＲ空間１６内に表示する（Ｌ６１１）。患者ユーザー端末１及び創られたＭＲ・ＶＲ・ＭＲ空間１６内の表示により、患者ユーザーは、自分の頭位・視線・姿勢運動の客観的な評価により、頭位・視線・姿勢運動訓練について意欲を高めることができる。次に、頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７は、Ｌ６０４に戻りループする。
患者端末１である患者スマートフォン及びＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能より運動停止の指示があると、総合制御部Ａ０３は、頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７に通知する（Ｌ３１２）。頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７は、運動停止指示があると（Ｌ６０７：ＮＯ）、処理の終了処置をする（Ｌ６１２）。

次に、総合制御部内の日誌＆アセスメント処理部の処理について説明する。日誌＆アセスメント処理部は、患者スマートフォンあるいは、患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能より入力された、日誌と各アセスメント情報をデータベースサーバ１２内の各テーブルに記憶する処理である。図２５は、日誌＆アセスメント処理部のフローチャートである。総合処理部の表示する各フォームに入力された情報を、日誌＆アセスメント処理部は受け取る（Ｌ７０１）。患者端末１である患者スマートフォンのブラウザ表示のフォーム、あるいは、患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能に、日誌内容が入力されていれば（Ｌ７０２：ＹＥＳ）、日誌＆アセスメント処理部は、日誌内容を、データベースサーバ１２内の日誌テーブルに記憶する（Ｌ７０３）。次に、患者端末１である患者スマートフォンあるいは、患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能に、患者アセスメントが入力されていれば（Ｌ７０４：ＹＥＳ）、日誌＆日誌＆アセスメント処理部は、患者アセスメント情報を、データベースサーバ１２内の患者アセスメントテーブルに記憶する（Ｌ７０５）。次に、患者端末１である患者スマートフォンあるいは、患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能に、社会心理アセスメントが入力されていれば（Ｌ７０６：ＹＥＳ）、日誌＆アセスメント処理部は、社会心理アセスメント情報を、データベースサーバ１２内の社会心理アセスメントテーブルＴ１４に記憶する（Ｌ７０５）。次に、患者端末１である患者スマートフォンのブラウザ表示のフォームあるいは、患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能に、運動心理アセスメントが記載されていれば（Ｌ７０８：ＹＥＳ）、日誌＆アセスメント処理部は、運動心理アセスメント情報を、データベースサーバ１２内の運動心理アセスメントテーブルＴ１５に記憶する（Ｌ７０９）。次に、日誌＆アセスメント処理部は、終了する（Ｌ７１０）。

ＳＮＳ関連制御部は、一般ユーザー、患者ユーザーの性別・年齢・病名・各アセスメントの記録等と、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５による、運動組の実施回数の多さと、ＳＮＳのレコメンドの状況から、各ユーザーに、お薦めの運動組を、選ぶ。ただし、このＳＮＳに対する、患者ユーザーの書き込みは、「医業若しくは歯科医業を提供する者の氏名若しくは名称又は病院若しくは診療所の名称が特定可能であること（特定性）」を有せず、リハビリテーションの詳しいプログラムに対する、感想等であるので、医療法の広告ではない。ユーザーには、治療者の評判ではなく、リハビリテーションのプログラムに対する感想を記載することを、充分に理解させておく。
変数Ｓｔｄ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎを設定する。本実施例では、Ｓｔｄ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎ＝４とする。各ユーザーが、運動組を選択して、お薦め度が４以上であったものを、教師データとして、用いる。あるいは、運動組のお薦め度の平均を使う。ユーザーの年齢・性別・病名・アセスメント記録などの特徴量を、説明変数として、決定木学習を行う。決定木の段数を、ＤＴ＿ＤｅｐＮとする。初期は、説明変数は多く、データ数が少ないので、ＤＴ＿ＤｅｐＮ＝１０段の深さで、分類する。
決定木では、機械学習のアルゴリズムを可視化することができる。ユーザーの属性と、適するリハビリテーションの動きの関連が分かりやすい。しかし、過剰適合しやすく、汎化性能が低い可能性がある。よって、複数の機械学習モデルを組み合わせるアンサンブル法を用いる。ランダムフォレスト法を行う。決定木は、分岐の基準がいくつかあるが、本実施例では、情報量（エントロピー）に基づいて決める。説明変数を、すべての特徴量から、任意で、すべての特徴量項目数より、少ない項目数で選び、項目数をランダムにＲ＿datN個選ぶとする。教師データから、ブーストラップサンプリングを行い、Ｋｅｔ＿Ｎ個の複数の決定木を用いて、決定木学習を、複数回実施して、分類の精度を上げる。ランダムフォレスト法は、２ヶ月に１回の頻度で行う。適宜、頻度も、調整する。それぞれの分類における、選択された運動組を、回数順にソートして、最も選択回数の多い運動組を、その分類における推薦の運動組とする。変数Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ２Ｎを設定する。合計選択回数がＲｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ２Ｎ以下であれば、推薦をしない。本実施例では、Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ２Ｎ＝１２回とする。データ数が増えてきたら、特徴量より、ユーザーが選択して、好評のものを、教師データとして、ディープラーニング等の機械学習により、ユーザーの状況にあった、リハビリテーションの運動組を推薦する。特徴量としては、性別、年齢、職業、病名、病歴（現病歴、既往歴、リハビリテーション習熟度、頚部等の運動可動域、眼がかすむ、見えにくい、視力低下、目が重い、眼が痛い、眼が疲れる、まぶしい、涙が出過ぎることが頻繁にある、眼が赤くなる、目が乾く、ドライアイによる異物感、２重に見える、頭痛、首の凝り、首の痛み、肩の凝り、肩の痛み、腰の痛み、腰の疲れ、背中の疲れ、背中の痛み、腕の疲れ、腕の痛み、手の痛み、手の疲れ、食欲減退、イライラ感、不安感、抑うつ感、憂鬱感、耳鳴り、倦怠感、疲労感、首下がり症候群のときの頭位上限角度及び上限視界角度、物が飲み込みにくい、物を食べるときにむせやすい、歩きにくい、ＴＥＧ２（東大式エゴグラム）、新日本版ＭＭＰＩ、ＹＧ性格検査、ＰＯＭＳ−２、ＧＨＱ等、ＣＥＳ−Ｄうつ病自己評価尺度、ＷＨＯＱＯＬ２６の各心理検査の項目及び心理検査評価、ユーザー補助変数ＤｉａＢＮ、体を動かすのが楽しいか？運動で自分を表現できるか？というような運動心理アセスメント項目、これまでのＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の記録、日誌感想テーブルの記録、ＳＮＳへの書き込み、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動のお薦め度や感想の記録、である。
特徴量の項目は、数は、多いが、即時性の必要はないので、計算に時間をかけることができる。計算時間としては、１ヶ月程度の時間を要してもよいので、特徴量を、広く多種類用意することができる。
複数の患者ユーザーの、性別・年齢・アセスメント等の特性と、お薦め度の高い、適合したＶＤＴ運動リハビリテーションとの組み合わせを含む教師データを取得し、取得した複数の教師データに基づき、新たな患者ユーザーの性別・年齢・アセスメント等の特性から、適切なＶＤＴ運動リハビリテーションを出力する学習モデルを生成する。学習モデルは、２ヶ月に一回の頻度で、更新を行う。頻度は、適宜、調整する。
ＶＲ・ＡＲ・ＭＲ空間１６を創出する運動支援装置５としては 、８Ｋの６０インチ以上の大型ＴＶやモニターを使用してもよい。また、複数の液晶モニターを並べて、大型モニターとして、利用してもよい。

本実施例におけるシステムは、書画カメラ（実物投影機）１７と患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラム、大型ＬＥＤディスプレイ、大型８Ｋテレビモニターを用いても良い）１５を使った、ＶＤＴ作業である。
本実施例におけるシステムは、動画表示用ディスプレイのＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラム、大型ＬＥＤディスプレイ、大型８Ｋテレビモニターを用いても良い）１５、ＨＭＤに関連する頭位を測定する、深度センサー・加速度センサー・ＣＯＭＳセンサー等運動センサー及（３及び１７）び、表示ディスプレイ操作端末６、センサー端末４、患者ユーザー端末１である患者スマートフォンと、治療者ユーザー端末２である治療者ＰＣと、書画カメラ等ＶＤＴ作業用資料及びキーボードを撮影するカメラ１７、データベースサーバ１２と、アプリケーションサーバ１０、ネットワーク７（近距離通信、電話通信回線及びインターネット等），管理端末８である管理用ＰＣとから構成される。
一般ユーザーは、キーボード及び必要な資料を書画カメラ（実物投影機）１７で撮影して、ソフトウエア表示枠の隣あるいは、上下等にキーボード及び必要な現物資料を表示する。よって、画像設定テーブルＴ１９のソフトウエア表示位置と現物資料表示位置とキーボード表示位置は、それぞれ相対的な位置関係のことである。但し、ブラインドタッチのできる各ユーザーに対しては、キーボードは、表示しないこともできる。本実施例では、実施例１とは異なり、画像設定テーブルＴ１９において、ＶＤＴ作業用のカラム番号１２、１３、１４を使用する。ＶＤＴ作業の場合は、一般ユーザーの入力により、画像設定テーブルＴ１９のＶＤＴ作業用の項目を、画像設定テーブルＴ１９は、記憶する。
これまでの、ＶＤＴ症候群の原因でもあった、姿勢・頭位・視点の固定を、解除するために、この作業ソフトウエアとキーボード及び資料の現物撮影画像一体の表示（以下これを合成目標画像と呼ぶ。）を、上下左右に動かすことにより、画面に目、顔、首などを、貼り付け状態から、運動のある状態に行動を変え、首、肩、表情筋の緊張を和らげ、循環を改善する。瞬きの回数低下等による、ドライアイの発症をふせぐために、瞬き誘発の動作をあわせて、行っても良い。一般ユーザーは、頭位・視線・姿勢運動システムに慣れていれば、（Ｌ３０１：ＹＥＳ）、患者が目標動画運動の設定を行う（Ｌ３０３）。合成目標画像について、目標動画基本設定、画像基本設定、音響設定、瞬き誘導設定、注意表示等基本設定、そして、それらの組み合わせの順番や回数を、一般ユーザーの希望通りに設定する。

職場においては、規律ある運動が良いと思われる。よって、通常運動の、水平方向を主とする、水平運動と、垂直運動を主とする、垂直運動を、使う。あるいは、作業時は、ゆったりとした運動をしていて、２０分から５０分ごとに、速い動きを１分ほど行う。これを、緩急運動と呼ぶ。このように、目標動画運動の基本設定パターンを組み合わせる。作業者が、自立的に運動パターンを、選択、あるいは、作り上げる事で、作業の能率化と、健康とモチベーションの維持を、達成することができる。

事業者側からすると、規律ある運動に追従しているかどうかで、仕事への集中度を測ることができる。姿勢・頭位・視点運動を解析すると、仕事への集中度が分かる。また、健康保険組合等からすると、組合員の頭位・視点・姿勢運動の解析で、健康度を測定することができる可能性がある。

また、複数の作業ソフトウエアのウインドウを開く場合は、それぞれの合成目標画像あるいはウインドウ毎に、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動を指定して、それぞれ別のＶＤＴ運動組で動作させてもよい。

本実施例では、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５の構成例の図６の、仕事用お薦め度である、カラム番号１４，１５，１６，１７，１８，１９を使用する。一般ユーザーの場合は、仕事用お薦め度に記憶できる。仕事用お薦め度は、プリセットとして、メール用、集中用、超集中用、メリハリ用、疲労時用、長時間作業用などが用意ししてある。感想等の機械学習により、仕事用お薦め項目は、適切に更新変更する。
一般ユーザーが、体験して、メール作業用に使いやすいと感じたのであれば、カラム番号１４に、お薦め度を、記憶させることができる。但し、実施例１と同様に、変数Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎを設定して、この回数までは、お薦め度は、記憶できない。目標動画運動指示制御部Ａ０４は、処置Ｌ３１５ において、データベースサーバ１２内のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５に終了時ＶＤＴ運動組ＩＤ、終了日時、終了状態、終了コメント、感想、仕事用お薦め度等を記憶する（Ｌ３１５）。図６のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５の仕事用お薦め度により、ルールベースで、例えば、メール用のお薦め度４以上のＶＤＴ運動組をソートして、メール作業用に、多い順に、お薦めすることができる。
また、機械学習を用いて、ユーザーの属性により、ランダムフォレスト法で分類して、点数化された、ＶＤＴ運動組のうち、高得点の順に推薦することもできる。SNS機能では、ＶＤＴ動作組に対する、感想及び評価について、ユーザーに記載してもらう。お薦め度、及び、書き込みのテキストを機械学習のテキストマイニングにより、点数化する。データ数が増えてきたら、ＳＮＳ機能上の推薦の書き込みを、テキストマイニングして、ユーザーの特徴量により、レコメンドポイントの多いＶＤＴ運動組を、教師学習データとして、ディープラーニング等、機械学習で、教師あり学習を行い、ユーザーに合う、ＶＤＴ運動組をレコメンドする。自覚症状が主である、ＶＤＴ症候群等に対するリハビリテーションを選ぶには、ＳＮＳの集合知を利用することで、患者ユーザーの属性に会うＶＤＴ運動組を新しく作り出し選択することができる。教師学習データの作成のための機械学習は、即時性の必要はないので、３ヶ月に１回の頻度で行う。頻度は、適宜、調整する。

本実施例では、必要でなければ、頭位の位置センシングを、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動記録テーブルに記憶させないこともできる。実務の現場では、頭位の動きの記録は、重要でない場合がある。この場合は、処置Ｌ３０５において、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動記録テーブルＴ１０に、記憶しない。
また、ドライアイ及びＶＤＴ症候群の眼症状に対応することにのみ、機能を絞って使用する場合は、ＶＤＴ目標動画運動組詳細テーブルの瞬き誘導ＩＤと注意表示ＩＤのみ決定して、ＶＤＴ目標動画運動組詳細テーブルの運動基本ＩＤ等は、「ＮＵＬＬ」として、目標動画を動かさないで、瞬き誘導関係のみの動作とすることもある。
実施例１と同様に、ＶＲ・ＡＲ・ＭＲ空間１６として、８Ｋの６０インチ以上の大型ＴＶやモニター及びプロジェクターを使用してもよい。また、通常使用する２５インチ程度の液晶モニターを複数並べて、大型モニターとして使用してもよい。このときは、室内の照明とＴＶモニターとの明度の差が、大きくならないように注意する。
また、壁面全体程度の大きさ程の高精細ＬＥＤディスプレイシステムや、３万ルーメン以上の輝度をもったプロジェクターの投影画像を使用してもよい。

本実施例は、高齢者の首下がり症候群の治療及び予防のため, 頚椎周囲筋肉フレイル予防のため、摂食嚥下機能改善のための、高齢者の上半身のひねり運動・上向き下向き運動・それらの混合運動のための、リハビリテーションの実施例である。本実施例では、患者ユーザー端末は、施設内のＰＣである。ＰＣの操作は、老人福祉施設及び介護施設の介護者が行う。ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置５は、首下がり症候群の患者ユーザーの頭部に撞着されるＨＭＤである。高齢者では、首下がり症候群の患者が増えている。頭を支える後頭部及び首の筋肉が、うまく機能しなくなる。また、高齢者のうつ病も、首下がり症候群の原因となることがある。首下がり症候群は、首部が圧迫されて、嚥下障害を起こす。視覚の狭まった高齢者は、身体的にも心理的にも、いわばトラウマの塊である。恐怖と、あきらめの世界に生きているような環境の高齢者達は、救わなければならない。少しでも、安心と希望を与えるために、このシステム及びソフトウエアは、使うことができる。

首下がり症候群の患者ユーザーの場合は、ベッドにて、仰向けの姿勢から、始める。患者アセスメントの項目に、リハビリ時の姿勢について、記憶しておく。施設介護職員及び理学療法士等は、首下がり症候群の入所者及び利用者に対して、ベッドに仰向けに患者に寝てもらい（仰臥位）、装着時のＨＭＤの患者の頭に対する位置が、いつも同一であるように、装着する。そのために、標準画像を用意しておき、いつも、装着時に標準画像を表示して、高齢者患者ユーザーからの見え方が変わらないように、装着位置を不変にする。また、施設介護職員及び理学療法士等は、装着時の患者ユーザーの装着時の写真を撮っておき、比べて、変わらないようにする。システムの操作は、介護施設にて、職員が、ＰＣにて操作する。これは、高齢の患者ユーザーが、操作することは、難しいからである。ＭＤＲ療法の両側性の交互のリズミカルで安定した優しい刺激が、心身の癒しにつながる。高齢者の場合は、特に個人差が大きいので、運動可動域を、きちんと記録しておく。頚部等の運動可動域については、患者アセスメントテーブルＴ１２に記憶する。

目標動画の動きとしては、首下がり症候群に対しては、垂直運動及び常上運動等を主とする。移動視野角度は、最初は、患者ユーザーの可能な範囲にする。首下がり症候群の患者に対しては、仰臥位から初めて、１５度起こす、３０度起こすというように、しだいに、９０度までを目標とするが、あせっては、いけない。最初は、仰向け寝の姿勢で、天井向きに、実質、拡張、複合等３次元空間１６を創り、ベッドにおける患者ユーザーの頭上方面に目標動画を移動させる。現在は、ＨＭＤは、重量が重いので、４Ｋ及び８Ｋの液晶プロジェクターによる天井面への投影画像を、実質現実空間の表現として用いてもよい。プロジェクターで、天井に１００インチ以上の画像を投影してもよい。将来的には、ＶＲ・ＡＲ・ＭＲ等の視聴器具は、軽くなってくると思われる。高齢者では、視野が狭いので、初めは、動きの領域を狭くして、高齢者の首下がり症候群の患者が、目標動画をきちんと視認できているかを、充分に確認する。首下がり症候群の改善のためのリハビリテーションとしては、目に入れても痛くないお孫さんの写真及び動画などで、視点を誘導する。高齢者の首下がり症候群の患者の、御親族等の協力が得られるのであれば、高齢者の首下がり症候群の患者ユーザーのお孫さんの動画を撮りためておき、目標動画として使用してもよい。目標動画としては、ＡＩアシスタントのイラスト動画も良い。ＡＩアスシタントとの会話を楽しむこともよい。ＡＩアシスタントは、少しずつ位置を変えることで、視線を誘導する。目標動画としては、高齢者の首下がり症候群の患者の好みに合わせた動画がよい。好みに合っていれば、ＴＶ画像やビデオ画像でもよい。また、ホログラムの立体映像を用いてもよい。家族や、親しい友人、すでに亡くなってしまった配偶者や父母のホログラムでもよい。

ユーザー補助変数ＤｉａＢＮ（Ｋｎ，Ｓｊ）を設定する。本実施例では、０．５＜＝ＤｉａＢＮ＜＝５である。特に、筋力が非常に弱い高齢者や、意欲低下の著しい高齢者の場合は、目標動画を中心に置く、充分に広い、無地ではない柄のある背景画像あるいは背景動画を用意して、目標動画の移動だけではなく、無地ではない柄のある背景を、目標動画の移動方向と逆方向に、０．５〜５倍率（ＤｉａＢＮ）で移動させて、リハビリテーション体験感覚を充実させることで、リハビリテーションへの参加意欲を高める。ＡＰＩ経由で、ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のＯＳにアクセスできるのであれば、単に、ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）の映像を背景として移動して用いてもよい。患者ユーザーには、失敗体験ではなく、達成感を経験してもらうことが大事である。楽しいリハビリテーションを演出するために、ユーザー補助変数ＤｉａＢＮを設定する。

首下がり症候群の改善が、適正に認められるようになった後、上半身のひねり等の、複合運動のリハビリテーションを行う。摂食嚥下障害の改善、上半身の体幹の筋肉の循環改善、上半身の神経筋肉の連携強化等の効果を期待できる。

施設介護職員及び理学療法士等が高齢者のために首下がり症候群の改善を目的として使用する場合等のときは、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５のカラム２０以下の職員用お薦め度に記憶できる。職員用お薦め度は、プリセットとして、孫好き 利用者用、涙もろい、怒りっぽい、鬱強い、海好き、童謡好き、歌謡曲好き、演歌好き、時代劇好き、海外旅行好き、洋画好き、邦画好き用などが用意ししてある。職員用お薦め度の点数の高いもの順にソートして、ルールベースにより、ＶＤＴ運動組を、ユーザーにレコメンドする。実施例１と同様に、変数Ｓｔｄ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎを設定してもよい。一般ユーザー及び患者ユーザーのアセスメントや属性などの特徴量に対しての、ふざわしいＶＤＴ運動組を、お薦め度が高得点のものを、教師用データとして、取得して、取得した複数の教師データに基づき、新たな一般ユーザー及び患者ユーザーの性別・年齢・アセスメント等の特性から、適切なＶＤＴ運動リハビリテーションを出力する学習モデルを生成する。この学習モデルを利用して、患者ユーザーに適切に合ったリハビリテーションを実施することもできる。
感想等の、テキストマイニング等の機械学習により、職員用お薦め度の項目は、３ヶ月に１度、適切に更新変更する。
ＶＤＴ運動組のレコメンドの学習モデルは、５ヶ月に１度更新する。
機械学習の、患者毎の特徴量による分類は、サポートベクターマシンアルゴリズム、ロジスティック回帰アルゴリズム、多項ロジスティック回帰アルゴリズム、フィッシャーの線形判別アルゴリズム、二次クラシファイアーアルゴリズム、パーセプトロンアルゴリズム、k-近傍アルゴリズム、人工ニューラルネットワークアルゴリズム、ランダムフォレストアルゴリズム、決定木アルゴリズム、単純ベイズアルゴリズム、適応ベイズネットワークアルゴリズム、アンサンブル学習法を組み合わせた多重学習アルゴリズムからなるグループから選択した分類アルゴリズムを用いて行なう。
実施例１と同様に、ＶＲ・ＡＲ・ＭＲ空間１６を創出する運動支援装置５としては、８Ｋの大型ＴＶやモニターを使用してもよい。また、複数のＴＶモニターを天井に並べて、大型モニターのように使用してもよい。

本実施例は、複数の集団に対してのゲームのような実施例である。本実施例では、例えば、創出されたＶＲ・ＡＲ・ＭＲ空間１６内に、宇宙船の映像が、飛びまわる。一般ユーザーは、同一のＶＲ・ＡＲ・ＭＲ空間１６で、同一の宇宙船の画像を、追い続ける。頭部の様子は、頭位を計測する運動センサー群（３及び１７）により、計測され、ネットワーク７経由で、アプリケージョンサーバ１０へ送信される。頭位・視線・姿勢運動記録解析部Ａ０７は、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動記録テーブルＴ１０に、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動によるセンサー情報を記憶する（Ｓ３０５）。ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動終了後に、集団統計処理部Ａ０８は、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動記録テーブルから、データを読み込み、集団についての同期性の平均、滑らかさの平均、分散の計算をする（Ｓ８０１）。集団統計処理部Ａ０８は，集団の中のそれぞれの患者ユーザー及び一般ユーザーの順位、偏差値の計算を行う（Ｓ８０２）。集団統計処理部Ａ０８は、患者ユーザー及び一般ユーザーの順位、偏差値等を、集団分析情報テーブルＴ２３に記憶する（Ｓ８０３）。履歴参照処理部Ａ０６は、治療者ユーザー端末と患者ユーザー及び一般ユーザー端末及び、創出されたＶＲ・ＡＲ・ＭＲ空間１６内に、それらの情報を表示する。患者ユーザー及び一般ユーザー端末１及びＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）に結果を表示する。達成率の平均、集団内の順位、標準偏差などを表示する。

以上本発明について詳細に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲においての各種の改良及び変更を行ってもよいのはもちろんである。例えば、本実施例１において、患者が、マイクロフォンより、音声認識で、動作設定指示をしてもよい。認証処理部が行うログイン処理については、ＩＤ＆パスワード方式にこだわらず、顔認証方式等でもよい。実施例２においては、通常使用するＰＣモニターに、瞬き誘導、ソフトウエア枠のＶＤＴ運動等を、取り入れてもよい。本実施例４において、ＶＤＴ運動指示装置５として、プロジェクターのディスプレイを用いたりする構成にしてもよい。瞬き誘導と注意表示は、通常作業するＰＣ及びスマートフォンの搭載カメラで、瞬きの減少を察知して、ＰＣ及びスマートフォンのディスプレイで実行してもよい。インターネット回線等、通信状況が悪いときは、センサー情報を、ローカルにカード型記録媒体等に記憶しておくことも考えられる。エッジコンピューティングで、アプリケーションサーバのソフトを作動させることもある。機械学習用サーバ及びアプリケーションサーバは、必要に応じて複数使用することもある。機械学習は、センサー端末４で、エッジコンピューティングとして行われることがある。画像プライベート設定テーブルと音響プライベート設定テーブルは、クラウドサービスではなく、各ユーザー及び施設介護職員及び理学療法士等のＰＣ及び通信端末等に搭載されることがある。

本発明は、医用産業やゲーム産業及びビジネス現場などにおいて利用可能性を有する。

１ ユーザ端末、患者ユーザー及び一般ユーザー端末
２ ユーザ端末、治療者ユーザー端末
３ 頭位・視線・姿勢運動センサー
４ センサー端末
５ 頭位・視線・姿勢運動支援装置
６ 運動支援装置端末（動画ミキシング）
７ ネットワーク
８ クラウドサービス
９ グローバルセグメント
１０ アプリケーションサーバ
１１ プライベートセグメント
１２ データベースサーバ
１３ ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）回線
１４ 管理端末
１５ Ｈｅａｄ Ｍｏｕｎｔｅｄ Ｄｉｓｐｌａｙ 、スマートグラス、Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ グラス、Ｍｉｘｄ Ｒａｌｉｔｙ グラス などの Ｖｉｓｕａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｔｅｒｍｉｎａｌ
１６ 創られた実質現実空間・拡張現実空間・複合現実空間・サブスティテューションリアリティ空間等
１７ 外部センサー（同期ＲＧＢカメラ、赤外線カメラ、深度センサー、書画ＲＧＢカメラ）
Ａ０１ Ｗｅｂ部
Ａ０２ Ｍａｉｌ部
Ａ０３ 総合制御部
Ａ０４ 目標動画運動制御部
Ａ０５ 認証制御部
Ａ０６ 履歴参照処理部
Ａ０７ 頭位・視線・姿勢運動記録解析部
Ａ０８ 集団統計処理部
Ａ０９ ＳＮＳ関連制御部
Ａ１０ 日誌＆アセスメント処理部
Ａ１１ 瞬き誘導制御部
Ａ１２ 注意文字等制御部
Ｔ０１ 患者基本台帳テーブル
Ｔ０２ 患者保険等テーブル
Ｔ０３ 治療者台帳テーブル
Ｔ０４ 患者治療者対応テーブル
Ｔ０５ ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブル
Ｔ０６ ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴詳細テーブル
Ｔ０７ 目標動画動作状況記録テーブル
Ｔ０８ 瞬き誘導動作状況テーブル
Ｔ０９ 注意表示等動作状況テーブル
Ｔ１０ ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動記録テーブル
Ｔ１１ ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動解析評価テーブル
Ｔ１２ 患者基本アセスメントテーブル
Ｔ１３ 日誌感想テーブル
Ｔ１４ 社会心理アセスメントテーブル
Ｔ１５ 運動心理アセスメントテーブル
Ｔ１６ ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブル
Ｔ１７ ＶＤＴ目標動画運動組詳細設定テーブル
Ｔ１８ 目標動画運動基本設定テーブル
Ｔ１９ 画像設定テーブル
Ｔ２０ 音響設定テーブル
Ｔ２1 瞬き誘導設定テーブル
Ｔ２２ 注意等表示設定テーブル
Ｔ２３ 集団分析情報テーブル
Ｔ２４ レコメンドテーブル（機械学習用サーバの教師アルゴリズムを保存することもある）
Ｔ２５ ゲーム得点テーブル
Ｔ２６ 環境変数テーブル
Ｔ２７ 画像プライベート設定テーブル
Ｔ２８ 音響プライベート設定テーブル
Ｔ３０ ＳＮＳ関連テーブル群

本発明は、繊維筋痛症の改善、
及びＶＤＴ症候群・ストレートネック・頸肩腕症候群・首下がり症候群・緑内障の患者の治療及び予防、
及び頚椎周囲筋肉フレイル予防のための、
システム及びプログラムに関する。

産業革命後、タイピストは、女性の社会進出の重要な職業であった。キーパンチャー病と呼ばれる病が起こり始めた。首や肩のこり、上肢の倦怠感、眼の疲労、集中力低下の症状を起こし、職業病でもあった。近年、ＰＣ作業が、広く事務作業として、ホワイトカラーには、一般的な作業となっている。Ｖｉｓｕａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｔｅｒｍｉｎａｌ として、ＰＣモニターやスマートフォンを見続けることにより、ＶＤＴ症候群と呼ばれる、症状に悩まされる患者が増加している。

近年は、いろいろな手法で、３次元実質現実・拡張現実・複合現実空間を創出する技術が、実現されている。
実質現実では、頭に載せる、ヘッドマウントディスプレイ（以下ＨＭＤと表示する）により、全周の視覚を完全に新しく創出する技術もある。
最近は、ＨＭＤも、片目で４Ｋ解像度、両目で８Ｋ解像度のものもある。これまでは、液晶映像が、荒く、解像度も低かったが、最近では、３８４０×２１６０×２ｅｙｅ、１６．６ ｍｉｌｉｏｎ ｐｉｘｃｅｌｓというＨＭＤも使われ始めている。視野角が２００度という広い視野角を持つ。
Ｒｅｆｒｅｓｈ Ｒａｔｅ ９０Ｈｚ ｐｅｒ ｅｙｅ
ＭＴＰ Ｌａｔｅｎｃｙ １５ｍｓ （ユーザーの動作に追従するための時間）
という物も、使われ始めている。

眼球内の水晶体の制御で実現される各焦点距離に応じた光路の先に、いろいろな映像の画素を、意図して配置できると、あらゆる焦点距離の実質３次元空間を創造できる。このような視界再現装置として、Ｌｉｇｈｔ Ｆｉｅｌｄ Ｄｉｓｐｌａｙと呼ばれるデバイスが世界中で開発され始めている。

ＶＤＴ作業中に、視力検査や反射運動機能等をオンラインで検査する技術もある（特許文献４参照）。ＶＤＴ作業時間を計測して、一定時間に達したときには、休憩時間を報知するとともに、ＶＤＴの動作を強制的に一時停止する技術もある（特許文献５参照）。ＶＤＴ作業を柔軟に制御できるＶＤＴ作業監視の技術もある（特許文献６参照）。ＶＤＴの連続した作業による各作業者の負荷状態を反映した作業負荷時間をそれぞれ演算し、この作業負荷時間により各作業者にそれぞれ適した作業管理を行う技術もある（特許文献７参照）。

米国Ｇｏｏｇｌｅ（株）は、機械学習、特にディープラーニングを高速化するために特化した集積回路（ＴＰＵ）のエッジデバイスの使用を可能にした。機械学習モデルを組み込み機器やモバイル機器で実行するためのアプリケーション専用チップを発表した。（非特許文献３参照）

ＶＤＴ作業における労働衛生管理のためのガイドラインについて ＵＲＬ:https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-11200000-Roudoukijunkyoku/0000184703.pdf ＶＤＴ作業による瞬目回数・涙液量の変化と屈折矯正方法との関連 難波哲子・堀田咲子・田淵昭雄共同執筆 川崎医療福祉学会誌 Ｖｏｌ１６ ２００６年 ２３９頁 ｇｏｏｇｌｅ の Ｅｄｇｅ ＴＰＵ https://www.blog.google/products/google-cloud/bringing-intelligence-to-the-edge-with-cloud-iot/ Ｉｎｔｅｌ のＶＰＵ（ビジョン・プロセシング・ユニット） https://www.movidius.com/myriadx ８Ｋの高精細大型ＬＥＤディスプレイシステム https://www.sonypcl.jp/works/works-024/

ＶＤＴ作業においては、Ｖｉｓｕａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｔｅｒｍｉｎａｌ に、視線、頭位等が、貼り付けられた状態になり、頚部・肩部の循環が悪化する。

また、眼球も、Ｖｉｓｕａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｔｅｒｍｉｎａｌ に集中させられて、眼球の動きが抑えられ、乾きやすくなっている。

特許文献１のシステムでは、視線、頭位等が、貼り付けられた状態で、より動きが少なくなり、頚部・肩部の循環は、より悪化する。特許文献２のシステムでは、視線も一点に集中して、眼球が乾きやすい。また、頚部・肩部の循環は、動かないことにより悪化する。

ＶＤＴ作業のために、固定された頭位・視線・姿勢は、体の循環を悪化させ、眼球を乾きやすくしてしまい、ＶＤＴ症候群・ストレートネック・頸肩腕症候群・ドライアイ・緑内障を発症させ、ひいては、繊維筋通症につながることも考えられている。

また、ＶＤＴ症候群・ストレートネック・頸肩腕症候群・ドライアイを治療及び防止するためのリハビリテーションを、診療室及び患者ユーザーの自宅において、実施できるような環境を創りたい。

ＶＤＴ症候群・頸肩腕症候群は、自覚症状が主であり、他覚症状が少なく、治療者や他者に、その辛さや、症状の軽重を伝えることが難しく、他者からの共感を得ることも難しい。通常は、患部のレントゲンや、ＭＲＩ画像等、そして、運動可動域や、運動障害の無さなどで、客観的にリハビリテーションの効果を測定できるが、ＶＤＴ症候群など、自覚症状が主である疾患については、リハビリテーションの効果を測定して、患者毎に最適なリハビリテーション方法を決定することが難しい。

脳梗塞患者のリハビリテーションでは、公的保険医療では、６ヶ月の期限がきめられており、リハビリテーション難民が発生している。高額な自費リハビリテーションを、受けている脳梗塞患者もいる。脳梗塞疾患に限らずに、リハビリテーションを、できうれば、安い費用で、提供する技術が、必要とされている。病に苦しむ患者にとっては、通院することも難しいことが多い。医療者側からみれば、リハビリテーションは、高度な知識や技量及び、長い拘束時間と、患者への注意の集中と、手厚い関わりが必要である割には、患者が正常に動くように改善されて当然であり、報酬を高く設定することは難しい。

ＶＤＴ症候群及び繊維筋痛症や頸肩腕症候群の患者個々に、そして、病歴に、合ったリハビリテーションの方法や回数等が、はっきりと分からない。

本発明は、上記従来技術の問題点を解決することを課題とする。
具体的には、本発明は、ＶＤＴ症候群・ストレートネック・繊維筋痛症・首下がり症候群の患者が、診療室に限らずに、自宅においても、症状に合わせ、個別的に適正で快いリハビリテーションを、楽に、治療者と客観的に共有しながら、行うことができる、
緑内障患者が、ＶＤＴ作業時に眼圧の上昇を防ぐことができる、
一般ユーザーが、職場や自宅におけるＶＤＴ作業時に、姿勢・頭位・視点の固定を予防することができる、
一般ユーザーが、職場や自宅におけるＶＴＤ作業時に、瞬きの減少による、目の乾燥を防ぐことのできる、
一般ユーザーが、職場や自宅におけるＶＤＴ作業時に、眼圧の上昇を、防ぐことのできる、
一般ユーザーが、リハビリテーションにより、ＶＤＴ症候群・ストレートネック・頸肩腕症候群・ドライアイ・緑内障・首下がり症候群を予防することができる、
患者ユーザーが、ＶＤＴ症候群等の症状について、他者からの、共感及び理解が、容易にできる、
集団における、各ユーザーの運動の評価ができる、
症状に合った、リハビリテーションを、他者の経験と、お薦め度より、選ぶことができる、
システム及びプログラムを提供することを課題とする。

本発明により、これまで、ｖｉｓｕａｌ ｄｉｓｐｌａｙ ｔｅｒｍｉｎａｌ に釘付けされていた、視線・頭位・姿勢を、ユーザーの思い通りに動かすことができるようになる。ＶＤＴ作業用の画面を、ユーザーの必要な運動が出来るように、移動させ、ユーザーの視線・頭位・姿勢に運動を得るようにする。以下ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動あるいは頭位・視線・姿勢運動あるいはＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動と記載する。動きのある姿勢及び頭位は、体の循環を改善する。動きのある視線は、眼球の動きを誘発して、眼球の渇きに潤いを与え、ドライアイと眼精疲労を防ぐ。さらに、積極的に、瞬きを誘う表示を、実質３次元空間に行うことで、瞬きを規則的に誘発して、ドライアイを防ぐ。眼球の動きは、表情筋のトレーニングにもなる。動きのある姿勢は、頸肩腕症候群を防ぐ。俯き続ける視線から、仰向きの動きを取り入れることで、眼圧の上昇を抑止して、緑内障の発症及び悪化を防ぐ。固定された姿勢から、動きのある姿勢に変わることで、鬱を防ぐ。

集団においては、ゲーム的な感覚で、頭位・視線・姿勢の運動を楽しむこともできる。また、同じＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動に対しては、一人で行っても、運動の滑らかさや同期性の偏差値や順位が、計算できるので、リハビリテーションの意欲や、やる気を引き出すことができる。ＳＮＳ関連制御部Ａ０９及びＳＮＳ関連テーブル群Ｔ３０と、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５のＶＤＴ運動組のお薦め度を記憶する機能より、さらに機械学習用サーバ２０内のルールベース及び機械学習によるＡＩを使ったレコメンド機能により、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動のレコメンドテーブルＴ２４を使い、患者ユーザー及び一般ユーザーの属性（特徴量）に合ったリハビリテーションを誘導するＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の組を、集合知を活用して、新しく創り出し、選択することができる。

本実施例は、繊維筋痛症及びストレートネック・ＶＤＴ症候群の患者さんのためのリハビリテーションのためのものである。本実施例におけるシステムは、動画表示用ディスプレイのＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）５、ＨＭＤに関連する頭位を測定する、深度センサー・加速度センサー・ＣＭＯＳセンサー等運動センサー（３及び１７）及び、センサー端末４、患者ユーザー端末１と、治療者ユーザー端末２と、クラウドサービス８にあるＣＰＵ・ＧＰＵ・ＯＳ等を含むデータベースサーバ１２とアプリケーションサーバ１０、そしてネットワーク７（近距離通信、電話通信回線及びインターネット等）、管理端末８とから構成される。各端末は、コンピューター、マイコンボード、スマートフォン等で、ネットワークへの接続可能なものである。最近は、エッジコンピューティングで、コンピュータビジョンからの動画を、ＡＩで認識判断する専用のＣＰＵ、ＧＰＵのボードも開発されている。また、ＡＩの推論エンジンを搭載した、組み込み用ボードも存在している。このようなボードを用いても良い（非特許文献４及び５参照）。患者端末１は、患者が使用する端末であり、ＰＣ、スマートフォン、タブレット、ＨＭＤ、ＶＲ・ＡＲ・ＭＲグラス等である。本実施例では、スマートフォンあるいは、ＨＤＭ付属のインタラクティブ装置を用いる。治療者端末２は、治療者が使用する端末であり、ＰＣ、スマートフォン、タブレット等である。本実施例では、ＰＣを用いる。頭位運動センサー３及び外部センサー１７は、患者の頭位の運動をセンシングするセンサーである。本実施例では、ＨＭＤに付属の加速度センサー及び測位センサー等運動センサーと、外部よりＨＭＤの３次元位置を計測する深度センサー・ＲＧＢ画像センサー等を用いる。頭位及び視線を、ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）内に表示されるイラストやＴＶ動画映像の表示位置をＶＲ・ＡＲ・ＭＲ３次元空間１６内で移動させることによって、誘導する。誘導する動画は、スマイルマークや妖精のイラスト・ＴＶ画像等動画・明るいＬＥＤ画像などが、考えられる。５秒以内に往復するような速い動きのときは、視認が難しいので、動画ではなく、イラストが良い。例えば、図１４のＶＤＴ運動組IＤ６５７番の運動組は、ファイル名ａｂｃ.ＪＰＧを使用して、表示立体は半径２．５ｍの球体で、左右速度周期２秒の、八の字運動を行う。ＴＶ動画などであれば、はっきりと、視聴できるように、左右の速度は、左右に周期２分以上の時間をかけて、ゆっくりと、移動する。速度は、自由に設定できる。例えば、図１４のＶＤＴ運動組IＤ６５８番の運動組は、個人設定動画ファイル名Ｃ:\Ｕｓｅｒ\ＡＡを使用して、表示立体は楕円体で、左右速度周期８分、上下速度周期２０分、主として水平運動を行う。ＨＭＤやＡＲ用のディスプレイに表示して、実質、拡張、複合３次元空間１６を創出する。運動支援装置端末６は、ミキシング機器及びＰＣ及びマイコンボードである。運動支援装置端末６にて、ミキシング等を行う。ＡＲ・ＭＲ・ＡＲのディスプレイ用ＲＧＢビデオ信号に、必要な動画をＲＧＢビデオ信号をミックスすることで、表示してもよい。あるいは、ＨＭＤやＡＲメガネのオペレーティングシステムのＡＰＩを用いて、ミックスしてもよい。背景は、通常のソフトウエアを表示すると、それまでの、ソフトウエア資産を有利に背景として利用することができる。

瞬きが、特に無くなるときは、作業に集中しているときである。そいうときには、目標動画の中に「瞬きを忘れていませんか？」と表示してもよい。このような表示をすることを、注意表示と記載する。あるいは、目標動画の輝度を１０％上昇低下３ＨＺ周期で５秒間繰り返し、瞬きさせるようにしてもよい。あるいは、目標動画の輝度を１０％上昇低下３ＨＺ周期で１秒間繰り返しを、１分間に２０回程度、間隔を開けて、周期的に繰り返すように、設定しても良い。目標動画の彩度・明度コントラスト及び色相を、同様に変化させてもよい。これらの表現には、フォトレタッチソフトのように、目標動画の彩度・輝度・色相・コントラストをソフトウエアで変換する。また、実質、拡張、複合３次元空間としての視界の視野角度の狭い装置であるならば、装置制御のＡＰＩから、創出された空間１６の全体の彩度・輝度・色相を変換してもよい。また、手振れのように、目標動画を揺らすことで、瞬きを誘導してもよい。揺らすには、目標動画を、小さいベクトル方向に振動させる方法と、表示立体を振動させる方法がある。

Ｌｉｇｈｔ Ｆｉｅｌｄ Ｄｉｓｐｌａｙ であれば、また、目標画像の運動として、視認の画角を変えずに、実質３次元空間の表示位置を距離を離したり近くしたりする運動も考えられる。この場合は、距離の違う、異なる複数の画像を１セットとして、運動の目標とする。

目標動画の運動については、複合一般運動としては、八の字運動、楕円運動、らせん運動、ランダム運動等がある。通常運動としては、水平方向を主とする水平運動と、垂直運動を主とする垂直運動が、考えられる。さらに、常に左から右へ移動し、右端から瞬間的に左端に移動して、左から右へ移動する、常右運動。同様に、常左運動、常右運動、常上運動、常下運動が、考えられる。目標動画の運動パターンは、管理者ＰＣより、八の字運動、楕円運動、水平運動、垂直運動、常上下左右運動（４種類）、ランダム運動をあらかじめ設定しておく。

さらに、管理者ＰＣより、次の変数を設定する。
Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ１Ｎ ：この回数までは、ＶＤＴ運動組は、他ユーザーには、公表されない。（但し、治療者ユーザーには、適応されず、すぐに公表することができる。）
Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎ ：お薦め度を記入するフォームを表示しない最小回数
Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ２Ｎ ：ＶＤＴ運動組を他ユーザーに必ず公開する、最小の実施回数
Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ１Ｎを超えて、Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ２Ｎまでは、公私フラグの設定は、創出ユーザーが選べる
Ｔｉｍ＿ＭｉｎＬｉ＿Ｎ ：頭位・視線・姿勢運動解析部が、解析する単位となる秒数
Ｓｔｄ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎ ：教師データの正解として使用する、ユーザーのお薦め度の最小数
ＤＴ＿ＤｅｐＮ ：決定木の段数
Ｒ＿ｄａｔＮ ：ブーストラップサンプリングの個数
Ｋｅｔ＿Ｎ ：ランダムフォレストの決定木（弱仮説器）の個数
Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ２Ｎ ：お薦め度を記載できない最大回数
本実施例では、それぞれ、
Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ１Ｎ＝１０回
Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ２Ｎ＝３０回
Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎ＝６回
Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ２Ｎ＝１２回
Ｔｉｍ＿ＭｉｎＬｉ＿Ｎ＝６００秒
Ｓｔｄ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎ＝４
ＤＴ＿ＤｅｐＮ＝１０
である。
環境変数テーブルＴ２６に保存する。
ユーザー補助変数ＤｉａＢＮ（Ｋｎ、Ｓｊ）は、ユーザー毎に設定する。Ｋｎは、患者及び一般ユーザーＩＤである。Ｓｊは、患者及び一般ユーザーの習熟度である。ユーザー補助変数ＤｉａＢＮ（Ｋｎ、Ｓｊ）は、患者基本台帳テーブルＴ０１に記憶してもよい。

次に、データベースサーバ１２が有する患者の基本情報を記憶する患者基本台帳テーブルＴ０１と、治療者の基本情報を記憶する治療者台帳テーブルＴ０３について、説明する。患者基本台帳テーブルＴ０１は、患者毎の個人情報を記憶するテーブルである。図２は、患者基本台帳テーブルＴ０１の構成例を示す。患者の基本情報は、システムにログインするためのＩＤ、パスワード、登録年月日、氏名、習熟度等である。ＤｉａＢＮは、背景を目標の動画と逆に移動させるときの係数である。患者保険等テーブルＴ０２は、患者毎の、健康保険情報を記憶するテーブルである。図３は、患者保険等テーブルＴ０２の構成例を示す。患者の健康保険情報は、保険者番号、記号、番号等である。治療者台帳テーブルＴ０３は、治療者毎の基本情報を記憶するテーブルである。図４は、治療者台帳テーブルＴ０３の構成例を示す。治療者の個人情報は、ログインＩＤ，パスワード、職種、勤務先等である。患者治療者対応テーブルＴ０４は、患者が治療を受けている治療者を記憶するテーブルである。図５は、患者治療者対応テーブルＴ０４の構成例を示す。患者が治療を受けている治療者を、治療者ＩＤと治療の開始日と終了日で記憶することができる。

図６に、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５の構成例を示す。ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５には、実施ＩＤ，ＶＤＴ運動組ＩＤ、患者ＩＤ、開始日時、治療者ＩＤ、終了日時等が記憶される。図６には、説明のためにカラム番号を付与しているが、実際のテーブルには記録されない。本実施例では、カラム番号１４以上は、使用しない。実施ＩＤは、ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６に登録する際の通し番号である。データベースサーバ１２において記憶する際に付与する。患者ＩＤは、患者台帳テーブルのＩＤに対応する各患者固有のＩＤである。開始日時は、目標動画制御部Ａ０４がＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置５に動作を指示した日時情報である。本実施例では、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置５は患者ＨＭＤ（あるいは、ＡＲ・ＭＲグラス）である。終了日時は、目標動画制御部Ａ０４がＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置５（本実施例では、患者スマートフォンかあるいは、ＨＭＤのインタラクティブ機能である。）に動作停止を指示した日時情報である。お薦め度は、それまでの実施回数がある一定以上の回数となったときに、１から５までの数字でユーザーが記載でき、記憶される。詳しくは、段落番号００９６で、説明する。

ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動運動支援装置履歴詳細テーブルＴ０６は、患者からの、患者端末１である患者スマートフォンあるいは、患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能に入力されたＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置５に対する、指示情報を記憶したものである。図７に、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動運動支援装置履歴詳細テーブルＴ０６の構成例を示す。ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動運動支援装置履歴詳細テーブルＴ０６には、指示ＩＤ、実施ＩＤ、指示入力日時、目標動画プロパティ、運動設定プロパティ、音響プロパティ、瞬き誘導プロパティ等が記憶される。指示ＩＤは、患者が、指示したときに、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動運動支援装置履歴詳細テーブルＴ０６に登録する際の通し番号である。

目標動画運動基本設定テーブルＴ１８について、説明する。図８に、目標動画運動基本設定テーブルの構成例を示す。カラム機種別ＩＤは、ＨＭＤ装置、ＶＲメガネ等の機種毎のＩＤである。運動基本ＩＤは、目標動画運動基本設定テーブルＴ１８に記憶する際の通しのＩＤである。表示立体は、空間内で、目標動画等が移動するときに張り付いている立体である。例えば、ユーザーから５ｍの等距離の球体。他には、例えば、ユーザーを中心とする楕円体。３次元空間にレンダリングするためのものであり、普通は、背景を資産として、利用するために、無色透明である。表示立体を、外界の実際の物体に張り付けると、外界の壁面や家具の表面に、目標動画を投影する表現になる。表示立体運動としては、回転、膨張、変形及び振動することもある。奥行き運動速度は、表示立体から、外側へ、つまり患者ユーザーから離れる方向に、目標動画が移動するときの、速度である。奥行き運動パターンは、振動及び離散運動等がある。表示色は、目標画像が、ＬＥＤの光等のときの、表示色である。目標動画の外枠の外線の表示色のときもある。上下左右限度は、目標動画の患者ユーザーに対する運動限界である。背景は、目標動画の周りに背景を付けることもあり、また、ＶＲ・ＡＲ・ＭＲ空間の全体のこともある。

画像設定テーブルＴ１９について、説明する。図９に、画像設定テーブルＴ１９の構成例を示す。目標動画の画像の設定のためのテーブルである。画像ＩＤは、画像設定テーブルＴ１９に記憶する際の通しのＩＤである。イラストやＬＥＤに似た光や動画を用いるが、そのためのテーブルである。背景逆移動Ｄｉ２ａＢは、ユーザーの補助のために、目標動画の動きと逆の方向に、背景を移動させるときの運動の倍率である。ユーザーによらない場合は、ここに記憶する。本実施例では、図９のＶＤＴ作業用以下のカラムは、使用しない。画像ファイルが、著作権のためなどにより、個人のファイルの場合、公私をプライベートとする。このときは、個人のファイル名等は、公表しない。画像プライベート設定テーブルに記憶する。画像プライベート設定テーブルＴ２７について説明する。ユーザーの個人的なイメージ名等を記憶するためのテーブルである。図３１に、画像プライベート設定テーブルの構成例を示す。画像ＩＤは、画像設定テーブルＴ１９の画像ＩＤに対応する情報である。患者番号は、患者基本台帳テーブルの患者番号に対応する情報である。ログインしたユーザーと、画像プライベート設定テーブルの患者番号等が一致したときに、画像名・ファイル名・映画名などを表示する。また、他のユーザーは、画像名が表示されないプライベートのときは、自分の好きな画像を使用する目的で、画像プライベート設定テーブルに記憶させることができる。図２７では、画像プライベート設定テーブルＴ２７を、クラウドサービス８のデータベースサーバー１２内としているが、ユーザー所有のＰＣ及びスマートフォン内に格納されることもある。

音響設定テーブルＴ２０について、説明する。図１０に、音響設定テーブルＴ２０の構成例を示す。スピーカーやイヤフォンを使える場合の、音響の設定のためのテーブルである。目標動画が、ＴＶ動画等のときは、音源は、動画により決定される。音響ＩＤは、音響設定テーブルＴ２０に記憶する際の通しのＩＤである。音源ファイルが、著作権のためなどにより、個人のファイルの場合、公私をプライベートとする。このとき、ローカルのファイル名等は、公表しない。音響プライベート設定テーブルＴ２８に記憶する。音響プライベート設定テーブルＴ２８について説明する。ユーザーの個人的な音源名等を記憶するためのテーブルである。図３２に、音響プライベート設定テーブルの構成例を示す。音響ＩＤは、音響設定テーブルＴ２０の音響ＩＤに対応する情報である。患者番号は、患者基本台帳テーブルの患者番号に対応する情報である。ログインしたユーザーと、音響プライベート設定テーブルの患者番号等が一致したときに、音源名・ファイル名・楽曲名などを表示する。また、他のユーザーは、音源名が表示されないプライベートのときは、自分の好きな音源等を音響プライベート設定テーブルに記憶させることができる。図２７では、音響プライベート設定テーブルＴ２８を、クラウドサービス８のデータベースサーバー１２内としているが、ユーザー所有のＰＣ及びスマートフォン内に格納されることもある。

瞬き誘導設定テーブルＴ２１について、説明する。図１１に、瞬き誘導設定テーブルＴ２１の構成例を示す。ユーザーの瞬きを、誘導するための設定のテーブルである。目標動画の輝度・彩度・色相・明度コントラスト等を、瞬きを誘うために、決められた割合で、上昇あるいは低下を決められた間、繰り返す。この周期、連続時間、パターンを記憶する。微少ブレは、目標動画を少しブレる動きをさせることである。砂嵐表現は、目標動画の情報量を少なくすることで、砂嵐のような画像にすることである。以上の瞬きを誘う動作は、オンオフ周期で決められた間隔で行う。但し、ユーザーの瞬きの様子を検知して、瞬きの少なくなったときに対応する場合は、オンオフ周期は、設定しない。また、すべての Ｖｉｓｕａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｔｅｒｍｉｎａｌ に対して、設定をすることができる。

図３３に頭位・視線・姿勢等運動記録テーブルＴ１０の構成例を示す。頭位・視線・姿勢運動記録テーブルＴ１０は、頭位・視線・姿勢運動時に頭位・視線・姿勢運動センサー３及び外部センサー１７からの情報を、ネットワーク７を通じて、アプリケーションサーバ１０が受信した記録であり、データベースサーバ１２内のこのテーブルに記憶される。現行のＨＭＤのヘッドトラッキングには、３軸加速度センサー、３軸角加速度センサー、地磁気センサー、外部設置したＣＭＯＳ光学動画センサーや投射型深度センサー等で、モーショントラッキングしている。これは、公知の技術である。ＨＭＤが３次元区間の何処にあるのか、位置が正確に分かるので、頭位は、完全に測定できる。頭位・視線・姿勢運動記録テーブルＴ１０には、患者ＩＤ、日時時刻、頭位の３次元位置、３次元傾斜度等が記憶される。日時時刻は、センサーに無線あるいは有線でつながったセンサー端末４でのタイムスタンプ、あるいは、アプリケーションサーバ１０が、ネットワーク７経由で受信した日時時刻である。

次にアプリケーションサーバ１０が有する目標動画運動制御部Ａ０４について説明する。目標動画運動制御部Ａ０４は、患者に頭位・視線・姿勢運動を支援する機材の制御を行う。本実施例では、ＨＭＤを頭位・視線・姿勢運動運動の支援の機材として用いる。目標動画運動制御部Ａ０４は、ＨＭＤ画面において所定の条件に基づきスマイルマークや妖精のイラストや、ＶＤＴ作業画面や、ＴＶ及びビデオ動画を、動かし、患者が、画像及び動画を視聴するために、同様に頭位・視線・姿勢を、左右に動かしたり、上下動かしたりすることにより、頭位・視線・姿勢運動を行う。目標動画運動制御部Ａ０４は、さらに、以下の機能を有する。
１．目標動画を、ＶＲ・ＡＲ・ＭＲの３次元空間において、通常は、表示立体にレンダリングさせ、自由な速度で、移動させる。あるいは、停止させる。患者との表示距離を変化してもよいが、視聴の妨げにならないようにする。これは、ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）の動画のＲＧＢ信号に、目標動画を、電気信号として、ミキシングする方法と、ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のオペレーションシステムのＡＰＩを使って、表示する方法がある。目標動画の背景としては、それまでのソフトウエアの資産を有効活用できる。
２．スマイルマークの動きと連動して、スピーカーあるいはイヤフォンを使うのであれば、それらの音も上下左右に移動させる。よって、患者は、眼を閉じていても、頭位・視線・姿勢運動を実行できる。
３．スマイルマークや妖精のイラストや、ＶＤＴ作業画面や、ＴＶ及びビデオ動画を動かしながら、ユーザ端末からのユーザの指示により、目標動画の移動の速さ、移動方向、移動距離、（目標動画が、イラストであったときは、イラストの色・点滅）等を変更できる。
４．移動のパターンとして、振り子的運動、等速運動、ゆらぎ運動等を選択できる。
５．目標動画の往復に応じて、往復回数及び経過時間を計測できる。
６．目標動画の往復回数または経過時間に応じて、自動的に目標動画の運動の種類が計画通りに移り変わったり、移動が停止したりする。
７．目標動画の往復回数または経過時間に応じて、患者スマートフォン・ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）にメッセージが表示されたり、患者イヤフォンあるいはスピーカーからナビゲート音声が流れること。
８．目標動画の属性（速度、移動幅、色、音等）及び、瞬き誘導設定、音響設定等を,目標動画運動基本設定テーブルＴ１８、画像設定テーブルＴ１９、音響設定テーブルＴ２０、瞬き誘導設定テーブルＴ２１、注意表示設定テーブルＴ２２に保持し、再度、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動を行う際には、必要であれば、前回の設定で実施できること。また、これまでの患者ユーザーの設定を読み出すことが可能であること。
等の機能である。

次に、診療申し込みに関する総合制御部Ａ０３の動作について説明する。図１７は、診療申し込みのフローチャートである。初めて診療を申し込むような、これまでにＩＤが登録されていない患者の場合（Ｌ００２：ＮＯ）、診療希望フォーム（構成例：図３４）が表示される。患者は、診療形態を入力する（Ｌ０５１）。診療形態が通常診療か遠隔診療かで判断し（Ｌ０５２）、対応可能診療機関を患者スマートフォンあるいは、患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能に表示する（Ｌ０５３）。患者は、希望する医療機関を選択する（Ｌ０５４）。遠隔診療の場合でも、初診時には、医療機関に患者は来院して、面談すべきことは、きちんと患者に伝える。総合制御部Ａ０３は、選択された医療機関やＮＰＯ団体や介護施設等に対して、Ｍａｉｌ部Ａ０２にメールを送信するように指示をする（Ｌ０５５）。次に、リハビリテーションにおける総合制御部Ａ０３の動作について説明する。図１８は、総合制御部Ａ０３のＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動についてのフローチャートである。認証が済むと、患者端末１である患者スマートフォンあるいは、患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能に運動準備画面が表示される（Ｌ０１１）。「準備」の段階では、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の治療を開始する前の準備として、治療者ユーザーは、ＶＤＴ症候群・ストレートネック・頸肩腕症候群に対する頭位・視線・姿勢運動の効果及び理論についての詳しい説明をする。患者が自宅での遠隔診療の場合は、患者スマートフォンあるいは、患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能、あるいはスマートフォンを使ったＴＶ電話等を利用する。治療者と患者の充分な信頼関係を築くこと。患者は、頭位・視線・姿勢支援装置であるＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）を試し患者が実施しやすい条件（目標動画の速さ、運動パターン等）を確認すること（Ｌ０１３）。ＨＭＤ等装着時のとき、標準画像を表示して、見え方が、いつも変わらないように装着することで、ＨＭＤと頭の位置が不変であるように、注意する。

初心者の患者ユーザーの場合は、あらかじめ決められた、ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６のＶＤＴ運動組の中から、治療者ユーザーのすすめにより、選択して、ＶＤＴ運動を決定する。習熟した患者ユーザー及び一般ユーザー、それに治療者ユーザーは、運動基本プロパティ、画像プロパティ、音響プロパティ、瞬き誘導プロパティ、注意表示プロパティ等を、好みに合わせて、決定して、それらの、回数や順番を組み合わせて、ＶＤＴ運動組を創出することもできる。これまでにないＶＤＴ運動組であれば、このときのＶＤＴ運動支援装置の設定情報を、目標動画制御部Ａ０４は、目標動画運動設定テーブルＴ１８、画像設定テーブルＴ１９、音響設定テーブルＴ２０、瞬き誘導設定テーブルＴ２１、注意表示設定テーブルＴ２２、ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６、ＶＤＴ目標動画運動組詳細テーブルＴ１７に記憶する。ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６の公私フラグは、本実施例では、患者ユーザー及び一般ユーザーの場合は、登録時は、秘匿とする。

準備が充分であると治療者ユーザーが判断した場合は、治療者は、判断結果を治療者ユーザー端末２に入力する。治療者ユーザー端末２は、ネットワーク７を介して、アプリケーションサーバ１０へ判断結果を送信する。総合制御部Ａ０３は、受信した判断結果が準備ＯＫでＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動を行える旨の情報であった場合は（Ｌ０１４−１：ＯＫ）、頭位・視線・姿勢運動のプロセスに移行する（Ｌ０１５）。患者ユーザー及び一般ユーザーが、自分の判断で、リハビリテーションを行う場合は、ユーザー自身が、準備ＯＫ（Ｌ０１２：ＹＥＳ）とする。

ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動が終了すると、頭位・視線・姿勢運動解析評価のプロセスが開始する（Ｌ０１６）。総合制御部Ａ０３は、頭位・視線・姿勢運動解部より、解析評価データを受けて、頭位・視線・姿勢運動解析評価画面を表示する（Ｌ０１７）。図１８は、頭位・視線・姿勢関節運動解析評価後の総合制御部Ａ０３のフローチャートである。これは、バイオフィードバックするときは、頭位・視線・姿勢運動と同時並列処理として行われる場合もある。この後、必要に応じて、治療者と患者との対話が行われる（Ｌ０１８）。患者が希望すれば（Ｌ０１９：ＹＥＳ）、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動を、再び行うことができる。

次に、目標動画運動制御部Ａ０４が行う処理について、説明する。図２０は、目標動画運動制御部Ａ０４が頭位・視線・姿勢運動支援装置を制御する処理のフローチャートである。目標動画運動制御部Ａ０４は、準備のときに選んだ目標動画運動設定情報をＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６から取得する。あるいは、治療者が用意する（Ｌ３０２）。患者ユーザーがＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動システムに慣れていれば、（Ｌ３０１：ＹＥＳ）、患者が目標動画運動設定を行う（Ｌ３０３）。目標動画基本設定、画像基本設定、音響設定、瞬き誘導設定、注意表示等基本設定、そして、それらの組み合わせの順番や回数を、患者ユーザーの希望通りに設定する。目標動画運動制御部Ａ０４は、患者ユーザー端末１、あるいは治療者ユーザー端末２から、開始の旨の情報を受け取ると（Ｌ３０４：ＹＥＳ）、これまでに、無い設定であれば、（Ｌ３１６：ＮＯ）、目標動画運動作動情報等をデータサーバ内の目標動画運動基本設定テーブルＴ１８、画像設定テーブルＴ１９、音響設定テーブルＴ２０、瞬き誘導設定テーブルＴ２１、注意等表示設定テーブルＴ２２、目標動画運動組詳細テーブル、目標動画運動組基本設定テーブルに、それぞれ記憶する（Ｌ３１７）。それぞれ、新しいＩＤが付与される。本実施例では、初回の登録時は、患者ユーザー及び一般ユーザーの場合は、公私フラグは「秘匿」とする。すでに、存在している設定であれば、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルの開始時運動組ＩＤは、ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルの運動組ＩＤに対応する情報が記憶される。ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５の記憶のために、実施ＩＤ、患者ＩＤ，開始時運動組ＩＤ、開始日時、治療者ＩＤを取得する。また、データベースサーバ１２内のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動記録テーブルＴ１０に、患者ＨＭＤからの頭位の３次位置、３次元傾斜率、３次元加速度、３次元角加速度、ＲＧＢビデオ情報、深度センサー情報等を記憶し始める（Ｌ３０５）。目標動画運動制御部Ａ０４は、経過時間あるいは往復回数と設定情報とを比較する（Ｌ３０７）。指定時間あるいは、指定時刻を超えていない場合は、（Ｌ３０７：ＹＥＳ）、目標動画運動の設定情報の変更があったか否かを判定する（Ｌ３０８）。運動途中で、患者端末１である患者スマートフォン及びＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）から、設定情報の変更があった場合は（Ｌ３０８：ＹＥＳ）、その変更結果を、データベースサーバ１２内のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴詳細テーブルＴ０６に記憶する（Ｌ３０９）。また、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置に送信する。運動支援装置端末６（本実施例ではＰＣ及びマイコンボード及びミキシング機器等）及び、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置５（ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い））においては、変更結果に基づき、創られた３次元空間１６内の目標動画の動きの設定が変更される。ここでの、設定情報の変更とは、目標動画表示の設定、瞬き誘導設定、音響設定、注意表示設定等、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置の全ての属性に関する変更である。

変数、Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎを設定する。変数、Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ２Ｎを設定する。ただし、解析部は、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５から、患者ＩＤとＶＤＴ運動ＩＤから、抽出して、これまでの、実施合計回数を計算して（但し、Ｌ５０３からＬ５０４は、履歴参照処理部Ａ０６の処理を利用する。）、一定回数以上、本実施例では、Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎ＝６回以上の場合は、お薦め度を記入するフォームを表示する。記載フォームにユーザーは、記入し、送信する。但し、本実施例では、これまでの、実施合計回数が、Ａ＿ＰｕｂＬｉｍｔ２Ｎ＝３０回以上で、ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブルＴ１６の公私フラグをすべて公共とする。秘匿していたユーザーには、公開されたことを通知する。このとき、ＶＤＴ目標動画運動組名称を決定していない場合は、作成したユーザーに名称を記入するフォームを表示し、ユーザーは、記載して送信する。データベースサーバ１２内のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５に終了時ＶＤＴ運動組ＩＤ、終了日時、終了状態、終了コメント、感想、お薦め度等を記憶する（Ｌ３１５）。合計実施回数がＲｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎ＝６回未満の場合は 、データベースサーバ１２内のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５に、終了時ＶＤＴ運動組ＩＤ、終了日時、終了状態、終了コメント、感想等を記憶する。

次に頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７について、説明する。図２１は頭位・視線・姿勢運動記録解析部Ａ０７の、治療者ユーザー端末２に対する、処理のフローチャートである。頭位・視線・姿勢運動記録解析部Ａ０７は、データベースサーバ１２内のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動記録テーブルＴ１０から、患者ＩＤにより、患者毎の頭位等の３次元の位置、傾斜角、加速度等データを読み込む（Ｌ５０３）。頭位・視線・姿勢運動記録解析部Ａ０７は、治療者端末２に、頭位・視線・姿勢運動による頭位等の３次元の位置、傾斜角、加速度等を、グラフ表示する（Ｌ５０４）（但し、Ｌ５０３からＬ５０４は、履歴参照処理部Ａ０６の処理を利用する。）。
治療者は、治療者ユーザー端末２に表示されたグラフから、解析に適切な始点と終点を選び、治療者端末２に入力する（Ｓ５０８）。頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７は、始点と終点の間のグラフより、平均の振幅、周波数の平均値、周波数の分散、ＦＦＴ分析による基底周波数等の分布をＸＹＺ加速度、ＸＹＺ角加速度、及びＸＹＺ３軸位置についてそれぞれ計算し評価する（Ｌ５０９）。同じ年代の、ＶＤＴ疾患・ストレートネック・繊維筋痛症等に罹患していない健常者の平均値と比較することも考えられる。頭位・視線・姿勢運動解析部Ａ０７は、解析の始点と終点及び解析結果等をデータベースサーバ１２のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動解析評価テーブルＴ１１に記憶する（Ｌ５０７）。評価結果は、治療者ユーザー端末２に、ネットワーク７経由で送信して表示する（Ｌ５０８）。

ＳＮＳ関連制御部は、一般ユーザー、患者ユーザーの性別・年齢・病名・各アセスメントの記録等と、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５による、運動組の実施回数の多さと、ＳＮＳのレコメンドの状況から、各ユーザーに、お薦めの運動組を、選ぶ。ただし、このＳＮＳに対する、患者ユーザーの書き込みは、「医業若しくは歯科医業を提供する者の氏名若しくは名称又は病院若しくは診療所の名称が特定可能であること（特定性）」を有せず、リハビリテーションの詳しいプログラムに対する、感想等であるので、医療法の広告ではない。ユーザーには、治療者の評判ではなく、リハビリテーションのプログラムに対する感想を記載することを、充分に理解させておく。変数Ｓｔｄ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎを設定する。本実施例では、Ｓｔｄ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎ＝４とする。各ユーザーが、運動組を選択して、お薦め度が４以上であったものを、教師データとして、用いる。あるいは、運動組のお薦め度の平均を使う。ユーザーの年齢・性別・病名・アセスメント記録などの特徴量を、説明変数として、決定木学習を行う。決定木の段数を、ＤＴ＿ＤｅｐＮとする。初期は、説明変数は多く、データ数が少ないので、ＤＴ＿ＤｅｐＮ＝１０段の深さで、分類する。決定木では、機械学習のアルゴリズムを可視化することができる。ユーザーの属性と、適するリハビリテーションの動きの関連が分かりやすい。しかし、過剰適合しやすく、汎化性能が低い可能性がある。よって、複数の機械学習モデルを組み合わせるアンサンブル法を用いる。ランダムフォレスト法を行う。決定木は、分岐の基準がいくつかあるが、本実施例では、情報量（エントロピー）に基づいて決める。説明変数を、すべての特徴量から、任意で、すべての特徴量項目数より、少ない項目数で選び、項目数をランダムにＲ＿ｄａｔＮ個選ぶとする。教師データから、ブーストラップサンプリングを行い、Ｋｅｔ＿Ｎ個の複数の決定木を用いて、決定木学習を、複数回実施して、分類の精度を上げる。ランダムフォレスト法は、２ヶ月に１回の頻度で行う。適宜、頻度も、調整する。それぞれの分類における、選択された運動組を、回数順にソートして、最も選択回数の多い運動組を、その分類における推薦の運動組とする。変数Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ２Ｎを設定する。合計選択回数がＲｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ２Ｎ以下であれば、推薦をしない。本実施例では、Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ２Ｎ＝１２回とする。データ数が増えてきたら、特徴量より、ユーザーが選択して、好評のものを、教師データとして、ディープラーニング等の機械学習により、ユーザーの状況にあった、リハビリテーションの運動組を推薦する。特徴量としては、性別、年齢、職業、病名、病歴（現病歴、既往歴、リハビリテーション習熟度、頚部等の運動可動域、眼がかすむ、見えにくい、視力低下、目が重い、眼が痛い、眼が疲れる、まぶしい、涙が出過ぎることが頻繁にある、眼が赤くなる、目が乾く、ドライアイによる異物感、２重に見える、頭痛、首の凝り、首の痛み、肩の凝り、肩の痛み、腰の痛み、腰の疲れ、背中の疲れ、背中の痛み、腕の疲れ、腕の痛み、手の痛み、手の疲れ、食欲減退、イライラ感、不安感、抑うつ感、憂鬱感、耳鳴り、倦怠感、疲労感、首下がり症候群のときの頭位上限角度及び上限視界角度、物が飲み込みにくい、物を食べるときにむせやすい、歩きにくい、（ここまで病歴の項目））、ＴＥＧ２（東大式エゴグラム）・新日本版ＭＭＰＩ・ＹＧ性格検査・ＰＯＭＳ２・ＧＨＱ・ＣＥＳ−Ｄうつ病自己評価尺度・ＷＨＯＱＯＬ２６の各心理検査の項目及び心理検査評価、ユーザー補助変数ＤｉａＢＮ、体を動かすのが楽しいか？運動で自分を表現できるか？というような運動心理アセスメント項目、これまでのＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の記録、日誌感想テーブルの記録、ＳＮＳへの書き込み、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動のお薦め度や感想の記録、である。特徴量の項目は、数は、多いが、即時性の必要はないので、計算に時間をかけることができる。計算時間としては、１ヶ月程度の時間を要してもよいので、特徴量を、広く多種類用意することができる。複数の患者ユーザーの、性別・年齢・アセスメント等の特性と、お薦め度の高い、適合したＶＤＴ運動リハビリテーションとの組み合わせを含む教師データを取得し、取得した複数の教師データに基づき、新たな患者ユーザーの性別・年齢・アセスメント等の特性から、適切なＶＤＴ運動リハビリテーションを出力する学習モデルを生成する。学習モデルは、２ヶ月に一回の頻度で、更新を行う。頻度は、適宜、調整する。ＶＲ・ＡＲ・ＭＲ空間１６を創出する運動支援装置５としては 、８Ｋの６０インチ以上の大型ＴＶやモニターを使用してもよい。また、複数の液晶モニターを並べて、大型モニターとして、利用してもよい。

本実施例におけるシステムは、書画カメラ（実物投影機）１７と患者ＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラム、大型ＬＥＤディスプレイ、大型８Ｋテレビモニターを用いても良い）１５を使った、ＶＤＴ作業である。本実施例におけるシステムは、動画表示用ディスプレイのＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラム、大型ＬＥＤディスプレイ、大型８Ｋテレビモニターを用いても良い）１５、ＨＭＤに関連する頭位を測定する、深度センサー・加速度センサー・ＣＭＯＳセンサー等運動センサー（３及び１７）及び、表示ディスプレイ操作端末６、センサー端末４、患者ユーザー端末１である患者スマートフォンと、治療者ユーザー端末２である治療者ＰＣと、書画カメラ等ＶＤＴ作業用資料及びキーボードを撮影するカメラ１７、データベースサーバ１２と、アプリケーションサーバ１０、ネットワーク７（近距離通信、電話通信回線及びインターネット等），管理端末８である管理用ＰＣとから構成される。一般ユーザーは、キーボード及び必要な資料を書画カメラ（実物投影機）１７で撮影して、ソフトウエア表示枠の隣あるいは、上下等にキーボード及び必要な現物資料を表示する。よって、画像設定テーブルＴ１９のソフトウエア表示位置と現物資料表示位置とキーボード表示位置は、それぞれ相対的な位置関係のことである。但し、ブラインドタッチのできる各ユーザーに対しては、キーボードは、表示しないこともできる。本実施例では、実施例１とは異なり、画像設定テーブルＴ１９において、ＶＤＴ作業用のカラム番号１２、１３、１４を使用する。ＶＤＴ作業の場合は、一般ユーザーの入力により、画像設定テーブルＴ１９のＶＤＴ作業用の項目を、画像設定テーブルＴ１９は、記憶する。これまでの、ＶＤＴ症候群の原因でもあった、姿勢・頭位・視点の固定を、解除するために、この作業ソフトウエアとキーボード及び資料の現物撮影画像一体の表示（以下これを合成目標画像と呼ぶ。）を、上下左右に動かすことにより、目、顔、首などを、貼り付け状態から、運動のある状態に行動を変え、首、肩、表情筋の緊張を和らげ、循環を改善する。瞬きの回数低下等による、ドライアイの発症をふせぐために、瞬き誘発の動作をあわせて、行っても良い。一般ユーザーは、頭位・視線・姿勢運動システムに慣れていれば、（Ｌ３０１：ＹＥＳ）、目標動画運動の設定を行う（Ｌ３０３）。合成目標画像について、目標動画基本設定、画像基本設定、音響設定、瞬き誘導設定、注意表示等基本設定、そして、それらの組み合わせの順番や回数を、一般ユーザーの希望通りに設定する。

本実施例では、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５の構成例の図６の、仕事用お薦め度である、カラム番号１４，１５，１６，１７，１８，１９を使用する。一般ユーザーの場合は、仕事用お薦め度に記憶できる。仕事用お薦め度は、プリセットとして、メール用、集中用、超集中用、メリハリ用、疲労時用、長時間作業用などが用意してある。感想等の機械学習により、仕事用お薦め項目は、適切に更新変更する。一般ユーザーが、体験して、メール作業用に使いやすいと感じたのであれば、カラム番号１４に、お薦め度を、記憶させることができる。但し、実施例１と同様に、変数Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎを設定して、この回数までは、お薦め度は、記憶できない。目標動画運動指示制御部Ａ０４は、処置Ｌ３１５ において、データベースサーバ１２内のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５に終了時ＶＤＴ運動組ＩＤ、終了日時、終了状態、終了コメント、感想、仕事用お薦め度等を記憶する（Ｌ３１５）。図６のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５の仕事用お薦め度により、ルールベースで、例えば、メール用のお薦め度４以上のＶＤＴ運動組をソートして、メール作業用に、多い順に、お薦めすることができる。また、機械学習を用いて、ユーザー（一般及び患者）の属性により、ランダムフォレスト法で分類して、点数化された、ＶＤＴ運動組のうち、高得点の順に推薦することもできる。ＳＮＳ機能では、ＶＤＴ動作組に対する、感想及び評価について、ユーザーに記載してもらう。お薦め度、及び、書き込みのテキストを機械学習のテキストマイニングにより、点数化する。データ数が増えてきたら、ＳＮＳ機能上の推薦の書き込みを、テキストマイニングして、ユーザー（一般及び患者）の特徴量により、レコメンドポイントの多いＶＤＴ運動組を、教師学習データとして、ディープラーニング等、機械学習で、教師あり学習を行い、ユーザー（一般及び患者）に合う、ＶＤＴ運動組をレコメンドする。自覚症状が主である、ＶＤＴ症候群等に対するリハビリテーションを選ぶには、ＳＮＳの集合知を利用することで、患者ユーザーの属性に会うＶＤＴ運動組を新しく作り出し選択することができる。教師学習データの作成のための機械学習は、即時性の必要はないので、３ヶ月に１回の頻度で行う。頻度は、適宜、調整する。

施設介護職員及び理学療法士等が高齢者のために首下がり症候群の改善を目的として使用する場合等のときは、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５のカラム２０以下の職員用お薦め度に記憶できる。職員用お薦め度は、プリセットとして、孫好き利用者用、涙もろい、怒りっぽい、鬱強い、海好き、童謡好き、歌謡曲好き、演歌好き、時代劇好き、海外旅行好き、洋画好き、邦画好き用などが用意してある。職員用お薦め度の点数の高いもの順にソートして、ルールベースにより、ＶＤＴ運動組を、ユーザーにレコメンドする。実施例１と同様に、変数Ｓｔｄ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎを設定してもよい。一般ユーザー及び患者ユーザーのアセスメントや属性などの特徴量に対しての、ふさわしいＶＤＴ運動組を、お薦め度が高得点のものを、教師用データとして、取得して、取得した複数の教師データに基づき、新たな一般ユーザー及び患者ユーザーの性別・年齢・アセスメント等の特性から、適切なＶＤＴ運動リハビリテーションを出力する学習モデルを生成する。この学習モデルを利用して、患者ユーザーに適切に合ったリハビリテーションを実施することもできる。感想等の、テキストマイニング等の機械学習により、職員用お薦め度の項目は、３ヶ月に１度、適切に更新変更する。ＶＤＴ運動組のレコメンドの学習モデルは、５ヶ月に１度更新する。機械学習の、患者ユーザー毎の特徴量による分類は、パーセプトロンアルゴリズム、人工ニューラルネットワークアルゴリズム、ランダムフォレストアルゴリズム、決定木アルゴリズム、アンサンブル学習法を組み合わせた多重学習アルゴリズムからなるグループから選択した分類アルゴリズムを用いて行なう。実施例１と同様に、ＶＲ・ＡＲ・ＭＲ空間１６を創出する運動支援装置５としては、８Ｋの大型ＴＶやモニターを使用してもよい。また、複数のＴＶモニターを天井に並べて、大型モニターのように使用してもよい。

１ ユーザ端末、患者ユーザー及び一般ユーザー端末
２ ユーザ端末、治療者ユーザー端末
３ 頭位・視線・姿勢運動センサー
４ センサー端末
５ 頭位・視線・姿勢運動支援装置
６ 運動支援装置端末（動画ミキシング）
７ ネットワーク
８ クラウドサービス
９ グローバルセグメント
１０ アプリケーションサーバ
１１ プライベートセグメント
１２ データベースサーバ
１３ ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）回線
１４ 管理端末
１５ Ｈｅａｄ Ｍｏｕｎｔｅｄ Ｄｉｓｐｌａｙ 、スマートグラス、Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ グラス、Ｍｉｘｄ Ｒａｌｉｔｙ グラス などの Ｖｉｓｕａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｔｅｒｍｉｎａｌ
１６ 創られた実質現実空間・拡張現実空間・複合現実空間・サブスティテューションリアリティ空間等
１７ 外部センサー（同期ＲＧＢカメラ、赤外線カメラ、深度センサー、書画ＲＧＢカメラ）
Ａ０１ Ｗｅｂ部
Ａ０２ Ｍａｉｌ部
Ａ０３ 総合制御部
Ａ０４ 目標動画運動制御部
Ａ０５ 認証制御部
Ａ０６ 履歴参照処理部
Ａ０７ 頭位・視線・姿勢運動記録解析部
Ａ０８ 集団統計処理部
Ａ０９ ＳＮＳ関連制御部
Ａ１０ 日誌＆アセスメント処理部
Ａ１１ 瞬き誘導制御部
Ａ１２ 注意文字等制御部
Ｔ０１ 患者基本台帳テーブル
Ｔ０２ 患者保険等テーブル
Ｔ０３ 治療者台帳テーブル
Ｔ０４ 患者治療者対応テーブル
Ｔ０５ ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブル
Ｔ０６ ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴詳細テーブル
Ｔ０７ 目標動画動作状況記録テーブル
Ｔ０８ 瞬き誘導動作状況テーブル
Ｔ０９ 注意表示等動作状況テーブル
Ｔ１０ ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動記録テーブル
Ｔ１１ ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動解析評価テーブル
Ｔ１２ 患者基本アセスメントテーブル
Ｔ１３ 日誌感想テーブル
Ｔ１４ 社会心理アセスメントテーブル
Ｔ１５ 運動心理アセスメントテーブル
Ｔ１６ ＶＤＴ目標動画運動組基本設定テーブル
Ｔ１７ ＶＤＴ目標動画運動組詳細設定テーブル
Ｔ１８ 目標動画運動基本設定テーブル
Ｔ１９ 画像設定テーブル
Ｔ２０ 音響設定テーブル
Ｔ２１ 瞬き誘導設定テーブル
Ｔ２２ 注意等表示設定テーブル
Ｔ２３ 集団分析情報テーブル
Ｔ２４ レコメンドテーブル（機械学習用サーバの教師アルゴリズムを保存することもある）
Ｔ２５ ゲーム得点テーブル
Ｔ２６ 環境変数テーブル
Ｔ２７ 画像プライベート設定テーブル
Ｔ２８ 音響プライベート設定テーブル
Ｔ３０ ＳＮＳ関連テーブル群

特許第３１１１４３０号明細書 特許第３５５２３０７号明細書 特許第４７９７８５５号明細書 特開平１１−３１３７９９号公報 特開昭６１−１８７０９０号公報 特開２０００−１８７５２１号公報 特開２００２−３６６１２９号公報

目標動画運動制御部Ａ０４は頭位・視線・姿勢運動支援装置の働きを停止させた場合は、現在の回数情報あるいは経過時間と、設定情報とを比較する（Ｌ３１３）。目標動画運動制御部Ａ０４は、設定回数あるいは設定時間を超えたと判断した場合は（Ｌ３１３：ＹＥＳ）、頭位・視線・姿勢運動支援装置の作動を終了し（Ｌ３１４）、目標動画運動制御部Ａ０４は、設定時間あるいは設定回数を超えていないと判断した場合は（Ｌ３１３：ＮＯ）、患者端末１である患者スマートフォン及びＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能からの開始の旨の情報を待つ。なお、目標動画運動制御部Ａ０４は、本フローチャートのいずれの場合であっても、患者端末１である患者スマートフォン及びＨＭＤ（ＶＲ，ＭＲ、ＡＲ，再帰投影技術、ホログラムを用いても良い）のインタラクティブ機能から運動停止の指示を受け取った場合は、Ｌ３１４に遷移して、終了処置を行う。

本実施例では、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５の構成例の図６の、仕事用お薦め度である、カラム番号１４，１５，１６，１７，１８，１９を使用する。一般ユーザーの場合は、仕事用お薦め度に記憶できる。仕事用お薦め度は、プリセットとして、メール用、集中用、超集中用、メリハリ用、疲労時用、長時間作業用などが用意してある。感想等の機械学習により、仕事用お薦め項目は、適切に更新変更する。一般ユーザーが、体験して、メール作業用に使いやすいと感じたのであれば、カラム番号１４に、お薦め度を、記憶させることができる。但し、実施例１と同様に、変数Ｒｅｃ＿ＭｉｎＬｉｍｔ１Ｎを設定して、この回数までは、お薦め度は、記憶できない。目標動画運動制御部Ａ０４は、処置Ｌ３１５ において、データベースサーバ１２内のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５に終了時ＶＤＴ運動組ＩＤ、終了日時、終了状態、終了コメント、感想、仕事用お薦め度等を記憶する（Ｌ３１５）。図６のＶＤＴ頭位・視線・姿勢運動支援装置履歴元テーブルＴ０５の仕事用お薦め度により、ルールベースで、例えば、メール用のお薦め度４以上のＶＤＴ運動組をソートして、メール作業用に、多い順に、お薦めすることができる。また、機械学習を用いて、ユーザー（一般及び患者）の属性により、ランダムフォレスト法で分類して、点数化された、ＶＤＴ運動組のうち、高得点の順に推薦することもできる。ＳＮＳ機能では、ＶＤＴ動作組に対する、感想及び評価について、ユーザーに記載してもらう。お薦め度、及び、書き込みのテキストを機械学習のテキストマイニングにより、点数化する。データ数が増えてきたら、ＳＮＳ機能上の推薦の書き込みを、テキストマイニングして、ユーザー（一般及び患者）の特徴量により、レコメンドポイントの多いＶＤＴ運動組を、教師学習データとして、ディープラーニング等、機械学習で、教師あり学習を行い、ユーザー（一般及び患者）に合う、ＶＤＴ運動組をレコメンドする。自覚症状が主である、ＶＤＴ症候群等に対するリハビリテーションを選ぶには、ＳＮＳの集合知を利用することで、患者ユーザーの属性に会うＶＤＴ運動組を新しく作り出し選択することができる。教師学習データの作成のための機械学習は、即時性の必要はないので、３ヶ月に１回の頻度で行う。頻度は、適宜、調整する。

Claims (2)

1. Visual Display Terminal 及びスピーカー（それぞれ複数の場合も単数の場合も使用しない場合もある）が、
   動かすべき頭位と視線と眼球に対して、
   目標となる、画像及び動画及びソフトウエア表示枠について、
   頭位と視線と眼球と姿勢が運動することを目的として、画像及び動画及びソフトウエア表示枠及び音像定位を、位置移動、
   さらに、
   瞬きを誘導することを目的として、画像内に注意表示を行い（行わない場合もある）、画像の輝度・明度・彩度・コントラストを変化させる（行わない場合もある）、
   動作した結果、
   前記動作に対応する、患者ユーザー及び一般ユーザーの頭位の動き及び運動（以下、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動と記載する）の評価が登録される、
   繊維筋痛症の改善、
   及びＶＤＴ症候群・ストレートネック・頸肩腕症候群・首下がり症候群・緑内障の患者の治療及び予防、
   及び頚椎周囲筋肉フレイル予防のための、
   運動療法を支援する、遠隔診療も可能なシステムであって、
   プログラム、スマートフォン、Visual Display Terminal（ヘッドマウントディスプレイ、ミックスドリアリティ用ディスプレイ、アグメンティッドリアリティ用ディスプレイ、サブスティテューションリアリティ用ディスプレイ、３Ｄホログラム、プロジェクター、ＰＣ用液晶モニター、ＴＶ用モニター、ＬＥＤディスプレイ、再帰投影技術を用いた空間表現、空中結像技術、それぞれのディスプレイを複数用いる場合もある）、記憶装置、マイコンボード、ＣＰＵ，ＧＰＵ、コンピューター及びネットワークシステム、プロジェクター、動作指示装置（マウス等）、スピーカー、ヘッドセット、加速度センサー、深度センサー、ＣＯＭＳ映像センサー等運動センサー、アイカメラ（それぞれ複数の場合も、使用しない場合もある）から構成されていて、
   前記動作を特定する複数の動作項目情報のテーブル、
   前記動作を制御する手段、
   すべてのユーザーの自由な、あるいは、好みの前記動作の動作項目セットを、取得及び出力する手段、
   すべてのユーザーから、前記動作の動作項目セットの、お薦め度についての評価を、取得及び出力及び記憶するする手段、
   すべてのユーザーから、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）を用いて、前記動作の動作項目セットの、ユーザー属性毎の、感想及び評価を、取得及び出力及び記憶するする手段、
   複数の患者ユーザー及び一般ユーザーの特徴量と、ふさわしい前記動作の動作項目セットの、教師データを取得して、取得した複数の教師データに基づき、機械学習により、患者ユーザー及び一般ユーザーにとって最も効果がある、ふさわしい前記動作の動作項目セットを出力する手段、
   前記動作に対する、患者ユーザー及び一般ユーザーの、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の状況を取得する手段、
   前記動作に対する、患者ユーザー及び一般ユーザーのＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の記録を、記憶するテーブル、
   前記動作の変更指示を取得する手段、
   一定時間毎の患者ユーザー及び一般ユーザーのＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の平均振幅、平均周波数、周波数の分散を検出、計算、出力する手段、
   リアルタイムに、前記動作と、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の位相差を検出、計算、出力する手段、
   患者ユーザー及び一般ユーザーのアセスメントを取得する手段、
   任意の時間間隔の、前記動作に対する、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の、平均の振幅、周波数の平均値、周波数の分散、ＦＦＴ分析による周波数の分布を解析する手段、
   任意の時間間隔の、前記動作に対する、ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の、平均の振幅、周波数の平均値、周波数の分散、ＦＦＴ分析による周波数の分布の解析結果を記憶するテーブル、
   集団におけるＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の、同期性の平均と滑らかさの平均とそれぞれの分散を解析する手段、
   集団内の各患者ユーザー及び一般ユーザー毎のＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動のそれぞれの順位と偏差値を解析する手段、
   前記、集団解析結果を保存記録するテーブル、
   前記、集団解析結果を出力する手段、
   を有することを特徴とする、
   繊維筋痛症の改善、
   及びVDT症候群・ストレートネック・頸肩腕症候群・首下がり症候群・緑内障の患者の治療及び予防、
   及び頚椎周囲筋肉フレイル予防のための、
   運動療法を支援する、遠隔診療も可能なシステム。
2. Visual Display Terminal 及びスピーカー（それぞれ複数の場合も単数の場合も使用しない場合もある）が、
   動かすべき頭位と視線と眼球に関して、
   目標となる、画像及び動画及びソフトウエア表示枠に関して、
   頭位と視線と眼球と姿勢が運動することを目的として、画像及び動画及びソフトウエア表示枠及び音像定位を、位置移動、
   さらに、
   瞬きを誘導することを目的として、画像内に注意表示を行い（行わない場合もある）、画像の輝度・明度・彩度・コントラストを変化させる（行わない場合もある）,
   動作した結果、
   前記動作に対応する、患者ユーザー及び一般ユーザーの頭位の動き及び運動（以下、ＶＤＴリハビリテーション運動と記載する）の評価が登録される、
   繊維筋痛症の改善、
   及びVDT症候群・ストレートネック・頸肩腕症候群・首下がり症候群・緑内障の患者の治療及び予防、
   及び頚椎周囲筋肉フレイル予防のための、
   の運動療法のための、遠隔診療も可能なプログラムであって、
   コンピューター（ＣＰＵ，ＧＰＵ、マイコンボードを含む）とスマートフォン等通信端末装置、（それぞれ複
   数の場合も、使用しない場合もある）に、
   記憶装置、Visual Display Terminal（ヘッドマウントディスプレイ、ミックスドリアリティ用ディスプレイ、アグメンティッドリアリティ用ディスプレイ、サブスティテューションリアリティ用ディスプレイ、３Ｄホログラム、プロジェクター、ＰＣ用液晶モニター、ＴＶ用モニター、ＬＥＤディスプレイ、再帰投影技術を用いた空間表現、空中結像技術、それぞれのディスプレイを複数用いる場合もある）、ネットワークシステム、動作指示装置（マウス等）、スピーカー、アイカメラ、加速度センサーや測距センサー加速度センサー、深度センサー、ＣＯＭＳ映像センサー等運動センサー運動センサーのハードウエア（それぞれ複数の場合も、使用しない場合もある）を用いて、
   前記動作を特定する複数の動作項目情報を記憶する手段、
   前記動作を制御する手段、
   すべてのユーザーの自由な、あるいは、好みの前記動作の動作項目セットを、取得及び出力する手段、
   すべてのユーザーから、前記動作の動作項目セットの、お薦め度についての評価を、取得及び出力及び記憶するする手段、
   すべてのユーザーから、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）を用いて、前記動作の動作項目セットの、ユーザー属性毎の、感想及び評価を、取得及び出力及び記憶するする手段、
   複数の患者ユーザー及び一般ユーザーの特徴量と、ふさわしい前記動作の動作項目セットの、教師データを取得して、取得した複数の教師データに基づき、機械学習により、患者ユーザー及び一般ユーザーにとって最も効果がある、ふさわしい前記動作の動作項目セットを出力する手段、
   前記動作に対する、患者ユーザー及び一般ユーザーの前記ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の状況を取得する手段、
   前記動作に対する、前記動作に対する、患者ユーザー及び一般ユーザーの前記ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の記録を、記憶するテーブル、
   前記動作の変更指示を取得する手段、
   一定時間毎の患患者ユーザー及び一般ユーザーの前記ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の平均振幅、平均周波数、周波数の分散を検出、計算、出力する手段、
   リアルタイムに、前記動作と、前記ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の位相差を検出、計算、出力する手段、
   患者ユーザー及び一般ユーザーのアセスメントを取得する手段、
   任意の時間間隔の、前記動作に対する、前記ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の、平均の振幅、周波数の平均値、周波数の分散、ＦＦＴ分析による周波数の分布を解析する手段、
   任意の時間間隔の、前記動作に対する、前記ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の、平均の振幅、周波数の平均値、周波数の分散、ＦＦＴ分析による周波数の分布の解析結果を記憶するテーブル、
   集団における前記ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動の、同期性の平均と滑らかさの平均とそれぞれの分散を解析する手段、
   集団内の各患者ユーザー及び一般ユーザー毎の前記ＶＤＴ頭位・視線・姿勢リハビリテーション運動のそれぞれの順位と偏差値を解析する手段、
   前記、集団解析結果を保存記録するテーブル、
   前記、集団解析結果を出力する手段、
   として機能させることを特徴とする
   繊維筋痛症の改善、
   及びＶＤＴ症候群・ストレートネック・頸肩腕症候群・首下がり症候群・緑内障の患者の治療及び予防、
   及び頚椎周囲筋肉フレイル予防のための、
   運動療法を支援する、遠隔診療も可能なプログラム。

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