JP4524054B2

JP4524054B2 - Support system for pathological diagnosis, medication prescription and functional recovery training for brain and nervous system diseases

Info

Publication number: JP4524054B2
Application number: JP2001180417A
Authority: JP
Inventors: 範明安東; 博田里
Original assignee: 株式会社ユニメック
Priority date: 2001-06-14
Filing date: 2001-06-14
Publication date: 2010-08-11
Anticipated expiration: 2021-06-14
Also published as: JP2002369818A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、脳疾患系疾病・筋萎縮症・パーキンソン氏病等運動機能障害を伴う疾患の診断と投薬処方指示及び機能回復訓練メニュー作成のための支援システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
現在、上肢の筋肉の形状・動きを解析し神経系疾病診断に応用しようとする等の研究あるいはシステムはこれを散見することができるが、得られたデータから脳・神経の働きを数値化定量化して正確に解析し、脳・神経系疾病の診断と機能回復に応用する診断・投薬処方指示及び機能回復訓練メニュー作成のための支援システムについて具体的かつ適切なものは実現されていない。これまでの診断・治療に際しては、患者の症状現象を観察し、集積された臨床例に照らして個々の事例に対応する処置が施されてきた。しかし、多様化・複雑化するさまざまな症状にあって常に適切、かつ、ばらつきのない均質な判断をすることは大変困難なことであり、そのための医師の負担も大きいものがある。また、この種疾病の特徴として長期に亘る自宅看護が必要な場合も決して少なくなく、患者の症状を常に把握し得ない悩みも存した。特に投薬はそれぞれの症例に合わせて、１種類若しくは複数種類の薬を投与するが、その効果確認は、患者の自己申告に基いて医師が推定することが多く、客観性が低い。また１日に数回何種類かの薬を患者に投薬または患者本人が服用するが、その効果が表れる時間や持続時間も患者毎にまちまちであるため、多数用いた薬の内どの薬が効果的であったのかを特定することは極めて困難であった。入院患者に対しては、院内において医療従事者が常時患者の近くにいるため担当時間内での診察、治療により、患者の状態や薬効を医療従事者個人の感覚と経験値で見定め今後の治療方針を決定することが可能であるが、自宅等院外での患者の状態を的確に把握する術がない現状では、その人に合った薬の選択や量の過不足等を判断することが大変困難であった。
【０００３】
特別な技術や経験を持たない人が計測したものであっても、得られたデーターをみて医師が疾患の診断が出来るようにするものとして、特願平１０−２３３４２２２９号「書字及び描画時指先圧力分析による中枢神経疾患診断装置」が出願され、特開２０００−２３９８５号公報として公開されている。当該公報には、作図器具を図形入力装置とし、指定された図形をなぞることによって、元の図形または文字と患者の書いたものとのズレをｍｍ単位で計測し、該計測データをコンピュータで情報処理して表示することにより定量的に診断できるようなっていると共に、患者の書いた文字図形の一部を指定して図形入力装置動作(描画動作)の移動中(随意運動)に震えが観測されれば企画振戦、動作停止後震えが観測されれば姿勢振戦というような診断を行えるようにするものが開示されている。また、指定図形をなぞるという動作により運動系疾患のリハビリテーションの効果を奏するものである。この発明は、特別な技術や経験を持たない人が計測しても、後に医師等が得られたデーターを見て、疾患の診断が出来るシステムである点で画期的なものといえるが、その計測データはペンの握り圧力と、元の図形または文字と患者の書いたものとのズレ量であり、その検出値を基データとするシステムであるため、その診断は粗いものであり、リハビリ効果も十分とはいえない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の課題は、特別な技術と経験を持たない人が計測しても、得られたデーターから疾患の診断が出来るシステムにおいて、モデル図形・文字をなぞる動作の過程で取得するデータの種類を増やし、該データを利用し易い形態に処理することによって、より詳細な診断、より適切な投薬処方、より効果的なリハビリを支援できるシステムを構築することにあり、しかも大掛かりな装置とならず汎用のパソコンをベースに実現できるシステムを提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の脳・神経系疾患の病状診断、投薬処方及び機能回復訓練のための支援システムは、演算部と記憶部と表示部とからなるコンピュータ本体とキーボード等の一般入力手段とプリンターとからなる汎用のコンピュータシステムにペンの描画を位置情報として読取る手段を取りつけ、被検患者の描画作業の運動軌跡を時間経過情報と共にコンピュータに取りこむと共に所定パラメータを演算処理する機能と、該パラメータについて健常者の標準的数値並びに脳・神経系疾病特有の現象・症状を表す数値とを有するデータベースと、被検者の所定パラメータと前記データベースから抽出設定された対比する所定のパラメータ値を指標としてグラフ表示させる機能とを備える。
所定のパラメータは軌跡長、描画速度最大値、描画速度最小値、描画速度平均値、描画加速度最大値、描画加速度最小値、描画加速度平均値、描画図形の外周からのはみ出し面積、描画時間、描画中断回数、描画中断時間、ずれ平均値、ずれ標準偏差値、(＋)偏角平均値、(＋)偏角標準値、(−)偏角平均値、(−)偏角標準値、モデル図形との相関係数のいずれか複数が組み合わされたものである。
また、本発明の機能回復訓練のための支援システムは、図形を被検者がなぞる描画作業において、疾患別症状レベルに応じた訓練用モデル図形をデータベースに備え、該モデル図形をなぞるペンの描画の検出情報に基いてその正確度を算出する手段と、該算出データを経時的に記憶蓄積する手段と、該蓄積データをグラフ表示させる手段とを備えるものである。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態につき詳細に説明する。本発明のシステムは図１に示すようにハードウエアとしては演算部１と記憶部２とからなるパソコン本体とキーボード等の入力手段３とディスプレイ４とプリンター５とからなる汎用のパーソナルコンピュータにタッチパネル等の描画入力手段６が附設されたものからなる。描画入力手段６としては画像表示機能を有すると共に表示面上の接触位置を検出できる所謂タッチスクリーンのようなものがよい。画像表示機能をもたない位置入力機能だけのタブレットであってもよいがその場合、検査用モデル図形として別途シート状のものの準備が必要であり、タブレット面上に重ねての使用となるためドリフトや位置ズレが生じ易く精度上の問題が残る。診断に際して「三角」「四角」「円」及び「波型」等疾病の検査・診断に適当と思われる検査モデル図形を該タッチパネル上に表示させ、被検患者は該表示されたモデル図形を一筆書きでなぞる描画作業を行う。本システムは作業開始から作業が終わるまで、その接触点のパネル上の位置と押圧力情報として検出し、その情報を時間経過と共に記憶する。更に本システムは取得した該記憶情報に基き示されたモデル図形と被検者の描いた図形との位置ズレ量、描画スピード等を算出する機能をプログラムとして備えていると共に、その値を判定するために同じ動作を健常者が行った場合の標準的機能の数値と、脳・神経系疾病特有の現象・症状の程度を表す数値とをデータベースに備えておく。このデータベースより抽出設定された所定のパラメータと被検者の数値とを対比して、まずズレ量に基く解析を実行し、これに所要時間の遅速を加味して得られたデータを数値とともにディスプレイ又はプリンターにグラフ形態で出力する。勿論表形式で数値表示することも可能であるが、グラフ表示の方がデータの把握には有利である。このグラフ形態で示されたものをデータベースに蓄積されたデータに基く比較用指標グラフと重畳表示して、医師等専門家が行う診断・投薬処方・リハビリ計画を支援する。さらに、これらデータと投薬データとの関係を対比することにより投薬処方の効果の検証を可能とするものである。
【０００７】
本システムを構成するパラメータは全１６項目よりなり、被検者の症状現象よりみて脳疾患系疾病・筋萎縮症・パーキンソン氏病等個々の疾患に適切と思われる項目を選定することができ、さらに異なるパラメータを選定のうえ解析作業を繰り返すことにより、より精密な診断・評価を提供することを可能としている。
本発明において採用するパラメータの項目はつぎのとおりである。
１．軌跡長(cm) ２．描画速度最大値(cm/s)
３．描画速度最小値(cm/s) ４．描画速度平均値(cm/s)
５．描画加速度最大値(cm/s²) ６．描画加速度最小値(cm/s²)
７．描画加速度平均値(cm/s²) ８．描画図形の外周からのはみ出し面積(cm²)
９．描画時間(s) 10．描画中断回数
11．描画中断時間(%) 12．ずれ平均値(cm)
13．ずれ標準偏差値(cm) 14． (＋)偏角平均値(Deg)
15． (＋)偏角標準値(Deg) 16． (−)偏角平均値(Deg)
17． (−)偏角標準値(Deg) 18．モデル図形との相関係数
さらに、計測前準備作業として描画図形の形状・大きさの選択及び被検者にかかる諸条件すなわち年齢、身体条件、描画トライブル回数等が入力され、判定材料として用いられる。
【０００８】
本システムを診断支援用に用いるときのフローを図２に示す。ステップ１でキーボード等の入力手段３により被検者の氏名、年齢、性別、身長、体重、利き腕、患者ＩＤ等の個人情報を入力する。ステップ２では、被検者が初診または病巣不明であるか、再診又は病巣明確であるかを特定し、前者の場合にはステップ３で初診用検査プログラムの選択を入力手段により実行すると、当該プログラムの特定と健常者標準データが記憶部から読み出され、ワークエリアにとり込まれる。ステップ４で初診プログラムに沿って、描写作業を実行し標準パラメータについてのデータを取得する。この初診プログラムはあらゆる病巣に関しそれぞれの傾向が判別できるような描画パターンが選択されている。ステップ５では取得したデータをプログラムに沿ってデータ処理して標準パラメータについて蜘蛛の巣グラフなどの形態でグラフ表示をする。このときグラフの指標として先に読み出してある健常者標準値を重畳表示する。他のグラフ表示でもかまわないが、蜘蛛の巣グラフの場合健常者の標準データが等半径となるように軸スケールを調整して表示するようにすれば、どのパラメータが問題となるかが蜘蛛の巣の多角形の形状から一目瞭然となる。ステップ６でこのグラフはデータとして記録されると共にプリントアウトされる。オペレータが誰であってもその計測結果が見る人に分かり易いように、プリントされる書式は定型様式に統一されている。ステップ７で医師等が表示若しくはプリントされたグラフから問題パラメータの有無をチェックし、それらを綜合判断し健常者であるか若しくは予想される病巣は何かを判定する。ステップ８でこの被検者が健常者であるか疾患者であるかの特定を行い、健常者であれば本システムによる検査を終了する。
【０００９】
もし、疾患者であるとされた場合にはステップ10に進み、再度該当する検査を実行する。また、ステップ２において被検者が再診又は病巣明確であると特定された場合はステップ３に進まず、ステップ９に進む。ステップ９では本システムで実行するものが検査であるか訓練であるかを選択し、検査であれば直接このステップ10に入ることになる。ステップ10では被検者の病巣が分かっているのでプログラムの中から該当するものを選択し、当該プログラムの特定と疾患別標準データが記憶部から読み出され、ワークエリアにとり込まれる。ステップ11で該プログラムに沿って指定されたパラメータを取得するための描写作業を実行する。このときの描画パターンは既知の病巣に対する検査に適した描画パターンが選択されている。ステップ12では取得したデータをプログラムに沿ってデータ処理して指定パラメータについて蜘蛛の巣グラフなどの形態でグラフ表示をする。このときグラフの指標として同病巣の程度を示す先の疾患別標準データや本人の前回データなどを重畳表示する。ステップ13でこのグラフはデータとして記録されると共にプリントアウトされる。ステップ14で医師等が表示若しくはプリントされたグラフからパラメータをチェックし、それらを綜合判断して投薬の必要性の有無を判断する。ステップ15で投薬の必要なしと判断されたときは直接ステップ17に進み、投薬の必要有りと判断されたときは、ステップ16において本システムの蓄積データ中に当該被検者の過去の投薬データを探し、あればそのデータをその際の計測パラメータデータと共に表示させ、薬の選択と量をきめる処方を支援する。そして決められた処方は新たなデータとして本システムに記憶蓄積する。次ぎのステップ17では医師等が表示若しくはプリントされたグラフからパラメータをチェックし、それらを綜合判断してリハビリの必要性の有無を判定する。リハビリの必要なしと判定されたときはそのまま検査を終了し、リハビリの必要ありと判定されたときはステップ18において本システムの蓄積データ中に当該被検者の過去の訓練データを探し、あればそのデータをその際の計測パラメータデータと共に表示させ、今後の訓練計画の作成を支援する。決められた訓練計画は新たなデータとして本システムに記憶蓄積する。ステップ15と17において使われる過去データは蓄積されているほど支援力が増すことになり個人に適した対応がとれようになる。
【００１０】
訓練計画が設定されたならばステップ19にゆきリハビリが実行される。因みに本システムに準備された訓練内容は下記のものである。
訓練内容とその難易度順位
1.水平線(実線)→難易度:1 4.波線(実線)→難易度:2
2.垂直線(実線)→難易度:1 5.円(実線)→難易度:2
3.斜線(実線)→難易度:1 6.矩形(実線)→難易度:2
7.平行水平線(実線)の中心線(点線あり)→難易度:2
8.平行垂直線(実線)の中心線(点線あり)→難易度:2
9.平行斜線(実線)の中心線(点線あり)→難易度:2
10.平行波線(実線)の中心線(点線あり)→難易度:2
11.二重円(実線)の中心線(点線あり)→難易度:3
12.二重矩形(実線)の中心線(点線あり)→難易度:3
13.平行水平線(実線)の中心線(点線無し)→難易度:4
14.平行垂直線(実線)の中心線(点線無し)→難易度:4
15.平行斜線(実線)の中心線(点線無し)→難易度:4
16.平行波線(実線)の中心線(点線無し)→難易度:4
17.二重円(実線)の中心線(点線無し)→難易度:5
18.二重矩形(実線)の中心線(点線無し)→難易度:5
19.矩形に内接する円(点線)→難易度:3
20.矩形に内接する円(点線:間隔15度おき)→難易度:5
21.矩形に内接する円(点線:間隔30度おき)→難易度:6
22.矩形に内接する円(点線:間隔45度おき)→難易度:7
23.矩形に内接する円(点線:間隔90度おき)→難易度:8
24.矩形に内接する円(導き線無し)→難易度:9
25.矩形(点線)→難易度:3
26.矩形(点線:間隔15度おき)→難易度:5
27.矩形(点線:間隔30度おき)→難易度:6
28.矩形(点線:間隔45度おき)→難易度:7
29.円に内接する矩形(点線:間隔90度おき)→難易度:8
30.円に内接する矩形(導き線無し)→難易度:9
31.矩形に内接する波線(点線)→難易度:3
32.矩形に内接する波線(点線:間隔15度おき)→難易度:5
33.矩形に内接する波線(点線:間隔30度おき)→難易度:6
34.矩形に内接する波線(点線:間隔45度おき)→難易度:7
35.矩形に内接する波線(点線:間隔90度おき)→難易度:8
36.矩形に内接する波線(導き線無し)→難易度:9
37.ランダム直線のチェック→難易度:10
ステップ19では、入力された患者用訓練プログラムを読み出すと共に患者用比較データをワークエリアに読出す。ステップ20では当該プログラムに従い、上記の訓練内容の内から選択されたものをタッチスクリーンに順次表示させ、患者は指定内容を描画実行する。ステップ21では実行した個々の訓練結果を評価して総合点を集計する。本システムにおける描画作業の評価基準は正規分布における標準偏差（ＳＤ）値に基いてなされる。即ち多数のデータの分布をグラフで表すと一般に平均値を中心に正規分布を示すが、この平均値をＳＤ＝０と表現し、全体の６８％を占める領域の両境界値をＳＤ＝±１と、９５％を占める領域の両境界値をＳＤ＝±２と、９９．７％を占める領域の両境界値をＳＤ＝±３‥‥として評価する。そして、総合得点は次式で計算する。
【数１】

ここで、Ｐはパラメータ、ｎは選択するパラメータの数、Ｐｉはｎ個のパラメータの内の各種別に対応する。Ｋは比重であり、この場合はパラメータ種別毎の難易度である。選択した各パラメータのＳＤ値に難易度を掛けた値の絶対値をｎ個について積算し、１００から引いた値が総合得点となる。ちなみに全てのパラメータについて健常者の標準値であった場合は１００点の満点となる。このデータ処理によれば標準値より優れた結果を出した場合にも点が低くでることになるので、そのような場合には集計からそのパラメータデータを除外するのが合理的である。なお、この評価基準は本システムにおいて絶対的なものではなく、健常者を対象とした検査等に用いるときは異なる評価基準を採用すべきである。
図３に示したグラフは１日６回リハビリを行ったものの結果と３回の投薬時を併記したものである。このようなグラフを日々記録蓄積しておくと、当該患者の回復状況がトレンドとして把握できるだけでなく、当該患者における薬の利き具合がモニターでき、次回の投薬処方時に貴重な支援情報となる。ステップ22で行う結果のプリントアウトは図３のような総合評価点数のグラフの他に、個々の訓練の結果を一覧表示等の形で出力することも可能である。ステップ23で医師等による訓練結果の検討と機能回復状態の診断が行われる。このように１日に何回も行うリハビリを在宅の状況でも実行できる点が本システムの大きなメリットである。次回通院時にこのデータを持参すれば医師は入院患者と同程度に木目の細かい状況変化を掌握できる。ステップ24で訓練計画の見直しが必要であると判断されたときはステップ18に戻り新たな訓練計画が作製され、見なおしの必要がないときは本システムを用いた訓練作業は終了する。
上記の説明では描画情報は時系列的な位置情報を基礎とするものであったが、更にペン先圧力情報を検出するようにし、その変化率をも求めて加味し更なる検査情報に基くシステムとすることも可能である。また、リハビリ訓練において描画作業誘導のための光点滅あるいはリズム音を発生する手段を備えるようにして、該発生手段の指示に基いて描画を実行させ、そのタイミングや速度、あるいは方向のいずれか若しくはその組合せを解析すると共に該解析結果を示す手段を備えることにより、多様なリハビリ作業ができるようにして、疾患症状に対する機能回復効果を向上させることもできる。
【００１１】
【実施例１】
本発明の一実施例システムを用いておこなった検査結果を以下に示す。図４に示す検査結果の記録は、まず、計測日時と被検者のＩＤ、氏名、性別、年令、体重、身長といった個人情報が記載されている。病名の欄はNormal Controlとなっているが、これは初診の例で、初診用検査プログラムが実行され、健常者標準データとの比較がなされたものである。計測周波数が106Hz，計測時間30秒とあることから、このシステムでは１秒間に106個のデータが取りこまれ、30秒間計測がなされたことを示している。図形：矩形（10-10）とあることから、描画図形は矩形であって、縦10cm横10cmの正方形であることを示している。トライアルNo.＝4/10とあるのは10回実行した計測の内第４回目トライアルの計測結果であることを示している。中央部には正方形の選択モデル図形と被検者の描画軌跡図形が重畳記録されている。このとき計測された基データは描画時間（この例では全描画時間は9.7830秒）と、時々刻々のＸ位置、Ｙ位置、Ｘ速度、Ｙ速度、Ｘ加速度、Ｙ加速度及び偏角である。この偏角は図形の接線ベクトルと描画ベクトルの角度を意味している。この基データからデータ処理をして１．相関係数、２．はみ出し面積、３．描画速度最大値、４．描画時間、５．ズレ標準偏差、６．正の最大偏角、７．負の最大偏角をパラメータとした蜘蛛の巣グラフ表示をしている。なお、相関係数とはモデル図形と描画軌跡図形の相関を示すものであり、この場合Ｘ方向の相関とＹ方向の相関を同じ比重で加味して求めた値である。グラフ軸はＳＤ＝−５を蜘蛛の巣の原点にしてＳＤ＝５までを目盛とし、各パラメータ共に健常者の標準データをＳＤ＝０として中心部位置にプロットし破線で蜘蛛の巣表示してある。また、その両側に健常者とみなせる幅（ここではＳＤ＝±１）を実線で蜘蛛の巣表示してある。因みにこの被検者の場合、全パラメータについて健常者領域にあり機能的に疾患とみなせるものは無く正常ということになる。３．描画速度最大値と、５．ズレ標準偏差においてボーダーに近い値を示しているが、４．描画時間が相当速くなっているのことを勘案すると、急いで描画したことで若干粗雑になっているためと解される。
【００１２】
図５の記録は、個人情報等について先の記録と変りがないが、トライヤルNo．に代わり全トタイヤル数＝10となっていることから、先の被検者の１０回の全トライヤルについての平均値表示であることがわかる。この全トライヤル表示形態ではトライアル単位表示形態と同じパラメータについて平均値の蜘蛛の巣グラフ表示と下記のパラメータについての一覧表示がなされる。示された表の数値は平均値であり、括弧内数値は標準値との偏差である。
１．軌跡長(cm) ２．描画速度最大値(cm/s)
３．描画速度最小値(cm/s) ４．描画速度平均値(cm/s)
５．描画加速度最大値(cm/s²) ６．描画加速度最小値(cm/s²)
７．描画加速度平均値(cm/s²) ８．描画図形の外周からのはみ出し面積(cm²)
９．描画時間(s) 10．描画中断回数
11．描画中断時間(%) 12．ずれ平均値(cm)
13．ずれ標準偏差値(cm) 14． (＋)偏角平均値(Deg)
15． (＋)偏角標準値(Deg) 16． (−)偏角平均値(Deg)
17． (−)偏角標準値(Deg) 18．モデル図形との相関係数
図６の記録は同じ被検者に半径５ｃｍのモデル円を描画させる測定を１０回実行させ、全トライヤル結果の平均を表示させたものである。この結果もやはり３．描画速度最大値と、５．ズレ標準偏差においてボーダーに近い値を示しているが、４．描画時間が速くなっており、正方形を描いた結果を示している図５のグラフと各パラメータについて対応が取れているのが確認できる。
図７の記録はやはり同じ被検者に１サイクル10cm、最大値と最小値の高さ幅10cmのサインカーブを描画させたときの計測結果である。この蜘蛛の巣グラフからも先の正方形と円をモデル図形とした場合の結果とよく類似していることは分かる。この被検者の場合これらの結果が何れもグラフの実線幅内の値であることから、機能上から疾患を推定するものはないといえ、健常者と診断できる。
【００１３】
図８の記録は、異なる男性の検査結果を記録したものである。まず計測日時とこの人の個人情報が記載され、病名の欄にはパーキンソン氏病患者であることが記されている。ステージ：２とあることから、ここで使用された検査プログラムはパーキンソン氏病患者用ステージ２の難易度のものであって、選択されたモデル図形は半径５ｃｍの円である。このグラフから見ると相関係数と描画時間については健常者と比較しても中々よい値を示しており、偏角については正負共に健常者並の値を示しているが、はみ出し面積については相当劣る値を示し、描画速度最大値についてもよくない値となっている。ここでは比較指標として標準値を使用しているが、本人の前回データなど本人用の異なる指標を重畳表示させることも出来る。
図９の記録は、やはりパーキンソン氏病患者の女性の計測結果である。ステージ：Yahr３〜４とあり、これはヤールの基準による病気のレベルを示している。このレベルの患者用の検査プログラムが使用され、モデル図形が縦10cm横10cmの正方形であることが分かる。10回のトライヤルの第４回目のトライヤル表示形態で記録されている。モデル図形と被検者の描画軌跡とが重畳表示されているが、ズレ量が大きいことと所々で振れがあることが見て取れる。このグラフから見ると相関係数については健常者と比較しても中々よい値を示しており、描画速度最大値と描画時間そして負の偏角については健常者並の値を示しているが、はみ出し面積、ズレ標準偏差と正の偏角については相当劣る値を示している。グラフ上のデータプロット点がスケールをはみ出してしまっているが、これはデータベースのデータ数がまだ十分でなく、パーキンソン氏病患者のデータが不充分であるためである。将来的にデータの蓄積量が増えたならば疾患別の標準データを別途準備して指標とし見易いグラフとすることができるようになる。図１０は同じ患者の検査結果であるが、これは半径５ｃｍの円をモデル図形とした描画を１０回トライアルしたものの平均値を示してある。相関係数と描画速度については健常者の値を示しているが描画速度最大値と正負の偏角値でやや劣り、はみ出し面積とズレ標準偏差において大きく劣っていることが分かる。
【００１４】
【発明の効果】
本発明の脳・神経系疾患の病状診断のための支援システムは、演算部と記憶部と表示部とからなるコンピュータ本体とキーボード等の一般入力手段とプリンターとからなる汎用のコンピュータシステムにペンの描画を位置情報として読取る手段を取りつけ、被検患者の描画作業の運動軌跡を時間経過情報と共にコンピュータに取りこむと共に所定パラメータを演算処理する機能と、該パラメータについて健常者の標準的数値並びに脳・神経系疾病特有の現象・症状を表す数値とを有するデータベースと、被検者の所定パラメータと前記データベースから抽出設定された対比する所定のパラメータ値を指標としてグラフ表示させる機能とを備えているので、脳・神経の働きを数値化定量化して正確に解析することが可能となる。また、そのシステムは通常のパーソナルコンピュータをベースに容易に構築でき、しかも、特別の技能を持たない人でも容易に操作できるので、在宅療養の患者であっても毎日のデータ取得が可能であり、入院患者と同様の医師による木目の細かい診断を支援するものである。
また、本発明の脳・神経系疾患の病状診断支援システムにおける所定のパラメータは、軌跡長、描画速度最大値、描画速度最小値、描画速度平均値、描画加速度最大値、描画加速度最小値、描画加速度平均値、描画図形の外周からのはみ出し面積、描画時間、描画中断回数、描画中断時間、ずれ平均値、ずれ標準偏差値、(＋)偏角平均値、(＋)偏角標準値、(−)偏角平均値、(−)偏角標準値、モデル図形との相関係数の内のいずれか複数のものが組み合わされたものであるから、各種疾患に対して適宜のパラメータが選択可能である。
【００１５】
本発明の機能回復訓練のための支援システムは、演算部と記憶部と表示部とからなるコンピュータ本体とキーボード等の一般入力手段とプリンターとからなる汎用のコンピュータシステムにペンの描画を位置情報として読取る手段を取りつけ、図形を被検者がなぞる描画作業において、疾患別症状レベルに応じた訓練用モデル図形をデータベースに備え、該モデル図形をなぞるペンの描画の検出情報に基いてその正確度を算出する手段と、該算出データを経時的に記憶蓄積する手段と、該蓄積データをグラフ表示させる手段とを備えるものであるから、通常のパーソナルコンピュータをベースに容易に構築でき、しかも、特別の技能を持たない人でも容易に操作できるので、在宅療養の患者であっても毎日のリハビリを容易に実行することができる。そのことにより疾患症状に対する機能回復効果を高めると共にその経過を患者自身でも把握できるため、リハビリに励む意欲向上につながる。
更に、描画作業誘導のための光点滅あるいはリズム音を発生する手段と、該発生手段の指示に基く描画のタイミング、速度、方向のいずれか若しくはその組合せを解析する手段と、該解析結果を示す手段とを備えることにより、疾患症状に対する機能回復効果を一層向上させることができる。
また本発明の機能回復訓練のための支援システムは、薬の種類と服用時等の投薬情報を蓄積する手段と、該投薬情報を描画の正確度を示す算出データと共に経時的に表示する手段を備えるものであるから、その記録を検討することにより医師等が服用薬の作用効果を検証することができ、その後の投薬処方を大いに支援する機能を発揮するものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のシステムの基本構成を示す図である。
【図２】本発明のシステムの動作フローを示す図である。
【図３】本発明のシステムによる機能回復訓練の結果を示すグラフ表示の例。
【図４】初診患者に対する本発明のシステムによる正方形描画の検査結果をトライアル単位形態でプリントアウトした例。
【図５】同じ初診患者の本発明のシステムによる正方形描画の検査結果を全トライアル形態でプリントアウトした例。
【図６】同じ初診患者の本発明のシステムによる円描画の検査結果を全トライアル形態でプリントアウトした例。
【図７】同じ初診患者の本発明のシステムによるサインカーブ描画の検査結果を全トライアル形態でプリントアウトした例。
【図８】パーキンソン氏病患者に対する本発明のシステムによる円描画の検査結果を全トライアル形態でプリントアウトした例。
【図９】異なるパーキンソン氏病患者に対する本発明のシステムによる正方形描画の検査結果をトライアル単位形態でプリントアウトした例。
【図１０】先のパーキンソン氏病患者に対する本発明のシステムによる円描画の検査結果を全トライアル形態でプリントアウトした例。
【符号の説明】
１演算部４ディスプレイ
２記憶部５プリンター
３入力手段６タッチパネル[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a support system for diagnosing diseases associated with motor dysfunction such as brain diseases, muscular atrophy, and Parkinson's disease, prescribing medications, and creating a function recovery training menu.
[0002]
[Prior art]
Currently, research and systems such as analyzing the shape and movement of upper limb muscles and trying to apply it to the diagnosis of nervous system diseases can be seen occasionally, but the work of the brain and nerves is quantified and quantified from the obtained data. A specific and appropriate support system for diagnosis, medication prescribing instructions and function recovery training menu creation applied to diagnosis and function recovery of brain and nervous system diseases by analyzing and accurate analysis has not been realized. In the past diagnosis and treatment, symptom phenomena of patients have been observed, and treatments corresponding to individual cases have been performed in light of accumulated clinical cases. However, it is very difficult to make a consistent judgment that is always appropriate and consistent with various diversified and complicated symptoms. In addition, there are many cases where long-term home nursing is necessary as a feature of this kind of disease, and there is a problem that the patient's symptoms cannot always be grasped. In particular, one or a plurality of drugs are administered according to each case, but the effect confirmation is often estimated by a doctor based on the patient's self-report, and the objectivity is low. In addition, several kinds of medicines are given to patients or taken by patients themselves several times a day, but the time and duration of the effect varies from patient to patient, so which of the many drugs used is effective It was very difficult to identify whether it was the target. For inpatients, since medical staff are always near the patient in the hospital, the patient's condition and medicinal effects are determined by the medical staff's individual senses and experience based on examinations and treatments within the assigned time. Although it is possible to determine the policy, there is no way to accurately grasp the patient's condition outside the hospital, such as at home. It was difficult.
[0003]
Japanese Patent Application No. 10-233422 “When writing and drawing, as a method that allows doctors to diagnose diseases by looking at the data obtained even if measured by someone who has no special skills or experience "Central nervous disease diagnosis device by fingertip pressure analysis" has been filed and published as Japanese Patent Laid-Open No. 2000-23985. The gazette uses a drawing instrument as a graphic input device, and by tracing the specified graphic, the deviation between the original graphic or character and the one written by the patient is measured in millimeters, and the measurement data is recorded by a computer. By processing and displaying it, it is possible to make a quantitative diagnosis, and tremors are observed while the figure input device operation (drawing operation) is moving (voluntary movement) by specifying a part of the character figure written by the patient If possible, it is disclosed that a diagnosis such as planned tremor and postural tremor can be made if tremor is observed after stopping operation. Moreover, the effect of rehabilitation of a motor system disease is exhibited by the operation of tracing a designated figure. This invention is epoch-making in that it is a system capable of diagnosing a disease by looking at data obtained by doctors and the like later even if measured by a person who does not have special technology or experience, The measurement data is the amount of deviation between the grip pressure of the pen and the original figure or letter and what the patient wrote, and since this is a system based on the detected value, the diagnosis is rough and rehabilitation is required. The effect is not enough.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
An object of the present invention is to determine the types of data acquired in the process of tracing model figures and characters in a system that can diagnose a disease from the obtained data even if a person with no special technique and experience measures. The purpose is to build a system that can support more detailed diagnosis, more appropriate medication prescriptions, and more effective rehabilitation by increasing and processing the data into an easy-to-use form. It is to provide a system that can be realized based on personal computers.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
The support system for brain / neurological disease diagnosis, medication prescription and function recovery training according to the present invention comprises a computer main unit comprising a calculation unit, a storage unit and a display unit, a general input means such as a keyboard, and a printer. A general-purpose computer system is equipped with a means for reading pen drawing as position information, and the function of taking a motion trajectory of the drawing operation of the subject patient into the computer together with time lapse information and calculating a predetermined parameter, A database having standard numerical values and numerical values representing phenomena / symptoms peculiar to brain and nervous system diseases, and a function for displaying graphs using predetermined parameters of subjects and predetermined parameter values extracted and set from the database as indices With.
Predetermined parameters are: locus length, drawing speed maximum value, drawing speed minimum value, drawing speed average value, drawing acceleration maximum value, drawing acceleration minimum value, drawing acceleration average value, protruding area from the outer periphery of the drawing figure, drawing time, drawing Number of interruptions, drawing interruption time, deviation average value, deviation standard deviation value, (+) declination average value, (+) declination standard value, (-) declination average value, (-) declination standard value, model figure Any one of a plurality of correlation coefficients is combined.
The support system for function recovery training according to the present invention includes a training model figure corresponding to a disease-specific symptom level in a database in a drawing operation in which a subject traces a figure, and a pen drawing that traces the model figure Means for calculating the accuracy based on the detected information, means for storing and storing the calculated data over time, and means for displaying the accumulated data in a graph.
[0006]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail. As shown in FIG. 1, the system of the present invention includes a personal computer body comprising a calculation unit 1 and a storage unit 2, a keyboard or other input means 3, a general-purpose personal computer comprising a display 4 and a printer 5 as a touch panel. The drawing input means 6 is provided. The drawing input means 6 is preferably a so-called touch screen that has an image display function and can detect a contact position on the display surface. A tablet with only the position input function that does not have an image display function may be used, but in that case, it is necessary to prepare a separate sheet-like model figure for inspection, and drift because it is used on the tablet surface. And misalignment are likely to occur, and the problem of accuracy remains. At the time of diagnosis, "triangle", "square", "circle", and "waveform" are displayed on the touch panel with test model figures that are considered appropriate for the examination and diagnosis of diseases. Perform drawing work by tracing. The system detects the position of the contact point on the panel and the pressing force information from the start to the end of the operation, and stores the information as time passes. Furthermore, this system is equipped with a function for calculating a positional deviation amount, a drawing speed, etc. between the model figure shown based on the acquired stored information and the figure drawn by the subject, and determines the value. Therefore, a standard function value when a normal person performs the same operation and a numerical value indicating the degree of a phenomenon / symptom peculiar to a brain / neurological disease are prepared in the database. First, an analysis based on the amount of deviation is performed by comparing the predetermined parameters extracted from this database with the numerical values of the subject, and the data obtained by taking into account the delay of the required time is displayed together with the numerical values. Or output to the printer in the form of a graph. Of course, it is possible to display numerical values in a tabular format, but graph display is more advantageous for grasping data. What is shown in the form of a graph is superimposed on a comparative index graph based on data accumulated in the database to support a diagnosis / medication prescription / rehabilitation plan performed by an expert such as a doctor. Furthermore, the effect of the medication prescription can be verified by comparing the relationship between these data and the medication data.
[0007]
The parameters that make up this system consist of a total of 16 items. From the symptom of the subject, it is possible to select items that are considered appropriate for individual diseases such as brain diseases, muscular atrophy, Parkinson's disease, Furthermore, by selecting different parameters and repeating the analysis work, it is possible to provide more precise diagnosis and evaluation.
The parameter items employed in the present invention are as follows.
1. Track length (cm) Maximum drawing speed (cm / s)
3. Drawing speed minimum value (cm / s) Average drawing speed (cm / s)
5). Maximum drawing acceleration (cm / s ² ) 6. Drawing acceleration minimum value (cm / s ² )
7). Average drawing acceleration (cm / s ² ) 8. Area protruding from the outer circumference of the figure (cm ² )
9. Drawing time (s) Number of drawing interruptions
11． Drawing interruption time (%) 12． Average deviation (cm)
13. Deviation standard deviation (cm) 14． (+) Deviation average value (Deg)
15． (+) Deviation standard value (Deg) 16． (−) Deviation average value (Deg)
17． (-) Deviation standard value (Deg) 18. Correlation coefficient with model figure
Further, as preparatory work before measurement, selection of the shape / size of the drawing figure and various conditions relating to the subject, that is, age, body condition, number of drawing tributes, etc. are input and used as determination materials.
[0008]
A flow when this system is used for diagnosis support is shown in FIG. In step 1, personal information such as the name, age, sex, height, weight, dominant arm, patient ID, etc. of the subject is input by the input means 3 such as a keyboard. In step 2, it is specified whether the subject is the first visit or the lesion is unknown, the reexamination or the lesion is clear, and in the case of the former, the selection of the inspection program for the first visit is executed by the input means in step 3, The program identification and normal person standard data are read from the storage unit and taken into the work area. In step 4, in accordance with the initial diagnosis program, a drawing operation is executed to acquire data on standard parameters. In this initial diagnosis program, a drawing pattern is selected so that each tendency can be discriminated with respect to every lesion. In step 5, the acquired data is processed in accordance with a program and the standard parameters are displayed in a graph such as a spider web graph. At this time, the normal value of the normal person previously read out as an index of the graph is superimposed and displayed. Other graphs may be displayed, but in the case of a spider's web graph, if the axis scale is adjusted so that the standard data of healthy subjects have the same radius, it is possible to determine which parameter is a problem. It is obvious from the polygonal shape of the nest. In step 6, this graph is recorded as data and printed out. The printed format is standardized so that anyone who is an operator can easily understand the measurement results. In step 7, a doctor or the like checks the presence or absence of problem parameters from the graph displayed or printed, and determines whether or not there is a healthy person or an expected lesion by combining them. In step 8, it is specified whether the subject is a healthy person or a sick person. If the subject is a healthy person, the examination by the present system is terminated.
[0009]
If it is determined that the patient is ill, the process proceeds to step 10 and the corresponding test is executed again. If it is determined in step 2 that the subject is revisited or the lesion is clear, the process proceeds to step 9 without proceeding to step 3. In step 9, it is selected whether the test to be executed in the system is a test or a training, and if it is a test, this step 10 is directly entered. In step 10, since the lesion of the subject is known, the relevant program is selected from the programs, and the identification of the program and standard data for each disease are read from the storage unit and taken into the work area. In step 11, a drawing operation is performed to acquire the designated parameter along the program. As the drawing pattern at this time, a drawing pattern suitable for the inspection of a known lesion is selected. In step 12, the acquired data is processed in accordance with the program and the specified parameters are displayed in a graph such as a spider web graph. At this time, the disease-specific standard data indicating the degree of the same lesion, the previous data of the person, and the like are superimposed and displayed as a graph index. In step 13, this graph is recorded as data and printed out. In step 14, a doctor or the like checks parameters from the graph displayed or printed, and determines whether or not there is a need for medication by combining them. If it is determined in step 15 that no medication is required, the process proceeds directly to step 17. If it is determined that medication is necessary, in step 16, the past medication data of the subject is included in the accumulated data of the system. If there is a search, the data is displayed together with the measurement parameter data at that time, and the prescription for selecting the drug and determining the amount is supported. The determined prescription is stored and accumulated in the system as new data. In the next step 17, a doctor or the like checks parameters from the graph displayed or printed, and determines whether or not rehabilitation is necessary by judging them together. If it is determined that rehabilitation is not necessary, the test is terminated. If it is determined that rehabilitation is necessary, the previous training data of the subject is searched for in the accumulated data of this system in step 18. The data is displayed together with the measurement parameter data at that time to assist in the creation of future training plans. The determined training plan is stored and accumulated in the system as new data. As the past data used in steps 15 and 17 is accumulated, the support power increases and the personalized response can be taken.
[0010]
If the training plan is set, the process proceeds to step 19 where rehabilitation is performed. The training contents prepared for this system are as follows.
Training contents and their difficulty ranking
1.Horizontal line (solid line) → Difficulty level: 1 4. Wave line (solid line) → Difficulty level: 2
2.Vertical line (solid line) → Difficulty level: 1 5.Yen (solid line) → Difficulty level: 2
3.Diagonal line (solid line) → Difficulty level: 1 6.Rectangle (solid line) → Difficulty level: 2
7.Parallel horizontal line (solid line) center line (with dotted line) → Difficulty: 2
8.Parallel vertical line (solid line) center line (with dotted line) → Difficulty: 2
9.Parallel diagonal line (solid line) center line (with dotted line) → Difficulty: 2
10.Parallel line (solid line) center line (with dotted line) → Difficulty: 2
11.Double circle (solid line) center line (with dotted line) → Difficulty: 3
12.Double rectangle (solid line) center line (with dotted line) → Difficulty: 3
13.Parallel horizontal line (solid line) center line (no dotted line) → Difficulty: 4
14.Parallel vertical line (solid line) center line (no dotted line) → Difficulty: 4
15.Parallel diagonal line (solid line) center line (no dotted line) → Difficulty: 4
16.Parallel wave line (solid line) center line (no dotted line) → Difficulty: 4
17.Double circle (solid line) center line (no dotted line) → Difficulty: 5
18.Double rectangle (solid line) center line (no dotted line) → Difficulty: 5
19.Round inscribed in a rectangle (dotted line) → Difficulty: 3
20.Round inscribed in a rectangle (dotted line: every 15 degrees) → Difficulty: 5
21.A circle inscribed in a rectangle (dotted line: every 30 degrees) → Difficulty: 6
22.Round inscribed in a rectangle (dotted line: every 45 degrees) → Difficulty: 7
23.A circle inscribed in a rectangle (dotted line: every 90 degrees) → Difficulty: 8
24.A circle inscribed in a rectangle (no lead) → Difficulty: 9
25.Rectangle (dotted line) → Difficulty: 3
26.Rectangle (dotted line: every 15 degrees) → Difficulty: 5
27.Rectangle (dotted line: every 30 degrees) → Difficulty: 6
28.Rectangle (dotted line: every 45 degrees) → Difficulty: 7
29.Rectangle inscribed in a circle (dotted line: every 90 degrees) → Difficulty: 8
30.Rectangle inscribed in the circle (no lead) → Difficulty: 9
31.Wavy line inscribed in rectangle (dotted line) → Difficulty level: 3
32.Wavy lines inscribed in the rectangle (dotted line: every 15 degrees) → Difficulty: 5
33.Wavy lines inscribed in the rectangle (dotted line: every 30 degrees) → Difficulty: 6
34.Wavy lines inscribed in the rectangle (dotted line: every 45 degrees) → Difficulty: 7
35.Wavy lines inscribed in the rectangle (dotted line: every 90 degrees) → Difficulty: 8
36.Wavy lines inscribed in the rectangle (no guide line) → Difficulty: 9
37.Random straight line check → Difficulty level: 10
In step 19, the input patient training program is read and patient comparison data is read to the work area. In step 20, according to the program, those selected from the training contents are sequentially displayed on the touch screen, and the patient draws and executes the designated contents. In step 21, the individual training results are evaluated and the total points are totaled. The evaluation standard of the drawing work in this system is made based on the standard deviation (SD) value in the normal distribution. That is, when the distribution of a large number of data is represented by a graph, a normal distribution is generally shown centering on the average value. This average value is expressed as SD = 0, and both boundary values of the region occupying 68% of the whole are expressed as SD = ± 1. Both boundary values of the region occupying 95% are evaluated as SD = ± 2, and both boundary values of the region occupying 99.7% are evaluated as SD = ± 3. The total score is calculated by the following formula.
[Expression 1]

Here, P corresponds to the parameter, n corresponds to the number of parameters to be selected, and Pi corresponds to each of the n parameters. K is a specific gravity. In this case, K is a difficulty level for each parameter type. The absolute value of the value obtained by multiplying the SD value of each selected parameter by the difficulty level is integrated for n, and the value subtracted from 100 is the total score. By the way, when it is a standard value of a healthy person for all parameters, it becomes a perfect score of 100 points. According to this data processing, the point is lowered even when a result superior to the standard value is obtained. In such a case, it is reasonable to exclude the parameter data from the aggregation. Note that this evaluation standard is not absolute in the present system, and a different evaluation standard should be adopted when used for a test or the like for a healthy person.
The graph shown in FIG. 3 shows the result of rehabilitation performed 6 times a day and the time of 3 doses. If such a graph is recorded and accumulated every day, not only the recovery status of the patient can be grasped as a trend, but also the condition of the drug in the patient can be monitored, which becomes valuable support information at the next medication prescription. The result printed out in step 22 can be output in the form of a list or the like in addition to the overall evaluation score graph as shown in FIG. In step 23, examination of a training result by a doctor or the like and diagnosis of a function recovery state are performed. The great advantage of this system is that rehabilitation that is performed several times a day can be executed even at home. Bringing this data to the next visit allows doctors to grasp the minute changes in the situation as well as inpatients. If it is determined in step 24 that the training plan needs to be reviewed, the process returns to step 18 to create a new training plan. If no review is necessary, the training work using this system ends.
In the above description, the drawing information is based on time-series position information. However, the system is based on further inspection information by further detecting the pen tip pressure information and taking into account its rate of change. It is also possible. Further, in rehabilitation training, a means for generating a flashing light or a rhythm sound for guiding a drawing work is provided, and drawing is executed based on an instruction from the generating means, and the timing, speed, or direction is selected. By providing the means for analyzing the combination and indicating the analysis result, it is possible to perform various rehabilitation work and to improve the function recovery effect on the disease symptoms.
[0011]
[Example 1]
The test results obtained using the system of one embodiment of the present invention are shown below. The test result record shown in FIG. 4 first describes personal information such as measurement date and time, subject ID, name, gender, age, weight, and height. The column of disease name is Normal Control, but this is an example of the first visit. The examination program for the first visit is executed and compared with the normal data of normal subjects. Since the measurement frequency is 106 Hz and the measurement time is 30 seconds, this system indicates that 106 data were taken in one second and measurement was performed for 30 seconds. Since the figure is a rectangle (10-10), the drawing figure is a rectangle, which is 10 cm long and 10 cm wide. The trial No. = 4/10 indicates that the measurement result of the fourth trial out of the measurements executed ten times. A square selection model figure and a drawing trajectory figure of the subject are superimposed and recorded in the center. The base data measured at this time are the drawing time (in this example, the total drawing time is 9.7830 seconds), and the X position, Y position, X speed, Y speed, X acceleration, Y acceleration, and declination every moment. This declination means the angle between the tangent vector of the figure and the drawing vector. Data processing is performed from this basic data. Correlation coefficient, 2. 2. protrusion area; 3. Maximum drawing speed; Drawing time, 5. Deviation standard deviation, 6. 6. Maximum positive declination, The spider web graph is displayed with the negative maximum declination as a parameter. The correlation coefficient indicates the correlation between the model graphic and the drawing trajectory graphic. In this case, the correlation coefficient is a value obtained by adding the correlation in the X direction and the correlation in the Y direction with the same specific gravity. The graph axis is SD = -5 as the origin of the spider web, and the scale is up to SD = 5. For each parameter, the standard data of healthy subjects is plotted at the center position with SD = 0, and the spider web is displayed with a broken line. is there. Moreover, the width | variety (here SD = ± 1) which can be regarded as a healthy person is displayed on the both sides with a solid line as a spider web. By the way, in the case of this subject, all parameters are in the healthy subject area and there is nothing functionally regarded as a disease, and it is normal. 3. 4. Maximum drawing speed; The deviation standard deviation shows a value close to the border. Considering that the drawing time is considerably faster, it is understood that the drawing time has become slightly rough due to drawing.
[0012]
The record in FIG. 5 is the same as the previous record for personal information. Instead, since the total number of tires is 10, it can be seen that it is an average value display for all the 10 trials of the previous subject. In this all-trials display form, the average value spider web graph display and the list display for the following parameters are made for the same parameters as the trial unit display form. The numerical values in the table shown are average values, and the numerical values in parentheses are deviations from standard values.
1. Track length (cm) Maximum drawing speed (cm / s)
3. Drawing speed minimum value (cm / s) Average drawing speed (cm / s)
5). Maximum drawing acceleration (cm / s ² ) 6. Drawing acceleration minimum value (cm / s ² )
7). Average drawing acceleration (cm / s ² ) 8. Area protruding from the outer circumference of the figure (cm ² )
9. Drawing time (s) Number of drawing interruptions
11． Drawing interruption time (%) 12． Average deviation (cm)
13. Deviation standard deviation (cm) 14． (+) Deviation average value (Deg)
15． (+) Deviation standard value (Deg) 16． (−) Deviation average value (Deg)
17． (-) Deviation standard value (Deg) 18. Correlation coefficient with model figure
The record in FIG. 6 is obtained by causing the same subject to draw a model circle having a radius of 5 cm 10 times and displaying the average of all trial results. This result is also 3. 4. Maximum drawing speed; The deviation standard deviation shows a value close to the border. The drawing time is faster, and it can be confirmed that the correspondence between each parameter and the graph of FIG. 5 showing the result of drawing a square can be confirmed.
The records in FIG. 7 are the measurement results when the same subject is drawn with a sine curve of 10 cm per cycle, the maximum value and the minimum value height width 10 cm. From this spider web graph, it can be seen that the result is very similar to the result when the previous square and circle are model figures. In the case of this subject, all of these results are values within the solid line width of the graph. Therefore, it can be said that there is no function to estimate the disease, and it can be diagnosed as a healthy person.
[0013]
The record in FIG. 8 is a record of test results of different men. First of all, the date and time of measurement and personal information of this person are described, and the column of disease name indicates that the patient is Parkinson's disease patient. Since there is a stage: 2, the inspection program used here is of the difficulty level of the stage 2 for Parkinson's disease patients, and the selected model figure is a circle with a radius of 5 cm. As seen from this graph, the correlation coefficient and drawing time show moderately good values compared to healthy subjects, and the declination shows positive and negative values similar to those of healthy subjects, but the protrusion area is considerable. It shows an inferior value, and the drawing speed maximum value is also a bad value. Here, a standard value is used as a comparison index, but different indexes for the user such as the previous data of the user can be displayed in a superimposed manner.
The record of FIG. 9 is also a measurement result of a woman with Parkinson's disease. Stage: Yahr 3-4, which indicates the level of illness according to Yar's criteria. An examination program for patients at this level is used, and it can be seen that the model figure is a square 10 cm long and 10 cm wide. It is recorded in the fourth trial display form of 10 trials. Although the model figure and the drawing trajectory of the subject are displayed in a superimposed manner, it can be seen that the amount of deviation is large and there are fluctuations in some places. As seen from this graph, the correlation coefficient shows a moderately good value even when compared with a healthy person, and the drawing speed maximum value, drawing time, and negative declination show values similar to those of a healthy person, The protrusion area, deviation standard deviation and positive declination are considerably inferior values. The data plot points on the graph are out of scale because the number of data in the database is not enough and the data for Parkinson's disease patients is insufficient. If the amount of accumulated data increases in the future, standard data for each disease can be prepared separately and used as an index for easy-to-read graphs. FIG. 10 shows the test results of the same patient, which shows the average value of 10 trials of drawing using a circle with a radius of 5 cm as a model figure. As for the correlation coefficient and the drawing speed, values of healthy persons are shown, but it is found that the drawing speed maximum value and the positive and negative declination values are slightly inferior, and the protrusion area and the deviation standard deviation are greatly inferior.
[0014]
【The invention's effect】
The support system for diagnosing a cerebral / neurological disorder according to the present invention includes a computer main unit including a calculation unit, a storage unit, and a display unit, a general input means such as a keyboard, and a general-purpose computer system including a printer. A function for reading a drawing as position information, incorporating a movement trajectory of drawing work of a subject patient into a computer together with time lapse information, and calculating predetermined parameters, and standard values of healthy subjects and brain / nerves Since it has a database having numerical values representing phenomena / symptoms peculiar to system diseases, and a function of displaying a predetermined parameter value extracted from the database and a predetermined parameter value to be compared as an index as an index, It becomes possible to analyze the function of the brain and nerve accurately by quantifying and quantifying. In addition, the system can be easily constructed on the basis of a normal personal computer, and even a person without special skills can easily operate, so even a home-care patient can obtain daily data, It supports detailed diagnosis by a doctor similar to an inpatient.
Further, the predetermined parameters in the pathological diagnosis support system for brain / neurological diseases of the present invention are: locus length, drawing speed maximum value, drawing speed minimum value, drawing speed average value, drawing acceleration maximum value, drawing acceleration minimum value, drawing Acceleration average value, protruding area from the outer periphery of the drawing figure, drawing time, number of drawing interruptions, drawing interruption time, deviation average value, deviation standard deviation value, (+) declination average value, (+) declination standard value, ( -) Deflection average value, (-) Declination standard value, and any one of correlation coefficients with model figures are combined, so appropriate parameters can be selected for various diseases It is.
[0015]
The function recovery training support system according to the present invention includes a computer main unit including a calculation unit, a storage unit, and a display unit, general input means such as a keyboard, and a general-purpose computer system including a printer as pen information. In the drawing work in which the subject traces the figure, the training model figure corresponding to the disease-specific symptom level is provided in the database, and the accuracy is determined based on the detection information of the pen drawing tracing the model figure. Since it comprises means for calculating, means for storing and storing the calculated data over time, and means for displaying the accumulated data in a graph, it can be easily constructed on the basis of a normal personal computer, Even non-skilled people can easily operate, so it is easy to carry out daily rehabilitation even for patients at home. Kill. As a result, the functional recovery effect on the disease symptoms can be enhanced and the process can be grasped by the patient himself, leading to improvement in motivation for rehabilitation.
Further, a means for generating a flashing light or a rhythm sound for guiding the drawing work, a means for analyzing any one or a combination of drawing timing, speed and direction based on an instruction from the generating means, and the analysis result are shown. The function recovery effect with respect to the disease symptom can be further improved.
The function recovery training support system according to the present invention includes means for accumulating medication information such as the type of medicine and taking time, and means for displaying the medication information over time together with calculation data indicating the accuracy of drawing. Therefore, by examining the record, doctors and the like can verify the action and effect of the medicine to be taken, and exhibit a function that greatly supports the subsequent prescription.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a basic configuration of a system of the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing an operation flow of the system of the present invention.
FIG. 3 is an example of a graph display showing the results of function recovery training by the system of the present invention.
FIG. 4 shows an example in which a test result of square drawing by the system of the present invention for a first visit patient is printed out in a trial unit form.
FIG. 5 shows an example in which the results of a square drawing by the system of the present invention for the same first visit patient are printed out in all trial forms.
FIG. 6 shows an example in which the results of a circle drawing test by the system of the present invention of the same first visit patient are printed out in all trial forms.
FIG. 7 shows an example in which a test result of sine curve drawing by the system of the present invention for the same first visit patient is printed out in all trial forms.
FIG. 8 shows an example in which a test result of circle drawing by the system of the present invention for a patient with Parkinson's disease is printed out in all trial forms.
FIG. 9 shows an example in which square drawing test results by the system of the present invention for different Parkinson's disease patients are printed out in a trial unit form.
FIG. 10 shows an example in which the results of the circle drawing test by the system of the present invention for the previous Parkinson's disease patient are printed out in all trial forms.
[Explanation of symbols]
1 Calculation unit 4 Display
2 Storage unit 5 Printer
3 Input means 6 Touch panel

Claims

A general-purpose computer system consisting of a computer main unit consisting of a calculation unit, a storage unit, and a display unit, a general input means such as a keyboard, and a printer is equipped with means for reading pen drawing as position information, and exercises for drawing work of a patient to be examined A database having a function of taking a trajectory into a computer together with time-lapse information and calculating a predetermined parameter, a standard value of a healthy person, and a value representing a phenomenon or symptom peculiar to a brain or nervous system disease, and A support system for diagnosing a disease state of a brain / nervous system disease having a function of displaying a predetermined parameter value of a person and a predetermined parameter value extracted and set from the database as an index.

Predetermined parameters are: locus length, drawing speed maximum value, drawing speed minimum value, drawing speed average value, drawing acceleration maximum value, drawing acceleration minimum value, drawing acceleration average value, protruding area from the outer periphery of the drawing figure, drawing time, drawing Number of interruptions, drawing interruption time, deviation average value, deviation standard deviation value, (+) declination average value, (+) declination standard value, (-) declination average value, (-) declination standard value, model figure The support system for diagnosing the pathological condition of a brain / neurological disease according to claim 1, wherein the support system is selected and combined from the correlation coefficient with the brain.

A general-purpose computer system consisting of a computer main unit consisting of a calculation unit, a storage unit, and a display unit, a general input means such as a keyboard, and a printer is equipped with a means for reading pen drawing as position information, and a subject traces a figure. In the work, a model figure for training corresponding to the symptom level for each disease is provided in the database, a means for calculating the accuracy based on the detection information of the drawing of the pen tracing the model figure, and the calculation data is stored with time A support system for function recovery training, comprising means for storing and means for displaying the stored data in a graph, so that the function recovery effect for disease symptoms can be obtained and the progress can be grasped.

Means for generating a flashing light or rhythm sound for guiding the drawing work, means for analyzing any one or a combination of drawing timing, speed and direction based on an instruction from the generating means, and means for indicating the analysis result The support system for function recovery training according to claim 3, wherein the function recovery effect on disease symptoms is improved.

By providing means for accumulating medication information such as the type of medication and medication, and means for displaying the medication information over time together with calculation data indicating the accuracy of drawing, the action effect of the medication is verified. 5. The support system for functional recovery training according to claim 3 or 4, wherein the support system has a function of supporting the prescription of the drug.