JP6379199B2 - データ分析装置、データ分析装置の制御方法、およびデータ分析装置の制御プログラム - Google Patents
データ分析装置、データ分析装置の制御方法、およびデータ分析装置の制御プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6379199B2 JP6379199B2 JP2016532823A JP2016532823A JP6379199B2 JP 6379199 B2 JP6379199 B2 JP 6379199B2 JP 2016532823 A JP2016532823 A JP 2016532823A JP 2016532823 A JP2016532823 A JP 2016532823A JP 6379199 B2 JP6379199 B2 JP 6379199B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- health care
- score
- healthcare
- predetermined
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
Description
図2は、データ分析装置100の概要を示す模式図である。データ分析装置100は、構造化ヘルスケアデータ及び/又は非構造化ヘルスケアデータから取得された複数のヘルスケアデータから所定の症状と関係するヘルスケアデータを抽出可能な装置である。上記データ分析装置100は、以下で説明する処理を実行可能な機器でありさえすればよく、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、その他の電子機器などを用いて実現され得る。
図1は、データ分析装置100の要部構成を示すブロック図である。図1に示されるように、データ分析装置100は、制御部10(データ取得部11、既判断データ取得部12、要素評価部13、スコア算出部14、条件判定部15、関係性評価部16、関係付与部17、データ報知部18、閾値特定部19、格納部20)、入力部40、および記憶部30を備えている。
所定の症状と関係するとデータ分析装置100によって判断されたデータ1bが、データ報知部18によって病気の予測診断需要者に報知された後、既判断データ取得部12は、当該判断に対するフィードバックを医師から受け付けることができる。すなわち、医師は、データ分析装置100によって判断された結果が妥当であるか否かを、上記フィードバックとしてそれぞれ入力できる。
データ分析装置100が実行する処理(データ分析装置100の制御方法)は、所定の症状と関係するか否かが判断されていない未判断ヘルスケアデータ(データ1b)が新たに取得された場合、医師によって当該所定の症状と関係するか否かが判断された既判断ヘルスケアデータ(データ1aとレビュー結果5aとのペア)に基づいて、当該未判断ヘルスケアデータと当該所定の症状との関係性を評価する関係性評価ステップと、関係性評価ステップにおいて評価した関係性に応じて、未判断ヘルスケアデータを病気の予測診断需要者に報知するデータ報知ステップとを含んでいる。
以上のように、データ分析装置100は、所定の症状と関係するか否かが判断されていない未判断ヘルスケアデータが新たに取得された場合、医師によって当該所定の症状と関係するか否かが判断された既判断ヘルスケアデータに基づいて、当該未判断ヘルスケアデータと当該所定の症状との関係性を評価し、当該関係性に応じて、未判断ヘルスケアデータを病気の予測診断需要者に報知する。
以上では、構造化ヘルスケアデータ及び/又は非構造化ヘルスケアデータから取得された複数のヘルスケアデータから所定の症状と関係するヘルスケアデータを抽出可能なデータ分析装置の制御プログラムが、当該データ分析装置100において実行される構成(スタンドアロン構成)を説明した。
データ分析装置100の制御ブロック(特に、制御部10)は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、CPU(Central Processing Unit)を用いてソフトウェアによって実現してもよい。後者の場合、データ分析装置100は、各機能を実現するソフトウェアであるデータ分析装置100の制御プログラムの命令を実行するCPU、上記制御プログラムおよび各種データがコンピュータ(またはCPU)で読み取り可能に記録されたROM(Read Only Memory)または記憶装置(これらを「記録媒体」と称する)、上記制御プログラムを展開するRAM(Random Access Memory)などを備えている。そして、コンピュータ(またはCPU)が上記制御プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記制御プログラムは、当該制御プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体(通信ネットワークや放送波等)を介して上記コンピュータに供給されてもよい。本発明は、上記制御プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
本発明は上述したそれぞれの実施の形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施の形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施の形態についても、本発明の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施の形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成できる。
本発明の一態様に係るデータ分析装置は、データ、患者情報、アクセス履歴情報を含むデジタル情報を取得し、患者情報から特定の患者を指定し、指定された特定の患者に関するアクセス履歴情報に基づいて、特定の患者がアクセスしたデータのみを抽出し、抽出されたデータに含まれる所定のファイルが、所定の症状に関連するものであるか否かを示す付帯情報を設定し、付帯情報に基づいて、所定の症状に関連する所定のファイルを出力する。
Claims (10)
- ヘルスケアデータに基いて、疾病の予測診断を可能とするためのデータ分析装置であって、
ヘルスケアデータを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段から、所定の疾病に関係するか否かの医療判断が行われている既判断ヘルスケアデータを抽出する抽出手段と、
前記既判断ヘルスケアデータに含まれる、複数のデータ要素夫々を評価する要素評価手段と、
前記記憶手段から所定のヘルスケアデータを選択する選択手段と、
前記選択されたヘルスケアデータに含まれるデータ要素を、前記要素評価手段の評価結果に基いて分析して、当該ヘルスケアデータのスコアを算出するスコア算出手段と、
当該ヘルスケアデータを、前記算出されたスコアに基いて、前記所定の疾病に関係するか否か評価する関係性評価手段と、
前記関係性評価手段の評価結果を報知する報知手段と、
を備え、
前記抽出手段は複数の既判断ヘルスケアデータを抽出し、
前記スコア算出手段は、前記複数の既判断ヘルスケアデータ夫々のスコアを算出し、
前記関係性評価手段は、当該スコア算出手段が算出した複数のスコアのうち、適合率に対して設定された目標値を超過可能な所定のスコアを閾値として、当該閾値に基いて、前記所定の疾病に関係するか否かを評価する、
データ分析装置。 - ヘルスケアデータに基いて、疾病の予測診断を可能とするためのデータ分析装置であって、
ヘルスケアデータを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段から、所定の疾病に関係するか否かの医療判断が行われている既判断ヘルスケアデータを抽出する抽出手段と、
前記既判断ヘルスケアデータに含まれる、複数のデータ要素夫々を評価する要素評価手段と、
前記記憶手段から所定のヘルスケアデータを選択する選択手段と、
前記選択されたヘルスケアデータに含まれるデータ要素を、前記要素評価手段の評価結果に基いて分析して、当該ヘルスケアデータのスコアを算出するスコア算出手段と、
当該ヘルスケアデータを、前記算出されたスコアに基いて、前記所定の疾病に関係するか否か評価する関係性評価手段と、
前記関係性評価手段の評価結果を報知する報知手段と、
を備え、
前記抽出手段は、時系列に沿って、複数の既判断ヘルスケアデータを抽出し、
前記選択手段は、時系列に沿って、前記医療判断が行われていない、複数の未判断ヘル
スケアデータを選択し、
前記スコア算出手段は、
前記複数の既判断ヘルスケアデータ夫々のスコアの移動平均を算出し、
前記複数の未判断ヘルスケアデータ夫々のスコアの移動平均を算出し、
前記関係性評価手段は、
前者の移動平均と後者の移動平均との相関の高低を判定し、
この判定に基づいて、前記複数の未判断ヘルスケアデータ夫々を、前記所定の疾病に関
係するか否かを評価する
データ分析装置。 - 前記抽出手段は、時系列に沿って、複数の既判断ヘルスケアデータを抽出し、
前記選択手段は、時系列に沿って、前記医療判断が行われていない、複数の未判断ヘルスケアデータを選択し、
前記スコア算出手段は、
前記複数の既判断ヘルスケアデータ夫々のスコアの移動平均を算出し、
前記複数の未判断ヘルスケアデータ夫々のスコアの移動平均を算出し、
前記関係性評価手段は、
前者の移動平均と後者の移動平均との相関の高低を判定し、
この判定に基づいて、前記複数の未判断ヘルスケアデータ夫々を、前記所定の疾病に関係するか否かを評価する
請求項1記載のデータ分析装置。 - 前記関係性評価手段によって評価された結果に基づいて、前記複数の未判断ヘルスケアデータ夫々に、前記所定の疾病に関係することを示す関係性情報を付与する関係付与手段をさらに備える請求項2又は3に記載のデータ分析装置。
- 前記記憶手段は、
前記ヘルスケアデータとして、
遺伝子解析データ、健康診断データのうちの少なくとも1つを含む構造化データ、及び/又は、問診データ、生活データ、患者の臨床データ、家族の病歴のうちの少なくとも1つを含む非構造化データを、を記憶する請求項1から4のいずれか一項に記載のデータ分析装置。 - ヘルスケアデータに基いて疾病の予測診断を可能とするために、データ分析装置が実行するデータ制御方法であって、
前記データ分析装置は、
ヘルスケアデータを記憶する記憶手段から、所定の疾病に関係するか否かの医療判断が行われている既判断ヘルスケアデータを抽出する抽出ステップと、
前記既判断ヘルスケアデータに含まれる、複数のデータ要素夫々を評価する要素評価ステップと、
前記記憶手段から所定のヘルスケアデータを選択する選択ステップと、
前記選択されたヘルスケアデータに含まれるデータ要素を、前記要素評価ステップの評価結果に基いて分析して、当該ヘルスケアデータのスコアを算出するスコア算出ステップと、
当該ヘルスケアデータを、前記算出されたスコアに基いて、前記所定の疾病に関係するか否か評価する関係性評価ステップと、
前記関係性評価ステップの評価結果を報知する報知ステップと、
を実行し、
前記抽出ステップは複数の既判断ヘルスケアデータを抽出し、
前記スコア算出ステップは、前記複数の既判断ヘルスケアデータ夫々のスコアを算出し、
前記関係性評価ステップは、当該スコア算出ステップが算出した複数のスコアのうち、適合率に対して設定された目標値を超過可能な所定のスコアを閾値として、当該閾値に基いて、前記所定の疾病に関係するか否かを評価する、
データ制御方法。 - ヘルスケアデータに基いて疾病の予測診断を可能とするために、データ分析装置が実行するデータ制御方法であって、
前記データ分析装置は、
ヘルスケアデータを記憶する記憶手段から、所定の疾病に関係するか否かの医療判断が行われている既判断ヘルスケアデータを抽出する抽出ステップと、
前記既判断ヘルスケアデータに含まれる、複数のデータ要素夫々を評価する要素評価ステップと、
前記記憶手段から所定のヘルスケアデータを選択する選択ステップと、
前記選択されたヘルスケアデータに含まれるデータ要素を、前記要素評価ステップの評価結果に基いて分析して、当該ヘルスケアデータのスコアを算出するスコア算出ステップと、
当該ヘルスケアデータを、前記算出されたスコアに基いて、前記所定の疾病に関係するか否か評価する関係性評価ステップと、
前記関係性評価ステップの評価結果を報知する報知ステップと、
を実行し、
前記抽出ステップは、時系列に沿って、複数の既判断ヘルスケアデータを抽出し、
前記選択ステップは、時系列に沿って、前記医療判断が行われていない、複数の未判断ヘルスケアデータを選択し、
前記スコア算出ステップは、
前記複数の既判断ヘルスケアデータ夫々のスコアの移動平均を算出し、
前記複数の未判断ヘルスケアデータ夫々のスコアの移動平均を算出し、
前記関係性評価ステップは、
前者の移動平均と後者の移動平均との相関の高低を判定し、
この判定に基づいて、前記複数の未判断ヘルスケアデータ夫々を、前記所定の疾病に関係するか否かを評価する、
データ制御方法。 - ヘルスケアデータに基いて疾病の予測診断を可能とするためのプログラムであって、
ヘルスケアデータを記憶する記憶手段から、所定の疾病に関係するか否かの医療判断が行われている既判断ヘルスケアデータを抽出する抽出機能と、
前記既判断ヘルスケアデータに含まれる、複数のデータ要素夫々を評価する要素評価機能と、
前記記憶手段から所定のヘルスケアデータを選択する選択機能と、
前記選択されたヘルスケアデータに含まれるデータ要素を、前記要素評価機能の評価結果に基いて分析して、当該ヘルスケアデータのスコアを算出するスコア算出機能と、
当該ヘルスケアデータを、前記算出されたスコアに基いて、前記所定の疾病に関係するか否か評価する関係性評価機能と、
前記関係性評価機能の評価結果を報知する報知機能と、
をコンピュータに実現させるためのプログラムであって、
前記抽出機能は複数の既判断ヘルスケアデータを抽出し、
前記スコア算出機能は、前記複数の既判断ヘルスケアデータ夫々のスコアを算出し、
前記関係性評価機能は、当該スコア算出機能が算出した複数のスコアのうち、適合率に対して設定された目標値を超過可能な所定のスコアを閾値として、当該閾値に基いて、前記所定の疾病に関係するか否かを評価する、
前記プログラム。 - ヘルスケアデータに基いて疾病の予測診断を可能とするためのプログラムであって、
ヘルスケアデータを記憶する記憶手段から、所定の疾病に関係するか否かの医療判断が行われている既判断ヘルスケアデータを抽出する抽出機能と、
前記既判断ヘルスケアデータに含まれる、複数のデータ要素夫々を評価する要素評価機能と、
前記記憶手段から所定のヘルスケアデータを選択する選択機能と、
前記選択されたヘルスケアデータに含まれるデータ要素を、前記要素評価機能の評価結果に基いて分析して、当該ヘルスケアデータのスコアを算出するスコア算出機能と、
当該ヘルスケアデータを、前記算出されたスコアに基いて、前記所定の疾病に関係するか否か評価する関係性評価機能と、
前記関係性評価機能の評価結果を報知する報知機能と、
をコンピュータに実現させるためのプログラムであって、
前記抽出機能は、時系列に沿って、複数の既判断ヘルスケアデータを抽出し、
前記選択機能は、時系列に沿って、前記医療判断が行われていない、複数の未判断ヘルスケアデータを選択し、
前記スコア算出機能は、
前記複数の既判断ヘルスケアデータ夫々のスコアの移動平均を算出し、
前記複数の未判断ヘルスケアデータ夫々のスコアの移動平均を算出し、
前記関係性評価機能は、
前者の移動平均と後者の移動平均との相関の高低を判定し、
この判定に基づいて、前記複数の未判断ヘルスケアデータ夫々を、前記所定の疾病に関
係するか否かを評価する
前記プログラム。 - 請求項8又は9記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2014/068214 WO2016006042A1 (ja) | 2014-07-08 | 2014-07-08 | データ分析装置、データ分析装置の制御方法、およびデータ分析装置の制御プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2016006042A1 JPWO2016006042A1 (ja) | 2017-06-29 |
JP6379199B2 true JP6379199B2 (ja) | 2018-08-22 |
Family
ID=55063718
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016532823A Active JP6379199B2 (ja) | 2014-07-08 | 2014-07-08 | データ分析装置、データ分析装置の制御方法、およびデータ分析装置の制御プログラム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20170154157A1 (ja) |
JP (1) | JP6379199B2 (ja) |
WO (1) | WO2016006042A1 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20200106696A (ko) * | 2019-03-05 | 2020-09-15 | (주)비바이노베이션 | 빅데이터 분석 및 인공지능 문진을 통한 질병 예측 정보 제공 장치 |
KR20200106691A (ko) * | 2019-03-05 | 2020-09-15 | (주)비바이노베이션 | 빅데이터 분석 및 인공지능 문진을 통한 질병 예측 정보를 제공하는 사용자 단말기 |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7046499B2 (ja) * | 2017-04-18 | 2022-04-04 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用情報処理装置及び医用情報処理方法 |
KR102099214B1 (ko) * | 2018-01-29 | 2020-04-09 | 건양대학교 산학협력단 | 생체정보 및 영상정보 연계를 통한 인공지능 질환 진단 시스템 |
CN108596735A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-09-28 | 北京旷视科技有限公司 | 信息推送方法、装置及系统 |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
UA73967C2 (en) * | 2000-02-14 | 2005-10-17 | First Opinion Corp | Structure-based automatic processing for diagnostics (variants) |
US6607482B1 (en) * | 2000-11-28 | 2003-08-19 | Jacob Teitelbaum | Automated questionnaire for assisting in the diagnosis and treatment of medical problems and for data gathering, analysis and organization to make a complete medical history and illness record |
US20090281838A1 (en) * | 2008-05-07 | 2009-11-12 | Lawrence A. Lynn | Medical failure pattern search engine |
WO2003071391A2 (en) * | 2002-02-19 | 2003-08-28 | Lexicor Medical Technology, Inc. | Systems and methods for managing biological data and providing data interpretation tools |
JP2003265417A (ja) * | 2002-03-15 | 2003-09-24 | Toto Ltd | 生体情報管理システム |
CN1701343A (zh) * | 2002-09-20 | 2005-11-23 | 德克萨斯大学董事会 | 用于信息发现以及关联分析的计算机程序产品、系统以及方法 |
US20040103001A1 (en) * | 2002-11-26 | 2004-05-27 | Mazar Scott Thomas | System and method for automatic diagnosis of patient health |
US20040267565A1 (en) * | 2002-12-17 | 2004-12-30 | Grube James A | Interactive system for tracking and improving health and well-being of users by targeted coaching |
US20040122708A1 (en) * | 2002-12-18 | 2004-06-24 | Avinash Gopal B. | Medical data analysis method and apparatus incorporating in vitro test data |
JP2005202901A (ja) * | 2004-01-15 | 2005-07-28 | Mcbi:Kk | 個人情報管理方法、健康管理方法、健康管理システム、金融資産管理方法及び金融資産管理システム |
US9081879B2 (en) * | 2004-10-22 | 2015-07-14 | Clinical Decision Support, Llc | Matrix interface for medical diagnostic and treatment advice system and method |
JP4795666B2 (ja) * | 2004-10-29 | 2011-10-19 | 株式会社東芝 | 健康管理支援装置および健康管理支援プログラム |
JP2011147493A (ja) * | 2010-01-19 | 2011-08-04 | Omron Healthcare Co Ltd | 生体情報監視装置、警報値設定方法および警報値設定プログラム |
EP2612293A4 (en) * | 2010-09-01 | 2016-05-04 | Apixio Inc | NAVIGATION ENGINE TYPE SYSTEM FOR MEDICAL INFORMATION (MINE) |
JP2013191021A (ja) * | 2012-03-14 | 2013-09-26 | Seiko Epson Corp | 健康診断情報提供装置及び健康診断情報提供方法 |
US9002769B2 (en) * | 2012-07-03 | 2015-04-07 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for supporting a clinical diagnosis |
JP2013239192A (ja) * | 2013-07-01 | 2013-11-28 | Healthgrid Inc | 生体情報の評価システム及び評価方法 |
-
2014
- 2014-07-08 US US15/321,700 patent/US20170154157A1/en not_active Abandoned
- 2014-07-08 WO PCT/JP2014/068214 patent/WO2016006042A1/ja active Application Filing
- 2014-07-08 JP JP2016532823A patent/JP6379199B2/ja active Active
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20200106696A (ko) * | 2019-03-05 | 2020-09-15 | (주)비바이노베이션 | 빅데이터 분석 및 인공지능 문진을 통한 질병 예측 정보 제공 장치 |
KR20200106691A (ko) * | 2019-03-05 | 2020-09-15 | (주)비바이노베이션 | 빅데이터 분석 및 인공지능 문진을 통한 질병 예측 정보를 제공하는 사용자 단말기 |
KR102202865B1 (ko) | 2019-03-05 | 2021-01-15 | (주)비바이노베이션 | 빅데이터 분석 및 인공지능 문진을 통한 질병 예측 정보 제공 장치 |
KR102202864B1 (ko) | 2019-03-05 | 2021-01-15 | (주)비바이노베이션 | 빅데이터 분석 및 인공지능 문진을 통한 질병 예측 정보를 제공하는 사용자 단말기 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPWO2016006042A1 (ja) | 2017-06-29 |
US20170154157A1 (en) | 2017-06-01 |
WO2016006042A1 (ja) | 2016-01-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5977898B1 (ja) | 行動予測装置、行動予測装置の制御方法、および行動予測装置の制御プログラム | |
US11922348B2 (en) | Generating final abnormality data for medical scans based on utilizing a set of sub-models | |
US11810671B2 (en) | System and method for providing health information | |
US9861308B2 (en) | Method and system for monitoring stress conditions | |
US20210366106A1 (en) | System with confidence-based retroactive discrepancy flagging and methods for use therewith | |
US20120271612A1 (en) | Predictive modeling | |
Baker et al. | Continuous and automatic mortality risk prediction using vital signs in the intensive care unit: a hybrid neural network approach | |
JP6379199B2 (ja) | データ分析装置、データ分析装置の制御方法、およびデータ分析装置の制御プログラム | |
US11527312B2 (en) | Clinical report retrieval and/or comparison | |
US20190237200A1 (en) | Recording medium recording similar case retrieval program, information processing apparatus, and similar case retrieval method | |
Attallah et al. | Bayesian neural network approach for determining the risk of re-intervention after endovascular aortic aneurysm repair | |
Ekong et al. | A Softcomputing Model for Depression Prediction. | |
Ketpupong et al. | Applying text mining for classifying disease from symptoms | |
JP2020201697A (ja) | 診断支援システム | |
JP2012033155A (ja) | 健診データ処理方法、健診データ処理装置、及び、プログラム | |
US20230047826A1 (en) | Context based performance benchmarking | |
Mishra | Personalized functional health and fall risk prediction using electronic health records and in-home sensor data | |
Martín-Rodríguez et al. | Use of Machine Learning Techniques for Predicting Heart Disease Risk from Phone Enquiries Data | |
Bilal et al. | Using Machine Learning Models for The Prediction of Coronary Arteries Disease | |
Anjaiah et al. | Health Disease Prediction Based On Symptoms Using Macchine Learning | |
WO2011045699A1 (en) | Method and system for facilitating data entry for an information system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170510 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170706 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170706 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180515 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180704 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180717 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180730 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6379199 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |