JP6802467B2 - Processing device, judgment device and appropriate range identification method - Google Patents
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Description
本発明は、適正範囲内の判定用パラメータを用いて嚥下に関する事項を判定する際の適正範囲を特定する処理装置、およびその処理装置を備えて嚥下に関する事項を判定する判定装置、および適正範囲内の判定用パラメータを用いて嚥下に関する事項を判定する際の適正範囲を特定する適正範囲特定方法に関するものである。 The present invention is a processing device that specifies an appropriate range when determining a matter related to swallowing using a determination parameter within an appropriate range, a determination device that is provided with the processing device and determines a matter related to swallowing, and within the appropriate range. It relates to an appropriate range specifying method for specifying an appropriate range when determining a matter related to swallowing using the determination parameters of.
飲食物を嚥下するときの筋活動に関する被測定量を測定する装置として、下記特許文献1において出願人が開示した嚥下活動測定装置が知られている。この嚥下活動測定装置は、センサシート、レコーダ部、測定データ分析部、筋活動分析部および記録・表示部を備えて構成されている。この嚥下活動測定装置では、被験者の前頚部に貼りつけたセンサシートに配設されている複数の筋電図電極および複数の振動ピックアップから出力される電気信号が記憶装置に保存され、その電気信号に対して測定データ分析部がフィルタ処理を行う。次いで、筋活動分析部が、測定データ分析部によってフィルタ処理された電気信号に基づき、嚥下に関連する筋群の活動継続時間や、筋群の活動開始および活動終了の順序(嚥下に関する事項の判定に用いるパラメータ)を計算する。
As a device for measuring a measured amount related to muscle activity when swallowing food and drink, a swallowing activity measuring device disclosed by the applicant in
ところが、上記した従来の嚥下活動測定装置には、改善すべき以下の課題がある。すなわち、この嚥下活動測定装置では、測定データ分析部が筋電図電極および振動ピックアップから出力される電気信号をフィルタ処理し、フィルタ処理した後の電気信号に基づいて活動継続時間等を計算している。この場合、フィルタ処理した後の電気信号にもノイズが含まれている。また、咀嚼等の嚥下とは異なる動作に伴う信号成分が含まれていることもある。このため、これらの影響により、嚥下に関する事項の判定に用いる活動継続時間等の判定用パラメータの値が判定用としては不適正な値となることがある。具体的には、ノイズの影響によって実際の活動継続時間よりも短い時間が活動継続時間として計算されることがある。しかしながら、従来の嚥下活動測定装置には、判定用パラメータの値の適正範囲を把握する手段が備えられていないため、不適正な値の判定用パラメータを用いて嚥下に関する事項の判定を行うことによって判定結果が正確に行うことが困難なことがあり、この点の改善が望まれている。 However, the above-mentioned conventional swallowing activity measuring device has the following problems to be improved. That is, in this swallowing activity measuring device, the measurement data analysis unit filters the electric signals output from the EMG electrodes and the vibration pickup, and calculates the activity duration and the like based on the electric signals after the filtering. There is. In this case, the electrical signal after filtering also contains noise. In addition, it may contain signal components associated with movements different from swallowing such as mastication. Therefore, due to these effects, the value of the determination parameter such as the activity duration used for determining the swallowing-related matter may be an inappropriate value for the determination. Specifically, due to the influence of noise, a time shorter than the actual activity duration may be calculated as the activity duration. However, since the conventional swallowing activity measuring device does not have a means for grasping the appropriate range of the value of the determination parameter, the swallowing-related matter is determined by using the determination parameter of the inappropriate value. It may be difficult to make an accurate judgment result, and improvement in this respect is desired.
本発明は、かかる課題に鑑みてなされたものであり、嚥下に関する事項の判定に用いる判定用パラメータの値の適正範囲を特定し得る処理装置、判定装置および適正範囲特定方法を提供することを主目的とする。 The present invention has been made in view of such a problem, and mainly provides a processing device, a determination device, and an appropriate range specifying method capable of specifying an appropriate range of values of a determination parameter used for determining a matter related to swallowing. The purpose.
上記目的を達成すべく請求項1記載の処理装置は、人の頸部にセンサを装着して測定した測定パラメータに基づいて算出した判定用パラメータの値が適正範囲内のときの当該判定用パラメータを用いて嚥下に関する事項を判定する際の当該適正範囲を特定する処理部を備え、前記処理部は、複数回測定した前記測定パラメータに基づいてそれぞれ算出した複数の前記判定用パラメータを統計処理して得た処理結果に基づいて前記適正範囲の最小値とする第1閾値を特定し、前記判定用パラメータの値が前記第1閾値以上の範囲を前記適正範囲として特定する処理装置であって、前記処理部は、前記各判定用パラメータの混合ガウス分布を求める処理を前記統計処理として実行し、前記処理結果としての前記混合ガウス分布から得た結果に基づいて前記第1閾値を特定する。
The processing device according to
また、請求項2記載の処理装置は、請求項1記載の処理装置において、前記処理部は、前記混合ガウス分布における混合比が最大の第1分布の確率密度分布と、前記第1分布に隣接する分布であって平均値が第1分布の平均値よりも小さい第2分布の確率密度分布とが等しい前記判定用パラメータの値のうちの当該第1分布の平均値と当該第2分布の平均値との間に位置する当該判定用パラメータの値を前記第1閾値として特定する。
Further, the processing apparatus according to claim 2 is the processing apparatus according to
また、請求項3記載の処理装置は、請求項1または2記載の処理装置において、前記処理部は、前記処理結果に基づいて前記適正範囲の最大値とする第2閾値を特定し、前記判定用パラメータの値が前記第1閾値以上で前記第2閾値以下の範囲を前記適正範囲として特定する。
Further, the processing apparatus according to claim 3, in the processing apparatus according to
また、請求項4記載の処理装置は、請求項3記載の処理装置において、前記処理部は、前記各判定用パラメータの混合ガウス分布を求める処理を前記統計処理として実行し、前記処理結果としての前記混合ガウス分布から得た結果に基づいて前記第2閾値を特定する。 The processing apparatus according to claim 4, wherein, in the processing apparatus according to claim 3, wherein the processing unit executes a process for obtaining a mixed Gaussian distribution of the respective determination parameter as said statistical process, as the process result The second threshold is specified based on the results obtained from the mixed Gaussian distribution.
また、請求項5記載の処理装置は、請求項4記載の処理装置において、前記処理部は、前記混合ガウス分布における混合比が最大の第1分布の確率密度分布の値と、前記第1分布に隣接する分布であって平均値が第1分布の平均値よりも大きい第3分布の確率密度分布の値とが等しい前記判定用パラメータの値のうちの当該第1分布の平均値と当該第3分布の平均値との間に位置する当該判定用パラメータの値を前記第2閾値として特定する。 Further, the processing apparatus according to claim 5 is the processing apparatus according to claim 4 , wherein the processing unit has a value of a probability density distribution of a first distribution having a maximum mixing ratio in the mixed Gaussian distribution and the first distribution. The average value of the first distribution and the mean value of the first distribution among the values of the determination parameters that are adjacent to and have the same mean value as the value of the probability density distribution of the third distribution that is larger than the average value of the first distribution. The value of the determination parameter located between the average value of the three distributions is specified as the second threshold value.
また、請求項6記載の判定装置は、請求項1から5のいずれかに記載の処理装置と、当該処理装置によって特定された前記適正範囲内の前記判定用パラメータを用いて前記嚥下に関する事項を判定する判定部とを備えている。
Further, the determination device according to claim 6 uses the processing device according to any one of
また、請求項7記載の適正範囲特定方法は、人の頸部にセンサを装着して測定した測定パラメータに基づいて算出した判定用パラメータの値が適正範囲内のときの当該判定用パラメータを用いて嚥下に関する事項を判定する際の当該適正範囲を請求項1から5のいずれかに記載の処理装置における前記処理部に特定させる適正範囲特定方法であって、前記処理部に対して、複数回測定した前記測定パラメータに基づいてそれぞれ算出した複数の前記判定用パラメータを統計処理して得た処理結果に基づいて前記適正範囲の最小値とする第1閾値を特定させると共に前記判定用パラメータの値が前記第1閾値以上の範囲を前記適正範囲として特定させ、かつ前記各判定用パラメータの混合ガウス分布を求める処理を前記統計処理として実行させると共に前記処理結果としての前記混合ガウス分布から得た結果に基づいて前記第1閾値を特定させる。
Further, the method for specifying the appropriate range according to claim 7 uses the determination parameter when the value of the determination parameter calculated based on the measurement parameter measured by attaching the sensor to the neck of a person is within the appropriate range. a appropriate range specification method Ru is specific to the processing unit in the processing apparatus according to the appropriate range at the time of determining the matters relating swallowing to any one of
請求項1記載の処理装置、請求項6記載の判定装置、および請求項7記載の適正範囲特定方法によれば、複数回測定した測定パラメータに基づいてそれぞれ算出した複数の判定用パラメータを統計処理して得た処理結果に基づいて適正範囲の最小値とする第1閾値を特定することにより、嚥下に関する事項の判定に用いる判定用パラメータの適正範囲を確実に特定することができる。このため、この処理装置、判定装置および適正範囲特定方法によれば、算出した判定用パラメータを嚥下に関する事項の判定に用いることが適正であるか否かを判別することが困難な状況、(例えば、適正であるか否かを判別可能な熟練者が存在しない状況)においても、適正範囲と判定用パラメータとを比較することで判定用パラメータを嚥下に関する事項の判定に用いることが適正であるか否かを確実かつ容易に判別することができる結果、嚥下に関する事項の判定を正確に行うことができる。
According to the processing device according to
また、この処理装置、この判定装置およびこの適正範囲特定方法によれば、各判定用パラメータの混合ガウス分布を求める処理を統計処理として実行し、処理結果としての混合ガウス分布から得た結果に基づいて第1閾値を特定することにより、適正範囲の最小値として信頼性の高い第1閾値を特定することができる。 Further, this processing apparatus, a result according to the determination device and the appropriate range specification method this, which executes the processing for obtaining a mixed Gaussian distribution of each determination parameter as statistical processing, were obtained from a mixed Gaussian distribution as the processing result By specifying the first threshold value based on the above, a highly reliable first threshold value can be specified as the minimum value in the appropriate range.
また、請求項2記載の処理装置、および請求項6記載の判定装置によれば、混合ガウス分布における混合比が最大の第1分布の確率密度分布と、第1分布に隣接する分布であって平均値が第1分布の平均値よりも小さい第2分布の確率密度分布とが等しい判定用パラメータの値のうちの第1分布の平均値と第2分布の平均値との間に位置する判定用パラメータの値を第1閾値として特定することにより、適正範囲の最小値としてより信頼性の高い第1閾値を特定することができる。 Further, according to the processing apparatus according to claim 2 and the determination apparatus according to claim 6 , the probability density distribution of the first distribution having the maximum mixing ratio in the mixed Gaussian distribution and the distribution adjacent to the first distribution. Judgment that the mean value is smaller than the mean value of the first distribution and the probability density distribution of the second distribution is equal. Judgment located between the mean value of the first distribution and the mean value of the second distribution among the values of the judgment parameters. By specifying the value of the parameter as the first threshold value, a more reliable first threshold value can be specified as the minimum value in the appropriate range.
また、請求項3記載の処理装置、および請求項6記載の判定装置によれば、複数の判定用パラメータを統計処理して得た処理結果に基づいて適正範囲の最大値とする第2閾値を特定することにより、極端に短い判定用パラメータおよび極端に長い判定用パラメータの双方を、判定に用いる判定用パラメータから除外することが可能な適正範囲を特定することができるため、判定用パラメータを嚥下に関する事項の判定に用いることが適正であるか否かをより確実に判別することができる。 The processing apparatus according to claim 3, and according to the determination apparatus of claim 6, the second threshold value to the maximum value of the proper range based on the processing result obtained by statistically processing a plurality of determination parameter By specifying, it is possible to specify an appropriate range in which both extremely short judgment parameters and extremely long judgment parameters can be excluded from the judgment parameters used for judgment, so that the judgment parameters are swallowed. It is possible to more reliably determine whether or not it is appropriate to use it for determining matters related to.
また、請求項4記載の処理装置、および請求項6記載の判定装置によれば、各判定用パラメータの混合ガウス分布を求める処理を統計処理として実行し、処理結果としての混合ガウス分布から得た結果に基づいて第2閾値を特定することにより、適正範囲の最大値として信頼性の高い第2閾値を特定することができる。 Further, according to the processing apparatus according to claim 4 and the determination apparatus according to claim 6 , a process for obtaining a mixed Gaussian distribution of each determination parameter is executed as statistical processing, and the mixed Gaussian distribution as a processing result is obtained. By specifying the second threshold value based on the result, it is possible to specify a highly reliable second threshold value as the maximum value in the appropriate range.
また、請求項5記載の処理装置、および請求項6記載の判定装置によれば、混合ガウス分布における混合比が最大の第1分布の確率密度分布の値と、第1分布に隣接する分布であって平均値が第1分布の平均値よりも大きい第3分布の確率密度分布の値とが等しい判定用パラメータの値のうちの第1分布の平均値と第3分布の平均値との間に位置する判定用パラメータの値を第2閾値として特定することにより、適正範囲の最大値としてより信頼性の高い第2閾値を特定することができる。 Further, according to the processing apparatus according to claim 5 and the determination apparatus according to claim 6 , the value of the probability density distribution of the first distribution having the maximum mixing ratio in the mixed Gaussian distribution and the distribution adjacent to the first distribution. The mean value is larger than the mean value of the first distribution. The value of the probability density distribution of the third distribution is equal. Among the values of the judgment parameters, between the mean value of the first distribution and the mean value of the third distribution. By specifying the value of the determination parameter located in, as the second threshold value, a more reliable second threshold value can be specified as the maximum value in the appropriate range.
以下、処理装置、判定装置および適正範囲特定方法の形態について、添付図面を参照して説明する。 Hereinafter, the forms of the processing device, the determination device, and the appropriate range specifying method will be described with reference to the attached drawings.
最初に、判定装置の一例としての図1に示す判定装置1の構成について説明する。判定装置1は、嚥下に関する事項を判定可能に構成されている。具体的には、判定装置1では、嚥下に関する事項として、判定対象の人(以下「判定対象者100」ともいう)が嚥下機能低下者(嚥下の機能が低下している人)であるか嚥下機能正常者(嚥下の機能が低下していない人)であるかを嚥下に関する事項として判定(以下「嚥下機能判定」ともいう)することが可能となっている。
First, the configuration of the
また、判定装置1は、図1に示すように、センサシート11、マイクロフォン12、操作部13、記憶部14、表示部15および処理部16を備えて構成されている。この場合、記憶部14および処理部16によって処理装置が構成される。
Further, as shown in FIG. 1, the
センサシート11は、図2に示すように、粘着シート21、複数(一例として8つ)の筋電図電極22a〜22h(センサの一例であって、以下、区別しないときには「筋電図電極22」ともいう)、および取り付け指標23を備えて構成されている。粘着シート21は、一面が粘着面となっている。なお、同図では、粘着シート21の粘着面とは逆側の表面から見た状態でセンサシート11を図示している。
As shown in FIG. 2, the
筋電図電極22は、飲食物を嚥下するときの筋活動に伴って生じる電圧を検出して電圧の経時変化(測定パラメータ)を示す電気信号S1を出力する。このセンサシート11では、図2に示すように、一例として、2つの筋電図電極22を1組とする4組(合計8つ:筋電図電極22a,22bの組、筋電図電極22c,22dの組、筋電図電極22e,22fの組、筋電図電極22g,22hの組の4組)の筋電図電極22を備えている。また、各筋電図電極22は、粘着シート21の粘着面に固定されている。
The
指標23は、図3に示すように、人(判定対象者100や後述する被験者300)の頸部Neにセンサシート11を貼付(装着)する際に位置合わせをするための指標(目印)であって、図2に示すように、粘着シート21の縁部に形成された切り欠きによって構成されている。
As shown in FIG. 3, the
この場合、このセンサシート11では、図3に示すように、人の頸部Neにおける喉頭隆起Lp(喉仏)の近傍(外側)に指標23が位置するように粘着シート21を頸部Neに貼付したときに(以下、この状態を「規定状態」ともいう)、各筋電図電極22が測定対象筋(嚥下に関与する筋)に対向するように、各筋電図電極22および指標23の位置が規定されている。具体的には、規定状態において、測定対象筋の一例としての胸骨甲状筋、胸骨舌骨筋、甲状舌骨筋およびオトガイ筋(いずれも図示を省略する)の各近傍に各筋電図電極22が対向するように構成されている。より具体的には、規定状態において、筋電図電極22a,22bが胸骨甲状筋の近傍に対向し、筋電図電極22c,22dが胸骨舌骨筋の近傍に対向し、筋電図電極22e,22fが甲状舌骨筋の近傍に対向し、筋電図電極22g,22hがオトガイ筋の近傍に対向するように構成されている。
In this case, in this
マイクロフォン12は、センサの他の一例であって、図3に示すように、人の頸部Neにおける喉頭隆起Lpの近傍に粘着テープによって貼付され、嚥下の際に飲食物が咽頭を通過するときの音(嚥下音)を検出して、嚥下音の大きさに応じた電圧の経時変化(測定パラメータ)を示す電気信号S2を出力する。
The
操作部13は、各種の操作が可能に構成され、操作に応じた操作信号を出力する。
The
記憶部14は、処理部16によって実行される後述する算出処理によって算出される活動時間Ta(判定用パラメータに相当する)を記憶する。また、記憶部14は、処理部16によって実行される後述する特定処理によって特定される閾値Tt1(第1閾値に相当する)を記憶する。
The
表示部15は、処理部16の制御に従い、センサシート11から出力される電気信号S1,S2の波形の画像や、処理部16によって実行される判定処理の結果を表示する。
The
処理部16は、操作部13から出力される操作信号に従って各種の処理を行う。具体的には、処理部16は、センサシート11の筋電図電極22およびマイクロフォン12からそれぞれ出力される電気信号S1,S2によって特定される電圧の経時変化(測定パラメータ)を測定する。また、処理部16は、測定した電圧の経時変化に基づき、嚥下に伴う筋活動の活動時間Ta(判定用パラメータ)を算出する算出処理を実行する。さらに、処理部16は、活動時間Taの適正範囲Tfの最小値としての閾値Tt1を特定する特定処理を実行する。また、処理部16は、判定部として機能し、適正範囲Tf内の活動時間Taを用いて嚥下機能判定(嚥下に関する事項の判定)を行う。
The
この判定装置1では、上記したように、人の頸部Neに装着した筋電図電極22およびマイクロフォン12から出力される電気信号S1,S2によって特定される電圧の経時変化(測定パラメータ)に基づいて算出した筋活動の活動時間Ta(判定用パラメータ)を用いて判定対象者100の嚥下機能判定(嚥下に関する事項の判定)を行うことが可能となっている。また、この判定装置1では、図4に示すように、電気信号S1によって特定される電圧の電圧値Vmが基準値Vsとクロスした時刻(立ち上がり時刻、および立ち下がり時刻)を開始時刻Tsおよび終了時刻Teとして活動時間Taを算出する。
As described above, the
ここで、電気信号S1には、一般的にノイズ含まれているため、図5に示すように、ノイズによって短時間の間に電圧値Vmが基準値Vsをクロスして、嚥下の際に筋が活動する実際の活動時間よりも短い時間が活動時間Taとして算出されることがある。したがって、正しい判定を行うためには、活動時間Taが極端に短いとき(活動時間Taが適正範囲Tf外のとき)には、その活動時間Taを判定に用いる活動時間Taから除外する(フィルタリングを行う)必要がある。この判定装置1では、判定に用いる活動時間Taの適正範囲Tfを特定することが可能となっている。以下、この活動時間Taの適正範囲Tfの特定方法について説明する。
Here, since the electric signal S1 generally contains noise, as shown in FIG. 5, the voltage value Vm crosses the reference value Vs in a short time due to the noise, and the muscle occurs during swallowing. The time shorter than the actual activity time during which is active may be calculated as the activity time Ta. Therefore, in order to make a correct judgment, when the activity time Ta is extremely short (when the activity time Ta is outside the appropriate range Tf), the activity time Ta is excluded from the activity time Ta used for the judgment (filtering). There is a need to do. In this
適正範囲Tfの特定にあたって複数(この例では、19人)の被験者300を選定する。次に、各被験者300が飲食物を嚥下するときの測定パラメータを測定して記憶させる。具体的には、図3に示すように、被験者300の目標位置(この例では、喉頭隆起Lpの左側の位置)とセンサシート11の取り付け指標23とが一致するようにセンサシート11の粘着シート21を被験者300の頸部Neにおける前頸部Anに貼付する。この際に、センサシート11の筋電図電極22が被験者300の測定対象筋に対向する。また、被験者300の頸部Neにおける喉頭隆起Lpの近傍に粘着テープを用いてマイクロフォン12を貼付する。
A plurality of subjects 300 (19 in this example) are selected to specify the appropriate range Tf. Next, the measurement parameters when each subject 300 swallows food and drink are measured and stored. Specifically, as shown in FIG. 3, the adhesive sheet of the
次いで、操作部13を操作して、処理部16に対して処理の開始を指示し、続いて、被験者300に対して、飲食物を嚥下するよう指示する。指示に従って被験者300が飲食物を嚥下したときには、センサシート11の筋電図電極22が、嚥下の際の筋活動に伴って生じる電圧を検出して、測定パラメータとしての電圧の経時変化を示す電気信号S1を出力する。また、マイクロフォン12が、嚥下の際の嚥下音を検出して、測定パラメータとしての嚥下音の大きさに応じた電圧の経時変化を示す電気信号S2を出力する。
Next, the
次いで、処理部16は、筋電図電極22およびマイクロフォン12からそれぞれ出力された電気信号S1,S2に基づいて判定用パラメータとしての活動時間Taを算出する算出処理を実行する。この算出処理では、処理部16は、まず、電気信号S2に基づき、嚥下音が最大となった時刻(嚥下音ピーク時刻)を測定する。
Next, the
続いて、処理部16は、電気信号S1に基づき、電圧値Vm(筋活動に伴う電圧)を測定し、電圧値Vmが予め決められた基準値Vs以上に立ち上がる立ち上がり時刻を特定する。この場合、立ち上がり時刻が複数存在するときには、各立ち上がり時刻前において電圧値Vmが基準値Vs未満の時間が予め規定された規定時間Tr1以上連続する立ち上がり時刻を特定し、その中で最も嚥下音ピーク時刻に近い立ち上がり時刻を活動時間Taの開始時刻Tsとする。
Subsequently, the
また、開始時刻Ts後において電圧値Vmが基準値Vs以上から基準値Vs未満に立ち下がって基準値Vs未満となっている時間が予め規定された規定時間Tr2以上連続する立ち下がり時刻を特定し、その中で開始時刻Tsに最も近い立ち下がり時刻を活動時間Taの終了時刻Teとする。なお、一例として、嚥下に関する反応のない時間帯における電圧値Vmの平均値の2倍の値を基準値Vsとすることができる。 Further, after the start time Ts, the time when the voltage value Vm falls from the reference value Vs or more to less than the reference value Vs and becomes less than the reference value Vs is specified as a continuous fall time of Tr2 or more for a predetermined time. , The fall time closest to the start time Ts is set as the end time Te of the activity time Ta. As an example, the reference value Vs can be twice the average value of the voltage value Vm in the time zone when there is no reaction related to swallowing.
次いで、処理部16は、開始時刻Tsおよび終了時刻Teから活動時間Taを算出する。続いて、処理部16は、活動時間Taを記憶部14に記憶させる。以上により、1人の被験者300についての1つの活動時間Taを算出する1回の算出処理が終了する。次いで、同じ被験者300について、2回目の算出処理を実行する。なお、この例では、1人の被験者300について、固さ(嚥下難易性)が異なる2種類の飲食物を嚥下させての算出処理を、飲食物毎に6回(1人の被験者300について12回)実行するものとする。したがって、この例では、19人の被験者300について合計で228回の算出処理を実行するものとする。
Next, the
続いて、全ての被験者300についての算出処理が終了したときには、操作部13を操作して、嚥下機能判定に用いるのに適した活動時間Taの適正範囲Tfの最小値である閾値Tt1を特定する特定処理の実行を処理部16に対して指示する。この特定処理では、処理部16は、複数の被験者300について算出した複数の活動時間Taを統計処理して得た処理結果に基づいて閾値Tt1を特定する。この場合、処理部16は、各活動時間Taの混合ガウス分布を求める処理を統計処理として実行する。
Subsequently, when the calculation processing for all the subjects 300 is completed, the
ここで、混合ガウス分布を求める処理によって閾値Tt1を特定するのに際して、次の3つを仮定する。第1に、あるクラスタ中の活動時間Taの分布はあるパラメータの確率密度分布に従い、異なるクラスタはそれとは異なるパラメータの確率密度分布に由来すると仮定する。第2に、算出した全ての活動時間Taについての全体の確率密度分布は、複数の確率密度分布の重み付き線形和で表現される混合分布に従うと仮定する。第3に、全体の分布を構成する個々の分布がいずれも正規分布であると仮定する。 Here, the following three are assumed when the threshold value Tt1 is specified by the process of obtaining the mixed Gaussian distribution. First, it is assumed that the distribution of activity time Ta in one cluster follows the probability density distribution of one parameter, and that different clusters derive from the probability density distribution of different parameters. Second, it is assumed that the overall probability density distribution for all the calculated activity time Ta follows a mixture distribution represented by a weighted linear sum of the plurality of probability density distributions. Third, it is assumed that the individual distributions that make up the overall distribution are all normal distributions.
上記の3つを仮定すると、混合分布による活動時間Taの確率密度分布p(x)は、次に示す式(1)となる。
p(x)=Σ[i=1,n]ξiNi(x:μiσi 2)・・・(1)
ここでxは、計算された活動時間Taに対応する確率変数であり、nは仮定する分布数(クラスタ数)である。また、Ni(x:μiσi 2)は、平均値がμiで分散がσi 2のi番目の分布(正規分布)である。また、ξiはi番目の分布における混合比であって、確率密度分布p(x)におけるi番目の分布の寄与度合いに相当する。
また、n個の分布における混合比ξiの合計は、次に示す式(2)のように1となる。
Σ[n,i=1]ξi=1・・・(2)
Assuming the above three assumptions, the probability density distribution p (x) of the activity time Ta based on the mixture distribution is given by the following equation (1).
p (x) = Σ [i = 1, n] ξ i N i (x: μ i σ i 2 ) ... (1)
Here, x is a random variable corresponding to the calculated activity time Ta, and n is the assumed number of distributions (number of clusters). Further, Ni (x: μ i σ i 2 ) is the i-th distribution (normal distribution) having an average value of μ i and a variance of σ i 2 . Further, ξ i is a mixing ratio in the i-th distribution, and corresponds to the degree of contribution of the i-th distribution in the probability density distribution p (x).
Further, the total of the mixing ratios ξi in the n distributions is 1 as shown in the following equation (2).
Σ [n, i = 1] ξ i = 1 ... (2)
この判定装置1では、処理部16は、算出した全ての活動時間Taの全体の確率密度分布p(x)を混合ガウス分布によって表現する上記の式(1)の各パラメータ、すなわち各正規分布の平均値μi、分散σi 2、混合比ξiをEMアルゴリズムにより特定する。この場合、図6に示すように、上記した算出処理によって算出した各活動時間Taの確率密度分布p(x)は、式(1)の各パラメータによって同図に示す各曲線で表される。
In this
また、処理部16は、算出した全ての活動時間Taの平均値よりも十分に小さな平均値μiを有する分布Nk(1≦k≦nth)に由来する活動時間Taを適正範囲Tf外の活動時間Taとし、それ以外の分布Nk(nth+1≦k≦n)に由来する活動時間Taを適正範囲Tf内の活動時間Taと判断する。つまり、処理部16は、分布Nk内のいずれかの活動時間Taを閾値Tt1とする。
The
具体的には、処理部16は、混合比ξiが最大の分布(第1分布に相当し、以下、この分布を「分布k」ともいう)の確率密度分布p(x)と、分布kに隣接する分布であって平均値μk−1が分布kの平均値μkよりも小さい分布(第2分布に相当し、以下、この分布を「分布k−1」ともいう)の確率密度分布p(x)とが等しくなる活動時間Ta(つまり次に示す式(3)を満たすx)のうちの、分布k-1の平均値μk−1と分布k)の平均値μkとの間のx(xに対応する活動時間Ta)を閾値Tt1とする。
ξk−1Nk−1(x:μk−1,σ2 k−1)=ξkNk(x:μk,σ2 k)・・・(3)
図6に示すように、この例では、約0.25秒が閾値Tt1として特定される。この場合、この例では、適正範囲Tfの最小値としての閾値Tt1を特定し、適正範囲Tfの最大値を規定しない。したがって、この例では、閾値Tt1以上の範囲が適正範囲Tfとなる。
Specifically, the
ξ k-1 N k-1 (x: μ k-1 , σ 2 k-1 ) = ξ k N k (x: μ k , σ 2 k ) ... (3)
As shown in FIG. 6, in this example, about 0.25 seconds is specified as the threshold Tt1. In this case, in this example, the threshold value Tt1 as the minimum value of the appropriate range Tf is specified, and the maximum value of the appropriate range Tf is not specified. Therefore, in this example, the range of the threshold value Tt1 or more is the appropriate range Tf.
次いで、処理部16は、特定した閾値Tt1を記憶部14に記憶させて、特定処理を終了する。
Next, the
次に、判定装置1を用いて判定対象者100についての嚥下機能判定を行う方法について説明する。
Next, a method of determining the swallowing function of the determination target person 100 using the
まず、被験者300を対象とした測定パラメータの測定と同じ手順で、判定対象者100についての測定パラメータを測定する。次いで、処理部16に算出処理を実行させる。続いて、操作部13を操作して、処理部16に嚥下機能判定を実行させる。この嚥下機能判定では、処理部16は、記憶部14から閾値Tt1を読み出し、次いで、算出処理で算出した活動時間Taが、閾値Tt1以上であるか否か(適正範囲Tf内であるか否か)を判別する。この場合、処理部16は、活動時間Taが、閾値Tt1未満である(適正範囲Tf内ではない)と判別したときには、嚥下機能判定を行うことなく、閾値Tt1未満であること(活動時間Taを判別に用いることが不適切であること)を表示部15に表示させる。
First, the measurement parameter for the determination target person 100 is measured by the same procedure as the measurement of the measurement parameter for the subject 300. Next, the
一方、処理部16は、活動時間Taが、閾値Tt1以上である(適正範囲Tf内である)と判別したときには、活動時間Taと予め決められた判定基準時間とを比較して、判定対象者100が嚥下機能低下者(嚥下の機能が低下している人)であるか嚥下機能正常者(嚥下の機能が低下していない人)であるかを判定する。次いで、処理部16は、判定結果を表示部15に表示させて、嚥下機能判定を終了する。
On the other hand, when the
このように、この処理装置、判定装置1および適正範囲特定方法によれば、複数回測定した電圧の経時変化(測定パラメータ)に基づいてそれぞれ算出した複数の活動時間Ta(判定用パラメータ)を統計処理して得た処理結果に基づいて適正範囲Tfの最小値とする閾値Tt1を特定することにより、嚥下に関する事項の判定に用いる活動時間Taの適正範囲Tfを確実に特定することができる。このため、この処理装置、判定装置1および適正範囲特定方法によれば、算出した活動時間Taを嚥下に関する事項の判定に用いることが適正であるか否かを判別することが困難な状況、(例えば、適正であるか否かを判別可能な熟練者が存在しない状況)においても、適正範囲Tfと活動時間Taとを比較することで活動時間Taを嚥下に関する事項の判定に用いることが適正であるか否かを確実かつ容易に判別することができる結果、嚥下に関する事項の判定を正確に行うことができる。
As described above, according to the processing device, the
また、この処理装置、判定装置1および適正範囲特定方法によれば、各活動時間Taの混合ガウス分布を求める処理を統計処理として実行し、処理結果としての混合ガウス分布から得た結果に基づいて閾値Tt1を特定することにより、適正範囲Tfの最小値として信頼性の高い閾値Tt1を特定することができる。
Further, according to this processing device, the
また、この処理装置、判定装置1および適正範囲特定方法によれば、混合ガウス分布における混合比ξiが最大の分布kの確率密度分布p(x)と、分布kに隣接する分布であって平均値μk−1が分布kの平均値μkよりも小さい分布k−1の確率密度分布p(x)とが等しくなる活動時間Taのうちの、分布k−1の平均値μk−1と分布kの平均値μkとの間に位置する活動時間Taを閾値Tt1として特定することにより、適正範囲Tfの最小値としてより信頼性の高い閾値Tt1を特定することができる。
Further, according to this processing device, the
なお、判定装置および判定方法は、上記の構成および方法に限定されず、適宜変更することができる。例えば、混合ガウス分布における混合比ξiが最大の分布kの確率密度分布p(x)と、分布kに隣接する分布であって平均値μk−1が分布kの平均値μkよりも小さい分布k−1の確率密度分布p(x)とが等しくなる活動時間Taのうちの、分布k-1の平均値μk−1と分布kの平均値μkとの間の活動時間Taを閾値Tt1として特定する例について上記したが、混合ガウス分布における混合比ξiが最大の分布kに隣接する分布であって平均値μk−1が分布kの平均値μkよりも小さい分布k−1の平均値μk−1を閾値Tt1として特定する構成および方法を採用することもできる。 The determination device and determination method are not limited to the above configurations and methods, and can be changed as appropriate. For example, the probability density distribution p (x) having the maximum mixing ratio ξ i in the mixed Gaussian distribution and the distribution adjacent to the distribution k whose mean value μ k-1 is larger than the mean value μ k of the distribution k. Of the activity time Ta at which the probability density distribution p (x) of the small distribution k-1 is equal, the activity time Ta between the mean value μ k-1 of the distribution k -1 and the mean value μ k of the distribution k Was described above as an example of specifying as the threshold value Tt1, but the distribution in which the mixing ratio ξ i in the mixed Gaussian distribution is adjacent to the maximum distribution k and the mean value μ k-1 is smaller than the mean value μ k of the distribution k. It is also possible to adopt a configuration and method in which the mean value μ k-1 of k-1 is specified as the threshold value Tt1.
また、混合ガウス分布を求める処理以外の他の統計処理によって閾値Tt1を特定する構成および方法を採用することもできる。例えば、算出した全ての活動時間Taの平均値μと標準偏差σから計算したμ−σを閾値Tt1とする構成および方法を採用することができる。また、データ群の中のある値を対象に外れ値であるかの判断を行う手法であるSmirnov‐Grubbs(SG)Testによって閾値Tt1を特定する構成および方法を採用することもできる。 Further, a configuration and a method for specifying the threshold value Tt1 by statistical processing other than the processing for obtaining a mixed Gaussian distribution can also be adopted. For example, a configuration and method in which the threshold value Tt1 is set to μ−σ calculated from the average value μ of all the calculated activity time Tas and the standard deviation σ can be adopted. Further, it is also possible to adopt a configuration and a method of specifying the threshold value Tt1 by the Smirnov-Grubbs (SG) Test, which is a method of determining whether or not a certain value in the data group is an outlier.
また、上記の構成および方法では、適正範囲Tfの最小値としての閾値Tt1だけを特定しているが、複数の活動時間Taを統計処理して得た処理結果に基づいて適正範囲Tfの最大値としての閾値Tt2(第2閾値に相当する)を特定して、活動時間Taの値が閾値Tt1以上で閾値Tt2以下の範囲を適正範囲Tfとする構成および方法を採用することができる。この構成および方法によれば、極端に短い活動時間Taおよび極端に長い活動時間Taの双方を、判定に用いる活動時間Taから除外する(フィルタリングを行う)ことが可能な適正範囲Tfを特定することができる(適正範囲Tfを厳格に規定することができる)ため、活動時間Taを嚥下に関する事項の判定に用いることが適正であるか否かをより確実に判別することができる。 Further, in the above configuration and method, only the threshold value Tt1 as the minimum value of the appropriate range Tf is specified, but the maximum value of the appropriate range Tf is based on the processing result obtained by statistically processing a plurality of activity time Tas. A configuration and method can be adopted in which the threshold value Tt2 (corresponding to the second threshold value) is specified, and the range in which the value of the activity time Ta is equal to or greater than the threshold value Tt1 and equal to or less than the threshold value Tt2 is set as the appropriate range Tf. According to this configuration and method, an appropriate range Tf that can exclude (filter) both extremely short activity time Ta and extremely long activity time Ta from the activity time Ta used for determination is specified. (The appropriate range Tf can be strictly defined), so that it is possible to more reliably determine whether or not it is appropriate to use the activity time Ta for determining matters related to swallowing.
また、上記した閾値Tt2を特定する際に、各活動時間Taの混合ガウス分布を求める処理を統計処理として実行し、処理結果としての混合ガウス分布から得た結果に基づいて閾値Tt2を特定することができる。この構成および方法によれば、適正範囲Tfの最大値として信頼性の高い閾値Tt2を特定することができる。 Further, when specifying the threshold value Tt2 described above, a process of obtaining a mixed Gaussian distribution of each activity time Ta is executed as a statistical process, and the threshold value Tt2 is specified based on the result obtained from the mixed Gaussian distribution as the processing result. Can be done. According to this configuration and method, a highly reliable threshold value Tt2 can be specified as the maximum value of the appropriate range Tf.
また、混合ガウス分布から得た結果に基づいて閾値Tt2を特定する際に、混合ガウス分布における混合比ξiが最大の分布kの確率密度分布p(x)と、分布kに隣接する分布であって平均値μk+1が分布kの平均値μkよりも大きい分布k+1(第3分布に相当する)の確率密度分布p(x)とが等しくなる活動時間Taのうちの、分布kの平均値μkと分布k+1の平均値μk+1との間の活動時間Taを閾値Tt2として特定することができる。この構成および方法によれば、適正範囲Tfの最大値としてより信頼性の高い閾値Tt2を特定することができる。 Also, when specifying the threshold Tt2 based on the results obtained from the Gaussian mixture, a probability density distribution p of the largest distribution k mixing ratio xi] i is the Gaussian mixture (x), a distributed adjacent to distribution k The mean of the distribution k of the activity time Ta at which the mean value μ k + 1 is equal to the probability density distribution p (x) of the distribution k + 1 (corresponding to the third distribution) that is larger than the mean value μ k of the distribution k. The activity time Ta between the value μ k and the mean value μ k + 1 of the distribution k + 1 can be specified as the threshold Tt2. According to this configuration and method, a more reliable threshold value Tt2 can be specified as the maximum value of the appropriate range Tf.
また、閾値Tt2を特定する際に、分布k+1の平均値μk+1を閾値Tt2として特定する構成および方法を採用することもできる。また、上記した閾値Tt1の特定と同様にして、混合ガウス分布を求める処理以外の他の統計処理によって閾値Tt2を特定する構成および方法を採用することもできる。例えば、算出した全ての活動時間Taの平均値μと標準偏差σから計算したμ+σを閾値Tt2とする構成および方法を採用することができる。また、Smirnov‐Grubbs(SG)Testによって閾値Tt2を特定する構成および方法を採用することもできる。 Further, when specifying the threshold value Tt2, a configuration and a method of specifying the average value μ k + 1 of the distribution k + 1 as the threshold value Tt2 can also be adopted. Further, similarly to the above-mentioned specification of the threshold value Tt1, a configuration and a method for specifying the threshold value Tt2 by statistical processing other than the processing for obtaining the mixed Gaussian distribution can also be adopted. For example, it is possible to adopt a configuration and method in which the threshold value Tt2 is set to μ + σ calculated from the average value μ of all the calculated activity time Tas and the standard deviation σ. It is also possible to adopt a configuration and method for specifying the threshold value Tt2 by the Smirnov-Grubbs (SG) Test.
また、センサシート11に配設する筋電図電極22(センサ)の数は、上記した構成で例示した8つに限定されず、任意に規定することができる。また、測定パラメータとして測定した電圧の経時変化に基づいて判定用パラメータとしての活動時間Taを算出する例について上記したが、センサとしての振動ピックアップを用いて測定パラメータとしての振動に基づいて判定用パラメータとしての振幅や加速度を算出する構成および方法を採用することもできる。
Further, the number of electromyographic electrodes 22 (sensors) arranged on the
また、判定装置1を用いて嚥下に関する事項としての嚥下機能判定を行う例について上記したが、嚥下に関する事項として、判定対象の飲食物がが嚥下容易飲食物(嚥下が容易な飲食物)であるか嚥下困難飲食物(嚥下が困難な飲食物)であるかの判定を判定装置1を用いて行うこともできる。
Further, the example of determining the swallowing function as a matter related to swallowing using the
1 判定装置
12 マイクロフォン
14 記憶部
16 処理部
22 筋電図電極
100 判定対象者
300 被験者
k 分布
k−1 分布
k+1 分布
Ne 頸部
p(x) 確率密度分布
Ta 活動時間
Tf 適正範囲
Tt1 閾値
Tt2 閾値
μi 平均値
ξi 混合比
1
Claims (7)
前記処理部は、複数回測定した前記測定パラメータに基づいてそれぞれ算出した複数の前記判定用パラメータを統計処理して得た処理結果に基づいて前記適正範囲の最小値とする第1閾値を特定し、前記判定用パラメータの値が前記第1閾値以上の範囲を前記適正範囲として特定する処理装置であって、
前記処理部は、前記各判定用パラメータの混合ガウス分布を求める処理を前記統計処理として実行し、前記処理結果としての前記混合ガウス分布から得た結果に基づいて前記第1閾値を特定する処理装置。 When the value of the judgment parameter calculated based on the measurement parameter measured by attaching the sensor to the human neck is within the proper range, the appropriate range when judging matters related to swallowing using the judgment parameter Equipped with a processing unit to identify
The processing unit specifies a first threshold value as the minimum value of the appropriate range based on the processing result obtained by statistically processing a plurality of the determination parameters calculated based on the measurement parameters measured a plurality of times. A processing device that specifies a range in which the value of the determination parameter is equal to or greater than the first threshold value as the appropriate range .
The processing unit executes a process of obtaining a mixed Gaussian distribution of each determination parameter as the statistical process, and specifies the first threshold value based on the result obtained from the mixed Gaussian distribution as the processing result. ..
前記処理部に対して、複数回測定した前記測定パラメータに基づいてそれぞれ算出した複数の前記判定用パラメータを統計処理して得た処理結果に基づいて前記適正範囲の最小値とする第1閾値を特定させると共に前記判定用パラメータの値が前記第1閾値以上の範囲を前記適正範囲として特定させ、かつ前記各判定用パラメータの混合ガウス分布を求める処理を前記統計処理として実行させると共に前記処理結果としての前記混合ガウス分布から得た結果に基づいて前記第1閾値を特定させる適正範囲特定方法。 When the value of the judgment parameter calculated based on the measurement parameter measured by attaching the sensor to the human neck is within the proper range, the appropriate range when judging the matter related to swallowing using the judgment parameter a appropriate range specification method Ru is specific to the processing unit in the processing apparatus according to any one of claims 1 to 5,
A first threshold value, which is the minimum value in the appropriate range, is set for the processing unit based on the processing results obtained by statistically processing a plurality of the determination parameters calculated based on the measurement parameters measured a plurality of times. A process of specifying and specifying a range in which the value of the determination parameter is equal to or greater than the first threshold value as the appropriate range and obtaining a mixed Gaussian distribution of each determination parameter is executed as the statistical process and as the processing result. An appropriate range specifying method for specifying the first threshold value based on the result obtained from the mixed Gaussian distribution .
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