CN113194840A - 脑疾病的诊断装置 - Google Patents
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Abstract
本发明的课题是提供一种装置,其可通过观测瞳孔径,从而进行脑疾病的诊断。本发明的解决手段是一种脑疾病的诊断装置,其具有显示图像控制部(3)、拍摄部(5)及判定部(7),显示图像控制部(3)基于第一图案而使显示于显示部的显示图像变化,拍摄部(5)拍摄视觉确认显示图像的用户的瞳孔,判定部(7)使用拍摄部所拍摄的用户的瞳孔大小的经时变化的图案及第一图案,从而判定用户是否罹患脑疾病。
Description
技术领域
本发明涉及一种脑疾病的诊断装置。更详细而言,本发明涉及一种脑疾病的诊断装置,其利用用户观看一图案的影像时的用户的瞳孔变化,从而诊断所述用户是否罹患脑疾病。
背景技术
国际公开WO2017-057631号手册中已记载视觉确认者感情判定装置。只要使用上述公报所记载的装置,便可排除用户的呼吸、环境明暗的影响、用户的脉搏等的影响,而拍摄用户的瞳孔,并判定用户的感情。
期望开发一种新装置,其使用如上述装置般可拍摄用户的瞳孔的装置。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:国际公开WO2017-057631号手册
发明内容
发明所欲解决的课题
本发明目的在于提供可观察瞳孔的装置的新用途。具体而言,本发明目的在于提供一种装置,其可通过观测瞳孔径,从而进行脑疾病的诊断。
解决课题的技术方案
本发明基本上是基于下述发现,亦即,使显示图像变化时,具有脑障碍的用户的瞳孔变化情形会与健康者不同。
本说明书所揭示的多个方案之一(第一方案)涉及脑疾病的诊断装置。
此脑疾病的诊断装置1具有:显示图像控制部3、拍摄部5及判定部7。
显示图像控制部3是用于基于第一图案而使显示于显示部的显示图像变化的要素。
拍摄部5是用于拍摄视觉确认显示图像的用户的瞳孔的要素。
判定部7是用于使用拍摄部所拍摄的用户的瞳孔大小的经时变化的图案及第一图案,从而判定用户是否罹患脑疾病的要素。
此脑疾病的诊断装置1中,显示图像控制部3基于事先存储的第一图案而使显示于显示部的显示图像变化。
而且,拍摄部5拍摄视觉确认显示图像的用户的瞳孔。
判定部7接受拍摄部5所拍摄的包含用户的瞳孔的影像。而且,判定部7求出拍摄部所拍摄的用户的瞳孔大小的经时变化的图案,并使用所述经时变化的图案及第一图案,从而判定用户是否罹患脑疾病。例如,用户的瞳孔大小的经时变化的图案与第一图案之间有相关性时,可判断用户为健康者。用户的瞳孔大小的经时变化的图案优选为包含优势眼及非优势眼的瞳孔大小的差的经时变化的图案。
此装置可为脑疾病的诊断装置,其具有:显示图像控制部,其基于第一图案而使显示于显示部的显示图像变化,所述第一图案基于预定的时间模式而变动;拍摄部,其拍摄视觉确认显示图像的用户的瞳孔;及判定部,其使用拍摄部所拍摄的用户的瞳孔大小的经时变化的图案及第一图案的关于预定的时间模式的信息,从而判定用户是否罹患脑疾病。
第一图案是例如亮度、色彩及明度中的任一个或两个以上会基于预定的时间模式而变动者。第一图案的具体例是周期性改变的白画面及黑画面。此装置优选为更具有存储用户的年龄信息的年龄存储部。而且,显示画面控制部3优选为基于年龄存储部所存储的用户的年龄信息而控制预定的时间模式者。
脑疾病的例子是癫痫、神经退行性疾病、神经干细胞疾病、神经祖细胞疾病、缺血性疾病、神经性外伤、情绪障碍、神经精神疾病、视网膜退行性疾病、视网膜损伤/外伤、认知/学习/记忆障碍、阿尔茨海默病、轻度认知障碍(MCI)、帕金森病、帕金森综合征、亨廷顿病、肌萎缩性侧索硬化症、缺血性中风、创伤性脑损伤、抑郁症、双相抑郁症/障碍、慢性疲労综合征、焦虑综合征/障碍、自闭症或阿斯伯格综合征。此装置优选为根据经机器学习的预测算法从而进行所述脑疾病的诊断的脑疾病的诊断装置。
发明效果
根据本发明,可提供一种装置,其仅使用较简便的装置(例如,可拍摄瞳孔的装置及计算机),就可诊断用户是否罹患脑疾病、脑疾病是否为重度、是罹患风险是否高等等。
附图说明
图1-1是用于说明脑疾病的诊断装置的构成的概念图。
图1-2是用于说明脑疾病的诊断装置的构成的概念图。
图2是表示第一图案的例子的概念图。图2(a)表示每隔特定的时间便交互显示白画面及黑画面者。图2(b)表示利用特定的图案而显示白画面、影像画面及预定亮度的画面的例子。
图3是取代图面来表示实施例中的瞳孔变化与图案变化的图表。图3(a)是表示健康者的瞳孔变化与图案显示的概念图。另一方面,图3(b)是表示罹患帕金森病的患者的瞳孔变化与图案显示的概念图。
图4是表示用于取得基本瞳孔值的显示画面的控制例的概念图。
图5是表示取得基本瞳孔值时的失败(NG)例(上图)及成功(OK)例(下图)的例子。
图6是取代图面来表示每隔1秒显示黑及白并测定瞳孔径的变化时的瞳孔径的变化的图表。
图7是取代图面来表示每隔3秒显示黑及白并测定瞳孔径的变化时的瞳孔径的变化的图表。
图8是表示最大瞳孔径与最小瞳孔径的差的测定结果的图。
图9是取代图面来表示健康者的瞳孔变化的情形的图表。
图10是取代图面来表示罹患脑疾病的患者的瞳孔变化的情形的图表。
图11是取代图面来表示瞳孔变化的情形的图表。
具体实施方式
以下,以下使用附图说明用于实施本发明的方式。本发明不受限于以下说明的方式,也包含本领域技术人员由以下方式于所能够理解的范围内进行适当修正者。
本说明书所揭示的多个方案中之一(第一方案)涉及脑疾病的诊断装置。脑疾病的诊断装置是使用计算机的装置,所述计算器用于判定用户是否罹患脑疾病、脑疾病的程度是否为重度、罹患风险是否高之中的任一项以上。
脑疾病的例子是癫痫、神经退行性疾病、神经干细胞疾病、神经祖细胞疾病、缺血性疾病、神经性外伤、情绪障碍、神经精神疾病、视网膜退行性疾病、视网膜损伤/外伤、认知/学习/记忆障碍、阿尔茨海默病、轻度认知障碍(MCI)、帕金森病、帕金森综合征、亨廷顿病、肌萎缩性侧索硬化症、缺血性中风、创伤性脑损伤、抑郁症、双相抑郁症/障碍、慢性疲労综合征、焦虑综合征/障碍、自闭症或阿斯伯格综合征。
图1-1是用于说明脑疾病的诊断装置的构成的概念图。如图1-1所示,此脑疾病的诊断装置1具有显示图像控制部3、拍摄部5及判定部7。显示图像控制部3是用于基于第一图案而使显示于显示部的显示图像变化的要素。显示部的例子是监视器、屏幕及投影墙。
此装置可通过摄像机等拍摄装置及可进行信息交换的计算机而实现。由摄像机等所得的拍摄信息也可通过电缆等而输入计算机。并且,拍摄信息也可通过无线而输入计算机。计算机包含输入输出部、控制部、运算部及存储部,各要素可通过总线等而进行信息的收发。而且,计算机将所输入的信息存储于存储部。并且,计算机的控制部读取存储于存储部的控制程序,使用所输入的信息或存储于存储部的信息,而于运算部进行各种运算。而且,运算结果会适当地存储于存储部,且通过输入输出部而适当地输出。
第一图案是例如亮度、色彩及明度中的任一个或两个以上会基于预定的时间模式而变动者。图案包含两种类的画面(影像)时,切换频率的例子可为1秒以上且10秒以下,也可为2秒以上且6秒以下,也可为2秒以上且5秒以下。切换也可是每隔特定的时间。并且,第一画面(例如白画面)与第二画面(例如黑画面)可分别每隔不同的秒数而进行切换。此图案例如也可为切换3种类以上的画面者。
图2是表示第一图案的例子的概念图。图2(a)表示每隔特定的时间便交互显示白画面及黑画面者。图2(b)表示利用特定的图案而显示白画面、影像画面及预定亮度的画面的例子者。
拍摄部5是用于拍摄视觉确认显示图像的用户的瞳孔的要素。因国际公开WO2017-057631号手册(专利文献1)中已记载包含摄像机等拍摄部的瞳孔径测量器,所以也可使用瞳孔径测量器。
图1-2是用于说明脑疾病的诊断装置的构成的概念图。拍摄部5包含三个拍摄要素。在此例中,包含:中央的摄像机(拍摄元件)5a及其两端的摄像机(拍摄元件)5b、5c。在此例中,通过摄像机5b及摄像机5c,利用图像识别而追随一边的眼球,使用摄像机5b与摄像机5c之间的距离及与眼球的角度,通过三角测量,从而计算出从摄像机5b与摄像机5c的正中间的摄像机5a到眼球的距离。利用5a所拍摄的瞳孔径会因距离而大小不同,因此要通过5a所拍摄的瞳孔径与5a的距离校正瞳孔径的测定值。藉此,即便脸稍微移动,也可求出正确的瞳孔径。
瞳孔是眼球的中央部分中光会通过的区域。瞳孔会受光等的影响而改变大小。另一方面,瞳孔与瞳孔的周围部分的虹膜的颜色不同。因此,拍摄一用户的多个眼球像,分析大小变化的区域,并存储所述部分的颜色(色宽)。如此一来,可存储所述用户的瞳孔色。然后,拍摄包含所述用户的瞳孔的影像,并分析色调。于是,连续存在有颜色的区域。所述区域中,大约位于中央的区域或与先前的瞳孔颜色一致的区域就是瞳孔的区域,可测定其瞳孔径。
判定部7是用于使用拍摄部所拍摄的用户的瞳孔大小的经时变化的图案及第一图案,从而判定用户是否罹患脑疾病的要素。
判定部7例如基于上述算法而经时地求出用户的瞳孔的大小。而且,判定部7针对一时间内的用户的瞳孔的大小变化,而分析变化瞳孔。例如,针对在一时间内的用户的瞳孔的大小,求出是否呈现增加倾向、是否呈现减少倾向、变化量是否有特定幅度。如此一来,判定部可分析用户的瞳孔的大小的变化状况。
并且,判定部7求出在一时间内的用户的瞳孔的最大值与最小值,进一步求出其差Δ。此瞳孔可为优势眼及非优势眼中任一者,也可为两者。而且,求出从最大值到特定范围(例如0.2mmΔ以上且0.5mmΔ的范围)的部分(上部分)、及从最小值到特定范围(例如0.2mmΔ以上且0.5mmΔ的范围)的部分(下部分)中的任一者或两者,并考虑上部分与下部分中的任一者或两者的出现频率是否与第一图案有相关性。例如,若下部分是以与第一图案的变化频率相同的频率(或偏差特定时间以内)出现,便可判断所述用户为健康者。此处理是从拍摄部所拍摄的影像,通过图像分析挑出用户的瞳孔部分。而且,针对图像所包含的左右两个瞳孔部分,求出相对的大小,并存储于存储部。运算部读取存储于存储部的左右个别的瞳孔的大小的信息,并求出其等的经时变化。如此一来,控制部可分析瞳孔大小给出最大值的时间与给出最小值的时间、瞳孔大小变大的时间区域及瞳孔大小变小的时间区域,以及瞳孔大小的变动为特定范围的时间区域。若如此进行,便可求出瞳孔大小的最大值及最小值、求出瞳孔大小的经时变化的图案。
并且,若上述的用户的瞳孔的经时变化与第一图案的相关性低,便可判定脑疾病的程度变高,若相关系数等指标为特定范围,便可判定有罹患脑疾病的风险。
用户的瞳孔大小的经时变化的图案优选为包含优势眼及非优势眼的瞳孔大小的差的经时变化的图案。此装置可将从暗画面变化为亮画面后,对应于显示亮画面的状况的瞳孔大小平均值较大的眼睛作为优势眼。也可利用手的拇指与食指扣成圆,用两眼观看目标物,并把目标物放入手指所圈出的圆中。接着,于此情况下轮流闭上单眼,并用打开的单眼观看对象物,将进入圆中的眼睛作为优势眼。相反地,也可将未进入圆中的眼睛作为非优势眼。一般而言,视觉确认亮画面的状况的眼睛瞳孔会变小。因此,可掌握用户是观看到暗画面或是观看到亮画面。另一方面,因即使画面改变,瞳孔的大小变化也会有滞后(时间延迟:延迟),所以对应于显示亮画面的状况的瞳孔的大小,有即使在画面本身变成亮的状况瞳孔径的变化也无法跟上的状态。画面本身由暗状态变化成亮状况时,一会儿后,瞳孔径会从较大状态变化成较小状态,但也包含所述瞳孔的变化经过。
计算机可于存储部存储各种疾病及与其对应的瞳孔的变化。并且,计算机可针对多个疾病拍摄多个患者的瞳孔的变化,并机器学习各疾病与瞳孔的变化的经时变化,然后预先构建各种疾病与瞳孔的经时变化的相关资料库。如此一来,判定部7可使用包含拍摄部5所拍摄的用户的瞳孔的影像,求出用户的瞳孔的经时变化,通过图案化,从而诊断所述用户是否罹患脑疾病、脑疾病是否为重度、罹患风险是否高等等。
此装置优选为进一步具有存储用户的年龄信息的年龄存储部9。而且,显示画面控制部3优选为基于年龄存储部所存储的用户的年龄信息而控制预定的时间模式。这是基于下述实验结果,亦即,用户(受验者)年龄愈高,愈容易对短的画面秒数的变化表现出反应异常。例如,将用户的年龄倒数作为系数,乘以显示间隔时间,从而控制成愈高龄的用户,切换显示的时间间隔愈短,或者至少,对于特定年龄以上的用户,优选为除了通常的显示模式以外,也准备以短时间切换显示的短时间切换模式。计算机从年龄存储部读取用户的年龄相关信息,并从存储部读取临界值,比较年龄与临界值,若用户的年龄超过临界值,便设为短时间切换模式,或者至少控制成也显示短时间切换模式即可。此外,此装置可进一步具有进行各种处理(例如机器学习处理)等的信息处理部11。
此脑疾病的诊断装置1中,显示图像控制部3是基于事前存储的第一图案而使显示于显示部的显示图像变化。
而且,拍摄部5拍摄视觉确认显示图像的用户的瞳孔。
判定部7接受拍摄部5所拍摄的包含用户的瞳孔的影像。而且,判定部7求出拍摄部所拍摄的用户的瞳孔大小的经时变化的图案,使用所述经时变化的图案及第一图案,从而判定用户是否罹患脑疾病。判定部7优选为进一步进行脑疾病是否为重度、罹患风险是否高等等的诊断。此装置优选为根据经机器学习的预测算法从而进行所述脑疾病的诊断的脑疾病的诊断装置。将个别的脑疾病的瞳孔的经时变化的相关资料输入***。然后,将所输入的各种资料进行机器学习,从而可分析各疾病与经时变化的图案、第一图案的相关性等。如此一来,可获得经机器学习的预测算法。然后,通过使用经机器学习的预测算法,从而可进行脑疾病的各疾病的诊断。通过进一步重复机器学习,从而可学习各个疾病的瞳孔径的变化的图案,并预测各个脑疾病。
本说明书也提供使计算机作为以下装置发挥功能的程序:
亦即,
基于第一图案而使显示于显示部的显示图像变化的装置;
接受拍摄部所拍摄的视觉确认显示图像的用户的瞳孔的拍摄图像的装置;及
用于使用所接受的瞳孔的拍摄图像,求出拍摄部所拍摄的用户的瞳孔大小的经时变化的图案,使用所求出的瞳孔大小的经时变化的图案及第一图案,从而判定用户是否罹患脑疾病的装置。
此程序也可为使计算机进一步实现上述脑疾病的诊断装置的各功能者。
本说明书也提供使计算机进行以下工序的程序:
亦即,
基于第一图案而使显示于显示部的显示图像变化的工序;
接受拍摄部所拍摄的视觉确认显示图像的用户的瞳孔的拍摄图像的工序;及
使用所接受的瞳孔的拍摄图像,求出拍摄部所拍摄的用户的瞳孔大小的经时变化的图案,使用所求出的瞳孔大小的经时变化的图案及第一图案,从而判定用户是否罹患脑疾病的工序。
此程序也可为使计算机进一步实现上述脑疾病的诊断装置的各功能者。
此程序例如通过安装于智能手机等移动终端设备、游戏机上,从而可使用智能手机等而提供简易的脑诊断工具。
本说明书也可为已存储上述程序的可供计算机读取的信息记录介质。信息记录介质的例子是CD-ROM、DVD、记忆棒。
[实施例1]
以下使用实施例具体地说明本发明。本发明并不受限于以下的实施例。
将计算机设定成在实验开始后监视器会每隔3秒地显示白画面及黑画面。并且,准备可拍摄对象的瞳孔的摄像机。并且,以可由拍摄图像分析对象的瞳孔的变化的方式编定程序。此外,在此例中,设定成可求出对象的瞳孔径的绝对大小。
图3是取代图面来表示实施例中的瞳孔变化与图案变化的图表。图3(a)是表示健康者的瞳孔变化与图案显示的概念图。另一方面,图3(b)是表示罹患帕金森病的患者的瞳孔变化与图案显示的概念图。
由图3(a)可知,健康者的显示图案的变化与瞳孔径的经时变化有相关性(瞳孔径大约以每3秒的周期变动)。
由图3(b)可知,罹患帕金森病的患者的显示图案的变化与瞳孔径的经时变化并无相关性。图表中,纵轴表示瞳孔径,横轴表示时间。
[实施例2]
左右的瞳孔径必定有某种程度的差。由实验结果可知,在统计学上,若此差大,则罹患特定疾病的可能性高。并且,由实验结果可知,在统计学上,瞳孔会随着年龄增加而变小(愈高龄者通常瞳孔径愈小。摆动幅度愈少)。一般推测优势眼(惯用眼)的瞳孔径较大。优势眼(惯用眼)在观看一物体时会先到达,非优势眼较慢且是为了立体视觉而追随。在基本瞳孔值判定中,假设从暗画面看到亮画面时,平均瞳孔值较大者为惯用眼。由实验结果可知,罹患特定脑疾病的患者在亮适应时间与暗适应时间的变化时,控制瞳孔径的自律神经「交感神经(扩大、暗画面)、副交感神经(缩瞳、亮画面)」在短时间内可见异常变化。并且,也可知就时间上来说,愈高龄越容易对短的画面秒数的变化表现出反应异常。
在比较万人的资料时,因获得基本瞳孔值,所以能被认为是可比较的资料。
在优势眼与非优势眼的变化(对视线位置的追随差)/优势眼与非优势眼观看明暗画面时的时间与瞳孔径的变化的组合中与健康者平均值的差异大时,可判定为异常(罹患特定疾病)。通过个别仔细检查,从而判断特定疾病的分析结果模式。
针对左右的瞳孔的大小不同,在成为原因的神经***疾病中,由至今为止的实验来看,除了脑神经疾病之外,还有交感神经***或副交感神经***(自律神经***)的部分异常。在脑疾病中,除了中风、脑出血(自然出血或因头部外伤所造成的出血)之外,虽然统计上的频率低,但也有特定的肿瘤或感染症等。会影响交感神经***的脑以外的疾病中,有头部或胸上部的肿瘤或受伤等。霍纳综合征是瞳孔收缩、眼皮下垂及异常的单眼周围出汗减少等三者组合的症状。不论原因,霍纳综合征是因与眼连接的交感神经***中断所引起。
图4是表示用于取得基本瞳孔值的显示画面的控制例的概念图。在此例中,首先,初期显示「虽亮度会改变但请不要移开视线」,并于预定期间显示各种颜色的画面。暗度比例变化为100%、75%、100%、75%、50%、25%、0%。初期显示以后的显示时间为7秒(初期显示)、7秒、19秒、12秒、12秒、12秒及12秒。
图5是表示取得基本瞳孔值时的失败(NG)例(上图)及成功(OK)例(下图)的例子。在上图的例子中,因相较于暗度为75%,在暗度为50%时的瞳孔径变大,所以判断为异常值。也就是说,控制部存储各图案的暗度及所测定的用户的瞳孔径的值。然后,对每个暗度的图案的值比较瞳孔径的值,在暗度的值小(亮度高)时,只要是瞳孔径的值变大者,则判定为异常。然后,输出为异常的旨意,再次进行检查。成功时,使用亮度100%的情形及0%的情形,从而可获得最大瞳孔径及最小瞳孔径的值。所获得的最大瞳孔径及最小瞳孔径的值适当地存储于存储部,并可用于之后的分析。此外,也可求取基本瞳孔值并进行分析,也可不求取基本瞳孔值,而使用当场获得的瞳孔值进行有无罹患脑疾病的分析。
[实施例3]
对健康者的用户以每隔1秒显示黑及白并测定瞳孔径的变化。将其结果显示于图6。图6是取代图面来表示每隔1秒显示黑及白并测定瞳孔径的变化时的瞳孔径的变化的图表。由图6可知,健康者的瞳孔径的值的变化会周期性地稳定变化。
[实施例4]
对健康者的用户以每隔3秒显示黑及白并测定瞳孔径的变化。将其结果显示于图7。图7是取代图面来表示每隔3秒显示黑及白并测定瞳孔径的变化时的瞳孔径的变化的图表。由图7可知,健康者的瞳孔径的值的变化会周期性地稳定变化。
[实施例5]
对多人求取最大瞳孔径与最小瞳孔径的差。图8是表示最大瞳孔径与最小瞳孔径的差的测定结果的图。如图8所示,可知年龄愈高,最大瞳孔径与最小瞳孔径的差愈小。由此,求取多个某一年龄的健康者的最大瞳孔径与最小瞳孔径的差并存储于存储部,读取所存储的差,求出平均值或分散等统计值,从而可求出在某一年龄中的差的基准值。并且,已知相较于健康者,罹患脑相关疾病的患者的上述差较小。因此,从存储部读取在某一年龄中的差的基准值与用户的年龄信息及所测定的差,比较在用户的年龄中的差的基准值与所测定的差的值,从而可判断用户是否有罹患脑相关疾病的疑虑。此时,例如,在上述实测值为上述基准值的预定比例以下时,可判断用户有罹患脑相关疾病的疑虑。此时,先将关于预定比例的数值存储于存储部,读取用户的差的实测值、在用户的年龄中的基准值及关于预定比例的数值,求取用户的差的实测值与在用户的年龄中的基准值的比,进行比较此比与关于预定比例的数值的运算,从而可判断用户是否有罹患脑相关疾病的疑虑。进一步,可使用瞳孔径的经时变化,判断是否罹患脑相关疾病,并可进一步考虑其程度。
[实施例6]
测定1秒间隔交互显示黑白画面30秒时的瞳孔径的变化。
图9是取代图面来表示健康者的瞳孔变化的情形的图表。图9是表示图8中的最上方的46岁男性(健康者)的瞳孔变化。
图10是取代图面来表示罹患脑疾病的患者的瞳孔变化的情形的图表。图10表示在图8中的第二位的76岁男性(患者)的瞳孔变化。在图10所示的例子中,从测定开始,最初瞳孔径比较性周期性地变化(下部扩大图),但到测定后半,瞳孔径的变化变成不为周期性。因此可知,失去周期性的时间点(瞳孔径的经时变化的图案)会依据特定疾病而有变化。并且,从此实施例可知,诊断所有脑相关疾病时,优选为例如进行10秒以上(10秒以上且10分钟以下、15秒以上且5分钟以下、或15秒以上且3分钟以下)的图案显示,并持续测定瞳孔径。
图11是取代图面来表示瞳孔变化的情形的图表。图11的上方表示在图8中的第三位的77岁男性(患者)的瞳孔变化。图11的中央表示在图8中的第四位的82岁女性(健康者)的瞳孔变化。图11的下方表示在图8中的第五位的84岁女性(患者)的瞳孔变化。如图11所示,健康者的瞳孔变化为周期性且稳定。另一方面,患者的瞳孔变化会反映罹患疾病的图案,并存在非周期性的部分。
产业上的可利用性
本发明能够被利用作为医疗设备,也能够被利用作为移动终端设备用的应用程序。
附图标记说明
1 脑疾病的诊断装置
3 显示图像控制部
5 拍摄部
7 判定部
11 年龄存储部
Claims (9)
1.一种脑疾病的诊断装置,其特征在于,具有:
显示图像控制部,其基于第一图案而使显示于显示部的显示图像变化,所述第一图案基于预定的时间模式而变动;
拍摄部,其拍摄视觉确认所述显示图像的用户的瞳孔;及
判定部,其使用所述拍摄部所拍摄的所述用户的瞳孔的大小的经时变化的图案及第一图案的关于所述预定的时间模式的信息,从而判定所述用户是否罹患脑疾病。
2.根据权利要求1所述的脑疾病的诊断装置,其特征在于,第一图案是亮度、色彩及明度中的任一个或两个以上会基于预定的时间模式而变动者。
3.根据权利要求2所述的脑疾病的诊断装置,其特征在于,更具有存储所述用户的年龄信息的年龄存储部,
所述显示画面控制部基于所述年龄存储部所存储的所述用户的年龄信息而控制所述预定的时间模式。
4.根据权利要求1所述的脑疾病的诊断装置,其特征在于,第一图案为周期性变化的白画面及黑画面。
5.根据权利要求1所述的脑疾病的诊断装置,其特征在于,所述用户的瞳孔的大小的经时变化的图案与第一图案的预定的时间模式之间有相关性时,判断所述用户为健康者。
6.根据权利要求1所述的脑疾病的诊断装置,其特征在于,所述用户的瞳孔的大小的经时变化的图案包含优势眼及非优势眼的瞳孔大小的差的经时变化的图案。
7.根据权利要求1所述的脑疾病的诊断装置,其特征在于,所述脑疾病为癫痫、神经退行性疾病、神经干细胞疾病、神经祖细胞疾病、缺血性疾病、神经性外伤、情绪障碍、神经精神疾病、视网膜退行性疾病、视网膜损伤/外伤、认知/学习/记忆障碍、阿尔茨海默病、轻度认知障碍(MCI)、帕金森病、帕金森综合征、亨廷顿病、肌萎缩性侧索硬化症、缺血性中风、创伤性脑损伤、抑郁症、双相抑郁症/障碍、慢性疲労综合征、焦虑综合征/障碍、自闭症或阿斯伯格综合征。
8.根据权利要求7所述的脑疾病的诊断装置,其特征在于,更包含:
经时变化图案输入部,其接受罹患各种脑疾病的患者的瞳孔大小的经时变化的图案亦即患者经时变化图案;及
经时变化的图案机器学习部,其基于所述患者经时变化图案,机器学习罹患各种脑疾病的患者的经时变化的图案,
所述判定部基于所述经时变化的图案机器学习部所学习的罹患各种脑疾病的患者的经时变化的图案,从而判定罹患成为对象的脑疾病。
9.根据权利要求7所述的脑疾病的诊断装置,其特征在于,根据经机器学习的预测算法从而进行所述脑疾病的诊断。
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