JP3720768B2 - 新生児および乳児の診断装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、新生児または乳児において生じることのある神経学的異常および／または筋疾患の有無を診断する新生児および乳児の診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
新生児および生後６ケ月程度までの乳児には、単純な反射運動とは理解できないＧｅｎｅｒａｌ Ｍｏｖｅｍｅｎｔ（以後、ＧＭと略称する）と呼ばれる自発運動がある。このＧＭは、新生児および乳児が、特に仰臥位の状態で機嫌のよいとき、四肢を含む全身に生じる運動であり、脳神経系および筋骨格系のダイナミックを反映していると考えられている。
【０００３】
人間に発症することのある神経学的異常および／または筋疾患は、明らかな症状が現出してからでは、効果的な治療を施すことのできないこともあり、早期発見早期治療が望まれている。前述した新生児および乳児のＧＭは、神経学的異常および／または筋疾患の評価に用いられる可能性を有すると考えられている。このような観点に基づき、新生児および乳児のＧＭを定量的に計測することを試みる先行技術が、たとえば多賀らによって開示されている（ＢＰＳＥ ２０００ 第１５回生体・生理工学シンポジウム論文集、ｐ１６５〜１６８）。この先行技術は、新生児または乳児（以後、被験児と総称することがある）の身体各部に複数個のマーカを貼着し、特定のストロボとフィルタを備える撮影装置によって前記マーカから反射した光のみを予め定められた時間にわたって撮影し、被験児の運動の軌跡を求めるというものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
前述した先行技術には、次のような問題がある。被験児の運動軌跡を求めるためには、少なくとも複数台のカメラ、ストロボおよびフィルタを備える撮影装置と映像解析装置とを必要とするように大掛かりな装置を準備しなければならないという問題がある。また被験児に貼着したマーカをカメラによって撮影しその軌跡を捉えるので、被験児の運動の状態によってはデータであるマーカの映像が欠損する場合を生じるという問題がある。
【０００５】
また人間の運動状態を把握する先行技術には、前述した身体各部に貼着したマーカを撮影する技術以外にも、たとえば特開平７−２５０８２２公報に開示される重心揺動計がある。
【０００６】
特開平７−２５０８２２公報に開示される重心揺動計は、立位姿勢にある被験者の体重である荷重を複数の荷重センサによって検出し、検出される各荷重を用いて被験者の重心位置を演算し、予め定められる時間内における重心移動の軌跡を求めるというものである。この重心揺動計は、主として被験者の重心変動を抑制しようとする意思と、実際の重心変動の軌跡とを比較して被験者自身および医師が運動機能の回復状態を把握するために用いられている。すなわち特開平７−２５０８２２公報に開示の技術は、重心揺動の軌跡を単に目視観察して被験者の意思との合致性を問うに過ぎないものであり、そこには運動状態から人間の神経学的な異常および／または筋疾患の判断を行うという技術思想を見出すことはできない。
【０００７】
本発明の目的は、簡単な構成で新生児および乳児における神経学的な異常および／または筋疾患の有無を判断することのできる新生児および乳児の診断装置を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明は、仰臥位または腹臥位の状態にある新生児または乳児の重量を検出する複数の重量検出センサと、
前記重量検出センサによって予め定められる一定時間ｔ１毎に検出される重量値を用い、前記複数の重量検出センサを含む仮想平面である２次元平面における新生児または乳児の重心位置を、前記一定時間ｔ１毎に演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、前記一定時間ｔ１毎に求められる重心位置が、予め定められる時間ｔ２内に前記２次元平面の同一座標上に繰返し出現する回数である重心位置度数を演算する重心位置度数演算手段とを備えるデータ演算手段と、
重心位置度数演算手段の出力に応答し、重心位置度数を予め定められる弁別レベルである度数Ｂ１でレベル弁別し、新生児または乳児に異常があるかを判断する判断手段と、
判断手段の出力に応答し、新生児または乳児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を表示する表示手段とを含むことを特徴とする新生児および乳児の診断装置である。
【００１３】
本発明に従えば、新生児または乳児の重心位置を一定時間ｔ１毎に演算し、演算される重心位置の予め定められる時間ｔ２内に２次元平面の同一座標上に繰返し出現する回数である重心位置度数を演算し、演算された重心位置の座標と重心位置度数の大小とに基づいて、新生児および乳児の神経学的な異常および／または筋疾患の有無を判断するので、容易に的確な診断をすることが可能になる。
【００１４】
また本発明は、仰臥位または腹臥位の状態にある新生児または乳児の重量を検出する複数の重量検出センサと、
前記重量検出センサによって予め定められる一定時間ｔ１毎に検出される重量値を用い、前記複数の重量検出センサを含む仮想平面である２次元平面における新生児または乳児の重心位置を、前記一定時間ｔ１毎に演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、予め定められる時間ｔ２内に前記２次元平面内で移動する重心位置の移動速度を前記予め定められる時間ｔ１毎に演算する重心移動速度演算手段と、重心移動速度演算手段の出力に応答し、予め定められる速度間隔で区分される各速度範囲毎の重心移動速度のデータ数である移動速度度数を演算する移動速度度数演算手段とを備えるデータ演算手段と、
移動速度度数演算手段の出力に応答し、移動速度度数を予め定められる弁別レベルである度数Ｃ１でレベル弁別し、新生児または乳児に異常があるかを判断する判断手段と、
判断手段の出力に応答し、新生児または乳児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を表示する表示手段とを含むことを特徴とする新生児および乳児の診断装置である。
【００１５】
本発明に従えば、新生児または乳児の重心位置を一定時間ｔ１毎に演算し、演算される重心位置が予め定められる時間ｔ２内に２次元平面内で移動する重心位置の移動速度を前記予め定められる時間ｔ１毎に演算し、演算された重心移動速度の大小とその分布とに基づいて、新生児および乳児の神経学的な異常および／または筋疾患の有無を判断するので、容易に的確な診断をすることが可能になる。
【００２２】
また本発明は、仰臥位または腹臥位の状態にある新生児または乳児の重量を検出する複数の重量検出センサと、
前記重量検出センサによって予め定められる一定時間ｔ１毎に検出される重量値を用い、前記複数の重量検出センサを含む仮想平面である２次元Ｘ−Ｙ平面における新生児または乳児の重心位置を、前記一定時間ｔ１毎に演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、前記一定時間ｔ１毎に求められる重心位置が、予め定められる時間ｔ２内に前記２次元平面内で移動した実績に基づいて、回帰直線を演算する回帰演算手段と、回帰演算手段の出力に応答し、回帰直線を新たなＸＮ軸とし、回帰直線に直交する軸を新たなＹＮ軸として重心位置のＸ−Ｙ座標値をＸＮ−ＹＮ座標系の座標値に変換する座標変換手段と、座標変換手段によって変換される新たなＸＮ−ＹＮ座標系における重心位置移動実績のＸＮ軸方向の最大値ＸＮｍａｘと最小値ＸＮｍｉｎとの差（＝ＸＮｍａｘ−ＸＮｍｉｎ）の絶対値Ｘｍｘと、重心位置移動実績のＹＮ軸方向の最大値ＹＮｍａｘと最小値ＹＮｍｉｎとの差（＝ＹＮｍａｘ−ＹＮｍｉｎ）の絶対値Ｙｍｘとの比である縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）を演算する縦横比演算手段とを備えるデータ演算手段と、
縦横比演算手段の出力に応答し、前記縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）を予め定められる弁別レベルＦ１でレベル弁別し、新生児または乳児に異常があるかを判断する判断手段と、
判断手段の出力に応答し、新生児または乳児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を表示する表示手段とを含むことを特徴とする新生児および乳児の診断装置である。
【００２３】
本発明に従えば、前記散布図から求められる縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）、すなわち散布図の形状の特徴に基づいて、新生児および乳児の神経学的な異常および／または筋疾患の有無を判断するので、容易に一層的確な診断をすることが可能になる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の実施の一形態である新生児および乳児の診断装置１の構成を簡略化して示す系統図であり、図２は図１の新生児および乳児の診断装置１に備えられるコット９を示す平面図である。
【００３１】
本実施の形態の新生児および乳児の診断装置１（以後、単に診断装置１と略称する）は、仰臥位または腹臥位の状態にある新生児または乳児（以後、この両者を総称して被験児２と呼ぶ）の重量を検出する複数の重量検出センサ３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ（本実施の形態では４つ、重量検出センサを総称する場合には添字を省いて表す）の設けられる検出部４と、重量検出センサ３によって予め定められる一定時間ｔ１毎に検出される重量値を用いて重量に関するデータを演算するデータ演算手段５と、データ演算手段５の出力に応答し、前記データによって新生児または乳児に異常があるかを判断する判断手段６と、判断手段６の出力に応答し、被験児２の異常の有無を表示する表示手段７とが設けられる制御表示部８とを含む。
【００３２】
検出部４は、被験児２を収容するコット９と、コット９を支持するワゴン１０とを含む。コット９は、略直方体の外形を有するたとえばアクリル樹脂製の中空容器であり、一面に開口部が形成され、その開口部から被験児２を内部空間に収容することができる。コット９の内部にはマット状の弾性部材で覆われた平板１１が設けられ、その平板１１上に前述した被験児２が仰臥位または腹臥位の状態で収容される。
【００３３】
ワゴン１０は、逆Ｊ字状に成形された４個の金属製パイプ１２が、平面からみて長方形状の台板１３の４隅に固着されて形成される。ワゴン１０の短辺方向に並立する前記金属製パイプ１２同志は、直状パイプ部材１４で連結され、長辺方向に並立する前記金属製パイプ１２同志は、型鋼部材１５で連結される。型鋼部材１５の上面（図１紙面上方側に向う面）に、前述した重量検出センサ３が設けられ、重量検出センサ３の上方側から前記コット９がワゴン１０に装着される。
【００３４】
なお、図２に示すように、コット９の平面図視した状態で、前記４つの重量検出センサ３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄは、コット９の４隅を支える形で設けられる。被験児２がコット９内に仰臥位におかれた状態で、右手位置に設けられる重量検出センサ３ａをＣＨ１と呼ぶことがあり、同様に左手位置の重量検出センサ３ｂをＣＨ２、右足位置の重量検出センサ３ｃをＣＨ３、左足位置の重量検出センサ３ｄをＣＨ４と呼ぶことがある。重量検出センサ３は、ケーブル１９によって制御表示部８に電気的に接続されるので、検出した重量値が制御表示部８に与えられる。
【００３５】
制御表示部８に備わるデータ演算手段５および判断手段６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を備えるマイクロコンピュータなどによって実現される処理回路１６である。表示手段７は、陰極線管または液晶ディスプレイなどによって実現され、処理回路１６からの出力に応答してデータ演算結果および判断結果を表示する。
【００３６】
また本実施の形態の診断装置１には、撮像装置１７がたとえば衝立１８などに支持されて設けられることも可能である。撮像装置１７は、光学カメラでも良くまたＣＣＤ（Charge Coupled Device）でも良い。撮像装置１７による映像情報は、ケーブル２０を通じて制御表示部８に与えられる。医師は、撮像装置１７によって得られる被験児２のＧＭの視覚データを診断に活用することができる。さらに診断装置１には、生体データ計測装置５０が設けられることも可能である。生体データ計測装置５０には被験児２の生体データを計測するセンサケーブル５１が接続され、計測された生体データはケーブル５２を通じて制御表示部８に与えられる。この生体データ計測装置５０によって被験児２の一般的な生体データ（体温、動脈血酸素飽和度など）を計測し、診断装置１による判断結果と合わせて、より正確な診断を行うことができる。
【００３７】
図３は、診断装置１の電気的構成を示すブロック図である。処理回路１６には、重量検出センサ３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ、撮像装置１７および生体データ計測装置５０からの出力が与えられるとともに、後述するデータ演算手段５に備わる各種の演算機能のうちから実行するべき機能を選択する機能選択手段２１からの出力が与えられる。機能選択手段２１は、制御表示部８と接続されるたとえばキーボードのキーと関連付けて各種の演算機能が選択されるように設定されてもよく、また表示手段７である陰極線管または液晶ディスプレイにタッチパネル方式で各種の演算機能が選択されるように設定されてもよい。
【００３８】
処理回路１６には、表示手段７およびメモリ２２が備えられるとともに、たとえば記録紙に表示手段７に表示内容を印字するプリンタ２３が接続される。メモリ２２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。ＲＯＭには、診断装置１が処理回路１６によって診断処理を実行するためのプログラムがストアされ、ＲＡＭには、データ演算結果および判断結果などが随時書込みおよび読出しされる。
【００３９】
まず被験児２の神経学的異常および／または筋疾患の評価の基礎データとされる診断装置１による被験児２の重心位置の演算方法について以下に説明する。コット９上に被験児２が乗載しない状態における各重量検出センサ３ａ〜３ｄによってそれぞれ計測される重量を、Ｗａ０〜Ｗｄ０で表し、コット９上に被験児２が乗載している状態における各重量検出センサ３ａ〜３ｄによってそれぞれ計測される重量を、Ｗａ１〜Ｗｄ１で表し、各重量検出センサ３ａ〜３ｄによってそれぞれ計測される被験児２の体重のみによる重量を、Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃ，Ｗｄで表すと、被験児２の重量Ｗは、式（１）によって求められる。
Ｗ＝Ｗａ＋Ｗｂ＋Ｗｃ＋Ｗｄ …（１）
ここで、Ｗａ＝Ｗａ１−Ｗａ０
Ｗｂ＝Ｗｂ１−Ｗｂ０
Ｗｃ＝Ｗｃ１−Ｗｃ０
Ｗｄ＝Ｗｄ１−Ｗｄ０
【００４０】
図４は、コット９の簡略化した平面図である。４つの重量検出センサ３を含む２次元平面を想定し、その２次元平面上においてコット９の長手方向をＸ軸とし、長手方向に垂直な方向をＹ軸とし、原点を０とすると、重心の位置（ＧＸ，ＧＹ）は、前記２次元平面内での位置である。コット９の長手方向の長さをＬｘとし、長手方向に垂直な幅方向の長さをＬｙとするとき、重心ＧのＸ方向の座標位置ＧＸとＹ軸の座標位置ＧＹとは、式（２）および式（３）で示される。
ＧＸ＝｛（Ｗａ＋Ｗｂ）／Ｗ｝・Ｌｘ−Ｌｘ／２ …（２）
ＧＹ＝｛（Ｗｂ＋Ｗｄ）／Ｗ｝・Ｌｙ−Ｌｙ／２ …（３）
【００４１】
この被験児２の重心位置（ＧＸ，ＧＹ）の演算は、前述したデータ演算手段５によって実行される。本実施の形態では、予め定められる一定時間ｔ１をたとえば１秒とし、予め定められる時間ｔ２をたとえば６０秒（１分）間とし、１秒毎に被験児２の重量を検出するとともに重心位置の演算を実行し、１分間で６０個の重心位置データを得た。この重心位置演算結果およびその元データである重量検出センサ３による検出重量値は、前記メモリ２２にストアされる。
【００４２】
演算結果である重心位置は、前記２次元平面上にマークし重心位置の移動した実績を示す散布図として表示手段７に表示されるとともに、プリンタ２３によって記録紙に記録される。図５は、表示手段７によって表示される表示画面の１例を示すイメージ図である。図５では、表示画面２４に向って右下方部分に散布図表示部２５が設けられ、被験児２の重心位置の移動実績を視認できるように構成される。この表示画面２４の例では、重心位置の移動実績のうち、最近の座標位置を大きい直径を有する黒丸２６によって、また予め定める複数回の過去の位置を小さい直径を有する黒丸２７によって示し、こうして過去になるにつれて黒丸の直径を小さくして表示するので、重心の移動経過を知ることができる。なお重心位置の移動経過は、同一の大きさのマークによって表示することもできる。
【００４３】
また表示画面２４では、画面に向って右上方には、撮像装置１７による被験児２の映像データを表示する映像表示部２８が設けられ、画面に向って左方には、各重量検出センサ３ａ〜３ｄによる検出重量値および重心位置のＸ−Ｙ座標値を表示する体重データ表示部２９が設けられる。
【００４４】
前述したような被験児２の重心位置のデータは、被験児２同志を比較することができるように同一の状態において採取しなければならず、また神経学的異常および／または筋疾患の評価に用いるべきＧＭの特徴を検知することができるような状態で採取されることが必要とされる。被験対象児である新生児および乳児の状態は、たとえばＶｏｌｐｅらによって表１に示すように分類されているけれども、さらに簡略化して目を開けているすなわち覚醒しているか否か、泣いているか否かおよび特別な運動状態にあるか否かによって類別可能と思われるので、表２に示す状態分類に従う条件１〜５について重量に関するデータ採取に適する状態について検討した。
【００４５】
【表１】
【００４６】
【表２】
【００４７】
表２中に示すモロー反射とは、新生児および乳児に突然手ばたきなどの音響刺激または振動を与えると、驚いて手足や躯幹、頚筋を収縮させる反応のことである。選択された１被験児（被験児番号９）について、表２中に示す条件１〜５の各状態での重心位置を１秒毎に１分間継続して演算し、重心位置の移動実績を示す散布図を作成した。
【００４８】
図６は、１被験児の状態別に採取された重心位置散布図を示す。図６（ａ）は、表２中の条件１の目を開けていて泣いていない状態すなわち覚醒し安静状態における重心位置の散布図である。図６（ｂ）は、表２中の条件２の状態である目を開けていて泣いている状態における重心位置の散布図である。図６（ｃ）は、表２中の条件３の目を閉じていて泣いていない状態すなわち睡眠状態における重心位置の散布図である。図６（ｄ）および図６（ｅ）は、表２中の条件４および５の特別な状態である手足をばたつかせている状態およびモロー反射後の状態におけるそれぞれの重心位置の散布図である。
【００４９】
被験児が、睡眠状態およびモロー反射後の筋肉の収縮した状態にあるとき、重心位置はほとんど移動することがないので、ＧＭの特徴を検知することが難しく、神経学的異常および／または筋疾患の評価に用いるデータの採取条件としては適当でない。また目を開けて泣いている状態および手足をばたつかせている状態では、重心位置の移動が甚だしく、不所望に広範囲に散布してしまうので、かえってＧＭの特徴を検知することが難しく、神経学的異常および／または筋疾患の評価に用いるデータの採取条件としては適当でない。したがって、表２中の条件１の覚醒し安静状態にあるとき、重心位置の移動は適度な範囲に散布し、ＧＭの特徴把握に適すると判断されるので、以後条件１の安静状態において重量に関するデータの採取を行うこととする。
【００５０】
本実施の形態のデータ演算手段５には、多種の演算機能が複数併設して備えられ、前記機能選択手段２１によって演算機能を選択して実行できるように構成されるので、以下に各演算機能毎にその態様について説明する。
【００５１】
データ演算手段５の基本的な態様では、前述した１秒毎に検出される重量値を用いて被験児２の重心位置を演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、１秒毎に求められる重心位置が、１分間に前記２次元平面内で移動した面積を演算する重心移動面積演算手段とが備えられる。
【００５２】
重心位置演算手段による重心位置の演算は、前述のとおりであり、重心移動面積演算手段による重心位置の移動面積の演算は、次のようにして行われる。図７は重心位置散布のモデル図であり、図８は２次元平面のＸ軸を幅ｄの小区間に分割して面積を求める概要を示す図である。移動面積は、図７に示す重心散布図のように重心が２次元Ｘ−Ｙ平面内で移動した領域を、図８に示すように、Ｘ軸を幅ｄの小区間に分割した個々の面積を求め、その小区間面積の和を演算することによって求められる。このとき、Ｘ軸の分割最小目盛と小分割区間ｄとを同一にすると演算を容易に行うことができる。
【００５３】
図９は、データ演算手段５による重心移動面積演算の動作を説明するフローチャートである。図９を参照して重心移動面積演算の手順を説明する。ステップａ１のスタートでは、メモリ２２から重心位置の移動実績であるＸ−Ｙ座標値が読出されている状態である。ステップａ２では、読出された重心位置がＸ座標値の小さい順番に並べ替えられる。ステップａ３では、小さい順番に並べ替えられたＸ座標値の数（ｎ）が計数される。ここでｎは自然数である。
【００５４】
ステップａ４では、ｉ＝１に設定される。ステップａ５では、並べ替えの順番がｉ番目のＸ座標値におけるＹ座標値の最大値Ｙｍａ、最小値Ｙｍｉが求められる。ステップａ６では、並べ替えの順番が（ｉ＋１）番目のＸ座標値におけるＹ座標値の最大値Ｙｍａ、最小値Ｙｍｉが求められる。なお、ここではｉ番目のＸ座標値と（ｉ＋１）番目のＸ座標値との差の絶対値は、小分割値ｄである。
【００５５】
ステップａ７では、小分割値ｄと、各Ｘ座標値において求めたＹ座標値の最大値Ｙｍａおよび最小値Ｙｍｉとによって、小分割区間の面積ｄｉａを算出する。隣接するＸ座標値と、各Ｘ座標値におけるＹ座標の最大値Ｙｍａおよび最小値Ｙｍｉとによって形成される小区間には種々の形状パターンがあり、個々の形状パターンに応じて面積ｄｉａが演算される。
【００５６】
図１０は幅ｄの小区間の形状パターン例を示す図であり、図１１は図１０（ｂ）を座標表示した図であり、図１２は図１０（ｃ）を座標表示した図であり、図１３は図１０（ｄ）を座標表示した図である。図１０（ａ）は、Ｙ座標値が１点から１点に変化する区間であり、図１０（ｂ）は、Ｙ座標値が１点から２点に変化する区間であり、図１０（ｃ）は、Ｙ座標値が２点から２点に変化する区間であり、図１０（ｄ）は、Ｙ座標値が２点から１点に変化する区間である。
【００５７】
図１０（ａ）に示す区間では、小分割区間の面積は、零と演算される。図１０（ｂ）すなわち図１１に示す区間では、Ｘ座標値ｘ１においてＹ座標の最大値と最小値とが同一である重心位置３１のＸ−Ｙ座標を（ｘ１，ｙ１）、Ｘ座標値ｘ２においてＹ座標の最大値である重心位置３２のＸ−Ｙ座標を（ｘ２，ｙ２）およびＹ座標の最小値である重心位置３３のＸ−Ｙ座標を（ｘ２，ｙ３）とするとき、小分割区間ｄｉａの面積は、式（４）によって求められる。
ｄｉａ＝ｄ・｜ｙ２−ｙ３｜／２ …（４）
ここで、ｄ＝ｘ２−ｘ１
【００５８】
図１０（ｃ）すなわち図１２に示す区間では、Ｘ座標値ｘ１においてＹ座標の最大値である重心位置３４のＸ−Ｙ座標を（ｘ１，ｙ１）、Ｙ座標の最小値である重心位置３５のＸ−Ｙ座標を（ｘ１，ｙ２）、Ｘ座標値ｘ２においてＹ座標の最大値である重心位置３６のＸ−Ｙ座標を（ｘ２，ｙ３）およびＹ座標の最小値である重心位置３７のＸ−Ｙ座標を（ｘ２，ｙ４）とするとき、小分割区間ｄｉａの面積は、式（５）〜（８）によって求められる。
Ｓ１＝ｄ・｜ｙ３−ｙ１｜／２ …（５）
Ｓ２＝ｄ・｜ｙ１−ｙ４｜ …（６）
Ｓ３＝ｄ・｜ｙ４−ｙ２｜／２ …（７）
ｄｉａ＝Ｓ１＋Ｓ２＋Ｓ３ …（８）
ここで、ｄ＝ｘ２−ｘ１
【００５９】
図１０（ｄ）すなわち図１３に示す区間では、Ｘ座標値ｘ１においてＹ座標の最大値である重心位置３８のＸ−Ｙ座標を（ｘ１，ｙ１）およびＹ座標の最小値である重心位置３９のＸ−Ｙ座標を（ｘ１，ｙ２）、Ｘ座標値ｘ２においてＹ座標の最大値と最小値とが同一である重心位置４０のＸ−Ｙ座標を（ｘ２，ｙ３）とするとき、小分割区間ｄｉａの面積は、式（９）によって求められる。
ｄｉａ＝ｄ・｜ｙ１−ｙ２｜／２ …（９）
ここで、ｄ＝ｘ２−ｘ１
【００６０】
図９に戻ってステップａ８では、算出された小区間面積ｄｉａをメモリ２２にストアする。ステップａ９では、ｉを（ｉ＋１）に置換える。ステップａ１０では、ｉが（ｎ−１）と同一であるか否かが判断される。判断結果が否定であるとき、ステップａ５に戻り以降のステップに進む。判断結果が肯定であるとき、ステップａ１１に進む。ステップａ１１では、メモリ２２から算出した小区間面積ｄｉａを読出し、その総和すなわち重心移動面積を算出し、一連の動作を完了する。
【００６１】
図１４は、重心移動面積演算結果の例を示す図である。図１４には、予め頭部超音波断層検査、頭部ＣＴ（Computed Tomography）検査、頭部ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）および脳波検査などによって、症例を予備診断した被験児（新生児）１７人について、前述のようにして重心移動面積を演算した結果を棒グラフで示す。図１４中予備診断結果は、被験児である新生児を識別する新生児番号の横に正常児を○印で示し、黄疸および横隔膜ヘルニアなどの症例の被験児を□印、新生児仮死および将来障害予見される症例の被験児を△印、ＰＶＬ（脳室周囲白質軟化症）、脳梗塞、水頭症などを×印で示す。
【００６２】
図１４に示すように、神経学的異常および／または筋疾患を有する被験児によってほぼ占められる群と、正常な被験児によってほぼ占められる群との境界は、重心移動面積が３５ｍｍ2近辺に存在する。神経学的に正常であり、筋疾患のない被験児のＧＭによる重心位置の移動は、異常を有する被験児に比較して広い範囲に及ぶので、重心移動面積の大小によって神経学的な異常および／または筋疾患の有無を診断することが可能と判断される。したがって、予め弁別レベルＡ１として面積値３５ｍｍ2を判断手段６に設定しておくことによって、判断手段６は被験児毎に演算される重心移動面積が弁別レベルＡ１以上であるか否かによって、被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を判断することが可能になる。
【００６３】
ただし図１４に示すように、弁別レベルＡ１以上の重心移動面積を有し診断装置１による診断結果が正常と判断されるべき群に含まれる被験児にも、予備診断結果では□印および△印で示される異常症例に該当するものが一部存在する。しかしながら、図１４に示す被験児は、複数の種類の異なる異常症例が混在しているので、検出したい神経学的異常および／または筋疾患別に異なる段階の弁別レベルを設定し検出したい神経学的異常および／または筋疾患別の診断をすることによって、さらに診断精度を向上させることが可能であると考える。
【００６４】
図１５は、診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心移動面積によって診断する動作を説明するフローチャートである。図１５のフローチャートを参照し前述した被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心移動面積によって診断する一連の動作を説明する。
【００６５】
ステップｂ１では、被験児である新生児または乳児を仰臥位になるようにコット９に乗せる。ステップｂ２では、重量に関するデータを採取し得る前記条件１すなわち安静状態にあるか否かが判断される。この判断は、たとえば医師によって行われる。判断結果が否定であるとき、安静状態になるまでステップｂ２を繰返す。判断結果が肯定であるとき、ステップｂ３に進む。ステップｂ３では、重量検出センサ３による重量検出のために予め定められる時間ｔ２である１分間のタイマスタートが行われる。このタイマスタートは、たとえば前述した機能選択手段２１にデータ演算機能の選択とともに演算を開始する信号として入力できるように構成することによって実現できる。
【００６６】
ステップｂ４では、重量検出センサ３（ＣＨ１〜ＣＨ４）によって、１秒毎に被験児２の重量を計測する。ステップｂ５では、データ演算手段５の重心位置演算手段によって重心位置（Ｘｉ，Ｙｉ）を演算する。ステップｂ６では、重心位置演算結果をメモリ２２にストアする。ステップｂ７では、１分間の計測時間が経過したか否かが判断される。判断結果が肯定であるとき、ステップｂ８に進み、判断結果が否定であるとき、ステップｂ４に戻って以降のステップに進む。
【００６７】
ステップｂ８では、メモリ２２から重心位置（Ｘｉ，Ｙｉ）を読出し、ステップｂ９では、データ演算手段５の重心移動面積演算手段によって重心移動面積を演算する。ステップｂ１０では、演算結果である重心移動面積が、予め定められる弁別レベルである面積Ａ１以上であるか否かが判断手段６によって判断される。判断結果が肯定であるときステップｂ１１に進み、判断手段６は、出力信号によって表示手段７に判定結果が正常の旨の表示をさせる。判断結果が否定であるときステップｂ１２に進み、判断手段６は、出力信号によって表示手段７に判定結果が異常の旨の表示をさせる。表示手段７による表示後、一連の診断動作が終了する。ここでステップｂ４〜ステップｂ１０までの動作は、診断装置１の制御表示部８に備わる処理回路１６によって実行される。
【００６８】
データ演算手段５の本発明に係る第１の態様では、前述した１秒毎に検出される重量値を用いて被験児２の重心位置を演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、１秒毎に求められる重心位置が、１分間に２次元平面の同一座標上に繰返し出現する回数である重心位置度数を演算する重心位置度数演算手段とを含む。重心位置度数は、たとえばＸ軸およびＹ軸をともに１ｍｍ間隔で分割して区画を設定し、１秒毎に１分間すなわち６０回演算される重心位置が、同一の区画内に出現する回数を計数することによって求めることができる。
【００６９】
図１６は、重心位置度数演算結果の例を示す図である。図１６には、前述した図１４に示す新生児番号１０および１６の被験児について、重心位置度数を演算した結果を３次元的にグラフ化して示す。図１６（ｂ）に示すように、神経学的異常を有する新生児番号１６の被験児では、局所的に度数１０を超える重心位置の集中が認められる。一方図１６（ａ）に示すように正常な新生児番号１０の被験児では、重心位置度数が１０を超える場合がなく、前述の新生児番号１６の被験児に比較して重心位置がばらついて分布している。
【００７０】
このように神経学的に正常であり、筋疾患のない被験児のＧＭによる重心位置は、異常を有する被験児のように局所的に集中することがないので、重心位置度数によって神経学的な異常および／または筋疾患の有無を診断することが可能と判断される。したがって、予め弁別レベルＢ１としてたとえば度数１０を判断手段６に設定しておくことによって、判断手段６は被験児毎に演算される重心位置度数が弁別レベルＢ１以下であるか否かによって、被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を判断することが可能になる。なお弁別レベル度数Ｂ１は、１０に限定されるものではなく、検出したい神経学的異常および／または筋疾患によってその値を変更することができる。
【００７１】
図１７は、診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心位置度数によって診断する動作を説明するフローチャートである。図１７のフローチャートを参照し前述した被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心位置度数によって診断する一連の動作を説明する。図１７に示すフローチャートは、図１５に示すフローチャートに類似し、同一の動作を表すステップについては説明を省略する。
【００７２】
ステップｃ９では、データ演算手段５の重心位置度数演算手段によって重心位置度数を演算する。ステップｃ１０では、演算結果である重心位置度数が、予め定められる弁別レベルである度数Ｂ１以上であるか否かが判断手段６によって判断される。ここでステップｃ４〜ステップｃ１０までの動作は、診断装置１の制御表示部８に備わる処理回路１６によって実行される。
【００７３】
データ演算手段５の本発明に係る第２の態様では、前述した１秒毎に検出される重量値を用いて被験児２の重心位置を演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、１秒毎に求められる重心位置が、１分間に２次元平面内で移動する重心位置の移動速度Ｖｉを１秒毎に演算する重心移動速度演算手段と、重心移動速度演算手段の出力に応答し、予め定められる速度間隔で区分される各速度範囲毎の重心移動速度のデータ数である移動速度度数を演算する移動速度度数演算手段とを含む。
【００７４】
重心移動速度Ｖｉは、次のようにして演算することができる。１秒毎に重心位置を演算する１分間の任意の時刻ｔにおける重心位置（Ｘｉ，Ｙｉ）を時刻表示に置換えて重心位置（Ｘｔ，Ｙｔ）とすると、次の重心位置演算時刻である時間ｔ１後の重心位置は（Ｘｔ＋ｔ１，Ｙｔ＋ｔ１）で表される。このとき重心位置（Ｘｔ，Ｙｔ）から時間ｔ１経過後の重心位置（Ｘｔ＋ｔ１，Ｙｔ＋ｔ１）への重心移動速度Ｖｉは、次式（１０）によって求められる。なお本実施の形態では、前述のように時間ｔ１を１秒としているので、重心移動速度Ｖｉを１秒あたりの速度で求める場合、式（１０）の分母を省くことができる。
Ｖｉ＝√｛（Ｘｔ＋ｔ１−Ｘｔ）2＋（Ｙｔ＋ｔ１−Ｙｔ）2｝／ｔ１…（10）
【００７５】
重心の移動速度度数は、たとえば予め定められる速度間隔を１ｍｍ／ｓｅｃで区分し、１秒毎に１分間すなわち６０回演算される重心移動速度Ｖｉが、同一速度区分内に属する数を計数することによって求めることができる。
【００７６】
図１８は、移動速度度数演算結果の例を示す図である。図１８には、前述した図１４に示す新生児番号１０および１６の被験児について、移動速度度数を演算した結果を棒グラフ化して示す。図１８（ｂ）に示すように、神経学的異常を有する新生児番号１６の被験児では、重心移動速度Ｖｉは、速度０〜１ｍｍ／秒（ｓ）の区分範囲に高い度数で集中していることが認められる。一方図１８（ａ）に示すように正常な新生児番号１０の被験児では、重心移動速度Ｖｉは、速度０〜１ｍｍ／秒（ｓ）の区分範囲で最大の度数を示すけれども、その度数は新生児番号１６の被験児に比べて小さく、また速度の速い区分範囲にもばらついて分布している。
【００７７】
このように神経学的に正常であり、筋疾患のない被験児のＧＭによる重心移動速度Ｖｉは、異常を有する被験児のように特定の速度区分範囲に局所的に集中することがないので、移動速度度数によって神経学的な異常および／または筋疾患の有無を診断することが可能と判断される。したがって、予め弁別レベルＣ１としてたとえば度数３５を判断手段６に設定しておくことによって、判断手段６は被験児毎に演算される移動速度度数が、特定の速度区分範囲において弁別レベルＣ１を超えることがあるか否かによって、被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を判断することが可能になる。なお弁別レベル度数Ｃ１は、３５に限定されるものではなく、検出したい神経学的異常および／または筋疾患によってその値を変更することができる。
【００７８】
図１９は、診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を移動速度度数によって診断する動作を説明するフローチャートである。図１９のフローチャートを参照し前述した被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心位置度数によって診断する一連の動作を説明する。図１９に示すフローチャートは、図１５に示すフローチャートに類似し、同一の動作を表すステップについては説明を省略する。
【００７９】
ステップｄ９では、データ演算手段５の重心移動速度演算手段によって重心移動速度Ｖｉを演算する。ステップｄ１０では、移動速度度数演算手段によって、重心移動速度Ｖｉを予め定められる速度区分に従って分類し、速度区分毎の移動速度度数を計数する。ステップｄ１１では、演算結果である移動速度度数が、予め定められる弁別レベルである度数Ｃ１以下であるか否かが判断手段６によって判断される。ここでステップｄ４〜ステップｄ１１までの動作は、診断装置１の制御表示部８に備わる処理回路１６によって実行される。
【００８０】
またデータ演算手段５は、前述した１秒毎に検出される重量値を用いて被験児２の重心位置を演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、１秒毎に求められる重心位置が、１分間に２次元平面内で移動する重心位置の移動速度Ｖｉを１秒毎に演算する重心移動速度演算手段と、重心移動速度演算手段の出力に応答し、１分間における重心移動速度Ｖｉの平均値である平均移動速度Ｖａｖｅ、重心移動速度Ｖｉの最大値である最大移動速度Ｖｍａｘおよび重心移動速度Ｖｉの最小値である最小移動速度Ｖｍｉｎを演算する移動速度データ演算手段とを含む。
【００８１】
平均移動速度Ｖａｖｅは、前述した重心移動速度演算手段による重心移動速度Ｖｉを用いて次式（１１）によって求められる。
【００８２】
【数１】
【００８３】
前述したように神経学的に正常であり、筋疾患のない被験児のＧＭによる重心移動速度Ｖｉは、異常を有する被験児のように特定の速度区分範囲すなわち遅い速度区分範囲に局所的に集中することがない。したがって、１分間の重心の平均移動速度Ｖａｖｅを算出した場合、正常な被験児の平均移動速度Ｖａｖｅは、異常を有する被験児の平均移動速度Ｖａｖｅに比べて速いという結果が得られるので、平均移動速度Ｖａｖｅによって神経学的な異常および／または筋疾患の有無を診断することが可能と判断される。いうまでもなく症例によっては、逆に異常を有する被験児の平均移動速度Ｖａｖｅの方が速くなる場合も起こりうる。
【００８４】
したがって、予め定められる速度値を弁別レベルＤ１として判断手段６に設定しておくことによって、判断手段６は被験児毎に演算される平均移動速度Ｖａｖｅが、弁別レベルＤ１以上であるか否かによって、被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を判断することが可能になる。なお弁別レベルＤ１は、検出したい神経学的異常および／または筋疾患によってその値を変更することができる。
【００８５】
図２０は、診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心の平均移動速度Ｖａｖｅによって診断する動作を説明するフローチャートである。図２０のフローチャートを参照し前述した被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心の平均移動速度Ｖａｖｅによって診断する一連の動作を説明する。図２０に示すフローチャートは、図１９に示すフローチャートに類似し、同一の動作を表すステップについては説明を省略する。
【００８６】
ステップｅ１０では、データ演算手段５の平均移動速度演算手段によって重心の平均移動速度Ｖａｖｅを演算する。ステップｅ１１では、演算結果である平均移動速度Ｖａｖｅが、予め定められる弁別レベルである速度Ｄ１以下であるか否かが判断手段６によって判断される。ここでステップｅ４〜ステップｅ１１までの動作は、診断装置１の制御表示部８に備わる処理回路１６によって実行される。
【００８７】
上記の事例では、平均移動速度Ｖａｖｅによって被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を判断する例について説明したけれども、データ演算手段５によって演算される最大移動速度Ｖｍａｘまたは最小移動速度Ｖｍｉｎによっても同様にして判断することができる。また、平均移動速度Ｖａｖｅ、最大移動速度Ｖｍａｘおよび最小移動速度Ｖｍｉｎのうちから選択されるいずれか２つの速度の組合せによって判断しても良く、さらに３つの速度すべてを用いて判断するようにしても良い。
【００８８】
またデータ演算手段５は、前述した１秒毎に検出される重量値を用いて被験児２の重心位置を演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、１秒毎に求められる重心位置が、１分間に２次元平面内で移動する重心位置の移動加速度αｉを１秒毎に演算する重心移動加速度演算手段と、重心移動加速度演算手段の出力に応答し、１分間における重心移動加速度αｉの平均値である平均移動加速度αａｖｅを演算する平均移動加速度演算手段、重心移動加速度αｉの最大値である最大移動加速度αｍａｘおよび重心移動加速度αｉの最小値である最小移動加速度αｍｉｎを演算する移動加速度データ演算手段とを含む。
【００８９】
重心移動加速度αｉは、式（１２）によって求められ、平均移動加速度αａｖｅは、式（１３）によって求められる。
【００９０】
【数２】
【００９１】
前述したように神経学的に正常であり、筋疾患のない被験児のＧＭによる重心移動速度Ｖｉは、異常を有する被験児のように特定の速度区分範囲すなわち遅い速度区分範囲に局所的に集中することがない。したがって、１分間の重心の平均移動加速度αａｖｅを算出した場合、正常な被験児の平均移動加速度αａｖｅは、異常を有する被験児の平均移動加速度αａｖｅに比べて速いという結果が得られるので、平均移動加速度αａｖｅによって神経学的な異常および／または筋疾患の有無を診断することが可能と判断される。
【００９２】
したがって、予め定められる加速度値を弁別レベルＥ１として判断手段６に設定しておくことによって、判断手段６は被験児毎に演算される平均移動加速度αａｖｅが、弁別レベルＥ１以上であるか否かによって、被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を判断することが可能になる。なお弁別レベルＥ１は、検出したい神経学的異常および／または筋疾患によってその値を変更することができる。
【００９３】
図２１は、診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心の平均移動加速度αａｖｅによって診断する動作を説明するフローチャートである。図２１のフローチャートを参照し前述した被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心の平均移動加速度αａｖｅによって診断する一連の動作を説明する。図２１に示すフローチャートは、図１９に示すフローチャートに類似し、同一の動作を表すステップについては説明を省略する。
【００９４】
ステップｆ９では、データ演算手段５の重心移動加速度演算手段によって重心移動加速度αｉを演算する。ステップｆ１０では、重心移動加速度演算結果に応答し、重心の平均移動加速度αａｖｅを演算する。ステップｆ１１では、演算結果である平均移動加速度αａｖｅが、予め定められる弁別レベルである加速度値Ｅ１以上であるか否かが判断手段６によって判断される。ここでステップｆ４〜ステップｆ１１までの動作は、診断装置１の制御表示部８に備わる処理回路１６によって実行される。
【００９５】
上記の事例では、平均移動加速度αａｖｅによって被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を判断する例について説明したけれども、データ演算手段５によって演算される最大移動加速度αｍａｘまたは最小移動加速度αｍｉｎによっても同様にして判断することができる。また、平均移動加速度αａｖｅ、最大移動加速度αｍａｘおよび最小移動加速度αｍｉｎのうちから選択されるいずれか２つの加速度の組合せによって判断しても良く、さらに３つの加速度すべてを用いて判断するようにしても良い。
【００９６】
またデータ演算手段５は、前述した１秒毎に検出される重量値を用いて被験児２の重心位置を演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、１秒毎に求められる重心位置が、１分間に前記２次元平面内で移動した実績である各座標値を記憶する重心位置散布記憶手段とを含む。重心位置散布記憶手段は、ＲＡＭなどからなるメモリであり、データ演算手段５の中に設けられてもよく、また前記メモリ２２を利用するように構成されてもよい。
【００９７】
重心位置散布記憶手段から読出される重心位置の移動実績は、Ｘ−Ｙ座標系における散布図として表される。この散布図は、前述した表示手段７の表示画面をたとえば機能選択手段２１に予め設けられる切換えスイッチによって散布図表示に切換えて表示することによって、また処理回路１６に接続されるプリンタ２３に印字出力することによって、目視観察可能にすることができる。
【００９８】
判断手段６による被験児における異常の有無の判断は、たとえば予め症例別に散布図の典型例を判断手段６に設定しておき、被験児毎に得られる重心位置移動の散布図を典型例と比較照合することによって行う。
【００９９】
図２２は正常な新生児番号１０の被験児の散布図であり、図２３は神経学的異常を有する新生児番号１６の被験児の散布図である。図２２に示すように正常な新生児番号１０の被験児では、重心位置は、Ｘ軸方向およびＹ軸方向の両方の広い範囲に散布している。一方図２３に示すように、神経学的異常を有する新生児番号１６の被験児では、重心位置は、Ｘ軸方向およびＹ軸方向ともにその散布範囲が小さいという特徴を有する。したがって、たとえば被験児のデータとしての散布図と典型例として設定される散布図とを比較照合し弁別することによって、被験児の異常の有無をおおよそ判断することができる。
【０１００】
データ演算手段５の本発明に係る第３の態様では、前述した１秒毎に検出される重量値を用いて被験児２の重心位置を演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、１秒毎に求められる重心位置が、１分間に前記２次元Ｘ−Ｙ平面内で移動した実績に基づいて、回帰直線を演算する回帰演算手段と、回帰演算手段の出力に応答し、回帰直線を新たなＸ軸とし、回帰直線に直交する軸を新たなＹ軸として重心位置のＸ−Ｙ座標値を変換する座標変換手段と、座標変換手段によって変換される新たなＸ−Ｙ座標系における重心位置移動実績のＸ軸方向の最大値Ｘｍａｘと最小値Ｘｍｉｎとの差（＝Ｘｍａｘ−Ｘｍｉｎ）の絶対値Ｘｍｘと、重心位置移動実績のＹ軸方向の最大値Ｙｍａｘと最小値Ｙｍｉｎとの差（＝Ｙｍａｘ−Ｙｍｉｎ）の絶対値Ｙｍｘとの比である縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）を演算する縦横比演算手段とを含む。
【０１０１】
以下に縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）の演算方法について説明する。図２４は、縦横比の演算方法の概略を示す図である。まず、回帰演算手段によって、１分間に演算される６０個の重心位置データの回帰直線（Ｙ＝ａＸ＋ｂ）を演算する。回帰直線は、最小２乗法によって求められ次の式（１４）によって与えられる。
【０１０２】
【数３】
【０１０３】
なお、回帰直線の傾きａおよび切片ｂは、それぞれ式（１９）および（２０）によって与えられる。
【０１０４】
【数４】
【０１０５】
次に、前述のようにして求められる回帰直線（Ｙ＝ａＸ＋ｂ）を新たなＸ軸とし、新たなＸ軸に直交する軸を新たなＹ軸とするように、座標変換手段によって座標系を変換する。この新たに設定されるＸ軸とＹ軸とには、アルファベットＮを添えてＸＮ軸、ＹＮ軸と呼ぶことにし、前のＸ−Ｙ軸と区別する。ＸＮ−ＹＮ座標は、図２４上では、Ｘ−Ｙ軸を、Ｙ軸方向に切片ｂだけ平行移動し、その後Ｘ軸と回帰直線であるＸＮ軸とのなす角度θだけ回転（角変位）させることによって得ることができる。旧Ｘ−Ｙ座標系における座標値は、以下の行列式（２１）によって、ＸＮ−ＹＮ座標系における座標値に変換される。
【０１０６】
【数５】
【０１０７】
変換されたＸＮ−ＹＮ座標系における重心位置のＸＮ座標値を小さい順番に並替えて、その最大値ＸＮｍａｘおよび最小値ＸＮｍｉｎとを求め、次に最大値ＸＮｍａｘと最小値ＸＮｍｉｎとの差の絶対値Ｘｍｘ（＝｜ＸＮｍａｘ−ＸＮｍｉｎ｜）を求める。同様にしてＸＮ−ＹＮ座標系における重心位置のＹＮ座標値を小さい順番に並替えて、その最大値ＹＮｍａｘおよび最小値ＹＮｍｉｎとを求め、次に最大値ＹＮｍａｘと最小値ＹＮｍｉｎとの差の絶対値Ｙｍｘ（＝｜ＹＮｍａｘ−ＹＮｍｉｎ｜）を求める。
【０１０８】
図２４中では、絶対値Ｘｍｘは、重心位置４１と重心位置４２との間のＸＮ軸方向の距離ＬＸＮであり、絶対値Ｙｍｘは、重心位置４３と重心位置４４との間のＹＮ軸方向の距離ＬＹＮである。縦横比は、前述した絶対値Ｘｍｘと絶対値Ｙｍｘとの比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）で求められる。縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）は、前記距離ＬＮＸと距離ＬＮＹとの比であり、１分間に移動した重心位置の散布の状態を定量的に特徴付けることができる。
【０１０９】
神経学的に正常であり、筋疾患のない被験児のＧＭによる重心位置の移動は、異常を有する被験児に比較して広い範囲に及ぶ。一方神経学的異常および／または筋疾患を有する被験児のＧＭでは、重心位置が局所的に集中するとともに、頭足方向もしくは左右の両手方向に片寄って移動する傾向がある。したがって、縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）でみた場合、神経学的異常および／または筋疾患を有する被験児では、その値は極端に大きいかまたは小さいという特徴を有するけれども、正常な被験児では、その値は異常を有する被験児の中間値付近で大きくばらつかないという特徴がある。
【０１１０】
このことから、縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）の大小によって神経学的な異常および／または筋疾患の有無を診断することが可能と判断される。予め弁別レベルＦ１もしくは、弁別レベルの上限値と下限値としてＦ１１およびＦ１２を判断手段６に設定しておくことによって、判断手段６は被験児毎に演算される縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）を弁別レベルＦ１またはＦ１１およびＦ１２と比較することによって、被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を判断することが可能になる。
【０１１１】
図２５は、診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）によって診断する動作を説明するフローチャートである。図２５のフローチャートを参照し前述した被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）によって診断する一連の動作を説明する。図２５に示すフローチャートは、図１５に示すフローチャートに類似し、同一の動作を表すステップについては説明を省略する。
【０１１２】
ステップｇ９では、データ演算手段５の回帰演算手段によって重心データの回帰直線（Ｙ＝ａＸ＋ｂ）を演算する。ステップｇ１０では、回帰直線の演算結果に応答し、座標変換手段が、回帰直線を新たなＸＮ軸とし、ＸＮ軸に直交する軸を新たなＹＮ軸として、重心位置の座標値を新たなＸＮ−ＹＮ座標系の座標値に変換する。ステップｇ１１では、縦横比演算手段が、重心位置のＸＮ座標値の最大値ＸＮｍａｘ、最小値ＸＮｍｉｎと、重心位置のＹＮ座標値の最大値ＹＮｍａｘ、最小値ＹＮｍｉｎとから、縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）を演算する。ステップｇ１２では、判断手段６が、縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）が、予め定められる弁別レベルである比Ｆ１以上であるか否かが判断手段６によって判断される。なお、予め定められる弁別レベルは、前述したように上限値Ｆ１１と下限値Ｆ１２とが設定され、縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）が上下限値Ｆ１１，Ｆ１２の間であるか否かが判断されるようにしてもよい。ここでステップｇ４〜ステップｇ１２までの動作は、診断装置１の制御表示部８に備わる処理回路１６によって実行される。
【０１１３】
またデータ演算手段５は、前記重量検出センサ３によって１秒毎に検出される重量値を用い、前記２次元平面における被験児の重心位置を、１秒毎に演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段によって求められる重心位置または複数設けられる重量検出センサ３のうちの少なくとも１つの重量検出センサ設置位置における重量データの周波数を解析する周波数解析手段とを含む。
【０１１４】
重心位置または重量検出センサ設置位置における重量データの周波数解析手段は、たとえば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）などの手法によって実現することができる。本実施の態様では、重心位置および重量検出センサ３ａ（ＣＨ１）設置位置における重量データの周波数解析を行い、周波数成分と振幅とを求めた。
【０１１５】
図２６は正常な新生児番号１０の被験児の周波数解析結果を示す図であり、図２７は神経学的異常を有する新生児番号１６の被験児の解析結果を示す図である。正常な被験児と神経学的異常を有する被験児との差異は、特にＣＨ１の周波数解析結果において顕著に認められる。
【０１１６】
図２６に示すように正常な新生児番号１０の被験児では、各周波数成分において振幅がある程度均一であり、特別大きく突出した振幅を示す周波数成分を見出すことができない。一方図２７に示すように、神経学的異常を有する新生児番号１６の被験児では、周波数成分によって振幅の片寄りが認められる。したがって、周波数成分とその周波数成分の振幅の弁別レベルを予め設定しておくことによって、周波数解析結果に基づいて被験児の異常の有無をおおよそ判断することができる。
【０１１７】
また、新生児または乳児の重量を複数の重量検出センサ３によって検出するステップと、重量検出センサ３によって予め定められる一定時間ｔ１毎に検出される重量値を用いて重量に関するデータを演算するステップと、重量に関するデータの演算結果に応答し、前記データによって新生児または乳児に異常があるかを判断するステップと、新生児または乳児に異常があるかの判断結果を表示手段によって表示するステップとを、コンピュータに実行させるための新生児および乳児の診断プログラムにすることができる。
【０１１８】
このような新生児および乳児の診断プログラムは、重量に関するデータを演算するステップが多種の態様によって具現化されるので、たとえば、図１５のフローチャートに示すステップｂ４〜ステップｂ１０、図１７のフローチャートに示すステップｃ４〜ステップｃ１０、図１９のフローチャートに示すステップｄ４〜ステップｄ１１、図２０のフローチャートに示すステップｅ４〜ステップｅ１１、図２１のフローチャートに示すｆ４〜ステップｆ１１、図２５のフローチャートに示すステップｇ４〜ステップｇ１２をマイクロコンピュータである処理回路１６に実行させるプログラムとして実現される。
【０１１９】
この新生児および乳児の診断プログラムをコンピュータに実行させることによって、新生児および乳児の重量を測定し、その重量に関するデータを演算した結果によって新生児および乳児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を客観的に判断し、その判断結果の表示が可能になる。
【０１２０】
さらに新生児および乳児の診断プログラムを、コンピュータによる読取り可能にたとえばフレキシブルディスク（ＦＤ）またはコンパクトディスク−レコーダブル（ＣＤ−Ｒ）などの記録媒体に記録させることができる。このような記録媒体として新生児および乳児の診断プログラムが提供されることによって、汎用コンピュータ、重量検出センサおよび表示手段という簡易な構成で、新生児および乳児の神経学的な異常および／または筋疾患の有無の診断をすることが可能になる。
【０１２１】
以上に述べたように本実施の形態では、データ演算手段５には、各種の態様で表される演算機能を備えるけれども、これに限定されることなく、データ演算手段５は単独の演算機能を備える構成であってもよく、また選択される２つ以上の演算機能を備える構成であってもよい。また診断装置１に設けられる重量検出センサの数は４つであるけれども、これに限定されることなく、重心位置を求めるに必要な３つ以上が設けられる構成であればよい。また予め定められる一定時間ｔ１を１秒、予め定められる時間ｔ２を１分として重量に関するデータを演算しているけれども、時間はこれらに限定されることなく、より短い時間またはより長い時間がｔ１およびｔ２として選択されてもよい。
【０１２２】
【発明の効果】
本発明によれば、新生児または乳児の重心位置を一定時間ｔ１毎に演算し、演算される重心位置の予め定められる時間ｔ２内に２次元平面の同一座標上に繰返し出現する回数である重心位置度数を演算し、演算された重心位置の座標と重心位置度数の大小とに基づいて、新生児および乳児の神経学的な異常および／または筋疾患の有無を判断するので、容易に的確な診断をすることが可能になる。成人では中枢神経系の発達が完成しているのでＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）、ＣＴ（Computed Tomography）などの画像診断における異常所見が、機能異常を相当な確率をもって診断できると考えられる。しかしながら、新生児、乳児においては中枢神経系は発達途上にあり、未発達であるため画像診断上の異常所見は必ずしも成人のように機能異常を診断できない。
【０１２３】
そこでこの装置は中枢神経系の統御された機能を客観的に評価できるため、ＭＲＩなどで正確に診断できない生後まもない時期における神経学的異常および／または筋疾患の有無の客観的判断が可能になるので、早期に効果的な治療を施すことができる。
【０１２６】
また本発明によれば、新生児または乳児の重心位置を一定時間ｔ１毎に演算し、演算される重心位置が予め定められる時間ｔ２内に２次元平面内で移動する重心位置の移動速度を求め、該重心移動速度の予め定められる速度間隔で区分される各速度範囲毎のデータ数である移動速度度数に基づいて、新生児および乳児の神経学的な異常および／または筋疾患の有無を判断するので、容易に的確な診断をすることが可能になる。
【０１２９】
また本発明によれば、重心位置の各座標値の散布状態を示す散布図から求められる縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）、すなわち散布図の形状の特徴に基づいて、新生児および乳児の神経学的な異常および／または筋疾患の有無を判断するので、容易に一層的確な診断をすることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態である新生児および乳児の診断装置１の構成を簡略化して示す系統図である。
【図２】図１の新生児および乳児の診断装置１に備えられるコット９を示す平面図である。
【図３】診断装置１の電気的構成を示すブロック図である。
【図４】コット９の簡略化した平面図である。
【図５】表示手段７によって表示される表示画面の１例を示すイメージ図である。
【図６】１被験児の状態別に採取された重心位置散布図を示す。
【図７】重心位置散布のモデル図である。
【図８】２次元平面のＸ軸を幅ｄの小区間に分割して面積を求める概要を示す図である。
【図９】データ演算手段５による重心移動面積演算手段の動作を説明するフローチャートである。
【図１０】幅ｄの小区間の形状パターン例を示す図である。
【図１１】図１０（ｂ）を座標表示した図である。
【図１２】図１０（ｃ）を座標表示した図である。
【図１３】図１０（ｄ）を座標表示した図である。
【図１４】重心位置移動面積演算結果の例を示す図である。
【図１５】診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心移動面積によって診断する動作を説明するフローチャートである。
【図１６】重心位置度数演算結果の例を示す図である。
【図１７】診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心位置度数によって診断する動作を説明するフローチャートである。
【図１８】移動速度度数演算結果の例を示す図である。
【図１９】診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を移動速度度数によって診断する動作を説明するフローチャートである。
【図２０】診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心の平均移動速度Ｖａｖｅによって診断する動作を説明するフローチャートである。
【図２１】診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心の平均移動加速度αａｖｅによって診断する動作を説明するフローチャートである。
【図２２】正常な新生児番号１０の被験児の散布図である。
【図２３】神経学的異常を有する新生児番号１６の被験児の散布図である。
【図２４】縦横比の演算方法の概略を示す図である。
【図２５】診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）によって診断する動作を説明するフローチャートである。
【図２６】正常な新生児番号１０の被験児の周波数解析結果を示す図である。
【図２７】神経学的異常を有する新生児番号１６の被験児の解析結果を示す図である。
【符号の説明】
１ 診断装置
２ 被験児
３ 重量検出センサ
４ 検出部
５ データ演算手段
６ 判断手段
７ 表示手段
８ 制御表示部
９ コット
１０ ワゴン
１６ 処理回路
１７ 撮像装置
２２ メモリ
【発明の属する技術分野】
本発明は、新生児または乳児において生じることのある神経学的異常および／または筋疾患の有無を診断する新生児および乳児の診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
新生児および生後６ケ月程度までの乳児には、単純な反射運動とは理解できないＧｅｎｅｒａｌ Ｍｏｖｅｍｅｎｔ（以後、ＧＭと略称する）と呼ばれる自発運動がある。このＧＭは、新生児および乳児が、特に仰臥位の状態で機嫌のよいとき、四肢を含む全身に生じる運動であり、脳神経系および筋骨格系のダイナミックを反映していると考えられている。
【０００３】
人間に発症することのある神経学的異常および／または筋疾患は、明らかな症状が現出してからでは、効果的な治療を施すことのできないこともあり、早期発見早期治療が望まれている。前述した新生児および乳児のＧＭは、神経学的異常および／または筋疾患の評価に用いられる可能性を有すると考えられている。このような観点に基づき、新生児および乳児のＧＭを定量的に計測することを試みる先行技術が、たとえば多賀らによって開示されている（ＢＰＳＥ ２０００ 第１５回生体・生理工学シンポジウム論文集、ｐ１６５〜１６８）。この先行技術は、新生児または乳児（以後、被験児と総称することがある）の身体各部に複数個のマーカを貼着し、特定のストロボとフィルタを備える撮影装置によって前記マーカから反射した光のみを予め定められた時間にわたって撮影し、被験児の運動の軌跡を求めるというものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
前述した先行技術には、次のような問題がある。被験児の運動軌跡を求めるためには、少なくとも複数台のカメラ、ストロボおよびフィルタを備える撮影装置と映像解析装置とを必要とするように大掛かりな装置を準備しなければならないという問題がある。また被験児に貼着したマーカをカメラによって撮影しその軌跡を捉えるので、被験児の運動の状態によってはデータであるマーカの映像が欠損する場合を生じるという問題がある。
【０００５】
また人間の運動状態を把握する先行技術には、前述した身体各部に貼着したマーカを撮影する技術以外にも、たとえば特開平７−２５０８２２公報に開示される重心揺動計がある。
【０００６】
特開平７−２５０８２２公報に開示される重心揺動計は、立位姿勢にある被験者の体重である荷重を複数の荷重センサによって検出し、検出される各荷重を用いて被験者の重心位置を演算し、予め定められる時間内における重心移動の軌跡を求めるというものである。この重心揺動計は、主として被験者の重心変動を抑制しようとする意思と、実際の重心変動の軌跡とを比較して被験者自身および医師が運動機能の回復状態を把握するために用いられている。すなわち特開平７−２５０８２２公報に開示の技術は、重心揺動の軌跡を単に目視観察して被験者の意思との合致性を問うに過ぎないものであり、そこには運動状態から人間の神経学的な異常および／または筋疾患の判断を行うという技術思想を見出すことはできない。
【０００７】
本発明の目的は、簡単な構成で新生児および乳児における神経学的な異常および／または筋疾患の有無を判断することのできる新生児および乳児の診断装置を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明は、仰臥位または腹臥位の状態にある新生児または乳児の重量を検出する複数の重量検出センサと、
前記重量検出センサによって予め定められる一定時間ｔ１毎に検出される重量値を用い、前記複数の重量検出センサを含む仮想平面である２次元平面における新生児または乳児の重心位置を、前記一定時間ｔ１毎に演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、前記一定時間ｔ１毎に求められる重心位置が、予め定められる時間ｔ２内に前記２次元平面の同一座標上に繰返し出現する回数である重心位置度数を演算する重心位置度数演算手段とを備えるデータ演算手段と、
重心位置度数演算手段の出力に応答し、重心位置度数を予め定められる弁別レベルである度数Ｂ１でレベル弁別し、新生児または乳児に異常があるかを判断する判断手段と、
判断手段の出力に応答し、新生児または乳児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を表示する表示手段とを含むことを特徴とする新生児および乳児の診断装置である。
【００１３】
本発明に従えば、新生児または乳児の重心位置を一定時間ｔ１毎に演算し、演算される重心位置の予め定められる時間ｔ２内に２次元平面の同一座標上に繰返し出現する回数である重心位置度数を演算し、演算された重心位置の座標と重心位置度数の大小とに基づいて、新生児および乳児の神経学的な異常および／または筋疾患の有無を判断するので、容易に的確な診断をすることが可能になる。
【００１４】
また本発明は、仰臥位または腹臥位の状態にある新生児または乳児の重量を検出する複数の重量検出センサと、
前記重量検出センサによって予め定められる一定時間ｔ１毎に検出される重量値を用い、前記複数の重量検出センサを含む仮想平面である２次元平面における新生児または乳児の重心位置を、前記一定時間ｔ１毎に演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、予め定められる時間ｔ２内に前記２次元平面内で移動する重心位置の移動速度を前記予め定められる時間ｔ１毎に演算する重心移動速度演算手段と、重心移動速度演算手段の出力に応答し、予め定められる速度間隔で区分される各速度範囲毎の重心移動速度のデータ数である移動速度度数を演算する移動速度度数演算手段とを備えるデータ演算手段と、
移動速度度数演算手段の出力に応答し、移動速度度数を予め定められる弁別レベルである度数Ｃ１でレベル弁別し、新生児または乳児に異常があるかを判断する判断手段と、
判断手段の出力に応答し、新生児または乳児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を表示する表示手段とを含むことを特徴とする新生児および乳児の診断装置である。
【００１５】
本発明に従えば、新生児または乳児の重心位置を一定時間ｔ１毎に演算し、演算される重心位置が予め定められる時間ｔ２内に２次元平面内で移動する重心位置の移動速度を前記予め定められる時間ｔ１毎に演算し、演算された重心移動速度の大小とその分布とに基づいて、新生児および乳児の神経学的な異常および／または筋疾患の有無を判断するので、容易に的確な診断をすることが可能になる。
【００２２】
また本発明は、仰臥位または腹臥位の状態にある新生児または乳児の重量を検出する複数の重量検出センサと、
前記重量検出センサによって予め定められる一定時間ｔ１毎に検出される重量値を用い、前記複数の重量検出センサを含む仮想平面である２次元Ｘ−Ｙ平面における新生児または乳児の重心位置を、前記一定時間ｔ１毎に演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、前記一定時間ｔ１毎に求められる重心位置が、予め定められる時間ｔ２内に前記２次元平面内で移動した実績に基づいて、回帰直線を演算する回帰演算手段と、回帰演算手段の出力に応答し、回帰直線を新たなＸＮ軸とし、回帰直線に直交する軸を新たなＹＮ軸として重心位置のＸ−Ｙ座標値をＸＮ−ＹＮ座標系の座標値に変換する座標変換手段と、座標変換手段によって変換される新たなＸＮ−ＹＮ座標系における重心位置移動実績のＸＮ軸方向の最大値ＸＮｍａｘと最小値ＸＮｍｉｎとの差（＝ＸＮｍａｘ−ＸＮｍｉｎ）の絶対値Ｘｍｘと、重心位置移動実績のＹＮ軸方向の最大値ＹＮｍａｘと最小値ＹＮｍｉｎとの差（＝ＹＮｍａｘ−ＹＮｍｉｎ）の絶対値Ｙｍｘとの比である縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）を演算する縦横比演算手段とを備えるデータ演算手段と、
縦横比演算手段の出力に応答し、前記縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）を予め定められる弁別レベルＦ１でレベル弁別し、新生児または乳児に異常があるかを判断する判断手段と、
判断手段の出力に応答し、新生児または乳児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を表示する表示手段とを含むことを特徴とする新生児および乳児の診断装置である。
【００２３】
本発明に従えば、前記散布図から求められる縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）、すなわち散布図の形状の特徴に基づいて、新生児および乳児の神経学的な異常および／または筋疾患の有無を判断するので、容易に一層的確な診断をすることが可能になる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の実施の一形態である新生児および乳児の診断装置１の構成を簡略化して示す系統図であり、図２は図１の新生児および乳児の診断装置１に備えられるコット９を示す平面図である。
【００３１】
本実施の形態の新生児および乳児の診断装置１（以後、単に診断装置１と略称する）は、仰臥位または腹臥位の状態にある新生児または乳児（以後、この両者を総称して被験児２と呼ぶ）の重量を検出する複数の重量検出センサ３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ（本実施の形態では４つ、重量検出センサを総称する場合には添字を省いて表す）の設けられる検出部４と、重量検出センサ３によって予め定められる一定時間ｔ１毎に検出される重量値を用いて重量に関するデータを演算するデータ演算手段５と、データ演算手段５の出力に応答し、前記データによって新生児または乳児に異常があるかを判断する判断手段６と、判断手段６の出力に応答し、被験児２の異常の有無を表示する表示手段７とが設けられる制御表示部８とを含む。
【００３２】
検出部４は、被験児２を収容するコット９と、コット９を支持するワゴン１０とを含む。コット９は、略直方体の外形を有するたとえばアクリル樹脂製の中空容器であり、一面に開口部が形成され、その開口部から被験児２を内部空間に収容することができる。コット９の内部にはマット状の弾性部材で覆われた平板１１が設けられ、その平板１１上に前述した被験児２が仰臥位または腹臥位の状態で収容される。
【００３３】
ワゴン１０は、逆Ｊ字状に成形された４個の金属製パイプ１２が、平面からみて長方形状の台板１３の４隅に固着されて形成される。ワゴン１０の短辺方向に並立する前記金属製パイプ１２同志は、直状パイプ部材１４で連結され、長辺方向に並立する前記金属製パイプ１２同志は、型鋼部材１５で連結される。型鋼部材１５の上面（図１紙面上方側に向う面）に、前述した重量検出センサ３が設けられ、重量検出センサ３の上方側から前記コット９がワゴン１０に装着される。
【００３４】
なお、図２に示すように、コット９の平面図視した状態で、前記４つの重量検出センサ３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄは、コット９の４隅を支える形で設けられる。被験児２がコット９内に仰臥位におかれた状態で、右手位置に設けられる重量検出センサ３ａをＣＨ１と呼ぶことがあり、同様に左手位置の重量検出センサ３ｂをＣＨ２、右足位置の重量検出センサ３ｃをＣＨ３、左足位置の重量検出センサ３ｄをＣＨ４と呼ぶことがある。重量検出センサ３は、ケーブル１９によって制御表示部８に電気的に接続されるので、検出した重量値が制御表示部８に与えられる。
【００３５】
制御表示部８に備わるデータ演算手段５および判断手段６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を備えるマイクロコンピュータなどによって実現される処理回路１６である。表示手段７は、陰極線管または液晶ディスプレイなどによって実現され、処理回路１６からの出力に応答してデータ演算結果および判断結果を表示する。
【００３６】
また本実施の形態の診断装置１には、撮像装置１７がたとえば衝立１８などに支持されて設けられることも可能である。撮像装置１７は、光学カメラでも良くまたＣＣＤ（Charge Coupled Device）でも良い。撮像装置１７による映像情報は、ケーブル２０を通じて制御表示部８に与えられる。医師は、撮像装置１７によって得られる被験児２のＧＭの視覚データを診断に活用することができる。さらに診断装置１には、生体データ計測装置５０が設けられることも可能である。生体データ計測装置５０には被験児２の生体データを計測するセンサケーブル５１が接続され、計測された生体データはケーブル５２を通じて制御表示部８に与えられる。この生体データ計測装置５０によって被験児２の一般的な生体データ（体温、動脈血酸素飽和度など）を計測し、診断装置１による判断結果と合わせて、より正確な診断を行うことができる。
【００３７】
図３は、診断装置１の電気的構成を示すブロック図である。処理回路１６には、重量検出センサ３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ、撮像装置１７および生体データ計測装置５０からの出力が与えられるとともに、後述するデータ演算手段５に備わる各種の演算機能のうちから実行するべき機能を選択する機能選択手段２１からの出力が与えられる。機能選択手段２１は、制御表示部８と接続されるたとえばキーボードのキーと関連付けて各種の演算機能が選択されるように設定されてもよく、また表示手段７である陰極線管または液晶ディスプレイにタッチパネル方式で各種の演算機能が選択されるように設定されてもよい。
【００３８】
処理回路１６には、表示手段７およびメモリ２２が備えられるとともに、たとえば記録紙に表示手段７に表示内容を印字するプリンタ２３が接続される。メモリ２２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。ＲＯＭには、診断装置１が処理回路１６によって診断処理を実行するためのプログラムがストアされ、ＲＡＭには、データ演算結果および判断結果などが随時書込みおよび読出しされる。
【００３９】
まず被験児２の神経学的異常および／または筋疾患の評価の基礎データとされる診断装置１による被験児２の重心位置の演算方法について以下に説明する。コット９上に被験児２が乗載しない状態における各重量検出センサ３ａ〜３ｄによってそれぞれ計測される重量を、Ｗａ０〜Ｗｄ０で表し、コット９上に被験児２が乗載している状態における各重量検出センサ３ａ〜３ｄによってそれぞれ計測される重量を、Ｗａ１〜Ｗｄ１で表し、各重量検出センサ３ａ〜３ｄによってそれぞれ計測される被験児２の体重のみによる重量を、Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃ，Ｗｄで表すと、被験児２の重量Ｗは、式（１）によって求められる。
Ｗ＝Ｗａ＋Ｗｂ＋Ｗｃ＋Ｗｄ …（１）
ここで、Ｗａ＝Ｗａ１−Ｗａ０
Ｗｂ＝Ｗｂ１−Ｗｂ０
Ｗｃ＝Ｗｃ１−Ｗｃ０
Ｗｄ＝Ｗｄ１−Ｗｄ０
【００４０】
図４は、コット９の簡略化した平面図である。４つの重量検出センサ３を含む２次元平面を想定し、その２次元平面上においてコット９の長手方向をＸ軸とし、長手方向に垂直な方向をＹ軸とし、原点を０とすると、重心の位置（ＧＸ，ＧＹ）は、前記２次元平面内での位置である。コット９の長手方向の長さをＬｘとし、長手方向に垂直な幅方向の長さをＬｙとするとき、重心ＧのＸ方向の座標位置ＧＸとＹ軸の座標位置ＧＹとは、式（２）および式（３）で示される。
ＧＸ＝｛（Ｗａ＋Ｗｂ）／Ｗ｝・Ｌｘ−Ｌｘ／２ …（２）
ＧＹ＝｛（Ｗｂ＋Ｗｄ）／Ｗ｝・Ｌｙ−Ｌｙ／２ …（３）
【００４１】
この被験児２の重心位置（ＧＸ，ＧＹ）の演算は、前述したデータ演算手段５によって実行される。本実施の形態では、予め定められる一定時間ｔ１をたとえば１秒とし、予め定められる時間ｔ２をたとえば６０秒（１分）間とし、１秒毎に被験児２の重量を検出するとともに重心位置の演算を実行し、１分間で６０個の重心位置データを得た。この重心位置演算結果およびその元データである重量検出センサ３による検出重量値は、前記メモリ２２にストアされる。
【００４２】
演算結果である重心位置は、前記２次元平面上にマークし重心位置の移動した実績を示す散布図として表示手段７に表示されるとともに、プリンタ２３によって記録紙に記録される。図５は、表示手段７によって表示される表示画面の１例を示すイメージ図である。図５では、表示画面２４に向って右下方部分に散布図表示部２５が設けられ、被験児２の重心位置の移動実績を視認できるように構成される。この表示画面２４の例では、重心位置の移動実績のうち、最近の座標位置を大きい直径を有する黒丸２６によって、また予め定める複数回の過去の位置を小さい直径を有する黒丸２７によって示し、こうして過去になるにつれて黒丸の直径を小さくして表示するので、重心の移動経過を知ることができる。なお重心位置の移動経過は、同一の大きさのマークによって表示することもできる。
【００４３】
また表示画面２４では、画面に向って右上方には、撮像装置１７による被験児２の映像データを表示する映像表示部２８が設けられ、画面に向って左方には、各重量検出センサ３ａ〜３ｄによる検出重量値および重心位置のＸ−Ｙ座標値を表示する体重データ表示部２９が設けられる。
【００４４】
前述したような被験児２の重心位置のデータは、被験児２同志を比較することができるように同一の状態において採取しなければならず、また神経学的異常および／または筋疾患の評価に用いるべきＧＭの特徴を検知することができるような状態で採取されることが必要とされる。被験対象児である新生児および乳児の状態は、たとえばＶｏｌｐｅらによって表１に示すように分類されているけれども、さらに簡略化して目を開けているすなわち覚醒しているか否か、泣いているか否かおよび特別な運動状態にあるか否かによって類別可能と思われるので、表２に示す状態分類に従う条件１〜５について重量に関するデータ採取に適する状態について検討した。
【００４５】
【表１】
【表２】
表２中に示すモロー反射とは、新生児および乳児に突然手ばたきなどの音響刺激または振動を与えると、驚いて手足や躯幹、頚筋を収縮させる反応のことである。選択された１被験児（被験児番号９）について、表２中に示す条件１〜５の各状態での重心位置を１秒毎に１分間継続して演算し、重心位置の移動実績を示す散布図を作成した。
【００４８】
図６は、１被験児の状態別に採取された重心位置散布図を示す。図６（ａ）は、表２中の条件１の目を開けていて泣いていない状態すなわち覚醒し安静状態における重心位置の散布図である。図６（ｂ）は、表２中の条件２の状態である目を開けていて泣いている状態における重心位置の散布図である。図６（ｃ）は、表２中の条件３の目を閉じていて泣いていない状態すなわち睡眠状態における重心位置の散布図である。図６（ｄ）および図６（ｅ）は、表２中の条件４および５の特別な状態である手足をばたつかせている状態およびモロー反射後の状態におけるそれぞれの重心位置の散布図である。
【００４９】
被験児が、睡眠状態およびモロー反射後の筋肉の収縮した状態にあるとき、重心位置はほとんど移動することがないので、ＧＭの特徴を検知することが難しく、神経学的異常および／または筋疾患の評価に用いるデータの採取条件としては適当でない。また目を開けて泣いている状態および手足をばたつかせている状態では、重心位置の移動が甚だしく、不所望に広範囲に散布してしまうので、かえってＧＭの特徴を検知することが難しく、神経学的異常および／または筋疾患の評価に用いるデータの採取条件としては適当でない。したがって、表２中の条件１の覚醒し安静状態にあるとき、重心位置の移動は適度な範囲に散布し、ＧＭの特徴把握に適すると判断されるので、以後条件１の安静状態において重量に関するデータの採取を行うこととする。
【００５０】
本実施の形態のデータ演算手段５には、多種の演算機能が複数併設して備えられ、前記機能選択手段２１によって演算機能を選択して実行できるように構成されるので、以下に各演算機能毎にその態様について説明する。
【００５１】
データ演算手段５の基本的な態様では、前述した１秒毎に検出される重量値を用いて被験児２の重心位置を演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、１秒毎に求められる重心位置が、１分間に前記２次元平面内で移動した面積を演算する重心移動面積演算手段とが備えられる。
【００５２】
重心位置演算手段による重心位置の演算は、前述のとおりであり、重心移動面積演算手段による重心位置の移動面積の演算は、次のようにして行われる。図７は重心位置散布のモデル図であり、図８は２次元平面のＸ軸を幅ｄの小区間に分割して面積を求める概要を示す図である。移動面積は、図７に示す重心散布図のように重心が２次元Ｘ−Ｙ平面内で移動した領域を、図８に示すように、Ｘ軸を幅ｄの小区間に分割した個々の面積を求め、その小区間面積の和を演算することによって求められる。このとき、Ｘ軸の分割最小目盛と小分割区間ｄとを同一にすると演算を容易に行うことができる。
【００５３】
図９は、データ演算手段５による重心移動面積演算の動作を説明するフローチャートである。図９を参照して重心移動面積演算の手順を説明する。ステップａ１のスタートでは、メモリ２２から重心位置の移動実績であるＸ−Ｙ座標値が読出されている状態である。ステップａ２では、読出された重心位置がＸ座標値の小さい順番に並べ替えられる。ステップａ３では、小さい順番に並べ替えられたＸ座標値の数（ｎ）が計数される。ここでｎは自然数である。
【００５４】
ステップａ４では、ｉ＝１に設定される。ステップａ５では、並べ替えの順番がｉ番目のＸ座標値におけるＹ座標値の最大値Ｙｍａ、最小値Ｙｍｉが求められる。ステップａ６では、並べ替えの順番が（ｉ＋１）番目のＸ座標値におけるＹ座標値の最大値Ｙｍａ、最小値Ｙｍｉが求められる。なお、ここではｉ番目のＸ座標値と（ｉ＋１）番目のＸ座標値との差の絶対値は、小分割値ｄである。
【００５５】
ステップａ７では、小分割値ｄと、各Ｘ座標値において求めたＹ座標値の最大値Ｙｍａおよび最小値Ｙｍｉとによって、小分割区間の面積ｄｉａを算出する。隣接するＸ座標値と、各Ｘ座標値におけるＹ座標の最大値Ｙｍａおよび最小値Ｙｍｉとによって形成される小区間には種々の形状パターンがあり、個々の形状パターンに応じて面積ｄｉａが演算される。
【００５６】
図１０は幅ｄの小区間の形状パターン例を示す図であり、図１１は図１０（ｂ）を座標表示した図であり、図１２は図１０（ｃ）を座標表示した図であり、図１３は図１０（ｄ）を座標表示した図である。図１０（ａ）は、Ｙ座標値が１点から１点に変化する区間であり、図１０（ｂ）は、Ｙ座標値が１点から２点に変化する区間であり、図１０（ｃ）は、Ｙ座標値が２点から２点に変化する区間であり、図１０（ｄ）は、Ｙ座標値が２点から１点に変化する区間である。
【００５７】
図１０（ａ）に示す区間では、小分割区間の面積は、零と演算される。図１０（ｂ）すなわち図１１に示す区間では、Ｘ座標値ｘ１においてＹ座標の最大値と最小値とが同一である重心位置３１のＸ−Ｙ座標を（ｘ１，ｙ１）、Ｘ座標値ｘ２においてＹ座標の最大値である重心位置３２のＸ−Ｙ座標を（ｘ２，ｙ２）およびＹ座標の最小値である重心位置３３のＸ−Ｙ座標を（ｘ２，ｙ３）とするとき、小分割区間ｄｉａの面積は、式（４）によって求められる。
ｄｉａ＝ｄ・｜ｙ２−ｙ３｜／２ …（４）
ここで、ｄ＝ｘ２−ｘ１
【００５８】
図１０（ｃ）すなわち図１２に示す区間では、Ｘ座標値ｘ１においてＹ座標の最大値である重心位置３４のＸ−Ｙ座標を（ｘ１，ｙ１）、Ｙ座標の最小値である重心位置３５のＸ−Ｙ座標を（ｘ１，ｙ２）、Ｘ座標値ｘ２においてＹ座標の最大値である重心位置３６のＸ−Ｙ座標を（ｘ２，ｙ３）およびＹ座標の最小値である重心位置３７のＸ−Ｙ座標を（ｘ２，ｙ４）とするとき、小分割区間ｄｉａの面積は、式（５）〜（８）によって求められる。
Ｓ１＝ｄ・｜ｙ３−ｙ１｜／２ …（５）
Ｓ２＝ｄ・｜ｙ１−ｙ４｜ …（６）
Ｓ３＝ｄ・｜ｙ４−ｙ２｜／２ …（７）
ｄｉａ＝Ｓ１＋Ｓ２＋Ｓ３ …（８）
ここで、ｄ＝ｘ２−ｘ１
【００５９】
図１０（ｄ）すなわち図１３に示す区間では、Ｘ座標値ｘ１においてＹ座標の最大値である重心位置３８のＸ−Ｙ座標を（ｘ１，ｙ１）およびＹ座標の最小値である重心位置３９のＸ−Ｙ座標を（ｘ１，ｙ２）、Ｘ座標値ｘ２においてＹ座標の最大値と最小値とが同一である重心位置４０のＸ−Ｙ座標を（ｘ２，ｙ３）とするとき、小分割区間ｄｉａの面積は、式（９）によって求められる。
ｄｉａ＝ｄ・｜ｙ１−ｙ２｜／２ …（９）
ここで、ｄ＝ｘ２−ｘ１
【００６０】
図９に戻ってステップａ８では、算出された小区間面積ｄｉａをメモリ２２にストアする。ステップａ９では、ｉを（ｉ＋１）に置換える。ステップａ１０では、ｉが（ｎ−１）と同一であるか否かが判断される。判断結果が否定であるとき、ステップａ５に戻り以降のステップに進む。判断結果が肯定であるとき、ステップａ１１に進む。ステップａ１１では、メモリ２２から算出した小区間面積ｄｉａを読出し、その総和すなわち重心移動面積を算出し、一連の動作を完了する。
【００６１】
図１４は、重心移動面積演算結果の例を示す図である。図１４には、予め頭部超音波断層検査、頭部ＣＴ（Computed Tomography）検査、頭部ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）および脳波検査などによって、症例を予備診断した被験児（新生児）１７人について、前述のようにして重心移動面積を演算した結果を棒グラフで示す。図１４中予備診断結果は、被験児である新生児を識別する新生児番号の横に正常児を○印で示し、黄疸および横隔膜ヘルニアなどの症例の被験児を□印、新生児仮死および将来障害予見される症例の被験児を△印、ＰＶＬ（脳室周囲白質軟化症）、脳梗塞、水頭症などを×印で示す。
【００６２】
図１４に示すように、神経学的異常および／または筋疾患を有する被験児によってほぼ占められる群と、正常な被験児によってほぼ占められる群との境界は、重心移動面積が３５ｍｍ2近辺に存在する。神経学的に正常であり、筋疾患のない被験児のＧＭによる重心位置の移動は、異常を有する被験児に比較して広い範囲に及ぶので、重心移動面積の大小によって神経学的な異常および／または筋疾患の有無を診断することが可能と判断される。したがって、予め弁別レベルＡ１として面積値３５ｍｍ2を判断手段６に設定しておくことによって、判断手段６は被験児毎に演算される重心移動面積が弁別レベルＡ１以上であるか否かによって、被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を判断することが可能になる。
【００６３】
ただし図１４に示すように、弁別レベルＡ１以上の重心移動面積を有し診断装置１による診断結果が正常と判断されるべき群に含まれる被験児にも、予備診断結果では□印および△印で示される異常症例に該当するものが一部存在する。しかしながら、図１４に示す被験児は、複数の種類の異なる異常症例が混在しているので、検出したい神経学的異常および／または筋疾患別に異なる段階の弁別レベルを設定し検出したい神経学的異常および／または筋疾患別の診断をすることによって、さらに診断精度を向上させることが可能であると考える。
【００６４】
図１５は、診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心移動面積によって診断する動作を説明するフローチャートである。図１５のフローチャートを参照し前述した被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心移動面積によって診断する一連の動作を説明する。
【００６５】
ステップｂ１では、被験児である新生児または乳児を仰臥位になるようにコット９に乗せる。ステップｂ２では、重量に関するデータを採取し得る前記条件１すなわち安静状態にあるか否かが判断される。この判断は、たとえば医師によって行われる。判断結果が否定であるとき、安静状態になるまでステップｂ２を繰返す。判断結果が肯定であるとき、ステップｂ３に進む。ステップｂ３では、重量検出センサ３による重量検出のために予め定められる時間ｔ２である１分間のタイマスタートが行われる。このタイマスタートは、たとえば前述した機能選択手段２１にデータ演算機能の選択とともに演算を開始する信号として入力できるように構成することによって実現できる。
【００６６】
ステップｂ４では、重量検出センサ３（ＣＨ１〜ＣＨ４）によって、１秒毎に被験児２の重量を計測する。ステップｂ５では、データ演算手段５の重心位置演算手段によって重心位置（Ｘｉ，Ｙｉ）を演算する。ステップｂ６では、重心位置演算結果をメモリ２２にストアする。ステップｂ７では、１分間の計測時間が経過したか否かが判断される。判断結果が肯定であるとき、ステップｂ８に進み、判断結果が否定であるとき、ステップｂ４に戻って以降のステップに進む。
【００６７】
ステップｂ８では、メモリ２２から重心位置（Ｘｉ，Ｙｉ）を読出し、ステップｂ９では、データ演算手段５の重心移動面積演算手段によって重心移動面積を演算する。ステップｂ１０では、演算結果である重心移動面積が、予め定められる弁別レベルである面積Ａ１以上であるか否かが判断手段６によって判断される。判断結果が肯定であるときステップｂ１１に進み、判断手段６は、出力信号によって表示手段７に判定結果が正常の旨の表示をさせる。判断結果が否定であるときステップｂ１２に進み、判断手段６は、出力信号によって表示手段７に判定結果が異常の旨の表示をさせる。表示手段７による表示後、一連の診断動作が終了する。ここでステップｂ４〜ステップｂ１０までの動作は、診断装置１の制御表示部８に備わる処理回路１６によって実行される。
【００６８】
データ演算手段５の本発明に係る第１の態様では、前述した１秒毎に検出される重量値を用いて被験児２の重心位置を演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、１秒毎に求められる重心位置が、１分間に２次元平面の同一座標上に繰返し出現する回数である重心位置度数を演算する重心位置度数演算手段とを含む。重心位置度数は、たとえばＸ軸およびＹ軸をともに１ｍｍ間隔で分割して区画を設定し、１秒毎に１分間すなわち６０回演算される重心位置が、同一の区画内に出現する回数を計数することによって求めることができる。
【００６９】
図１６は、重心位置度数演算結果の例を示す図である。図１６には、前述した図１４に示す新生児番号１０および１６の被験児について、重心位置度数を演算した結果を３次元的にグラフ化して示す。図１６（ｂ）に示すように、神経学的異常を有する新生児番号１６の被験児では、局所的に度数１０を超える重心位置の集中が認められる。一方図１６（ａ）に示すように正常な新生児番号１０の被験児では、重心位置度数が１０を超える場合がなく、前述の新生児番号１６の被験児に比較して重心位置がばらついて分布している。
【００７０】
このように神経学的に正常であり、筋疾患のない被験児のＧＭによる重心位置は、異常を有する被験児のように局所的に集中することがないので、重心位置度数によって神経学的な異常および／または筋疾患の有無を診断することが可能と判断される。したがって、予め弁別レベルＢ１としてたとえば度数１０を判断手段６に設定しておくことによって、判断手段６は被験児毎に演算される重心位置度数が弁別レベルＢ１以下であるか否かによって、被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を判断することが可能になる。なお弁別レベル度数Ｂ１は、１０に限定されるものではなく、検出したい神経学的異常および／または筋疾患によってその値を変更することができる。
【００７１】
図１７は、診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心位置度数によって診断する動作を説明するフローチャートである。図１７のフローチャートを参照し前述した被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心位置度数によって診断する一連の動作を説明する。図１７に示すフローチャートは、図１５に示すフローチャートに類似し、同一の動作を表すステップについては説明を省略する。
【００７２】
ステップｃ９では、データ演算手段５の重心位置度数演算手段によって重心位置度数を演算する。ステップｃ１０では、演算結果である重心位置度数が、予め定められる弁別レベルである度数Ｂ１以上であるか否かが判断手段６によって判断される。ここでステップｃ４〜ステップｃ１０までの動作は、診断装置１の制御表示部８に備わる処理回路１６によって実行される。
【００７３】
データ演算手段５の本発明に係る第２の態様では、前述した１秒毎に検出される重量値を用いて被験児２の重心位置を演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、１秒毎に求められる重心位置が、１分間に２次元平面内で移動する重心位置の移動速度Ｖｉを１秒毎に演算する重心移動速度演算手段と、重心移動速度演算手段の出力に応答し、予め定められる速度間隔で区分される各速度範囲毎の重心移動速度のデータ数である移動速度度数を演算する移動速度度数演算手段とを含む。
【００７４】
重心移動速度Ｖｉは、次のようにして演算することができる。１秒毎に重心位置を演算する１分間の任意の時刻ｔにおける重心位置（Ｘｉ，Ｙｉ）を時刻表示に置換えて重心位置（Ｘｔ，Ｙｔ）とすると、次の重心位置演算時刻である時間ｔ１後の重心位置は（Ｘｔ＋ｔ１，Ｙｔ＋ｔ１）で表される。このとき重心位置（Ｘｔ，Ｙｔ）から時間ｔ１経過後の重心位置（Ｘｔ＋ｔ１，Ｙｔ＋ｔ１）への重心移動速度Ｖｉは、次式（１０）によって求められる。なお本実施の形態では、前述のように時間ｔ１を１秒としているので、重心移動速度Ｖｉを１秒あたりの速度で求める場合、式（１０）の分母を省くことができる。
Ｖｉ＝√｛（Ｘｔ＋ｔ１−Ｘｔ）2＋（Ｙｔ＋ｔ１−Ｙｔ）2｝／ｔ１…（10）
【００７５】
重心の移動速度度数は、たとえば予め定められる速度間隔を１ｍｍ／ｓｅｃで区分し、１秒毎に１分間すなわち６０回演算される重心移動速度Ｖｉが、同一速度区分内に属する数を計数することによって求めることができる。
【００７６】
図１８は、移動速度度数演算結果の例を示す図である。図１８には、前述した図１４に示す新生児番号１０および１６の被験児について、移動速度度数を演算した結果を棒グラフ化して示す。図１８（ｂ）に示すように、神経学的異常を有する新生児番号１６の被験児では、重心移動速度Ｖｉは、速度０〜１ｍｍ／秒（ｓ）の区分範囲に高い度数で集中していることが認められる。一方図１８（ａ）に示すように正常な新生児番号１０の被験児では、重心移動速度Ｖｉは、速度０〜１ｍｍ／秒（ｓ）の区分範囲で最大の度数を示すけれども、その度数は新生児番号１６の被験児に比べて小さく、また速度の速い区分範囲にもばらついて分布している。
【００７７】
このように神経学的に正常であり、筋疾患のない被験児のＧＭによる重心移動速度Ｖｉは、異常を有する被験児のように特定の速度区分範囲に局所的に集中することがないので、移動速度度数によって神経学的な異常および／または筋疾患の有無を診断することが可能と判断される。したがって、予め弁別レベルＣ１としてたとえば度数３５を判断手段６に設定しておくことによって、判断手段６は被験児毎に演算される移動速度度数が、特定の速度区分範囲において弁別レベルＣ１を超えることがあるか否かによって、被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を判断することが可能になる。なお弁別レベル度数Ｃ１は、３５に限定されるものではなく、検出したい神経学的異常および／または筋疾患によってその値を変更することができる。
【００７８】
図１９は、診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を移動速度度数によって診断する動作を説明するフローチャートである。図１９のフローチャートを参照し前述した被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心位置度数によって診断する一連の動作を説明する。図１９に示すフローチャートは、図１５に示すフローチャートに類似し、同一の動作を表すステップについては説明を省略する。
【００７９】
ステップｄ９では、データ演算手段５の重心移動速度演算手段によって重心移動速度Ｖｉを演算する。ステップｄ１０では、移動速度度数演算手段によって、重心移動速度Ｖｉを予め定められる速度区分に従って分類し、速度区分毎の移動速度度数を計数する。ステップｄ１１では、演算結果である移動速度度数が、予め定められる弁別レベルである度数Ｃ１以下であるか否かが判断手段６によって判断される。ここでステップｄ４〜ステップｄ１１までの動作は、診断装置１の制御表示部８に備わる処理回路１６によって実行される。
【００８０】
またデータ演算手段５は、前述した１秒毎に検出される重量値を用いて被験児２の重心位置を演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、１秒毎に求められる重心位置が、１分間に２次元平面内で移動する重心位置の移動速度Ｖｉを１秒毎に演算する重心移動速度演算手段と、重心移動速度演算手段の出力に応答し、１分間における重心移動速度Ｖｉの平均値である平均移動速度Ｖａｖｅ、重心移動速度Ｖｉの最大値である最大移動速度Ｖｍａｘおよび重心移動速度Ｖｉの最小値である最小移動速度Ｖｍｉｎを演算する移動速度データ演算手段とを含む。
【００８１】
平均移動速度Ｖａｖｅは、前述した重心移動速度演算手段による重心移動速度Ｖｉを用いて次式（１１）によって求められる。
【００８２】
【数１】
前述したように神経学的に正常であり、筋疾患のない被験児のＧＭによる重心移動速度Ｖｉは、異常を有する被験児のように特定の速度区分範囲すなわち遅い速度区分範囲に局所的に集中することがない。したがって、１分間の重心の平均移動速度Ｖａｖｅを算出した場合、正常な被験児の平均移動速度Ｖａｖｅは、異常を有する被験児の平均移動速度Ｖａｖｅに比べて速いという結果が得られるので、平均移動速度Ｖａｖｅによって神経学的な異常および／または筋疾患の有無を診断することが可能と判断される。いうまでもなく症例によっては、逆に異常を有する被験児の平均移動速度Ｖａｖｅの方が速くなる場合も起こりうる。
【００８４】
したがって、予め定められる速度値を弁別レベルＤ１として判断手段６に設定しておくことによって、判断手段６は被験児毎に演算される平均移動速度Ｖａｖｅが、弁別レベルＤ１以上であるか否かによって、被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を判断することが可能になる。なお弁別レベルＤ１は、検出したい神経学的異常および／または筋疾患によってその値を変更することができる。
【００８５】
図２０は、診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心の平均移動速度Ｖａｖｅによって診断する動作を説明するフローチャートである。図２０のフローチャートを参照し前述した被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心の平均移動速度Ｖａｖｅによって診断する一連の動作を説明する。図２０に示すフローチャートは、図１９に示すフローチャートに類似し、同一の動作を表すステップについては説明を省略する。
【００８６】
ステップｅ１０では、データ演算手段５の平均移動速度演算手段によって重心の平均移動速度Ｖａｖｅを演算する。ステップｅ１１では、演算結果である平均移動速度Ｖａｖｅが、予め定められる弁別レベルである速度Ｄ１以下であるか否かが判断手段６によって判断される。ここでステップｅ４〜ステップｅ１１までの動作は、診断装置１の制御表示部８に備わる処理回路１６によって実行される。
【００８７】
上記の事例では、平均移動速度Ｖａｖｅによって被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を判断する例について説明したけれども、データ演算手段５によって演算される最大移動速度Ｖｍａｘまたは最小移動速度Ｖｍｉｎによっても同様にして判断することができる。また、平均移動速度Ｖａｖｅ、最大移動速度Ｖｍａｘおよび最小移動速度Ｖｍｉｎのうちから選択されるいずれか２つの速度の組合せによって判断しても良く、さらに３つの速度すべてを用いて判断するようにしても良い。
【００８８】
またデータ演算手段５は、前述した１秒毎に検出される重量値を用いて被験児２の重心位置を演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、１秒毎に求められる重心位置が、１分間に２次元平面内で移動する重心位置の移動加速度αｉを１秒毎に演算する重心移動加速度演算手段と、重心移動加速度演算手段の出力に応答し、１分間における重心移動加速度αｉの平均値である平均移動加速度αａｖｅを演算する平均移動加速度演算手段、重心移動加速度αｉの最大値である最大移動加速度αｍａｘおよび重心移動加速度αｉの最小値である最小移動加速度αｍｉｎを演算する移動加速度データ演算手段とを含む。
【００８９】
重心移動加速度αｉは、式（１２）によって求められ、平均移動加速度αａｖｅは、式（１３）によって求められる。
【００９０】
【数２】
前述したように神経学的に正常であり、筋疾患のない被験児のＧＭによる重心移動速度Ｖｉは、異常を有する被験児のように特定の速度区分範囲すなわち遅い速度区分範囲に局所的に集中することがない。したがって、１分間の重心の平均移動加速度αａｖｅを算出した場合、正常な被験児の平均移動加速度αａｖｅは、異常を有する被験児の平均移動加速度αａｖｅに比べて速いという結果が得られるので、平均移動加速度αａｖｅによって神経学的な異常および／または筋疾患の有無を診断することが可能と判断される。
【００９２】
したがって、予め定められる加速度値を弁別レベルＥ１として判断手段６に設定しておくことによって、判断手段６は被験児毎に演算される平均移動加速度αａｖｅが、弁別レベルＥ１以上であるか否かによって、被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を判断することが可能になる。なお弁別レベルＥ１は、検出したい神経学的異常および／または筋疾患によってその値を変更することができる。
【００９３】
図２１は、診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心の平均移動加速度αａｖｅによって診断する動作を説明するフローチャートである。図２１のフローチャートを参照し前述した被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心の平均移動加速度αａｖｅによって診断する一連の動作を説明する。図２１に示すフローチャートは、図１９に示すフローチャートに類似し、同一の動作を表すステップについては説明を省略する。
【００９４】
ステップｆ９では、データ演算手段５の重心移動加速度演算手段によって重心移動加速度αｉを演算する。ステップｆ１０では、重心移動加速度演算結果に応答し、重心の平均移動加速度αａｖｅを演算する。ステップｆ１１では、演算結果である平均移動加速度αａｖｅが、予め定められる弁別レベルである加速度値Ｅ１以上であるか否かが判断手段６によって判断される。ここでステップｆ４〜ステップｆ１１までの動作は、診断装置１の制御表示部８に備わる処理回路１６によって実行される。
【００９５】
上記の事例では、平均移動加速度αａｖｅによって被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を判断する例について説明したけれども、データ演算手段５によって演算される最大移動加速度αｍａｘまたは最小移動加速度αｍｉｎによっても同様にして判断することができる。また、平均移動加速度αａｖｅ、最大移動加速度αｍａｘおよび最小移動加速度αｍｉｎのうちから選択されるいずれか２つの加速度の組合せによって判断しても良く、さらに３つの加速度すべてを用いて判断するようにしても良い。
【００９６】
またデータ演算手段５は、前述した１秒毎に検出される重量値を用いて被験児２の重心位置を演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、１秒毎に求められる重心位置が、１分間に前記２次元平面内で移動した実績である各座標値を記憶する重心位置散布記憶手段とを含む。重心位置散布記憶手段は、ＲＡＭなどからなるメモリであり、データ演算手段５の中に設けられてもよく、また前記メモリ２２を利用するように構成されてもよい。
【００９７】
重心位置散布記憶手段から読出される重心位置の移動実績は、Ｘ−Ｙ座標系における散布図として表される。この散布図は、前述した表示手段７の表示画面をたとえば機能選択手段２１に予め設けられる切換えスイッチによって散布図表示に切換えて表示することによって、また処理回路１６に接続されるプリンタ２３に印字出力することによって、目視観察可能にすることができる。
【００９８】
判断手段６による被験児における異常の有無の判断は、たとえば予め症例別に散布図の典型例を判断手段６に設定しておき、被験児毎に得られる重心位置移動の散布図を典型例と比較照合することによって行う。
【００９９】
図２２は正常な新生児番号１０の被験児の散布図であり、図２３は神経学的異常を有する新生児番号１６の被験児の散布図である。図２２に示すように正常な新生児番号１０の被験児では、重心位置は、Ｘ軸方向およびＹ軸方向の両方の広い範囲に散布している。一方図２３に示すように、神経学的異常を有する新生児番号１６の被験児では、重心位置は、Ｘ軸方向およびＹ軸方向ともにその散布範囲が小さいという特徴を有する。したがって、たとえば被験児のデータとしての散布図と典型例として設定される散布図とを比較照合し弁別することによって、被験児の異常の有無をおおよそ判断することができる。
【０１００】
データ演算手段５の本発明に係る第３の態様では、前述した１秒毎に検出される重量値を用いて被験児２の重心位置を演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、１秒毎に求められる重心位置が、１分間に前記２次元Ｘ−Ｙ平面内で移動した実績に基づいて、回帰直線を演算する回帰演算手段と、回帰演算手段の出力に応答し、回帰直線を新たなＸ軸とし、回帰直線に直交する軸を新たなＹ軸として重心位置のＸ−Ｙ座標値を変換する座標変換手段と、座標変換手段によって変換される新たなＸ−Ｙ座標系における重心位置移動実績のＸ軸方向の最大値Ｘｍａｘと最小値Ｘｍｉｎとの差（＝Ｘｍａｘ−Ｘｍｉｎ）の絶対値Ｘｍｘと、重心位置移動実績のＹ軸方向の最大値Ｙｍａｘと最小値Ｙｍｉｎとの差（＝Ｙｍａｘ−Ｙｍｉｎ）の絶対値Ｙｍｘとの比である縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）を演算する縦横比演算手段とを含む。
【０１０１】
以下に縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）の演算方法について説明する。図２４は、縦横比の演算方法の概略を示す図である。まず、回帰演算手段によって、１分間に演算される６０個の重心位置データの回帰直線（Ｙ＝ａＸ＋ｂ）を演算する。回帰直線は、最小２乗法によって求められ次の式（１４）によって与えられる。
【０１０２】
【数３】
なお、回帰直線の傾きａおよび切片ｂは、それぞれ式（１９）および（２０）によって与えられる。
【０１０４】
【数４】
次に、前述のようにして求められる回帰直線（Ｙ＝ａＸ＋ｂ）を新たなＸ軸とし、新たなＸ軸に直交する軸を新たなＹ軸とするように、座標変換手段によって座標系を変換する。この新たに設定されるＸ軸とＹ軸とには、アルファベットＮを添えてＸＮ軸、ＹＮ軸と呼ぶことにし、前のＸ−Ｙ軸と区別する。ＸＮ−ＹＮ座標は、図２４上では、Ｘ−Ｙ軸を、Ｙ軸方向に切片ｂだけ平行移動し、その後Ｘ軸と回帰直線であるＸＮ軸とのなす角度θだけ回転（角変位）させることによって得ることができる。旧Ｘ−Ｙ座標系における座標値は、以下の行列式（２１）によって、ＸＮ−ＹＮ座標系における座標値に変換される。
【０１０６】
【数５】
変換されたＸＮ−ＹＮ座標系における重心位置のＸＮ座標値を小さい順番に並替えて、その最大値ＸＮｍａｘおよび最小値ＸＮｍｉｎとを求め、次に最大値ＸＮｍａｘと最小値ＸＮｍｉｎとの差の絶対値Ｘｍｘ（＝｜ＸＮｍａｘ−ＸＮｍｉｎ｜）を求める。同様にしてＸＮ−ＹＮ座標系における重心位置のＹＮ座標値を小さい順番に並替えて、その最大値ＹＮｍａｘおよび最小値ＹＮｍｉｎとを求め、次に最大値ＹＮｍａｘと最小値ＹＮｍｉｎとの差の絶対値Ｙｍｘ（＝｜ＹＮｍａｘ−ＹＮｍｉｎ｜）を求める。
【０１０８】
図２４中では、絶対値Ｘｍｘは、重心位置４１と重心位置４２との間のＸＮ軸方向の距離ＬＸＮであり、絶対値Ｙｍｘは、重心位置４３と重心位置４４との間のＹＮ軸方向の距離ＬＹＮである。縦横比は、前述した絶対値Ｘｍｘと絶対値Ｙｍｘとの比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）で求められる。縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）は、前記距離ＬＮＸと距離ＬＮＹとの比であり、１分間に移動した重心位置の散布の状態を定量的に特徴付けることができる。
【０１０９】
神経学的に正常であり、筋疾患のない被験児のＧＭによる重心位置の移動は、異常を有する被験児に比較して広い範囲に及ぶ。一方神経学的異常および／または筋疾患を有する被験児のＧＭでは、重心位置が局所的に集中するとともに、頭足方向もしくは左右の両手方向に片寄って移動する傾向がある。したがって、縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）でみた場合、神経学的異常および／または筋疾患を有する被験児では、その値は極端に大きいかまたは小さいという特徴を有するけれども、正常な被験児では、その値は異常を有する被験児の中間値付近で大きくばらつかないという特徴がある。
【０１１０】
このことから、縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）の大小によって神経学的な異常および／または筋疾患の有無を診断することが可能と判断される。予め弁別レベルＦ１もしくは、弁別レベルの上限値と下限値としてＦ１１およびＦ１２を判断手段６に設定しておくことによって、判断手段６は被験児毎に演算される縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）を弁別レベルＦ１またはＦ１１およびＦ１２と比較することによって、被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を判断することが可能になる。
【０１１１】
図２５は、診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）によって診断する動作を説明するフローチャートである。図２５のフローチャートを参照し前述した被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）によって診断する一連の動作を説明する。図２５に示すフローチャートは、図１５に示すフローチャートに類似し、同一の動作を表すステップについては説明を省略する。
【０１１２】
ステップｇ９では、データ演算手段５の回帰演算手段によって重心データの回帰直線（Ｙ＝ａＸ＋ｂ）を演算する。ステップｇ１０では、回帰直線の演算結果に応答し、座標変換手段が、回帰直線を新たなＸＮ軸とし、ＸＮ軸に直交する軸を新たなＹＮ軸として、重心位置の座標値を新たなＸＮ−ＹＮ座標系の座標値に変換する。ステップｇ１１では、縦横比演算手段が、重心位置のＸＮ座標値の最大値ＸＮｍａｘ、最小値ＸＮｍｉｎと、重心位置のＹＮ座標値の最大値ＹＮｍａｘ、最小値ＹＮｍｉｎとから、縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）を演算する。ステップｇ１２では、判断手段６が、縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）が、予め定められる弁別レベルである比Ｆ１以上であるか否かが判断手段６によって判断される。なお、予め定められる弁別レベルは、前述したように上限値Ｆ１１と下限値Ｆ１２とが設定され、縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）が上下限値Ｆ１１，Ｆ１２の間であるか否かが判断されるようにしてもよい。ここでステップｇ４〜ステップｇ１２までの動作は、診断装置１の制御表示部８に備わる処理回路１６によって実行される。
【０１１３】
またデータ演算手段５は、前記重量検出センサ３によって１秒毎に検出される重量値を用い、前記２次元平面における被験児の重心位置を、１秒毎に演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段によって求められる重心位置または複数設けられる重量検出センサ３のうちの少なくとも１つの重量検出センサ設置位置における重量データの周波数を解析する周波数解析手段とを含む。
【０１１４】
重心位置または重量検出センサ設置位置における重量データの周波数解析手段は、たとえば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）などの手法によって実現することができる。本実施の態様では、重心位置および重量検出センサ３ａ（ＣＨ１）設置位置における重量データの周波数解析を行い、周波数成分と振幅とを求めた。
【０１１５】
図２６は正常な新生児番号１０の被験児の周波数解析結果を示す図であり、図２７は神経学的異常を有する新生児番号１６の被験児の解析結果を示す図である。正常な被験児と神経学的異常を有する被験児との差異は、特にＣＨ１の周波数解析結果において顕著に認められる。
【０１１６】
図２６に示すように正常な新生児番号１０の被験児では、各周波数成分において振幅がある程度均一であり、特別大きく突出した振幅を示す周波数成分を見出すことができない。一方図２７に示すように、神経学的異常を有する新生児番号１６の被験児では、周波数成分によって振幅の片寄りが認められる。したがって、周波数成分とその周波数成分の振幅の弁別レベルを予め設定しておくことによって、周波数解析結果に基づいて被験児の異常の有無をおおよそ判断することができる。
【０１１７】
また、新生児または乳児の重量を複数の重量検出センサ３によって検出するステップと、重量検出センサ３によって予め定められる一定時間ｔ１毎に検出される重量値を用いて重量に関するデータを演算するステップと、重量に関するデータの演算結果に応答し、前記データによって新生児または乳児に異常があるかを判断するステップと、新生児または乳児に異常があるかの判断結果を表示手段によって表示するステップとを、コンピュータに実行させるための新生児および乳児の診断プログラムにすることができる。
【０１１８】
このような新生児および乳児の診断プログラムは、重量に関するデータを演算するステップが多種の態様によって具現化されるので、たとえば、図１５のフローチャートに示すステップｂ４〜ステップｂ１０、図１７のフローチャートに示すステップｃ４〜ステップｃ１０、図１９のフローチャートに示すステップｄ４〜ステップｄ１１、図２０のフローチャートに示すステップｅ４〜ステップｅ１１、図２１のフローチャートに示すｆ４〜ステップｆ１１、図２５のフローチャートに示すステップｇ４〜ステップｇ１２をマイクロコンピュータである処理回路１６に実行させるプログラムとして実現される。
【０１１９】
この新生児および乳児の診断プログラムをコンピュータに実行させることによって、新生児および乳児の重量を測定し、その重量に関するデータを演算した結果によって新生児および乳児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を客観的に判断し、その判断結果の表示が可能になる。
【０１２０】
さらに新生児および乳児の診断プログラムを、コンピュータによる読取り可能にたとえばフレキシブルディスク（ＦＤ）またはコンパクトディスク−レコーダブル（ＣＤ−Ｒ）などの記録媒体に記録させることができる。このような記録媒体として新生児および乳児の診断プログラムが提供されることによって、汎用コンピュータ、重量検出センサおよび表示手段という簡易な構成で、新生児および乳児の神経学的な異常および／または筋疾患の有無の診断をすることが可能になる。
【０１２１】
以上に述べたように本実施の形態では、データ演算手段５には、各種の態様で表される演算機能を備えるけれども、これに限定されることなく、データ演算手段５は単独の演算機能を備える構成であってもよく、また選択される２つ以上の演算機能を備える構成であってもよい。また診断装置１に設けられる重量検出センサの数は４つであるけれども、これに限定されることなく、重心位置を求めるに必要な３つ以上が設けられる構成であればよい。また予め定められる一定時間ｔ１を１秒、予め定められる時間ｔ２を１分として重量に関するデータを演算しているけれども、時間はこれらに限定されることなく、より短い時間またはより長い時間がｔ１およびｔ２として選択されてもよい。
【０１２２】
【発明の効果】
本発明によれば、新生児または乳児の重心位置を一定時間ｔ１毎に演算し、演算される重心位置の予め定められる時間ｔ２内に２次元平面の同一座標上に繰返し出現する回数である重心位置度数を演算し、演算された重心位置の座標と重心位置度数の大小とに基づいて、新生児および乳児の神経学的な異常および／または筋疾患の有無を判断するので、容易に的確な診断をすることが可能になる。成人では中枢神経系の発達が完成しているのでＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）、ＣＴ（Computed Tomography）などの画像診断における異常所見が、機能異常を相当な確率をもって診断できると考えられる。しかしながら、新生児、乳児においては中枢神経系は発達途上にあり、未発達であるため画像診断上の異常所見は必ずしも成人のように機能異常を診断できない。
【０１２３】
そこでこの装置は中枢神経系の統御された機能を客観的に評価できるため、ＭＲＩなどで正確に診断できない生後まもない時期における神経学的異常および／または筋疾患の有無の客観的判断が可能になるので、早期に効果的な治療を施すことができる。
【０１２６】
また本発明によれば、新生児または乳児の重心位置を一定時間ｔ１毎に演算し、演算される重心位置が予め定められる時間ｔ２内に２次元平面内で移動する重心位置の移動速度を求め、該重心移動速度の予め定められる速度間隔で区分される各速度範囲毎のデータ数である移動速度度数に基づいて、新生児および乳児の神経学的な異常および／または筋疾患の有無を判断するので、容易に的確な診断をすることが可能になる。
【０１２９】
また本発明によれば、重心位置の各座標値の散布状態を示す散布図から求められる縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）、すなわち散布図の形状の特徴に基づいて、新生児および乳児の神経学的な異常および／または筋疾患の有無を判断するので、容易に一層的確な診断をすることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態である新生児および乳児の診断装置１の構成を簡略化して示す系統図である。
【図２】図１の新生児および乳児の診断装置１に備えられるコット９を示す平面図である。
【図３】診断装置１の電気的構成を示すブロック図である。
【図４】コット９の簡略化した平面図である。
【図５】表示手段７によって表示される表示画面の１例を示すイメージ図である。
【図６】１被験児の状態別に採取された重心位置散布図を示す。
【図７】重心位置散布のモデル図である。
【図８】２次元平面のＸ軸を幅ｄの小区間に分割して面積を求める概要を示す図である。
【図９】データ演算手段５による重心移動面積演算手段の動作を説明するフローチャートである。
【図１０】幅ｄの小区間の形状パターン例を示す図である。
【図１１】図１０（ｂ）を座標表示した図である。
【図１２】図１０（ｃ）を座標表示した図である。
【図１３】図１０（ｄ）を座標表示した図である。
【図１４】重心位置移動面積演算結果の例を示す図である。
【図１５】診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心移動面積によって診断する動作を説明するフローチャートである。
【図１６】重心位置度数演算結果の例を示す図である。
【図１７】診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心位置度数によって診断する動作を説明するフローチャートである。
【図１８】移動速度度数演算結果の例を示す図である。
【図１９】診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を移動速度度数によって診断する動作を説明するフローチャートである。
【図２０】診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心の平均移動速度Ｖａｖｅによって診断する動作を説明するフローチャートである。
【図２１】診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を重心の平均移動加速度αａｖｅによって診断する動作を説明するフローチャートである。
【図２２】正常な新生児番号１０の被験児の散布図である。
【図２３】神経学的異常を有する新生児番号１６の被験児の散布図である。
【図２４】縦横比の演算方法の概略を示す図である。
【図２５】診断装置１による被験児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）によって診断する動作を説明するフローチャートである。
【図２６】正常な新生児番号１０の被験児の周波数解析結果を示す図である。
【図２７】神経学的異常を有する新生児番号１６の被験児の解析結果を示す図である。
【符号の説明】
１ 診断装置
２ 被験児
３ 重量検出センサ
４ 検出部
５ データ演算手段
６ 判断手段
７ 表示手段
８ 制御表示部
９ コット
１０ ワゴン
１６ 処理回路
１７ 撮像装置
２２ メモリ
Claims (3)
- 仰臥位または腹臥位の状態にある新生児または乳児の重量を検出する複数の重量検出センサと、
前記重量検出センサによって予め定められる一定時間ｔ１毎に検出される重量値を用い、前記複数の重量検出センサを含む仮想平面である２次元平面における新生児または乳児の重心位置を、前記一定時間ｔ１毎に演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、前記一定時間ｔ１毎に求められる重心位置が、予め定められる時間ｔ２内に前記２次元平面の同一座標上に繰返し出現する回数である重心位置度数を演算する重心位置度数演算手段とを備えるデータ演算手段と、
重心位置度数演算手段の出力に応答し、重心位置度数を予め定められる弁別レベルである度数Ｂ１でレベル弁別し、新生児または乳児に異常があるかを判断する判断手段と、
判断手段の出力に応答し、新生児または乳児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を表示する表示手段とを含むことを特徴とする新生児および乳児の診断装置。 - 仰臥位または腹臥位の状態にある新生児または乳児の重量を検出する複数の重量検出センサと、
前記重量検出センサによって予め定められる一定時間ｔ１毎に検出される重量値を用い、前記複数の重量検出センサを含む仮想平面である２次元平面における新生児または乳児の重心位置を、前記一定時間ｔ１毎に演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、予め定められる時間ｔ２内に前記２次元平面内で移動する重心位置の移動速度を前記予め定められる時間ｔ１毎に演算する重心移動速度演算手段と、重心移動速度演算手段の出力に応答し、予め定められる速度間隔で区分される各速度範囲毎の重心移動速度のデータ数である移動速度度数を演算する移動速度度数演算手段とを備えるデータ演算手段と、
移動速度度数演算手段の出力に応答し、移動速度度数を予め定められる弁別レベルである度数Ｃ１でレベル弁別し、新生児または乳児に異常があるかを判断する判断手段と、
判断手段の出力に応答し、新生児または乳児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を表示する表示手段とを含むことを特徴とする新生児および乳児の診断装置。 - 仰臥位または腹臥位の状態にある新生児または乳児の重量を検出する複数の重量検出センサと、
前記重量検出センサによって予め定められる一定時間ｔ１毎に検出される重量値を用い、前記複数の重量検出センサを含む仮想平面である２次元Ｘ−Ｙ平面における新生児または乳児の重心位置を、前記一定時間ｔ１毎に演算する重心位置演算手段と、重心位置演算手段の出力に応答し、前記一定時間ｔ１毎に求められる重心位置が、予め定められる時間ｔ２内に前記２次元平面内で移動した実績に基づいて、回帰直線を演算する回帰演算手段と、回帰演算手段の出力に応答し、回帰直線を新たなＸＮ軸とし、回帰直線に直交する軸を新たなＹＮ軸として重心位置のＸ−Ｙ座標値をＸＮ−ＹＮ座標系の座標値に変換する座標変換手段と、座標変換手段によって変換される新たなＸＮ−ＹＮ座標系における重心位置移動実績のＸＮ軸方向の最大値ＸＮｍａｘと最小値ＸＮｍｉｎとの差（＝ＸＮｍａｘ−ＸＮｍｉｎ）の絶対値Ｘｍｘと、重心位置移動実績のＹＮ軸方向の最大値ＹＮｍａｘと最小値ＹＮｍｉｎとの差（＝ＹＮｍａｘ−ＹＮｍｉｎ）の絶対値Ｙｍｘとの比である縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）を演算する縦横比演算手段とを備えるデータ演算手段と、
縦横比演算手段の出力に応答し、前記縦横比（Ｘｍｘ／Ｙｍｘ）を予め定められる弁別レベルＦ１でレベル弁別し、新生児または乳児に異常があるかを判断する判断手段と、
判断手段の出力に応答し、新生児または乳児の神経学的異常および／または筋疾患の有無を表示する表示手段とを含むことを特徴とする新生児および乳児の診断装置。
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