JP6981557B2 - 体重推定装置、体重推定方法、およびプログラム - Google Patents
体重推定装置、体重推定方法、およびプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6981557B2 JP6981557B2 JP2020551656A JP2020551656A JP6981557B2 JP 6981557 B2 JP6981557 B2 JP 6981557B2 JP 2020551656 A JP2020551656 A JP 2020551656A JP 2020551656 A JP2020551656 A JP 2020551656A JP 6981557 B2 JP6981557 B2 JP 6981557B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- weight
- gait
- pedestrian
- gait data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000005021 gait Effects 0.000 claims description 118
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 80
- 230000037396 body weight Effects 0.000 claims description 50
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 34
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 32
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 29
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 20
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 18
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 10
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 210000002683 foot Anatomy 0.000 description 74
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 19
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 15
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 13
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 12
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 8
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 5
- 230000036541 health Effects 0.000 description 5
- 210000003141 lower extremity Anatomy 0.000 description 5
- 210000003371 toe Anatomy 0.000 description 5
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 4
- 230000003183 myoelectrical effect Effects 0.000 description 3
- 230000035807 sensation Effects 0.000 description 3
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 2
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 2
- 208000031648 Body Weight Changes Diseases 0.000 description 1
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 1
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 210000000544 articulatio talocruralis Anatomy 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 230000004579 body weight change Effects 0.000 description 1
- 239000004020 conductor Substances 0.000 description 1
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 1
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 1
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 210000001624 hip Anatomy 0.000 description 1
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 230000001404 mediated effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 210000004197 pelvis Anatomy 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 description 1
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000036421 sense of balance Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4869—Determining body composition
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/1036—Measuring load distribution, e.g. podologic studies
- A61B5/1038—Measuring plantar pressure during gait
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/112—Gait analysis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
- A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
- A61B5/6804—Garments; Clothes
- A61B5/6807—Footwear
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7246—Details of waveform analysis using correlation, e.g. template matching or determination of similarity
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
- A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01G—WEIGHING
- G01G19/00—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups
- G01G19/44—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups for weighing persons
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01G—WEIGHING
- G01G9/00—Methods of, or apparatus for, the determination of weight, not provided for in groups G01G1/00 - G01G7/00
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
- A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
- A61B2562/0247—Pressure sensors
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Physiology (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Description
まず、本発明の第1の実施形態に係る体重推定システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の体重推定システムは、ユーザの歩容データを用いてそのユーザの体重を推定する。一般に、歩容とは、人間や動物の歩行の様態のことをいう。本実施形態は、人間の歩容に関する。歩容は、歩幅(左か右、一歩分)や、歩幅(二歩分)、リズム、速度、力学的基盤、進行方向、足の角度、腰の角度、しゃがむ能力などを含む。本実施形態の体重推定装置は、ユーザの足裏の荷重経時変化(荷重波形とも呼ぶ)を測定することによって歩容データを取得し、その歩容データの特徴量を抽出してそのユーザの体重を推定する。以下において、歩行者とは、主に歩行中のユーザのことを示すが、停止しているユーザのことを歩行者と呼ぶこともある。
図1は、本実施形態に係る体重推定システム1の構成の概要を示すブロック図である。図1のように、体重推定システム1は、データ取得装置11、データ収集装置12、体重推定装置13、および送信装置14を備える。データ取得装置11とデータ収集装置12とは、歩容データ生成部10を構成する。
ここで、人間の歩行周期について図面を参照しながら説明する。図2は、右足を基準とした人間の歩行周期について説明するための概念図である。図2の歩行者の下に示す横軸は、人間の歩行に伴う時間経過を正規化した正規化時間である。なお、以下においては右足に着目して説明するが、左足についても同様である。
図4は、データ取得装置11の構成の一例を示す概念図である。図4のように、データ取得装置11は、二つのデータ取得部110と、センサデータ送信部115とを有する。データ取得部110は、本体111と、センサ部112とを含む。データ取得部110は、靴の中に中敷きとして設置された状態で使用される。
図5は、データ収集装置12の構成の一例を示すブロック図である。図5のように、データ収集装置12は、センサデータ受信部121、歩容データ抽出部122、体重情報入力部123、データベース124を有する。
図6は、体重推定装置13の構成の一例を示すブロック図である。図6のように、体重推定装置13は、データ受信部131、第1計算部132、特徴量記憶部133、第2計算部134、学習モデル記憶部135、推定部136、データ送信部137を備える。
次に、本実施形態に係る体重推定システム1の動作について説明する。以下においては、データ収集装置12、体重推定装置13に含まれる第1計算部132、第2計算部134、および推定部136の動作の一例について説明する。
図7は、データ収集装置12の動作の一例について説明するためのフローチャートである。以下の図7のフローチャートに沿った説明においては、データ収集装置12を動作の主体とし、データ取得装置11から歩容データとして荷重波形を受信する例について例示する。荷重波形とは、ユーザが歩行する際に、データ取得装置11によって取得される足圧の時間変化を示す波形である。
図8は、体重推定装置13の第1計算部132の動作の一例について説明するためのフローチャートである。以下の図8のフローチャートに沿った説明においては、第1計算部132を動作の主体とする。
図10は、体重推定装置13の第2計算部134の動作の一例について説明するためのフローチャートである。以下の図10のフローチャートに沿った説明においては、第2計算部134を動作の主体とする。
図11は、本発明の第1の実施形態に係る推定部136の動作の一例について説明するためのフローチャートである。
次に、本発明の第2の実施形態に係る体重推定システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の体重推定システムは、第1の実施形態の体重推定装置13から記憶部や送信部を取り除いた構成である。
次に、本発明の各実施形態に係る体重推定装置に被験者の歩行の特性を示す特徴量を記録させる手順について図面を参照しながら説明する。本実施例では、分解能1キログラムの足圧測定装置を用いて、被験者の歩行時の足圧データを測定した。
ここで、本発明の各実施形態に係る体重推定システムを実現するハードウェア構成について、図16の情報処理装置90を一例として挙げて説明する。なお、図16の情報処理装置90は、各実施形態の体重推定システムの処理を実行するための構成例であって、本発明の範囲を限定するものではない。
11 データ取得装置
12 データ収集装置
13 体重推定装置
14 送信装置
110 データ取得部
111 本体
112 センサ部
115 センサデータ送信部
121 センサデータ受信部
122 歩容データ抽出部
123 体重情報入力部
124 データベース
131 データ受信部
132 第1計算部
133 特徴量記憶部
134 第2計算部
135 学習モデル記憶部
136 推定部
137 データ送信部
Claims (10)
- 歩行者の歩行特性を含む、前記歩行者の足裏による圧力データの時間推移に関する歩容データを受信するデータ受信手段と、
前記歩容データから前記歩行者の足裏による前記圧力データの時間推移に含まれる特徴量を抽出する第1計算手段と、
前記歩容データをサンプルデータに用いて、前記第1計算手段によって抽出された特徴量と前記歩行者の体重情報との相関関係を学習して学習モデルを生成する第2計算手段と、
推定対象の前記歩容データを前記学習モデルに入力して前記推定対象の前記歩容データに対応する前記体重情報を推定する推定手段とを備える体重推定システム。 - 前記データ受信手段は、
前記歩行者の足裏による前記圧力データの時間変化に関するデータを前記歩容データとして受信し、
前記第1計算手段は、
前記圧力データの時間変化に含まれる特徴量を抽出する請求項1に記載の体重推定システム。 - 前記データ受信手段は、
前記歩行者の足裏による前記圧力データの時間変化に基づいた荷重波形を前記歩容データとして受信し、
前記第1計算手段は、
前記荷重波形に含まれる特徴量を抽出する請求項1に記載の体重推定システム。 - 前記第1計算手段は、
前記荷重波形のピーク値およびディップ値の少なくともいずれかを含む特徴量を抽出する請求項3に記載の体重推定システム。 - 前記第1計算手段は、
前記荷重波形に含まれる第1ピーク、第2ピーク、およびディップの値と、前記体重情報とを要素とする特徴量ベクトルを前記特徴量として抽出する請求項4に記載の体重推定システム。 - 前記歩行者の足裏に設置される圧力センサによって前記圧力データを検出し、検出した前記圧力データから前記歩容データを抽出してデータベースに格納する歩容データ生成手段を備え、
前記データ受信手段は、
前記データベースに格納される前記歩容データを受信する請求項2乃至5のいずれか一項に記載の体重推定システム。 - 前記第1計算手段によって抽出される前記特徴量が記憶される第1記憶手段と、
前記第2計算手段によって生成される前記学習モデルが記憶される第2記憶手段と、
前記推定手段によって推定される前記体重情報を含む体重データを送信するデータ送信手段とを備え、
前記第2計算手段は、
前記第1記憶手段に記憶された前記特徴量を用いて前記学習モデルを生成し、生成した前記学習モデルを前記第2記憶手段に記憶させる請求項1乃至6のいずれか一項に記載の体重推定システム。 - 歩行者の歩行特性を含む、前記歩行者の足裏による圧力データの時間推移に関する歩容データを受信し、
前記歩容データから前記歩行者の足裏による前記圧力データの時間推移に含まれる特徴量を抽出し、
前記歩容データをサンプルデータに用いて、抽出された前記特徴量と前記歩行者の体重情報との相関関係を学習して学習モデルを生成し、
推定対象の前記歩容データを前記学習モデルに入力して前記推定対象の前記歩容データに対応する前記体重情報を推定する体重推定方法。 - 学習モードにおいては、
前記歩容データとともに、前記歩容データに紐付けられた前記体重情報を受信し、
受信した前記体重情報と、前記歩容データから抽出された前記特徴量とを用いて前記学習モデルを生成し、
計測モードにおいては、
前記学習モデルを用いて、前記歩容データに対応する前記体重情報を推定する請求項8に記載の体重推定方法。 - 歩行者の歩行特性を含む、前記歩行者の足裏による圧力データの時間推移に関する歩容データを受信する処理と、
前記歩容データから前記歩行者の足裏による前記圧力データの時間推移に含まれる特徴量を抽出する処理と、
前記歩容データをサンプルデータに用いて、抽出された特徴量と前記歩行者の体重情報との相関関係を学習して学習モデルを生成する処理と、
推定対象の前記歩容データを前記学習モデルに入力して前記推定対象の前記歩容データに対応する前記体重情報を推定する処理とをコンピュータに実行させるプログラム。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2018/038695 WO2020079782A1 (ja) | 2018-10-17 | 2018-10-17 | 体重推定装置、体重推定方法、およびプログラム記録媒体 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2020079782A1 JPWO2020079782A1 (ja) | 2021-09-02 |
JP6981557B2 true JP6981557B2 (ja) | 2021-12-15 |
Family
ID=70284342
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020551656A Active JP6981557B2 (ja) | 2018-10-17 | 2018-10-17 | 体重推定装置、体重推定方法、およびプログラム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20210345960A1 (ja) |
JP (1) | JP6981557B2 (ja) |
WO (1) | WO2020079782A1 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7061642B2 (ja) * | 2020-06-08 | 2022-04-28 | 株式会社Agoop | 情報処理装置、プログラム、及び、情報処理方法 |
TWI741724B (zh) * | 2020-08-05 | 2021-10-01 | 美律實業股份有限公司 | 身體質量指數區間估測裝置及其操作方法 |
KR102421699B1 (ko) * | 2020-11-06 | 2022-07-18 | 주식회사 길온 | 사용자의 체중을 추정하는 스마트 인솔 장치 및 시스템 |
CN116439693B (zh) * | 2023-05-18 | 2024-05-28 | 四川大学华西医院 | 一种基于fmg的步态检测方法及*** |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
NL2000197C2 (nl) * | 2006-08-24 | 2008-02-26 | Sportmarketing Consultancy B V | Systeem voor het meten van gewichtsafname, een inleglichaam met krachtsensor, een schoen en een draagbare controle-inrichting. |
US9451881B2 (en) * | 2012-12-06 | 2016-09-27 | Autonomous_Id Canada Inc. | Gait-based biometric system for detecting weight gain or loss |
JP2017167051A (ja) * | 2016-03-17 | 2017-09-21 | 北川工業株式会社 | 計測情報出力システム及びプログラム |
JP6700533B2 (ja) * | 2016-05-26 | 2020-05-27 | 北川工業株式会社 | 重量情報出力システム及びプログラム |
-
2018
- 2018-10-17 US US17/283,989 patent/US20210345960A1/en active Pending
- 2018-10-17 JP JP2020551656A patent/JP6981557B2/ja active Active
- 2018-10-17 WO PCT/JP2018/038695 patent/WO2020079782A1/ja active Application Filing
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPWO2020079782A1 (ja) | 2021-09-02 |
US20210345960A1 (en) | 2021-11-11 |
WO2020079782A1 (ja) | 2020-04-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6981557B2 (ja) | 体重推定装置、体重推定方法、およびプログラム | |
JP6881451B2 (ja) | 歩行状態判定装置、歩行状態判定システム、歩行状態判定方法及びプログラム | |
CN109310177B (zh) | 仪器化矫形器 | |
Almuteb et al. | Smart insoles review (2008-2021): Applications, potentials, and future | |
Varela et al. | A kinematic characterization of human walking by using CaTraSys | |
KR20230038133A (ko) | 보행 분석을 위한 시스템 및 방법 | |
JP2020120807A (ja) | 転倒リスク評価装置、転倒リスク評価方法及び転倒リスク評価プログラム | |
CA3193817A1 (en) | System and method for generating a virtual avatar | |
JP6638860B2 (ja) | 情報処理システム、情報処理装置、および情報処理方法 | |
Billing et al. | Predicting ground reaction forces in running using micro-sensors and neural networks | |
JP7398090B2 (ja) | 情報処理装置、計算方法およびプログラム | |
Lacirignola et al. | Instrumented footwear inserts: a new tool for measuring forces and biomechanical state changes during dynamic movements | |
JP6738249B2 (ja) | 歩行分析方法及び歩行分析装置 | |
US20240138713A1 (en) | Harmonic index estimation device, estimation system, harmonic index estimation method, and recording medium | |
WO2023127009A1 (ja) | 下肢筋力推定装置、下肢筋力推定システム、下肢筋力推定方法、および記録媒体 | |
US20240164705A1 (en) | Index value estimation device, estimation system, index value estimation method, and recording medium | |
WO2023127007A1 (ja) | 筋力指標推定装置、筋力指標推定システム、筋力指標推定方法、および記録媒体 | |
WO2023127013A1 (ja) | 静的バランス推定装置、静的バランス推定システム、静的バランス推定方法、および記録媒体 | |
JP7480852B2 (ja) | 計算装置、歩容計測システム、計算方法、およびプログラム | |
WO2023127008A1 (ja) | 動的バランス推定装置、動的バランス推定システム、動的バランス推定方法、および記録媒体 | |
WO2023127010A1 (ja) | 移動能力推定装置、移動能力推定システム、移動能力推定方法、および記録媒体 | |
JP2023179871A (ja) | 骨盤傾斜推定装置、推定システム、骨盤傾斜推定方法、およびプログラム | |
JP7480851B2 (ja) | 検出装置、検出システム、検出方法、およびプログラム | |
WO2022208838A1 (ja) | 生体情報処理装置、情報処理システム、生体情報処理方法、および記録媒体 | |
WO2023127015A1 (ja) | 筋力評価装置、筋力評価システム、筋力評価方法、および記録媒体 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210315 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210315 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210817 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210930 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20211019 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20211101 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6981557 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |