(57)【要約】【課題】重心動揺の所定時間の時系列データに基づく周波数解析において、特異な周波数が時々発生しているのか、連続して発生しているのかを把握する。【解決手段】所定時間の重心座標の時系列データから所定の単位時間の時系列データを時間軸上でオーバーラップするように連続して複数の区間に切り出して、各区間における重心座標の時系列データから重心動揺に関するパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出手段と、各周波数について、健常者の重心動揺におけるパワースペクトルの平均値Ａと、健常者の重心動揺におけるパワースペクトルの標準偏差ＳＤを用いて、被験者の重心動揺におけるパワースペクトルｘを正規化した値（ｘ−Ａ）／ＳＤを指標値として区間毎に算出する指標値算出手段と、を備えている。【選択図】図１
2019063503.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定時間の重心座標の時系列データから所定の単位時間の時系列データを時間軸上でオーバーラップするように連続して複数の区間に切り出して、各区間における重心座標の時系列データから重心動揺に関するパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出手段と、
各周波数について、健常者の重心動揺に関するパワースペクトルの平均値Ａと、健常者の重心動揺に関するパワースペクトルの標準偏差ＳＤを用いて、被験者の重心動揺に関するパワースペクトルｘを正規化した値（ｘ−Ａ）／ＳＤを指標値として区間毎に算出する指標値算出手段と、
を備えた重心動揺解析装置。
【請求項２】
周波数は所定の帯域毎に区分けされており、前記指標値算出手段は、帯域毎の指標値の代表値を算出する、請求項１に記載の重心動揺解析装置。
【請求項３】
前記算出した指標値ないし代表値を、周波数、区間をｘｙ軸にとり、前記指標値ないし代表値をｚ軸として表示する表示手段を備える、請求項１、２いずれか１項に記載の重心動揺解析装置。
【請求項４】
前記算出した指標値ないし代表値を、周波数、区間をｘｙ軸にとり、前記指標値ないし代表値をｘｙ平面上に識別可能に色表示する表示手段を備える、請求項１〜３いずれか１項に記載の重心動揺解析装置。
【請求項５】
前記所定時間は６０秒であり、
前記単位時間は５秒〜２０秒であり、
オーバーラップ時間は前記単位時間より短い時間である、
請求項１〜４いずれか１項に記載の重心動揺解析装置。
【請求項６】
前記単位時間は１０秒であり、
前記オーバーラップ時間は５秒である、
請求項５に記載の重心動揺解析装置。
【請求項７】
前記重心動揺解析装置は、フォースプレートにより検出された荷重データを用いてＸＹ平面上の重心座標の所定時間の時系列データを取得する重心座標取得手段を備えている、請求項1〜６いずれか１項に記載の重心動揺解析装置。
【請求項８】
さらに、ニューラルネットワークを用いた疾患判定手段を備え、
前記ニューラルネットワークは、入力層に周波数毎に算出された前記指標値に対応する複数のユニットを含み、出力層に疾患に関する１つあるいは複数のユニットを含む、
請求項１〜７いずれか１項に記載の重心動揺解析装置。
【請求項９】
重心動揺解析を実行するために、コンピュータを、請求項１〜８いずれか１項に記載の各手段として機能させるコンピュータプログラム。
【請求項１０】
所定時間の重心座標の時系列データから所定の単位時間の時系列データを時間軸上でオーバーラップするように連続して複数の区間に切り出すステップと、
各区間における重心座標の時系列データから重心動揺に関するパワースペクトルを算出するステップと、
各周波数について、健常者の重心動揺に関するパワースペクトルの平均値Ａと、健常者の重心動揺に関するパワースペクトルの標準偏差ＳＤを用いて、被験者の重心動揺に関するパワースペクトルｘを正規化した値（ｘ−Ａ）／ＳＤを指標値として区間毎に算出するステップと、
を備えた重心動揺解析方法。
【請求項１１】
前記指標値を算出するステップは、
所定の周波数刻みで指標値を算出するステップと、
所定の帯域毎に、指標値の代表値を算出するステップと、
を備えている、請求項１０に記載の重心動揺解析方法。
【請求項１２】
さらに、前記算出した指標値ないし代表値を、周波数、区間をｘｙ軸にとり、前記指標値ないし代表値をｚ軸として表示するステップを備える、請求項１０、１１いずれか１項に記載の重心動揺解析方法。
【請求項１３】
前記算出した指標値ないし代表値を、周波数、区間をｘｙ軸にとり、前記指標値ないし代表値をｘｙ平面上に識別可能に色表示するステップを備える、請求項１０〜１２いずれか１項に記載の重心動揺解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、重心動揺解析装置及び方法に係り、詳しくは、重心動揺の周波数解析に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
重心動揺計を用いた重心動揺検査（すなわち計測された重心動揺の解析）は多面的な角度から行われ、重心動揺検査項目としては、動揺パターン検査、面積・軌跡長検査（外周面積、単位軌跡長、単位面積軌跡長、Ｘ軸変位、Ｙ軸変位、ロンベルグ率等）、パワースペクトル検査（周波数解析）、位置・速度ベクトル検査、振幅確率密度分布検査などが知られている。
【０００３】
パワースペクトル検査では、重心動揺を構成する揺れの周波数とその強さを検査する。検査の周波数範囲は、例えば、０．０２Hz〜１０Hzであり、Ｘ軸には周波数を対数目盛あるいは実数目盛で示し、Ｙ軸にはパワーを対数目盛あるいはルート目盛で示す。従来の重心動揺計の周波数解析は、重心（ＣＯＰ）の前後または左右方向の時系列の変化に対し、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）やＭＥＭ（最大エントロピー法）といったパワースペクトル解析手法を用い、振動の周波数分布を観察する手法がとられている。図２Ａが「健常者」、図２Ｂが「脊髄小脳変性症初期の患者」の重心動揺に対しＭＥＭによる周波数解析を行った結果を示すが、これらの図からでは分布上の差は明確には判らない。
【０００４】
本出願人は、重心動揺の周波数解析において健常者と患者との分布上の差異、および疾患特有の分布パターンを明確にする周波数解析手法を提案している（特許文献１）。図２Ｃは、特許文献１に係る手法の解析結果（周波数解析手法によって得られる指標値）を表示するものであり、３Hz付近にピークが検出されるが、これは「脊髄小脳変性症患者」特有の周波数ピークと言われており、ＭＥＭによる周波数解析（図２Ｂ）では症状が重くならないと検出されなかった周波数ピークである。
【０００５】
しかしながら、特許文献１に係る解析手法は、６０秒間という所定長の期間における周波数分布全体について解析を行うものである。すなわち、図２Ｃは、６０秒間という所定長の期間における周波数分布全体についての解析結果を検査結果として表示するものであり、例えば３Hzのピークが６０秒間の間に時々発生しているのか、定常的に発生しているのかが判らないという課題があった。重心動揺解析において、特異な周波数が時々発生しているのか、連続して発生しているのかを知ること、すなわち、重心動揺の定常性の有無の把握は、疾患の判別に有効なツールとなり得ると考えられる。
【特許文献１】特開２０１６−１４４６３５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、重心動揺の周波数解析において健常者と患者との分布上の差異、および疾患特有の分布パターンを明確にするものであり、かつ、重心動揺の定常性の有無を把握することができる重心動揺解析装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明が採用した重心動揺解析装置は、
所定時間の重心座標の時系列データから所定の単位時間の時系列データを時間軸上でオーバーラップするように連続して複数の区間に切り出して、各区間における重心座標の時系列データから重心動揺に関するパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出手段と、
各周波数について、健常者の重心動揺に関するパワースペクトルの平均値Ａと、健常者の重心動揺に関するパワースペクトルの標準偏差ＳＤを用いて、被験者の重心動揺に関するパワースペクトルｘを正規化した値（ｘ−Ａ）／ＳＤを指標値として区間毎に算出する指標値算出手段と、
を備えた重心動揺解析装置、である。
【０００８】
1つの態様では、周波数は所定の帯域毎に区分けされており、前記指標値算出手段は、帯域毎の指標値の代表値（典型的には平均値）を算出する。
１つの態様では、周波数の分解能は０．００１Hzであり、周波数を０．５Hz帯域毎に区分けし、０．００１Hz刻みで算出された指標値を０．５Hz帯域毎に平均化した値を指標値として用いる。
【０００９】
1つの態様では、前記算出した指標値ないし代表値を、周波数、区間をｘｙ軸にとり、前記指標値ないし代表値をｚ軸として表示する表示手段を備える。
1つの態様では、０．００１Hz刻みで算出された指標値を０．５Hz帯域毎に平均化した値をｚ軸の度数（指標値）として棒グラフ状に表示する。
1つの態様では、棒グラフは、色分け表示される。例えば、各周波数帯域（例えば、０．５Hz帯域）毎に色分けして表示される（本明細書に添付のグラフ（図４Ａ、図４Ｂ、図４Ｃ、図５Ｂ、図５Ｃ、図６Ａ〜６Ｈ、図７Ａ〜７Ｄ、図８Ａ〜８Ｄ、図９Ａ〜９Ｈ）は、特許出願の方式制限によりグレースケール表示されているが、実際には、０．５Hz帯域毎に色分け表示されている）。あるいは、棒グラフは、指標値の度合に応じて色分けしてもよい。
1つの態様では、前記算出した指標値ないし代表値を、周波数、区間をｘｙ軸にとり、前記指標値ないし代表値をｘｙ平面上に識別可能に色表示する表示手段を備える（本明細書に添付のグラフ（図１１〜図１３）は、特許出願の方式制限によりグレースケール表示されているが、実際には、左図、右図共に、９段階のレベルに色分け表示されている）。
1つの態様では、指標値のレベルを、周波数・区間平面上の各升目を塗りつぶす色によって表示する。
１つの態様では、周波数軸は、少なくとも０Hz〜１０Hzに亘っている。
【００１０】
1つの態様では、前記所定時間は６０秒であり、前記単位時間は５秒〜２０秒であり、オーバーラップ時間は前記単位時間より短い時間である。後述する実施形態では、前記所定時間は６０秒であり、前記単位時間は１０秒であり、前記オーバーラップ時間は５秒である。
1つの態様では、前記重心動揺解析装置は、フォースプレートにより検出された荷重データを用いてＸＹ平面上の重心座標の所定時間の時系列データを取得する重心座標取得手段を備えている。
典型的な態様では、前記重心座標に関するパワースペクトルは、重心点のＸ方向動揺のパワースペクトル、重心点のＹ方向動揺のパワースペクトル、重心点の動揺速度ベクトル長のパワースペクトル、のいずれかである。
重心動揺の周波数解析において、これらの項目のパワースペクトルを計算すること自体は公知である。
パワースペクトル算出手段としては、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）やＭＥＭ（最大エントロピー法）を例示することができる。
【００１１】
１つの態様では、ニューラルネットワークを用いた疾患判定手段を備え、
前記ニューラルネットワークは、入力層に周波数毎に算出された前記指標値に対応する複数のユニットを含み、出力層に疾患に関する１つあるいは複数のユニットを含む。
１つの態様では、前記指標値は所定の帯域毎（例えば、０．５Hz）の代表値であり、入力層は、前記代表値に対応するユニットを含む。
１つの態様では、前記出力層のユニットは、中枢性機能障害に対応するユニットを含む。
１つの態様では、前記出力層のユニットは、疾患部位に対応するユニットを含み、前記疾患部位は、小脳、中脳、前頭葉、視床下部、脳幹、脊髄の１つあるいは任意の複数を含む。
１つの態様では、前記出力層のユニットは、疾患名に対応するユニットを含み、前記疾患名は、中枢性疾患に含まれる疾患名、末梢性疾患に含まれる疾患名の１つあるいは任意の複数を含む。
１つの対応では、前記出力層のユニットは、脊髄小脳変性症についての遺伝的な型分類に対応するユニットを含む。
【００１２】
本発明は、重心動揺解析を実行するために、コンピュータを、請求項１〜７いずれか１項に記載の各手段として機能させるコンピュータプログラムとしても規定される。
本発明は、所定時間の重心座標の時系列データから所定の単位時間の時系列データを時間軸上でオーバーラップするように連続して複数の区間に切り出すステップと、
各区間における重心座標の時系列データから重心動揺に関するパワースペクトルを算出するステップと、
各周波数について、健常者の重心動揺に関するパワースペクトルの平均値Ａと、健常者の重心動揺に関するパワースペクトルの標準偏差ＳＤを用いて、被験者の重心動揺に関するパワースペクトルｘを正規化した値（ｘ−Ａ）／ＳＤを指標値として区間毎に算出するステップと、
を備えた重心動揺解析方法としても規定される。
1つの態様では、前記指標値を算出するステップは、
所定の周波数刻みで指標値を算出するステップと、
所定の帯域毎に、指標値の代表値を算出するステップと、を備えている。
1つの態様では、さらに、前記算出した指標値ないし代表値を、周波数、区間をｘｙ軸にとり、前記指標値ないし代表値をｚ軸として表示するステップを備える。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係る重心動揺の周波数解析では、健常者と患者との分布上の差異、および疾患特有の分布パターンを明確にすることができることに加えて、重心動揺の定常性の有無の把握、より具体的には、特異な周波数が時々発生しているのか、連続して発生しているのかが明確になり、疾患の判別に非常に有効な動揺の定常性の把握を可能とする。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】重心動揺解析装置の概略図である。
【図２Ａ】健常者の重心動揺に対しＭＥＭによる周波数解析を行った結果を示す（Ｘ方向動揺・開眼）。重心動揺検査の時間：６０秒、周期：５０ms（２０Hz）、ＭＥＭ次数：１２０、スケール：Ｘ軸＝リニア、Ｙ軸＝ルート、である。
【図２Ｂ】脊髄小脳変性症初期の患者の重心動揺に対しＭＥＭによる周波数解析を行った結果を示す（Ｘ方向動揺・開眼）。重心動揺検査の時間：６０秒、周期：５０ms（２０Hz）、ＭＥＭ次数：１２０、スケール：Ｘ軸＝リニア、Ｙ軸＝ルート、である。
【図２Ｃ】この健常者データの平均値、ＳＤを用いて計測データ（脊髄小脳変性症患者のデータ）を正規化して得られた指標値（移動平均）をグラフ化したものである（Ｘ方向動揺・開眼）。
【図２Ｄ】指標値を0.5Hz刻みの帯域ごとに平均化し、ヒストグラムを描いたものを示す図である。
【図３】本実施形態に係る指標値取得ステップを示すフローチャートである。
【図４Ａ】本実施形態に係る指標値（第２周波数解析手段による解析結果）の表示図である。０．００１Hz刻みで算出された指標値を、0.5Hz刻みの帯域ごとに平均化し、周波数、区間をｘｙ軸にとり、帯域毎の指標値の平均値をｚ軸として表示する。
【図４Ｂ】第２周波数解析手段による解析結果を表示する図である。
【図４Ｃ】第１周波数解析手段による解析結果を表示する図である。
【図５Ａ】重心動揺の経時的記録（左右、開眼）を示す。
【図５Ｂ】図５Ａの時系列データを用いて、第２周波数解析手段を実行して得られた解析結果を表示する図である。
【図５Ｃ】図５Ａの時系列データを用いて、周波数解析手段（オーバーラップを設けない）を実行して得られた解析結果を表示する図である。
【図６Ａ】実験例１（開眼）における第２周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図６Ｂ】実験例１（閉眼）における第２周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図６Ｃ】実験例１（ラバー開眼）における第２周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図６Ｄ】実験例１（ラバー閉眼）における第２周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図６Ｅ】実験例１（開眼）における第１周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図６Ｆ】実験例１（閉眼）における第１周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図６Ｇ】実験例１（ラバー開眼）における第１周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図６Ｈ】実験例１（ラバー閉眼）における第１周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図７Ａ】実験例２（開眼）における第２周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図７Ｂ】実験例２（閉眼）における第２周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図７Ｃ】実験例２（開眼）における第１周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図７Ｄ】実験例２（閉眼）における第１周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図８Ａ】実験例３（開眼）における第２周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図８Ｂ】実験例３（閉眼）における第２周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図８Ｃ】実験例３（開眼）における第１周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図８Ｄ】実験例３（閉眼）における第１周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図９Ａ】実験例４（開眼）における第２周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図９Ｂ】実験例４（閉眼）における第２周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図９Ｃ】実験例４（ラバー開眼）における第２周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図９Ｄ】実験例４（ラバー閉眼）における第２周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図９Ｅ】実験例４（開眼）における第１周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図９Ｆ】実験例４（閉眼）における第１周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図９Ｇ】実験例４（ラバー開眼）における第１周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図９Ｈ】実験例４（ラバー閉眼）における第１周波数解析手段による解析結果を示す図である。
【図１０Ａ】ニューラルネットワーク（第１周波数解析手段による指標値を入力とする）を用いた疾患判定手段の概略図である。
【図１０Ｂ】ニューラルネットワーク（第２周波数解析手段による指標値を入力とする）を用いた疾患判定手段の概略図である。
【図１１】第２周波数解析手段による解析結果（多系統萎縮症（脊髄小脳変性症）患者）を、棒グラフ表示及び色分け表示で同時に示す図である。
【図１２】第２周波数解析手段による解析結果（パーキンソン病患者）を、棒グラフ表示及び色分け表示で同時に示す図である。
【図１３】第２周波数解析手段による解析結果（心因性めまい患者）を、棒グラフ表示及び色分け表示で同時に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
［重心動揺計測システム］
重心動揺計測システムは、重心動揺計と、１つあるいは複数のコンピュータ（データを入力するための入力手段、処理されたデータを出力するための出力手段、主としてＣＰＵから構成される演算手段／制御手段、所定のプログラム、入力データ、計測データ、算出データ等を記憶するＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶手段、これらを接続するバス、を備えている）と、計測データ、算出データ等の各種データを表示する表示部と、から構成することができる。表示部は前記コンピュータの構成要素であってもよい。
【００１６】
［重心動揺に関する時系列データの取得］
重心動揺計は、被験者が載る足載せ台と、足載せ台の所定の複数箇所に作用する荷重を検出する荷重検出手段と、を備えるフォースプレートと、前記荷重データを用いてＸＹ平面上の重心座標（ＣＯＰ）の時系列データを取得する重心座標取得手段と、を備えている。重心動揺計は、さらに、重心座標（ＣＯＰ）の時系列データを用いてＸＹ平面上の重心移動速度を取得する重心移動速度取得手段を備えている。重心座標取得手段、重心移動速度取得手段は、コンピュータの演算手段によって構成することができる。重心座標（ＣＯＰ）の時系列データから重心図（ＸＹ平面上にＣＯＰの移動軌跡を表示した図：重心動揺Ｘ−Ｙ記録）、重心移動速度の時系列データから速度図（ＸＹ平面上に重心移動速度の軌跡を表示した図：重心動揺速度Ｘ−Ｙ記録）を取得することができる。
【００１７】
１つの実施形態では、フォースプレートは、平面視二等辺三角形状の形状を備えた可搬式のフォースプレートである。フォースプレートは、平面視二等辺三角形状の踏み台と、踏み台の３つの頂点の下方に位置して配置された３つのロードセル（荷重検知センサ）と、を備えている。ロードセルは３分力センサで、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向、Ｚ軸方向の荷重出力を検出する。フォースプレートの形状や荷重センサの個数は限定されず、例えば、略四角形状の踏み板と、踏み板の四隅部に配置した４つのロードセルと、からなるフォースプレートを用いてもよい。
【００１８】
３つの荷重センサで取得された値から荷重の作用中心点（ＣＯＰ：Center  of  Pressure）が取得され、ＣＯＰをＸＹ座標上での重心位置とみなす。ＣＯＰの座標は、踏み台（床面）の面方向のＸＹ平面として、ＸＹ座標で取得される。各ロードセルで取得される荷重情報（ｚ、ｙ、ｚ方向）は、逐次コンピュータに送信され、コンピュータの演算手段でＣＯＰを逐次（０.０１秒、０．００５秒、０．００１秒等の単位時間毎）求めることで、ＣＯＰ（ＸＹ座標値）の時系列データを取得することができる。重心位置の計算に用いた荷重情報及び得られた重心位置のデータ（ＸＹ座標値）は、取得時間と共に記憶手段に記憶され、測定開始時から測定終了時までの重心位置の経時的な移動軌跡が得られる。得られた移動軌跡は、表示手段に重心図として表示され、移動軌跡の形状は平衡機能検査に用いられる。
【００１９】
また、取得した重心座標（ＣＯＰ）のデータ（ＸＹ座標）と取得時刻から重心の移動速度（ｘ方向速度、ｙ方向速度）を所定時間毎に算出することができる。典型的には、得られた重心移動速度の軌跡は、表示手段に速度図として表示されるが、重心移動速度（ｘ方向速度、ｙ方向速度）がデータとして得られていればよく、本発明において、重心移動速度を表示手段に表示することは必須ではない。なお、重心移動速度を求めることは公知であって、例えば特許第２８３１６１９号に記載されている。
【００２０】
［重心動揺に関するパワースペクトルの取得］
重心動揺解析装置は、重心座標に関するパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出手段を備えている。本実施形態では、前記重心座標に関するパワースペクトルは、重心点のＸ方向動揺のパワースペクトル、重心点のＹ方向動揺のパワースペクトル、重心点の動揺速度ベクトル長のパワースペクトル、を含む。パワースペクトル算出手段は、当業者において良く知られており、例えば、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）やＭＥＭ（最大エントロピー法）を例示することができる。
【００２１】
重心点のＸ方向動揺のパワースペクトルは、重心座標のＸ（左右）軸方向の揺れに含まれる周波数成分を表す。重心点のＹ方向動揺のパワースペクトルは、重心座標のＹ（前後）軸方向の揺れに含まれる周波数成分を表す。重心動揺の周波数解析において、これらのパワースペクトルを計算すること自体は公知である。
【００２２】
重心点の動揺速度ベクトル長について説明する。
任意の時刻における重心の座標をPｔ（Xｔ、Yｔ）とすると、
速度は、VXｔ＝（Xｔ−Xｔ−１）/Δｔ、VYｔ＝（Yｔ−Yｔ−１）/Δｔ（Δｔ：サンプリング周期）となり、
速度ベクトル長は、｜Vｔ｜＝√（VXｔ２＋VYｔ２）となり、
この｜Vｔ｜の時間変化に対して、パワースペクトルを計算することで周波数解析を行う。
重心動揺の周波数解析において、重心点の動揺速度ベクトル長のパワースペクトルを計算すること自体は公知である。
【００２３】
［周波数解析手段］
重心動揺解析装置は、算出したパワースペクトルと周波数との関係から周波数解析を行う周波数解析手段を備えている。周波数解析手段には、特許文献１に記載された周波数解析手段である第１周波数解析手段と、本発明に係る第２周波数解析手段が含まれる。第２周波数解析手段は、いわば第１周波数解析手段の改良であり、第２周波数解析手段を用いることで、第１周波数解析手段では得られない情報を得ることができる。なお、実際の症例の判別や分析には、第１周波数解析手段の解析結果、第２周波数解析結果の両方を用いることができる。
【００２４】
［第１周波数解析手段］
第１周波数解析手段は、特許文献１に記載された周波数解析手段であって、重心動揺計測時間全体（典型的には６０秒）において、各周波数について、健常者の重心動揺におけるパワースペクトルの平均値Ａと、健常者の重心動揺におけるパワースペクトルの標準偏差ＳＤを用いて、被験者の重心動揺におけるパワースペクトルｘを正規化した値（ｘ−Ａ）／ＳＤを指標値として算出する。
【００２５】
健常者の数値（平均値Ａ、標準偏差ＳＤ）については、健常者の年代毎の集合（例えば２００人程度）についての周波数解析結果から取得される。より具体的には、１０歳単位（１０代、・・・・４０代、５０代、６０代、７０代、８０代、等）で各周波数について平均値Ａ、標準偏差ＳＤを取得し、年齢変動に対応させる。０．００１Hz刻みの重心点のＸ方向動揺のパワースペクトル、重心点のＹ方向動揺のパワースペクトル、重心点の動揺速度ベクトル長のパワースペクトルについて、各年代毎の平均値Ａ、標準偏差ＳＤを予め計算して用意しておきコンピュータの記憶部に格納しておく。あるいは、２０代〜４０代の健常者の集合についての周波数解析結果（安定性が高い数値を基準値とすることができる）から取得した平均値Ａ、標準偏差ＳＤをあらゆる年代の被験者について共通して適用してもよい。
【００２６】
1つの態様では、重心点のＸ方向動揺、重心点のＹ方向動揺、重心点の動揺速度ベクトル長について周波数解析を行うが、それぞれ開眼と閉眼のデータがあるので、合計６種類の指標値が計算される。足載せ台上のラバーの有無でさらに取得される種類が増える。それぞれの場合について、健常者集合のデータが得られており、記憶部に格納しておくことで、以下に述べる指標値の計算に用いられる。
【００２７】
ある被験者についての重心動揺検査結果を用いて、０．００１Hz刻みの重心点のＸ方向動揺のパワースペクトル、重心点のＹ方向動揺のパワースペクトル、重心点の動揺速度ベクトル長のパワースペクトルを取得し、健常者の重心動揺におけるパワースペクトルの平均値Ａと、健常者の重心動揺におけるパワースペクトルの標準偏差ＳＤを用いて、（ｘ−Ａ）／ＳＤを指標値として算出する。
【００２８】
算出した指標値を、縦軸：ＳＤ、横軸：周波数としてコンピュータの表示画面に表示する。典型的には、指標値として移動平均が用いられる（図２Ｃ参照）。図２Ｃは、６０代の多系統萎縮症（脊髄小脳変性症）患者について、重心動揺検査（ラバーなし、６０秒、周期５０ｍｓ（２０Hz））を行い、第１周波数解析手段を適用して、６０代の健常者集合の数値（平均値Ａ、標準偏差ＳＤ）を用いて、周波数毎に指標値（ｘ−Ａ）／ＳＤを算出し、さらに、移動平均を用いて平滑化した指標値のグラフである。また、図２Ｄは、０．００１Hz刻みの指標値を0.5Hz刻みの帯域毎に平均化し、ヒストグラムを描いたものをコンピュータの表示画面に表示したものである（類似のグラフが、図４Ｃ、図６Ｅ〜図６Ｈ、図７Ｃ、図７Ｄ、図８Ｃ、図８Ｄ、図９Ｅ〜図９Ｈに記載されている）。図２Ｃ、図２Ｄにおいて、３Hz付近にピークが検出されるが、これは、「脊髄小脳変性症患者」特有の周波数ピークと言われており、図２Ｂでは症状が重くならないと検出されなかった周波数ピークである。
【００２９】
［第２周波数解析手段］
第２周波数解析手段は、第１周波数解析手段の改良に係るものであり、パワースペクトルの正規化計算自体は、第１周波数解析手段と共通するが、パワースペクトル算出手段、指標値算出手段の具体的な構成において、第１周波数解析手段と相違する。正規化計算に用いる健常者データについては、第１周波数解析手段における記載を援用することができる。
【００３０】
第２周波数解析手段のパワースペクトル算出手段は、被験者について取得した所定時間の重心座標の時系列データから所定の単位時間の時系列データを時間軸上でオーバーラップするように連続して複数の区間に切り出して、各区間における重心座標の時系列データから重心動揺に関するパワースペクトルを算出する。本実施形態では、パワースペクトルは0.001Hz刻みの周波数に対応して計算される。すなわち、基本的な演算モジュールの分解能は0.001Hzである。なお、周波数の刻み、すなわち分解能は0.001Hzに限定されるものではない。
【００３１】
本実施形態では、所定時間は６０秒、単位時間は１０秒、オーバーラップ時間は５秒である。この場合 重心動揺に関する６０秒間の時系列データは１１個の区間に切り出される。具体的には、０〜１０秒、５秒〜１５秒、１０秒〜２０秒、１５秒〜２５秒、２０秒〜３０秒、２５秒〜３５秒、３０秒〜４０秒、３５秒〜４５秒、４０秒〜５０秒、４５秒から５５秒、５０秒〜６０秒の１１区間である（図４等参照）。切出し区間（単位時間）とシフト量（オーバーラップ時間）は限定されない。すなわち、単位時間については１０秒に限定されるものではなく、例えば、５秒〜２０秒から適宜選択され得る。オーバーラップ時間についても５秒に限定されるものではなく、前記単位時間より短い時間から適宜選択され得る。また、重心動揺計測時間は典型的には６０秒であるが、必ずしも６０秒に限定されない。
【００３２】
第２周波数解析手段の指標値算出手段は、各周波数について、健常者の重心動揺におけるパワースペクトルの平均値Ａと、健常者の重心動揺におけるパワースペクトルの標準偏差ＳＤを用いて、被験者の重心動揺におけるパワースペクトルｘを正規化した値（ｘ−Ａ）／ＳＤを指標値として区間毎に算出する。したがって、１１個の区間が切り出される上記例では、１１個の各区間（０〜１０秒、５秒〜１５秒、１０秒〜２０秒、１５秒〜２５秒、２０秒〜３０秒、２５秒〜３５秒、３０秒〜４０秒、３５秒〜４５秒、４０秒〜５０秒、４５秒から５５秒、５０秒〜６０秒）において、各周波数について指標値が計算される（図４Ａ等参照）。
【００３３】
1つの態様では、算出された指標値（０．００１Hz刻み）から、所定幅の周波数帯域毎の代表値（典型的には平均値）を算出して、この代表値を指標値として用いる。本実施形態では、算出された指標値（０．００１Hz刻み）を0.5Hz刻みの帯域ごとに平均化した値を指標値として用いる。すなわち、図４Ａ等に示すように、帯域幅0.5Hzの周波数毎に指標値を算出しており、周波数範囲０〜１０Ｈｚにおいて、２１個の帯域幅毎に指標値が得られている。したがって、1つの重心動揺計測において、本実施形態では、１１（区間数）×２１（周波数帯域の数）＝２３１個の指標値が得られる。また、周波数毎の代表値を計算するための帯域幅である0.5Hz幅は例示であって、他の帯域幅、例えば、1Hz幅や0.2Hz幅であってもよい。なお、周波数範囲を０〜１０Ｈｚとしたが、これには限定されず、例えば、０〜２０Ｈｚとしてもよい。
【００３４】
1つの態様では、０．００１Hz毎に算出された指標値を0.5Hz刻みの帯域ごとに平均化した値は、周波数（Ｈｚ）、区間（秒）をｘｙ軸にとり、指標値（ＳＤ）をｚ軸としてディスプレイ等の表示手段に３次元的に表示される（図４Ａ等参照）。本実施形態に係る第２周波数解析手段では、60秒間のデータを10秒ずつ切出し、この10秒間の分布の周波数特性（パワースペクトル）に対して正規化（（X−A）／SD）演算を行い、これを5秒ずつシフトして11個の分布を獲得し、これを3次元的な棒グラフで表記している（図４Ａ等参照）。これによって、特異な周波数が時々発生しているのか、連続して発生しているのかが明確になり、疾患の判別に非常に有効な動揺の定常性が把握できるようになった。
【００３５】
第２周波数解析手段の有用性は、同じ重心動揺時系列データに基づいて得られた図４Ｂと図４Ｃを比較することで明らかである。図４Ｂは、第２周波数解析手段による解析結果を表示するものであり、正規化した周波数解析を5秒ずつシフトして10秒間隔で行い立体表示したものである。図４Ｃは、第１周波数解析手段による解析結果である。両者において、指標値は、0.5Hz単位に平均化して棒グラフとして表示されている。３Hz付近にピークが見られる脊髄小脳変性症のデータであるが、時系列に分解して捉えることにより、左右方向では３Hzのピークは連続しており、前後方向の０Hzピークや2.5Hzピークは、検査の開始時や終了時にだけ存在することが判る。つまり定常的に発生している左右の３Hzピークが、疾患の主要因である可能性が高いことが判る。すなわち、周波数軸に連続して正規化（（X−A）／SD演算）する手法（第１周波数解析手段）をさらに拡張し、5秒ごとの周波数分布を連続した60秒間の分布として捉えることで、疾患の判別に非常に有効な、動揺の定常性が把握できる。
【００３６】
本実施形態では、６０秒の時系列データにおいて、１１個の区間を時間軸上で５秒間オーバーラップさせながら連続して切り出している。複数の区間を時間軸上でオーバーラップするように連続して切り出すことは、区間を跨いで発生している動揺パワーをより取りこぼしの無い状態で観測するために有効である。これについて、図５Ａ〜Ｃに基づいて説明する。図５Ａは、重心動揺の経時的記録（左右、開眼）を示し、10秒から30秒の間にゆっくりとした左右の動揺（丸で囲んだ領域）が観測される。
【００３７】
図５Ｃは、比較例（６０秒の時系列データにおいて、６つの１０秒間の単位時間データをオーバーラップ無しに切り出したもの）の解析結果を表示するものであり、棒グラフで見ると10秒〜20秒と、20秒〜30秒に指標値（SD）が3〜4程度のピークとして表れている。しかしながら、図５Ａのグラフで見るとこの動揺の振幅は、0秒〜5秒あたりで発生しているもう少し早い変動（棒グラフの0から10秒にある0.5Hzのピーク、SD=9以上）とあまり変わらない大きさであり、すなわち、もっと大きなパワーを持っていると推測できる。
【００３８】
図５Ｂは、第２周波数解析手段（オーバーラップ有り）の解析結果を表示する棒グラフであり、前述の動揺が、15秒から25秒に指標値（SD）が9に近いピーク（矢印で示す）として表れていることが判る。つまり、この10秒から30秒に亘るゆっくりとした動揺は、時系列データにおいて、時間を重複させて所定単位時間毎のデータを切り出すことで観測できるようになったと考えられる。
【００３９】
図３を参照しつつ、第２周波数解析手段を用いた周波数解析のステップについて説明する。先ず、重心座標取得手段によって、所定時間（例えば60秒）に亘る被験者の重心座標の時系列データを取得する。取得された重心座標の時系列データは記憶部に記憶される。次いで、所定の単位時間（例えば10秒）毎に、重心座標の時系列データを、時間軸上でオーバラップ（例えば5秒）させながらN個の区間に切り出す。所定時間60秒、単位時間10秒、オーバーラップ時間5秒の場合 、N=11である。
【００４０】
パワースペクトル算出手段によって、区間毎に、重心座標の時系列データから重心動揺に関するパワースペクトルを算出する。典型的な態様では、重心動揺に関するパワースペクトルは、重心点のＸ方向動揺のパワースペクトル、重心点のＹ方向動揺のパワースペクトル、重心点の動揺速度ベクトル長のパワースペクトル、のいずれか１つあるいは複数である。
【００４１】
指標値算出手段によって、区間毎に、各周波数について、健常者の重心動揺におけるパワースペクトルの平均値Ａと、健常者の重心動揺におけるパワースペクトルの標準偏差ＳＤを用いて、被験者の重心動揺におけるパワースペクトルｘを正規化した値（ｘ−Ａ）／ＳＤを指標値として算出する。本実施形態では、０．００１Hz毎に対応して算出された指標値を、さらに、0.5Hz刻みの帯域ごとに平均化した値を指標値として用いる。
【００４２】
算出された指標値は、周波数（Ｈｚ）、区間（秒）をｘｙ軸にとり、指標値（ＳＤ）をｚ軸としてディスプレイ等の表示手段に３次元的（投影図）に表示される。棒状の表現によって、特徴ピークの検出や全体の傾向を視覚的に容易に認識することができる。また、算出された指標値は、疾患判定手段(ニューラルネットワーク)への入力として用いることができる。
【００４３】
本実施形態に係る第２周波数解析手段を用いることで、重心動揺の周波数解析において健常者と患者との分布上の差異、および疾患特有の分布パターンを明確にすることに加えて、重心動揺の定常性の有無を把握することができる。これに対して、特許文献１に係る第１周波数解析手段は、所定時間（典型的には60秒間）の周波数分布全体を検査結果として表示するものであり、例えば３Hzのピークが時々発生しているのか、定常的に発生しているのかが判らなかった。以下に述べる実験例に示すように、第２周波数解析手段を用いることで、脳や神経伝達系の疾患の異常パワーは定常的に発生している事が多く、末梢性（前庭や体性感覚器といったセンサー）の疾患の異常は発生頻度が低いものの、時々発生する動揺に意味を持っているといった傾向が把握できるという新しい知見が得られている。
【００４４】
［実験例１］
図６Ａ〜図６Ｈは、メニエール病（末梢性）の疾患例である。図６Ａ〜図６Ｄは、第２の周波数解析手段による解析結果を表示する図であり、図６Ｅ〜図６Ｈは、第１の周波数解析手段による解析結果を表示する図である。立位時の負荷（開閉眼やラバーの有無）を上げていくと、低い周波数で異常が現れ始め、閉眼のラバー上（最大負荷）では、完全にバランス機能が破綻していることが観察される。なお、実験例１〜４の結果を示す図は、算出された指標値（０．００１Hz刻み）を0.5Hz刻みの帯域ごとに平均化した値に基づいて棒グラフないしヒストグラムを描いたものである。
【００４５】
［実験例２］
図７Ａ〜図７Ｄは、パーキンソン病（神経伝達系疾患）の疾患例である。図７Ａ、図７Ｂは、第２の周波数解析手段による解析結果を表示する図であり、図７Ｃ、図７Ｄは、第１の周波数解析手段による解析結果を表示する図である。定常的に異常な高周波成分が観測され、あまり負荷の影響を受けないことが読み取れる。
【００４６】
［実験例３］
図８Ａ〜図８Ｄは、心因性（精神疾患）の疾患例である。図８Ａ、図８Ｂは、第２の周波数解析手段による解析結果を表示する図であり、図８Ｃ、図８Ｄは、第１の周波数解析手段による解析結果を表示する図である。実験例２と同様に、負荷に関係なく、定常的に異常な超低周波の動揺が発生していることが読み取れる。
【００４７】
［実験例４］
図９Ａ〜図９Ｈは、健常な高齢者（８１歳男性）の解析結果を示す。図９Ａ〜図９Ｄは、第２の周波数解析手段による解析結果を表示する図であり、図９Ｅ〜図９Ｈは、第１の周波数解析手段による解析結果を表示する図である。負荷によって突発的な動揺や定常的な動揺が様々な帯域で見られる。年齢を考慮すると必ずしも疾患とは言えないが、加齢性の機能不全が増加していると推測される。高齢者については転倒し易さの状態を観測できると考えられる。
【００４８】
上述のように、本発明者が幾つか実験を行ったところ、従来の重心動解析では出来なかった現象の把握が見出された。実験例１〜３の疾患は例示であって、第２周波数解析手段を用いることで、他の疾患の特徴についても把握し得ると考えられる。
【００４９】
［ニューラルネットワーク］
本実施形態に係る指標値を用いた階層型ニューラルネットによる中枢性障害判定について説明する。特許文献１には、入力層に周波数毎に算出された指標値（第１周波数解析手段により得られる指標値）に対応する複数のユニットを含み、出力層に疾患に関する１つあるいは複数のユニットを含むニューラルネットワークを用いた疾患判定手段が開示されている（図１０Ａ）。
【００５０】
本実施形態に係る第２周波数解析手段による解析結果においても、症例毎に数値化された分布パターンを持ち、その特徴を視覚的に捉えることが可能であると考えられ、３層程度の階層型ネットワークを使ったＮＮで十分にパターン学習やパターン認識が可能であると考えられる。教師あり学習によって生成されるＮＮは、任意の入力データが学習で作成されたパターンに似たパターンであればその度合いに応じて０から１の値を出力できると考えられる。したがって、第２周波数解析手段の解析結果として得られた指標値を入力として使用してＮＮの構築を行うことが可能である。
【００５１】
図１０Ｂ（Ａ）に示すニューラルネットは、階層型ネットワークであり、入力層、中間層、出力層の３層で構成されている。入力層には、本実施形態に係る重心動揺解析装置の第２周波数解析手段による周波数解析による周波数帯域別分布（0.001Hz〜10.0Hz：0.5Hz間隔）の出力値（指標値）を入力するようになっている。具体例では、２３１（１１×２１）個の指標値、開閉眼（２条件）と前後・左右・ベクトル長（３条件）の６条件に年齢を加えた、合計１３８７個（２３１×２×３＋１）のパラメータが用いられる。入力層に、従来のニューラルネットワークを用いた疾患判定手段で採用されている要素（第１周波数解析手段により得られる指標値を含む）に対応するユニットを設けてもよい。また、重心動揺計測時のラバー（マット）の有無をそれぞれ条件として指標値を取得し、入力層にラバー（マット）の有無に対応するユニットを設定してもよい。中間層は４個、出力層は中枢性障害の１個とした。なお、ＮＮの出力を中枢性障害ユニットと末梢性障害ユニットの２出力としてもよい（図１０Ｂ（Ｂ））
【００５２】
「中枢性機能障害」という疾患の大分類について、中枢性疾患識別用ＮＮを形成したが、このＮＮは一つの実施形態に過ぎないものであり、このＮＮによって本発明が限定されるものではなく、疾患名、疾患部位、型分類などに対応するユニットを設けた出力層を有するＮＮを構築して局所的な診断に用いてもよい。「脊髄小脳変性症」や「視床下部障害」といった局所的な病巣部位や、「心因性」といった病変部位が分からない疾患、さらに「脊髄小脳変性症」の遺伝子解析で可能になった型分類も、出力層として用いることができ、もって、疾患名、疾患部位、型分類など、局所的な診断に用い得るものである。
【００５３】
［指標値の他の表示方法］
既述のように、第２周波数解析手段によって取得した指標値（ＳＤ）は、３次元状の棒グラフによって表示される。このような棒グラフは、図１１〜図１３の左図にも表示されている。本実施形態では、さらに、図１１〜図１３の右図に示すように、指標値（ＳＤ）を、横軸：周波数（Ｈｚ）、縦軸：区間（秒）の２次元平面における升目の色表示で識別する。以下に、より具体的に説明する。
【００５４】
本実施形態では、所定時間は６０秒、単位時間は１０秒、オーバーラップ時間は５秒である。重心動揺に関する６０秒間の時系列データは１１個の区間に切り出される。具体的には、０〜１０秒、５秒〜１５秒、１０秒〜２０秒、１５秒〜２５秒、２０秒〜３０秒、２５秒〜３５秒、３０秒〜４０秒、３５秒〜４５秒、４０秒〜５０秒、４５秒から５５秒、５０秒〜６０秒の１１区間である。なお、重心動揺計測時間、切出し区間（単位時間）とシフト量（オーバーラップ時間）は限定されない。
【００５５】
第２周波数解析手段の指標値算出手段は、各周波数について、健常者の重心動揺におけるパワースペクトルの平均値Ａと、健常者の重心動揺におけるパワースペクトルの標準偏差ＳＤを用いて、被験者の重心動揺におけるパワースペクトルｘを正規化した値（ｘ−Ａ）／ＳＤを指標値として区間毎に算出する。したがって、１１個の区間が切り出される上記例では、１１個の各区間（０〜１０秒、５秒〜１５秒、１０秒〜２０秒、１５秒〜２５秒、２０秒〜３０秒、２５秒〜３５秒、３０秒〜４０秒、３５秒〜４５秒、４０秒〜５０秒、４５秒から５５秒、５０秒〜６０秒）において、各周波数について指標値が計算される。
【００５６】
本実施形態では、算出された指標値（０．００１Hz刻み）を0.5Hz刻みの帯域ごとに平均化した値を指標値として用いる。すなわち、帯域幅0.5Hzの周波数毎に指標値を算出しており、周波数範囲０〜１０Ｈｚにおいて、２１個の帯域幅毎に指標値が得られている。したがって、1つの重心動揺計測において、本実施形態では、１１（区間数）×２１（周波数帯域の数）＝２３１個の指標値が得られ、周波数（Ｈｚ）、区間（秒）をｘｙ軸にとった平面上には２３１個の升目が形成される。なお、周波数毎の代表値を計算するための帯域幅である0.5Hz幅や周波数範囲０〜１０Ｈｚは例示である。
【００５７】
本実施形態では、指標値を色で表示する。具体的には、指標値を、「〜−２」、「−２〜０」、「０〜１」、「１〜２」、「２〜３」、「３〜４」、「４〜５」、「５〜６」、「６〜」の９段階のレベルで表し、この９つのレベルを互いに識別可能な色で表示する。これによって、２３１個の指標値に対応する２３１個の升目は、それぞれ指標値のレベルに対応する色で塗りつぶされる。すなわち、本実施形態では、０．００１Hz毎に算出された指標値を0.5Hz刻みの帯域ごとに平均化した値（ＳＤ）は、周波数（Ｈｚ）、区間（秒）をｘｙ軸にとった平面上に識別可能に色表示される。９つの色の組み合わせは限定されないが、例えば、紺色、青色、水色、緑色、黄色、ピンク色、オレンジ色、赤色、茶色を用いることで指標値の９つのレベルが識別可能となる。図１１〜１３は電子出願システムの都合上グレースケールで表示されているが、実際にはカラー画像であり、９つのレベルは互いに識別可能な色表示となっている点に留意されたい。
【００５８】
図１１は、多系統萎縮症（脊髄小脳変性症）患者について、重心動揺検査（ラバーあり、６０秒、周期５０ｍｓ（２０Hz））を行い、計測データを第２周波数解析手段で分析した結果を示している。左図は、第２周波数解析手段によって得られた指標値（ＳＤ）を３次元状の棒グラフによって表示したもので、右図は、指標値（ＳＤ）を、横軸：周波数（Ｈｚ）、縦軸：区間（秒）の２次元平面における升目の色表示で識別している。例えば、左右方向では３Hzピークは概ね連続しており、2.5Hzピークは、検査の開始時にだけ存在することが判る。
【００５９】
図１２は、パーキンソン病患者について、重心動揺検査（ラバーなし、６０秒、周期５０ｍｓ（２０Hz））を行い、計測データを第２周波数解析手段で分析した結果を示している。左図は、第２周波数解析手段によって得られた指標値（ＳＤ）を３次元状の棒グラフによって表示したもので、右図は、指標値（ＳＤ）を、横軸：周波数（Ｈｚ）、縦軸：区間（秒）の２次元平面における升目の色表示で識別している。概ね、定常的に異常な高周波成分が観測されている。
【００６０】
図１３は、心因性めまい患者について、重心動揺検査（ラバーあり、６０秒、周期５０ｍｓ（２０Hz））を行い、計測データを第２周波数解析手段で分析した結果を示している。左図は、第２周波数解析手段によって得られた指標値（ＳＤ）を３次元状の棒グラフによって表示したもので、右図は、指標値（ＳＤ）を、横軸：周波数（Ｈｚ）、縦軸：区間（秒）の２次元平面における升目の色表示で識別している。定常的に異常な超低周波の動揺が発生していることが読み取れる。
【００６１】
このように、図１１〜図１３の左図と右図の両方において、特異な周波数が時々発生しているのか、連続して発生しているのかが明確になり、疾患の判別に非常に有効な動揺の定常性が把握できるようになった。ここで、図１１〜図１３における左図と右図を比較することで明らかなように、右図において、左図の棒グラフの高さを色で表現することで、６０秒間の計測で、どのタイミングでどの周波数パワーが大きくなっているかが、容易に把握できることがわかる。すなわち、色識別を用いた指標値の平面表示の方が、棒グラフ表示に比べて、異常指標値の発生タイミングや頻度をより正確に把握し得る。また、左図の指標値の棒グラフ表示では、周波数の分布によっては視点を変えないと特徴の把握が困難な場合があり、この場合、レポート出力時に、視点を変更するという作業（臨床検査において手間がかかる）が必要となり得るが、右図の指標値の平面表示では、出力レポートを一意に決めることができ、そのような手間が生じることがない。なお、図１１〜図１３では、指標値の棒グラフ表示と色表示をディスプレイに同時に表示させる例を示したが、もちろん、指標値の色表示のみをディスプレイに表示させてもよい。
【図１】
2019063503.tif 000003
【図２Ａ】
2019063503.tif 000004
【図２Ｂ】
2019063503.tif 000005
【図２Ｃ】
2019063503.tif 000006
【図２Ｄ】
2019063503.tif 000007
【図３】
2019063503.tif 000008
【図４Ａ】
2019063503.tif 000009
【図４Ｂ】
2019063503.tif 000010
【図４Ｃ】
2019063503.tif 000011
【図５Ａ】
2019063503.tif 000012
【図５Ｂ】
2019063503.tif 000013
【図５Ｃ】
2019063503.tif 000014
【図６Ａ】
2019063503.tif 000015
【図６Ｂ】
2019063503.tif 000016
【図６Ｃ】
2019063503.tif 000017
【図６Ｄ】
2019063503.tif 000018
【図６Ｅ】
2019063503.tif 000019
【図６Ｆ】
2019063503.tif 000020
【図６Ｇ】
2019063503.tif 000021
【図６Ｈ】
2019063503.tif 000022
【図７Ａ】
2019063503.tif 000023
【図７Ｂ】
2019063503.tif 000024
【図７Ｃ】
2019063503.tif 000025
【図７Ｄ】
2019063503.tif 000026
【図８Ａ】
2019063503.tif 000027
【図８Ｂ】
2019063503.tif 000028
【図８Ｃ】
2019063503.tif 000029
【図８Ｄ】
2019063503.tif 000030
【図９Ａ】
2019063503.tif 000031
【図９Ｂ】
2019063503.tif 000032
【図９Ｃ】
2019063503.tif 000033
【図９Ｄ】
2019063503.tif 000034
【図９Ｅ】
2019063503.tif 000035
【図９Ｆ】
2019063503.tif 000036
【図９Ｇ】
2019063503.tif 000037
【図９Ｈ】
2019063503.tif 000038
【図１０Ａ】
2019063503.tif 000039
【図１０Ｂ】
2019063503.tif 000040
【図１１】
2019063503.tif 000041
【図１２】
2019063503.tif 000042
【図１３】
2019063503.tif 000043