脳神経内科 | 診療科・部門 | 順天堂大学医学部附属 順天堂越谷病院
順天堂越谷病院 脳神経内科 私たちが目指す診療 パーキンソン病／パーキンソン病関連疾患（進行性核上性麻痺、大脳皮質基底核変性症、多系統萎縮症）、脊髄小脳変性症、本態性振戦、重症筋無力症、てんかん、頭痛などの他に、認知症といった慢性神経疾患を中心に広く神経疾患を診ていきます。 科学的根拠（エビデンス）に基づき個々の患者さんにあった治療を行います。 他の病院・診療所と連携しながら診療をすすめます。 診療の対象となる疾患 パーキンソン病 パーキンソン病関連疾患（進行性核上性麻痺、大脳皮質基底核変性症、多系統萎縮症） 脊髄小脳変性症 本態性振戦 重症筋無力症などの自己免疫神経疾患 てんかん 片頭痛、頭痛 認知症（アルツハイマー型認知症、レビー小体型認知症、前頭側頭型認知症） 末梢神経障害 不随意運動疾患 脳血管疾患慢性期 病気の説明 上記をクリックしてください。以下の病気の説明ページにジャンプしま
前頭側頭葉変性症 - Wikipedia
出典は列挙するだけでなく、脚注などを用いてどの記述の情報源であるかを明記してください。記事の信頼性向上にご協力をお願いいたします。（2023年10月） 前頭側頭葉変性症（ぜんとうそくとうようへんせいしょう、英: Frontotemporal lobar degeneration、FTLD）は著明な人格変化や行動障害、言語障害を主徴とし、前頭葉、前部側頭葉に病変の首座を有する古典的ピック病をプロトタイプとした変性性認知症である。 概念の推移[編集] 古典的ピック病[編集] 1892年にArnold Pickは71歳で死亡した男性の1剖検例を報告した。その症例では69歳から人格変化、言語障害が出現した。スプーン遊びをして、ナイフを持って妻を「殺す」と脅迫するなど、幼児化、脱抑制徴候が出現した。71歳入院時は記憶障害のほか失語症が認められた。失語症は言語理解の障害があり、自発語と復唱は保たれてお
発達障害と認知症 | 中央大学 文学部 緑川研究室（神経心理学研究室）
Laboratory of Neuropsychology, Faculty of Letters, Chuo University, Tokyo, Japan パーキンソン病やレビー小体型認知症の人々に対して昔を振り返ってもらうと，発達障害の一つである注意欠陥・多動性障害（attention deficit/ hyperactivity disorders: ADHD）だった率が他の認知症に比較して有意に高いことが報告されています．同じく，原発性進行性失語症の人々を調査すると，本人やその家族に学習障害（learning disability: LD）だった人々が他の認知症に比較して有意に高いことが報告されています． 一方，これまで見過ごされてきたことですが，臨床的に前頭側頭型認知症と診断された患者の中には，それまで診断されることが無かった自閉症スペクトラム障害（アスペルガー症候群）の人が
株式会社カラダノート
事業内容 カラダノートは「家族の健康を支え 笑顔をふやす」というビジョンの実現と 少子高齢化に伴った社会課題を解消すべく事業を展開しています
Dr.きょうのぼちぼちブログ : ADHDの諸機能は、年齢とともにどう移り変わっていくのか？
2013年05月13日21:36 ADHD・発達障害のはなし ADHDの諸機能は、年齢とともにどう移り変わっていくのか？ きょうです。 昨日のトライアスロンから一日経ちましたが、まだ疲れがとれません。 オリンピックディスタンスの半分でこれですから、先がおもいやられます。 もうちょい基礎体力の向上、日々の健康管理、これを継続していきたいと思います。 普通に過ごしているだけでも、一日一日年老いていくわけですから、身体の機能は落ちていきます。 そんな中、最近ふと感じていることがあります。 ADHDの諸機能は、年齢とともにどう移り変わっていくのか？ということです。 ADHDの機能については年齢とともに改善していく、ってのは子どもの保護者には良く話していることです。 多動衝動性なんかはそうで、年齢とともに落ち着いていく場合が多い。ただし不注意症状などはあまり改善しません。 むしろ不注意症状などは、社
初心者必見！10時間で作るはじめてのAndroidアプリ−前編 - Eureka, Inc.
初めまして！ 7月よりエウレカにJOINしました、エンジニアの二川です。 エウレカではCouplesのAndroid開発を担当しています。 前職では、Android向けのゲーム開発を行っていました。それまでゲームしか作ったことが無かったので、エウレカに入社するにあたり、練習を兼ねて簡単なサービスアプリを開発しました。今日はそのアプリについて話をしたいと思います。 ある程度の開発経験があれば10時間程度で作れる、かなりシンプルなアプリです。 Androidアプリ開発に興味はあるけど、まだ作ったことはないという方、この夏なにか新しいことに挑戦しよう！と思っていたけどまだやっていない方、このアプリを作ってAndroidエンジニアデビューしてみませんか？ 今回作るアプリの概要 今回作るのは、Dribbbleという世界中のデザイナーが作品を投稿するSNSサイトを閲覧するためのアプリです。 UIは、デ
fork()は失敗するんだぜ、覚えときな
fork() can fail: this is important あー、fork()のことね。プロセスがもっとプロセス作るためのやつな。いや、他にもプロセス作る方法はあるけどな。ま、面白い話がもうひとつあるから聞かせてやるよ。 forkは失敗するんだぜ。分かってるか？ マジで分かってるか？ マジだぜ。forkは失敗するもんだ。mallocと同じさ。失敗することもある。そんなに頻繁にってわけじゃないけどさ、でも失敗したら、無視できっこないぜ。ちっとは脳みそ働かせなきゃならん。 forkが0を返したら、そいつは子プロセスで、親なら正数を返すってことは、みんな知ってるよな。その値は子のpidだ。こいつを保存しといて、あとで使うってわけだ。 失敗を確認しない場合どうなるか知ってるか？ そうだよ。お前多分、"-1"（forkのエラー通知）をpidとして扱ってるんだろ。 さて、問題の始まりだ。本当
【Obj-C】NSTimer を別スレッドにて実行する方法
先日、タイマーにて時間を計っている時に、 テーブルのセルをスクロール時にタイマーが停止してしまう 問題が発生し、解決方法を調査しました。 まず最初、下記の方法にて設定していました。 NSTimer *tm = [ NSTimer scheduledTimerWithTimeInterval :0.5f target:self selector:@selector(onUpdate:) userInfo:nil repeats:YES ]; どうも、この方法だと、メインスレッドにて動作しているらしく、 UIの操作もメインスレッドのため、UI操作時はタイマーが 止まってしまいます。 特にひどいのが、 UIScrollVIew UITableVIew でした。 そこで、NSRunLoop へ登録することにしました。 NSTimer *tm = [ NSTimer timerWithTimeInt
’fl−w−î‚bŸ_…T…}†[…X…N†[…‰ - - …‡…f…‰ŠšŸ_ -
- - Logic Summer School in Kobe Aug. 29, 2011 Outline 1 2 3 4 5 6 7 8 9 M ϕ M |= ϕ Example 1 R |= ∀x(x , 0 → 0 < x2), 2 C |= ∃x(x2 = −1). M ϕ M |= ϕ Example 1 R |= ∀x(x , 0 → 0 < x2), 2 C |= ∃x(x2 = −1). Example (R, 0, +, −) R (R, 0, 1, +, −, ·) R (R, 0, 1, +, −, ·, <) R Example (R, 0, +, −) R (R, 0, 1, +, −, ·) R (R, 0, 1, +, −, ·, <) R Example (R, 0, +, −) R (R, 0, 1, +, −, ·) R (R, 0, 1, +, −,
まずコードの可読性を最適化しよう | POSTD
最近では 最適化 という言葉を使う場合、GPUメモリ消費やネットワークトラフィックの最適化、などと明示的に言わない限りは、 実行時間の最適化 という意味で使われるケースがほとんどです。 自分が何を最適化しようとしているかを知ろう 私がプログラムを始めた頃、プロセッサの処理能力は遅く、メモリサイズもとても限られていて、キロバイト単位で計算されていました。ですからメモリ容量をよく考え、メモリ消費を上手に最適化しなくてはなりませんでした。大学では最適化について2つの極論を教わりました。 メモリを犠牲にして実行スピードを最適化する。 または何度も計算を繰り返して、メモリ消費を最適化する。 最近では誰もメモリについては大して気にしていません（デモシーン製作者、組み込みシステムのエンジニア、一部の携帯電話ゲームのディベロッパなどは別です）。RAMだけでなく、ハードディスクの容量についても同様です。 W
アムダールの法則 - Wikipedia
複数のプロセッサを使って並列計算してプログラムの高速化を図る場合、そのプログラムの逐次的部分は、制限を受ける。例えば、仮にプログラムの95%を並列化できたとしても、残りの部分である5%は並列処理ができないため、どれだけプロセッサ数を増やしたとしても、図で示したように20倍以上には高速化しない。 アムダールの法則（アムダールのほうそく、英語: Amdahl's law）は、ある計算機システムとその対象とする計算についてのモデルにおいて、その計算機の並列度を上げた場合に、並列化できない部分の存在、特にその割合が「ボトルネック」となることを示した法則である。コンピュータ・アーキテクトのジーン・アムダールが主張したものであり、アムダールの主張（アムダールのしゅちょう、英語: Amdahl's argument）という呼称もある[1]。 複数のプロセッサを使い並列計算によってプログラムの高速化を図る
ペトリネット - Wikipedia
ペトリネット ペトリネット（英: Petri net）とは、カール・アダム・ペトリが1962年に発表した離散分散システムを数学的に表現する手法である。モデリング言語としては分散システムを注釈付の有向2部グラフとして視覚的に表現する。 概要[編集] ペトリネットは、視覚的、数学的な離散事象システムをモデル化するツールの一つであり、 名前は創始者のカール・アダム・ペトリに由来する。 有向2部グラフ で表現され、 頂点集合の2分割 がそれぞれ、 プレース（丸で表記）、トランジション（棒または箱で表記） という2種類のノードに対応する。 アーク (矢印で表記) は、プレースから出てトランジションに入るか、 トランジションから出てプレースに入る。 あるプレース に対し、非負整数 が割り当てられたとき、 プレース は 個のトークンでマーキングされていると言い、 このときトークンはプレース 内の 個の点
並行制約プログラミング - Wikipedia
並行制約プログラミング（へいこうせいやくプログラミング、英: Concurrent Constraint Programming）は、制約論理プログラミングの研究と並行論理プログラミングの研究とから生まれた、並行プログラミングのためのパラダイムである。並行制約プログラミングでは並行論理プログラミングをより一般化し、制約の出力(追加, tell)と入力(観測, ask)を行う複数のプロセス（エージェント）でプログラミングを行う。 1970年代初めに生まれた論理プログラミングの考え方は、その宣言的な性格を活かしつつより表現力を大きくするため、一般的な制約を扱うように拡張され、Prolog Ⅱ(1980)やProlog Ⅲ(1987)、IBMのJafferやLassezらが1987年に発表した制約論理プログラミングスキーマCLP(X)に基づいた各種言語などに発展していった。[1] それと並行して
並行論理プログラミング - Wikipedia
並行論理プログラミング（へいこうろんり－、英: Concurrent Logic Programming）は、論理プログラミングにおける並列性及び論理プログラミングによる並行処理の記述の研究から生まれた、並行プログラミングのためのパラダイムである。論理プログラミングでは述語論理式をゴール(Goal)の書き換え規則と見なし、ゴールの書き換えによって処理を行う。それに対し、並行論理プログラミングでは各ゴールをプロセスと見なして並行に書き換えを行い、ゴール間で共有する論理変数を通信チャネルとして情報交換や同期を行う。 概要[編集] 通常、並行論理プログラミングではホーン節にガードを導入した以下のような形式でプログラムを記述する。 Head :- Guard | Body. このガード付きホーン節は、エドガー・ダイクストラのガード付きコマンドと同様のものである。ゴール書き換えにはヘッドとガードの条
プロセス計算 - Wikipedia
プロセス計算（プロセスけいさん、英: Process calculus）またはプロセス代数（プロセスだいすう、英: Process algebras）は、計算機科学において並行システムを形式的にモデリングする各種手法の総称。プロセス計算は、独立エージェントやプロセスの集まりにおける相互作用/通信/同期を抽象的に記述するツールである。また、プロセス記述を操作・分析可能にする代数学的規則も提供し、プロセス間の等価性について（双模倣性を使った）形式的推論を可能とする。主な具体例としては、CSP、CCS、ACP がある[1]。近年ではこれら以外に π計算(英語)、アンビエント計算、PEPA などもある。 プロセス計算には非常に様々な手法が存在するが（分子の相互作用の研究に特化し、確率論的振る舞いやタイミング情報を扱うものもある）、全てのプロセス計算に共通する機能もいくつか存在する[2]。 独立した
並行計算 - Wikipedia
並行計算（へいこうけいさん、英: Concurrent computing）とは、複数の計算あるいはアルゴリズムを、同一期間に同時実行させつつ相互に同調（コンカレント）させて、次の期間開始までに互いに完遂させるという計算形態を意味している。非同期なメッセージパッシングではその完遂の抽象化も可能になる。対義語は順次計算（シーケンシャル）である。並行コンピューティングとも邦訳される。並行プログラミング（Concurrent programming）とも言われる。 並行計算は、コンピュータプログラムやコンピュータネットワークの重要な特性であり、各プロセスの各スレッド制御などがその要点になる[1]。並行計算下の各スレッドは、一定の制約内で他のスレッドの完了を待つことなく同時にそれぞれ進行できる。非同期では他のスレッドの応答も一定の制約内で待たなくてよくなる。エドガー・ダイクストラやアントニー・ホー
async/await不要論
4. 昔話をします 初めて買ったPCのCPUは Duron 850MHz (2000年ごろ) ハイエンドCPUが、ちょうど1GHzを越えたあたり ◦ PentiumⅢ1GHzとか、Athlon 1.2HGzとか このころは、「2010年には20GHzのCPUを実現」とか言ってた ◦ 同じように、Hyper-Threadingやマルチコアの「サーバ用途での」重要性も言われ始めた Intelはこの頃デスクトップ向けCPUでクロック周波数を向上させ続けていた ◦ プログラマにとっては、「フリーランチの時代」 しかし、2003年にクロック周波数の向上ペースは落ちてしまった ◦ 増え続ける発熱に対処できなくなった ◦ 2013年3月現在、x86向けCPUでの最高クロック周波数は4.2GHz ◦ フリーランチ時代の終焉・・・？ 5. CPUはデュアルコアへ 2005年に、Pentium4の
『なぜ60％の人はプログラミングが出来ないのか』
プログラミングが出来る人間からみると、プログラミングが出来ない人の理由は単純に「ちゃんと勉強しないからだ」ということになる。 たしかに、自分達が歩んできた過程は、SDKやIDEの設定を行ってコンピュータの開発環境を整え、全く意味不明なアルファベットを打ち込んで、ウェブサイトや本で言われたとおりの表示が出ることを確認して、また次のステップをやってみて、という「地味で地道な（そして性格まで暗くなりそうな）」ことを繰り返して出来るようになったものなので、その過程から逃れているからプログラミングが出来ないんだろ、というのはごく自然に思う。 このため、プログラミングを教えようというときに、地味で地道で性格が暗くなってハゲて死にそうな学習過程の苦しみを、いかに和らげられるかという試みは数多くなされている。codecademyやRails for zombiles: code schoolなど、ゲーミフ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
研究室リテラシー教育スライド