JP7602811B2 - 認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラム - Google Patents

認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラム Download PDF

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Description

本発明は、認知機能障害を診断する認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラムに関する。
従来、認知機能障害を診断する装置に関連する技術として次のようなものがある。
特許文献１および特許文献２は、被検者の頭部と視線の動きを検出して、脳機能に関係する疾患を客観的に診断できるような視線検出を用いた医療診断装置を提案している。
特許文献３は、神経障害の診断のために被検者の眼球運動を検出するシステムを提案している。
特許文献４および特許文献５は、網膜や視神経等の目の疾患または頭蓋内疾患等の際に現れる視神経障害を検査するための視覚検査用チャートを提案している。
特許文献６から特許文献９は、撮像カメラ部を少なくとも具備する視線検出ユニットを用いて、被検者の自閉症を診断する自閉症診断支援システムを提案している。
特許文献１０は、被検者の視線および瞳孔を検出して、被検者の脳疾患の可能性を判定する脳機能疾患診断支援装置を提案している。
特許文献１１は、視覚認知障害の診断を効果的に支援できる診断支援装置を提案している。
特許文献１２は、粗い画像からでも眼球運動の初動時間が検出可能な眼球運動計測装置および計測方法を提案している。
特許文献１３は、簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性を兼ね備える認知機能障害診断装置を提案している。
特開平６－７０８８４号公報 特開平６－７０８８５号公報 特表２０１６－５２３１１２号公報 特許第４５６０８０１号公報 特許第４１１６３５４号公報 特許第５９２６２１０号公報 特許第５９１２３５１号公報 特許第５７６１０４８号公報 特許第５７６１０４９号公報 特許第５８１７５８２号公報 特開２０１７－１５８８６６号公報 特開２０１７－１７６３０２号公報 国際公開第２０１９／０９８１７３号公報
一般に、認知機能障害や認知症の診断には、対面での問診形式による認知機能検査(神経心理学検査)が従来用いられてきた。認知機能検査において、検査者が、認知機能を評価するための複数の質問を被検者に問いかけ、それに対する口頭や書字・図形描写による回答の内容を採点し、認知機能スコアを算出する方法である。この方法では、検査に時間がかかるという問題がある。例えば、最も簡略なMini-Mental State Exam (ＭＭＳＥ)でも１５～３０分程度の時間がかかる。問診形式の性質上、被検者の心理的ストレスが非常に大きいという問題もある。また、問診を行う検査者の技量の差や、回答の解釈が検査者によって異なる場合があり、スコアのばらつきが大きいという問題もある。
これらの課題を解決するために、本発明者らは、特許文献１３の認知機能障害診断装置を提案している。さらに、新たな認知機能障害診断装置が望まれる。
本発明は、認知機能障害の診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性を兼ね備え、新たな診断手法を用いる認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラムを提供することを目的とする。
本発明の一態様に係る認知機能障害診断装置は、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得する取得部と、前記分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部と、を備え、前記診断用映像は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する第１映像、および、前記記銘画像と類似し前記記銘画像と同じ位置に視覚的な強調なしで表示される評価用画像を含む第３領域と、前記複数の第２領域とを有する評価用映像を時間順に含み、前記診断部は、前記評価用映像に対する分布マップにおいて前記第３領域の注視率を算出し、前記注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断する。
本発明の一態様に係る認知機能障害診断プログラムは、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得し、前記分布マップに基づいて認知機能障害を診断するコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、前記診断用映像は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む前記第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の前記第２領域とを有する第１映像、および、前記記銘画像と類似し視覚的な強調なしで前記記銘画像と同じ位置に表示される評価用画像を含む第３領域と、前記複数の第２領域とを有する評価用映像を時間順に含み、前記認知機能障害診断プログラムは、前記評価用映像に対する分布マップにおいて前記第３領域の注視率を算出し、前記注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断することを前記コンピュータに実行させる。
本発明の一態様に係る認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラムは、認知機能障害の診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性を兼ね備えることができる。
図１Ａは、実施の形態における認知機能障害診断装置の構成例を示すブロック図である。 図１Ｂは、実施の形態における認知機能障害診断装置の他の構成例を示すブロック図である。 図２Ａは、実施の形態における認知機能障害診断装置の外観例を示す図である。 図２Ｂは、実施の形態における認知機能障害診断装置の他の外観例を示す図である。 図３は、実施の形態における記憶部の記憶内容の一例を示す図である。 図４は、実施の形態における症例特徴データの一例を示す図である。 図５は、実施の形態における認知機能障害診断装置による診断処理例を示すフローチャートである。 図６は、実施の形態における第１診断処理の一例を示すフローチャートである。 図７は、図６の第１診断処理における診断用映像等の例を示す図である。 図８は、記憶障害のない被検者に対する第１診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。 図９は、記憶障害のある被検者に対する第１診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。 図１０は、実施の形態における第２診断処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、図１０の第２診断処理において言語指示を用いる診断用映像の例を示す図である。 図１２は、図１０の第２診断処理において言語指示を用いる診断用映像の他の例を示す図である。 図１３は、失語症のない被検者に対する、図１１を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。 図１４は、失語症のある被検者に対する、図１１を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。 図１５は、図１０の第２診断処理において言語指示を用いない診断用映像の第１の例を示す図である。 図１６は、図１５に対応する評価用映像の例を示す図である。 図１７は、失語症のない被検者に対する、図１５を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。 図１８は、失語症のある被検者に対する、図１５を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。 図１９は、図１０の第２診断処理において言語指示を用いない診断用映像の第２の例を示す図である。 図２０は、図１９に対応する評価用映像の例を示す図である。 図２１は、失語症のない被検者に対する、図２０を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。 図２２は、失語症のある被検者に対する、図２０を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。 図２３は、実施の形態における第３診断処理の一例を示すフローチャートである。 図２４は、図２３の第３診断処理における診断用映像の例を示す図である。 図２５は、図２３の第３診断処理における評価用映像の例を示す図である。 図２６は、認知機能障害のない被検者に対する図２４を用いた第３診断処理における分布マップの例を示す図である。 図２７は、第３診断処理における図２５の指示文領域の注視率とＭＭＳＥスコアの相関を示す図である。 図２８は、第３診断処理における図２５の的外れ不正解画像の注視率とＭＭＳＥスコアの相関を示す図である。
以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、請求の範囲を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、同じ構成部材については同じ符号を付している。
（実施の形態）
以下、実施の形態における認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラムについて図面を参照しながら説明する。
［１．認知機能障害診断装置の構成］
図１Ａは、実施の形態における認知機能障害診断装置の構成例を示すブロック図である。また、図２Ａは、実施の形態における認知機能障害診断装置の外観例を示す図である。
図１Ａに示すように認知機能障害診断装置１は、表示部１０、撮像装置２０およびＰＣ（Personal Computer、パソコン）３０を備える。この認知機能障害診断装置１は、市販されている一般的なＰＣ３０を主な制御装置として、さらに、ＰＣ３０に表示部１０および撮像装置２０を付加した構成例を示している。
表示部１０は、表示面１１を有するフラットパネル型のディスプレイであり、認知機能障害の診断用映像を表示面１１に表示する。表示部１０は、図２Ａに示すように、診断用映像を被検者に見せるために、高齢者でも見やすい大型の液晶ディスプレイ、または有機ＥＬディスプレイである。なお、表示部１０は、パソコン用のモニターでもよいし、市販の大型テレビをモニターとしてもよい。また、表示部１０は、フラットパネル型のディスプレイの代わりに、表示面１１としてのスクリーンとプロジェクタとから構成してもよい。
撮像装置２０は、表示部１０に取り付け可能なモジュールであり、少なくとも被検者の目を撮像するための撮像部２１および光源部２４を備える。
撮像部２１は、カメラ２２およびカメラ２３を有するステレオカメラである。カメラ２２およびカメラ２３は、それぞれ例えば赤外線カメラでよい。他の例では、カメラ２２およびカメラ２３は、それぞれ可視光カメラでよい。また、撮像部２１は、ステレオカメラではなく単体のカメラでもよいし、３つ以上のカメラであってもよい。
光源部２４は、赤外線を照明光として被検者に照射する光源２５および光源２６を備える。光源２５および光源２６はそれぞれ、例えば、１つまたは複数の赤外線ＬＥＤ（Light Emitting Diode）を有する構成でよい。他の例では、光源２５および光源２６はそれぞれ、１つまたは複数の白色ＬＥＤ（Light Emitting Diode）でもよい。なお、被検者の照明環境が十分に明るい場合には、撮像装置２０は光源部２４を備えなくてもよい。また、撮像装置２０は、表示部１０の上部に取り付けても良いし、分割して左右に取り付けてもよい。
ＰＣ３０は、プロセッサ３１、記憶部３２、入力部３３、出力部３４、表示部３５、インターフェース部３６、検出部３７、作成部３８および診断部３９を備える。図１Ａに示す機能ブロックのうち、プロセッサ３１、記憶部３２、入力部３３、出力部３４、表示部３５およびインターフェース部３６は、市販されているコンピュータの一般的なハードウェアおよびソフトウェアにより構成される。他の機能ブロック、つまり検出部３７、作成部３８および診断部３９は、主に本実施の形態における認知機能障害診断プログラムをプロセッサ３１が実行することによって実現される構成要素を示している。
プロセッサ３１は、記憶部３２に記憶されたプログラムを実行するいわゆるＣＰＵ（Central Processing Unit）である。
記憶部３２は、プロセッサ３１によって実行されるプログラムと、プロセッサ３１により処理されるデータとを記憶する。さらに、記憶部３２は、データベース３２４を構成する。記憶部３２に記憶されるプログラムには、各種ファームウェア、ＯＳ（Operating System）、ドライバソフトウェア等のソフトウェアに他に、本実施形態における認知機能障害診断プログラムを含む。また、記憶部３２に記憶されるデータには、診断用映像データ、症例特徴データ、視点データ、分布マップデータなどが含まれる。診断用映像データは、認知機能障害の診断用に作成された静止画像または動画像である。症例特徴データは、認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示すデータである。視点データは、検出部３７によって検出された視点の位置と時刻とを示す時系列的なデータである。分布マップは、作成部３８によって作成され、視点データに従って時系列的な視点を二次元平面に順次リアルタイムにプロットしたものであり、視点の二次元的な分布を示す。
なお、記憶部３２は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等で構成されるメインメモリまたは一次メモリと、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）装置やＳＳＤ（Solid State Drive）装置で構成される補助メモリまたは二次メモリと、キャッシュメモリとを含む。つまり、本書では記憶部３２は、プログラムおよびデータを記憶する機能を有する構成要素の総称として用いている。
入力部３３は、例えばキーボード、マウス、トラックパッド等を含み、操作者の操作を受け付ける。
出力部３４は、例えばスピーカであり、音声を出力する。
表示部３５は、例えば液晶ディスプレイであり、ユーザ（ここでは検査する人）のモニター用に分布マップが重畳された診断用映像などを表示する。
インターフェース部３６は、ケーブルを介して表示部１０および撮像装置２０を接続して通信する機能を有する。インターフェース部３６は、例えば、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition Multimedia Interface）ポートおよびＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポートを有する。この場合、インターフェース部３６は、ＨＤＭＩ（登録商標）ケーブルを介して表示部１０を接続し、ＵＳＢケーブルを介して撮像部２１および光源部２４を接続する。
検出部３７は、撮像部２１により撮像された画像に基づいて、表示面１１における被検者の視点を時系列的に検出する。例えば、検出部３７は、撮像部２１により撮像された画像から被検者の視線を検出し、視線が表示面１１に交差する点の座標を表示面１１における被検者の視点の位置として検出する。視点の位置の検出は、周期的に行われる。周期は、数１０ｍＳから数１００ｍＳの間で定めればよく、例えば１００ｍＳでよい。検出部３７は、例えば、時刻を含む座標データ（ｘ、ｙ、ｔ）の集合を、時系列的な視点の位置を表す視点データとしてリアルタイムに生成する。ここで、ｘ、ｙは平面（例えば、表示面１１または診断用映像）の座標、ｔは時刻である。
作成部３８は、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する。分布マップは、例えば、上記座標データ（ｘ、ｙ、ｔ）に対応するマーク（例えば色付きドット）を二次元平面上にプロットした図であり、ＰＣ３０の表示部３５に表示される診断用映像にリアルタイムに重畳される。上記のマークは、例えば、最新の視点ほど明るく表示してもよい。
診断部３９は、分布マップが症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって被検者の認知機能を診断する。
以上のように、認知機能障害診断装置１は、認知機能障害の診断用映像を表示面１１に表示する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、前記撮像部２１により撮像された画像に基づいて、前記表示面１１における前記被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、前記検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部３８と、認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示す症例特徴データ３１０を記憶する記憶部３２と、前記分布マップが前記症例特徴データ３１０の特徴を有するかどうかを判定することによって前記被検者の認知機能障害を診断する診断部３９とを備える。
この構成によれば、認知機能障害診断装置１による認知機能の診断において、簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性を兼ね備えることができる。
なお、図１Ａおよび図２Ａに示すＰＣ３０は、ノート型のコンピュータであってもタブレット型のコンピュータであってもデスクトップ型のコンピュータであってもよい。
次に、認知機能障害診断装置１の他の構成例について説明する。
図１Ｂは、実施の形態における認知機能障害診断装置１の他の構成例を示すブロック図である。図１Ｂは、図１Ａと比べて、表示部１０、撮像部２０、検出部３７および作成部３８が削除された点と、取得部４１が追加された点とが異なっている。以下、同じ点については重複説明を避け、異なる点を中心に説明する。
図１Ａ中の表示部１０、撮像部２０、検出部３７および作成部３８は、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップデータを作成するためのアイトラッキング用の構成に対応する。図１Ｂの構成例では、図１Ａから分布マップデータを作成するため構成を切り離して、認知機能障害を診断するための中心的な構成を示している。
取得部４１は、外部の装置が作成した分布マップデータを取得し、記憶部３２に格納する。当該分布マップデータは、認知機能障害の診断対象となる。
なお、取得部４１は、外部の装置から、分布マップデータ、診断用映像データ、症例特徴データ、および視点データを取得可能であればよい。例えば、分布マップデータに対応する診断用映像データ、症例特徴データ等が既に記憶部３２に保存されていれば、取得部４１は分布マップデータのみを取得してもよい。また例えば、取得部４１は、１番目の被検者については、当該被検者に対応する分布マップデータ、診断用映像データ、症例特徴データ、および視点データを取得し、２番目以降の被検者については、分布マップデータのみを取得してもよい。
なお、図１Ａの認知機能障害診断装置１は、図１Ｂの取得部４１をさらに備える構成としてもよい。
また、外部の装置は、アイトラッキングにより被検者の時系列的な視点の分布を示す分布マップを作成する機能を有していればよく、アイトラッキングの手法および分布マップを作成する構成は問わない。また、外部の装置は、認知機能障害診断装置１とインターネット、電話回線または専用線を介して接続されていてもよい。
なお、認知機能障害診断装置１は、図２Ａの外観例のような大型の表示部１０を有する装置でなくてもよく、スマート装置として構成することができる。
図２Ｂは、認知機能障害診断装置１の他の外観例を示す図である。同図の認知機能障害診断装置１は、タブレット型のスマート装置であって、表示部１０および撮像部２２など図１Ａと機能的に同じ構成要素を備える。
図２Ｂの表示部１０は、図２Ａの表示部１０およびＰＣ３０の表示部３５を兼用する。表示面１１の表面にはタッチパネルが形成されている。
撮像部２２は、スマート装置の前面カメラである。撮像部２２は、例えば、顔認証技術で目の位置や動きを検出することでアイトラッキングに使用される。この場合、光源部２４は、備えなくてもよい。被検者に対する映像表示は、表示部１０になされる。また、検査者のタッチパネル操作に従って、認知機能障害診断プログラムがタブレット装置内部のプロセッサにより実行される。たとえば、スマート装置は、被検者と検査者が交互に使用することで、または、検査者が被検者に表示部１０を見せることで、認知機能障害を診断する。
このようなスマート装置としての認知機能障害診断装置１は、タブレット型端末、スマートフォン、ノートパソコンなどで構成してもよい。また、認知機能障害診断プログラムは、これらの装置のアプリとして作成される。なお、図２Ｂの認知機能障害診断装置１は、図１Ｂと機能的に同じ構成要素を備える構成としてもよい。
［１．１ 記憶部３２のプログラムおよびデータ］
次に、記憶部３２に記憶されるプログラムおよびデータについて説明する。
図３は、実施の形態における記憶部３２の記憶内容の一例を示す図である。同図において記憶部３２は、診断用映像データ３００、症例特徴データ３１０、プログラム３２０、視点データ３２２、分布マップデータ３２３を記憶する。プログラム３２０は、認知機能障害診断プログラム３２１を含む。さらに、記憶部３２は、データベース３２４を含む。
診断用映像データ３００は、第１映像データ３０１から第映像データ３０３を含む複数の映像データの集まりである。複数の映像データのそれぞれは、認知機能障害の有無もしくは程度を診断するために作成された映像、または、認知機能障害の症例を鑑別するために作成された映像である。
症例特徴データ３１０は、認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示すデータであって、第１特徴データ３１１から第３特徴データ３１３を含む複数の特徴データの集まりである。第１特徴データ３１１から第３特徴データ３１３は、第１映像データ３０１から第３映像データ３０４とそれぞれ対応する。
プログラム３２０は、各種ファームウェア、ＯＳ（Operating System）、ドライバソフトウェア等のソフトウェアと、認知機能障害診断プログラム３２１とを含む。認知機能障害診断プログラム３２１は、コンピュータつまりＰＣ３０が実行するプログラムであって、認知機能障害の診断用映像を表示面１１に表示し、撮像部２１によって被検者の目を撮像し、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面１１における被検者の視点を時系列的に検出し、検出された視点の分布を示す分布マップを作成し、分布マップが症例特徴データの特徴を分布マップが有するかどうかを判定することによって被検者の認知機能障害を診断することをコンピュータに実行させる。このうち、ＰＣ３０が撮像部２１により撮像された画像に基づいて前記表示面１１における被検者の視点を時系列的に検出することは、検出部３７の機能である。ＰＣ３０が、検出された視点の分布を示す分布マップを作成することは、上記の作成部３８の機能である。ＰＣ３０が、分布マップが症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって被検者の認知機能障害を診断することは診断部３９の機能である。
視点データ３２２は、検出部３７により検出された視点の位置と時刻とを示す時系列的なデータであり、例えば、既に説明した時刻を含む座標データ（ｘ、ｙ、ｔ）の集合である。
分布マップデータ３２３は、既に説明した分布マップを示すデータである。
データベース３２４は、各種データ等を蓄積する。なお、データベース３２４は、記憶部３２の一部でなくてもよく、記憶部３２の外部に備えてもよい。また、データベース３２４は、インターネット等のネットワークを介して接続されていてもよい。
なお、記憶部３２は、図３に示したプログラムおよびデータ以外に、被検者の診断結果を示す診断データや、被検者毎の視点データ３２２、分布マップデータ３２３および診断データを関連づけるデータも記憶する。
続いて、症例特徴データ３１０の具体例について説明する。
図４は、実施の形態における症例特徴データ３１０の一例を示す図である。同図の症例特徴データ３１０は、第１特徴データ３１１から第３特徴データ３１３を含む。同図では、第１特徴データ３１１から第３特徴データ３１３それぞれの特徴と対応する認知機能障害の症例とを記してある。
第１特徴データ３１１は、第１特徴と記憶障害とを対応付けている。第１特徴は、記憶障害のある者に典型的に現れる特徴である。具体的には、第１特徴は、記憶障害のある者に記銘映像を提示した後に記憶想起画像を提示したとき、視点の分布マップにおいて記憶想起画像への注視率が低いという特徴を示す。第１特徴は、第１映像データ３０１による診断用映像である記銘映像を被検者に見せて、さらに、記憶想起用の画像を提示することを前提とする。
第２特徴データ３１２は、第２特徴と失語症とを対応付けている。すなわち、第２特徴は、失語症のある者に典型的に現れる特徴である。具体的には、第２特徴は、正解画像と不正解画像とを含む複数の選択肢を有する画像に対する視点の分布マップにおいて正解への注視率が小さいという特徴を示す。この第２特徴は、第２映像データ３０２による診断用映像である第２映像を被検者に見せていることを前提とする。
第３特徴データ３１３は、第３特徴と認知機能障害とを対応付けている。すなわち、第３特徴は、認知機能障害のある者に典型的に現れる特徴である。具体的には、第３特徴は、正解画像と不正解画像とを含む複数の選択肢を有する画像に対する視点の分布マップにおいて不正解画像への注視率が小さくないという特徴を示す。この第３特徴は、第３映像データ３０３による診断用映像である第３映像を被検者に見せていることを前提とする。
［１．２ 認知機能障害診断装置１の処理例］
以上のように構成された実施の形態における認知機能障害診断装置１について、その処理例を説明する。
図５は、実施の形態における認知機能障害診断装置１による診断処理例を示すフローチャートである。
図５に示すように、認知機能障害診断装置１は、第１診断処理（Ｓ１０）から第３診断処理（Ｓ３０）を逐次実行する。図５診断処理例は、主にＰＣ３０が認知機能障害診断プログラム３２１を実行することにより実現する処理である。
第１診断処理は、第１映像データ３０１および第１特徴データ３１１を用いる診断処理である。第２診断処理は、第２映像データ３０２および第２特徴データ３１２を用いる診断処理である。第３診断処理は、第３映像データ３０３および第３特徴データ３１３を用いる診断処理である。
第１診断処理から第３診断処理のそれぞれの時間は、０．５分から数分程度である。
なお、第１診断処理から第３診断処理の順番は、図５とは異なる順番であってもよい。
また、図５において、第１診断処理から第３診断処理のうちの少なくとも１つを選択して実行してもよい。
なお、図５の診断処理例の開始前に、視点検出のキャリブレーション処理を行ってもよい。
［２．１ 第１診断処理］
次に、図５のステップＳ１０における第１診断処理について詳しく説明する。第１診断処理は、上記の第１特徴を利用して記憶障害を診断する。
図６は、実施の形態における第１診断処理（Ｓ１０）の一例を示すフローチャートである。図７は、図６の第１診断処理における診断用映像等の例を示す図である。
図６のようにＰＣ３０は、まず、検出部３７による視点の検出を開始し（Ｓ６１）、被検者に特定の画像または文字列の領域を記銘させるための処理であるループ１（Ｓ６２～Ｓ６５）を実行する。
ループ１においてＰＣ３０は、記銘するための診断用映像を表示し（Ｓ６３）、その直後に他の映像を表示する（Ｓ６４）。ループ１の繰り返し回数Ｎは、２以上でよい。
ステップＳ６３では、被検者の視線を、画面上の特定の図形あるいは領域に無意識に、つまり言語指示を介在さずに集中させるような記銘用映像が提示される。図７の例では、診断用映像は、記銘映像ｂ１１と記銘映像ｂ１２とを時間順に含む。記銘映像ｂ１１はＴａ秒間表示され、その直後に記銘映像ｂ１２がＴｂ秒間表示される。例えば、時間Ｔａは５秒程度、時間Ｔｂは３秒程度でよい。
記銘映像ｂ１１は、表示面１１の上部に１０個、下部に１０個の合計２０個の時計画像を含む。２０個の時計画像の内、最下段右から２番目の時計画像Ｍ１のみが回転している。この回転は、時計の針の高速な回転でもよいし、時計画像自体の回転でもよい。他の１９個の時計画像は静止している。これは、時計画像Ｍ１に被検者の注意を集中させるためである。
記銘映像ｂ１２では、回転している時計画像Ｍ１のみが強調されるように点線枠が付加され、かっ、他の時計画像が消失する。これにより、言語指示を用いないで被検者の注意を時計画像Ｍ１に注意を集中させるようにしている。
ステップＳ６４では、Ｔｃ秒間他の映像を表示し、記銘のインターバル時間を設けている。Ｔｃは例えば６０秒程度でよい。
図７における２回目の繰り返しにおける表示時間Ｔｄ、ＴｅおよびＴｆは、１回目の繰り返しにおけるＴａ、ＴｂおよびＴｃと同じであってもよいし、異なる時間であってもよい。
このようなループ１の繰り返しにより、被検者の、画面上の時計画像Ｍ１に無意識に注意が集中し、記憶が強化される。
ＰＣ３０は、ループ１の後、記憶を想起させるための評価用映像ｂ３をＴｇ秒間表示する（Ｓ６６）。時間Ｔｇは例えば５秒程度でよい。図７の評価用映像ｂ３は、時計画像Ｍ１の代わりに時計画像Ｍ３を有する。つまり、評価用映像ｂ３は、２０個のいずれの時計画像も静止しており、本来は特定の図形のみに注意を引くことがないように構成されている。
記憶障害のない被検者では記銘用映像（記銘映像ｂ１１およびｂ１２）で、見た内容が記憶に残っているため、記銘用映像で注意が集中していた特定の図形または領域に無意識に視線を向けてしまう。特定の図形または領域は、記銘映像で記銘した図形または領域であり、図７では、時計画像Ｍ１と同じ位置の静止した時計画像Ｍ３である。
これに対して、記憶障害のある被検者では、記憶が維持されないので、または、記銘されていないので、時計画像Ｍ３に無意識に視線が向くことはなく、ランダムに見る傾向を示す。
そこで、ＰＣ３０は、記憶力の定量的評価として、記憶想起のための評価用映像における特定の図形または領域を関心領域として設定し、関心領域内の注視率Ｖｂを記憶カのスコアとして算出する（Ｓ６７）。ここで、注視率Ｖｂは、評価用映像に対応する視点の分布パターンにおいて関心領域である時計画像Ｍ３の領域に視点が存在する割合（％）でよい。
さらに、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖｂがしきい値ｔｈ１より大きいか否かを判定する（Ｓ６８）。注視率Ｖｂがしきい値ｔｈ１より大きいと判定した場合には、被検者に記憶障害なしと診断する（Ｓ６９）。
さらに、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖｂがしきい値ｔｈ１より小さく、かつ、しきい値ｔｈ２より大きいか否かを判定する（Ｓ７０）。注視率Ｖｂがしきい値ｔｈ１より小さく、かつ、しきい値ｔｈ２より大きいと判定した場合には、被検者に記憶障害の疑いありと診断する（Ｓ７１）。
さらに、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖｂがしきい値ｔｈ２より小さいか否かを判定する（Ｓ７２）。注視率Ｖｂがしきい値ｔｈ２より小さいと判定した場合には、被検者に記憶障害ありと診断する（Ｓ７３）。
しきい値ｔｈ１およびしきい値ｔｈ２は、記憶障害の有無が予め判明している複数の被検者を対象に注視率Ｖｂを算出することにより、適切に設定することができる。
なお、図６では、「記憶障害なし」、「記憶障害の疑いあり」、「記憶障害あり」の３種類の診断結果を出力する例を示したが、これに限らず、診断結果を記憶障害の有無を示す２種類としてもよいし、記憶障害の有無および程度を示す４種類以上としてもよい。
なお、図６のフローチャートは、ステップＳ６１～Ｓ６６の代わりに、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得するステップを有していてもよい。取得するステップに置き換えたフローチャートは、図１ＢのＰＣ３０で容易に実施できるし、また、図１ＡのＰＣ３０で実施してもよい。 次に、第１診断処理で得られた分布マップの例について説明する。
図８は、ＭＭＳＥ３０点の記憶障害のない被検者に対する第１診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。また、図９は、ＭＭＳＥ１４点の記憶障害のある被検者に対する第１診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。なお、ＭＭＳＥのスコアは３０点満点であり、３０点は健常者を示し、スコアが低いほど重い認知機能障害があることを示す。
図８および図９は、ＰＣ３０の表示部３５に表示される記銘映像ｂ１１、記銘映像ｂ１２および評価用映像ｂ３に分布マップを重畳した例を示す。
図８および図９に示すように、記銘映像ｂ１１および記銘映像ｂ１２において、被検者の視点は、時計画像Ｍ１に集中している。記銘映像ｂ１１および記銘映像ｂ１２は、視覚的に強調表示される記銘用画像である時計画像Ｍ１を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像である静止した時計画像を含む複数の第２領域とを有する診断用映像である。記銘映像に対する視点は、図８および図９に示すように、記憶障害のない被検者も記憶障害のある被検者もほぼ同じであり、第１領域の時計画像Ｍ１に視点が集中している。
図８の評価用映像ｂ３において、記憶障害のない者の視点分布は、記銘の効果の現れとして、関心領域の時計画像Ｍ３への注視率８１％と高くなっている。
これに対して、図９の評価用映像ｂ３において、記憶障害のある者の視点分布は、記銘の効果が現れることなく、関心領域の時計画像Ｍ３への注視率０％と低くなっている。
第１診断処理では、記憶を想起させる評価用映像における、関心領域内の注視率を記憶カのスコアとして、被検者の記憶の程度を定量的に評価して記憶障害を診断する。
以上のように、第１診断処理を行う認知機能障害診断装置は、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得する取得部４１と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備え、前記診断用映像は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する第１映像、および、記銘画像と類似し記銘画像と同じ位置に視覚的な強調なしで表示される評価用画像を含む第３領域と、複数の第２領域とを有する評価用映像を時間順に含み、診断部３９は、評価用映像に対する分布マップにおいて第３領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断する。
また、第１診断処理を行う認知機能障害診断装置は、表示面を有する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面における被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部３８と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備え、診断部３９は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する第１映像を表示部１０に表示させ、さらに、記銘画像と類似し記銘画像と同じ位置に視覚的な強調なしで表示される評価用画像を含む第３領域と、複数の第２領域とを有する評価用映像を表示部１０に表示させ、評価用映像に対する分布マップにおいて第３領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断する。
これによれば、認知機能障害のうち記憶障害の診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性を兼ね備える認知機能障害診断装置を提供することができる。しかも、文字による指示および音声による指示を用いなくても診断することがきる。母国語の異なる複数の被検者に対しても実施することができる。さらに、わずか数分間の間に記憶障害の診断をすることができる。
ここで、第１映像は、第１領域と複数の第２領域とを有する第１記銘映像と、第１領域を有し複数の第２領域を有しない第２記銘映像とを時間順に含んでいてもよい。
これによれば、被検者に対する第１領域の記銘力を高めることができる。
ここで、診断用映像は、第１映像と評価用映像との間に表示される、他の映像を含んでいてもよい。
これによれば、記銘と評価との間に他の映像の表示期間を設けることにより、被検者が記憶力を維持できているか、できていないかをより明確にすることができ、診断結果の信頼性を高めることができる。
ここで、前記診断用映像は、第１映像と他の映像とを２回以上繰り返す映像を含んでいてもよい。
これによれば、繰り返しにより被検者に対する第１領域の記銘力を高めることができる。
また、第１診断処理を行う認知機能障害診断プログラムは、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得し、分布マップに基づいて認知機能障害を診断するコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、診断用映像は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する第１映像、および、記銘画像と類似し視覚的な強調なしで記銘画像と同じ位置に表示される評価用画像を含む第３領域と、複数の第２領域とを有する評価用映像を時間順に含み、前記認知機能障害診断プログラムは、評価用映像に対する分布マップにおいて第３領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断することを前記コンピュータに実行させる。
また、第１診断処理を行う認知機能障害診断プログラムは、表示面を有する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面における被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備えるコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する診断用映像を表示部１０に表示させ、さらに、記銘画像と類似し視覚的な強調なしで記銘画像と同じ位置に表示される評価用画像を含む第３領域と、複数の第２領域とを有する評価用映像を表示部１０に表示させ、評価用映像に対する分布マップにおいて第３領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断することを前記コンピュータに実行させる。
［２．２．１ 第２診断処理（言語指示を用いる例）］
次に、図５中のステップＳ２０における第２診断処理について言語指示を用いる例を説明する。第２診断処理は、上記の第２特徴を利用して失語症を診断する。
図１０は、実施の形態における第２診断処理の一例を示すフローチャートである。また、図１１は、図１０の第２診断処理において言語指示を用いる診断用映像の例を示す図である。
図１０においてＰＣ３０は、まず、検出部３７による視点の検出を開始し（Ｓ１０１）、表示面１１に診断用映像を表示し（Ｓ１０２）、診断用映像中の正解領域の注視率Ｖｃを算出する（Ｓ１０３）。
ここでの診断用映像は、正解文字列画像を含む第１領域と、不正解文字列画像を含む複数の第２領域とを有する映像である。
図１１の例では、診断用映像ｃ１１がＴａ秒間表示された後に診断用映像ｃ１２がＴｂ秒間表示される。時間Ｔａ、Ｔｂのそれぞれは、例えば５秒から１０数秒程度でよい。
診断用映像ｃ１１は、中央部に時計画像を有し、周囲に選択肢となる４つの領域を有する。診断用映像ｃ１２は、診断用映像ｃ１１に対して、中央部の時計画像に指示文を重ねた点が異なっている。指示文は「これの名前は何ですか？」である。指示文の周囲の４つの領域は、正解文字列画像「とけい」を含む第１領域と、不正解文字列画像「とまと」、「えび」、「けいと」を含む複数の第２領域とが配置されている。
このように、診断用映像では、例えば既知の物品の画像と、その物品の正しい呼称と間違った呼称とを含む選択肢としての複数の領域を有する。選択肢の数は任意である。また「これの名前は何ですか？」という指示文を表示する。被検者は、指示文により正解の選択肢を見つめるように促される。
なお、図１１のような２つの診断用映像ｃ１１およびｃ１２の代わりに、図１２に示すような１つの診断用映像ｃ１３を表示してもよい。
さらに、ＰＣ３０は、診断用映像の表示後に正解文字列画像を含む第１領域への視点の注視率Ｖｃを算出する（Ｓ１０３）。ここで、注視率Ｖｃは、診断用映像に対応する視点の分布パターンにおいて第１領域に視点が存在する割合（％）でよい。
次に、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖｃがしきい値ｔｈ３より大きいか否かを判定する（Ｓ１０４）。注視率Ｖｃがしきい値ｔｈ３より大きいと判定した場合には、被検者に失語症なしと診断する（Ｓ１０５）。
さらに、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖｃがしきい値ｔｈ３より小さく、かつ、しきい値ｔｈ４より大きいか否かを判定する（Ｓ１０６）。注視率Ｖｃがしきい値ｔｈ３より小さく、かつ、しきい値ｔｈ４より大きいと判定した場合には、被検者に失語症の疑いありと診断する（Ｓ１０７）。
さらに、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖｃがしきい値ｔｈ４より小さいか否かを判定する（Ｓ１０８）。注視率Ｖｃがしきい値ｔｈ４より小さいと判定した場合には、被検者に失語症ありと診断する（Ｓ１０９）。
しきい値ｔｈ３およびしきい値ｔｈ４は、失語症の有無が予め判明している複数の被検者を対象に注視率Ｖｃを算出することにより、適切に設定することができる。
なお、図１０のフローチャートは、ステップＳ１０１、Ｓ１０２の代わりに、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得するステップを有していてもよい。取得するステップに置き換えたフローチャートは、図１ＢのＰＣ３０で容易に実施できるし、図１ＡのＰＣ３０で実施してもよい。
なお、図１０では、「失語症なし」、「失語症の疑いあり」、「失語症あり」の３種類の診断結果を出力する例を示したが、これに限らず、診断結果を失語症の有無を示す２種類としてもよいし、失語症の有無および程度を示す４種類以上としてもよい。
次に、第２診断処理で得られた分布マップの例について説明する。
図１３は、ＭＭＳＥ３０点の失語症のない被検者に対する第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。また、図１４は、ＭＭＳＥ１４点の失語症のある被検者に対する第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。
図１３における診断用映像ｃ１２において、失語症のない者の視点分布は、正解文字列画像を含む第１領域ｃ１１１への注視率が高くなっている。
これに対して、図１４における診断用映像ｃ１２において、失語症のある者の視点分布は、正解文字列画像を含む第１領域の注視率が低くなっている。
正解となる第１領域への注視率Ｖｃがしきい値ｔｈ３を超える場合、その指示文に正解したと判断、すなわち物品呼称の能力が正常であると判断できる。言い換えれば、失語症のない被検者は、「とけい」の正解選択肢をしきい値以上の割合で眺めることができる。これに対して、失語症のある被検者は、正解以外の選択肢を眺める相対的な割合が大きくなる。よって、第２診断処理では、正解選択肢への注視率を指標として被検者の失語症の有無および程度を診断することができる。
［２．２．２ 第２診断処理（言語指示を用いない第１の例）］
上記の第２診断処理では言語指示を用いる例を示した。続いて、第２診断処理において言語指示を用いない第１の例について説明する。
図１５は、図１０の第２診断処理において言語指示を用いない診断用映像の第１の例を示す図である。
図１５の診断用映像ｃ２１は、被検者用の表示面１１の表示例を示し、意味のある文字列を含む正解領域と、意味のない文字列を含む不正解領域とを有している。具体的には、診断用映像ｃ２１は、行列状に配置された複数の文字を含む。正解領域は、意味のある文字列で構成された行または列に対応する。不正解領域は、意味のない文字列で構成された行または列に対応する。「だんご」の文字列を含む行は正解領域である。これ以外の行および列は意味のある文字列を含まない不正解領域である。
図１６は、図１５に対応する評価用映像の例を示す図である。また、図１６は、操作者用の表示部３５の表示例を示し、図１５の診断用映像ｃ２１に対して、評価用領域としての正解領域ｃ２１１を破線枠で明示している。
次に、図１５の診断用映像ｃ２１に対する被検者の視点分布の例について説明する。
図１７は、ＭＭＳＥ３０点の失語症のない被検者に対する、図１５を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。また、図１８は、ＭＭＳＥ１４点の失語症のある被検者に対する、図１５を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。
図１７に診断用映像ｃ２１において、失語症のない者の視点分布は、正解領域ｃ２１１への注視率が高くなっている。
これに対して、図１８の診断用映像ｃ２１において、失語症のある者の視点分布は、正解領域ｃ２１１とは無関係に、ランダムな傾向がある。
診断用映像ｃ２１では、行列状または升目状に文字が並べられている。この中で、ある特定の部分にのみ「意味のある繋がりとしての文字列」が存在している。その他の部分は、どのような方向に読んでも意味のある繋がりとしての文字列にはなっていない。
このような行列状の文字列を表示された場合に、失語症のない被検者では、その中から意味のある繋がりの文字列を見つけることができ、その部分を眺める注視率が無意識のうちに高くなる。
一方で、失語症のある被検者では、意味のある繋がりを持つ文字列を見つけることができないため、その特定部分への注視率が相対的に高くならず、全体をランダムに眺める傾向がある。そこで、第２診断処理では、意味のある繋がりを持つ文字列の部分（つまり正解領域）への注視率がしきい値を超えているかどうかを指標として、客観的な失語症の診断が可能である。
図１５の診断用映像ｃ２１では、３文字×３文字の平仮名の文字列が表示される。この中で、最下行３文字を左から右へ向かつて読むと「だんご」(団子)と意味のある文字列として認識することが出来る。これ以外の組み合わせは基本的に意味を持たない文字列となっている。この「だんご」を見つけるように促す指示文としての文字および音声は一切提示されないが、失語症のない健常者では無意識のうちにこの意味のある繋がりの文字列「だんご」に対する注視率が相対的に上昇する。
これに対して、失語症のある被検者では、この意味のある繋がりをもつ文字列を認識できず、「だんご」に対する注視率が高まることは無く、別の領域、或いは画面全体をランダムに眺める傾向にある。
［２．２．３ 第２診断処理（言語指示を用いない第２の例）］
さらに、第２診断処理において言語指示を用いない第２の例について説明する。
図１９は、図１０の第２診断処理において言語指示を用いない診断用映像の第２の例を示す図である。図２０は、図１９に対応する評価用映像の例を示す図である。
図１９の診断用映像ｃ３１は、被検者用の表示面１１の表示例を示し、意味のある文字列を含む正解領域と、意味のない文字列を含む不正解領域とを有している。具体的には、診断用映像ｃ３１は、「たなばた」の文字列を含む列が正解領域であり、これ以外の行および列は意味のある文字列を含まない不正解領域である。
また、図２０は、操作者用の表示部３５の表示例を示し、図１９の診断用映像ｃ３１に対して、評価用領域としての正解領域ｃ３１１を破線枠で明示している。
次に、図１９の診断用映像ｃ３１に対する被検者の視点分布の例について説明する。
図２１は、ＭＭＳＥ３０点の失語症のない被検者に対する、図１９を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。また、図２２は、ＭＭＳＥ１４点の失語症のある被検者に対する、図１９を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。
図２１に診断用映像ｃ２１において、失語症のない者の視点分布は、正解領域ｃ３１１への注視率が高くなっている。これに対して、図２２の診断用映像ｃ３１において、失語症のある者の視点分布は、正解領域ｃ３１１とは無関係に、ランダムな傾向がある。
図１９の診断用映像ｃ３１では、４文字×４文字の平仮名の文字列が表示される。この中で、右から２列目４文字を上から下へ向かつて読むと「たなばた」（七夕）と意味のある文字列として認識することが出来る。これ以外の組み合わせは基本的に意味を持たない文字列となっている。この「たなばた」を見つけるように促す指示文および指示音声は一切提示されない。失語症のない無い健常者では無意識のうちに意味のある繋がりの文字列「たなばた」に対する注視率が相対的に上昇する。これに対して、失語症のある被検者では、この意味のある繋がりをもつ文字列を認識できないため、この部位に対する注視率が高まることは無く、別の領域、或いは画面全体をランダムに眺めることになる。
以上のように、第２診断処理を行う認知機能障害診断装置１は、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得する取得部４１と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備え、診断用映像は、診断用の正解画像または記銘画像を含む第１領域と、他の画像を含む複数の第２領域とを有し、診断部３９は、診断用映像に対する分布マップにおける第１領域の注視率または第２領域の注視率を算出し、注視率としきい値と比較することによって認知機能障害の有無を診断する。
また、第２診断処理を行う認知機能障害診断装置１は、表示面を有する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面における被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備え、診断部３９は、診断用の正解画像または記銘画像を含む第１領域と、他の画像を含む複数の第２領域とを有する診断用映像を表示部１０に表示させ、診断用映像に対する分布マップにおける第１領域の注視率または第２領域の注視率を算出し、注視率としきい値と比較することによって認知機能障害の有無を診断する。
これによれば、認知機能障害の診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性を兼ね備える認知機能障害診断装置を提供することができる。しかも、わずか数秒から数十秒の間に認知機能障害の診断をすることができる。
また、第２診断処理を行う認知機能障害診断装置１は、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得する取得部４１と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備え、診断用映像は、正解文字列を含む第１領域と、不正解文字列を含む複数の第２領域とを有し、診断部３９は、診断用映像に対する分布マップにおいて第１領域への注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、失語症の疑いがあると診断する。
また、第２診断処理を行う認知機能障害診断装置１は、表示面を有する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面における被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備え、診断部３９は、正解文字列を含む第１領域と、不正解文字列を含む複数の第２領域とを有する診断用映像を表示部１０に表示させ、診断用映像に対する分布マップにおいて第１領域への注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、失語症の疑いがあると診断する。
これによれば、認知機能障害のうち失語症の診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性を兼ね備える認知機能障害診断装置を提供することができる。しかも、わずか数秒から数十秒の間に認知機能障害の診断をすることができる。
ここで、診断用映像は、既知の物を示す画像を含む画像領域と、当該物の名称を問う質問文を含む質問領域と、当該物の名称を示す文字列画像を含む正解領域である第１領域と、当該物の名称以外の文字列画像を含む不正解領域である第２領域とを有していてもよい。
これによれば、質問文という言語指示を用いて物の名称に関する失語症の診断をすることができる。
ここで、診断用映像は、意味のある文字列を含む正解領域と、意味のない文字列を含む正解領域とを有していてもよい。
これによれば、指示文および音声指示を用いることなく失語症の診断をすることができる。
ここで、診断用映像は、行列状に配置された複数の文字を含み、正解領域は、意味のある文字列を構成する行または列に対応し、不正解領域は、意味のない文字列を構成する行または列に対応していてもよい。
これによれば、診断用映像を単純化して、指示文および音声指示を用いることなく失語症の診断をすることができる。
また、第２診断処理を行う認知機能障害診断プログラムは、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得し、分布マップに基づいて認知機能障害を診断するコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、診断用映像は、診断用の正解画像または記銘画像を含む第１領域と、他の画像を含む複数の第２領域とを有し、認知機能障害診断プログラムは、診断用映像に対する分布マップにおける第１領域の注視率または第２領域の注視率を算出し、注視率としきい値と比較することによって認知機能障害の有無を診断することをコンピュータに実行させる。
また、第２診断処理を行う認知機能障害診断プログラムは、表示面を有する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面における被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備えるコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、診断用の正解画像または記銘画像を含む第１領域と、他の画像を含む複数の第２領域とを有する診断用映像を表示部１０に表示させ、診断用映像に対する分布マップにおける第１領域の注視率または第２領域の注視率を算出し、注視率としきい値と比較することによって認知機能障害の有無を診断することをコンピュータに実行させる。
また、第２診断処理を行う他の認知機能障害診断プログラムは、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得し、分布マップに基づいて認知機能障害を診断するコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、診断用映像は、正解文字列を含む第１領域と、不正解文字列を含む複数の第２領域とを有し、認知機能障害診断プログラムは、診断用映像に対する分布マップにおいて第１領域への注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、失語症の疑いがあると診断することをコンピュータに実行させる。
また、第２診断処理を行う他の認知機能障害診断プログラムは、表示面を有する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面における被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備えるコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、正解文字列を含む第１領域と、不正解文字列を含む複数の第２領域とを有する診断用映像を表示部１０に表示させ、診断用映像に対する分布マップにおいて第１領域への注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、失語症の疑いがあると診断することをコンピュータに実行させる。
［２．３ 第３診断処理］
次に、図５中のステップＳ３０に示した第３診断処理について説明する。第３診断処理は、上記の第３特徴を利用して認知機能障害を診断する。
図２３は、実施の形態における第３診断処理の一例を示すフローチャートである。また、図２４は、図２３の第３診断処理における診断用映像の例を示す図である。
図２３においてＰＣ３０は、まず、検出部３７による視点の検出を開始し（Ｓ２０１）、表示面１１に診断用映像を表示し（Ｓ２０２）、診断用映像中の不正解領域の注視率Ｖａを算出する（Ｓ２０３）。
ここでの診断用映像は、正解画像を含む第１領域と、不正解画像を含む複数の第２領域とを有する映像である。例えば、診断用映像は、第１の図形を示す正解画像を含む第１領域と、第１の図形の直視を誘導する指示文を含む指示文領域と、第１の図形と類似の図形を示す不正解画像を含む第２領域と、第１の図形と類似しない図形を示す不正解画像を含む他の第２領域とを有する映像である。
図２４の例は、被検者用の表示面１１の表示される診断用映像ａ１を示す。この診断用映像ａ１は、「六角形を見つめてください」という指示文の周りに、五角形、六角形、七角形および三角形の各図形を有する。
図２５は、図２３の第３診断処理における評価用映像の例を示す図である。図２５の例は、ＰＣ３０の表示部３５に表示される評価用映像としての診断用映像ａ１を示す。図２５の診断用映像ａ１は、第１の図形としての六角形の正解画像ａ１１を含む第１領域と、「六角形を見つめてください」との指示文領域ａ１２と、不正解画像を含む複数の第２領域とを有している。複数の第２領域は、第１の図形と類似の五角形の不正解画像を含む第２領域と、第１の図形と類似の七角形の不正解画像を含む第２領域と、第１の図形と類似しない三角形の含む的外れ不正解画像ａ１３を含む第２領域とを含む。
さらに、ＰＣ３０は、診断用映像の表示後に不正解画像を含む不正解領域への視点の注視率Ｖａを算出する（Ｓ２０３）。ここで、注視率Ｖｃは、診断用映像に対応する視点の分布パターンにおいて第１領域に視点が存在する割合（％）でよい。また、注視率Ｖａの算出対象となる不正解領域は、的外れ不正解画像ａ１３の第２領域でもよいし、指示文領域ａ１２でもよいし、的外れ不正解画像ａ１３の第２領域と指示文領域ａ１２とを合わせた領域でもよい。
次に、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖａがしきい値ｔｈ５より大きいか否かを判定する（Ｓ２０４）。注視率Ｖａがしきい値ｔｈ５より大きいと判定した場合には、被検者に認知機能障害ありと診断する（Ｓ２０５）。
さらに、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖａがしきい値ｔｈ５より小さく、かつ、しきい値ｔｈ６より大きいか否かを判定する（Ｓ２０６）。注視率Ｖａがしきい値ｔｈ５より小さく、かつ、しきい値ｔｈ６より大きいと判定した場合には、被検者に認知機能障害の疑いありと診断する（Ｓ２０７）。
さらに、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖａがしきい値ｔｈ６より小さいか否かを判定する（Ｓ２０８）。注視率Ｖａがしきい値ｔｈ６より小さいと判定した場合には、被検者に認知機能障害なしと診断する（Ｓ２０９）。
しきい値ｔｈ５およびしきい値ｔｈ６は、認知機能障害の有無が予め判明している複数の被検者を対象に注視率Ｖａを算出することにより、適切に設定することができる。
なお、図２３のフローチャートは、ステップＳ２０１、Ｓ２０２の代わりに、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得するステップを有していてもよい。取得するステップに置き換えたフローチャートは、図１ＢのＰＣ３０で容易に実施できるし、図１ＡのＰＣ３０で実施してもよい。
図２６は、認知機能障害のない被検者に対する図２４を用いた第３診断処理における分布マップの例を示す図である。同図のように、認知機能障害のない被検者は画面上の指示文に従って選択肢の中から正解画像ａ１１を選び、それを注視する。不正解画像へ注視率は低く、特に的外れ不正解画像ａ１３への注視率は極端に低い。
第３診断処理は、正解画像への注視率ではなく、不正解画像への注視率や、指示文領域に対する注視率を指標として利用して被検者の認知機能を評価する。すなわち、診断用映像の中の指示文領域への注視率や不正解画像への注視率は、被検者の認知機能と逆相関するため、これらの注視率を指標に認知機能を評価することが出来る。
不正解画像への注視率に関しては、特に、「的外れ不正解画像Jへの注視率が被検者の認知機能と逆相関する。例えば、４つの選択肢を提示し、その中で１つを正解画像とした場合、残りの３つは不正解画像とする。この３つの不正解画像の中の１つを正解からかけ離れた内容の画像にして特に的外れ不正解画像とする。つまり、的外れ不正解画像は、認知機能が正常であれば明らかに不正解であると判定される選択肢である。正解画像への注視率は被検者の認知機能と正の相関を示すが、的外れ不正解画像への注視率は被検者の認知機能と負の相関を示す。
図２４に示した診断用映像は、４つの画像が選択肢(五角形、六角形、七角形、三角形)として表示され、かつ、「六角形を見つめて下さい」という指示文が表示される。六角形が「正解画像」となり、この場合、三角形が「的外れ不正解画像」となる。五角形と七角形は正解となる六角形と類似しているため選択を迷わせるが、健常者にとって、三角形は選択を迷わせることはない。
図２７は、第３診断処理における図２５の指示文領域の注視率とＭＭＳＥスコアの相関を示す図である。また、図２８は、第３診断処理における図２５の的外れ不正解画像の注視率とＭＭＳＥスコアの相関を示す図である。
図２７および図２８に示すように、指示文領域ａ１２に対する注視率、および、的外れ不正解画像ａ１３に対する注視率は、いずれも被検者の認知機能スコア（ＭＭＳＥスコア）と統計学的有意に負の相関を示している。
この観点から第３診断処理は、正解画像への注視率ではなく、不正解画像への注視率や、指示文領域に対する注視率を指標として利用して被検者の認知機能を評価する。
以上のように、第３診断処理を行う認知機能障害診断装置１は、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得する取得部４１と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備え、診断用映像は、正解画像を含む第１領域と、不正解画像を含む複数の第２領域とを有し、診断部３９は、診断用映像に対する分布マップにおける第１領域以外の領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より高い場合、認知機能障害の疑いがあると診断する。
また、第３診断処理を行う認知機能障害診断装置１は、表示面を有する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面における被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備え、診断部３９は、正解画像を含む第１領域と、不正解画像を含む複数の第２領域とを有する診断用映像を表示部１０に表示させ、診断用映像に対する分布マップにおける第１領域以外の領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より高い場合、認知機能障害の疑いがあると診断する。
これによれば、認知機能障害の診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性を兼ね備える認知機能障害診断装置を提供することができる。しかも、不正解画像への注視率を指標として認知機能障害の診断をすることができる。さらに、わずか数秒から数十秒の間に認知機能障害の診断をすることができる。
ここで、診断用映像は、第１の図形の直視を誘導する指示文を含む指示文領域と、第１の図形を示す正解画像を含む第１領域と、第１の図形と類似の図形を示す不正解画像を含む第２領域と、第１の図形と類似しない図形を示す不正解画像を含む他の第２領域とを含み、診断部３９は、指示文領域または他の第２領域の注視率を算出してもよい。
これによれば、指示文領域または他の第２領域の注視率を指標として、認知機能障害を診断することができる。
また、第３診断処理を行う認知機能障害診断プログラムは、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得し、分布マップに基づいて認知機能障害を診断するコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、診断用映像は、正解画像を含む第１領域と、不正解画像を含む複数の第２領域とを有し、認知機能障害診断プログラムは、診断用映像に対する分布マップにおける第１領域以外の領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より高い場合、認知機能障害の疑いがあると診断することをコンピュータに実行させる。
また、第３診断処理を行う認知機能障害診断プログラムは、表示面を有する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面における被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備えるコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、診断部３９は、正解画像を含む第１領域と、不正解画像を含む複数の第２領域とを有する診断用映像を表示部１０に表示させ、診断用映像に対する分布マップにおける第１領域以外の領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より高い場合、認知機能障害の疑いがあると診断することをコンピュータに実行させる。
なお、認知機能障害診断装置１は、同時に複数の被検者を対象としてもよい。この場合、撮像部２１は複数の被検者を撮像し、検出部３７は被検者毎に視点を検出し、作成部３８は被検者毎に分布マップの作成し、診断部３９は被検者毎に診断すればよい。また、認知機能障害診断装置１が、同時に複数の被検者を対象とする場合に、撮像装置２０を複数備えてもよい。この場合、撮像装置２０と被検者とは、１対１でもよいし、１対多でもよい。これにより、認知機能障害診断装置１は、さらに、集団検診の効率を向上させることができる。
上述の実施の形態及びその変形例は、本発明の技術内容を説明することを目的とする例示として記載されたものであり、本願に係る発明の技術的範囲をこの記載の内容に限定する趣旨ではない。本願に係る発明の技術的範囲は、明細書、図面および請求の範囲またはこれに均等の範囲において当業者が想到可能な限り、変更、置き換え、付加、省略されたものも含む。
本発明は、認知機能障害を診断する認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラムに利用することができる。
１ 認知機能障害診断装置
１０ 表示部
１１ 表示面
２０ 撮像装置
２１ 撮像部
２２、２３ カメラ
２４ 光源部
２５、２６ 光源
３０ ＰＣ
３１ プロセッサ
３２ 記憶部
３３ 入力部
３４ 出力部
３５ 表示部
３６ インターフェース部
３７ 検出部
３８ 作成部
３９ 診断部
３００ 診断用映像データ
３０１ 第１映像データ
３０２ 第２映像データ
３０３ 第３映像データ
３１０ 症例特徴データ
３１１ 第１特徴データ
３１２ 第２特徴データ
３１３ 第３特徴データ
３２０ プログラム
３２１ 認知機能障害診断プログラム
３２２ 視点データ
３２３ 分布マップデータ
３２４ データベース

Claims (8)

  1. 診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得する取得部と、
    前記分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部と、
    を備え、
    前記診断用映像は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する第１映像、および、
    前記記銘画像と類似し前記記銘画像と同じ位置に視覚的な強調なしで表示される評価用画像を含む第３領域と、前記複数の第２領域とを有する評価用映像を時間順に含み、
    前記第１映像は、前記第１領域と前記複数の第２領域とを有する第１記銘映像、および、前記第１領域を有し前記複数の第２領域を有しない第２記銘映像を時間順に含み、
    前記診断部は、
    前記評価用映像に対する分布マップにおいて前記第３領域の注視率を算出し、
    前記注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断する
    認知機能障害診断装置。
  2. 診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得する取得部と、
    前記分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部と、
    を備え、
    前記診断用映像は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する第１映像、および、
    前記記銘画像と類似し前記記銘画像と同じ位置に視覚的な強調なしで表示される評価用画像を含む第３領域と、前記複数の第２領域とを有する評価用映像を時間順に含み、
    前記診断用映像は、前記第１映像と前記評価用映像との間に表示される他の映像を含み、且つ、前記第１映像と前記他の映像とを２回以上繰り返す映像を含み、
    前記診断部は、
    前記評価用映像に対する分布マップにおいて前記第３領域の注視率を算出し、
    前記注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断する
    認知機能障害診断装置。
  3. 診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得する取得部と、
    前記分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部と、
    を備え、
    前記診断用映像は、診断用の正解文字列画像を含む第１領域と、不正解文字列画像を含む複数の第２領域とを有し、
    前記診断部は、
    前記診断用映像に対する前記分布マップにおける前記第１領域の注視率を算出し、
    前記注視率がしきい値より低い場合、失語症の疑いがあると診断する
    認知機能障害診断装置。
  4. 前記診断用映像は、
    既知の物を示す画像を含む画像領域と、
    当該物の名称を問う質問文を含む質問領域と、
    当該物の名称を示す文字列画像を含む前記第１領域と、
    当該物の名称以外の文字列画像を含む前記第２領域とを有する
    請求項３に記載の認知機能障害診断装置。
  5. 前記診断用映像は、
    意味のある文字列を含む前記第１領域と、
    意味のない文字列を含む前記第２領域とを有する
    請求項３に記載の認知機能障害診断装置。
  6. 前記診断用映像は、
    行列状に配置された複数の文字を含み、
    前記第１領域は、意味のある文字列で構成された行または列に対応し、
    前記第２領域は、意味のない文字列で構成された行または列に対応する
    請求項５に記載の認知機能障害診断装置。
  7. 診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得し、前記分布マップに基づいて認知機能障害を診断するコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、
    前記診断用映像は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する第１映像、および、
    前記記銘画像と類似し視覚的な強調なしで前記記銘画像と同じ位置に表示される評価用画像を含む第３領域と、前記複数の第２領域とを有する評価用映像を時間順に含み、
    前記第１映像は、前記第１領域と前記複数の第２領域とを有する第１記銘映像、および、前記第１領域を有し前記複数の第２領域を有しない第２記銘映像を時間順に含み、
    前記認知機能障害診断プログラムは、
    前記評価用映像に対する分布マップにおいて前記第３領域の注視率を算出し、
    前記注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断する
    ことを前記コンピュータに実行させる
    認知機能障害診断プログラム。
  8. 診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得し、前記分布マップに基づいて認知機能障害を診断するコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、
    前記診断用映像は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する第１映像、および、
    前記記銘画像と類似し視覚的な強調なしで前記記銘画像と同じ位置に表示される評価用画像を含む第３領域と、前記複数の第２領域とを有する評価用映像を時間順に含み、
    前記診断用映像は、前記第１映像と前記評価用映像との間に表示される他の映像を含み、且つ、前記第１映像と前記他の映像とを２回以上繰り返す映像を含み、
    前記認知機能障害診断プログラムは、
    前記評価用映像に対する分布マップにおいて前記第３領域の注視率を算出し、
    前記注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断する
    ことを前記コンピュータに実行させる
    認知機能障害診断プログラム。
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