CN109803589B - 认知功能评价装置、认知功能评价系统、认知功能评价方法以及记录介质 - Google Patents

认知功能评价装置、认知功能评价系统、认知功能评价方法以及记录介质 Download PDF

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Abstract

认知功能评价装置(10)具备：获取部(11)，其获取表示被评价者(90)步行时的身体动作的身体动作数据；计算部(12a)，其基于获取到的身体动作数据，来计算被评价者(90)步行时的身体的位移；以及评价部(12b)，其基于通过对计算出的位移进行频率分析而获得的、示出被评价者(90)的步行的周期的频率峰，来对被评价者(90)的认知功能进行评价，并输出评价结果。

Description

认知功能评价装置、认知功能评价系统、认知功能评价方法以 及记录介质
技术领域
本发明涉及能够对被评价者的认知功能进行评价的认知功能评价装置、认知功能评价系统、认知功能评价方法以及记录介质。
背景技术
痴呆症患者的增多正成为社会问题。呈现出痴呆症的征兆的患者并无自觉症状。因此，家人或第三者察觉患者本人的痴呆症的征兆是重要的。作为探测因痴呆症等引发的居民的异状的技术，专利文献1中公开了一种用于探测居民的不同于往常的行动的生活异常情况探测方法。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2006-72443号公报
发明内容
发明要解决的问题
另外，作为对认知功能进行评价的方法，以往已知有MMSE(Mini Mental StateExamination：简易精神状态检查表)和HDS-R(改良长谷川痴呆量表)。然而，有时难以使无自觉症状的患者(被评价者)接受MMSE或HDS-R检查。
另外，使被评价者连续地接受MMSE或HDS-R检查会成为被评价者的负担，因此通常不进行。因此，难以通过MMSE或HDS-R来连续地监视认知功能的变化，从而难以在早期发现认知功能的降低。
本发明提供能够容易地进行认知功能的评价的认知功能评价装置、认知功能评价系统、认知功能评价方法以及记录介质。
用于解决问题的方案
本发明的一个方式所涉及的认知功能评价装置具备：获取部，其获取表示被评价者步行时的身体动作的身体动作数据；计算部，其基于获取到的所述身体动作数据，来计算所述被评价者步行时的身体的位移；以及评价部，其基于通过对计算出的所述位移进行频率分析而获得的、示出所述被评价者的步行的周期的频率峰，来对所述被评价者的认知功能进行评价，并输出评价结果。
本发明的一个方式所涉及的认知功能评价系统具备所述认知功能评价装置以及生成所述身体动作数据的身体动作数据生成装置。
在本发明的一个方式所涉及的认知功能评价方法中，获取表示被评价者步行时的身体动作的身体动作数据；基于获取到的所述身体动作数据，来计算所述被评价者步行时的身体的位移；基于通过对计算出的所述位移进行频率分析而获得的、示出所述被评价者的步行的周期的频率峰，来对所述被评价者的认知功能进行评价，并输出评价结果。
本发明的一个方式所涉及的记录介质是记录有用于使计算机执行所述认知功能评价方法的程序的记录介质。
发明的效果
根据本发明，能够容易地进行认知功能的评价。
附图说明
图1是示出实施方式1所涉及的认知功能评价系统的概要的图。
图2是示出实施方式1所涉及的认知功能评价系统的功能结构的框图。
图3是实施方式1所涉及的认知功能评价方法的流程图。
图4是用于说明计算被评价者步行时的身体在上下方向上的位移的计算方法的图。
图5是示出被评价者步行时的身体在上下方向上的位移的图。
图6是示出被评价者的认知功能正常的情况下的频率分析结果的图。
图7是示出被评价者的认知功能有所降低的情况下的频率分析结果的图。
图8是示出表示认知功能正常的图像的一例的图。
图9是示出表示认知功能有所降低的图像的一例的图。
图10是示出参照数据的一例的图。
图11是示出与身高相应的被评价者的位置偏差的示意图。
图12是示出实施方式2所涉及的认知功能评价系统的功能结构的框图。
图13是示出佩戴在被评价者的腰部的加速度传感器的图。
图14是实施方式2所涉及的认知功能评价方法的流程图。
图15是示出加速度数据的一例的图。
图16是实施方式2所涉及的计算被评价者步行时的身体的位移的计算方法的流程图。
图17是用于说明具备电波传感器的认知功能评价系统的概要的图。
具体实施方式
下面，参照附图来说明实施方式。此外，下面所说明的实施方式均表示概括性的或具体的例子。下面的实施方式中示出的数值、形状、材料、构成要素、构成要素的配置位置及连接方式、步骤、步骤的顺序等是一个例子，并不意图限定本发明。另外，关于下面的实施方式中的构成要素中的、表示最上位概念的技术方案中没有记载的构成要素，设为任意的构成要素来进行说明。
此外，各图是示意图，不一定是严密地进行图示的图。另外，存在以下情况：在各图中，对实质上相同的结构标注相同的附图标记，并省略或简化重复的说明。
(实施方式1)
[认知功能评价系统的概要结构]
发明人们发现，人的认知功能的降低与人的步行形态之间具有有关性。更具体地说，发明人们发现，人的认知功能的降低与人的步行的周期性之间具有相关性。
实施方式1所涉及的认知功能评价系统是基于发明人们的这样的见解来对人的认知功能进行评价的系统。图1是示出实施方式1所涉及的认知功能评价系统的概要的图。如图1所示，认知功能评价系统100具备认知功能评价装置10、摄像机20以及显示装置30。
认知功能评价系统100利用摄像机20来生成被评价者90步行时的运动图像数据。摄像机20例如被设置在老人院或看护设施的屋顶或墙壁等，始终对室内进行摄影。认知功能评价装置10基于由摄像机20拍摄到(生成)的运动图像数据来对被评价者90的步行形态进行分析，并对被评价者的认知功能进行评价。评价结果被显示于显示装置30。
使用了这样的摄像机20的认知功能评价系统100通过保持摄像机20始终进行摄影得到的运动图像数据，能够对被评价者90的过去的认知功能以及当前的认知功能进行评价。另外，认知功能评价系统100能够以不使被评价者90察觉的方式对被评价者90的认知功能进行评价。
[认知功能评价系统的功能结构]
接下来，说明认知功能评价系统100的功能结构。图2是示出认知功能评价系统100的功能结构的框图。
如图2所示，认知功能评价系统100具备认知功能评价装置10、摄像机20以及显示装置30。
摄像机20例如被设置在老人院或看护设施的屋顶或墙壁等，对被评价者90步行时的运动图像数据进行摄影。也就是说，摄像机20生成表示被评价者90步行时的身体动作的运动图像数据。摄像机20是身体动作数据生成装置的一例，运动图像数据是身体动作数据的一例。摄像机20既可以是使用CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor：互补金属氧化物半导体)图像传感器的摄像机，也可以是使用CCD(Charge Coupled Device：电荷耦合器件)图像传感器的摄像机。
认知功能评价装置10基于由摄像机20拍摄到的运动图像数据来对被评价者90的步行形态进行分析，并对被评价者90的认知功能进行评价。认知功能评价装置10例如为个人计算机，但是也可以是服务器装置。认知功能评价装置10既可以设置在设置有摄像机20的建筑物内，也可以设置在该建筑物外。具体地说，认知功能评价装置10具备获取部11、信息处理部12以及存储部13。
获取部11获取由摄像机20拍摄到的运动图像数据来作为表示被评价者90步行时的身体动作的身体动作数据。具体地说，获取部11是进行有线通信或无线通信的通信模块(通信电路)。获取部11只要能够与摄像机20进行通信即可，获取部11的通信方式(通信标准、通信协议)没有特别限定。此外，获取部11也可以从存储部13获取运动图像数据。也就是说，也可以是，不从认知功能评价装置10的外部获取运动图像数据，从认知功能评价装置10的内部获取运动图像数据。
信息处理部12进行用于评价用户的认知功能的信息处理、以及运动图像数据向存储部13的存储等。具体地说，信息处理部12具有计算部12a和评价部12b。具体地说，信息处理部12由处理器、微型计算机或专用电路来实现。信息处理部12也可以通过将处理器、微型计算机以及专用电路中的两个以上进行组合来实现。
计算部12a基于由获取部11获取到的运动图像数据、即存储部13中存储的运动图像数据，来计算被评价者90步行时的身体的位移。在后面记述位移的计算方法。
评价部12b基于通过对计算出的位移进行频率分析而获得的、示出被评价者90的步行的周期的频率峰，来对被评价者90的认知功能进行评价，并输出评价结果。评价结果例如是用于将评价结果以图像形式显示于显示装置30的图像数据，但关于评价结果的具体的方式没有特别限定。在后面叙述认知功能的评价方法的详细内容。
显示装置30显示基于从评价部12b输出的图像数据(评价结果)得到的图像。具体地说，显示装置30是由液晶面板或有机EL面板等构成的监视器装置。作为显示装置30，也可以使用电视、智能电话或平板电脑终端等信息终端。评价部12b与显示装置30之间的通信例如为有线通信，但是在显示装置30为智能电话或平板电脑终端的情况下，评价部12b与显示装置30之间的通信也可以是无线通信。
存储部13是保持由获取部11获取到的运动图像数据的存储装置。在存储部13中还存储有用于使信息处理部12执行认知功能评价方法的程序以及被用作认知功能的评价结果的图像数据。
另外，在存储部13中也可以存储有参照数据，该参照数据表示与示出人的步行的周期的频率峰有关的信息同人的认知功能之间的关系。在对被评价者90的认知功能进行评价时，由评价部12b对参照数据进行参照。具体地说，存储部13由半导体存储器或HDD(HardDisk Drive：硬盘驱动器)等来实现。
[身体的位移的计算方法]
接下来，说明由认知功能评价装置10(认知功能评价系统100)执行的认知功能评价方法。图3是认知功能评价方法的流程图。
首先，以利用计算部12a来计算被评价者的身体的位移的计算方法为中心来详细地进行说明。获取部11获取由摄像机20拍摄到的运动图像数据来作为表示被评价者90步行时的身体动作的身体动作数据(S11)。通过信息处理部12将由获取部11获取到的运动图像数据存储到存储部13中。
接下来，计算部12a基于获取到的运动图像数据、即存储部13中存储的运动图像数据，来计算被评价者90步行时的身体的位移(S12)。更具体地说，计算部12a将存储部13中存储的运动图像数据读出，并对所读出的运动图像数据进行图像处理，由此计算被评价者90步行时的身体在上下方向上的位移。图4是用于说明计算被评价者90步行时的身体在上下方向上的位移的计算方法的图。
在摄像机20被设置在被评价者90的侧方的情况下，如图4所示那样获得被评价者90步行的运动图像数据。此外，在摄像机20的摄影对象的空间中配置有标记50a和标记50b。标记50a和标记50b是表示规定的区间的起点和终点的两个标记。
首先，计算部12a从运动图像数据中确定(选择)处理对象帧组。具体地说，确定将标记50a与被评价者90重合而看不到标记50a的帧60a作为开始帧且将标记50b与被评价者90重合而看不到标记50b的帧60d作为终点帧的处理对象帧组(帧60a、帧60b、帧60c以及帧60d)。换言之，在图像处理中，计算部12a在运动图像数据中确定被评价者90正在由两个标记示出的规定的区间步行的期间。此外，能够通过检测与标记50a的位置对应的像素值的变化来判定标记50a是否与被评价者90重合。关于标记50b是否与被评价者90重合也是同样的。
接下来，计算部12a检测所确定的处理对象帧组的各帧(帧60a～帧60d)中的被评价者90的位置。计算部12a例如能够基于所确定的帧60a～帧60d中的各个帧与在摄像机20的摄影范围内不存在人的情况下的静止图像即参照帧之差，来检测帧60a～帧60d中的各个帧中的被评价者90的位置。参照帧例如被预先存储在存储部13中。此外，在检测帧60a～帧60d中的各个帧中的被评价者90的位置时，也可以使用边缘检测或者基于统计方法的图案匹配等其它方法。
接下来，计算部12a通过在检测出的被评价者90的位置的上端部嵌入圆形或椭圆形的图案，来确定被评价者90的头部的位置。然后，计算部12a将所嵌入的图案的中心位置决定为重心位置G。计算部12a能够确定处理对象帧组中的重心位置G在上下方向上随时间的变化61。换言之，时间变化61是被评价者90步行时的身体在上下方向上的晃动。其结果，计算部12a能够计算如图5所示那样的信号来作为被评价者90步行时的身体在上下方向上的位移。图5是示出被评价者90步行时的身体在上下方向上的位移的图。
此外，上述图4示意性地示出摄像机20被配置在被评价者90的侧方的情况下的运动图像数据，但实际上，设想被设置于建筑物的屋顶等的摄像机20以从上方俯视的角度对被评价者90进行摄影。在该情况下，计算部12a通过对运动图像数据中包含的各帧进行投影变换，来生成图4那样的运动图像数据即可。投影变换中使用的变换式例如被预先存储在存储部13中。
另外，在以上所说明的计算身体的位移的计算方法中，检测了被评价者90的头部的位移，但也可以检测被评价者90的头部以外的部位的位移。如后述的那样，在认知功能的评价中，使用示出步行的周期的频率峰，因此只要对能够适当地获得这样的频率峰的部位(例如，被评价者90的上半身的其它部位等)进行检测即可。此外，在检测头部的情况下，可以通过使用面部识别技术来检测头部。或者，也可以通过使用人体识别技术将识别区域的重心位置作为人的重心位置来检测。
另外，也可以使用被评价者90的在左右方向上的位移或被评价者90的在前后方向上的位移，来代替被评价者90的在上下方向上的位移。在该情况下也是，根据摄像机20的设置位置来适当地进行投影变换等图像处理。
[认知功能的评价方法]
接下来，参照图3来继续说明利用评价部12b来评价认知功能的评价方法。评价部12b对由计算部12a计算出的位移进行频率分析(S13)。具体地说，评价部12b对由计算部12a计算出的身体的位移(如图5所示那样的表示身体的位置随时间的变化的信号)进行离散傅里叶变换。也就是说，评价部12b进行将表示身体的位移的信号从时域变换为频域的频率变换处理。
如果被评价者90的认知功能正常，则获得如图6所示那样的分析结果，在被评价者90的认知功能有所下降的情况下，获得如图7所示那样的分析结果。图6是示出被评价者90的认知功能正常的情况下的频率分析结果的图，图7是示出被评价者90的认知功能有所降低的情况下的频率分析结果的图。
在图6和图7所示的各个分析结果中，频率最低的峰(水平最高的峰)是示出步行的周期的频率峰。换言之，频率最低的峰是主频率成分。如果被评价者90的认知功能正常，则被评价者90能够以固定的周期步行。因此，相比于图7而言，图6中的示出步行的周期的频率峰尖，峰水平高。
另一方面，在被评价者90的认知功能有所降低的情况下，被评价者90很那以固定的周期步行，因此步行的周期的偏差变多。因而，相比于图6而言，图7中的示出步行的周期的频率峰的峰水平低，该频率峰的下端宽。
因此，评价部12b基于通过离散傅里叶变换以及频率分析而获得的示出被评价者90的步行的周期的频率峰，来对被评价者90的认知功能进行评价(S14)。
例如，评价部12b基于频率峰的峰水平来对被评价者90的认知功能进行评价。峰水平越低，则评价部12b评价为被评价者的认知功能越低。例如在峰水平为阈值(在图6和图7中图示)以上的情况下，评价部12b判断为认知功能正常，并输出用于显示认知功能正常的图像数据(评价结果)(S15)。其结果，在显示装置30中显示如图8所示那样的图像。图8是示出表示认知功能正常的图像的一例的图。
另一方面，例如在峰水平小于阈值的情况下，评价部12b判断为认知功能有所降低，并输出用于显示认知功能有所降低的图像数据(评价结果)(S15)。其结果，在显示装置30中显示如图9所示那样的图像。图9是示出表示认知功能有所降低的图像的一例的图。
此外，评价部12b也可以基于频率峰的半值宽度Δf(在图6和图7中图示)，来对被评价者90的认知功能进行评价。半值宽度Δf越宽，则评价部12b评价为被评价者的认知功能越低。例如在半值宽度Δf小于阈值的情况下，评价部12b判断为认知功能正常，并输出用于显示认知功能正常的图像数据(评价结果)(S15)。其结果，在显示装置30中显示如图8所示那样的图像。
另一方面，例如在半值宽度Δf为阈值以上的情况下，评价部12b判断为认知功能有所降低，并输出用于显示认知功能有所降低的图像数据(评价结果)(S15)。其结果，在显示装置30中显示如图9所示那样的图像。
此外，在上述的说明中，分为两个等级来评价认知功能，但也可以通过设定值互不相同的两个以上的阈值，来分为三个以上的等级(例如，正常水平、注意水平、警告水平这三个等级)进行评价。预先对多个被评价者90求出MMSE或HDS-R等认知功能量表以及示出步行的周期的频率峰的峰水平(或半值宽度Δf)的计算并求出相关性，由此设定阈值即可。
另外，阈值可以包含在评价部12b的评价算法(程序)中，也可以作为参照数据存储在存储部13中。图10是示出参照数据的一例的图。
如图10所示，参照数据表示与示出人的步行的周期的频率峰有关的信息同人的认知功能之间的关系。在图10的例子中，与频率峰有关的信息为频率峰的峰水平，但也可以是频率峰的半值宽度Δf。
而且，评价部12b也可以通过将示出被评价者90的步行的周期的频率峰与存储部13中存储的参照数据进行对照，来对被评价者90的认知功能进行评价。
[实施方式1的变形例]
如上述的那样，计算部12a将被评价者90正在标记50a与标记50b之间的规定的区间步行时的运动图像数据设为处理对象。在此，例如在设置于屋顶等的摄像机20以从上方俯视的角度对被评价者90进行摄影的情况下，关于被评价者90是否通过了规定的区间进行的判定有时根据被评价者90的身高不同而发生偏差。图11是示出与身高相应的被评价者90的位置偏差的示意图。
如图11所示，在从摄像机20进行观察时被评价者90a的头部与标记50c重合时的被评价者90a的位置同被评价者90b的头部与标记50c重合时的被评价者90b的位置之间偏离了距离d。
因此，计算部12a也可以根据被评价者90a的身高来对运动图像数据内的被评价者90a的位置进行校正。在该情况下，例如，被评价者90a的身高信息被存储在存储部13中。此外，认知功能评价装置10也可以具备与存储部13相分别的身高信息存储部，来代替将存储部13用作身高信息存储部。
计算部12a例如能够以规定的身高(例如160cm)为基准，使用存储部13中存储的身高信息来对运动图像数据内的被评价者90a的位置进行校正。在被评价者90a的身高为170cm的情况下，计算部12a考虑与10cm的身高差对应的距离d来判定被评价者90a是否通过了规定的区间。也就是说，计算部12a能够基于校正后的被评价者90a的位置，来在运动图像数据中确定被评价者90a正在规定的区间步行的期间。关于被评价者90b正在规定的区间步行的期间也能够通过同样的方法来确定。
此外，在身高信息中，也可以将多个被评价者90的身高信息与该被评价者90的面部图像数据相对应。由此，计算部12a能够使用面部识别技术来确定在摄像机20的摄影范围步行的被评价者90的身高信息。此外，在摄像机20拍摄不到被评价者90的面部的情况下，在能够拍摄被评价者90的面部的位置设置与摄像机20相分别的面部识别用的摄像机即可。
[实施方式1的效果等]
如以上所说明的那样，认知功能评价装置10具备：获取部11，其获取表示被评价者90步行时的身体动作的身体动作数据；计算部12a，其基于获取到的身体动作数据，来计算被评价者90步行时的身体的位移；以及评价部12b，其基于通过对计算出的位移进行频率分析而获得的示出被评价者90的步行的周期的频率峰，来对被评价者90的认知功能进行评价，并输出评价结果。
由此，认知功能评价装置10能够基于被评价者90的步行的周期性，来对被评价者90的认知功能进行评价。根据认知功能评价装置10，被评价者90仅通过步行就能够接受认知功能的评价。也就是说，认知功能评价装置10能够容易地进行认知功能的评价。
另外，也可以是，评价部12b基于频率峰的峰水平来对被评价者90的认知功能进行评价，峰水平越低，则评价部12b评价为被评价者90的认知功能越低。
由此，认知功能评价装置10能够基于频率峰的峰水平来对被评价者90的认知功能进行评价。
另外，也可以是，评价部12b基于频率峰的半值宽度来对被评价者90的认知功能进行评价，半值宽度越宽，则评价部12b评价为被评价者90的认知功能越低。
由此，评价部12b能够基于频率峰的偏差(下端的宽度)来对被评价者90的认知功能进行评价。
另外，也可以是，计算部12a基于获取到的身体动作数据，来计算被评价者90步行时的身体在上下方向上的位移，评价部12b基于通过对计算出的在上下方向上的位移进行频率分析而获得的频率峰，来对被评价者90的认知功能进行评价。
由此，认知功能评价装置10能够基于根据被评价者90步行时的身体在上下方向上的位移而决定的被评价者90的步行的周期性，来对被评价者90的认知功能进行评价。
另外，也可以是，认知功能评价装置10还具备存储有参照数据的存储部13，其中，该参照数据表示与示出人的步行的周期的频率峰有关的信息同人的认知功能之间的关系。也可以是，评价部12b通过将示出被评价者90的步行的周期的频率峰与存储部13中存储的参照数据进行对照，来对被评价者90的认知功能进行评价。
由此，认知功能评价装置10能够基于参照数据来对被评价者90的认知功能进行评价。
另外，也可以是，获取部11获取由摄像机20拍摄到的被评价者90步行时的运动图像数据来作为身体动作数据，计算部12a通过对运动图像数据进行图像处理，来计算被评价者90步行时的身体的位移。
由此，认知功能评价装置10能够基于根据被评价者90的运动图像数据决定的被评价者90的步行的周期性，来对被评价者90的认知功能进行评价。另外，被评价者90仅通过在摄像机20的摄影范围内步行，就能够接受认知功能的评价。也就是说，认知功能评价装置10能够容易地进行认知功能的评价。
另外，也可以是，获取部11获取由摄像机20拍摄到的运动图像数据，该运动图像数据是配置有表示规定的区间的起点和终点的两个标记的空间中的、被评价者90步行时的运动图像数据。也可以是，在图像处理中，计算部12a在运动图像数据中确定被评价者90正在规定的区间步行的期间，并计算在该期间内的被评价者90步行时的身体的位移。
由此，认知功能评价装置10能够基于根据被评价者90的在两个标记之间步行时的运动图像数据决定的被评价者90的步行的周期性，来对被评价者90的认知功能进行评价。
另外，也可以是，认知功能评价装置10还具备存储有被评价者90的身高信息的存储部13，计算部12a使用存储部13中存储的身高信息来对运动图像数据内的被评价者90的位置进行校正，基于校正后的被评价者90的位置来在运动图像数据中确定被评价者90正在规定的区间步行的期间。存储部13是身高信息存储部的一例。
由此，认知功能评价装置10能够抑制对被评价者90是否通过了规定的区间进行的判定根据被评价者90的身高不同而发生偏差。
另外，认知功能评价系统100具备认知功能评价装置10以及生成运动图像数据的摄像机20。摄像机20是身体动作数据生成装置的一例，运动图像数据是身体动作数据的一例。
由此，认知功能评价系统100能够基于根据被评价者90的运动图像数据决定的被评价者90的步行的周期性，来对被评价者90的认知功能进行评价。
另外，在认知功能评价装置10或认知功能评价系统100执行的认知功能评价方法中，获取表示被评价者90步行时的身体动作的身体动作数据，基于获取到的身体动作数据来计算被评价者90步行时的身体的位移，基于通过对计算出的位移进行频率分析而获得的示出被评价者90的步行的周期的频率峰，来对被评价者90的认知功能进行评价，并输出评价结果。
在这样的认知功能评价方法中，能够基于被评价者90的步行的周期性来进行被评价者90的认知功能的评价。
(实施方式2)
[实施方式2所涉及的认知功能评价系统的功能结构]
在上述实施方式1中，将由摄像机20拍摄到的运动图像数据用作身体动作数据，但是认知功能评价系统100和认知功能评价装置10也可以使用运动图像数据以外的身体动作数据来进行认知功能的评价。
例如，也可以是，将表示由加速度传感器测量出的身体动作的加速度的数据(下面记载为加速度数据)用作身体动作数据。下面，说明这样的实施方式2所涉及的认知功能评价系统和认知功能评价装置。图12是示出实施方式2所涉及的认知功能评价系统的功能结构的框图。此外，在下面的实施方式2中，以与实施方式1的不同点为中心来进行说明，适当地省略关于在实施方式1中进行过说明的事项的说明。
如图12所示，实施方式2所涉及的认知功能评价系统100a具备加速度传感器40，来代替摄像机20。加速度传感器40被佩戴于被评价者90，将被评价者90步行时的加速度数据作为身体动作数据来输出。加速度传感器40是身体动作数据生成装置的一例，加速度数据是身体动作数据的一例。
获取部11获取由加速度传感器40测量出的身体动作的加速度数据来作为身体动作数据。例如，通过信息处理部12将获取到的加速度数据存储到存储部13中。
加速度传感器40例如被佩戴在被评价者90的腰部。图13是示出佩戴在被评价者90的腰部的加速度传感器40的图。加速度传感器40例如以使测量轴沿着铅垂方向(上下方向)的方式佩戴于被评价者90，但也可以是以使测量轴沿着水平方向(左右方向或前后方向)的方式佩戴于被评价者90。
[实施方式2所涉及的认知功能评价方法]
接下来，说明实施方式2所涉及的认知功能评价方法。图14是实施方式2所涉及的认知功能评价方法的流程图。
在实施方式2所涉及的认知功能评价方法中，首先，获取部11获取由加速度传感器40测量出的加速度数据来作为身体动作数据(S21)。获取部11例如通过无线通信来获取加速度数据，但也可以通过有线通信来获取加速度数据。加速度数据例如为如图15所示那样的信号。图15是示出加速度数据的一例的图。
接下来，计算部12a基于获取到的加速度数据来计算被评价者90步行时的身体的位移(S22)。此后的处理(步骤S13～步骤S15)与实施方式1同样。
在此，详细地说明步骤S22中的被评价者90步行时的身体的位移的计算方法。图16是实施方式2所涉及的计算被评价者90步行时的身体的位移的计算方法的流程图。
首先，计算部12a通过对加速度进行积分来计算速度(S31)。接下来，计算部12a计算所计算出的速度的平均速度(S32)。然后，计算部12a基于在步骤S31中计算出的速度以及在步骤S32中计算出的平均速度，来计算针对平均速度的相对速度(S33)。
接着，计算部12a通过对计算出的相对速度进行积分来计算位置(S34)。另外，计算部12a计算所计算出的位置的平均即平均相对位置(S35)。然后，计算部12a基于在步骤S34中计算出的位置以及在步骤S35中计算出的平均相对位置，来计算针对平均相对位置的相对位置(S36)。计算出的相对位置为如上述图5所示那样的信号。也就是说，计算出的相对位置为被评价者90步行时的身体的位移。
[实施方式2的效果等]
如以上所说明的那样，在实施方式2所涉及的认知功能评价系统100a中，获取部11获取表示由佩戴于被评价者90的加速度传感器40测量出的身体动作的加速度的数据来作为身体动作数据。计算部12a通过对加速度进行积分，来计算被评价者90步行时的身体的位移。加速度传感器40是身体动作数据生成装置的一例，加速度数据是身体动作数据的一例。
由此，认知功能评价系统100a(认知功能评价系统100a所具备的认知功能评价装置10)能够基于根据加速度数据决定的被评价者90的步行的周期性，来对被评价者90的认知功能进行评价。另外，被评价者90仅通过佩戴着加速度传感器40步行就能够接受认知功能的评价。也就是说，认知功能评价系统100a(认知功能评价系统100a所具备的认知功能评价装置10)能够容易地进行认知功能的评价。
[实施方式2的变形例]
此外，认知功能评价系统100a也可以具备电波传感器，来代替加速度传感器40。图17是用于说明具备电波传感器的认知功能评价系统的概要的图。
电波传感器70例如射出微波，并能够对接触到被评价者90而反射回来的反射波的频率相对于所射出的微波的频率的变化进行检测。电波传感器70是身体动作数据生成装置的一例。
利用电波传感器70，能够检测被评价者90的移动、即被评价者90步行时的身体的位移。认知功能评价系统能够利用电波传感器70，基于根据电波传感器70的输出而决定的被评价者90的步行的周期性，来对被评价者90的认知功能进行评价。
(其它实施方式)
以上，说明了实施方式所涉及的认知功能评价装置和认知功能评价系统，但本发明不限定于上述实施方式。
另外，在上述实施方式中说明的认知功能评价装置所具备的各构成要素在装置中的分配是一例。认知功能评价系统所具备的各构成要素也可以在能够判断用户的痴呆症的程度的范围内以任何方式分配。例如，认知功能评价装置所具备的存储部可以实现为单独的存储装置。
另外，认知功能评价系统也可以实现为客户端服务器系统，在该情况下，例如，认知功能评价装置实现为服务器装置，个人计算机、智能电话或平板电脑终端等显示装置实现为客户端装置。
在上述实施方式中说明的装置之间的通信方法是一例。关于装置之间的通信方法没有特别限定。在装置之间，例如进行使用特定小电力无线、ZigBee(注册商标)、Bluetooth(注册商标)或Wi-Fi(注册商标)等通信标准的无线通信。此外，具体地说，无线通信为电波通信或红外线通信等。
另外，在装置之间，也可以进行电力线传输通信(PLC：Power LineCommunication)或使用有线LAN的通信等有线通信，来代替无线通信。
另外，在上述实施方式中，各构成要素由专用的硬件构成，或者通过执行适合于各构成要素的软件程序来实现。各构成要素也可以通过由CPU或处理器等程序执行部读出硬盘或半导体存储器等记录介质中记录的软件程序并执行该软件程序来实现。
另外，各构成要素也可以是电路(或集成电路)。这些电路既可以整体构成一个电路，也可以是各自独立的电路。另外，这些电路分别可以是通用的电路，也可以是专用的电路。
另外，本发明的总体或具体的方式也可以由系统、装置、方法、集成电路、计算机程序或计算机可读取的CD-ROM等记录介质来实现。另外，也可以由系统、装置、方法、集成电路、计算机程序以及记录介质的任意的组合来实现。例如，本发明既可以实现为用于使计算机执行上述实施方式的认知功能评价方法的程序，也可以实现为存储有这样的程序的非临时性记录介质。
另外，在上述实施方式中说明的认知功能评价方法的流程图中的多个处理的顺序为一例。多个处理的顺序可以变更，多个处理也可以并行地执行。另外，也可以使相分别的处理部执行由特定的处理部执行的处理。
除此以外，对各实施方式实施本领域技术人员所想到的各种变形而获得的方式或者通过在不脱离本发明的主旨的范围内将各实施方式中的构成要素和功能任意地进行组合而实现的方式也包含在本发明中。
附图标记说明
10：认知功能评价装置；11：获取部；12a：计算部；12b：评价部；13：存储部；20：摄像机(身体动作数据生成装置)；40：加速度传感器(身体动作数据生成装置)；50a、50b：标记；70：电波传感器(身体动作数据生成装置)；90、90a、90b：被评价者；100、100a：认知功能评价系统。

Claims (10)

1.一种认知功能评价装置，具备：
获取部，其获取表示被评价者步行时的身体动作的身体动作数据；
计算部，其基于获取到的所述身体动作数据，来计算所述被评价者步行时的身体的位移；以及
评价部，其基于通过对计算出的所述位移进行频率分析而获得的、示出所述被评价者的步行的周期的频率峰，来对所述被评价者的认知功能进行评价，并输出评价结果，
其中，所述评价部基于所述频率峰的半值宽度来对所述被评价者的认知功能进行评价，所述半值宽度越宽，则所述评价部评价为所述被评价者的认知功能越低。
2.根据权利要求1所述的认知功能评价装置，其特征在于，
所述计算部基于获取到的所述身体动作数据，来计算所述被评价者步行时的身体在上下方向上的位移，
所述评价部基于通过对计算出的上下方向上的所述位移进行频率分析而获得的所述频率峰，来对所述被评价者的认知功能进行评价。
3.根据权利要求1所述的认知功能评价装置，其特征在于，
还具备存储有参照数据的存储部，其中，该参照数据表示与示出人的步行的周期的频率峰有关的信息同所述人的认知功能之间的关系，
所述评价部通过将示出所述被评价者的步行的周期的所述频率峰与所述存储部中存储的所述参照数据进行对照，来对所述被评价者的认知功能进行评价。
4.根据权利要求1～3中的任一项所述的认知功能评价装置，其特征在于，
所述获取部获取由摄像机拍摄到的所述被评价者步行时的运动图像数据来作为所述身体动作数据，
所述计算部通过对所述运动图像数据进行图像处理，来计算所述被评价者步行时的身体的位移。
5.根据权利要求4所述的认知功能评价装置，其特征在于，
所述获取部获取由所述摄像机拍摄到的所述运动图像数据，所述运动图像数据是配置有表示规定的区间的起点和终点的两个标记的空间中的、所述被评价者步行时的所述运动图像数据，
在所述图像处理中，所述计算部在所述运动图像数据中确定所述被评价者正在所述规定的区间步行的期间，并计算该期间内的所述被评价者步行时的身体的位移。
6.根据权利要求5所述的认知功能评价装置，其特征在于，
还具备存储有所述被评价者的身高信息的身高信息存储部，
所述计算部使用所述身高信息存储部中存储的所述身高信息，来对所述运动图像数据内的所述被评价者的位置进行校正，基于校正后的所述被评价者的位置，来在所述运动图像数据中确定所述被评价者在所述规定的区间步行的期间。
7.根据权利要求1所述的认知功能评价装置，其特征在于，
所述获取部获取表示由佩戴于所述被评价者的加速度传感器测量出的身体动作的加速度的数据来作为所述身体动作数据，
所述计算部通过对所述加速度进行积分，来计算所述被评价者步行时的身体的位移。
8.一种认知功能评价系统，具备：
根据权利要求1～7中的任一项所述的认知功能评价装置；以及
身体动作数据生成装置，其生成所述身体动作数据。
9.一种认知功能评价方法，在该认知功能评价方法中，
获取表示被评价者步行时的身体动作的身体动作数据，
基于获取到的所述身体动作数据，来计算所述被评价者步行时的身体的位移，
基于通过对计算出的所述位移进行频率分析而获得的示出所述被评价者的步行的周期的频率峰，来对所述被评价者的认知功能进行评价，并输出评价结果，
其中，基于所述频率峰的半值宽度来对所述被评价者的认知功能进行评价，所述半值宽度越宽，则评价为所述被评价者的认知功能越低。
10.一种记录介质，记录有用于使计算机执行根据权利要求9所述的认知功能评价方法的程序。
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