CN111698952A - 认知功能评估装置、认知功能评估系统、认知功能评估方法、及程序 - Google Patents

认知功能评估装置、认知功能评估系统、认知功能评估方法、及程序 Download PDF

Info

Publication number
CN111698952A
CN111698952A CN201980012817.1A CN201980012817A CN111698952A CN 111698952 A CN111698952 A CN 111698952A CN 201980012817 A CN201980012817 A CN 201980012817A CN 111698952 A CN111698952 A CN 111698952A
Authority
CN
China
Prior art keywords
cognitive function
person
evaluated
data
evaluation
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.)
Granted
Application number
CN201980012817.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111698952B (zh
Inventor
松村吉浩
阿部贤吾
中岛博文
神谷步未
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Original Assignee
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd filed Critical Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Publication of CN111698952A publication Critical patent/CN111698952A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111698952B publication Critical patent/CN111698952B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—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
    • A61B10/00—Other methods or instruments for diagnosis, e.g. instruments for taking a cell sample, for biopsy, for vaccination diagnosis; Sex determination; Ovulation-period determination; Throat striking implements
    • 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
    • A61B5/1121—Determining geometric values, e.g. centre of rotation or angular range of movement
    • 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
    • A61B5/1124—Determining motor skills
    • 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
    • A61B5/1126—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique
    • A61B5/1128—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique using image analysis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A61B5/4005—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system for evaluating the sensory system
    • A61B5/4023—Evaluating sense of balance
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A61B5/4076—Diagnosing or monitoring particular conditions of the nervous system
    • A61B5/4088—Diagnosing of monitoring cognitive diseases, e.g. Alzheimer, prion diseases or dementia
    • 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
    • A61B5/486—Bio-feedback
    • 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
    • A61B5/6813—Specially adapted to be attached to a specific body part
    • A61B5/6823—Trunk, e.g., chest, back, abdomen, hip
    • 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
    • A61B5/683—Means for maintaining contact with the body
    • A61B5/6831—Straps, bands or harnesses
    • 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
    • A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
    • A61B5/7257—Details of waveform analysis characterised by using transforms using Fourier transforms
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • A61B5/7435—Displaying user selection data, e.g. icons in a graphical user interface
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/30—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to physical therapies or activities, e.g. physiotherapy, acupressure or exercising
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/70—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mental therapies, e.g. psychological therapy or autogenous training
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • 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
    • A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/22—Ergometry; Measuring muscular strength or the force of a muscular blow
    • A61B5/224—Measuring muscular strength
    • A61B5/225—Measuring muscular strength of the fingers, e.g. by monitoring hand-grip force

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physical Education & Sports Medicine (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)

Abstract

认知功能评估装置(100)具备：取得部(110)，其取得表示从被评估者(U)开始步行起至规定步数为止的第一步行区间中的被评估者(U)步行中的身体摆动量的第一数据、及表示第一步行区间以后的第二步行区间中的被评估者(U)一面履行被赋予的课题一面步行的双重任务状态下的被评估者(U)步行中的身体摆动量的第二数据中的至少一方，来作为步态数据；计算部(120)，其根据取得部(110)所取得的步态数据，计算基于该步态数据的特征量；评估部(130)，其基于计算部(120)所计算出的特征量，评估被评估者(U)的认知功能；以及输出部(140)，其输出评估部(130)所评估出的评估结果。

Description

认知功能评估装置、认知功能评估系统、认知功能评估方法、 及程序
技术领域
本发明涉及一种认知功能评估装置、认知功能评估系统、认知功能评估方法、及程序。
背景技术
已知有基于从人的步行中测量出的参数来评估认知功能的评估方法。
在专利文献1中公开了如下方法：基于从人的步行中测量出的数据来评估膝痛、腰痛等老年障碍的易发度、认知功能等。在专利文献1所公开的方法中，使用步行比、步幅、步宽等作为从人的步行中测量出的数据，来对身体上的衰弱或认知上的衰弱进行评估。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2013-255786号公报
发明内容
发明要解决的问题
例如，在评估认知功能的程度时，要求能够精度更佳地评估认知功能。
本发明提供一种能够精度良好地评估认知功能的认知功能评估装置等。
用以解决问题的方案
本发明的一个方式的认知功能评估装置具备：取得部，其取得表示从被评估者开始步行起至规定步数为止的第一步行区间中的所述被评估者步行中的身体摆动量的第一数据、及表示所述第一步行区间以后的第二步行区间中的所述被评估者一面履行被赋予的课题一面步行的双重任务状态下的所述被评估者步行中的身体摆动量的第二数据中的至少一方，来作为步态数据；计算部，其根据所述取得部所取得的所述步态数据，计算基于该步态数据的特征量；评估部，其基于所述计算部所计算出的所述特征量，评估所述被评估者的认知功能；以及输出部，其输出所述评估部所评估出的评估结果。
另外，本发明的一个方式的认知功能评估系统具备所述认知功能评估装置以及体动检测装置，该体动检测装置取得所述步态数据，且将所取得的步态数据发送到所述认知功能评估装置。
另外，本发明的一个方式的认知功能评估方法是由计算机执行的认知功能评估方法，包含：取得步骤，取得表示从被评估者开始步行起至规定步数为止的第一步行区间中的所述被评估者步行中的身体摆动量的第一数据、以及表示所述第一步行区间以后的第二步行区间中的所述被评估者一面履行被赋予的课题一面步行的双重任务状态下的所述被评估者步行中的身体摆动量的第二数据中的至少一方，来作为步态数据；计算步骤，根据所述取得步骤中所取得的所述步态数据，计算基于该步态数据的特征量；评估步骤，基于所述计算步骤中所计算出的所述特征量，评估所述被评估者的认知功能；以及输出步骤，输出所述评估步骤中所评估出的评估结果。
另外，本发明也可以作为使计算机执行认知功能评估方法中所包含的步骤的程序来实现。
发明的效果
根据本发明的一个方式的认知功能评估装置等，能够精度良好地评估认知功能。
附图说明
图1是表示包含实施方式1的认知功能评估装置的系统的结构的图。
图2是表示实施方式1的认知功能评估装置的特征性的功能结构的框图。
图3是表示人的步行中的动作的概念图。
图4是表示实施方式1的认知功能评估装置对被评估者的认知功能进行评估的顺序的流程图。
图5A是表示实施方式1的认知功能评估装置所取得的表示被评估者为健康者的情况下的与时间相对的加速度的数据的一例的图。
图5B是表示对图5A所示的数据进行傅立叶变换而得的数据的图。
图6A是表示实施方式1的认知功能评估装置所取得的表示被评估者的认知功能下降的情况下的与时间相对的加速度的数据的一例的图。
图6B是表示对图6A所示的数据进行傅立叶变换而得的数据的图。
图7是表示实施方式1的认知功能评估装置对被评估者的认知功能进行评估所得的值与该被评估者的认知功能的真值的相关关系的图。
图8是表示实施方式2的认知功能评估装置的特征性的功能结构的框图。
图9是表示实施方式2的认知功能评估装置对被评估者的认知功能进行评估的顺序的流程图。
图10是表示实施方式2的认知功能评估装置对被评估者的认知功能进行评估所得的值与该被评估者的认知功能的真值的相关关系的图。
图11是表示实施方式3的认知功能评估装置的特征性的功能结构的框图。
图12是表示实施方式3的认知功能评估装置对被评估者的认知功能进行评估的顺序的流程图。
图13是表示实施方式3的认知功能评估装置对被评估者的认知功能进行评估所得的值与该被评估者的认知功能的真值的相关关系的图。
图14是表示实施方式4的认知功能评估装置的特征性的功能结构的框图。
图15是表示实施方式4的认知功能评估装置对被评估者的认知功能进行评估的顺序的流程图。
图16A是表示实施方式4的认知功能评估装置显示于显示设备的图像的第一例的图。
图16B是表示实施方式4的认知功能评估装置显示于显示设备的图像的第二例的图。
图16C是表示实施方式4的认知功能评估装置显示于显示设备的图像的第三例的图。
图16D是表示实施方式4的认知功能评估装置显示于显示设备的图像的第四例的图。
图17是表示实施方式4的认知功能评估装置计算被评估者的认知功能的特征量时所使用的参数的一例的图。
图18是表示实施方式4的认知功能评估装置根据所计算出的被评估者的认知功能的特征量来对被评估者的认知功能进行定级时所使用的表的一例的图。
图19是表示实施方式4的认知功能评估装置根据所计算出的被评估者的运动机能的运动特征量来对被评估者的运动机能进行定级时所使用的表的一例的图。
具体实施方式
以下，参照附图来对实施方式的认知功能评估装置等进行说明。此外，以下将要说明的实施方式均表示总括性或具体性的例子。以下的实施方式中所示的数值、形状、材料、结构要素、结构要素的配置位置及连接形态、步骤、步骤的顺序等为一例，其主旨并非限定本发明。另外，关于以下的实施方式的结构要素中的在表示最上位概念的独立权利要求中未记载的结构要素，作为任意的结构要素来进行说明。
此外，各图是示意图，未必严格地进行了图示。另外，在各图中，存在对实质上相同的结构标注相同的标记并省略或简化重复的说明的情况。
(实施方式1)
[结构]
首先，参照图1～图3，对实施方式1的认知功能评估装置及认知功能评估系统的结构进行说明。
图1是表示包含实施方式1的认知功能评估装置100的系统的结构的图。图2是表示实施方式1的认知功能评估装置100的特征性的功能结构的框图。
认知功能评估装置100是用于通过测定被评估者U的身体的摆动来评估被评估者U的认知功能的程度的装置。所谓认知功能，表示认识、记忆、或判断的能力。作为一个具体例，认知功能评估装置100评估是否为患有失智症的人(失智症患者)。所谓失智症，表示观察到上述认知功能的下降的症状。作为失智症的一个具体例，能够列举阿尔茨海默型失智症(Alzheimer's Disease)。失智症没有自觉症状，因此以往由失智症患者的家属或第三者等提醒失智症患者到医院诊察，由此失智症患者接受来自医师的诊察。例如，通过被评估者接受认知功能测试等用于诊断失智症的批量测试，能够确认被评估者U是否为失智症。
然而，在上述认知功能测试中，需要15分钟左右的时间。另外，若短期间实施多次上述认知功能测试，则存在记住内容等问题。
且说，已知失智症患者步行中的身体的摆动与并非为失智症的人(健康者)不同。
认知功能评估装置100是通过测定被评估者U步行中的身体的摆动来评估被评估者U的认知功能的程度的装置。
如图1及图2所示，认知功能评估系统200例如具备认知功能评估装置100、体动检测装置210、及显示设备220。
体动检测装置210是检测表示被评估者U的身体摆动量的步态数据的装置，在图1中例示了加速度传感器。具体而言，例如，被评估者U穿戴着安装于皮带等安装件211的作为体动检测装置210的一例的加速度传感器来步行。加速度传感器所检测的作为被评估者U步行中的步态数据的一例的加速度数据例如通过未图示的通信装置向认知功能评估装置100发送。
具体而言，加速度传感器以规定的测定速率来测定被评估者U的安装该加速度传感器的部位的加速度。测定速率为每单位时间的加速度的测定次数。加速度传感器将所测定出的加速度数据发送到认知功能评估装置100。安装件211具备无线通信装置(未图示)，经由该无线通信装置来与认知功能评估装置100进行通信。加速度传感器通过无线通信来将所测定出的加速度数据发送到认知功能评估装置100。例如基于Bluetooth(注册商标)、Wi-Fi(注册商标)或ZigBee(注册商标)等规定的无线通信标准来进行无线通信。
在加速度传感器为3轴加速度传感器的情况下，加速度传感器所测定的加速度数据为三维的加速度向量数据，例如为被评估者U的前后方向、左右方向及上下方向各自的加速度数据。加速度数据包含多个测定点。表示对测定点进行测定的时刻的时刻信息与多个测定点分别对应。
此外，在体动检测装置210为加速度传感器的情况下，并不限定于3轴加速度传感器，也可以为1轴加速度传感器或2轴加速度传感器。
另外，安装件211也可以并非为皮带，也可以为被评估者U所穿着的衣服。例如，也可以在该衣服上固定作为体动检测装置210的一例的加速度传感器，或者，也可以将其收容于衣服的口袋。
另外，体动检测装置210只要能够检测被评估者U的身体摆动量即可，并不限定于加速度传感器，也可以为对被评估者U的步行进行拍摄的相机、电波传感器等。
另外，由体动检测装置210检测出的表示被评估者U的身体摆动量的步态数据既可以通过无线通信向认知功能评估装置100发送，也可以经由线缆等通过有线通信向认知功能评估装置100发送。
认知功能评估装置100是如下装置：取得体动检测装置210检测出的表示被评估者U的身体的摆动的程度的摆动量，使用所取得的摆动量来评估被评估者U的认知功能的程度，将评估结果输出到显示设备220。认知功能评估装置100例如为个人计算机，但也可以为服务器装置。
如图2所示，认知功能评估装置100具备取得部110、计算部120、评估部130、输出部140、及存储部150。
取得部110取得表示从被评估者U开始步行起至规定步数为止的第一步行区间中的被评估者U步行中的身体摆动量的第一数据，来作为步态数据。所谓规定步数，只要为从被评估者U开始步行起、至步行速度成为大致固定的速度为止的步数即可，并无特别限定，但是为从开始步行起至第2步～第4步左右为止的步数。
图3是表示人的步行中的动作的概念图。此外，在图3中，为了说明人的步行，图示了从步行开始地点S起至步行结束地点G为止的右脚及左脚着地于地面的位置。在图3中，将右脚着地于地面的位置用空心圆来图示，将左脚着地于地面的位置用标注影线的圆来图示。在图3中，将被评估者U从步行开始地点S开始步行起至第2步为止的步数作为规定步数来进行了图示。
如图3所示，被评估者U在步行开始地点S暂时静止之后，步行至步行结束地点G。取得部110取得表示被评估者U从步行开始地点S开始步行起至规定步数为止的第一步行区间中的被评估者U步行中的身体摆动量的第一数据，来作为步态数据。
具体而言，取得部110取得将位移、速度、或加速度的变化量表示为被评估者U步行中的摆动量的第一数据。
例如，取得部110取得将被评估者U在行进方向上的位移、速度、或加速度的变化量表示为被评估者U步行中的身体摆动量的第一数据。
另外，取得部110也可以进一步取得表示第一步行区间中的被评估者U的步幅及步宽的第三数据。
测定步幅及步宽的方法并无特别限定。例如，在体动检测装置210为加速度传感器的情况下，也可以根据体动检测装置210所检测出的被评估者U步行中的加速度的变化量，来计算步幅及步宽。另外，例如，也可以是，认知功能评估系统200具备对步行中的被评估者U进行拍摄以测定步幅及步宽的相机，通过对该相机拍摄而产生的图像进行分析，来测定步幅及步宽。
此外，在这些情况下，作为取得部110所取得的第三数据，既可以为加速度的变化量或图像(或动态图像)，也可以为根据加速度的变化量或图像(或动态图像)计算出的表示步幅及步宽的值。
另外，取得部110也可以进一步取得表示第一步行区间中的被评估者U的步行速度的第四数据。例如在体动检测装置210为加速度传感器的情况下，也可以根据体动检测装置210所检测出的被评估者U步行中的加速度的变化量来计算步行速度。另外，例如，认知功能评估系统200也可以具备对步行中的被评估者U进行拍摄的相机以及测量时间的RTC(RealTime Clock，实时时钟)等计时部，以测定步行速度。也可以根据通过对该相机拍摄而产生的图像进行分析来计算出的被评估者U的位置与利用计时部测量的时间，来计算被评估者U的步行速度。
此外，在这些情况下，作为取得部110所取得的第四数据，既可以为加速度的变化量或图像(或动态图像)，也可以为根据加速度的变化量或图像(或动态图像)计算出的表示步行速度的值。
取得部110例如是用于进行有线通信或无线通信的配接器、通信电路等通信接口。
计算部120根据取得部110所取得的步态数据，计算基于该步态数据的特征量。此外，所谓特征量是指根据步态数据利用规定的方法计算的值，是表示被评估者U的步行的特征的数值。特征量的具体的计算方法将于下文叙述。
另外，计算部120通过对取得部110作为第一数据取得的位移、速度、或加速度的变化量进行频率分析来计算频谱。另外，计算部120基于在所计算出的频谱中比与步行对应的频率高的特定的频率处的积分值来计算特征量。
例如，计算部120也可以根据包含取得部110所取得的第一数据及第三数据的步态数据，计算基于该步态数据的特征量。
另外，例如，计算部120也可以根据包含取得部110所取得的第一数据、第三数据及第四数据的步态数据，计算基于该步态数据的特征量。
计算部120例如通过存储于存储部150中的控制程序与执行该控制程序的CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)来作为软件实现。另外，计算部120也可以通过专用电路等而不使用软件地作为硬件实现。
评估部130基于计算部120所计算出的特征量，评估被评估者U的认知功能。
具体而言，评估部130通过将计算部120所计算出的特征量与存储于存储部150中的参照数据160进行对照，来评估被评估者U的认知功能。例如，在存储部150中存储有能够区别健康者、轻度的失智症患者及失智症患者的用于确定认知功能的程度的特征量的阈值，来作为参照数据160。评估部130通过将计算部120所计算出的特征量与作为参照数据160存储的阈值进行比较，来评估失智症的程度。
评估部130例如通过存储于存储部150中的控制程序与执行该控制程序的CPU来作为软件实现。另外，评估部130也可以通过专用电路等来作为硬件实现。
此外，计算部120及评估部130也可以利用一并具有各自的功能的1个处理器、微电脑、或专用电路来实现，也可以通过处理器、微电脑、或专用电路中的2个以上的组合来实现。
输出部140将评估部130所评估出的评估结果输出。
输出部140例如是用于进行有线通信或无线通信的配接器、通信电路等通信接口。
存储部150是存储表示人的特征量与该人的认知功能的关系的参照数据160的存储器。存储部150例如为ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)等存储器，由HDD(Hard Disk Drive，硬盘驱动器)、闪存等构成。关于参照数据160的详细情况将于下文叙述。
显示设备220是显示从输出部140发送的评估部130的评估结果的装置。显示设备220例如通过显示器等来实现。
输出部140例如将评估部130的评估结果作为图像数据输出到显示设备220。显示设备220取得输出部140所输出的图像数据，显示基于所取得的图像数据的图像。
此外，评估部130的评估结果也可以作为声音数据从输出部140输出。在该情况下，显示设备220例如也可以为放大器、扬声器等声音产生装置，也可以为具备显示器与放大器、扬声器等的设备。
[处理顺序]
继而，参照图3及图4，对实施方式1的认知功能评估装置100所执行的被评估者U的认知功能的评估方法的详细情况进行说明。
图4是表示实施方式1的认知功能评估装置100对被评估者U的认知功能进行评估的顺序的流程图。
首先，被评估者U移动至图3所示的步行开始地点S并静止。然后，向被评估者U通知开始步行的意思(步骤S101)。被评估者U开始步行。认知功能评估系统200例如也可以具备用于检测被评估者U的位置的相机、测距传感器等位置检测装置，根据被评估者U的位置，在显示设备220显示用于指示使被评估者U执行的动作的导引等。
接着，取得部110从体动检测装置210取得表示图3所示的第一步行区间中的被评估者U在行进方向上的身体摆动量的第一数据(步骤S102)。
接着，取得部110取得表示图3所示的第一步行区间中的被评估者U的步幅及步宽的第三数据(步骤S103)。
接着，取得部110从体动检测装置210取得表示图3所示的第一步行区间中的被评估者U的步行速度的第四数据(步骤S104)。
此外，在步骤S102～步骤S104中取得部110所取得的第一数据、第三数据及第四数据也可以按任意的顺序取得。
接着，计算部120基于取得部110所取得的第一数据、第三数据及第四数据，计算被评估者U的特征量(步骤S105)。
接着，评估部130基于计算部120所计算出的被评估者U的特征量，评估被评估者U的认知功能的程度(步骤S106)。在步骤S106中，具体而言，评估部130通过将计算部120所计算出的被评估者U的特征量与参照数据160进行对照，来评估被评估者U的认知功能。
最后，输出部140将评估部130所评估出的评估结果输出到显示设备220(步骤S107)。
[实施例]
继而，参照图5A～图7，对实施方式1的认知功能评估装置100所执行的被评估者U的特征量的计算结果的详细情况进行说明。
图5A是表示实施方式1的认知功能评估装置100所取得的表示被评估者U为健康者的情况下的与时间相对的加速度的数据的一例的图。图5B是表示对图5A所示的数据进行傅立叶变换而得的数据的图。图6A是表示实施方式1的认知功能评估装置100所取得的表示被评估者U的认知功能下降的情况下的与时间相对的加速度的数据的一例的图。图6B是表示对图6A所示的数据进行傅立叶变换而得的数据的图。
此外，图5A及图6A所示的数据是表示被评估者U在行进方向上的加速度的变化量的数据。
在体动检测装置210为加速度传感器的情况下，例如，检测如图5A及图6A所示的被评估者U的加速度。即，取得部110取得如图5A及图6A所示的表示被评估者U的加速度的变化量的数据，例如作为第一数据。
如图5B及图6B所示，在对与时间相对的加速度的变化量进行傅立叶变换而得的频谱中，健康者及认知功能下降的被评估者均在2Hz左右检测到最强的峰值。该峰值表示与步行对应的频率，健康者及认知功能下降的被评估者均同样地检测到峰值。
另一方面，可知在健康者与认知功能下降的被评估者之间，所计算出的频谱中的比与步行对应的频率高的特定的频率(例如，3Hz以上)处的积分值(面积)不同。因此，可知通过采用频谱中比与步行对应的频率高的特定的频率处的积分值作为由认知功能评估装置100评估的被评估者U的特征量，能够精度良好地评估认知功能的程度。
图7是表示实施方式1的认知功能评估装置100对被评估者U的认知功能进行评估所得的值与该被评估者的认知功能的真值的相关关系的图。具体而言，图7所示的图表的横轴表示由认知功能评估装置100计算出的被评估者U的特征量。另外，图7所示的图表的纵轴表示被认知功能评估装置100计算了特征量的被评估者U接受了用于确认认知功能的批量测试时的作为得分的值(认知功能真值)。即，可以说图7所示的纵轴与横轴的值越近，则认知功能评估装置100越能够精度良好地评估被评估者U的认知功能的程度。此外，在图7所示的图表中，相关系数为R＝0.54。
图7所示的特征量的计算采用了以下的式(1)。
(特征量)＝a1×V+a2×Age+a3×Z16+a4×DY+C (1)
此外，a1、a2、a3及a4为常数。
另外，V为被评估者U在第一步行区间中的步行速度。
另外，Age为被评估者U的年龄。
另外，Z16表示根据第一步行区间中的被评估者U在行进方向的加速度的变化量来获得的频谱的3Hz以上的积分值。
另外，DY表示第一步行区间中的被评估者U的步幅与步宽的比率。
另外，C为常数。
如图7所示，根据认知功能评估装置100，特征量与认知功能真值为接近的值，因此能够精度良好地评估被评估者U的认知功能的程度。
此外，Z16所采用的频率的积分值也可以为3Hz以上的积分值，或者也可以为由步行引起的主频带即1～3Hz的积分值。
[效果等]
以上，实施方式1的认知功能评估装置100具备：取得部110，其取得表示从被评估者U开始步行起至规定步数为止的第一步行区间中的被评估者U步行中的身体摆动量的第一数据，来作为步态数据；计算部120，其根据取得部110所取得的步态数据，计算基于该步态数据的特征量；评估部130，其基于计算部120所计算出的特征量，评估被评估者U的认知功能；以及输出部140，其输出评估部130所评估出的评估结果。
根据这种结构，认知功能评估装置100使用作为容易表现出认知功能的程度的量的、从被评估者U开始步行起至规定步数为止的被评估者U步行中的身体摆动量，来评估被评估者U的认知功能。因此，根据认知功能评估装置100，能够精度更佳地评估被评估者U的认知功能。
例如，取得部110也可以取得将被评估者U步行中的位移、速度、或加速度的变化量表示为被评估者U步行中的身体摆动量的第一数据。
如此，认知功能评估装置100通过取得能够简便地检测的、将被评估者U步行中的位移、速度、或加速度的变化量表示为被评估者U步行中的身体摆动量的第一数据，能够简化结构。
另外，例如，计算部120也可以通过对被评估者U步行中的位移、速度、或加速度的变化量进行频率分析来计算频谱，基于在所计算出的频谱中比与步行对应的频率高的特定频率处的积分值来计算特征量。
根据这种结构，计算部120基于因认知功能的程度而频谱的特征不同的较高的频率分量来计算特征量。由此，认知功能评估装置100能够精度更佳地评估被评估者U的认知功能的程度。
另外，例如，取得部110也可以取得将被评估者U的行进方向上的被评估者U步行中的位移、速度、或加速度的变化量表示为摆动量的第一数据。
第一步行区间中的认知功能的程度特别容易在被评估者U的行进方向上的加速度的变化量上产生差异。因此，通过基于行进方向的加速度的变化量计算特征量，认知功能评估装置100能够精度更佳地评估被评估者U的认知功能的程度。
另外，例如，也可以是，取得部110进一步取得表示第一步行区间中的被评估者U的步幅及步宽的第三数据，计算部120根据包含取得部110所取得的第一数据及第三数据的步态数据，计算基于该步态数据的特征量。
认知功能的程度也容易在第一步行区间的步幅及步宽上产生差异。因此，通过基于步幅及步宽计算特征量，认知功能评估装置100能够精度更佳地评估被评估者U的认知功能的程度。
此外，步幅及步宽因腿的长度等而产生个人差异，因此采用步幅与步宽的比率作为第三数据则更佳。
另外，例如，也可以是，取得部110进一步取得表示第一步行区间中的被评估者U的步行速度的第四数据，计算部120根据包含取得部110所取得的第一数据、第三数据及第四数据的步态数据，计算基于该步态数据的特征量。
认知功能的程度也容易在第一步行区间的步行速度上产生差异。因此，通过基于步行速度计算特征量，认知功能评估装置100能够精度更佳地评估被评估者U的认知功能的程度。
另外，例如，认知功能评估装置100也可以进一步具备存储有表示人的特征量与该人的认知功能的关系的参照数据160的存储部150。另外，评估部130也可以通过将计算部120所计算出的特征量与存储于存储部150的参照数据160进行对照，来评估被评估者U的认知功能。
根据这种结构，认知功能评估装置100通过根据所取得的步态数据计算特征量，并将所计算出的特征量与参照数据160进行对照，能够评估被评估者U的认知功能的程度。因此，根据认知功能评估装置100，能够简便且精度良好地评估被评估者U的认知功能。
(实施方式2)
实施方式1的认知功能评估装置100基于图3所示的第一步行区间中的被评估者U的步态数据计算特征量。实施方式2的认知功能评估装置基于图3所示的第二步行区间中的被评估者U的步态数据计算特征量。
以下，对实施方式2的认知功能评估装置等进行说明。此外，在实施方式2的认知功能评估装置等的说明中，存在对与实施方式1的认知功能评估装置等实质上相同的结构标注相同的标记并部分省略或简化说明的情况。
[结构]
参照图3及图8，对实施方式2的认知功能评估装置及认知功能评估系统的结构进行说明。
图8是表示实施方式2的认知功能评估系统201及认知功能评估装置101的特征性的功能结构的框图。
如图8所示，认知功能评估系统201例如具备认知功能评估装置101、体动检测装置210以及显示设备220。
实施方式2的认知功能评估装置101与实施方式1的认知功能评估装置100同样地，是用于通过测定被评估者U的身体的摆动来评估被评估者U的认知功能的程度的装置。具体而言，认知功能评估装置101是如下装置：取得体动检测装置210所检测出的表示被评估者U的身体的摆动的程度的摆动量，使用所取得的摆动量来评估被评估者U的认知功能的程度，并将评估结果输出到显示设备220。认知功能评估装置101例如为个人计算机，但也可以为服务器装置。
如图8所示，认知功能评估装置101具备取得部111、计算部121、评估部131、输出部141以及存储部151。
取得部111取得表示图3所示的第二步行区间中的被评估者U一面履行被赋予的课题一面步行的双重任务状态下的被评估者U步行中的身体摆动量的第二数据，来作为步态数据。课题的内容只要为发挥思考的内容即可，并无特别限定，例如，也可以为计算、智力游戏等。
具体而言，取得部111取得将被评估者U步行中的位移、速度、或加速度的变化量表示为被评估者U步行中的摆动量的第二数据。
例如，取得部111取得将被评估者U在与行进方向正交的水平方向上的位移、速度、或加速度的变化量表示为被评估者U步行中的身体摆动量的第二数据。
另外，取得部111进一步取得表示第二步行区间中的被评估者U的步行时间的第五数据。为了测定步行时间，认知功能评估系统200也可以具备对步行中的被评估者U进行拍摄的相机、以及测量时间的RTC等计时部。也可以根据通过对该相机拍摄而产生的图像进行分析来计算出的被评估者U的位置与利用计时部测量出的时间，计算被评估者U的步行速度。此外，作为取得部110所取得的第五数据，既可以为用于测定步行时间的图像(或动态图像)，也可以为根据图像(或动态图像)计算出的表示步行速度的值。
取得部111例如为用于进行有线通信或无线通信的配接器、通信电路等通信接口。
计算部121根据取得部111所取得的步态数据，计算基于该步态数据的特征量。此外，实施方式2中的特征量的具体的计算方法将于下文叙述。
另外，计算部121通过对取得部111作为第二数据取得的位移、速度、或加速度的变化量进行频率分析来计算频谱。另外，计算部121基于在所计算出的频谱中比与步行对应的频率高的特定的频率处的积分值来计算特征量。
例如，计算部121根据包含取得部111所取得的第二数据及第五数据的步态数据，计算基于该步态数据的特征量。
计算部121例如通过存储于存储部151的控制程序与执行该控制程序的CPU来作为软件实现。另外，计算部121也可以通过专用电路等来作为硬件实现。
评估部131基于计算部121所计算出的特征量，评估被评估者U的认知功能。
具体而言，评估部131通过将计算部121所计算出的特征量与存储于存储部151的参照数据161进行对照，来评估被评估者U的认知功能。
评估部131例如通过存储于存储部151的控制程序与执行该控制程序的CPU来作为软件实现。另外，评估部131也可以通过专用电路等来作为硬件实现。
此外，计算部121及评估部131也可以利用一并具有各自的功能的1个处理器、微电脑、或专用电路来实现，也可以通过处理器、微电脑、或专用电路中的2个以上的组合来实现。
输出部141输出评估部131所评估出的评估结果。
输出部141例如为用于进行有线通信或无线通信的配接器、通信电路等通信接口。输出部141例如将评估部131的评估结果作为图像数据输出到显示设备220。
存储部151是存储表示人的特征量与该人的认知功能的关系的参照数据161的存储器。存储部151例如为ROM、RAM等存储器，由HDD、闪存等构成。
[处理顺序]
继而，参照图3及图9，对实施方式2的认知功能评估装置101所执行的被评估者U的认知功能的评估方法的详细情况进行说明。
图9是表示实施方式1的认知功能评估装置100对被评估者U的认知功能进行评估的顺序的流程图。
首先，被评估者U移动至图3所示的步行开始地点S并静止。然后，向被评估者U通知开始步行的意思(步骤S201)。被评估者U开始步行。认知功能评估系统201例如也可以具备用于检测被评估者U的位置的相机、测距传感器等位置检测装置，根据被评估者U的位置，在显示设备220显示用于指示使被评估者U执行的动作的导引等。
接着，在被评估者U进入至第二步行区间之前，向被评估者U通知课题(步骤S202)。此外，向被评估者U通知课题的时机并无特别限定。也可以在步骤S201之前向被评估者U通知。在该情况下，在步骤S202中，也可以并不通知课题，而是通知在被评估者U即将进入至第二步行区间之前(或，刚进入至第二步行区间之后)执行课题的意思。另外，也可以通过由认知功能评估系统201对显示设备220等进行操作，来通知课题、或通知执行课题的意思。
如此，在实施方式2的认知功能评估装置101中，使被评估者U一面执行伴随思考的课题一面在第二步行区间步行，检测步行中的被评估者U的身体摆动量。
接着，取得部111从体动检测装置210取得表示图3所示的第二步行区间中的被评估者U在与行进方向正交的水平方向(即，被评估者U的左右方向)上的身体摆动量的第二数据(步骤S203)。
接着，取得部111取得表示图3所示的第二步行区间中的被评估者U的步行时间的第五数据(步骤S204)。
此外，第二步行区间的距离并无特别限定。例如，第二步行区间的距离只要为被评估者U的步行的2～3个周期量左右以上即可。在本实施方式中，从步行开始地点S至步行结束地点G的距离设为8m。
接着，计算部121基于取得部111所取得的第二数据及第五数据，计算被评估者U的特征量(步骤S205)。
接着，评估部131基于计算部121所计算出的被评估者U的特征量，评估被评估者U的认知功能的程度(步骤S206)。在步骤S206中，具体而言，评估部131通过将计算部121所计算出的被评估者U的特征量与参照数据161进行对照，来评估被评估者U的认知功能。
最后，输出部141将评估部131所评估出的评估结果输出到显示设备220(步骤S207)。
[实施例]
继而，参照图10，对实施方式2的认知功能评估装置101所执行的被评估者U的特征量的计算结果的详细情况进行说明。
图10是表示实施方式2的认知功能评估装置101对被评估者U的认知功能进行评估所得的值与该被评估者的认知功能的真值的相关关系的图。具体而言，图10所示的图表的横轴表示由认知功能评估装置101计算出的被评估者U的特征量。另外，图10所示的图表的纵轴表示被认知功能评估装置101计算了特征量的被评估者U接受了用于确认认知功能的批量测试时的作为得分的值(认知功能真值)。此外，在图10所示的图表中，相关系数为R＝0.54。
图10所示的特征量的计算采用了以下的式(2)。
(特征量)＝b0+b1×T+b2×Age+b3×X36 (2)
此外，b0、b1、b2、b3及b4为常数。
另外，T为被评估者U在第二步行区间中的步行时间。
另外，Age为被评估者U的年龄。
另外，X36表示根据第二步行区间中的被评估者U的与行进方向正交的水平方向的加速度的变化量得到的频谱的3Hz以上的积分值。
如图10所示，根据认知功能评估装置101，特征量与认知功能真值为接近的值，因此能够精度良好地评估被评估者U的认知功能的程度。
此外，计算X36时所使用的频率也可以为3Hz以上，但只要不包含被视为2Hz左右的主步行频率即可，并无特别限定。例如，也可以为4Hz以上，也可以为6Hz以上。
[效果等]
以上，实施方式2的认知功能评估装置101具备：取得部111，其取得表示从被评估者U开始步行起至规定步数为止的第一步行区间以后的第二步行区间中的被评估者U一面履行被赋予的课题一面步行的双重任务状态下的被评估者U步行中的身体摆动量的第二数据，来作为步态数据；计算部121，其根据取得部111所取得的步态数据，计算基于该步态数据的特征量；评估部131，其基于计算部121所计算出的特征量，评估被评估者U的认知功能；以及输出部141，其输出评估部131所评估出的评估结果。
根据这种结构，认知功能评估装置101使用作为容易表现出认知功能的程度的状态的双重任务状态下的第二步行区间中的被评估者U步行中的身体摆动量，来评估被评估者U的认知功能。因此，根据认知功能评估装置101，能够精度更佳地评估被评估者U的认知功能。
例如，取得部110也可以取得将被评估者U步行中的位移、速度、或加速度的变化量表示为被评估者U步行中的身体摆动量的第二数据。
另外，例如，计算部120也可以通过对被评估者U步行中的位移、速度、或加速度的变化量进行频率分析来计算频谱，基于在所计算出的频谱中比与步行对应的频率高的特定频率处的积分值来计算特征量。
另外，例如，取得部111也可以取得将被评估者U的与行进方向正交的水平方向上的被评估者U步行中的位移、速度、或加速度的变化量表示为摆动量的第二数据。
第二步行区间中的认知功能的程度特别容易在被评估者U的与行进方向正交的水平方向(即，被评估者U的左右方向)上的加速度的变化量上产生差异。因此，通过基于被评估者U的左右方向的加速度的变化量计算特征量，认知功能评估装置101能够精度更佳地评估被评估者U的认知功能的程度。
另外，例如，也可以是，取得部111进一步取得表示第二步行区间中的被评估者U的步行时间的第五数据，计算部121根据包含取得部111所取得的第二数据及第五数据的步态数据，计算基于该步态数据的特征量。
认知功能的程度也容易在第二步行区间的步行时间上产生差异。因此，通过基于步行时间计算特征量，认知功能评估装置101能够精度更佳地评估被评估者U的认知功能的程度。
(实施方式3)
实施方式1的认知功能评估装置100基于图3所示的第一步行区间中的被评估者U的步态数据来计算特征量。另外，实施方式2的认知功能评估装置101基于图3所示的第二步行区间中的被评估者U的步态数据来计算特征量。
此处，在认知功能的程度的评估中也可以进一步反映作为评估被评估者U的动态平衡能力的方法的功能性前伸测试的结果。
以下，对实施方式3的认知功能评估装置等进行说明。此外，在实施方式3的认知功能评估装置等的说明中，存在对与实施方式1及实施方式2的认知功能评估装置等实质上相同的结构标注相同的标记并部分省略或简化说明的情况。
[结构]
参照图11，对实施方式3的认知功能评估装置及认知功能评估系统的结构进行说明。
图11是表示实施方式3的认知功能评估系统202及认知功能评估装置102的特征性的功能结构的框图。
如图11所示，认知功能评估系统202例如具备认知功能评估装置102、体动检测装置210、显示设备220以及输入设备230。
实施方式3的认知功能评估装置102与实施方式1的认知功能评估装置100同样地，是用于通过测定被评估者U的身体的摆动来评估被评估者U的认知功能的程度的装置。具体而言，认知功能评估装置102是如下装置：取得体动检测装置210所检测出的表示被评估者U的身体的摆动的程度的摆动量，使用所取得的摆动量来评估被评估者U的认知功能的程度，并将评估结果输出到显示设备220。认知功能评估装置102例如为个人计算机，但也可以为服务器装置。
输入设备230是用于受理被评估者U的动态平衡能力及灵敏性中的至少一方的评估结果的输入机构。输入设备230例如为按钮、键盘、鼠标、触控面板等用户接口。
所谓动态平衡能力表示在被评估者U移动的情况下施加外力时的平衡能力。例如，所谓动态平衡能力较高，表示在被评估者U以步行等方式移动的情况下，即便施加外力也不易失去平衡。
另外，被评估者U的动态平衡能力例如能够通过功能性前伸测试来评估。
所谓功能性前伸测试是指评估被评估者U的动态平衡能力的测试。所谓功能性前伸测试，具体而言是指测定从以直立姿势将手臂上举90度的情况下的手指的前端起、至尽可能向前方伸展手臂的情况下的手指的前端为止的距离的测试。
另外，被评估者U的灵敏性例如能够通过全身反应时间、踏步次数、拍击次数等来评估。
所谓全身反应时间是指从被评估者U受到刺激起至进行动作为止的时间。全身反应时间例如为从被评估者U受到光、声音等的刺激起至脚离开地面为止的时间。
将如这些的被评估者U的通过功能性前伸测试获得的距离、全身反应时间、每单位时间的踏步次数、每单位时间的拍击次数等作为动态平衡能力或灵敏性的评估结果输入至输入设备230。
实施方式3的认知功能评估装置102除了使用实施方式1的认知功能评估装置的评估方法以外，进一步使用被评估者U的动态平衡能力及灵敏性中的至少一方的评估结果，来评估被评估者U的认知功能的程度。
如图11所示，认知功能评估装置102具备取得部112、计算部122、评估部132、输出部142以及存储部152。
取得部112与取得部110同样地，取得表示从被评估者U开始步行起至规定步数为止的第一步行区间中的被评估者U步行中的身体摆动量的第一数据，来作为步态数据。例如，取得部112也可以进一步取得表示第一步行区间中的被评估者U的步幅及步宽的第三数据。另外，例如，取得部112也可以进一步取得表示第一步行区间中的被评估者U的步行速度的第四数据。
取得部112例如为用于进行有线通信或无线通信的配接器、通信电路等通信接口。
另外，取得部112进一步取得被评估者U的动态平衡能力及灵敏性中的至少一方的评估结果来作为第六数据。
计算部122根据取得部112所取得的步态数据，计算基于该步态数据的特征量。
例如，计算部122根据包含取得部112所取得的第一数据及第六数据的步态数据，计算基于该步态数据的特征量。
计算部122例如通过存储于存储部152的控制程序与执行该控制程序的CPU来作为软件实现。另外，计算部122也可以通过专用电路等来作为硬件实现。
评估部132基于计算部122所计算出的特征量，评估被评估者U的认知功能。
具体而言，评估部132通过将计算部122所计算出的特征量与存储于存储部152的参照数据162进行对照，来评估被评估者U的认知功能。
评估部132例如通过存储于存储部152的控制程序与执行该控制程序的CPU来作为软件实现。另外，评估部132也可以通过专用电路等来作为硬件实现。
此外，计算部122及评估部132也可以利用一并具有各自的功能的1个处理器、微电脑、或专用电路来实现，也可以通过处理器、微电脑、或专用电路中的2个以上的组合来实现。
输出部142输出评估部132所评估出的评估结果。输出部142例如将评估部132的评估结果作为图像数据输出到显示设备220。
输出部142例如为用于进行有线通信或无线通信的配接器、通信电路等通信接口。
存储部152是存储表示人的特征量与该人的认知功能的关系的参照数据162的存储器。存储部152例如为ROM、RAM等存储器，由HDD、闪存等构成。关于参照数据162的详细情况将于下文叙述。
[处理顺序]
继而，参照图3及图12，对实施方式3的认知功能评估装置102所执行的被评估者U的认知功能的评估方法的详细情况进行说明。
图12是表示实施方式3的认知功能评估装置102对被评估者U的认知功能进行评估的顺序的流程图。
首先，被评估者U移动至图3所示的步行开始地点S并静止。然后，向被评估者U通知开始步行的意思(步骤S101)。被评估者U开始步行。
接着，取得部112从体动检测装置210取得表示图3所示的第一步行区间中的被评估者U在行进方向上的身体摆动量的第一数据(步骤S102)。
接着，取得部112取得表示图3所示的第一步行区间中的被评估者U的步幅及步宽的第三数据(步骤S103)。
接着，取得部112从体动检测装置210取得表示图3所示的第一步行区间中的被评估者U的步行速度的第四数据(步骤S104)。
接着，取得部112取得表示被评估者U的动态平衡能力及灵敏性中的至少一方的评估结果的第六数据(步骤S301)。在步骤S301中，取得部112例如取得通过被评估者U的功能性前伸测试而获得的距离，来作为被评估者U的动态平衡能力的评估结果。
此外，步骤S102～步骤S104、及步骤S301中取得部112所取得的第一数据、第三数据、第四数据及第六数据也可以以任意的顺序取得。
接着，计算部122基于取得部112所取得的第一数据、第三数据、第四数据及第六数据，计算被评估者U的特征量(步骤S105a)。
接着，评估部132基于计算部122所计算出的被评估者U的特征量，评估被评估者U的认知功能的程度(步骤S106a)。在步骤S106a中，具体而言，评估部132通过将计算部122所计算出的被评估者U的特征量与参照数据162进行对照，来评估被评估者U的认知功能。
最后，输出部142将评估部132所评估出的评估结果输出到显示设备220(步骤S107a)。
[实施例]
继而，参照图13，对实施方式3的认知功能评估装置102所执行的被评估者U的特征量的计算结果的详细情况进行说明。
图13是表示实施方式3的认知功能评估装置102对被评估者U的认知功能进行评估所得的值与该被评估者的认知功能的真值的相关关系的图。具体而言，图13所示的图表的横轴表示由认知功能评估装置102计算出的被评估者U的特征量。另外，图13所示的图表的纵轴表示被认知功能评估装置102计算了特征量的被评估者U接受了用于确认认知功能的批量测试时的作为得分的值(认知功能真值)。此外，在图13所示的图表中，相关系数为R＝0.57。
另外，在本实施例中，在计算特征量时，使用功能性前伸测试的结果作为动态平衡能力及灵敏性中的至少一方的评估结果。
图13所示的特征量的计算采用了以下的式(3)。
(特征量)＝a0+a1×V+a2×Age+a3×Z16+a4×DY+a5×FRT (3)
此外，a0、a5为常数。
另外，FRT为功能性前伸测试的结果。
另外，其它值与式(1)相同。
如图13所示，与认知功能评估装置100的情况相比，根据认知功能评估装置102，特征量与认知功能真值为更接近的值，因此能够进一步精度更佳地评估被评估者U的认知功能的程度。
[效果等]
以上，实施方式3的认知功能评估装置102是与实施方式1的认知功能评估装置100相同的功能结构，取得部112进一步取得被评估者U的动态平衡能力及灵敏性中的至少一方的评估结果来作为第六数据，计算部122根据包含取得部112所取得的第一数据和第六数据的步态数据，计算基于该步态数据的特征量。
根据这种结构，认知功能评估装置102能够精度更佳地评估被评估者U的认知功能。
此外，在实施方式3中，对实施方式1的认知功能评估装置100进一步使用动态平衡能力及灵敏性中的至少一方的评估结果评估被评估者U的认知功能的例子进行了说明。然而，也可以是，实施方式2的认知功能评估装置101进一步使用被评估者U的动态平衡能力及灵敏性中的至少一方的评估结果评估被评估者U的认知功能。
即，也可以是，实施方式的认知功能评估装置的取得部进一步取得被评估者U的动态平衡能力及灵敏性中的至少一方的评估结果来作为第六数据，计算部根据包含取得部所取得的第一数据及第二数据中的至少一方、以及第六数据的步态数据，计算基于该步态数据的特征量。
(实施方式4)
实施方式1～3的认知功能评估装置评估被评估者U的认知功能的程度，并输出评估结果。
实施方式4的认知功能评估装置进一步评估被评估者U的运动机能的程度。
以下，对实施方式4的认知功能评估装置等进行说明。此外，在实施方式4的认知功能评估装置等的说明中，存在对与实施方式1～3的认知功能评估装置等实质上相同的结构标注相同的标记并部分省略或简化说明的情况。
[结构]
参照图14，对实施方式4的认知功能评估装置及认知功能评估系统的结构进行说明。
图14是表示实施方式4的认知功能评估系统203及认知功能评估装置103的特征性的功能结构的框图。
如图14所示，认知功能评估系统203例如具备认知功能评估装置103、体动检测装置210、显示设备220及输入设备230。
实施方式4的认知功能评估装置103与实施方式1～3的认知功能评估装置同样地，是用于通过测定被评估者U步行中的身体的摆动来评估被评估者U的认知功能的程度的装置。具体而言，认知功能评估装置103是如下装置：取得体动检测装置210所检测出的表示被评估者U的身体的摆动的程度的摆动量，使用所取得的摆动量来评估被评估者U的认知功能的程度，并将评估结果输出到显示设备220。认知功能评估装置103例如为个人计算机，但也可以为服务器装置。
输入设备230是用于受理被评估者U的动态平衡能力及灵敏性中的至少一方的评估结果的输入机构。输入设备230例如为按钮、键盘、鼠标、触控面板等用户接口。
实施方式4的认知功能评估装置103除了进行实施方式1～3的认知功能评估装置的认知功能的评估以外，还使用被评估者U的动态平衡能力及灵敏性中的至少一方的评估结果，来评估被评估者U的运动机能的程度。
如图14所示，认知功能评估装置103具备取得部113、计算部123、评估部133、输出部143及存储部153。
取得部113与取得部110同样地，取得表示从被评估者U开始步行起至规定步数为止的第一步行区间中的被评估者U步行中的身体摆动量的第一数据，来作为步态数据。例如，取得部112也可以进一步取得表示第一步行区间中的被评估者U的步幅及步宽的第三数据。另外，例如，取得部112也可以进一步取得表示第一步行区间中的被评估者U的步行速度的第四数据。
取得部113例如为用于进行有线通信或无线通信的配接器、通信电路等通信接口。
另外，取得部113与取得部112同样地，取得被评估者U的动态平衡能力及灵敏性中的至少一方的评估结果来作为第六数据。
另外，取得部113也可以进一步取得表示被评估者U的属性的属性信息。此处，所谓被评估者U的属性，例如是指年龄、性别、身高、体重等，所谓属性信息是指这些属性的信息。另外，在被评估者U的属性信息中，也可以包含手臂负伤而难以测定握力等与被评估者U的健康状态相关的信息。
计算部123根据取得部113所取得的步态数据，计算基于该步态数据的特征量。
例如，计算部123根据包含取得部113所取得的在实施方式3的认知功能评估装置102中所说明过的第一数据及第六数据的步态数据，计算基于该步态数据的特征量(步态特征量)。
计算部123例如通过存储于存储部153的控制程序与执行该控制程序的CPU来作为软件实现。另外，计算部123也可以通过专用电路等来作为硬件实现。
另外，计算部123进一步根据第六数据，计算表示被评估者U的运动机能的运动特征量。所谓运动特征量是指根据第六数据利用规定的方法计算的值，是表示被评估者U的步行的特征的数值。运动特征量的具体的计算方法将于下文叙述。
另外，在用于供计算部123计算运动特征量的第六数据中也可以包含被评估者U的握力测定数据等对肌肉力量进行测定所得的数据。
此外，计算部123在取得部113取得被评估者U的属性信息的情况下，也可以基于该属性信息及第六数据，计算被评估者U的运动特征量。
例如，在属性信息包含手臂负伤而难以测定握力等信息的情况下，计算部123在计算运动特征量时，不考虑握力的测定结果。
评估部133基于计算部123所计算出的特征量(步态特征量)，评估被评估者U的认知功能。
具体而言，评估部133通过将计算部123所计算出的特征量与存储于存储部153的参照数据163进行对照，来评估被评估者U的认知功能。
评估部133例如通过存储于存储部153的控制程序与执行该控制程序的CPU来作为软件实现。另外，评估部133也可以通过专用电路等来作为硬件实现。
此外，计算部123及评估部133也可以利用一并具有各自的功能的1个处理器、微电脑、或专用电路来实现，也可以通过处理器、微电脑、或专用电路中的2个以上的组合来实现。
另外，评估部133进一步基于计算部123所计算出的运动特征量，评估被评估者U的运动机能。
另外，评估部133进一步基于预先决定的认知功能及运动机能的评估基准，判定被评估者U的认知功能的评估是否高于运动机能的评估。例如，评估部133基于预先任意决定的评估基准，将认知功能及运动机能分别以A、B、C、D、E的5个档次进行定级。在将A设为最佳的等级即评估最高，且将E设为最差的等级即评估最低的情况下，评估部133通过基于计算部123所计算出的特征量(步态特征量)及运动特征量对被评估者U的认知功能及运动机能进行定级，来评估被评估者U的认知功能及运动机能。
例如，在评估部133将被评估者U的认知功能评估为A等级，将被评估者U的运动机能评估为B等级的情况下，评估为被评估者U的认知功能高于运动机能。此外，在本说明书中，在以下的说明中，将认知功能及运动机能分别以A、B、C、D、E的5个档次进行定级，将A设为最佳的等级即评估最高，将E设为最差的等级即评估最低，来进行说明。当然，定级也可以并非为5个档次，而为4个档次以下，也可以为6个档次以上。另外，在以A、B、C、D、E的5个档次进行定级的情况下，也可以将A设为最差的等级即评估最低，将E设为最佳的等级即评估最高。另外，各等级也可以并非为A、B、C等，而如1、2、3等任意地决定。
输出部143输出评估部132所评估出的评估结果。输出部143例如将评估部133的评估结果作为图像数据输出到显示设备220。
输出部143例如为用于进行有线通信或无线通信的配接器、通信电路等通信接口。
另外，输出部143进一步输出评估部133所评估出的被评估者U的运动机能的评估结果。
另外，在判定为被评估者U的认知功能的评估高于运动机能的评估的情况下，输出部143输出用于使被评估者U提高运动机能的信息即第一建议信息，在判定为被评估者U的认知功能的评估为运动机能的评估以下的情况下，输出部143输出用于使被评估者U提高认知功能的信息即第二建议信息。例如，第一建议信息及第二建议信息分别作为建议信息164存储于存储部153。评估部133基于被评估者U的认知功能及运动机能的评估结果，使输出部143选择性地输出建议信息164中包含的第一建议信息或第二建议信息。
存储部153是存储表示人的特征量与该人的认知功能的关系的参照数据163的存储器。存储部153例如为ROM、RAM等存储器，由HDD、闪存等构成。参照数据163例如与实施方式3的存储部152所存储的参照数据163相同。
建议信息164是用于使被评估者U提高认知功能或运动机能的信息。例如，在建议信息164中包含如促进运动机能或认知功能的提高那样的食品的信息、运动的方法、运动器具的使用方法等信息。输出部143将建议信息164中所包含的尤其如促进运动机能的提高那样的食品的信息、运动的方法、运动器具的使用方法等信息作为第一建议信息输出，将尤其如促进认知功能的提高那样的食品的信息、运动的方法、运动器具的使用方法等信息作为第二建议信息输出。
[处理顺序]
继而，参照图15，对实施方式4的认知功能评估装置103所执行的被评估者U的认知功能的评估方法的详细情况进行说明。
首先，取得部113通过使被评估者U操作输入设备230，来取得被评估者U的ID(IDentification，身份证明)等信息(步骤S401)。另外，在步骤S401中，取得部113也可以通过使被评估者U操作输入设备230，来取得表示被评估者U的属性的属性信息。
接着，取得部113从被评估者U取得步态数据及体力测定数据(步骤S402)。在步骤S402，取得部113例如通过执行图3所示的步骤S101～步骤S104，来取得被评估者U的步态数据(具体而言，第一数据、第三数据及第四数据)，并通过执行图12所示的步骤S301，来取得体力测定数据(具体而言，第六数据)。
接着，计算部123基于取得部112所取得的第六数据，计算表示被评估者U的运动机能的运动特征量(步骤S403)。在步骤S401中取得部113取得被评估者U的属性信息的情况下，在步骤S403中，计算部123基于取得部112所取得的属性信息及第六数据，计算表示被评估者U的运动机能的运动特征量。
接着，计算部123基于取得部112所取得的步态数据，计算表示被评估者U的认知功能的程度的特征量(步骤S404)。
此外，执行步骤S403及步骤S404的顺序并无特别限定，也可以调换顺序执行。
接着，评估部133基于计算部123所计算出的被评估者U的特征量及运动特征量，通过将被评估者U的认知功能及运动机能的程度进行定级来进行评估(步骤S405)。在步骤S405中，具体而言，评估部133通过将计算部123所计算出的被评估者U的特征量及运动特征量与参照数据163进行对照，来评估被评估者U的认知功能。即，也可以在参照数据163中存储有表示人的运动特征量与该人的运动机能的关系的数据。
接着，输出部143将评估部133所评估出的被评估者U的运动机能及认知功能的评估结果输出到显示设备220(步骤S406)。
接着，评估部133基于预先决定的认知功能及运动机能的评估基准，判定被评估者U的认知功能的评估是否高于运动机能的评估(步骤S407)。
在判定为被评估者U的认知功能的评估高于运动机能的评估的情况下(步骤S407中为是)，作为与运动机能相关的建议信息164，输出部143输出用于使被评估者U提高运动机能的信息即第一建议信息(步骤S408)。
另一方面，在判定为被评估者U的认知功能的评估为运动机能的评估以下的情况下(步骤S407中为否)，作为与认知功能相关的建议信息164，输出部143输出用于使被评估者U提高认知功能的信息即第二建议信息(步骤S409)。
[实施例]
继而，参照图16A～图19，对图15所示的实施方式4的认知功能评估装置103所执行的各步骤的详细情况进行说明。
此外，在图16A～图16D中，例示了作为在将输入设备230及显示设备220一体地形成而成的触控面板显示器中显示的GUI(Graphical User Interface，图形用户接口)的图像。
图16A是表示实施方式4的认知功能评估装置103显示于显示设备220的图像的第一例的图。
图16A所示的图像400是在图15所示的步骤S401中为了从被评估者U取得被评估者U的ID而显示于显示设备220的图像。
在图像400中包含ID输入部401和属性输入部402。
ID输入部401通过由被评估者U操作，来受理被评估者U的ID的输入。
属性输入部402通过由被评估者U操作，来受理被评估者U的属性的输入。在图16A中，作为被评估者U的属性，受理被评估者U的身高、性别及年龄的输入。
图16B是表示实施方式4的认知功能评估装置103显示于显示设备220的图像的第二例的图。
图16B所示的图像410是在图15所示的步骤S402中为了从被评估者U取得被评估者U的体力测定数据(即，第六数据)而显示于显示设备220的图像。
在图像410中包含体力测定数据输入部411。
体力测定数据输入部411通过由被评估者U操作，来受理被评估者U的体力测定数据的输入。在图16A中，作为被评估者U的体力测定数据的一例，受理被评估者U的计时起走(Timed up&Go)测试、功能性前伸测试、睁眼单脚站立测试、握力测定测试、5m步行测试、及踏步测试的各种测试的结果的输入。
此外，所谓计时起走测试，是指测定被评估者U从坐在椅子上的状态起身绕过3m远的目标后再次坐到椅子上为止的时间的测试。
图16C是表示实施方式4的认知功能评估装置103显示于显示设备220的图像的第三例的图。
图16C所示的图像420是在图15所示的步骤S406中为了向被评估者U通知被评估者U的运动机能及认知功能的评估结果而显示于显示设备220的图像。
在图像420中包含运动机能评估结果通知部421和认知功能评估结果通知部422。
运动机能评估结果通知部421是用于将图15所示的步骤S405中评估部133所评估出的被评估者U的运动机能的评估通知给被评估者U的图像。例如，在运动机能评估结果通知部421中包含图15所示的步骤S405中评估部133所评估出的被评估者U的运动机能的评估结果421a和基于评估结果421a的评注421b。
认知功能评估结果通知部422是用于将图15所示的步骤S405中评估部133所评估出的被评估者U的认知功能的评估通知给被评估者U的图像。例如，在认知功能评估结果通知部422中包含图15所示的步骤S405中评估部133所评估出的被评估者U的运动机能的评估结果422a和基于评估结果422a的评注422b。
图16D是表示实施方式4的认知功能评估装置103显示于显示设备220的图像的第四例的图。
图16D所示的图像430是在图15所示的步骤S408或步骤S409中为了向被评估者U通知与被评估者U的运动机能或认知功能相关的建议信息164而显示于显示设备220的图像。此外，如图16C所示，在图像430中例示了在评估部133判定为运动机能的等级与认知功能的等级均为C的情况下，即，在图15所示的步骤S407中判定为否的情况下，在步骤S409中输出的建议信息164中所包含的第二建议信息。
如图16D所示，在图像430中包含显示建议信息164的内容的建议信息显示部431。如此，通过仅将运动机能及认知功能中评估部133判定为尤其差的一方的建议信息164利用建议信息显示部431通知给被评估者U，能够通知被认为对被评估者U而言尤其有用的信息，且能够削减所通知的信息量。
图17是表示实施方式4的认知功能评估装置103计算被评估者U的认知功能的特征量时所使用的参数的一例的图。图18是表示实施方式4的认知功能评估装置103根据所计算出的被评估者U的认知功能的特征量来对被评估者U的认知功能进行定级时所使用的表的一例的图。此外，图18所示的EstM是由计算部123计算的特征量，各等级的A～E是根据计算部123所计算出的特征量(EstM)而由评估部133评估的等级。即，例如，图18所示的表作为参照数据163存储于存储部153。
图17所示的各个复回归系数分别是预先任意决定的常数。另外，图17所示的各个记号是从被评估者U取得的步态数据或体力测定数据的实测值或属性的数值。例如，在被评估者U的年龄为25岁的情况下，图17所示的记号Age为25。另外，例如，在被评估者U的握力为30kgw的情况下，图17所示的记号Grip为30。另外，对于性别等原本不为数值的参数，例如，以若为男性则Gend＝1、若为女性则Gend＝2的方式，采用根据预先任意决定的方法来数值化的数值。
图18所示的特征量(EstM)的计算例如采用以下的式(4)。
EstM＝CAge×Age+CGend×Gend+···+CAc×Ac+CEstM (4)
此外，CEstM为常数。
此外，在式(4)中，关于EstM，是针对图18的表中所示的各参数分别计算将记号与复回归系数相乘所得的值，且基于所计算出的各值的和进行计算而得到的，但省略了一部分记载。例如，在式(4)中，作为相加的数值，也可以进一步包含CGrip×Grip等。
另外，在式(4)中，无须采用图18的表中记载的参数的全部。例如，也可以根据被评估者U的属性，在式(4)中不采用参数“握力”。如此，计算部123基于取得部113所取得的属性信息，选择在式(4)中使用的参数。
评估部133根据用式(4)计算出的EstM进行被评估者U的认知功能的定级，由此评估被评估者U的认知功能。例如，在计算部123所计算出的EstM为23的情况下，评估部133将被评估者U的认知功能定级为“C”。在该情况下，输出部143以图18所示的评注中所记载的“为平均性的结果。今后也请保持良好状态”的方式，输出与图16C所示的认知功能评估结果通知部422的评注422b对应的信息。
图19是表示实施方式4的认知功能评估装置103根据所计算出的被评估者U的运动机能的运动特征量对被评估者U的运动机能进行定级时所使用的表的一例的图。
例如，计算部123基于预先决定的方法，针对各参数分别进行5分、4分、3分、2分、1分的5个档次评估。例如，若为参数“握力”，则计算部123以若未达10kgw则为1分、若为10kgw以上且未达20kgw则为2分、若为20kgw以上且未达30kgw则为3分、若为30kgw以上且未达40kgw则为4分、若为40kgw以上则为5分的方式，设置与参数“握力”相关的数值。另外，计算部123针对各参数分别计算数值，且计算各数值的平均值来作为运动特征量。
评估部133根据所计算出的运动特征量进行被评估者U的运动机能的定级，由此评估被评估者U的运动机能。例如，在计算部123所计算出的运动特征量为3.0的情况下，评估部133将被评估者U的认知功能定级为“C”。输出部143以图19所示的评注中所记载的“良好。请有意识地维持健康”的方式，输出与图16C所示的运动机能评估结果通知部421的评注421b对应的信息。
此外，这种评估方法是一例，运动特征量的计算方法并无特别限定。例如，针对各个参数，也可以进行6个档次以上的评估，也可以进行4个档次以下的评估。另外，运动特征量既可以为根据各参数计算的数值的平均值，也可以任意地计算。
另外，认知功能评估装置103评估了被评估者U的认知功能的程度与运动机能的程度，但例如也可以将运动机能的程度进一步分为肌肉力量机能的程度与平衡机能的程度来进行评估。另外，在建议信息164中，也可以包含与肌肉力量机能相关的建议信息(第三建议信息)及与平衡机能相关的建议信息(第四建议信息)。
在该情况下，评估部133也可以通过对被评估者U的认知功能、肌肉力量机能及平衡机能进行定级来评估各个机能。另外，输出部143例如也可以输出与等级最低的评估结果的机能相关的建议信息164。另外，输出部143也可以在各个机能的等级全部相同的情况下，例如将与认知功能相关的建议信息164优先地输出。另外，输出部143也可以在肌肉力量机能的等级与平衡机能的等级相同的情况下，例如将与肌肉力量机能相关的建议信息164优先地输出。
[效果等]
以上，实施方式4的认知功能评估装置103是与实施方式3的认知功能评估装置102相同的功能结构，计算部123进一步根据第六数据计算表示被评估者U的运动机能的运动特征量，评估部133进一步基于计算部123所计算出的运动特征量，评估被评估者U的运动机能，输出部143进一步输出评估部133所评估出的被评估者U的运动机能的评估结果。
根据这种结构，认知功能评估装置103发挥与实施方式3的认知功能评估装置102相同的效果。进一步地，认知功能评估装置103除了评估被评估者U的认知功能以外，能够进一步地一并评估运动机能。对于认知功能的评估，根据情况有时被评估者U并非乐意接收而是回避。此处，根据认知功能评估装置103，对于被评估者U而言不易知晓与步行相关的测定、功能性前伸测试等各种测定结果是用于被评估者U的认知功能的评估还是用于运动机能的评估。因此，根据认知功能评估装置103，能够抑制由于接受认知功能的评估所致的被评估者U的不快感。
另外，与步行相关的测定、功能性前伸测试等一部分测定既能够用于认知功能的评估，也能够用于运动机能的评估。因此，根据认知功能评估装置103，能够使计算认知功能的特征量及运动机能的运动特征量时所使用的数据的一部分共用化，因此能够削减认知功能的特征量及运动机能的运动特征量的计算中所使用的数据量。
例如，评估部133进一步基于预先决定的认知功能及运动机能的评估基准，判定被评估者U的认知功能的评估是否高于运动机能的评估，在判定为被评估者U的认知功能的评估高于运动机能的评估的情况下，输出部143输出用于提高运动机能的信息即第一建议信息，在判定为被评估者U的认知功能的评估为运动机能的评估以下的情况下，输出部143输出用于使被评估者U提高认知功能的信息即第二建议信息。
根据这种结构，认知功能评估装置103对被评估者U仅输出运动机能及认知功能中评估部133判定为尤其差的一方的建议信息164。由此，根据认知功能评估装置103，能够通知被认为对被评估者U而言尤其有用的信息，且能够削减用于进行通知的信息量。
另外，例如，认知功能评估装置103在被评估者U的认知功能与运动机能为相同的评估结果的情况下，优先地进行与认知功能相关的建议信息164的输出。由此，认知功能评估装置103能够易于向被评估者U优先地通知与对被评估者U的今后日常生活带来影响的可能性更高的认知功能相关的建议信息164。
另外，例如，取得部113进一步取得表示被评估者U的属性的属性信息，计算部123基于取得部113所取得的属性信息及第六数据，计算被评估者U的运动特征量。
根据这种结构，认知功能评估装置103考虑被评估者U的年龄、性别、健康状态等来设置运动特征量。由此，认知功能评估装置103计算与被评估者U相应的运动特征量，因此能够输出更适合于被评估者U的评估结果。
(其它实施方式)
以上，对实施方式1、实施方式2、实施方式3及实施方式4的认知功能评估装置等进行了说明，但本发明并不限定于上述实施方式。
例如，在上述实施方式中，认知功能评估装置所具备的计算部、评估部等处理部是通过处理器执行程序来作为软件实现，但并不限定于这种实现方法。该处理部也可以通过使用门阵列等的专用的电子电路来作为硬件实现。
另外，在上述实施方式中，认知功能评估装置对认知功能的程度进行评估，但也可以并非为被评估者是否为失智症的评估，而是例如评估被评估者的酒醉的程度。
另外，在上述实施方式中，作为认知功能下降的症状的一个具体例，列举了阿尔茨海默型失智症。然而，所谓认知功能，表示认识、记忆、或判断的能力，所谓失智症表示观察到上述认知功能下降的症状。即，认知功能评估装置所评估的认知功能并不限定于阿尔茨海默型失智症，例如，也可以为血管性失智症等。
另外，在上述实施方式中，为了对被评估者的认知功能进行评估，存储部预先存储有表示认知功能测试等批量测试的得分与表示步行中的身体的摆动的步态数据的关系性的数据来作为参照数据。参照数据只要为能够通过与表示被评估者步行中的身体的摆动的步态数据进行对照来评估认知功能的数据即可。参照数据例如也可以为表示改良长谷川式简易智能评估量表(HDS-R)的得分与步行中的身体的摆动的关系性的数据。
另外，在上述实施方式中，作为体动检测装置的一例，示出了加速度传感器，但体动检测装置只要能够检测表示被评估者步行中的身体的摆动的加速度数据即可，并不限定于此。体动检测装置例如也可以为相机、电波传感器等。
另外，在上述实施方式中，体动检测装置通过无线通信来与认知功能评估装置以能够通信的方式连接，但通信方法并无限定。体动检测装置例如也可以具备用于与认知功能评估装置进行无线通信的无线通信模块等，经由该无线通信装置来与认知功能评估装置100进行通信。体动检测装置通过无线通信来将所测定出的加速度数据发送到认知功能评估装置100。无线通信例如也可以基于Bluetooth(注册商标)、Wi-Fi(注册商标)或ZigBee(注册商标)等规定的无线通信标准进行。另外，体动检测装置也可以与认知功能评估装置进行有线通信。在该情况下，体动检测装置也可以具备用于连接用于与认知功能评估装置进行有线通信的线缆的通信配接器等。
另外，本发明也可以作为上述实施方式的认知功能评估装置所执行的方法来实现。即，本发明也可以是利用计算机的认知功能评估方法，包含：取得步骤，取得表示从被评估者开始步行起至规定步数为止的第一步行区间中的被评估者步行中的身体摆动量的第一数据、及表示第一步行区间以后的第二步行区间中的被评估者一面履行被赋予的课题一面步行的双重任务状态下的被评估者步行中的身体摆动量的第二数据中的至少一方，来作为步态数据；计算步骤，根据取得步骤中所取得的步态数据，计算基于该步态数据的特征量；评估步骤，基于计算步骤中所计算出的特征量，评估被评估者的认知功能；以及输出步骤，输出评估步骤中所评估出的评估结果。
根据这种方法，能够通过计算机来精度良好地评估被评估者U的认知功能。
另外，本发明也可以作为使计算机执行上述认知功能评估方法中所包含的步骤的程序来实现。换言之，本发明也可以作为使计算机执行认知功能评估装置所执行的步骤的程序来实现。另外，本发明也可以作为记录有该程序的计算机可读取的CD-ROM等记录介质来实现。另外，本发明也可以作为表示该程序的信息、数据或信号来实现。而且，这些程序、信息、数据及信号也可以经由因特网等通信网络来发布。
由此，认知功能评估方法能够作为能够精度良好地评估被评估者U的认知功能的程序而由计算机执行。
另外，对各实施方式实施本领域技术人员所想到的各种变化所得的方式、或在不脱离本发明的主旨的范围内通过将各实施方式中的结构要素及功能任意地组合而实现的方式也包含于本发明。
附图标记说明
100、101、102、103：认知功能评估装置；110、111、112、113：取得部；120：、121、122、123：计算部；130、131、132、133：评估部；140、141、142、143：输出部；150、151、152、153：存储部；160、161、162、163：参照数据；164：建议信息；200、201、202、203：认知功能评估系统；210：体动检测装置；U：被评估者。

Claims (16)

1.一种认知功能评估装置，具备：
取得部，其取得表示从被评估者开始步行起至规定步数为止的第一步行区间中的所述被评估者步行中的身体摆动量的第一数据、及表示所述第一步行区间以后的第二步行区间中的所述被评估者一面履行被赋予的课题一面步行的双重任务状态下的所述被评估者步行中的身体摆动量的第二数据中的至少一方，来作为步态数据；
计算部，其根据所述取得部所取得的所述步态数据，计算基于该步态数据的特征量；
评估部，其基于所述计算部所计算出的所述特征量，评估所述被评估者的认知功能；以及
输出部，其输出所述评估部所评估出的评估结果。
2.根据权利要求1所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述取得部取得将所述被评估者步行中的位移、速度、或加速度的变化量表示为所述摆动量的所述第一数据及所述第二数据中的至少一方。
3.根据权利要求2所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述计算部通过对所述变化量进行频率分析来计算频谱，
所述计算部基于在所计算出的所述频谱中比与步行对应的频率高的特定频率处的积分值，来计算所述特征量。
4.根据权利要求3所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述取得部取得将所述被评估者在行进方向上的所述变化量表示为所述摆动量的所述第一数据。
5.根据权利要求1～4中的任一项所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述取得部进一步取得表示所述第一步行区间中的所述被评估者的步幅及步宽的第三数据，
所述计算部根据包含所述取得部所取得的所述第一数据及所述第三数据的所述步态数据，计算基于该步态数据的所述特征量。
6.根据权利要求5所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述取得部进一步取得表示所述第一步行区间中的所述被评估者的步行速度的第四数据，
所述计算部根据包含所述取得部所取得的所述第一数据、所述第三数据、及所述第四数据的所述步态数据，计算基于该步态数据的所述特征量。
7.根据权利要求3所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述取得部取得将所述被评估者在与行进方向正交的水平方向上的所述变化量表示为所述摆动量的所述第二数据。
8.根据权利要求7所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述取得部进一步取得表示所述第二步行区间中的所述被评估者的步行时间的第五数据，
所述计算部根据包含所述取得部所取得的所述第二数据及所述第五数据的所述步态数据，计算基于该步态数据的所述特征量。
9.根据权利要求1～8中的任一项所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述取得部进一步取得所述被评估者的动态平衡能力及灵敏性中的至少一方的评估结果，来作为第六数据，
所述计算部根据包含所述取得部所取得的所述第一数据及所述第二数据中的至少一方、以及所述第六数据的所述步态数据，计算基于该步态数据的所述特征量。
10.根据权利要求9所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述计算部进一步根据所述第六数据，计算表示所述被评估者的运动机能的运动特征量，
所述评估部进一步基于所述计算部所计算出的所述运动特征量，评估所述被评估者的运动机能，
所述输出部进一步输出所述评估部所评估出的所述被评估者的运动机能的评估结果。
11.根据权利要求10所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述评估部进一步基于预先决定的认知功能及运动机能的评估基准，判定所述被评估者的认知功能的评估是否高于运动机能的评估，
在判定为所述被评估者的认知功能的评估高于运动机能的评估的情况下，所述输出部输出用于提高运动机能的信息即第一建议信息，
在判定为所述被评估者的认知功能的评估为运动机能的评估以下的情况下，所述输出部输出用于提高认知功能的信息即第二建议信息。
12.根据权利要求10或11所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述取得部进一步取得表示所述被评估者的属性的属性信息，
所述计算部基于所述取得部所取得的所述属性信息及所述第六数据，计算所述被评估者的所述运动特征量。
13.根据权利要求1～12中的任一项所述的认知功能评估装置，其特征在于，
进一步具备存储有表示人的所述特征量与该人的认知功能的关系的参照数据的存储部，
所述评估部通过将所述计算部所计算出的所述特征量与存储于所述存储部的所述参照数据进行对照，来评估所述被评估者的认知功能。
14.一种认知功能评估系统，具备：
根据权利要求1～13中的任一项所述的认知功能评估装置；以及
体动检测装置，其取得所述步态数据，并将所取得的步态数据发送到所述认知功能评估装置。
15.一种认知功能评估方法，其是由计算机执行的认知功能评估方法，包含以下步骤：
取得步骤，取得表示从被评估者开始步行起至规定步数为止的第一步行区间中的所述被评估者步行中的身体摆动量的第一数据、及表示所述第一步行区间以后的第二步行区间中的所述被评估者一面履行被赋予的课题一面步行的双重任务状态下的所述被评估者步行中的身体摆动量的第二数据中的至少一方，来作为步态数据；
计算步骤，根据所述取得步骤中所取得的所述步态数据，计算基于该步态数据的特征量；
评估步骤，基于所述计算步骤中所计算出的所述特征量，评估所述被评估者的认知功能；以及
输出步骤，输出所述评估步骤中所评估出的评估结果。
16.一种程序，用于使计算机执行根据权利要求15所述的认知功能评估方法。
CN201980012817.1A 2018-03-23 2019-03-05 认知功能评估装置、系统和方法、及程序记录介质 Active CN111698952B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018057304 2018-03-23
JP2018-057304 2018-03-23
PCT/JP2019/008632 WO2019181483A1 (ja) 2018-03-23 2019-03-05 認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法、及び、プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111698952A true CN111698952A (zh) 2020-09-22
CN111698952B CN111698952B (zh) 2023-11-28

Family

ID=67987169

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201980012817.1A Active CN111698952B (zh) 2018-03-23 2019-03-05 认知功能评估装置、系统和方法、及程序记录介质

Country Status (6)

Country Link
US (1) US11779259B2 (zh)
JP (1) JP6876986B2 (zh)
CN (1) CN111698952B (zh)
SG (1) SG11202008367PA (zh)
TW (1) TWI699188B (zh)
WO (1) WO2019181483A1 (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7408132B2 (ja) 2019-12-02 2024-01-05 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター 認知症判定プログラム及び認知症判定装置
JP6815055B1 (ja) * 2020-07-05 2021-01-20 株式会社Ａｒｂｌｅｔ サーバ、ユーザ支援システム、ユーザ支援方法及びプログラム
WO2022244222A1 (ja) * 2021-05-21 2022-11-24 日本電気株式会社 推定装置、推定システム、推定方法、および記録媒体
CN115497619A (zh) * 2022-08-23 2022-12-20 大连乾函科技有限公司 基于多时间节点步态损失的认知功能评估模型、方法及装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003079599A (ja) * 2001-09-07 2003-03-18 Matsushita Electric Works Ltd バランス能力評価装置
JP2005287708A (ja) * 2004-03-31 2005-10-20 Matsushita Electric Ind Co Ltd 運動評価装置
US20080281550A1 (en) * 2007-05-11 2008-11-13 Wicab, Inc. Systems and methods for characterizing balance function
US20120101411A1 (en) * 2009-06-24 2012-04-26 The Medical Research, Infrastructure and Health Services Fund of the Tel Aviv Medical Center Automated near-fall detector
JP2013059489A (ja) * 2011-09-13 2013-04-04 Toshiba Corp 歩行評価装置
JP2013255786A (ja) * 2012-05-18 2013-12-26 Kao Corp 老年障害リスクの評価方法
JP2018038753A (ja) * 2016-09-09 2018-03-15 花王株式会社 歩行分析方法及び歩行分析装置

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4971808B2 (ja) 2007-01-17 2012-07-11 パナソニック株式会社 歩行動作分析装置
JP2010178841A (ja) 2009-02-04 2010-08-19 Yunimekku:Kk 三次元加速度計を備えた健康状態診断システム
JP5376595B2 (ja) 2009-12-03 2013-12-25 国立大学法人 筑波大学 認知機能評価システム
JP5607952B2 (ja) 2010-02-26 2014-10-15 国立大学法人東京工業大学 歩行障害自動分析システム
JP6168488B2 (ja) 2012-08-24 2017-07-26 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 体動検出装置及びこれを備える電気刺激装置
US20150038803A1 (en) * 2013-08-02 2015-02-05 Motion Intelligence LLC System and Method for Evaluating Concussion Injuries
JP6183906B2 (ja) 2013-08-28 2017-08-23 日本電信電話株式会社 歩容推定装置とそのプログラム、転倒危険度算出装置とそのプログラム
CA2938629A1 (en) * 2014-02-04 2015-08-13 The Medical Research, Infrastructure and Health Services Fund of the Tel Aviv Medical Center Methods and systems for providing diagnosis or prognosis of parkinson's disease using body-fixed sensors
JP6289313B2 (ja) 2014-08-29 2018-03-07 マクセル株式会社 脳機能障害評価システム、脳機能障害評価方法およびプログラム
US20180078184A1 (en) * 2015-03-16 2018-03-22 Osaka University Dual-task performing ability evaluation method and dual-task performing ability evaluation system
JP6951750B2 (ja) * 2015-10-14 2021-10-20 国立大学法人東京工業大学 自動診断装置
JP6771154B2 (ja) 2016-01-07 2020-10-21 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 転倒リスク判定装置、転倒リスク判定装置の作動方法、およびコンピュータプログラム
JP2018029706A (ja) * 2016-08-23 2018-03-01 株式会社デジタル・スタンダード 端末装置、評価システム、およびプログラム
JP6706809B2 (ja) * 2016-10-07 2020-06-10 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法、及び、プログラム

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003079599A (ja) * 2001-09-07 2003-03-18 Matsushita Electric Works Ltd バランス能力評価装置
JP2005287708A (ja) * 2004-03-31 2005-10-20 Matsushita Electric Ind Co Ltd 運動評価装置
US20080281550A1 (en) * 2007-05-11 2008-11-13 Wicab, Inc. Systems and methods for characterizing balance function
US20120101411A1 (en) * 2009-06-24 2012-04-26 The Medical Research, Infrastructure and Health Services Fund of the Tel Aviv Medical Center Automated near-fall detector
JP2013059489A (ja) * 2011-09-13 2013-04-04 Toshiba Corp 歩行評価装置
JP2013255786A (ja) * 2012-05-18 2013-12-26 Kao Corp 老年障害リスクの評価方法
JP2018038753A (ja) * 2016-09-09 2018-03-15 花王株式会社 歩行分析方法及び歩行分析装置

Also Published As

Publication number Publication date
WO2019181483A1 (ja) 2019-09-26
CN111698952B (zh) 2023-11-28
US20200405216A1 (en) 2020-12-31
TWI699188B (zh) 2020-07-21
US11779259B2 (en) 2023-10-10
TW201940122A (zh) 2019-10-16
JPWO2019181483A1 (ja) 2020-12-03
JP6876986B2 (ja) 2021-05-26
SG11202008367PA (en) 2020-10-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111698952B (zh) 认知功能评估装置、系统和方法、及程序记录介质
US11883183B2 (en) Cognitive function evaluation device, cognitive function evaluation method, and recording medium
EP2777483B1 (en) Motor function evaluation device and motor function evaluation method
US9659150B2 (en) Method for assessing cognitive function and predicting cognitive decline through quantitative assessment of the TUG test
JP6914896B2 (ja) 健康状態診断システム
JP3871247B2 (ja) 運動能力の評価が可能な重心検出装置
JP4418419B2 (ja) 皮膚状態評価装置及び皮膚状態評価プログラム並びに同プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
US20060096789A1 (en) Digital measurement apparatus
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
JP6433805B2 (ja) 運動機能診断装置及び方法、並びにプログラム
KR20190115978A (ko) 운동 능력 파라미터들에 기초한 노쇠 정도 측정기
JP2017202236A (ja) 歩行分析方法及び歩行分析装置
KR102617480B1 (ko) 기계학습 기반 낙상 위험도 추정 장치 및 방법
Núñez-Trull et al. Absolute agreement and consistency of the OptoGait system and Freemed platform for measuring walking gait
JP6796772B2 (ja) 運動テスト評価システム、運動テスト評価装置、運動テスト評価方法及びコンピュータプログラム
JP2018528044A (ja) 歩行を特徴付ける方法
Branquinho et al. Wearable gait Analysis LAB as a biomarker of Parkinson’s disease motor stages and Quality of life: a preliminary study
JP6738250B2 (ja) 歩行分析方法及び歩行分析装置
Fontecha et al. A proposal for elderly frailty detection by using accelerometer-enabled smartphones
JP7283422B2 (ja) 歩行診断システム
JP7331810B2 (ja) 歩行情報取得方法、歩行情報取得装置、及び歩行情報取得システム
EP3915473B1 (en) Information processing program, information processing method, and information processing system
JP6364350B2 (ja) 人の体重を測定する方法および装置
JP2018038752A (ja) 歩行分析方法及び歩行分析装置
Mattila et al. Laboratory-assessed gait cycle entropy for classifying walking limitations among community-dwelling older adults

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant