JP2009178538A - 絵画療法の模様選択及び配列、色塗り分析方法、絵画療法の模様分析による心理症状の診断方法、及びこれを行うためのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
絵画療法の模様選択及び配列、色塗り分析方法、絵画療法の模様分析による心理症状の診断方法、及びこれを行うためのプログラムを記録した記録媒体 Download PDFInfo
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Abstract
【解決手段】本発明による心理症状の診断方法は、様々な模様を提供して診断対象者がいくつかを選択して配列し、これにより心理症状を診断するステップと、診断対象者に質問を提供するステップと、前記質問に対する応答から前記診断対象者の個人的な性向を獲得するステップと、前記診断対象者の模様色塗り作業による分析対象図が入力されるステップと、前記分析対象図の色要因及び集中度要因を分析するステップと、前記模様の選択及び配列、前記色要因及び前記集中度要因の少なくとも一つと、前記個人的な性向とに基づいて知識データベースから知識を探索して前記診断対象者の心理症状を診断するステップと、を含むことを特徴とする。
【選択図】図1
Description
THEN(m)結果1、結果2、…、結果m[知識の確信程度;表現様式]。
前記知識の内容はIF THEN規則により次のように表現される。
IF(2)主題色=赤色or副題色=赤色、
THEN(4)元気に生きていること、内面の知恵を体得するエネルギ存在、傷と破壊性を有する怒り、苦しみ[3;1]。
[知識2]
IF(1)input#6(3)=主題色、
THEN(1)現在の気持ち=良い状態[2;2]。
IF(0)、
THEN「Johannes Ittenは彼の代表的な美術教育学著書である「色彩の芸術」で「色は私たちの意識とは無関係に、肯定的あるいは否定的に私たちに影響を与えるエネルギである」と記載しました。この専門家システムは△△△様が作成したマンダラの色を通して性格と心理を分析把握して、その結果を提供します。」
[知識4]
IF(0)、
THEN「このシステムでは、△△△様が描いたマンダラに表れている色に意味を付与し解析もしました。しかし、この意味と解析は非常に一般的なものです。全ての色は肯定的な意味と否定的な意味とを共に持っており、個人が育ってきた環境、経験、文化により異なってきます。したがって、このシステムが提供する色に対する意味と解析は、実際と大きく差が生じ得るので、ご了承ください。」
知識3及び4は、本発明による心理症状の診断装置が診断結果を提供する際に、初めの部分に示す一般的な知識であって、本発明はこれに限定されないことは明らかである。
[知識5]
IF(1)使われた色の数≦2、
THEN(2)深刻な性的虐待経験and/or意気消沈
[知識6]
IF(1)使われた色の数≦3and使われた色=黒色、白色、赤色、
THEN(1)地震、台風、飛行機の墜落などの天災地変
[知識7]
IF主題色=赤色and赤色の比率≧0.5、
THEN「暴力的、攻撃的な性格を抑える必要があり、または熱情的な性格の持ち主であって、腹が立っている状況であると見られます。」
[知識8]
IF 主題色=黄色and黄色の比率≧0.3、
THEN 受容力が大きい性格
[知識9]
IF 主題色=茶色and茶色の比率≧0.3、
THEN 恥ずかしがり屋
[知識10]
IF(6)主題色=赤色、or主題色=橙色、or主題色=黄色、or副題色=赤色and副題色の比率≧0.2、or副題色=橙色and副題色の比率≧0.2、or副題色=黄色and副題色の比率≧0.2
THEN 「外向的な性格で、自分自身の感情表現が活発で、自由な性格の持ち主です。愛情をもらって育ってられ、誰かを頼ろうとする気があるようです。他人との人間関係が円滑で、よく交わります。自己中心的でありながらも協同性もあり、新しい環境によく適応します。」
[知識11]
IF(1)赤色の比率≧0.5、
THEN 「心理的、精神的に異常状態にあるかと疑ってみる必要があります。」
[知識12]
IF(1)赤色の比率≦0.03、
THEN「あんまり受動的ではないか、何かをしようとする意志力が欠けているのではないか、または自分の主張にとても消極的ではないかと疑って見る必要があります。」
[知識13]
IF 補色=青色−橙色、
THEN 関係性を持とうとする欲望と成就指向的な努力との間の摩擦
[知識14]
IF 寒色の比率≧0.7、
THEN 「△△△様は当面問題を合理的に解決する非常に物静かな性格の持ち主と見られます。」
模様色塗り関連の知識:
[知識15]
IF 主題色=赤色、
THEN 肯定的側面:愛、感覚、熱情、自己信頼、力、権威、持久力、自立心、生の喜び、生の欲求、獲得、生命力、強い意志、勇気、即興性、正直、感謝、容赦、人間的、外向的or否定的側面:本能、怒り、憎しみ、自己憐憫、自己満足、急な性格、無礼、支配的、傲慢、激烈、残忍
[知識16]
IF 主題色=橙色、
THEN 自意識と自己懐疑との両面性and/or油断・不注意な性格であるが、エネルギが溢れる目的指向性と公明心
[知識17]
IF 主題色=橙色、
THEN 肯定的側面:エネルギ、楽天主義、生の欲求、生命力、活動性、勇気、強さ、開放性、若さの活力、元気、自己信頼、親切、純粋、真心、喜び、熱情、自己確信、独立的、建設的、社交的、繊細さ、新鮮さ、食べ物好き、溢れるエネルギ、スポーティーなor否定的側面:権力欲、自己誇示、軽軽しさ、他人に問題を解決してもらう、病的拒食症(あるいは暴食症)、アルコール過飲、傲慢
個人的な性向関連の知識:
[知識18]
IF input#3≠input#5、
THEN 「質問シートの応答に矛盾があります。よく考えてからご作成下さい。」
[知識19]
IF 主題色=input#6(3)、
THEN 「△△△様は現在ご気分が良さそうです。」
[知識20]
IF input#4(1)=input#4(2)and input#4(1)≠input#4(3)、
THEN 「△△△様はお母さんよりお父さんと親しくしているようですね。」
模様色塗り変化に対する知識:
[知識21]
IF(5)(以前の色数)×1.3≦現在の色数、or(以前のクラスタ数)×1.3≦現在のクラスタ数、or(以前の完成度)×1.3≦現在の完成度、or(以前の正確度)×1.3≦現在の正確度、or(以前の集中度)×1.3≦現在の集中度、
THEN 「以前のマンダラ作成時に比べて、より誠意を持ってご作成しまして、その時よりご気分が良さそうです。」
[知識22]
IF(1)以前の主題色=赤色and現在の主題色=青色、
THEN 「以前より、さらに落ち着いて冷静になったようです。」
[知識23]
IF(1)以前の暖色の比率×1.3≦現在の暖色の比率
THEN 「以前より感情表現が豊かで自由になったようです。」
知識21、23で、1.3は変化を感知するための変数であり、任意の数値で変化されることが可能である。
A15={赤色、橙色、黄色、薄緑色、緑色、青緑色、青色、藍色、紫色、赤紫色、桃色、茶色、白色、灰色、黒色}
で表示する。下記の表1にはA15に含まれる各代表色Iに対する(hi、vi、ci)値が示されている。
ステップ1.使われた色数が多いほど色の多様性は高まる。
統計的方法中、回帰分析モデルを適用する。このモデルにおける従属変数は、評価者の色の多様性評価である。このモデルにおける独立変数は色数、クラスタ数、輪郭線の傾き、使われた色である。使われた色を表示する独立変数は可能な色数より一つ少ない指標変数(Indicator Variables)で表す。
Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+β3Xi3+β4Xi4+εi、i=1、2、...、n (3)
ここで、εiは互いに独立して、平均0、分散σ2の正規分布であると仮定する。
Yi’={(Yi−S(Y)}/S(Y)、
Xij’={(Xij−S(Xj)}/S(Xj)、i=1、2、...、n、j=1、2、3、4
を使う標準回帰分析の結果も提供する。ここで、S(Y)とS(Xj)はそれぞれYとXjの標本標準偏差を示す。
Yi=β1Xi1+β2Xi2+…+βkXik+εi、i=1、2、...、n (4)
ここで、εiは互いに独立して、平均0、分散σ2の正規分布であると仮定する。
Yi’={(Yi−S(Y)}/S(Y)、
Xij’={Xij−S(Xj)}/S(Xj)、i=1、2、...、n、j=1、2、...、k (5)
ここで、S(Y)とS(Xj)はそれぞれYとXjの標本標準偏差を示す。
Y=4.411+14.598Xa−16.507Xb−5.145Xc+0.718Xd+0.095Xe (6)
クラスタ数と正確度が高くなるほど痴呆予測値が高まる。すなわち、痴呆症状が弱くなる。茶色や緑色が主題色であると痴呆症状が重くなる。薄緑色が主題色であると痴呆症状が弱くなる。痴呆症状の予測値にどれくらい大きな影響を与えるのかも分かるようになる。例えば、正確度が1%ずつ高くなると、痴呆症状は弱くなり、予測値は平均0.14ずつ高くなる。予測値の標準偏差δは6.268と推定された。
Y’=0.320Xa’−0.283Xb’−0.132Xc’+0.437Xd’+0.300Xe’ (7)
例えば、正確度が1(標本標準偏差の31.5%)だけ増加すると痴呆予測値は平均0.300高くなる。すなわち、痴呆症状はそれだけ弱くなると予測される。この標準化係数から、痴呆予測値に影響を与える大きさはクラスタ数、薄緑色、正確度、茶色、緑色の順になる。
Y=0.748+0.643Xo−0.063Xp−0.005Xq (8)
例えば、他の要因の値が一定であれば、色数が一つずつ増加しながら、重症である確率は平均的に0.063ずつ減ることになる。主題色が茶色である場合には、そうではない場合に比べて重症である確率が平均0.643高まり、これを図20に示した。予測値の標準偏差δは0.378と推定された。
Y’=0.235Xo’−0.341Xp’−0.314Xq’ (9)
例えば、正確度が1(標本標準偏差の31.5%)だけ増加すると、重症である確率は平均0.314低くなると予測される。すなわち、痴呆症状はそれだけ弱くなると予測される。これら係数から痴呆予測値に影響を与える大きさは色数、正確度、茶色の順になる。
問答2.(1)1次色中、好きな色:赤色、(2)2次色中、好きな色:橙色、(3)無彩色中、好きな色:白色
問答3.今の私の心に当たる顔:幸せ
問答4.(1)私の色:赤色、(2)父の色:青色、(3)母の色:緑色
問答5.今の気持ち:とても幸せ
問答6.(1)悲しい時の色:灰色、(2)怒った時の色:黒色、(3)幸せな時の色:赤色
図22に示されている模様色塗りと、図23に示されている模様色塗りとを分析した結果は下記の表5の通りである。
11:模様色塗り分析部
12:個人性向獲得部
13:心理症状診断部
14:知識データベース
15:履歴データベース
110:入力部
120:雑音除去部
130:色要因分析部
131:色認識モジュール
133:代表色変換モジュール
135:1次色要因の抽出モジュール
137:2次色要因の判断モジュール
140:集中度要因分析部
141:完成度測定モジュール
143:正確度測定モジュール
145:集中度要因の判断モジュール
Claims (49)
- 模様色塗り作業による分析対象図が入力されるステップと、
前記分析対象図の完成度を測定するステップと、
前記分析対象図の正確度を測定するステップと、
前記完成度と前記正確度とに基づいて前記模様色塗り作業の集中度要因を判断するステップと、を含む模様色塗り分析方法。 - 前記集中度要因の判断ステップは、前記完成度と前記正確度とを説明変数とし、前記集中度を従属変数とする多重線型回帰分析方法を用いて前記集中度要因を判断することを特徴とする請求項1に記載の模様色塗り分析方法。
- 前記完成度測定ステップは、前記分析対象図の基本模様全体のピクセル数に対して前記基本模様内の塗られたピクセル数の比率を前記完成度として測定することを特徴とする請求項1に記載の模様色塗り分析方法。
- 前記正確度測定ステップは、前記分析対象図の基本模様のクラスタと前記分析対象図の色クラスタとの一致程度を前記正確度として測定することを特徴とする請求項1に記載の模様色塗り分析方法。
- 前記正確度測定ステップは、
任意の基本模様クラスタで代表色別にピクセル数を計算するステップと、
前記ピクセル数が最も多い代表色を前記基本模様クラスタで正確に塗られた色と決めるステップと、
全ての基本模様クラスタに対して前記ピクセル数の計算ステップ及び前記色決定ステップを繰り返すステップと、
前記全ての基本模様クラスタで正確に塗られた色のピクセル数を合算するステップと、
前記合算されたピクセル数を前記分析対象図の総ピクセル数で分けた値を前記正確度と決めるステップと、を含むことを特徴とする請求項4に記載の模様色塗り分析方法。 - 前記正確に塗られた色と決めるステップは、
前記ピクセル数の最も多い代表色が白色である場合、前記基本模様クラスタが塗られなかったと看做し、前記基本模様クラスタには正確に塗られたピクセル数がないと判断することを特徴とする請求項5に記載の模様色塗り分析方法。 - 前記分析対象図は、複数の候補模様のうち一つ以上が選択、配置され彩色されたことを特徴とする請求項1から6のいずれか一項に記載の模様色塗り分析方法。
- 請求項1から6のいずれか一項に記載の模様色塗り分析方法をコンピュータで実行するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 模様色塗り作業による分析対象図が入力されるステップと、
前記分析対象図の色要因を判断するステップと、
前記分析対象図の集中度要因を判断するステップと、を含み、
前記色要因と前記集中度要因との判断は任意の順でまたは同時に行われることを特徴とする模様色塗り分析方法。 - 前記色要因の判断ステップは、
前記分析対象図に使われた色を認識するステップと、
前記色を予め設定された複数の代表色のいずれか一つに変換するステップと、
変換された前記代表色から前記分析対象図の1次色要因を抽出するステップと、
前記1次色要因から前記分析対象図の2次色要因を判断するステップと、を含むことを特徴とする請求項9に記載の模様色塗り分析方法。 - 前記集中度要因の判断ステップは、
前記分析対象図の完成度を測定するステップと、
前記分析対象図の正確度を測定するステップと、
前記完成度と前記正確度とに基づいて前記模様色塗り作業の集中度要因を判断するステップと、を含む請求項9に記載の模様色塗り分析方法。 - 前記分析対象図は、複数の候補模様のうち一つ以上が選択、配置され彩色されたことを特徴とする請求項9から11のいずれか一項に記載の模様色塗り分析方法。
- 請求項9から11のいずれか一項に記載の模様色塗り分析方法をコンピュータで実行するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 診断対象者の模様色塗り作業による分析対象図が入力されるステップと、
前記分析対象図の色要因及び集中度要因を分析するステップと、
前記色要因及び前記集中度要因の少なくとも一つを用いて前記診断対象者の心理症状を判断するステップと、を含む心理症状の診断方法。 - 前記心理症状を判断するステップは、
前記色要因と前記集中度要因とを説明変数とし、前記心理症状を従属変数とする多重線型回帰分析方法を用いて前記心理症状を判断することを特徴とする請求項14に記載の心理症状の診断方法。 - 前記分析対象図の色要因及び集中度要因を分析するステップは、
前記色要因を判断するステップと、前記集中度要因を分析するステップと、を含み、前記色要因と前記集中度要因との判断は任意の順でまたは同時に行われることを特徴とする請求項14に記載の心理症状の診断方法。 - 前記色要因を判断するステップは、
前記分析対象図に使われた色を認識するステップと、
前記色を予め設定された複数の代表色のいずれか一つに変換するステップと、
変換された前記代表色から前記分析対象図の1次色要因を抽出するステップと、
前記1次色要因から前記分析対象図の2次色要因を判断するステップと、を含む請求項14に記載の心理症状の診断方法。 - 前記代表色変換ステップは、
前記色を予め設定された色数の色分類による第1代表色のいずれか一つに変換するステップと、
予め設定された他の色数の色分類による第2代表色の一つに再変換するステップと、を含み、
前記第1代表色の数が前記第2代表色の数より多いことを特徴とする請求項17に記載の心理症状の診断方法。 - 前記1次色要因の抽出ステップは、使われた色数、色の種類、色別面積、クラスタ数、輪郭線、及びこれらの結合のいずれか一つを抽出することを特徴とする請求項17に記載の心理症状の診断方法。
- 前記2次色要因の判断ステップは、主題色と副題色との2次色要因、1次色と2次色との2次色要因、暖色と寒色の2次色要因、補色の2次色要因、色の多様性の2次色要因の中の少なくとも一つ以上の2次色要因を定量的データで算出することを特徴とする請求項17に記載の心理症状の診断方法。
- 前記集中度要因を分析するステップは、
前記分析対象図の完成度を測定するステップと、
前記分析対象図の正確度を測定するステップと、
前記完成度と前記正確度とに基づいて前記模様色塗り作業の集中度要因を判断するステップと、を含む請求項16に記載の心理症状の診断方法。 - 前記集中度判断ステップは、前記完成度と前記正確度とを説明変数とし、前記集中度を従属変数とする多重線型回帰分析方法を用いて前記集中度要因を判断することを特徴とする請求項21に記載の心理症状の診断方法。
- 前記完成度測定ステップは、前記分析対象図の基本模様全体のピクセル数に対して前記基本模様内に塗られたピクセル数の比率を前記完成度として測定することを特徴とする請求項21に記載の心理症状の診断方法。
- 前記正確度測定ステップは、前記分析対象図の基本模様のクラスタと前記分析対象図の色クラスタとの一致程度を前記正確度として測定することを特徴とする請求項21に記載の心理症状の診断方法。
- 前記正確度測定ステップは、
任意の基本模様クラスタで前記代表色別にピクセル数を計算するステップと、
前記ピクセル数が最も多い代表色を前記基本模様クラスタで正確に塗られた色と決めるステップと、
全ての基本模様クラスタに対して前記ピクセル数の計算ステップ及び前記色決定ステップを繰り返すステップと、
前記全ての基本模様クラスタで正確に塗られた色のピクセル数を合算するステップと、
前記合算されたピクセル数を前記分析対象図の総ピクセル数で分けた値を前記正確度として決めるステップと、を含むことを特徴とする請求項23に記載の心理症状の診断方法。 - 前記正確に塗られた色と決めるステップは、
前記ピクセル数の最も多い代表色が白色である場合、前記基本模様クラスタが塗られなかったと看做し、前記基本模様クラスタには正確に塗られたピクセル数がないと判断することを特徴とする請求項25に記載の心理症状の診断方法。 - 前記分析対象図は、複数の候補模様のうち一つ以上が選択、配置され彩色されたことを特徴とする請求項14から26のいずれか一項に記載の心理症状の診断方法。
- 請求項14から26のいずれか一項に記載の心理症状の診断方法をコンピュータで実行するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 診断対象者に質問を提供するステップと、
前記質問に対する応答から前記診断対象者の個人的な性向を獲得するステップと、
前記診断対象者の模様色塗り作業による分析対象図が入力されるステップと、
前記分析対象図の色要因及び集中度要因を分析するステップと、
前記色要因及び前記集中度要因の少なくとも一つと、前記個人的な性向とに基づいて知識データベースから知識を探索して前記診断対象者の心理症状を診断するステップと、を含む心理症状の診断方法。 - 前記質問を提供するステップ及び前記個人的な性向を獲得するステップと、前記分析対象図が入力されて前記色要因及び前記集中度要因を分析するステップとは同時にまたは任意の順で行われることを特徴とする請求項29に記載の心理症状の診断方法。
- 前記個人的な性向を獲得するステップは、前記質問に対する応答に基づいて前記知識データベースから知識を探索して前記個人的な性向を獲得することを特徴とする請求項29に記載の心理症状の診断方法。
- 前記分析対象図が入力されるステップは、二つ以上の分析対象図が順次入力され、
前記心理症状を診断するステップは、二つ以上の前記分析対象図の分析結果の差に基づいて前記知識データベースから知識を探索して前記診断対象者の心理変化を予測することを特徴とする請求項29に記載の心理症状の診断方法。 - 前記分析対象図の色要因及び集中度要因を分析するステップは、
前記色要因を判断するステップと、前記集中度要因を分析するステップと、を含み、前記色要因と前記集中度要因との判断は任意の順でまたは同時に行われることを特徴とする請求項29に記載の心理症状の診断方法。 - 前記色要因を判断するステップは、
前記分析対象図に使われた色を認識するステップと、
前記色を予め設定された複数の代表色のいずれか一つに変換するステップと、
変換された前記代表色から前記分析対象図の1次色要因を抽出するステップと、
前記1次色要因から前記分析対象図の2次色要因を判断するステップと、を含む請求項33に記載の心理症状の診断方法。 - 前記色を認識するステップは、
前記分析対象図をピクセル単位で区分するステップと、
前記ピクセルに塗られた色を認識するステップと、を含むことを特徴とする請求項34に記載の心理症状の診断方法。 - 前記代表色変換ステップは、前記色を予め設定された色数の色分類による代表色のいずれか一つに変換することを特徴とする請求項34に記載の心理症状の診断方法。
- 前記代表色変換ステップは、
前記色を予め設定された色数の色分類による第1代表色のいずれか一つに変換するステップと、
予め設定された他の色数の色分類による第2代表色の一つに再変換するステップと、を含み、
前記第1代表色の数が前記第2代表色の数より多いことを特徴とする請求項34に記載の心理症状の診断方法。 - 前記1次色要因の抽出ステップは、使われた色数、色の種類、色別面積、クラスタ数、輪郭線、及びこれらの結合のいずれか一つを抽出することを特徴とする請求項34に記載の心理症状の診断方法。
- 前記2次色要因の判断ステップは、主題色と副題色との2次色要因、1次色と2次色との2次色要因、暖色と寒色との2次色要因、補色の2次色要因、色の多様性の2次色要因の中の少なくとも一つ以上の2次色要因を定量的データで算出することを特徴とする請求項34に記載の心理症状の診断方法。
- 前記集中度要因を分析するステップは、
前記分析対象図の完成度を測定するステップと、
前記分析対象図の正確度を測定するステップと、
前記完成度と前記正確度とに基づいて前記模様色塗り作業の集中度要因を判断するステップと、を含む請求項33に記載の心理症状の診断方法。 - 前記集中度判断ステップは、前記完成度と前記正確度とを説明変数とし、前記集中度を従属変数とする多重線型回帰分析方法を用いて前記集中度要因を判断することを特徴とする請求項30に記載の心理症状の診断方法。
- 前記完成度測定ステップは、前記分析対象図の基本模様全体のピクセル数に対して前記基本模様内に塗られたピクセル数の比率を前記完成度として測定することを特徴とする請求項30に記載の心理症状の診断方法。
- 前記正確度測定ステップは、前記分析対象図の基本模様のクラスタと前記分析対象図の色クラスタとの一致程度を前記正確度として測定することを特徴とする請求項30に記載の心理症状の診断方法。
- 前記正確度測定ステップは、
任意の基本模様クラスタで前記代表色別にピクセル数を計算するステップと、
前記ピクセル数が最も多い代表色を前記基本模様クラスタで正確に塗られた色と決めるステップと、
全ての基本模様クラスタに対して前記ピクセル数の計算ステップ及び前記色決定ステップを繰り返すステップと、
前記全ての基本模様クラスタで正確に塗られた色のピクセル数を合算するステップと、
前記合算されたピクセル数を前記分析対象図の総ピクセル数で分けた値を前記正確度と決めるステップと、を含むことを特徴とする請求項43に記載の心理症状の診断方法。 - 前記正確に塗られた色と決めるステップは、
前記ピクセル数の最も多い代表色が白色である場合、前記基本模様クラスタは塗られなかったと看做し、前記基本模様クラスタには正確に塗られたピクセル数がないと判断することを特徴とする請求項44に記載の心理症状の診断方法。 - 前記分析対象図は、複数の候補模様のうち一つ以上が選択、配置され彩色されたことを特徴とする請求項29から45のいずれか一項に記載の心理症状の診断方法。
- 請求項29から45のいずれか一項に記載の心理症状の診断方法をコンピュータで実行するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 診断対象者の模様色塗り作業による分析対象図が入力され、前記分析対象図の色要因及び集中度要因を分析する模様色塗り分析部と、
前記診断対象者に質問を提供して前記質問に対する応答から前記診断対象者の個人的な性向を獲得する個人性向獲得部と、
前記個人的な性向、前記色要因、及び前記集中度要因に心理症状を連係させる知識を格納している知識データベースと、
前記色要因及び前記集中度要因の少なくとも一つと、前記個人的な性向とに基づいて前記知識データベースから知識を探索して前記診断対象者の心理症状を診断する心理症状診断部と、を含む心理症状の診断装置。 - 前記模様色塗り分析部により分析された結果を格納する履歴データベースをさらに含み、
前記心理症状診断部は、現在分析対象図の分析結果と前記履歴データベースに格納された過去分析対象図の分析結果との差に基づいて前記知識データベースから知識を探索して前記診断対象者の心理変化を予測することを特徴とする請求項48に記載の心理症状の診断装置。
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