JP2015043964A - 診断支援装置および診断支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】診断の精度を向上させる。
【解決手段】表示部と、被験者を撮像する撮像部と、撮像部により撮像された撮像画像から、被験者の視線方向を検出する視線検出部と、視線方向に基づいて、表示部の表示領域における被験者の視点を検出する視点検出部と、複数の診断画像のうちいずれかを表示部に表示させ、診断画像を表示させたときに検出された視点の位置に応じて次に表示する診断画像を複数の診断画像から選択し、選択した診断画像をさらに表示部に表示させる出力制御部と、診断画像が表示されたときに視点検出部により検出された視点に基づいて被験者の評価値を算出する評価部と、を備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、診断支援装置および診断支援方法に関する。

最近、発達障がい者が増加傾向にあると言われている。発達障がいは、早期に発見し療育を開始することで症状を軽減し、社会に適応できる効果が高くなることがわかっている。我が国でも、１歳半検診時の問診などにより早期発見を目指している。しかし、精神科医不足や、問診に時間が掛かるなどの問題があり、その効果は十分とはいえない。そこで、客観的で効率的な発達障がいの診断支援装置が求められている。

発達障がい早期発見のためには、例えば１歳半検診時に診断できることが理想的である。発達障がい児の特徴として、対面する相手の目を見ない（視線をそらす）ことが挙げられる。また、発達障がい児は、人物映像より幾何学模様の映像を好むことが知られている。

また、カメラで人の顔を撮影して、角膜反射と瞳孔の位置を算出することにより注視点を検出する方法などを応用して、発達障がいを診断支援する方法が提案されている。

特開２００５−１８５４３１号公報 特開２００８−１２５６１９号公報 特開２００５−１９８７４３号公報 特開２０１１−２０６５４２号公報

しかしながら、１歳半程度の被験者の集中力には限度があるため、できるだけ短時間で診断を行うことが必要である。しかしながら、従来の注視点を検出する方法では、短時間での診断を支援できない場合があり、さらに短時間での診断を支援する方法が求められていた。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、短時間での診断できる診断支援装置および診断支援方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、表示部と、被験者を撮像する撮像部と、前記撮像部により撮像された撮像画像から、前記被験者の視線方向を検出する視線検出部と、前記視線方向に基づいて、前記表示部の表示領域における前記被験者の視点を検出する視点検出部と、複数の診断画像のうちいずれかを前記表示部に表示させ、前記診断画像を表示させたときに検出された前記視点の位置に応じて次に表示する前記診断画像を複数の前記診断画像から選択し、選択した前記診断画像をさらに前記表示部に表示させる出力制御部と、前記診断画像が表示されたときに前記視点検出部により検出された前記視点に基づいて前記被験者の評価値を算出する評価部と、を備えることを特徴とする。

本発明にかかる診断支援装置および診断支援方法は、短時間で診断できるという効果を奏する。

図１は、第１の実施形態で用いる表示部、ステレオカメラ、および光源の配置の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態の診断支援装置の機能の概要を示す図である。 図３は、図２に示す各部の詳細な機能の一例を示すブロック図である。 図４は、２台のカメラを使用した場合の目および距離の検出の一例を示す図である。 図５は、診断画像の一例を示す図である。 図６は、診断画像のタイムチャートの一例を示す図である。 図７は、第１の実施形態の診断支援処理の一例を示すフローチャートである。 図８は、診断画像のタイムチャートの一例を示す図である。 図９は、診断画像のタイムチャートの別の例を示す図である。 図１０は、第２の実施形態の表示部、ステレオカメラ、赤外線光源および被験者の配置の一例を示す図である。 図１１は、第２の実施形態の表示部、ステレオカメラ、赤外線光源および被験者の配置の一例を示す図である。 図１２は、診断支援装置の機能の概要を示す図である。 図１３は、図１２に示す各部の詳細な機能の一例を示すブロック図である。 図１４は、第２の実施形態の診断支援装置により実行される処理の概要を説明する図である。 図１５は、２つの光源を用いる方法と、１つの光源を用いる第２の実施形態との違いを示す説明図である。 図１６は、瞳孔中心位置と角膜曲率中心位置との距離を算出する算出処理を説明するための図である。 図１７は、第２の実施形態の算出処理の一例を示すフローチャートである。 図１８は、事前に求めた距離を使用して角膜曲率中心の位置を算出する方法を示した図である。 図１９は、第２の実施形態の視線検出処理の一例を示すフローチャートである。

以下に、本発明にかかる診断支援装置および診断支援方法の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

（第１の実施形態）
従来は、モニタに映した単一のコンテンツに対する被験者の視線を検出し、被験者が注視した座標などによって発達障がいを判断していた。しかし、低年齢の被験者の場合は、診断中に長時間モニタを注視させることが難しいという問題があった。

そこで、第１の実施形態の診断支援装置は、検出された視点の位置に応じて次に表示する診断画像（コンテンツ）を複数の診断画像から選択する。例えば、被験者に視聴させるコンテンツ（動画など）に複数のインデックスを設けて仮想的に複数の診断画像に分割する。そして、ある診断画像を表示しているときに検出された被験者の視線の動きから、不要な診断画像をスキップして次のインデックスに対応する診断画像を表示する。このように、より診断支援に適した部分を選択的に提示することで、診断時間を短縮させることが可能となる。この結果、被験者の集中力の低下を防止し、診断の精度を向上させることができる。

図１は、第１の実施形態で用いる表示部、ステレオカメラ、および光源の配置の一例を示す図である。図１に示すように、本実施形態では、表示画面１０１の下側に、１組のステレオカメラ１０２を配置する。ステレオカメラ１０２は、赤外線によるステレオ撮影が可能な撮像部であり、右カメラ２０２と左カメラ２０４とを備えている。

右カメラ２０２および左カメラ２０４の各レンズの直前には、円周方向に赤外ＬＥＤ（Light Emitting Diode）光源２０３および２０５がそれぞれ配置される。赤外ＬＥＤ光源２０３および２０５は、発光する波長が相互に異なる内周のＬＥＤと外周のＬＥＤとを含む。赤外ＬＥＤ光源２０３および２０５により被験者の瞳孔を検出する。瞳孔の検出方法としては、例えば特許文献２に記載された方法などを適用できる。

視線を検出する際には、空間を座標で表現して位置を特定する。本実施形態では、表示画面１０１の画面の中央位置を原点として、上下をＹ座標（上が＋）、横をＸ座標（向かって右が＋）、奥行きをＺ座標（手前が＋）としている。

図２は、診断支援装置１００の機能の概要を示す図である。図２では、図１に示した構成の一部と、この構成の駆動などに用いられる構成を示している。図２に示すように、診断支援装置１００は、右カメラ２０２と、左カメラ２０４と、赤外ＬＥＤ光源２０３および２０５と、スピーカ１０５と、駆動・ＩＦ（interface）部２０８と、制御部３００と、記憶部１５０と、表示部２１０と、を含む。図２において、表示画面１０１は、右カメラ２０２および左カメラ２０４との位置関係を分かりやすく示しているが、表示画面１０１は表示部２１０において表示される画面である。なお、駆動部とＩＦ部は一体でもよいし、別体でもよい。

スピーカ１０５は、キャリブレーション時などに、被験者に注意を促すための音声などを出力する音声出力部として機能する。

駆動・ＩＦ部２０８は、ステレオカメラ１０２に含まれる各部を駆動する。また、駆動・ＩＦ部２０８は、ステレオカメラ１０２に含まれる各部と、制御部３００とのインタフェースとなる。

記憶部１５０は、制御プログラム、測定結果、診断支援結果など各種情報を記憶する。記憶部１５０は、例えば、表示部２１０に表示する画像等を記憶する。表示部２１０は、診断のための対象画像等、各種情報を表示する。

図３は、図２に示す各部の詳細な機能の一例を示すブロック図である。図３に示すように、制御部３００には、表示部２１０と、駆動・ＩＦ部２０８が接続される。駆動・ＩＦ部２０８は、カメラＩＦ３１４、３１５と、ＬＥＤ駆動制御部３１６と、スピーカ駆動部３２２と、を備える。

駆動・ＩＦ部２０８には、カメラＩＦ３１４、３１５を介して、それぞれ、右カメラ２０２、左カメラ２０４が接続される。駆動・ＩＦ部２０８がこれらのカメラを駆動することにより、被験者を撮像する。

赤外ＬＥＤ光源２０３は、波長１−ＬＥＤ３０３と、波長２−ＬＥＤ３０４と、を備えている。赤外ＬＥＤ光源２０５は、波長１−ＬＥＤ３０５と、波長２−ＬＥＤ３０６と、を備えている。

波長１−ＬＥＤ３０３、３０５は、波長１の赤外線を照射する。波長２−ＬＥＤ３０４、３０６は、波長２の赤外線を照射する。

波長１および波長２は、それぞれ例えば９００ｎｍ未満の波長および９００ｎｍ以上の波長とする。９００ｎｍ未満の波長の赤外線を照射して瞳孔で反射された反射光を撮像すると、９００ｎｍ以上の波長の赤外線を照射して瞳孔で反射された反射光を撮像した場合に比べて、明るい瞳孔像が得られるためである。なお、照射する赤外線の波長については、上記に限らず、波長１の赤外線を照射して瞳孔で反射された反射光を撮像した結果と、波長２の赤外線を照射して瞳孔で反射された反射光を撮像した結果とで、差が出せるものであればよい。

スピーカ駆動部３２２は、スピーカ１０５を駆動する。なお、診断支援装置１００が、印刷部としてのプリンタと接続するためのインタフェース（プリンタＩＦ）を備えてもよい。また、プリンタを診断支援装置１００の内部に備えるように構成してもよい。

制御部３００は、診断支援装置１００全体を制御する。制御部３００は、視線検出部３５１と、視点検出部３５２と、出力制御部３５３と、評価部３５４と、を備えている。

視線検出部３５１は、撮像部（ステレオカメラ１０２）により撮像された撮像画像から、被験者の視線（視線方向）を検出する。視線を検出する処理には、被験者の目の位置を検出する処理が含まれる。視点検出部３５２は、検出された視線方向を用いて被験者の視点を検出する。視点検出部３５２は、例えば、表示画面１０１に表示された対象画像のうち、被験者が注視する点である視点（注視点）を検出する。視線検出部３５１による視線検出方法、および、視点検出部３５２による視点検出方法としては、従来から用いられているあらゆる方法を適用できる。以下では、特許文献３と同様に、ステレオカメラを用いて被験者の視線方向および注視点を検出する場合を例に説明する。

この場合、まず視線検出部３５１は、ステレオカメラ１０２で撮影された画像から、被験者の視線方向を検出する。視線検出部３５１は、例えば、特許文献１および２に記載された方法などを用いて、被験者の視線方向を検出する。具体的には、視線検出部３５１は、波長１の赤外線を照射して撮影した画像と、波長２の赤外線を照射して撮影した画像との差分を求め、瞳孔像が明確化された画像を生成する。視線検出部３５１は、左右のカメラ（右カメラ２０２、左カメラ２０４）で撮影された画像それぞれから上記のように生成された２つの画像を用いて、ステレオ視の手法により被験者の瞳孔の位置（目の位置）を算出する。また、視線検出部３５１は、左右のカメラで撮影された画像を用いて被験者の角膜反射の位置を算出する。そして、視線検出部３５１は、被験者の瞳孔の位置と角膜反射位置とから、被験者の視線方向を表す視線ベクトルを算出する。

なお、被験者の目の位置および視線の検出方法はこれに限られるものではない。例えば、赤外線ではなく、可視光を用いて撮影した画像を解析することにより、被験者の目の位置および視線を検出してもよい。

視点検出部３５２は、例えば図１のような座標系で表される視線ベクトルとＸＹ平面との交点を、被験者の注視点として検出する。両目の視線方向が得られた場合は、被験者の左右の視線の交点を求めることによって注視点を計測してもよい。

図４は、２台のカメラ（右カメラ２０２、左カメラ２０４）を使用した場合の目および距離の検出の一例を示す図である。２台のカメラは、事前にステレオ較正法によるカメラキャリブレーション理論を適用し、カメラパラメータを求めておく。ステレオ較正法は、Ｔｓａｉのカメラキャリブレーション理論を用いた方法など従来から用いられているあらゆる方法を適用できる。右カメラ２０２で撮影された画像から検出した目の位置と、左カメラ２０４で撮影された画像から検出した目の位置と、カメラパラメータとを用いて、世界座標系における目の３次元座標が得られる。これにより、目とステレオカメラ１０２間の距離、および、瞳孔座標を推定することができる。瞳孔座標とは、ＸＹ平面上での被験者の目（瞳孔）の位置を表す座標値である。瞳孔座標は、例えば、世界座標系で表される目の位置をＸＹ平面に投影した座標値とすることができる。通常は、左右両目の瞳孔座標が求められる。表示画面１０１には、診断画像が表示される。

なお、診断画像は、静止画および動画（映像）のいずれでもよいが、動画の方が注視されやすいので望ましい。診断画像は、例えば、時間的に連続して表示される複数の診断画像を含んでもよい。上述のように、１つの映像（動画像など）を分割して複数の診断画像として用いてもよい。複数の診断画像のそれぞれは、発達障がいであるか否かを診断できる画像である。例えば、複数の診断画像の少なくとも一部は、人物の画像（人物映像）と幾何学模様の画像（幾何学模様映像）とを含んでもよい。発達障がいの被験者が好む幾何学模様以外の画像として自然画を用いてもよい。自然画は、幾何学画像以外の、自然物または自然物を連想させるような画像であればよい。例えば、人物、動物、植物、および自然の景観などをカメラで撮像した画像（静止画、動画）を自然画として用いてもよい。また、人物および動物などを模したキャラクタの画像（静止画、動画）を自然画として用いてもよい。

図３に戻り、出力制御部３５３は、表示部２１０およびスピーカ１０５などに対する各種情報の出力を制御する。例えば、出力制御部３５３は、診断画像、および、評価部３５４による評価結果などの表示部２１０に対する出力を制御する。出力制御部３５３は、複数の診断画像のうちいずれかを表示部に表示させ、診断画像を表示させたときに検出された視点の位置に応じて次に表示する診断画像を複数の診断画像から選択する。そして、出力制御部３５３は、選択した診断画像をさらに表示部に表示させ、以下同様の処理を繰り返す。

次に表示する診断画像の選択方法としては、例えば、以下の方法を適用できる。まず、出力制御部３５３は、複数の診断画像のそれぞれを、複数のグループのいずれかに分類する。例えば、類似する診断画像が同一のグループに属するように分類してもよい。また、２つの画像（例えば、人物映像と幾何学模様映像）が、予め定められた点または予め定められた線に対して対称となるように配置された複数の診断画像（第１診断画像、第２診断画像）が、同一のグループに属するように分類してもよい。

そして、出力制御部３５３は、あるグループ（所定のグループ）に分類される診断画像を表示させたときに検出された視点の位置に応じて、次に表示する診断画像として、同じグループ（所定のグループ）に分類される他の診断画像を選択するか、他のグループ（複数のグループのうち所定のグループと異なる他のグループ）に分類される診断画像を選択するかを切替える。これにより、例えば、あるグループに属する診断画像に対しては発達障がいの傾向がない、または、この診断画像による診断は困難である、と判断される場合に、当該グループの残りの診断画像の表示をスキップさせることが可能となる。

切替える条件としては様々な条件を適用できる。例えば、検出された視点の位置が発達障がいの被験者の視点の位置のパターンに適合する場合に、同じグループの他の診断画像を選択し、その他の場合に次のグループの診断画像を選択するという条件を適用してもよい。

発達障がいの被験者の視点の位置のパターンとしては、例えば、人物映像に含まれる目の領域内に視点が含まれる割合が所定の閾値（例えば８０％）未満であること、などのパターンを適用できる。適用できるパターンはこれに限られるものではなく、所定の期間における特定の領域内に視点が含まれる割合から発達障がいの傾向があるかを判断できるものであればあらゆるパターンを適用できる。例えば、人物映像と幾何学模様映像とを含む診断画像の場合、人物映像内に視点が含まれる割合が所定の閾値未満であるというパターンを用いてもよい。ある領域（画像）内に視点が含まれる割合は、例えば、検出された視点の総数（または視点が検出された時間の合計）に対する、当該領域内で検出された視点の個数（または当該領域内で視点が検出された時間の合計）によって求められる。

評価部３５４は、診断画像と、視点検出部３５２により検出された注視点とに基づいて、発達障がいの程度に関する指標として評価値を算出する。評価部３５４は、例えば、後述する図５のような診断画像を表示した際の被験者の注視点の位置に基づいて評価値を算出する。例えば、評価部３５４は、診断画像内の予め定められた領域（例えば目の領域）を見ている割合を評価値として算出し、評価値が低いほど、発達障害の可能性が高いことを示すような評価値を算出する。評価部３５４は、複数の診断画像それぞれに対して算出した値の平均値または合計値を最終的な評価値としてもよい。評価部３５４は、診断画像と注視点とに基づいて評価値を算出すればよく、その算出方法は、実施の形態に限定されるものではない。

図５は、診断画像の一例を示す図である。図５は、連続した１つの動画を、各映像の切り替わり目に目印（インデックス）をつけて仮想的に８つの動画（診断画像）に分割する例を示している。

診断画像５０１は人物の静止画映像である。診断画像５０１に含まれる目の領域および口の領域などのうち、いずれの領域を注視するかが診断の指標（評価値）となる。一般的に発達障がいが疑われる場合は目以外の領域を注視する傾向がある。

診断画像５０２は人物が話しかける映像である。診断画像５０１と同様に、診断画像５０２に含まれる目の領域および口の領域などのうち、いずれの領域を注視するかが診断の指標となる。一般的に発達障がいが疑われる場合は目以外の領域を注視する傾向がある。

診断画像５０３の左半分は、音楽に合わせて人物が動いている様子を複数の点を用いて表現した映像である。診断画像５０３の右半分は、上下逆さまで、音楽に調和せずに人物が動いている様子を複数の点を用いて表現した映像である。左側の映像は、人間の通常の全身像の動きと重なるため注視の対象になり易い。従って、左右映像への視線頻度が診断の指標となる。一方、発達障がいが疑われる場合は、一般的に点の集まりを人の動きと認識することが難しく、注視点に偏りがないことが特徴になる。

診断画像５０４は診断画像５０３に含まれる左右の画像を入れ替えた映像である。すなわち、診断画像５０３および診断画像５０４は、２つの画像が、予め定められた線（診断画像の中心付近を通る上下方向の線など）に対して対称となるように配置された複数の診断画像に相当する。このような２つの診断画像を用いることにより、被験者の視線が左右の位置関係に依存していないか確認し、より正確な診断を行うことが可能となる。

診断画像５０５は左半分に人物の映像を配置し、右半分に幾何学模様の映像を配置した診断画像である。左右映像への視線頻度が診断の指標となる。一般的に発達障がいが疑われる場合は人物の映像よりも幾何学模様の映像を好む傾向があると考えられている。

診断画像５０６は診断画像５０５とは逆に、左半分に幾何学模様の映像を配置し、右半分に人物の映像を配置した診断画像である。診断画像５０５とは多少異なる映像になっている。診断画像５０６も診断画像５０４と同様に、被験者の視線位置が左右位置関係に依存していないか確認するために用いられる。

診断画像５０７は画面全体に人物の映像を配置し、一部の領域に幾何学模様の映像を配置した診断画像である。幾何学模様の映像とそれ以外の領域の視線頻度が診断の指標となる。

診断画像５０８は診断画像５０７と異なる位置に幾何学模様の映像を表示する診断画像である。診断画像５０８も診断画像５０４と同様に、被験者の視線位置が左右位置関係に依存していないか確認するために用いられる。

図５の例では、８つの診断画像は、以下の４グループに分類できる。
・グループＡ：診断画像５０１、診断画像５０２
・グループＢ：診断画像５０３、診断画像５０４
・グループＣ：診断画像５０５、診断画像５０６
・グループＤ：診断画像５０７、診断画像５０８

各グループは、同様の指標（評価値）の算出に用いられる類似の診断画像を含んでいる。なお、各グループに含まれる診断画像の個数は２に限られるものではなく、３以上の診断画像を含んでもよい。

例えば、グループＡの診断画像５０１が表示されているときに検出された視点の位置に応じて、次に表示する診断画像として、同一グループに属する診断画像５０２、および、次のグループＢの診断画像５０３のいずれかが選択される。この場合、グループＡは所定のグループであり、グループＢは複数のグループのうち所定のグループとは異なる他のグループである。同様に、グループＢの診断画像５０３が表示されているときに検出された視点の位置に応じて、次に表示する診断画像として、同一グループに属する診断画像５０４、および、次のグループＣの診断画像５０５のいずれかが選択される。この場合、グループＢが所定のグループとなり、グループＣが複数のグループのうち所定のグループとは異なる他のグループとなる。グループＣおよびグループＤについても同様の処理が適用される。

図６は、表示される診断画像のタイムチャートの一例を示す図である。図６は、図５の診断画像５０１〜５０８が順に表示される場合の例である。各診断画像の表示時間はそれぞれ１０秒であり、合計８０秒で表示が終了する。時間短縮の処理を行うために、各診断画像の切り替わり目にインデックス（INDEX1〜INDEX7）が付与される。各診断画像を表示部２１０に表示している間、被験者の視線検出と診断を行う。このため、本来ならば被験者は最低でも８０秒間、表示部２１０を注視する必要がある。本実施形態では、この時間を以下のような方法で短縮する。

最初に、図７のフローチャートおよび図８のタイムチャートを用いた診断時間短縮の例を示す。図７は、第１の実施形態の診断支援処理の一例を示すフローチャートである。図８は、表示される診断画像のタイムチャートの一例を示す図である。

まず、出力制御部３５３は、図５に示すような診断画像の再生を開始する。また、視線検出部３５１および視点検出部３５２が、視線および視点の検出動作を開始する（ステップＳ１０１）。出力制御部３５３は、最初に図５の診断画像５０１を表示する（ステップＳ１０２）。

出力制御部３５３は、診断画像５０１が表示されているときに検出された被験者の視点位置の８０％以上が、人物映像の目の領域に含まれるか否かを判断する（ステップＳ１０３）。なお判断に用いる閾値（８０％）は一例であり、これに限られるものではない。また診断画像が表示されているときとは、診断画像が表示されている期間のうち、一部の期間で判断するようにしてもよい。以下の説明に置いても同様である。

視点位置の８０％以上が目の領域に含まれない場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、出力制御部３５３は、次に表示する画像として診断画像５０２を選択し、診断画像５０２を表示する（ステップＳ１０４）。すなわち、視点位置の８０％以上が目の領域に含まれない場合は、発達障がいの可能性が残るため、再度、類似する診断画像５０２を表示する。これにより、より精度が高い診断を行うことができる。出力制御部３５３は診断画像５０２を表示した後、次のグループの画像である診断画像５０３を表示する（ステップＳ１０５）。

出力制御部３５３は、診断画像５０１が表示されているときに検出された被験者の視点位置の８０％以上が目の領域に含まれる場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、出力制御部３５３は、診断画像５０２をスキップして、次に表示する画像として、診断画像５０３を選択し、診断画像５０３を表示する（ステップＳ１０５）。

図８の例では、８０％以上の割合で目の領域を見ていたため、診断画像５０１に対しては発達障がいの傾向がない、または診断画像５０１による診断は難しいと判断される。このため、診断画像５０１に類似する診断画像５０２をさらに表示して診断することは有効ではない。従って、出力制御部３５３は、診断画像５０２の表示をスキップし、次の映像位置（INDEX2）へジャンプする。図８の例ではINDEX1からINDEX2へジャンプする。

次に、出力制御部３５３は、診断画像５０３が表示されているときに検出された被験者の視点位置の８０％以上が、診断画像５０３の左半分の領域に含まれるか否かを判断する（ステップＳ１０６）。視点位置の８０％以上が左半分の領域に含まれない場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、出力制御部３５３は、次に表示する画像として診断画像５０４を選択し、診断画像５０４を表示する（ステップＳ１０７）。出力制御部３５３は、診断画像５０４を表示した後、診断画像５０５を表示する（ステップＳ１０８）視点位置の８０％以上が左半分の領域に含まれる場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、出力制御部３５３は、診断画像５０４をスキップして、次に表示する画像として診断画像５０５を選択し、診断画像５０５を表示する（ステップＳ１０８）。

図８の例では、８０％以上右半分を見ているので、続いて診断画像５０４が表示され、より精度が高い診断が行われる。

次に、出力制御部３５３は、診断画像５０５が表示されているときに検出された被験者の視点位置の８０％以上が、診断画像５０５の人物の領域に含まれるか否かを判断する（ステップＳ１０９）。視点位置の８０％以上が人物の領域に含まれない場合（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、出力制御部３５３は、次に表示する画像として診断画像５０６を選択し、診断画像５０６を表示する（ステップＳ１１０）。出力制御部３５３は診断画像５０６を表示した後、診断画像５０７を表示する（ステップＳ１１１）。視点位置の８０％以上が人物の領域に含まれる場合（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、出力制御部３５３は、診断画像５０６をスキップして、次に表示する画像として診断画像５０７を選択し、診断画像５０７を表示する（ステップＳ１１１）。

図８の例では、８０％以上、模様領域を見ているので、続いて診断画像５０６が表示され、より精度が高い診断が行われる。

次に、出力制御部３５３は、診断画像５０７が表示されているときに検出された被験者の視点位置の８０％以上が、診断画像５０７の人物の領域に含まれるか否かを判断する（ステップＳ１１２）。視点位置の８０％以上が人物の領域に含まれない場合（ステップＳ１１２：Ｎｏ）、出力制御部３５３は、次に表示する画像として診断画像５０８を選択し、診断画像５０８を表示する（ステップＳ１１３）。視点位置の８０％以上が人物の領域に含まれる場合（ステップＳ１１２：Ｙｅｓ）、出力制御部３５３は、診断画像５０８の表示をスキップし、診断画像の表示を終了する。

図８の例では、８０％以上、模様領域を見ているので、続いて診断画像５０８が表示され、より精度が高い診断が行われる。

視線検出部３５１および視点検出部３５２は、被験者の視線および視点の検出動作を終了する（ステップＳ１１４）。評価部３５４は、各診断画像に対する評価値を算出する（ステップＳ１１５）。

図８の例では、診断画像５０２を再生する時間を省略することができるため、診断時間が８０秒から７０秒に短縮される。

次に、図９のタイムチャートを用いた診断時間短縮の別の例を示す。図９は、表示される診断画像のタイムチャートの別の例を示す図である。

被験者の視線および視点の検出動作が開始される（ステップＳ１０１）。出力制御部３５３は、診断画像５０１を表示し、このときの視点位置を判断する（ステップＳ１０３）。図９の例では８０％以上、目以外の領域を見ているので、続いて診断画像５０２が表示され、より精度が高い診断が行われる（ステップＳ１０４）。

次に、出力制御部３５３は、診断画像５０３を表示し（ステップＳ１０５）、このときの視点位置を判断する（ステップＳ１０６）。図９の例では８０％以上左半分を見ているので、この診断画像５０３に対しては発達障がいの傾向はない、またはこの診断画像５０３による診断は難しい。このため次の診断画像５０４による診断は有効ではない。従って診断画像５０４の表示がスキップされ、次の映像位置（INDEX4）へジャンプする。図９の例ではINDEX3からINDEX4へジャンプする。

次に、出力制御部３５３は、診断画像５０５を表示し（ステップＳ１０８）、このときの視点位置を判断する（ステップＳ１０９）。図９の例では８０％以上模様領域以外を見ているので、診断画像５０５に対しては発達障がいの傾向はない、または診断画像５０５による診断は難しい。このため次の診断画像５０６による診断は有効ではない。従って診断画像５０６の表示がスキップされ、次の映像位置（INDEX6）へジャンプする。図９ではINDEX5からINDEX6へジャンプする。

次に、出力制御部３５３は、診断画像５０７を表示し（ステップＳ１１１）、このときの視点位置を判断する（ステップＳ１１２）。図９の例では８０％以上模様領域を見ているので、出力制御部３５３は、続いて診断画像５０８を表示し、より精度が高い診断を行う（ステップＳ１１３）。

最後に、被験者の視線および視点の検出動作を終了し（ステップＳ１１４）、評価部３５４が各診断画像に対する評価値を算出する。

図９の例では、診断画像５０４および５０６を再生する時間を省略することができるため、診断時間が８０秒から６０秒に短縮される。このように、各被験者に合わせて診断画像の不要な部分をスキップすることにより、診断時間の短縮を図ることができる。

以上のように、第１の実施形態によれば、例えば以下のような効果が得られる。
（１）人物映像、複数の幾何学的な模様の配置などが異なる複数の判断アルゴリズムの中で、より明確な診断支援ができる項目を選択的に提示し、診断時間を短縮することができる。
（２）明確な診断支援ができる項目を選択的に提示することで精度の高い診断支援ができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態では、第１の実施形態よりも一層、装置構成を簡略化できる視線検出装置および視線検出方法を実現する。

以下に、第２の実施形態の視線検出装置および視線検出方法を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、以下では、視線検出結果を用いて発達障がいなどの診断を支援する診断支援装置に視線検出装置を用いた例を説明する。適用可能な装置は診断支援装置に限られるものではない。

本実施形態の視線検出装置（診断支援装置）は、１ヵ所に設置された照明部を用いて視線を検出する。また、本実施形態の視線検出装置（診断支援装置）は、視線検出前に被験者に１点を注視させて測定した結果を用いて、角膜曲率中心位置を高精度に算出する。

なお、照明部とは、光源を含み、被験者の眼球に光を照射可能な要素である。光源とは、例えばＬＥＤ（Light Emitting Diode）などの光を発生する素子である。光源は、１個のＬＥＤから構成されてもよいし、複数のＬＥＤを組み合わせて１ヵ所に配置することにより構成されてもよい。以下では、このように照明部を表す用語として「光源」を用いる場合がある。

図１０および１１は、第２の実施形態の表示部、ステレオカメラ、赤外線光源および被験者の配置の一例を示す図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、説明を省略する場合がある。

図１０に示すように、第２の実施形態の診断支援装置は、表示部２１０と、ステレオカメラ２１０２と、ＬＥＤ光源２１０３と、を含む。ステレオカメラ２１０２は、表示部２１０の下に配置される。ＬＥＤ光源２１０３は、ステレオカメラ２１０２に含まれる２つのカメラの中心位置に配置される。ＬＥＤ光源２１０３は、例えば波長８５０ｎｍの近赤外線を照射する光源である。図１０では、９個のＬＥＤによりＬＥＤ光源２１０３（照明部）を構成する例が示されている。なお、ステレオカメラ２１０２は、波長８５０ｎｍの近赤外光を透過できるレンズを使用する。

図１１に示すように、ステレオカメラ２１０２は、右カメラ２２０２と左カメラ２２０３とを備えている。ＬＥＤ光源２１０３は、被験者の眼球１１１に向かって近赤外光を照射する。ステレオカメラ２１０２で取得される画像では、瞳孔１１２が低輝度で反射して暗くなり、眼球１１１内に虚像として生じる角膜反射１１３が高輝度で反射して明るくなる。従って、瞳孔１１２および角膜反射１１３の画像上の位置を２台のカメラ（右カメラ２２０２、左カメラ２２０３）それぞれで取得することができる。

さらに２台のカメラにより得られる瞳孔１１２および角膜反射１１３の位置から、瞳孔１１２および角膜反射１１３の位置の三次元世界座標値を算出する。本実施形態では、三次元世界座標として、表示画面１０１の中央位置を原点として、上下をＹ座標（上が＋）、横をＸ座標（向かって右が＋）、奥行きをＺ座標（手前が＋）としている。

図１２は、第２の実施形態の診断支援装置２１００の機能の概要を示す図である。図１２では、図１０および１１に示した構成の一部と、この構成の駆動などに用いられる構成を示している。図１２に示すように、診断支援装置２１００は、右カメラ２２０２と、左カメラ２２０３と、ＬＥＤ光源２１０３と、スピーカ１０５と、駆動・ＩＦ（interface）部２０８と、制御部２３００と、記憶部１５０と、表示部２１０と、を含む。図１２において、表示画面１０１は、右カメラ２２０２および左カメラ２２０３との位置関係を分かりやすく示しているが、表示画面１０１は表示部２１０において表示される画面である。なお、駆動部とＩＦ部は一体でもよいし、別体でもよい。

スピーカ１０５は、キャリブレーション時などに、被験者に注意を促すための音声などを出力する音声出力部として機能する。

駆動・ＩＦ部２０８は、ステレオカメラ２１０２に含まれる各部を駆動する。また、駆動・ＩＦ部２０８は、ステレオカメラ２１０２に含まれる各部と、制御部２３００とのインタフェースとなる。

制御部２３００は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆと、各部を接続するバスを備えているコンピュータなどにより実現できる。

記憶部１５０は、制御プログラム、測定結果、診断支援結果など各種情報を記憶する。記憶部１５０は、例えば、表示部２１０に表示する画像等を記憶する。表示部２１０は、診断のための対象画像等、各種情報を表示する。

図１３は、図１２に示す各部の詳細な機能の一例を示すブロック図である。図１３に示すように、制御部２３００には、表示部２１０と、駆動・ＩＦ部２０８が接続される。駆動・ＩＦ部２０８は、カメラＩＦ３１４、３１５と、ＬＥＤ駆動制御部３１６と、スピーカ駆動部３２２と、を備える。

駆動・ＩＦ部２０８には、カメラＩＦ３１４、３１５を介して、それぞれ、右カメラ２２０２、左カメラ２２０３が接続される。駆動・ＩＦ部２０８がこれらのカメラを駆動することにより、被験者を撮像する。

スピーカ駆動部３２２は、スピーカ１０５を駆動する。なお、診断支援装置２１００が、印刷部としてのプリンタと接続するためのインタフェース（プリンタＩＦ）を備えてもよい。また、プリンタを診断支援装置２１００の内部に備えるように構成してもよい。

制御部２３００は、診断支援装置２１００全体を制御する。制御部２３００は、第１算出部２３５１と、第２算出部２３５２と、第３算出部２３５３と、視線検出部２３５４と、視点検出部２３５５と、出力制御部２３５６と、評価部２３５７と、を備えている。なお、視線検出装置としては、少なくとも第１算出部２３５１、第２算出部２３５２、第３算出部２３５３、および、視線検出部２３５４が備えられていればよい。

制御部２３００に含まれる各要素（第１算出部２３５１、第２算出部２３５２、第３算出部２３５３、視線検出部２３５４、視点検出部２３５５、出力制御部２３５６、および、評価部２３５７）は、ソフトウェア（プログラム）で実現してもよいし、ハードウェア回路で実現してもよいし、ソフトウェアとハードウェア回路とを併用して実現してもよい。

プログラムで実現する場合、当該プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact Disk Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供される。プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。また、プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

第１算出部２３５１は、ステレオカメラ２１０２により撮像された眼球の画像から、瞳孔の中心を示す瞳孔中心の位置（第１位置）を算出する。第２算出部２３５２は、撮像された眼球の画像から、角膜反射の中心を示す角膜反射中心の位置（第２位置）を算出する。

第３算出部２３５３は、ＬＥＤ光源２１０３と角膜反射中心とを結ぶ直線と、から角膜曲率中心（第３位置）を算出する。例えば、第３算出部２３５３は、この直線上で、角膜反射中心からの距離が所定値となる位置を、角膜曲率中心として算出する。所定値は、一般的な角膜の曲率半径値などから事前に定められた値を用いることができる。

角膜の曲率半径値には個人差が生じうるため、事前に定められた値を用いて角膜曲率中心を算出すると誤差が大きくなる可能性がある。従って、第３算出部２３５３が、個人差を考慮して角膜曲率中心を算出してもよい。この場合、第３算出部２３５３は、まず目標位置を被験者に注視させたときに算出された瞳孔中心および角膜反射中心を用いて、瞳孔中心と目標位置とを結ぶ直線と、角膜反射中心とＬＥＤ光源２１０３とを結ぶ直線と、の交点（第４位置）を算出する。そして第３算出部２３５３は、瞳孔中心と算出した交点との距離を（第１距離）を算出し、例えば記憶部１５０に記憶する。

目標位置は、予め定められ、三次元世界座標値が算出できる位置であればよい。例えば、表示画面１０１の中央位置（三次元世界座標の原点）を目標位置とすることができる。この場合、例えば出力制御部２３５６が、表示画面１０１上の目標位置（中央）に、被験者に注視させる画像（目標画像）等を表示する。これにより、被験者に目標位置を注視させることができる。

目標画像は、被験者を注目させることができる画像であればどのような画像であってもよい。例えば、輝度や色などの表示態様が変化する画像、および、表示態様が他の領域と異なる画像などを目標画像として用いることができる。

なお、目標位置は表示画面１０１の中央に限られるものではなく、任意の位置でよい。表示画面１０１の中央を目標位置とすれば、表示画面１０１の任意の端部との距離が最小になる。このため、例えば視線検出時の測定誤差をより小さくすることが可能となる。

距離の算出までの処理は、例えば実際の視線検出を開始するまでに事前に実行しておく。実際の視線検出時には、第３算出部２３５３は、ＬＥＤ光源２１０３と角膜反射中心とを結ぶ直線上で、瞳孔中心からの距離が、事前に算出した距離となる位置を、角膜曲率中心として算出する。

視線検出部２３５４は、瞳孔中心と角膜曲率中心とから被験者の視線を検出する。例えば視線検出部２３５４は、角膜曲率中心から瞳孔中心へ向かう方向を被験者の視線方向として検出する。

視点検出部２３５５は、検出された視線方向を用いて被験者の視点を検出する。視点検出部２３５５は、例えば、表示画面１０１で被験者が注視する点である視点（注視点）を検出する。視点検出部２３５５は、例えば図１１のような三次元世界座標系で表される視線ベクトルとＸＹ平面との交点を、被験者の注視点として検出する。

出力制御部２３５６は、表示部２１０およびスピーカ１０５などに対する各種情報の出力を制御する。例えば、出力制御部２３５６は、表示部２１０上の目標位置に目標画像を出力させる。また、出力制御部２３５６は、診断画像、および、評価部２３５７による評価結果などの表示部２１０に対する出力を制御する。

診断画像は、視線（視点）検出結果に基づく評価処理に応じた画像であればよい。例えば発達障がいを診断する場合であれば、発達障がいの被験者が好む画像（幾何学模様映像など）と、それ以外の画像（人物映像など）と、を含む診断画像を用いてもよい。

評価部２３５７は、診断画像と、視点検出部２３５５により検出された注視点とに基づく評価処理を行う。例えば発達障がいを診断する場合であれば、評価部２３５７は、診断画像と注視点とを解析し、発達障がいの被験者が好む画像を注視したか否かを評価する。

出力制御部２３５６が第１の実施形態と同様の診断画像を表示し、評価部２３５７が第１の実施形態の評価部３５４と同様の評価処理を行ってもよい。言い換えると、第１の実施形態の視線検出処理（視線検出部３５１）を、第２の実施形態の視線検出処理（第１算出部２３５１、第２算出部２３５２、第３算出部２３５３、視線検出部２３５４）で置き換えてもよい。これにより、第１の実施形態の効果に加えて、第２の実施形態の効果（装置構成の簡略化など）を達成可能となる。

図１４は、本実施形態の診断支援装置２１００により実行される処理の概要を説明する図である。図１０〜図１３で説明した要素については同一の符号を付し説明を省略する。

瞳孔中心４０７および角膜反射中心４０８は、それぞれ、ＬＥＤ光源２１０３を点灯させた際に検出される瞳孔の中心、および、角膜反射点の中心を表している。角膜曲率半径４０９は、角膜表面から角膜曲率中心４１０までの距離を表す。

図１５は、２つの光源（照明部）を用いる方法（以下、方法Ａとする）と、１つの光源（照明部）を用いる本実施形態との違いを示す説明図である。図１０〜図１３で説明した要素については同一の符号を付し説明を省略する。

方法Ａは、ＬＥＤ光源２１０３の代わりに、２つのＬＥＤ光源５１１、５１２を用いる。方法Ａでは、ＬＥＤ光源５１１を照射したときの角膜反射中心５１３とＬＥＤ光源５１１とを結ぶ直線５１５と、ＬＥＤ光源５１２を照射したときの角膜反射中心５１４とＬＥＤ光源５１２とを結ぶ直線５１６との交点が算出される。この交点が角膜曲率中心５０５となる。

これに対し、本実施形態では、ＬＥＤ光源２１０３を照射したときの、角膜反射中心５２２とＬＥＤ光源２１０３とを結ぶ直線５２３を考える。直線５２３は、角膜曲率中心５０５を通る。また角膜の曲率半径は個人差による影響が少なくほぼ一定の値になることが知られている。このことから、ＬＥＤ光源２１０３を照射したときの角膜曲率中心は、直線５２３上に存在し、一般的な曲率半径値を用いることにより算出することが可能である。

しかし、一般的な曲率半径値を用いて求めた角膜曲率中心の位置を使用して視点を算出すると、眼球の個人差により視点位置が本来の位置からずれて、正確な視点位置検出ができない場合がある。

図１６は、視点検出（視線検出）を行う前に、角膜曲率中心位置と、瞳孔中心位置と角膜曲率中心位置との距離を算出する算出処理を説明するための図である。図１０〜図１３で説明した要素については同一の符号を付し説明を省略する。なお、左右カメラ（右カメラ２２０２、左カメラ２２０３）と制御部２３００とが接続することについては図示せず省略する。

目標位置６０５は、表示部２１０上の一点に目標画像等を出して、被験者に見つめさせるための位置である。本実施形態では表示画面１０１の中央位置としている。直線６１３は、ＬＥＤ光源２１０３と角膜反射中心６１２とを結ぶ直線である。直線６１４は、被験者が見つめる目標位置６０５（注視点）と瞳孔中心６１１とを結ぶ直線である。角膜曲率中心６１５は、直線６１３と直線６１４との交点である。第３算出部２３５３は、瞳孔中心６１１と角膜曲率中心６１５との距離６１６を算出して記憶しておく。

図１７は、本実施形態の算出処理の一例を示すフローチャートである。

まず出力制御部２３５６は、表示画面１０１上の１点に目標画像を再生し（ステップＳ２０１）、被験者にその１点を注視させる。次に、制御部２３００は、ＬＥＤ駆動制御部３１６を用いてＬＥＤ光源２１０３を被験者の目に向けて点灯させる（ステップＳ２０２）。制御部２３００は、左右カメラ（右カメラ２２０２、左カメラ２２０３）で被験者の目を撮像する（ステップＳ２０３）。

ＬＥＤ光源２１０３の照射により、瞳孔部分は暗い部分（暗瞳孔）として検出される。またＬＥＤ照射の反射として、角膜反射の虚像が発生し、明るい部分として角膜反射点（角膜反射中心）が検出される。すなわち、第１算出部２３５１は、撮像された画像から瞳孔部分を検出し、瞳孔中心の位置を示す座標を算出する。また、第２算出部２３５２は、撮像された画像から角膜反射部分を検出し、角膜反射中心の位置を示す座標を算出する。なお、第１算出部２３５１および第２算出部２３５２は、左右カメラで取得した２つの画像それぞれに対して、各座標値を算出する（ステップＳ２０４）。

なお、左右カメラは、三次元世界座標を取得するために、事前にステレオ較正法によるカメラ較正が行われており、変換パラメータが算出されている。ステレオ較正法は、Ｔｓａｉのカメラキャリブレーション理論を用いた方法など従来から用いられているあらゆる方法を適用できる。

第１算出部２３５１および第２算出部２３５２は、この変換パラメータを使用して、左右カメラの座標から、瞳孔中心と角膜反射中心の三次元世界座標に変換を行う（ステップＳ２０５）。第３算出部２３５３は、求めた角膜反射中心の世界座標と、ＬＥＤ光源２１０３の中心位置の世界座標とを結ぶ直線を求める（ステップＳ２０６）。次に、第３算出部２３５３は、表示画面１０１の１点に表示される目標画像の中心の世界座標と、瞳孔中心の世界座標とを結ぶ直線を算出する（ステップＳ２０７）。第３算出部２３５３は、ステップＳ２０６で算出した直線とステップＳ２０７で算出した直線との交点を求め、この交点を角膜曲率中心とする（ステップＳ２０８）。第３算出部２３５３は、このときの瞳孔中心と角膜曲率中心との間の距離を算出して記憶部１５０などに記憶する（ステップＳ２０９）。記憶された距離は、その後の視点（視線）検出時に、角膜曲率中心を算出するために使用される。

算出処理で表示部２１０上の１点を見つめる際の瞳孔中心と角膜曲率中心との間の距離は、表示部２１０内の視点を検出する範囲で一定に保たれている。瞳孔中心と角膜曲率中心との間の距離は、目標画像を再生中に算出された値全体の平均から求めてもよいし、再生中に算出された値のうち何回かの値の平均から求めてもよい。

図１８は、視点検出を行う際に、事前に求めた瞳孔中心と角膜曲率中心との距離を使用して、補正された角膜曲率中心の位置を算出する方法を示した図である。注視点８０５は、一般的な曲率半径値を用いて算出した角膜曲率中心から求めた注視点を表す。注視点８０６は、事前に求めた距離を用いて算出した角膜曲率中心から求めた注視点を表す。

瞳孔中心８１１および角膜反射中心８１２は、それぞれ、視点検出時に算出された瞳孔中心の位置、および、角膜反射中心の位置を示す。直線８１３は、ＬＥＤ光源２１０３と角膜反射中心８１２とを結ぶ直線である。角膜曲率中心８１４は、一般的な曲率半径値から算出した角膜曲率中心の位置である。距離８１５は、事前の算出処理により算出した瞳孔中心と角膜曲率中心との距離である。角膜曲率中心８１６は、事前に求めた距離を用いて算出した角膜曲率中心の位置である。角膜曲率中心８１６は、角膜曲率中心が直線８１３上に存在すること、および、瞳孔中心と角膜曲率中心との距離が距離８１５であることから求められる。これにより一般的な曲率半径値を用いる場合に算出される視線８１７は、視線８１８に補正される。また、表示画面１０１上の注視点は、注視点８０５から注視点８０６に補正される。なお、左右カメラ（右カメラ２２０２、左カメラ２２０３）と制御部２３００とが接続することについては図示せず省略する。

図１９は、本実施形態の視線検出処理の一例を示すフローチャートである。例えば、診断画像を用いた診断処理の中で視線を検出する処理として、図１９の視線検出処理を実行することができる。診断処理では、図１９の各ステップ以外に、診断画像を表示する処理、および、注視点の検出結果を用いた評価部２３５７による評価処理などが実行される。

ステップＳ３０１〜ステップＳ３０５は、図１７のステップＳ２０２〜ステップＳ２０６と同様であるため説明を省略する。

第３算出部２３５３は、ステップＳ３０５で算出した直線上であって、瞳孔中心からの距離が、事前の算出処理によって求めた距離と等しい位置を角膜曲率中心として算出する（ステップＳ３０６）。

視線検出部２３５４は、瞳孔中心と角膜曲率中心とを結ぶベクトル（視線ベクトル）を求める（ステップＳ３０７）。このベクトルが、被験者が見ている視線方向を示している。視点検出部２３５５は、この視線方向と表示画面１０１との交点の三次元世界座標値を算出する（ステップＳ３０８）。この値が、被験者が注視する表示部２１０上の１点を世界座標で表した座標値である。視点検出部２３５５は、求めた三次元世界座標値を、表示部２１０の二次元座標系で表される座標値（ｘ，ｙ）に変換する（ステップＳ３０９）。これにより、被験者が見つめる表示部２１０上の視点（注視点）を算出することができる。

以上のように、本実施形態によれば、例えば以下のような効果が得られる。
（１）光源（照明部）を２ヶ所に配置する必要がなく、１ヵ所に配置した光源で視線検出を行うことが可能となる。
（２）光源が１ヵ所になったため、装置をコンパクトにすることが可能となり、コストダウンも実現できる。

１００、２１００ 診断支援装置
１０１ 表示画面
１０２、２１０２ ステレオカメラ
１０５ スピーカ
１５０ 記憶部
２０２、２２０２ 右カメラ
２０３ 赤外ＬＥＤ光源
２０４、２２０３ 左カメラ
２０５ 赤外ＬＥＤ光源
２０８ 駆動・ＩＦ部
２１０ 表示部
３００、２３００ 制御部
３５１、２３５４ 視線検出部
３５２、２３５５ 視点検出部
３５３、２３５６ 出力制御部
３５４、２３５７ 評価部
２３５１ 第１算出部
２３５２ 第２算出部
２３５３ 第３算出部

Claims (6)

1. 表示部と、
   被験者を撮像する撮像部と、
   前記撮像部により撮像された撮像画像から、前記被験者の視線方向を検出する視線検出部と、
   前記視線方向に基づいて、前記表示部の表示領域における前記被験者の視点を検出する視点検出部と、
   複数の診断画像のうちいずれかを前記表示部に表示させ、前記診断画像を表示させたときに検出された前記視点の位置に応じて次に表示する前記診断画像を複数の前記診断画像から選択し、選択した前記診断画像を前記表示部に表示させる出力制御部と、
   前記診断画像が表示されたときに前記視点検出部により検出された前記視点に基づいて前記被験者の評価値を算出する評価部と、
   を備えることを特徴とする診断支援装置。
2. 複数の前記診断画像は、それぞれ複数のグループのいずれかに分類され、
   前記出力制御部は、所定のグループに分類される前記診断画像を表示させたときに検出された前記視点の位置に応じて、次に表示する前記診断画像として、前記所定のグループに分類される他の前記診断画像を選択するか、前記複数のグループのうちの前記所定のグループと異なる他のグループに分類される前記診断画像を選択するか、を切替えること、
   を特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
3. 前記診断画像は、人物の画像と幾何学模様の画像とを含み、
   前記グループは、前記人物の画像の位置と前記幾何学模様の画像の位置とが相互に対称である、第１の診断画像と第２の診断画像とを含み、
   前記出力制御部は、前記所定のグループに分類される前記第１の診断画像を表示させたときに検出された前記視点の位置に応じて、次に表示する前記診断画像として、前記第２の診断画像を選択するか、前記複数のグループのうちの前記所定のグループと異なるほかのグループに分類される前記診断画像を選択するか、を切替えること、
   を特徴とする請求項２に記載の診断支援装置。
4. 前記出力制御部は、前記所定のグループに分類される前記診断画像を表示させたときに、前記診断画像内の予め定められた領域内で前記視点が検出された割合に応じて、次に表示する前記診断画像として、前記所定のグループに分類される他の前記診断画像を選択するか、前記複数のグループのうちの前記所定のグループと異なる他のグループに分類される前記診断画像を選択するか、を切替えること、
   を特徴とする請求項２に記載の診断支援装置。
5. 光を照射する光源を含む照明部と、
   前記照明部によって光が照射され、前記撮像部によって撮像された被験者の眼球の画像から瞳孔の中心を示す第１位置を算出する第１算出部と、
   撮像された前記眼球の画像から角膜反射の中心を示す第２位置を算出する第２算出部と、
   前記光源と前記第２位置とを結ぶ直線に基づいて、角膜曲率中心を示す第３位置を算出する第３算出部と、をさらに備え、
   前記視線検出部は、前記第１位置と前記第３位置に基づいて前記被験者の視線を検出すること、
   を特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の診断支援装置。
6. 被験者を撮像する撮像部により撮像された撮像画像から、前記被験者の視線方向を検出する視線検出ステップと、
   前記視線方向に基づいて、表示部の表示領域における前記被験者の視点を検出する視点検出ステップと、
   複数の診断画像のうちいずれかを前記表示部に表示させ、前記診断画像を表示させたときに検出された前記視点の位置に応じて次に表示する前記診断画像を複数の前記診断画像から選択し、選択した前記診断画像をさらに前記表示部に表示させる出力制御ステップと、
   前記診断画像が表示されたときに前記視点検出ステップにより検出された前記視点に基づいて前記被験者の評価値を算出する評価ステップと、
   を含む診断支援方法。