JP2015177953A - 診断支援装置および診断支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】診断の精度を向上する。
【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、対象物の画像と、対象物を指し示す人物の画像と、を含む診断画像を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の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（特に自閉症）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計算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

Pierce K et al.,"Preference for Geometric Patterns Early in Life as a Risk Factor for Autism."，Arch Gen Psychiatry. 2011 Jan;68（1）:101-109.

発達障がいの被験者の診断を支援する方法が知られているが、さらに高精度の検出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、診断の精度を向上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、対象物の画像と、前記対象物の方向を示す人物の画像と、を含む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の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、診断の精度を向上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５−１は、診断画像の一例を示す説明図である。 図５−２は、診断画像の一例を示す説明図である。 図６は、診断支援処理の一例を示すフローチャートである。 図７−１は、診断画像の他の例を示す説明図である。 図７−２は、診断画像の他の例を示す説明図である。 図８は、診断支援処理の他の例を示すフローチャートである。 図９は、診断支援処理の他の例を示すフローチャートである。 図１０は、複数の診断画像を用いる場合の診断支援処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、複数の診断画像を用いる場合の診断支援処理の一例を示すフローチャートである。 図１２−１は、診断画像の他の例を示す説明図である。 図１２−２は、診断画像の他の例を示す説明図である。 図１２−３は、診断画像の他の例を示す説明図である。 図１２−４は、診断画像の他の例を示す説明図である。 図１３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１４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１５は、診断支援装置の機能の概要を示す図である。 図１６は、図１５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１７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１８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１９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２０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２１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２２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。 図２３は、変形例の算出処理を説明するための図である。 図２４は、変形例の算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）
乳幼児の発達障がいの診断支援では、発達障がいが関連した情報の検出精度を上げるため、複数のテストが行われ、総合的に判断される。診断テストには、発達障がい児は人物の目を見ないという特徴を利用したテストや、発達障がい児は人物映像より幾何学模様映像を好むという特徴を利用したテストが考えられる。

例えば、発達障がいの乳幼児は、保護者が指差した対象物を見ない、保護者が顔を向けて注視する対象物を見ない、および、自分が欲しい物を指差して要求しないなどの特徴がある。そこで、本実施形態の診断支援装置は、人物と、人物が複数の注視対象物のいずれかを指し示す映像を表示する。また本実施形態の診断支援装置は、人物が指などで指し示した対象物を含む領域、および、対象物以外の対象物を含む領域などの各領域に対する注視点の停留時間を測定して、発達障がいの評価値を演算する。これにより、高精度の発達障がいリスクの評価支援を実現する。

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。後述するように、診断画像は、例えば、対象物の画像と、当該対象物を指し示す人物の画像と、指し示すために用いる指などの指示物の画像と、を含む。なお、指示物は指に限られるものではなく、他の物体を指し示すことができるものであれば、例えば棒状の物体などの任意の物体を適用できる。

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、対象物の画像と、対象物を指し示す人物の画像と、を含む診断画像を表示部２１０に表示させる。

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５−１および図５−２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。評価値の算出方法の具体例は後述する。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５−１および図５−２は、診断画像の一例を示す説明図である。図５−１および図５−２は、人物が対象物を指し示す様子を表す画像の例である。なお、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。図５−１および図５−２に示すように、人物は、対象物を注視しながら、注視する対象物を指し示している。

対象物を含む領域をＴ、指示物（手など）を含む領域をＦ、顔を含む領域をＥとする。画面のそれ以外の領域をＣとする。画面は、例えば、左上が（０、０）、右下が（Ｘｍａｘ、Ｙｍａｘ）となる座標で位置を表現する。つまりＸ座標は右が正であり、Ｙ座標は下が正である。

図５−１および図５−２のように、対象物、指示物、および、顔をそれぞれ１つ含む診断画像を用いる場合の診断支援処理について説明する。図６は、この場合の診断支援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３５３は、映像の再生を開始する（ステップＳ１０１）。出力制御部３５３は、映像の再生時間より僅かに短い時間を計測するタイマをリセットする（ステップＳ１０２）。評価部３５４は、評価値の算出に用いる以下のような各カウンタをリセット（初期化）する（ステップＳ１０３）。
・顔を含む領域Ｅを注視した時にカウントアップするカウンタＣＥ
・指示物（手など）を含む領域Ｆを注視した時にカウントアップするカウンタＣＦ
・対象物を含む領域Ｔを注視した時にカウントアップするカウンタＣＴ
・上記領域以外の領域Ｃを注視した時にカウントアップするカウンタＣＣ

注視点測定は、例えば、同期して撮像するステレオカメラの１フレームごとに行う。すなわち注視点は所定の時間間隔ごとに測定される。また、各カウンタのカウント値は注視時間（注視点の停留時間）に対応する。

次に、視点検出部３５２は、注視点検出を行う（ステップＳ１０４）。視点検出部３５２は、注視点検出が失敗したか否かを判断する（ステップＳ１０５）。瞬きなどにより瞳孔および角膜反射の画像が得られない場合などに、注視点検出が失敗する。また、注視点が表示画面１０１内に存在しない場合（被験者が表示画面１０１以外を見ていた場合）も、失敗としている。

注視点検出が失敗した場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、各カウンタに影響させないため、ステップＳ１１７に移動する。注視点検出が成功した場合（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、視点検出部３５２は、注視点の座標から被験者の注視点がいずれの領域内に存在するかを検出する（ステップＳ１０６）。次に、視点検出部３５２は、注視点が領域Ｅに存在するかを判断する（ステップＳ１０７）。注視点が領域Ｅに存在する場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、視点検出部３５２は、カウンタＣＥをカウントアップする（ステップＳ１０８）。注視点が領域Ｅに存在しない場合（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、視点検出部３５２は、注視点が領域Ｆに存在するか否かを判断する（ステップＳ１０９）。注視点が領域Ｆに存在する場合（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、視点検出部３５２は、カウンタＣＦをカウントアップする（ステップＳ１１０）。注視点が領域Ｆに存在しない場合（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、視点検出部３５２は、注視点が領域Ｔに存在するかを判断する（ステップＳ１１１）。注視点が領域Ｔに存在する場合（ステップＳ１１１：Ｙｅｓ）、視点検出部３５２は、カウンタＣＴをカウントアップする（ステップＳ１１２）。注視点が領域Ｔに存在しない場合（ステップＳ１１１：Ｎｏ）、すなわち、注視点が領域Ｅ，Ｆ，Ｔのいずれの領域にも存在しない場合、視点検出部３５２は、カウンタＣＣをカウントアップする（ステップＳ１１５）。

これにより、注視した領域のカウンタの計数値が上がり、注視の停留時間を計測することが可能となる。

次に、出力制御部３５３は、タイマが完了したかを判断する（ステップＳ１１７）。タイマが完了していない場合（ステップＳ１１７：Ｎｏ）、ステップＳ１０４に戻り処理を繰り返す。タイマが完了した場合（ステップＳ１１７：Ｙｅｓ）、出力制御部３５３は、映像の再生を停止する（ステップＳ１１８）。

次に、評価部３５４は、各領域の注視点の停留時間をもとに、発達障がいリスクの診断支援に関する評価演算を行う（ステップＳ１１９）。次に、評価部３５４は、評価値を出力して終了する（ステップＳ１２０）。

ステップＳ１１９の評価演算は、多数の方法が適用できる。最も簡易的なものは、対象物を含む領域Ｔにおける注視点の停留時間そのもの（カウンタＣＴの計数値）を評価値として算出する方法である。定型発達の被験者は、指し示した方向の物体を注視する傾向が高い。従って、停留時間の値が低いほど、発達障がいの可能性が高くなる。

また、定型発達の被験者は、人物の顔を見る傾向が高く、指し示した時の視線の先を見る傾向がある。従って、顔を含む領域（領域Ｅ）における注視点の停留時間を加味すると、さらに精度が向上する。例えば、以下の（１）式により算出される評価値ＡＮＳを用いてもよい。Ｋｔ、Ｋｅは重み付けの係数である。Ｋｔ＞Ｋｅとなる。
ＡＮＳ＝（Ｋｔ×ＣＴ）＋（Ｋｅ×ＣＥ）・・・（１）

さらに、定型発達の被験者は、指示物（指差しする手など）を見る傾向が高いので、領域Ｆにおける注視点の停留時間を加味すると、さらに精度が向上する。例えば、以下の（２）式により算出される評価値ＡＮＳを用いてもよい。Ｋｆは重み付けの係数である。
ＡＮＳ＝（Ｋｔ×ＣＴ）＋（Ｋｆ×ＣＦ）・・・（２）

さらに、上記（１）式および（２）式を総合し、以下の（３）式により算出される評価値ＡＮＳを用いてもよい。
ＡＮＳ＝（Ｋｔ×ＣＴ）＋（Ｋｅ×ＣＥ）＋（Ｋｆ×ＣＦ）・・・（３）

発達障がいリスクの高い被験者は、所定の領域外Ｃを注視する確率が高い。このため、領域Ｃにおける注視点の停留時間を加味すると、さらに精度が向上する。例えば、以下の（４）式により算出される評価値ＡＮＳを用いてもよい。Ｋｃは重み付けの係数である。
ＡＮＳ＝
（Ｋｔ×ＣＴ）＋（Ｋｅ×ＣＥ）＋（Ｋｆ×ＣＦ）−（Ｋｃ×ＣＣ）・・・（４）

図５−１および図５−２の診断画像は一例であり、診断に用いる診断画像はこれらに限られるものではない。例えば、複数の対象物を含む診断画像を用いてもよい。

図７−１および図７−２は、診断画像の他の例を示す説明図である。図７−１および図７−２は、指し示される対象物に類似した他の対象物をさらに含む診断画像の例である。図７−１および図７−２では、他の対象物を含む２つの領域をそれぞれ領域Ａおよび領域Ｂとしている。発達障がいの被験者は、領域Ｔと比較して領域Ａまたは領域Ｂを注視する確率が高い。従って、図７−１および図７−２のような診断画像を用いることにより、検出の精度が向上する。

図７−１および図７−２のように、複数の対象物、指示物、および、顔を含む診断画像を用いる場合の診断支援処理について説明する。図８は、この場合の診断支援処理の一例を示すフローチャートである。

図６とは、ステップＳ２１３、ステップＳ２１４、および、ステップＳ２１６が追加される点が異なる。また、ステップＳ２０３でカウンタＣＡＢをさらにリセット（初期化）する点が異なる。また、ステップＳ２１９の評価演算がステップＳ１１９と異なる。その他の各ステップは図６と同様の処理であるため説明を省略する。

ステップＳ２１３、ステップＳ２１４、および、ステップＳ２１６は、領域Ａおよび領域Ｂに関する処理である。

視点検出部３５２は、注視点が領域Ｔに存在しない場合（ステップＳ２１１：Ｎｏ）、注視点が領域Ａに存在するか否かを判断する（ステップＳ２１３）。注視点が領域Ａに存在する場合（ステップＳ２１３：Ｙｅｓ）、視点検出部３５２は、カウンタＣＡＢをカウントアップする（ステップＳ２１６）。注視点が領域Ａに存在しない場合（ステップＳ２１３：Ｎｏ）、視点検出部３５２は、注視点が領域Ｂに存在するか否かを判断する（ステップＳ２１４）。注視点が領域Ｂに存在する場合（ステップＳ２１４：Ｙｅｓ）、視点検出部３５２は、カウンタＣＡＢをカウントアップする（ステップＳ２１６）。注視点が領域Ｂに存在しない場合（ステップＳ２１４：Ｎｏ）、視点検出部３５２は、カウンタＣＣをカウントアップする（ステップＳ２１５）。

このように、図８の例では、カウンタＣＡＢが用いられる。カウンタＣＡＢは、領域Ａまたは領域Ｂを注視した時にカウントアップするカウンタである。ステップＳ２１９の評価演算は、以下のようにカウンタＣＡＢを用いる点が、ステップＳ１１９と異なる。すなわち、評価部３５４は、以下の（５）式により算出される評価値ＡＮＳを用いてもよい。
ＡＮＳ＝（Ｋｔ×ＣＴ）＋（Ｋｅ×ＣＥ）−（Ｋａｂ×ＣＡＢ）・・・（５）

さらに、定型発達の被験者は、指示物（指差しする手など）を見る傾向が高いので、領域Ｆにおける注視点の停留時間を加味すると、さらに精度が向上する。例えば、以下の（６）式により算出される評価値ＡＮＳを用いてもよい。
ＡＮＳ＝（Ｋｔ×ＣＴ）＋（Ｋｆ×ＣＦ）−（Ｋａｂ×ＣＡＢ）・・・（６）

さらに、上記（５）式および（６）式を総合し、以下の（７）式により算出される評価値ＡＮＳを用いてもよい。
ＡＮＳ＝
（Ｋｔ×ＣＴ）＋（Ｋｅ×ＣＥ）＋（Ｋｆ×ＣＦ）−（Ｋａｂ×ＣＡＢ）・・・（７）

発達障がいリスクの高い被験者は、所定の領域外Ｃを注視する確率が高い。このため、領域Ｃにおける注視点の停留時間を加味すると、さらに精度が向上する。例えば、以下の（８）式により算出される評価値ＡＮＳを用いてもよい。
ＡＮＳ＝（Ｋｔ×ＣＴ）＋（Ｋｅ×ＣＥ）＋（Ｋｆ×ＣＦ）
−（Ｋｃ×ＣＣ）−（Ｋａｂ×ＣＡＢ）・・・（８）

複数の対象物を含む診断画像を用いる場合の診断支援処理の他の例について説明する。図９は、この場合の診断支援処理の他の例を示すフローチャートである。この例では、人物が対象物を指し示さない状態で映像が開始され、開始から所定時間の経過後に、人物が対象物Ｔを注視しながら、対象物Ｔを指し示す診断画像を用いる。すなわち、被験者が、手や指の動きに注意を喚起された後に、手や指が示す方向を見る傾向を活かした診断支援処理を実現する。このような構成により、さらに診断の精度が向上する。

図９では、ステップＳ３０２−１が追加される点が、図８と異なる。ステップＳ３０２−１では、視点検出部３５２が、タイマ等を用いて、所定時間の経過を待機する処理を行う（ステップＳ３０２−１）。所定時間は、人物が対象物を指し示す動作を完了するまでの時間である。これにより、指し示す動作を完了した後の被験者の注視点を測定することが可能になる。なお、図９では視点検出部３５２が、タイマ等を用いて、所定時間の経過を待機する処理を行うようにしているが、これに代えて評価部が所定時間経過後の視点検出部から出力された値に基づいて評価値を算出するようにしてもよい。

これまでは、１つの診断画像を用いる例を説明したが、複数の診断画像を用いてもよい。図１０および図１１は、複数の診断画像を用いる場合の診断支援処理の一例を示すフローチャートである。図１０および図１１は、例えば図７−１と図７−２のような２つの映像を連続的に表示させて総合的に評価する場合の例である。２つの映像は、例えば連結されている。なお、３以上の映像を連続的に表示する場合も同様の手順が適用できる。

図１０で図８と異なる点は、ステップＳ４０３が追加される点である。ステップＳ４０３では、視点検出部３５２が、１つ目の映像（映像１）に対する各領域（領域Ｅ，Ｆ，Ｔ，Ａ，Ｂ）を設定する。２つの異なる映像が表示されるため、このステップで各映像に対応した領域設定が行われる。また、図１１で図８と異なる点は、ステップＳ４２２が追加される点である。ステップＳ４２２では、視点検出部３５２が、２つ目の映像（映像２）に対する各領域（領域Ｅ，Ｆ，Ｔ，Ａ，Ｂ）を設定する。例えば、視点検出部３５２は、映像ごとに予め定められ、記憶部１５０などに記憶された座標値を参照し、映像ごとの領域を設定する。

図１０および図１１の例では、対象物および人物の位置が相互に異なる２つの映像に対して連続的に各領域での注視点の停留時間を計測していく。この方法により、被験者が映像を観察する場合の嗜好や傾向の影響を排除できる。例えば、図７−１および図７−２に示すように、対象物と人物の位置が左右対称となる２つの診断画像を用いれば、左側ばかり見やすい被験者や右側ばかり見やすい被験者であっても、被験者の傾向の影響を排除して、より高精度な診断を実現できる。また、対象物の画像は発達障がい児が好んで見る傾向にある幾何学模様画像でない画像が好ましい。例えばキャラクタの画像や自然画（動物、植物、自然の景観等）や乗り物等であって人物の画像と区別がつくものが好ましい。

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）乳幼児の指差しに対する反応を測定することが可能になる。
（２）複数の対象物を表示して指し示した後の反応を測定できるので精度が向上する。
（３）人物の指先や顔も注視する特性も加味することができるので精度が向上する。

（変形例１）
上記例では、対象物を指し示す人物の画像と、指し示すために用いる指などの指示物の画像と、を含む診断画像を用いた。診断画像は上記例に限られるものではない。上記のように、発達障がいの乳幼児は、保護者が顔を向けて注視する対象物を見ないという特徴を有する。本変形例では、この特徴を考慮し、人物が対象物に顔を向けて、対象物を注視する診断画像を用いる。

図１２−１〜図１２−４は、診断画像の他の例を示す説明図である。図１２−１および図１２−２は、注視対象物の方向に人物が顔を向け、注視対象物を注視する様子を示す画像の例である。診断画像中の人物は、対象物を注視しながら、その方向に顔を向けている。

図１２−１および図１２−２では、対象物を含む領域をＴ、顔を含む領域をＥとする。画面のそれ以外の領域をＣとする。画面は、例えば、左上が（０、０）、右下が（Ｘｍａｘ、Ｙｍａｘ）となる座標で位置を表現する。つまりＸ座標は右が正であり、Ｙ座標は下が正である。

図１２−１および図１２−２のような診断画像を用いる場合の診断支援処理は、例えば図６と同様のフローチャートで実現できる。本変形例の診断画像は、指示物を含む領域Ｆを含まないので、図６のフローチャートで領域Ｆに関連する、例えば以下の処理は省略できる。
・ステップＳ１０３内でのカウンタＣＦの初期化
・ステップＳ１０９
・ステップＳ１１０

本変形例でも、以下のように様々な評価演算の方法を適用できる。
・対象物を含む領域Ｔにおける注視点の停留時間そのもの（カウンタＣＴの計数値）を評価値として算出する方法
・上記（１）式により算出される評価値ＡＮＳを用いる方法
・上記（４）式と類似する下記の（９）式により算出される評価値ＡＮＳを用いる方法
ＡＮＳ＝（Ｋｔ×ＣＴ）＋（Ｋｅ×ＣＥ）−（Ｋｃ×ＣＣ）・・・（９）

図１２−３および図１２−４は、診断画像の他の例を示す説明図である。図１２−３および図１２−４は、対象物に類似した他の対象物をさらに含む診断画像の例である。図１２−３および図１２−４では、他の対象物を含む２つの領域をそれぞれ領域Ａおよび領域Ｂとしている。発達障がいの被験者は、領域Ｔと比較して領域Ａまたは領域Ｂを注視する確率が高い。従って、図１２−３および図１２−４のような診断画像を用いることにより、検出の精度が向上する。

図１２−３および図１２−４のような診断画像を用いる場合の診断支援処理は、例えば図８と同様のフローチャートで実現できる。本変形例の診断画像は、指示物を含む領域Ｆを含まないので、図８のフローチャートで領域Ｆに関連する、例えば以下の処理は省略できる。
・ステップＳ２０３内でのカウンタＣＦの初期化
・ステップＳ２０９
・ステップＳ２１０

図１２−３および図１２−４を用いる場合は、以下のような評価演算の方法を適用してもよい。
・上記（５）式により算出される評価値ＡＮＳを用いる方法
・上記（８）式と類似する下記の（１０）式により算出される評価値ＡＮＳを用いる方法
ＡＮＳ＝（Ｋｔ×ＣＴ）＋（Ｋｅ×ＣＥ）
−（Ｋｃ×ＣＣ）−（Ｋａｂ×ＣＡＢ）・・・（１０）

上記図９と同様に、所定時間経過後に人物が対象物を注視する診断画像を用いてもよい。すなわち、人物が対象物に顔を向けず注視しない状態で映像が開始され、開始から所定時間の経過後に、人物が対象物Ｔに顔を向けて、対象物Ｔを注視する診断画像を用いてもよい。上記変形例１では、人物の顔の向きについて説明しているが、顔の向きに限らず目の向きでもよい。すなわち、被験者が、人物の顔や目の動きに注意を喚起された後に、顔や目が示す方向を見る傾向を活かした診断支援処理を実現する。このような構成により、さらに診断の精度が向上する。また、人物の顔の向きと目の向きの両方により実現してもよいし、対象物を指し示すために用いる指などの指示物の向きと顔の向きと目の向き全てにより実現してもよい。

上記図１０と同様に、複数の映像を連続的に表示させて総合的に評価する方法を適用してもよい。例えば図１２−１と図１２−２、または、図１２−３と図１２−４のような２つの映像を連続的に表示させて総合的に評価してもよい。２つの映像は、例えば連結されており、双方所定の時間で構成されている。

以上のように、本変形例によれば、上記第１の実施形態の効果に加え、例えば以下のような効果が得られる。
（１）指差しを含まないので、動きにつられた視線の動きが抑制され、測定の特異度が上がる。

（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１３および１４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１３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１３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１４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１５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１５では、図１３および１４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１５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１５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１６は、図１５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１６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１算出部２３５１および第２算出部２３５２が、瞳孔の中心を示す第１位置と、角膜反射の中心を示す第２位置と、を検出する位置検出部に相当する。

第３算出部２３５３は、ＬＥＤ光源２１０３と角膜反射中心とを結ぶ直線（第１直線）と、から角膜曲率中心（第４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（第３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（第２直線）と、角膜反射中心とＬＥＤ光源２１０３とを結ぶ第１直線と、の交点を算出する。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。第３算出部２３５３が、ＬＥＤ光源２１０３の位置と、表示部上の目標画像を示す所定の位置（第３位置）と、瞳孔中心の位置と、角膜反射中心の位置と、から角膜曲率中心（第４位置）を算出する算出部に相当する。

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１４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１７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１３〜図１６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１８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１３〜図１６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１９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１３〜図１６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２０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Ｓ５０１）、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Ｓ５０２）。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Ｓ５０３）。

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。第１算出部２３５１は、例えば目を含む一定領域の中で最も暗い部分を含む所定の明るさ以下の領域を瞳孔部分として検出し、最も明るい部分を含む所定の明るさ以上の領域を角膜反射として検出する。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Ｓ５０４）。

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Ｓ５０５）。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Ｓ５０６）。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Ｓ５０７）。第３算出部２３５３は、ステップＳ５０６で算出した直線とステップＳ５０７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Ｓ５０８）。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Ｓ５０９）。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２１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２２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２２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２２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Ｓ６０１〜ステップＳ６０５は、図２０のステップＳ５０２〜ステップＳ５０６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Ｓ６０５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Ｓ６０６）。

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Ｓ６０７）。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Ｓ６０８）。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Ｓ６０９）。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。

（変形例２）
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は、図１９および図２０で説明した方法に限られるものではない。以下では、算出処理の他の例について図２３および図２４を用いて説明する。

図２３は、本変形例の算出処理を説明するための図である。図１３〜図１６および図１９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。

線分１１０１は、目標位置６０５とＬＥＤ光源１０３とを結ぶ線分（第１線分）である。線分１１０２は、線分１１０１と平行で、瞳孔中心６１１と直線６１３とを結ぶ線分（第２線分）である。本変形例では、以下のように、線分１１０１、線分１１０２を用いて瞳孔中心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２４は、本変形例の算出処理の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ７０１〜ステップＳ７０７は、図２０のステップＳ５０１〜ステップＳ５０７と同様であるため説明を省略する。

第３算出部２３５３は、表示部１０１の画面上の１点に表示される目標画像の中心と、ＬＥＤ光源１０３の中心とを結ぶ線分（図１１では線分１１０１）を算出するとともに、算出した線分の長さ（Ｌ１１０１とする）を算出する（ステップＳ７０８）。

第３算出部２３５３は、瞳孔中心６１１を通り、ステップＳ７０８で算出した線分と平行な線分（図２３では線分１１０２）を算出するとともに、算出した線分の長さ（Ｌ１１０２とする）を算出する（ステップＳ７０９）。

第３算出部２３５３は、角膜曲率中心６１５を頂点とし、ステップＳ７０８で算出した線分を下辺とする三角形と、角膜曲率中心６１５を頂点とし、ステップＳ７０９で算出した線分を下辺とする三角形とが相似関係にあることに基づき、瞳孔中心６１１と角膜曲率中心６１５との間の距離６１６を算出する（ステップＳ７１０）。例えば第３算出部２３５３は、線分１１０１の長さに対する線分１１０２の長さの比率と、目標位置６０５と角膜曲率中心６１５との間の距離に対する距離６１６の比率と、が等しくなるように、距離６１６を算出する。

距離６１６は、以下の（１１）式により算出することができる。なおＬ６１４は、目標位置６０５から瞳孔中心６１１までの距離である。
距離６１６＝（Ｌ６１４×Ｌ１１０２）／（Ｌ１１０１−Ｌ１１０２）・・・（１１）

第３算出部２３５３は、算出した距離６１６を記憶部１５０などに記憶する（ステップＳ７１１）。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。

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 (10)

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、
   対象物の画像と、前記対象物の方向を示す人物の画像と、を含む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の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. 前記人物の画像は、前記対象物の方向を指で指し示す人物の画像であること、
   を特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
3. 前記人物の画像は、前記対象物の方向を顔または目の向きで示す人物の画像であること、
   を特徴とする請求項１または２に記載の診断支援装置。
4. 前記評価部は、前記対象物の画像を含む領域で前記視点が検出される時間を表す第１停留時間と、前記人物の画像を含む領域で前記視点が検出される時間を表す第２停留時間と、の少なくとも一方に基づいて前記評価値を算出すること、
   を特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の診断支援装置。
5. 前記評価部は、さらに、前記対象物の画像を含む領域および前記人物の画像を含む領域以外の領域で前記視点が検出される時間を表す第３停留時間に基づいて前記評価値を算出すること、
   を特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の診断支援装置。
6. 前記評価部は、さらに、前記対象物の方向を示す指示物の画像を含む領域で前記視点が検出される時間を表す第４停留時間に基づいて前記評価値を算出すること、
   を特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の診断支援装置。
7. 前記出力制御部は、第１の診断画像を前記表示部に表示させた後、前記対象物の画像の位置、および、前記人物の画像の位置が前記第１の診断画像と異なる第２の診断画像を前記表示部に表示させ、
   前記評価部は、前記第１の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、および、前記第２の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評価値を算出すること、
   を特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の診断支援装置。
8. 前記出力制御部は、表示が開始されてから所定時間が経過した後に、前記人物が前記対象物の方向を示す画像が表示される診断画像を前記表示部に表示させ、
   前記評価部は、前記診断画像の表示が開始されてから前記所定時間が経過した後に、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こと、
   を特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の診断支援装置。
9. 光を照射する光源を含む照明部と、
   複数の撮像部と、
   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位置と、角膜反射の中心を示す第２位置と、を算出する位置検出部と、
   前記光源の位置と、表示部上の第３位置と、前記第１位置と、前記第２位置とに基づいて、角膜の曲率中心を示す第４位置を算出する算出部と、をさらに備え、
   前記視線検出部は、前記第１位置と前記第４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８のいずれか一項に記載の診断支援装置。
10. 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、
    対象物の画像と、前記対象物の方向を示す人物の画像と、を含む診断画像を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の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。