JP2016171849A - 診断支援装置および診断支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】より簡単に精度よく診断支援を実行可能とする。
【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、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、診断画像は、診断画像の中心を含む領域に人物画像を含む第１画像と、第１画像の周囲を囲む領域に人物画像以外の第１画像より小さい複数の第２画像と、を含む。
【選択図】図６

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、および、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。

発達障がい者の特徴として、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、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。そこで、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。

発達障がい者は注視点に偏りがあること、および、特に注意欠陥・多動性障がい（ＡＤＨＤ（Attention Deficit / Hyperactivity Disorder））では、注意すべき事項へ集中することが難しいことがわかっている。すなわち、一つのものに集中し難いため、注視対象も一定に留まらず、注視点が移動しやすい特徴がある。

特開２０１１−２０６５４２号公報 特開２００２−３６０５１８号公報

注意欠陥・多動性障がいに対応した診断支援装置として、眼球のサッケード運動を用いた装置が存在するが、より簡単に精度よく診断支援可能な装置が求められていた。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、より簡単に精度よく診断支援が可能な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、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、前記診断画像は、前記診断画像の中心を含む領域に人物画像を含む第１画像と、前記第１画像の周囲を囲む領域に人物画像以外の前記第１画像より小さい複数の第２画像と、を含むことを特徴とする。

本発明にかかる診断支援装置および診断支援方法は、より簡単に精度よく診断支援が可能になるという効果を奏する。

図１は、１つの光源を使用した場合の被験者の目の様子を示す図である。 図２は、２つの光源を使用した場合の被験者の目の様子を示す図である。 図３は、本実施形態の表示部、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４は、本実施形態の表示部、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５は、診断支援装置の機能の概要を示す図である。 図６は、図５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７は、１つの光源を用いると仮定した場合の処理の概要を説明する図である。 図８は、本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９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１０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。 図１１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１２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。 図１３は、変形例の算出処理を説明するための図である。 図１４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。 図１５は、表示される映像（診断画像）の一例を示す図である。 図１６は、表示される映像（診断画像）の他の例を示す図である。 図１７は、表示される映像（診断画像）の他の例を示す図である。 図１８は、表示される映像（診断画像）の他の例を示す図である。 図１９は、本実施形態における診断支援処理の一例を示すフローチャートである。 図２０は、本実施形態における診断支援処理の別の例を示すフローチャートである。 図２１は、本実施形態における診断支援処理の別の例を示すフローチャートである。 図２２は、本実施形態における診断支援処理の別の例を示すフローチャートである。 図２３は、本実施形態における診断支援処理の別の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。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適用した例を説明する。適用可能な装置はこのような診断支援装置に限られるものではない。

本実施形態の診断支援装置は、注視すべき領域とそれ以外の領域に対する注視点を検出および判断する手段により、ＡＤＨＤを従来より高い精度で診断支援できるだけでなく、自閉症スペクトラム症（ＡＳＤ（Autistic Spectrum Disorder））の診断支援も実現できるようにした診断支援装置である。

また、本実施形態の診断支援装置は、２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。

視点検出を精度よく行うためには、瞳孔位置を正しく検出できることが重要となっている。近赤外の光源を点灯させカメラで撮影した場合、カメラと光源の距離が一定以上離れていると、瞳孔は他の部分より暗くなることがわかっている。この特徴を用いて瞳孔位置が検出される。

本実施形態では、２台のカメラに対して、光源をそれぞれのカメラの外側に２ヶ所配置する。そして、これらの２つの光源を相互に異なるタイミングで点灯させ、点灯している光源からの距離が長い方（遠い方）のカメラで撮影する。これにより、瞳孔をより暗く撮影し、瞳孔と他の部分とを、より高精度に区別することが可能となる。

この場合、点灯させる光源が異なるため、通常のステレオ方式による三次元計測を単純に適用することができない。すなわち、視点を求める際の光源と角膜反射を結ぶ直線を世界座標で算出することができない。そこで本実施形態では、２つのタイミングでの、撮像に用いるカメラ相互の位置関係、および、点灯させる光源相互の位置関係を、仮想的な光源の位置（仮想光源位置）に対してそれぞれ対称とする。そして、２つの光源それぞれの点灯時に得られる２つの座標値を、左カメラによる座標値および右カメラによる座標値として世界座標に変換する。これにより、２つの光源それぞれの点灯時に得られる角膜反射位置を用いて、仮想光源と角膜反射を結ぶ直線を世界座標で算出すること、および、この直線に基づき視点を算出することが可能となる。

図１は、１つの光源を使用した場合の被験者の目１１の様子を示す図である。図１に示すように、虹彩１２と瞳孔１３との暗さの差が十分ではなく、区別が困難となる。図２は、２つの光源を使用した場合の被験者の目２１の様子を示す図である。図２に示すように、虹彩２２と瞳孔２３との暗さの差は、図１と比較して大きくなっている。

図３および４は、本実施形態の表示部、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３に示すように、本実施形態の診断支援装置は、表示部１０１と、ステレオカメラを構成する右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂと、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂと、を含む。右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂは、表示部１０１の下に配置される。ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂは、右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂそれぞれの外側の位置に配置される。ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂは、例えば波長８５０ｎｍの近赤外線を照射する光源である。図３では、９個のＬＥＤによりＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂ（照明部）を構成する例が示されている。なお、右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂは、波長８５０ｎｍの近赤外光を透過できるレンズを使用する。なお、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂと、右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂとの位置を逆にして、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂを、右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂそれぞれの内側の位置に配置されていてもよい。

図４に示すように、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂは、被験者の眼球１１１に向かって近赤外光を照射する。ＬＥＤ光源１０３ａを照射したときに左カメラ１０２ｂで撮影を行い、ＬＥＤ光源１０３ｂを照射したときに右カメラ１０２ａで撮影を行う。右カメラ１０２ａおよび左カメラ１０２ｂと、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂとの位置関係を適切に設定することにより、撮影される画像では、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１０２ａ、左カメラ１０２ｂ）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、表示部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５は、診断支援装置１００の機能の概要を示す図である。図５では、図３および４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５に示すように、診断支援装置１００は、右カメラ１０２ａと、左カメラ１０２ｂと、左カメラ１０２ｂ用のＬＥＤ光源１０３ａと、右カメラ１０２ａ用のＬＥＤ光源１０３ｂと、スピーカ２０５と、駆動・ＩＦ（interface）部３１３と、制御部３００と、記憶部１５０と、表示部１０１と、を含む。図５において、表示画面２０１は、右カメラ１０２ａおよび左カメラ１０２ｂとの位置関係を分かりやすく示しているが、表示画面２０１は表示部１０１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２０５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３１３は、ステレオカメラに含まれる各部を駆動する。また、駆動・ＩＦ部３１３は、ステレオカメラに含まれる各部と、制御部３００とのインタフェースとなる。

制御部３００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１０１に表示する画像等を記憶する。表示部１０１は、診断のための対象画像等、各種情報を表示する。

図６は、図５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６に示すように、制御部３００には、表示部１０１と、駆動・ＩＦ部３１３が接続される。駆動・ＩＦ部３１３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３１３には、カメラＩＦ３１４、３１５を介して、それぞれ、右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂが接続される。駆動・ＩＦ部３１３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。右カメラ１０２ａからはフレーム同期信号が出力される。フレーム同期信号は、左カメラ１０２ｂとＬＥＤ駆動制御部３１６とに入力される。これにより、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂを発光させ、それに対応して左右カメラによる画像を取り込んでいる。

スピーカ駆動部３２２は、スピーカ２０５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、点灯制御部３５１と、位置検出部３５２と、曲率中心算出部３５３と、視線検出部３５４と、視点検出部３５５と、出力制御部３５６と、評価部３５７と、を備えている。なお、視線検出装置としては、少なくとも点灯制御部３５１、位置検出部３５２、曲率中心算出部３５３、および、視線検出部３５４が備えられていればよい。

制御部３００に含まれる各要素（点灯制御部３５１、位置検出部３５２、曲率中心算出部３５３、視線検出部３５４、視点検出部３５５、出力制御部３５６、および、評価部３５７）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。

点灯制御部３５１は、ＬＥＤ駆動制御部３１６を用いて、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂの点灯を制御する。例えば点灯制御部３５１は、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂを、相互に異なるタイミングで点灯するように制御する。タイミングの差（時間）は、例えば、被験者の視線の移動等による視線検出結果への影響が生じない時間として予め定められた時間とすればよい。

位置検出部３５２は、ステレオカメラ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。また位置検出部３５２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。

曲率中心算出部３５３は、仮想光源位置と角膜反射中心とを結ぶ直線（第１直線）から、角膜曲率中心（第４位置）を算出する。例えば、曲率中心算出部３５３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、曲率中心算出部３５３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、曲率中心算出部３５３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、角膜反射中心と仮想光源位置とを結ぶ直線（第１直線）と、の交点を算出する。そして曲率中心算出部３５３は、瞳孔中心と算出した交点との距離（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２０１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３５６が、表示画面２０１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２０１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２０１の中央を目標位置とすれば、表示画面２０１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、曲率中心算出部３５３は、仮想光源位置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。曲率中心算出部３５３が、仮想光源位置と、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３５４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３５４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３５５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３５５は、例えば、表示画面２０１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３５５は、例えば図２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３５６は、表示部１０１およびスピーカ２０５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３５６は、表示部１０１上の目標位置に目標画像を出力させる。また、出力制御部３５６は、診断画像、および、評価部３５７による評価結果などの表示部１０１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３５７は、診断画像と、視点検出部３５５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３５７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。

図７は、１つの光源を用いると仮定した場合の処理の概要を説明する図である。図３〜図６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。図７の例では、２つのＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂの代わりに、１つのＬＥＤ光源２０３が用いられる。

瞳孔中心４０７および角膜反射中心４０８は、それぞれ、１つのＬＥＤ光源２０３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。ＬＥＤ光源２０３は、ここでは１個のＬＥＤとしているが、数個の小さいＬＥＤを組み合わせて１ヵ所に配置されたものであっても構わない。

図８は、本実施形態の診断支援装置１００により実行される処理の概要を説明する図である。図３〜図６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。

角膜反射点６２１は左カメラ１０２ｂで撮影したときの画像上の角膜反射点を表す。角膜反射点６２２は右カメラ１０２ａで撮影したときの画像上の角膜反射点を表す。本実施形態では、右カメラ１０２ａと右カメラ用のＬＥＤ光源１０３ｂ、および、左カメラ１０２ｂと左カメラ用のＬＥＤ光源１０３ａは、例えば右カメラ１０２ａと左カメラ１０２ｂの中間位置を通る直線に対して左右対称の位置関係にある。このため、右カメラ１０２ａと左カメラ１０２ｂの中間位置（仮想光源位置）に仮想光源３０３があるとみなすことができる。角膜反射点６２４は、仮想光源３０３に対応する角膜反射点を表す。角膜反射点６２１の座標値と角膜反射点６２２の座標値を、左右カメラの座標値を三次元世界座標に変換する変換パラメータを用いて変換することにより、角膜反射点６２４の世界座標値が算出できる。仮想光源３０３と角膜反射点６２４を結ぶ直線５２３上に角膜の曲率中心５０５が存在する。従って、図７で表した光源が１ヵ所の視線検出方法と同等の方法で視点検出が可能である。

なお右カメラ１０２ａと左カメラ１０２ｂとの位置関係、および、ＬＥＤ光源１０３ａとＬＥＤ光源１０３ｂとの位置関係は、上述の位置関係に限られるものではない。例えば同一の直線に対して、それぞれの位置関係が左右対称となる関係であってもよいし、右カメラ１０２ａと左カメラ１０２ｂと、ＬＥＤ光源１０３ａとＬＥＤ光源１０３ｂとは同一直線上になくてもよい。

図９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３〜図６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。

目標位置６０５は、表示部１０１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部１０１の画面の中央位置としている。直線６１３は、仮想光源３０３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。曲率中心算出部３５３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１０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３５６は、表示部１０１の画面上の１点に目標画像を再生し（ステップＳ１０１）、被験者にその１点を注視させる。次に、点灯制御部３５１は、ＬＥＤ駆動制御部３１６を用いてＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂのうち一方を被験者の目に向けて点灯させる（ステップＳ１０２）。制御部３００は、左右カメラ（右カメラ１０２ａ、左カメラ１０２ｂ）のうち点灯したＬＥＤ光源からの距離が長い方のカメラで被験者の目を撮像する（ステップＳ１０３）。次に、点灯制御部３５１は、ＬＥＤ光源１０３ａ、１０３ｂのうち他方を被験者の目に向けて点灯させる（ステップＳ１０４）。制御部３００は、左右カメラのうち点灯したＬＥＤ光源からの距離が長い方のカメラで被験者の目を撮像する（ステップＳ１０５）。

なお、点灯したＬＥＤ光源からの距離が長いカメラ以外のカメラによる撮像を停止しなくてもよい。すなわち、少なくとも点灯したＬＥＤ光源からの距離が長い方のカメラで被験者の目を撮像し、撮像した画像が座標算出等に利用可能となっていればよい。

ＬＥＤ光源１０３ａまたはＬＥＤ光源１０３ｂ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、位置検出部３５２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。位置検出部３５２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、位置検出部３５２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、位置検出部３５２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Ｓ１０６）。

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。

位置検出部３５２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Ｓ１０７）。例えば位置検出部３５２は、ＬＥＤ光源１０３ａが点灯されたときに左カメラ１０２ｂにより撮像された画像から得られた座標を左カメラの座標とし、ＬＥＤ光源１０３ｂが点灯されたときに右カメラ１０２ａにより撮像された画像から得られた座標を右カメラの座標として、変換パラメータを用いて三次元世界座標への変換を行う。この結果得られる世界座標値は、仮想光源３０３から光が照射されたと仮定したときに左右カメラで撮像された画像から得られる世界座標値に対応する。曲率中心算出部３５３は、求めた角膜反射中心の世界座標と、仮想光源３０３の中心位置の世界座標とを結ぶ直線を求める（ステップＳ１０８）。次に、曲率中心算出部３５３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Ｓ１０９）。曲率中心算出部３５３は、ステップＳ１０８で算出した直線とステップＳ１０９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Ｓ１１０）。曲率中心算出部３５３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Ｓ１１１）。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１０１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１０１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１１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、仮想光源３０３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、表示部１０１の画面上の注視点は、注視点８０５から注視点８０６に補正される。

図１２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１２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１２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３５７による評価処理などが実行される。

ステップＳ２０１〜ステップＳ２０７は、図１０のステップＳ１０２〜ステップＳ１０８と同様であるため説明を省略する。

曲率中心算出部３５３は、ステップＳ２０７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Ｓ２０８）。

視線検出部３５４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Ｓ２０９）。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３５５は、この視線方向と表示部１０１の画面との交点の三次元世界座標値を算出する（ステップＳ２１０）。この値が、被験者が注視する表示部１０１上の１点を世界座標で表した座標値である。視点検出部３５５は、求めた三次元世界座標値を、表示部１０１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Ｓ２１１）。これにより、被験者が見つめる表示部１０１上の視点（注視点）を算出することができる。

（変形例）
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９および図１０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１３および図１４を用いて説明する。

図１３は、本変形例の算出処理を説明するための図である。図３〜図６および図９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と仮想光源位置とを結ぶ線分（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１４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Ｓ３０１〜ステップＳ３０９は、図１０のステップＳ１０１〜ステップＳ１０９と同様であるため説明を省略する。

曲率中心算出部３５３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、仮想光源位置とを結ぶ線分（図１３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Ｓ３１０）。

曲率中心算出部３５３は、瞳孔中心６１１を通り、ステップＳ３１０で算出した線分と平行な線分（図１３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Ｓ３１１）。

曲率中心算出部３５３は、角膜曲率中心６１５を頂点とし、ステップＳ３１０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Ｓ３１１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Ｓ３１２）。例えば曲率中心算出部３５３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（１）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）・・・（１）

曲率中心算出部３５３は、算出した距離６１６を記憶部１５０などに記憶する（ステップＳ３１３）。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。

図１５は、表示される映像（診断画像）の一例を示す図である。図１５に示すように、診断画像は、領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、および、Ａ４を含む。領域Ａ１は、例えば診断画像の中心を含む領域である。領域Ａ２およびＡ３は、診断画像の中心を含まない領域として、例えば領域Ａ１の周囲を囲む領域に配置される。図１５では、領域Ａ２が１１個の部分領域（ウィンドウ）に分割され、領域Ａ３が３個の部分領域に分割された例が示されている。なお、領域Ａ２およびＡ３は、領域Ａ１に対して上下、左右、対角線上に配置されているが、領域Ａ２およびＡ３の分割数や分割方法は図１５の例に限られるものではない。また領域Ａ２およびＡ３は部分領域に分割されなくてもよい。領域Ａ４は、領域Ａ１、Ａ２およびＡ３以外の領域（余白的な領域）である。

領域Ａ１は、例えば人物を含む自然画の動画が表示される。領域Ａ２およびＡ３の各部分領域は、静止画、または、動きの遅い動画が表示される。このように、領域Ａ２およびＡ３には、領域Ａ１の画像と比較して目立たない画像が表示される。さらに、領域Ａ２は、イラスト（静止画）またはアニメーション（動画）が表示される。領域Ａ３は、幾何学模様を含む画像が表示される。幾何学模様を含む画像は、静止画および動画のいずれであってもよい。

このような診断画像を用いる場合の診断処理の概要について説明する。まず、被験者に対する「課題」として、中央の動画を見るように「中央の映像をじっと見てください。」などの音声をスピーカ２０５から出力する。被験者が定型発達児の場合、指示に従い、所定の時間を中央の映像を注視することができる。しかし発達障がい、特に注意欠陥・多動性障がい（ＡＤＨＤ）の被験者の場合は、集中して見ることが困難であり、周辺の領域Ａ２およびＡ３の画像を多く見る傾向が強い。また、特にＡＳＤの被験者の場合は、幾何学模様を好む傾向があり、より領域Ａ３の画像を見ることが多くなる。

課題を出すことによって、以下のような被験者の傾向を区別することが容易になる。
・定型発達の被験者：真ん中を見続ける
・ＡＤＨＤ（注意欠陥・多動性障がい）の被験者：初めは真ん中を見て、その後周りを見る
・ＡＳＤ（自閉症スペクトラム症）の被験者：幾何学模様を見る
図１５のような診断画像は、特に定型発達の被験者を分かりやすく区別することが可能になる。すなわち本実施形態では、中央の領域Ａ１に、定型発達の被験者が見やすいように大きい人物画像である診断画像を表示する。さらには、周囲の領域Ａ２およびＡ３には、コントラストを下げたり、動きをなくすことで、領域Ａ１の診断画像より目立たない（注目されにくい）診断画像を表示する。これにより、領域Ａ１の画像を見やすくしている。

図１６は、表示される映像（診断画像）の他の例を示す図である。図１６の診断画像は、中央の領域Ａ１に人物が含まれるアニメーションの動画が表示される画像となっている。この場合は、”ＡＳＤの被験者は、幾何学模様を好む傾向”に対して感度が低くなるが、ＡＤＨＤの被験者に対しては、感度は変わらない。

図１７は、表示される映像（診断画像）の他の例を示す図である。図１７は、図１５の診断画像に対して、領域Ａ２、Ａ３の画像のコントラストおよび彩度の少なくとも一方を低く設定された診断画像である。このような診断画像を用いることにより、定型発達の被験者は、より中央部の領域Ａ１を見るようになる。それに対して、ＡＤＨＤの被験者は、一箇所を注視するのが苦手なので、領域Ａ２、Ａ３の部分を変わらずに見ることになる。これにより感度が向上する。

図１８は、表示される映像（診断画像）の他の例を示す図である。図１８は、図１６では領域Ａ１内に表示される画像（動画）を画像全体に含み、かつ、図１６と同様の位置に領域Ａ２、Ａ３の画像を重ねるように配置した診断画像である。図１８の診断画像でも、中央の領域Ａ１には人物が含まれるアニメーションの動画が表示される。このような映像についても同様な効果を得ることが可能である。

診断画像は図１５〜図１８に示す例に限られるものではなく、配置、大きさ、コントラスト、および、彩度などの表示態様について、さまざまな組み合わせが可能である。例えば診断画像は、注目させる画像（第１画像）と、第１画像以外の画像（第２画像）と、を少なくとも含んでいればよい。注目させる画像は、配置、大きさ、コントラスト、および、彩度などの表示態様を、他の画像より注目されやすい画像とすればよい。上記のようにスピーカ２０５等によって被験者に課題を認識させることにより、注目させる画像が、より注目されるように構成してもよい。

次に、このように構成された本実施形態にかかる診断支援装置１００による診断支援処理について図１９〜図２３を用いて説明する。図１９は、本実施形態における診断支援処理の一例を示すフローチャートである。なお、これ以前に個別のキャリブレーションは完了しているものとする。キャリブレーションには、上述のようなカメラキャリブレーション、および、視線検出のためのキャリブレーション（視線検出用較正）が含まれる。

まず出力制御部３５６は、中央（領域Ａ１）の動画を見るようにスピーカ２０５から、「中央の映像をじっと見てください。」などの音声を出力する（ステップＳ４０１）。出力制御部３５６は、映像の再生を開始する（ステップＳ４０２）。出力制御部３５６は、映像の再生時間を管理するタイマをリセットする（ステップＳ４０３）。評価部３５７は、領域Ａ１の注視点の停留時間を測定するためのカウンタＣＡ１と、領域Ａ２またはＡ３の注視点の停留時間を測定するためのカウンタＣＡ２３をリセットする（ステップＳ４０４）。本システムはカメラの１フレームごとに１回の注視点測定を行う。このため、１フレームごとに、注視している領域を判定して計数することにより各領域の注視時間を計測することが可能である。

次に、視点検出部３５５は、被験者の注視点を検出する（ステップＳ４０５）。注視点の検出は、例えば上述の図１２または図１４のような手順で実行することができる。視点検出部３５５は、検出が失敗したかを判断する（ステップＳ４０６）。瞬きなどにより、注視点を検出できない場合があるからである。検出が失敗した場合（ステップＳ４０６：Ｙｅｓ）、ステップＳ４１３に進む。

検出が成功した場合（ステップＳ４０６：Ｎｏ）、評価部３５７は、注視点座標と領域の座標範囲の比較により注視点が存在する領域（注視点領域）を取得する。評価部３５７は、取得した注視点領域が、領域Ａ１であるか否かを判定する（ステップＳ４０８）。領域Ａ１であるとき（ステップＳ４０８：Ｙｅｓ）、評価部３５７は、カウンタＣＡ１をインクリメント（カウントアップ）する（ステップＳ４０９）。

注視点領域が領域Ａ１でない場合（ステップＳ４０８：Ｎｏ）、評価部３５７は、注視点領域が領域Ａ２であるか否かを判定する（ステップＳ４１０）。領域Ａ２であるとき（ステップＳ４１０：Ｙｅｓ）、評価部３５７は、カウンタＣＡ２３をインクリメント（カウントアップ）する（ステップＳ４１２）。

領域Ａ２でない場合（ステップＳ４１０：Ｎｏ）、評価部３５７は、注視点領域が領域Ａ３であるか否かを判定する（ステップＳ４１１）。領域Ａ３であるとき（ステップＳ４１１：Ｙｅｓ）、評価部３５７は、カウンタＣＡ２３をインクリメント（カウントアップ）する（ステップＳ４１２）。

領域Ａ３でない場合（ステップＳ４１１：Ｎｏ）、ステップＳ４１３に進む。これは設定された領域（領域Ａ１、Ａ２またはＡ３）に注視点が含まれないことを意味する。

次に、出力制御部３５６は、映像の再生時間を管理するタイマの完了を確認する（ステップＳ４１３）。所定時間が経過していない場合には（ステップＳ４１３：Ｎｏ）、ステップＳ４０５に戻り、測定を継続する。タイマが完了した場合には（ステップＳ４１３：Ｙｅｓ）、出力制御部３５６は、映像の再生を停止させる（ステップＳ４１４）。

次に、評価部３５７は評価演算を行う（ステップＳ４１５）。例えば評価部３５７は、ＣＡ１の計数値と、ＣＡ２３の計数値との比を評価値として求めればよい。ＣＡ２３の割合が高いほど、課題の領域を注視できていないので、発達障がい、特にＡＤＨＤの可能性が高くなる。また、所定の閾値を設けて、それ以上か、未満かにより、発達障がいのリスク、特にＡＤＨＤのリスクが高いか否かを評価することも可能である。

出力制御部３５６は、評価結果を、表示画面２０１などに表示する（ステップＳ４１６）。

図２０は、本実施形態における診断支援処理の別の例を示すフローチャートである。ステップＳ５０１〜ステップＳ５０３は図１９のステップＳ４０１〜ステップＳ４０３と同様である。

評価部３５７は、領域Ａ１の注視点の停留時間を測定するためのカウンタＣＡ１と、領域Ａ２、Ａ３、または、Ａ４の注視点の停留時間を測定するためのカウンタＣＡ２３４をリセットする（ステップＳ５０４）。

ステップＳ５０５〜ステップＳ５０７は図１９のステップＳ４０５〜ステップＳ４０７と同様である。

評価部３５７は、取得した注視点領域が、領域Ａ１であるか否かを判定する（ステップＳ５０８）。領域Ａ１であるとき（ステップＳ５０８：Ｙｅｓ）、評価部３５７は、カウンタＣＡ１をインクリメント（カウントアップ）する（ステップＳ５０９）。領域Ａ１でない場合（ステップＳ５０８：Ｎｏ）、評価部３５７は、カウンタＣＡ２３４をインクリメント（カウントアップ）する（ステップＳ５１０）。

ステップＳ５１１〜ステップＳ５１２は図１９のステップＳ４１３〜ステップＳ４１４と同様である。

次に評価部３５７は、評価演算を行う（ステップＳ５１３）。この例では評価部３５７は、ＣＡ１の計数値と、ＣＡ２３４の計数値との比を評価値として求めればよい。ＣＡ２３４の割合が高いほど、課題の領域を注視できていないので、発達障がい、特にＡＤＨＤの可能性が高くなる。また、所定の閾値を設けて、それ以上か、未満かにより、発達障がいのリスク、特にＡＤＨＤのリスクが高いか否かを評価することも可能である。ステップＳ５１４は図１９のステップＳ４１６と同様である。

図２０の診断支援処理は、領域Ａ２、Ａ３を区別せず、また領域Ａ４を見た場合にもカウンタＣＡ２３４が計数されるので、図１９の診断支援処理と比較して若干精度が低くなる可能性があるが、構成を簡略化することが可能となる。

図２１は、本実施形態における診断支援処理の別の例を示すフローチャートである。ステップＳ６０１〜ステップＳ６０３は図１９のステップＳ４０１〜ステップＳ４０３と同様である。

評価部３５７は、領域Ａ１の注視点の停留時間を測定するためのカウンタＣＡ１と、領域Ａ３の注視点の停留時間を測定するためのカウンタＣＡ３と、領域Ａ２またはＡ３の注視点の停留時間を測定するためのカウンタＣＡ２３をリセットする（ステップＳ６０４）。

ステップＳ６０５〜ステップＳ６０７は図１９のステップＳ４０５〜ステップＳ４０７と同様である。

評価部３５７は、取得した注視点領域が、領域Ａ１であるか否かを判定する（ステップＳ６０８）。領域Ａ１であるとき（ステップＳ６０８：Ｙｅｓ）、評価部３５７は、カウンタＣＡ１をインクリメント（カウントアップ）する（ステップＳ６０９）。

領域Ａ１でない場合（ステップＳ６０８：Ｎｏ）、評価部３５７は、注視点領域が領域Ａ３であるか否かを判定する（ステップＳ６１０）。領域Ａ３であるとき（ステップＳ６１０：Ｙｅｓ）、評価部３５７は、カウンタＣＡ３をインクリメント（カウントアップ）する（ステップＳ６１１）。さらに評価部３５７は、カウンタＣＡ２３をインクリメント（カウントアップ）する（ステップＳ６１３）。

領域Ａ３でない場合（ステップＳ６１０：Ｎｏ）、評価部３５７は、注視点領域が領域Ａ２であるか否かを判定する（ステップＳ６１２）。領域Ａ２であるとき（ステップＳ６１２）、評価部３５７は、カウンタＣＡ２３をインクリメント（カウントアップ）する（ステップＳ６１３）。

ステップＳ６１４〜ステップＳ６１５は図１９のステップＳ４１３〜ステップＳ４１４と同様である。

次に評価部３５７は、評価演算を行う（ステップＳ６１６）。この例では評価部３５７は、ＣＡ１の計数値と、ＣＡ２３の計数値との比を求めればよい。ＣＡ２３の割合が高いほど、課題の領域を注視できていないので、発達障がい、特にＡＤＨＤの可能性が高くなる。また、所定の閾値を設けて、それ以上か、未満かにより、発達障がいのリスク、特にＡＤＨＤのリスクが高いか否かを評価することも可能である。

また評価部３５７は、ＣＡ１の計数値とＣＡ３の計数値とを比較することにより、人物と幾何学模様のどちらを好むかの評価値を求めることができる。幾何学模様の割合（ＣＡ３の割合）が高くなれば、発達障がい、特にＡＳＤの可能性が高くなる。また、所定の閾値を設けて、それ以上か、未満かにより、発達障がいのリスク、特にＡＳＤのリスクが高いか否かを評価することも可能である。ステップＳ６１７は図１９のステップＳ４１６と同様である。

図２２および２３は、本実施形態における診断支援処理の別の例を示すフローチャートである。図２２および２３は、２種類の映像について図１９と同様の処理を実行し、各映像での計数結果を加算するようにして、測定の精度を高めることを可能とした例である。これを応用して、さらに多くの映像についての評価を加算して、精度を高めることが可能となる。

複数の映像（診断画像）を用いる場合は、映像ごとに領域（領域Ａ１、Ａ２、Ａ３など）を変更してもよい。図２２および２３では、ステップＳ７０４およびステップＳ７１９が、このように領域を設定する処理を表す。なお図１９〜図２１ではこのような領域設定処理の記載を省略しているが、同様の処理を実行してもよい。

これ以外のステップＳ７０１〜ステップＳ７０３、ステップＳ７０５〜ステップＳ７１５は、図１９のステップＳ４０１〜ステップＳ４１４と同様である。また、ステップＳ７１６〜ステップＳ７１８、ステップＳ７２０〜ステップＳ７３１は、図１９のステップＳ４０１〜ステップＳ４１６と同様である。

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）注意欠陥・多動性障がいの診断支援が可能になり、簡単に障がいの可能性を確認できる。
（２）社会性の発達についても同時に確認できるので、ＡＳＤの可能性も確認できる。
（３）２つの光源のうち、２台のカメラからそれぞれ遠い光源を点灯させたときの画像を撮影し使用することにより、瞳孔だけをより暗く撮影でき、瞳孔検出精度、および視線検出精度を向上させることができる。
（４）それぞれカメラから遠い１つの光源を使用するため、２つの光源の位置を離す必要がなくコンパクトにすることが可能である。

１００ 診断支援装置
１０１ 表示部
１０２ａ 右カメラ
１０２ｂ 左カメラ
１０３ａ、１０３ｂ ＬＥＤ光源
１５０ 記憶部
２０１ 表示画面
２０５ スピーカ
３００ 制御部
３１３ 駆動・ＩＦ部
３１６ ＬＥＤ駆動制御部
３２２ スピーカ駆動部
３５１ 点灯制御部
３５２ 位置検出部
３５３ 曲率中心算出部
３５４ 視線検出部
３５５ 視点検出部
３５６ 出力制御部
３５７ 評価部

Claims (8)

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、
   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、
   前記診断画像は、前記診断画像の中心を含む領域に人物画像を含む第１画像と、前記第１画像の周囲を囲む領域に人物画像以外の前記第１画像より小さい複数の第２画像と、を含むことを特徴とする診断支援装置。
2. 前記第２画像は、前記第１画像の上側、下側、左側、右側、または対角線上に配置されること、
   を特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
3. 前記出力制御部は、前記被験者に前記第１画像を見るように指示すること、
   を特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
4. 前記第２画像は、前記第１画像と比較して、コントラストおよび彩度の少なくとも一方が低く設定されたこと、
   を特徴とする請求項１または２に記載の診断支援装置。
5. 前記評価部は、前記第１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、前記第２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に記載の診断支援装置。
6. 前記第２画像は、幾何学模様の画像を含み、
   前記評価部は、前記第２画像を含む領域で前記視点が検出される時間を表す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. 光を照射する光源をそれぞれ含み、所定の位置に対して対称に配置された複数の照明部と、
   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と、
   前記所定の位置と、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、さらに備え、
   前記撮像部は、前記複数の照明部に対してそれぞれ内側またはそれぞれ外側に複数配置されること、
   を特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
8. 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、
   診断画像を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、
   を含み、
   前記診断画像は、前記診断画像の中心を含む領域に人物画像を含む第１画像と、前記第１画像の周囲を囲む領域に人物画像以外の前記第１画像より小さい複数の第２画像と、を含む診断支援方法。