JP2019166254A - 評価装置、評価方法および評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】被験者の年齢にかかわらず、発達障がいの可能性があるかの評価を高精度に行うこと。【解決手段】被験者の眼球の画像データを取得する画像データ取得部２０６と、画像データに基づいて、被験者の注視点の位置データを検出する注視点検出部２１６と、自然画と、自然画の外周の少なくとも一部を囲んで配置された幾何学画像とを含む評価用画像を表示装置１０１の表示画面に表示させる表示制御部２０２と、注視点の位置データに基づいて、被験者が、自然画と幾何学画像とのどちらを注視しているかを判定する判定部２２０と、判定部２２０の判定結果に基づいて、被験者に発達障がいの可能性があるかを評価する評価部２２４と、を備える。【選択図】図４

Description

本発明は、評価装置、評価方法および評価プログラムに関する。

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。そこで、発達障がいの可能性の早期発見のために、自然画の映像と幾何学模様の映像とを左右に配置して、左右どちらを注視するかを検出して、診断を支援する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１４−０６８９４１号公報

特許文献１に記載の技術は、被験者が３歳以下の幼児である場合、被験者が定型発達に近いか、発達障がいの可能性があるかの評価について、高い感度と特異度を得られる。ところが、被験者が５歳以上である場合、定型発達者であっても、目を引くような幾何学画像にも興味を持ち、幾何学画像を注視することがある。このため、被験者が５歳以上である場合、被験者に発達障がいの可能性があるかの評価において、感度と特異度とが低下するおそれがある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、被験者の年齢にかかわらず、発達障がいの可能性があるかの評価を高精度に行うことができる評価装置、評価方法および評価プログラム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、本発明に係る評価装置は、被験者の眼球の一部（以下、これを含めて「眼球」という。）の画像データを取得する画像データ取得部と、前記画像データに基づいて、前記被験者の注視点の位置データを検出する注視点検出部と、自然画と、前記自然画の外周の少なくとも一部を囲んで配置された幾何学画像とを含む評価用画像を表示画面に表示させる表示制御部と、前記注視点の位置データに基づいて、前記被験者が、前記自然画と前記幾何学画像とのどちらを注視しているかを判定する判定部と、前記判定部の判定結果に基づいて、前記被験者に発達障がいの可能性があるかを評価する評価部と、を備ることを特徴とする。

本発明に係る評価方法は、被験者の眼球の画像データを取得する画像データ取得ステップと、前記画像データに基づいて、前記被験者の注視点の位置データを検出する注視点検出ステップと、自然画と、前記自然画の外周の少なくとも一部を囲んで配置された幾何学画像とを含む評価用画像を表示画面に表示させる表示制御ステップと、前記注視点の位置データに基づいて、前記被験者が、前記自然画と前記幾何学画像とのどちらを注視しているかを判定する判定ステップと、前記判定ステップにおける判定結果に基づいて、前記被験者に発達障がいの可能性があるかを評価する評価ステップと、を含む。

本発明に係る評価プログラムは、被験者の眼球の画像データを取得する画像データ取得ステップと、前記画像データに基づいて、前記被験者の注視点の位置データを検出する注視点検出ステップと、自然画と、前記自然画の外周の少なくとも一部を囲んで配置された幾何学画像とを含む評価用画像を表示画面に表示させる表示制御ステップと、前記注視点の位置データに基づいて、前記被験者が、前記自然画と前記幾何学画像とのどちらを注視しているかを判定する判定ステップと、前記判定ステップにおける判定結果に基づいて、前記被験者に発達障がいの可能性があるかを評価する評価ステップと、をコンピュータに実行させる。

本発明によれば、被験者の年齢にかかわらず、発達障がいの可能性があるかの評価を高精度に行うことができるという効果を奏する。

図１は、本実施形態に係る評価装置の一例を模式的に示す斜視図である。 図２は、本実施形態に係る表示装置とステレオカメラ装置と照明装置と被験者の眼球との位置関係を模式的に示す図である。 図３は、本実施形態に係る評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図４は、本実施形態に係る評価装置の一例を示す機能ブロック図である。 図５は、本実施形態に係る角膜曲率中心の位置の算出方法を説明するための模式図である。 図６は、本実施形態に係る角膜曲率中心の位置の算出方法を説明するための模式図である。 図７は、本実施形態に係る視線検出処理の一例を示すフローチャートである。 図８は、本実施形態に係るキャリブレーション処理の一例を説明するための模式図である。 図９は、本実施形態に係るキャリブレーション処理の一例を示すフローチャートである。 図１０は、本実施形態に係る注視点検出処理の一例を説明するための模式図である。 図１１は、本実施形態に係る視線検出処理の一例を示すフローチャートである。 図１２は、従来の評価用画像の一例を示す図である。 図１３は、従来の評価用画像の他の例を示す図である。 図１４は、従来の評価用画像の他の例を示す図である。 図１５は、評価用画像の一例を示す図である。 図１６は、評価用画像の他の例を示す図である。 図１７は、評価用画像の他の例を示す図である。 図１８は、評価用画像の他の例を示す図である。 図１９は、評価用画像の他の例を示す図である。 図２０は、本実施形態における評価処理の一例を示すフローチャートである。 図２１は、従来のアイキャッチ画像の一例を示す図である。 図２２は、図２１から動作した後のアイキャッチ画像の一例を示す図である。 図２３は、アイキャッチ画像の一例を示す図である。 図２４は、図２３から動作した後のアイキャッチ画像の一例を示す図である。

以下、本発明に係る実施形態について図面を参照しながら説明するが、本発明はこれに限定されない。以下で説明する実施形態の構成要素は、適宜組み合わせることができる。また、一部の構成要素を用いない場合もある。

以下の説明においては、三次元グローバル座標系を設定して各部の位置関係について説明する。所定面の第一軸と平行な方向をＸ軸方向とし、第１軸と直交する所定面の第二軸と平行な方向をＹ軸方向とし、第１軸および第２軸と直交する第三軸と平行な方向をＺ軸方向とする。本実施形態において、所定面はＸＹ平面である。

図１は、本実施形態に係る評価装置の一例を模式的に示す斜視図である。図１に示すように、評価装置１００は、表示装置１０１と、ステレオカメラ装置１０２と、照明装置１０３とを備える。

表示装置１０１は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）または有機ＥＬ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイを含むディスプレイである。表示装置１０１は、被験者に視認させる評価用画像を表示する。

本実施形態において、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓは、ＸＹ平面に平行な平面である。Ｘ軸方向は、表示画面１０１Ｓの左右方向である。Ｙ軸方向は、表示画面１０１Ｓの上下方向である。Ｚ軸方向は、表示画面１０１Ｓと直交する奥行方向である。また、表示画面１０１Ｓに向かって右方向、左方向が−Ｘ方向である。言い換えると、表示画面１０１Ｓと対面する被験者の右手方向が＋Ｘ方向、左手方向が−Ｘ方向である。表示画面１０１Ｓの上方向が＋Ｙ方向、下方向が−Ｙ方向である。表示画面１０１Ｓの手前方向が＋Ｚ方向、奥方向が−Ｚ方向である。言い換えると、被験者に向かう方向が＋Ｚ方向、反対方向が−Ｚ方向である。
−Ｚ方向である。

ステレオカメラ装置１０２は、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓより下側に配置されている。ステレオカメラ装置１０２は、被験者の眼球を撮影可能に配置されている。ステレオカメラ装置１０２は、Ｘ軸方向に離間して配置された第一カメラ１０２Ａと第二カメラ１０２Ｂとを有する。本実施形態では、第一カメラ１０２Ａは、第二カメラ１０２Ｂより−Ｘ方向に配置されている。ステレオカメラ装置１０２は、第一カメラ１０２Ａと第二カメラ１０２Ｂとによって、赤外線によるステレオ撮影が可能である。第一カメラ１０２Ａと第二カメラ１０２Ｂとは、例えば、波長８５０［ｎｍ］の近赤外光を透過可能なレンズと、その近赤外光を受光可能な撮像素子とを有する。

照明装置１０３は、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓより下側に配置されている。照明装置１０３は、第一カメラ１０２Ａと第二カメラ１０２Ｂとの間の距離の中間位置に配置されている。照明装置１０３は、近赤外線ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）光源である。より詳しくは、照明装置１０３は、検出光として、例えば、波長８５０［ｎｍ］の近赤外光を射出可能である。照明装置１０３は、複数のＬＥＤを組み合わせて配置されたものである。照明装置１０３は、被験者の眼球に向けて近赤外光を射出する。

図２を用いて、表示装置１０１とステレオカメラ装置１０２と照明装置１０３と被験者の眼球１１１との位置関係を説明する。図２は、本実施形態に係る表示装置とステレオカメラ装置と照明装置と被験者の眼球との位置関係を模式的に示す図である。

照明装置１０３は、近赤外光を被験者の眼球１１１に向けて射出して、被験者の眼球１１１を照射する。ステレオカメラ装置１０２は、照明装置１０３から射出された近赤外光が眼球１１１に照射されたとき、眼球１１１を撮影する。

第一カメラ１０２Ａと第二カメラ１０２Ｂとは、フレーム同期信号によって同期する。これにより、第一カメラ１０２Ａと第二カメラ１０２Ｂとは、照明装置１０３から射出された近赤外光が眼球１１１に照射されると、同じタイミングで、眼球１１１を撮影して画像データを取得する。

眼球１１１に近赤外光が照射されると、近赤外光の一部は瞳孔１１２において反射し、瞳孔１１２からの反射光がステレオカメラ装置１０２に入射する。また、眼球１１１に近赤外光が照射されると、角膜の虚像である角膜反射像１１３が眼球１１１に形成され、角膜反射像１１３からの反射光がステレオカメラ装置１０２に入射する。

第一カメラ１０２Ａおよび第二カメラ１０２Ｂと、照明装置１０３との相対位置を適切に設定することにより、瞳孔１１２からステレオカメラ装置１０２に入射する光の強度は低くなり、角膜反射像１１３からステレオカメラ装置１０２に入射する光の強度は高くなる。これにより、ステレオカメラ装置１０２が撮影する瞳孔１１２の画像は低輝度となり、角膜反射像１１３の画像は高輝度となる。ステレオカメラ装置１０２が撮影した画像の輝度に基づいて、瞳孔１１２の位置と角膜反射像１１３の位置とを画像上で検出可能である。さらに、このようにして取得した瞳孔１１２の位置と角膜反射像１１３の位置とに基づいて、瞳孔１１２と角膜反射像１１３との三次元世界座標を算出可能である。

図３を用いて、評価装置１００について説明する。図３は、本実施形態に係る評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。評価装置１００は、上述した表示装置１０１とステレオカメラ装置１０２と照明装置１０３とに加えて、さらに、制御装置２０と、入出力装置３０と、駆動制御回路４０と、出力装置５０と、スピーカ６０とを備える。

制御装置２０は、評価装置１００の全体を制御して、結果を出力するコンピュータである。制御装置２０は、入出力装置３０と接続されている。制御装置２０は、制御部２０Ａと、記憶部２０Ｂとを有する。制御部２０Ａは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉt）などを含んで構成された演算処理装置である。制御部２０Ａは、記憶部２０Ｂに記憶されているプログラムをメモリにロードして、プログラムに含まれる命令を実行する。制御部２０Ａの構成は後述する。記憶部２０Ｂは、評価装置１００におけるデータの一時記憶などに用いられる。記憶部２０Ｂは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。または、外部記憶装置であってもよい。記憶部２０Ｂは、評価用画像を記憶している。制御装置２０の機能は、制御部２０Ａと記憶部２０Ｂとによって発揮される。制御部２０Ａについては、後述する。

入出力装置３０は、評価装置１００の各部のインターフェース部である。入出力装置３０は、出力装置５０に対して、例えば、評価装置１００の動作状態、測定結果、または、評価結果を表示させる画像信号を出力する。入出力装置３０は、スピーカ６０に対して、音声を出力させる音声信号を出力する。入出力装置３０は、駆動制御回路４０を介して、表示装置１０１に対して、評価用画像を表示させる画像信号を出力する。入出力装置３０は、駆動制御回路４０を介して、ステレオカメラ装置１０２による撮影を開始したり終了したりする駆動信号を出力する。入出力装置３０は、駆動制御回路４０を介して、ステレオカメラ装置１０２から撮影した画像データを取得する。入出力装置３０は、取得した画像データを制御装置２０へ出力する。入出力装置３０は、駆動制御回路４０を介して、照明装置１０３に対して、点灯と消灯とを切換える駆動信号を出力する。

図４を用いて、駆動制御回路４０について説明する。図４は、本実施形態に係る評価装置の一例を示す機能ブロック図である。駆動制御回路４０は、評価装置１００の各部を駆動する駆動回路である。より詳しくは、駆動制御回路４０は、表示装置１０１と、ステレオカメラ装置１０２と、照明装置１０３とに対して駆動信号を出力する。駆動制御回路４０は、表示装置駆動部４０２と、第一カメラ入出力部４０４Ａと、第二カメラ入出力部４０４Ｂと、光源駆動部４０６とを有する。

表示装置駆動部４０２は、表示装置１０１に対して評価用画像を表示させる映像信号を出力する。第一カメラ入出力部４０４Ａは、第一カメラ１０２Ａに対して撮影を行わせる駆動信号を出力する。第一カメラ入出力部４０４Ａは、第一カメラ１０２Ａが撮影した眼球１１１の画像データを取得する。第一カメラ入出力部４０４Ａは、取得した画像データを入出力装置３０に出力する。第二カメラ入出力部４０４Ｂは、第二カメラ１０２Ｂに対して撮影を行わせる駆動信号を出力する。第二カメラ入出力部４０４Ｂは、第二カメラ１０２Ｂが撮影した眼球１１１の画像データを取得する。第二カメラ入出力部４０４Ｂは、取得した画像データを入出力装置３０に出力する。光源駆動部４０６は、照明装置１０３に対して点灯と消灯とを切換える駆動信号を出力する。

出力装置５０は、例えば、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬディスプレイを含むディスプレイである。出力装置５０は、制御装置２０のディスプレイである。出力装置５０は、評価装置１００の操作や、評価装置１００の動作状態、測定結果、または、評価結果を表示する。または、出力装置５０は、印刷装置であってもよい。

スピーカ６０は、音声を出力する音声出力部である。スピーカ６０は、被験者に注意を促すための音声などを出力する。

図１ないし図３に示すように、本実施形態において、表示装置１０１と制御装置２０とは別々の装置である。表示装置１０１と制御装置２０とは、一体であってもよい。例えば、評価装置１００は、タブレット型パーソナルコンピュータであってもよい。この場合、タブレット型コンピュータは、制御装置２０と入出力装置３０と駆動制御回路４０と表示装置１０１とを有する。

図４に戻って、制御装置２０の制御部２０Ａについて説明する。制御部２０Ａは、表示制御部２０２と、光源制御部２０４と、画像データ取得部２０６と、位置検出部２１０と、曲率中心算出部２１２と、補正位置算出部２１４と、注視点検出部２１６と、領域設定部２１８と、判定部２２０と、演算部２２２と、評価部２２４と、出力制御部２２６と、記憶部２２８とを有する。

表示制御部２０２は、表示装置駆動部４０２を制御して、被験者に視認させる評価用画像を表示装置１０１に表示させる。評価用画像は、静止画と動画とを含む。評価用画像は、例えば複数用意される。表示制御部２０２は、当該複数の評価用画像を表示装置１０１に順次表示する。また、表示制御部２０２は、表示画面１０１Ｓ上において所望の位置に注視点を位置させるためのアイキャッチ映像を表示装置１０１に表示させる。

光源制御部２０４は、光源駆動部４０６を制御して、照明装置１０３の作動状態を制御する。

画像データ取得部２０６は、入出力部３０２を介して、ステレオカメラ装置１０２が撮影した被験者の眼球１１１の画像データを取得する。

位置検出部２１０は、画像データ取得部２０６で取得された眼球１１１の画像データに基づいて、瞳孔中心１１２Ｃ（図５参照）の位置データを検出する。また、位置検出部２１０は、画像データ取得部２０６で取得された眼球１１１の画像データに基づいて、角膜反射中心１１３Ｃ（図５参照）の位置データを検出する。瞳孔中心１１２Ｃは、瞳孔１１２の中心である。角膜反射中心１１３Ｃは、角膜反射像１１３の中心である。位置検出部２１０は、被験者の左右それぞれの眼球１１１について、瞳孔中心１１２Ｃの位置データと角膜反射中心１１３Ｃの位置データとを検出する。

曲率中心算出部２１２は、画像データ取得部２０６で取得された眼球１１１の画像データに基づいて、眼球１１１の角膜曲率中心１１０（図５参照）の位置データを算出する。

補正位置算出部２１４は、位置検出部２１０で検出された瞳孔中心１１２Ｃと、曲率中心算出部２１２で算出された角膜曲率中心１１０との距離に基づいて、角膜曲率中心１１０の位置を補正し、左右それぞれの眼球の補正後の角膜曲率中心１１０Ｈの位置を算出する。

注視点検出部２１６は、画像データ取得部２０６で取得された眼球１１１の画像データに基づいて、被験者の注視点の位置データを検出する。本実施形態において、注視点の位置データとは、三次元グローバル座標系で規定される被験者の視線ベクトルと表示装置１０１の表示画面１０１Ｓとの交点の位置データである。注視点検出部２１６は、眼球１１１の画像データから取得された瞳孔中心１１２Ｃの位置データと角膜曲率中心１１０の位置データとに基づいて、被験者の左右それぞれの眼球１１１の視線ベクトルを検出する。視線ベクトルを検出した後、注視点検出部２１６は、視線ベクトルと表示画面１０１Ｓとの交点を示す注視点の位置データを検出する。

領域設定部２１８は、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓに表示された評価用画像に対応した第一領域と第二領域とを設定する。領域設定部２１８は、例えば表示画面１０１Ｓにおいて自然画が表示された領域の少なくとも一部に第一領域を設定し、幾何学画像が表示された領域に第二領域を設定する。

判定部２２０は、注視点の位置データに基づいて、注視点が第一領域と第二領域とのどちらを長く注視したかを判定する。判定部２２０は、例えば、一定時間毎に注視点が第一領域または第二領域に存在するか否かを判定する。一定時間としては、例えば第一カメラ１０２Ａと第二カメラ１０２Ｂとから出力されるフレーム同期信号の周期（例えば５０［ｍｓｅｃ］毎）としてもよい。

演算部２２２は、判定部２２０の判定結果に基づいて、注視点が第一領域または第二領域に存在すると判定された判定回数をカウントする。演算部２２２は、第一領域または第二領域について判定回数をカウントするカウンタＣＮＴＡとカウンタＣＮＴＢとを有する。なお、演算部２２２は、評価用画像の再生時間を管理する管理タイマと、表示画面１０１Ｓに評価用画像が表示されてからの経過時間を検出する検出タイマとを有する。

評価部２２４は、演算部２２２の演算結果に基づいて、例えば、自然画よりも幾何学画像が注視される場合、発達障がいの可能性が高いことを示す評価値を算出する。評価部２２４は、例えば、後述する図１５ないし図１９の評価用画像を表示した際の被験者の注視点の位置に基づいて、評価用画像における第一領域または第二領域を注視した時間を評価値として算出し、評価値が低いほど、発達障がいの可能性が高いことを示すような評価値を算出する。

出力制御部２２６は、入出力装置３０を介して、出力装置５０と音声出力装置７０との少なくとも一つにデータを出力する。出力制御部２２６は、出力装置５０に評価装置１００の動作状態、測定結果、または、評価結果を出力させる。出力制御部２２６は、音声出力装置７０に被験者に対して指示を行う指示用音声を出力させる。

記憶部２２８は、表示画面１０１Ｓに表示させる評価用画像の画像データと、音声出力装置７０から出力させる指示用音声の音声データと、判定部２２０の判定結果、評価部２２４の評価結果とを記憶する。表示画面１０１Ｓに表示させる画像は、静止画と動画とを含む。

次に、図５、図６を用いて、本実施形態に係る曲率中心算出部２１２の処理について説明する。図５は、本実施形態に係る角膜曲率中心の位置の算出方法を説明するための模式図である。図６は、本実施形態に係る角膜曲率中心の位置の算出方法を説明するための模式図である。

まず、図５を用いて、１つの光源を使用する場合について説明する。図５において、眼球１１１は、１つの光源１０３Ｃで照明されている。光源１０３Ｃは、第一カメラ１０２Ａと第二カメラ１０２Ｂとの間に配置される。瞳孔中心１１２Ｃは、光源１０３Ｃを点灯させた際に検出される瞳孔１１２の中心である。角膜反射中心１１３Ｃは、光源１０３Ｃを点灯させた際に検出される角膜反射像１１３の中心である。

角膜反射中心１１３Ｃは、光源１０３Ｃと角膜曲率中心１１０とを結ぶ直線上に位置する。角膜反射中心１１３Ｃは、角膜の表面（以下、「角膜表面」という。）と角膜曲率中心１１０との中間点に位置付けられる。角膜曲率半径１０９は、角膜表面と角膜曲率中心１１０との距離である。

角膜反射中心１１３Ｃの位置は、ステレオカメラ装置１０２が撮影した画像データから検出される。角膜曲率中心１１０は、光源１０３Ｃと角膜反射中心１１３Ｃとを結ぶ直線上に位置する。曲率中心算出部２１２は、その直線上において角膜反射中心１１３Ｃからの距離が所定値となる位置を、角膜曲率中心１１０の位置として算出する。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であり、記憶部２２８に記憶されている。

つづいて、図６を用いて、２つの第一光源１０３Ａと第二光源１０３Ｂとを使用する場合について説明する。本実施形態においては、第一カメラ１０２Ａ及び第二光源１０３Ｂと、第二カメラ１０２Ｂ及び第一光源１０３Ａとは、第一カメラ１０２Ａと第二カメラ１０２Ｂとの中間位置を通る直線１２３に対して左右対称の位置に配置される。第一カメラ１０２Ａと第二カメラ１０２Ｂとの中間位置に仮想光源１０３Ｖが位置するとみなす。

角膜反射中心１２１は、第二カメラ１０２Ｂによって眼球１１１を撮影した画像における角膜反射中心である。角膜反射中心１２２は、第一カメラ１０２Ａによって眼球１１１を撮影した画像における角膜反射中心である。角膜反射中心１２４は、仮想光源１０３Ｖに対応する角膜反射中心である。

角膜反射中心１２４の位置は、ステレオカメラ装置１０２が撮影した画像データから検出された角膜反射中心１２１の位置と角膜反射中心１２２の位置とに基づいて算出される。ステレオカメラ装置１０２は、ステレオカメラ装置１０２に規定される三次元ローカル座標系において角膜反射中心１２１の位置と角膜反射中心１２２の位置とを検出する。ステレオカメラ装置１０２について、事前にステレオ較正法によるカメラ較正が実施され、ステレオカメラ装置１０２の三次元ローカル座標系を三次元グローバル座標系に変換する変換パラメータが算出される。その変換パラメータは、記憶部２２８に記憶されている。

曲率中心算出部２１２は、ステレオカメラ装置１０２が撮影した画像データから検出された角膜反射中心１２１の位置と角膜反射中心１２２の位置とを、変換パラメータを使って、三次元グローバル座標系における位置に変換する。曲率中心算出部２１２は、三次元グローバル座標系で規定される角膜反射中心１２１の位置と角膜反射中心１２２の位置とに基づいて、三次元グローバル座標系における角膜反射中心１２４の位置を算出する。

角膜曲率中心１１０は、仮想光源１０３Ｖと角膜反射中心１２４とを結ぶ直線１２３上に位置する。曲率中心算出部２１２は、直線１２３上において角膜反射中心１２４からの距離が所定値となる位置を、角膜曲率中心１１０の位置として算出する。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であり、記憶部２２８に記憶されている。

このように、光源が２つある場合でも、光源が１つである場合の方法と同様の方法で、角膜曲率中心１１０が算出される。

角膜曲率半径１０９は、角膜表面と角膜曲率中心１１０との距離である。したがって、角膜表面の位置と角膜曲率中心１１０の位置とが算出されることにより、角膜曲率半径１０９が算出される。

次に、図７を用いて、本実施形態に係る視線検出処理の一例について説明する。図７は、本実施形態に係る視線検出処理の一例を示すフローチャートである。図８は、本実施形態に係るキャリブレーション処理の一例を説明するための模式図である。図９は、本実施形態に係るキャリブレーション処理の一例を示すフローチャートである。

制御部２０Ａは、角膜曲率中心１１０の位置データの算出処理及び瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０との距離データの算出処理を含むキャリブレーション処理（ステップＳ１００）を実行する。そして、制御部２０Ａは、注視点検出処理（ステップＳ２００）を実行する。

まず、図８を用いて、キャリブレーション処理の概略を説明する。キャリブレーション処理では、被験者に注視させるため、目標位置１３０が設定される。目標位置１３０は、三次元グローバル座標系において規定される。本実施形態において、目標位置１３０は、例えば、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓの中央位置に設定される。目標位置１３０は、表示画面１０１Ｓの端部位置に設定されてもよい。

表示制御部２０２は、設定された目標位置１３０に目標画像を表示させる。これにより、被験者は、目標位置１３０を注視し易くなる。

直線１３１は、仮想光源１０３Ｖと角膜反射中心１１３Ｃとを結ぶ直線である。直線１３２は、目標位置１３０と瞳孔中心１１２Ｃとを結ぶ直線である。角膜曲率中心１１０は、直線１３１と直線１３２との交点である。曲率中心算出部２１２は、仮想光源１０３Ｖの位置データと、目標位置１３０の位置データと、瞳孔中心１１２Ｃの位置データと、角膜反射中心１１３Ｃの位置データとに基づいて、角膜曲率中心１１０の位置データが算出可能である。

つづいて、図９を用いて、キャリブレーション処理の方法について、フローチャートに沿って説明する。ステップＳ１０１ないしステップＳ１０９の処理は、図７のステップＳ１００に対応する。

制御部２０Ａは、表示装置１０１の一点（中央）に目標画像を表示させる（ステップＳ１０１）。より詳しくは、制御部２０Ａは、表示制御部２０２によって、表示画面１０１Ｓの中央位置に目標画像を表示させる。被験者は、目標画像を注視することにより、目標位置１３０を注視可能になる。

制御部２０Ａは、近赤外ＬＥＤを点灯する（ステップＳ１０２）。より詳しくは、制御部２０Ａは、光源制御部２０４によって、光源駆動部４０６を制御して、照明装置１０３を被験者の目に向けて点灯させる。

制御部２０Ａは、左右のカメラで目を撮影する（ステップＳ１０３）。より詳しくは、制御部２０Ａは、第一カメラ入出力部４０４Ａと第二カメラ入出力部４０４Ｂとを制御して、ステレオカメラ装置１０２によって被験者の目を撮像する。

ステップＳ１０３においては、照明装置１０３が照射されているので、瞳孔１１２は、暗い部分としてステレオカメラ装置１０２に検出され、角膜反射像１１３は、明るい部分としてステレオカメラ装置１０２に検出される。すなわち、ステレオカメラ装置１０２で撮影される瞳孔１１２の画像は低輝度となり、角膜反射像１１３の画像は高輝度となる。

制御部２０Ａは、瞳孔中心と角膜反射点（角膜反射中心）との画像上の座標を算出する（ステップＳ１０４）。より詳しくは、制御部２０Ａは、位置検出部２１０によって、取得される画像の輝度に基づいて、瞳孔１１２の位置と角膜反射像１１３の位置とを検出する。また、制御部２０Ａは、位置検出部２１０によって、瞳孔１１２の画像データに基づいて、瞳孔中心１１２Ｃの位置を算出する。また、制御部２０Ａは、位置検出部２１０によって、角膜反射像１１３の画像データに基づいて、角膜反射中心１１３Ｃの位置を算出する。

制御部２０Ａは、左右のカメラの座標から瞳孔中心と角膜反射点とを世界座標（三次元グローバル座標）に変換する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０４において、ステレオカメラ装置１０２によって検出された位置は、３次元のローカル座標系で規定される位置である。制御部２０Ａは、位置検出部２１０によって、記憶部２２８に記憶されている変換パラメータを使用して、ステレオカメラ装置１０２で検出された瞳孔中心１１２Ｃの位置と角膜反射中心１１３Ｃの位置とを座標変換して、三次元グローバル座標系で規定される瞳孔中心１１２Ｃの位置と角膜反射中心１１３Ｃの位置とを算出する。

制御部２０Ａは、ＬＥＤ中心位置と角膜反射点とを結ぶ直線１３１を算出する（ステップＳ１０６）。より詳しくは、制御部２０Ａは、曲率中心算出部２１２によって、グローバル座標系で規定される角膜反射中心１１３Ｃと仮想光源１０３Ｖとを結ぶ直線１３１を算出する。

制御部２０Ａは、目標画像を再生した表示装置１０１の一点と瞳孔とを結ぶ直線１３２を算出する（ステップＳ１０７）。より詳しくは、制御部２０Ａは、曲率中心算出部２１２によって、表示画面１０１Ｓに規定される目標位置１３０と瞳孔中心１１２Ｃとを結ぶ直線１３２を算出する。

制御部２０Ａは、２本の直線１３１と直線１３２との交点を角膜曲率中心１１０として算出する（ステップＳ１０８）。より詳しくは、制御部２０Ａは、曲率中心算出部２１２によって、ステップＳ１０６で算出した直線１３１とステップＳ１０７で算出した直線１３２との交点を求め、この交点を角膜曲率中心１１０とする。

制御部２０Ａは、瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０との距離を算出して記憶する（ステップＳ１０９）。より詳しくは、制御部２０Ａは、曲率中心算出部２１２によって、瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０との距離１２６を算出して、キャリブレーション結果として記憶部２２８に記憶する。記憶された距離１２６は、ステップＳ２００の注視点検出処理において、角膜曲率中心１１０を算出する際の補正に使用される。

次に、図１０、図１１を用いて、本実施形態に係る注視点検出処理の一例について説明する。図１０は、本実施形態に係る注視点検出処理の一例を説明するための模式図である。図１１は、本実施形態に係る視線検出処理の一例を示すフローチャートである。注視点検出処理は、キャリブレーション処理の後に実施される。注視点検出処理は、キャリブレーション処理で求めた瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０との距離１２６を用いて、角膜曲率中心１１０の位置を補正することと、補正された角膜曲率中心１１０の位置を使って注視点を算出することとを含む。

まず、図１０を用いて、注視点検出処理の概略を説明する。注視点１６５は、一般的な曲率半径値を用いて算出された角膜曲率中心から求めた注視点である。注視点１６６は、キャリブレーション処理で求められた距離１２６を用いて算出された角膜曲率中心１１０Ｈから求めた注視点である。

瞳孔中心１１２Ｃは、キャリブレーション処理において算出された瞳孔中心を示し、角膜反射中心１１３Ｃは、キャリブレーション処理において算出された角膜反射中心を示す。

直線１７３は、仮想光源１０３Ｖと角膜反射中心１１３Ｃとを結ぶ直線である。角膜曲率中心１１０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１２６は、キャリブレーション処理により算出した瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０との距離である。

角膜曲率中心１１０Ｈは、距離１２６を用いて角膜曲率中心１１０を補正した補正後の角膜曲率中心の位置を示す。

角膜曲率中心１１０Ｈは、角膜曲率中心１１０が直線１７３上に位置することと、瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０との距離が距離１２６であることとから求められる。

このようにして、一般的な曲率半径値を用いる場合に算出される視線１７７は、視線１７８に補正される。また、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓ上の注視点は、注視点１６５から注視点１６６に補正される。

つづいて、図１１を用いて、視線検出処理の方法について、フローチャートに沿って説明する。ステップＳ２０１ないしステップＳ２０９の処理は、図７のステップＳ２００に対応する。ステップＳ２０１〜ステップＳ２０５は、図９のステップＳ１０２〜ステップＳ１０６と同様の処理を行う。例えば、評価用画像を用いた評価処理の中で視線を検出する処理として、図１１に示す視線検出処理が実行される。評価処理では、図１１に示す処理以外に、評価用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。

制御部２０Ａは、算出した直線１７３と、キャリブレーション処理で求めた瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０Ｈとの距離１２６とから角膜曲率中心１１０Ｈを算出する（ステップＳ２０６）。より詳しくは、制御部２０Ａは、補正位置算出部２１４によって、ステップＳ２０５で算出した直線１７３上であって、瞳孔中心１１２Ｃからの距離がキャリブレーション処理によって求めた距離１２６と等しい位置を、補正後の角膜曲率中心１１０Ｈとして算出する。

制御部２０Ａは、瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０Ｈとを結ぶ視線ベクトルを算出する（ステップＳ２０７）。より詳しくは、制御部２０Ａは、注視点検出部２１６によって、瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０Ｈとを結ぶベクトル（視線ベクトル）を求める。このベクトルは、被験者が見ている視線方向を示す。

制御部２０Ａは、視線ベクトルと表示装置１０１との交点の世界座標を算出する（ステップＳ２０８）。より詳しくは、制御部２０Ａは、注視点検出部２１６によって、視線ベクトルと表示画面１０１Ｓとの交点の位置を算出する。視線ベクトルと表示画面１０１Ｓとの交点の位置が、三次元グローバル座標系で規定される表示画面１０１Ｓにおける被験者の注視点の位置である。

制御部２０Ａは、世界座標を表示装置１０１の座標に変換して視点位置を取得する（ステップＳ２０９）。より詳しくは、制御部２０Ａは、注視点検出部２１６によって、三次元グローバル座標系で規定される注視点の位置を、２次元座標系で規定される表示画面１０１Ｓにおける位置に変換する。これにより、被験者が見つめる表示画面１０１Ｓ上の視点（注視点）が算出可能である。

次に、本実施形態に係る評価方法について説明する。本実施形態において、評価装置１００は、例えば、被験者に評価用画像を視認させて関心対象を評価することで診断を支援する。

まず、評価用画像について説明する。

図１２ないし図１４を用いて、従来の評価用画像の例について説明する。図１２は、従来の評価用画像の一例を示す図である。図１３は、従来の評価用画像の他の例を示す図である。図１４は、従来の評価用画像の他の例を示す図である。

従来の評価用画像は、自然画と幾何学画像とを含む。発達障がい者は、自然画よりも幾何学画像の映像を好むためである。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１２に示す評価用画像は、右側に自然画１０００である人物映像を表示し、左側に幾何学画像１０１０を表示している。ここでは、自然画１０００と幾何学画像１０１０とを対比して比較する課題であり、左右の均衡をとるため、自然画１０００と幾何学画像１０１０との色彩、輝度、動きなどを近いように設計されている。これにより、どちらかを偏って見ることがなくなる。被験者が３歳程度までの低年齢であると、好みの映像を見た状態が維持されるが、５歳以上の年齢になると、好みの映像は見るが、反対側の映像も気になって見るようになる。また、目を引くような幾何学画像にも興味を持ち、幾何学画像を注視することがある。これにより、このような評価用画像を使用すると、被験者が定型発達に近いか、発達障がいの可能性があるかの評価において、感度と特異度の低下が発生する。

また、評価のため、評価用画像には、人物の顔付近に円形状の第一領域１００１を設定し、幾何学模様部分に円形状の第二領域１０１１を設定している。第一領域と第二領域の注視の比率を求めることにより、被験者が定型発達に近いか、発達障がいの可能性があるかを評価する。

図１３に示す評価用画像は、図１２に対して、左側に自然画１０２０を表示し、右側に幾何学画像１０３０を表示している。人物の顔付近に円形状の第一領域１０２１を設定し、幾何学模様部分に矩形状の第二領域１０３１を設定している。

図１４に示す評価用画像は、図１２と同じ配置である。右側に自然画１０４０を表示し、左側に幾何学画像１０５０を表示している。人物の顔付近に円形状の第一領域１０４１を設定し、幾何学模様部分に矩形状の第二領域１０５１を設定している。これは、このような評価用画像を見せる場合、被験者の癖で右から見始める場合や、左をより多く見る場合などがあり、この影響を軽減するために左右配置の異なった映像を同数制作し、これを見せる方法（カウンターバランス）がある。しかしながら、この影響を完全に取ることは困難である。

図１５ないし図１９を用いて、本実施形態の評価用画像の例について説明する。図１５は、評価用画像の一例を示す図である。図１６は、評価用画像の他の例を示す図である。図１７は、評価用画像の他の例を示す図である。図１８は、評価用画像の他の例を示す図である。図１９は、評価用画像の他の例を示す図である。本実施形態の評価用画像は、自然画と、自然画の外周の少なくとも一部を囲んで配置された幾何学画像とを含む。外周の少なくとも一部とは、例えば、自然画が矩形状であるとき、幾何学画像が、外周のすべてを囲む矩形の枠状に限定されず、例えば、いずれか一方が開口した形状、Ｕの字形状などであってもよい。評価用画像は、自然画と、自然画の外周のすべてを均等に囲む額縁状に配置された幾何学画像とを含むことが好ましい。

本実施形態の評価用画像は、従来と同様の自然画と、幾何学画像とを含む。本実施形態の幾何学画像は、１以上の幾何学模様を含む画像を表す。幾何学画像は、１以上の幾何学模様を規則的に繰り返す画像であることが好ましい。

図１５に示す評価用画像は、中央に自然画１０６０を表示し、周辺に市松模様の幾何学画像１０７０を表示している。幾何学画像１０７０を中央にすることにより、図１２の従来例と比較して、自然画１０６０の面積が大きくなり見やすくなっている。また、周辺に幾何学画像１０７０を表示しているので、無駄なスペースがなく、幾何学画像１０７０の面積も十分に確保できている。

幾何学画像１０７０は、定型発達者が気にならないように、あまり派手でないほうが望ましい。また、幾何学画像１０７０は、同様な理由でシンプルな模様の方が望ましい。また、幾何学画像１０７０は、額縁のように見えるので、定型発達者は、初見で気になったとしても、すぐに飽きてしまう。発達障がいの可能性のある者は、自然画１０６０より幾何学画像１０７０を好む傾向があるので、周辺のシンプルな幾何学画像１０７０でも、飽きずに見続ける傾向が強い。

また、幾何学画像１０７０は、自然画１０６０との境界において、模様の区切りであることが好ましい。例えば、幾何学画像１０７０が市松模様である場合、格子が途中で切れたような配置とならずに、格子の区切りが自然画１０６０との境界となっていることが好ましい。

また、評価のため、従来例と同様に、人物の顔付近に第一領域１０６１を設定し、幾何学模様部分の全体に第二領域１０７１を設定している。第一領域１０６１と、第二領域１０７１の注視の比率を求めることにより、被験者が定型発達に近いか、発達障がいの可能性があるかを評価する。

図１５に示す自然画１０６０は中央に表示されているが、左右・上下に偏っても問題ない。このような配置では、被験者がどちらを見るかの課題であると意識しないので、定型発達者は自然画１０６０を見るようになる。

また、自然画１０６０は動画であるが、幾何学画像１０７０は動きが極端に遅いか、動く幅が少ないなど、目立たないことが望ましい。幾何学画像１０７０は、静止画であってもよい。

評価用画像における自然画と幾何学画像との割合は、自然画の被撮影物が被験者にとって認識しやすい割合であり、幾何学画像が自然画に対して突出して注意を惹かない割合であることが好ましい。評価用画像における自然画と幾何学画像との割合は、特に限定されないが、ほぼ等しい面積、または、幾何学模様を少し大きい面積とすることが好ましい。

図１６、図１７に示す評価用画像は、図１５と同様に、中央に自然画１０８０または自然画１１００を表示し、周辺に幾何学画像１０９０または幾何学画像１１１０を表示している。人物の顔付近に円形状の第一領域１０８１または第一領域１１０１を設定し、幾何学模様部分の全体に第二領域１０９１または第二領域１１１１を設定している。

通常、複数の自然画と幾何学画像との組み合わせであるパターンを被験者に見せて、総合的に発達障がいの可能性があるかを評価する。これは、偶然性を排除するためと、たまたま好みに近い映像が出て、発達障がいの特性と異なる見方をしてしまう場合の影響を軽減するためである。そこで、例えば、評価用画像を図１５→図１６→図１７というように視聴してもらう。このとき、いずれの評価用画像においても、自然画１０６０と自然画１０８０と自然画１１００とは中央付近にあり、カウンターバランスを配慮する必要はなく、影響もない。

また、定型発達者は、変化しないものに興味が薄れやすい傾向があるが、発達障がい者は、好きなものであれば、飽きずに長時間見続けられる傾向もある。つまり、図１５→図１６→図１７のように、中央の自然画が自然画１０６０→自然画１０８０→自然画１１００と変更されても、周辺の幾何学画像１０７０と幾何学画像１０９０と幾何学画像１１１０とは変化せず、同一の幾何学画像にすることも、定型発達者が中央の自然画を見続け、発達障がい者が幾何学画像を見続けるという傾向を高めることができる。このような評価用画像を使用することにより、発達障がいの可能性があるかの評価において、感度と特異度とを向上させる要因となる。

図１８に示す評価用画像は、周辺の幾何学画像１１３０の輝度とコントラストと彩度との少なくともいずれかを、自然画１１２０に対して下げたもので、より一層、定型発達者が幾何学画像１１３０を見てしまう確率が低下する。このような評価用画像を使用することにより、発達障がいの可能性があるかの評価において、感度と特異度とが向上する。

図１９に示す評価用画像は、図１５の幾何学画像１０７０とは異なる幾何学画像１１５０を表示したものである。自然画１１４０は、図１５の自然画１０６０と同じである。このように複数の種類の幾何学画像を使用することも可能である。

このような評価用画像を被験者に視認させると、被験者が発達障がい者ではない場合、幾何学画像よりも人物映像に興味を示す傾向にある。この場合、注視点が人物映像に移動し、人物映像を幾何学画像よりも長い時間注視する傾向にある。一方、被験者が発達障がい者である場合、人物映像よりも幾何学画像に対して興味を示す傾向にある。この場合、注視点が幾何学画像に移動し、幾何学画像を人物映像よりも長い時間注視する傾向にある。このため、人物映像と幾何学画像とを含む評価用画像を表示して、どちらを長く注視するかを検出することにより、被験者に発達障がいの可能性があるかを評価することが可能である。

本実施形態に係る評価装置１００において、演算部２２２は、注視点が第一領域に入った場合、カウンタＣＮＴＡをカウントアップする。演算部２２２は、注視点が第二領域に入った場合、カウンタＣＮＴＢをカウントアップする。

本実施形態において、評価部２２４は、例えば、カウンタＣＮＴＡとカウンタＣＮＴＢとを比較することで、評価を行うことが可能である。評価部２２４は、カウンタＣＮＴＡが大きいほど、被験者の関心度は自然画の方が高く、幾何学画像の方が低いと評価することが可能である。また、この場合、被験者が発達障がい者である可能性は低いと評価することが可能である。評価部２２４は、カウンタＣＮＴＢが大きいほど、被験者の関心度は幾何学画像の方が高く、自然画の方が低いと評価することが可能である。また、この場合、被験者が発達障がい者である可能性は高いと評価することが可能である。

本実施形態において、出力制御部２２６は、評価部２２４の評価結果に応じて、例えば「被験者は発達障がい者である可能性が低いと思われます」の文字データや、「被験者は発達障がい者である可能性が高いと思われます」の文字データ等を出力装置５０に出力させる。

次に、図２０を用いて、評価装置１００における評価処理について説明する。図２０は、本実施形態における評価処理の一例を示すフローチャートである。

制御部２０Ａは、映像再生を開始する（ステップＳ３０１）。より詳しくは、制御部２０Ａは、表示制御部２０２によって、表示装置１０１に評価用画像の再生を開始させる。

制御部２０Ａは、被験者の注視点の計測に先立ち、カウンタＣＮＴＡ、カウンタＣＮＴＢをリセットする（ステップＳ３０２）。

制御部２０Ａは、評価用画像の再生開始からの経過時間である映像再生経過時間を取得する（ステップＳ３０３）。

制御部２０Ａは、注視点検出部２１６によって、所定間隔ごとに、注視点を検出する（ステップＳ３０４）。

制御部２０Ａは、注視点検出部２１６による注視点検出が失敗したか成功したかを判断する（ステップＳ３０５）。制御部２０Ａは、注視点検出に失敗した場合（ステップＳ３０５でＹｅｓ）、ステップＳ３１１に進む。制御部２０Ａは、注視点検出に成功した場合（ステップＳ３０５でＹｅｓ）、ステップＳ３０６に進む。

制御部２０Ａは、注視点検出部２１６によって、注視点が検出された領域を注視点座標から検出する（ステップＳ３０６）。

制御部２０Ａは、注視点が第一領域にあるか否かを判断する（ステップＳ３０７）。制御部２０Ａは、判定部２２０によって、注視点が第一領域にあると判断した場合（ステップＳ３０７でＹｅｓ）、ステップＳ３０９に進む。制御部２０Ａは、判定部２２０によって、注視点が第一領域にないと判断した場合（ステップＳ３０７でＮｏ）、ステップＳ３０８に進む。

制御部２０Ａは、注視点が第二領域にあるか否かを判断する（ステップＳ３０８）。制御部２０Ａは、判定部２２０によって、注視点が第二領域にあると判断した場合（ステップＳ３０８でＹｅｓ）、ステップＳ３１０に進む。制御部２０Ａは、判定部２２０によって、注視点が第二領域にないと判断した場合（ステップＳ３０８でＮｏ）、ステップＳ３１１に進む。

注視点が第一領域にある場合（ステップＳ３０７でＹｅｓ）、制御部２０Ａは、演算部２２２によって、カウンタＣＮＴＡをカウントアップする（ステップＳ３０９）。制御部２０Ａは、ステップＳ３１１に進む。

注視点が第二領域にある場合（ステップＳ３０８でＹｅｓ）、制御部２０Ａは、演算部２２２によって、カウンタＣＮＴＢをカウントアップする（ステップＳ３１０）。制御部２０Ａは、ステップＳ３１１に進む。

制御部２０Ａは、映像再生が完了したか否かを判断する（ステップＳ３１１）。制御部２０Ａは、映像の再生可能な時間と、ステップＳ３０３で取得した映像再生経過時間とを比較して、映像が最後まで再生されたか否かを判断する。制御部２０Ａは、再生中の映像が最後まで再生されたと判断した場合（ステップＳ３１１でＹｅｓ）、ステップＳ３１２に進む。制御部２０Ａは、再生中の映像が最後まで再生されていないと判断した場合（ステップＳ３１１でＮｏ）、ステップＳ３０３に戻って処理を継続する。

映像再生が完了した場合（ステップＳ３１１でＹｅｓ）、制御部２０Ａは、評価部２２４によって、評価値を演算する（ステップＳ３１２）。より詳しくは、制御部２０Ａは、評価部２２４によって、カウンタＣＮＴＡ値とカウンタＣＮＴＢ値とを比較して判断支援のための評価値を算出する。また、制御部２０Ａは、評価部２２４によって、評価値を算出する際に、発達障がいの可能性があるかと評価された者のみが好む傾向にある、感度の高い評価用画像の評価値に重み付けを行って、発達障がいの可能性があるかの評価における感度と特異度とを上げるようにしてもよい。制御部２０Ａは、ステップＳ３１３に進む。

制御部２０Ａは、出力制御部２２６によって、出力装置５０に評価値を出力する（ステップＳ３１４）。

なお、ステップＳ３０１において、評価用画像が表示画面１０１Ｓに表示される場合に、被験者の注視点を基準位置から開始させるため、表示画面１０１Ｓにアイキャッチ映像を表示させた後、評価用画像を表示させる。本実施形態では、基準位置は、表示画面１０１Ｓの中央位置とする。

アイキャッチ映像について説明する。アイキャッチ映像は、被験者が評価用画像の基準位置から見始めるようにするものである。基準位置は、評価用画像の表示開始時に、被験者を注視させたい評価用画像内の位置を設定可能である。例えば、基準位置は、評価用画像の中央としてもよいし、評価用画像に設定される第一領域としてもよい。アイキャッチ映像は、被験者に注視させて基準位置を注視するようにすることで、偶然のタイミングで注視基準位置が変わり、評価に影響することを防止する。例えば、アイキャッチ映像は、アニメーションのキャラクタが急速に小さくなるなどのパターンである。この場合、収縮する前に何であるか視認させる必要があるため、ウサギのキャラクタを見せて認識させた後に、収縮する映像になる。この場合、しっかり視認させる必要があり、映像全体の尺が伸びるおそれがある。

そこで、次のような方法がある。この方法は、表示されている映像全体を収縮させ視線をその場所に集めるものである。図２１、図２２を用いて、従来のアイキャッチパターンについて説明する。図２１は、従来のアイキャッチ画像の一例を示す図である。図２２は、図２１から動作した後のアイキャッチ画像の一例を示す図である。図２１は従来例の収縮前、図２２は、収縮後の映像である。図２１の自然画１１６０と幾何学画像１１７０とに比べて、図２２の自然画１１８０と幾何学画像１１９０とは、収縮されている。この方法を使用する場合の問題点は、幾何学画像も収縮するので、幾何学画像にも動きが出てしまい、幾何学画像に対する注視状況にリセットがかかることである。このため、次の映像が出た時に、定型発達者の視線が必要以上に動きやすい問題がある。

図２３、図２４を用いて、本発明のアイキャッチパターンについて説明する。図２３は、アイキャッチ画像の一例を示す図である。図２４は、図２３から動作した後のアイキャッチ画像の一例を示す図である。この方法は、表示されている映像の中で、中央の自然画１２００の部分のみ収縮させるものである。図２２は収縮前、図２３は、収縮後のものである。図２４の自然画１２２０は、図２３の自然画１２００に比べて収縮している。図２４の幾何学画像１２３０は、図２３の幾何学画像１２１０に比べて変化していない。このように、幾何学画像１２３０は収縮しないので、幾何学画像１２３０は動かないままで、背景の幾何学画像１２３０に対して注視状況にリセットがかかることがない。このため、次の映像が出た時に、定型発達者の視線が必要以上に動かない利点がある。このため、感度と特異度とを向上させることが可能である。

アイキャッチ映像は、例えば、自然画と幾何学画像との境界のいずれかの一点を基準位置として、基準位置に向かって収縮させてもよい。これにより、自然画を注視していた定型発達者も、幾何学画像を注視していた発達障がい者にも、より中立な基準位置に導くアイキャッチ映像になる。

アイキャッチ映像は、複数の自然画と幾何学画像との組合わせであるパターンにおいて、次に表示される映像に応じて、収縮させる基準位置を設定してもよい。例えば、次に表示される映像において注視させたい位置の近くに、基準位置を設定してもよい。

上述したように、本実施形態は、自然画と、自然画の外周の少なくとも一部を囲んで配置された幾何学画像とを含む評価用画像を被験者に視認させて、注視点のデータから、発達障がいの可能性があるか否かの評価を支援する。本実施形態によれば、幾何学画像が額縁のように見えるので、定型発達者は、初見で気になったとしても、すぐに飽きてしまう。また、本実施形態によれば、発達障がいの可能性のある者は、自然画より幾何学画像を好む傾向があるので、額縁状のシンプルな幾何学画像でも、飽きずに見続ける傾向が強い。これらにより、本実施形態によれば、被験者が５歳以上である場合でも、良好な感度と特異度とを得ることができる。このように、本実施形態は、感度と特異度とを向上させることができる。本実施形態は、被験者の評価を高精度に行うことができる。

本実施形態は、アイキャッチ映像として、幾何学画像は大きさを変化させず、中央の自然画の部分のみ収縮させる。本実施形態は、幾何学画像が収縮せず動かないので、背景の幾何学画像に対して注視状況にリセットがかかることを抑制することができる。このため、次の映像が出た時に、定型発達者の視線が必要以上に動かない利点を得ることができる。このように、本実施形態によれば、感度と特異度とを向上させることができる。

これに対して、幾何学画像が収縮すると、発達障がい者は、収縮する幾何学画像を見てしまい、視点を基準位置に誘導することが困難である。

本実施形態は、評価に使用した評価用画像をアイキャッチ映像として使用するので、注視点の検出の終了とともに、すぐに収縮開始することができる。これにより、評価に要する全体の時間を短縮することができる。これに対して、評価用画像とは異なるキャラクタなどのアイキャッチ映像を使用すると、収縮する前に何であるか視認させる必要があるため、評価に要する全体の時間が長くなるおそれがある。

本実施形態は、幾何学画像は、自然画に比べて、輝度とコントラストと彩度との少なくともいずれかを低減した画像である。本実施形態は、このような幾何学画像を含む評価用画像を使用することにより、定型発達者が幾何学画像を見てしまう確率をより低減することができる。これにより、本実施形態によれば、感度と特異度とが向上することができる。

本実施形態は、幾何学画像は自然画に比べて動きが極端に遅いか、動く幅が少ないなど、目立たないものとする。被験者は、動きの激しい自然画に視点が移動する傾向があることが知られている。本実施形態は、定型発達者が幾何学画像を見てしまう確率をより低減することができる。これにより、本実施形態によれば、感度と特異度とが向上することができる。

これまで本発明に係る評価装置１００について説明したが、上述した実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

図示した評価装置１００の各構成要素は、機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていなくてもよい。すなわち、各装置の具体的形態は、図示のものに限られず、各装置の処理負担や使用状況などに応じて、その全部または一部を任意の単位で機能的または物理的に分散または統合してもよい。

評価装置１００の構成は、例えば、ソフトウェアとして、メモリにロードされたプログラムなどによって実現される。上記実施形態では、これらのハードウェアまたはソフトウェアの連携によって実現される機能ブロックとして説明した。すなわち、これらの機能ブロックについては、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、または、それらの組み合わせによって種々の形で実現できる。

上記では、自然画と幾何学画像との間に空白部分を設けていないが、空白部分を設けてもよい。この場合、アイキャッチ映像の空白部分を基準位置として収縮させてもよい。

上記に記載した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のものを含む。さらに、上記に記載した構成は適宜組み合わせが可能である。また、本発明の要旨を逸脱しない範囲において構成の種々の省略、置換または変更が可能である。

１００ 評価装置
１０１ 表示装置
１０１Ｓ 表示画面
１０２ ステレオカメラ装置
１０３ 照明装置
２０ 制御装置
２０Ａ 制御部
２１０ 位置検出部
２１２ 曲率中心算出部
２１４ 補正位置算出部
２１６ 注視点検出部
２１８ 領域設定部
２２０ 判定部
２２２ 演算部
２２４ 評価部
２０Ｂ 記憶部
３０ 入出力装置
４０ 駆動制御回路
５０ 出力装置
６０ スピーカ

Claims (8)

1. 被験者の眼球の画像データを取得する画像データ取得部と、
   前記画像データに基づいて、前記被験者の注視点の位置データを検出する注視点検出部と、
   自然画と、前記自然画の外周の少なくとも一部を囲んで配置された幾何学画像とを含む評価用画像を表示画面に表示させる表示制御部と、
   前記注視点の位置データに基づいて、前記被験者が、前記自然画と前記幾何学画像とのどちらを注視しているかを判定する判定部と、
   前記判定部の判定結果に基づいて、前記被験者に発達障がいの可能性があるかを評価する評価部と、
   を備えることを特徴とする評価装置。
2. 前記幾何学画像は、一つ以上の幾何学模様を規則的に繰り返す画像である、
   請求項１に記載の評価装置。
3. 前記幾何学画像は、前記自然画に比べて、輝度とコントラストと彩度との少なくともいずれかを低減した画像である、
   請求項１または２に記載の評価装置。
4. 前記幾何学画像は、前記自然画に比べて、映像の動きの速さを低減した画像である、
   請求項１から３のいずれか一項に記載の評価装置。
5. 前記表示制御部は、前記表示画面の基準位置に前記注視点を位置させるためのアイキャッチ映像を表示させた後、前記評価用画像を表示画面に表示させ、
   前記アイキャッチ映像は、前記自然画と前記幾何学画像とを含み、前記自然画を収縮させていく映像である、
   請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の評価装置。
6. 前記表示画面において、前記自然画に対応した第一領域と、前記幾何学画像に対応した第二領域とを設定する領域設定部と、
   前記注視点の位置データに基づいて、前記注視点が前記第一領域または前記第二領域に存在するか否かをそれぞれ判定する判定部と、
   を備え、
   前記第一領域は、前記自然画に被撮影物として含まれる人物、動物、植物、自然の景観、または、人物および動物などを模したキャラクタの顔部のような特徴部分に設定し、
   前記第二領域は、前記幾何学画像の全体に設定する、
   請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の評価装置。
7. 被験者の眼球の画像データを取得する画像データ取得ステップと、
   前記画像データに基づいて、前記被験者の注視点の位置データを検出する注視点検出ステップと、
   自然画と、前記自然画の外周の少なくとも一部を囲んで配置された幾何学画像とを含む評価用画像を表示画面に表示させる表示制御ステップと、
   前記注視点の位置データに基づいて、前記被験者が、前記自然画と前記幾何学画像とのどちらを注視しているかを判定する判定ステップと、
   前記判定ステップにおける判定結果に基づいて、前記被験者に発達障がいの可能性があるかを評価する評価ステップと、
   を含む評価方法。
8. 被験者の眼球の画像データを取得する画像データ取得ステップと、
   前記画像データに基づいて、前記被験者の注視点の位置データを検出する注視点検出ステップと、
   自然画と、前記自然画の外周の少なくとも一部を囲んで配置された幾何学画像とを含む評価用画像を表示画面に表示させる表示制御ステップと、
   前記注視点の位置データに基づいて、前記被験者が、前記自然画と前記幾何学画像とのどちらを注視しているかを判定する判定ステップと、
   前記判定ステップにおける判定結果に基づいて、前記被験者に発達障がいの可能性があるかを評価する評価ステップと、
   をコンピュータに実行させる評価プログラム。