JP2020006146A - 認知機能判定システム、認知機能判定方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】対象者の活動量に基づいて、当該対象者の認知機能を判定することができる認知機能判定システムを提供する。【解決手段】対象者の活動量を示す活動量情報を取得する取得部２４と、取得された活動量情報に基づいて、活動量が閾値を超えている期間である活動継続期間を特定する特定部２６と、特定された活動継続期間の長さの相対度数分布と、関数Ｆ＝１／Ｔ（Ｆ：相対度数、Ｔ：活動継続期間）との類似度を算出する算出部２７と、第一期間における対象者の活動量に基づく上記類似度である第一類似度、及び、第一期間よりも後の第二期間における対象者の活動量に基づく上記類似度である第二類似度の差に基づいて対象者の認知機能を判定する判定部２８とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、対象者の認知機能を判定することができる、認知機能判定システム、認知機能判定方法、及び、プログラムに関する。

近年、全人口に占める高齢者の割合が高まっている。このような高齢化社会の到来により、認知症の問題が顕在化すると考えられる。このような認知症の問題は、テレビ番組などマスメディアでも盛んに取り上げられている。

認知症には、軽度から重度に至るまで様々なレベルがあり、認知症になる前の軽度認知障害（ＭＣＩ：Ｍｉｌｄ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ）の段階であることが判別できれば、トレーニングなどによって認知症の発症を抑えられる可能性がある。認知機能の判別を行うための技術として、特許文献１には、脳の生体信号を用いて認知機能の判別を行う装置が開示されている。

国際公開第２０１２／１６５６０２号

本発明は、対象者の活動量に基づいて、当該対象者の認知機能を判定することができる認知機能判定システム、認知機能判定方法、及び、プログラムを提供する。

本発明の一態様に係る認知機能判定システムは、対象者の活動量を示す活動量情報を取得する取得部と、取得された前記活動量情報に基づいて、前記活動量が閾値を超えている期間である活動継続期間を特定する特定部と、特定された前記活動継続期間の長さの相対度数分布と、関数Ｆ＝１／Ｔ（Ｆ：相対度数、Ｔ：活動継続期間）との類似度を算出する算出部と、第一期間における前記対象者の活動量に基づく前記類似度である第一類似度、及び、前記第一期間よりも後の第二期間における前記対象者の活動量に基づく前記類似度である第二類似度の差に基づいて前記対象者の認知機能を判定する判定部とを備える。

本発明の一態様に係る認知機能判定方法は、対象者の活動量を示す活動量情報を取得し、取得された前記活動量情報に基づいて、前記活動量が閾値を超えている期間である活動継続期間を特定し、特定された前記活動継続期間の長さの相対度数分布と、関数Ｆ＝１／Ｔ（Ｆ：相対度数、Ｔ：活動継続期間）との類似度を算出し、第一期間における前記対象者の活動量に基づく前記類似度である第一類似度、及び、前記第一期間よりも後の第二期間における前記対象者の活動量に基づく前記類似度である第二類似度の差に基づいて前記対象者の認知機能を判定する。

本発明の一態様に係るプログラムは、前記認知機能判定方法をコンピュータに実行させるプログラムである。

本発明の認知機能判定システム、認知機能判定方法、及び、プログラムは、対象者の活動量に基づいて、当該対象者の認知機能を判定することができる。

図１は、実施の形態に係る認知機能判定システムの機能構成を示すブロック図である。 図２は、実施の形態に係る認知機能判定システムの動作のシーケンス図である。 図３は、活動継続期間を説明するための図である。 図４は、第一活動量情報を処理対象とした場合の、活動継続期間の長さの相対度数分布（認知機能が低下していない対象者の相対度数分布）を示す図である。 図５は、第二活動量情報を処理対象とした場合の、活動継続期間の長さの相対度数分布（認知機能が低下した対象者の相対度数分布）を示す図である。 図６は、対象者の認知機能の判定処理のフローチャートである。 図７は、表示装置が表示する画像の一例を示す図である。 図８は、図４に対応する図であり、第一活動量情報を処理対象とした場合の、活動継続期間の長さの累積相対度数分布を対数軸のグラフで示す図である。 図９は、図５に対応する図であり、第二活動量情報を処理対象とした場合の、活動継続期間の長さの累積相対度数分布を対数軸のグラフで示す図である。 図１０は、活動継続期間の長さの累積相対度数分布と、関数Ｆ＝１／Ｔとの距離を示すイメージ図である。 図１１は、ある時点でＭＣＩではないと診断された対象者の当該時点の４年前からの類似度の変化を示す図の一例である。 図１２は、ある時点でＭＣＩであると診断された対象者の当該時点の４年前からの類似度の変化を示す図の一例である。 図１３は、ある時点でＭＣＩではないと診断された対象者の、活動継続期間の長さの累積相対度数分布を対数軸のグラフで示す図である。 図１４は、ある時点でＭＣＩであると診断された対象者の、活動継続期間の長さの累積相対度数分布を対数軸のグラフで示す図である。

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。

（実施の形態）
［構成］
まず、実施の形態に係る認知機能判定システムの構成について説明する。図１は、実施の形態に係る認知機能判定システムの機能構成を示すブロック図である。

実施の形態に係る認知機能判定システム１００は、対象者の活動量に基づいて当該対象者の認知機能を判定できるシステムである。認知機能判定システム１００は、活動量計測装置１０と、認知機能判定装置２０と、表示装置３０とを備える。

活動量計測装置１０は、対象者に装着される装着型の活動量計である。活動量計測装置１０は、電波センサなどを有する非接触型の活動量計であってもよい。活動量計測装置１０は、対象者の活動量を計測する計測部１１を備える。計測部１１は、対象者の体の揺れなどに基づいて対象者の活動量を計測し、計測した活動量を示す活動量情報を出力する。活動量は、例えば、ＭＥＴｓ（メッツ）の単位で表現される。計測部１１は、具体的には、加速度センサ等を含む計測回路（言い換えれば、計測モジュール）である。

また、活動量計測装置１０は、通信機能を有し、活動量情報を認知機能判定装置２０に送信する。活動量計測装置１０は、例えば、無線通信によって活動量情報を認知機能判定装置に送信する。

認知機能判定装置２０は、対象者の認知機能を判定するための情報処理を行う装置である。認知機能判定装置２０は、具体的には、パーソナルコンピュータ等の据え置き型の情報端末であるが、スマートフォンまたはタブレット端末などの携帯型の情報端末であってもよい。認知機能判定装置２０は、ＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）コントローラとして実現されてもよいし、クラウドサーバとして実現されてもよい。認知機能判定装置２０は、具体的には、通信部２１と、制御部２２と、記憶部２３とを備える。

通信部２１は、認知機能判定装置２０が活動量計測装置１０及び表示装置３０の各装置と通信を行うための通信回路（言い換えれば、通信モジュール）である。認知機能判定装置２０は各装置と無線通信を行うが、有線通信を行ってもよい。通信部２１が行う通信の通信規格については特に限定されない。通信部２１は、取得部２４及び出力部２５を有する。

取得部２４は、活動量計測装置１０から活動量情報を取得する。出力部２５は、判定部２８による認知機能の判定結果を表示装置３０に出力する。

制御部２２は、対象者の認知機能の判定に関する情報処理を行う。制御部２２は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサまたは専用回路によって実現されてもよい。制御部２２は、具体的には、特定部２６と、算出部２７と、判定部２８とを備える。特定部２６、算出部２７、及び、判定部２８の動作の詳細については後述される。

記憶部２３は、制御部２２が実行する制御プログラムなどが記憶される記憶装置である。また、記憶部２３には、取得部２４によって取得された活動量情報が蓄積される。記憶部２３は、例えば、半導体メモリによって実現される。

表示装置３０は、出力部２５から出力される判定結果に応じた画像を表示する。表示装置３０は、例えば、ディスプレイ装置である。表示装置３０は、通信部２１と通信を行うことができ、かつ、映像を表示する機能を有する装置であればよく、例えば、スマートフォンまたはタブレット端末などの携帯型の情報端末であってもよい。認知機能判定システム１００においては、表示装置３０は、認知機能判定装置とは別の装置とされているが、表示装置３０は、認知機能判定装置２０の一部として実現されてもよい。つまり、表示装置３０、認知機能判定装置２０が備える表示部として実現されてもよい。

［動作］
次に、認知機能判定システム１００の動作について説明する。図２は、認知機能判定システム１００の動作のシーケンス図である。

まず、活動量計測装置１０の計測部１１は、対象者の活動量を計測し（Ｓ１１）、計測された活動量を示す活動量情報を出力する（Ｓ１２）。

認知機能判定装置２０の取得部２４は、活動量情報を取得する（Ｓ１３）。取得された活動量情報は、制御部２２によって記憶部２３に記憶される（Ｓ１４）。本動作では、記憶部２３には、第一期間において計測された活動量を示す第一活動量情報と、第二期間において計測された活動量を示す第二活動量情報とが記憶されている。ここで、第一期間及び第二期間は、例えば、数週間程度の期間である。第二期間は、第一期間よりも後の期間であり、例えば、第一期間の満了後、数年が経過した後の期間である。

次に、特定部２６は、取得部２４によって取得された活動量情報であって記憶部２３に記憶された活動量情報に基づいて、活動量が閾値を超えている期間である活動継続期間を特定する（Ｓ１５）。図３は、活動継続期間を説明するための図である。

図３においては、単位時間あたりの活動量が棒グラフで示されている。縦軸は活動量を示し、横軸は時間を示している。活動継続期間は、活動量が継続して閾値を超えている期間であり、図３の例では、Ｔ１〜Ｔ７のそれぞれが活動継続期間となる。特定部２６は、記憶部２３に記憶された第一活動量情報及び第二活動量情報のそれぞれを処理対象として、活動継続期間の長さを特定する。なお、閾値は、例えば、１ＭＥＴｓであるが、経験的または実験的に適宜定められればよい。

次に、算出部２７は、特定部２６によって特定された活動継続期間の長さの相対度数分布（例えば、相対度数分布を示すグラフ）と、関数Ｆ＝１／Ｔ（Ｆ：相対度数、Ｔ：活動継続期間）との類似度を算出する（Ｓ１６）。図４は、第一活動量情報を処理対象とした場合の、活動継続期間の長さの相対度数分布を示す図である。図５は、第二活動量情報を処理対象とした場合の、活動継続期間の長さの相対度数分布を示す図である。また、図４及び図５においては、関数Ｆ＝１／Ｔも合わせて図示されている。

図４及び図５において、縦軸は相対度数を示し、横軸は活動継続期間を示す。相対度数は、特定された活動継続期間の総数を１としたときの割合で度数を示す。活動継続期間の長さの相対度数分布は、例えば、活動継続期間が１分未満である相対度数は０．５、１分以上２分未満である相対度数は０．３、・・のようにプロットされることで生成される。

算出部２７は、具体的には、第一活動量情報を処理対象とした場合の活動継続期間の長さの相対度数分布と関数Ｆ＝１／Ｔとの相関係数（つまり、図４における相関係数）を第一類似度として算出する。また、算出部２７は、第二活動量情報を処理対象とした場合の活動継続期間の長さの相対度数分布と関数Ｆ＝１／Ｔとの相関係数（つまり、図５における相関係数）を第二類似度として算出する。なお、算出部２７は、相関係数の算出以外の方法によって類似度を算出してもよい。

次に、判定部２８は、対象者の認知機能の判定処理を行う（Ｓ１７）。図６は、対象者の認知機能の判定処理のフローチャートである。

判定部２８は、第一類似度、及び、第二類似度の差（言い換えれば、同一の対象者に関する類似度の変化）に基づいて対象者の認知機能を判定する。図６に示されるように、判定部２８は、具体的には、第二類似度が第一類似度よりも高いか否か判定する（Ｓ２１）。第二類似度が第一類似度よりも高いと判定される場合（Ｓ２１でＹｅｓ）、つまり、第一期間の後の第二期間において第一期間よりも類似度が高くなっていると判定される場合、判定部２８は、対象者の認知機能が低下していると判定する（Ｓ２２）。一方、第二類似度が第一類似度以下であると判定される場合（Ｓ２１でＮｏ）、判定部２８は、対象者の認知機能が低下していないと判定する（Ｓ２３）。

なお、ステップＳ２１においては、第二類似度が第一類似度よりも所定値以上高いか否かが判定されてもよい。この場合の所定値は０以上１未満の数値であり、例えば、経験的または実験的に定められる。

そして、図２に示されるように、図６の判定処理の後、出力部２５は、判定結果を出力する（Ｓ１８）。表示装置３０は、判定結果を取得し（Ｓ１９）、取得された判定結果に応じた画像を表示する（Ｓ２０）。図７は、表示装置３０が表示する画像の一例を示す図である、図７に示される画像は、判定処理において認知機能が低下していると判定された場合の画像である。

［動作の変形例１］
なお、ステップＳ１６において、算出部２７は、通常の相対度数分布に代えて、累積相対度数分布を算出してもよい。つまり、本明細書中の「相対度数分布」「相対度数」の用語は、「累積相対度数分布」「累積相対度数」に読み代えられてよい。累積相対度数分布においては、ある階級における相対度数は、その階級までの相対度数の全ての和によって定められる。これにより、通常の相対度数分布を用いる場合よりも判定の精度が向上される。

また、上記図４及び図５では、縦軸及び横軸は、通常軸であったが、縦軸及び横軸は、対数軸であってもよい。図８は、図４に対応する図であり、第一活動量情報を処理対象とした場合の、活動継続期間の長さの累積相対度数分布を対数軸のグラフで示す図である。図８は、認知機能が低下していない対象者の累積相対度数分布を示す図である。

一方、図９は、図５に対応する図であり、第二活動量情報を処理対象とした場合の、活動継続期間の長さの累積相対度数分布を対数軸のグラフで示す図である。図９は、認知機能が低下した（例えば、軽度認知障害（ＭＣＩ）を発症した）対象者の累積相対度数分布を示す図である。

このように、累積相対度数分布（または相対度数分布）が対数軸のグラフで示されれば、累積相対度数分布（または相対度数分布）と関数Ｆ＝１／Ｔとの類似度が見た目でわかりやすくなる効果が得られる。

なお、図１０は、活動継続期間の長さの累積相対度数分布と、関数Ｆ＝１／Ｔ（Ｆ：累積相対度数、Ｔ：活動継続期間）との距離を示すイメージ図であり、類似度（相関係数）は、このような距離に基づいて算出されるといえる。

［動作の変形例２］
ステップＳ２１においては、判定部２８は、第二類似度と第一類似度との差に基づく判定が行われてもよい。具体的には、判定部２８は、第二類似度と第一類似度との差が閾値よりも大きい場合に対象者の認知機能が低下していると判定する。一方、判定部２８は、第二類似度と第一類似度との差が閾値以下である場合には、対象者の認知機能が低下していないと判定する。

［認知機能判定システムを発明するに至った知見］
以下、上述の認知機能判定システム１００を発明するに至った発明者らの知見について説明する。外部からの力または制約がなく自由に行動できる人の活動量を計測すると、活動継続期間の長さの相対度数分布（または累積相対度数分布。以下同様）は、関数Ｆ＝１／Ｔに近づくとされている。

一般的には、人には外部から力または制約が加わっているから、活動継続期間の長さの相対度数分布と関数Ｆ＝１／Ｔとの類似度は比較的低くなる。しかしながら、認知機能が衰えた高齢者は物事に対する興味が薄れるため、外を出歩かなくなるなど人と会う機会が少なくなる。そうすると、このような高齢者に対する外部からの力または制約は減少する。したがって、活動継続期間の長さの相対度数分布は、関数Ｆ＝１／Ｔに近づくと考えられる。つまり、認知機能が低下すると、活動継続期間の長さの相対度数分布と関数Ｆ＝１／Ｔとの類似度は比較的高くなると考えられる。

発明者らはこのような知見に基づき、上述の認知機能判定システム１００（つまり、活動継続期間の長さの相対度数分布と関数Ｆ＝１／Ｔとの類似度に基づいて認知機能の判定を行う認知機能判定システム１００）を見出した。図１１は、ある時点でＭＣＩではないと診断された対象者の当該時点の４年前からの類似度の変化を示す図であり、図１２は、ある時点でＭＣＩであると診断された対象者の当該時点の４年前からの類似度の変化を示す図である。図１１及び図１２のいずれも複数の対象者の類似度の平均値を示している。

図１１及び図１２に示されるように、ＭＣＩであると判定された対象者の類似度は、ＭＣＩではないと判定された対象者の類似度よりも顕著に高くなっている。つまり、図１１及び図１２は、相対度数分布と関数Ｆ＝１／Ｔとの類似度に基づいて認知機能の判定を行うことが可能であることを示している。

なお、図１１は、より詳細には、４年前に健常であり、かつ、その後のある時点においても健常のままである対象者の複数人分の類似度の平均値を、４年前のとその後のある時点とで比較する図である。一方、図１２は、４年前に健常であり、かつ、その後のある時点ではＭＣＩを発症した対象者の複数人分の類似度の平均値を、４年前とその後のある時点とで比較する図である。

なお、図１１のデータの対象となった集団に属する、健常な対象者の活動継続期間の長さの累積相対度数分布を対数軸のグラフで示すと図１３のようになる。図１３では、４年前の累積相対度数分布と、ある時点における累積相対度数分布とはいずれも関数Ｆ＝１／Ｔから離れている。つまり、図１３では、４年前の累積相対度数分布と関数Ｆ＝１／Ｔとの第一類似度と、ある時点における累積相対度数分布と関数Ｆ＝１／Ｔとの第二類似度とは、差が小さいことがわかる。

一方で、図１２のデータの対象となった集団に属する、ＭＣＩの兆候が見られる対象者の活動継続期間の長さの累積相対度数分布を対数軸のグラフで示すと図１４のようになる。図１４では、４年前の累積相対度数分布は、関数Ｆ＝１／Ｔと離れているが、ある時点における累積相対度数分布は明らかに関数Ｆ＝１／Ｔに近づいている。つまり、図１４では、４年前の累積相対度数分布と関数Ｆ＝１／Ｔとの第一類似度と、ある時点における累積相対度数分布と関数Ｆ＝１／Ｔとの第二類似度とは、差が大きいことがわかる。

このことから、上記動作の変形例２のように、第一類似度と第二類似度の差が閾値よりも大きい場合に対象者の認知機能が低下していると判定することは妥当であることがわかる。

［効果等］
以上説明したように、認知機能判定システム１００は、対象者の活動量を示す活動量情報を取得する取得部２４と、取得された活動量情報に基づいて、活動量が閾値を超えている期間である活動継続期間を特定する特定部２６と、特定された活動継続期間の長さの相対度数分布と、関数Ｆ＝１／Ｔ（Ｆ：相対度数、Ｔ：活動継続期間）との類似度を算出する算出部２７と、第一期間における対象者の活動量に基づく上記類似度である第一類似度、及び、第一期間よりも後の第二期間における対象者の活動量に基づく上記類似度である第二類似度の差に基づいて対象者の認知機能を判定する判定部２８とを備える。

このような認知機能判定システム１００は、対象者の活動量に基づいて、当該対象者の認知機能を判定することができる。

また、例えば、判定部２８は、第二類似度が第一類似度よりも高い場合に対象者の認知機能が低下していると判定する。

このような認知機能判定システム１００は、対象者の活動量に基づいて、当該対象者の認知機能が低下しているか否かを判定することができる。

また、例えば、算出部２７は、上記相対度数分布と上記関数との相関係数を類似度として算出する。

このような認知機能判定システム１００は、上記相対度数分布と上記関数との相関係数に基づいて、第一類似度及び第二類似度を算出することができる。

また、例えば、認知機能判定システム１００は、さらに、対象者の活動量を計測し、計測された活動量を示す活動量情報を出力する計測部１１を備える。取得部２４は、計測部１１によって出力された活動量情報を取得する。

このような認知機能判定システム１００は、対象者の活動量を実測することができる。

また、例えば、判定部２８は、第二類似度と第一類似度との差が閾値よりも大きい場合に対象者の認知機能が低下していると判定する。

このような認知機能判定システム１００は、第二類似度及び第一類似度の差と、閾値との比較に基づいて、当該対象者の認知機能が低下しているか否かを判定することができる。

また、例えば、相対度数分布は、累積相対度数分布である。

このような認知機能判定システム１００は、対象者の認知機能の判定精度を向上することができる。

また、認知機能判定システム１００は、さらに、判定部２８による判定結果を出力する出力部２５を備える。

このような認知機能判定システム１００は、対象者の認知機能の判定結果を出力することができる。

（その他の実施の形態）
以上、実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。

例えば、上記実施の形態のフローチャートで説明された処理の順序は、一例である。複数の処理の順序は変更されてもよいし、複数の処理は並行して実行されてもよい。また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。

また、上記実施の形態における装置間の通信方法については特に限定されるものではない。装置間では、無線通信が行われてもよいし、有線通信が行われてもよい。また、装置間では、無線通信及び有線通信が組み合わされてもよい。また、上記実施の形態において２つの装置が通信を行う場合、２つの装置間には図示されない中継装置が介在してもよい。

また、上記実施の形態において、各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、各構成要素は、回路（または集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。

また、認知機能判定システムは、単一の装置として実現されてもよいし、複数の装置によって実現されてもよい。認知機能判定システムが複数の装置によって実現される場合、認知機能判定システムが備える構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。

また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

例えば、本発明は、認知機能判定システムなどのコンピュータによって実行される認知機能判定方法として実現されてもよいし、このような認知機能判定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。また、本発明は、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。

その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。

１１ 計測部
２４ 取得部
２５ 出力部
２６ 特定部
２７ 算出部
２８ 判定部
１００ 認知機能判定システム

Claims (9)

1. 対象者の活動量を示す活動量情報を取得する取得部と、
   取得された前記活動量情報に基づいて、前記活動量が閾値を超えている期間である活動継続期間を特定する特定部と、
   特定された前記活動継続期間の長さの相対度数分布と、関数Ｆ＝１／Ｔ（Ｆ：相対度数、Ｔ：活動継続期間）との類似度を算出する算出部と、
   第一期間における前記対象者の活動量に基づく前記類似度である第一類似度、及び、前記第一期間よりも後の第二期間における前記対象者の活動量に基づく前記類似度である第二類似度の差に基づいて前記対象者の認知機能を判定する判定部とを備える
   認知機能判定システム。
2. 前記判定部は、前記第二類似度が前記第一類似度よりも高い場合に前記対象者の認知機能が低下していると判定する
   請求項１に記載の認知機能判定システム。
3. 前記算出部は、前記相対度数分布と前記関数との相関係数を前記類似度として算出する
   請求項１または２に記載の認知機能判定システム。
4. さらに、前記対象者の活動量を計測し、計測された活動量を示す前記活動量情報を出力する計測部を備え、
   前記取得部は、前記計測部によって出力された前記活動量情報を取得する
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の認知機能判定システム。
5. 前記判定部は、前記第二類似度と前記第一類似度との差が閾値よりも大きい場合に前記対象者の認知機能が低下していると判定する
   請求項１に記載の認知機能判定システム。
6. 前記相対度数分布は、累積相対度数分布である
   請求項１〜５のいずれか１項に記載の認知機能判定システム。
7. さらに、前記判定部による判定結果を出力する出力部を備える
   請求項１〜６のいずれか１項に記載の認知機能判定システム。
8. 対象者の活動量を示す活動量情報を取得し、
   取得された前記活動量情報に基づいて、前記活動量が閾値を超えている期間である活動継続期間を特定し、
   特定された前記活動継続期間の長さの相対度数分布と、関数Ｆ＝１／Ｔ（Ｆ：相対度数、Ｔ：活動継続期間）との類似度を算出し、
   第一期間における前記対象者の活動量に基づく前記類似度である第一類似度、及び、前記第一期間よりも後の第二期間における前記対象者の活動量に基づく前記類似度である第二類似度の差に基づいて前記対象者の認知機能を判定する
   認知機能判定方法。
9. 請求項８に記載の認知機能判定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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