JP2021186271A - Olfactory capacity derivation device and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、嗅覚能力導出装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to a device and a program for deriving the sense of smell.
特許文献1には、ユーザが日常生活の中で感覚の異常の可能性に気づかせる感覚異常検出装置が開示されている。
特許文献2には、香料成分をマイクロカプセル化してパウダー状となし、このマイクロカプセルを、無臭で紙等に付着可能な粘性を有する固形べースに混入してスティック状に成型し、収納容器に装填してなることを特徴とするスティック型ニオイ提示具が開示されている。
特許文献3には、臭気(ニオイ)を拡散させることなく、短時間に簡便に多種類のニオイを確認することができる嗅覚検査カードキットが開示されている。
特許文献4には、より簡単な方法でしかも楽しく意欲的に香りを学び、記憶することのできる嗅覚セットが開示されている。
特許文献5には、様々な実施形態で、患者の左右の鼻孔の嗅覚検知閾値を測定および判定することによって嗅覚機能障害を検知、評価および/または監視するための装置が開示されている。
特許文献6には、定量性や総合的な嗅覚機能の検査を健康診断の一項目として適切かつ簡便に検査できる装置が開示されている。
In
Patent Document 4 discloses an olfactory set that allows the user to learn and memorize scents in a simpler and more enjoyable and enthusiastic manner.
Patent Document 6 discloses an apparatus capable of appropriately and easily inspecting a quantitative and comprehensive sensory function test as one item of a health diagnosis.
嗅覚能力には、何のにおいかを嗅ぎ分ける識別能力と、においに気づく検知能力とがある。また、アルツハイマー型認知症では、識別能力が最初に障害されることが知られており、嗅覚能力検査は、嗅覚障害の診断だけではなく、アルツハイマー型認知症の早期診断に役立つ技術として期待されている。 The sense of smell includes the ability to discriminate what smells and the ability to detect smells. In addition, it is known that the discriminating ability is first impaired in Alzheimer-type dementia, and the olfactory ability test is expected to be useful not only for the diagnosis of olfactory disorder but also for the early diagnosis of Alzheimer-type dementia. There is.
嗅覚能力検査では、被験者は、提示された複数のにおいを表す絵柄や文字等の選択肢から、放出されたにおい成分に該当すると思われる選択肢を選択する。「分からない」等の選択肢もあるが、被験者は、分からないにも拘わらず、適当ににおいを選択する可能性がある。また、正解又は不正解の結果のみとなり、例えば、におい質が似ている選択肢を選んでも全くにおい質が異なる選択肢を選んでも同じく不正解として判断される。 In the olfactory ability test, the subject selects an option that seems to correspond to the released odor component from the options such as a pattern or a character representing a plurality of presented odors. Although there are options such as "I don't know", the subject may select an appropriate odor even though he does not know. Further, only the result of the correct answer or the incorrect answer is obtained. For example, even if an option having a similar odor quality is selected or an option having a completely different odor quality is selected, the answer is also judged to be incorrect.
発明者らは、不正解データの中には、嗅覚能力の導出に役立つ情報が含まれていることに着目して、本発明を完成するに至った。 The inventors have completed the present invention by paying attention to the fact that the incorrect answer data contains information useful for deriving the olfactory ability.
本発明の目的は、不正解データを解析しない場合に比べて、正確に嗅覚能力を導出することができる、嗅覚能力導出装置及びプログラムを提供することにある。 An object of the present invention is to provide an olfactory ability deriving device and a program capable of deriving the olfactory ability more accurately than in the case where incorrect answer data is not analyzed.
本発明の嗅覚能力導出装置は、放出されるにおい成分の種類及び濃度を変更しながら嗅覚能力に関する複数回の検査を行った場合に、被験者により選択肢として提示された複数のにおい成分の中から回答として選択されたにおい成分の情報を、前記検査毎に取得する回答取得部と、におい成分毎に、前記放出されたにおい成分と前記回答として選択されたにおい成分との関連性に基づいて、前記放出されたにおい成分に対する嗅覚能力を表すスコアを算出するスコア算出部と、算出された前記スコアを用いて嗅覚能力に関する指標値を導出する導出部と、を備える。 The device for deriving the sense of smell of the present invention responds from a plurality of odor components presented as options by the subject when a plurality of tests for the sense of smell are performed while changing the type and concentration of the released odor component. Based on the relationship between the response acquisition unit that acquires the information of the odor component selected as the answer for each test, and the released odor component and the odor component selected as the answer for each odor component, the above. It is provided with a score calculation unit for calculating a score representing the olfactory ability for the released odor component, and a derivation unit for deriving an index value related to the olfactory ability using the calculated score.
本発明によれば、不正解データを解析しない場合に比べて、正確に嗅覚能力を導出することができる。 According to the present invention, the sense of smell can be derived more accurately than in the case where the incorrect answer data is not analyzed.
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
<嗅覚能力検査>
まず、嗅覚能力検査について説明する。
嗅覚能力検査では、後述するにおい成分放出装置からにおい成分を放出して、被験者にそのにおいを嗅がせる(図2参照)。そして、図4(D)に示すように、被験者に正解を含む複数の選択肢を提示して回答を求める。被験者は、提示された複数の選択肢の中から、放出されたにおい成分に該当すると思われる選択肢を選択して回答する。選択されたにおい成分と放出されたにおい成分とが一致していれば「正解」となり、両者が一致していなければ「不正解」となる。
<Smell ability test>
First, the sense of smell test will be described.
In the olfactory ability test, the odor component is released from the odor component release device described later, and the subject is made to smell the odor (see FIG. 2). Then, as shown in FIG. 4D, the subject is presented with a plurality of options including the correct answer and asked for an answer. The subject selects and responds to the option that seems to correspond to the released odor component from the plurality of options presented. If the selected odor component and the released odor component match, the answer is "correct", and if the two do not match, the answer is "incorrect".
しかしながら、被験者は、分からないにも拘わらず、適当ににおいを選択する可能性がある。また、放出されたにおい成分とにおい質が似ている選択肢を選んでも、全くにおい質が異なる選択肢を選んでも、等しく不正解と判断される。これでは、嗅覚能力が正確に導出されない虞がある。そこで、本実施の形態では、不正解データを解析して、解析結果を嗅覚能力の導出に利用することとした。 However, the subject may choose an appropriate odor, even though he does not know it. In addition, even if an option having a similar odor quality to the released odor component is selected or an option having a completely different odor quality is selected, the answer is equally judged to be incorrect. In this case, the sense of smell may not be derived accurately. Therefore, in the present embodiment, it is decided to analyze the incorrect answer data and use the analysis result for deriving the olfactory ability.
(不正解データの解析結果の反映)
図1はにおいの類似性・非類似性を説明するための図である。においの感じ方は、時代的、文化的な背景によって異なる。日本人のにおいの感じ方を類型化した報告(斎藤幸子「悪臭と日常生活臭を表現する」におい・かおり環境学会誌、44(6)2013)がある。この報告によれば、におい種は、「草木」、「化学的なにおい」、「食品・花」、「悪臭」の4つのクラスターに分類することができる。従って、におい種の類似度・非類似度を考える場合、同じクラスターに属する2種類のにおいは類似しており、異なるクラスターに属する2種類のにおいは非類似であると言える。
(Reflecting the analysis result of incorrect answer data)
FIG. 1 is a diagram for explaining the similarity / dissimilarity of odors. How you feel the scent depends on the historical and cultural background. There is a report categorizing how Japanese people perceive odors (Sachiko Saito, "Expressing bad odors and odors in daily life," Nioi Kaori Kankyo Society Journal, 44 (6) 2013). According to this report, odor species can be classified into four clusters: "vegetation", "chemical odor", "food / flower", and "foul odor". Therefore, when considering the degree of similarity / dissimilarity of odor species, it can be said that the two types of odors belonging to the same cluster are similar, and the two types of odors belonging to different clusters are dissimilar.
本実施の形態では、検知能力の導出時に、被験者が選択したにおい成分が、放出されたにおい成分と類似する場合は、放出されたにおいを検知できたと判断して「正解」と同様に扱う。一方、両者が非類似の場合は、放出されたにおいを検知できていないと判断して「不正解」とする。これにより、両者が類似していても「不正解」とする場合に比べて、より正確に検知能力を導出することが可能になる。 In the present embodiment, when the odor component selected by the subject is similar to the emitted odor component at the time of deriving the detection ability, it is determined that the emitted odor could be detected and treated in the same manner as the "correct answer". On the other hand, if the two are dissimilar, it is judged that the emitted odor cannot be detected and the answer is "incorrect". As a result, even if the two are similar, the detection capability can be derived more accurately than when the answer is "incorrect".
また、識別能力を表すスコアを導出する際にも、両者が類似する場合は、例えば、スコアに加点する等、結果のフィードバック方法を変更する。これにより、両者が類似していても加点しない場合に比べて、より正確に識別能力を導出することが可能になり、ひいては嗅覚年齢をより正確に推定することができるようになる。 Also, when deriving the score representing the discriminating ability, if the two are similar, the feedback method of the result is changed, for example, adding points to the score. As a result, it becomes possible to derive the discriminating ability more accurately than when the two are similar but do not add points, and by extension, the sense of smell age can be estimated more accurately.
<第1の実施の形態>
まず、嗅覚能力導出装置の構成について説明する。
図2は嗅覚能力導出装置の電気的構成の一例を示すブロック図である。図2に示すように、嗅覚能力導出装置10は、情報処理部12、表示部14、入力部16、記憶部18、通信部20、及びにおい成分放出装置22を備えている。
<First Embodiment>
First, the configuration of the olfactory ability derivation device will be described.
FIG. 2 is a block diagram showing an example of the electrical configuration of the device for deriving the sense of smell. As shown in FIG. 2, the olfactory
情報処理部12は、装置全体の制御及び各種演算を行うコンピュータである。CPU12A、各種プログラムを記憶したROM12B、プログラムの実行時にワークエリアとして使用されるRAM12C、及び入出力部(I/O)12Dを備えている。各部は、バスを介して接続されている。
The
表示部14は、被験者に各種画面を表示するディスプレイ等である。入力部16は、被験者からの入力操作を受け付けるキーボードやマウス等である。記憶部18は、ハードディスク等の外部記憶装置である。通信部20は、外部装置と通信を行うためのインターフェースである。なお、タッチパネルのように、表示部14と入力部16とを一体に構成してもよい。
The
本実施の形態では、後述する「検知能力導出プログラム」、「識別能力導出プログラム」、「嗅覚年齢推定プログラム」等の各種プログラムが、ROM12Bに記憶されている。なお、各種プログラムや各種データは、装置内外の他の記憶装置に記憶されていてもよく、CD−ROM等の記録媒体に記録されていてもよい。また、各種プログラムや各種データは、通信を介して取得されてもよい。
In this embodiment, various programs such as a "detection ability derivation program", a "discrimination ability derivation program", and a "smell age estimation program", which will be described later, are stored in the
におい成分放出装置22は、におい成分の種類及び濃度を変更しながら、被験者に対しにおい成分を放出することができるように構成されている。におい成分放出装置22は、複数のにおい成分を別々に保持する複数の容器を備えている。容器を変更することで、におい成分の種類を変更することができる。例えば、嗅覚能力検査に使用するにおい成分を自由に変更できるように、カートリッジ等の取り換え可能な容器を用いてもよい。
The odor
次に、嗅覚能力導出装置の機能構成について説明する。
図3は嗅覚能力導出装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。嗅覚能力導出装置10は、回答取得部30、スコア算出部32、及び導出部34を備えている。
Next, the functional configuration of the olfactory ability derivation device will be described.
FIG. 3 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of the sensory ability derivation device. The sensory
回答取得部30は、放出されるにおい成分の種類及び濃度を変更しながら嗅覚能力の検査を行った場合に、放出されたにおい成分を嗅いだ被験者により、選択肢として提示された複数のにおい成分の中から回答として選択されたにおい成分の情報を、放出されるにおい成分の種類及び濃度に応じて取得する。
When the
スコア算出部32は、放出されたにおい成分と回答として選択されたにおい成分との類似性又は非類似性に基づいて、放出されたにおい成分に対する嗅覚能力を表すスコアを算出する。導出部34は、スコア算出部32で算出されたスコアを用いて、嗅覚能力に関連する指標値を導出する。
The
情報処理部12のCPU12Aが、上記の「検知能力導出プログラム」、「識別能力導出プログラム」、「嗅覚年齢推定プログラム」を実行することにより、コンピュータである情報処理部12が、各機能部として機能する。
When the
(検知能力導出プログラム)
第1の実施の形態では、検知能力を導出する例について説明する。
図4(A)〜(F)は表示部14に表示される各種画面を示す図である。嗅覚能力検査の開始前は、嗅覚能力導出装置10の表示部14には、デフォルトとして図4(A)に示す初期画面100が表示されている。初期画面100は、検査項目を選択するボタン102〜106と、開始を指示するボタン108とを含んでいる。被験者が、検査項目を選択し、開始を指示すると、図4(B)に示す設定画面120が表示部14に表示される。
(Detection capability derivation program)
In the first embodiment, an example of deriving the detection capability will be described.
4 (A) to 4 (F) are views showing various screens displayed on the
設定画面120は、におい種の数、におい放出回数、年齢等の設定項目に対する設定値を入力するボックス122〜126と、登録を指示するボタン128、及び初期画面100に戻ることを指示するボタン130を含んでいる。被験者が、各設定項目に対する設定値を入力し、入力内容の登録を指示すると、図4(C)に示す開始指示画面140が表示部14に表示される。
The
開始指示画面140は、検知能力検査の開始を促すメッセージ142、検知能力検査の開始を指示するボタン144、及び前画面に戻ることを指示するボタン146を含んでいる。被験者は、ボタン144を押して、検知能力検査の開始を指示する。
The
図5は検知能力導出プログラムの処理の流れの一例を示すフローチャートである。検知能力導出プログラムは、被験者から検知能力検査を開始する指示を受け付けると、情報処理部12のCPU12Aにより実行される。
FIG. 5 is a flowchart showing an example of the processing flow of the detection capability derivation program. When the subject receives an instruction to start the detection ability test, the detection ability derivation program is executed by the
まず、ステップS100で、CPU12Aは、被験者により設定された内容に基づいて、テストにおい数(K)を設定する。CPU12Aは、テストにおい数(K)に応じた数のにおい成分をランダムに選択し、選択されたにおい成分を検査に用いる「テストにおい成分」としてRAM12Cに記憶しておく。
First, in step S100, the
K種類のにおい成分は、変数k(=1〜K)により識別される。例えば、5種類のにおい成分は、例えば、k=1(わさび)、k=2(硫黄)、k=3(材木)、k=4(インク)、k=5(バナナ)のように、変数で識別される。 The K type odor component is identified by the variable k (= 1 to K). For example, the five types of odor components are variables such as k = 1 (wasabi), k = 2 (sulfur), k = 3 (lumber), k = 4 (ink), and k = 5 (banana). Identified by.
次に、ステップS102で、CPU12Aは、被験者により設定された内容に基づいて、におい放出回数(N)を設定する。CPU12Aは、におい放出回数(N)に応じて各回のにおい成分の濃度を設定し、設定された濃度を、放出回数と共にRAM12Cに記憶しておく。におい成分の濃度は、最初は薄く、放出回数が増えるほど濃くなるように設定される。
Next, in step S102, the
何回目の放出かは、変数n(=1〜N)により識別される。例えば、におい放出回数(N)を3回とすると、各回のにおい濃度は、n=1(薄い)、n=2(中間)、n=3(濃い)となる。 The number of releases is identified by the variable n (= 1 to N). For example, assuming that the number of times of odor release (N) is 3, the odor concentration of each time is n = 1 (light), n = 2 (intermediate), and n = 3 (dark).
次に、ステップS104で、CPU12Aは、変数kを1にセットする。次に、ステップS106で、CPU12Aは、放出するにおい(k)を設定する。まず、k=1のにおい成分が設定される。
Next, in step S104, the
次に、ステップS108で、CPU12Aは、変数nを1にセットする。次に、ステップS110で、CPU12Aは、変数nのにおい濃度(n)を設定し、におい成分を放出する。1回目は、k=1のにおい成分が、n=1に対応するにおい濃度で放出される。
Next, in step S108, the
次に、ステップS112で、CPU12Aは、被験者の選択結果を受け付けて、選択結果をRAM12Cに記憶しておく。
Next, in step S112, the
におい成分が放出されると、図4(D)に示す選択画面160が表示部14に表示される。選択画面160は、複数の選択肢162、回答を促すメッセージ163、回答を指示するボタン164、前画面に戻ることを指示するボタン166を含んでいる。複数の選択肢162には、正解のにおい成分に対応する選択肢(バナナ)を含む5つの選択肢(みかん、リンゴ、バナナ、メロン、キウイ)と、「分からない」と回答するための選択肢とが含まれる。
When the odor component is released, the
被験者は、放出されたにおい成分を嗅ぎ、複数の選択肢の中から1つの選択肢を選んで回答する。例えば、バナナのにおいであると判断した場合には、バナナを選択する。何のにおいか分からない場合は、「分からない」を選択する。 The subject sniffs the released odor component and selects one option from a plurality of options to answer. For example, if it is determined that the smell is banana, banana is selected. If you don't know what it is, select "I don't know."
CPU12Aは、被験者の回答内容に基づいて、放出したにおい成分k、放出した回数n、及び被験者により選択されたにおい成分の組を、選択結果としてRAM12Cに記憶しておく。以下では、放出したにおい成分kを「正解のにおい成分」、被験者により選択されたにおい成分を「回答のにおい成分」という。
The
また、CPU12Aは、選択結果に基づいて被験者の回答が正解か否かを判定し、判定結果を被験者に報知してもよい。例えば、回答のにおい成分が正解のにおい成分と一致する場合には、図4(E)に示す正解画面180を表示部14に表示する。
Further, the
正解画面180は、正解であることを示す表示182、残りの問題数を伝えるメッセージ184、選択結果186、次に進むことを指示するボタン188、前画面に戻ることを指示するボタン190を含んでいる。また、回答のにおい成分が正解のにおい成分と一致しない場合には、被験者に不正解画面(図示せず)を表示する。被験者は、これらの画面で判定結果を確認し、次のテストに進む。
The
次に、ステップS114で、CPU12Aは、変数nが、におい放出回数(N)未満か否かを判断する。変数nがN未満の場合は、ステップS122に進む。ステップS122で、変数nを1インクリメントして、ステップS110に戻り、k=1のにおい成分が、n=2に対応するにおい濃度で放出されて、ステップS110〜ステップS114の手順が繰り返される。一方、k=1のにおい成分をN回放出し終わり、変数nがNに等しくなると、ステップS116に進む。
Next, in step S114, the
次に、ステップS116で、CPU12Aは、におい成分kについてのN回分の選択結果から、におい成分kについてのスコアS(k)を導出し、導出したスコアS(k)をRAM12Cに記憶しておく。初回は、k=1のにおい成分についてのN回分の選択結果から、k=1のにおい成分についてのスコアS(k=1)を導出する。
Next, in step S116, the
スコアS(k)は、特定のにおい成分kに対する検知能力を表している。
図6はスコアS(k)の導出例を示す図表である。回答のにおい成分が正解のにおい成分と同じクラスターに属する場合、即ち、回答のにおい成分が正解のにおい成分と一致又は類似する場合は、「〇(検知できた)」と判定する。一方、回答のにおい成分が正解のにおい成分とは異なるクラスターに属する場合、即ち、回答のにおい成分が正解のにおい成分と非類似である場合は、「×(検知できない)」と判定する。
The score S (k) represents the detection ability for a specific odor component k.
FIG. 6 is a chart showing an example of deriving the score S (k). If the odor component of the answer belongs to the same cluster as the odor component of the correct answer, that is, if the odor component of the answer matches or is similar to the odor component of the correct answer, it is judged as "○ (detected)". On the other hand, if the odor component of the answer belongs to a cluster different from the odor component of the correct answer, that is, if the odor component of the answer is dissimilar to the odor component of the correct answer, it is determined as "x (undetectable)".
図6に示すように、〇×で表すN回分の回答パターンに対応するスコアS(k)の値が予め設定されている。放出回数が多くなるほどにおい成分の濃度が濃くなるので、放出回数が少ない段階で検知できた(〇になった)方が、スコアS(k)の値が高くなる。 As shown in FIG. 6, the value of the score S (k) corresponding to the response pattern for N times represented by 〇 × is preset. As the number of releases increases, the concentration of the odor component increases. Therefore, the value of the score S (k) becomes higher when it can be detected (becomes 〇) at the stage where the number of releases is small.
図示した例は、3回分の回答パターンの例である。n=1(〇)/n=2(〇)/n=3(〇)の場合は、スコアS(k)=3点である。n=1(×)/n=2(〇)/n=3(〇)の場合は、スコアS(k)=2点である。n=1(×)/n=2(×)/n=3(〇)の場合、又はn=1(〇)/n=2(×)/n=3(〇)の場合は、スコアS(k)=1点である。これ以外の回答パターンの場合は、スコアS(k)=0点である。 The illustrated example is an example of three response patterns. When n = 1 (〇) / n = 2 (〇) / n = 3 (〇), the score S (k) = 3 points. When n = 1 (x) / n = 2 (〇) / n = 3 (〇), the score S (k) = 2 points. When n = 1 (×) / n = 2 (×) / n = 3 (〇), or when n = 1 (〇) / n = 2 (×) / n = 3 (〇), the score S (K) = 1 point. In the case of other answer patterns, the score S (k) = 0 points.
n=1(〇)/n=2(×)/n=3(〇)の場合は、1回目のテストでにおい成分を検知できたのに、1回目よりにおい濃度の濃い2回目のテストでにおい成分を検知できなかった例である。この場合、1回目のテスト結果は、まぐれ当たりの可能性が高い。したがって、3回目のテストでにおい成分を検知できた場合と同様に、スコアS(k)=1点とする。 In the case of n = 1 (○) / n = 2 (×) / n = 3 (○), the odor component could be detected in the first test, but in the second test with a stronger odor concentration than the first test. This is an example in which the odor component could not be detected. In this case, the result of the first test is likely to be a fluke. Therefore, the score S (k) = 1 point is set as in the case where the odor component can be detected in the third test.
CPU12Aは、におい成分kについてのN回分の選択結果から、N回分の回答パターンを取得し、N回分の回答パターンに対応するスコアS(k)を、におい成分kについてのスコアS(k)とする。
The
次に、ステップS118で、CPU12Aは、変数kが、テストにおい数(K)未満か否かを判断する。変数kがK未満の場合は、ステップS124に進む。ステップS124で、変数kを1インクリメントして、ステップS106に戻る。そして、ステップS106でk=2のにおい成分が設定されて、ステップS106〜ステップS118の手順が繰り返される。一方、変数kがKに等しくなると、すべてのテストにおい成分についてテストが終了したものとして、ステップS120に進む。
Next, in step S118, the
次に、ステップS120で、CPU12Aは、検知能力値Eを導出して出力し、ルーチンを終了する。検知能力値Eは、K種類のテストにおい成分に対する総合的な検知能力を表すものであり、下記式(1)で表される。
Next, in step S120, the
上記式(1)で表されるように、検知能力値Eは、K種類のテストにおい成分についてスコアS(k)の和を求め、得られたスコアS(k)の和を、テストにおい数(K)とにおい放出回数(N)との積で割った値である。検知能力値Eは、0以上で且つ1以下の値となる。検知能力値Eは、数値が大きいほど検知能力が高いことを表すものであり、E=1で検知能力が最も高くなる。 As expressed by the above equation (1), the detection ability value E obtains the sum of the scores S (k) for the odor components of K types of tests, and the sum of the obtained scores S (k) is the number of odors in the test. It is a value divided by the product of (K) and the number of times of odor emission (N). The detection capability value E is a value of 0 or more and 1 or less. The detection ability value E indicates that the larger the value, the higher the detection ability, and when E = 1, the detection ability becomes the highest.
CPU12Aは、得られた検知能力値Eを出力して、被験者に表示してもよい。CPU12Aは、例えば、図4(F)に示す結果表示画面200を、表示部14に表示する。結果表示画面200は、被験者の嗅覚検知能力の表示202、終了を指示するボタン204、及び前画面に戻ることを指示するボタン206を含んでいる。被験者は、結果表示画面200で、自身の検知能力値Eを確認する。
The
以上の通り、本実施の形態では、不正解データを解析し、回答のにおい成分が正解のにおい成分と類似する場合は、両者が一致する場合と同様に「〇(検知できた)」と判定する一方、両者が非類似である場合は「×(検知できない)」と判定して、検知能力を表すスコアに反映させるので、両者が一致しない場合をすべて「×(検知できない)」とする場合に比べて、より正確に検知能力を導出することが可能になる。 As described above, in the present embodiment, the incorrect answer data is analyzed, and if the odor component of the answer is similar to the odor component of the correct answer, it is determined as "○ (detected)" as in the case where both match. On the other hand, if they are dissimilar, it is judged as "x (undetectable)" and reflected in the score indicating the detection ability. Compared to, it becomes possible to derive the detection capability more accurately.
<第2の実施の形態>
第2の実施の形態では、識別能力を導出する例について説明する。プログラム以外の装置構成は、第1の実施の形態と同様であるため説明を省略する。
<Second embodiment>
In the second embodiment, an example of deriving the discriminating ability will be described. Since the device configuration other than the program is the same as that of the first embodiment, the description thereof will be omitted.
(識別能力導出プログラム)
図7は識別能力導出プログラムの処理の流れの一例を示すフローチャートである。識別能力導出プログラムは、被験者から識別能力検査を開始する指示を受け付けると、情報処理部12のCPU12Aにより実行される。
(Discrimination ability derivation program)
FIG. 7 is a flowchart showing an example of the processing flow of the discrimination ability derivation program. When the subject receives an instruction to start the discrimination ability test, the discrimination ability derivation program is executed by the
ステップS200〜ステップS212は、図5に示す検知能力導出プログラムのステップS100〜ステップS112と同じであるため、説明を省略する。 Since steps S200 to S212 are the same as steps S100 to S112 of the detection capability derivation program shown in FIG. 5, the description thereof will be omitted.
次に、ステップS214で、CPU12Aは、図8に示す非類似度マップから、正解のにおい成分と回答のにおい成分との非類似度corを検索する。両者が異なるクラスターに属する場合は、非類似度cor=1、両者が同じクラスターに属する場合は、非類似度cor=xとする。同じにおい成分同士では、非類似度cor=0となる。
Next, in step S214, the
図8は横軸のにおい成分と縦軸のにおい成分との非類似度をマップ形式で示すものである。図1において、同じクラスターに属する異なる2種類のにおい成分の分岐点の値が、非類似度corの値となる。例えば、畳とわらの場合は、非類似度cor=0.25である。 FIG. 8 shows the degree of dissimilarity between the odor component on the horizontal axis and the odor component on the vertical axis in a map format. In FIG. 1, the value of the branch point of two different types of odor components belonging to the same cluster is the value of the dissimilarity cor. For example, in the case of tatami mats and straw, the degree of dissimilarity is cor = 0.25.
次に、ステップS216で、CPU12Aは、変数kのにおい成分についての変数nの放出回数でのスコアS(k、n)を導出し、導出したスコアS(k、n)をRAM12Cに記憶しておく。まず、k=1のにおい成分が、n=1に対応するにおい濃度で放出されたときのスコアS(1、1)が導出される。
Next, in step S216, the
スコアS(k、n)は、変数nに対応する濃度でにおい成分を放出したときの、におい成分kに対する識別能力を表すものであり、下記式(2)で表される。 The score S (k, n) represents the discriminating ability for the odor component k when the odor component is released at the concentration corresponding to the variable n, and is represented by the following formula (2).
正解のにおい成分と回答のにおい成分が一致する場合は、スコアS(k、n)=(N−n)である。両者が類似する場合は、スコアS(k、n)=(N−n)*(1−x)である。両者が非類似である場合は、スコアS(k、n)=0である。 When the odor component of the correct answer and the odor component of the answer match, the score S (k, n) = (Nn). When both are similar, the score S (k, n) = (Nn) * (1-x). If they are dissimilar, the score S (k, n) = 0.
係数(N−n)は、変数nの値が小さい方が大きくなる。放出回数が多くなるほどにおい成分の濃度が濃くなるので、放出回数が少ない段階で検知できた方がスコアの値が高くなるように、上記式(2)に係数(N−n)が導入されている。 The coefficient (N−n) becomes larger as the value of the variable n becomes smaller. Since the concentration of the odor component increases as the number of releases increases, a coefficient (Nn) is introduced into the above equation (2) so that the score value will be higher if it can be detected at the stage where the number of releases is small. There is.
例えば、N=5、n=1の場合、即ち、5回のうち1回目のテストで検知できた場合は、4(=5−1)が係数として掛け合わされる。また、N=5、n=4の場合、即ち、5回のうち4回目のテストで検知できた場合は、1(=5−4)が係数として掛け合わされる。 For example, when N = 5 and n = 1, that is, when it can be detected in the first test out of five times, 4 (= 5-1) is multiplied as a coefficient. Further, in the case of N = 5 and n = 4, that is, when it can be detected in the fourth test out of the five times, 1 (= 5-4) is multiplied as a coefficient.
次に、ステップS218で、CPU12Aは、変数nが、におい放出回数(N)未満か否かを判断する。変数nがN未満の場合は、ステップS224に進む。ステップS224で、変数nを1インクリメントして、ステップS210に戻り、k=1のにおい成分が、n=2に対応するにおい濃度で放出されて、ステップS210〜ステップS218の手順が繰り返される。一方、k=1のにおい成分をN回放出し終わり、変数nがNに等しくなると、ステップS220に進む。
Next, in step S218, the
次に、ステップS220で、CPU12Aは、変数kが、テストにおい数(K)未満か否かを判断する。変数kがK未満の場合は、ステップS226に進む。ステップS226で、変数kを1インクリメントして、ステップS206に戻る。そして、ステップS206でk=2のにおい成分が設定されて、ステップS206〜ステップS220の手順が繰り返される。一方、変数kがKに等しくなると、すべてのテストにおい成分についてテストが終了したものとして、ステップS222に進む。
Next, in step S220, the
次に、ステップS222で、におい成分毎に全放出回数の合計スコアS_total(k)を導出して出力し、ルーチンを終了する。合計スコアS_total(k)は、特定のにおい成分kに対する識別能力を表すものであり、下記式(3)で表される。 Next, in step S222, the total score S_total (k) of the total number of releases is derived and output for each odor component, and the routine is terminated. The total score S_total (k) represents the ability to discriminate against a specific odor component k, and is represented by the following formula (3).
第1の実施の形態と同様に、CPU12Aは、得られた合計スコアS_total(k)を出力して、被験者に表示してもよい。被験者は、結果表示画面(図示せず)で、自身の識別能力を表す合計スコアS_total(k)を確認する。
Similar to the first embodiment, the
以上の通り、本実施の形態では、不正解データを解析し、回答のにおい成分が正解のにおい成分と類似する場合は、スコアS(k、n)=(N−n)*(1−x)とする。このスコアS(k、n)は合計スコアS_total(k)に加算されるので、両者が一致しない場合はすべてスコアS(k、n)=0とする場合に比べて、より正確に識別能力を導出することが可能になる。 As described above, in the present embodiment, if the incorrect answer data is analyzed and the odor component of the answer is similar to the odor component of the correct answer, the score S (k, n) = (Nn) * (1-x). ). Since this score S (k, n) is added to the total score S_total (k), when both do not match, the discrimination ability is more accurately compared to the case where the score S (k, n) = 0. It becomes possible to derive.
<第3の実施の形態>
第3の実施の形態では、嗅覚年齢を導出する例について説明する。プログラム以外の装置構成は、第1の実施の形態と同様であるため説明を省略する。
<Third embodiment>
In the third embodiment, an example of deriving the sensory age will be described. Since the device configuration other than the program is the same as that of the first embodiment, the description thereof will be omitted.
図9は嗅覚年齢推定プログラムの処理の流れの一例を示すフローチャートである。嗅覚年齢推定プログラムは、被験者から嗅覚年齢推定を開始する指示を受け付けると、情報処理部12のCPU12Aにより実行される。
FIG. 9 is a flowchart showing an example of the processing flow of the sensory age estimation program. The olfactory age estimation program is executed by the
まず、ステップS300で、CPU12Aは、図7に示す「識別能力導出処理」を実行する。次に、ステップS302で、CPU12Aは、ステップS300で得られた、におい成分k(=1〜K)の合計スコアS_total(k)から、回帰式を用いて嗅覚年齢を取得する。次に、ステップS304で、CPU12Aは、取得した嗅覚年齢を出力して、ルーチンを終了する。
First, in step S300, the
CPU12Aは、得られた嗅覚年齢を、被験者に表示してもよい。CPU12Aは、例えば、図10に示す結果表示画面220を生成し、表示部14に表示する。結果表示画面220は、嗅覚年齢の推定結果の表示222、終了を指示するボタン224、及び前画面に戻ることを指示するボタン226を含んでいる。
The
表示222は、例えば、嗅覚年齢の表示とレーダチャートとを含んでいる。レーダチャートは、におい成分毎の合計スコアS_total(k)の大きさを同じ尺度で一覧できるようにした蜘蛛の巣状のグラフである。外側に行くほど識別能力が高いことを表している。におい成分Dに対する識別能力は高いが、他のにおい成分に対する識別能力は低下している。この通り、レーダチャートによれば、どのにおい成分に対する識別能力が低下しているかが一目で分かる。被験者は、結果表示画面220を見て、嗅覚年齢の推定結果を確認する。
The
嗅覚年齢を求めるための回帰式は、年齢(Age)を目的変数とし、合計スコアS_total(k)を説明変数とする回帰式である。例えば、下記式(4)で表される回帰式を用いることができる。 The regression equation for obtaining the sense of smell age is a regression equation with age (Age) as the objective variable and the total score S_total (k) as the explanatory variable. For example, a regression equation represented by the following equation (4) can be used.
上記式(4)では、β0、β(1)、・・・β(k)、・・・β(K)の各々は係数である。β0以外に、におい成分毎に係数β(k)を有している。各係数の値は、一定数のデータセット(合計スコアS_total(k)と年齢(Age))を用いて回帰問題を解くことにより与えられる。 In the above equation (4), each of β 0 , β (1), ... β (k), ... β (K) is a coefficient. In addition to β 0 , each odor component has a coefficient β (k). The value of each coefficient is given by solving the regression problem using a fixed number of datasets (total score S_total (k) and age (Age)).
以上の通り、本実施の形態では、第2の実施の形態と同様に、回答のにおい成分が正解のにおい成分とが一致しない場合は、すべてスコアS(k、n)=0とする場合に比べて、より正確に識別能力を導出することが可能になり、嗅覚年齢の推定精度が向上する。 As described above, in the present embodiment, as in the second embodiment, when the odor component of the answer does not match the odor component of the correct answer, the score S (k, n) = 0 in all cases. In comparison, it becomes possible to derive the discrimination ability more accurately, and the estimation accuracy of the olfactory age is improved.
なお、回帰式は、上記式(4)には限定されない。例えば、下記式(5)や下記式(6)で表される回帰式を用いてもよい。 The regression equation is not limited to the above equation (4). For example, a regression equation represented by the following equation (5) or the following equation (6) may be used.
上記式(5)では、β0以外に、K種類のにおい成分全部に対して1つの係数βを有している。 In the above formula (5), in addition to β 0 , one coefficient β is provided for all K types of odor components.
上記式(6)では、β0以外に、クラスター毎に1つの係数β(クラスター名)を有している。本実施の形態では、4つのクラスターに応じて、(草木)、β(化学的)、β(食品・花)、β(悪臭)の4つの係数を有している。 In the above equation (6), in addition to β 0 , each cluster has one coefficient β (cluster name). In this embodiment, it has four coefficients of (vegetation), β (chemical), β (food / flower), and β (odor) according to the four clusters.
上記式(4)の回帰式を用いる場合、テストにおい成分が、係数を求めるのに用いたにおい成分(以下、「係数算出用のにおい成分」という。)と同じである場合には、嗅覚年齢を精度よく推定することができるが、係数算出用のにおい成分とは異なるにおい成分をテストにおい成分に加えると、推定精度が低下する。 When the regression equation of the above equation (4) is used, if the odor component of the test is the same as the odor component used to obtain the coefficient (hereinafter referred to as "odor component for coefficient calculation"), the olfactory age. However, if an odor component different from the odor component for coefficient calculation is added to the test odor component, the estimation accuracy will decrease.
これに対し、上記式(5)では、におい成分毎に係数βを決めている訳ではないので、上記式(5)の回帰式を用いる場合、異なるにおい成分を加えても嗅覚年齢を精度よく推定することができる。上記式(6)の回帰式も、同様に、におい成分毎に係数βを決めている訳ではない。同じクラスターに属するにおい成分であれば、異なるにおい成分を加えても、嗅覚年齢を精度よく推定することができる。 On the other hand, in the above equation (5), the coefficient β is not determined for each odor component, so when the regression equation of the above equation (5) is used, the olfactory age can be accurately determined even if different odor components are added. Can be estimated. Similarly, in the regression equation of the above equation (6), the coefficient β is not determined for each odor component. If the odor components belong to the same cluster, the olfactory age can be estimated accurately even if different odor components are added.
また、上記式(4)〜(6)では、線形回帰式を例示するが、ポワソン回帰式を用いてもよい。 Further, although the linear regression equation is exemplified in the above equations (4) to (6), a Poisson regression equation may be used.
<変形例>
上記実施の形態で説明した嗅覚能力導出装置及びプログラムの構成は一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲においてその構成を変更してもよいことは言うまでもない。上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることができ、変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
<Modification example>
It goes without saying that the configuration of the olfactory ability derivation device and the program described in the above embodiment is an example, and the configuration may be changed without departing from the gist of the present invention. Various changes or improvements can be made to the above embodiments, and the modified or improved embodiments are also included in the technical scope of the present invention.
例えば、におい成分のクラスターや類似度は一例であり、例えば、嗜好テスト、におい成分の構造類似性等の種々の基準に基づいて、におい成分のクラスターや類似度を決めることができる。また、第2の実施の形態では、正解のにおい成分と回答のにおい成分とが同じクラスターに属する場合の非類似度corの値xを、正解のにおい成分と回答のにおい成分との組合せ毎に求めているが、xの値を一定値としてもよい。 For example, the cluster and similarity of odor components are examples, and for example, the cluster and similarity of odor components can be determined based on various criteria such as a preference test and structural similarity of odor components. Further, in the second embodiment, the value x of the dissimilarity cor when the odor component of the correct answer and the odor component of the answer belong to the same cluster is set for each combination of the odor component of the correct answer and the odor component of the answer. Although it is sought, the value of x may be a constant value.
10 嗅覚能力導出装置
12 情報処理部
14 表示部
16 入力部
18 記憶部
20 通信部
22 成分放出装置
30 回答取得部
32 スコア算出部
34 導出部
100 初期画面
120 設定画面
140 開始指示画面
160 選択画面
180 正解画面
200 結果表示画面
220 結果表示画面
10 Smell
Claims (10)
におい成分毎に、前記放出されたにおい成分と前記回答として選択されたにおい成分との関連性に基づいて、前記放出されたにおい成分に対する嗅覚能力を表すスコアを算出するスコア算出部と、
算出された前記スコアを用いて嗅覚能力に関する指標値を導出する導出部と、
を備えた嗅覚能力導出装置。 Information on the odor component selected as an answer from the multiple odor components presented as options by the subject when multiple tests for olfactory ability were performed while changing the type and concentration of the released odor component. , The answer acquisition unit acquired for each inspection,
For each odor component, a score calculation unit that calculates a score indicating the olfactory ability for the released odor component based on the relationship between the released odor component and the odor component selected as the answer.
A derivation unit that derives an index value related to the sense of smell using the calculated score, and
A device for deriving the sense of smell.
前記スコア算出部は、
におい成分の濃度を変更して行われた複数回の検査について、前記放出された特定のにおい成分と前記回答として選択されたにおい成分とが一致する場合または前記放出されたにおい成分と前記回答として選択されたにおい成分とが類似する場合に、前記放出されたにおい成分が検知されたと判定し、
前記放出されたにおい成分が検知されたときの前記におい成分の濃度に応じたスコアを、前記スコアとして算出する、
請求項1に記載の嗅覚能力導出装置。 The index value is an index value representing the ability to detect the sense of smell.
The score calculation unit
For multiple tests performed by changing the concentration of the odor component, if the specific odor component released and the odor component selected as the answer match, or as the released odor component and the answer. When the selected odor component is similar, it is determined that the released odor component has been detected, and it is determined that the emitted odor component has been detected.
A score corresponding to the concentration of the odor component when the released odor component is detected is calculated as the score.
The device for deriving the sense of smell according to claim 1.
前記スコアを、前記放出されたにおい成分が検知されたときの前記におい成分の濃度が低いほど高い値とする、
請求項2に記載の嗅覚能力導出装置。 The score calculation unit
The score is set to a higher value as the concentration of the odor component when the released odor component is detected is lower.
The device for deriving the sense of smell according to claim 2.
前記放出されたにおい成分が検知されなかった場合は、前記スコアを0とする、
請求項2または請求項3に記載の嗅覚能力導出装置。 The score calculation unit
If the released odor component is not detected, the score is set to 0.
The olfactory ability derivation device according to claim 2 or 3.
請求項2から請求項4までのいずれか1項に記載の嗅覚能力導出装置。 The derivation unit divides the sum of the plurality of scores acquired for the plurality of odor components by the number of tests to derive an index value representing the sense of smell detection ability.
The device for deriving the sense of smell according to any one of claims 2 to 4.
前記スコア算出部は、
各検査で得られた回答に対して、前記放出されたにおい成分と前記回答として選択されたにおい成分とが非類似の場合には第1の得点を前記スコアとして付与し、前記放出されたにおい成分と前記回答として選択されたにおい成分とが類似する場合には前記第1の得点より高い第2の得点を前記スコアとして付与し、前記放出されたにおい成分と前記回答として選択されたにおい成分とが一致する場合には前記第2の得点より高い第3の得点を前記スコアとして付与し、
前記導出部は、におい成分毎ににおい成分の濃度を変更して行われた複数回の検査で取得された前記スコアを加算して、得られた前記スコアの和を、前記嗅覚識別能力を表す指標値として導出する、
請求項1に記載の嗅覚能力導出装置。 The index value is an index value representing the ability to discriminate the sense of smell.
The score calculation unit
If the released odor component and the odor component selected as the answer are dissimilar to the answers obtained in each test, a first score is given as the score, and the released odor is given. When the component and the odor component selected as the answer are similar, a second score higher than the first score is given as the score, and the released odor component and the odor component selected as the answer are given. If they match, a third score higher than the second score is given as the score.
The derivation unit adds the scores obtained in a plurality of tests performed by changing the concentration of the odor component for each odor component, and the sum of the obtained scores represents the odor discrimination ability. Derived as an index value,
The device for deriving the sense of smell according to claim 1.
請求項6に記載の嗅覚能力導出装置。 The score calculation unit multiplies each of the second score and the third score by a coefficient that increases the score as the concentration of the released odor component decreases.
The device for deriving the sense of smell according to claim 6.
請求項6または請求項7に記載の嗅覚能力導出装置。 The second score is set to a higher value as the degree of similarity between the released odor component and the odor component selected as the answer is higher.
The olfactory ability deriving device according to claim 6 or 7.
前記導出部は、嗅覚年齢と基準となる複数のにおい成分の各々に対応する複数のスコアとの関係を表す回帰式を用いて、検査に用いた複数のにおい成分の各々について算出された複数のスコアから被験者の嗅覚年齢を導出する、
請求項6から請求項8までのいずれか1項に記載の嗅覚能力導出装置。 The index value representing the olfactory discrimination ability is the olfactory age.
The derivation unit is a plurality of odor components calculated for each of the plurality of odor components used in the test using a regression equation expressing the relationship between the olfactory age and the plurality of scores corresponding to each of the plurality of reference odor components. Derivation of the subject's sensory age from the score,
The device for deriving the sense of smell according to any one of claims 6 to 8.
放出されるにおい成分の種類及び濃度を変更しながら嗅覚能力に関する複数回の検査を行った場合に、被験者により選択肢として提示された複数のにおい成分の中から回答として選択されたにおい成分の情報を、前記検査毎に取得する回答取得部、
におい成分毎に、前記放出されたにおい成分と前記回答として選択されたにおい成分との関連性に基づいて、前記放出されたにおい成分に対する嗅覚能力を表すスコアを算出するスコア算出部、
算出された前記スコアを用いて嗅覚能力に関する指標値を導出する導出部、
として機能させるためのプログラム。 Computer,
Information on the odor component selected as an answer from the multiple odor components presented as options by the subject when multiple tests for olfactory ability were performed while changing the type and concentration of the released odor component. , Answer acquisition department to acquire for each inspection
A score calculation unit that calculates a score representing the sense of smell for the released odor component based on the relationship between the released odor component and the odor component selected as the answer for each odor component.
A derivation unit that derives an index value related to the sense of smell using the calculated score.
A program to function as.
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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WO2023171011A1 (en) * | 2022-03-11 | 2023-09-14 | ソニーグループ株式会社 | Information processing device, information processing system, odor generation system, and program |
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WO2017146005A1 (en) * | 2016-02-26 | 2017-08-31 | 味の素株式会社 | Method for distinguishing olfaction |
JP2018143281A (en) * | 2017-03-01 | 2018-09-20 | 小林製薬株式会社 | Olfactory test kit |
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