JP2023040884A - 認知能力推定装置、その方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
3次元的な身体動作をユーザに促すための目標オブジェクトを仮想空間において生成し、表示する表示制御部と、
前記目標オブジェクトの前記仮想空間における属性として、移動速度、表示数、大きさ、表示位置および表示間隔の少なくともいずれか1つを設定するための設定部と、
前記目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合に、当該目標オブジェクトの前記属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定部と、
を備えた認知能力推定装置。
前記推定部は、推定した前記認知能力レベルに基づき運転リスク、または転倒リスクをさらに推定する認知能力推定装置。
表示制御部が3次元的な身体動作をユーザに促すための目標オブジェクトを仮想空間において生成し、表示する表示制御ステップと、
設定部が前記目標オブジェクトの前記仮想空間における属性として、移動速度、表示数、大きさ、表示位置および表示間隔の少なくともいずれか1つを設定するための設定ステップと、
推定部が前記目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合に、当該目標オブジェクトの前記属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定ステップと、
を含む認知能力推定方法。
表示制御部が3次元的な身体動作をユーザに促すための目標オブジェクトを仮想空間において生成し、表示する表示制御ステップと、
設定部が前記目標オブジェクトの前記仮想空間における属性として、移動速度、表示数、大きさ、表示位置および表示間隔の少なくともいずれか1つを設定するための設定ステップと、
推定部が前記目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合に、当該目標オブジェクトの前記属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定ステップと、
をコンピュータに実行させる認知能力推定プログラム。
認知レベルを評価する指標として、MMSE (Mini-Mental State Examination:ミニメンタルステート検査)、 HDS-R(Hasegawa's Dementia Scale-Revised:改訂長谷川式認知症スケール)、MoCA(Montreal Cognitive Assessment)、TMT(Trail-Making Test)、FAB(Frontal Assessment Battery)等、数多くの指標が存在する。
しかしこれらの指標はユーザーに質問や紙面上での課題を要求するため、言語的な要素を要したり、識字力や書字能力等純粋な認知とは関係のない要素を多く含んだ評価指標とならざるを得ないという課題があった。
あるいは正確性を追求すると検査に要する時間が15~20分以上必要となる。また、短期間で検査を繰り返すことで質問課題の回答を学習してしまうという問題もある。あるいは軽症例の場合は検査結果に認知機能が反映されにくいといったようないわゆる天井効果が存在する。このように、特定の範囲の認知レベルの評価にしか用いることができないという多くの問題点があった。
したがって、識字力や書字能力、あるいは言語に依存せず、短期間で行え、様々な認知能力レベルを推定でき、繰り返し検査によって被験者が回答を知ってしまうという状態を回避できるような認知能力の評価方法が望まれている。
このような手法が確立されれば、推定した認知機能に応じたトレーニングを連続的に行えるようになり、認知能力の機能改善の確立にも有効となることが期待される(https://www.neurology-jp.org/guidelinem/degl/degl_2017_02.pdfの26ページ)。
本発明の第1実施形態としての認知能力推定装置100について、図1を用いて説明する。認知能力推定装置100は、ユーザの認知能力レベルを推定する装置である。
本発明の第2実施形態に係るリハビリテーション支援システム200について、図2を用いて説明する。図2は、本実施形態に係るリハビリテーション支援システム200の構成を説明するための図である。
リハビリテーション評価ポイント=100×([判定スコア×Shortの回数]+[判定スコア×Middleの回数×1.1]+[判定スコア×Longの回数×1.2]+[5回連続Perfectキャッチの回数×10])
判定スコア:Perfect(あっぱれ)=2、Good(お見事)=1、Failure=0
(1)推定精度優先(自由度調整済み寄与率 Adjusted R-squared: 0.8974、赤池情報量基準 AIC=2936):推定精度を最高にすべく最大限多くのパラメータを導入→学習不要なほど精度が高い
認知年齢=80歳(単純背景、水平タスク、目標オブジェクト1個、10cm、90度、スピード25cm/秒)+[背景の複雑レベルを上げると-2.5歳]+[垂直タスクができる場合-10歳]+[目標オブジェクトの数を1つ増やすごとに-5歳]+[目標オブジェクト10cmを1cm小さくするごとに-1歳]+[目標オブジェクトの生成範囲が10度広がるごとに-0.4歳]+[タスク内スピードを10cm/s早くするごとに-2.4歳]
(2)実用性優先(自由度調整済み寄与率 Adjusted R-squared: 0.7806 赤池情報量基準 AIC=3310):推定精度を一定レベルに維持しつつも、用いる変数パラメータを2つに絞った
年齢=84歳(単純背景、水平タスク、目標オブジェクト1個、10cm、90度、スピード25cm/秒)+[目標オブジェクトの数を1つ増やすごとに-5歳]+[タスク内スピードを10cm/s早くするごとに-2.7歳]
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の技術的範囲で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の技術的範囲に含まれる。
3次元的な身体動作をユーザに促すための目標オブジェクトを仮想空間において生成し、表示する表示制御部と、
前記目標オブジェクトの前記仮想空間における属性として、移動速度、表示数、大きさ、表示位置および表示間隔の少なくともいずれか1つを設定するための設定部と、
前記目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合に、当該目標オブジェクトの前記属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定部と、
を備え、
前記推定部は、基準値から、前記仮想空間における前記目標オブジェクトの表示数に応じた値を減算して、前記認知能力レベルを推定する認知能力推定装置である。
上記目的を達成するため、本発明に係る他の装置は、
3次元的な身体動作をユーザに促すための目標オブジェクトを仮想空間において生成し、表示する表示制御部と、
前記目標オブジェクトの前記仮想空間における属性として、移動速度、表示数、大きさ、表示位置および表示間隔の少なくともいずれか1つを設定するための設定部と、
前記目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合に、当該目標オブジェクトの前記属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定部と、
を備え、
前記推定部は、基準値から、前記目標オブジェクトの前記仮想空間における移動速度に応じた値を減算して、前記認知能力レベルを推定する認知能力推定装置である。
上記目的を達成するため、本発明に係る他の装置は、
3次元的な身体動作をユーザに促すための目標オブジェクトを仮想空間において生成し、表示する表示制御部と、
前記目標オブジェクトの前記仮想空間における属性として、移動速度、表示数、大きさ、表示位置および表示間隔の少なくともいずれか1つを設定するための設定部と、
前記目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合に、当該目標オブジェクトの前記属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定部と、
を備え、
前記推定部は、基準値から、前記目標オブジェクトが生成される前記仮想空間における背景の複雑さに応じた値を減算して、前記認知能力レベルを推定する認知能力推定装置である。
上記目的を達成するため、本発明に係る他の装置は、
3次元的な身体動作をユーザに促すための目標オブジェクトを仮想空間において生成し、表示する表示制御部と、
前記目標オブジェクトの前記仮想空間における属性として、移動速度、表示数、大きさ、表示位置および表示間隔の少なくともいずれか1つを設定するための設定部と、
前記目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合に、当該目標オブジェクトの前記属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定部と、
を備え、
前記推定部は、基準値から、前記仮想空間における前記目標オブジェクトの移動方向に応じた値を減算して、前記認知能力レベルを推定する認知能力推定装置である。 上記目的を達成するため、本発明に係る他の装置は、
3次元的な身体動作をユーザに促すための目標オブジェクトを仮想空間において生成し、表示する表示制御部と、
前記目標オブジェクトの前記仮想空間における属性として、移動速度、表示数、大きさ、表示位置および表示間隔の少なくともいずれか1つを設定するための設定部と、
前記目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合に、当該目標オブジェクトの前記属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定部と、
を備え、
前記推定部は、基準値から、前記仮想空間における前記目標オブジェクトの大きさに応じた値を減算して、前記認知能力レベルを推定する認知能力推定装置である。
上記目的を達成するため、本発明に係る他の装置は、
3次元的な身体動作をユーザに促すための目標オブジェクトを仮想空間において生成し、表示する表示制御部と、
前記目標オブジェクトの前記仮想空間における属性として、移動速度、表示数、大きさ、表示位置および表示間隔の少なくともいずれか1つを設定するための設定部と、
前記目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合に、当該目標オブジェクトの前記属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定部と、
を備え、
前記推定部は、基準値から、前記仮想空間における前記目標オブジェクトの出現範囲の大きさに応じた値を減算して、前記認知能力レベルを推定する認知能力推定装置である。
ユーザの認知能力レベルを推定する認知能力推定方法であって、
表示制御部が3次元的な身体動作をユーザに促すための目標オブジェクトを仮想空間において生成し、表示する表示制御ステップと、
設定部が前記目標オブジェクトの前記仮想空間における属性として、移動速度、表示数、大きさ、表示位置および表示間隔の少なくともいずれか1つを設定するための設定ステップと、
推定部が前記目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合に、当該目標オブジェクトの前記属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定ステップと、
を認知能力推定システムに実行させる認知能力推定方法であって、
前記推定ステップは、基準値から、
前記仮想空間における前記目標オブジェクトの表示数に応じた値、
前記目標オブジェクトの前記仮想空間における移動速度に応じた値、
前記目標オブジェクトが生成される前記仮想空間における背景の複雑さに応じた値、
前記仮想空間における前記目標オブジェクトの移動方向に応じた値、
前記仮想空間における前記目標オブジェクトの大きさに応じた値、及び、
前記仮想空間における前記目標オブジェクトの出現範囲の大きさに応じた値、
の少なくともいずれか1つを減算して、前記認知能力レベルを推定する認知能力推定方法である。
3次元的な身体動作をユーザに促すための目標オブジェクトを仮想空間において生成し、表示する表示制御ステップと、
前記目標オブジェクトの前記仮想空間における属性として、移動速度、表示数、大きさ、表示位置および表示間隔の少なくともいずれか1つを設定するための設定ステップと、
前記目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合に、当該目標オブジェクトの前記属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定ステップと、
をコンピュータに実行させる認知能力推定プログラムであって、
前記推定ステップは、基準値から、
前記仮想空間における前記目標オブジェクトの表示数に応じた値、
前記目標オブジェクトの前記仮想空間における移動速度に応じた値、
前記目標オブジェクトが生成される前記仮想空間における背景の複雑さに応じた値、
前記仮想空間における前記目標オブジェクトの移動方向に応じた値、
前記仮想空間における前記目標オブジェクトの大きさに応じた値、及び、
前記仮想空間における前記目標オブジェクトの出現範囲の大きさに応じた値、
の少なくともいずれか1つを減算して、前記認知能力レベルを推定する認知能力推定プログラムである。
Claims (16)
- 3次元的な身体動作をユーザに促すための目標オブジェクトを仮想空間において生成し、表示する表示制御部と、
前記目標オブジェクトの前記仮想空間における属性として、移動速度、表示数、大きさ、表示位置および表示間隔の少なくともいずれか1つを設定するための設定部と、
前記目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合に、当該目標オブジェクトの前記属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定部と、
を備えた認知能力推定装置。 - 前記推定部は、少なくとも前記目標オブジェクトの移動速度および前記表示数に基づいて、前記ユーザの認知能力レベルを算出する請求項1に記載の認知能力推定装置。
- 前記推定部は、前記目標オブジェクトが上下方向に移動する場合と、上下方向に移動しない場合とで、異なるパラメータ、あるいは異なるパラメータ係数を用いて、前記認知能力レベルを算出する請求項1または2に記載の認知能力推定装置。
- 前記推定部は、前記目標オブジェクトが表示される画面の背景に応じて、異なるパラメータ、あるいは異なるパラメータ係数を用いて、前記ユーザの認知能力レベルを算出する請求項1または2に記載の認知能力推定装置。
- 前記推定部は、前記仮想空間において前記目標オブジェクトが移動する速度が速くなればなるほど、当該目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合には、前記認知能力レベルを高く推定する請求項1から4のいずれか1項に記載の認知能力推定装置。
- 前記推定部は、前記仮想空間において前記目標オブジェクトが同時に存在する数が多くなればなるほど、当該目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合には、前記認知能力レベルを高く推定する請求項1から5のいずれか1項に記載の認知能力推定装置。
- 前記推定部は、前記仮想空間において前記目標オブジェクトが出現する間隔が短くなればなるほど、当該目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合には、前記認知能力レベルを高く推定する請求項1から6のいずれか1項に記載の認知能力推定装置。
- 前記推定部は、前記目標オブジェクトの大きさが小さくなればなるほど、当該目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合には、前記認知能力レベルを高く推定する請求項1から7のいずれか1項に記載の認知能力推定装置。
- 前記推定部は、前記目標オブジェクトの出現範囲が広くなればなるほど、当該目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合には、前記認知能力レベルを高く推定する請求項1から7のいずれか1項に記載の認知能力推定装置。
- 前記ユーザが身体動作を達成した前記目標オブジェクトの前記属性と認知年齢との関係を表す数式またはテーブルを記憶する記憶部をさらに備え、
前記推定部は、前記数式またはテーブルを用いて、前記ユーザの認知能力レベルを認知年齢として推定する請求項1~9のいずれか1項に記載の認知能力推定装置。 - 前記記憶部に記憶された数式またはテーブルを更新する更新部をさらに備えた請求項10に記載の認知能力推定装置。
- 前記設定部は、前記推定部が推定した前記ユーザの認知能力レベルに応じて、次に表示させる目標オブジェクトの前記属性を設定する請求項1~11のいずれか1項に記載の認知能力推定装置。
- 前記推定部は、推定した前記認知能力レベルに基づき運転リスク、または転倒リスクをさらに推定する請求項1~12のいずれか1項に記載の認知能力推定装置。
- 前記設定部は推定された前記認知能力レベルに基づき、認知能力を向上、あるいは運転リスクを低減、または転倒リスクを低減させるための治療プログラムを提案する請求項13に記載の認知能力推定装置。
- 表示制御部が3次元的な身体動作をユーザに促すための目標オブジェクトを仮想空間において生成し、表示する表示制御ステップと、
設定部が前記目標オブジェクトの前記仮想空間における属性として、移動速度、表示数、大きさ、表示位置および表示間隔の少なくともいずれか1つを設定するための設定ステップと、
推定部が前記目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合に、当該目標オブジェクトの前記属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定ステップと、
を含む認知能力推定方法。 - 3次元的な身体動作をユーザに促すための目標オブジェクトを仮想空間において生成し、表示する表示制御ステップと、
前記目標オブジェクトの前記仮想空間における属性として、移動速度、表示数、大きさ、表示位置および表示間隔の少なくともいずれか1つを設定するための設定ステップと、
前記目標オブジェクトに対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合に、当該目標オブジェクトの前記属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定ステップと、
をコンピュータに実行させる認知能力推定プログラム。
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