JP2023040989A - 認知能力推定装置、その方法およびプログラム - Google Patents

認知能力推定装置、その方法およびプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】ユーザの認知能力を効果的に向上させること。【解決手段】 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に対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合または達成できなかった場合に、当該目標オブジェクトの属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定部と、前記推定部で推定した認知能力レベル及び推定の根拠を提示する提示部と、を備えた認知能力推定装置。【選択図】 図１

Description

本発明は、認知能力推定装置、その方法およびプログラムに関する。
上記技術分野において、特許文献１には、患者のリハビリテーションを支援する技術が開示されている。
特開２０１５－２２８９５７号公報
しかしながら、上記文献に記載の技術では、段落００１３に、「治療の進捗、すなわち運動機能の回復を直観的に把握したり、必要に応じて現在の動作に反映させたりできる。」と書かれている通り、「運動機能の回復」を治療目的としている。そのため、従来の技術では、認知機能判定を行うことはなかった。
本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。
上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、
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に対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合または達成できなかった場合に、当該目標オブジェクトの属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定部と、
前記推定部で推定した認知能力レベル及び推定の根拠を提示する提示部と、
を備えた認知能力推定装置である。
上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
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、
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または達成できなかった場合に、当該目標オブジェクトの属性に応じて、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、
提示部が、前記推定ステップで推定した認知能力レベル及び推定の根拠を提示する提示ステップと、
を含む認知能力推定方法である。
上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、
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または達成できなかった場合に、当該目標オブジェクトの属性に応じて、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、
前記推定ステップで推定した認知能力レベル及び推定の根拠を提示する提示ステップと、
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る。
本発明によれば、ユーザの認知能力を効果的に向上させることができる。
第１実施形態に係る認知能力推定装置の構成を示すブロック図である。 第２実施形態に係るリハビリテーション支援システムの構成を示すブロック図である。 第２実施形態に係るリハビリテーション支援システムの操作パネル画面の一例を示す図である。 第２実施形態に係るリハビリテーション支援システムのタスクデータテーブルの一例を示す図である。 第２実施形態に係るリハビリテーション支援システムのヘッドマウントディスプレイでの表示画面の一例を示す図である。 第２実施形態に係るリハビリテーション支援システムのヘッドマウントディスプレイでの表示画面の一例を示す図である。 第２実施形態に係るリハビリテーション支援システムのヘッドマウントディスプレイでの表示画面の一例を示す図である。 第２実施形態に係るリハビリテーション支援システムのヘッドマウントディスプレイでの表示画面の一例を示す図である。 第２実施形態に係るリハビリテーション支援システムの認知能力推定処理の流れを示すフローチャートである。 第２実施形態に係るリハビリテーション支援システムで推定された認知能力レベルに基づく、運転リスク評価および転倒リスク評価のための表の一例である。
以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
［前提技術］
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）。
［第１実施形態］
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。
図１に示すように、認知能力推定装置１００は、表示制御部１０１と、設定部１０２と、推定部１０３とを含む。
表示制御部１０１は、３次元的な身体動作をユーザ１１０に促すための目標オブジェクト１５２を仮想空間１５０において生成し、表示する。
設定部１０２は、目標オブジェクト１５２の仮想空間１５０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つを設定することができる。
推定部１０３は、目標オブジェクト１５２に対する身体動作をユーザ１１０が達成できた場合に、その目標オブジェクト１５２の属性に応じて、ユーザ１１０の認知能力レベルを推定する。認知能力レベルの推定は、１回毎の身体動作を1課題として、１回の課題に基づいて行っても、複数の課題の結果に基づいて行ってもよい。
以上の構成により、ユーザの認知能力レベルをより精度高く推定することが可能となる。
［第２実施形態］
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。
図２に示すように、リハビリテーション支援システム２００は、リハビリテーション支援装置２１０と、２つのベースステーション２３１、２３２と、ヘッドマウントディスプレイ２３３と、２つのコントローラ２３４、２３５とを備える。ユーザ２２０は、椅子２２１に座りながら、ヘッドマウントディスプレイ２３３の表示に合わせて、上半身をねじったり、手を伸ばしたりすることでリハビリテーション動作を行なう。本実施形態では、椅子に座って行なうリハビリテーションを前提に説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、リハビリテーション動作を、立って行なっても、歩きながら行っても、ベッド上で行っても、仰臥位や腹臥位で行ってもよい。あるいはリハビリテーション動作を、走りながら、またはその他特定の動作や運動を行いながら行ってもよい。また、コントローラは足や体幹等、手以外の体の部位に保持、装着してもよい。
２つのベースステーション２３１、２３２は、ヘッドマウントディスプレイ２３３の動きおよびコントローラ２３４、２３５の動きを検知して、リハビリテーション支援装置２１０に送る。リハビリテーション支援装置２１０は、ヘッドマウントディスプレイ２３３の動きに基づいて、ヘッドマウントディスプレイ２３３の表示制御を行なう。また、コントローラ２３４、２３５の動きに基づいて、ユーザ２２０のリハビリテーション動作を評価する。なお、ヘッドマウントディスプレイ２３３としては、非透過タイプでも、ビデオシースルータイプでも、オプティカルシースルータイプでも、あるいは眼鏡型でも構わない。本実施形態ではＶＲ（Virtual Reality）の仮想空間をユーザに提示するが、ＡＲ（Augmented Reality:拡張現実）のように、現実空間と仮想空間とを重畳表示してもよいし、ＭＲ（Mixed Reality:複合現実）のように、仮想空間に現実情報を反映させてもよいし、あるいはホログラム技術を代替手段として用いてもよい。
本実施形態では、ユーザの手や頭の位置または動作を検出するためのセンサの一例として、ユーザ２２０が手に持つコントローラ２３４、２３５や、ベースステーション２３１、２３２を示しているが、本発明はこれに限定されるものではない。ユーザの手そのものの位置または動作を画像認識処理により検出するためのカメラ（深度センサを含む）や、温度によりユーザの手の位置を検出するためのセンサを用いても良い。さらに、ユーザの腕に装着させる腕時計型のウェアラブル端末などや、モーションキャプチャなども、動作検出部２１１と連動させることで本発明に適用可能である。つまり、キネクト（登録商標）等の三次元トラッキング装置や動作分析装置を用いたり、体にマーカー等を装着して行うことも一つの実施形態となる。
リハビリテーション支援装置２１０は、動作検出部２１１、表示制御部２１２、２１３、フィードバック部２１４、評価更新部２１５、タスクセットデータベース２１６、設定部２１７、推定部２１８、記憶部２１９を備える。
動作検出部２１１は、ユーザ２２０が手に持つコントローラ２３４、２３５の位置をベースステーション２３１、２３２を介して取得し、ユーザ２２０の手の位置の変化によりユーザ２２０のリハビリテーション動作を検出する。
表示制御部２１２は、３次元的な身体動作をユーザ２２０に促すための目標オブジェクト２４２を仮想空間２４０において生成し、表示する。特に、表示制御部２１２は、検出したリハビリテーション動作に応じて動くアバターオブジェクト２４１と、リハビリテーション動作の目標を示す目標オブジェクト２４２と、を仮想空間内に生成する。そして、それらのアバターオブジェクト２４１および目標オブジェクト２４２の画像を、動作検出部２１１が検出したヘッドマウントディスプレイ２３３の向きおよび位置に応じて、表示画面２４０に表示させる。アバターオブジェクト２４１および目標オブジェクト２４２の画像は、背景画像２４３に重畳表示される。ここでは、アバターオブジェクト２４１は、コントローラ２３４、２３５と同じ形状をしているがこれに限定されるものではなく、さらに左右で大きさや形状、色を変えたりしてもよい。アバターオブジェクト２４１は、コントローラ２３４、２３５の動きに合わせて表示画面２４０中を動く。コントローラ２３４、２３５には１つ以上のボタンが用意されており、ボタンを操作することにより原点設定などの初期設定を含む各種設定を行うことができるように構成されている。ボタン機能を無効にすることもでき、ボタンそのものを配置しないで、全ての設定を別途外部の操作部を用いて実行するように構成してもよい。背景画像２４３は、地平線２４４と、地表面画像２４５とを含んだ仮想空間から切り出したものである。
表示制御部２１２は、目標オブジェクト２４２を仮想空間内に生成し、ユーザ２２０の上方向から下方に向けて移動させる。これにより、ヘッドマウントディスプレイ２３３においては、表示位置および大きさが徐々に変わるように（例えば徐々に大きくなり、その後小さくなるように）表示される。ユーザ２２０は、コントローラ２３４、２３５を動かして、画面中のアバターオブジェクト２４１を、目標オブジェクト２４２に近づける。なお、目標オブジェクトの移動方向は、例えば床面方向から頭上方向へ上昇していくように表示させてもよい。また、上下方向の動きに加えて奥行き方向や左右方向への移動を含め、３次元的にどのような移動方法を伴ってもよいし、あるいは移動せずにある特定の座標位置に固定されていてもよい。
ユーザ２２０は、コントローラ２３４、２３５を動かして、画面中のアバターオブジェクト２４１を、目標オブジェクト２４２に近づける。アバターオブジェクト２４１が目標オブジェクト２４２にぶつかると、表示制御部２１２は目標オブジェクト２４２を消滅させ、フィードバック部２１４は、目標動作が達成されたとして、メッセージを表示する。具体的には、アバターオブジェクト２４１に含まれるセンサオブジェクトと目標オブジェクト２４２との最短距離が所定範囲内になると、目標達成となり、目標オブジェクト２４２は消滅する。このとき、アバターオブジェクト２４１に含まれるセンサオブジェクト（例えば、アバターオブジェクト２４１の中心点を含む球体オブジェクト）と目標オブジェクト２４２との最短距離が所定の閾値Ｓ１以下になれば目標の完全達成とする。そして完全達成の場合、「あっぱれ」と表示すると同時に対応する音声を出力してフィードバックする。同時に課題を達成した方の手で保持するコントローラ２３４，あるいは２３５を振動させてもよいし、嗅覚や味覚に対して刺激を与えてもよい。センサオブジェクトと目標オブジェクト２４２との距離がどこまで縮まったかによってリハビリテーション動作を３段階以上に分けて評価してもよい。また、目標オブジェクトを同時に仮想空間内に２つ以上生成し、表示してもよい。五感刺激に対する課題達成の報知は、動作種別に応じて等、いかように組み合わせて行ってもよい。アバターオブジェクト２４１に含まれるセンサオブジェクトと目標オブジェクト２４２との最短距離が閾値Ｓ１以上閾値Ｓ２以下であれば、目標の達成として「お見事」と表示すると同時に対応する音声を出力してフィードバックすればよい。なお、出力される音声は表示メッセージと同一のものでなくてもよく、例えば「ピローン」というような非言語的な効果音を用いてもよい。
表示制御部２１３は、レーダスクリーン画像２５０をヘッドマウントディスプレイ２３３の表示画面２４０に表示させる。レーダスクリーン画像２５０は、目標オブジェクト１５２の発生を報知するための報知画像である。レーダスクリーン画像２５０は、発生する目標オブジェクト２４２の位置が、仮想空間内の基準方向（ここでは椅子にまっすぐに腰掛けたユーザの正面方向となるように初期設定されている）に対して、相対的にどちらの方向であるかを報知する。レーダスクリーン画像２５０は、さらに、発生する目標オブジェクト２４２の位置が、ユーザ２２０からどの程度離れているかも報知する。なお、報知画像はレーダースクリーン画像に限定されず、文字や矢印、記号やイラスト、光や色の種類、強弱、点滅等によって報知されてもよい。また、報知方法は画像に限定されず、音声、振動または音声、振動、画像のいずれかの組み合わせによって行われてもよい。表示制御部２１３は、ユーザ２２０の頭の向きにかかわらず、レーダスクリーン画像２５０をヘッドマウントディスプレイ２３３の表示画面２４０の中央部分（例えば－５０度～５０度の範囲内）に表示させる。ただし表示部分は中央に限定されず、例えば画面の四隅や上端、下端、左端、右端の任意の場所でも構わない。
レーダスクリーン画像２５０は、上方から見たユーザの頭を表わす頭画像２５１と、頭画像２５１の周囲を複数のブロックに分割したブロック画像２５２と、ユーザの視野領域を示す視野領域画像としての扇型画像２５３と、を含む。目標オブジェクトの位置を示す目標位置画像は、ブロック画像２５２のどのブロックが着色または点滅、点灯されるかによって示される。これにより、ユーザ２２０は、自分が向いている方向に対して左側に目標オブジェクトがあるのか、右側に目標オブジェクトがあるのかを、知ることができる。なお、本実施形態では、ブロック画像２５２が固定されて、扇型画像２５３が動く構成としているが、本発明はこれに限定されるものではなく、扇型画像２５３や頭画像２５１を固定しつつ、ブロック画像２５２を頭の向きに応じて動かしてもよい。具体的には頭が左に向けば、ブロック画像２５２が右に回転する構成でもよい。
フィードバック部２１４は、表示制御部２１２を介して、メッセージ種別を、リハビリテーション動作の評価に応じて変化させることが好ましい。例えば、センサオブジェクトが目標オブジェクト２４２の中心に接触すれば、「あっぱれ」と表示し、センサオブジェクトが目標オブジェクト２４２の中心の周囲部分のみに接触すれば「お見事」と表示するなどである。この目標オブジェクト２４２の大きさや、周囲部分の大きさは、設定部２１７により設定可能である。また、センサオブジェクトの大きさも設定部２１７により設定可能である。
フィードバック部２１４は、目標オブジェクト２４２に仮想的に触れたユーザに対して、五感（視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚）のうち２つ以上の感覚を刺激するフィードバックを行う。センサオブジェクトが目標オブジェクト２４２の中心から所定距離内に入ったタイミング、または、センサオブジェクトが目標オブジェクト２４２と接触したタイミングとほぼ同時にフィードバックを行う（リアルタイムマルチチャネルバイオフィードバック）。それらのタイミングからフィードバックまでの遅延は、例えば１秒以内であれば効果が高く、ユーザの動作タイミングとフィードバックのタイミングとの間隔が近ければ近いほど（遅延が小さいほど）効果が大きい。フィードバック部２１４は、「あっぱれ！」という画像により、ユーザの視覚を刺激するフィードバックを行ないつつ、同時に、スピーカ２３６から出力する音声により、ユーザの聴覚を刺激するフィードバックを行なう。これら五感（視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚）に対する刺激フィードバックは、1回の課題ごとにその達成の有無をユーザに報知するために行われる。
さらに、フィードバック部２１４は、「あっぱれ！」という画像でユーザ２２０の視覚を刺激するフィードバックと、スピーカから出力する音声でユーザ２２０の聴覚を刺激するフィードバックと、コントローラ２３４が振動することでユーザ２２０の触覚を刺激するフィードバックとを同時に出力させてもよい。また、フィードバック部２１４は、「あっぱれ！」という画像でユーザ２２０の視覚を刺激するフィードバックと、コントローラ２３４が振動することでユーザ２２０の触覚を刺激するフィードバックとの２種類のフィードバックのみを同時に出力させてもよい。あるいは、フィードバック部２１４は、「あっぱれ！」という音声でユーザ２２０の聴覚を刺激するフィードバックと、コントローラ２３４が振動することでユーザ２２０の触覚を刺激するフィードバックとの２種類のフィードバックのみを同時に出力させてもよい。
このようにコントローラ２３４、２３５を動かすユーザ２２０の動作がリハビリテーション動作であり、ユーザ２２０が行なうべき１回のリハビリテーション動作を促す目標オブジェクトの表示をタスク、あるいは課題と呼ぶ。１つのタスクを表わす情報（タスクデータ）は、目標オブジェクト２４２の仮想空間２４０における属性としての、移動速度、表示数、大きさ、表示位置および表示間隔を少なくとも含む。タスクデータには、目標オブジェクトの出現方向（椅子の正面方向に対して右９０度、右４５度、正面、左４５度、左９０度）、目標オブジェクトまでの距離、目標オブジェクトの形状（大きさ）、出現位置（ユーザからの奥行方向距離）、出現間隔（時間間隔）、落下または上昇等の移動速度、目標オブジェクトの色、左右どちらのコントローラで取得すべきか、同時に出現する目標オブジェクトの数、センサオブジェクトの大きさなどが含まれてもよい。ユーザ２２０から目標オブジェクト２４２の落下位置までの奥行き方向の距離を連続的に設定してもよいし、例えば３段階のいずれかに設定してもよい。例えば、ユーザ２２０の直ぐそばに落下させたり、ユーザ２２０が大きく前のめりにならないと届かない位置に落下させたり、と変更することができる。これにより、ユーザに与える運動負荷、および空間認知能力、あるいは空間把握能力に対する負荷を制御することができる。
評価更新部２１５は、ユーザ２２０が達成したタスクの量および質に応じて、ユーザのリハビリテーション動作を評価し、ポイントを加算する。ここで達成したタスクの質とは、「あっぱれ」か「お見事」か、つまり、どこまで目標オブジェクトにアバターオブジェクトを近づけることができたかを含む。評価更新部２１５は、達成したタスクに対して、それぞれ、異なるポイント（遠いオブジェクトには高いポイント、近いオブジェクトには低いポイント）を付与する。評価更新部２１５は、積算されたポイントに応じて、タスクを更新することができる。例えば、課題達成率（目標達成数／課題数）などを用いてタスク（目標オブジェクトの属性）を更新してもよい。評価更新部２１５は、動作検出部２１１が検出したリハビリテーション動作と、表示制御部２１２によって表示された目標オブジェクトが表わす目標位置とを比較して、ユーザ２２０のリハビリテーション能力を評価する。具体的には、動作検出部２１１が検出したリハビリテーション動作に対応して移動するアバターオブジェクト２４１と目標オブジェクト２４２とが重なったか否かを、３次元仮想空間中の位置の比較により決定する。これらが重なれば、一つのリハビリテーション動作をクリアしたものと評価し、ポイントを加算する。表示制御部２１２は、目標オブジェクト２４２を、奥行き方向について異なる位置（例えば３段階の位置）に出現させることができる。評価更新部２１５は、それぞれ、異なるポイント（遠いオブジェクトには高いポイント、近いオブジェクトには低いポイント）を付与する。
評価更新部２１５は、積算されたポイントに応じて、目標課題を更新する。例えば、課題達成率（目標達成数／課題数）などを用いて目標課題を更新してもよい。
タスクセットデータベース２１６は、複数のタスクのセットを格納している。タスクとは、ユーザが行なうべき１回のリハビリテーション動作を示す。具体的には、１つのタスクを表わす情報として、どの位置にどのような速度で、どのような大きさの目標オブジェクトを出現させたか、その際、アバターオブジェクトはどのような大きさだったかなどを格納している。タスクセットデータベース２１６は、そのような複数のタスクをどのような順番でユーザに提供するかを決めるタスクセットを格納している。例えば、病院毎のテンプレートとしてタスクセットを格納してもよいし、実行したタスクセットの履歴をユーザごとに格納してもよい。リハビリテーション支援装置２１０は、インターネットを介して他のリハビリテーション支援装置と通信可能に構成されていてもよい。その場合、１つのタスクセットを、同じユーザが複数の場所で実行することもできるし、様々なテンプレートを離れた複数のユーザ同士で共有することもできる。
設定部２１７は、目標オブジェクト２４２の仮想空間２４０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。推定部２１８は、目標オブジェクト２４２に対する身体動作をユーザ２２０が達成できた場合に、当該目標オブジェクト２４２の属性に応じて、ユーザ２２０の認知能力レベルを推定する。設定部２１７は、目標オブジェクト２４２の発生を報知したタイミングから、目標オブジェクト２４２を発生させるタイミングまでの遅延時間を設定してもよく、これによりユーザ２２０に対して与える認知的な負荷を制御することができる。つまり、ユーザは、レーダスクリーン画像２５０などによって目標オブジェクトが発生する仮想空間内の位置（ヘッドマウントディスプレイをどの方向に向ければ表示されるかを表す位置）を知ってから、実際に目標オブジェクトが発生するまでの時間、自分が行なうべき動作を継続的に記憶保持しなければならない。この「記憶時間」が、ユーザにとっての認知負荷となる。また設定部２１７は、「目標オブジェクト１５２を発生させるタイミングまで」ではなく、「目標オブジェクト１５２がユーザ２２０の届く範囲に接近するまで」の時間を変更することにより、認知的な負荷を制御してもよい。設定部２１７は、目標オブジェクト２４２以外の背景画像２４３をヘッドマウントディスプレイ２３３に表示させることにより、ユーザ２２０に対して認知的な負荷を与えてもよい。
なお、認知負荷を変更する場合、ユーザに対してあらかじめ認知負荷を上げるまたは下げることを通知することが望ましい。通知方法は視覚的に文字や記号を用いて行っても、音声によって行っても、例えば肩や肘、腕や足を叩くなど、体の一部に触れるような形で行ってもよい。
図３は、オペレータが操作するための画面（操作パネル）３００を示す図である。設定部２１７が、このような操作パネル３００を表示させる。本実施形態では、直感的な操作パネル３００によって７つのパラメータ（距離、高さ、角度、大きさ、スピード、感度、間隔）を設定することで、姿勢バランス能力と二重課題型の認知処理能力とを総合的に評価する。測定はマニュアルモード（タスク一つ一つのパラメータを設定して課題ごとに操作する方法）と、テンプレートモード（複数のタスクセットにパラメータがあらかじめ設定されている方法）、あるいは機器に自動的にタスクを生成させるお任せモード（オートモード）のいずれか、あるいはそれらを組み合わせて行うことができる。なお、操作パネルからは、ユーザの基本情報から各種の認知および運動機能評価指数、検査結果の確認、テンプレートの作成やオートモードの設定や指示なども行うことができる。
操作パネル３００を表示するディスプレイは、リハビリテーション支援装置２１０に接続された外部ディスプレイでもよいし、リハビリテーション支援装置２１０に内蔵されたディスプレイでもよく、デバイスを問わない。操作パネル３００は、ユーザ視野表示領域３０１と各種パラメータ設定領域３２１～３２４とスコア表示領域３０３と再センタボタン３０５とを含んでいる。図３は、説明のために、実際のユーザ２２０の様子を表わした領域３０６を含んでいるが、操作パネル３００は、領域３０６を含む必要は無い。
ユーザ視野領域３０１は、ヘッドマウントディスプレイ２３３に実際に表示されている画像を表示している。ユーザ視野領域３０１の中には、仮想空間内の基準方向が表示される。図２で説明したとおり、ユーザ視野領域３０１には、その中央部分（例えば－５０度～５０度の視野角範囲）にレーダスクリーン画像２５０が表示されている。そして、次に現われる目標オブジェクト２４２の位置が、仮想空間内の基準方向に対して、相対的にどちらの方向であるかを表わしている。この例では、ブロック画像２５２の着色位置により、仮想空間内の基準方向３１１に対して左方向の一番遠い位置に、目標オブジェクト２４２が現われることを示している。そして、扇型画像２５３の位置および頭画像２５１の向きにより、既にユーザは、左方向に向いていることが分かる。
また、各種パラメータ設定領域３２１～３２４は、タスクを規定する複数のパラメータを設定するための画面である。設定部２１７は、各種パラメータ設定領域３２１～３２４に対する入力を、不図示の入力デバイスから受け付けることもできる。入力デバイスは、マウスやテンキー、キーボードでもよいし、各種コントローラやゲーム用のジョイスティック、タッチパネル等でも良く、その技術構成を問わない。
各種パラメータ設定領域３２１～３２４は、左右の目標オブジェクトの大きさを決める入力領域３２１と、アバターオブジェクト２４１の感度範囲の大きさを決める入力領域３２２と、目標オブジェクトの移動スピードを決める入力領域３２３と、次に現われる目標オブジェクトの位置を決める入力領域３２４とを含む。さらに入力デバイス（ホットキー）による目標オブジェクトの出現位置の操作を受け付けるか否かを設定するチェックボックス３２５を有している。
入力領域３２１は、右と左のそれぞれにおいて、ユーザに目標オブジェクトの位置を見やすくするための視認用オブジェクトの半径（視認サイズ）と、アバターオブジェクト２４１と反応する目標オブジェクトの半径（評価サイズ）とを設定可能である。つまり、図３の例では、ユーザには半径２０ｃｍの円が見えているが、実際にはその円の中央に位置する半径１０ｃｍのボールにタッチしなければタスクを正確に完了したことにならない。視認サイズが小さければ、ユーザは目標オブジェクトを見つけるのが困難になる。視認サイズを大きくすれば、ユーザは目標オブジェクトを見つけやすくなる。評価サイズを大きくすれば、アバターオブジェクト２４１のずれの許容量が大きくなる。評価サイズを小さくすれば、アバターオブジェクト２４１のずれの許容量が小さくなり、よりシビアにリハビリテーション動作を評価できる。これらの視認サイズと評価サイズとを一致させることもできる。
入力領域３２２では、アバターオブジェクト２４１の左右のセンササイズ（センサオブジェクトのセンサ範囲のサイズ）をそれぞれ設定できる。センササイズが大きければ、手の位置が目標オブジェクトから大きくずれていてもタスクを達成したことになるため、リハビリテーション動作の難易度は下がる。逆にセンササイズが小さければ、手を目標オブジェクトの中央領域（評価用サイズ）に、正確に動かさなければならないため、よりリハビリテーション動作の難易度が上がる。図３Ａの例では、センササイズは左右それぞれ２ｃｍとなっている。
入力領域３２３では、目標オブジェクト２４２が仮想空間内で動く速度を左右それぞれで規定できる。この例では４５ｃｍ／ｓの速度に設定されている。
入力領域３２４は、次のタスクの位置（タスクまでの距離と角度）を入力するための画像であり、レーダスクリーン画像２５０を拡大した形状となっている。チェックボックス３２５がチェックされているので、入力領域３２４における複数のブロックのいずれかをクリックまたはタップする操作が行なわれた場合に、操作が行なわれたブロックの位置に対応する仮想空間内の位置に、目標オブジェクト２４２を発生させる。
つまり、図３の例では、ユーザ２２０は仮想空間の中で、２ｃｍのセンサ部分を含むアバターオブジェクト（コントローラ）を、左側の遠い場所において４５ｃｍ／ｓの速度で落下する半径１０ｃｍの目標オブジェクト（ボール）にタイミング良く接触させることがタスクとなる。図３は、ユーザ視野領域３０１に目標オブジェクト２４２が出現した状態を示している。この状態で、領域３０６に示されているようにユーザ２２０が左腕を伸ばすと、ユーザ視野領域３０１に、アバターオブジェクト２４１が現われる。目標オブジェクト２４２の周囲には、目標オブジェクト２４２の視認性をよくするための視認用オブジェクト３１２が表示されている。入力領域３２１で設定した視認サイズとは、このドーナツ形状の視認用オブジェクト３１２の半径を示している。
アバターオブジェクト２４１が視認用オブジェクト３１２に触れた時点では、目標オブジェクト２４２は消滅せず、タスクの正確な達成とはならない（一定の点数は入りgood評価される）。目標オブジェクト２４２にアバターオブジェクト２４１が触れて初めてタスクの正確な達成(perfect評価)となる。
一方、スコア表示領域３０３に、それぞれの位置におけるタスクの合計回数および、そのタスクを何回達成したかを示す回数点数が示されている。点数は分数様に表記してもよいし、パーセント表示でも、またはそれらの組み合わせ等でもよい。評価部２１４は、１つのタスクセットで決められた一連のリハビリテーション動作の後、このスコア表示領域３０３の値を用いて、リハビリテーション評価ポイントを導き出す。
リハビリテーション評価ポイントの算出例は以下の通りである。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
再センタボタン３０５は、ユーザ２２０の位置に合わせて仮想空間を再構築するための再構築指示をオペレータから受け付けるボタンである。再センタボタン３０５が操作されると、表示制御部２１２は、その瞬間のヘッドマウントディスプレイ２３３の位置を原点とし、その瞬間のヘッドマウントディスプレイ２３３の向きを基準方向とする仮想空間を再構築する。
図４は、タスクセットデータベース２１６に記憶されたタスクテーブル４００を示す図である。タスクテーブル４００には、タスクＩＤに紐付けて、時間（タスクの発生タイミング）４６１、一つ前のタスクが終了してからのタスク間隔４６２、タスク種別４６３、タスク角度４６４、タスク距離（強度）４６５が記憶されている。さらにタスクテーブル４００には、タスクＩＤに紐付けて、目標オブジェクトのスピード４６６、パーフェクト判定（あっぱれ評価）の基準サイズ４６７、グッド判定（お見事評価）の基準サイズ４６８、センサオブジェクトの大きさ４６９、タスクの達成結果などが記憶されている。これらに加えて、タスクごとに、タスク発生報知からタスク発生までのディレイタイム（所定時間）を設定してもよい。
図５～図７は、本実施形態にかかるヘッドマウントディスプレイ２３３における表示の一例を示す図である。図５では、江戸時代の町並みを表す背景画像５０１において、目標オブジェクトとして印籠５１１を示す画像が表示されている。さらに、印籠５１１の下には、ユーザが守るべきアイテムとして千両箱５１３が表示されており、忍者５１５が奥の方から徐々に近づいてくる構成となっている。忍者５１５のスピードは操作パネル３００の入力領域３２３で設定された速度となる（ここでのスピードは制限時間と同義となる）。印籠５１１には、視認補助画像としての円５１２が表示されている。忍者５１５が千両箱５１３に到達するまでに印籠５１１をセンサオブジェクト（アバターオブジェクト２４１の先端中心）で触ればタスク達成となる。円５１２は、赤と青の２種類が用意されており、赤い円５１２で囲まれた印籠５１１には右手に持ったコントローラ２３５に対応する、右側の赤いアバターオブジェクト２４１を操作して接触させることがタスクとなる。一方青い円５１２で囲まれた印籠５１１に対しては、左手に持ったコントローラ２３４に対応する、左側の赤いアバターオブジェクト２４１を操作して接触させることがタスクとなる。
印籠５１１は、操作パネル３００の入力領域３２４で設定した位置（奥行きおよび角度）に表示される。印籠５１１は、ユーザが仮想空間内でアバターオブジェクト２４１をタッチさせるまでは、位置が変わらない。つまり空間に固定された目標オブジェクトである（水平に体を伸ばすことを要求するため水平タスクとも呼ぶ）。このような固定された目標オブジェクトは、小脳性運動失調などのような疾患のリハビリとして非常に効果的である。つまり体の動かし方を忘れている患者に対して、フィードフォワードにより、限定した体の動きのイメージを脳に焼き付けさせることができる。印籠５１１の奥行方向の距離を遠くすることにより、運動強度を変えることができる。さらに、１回毎のタスクの達成を報知するための５感の刺激によるマルチチャネルバイオフィードバックを組み合わせることにより、記憶が脳内に固定しやすくなり、大きく運動能力が改善する。またこのような水平タスクによれば大脳皮質の再編成に伴い慢性疼痛の改善も図ることができる。あるいはケモブレインと呼ばれる認知機能障害や抗がん剤を摂取したがん患者の位置覚が神経障害により低下する現象を回復させることもできる。目標オブジェクトがでる場所をあらかじめ教えて、ヒントを与えて認知負荷を下げてもよい。言語的インフォームよりも、体を触ることによる触覚インフォーム、複数回繰り返しの言語的インフォームも認知負荷をさげるのに有効である。言語的インフォームの方法も、より端的で命令形に近いシンプルな指示を行うことで認知負荷を下げて行ってもよい。あるいは例えば「青色だから？（右手で取るように）」等といったように、質問形式でより複雑な指示の形をとってもよい。または「２で割り切れる数を言ったときは右手でとりましょう」等と計算等の認知課題を含む形で言語的インフォームを行ってもよい。なお、印籠５１１の発生する横方向の位置や奥行きのみではなく、高さを設定可能に構成してもよい。
図６は、目標オブジェクトが垂直に移動するタイプのタスクを行う画面の一例（垂直タスク）を示す図である。図６では、畑を表す背景画像６０１において、目標オブジェクト出現のトリガーとなるトリガーオブジェクト６０２として、農家を表す人の画像が表示されている。つまり、表示制御部２１３は、目標オブジェクト６０３の発生を報知するための報知画像として、トリガーオブジェクト６０２を表示する。トリガーオブジェクト６０２が、芋の形をした目標オブジェクト６０３を上方に投げてから所定時間後に、図７のように画面上から大きな芋の形をした目標オブジェクト７０３が出現する。落下してきた目標オブジェクト７０３を、ザルの形をしたアバターオブジェクト７０２を動かして受け止めることで、タスク達成となる。左右のアバターオブジェクト７０２は、コントローラ２３４、２３５の動きに連動して画面上を移動する。
設定部２１７は、トリガーオブジェクト６０２が目標オブジェクト６０３を上方に投げて、目標オブジェクト６０３の発生を報知したタイミングから、目標オブジェクト７０３を発生させるまでの遅延時間を設定することができる。これにより、ユーザに与える認知的な負荷を調整することができる。なお、トリガーオブジェクト６０２の動きと連動させて、レーダーチャート型の報知画像２５０でも同様のタイミングで目標オブジェクトの発生を報知したり、音声による報知を組み合わせたりしてもよい。
このように、設定部２１７は、図２のような地平線のみの背景のタスクだけではなく、図５、図６のような、情報量の多い背景のタスクで、ユーザに対して認知的な負荷を与えることができる。つまり、目標オブジェクト６０３が出現したことおよび目標オブジェクト７０３が落下してくるであろう位置の記憶を困難にさせて、より実生活で必要な認知負荷に近い負荷をリハビリテーションのユーザに与える。
特に設定部２１７は、タスクのモードを変えて、背景画像３０１の少なくとも一部を時間と共に変化させることにより、ユーザ２２０に対して認知的な負荷を与える。図６の例では、例えば、背景画像６０１の中で、雲６０４を移動させたり、草木６０５を揺らしたり、あるいは、目標オブジェクトと関係のない動物（不図示）を登場させたりしてもよい。これにより、ユーザ２２０に対して、目標オブジェクト６０３に対する集中を妨げて、より目標オブジェクト６０３が落下してくるであろう位置の記憶を困難にさせることができる。より専門的には、背景画像にタスクとは無関係の情報を表示することにより、目標オブジェクトに集中し難い環境を用意し、注意障害（より具体的には選択性注意障害、配分性注意障害、転換性注意障害、持続性注意障害）を意図的に惹起することで記憶を困難にさせて、認知負荷をコントロールしていると言える。
図８は、本実施形態にかかる表示画面２４０における表示の他の例（垂直タスク）を示す図である。図８では、森のような背景画像８０１中に、猿を表したトリガーオブジェクト８０２と、りんごを表した目標オブジェクト８０３とが表示されている。猿を表したトリガーオブジェクト８０２が、りんごを表した目標オブジェクト８０３を木から落として、ユーザに近づいてきた目標オブジェクト８０３を、ザルを表したアバターオブジェクト８０４で受け止めることでタスク達成となる。ここでも、設定部２１７は、トリガーオブジェクト８０２が木を揺らして、目標オブジェクト８０３の発生を報知したタイミングから、所定時間経過後に目標オブジェクト８０３の落下を開始させることにより、注意障害を惹起しながらユーザ２２０に対して認知的な負荷を与える。
さらに、設定部２１７は、少なくとも２～５個の目標オブジェクト８０３を３次元仮想空間内に同時に存在させて、表示画面２４０に表示させることにより、ユーザ２２０に対してより認知的に強い負荷を与えることができる。言い換えれば、設定部２１７は、３次元仮想空間内において少なくとも２個の目標オブジェクト８０３を左右方向に異なる位置に発生させる。
特に、目標オブジェクト８０３の移動方向（図５では落下方向）に対して異なる方向（図８では左右方向）の複数の位置に少なくとも２個の目標オブジェクト８０３を発生させれば、より一層の認知負荷を与えることができる。つまり、ユーザ２２０は上下方向の移動と、左右方向の発生位置の違いと、さらには奥行方向の落下位置の違いも考慮してコントローラ２３４，２３５を移動させなければならず、空間認知能力も試されていることになる。このように、タスクの所定時間の変更に加えて、トリガーオブジェクトを含む報知画像や報知音声に含まれる情報の種類や数、大きさ、空間的な広がりや位置、量等を調整する。これにより、記憶保持すべき情報の複雑性、すなわちユーザに対して脳が情報処理すべき認知負荷を定量的に調整、コントロールすることが可能となる。
評価更新部２１５は、目標オブジェクトが表わす３次元的な目標位置に対して、アバターオブジェクトがタイミング良く正確に到達したか否か、および、目標オブジェクトの発生報知から発生までの時間間隔と数、および背景画像の注意障害を惹起させる負荷の程度等の情報を用いて、ユーザの認知能力を評価する。
図９は、リハビリテーション支援装置２１０における認知能力推定処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ９０１において、キャリブレーション処理として、リハビリテーション動作の目標をユーザに合わせて初期化する。具体的には、各ユーザに最初にキャリブレーションとして行動可能範囲を取得する作業を行ってもらい、その範囲を初期値に設定した上で目標をユーザに合わせて初期化する。また、具体的にはオペレータが、タスクセットデータベースから、複数のタスクからなるタスクセット（水平タスクセットまたは垂直タスクセット）を読出す。ここで、目標オブジェクトの大きさは例として、１０cm、目標オブジェクトの表示間隔は１秒、１つのタスクとして生成する目標オブジェクトは１～５個オブジェクトのいずれか、そして生成範囲は、９０度、４５～１３５度、０～１８０度の３パターンである。３つのタスクセットを４秒間隔で発生させる。
次に、ステップＳ９０３において、タスク（つまり表示制御部２１２による目標オブジェクトの表示およびアバターオブジェクトによる達成の評価）を開始する。
ステップＳ９０５において、連続する３つのタスクセットにおける各タスクが全てパーフェクト判定になれば、タスクセットを達成したとしてステップＳ９０７に進み、推定部２１８がタスクセットにおける目標オブジェクトの属性に応じて、認知能力を例えば認知年齢として算出する。推定部２１８が用いる属性パラメータは様々に選択することが可能だが、少なくとも目標オブジェクトの移動速度および１タスクセット内における目標オブジェクトの表示数（例えば１～５個等）に基づいて、ユーザの認知能力レベルを算出する。推定部２１８は、目標オブジェクトが上下方向に移動する場合（垂直タスク）と、上下方向に移動しない場合（水平タスク）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、認知能力レベルを算出する。推定部２１８は、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、ユーザの認知能力レベルを算出する。つまり複雑な背景でのタスクを達成したユーザについては、認知能力レベルを高く評価する。なお、成人においては認知能力レベルが高いことと、認知年齢が若いことは同義と考えてよい。推定部２１８は、仮想空間において目標オブジェクトが移動する速度が速いタスクであればあるほど、そのタスクセットをユーザが達成できた場合には、認知能力レベルを高く推定する。推定部２１８は、仮想空間において１つのタスクセット内で生成される目標オブジェクトの数が多くなればなるほど、そのタスクをユーザが達成できた場合には、認知能力レベルを高く推定する。推定部２１８は、仮想空間において目標オブジェクトが出現する間隔（インターバル）が短くなればなるほど、そのタスクをユーザが達成できた場合には、認知能力レベルを高く推定する。推定部２１８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、そのタスクをユーザが達成できた場合には、認知能力レベルを高く推定する。推定部２１８は、目標オブジェクトの出現範囲が広くなればなるほど、そのタスクをユーザが達成できた場合には、認知能力レベルを高く推定する。このような推定方法を採用することで、MMSE、HDS-R、MoCA、TMT、FABに代表される認知機能評価指標が抱えていた様々な問題を解決できる。より具体的には、識字力や書字能力などの認知能力とは関係のない要素を排除した純粋な認知能力の推定が可能となり、検査に要する時間を極めて短時間に抑えられ、検査の繰り返しによる学習や天井効果を排除できる。
記憶部２１９は、ユーザが身体動作を達成した目標オブジェクトの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。推定部２１８は、その数式またはテーブルを用いて、ユーザの認知能力レベルを認知年齢として推定する。実年齢と、認知能力レベル推定の結果とを関連付けるビッグデータに基づいて、記憶部２１９に記憶された数式またはテーブルを更新する更新部を備えてもよい。実年齢を教師データにして、機械学習を行ってもよい。母集団のデータが大きくなると、認知能力レベルの推定精度が上がることになる。
設定部２１７は、推定部２１８が推定した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属性を設定することもできる。
推定部２１８は例えば以下の数式を用いて認知年齢を認知能力レベルとして算出することができる。（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]
図１０は、上記の数式で計算した認知年齢を、自動車の運転リスク評価に当てはめた表１０００である。図５のような背景の場合、表の水平タスクの年齢－３歳をする。同様に、図６のような背景の場合、－５歳、図７のような背景の場合、－３歳をする。図１０によれば、同様に転倒リスク評価も行うことができる。推定部２１８は、図１０に示す表を用いて、ユーザの運転リスクまたは転倒リスクを評価する。また、設定部２１７は、推定部２１８によって推定されたユーザの認知能力レベルに基づき、認知能力レベルを向上、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オペレータに提案する。
認知年齢が６５歳以上の場合、認知機能が低下しているので、運転が危険と評価する。認知年齢が５５～６５歳の場合、認知機能が低下気味であり、運転時に注意が必要と評価する。一方、認知年齢が５４歳以下の場合には、認知機能に問題はなく、運転が十分に可能と評価する。同様に、日常生活での転倒リスクを評価してもよい。ここでは、閾値を６５歳と５５歳にしたが、求める行動に応じてこれらの閾値を変えてもよい。例えば、交通量の少ない地域での運転の場合、認知年齢６５歳でも運転ＯＫと評価してもよい。
なお、本実施形態のリハビリテーション支援システム２００を利用することにより、認知機能レベルが向上して、維持できる（１回のトレーニング効果が３週間持続し、３回トレーニングすることでほぼ一定に固定可能）ことが分かっており、運転危険と判断されたユーザが、運転ＯＫとの評価に変わることも考えられる。
認知年齢を推定するにあたり、設定部２１７は、認知負荷（属性パラメータ）の制御についての提案をメッセージ表示してもよい。例えば、「スピードを下げて再テストください」などといったメッセージが考えられる。「スピードを２５ｃｍ／秒にしてください」などと、オススメの数値を提示してもよい。さらには、認知機能レベルを正確に算出できるように、自動で、各種のパラメータを制御してもよい。
本実施形態のリハビリテーション支援システム２００を利用することにより、どのタイプの認知機能が落ちているかを認識可能となり、よりピンポイントで効果的にリハビリを行うことが可能となる。例えば、垂直タスク２５cm／秒で６５歳と評価されたユーザは、空間認知はできている。そして、ゆっくり（２５ｃｍ／秒）ならマルチタスク（目標４個に）対応できる。このようなユーザは、スピードを徐々に上げていく、というトレーニングが有効となる。
以上、本実施形態では、制限時間（落下スピード等）、目標物の大きさ、目標物の動き、目標物の数、目標物の3次元空間における表示位置、注意障害を惹起するための背景情報、のいずれか２つ以上のパラメーターを調整することで認知機能を推定する。また、本実施形態にかかるシステムは、色の識別を要するシステムでもある。さらに、本実施形態にかかるシステムは注意障害の種別を判断したり、注意障害の治療をしたりするためのシステムである。また、本実施形態にかかるシステムは、転倒リスクまたは運転リスクを評価、あるいは治療するためのシステムである。
本実施形態によれば、ユーザが持続性注意障害（例えばオブジェクトに集中し続けられない）、転導性注意障害（例えば２個の目標オブジェクトが発生した時に、一つを取りきる前に次のオブジェクトに気が逸れる）、分配性注意障害（例えば空間を認識できる視野外の目標オブジェクトを取れない（報知画像を見れない））、選択性注意障害（例えば背景を入れると途端にオブジェクトに集中できなくなる（何を見るべきなのか区別ができない））のいずれに該当するかを判断することもできる。
［他の実施形態］
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。
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に供給され、内蔵されたプロセッサによって実行される場合にも適用可能である。本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるサーバも、プログラムを実行するプロセッサも本発明の技術的範囲に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）は本発明の技術的範囲に含まれる。
上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、
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に対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合または達成できなかった場合に、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、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、前記仮想空間における前記目標オブジェクトの出現間隔を示す値、及び、前記目標オブジェクトが上下方向に移動するか移動しないかを示す値のうち、少なくともいずれか一つを用いて、ユーザが持続性注意障害、転導性注意障害、分配性注意障害、選択性注意障害、空間認知障害のいずれに該当するかを推定する推定部と、
前記推定部で推定した障害を提示し、さらに提示した前記障害の治療のため達成すべき目標オブジェクトの属性を提示する提示部と、
を備えた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に対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合または達成できなかった場合に、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、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、及び、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値のうち、少なくともいずれか一つを用いて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定部と、
前記推定部で推定した認知能力レベルを提示すると共に、どのタイプの認知機能が落ちているかを提示し、落ちている認知機能のタイプを向上させるためには、前記目標オブジェクトの属性をどのように変化させればよいかを提示する提示部と、
を備えた認知能力推定装置である。
上記目的を達成するため、本発明に係るさらに他の装置は、
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に対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合または達成できなかった場合に、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、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、及び、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値のうち、少なくともいずれか一つを用いて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定部と、
前記推定部で推定した認知能力レベルを提示すると共に、より正確に前記認知能力レベルを算出するため前記目標オブジェクトの属性を示す値の変更を提案するメッセージを提示する提示部と、
を備えた認知能力推定装置である。
上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
認知能力として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、
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または達成できなかった場合に、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、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、前記仮想空間における前記目標オブジェクトの出現間隔を示す値、及び、前記目標オブジェクトが上下方向に移動するか移動しないかを示す値のうち、少なくともいずれか一つを用いて、ユーザが持続性注意障害、転導性注意障害、分配性注意障害、選択性注意障害、空間認知障害のいずれに該当するかを推定する推定ステップと、
提示部が、前記推定部で推定した障害を提示し、さらに提示した前記障害の治療のため達成すべき目標オブジェクトの属性を提示する提示ステップと、
を含む認知能力推定方法である。
上記目的を達成するため、本発明に係る他の方法は、
認知能力として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、
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または達成できなかった場合に、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、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、及び、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値のうち、少なくともいずれか一つを用いて、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、
提示部が、推定した認知能力レベルを提示すると共に、どのタイプの認知機能が落ちているかを提示し、落ちている認知機能のタイプを向上させるためには、前記目標オブジェクトの属性をどのように変化させればよいかを提示する提示ステップと、
を含む認知能力推定方法である。
上記目的を達成するため、本発明に係る更に他の方法は、
認知能力として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、
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または達成できなかった場合に、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、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、及び、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値のうち、少なくともいずれか一つを用いて、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、
提示部が、推定した認知能力レベルを提示すると共に、より正確に前記認知能力レベルを算出するため前記目標オブジェクトの属性を示す値の変更を提案するメッセージを提示する提示ステップと、
を含む認知能力推定方法である。
上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、
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または達成できなかった場合に、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、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、前記仮想空間における前記目標オブジェクトの出現間隔を示す値、及び、前記目標オブジェクトが上下方向に移動するか移動しないかを示す値のうち、少なくともいずれか一つを用いて、ユーザが持続性注意障害、転導性注意障害、分配性注意障害、選択性注意障害、空間認知障害のいずれに該当するかを推定する推定ステップと、
前記推定部で推定した障害を提示し、さらに提示した前記障害の治療のため達成すべき目標オブジェクトの属性を提示する提示ステップと、
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る。
上記目的を達成するため、本発明に係る他のプログラムは、
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または達成できなかった場合に、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、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、及び、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値のうち、少なくともいずれか一つを用いて、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、
推定した認知能力レベルを提示すると共に、どのタイプの認知機能が落ちているかを提示し、落ちている認知機能のタイプを向上させるためには、前記目標オブジェクトの属性をどのように変化させればよいかを提示する提示ステップと、
をコンピュータに実行させる認知能力推定プログラム。
上記目的を達成するため、本発明にかかる装置は、
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に対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合または達成できなかった場合に、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、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、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間隔を示す値、のうち、少なくともいずれか一つを用いて、ユーザが持続性注意障害、転導性注意障害、分配性注意障害、選択性注意障害のいずれに該当するか、を推定する推定部と、
前記推定部で推定した障害を提示し、さらに提示した前記障害の治療のために達成すべき目標オブジェクトの属性を提示する提示部と、
を備えた認知能力推定装置である。
上記目的を達成するため、本発明にかかる他の装置は、
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に対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合または達成できなかった場合に、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、のうち、少なくともいずれか一つを用いて、前記ユーザの認知能力レベルを算出する認知能力レベル算出部と、
算出した認知能力レベルを提示すると共に、どのタイプの認知機能が落ちているかを提示し、落ちている認知機能のタイプを向上させるためには、前記目標オブジェクトの属性を示す値をどのように変化させればよいかを提示する提示部と、
を備えた認知能力推定装置である。
上記目的を達成するため、本発明にかかるさらに他の装置は、
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に対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合または達成できなかった場合に、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、のうち、少なくともいずれか一つを用いて、前記ユーザの認知能力レベルを算出する認知能力レベル算出部と、
算出した認知能力レベルを提示すると共に、より正確に前記認知能力レベルを算出するため前記目標オブジェクトの属性を示す値の変更を提案するメッセージを提示する提示部と、
を備えた認知能力推定装置である。
上記目的を達成するため、本発明にかかる方法は、
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、
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または達成できなかった場合に、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、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、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間隔を示す値、のうち、少なくともいずれか一つを用いて、ユーザが持続性注意障害、転導性注意障害、分配性注意障害、選択性注意障害のいずれに該当するかを推定する推定ステップと、
提示部が、前記推定部で推定した障害を提示し、さらに提示した前記障害の治療のために達成すべき目標オブジェクトの属性を提示する提示ステップと、
を含む認知能力推定方法である。
上記目的を達成するため、本発明にかかる他の方法は、
認知能力として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、
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または達成できなかった場合に、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、のうち、少なくともいずれか一つを用いて、前記ユーザの認知能力レベルを算出する認知能力レベル算出ステップと、
提示部が、算出した認知能力レベルを提示すると共に、どのタイプの認知機能が落ちているかを提示し、落ちている認知機能のタイプを向上させるためには、前記目標オブジェクトの属性をどのように変化させればよいかを提示する提示ステップと、
を含む認知能力推定方法である。
上記目的を達成するため、本発明にかかる更に他の方法は、
認知能力として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、
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または達成できなかった場合に、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、のうち、少なくともいずれか一つを用いて、前記ユーザの認知能力レベルを算出する認知能力レベル算出ステップと、
提示部が、算出した認知能力レベルを提示すると共に、より正確に前記認知能力レベルを算出するため前記目標オブジェクトの属性を示す値の変更を提案するメッセージを提示する提示ステップと、
を含む認知能力推定方法である。
上記目的を達成するため、本発明にかかるプログラムは、
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または達成できなかった場合に、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、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、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間隔を示す値、のうち、少なくともいずれか一つを用いて、ユーザが持続性注意障害、転導性注意障害、分配性注意障害、選択性注意障害のいずれに該当するかを推定する推定ステップと、
推定した障害を提示し、さらに提示した前記障害の治療のために達成すべき目標オブジェクトの属性を提示する提示ステップと、
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る。
上記目的を達成するため、本発明にかかるプログラムは、
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または達成できなかった場合に、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、のうち、少なくともいずれか一つを用いて、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、
推定した認知能力レベルを提示すると共に、どのタイプの認知機能が落ちているかを提示し、落ちている認知機能のタイプを向上させるためには、前記目標オブジェクトの属性をどのように変化させればよいかを提示する提示ステップと、
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る。

Claims (9)

  1. 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に対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合または達成できなかった場合に、当該目標オブジェクトの属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定部と、
    前記推定部で推定した認知能力レベル及び推定の根拠を提示する提示部と、
    を備えた認知能力推定装置。
  2. 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に対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合または達成できなかった場合に、当該目標オブジェクトの属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定部と、
    前記推定部で推定した認知能力レベルを提示すると共に、どのような属性の前記目標オブジェクトに対する前記身体動作を達成できれば、認知レベルが向上するかを提示する提示部と、
    を備えた認知能力推定装置。
  3. 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に対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合または達成できなかった場合に、当該目標オブジェクトの属性に応じて、前記ユーザの認知能力レベルを推定する推定部と、
    前記推定部で推定した認知能力レベル及び推定の根拠を提示すると共に、どのような属性の前記目標オブジェクトに対する前記身体動作を達成できれば、認知レベルが向上するかを提示する提示部と、
    を備えた認知能力推定装置。
  4. 前記推定部は、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、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、及び、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係数のうち、少なくともいずれか一つを用いて、前記認知能力レベルを算出する請求項１～３のいずれか１項に記載の認知能力推定装置。
  5. 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１～４のいずれか１項に記載の認知能力推定装置。
  6. 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１～５のいずれか１項に記載の認知能力推定装置。
  7. 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１～６のいずれか１項に記載の認知能力推定装置。
  8. 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、
    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または達成できなかった場合に、当該目標オブジェクトの属性に応じて、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、
    提示部が、前記推定ステップで推定した認知能力レベル及び推定の根拠を提示する提示ステップと、
    を含む認知能力推定方法。
  9. 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に対する前記身体動作を前記ユーザが達成できた場合または達成できなかった場合に、当該目標オブジェクトの属性に応じて、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、
    前記推定ステップで推定した認知能力レベル及び推定の根拠を提示する提示ステップと、
    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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