JP5962401B2 - 診断支援装置および診断支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、診断支援装置および診断支援方法に関する。

最近、発達障害者が増加傾向にあると言われている。発達障害は、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。我が国でも、１歳半検診時の問診などにより早期発見を目指している。しかし、精神科医不足や、問診に時間が掛かるなどの問題があり、その効果は十分とはいえない。そこで、客観的で効率的な発達障害の診断支援装置が求められている。

発達障害早期発見のためには、例えば１歳半検診時に診断できることが理想的である。また、検診時の使用について配慮することが必要である。発達障害児の特徴として、対面する相手の目を見ない（視線をそらす）ことが挙げられる。カメラで人の顔を撮影して、角膜反射と瞳孔の位置を計算することにより注視点を検出する方法などを応用して、発達障害を診断支援する方法が提案されている。

特開２００５−１８５４３１号公報 特開２００８−１２５６１９号公報 特開２００５−１９８７４３号公報 特開２０１１−２０６５４２号公報

特許文献１では、目領域と、確実に観察対象者の口が含まれる口領域とを特定し、目領域に注視点座標が検出された動画像のフレーム数、口領域に注視点座標が検出された動画像のフレーム数、目領域の外に注視点座標が検出された動画像のフレーム数、および、計算対象の全フレーム数を算出する方法が提示されているが、さらに高精度の検出方法が求められていた。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、診断の精度を向上できる診断支援装置および診断支援方法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、本発明は、表示部と、被験者を撮像する撮像部と、前記撮像部により撮像された撮像画像から、前記被験者の視線方向を検出する視線検出部と、前記視線方向に基づいて、前記表示部の表示領域における前記被験者の視点を検出する視点検出部と、前記視線方向の検出のためのパラメータの較正に用いる第１画像と、前記視点検出部により検出された前記視点の位置を補正するために用いる第２画像と、診断に用いる第３画像と、をこの順で前記表示部に表示させる出力制御部と、を備え、前記第１画像は、目印の画像が中心に向かって縮小又は拡大するように表示させ、前記第２画像は、複数の目印の画像が所定の順番に沿って移動するように表示させることを特徴とする。

本発明にかかる診断支援装置および診断支援方法は、診断の精度を向上できるという効果を奏する。

図１は、第１の実施形態で用いる表示部、ステレオカメラ、および光源の配置の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態の診断支援装置の機能の概要を示す図である。 図３は、図２に示す各部の詳細な機能の一例を示すブロック図である。 図４は、２台のカメラを使用した場合の目および距離の検出の一例を示す図である。 図５は、ターゲットポイントの目印の一例を示す図である。 図６は、ＳＰ０ａ〜ＳＰ４ａを示す図である。 図７は、フレームＦとフレームＦｅとを示す図である。 図８は、フレームＦｅの部分領域を示す図である。 図９は、フレームＦの部分領域を示す図である。 図１０は、各点の座標を示す図である。 図１１は、第１象限下側領域Ａを示す図である。 図１２は、第４象限上側領域Ｈを示す図である。 図１３は、第２象限上側領域Ｃを示す図である。 図１４は、第１象限上側領域Ｂを示す図である。 図１５は、第１の実施形態における診断支援処理の一例を示すフローチャートである。 図１６は、メニュー画面の一例を示す図である。 図１７は、分析メニュー画面の一例を示す図である。 図１８は、位置調整用画像の一例を示す図である。 図１９は、位置調整用画像の他の例を示す図である。 図２０は、位置調整用画像の他の例を示す図である。 図２１は、キャリブレーション用の画像の一例を示す図である。 図２２は、キャリブレーション用の画像の一例を示す図である。 図２３は、補正用注視点検出処理の詳細を示すフローチャートである。 図２４は、データ分布の計算処理を説明するための図である。 図２５−１は、補正用注視点検出処理におけるターゲットポイントの目印の表示処理を説明するための図である。 図２５−２は、補正用注視点検出処理におけるターゲットポイントの目印の表示処理を説明するための図である。 図２５−３は、補正用注視点検出処理におけるターゲットポイントの目印の表示処理を説明するための図である。 図２５−４は、補正用注視点検出処理におけるターゲットポイントの目印の表示処理を説明するための図である。 図２５−５は、補正用注視点検出処理におけるターゲットポイントの目印の表示処理を説明するための図である。 図２６は、ターゲットポイントの目印の一例を示す図である。 図２７は、ターゲットポイントの目印の一例を示す図である。 図２８は、ターゲットポイントの目印の一例を示す図である。 図２９は、ターゲットポイントの目印の一例を示す図である。 図３０は、ターゲットポイントの目印の一例を示す図である。 図３１は、ターゲットポイントの目印の一例を示す図である。 図３２は、ターゲットポイントの目印の一例を示す図である。 図３３は、ターゲットポイントの目印の一例を示す図である。 図３４は、ターゲットポイントの目印の一例を示す図である。 図３５は、ターゲットポイントの目印の一例を示す図である。 図３６は、ターゲットポイントの目印の一例を示す図である。 図３７は、第１の実施形態における分析処理の一例を示すフローチャートである。 図３８は、部分領域特定処理において、フレームＦｅにおける部分領域を特定する処理を示すフローチャートである。 図３９は、診断画像の一例を示す図である。 図４０は、診断画像の一例を示す図である。 図４１は、診断画像の一例を示す図である。 図４２は、診断画像の一例を示す図である。 図４３は、診断画像の一例を示す図である。 図４４は、診断画像の一例を示す図である。 図４５−１は、診断画像の一例を示す図である。 図４５−２は、診断画像の一例を示す図である。 図４６は、アイキャッチ画像の一例を示す図である。 図４７は、アイキャッチ画像の一例を示す図である。 図４８は、アイキャッチ画像の一例を示す図である。 図４９は、アイキャッチ画像の表示と音声出力のタイミングを示す図である。 図５０は、結果表示画面の一例を示す図である。 図５１は、結果表示画面の一例を示す図である。 図５２は、結果表示画面の一例を示す図である。 図５３は、結果表示画面の一例を示す図である。 図５４は、結果表示画面の一例を示す図である。 図５５は、注視点の表示方式の一例を示す図である。 図５６は、注視点の表示方式の一例を示す図である。 図５７は、注視点の表示方式の一例を示す図である。 図５８は、注視点の表示方式の一例を示す図である。

以下に、本発明にかかる診断支援装置および診断支援方法の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態で用いる表示部、ステレオカメラ、および光源の配置の一例を示す図である。図１に示すように、第１の実施形態では、表示画面１０１の下側に、１組のステレオカメラ１０２を配置する。ステレオカメラ１０２は、赤外線によるステレオ撮影が可能な撮像部であり、右カメラ２０２と左カメラ２０４とを備えている。

右カメラ２０２および左カメラ２０４の各レンズの直前には、円周方向に赤外ＬＥＤ（Light Emitting Diode）光源２０３および２０５がそれぞれ配置される。赤外ＬＥＤ光源２０３および２０５は、発光する波長が相互に異なる内周のＬＥＤと外周のＬＥＤとを含む。赤外ＬＥＤ光源２０３および２０５により被験者の瞳孔を検出する。瞳孔の検出方法としては、例えば特許文献２に記載された方法などを適用できる。

視線を検出する際には、空間を座標で表現して位置を特定する。本実施形態では、表示画面１０１の画面の中央位置を原点として、上下をＹ座標（上が＋）、横をＸ座標（向かって右が＋）、奥行きをＺ座標（手前が＋）としている。

図２は、診断支援装置１００の機能の概要を示す図である。図２では、図１に示した構成の一部と、この構成の駆動などに用いられる構成を示している。図２に示すように、診断支援装置１００は、右カメラ２０２と、左カメラ２０４と、赤外ＬＥＤ光源２０３および２０５と、スピーカ１０５と、駆動・ＩＦ部２０８と、制御部３００と、記憶部１５０と、表示部２１０と、を含む。図２において、表示画面１０１は、右カメラ２０２および左カメラ２０４との位置関係を分かりやすく示しているが、表示画面１０１は表示部２１０において表示される画面である。

スピーカ１０５は、キャリブレーション時などに、被験者に注意を促すための音声などを出力する音声出力部として機能する。

駆動・ＩＦ部２０８は、ステレオカメラ１０２に含まれる各部を駆動する。また、駆動・ＩＦ部２０８は、ステレオカメラ１０２に含まれる各部と、制御部３００とのインタフェースとなる。

記憶部１５０は、制御プログラム、測定結果、診断支援結果など各種情報を記憶する。記憶部１５０は、例えば、表示部２１０に表示する画像等を記憶する。表示部２１０は、診断のための対象画像等、各種情報を表示する。

図３は、図２に示す各部の詳細な機能の一例を示すブロック図である。図３に示すように、制御部３００には、表示部２１０と、駆動・ＩＦ部２０８が接続される。駆動・ＩＦ部２０８は、カメラＩＦ３１４、３１５と、ＬＥＤ駆動制御部３１６と、スピーカ駆動部３２２と、プリンタＩＦ３２３と、を備える。

駆動・ＩＦ部２０８には、カメラＩＦ３１４、３１５を介して、それぞれ、右カメラ２０２、左カメラ２０４が接続される。駆動・ＩＦ部２０８がこれらのカメラを駆動することにより、被験者を撮像する。

右カメラ２０２からはフレーム同期信号が出力される。フレーム同期信号は、左カメラ２０４とＬＥＤ駆動制御部３１６とに入力される。これにより、第１フレームで、タイミングをずらして左右の波長１の赤外線光源（波長１−ＬＥＤ３０３、波長１−ＬＥＤ３０５）を発光させ、それに対応して左右カメラ（右カメラ２０２、左カメラ２０４）による画像を取り込み、第２フレームで、タイミングをずらして左右の波長２の赤外線光源（波長２−ＬＥＤ３０４、波長２−ＬＥＤ３０６）を発光させ、それに対応して左右カメラによる画像を取り込んでいる。

赤外ＬＥＤ光源２０３は、波長１−ＬＥＤ３０３と、波長２−ＬＥＤ３０４と、を備えている。赤外ＬＥＤ光源２０５は、波長１−ＬＥＤ３０５と、波長２−ＬＥＤ３０６と、を備えている。

波長１−ＬＥＤ３０３、３０５は、波長１の赤外線を照射する。波長２−ＬＥＤ３０４、３０６は、波長２の赤外線を照射する。

波長１および波長２は、それぞれ例えば９００ｎｍ未満の波長および９００ｎｍ以上の波長とする。９００ｎｍ未満の波長の赤外線を照射して瞳孔で反射された反射光を撮像すると、９００ｎｍ以上の波長の赤外線を照射して瞳孔で反射された反射光を撮像した場合に比べて、明るい瞳孔像が得られるためである。

スピーカ駆動部３２２は、スピーカ１０５を駆動する。プリンタＩＦ３２３は、印刷部としてのプリンタ３２４と接続するためのインタフェースである。なお、プリンタ３２４を診断支援装置１００の内部に備えるように構成してもよい。

制御部３００は、診断支援装置１００全体を制御する。制御部３００は、視線検出部３５１と、視点検出部３５２と、距離検出部３５３と、出力制御部３５４と、較正部３５５と、領域分割部３５６と、領域特定部３５７と、補正部３５８と、評価部３５９と、を備えている。

視線検出部３５１は、撮像部（ステレオカメラ１０２）により撮像された撮像画像から、被験者の視線（視線方向）を検出する。視線を検出する処理には、被験者の目の位置を検出する処理が含まれる（位置検出部）。視点検出部３５２は、検出された視線方向を用いて被験者の視点を検出する。視点検出部３５２は、例えば、表示画面１０１に表示された対象画像のうち、被験者が注視する点である視点（注視点）を検出する。視線検出部３５１による視線検出方法、および、視点検出部３５２による視点検出方法としては、従来から用いられているあらゆる方法を適用できる。以下では、特許文献３と同様に、ステレオカメラを用いて被験者の視線方向および注視点を検出する場合を例に説明する。

この場合、まず視線検出部３５１は、ステレオカメラ１０２で撮影された画像から、被験者の視線方向を検出する。視線検出部３５１は、例えば、特許文献１および２に記載された方法などを用いて、被験者の視線方向を検出する。具体的には、視線検出部３５１は、波長１の赤外線を照射して撮影した画像と、波長２の赤外線を照射して撮影した画像との差分を求め、瞳孔像が明確化された画像を生成する。視線検出部３５１は、左右のカメラ（右カメラ２０２、左カメラ２０４）で撮影された画像それぞれから上記のように生成された２つの画像を用いて、ステレオ視の手法により被験者の瞳孔の位置（目の位置）を算出する。また、視線検出部３５１は、左右のカメラで撮影された画像を用いて被験者の角膜反射の位置を算出する。そして、視線検出部３５１は、被験者の瞳孔の位置と角膜反射位置とから、被験者の視線方向を表す視線ベクトルを算出する。

なお、被験者の目の位置および視線の検出方法はこれに限られるものではない。例えば、赤外線ではなく、可視光を用いて撮影した画像を解析することにより、被験者の目の位置および視線を検出してもよい。

視点検出部３５２は、例えば図１のような座標系で表される視線ベクトルとＸＹ平面との交点を、被験者の注視点として検出する。両目の視線方向が得られた場合は、被験者の左右の視線の交点を求めることによって注視点を計測してもよい。

距離検出部３５３は、撮像部（ステレオカメラ１０２）から被験者の目の位置までの距離を検出する。本実施形態では、距離検出部３５３は、ステレオカメラ１０２から被験者の目との間の奥行方向（Ｚ座標方向）の距離ｄｚを、撮像部（ステレオカメラ１０２）から被験者の目の位置までの距離として検出する。

図４は、２台のカメラ（右カメラ２０２、左カメラ２０４）を使用した場合の目および距離の検出の一例を示す図である。２台のカメラは、事前にステレオ較正法によるカメラキャリブレーション理論を適用し、カメラパラメータを求めておく。ステレオ較正法は、Ｔｓａｉのカメラキャリブレーション理論を用いた方法など従来から用いられているあらゆる方法を適用できる。右カメラ２０２で撮影された画像から検出した目の位置と、左カメラ２０４で撮影された画像から検出した目の位置と、カメラパラメータとを用いて、世界座標系における目の３次元座標が得られる。これにより、目とステレオカメラ１０２間の距離、および、瞳孔座標を推定することができる。瞳孔座標とは、ＸＹ平面上での被験者の目（瞳孔）の位置を表す座標値である。瞳孔座標は、例えば、世界座標系で表される目の位置をＸＹ平面に投影した座標値とすることができる。通常は、左右両目の瞳孔座標が求められる。

表示画面１０１には、マーカ４０２と、目の位置画像４０３とが表示される。目の位置画像４０３とは、被験者の目の位置を示す画像である。マーカ４０２は、予め定められた基準距離における被験者の目の位置画像４０３の大きさに対応する画像である。図４では、矩形のマーカを表示しているが、マーカ４０２の形状は矩形に限られるものではない。例えば、矩形（四角形）以外の多角形、円形、または、楕円形のマーカを用いてもよい。

図１に示すような座標系（世界座標系）を用いている場合、表示画面１０１の中央位置が原点である。このため、検出された目の位置のＺ座標値が、ステレオカメラ１０２から被験者の目との間の奥行方向の距離ｄｚに相当する。なお、実際のステレオカメラ１０２の位置と、視線検出部３５１によって算出された被験者の目の位置とから、両者間の距離を算出してもよい。例えば、視点検出部３５２が、右カメラ２０２および左カメラ２０４のいずれかの位置、または、右カメラ２０２の位置と左カメラ２０４の位置との中間位置から、被験者の目までの距離を検出するように構成してもよい。

図３に戻り、出力制御部３５４は、表示部２１０、スピーカ１０５、および、プリンタ３２４などに対する各種情報の出力を制御する。例えば、出力制御部３５４は、視線方向の検出のためのパラメータの較正（キャリブレーション）に用いる画像（第１画像）、注視点の位置を補正するための補正用注視点の検出に用いる画像（第２画像）、診断に用いる画像（診断画像（第３画像））、および、評価部３５９による評価結果などの表示部２１０に対する出力を制御する。

後述するように、出力制御部３５４は、キャリブレーションに用いる画像、補正用注視点の検出に用いる画像、および、診断画像を、この順に表示部２１０に表示させるように制御してもよい。これにより、診断に必要な各処理を円滑に実行し、診断の精度を向上させることができる。

また、出力制御部３５４は、被験者の位置を調整するための画像（位置調整用画像）を表示部２１０に表示させる。例えば、出力制御部３５４は、被験者の目の位置画像、基準領域の範囲を示す基準画像、および、撮像領域の範囲を示す撮像範囲画像のうち少なくとも１つを位置調整用画像として、設定領域と被験者の目の位置との位置関係に応じて表示態様を変化させて表示画面１０１に表示させる。出力制御部３５４は、例えば、距離に応じて目の位置画像４０３の大きさを変化させて表示画面１０１に表示させる。なお、表示態様は大きさに限られるものではない。例えば、色、画像の色調、画像の輝度、および、画像中に含まれる文字または記号または図形であってもよい。

基準領域は、撮像領域に含まれる領域であって、例えば被験者の目の適切な位置の範囲を表す領域として予め定められる。例えば、撮像領域の中心を含む撮像領域内の所定の大きさの領域を基準領域とすることができる。設定領域は、被験者の目の位置を検出するために適切な領域を表す。例えば、基準領域を設定領域としてもよいし、撮像領域を設定領域としてもよい。

基準画像は、基準領域に対応する範囲を表す画像として表示画面１０１に表示する画像である。基準画像は、例えば表示画面１０１の中央部に表示される。出力制御部３５４は、例えば、位置関係に応じて基準画像の色を変化させて表示画面１０１に表示させる。なお、表示態様は色に限られるものではなく、明るさなどを変化させてもよい。

出力制御部３５４は、基準画像内に動画像を表示させてもよい。動画像としては、例えば、人物や動物などを模したキャラクタが動く映像などを用いることができる。これにより、被験者に表示画面１０１を注目させ、被験者の位置を適切に調整させることができる。

また、出力制御部３５４は、注視点位置の補正処理に用いられる目標注視点位置（ターゲットポイント）の目印を表示画面１０１に表示させる。ここで、ターゲットポイントとは、被験者に注視させる位置である。

図５は、ターゲットポイントの目印の一例を示す図である。図５に示すように、目印として所定の半径の円の画像を用いてもよい。また、目印として、所定形状の枠と枠内に表示する画像（静止画、動画）とを用いてもよい。本実施形態においては、出力制御部３５４は、表示部２１０に、その表示領域内の異なる５つのターゲットポイントを示す５つの目印（ＳＰ０〜ＳＰ４）を表示する。目印の形状や個数はこれらに限られるものではない。

本実施形態においては、長方形の画面（表示領域）の各辺に平行な４辺を有する四角形の頂点位置を、ＳＰ１〜ＳＰ４のターゲットポイントとする。また、画面のほぼ中央を、ＳＰ０のターゲットポイントとする。すなわち、ＳＰ０は、表示領域において、ＳＰ１〜ＳＰ４に比べて内側の位置を示す中心目印である。なお、本実施形態においては、ＳＰ０は、ＸＹＺ座標系の原点、すなわち表示部２１０の画面の中央位置に一致するものとする。ターゲットポイントの目印の画像の種類および表示位置は、記憶部１５０等に予め設定されているものとする。

ターゲットポイントの目印は、表示部２１０の他の領域と、輝度や彩度が異なる画像であればよく、円画像以外の画像であってもよい。また、他の例としては、ターゲットポイントの配置位置に光を照射するなどによりターゲットポイントの目印を示すこととしてもよい。すなわち、目印は、画像以外に光であってもよい。このように、目印は、被験者が注視すべき位置を認識可能な態様であればよく、その表示態様は実施形態に限定されるものではない。

図３に戻り、較正部３５５は、視線方向を検出するために用いる計算パラメータを較正（視線検出用較正）する。一般に個人ごとに目の光軸と視線方向とが異なる。このため、光軸と視線方向が一致するように補正する必要があるためである。視線検出用較正処理では、所定の座標系上で既知である所定の位置（例えば視線検出用較正に用いる画像）を被験者に注視させて、その時の瞳孔の中心（瞳孔の位置）と角膜反射位置とを測定する。そして、較正部３５５は、測定された瞳孔の位置と角膜反射位置とから求められる視線方向が、所定の位置に向くように、視線検出のための計算パラメータを修正する。

領域分割部３５６は、補正用に表示されたターゲットポイントの目印に対して検出された注視点（補正用注視点）に基づいて、表示部２１０の画面を複数の部分領域に分割する。

領域特定部３５７は、診断画像に対して検出された注視点（分析用注視点）が、表示領域中のいずれの部分領域に属するかを特定する。

補正部３５８は、分析用注視点が属する部分領域に基づいて、分析用注視点の位置を補正する。

ここで、領域分割部３５６、領域特定部３５７および補正部３５８の処理について図６〜図９を参照しつつ詳述する。

図６に示す点ＳＰ０ａ〜ＳＰ４ａは、それぞれターゲットポイントの目印ＳＰ０〜ＳＰ４を被験者が注視することによって得られた被験者の補正用注視点である。

領域分割部３５６は、まず点ＳＰ０ａをＸＹ座標系の原点に一致させる。具体的には、領域分割部３５６は、ＸＹ座標系の原点からＳＰ０ａへの原点変位値を算出する。ここで、原点とＳＰ０の位置とは一致する。そして、領域分割部３５６は、ＳＰ１ａ〜ＳＰ４ａそれぞれを、原点変位値だけ移動させたＳＰ１ｂ〜ＳＰ４ｂの座標を求める。例えば、ＳＰ０ａの座標が（ｘ０，ｙ０）である場合には、原点変位値は、（−ｘ０，−ｙ０）となる。したがって、領域分割部３５６は、ＳＰ１ａ〜ＳＰ４ａそれぞれの座標に（−ｘ０，−ｙ０）を加算することにより、ＳＰ１ｂ〜ＳＰ４ｂの座標を得る。

図７は、フレームＦと図６の点ＳＰ０ａをＸＹ座標系の原点に移動させた後のフレームＦｅとを示す図である。フレームＦは、ターゲットポイント点Ｆ１〜Ｆ４により定まるフレーム（枠）である。点Ｆ１〜Ｆ４は、それぞれ点ＳＰ１〜ＳＰ４に相当する。フレームＦｅは、ターゲットポイントに対応して検出された補正用注視点に対応する点Ｆｅ１〜Ｆｅ４により定まるフレーム（枠）である。点Ｆｅ１〜Ｆｅ４は、それぞれ点ＳＰ１ｂ〜ＳＰ４ｂに相当する。すなわち、フレームＦは、表示画面のＸＹ座標系に対応する基準フレームであり、フレームＦｅは、被験者固有の誤差等を含む誤差フレームである。なお、フレームＦとフレームＦｅとは、左右カメラ（右カメラ２０２、左カメラ２０４）の撮像対象となるフレームとは異なる概念のものである。

視点検出部３５２により算出される分析用注視点は、フレームＦｅ上の点である。さらに、被験者の眼球の非球面な形状などに起因して、視線方向により、すなわち目印位置によって、誤差の程度が異なる。そこで、本実施の形態にかかる診断支援装置１００においては、対象領域を８つの部分領域に分割し、部分領域単位で分析用注視点のフレームＦｅ上の座標値をフレームＦ上の座標値に変換することにより、分析用注視点の補正を行うこととする。

領域分割部３５６は、点Ｆｅ１〜Ｆｅ４の位置に基づいて、対象領域を８つの部分領域に分割する。図８は、８つの部分領域を示す図である。各部分領域は、原点Ｏ、点Ｆｅ１〜Ｆｅ４、Ｘ軸、Ｙ軸により定まる領域である。ここで、点Ｆｅ１〜Ｆｅ４は、それぞれＳＰ１ｂ〜ＳＰ４ｂに対応する点である。そして、ＳＰ１ｂ〜ＳＰ４ｂは、それぞれＳＰ１ａ〜ＳＰ４ａに基づいて定まる点である。すなわち、領域分割部３５６は、ＳＰ１ａ〜ＳＰ４ａの位置に基づいて、対象領域を８つの部分領域に分割するものである。

ここで、点Ｆｅ１と点Ｆｅ４を通る直線と、Ｘ軸との交点を点Ｆｅ５とする。点Ｆｅ１と点Ｆｅ２を通る直線と、Ｙ軸との交点を点Ｆｅ６とする。点Ｆｅ２と点Ｆｅ３を通る直線と、Ｘ軸との交点を点Ｆｅ７とする。点Ｆｅ３と点Ｆｅ４を通る直線と、Ｙ軸との交点を点Ｆｅ８とする。

領域分割部３５６は、図８に示す第１象限下側領域Ａ、第１象限上側領域Ｂ、第２象限上側領域Ｃ、第２象限下側領域Ｄ、第３象限上側領域Ｅ、第３象限下側領域Ｆ、第４象限下側領域Ｇおよび第４象限上側領域Ｈの８つの部分領域に分割する。また、領域特定部３５７は、分析用注視点の座標と、領域分割部３５６により分割された８つの部分領域の位置とに基づいて、視点検出部３５２により検出された分析用注視点がこの８つの部分領域のうちいずれの部分領域に属する点であるかを特定する。

ここで、第１象限下側領域Ａは、原点Ｏと点Ｆｅ１を通る直線および原点Ｏと点Ｆｅ５を通る直線（Ｘ軸）を境界位置とする領域である。第１象限上側領域Ｂは、原点Ｏと点Ｆｅ１を通る直線および原点Ｏと点Ｆｅ６を通る直線（Ｙ軸）を境界位置とする領域である。

第２象限上側領域Ｃは、原点Ｏと点Ｆｅ２を通る直線および原点Ｏと点Ｆｅ６を通る直線（Ｙ軸）を境界位置とする領域である。第２象限下側領域Ｄは、原点Ｏと点Ｆｅ２を通る直線および原点Ｏと点Ｆｅ７を通る直線（Ｘ軸）を境界位置とする領域である。

第３象限上側領域Ｅは、原点Ｏと点Ｆｅ３を通る直線および原点Ｏと点Ｆｅ７を通る直線（Ｘ軸）を境界位置とする領域である。第３象限下側領域Ｆは、原点Ｏと点Ｆｅ３を通る直線および原点Ｏと点Ｆｅ８を通る直線（Ｙ軸）を境界位置とする領域である。

第４象限下側領域Ｇは、原点Ｏと点Ｆｅ４を通る直線および原点Ｏと点Ｆｅ８を通る直線（Ｙ軸）を境界位置とする領域である。第４象限上側領域Ｈは、原点Ｏと点Ｆｅ４を通る直線および原点Ｏと点Ｆｅ５（Ｘ軸）を通る直線を境界位置とする領域である。

図９は、第１象限下側領域Ａ、第１象限上側領域Ｂ、第２象限上側領域Ｃ、第２象限下側領域Ｄ、第３象限上側領域Ｅ、第３象限下側領域Ｆ、第４象限下側領域Ｇおよび第４象限上側領域Ｈそれぞれに対応する、フレームＦの部分領域（Ａ’〜Ｈ’）を示す図である。

第１象限下側領域Ａ’、第１象限上側領域Ｂ’、第２象限上側領域Ｃ’、第２象限下側領域Ｄ’、第３象限上側領域Ｅ’、第３象限下側領域Ｆ’、第４象限下側領域Ｇ’および第４象限上側領域Ｈ’は、それぞれ第１象限下側領域Ａ、第１象限上側領域Ｂ、第２象限上側領域Ｃ、第２象限下側領域Ｄ、第３象限上側領域Ｅ、第３象限下側領域Ｆ、第４象限下側領域Ｇおよび第４象限上側領域Ｈに対応する領域である。

領域特定部３５７は、上述のように分析用注視点が属するフレームＦｅ上の部分領域を特定するのに加えて、特定したフレームＦｅ上の部分領域に対応する、フレームＦ上の部分領域を特定する。例えば、フレームＦｅ上の第１象限下側領域Ａが特定された場合に、フレームＦ上の第１象限下側領域Ａ’が対応する部分領域として特定される。すなわち、領域特定部３５７は、フレームＦｅ上の部分領域と、これに対応するフレームＦ上の部分領域を特定するものであり、第１部分領域特定部および第２部分領域特定部に相当するものである。

図９を参照しつつ、フレームＦ上の部分領域について説明する。点Ｆ１と点Ｆ４を通る直線と、Ｘ軸との交点を点Ｆ５とする。点Ｆ１と点Ｆ２を通る直線と、Ｙ軸との交点を点Ｆ６とする。点Ｆ２と点Ｆ３を通る直線と、Ｘ軸との交点を点Ｆ７とする。点Ｆ３と点Ｆ４を通る直線と、Ｙ軸との交点を点Ｆ８とする。

第１象限下側領域Ａ’は、原点Ｏと点Ｆ１を通る直線および原点Ｏと点Ｆ５を通る直線（Ｘ軸）を境界位置とする領域である。第１象限上側領域Ｂ’は、原点Ｏと点Ｆ１を通る直線および原点Ｏと点Ｆ６を通る直線（Ｙ軸）を境界位置とする領域である。

第２象限上側領域Ｃ’は、原点Ｏと点Ｆ２を通る直線および原点Ｏと点Ｆ６を通る直線（Ｙ軸）を境界位置とする領域である。第２象限下側領域Ｄ’は、原点Ｏと点Ｆ２を通る直線および原点Ｏと点Ｆ７を通る直線（Ｘ軸）を境界位置とする領域である。

第３象限上側領域Ｅ’は、原点Ｏと点Ｆ３を通る直線および原点Ｏと点Ｆ７を通る直線（Ｘ軸）を境界位置とする領域である。第３象限下側領域Ｆ’は、原点Ｏと点Ｆ３を通る直線および原点Ｏと点Ｆ８とを通る直線（Ｙ軸）を境界位置とする領域である。

第４象限下側領域Ｇ’は、原点Ｏと点Ｆ４を通る直線および原点Ｏと点Ｆ８を通る直線（Ｙ軸）を境界位置とする領域である。第４象限上側領域Ｈ’は、原点Ｏと点Ｆ４を通る直線および原点Ｏと点Ｆ５を通る直線（Ｘ軸）を境界位置とする領域である。

補正部３５８は、フレームＦｅ上の部分領域とフレームＦにおける対応する部分領域の相関関係、すなわちフレームＦｅからフレームＦへの変位値に基づいて、注視点の位置を補正する。

以下、図１０〜図１４を参照しつつ、補正部３５８の処理について詳述する。図１０は、各点の座標を示す図である。図１０に示すように、点Ｆ１の座標を（ｘ４，ｙ４）、点Ｆ２の座標を（ｘ１０，ｙ４）、点Ｆ３の座標を（ｘ１０，ｙ８）、点Ｆ４の座標を（ｘ４，ｙ８）、点Ｆ５の座標を（ｘ４，０）、点Ｆ６の座標を（０，ｙ４）、点Ｆ７の座標を（ｘ１０，０）、点Ｆ８の座標を（０，ｙ８）とする。また、点Ｆｅ１の座標を（ｘ６，ｙ６）、点Ｆｅ２の座標を（ｘ１１，ｙ１１）、点Ｆｅ３の座標を（ｘ１３，ｙ１３）、点Ｆｅ４の座標を（ｘ９，ｙ９）、点Ｆｅ５の座標を（ｘ７，０）、点Ｆｅ６の座標を（０，ｙ７）、点Ｆｅ７の座標を（ｘ２０，０）、点Ｆｅ８の座標を（０，ｙ２０）とする。

さらに、図１１に示すように、第１象限下側領域Ａにおいて検出された分析用注視点を点Ｐ２Ａとし、点Ｐ２Ａの座標を（ｘ２Ａ，ｙ２Ａ）とする。また、点Ｐ２Ａの補正後の分析用注視点を点Ｐ０Ａとし、点Ｐ０Ａの座標を（ｘ０Ａ，ｙ０Ａ）とする。

さらに、点Ｆｅ１と点Ｆｅ５を通る直線をＬ１Ａ、点Ｆ１と点Ｆ５を通る直線をＬ２Ａとする。点Ｐ２Ａと原点Ｏを通る直線をＬ３Ａ、点Ｐ０Ａと原点を通る直線をＬ４Ａ、点Ｆｅ１と原点を通る直線をＬ５Ａ、点Ｆ１と原点を通る直線をＬ６Ａとする。

また、直線Ｌ２Ａと直線Ｌ４Ａの交点を点Ｐ１Ａとし、点Ｐ１Ａの座標を（ｘ４，ｙ１Ａ）とする。また、直線Ｌ１Ａと直線Ｌ３Ａの交点を点Ｐ３Ａとし、点Ｐ３Ａの座標を（ｘ３Ａ，ｙ３Ａ）とする。

また、原点と点Ｐ０Ａの間の距離をｄ０Ａ、原点と点Ｐ１Ａの間の距離をｄ１Ａ、原点と点Ｐ２Ａの間の距離をｄ２Ａ、原点と点Ｐ３Ａの間の距離をｄ３Ａとする。

また、直線Ｌ３ＡとＸ軸のなす角０Ａの角度をθ０Ａ、直線Ｌ５ＡとＸ軸のなす角１Ａの角度をθ１Ａ、直線Ｌ４ＡとＸ軸のなす角２Ａの角度をθ２Ａ、直線Ｌ６ＡとＸ軸のなす角３Ａの角度をθ３Ａとする。

以上の条件の下、補正部３５８は、角０Ａの角度θ０Ａの角１Ａの角度θ１Ａに対する割合と、角２Ａの角度θ２Ａの角３Ａの角度θ３Ａに対する割合が等しいとして、角２Ａの角度θ２Ａを求め、さらに、距離ｄ２Ａの距離ｄ３Ａに対する割合と、距離ｄ０Ａの距離ｄ１Ａに対する割合が等しいとして、距離ｄ０Ａを求めることにより、補正用注視点の補正後の位置を算出する。

補正部３５８は、まず、（式１）〜（式３）により、角度θ０Ａ、角度θ１Ａおよび角度θ３Ａを算出する。

角０Ａの角度θ０Ａの角１Ａの角度θ１Ａに対する割合と、角２Ａの角度θ２Ａの角３Ａの角度θ３Ａに対する割合が等しいことから、（式４）が成り立つ。補正部３５８は、（式４）に（式１）〜（式３）により算出した角度θ０Ａ、角度θ１Ａおよび角度θ３Ａを代入することにより、角度θ２Ａを算出する。

補正部３５８はまた、点Ｐ３Ａが直線Ｌ１Ａと直線Ｌ３Ａの交点であるとして、点Ｐ３Ａの座標（ｘ３Ａ，ｙ３Ａ）を算出する。ここで、直線Ｌ１Ａは、（式５）により示される。
（式５）は、（式６）のように示すことができる。
（式６）において、ａｌおよびｂｌはそれぞれ（式７）および（式８）で示される。
また、直線Ｌ３Ａは、（式９）により示される。
（式９）を（式６）に代入することにより、（式１０）および（式１１）が得られる。
補正部３５８は、（式１０）および（式１１）により、点Ｐ３Ａの座標（ｘ３Ａ，ｙ３Ａ）を算出する。

補正部３５８はさらに、（式１２）により、距離ｄ３Ａに対する距離ｄ２Ａの比ｋ０を算出する。

補正部３５８はまた、点Ｐ１Ａの座標（ｘ４，ｙ１Ａ）を算出する。ここで、直線Ｌ２Ａは、（式１３）により示される。
（式１３）を用いて、（式１４）および（式１５）が得られる。
以上に基づき、補正部３５８は、（式１４）および（式１５）により、点Ｐ１Ａの座標（ｘ４，ｙ１Ａ）を算出する。

補正部３５８はさらに、（式１６）により、距離ｄ１Ａを算出する。

補正部３５８は、点Ｐ０Ａが距離ｄ１Ａに対する距離ｄ０Ａの比がｋ０となるような点であるとして、（式１７）および（式１８）により、点Ｐ０Ａの座標（ｘ０Ａ，ｙ０Ａ）を算出する。

なお、補正部３５８は、他の部分領域においても、同様の演算式により、各部分領域に属する分析用注視点の位置を補正する。

図１２は、第４象限上側領域Ｈを示す図である。分析用注視点が第４象限上側領域Ｈに属する場合には、Ｘ軸を基準として、角０Ｂ〜３Ｂを定め、また、直線Ｌ１Ｂ〜Ｌ６Ｂを定める。そして、補正部３５８は、角０Ｂの角度θ０Ｂの角１Ｂの角度θ１Ｂに対する割合と、角２Ｂの角度θ２Ｂの角３Ｂの角度θ３Ｂに対する割合が等しいとして、角２Ｂの角度θ２Ｂを求める。さらに、補正部３５８は、距離ｄ２Ｂの距離ｄ３Ｂに対する割合と、距離ｄ０Ｂの距離ｄ１Ｂに対する割合が等しいとして、距離ｄ０Ｂを求める。これにより、補正部３５８は、分析用注視点Ｐ２Ｂ（ｘ２Ｂ，ｙ２Ｂ）の補正後の分析用注視点Ｐ０Ｂの座標（ｘ０Ｂ，ｙ０Ｂ）を算出する。

図１３は、第２象限上側領域Ｃを示す図である。分析用注視点が第２象限上側領域Ｃに属する場合には、Ｙ軸を基準として、角０Ｃ〜３Ｃを定め、また、直線Ｌ１Ｃ〜Ｌ６Ｃを定める。そして、補正部３５８は、角０Ｃの角度θ０Ｃの角１Ｃの角度θ１Ｃに対する割合と、角２Ｃの角度θ２Ｃの角３Ｃの角度θ３Ｃに対する割合が等しいとして、角２Ｃの角度θ２Ｃを求める。さらに、補正部３５８は、距離ｄ２Ｃの距離ｄ３Ｃに対する割合と、距離ｄ０Ｃの距離ｄ１Ｃに対する割合が等しいとして、距離ｄ０Ｃを求める。これにより、補正部３５８は、分析用注視点Ｐ２Ｃ（ｘ２Ｃ，ｙ２Ｃ）の補正後の分析用注視点Ｐ０Ｃの座標（ｘ０Ｃ，ｙ０Ｃ）を算出する。

図１４は、第１象限上側領域Ｂを示す図である。分析用注視点が第１象限上側領域Ｂに属する場合には、Ｙ軸を基準として、角０Ｄ〜３Ｄを定め、また、直線Ｌ１Ｄ〜Ｌ６Ｄを定める。そして、補正部３５８は、角０Ｄの角度θ０Ｄの角１Ｄの角度θ１Ｄに対する割合と、角２Ｄの角度θ２Ｄの角３Ｄの角度θ３Ｄに対する割合が等しいとして、角２Ｄの角度θ２Ｄを求める。さらに、補正部３５８は、距離ｄ２Ｄの距離ｄ３Ｄに対する割合と、距離ｄ０Ｄの距離ｄ１Ｄに対する割合が等しいとして、距離ｄ０Ｄを求める。これにより、補正部３５８は、分析用注視点Ｐ２Ｄ（ｘ２Ｄ，ｙ２Ｄ）の補正後の分析用注視点Ｐ０Ｄの座標（ｘ０Ｄ，ｙ０Ｄ）を算出する。

図３に戻り、評価部３５９は、診断画像と、補正後の分析用注視点とに基づいて、発達障害の程度に関する指標として評価値を算出する。評価部３５９は、例えば、後述する図３９から図４４などの診断画像を表示した際の被験者の分析用注視点の位置に基づいて、診断画像としての顔画像の目を見ている割合を評価値として算出し、評価値が低いほど、発達障害の可能性が高いことを示すような評価値を算出する。評価部３５９は、診断画像と分析用注視点とに基づいて、評価値を算出すればよく、その算出方法は、実施の形態に限定されるものではない。

次に、このように構成された第１の実施形態にかかる診断支援装置１００による診断支援処理について図１５を用いて説明する。図１５は、第１の実施形態における診断支援処理の一例を示すフローチャートである。

まず、出力制御部３５４は、メニュー画面を表示する（ステップＳ１）。図１６は、メニュー画面の一例を示す図である。図１６に示すように、メニュー画面は、分析ボタン５０１と、結果表示ボタン５０２と、プログラム終了ボタン５０３と、を含む。分析ボタン５０１が押下されると、出力制御部３５４は、診断画像を用いた分析処理を実行するための画面である分析メニュー画面を表示部２１０に表示させる。結果表示ボタン５０２が押下されると、出力制御部３５４は、結果表示画面（後述）を表示部２１０に表示させる。プログラム終了ボタン５０３が押下されると、出力制御部３５４は、診断支援処理を終了する。

図１７は、分析メニュー画面の一例を示す図である。図１７に示すように、分析メニュー画面は、「分析を始める」ボタン６０１と、「基本メニューに戻る」ボタン６０２と、キャリブレーション用コンテンツを選択するためのプルダウン６１１と、分析用コンテンツを選択するためのプルダウン６１２と、情報入力欄６１３と、を含む。

「分析を始める」ボタン６０１が押下されると、診断画像を用いた処理（図１５のステップＳ２以降の処理）が開始される。「基本メニューに戻る」ボタン６０２が押下されると、図１６のメニュー画面に戻る。キャリブレーション用コンテンツとは、較正部３５５によるキャリブレーション（視線検出用較正）で使用する画像などのコンテンツを表す。キャリブレーション用コンテンツの一例は、図２１、２２である。プルダウン６１１を用いて選択されたコンテンツが、較正部３５５によるキャリブレーションで使用される。分析用コンテンツとは、診断に用いられる画像（診断画像）などのコンテンツを表す。プルダウン６１２を用いて選択されたコンテンツが、診断画像として使用される。情報入力欄６１３は、被験者の情報などの診断に必要な各種情報を入力するための欄である。

図１５に戻る。分析の開始が指示された場合、例えば、メニュー画面で分析ボタン５０１が押下され、分析メニュー画面で「分析を始める」ボタン６０１が押下された場合、出力制御部３５４は、位置調整用画像を表示部２１０に表示させる（ステップＳ２）。

図１８は、位置調整用画像７０１の一例を示す図である。位置調整用画像７０１は、基準画像としてのスケール７０３と、撮像範囲画像としての枠７０２と、目の位置画像７０５と、マーカ７０４と、動画像であるキャラクタ画像７０６と、を含む。図１８の例では、被験者が適切な距離に位置するため、目の位置画像７０５の直径とマーカ７０４の幅とが一致するように表示されている。この場合、出力制御部３５４は、例えば目の位置画像７０５を、距離が適切であることを示す色（例えば緑）で表示してもよい。また、図１８の例では、被験者が基準領域内に存在するため、出力制御部３５４は、スケール７０３を基準領域内であることを示す色（例えば緑）で表示してもよい。被験者の左右の目の位置画像７０５の少なくとも一方が基準領域外となったことを検出した場合に、出力制御部３５４が、スケール７０３を基準領域外であることを示す色（例えば赤）で表示してもよい。また、出力制御部３５４は、被験者の左右の目の位置画像７０５の少なくとも一方が基準領域外となったことを検出した場合に、「もっと右へ」または「もっと左へ」などの音声を出力してもよい。出力制御部３５４は、キャラクタ画像７０６を、スケール７０３内で時間と共に移動させるとともに、目の位置（視線の向き）、形状が変化するように表示する。動画像は、キャラクタ画像７０６ではなく、注目を集めさせるものであればよい。例えば、動画像として花火のような画像や、輝度、色が変化する画像などが考えられる。

本実施形態では、出力制御部３５４は、基準画像（スケール７０３）内にキャラクタ画像７０６を表示させる。これにより、表示画面１０１内の適切な位置を被験者に注目させることができる。

図１９は、位置調整用画像の他の例を示す図である。図１９は、例えば、図１８から時間が経過した後の位置調整用画像の例である。また、図１９は、被験者の目の位置がステレオカメラ１０２に近づいたため、目の位置画像８０５がマーカ８０４より大きく表示された例を示している。この場合、出力制御部３５４は、例えば目の位置画像８０５を、距離が適切でないことを示す色（例えば赤）で表示してもよい。また、出力制御部３５４は、目の位置画像８０５がマーカ８０４より大きく表示された場合、「もっと後ろ」等の音声を出力してもよい。また、出力制御部３５４は、目の位置画像８０５がマーカ８０４より小さく表示された場合、「もっと前へ」などの音声を出力してもよい。

図２０は、位置調整用画像の他の例を示す図である。図２０は、例えば、図１９からさらに時間が経過した後の位置調整用画像の例である。図１９および図２０に示すように、出力制御部３５４は、基準画像内を移動するキャラクタ画像８０６、９０６を表示する。

図１５に戻る。ステップＳ２で位置調整用画像を表示することにより、被験者の位置を適切に調整できる。この結果、以降の処理を高精度に実行可能となる。次に、診断支援装置１００は、視線検出のためのキャリブレーション（視線検出用較正）を実行する（ステップＳ３）。

キャリブレーション処理では、まず出力制御部３５４が、キャリブレーション用の画像（例えば、図１７のプルダウン６１１で選択されたキャリブレーション用コンテンツ）を表示部２１０に表示させる。

図２１および図２２は、キャリブレーション用の画像の一例を示す図である。出力制御部３５４は、まず、図２１に示すようなキャリブレーション用の画像を表示部２１０に表示させる。キャリブレーション用の画像は、表示画面１０１の中央付近に位置する円形の枠１００１と、枠１００１の中央付近に位置する物体の画像１００２とを含む。出力制御部３５４は、最初に図２１に示すような画像を表示させた後、徐々に枠１００１を中心に向かって縮小するように表示させる。図２２は、このようにして縮小された後に表示されるキャリブレーション用の画像の一例である。縮小後のキャリブレーション用の画像は、円形の枠１１０１と、枠１１０１の中央付近に位置する物体の画像１１０２とを含む。このような画像を表示することにより、被験者を、表示画面１０１の中央付近に注目させることができる。

較正部３５５は、被験者が表示画面１０１の中央を注視しているものとして、視線検出部３５１が検出した視線方向が表示画面１０１の中央に向くように、視線検出のための計算パラメータを較正する。

図１５に戻る。ステップＳ３のキャリブレーションの後、診断支援装置１００は、分析用注視点の位置補正のための補正用注視点検出処理を実行する（ステップＳ４）。補正用注視点検出処理においては、診断支援装置１００は、ターゲットポイントを示す目印に対する注視点、すなわち補正用注視点を検出する。補正用注視点検出処理については、後述する。

次に、診断支援装置１００は、診断画像を用いた分析処理を実行する（ステップＳ５）。分析処理では、出力制御部３５４が診断画像を表示し、視点検出部３５２が分析用注視点を検出する。また、補正部３５８が補正用注視点を用いて、分析用注視点の位置を補正した後、評価部３５９が補正後の分析用注視点を用いて発達障害の程度に関する指標として評価値を算出する。分析処理の詳細は後述する。なお、評価部３５９による評価値の算出を行わず、例えば、図５０から図５４で説明するように、分析用注視点の検出結果を表示することで、診断者の診断を支援することも可能である。

次に、出力制御部３５４が、分析処理による分析結果（評価結果）を表示部２１０等に出力する（ステップＳ６）。結果を出力する処理の詳細は後述する。

次に、ステップＳ４の補正用注視点検出処理の詳細について説明する。図２３は、第１の実施形態における補正用注視点検出処理の一例を示すフローチャートである。

補正用注視点検出処理においては、まず、出力制御部３５４は、ターゲットポイントを示す目印ＳＰ０を所定位置（原点位置）に表示する（ステップＳ１１０）。次に、視点検出部３５２は、目印ＳＰ０に対して得られた補正用注視点の位置を検出する（ステップＳ１１１）。視点検出部３５２は、所定数の補正用注視点を検出し、これらのデータ分布を計算する（ステップＳ１１２）。

図２４は、データ分布の計算処理を説明するための図である。目印（ＳＰ０〜ＳＰ４）を中心とした判定用領域が各目印に対して予め設定されている。なお、本実施の形態においては、目印を中心とする所定の半径の円を判定用領域とする。判定用領域内に所定数以上の補正用注視点が得られない場合には、被験者がターゲットポイントの目印をしっかり注視していなかった可能性が高く、補正に有効な補正用注視点を検出していない可能性が高い。そこで、本実施の形態においては、視点検出部３５２は、目印を表示している間の所定時間において、判定用領域内の注視点が所定数以上検出されたか否かにより、検出された補正用注視点が適正か否かを判断することとする。

ステップＳ１１２におけるデータ分布計算処理においては、視点検出部３５２は、判定用領域内に属する補正用注視点の数を計測する。そして、視点検出部３５２は、判定用領域内に属する補正用注視点の数が予め設定された閾値以上である場合に、検出された補正用注視点が適正であると判断し（ステップＳ１１３，Ｙｅｓ）、検出された複数の補正用注視点のうち、判定用領域に属さない補正用注視点を除いた判定用領域内データ群を特定する（ステップＳ１１４）。

なお、ステップＳ１１３において、補正用注視点が適正でないと判断した場合には（ステップＳ１１３，Ｎｏ）、ステップＳ１１１に戻り、視点検出部３５２は、再び補正用注視点の検出をやり直す。

次に、視点検出部３５２は、判定用領域内データ群の各補正用注視点の座標に基づいて、判定用領域内データ群の代表値を算出する（ステップＳ１１５）。本実施の形態においては、代表値として、判定用領域内データ群の平均値を算出する。なお、代表値は、平均値以外の値であってもよい。代表値は、例えば標準偏差であってもよい。以降の処理においては、ステップＳ１１５により算出された代表値が補正用注視点として利用される。

次に、すべてのターゲットポイントの目印に対する代表値が算出されていない場合には（ステップＳ１１６，Ｎｏ）、出力制御部３５４は、次のターゲットポイントを示す目印を表示する（ステップＳ１１７）。そして、ステップＳ１１１に戻り、表示中の目印に対する代表値を算出する（ステップＳ１１１〜１１５）。

ステップＳ１１６において、すべてのターゲットポイントの目印に対する代表値が算出されると（ステップＳ１１６，Ｙｅｓ）、補正用注視点検出処理（ステップＳ４）が完了する。

図２５−１〜図２５−５は、補正用注視点検出処理（ステップＳ４）における各ターゲットポイントの目印の表示処理を説明するための図である。出力制御部３５４は、図２３に示すステップＳ１１０において、まず図２５−１に示すように目印ＳＰ０を表示部２１０に表示する。次に、出力制御部３５４は、ステップＳ１１７において、残りのターゲットポイントの目印を１つずつ順番に表示部２１０に表示する。

すなわち、出力制御部３５４は、図２５−２に示すようにステップＳ１１７において、ＳＰ０の表示をやめ、新たにＳＰ１を表示し、ＳＰ１の代表値算出後に再びステップＳ１１７において、図２５−３に示すようにＳＰ１の表示をやめ、新たにＳＰ２を表示する。同様に、出力制御部３５４は、続けて、図２５−４に示すように、ＳＰ２の表示をやめ、新たにＳＰ３のターゲットポイントを表示する。続いて、図２５−５に示すように、ＳＰ３の表示をやめ、新たにＳＰ４のターゲットポイントを表示する。

このように、各ターゲットポイントを順番に１つずつ表示することにより、被験者の補正用注視点を検出することができる。

次に、ターゲットポイントの目印の他の例について説明する。図６８〜図３６は、ターゲットポイントの目印の一例を示す図である。図２６〜図３６の例では、所定形状の枠と枠内に表示する画像とを含む目印が用いられる。また、出力制御部３５４は、複数のターゲットポイントごとに、相互に異なる画像を表示させる。さらに、出力制御部３５４は、枠内の画像として、枠の中心を含む部分の表示態様が変化するような動画を表示させる。これにより、ターゲットポイントの目印のうち、より中心に近い位置を被験者に注視させることができる。なお、枠内の表示態様が変化する部分は、厳密に枠の中心点を含んでいなくともよい。例えば、注目させたい点を決めておけば、中心でなくともよい。その場合には、補正用注視点の算出の際に、中心ではない点を注目させる点としたことを考慮する必要がある。

なお、図２６〜図３６では、５つのターゲットポイントの目印を、図５のＳＰ０→ＳＰ２→ＳＰ３→ＳＰ４→ＳＰ１の順に表示する。このように、ターゲットポイントの目印の表示順は任意に変更してもよい。

図２６では、出力制御部３５４は、まず、枠１２０１と、枠内に位置するキャラクタの画像１２０２とを、ＳＰ０に相当する位置に表示させる。画像１２０２は、中心付近が動く動画である。図２７は、中心付近の鼻の部分が拡大されるように動いた後のキャラクタの画像１３０２が、枠１３０１内に表示された様子を表している。

図２８に示すように、出力制御部３５４は、枠を先にターゲットポイントに表示させ、その後にターゲットポイントに向かってキャラクタの画像が移動するように表示させてもよい。これにより、被験者に注視点を次のターゲットポイントに適切に誘導することができる。図２８は、枠１４０１がターゲットポイント（図５のＳＰ２の位置）に表示され、キャラクタの画像１４０２が枠１４０１に向かって移動している途中の様子を表している。

図２９は、図２８のキャラクタの画像１４０２が枠１４０１の位置まで移動した後に、画像１４０２と異なるキャラクタの画像１５０２が表示された様子を表している。このように、ターゲットポイントごとに相互に異なる画像を表示させることで、被験者を飽きさせずに画像に注目させることができる。図３０は、画像１５０２の中心付近の目の部分が拡大されるように動いた後のキャラクタの画像１６０２が、枠１４０１内に表示された様子を表している。

図３１は、図３０のキャラクタの画像１６０２が枠１７０１の位置（図５のＳＰ３の位置）まで移動した後に、画像１６０２と異なるキャラクタの画像１７０２が表示された様子を表している。図３２は、画像１７０２の中心付近の色が変化した後のキャラクタの画像１８０２が、枠１７０１内に表示された様子を表している。

図３３は、図３２のキャラクタの画像１８０２が枠１９０１の位置（図５のＳＰ４の位置）まで移動した後に、画像１８０２と異なるキャラクタの画像１９０２が表示された様子を表している。図３４は、画像１９０２の中心付近の鼻の部分が拡大されるように動いた後のキャラクタの画像２００２が、枠１９０１内に表示された様子を表している。

図３５は、図３４のキャラクタの画像２００２が枠２１０１の位置（図５のＳＰ１の位置）まで移動した後に、画像２００２と異なるキャラクタの画像２１０２が表示された様子を表している。図３６は、画像２１０２の中心付近の目の部分が拡大されるように動いた後のキャラクタの画像２２０２が、枠２１０１内に表示された様子を表している。

次に、ステップＳ５の分析処理の詳細について説明する。ステップＳ５の分析処理においては、１つの分析処理であってもよいし、複数の分析処理を行うものであってもよい。複数の分析処理を行う場合、評価部３５９は、それぞれの分析処理の結果を総合して、評価値を算出する。図３７は、第１の実施形態における分析処理の一例を示すフローチャートである。

まず、診断支援装置１００は、分析用注視点検出処理を実行する（ステップＳ１０１）。分析用注視点検出処理においては、まず、出力制御部３５４は、診断画像を表示部２１０に表示する。次に、視点検出部３５２は、表示部２１０に診断画像が表示されている際の被験者の注視点、すなわち分析用注視点を検出する。

続いて、領域分割部３５６が、ターゲットポイントの目印に対する代表値である補正用注視点に基づいて、対象領域を８つの部分領域（Ａ〜Ｈ）に分割する（ステップＳ１０２）。次に、補正部３５８は、ステップＳ１０１において得られた分析用注視点が属する、フレームＦｅにおける部分領域を特定し、さらに、特定した部分領域に対応する、フレームＦにおける部分領域を特定する（ステップＳ１０３）。

図３８は、部分領域特定処理（ステップＳ１０３）において、フレームＦｅにおける部分領域を特定する処理を示すフローチャートである。図３８に示すように、まず領域特定部３５７は、ステップＳ１０１において得られた分析用注視点の座標を視点検出部３５２から取得する（ステップＳ１２０）。

次に、領域特定部３５７は、分析用注視点の座標とフレームＦｅ上の部分領域（Ａ〜Ｈ）に基づいて、分析用注視点が属する部分領域を特定する。領域特定部３５７は、具体的には、分析用注視点のｘ座標の符号を特定し、続いてｙ座標の符号を特定する。分析用注視点のｘ座標が０以上であり、かつ分析用注視点のｙ座標が０以上である場合には（ステップＳ１２１，Ｙｅｓ、ステップＳ１２２，Ｙｅｓ）、領域特定部３５７は、さらに分析用注視点のｘｙ座標と、点Ｆｅ１の座標とに基づいて、分析用注視点が原点Ｏと点Ｆｅ１を結ぶ直線（直線Ｏ−Ｆｅ１）より上側に位置するか否かを特定する（ステップＳ１２３）。

分析用注視点が直線Ｏ−Ｆｅ１上または直線Ｏ−Ｆｅ１より下側に位置する場合には（ステップＳ１２３，Ｎｏ）、領域特定部３５７は、分析用注視点が第１象限下側領域Ａに属すると判断する（ステップＳ１２４）。

分析用注視点が直線Ｏ−Ｆｅ１より上側に位置する場合には（ステップＳ１２３，Ｙｅｓ）、領域特定部３５７は、分析用注視点が第１象限上側領域Ｂに属すると判断する（ステップＳ１２５）。

分析用注視点のｘ座標が０以上であり、かつ分析用注視点のｙ座標が０より小さい場合には（ステップＳ１２１，Ｙｅｓ、ステップＳ１２２，Ｎｏ）、領域特定部３５７は、さらに分析用注視点のｘｙ座標と、点Ｆｅ４の座標とに基づいて、分析用注視点が原点Ｏと点Ｆｅ４を結ぶ直線（直線Ｏ−Ｆｅ４）より上側に位置するか否かを特定する（ステップＳ１２６）。

分析用注視点が直線Ｏ−Ｆｅ４上または直線Ｏ−Ｆｅ４より下側に位置する場合には（ステップＳ１２６，Ｎｏ）、領域特定部３５７は、分析用注視点が第４象限下側領域Ｇに属すると判断する（ステップＳ１２７）。

分析用注視点が直線Ｏ−Ｆｅ４より上側に位置する場合には（ステップＳ１２６，Ｙｅｓ）、領域特定部３５７は、分析用注視点が第４象限上側領域Ｈに属すると判断する（ステップＳ１２８）。

分析用注視点のｘ座標が０より小さく、かつ分析用注視点のｙ座標が０以上である場合には（ステップＳ１２１，Ｎｏ、ステップＳ１２９，Ｙｅｓ）、領域特定部３５７は、さらに分析用注視点のｘｙ座標と、点Ｆｅ２の座標とに基づいて、分析用注視点が原点Ｏと点Ｆｅ２を結ぶ直線（直線Ｏ−Ｆｅ２）より上側に位置するか否かを特定する（ステップＳ１３０）。

分析用注視点が直線Ｏ−Ｆｅ２上または直線Ｏ−Ｆｅ２より下側に位置する場合には（ステップＳ１３０，Ｎｏ）、領域特定部３５７は、分析用注視点が第２象限下側領域Ｄに属すると判断する（ステップＳ１３１）。

分析用注視点が直線Ｏ−Ｆｅ２より上側に位置する場合には（ステップＳ１３０，Ｙｅｓ）、領域特定部３５７は、分析用注視点が第２象限上側領域Ｃに属すると判断する（ステップＳ１３２）。

分析用注視点のｘ座標が０より小さく、かつ分析用注視点のｙ座標が０より小さい場合には（ステップＳ１２１，Ｎｏ、ステップＳ１２９，Ｎｏ）、領域特定部３５７は、さらに分析用注視点のｘｙ座標と、点Ｆｅ３の座標とに基づいて、分析用注視点が原点Ｏと点Ｆｅ３を結ぶ直線（直線Ｏ−Ｆｅ３）より上側に位置するか否かを特定する（ステップＳ１３３）。

分析用注視点が直線Ｏ−Ｆｅ３上または直線Ｏ−Ｆｅ３より下側に位置する場合には（ステップＳ１３３，Ｎｏ）、領域特定部３５７は、分析用注視点が第３象限下側領域Ｆに属すると判断する（ステップＳ１３４）。

分析用注視点が直線Ｏ−Ｆｅ３より上側に位置する場合には（ステップＳ１３３，Ｙｅｓ）、領域特定部３５７は、分析用注視点が第３象限上側領域Ｅに属すると判断する（ステップＳ１３５）。

以上で、ステップＳ１０３における分析用注視点が属する部分領域を特定する処理が完了する。

図３７に戻り、分析用注視点が属する、フレームＦｅにおける部分領域を特定し、さらに、特定した部分領域に対応する、フレームＦにおける部分領域を特定した後、補正部３５８は、分析用注視点の位置を補正する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４における分析用注視点補正処理においては、補正部３５８は、ステップＳ１０３において特定した部分領域毎に異なる演算処理を実行することにより、分析用注視点の補正後の位置を算出する。演算処理の詳細は、上述したとおりである。

次に、評価部３５９は、補正後の分析用注視点の位置に基づいて、評価値を算出する（ステップＳ１０５）。例えば、評価部３５９は、複数の評価項目を総合して評価値を算出する。評価部３５９は例えば分析用注視点の位置が図３９〜図４４で説明する診断画像の評価領域内に含まれる割合によって、評価値を算出する。評価部３５９は、分析用注視点の位置が一箇所に留まる時間により算出される集中度によって、評価値を算出してもよい。以上で、分析処理が完了する。なお、図５１から図５４に示すように診断者（医師など）に出力する結果表示を行う場合は、ステップＳ１０５の評価値を算出する処理は、省略し、診断画像の表示中に視点検出部３５２は、表示部２１０に診断画像が表示されている際の被験者の注視点、すなわち分析用注視点の位置がどの評価領域に含まれるか、または、集中度の指標を算出するのみでもよい。

なお、補正部３５８による補正方法は一例であり、これに限られるものではない。所定数（例えば５つ）のターゲットポイントに対応する目印から検出した補正用注視点を用いて、分析用注視点を補正する方法であれば、他のあらゆる方法を適用できる。

次に、診断画像の例について説明する。図３９〜図４４は、診断画像の一例を示す図である。図３９〜図４４は、自然画と幾何学画像とを含む診断画像の例を示す。幾何学画像とは、１以上の幾何学模様を含む画像を表す。発達障害児は、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。

評価部３５９は、例えば、自然画よりも幾何学画像が注視される場合に、発達障害の程度が高いことを示す評価値を算出する。評価部３５９は例えば、視点検出部により検出された視点が幾何学模様を表示した評価領域内か自然画を表示した評価領域内かを判定する。また、評価部３５９は例えば、視点検出部により検出された視点が幾何学模様を表示した評価領域内かどうかを判定する。幾何学模様を表示した評価領域内である確率が高い場合、発達障害の評価値を高く算出するようにする。

診断画像を動画とした場合であって自然画と比較して幾何学画像の動作が速い場合、および、幾何学画像の色が鮮やかである場合などのように、幾何学画像に注目が集まりやすい診断画像を用いると、健常者であっても幾何学画像を注視する可能性がある。そこで、図３９〜図４４の例に示すように、自然画に類似する幾何学画像を含む診断画像を表示してもよい。例えば、色調、輝度の分布、形状、動作速度、および、画像内の位置（構図）の少なくとも１つが自然画と類似または一致する幾何学画像を用いることができる。また、自然画に人物や動物などの物体が含まれる場合、物体の個数と同じ個数の幾何学模様を含む幾何学画像を用いてもよい。この場合、人物に対応する幾何学模様を円または楕円としてもよい。

また、自然画に人物、動物、および、人物や動物を模したキャラクタなどの顔が含まれる場合、顔の大きさと同程度の大きさの幾何学模様を含む幾何学画像を用いてもよい。例えば、顔の横または縦の長さと半径との差分が第１閾値以下の円、または、顔の横の長さと短軸の長さとの差分が第２閾値以下の楕円、または、顔の縦の長さと長軸の長さとの差分が第３閾値以下の楕円を、幾何学模様として含む幾何学画像を用いてもよい。

また、複数の診断画像を用いる場合、自然画と幾何学画像の配置が相互に異なる複数の診断画像を用いてもよい。例えば、自然画と、自然画に対して第１方向に配置された幾何学模様とを含む診断画像を用いた後、自然画と、自然画に対して第１方向と異なる第２方向（例えば第１方向の逆方向）に配置された幾何学模様とを含む診断画像を用いてもよい。これにより診断の精度を向上させることができる。

図３９は、幾何学画像２３０１と、自然画２３０２とを含む診断画像の例である。なお、図３９では、公園の広場および木を背景にして３人の人物を含む自然画２３０２を模式的に示しているが、このような構図の写真を自然画２３０２として用いてもよい。図３９では色を示していないが、カラーの自然画２３０２を用いる場合は、自然画２３０２の色に類似させた色の幾何学模様を含む幾何学画像２３０１を用いてもよい。例えば、背景の森や広場の草の緑色に合わせて、幾何学模様の背景を緑色としてもよい。また、人物の服装の色と類似する色の幾何学模様（図３９の例では、線が多数重なる部分など）を含む幾何学画像２３０１を用いてもよい。

図４０は、幾何学画像２４０１と、自然画２４０２とを含む診断画像の例である。図４０では、公園の広場および木を背景にして２人の人物を含む自然画２４０２を模式的に示している。図４０では、２人の人物の顔の大きさと同程度の大きさの２つの円形の幾何学模様を含む幾何学画像２４０１の例が示されている。図４０では色を示していないが、例えば、２人の人物の服装の色それぞれと一致または類似する色の円形の幾何学模様を用いてもよい。

図４１は、幾何学画像２５０１と、自然画２５０２とを含む診断画像の例である。図４１では、１人の乳児を含む自然画２５０２を模式的に示している。また、図４１では、この乳児の顔の大きさと同程度の大きさの楕円形の幾何学模様を含む幾何学画像２５０１の例が示されている。図４１では色を示していないが、例えば、自然画内の乳児や背景の色と同じまたは類似する色の幾何学模様または背景を含む幾何学模様を用いてもよい。また、自然画内の色の配置と、幾何学模様の色の配置は同じまたは類似してもよい。また、自然画内の色の濃淡の配置と、幾何学模様の色の濃淡の配置は同じまたは類似してもよい。

図４２は、幾何学画像２６０２と、自然画２６０１とを含む診断画像の例である。図４２では、空を背景にして４人の人物を含む自然画２６０１を模式的に示している。図４２では色を示していないが、例えば、背景の空の青色に合わせて、青色の幾何学模様を含む幾何学画像２６０２を用いてもよい。

図４３は、幾何学画像２７０２と、自然画２７０１とを含む診断画像の例である。図４３では、料理をする２人の人物を含む自然画２７０１を模式的に示している。また、図４３では、２人の人物と、円形のフライパンとに対応する３つの円形の幾何学模様を含む幾何学画像２７０２の例が示されている。図４３では色を示していないが、例えば、手前の人物の服装の色（例えば線の色）と同じまたは類似する色の円形の幾何学模様を含む幾何学画像２７０２を用いてもよい。

図４４は、幾何学画像２８０２と、自然画２８０１とを含む診断画像の例である。図４４では、公園の広場および木を背景にして３人の人物を含む自然画２８０１を模式的に示している。図４４では色を示していないが、例えば、背景の森や広場の草の緑色に合わせて、幾何学模様の背景を緑色としてもよい。

なお、図３９〜図４１と比較して、図４２〜図４４では、幾何学画像と、自然画の配置が左右で入れ替わっている。従って、複数の診断画像を用いる場合は、例えば、図３９〜図４１のいずれかの診断画像と、図４２〜図４４のいずれかの診断画像とを順に表示するように構成してもよい。

次に、診断画像の他の例について説明する。図４５−１、図４５−２は、診断画像の一例を示す図である。図４５−１は、ドット４５１１で人物の形状を表した動画像である第１オブジェクト４５０１、第２オブジェクト４５０２を含む診断画像の例を示す。第１オブジェクト４５０２は、上下逆向き（１８０度回転）とした人物の形状をドットで表した画像である。なお、第２オブジェクト４５０２は上下逆向きに限られるものではなく、正しい向き以外に回転させた動画像であればよい。第２オブジェクト４５０２として、動画像４５０１を逆再生（逆の順序で動作）し、回転させた動画像を用いてもよい。健常者は、人物の形状の向きが正しい動画像の方を注視する傾向があることを利用して、発達障害の程度を評価するためである。例えば、評価部３５９は、人物の形状の向きが正しい動画像が注視される場合に、発達障害の程度に関する指標としての評価値を低くするよう算出する。なお、図面ではドット４５１１を繋ぐ点線４５１２が描かれているが、点線４５１２は実際には表示されていない。

出力制御部３５４は、スピーカ１０５に音声を出力するとともに、この音声に合わせて動作する人物の形状を模した動画像である第１オブジェクト４５０１を表示部２１０に表示させるとともに、音楽と合わない動作をする人物の形状を上下逆に模した動画像である第２オブジェクト４５０２を表示部２１０に表示させる。出力制御部３５４は、第１オブジェクト４５０１と逆の順序で動作し、かつ、第１オブジェクト４５０１を１８０度回転させたオブジェクトとして、第２オブジェクト４５０２を表示部２１０に表示させてもよい。第２オブジェクト４５０２は音楽例えば、乳幼児によく知られている音楽等をスピーカ１０５から流すとともに、この音楽に合わせて踊る人物の形状をドット４５１１で表した動画像を表示させてもよい。ラジオ体操の音楽とともにラジオ体操の動作を表す動画像を表示させてもよい。これにより、馴染みのある音楽および動作と類似した正しい向きの動画像を、健常者がより注視しやすくなるように構成できる。

なお、図４５−１のような診断画像を複数用いて分析を行ってもよい。この場合、正しい向きの動画像の配置が相互に異なる複数の診断画像を用いてもよい。例えば、正しい向きの動画像と、この動画像に対して第１方向に配置された逆向きの動画像とを含む診断画像を用いた後、正しい向きの動画像と、この動画像に対して第１方向と異なる第２方向（例えば第１方向の逆方向）に配置された逆向きの動画像とを含む診断画像を用いてもよい。これにより診断の精度を向上させることができる。第１方向は、例えば、表示部２１０に向って右である。例えば、２枚の診断画像を用いる場合、図４５−１に示すような音声に合わせて動作する人物の形状を模した第１オブジェクト４５０１と、音声に合わせて動作する第１オブジェクト４５０１を回転させた第２オブジェクト４５０２と、を含む第１診断画像を表示部に表示させた後、図４５−２に示すような、音声に合わせて動作する人物の形状を模した動画像である第３オブジェクト４５０３と、第３オブジェクトに対して第１方向と異なる第２方向に配置され、第３オブジェクト４５０３を回転させた動画像である第４オブジェクト４５０４と、を含む第２診断画像を表示部２１０に表示させる。第２方向は例えば表示部２１０に向って左である。第１診断画像と第２診断画像は、音声に合わせて動作するオブジェクトが左右入れ替えられたものであってもよい。第３オブジェクトは人物の形状をドットで表しており、ドットが音楽に合わせて踊るように動く。第４オブジェクトは上下逆向き（１８０度回転）とした人物の形状をドットで表した画像であり、ドットの動きは音楽にあっていない。

次に、診断画像を表示する前後に表示するアイキャッチ画像の例について説明する。アイキャッチ画像とは、被験者を注目させるために表示する画像（診断前画像）を表す。図４６〜図４８は、アイキャッチ画像の一例を示す図である。図４６に示すように、被験者に注目させる位置（図４６の例では表示画面１０１の中央）に、キャラクタの顔３００１と、キャラクタが所持する食物３００２とを含むアイキャッチ画像が表示される。出力制御部３５４は、例えば、診断画像を表示する前に、被験者に注目させるために図４６のようなアイキャッチ画像を表示する。

出力制御部３５４は、診断画像の背景と、アイキャッチ画像の背景とを、異なる表示態様で表示してもよい。例えば、診断画像の背景の色と、アイキャッチ画像の背景の色とを異なるように表示してもよい。これにより、異なる画像に切り替えられたことを被験者が容易に認識できるようになる。この結果、被験者を表示画面１０１に、より注目させることができる。なお、表示態様は色に限られるものではなく、例えば、色調および輝度などでもよい。

出力制御部３５４は、特定位置（例えば、注視させる位置）を中心に縮小するように動作する動画像をアイキャッチ画像として表示してもよい。また、出力制御部３５４は、スピーカ１０５に音声を出力するとともに、この音声に合わせて動作するアイキャッチ画像を表示してもよい。例えば、「見て見て」のように被験者に呼びかける音声を出力するとともに、アイキャッチ画像を表示してもよい。これにより、被験者を表示画面１０１の特定位置に注目させることができる。この結果、分析処理時に被験者の視点を正しく検出し、分析（診断）の精度を向上させることができる。

出力制御部３５４は、音声に合わせてアイキャッチ画像を動作させた後、特定位置を中心に縮小するようにアイキャッチ画像を表示してもよい。図４７は、図４６から動作した後のアイキャッチ画像の例を示している。図４８は、縮小させた後のアイキャッチ画像（顔３２０１、食物３２０２）の例を示す。出力制御部３５４は、枠内の画像のうち一部のみを音声に合わせて動作させるように表示してもよい。例えば、キャラクタの顔３１０１は動作させず、食物３１０２のみを動作させてもよい。図４７では、キャラクタの鼻の部分も変化する画像の例が示されている。このように画像の中心に近い部分のみを動作させれば、被験者に、より中心に近い位置を注視させることができる。

図４９は、アイキャッチ画像の表示と音声出力のタイミングの例を示す図である。図４９の例では、出力制御部３５４は、サイズが大きいキャラクタのアイキャッチ画像の表示とともに、「見て、見てー」と呼びかける音声の出力を開始する。出力制御部３５４は、アイキャッチ画像として、音声とともに動作する画像（動画像）を用いることができる。この場合、例えば図４９の「画像Ｅ１の表示」と記載したタイミングで、図４６のアイキャッチ画像が表示される。また、例えば「画像Ｅ２の表示」と記載したタイミングで、図４７のアイキャッチ画像が表示される。

音声の出力が終了すると、出力制御部３５４は、アイキャッチ画像の収縮を開始する。アイキャッチ画像を収縮表示する間、出力制御部３５４は、音声を出力しない（無音）こととしてもよい。出力制御部３５４は、アイキャッチ画像のサイズが０になるまで収縮表示を継続する。例えば図４９の「画像Ｅ３の表示」と記載したタイミングで、図４８のアイキャッチ画像が表示される。

次に、結果表示画面、および、結果を出力する処理の詳細について説明する。上述のように、例えばメニュー画面で結果表示ボタン５０２が押下されると、出力制御部３５４は、結果表示画面を表示部２１０に表示させる。図５１〜図５４は、結果表示画面の一例を示す図である。

出力制御部３５４は、評価結果を出力する対象者ごとに異なる結果表示画面を表示してもよい。例えば、出力制御部３５４は、被験者に出力する結果表示方法、診断者（医師など）に出力する結果表示方法、のうち、指定された結果表示方法で結果を表示してもよい。例えば、被験者に対しては自己の評価結果のみを表示する結果表示方法で結果を表示し、診断者に対しては複数の被験者に対する複数の評価結果を表示する結果表示方法で結果を表示してもよい。このように対象者に応じて表示方法を切り替えることにより、利便性を向上させることができる。

出力制御部３５４がどの結果表示方法で結果を表示するかを指定する指定方法は任意であるが、例えば、外部ファイル（ＩＮＩファイル等）などに結果表示方法の指定を保存し、保存した指定を参照して結果表示方法を決定する方法、表示する結果表示方法を指定する機能をメニュー画面に追加する方法、および、ログイン認証機能により認証された対象者の権限に応じて指定を切り替える方法などを適用できる。

図５０は、被験者に出力する結果表示画面の一例である。図５０に示すように、被験者に対しては、当該被験者に対する評価結果（分析結果）のみを表示する結果表示方法で結果を表示してもよい。図５０では、分析結果出力欄３３０１に、評価部３５９が算出した発達障害の程度に関する指標である評価値がパーセンテージで表示される例が示されている。基本メニューに戻るボタン３３０２が押下されると、例えば図１６のようなメニュー画面が表示される。評価部３５９は、複数の評価項目によって、評価値を算出する。評価部３５９は上述した複数の評価項目のそれぞれで、評価値を高くするか低くするかを判定し、最終的な評価値として、分析結果出力欄３３０１に出力する。評価部３５９は、それぞれの評価項目において、評価値をポイントとして付与してもよい。

図５０のように評価結果を表示部２１０に表示する代わりに、または、評価結果を表示部２１０に表示するとともに、出力制御部３５４が、評価結果を印字した紙などの記録媒体をプリンタ３２４に出力させるように構成してもよい。

図５１〜図５４は、診断者に出力する結果表示画面の一例である。図５１に示すように、診断者に対しては、複数の被験者に対する複数の評価結果を表示する結果表示方法で結果を表示してもよい。図５１の結果表示画面は、基本メニューに戻るボタン３４０１と、表示ボタン３４０２と、情報表示欄３４０３と、被験者リスト３４０４と、評価項目リスト３４０５と、結果表示欄３４０６と、を含む。

基本メニューに戻るボタン３４０１が押下されると、例えば図１６のようなメニュー画面が表示される。注視点を表示するための注視点表示ボタン３４０２が押下されると、注視点表示ボタン３４０２の右のラジオボタンで選択された表示方式により、検出された注視点が表示される。選択できる注視点の表示方式としては、例えば、「ヒートマップ表示」、「視点移動軌跡で表示」、「タイル表示」、「視点移動をリプレイ」が挙げられる。「ヒートマップ表示」は、図５５で示すような一定時間に検出された被験者の視線を画面上にプロットする表示方式である。座標が重なる場合は、出力制御部３５４は、色を「青系→緑系→黄色系→オレンジ系→赤系」へ変化させて表示する。「視点移動軌跡で表示」は図５６で示すように一定時間に検出された被験者の視線を画面上にプロットし、時間的に連続した点を線で繋いだ表示方式である。「タイル表示」は、図５７で示すように一定面積のブロックに含まれる注視点の検出数に応じて、注視点を検出したブロックの色を変化させる表示方式である。例えば、出力制御部３５４は、注視点の検出数に応じて色を「青系→緑系→黄色系→オレンジ系→赤系」へ変化させて表示する。「視点移動をリプレイ」は、被験者の注視点の動きを動画で再現する表示方式である。例えば、図５８で示すように、注視点を小さな丸で表現する。

情報表示欄３４０３は、現在選択されている被験者に関する情報を表示する欄である。情報表示欄３４０３には、例えば、図１７の分析メニュー画面の情報入力欄６１３で入力された情報、および、分析日時などが表示される。情報の編集ボタンが押下された場合に、表示されている情報を編集するための編集画面（図示せず）を表示してもよい。

被験者リスト３４０４は、被験者を選択可能に表示する領域（第１領域）である。図５１では、上から１番目の行に対応する被験者が選択された例が示されている。評価項目リスト３４０５は、分析に用いられた評価項目を選択可能に表示する領域（第２領域）である。例えば、被験者リスト３４０４で選択された被験者に対して表示された１以上の評価項目が、評価項目リスト３４０５に表示される。評価項目リスト３４０５は、評価項目ごとに番号が振られており（Ｎｏ．）、一連の診断画像（動画）のどのシーンか（Scene）、タイトル（Title）、診断画像のどの領域の視点を評価するかなどの評価方法の種類（Ｔｙｐｅ）、一連の診断画像（動画）のうちの該当評価項目の開始時間、該当評価項目の測定時間、測定時間内に診断画像内で注視点が検出された割合を表すデータ取得率（ｄａｔａ ｒａｔｅ）が対応付けられている。また、この例の評価項目リスト３４０５には、評価領域外に視点が検出された割合（Object以外の割合）、オブジェクト１の評価領域内に視点が検出された回数（Scan Object数１）、オブジェクト２の評価領域内に視点が検出された回数（Scan Object数２）、オブジェクト１の評価領域内に注視点が検出された割合（Object１の割合）、オブジェクト１の評価領域内に視点が検出された割合（Object２の割合）が表示されている。

評価方法の種類Ｔｙｐｅは、例えば、Ｔｙｐｅ−Ｄでは、オブジェクト１として目、オブジェクト２として口、Ｔｙｐｅ−Ｅでは、オブジェクト１として診断画像の左半分、オブジェクト２として診断画像の右半分がある。診断支援装置１００は、一連の診断画像（動画）のどの再生時間にどの評価を行うかを対応付けて記憶しており、評価リストとして表示する。オブジェクト１または２の評価領域内に視点が検出された割合は、以下のように算出される。診断支援装置１００は、例えば、１秒間に５０回、注視点を検出する。例えば、測定時間が４秒間の評価項目の場合、２００回の注視点の検出を行う。診断画像内で注視点が検出された回数が１８０回、オブジェクト１の評価領域内に注視点が検出された回数が、５４回、オブジェクト２の評価領域内に注視点が検出された回数が１０８回の場合は、（ｄａｔａ ｒａｔｅ）＝０．９００、（Object以外の割合）＝０．１００、（Scan Object数１）＝５４、（Scan Object数２）＝１０８となり、（Object１の割合）＝０．３００、（Object２の割合）＝０．６００となる。視点検出部３５２は少なくとも、診断画像が表示されている間の被験者の視点を検出する。

結果表示欄３４０６は、検出結果を表示する領域（第３領域）である。結果表示欄３４０６は、被験者リスト３４０４から選択された被験者に対して表示された診断画像、例えば、評価項目リスト３４０５に表示された評価項目のうち、選択された評価項目に対する検出結果が表示される。評価項目が選択されていない場合は、複数の評価項目に対する検出結果を総合して表示してもよい。図５１の結果表示欄３４０６は、このように複数の評価項目に対する検出結果を総合して表示する場合の例を示している。また、評価項目リスト３５０１で選択された評価項目とＴｙｐｅが共通する他の評価項目の検出結果を総合して結果表示欄に表示してもよい。

図５１に示すように、結果表示欄３４０６で、評価結果の表示態様を、複数の表示態様から指定できるように構成してもよい。図５１では、「ＤａｔａＲａｔｅ」、「Ｔｙｐｅ−Ａ」〜「Ｔｙｐｅ−Ｆ」の７種類の表示態様のいずれかを選択タブにより指定可能にする例が示されている。

図５２は、「Ｔｙｐｅ−Ｄ」が指定された場合の結果表示画面の例である。図５２では、Ｔｙｐｅ−Ｄに対応する複数の評価項目による評価結果をグラフ化した結果表示欄３５１１の例が示されている。このように、種類（Ｔｙｐｅ）が共通する複数の評価項目を総合して結果表示欄に表示してもよい。なお、図５２の評価項目リスト３５０１の例では、「Ｔｙｐｅ」欄に評価項目の種類が表示されている。

図５３は、「Ｔｙｐｅ−Ｅ」が指定された場合の結果表示画面の例である。図５３では、Ｔｙｐｅ−Ｅに対応する複数の評価項目による評価結果をグラフ化した結果表示欄３６１１の例が示されている。

図５４は、「Ｔｙｐｅ−Ｆ」が指定された場合の結果表示画面の例である。図５４では、Ｔｙｐｅ−Ｆに対応する複数の評価項目による評価結果をグラフ化した結果表示欄３７１１の例が示されている。

出力制御部３５４は、被験者リスト内で選択された被験者、および、評価項目リスト内で選択された評価項目の少なくとも一方が変更された場合に、変更後の被験者および変更後の評価項目に対応する評価結果を結果表示欄に表示するように構成してもよい。本実施形態では、このように被験者を選択する欄（被験者リスト）、評価項目を選択する欄（評価項目リスト）、および、結果表示欄を１つの画面内に表示する。そして、被験者および評価項目の選択が切り替えられた場合に、結果表示欄に表示する評価結果が、変更された被験者および評価項目に対応する評価結果に切り替えられる。これにより、診断者は、簡単な操作で所望の評価結果を表示させることができる。

以上のように、本実施形態によれば、例えば以下のような効果が得られる。
（１）キャリブレーションに用いる画像、補正用注視点の検出に用いる画像、および、診断画像を、この順に表示させるため、診断に必要な各処理を円滑に実行し、診断の精度を向上させることができる。
（２）自然画と、当該自然画に類似する幾何学画像とを含む診断画像を用いて診断できるため、健常者が誤って幾何学画像を注視する可能性を低減できる。これにより、診断の精度を向上させることができる。
（３）適正位置を示すスケールに対して目を表す画像が表示されるため、被験者はカメラに対して自分の位置が正しいか判断して調整することができる。また、目の適切な位置の範囲を表す基準領域に対応する画像内に、動画像を表示させるため、被験者に表示画面を注目させ、被験者の位置を適切に調整させることができる。これにより、診断の精度を向上させることができる。
（４）補正用注視点の検出に用いる画像として、相互に異なる複数の画像を用いるため、被験者を飽きさせずに画像に注目させることができる。これにより、診断の精度を向上させることができる。
（５）音声に合わせて動作する正しい向きの人物の形状の動画像と、正しくない向きの動画像とを含む診断画像を用いるため、正しい向きの動画像を、健常者がより注視しやすくなる。これにより、診断の精度を向上させることができる。
（６）診断画像の背景と、被験者を注目させるために表示するアイキャッチ画像の背景とを、異なる表示態様で表示するため、異なる画像に切り替えられたことを被験者が容易に認識できるようになる。この結果、被験者を表示画面に注目させることができ、診断の精度を向上させることができる。
（７）音声に合わせて動作した後、特定位置を中心に縮小するように、診断前画像を、診断画像を表示する前に表示部に表示させるアイキャッチ画像を表示するため、最初被験者の注意を引きながら診断映像を始める直前には無音で落ち着いた診断しやすい状況を作りながら表示画面の特定位置に注目させることができる。この結果、分析処理時に被験者の視点を正しく検出し、診断の精度を向上させることができる。
（８）評価結果を出力する対象者に応じて、評価結果を表示する結果表示画面を切り替えることができる。これにより、操作者の利便性を向上させることができる。
（９）被験者を選択する欄、診断画像を選択する欄、および、結果表示欄を１つの画面内に表示し、被験者および診断画像の選択が切り替えられた場合に、結果表示欄に表示する評価結果が、変更された被験者および診断画像に対応する評価結果に切り替えられる。これにより、診断者は、簡単な操作で所望の評価結果を表示させることができ、診断者の利便性を向上させることができる。

１００ 診断支援装置
１０１ 表示画面
１０２ ステレオカメラ
１０５ スピーカ
１５０ 記憶部
２０２ 右カメラ
２０３ 赤外ＬＥＤ光源
２０４ 左カメラ
２０５ 赤外ＬＥＤ光源
２０８ 駆動・ＩＦ部
２１０ 表示部
３００ 制御部
３５１ 視線検出部
３５２ 視点検出部
３５３ 距離検出部
３５４ 出力制御部
３５５ 較正部
３５６ 領域分割部
３５７ 領域特定部
３５８ 補正部
３５９ 評価部

Claims (5)

1. 表示部と、
   被験者を撮像する撮像部と、
   前記撮像部により撮像された撮像画像から、前記被験者の視線方向を検出する視線検出部と、
   前記視線方向に基づいて、前記表示部の表示領域における前記被験者の視点を検出する視点検出部と、
   前記視線方向の検出のためのパラメータの較正に用いる第１画像と、前記視点検出部により検出された前記視点の位置を補正するために用いる第２画像と、診断に用いる第３画像と、をこの順で前記表示部に表示させる出力制御部と、
   を備え、
   前記第１画像は、目印の画像が中心に向かって縮小又は拡大するように表示させ、
   前記第２画像は、複数の目印の画像が所定の順番に沿って移動するように表示させる
   ことを特徴とする診断支援装置。
2. 前記視線検出部は、さらに、前記撮像部により撮像された撮像画像から、撮像領域内の前記被験者の目の位置を検出し、
   前記出力制御部は、前記視線検出部によって検出した目の位置に対応する前記被験者の目の位置を示す第４画像を、前記第１画像を表示する前に前記表示部に表示させること、
   を特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
3. 前記第３画像が表示されたときに前記視点検出部により検出された前記視点に基づいて前記被験者の発達障害の評価値を算出する評価部をさらに備え、
   前記出力制御部は、さらに、前記評価部による評価結果を前記表示部に表示させること、
   を特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
4. 前記第３画像が表示されたときに前記視点検出部により検出された前記視点に基づいて前記被験者の発達障害の評価値を算出する評価部をさらに備え、
   前記出力制御部は、さらに、前記評価部による評価結果を印刷部により印刷させること、
   を特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
5. 被験者を撮像する撮像部により撮像された撮像画像から、前記被験者の視線方向を検出する視線検出ステップと、
   前記視線方向に基づいて、表示部の表示領域における前記被験者の視点を検出する視点検出ステップと、
   前記視線方向の検出のためのパラメータの較正に用いる第１画像と、前記視点検出ステップにより検出された前記視点の位置を補正するために用いる第２画像と、診断に用いる第３画像と、をこの順で前記表示部に表示させる出力制御ステップと、
   を含み、
   前記第１画像は、目印の画像が中心に向かって縮小又は拡大するように表示させ、
   前記第２画像は、複数の目印の画像が所定の順番に沿って移動するように表示させる
   ことを特徴とする診断支援方法。