JP6142824B2 - 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、発達障がい者が増加傾向にあると言われている。発達障がいは、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がいの診断支援装置が求められている。

発達障がい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。発達障がい児の特徴として、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。また、発達障がい児は、人物映像より幾何学模様の映像を好むことが知られている。

また、カメラで人の顔を撮影して、角膜反射と瞳孔の位置を算出することにより注視点を検出する方法などを応用して、発達障がい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

Pierce K et al.,"Preference for Geometric Patterns Early in Life as a Risk Factor for Autism."，Arch Gen PsychiatrＹ２011 Jan;68（1）:101-109.

１歳半程度の被験者は、動きの少ない物体を注視しない傾向がある。このため、従来のように注視点を検出する方法では、適切に診断を支援できない場合があり、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、人物の画像と幾何学模様の画像とを含み、前記人物の画像と前記幾何学模様の画像との少なくとも一方の画像のコントラストが時間の経過とともに変化する診断画像を前記表示部に表示させる出力制御部と、前記診断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評価値を算出する評価部と、を備え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５−１は、診断画像の一例を示す説明図である。 図５−２は、診断画像の一例を示す説明図である。 図５−３は、診断画像の一例を示す説明図である。 図５−４は、診断画像の一例を示す説明図である。 図５−５は、診断画像の一例を示す説明図である。 図６−１は、人物映像と幾何学模様映像の時間に対する属性の変化の一例を示す図である。 図６−２は、人物映像と幾何学模様映像の時間に対する属性の変化の一例を示す図である。 図７−１は、人物映像と幾何学模様映像の時間に対する属性の変化の他の例を示す図である。 図７−２は、人物映像と幾何学模様映像の時間に対する属性の変化の他の例を示す図である。 図８−１は、診断画像の他の例を示す説明図である。 図８−２は、診断画像の他の例を示す説明図である。 図８−３は、診断画像の他の例を示す説明図である。 図８−４は、診断画像の他の例を示す説明図である。 図８−５は、診断画像の他の例を示す説明図である。 図９は、表示部に表示される画像の座標の一例を示す図である。 図１０は、表示部に表示される画像の座標の他の例を示す図である。 図１１は、１つの映像（診断画像）を用いる診断支援処理の一例を示すフローチャートである。 図１２−１は、２つの映像を用いる診断支援処理の一例を示すフローチャートである。 図１２−２は、２つの映像を用いる診断支援処理の一例を示すフローチャートである。 図１２−３は、２つの映像を用いる診断支援処理の一例を示すフローチャートである。 図１３は、第２の実施形態の表示部、ステレオカメラ、赤外線光源および被験者の配置の一例を示す図である。 図１４は、第２の実施形態の表示部、ステレオカメラ、赤外線光源および被験者の配置の一例を示す図である。 図１５は、診断支援装置の機能の概要を示す図である。 図１６は、図１５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１７は、第２の実施形態の診断支援装置により実行される処理の概要を説明する図である。 図１８は、２つの光源を用いる方法と、１つの光源を用いる第２の実施形態との違いを示す説明図である。 図１９は、瞳孔中心位置と角膜曲率中心位置との距離を算出する算出処理を説明するための図である。 図２０は、第２の実施形態の算出処理の一例を示すフローチャートである。 図２１は、事前に求めた距離を使用して角膜曲率中心の位置を算出する方法を示した図である。 図２２は、第２の実施形態の視線検出処理の一例を示すフローチャートである。

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）
従来のように人物映像と幾何学模様とを並列表示して、被験者がいずれを注視する割合が高いかを調べる方法は、映像の特徴によっては検出感度が上がり難い問題があった。これは、例えば、色彩や動きが派手な幾何学模様を用いた場合、定型発達の被験者も幾何学模様を見ることがあること、逆に、色彩や動きが地味な幾何学模様を用いた場合、発達障がいの被験者であっても、幾何学模様を注視しない場合があること、などが原因である。このように、高精度の診断支援のためには、バランスのよい映像を制作することが望ましいが、個人差もあり難しいものとなっていた。

そこで、第１の実施形態の診断支援装置は、人物映像を表示する映像領域と幾何学模様映像を表示する映像領域とを設け、表示時間内において人物映像と幾何学模様映像とをそれぞれ、コントラスト、色の濃さ、または、透過度などの少なくとも１つを変化させて表示する。これにより、映像の個別差による発達障がい検出感度のブレを少なくし、高精度の検出を実現する。

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１に示すように、本実施形態では、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（interface）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。なお、駆動部とＩＦ部は一体でもよいし、別体でもよい。

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、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。

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。なお、照射する赤外線の波長については、上記に限らず、波長１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結果と、波長２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結果とで、差が出せるものであればよい。

スピーカ駆動部３２２は、スピーカ１０５を駆動する。なお、診断支援装置１００が、印刷部としてのプリンタと接続するためのインタフェース（プリンタＩＦ）を備えてもよい。また、プリンタを診断支援装置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、出力制御部３５３と、評価部３５４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。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。

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、診断画像が表示される。後述するように、診断画像は、例えば、人物の画像（人物映像）と幾何学模様の画像（幾何学模様映像）とを含む。

図３に戻り、出力制御部３５３は、表示部２１０およびスピーカ１０５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３５３は、診断画像、および、評価部３５４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。出力制御部３５３は、人物の画像と幾何学模様の画像とを含む診断画像を表示部２１０に表示させる。また、出力制御部３５３は、人物の画像または幾何学模様の画像のコントラスト、色の濃さ、透過度のうち少なくとも１つが、時間の経過とともに変化する診断画像を表示部２１０に表示させる。

診断画像は、発達障がいの被験者が好む画像（幾何学模様映像など）と、それ以外の画像（人物映像など）と、を含んでいればよい。例えば、発達障がいの被験者が好む画像以外の画像として自然画を用いてもよい。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３５４は、診断画像と、視点検出部３５２により検出された注視点とに基づいて、発達障がいの程度に関する指標として評価値を算出する。評価部３５４は、例えば、後述する図５−１〜図５−５および図８−１〜図８−５のような診断画像を表示した際の被験者の注視点の位置に基づいて評価値を算出する。評価値の算出方法の具体例は後述する。評価部３５４は、診断画像と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。

図５−１〜図５−５は、診断画像の一例を示す説明図である。なお、診断画像は、静止画および動画（映像）のいずれでもよいが、動画の方が注視されやすいので望ましい。図５−１に示すように、診断画像は、表示画面１０１の右に幾何学模様映像を表示する領域（幾何学模様領域Ａ）と、表示画面１０１の左に人物映像を表示する領域（人物領域Ｂ）とを含む。

図６−１および図６−２は、人物映像と幾何学模様映像の時間に対する属性の変化の一例を示す図である。図６−１および図６−２で、横軸は時間を示し、縦軸は映像のコントラスト、色の濃さおよび透過度を示す。コントラストは、例えば、最もコントラストが小さい状態を０％とし、最もコントラストが大きい状態を１００％とした割合で表される。色の濃さは、例えば、濃さ（濃度）を０とした状態を０％とし、元の画像の濃さと同じ値とした状態を１００％とした割合で表される。なお、色の濃さを変化させる代わりに、透過度を変化させてもよい。例えば、透過度１００％が色の濃さ０％に対応し、透過度０％が色の濃さ１００％に対応するように変化させてもよい。

コントラストおよび色の濃さは同時に変化させることが望ましいが、いずれか一方のみを変化させてもよい。また、背景に対して人物映像および幾何学模様映像をそれぞれ重ねて表示する場合、透過度を変化させればよい。

映像全体は時刻ｔ４で表示を終了する。出力制御部３５３は、表示開始の時刻ｔ０から時刻ｔ２までは幾何学模様映像は変化させず、人物映像のコントラストおよび色の濃さ（透過度）を２０％（８０％）〜１００％（０％）に変化させる。また、出力制御部３５３は、時刻ｔ２から時刻ｔ４にかけて人物映像は変化させず、幾何学模様映像のコントラストおよび色の濃さ（透過度）を１００％（０％）〜２０％（８０％）に変化させる。前述の括弧内の記述は、透過度に関する記述である。つまり、表示開始の時刻ｔ０から時刻ｔ２までは幾何学模様映像は変化させず、人物映像のコントラストおよび色の濃さを２０％〜１００％に変化させる。そして、時刻ｔ２から時刻ｔ４にかけて人物映像は変化させず、幾何学模様映像のコントラストおよび色の濃さを１００％〜２０％に変化させる。また、透過度においては、表示開始の時刻ｔ０から時刻ｔ２までは幾何学模様映像は変化させず、人物映像の透過度を８０％〜０％に変化させる。そして、時刻ｔ２から時刻ｔ４にかけて人物映像は変化させず、幾何学模様映像の透過度を０％〜８０％に変化させる。これにより、時刻ｔ２まで徐々に人物映像がはっきりと浮き上がり、時刻ｔ２以降徐々に幾何学模様映像がフェードアウトする映像となる。

図６−２は、人物映像と幾何学模様映像の変化の状態を図６−１に対して入れ替えた場合の例を示す。出力制御部３５３は図６−２のような診断画像を表示してもよい。図６−１および図６−２に示すように、出力制御部３５３は、人物映像と幾何学模様映像のコントラスト、色の濃さ、透過度などが、時間の経過とともに相反して変化する診断画像を表示してもよい。

図５−１〜図５−５は、図６−１のように変化させた場合に表示される映像の例を示している。図５−１は、図６−１の時刻ｔ０における診断画像の例である。説明の便宜のため、人物映像および幾何学模様映像とも各図で同一の画像となっているが、実際には動画なので異なるシーンに対応する異なる画像が表示される。図５−２は、時刻ｔ１における診断画像の例である。図５−３は、時刻ｔ２における診断画像の例である。図５−４は、時刻ｔ３における表示画面である。図５−５は、時刻ｔ４における表示画面である。

図７−１および図７−２は、人物映像と幾何学模様映像の時間に対するコントラスト、色の濃さ、透過度の変化の他の例を示す図である。図６−１および図６−２と同様に、図７−１および図７−２の横軸は時間を示し、縦軸は映像のコントラスト、色の濃さおよび透過度を示す。コントラストおよび色の濃さは同時に変化させることが望ましいが、いずれか一方のみを変化させてもよい。また、背景に対して人物映像および幾何学模様映像をそれぞれ重ねて表示する場合、透過度を変化させればよい。

映像全体は時刻ｔ４で表示を終了する。出力制御部３５３は、時刻ｔ０〜時刻ｔ４において、人物映像のコントラストおよび色の濃さ（透過度）を２０％（８０％）〜１００％（０％）に変化させる。また、出力制御部３５３は、幾何学模様映像のコントラストおよび色の濃さ（透過度）を１００％（０％）〜２０％（８０％）に変化させる。前述の括弧内の記述は、透過度に関する記述である。つまり、表示開始の時刻ｔ０〜時刻ｔ４にかけて、人物映像のコントラストおよび色の濃さを２０％〜１００％に変化させ、幾何学模様映像のコントラストおよび色の濃さを１００％〜２０％に変化させる。また、透過度においては、表示開始の時刻ｔ０〜時刻ｔ４にかけて、人物映像の透過度を８０％〜０％に変化させ、幾何学模様映像の透過度を０％〜８０％に変化させる。これにより、徐々に人物映像がはっきりと浮き上がり、徐々に幾何学模様映像がフェードアウトする映像となる。

図７−２は、人物映像と幾何学模様映像の変化の状態を図７−１に対して入れ替えた場合の例を示す。出力制御部３５３は図７−２のような診断画像を表示してもよい。

図６−１、図６−２、図７−１および図７−２に示す変化は一例であり、これらに限られるものではない。図６−１、図６−２、図７−１および図７−２は、コントラスト、色の濃さ、透過度が連続的に変化する例であるが、コントラスト、色の濃さ、透過度を段階的に変化させてもよい。また、コントラスト、色の濃さ、透過度は直線的に変化する必要はなく、曲線的に変化させてもよい。急激に変化すると被験者の注意を引きやすいため、単位時間あたりの属性の変化の割合が一定値以下となるように変化させることが望ましい。コントラストおよび色の濃さを表す数値は一例であり、これらに限られるものではない。本実施例では、コントラスト、色の濃さ、透過度を変化させているが、いずれか１つを変化させてもよい。

図８−１〜図８−５は、診断画像の他の例を示す説明図である。図８−１〜図８−５は、図７−１のように変化させた場合に表示される映像の例を示している。図８−１は、図７−１の時刻ｔ０における診断画像の例である。説明の便宜のため、人物映像および幾何学模様映像とも各図で同一の画像となっているが、実際には動画なので異なるシーンに対応する異なる画像が表示される。図８−２は、時刻ｔ１における診断画像の例である。図８−３は、時刻ｔ２における診断画像の例である。図８−４は、時刻ｔ３における診断画像の例である。図８−５は、時刻ｔ４における診断画像の例である。

図９は、表示部２１０に表示される画像の座標の一例を示す図である。表示部２１０上の座標は左上が原点となっており、前述の注視点検出用の世界座標（空間座標）とは異なる。

表示部２１０の画素数は、Ｘｍａｘ×Ｙｍａｘとなっている。幾何学模様領域Ａの左辺のＸ座標をＸ１、右辺のＸ座標をＸ２、上辺のＹ座標をＹ１、下辺のＹ座標をＹ２とする。人物領域Ｂの左辺のＸ座標をＸ３、右辺のＸ座標をＸ４、上辺のＹ座標をＹ３、下辺のＹ座標をＹ４とする。図９では、Ｙ１＝Ｙ３、Ｙ２＝Ｙ４となる例が示されている。

図１０は、表示部２１０に表示される画像の座標の他の例を示す図である。図１０は、図９に対して人物映像および幾何学模様映像の配置が異なる診断画像の例である。すなわち、図１０では、左が幾何学模様映像、右が人物映像となる。

図９または図１０のような診断画像を用いた診断支援処理の一例について、図１１および図１２−１〜図１２−３を用いて説明する。

図１１は、１つの映像（診断画像）を用いる診断支援処理の一例を示すフローチャートである。この例では人物映像と幾何学模様映像とが予め合成されているものとする。

まず、出力制御部３５３は、映像（診断画像）の再生を開始する（ステップＳ１０１）。次に、出力制御部３５３は、映像の再生時間より僅かに短い時間を計測するタイマをリセットする（ステップＳ１０２）。視点検出部３５２は、幾何学模様領域Ａ内を注視した時にカウントアップするカウンタ１と、人物領域Ｂ内を注視した時にカウントアップするカウンタ２をリセット（初期化）する（ステップＳ１０３）。次のステップＳ１０３ｂの処理については後述する。このステップＳ１０３ｂは実行しなくてもよい。

注視点測定は、例えば、同期して撮像するステレオカメラの１フレームごとに行う。すなわち注視点は所定の時間間隔ごとに測定される。カウンタ１、カウンタ２のカウント値は注視時間に対応する。

次に、視点検出部３５２は、注視点検出を行う（ステップＳ１０４）。視点検出部３５２は、注視点検出が失敗したか否かを判断する（ステップＳ１０５）。瞬きなどにより瞳孔および角膜反射の画像が得られない場合などに、注視点検出が失敗する。また、注視点が表示画面１０１内に存在しない場合（被験者が表示画面１０１以外を見ていた場合）も、失敗としている。

注視点検出が失敗した場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、カウンタ１、カウンタ２に影響させないため、ステップＳ１１６に移動する。注視点検出が成功した場合（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、視点検出部３５２は、検出した注視点の表示部２１０上のｘ座標がＸ１より大きいかを調べる（ステップＳ１０６）。大きい場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、視点検出部３５２は、表示部２１０上のｘ座標がＸ２より小さいかを調べる（ステップＳ１０７）。小さい場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、視点検出部３５２は、表示部２１０上のｙ座標がＹ１より大きいかを調べる（ステップＳ１０８）。大きい場合（ステップＳ１０８：Ｙｅｓ）、視点検出部３５２は、表示部２１０上のｙ座標がＹ２より小さいかを調べる（ステップＳ１０９）。小さい場合（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、注視点が幾何学模様領域Ａ内に存在することになるので、視点検出部３５２は、カウンタ１をカウントアップする（ステップＳ１１０）。

カウンタ１アップの条件でない場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ、ステップＳ１０７：Ｎｏ、ステップＳ１０８：Ｎｏ、ステップＳ１０９：Ｎｏ）、ステップＳ１１１に進む。

視点検出部３５２は、検出した注視点の表示部２１０上のｘ座標がＸ３より大きいかを調べる（ステップＳ１１１）。大きい場合（ステップＳ１１１：Ｙｅｓ）、表示部２１０上のｘ座標がＸ４より小さいかを調べる（ステップＳ１１２）。小さい場合（ステップＳ１１２：Ｙｅｓ）、表示部２１０上のｙ座標がＹ３より大きいかを調べる（ステップＳ１１３）。大きい場合（ステップＳ１１３：Ｙｅｓ）、表示部２１０上のｙ座標がＹ４より小さいかを調べる（ステップＳ１１４）。小さい場合（ステップＳ１１４：Ｙｅｓ）、注視点が人物領域Ｂ内に存在することになるので、視点検出部３５２は、カウンタ２をカウントアップする（ステップＳ１１５）。

カウンタ１，２をカウントアップした後、または、カウンタ２アップの条件でない場合（ステップＳ１１１：Ｎｏ、ステップＳ１１２：Ｎｏ、ステップＳ１１３：Ｎｏ、ステップＳ１１４：Ｎｏ）、ステップＳ１１６に進む。

出力制御部３５３は、映像の終了を確認するため、タイマが完了したかを判断する（ステップＳ１１６）。完了していない場合（ステップＳ１１６：Ｎｏ）、ステップＳ１０４に戻り処理を繰り返す。

タイマが完了した場合（ステップＳ１１６：Ｙｅｓ）、出力制御部３５３は、映像の再生を停止させる（ステップＳ１１７）。次に、評価部３５４は、カウンタ１のデータを出力する（ステップＳ１１８）。カウンタ１のデータは、幾何学模様領域Ａの注視時間に対応する。次に、評価部３５４は、カウンタ２のデータを出力する（ステップＳ１１９）。カウンタ２のデータは、人物領域Ｂの注視時間に対応する。次に、評価部３５４は、カウンタ１とカウンタ２の割合を評価値として算出する（ステップＳ１２０）。例えば、評価部３５４は、カウンタ１に対するカウンタ２の割合を表す評価値を算出する。算出された評価値は、発達障がいの可能性の指針になる。例えば、幾何学模様領域Ａを注視した割合が高いほど、発達障がいの可能性が高くなると判断される。評価部３５４は、算出した評価値（割合データ）を出力する（ステップＳ１２１）。

図１１の例では、映像が表示された当初、多くの被験者はコントラストが高い、幾何学模様を注視する。時間の経過により人物映像の方がコントラストが高くなる。定型発達の被験者は、コントラストが高くなった人物映像を注視するように変化する。一方、発達障がいの被験者は、幾何学模様に対する興味度が高いので注視点が移動することなく、そのまま幾何学模様映像を注視し続けることが多い。

このため、ステップＳ１２１の出力において、発達障がいの被験者はカウンタ１の計数値の割合が高くなる。さらに、コントラストおよび色の濃さ（透過度）が相対的に変化するので、映像の目立つ度合いが変化する。本実施形態では、映像に関わらず必ず目立つ度合いが反転するので、いずれかの時点で、定型発達の被験者は注視点の移動が起こる。

図６−２および図７−２のように、最初に人物映像のコントラストが高い場合は、この逆となる。すなわち、定型発達の被験者は注視点の移動が少なく、発達障がいの被験者の注視点の移動が多くなる。発達障がいの被験者の方が、注視している診断画像を継続して注視する傾向（こだわり）が強いので、図６−１および図７−１のパターンの方がより望ましい形態である。

図１２−１〜図１２−３は、２つの映像を用いる診断支援処理の一例を示すフローチャートである。この例では人物映像と幾何学模様映像とが予め合成されているものとする。また、２つの映像は連結されており、双方が所定の時間で再生されるように構成されている。以下の例では、前半に、図５−１〜図５−５の映像が再生され、後半に、図１０のように、幾何学模様映像と人物映像の配置が左右反転した映像が再生される。

ステップＳ２０１〜ステップＳ２２０までの処理は、図１１のステップＳ１０１〜ステップＳ１１６、ステップＳ１１８〜ステップＳ１２１と同等である。

ただし、カウンタ１およびカウンタ２の役割が図１１と異なる。図１２−１〜図１２−２の例では、カウンタ１およびカウンタ２は、２つの映像である映像１および映像２を通して計数するカウンタである。ただし、映像１の終了時に、映像１としての計数結果とその割合を出力する（ステップＳ２１７〜ステップＳ２２０）。その後、映像２でも継続してカウンタ１およびカウンタ２が計数され、合計値と割合が出力される（ステップＳ２３９〜ステップＳ２４２）。

図１２−２について説明する。ステップＳ２２１の直前に、２番目の映像の再生が開始される。出力制御部３５３は、２番目の映像（映像２）の再生時間より僅かに短い時間を計測するタイマをリセットする（ステップＳ２２１）。視点検出部３５２は、映像２において幾何学模様領域Ａ内を注視した時にカウントアップするカウンタ３と、人物領域Ｂを注視した時にカウントアップするカウンタ４をリセットする（ステップＳ２２２）。

次に、視点検出部３５２は、注視点検出を行う（ステップＳ２２３）。視点検出部３５２は、注視点検出が失敗したかを判断する（ステップＳ２２４）。失敗した場合（ステップＳ２２４：Ｙｅｓ）、カウンタ１、カウンタ２、カウンタ３、カウンタ４に影響させないため、ステップＳ２３７に移動する。

注視点検出が成功した場合（ステップＳ２２４：Ｎｏ）、視点検出部３５２は、検出した注視点の表示部２１０上のｘ座標がＸ３より大きいかを調べる（ステップＳ２２５）。大きい場合（ステップＳ２２５：Ｙｅｓ）、視点検出部３５２は、表示部２１０上のｘ座標がＸ４より小さいかを調べる（ステップＳ２２６）。小さい場合（ステップＳ２２６：Ｙｅｓ）、視点検出部３５２は、表示部２１０上のｙ座標がＹ３より大きいかを調べる（ステップＳ２２７）。大きい場合（ステップＳ２２７：Ｙｅｓ）、視点検出部３５２は、表示部２１０上のｙ座標がＹ４より小さいかを調べる（ステップＳ２２８）。小さい場合（ステップＳ２２８：Ｙｅｓ）、注視点が幾何学模様領域Ａ内に存在することになるので、視点検出部３５２は、カウンタ１をカウントアップし（ステップＳ２２９）、カウンタ３をカウントアップする（ステップＳ２３０）。

カウンタ１およびカウンタ３をカウントアップする条件でない場合（ステップＳ２２５：Ｎｏ、ステップＳ２２６：Ｎｏ、ステップＳ２２７：Ｎｏ、ステップＳ２２８：Ｎｏ）、ステップＳ２３１に進む。

視点検出部３５２は、検出した注視点の表示部２１０上のｘ座標がＸ１より大きいかを調べる（ステップＳ２３１）。大きい場合（ステップＳ２３１：Ｙｅｓ）、視点検出部３５２は、表示部２１０上のｘ座標がＸ２より小さいかを調べる（ステップＳ２３２）。小さい場合（ステップＳ２３２：Ｙｅｓ）、視点検出部３５２は、表示部２１０上のｙ座標がＹ１より大きいかを調べる（ステップＳ２３３）。大きい場合（ステップＳ２３３：Ｙｅｓ）、視点検出部３５２は、表示部２１０上のｙ座標がＹ２より小さいかを調べる（ステップＳ２３４）。小さい場合（ステップＳ２３４：Ｙｅｓ）、注視点が人物領域Ｂ内に存在することになるので、視点検出部３５２は、カウンタ２をカウントアップし（ステップＳ２３５）、カウンタ４をカウントアップする（ステップＳ２３６）。

出力制御部３５３は、映像の終了を確認するため、タイマが完了したかを判断する（ステップＳ２３７）。完了していない場合（ステップＳ２３７：Ｎｏ）、ステップＳ２２３に戻り処理を繰り返す。

タイマが完了した場合（ステップＳ２３７：Ｙｅｓ）、出力制御部３５３は、映像の再生を停止させる（ステップＳ２３８）。

次に、評価部３５４は、カウンタ１のデータを出力する（ステップＳ２３９）。ここで出力されるカウンタ１のデータは、映像１および映像２における幾何学模様領域Ａの注視時間に対応する。次に、評価部３５４は、カウンタ２のデータを出力する（ステップＳ２４０）。ここで出力されるカウンタ２のデータは、映像１および映像２における人物領域Ｂの注視時間に対応する。評価部３５４は、カウンタ１とカウンタ２の割合を評価値として算出する（ステップＳ２４１）。この評価値は、発達障がいの可能性の指針になる。例えば、幾何学模様領域Ａを注視した割合が高いほど、発達障がいの可能性が高くなると判断される。評価部３５４は、算出した評価値（割合データ）を出力する（ステップＳ２４２）。

また、評価部３５４は、カウンタ３のデータを出力する（ステップＳ２４３）。カウンタ３のデータは、映像２における幾何学模様領域Ａの注視時間に対応する。次に、評価部３５４は、カウンタ４のデータを出力する（ステップＳ２４４）。カウンタ４のデータは、映像２における人物領域Ｂの注視時間に対応する。次に、評価部３５４は、カウンタ３とカウンタ４の割合を評価値として算出する（ステップＳ２４５）。この評価値も、発達障がいの可能性の指針になる。例えば、幾何学模様領域Ａを注視した割合が高いほど、発達障がいの可能性が高くなると判断される。評価部３５４は、算出した評価値（割合データ）を出力する（ステップＳ２４６）。

ここで、映像１としての計数結果とその割合（ステップＳ２１７〜ステップＳ２２０）と、映像２としての計数結果とその割合（ステップＳ２４３〜ステップＳ２４６）を比較することにより、被験者の傾向を知ることができる。例えば、画面の右側から見る傾向がある場合は、映像１では幾何学模様領域Ａのカウント値が上がり、映像２では幾何学模様領域Ａのカウント値が下がる傾向がある。両方がバランスしている場合には中央部分から見始めて自分の嗜好にあわせて注視していると考えられる。

また、図１１のステップＳ１０３ｂ、および、図１２−１のステップＳ２０３ｂに示すように、視点検出部３５２が、タイマ等を用いて、所定時間の経過を待機する処理を行ってもよい。所定時間は、例えば映像１で幾何学模様映像のコントラストおよび色の濃さの低下が開始するまでの時間である。図６−１の例では、時刻ｔ０から時刻ｔ２までの時間に相当する。最初の映像部分で、ほとんどの被験者が幾何学模様映像を注視する。従って、ステップＳ１０３ｂおよびステップＳ２０３ｂのような待機処理を行うことによって、前半の時間は測定せず、後半のみ測定することが可能になる。この場合、さらに検出精度を向上させることが可能となる。また、３以上の映像を用いて診断支援処理を実行してもよい。この場合、例えば、各映像での計数結果および評価値とともに、全映像での計数結果の合計値および評価値の合計値を出力するように構成してもよい。

また、映像のコントラストなどの変化は、予めそのような映像を用いることで実現してもよい。

以上のように、第１の実施形態によれば、例えば以下のような効果が得られる。
（１）人物映像、および、幾何学模様映像の注目度の差があっても、良好な検出が可能になり、検出精度が向上する。
（２）被験者の個人差の影響が少なくなる。
（３）診断支援用の映像（診断画像）の製作が容易になる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態では、第１の実施形態よりも一層、装置構成を簡略化できる視線検出装置および視線検出方法を実現する。

以下に、第２の実施形態の視線検出装置および視線検出方法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。また、以下では、視線検出結果を用いて発達障がいなどの診断を支援する診断支援装置に視線検出装置を用いた例を説明する。適用可能な装置は診断支援装置に限られるものではない。

本実施形態の視線検出装置（診断支援装置）は、１ヵ所に設置された照明部を用いて視線を検出する。また、本実施形態の視線検出装置（診断支援装置）は、視線検出前に被験者に１点を注視させて測定した結果を用いて、角膜曲率中心位置を高精度に算出する。

なお、照明部とは、光源を含み、被験者の眼球に光を照射可能な要素である。光源とは、例えばＬＥＤ（Light Emitting Diode）などの光を発生する素子である。光源は、１個のＬＥＤから構成されてもよいし、複数のＬＥＤを組み合わせて１ヵ所に配置することにより構成されてもよい。以下では、このように照明部を表す用語として「光源」を用いる場合がある。

図１３および１４は、第２の実施形態の表示部、ステレオカメラ、赤外線光源および被験者の配置の一例を示す図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、説明を省略する場合がある。

図１３に示すように、第２の実施形態の診断支援装置は、表示部２１０と、ステレオカメラ２１０２と、ＬＥＤ光源２１０３と、を含む。ステレオカメラ２１０２は、表示部２１０の下に配置される。ＬＥＤ光源２１０３は、ステレオカメラ２１０２に含まれる２つのカメラの中心位置に配置される。ＬＥＤ光源２１０３は、例えば波長８５０ｎｍの近赤外線を照射する光源である。図１３では、９個のＬＥＤによりＬＥＤ光源２１０３（照明部）を構成する例が示されている。なお、ステレオカメラ２１０２は、波長８５０ｎｍの近赤外光を透過できるレンズを使用する。

図１４に示すように、ステレオカメラ２１０２は、右カメラ２２０２と左カメラ２２０３とを備えている。ＬＥＤ光源２１０３は、被験者の眼球１１１に向かって近赤外光を照射する。ステレオカメラ２１０２で取得される画像では、瞳孔１１２が低輝度で反射して暗くなり、眼球１１１内に虚像として生じる角膜反射１１３が高輝度で反射して明るくなる。従って、瞳孔１１２および角膜反射１１３の画像上の位置を２台のカメラ（右カメラ２２０２、左カメラ２２０３）それぞれで取得することができる。

さらに２台のカメラにより得られる瞳孔１１２および角膜反射１１３の位置から、瞳孔１１２および角膜反射１１３の位置の三次元世界座標値を算出する。本実施形態では、三次元世界座標として、表示画面１０１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１５は、第２の実施形態の診断支援装置２１００の機能の概要を示す図である。図１５では、図１３および１４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１５に示すように、診断支援装置２１００は、右カメラ２２０２と、左カメラ２２０３と、ＬＥＤ光源２１０３と、スピーカ１０５と、駆動・ＩＦ（interface）部２０８と、制御部２３００と、記憶部１５０と、表示部２１０と、を含む。図１５において、表示画面１０１は、右カメラ２２０２および左カメラ２２０３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。なお、駆動部とＩＦ部は一体でもよいし、別体でもよい。

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２１０２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２１０２に含まれる各部と、制御部２３００とのインタフェースとなる。

制御部２３００は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆと、各部を接続するバスを備えているコンピュータなどにより実現できる。

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１６は、図１５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１６に示すように、制御部２３００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、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２２０２、左カメラ２２０３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。

スピーカ駆動部３２２は、スピーカ１０５を駆動する。なお、診断支援装置２１００が、印刷部としてのプリンタと接続するためのインタフェース（プリンタＩＦ）を備えてもよい。また、プリンタを診断支援装置２１００の内部に備えるように構成してもよい。

制御部２３００は、診断支援装置２１００全体を制御する。制御部２３００は、第１算出部２３５１と、第２算出部２３５２と、第３算出部２３５３と、視線検出部２３５４と、視点検出部２３５５と、出力制御部２３５６と、評価部２３５７と、を備えている。なお、視線検出装置としては、少なくとも第１算出部２３５１、第２算出部２３５２、第３算出部２３５３、および、視線検出部２３５４が備えられていればよい。

制御部２３００に含まれる各要素（第１算出部２３５１、第２算出部２３５２、第３算出部２３５３、視線検出部２３５４、視点検出部２３５５、出力制御部２３５６、および、評価部２３５７）は、ソフトウェア（プログラム）で実現してもよいし、ハードウェア回路で実現してもよいし、ソフトウェアとハードウェア回路とを併用して実現してもよい。

プログラムで実現する場合、当該プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact Disk Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供される。プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。また、プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

第１算出部２３５１は、ステレオカメラ２１０２により撮像された眼球の画像から、瞳孔の中心を示す瞳孔中心の位置（第１位置）を算出する。第２算出部２３５２は、撮像された眼球の画像から、角膜反射の中心を示す角膜反射中心の位置（第２位置）を算出する。

第３算出部２３５３は、ＬＥＤ光源２１０３と角膜反射中心とを結ぶ直線と、から角膜曲率中心（第３位置）を算出する。例えば、第３算出部２３５３は、この直線上で、角膜反射中心からの距離が所定値となる位置を、角膜曲率中心として算出する。所定値は、一般的な角膜の曲率半径値などから事前に定められた値を用いることができる。

角膜の曲率半径値には個人差が生じうるため、事前に定められた値を用いて角膜曲率中心を算出すると誤差が大きくなる可能性がある。従って、第３算出部２３５３が、個人差を考慮して角膜曲率中心を算出してもよい。この場合、第３算出部２３５３は、まず目標位置を被験者に注視させたときに算出された瞳孔中心および角膜反射中心を用いて、瞳孔中心と目標位置とを結ぶ直線と、角膜反射中心とＬＥＤ光源２１０３とを結ぶ直線と、の交点（第４位置）を算出する。そして第３算出部２３５３は、瞳孔中心と算出した交点との距離を（第１距離）を算出し、例えば記憶部１５０に記憶する。

目標位置は、予め定められ、三次元世界座標値が算出できる位置であればよい。例えば、表示画面１０１の中央位置（三次元世界座標の原点）を目標位置とすることができる。この場合、例えば出力制御部２３５６が、表示画面１０１上の目標位置（中央）に、被験者に注視させる画像（目標画像）等を表示する。これにより、被験者に目標位置を注視させることができる。

目標画像は、被験者を注目させることができる画像であればどのような画像であってもよい。例えば、輝度や色などの表示態様が変化する画像、および、表示態様が他の領域と異なる画像などを目標画像として用いることができる。

なお、目標位置は表示画面１０１の中央に限られるものではなく、任意の位置でよい。表示画面１０１の中央を目標位置とすれば、表示画面１０１の任意の端部との距離が最小になる。このため、例えば視線検出時の測定誤差をより小さくすることが可能となる。

距離の算出までの処理は、例えば実際の視線検出を開始するまでに事前に実行しておく。実際の視線検出時には、第３算出部２３５３は、ＬＥＤ光源２１０３と角膜反射中心とを結ぶ直線上で、瞳孔中心からの距離が、事前に算出した距離となる位置を、角膜曲率中心として算出する。

視線検出部２３５４は、瞳孔中心と角膜曲率中心とから被験者の視線を検出する。例えば視線検出部２３５４は、角膜曲率中心から瞳孔中心へ向かう方向を被験者の視線方向として検出する。

視点検出部２３５５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２３５５は、例えば、表示画面１０１で被験者が注視する点である視点（注視点）を検出する。視点検出部２３５５は、例えば図１４のような三次元世界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。

出力制御部２３５６は、表示部２１０およびスピーカ１０５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２３５６は、表示部２１０上の目標位置に目標画像を出力させる。また、出力制御部２３５６は、診断画像、および、評価部２３５７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。

診断画像は、視線（視点）検出結果に基づく評価処理に応じた画像であればよい。例えば発達障がいを診断する場合であれば、発達障がいの被験者が好む画像（幾何学模様映像など）と、それ以外の画像（人物映像など）と、を含む診断画像を用いてもよい。

評価部２３５７は、診断画像と、視点検出部２３５５により検出された注視点とに基づく評価処理を行う。例えば発達障がいを診断する場合であれば、評価部２３５７は、診断画像と注視点とを解析し、発達障がいの被験者が好む画像を注視したか否かを評価する。

出力制御部２３５６が第１の実施形態と同様の診断画像を表示し、評価部２３５７が第１の実施形態の評価部３５４と同様の評価処理を行ってもよい。言い換えると、第１の実施形態の視線検出処理（視線検出部３５１）を、第２の実施形態の視線検出処理（第１算出部２３５１、第２算出部２３５２、第３算出部２３５３、視線検出部２３５４）で置き換えてもよい。これにより、第１の実施形態の効果に加えて、第２の実施形態の効果（装置構成の簡略化など）を達成可能となる。

図１７は、本実施形態の診断支援装置２１００により実行される処理の概要を説明する図である。図１３〜図１６で説明した要素については同一の符号を付し説明を省略する。

瞳孔中心４０７および角膜反射中心４０８は、それぞれ、ＬＥＤ光源２１０３を点灯させた際に検出される瞳孔の中心、および、角膜反射点の中心を表している。角膜曲率半径４０９は、角膜表面から角膜曲率中心４１０までの距離を表す。

図１８は、２つの光源（照明部）を用いる方法（以下、方法Ａとする）と、１つの光源（照明部）を用いる本実施形態との違いを示す説明図である。図１３〜図１６で説明した要素については同一の符号を付し説明を省略する。

方法Ａは、ＬＥＤ光源２１０３の代わりに、２つのＬＥＤ光源５１１、５１２を用いる。方法Ａでは、ＬＥＤ光源５１１を照射したときの角膜反射中心５１３とＬＥＤ光源５１１とを結ぶ直線５１５と、ＬＥＤ光源５１２を照射したときの角膜反射中心５１４とＬＥＤ光源５１２とを結ぶ直線５１６との交点が算出される。この交点が角膜曲率中心５０５となる。

これに対し、本実施形態では、ＬＥＤ光源２１０３を照射したときの、角膜反射中心５２２とＬＥＤ光源２１０３とを結ぶ直線５２３を考える。直線５２３は、角膜曲率中心５０５を通る。また角膜の曲率半径は個人差による影響が少なくほぼ一定の値になることが知られている。このことから、ＬＥＤ光源２１０３を照射したときの角膜曲率中心は、直線５２３上に存在し、一般的な曲率半径値を用いることにより算出することが可能である。

しかし、一般的な曲率半径値を用いて求めた角膜曲率中心の位置を使用して視点を算出すると、眼球の個人差により視点位置が本来の位置からずれて、正確な視点位置検出ができない場合がある。

図１９は、視点検出（視線検出）を行う前に、角膜曲率中心位置と、瞳孔中心位置と角膜曲率中心位置との距離を算出する算出処理を説明するための図である。図１３〜図１６で説明した要素については同一の符号を付し説明を省略する。なお、左右カメラ（右カメラ２２０２、左カメラ２２０３）と制御部２３００とが接続することについては図示せず省略する。

目標位置６０５は、表示部２１０上の一点に目標画像等を出して、被験者に見つめさせるための位置である。本実施形態では表示画面１０１の中央位置としている。直線６１３は、ＬＥＤ光源２１０３と角膜反射中心６１２とを結ぶ直線である。直線６１４は、被験者が見つめる目標位置６０５（注視点）と瞳孔中心６１１とを結ぶ直線である。角膜曲率中心６１５は、直線６１３と直線６１４との交点である。第３算出部２３５３は、瞳孔中心６１１と角膜曲率中心６１５との距離６１６を算出して記憶しておく。

図２０は、本実施形態の算出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２３５６は、表示画面１０１上の１点に目標画像を再生し（ステップＳ３０１）、被験者にその１点を注視させる。次に、制御部２３００は、ＬＥＤ駆動制御部３１６を用いてＬＥＤ光源２１０３を被験者の目に向けて点灯させる（ステップＳ３０２）。制御部２３００は、左右カメラ（右カメラ２２０２、左カメラ２２０３）で被験者の目を撮像する（ステップＳ３０３）。

ＬＥＤ光源２１０３の照射により、瞳孔部分は暗い部分（暗瞳孔）として検出される。またＬＥＤ照射の反射として、角膜反射の虚像が発生し、明るい部分として角膜反射点（角膜反射中心）が検出される。すなわち、第１算出部２３５１は、撮像された画像から瞳孔部分を検出し、瞳孔中心の位置を示す座標を算出する。また、第２算出部２３５２は、撮像された画像から角膜反射部分を検出し、角膜反射中心の位置を示す座標を算出する。なお、第１算出部２３５１および第２算出部２３５２は、左右カメラで取得した２つの画像それぞれに対して、各座標値を算出する（ステップＳ３０４）。

なお、左右カメラは、三次元世界座標を取得するために、事前にステレオ較正法によるカメラ較正が行われており、変換パラメータが算出されている。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。

第１算出部２３５１および第２算出部２３５２は、この変換パラメータを使用して、左右カメラの座標から、瞳孔中心と角膜反射中心の三次元世界座標に変換を行う（ステップＳ３０５）。第３算出部２３５３は、求めた角膜反射中心の世界座標と、ＬＥＤ光源２１０３の中心位置の世界座標とを結ぶ直線を求める（ステップＳ３０６）。次に、第３算出部２３５３は、表示画面１０１の１点に表示される目標画像の中心の世界座標と、瞳孔中心の世界座標とを結ぶ直線を算出する（ステップＳ３０７）。第３算出部２３５３は、ステップＳ３０６で算出した直線とステップＳ３０７で算出した直線との交点を求め、この交点を角膜曲率中心とする（ステップＳ３０８）。第３算出部２３５３は、このときの瞳孔中心と角膜曲率中心との間の距離を算出して記憶部１５０などに記憶する（ステップＳ３０９）。記憶された距離は、その後の視点（視線）検出時に、角膜曲率中心を算出するために使用される。

算出処理で表示部２１０上の１点を見つめる際の瞳孔中心と角膜曲率中心との間の距離は、表示部２１０内の視点を検出する範囲で一定に保たれている。瞳孔中心と角膜曲率中心との間の距離は、目標画像を再生中に算出された値全体の平均から求めてもよいし、再生中に算出された値のうち何回かの値の平均から求めてもよい。

図２１は、視点検出を行う際に、事前に求めた瞳孔中心と角膜曲率中心との距離を使用して、補正された角膜曲率中心の位置を算出する方法を示した図である。注視点８０５は、一般的な曲率半径値を用いて算出した角膜曲率中心から求めた注視点を表す。注視点８０６は、事前に求めた距離を用いて算出した角膜曲率中心から求めた注視点を表す。

瞳孔中心８１１および角膜反射中心８１２は、それぞれ、視点検出時に算出された瞳孔中心の位置、および、角膜反射中心の位置を示す。直線８１３は、ＬＥＤ光源２１０３と角膜反射中心８１２とを結ぶ直線である。角膜曲率中心８１４は、一般的な曲率半径値から算出した角膜曲率中心の位置である。距離８１５は、事前の算出処理により算出した瞳孔中心と角膜曲率中心との距離である。角膜曲率中心８１６は、事前に求めた距離を用いて算出した角膜曲率中心の位置である。角膜曲率中心８１６は、角膜曲率中心が直線８１３上に存在すること、および、瞳孔中心と角膜曲率中心との距離が距離８１５であることから求められる。これにより一般的な曲率半径値を用いる場合に算出される視線８１７は、視線８１８に補正される。また、表示画面１０１上の注視点は、注視点８０５から注視点８０６に補正される。なお、左右カメラ（右カメラ２２０２、左カメラ２２０３）と制御部２３００とが接続することについては図示せず省略する。

図２２は、本実施形態の視線検出処理の一例を示すフローチャートである。例えば、診断画像を用いた診断処理の中で視線を検出する処理として、図２２の視線検出処理を実行することができる。診断処理では、図２２の各ステップ以外に、診断画像を表示する処理、および、注視点の検出結果を用いた評価部２３５７による評価処理などが実行される。

ステップＳ４０１〜ステップＳ４０５は、図２０のステップＳ３０２〜ステップＳ３０６と同様であるため説明を省略する。

第３算出部２３５３は、ステップＳ４０５で算出した直線上であって、瞳孔中心からの距離が、事前の算出処理によって求めた距離と等しい位置を角膜曲率中心として算出する（ステップＳ４０６）。

視線検出部２３５４は、瞳孔中心と角膜曲率中心とを結ぶベクトル（視線ベクトル）を求める（ステップＳ４０７）。このベクトルが、被験者が見ている視線方向を示している。視点検出部２３５５は、この視線方向と表示画面１０１との交点の三次元世界座標値を算出する（ステップＳ４０８）。この値が、被験者が注視する表示部２１０上の１点を世界座標で表した座標値である。視点検出部２３５５は、求めた三次元世界座標値を、表示部２１０の二次元座標系で表される座標値（ｘ，ｙ）に変換する（ステップＳ４０９）。これにより、被験者が見つめる表示部２１０上の視点（注視点）を算出することができる。

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）光源（照明部）を２ヶ所に配置する必要がなく、１ヵ所に配置した光源で視線検出を行うことが可能となる。
（２）光源が１ヵ所になったため、装置をコンパクトにすることが可能となり、コストダウンも実現できる。

１００、２１００ 診断支援装置
１０１ 表示画面
１０２、２１０２ ステレオカメラ
１０５ スピーカ
１５０ 記憶部
２０２、２２０２ 右カメラ
２０３ 赤外ＬＥＤ光源
２０４、２２０３ 左カメラ
２０５ 赤外ＬＥＤ光源
２０８ 駆動・ＩＦ部
２１０ 表示部
３００、２３００ 制御部
３５１、２３５４ 視線検出部
３５２、２３５５ 視点検出部
３５３、２３５６ 出力制御部
３５４、２３５７ 評価部
２３５１ 第１算出部
２３５２ 第２算出部
２３５３ 第３算出部

Claims (12)

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、
   人物の画像と幾何学模様の画像とを含み、前記人物の画像と前記幾何学模様の画像との少なくとも一方の画像のコントラストが時間の経過とともに変化する診断画像を前記表示部に表示させる出力制御部と、
   前記診断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評価値を算出する評価部と、
   を備えることを特徴とする診断支援装置。
2. 前記出力制御部は、前記人物の画像のコントラストと、前記幾何学模様画像のコントラストとが、時間の経過とともに相反して変化する診断画像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。
3. 前記出力制御部は、前記コントラストの変化の割合が一定値以下となる診断画像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. 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、
   人物の画像と幾何学模様の画像とを含み、前記人物の画像と前記幾何学模様の画像との少なくとも一方の画像の色の濃さが時間の経過とともに変化する診断画像を前記表示部に表示させる出力制御部と、
   前記診断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評価値を算出する評価部と、
   を備えることを特徴とする診断支援装置。
5. 前記出力制御部は、前記人物の画像の色の濃さと、前記幾何学模様画像の色の濃さとが、時間の経過とともに相反して変化する診断画像を前記表示部に表示させること、
   を特徴とする請求項４に記載の診断支援装置。
6. 前記出力制御部は、前記色の濃さの変化の割合が一定値以下となる診断画像を前記表示部に表示させること、
   を特徴とする請求項４に記載の診断支援装置。
7. 前記視点検出部は、前記診断画像の表示が開始されてから所定時間が経過した後に、前記視線方向に基づいて前記視点を検出すること、
   を特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の診断支援装置。
8. 前記出力制御部は、第１の診断画像を前記表示部に表示させた後、前記人物の画像の位置、および、前記幾何学模様の画像の位置が前記第１の診断画像と異なる第２の診断画像を前記表示部に表示させ、
   前記評価部は、前記第１の診断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、および、前記第２の診断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評価値を算出すること、
   を特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の診断支援装置。
9. 前記評価部は、前記人物の画像を含む領域で前記視点が検出される時間を表す第１停留時間と、前記幾何学模様の画像を含む領域で前記視点が検出される時間を表す第２停留時間と、の少なくとも一方に基づいて前記評価値を算出すること、
   を特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の診断支援装置。
10. 光を照射する光源を含む照明部と、
    前記照明部によって光が照射され、前記撮像部によって撮像された被験者の眼球の画像から瞳孔の中心を示す第１位置を算出する第１算出部と、
    撮像された前記眼球の画像から角膜反射の中心を示す第２位置を算出する第２算出部と、
    前記光源と前記第２位置とを結ぶ直線に基づいて、角膜曲率中心を示す第３位置を算出する第３算出部と、をさらに備え、
    前記視線検出部は、前記第１位置と前記第３位置に基づいて前記被験者の視線を検出すること、
    を特徴とする請求項１から９のいずれか一項に記載の診断支援装置。
11. 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、
    人物の画像と幾何学模様の画像とを含み、前記人物の画像と前記幾何学模様の画像との少なくとも一方の画像のコントラストが時間の経過とともに変化する診断画像を前記表示部に表示させる出力制御ステップと、
    前記診断画像が表示されたときに前記視点検出ステップにより検出された前記視点に基づいて前記被験者の評価値を算出する評価ステップと、
    を含む診断支援方法。
12. 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、
    人物の画像と幾何学模様の画像とを含み、前記人物の画像と前記幾何学模様の画像との少なくとも一方の画像の色の濃さが時間の経過とともに変化する診断画像を前記表示部に表示させる出力制御ステップと、
    前記診断画像が表示されたときに前記視点検出ステップにより検出された前記視点に基づいて前記被験者の評価値を算出する評価ステップと、
    を含む診断支援方法。