JP6269377B2 - 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、評価する保健師の不足、および、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。

発達障がい者の特徴として、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、発達障がい者の特徴として、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。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、発達障がいの診断を支援する技術が提案されている。

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 Psychiatry. 2011 Jan;68（1）:101-109.

さらに、発達障がい者は、注視点に偏りがあったり、因果関係の把握が難しかったりする特徴がある場合が多い。因果関係を理解するためにどこを注視して情報を得たのか、注視したにも関わらず因果関係を理解できないのか、などを知ることは、発達障がい者の療育を行う上で重要なポイントになる。

しかし従来の方法では、因果関係を理解するためにどこを注視して情報を得たのか、注視したにも関わらず因果関係を理解できないのかなどを知ることができなかった。このため、従来の方法では適切に診断を支援できない場合があり、さらに高精度の診断支援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、所定の事象の原因と前記事象とを表す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の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がいに関する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、本実施形態の表示部、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２は、本実施形態の表示部、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３は、診断支援装置の機能の概要を示す図である。 図４は、図３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５は、本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６は、２つの光源を用いる方法と、１つの光源を用いる本実施形態との違いを示す説明図である。 図７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８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。 図９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１０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。 図１１は、変形例の算出処理を説明するための図である。 図１２は、変形例の算出処理の一例を示すフローチャートである。 図１３は、本実施形態で用いる診断画像の一例を示す図である。 図１４は、本実施形態で用いる診断画像の一例を示す図である。 図１５は、本実施形態で用いる診断画像の一例を示す図である。 図１６は、本実施形態で用いる診断画像の一例を示す図である。 図１７は、本実施形態の診断支援処理の一例を示すフローチャートである。 図１８は、一次回答を選択するための選択画面の一例を示す図である。 図１９は、正解を表示するための正解画面の一例を示す図である。 図２０は、解説画面の一例を示す図である。 図２１は、注視点検出処理の一例を示すフローチャートである。 図２２は、分析処理の一例を示すフローチャートである。 図２３は、因果関係の例を示す図である。

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。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適用した例を説明するが適用可能な装置はこれに限られるものではない。

本実施形態の診断支援装置は、ある事象の前後を示す画像（映像）を表示して、注視点の位置の停留時間を測定して評価演算することにより、高精度の発達障がいリスクの診断支援を実現する。

また、本実施形態の診断支援装置は、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１および２は、本実施形態の表示部、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１に示すように、本実施形態の診断支援装置は、表示部１０１と、撮像部に相当するステレオカメラ１０２と、ＬＥＤ光源１０３と、を含む。ステレオカメラ１０２は、表示部１０１の下に配置される。ＬＥＤ光源１０３は、ステレオカメラ１０２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１０３は、例えば波長８５０ｎｍの近赤外線を照射する光源である。図１では、９個のＬＥＤによりＬＥＤ光源１０３（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１０２は、波長８５０ｎｍの近赤外光を透過できるレンズを使用する。

図２に示すように、ステレオカメラ１０２は、右カメラ２０２と左カメラ２０３とを備えている。ＬＥＤ光源１０３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１０２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２０２、左カメラ２０３）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、表示部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３は、診断支援装置１００の機能の概要を示す図である。図３では、図１および２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３に示すように、診断支援装置１００は、右カメラ２０２と、左カメラ２０３と、ＬＥＤ光源１０３と、スピーカ２０５と、駆動・ＩＦ（interface）部３１３と、制御部３００と、記憶部１５０と、表示部１０１と、を含む。図３において、表示画面２０１は、右カメラ２０２および左カメラ２０３との位置関係を分かりやすく示しているが、表示画面２０１は表示部１０１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２０５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３１３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３１３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。

制御部３００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１０１に表示する画像等を記憶する。表示部１０１は、診断のための対象画像等、各種情報を表示する。

図４は、図３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に示すように、制御部３００には、表示部１０１と、駆動・ＩＦ部３１３が接続される。駆動・ＩＦ部３１３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３１３には、カメラＩＦ３１４、３１５を介して、それぞれ、右カメラ２０２、左カメラ２０３が接続される。駆動・ＩＦ部３１３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２０５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、第１算出部３５１と、第２算出部３５２と、第３算出部３５３と、視線検出部３５４と、視点検出部３５５と、出力制御部３５６と、評価部３５７と、を備えている。なお、視線を検出する視線検出支援装置としては、少なくとも第１算出部３５１、第２算出部３５２、第３算出部３５３、および、視線検出部３５４が備えられていればよい。

制御部３００に含まれる各要素（第１算出部３５１、第２算出部３５２、第３算出部３５３、視線検出部３５４、視点検出部３５５、出力制御部３５６、および、評価部３５７）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また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３５１は、ステレオカメラ１０２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３５２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１算出部３５１および第２算出部３５２が、瞳孔の中心を示す第１位置と、角膜反射の中心を示す第２位置と、を検出する位置検出部に相当する。

第３算出部３５３は、ＬＥＤ光源１０３と角膜反射中心とを結ぶ直線（第１直線）から、角膜曲率中心（第４位置）を算出する。例えば、第３算出部３５３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３５３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３５３は、まず目標位置（第３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（第２直線）と、角膜反射中心とＬＥＤ光源１０３とを結ぶ直線（第１直線）と、の交点を算出する。そして第３算出部３５３は、瞳孔中心と算出した交点との距離（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２０１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３５６が、表示画面２０１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２０１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２０１の中央を目標位置とすれば、表示画面２０１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３５３は、ＬＥＤ光源１０３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。第３算出部３５３が、ＬＥＤ光源１０３の位置と、表示部１０１上の目標画像を示す所定の位置（第３位置）と、瞳孔中心の位置と、角膜反射中心の位置と、から角膜曲率中心（第４位置）を算出する算出部に相当する。

視線検出部３５４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３５４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３５５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３５５は、例えば、表示画面２０１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３５５は、例えば図２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３５６は、表示部１０１およびスピーカ２０５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３５６は、表示部１０１上の目標位置に目標画像を出力させる。また、出力制御部３５６は、診断画像、および、評価部３５７による評価結果などの表示部１０１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３５７は、診断画像と、視点検出部３５５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３５７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。評価部３５７は、例えば、後述する図１３および図１６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３５７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、本実施形態に限定されるものではない。

図５は、本実施形態の診断支援装置１００により実行される処理の概要を説明する図である。図１〜図４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１０３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６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１〜図４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１０３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１０３を照射したときの、角膜反射中心５２２とＬＥＤ光源１０３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１０３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７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１〜図４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。

目標位置６０５は、表示部１０１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部１０１の画面の中央位置としている。直線６１３は、ＬＥＤ光源１０３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３５３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８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３５６は、表示部１０１の画面上の１点に目標画像を再生し（ステップＳ１０１）、被験者にその１点を注視させる。次に、制御部３００は、ＬＥＤ駆動制御部３１６を用いてＬＥＤ光源１０３を被験者の目に向けて点灯させる（ステップＳ１０２）。制御部３００は、左右カメラ（右カメラ２０２、左カメラ２０３）で被験者の目を撮像する（ステップＳ１０３）。

ＬＥＤ光源１０３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３５１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。第１算出部３５１は、例えば目を含む一定領域の中で最も暗い部分を含む所定の明るさ以下の領域を瞳孔部分として検出し、最も明るい部分を含む所定の明るさ以上の領域を角膜反射として検出する。また、第２算出部３５２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３５１および第２算出部３５２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Ｓ１０４）。

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３５１および第２算出部３５２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Ｓ１０５）。第３算出部３５３は、求めた角膜反射中心の世界座標と、ＬＥＤ光源１０３の中心位置の世界座標とを結ぶ直線を求める（ステップＳ１０６）。次に、第３算出部３５３は、表示部１０１の画面上の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Ｓ１０７）。第３算出部３５３は、ステップＳ１０６で算出した直線とステップＳ１０７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Ｓ１０８）。第３算出部３５３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Ｓ１０９）。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１０１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１０１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９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１０３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、表示部１０１の画面上の注視点は、注視点８０５から注視点８０６に補正される。

図１０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１０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１０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３５７による評価処理などが実行される。

ステップＳ２０１〜ステップＳ２０５は、図８のステップＳ１０２〜ステップＳ１０６と同様であるため説明を省略する。

第３算出部３５３は、ステップＳ２０５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Ｓ２０６）。

視線検出部３５４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Ｓ２０７）。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３５５は、この視線方向と表示部１０１の画面との交点の三次元世界座標値を算出する（ステップＳ２０８）。この値が、被験者が注視する表示部１０１上の１点を世界座標で表した座標値である。視点検出部３５５は、求めた三次元世界座標値を、表示部１０１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Ｓ２０９）。これにより、被験者が見つめる表示部１０１上の視点（注視点）を算出することができる。

（変形例）
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は、図７および図８で説明した方法に限られるものではない。以下では、算出処理の他の例について図１１および図１２を用いて説明する。

図１１は、本変形例の算出処理を説明するための図である。図１〜図４および図７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。

線分１１０１は、目標位置６０５とＬＥＤ光源１０３とを結ぶ線分（第１線分）である。線分１１０２は、線分１１０１と平行で、瞳孔中心６１１と直線６１３とを結ぶ線分（第２線分）である。本変形例では、以下のように、線分１１０１、線分１１０２を用いて瞳孔中心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１２は、本変形例の算出処理の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ３０１〜ステップＳ３０７は、図８のステップＳ１０１〜ステップＳ１０７と同様であるため説明を省略する。

第３算出部３５３は、表示部１０１の画面上の１点に表示される目標画像の中心と、ＬＥＤ光源１０３の中心とを結ぶ線分（図１１では線分１１０１）を算出するとともに、算出した線分の長さ（Ｌ１１０１とする）を算出する（ステップＳ３０８）。

第３算出部３５３は、瞳孔中心６１１を通り、ステップＳ３０８で算出した線分と平行な線分（図１１では線分１１０２）を算出するとともに、算出した線分の長さ（Ｌ１１０２とする）を算出する（ステップＳ３０９）。

第３算出部３５３は、角膜曲率中心６１５を頂点とし、ステップＳ３０８で算出した線分を下辺とする三角形と、角膜曲率中心６１５を頂点とし、ステップＳ３０９で算出した線分を下辺とする三角形とが相似関係にあることに基づき、瞳孔中心６１１と角膜曲率中心６１５との間の距離６１６を算出する（ステップＳ３１０）。例えば第３算出部３５３は、線分１１０１の長さに対する線分１１０２の長さの比率と、目標位置６０５と角膜曲率中心６１５との間の距離に対する距離６１６の比率と、が等しくなるように、距離６１６を算出する。

距離６１６は、以下の（１）式により算出することができる。なおＬ６１４は、目標位置６０５から瞳孔中心６１１までの距離である。
距離６１６＝（Ｌ６１４×Ｌ１１０２）／（Ｌ１１０１−Ｌ１１０２）・・・（１）

第３算出部３５３は、算出した距離６１６を記憶部１５０などに記憶する（ステップＳ３１１）。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。

次に、診断支援処理の詳細について説明する。本実施形態では、所定の事象の原因と当該事象とを表す画像を診断画像として用いる。そして、診断画像内に設定した領域に対する注視点の停留時間を測定することにより診断支援を行う。これにより、因果関係を理解するためにどこを注視して情報を得たのか、注視したにも関わらず因果関係を理解できないのかなどの診断を支援することが可能となる。すなわち、従来より高精度の診断支援が可能となる。

図１３〜図１６は、本実施形態で用いる診断画像の一例を示す図である。図１３〜図１６の診断画像は、それぞれ、一連の連続動画に含まれる１つのシーンを示す画像の例である。連続動画は、途中でカット割り（画面の切り替えなど）が含まれる動画であってもよい。

図１３は、塀の前の道路を人物が歩くシーンを示す画像である。足元には複数の石が落ちている。この画像について、領域が設定される。図１３の例では、人を含む領域Ｍ、頭を含む領域Ｈ、人が転ぶ原因となる石（第１の対象の一例）を含む領域Ｃ、および、人（第２の対象の一例）が転ぶ事象とは関係ない石を含む領域Ｓが設定される。なお、図１３〜図１６の各画像は、画像の左上を原点（０，０）、右下の座標を（Ｘｍａｘ，Ｙｍａｘ）とする座標系を有する。

図１４は、人が領域Ｃ内の石につまずいて、転びそうになった瞬間の画像である。図１５は、人が領域Ｃ内の石につまずいて、転んだ瞬間の画像である。図１６は、人が領域Ｃ内の石につまずいて、転んだ後のシーンを示す画像である。図１４〜図１６の各画像に対しても、それぞれ図１３と同様な領域が設定されている。

本実施形態では、診断画像の１つとして、ある事象が起きる前の動画の一部をキャプチャした静止画またはこの静止画と同等な静止画と、ある事象が起きた後の動画の一部をキャプチャした静止画またはこの静止画と同等な静止画と、を使用する。

図１３〜図１６の例では、事象は「人が転ぶこと」であり、この事象の前の動画の一部をキャプチャした静止画１（図１３）と、この事象の後の動画の一部をキャプチャした静止画２（図１６）と、が診断画像として用いられる。なお、静止画の個数は２に限られず、３以上の静止画を用いてもよい。

図１７は、このような診断画像を用いる場合の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３５６は、静止画１を表示部１０１に表示する。被験者は、表示された静止画１を見る。このとき、視点検出部３５５は、注視点を検出する（ステップＳ４０１）。

次に、出力制御部３５６は、静止画２を表示部１０１に表示する。被験者は、表示された静止画２を見る。このとき、視点検出部３５５は、注視点を検出する（ステップＳ４０２）。ステップＳ４０１からステップＳ４０２への進行は、被験者か操作者による、「次へ進むボタン」（図示せず）の押下などに応じて実行してもよい。被験者や操作者による指示なしに、連続的に表示が進行してもよい。

次に、評価部３５７は、被験者による一次回答の選択を受け付ける（ステップＳ４０３）。図１８は、一次回答を選択するための選択画面の一例を示す図である。一次回答とは、診断画像（静止画１、静止画２）を表示した後に選択される回答である。図１８の例では、回答の選択肢Ａ１〜Ａ４の中から、質問Ｑに対する一次回答が選択される。発達障がいの被験者は、因果関係の判断が難しいので、Ａ３以外を選択することが多い。確率的には、因果関係を理解していなくても正解が選択される場合がある。このため、１問のみの質問では、高精度に診断を支援できない場合がある。従って、多くの種類の映像に対して同様に検査してもよい。これにより診断支援の精度をさらに向上させることができる。

評価部３５７は、例えばタッチパネルとして構成された表示部１０１から、被験者または操作者がタッチした位置を示す位置情報を取得し、位置情報に対応する選択肢の選択を受け付ける。評価部３５７は、被験者または操作者等が図示しない入力装置（キーボード等）を用いて指定した一次回答を受け付けてもよい。また、一次回答の選択は、図１８のような選択画面を用いる方法に限られるものではない。例えば、操作者が口頭で質問および回答の選択肢を説明し、被験者に一次回答を口頭で選択させる方法を用いてもよい。

図１７に戻り、出力制御部３５６は、例えば診断画像（静止画１、静止画２）に対応する動画（図１３〜図１６の診断画像に対応する一連の連続動画など）を表示部１０１に表示する。このとき、視点検出部３５５は、注視点を検出する（ステップＳ４０４）。

なお、ステップＳ４０１、ステップＳ４０２、および、ステップＳ４０４の注視点検出処理の詳細は後述する。

次に、評価部３５７は、被験者による二次回答の選択を受け付ける（ステップＳ４０５）。二次回答とは、診断画像に対応する動画を表示した後に選択される回答である。二次回答の選択は、例えば一次回答の選択と同様の方法により行ってもよい。二次回答の選択肢は、一次回答の選択肢と同じでもよいし、異なってもよい。二次回答を選択させるのは、静止画１と静止画２を見た後の判断（一次回答）と、その後に連続動画を見た後の判断（二次回答）と、を比較できるようにするためである。

次に出力制御部３５６は、質問の正解を表示部１０１に表示する（ステップＳ４０６）。また出力制御部３５６は、解説を表示部１０１に表示する（ステップＳ４０７）。

図１９は、正解を表示するための正解画面の一例を示す図である。図１９の例では、正解を示す選択肢Ａ３が、他の選択肢と異なる表示態様で表示されている。正解を示す方法はこれに限られるものではない。一次回答の選択肢と二次回答の選択肢とが異なる場合、すべての選択肢を表示させて、正解の選択肢を強調して表示させてもよい。

例えばこの正解画面で、つぎボタン２００１が押下されると、解説を表示するための解説画面が表示される。図２０は、解説画面の一例を示す図である。解説画面が表示されることにより、被験者は、診断画像で示された事象の因果関係などを理解することができる。解説画面で、つぎボタン２１０１が押下されると、解説画面の表示が終了される。

図１７に戻り、評価部３５７は、検出された注視点のデータを基に分析処理を実行する（ステップＳ４０８）。分析処理の詳細は後述する。最後に、出力制御部３５６は、分析結果を表示部１０１等に表示する（ステップＳ４０９）。

次に、注視点検出処理の詳細について説明する。図２１は、注視点検出処理の一例を示すフローチャートである。なお、図２１は、図１７のステップＳ４０１の静止画１を表示した後の注視点検出処理を例に説明するが、図１７のステップＳ４０２（静止画２を表示した後）、および、ステップＳ４０４（動画を表示した後）の注視点検出処理も同様の手順により実現できる。

まず、出力制御部３５６は、診断画像（静止画１）の再生（表示）を開始する（ステップＳ５０１）。次に、出力制御部３５６は、再生時間を計測するタイマをリセットする（ステップＳ５０２）。次に、視点検出部３５５は、各領域内を注視したときにカウントアップするカウンタ（カウンタＳＴ１＿Ｍ、ＳＴ１＿Ｈ、ＳＴ１＿Ｃ、ＳＴ１＿Ｓ、ＳＴ１＿ＯＴ）をリセットする（ステップＳ５０３）。

カウンタＳＴ１＿Ｍ、ＳＴ１＿Ｈ、ＳＴ１＿Ｃ、ＳＴ１＿Ｓ、ＳＴ１＿ＯＴは、静止画１（ＳＴ１）を表示したときのカウンタである。各カウンタは、それぞれ以下の領域に対応する。各カウンタをカウントアップすることにより、対応する領域内で注視点が検出される時間を表す停留時間を計測することが可能となる。
カウンタＳＴ１＿Ｍ：領域Ｍ
カウンタＳＴ１＿Ｈ：領域Ｈ
カウンタＳＴ１＿Ｃ：領域Ｃ
カウンタＳＴ１＿Ｓ：領域Ｓ
カウンタＳＴ１＿ＯＴ：上記以外の領域

次に、視点検出部３５５は、被験者の注視点を検出する（ステップＳ５０４）。視点検出部３５５は、例えば、図１０で説明した手順により注視点を検出することができる。視点検出部３５５は、注視点の検出が失敗したかを判断する（ステップＳ５０５）。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、注視点が表示部１０１内に存在しない場合（被験者が表示部１０１以外を見ていた場合）も、失敗と判断してもよい。

注視点の検出が失敗した場合（ステップＳ５０５：Ｙｅｓ）、ステップＳ５１６に進む。注視点の検出が成功した場合（ステップＳ５０５：Ｎｏ）、視点検出部３５５は、注視点の座標（注視点座標）を取得する（ステップＳ５０６）。

視点検出部３５５は、取得した注視点座標が、領域Ｍ（人周辺）内にあるか否かを判定する（ステップＳ５０７）。領域Ｍ内にあるとき（ステップＳ５０７：Ｙｅｓ）、視点検出部３５５は、さらに取得した注視点座標が、領域Ｈ（頭部周辺）内にあるか否かを判定する（ステップＳ５０８）。領域Ｈ内にあるとき（ステップＳ５０８：Ｙｅｓ）、視点検出部３５５は、カウンタＳＴ１＿Ｈをインクリメント（カウントアップ）する（ステップＳ５１０）。領域Ｈ内にないとき（ステップＳ５０８：Ｎｏ）、視点検出部３５５は、カウンタＳＴ１＿Ｍをインクリメント（カウントアップ）する（ステップＳ５０９）。

領域Ｍにない場合（ステップＳ５０７：Ｎｏ）、視点検出部３５５は、取得した注視点座標が、領域Ｃ（因果関係の原因となる対象物付近）内にあるか否かを判定する（ステップＳ５１１）。領域Ｃ内にあるとき（ステップＳ５１１：Ｙｅｓ）、視点検出部３５５は、カウンタＳＴ１＿Ｃをインクリメント（カウントアップ）する（ステップＳ５１２）。

領域Ｃにない場合（ステップＳ５１１：Ｎｏ）、視点検出部３５５は、取得した注視点座標が、領域Ｓ（因果関係の原因でない物付近）内にあるか否かを判定する（ステップＳ５１３）。領域Ｓ内にあるとき（ステップＳ５１３：Ｙｅｓ）、視点検出部３５５は、カウンタＳＴ１＿Ｓをインクリメント（カウントアップ）する（ステップＳ５１４）。

領域Ｓにない場合（ステップＳ５１３：Ｎｏ）、設定された領域内に注視点がないので、視点検出部３５５は、カウンタＳＴ１＿ＯＴをインクリメント（カウントアップ）する（ステップＳ５１５）。

次に、出力制御部３５６は、映像の再生時間を管理するタイマの完了を確認する（ステップＳ５１６）。所定時間が経過していない場合、すなわちタイマが完了していない場合（ステップＳ５１６：Ｎｏ）には、ステップＳ５０４に戻り測定が継続される。タイマが完了した場合（ステップＳ５１６：Ｙｅｓ）、出力制御部３５６は、映像の再生を停止する（ステップＳ５１７）。

ステップＳ４０２の静止画２（ＳＴ２）を表示したときの注視点検出処理は、以下のようにカウンタを置き換えることにより、図２１と同様の手順を適用できる。
カウンタＳＴ１＿Ｍ→カウンタＳＴ２＿Ｍ
カウンタＳＴ１＿Ｈ→カウンタＳＴ２＿Ｈ
カウンタＳＴ１＿Ｃ→カウンタＳＴ２＿Ｃ
カウンタＳＴ１＿Ｓ→カウンタＳＴ２＿Ｓ
カウンタＳＴ１＿ＯＴ→カウンタＳＴ２＿ＯＴ

ステップＳ４０４の動画（ＭＯＶ）を表示したときの注視点検出処理は、以下のようにカウンタを置き換えることにより、図２１と同様の手順を適用できる。
カウンタＳＴ１＿Ｍ→カウンタＭＯＶ＿Ｍ
カウンタＳＴ１＿Ｈ→カウンタＭＯＶ＿Ｈ
カウンタＳＴ１＿Ｃ→カウンタＭＯＶ＿Ｃ
カウンタＳＴ１＿Ｓ→カウンタＭＯＶ＿Ｓ
カウンタＳＴ１＿ＯＴ→カウンタＭＯＶ＿ＯＴ

次に、分析処理の詳細について説明する。図２２は、分析処理の一例を示すフローチャートである。なお、以下で説明する分析処理、および、評価値は一例でありこれらに限られるものではない。例えば評価値は、表示する診断画像に応じて変更してもよい。

最初に、評価部３５７は、選択された一次回答が正解かを判断する（ステップＳ６０１）。正解であれば（ステップＳ６０１：Ｙｅｓ）、評価部３５７は、因果関係の把握能力が高いことを示す評価値を算出する（ステップＳ６０２）。

一次回答が正解ではない場合（ステップＳ６０１：Ｎｏ）、または、ステップＳ６０２の後、評価部３５７は、ａｎｓ１＝ＳＴ１＿Ｍ＋ＳＴ２＿Ｍを計算する（ステップＳ６０３）。なお、例えばＳＴ１＿Ｍは、カウンタＳＴ１＿Ｍの値を表す。以下同様に、カウンタＸの値を単に「Ｘ」と表す場合がある。

次に評価部３５７は、ａｎｓ１が閾値ｋ１１より大きいかを判断する（ステップＳ６０４）。大きい場合（ステップＳ６０４：Ｙｅｓ）、評価部３５７は、事象の変化に対して注目度が高いことを示す評価値を算出する（ステップＳ６０５）。ａｎｓ１は、人を含む領域Ｍ内に注視点が含まれる度合いを示すためである。評価値は、事象の変化に対して注目度が高いか、または、低いか、を示す２値であってもよいし、例えばａｎｓ１の大きさに応じて変化する多値であってもよい。

ａｎｓ１が閾値ｋ１１以下の場合（ステップＳ６０４：Ｎｏ）、または、ステップＳ６０５の後、評価部３５７は、ａｎｓ２＝ＳＴ１＿Ｈ＋ＳＴ２＿Ｈを計算する（ステップＳ６０６）。次に評価部３５７は、ａｎｓ２が閾値ｋ１２より大きいかを判断する（ステップＳ６０７）。大きい場合（ステップＳ６０７：Ｙｅｓ）、評価部３５７は、人の顔を含む頭部に対して注目度が高く、社会性の発達が高いことを示す評価値を算出する（ステップＳ６０８）。ａｎｓ２は、頭を含む領域Ｈ内に注視点が含まれる度合いを示すためである。

ａｎｓ２が閾値ｋ１２以下の場合（ステップＳ６０７：Ｎｏ）、または、ステップＳ６０８の後、評価部３５７は、ａｎｓ３＝ＳＴ１＿Ｃ＋ＳＴ２＿Ｃを計算する（ステップＳ６０９）。次に評価部３５７は、ａｎｓ３が閾値ｋ１３より大きいかを判断する（ステップＳ６１０）。大きい場合（ステップＳ６１０：Ｙｅｓ）、評価部３５７は、関連性への予測能力が高く、因果関係に関連した対象に対して注目していることを示す評価値を算出する（ステップＳ６１１）。ａｎｓ３は、人が転ぶ原因となる石を含む領域Ｃ内に注視点が含まれる度合いを示すためである。

ａｎｓ３が閾値ｋ１３以下の場合（ステップＳ６１０：Ｎｏ）、または、ステップＳ６１１の後、評価部３５７は、ａｎｓ４＝ＳＴ１＿Ｍ＋ＳＴ２＿Ｍ＋ＳＴ１＿Ｃ＋ＳＴ２＿Ｃ＋ＳＴ１＿Ｓ＋ＳＴ２＿Ｓを計算する（ステップＳ６１２）。次に評価部３５７は、ａｎｓ４が閾値ｋ１４より大きいかを判断する（ステップＳ６１３）。大きい場合（ステップＳ６１３：Ｙｅｓ）、評価部３５７は、さまざまな物体や事象に対して関心度が高いことを示す評価値を算出する（ステップＳ６１４）。ａｎｓ４は、人または石などの物体を含む領域（領域Ｍ、領域Ｃ、領域Ｓ）内に注視点が含まれる度合いを示すためである。

ａｎｓ４が閾値ｋ１４以下の場合（ステップＳ６１３：Ｎｏ）、または、ステップＳ６１４の後、分析処理を終了する。なお、ａｎｓ１と同様に、ａｎｓ２、ａｎｓ３、および、ａｎｓ４は２値であってもよいし、多値であってもよい。

発達障がいの被験者は、因果関係の理解が難しい場合が多い。そして、因果関係の原因となったものを注視してその情報を脳に取り入れたが因果関係が理解できなかったのか、因果関係の原因となったものを見ようとせず、情報そのものが脳に届いていないために因果関係が理解できなかったのか、により、療育の方法を変更することが望ましい。特に、因果関係の把握能力が高いことを示す評価値（ステップＳ６０２）、社会性の発達が高いことを示す評価値（ステップＳ６０８）、および、関連性への予測能力が高いことを示す評価値（ステップＳ６１１）に当てはまらない場合は、発達障がいのリスクがあるということになる。

本実施形態の診断支援装置によればある事象の前後の画像（例えば静止画１、静止画２）が表示されたときに、被験者がどの部分を見たかを測定する。このため、因果関係を理解できるか否かなどについても高精度に診断を支援することが可能となる。また、分析（診断）した結果を参考に、療育方針を決定することが可能となる。

図２３は、因果関係の例を示す図である。左の列に記載の原因に対して、右の列に記載の結果が生じることを示している。上記静止画１および静止画２の代わりに、図２３に記載の原因を示す静止画と、この原因に対応する結果を示す静止画と、を用いてもよい。なお、図２３の例以外にも、原因と結果を表す様々な診断画像を用いることができる。また、例えば図２３に示すような因果関係を示す診断画像（２つの静止画など）を複数回表示して、複数の診断画像に対する評価結果を積算してもよい。例えば、複数の診断画像を表示するごとに各カウンタの値をリセットせず、すべての診断画像に対するカウンタの値の加算を継続してもよい。なおこの場合は、例えば図２２の分析処理で用いる各閾値を、使用する複数の診断画像の個数または種別等に応じて変更してもよい。これにより、さらに評価の精度を上げることができる。

図２２に示すように、原則としては、事象の前後の画像（静止画１、静止画２）を表示したときの注視点に基づき診断の支援を行う。動画の表示、動画を表示したときの注視点の検出、および、解説の表示など（図１７のステップＳ４０４〜ステップＳ４０７）は、被験者に正解を教えること、および、動画を見ることにより理解したか、などを評価可能とするために行われる。従って、例えば診断支援のみを目的とする場合は、これらの処理（図１７のステップＳ４０４〜ステップＳ４０７）を省略してもよい。

また、例えば関連性への予測能力が高いかを示す評価値（ステップＳ６１１）が算出されれば、因果関係の理解についての診断を支援できる。この場合、正解画面の表示、および、一次回答の選択受付などは実行しなくてもよい。診断画像が表示されたときの注視点の検出結果のみで、ステップＳ６１１のような評価値を算出することができるためである。

図２２では、各評価値は、それぞれ独立に算出されていた。図２２の各条件のうち２以上を組み合わせて評価値を求めるように構成してもよい。例えば、一次回答が正解であり（ステップＳ６０１：Ｙｅｓ）、かつ、ａｎｓ３が閾値ｋ１３より大きい場合（ステップＳ６１０：Ｙｅｓ）に、関連性への予測能力が高いことを示す評価値を算出してもよい。

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）被験者が因果関係に関連するものを注視したか、否かを知ることができる。
（２）療育のポイント・方向性を設定することができる。
（３）社会性の発達についても確認できる。
（４）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。
（５）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 診断支援装置
１０１ 表示部
１０２ ステレオカメラ
１０３ ＬＥＤ光源
１５０ 記憶部
２０１ 表示画面
２０２ 右カメラ
２０３ 左カメラ
２０５ スピーカ
３００ 制御部
３１３ 駆動・ＩＦ部
３１６ ＬＥＤ駆動制御部
３２２ スピーカ駆動部
３５１ 第１算出部
３５２ 第２算出部
３５３ 第３算出部
３５４ 視線検出部
３５５ 視点検出部
３５６ 出力制御部
３５７ 評価部

Claims (7)

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、
   所定の事象の原因と前記事象とを表す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の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がいに関する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、さらに、前記事象に関する質問を出力させ、
   前記評価部は、前記視点および前記質問に対する回答に基づいて、前記被験者の発達障がいに関する評価値を算出すること、
   を特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
3. 前記評価部は、前記診断画像に含まれる領域のうち、前記原因である第１の対象を含む第１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、前記診断画像に含まれる領域のうち、前記事象が発生する対象である第２の対象を含む第２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または２に記載の診断支援装置。
4. 前記評価部は、さらに、前記診断画像に含まれる領域のうち、前記第１領域および前記第２領域以外の領域で前記視点が検出される時間を表す第３停留時間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３に記載の診断支援装置。
5. 前記出力制御部は、複数の診断画像を表示させ、
   前記評価部は、複数の診断画像が表示されたときの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がいに関する評価値を算出すること、
   を特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の診断支援装置。
6. 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位置と、角膜反射の中心を示す第２位置と、を検出する位置検出部と、
   前記光源の位置と、前記表示部上の第３位置と、前記第１位置と、前記第２位置と、に基づいて、角膜の曲率中心を示す第４位置を算出する算出部と、をさらに備え、
   前記視線検出部は、前記第１位置と前記第４位置と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５のいずれか一項に記載の診断支援装置。
7. 診断支援装置に用いられる診断支援方法であって、
   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、
   所定の事象の原因と前記事象とを表す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、
   診断支援装置の診断部が、前記診断画像が表示されたときの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発達障がいに関する評価値を算出する評価ステップと、
   を含む診断支援方法。