JP6807108B2 - 認知機能測定システム、認知機能測定通信システム及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、認知機能測定システム及びプログラムなどに関する。

近年、例えば、ヒトなどの高次脳機能の評価や各種の刺激、疾病あるいは外傷などが高次脳機能に与える影響の評価を行うシステムなどが知られている。

また、種々の刺激が高次脳機能に及ぼす影響を評価するためには、機能の変化を敏感に、かつ効率よく検出することが必要であり、その評価法の一つに、認知課題に対する反応時間を計測する方法が知られている。

従来、このような評価法を用いたシステムとしては、専用の反応計測装置であるタッチパネル・ディスプレイ一体型入力装置を用いて、又は、キーボード、専用ボタンスイッチ若しくはマウスなどのポインティングデバイスを入力装置として用いて、画面上に表示される認知課題に対する被験者の操作を受け付けて、認知課題の反応時間を計測させるものが知られている。

特に、最近では、当該評価法を用いたシステムとしては、例えば、被験者が操作する操作入力手段の体中心に対する相対的な配置と被験者が該操作入力手段を操作するときに駆使する身体部位の体中心に対する相対的な配置とが不適合である条件下での反応時間を測定するための構成を有する高次脳機能障害診断装置が知られている（例えば、特許文献１）。

特開２００６−２１８０６５号公報

しかしながら、上記特許文献１に開示された評価法にあっては、認知課題に対する反応の正確な計測を行うことができるものの、生活機能や社会機能などの各認知機能を評価することまではできず、改良の余地がある。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、タスクを与えてその正答率などを検出することによって、生活機能や社会機能などの複数の認知機能を同一のスケールによって評価することが可能な認知機能測定システムなどを提供することにある。

（１）上述した課題を解決するため、本発明は、
脳に関する複数の認知機能を総合的に測定する認知機能測定システムであって、
前記認知機能を測定するために被験者に提供するタスクを規定するタスクデータであって、当該認知機能の種別情報を示す認知機能種別情報に対応付けられたタスクデータを取得する取得手段と、
前記取得されたタスクデータに基づいて前記被験者に複数の異なる種別のタスクを提供するタスク提供手段と、
前記提供されたタスク毎に、該当するタスクに関する回答要素及び回答時間を検出する検出手段と、
前記提供されたタスク毎に、前記検出された回答要素及び回答時間の少なくともいずれか一方に基づいて、該当するタスクに対する得点を算出する算出手段と、
前記算出された各タスクの得点を、該当するタスクに対して予め設定された標準データに基づいて、前記認知機能の種別毎に、各タスクに対応付けられた認識機能を示す数値であって他の認知機能と同一のスケールによって示される値に変換する変換手段と、
前記変換された各認知機能の数値を変換値として出力手段に出力させる出力制御手段と、
を備える、構成を有している。

この構成により、本発明は、複数のタスクを与えてその正答率や得点要素の獲得数などの回答要素、回答時間又はその双方に基づいて、命を維持するための生活機能、又は、社会に参加するための社会機能に関する各認知機能を同一のスケールによって評価することができる。

また、本発明は、被験者に複数のタスク（例えば、幼児の発達に関する認知機能であれば４つの種別（カテゴリ）に属するタスク）を実行させれば、誰でも容易に複数の認知機能毎のそれぞれの評価（幼児の発達に関する認知機能であれば前頭前野、言語機能及び空間認知機能）を、同一スケールによって得ることができるので、従来から医療機関などの専門機関に赴いて診断を受ける必要があった複数の認知機能に対する評価を、どのようなユーザであっても、客観的な数値として、容易にかつ的確に得ることができる。

なお、脳に関する認知機能とは、食事、排泄や歩行などの生きるためや生活維持に必要な生活機能、及び、対人コミュニケーションや作業遂行など環境に応じて、かつ、周囲の人々と協調して行動するための社会機能を含む。

例えば、高次脳機能障害においては、認知機能種別として、見当識、注意、記憶、情報獲得、遂行機能、抑制及び空間認知を示す。また、認知症予防に関しては、認知機能種別として、見当識、注意、記憶、遂行機能及び空間認知を示す。さらに、幼少期（１歳から小学校に就学するまで）及び児童期（満６歳から１８歳まで）などの子供の発達障害に関しては、認知機能種別として、前頭前野機能、言語機能及び空間認知を示す。

また、タスクとは、例えば、数字を用いた計算、物や数字の並べ替え、スタート地点からゴール地点までの道順を探し出す迷路、２つの画像から異なる部分を探し出す間違い探し、形状の異なる所定の形からなる複数のブロックの積み重ねを用いた空間認知、複数の色の中から所定の色のときに特定の操作を行う反射神経、複数のピースを組み合わせるジグゾーパズル、又は、文章題に基づく回答をさせる読解力などの規定されたルールに基づいて被験者が回答を行うための１以上の課題を示す。

特に、「タスクを提供する」には、表示手段にタスクを表示させること、タスクに関する音を出力すること、及び、タスクに関する光を照射させることなどを含む。

そして、１のタスクに対して１以上の課題が提供されればよいが、各認知機能を的確に測定するためには、タスク毎に２以上の課題が提供されることが好ましい。

さらに、回答要素とは、例えば、正解率や得点要素の獲得数などの被験者が回答した結果を示す要素であり、回答時間は、タスクの提供開始などの所定のタイミングから被験者が回答するまでの時間を示す。

上記に加えて、「標準データ」とは、年齢毎又は性別毎など複数の被験者がグループ化された所定のグループ毎に事前に集計された得点に関するデータであって、各グループにおける得点の平均や標準偏差などの統計的な数値を規定するデータである。

また、「同一のスケールによって算出する」とは、例えば、認知機能の指数などの被験者の回答に基づく平均及び標準偏差によって個人の各脳機能を客観的に表す指数（例えば、１００を中心として標準偏差が１５となる指数）を用いて算出することを示す。

さらに、「出力手段」は、例えば、画像を表示するモニタなどの表示手段であってもよいし、印刷などの印字手段であってもよいし、音を拡声する拡声手段（例えば、スピーカ）などを含む。

（２）また、本発明は、
前記取得手段が、
複数の認知機能の種別情報に対応付けて、各認知機能に各タスクが寄与する割合を示す寄与度情報とともに各タスクデータを取得し、
前記変換手段が、
前記取得された寄与度に応じて、前記算出されたタスク毎の得点を、前記認知機能の種別毎に、各タスクに対応付けられた認知機能の数値を示す前記変換値に変換する、構成を有している。

この構成により、本発明は、１のタスクによって複数の認知機能毎のそれぞれの評価を得ることができるので、複雑に関連する認知機能を的確に評価することができるとともに、各認知機能を測定するためのタスク数を減らすことができるので、被験者の負担を軽減することができる。

なお、寄与度情報としては、例えば、各タスクが寄与する複数の認知機能の合計が１００％となるように、それぞれの認知機能においてパーセンテージによって示される数値を用いる。

（３）また、本発明は、
前記タスク提供手段が、
前記被験者の選択指示に基づいて選択されたタスクを提供し、
前記変換手段が、
提供され、かつ、算出されたタスク毎の得点を、各タスクに対応付けられた認知機能の数値を示す前記変換値に変換する、構成を有している。

この構成により、本発明は、１のタスクが複数の認知機能をカバーすることができるので、例えば、被験者の興味のあるタスクや得意とされるタスクを選択することができるとともに、被験者毎に異なるタスクが選択されたとしても、予め定められた複数の認知機能における数値をそれぞれ算出することができる。

したがって、本発明は、被験者が興趣性を持ちつつ、能動的にタスクを実行することができるので、長期間の断続的な測定をすること、測定に対する被験者のモチベーションを維持することができる。

（４）また、本発明は、
前記変換手段が、
同一の認知機能を有する複数のタスク毎の前記変換値を算出し、
前記算出された同一の認知機能を有する各タスクの変換値を比較して当該比較結果が所与の条件を具備するか否かを判定する判定処理を実行し、
前記比較結果が前記所与の条件を具備する場合には、当該比較に用いたタスクのうち前記変換値が低いタスクの得点を除外して前記比較をした際の認知機能における変換値を算出する、構成を有している。

この構成により、本発明は、例えば、それぞれのタスクにおける認知機能の指数を比較し、当該指数差が１標準偏差（基準値（平均）が１００とした場合の１標準偏差、具体的には１５）以上など所与の条件を具備している場合には、当該指数差における下方となるタスクの得点を除外して該当する認知機能における変換値を算出することができる。

したがって、本発明は、複数の認知機能をカバーするタスクにおいて少なくとも１の認知機能が著しく低いなどによって当該タスクに基づく複数の認知機能において、正常の認知機能における変換値の算出に影響が生じる場合であっても、的確に各認知機能の数値を算出することができる。

なお、このような場合には、基本的には、認知機能の数値に影響を与える認知機能に基づいて、本来よりも高い数値が得られることがなく、低い数値となるので、上記の指数差における下方のタスクの数値が正常な認知機能の評価に影響を与えていると想定される。

したがって、当該指数差における下方のタスクの得点を認知機能の評価から除外することが好ましい。ただし、双方のタスクの得点を認知機能の評価から除外してもよい。

また、１標準偏差以上があるタスクは同一の脳機能を測定しているとは考えにくいため、指数差における所与の条件としては、例えば、比較結果における指数差が１標準偏差以上であることが好ましい。

（５）また、本発明は、
所与の指示に基づいて、特定の前記タスクが指定された場合には、予め定められたアルゴリズムに従って当該タスクを提供するための前記タスクデータを生成する生成手段を更に備え、
前記取得手段が、前記生成されたタスクデータを取得する、構成を有している。

この構成により、本発明は、各タスクデータを数多く生成することができるので、回答を暗記することによって認知機能の測定結果を乱すことを防止し、正確な測定を実行することができる。

なお、所与の指示とは、被験者などの操作指示であってもよいし、コンピュータなどのプログラム上からの指示であってもよい。

（６）また、上述した課題を解決するため、本発明は、
脳に関する複数の認知機能を総合的に測定する認知機能測定用のプログラムであって、
コンピュータを、
前記認知機能を測定するために被験者に提供するタスクを規定するタスクデータであって、当該認知機能の種別情報を示す認知機能種別情報に対応付けられたタスクデータを取得する取得手段、
前記取得されたタスクデータに基づいて前記被験者に複数のタスクを提供するタスク提供手段、
前記提供されたタスク毎に、該当するタスクに関する回答要素及び回答時間を検出する検出手段、
前記提供されたタスク毎に、前記検出された回答要素及び回答時間の少なくともいずれか一方に基づいて、該当するタスクに対する得点を算出する算出手段、
前記算出された各タスクの得点を、該当するタスクに対して予め設定された標準データに基づいて、前記認知機能の種別毎に、各タスクに対応付けられた認識機能を示す数値であって他の認知機能と同一のスケールによって示される値に変換する変換手段、及び、
前記変換された各認知機能の数値を変換値として出力手段に出力させる出力制御手段、
として機能させる構成を有している。

この構成により、本発明は、複数のタスクを与えてその正答率や得点要素の獲得数などの回答要素、回答時間又はその双方に基づいて、命を維持するための生活機能、又は、社会に参加するための社会機能に関する各認知機能を同一のスケールによって評価することができる。

また、本発明は、被験者に複数のタスク（例えば、幼児の発達に関する認知機能であれば３つの種別（カテゴリ）に属するタスク）を実行させれば、誰でも容易に複数の認知機能毎のそれぞれの評価（幼児の発達に関する認知機能であれば前頭前野、言語機能及び空間認知機能）を、同一スケールによって得ることができるので、従来から医療機関などの専門機関に赴いて診断を受ける必要があった複数の認知機能に対する評価を、どのようなユーザであっても、客観的な数値として、容易にかつ的確に得ることができる。

（６）また、上述した課題を解決するため、本発明は、
脳に関する複数の認知機能を総合的に測定する認知機能測定通信システムであって、
前記認知機能が測定される被験者の操作指示を受け付ける通信端末装置と、
前記通信端末装置と接続し、前記認知機能の測定に関する処理を実行するサーバ装置と、
を備え、
前記通信端末装置が、
前記該認知機能の種別情報を示す認知機能種別情報に対応付けられたタスクデータに基づいて前記被験者に複数のタスクを提供するタスク提供手段を備え、
前記通信端末装置又は前記サーバ装置とのいずれかが、
が、
前記提供されたタスク毎に、該当するタスクに関する回答要素及び回答時間を検出する検出手段と、
前記提供されたタスク毎に、前記検出された回答要素及び回答時間の少なくともいずれか一方に基づいて、該当するタスクに対する得点を算出する算出手段と、
前記算出された各タスクの得点を、該当するタスクに対して予め設定された標準データに基づいて、前記認知機能の種別毎に、各タスクに対応付けられた認識機能を示す数値であって他の認知機能と同一のスケールによって示される値に変換する変換手段と、
前記変換された各認知機能の数値を変換値として出力手段に出力させる出力制御手段と、
を備える、構成を有している。

この構成により、本発明は、複数のタスクを与えてその正答率や得点要素の獲得数などの回答要素、回答時間又はその双方に基づいて、命を維持するための生活機能、又は、社会に参加するための社会機能に関する各認知機能を同一のスケールによって評価することができる。

また、本発明は、被験者に複数のタスク（例えば、幼児の発達に関する認知機能であれば３つの種別（カテゴリ）に属するタスク）を実行させれば、誰でも容易に複数の認知機能毎のそれぞれの評価（幼児の発達に関する認知機能であれば前頭前野、言語機能及び空間認知機能）を、同一スケールによって得ることができるので、従来から医療機関などの専門機関に赴いて診断を受ける必要があった複数の認知機能に対する評価を、どのようなユーザであっても、客観的な数値として、容易にかつ的確に得ることができる。

本発明に係る認知機能測定装置の一実施形態における構成を示すシステム構成図である。 一実施形態におけるタスク認知マトリクスデータの一例である。 一実施形態において被験者に提供されるタスクの例を説明するための図である。 一実施形態においてタスクに基づいて算出された各認知機能の測定結果通知の一例である。 一実施形態の認知機能測定装置１０において実行される認知機能測定処理の動作を示すフローチャート（その１）である。 一実施形態の認知機能測定装置１０において実行される認知機能測定処理の動作を示すフローチャート（その２）である。 本発明に係る変形例における認知機能測定通信システムの構成を示すシステム構成図である。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の実施形態は、認知機能の測定対象となる被験者又はその管理者が用いる認知機能測定装置に対し、本発明に係る認知機能測定システムなどを適用した場合の実施形態である。

［１］認知機能測定装置の概要
まず、図１を用いて本実施形態における認知機能測定装置の概要及び構成について説明する。なお、図１は、本実施形態における認知機能測定装置１０の構成を示すシステム構成図である。

本実施形態の認知機能測定装置１０は、食事、排泄や歩行などの生きるためや生活維持に必要な機能であって命を維持するための生活機能、又は、対人コミュニケーションや作業遂行など環境に応じて、かつ、周囲の人々と協調して行動するための機能であって、社会に参加するための社会機能などの脳に関する複数の認知機能を総合的に測定する装置である。

また、認知機能測定装置１０は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やタブレット型情報端末装置、スマートフォン、又は、携帯型ゲーム機等の端末装置によって構成される。

特に、本実施形態の認知機能測定装置１０は、
（１）認知機能を測定するために被験者に提供するタスクを規定するタスクデータを、当該タスクによって測定する認知機能の種別情報を示す認知機能種別情報とともに、取得し、
（２）取得したタスクデータに基づいて被験者に複数のタスクを提供し、
（３）提供したタスク毎に、該当するタスクに関する回答要素及び回答時間を検出し、
（４）提供したタスク毎に、検出した回答要素及び回答時間の少なくともいずれか一方に基づいて、該当するタスクに対する得点を算出し、
（５）算出した各タスクの得点を、該当するタスクに対して予め設定された標準データに基づいて、認知機能の種別毎に、各タスクに対応付けられた認識機能を示す数値であって他の認知機能と同一のスケールによって示される値に変換し、
（６）変換した各認知機能の数値（以下、「認知機能評価値」又は「変換値」という。）を出力する、
構成を有している。

具体的には、本実施形態の認知機能測定装置１０は、図１に示すように、図示しないネットワークに接続される通信制御部１１０と、各種のメモリとして機能するＲＯＭ／ＲＡＭ１２０と、各種のデータが記憶されるデータ記憶部１３０と、装置全体を制御する管理制御部１４０と、ＤＶＤなどの記憶メディアの記録再生を行う記録再生部１５０と、各種のデータ処理を実行するデータ処理部１６０と、表示部１７０と、表示制御部１８０と、操作部１９０と、タイマ１９１と、を有する。

なお、上記の各部は、バスＢによって相互に接続され、各構成要素間におけるデータの転送が実行される。

特に、認知機能測定装置１０は、このような構成を有することによって、例えば、子供（幼少期（１歳から小学校に就学するまで）及び児童期（満６歳から１２歳まで）を含む。）の発達に関する認知機能を測定する場合には、３つの認知機能種別（すなわち、カテゴリ）に属する複数のタスクを提供し、子供の発達に関する認知機能として、前頭前野、言語機能及び空間認知機能を測定するようになっている。

また、例えば、認知機能測定装置１０は、高次脳機能障害に関する認知機能を測定する場合には、７つのカテゴリに属する複数のタスクを提供し、高次脳機能障害に関する認知機能として、見当識、注意、記憶、情報獲得、遂行機能、抑制及び空間認知機能を測定するようになっている。

さらに、例えば、認知機能測定装置１０は、認知症予防に関する認知機能を測定する場合には、５つのカテゴリに属する複数のタスクを提供し、認知症に関する認知機能として、見当識、注意、記憶、遂行機能及び空間認知機能を測定するようになっている。

この構成により、本実施形態の認知機能測定装置１０は、被験者に複数のタスクを実行させれば、誰でも容易に複数の認知機能の評価を、同一スケールによって得ることができるので、従来から医療機関などの専門機関に赴いて診断を受ける必要があった複数の認知機能に対する評価を、どのようなユーザであっても、客観的な数値として、容易にかつ的確に得ることができるようになっている。

なお、認知機能測定装置１０は、ＪＳＯＮ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ）形式やクエリストリング形式などのデータ交換フォーマットを用いて図示しないサーバ装置と、データ通信を行うブラウジング機能を有していてもよい。

そして、この場合には、認知機能測定装置１０は、当該ブラウジング機能を用いて、図示しないサーバ装置と連動して上記の各処理を実行する。

［２］認知機能測定装置
［２．１］構成
次に、図２を用いて本実施形態の認知機能測定装置１０の構成について説明する。なお、図２は、本実施形態のタスク認知マトリクスデータの一例である。

通信制御部１１０は、所定のネットワークインターフェースであり、他の通信端末装置と通信チャネルを構築し、各種データの授受を行う。

ＲＯＭ／ＲＡＭ１２０には、認知機能測定装置１０の駆動に必要な各種のプログラムが記憶されている。また、ＲＯＭ／ＲＡＭ１２０は、各種の処理が実行される際のワークエリアとして用いられる。

データ記憶部１３０は、ＨＤＤ、又は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）により構成される。

また、データ記憶部１３０には、例えば、記録再生部１５０に格納された特定の記憶媒体によって所定の操作が実行されると、各データやデータベースに各種のデータが展開されて記憶される。

具体的には、データ記憶部１３０には、少なくとも、アプリケーショの実行の際に用いる各種のデータが記憶されるアプリケーションＤＢ１３１と、各被験者に関するデータが記憶される被験者ＤＢ１３２と、認知機能評価値を算出する際に用いるタスクと認知機能の関係性が規定されたマトリックスデータが記憶されるタスク認知マトリクスＤＢ１３３と、が構築される。

アプリケーションＤＢ１３１には、例えば、タスク毎に、
（１）タスクデータを生成するための素材データ、画像データ、音データ及びアルゴリズムと、
（２）タスクの回答を構成する回答データと、
（３）各タスクに対して予め設定された標準データと、
（４）各タスクに対応付けられた各認知機能の種別情報と、
（５）各タスクの得点を算出する得点算出アルゴリズム（例えば、所定の演算式）と、
が規定されたタスク制御データが記憶されている。

標準データは、各タスクにおいて、例えば、年齢（年代や数年の年齢幅を含む。）毎又は性別毎、地域毎、又は、人種毎などの属性毎に、予め集計された標準的なデータであって、タスクを提示して回答された複数の対象者（例えば、５０人〜１０００人）における回答要素と回答時間の平均と標準偏差を示すデータである。

また、標準データとしては、例えば、３歳児の発達障害における認知機能における認知機能評価値を算出する場合には、複数の３歳児（例えば、５０人〜１０００人）が同一のタスクを実行して得られた回答要素の平均値及び標準偏差が規定されている。

被験者ＤＢ１３２には、各被験者のログイン名やパスの他に、年齢や性別などの属性、過去の測定履歴などの各被験者に関するデータが記憶される。

タスク認知マトリクスＤＢ１３３には、図２に例示するように、各タスクにおいて、高次機能障害や子供の発達障害に関する認知機能の測定などの測定種別毎に寄与する寄与度がマトリクス状に設定されたタスク認知マトリクスデータが記憶される。

具体的には、タスク認知マトリクスデータには、タスク毎に、１以上の認知機能において、該当するタスクを実行すると測定可能な認知機能と、各認知機能において該当するタスクが寄与する割合を示す寄与度と、が規定されている。

例えば、就労を希望する子供などの適性を判断するための認知機能を測定する場合に用いられるタスク認知マトリクスデータには、図２に示すように、見当識、ストップウォッチ及び相似などのタスク毎に、各タスクにおいて１００％となるように、頭頂葉に関する脳機能（自己認識や空間認知）、前頭葉に関する脳機能（注意集中、協調運動、遂行機能や抑制）及び側頭葉に関する脳機能（言語、計算や記憶）における寄与度が規定されている。

管理制御部１４０は、主に中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成され、プログラムを実行することによって、認知機能測定装置１０の各部を統合制御する。

記録再生部１５０は、プログラムやデータなどを格納するものであり、その機能は、光ディスク（ＣＤ、ＤＶＤ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、磁気ディスク、ハードディスク、磁気テープ、或いはメモリ（ＲＯＭ）などにより実現される。

データ処理部１６０は、管理制御部１４０と同一の中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって、又は、管理制御部１４０と異なる中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成され、アプリケーションを実行することによって各種の処理を実現する。

特に、データ処理部１６０は、アプリケーションを実行することによって
（１）タスク基準データに基づいて、認知機能を測定するために被験者に提供するタスクを規定するタスクデータを生成するタスクデータ生成部１６１と、
（２）生成したタスクデータに基づいて被験者に複数のタスクを、表示制御部１８０を介して表示部１７０に表示し、表示させたタスク毎に、操作部１９０を介して入力された回答要素及び回答時間を検出するタスク制御部１６２と、
（３）表示させたタスク毎に、検出した回答要素及び回答時間の少なくともいずれか一方に基づいて、該当するタスクに対する得点を算出する得点算出部１６３と、
（４）算出した各タスクの得点を、該当するタスクに対して予め設定された標準データに基づいて、認知機能の種別毎に、各タスクに対応付けられた認識機能を示す数値であって他の認知機能と同一のスケールによって示される値（認知機能評価値）に変換する認知機能評価処理部１６４と、
（５）各認知機能の認知機能評価値を所与のフォーマットによって表示制御部１８０を介して表示部１７０に表示させる測定結果通知制御部１６５と、
を実現する。

なお、例えば、本実施形態のタスクデータ生成部１６１は、本発明の取得手段を構成し、タスク制御部１６２は、本発明の提供手段及び検出手段を構成する。また、例えば、本実施形態の得点算出部１６３は、本発明の算出手段を構成し、認知機能評価処理部１６４は、本発明の変換手段を構成する。さらに、例えば、本実施形態の測定結果通知制御部１６５は、本発明の出力制御手段を構成する。

そして、本実施形態におけるデータ処理部１６０を構成する各部の詳細及びその動作については後述する。

表示部１７０は、ＣＲＴ、ＬＣＤ、タッチパネル型ディスプレイ、又は、ＨＭＤ（ヘッドマウントディスプレイ）などによって実現され、タスクデータに基づいて各種のタスクに関する画像、又は、認知機能の測定結果に関する画像を表示する。なお、例えば、本実施形態の表示部１７０は、本発明の出力手段を構成する。

表示制御部１８０は、タスクの表示又は認知機能の測定結果に関する画像などの種々の処理を実行して表示部１７０に表示するための画像を生成する。

操作部１９０は、被験者による操作データを入力するためのものであり、その機能は、タッチパネル又はタッチパネル型ディスプレイなどにより実現できる。

すなわち、操作部１９０は、表示部１７０に画像が表示される画面上における２次元の指示位置座標（ｘ，ｙ）を検出可能な検出部（タッチパネル）を備え、指先又はタッチペンなどの入力機器を用いたタッチパネル上の接触操作を検出する。

なお、操作部１９０は、指示位置以外の操作情報（操作信号）を入力可能なボタンやレバー、キーボード、ステアリング、マイク、加速度センサ、マウス、トラックパッド又は視線を用いた入力デバイス（視線入力装置）などを備えていてもよい。

タイマ１９１は、タイマ機能を有し、タスクの回答時間を検出するために用いられる。特に、タイマ１９１は、データ処理部１６０と連動し、開始タイミングから経過時間を出力する。

［２．２］データ処理部
次に、図３及び図４を用いて本実施形態のデータ処理部１６０の詳細について説明する。なお、図３は、本実施形態において被験者に提供されるタスクの例を説明するための図であり、図４は、本実施形態においてタスクに基づいて算出された各認知機能の測定結果通知の一例である。

（タスクデータ生成部）
タスクデータ生成部１６１は、操作部１９０を介して被験者による操作指示やプログラムからの指示（以下、「タスクの選択指示」という。）を検出すると、アプリケーションデータＤＢ１３１に記憶されている該当するタスク制御データに基づいて当該タスクを提供するためのタスクデータを生成する。

特に、タスクデータ生成部１６１は、複数のタスクの中から１のタスクが選択されると、選択されたタスクにおける素材データやアルゴリズムなどを用いて、複数の課題から構成されたタスクデータを生成し、当該タスクデータの認知機能の種別を特定する。

具体的には、タスクデータ生成部１６１は、基準となる数字（例えば、１００）から特定の数字を順次減算した値を回答させる計算、バラバラに配置された数字や５０音若しくはアルファベットなどを順に回答するタスク、スタート地点からゴール地点までの道順を探し出す迷路、２つの画像から異なる部分を探し出す間違い探し、形状の異なる所定の形からなる複数のブロックの積み重ねを用いた空間認知、複数の色の中から所定の色のときに特定の操作を行う反射神経、複数のピースを組み合わせるジグゾーパズル、又は、文章題に基づく回答をさせる読解力などの規定されたルールに基づいて被験者が回答を行うためタスクデータを生成する。

また、タスクデータ生成部１６１は、例えば、計算のタスクの場合には、基準となる数字と特定の数字の組み合わせを設定し、間違い探しのタスクの場合には、間違い探しの画像の選択や間違い部分の指定を設定し、反射神経のタスクの場合には、被験者に選択させる色と操作の組み合わせを設定するなどを、予め定められたアルゴリズムに従ってタスク毎に複数の課題を規定するタスクデータをランダムに生成する。

そして、タスクデータ生成部１６１は、生成したタスクデータとともに、各タスク（具体的には、各タスクの各課題）の回答を示す回答データを生成する。

例えば、図３（Ａ）に示すように、複数の図形（以下、「課題図形」という。）３０の中から、特定した１の図形（以下、「特定図形」という。）３１と同一の図形を選択させるタスク（以下、「ジャストフィットタスク」という。）を提供するためのタスクデータを生成する場合を想定する。

この場合には、タスク制御部１６２は、
（Ａ１）複数の図形を課題図形３０としてランダムで設定し、
（Ａ２）設定した複数の課題図形３０の中から１の図形を特定図形３１に設定し、
（Ａ３）特定図形３１を課題表示エリア３３と表示エリア３４の特定の位置に配置し、
（Ａ４）他の課題図形３０を向きも含めてランダムに所定の表示エリア３４に配置し、
（Ａ１）〜（Ａ４）の処理を課題毎に繰り返す、
ジャストフィットタスクのタスクデータ及び回答データを生成する。

また、例えば、図３（Ｂ）に示すように、複数の色を順に点灯させた例示を実行し、その後に、例示のとおりの順番で色を選択させるタスク（以下、「フラッシュライトタスク」という。）を提供するためのタスクデータを生成する場合を想定する。

この場合には、タスク制御部１６２は、
（Ｂ１）複数の色４１〜４４を特定の表示エリア４５に配置し、
（Ｂ２）配置した色４１〜４４の点灯数及び点灯順を決定し、
（Ｂ３）（Ｂ２）の処理を課題毎に設定する、
フラッシュライトタスクのタスクデータ及び回答データを生成する。

なお、タスク制御部１６２は、フラッシュライトタスクにおいては、連続して同じ色を点灯させないなどの所定の制御を行うタスクデータを生成してもよい。

（タスク制御部）
タスク制御部１６２は、操作部１９０を介して被験者によるタスクの開始指示を検出すると、生成されたタスクデータに基づいて、該当するタスクにおける各課題を表示部１７０に順次表示する。

そして、タスク制御部１６２は、タイマ１９１と連動し、それぞれの課題に対して、操作部１９０を介して入力され、該当するタスクの各課題における回答要素及び回答時間を検出する。

具体的には、タスク制御部１６２は、生成されたタスクデータに含まれる回答データに基づいて、検出された回答要素の正誤判定を実行し、又は、得点としての加算可能な得点要素の獲得数を特定し、回答結果を検出する。

また、タスク制御部１６２は、タスクや課題が提示されてから（具体的には、表示部１７０に表示されてから）回答要素を検出するまでの時間（すなわち、回答期間）を検出する。

例えば、タスク制御部１６２は、上記のジャストフィットタスクを提示するタスクデータに基づいてタスクを提示すると、
（ａ１）課題における回答の受け付け開始タイミングから計測を開始し、
（ａ２）被験者によって課題図形の何れかが回答として選択される毎に、回答データを参照して正誤判定を実行し、
（ａ３）回答が誤答の場合には、課題を継続して実行し（次の課題図形の選択を受け付け）、正答の場合には、その時刻までの時間を回答時間として特定して当該課題を終了させ、
（ａ４）全ての課題が終了するまで（ａ１）〜（ａ３）を繰り返す。

また、例えば、上記のフラッシュライトタスクを提示するタスクデータに基づいてタスクを提示すると、
（ｂ１）被験者によって色が選択される毎に、回答データを参照して正誤判定を実行し、
（ｂ２）回答が誤答の場合には、次の課題を提示せずに当該タスクを終了させ、正答の場合には、課題が終了するまで継続して実行し（次の色の選択を受け付け）
（ｂ３）課題が終了するまで正答が続いた場合には次の課題を提示し、全ての課題が終了するまで（ｂ１）〜（ｂ２）を繰り返す。

（得点算出部）
得点算出部１６３は、提供させたタスク毎に、検出した回答要素及び回答時間の少なくともいずれか一方に基づいて、該当するタスクに対する得点を算出する。

特に、得点算出部１６３は、選択されたタスクに対応付けてアプリケーションＤＢ１３１に記憶されている得点算出アルゴリズムを読み出し、当該読み出した得点算出アルゴリズムに従って、検出した回答結果、回答時間又はその双方に対して所定の演算を実行し、該当するタスクの得点を算出する。

例えば、得点算出部１６３は、上記のジャストフィットタスクについては、各課題が正答するまで正答率、及び、各回答の所要時間に基づいて得点を算出する。すなわち、この場合には、得点算出部１６３は、課題毎に、課題について一度も間違わずに回答時間ゼロ秒で回答した場合には、最大の得点を加算し、間違える毎に、又は、回答時間が長くなる毎に加算する得点を少なくし、全ての課題の合計を当該タスクの得点として算出する。

また、例えば、得点算出部１６３は、上記のフラッシュライトタスクについては、課題をクリアした数及び課題毎に正しい点灯順によって選択された選択数に応じて得点を算出する。すなわち、この場合には、得点算出部１６３は、課題毎に、正しい点灯順によって選択される毎に得点を加算し、課題をクリアした場合にさらにボーナスを加算し、全ての課題の合計を当該タスクの得点として算出する。

（認知機能評価処理部）
認知機能評価処理部１６４は、得点が算出されると、当該選択されたタスク及び被験者の属性に対応付けてアプリケーションＤＢ１３１に記憶されている標準データと、所定の評価値演算アルゴリズムを読み出す。

そして、認知機能評価処理部１６４は、読み出した評価値演算アルゴリズムに従って、算出された得点を読み出した標準データに基づいて他の認知機能と同一のスケールによって示される値（認知機能評価値）に変換する。

特に、認知機能評価処理部１６４は、他の認知機能と同一のスケールとしては、例えば、認知機能の指数などの被験者の回答要素及び回答時間に基づく平均及び標準偏差によって個人の各脳機能を客観的に表す指数（認知機能の指数の場合には、平均の指数（基準値）を１００及び標準偏差を１５）を用いて評価値を算出する。

また、認知機能評価処理部１６４は、当該選択されたタスクに基づいて、タスク認知マトリクスＤＢ１３３に記憶されている認知機能の種別毎に寄与度が規定されたタスク認知マトリクスデータを参照し、該当する認知機能と寄与度を特定する。

そして、認知機能評価処理部１６４は、特定した寄与度に応じて評価値を、特定した認知機能に割り振り、認知機能の種別毎に、選択されたタスクに応じた認知機能評価値を特定する。

具体的には、認知機能評価処理部１６４は、タスク認知マトリクスデータを参照し、被験者によって選択及び実行されたタスクに設定された認知機能と、当該認知機能における寄与度を特定する。

そして、認知機能評価処理部１６４は、各認知機能において、
（１）１のタスクの寄与度のみ特定された場合には、当該タスクの評価値を該当する認知機能の指数として特定し、
（２）複数のタスクの寄与度が特定された場合には、各タスクの評価値を寄与度に応じて加算して該当する認知機能の指数として特定する。

例えば、タスク認知マトリクスデータにおいては、ジャストフィットタスク（タスクＡ）が空間認知機能に対して「９０％」及び注意集中機能に対して「１０％」が規定されており、フラッシュライトタスク（タスクＢ）が空間認知機能に対して「１０％」、注意集中機能に対して「７０％」及び記憶機能に対して「２０％」が規定されている場合であって、被験者がジャストフィットタスク及びフラッシュライトタスクが選択されて実行された場合を想定する。

この場合には、認知機能評価処理部１６４は、（式１）の演算を実行して空間認知機能の評価値Ｍ（空間認知）を算出し、（式２）の演算を実行して注意集中機能の評価値Ｍ（注意集中）を算出し、及び、（式３）に示すように、フラッシュライトのタスクのみに基づいて算出された評価値を記憶機能の評価値Ｍ（記憶）として特定する。

評価値Ｍ（空間認知）＝
（タスクＡの指数×０．９＋タスクＢの指数×０．１）÷（０．９＋０．１）・・・（式１）

評価値Ｍ（注意集中）＝
（タスクＡの指数×０．１＋タスクＢの指数×０．７）÷（０．１＋０．７）・・・（式２）

評価値Ｍ（記憶）＝タスクＢの指数（評価値） ・・・（式３）

（測定結果通知制御部）
測定結果通知制御部１６５は、１以上のタスクを実行した結果として、変換された各認知機能の数値（すなわち、認知機能評価値）を表示部１７０に表示させる。

例えば、９歳の被験者Ａが実行したタスクに基づいて算出された各認知機能の測定結果として、測定結果通知制御部１６５は、図５に示すような測定結果通知を表示部１７０に表示させる。

なお、図５は、過去の各認知機能の測定結果とともに今回の各認知機能の測定結果を評価値とレーダーチャートで表示させ、かつ、それぞれの認知機能におけるコメントを有する測定結果通知を示している。

［３］認知機能測定装置の動作（認知機能測定処理）
次に、図５及び図６を用いて本実施形態の認知機能測定装置１０において実行される認知機能測定処理について説明する。

なお、図５及び図６は、本実施形態の認知機能測定装置１０において実行される認知機能測定処理の動作を示すフローチャートである。

本動作においては、被験者の名前、年齢や性別などの属性、ログイン名やパスなどの被験者に関する各種のデータが被験者ＤＢ１３２に登録されているものとし、かつ、当該ログイン名やパスによって認知機能測定処理を実行するアプリケーションを実行しているものとする。

また、本動作においては、タスク制御データ、標準データ及びタスク認知マトリクスデータがそれぞれ、アプリケーションＤＢ１３１及びタスク認知マトリクスＤＢ１３３に予め記憶されているものとする。

まず、タスクデータ生成部１６１は、操作部１９０を介してタスクの選択指示を検出すると（ステップＳ１０１）、アプリケーションデータＤＢに記憶されている該当するタスク制御データに基づいて当該タスクを提供するためのタスクデータ及び回答データを生成する（ステップＳ１０２）。

次いで、タスク制御部１６２は、操作部１９０を介して被験者によるタスクの開始指示を検出すると（ステップＳ１０３）、生成されたタスクデータに基づいて、該当するタスクにおける課題を特定し、特定した課題（以下、「特定課題」ともいう。）を表示部１７０に表示する（ステップＳ１０４）。

次いで、タスク制御部１６２は、タイマ１９１と連動し、回答時間の計測を開始する（ステップＳ１０５）。

次いで、タスク制御部１６２は、回答指示の検出、回答終了の指示の検出、又は、回答制限時刻の到来など終了指示を検出すると（ステップＳ１０６）、タイマ１９１と連動し、回答時間の計測を終了させる（ステップＳ１０７）。

次いで、得点算出部１６３は、同一のタスクの他の課題が存在しないと判定した場合には、得点算出アルゴリズムに従って、生成されたタスクデータに含まれる回答データに基づいて、検出された回答要素の正誤判定や回答時間の特定など、検出した回答要素及び回答時間の少なくともいずれか一方に基づいて、該当するタスクに対する得点を算出する（ステップＳ１０８）。

次いで、タスク制御部１６２は、同一のタスクの他の課題が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０９）。

このとき、タスク制御部１６２は、同一のタスクの他の課題が存在すると判定した場合には、ステップＳ１０４の処理に移行し、同一のタスクの他の課題が存在しないと判定した場合には、ステップＳ１１０の処理に移行する。

次いで、タスク制御部１６２は、被験者等によって他のタスクにおける選択指示が実行されたか否かを判定する（ステップＳ１１０）

このとき、タスク制御部１６２は、他のタスクの選択指示があると判定した場合には、ステップＳ１０２の処理に移行し、他のタスクの選択指示がないと判定した場合には、ステップＳ１１１の処理に移行する。

次いで、認知機能評価処理部１６４は、他のタスクの選択指示がないと判定した場合には、タスク認知マトリクスＤＢ１３３に記憶されているタスク認知マトリクスデータを参照し、該当するタスクにおける認知機能と寄与度を特定する（ステップＳ１１１）。

次いで、認知機能評価処理部１６４は、選択されたタスク及び被験者の属性に対応付けてアプリケーションＤＢ１３１に記憶されている標準データを読み出しつつ、当該読み出した標準データ及び該当するタスクにおける認知機能と寄与度と、に基づいて、評価値演算アルゴリズムに従って、認知機能毎に、算出された各タスクの得点を所定のスケールによって示される認知機能評価値に変換する（ステップＳ１１２）。

次いで、測定結果通知制御部１６５は、当該選択されたタスクの認知機能評価値に基づいて該当する被験者の認知機能評価値を所定のフォーマットによって表示部１７０に表示させて（ステップＳ１１３）本動作を終了させる。

［４］変形例
［４．１］変形例１
図７を用いて本実施形態の変形例について説明する。なお、図７は、本変形例における認知機能測定通信システムの構成を示すシステム構成図である。

本変形例は、上記の実施形態において、認知機能測定処理を認知機能測定装置のスタンドアローン形式によって実行している点に代えて、通信端末装置及びサーバ装置によって構成される認知機能測定通信システムによって実行していてもよい。

具体的には、本変形例の認知機能測定通信システムＳは、図５に示すように、認知機能が測定される被験者の操作指示を受け付ける通信端末装置２０と、ネットワークＮを介して通信端末装置２０と接続し、認知機能の測定に関する処理を実行するサーバ装置２１と、有している。

そして、通信端末装置２０は、表示部１７０及び操作部１９０を有するとともに、該認知機能の種別情報を示す認知機能種別情報に対応付けられたタスクデータをサーバ装置２１から取得し、当該取得したタスクデータに基づいて被験者に複数のタスクを提供する構成を有している。

また、サーバ装置２１は、上記の実施形態におけるタスクデータ生成部１６１、タスク制御部１６２、得点算出部１６３、認知機能評価処理部１６４及び測定結果通知制御部１６５のうち、少なくとも１の部材を有している。

なお、上記の部材のうち、サーバ装置２１に設けられていない部材については、通信端末装置２０に設けられていることになる。

［４．２］変形例２
上記の実施形態においては、予め記憶された標準データを用いて各認知機能の評価値を算出しているが、当該標準データを所定の期間毎に機械学習させ、当該機械学習させた標準データを用いて各認知機能の評価値を算出してもよい。

［４．３］変形例３
上記の実施形態においては、タスクに複数の認知機能が割り当てられている場合には、タスク毎の認知機能評価値に基づいて、最終的な各認知機能における認知機能評価値を補正してもよい。

具体的には、認知機能評価処理部１６４は、同一の認知機能を有する複数のタスクがある場合には、
（１）各タスクの得点から当該タスク毎の認知機能評価値（タスク）を算出し、
（２）算出した同一の認知機能を有する各タスクの認知機能評価値（タスク）を比較して当該比較結果が所与の条件を具備するか否かを判定し、
（３）比較結果が所与の条件を具備する場合には、当該比較に用いたタスクのうち認知機能評価値（タスク）が低いタスクの得点を除外して当該比較をした際の認知機能における認知機能評価値（総合）を算出してもよい。

特に、所与の条件としては、例えば、認知機能評価値（タスク）の指数を比較し、当該指数差が１標準偏差（基準値を１００とした場合には±１５）以上であること、又は、２標準偏差以上であることなどを含む。

また、認知機能評価処理部１６４は、除外するタスクとしては、指数差における下方となるタスクを特定し、当該特定したタスクの得点を除外して該当する認知機能評価値（総合）を算出する。

例えば、認知機能１及び認知機能２に割り当てられたタスクＡの認知機能評価値（タスク）が「１００」、認知機能１及び認知機能３に割り当てられたタスクＢの認知機能評価値（タスク）が「８０」、及び、認知機能２及び認知機能３に割り当てられたタスクＣの認知機能評価値（タスク）「９０」の場合であって、所与の条件として指数差が「１５」以上の場合、及び、認知機能評価値（タスク）の低い値を認知機能評価値（総合）の算出から除外する場合を想定する。

この場合において、認知機能評価処理部１６４は、
（Ａ）認知機能１については、タスクＡとタスクＢの指数差が「２０」であり、所与の条件を具備し、かつ、タスクＢの認知機能評価値が低いので、タスクＢの得点を除外してタスクＡのみによって認知機能指数（総合）を算出し、
（Ｂ）認知機能２については、タスクＡとタスクＣの指数差が「１０」であるため、所与の条件が具備しないことから、タスクＡ及びタスクＣのそれぞれの寄与度によって上述のように認知機能指数（総合）を算出し、
（Ｃ）認知機能３については、タスクＢとタスクＣの指数差が「１０」であるため、所与の条件が具備しないことから、タスクＢ及びタスクＣのそれぞれの寄与度によって上述のように認知機能指数（総合）を算出する。

このように、複数の認知機能をカバーするタスクにおいて少なくとも１の認知機能が著しく低いなどによって当該タスクにおける高得点が望めないような場合であって、正常の認知機能における変換値の算出に影響がでる場合であっても、的確に各認知機能の数値を算出することができるようになっている。

なお、このような場合には、基本的には、認知機能の数値に影響を与える認知機能に基づいて、本来よりも高い数値が得られることがなく、低い数値となるので、上記の指数差における下方のタスクの数値が正常な認知機能の評価に影響を与えていると想定される。

したがって、本変形例においては、当該指数差における下方のタスクの得点を認知機能の評価から除外している。ただし、双方のタスクの得点を認知機能の評価から除外してもよい。

また、本変形例においては、指数差における所与の条件としては、脳機能評価値の基準が「１００」として、１標準偏差以上の場合に以内か否か以上があるタスクは同一の脳機能を測定しているとは考えにくいため、例えば、比較結果における指数の差が１標準偏差以上であることを所与の条件として用いている。ただし、所与の条件は、これに限られない。

１０ ：認知機能測定装置
１１０ ：通信制御部
１２０ ：ＲＡＭ
１３０ ：データ記憶部
１３１ ：アプリケーションＤＢ
１３２ ：被験者ＤＢ
１３３ ：タスク認知マトリクスＤＢ
１４０ ：管理制御部
１５０ ：記録再生部
１６０ ：データ処理部
１６１ ：タスクデータ生成部
１６２ ：タスク制御部
１６３ ：得点算出部
１６４ ：認知機能評価処理部
１６５ ：測定結果通知制御部
１７０ ：表示部
１８０ ：表示制御部
１９０ ：操作部
１９１ ：タイマ

Claims (7)

1. 複数の課題が設定されたタスクを被験者に提供することによって当該被験者における脳に関する複数の認知機能を総合的に測定する認知機能測定システムであって、
   タスク毎に、予め定められた複数の認知機能を測定し、かつ、同一のタスクの各課題によって共通する複数の認知機能を測定するためのデータであって、当該認知機能の種別情報を示す認知機能種別情報に対応付けられたタスクデータを取得する取得手段と、
   前記取得されたタスクデータに基づいて前記被験者に複数の異なる種別のタスクであって、当該タスク毎に複数の課題を提供するタスク提供手段と、
   前記提供されたタスク毎に、該当するタスクに関する各課題に対するそれぞれの回答要素及び回答時間を検出する検出手段と、
   前記提供されたタスク毎に、前記検出された各課題の回答要素及び回答時間の少なくともいずれか一方に基づいて、該当するタスクに対する得点を算出する算出手段と、
   前記算出された各タスクの得点を、該当するタスクに対して予め設定された標準データに基づいて、認知機能毎に各認知機能を評価する評価値を算出する変換手段と、
   前記算出された各認知機能の評価値を出力手段に出力させる出力制御手段と、
   を備え、
   前記取得手段が、
   複数の認知機能の種別情報に対応付けて、各認知機能に各タスクが寄与する割合を示す寄与度情報とともに各タスクデータを取得し、
   前記変換手段が、
   前記標準データに基づいて、前記算出された各タスクの得点を、各タスクに該当する複数の認知機能の値を含み、当該各認知機能において同一のスケールとするための値を示す認知機能評価値に変換し、
   前記取得された寄与度情報に応じて、前記変換されたタスク毎の認知機能評価値を、前記認知機能の種別毎の値に補正し、
   当該補正された各タスクの認知機能毎の値を、当該認知機能毎に集計して各認知機能の前記評価値を算出することを特徴とする認知機能測定システム。
2. 請求項１に記載の認知機能測定システムであって、
   前記標準データとは、複数の被験者がグループ化された所定のグループ毎に事前に集計された得点に関するデータであって、統計的な数値を規定するデータである、認知機能測定システム。
3. 請求項１又は２に記載の認知機能測定システムであって、
   前記タスク提供手段が、
   前記被験者の選択指示に基づいて選択されたタスクを提供する、認知機能測定システム。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の認知機能測定システムであって、
   前記変換手段が、
   同一の認知機能を有する複数のタスク毎の認知機能評価値を比較して当該比較結果が所与の条件を具備するか否かを判定する判定処理を実行し、
   前記比較結果が前記所与の条件を具備する場合には、当該比較に用いたタスクのうち前記認知機能評価値が低いタスクの得点を除外して前記比較をした際の認知機能における前記評価値を算出する、認知機能測定システム。
5. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の認知機能測定システムであって、
   所与の指示に基づいて、特定の前記タスクが指定された場合には、予め定められたアルゴリズムに従って当該タスクを提供するための前記タスクデータを生成する生成手段を更に備え、
   前記取得手段が、前記生成されたタスクデータを取得する、認知機能測定システム。
6. 複数の課題が設定されたタスクを被験者に提供することによって当該被験者における脳に関する複数の認知機能を総合的に測定する認知機能測定用のプログラムであって、
   コンピュータを、
   タスク毎に、予め定められた複数の認知機能を測定し、かつ、同一のタスクの各課題によって共通する複数の認知機能を測定するためのデータであって、当該認知機能の種別情報を示す認知機能種別情報に対応付けられたタスクデータを取得する取得手段、
   前記取得されたタスクデータに基づいて前記被験者に複数の異なる種別のタスクであって、当該タスク毎に複数の課題を提供するタスク提供手段、
   前記提供されたタスク毎に、該当するタスクに関する各課題に対するそれぞれの回答要素及び回答時間を検出する検出手段、
   前記提供されたタスク毎に、前記検出された各課題の回答要素及び回答時間の少なくともいずれか一方に基づいて、該当するタスクに対する得点を算出する算出手段、
   前記算出された各タスクの得点を、該当するタスクに対して予め設定された標準データに基づいて、認知機能毎に各認知機能を評価する評価値を算出する変換手段、及び、
   前記算出された各認知機能の評価値を出力手段に出力させる出力制御手段、
   として機能させ、
   前記取得手段が、
   複数の認知機能の種別情報に対応付けて、各認知機能に各タスクが寄与する割合を示す寄与度情報とともに各タスクデータを取得し、
   前記変換手段が、
   前記標準データに基づいて、前記算出された各タスクの得点を、各タスクに該当する複数の認知機能の値を含み、当該各認知機能において同一のスケールとするための値を示す認知機能評価値に変換し、
   前記取得された寄与度情報に応じて、前記変換されたタスク毎の認知機能評価値を、前記認知機能の種別毎の値に補正し、
   当該補正された各タスクの認知機能毎の値を、当該認知機能毎に集計して各認知機能の前記評価値を算出することを特徴とするプログラム。
7. 複数の課題が設定されたタスクを被験者に提供することによって当該被験者における脳に関する複数の認知機能を総合的に測定する認知機能測定通信システムであって、
   前記被験者の操作指示を受け付ける通信端末装置と、
   前記通信端末装置と接続し、前記認知機能の測定に関する処理を実行するサーバ装置と、
   を備え、
   前記通信端末装置が、
   タスク毎に、予め定められた複数の認知機能を測定し、かつ、同一のタスクの各課題によって共通する複数の認知機能を測定するためのデータであって、当該認知機能の種別情報を示す認知機能種別情報に対応付けられたタスクデータに基づいて前記被験者に複数のタスクを提供するタスク提供手段を備え、
   前記通信端末装置又は前記サーバ装置とのいずれかが、
   前記提供されたタスク毎に、該当するタスクに関する各課題に対するそれぞれの回答要素及び回答時間を検出する検出手段と、
   前記提供されたタスク毎に、前記検出された各課題の回答要素及び回答時間の少なくともいずれか一方に基づいて、該当するタスクに対する得点を算出する算出手段と、
   前記算出された各タスクの得点を、該当するタスクに対して予め設定された標準データに基づいて、認知機能毎に各認知機能を評価する評価値を算出する変換手段と、
   前記算出された各認知機能の評価値を出力手段に出力させる出力制御手段と、
   を備え、
   前記各認知機能に各タスクが寄与する割合を示す寄与度情報がデータベースに記憶されており、
   前記変換手段が、
   前記標準データに基づいて、前記算出された各タスクの得点を、各タスクに該当する複数の認知機能の値を含み、当該各認知機能において同一のスケールとするための値を示す認知機能評価値に変換し、
   前記寄与度情報に応じて、前記変換されたタスク毎の認知機能評価値を、前記認知機能の種別毎の値に補正し、
   当該補正された各タスクの認知機能毎の値を、当該認知機能毎に集計して各認知機能の前記評価値を算出することを特徴とする認知機能測定通信システム。