JP6867715B2 - 認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラム - Google Patents

Description

本発明は、認知機能障害を診断する認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラムに関する。

従来、認知機能障害を診断する装置に関連する技術として次のようなものがある。

特許文献１および特許文献２は、被検者の頭部と視線の動きを検出して、脳機能に関係する疾患を客観的に診断できるような視線検出を用いた医療診断装置を提案している。

特許文献３は、神経障害の診断のために被検者の眼球運動を検出するシステムを提案している。

特許文献４および特許文献５は、網膜や視神経等の目の疾患または頭蓋内疾患等の際に現れる視神経障害を検査するための視覚検査用チャートを提案している。

特許文献６から特許文献９は、撮像カメラ部を少なくとも具備する視線検出ユニットを用いて、被検者の自閉症を診断する自閉症診断支援システムを提案している。

特許文献１０は、被検者の視線および瞳孔を検出して、被検者の脳疾患の可能性を判定する脳機能疾患診断支援装置を提案している。

特開平６−７０８８４号公報 特開平６−７０８８５号公報 特表２０１６−５２３１１２号公報 特許第４５６０８０１号公報 特許第４１１６３５４号公報 特許第５９２６２１０号公報 特許第５９１２３５１号公報 特許第５７６１０４８号公報 特許第５７６１０４９号公報 特許第５８１７５８２号公報

しかしながら、上記従来技術を用いても、認知機能障害診断装置において、簡便性、低コスト、客観性、定量性および汎用性（言語非依存性）を兼ね備えることは困難である。

日本では６５歳以上の７人に１人が認知症（約４４０万人）であり、予備群（すなわち軽度認知機能障害者）を含めると９００万人近くの高齢者が何らかの認知機能障害を有するといわれている（例えば、厚生労働省「認知症高齢者の現状」（平成２２年））。また、世界の認知症患者数は２０５０年に１億３２００万人、現在の３倍になる見込みといわれている。

このように認知症患者が急増している現在では、診断装置による診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性および汎用性を兼ね備えることが望ましい。ここで、簡便性については、例えば、数十分から数時間の診断時間を要せずに数分間で診断が完了できることが望ましい。低コストについては、例えば、高価な専用装置が不要であり、診断装置の維持および運用コストがかからないことが望ましい。客観性については、診断に携わる人の熟練や経験が不要で、均質に診断できることが望ましい。定量性については、例えば、認知症の程度を数値化できることが望ましい。汎用性（言語非依存性）については、言語の種類に依存することなく、また、会話能力が不十分な高齢者でも言語に依存しないで診断できることが望ましい。

上記の従来技術によっても、診断装置による診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性および汎用性を兼ね備えることは困難である。

また、認知機能障害に関する現状の一般的な診断方法として、認知症の初期診断（スクリーニング）は、ＭＭＳＥ（Mini-Mental State Exam） など神経心理検査法に拠っている。ＭＭＳＥは、検査者による被検者への質問形式による認知機能評価法であり、次の１から４の問題点を有する。すなわち、１、施行に時間がかかる。具体的には３０分程度を要する。２、正確な評価にはトレーニングを受けた検査者を要する。３、回答を強いられる被検者の精神的ストレスが大きい。４、検査者によって結果が異なることが多く結果の再現性および客観性が乏しい。

初期診断で認知症の疑いがかかった患者に対しては、その後専門外来などで精査が行われる。ここでは認知症の確定診断とともに、その原因疾患を特定することが主な目的となる。

認知症には様々な原因疾患が知られており（最も多いアルツハイマー病の他に、前頭側頭型認知症、レビー小体型認知症など）、それぞれに治療方針が異なるため、正確な鑑別が重要となる。認知症の原因疾患の鑑別は、専門医による臨床症状の評価（特徴的な病歴や神経学的所見の有無など）や特殊な画像評価（頭部ＭＲＩやＰＥＴ画像検査など）に依存しており、定量性、コスト、簡便性などに問題がある。

上記のように認知症患者の急増が見込まれていることから、今後は専門医や特殊な画像診断を必要としない疾患鑑別法あるいはその補助診断法の開発が重要となる。

さらには今後、日本のような先進長寿国のみならず、発展途上国での高齢者人口の爆発的増加が見込まれており、これらの人々に対する認知症の早期診断と早期介入が重要になる。

そのためには、特定の言語を介さずに認知機能を評価することが出来る標準的な診断手法の確立が重要である。

現時点で、このような簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性（言語非依存性）を兼ね備えた認知機能障害診断装置は開発されていない。

そこで、本発明は、認知機能障害の診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性（言語非依存性）を兼ね備える認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る認知機能障害診断装置は、認知機能障害の診断用映像を表示面に表示する表示部と、被検者の目を撮像する撮像部と、前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記表示面における前記被検者の視点を時系列的に検出する検出部と、前記検出部によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示す症例特徴データを記憶する記憶部と、前記分布マップが前記症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって前記被検者の認知機能障害を診断する診断部とを備える。

本発明の一態様に係る認知機能障害診断プログラムは、表示面を有する表示部と、撮像部とに接続され、認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示す症例特徴データを記憶する記憶部を備えるコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、認知機能障害の診断用映像を前記表示面に表示し、前記撮像部によって被検者の目を撮像し、前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記表示面における前記被検者の視点を時系列的に検出し、検出された視点の分布を示す分布マップを作成し、前記分布マップが前記症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって前記被検者の認知機能障害を診断することをコンピュータに実行させる。

本発明の一態様に係る認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラムは、認知機能障害の診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性（言語非依存性）を兼ね備えることができる。

図１は、実施の形態における認知機能障害診断装置の構成例を示すブロック図である。 図２は、実施の形態における認知機能障害診断装置の外観例を示す図である。 図３は、実施の形態における記憶部の記憶内容の一例を示す図である。 図４は、実施の形態における症例特徴データの一例を示す図である。 図５は、実施の形態における認知機能障害診断装置による診断処理例を示すフローチャートである。 図６は、図５の診断処理例に要する時間の一例を示す図である。 図７は、図５の第１診断処理の一例を示すフローチャートである。 図８は、図５の第２診断処理の一例を示すフローチャートである。 図９は、図５の第３診断処理の一例を示すフローチャートである。 図１０は、図５の第４診断処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、図５の第５診断処理の一例を示すフローチャートである。 図１２は、図６の第６診断処理の一例を示すフローチャートである。 図１３Ａは、実施の形態における第１映像の表示例を示す図である。 図１３Ｂは、図１３Ａの第１映像に第１分布マップを重ねた表示例を示す図である。 図１４Ａは、実施の形態における第２映像の表示例を示す図である。 図１４Ｂは、図１４Ａの第２映像中の第１画像に、第２分布マップ中の第１部分マップを重ねた表示例を示す図である。 図１４Ｃは、図１４Ａの第２映像中の第２画像に、健常者の第２分布マップ中の第２部分マップを重ねた表示例を示す図である。 図１４Ｄは、図１４Ａの第２映像中の第２画像に、アルツハイマー型認知症患者の第２分布マップ中の第２部分マップを重ねた表示例を示す図である。 図１５Ａは、実施の形態における第３映像の第１例を示す図である。 図１５Ｂは、図１５Ａの第３映像に、大脳皮質基底核変性症患者の第３分布マップを重ねた表示例を示す図である。 図１５Ｃは、実施の形態における第３映像の第２例を示す図である。 図１５Ｄは、図１５Ｃの第３映像に、大脳皮質基底核変性症患者の第３分布マップを重ねた表示例を示す図である。 図１５Ｅは、実施の形態における第３映像の第３例を示す図である。 図１５Ｆは、図１５Ｅの第３映像に、大脳皮質基底核変性症患者の第３分布マップを重ねた表示例を示す図である。 図１６Ａは、実施の形態における第４映像の例を示す図である。 図１６Ｂは、図１６Ａの第４映像に、アルツハイマー型認知症患者の第４分布マップを重ねた表示例を示す図である。 図１６Ｃは、図１６Ａの第４映像に、レビー小体型認知症患者の第４分布マップを重ねた表示例を示す図である。 図１７は、実施の形態における第５映像の例を示す図である。 図１８は、実施の形態における第２診断処理による認知機能スコアと従来のＭＭＳＥ法による認知機能スコアとを対比した図である。 図１９は、被検者の年齢別の視点取得率を示す図である。 図２０は、被検者の症例別の視点取得率を示す図である。

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、請求の範囲を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、同じ構成部材については同じ符号を付している。

（実施の形態）
以下、実施の形態における認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラムについて図面を参照しながら説明する。

［１．認知機能障害診断装置の構成］
図１は、実施の形態における認知機能障害診断装置の構成例を示すブロック図である。また、図２は、実施の形態における認知機能障害診断装置の外観例を示す図である。

図１に示すように認知機能障害診断装置１は、表示部１０、撮像装置２０およびＰＣ（Personal Computer、パソコン）３０を備える。この認知機能障害診断装置１は、市販されている一般的なＰＣ３０を主な制御装置として、さらに、ＰＣ３０に表示部１０および撮像装置２０を付加した構成例を示している。

表示部１０は、表示面１１を有するフラットパネル型のディスプレイであり、認知機能障害の診断用映像を表示面１１に表示する。表示部１０は、図２に示すように、診断用映像を被検者に見せるために、高齢者でも見やすい大型の液晶ディスプレイ、または有機ＥＬディスプレイである。なお、表示部１０は、パソコン用のモニターでもよいし、市販の大型テレビをモニターとしてもよい。また、表示部１０は、フラットパネル型のディスプレイの代わりに、表示面１１としてのスクリーンと、プロジェクタとから構成してもよい。

撮像装置２０は、表示部１０に取り付け可能なモジュールであり、少なくとも被検者の目を撮像するための撮像部２１および光源部２４を備える。

撮像部２１は、カメラ２２およびカメラ２３を有するステレオカメラである。カメラ２２およびカメラ２３は、それぞれ例えば赤外線カメラでよい。他の例では、カメラ２２およびカメラ２３は、それぞれ可視光カメラでよい。また、撮像部２１は、ステレオカメラではなく単体のカメラでもよいし、３つ以上のカメラであってもよい。

光源部２４は、赤外線を照明光として被検者に照射する光源２５および光源２６を備える。光源２５および光源２６はそれぞれ、例えば、１つまたは複数の赤外線ＬＥＤ（Light Emitting Diode）を有する構成でよい。他の例では、光源２５および光源２６はそれぞれ、１つまたは複数の白色ＬＥＤ（Light Emitting Diode）でもよい。なお、被検者の照明環境が十分に明るい場合には、撮像装置２０は光源部２４を備えなくてもよい。また、撮像装置２０は、表示部１０の上部に取り付けても良いし、分割して左右に取り付けてもよい。

ＰＣ３０は、プロセッサ３１、記憶部３２、入力部３３、出力部３４、表示部３５、インターフェース部３６、検出部３７、作成部３８および診断部３９を備える。図１に示す機能ブロックのうち、プロセッサ３１、記憶部３２、入力部３３、出力部３４、表示部３５およびインターフェース部３６は、市販されているコンピュータの一般的なハードウェアおよびソフトウェアにより構成される。他の機能ブロック、つまり検出部３７、作成部３８および診断部３９は、主に本実施の形態における認知機能障害診断プログラムをプロセッサ３１が実行することによって実現される構成要素を示している。

プロセッサ３１は、記憶部３２に記憶されたプログラムを実行するいわゆるＣＰＵ（Central Processing Unit）である。

記憶部３２は、プロセッサ３１によって実行されるプログラムと、プロセッサ３１により処理されるデータとを記憶する。記憶部３２に記憶されるプログラムには、各種ファームウェア、ＯＳ（Operating System）、ドライバソフトウェア等のソフトウェアに他に、本実施形態における認知機能障害診断プログラムを含む。また、記憶部３２に記憶されるデータには、診断用映像データ、症例特徴データ、視点データ、分布マップデータなどが含まれる。診断用映像データは、認知機能障害の診断用に作成された静止画像または動画像である。症例特徴データは、認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示すデータである。視点データは、検出部３７によって検出された視点の位置と時刻とを示す時系列的なデータである。分布マップは、作成部３８によって作成され、視点データに従って時系列的な視点を二次元平面に順次リアルタイムにプロットしたものであり、視点の二次元的な分布を示す。

なお、記憶部３２は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等で構成されるメインメモリまたは一次メモリと、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）装置やＳＳＤ（Solid State Drive）装置で構成される補助メモリまたは二次メモリと、キャッシュメモリとを含む。つまり、本書では記憶部３２は、プログラムおよびデータを記憶する機能を有する構成要素の総称として用いている。

入力部３３は、例えばキーボード、マウス、トラックパッド等を含み、操作者の操作を受け付ける。

出力部３４は、例えばスピーカであり、音声を出力する。

表示部３５は、例えば液晶ディスプレイであり、ユーザ（ここでは検査する人）のモニター用に分布マップが重畳された診断用映像などを表示する。

インターフェース部３６は、ケーブルを介して表示部１０および撮像装置２０を接続して通信する機能を有する。インターフェース部３６は、例えば、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition Multimedia Interface）ポートおよびＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポートを有する。この場合、インターフェース部３６は、ＨＤＭＩ（登録商標）ケーブルを介して表示部１０を接続し、ＵＳＢケーブルを介して撮像部２１および光源部２４を接続する。

検出部３７は、撮像部２１により撮像された画像に基づいて、表示面１１における被検者の視点を時系列的に検出する。例えば、検出部３７は、撮像部２１により撮像された画像から被検者の視線を検出し、視線が表示面１１に交差する点の座標を表示面１１における被検者の視点の位置として検出する。視点の位置の検出は、周期的に行われる。周期は、数１０ｍＳから数１００ｍＳの間で定めればよく、例えば１００ｍＳでよい。検出部３７は、例えば、時刻を含む座標データ（ｘ、ｙ、ｔ）の集合を、時系列的な視点の位置を表す視点データとしてリアルタイムに生成する。ここで、ｘ、ｙは平面（例えば、表示面１１または診断用映像）の座標、ｔは時刻である。

作成部３８は、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する。分布マップは、例えば、上記座標データ（ｘ、ｙ、ｔ）に対応するマーク（例えば色付きドット）を二次元平面上にプロットした図であり、ＰＣ３０の表示部３５に表示される診断用映像にリアルタイムに重畳される。上記のマークは、例えば、最新の視点ほど明るく表示してもよい。

診断部３９は、分布マップが症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって被検者の認知機能を診断する。

以上のように、図１に示す認知機能障害診断装置１は、認知機能障害の診断用映像を表示面１１に表示する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、前記撮像部２１により撮像された画像に基づいて、前記表示面１１における前記被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、前記検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部３８と、認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示す症例特徴データ３１０を記憶する記憶部３２と、前記分布マップが前記症例特徴データ３１０の特徴を有するかどうかを判定することによって前記被検者の認知機能障害を診断する診断部３９とを備える。

この構成によれば、認知機能障害診断装置１による認知機能の診断において、簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性（言語非依存性）を兼ね備えることができる。

なお、図１および図２に示すＰＣ３０は、ノート型のコンピュータであってもデスクトップ型のコンピュータであってもよい。

［１．１ 記憶部３２のプログラムおよびデータ］
次に、記憶部３２に記憶されるプログラムおよびデータについて説明する。

図３は、実施の形態における記憶部３２の記憶内容の一例を示す図である。同図において記憶部３２は、診断用映像データ３００、症例特徴データ３１０、プログラム３２０、視点データ３２２、分布マップデータ３２３を記憶する。プログラム３２０は、認知機能障害診断プログラム３２１を含む。

診断用映像データ３００は、第１映像データ３０１から第５映像データ３０５を含む複数の映像データの集まりである。複数の映像データのそれぞれは、認知機能障害の有無もしくは程度を診断するために作成された映像、または、認知機能障害の症例を鑑別するために作成された映像である。

症例特徴データ３１０は、認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示すデータであって、第１特徴データ３１１から第５特徴データ３１５を含む複数の特徴データの集まりである。第１特徴データ３１１から第５特徴データ３１５は、第１映像データ３０１から第５映像データ３０５とそれぞれ対応する。

プログラム３２０は、各種ファームウェア、ＯＳ（Operating System）、ドライバソフトウェア等のソフトウェアと、認知機能障害診断プログラム３２１とを含む。認知機能障害診断プログラム３２１は、コンピュータつまりＰＣ３０が実行するプログラムであって、認知機能障害の診断用映像を表示面１１に表示し、撮像部２１によって被検者の目を撮像し、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面１１における被検者の視点を時系列的に検出し、検出された視点の分布を示す分布マップを作成し、分布マップが症例特徴データの特徴を分布マップが有するかどうかを判定することによって被検者の認知機能障害を診断することをコンピュータに実行させる。このうち、ＰＣ３０が撮像部２１により撮像された画像に基づいて前記表示面１１における被検者の視点を時系列的に検出することは、検出部３７の機能である。ＰＣ３０が、検出された視点の分布を示す分布マップを作成することは、上記の作成部３８の機能である。ＰＣ３０が、分布マップが症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって被検者の認知機能障害を診断することは診断部３９の機能である。

視点データ３２２は、検出部３７により検出された視点の位置と時刻とを示す時系列的なデータであり、例えば、既に説明した時刻を含む座標データ（ｘ、ｙ、ｔ）の集合である。

分布マップデータ３２３は、既に説明した分布マップを示すデータである。

なお、記憶部３２は、図３に示したプログラムおよびデータ以外に、被検者の診断結果を示す診断データや、被検者毎の視点データ３２２、分布マップデータ３２３および診断データを関連づけるデータも記憶する。

続いて、症例特徴データ３１０の具体例について説明する。

図４は、実施の形態における症例特徴データ３１０の一例を示す図である。同図の症例特徴データ３１０は、第１特徴データ３１１から第６特徴データ３１６を含む。同図では、第１特徴データ３１１から第６特徴データ３１６それぞれの特徴と対応する認知機能障害の症例とを記してある。

第１特徴データ３１１は、第１特徴と前頭側頭型認知症とを対応付けている。前頭側頭型認知症は、ＦＴＤ（Fronto-Temporal Dementia）と略記されることがある。第１特徴は、前頭側頭型認知症という症例の患者に典型的に現れる特徴である。具体的には、第１特徴は、一点を中心とする局所的な部分に視点が連続的に集中するという特徴を示す。この第１特徴は、一点注視パターンとも呼ばれる。第１特徴は、第１映像データ３０１による診断用映像である第１映像を被検者に見せていることを前提とする。この場合、第１映像は、例えば、人物、物体、風景および図形の少なくとも１つを表した画像でよい。

第２特徴データ３１２は、第２特徴と認知機能の低下とを対応付けている。すなわち、第２特徴は、認知機能が低下している患者に典型的に現れる特徴である。具体的には、第２特徴は、分布マップにおいて被検者の視点が正解図形の表示領域に存在する割合が小さいほど、認知機能が低いという特徴を示す。この第２特徴は、第２映像データ３０２による診断用映像である第２映像を被検者に見せていることを前提とする。この場合、第２映像は、正解図形を含み正解図形以外の図形を含まない第１画像と、正解図形および複数の類似図形を含む第２画像とを含む映像でよい。第２画像は、第１画像を表示した直後に表示される。上記の分布マップは、被検者が第２画像を見ているときの視点の分布である。

第３特徴データ３１３は、第３特徴と大脳皮質基底核変性症とを対応付けている。すなわち、第３特徴は、大脳皮質基底核変性症の患者に典型的に現れる特徴である。具体的には、第３特徴は、画像の左側半分に視点が存在しないという特徴、言い換えれば、左側半側空間を無視するという特徴を示す。この第３特徴は、第３映像データ３０３による診断用映像である第３映像を被検者に見せていることを前提とする。この場合、第３映像は、例えば、人物、物体、風景および図形の少なくとも１つを表した静止画でよい。

第４特徴データ３１４は、第４特徴とレビー小体型認知症とを対応付けている。すなわち、第４特徴は、レビー小体型認知症の患者に典型的に現れる特徴である。具体的には、第４特徴は、人の顔の幻視を誘発する誘発画像に視点が集中するという特徴を示す。この第４特徴は、第４映像データ３０４による診断用映像である第４映像を被検者に見せていることを前提とする。この場合、第４映像は、誘発画像と、人の顔の幻視を誘発しない複数の非誘発画像の両方を含む静止画像でよい。

第５特徴データ３１５は、第５特徴と認知機能の低下とを対応付けている。すなわち、第５特徴は、認知機能が低下している患者に典型的に現れる特徴である。具体的には、第５特徴は、映像中の移動する物体を追視するのが困難であるという特徴を示す。この第５特徴は、第５映像データ３０５による診断用映像である第５映像を被検者に見せていることを前提とする。この場合、第５映像は、例えば、表示面１１を移動する物体を表した動画でよい。

第６特徴データ３１６は、第６特徴と前頭側頭型認知症とを対応付けている。すなわち、第６特徴は、前頭側頭型認知症の患者に典型的に現れる特徴である。具体的には、第６特徴は、視点取得率が所定値（この所定値を第２のしきい値ｔｈ２と呼ぶ）以下になるという特徴を示す。ここで、視点取得率は、分布マップにおいて視点が表示面１１内に存在する割合をいう。この第６特徴は、任意の診断用映像を被検者に見せていることを前提とする。この診断用映像は、第１映像から第５映像の全部または一部と兼用してもよい。

上記の視点取得率は、認知機能障害診断装置１による認知機能障害の診断の有効性を示す指標である。すなわち、分布マップにおいて視点が表示面１１から外れている割合が大きければ、認知機能障害診断装置１による第６特徴データ３１６以外の特徴データによる、認知機能障害の診断結果の有効性を担保できない。そこで、視点取得率が所定値（所定値を第１のしきい値ｔｈ１と呼ぶ）以下である場合には、第６特徴データ３１６以外の特徴データによる診断結果を無効化し、視点取得率が第１のしきい値より大きい場合には、認知症機能障害診断装置１による診断結果を有効なものとする。視点取得率が０から１までの値で表される場合、第１のしきい値ｔｈ１は、例えば０．８である。また、第２のしきい値ｔｈ２は、第１のしきい値ｔｈ１と同じ値でもよいし、異なる値でもよい。

［１．２ 認知機能障害診断装置１の動作］
以上のように構成された実施の形態における認知機能障害診断装置１について、その動作を説明する。

図５は、実施の形態における認知機能障害診断装置１による診断処理例を示すフローチャートである。また、図６は、図５の診断処理例に要する時間の一例を示す図である。

図５および図６に示すように、認知機能障害診断装置１は、第１診断処理（Ｓ１０）から第５診断処理（Ｓ５０）を逐次実行する。ただし、第６診断処理は、図６のように第１診断処理から第５診断処理と並列に実行される。図５および図６の診断処理例は、主にＰＣ３０が認知機能障害診断プログラム３２１を実行することにより実現する処理である。また、図６の横軸の時刻ｔ０〜ｔ５は、各診断処理の開始時刻または終了時刻を示す。図６では、時刻ｔ０〜ｔ５は、均等に０．５分（３０秒）間隔としている。

第１診断処理は、第１映像データ３０１および第１特徴データ３１１を用いる診断処理である。第２診断処理は、第２映像データ３０２および第２特徴データ３１２を用いる診断処理である。第３診断処理は、第３映像データ３０３および第３特徴データ３１３を用いる診断処理である。第４診断処理は、第４映像データ３０４および第４特徴データ３１４を用いる診断処理である。第５診断処理は、第５映像データ３０５および第５特徴データ３１５を用いる診断処理である。第６診断処理は、第６特徴データ３１６を用いる診断処理である。また、分布マップデータ３２３は、第１映像から第５映像に対応する第１分布マップから第５分布マップを含む。

図６では、第１診断処理から第５診断処理それぞれの時間は、０．５分である。第６診断処理の時間は、第１診断処理から第５診断処理と並列に行うので２分３０秒である。同図では、第１診断処理から第６診断処理までの６つの診断処理に要する時間は約２分３０秒である。これは、現在でも利用されている一般的なＭＭＳＥによる質問形式の認知機能障害の診断方法が約３０分かかる点と比較すれば、認知機能障害診断装置１は、複数の診断処理の時間を大幅に短縮している。

なお、第１診断処理から第５診断処理それぞれの時間は、０．５分（３０秒）でなくてもよく、約１０秒から数１０秒の間で定めてもよい。また、第１診断処理から第６診断処理までの全体の処理時間は、数分以下、例えば３分以下に定めてもよい。

また、第１診断処理から第５診断処理のそれぞれにおいて認知機能の低下が全く見られず健常と判断される場合には、途中で処理を完了してもよい。

なお、第１診断処理から第５診断処理の順番は、図５および図６とは異なる順番であってもよい。例えば、認知機能の低下を診断する第２診断処理および第５診断処理を実行した後に、認知機能障害の症例を鑑別可能な第１診断処理、第３診断処理、第４診断処理を実行してもよい。

また、図５および図６において、第１診断処理から第６診断処理のうちの少なくとも１つを選択して実行してもよい。一例として、認知機能の低下を診断する第２診断処理および第５診断処理を選択して実行してもよい。他の例として、認知機能障害の症例を鑑別可能な第１診断処理、第３診断処理、第４診断処理を選択して実行してもよい。さらに他の例として、第１診断処理から第６診断処理のうちの何れか１つを選択して実行してもよい。さらに別の例として、認知機能の低下を診断する第２診断処理および第５診断処理と、診断処理の有効性も判定する第６診断処理とを実行し、認知機能の低下があると診断された場合には、他の第１診断処理、第３診断処理および第４診断処理を実行するようにしてもよい。

なお、図５および図６の診断処理例の開始前に、視点検出のキャリブレーション処理を行ってもよい。

［１．２．１ 第１診断処理］
次に、第１診断処理について詳しく説明する。第１診断処理は、上記の第１特徴を利用している。つまり、第１診断処理は、前頭側頭型認知症の患者には、一点を凝視し続けるという一点注視パターンが見られるという特徴を利用している。

図７は、図５の第１診断処理（Ｓ１０）の一例を示すフローチャートである。図７のようにＰＣ３０は、まず、記憶部３２から第１映像データ３０１を読み出して、表示部１０において第１映像データ３０１が示す第１映像の表示を開始させる（Ｓ１１）。

図１３Ａは、実施の形態における第１映像の表示例を示す図である。図１３Ａにおいて表示面１１には、スカイダイビングで空中を落下する複数人と、地上とを撮像した画像Ｖ１１が表示されている。画像Ｖ１１は、図１３Ａでは便宜上線画で表しているが、実際はフルカラー画像でよい。

ＰＣ３０は、図６の時刻ｔ０からｔ１まで、図１３Ａのような画像Ｖ１１を表示する。あるいは、図１３Ａのような画像Ｖ１１を表示した後に他の画像を表示してもよい。

さらに、ＰＣ３０は、撮像部２１において被検者の目の撮像を開始させる、あるいは、撮像中である場合は撮像を継続させ（Ｓ１２）、被検者の視点の検出を開始し、あるいは、検出中である場合は継続する（Ｓ１３）。さらに、ＰＣ３０は、第１映像の表示開始時から終了時まで検出部３７から視点データを取得し、第１映像に対応する第１分布マップをリアルタイムに作成し（Ｓ１４）、表示部３５に第１映像を表示し、表示部３５の第１映像に第１分布マップを重畳する。表示部１０および表示部３５における第１映像の表示、撮像部２１による撮像、ＰＣ３０（より詳しくは図１の検出部３７）による視点の検出、および、ＰＣ３０（より詳しくは図１の作成部３８）による第１マップの作成は、並列に実行される。

その後、ＰＣ３０は、第１分布マップが症例特徴データの第１特徴を含むかどうかを判定し（Ｓ１５）、含む場合には（Ｓ１６でｙｅｓ）前頭側頭型認知症の可能性があると診断する（Ｓ１７）。第１特徴は、一点注視パターンであって、前頭側頭型認知症の患者は、ある一点を凝視し続けるという特徴があり、言い換えると、一点を中心とする局所的な部分に視点が集中するという特徴を示す。

図１３Ｂは、図１３Ａの第１映像に視点の第１分布マップを重ねた表示例を示す図である。図１３Ｂでは、ＰＣ３０の表示部３５における表示例であって、前頭側頭型認知症の患者が被検者である場合に、第１映像に含まれる画像Ｖ１１に第１分布マップを重畳した表示例である。図１３Ｂにおいて、黒丸１つが検出された１つの視点を表している。破線枠Ａ１１には少数の視点があり、破線枠Ａ１２には圧倒的多数の視点が集まっている。この第１分布マップは、破線枠Ａ１２において、一点注視パターンという特徴を含んでいる。

以上のように、第１診断処理において、前記診断用映像は、人物、物体、風景および図形の少なくとも１つを表した画像Ｖを含み、前記症例特徴データ３１０は、一点を中心とする局所的な部分に視点が連続的に集中する一点注視パターンという特徴を示し、前記診断部３９は、前記分布マップが前記特徴を有する場合に、認知機能障害のうちの前頭側頭型認知症の可能性があると診断する。

これにより、第１診断処理は、認知機能障害のうちの前頭側頭型認知症を簡便に鑑別することができる。しかも、第１診断処理は、数１０秒という短時間で実行することができ、簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性（言語非依存性）を兼ね備えることができる。

［１．２．２ 第２診断処理］
次に、第２診断処理について詳しく説明する。第２診断処理は、上記の第２特徴を利用した図形パターンマッチングによる認知機能障害の診断処理である。すなわち、第２診断処理は、特定の図形を提示し、その後複数の異なる図形と共に正解図形（つまり初めに提示した特定の図形）を提示し、被検者が正解図形をどのくらい注視できているかを評価することによって、認知機能の低下を診断する。

図８は、図５の第２診断処理（Ｓ２０）の一例を示すフローチャートである。図８のようにＰＣ３０は、まず、記憶部３２から第２映像データ３０２を読み出して、表示部１０において第２映像データ３０２が示す第２映像の表示を開始させる（Ｓ２１）。第２映像は、正解図形を含み正解図形以外の図形を含まない第１画像と、前記正解図形および複数の類似図形を含む第２画像とを含む映像である。第２画像は第１画像の表示が終了した直後に表示される。

図１４Ａは、実施の形態における第２映像の表示例を示す図である。図１４Ａの上段は、表示面１１表示された第１画像Ｖ２１の表示例である。第１画像Ｖ２１は、正解図形Ｐ２０を含み、他の図形を含んでいない。なお、正解図形は、被検者に最初に提示される１つの図形をいい、第２診断処理で最初に表示される第１画像中の１つの図形をいう。この第１画像Ｖ２１の表示時間は、例えば、５〜２０秒間でよい。なお、第１画像は、「この図形をよく覚えて下さい」等の正解図形の記憶を促すメッセージ画像を含んでいてもよい。また、ＰＣ３０は、第１画像の表示と共に、「この図形をよく覚えて下さい」というメッセージ音声を被検者に繰り返し伝えてもよい。さらに、ＰＣ３０は、メッセージ画像とメッセージ音声の両方を用いてもよい。

さらに、ＰＣ３０は、撮像部２１において被検者の目の撮像を開始させる、あるいは、撮像中である場合は撮像を継続させ（Ｓ２２）、被検者の視点の検出を開始し、あるいは、検出中である場合は継続する（Ｓ２３）。さらに、ＰＣ３０は、第１映像の表示開始時から終了時まで検出部３７から視点データを取得し、第２映像に対応する第２分布マップをリアルタイムに作成し（Ｓ２４）、表示部３５に第２映像を表示し、表示部３５の第２映像に第２分布マップを重畳する。このとき、ＰＣ３０は、第２分布マップとして、第１画像が表示されている期間の視点の分布を示す第１部分マップと、第２画像が表示されている期間の視点の分布を示す第２部分マップとをそれぞれリアルタイムに生成する。つまり、第２分布マップは、第１部分マップと第２部分マップの２つからなる。なお、表示部１０および表示部３５における第２映像の表示、撮像部２１による撮像、ＰＣ３０（より詳しくは図１の検出部３７）による視点の検出、および、ＰＣ３０（より詳しくは図１の作成部３８）による第２分布マップの作成は、並列に実行される。

図１４Ａの下段は、表示面１１表示された第２画像Ｖ２２の表示例である。第２画像Ｖ２２は、正解図形Ｐ２０の他に、類似図形Ｐ２１、Ｐ２２、Ｐ２３を含む。類似図形Ｐ２１、Ｐ２２、Ｐ２３は、それぞれ正解図形に類似する図形であり、正解図形と同じ部分と異なる部分とを有する。この第２画像Ｖ２２の表示時間は、例えば、５秒〜１５秒でよい。なお、第２画像は、「先の図形と同じ図形を見つめて下さい」等の正解図形への注視を促すメッセージ画像を含んでいてもよい。またに、ＰＣ３０は、第２画像の表示中に、「先の図形と同じ図形を見つめて下さい」等の正解図形への注視を促すメッセージ音声を被検者に繰り返し伝えてもよい。さらに、ＰＣ３０は、メッセージ画像とメッセージ音声の両方を用いてもよい。

その後、ＰＣ３０は、第２分布マップが症例特徴データの第２特徴を含むかどうかを判定する。具体的には、ＰＣ３０は、第２部分マップにおいて正解図形の表示領域に視点が存在する割合を算出して、算出した割合がしきい値以下であるかどうかを判定する（Ｓ２５）。さらに、ＰＣ３０は、割合がしきい値以下である場合には（Ｓ２６でｙｅｓ）認知機能低下の可能性がある診断する（Ｓ２７）。このしきい値は例えば０．５（つまり５０％）でもよい。また、ＰＣ３０は、視点が正解図形の表示領域に存在する割合を正規化することにより点数化し（Ｓ２８）、表示部３５に点数を表示する。例えば、ＰＣ３０は、上記の割合が０％〜２０％なら１点、２０％〜４０％なら２点、４０％〜６０％なら３点、６０％〜８０％なら４点、８０％〜１００％なら５点というように、５点満点の点数化をしてもよい。このような点数化における点数の意味については、例えば、５点は健常者を示す。４点は認知機能の低下がほとんど見られないこと、つまり健常者を示す。３点は、認知機能の低下が少しあり、認知機能の軽微な低下があること、つまり健常と認知症のボーダーライン上にあることを示す。２点は、認知機能の軽い低下があること、つまり重くない初期認知症患者であることを示す。１点は、認知機能の低下が大きいこと、つまり重い認知症であることを示す。

図１４Ｂは、図１４Ａの第２映像中の第１画像Ｖ２１に、第２分布マップ中の第１部分マップを重ねた表示例を示す図である。図１４Ｂでは、ＰＣ３０の表示部３５における表示例である。図中の黒丸１つが検出された１つの視点を表している。図１４Ｂの第１画像Ｖ２１は、被検者に正解図形Ｐ２０の記憶を促している。同図では、破線枠Ａ２０に示すように、正解図形Ｐ２０の表示領域に多数の視点が集中していることから、被検者が正解図形Ｐ２０を注視して正解図形Ｐ２０の記憶に努めていることが分かる。

図１４Ｃは、図１４Ａの第２映像中の第２画像Ｖ２２に、健常者の第２分布マップ中の第２部分マップを重ねた表示例を示す図である。同図は、表示部３５における表示例を示す。同図の破線枠Ａ２１に示すように、正解図形Ｐ２０に表示領域には、類似図形Ｐ２１〜Ｐ２３の表示領域よりも多くの視点が存在している。この例では、正解図形の表示領域に視点が存在する割合がしきい値（例えば５０％）以上になることから、ＰＣ３０は、ステップＳ２６でｎｏと判定し、認知機能が低下している可能性があると診断することなく、ステップＳ２８の点数化で５点満点の５点または４点と算出することになる。

図１４Ｄは、図１４Ａの第２映像中の第２画像Ｖ２２に、アルツハイマー型認知症患者の第２部分マップを重ねた表示例を示す図である。同図も表示部３５における表示例を示す。図１４Ｄは、図１４Ｃと比べて、視点が正解図形Ｐ２０の表示領域に集まることなく、正解図形Ｐ２０および類似図形Ｐ２１〜Ｐ２３の表示領域にランダムに存在している。図１４Ｄの例では、正解図形Ｐ２０の表示領域に視点が存在する割合がしきい値（例えば５０％）より小さくなることから、ＰＣ３０は、ステップＳ２６でｙｅｓと判定し、ステップＳ２７で認知機能が低下している可能性があると診断し、ステップＳ２８の点数化で５点満点の１点または２点と算出することになる。

続いて、第２診断処理の点数化における点数と一般的なＭＭＳＥによる点数とを比較して説明する。

図１８は、実施の形態における第２診断処理による認知機能スコアと従来のＭＭＳＥ法による認知機能スコアとを対比した図である。同図の縦軸は、第２診断処理における認知機能スコアであり、ステップＳ２８の点数化における上記の５点満点の点数を示す。横軸は、従来のＭＭＳＥによる認知機能スコアを示す。ＭＭＳＥによる認知機能スコアは、３０点満点であり、３０点なら健常者、点数が低いほど認知機能が低下していることを示す。

同図では、認知症の有無および病型（原因疾患）が予め分かっている約２０人の被検者が第２診断処理とＭＭＳＥによる診断との両方を受けた結果を示している。同図において、バツ印は、アルツハイマー病またはＭＣＩ（Mild Cognitive Impairment：軽度認知機能障害）の被検者を示す。白丸印は、健常者または生理的物忘れのある被検者を示す。黒丸印は、レビー小体型認知症の被検者を示す。上に凸の三角印は、前頭側頭型認知症の被検者を示す。下の凸の三角印は、皮質基底核変性症の疑いのある被検者を示す。菱形印は、脳血管性認知症の疑いのある被検者を示す。四角印は、意味性認知症の被検者を示す。

図１８において、第２診断処理による認知機能スコアと従来のＭＭＳＥ法による認知機能スコアとは、おおむね相関している。すなわち、第２診断処理が、従来のＭＭＳＥのように被検者の認知機能を評価できている。

さらに、第２診断処理では、破線枠Ａ１８に示すように、ＭＭＳＥでは高得点になり健常者と評価されるが、認知症が始まっている初期の患者を検出することができている。破線枠Ａ１８内の被検者は、脳脊髄液検査によって初期認知症であると診断されている。このように、第２診断処理は、従来のＭＭＳＥよりも高感度に認知機能障害を診断することができている。

以上のように、第２診断処理において、前記診断用映像は、正解図形Ｐ２０を含み正解図形Ｐ２０以外の図形を含まない第１画像と、前記正解図形および複数の類似図形Ｐ２１〜Ｐ２３を含む第２画像とを含む映像であって、前記表示部１０は、前記正解図形を前記被検者に記憶させるために前記第１画像を表示し、前記第１画像の表示を終了した直後に前記被検者の記憶力を診断するために前記第２画像を表示し、前記症例特徴データは、前記第２画像において、被検者の視点が前記正解図形の表示領域に存在する割合が小さいほど、認知機能が低いという特徴を示し、前記診断部３９は、前記分布マップにおいて前記正解図形の表示領域に存在する視点の割合を算出し、算出した割合がしきい値以下である場合に、認知機能が低下している可能性ありと診断する。

これによれば、第２診断処理は、認知機能の低下を簡便に診断することができる。また、第２診断処理は、数１０秒という短時間で実行することができ、簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性（言語非依存性）を兼ね備えることができる。

ここで、前記診断部３９は、さらに、前記正解図形の表示領域に存在する視点の割合を正規化することにより点数化してもよい。

これによれば、認知機能の低下の度合いを定量化することができる。第２診断処理は、従来のＭＭＳＥと同様の診断結果を得ることができ、加えて、従来のＭＭＳＥでは検出できない初期認知症を検出することができる。

なお、図８において、ステップＳ２８をステップＳ２５とＳ２６の間で実行し、ステップＳ２６のしきい値を所定の点数（例えば５点満点中の２点）としてもよい。言い換えれば、ＰＣ３０は、図８のステップＳ２５の後に、算出した割合を正規化することにより点数化した後に、当該点数がしきい値以下である場合に認知機能低下の可能性があると診断するようにしてもよい。

また、上記の正解図形は、図形に限らず文字または画像でもよいし、図形、文字および画像等の任意の組み合わせでもよい。同様に、類似図形は、図形に限らず文字または画像でもよいし、図形、文字および画像等の任意の組み合わせでもよい。

［１．２．３ 第３診断処理］
次に、第３診断処理について詳しく説明する。第３診断処理は、上記の第３特徴を利用している。つまり、第３診断処理は、大脳皮質基底核変性症の患者には左側半側空間を無視するという特徴が見られることを利用している。

図９は、図５の第３診断処理（Ｓ３０）の一例を示すフローチャートである。図９のようにＰＣ３０は、まず、記憶部３２から第３映像データ３０３を読み出して、表示部１０において第３映像データ３０３が示す第３映像の表示を開始させる（Ｓ３１）。

図１５Ａ、図１５Ｃ、図１５Ｅは、実施の形態における第３映像の第１例、第２例、第３例をそれぞれ示す図である。

図１５Ａにおいて表示面１１には、第３映像として魚群の画像Ｖ３１が表示されている。図１５Ｃにおいて表示面１１には、第３映像として横断歩道、信号機、子供および自動差を表した画像Ｖ３２が表示されている。図１５Ｅにおいて表示面１１には、第３映像としてスーパーマーケットの棚および客を表した画像Ｖ３３が表示されている。画像Ｖ３１〜画像Ｖ３３は、便宜上線画で表しているが、実際はフルカラー画像でよい。

ＰＣ３０は、第３診断処理の期間中（図６では時刻ｔ２からｔ３までの期間中）、画像Ｖ３１〜画像Ｖ３３のうちの１つを表示しても良いし、画像Ｖ３１〜画像Ｖ３３のうちの複数を順次切り替えて表示してもよい。

さらに、ＰＣ３０は、撮像部２１において被検者の目の撮像を開始させる、あるいは、撮像中である場合は撮像を継続させ（Ｓ３２）、被検者の視点の検出を開始し、あるいは、検出中である場合は継続する（Ｓ３３）。さらに、ＰＣ３０は、第３映像の表示開始時から終了時まで検出部３７から視点データを取得し、第３映像に対応する第３分布マップをリアルタイムに作成し（Ｓ３４）、表示部３５に第３映像を表示し、表示部３５の第３映像に第３分布マップを重畳する。上記の表示部１０および表示部３５における第３映像の表示、撮像部２１による撮像、ＰＣ３０（より詳しくは図１の検出部３７）による視点の検出、および、ＰＣ３０（より詳しくは図１の作成部３８）による第３分布マップの作成は、並列に実行される。

その後、ＰＣ３０は、第３分布マップが症例特徴データの第３特徴を含むかどうかを判定し（Ｓ３５）、含む場合には（Ｓ３６でｙｅｓ）大脳皮質基底核変性症の可能性があると診断する（Ｓ３７）。第３特徴は、左側半側空間無視という特徴であって、画像の左側半分に視点が存在しないという特徴を示す。

図１５Ｂ、図１５Ｄ、図１５Ｆは、図１５Ａ、図１５Ｃ、図１５Ｅの第３映像に第３分布マップを重ねた表示例をそれぞれ示す図である。図１５Ｂ、図１５Ｄおよび図１５Ｆでは、大脳皮質基底核変性症の被検者による第３分布マップを重畳している。これらの図のいずれも、画像の右側半分の破線枠Ａ３１、Ａ３２およびＡ３３内には視点が存在するが左側半分には視点が存在しない。つまり、これらの図に重畳された第３分布マップは、第３特徴（つまり左側半側空間無視という特徴）を含んでいる。

図１５Ｂ、図１５Ｄおよび図１５Ｆの例では、ＰＣ３０は、ステップＳ３５において、第３分布マップが第３特徴を含むと判定し、ステップＳ３７において大脳皮質基底核変性症の可能性があると診断することになる。

以上のように、第３診断処理において、前記診断用映像は、人物、物体、風景および図形の少なくとも１つを表した静止画を含み、前記症例特徴データは、左側の空間を無視するという特徴と、当該特徴が認知機能障害のうちの大脳皮質基底核変性症に対応することを示し、前記診断部３９は、前記分布マップが前記特徴に該当する場合に、認知機能障害のうちの大脳皮質基底核変性症の可能性があると診断する。

これにより、第３診断処理は、認知機能障害のうちの大脳皮質基底核変性症を簡便に鑑別することができる。しかも、第３診断処理は、数１０秒という短時間で実行することができ、簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性（言語非依存性）を兼ね備えることができる。

［１．２．４ 第４診断処理］
次に、第４診断処理について詳しく説明する。第４診断処理は、上記の第４特徴を利用している。つまり、第４診断処理は、レビー小体型認知症の患者には、人の顔の幻視を誘発する誘発画像に視点が集中するという特徴が見られることを利用している。

図１０は、図５の第４診断処理（Ｓ４０）の一例を示すフローチャートである。図１０のようにＰＣ３０は、まず、記憶部３２から第４映像データ３０４を読み出して、表示部１０において第４映像データ３０４が示す第４映像の表示を開始させる（Ｓ４１）。

図１６Ａは、実施の形態における第４映像の例を示す図である。図１６Ａにおいて表示面１１には、第４映像として静止画像Ｖ４１が表示されている。静止画像Ｖ４１は、人の顔の幻視を誘発する誘発画像Ｐ４０と、幻視を誘発しない複数の非誘発画像Ｐ４１、Ｐ４２とを含む。誘発画像Ｐ４０、非誘発画像Ｐ４１、Ｐ４２は、いずれも花の画像である。なお、図１６Ａでは第４映像は線画であるが、フルカラー画像でよい。

ＰＣ３０は、第４診断処理の期間中（図６では時刻ｔ３からｔ４までの期間中）、１つの静止画像Ｖ４１を表示してもよいし、誘発画像と複数の非誘発画像を含む複数の静止画像を順次切り替えて表示してもよい。なお、第４映像は、「気になるものを見つめて下さい」等の注視を促すメッセージ画像を含んでいてもよい。また、ＰＣ３０は、第４映像の表示中に、「気になるものを見つめて下さい」等の注視を促すメッセージ音声を被検者に繰り返し伝えてもよい。さらに、ＰＣ３０は、メッセージ画像とメッセージ音声の両方を用いてもよい。

さらに、ＰＣ３０は、撮像部２１において被検者の目の撮像を開始させる、あるいは、撮像中である場合は撮像を継続させ（Ｓ４２）、被検者の視点の検出を開始し、あるいは、検出中である場合は継続する（Ｓ４３）。さらに、ＰＣ３０は、第４映像の表示開始時から終了時まで検出部３７から視点データを取得し、第４映像に対応する第４分布マップをリアルタイムに作成し（Ｓ４４）、表示部３５に第４映像を表示し、表示部３５の第４映像に第４分布マップを重畳する。上記の表示部１０および表示部３５における第４映像の表示、撮像部２１による撮像、ＰＣ３０（より詳しくは図１の検出部３７）による視点の検出、および、ＰＣ３０（より詳しくは図１の作成部３８）による第４分布マップの作成は、並列に実行される。

その後、ＰＣ３０は、第４分布マップが症例特徴データの第４特徴を含むかどうかを判定し（Ｓ４５）、含む場合には（Ｓ４６でｙｅｓ）レビー小体型認知症の可能性があると診断する（Ｓ４７）。

図１６Ｂは、図１６Ａの第４映像に、アルツハイマー型認知症患者の第４分布マップを重ねた表示例を示す図である。また、図１６Ｃは、図１６Ａの第４映像に、レビー小体型認知症患者の第４分布マップを重ねた表示例を示す図である。

図１６Ｂの第４分布マップでは誘発画像Ｐ４０、非誘発画像Ｐ４１およびＰ４２にほぼ均等に視点が存在する。これに対して、図１６Ｃの第４分布マップでは、誘発画像Ｐ４０に視点が集中し、非誘発画像Ｐ４１およびＰ４２には視点が存在しない。つまり、図１６Ｂの第４分布マップは第４特徴を含まないのに対して、図１６Ｃの第４分布マップは、第４特徴を含む。

図１６Ｂの例では、ＰＣ３０は、ステップＳ４５において、第４分布マップが第４特徴を含まないと判定するので、レビー小体型認知症の可能性があるとは診断しない。

図１６Ｃの例では、ＰＣ３０は、ステップＳ４５において、第４分布マップが第４特徴を含むと判定し、ステップＳ４７においてレビー小体型認知症の可能性があると診断することになる。

以上のように、第４診断処理において、前記診断用映像は、幻視を誘発する誘発画像と、幻視を誘発しない複数の非誘発画像とを含む静止画像を含み、前記症例特徴データは、前記誘発画像への視点の集中を示し、前記診断部３９は、前記分布マップにおいて視点が前記誘発画像に集中している場合に、認知機能障害のうちのレビー小体型認知症の可能性があると診断する。

これにより、第４診断処理は、認知機能障害のうちのレビー小体型認知症を簡便に鑑別することができる。しかも、第４診断処理は、数１０秒という短時間で実行することができ、簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性（言語非依存性）を兼ね備えることができる。

［１．２．５ 第５診断処理］
次に、第５診断処理について詳しく説明する。第５診断処理は、上記の第５特徴を利用している。つまり、第５診断処理は、認知機能が低下している患者には、映像において移動する物体を追視するのが困難であるという特徴が見られることを利用している。

図１１は、図５の第５診断処理（Ｓ５０）の一例を示すフローチャートである。図１１のようにＰＣ３０は、まず、記憶部３２から第５映像データ３０５を読み出して、表示部１０において第５映像データ３０５が示す第５映像の表示を開始させる（Ｓ５１）。

図１７は、実施の形態における第５映像の例を示す図である。図１７の上段、中段、下段は、時間の経過とともに移動する物体（同図ではコインＣ１）を表す動画Ｖ５１が第５映像として表示面１１に表示されている。同図のコインＣ１の画像は、図中の破線で示すように表示面１１を上下左右に移動する。なお、図１７では第５映像は線画であるが、フルカラー動画でよい。

ＰＣ３０は、第５診断処理の期間中（図６では時刻ｔ４からｔ５までの期間中）、１つの動画Ｖ５１を表示してもよいし、物体が移動する複数の動画を順次切り替えて表示してもよい。なお、第５映像は、「コインを見つめて下さい」等の注視を促すメッセージ画像を含んでいてもよい。また、ＰＣ３０は、第５映像の表示中に、「コインを見つめて下さい」等の注視を促すメッセージ音声を被検者に繰り返し伝えてもよい。さらに、ＰＣ３０は、メッセージ画像とメッセージ音声の両方を用いてもよい。

さらに、ＰＣ３０は、撮像部２１において被検者の目の撮像を開始させる、あるいは、撮像中である場合は撮像を継続させ（Ｓ５２）、被検者の視点の検出を開始し、あるいは、検出中である場合は継続する（Ｓ５３）。さらに、ＰＣ３０は、第５映像の表示開始時から終了時まで検出部３７から視点データを取得し、第５映像に対応する第５分布マップをリアルタイムに作成し（Ｓ５４）、表示部３５に第５映像を表示し、表示部３５の第５映像に第５分布マップを重畳する。上記の表示部１０および表示部３５における第５映像の表示、撮像部２１による撮像、ＰＣ３０（より詳しくは図１の検出部３７）による視点の検出、および、ＰＣ３０（より詳しくは図１の作成部３８）による第５分布マップの作成は、並列に実行される。

その後、ＰＣ３０は、第５分布マップが症例特徴データの第５特徴を含むかどうかを判定し（Ｓ５５）、含む場合には（Ｓ５６でｙｅｓ）認知機能が低下している可能性があると診断する（Ｓ５７）。

以上のように、第５診断処理において、前記診断用映像は、前記表示面を移動する物体を表した映像（Ｖ５１）を含み、前記症例特徴データは、前記移動する物体に視点が追従できないことであり、前記診断部３９は、前記分布マップにおいて視点が前記物体の移動に追従していない場合に、認知機能が低下している可能性ありと診断する。

これにより、第５診断処理は、認知機能の低下を簡便に診断することができる。しかも、第５診断処理は、数１０秒という短時間で実行することができ、簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性（言語非依存性）を兼ね備えることができる。

［１．２．６ 第６診断処理］
次に、第６診断処理について詳しく説明する。第６診断処理は、上記の第６特徴を利用している。つまり、第６診断処理は、前頭側頭型認知症の患者には、他の症例の認知症患者と比べて視点取得率が低い特徴が見られることを利用している。視点取得率は、視点が表示面１１内に存在する時間的な割合をいう。視点が表示面１１から外れるほど視点取得率は小さくなる。

図１２は、図６の第６診断処理（Ｓ６０）の一例を示すフローチャートである。同図の第６診断処理は、図６のように、第１診断処理から第５診断処理と並列に実行する例を示している。ループ１（Ｓ６１〜Ｓ６９）は、第１診断処理から第５診断処理に同期して実行される５回の繰り返しからなる。

ｉ＝１（つまり１回目の繰り返し）のとき、表示部１０には第１映像が表示されている。ＰＣ３０は、第１映像が表示されている期間（図６では時刻ｔ＝０からｔ＝ｔ１までの期間）、検出部３７から視点データを取得する（Ｓ６２、Ｓ６３）。ＰＣ３０は、第１映像の表示終了時（図６では時刻ｔ１）に、第１映像が表示されている期間における視点取得率Ｐ１を算出し（Ｓ６４）、算出した視点取得率Ｐ１が第１しきい値ｔｈ１よりも小さければ（Ｓ６５でｙｅｓ）、第１診断処理を無効化し（Ｓ６６）、算出した視点取得率Ｐ１が第２しきい値ｔｈ２よりも小さければ（Ｓ６７でｙｅｓ）、前頭側頭型認知症の可能性があると診断する（Ｓ６８）。ここで、第１しきい値ｔｈ１は、第１診断処理が有効に成立する前提条件を満たしているかどうかを示す指標である。言い換えれば、視点検出による認知機能障害の診断処理では被検者が表示された診断用映像を見ていることを前提条件としている。第１しきい値ｔｈ１は、視点取得率Ｐ１が０から１の範囲である場合、例えば０．８でよい。また、第２しきい値ｔｈ２は、上記の第６特徴の有無を判定する指標である。第２しきい値ｔｈ２は、視点取得率Ｐ１が０から１の範囲である場合、例えば０．８でよい。なお、第１しきい値ｔｈ１と第２しきい値ｔｈ２は、同じ値でもよいし、異なる値でもよい。

ｉ＝２〜５（つまり２回目〜５回目の繰り返し）のときも、ｉ＝１（つまり１回目の繰り返し）とほぼ同様である。

なお、図１２の５回の繰り返しにおいて、ステップＳ６５の５回の判定結果が同じになるとは限らないが、５回の判定結果はそのまま表示部３５に表示すればよい。同様に、図１２の５回の繰り返しにおいて、ステップＳ６７の５回の判定結果が同じになるとは限らないが、５回の判定結果はそのまま表示部３５に表示すればよい。

また、図１２では、第６診断処理として５回の繰り返しをもつループ処理の例を示したが、これに限らない。例えば、第６診断処理は、第１診断処理から第５診断処理までの期間（図６ではｔ＝０からｔ＝ｔ５までの期間）を通して、１回の繰り返しに相当する処理（つまり図１２のＳ６２〜Ｓ６８）であってもよい。また、他の例として、第６診断処理は、第１診断処理から第５診断処理までの何れかの診断処理の期間のみ、１回の繰り返しに相当する処理（つまり図１２のＳ６２〜Ｓ６８）であってもよい。

さらに、第６診断処理を並列ではなく単体で実行することもできる。例えば、第６映像として、第１〜第５映像を表示し、または、他の映像を表示して、図１２のＳ６４〜Ｓ６８を実行してもよい。

続いて、複数の被検者を対象として本願発明者らが収集した視点取得率に関するデータを紹介する。

図１９は、被検者の年齢別の視点取得率を示す図である。同図の横軸は、被検者の年齢を示す。縦軸は、約３０人の被検者を対象とした診断処理における視点取得率を示す。同図において、破線枠Ａ１９内の被検者３人を除いて、０．８以上の高い視点取得率が得られている。つまり、年齢に関わりなく９０歳以上の超高齢者であっても高い視点取得率が得られることがわかる。

図２０は、被検者の症例別の視点取得率を示す図である。図２０の横軸は、図１９と同じ被検者の症例別の分類を示す。縦軸は、視点取得率を示す。各棒グラフは平均（mean）と標準誤差（ＳＥＭ：Standard Error of Mean）とを示す。

横軸に示すように、被検者はＡ〜Ｈの症例に分類される。Ａは、健常な成人で１９〜５３歳の複数の被検者を示す。Ｂは、健常な高齢者で６４〜８３歳の複数の被検者を示す。Ｃは、超高齢者で９２歳の被検者を示す。Ｄは、生理的物忘れ、または、ＭＣＩ（軽度任り障害）の複数の被検者を示す。Ｅは、アルツハイマー型認知症の複数の被検者を示す。Ｆは、前頭側頭型認知症の複数の被検者を示す。Ｇは、レビー小体型認知症の複数の被検者を示す。Ｈは、その他の認知症の被検者を示す。

同図において、破線枠Ａ２０を付加したＦ（前頭側頭型認知症）を除いて、高い視点取得率が得られている。破線枠Ａ２０を付加したＦの前頭側頭型認知症の被検者は、図１９の破線枠Ａ１９の３人の被検者と同じである。このことから、前頭側頭型認知症の被検者は、視点取得率の平均値も、標準誤差を加えた視点取得率であっても、他の症例よりも低く（図２０では０．８より小さい）、有意な差があることがわかる。言い換えれば、図２０は、既に説明した第６特徴の裏付けになっている。図２０のデータ例では、上記の第２しきい値は０．８でよいことがわかる。

なお、視点取得率は、表示面１１の大きさ、表示面１１と被検者との距離等の環境条件に影響されると考えられる。第１しきい値ｔｈ１、第２しきい値ｔｈ２は、上記の０．８でなくてもよく、環境条件等に応じて定めればよい。

以上のように、第６診断処理において、前記診断部３９は、さらに、前記分布マップにおいて視点が前記表示面内に存在する割合を示す視点取得率を算出し、前記視点取得率が所定値以下である場合に、認知機能障害のうちの前頭側頭型認知症の可能性があると診断する。

これにより、第６診断処理は、前頭側頭型認知症を簡便に診断することができる。しかも、第６診断処理は、数１０秒という短時間で実行することができ、簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性（言語非依存性）を兼ね備えることができる。

以上説明してきたように本実施の形態の一態様に係る認知機能障害診断装置１は、認知機能障害の診断用映像を表示面１１に表示する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、前記撮像部２１により撮像された画像に基づいて、前記表示面１１における前記被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、前記検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部３８と、認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示す症例特徴データ３１０を記憶する記憶部３２と、前記分布マップが前記症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって前記被検者の認知機能障害を診断する診断部３９とを備える。

この構成によれば、認知機能障害診断装置１による認知機能障害の診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性（言語非依存性）を兼ね備えることができる。

ここで、前記診断用映像は、第１映像から第５映像を含んでいてもよい。前記第１映像は、人物、物体、風景および図形の少なくとも１つを表した画像を含んでいてもよい。前記第２映像は、正解図形以外の図形を含まない第１画像と、前記正解図形および複数の類似図形を含む第２画像とを含む映像であってもよい。前記第３映像は、人物、物体、風景および図形の少なくとも１つを表した静止画を含んでいてもよい。前記第４映像は、幻視を誘発する誘発図形と、幻視を誘発しない複数の非誘発図形とを含む静止画像を含んでいてもよい。前記第５映像は、前記表示面を移動する物体を表した映像を含んでいてもよい。前記表示部１０は、前記第１映像から第５映像をそれぞれ１０秒から３０秒までの期間表示し、前記診断部３９は、前記第１映像から第５映像のそれぞれの表示期間に対応する分布マップに基づいて、認知機能の低下、前頭側頭型認知症、大脳皮質基底核変性症およびレビー小体型認知症の可能性の有無を診断してもよい。

この構成によれば、第１映像から第５映像を用いた診断は、わずか数分間の間に、認知機能の低下の有無および低下の程度の診断と、低下している場合の症例の鑑別まで行うことができる。例えば、検診時間の大幅な短縮、集団検診の効率の向上を実現し、高齢者人口の爆発的増加に対応することができる。

ここで、前記診断部３９は、さらに、前記第１から第５映像のそれぞれに対応する分布マップにおいて視点が前記表示面１１内に存在する割合を示す視点取得率を算出し、前記視点取得率が所定値以下である場合に、対応する診断結果を無効化し、認知機能障害のうちの前頭側頭型認知症の可能性があると診断してもよい。

これによれば、視点取得率によって、認知機能障害診断装置１による診断の有効性と、前頭側頭型認知症の鑑別をすることができる。

また、本実施の形態の一態様に係る認知機能障害診断プログラムは、表示面１１を有する表示部１０と、撮像部２１とに接続され、認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示す症例特徴データ３１０を記憶する記憶部３２を備えるコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、認知機能障害の診断用映像を前記表示面に表示し、前記撮像部２１によって被検者の目を撮像し、前記撮像部２１により撮像された画像に基づいて、前記表示面１１における前記被検者の視点を時系列的に検出し、検出された視点の分布を示す分布マップを作成し、前記分布マップが前記症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって前記被検者の認知機能障害を診断することをコンピュータに実行させる。

なお、認知機能障害診断装置１は、同時に複数の被検者を対象としてもよい。この場合、撮像部２１は複数の被検者を撮像し、検出部３７は被検者毎に視点を検出し、作成部３８は被検者毎に分布マップの作成し、診断部３９は被検者毎に診断すればよい。また、認知機能障害診断装置１が、同時に複数の被検者を対象とする場合に、撮像装置２０を複数備えてもよい。この場合、撮像装置２０と被検者とは、１対１でもよいし、１対多でもよい。これにより、認知機能障害診断装置１は、さらに、集団検診の効率を向上させることができる。

上述の実施の形態及びその変形例は、本発明の技術内容を説明することを目的とする例示として記載されたものであり、本願に係る発明の技術的範囲をこの記載の内容に限定する趣旨ではない。本願に係る発明の技術的範囲は、明細書、図面および請求の範囲またはこれに均等の範囲において当業者が想到可能な限り、変更、置き換え、付加、省略されたものも含む。

本発明は、認知機能障害を診断する認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラムに利用することができる。

１ 認知機能障害診断装置
１０ 表示部
１１ 表示面
２０ 撮像装置
２１ 撮像部
２２、２３ カメラ
２４ 光源部
２５、２６ 光源
３０ ＰＣ
３１ プロセッサ
３２ 記憶部
３３ 入力部
３４ 出力部
３５ 表示部
３６ インターフェース部
３７ 検出部
３８ 作成部
３９ 診断部
３００ 診断用映像データ
３０１ 第１映像データ
３０２ 第２映像データ
３０３ 第３映像データ
３０４ 第４映像データ
３０５ 第５映像データ
３１０ 症例特徴データ
３１１ 第１特徴データ
３１２ 第２特徴データ
３１３ 第３特徴データ
３１４ 第４特徴データ
３１５ 第５特徴データ
３２０ プログラム
３２１ 認知機能障害診断プログラム
３２２ 視点データ
３２３ 分布マップデータ

Claims (15)

1. 認知機能障害の診断用映像を表示面に表示する表示部と、
   被検者の目を撮像する撮像部と、
   前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記表示面における前記被検者の視点を時系列的に検出する検出部と、
   前記検出部によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、
   認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示す症例特徴データを記憶する記憶部と、
   前記分布マップが前記症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって前記被検者の認知機能障害を診断する診断部とを備え、
   前記診断用映像は、正解図形を含み正解図形以外の図形を含まない第１画像と、前記正解図形および複数の類似図形を含む第２画像とを含む映像であり、
   前記表示部は、前記正解図形を前記被検者に記憶させるために前記第１画像を表示し、前記第１画像の表示を終了した直後に前記被検者の記憶力を診断するために前記第２画像を表示し、
   前記症例特徴データは、前記第２画像において、被検者の視点が前記正解図形の表示領域に存在する割合が小さいほど、認知機能が低いという特徴を示し、
   前記診断部は、前記分布マップにおいて前記正解図形の表示領域に存在する視点の割合を算出し、算出した割合がしきい値以下である場合に、認知機能が低下している可能性ありと診断し、
   前記複数の類似図形は、前記正解図形と、図形として、同じ部分と異なる部分とを有する
   認知機能障害診断装置。
2. 認知機能障害の診断用映像を表示面に表示する表示部と、
   被検者の目を撮像する撮像部と、
   前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記表示面における前記被検者の視点を時系列的に検出する検出部と、
   前記検出部によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、
   認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示す症例特徴データを記憶する記憶部と、
   前記分布マップが前記症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって前記被検者の認知機能障害を診断する診断部とを備え、
   前記診断用映像は、人物、物体、風景および図形の少なくとも１つを表した画像を含み、
   前記症例特徴データは、一点を中心とする局所的な部分に視点が連続的に集中する一点注視パターンという特徴を示し、
   前記診断部は、前記分布マップが前記特徴を有する場合に、認知機能障害のうちの前頭側頭型認知症の可能性があると診断する
   認知機能障害診断装置。
3. 前記診断部は、さらに、前記正解図形の表示領域に存在する視点の割合を正規化することにより点数化する
   請求項１に記載の認知機能障害診断装置。
4. 認知機能障害の診断用映像を表示面に表示する表示部と、
   被検者の目を撮像する撮像部と、
   前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記表示面における前記被検者の視点を時系列的に検出する検出部と、
   前記検出部によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、
   認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示す症例特徴データを記憶する記憶部と、
   前記分布マップが前記症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって前記被検者の認知機能障害を診断する診断部とを備え、
   前記診断用映像は、人物、物体、風景および図形の少なくとも１つを表した静止画を含み、
   前記症例特徴データは、左側の空間を無視するという特徴と、当該特徴が認知機能障害のうちの大脳皮質基底核変性症に対応することを示し、
   前記診断部は、前記分布マップが前記特徴に該当する場合に、認知機能障害のうちの大脳皮質基底核変性症の可能性があると診断する
   認知機能障害診断装置。
5. 認知機能障害の診断用映像を表示面に表示する表示部と、
   被検者の目を撮像する撮像部と、
   前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記表示面における前記被検者の視点を時系列的に検出する検出部と、
   前記検出部によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、
   認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示す症例特徴データを記憶する記憶部と、
   前記分布マップが前記症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって前記被検者の認知機能障害を診断する診断部とを備え、
   前記診断用映像は、幻視を誘発する誘発画像と、幻視を誘発しない複数の非誘発画像とを含む静止画像を含み、
   前記症例特徴データは、前記誘発画像への視点の集中を示し、
   前記診断部は、前記分布マップにおいて視点が前記誘発画像に集中している場合に、認知機能障害のうちのレビー小体型認知症の可能性があると診断する
   認知機能障害診断装置。
6. 認知機能障害の診断用映像を表示面に表示する表示部と、
   被検者の目を撮像する撮像部と、
   前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記表示面における前記被検者の視点を時系列的に検出する検出部と、
   前記検出部によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、
   認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示す症例特徴データを記憶する記憶部と、
   前記分布マップが前記症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって前記被検者の認知機能障害を診断する診断部とを備え、
   前記診断部は、さらに、前記分布マップにおいて視点が前記表示面内に存在する割合を示す視点取得率を算出し、前記視点取得率が所定値以下である場合に、認知機能障害のうちの前頭側頭型認知症の可能性があると診断する
   認知機能障害診断装置。
7. 認知機能障害の診断用映像を表示面に表示する表示部と、
   被検者の目を撮像する撮像部と、
   前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記表示面における前記被検者の視点を時系列的に検出する検出部と、
   前記検出部によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、
   認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示す症例特徴データを記憶する記憶部と、
   前記分布マップが前記症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって前記被検者の認知機能障害を診断する診断部とを備え、
   前記診断用映像は、第１映像から第５映像を含み、
   前記第１映像は、人物、物体、風景および図形の少なくとも１つを表した画像を含み、
   前記第２映像は、正解図形以外の図形を含まない第１画像と、前記正解図形および複数の類似図形を含む第２画像とを含む映像であり、
   前記第３映像は、人物、物体、風景および図形の少なくとも１つを表した静止画を含み、
   前記第４映像は、幻視を誘発する誘発図形と、幻視を誘発しない複数の非誘発図形とを含む静止画像を含み、
   前記第５映像は、前記表示面を移動する物体を表した映像を含み、
   前記表示部は、前記第１映像から第５映像をそれぞれ１０秒から３０秒までの期間表示し、
   前記診断部は、前記第１映像から第５映像のそれぞれの表示期間に対応する分布マップに基づいて、認知機能の低下、前頭側頭型認知症、大脳皮質基底核変性症およびレビー小体型認知症の可能性の有無を診断し、
   前記複数の類似図形は、前記正解図形と、図形として、同じ部分と異なる部分とを有する
   認知機能障害診断装置。
8. 前記診断部は、さらに、前記第１から第５映像のそれぞれに対応する分布マップにおいて視点が前記表示面内に存在する割合を示す視点取得率を算出し、前記視点取得率が所定値以下である場合に、対応する診断結果を無効化し、認知機能障害のうちの前頭側頭型認知症の可能性があると診断する
   請求項７に記載の認知機能障害診断装置。
9. 表示面を有する表示部と、撮像部とに接続され、認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示す症例特徴データを記憶する記憶部を備えるコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、
   認知機能障害の診断用映像を前記表示面に表示し、
   前記撮像部によって被検者の目を撮像し、
   前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記表示面における前記被検者の視点を時系列的に検出し、
   検出された視点の分布を示す分布マップを作成し、
   前記分布マップが前記症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって前記被検者の認知機能障害を診断する
   ことをコンピュータに実行させ、
   前記診断用映像は、正解図形を含み正解図形以外の図形を含まない第１画像と、前記正解図形および複数の類似図形を含む第２画像とを含む映像であり、
   前記診断用映像の表示では、前記正解図形を前記被検者に記憶させるために前記第１画像を表示し、前記第１画像の表示を終了した直後に前記被検者の記憶力を診断するために前記第２画像を表示し、
   前記症例特徴データは、前記第２画像において、被検者の視点が前記正解図形の表示領域に存在する割合が小さいほど、認知機能が低いという特徴を示し、
   前記認知機能障害の診断では、前記分布マップにおいて前記正解図形の表示領域に存在する視点の割合を算出し、算出した割合がしきい値以下である場合に、認知機能が低下している可能性ありと診断し、
   前記複数の類似図形は、前記正解図形と、図形として、同じ部分と異なる部分とを有する
   認知機能障害診断プログラム。
10. 認知機能障害の診断用映像を表示面に表示する表示部と、
    被検者の目を撮像する撮像部と、
    前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記表示面における前記被検者の視点を時系列的に検出する検出部と、
    前記検出部によって検出された視点に基づいて、前記被検者の認知機能障害を診断する診断部とを備え、
    前記診断用映像は、正解図形を含み正解図形以外の図形を含まない第１画像と、前記正解図形および複数の類似図形を含む第２画像とを含む映像であり、
    前記表示部は、前記正解図形を前記被検者に記憶させるために前記第１画像を表示し、前記第１画像の表示を終了した直後に前記被検者の記憶力を診断するために前記第２画像を表示し、
    前記診断部は、前記正解図形の表示領域に存在する視点の割合を算出し、算出した割合がしきい値以下である場合に、認知機能が低下している可能性ありと診断し、
    前記複数の類似図形は、前記正解図形と、図形として、同じ部分と異なる部分とを有する
    認知機能障害診断装置。
11. 前記表示部は、前記第１画像の表示と共に、「この図形をよく覚えて下さい」というメッセージ画像を表示する
    請求項１０に記載の認知機能障害診断装置。
12. 前記第１画像は、１つの前記正解図形を含み、
    前記第２画像は、１つの前記正解図形および３つの前記類似図形を含む
    請求項１０または１１に記載の認知機能障害診断装置。
13. 認知機能障害の診断用映像を表示面に表示する表示部と、
    被検者の目を撮像する撮像部と、
    認知機能障害診断プログラムを記憶する記憶部と、
    前記記憶部に記憶された前記認知機能障害診断プログラムを実行するプロセッサとを備え、 前記プロセッサは、記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記表示面における前記被検者の視点を時系列的に検出し、検出した視点に基づいて、前記被検者の認知機能障害を診断し、
    前記診断用映像は、正解図形を含み正解図形以外の図形を含まない第１画像と、前記正解図形および複数の類似図形を含む第２画像とを含む映像であり、
    前記表示部は、前記正解図形を前記被検者に記憶させるために前記第１画像を表示し、前記第１画像の表示を終了した直後に前記被検者の記憶力を診断するために前記第２画像を表示し、
    前記プロセッサは、前記正解図形の表示領域に存在する視点の割合を算出し、算出した割合がしきい値以下である場合に、認知機能が低下している可能性ありと診断し、
    前記複数の類似図形は、前記正解図形と、図形として、同じ部分と異なる部分とを有する
    認知機能障害診断装置。
14. 前記正解図形及び前記複数の類似図形は、２つの図形要素で構成され、
    前記複数の類似図形は、前記正解図形と同じ図形要素と異なる図形要素とを有する
    請求項１、１０〜１３のいずれか１項に記載の認知機能障害診断装置。
15. 前記正解図形及び前記複数の類似図形は、２つの図形要素で構成され、
    前記複数の類似図形は、前記正解図形と同じ図形要素と異なる図形要素とを有する
    請求項９に記載の認知機能障害診断プログラム。

Images