JP7022921B2 - 認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法及びプログラム - Google Patents

認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、被評価者の認知機能を評価することができる、認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法及びプログラムに関する。
従来から、認知機能を評価するテストとして、認知機能が評価される患者である被評価者がテスト用紙に解答を記載する方法である改訂長谷川式簡易知能評価スケール（ＨＤＳ－Ｒ）、ＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉ－Ｍｅｎｔａｌ Ｓｔａｔｅ Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ：ミニメンタルステート検査）、ＣＤＲ（Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｄｅｍｅｎｔｉａ Ｒａｔｉｎｇ）等がある。これらは、一定のトレーニングの受けた医師、臨床心理士等が、被評価者に対して医療機関で行うものである。
ここで、テスト用紙を用いた評価方法においては、長いテスト時間を要して被評価者の負担を強いることが問題となる。また、繰り返し被評価者に対してテストを実行する場合、同じテストであるために、被評価者が答えを記憶してしまう問題がある。この問題を解決するために、医者等が被評価者に実施するテストにおける質疑応答を音声収録し、被評価者の音声を分析する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
国際公開第２０１２／１６５６０２号
認知機能の評価には、より簡便に被評価者の認知機能の評価をすることが要求されている。
そこで、本発明は、簡便に被評価者の認知機能の評価が可能な認知機能評価装置等の提供を目的とする。
本発明の一態様に係る認知機能評価装置は、被評価者が前記被評価者に与えられた課題に対する応答として発する音声を示す音声データを取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記音声データ内の所定期間に占める前記被評価者が音声を発している時間の割合に基づく第一評価、及び、前記取得部によって取得された前記音声データの基本周波数に基づく第二評価を行うことにより、前記被評価者の認知機能を評価する評価部と、前記評価部が評価した評価結果を出力する出力部とを備える。
本発明の一態様に係る認知機能評価システムは、前記認知機能評価装置と、前記被評価者の音声を検出する集音装置と、前記出力部が出力した評価結果を表示する表示装置とを備える。
本発明の一態様に係る認知機能評価方法は、コンピュータが実行する認知機能評価方法であって、被評価者が前記被評価者に与えられた課題に対する応答として発する音声を示す音声データを取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得された前記音声データ内の所定期間に占める前記被評価者が音声を発している時間の割合に基づく第一評価、及び、前記取得ステップにおいて取得された前記音声データの基本周波数に基づく第二評価を行うことにより、前記被評価者の認知機能を評価する評価ステップと、前記評価ステップにおいて評価された評価結果を出力する出力ステップとを含む。
本発明の一態様に係るプログラムは、前記認知機能評価方法をコンピュータに実行させるプログラムである。
本発明の認知機能評価装置等によれば、簡便に被評価者の認知機能の評価が可能となる。
図１は、実施の形態に係る認知機能評価システムの構成を示す図である。 図２は、実施の形態に係る認知機能評価装置の特徴的な機能構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態に係る認知機能評価装置が被評価者の認知機能を評価する処理手順を示すフローチャートである。 図４は、評価結果に対応する画像の一例を示す図である。 図５は、音声データの取得方法の第一の例を示す図である。 図６は、音声データの取得方法の第二の例を示す図である。 図７は、音声データの取得方法の第三の例を示す図である。 図８は、音声データの取得方法の第四の例を示す図である。 図９は、音声データの取得方法の第五の例を示す図である。 図１０は、発声時間の割合を説明するための図である。 図１１は、基本周波数の時間変化を示す図である。 図１２は、実施の形態の変形例１に係る認知機能評価システムの構成を示す図である。 図１３は、実施の形態の変形例２に係る認知機能評価システムの構成を示す図である。
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、いずれも包括的又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、ステップの順序等は、一例であり、本発明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。
なお、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、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化される場合がある。
また、以下の実施の形態において、方向を示す表現を用いている。例えば、平行とは、完全に平行であることを意味するだけでなく、実質的に平行とする、すなわち、例えば数％程度のずれを含むことも意味する。
（実施の形態）
［認知機能評価装置の構成］
実施の形態に係る認知機能評価システムの構成に関して説明する。図１は、実施の形態に係る認知機能評価システムの構成を示す図である。
認知機能評価システム２００は、被評価者Ｕが発した音声から、被評価者Ｕの認知機能を評価するための装置である。認知機能とは、認識したり、記憶したり、判断したりする能力を示す。一具体例として、認知機能評価装置１００は、認知症である人（認知症患者）かどうかを評価する。
認知症とは、上述した認知機能の低下が見られる症状を示す。認知症の一具体例としては、アルツハイマー型認知症（ＡＤ：Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ ｄｉｓｅａｓｅ）が挙げられる。認知症は自覚症状がないため、認知症患者の家族又は第三者等が認知症患者に病院での診察を促すことで、認知症患者は医師からの診察を受けることとなる。また、ＭｏＣＡ（Ｍｏｎｔｒｅａｌ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ）テスト等の認知症の診断のためのバッチテストを被評価者Ｕが受けることにより、被評価者Ｕが認知症であるかどうかを確認することができる。
しかしながら、ＭｏＣＡテストは、１５分程度の時間を要する。また、ＭｏＣＡテストは、被評価者Ｕの経時的な変化を診断するために、日をおいて複数回実行することで、被評価者Ｕが認知症であるかどうかの判定を行う必要がある。つまり、ＭｏＣＡテストは、被評価者Ｕが認知症であるかどうかを診断するために、長い期間を要する。
ところで、認知症患者と、認知症ではない人（健常者）とでは、発話した単語が同じ単語であっても音声に違いがあることが知られている。
認知機能評価システム２００は、被評価者Ｕの音声を解析することで、被評価者Ｕの認知機能を精度良く評価する装置である。
図１に示されるように、認知機能評価システム２００は、認知機能評価装置１００と、集音装置３００と、表示装置４００とを備える。
認知機能評価装置１００は、集音装置３００によって、被評価者Ｕが発した音声を示す音声データを取得し、取得した音声データから被評価者Ｕの認知機能を評価するコンピュータである。
集音装置３００は、被評価者Ｕが発した音声を検出して、検出した音声を示す音声データを認知機能評価装置１００へ出力するマイクである。被評価者Ｕが発した音声を精度良く検出するために、集音装置３００の周囲には、遮音壁３１０、及び／又は、ポップガード３２０が配置されていてもよい。
表示装置４００は、認知機能評価装置１００から出力される画像データに基づいた画像を表示する。表示装置４００は、具体的には、液晶パネル、又は、有機ＥＬパネルなどによって構成されるモニタ装置である。表示装置４００として、テレビ、スマートフォン、又は、タブレット端末などの情報端末が用いられてもよい。
認知機能評価装置１００と、集音装置３００及び表示装置４００とは、音声データ又は画像データを送受信可能であればよく、有線で接続されていてもよいし、無線通信可能に接続されていてもよい。
認知機能評価装置１００は、集音装置３００によって検出された音声データに基づいて被評価者Ｕの音声を分析し、分析した結果から被評価者Ｕの認知機能を評価し、評価した結果を示す画像を表示するための画像データを表示装置４００へ出力する。こうすることで、認知機能評価装置１００は、自覚症状がない認知症患者へ認知機能の程度を通知できるため、例えば、認知症患者に医師に診察を受けるように促すことができる。言い換えると、認知機能評価装置１００は、自覚症状がない認知症患者へ認知機能の程度を通知することで、認知症患者が医師に診察を受ける支援をすることができる。
なお、認知機能評価装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータであるが、サーバ装置であってもよい。
図２は、認知機能評価装置１００の機能構成を示すブロック図である。認知機能評価装置１００は、取得部１１０と、算出部１２０と、評価部１３０と、出力部１４０と、記憶部１５０とを備える。
取得部１１０は、集音装置３００によって検出された音声データを取得する。取得部１１０は、例えば、有線通信又は無線通信を行う通信インターフェースである。
算出部１２０は、取得部１１０で取得した被評価者Ｕの音声データを解析する処理部である。算出部１２０は、具体的には、プロセッサ、マイクロコンピュータ、又は、専用回路によって実現される。
評価部１３０は、算出部１２０による音声データの解析結果と、記憶部１５０に記憶されている参照データ１５１とを照合し、被評価者Ｕの認知機能を評価する。評価部１３０は、具体的には、プロセッサ、マイクロコンピュータ、又は、専用回路によって実現される。
出力部１４０は、評価部１３０が評価した被評価者Ｕの認知機能の評価結果を表示装置４００へ出力する。出力部１４０は、例えば、有線通信又は無線通信を行う通信インターフェースである。
記憶部１５０は、人の認知機能の評価基準となる参照データ１５１が記憶されている記憶装置である。参照データ１５１は、被評価者Ｕの認知機能の程度の評価が行われるときに評価部１３０によって参照される。記憶部１５０は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、半導体メモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等によって実現される。
また、記憶部１５０には、算出部１２０及び評価部１３０が実行するプログラム、及び、被評価者Ｕの認知機能の評価結果を出力する際に用いられる当該評価結果を示す画像データも記憶されている。
［認知機能評価方法の処理手順］
続いて、認知機能評価装置１００が実行する認知機能評価方法における具体的な処理手順について説明する。図３は、認知機能評価装置１００が被評価者Ｕの認知機能を評価する処理手順を示すフローチャートである。
まず、取得部１１０は、被評価者Ｕの音声データを集音装置３００を介して取得する（ステップＳ１０１）。
次に、算出部１２０は、取得部１１０によって取得された音声データから特徴量を算出する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２において、例えば、算出部１２０は、音声データ内の所定期間に占める、被評価者Ｕが音声を発している時間の割合を特徴量として算出する。また、算出部１２０は、音声データの基本周波数を特徴量として算出する。
次に、評価部１３０は、ステップＳ１０２において算出部１２０が算出した特徴量から被評価者Ｕの認知機能を評価する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３においては、記憶部１５０に記憶された参照データ１５１が評価基準として用いられる。
次に、出力部１４０は、評価部１３０が評価した被評価者Ｕの認知機能の評価結果を出力する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４において、出力部１４０は、例えば、ステップＳ１０３で評価部１３０が評価した評価結果に対応する画像の画像データを記憶部１５０から取得して、表示装置４００へ取得した画像データを送信する。
表示装置４００は、出力部１４０が出力した画像データを取得して、当該画像データに基づいて画像を表示する。図４は、評価結果に対応する画像の一例を示す図である。図４に示される画像は、被評価者Ｕの認知機能が低下傾向にあることを示す。
このように、評価結果が画像として表示されることで、被評価者Ｕは、簡便に、認知機能の評価結果を確認することができる。また、被評価者Ｕが自宅等で認知機能評価装置１００を用いて認知機能を評価している場合には、認知機能評価装置１００は、画像の表示により被評価者Ｕに対して医者等の診察を促すことも可能である。
［音声データの取得方法］
次に、ステップＳ１０１おける音声データの取得方法について説明する。ステップＳ１０１においては、被評価者Ｕの認知症の程度を音声データに顕著に出現させるために、被評価者Ｕの脳にある程度の負荷がかかるようなシチュエーションで音声データが取得される。具体的には、被評価者Ｕには課題が与えられ、取得部１１０は、被評価者Ｕが被評価者Ｕに与えられた課題に対する応答として発する音声を示す音声データを取得する。
ここで、課題の与え方には様々な方法が考えられる。以下、音声データの取得方法の例について説明する。図５は、音声データの取得方法の第一の例を示す図である。
図５の例では、被評価者Ｕには、教示者Ｔが発話した文章を復唱するという課題が与えられる。教示者Ｔは、まず、被評価者Ｕに文章の復唱を指示し（図５の（ａ））、文章を発話する（図５の（ｂ））。そうすると、被評価者Ｕは、課題に対する応答として音声を発する（図５の（ｃ））。取得部１１０は、このような音声の音声データを取得する。
なお、使用される文章については特に限定されないが、上述のように被評価者Ｕの脳にある程度の負荷をかける目的でやや複雑な文章であるとよい。図５の（ｂ）では、例えば、主語及び述語が複数組含まれる文章が採用されている。また、ある程度の長さの音声データを取得するために、例えば、５文節以上の文章が採用される。また、文章の復唱に代えて、複数の数字の復唱が課題とされてもよい。
図６は、音声データの取得方法の第二の例を示す図である。図５の例と同様に、図６の例では、被評価者Ｕには、教示者Ｔが発話した文章を復唱するという課題が与えられる。教示者Ｔは、まず、被評価者Ｕに文章の復唱を指示し（図６の（ａ））、文章を発話する（図６の（ｂ））。このとき、所定時間の経過後（例えば、３秒後）に音声の発話を開始することが合わせて指示される。つまり、図６の例では、被評価者Ｕには、教示者Ｔが発話した文章を所定時間の経過後に復唱するという課題が与えられる。そうすると、被評価者Ｕは、課題に対する応答として所定時間待機した後に音声を発する（図６の（ｃ））。取得部１１０は、このような音声の音声データを取得する。このような音声の発話までの待機時間は、被評価者Ｕの脳にある程度の負荷をかける目的で用いられる。
図７は、音声データの取得方法の第三の例を示す図である。図７の例では、被評価者Ｕには、教示者Ｔが提示した絵または写真に描かれている事柄を言葉で説明するという課題が与えられる。教示者Ｔは、まず、被評価者Ｕに絵または写真の内容を説明することを指示し（図７の（ａ））、絵または写真を提示する（図７の（ｂ））。被評価者Ｕは、提示された絵または写真に描かれている事柄を思いつく限り列挙する（図７の（ｃ））。取得部１１０は、このような音声の音声データを取得する。
図８は、音声データの取得方法の第四の例を示す図である。図８の例では、被評価者Ｕには、教示者Ｔから指定された条件で数字を読み上げるという課題が与えられる。教示者Ｔは、まず、条件を指定し（図８の（ａ））、被評価者Ｕは、与えられた条件の下、数字を読み上げる（図８の（ｂ））。取得部１１０は、このような音声の音声データを取得する。
図９は、音声データの取得方法の第五の例を示す図である。図９の例では、被評価者Ｕには、教示者Ｔから指定された条件を満たす単語を列挙するという課題が与えられる。教示者Ｔは、まず、条件を指定し（図９の（ａ））、被評価者Ｕは、与えられた条件に該当する単語を列挙する（図９の（ｂ））。取得部１１０は、このような音声の音声データを取得する。なお、指定される条件は、例えば、カテゴリ（魚の名前など）であるが、「い」から始まる名詞、などであってもよい。
［特徴量：発声時間の割合］
次に、ステップＳ１０２において算出される特徴量について説明する。算出部１２０は、例えば、被評価者Ｕの発声時間の割合を特徴量として算出する。図１０は、発声時間の割合を説明するための図である。
図１０は、被評価者Ｕが発した音声を示す音声データのパワーの時間変化を示している。音声データには、被評価者Ｕが発声している期間と、被評価者Ｕが沈黙している期間とが含まれる。算出部１２０は、例えば、パワーが所定の閾値（例えば、－５０ｄＢ）以上の期間を被評価者Ｕが発声している期間であると判定する。また、算出部１２０は、パワーが所定の閾値未満の期間を被評価者Ｕが沈黙している期間であると判定する。
発声時間は、被評価者Ｕが発声している期間の合計である。算出部１２０は、取得部１１０によって取得された音声データ内の所定期間に占める発声時間の割合を算出する。ここで、所定期間は、例えば、教示者Ｔが課題を与え終わったタイミングｔ１から被評価者Ｕが課題に対する応答を完了するタイミングｔ２までの期間（つまり、試験終了までの全期間Ｔ０）である。なお、タイミングｔ１及びタイミングｔ２は、音声認識などによって特定されてもよいし、認知機能評価装置１００が備えるユーザインターフェース（図示せず）を通じて教示者Ｔなどの評価者が指定してもよい。タイミングｔ２は、例えば、タイミングｔ１から３０秒など、あらかじめ定められていてもよい。
発声が途切れたりする被評価者Ｕは、認知機能が低下していると考えられる。また、図７及び図９のような列挙型の課題が与えられた場合には、認知機能が低下している被評価者Ｕは、列挙数が少なくなり、発声時間は短くなると考えられる。このため、評価部１３０は、発声時間の割合が少ないほど、認知機能が低いと評価する。
なお、上記所定期間は、試験終了までの全期間Ｔ０に限定されない。例えば、所定期間は、音声データの後半部分（言い換えれば、全期間Ｔ０の後半部分）に属する期間であってもよい。例えば、図９のような列挙型の課題が被評価者Ｕに与えられた場合には、被評価者Ｕの認知機能の程度によらず、徐々に思いつく単語が減っていき発声時間が短くなっていく。しかしながら、認知機能の低下した被評価者Ｕほど思いつく単語数が少ないため、早い段階で発声時間が短くなると考えられる。したがって、音声データの後半部分に属する所定期間における発声時間の割合は、認知機能の程度によって大きく差がつく場合があり、認知機能の評価に適している。
また、算出部１２０は、発声時間の割合の変化を算出してもよい。例えば、図１０に示されるように試験終了までの全期間を第一期間Ｔ１及び第二期間Ｔ２の２つに分けた場合に、算出部１２０は、第一期間Ｔ１に占める発声時間の割合と、第二期間Ｔ２に占める発声時間の割合との差（つまり、変化量）を算出してもよい。算出部１２０は、第一期間Ｔ１に占める発声時間の割合と、第二期間Ｔ２に占める発声時間の割合との比（つまり、変化率）を算出してもよい。いずれの場合も、評価部１３０は、第一期間Ｔ１に占める発声時間の割合と、第二期間Ｔ２に占める発声時間の割合との比較に基づいて認知機能を評価することになる。
上述のように、認知機能が低下している被評価者Ｕほど、全期間Ｔ０の後半において発声時間が短くなると考えられる。したがって、認知機能が低下している被評価者Ｕほど、（第一期間Ｔ１における発声時間の割合を基準とした）発声時間の割合の変化は大きくなると考えられる。そこで、評価部１３０は、発声時間の割合の変化が大きいほど、認知機能が低いと評価する。なお、全期間Ｔ０は、３つ以上の期間に分割されてもよい。
［特徴量：全期間、発声開始までの時間］
算出部１２０は、図１０に示される全期間Ｔ０を特徴量として算出してもよい。つまり、算出部１２０は、課題が与えられた後、課題に対する応答が完了するまでの時間を特徴量として算出してもよい。
例えば、図５及び図６のような復唱型の課題が被評価者Ｕに与えられた場合、認知機能が低下している被評価者Ｕは、記憶力の低下によって復唱が困難であるため復唱を完了するまでに時間がかかると考えられる。そこで、評価部１３０は、全期間Ｔ０が長いほど、認知機能が低いと評価する。
また、例えば、図７及び図９のような列挙型の課題が与えられた場合には、認知機能が低下している被評価者Ｕは、列挙数が少ないため早期に発声が完了してしまうと考えられる。そこで、このような場合、評価部１３０は、全期間Ｔ０が短いほど、認知機能が低いと評価する。
また、算出部１２０は、課題が与えられた後、被評価者Ｕが音声を発し始めるまでの時間Ｔ３（図１０に図示）を特徴量として算出してもよい。認知機能が低下している被評価者Ｕは、反応速度が低下しているため、課題が与えられた後、発声を開始するまでに時間がかかると考えられる。そこで、評価部１３０は、時間Ｔ３が長いほど、認知機能が低いと評価する。
［特徴量：基本周波数］
算出部１２０は、音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動を特徴量として算出してもよい。図１１は、基本周波数の時間変化を示す図である。
基本周波数は、音源の振動数を意味する。つまり、被評価者Ｕが発した音声の音程を意味する。基本周波数の単位時間あたりの変動とは、基本周波数の微分値を意味する。基本周波数は、例えば、自己相関関数の最初のピークから算出されるが、その他の方法で算出されてもよい。
認知機能の低下している被評価者Ｕは、感情の起伏が小さく声の抑揚が小さくなる。そうすると、基本周波数の変動が小さくなると考えられる。また、認知機能が低下している被評価者Ｕは、身体機能の低下により発声時の呼吸（肺の使い方）が十分でない傾向があり、基本周波数の変動が小さくなると考えられる。そこで、評価部１３０は、例えば、音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動が小さいほど、認知機能が低いと評価する。
また、算出部１２０は、音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動幅を特徴量として算出してもよい。基本周波数の単位時間あたりの変動幅とは、当該単位時間における基本周波数の最大値と最小値との差を意味する。この場合、評価部１３０は、上記基本周波数の変動と同様の理由により、音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動幅が小さいほど、認知機能が低いと評価する。
なお、算出部１２０は、基本周波数の変動または変動幅を算出する場合、音声データのうち被評価者Ｕが発声している期間のみを処理対象にするとよい。図１１に示されるように、算出部１２０は、パワーが閾値以上の期間を被評価者Ｕが発声している期間であると判定することができる。被評価者Ｕが発声中の期間が選択的に処理対象とされれば、評価部１３０による評価精度が向上される。
また、算出部１２０は、被評価者Ｕが発声している期間の最初の所定期間（例えば、５秒間）における基本周波数の変動（または変動幅）と、被評価者Ｕが発声している期間の最後の所定期間（例えば、５秒間）における基本周波数の変動（または変動幅）との差または比を特徴量として算出してもよい。例えば、算出部１２０は、最後の所定期間における基本周波数の変動（または変動幅）を最初の所定期間（例えば、５秒間）における基本周波数で正規化した物理量を特徴量としてもよい。
［評価方法］
評価部１３０は、上記の特徴量の少なくとも１つを用いて被評価者Ｕの認知機能を評価する。しかしながら、複数の特徴量を用いて総合的に評価が行われれば、評価の精度が高められる。例えば、評価部１３０は、音声データ内の所定期間に占める被評価者Ｕが音声を発している時間の割合に基づく第一評価、及び、音声データの基本周波数に基づく第二評価を行うことにより、被評価者Ｕの認知機能を評価する。評価部１３０は、例えば、参照データ１５１によって定まる第一評価におけるスコアと、参照データ１５１によって定まる第二評価のスコアとを合計することにより複数の特徴量を用いた評価を行うことができる。なお、スコアが加算される際には、特徴量に応じてスコアに重み付けがされてもよい。
なお、参照データ１５１は、例えば、ＭｏＣＡテストのスコアと特徴量との対応関係を示すデータである。参照データ１５１は、特徴量と照合することで認知機能の程度の評価をすることができるデータであればよく、ＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉ－Ｍｅｎｔａｌ Ｓｔａｔｅ Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ：ミニメンタルステート検査）等のスコアと特徴量との関係を示すデータでもよい。
また、各特徴量に基づいて認知症の傾向の有無が評価されるような場合、評価部１３０は、例えば、評価に用いられる複数の特徴量の全てが認知症の傾向があることを示す場合に、被評価者Ｕに認知症の傾向があると評価する。言い換えれば、評価部１３０は、評価に用いられる複数の特徴量の少なくとも１つが認知症の傾向がないことを示す場合に、被評価者Ｕに認知症の傾向がないと評価する。しかしながら、評価部１３０は、評価に用いられる複数の特徴量の少なくとも１つが認知症の傾向があることを示す場合に、被評価者Ｕに認知症の傾向があると評価してもよい。言い換えれば、評価部１３０は、評価に用いられる複数の特徴量の全てが認知症の傾向がないことを示す場合に、被評価者Ｕに認知症の傾向がないと評価してもよい。
［効果等］
以上説明したように、認知機能評価装置１００は、被評価者Ｕが被評価者Ｕに与えられた課題に対する応答として発する音声を示す音声データを取得する取得部１１０と、取得部１１０によって取得された音声データ内の所定期間に占める被評価者Ｕが音声を発している時間の割合に基づく第一評価、及び、取得部１１０によって取得された音声データの基本周波数に基づく第二評価を行うことにより、被評価者Ｕの認知機能を評価する評価部１３０と、評価部１３０が評価した評価結果を出力する出力部１４０とを備える。
このような認知機能評価装置１００は、音声データを取得することで、簡便に被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。また、発声時間及び基本周波数の２つの特徴量が用いられるため、評価精度が向上される。
また、例えば、評価部１３０は、音声データの後半部分に属する所定期間に占める被評価者Ｕが音声を発している時間の割合に基づいて第一評価を行う。
音声データの後半部分においては、認知機能によって発声時間に差が付きやすいと考えられる。したがって、このような認知機能評価装置１００は、被評価者Ｕの認知機能の評価精度を向上することができる。
また、例えば、評価部１３０は、音声データ内の第一期間に占める被評価者Ｕが音声を発している時間の割合と、音声データ内の第一期間よりも後の第二期間に占める被評価者Ｕが音声を発している時間の割合との比較に基づいて第一評価を行う。
このような認知機能評価装置１００は、発声時間の割合の経時変化に基づいて被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
また、例えば、評価部１３０は、基本周波数の単位時間あたりの変動に基づいて第二評価を行う。
このような認知機能評価装置１００は、音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動に基づいて被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
また、例えば、評価部１３０は、基本周波数の単位時間あたりの変動幅に基づいて第二評価を行う。
このような認知機能評価装置１００は、音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動幅に基づいて被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
また、例えば、評価部１３０は、さらに、課題が与えられた後、被評価者Ｕが音声を発し始めるまでの時間に基づく第三評価を行うことにより、被評価者Ｕの認知機能を評価する。
このような認知機能評価装置１００は、課題が与えられた後、被評価者Ｕが音声を発し始めるまでの時間に基づいて被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
また、例えば、評価部１３０は、さらに、課題が与えられた後、課題に対する応答が完了するまでの時間に基づく第三評価を行うことにより、被評価者Ｕの認知機能を評価する。
このような認知機能評価装置１００は、課題が与えられた後、課題に対する応答が完了するまでの時間に基づいて被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
また、例えば、音声データは、教示者Ｔが発話した文章を復唱するという課題に対する応答として被評価者Ｕが発する音声を示す。
このような認知機能評価装置１００は、教示者Ｔが発話した文章を復唱するという課題に対する応答として被評価者Ｕが発する音声を示す音声データを処理対象とすることができる。
また、例えば、上記文章は、主語及び述語が複数組含まれる５文節以上の文章である。
これにより、被評価者Ｕの認知症の程度を音声データに顕著に出現させることができる。また、取得部１１０は、比較的長い時間音声データを取得することができる。
また、例えば、音声データは、教示者Ｔが発話した文章を所定時間の経過後に復唱するという課題に対する応答として被評価者Ｕが発する音声を示す。
このような認知機能評価装置１００は、教示者Ｔが発話した文章を所定時間の経過後に復唱するという課題に対する応答として被評価者Ｕが発する音声を示す音声データを処理対象とすることができる。
また、例えば、音声データは、教示者Ｔが提示した絵または写真に描かれている事柄を言葉で説明するという課題に対する応答として被評価者Ｕが発する音声を示す。
このような認知機能評価装置１００は、教示者Ｔが提示した絵または写真に描かれている事柄を言葉で説明するという課題に対する応答として被評価者Ｕが発する音声を示す音声データを処理対象とすることができる。
また、例えば、音声データは、教示者Ｔから指定された条件で数字を読み上げるという課題に対する応答として被評価者Ｕが発する音声を示す。
このような認知機能評価装置１００は、教示者Ｔから指定された条件で数字を読み上げるという課題に対する応答として被評価者Ｕが発する音声を示す音声データを処理対象とすることができる。
また、例えば、音声データは、教示者Ｔから指定された条件を満たす単語を列挙するという課題に対する応答として被評価者Ｕが発する音声を示す。
このような認知機能評価装置１００は、教示者Ｔから指定された条件を満たす単語を列挙するという課題に対する応答として被評価者Ｕが発する音声を示す音声データを処理対象とすることができる。
また、認知機能評価システム２００は、認知機能評価装置１００と、被評価者Ｕの音声を検出する集音装置３００と、出力部１４０が出力した評価結果を表示する表示装置４００とを備える。
このような認知機能評価システム２００は、音声データを取得することで、簡便に被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。また、発声時間及び基本周波数の２つの特徴量が用いられるため、評価精度が向上される。
また、実施の形態に係る認知機能評価方法は、コンピュータが実行する認知機能評価方法である。認知機能評価方法は、被評価者Ｕが被評価者Ｕに与えられた課題に対する応答として発する音声を示す音声データを取得する取得ステップと、取得ステップにおいて取得された音声データ内の所定期間に占める被評価者Ｕが音声を発している時間の割合に基づく第一評価、及び、取得ステップにおいて取得された音声データの基本周波数に基づく第二評価を行うことにより、被評価者Ｕの認知機能を評価する評価ステップと、評価ステップにおいて評価された評価結果を出力する出力ステップとを含む。
このような認知機能評価方法は、音声データを取得することで、簡便に被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。また、発声時間及び基本周波数の２つの特徴量が用いられるため、評価精度が向上される。
また、本発明は、上記認知機能評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。
このようなプログラムは、簡便に被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。また、発声時間及び基本周波数の２つの特徴量が用いられるため、評価精度が向上される。
（変形例）
続いて、実施の形態の変形例１及び変形例２に係る認知機能評価システムについて説明する。なお、実施の形態と同一の構成に関しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する場合がある。
図１２は、実施の形態の変形例１に係る認知機能評価システムの構成を示す図である。
実施の形態の変形例１に係る認知機能評価システム２００ａは、実施の形態に係る認知機能評価システム２００と同様に、認知機能評価装置１００と、集音装置３００と、表示装置４００とを備える。認知機能評価システム２００ａは、例えば、集音装置３００を覆うように、ポップガード３２０を備えてもよい。
また、認知機能評価システム２００ａでは、指向性を有する集音装置３００が採用されている。ここで、集音装置３００及び表示装置４００は、集音装置３００が最大感度を示す方向（図１２に示す集音方向Ｖ２）と表示装置４００が課題情報を表示する表示面４０１の法線方向Ｖ１とが一致するように配置されている。具体的には、法線方向Ｖ１と集音方向Ｖ２とが平行となるように、集音装置３００及び表示装置４００は、机等の固定物に配置されている。なお、集音装置３００及び表示装置４００は、造営材などに固定されてもよい。また、認知機能評価システム２００ａは、集音装置３００及び表示装置４００の位置関係を固定するための固定具を備えてもよい。
こうすることで、被評価者Ｕが表示装置４００を見ながら発話した場合においても、集音方向Ｖ２と、発話する方向とが一致しやすくなる。そのため、認知機能評価システム２００ａのような位置関係とすることで、集音装置３００は、被評価者Ｕの音声を正確に検出しやすくなる。
続いて、実施の形態の変形例２に係る認知機能評価システムについて説明する。
図１３は、実施の形態の変形例２に係る認知機能評価システムの構成を示す図である。
実施の形態の変形例２に係る認知機能評価システム２００ｂは、実施の形態に係る認知機能評価システム２００と同様に、認知機能評価装置１００と、集音装置３００ａと、表示装置４００とを備える。
集音装置３００ａは集音装置３００と同様に、被評価者Ｕが発した音声を検出して、検出した音声を示す音声データを認知機能評価装置１００へ出力するマイクである。また、集音装置３００ａは、実施の形態の変形例１に係る認知機能評価システム２００ａにおける集音装置３００と同様に、指向性を有する。
認知機能評価システム２００ｂにおいては、集音装置３００ａと表示装置４００とが一体として形成されている。具体的には、集音装置３００ａと表示装置４００とは、同一の筐体に配置されている。集音装置３００ａと表示装置４００とを一体に形成する製造工程において、法線方向Ｖ１と集音方向Ｖ２とを一致するように形成しておけば、被評価者Ｕが認知機能評価システム２００ｂを利用する際に、法線方向Ｖ１及び集音方向Ｖ２がずれることが抑制される。
（その他の実施の形態）
以上、実施の形態、及び実施の形態の変形例１及び変形例２に係る認知機能評価システム等について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
例えば、上記実施の形態では、音声データを取得する際に被評価者に課題が与えられたが、課題が与えられることは必須ではない。取得部は、被評価者が発する音声を示す音声データを取得すればよい。
例えば、上記実施の形態では、認知機能の低下の症状の一具体例として、アルツハイマー型認知症が挙げられた。しかしながら、認知機能とは、認識したり、記憶したり、判断したりする能力を示し、認知症とは、上述した認知機能の低下が見られる症状を示す。つまり、認知機能評価装置が評価する認知機能の程度は、アルツハイマー型認知症に限定されず、例えば、血管性認知症などでもよい。
また、上記実施の形態では、課題の提示は、教示者によって行われた。しかしながら、課題の提示は、表示装置などを介して認知機能評価装置によって行われてもよい。
また、本発明は、認知機能評価装置が実行するステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現されてもよい。また、本発明は、そのプログラムを記録したコンピュータによって読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体として実現されてもよい。また、本発明は、そのプログラムを示す情報、データ又は信号として実現されてもよい。そして、それらプログラム、情報、データ及び信号は、インターネット等の通信ネットワークを介して配信されてもよい。
その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、又は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
１００ 認知機能評価装置
１１０ 取得部
１３０ 評価部
１４０ 出力部
２００、２００ａ、２００ｂ 認知機能評価システム
３００、３００ａ 集音装置
４００ 表示装置
Ｔ 教示者
Ｔ１ 第一期間
Ｔ２ 第二期間
Ｕ 被評価者

Claims (18)

  1. 被評価者が前記被評価者に与えられた課題に対する応答として発する音声を示す音声データを取得する取得部と、
    前記取得部によって取得された前記音声データ内の所定期間に占める前記被評価者が音声を発している時間の割合に基づく第一評価、及び、前記取得部によって取得された前記音声データの基本周波数に基づく第二評価を行うことにより、前記被評価者の認知機能を評価する評価部と、
    前記評価部が評価した評価結果を出力する出力部とを備え、
    前記評価部は、前記音声データの後半部分に属する前記所定期間に占める前記被評価者が音声を発している時間の割合に基づいて前記第一評価を行う
    認知機能評価装置。
  2. 被評価者が前記被評価者に与えられた課題に対する応答として発する音声を示す音声データを取得する取得部と、
    前記取得部によって取得された前記音声データ内の所定期間に占める前記被評価者が音声を発している時間の割合に基づく第一評価、及び、前記取得部によって取得された前記音声データの基本周波数に基づく第二評価を行うことにより、前記被評価者の認知機能を評価する評価部と、
    前記評価部が評価した評価結果を出力する出力部とを備え、
    前記評価部は、前記音声データ内の第一期間に占める前記被評価者が音声を発している時間の割合と、前記音声データ内の前記第一期間よりも後の第二期間に占める前記被評価者が音声を発している時間の割合との比較に基づいて前記第一評価を行う
    認知機能評価装置。
  3. 前記評価部は、前記基本周波数の単位時間あたりの変動に基づいて前記第二評価を行う
    請求項１または２に記載の認知機能評価装置。
  4. 前記評価部は、前記基本周波数の単位時間あたりの変動幅に基づいて前記第二評価を行う
    請求項１または２に記載の認知機能評価装置。
  5. 前記評価部は、さらに、前記課題が与えられた後、前記被評価者が音声を発し始めるまでの時間に基づく第三評価を行うことにより、前記被評価者の認知機能を評価する
    請求項１～４のいずれか１項に記載の認知機能評価装置。
  6. 前記評価部は、さらに、前記課題が与えられた後、前記課題に対する応答が完了するまでの時間に基づく第三評価を行うことにより、前記被評価者の認知機能を評価する
    請求項１～４のいずれか１項に記載の認知機能評価装置。
  7. 前記音声データは、教示者が発話した文章を復唱するという前記課題に対する応答として前記被評価者が発する音声を示す
    請求項１～６のいずれか１項に記載の認知機能評価装置。
  8. 前記文章は、主語及び述語が複数組含まれる５文節以上の文章である
    請求項７に記載の認知機能評価装置。
  9. 前記音声データは、前記教示者が発話した文章を所定時間の経過後に復唱するという前記課題に対する応答として前記被評価者が発する音声を示す
    請求項７または８に記載の認知機能評価装置。
  10. 前記音声データは、教示者が提示した絵または写真に描かれている事柄を言葉で説明するという前記課題に対する応答として前記被評価者が発する音声を示す
    請求項１～６のいずれか１項に記載の認知機能評価装置。
  11. 前記音声データは、教示者から指定された条件で数字を読み上げるという前記課題に対する応答として前記被評価者が発する音声を示す
    請求項１～６のいずれか１項に記載の認知機能評価装置。
  12. 前記音声データは、教示者から指定された条件を満たす単語を列挙するという前記課題に対する応答として前記被評価者が発する音声を示す
    請求項１～６のいずれか１項に記載の認知機能評価装置。
  13. 被評価者が前記被評価者に与えられた課題に対する応答として発する音声を示す音声データを取得する取得部と、
    前記取得部によって取得された前記音声データ内の所定期間に占める前記被評価者が音声を発している時間の割合に基づく第一評価を行うことにより、前記被評価者の認知機能を評価する評価部と、
    前記評価部が評価した評価結果を出力する出力部とを備え、
    前記評価部は、前記音声データの後半部分に属する前記所定期間に占める前記被評価者が音声を発している時間の割合に基づいて前記第一評価を行う
    認知機能評価装置。
  14. 請求項１～１３のいずれか１項に記載の認知機能評価装置と、
    前記被評価者の音声を検出する集音装置と、
    前記出力部が出力した評価結果を表示する表示装置とを備える
    認知機能評価システム。
  15. コンピュータが実行する認知機能評価方法であって、
    被評価者が前記被評価者に与えられた課題に対する応答として発する音声を示す音声データを取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得された前記音声データ内の所定期間に占める前記被評価者が音声を発している時間の割合に基づく第一評価、及び、前記取得ステップにおいて取得された前記音声データの基本周波数に基づく第二評価を行うことにより、前記被評価者
    の認知機能を評価する評価ステップと、
    前記評価ステップにおいて評価された評価結果を出力する出力ステップとを含み、
    前記評価ステップにおいては、前記音声データの後半部分に属する前記所定期間に占める前記被評価者が音声を発している時間の割合に基づいて前記第一評価を行う
    認知機能評価方法。
  16. コンピュータが実行する認知機能評価方法であって、
    被評価者が前記被評価者に与えられた課題に対する応答として発する音声を示す音声データを取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得された前記音声データ内の所定期間に占める前記被評価者が音声を発している時間の割合に基づく第一評価、及び、前記取得ステップにおいて取得された前記音声データの基本周波数に基づく第二評価を行うことにより、前記被評価者
    の認知機能を評価する評価ステップと、
    前記評価ステップにおいて評価された評価結果を出力する出力ステップとを含み、
    前記評価ステップにおいては、前記音声データ内の第一期間に占める前記被評価者が音声を発している時間の割合と、前記音声データ内の前記第一期間よりも後の第二期間に占める前記被評価者が音声を発している時間の割合との比較に基づいて前記第一評価を行う
    認知機能評価方法。
  17. コンピュータが実行する認知機能評価方法であって、
    被評価者が前記被評価者に与えられた課題に対する応答として発する音声を示す音声データを取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得された前記音声データ内の所定期間に占める前記被評価者が音声を発している時間の割合に基づく第一評価を行うことにより、前記被評価者の認知機能を評価する評価ステップと、
    前記評価ステップにおいて評価された評価結果を出力する出力ステップとを含み、
    前記評価ステップにおいては、前記音声データの後半部分に属する前記所定期間に占める前記被評価者が音声を発している時間の割合に基づいて前記第一評価を行う
    認知機能評価方法。
  18. 請求項１５～１７のいずれか１項に記載の認知機能評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220218268A1 (en) * 2020-07-22 2022-07-14 Actibrain Bio, Inc. Ai (artificial intelligence) based method for providing brain information
CN114343577B (zh) * 2021-12-31 2024-02-13 科大讯飞股份有限公司 认知功能评价方法、终端设备以及计算机可读存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011502564A (ja) 2007-11-02 2011-01-27 シーグベルト ワーケンチン， 発語分析による加齢脳および脳疾患によって誘発された脳機能障害の評価のためのシステムおよび方法
JP2011255106A (ja) 2010-06-11 2011-12-22 Nagoya Institute Of Technology 認知機能障害危険度算出装置、認知機能障害危険度算出システム、及びプログラム
JP2017148431A (ja) 2016-02-26 2017-08-31 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 認知機能評価装置、認知機能評価方法、プログラム
JP2017196115A (ja) 2016-04-27 2017-11-02 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 認知機能評価装置、認知機能評価方法、およびプログラム

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2011332799A1 (en) * 2010-11-24 2013-07-11 Digital Artefacts, Llc Systems and methods to assess cognitive function
WO2015037089A1 (ja) * 2013-09-11 2015-03-19 日立コンシューマエレクトロニクス株式会社 脳機能障害評価方法、脳機能障害評価装置およびそのプログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011502564A (ja) 2007-11-02 2011-01-27 シーグベルト ワーケンチン， 発語分析による加齢脳および脳疾患によって誘発された脳機能障害の評価のためのシステムおよび方法
JP2011255106A (ja) 2010-06-11 2011-12-22 Nagoya Institute Of Technology 認知機能障害危険度算出装置、認知機能障害危険度算出システム、及びプログラム
JP2017148431A (ja) 2016-02-26 2017-08-31 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 認知機能評価装置、認知機能評価方法、プログラム
JP2017196115A (ja) 2016-04-27 2017-11-02 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 認知機能評価装置、認知機能評価方法、およびプログラム

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