JP7056550B2 - 評価装置、評価方法、及び評価プログラム - Google Patents

Description

本発明は、評価装置、評価方法、及び評価プログラムに関する。

近年、認知機能障害および脳機能障害が増加傾向にあるといわれており、このような認知機能障害および脳機能障害を早期に発見し、症状の重さを定量的に評価することが求められている。認知機能障害および脳機能障害の症状は、認知能力に影響することが知られている。このため、被験者の認知能力に基づいて被験者を評価することが行われている。例えば、複数種類の数字を表示し、その数字を被験者に加算させて答えを求めさせ、被験者の出した答えを確認する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１１－０８３４０３号公報

しかしながら、特許文献１等の方法では、被験者がタッチパネルの操作等により答えを選択する形態であり、偶然の正解や被験者の操作ミスなどが原因で高い評価精度を得ることが難しかった。そのため、精度よく認知機能障害および脳機能障害を評価することが求められていた。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、精度よく認知機能障害および脳機能障害の評価を行うことが可能な評価装置、評価方法、及び評価プログラムを提供することを目的とする。

本発明に係る評価装置は、画像を表示する表示部と、前記表示部を観察する被験者の注視点の位置データを検出する注視点検出部と、課題特徴部分を有し前記被験者に注視させる課題対象物と、前記課題対象物に関する課題である指示情報とを前記表示部に表示した後に、前記課題特徴部分に対応する特定特徴部分を有し前記指示情報に対して正解となる特定対象物と、前記特定対象物とは異なる比較対象物とを前記表示部に表示する表示制御部と、前記特定特徴部分に対応した特定特徴領域と、前記比較対象物に対応した比較領域とを前記表示部に設定する領域設定部と、前記位置データに基づいて、注視点が前記特定特徴領域及び前記比較領域に存在するかをそれぞれ判定する判定部と、前記判定部の判定結果に基づいて、注視点の対象移動経過データを算出する演算部と、前記対象移動経過データに基づいて、前記被験者の評価データを求める評価部とを備える。

本発明に係る評価方法は、表示部に画像を表示することと、前記表示部を観察する被験者の注視点の位置データを検出することと、課題特徴部分を有し前記被験者に注視させる課題対象物と、前記課題対象物に関する課題である指示情報とを前記表示部に表示した後に、前記課題特徴部分に対応する特定特徴部分を有し前記指示情報に対して正解となる特定対象物と、前記特定対象物とは異なる比較対象物とを前記表示部に表示することと、前記特定特徴部分に対応した特定特徴領域と、前記比較対象物に対応した比較領域とを前記表示部に設定することと、前記位置データに基づいて、注視点が前記特定特徴領域及び前記比較領域に存在するかをそれぞれ判定することと、判定結果に基づいて、注視点の対象移動経過データを算出することと、前記対象移動経過データに基づいて、前記被験者の評価データを求めることとを含む。

本発明に係る評価プログラムは、表示部に画像を表示する処理と、前記表示部を観察する被験者の注視点の位置データを検出する処理と、課題特徴部分を有し前記被験者に注視させる課題対象物と、前記課題対象物に関する課題である指示情報とを前記表示部に表示した後に、前記課題特徴部分に対応する特定特徴部分を有し前記指示情報に対して正解となる特定対象物と、前記特定対象物とは異なる比較対象物とを前記表示部に表示する処理と、前記特定特徴部分に対応した特定特徴領域と、前記比較対象物に対応した比較領域とを前記表示部に設定する処理と、前記位置データに基づいて、注視点が前記特定特徴領域及び前記比較領域に存在するかをそれぞれ判定する処理と、判定結果に基づいて、注視点の対象移動経過データを算出する処理と、前記対象移動経過データに基づいて、前記被験者の評価データを求める処理とをコンピュータに実行させる。

本発明によれば、精度よく認知機能障害および脳機能障害の評価を行うことが可能な評価装置、評価方法、及び評価プログラムを提供することができる。

図１は、本実施形態に係る視線検出装置の一例を模式的に示す斜視図である。 図２は、本実施形態に係る視線検出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図３は、本実施形態に係る視線検出装置の一例を示す機能ブロック図である。 図４は、本実施形態に係る角膜曲率中心の位置データの算出方法を説明するための模式図である。 図５は、本実施形態に係る角膜曲率中心の位置データの算出方法を説明するための模式図である。 図６は、本実施形態に係るキャリブレーション処理の一例を説明するための模式図である。 図７は、本実施形態に係る注視点検出処理の一例を説明するための模式図である。 図８は、指示表示動作において表示部に表示する内容の一例を示す図である。 図９は、対象表示動作において表示部に複数の対象物を表示する場合の一例を示す図である。 図１０は、指示表示動作において表示部に表示する内容の他の例を示す図である。 図１１は、対象表示動作において表示部に複数の対象物を表示する場合の他の例を示す図である。 図１２は、指示表示動作において表示部に表示する内容の他の例を示す図である。 図１３は、対象表示動作において表示部に複数の対象物を表示する場合の他の例を示す図である。 図１４は、評価方法の一例を示すフローチャートである。 図１５は、対象表示動作における評価方法の一例を示すフローチャートである。 図１６は、対象表示動作において表示部に複数の対象物を表示する場合の他の例を示す図である。 図１７は、対象表示動作において表示部に複数の対象物を表示する場合の他の例を示す図である。 図１８は、対象表示動作において表示部に複数の対象物を表示する場合の他の例を示す図である。 図１９は、対象表示動作における評価方法の他の例を示すフローチャートである。 図２０は、指示表示動作における評価方法の他の例を示すフローチャートである。 図２１は、対象表示動作における評価方法の他の例を示すフローチャートである。

以下、本発明に係る評価装置、評価方法、及び評価プログラムの実施形態を図面に基づいて説明する。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、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。

以下の説明においては、三次元グローバル座標系を設定して各部の位置関係について説明する。所定面の第１軸と平行な方向をＸ軸方向とし、第１軸と直交する所定面の第２軸と平行な方向をＹ軸方向とし、第１軸及び第２軸のそれぞれと直交する第３軸と平行な方向をＺ軸方向とする。所定面はＸＹ平面を含む。

［視線検出装置］
図１は、本実施形態に係る視線検出装置１００の一例を模式的に示す斜視図である。視線検出装置１００は、認知機能障害および脳機能障害の評価を行う評価装置として用いられる。図１に示すように、視線検出装置１００は、表示装置１０１と、ステレオカメラ装置１０２と、照明装置１０３とを備える。

表示装置１０１は、液晶ディスプレイ（liquid crystal display：ＬＣＤ）又は有機ＥＬディスプレイ（organic electroluminescence display：ＯＬＥＤ）のようなフラットパネルディスプレイを含む。本実施形態において、表示装置１０１は、表示部１０１Ｓを有する。表示部１０１Ｓは、画像を表示する。本実施形態において、表示部１０１Ｓは、例えば被験者の視機能を評価するための指標を表示する。表示部１０１Ｓは、ＸＹ平面と実質的に平行である。Ｘ軸方向は表示部１０１Ｓの左右方向であり、Ｙ軸方向は表示部１０１Ｓの上下方向であり、Ｚ軸方向は表示部１０１Ｓと直交する奥行方向である。

ステレオカメラ装置１０２は、第１カメラ１０２Ａ及び第２カメラ１０２Ｂを有する。ステレオカメラ装置１０２は、表示装置１０１の表示部１０１Ｓよりも下方に配置される。第１カメラ１０２Ａと第２カメラ１０２ＢとはＸ軸方向に配置される。第１カメラ１０２Ａは、第２カメラ１０２Ｂよりも－Ｘ方向に配置される。第１カメラ１０２Ａ及び第２カメラ１０２Ｂはそれぞれ、赤外線カメラを含み、例えば波長８５０［ｎｍ］の近赤外光を透過可能な光学系と、その近赤外光を受光可能な撮像素子とを有する。

照明装置１０３は、第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂを有する。照明装置１０３は、表示装置１０１の表示部１０１Ｓよりも下方に配置される。第１光源１０３Ａと第２光源１０３ＢとはＸ軸方向に配置される。第１光源１０３Ａは、第１カメラ１０２Ａよりも－Ｘ方向に配置される。第２光源１０３Ｂは、第２カメラ１０２Ｂよりも＋Ｘ方向に配置される。第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂはそれぞれ、ＬＥＤ（light emitting diode）光源を含み、例えば波長８５０［ｎｍ］の近赤外光を射出可能である。なお、第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂは、第１カメラ１０２Ａと第２カメラ１０２Ｂとの間に配置されてもよい。

照明装置１０３は、検出光である近赤外光を射出して、被験者の眼球１１１を照明する。ステレオカメラ装置１０２は、第１光源１０３Ａから射出された検出光が眼球１１１に照射されたときに第２カメラ１０２Ｂで眼球１１１の一部（以下、これを含めて「眼球」とする）を撮影し、第２光源１０３Ｂから射出された検出光が眼球１１１に照射されたときに第１カメラ１０２Ａで眼球１１１を撮影する。

第１カメラ１０２Ａ及び第２カメラ１０２Ｂの少なくとも一方からフレーム同期信号が出力される。第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂは、フレーム同期信号に基づいて検出光を射出する。第１カメラ１０２Ａは、第２光源１０３Ｂから射出された検出光が眼球１１１に照射されたときに、眼球１１１の画像データを撮影する。第２カメラ１０２Ｂは、第１光源１０３Ａから射出された検出光が眼球１１１に照射されたときに、眼球１１１の画像データを撮影する。

眼球１１１に検出光が照射されると、その検出光の一部は瞳孔１１２で反射し、その瞳孔１１２からの光がステレオカメラ装置１０２に入射する。また、眼球１１１に検出光が照射されると、角膜の虚像である角膜反射像１１３が眼球１１１に形成され、その角膜反射像１１３からの光がステレオカメラ装置１０２に入射する。

第１カメラ１０２Ａ及び第２カメラ１０２Ｂと第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂとの相対位置が適切に設定されることにより、瞳孔１１２からステレオカメラ装置１０２に入射する光の強度は低くなり、角膜反射像１１３からステレオカメラ装置１０２に入射する光の強度は高くなる。すなわち、ステレオカメラ装置１０２で撮影される瞳孔１１２の画像は低輝度となり、角膜反射像１１３の画像は高輝度となる。ステレオカメラ装置１０２は、撮影される画像の輝度に基づいて、瞳孔１１２の位置及び角膜反射像１１３の位置を検出することができる。

図２は、本実施形態に係る視線検出装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、視線検出装置１００は、表示装置１０１と、ステレオカメラ装置１０２と、照明装置１０３と、コンピュータシステム２０と、入出力インターフェース装置３０と、駆動回路４０と、出力装置５０と、入力装置６０とを備える。

コンピュータシステム２０と、駆動回路４０と、出力装置５０と、入力装置６０とは、入出力インターフェース装置３０を介してデータ通信する。コンピュータシステム２０は、演算処理装置２０Ａ及び記憶装置２０Ｂを含む。演算処理装置２０Ａは、ＣＰＵ（central processing unit）のようなマイクロプロセッサを含む。記憶装置２０Ｂは、ＲＯＭ（read only memory）及びＲＡＭ（random access memory）のようなメモリ又はストレージを含む。演算処理装置２０Ａは、記憶装置２０Ｂに記憶されているコンピュータプログラム２０Ｃに従って演算処理を実施する。

駆動回路４０は、駆動信号を生成して、表示装置１０１、ステレオカメラ装置１０２、及び照明装置１０３に出力する。また、駆動回路４０は、ステレオカメラ装置１０２で撮影された眼球１１１の画像データを、入出力インターフェース装置３０を介してコンピュータシステム２０に供給する。

出力装置５０は、フラットパネルディスプレイのような表示装置を含む。なお、出力装置５０は、印刷装置を含んでもよい。入力装置６０は、操作されることにより入力データを生成する。入力装置６０は、コンピュータシステム用のキーボード又はマウスを含む。なお、入力装置６０が表示装置である出力装置５０の表示部に設けられたタッチセンサを含んでもよい。

本実施形態においては、表示装置１０１とコンピュータシステム２０とは別々の装置である。なお、表示装置１０１とコンピュータシステム２０とが一体でもよい。例えば視線検出装置１００がタブレット型パーソナルコンピュータを含む場合、そのタブレット型パーソナルコンピュータに、コンピュータシステム２０、入出力インターフェース装置３０、駆動回路４０、及び表示装置１０１が搭載されてもよい。

図３は、本実施形態に係る視線検出装置１００の一例を示す機能ブロック図である。図３に示すように、入出力インターフェース装置３０は、入出力部３０２を有する。駆動回路４０は、表示装置１０１を駆動するための駆動信号を生成して表示装置１０１に出力する表示装置駆動部４０２と、第１カメラ１０２Ａを駆動するための駆動信号を生成して第１カメラ１０２Ａに出力する第１カメラ入出力部４０４Ａと、第２カメラ１０２Ｂを駆動するための駆動信号を生成して第２カメラ１０２Ｂに出力する第２カメラ入出力部４０４Ｂと、第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂを駆動するための駆動信号を生成して第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂに出力する光源駆動部４０６とを有する。また、第１カメラ入出力部４０４Ａは、第１カメラ１０２Ａで撮影された眼球１１１の画像データを、入出力部３０２を介してコンピュータシステム２０に供給する。第２カメラ入出力部４０４Ｂは、第２カメラ１０２Ｂで撮影された眼球１１１の画像データを、入出力部３０２を介してコンピュータシステム２０に供給する。

コンピュータシステム２０は、視線検出装置１００を制御する。コンピュータシステム２０は、表示制御部２０２と、光源制御部２０４と、画像データ取得部２０６と、入力データ取得部２０８と、位置検出部２１０と、曲率中心算出部２１２と、注視点検出部２１４と、領域設定部２１６と、判定部２１８と、演算部２２０と、記憶部２２２と、評価部２２４と、出力制御部２２６とを有する。コンピュータシステム２０の機能は、演算処理装置２０Ａ及び記憶装置２０Ｂによって発揮される。

表示制御部２０２は、被験者に注視させる課題対象物と、課題対象物に関する課題である指示情報とを表示部１０１Ｓに表示する指示表示動作を行う。課題対象物は、課題特徴部分を有する。課題特徴部分は、被験者が記憶する際に外観上の特徴となり得る部分である。例えば、課題対象物を構成する図柄の凹部、凸部、又は複数の図柄の接続部分等を課題特徴部分とすることができる。複数の図柄の接続部分としては、例えば複数の図柄の重複部分、接触部分並びに交差部分等が挙げられる。指示情報は、表示部１０１Ｓに表示可能な文字、図形等を含む。課題としては、例えば課題対象物を被験者に記憶させ、記憶した課題対象物と同一の対象物を選択させる課題等が挙げられる。

また、表示制御部２０２は、指示表示動作の後に、指示情報に対して正解となる特定対象物と、特定対象物とは異なる比較対象物とを表示部１０１Ｓに表示する対象表示動作を行う。特定対象物は、課題特徴部分に対応する特定特徴部分を有する。課題特徴部分と同様に、特定対象物を構成する図柄の凹部、凸部、又は複数の図柄の接続部分等を特定特徴部分とすることができる。複数の図柄の接続部分としては、例えば複数の図柄の重複部分、接触部分並びに交差部分等が挙げられる。なお、上記のような、例えば記憶した課題対象物と同一の対象物を選択させる課題が出された場合、特定対象物は、課題対象物と外観上同一の対象物となる。したがって、この場合、特定特徴部分は、課題特徴部分とは、同一の部分である。

上記の課題対象物、指示情報、特定対象物及び比較対象物は、例えば被験者に視認させる評価用映像又は評価用画像に含まれている。表示制御部２０２は、このような評価用映像又は評価用画像を表示部１０１Ｓに表示する。なお、指示情報は、文字を用いた文章等の態様に限定されない。指示情報は、被験者に課題が伝達可能であれば、例えば図形の組み合わせ等、文字を用いない態様であってもよい。

光源制御部２０４は、光源駆動部４０６を制御して、第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂの作動状態を制御する。光源制御部２０４は、第１光源１０３Ａと第２光源１０３Ｂとが異なるタイミングで検出光を射出するように第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂを制御する。

画像データ取得部２０６は、第１カメラ１０２Ａ及び第２カメラ１０２Ｂを含むステレオカメラ装置１０２によって撮影された被験者の眼球１１１の画像データを、入出力部３０２を介してステレオカメラ装置１０２から取得する。

入力データ取得部２０８は、入力装置６０が操作されることにより生成された入力データを、入出力部３０２を介して入力装置６０から取得する。

位置検出部２１０は、画像データ取得部２０６で取得された眼球１１１の画像データに基づいて、瞳孔中心の位置データを検出する。また、位置検出部２１０は、画像データ取得部２０６で取得された眼球１１１の画像データに基づいて、角膜反射中心の位置データを検出する。瞳孔中心は、瞳孔１１２の中心である。角膜反射中心は、角膜反射像１１３の中心である。位置検出部２１０は、被験者の左右それぞれの眼球１１１について、瞳孔中心の位置データ及び角膜反射中心の位置データを検出する。

曲率中心算出部２１２は、画像データ取得部２０６で取得された眼球１１１の画像データに基づいて、眼球１１１の角膜曲率中心の位置データを算出する。

注視点検出部２１４は、画像データ取得部２０６で取得された眼球１１１の画像データに基づいて、被験者の注視点の位置データを検出する。本実施形態において、注視点の位置データとは、三次元グローバル座標系で規定される被験者の視線ベクトルと表示装置１０１の表示部１０１Ｓとの交点の位置データをいう。注視点検出部２１４は、眼球１１１の画像データから取得された瞳孔中心の位置データ及び角膜曲率中心の位置データに基づいて、被験者の左右それぞれの眼球１１１の視線ベクトルを検出する。視線ベクトルが検出された後、注視点検出部２１４は、視線ベクトルと表示部１０１Ｓとの交点を示す注視点の位置データを検出する。

領域設定部２１６は、指示表示動作が行われる指示表示期間において、課題対象物の課題特徴部分に対応した課題特徴領域と、指示情報に対応した指示領域とを表示部１０１Ｓに設定する。また、領域設定部２１６は、対象表示動作が行われる対象表示期間において、特定対象物の特定特徴部分に対応した特定特徴領域と、比較対象物に対応した比較領域とを表示部１０１Ｓに設定する。

判定部２１８は、指示表示期間において、視点の位置データに基づいて、注視点が課題特徴領域及び指示領域に存在するか否かをそれぞれ判定し、判定データを出力する。判定部２１８は、例えば一定時間毎に注視点が課題特徴領域及び指示領域に存在するか否かを判定する。また、判定部２１８は、対象表示期間において、視点の位置データに基づいて、注視点が特定特徴領域及び比較領域に存在するか否かをそれぞれ判定し、判定データを出力する。判定部２１８は、例えば一定時間毎に注視点が特定領域及び比較領域に存在するか否かを判定する。一定時間としては、例えば第１カメラ１０２Ａ及び第２カメラ１０２Ｂから出力されるフレーム同期信号の周期（例えば２０［ｍｓｅｃ］毎）とすることができる。

演算部２２０は、判定部２１８の判定データに基づいて、指示表示期間における注視点の移動の経過を示す指示移動経過データを算出する。また、演算部２２０は、判定部２１８の判定データに基づいて、対象表示期間における注視点の移動の経過を示す対象移動経過データを算出する。

指示移動経過データは、指示表示期間に注視点が課題特徴領域に存在した存在時間を示す第１存在時間データと、指示表示期間に注視点が指示領域に存在した存在時間を示す第２存在時間データと、指示表示期間の開始時点から注視点が課題特徴領域に到達した到達時点までの時間を示す指示到達時間データと、課題特徴領域と指示領域との間で注視点の位置が移動する回数を示す指示移動回数データと、を含む。

対象移動経過データは、対象表示期間の開始時点から注視点が特定特徴領域に到達した到達時点までの時間を示す対象到達時間データと、注視点が最初に特定特徴領域に到達するまでに複数の比較領域の間で注視点の位置が移動する回数を示す対象移動回数データと、表示期間に注視点が特定特徴領域に存在した存在時間を示す対象存在時間データと、特定特徴領域及び比較領域のうち表示時間において注視点が最後に存在していた領域を示す最終領域データと、を含む。

なお、演算部２２０は、映像の再生時間を管理する管理タイマと、表示部１０１Ｓに映像が表示されてからの経過時間を検出する検出タイマＴ１を有する。演算部２２０は、特定領域について、注視点が存在すると判定された判定回数をカウントするカウンタを有する。

評価部２２４は、対象移動経過データに基づいて、被験者の評価データを求める。また、評価部２２４は、指示移動経過データ及び対象移動経過データに基づいて、被験者の評価データを求めることが可能である。評価データは、指示表示動作において、表示部１０１Ｓに表示される課題対象物および指示情報を被験者が注視できているかを評価するデータを含む。また、評価データは、対象表示動作において、表示部１０１Ｓに表示される特定対象物および比較対象物を被験者が注視できているかを評価するデータを含む。

記憶部２２２は、上記の判定データ、指示移動経過データ（第１存在時間データ、第２存在時間データ、指示到達時間データ、指示移動回数データ）、対象移動経過データ（対象存在時間データ、対象移動回数データ、最終領域データ、対象到達時間データ）、及び評価データを記憶する。また、記憶部２２２は、表示部１０１Ｓに画像を表示する処理と、表示部１０１Ｓを観察する被験者の注視点の位置データを検出する処理と、課題特徴部分を有し被験者に注視させる課題対象物と、課題対象物に関する課題である指示情報とを表示部１０１Ｓに表示した後に、課題特徴部分に対応する特定特徴部分を有し指示情報に対して正解となる特定対象物と、特定対象物とは異なる比較対象物とを表示部１０１Ｓに表示する処理と、特定特徴部分に対応した特定特徴領域と、比較対象物に対応した比較領域とを表示部１０１Ｓに設定する処理と、注視点の位置データに基づいて、注視点が特定特徴領域及び比較領域に存在するかをそれぞれ判定する処理と、判定結果に基づいて、注視点の対象移動経過データを算出する処理と、対象移動経過データに基づいて、被験者の評価データを求める処理とをコンピュータに実行させる評価プログラムを記憶する。

出力制御部２２６は、表示装置１０１及び出力装置５０の少なくとも一方にデータを出力する。

次に、本実施形態に係る曲率中心算出部２１２の処理の概要について説明する。曲率中心算出部２１２は、眼球１１１の画像データに基づいて、眼球１１１の角膜曲率中心の位置データを算出する。図４及び図５は、本実施形態に係る角膜曲率中心１１０の位置データの算出方法を説明するための模式図である。図４は、１つの光源１０３Ｃで眼球１１１が照明される例を示す。図５は、第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂで眼球１１１が照明される例を示す。

まず、図４に示す例について説明する。光源１０３Ｃは、第１カメラ１０２Ａと第２カメラ１０２Ｂとの間に配置される。瞳孔中心１１２Ｃは、瞳孔１１２の中心である。角膜反射中心１１３Ｃは、角膜反射像１１３の中心である。図４において、瞳孔中心１１２Ｃは、眼球１１１が１つの光源１０３Ｃで照明されたときの瞳孔中心を示す。角膜反射中心１１３Ｃは、眼球１１１が１つの光源１０３Ｃで照明されたときの角膜反射中心を示す。角膜反射中心１１３Ｃは、光源１０３Ｃと角膜曲率中心１１０とを結ぶ直線上に存在する。角膜反射中心１１３Ｃは、角膜表面と角膜曲率中心１１０との中間点に位置付けられる。角膜曲率半径１０９は、角膜表面と角膜曲率中心１１０との距離である。角膜反射中心１１３Ｃの位置データは、ステレオカメラ装置１０２によって検出される。角膜曲率中心１１０は、光源１０３Ｃと角膜反射中心１１３Ｃとを結ぶ直線上に存在する。曲率中心算出部２１２は、その直線上において角膜反射中心１１３Ｃからの距離が所定値となる位置データを、角膜曲率中心１１０の位置データとして算出する。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であり、記憶部２２２に記憶されている。

次に、図５に示す例について説明する。本実施形態においては、第１カメラ１０２Ａ及び第２光源１０３Ｂと、第２カメラ１０２Ｂ及び第１光源１０３Ａとは、第１カメラ１０２Ａと第２カメラ１０２Ｂとの中間位置を通る直線に対して左右対称の位置に配置される。第１カメラ１０２Ａと第２カメラ１０２Ｂとの中間位置に仮想光源１０３Ｖが存在するとみなすことができる。角膜反射中心１２１は、第２カメラ１０２Ｂで眼球１１１を撮影した画像における角膜反射中心を示す。角膜反射中心１２２は、第１カメラ１０２Ａで眼球１１１を撮影した画像における角膜反射中心を示す。角膜反射中心１２４は、仮想光源１０３Ｖに対応する角膜反射中心を示す。角膜反射中心１２４の位置データは、ステレオカメラ装置１０２で撮影された角膜反射中心１２１の位置データ及び角膜反射中心１２２の位置データに基づいて算出される。ステレオカメラ装置１０２は、ステレオカメラ装置１０２に規定される三次元ローカル座標系において角膜反射中心１２１の位置データ及び角膜反射中心１２２の位置データを検出する。ステレオカメラ装置１０２について、事前にステレオ較正法によるカメラ較正が実施され、ステレオカメラ装置１０２の三次元ローカル座標系を三次元グローバル座標系に変換する変換パラメータが算出される。その変換パラメータは、記憶部２２２に記憶されている。曲率中心算出部２１２は、ステレオカメラ装置１０２で撮影された角膜反射中心１２１の位置データ及び角膜反射中心１２２の位置データを、変換パラメータを使って、三次元グローバル座標系における位置データに変換する。曲率中心算出部２１２は、三次元グローバル座標系で規定される角膜反射中心１２１の位置データ及び角膜反射中心１２２の位置データに基づいて、三次元グローバル座標系における角膜反射中心１２４の位置データを算出する。角膜曲率中心１１０は、仮想光源１０３Ｖと角膜反射中心１２４とを結ぶ直線１２３上に存在する。曲率中心算出部２１２は、直線１２３上において角膜反射中心１２４からの距離が所定値となる位置データを、角膜曲率中心１１０の位置データとして算出する。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であり、記憶部２２２に記憶されている。

このように、光源が２つある場合でも、光源が１つである場合の方法と同様の方法で、角膜曲率中心１１０が算出される。

角膜曲率半径１０９は、角膜表面と角膜曲率中心１１０との距離である。したがって、角膜表面の位置データ及び角膜曲率中心１１０の位置データが算出されることにより、角膜曲率半径１０９が算出される。

次に、本実施形態に係る視線検出方法の一例について説明する。図６は、本実施形態に係るキャリブレーション処理の一例を説明するための模式図である。キャリブレーション処理では、被験者に注視させるため、目標位置１３０が設定される。目標位置１３０は、三次元グローバル座標系において規定される。本実施形態において、目標位置１３０は、例えば表示装置１０１の表示部１０１Ｓの中央位置に設定される。なお、目標位置１３０は、表示部１０１Ｓの端部位置に設定されてもよい。出力制御部２２６は、設定された目標位置１３０に目標画像を表示する。直線１３１は、仮想光源１０３Ｖと角膜反射中心１１３Ｃとを結ぶ直線である。直線１３２は、目標位置１３０と瞳孔中心１１２Ｃとを結ぶ直線である。角膜曲率中心１１０は、直線１３１と直線１３２との交点である。曲率中心算出部２１２は、仮想光源１０３Ｖの位置データと、目標位置１３０の位置データと、瞳孔中心１１２Ｃの位置データと、角膜反射中心１１３Ｃの位置データとに基づいて、角膜曲率中心１１０の位置データを算出することができる。

次に、注視点検出処理について説明する。注視点検出処理は、キャリブレーション処理の後に実施される。注視点検出部２１４は、眼球１１１の画像データに基づいて、被験者の視線ベクトル及び注視点の位置データを算出する。図７は、本実施形態に係る注視点検出処理の一例を説明するための模式図である。図７において、注視点１６５は、一般的な曲率半径値を用いて算出された角膜曲率中心から求めた注視点を示す。注視点１６６は、キャリブレーション処理で求められた距離１２６を用いて算出された角膜曲率中心から求めた注視点を示す。瞳孔中心１１２Ｃは、キャリブレーション処理において算出された瞳孔中心を示し、角膜反射中心１１３Ｃは、キャリブレーション処理において算出された角膜反射中心を示す。直線１７３は、仮想光源１０３Ｖと角膜反射中心１１３Ｃとを結ぶ直線である。角膜曲率中心１１０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１２６は、キャリブレーション処理により算出した瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０との距離である。角膜曲率中心１１０Ｈは、距離１２６を用いて角膜曲率中心１１０を補正した補正後の角膜曲率中心の位置を示す。角膜曲率中心１１０Ｈは、角膜曲率中心１１０が直線１７３上に存在すること、及び瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０との距離が距離１２６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１７７は、視線１７８に補正される。また、表示装置１０１の表示部１０１Ｓ上の注視点は、注視点１６５から注視点１６６に補正される。

［評価方法］
次に、本実施形態に係る評価方法について説明する。本実施形態に係る評価方法では、上記の視線検出装置１００を用いることにより、被験者の認知機能障害および脳機能障害を評価する。

図８は、指示表示動作において表示部１０１Ｓに表示する内容の一例を示す図である。図８に示すように、表示制御部２０２は、指示表示動作において、被験者に注視させる課題対象物Ｍ０１と、課題対象物Ｍ０１に関する課題を解決するように被験者に指示する指示情報Ｉ１とを表示部１０１Ｓに表示する。この場合、課題対象物Ｍ０１の図形を記憶し、記憶した課題対象物Ｍ０１と同一の対象物を選択させる、という内容の課題が例として示されている。この場合、表示制御部２０２は、課題対象物Ｍ０１と指示情報Ｉ１とが重ならないように表示部１０１Ｓに表示することができる。図８に示す例において、課題対象物Ｍ０１は、複数の図柄を組み合わせた形状を有している。具体的には、課題対象物Ｍ０１は、円形と正三角形とを組み合わせた形状を有しており、正三角形の一の頂点が円周に接触している。課題対象物Ｍ０１において、正三角形の一の頂点が円周に接触する接触部分は、被験者が記憶する際に外観上の特徴となり得る部分、すなわち、課題特徴部分Ｃ０１である。

指示表示動作が行われる指示表示期間において、領域設定部２１６は、例えば課題対象物Ｍ０１のうち課題特徴部分Ｃ０１を含む矩形の範囲に課題特徴領域Ａを設定する。課題特徴領域Ａは、課題特徴部分Ｃ０１が含まれていればよく、課題対象物Ｍ１の全体が含まれる必要はない。また、領域設定部２１６は、例えば指示情報Ｉ１を含む矩形の範囲に指示領域Ｂを設定する。領域設定部２１６は、課題特徴領域Ａと指示領域Ｂとが重ならないように表示部１０１Ｓに設定する。なお、課題特徴領域Ａ、指示領域Ｂの形状については、矩形に限定されず、円形、楕円形、多角形等、他の形状であってもよい。

図９は、対象表示動作において表示部１０１Ｓに複数の対象物を表示する場合の一例を示す図である。表示制御部２０２は、指示表示動作を所定期間行った後、対象表示動作として、図９に示すように、指示情報Ｉ１に対して正解となる特定対象物Ｍ１と指示情報Ｉ１に対して不正解となる複数の比較対象物Ｍ２～Ｍ４を表示部１０１Ｓに表示する。

ここで、指示情報Ｉ１の内容に基づくと、課題対象物Ｍ０１と特定対象物Ｍ１とは、外観が同一の対象物となる。したがって、特定対象物Ｍ１は、課題対象物Ｍ０１と同様、円形と正三角形とを組み合わせた形状を有しており、正三角形の一の頂点が円周に接触している。比較対象物Ｍ２～Ｍ４は、特定対象物Ｍ１と類似する形状を有してもよいし、特定対象物Ｍ１とは非類似の形状を有してもよい。図９に示す例では、比較対象物Ｍ２は台形と円形とを組み合わせた形状、比較対象物Ｍ３は正方形と円形を組み合わせた形状、比較対象物Ｍ４は円形と正六角形とを組み合わせた形状をそれぞれ有している。表示制御部２０２は、特定対象物Ｍ１と比較対象物Ｍ２～Ｍ４とを含む複数の対象物を表示部１０１Ｓに表示することにより、被験者に特定対象物Ｍ１を見つけさせると共に、見つけさせた特定対象物Ｍ１を注視させる。

なお、図９では、表示部１０１Ｓにおいて、例えば計測後に結果表示される注視点Ｐの一例を示しているが、当該注視点Ｐは、実際には表示部１０１Ｓには表示されない。注視点の位置データの検出は、例えば第１カメラ１０２Ａ及び第２カメラ１０２Ｂから出力されるフレーム同期信号の周期で（例えば２０［ｍｓｅｃ］毎に）実施される。第１カメラ１０２Ａ及び第２カメラ１０２Ｂは、同期して撮像する。

対象表示動作が行われる対象表示期間において、領域設定部２１６は、特定対象物Ｍ１の特定特徴部分Ｃ１に対応した矩形の範囲に特定特徴領域Ａ１を設定する。特定特徴部分Ｃ１は、課題対象物Ｍ０１の課題特徴部分Ｃ０１に対応する部分である。ここでは、特定対象物Ｍ１の特定特徴部分Ｃ１は、課題対象物Ｍ０１の課題特徴部分Ｃ０１と同一の部分となる。つまり、特定対象物Ｍ１のうち、正三角形の一の頂点が円周に接触する接触部分が、特定特徴部分Ｃ１である。また、領域設定部２１６は、比較対象物Ｍ２～Ｍ４のそれぞれに対応した矩形の範囲に比較領域Ａ２～Ａ４を設定する。なお、特定特徴領域Ａ１及び比較領域Ａ２～Ａ４は、表示部１０１Ｓには表示されない。また、特定特徴領域Ａ１、比較領域Ａ２～Ａ４の形状については、矩形に限定されず、円形、楕円形、多角形等、他の形状であってもよい。

認知機能障害および脳機能障害の症状は、被験者の認知能力及び記憶力に影響することが知られている。被験者が認知機能障害および脳機能障害ではない場合、指示表示動作において表示部１０１Ｓに表示される指示情報Ｉ１を見た後、指示情報Ｉ１が示す課題対象物Ｍ０１を注視して課題対象物Ｍ０１の形状を記憶しようとする。また、被験者が認知機能障害および脳機能障害ではない場合、対象表示動作において表示部１０１Ｓに表示される比較対象物Ｍ２～Ｍ４を１つ１つ見て、指示表示動作において記憶した特定対象物Ｍ１と比べた上で同一ではないと判定し、最終的には特定対象物Ｍ１を発見して注視することができる。また、被験者が認知機能障害および脳機能障害ではない場合、指示表示動作においては課題対象物Ｍ０１の課題特徴部分Ｃ０１を注視して記憶し、対象表示動作においては特定対象物Ｍ１の特定特徴部分Ｃ１を注視することで判定を行う傾向にある。

これに対して、被験者が認知機能障害および脳機能障害である場合、指示表示動作において指示情報Ｉ１を見続けたり、指示情報Ｉ１と課題対象物Ｍ０１とを交互に見たりして、課題対象物Ｍ０１を集中して見ない傾向にある。また、被験者が認知機能障害および脳機能障害である場合、指示表示動作において特定対象物Ｍ１を記憶することができないことがあり、または記憶しても直ぐに忘れてしまうことがある。そのため、対象表示動作において上記のような比較ができず、特定対象物Ｍ１を注視できないことがある。

また、対象表示動作において複数の対象物Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４を表示部１０１Ｓに表示する方式では、対象表示動作の開始時に、被験者の注視点が正解である特定対象物Ｍ１等に偶然配置されてしまう場合がある。このような場合、被験者が認知機能障害および脳機能障害であるか否かに関わらず正解として判定される可能性があるため、被験者を高精度に評価することが困難となる。このため、例えば以下の手順を行うことにより、被験者を評価することが可能である。

まず、指示表示動作として、表示制御部２０２は、課題特徴部分Ｃ０１を含む課題対象物Ｍ０１と指示情報Ｉ１とを表示部１０１Ｓに表示する。この場合に、被験者が表示部１０１Ｓに表示される指示情報Ｉ１を見た後、指示情報Ｉ１が示す課題対象物Ｍ０１の課題特徴部分Ｃ０１を注視して課題対象物Ｍ０１の形状を記憶しようとしているか否かの観点から被験者を評価することが可能である。また、逆に指示表示動作において被験者が指示情報Ｉ１を見続けたりしていないか、指示情報Ｉ１と課題対象物Ｍ０１とを交互に見たりしていないか、課題対象物Ｍ０１の課題特徴部分Ｃ０１を集中して見ないことはないか、という観点から被験者を評価することが可能である。

また、対象表示動作として、表示部１０１Ｓに特定対象物Ｍ１と複数の比較対象物Ｍ２～Ｍ４とを表示させた状態とする。この場合に、被験者が複数の比較対象物Ｍ２～Ｍ４を１つ１つ注視しているか否か、被験者が最終的に正解となる特定対象物Ｍ１に到達できるか否か、被験者が特定対象物Ｍ１に到達するまでに要する時間の長さはどれだけか、被験者が特定対象物Ｍ１の特定特徴部分Ｃ１を注視できているか否か、等の観点から被験者を評価することが可能である。

例えば、指示表示動作において、被験者の注視点Ｐの位置データが検出された場合、判定部２１８は、被験者の注視点が課題特徴領域Ａ及び指示領域Ｂに存在するかを判定し、判定データを出力する。

演算部２２０は、判定データに基づいて、指示表示期間における注視点Ｐの移動の経過を示す指示移動経過データを算出する。演算部２２０は、指示移動経過データとして、第１存在時間データと、第２存在時間データと、指示到達時間データと、指示移動回数データとを算出する。

第１存在時間データは、注視点Ｐが課題特徴領域Ａに存在した存在時間を示す。本実施形態では、判定部２１８により例えば一定時間毎に注視点Ｐが課題特徴領域Ａ及び指示領域Ｂに存在するか否かを判定した結果、注視点が課題特徴領域Ａに存在すると判定された回数が多いほど、課題特徴領域Ａに注視点Ｐが存在した存在時間が長いと推定することができる。したがって、第１存在時間データは、課題特徴領域Ａに注視点が存在すると判定部２１８に判定された回数とすることができる。つまり、演算部２２０は、カウンタにおけるカウント値ＣＮＴＡを第１存在時間データとすることができる。

第２存在時間データは、注視点Ｐが指示領域Ｂに存在した存在時間を示す。本実施形態では、判定部２１８により例えば一定時間毎に注視点Ｐが課題特徴領域Ａ及び指示領域Ｂに存在するか否かを判定した結果、注視点が指示領域Ｂに存在すると判定された回数が多いほど、指示領域Ｂに注視点Ｐが存在した存在時間が長いと推定することができる。したがって、第２存在時間データは、指示領域Ｂに注視点が存在すると判定部２１８に判定された回数とすることができる。つまり、演算部２２０は、カウンタにおけるカウント値ＣＮＴＢを第１存在時間データとすることができる。

指示到達時間データは、指示表示期間の開始時点から注視点が課題特徴領域Ａに最初に到達した到達時点までの時間を示す。したがって、演算部２２０は、指示表示期間の開始からの経過時間をタイマＴ１によって測定し、注視点が最初に課題特徴領域Ａに到達した時点でフラグ値を１としてタイマＴ１の測定値を検出することで、当該タイマＴ１の検出結果を指示到達時間データとすることができる。

指示移動回数データは、注視点Ｐが課題特徴領域Ａと指示領域Ｂとの間で移動する移動回数を示す。したがって、演算部２２０は、課題特徴領域Ａ及び指示領域Ｂの領域間で注視点Ｐが何回移動したかをカウントし、カウント結果を指示移動回数データとすることができる。

指示表示動作について、評価部２２４は、第１存在時間データ、第２存在時間データ、指示到達時間データ及び指示移動回数データに基づいて評価データを求める。

ここで、第１存在時間データのデータ値をＤ１１、第２存在時間データのデータ値をＤ１２、指示到達時間データのデータ値をＤ１３、指示移動回数データのデータ値をＤ１４とする。ただし、第１存在時間データのデータ値Ｄ１１は、課題特徴領域Ａに注視点Ｐが存在した秒数とし、所定の上限値α以上の場合にはαとする。また、第２存在時間データのデータ値Ｄ１２は、上記の値αから指示領域Ｂに注視点Ｐが存在した秒数を減じた値とする。また、指示到達時間データのデータ値Ｄ１３は、到達時間の逆数（例えば、１／（到達時間）÷１０）（１０：到達時間の最小値を０．１秒として到達時間評価値を１以下とするための係数）とする。また、指示移動回数データのデータ値Ｄ１４は、１からカウンタ値を減じた値とする。なお、データ値Ｄ１４を算出する場合、１から減じるカウンタ値には、上限を設けてもよい。

この場合、評価値ＡＮＳは、例えば、
ＡＮＳ１＝Ｄ１１・Ｋ１１＋Ｄ１２・Ｋ１２＋Ｄ１３・Ｋ１３＋Ｄ１４・Ｋ１４
と表すことができる。なお、Ｋ１１～Ｋ１４は、重みづけのための定数である。定数Ｋ１１～Ｋ１４については、適宜設定することができる。

上記式で示される評価値ＡＮＳ１は、第１存在時間データのデータ値Ｄ１１が大きい場合、第２存在時間データのデータ値Ｄ１２が大きい場合、指示到達時間データのデータ値Ｄ１３が大きい場合、指示移動回数データのデータ値Ｄ１４が大きい場合に、値が大きくなる。つまり、課題特徴領域Ａにおける注視点Ｐの存在時間が長く、指示領域Ｂにおける注視点Ｐの存在時間が短く、指示表示期間の開始時点から課題特徴領域Ａに注視点Ｐが到達する到達時間が短く、注視点Ｐが課題特徴領域Ａと指示領域Ｂとの間を移動する移動回数が少ないほど、評価値ＡＮＳ１が大きくなる。

一方、評価値ＡＮＳ１は、第１存在時間データのデータ値Ｄ１１が小さい場合、第２存在時間データのデータ値Ｄ１２が小さい場合、指示到達時間データのデータ値Ｄ１３が小さい場合、指示移動回数データのデータ値Ｄ１４が小さい場合に、値が小さくなる。つまり、課題特徴領域Ａにおける注視点Ｐの存在時間が短く、指示領域Ｂにおける注視点Ｐの存在時間が長く、指示表示期間の開始時点から課題特徴領域Ａに注視点Ｐが到達する到達時間が長く、注視点Ｐが課題特徴領域Ａと指示領域Ｂとの間を移動する移動回数が多いほど、評価値ＡＮＳ１が小さくなる。

したがって、評価部２２４は、評価値ＡＮＳ１が所定値以上か否かを判断することで評価データを求めることができる。例えば評価値ＡＮＳ１が所定値以上である場合、被験者が認知機能障害および脳機能障害である可能性は低いと評価することができる。また、評価値ＡＮＳ１が所定値未満である場合、被験者が認知機能障害および脳機能障害である可能性は高いと評価することができる。

また、例えば対象表示動作において、被験者の注視点Ｐの位置データが検出された場合、判定部２１８は、被験者の注視点が特定特徴領域Ａ１、及び複数の比較領域Ａ２～Ａ４に存在するかを判定し、判定データを出力する。

演算部２２０は、判定データに基づいて、対象表示期間における注視点Ｐの移動の経過を示す対象移動経過データを算出する。演算部２２０は、対象移動経過データとして、対象存在時間データと、対象移動回数データと、最終領域データと、対象到達時間データとを算出する。

対象存在時間データは、注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１に存在した存在時間を示す。本実施形態では、判定部２１８により例えば一定時間毎に注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１に存在するか否かを判定した結果、特定特徴領域Ａ１に存在すると判定された回数が多いほど、特定特徴領域Ａ１に注視点Ｐが存在した存在時間が長いと推定することができる。したがって、対象存在時間データは、特定特徴領域Ａ１に注視点が存在すると判定部２１８に判定された回数とすることができる。つまり、演算部２２０は、カウンタにおけるカウント値ＣＮＴＡ１を対象存在時間データとすることができる。

対象移動回数データは、注視点Ｐが最初に特定特徴領域Ａ１に到達するまでに複数の比較領域Ａ２～Ａ４の間で注視点Ｐの位置が移動する移動回数を示す。したがって、演算部２２０は、特定特徴領域Ａ１及び比較領域Ａ２～Ａ４の領域間で注視点Ｐが何回移動したかをカウントし、注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１に到達するまでのカウント結果を対象移動回数データとすることができる。

また、最終領域データは、特定特徴領域Ａ１及び比較領域Ａ２～Ａ４のうち対象表示期間において注視点Ｐが最後に存在していた領域、つまり被験者が回答として最後に注視していた領域を示す。演算部２２０は、注視点Ｐが存在する領域を当該注視点Ｐの検出毎に更新することにより、対象表示期間が終了した時点における検出結果を最終領域データとすることができる。

また、対象到達時間データは、対象表示期間の開始時点から注視点が特定特徴領域Ａ１に最初に到達した到達時点までの時間を示す。したがって、演算部２２０は、対象表示期間の開始からの経過時間をタイマＴ１によって測定し、注視点が最初に特定特徴領域Ａ１に到達した時点でフラグ値を１としてタイマＴ１の測定値を検出することで、当該タイマＴ１の検出結果を対象到達時間データとすることができる。

対象表示動作について、評価部２２４は、対象存在時間データ、対象移動回数データ、最終領域データ、及び対象到達時間データに基づいて評価データを求める。

ここで、最終領域データのデータ値をＤ２１、対象存在時間データのデータ値をＤ２２、対象到達時間データのデータ値をＤ２３、対象移動回数データのデータ値をＤ２４とする。ただし、最終領域データのデータ値Ｄ２１は、被験者の最終的な注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１に存在していれば（つまり、正解であれば）１、特定特徴領域Ａ１に存在していなければ（つまり、不正解であれば）０とする。また、対象存在時間データのデータ値Ｄ２２は、特定特徴領域Ａ１に注視点Ｐが存在した秒数とする。なお、データ値Ｄ２２は、表示期間よりも短い秒数の上限値が設けられてもよい。また、対象到達時間データのデータ値Ｄ２３は、到達時間の逆数（例えば、１／（到達時間）÷１０）（１０：到達時間の最小値を０．１秒として到達時間評価値を１以下とするための係数）とする。また、対象移動回数データのデータ値Ｄ２４は、カウンタ値をそのまま用いることとする。なお、データ値Ｄ２４は、適宜上限値が設けられてもよい。

この場合、評価値ＡＮＳは、例えば、
ＡＮＳ２＝Ｄ２１・Ｋ２１＋Ｄ２２・Ｋ２２＋Ｄ２３・Ｋ２３＋Ｄ２４・Ｋ２４
と表すことができる。なお、Ｋ２１～Ｋ２４は、重みづけのための定数である。定数Ｋ２１～Ｋ２４については、適宜設定することができる。

上記式で示される評価値ＡＮＳ２は、最終領域データのデータ値Ｄ２１が１である場合、対象存在時間データのデータ値Ｄ２２が大きい場合、対象到達時間データのデータ値Ｄ２３が大きい場合、対象移動回数データのデータ値Ｄ２４の値が大きい場合に、値が大きくなる。つまり、最終的な注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１に存在し、特定特徴領域Ａ１における注視点Ｐの存在時間が長く、対象表示期間の開始時点から特定特徴領域Ａ１に注視点Ｐが到達する到達時間が短く、注視点Ｐが各領域を移動する移動回数が多いほど、評価値ＡＮＳ２が大きくなる。

一方、評価値ＡＮＳ２は、最終領域データのデータ値Ｄ２１が０である場合、対象存在時間データのデータ値Ｄ２２が小さい場合、対象到達時間データのデータ値Ｄ２３が小さい場合、対象移動回数データのデータ値Ｄ２４が小さい場合に、値が小さくなる。つまり、最終的な注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１に存在せず、特定特徴領域Ａ１における注視点Ｐの存在時間が短く、対象表示期間の開始時点から特定特徴領域Ａ１に注視点Ｐが到達する到達時間が長く、注視点Ｐが各領域を移動する移動回数が少ないほど、評価値ＡＮＳ２が小さくなる。

したがって、評価部２２４は、評価値ＡＮＳ２が所定値以上か否かを判断することで評価データを求めることができる。例えば評価値ＡＮＳ２が所定値以上である場合、被験者が認知機能障害および脳機能障害である可能性は低いと評価することができる。また、評価値ＡＮＳ２が所定値未満である場合、被験者が認知機能障害および脳機能障害である可能性は高いと評価することができる。

また、評価部２２４は、評価値ＡＮＳ２の値を記憶部２２２に記憶させておくことができる。例えば、同一の被験者についての評価値ＡＮＳ２を累積的に記憶し、過去の評価値と比較した場合の評価を行ってもよい。例えば、評価値ＡＮＳ２が過去の評価値よりも高い値となった場合、認知機能及び脳機能が前回の評価に比べて改善されている旨の評価を行うことができる。また、評価値ＡＮＳ２の累積値が徐々に高くなっている場合等には、認知機能及び脳機能が徐々に改善されている旨の評価を行うことができる。

また、評価部２２４は、対象存在時間データ、対象移動回数データ、最終領域データ、及び対象到達時間データを個別又は複数組み合わせて評価を行ってもよい。例えば、多くの対象物を見ている間に、偶発的に特定特徴領域Ａ１に注視点Ｐが到達した場合には、対象移動回数データのデータ値Ｄ２４は小さくなる。この場合には、上述した対象存在時間データのデータ値Ｄ２２と併せて評価を行うことができる。例えば、移動回数が少ない場合であっても存在時間が長い場合には、正解となる特定特徴領域Ａ１を注視できていると評価することができる。また、移動回数が少ない場合であって存在時間も短い場合、偶発的に注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１を通過したものがあると評価することができる。

また、移動回数が少ない場合において、最終領域が特定特徴領域Ａ１であれば、例えば正解の特定特徴領域Ａ１に注視点移動が少なくて到達したと評価することができる。一方、上述した移動回数が少ない場合において、最終領域が特定特徴領域Ａ１でなければ、例えば偶発的に注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１を通過したものあると評価することができる。

なお、評価部２２４は、指示表示動作における評価値ＡＮＳ１と、対象表示動作における評価値ＡＮＳ２とを組み合わせて評価を行ってもよい。

本実施形態において、出力制御部２２６は、評価部２２４が評価データを出力した場合、評価データに応じて、例えば「被験者は認知機能障害および脳機能障害である可能性が低いと思われます」の文字データや、「被験者は認知機能障害および脳機能障害である可能性が高いと思われます」の文字データ等を出力装置５０に出力させることができる。また、出力制御部２２６は、同一の被験者についての評価値ＡＮＳが過去の評価値ＡＮＳに比べて高くなっている場合、「認知機能および脳機能が改善されています」等の文字データ等を出力装置５０に出力させることができる。

図１０は、指示表示動作において表示部１０１Ｓに表示する内容の他の例を示す図である。図１０に示すように、表示制御部２０２は、指示表示動作において、表示部１０１Ｓに課題対象物Ｍ０２を表示すると共に、当該課題対象物Ｍ０２と同一の図形を注視するように被験者に指示するための指示情報Ｉ２を表示部１０１Ｓに同時に表示する。課題対象物Ｍ０２は、同一の形状（例、五角形）を複数用いて形成された図柄である。具体的には、課題対象物Ｍ０２は、２つの五角形を組み合わせた形状を有しており、五角形の一の角部同士が重なっている。課題対象物Ｍ０２において、五角形の角部同士が重なった重複部分は、被験者が記憶する際に外観上の特徴となり得る部分、すなわち、課題特徴部分Ｃ０２である。

領域設定部２１６は、例えば課題対象物Ｍ０２の課題特徴部分Ｃ０２を含む矩形の範囲に課題特徴領域Ａを設定する。また、領域設定部２１６は、例えば指示情報Ｉ２を含む矩形の範囲に指示領域Ｂを設定する。領域設定部２１６は、課題特徴領域Ａと指示領域Ｂとが重ならないように表示部１０１Ｓに設定する。

図１１は、対象表示動作において表示部１０１Ｓに複数の対象物を表示する場合の他の例を示す図である。表示制御部２０２は、指示表示動作の後、対象表示動作において、図１１に示すように、指示情報Ｉ２に対して正解となる特定対象物Ｍ５と指示情報Ｉ２に対して不正解となる比較対象物Ｍ６、Ｍ７とを表示する。

上記同様、指示情報Ｉ２の内容に基づくと、課題対象物Ｍ０２と特定対象物Ｍ５とは、外観が同一の対象物となる。したがって、特定対象物Ｍ５は、課題対象物Ｍ０２と同様、２つの五角形を組み合わせた形状を有しており、五角形の一の角部同士が重なっている。また、比較対象物Ｍ６、Ｍ７は、特定対象物Ｍ５と同様に、２つの五角形を組み合わせた形状を有している。ただし、比較対象物Ｍ６、Ｍ７は、特定対象物Ｍ５とは異なる位置の角部同士が重なった形状である。

領域設定部２１６は、特定対象物Ｍ５の特定特徴部分Ｃ５に対応した特定特徴領域Ａ１を設定し、比較対象物Ｍ６、Ｍ７に対応した比較領域Ａ２、Ａ３を設定することができる。特定特徴部分Ｃ５は、課題対象物Ｍ０２の課題特徴部分Ｃ０２に対応する部分である。ここでは、特定対象物Ｍ５の特定特徴部分Ｃ５は、課題対象物Ｍ０２の課題特徴部分Ｃ０２と同一の部分となる。つまり、特定対象物Ｍ５のうち、五角形の一の角部同士が重なった重複部分が、特定特徴部分Ｃ５である。領域設定部２１６は、特定特徴領域Ａ１と比較領域Ａ２、Ａ３とが重ならないように表示部１０１Ｓに設定する。このように、対象表示動作において、類似する図形である特定対象物Ｍ５と比較対象物Ｍ６、Ｍ７とを表示することにより、被験者の図形認識機能についても評価することができる。

図１２は、指示表示動作において表示部１０１Ｓに表示する内容の他の例を示す図である。図１２に示すように、表示制御部２０２は、指示表示動作において、表示部１０１Ｓに課題対象物Ｍ０３を表示すると共に、当該課題対象物Ｍ０３と同一の図形を注視するように被験者に指示するための指示情報Ｉ３を表示部１０１Ｓに同時に表示する。課題対象物Ｍ０３は、例えば９０°回転させたハート形を左右対称に配置して凸状の端部同士を重ねた形状から重複部分の線を削除した図柄である。この場合、２つのハート型の重複部分は、外観上は凹部となる。課題対象物Ｍ０３において、このような凹部は、被験者が記憶する際に外観上の特徴となり得る部分、すなわち、課題特徴部分Ｃ０３である。

領域設定部２１６は、例えば課題対象物Ｍ０３の課題特徴部分Ｃ０３を含む矩形の範囲に課題特徴領域Ａを設定する。また、領域設定部２１６は、例えば指示情報Ｉ３を含む矩形の範囲に指示領域Ｂを設定する。領域設定部２１６は、課題特徴領域Ａと指示領域Ｂとが重ならないように表示部１０１Ｓに設定する。

図１３は、対象表示動作において表示部１０１Ｓに複数の対象物を表示する場合の他の例を示す図である。表示制御部２０２は、指示表示動作の後、対象表示動作において、図１３に示すように、指示情報Ｉ３に対して正解となる特定対象物Ｍ８と指示情報Ｉ３に対して不正解となる比較対象物Ｍ９～Ｍ１１とを表示する。

上記同様、指示情報Ｉ３の内容に基づくと、課題対象物Ｍ０３と特定対象物Ｍ８とは、外観が同一の対象物となる。したがって、特定対象物Ｍ８は、課題対象物Ｍ０３と同様、９０°回転させたハート形を左右対称に配置して凸状の端部同士を重ねた形状から重複部分の線を削除した図柄である。また、比較対象物Ｍ９～Ｍ１１は、特定対象物Ｍ８と同様に、２つの図形を左右対称に配置して端部同士を重ねた形状から重複部分の線を削除した図柄である。比較対象物Ｍ９は円形、比較対象物Ｍ１０は四角形、比較対象物Ｍ１１は三角形をそれぞれ基本とした図柄である。

領域設定部２１６は、特定対象物Ｍ８の特定特徴部分Ｃ８に対応した特定特徴領域Ａ１を設定し、比較対象物Ｍ９～Ｍ１１に対応した比較領域Ａ２～Ａ４を設定することができる。特定特徴部分Ｃ８は、課題対象物Ｍ０３の課題特徴部分Ｃ０３に対応する部分である。ここでは、特定対象物Ｍ８の特定特徴部分Ｃ８は、課題対象物Ｍ０３の課題特徴部分Ｃ０３と同一の部分となる。つまり、特定対象物Ｍ８のうち、２つのハート型の重複部分に形成される凹部が、特定特徴部分Ｃ８である。領域設定部２１６は、特定特徴領域Ａ１と比較領域Ａ２～Ａ４とが重ならないように表示部１０１Ｓに設定する。このように、対象表示動作において、類似する図形である特定対象物Ｍ８と比較対象物Ｍ９～Ｍ１１とを表示することにより、被験者の図形認識機能を評価することができる。

次に、本実施形態に係る評価方法の一例について説明する。図１４及び図１５は、本実施形態に係る評価方法の一例を示すフローチャートである。本実施形態では、指示表示動作及び対象表示動作を続けて行う場合の評価方法の一例を説明する。図１４では指示表示動作の一例を主として示し、対象表示動作の一例については図１５において示している。

図１４に示すように、指示表示動作において、表示制御部２０２は、映像の再生を開始させ（ステップＳ１０１）、その後、タイマＴ１をリセットし（ステップＳ１０２）、カウンタのカウント値ＣＮＴＡ、ＣＮＴＢをリセットし（ステップＳ１０３）、フラグ値Ｆを０にする（ステップＳ１０４）。

注視点検出部２１４は、表示装置１０１に表示された映像を被験者に見せた状態で、規定のサンプリング周期（例えば２０［ｍｓｅｃ］）毎に、表示装置１０１の表示部１０１Ｓにおける被験者の注視点の位置データを検出する（ステップＳ１０５）。位置データが検出された場合（ステップＳ１０６のＮｏ）、判定部２１８は、位置データに基づいて注視点Ｐが存在する領域を判定する（ステップＳ１０７）。また、位置データが検出されない場合（ステップＳ１０６のＹｅｓ）、後述するステップＳ１１９以降の処理を行う。

注視点Ｐが課題特徴領域Ａに存在すると判定された場合（ステップＳ１０８のＹｅｓ）、演算部２２０は、フラグ値Ｆが１であるか否か、つまり、注視点Ｐが課題特徴領域Ａに到達したのが最初か否か（１:到達済み、０:未到達）を判定する（ステップＳ１０９）。フラグ値Ｆが１である場合（ステップＳ１０９のＹｅｓ）、演算部２２０は、以下のステップＳ１１０及びステップＳ１１１を飛ばして後述するステップＳ１１２の処理を行う。

また、フラグ値Ｆが１ではない場合、つまり、課題特徴領域Ａに注視点Ｐが到達したのが最初である場合（ステップＳ１０９のＮｏ）、演算部２２０は、タイマＴ１の計測結果を指示到達時間データとして抽出する（ステップＳ１１０）。その後、演算部２２０は、フラグ値を１に変更する（ステップＳ１１１）。

次に、演算部２２０は、直近の検出において注視点Ｐが存在した領域、つまり最終領域が課題特徴領域Ａであるか否かを判定する（ステップＳ１１２）。演算部２２０は、最終領域が課題特徴領域Ａであると判定した場合（ステップＳ１１２のＹｅｓ）、以下のステップＳ１１３を飛ばして後述するステップＳ１１４の処理を行う。また、最終領域が課題特徴領域Ａではないと判定した場合（ステップＳ１１２のＮｏ）、演算部２２０は、注視点Ｐが領域間で何回移動したかを示す積算回数を＋１とし（ステップＳ１１３）、課題特徴領域Ａでの第１存在時間データを示すカウント値ＣＮＴＡを＋１とする（ステップＳ１１４）。その後、演算部２２０は、後述するステップＳ１１９以降の処理を行う。

また、注視点Ｐが課題特徴領域Ａに存在しないと判定された場合（ステップＳ１０８のＮｏ）、演算部２２０は、注視点Ｐが指示領域Ｂに存在するか否かを判定する（ステップＳ１１５）。注視点Ｐが指示領域Ｂに存在すると判定された場合（ステップＳ１１５のＹｅｓ）、演算部２２０は、直近の検出において注視点Ｐが存在した領域、つまり最終領域が指示領域Ｂであるか否かを判定する（ステップＳ１１６）。演算部２２０は、最終領域が指示領域Ｂであると判定した場合（ステップＳ１１６のＹｅｓ）、以下のステップＳ１１７を飛ばして後述するステップＳ１１８の処理を行う。また、最終領域が指示領域Ｂではないと判定した場合（ステップＳ１１６のＮｏ）、演算部２２０は、注視点Ｐが領域間で何回移動したかを示す積算回数を＋１とし（ステップＳ１１７）、指示領域Ｂでの第２存在時間データを示すカウント値ＣＮＴＢを＋１とする（ステップＳ１１８）。ステップＳ１１８の後、及びステップＳ１１５において注視点Ｐが指示領域Ｂに存在しないと判定された場合（ステップＳ１１５のＮｏ）、演算部２２０は、後述するステップＳ１１９以降の処理を行う。

その後、演算部２２０は、検出タイマＴ１の検出結果に基づいて、映像の再生が完了する時刻に到達したか否かを判断する（ステップＳ１１９）。演算部２２０により映像の再生が完了する時刻に到達していないと判断された場合（ステップＳ１１９のＮｏ）、上記のステップＳ１０５以降の処理を繰り返し行う。

演算部２２０により映像の再生が完了する時刻に到達したと判断された場合（ステップＳ１１９のＹｅｓ）、対象表示動作を行う（ステップＳ２００）。図１５に示すように、対象表示動作において、表示制御部２０２は、映像の再生を開始させる（ステップＳ２０１）。評価用映像部分までの待ち時間を経過した後（ステップＳ２０２）、タイマＴＴ１をリセットし（ステップＳ２０３）、カウンタのカウント値ＣＮＴＡ１をリセットし（ステップＳ２０４）、フラグ値ＦＦを０にする（ステップＳ２０５）。

注視点検出部２１４は、表示装置１０１に表示された映像を被験者に見せた状態で、規定のサンプリング周期（例えば２０［ｍｓｅｃ］）毎に、表示装置１０１の表示部１０１Ｓにおける被験者の注視点の位置データを検出する（ステップＳ２０６）。位置データが検出されなかった場合（ステップＳ２０７のＹｅｓ）、演算部２２０は、後述するステップＳ２３０以降の処理を行う。位置データが検出された場合（ステップＳ２０７のＮｏ）、判定部２１８は、位置データに基づいて注視点Ｐが存在する領域を判定する（ステップＳ２０８）。

注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１に存在すると判定された場合（ステップＳ２０９のＹｅｓ）、演算部２２０は、フラグ値ＦＦが１であるか否か、つまり、注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１に到達したのが最初か否か（１:到達済み、０:未到達）を判定する（ステップＳ２１０）。フラグ値ＦＦが１である場合（ステップＳ２１０のＹｅｓ）、演算部２２０は、以下のステップＳ２１１からステップＳ２１３を飛ばして後述するステップＳ２１４の処理を行う。

また、フラグ値ＦＦが１ではない場合、つまり、特定特徴領域Ａ１に注視点Ｐが到達したのが最初である場合（ステップＳ２１０のＮｏ）、演算部２２０は、タイマＴＴ１の計測結果を対象到達時間データとして抽出する（ステップＳ２１１）。また、演算部２２０は、特定特徴領域Ａ１に到達するまでに注視点Ｐが領域間の移動を何回行ったかを示す移動回数データを記憶部２２２に記憶させる（ステップＳ２１２）。その後、演算部２２０は、フラグ値ＦＦを１に変更する（ステップＳ２１３）。

次に、演算部２２０は、直近の検出において注視点Ｐが存在した領域、つまり最終領域が特定特徴領域Ａ１であるか否かを判定する（ステップＳ２１４）。演算部２２０は、最終領域が特定特徴領域Ａ１であると判定した場合（ステップＳ２１４のＹｅｓ）、以下のステップＳ２１５及びステップＳ２１６を飛ばして後述するステップＳ２１７の処理を行う。また、最終領域が特定特徴領域Ａ１ではないと判定した場合（ステップＳ２１４のＮｏ）、演算部２２０は、注視点Ｐが領域間で何回移動したかを示す積算回数を＋１とし（ステップＳ２１５）、最終領域を特定特徴領域Ａ１に変更する（ステップＳ２１６）。また、演算部２２０は、特定特徴領域Ａ１での対象存在時間データを示すカウント値ＣＮＴＡ１を＋１とする（ステップＳ２１７）。その後、演算部２２０は、後述するステップＳ２３０以降の処理を行う。

また、注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１に存在しないと判定された場合（ステップＳ２０９のＮｏ）、演算部２２０は、注視点Ｐが比較領域Ａ２に存在するか否かを判定する（ステップＳ２１８）。注視点Ｐが比較領域Ａ２に存在すると判定された場合（ステップＳ２１８のＹｅｓ）、演算部２２０は、直近の検出において注視点Ｐが存在した領域、つまり最終領域が比較領域Ａ２であるか否かを判定する（ステップＳ２１９）。演算部２２０は、最終領域が比較領域Ａ２であると判定した場合（ステップＳ２１９のＹｅｓ）、以下のステップＳ２２０及びステップＳ２２１を飛ばして後述するステップＳ２３０の処理を行う。また、最終領域が比較領域Ａ２ではないと判定した場合（ステップＳ２１９のＮｏ）、演算部２２０は、注視点Ｐが領域間で何回移動したかを示す積算回数を＋１とし（ステップＳ２２０）、最終領域を比較領域Ａ２に変更する（ステップＳ２２１）。その後、演算部２２０は、後述するステップＳ２３０以降の処理を行う。

また、注視点Ｐが比較領域Ａ２に存在しないと判定された場合（ステップＳ２１８のＮｏ）、演算部２２０は、注視点Ｐが比較領域Ａ３に存在するか否かを判定する（ステップＳ２２２）。注視点Ｐが比較領域Ａ３に存在すると判定された場合（ステップＳ２２２のＹｅｓ）、演算部２２０は、直近の検出において注視点Ｐが存在した領域、つまり最終領域が比較領域Ａ３であるか否かを判定する（ステップＳ２２３）。演算部２２０は、最終領域が比較領域Ａ３であると判定した場合（ステップＳ２２３のＹｅｓ）、以下のステップＳ２２４及びステップＳ２２５を飛ばして後述するステップＳ２３０の処理を行う。また、最終領域が比較領域Ａ３ではないと判定した場合（ステップＳ２２３のＮｏ）、演算部２２０は、注視点Ｐが領域間で何回移動したかを示す積算回数を＋１とし（ステップＳ２２４）、最終領域を比較領域Ａ３に変更する（ステップＳ２２５）。その後、演算部２２０は、後述するステップＳ２３０以降の処理を行う。

また、注視点Ｐが比較領域Ａ３に存在しないと判定された場合（ステップＳ２２２のＮｏ）、演算部２２０は、注視点Ｐが比較領域Ａ４に存在するか否かを判定する（ステップＳ２２６）。注視点Ｐが比較領域Ａ４に存在すると判定された場合（ステップＳ２２６のＹｅｓ）、演算部２２０は、直近の検出において注視点Ｐが存在した領域、つまり最終領域が比較領域Ａ４であるか否かを判定する（ステップＳ２２７）。演算部２２０は、最終領域が比較領域Ａ４であると判定した場合（ステップＳ２２７のＹｅｓ）、以下のステップＳ２２８及びステップＳ２２９を飛ばして後述するステップＳ２３０の処理を行う。また、最終領域が比較領域Ａ４ではないと判定した場合（ステップＳ２２７のＮｏ）、演算部２２０は、注視点Ｐが領域間で何回移動したかを示す積算回数を＋１とし（ステップＳ２２８）、最終領域を比較領域Ａ４に変更する（ステップＳ２２９）。ステップＳ２２９の後、及びステップＳ２２６において注視点Ｐが比較領域Ａ４に存在しないと判定された場合（ステップＳ２２６のＮｏ）、演算部２２０は、後述するステップＳ２３０以降の処理を行う。

その後、演算部２２０は、検出タイマＴ１の検出結果に基づいて、映像の再生が完了する時刻に到達したか否かを判断する（ステップＳ２３０）。演算部２２０により映像の再生が完了する時刻に到達していないと判断された場合（ステップＳ２３０のＮｏ）、上記のステップＳ２０６以降の処理を繰り返し行う。

演算部２２０により映像の再生が完了する時刻に到達したと判断された場合（ステップＳ２３０のＹｅｓ）、対象表示動作を完了する。対象表示動作が完了した後、図１４に示すように、表示制御部２０２は、指示表示動作に関する映像の再生を停止させる（ステップＳ１２０）。映像の再生が停止された後、評価部２２４は、上記の処理結果から得られる評価値を算出し、評価値に基づいて評価データを求める（ステップＳ１２１）。ステップＳ１２１において、評価部２２４は、例えば指示表示動作における処理結果から得られる第１存在時間データと、第２存在時間データと、指示移動回数データと、指示到達時間データとに基づいて、評価値ＡＮＳ１を算出し（ステップＳ１２１）、評価値ＡＮＳ１に基づいて評価データを求める。また、評価部２２４は、例えば対象表示動作における処理結果から得られる対象存在時間データと、対象移動回数データと、最終領域データと、対象到達時間データに基づいて、評価値ＡＮＳ２を算出し（ステップＳ１２１）、評価値ＡＮＳ２に基づいて評価データを求める。その後、出力制御部２２６は、評価部２２４で求められた評価データを出力する（ステップＳ１２２）。なお、上記の例では、指示表示動作及び対象表示動作を続けて行った後に評価データを出力する場合を説明したが、これに限定されず、指示表示動作及び対象表示動作のそれぞれの動作が完了するごとに評価を行ってもよい。

なお、上記実施形態では、領域設定部２１６は、対象表示動作において、特定対象物の特定特徴領域に特定特徴領域Ａ１を設定する場合を例に挙げて説明した。これに対して、領域設定部２１６は、対象表示動作において、特定対象物の特定特徴領域に対応する特定特徴領域Ａ１を設定すると共に、特定対象物の全体に対応する特定領域を設定してもよい。

図１６から図１８は、図９、図１１、図１３でそれぞれ示す対象表示動作において、特定対象物の特定特徴領域に対応する特定特徴領域Ａ１に加えて、特定対象物の全体に対応する特定領域を設定した場合の一例を示す図である。図１６に示すように、領域設定部２１５は、対象表示動作において、特定対象物Ｍ１の特定特徴領域Ｃ１に対応する特定特徴領域Ａ１に加えて、特定対象物Ｍ１の全体に対応した矩形の範囲に特定領域Ａ５を設定することができる。また、図１７に示すように、領域設定部２１５は、対象表示動作において、特定対象物Ｍ５の特定特徴領域Ｃ５に対応する特定特徴領域Ａ１に加えて、特定対象物Ｍ５の全体に対応した矩形の範囲に特定領域Ａ５を設定することができる。また、図１８に示すように、領域設定部２１５は、対象表示動作において、特定対象物Ｍ８の特定特徴領域Ｃ８に対応する特定特徴領域Ａ１に加えて、特定対象物Ｍ８の全体に対応した矩形の範囲に特定領域Ａ５を設定することができる。なお、図１６から図１８に示す各特定領域Ａ５の形状については、矩形に限定されず、円形、楕円形、多角形等、他の形状であってもよい。

図１９は、本実施形態に係る評価方法の他の例を示すフローチャートである。図１９では、対象表示動作において、特定対象物の特定特徴領域に対応する特定特徴領域Ａ１に加えて、特定対象物の全体に対応する特定領域を設定した場合に判定を行う動作を示している。

図１９に示すように、表示制御部２０２は、上記実施形態と同様に、対象表示動作において、表示制御部２０２は、映像の再生を開始させる（ステップＳ２０１）。評価用映像部分までの待ち時間を経過した後（ステップＳ２０２）、タイマＴＴ１をリセットし（ステップＳ２０３）、カウンタのカウント値ＣＮＴＡ１をリセットし（ステップＳ２０４）、フラグ値ＦＦを０にする（ステップＳ２０５）。注視点検出部２１４は、表示装置１０１の表示部１０１Ｓにおける被験者の注視点の位置データを検出する（ステップＳ２０６）。位置データが検出された場合（ステップＳ２０７のＮｏ）、判定部２１８は、位置データに基づいて注視点Ｐが存在する領域を判定する（ステップＳ２０８）。

上記実施形態では、注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１に存在すると判定されたか否かの判定を行ったが、ここでは、注視点Ｐが特定領域Ａ５に存在すると判定されたか否かの判定を行う（ステップＳ２３１）。注視点Ｐが特定領域Ａ５に存在しないと判定された場合（ステップＳ２３１のＮｏ）、上記実施形態と同様にステップＳ２１８以降の処理を行う。この場合、ステップＳ２１８以降の処理内容については、上記実施形態と同様である。

一方、注視点Ｐが特定領域Ａ５に存在すると判定された場合（ステップＳ２３１のＹｅｓ）、演算部２２０は、フラグ値ＦＦが１であるか否か、つまり、注視点Ｐが特定領域Ａ５に到達したのが最初か否か（１:到達済み、０:未到達）を判定する（ステップＳ２３２）。フラグ値ＦＦが１である場合（ステップＳ２３２のＹｅｓ）、演算部２２０は、以下のステップＳ２３３からステップＳ２３５を飛ばして後述するステップＳ２３６の処理を行う。

また、フラグ値ＦＦが１ではない場合、つまり、特定領域Ａ５に注視点Ｐが到達したのが最初である場合（ステップＳ２３２のＮｏ）、演算部２２０は、タイマＴＴ１の計測結果を対象到達時間データとして抽出する（ステップＳ２３３）。また、演算部２２０は、特定領域Ａ５に到達するまでに注視点Ｐが領域間の移動を何回行ったかを示す移動回数データを記憶部２２２に記憶させる（ステップＳ２３４）。その後、演算部２２０は、フラグ値ＦＦを１に変更する（ステップＳ２３５）。

次に、演算部２２０は、直近の検出において注視点Ｐが存在した領域、つまり最終領域が特定領域Ａ５であるか否かを判定する（ステップＳ２３６）。演算部２２０は、最終領域が特定領域Ａ５であると判定した場合（ステップＳ２３６のＹｅｓ）、以下のステップＳ２３７及びステップＳ２３８を飛ばして後述するステップＳ２３９の処理を行う。また、最終領域が特定領域Ａ５ではないと判定した場合（ステップＳ２３６のＮｏ）、演算部２２０は、注視点Ｐが領域間で何回移動したかを示す積算回数を＋１とし（ステップＳ２３７）、最終領域を特定領域Ａ５に変更する（ステップＳ２３８）。また、演算部２２０は、特定領域Ａ５での対象存在時間データを示すカウント値ＣＮＴＡ１を＋１とする（ステップＳ２３９）。

その後、演算部２２０は、注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１に存在すると判定されたか否かの判定を行う（ステップＳ２４０）。注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１に存在すると判定された場合（ステップＳ２４０のＹｅｓ）、演算部２２０は、特定領域Ａ５での対象存在時間データを示すカウント値ＣＮＴＡ１を＋１とする（ステップＳ２４１）。一方、注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１に存在しないと判定された場合（ステップＳ２４０のＮｏ）、ステップＳ２４１を飛ばしてステップＳ２３０以降の処理を行う。

つまり、注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１に存在すると判定された場合には、ステップＳ２３９に加えてステップＳ２４１においても、対象存在時間データを示すカウント値ＣＮＴＡ１が＋１となる。したがって、注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１に存在すると判定された場合には、対象存在時間データを示すカウント値ＣＮＴＡ１が合計で＋２となる。一方、注視点Ｐが特定領域Ａ５には存在するが、特定特徴領域Ａ１には存在しないと判定された場合には、ステップＳ２３９では対象存在時間データを示すカウント値ＣＮＴＡ１が＋１となるが、ステップＳ２４１ではカウント値ＣＮＴＡ１が＋１とはならない。したがって、注視点Ｐが特定領域Ａ５には存在するが、特定特徴領域Ａ１には存在しないと判定された場合には、対象存在時間データを示すカウント値ＣＮＴＡ１が合計で＋１となる。このように、注視点Ｐが特定特徴領域Ａ１に存在すると判定された場合と、注視点Ｐが特定領域Ａ５には存在するが、特定特徴領域Ａ１には存在しないと判定された場合とで、対象存在時間データに異なる重み付けがされることになる。

以上のように、本実施形態に係る評価装置１００は、画像を表示する表示部１０１Ｓと、表示部１０１Ｓを観察する被験者の注視点の位置を検出する注視点検出部２１４と、課題特徴部分を有し被験者に注視させる課題対象物と、課題対象物に関する課題である指示情報とを表示部１０１Ｓに表示した後に、課題特徴部分に対応する特定特徴部分を有し指示情報に対して正解となる特定対象物と、特定対象物とは異なる比較対象物とを表示部１０１Ｓに表示する表示制御部２０２と、特定特徴部分に対応した特定特徴領域Ａ１と、比較対象物に対応した比較領域Ａ２～Ａ４とを表示部１０１Ｓに設定する領域設定部２１６と、注視点の位置データに基づいて、注視点が特定特徴領域Ａ１及び比較領域Ａ２～Ａ４に存在するかをそれぞれ判定する判定部２１８と、判定部２１８の判定結果に基づいて、注視点の対象移動経過データを算出する演算部２２０と、対象移動経過データに基づいて、被験者の評価データを求める評価部２２４とを備える。

また、本実施形態に係る評価方法は、表示部１０１Ｓに画像を表示することと、表示部１０１Ｓを観察する被験者の注視点の位置を検出することと、課題特徴部分を有し被験者に注視させる課題対象物と、課題対象物に関する課題である指示情報とを表示部１０１Ｓに表示した後に、課題特徴部分に対応する特定特徴部分を有し指示情報に対して正解となる特定対象物と、特定対象物とは異なる比較対象物とを表示部１０１Ｓに表示することと、特定特徴部分に対応した特定特徴領域Ａ１と、比較対象物に対応した比較領域Ａ２～Ａ４とを表示部１０１Ｓに設定することと、注視点の位置データに基づいて、注視点が特定特徴領域Ａ１及び比較領域Ａ２～Ａ４に存在するかをそれぞれ判定することと、判定結果に基づいて、注視点の対象移動経過データを算出することと、対象移動経過データに基づいて、被験者の評価データを求めることとを含む。

また、本実施形態に係る評価プログラムは、表示部１０１Ｓに画像を表示する処理と、表示部１０１Ｓを観察する被験者の注視点の位置を検出する処理と、課題特徴部分を有し被験者に注視させる課題対象物と、課題対象物に関する課題である指示情報とを表示部１０１Ｓに表示した後に、課題特徴部分に対応する特定特徴部分を有し指示情報に対して正解となる特定対象物と、特定対象物とは異なる比較対象物とを表示部１０１Ｓに表示する処理と、特定特徴部分に対応した特定特徴領域Ａ１と、比較対象物に対応した比較領域Ａ２～Ａ４とを表示部１０１Ｓに設定する処理と、注視点の位置データに基づいて、注視点が特定特徴領域Ａ１及び比較領域Ａ２～Ａ４に存在するかをそれぞれ判定する処理と、判定結果に基づいて、注視点の対象移動経過データを算出する処理と、対象移動経過データに基づいて、被験者の評価データを求める処理とをコンピュータに実行させる。

本実施形態によれば、対象表示動作において特定特徴部分に対応した特定特徴領域を設定することにより、被験者が特定対象物の特定特徴部分を注視することで判定を行っているか否かを評価することが可能となる。したがって、被験者の注視点が特定対象物に偶然配置されてしまう場合に正解として判定されることを抑制できる。これにより、被験者の評価を高精度に行うことが可能となる。

また、本実施形態に係る評価装置１００において、課題特徴部分及び特定特徴部分は、課題対象物及び特定対象物を構成する図柄の凹部、凸部、又は複数の図柄の接続部分である。被験者が課題特徴部分及び特定特徴部分を注視しやすくなるため、被験者の注視点が特定対象物に偶然配置されてしまう場合に正解として判定されることを抑制できる。

また、本実施形態に係る評価装置１００において、領域設定部２１６は、課題特徴部分に対応する課題特徴領域Ａと、指示情報に対応する指示領域Ｂとを表示部に設定し、判定部２１８は、注視点の位置データに基づいて、注視点が課題特徴領域Ａ及び指示領域Ｂに存在するかをそれぞれ判定し、演算部２２０は、判定部２１８の判定結果に基づいて、注視点の移動の経過を示す指示移動経過データを算出する。これにより、被験者が表示部１０１Ｓに表示される指示情報を見た後、指示情報が示す課題対象物の課題特徴領域Ａを注視しようとしているか否かの観点から被験者を評価することが可能である。

また、本実施形態に係る評価装置１００において、領域設定部２１６は、更に特定部分に対応した特定領域Ａ５を表示部１０１Ｓに設定し、判定部２１８は、注視点の位置データに基づいて、注視点が特定特徴領域Ａ１、特定領域Ａ５及び比較領域Ａ２～Ａ４に存在するかをそれぞれ判定し、評価部２２０は、注視点が特定特徴領域Ａ１に存在する場合と、注視点が特定特徴領域Ａ１には存在しないが特定領域Ａ５に存在する場合とで異なる重み付けをして評価データを求める。したがって、被験者が特定特徴部分を注視する場合と、特定特徴部分以外の特定対象物を注視する場合とを区別することができる。これにより、被験者の評価を高精度に行うことが可能となる。

本発明の技術範囲は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更を加えることができる。例えば、上記実施形態において、領域設定部２１６は、特定対象物を構成する図柄の凹部、凸部、又は複数の図柄の接続部分を特定特徴部分として特定特徴領域Ａ１を設定する構成を例に挙げて説明したが、これに限定されない。例えば、指示表示動作において被験者が注視していた課題対象物の部分に対応する領域を特定特徴領域Ａ１としてもよい。

この場合、指示表示動作において、注視点検出部２１４は、被検者が注視していた領域を検出する。このとき、注視点検出部２１４は、表示部１０１Ｓにおいて課題対象物が表示される部分の座標と、被験者が注視していた領域の座標との相対的な位置関係を求める。その後、対象表示動作において、領域設定部２１６は、表示部１０１Ｓに表示される特定対象物のうち、注視点検出部２１４において検出された領域に対応する領域に特定特徴領域Ａ１を設定する。この場合、領域設定部２１６は、表示部１０１Ｓにおいて課題対象物が表示される部分の座標と、被験者が注視していた領域の座標との相対的な位置関係を考慮し、表示部１０１Ｓにおいて特定対象物が表示される部分の座標に対応した位置に特定特徴領域Ａ１を設定する。

以下、この場合の評価方法の一例について説明する。図２０及び図２１は、変形例に係る評価方法を示すフローチャートである。図２０では指示表示動作の例を主として示し、対象表示動作の例については図２１において示している。

図２０に示すように、指示表示動作においては、ステップＳ１０１からステップＳ１１９までの処理を上記実施形態と同様に行う。ステップＳ１１９において、演算部２２０により映像の再生が完了する時刻に到達したと判断された場合（ステップＳ１１９のＹｅｓ）、注視点検出部２１４は、被検者が注視していた領域を検出し、当該領域の座標と課題対象物が表示される部分の座標との位置関係を求める（ステップＳ１３０）。その後、対象表示動作を行う（ステップＳ２００）。

図２１に示すように、対象表示動作においては、ステップＳ２０１からステップＳ２０８までの処理を上記実施形態と同様に行う。ステップＳ２０８が行われた後、領域設定部２１６は、表示部１０１Ｓに表示される特定対象物のうち、注視点検出部２１４において検出された領域に対応する領域に特定特徴領域Ａ１を設定する（ステップＳ２５０）。その後、設定した特定特徴領域Ａ１に基づいて、ステップＳ２０９以降の処理を行う。この場合、ステップＳ２０９以降の処理内容については、上記実施形態と同様である。

このように、課題対象物において被験者が注視していた領域に対応する領域を特定特徴領域とすることにより、被験者が課題対象物の課題特徴領域を注視して記憶しているか否か、特定対象物の特定特徴領域を注視して判断しているか否かの観点から被験者をより高精度に評価することが可能である。

Ａ…課題特徴領域、Ｂ…指示領域、Ａ１…特定特徴領域、Ａ２～Ａ４…比較領域、Ａ５…特定領域、Ｍ０１～Ｍ０３…課題対象物、Ｉ１～Ｉ３…指示情報、Ｍ１，Ｍ５，Ｍ８…特定対象物、Ｍ２～Ｍ４，Ｍ６，Ｍ７，Ｍ９～Ｍ１１…比較対象物、Ｐ…注視点、１００…視線検出装置（評価装置）、１０１Ｓ…表示部、２０２…表示制御部、２１４…注視点検出部、２１６…領域設定部、２１８…判定部、２２０…演算部、２２２…記憶部、２２４…評価部

Claims (6)

1. 画像を表示する表示部と、
   前記表示部を観察する被験者の注視点の位置データを検出する注視点検出部と、
   課題特徴部分を有し前記被験者に注視させる課題対象物と、前記課題対象物に関する課題である指示情報とを前記表示部に表示した後に、前記課題特徴部分に対応する特定特徴部分を有し前記指示情報に対して正解となる特定対象物と、前記特定対象物とは異なる比較対象物とを前記表示部に表示する表示制御部と、
   前記特定特徴部分に対応した特定特徴領域と、前記比較対象物に対応した比較領域とを前記表示部に設定する領域設定部と、
   前記位置データに基づいて、注視点が前記特定特徴領域及び前記比較領域に存在するかをそれぞれ判定する判定部と、
   前記判定部の判定結果に基づいて、注視点の対象移動経過データを算出する演算部と、
   前記対象移動経過データに基づいて、前記被験者の評価データを求める評価部と
   を備え、
   前記領域設定部は、前記課題特徴部分に対応する課題特徴領域と、前記指示情報に対応する指示領域とを前記表示部に設定し、
   前記判定部は、前記注視点の位置データに基づいて、前記注視点が前記課題特徴領域及び前記指示領域に存在するかをそれぞれ判定し、
   前記演算部は、前記判定部の判定結果に基づいて、前記注視点の指示移動経過データを算出する
   評価装置。
2. 画像を表示する表示部と、
   前記表示部を観察する被験者の注視点の位置データを検出する注視点検出部と、
   課題特徴部分を有し前記被験者に注視させる課題対象物と、前記課題対象物に関する課題である指示情報とを前記表示部に表示した後に、前記課題特徴部分に対応する特定特徴部分を有し前記指示情報に対して正解となる特定対象物と、前記特定対象物とは異なる比較対象物とを前記表示部に表示する表示制御部と、
   前記特定特徴部分に対応した特定特徴領域と、前記比較対象物に対応した比較領域とを前記表示部に設定する領域設定部と、
   前記位置データに基づいて、注視点が前記特定特徴領域及び前記比較領域に存在するかをそれぞれ判定する判定部と、
   前記判定部の判定結果に基づいて、注視点の対象移動経過データを算出する演算部と、
   前記対象移動経過データに基づいて、前記被験者の評価データを求める評価部と
   を備え、
   前記領域設定部は、更に前記特定対象物の全体に対応した特定領域を前記表示部に設定し、
   前記判定部は、前記注視点の位置データに基づいて、前記注視点が前記特定特徴領域、前記特定領域及び前記比較領域に存在するかをそれぞれ判定し、
   前記評価部は、前記注視点が前記特定特徴領域に存在する場合と、前記注視点が前記特定特徴領域には存在しないが前記特定領域に存在する場合とで異なる重み付けをして前記評価データを求める
   評価装置。
3. 表示部に画像を表示することと、
   前記表示部を観察する被験者の注視点の位置データを検出することと、
   課題特徴部分を有し前記被験者に注視させる課題対象物と、前記課題対象物に関する課題である指示情報とを前記表示部に表示した後に、前記課題特徴部分に対応する特定特徴部分を有し前記指示情報に対して正解となる特定対象物と、前記特定対象物とは異なる比較対象物とを前記表示部に表示することと、
   前記特定特徴部分に対応した特定特徴領域と、前記比較対象物に対応した比較領域とを前記表示部に設定することと、
   前記位置データに基づいて、注視点が前記特定特徴領域及び前記比較領域に存在するかをそれぞれ判定することと、
   判定結果に基づいて、注視点の対象移動経過データを算出することと、
   前記対象移動経過データに基づいて、前記表示部に表示される前記課題対象物、前記指示情報、前記特定対象物および前記比較対象物を前記被験者が注視できているかを評価する評価データを求めることと
   を行い、
   前記課題特徴部分に対応する課題特徴領域と、前記指示情報に対応する指示領域とを前記表示部に設定することと、
   前記注視点の位置データに基づいて、前記注視点が前記課題特徴領域及び前記指示領域に存在するかをそれぞれ判定することと、
   前記判定結果に基づいて、前記注視点の指示移動経過データを算出することと
   を行う評価方法。
4. 表示部に画像を表示することと、
   前記表示部を観察する被験者の注視点の位置データを検出することと、
   課題特徴部分を有し前記被験者に注視させる課題対象物と、前記課題対象物に関する課題である指示情報とを前記表示部に表示した後に、前記課題特徴部分に対応する特定特徴部分を有し前記指示情報に対して正解となる特定対象物と、前記特定対象物とは異なる比較対象物とを前記表示部に表示することと、
   前記特定特徴部分に対応した特定特徴領域と、前記比較対象物に対応した比較領域とを前記表示部に設定することと、
   前記位置データに基づいて、注視点が前記特定特徴領域及び前記比較領域に存在するかをそれぞれ判定することと、
   判定結果に基づいて、注視点の対象移動経過データを算出することと、
   前記対象移動経過データに基づいて、前記表示部に表示される前記課題対象物、前記指示情報、前記特定対象物および前記比較対象物を前記被験者が注視できているかを評価する評価データを求めることと
   を行い、
   前記特定対象物の全体に対応した特定領域を前記表示部に更に設定することと、
   前記注視点の位置データに基づいて、前記注視点が前記特定特徴領域、前記特定領域及び前記比較領域に存在するかをそれぞれ判定することと、
   前記注視点が前記特定特徴領域に存在する場合と、前記注視点が前記特定特徴領域には存在しないが前記特定領域に存在する場合とで異なる重み付けをして前記評価データを求めることと
   を行う評価方法。
5. 表示部に画像を表示する処理と、
   前記表示部を観察する被験者の注視点の位置データを検出する処理と、
   課題特徴部分を有し前記被験者に注視させる課題対象物と、前記課題対象物に関する課題である指示情報とを前記表示部に表示した後に、前記課題特徴部分に対応する特定特徴部分を有し前記指示情報に対して正解となる特定対象物と、前記特定対象物とは異なる比較対象物とを前記表示部に表示する処理と、
   前記特定特徴部分に対応した特定特徴領域と、前記比較対象物に対応した比較領域とを前記表示部に設定する処理と、
   前記位置データに基づいて、注視点が前記特定特徴領域及び前記比較領域に存在するかをそれぞれ判定する処理と、
   判定結果に基づいて、注視点の対象移動経過データを算出する処理と、
   前記対象移動経過データに基づいて、前記被験者の評価データを求める処理と
   をコンピュータに実行させ、
   前記課題特徴部分に対応する課題特徴領域と、前記指示情報に対応する指示領域とを前記表示部に設定する処理と、
   前記注視点の位置データに基づいて、前記注視点が前記課題特徴領域及び前記指示領域に存在するかをそれぞれ判定する処理と、
   前記判定結果に基づいて、前記注視点の指示移動経過データを算出する処理と
   をコンピュータに実行させる評価プログラム。
6. 表示部に画像を表示する処理と、
   前記表示部を観察する被験者の注視点の位置データを検出する処理と、
   課題特徴部分を有し前記被験者に注視させる課題対象物と、前記課題対象物に関する課題である指示情報とを前記表示部に表示した後に、前記課題特徴部分に対応する特定特徴部分を有し前記指示情報に対して正解となる特定対象物と、前記特定対象物とは異なる比較対象物とを前記表示部に表示する処理と、
   前記特定特徴部分に対応した特定特徴領域と、前記比較対象物に対応した比較領域とを前記表示部に設定する処理と、
   前記位置データに基づいて、注視点が前記特定特徴領域及び前記比較領域に存在するかをそれぞれ判定する処理と、
   判定結果に基づいて、注視点の対象移動経過データを算出する処理と、
   前記対象移動経過データに基づいて、前記被験者の評価データを求める処理と
   をコンピュータに実行させ、
   前記特定対象物の全体に対応した特定領域を前記表示部に更に設定する処理と、
   前記注視点の位置データに基づいて、前記注視点が前記特定特徴領域、前記特定領域及び前記比較領域に存在するかをそれぞれ判定する処理と、
   前記注視点が前記特定特徴領域に存在する場合と、前記注視点が前記特定特徴領域には存在しないが前記特定領域に存在する場合とで異なる重み付けをして前記評価データを求める処理と
   をコンピュータに実行させる評価プログラム。

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