TWI666633B - Cognitive function evaluation device, cognitive function evaluation system, cognitive function evaluation method and program - Google Patents
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Abstract
本發明提供一種能夠簡便且精度良好地進行被評估者之認知功能之評估的認知功能評估裝置等。 本發明之認知功能評估裝置100具備：取得部110，其取得表示被評估者U發出之聲音的聲音資料；算出部120，其自取得部110所取得之聲音資料中提取複數個母音，針對複數個母音之各者，算出基於自該母音之聲譜獲得之1個以上之共振峰之頻率及振幅的特徵量；評估部130，其根據算出部120所算出之特徵量而評估被評估者U之認知功能；及輸出部140，其輸出評估部130所評估之評估結果。
Description
本發明係關於一種可評估被評估者之認知功能之認知功能評估裝置、認知功能評估系統、認知功能評估方法及程式。
自先前以來，作為評估認知功能之測試，有接受認知功能之評估之患者即被評估者於測試用紙上寫出答案之方法、即長谷川式簡易智能評估量表(HDS-R)、MMSE(Mini-Mental State Examination：簡易智能測試檢查)、及CDR(Clinical Dementia Rating，臨床癡呆分級量表)等。該等係接受過一定訓練之醫師、臨床心理師等於醫療機構對被評估者進行之操作。
此處，於使用測試用紙之評估方法中，成問題的是需要較長之測試時間從而強行給被評估者造成負擔。又，於反覆對被評估者進行測試之情形時，由於為相同測試，故存在被評估者會記住答案之問題。為解決該問題，揭示有一種技術，其係將醫師等對被評估者實施之測試中之答疑進行錄音，分析被評估者之聲音(例如參照專利文獻1)。 [先前技術文獻] [專利文獻]
[專利文獻1]日本專利第4876207號公報
[發明所欲解決之問題]
於認知功能之評估中，要求更簡便且精度良好地進行被評估者之認知功能之評估。
因此，本發明之目的在於提供一種能夠簡便且精度良好地進行被評估者之認知功能之評估之認知功能評估裝置等。 [解決問題之技術手段]
本發明之一態樣之認知功能評估裝置具備：取得部，其取得表示被評估者發出之聲音的聲音資料；算出部，其自上述取得部所取得之上述聲音資料中提取複數個母音，針對上述複數個母音之各者，算出基於自該母音之聲譜獲得之1個以上之共振峰之頻率及振幅的特徵量；評估部，其根據上述算出部所算出之上述特徵量而評估上述被評估者之認知功能；及輸出部，其輸出上述評估部所評估之評估結果。
又，本發明之一態樣之認知功能評估系統具備：上述認知功能評估裝置，檢測被評估者之聲音之集音裝置，及顯示上述輸出部所輸出之評估結果之顯示裝置。
又，本發明之一態樣之認知功能評估方法包含：取得步驟，其取得表示被評估者發出之聲音的聲音資料；算出步驟，其自上述取得步驟所取得之上述聲音資料中提取複數個母音，針對上述複數個母音之各者，算出基於自該母音之聲譜獲得之1個以上之共振峰之頻率及振幅的特徵量；及評估步驟，其根據上述算出步驟所算出之上述特徵量而評估上述被評估者之認知功能，且輸出評估結果。
又，本發明亦可作為使電腦執行認知功能評估方法所包含之步驟之程式而實現。 [發明之效果]
根據本發明之一態樣之認知功能評估裝置等，能夠簡便且精度良好地進行被評估者之認知功能之評估。
以下，一面參照圖式一面對實施形態進行說明。再者，以下說明之實施形態均係表示包括性或具體性之例。以下實施形態中所示之數值、形狀、材料、構成要素、構成要素之配置位置及連接形態、步驟、步驟之順序等均為一例，主旨並非限定本發明。又，於以下實施形態之構成要素中，對於表示最上位概念之未記錄於獨立請求項中之構成要素，作為任意之構成要素而說明。
再者，各圖為模式圖，未必係嚴格地圖示者。又，於各圖中，對於實質上相同之構成標註相同之符號，有時省略或簡化重複之說明。
又，於以下之實施形態中，使用表示方向之描述。例如，所謂平行，不僅指完全平行之意，亦包含實質上平行、即例如數%程度之偏移。
(實施形態) ［認知功能評估裝置之構成］ 對實施形態之認知功能評估系統之構成進行說明。圖1係表示實施形態之認知功能評估系統之構成之圖。
認知功能評估系統200係用以根據被評估者U發出之聲音而評估被評估者U之認知功能之裝置。認知功能表示認識、記憶、或判斷之能力。作為一具體例，認知功能評估裝置100評估是否為患有癡呆症之人(癡呆症患者)。
所謂癡呆症，表示發現上述認知功能低下之症狀。作為癡呆症之一具體例，可列舉阿茲海默氏癡呆症(AD：Alzheimer's disease)。由於癡呆症無自覺症狀，故由癡呆症患者之家屬或第三者等提醒癡呆症患者去醫院進行診察，從而癡呆症患者接受醫生之診察。又，藉由被評估者U接受MoCA(Montreal Cognitive Assessment，蒙特利爾認知評估)測試等用以進行癡呆症之診斷之分批測試，而可確認被評估者U是否為癡呆症。
然而，MoCA測試需要15分鐘左右之時間。又，MoCA測試為了診斷被評估者U之經時變化，需要隔日執行複數次測試而判定被評估者U是否為癡呆症。亦即，MoCA測試為了診斷被評估者U是否為癡呆症而需要花費較長之時間。
且說，已知癡呆症患者、與非癡呆症之人(正常者)即便所說之單詞為相同單詞，聲音亦不相同。
認知功能評估系統200係藉由解析被評估者U之聲音而精度良好地評估被評估者U之認知功能之裝置。
如圖1所示，認知功能評估系統200具備認知功能評估裝置100、集音裝置300、及顯示裝置400。
認知功能評估裝置100係藉由集音裝置300取得表示被評估者U發出之聲音之聲音資料，且根據所取得之聲音資料而評估被評估者U之認知功能的電腦。
集音裝置300係檢測被評估者U發出之聲音，且將表示所檢測之聲音之聲音資料輸出至認知功能評估裝置100的麥克風。為了精度良好地檢測被評估者U發出之聲音，於集音裝置300之周圍，亦可配置隔音壁310、及/或爆破音防護件320。
顯示裝置400顯示基於自認知功能評估裝置100輸出之圖像資料之圖像。具體而言，顯示裝置400係藉由液晶面板、或有機EL(Electroluminescence，電致發光)面板等構成之監控裝置。作為顯示裝置400，亦可使用電視、智慧型手機、或平板終端等資訊終端。
認知功能評估裝置100與集音裝置300及顯示裝置400只要能夠收發聲音資料或圖像資料即可，既可以有線連接，亦可無線通訊地連接。
認知功能評估裝置100根據藉由集音裝置300檢測之聲音資料而分析被評估者U之聲音，並根據分析之結果而評估被評估者U之認知功能，且將表示評估結果之圖像輸出至顯示裝置400。藉此，認知功能評估裝置100可將認知功能之程度通知給無自覺症狀之癡呆症患者，故而例如可提醒癡呆症患者就醫診察。換言之，認知功能評估裝置100藉由將認知功能之程度通知給無自覺症狀之癡呆症患者而可幫助癡呆症患者就醫診察。
再者，認知功能評估裝置100例如為個人電腦，亦可為伺服裝置。
圖2係表示實施形態之認知功能評估裝置100之特徵性功能構成之方塊圖。認知功能評估裝置100具備取得部110、算出部120、評估部130、輸出部140、及記憶部150。
取得部110取得藉由集音裝置300檢測之聲音資料。取得部110例如係進行有線通訊或無線通訊之通訊介面。
算出部120係對取得部110所取得之被評估者U之聲音資料進行解析之處理部。具體而言，算出部120可藉由處理器、微電腦、或專用電路而實現。
算出部120自取得部110所取得之聲音資料中提取複數個母音，並對複數個母音之各者，算出基於自該母音之聲譜獲得之1個以上之共振峰之頻率及振幅的特徵量。此處，所謂特徵量係根據評估部130為了評估被評估者U之認知功能而使用之聲音資料算出之表示被評估者U之聲音特徵之數值。例如，特徵量為第二共振峰之頻率及振幅。亦即，算出部120例如對複數個母音之各者算出第二共振峰之頻率及振幅，作為特徵量。
再者，算出部120算出之特徵量並不限於第二共振峰之頻率及振幅。例如，算出部120亦可算出自取得部110所取得之聲音資料中提取母音而算出之該元聲音譜中之每特定之時間間隔之複數個第二共振峰之頻率及振幅，且根據所算出之複數個第二共振峰之頻率及振幅而算出複數個第二共振峰之頻率及振幅之標準偏差，作為特徵量。
又，算出部120亦可算出自取得部110所取得之聲音資料中提取母音而算出之該元聲音譜中之每特定時間之複數個第二共振峰之頻率及振幅，且算出所算出之複數個第二共振峰之頻率及振幅相對於時間之變化量，作為特徵量。
又，算出部120亦可根據自取得部110取得之聲音資料中提取母音所算出之該元聲音譜而對複數個母音之各者算出第一共振峰之頻率及振幅、與第二共振峰之頻率及振幅，且算出相對於所算出之第一共振峰之頻率的所算出之第二共振峰之頻率、及相對於所算出之第一共振峰之振幅的所算出之第二共振峰之振幅，作為特徵量。
已知第二共振峰之頻率係人之聲音之自低頻側數起第2個可見之振幅之峰值頻率，其容易反映聲帶音源於聲道、唇或舌等之口腔、鼻腔等中產生之共鳴中關於舌位之影響。又，與正常者相比，癡呆症患者多有維持舌或顎之位置之運動功能衰退之情形。因此，認為於第二共振峰之頻率及振幅方面，正常者與癡呆症患者容易產生不同。藉此，藉由將關於第二共振峰之頻率及振幅之量作為特徵量用於認知功能之評估，能夠精度更好地評估被評估者U之認知功能。
已知第一共振峰之頻率係人之聲音之自低頻側數起第1個可見之振幅之峰值頻率，其容易反映關於舌之活動之特徵。又，與正常者相比，癡呆症患者多有無法使舌順利地活動之情形。因此，認為第一共振峰之頻率對於正常者與癡呆症患者容易產生不同。藉此，藉由結合第二共振峰之頻率及振幅並將關於第一共振峰之頻率及振幅之量作為特徵量用於認知功能之評估，能夠精度更好地評估被評估者U之認知功能。
又，算出部120亦可算出自輸出部140輸出課題資訊起至取得部110取得聲音資料為止之時間、聲音之振幅之時間變化、及針對課題資訊之正誤之至少一者，作為特徵量。此處，所謂課題資訊係包含被評估者U要說的顯示於顯示裝置400之句子之資訊的資訊。課題資訊所包含之句子例如可為繞口令、隨機顯示之1個或複數個母音「え」、「おえう」或「いあえお」等被評估者U要大聲讀出的句子，亦可為都道府縣名等詢問被評估者U之記憶之句子。
評估部130將算出部120所算出之特徵量、與記憶於記憶部150之參照資料151進行對照，評估被評估者U之認知功能。具體而言，評估部130藉由處理器、微電腦、或專用電路而實現。再者，算出部120及評估部130可由兼具各個功能之1個處理器、1個微電腦、或1個專用電路而實現，亦可由處理器、微電腦、或專用電路中之2個以上之組合而實現。
輸出部140將評估部130已評估之被評估者U之認知功能之評估結果輸出至顯示裝置400。輸出部140例如係進行有線通訊或無線通訊之通訊介面。
記憶部150係記憶表示特徵量、與人之認知功能之關係之參照資料151的記憶裝置。參照資料151於進行被評估者U之認知功能之程度之評估時藉由評估部130而參照。記憶部150例如藉由ROM(Read Only Memory，唯讀記憶體)、RAM(Random Access Memory，隨機存取記憶體)、半導體記憶體、HDD(Hard Disk Drive，硬碟驅動器)等實現。
又，於記憶部150中，亦可記憶算出部120及評估部130所要執行之程式、及輸出被評估者U之認知功能之評估結果時使用之表示該評估結果之圖像資料。
［認知功能評估方法之處理順序］ 繼而，對認知功能評估裝置100執行之認知功能評估方法之具體的處理順序進行說明。
取得部110經由集音裝置300而取得被評估者U之聲音資料(步驟S101)。於步驟S101中，例如，被評估者U向集音裝置300發出「ありがとう」等包含「あ」、「い」、「う」、「え」、「お」中之複數個母音之單詞。取得部110經由集音裝置300而取得被評估者U所發出之「ありがとう」等聲音作為聲音資料。
其次，算出部120自取得部110所取得之聲音資料中提取複數個母音(步驟S102)。於步驟S102中，算出部120例如自步驟S101中由取得部110所取得之「ありがとう」等聲音資料中提取「あ」、「う」母音。
其次，算出部120根據步驟S102中所提取之複數個母音而算出複數個母音各者之母音之聲譜，根據所算出之複數個母音之聲譜，算出基於複數個母音各者之共振峰之頻率及振幅的特徵量(步驟S103)。於步驟S103中，例如，算出部120根據步驟S102中所算出之複數個母音之聲譜，算出複數個母音各者中之頻率最低之共振峰即第一共振峰之頻率及振幅、與繼第一共振峰之後頻率次低之共振峰即第二共振峰之頻率及振幅。再者，於步驟S103中，算出部120亦可算出第三共振峰之頻率及振幅、第四共振峰之頻率及振幅等。
其次，評估部130根據步驟S103中由算出部120所算出之複數個母音各者之共振峰之頻率及振幅，而評估被評估者U之認知功能(步驟S104)。於步驟S104中，評估部130例如根據步驟S103中由算出部120所算出之基於複數個母音各者之共振峰之頻率及振幅的特徵量、與記憶於記憶部150中之參照資料151，而評估被評估者U之認知功能。
其次，輸出部140輸出由評估部130所評估之被評估者U之認知功能之評估結果(步驟S105)。於步驟S105中，輸出部140例如自記憶部150取得與步驟S104中由評估部130所評估之評估結果對應之圖像，將所取得之圖像發送至顯示裝置400。
顯示裝置400取得由輸出部140所輸出之圖像，且顯示該圖像。藉此，被評估者U可簡便地確認認知功能之評估結果。
圖4係表示於圖3所示之步驟S101中，取得部110取得被評估者U之聲音資料之方法之一例之圖。
如圖4之(a)所示，醫生D等對被評估者U說：「句子會顯示在終端，請大聲說出這些句子好嗎？」。再者，醫生D可直接對被評估者U進行說明，亦可讓被評估者U聽取錄製之聲音，抑或可使說明文顯示於顯示裝置400。藉由使用使被評估者U聽到所錄製之聲音、或使說明文顯示於顯示裝置400之方法，即便醫生D不在被評估者U之附近，被評估者U亦可使用認知功能評估裝置100而確認自身之認知功能。
其次，如圖4之(b)所示，於顯示裝置400中，顯示包含被評估者U所要說的課題資訊即句子之圖像410。圖像410中所含之句子只要包含複數個母音即可，句子之內容並無特別限定。於圖4之(b)中，例示有包含句子「昨天的晚餐是女兒給我做的咖喱飯，很好吃，謝謝。」之圖像410。再者，圖像410中包含之句子可包含母音以外之文字，亦可不包含。又，圖像410中包含之句子亦可為單詞。
其次，如圖4之(c)所示，被評估者U說出圖像410中包含之句子。於圖4所示之例中，算出部120例如提取「ありがとう」中之「あ」與「う」。
如此，使被評估者U要說的句子顯示於圖像410，藉此與醫生D將該句子以聲音的形式傳達至被評估者U之情形相比較，於檢測被評估者U之聲音之情形時雜訊不易進入。
又，有如下之情形，即，測定自對被評估者U提示被評估者U要說的句子起至被評估者U說出為止之時間，並將其用於認知功能之評估。於該情形時，算出部120算出自輸出部140輸出課題資訊(具體而言，圖4之(b)所示之圖像410)起至取得部110取得聲音資料為止之時間作為特徵量。如此，使被評估者U要說的句子顯示於圖像410，藉此與醫生D將該句子以聲音的形式傳達至被評估者U之情形相比，容易正確地測定自對被評估者U提示被評估者U要說的句子起至被評估者U說出為止之時間。
圖5係被表示表示評估者U說出之聲音之聲音資料之一例之圖。具體而言，圖5係表示被評估者U說出「ありがとう」之情形時之聲音資料之曲線圖。圖5所示之曲線圖之橫軸為時間，縱軸為振幅。
如圖5所示，於曲線圖中，確認與「あ」、「り」、「が」、「と」、「う」對應之音壓之變化。取得部110於步驟S101(參照圖3)中，自被評估者U取得圖5所示之資料作為聲音資料。算出部120例如於步驟S102(參照圖3)中，藉由已知之方法自圖5所示之聲音資料中提取母音「あ」、「う」。更具體而言，算出部120於步驟S102(參照圖3)中，藉由已知之方法自圖5所示之聲音資料中提取表示作為母音之「あ」之聲音資料之提取範圍W。
又，有如下情形，即，測定自對被評估者U提示被評估者U要說的句子起至被評估者U說出為止之時間即經過時間t，並將其用於認知功能之評估。於該情形時，算出部120根據輸出部140輸出課題資訊之時刻即顯示時刻t1、與取得部110取得聲音資料之時刻即說出時刻t2而算出經過時間t。再者，假定輸出部140輸出課題資訊之時刻、與顯示裝置400顯示課題資訊之時刻產生時間差。於該情形時，作為顯示時刻t1，可採用輸出部140輸出課題資訊之時刻，亦可採用顯示裝置400顯示課題資訊之時刻。於預先知曉該時間差之情形時，亦可採用將輸出部140輸出課題資訊之時刻以該時間差修正後之時刻作為顯示時刻t1。
再者，認知功能評估裝置100為了測定時間亦可具備RTC(Real Time Clock，即時鐘)等計時部。
圖6係用以說明算出部120根據聲音資料算出之共振峰之頻率之圖。具體而言，圖6係表示將圖5所示之聲音資料之橫軸變換為頻率所得之母音之聲譜之曲線圖。再者，圖6之縱軸為振幅。
如圖6中虛線所示，於將聲音資料之橫軸變換為頻率所得之資料中，確認到複數個峰值。複數個峰值中，頻率最低之峰值之頻率為第一共振峰之頻率F1。又，繼第一共振峰之頻率F1之後頻率次低之峰值之頻率為第二共振峰之頻率F2。又，繼第二共振峰之頻率F2之後頻率次低之峰值之頻率為第三共振峰之頻率F3。如此，算出部120自取得部110所取得之聲音資料中藉由已知之方法提取母音之部分，並將所提取之母音之部分之聲音資料進行資料轉換，轉換成相對於頻率之振幅，藉此算出母音之聲譜，並算出共振峰之頻率。又，所謂共振峰之振幅，例如為圖6所示之各共振峰之頻率之峰值強度。
再者，圖6所示之曲線圖係藉由對圖5所示之聲音資料進行回歸分析而算出。於回歸分析中，例如採用倒譜分析、線性預測分析(Linear Predictive Coding：LPC，線性預測編碼)等。
圖7係表示算出部120根據聲音資料而算出之共振峰之頻率之時間變化之一例的圖。具體而言，圖7係用以說明第一共振峰之頻率F1、第二共振峰之頻率F2、及第三共振峰之頻率F3之頻率之時間變化之一例的曲線圖。
例如，使被評估者U發出之「あ」等母音發出數秒鐘。認知功能評估裝置100將被評估者U發出之聲音以每60 msec等特定之時間間隔進行分割，於所分割之每一時間間隔之各者，算出共振峰之頻率。藉此，算出部120算出共振峰之頻率相對於時間之變化量、標準偏差等。再者，特定之時間間隔亦可任意設定，例如，可為未達60 msec，亦可為較60 msec長。又，算出標準偏差時之時間之範圍亦可任意設定。又，共振峰之振幅之時間變化於算出共振峰之頻率時一併算出即可。
且說，癡呆症之診斷可藉由被評估者U接受用於癡呆症之診斷之分批測試即MoCA測試而特定出被評估者U是否為癡呆症。圖8係表示被評估者U受到MoCA測試時所獲得之得分之圖。
本發明者等人將包含正常者(NC：Normal Control)、輕度癡呆症患者(MCI：Mild Cognitive Inpairment，輕度認知障礙)及癡呆症患者(AD)之複數個被評估者集中並實施MoCA測試。NC之被評估者數(Number of subjects)為90人，MCI之被評估者數為94人，AD之被評估者數為93人。
根據圖8可確認，NC、MCI及AD中，MoCA之得分平均值(MoCA average score)及得分範圍(MoCA score range)不同。具體而言，NC之MoCA之得分平均值為27.4，MCI之MoCA之得分平均值為22.1，AD之MoCA之得分平均值為16.2。將如此獲得之MoCA測試等之結果、與第一共振峰之頻率F1、第二共振峰之頻率F2等被評估者U之特徵量之關聯用作參照資料151，藉此認知功能評估裝置100可根據被評估者U之聲音與參照資料151而評估被評估者U之認知功能。
圖9係用以說明參照資料151、與算出部120所算出之聲音資料之特徵量之關係之一例之圖。
於記憶部150中，記憶有例如表示認知功能相對於第一共振峰之頻率F1與第二共振峰之頻率F2之比而對應為NC、或MCI、或AD之資料作為參照資料151。於圖9中，表示例如於作為被評估者U之特徵量的第一共振峰之頻率F1與第二共振峰之頻率F2之比率為虛線所示之曲線圖之範圍A之內側的情形時，評估部130評估被評估者U為MCI之例。例如，於算出部120所算出之被評估者U之特徵量為圖9所示之特徵量R之情形時，評估部130判定特徵量R是否包含於範圍A，於包含於範圍A之情形時，判定被評估者U之認知功能為MCI。
圖10係表示顯示裝置400中顯示之認知功能低下之圖像之一例之圖。
顯示裝置400顯示如圖10所示之圖像420作為評估部130評估之評估結果。圖像420例如係評估部130評估被評估者U之認知功能為MCI之情形時顯示之圖像之一例。如此，顯示裝置400將評估部130所評估之評估結果作為圖像而顯示。藉此，例如被評估者U於家中等使用認知功能評估裝置100評估認知功能之情形時，認知功能評估裝置100能夠提醒被評估者U接受醫生等之診察。
［效果等］ 以上，實施形態之認知功能評估裝置100具備取得部110、算出部120、評估部130、及輸出部140。取得部110取得表示被評估者U發出之聲音之聲音資料。算出部120自取得部110所取得之聲音資料中提取複數個母音，並對複數個母音之各者，算出基於自該母音之聲譜獲得之1個以上之共振峰之頻率及振幅的特徵量。評估部130根據算出部120所算出之特徵量評估被評估者U之認知功能。輸出部140輸出評估部130所評估之評估結果。
藉此，認知功能評估裝置100根據來自被評估者U發出之聲音之被評估者U之聲音資料而算出共振峰之頻率及振幅作為特徵量。認為對於NC、MCI、及AD，共振峰之頻率及振幅之特徵不同。因此，根據認知功能評估裝置100，無需藉由機器學習等分析及累積大量之資料，能夠簡便且精度良好地進行被評估者U之認知功能之評估。又，藉由將複數個母音作為評估之對象，能夠精度更好地進行被評估者U之認知功能之評估。
例如，算出部120亦可根據1個以上之共振峰之頻率及振幅算出作為特徵量之第二共振峰之頻率F2及振幅。
已知第二共振峰之頻率F2係人之聲音之自低頻側數起第2個可見之振幅之峰值頻率，其容易反映聲帶音源於聲道、唇或舌等之口腔、鼻腔等中產生之共鳴中關於舌位之影響。又，例如，認為AD多有維持舌或顎之位置之運動功能衰退之情形。因此，認為於第二共振峰之頻率F2及振幅方面，NC與AD容易產生不同。藉此，藉由將關於第二共振峰之頻率F2及振幅之量作為特徵量用於認知功能之評估，能夠精度更好地進行被評估者U之認知功能之評估。
又，例如，算出部120亦可算出根據聲音資料算出的聲譜中之每特定時間之複數個第二共振峰之頻率F2及振幅作為1個以上之共振峰之頻率，且根據所算出之複數個第二共振峰之頻率F2及振幅算出第二共振峰之頻率F2及振幅之標準偏差，作為特徵量。
如上所述，例如認為AD多有維持舌或顎之位置之運動功能衰退之情形。因此，認為與NC相比，AD發出之聲音不易穩定。亦即，與NC相比，因AD發出之聲音差異較大，故認為第二共振峰之頻率F2及振幅之標準偏差變大。藉此，藉由將第二共振峰之頻率F2及振幅之標準偏差作為特徵量用於認知功能之評估，能夠精度更好地進行被評估者U之認知功能之評估。
又，例如，算出部120亦可算出根據聲音資料算出的聲譜中之每特定時間之複數個第二共振峰之頻率F2及振幅作為1個以上之共振峰之頻率，且算出所算出之複數個第二共振峰之頻率F2及振幅相對於時間之變化量，作為特徵量。
如上所述，例如，認為AD多有維持舌或顎之位置之運動功能衰退之情形。因此，與NC相比，認為AD發出之聲音不易穩定。亦即，與NC相比，因AD發出之聲音差異較大，故認為第二共振峰之頻率F2及振幅之時間變化變大。藉此，藉由將第二共振峰之頻率F2及振幅相對於時間之變化量作為特徵量用於認知功能之評估，能夠精度更好地進行被評估者U之認知功能之評估。
又，例如，算出部120亦可根據自聲音資料算出之聲譜算出第一共振峰之頻率F1及振幅與第二共振峰之頻率F2及振幅，作為1個以上之共振峰之頻率及振幅。進而，算出部120亦可算出相對於所算出之第一共振峰之頻率F1的第二共振峰之頻率F2、及相對於第一共振峰之振幅的第二共振峰之振幅作為特徵量。
已知第一共振峰之頻率F1係人之聲音之自低頻側數起第1個可見之振幅之峰值頻率，其容易反映舌之活動相關之特徵。又，與NC相比，AD多有無法使舌順利地活動之情形。因此，認為第一共振峰之頻率F1及振幅在NC與AD之間容易產生差異。又，可推定在共振峰之頻率及振幅上產生個人差異。進而，可推定第一共振峰之頻率F1及振幅與第二共振峰之頻率F2及振幅因人而有關聯性。因此，藉由將相對於第一共振峰之頻率F1之第二共振峰之頻率F2、及相對於第一共振峰之振幅之第二共振峰之振幅作為特徵量用於認知功能之評估，能夠抑制個人差異，從而精度更好地進行被評估者U之認知功能之評估。
又，例如，認知功能評估裝置100亦可進而具備記憶部150，其記憶有表示人之特徵量相關之資訊、與人之認知功能之關係的參照資料151。評估部130亦可藉由將被評估者U之特徵量與記憶於記憶部150之參照資料151進行對照而評估被評估者U之認知功能。
藉此，認知功能評估裝置100藉由根據所取得之聲音資料算出基於共振峰之頻率及振幅之特徵量，將所算出之特徵量與參照資料151進行對照，而可評估被評估者U之認知功能。因此，根據認知功能評估裝置100，無需分析及累積機器學習等之大量之資料，能夠簡便且精度良好地進行被評估者U之認知功能之評估。
又，例如，輸出部140亦可輸出用以使被評估者U發出特定之聲音之課題資訊。又，算出部120亦可進而算出自輸出部140輸出課題資訊起至取得部110取得聲音資料為止之時間、聲音資料表示之振幅之時間變化、及課題資訊中之正誤之至少一者，作為特徵量。
與NC相比，AD多有反應速度低下之情形。因此，認為自課題資訊由顯示裝置400顯示起至說出為止，NC與AD容易產生不同。藉此，藉由將自課題資訊顯示於顯示裝置400起至說出為止之時間進而作為特徵量用於認知功能之評估，能夠精度更好地進行被評估者U之認知功能之評估。
又，與NC相比，AD多有無法使舌或顎等口周圍之肌肉順利地活動之情形。因此，認為與NC相比，AD振幅不穩定。藉此，藉由結合共振峰之頻率並將被評估者之振幅之時間變化作為特徵量用於認知功能之評估，能夠精度更好地進行被評估者U之認知功能之評估。
又，認為與NC相比，AD對於簡單之問題亦答錯之可能性較高。因此，將課題資訊中包含之句子作為詢問正誤之問題(測驗)，亦結合該正誤並作為特徵量用於認知功能之評估，藉此能夠精度更好地進行被評估者U之認知功能之評估。
又，實施形態之認知功能評估系統200具備：認知功能評估裝置100；集音裝置300，其檢測被評估者之聲音，且將表示所檢測之聲音之聲音資料輸出至取得部110；及顯示裝置400，其顯示輸出部140所輸出之評估結果。
藉此，認知功能評估系統200可藉由集音裝置300檢測被評估者U之聲音，藉由認知功能評估裝置100評估被評估者U之認知功能，且藉由顯示裝置400顯示該評估結果。亦即，根據認知功能評估系統200，無需藉由機器學習等分析及累積大量之資料，能夠簡便且精度良好地進行被評估者U之認知功能之評估。
又，實施形態之認知功能評估方法包含：取得步驟，其取得表示被評估者U發出之聲音之聲音資料；算出步驟，其自取得步驟所取得之聲音資料中提取複數個母音，並對複數個母音之各者，算出基於自該母音之聲譜獲得之1個以上之共振峰之頻率及振幅的特徵量；及評估步驟，其根據算出步驟所算出之特徵量評估被評估者之認知功能，並輸出評估結果。
藉此，根據實施形態之認知功能評估方法，根據被評估者U發出之聲音而算出共振峰之頻率及振幅作為被評估者U之特徵量。認為對於NC、MCI、及AD，共振峰之頻率及振幅之特徵不同。因此，根據實施形態之認知功能評估方法，無需藉由機器學習等分析及累積大量之資料，能夠簡便且精度良好地進行被評估者U之認知功能之評估。
又，認知功能評估方法亦可作為使電腦執實行認知功能評估方法中包含之步驟之程式而實現。
藉此，實施形態之認知功能評估方法能使用電腦而簡便地執行。
(變化例) 繼而，對實施形態之變化例1及變化例2之認知功能評估系統進行說明。再者，關於與實施形態相同之構成標註相同之符號，有時省略或簡化重複之說明。
圖11係表示實施形態之變化例1之認知功能評估系統之構成之圖。
與實施形態之認知功能評估系統200同樣地，實施形態之變化例1之認知功能評估系統200a具備認知功能評估裝置100、集音裝置300、及顯示裝置400。認知功能評估系統200a例如亦可以覆蓋集音裝置300之方式具備爆破音防護件320。
又，於認知功能評估系統200a中，採用具有指向性之集音裝置300。此處，集音裝置300及顯示裝置400係以表示集音裝置300為最大感度之方向(圖11所示之集音方向V2)與顯示裝置400顯示課題資訊之顯示面401之法線方向V1一致之方式而配置。具體而言，集音裝置300及顯示裝置400係以使法線方向V1與集音方向V2平行之方式配置於桌子等固定物。再者，集音裝置300及顯示裝置400亦可固定於建築材料等。又，認知功能評估系統200a亦可具備用以固定集音裝置300及顯示裝置400之位置關係之固定具。
藉此，即便被評估者U一面看著顯示裝置400一面說出之情形時，集音方向V2、與說出之方向亦容易一致。因此，藉由設為如認知功能評估系統200a之位置關係，集音裝置300容易正確地檢測被評估者U之聲音。
繼而，對實施形態之變化例2之認知功能評估系統進行說明。
圖12係表示實施形態之變化例2之認知功能評估系統之構成之圖。
與實施形態之認知功能評估系統200同樣地，實施形態之變化例2之認知功能評估系統200b具備認知功能評估裝置100、集音裝置300a、及顯示裝置400。
與集音裝置300同樣地，集音裝置300a係檢測被評估者U發出之聲音，並將表示所檢測之聲音之聲音資料輸出至認知功能評估裝置100的麥克風。又，集音裝置300a與實施形態1之認知功能評估系統200中之集音裝置300同樣地具有指向性。
於認知功能評估系統200b中，將集音裝置300a與顯示裝置400作為一體而形成。具體而言，集音裝置300a與顯示裝置400配置於同一殼體。於將集音裝置300a與顯示裝置400形成為一體之製造製程中，只要以使法線方向V1與集音方向V2一致之方式而形成，則於被評估者U利用認知功能評估系統200b時，可抑制法線方向V1及集音方向V2偏移。
(其他實施形態) 以上，對實施形態、及實施形態之變化例1及變化例2之認知功能評估系統等進行了說明，但本發明並不限定於上述實施形態。
於上述實施形態中，認知功能評估裝置進行了NC或MCI或AD之評估作為認知功能之評估之一具體例。然而，認知功能評估裝置並不限定於NC或MCI或AD之評估。例如，亦可評估被評估者U之酒醉之程度。
又，於上述實施形態中，列舉阿茲海默氏癡呆症作為認知功能低下之症狀之一具體例。然而，所謂認知功能，表示認識、或記憶、或判斷之能力，所謂癡呆症，表示可觀察到上述認知功能低下之症狀。亦即，認知功能評估裝置評估之認知功能之程度並不限定於阿茲海默氏癡呆症，例如亦可為血管性癡呆症等。
又，於上述實施形態中，為了評估被評估者U之認知功能之程度，記憶部150預先記憶有表示MoCA測試之得分與共振峰之特徵量之相關性的資料作為參照資料151。然而，參照資料只要為藉由與共振峰之特徵量之對照而可進行認知功能之程度之評估的資料即可，並不限定於表示MoCA測試與共振峰之特徵量之相關性的資料。例如，參照資料亦可為表示MMSE(Mini-Mental State Examination：簡易智能測試檢查)等之得分與共振峰之頻率等特徵量之關係的資料。
又，本發明亦可作為使電腦執行認知功能評估裝置所執行之步驟之程式而實現。又，本發明亦可作為藉由記錄有該程式之電腦能夠讀取之CD-ROM(compact disk read only memory，緊密光碟-唯讀記憶體)等記錄媒體而實現。又，本發明亦可作為表示該程式之資訊、資料或信號而實現。而且，其等程式、資訊、資料及信號亦可經由網際網路等通訊網路而配發。
又，於被評估者說出之句子為外文之情形時，亦可根據包含「a」、「i」、「u」、「e」、「o」等之聲音而算出共振峰之頻率。
又，於上述實施形態中，僅算出自被評估者獲得之聲音資料作為特徵量評估被評估者之認知功能，但亦可將可評估其他已知之認知功能之資料組合而實施評估。例如，已知認知功能與步幅、步間隔、步行速度等與步行相關之步行資料存在關聯。將上述實施形態中所評估之被評估者之聲音資料、與被評估者之步行資料組合而用於認知功能之評估，藉此能夠精度更好地評估被評估者之認知功能。
又，於上述實施形態中，例示有複數個由算出部算出之特徵量。評估部亦可根據由算出部算出之複數個不同之特徵量評估被評估者之認知功能。又，評估部亦可對各個特徵量劃分等級而評估被評估者之認知功能。評估部執行之劃分等級中使用之係數亦可任意決定。
此外，對各實施形態實施本業者想到的各種變化所得之形態、或於不脫離本發明之主旨之範圍內將各實施形態之構成要素及功能任意地組合所實現之形態亦包含於本發明。
100 認知功能評估裝置 110 取得部 120 算出部 130 評估部 140 輸出部 150 記憶部 151 參照資料 200 認知功能評估系統 200a 認知功能評估系統 200b 認知功能評估系統 300 集音裝置 300a 集音裝置 310 隔音壁 320 爆破音防護件 400 顯示裝置 401 顯示面 420 圖像 F1 第一共振峰之頻率 F2 第二共振峰之頻率 A 範圍 R 特徵量 S101～S105 步驟 t 經過時間 U 被評估者 V1 法線方向 V2 集音方向 W 提取範圍
圖1係表示實施形態之認知功能評估系統之構成之圖。 圖2係表示實施形態之認知功能評估系統之特徵性功能構成之方塊圖。 圖3係表示實施形態之認知功能評估裝置評估被評估者之認知功能之處理順序之流程圖。 圖4(a)～(c)係表示取得部取得被評估者之聲音資料之方法之一例之圖。 圖5係表示表示被評估者說出之聲音之聲音資料之一例之圖。 圖6係用以說明算出部根據聲音資料算出之共振峰之頻率之圖。 圖7係表示算出部根據聲音資料算出之共振峰之頻率之時間變化之一例的圖。 圖8係表示被評估者接受MoCA測試時所獲得之得分之圖。 圖9係用以說明參照資料與算出部所算出之聲音資料之特徵量之關係之一例的圖。 圖10係表示顯示裝置中顯示之認知功能低下之圖像之一例之圖。 圖11係表示實施形態之變化例1之認知功能評估系統之構成之圖。 圖12係表示實施形態之變化例2之認知功能評估系統之構成之圖。
Claims (11)
- 一種認知功能評估裝置，其具備： 取得部，其取得表示被評估者發出之聲音的聲音資料； 算出部，其自上述取得部所取得之上述聲音資料提取複數個母音，針對上述複數個母音之各者，算出基於自該母音之聲譜獲得之1個以上之共振峰之頻率及振幅的特徵量； 評估部，其根據上述算出部所算出之上述特徵量而評估上述被評估者之認知功能；及 輸出部，其輸出上述評估部所評估之評估結果。
- 如請求項1之認知功能評估裝置，其中 上述算出部根據上述1個以上之共振峰之頻率及振幅算出作為上述特徵量之第二共振峰之頻率及振幅。
- 如請求項1之認知功能評估裝置，其中 上述算出部算出上述聲譜中之每特定時間之複數個第二共振峰之頻率及振幅，作為上述1個以上之共振峰之頻率及振幅， 根據所算出之上述複數個第二共振峰之頻率及振幅，算出第二共振峰之頻率及振幅之標準偏差作為上述特徵量。
- 如請求項1之認知功能評估裝置，其中 上述算出部算出上述聲譜中之每特定時間之複數個第二共振峰之頻率及振幅，作為上述1個以上之共振峰之頻率及振幅， 算出所算出之上述複數個第二共振峰之頻率及振幅相對於時間之變化量，作為上述特徵量。
- 如請求項1之認知功能評估裝置，其中上述算出部根據上述聲譜算出第一共振峰之頻率及振幅與第二共振峰之頻率及振幅，作為上述1個以上之共振峰之頻率及振幅， 算出相對於所算出之上述第一共振峰之頻率的上述第二共振峰之頻率、及相對於上述第一共振峰之振幅的上述第二共振峰之振幅，作為上述特徵量。
- 如請求項1至5中任一項之認知功能評估裝置，其進而具備記憶部，該記憶部記憶表示人之上述特徵量相關之資訊與上述人之認知功能之關係之參照資料， 上述評估部藉由將上述被評估者之上述特徵量與記憶於上述記憶部之上述參照資料進行對照而評估上述被評估者之認知功能。
- 如請求項1之認知功能評估裝置，其中 上述輸出部輸出用以使上述被評估者發出特定聲音之課題資訊， 上述算出部進而算出自上述輸出部輸出上述課題資訊起至上述取得部取得上述聲音資料為止之時間、上述聲音資料所表示之振幅之時間變化、及對於上述課題資訊之正誤之至少一者，作為上述特徵量。
- 一種認知功能評估系統，其具備： 如請求項1至7中任一項之認知功能評估裝置； 集音裝置，其檢測上述被評估者之聲音；及 顯示裝置，其顯示上述輸出部所輸出之評估結果。
- 如請求項8之認知功能評估系統，其中 上述集音裝置具有指向性， 上述集音裝置及上述顯示裝置係以表示上述集音裝置為最大感度之方向與上述顯示裝置之顯示面之法線方向一致的方式配置。
- 一種認知功能評估方法，其包含： 取得步驟，其取得表示被評估者發出之聲音的聲音資料； 算出步驟，其自上述取得步驟所取得之上述聲音資料中提取複數個母音，針對上述複數個母音之各者，算出基於自該母音之聲譜獲得之1個以上之共振峰之頻率及振幅的特徵量；及 評估步驟，其根據上述算出步驟所算出之上述特徵量而評估上述被評估者之認知功能，且並輸出評估結果。
- 一種程式，其用以使電腦執行如請求項10之認知功能評估方法。
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