WO2015016233A1 - 診断支援装置および診断支援方法 - Google Patents

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WO2015016233A1
WO2015016233A1 PCT/JP2014/069978 JP2014069978W WO2015016233A1 WO 2015016233 A1 WO2015016233 A1 WO 2015016233A1 JP 2014069978 W JP2014069978 W JP 2014069978W WO 2015016233 A1 WO2015016233 A1 WO 2015016233A1
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diagnostic image
unit
diagnostic
subject
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PCT/JP2014/069978
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修二 箱嶋
首藤　勝行
賢 二宮
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株式会社Ｊｖｃケンウッド
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    • A61B3/10—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
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    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
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    • A61B3/14—Arrangements specially adapted for eye photography
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
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    • G—PHYSICS
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    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
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    • G—PHYSICS
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    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing

Definitions

  • the present invention relates to a diagnosis support apparatus and a diagnosis support method.
  • a method for diagnosing developmental disabilities by applying a method of detecting a point of gaze by photographing a human face with a camera and calculating the position of corneal reflection and pupil.
  • the present invention has been made in view of the above, and an object thereof is to provide a diagnosis support apparatus and a diagnosis support method capable of performing diagnosis in a short time.
  • the present invention provides a display unit, an imaging unit that images a subject, and a line of sight that detects the gaze direction of the subject from a captured image captured by the imaging unit.
  • a detection unit a viewpoint detection unit that detects the viewpoint of the subject in the display area of the display unit based on the line-of-sight direction, and any one of a plurality of diagnostic images is displayed on the display unit, and the diagnostic image is displayed
  • An output control unit that selects the diagnostic image to be displayed next from the plurality of diagnostic images according to the position of the viewpoint detected when displayed, and further displays the selected diagnostic image on the display unit;
  • An evaluation unit that calculates an evaluation value of the subject based on the viewpoint detected by the viewpoint detection unit when the diagnostic image is displayed.
  • the diagnosis support apparatus and the diagnosis support method according to the present invention have an effect of enabling diagnosis in a short time.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an arrangement of a display unit, a stereo camera, and a light source used in the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an outline of functions of the diagnosis support apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of detailed functions of the respective units illustrated in FIG.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of eye and distance detection when two cameras are used.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a diagnostic image.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a time chart of a diagnostic image.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of the diagnosis support process according to the first embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a time chart of a diagnostic image.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an arrangement of a display unit, a stereo camera, and a light source used in the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an
  • FIG. 9 is a diagram illustrating another example of a time chart of a diagnostic image.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the arrangement of the display unit, the stereo camera, the infrared light source, and the subject according to the second embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the arrangement of the display unit, the stereo camera, the infrared light source, and the subject according to the second embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an outline of functions of the diagnosis support apparatus.
  • FIG. 13 is a block diagram illustrating an example of detailed functions of the respective units illustrated in FIG.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an outline of processing executed by the diagnosis support apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 15 is an explanatory diagram showing the difference between the method using two light sources and the second embodiment using one light source.
  • FIG. 16 is a diagram for explaining calculation processing for calculating the distance between the pupil center position and the corneal curvature center position.
  • FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of calculation processing according to the second embodiment.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating a method of calculating the position of the corneal curvature center using the distance obtained in advance.
  • FIG. 19 is a flowchart illustrating an example of a line-of-sight detection process according to the second embodiment.
  • FIG. 20 is a diagram for explaining a calculation process of the modification.
  • FIG. 21 is a flowchart illustrating an example of a modification calculation process.
  • the diagnosis support apparatus selects a diagnostic image (content) to be displayed next from a plurality of diagnostic images according to the detected position of the viewpoint. For example, a plurality of indexes are provided on content (such as a moving image) that is viewed by the subject and virtually divided into a plurality of diagnostic images. Then, an unnecessary diagnostic image is skipped from the movement of the subject's line of sight detected when a certain diagnostic image is displayed, and a diagnostic image corresponding to the next index is displayed. In this way, it is possible to shorten the diagnosis time by selectively presenting a portion more suitable for diagnosis support. As a result, it is possible to prevent a decrease in concentration of the subject and improve the accuracy of diagnosis.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an arrangement of a display unit, a stereo camera, and a light source used in the first embodiment.
  • a set of stereo cameras 102 is arranged below the display screen 101.
  • the stereo camera 102 is an imaging unit that can perform stereo shooting with infrared rays, and includes a right camera 202 and a left camera 204.
  • infrared LED (Light Emitting Diode) light sources 203 and 205 are arranged in the circumferential direction, respectively.
  • the infrared LED light sources 203 and 205 include an inner peripheral LED and an outer peripheral LED having different wavelengths for emitting light.
  • the pupils of the subject are detected by the infrared LED light sources 203 and 205.
  • a pupil detection method for example, the method described in Patent Document 2 can be applied.
  • the space is expressed by coordinates and the position is specified.
  • the center position of the display screen 101 is the origin, the top and bottom are the Y coordinate (up is +), the side is the X coordinate (right is +), and the depth is the Z coordinate (front is +). .
  • FIG. 2 is a diagram showing an outline of functions of the diagnosis support apparatus 100.
  • FIG. 2 shows a part of the configuration shown in FIG. 1 and a configuration used for driving the configuration.
  • the diagnosis support apparatus 100 includes a right camera 202, a left camera 204, infrared LED light sources 203 and 205, a speaker 105, a drive / IF (interface) unit 208, and a control unit 300.
  • the display screen 101 shows the positional relationship between the right camera 202 and the left camera 204 in an easy-to-understand manner, but the display screen 101 is a screen displayed on the display unit 210.
  • the drive unit and the IF unit may be integrated or separate.
  • the speaker 105 functions as an audio output unit that outputs audio or the like for alerting the subject during calibration or the like.
  • the drive / IF unit 208 drives each unit included in the stereo camera 102.
  • the drive / IF unit 208 serves as an interface between each unit included in the stereo camera 102 and the control unit 300.
  • the storage unit 150 stores various information such as a control program, a measurement result, and a diagnosis support result.
  • the storage unit 150 stores, for example, an image to be displayed on the display unit 210.
  • the display unit 210 displays various information such as a target image for diagnosis.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of detailed functions of each unit shown in FIG. As shown in FIG. 3, a display unit 210 and a drive / IF unit 208 are connected to the control unit 300.
  • the drive / IF unit 208 includes camera IFs 314 and 315, an LED drive control unit 316, and a speaker drive unit 322.
  • the right camera 202 and the left camera 204 are connected to the drive / IF unit 208 via the camera IFs 314 and 315, respectively.
  • the driving / IF unit 208 drives these cameras to image the subject.
  • the infrared LED light source 203 includes a wavelength 1-LED 303 and a wavelength 2-LED 304.
  • the infrared LED light source 205 includes a wavelength 1-LED 305 and a wavelength 2-LED 306.
  • Wavelength 1-LEDs 303 and 305 irradiate wavelength 1 infrared rays.
  • Wavelength 2-LEDs 304 and 306 emit infrared light having a wavelength of 2.
  • Wavelength 1 and wavelength 2 are, for example, wavelengths of less than 900 nm and wavelengths of 900 nm or more, respectively.
  • the reflected light reflected by the pupil is irradiated with infrared light having a wavelength of less than 900 nm, a bright pupil image is obtained as compared with the case where reflected light reflected by the pupil is irradiated with infrared light having a wavelength of 900 nm or more. It is because it is obtained.
  • the wavelength of the infrared rays to irradiate it is not restricted to the above, The result which imaged the reflected light reflected by the pupil by irradiating the infrared rays of wavelength 1, and the reflection reflected by the pupil after irradiating the infrared rays of wavelength 2 What is necessary is just to be able to make a difference with the result of imaging light.
  • the speaker driving unit 322 drives the speaker 105.
  • the diagnosis support apparatus 100 may include an interface (printer IF) for connecting to a printer as a printing unit.
  • the printer may be provided inside the diagnosis support apparatus 100.
  • the control unit 300 controls the entire diagnosis support apparatus 100.
  • the control unit 300 includes a line-of-sight detection unit 351, a viewpoint detection unit 352, an output control unit 353, and an evaluation unit 354.
  • the gaze detection unit 351 detects the gaze (gaze direction) of the subject from the captured image captured by the imaging unit (stereo camera 102).
  • the process for detecting the line of sight includes a process for detecting the eye position of the subject.
  • the viewpoint detection unit 352 detects the viewpoint of the subject using the detected gaze direction. For example, the viewpoint detection unit 352 detects a viewpoint (gaze point) that is a point that the subject gazes out of the target image displayed on the display screen 101.
  • a gaze detection method by the gaze detection unit 351 and a viewpoint detection method by the viewpoint detection unit 352 any conventionally used method can be applied. Below, similarly to patent document 3, it demonstrates as an example the case where a test subject's gaze direction and a gaze point are detected using a stereo camera.
  • the gaze detection unit 351 detects the gaze direction of the subject from the image captured by the stereo camera 102.
  • the gaze detection unit 351 detects the gaze direction of the subject using, for example, the methods described in Patent Documents 1 and 2.
  • the line-of-sight detection unit 351 obtains the difference between the image captured by irradiating the infrared light having the wavelength 1 and the image captured by irradiating the infrared light having the wavelength 2, and the image in which the pupil image is clarified. Generate.
  • the line-of-sight detection unit 351 uses the two images generated as described above from the images captured by the left and right cameras (the right camera 202 and the left camera 204) and uses the stereo vision technique to determine the position of the subject's pupil ( Eye position) is calculated.
  • the line-of-sight detection unit 351 calculates the position of the subject's corneal reflection using images taken by the left and right cameras. Then, the gaze detection unit 351 calculates a gaze vector representing the gaze direction of the subject from the position of the pupil of the subject and the corneal reflection position.
  • the method of detecting the eye position and the line of sight of the subject is not limited to this.
  • the eye position and line of sight of the subject may be detected by analyzing an image captured using visible light instead of infrared light.
  • the viewpoint detection unit 352 detects, for example, the intersection of the line-of-sight vector represented in the coordinate system as shown in FIG.
  • the gaze point may be measured by obtaining the intersection of the left and right gazes of the subject.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of eye and distance detection when two cameras (the right camera 202 and the left camera 204) are used.
  • a camera calibration theory based on a stereo calibration method is applied in advance to obtain camera parameters.
  • the stereo calibration method any conventionally used method such as a method using Tsai's camera calibration theory can be applied.
  • the three-dimensional coordinates of the eye in the world coordinate system are obtained. It is done. Thereby, the distance between the eyes and the stereo camera 102 and the pupil coordinates can be estimated.
  • the pupil coordinate is a coordinate value representing the position of the subject's eye (pupil) on the XY plane.
  • the pupil coordinates can be, for example, coordinate values obtained by projecting the eye position expressed in the world coordinate system onto the XY plane. Usually, the pupil coordinates of the left and right eyes are obtained.
  • a diagnostic image is displayed on the display screen 101.
  • the diagnostic image may be either a still image or a moving image (video), but a moving image is preferable because it is easier to watch.
  • the diagnostic image may include, for example, a plurality of diagnostic images that are displayed continuously in time. As described above, one video (moving image or the like) may be divided and used as a plurality of diagnostic images.
  • Each of the plurality of diagnostic images is an image capable of diagnosing whether or not there is a developmental disorder.
  • at least some of the plurality of diagnostic images may include an image of a person (person image) and an image of a geometric pattern (geometric pattern image). Natural images may be used as images other than the geometric patterns preferred by subjects with developmental disabilities.
  • the natural image may be a natural object or an image reminiscent of a natural object other than a geometric image.
  • an image (still image or moving image) obtained by capturing a person, an animal, a plant, a natural landscape, or the like with a camera may be used as the natural image.
  • you may use the image (still image, moving image) of the character imitating a person, an animal, etc. as a natural image.
  • the output control unit 353 controls the output of various information to the display unit 210, the speaker 105, and the like.
  • the output control unit 353 controls the output to the display unit 210 such as the diagnostic image and the evaluation result by the evaluation unit 354.
  • the output control unit 353 displays any one of the plurality of diagnostic images on the display unit, and determines the diagnostic image to be displayed next from the plurality of diagnostic images according to the position of the viewpoint detected when the diagnostic image is displayed. select. Then, the output control unit 353 further displays the selected diagnostic image on the display unit, and thereafter repeats the same processing.
  • the output control unit 353 classifies each of the plurality of diagnostic images into one of a plurality of groups. For example, classification may be performed so that similar diagnostic images belong to the same group. Further, a plurality of diagnostic images (first diagnostic image, first image, and geometric image) are arranged so that two images (for example, a person image and a geometric pattern image) are symmetrical with respect to a predetermined point or a predetermined line. The second diagnostic image) may be classified so as to belong to the same group.
  • the output control unit 353 selects the same group (predetermined group) as the diagnostic image to be displayed next, according to the position of the viewpoint detected when the diagnostic image classified into a certain group (predetermined group) is displayed. It is switched between selecting another diagnostic image classified into a group and selecting a diagnostic image classified into another group (another group different from a predetermined group among a plurality of groups). Accordingly, for example, when it is determined that there is no tendency for developmental disability for a diagnostic image belonging to a certain group or that diagnosis using this diagnostic image is difficult, display of the remaining diagnostic images of the group Can be skipped.
  • Various conditions can be applied as switching conditions. For example, when the detected viewpoint position matches the pattern of the viewpoint position of a subject with developmental disabilities, another diagnostic image of the same group is selected, and in the other cases, the next group diagnostic image is selected. Conditions may apply.
  • a pattern in which the percentage of the viewpoint included in the eye area included in the person video is less than a predetermined threshold for example, 80%
  • a predetermined threshold for example, 80%
  • the pattern that can be applied is not limited to this, and any pattern can be applied as long as it can be determined whether there is a tendency for developmental disability based on the ratio of viewpoints included in a specific area in a predetermined period.
  • a pattern in which the ratio of the viewpoint included in the person image is less than a predetermined threshold value may be used.
  • the ratio of the viewpoints included in a certain area (image) is, for example, the number of viewpoints detected in the area (or the total number of times the viewpoint was detected) relative to the total number of detected viewpoints (or the total time when the viewpoint was detected). The total time when the viewpoint was detected in (1).
  • the evaluation unit 354 calculates an evaluation value as an index related to the degree of developmental disability based on the diagnostic image and the gazing point detected by the viewpoint detection unit 352. For example, the evaluation unit 354 calculates an evaluation value based on the position of the gaze point of the subject when a diagnostic image as illustrated in FIG. 5 described later is displayed. For example, the evaluation unit 354 calculates, as an evaluation value, a ratio of viewing a predetermined region (for example, an eye region) in the diagnostic image, and indicates that the lower the evaluation value, the higher the possibility of developmental disorder. Such an evaluation value is calculated.
  • the evaluation unit 354 may use an average value or a total value of values calculated for each of the plurality of diagnostic images as a final evaluation value.
  • the evaluation unit 354 may calculate the evaluation value based on the diagnostic image and the gazing point, and the calculation method is not limited to the embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a diagnostic image.
  • FIG. 5 shows an example in which one continuous moving image is virtually divided into eight moving images (diagnostic images) with a mark (index) added to each video switching.
  • Diagnostic image 501 is a still image of a person.
  • the diagnostic index (evaluation value) indicates which of the eye area and mouth area included in the diagnostic image 501 is to be watched. In general, when developmental disabilities are suspected, there is a tendency to focus on areas other than the eyes.
  • Diagnostic image 502 is a video spoken by a person. Similar to the diagnostic image 501, which region of the eye region, the mouth region, and the like included in the diagnostic image 502 is to be watched is an index for diagnosis. In general, when developmental disabilities are suspected, there is a tendency to focus on areas other than the eyes.
  • the left half of the diagnostic image 503 is a video that uses a plurality of points to express how a person is moving along with music.
  • the right half of the diagnostic image 503 is an image that uses a plurality of points to represent how a person is moving upside down without being harmonized with music.
  • the video on the left side is likely to be a gaze target because it overlaps with the movement of a normal human whole body image. Therefore, the line-of-sight frequency for the left and right images is a diagnostic index.
  • a developmental disability is suspected, it is generally difficult to recognize a collection of points as a person's movement, and there is no bias in the point of gaze.
  • the diagnostic image 504 is a video in which the left and right images included in the diagnostic image 503 are replaced. That is, the diagnostic image 503 and the diagnostic image 504 are a plurality of diagnostic images arranged so that the two images are symmetrical with respect to a predetermined line (such as a vertical line passing through the vicinity of the center of the diagnostic image). It corresponds to.
  • a predetermined line such as a vertical line passing through the vicinity of the center of the diagnostic image.
  • Diagnostic image 505 is a diagnostic image in which an image of a person is arranged on the left half and an image of a geometric pattern is arranged on the right half.
  • the frequency of gaze on the left and right images is a diagnostic indicator. It is generally considered that when a developmental disability is suspected, a geometric pattern image tends to be preferred over a human image.
  • the diagnostic image 506 is a diagnostic image in which an image of a geometric pattern is arranged on the left half and an image of a person is arranged on the right half. The image is slightly different from the diagnostic image 505. Similar to the diagnostic image 504, the diagnostic image 506 is used to check whether the line-of-sight position of the subject does not depend on the left-right positional relationship.
  • Diagnostic image 507 is a diagnostic image in which an image of a person is arranged on the entire screen and an image of a geometric pattern is arranged in a partial area.
  • the image of the geometric pattern and the line-of-sight frequency of the other region are diagnostic indicators.
  • Diagnostic image 508 is a diagnostic image that displays an image of a geometric pattern at a position different from diagnostic image 507. Similar to the diagnostic image 504, the diagnostic image 508 is used to check whether the line-of-sight position of the subject depends on the left-right positional relationship.
  • the eight diagnostic images can be classified into the following four groups.
  • Group A diagnostic image 501 and diagnostic image 502
  • Group B diagnostic image 503, diagnostic image 504
  • Group C diagnostic image 505
  • diagnostic image 506 Group D: diagnostic image 507, diagnostic image 508
  • Each group contains similar diagnostic images that are used to calculate a similar index (evaluation value). Note that the number of diagnostic images included in each group is not limited to two, and may include three or more diagnostic images.
  • the diagnostic image 502 belonging to the same group and the diagnostic image of the next group B as the diagnostic images to be displayed next according to the position of the viewpoint detected when the diagnostic image 501 of the group A is displayed One of the items 503 is selected.
  • the group A is a predetermined group
  • the group B is another group different from the predetermined group among the plurality of groups.
  • the diagnostic image 504 belonging to the same group as the diagnostic image to be displayed next and the diagnostic of the next group C are displayed.
  • One of the images 505 is selected.
  • the group B is a predetermined group
  • the group C is another group different from the predetermined group among the plurality of groups. The same processing is applied to group C and group D.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a time chart of the displayed diagnostic image.
  • FIG. 6 shows an example in which the diagnostic images 501 to 508 of FIG. 5 are displayed in order.
  • the display time of each diagnostic image is 10 seconds, and the display is completed in a total of 80 seconds.
  • an index (INDEX1 to INDEX7) is assigned to each diagnostic image switching. While displaying each diagnostic image on the display unit 210, the gaze detection and diagnosis of the subject are performed. For this reason, the subject needs to watch the display unit 210 for at least 80 seconds. In the present embodiment, this time is shortened by the following method.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of the diagnosis support process according to the first embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a time chart of the displayed diagnostic image.
  • the output control unit 353 starts reproduction of a diagnostic image as shown in FIG.
  • the line-of-sight detection unit 351 and the viewpoint detection unit 352 start the line-of-sight and viewpoint detection operations (step S101).
  • the output control unit 353 first displays the diagnostic image 501 of FIG. 5 (step S102).
  • the output control unit 353 determines whether or not 80% or more of the viewpoint position of the subject detected when the diagnostic image 501 is displayed is included in the eye area of the person video (step S103).
  • the threshold value (80%) used for the determination is an example and is not limited to this. Further, when the diagnostic image is displayed, it may be determined in a part of the period in which the diagnostic image is displayed. The same applies to the following description.
  • the output control unit 353 selects the diagnostic image 502 as an image to be displayed next and displays the diagnostic image 502 (step S104). ). That is, if 80% or more of the viewpoint positions are not included in the eye region, the possibility of developmental disability remains, and thus a similar diagnostic image 502 is displayed again. Thereby, diagnosis with higher accuracy can be performed. After displaying the diagnostic image 502, the output control unit 353 displays the diagnostic image 503 that is an image of the next group (step S105).
  • the output control unit 353 displays the diagnostic image.
  • the diagnostic image 503 is selected as the image to be displayed next, and the diagnostic image 503 is displayed (step S105).
  • the output control unit 353 skips the display of the diagnostic image 502 and jumps to the next video position (INDEX2). In the example of FIG. 8, jump from INDEX1 to INDEX2.
  • the output control unit 353 determines whether 80% or more of the viewpoint position of the subject detected when the diagnostic image 503 is displayed is included in the left half region of the diagnostic image 503 (Ste S106). When 80% or more of the viewpoint positions are not included in the left half region (step S106: No), the output control unit 353 selects the diagnostic image 504 as an image to be displayed next and displays the diagnostic image 504 (step S106). S107). The output control unit 353 displays the diagnostic image 504 and then displays the diagnostic image 505 (step S108). When 80% or more of the viewpoint position is included in the left half region (step S106: Yes), the output control unit 353 Skips the diagnostic image 504, selects the diagnostic image 505 as the image to be displayed next, and displays the diagnostic image 505 (step S108).
  • the diagnostic image 504 is displayed subsequently, and a diagnosis with higher accuracy is performed.
  • the output control unit 353 determines whether or not 80% or more of the viewpoint position of the subject detected when the diagnostic image 505 is displayed is included in the person region of the diagnostic image 505 (Step S ⁇ b> 3). S109). When 80% or more of the viewpoint positions are not included in the person region (step S109: No), the output control unit 353 selects the diagnostic image 506 as the image to be displayed next, and displays the diagnostic image 506 (step S110). ). After displaying the diagnostic image 506, the output control unit 353 displays the diagnostic image 507 (step S111).
  • step S109 When 80% or more of the viewpoint position is included in the person region (step S109: Yes), the output control unit 353 skips the diagnostic image 506, selects the diagnostic image 507 as an image to be displayed next, and diagnoses the diagnostic image. 507 is displayed (step S111).
  • the diagnostic image 506 is displayed, and a diagnosis with higher accuracy is performed.
  • the output control unit 353 determines whether or not 80% or more of the viewpoint position of the subject detected when the diagnostic image 507 is displayed is included in the person region of the diagnostic image 507 (step S ⁇ b> 3). S112). When 80% or more of the viewpoint positions are not included in the person region (step S112: No), the output control unit 353 selects the diagnostic image 508 as the image to be displayed next, and displays the diagnostic image 508 (step S113). ). When 80% or more of the viewpoint positions are included in the person region (step S112: Yes), the output control unit 353 skips the display of the diagnostic image 508 and ends the display of the diagnostic image.
  • a diagnostic image 508 is displayed, and a diagnosis with higher accuracy is performed.
  • the line-of-sight detection unit 351 and the viewpoint detection unit 352 end the eye-gaze and viewpoint detection operations of the subject (step S114).
  • the evaluation unit 354 calculates an evaluation value for each diagnostic image (step S115).
  • the diagnostic time is shortened from 80 seconds to 70 seconds.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating another example of a time chart of a displayed diagnostic image.
  • the subject's gaze and viewpoint detection operation is started (step S101).
  • the output control unit 353 displays the diagnostic image 501 and determines the viewpoint position at this time (step S103).
  • the diagnostic image 502 is displayed subsequently, and a diagnosis with higher accuracy is performed (step S104).
  • the output control unit 353 displays the diagnostic image 503 (step S105), and determines the viewpoint position at this time (step S106).
  • the diagnosis image 503 since the left half is seen by 80% or more, the diagnosis image 503 has no tendency for developmental disability, or diagnosis using the diagnosis image 503 is difficult. For this reason, the diagnosis by the next diagnostic image 504 is not effective. Accordingly, the display of the diagnostic image 504 is skipped, and the process jumps to the next video position (INDEX4). In the example of FIG. 9, jump from INDEX3 to INDEX4.
  • the output control unit 353 displays the diagnostic image 505 (step S108), and determines the viewpoint position at this time (step S109).
  • the diagnosis image 505 since the region other than the pattern region is 80% or more, the diagnosis image 505 does not tend to have a developmental disorder, or diagnosis using the diagnosis image 505 is difficult. For this reason, the diagnosis by the next diagnostic image 506 is not effective. Accordingly, the display of the diagnostic image 506 is skipped, and the process jumps to the next video position (INDEX6). In FIG. 9, jump from INDEX5 to INDEX6.
  • the output control unit 353 displays the diagnostic image 507 (step S111), and determines the viewpoint position at this time (step S112). In the example of FIG. 9, since 80% or more of the pattern area is viewed, the output control unit 353 subsequently displays the diagnostic image 508 and performs a diagnosis with higher accuracy (step S113).
  • step S114 the subject's gaze and viewpoint detection operations are terminated (step S114), and the evaluation unit 354 calculates an evaluation value for each diagnostic image.
  • the diagnostic time is shortened from 80 seconds to 60 seconds.
  • the diagnostic time can be shortened.
  • the following effects can be obtained. (1) Among a plurality of judgment algorithms having different person images and arrangement of a plurality of geometric patterns, items that can provide clearer diagnosis support can be selectively presented to shorten the diagnosis time. (2) It is possible to provide highly accurate diagnosis support by selectively presenting items that can provide clear diagnosis support.
  • the gaze detection apparatus and the gaze detection method of the second embodiment will be described in detail based on the drawings.
  • this invention is not limited by this embodiment.
  • the line-of-sight detection apparatus is used as a diagnosis support apparatus that supports diagnosis of developmental disabilities using the line-of-sight detection result
  • Applicable devices are not limited to diagnosis support devices.
  • the line-of-sight detection apparatus (diagnosis support apparatus) of the present embodiment detects the line of sight using an illumination unit installed at one place.
  • the line-of-sight detection device (diagnosis support device) of the present embodiment calculates the corneal curvature center position with high accuracy by using a result obtained by gazing at one point on the subject before the line-of-sight detection.
  • an illumination part is an element which can irradiate light to a test subject's eyeball including a light source.
  • the light source is an element that generates light, such as an LED (Light Emitting Diode).
  • a light source may be comprised from one LED, and may be comprised by combining several LED and arrange
  • the “light source” may be used as a term representing the illumination unit in this way.
  • FIGS. 10 and 11 are diagrams illustrating an example of the arrangement of the display unit, the stereo camera, the infrared light source, and the subject according to the second embodiment.
  • symbol may be attached
  • the diagnosis support apparatus of the second embodiment includes a display unit 210, a stereo camera 2102, and an LED light source 2103.
  • the stereo camera 2102 is disposed below the display unit 210.
  • the LED light source 2103 is arranged at the center position of two cameras included in the stereo camera 2102.
  • the LED light source 2103 is a light source that irradiates near infrared rays having a wavelength of 850 nm, for example.
  • FIG. 10 shows an example in which an LED light source 2103 (illumination unit) is configured by nine LEDs.
  • the stereo camera 2102 uses a lens that can transmit near-infrared light having a wavelength of 850 nm.
  • the stereo camera 2102 includes a right camera 2202 and a left camera 2203.
  • the LED light source 2103 irradiates near-infrared light toward the eyeball 111 of the subject.
  • the pupil 112 is reflected and darkened with low brightness
  • the corneal reflection 113 generated as a virtual image in the eyeball 111 is reflected and brightened with high brightness. Accordingly, the positions of the pupil 112 and the corneal reflection 113 on the image can be acquired by each of the two cameras (the right camera 2202 and the left camera 2203).
  • the three-dimensional world coordinate values of the positions of the pupil 112 and the corneal reflection 113 are calculated from the positions of the pupil 112 and the corneal reflection 113 obtained by two cameras.
  • the top and bottom are the Y coordinate (up is +)
  • the side is the X coordinate (right is +)
  • the depth is the Z coordinate (front is +).
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an outline of functions of the diagnosis support apparatus 2100 according to the second embodiment.
  • FIG. 12 shows a part of the configuration shown in FIGS. 10 and 11 and a configuration used for driving the configuration.
  • the diagnosis support apparatus 2100 includes a right camera 2202, a left camera 2203, an LED light source 2103, a speaker 105, a drive / IF (interface) unit 208, a control unit 2300, and a storage unit 150.
  • a display unit 210 the display screen 101 shows the positional relationship between the right camera 2202 and the left camera 2203 in an easy-to-understand manner, but the display screen 101 is a screen displayed on the display unit 210.
  • the drive unit and the IF unit may be integrated or separate.
  • the speaker 105 functions as an audio output unit that outputs audio or the like for alerting the subject during calibration or the like.
  • the drive / IF unit 208 drives each unit included in the stereo camera 2102.
  • the drive / IF unit 208 serves as an interface between each unit included in the stereo camera 2102 and the control unit 2300.
  • the control unit 2300 is, for example, a communication I / F that communicates with a control device such as a CPU (Central Processing Unit) and a storage device such as a ROM (Read Only Memory) or a RAM (Random Access Memory) by connecting to a network. And a computer equipped with a bus for connecting each unit.
  • a control device such as a CPU (Central Processing Unit) and a storage device such as a ROM (Read Only Memory) or a RAM (Random Access Memory) by connecting to a network.
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • the storage unit 150 stores various information such as a control program, a measurement result, and a diagnosis support result.
  • the storage unit 150 stores, for example, an image to be displayed on the display unit 210.
  • the display unit 210 displays various information such as a target image for diagnosis.
  • FIG. 13 is a block diagram illustrating an example of detailed functions of each unit illustrated in FIG. As shown in FIG. 13, a display unit 210 and a drive / IF unit 208 are connected to the control unit 2300.
  • the drive / IF unit 208 includes camera IFs 314 and 315, an LED drive control unit 316, and a speaker drive unit 322.
  • the right camera 2202 and the left camera 2203 are connected to the drive / IF unit 208 via the camera IFs 314 and 315, respectively.
  • the driving / IF unit 208 drives these cameras to image the subject.
  • the speaker driving unit 322 drives the speaker 105.
  • the diagnosis support apparatus 2100 may include an interface (printer IF) for connecting to a printer as a printing unit. Further, the printer may be provided inside the diagnosis support apparatus 2100.
  • the control unit 2300 controls the entire diagnosis support apparatus 2100.
  • the control unit 2300 includes a first calculation unit 2351, a second calculation unit 2352, a third calculation unit 2353, a gaze detection unit 2354, a viewpoint detection unit 2355, an output control unit 2356, and an evaluation unit 2357.
  • the line-of-sight detection device may include at least the first calculation unit 2351, the second calculation unit 2352, the third calculation unit 2353, and the line-of-sight detection unit 2354.
  • Each element included in the control unit 2300 (the first calculation unit 2351, the second calculation unit 2352, the third calculation unit 2353, the line-of-sight detection unit 2354, the viewpoint detection unit 2355, the output control unit 2356, and the evaluation unit 2357) It may be realized by software (program), may be realized by a hardware circuit, or may be realized by using software and a hardware circuit in combination.
  • the program When implemented by a program, the program is a file in an installable or executable format, such as a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory), a flexible disk (FD), a CD-R (Compact Disk Recordable), a DVD ( It is recorded on a computer-readable recording medium such as Digital Versatile Disk) and provided as a computer program product.
  • the program may be provided by being stored on a computer connected to a network such as the Internet and downloaded via the network.
  • the program may be provided or distributed via a network such as the Internet.
  • the program may be provided by being incorporated in advance in a ROM or the like.
  • the first calculation unit 2351 calculates the position (first position) of the pupil center indicating the center of the pupil from the eyeball image captured by the stereo camera 2102.
  • the second calculator 2352 calculates the position of the corneal reflection center (second position) indicating the center of corneal reflection from the captured image of the eyeball.
  • the first calculation unit 2351 and the second calculation unit 2352 correspond to a position detection unit that detects a first position indicating the center of the pupil and a second position indicating the center of corneal reflection.
  • the third calculation unit 2353 calculates the corneal curvature center (fourth position) from the straight line (first straight line) connecting the LED light source 2103 and the corneal reflection center. For example, the third calculation unit 2353 calculates a position on the straight line where the distance from the corneal reflection center is a predetermined value as the corneal curvature center. As the predetermined value, a value determined in advance from a general radius of curvature of the cornea or the like can be used.
  • the third calculation unit 2353 may calculate the corneal curvature center in consideration of individual differences. In this case, the third calculation unit 2353 first uses a pupil center and a corneal reflection center that are calculated when the subject is gazes at the target position (third position), and a straight line that connects the pupil center and the target position (the first position). 2) and a straight line connecting the corneal reflection center and the LED light source 2103 is calculated. Then, the third calculation unit 2353 calculates a distance (first distance) between the pupil center and the calculated intersection, and stores it in the storage unit 150, for example.
  • the target position may be a position that is determined in advance and can calculate a three-dimensional world coordinate value.
  • the center position of the display screen 101 (the origin of the three-dimensional world coordinates) can be set as the target position.
  • the output control unit 2356 displays an image (target image) or the like that causes the subject to gaze at the target position (center) on the display screen 101. Thereby, a test subject can be made to gaze at a target position.
  • the target image may be any image as long as it allows the subject to pay attention.
  • an image in which a display mode such as luminance or color changes, an image in which the display mode is different from other regions, or the like can be used as the target image.
  • the target position is not limited to the center of the display screen 101, and may be an arbitrary position. If the center of the display screen 101 is set as the target position, the distance from an arbitrary end of the display screen 101 is minimized. For this reason, it becomes possible to make the measurement error at the time of gaze detection smaller, for example.
  • the processing up to the calculation of the distance is executed in advance, for example, before actual gaze detection is started.
  • the third calculation unit 2353 calculates, on the straight line connecting the LED light source 2103 and the corneal reflection center, a position where the distance from the pupil center is a previously calculated distance as the corneal curvature center.
  • the third calculator 2353 calculates the center of corneal curvature from the position of the LED light source 2103, a predetermined position (third position) indicating the target image on the display unit, the position of the pupil center, and the position of the corneal reflection center ( This corresponds to a calculation unit that calculates (fourth position).
  • the line-of-sight detection unit 2354 detects the line of sight of the subject from the pupil center and the corneal curvature center.
  • the gaze detection unit 2354 detects the direction from the corneal curvature center to the pupil center as the gaze direction of the subject.
  • the viewpoint detection unit 2355 detects the viewpoint of the subject using the detected gaze direction.
  • the viewpoint detection unit 2355 detects, for example, a viewpoint (gaze point) that is a point on the display screen 101 where the subject gazes.
  • the viewpoint detection unit 2355 detects, for example, the intersection of the line-of-sight vector represented in the three-dimensional world coordinate system as shown in FIG. 11 and the XY plane as the gaze point of the subject.
  • the output control unit 2356 controls the output of various information to the display unit 210, the speaker 105, and the like. For example, the output control unit 2356 outputs the target image at the target position on the display unit 210. Further, the output control unit 2356 controls the output to the display unit 210 such as the diagnostic image and the evaluation result by the evaluation unit 2357.
  • the diagnostic image may be an image according to the evaluation process based on the line-of-sight (viewpoint) detection result.
  • a diagnostic image including an image (such as a geometric pattern image) preferred by a subject with a developmental disorder and other images (such as a person image) may be used.
  • Evaluation unit 2357 performs an evaluation process based on the diagnostic image and the gazing point detected by the viewpoint detection unit 2355. For example, in the case of diagnosing a developmental disorder, the evaluation unit 2357 analyzes the diagnostic image and the gazing point, and evaluates whether or not the image preferred by the subject with the developmental disorder has been gazed.
  • the output control unit 2356 may display the same diagnostic image as that of the first embodiment, and the evaluation unit 2357 may perform the same evaluation process as that of the evaluation unit 354 of the first embodiment.
  • the gaze detection process (gaze detection unit 351) of the first embodiment is replaced with the gaze detection process (first calculation unit 2351, second calculation unit 2352, third calculation unit 2353, gaze detection of the second embodiment. Part 2354).
  • FIG. 14 is a diagram for explaining an overview of processing executed by the diagnosis support apparatus 2100 of the present embodiment.
  • the elements described in FIGS. 10 to 13 are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.
  • the pupil center 407 and the corneal reflection center 408 represent the center of the pupil detected when the LED light source 2103 is turned on and the center of the corneal reflection point, respectively.
  • the corneal curvature radius 409 represents the distance from the corneal surface to the corneal curvature center 410.
  • FIG. 15 is an explanatory diagram showing a difference between a method using two light sources (illumination units) (hereinafter referred to as method A) and the present embodiment using one light source (illumination unit).
  • method A a method using two light sources
  • illumination unit one light source
  • Method A uses two LED light sources 511 and 512 instead of the LED light source 2103.
  • a straight line 515 connecting the cornea reflection center 513 and the LED light source 511 when the LED light source 511 is irradiated and a straight line 516 connecting the cornea reflection center 514 and the LED light source 512 when the LED light source 512 is irradiated.
  • An intersection is calculated. This intersection is the corneal curvature center 505.
  • a straight line 523 connecting the cornea reflection center 522 and the LED light source 2103 when the LED light source 2103 is irradiated is considered.
  • a straight line 523 passes through the corneal curvature center 505. It is also known that the radius of curvature of the cornea is almost constant with little influence from individual differences. Thus, the corneal curvature center when the LED light source 2103 is irradiated exists on the straight line 523 and can be calculated by using a general curvature radius value.
  • the viewpoint position may deviate from the original position due to individual differences in the eyeballs, and accurate viewpoint position detection cannot be performed. There is.
  • FIG. 16 is a diagram for explaining calculation processing for calculating the corneal curvature center position and the distance between the pupil center position and the corneal curvature center position before performing viewpoint detection (line-of-sight detection).
  • the elements described in FIGS. 10 to 13 are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.
  • the connection between the left and right cameras (the right camera 2202 and the left camera 2203) and the control unit 2300 is not shown and is omitted.
  • the target position 605 is a position for displaying a target image or the like at one point on the display unit 210 and causing the subject to stare.
  • the center position of the display screen 101 is set.
  • a straight line 613 is a straight line connecting the LED light source 2103 and the corneal reflection center 612.
  • a straight line 614 is a straight line connecting the target position 605 (gaze point) that the subject looks at and the pupil center 611.
  • a corneal curvature center 615 is an intersection of the straight line 613 and the straight line 614.
  • the third calculation unit 2353 calculates and stores the distance 616 between the pupil center 611 and the corneal curvature center 615.
  • FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of calculation processing according to the present embodiment.
  • the output control unit 2356 reproduces the target image at one point on the display screen 101 (step S201), and causes the subject to gaze at the one point.
  • the control unit 2300 turns on the LED light source 2103 toward the eyes of the subject using the LED drive control unit 316 (step S202).
  • the controller 2300 images the eyes of the subject with the left and right cameras (the right camera 2202 and the left camera 2203) (step S203).
  • the pupil part is detected as a dark part (dark pupil) by irradiation of the LED light source 2103. Further, a corneal reflection virtual image is generated as a reflection of LED irradiation, and a corneal reflection point (corneal reflection center) is detected as a bright portion. That is, the first calculation unit 2351 detects a pupil portion from the captured image, and calculates coordinates indicating the position of the pupil center. For example, the first calculation unit 2351 detects, as a pupil part, a region having a predetermined brightness or less including the darkest part in a certain region including the eyes, and a region having a predetermined brightness or more including the brightest part is reflected by the cornea. Detect as.
  • the second calculation unit 2352 detects a corneal reflection portion from the captured image, and calculates coordinates indicating the position of the corneal reflection center.
  • the first calculation unit 2351 and the second calculation unit 2352 calculate each coordinate value for each of two images acquired by the left and right cameras (step S204).
  • the left and right cameras are pre-calibrated with a stereo calibration method to obtain three-dimensional world coordinates, and conversion parameters are calculated.
  • a stereo calibration method any conventionally used method such as a method using Tsai's camera calibration theory can be applied.
  • the first calculation unit 2351 and the second calculation unit 2352 use the conversion parameters to convert the coordinates of the left and right cameras into the three-dimensional world coordinates of the pupil center and the corneal reflection center (step S205).
  • the 3rd calculation part 2353 calculates
  • the third calculation unit 2353 calculates a straight line connecting the world coordinates of the center of the target image displayed at one point on the display screen 101 and the world coordinates of the pupil center (step S207).
  • the 3rd calculation part 2353 calculates
  • the third calculation unit 2353 calculates the distance between the pupil center and the corneal curvature center at this time, and stores it in the storage unit 150 or the like (step S209). The stored distance is used to calculate the corneal curvature center at the time of subsequent detection of the viewpoint (line of sight).
  • the distance between the pupil center and the corneal curvature center when looking at one point on the display unit 210 in the calculation process is kept constant within a range in which the viewpoint in the display unit 210 is detected.
  • the distance between the center of the pupil and the center of corneal curvature may be obtained from the average of all the values calculated during playback of the target image, or from the average of several values of the values calculated during playback. You may ask for it.
  • FIG. 18 is a diagram showing a method of calculating the corrected position of the corneal curvature center using the distance between the pupil center and the corneal curvature center obtained in advance when performing viewpoint detection.
  • a gazing point 805 represents a gazing point obtained from a corneal curvature center calculated using a general curvature radius value.
  • a gazing point 806 represents a gazing point obtained from a corneal curvature center calculated using a distance obtained in advance.
  • the pupil center 811 and the corneal reflection center 812 indicate the position of the pupil center and the position of the corneal reflection center calculated at the time of viewpoint detection, respectively.
  • a straight line 813 is a straight line connecting the LED light source 2103 and the corneal reflection center 812.
  • the corneal curvature center 814 is the position of the corneal curvature center calculated from a general curvature radius value.
  • the distance 815 is the distance between the pupil center and the corneal curvature center calculated by the prior calculation process.
  • the corneal curvature center 816 is the position of the corneal curvature center calculated using the distance obtained in advance.
  • the corneal curvature center 816 is obtained from the fact that the corneal curvature center exists on the straight line 813 and the distance between the pupil center and the corneal curvature center is the distance 815.
  • the line of sight 817 calculated when a general radius of curvature value is used is corrected to the line of sight 818.
  • the gazing point on the display screen 101 is corrected from the gazing point 805 to the gazing point 806.
  • the connection between the left and right cameras (the right camera 2202 and the left camera 2203) and the control unit 2300 is not shown and is omitted.
  • FIG. 19 is a flowchart illustrating an example of a line-of-sight detection process according to the present embodiment.
  • the line-of-sight detection process of FIG. 19 can be executed as the process of detecting the line of sight in the diagnostic process using the diagnostic image.
  • a process of displaying a diagnostic image, an evaluation process by the evaluation unit 2357 using the detection result of the gazing point, and the like are executed.
  • Step S301 to step S305 are the same as step S202 to step S206 in FIG.
  • the third calculation unit 2353 calculates, as the corneal curvature center, a position that is on the straight line calculated in step S305 and whose distance from the pupil center is equal to the distance obtained by the previous calculation process (step S306).
  • the line-of-sight detection unit 2354 obtains a vector (line-of-sight vector) connecting the pupil center and the corneal curvature center (step S307). This vector indicates the line-of-sight direction viewed by the subject.
  • the viewpoint detection unit 2355 calculates the three-dimensional world coordinate value of the intersection between the line-of-sight direction and the display screen 101 (step S308). This value is a coordinate value representing one point on the display unit 210 that the subject gazes in world coordinates.
  • the viewpoint detection unit 2355 converts the obtained three-dimensional world coordinate value into a coordinate value (x, y) represented in the two-dimensional coordinate system of the display unit 210 (step S309). Thereby, the viewpoint (gaze point) on the display part 210 which a test subject looks at can be calculated.
  • the calculation processing for calculating the distance between the pupil center position and the corneal curvature center position is not limited to the method described with reference to FIGS. Hereinafter, another example of the calculation process will be described with reference to FIGS.
  • FIG. 20 is a diagram for explaining the calculation process of the present modification.
  • the elements described in FIGS. 10 to 13 and FIG. 16 are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.
  • the line segment 1101 is a line segment (first line segment) connecting the target position 605 and the LED light source 103.
  • a line segment 1102 is a line segment (second line segment) that is parallel to the line segment 1101 and connects the pupil center 611 and the straight line 613.
  • the distance 616 between the pupil center 611 and the corneal curvature center 615 is calculated and stored using the line segment 1101 and the line segment 1102 as follows.
  • FIG. 21 is a flowchart showing an example of the calculation process of this modification.
  • Steps S401 to S407 are the same as steps S201 to S207 in FIG.
  • the third calculation unit 2353 calculates and calculates a line segment (the line segment 1101 in FIG. 20) connecting the center of the target image displayed at one point on the screen of the display unit 101 and the center of the LED light source 103.
  • the length of the line segment (L1101) is calculated (step S408).
  • the third calculation unit 2353 calculates a line segment (line segment 1102 in FIG. 20) that passes through the pupil center 611 and is parallel to the line segment calculated in step S408, and calculates the length of the calculated line segment (L1102). Is calculated (step S409).
  • the third calculation unit 2353 includes a triangle having the corneal curvature center 615 as a vertex and the line segment calculated in step S408 as a lower side, and a triangle having the corneal curvature center 615 as a vertex and the line segment calculated in step S409 as a lower side. Is a similar relationship, the distance 616 between the pupil center 611 and the corneal curvature center 615 is calculated (step S410). For example, the third calculation unit 2353 causes the ratio of the length of the line segment 1102 to the length of the line segment 1101 and the ratio of the distance 616 to the distance between the target position 605 and the corneal curvature center 615 to be equal. The distance 616 is calculated.
  • the distance 616 can be calculated by the following equation (1).
  • L614 is the distance from the target position 605 to the pupil center 611.
  • Distance 616 (L614 ⁇ L1102) / (L1101 ⁇ L1102) (1)
  • the third calculation unit 2353 stores the calculated distance 616 in the storage unit 150 or the like (step S411).
  • the stored distance is used to calculate the corneal curvature center at the time of subsequent detection of the viewpoint (line of sight).
  • the following effects can be obtained. (1) It is not necessary to arrange light sources (illuminating units) at two places, and it becomes possible to perform line-of-sight detection with the light sources arranged at one place. (2) Since the number of light sources is one, the apparatus can be made compact and the cost can be reduced.
  • diagnosis support apparatus and diagnosis support method according to the present invention are suitable for a diagnosis support apparatus and a diagnosis support method for developmental disorders using captured images.
  • Diagnosis support device 101 Display screen 102, 2102 Stereo camera 105 Speaker 150 Storage unit 202, 2202 Right camera 203 Infrared LED light source 204, 2203 Left camera 205 Infrared LED light source 208 Drive / IF unit 210 Display unit 300, 2300 Control unit 351, 2354 Gaze detection unit 352, 2355 View point detection unit 353, 2356 Output control unit 354, 2357 Evaluation unit 2351 First calculation unit 2352 Second calculation unit 2353 Third calculation unit

Abstract

　表示部と、被験者を撮像する撮像部（２０２、２０４）と、撮像部（２０２、２０４）により撮像された撮像画像から、被験者の視線方向を検出する視線検出部（３５１）と、視線方向に基づいて、表示部の表示領域における被験者の視点を検出する視点検出部（３５２）と、複数の診断画像のうちいずれかを表示部に表示させ、診断画像を表示させたときに検出された視点の位置に応じて次に表示する診断画像を複数の診断画像から選択し、選択した診断画像をさらに表示部に表示させる出力制御部（３５３）と、診断画像が表示されたときに視点検出部により検出された視点に基づいて被験者の評価値を算出する評価部（３５４）と、を備える。

Description

診断支援装置および診断支援方法
　本発明は、診断支援装置および診断支援方法に関する。
　最近、発達障がい者が増加傾向にあると言われている。発達障がいは、早期に発見し療育を開始することで症状を軽減し、社会に適応できる効果が高くなることがわかっている。我が国でも、１歳半検診時の問診などにより早期発見を目指している。しかし、精神科医不足や、問診に時間が掛かるなどの問題があり、その効果は十分とはいえない。そこで、客観的で効率的な発達障がいの診断支援装置が求められている。
　発達障がい早期発見のためには、例えば１歳半検診時に診断できることが理想的である。発達障がい児の特徴として、対面する相手の目を見ない（視線をそらす）ことが挙げられる。また、発達障がい児は、人物映像より幾何学模様の映像を好むことが知られている。
　また、カメラで人の顔を撮影して、角膜反射と瞳孔の位置を算出することにより注視点を検出する方法などを応用して、発達障がいを診断支援する方法が提案されている。
特開２００５－１８５４３１号公報 特開２００８－１２５６１９号公報 特開２００５－１９８７４３号公報 特開２０１１－２０６５４２号公報
　しかしながら、１歳半程度の被験者の集中力には限度があるため、できるだけ短時間で診断を行うことが必要である。しかしながら、従来の注視点を検出する方法では、短時間での診断を支援できない場合があり、さらに短時間での診断を支援する方法が求められていた。
　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、短時間での診断できる診断支援装置および診断支援方法を提供することを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、表示部と、被験者を撮像する撮像部と、前記撮像部により撮像された撮像画像から、前記被験者の視線方向を検出する視線検出部と、前記視線方向に基づいて、前記表示部の表示領域における前記被験者の視点を検出する視点検出部と、複数の診断画像のうちいずれかを前記表示部に表示させ、前記診断画像を表示させたときに検出された前記視点の位置に応じて次に表示する前記診断画像を複数の前記診断画像から選択し、選択した前記診断画像をさらに前記表示部に表示させる出力制御部と、前記診断画像が表示されたときに前記視点検出部により検出された前記視点に基づいて前記被験者の評価値を算出する評価部と、を備えることを特徴とする。
　本発明にかかる診断支援装置および診断支援方法は、短時間で診断できるという効果を奏する。
図１は、第１の実施形態で用いる表示部、ステレオカメラ、および光源の配置の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態の診断支援装置の機能の概要を示す図である。 図３は、図２に示す各部の詳細な機能の一例を示すブロック図である。 図４は、２台のカメラを使用した場合の目および距離の検出の一例を示す図である。 図５は、診断画像の一例を示す図である。 図６は、診断画像のタイムチャートの一例を示す図である。 図７は、第１の実施形態の診断支援処理の一例を示すフローチャートである。 図８は、診断画像のタイムチャートの一例を示す図である。 図９は、診断画像のタイムチャートの別の例を示す図である。 図１０は、第２の実施形態の表示部、ステレオカメラ、赤外線光源および被験者の配置の一例を示す図である。 図１１は、第２の実施形態の表示部、ステレオカメラ、赤外線光源および被験者の配置の一例を示す図である。 図１２は、診断支援装置の機能の概要を示す図である。 図１３は、図１２に示す各部の詳細な機能の一例を示すブロック図である。 図１４は、第２の実施形態の診断支援装置により実行される処理の概要を説明する図である。 図１５は、２つの光源を用いる方法と、１つの光源を用いる第２の実施形態との違いを示す説明図である。 図１６は、瞳孔中心位置と角膜曲率中心位置との距離を算出する算出処理を説明するための図である。 図１７は、第２の実施形態の算出処理の一例を示すフローチャートである。 図１８は、事前に求めた距離を使用して角膜曲率中心の位置を算出する方法を示した図である。 図１９は、第２の実施形態の視線検出処理の一例を示すフローチャートである。 図２０は、変形例の算出処理を説明するための図である。 図２１は、変形例の算出処理の一例を示すフローチャートである。
　以下に、本発明にかかる診断支援装置および診断支援方法の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。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。
（第１の実施形態）
　従来は、モニタに映した単一のコンテンツに対する被験者の視線を検出し、被験者が注視した座標などによって発達障がいを判断していた。しかし、低年齢の被験者の場合は、診断中に長時間モニタを注視させることが難しいという問題があった。
　そこで、第１の実施形態の診断支援装置は、検出された視点の位置に応じて次に表示する診断画像（コンテンツ）を複数の診断画像から選択する。例えば、被験者に視聴させるコンテンツ（動画など）に複数のインデックスを設けて仮想的に複数の診断画像に分割する。そして、ある診断画像を表示しているときに検出された被験者の視線の動きから、不要な診断画像をスキップして次のインデックスに対応する診断画像を表示する。このように、より診断支援に適した部分を選択的に提示することで、診断時間を短縮させることが可能となる。この結果、被験者の集中力の低下を防止し、診断の精度を向上させることができる。
　図１は、第１の実施形態で用いる表示部、ステレオカメラ、および光源の配置の一例を示す図である。図１に示すように、本実施形態では、表示画面１０１の下側に、１組のステレオカメラ１０２を配置する。ステレオカメラ１０２は、赤外線によるステレオ撮影が可能な撮像部であり、右カメラ２０２と左カメラ２０４とを備えている。
　右カメラ２０２および左カメラ２０４の各レンズの直前には、円周方向に赤外ＬＥＤ（Light　Emitting　Diode）光源２０３および２０５がそれぞれ配置される。赤外ＬＥＤ光源２０３および２０５は、発光する波長が相互に異なる内周のＬＥＤと外周のＬＥＤとを含む。赤外ＬＥＤ光源２０３および２０５により被験者の瞳孔を検出する。瞳孔の検出方法としては、例えば特許文献２に記載された方法などを適用できる。
　視線を検出する際には、空間を座標で表現して位置を特定する。本実施形態では、表示画面１０１の画面の中央位置を原点として、上下をＹ座標（上が＋）、横をＸ座標（向かって右が＋）、奥行きをＺ座標（手前が＋）としている。
　図２は、診断支援装置１００の機能の概要を示す図である。図２では、図１に示した構成の一部と、この構成の駆動などに用いられる構成を示している。図２に示すように、診断支援装置１００は、右カメラ２０２と、左カメラ２０４と、赤外ＬＥＤ光源２０３および２０５と、スピーカ１０５と、駆動・ＩＦ（interface）部２０８と、制御部３００と、記憶部１５０と、表示部２１０と、を含む。図２において、表示画面１０１は、右カメラ２０２および左カメラ２０４との位置関係を分かりやすく示しているが、表示画面１０１は表示部２１０において表示される画面である。なお、駆動部とＩＦ部は一体でもよいし、別体でもよい。
　スピーカ１０５は、キャリブレーション時などに、被験者に注意を促すための音声などを出力する音声出力部として機能する。
　駆動・ＩＦ部２０８は、ステレオカメラ１０２に含まれる各部を駆動する。また、駆動・ＩＦ部２０８は、ステレオカメラ１０２に含まれる各部と、制御部３００とのインタフェースとなる。
　記憶部１５０は、制御プログラム、測定結果、診断支援結果など各種情報を記憶する。記憶部１５０は、例えば、表示部２１０に表示する画像等を記憶する。表示部２１０は、診断のための対象画像等、各種情報を表示する。
　図３は、図２に示す各部の詳細な機能の一例を示すブロック図である。図３に示すように、制御部３００には、表示部２１０と、駆動・ＩＦ部２０８が接続される。駆動・ＩＦ部２０８は、カメラＩＦ３１４、３１５と、ＬＥＤ駆動制御部３１６と、スピーカ駆動部３２２と、を備える。
　駆動・ＩＦ部２０８には、カメラＩＦ３１４、３１５を介して、それぞれ、右カメラ２０２、左カメラ２０４が接続される。駆動・ＩＦ部２０８がこれらのカメラを駆動することにより、被験者を撮像する。
　赤外ＬＥＤ光源２０３は、波長１－ＬＥＤ３０３と、波長２－ＬＥＤ３０４と、を備えている。赤外ＬＥＤ光源２０５は、波長１－ＬＥＤ３０５と、波長２－ＬＥＤ３０６と、を備えている。
　波長１－ＬＥＤ３０３、３０５は、波長１の赤外線を照射する。波長２－ＬＥＤ３０４、３０６は、波長２の赤外線を照射する。
　波長１および波長２は、それぞれ例えば９００ｎｍ未満の波長および９００ｎｍ以上の波長とする。９００ｎｍ未満の波長の赤外線を照射して瞳孔で反射された反射光を撮像すると、９００ｎｍ以上の波長の赤外線を照射して瞳孔で反射された反射光を撮像した場合に比べて、明るい瞳孔像が得られるためである。なお、照射する赤外線の波長については、上記に限らず、波長１の赤外線を照射して瞳孔で反射された反射光を撮像した結果と、波長２の赤外線を照射して瞳孔で反射された反射光を撮像した結果とで、差が出せるものであればよい。
　スピーカ駆動部３２２は、スピーカ１０５を駆動する。なお、診断支援装置１００が、印刷部としてのプリンタと接続するためのインタフェース（プリンタＩＦ）を備えてもよい。また、プリンタを診断支援装置１００の内部に備えるように構成してもよい。
　制御部３００は、診断支援装置１００全体を制御する。制御部３００は、視線検出部３５１と、視点検出部３５２と、出力制御部３５３と、評価部３５４と、を備えている。
　視線検出部３５１は、撮像部（ステレオカメラ１０２）により撮像された撮像画像から、被験者の視線（視線方向）を検出する。視線を検出する処理には、被験者の目の位置を検出する処理が含まれる。視点検出部３５２は、検出された視線方向を用いて被験者の視点を検出する。視点検出部３５２は、例えば、表示画面１０１に表示された対象画像のうち、被験者が注視する点である視点（注視点）を検出する。視線検出部３５１による視線検出方法、および、視点検出部３５２による視点検出方法としては、従来から用いられているあらゆる方法を適用できる。以下では、特許文献３と同様に、ステレオカメラを用いて被験者の視線方向および注視点を検出する場合を例に説明する。
　この場合、まず視線検出部３５１は、ステレオカメラ１０２で撮影された画像から、被験者の視線方向を検出する。視線検出部３５１は、例えば、特許文献１および２に記載された方法などを用いて、被験者の視線方向を検出する。具体的には、視線検出部３５１は、波長１の赤外線を照射して撮影した画像と、波長２の赤外線を照射して撮影した画像との差分を求め、瞳孔像が明確化された画像を生成する。視線検出部３５１は、左右のカメラ（右カメラ２０２、左カメラ２０４）で撮影された画像それぞれから上記のように生成された２つの画像を用いて、ステレオ視の手法により被験者の瞳孔の位置（目の位置）を算出する。また、視線検出部３５１は、左右のカメラで撮影された画像を用いて被験者の角膜反射の位置を算出する。そして、視線検出部３５１は、被験者の瞳孔の位置と角膜反射位置とから、被験者の視線方向を表す視線ベクトルを算出する。
　なお、被験者の目の位置および視線の検出方法はこれに限られるものではない。例えば、赤外線ではなく、可視光を用いて撮影した画像を解析することにより、被験者の目の位置および視線を検出してもよい。
　視点検出部３５２は、例えば図１のような座標系で表される視線ベクトルとＸＹ平面との交点を、被験者の注視点として検出する。両目の視線方向が得られた場合は、被験者の左右の視線の交点を求めることによって注視点を計測してもよい。
　図４は、２台のカメラ（右カメラ２０２、左カメラ２０４）を使用した場合の目および距離の検出の一例を示す図である。２台のカメラは、事前にステレオ較正法によるカメラキャリブレーション理論を適用し、カメラパラメータを求めておく。ステレオ較正法は、Ｔｓａｉのカメラキャリブレーション理論を用いた方法など従来から用いられているあらゆる方法を適用できる。右カメラ２０２で撮影された画像から検出した目の位置と、左カメラ２０４で撮影された画像から検出した目の位置と、カメラパラメータとを用いて、世界座標系における目の３次元座標が得られる。これにより、目とステレオカメラ１０２間の距離、および、瞳孔座標を推定することができる。瞳孔座標とは、ＸＹ平面上での被験者の目（瞳孔）の位置を表す座標値である。瞳孔座標は、例えば、世界座標系で表される目の位置をＸＹ平面に投影した座標値とすることができる。通常は、左右両目の瞳孔座標が求められる。表示画面１０１には、診断画像が表示される。
　なお、診断画像は、静止画および動画（映像）のいずれでもよいが、動画の方が注視されやすいので望ましい。診断画像は、例えば、時間的に連続して表示される複数の診断画像を含んでもよい。上述のように、１つの映像（動画像など）を分割して複数の診断画像として用いてもよい。複数の診断画像のそれぞれは、発達障がいであるか否かを診断できる画像である。例えば、複数の診断画像の少なくとも一部は、人物の画像（人物映像）と幾何学模様の画像（幾何学模様映像）とを含んでもよい。発達障がいの被験者が好む幾何学模様以外の画像として自然画を用いてもよい。自然画は、幾何学画像以外の、自然物または自然物を連想させるような画像であればよい。例えば、人物、動物、植物、および自然の景観などをカメラで撮像した画像（静止画、動画）を自然画として用いてもよい。また、人物および動物などを模したキャラクタの画像（静止画、動画）を自然画として用いてもよい。
　図３に戻り、出力制御部３５３は、表示部２１０およびスピーカ１０５などに対する各種情報の出力を制御する。例えば、出力制御部３５３は、診断画像、および、評価部３５４による評価結果などの表示部２１０に対する出力を制御する。出力制御部３５３は、複数の診断画像のうちいずれかを表示部に表示させ、診断画像を表示させたときに検出された視点の位置に応じて次に表示する診断画像を複数の診断画像から選択する。そして、出力制御部３５３は、選択した診断画像をさらに表示部に表示させ、以下同様の処理を繰り返す。
　次に表示する診断画像の選択方法としては、例えば、以下の方法を適用できる。まず、出力制御部３５３は、複数の診断画像のそれぞれを、複数のグループのいずれかに分類する。例えば、類似する診断画像が同一のグループに属するように分類してもよい。また、２つの画像（例えば、人物映像と幾何学模様映像）が、予め定められた点または予め定められた線に対して対称となるように配置された複数の診断画像（第１診断画像、第２診断画像）が、同一のグループに属するように分類してもよい。
　そして、出力制御部３５３は、あるグループ（所定のグループ）に分類される診断画像を表示させたときに検出された視点の位置に応じて、次に表示する診断画像として、同じグループ（所定のグループ）に分類される他の診断画像を選択するか、他のグループ（複数のグループのうち所定のグループと異なる他のグループ）に分類される診断画像を選択するかを切替える。これにより、例えば、あるグループに属する診断画像に対しては発達障がいの傾向がない、または、この診断画像による診断は困難である、と判断される場合に、当該グループの残りの診断画像の表示をスキップさせることが可能となる。
　切替える条件としては様々な条件を適用できる。例えば、検出された視点の位置が発達障がいの被験者の視点の位置のパターンに適合する場合に、同じグループの他の診断画像を選択し、その他の場合に次のグループの診断画像を選択するという条件を適用してもよい。
　発達障がいの被験者の視点の位置のパターンとしては、例えば、人物映像に含まれる目の領域内に視点が含まれる割合が所定の閾値（例えば８０％）未満であること、などのパターンを適用できる。適用できるパターンはこれに限られるものではなく、所定の期間における特定の領域内に視点が含まれる割合から発達障がいの傾向があるかを判断できるものであればあらゆるパターンを適用できる。例えば、人物映像と幾何学模様映像とを含む診断画像の場合、人物映像内に視点が含まれる割合が所定の閾値未満であるというパターンを用いてもよい。ある領域（画像）内に視点が含まれる割合は、例えば、検出された視点の総数（または視点が検出された時間の合計）に対する、当該領域内で検出された視点の個数（または当該領域内で視点が検出された時間の合計）によって求められる。
　評価部３５４は、診断画像と、視点検出部３５２により検出された注視点とに基づいて、発達障がいの程度に関する指標として評価値を算出する。評価部３５４は、例えば、後述する図５のような診断画像を表示した際の被験者の注視点の位置に基づいて評価値を算出する。例えば、評価部３５４は、診断画像内の予め定められた領域（例えば目の領域）を見ている割合を評価値として算出し、評価値が低いほど、発達障害の可能性が高いことを示すような評価値を算出する。評価部３５４は、複数の診断画像それぞれに対して算出した値の平均値または合計値を最終的な評価値としてもよい。評価部３５４は、診断画像と注視点とに基づいて評価値を算出すればよく、その算出方法は、実施の形態に限定されるものではない。
　図５は、診断画像の一例を示す図である。図５は、連続した１つの動画を、各映像の切り替わり目に目印（インデックス）をつけて仮想的に８つの動画（診断画像）に分割する例を示している。
　診断画像５０１は人物の静止画映像である。診断画像５０１に含まれる目の領域および口の領域などのうち、いずれの領域を注視するかが診断の指標（評価値）となる。一般的に発達障がいが疑われる場合は目以外の領域を注視する傾向がある。
　診断画像５０２は人物が話しかける映像である。診断画像５０１と同様に、診断画像５０２に含まれる目の領域および口の領域などのうち、いずれの領域を注視するかが診断の指標となる。一般的に発達障がいが疑われる場合は目以外の領域を注視する傾向がある。
　診断画像５０３の左半分は、音楽に合わせて人物が動いている様子を複数の点を用いて表現した映像である。診断画像５０３の右半分は、上下逆さまで、音楽に調和せずに人物が動いている様子を複数の点を用いて表現した映像である。左側の映像は、人間の通常の全身像の動きと重なるため注視の対象になり易い。従って、左右映像への視線頻度が診断の指標となる。一方、発達障がいが疑われる場合は、一般的に点の集まりを人の動きと認識することが難しく、注視点に偏りがないことが特徴になる。
　診断画像５０４は診断画像５０３に含まれる左右の画像を入れ替えた映像である。すなわち、診断画像５０３および診断画像５０４は、２つの画像が、予め定められた線（診断画像の中心付近を通る上下方向の線など）に対して対称となるように配置された複数の診断画像に相当する。このような２つの診断画像を用いることにより、被験者の視線が左右の位置関係に依存していないか確認し、より正確な診断を行うことが可能となる。
　診断画像５０５は左半分に人物の映像を配置し、右半分に幾何学模様の映像を配置した診断画像である。左右映像への視線頻度が診断の指標となる。一般的に発達障がいが疑われる場合は人物の映像よりも幾何学模様の映像を好む傾向があると考えられている。
　診断画像５０６は診断画像５０５とは逆に、左半分に幾何学模様の映像を配置し、右半分に人物の映像を配置した診断画像である。診断画像５０５とは多少異なる映像になっている。診断画像５０６も診断画像５０４と同様に、被験者の視線位置が左右位置関係に依存していないか確認するために用いられる。
　診断画像５０７は画面全体に人物の映像を配置し、一部の領域に幾何学模様の映像を配置した診断画像である。幾何学模様の映像とそれ以外の領域の視線頻度が診断の指標となる。
　診断画像５０８は診断画像５０７と異なる位置に幾何学模様の映像を表示する診断画像である。診断画像５０８も診断画像５０４と同様に、被験者の視線位置が左右位置関係に依存していないか確認するために用いられる。
　図５の例では、８つの診断画像は、以下の４グループに分類できる。
・グループＡ：診断画像５０１、診断画像５０２
・グループＢ：診断画像５０３、診断画像５０４
・グループＣ：診断画像５０５、診断画像５０６
・グループＤ：診断画像５０７、診断画像５０８
　各グループは、同様の指標（評価値）の算出に用いられる類似の診断画像を含んでいる。なお、各グループに含まれる診断画像の個数は２に限られるものではなく、３以上の診断画像を含んでもよい。
　例えば、グループＡの診断画像５０１が表示されているときに検出された視点の位置に応じて、次に表示する診断画像として、同一グループに属する診断画像５０２、および、次のグループＢの診断画像５０３のいずれかが選択される。この場合、グループＡは所定のグループであり、グループＢは複数のグループのうち所定のグループとは異なる他のグループである。同様に、グループＢの診断画像５０３が表示されているときに検出された視点の位置に応じて、次に表示する診断画像として、同一グループに属する診断画像５０４、および、次のグループＣの診断画像５０５のいずれかが選択される。この場合、グループＢが所定のグループとなり、グループＣが複数のグループのうち所定のグループとは異なる他のグループとなる。グループＣおよびグループＤについても同様の処理が適用される。
　図６は、表示される診断画像のタイムチャートの一例を示す図である。図６は、図５の診断画像５０１～５０８が順に表示される場合の例である。各診断画像の表示時間はそれぞれ１０秒であり、合計８０秒で表示が終了する。時間短縮の処理を行うために、各診断画像の切り替わり目にインデックス（INDEX1～INDEX7）が付与される。各診断画像を表示部２１０に表示している間、被験者の視線検出と診断を行う。このため、本来ならば被験者は最低でも８０秒間、表示部２１０を注視する必要がある。本実施形態では、この時間を以下のような方法で短縮する。
　最初に、図７のフローチャートおよび図８のタイムチャートを用いた診断時間短縮の例を示す。図７は、第１の実施形態の診断支援処理の一例を示すフローチャートである。図８は、表示される診断画像のタイムチャートの一例を示す図である。
　まず、出力制御部３５３は、図５に示すような診断画像の再生を開始する。また、視線検出部３５１および視点検出部３５２が、視線および視点の検出動作を開始する（ステップＳ１０１）。出力制御部３５３は、最初に図５の診断画像５０１を表示する（ステップＳ１０２）。
　出力制御部３５３は、診断画像５０１が表示されているときに検出された被験者の視点位置の８０％以上が、人物映像の目の領域に含まれるか否かを判断する（ステップＳ１０３）。なお判断に用いる閾値（８０％）は一例であり、これに限られるものではない。また診断画像が表示されているときとは、診断画像が表示されている期間のうち、一部の期間で判断するようにしてもよい。以下の説明に置いても同様である。
　視点位置の８０％以上が目の領域に含まれない場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、出力制御部３５３は、次に表示する画像として診断画像５０２を選択し、診断画像５０２を表示する（ステップＳ１０４）。すなわち、視点位置の８０％以上が目の領域に含まれない場合は、発達障がいの可能性が残るため、再度、類似する診断画像５０２を表示する。これにより、より精度が高い診断を行うことができる。出力制御部３５３は診断画像５０２を表示した後、次のグループの画像である診断画像５０３を表示する（ステップＳ１０５）。
　出力制御部３５３は、診断画像５０１が表示されているときに検出された被験者の視点位置の８０％以上が目の領域に含まれる場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、出力制御部３５３は、診断画像５０２をスキップして、次に表示する画像として、診断画像５０３を選択し、診断画像５０３を表示する（ステップＳ１０５）。
　図８の例では、８０％以上の割合で目の領域を見ていたため、診断画像５０１に対しては発達障がいの傾向がない、または診断画像５０１による診断は難しいと判断される。このため、診断画像５０１に類似する診断画像５０２をさらに表示して診断することは有効ではない。従って、出力制御部３５３は、診断画像５０２の表示をスキップし、次の映像位置（INDEX2）へジャンプする。図８の例ではINDEX1からINDEX2へジャンプする。
　次に、出力制御部３５３は、診断画像５０３が表示されているときに検出された被験者の視点位置の８０％以上が、診断画像５０３の左半分の領域に含まれるか否かを判断する（ステップＳ１０６）。視点位置の８０％以上が左半分の領域に含まれない場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、出力制御部３５３は、次に表示する画像として診断画像５０４を選択し、診断画像５０４を表示する（ステップＳ１０７）。出力制御部３５３は、診断画像５０４を表示した後、診断画像５０５を表示する（ステップＳ１０８）視点位置の８０％以上が左半分の領域に含まれる場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、出力制御部３５３は、診断画像５０４をスキップして、次に表示する画像として診断画像５０５を選択し、診断画像５０５を表示する（ステップＳ１０８）。
　図８の例では、８０％以上右半分を見ているので、続いて診断画像５０４が表示され、より精度が高い診断が行われる。
　次に、出力制御部３５３は、診断画像５０５が表示されているときに検出された被験者の視点位置の８０％以上が、診断画像５０５の人物の領域に含まれるか否かを判断する（ステップＳ１０９）。視点位置の８０％以上が人物の領域に含まれない場合（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、出力制御部３５３は、次に表示する画像として診断画像５０６を選択し、診断画像５０６を表示する（ステップＳ１１０）。出力制御部３５３は診断画像５０６を表示した後、診断画像５０７を表示する（ステップＳ１１１）。視点位置の８０％以上が人物の領域に含まれる場合（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、出力制御部３５３は、診断画像５０６をスキップして、次に表示する画像として診断画像５０７を選択し、診断画像５０７を表示する（ステップＳ１１１）。
　図８の例では、８０％以上、模様領域を見ているので、続いて診断画像５０６が表示され、より精度が高い診断が行われる。
　次に、出力制御部３５３は、診断画像５０７が表示されているときに検出された被験者の視点位置の８０％以上が、診断画像５０７の人物の領域に含まれるか否かを判断する（ステップＳ１１２）。視点位置の８０％以上が人物の領域に含まれない場合（ステップＳ１１２：Ｎｏ）、出力制御部３５３は、次に表示する画像として診断画像５０８を選択し、診断画像５０８を表示する（ステップＳ１１３）。視点位置の８０％以上が人物の領域に含まれる場合（ステップＳ１１２：Ｙｅｓ）、出力制御部３５３は、診断画像５０８の表示をスキップし、診断画像の表示を終了する。
　図８の例では、８０％以上、模様領域を見ているので、続いて診断画像５０８が表示され、より精度が高い診断が行われる。
　視線検出部３５１および視点検出部３５２は、被験者の視線および視点の検出動作を終了する（ステップＳ１１４）。評価部３５４は、各診断画像に対する評価値を算出する（ステップＳ１１５）。
　図８の例では、診断画像５０２を再生する時間を省略することができるため、診断時間が８０秒から７０秒に短縮される。
　次に、図９のタイムチャートを用いた診断時間短縮の別の例を示す。図９は、表示される診断画像のタイムチャートの別の例を示す図である。
　被験者の視線および視点の検出動作が開始される（ステップＳ１０１）。出力制御部３５３は、診断画像５０１を表示し、このときの視点位置を判断する（ステップＳ１０３）。図９の例では８０％以上、目以外の領域を見ているので、続いて診断画像５０２が表示され、より精度が高い診断が行われる（ステップＳ１０４）。
　次に、出力制御部３５３は、診断画像５０３を表示し（ステップＳ１０５）、このときの視点位置を判断する（ステップＳ１０６）。図９の例では８０％以上左半分を見ているので、この診断画像５０３に対しては発達障がいの傾向はない、またはこの診断画像５０３による診断は難しい。このため次の診断画像５０４による診断は有効ではない。従って診断画像５０４の表示がスキップされ、次の映像位置（INDEX4）へジャンプする。図９の例ではINDEX3からINDEX4へジャンプする。
　次に、出力制御部３５３は、診断画像５０５を表示し（ステップＳ１０８）、このときの視点位置を判断する（ステップＳ１０９）。図９の例では８０％以上模様領域以外を見ているので、診断画像５０５に対しては発達障がいの傾向はない、または診断画像５０５による診断は難しい。このため次の診断画像５０６による診断は有効ではない。従って診断画像５０６の表示がスキップされ、次の映像位置（INDEX6）へジャンプする。図９ではINDEX5からINDEX6へジャンプする。
　次に、出力制御部３５３は、診断画像５０７を表示し（ステップＳ１１１）、このときの視点位置を判断する（ステップＳ１１２）。図９の例では８０％以上模様領域を見ているので、出力制御部３５３は、続いて診断画像５０８を表示し、より精度が高い診断を行う（ステップＳ１１３）。
　最後に、被験者の視線および視点の検出動作を終了し（ステップＳ１１４）、評価部３５４が各診断画像に対する評価値を算出する。
　図９の例では、診断画像５０４および５０６を再生する時間を省略することができるため、診断時間が８０秒から６０秒に短縮される。このように、各被験者に合わせて診断画像の不要な部分をスキップすることにより、診断時間の短縮を図ることができる。
　以上のように、第１の実施形態によれば、例えば以下のような効果が得られる。
（１）人物映像、複数の幾何学的な模様の配置などが異なる複数の判断アルゴリズムの中で、より明確な診断支援ができる項目を選択的に提示し、診断時間を短縮することができる。
（２）明確な診断支援ができる項目を選択的に提示することで精度の高い診断支援ができる。
（第２の実施形態）
　第２の実施形態では、第１の実施形態よりも一層、装置構成を簡略化できる視線検出装置および視線検出方法を実現する。
　以下に、第２の実施形態の視線検出装置および視線検出方法を図面に基づいて詳細に説明する。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、以下では、視線検出結果を用いて発達障がいなどの診断を支援する診断支援装置に視線検出装置を用いた例を説明する。適用可能な装置は診断支援装置に限られるものではない。
　本実施形態の視線検出装置（診断支援装置）は、１ヵ所に設置された照明部を用いて視線を検出する。また、本実施形態の視線検出装置（診断支援装置）は、視線検出前に被験者に１点を注視させて測定した結果を用いて、角膜曲率中心位置を高精度に算出する。
　なお、照明部とは、光源を含み、被験者の眼球に光を照射可能な要素である。光源とは、例えばＬＥＤ（Light　Emitting　Diode）などの光を発生する素子である。光源は、１個のＬＥＤから構成されてもよいし、複数のＬＥＤを組み合わせて１ヵ所に配置することにより構成されてもよい。以下では、このように照明部を表す用語として「光源」を用いる場合がある。
　図１０および１１は、第２の実施形態の表示部、ステレオカメラ、赤外線光源および被験者の配置の一例を示す図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、説明を省略する場合がある。
　図１０に示すように、第２の実施形態の診断支援装置は、表示部２１０と、ステレオカメラ２１０２と、ＬＥＤ光源２１０３と、を含む。ステレオカメラ２１０２は、表示部２１０の下に配置される。ＬＥＤ光源２１０３は、ステレオカメラ２１０２に含まれる２つのカメラの中心位置に配置される。ＬＥＤ光源２１０３は、例えば波長８５０ｎｍの近赤外線を照射する光源である。図１０では、９個のＬＥＤによりＬＥＤ光源２１０３（照明部）を構成する例が示されている。なお、ステレオカメラ２１０２は、波長８５０ｎｍの近赤外光を透過できるレンズを使用する。
　図１１に示すように、ステレオカメラ２１０２は、右カメラ２２０２と左カメラ２２０３とを備えている。ＬＥＤ光源２１０３は、被験者の眼球１１１に向かって近赤外光を照射する。ステレオカメラ２１０２で取得される画像では、瞳孔１１２が低輝度で反射して暗くなり、眼球１１１内に虚像として生じる角膜反射１１３が高輝度で反射して明るくなる。従って、瞳孔１１２および角膜反射１１３の画像上の位置を２台のカメラ（右カメラ２２０２、左カメラ２２０３）それぞれで取得することができる。
　さらに２台のカメラにより得られる瞳孔１１２および角膜反射１１３の位置から、瞳孔１１２および角膜反射１１３の位置の三次元世界座標値を算出する。本実施形態では、三次元世界座標として、表示画面１０１の中央位置を原点として、上下をＹ座標（上が＋）、横をＸ座標（向かって右が＋）、奥行きをＺ座標（手前が＋）としている。
　図１２は、第２の実施形態の診断支援装置２１００の機能の概要を示す図である。図１２では、図１０および１１に示した構成の一部と、この構成の駆動などに用いられる構成を示している。図１２に示すように、診断支援装置２１００は、右カメラ２２０２と、左カメラ２２０３と、ＬＥＤ光源２１０３と、スピーカ１０５と、駆動・ＩＦ（interface）部２０８と、制御部２３００と、記憶部１５０と、表示部２１０と、を含む。図１２において、表示画面１０１は、右カメラ２２０２および左カメラ２２０３との位置関係を分かりやすく示しているが、表示画面１０１は表示部２１０において表示される画面である。なお、駆動部とＩＦ部は一体でもよいし、別体でもよい。
　スピーカ１０５は、キャリブレーション時などに、被験者に注意を促すための音声などを出力する音声出力部として機能する。
　駆動・ＩＦ部２０８は、ステレオカメラ２１０２に含まれる各部を駆動する。また、駆動・ＩＦ部２０８は、ステレオカメラ２１０２に含まれる各部と、制御部２３００とのインタフェースとなる。
　制御部２３００は、例えば、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）などの制御装置と、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）やＲＡＭ（Random　Access　Memory）などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆと、各部を接続するバスを備えているコンピュータなどにより実現できる。
　記憶部１５０は、制御プログラム、測定結果、診断支援結果など各種情報を記憶する。記憶部１５０は、例えば、表示部２１０に表示する画像等を記憶する。表示部２１０は、診断のための対象画像等、各種情報を表示する。
　図１３は、図１２に示す各部の詳細な機能の一例を示すブロック図である。図１３に示すように、制御部２３００には、表示部２１０と、駆動・ＩＦ部２０８が接続される。駆動・ＩＦ部２０８は、カメラＩＦ３１４、３１５と、ＬＥＤ駆動制御部３１６と、スピーカ駆動部３２２と、を備える。
　駆動・ＩＦ部２０８には、カメラＩＦ３１４、３１５を介して、それぞれ、右カメラ２２０２、左カメラ２２０３が接続される。駆動・ＩＦ部２０８がこれらのカメラを駆動することにより、被験者を撮像する。
　スピーカ駆動部３２２は、スピーカ１０５を駆動する。なお、診断支援装置２１００が、印刷部としてのプリンタと接続するためのインタフェース（プリンタＩＦ）を備えてもよい。また、プリンタを診断支援装置２１００の内部に備えるように構成してもよい。
　制御部２３００は、診断支援装置２１００全体を制御する。制御部２３００は、第１算出部２３５１と、第２算出部２３５２と、第３算出部２３５３と、視線検出部２３５４と、視点検出部２３５５と、出力制御部２３５６と、評価部２３５７と、を備えている。なお、視線検出装置としては、少なくとも第１算出部２３５１、第２算出部２３５２、第３算出部２３５３、および、視線検出部２３５４が備えられていればよい。
　制御部２３００に含まれる各要素（第１算出部２３５１、第２算出部２３５２、第３算出部２３５３、視線検出部２３５４、視点検出部２３５５、出力制御部２３５６、および、評価部２３５７）は、ソフトウェア（プログラム）で実現してもよいし、ハードウェア回路で実現してもよいし、ソフトウェアとハードウェア回路とを併用して実現してもよい。
　プログラムで実現する場合、当該プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ（Compact　Disk　Read　Only　Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ（Compact　Disk　Recordable）、ＤＶＤ（Digital　Versatile　Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供される。プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。また、プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
　第１算出部２３５１は、ステレオカメラ２１０２により撮像された眼球の画像から、瞳孔の中心を示す瞳孔中心の位置（第１位置）を算出する。第２算出部２３５２は、撮像された眼球の画像から、角膜反射の中心を示す角膜反射中心の位置（第２位置）を算出する。第１算出部２３５１および第２算出部２３５２が、瞳孔の中心を示す第１位置と、角膜反射の中心を示す第２位置と、を検出する位置検出部に相当する。
　第３算出部２３５３は、ＬＥＤ光源２１０３と角膜反射中心とを結ぶ直線（第１直線）と、から角膜曲率中心（第４位置）を算出する。例えば、第３算出部２３５３は、この直線上で、角膜反射中心からの距離が所定値となる位置を、角膜曲率中心として算出する。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を用いることができる。
　角膜の曲率半径値には個人差が生じうるため、事前に定められた値を用いて角膜曲率中心を算出すると誤差が大きくなる可能性がある。従って、第３算出部２３５３が、個人差を考慮して角膜曲率中心を算出してもよい。この場合、第３算出部２３５３は、まず目標位置（第３位置）を被験者に注視させたときに算出された瞳孔中心および角膜反射中心を用いて、瞳孔中心と目標位置とを結ぶ直線（第２直線）と、角膜反射中心とＬＥＤ光源２１０３とを結ぶ直線と、の交点を算出する。そして第３算出部２３５３は、瞳孔中心と算出した交点との距離を（第１距離）を算出し、例えば記憶部１５０に記憶する。
　目標位置は、予め定められ、三次元世界座標値が算出できる位置であればよい。例えば、表示画面１０１の中央位置（三次元世界座標の原点）を目標位置とすることができる。この場合、例えば出力制御部２３５６が、表示画面１０１上の目標位置（中央）に、被験者に注視させる画像（目標画像）等を表示する。これにより、被験者に目標位置を注視させることができる。
　目標画像は、被験者を注目させることができる画像であればどのような画像であってもよい。例えば、輝度や色などの表示態様が変化する画像、および、表示態様が他の領域と異なる画像などを目標画像として用いることができる。
　なお、目標位置は表示画面１０１の中央に限られるものではなく、任意の位置でよい。表示画面１０１の中央を目標位置とすれば、表示画面１０１の任意の端部との距離が最小になる。このため、例えば視線検出時の測定誤差をより小さくすることが可能となる。
　距離の算出までの処理は、例えば実際の視線検出を開始するまでに事前に実行しておく。実際の視線検出時には、第３算出部２３５３は、ＬＥＤ光源２１０３と角膜反射中心とを結ぶ直線上で、瞳孔中心からの距離が、事前に算出した距離となる位置を、角膜曲率中心として算出する。第３算出部２３５３が、ＬＥＤ光源２１０３の位置と、表示部上の目標画像を示す所定の位置（第３位置）と、瞳孔中心の位置と、角膜反射中心の位置と、から角膜曲率中心（第４位置）を算出する算出部に相当する。
　視線検出部２３５４は、瞳孔中心と角膜曲率中心とから被験者の視線を検出する。例えば視線検出部２３５４は、角膜曲率中心から瞳孔中心へ向かう方向を被験者の視線方向として検出する。
　視点検出部２３５５は、検出された視線方向を用いて被験者の視点を検出する。視点検出部２３５５は、例えば、表示画面１０１で被験者が注視する点である視点（注視点）を検出する。視点検出部２３５５は、例えば図１１のような三次元世界座標系で表される視線ベクトルとＸＹ平面との交点を、被験者の注視点として検出する。
　出力制御部２３５６は、表示部２１０およびスピーカ１０５などに対する各種情報の出力を制御する。例えば、出力制御部２３５６は、表示部２１０上の目標位置に目標画像を出力させる。また、出力制御部２３５６は、診断画像、および、評価部２３５７による評価結果などの表示部２１０に対する出力を制御する。
　診断画像は、視線（視点）検出結果に基づく評価処理に応じた画像であればよい。例えば発達障がいを診断する場合であれば、発達障がいの被験者が好む画像（幾何学模様映像など）と、それ以外の画像（人物映像など）と、を含む診断画像を用いてもよい。
　評価部２３５７は、診断画像と、視点検出部２３５５により検出された注視点とに基づく評価処理を行う。例えば発達障がいを診断する場合であれば、評価部２３５７は、診断画像と注視点とを解析し、発達障がいの被験者が好む画像を注視したか否かを評価する。
　出力制御部２３５６が第１の実施形態と同様の診断画像を表示し、評価部２３５７が第１の実施形態の評価部３５４と同様の評価処理を行ってもよい。言い換えると、第１の実施形態の視線検出処理（視線検出部３５１）を、第２の実施形態の視線検出処理（第１算出部２３５１、第２算出部２３５２、第３算出部２３５３、視線検出部２３５４）で置き換えてもよい。これにより、第１の実施形態の効果に加えて、第２の実施形態の効果（装置構成の簡略化など）を達成可能となる。
　図１４は、本実施形態の診断支援装置２１００により実行される処理の概要を説明する図である。図１０～図１３で説明した要素については同一の符号を付し説明を省略する。
　瞳孔中心４０７および角膜反射中心４０８は、それぞれ、ＬＥＤ光源２１０３を点灯させた際に検出される瞳孔の中心、および、角膜反射点の中心を表している。角膜曲率半径４０９は、角膜表面から角膜曲率中心４１０までの距離を表す。
　図１５は、２つの光源（照明部）を用いる方法（以下、方法Ａとする）と、１つの光源（照明部）を用いる本実施形態との違いを示す説明図である。図１０～図１３で説明した要素については同一の符号を付し説明を省略する。
　方法Ａは、ＬＥＤ光源２１０３の代わりに、２つのＬＥＤ光源５１１、５１２を用いる。方法Ａでは、ＬＥＤ光源５１１を照射したときの角膜反射中心５１３とＬＥＤ光源５１１とを結ぶ直線５１５と、ＬＥＤ光源５１２を照射したときの角膜反射中心５１４とＬＥＤ光源５１２とを結ぶ直線５１６との交点が算出される。この交点が角膜曲率中心５０５となる。
　これに対し、本実施形態では、ＬＥＤ光源２１０３を照射したときの、角膜反射中心５２２とＬＥＤ光源２１０３とを結ぶ直線５２３を考える。直線５２３は、角膜曲率中心５０５を通る。また角膜の曲率半径は個人差による影響が少なくほぼ一定の値になることが知られている。このことから、ＬＥＤ光源２１０３を照射したときの角膜曲率中心は、直線５２３上に存在し、一般的な曲率半径値を用いることにより算出することが可能である。
　しかし、一般的な曲率半径値を用いて求めた角膜曲率中心の位置を使用して視点を算出すると、眼球の個人差により視点位置が本来の位置からずれて、正確な視点位置検出ができない場合がある。
　図１６は、視点検出（視線検出）を行う前に、角膜曲率中心位置と、瞳孔中心位置と角膜曲率中心位置との距離を算出する算出処理を説明するための図である。図１０～図１３で説明した要素については同一の符号を付し説明を省略する。なお、左右カメラ（右カメラ２２０２、左カメラ２２０３）と制御部２３００とが接続することについては図示せず省略する。
　目標位置６０５は、表示部２１０上の一点に目標画像等を出して、被験者に見つめさせるための位置である。本実施形態では表示画面１０１の中央位置としている。直線６１３は、ＬＥＤ光源２１０３と角膜反射中心６１２とを結ぶ直線である。直線６１４は、被験者が見つめる目標位置６０５（注視点）と瞳孔中心６１１とを結ぶ直線である。角膜曲率中心６１５は、直線６１３と直線６１４との交点である。第３算出部２３５３は、瞳孔中心６１１と角膜曲率中心６１５との距離６１６を算出して記憶しておく。
　図１７は、本実施形態の算出処理の一例を示すフローチャートである。
　まず出力制御部２３５６は、表示画面１０１上の１点に目標画像を再生し（ステップＳ２０１）、被験者にその１点を注視させる。次に、制御部２３００は、ＬＥＤ駆動制御部３１６を用いてＬＥＤ光源２１０３を被験者の目に向けて点灯させる（ステップＳ２０２）。制御部２３００は、左右カメラ（右カメラ２２０２、左カメラ２２０３）で被験者の目を撮像する（ステップＳ２０３）。
　ＬＥＤ光源２１０３の照射により、瞳孔部分は暗い部分（暗瞳孔）として検出される。またＬＥＤ照射の反射として、角膜反射の虚像が発生し、明るい部分として角膜反射点（角膜反射中心）が検出される。すなわち、第１算出部２３５１は、撮像された画像から瞳孔部分を検出し、瞳孔中心の位置を示す座標を算出する。第１算出部２３５１は、例えば目を含む一定領域の中で最も暗い部分を含む所定の明るさ以下の領域を瞳孔部分として検出し、最も明るい部分を含む所定の明るさ以上の領域を角膜反射として検出する。また、第２算出部２３５２は、撮像された画像から角膜反射部分を検出し、角膜反射中心の位置を示す座標を算出する。なお、第１算出部２３５１および第２算出部２３５２は、左右カメラで取得した２つの画像それぞれに対して、各座標値を算出する（ステップＳ２０４）。
　なお、左右カメラは、三次元世界座標を取得するために、事前にステレオ較正法によるカメラ較正が行われており、変換パラメータが算出されている。ステレオ較正法は、Ｔｓａｉのカメラキャリブレーション理論を用いた方法など従来から用いられているあらゆる方法を適用できる。
　第１算出部２３５１および第２算出部２３５２は、この変換パラメータを使用して、左右カメラの座標から、瞳孔中心と角膜反射中心の三次元世界座標に変換を行う（ステップＳ２０５）。第３算出部２３５３は、求めた角膜反射中心の世界座標と、ＬＥＤ光源２１０３の中心位置の世界座標とを結ぶ直線を求める（ステップＳ２０６）。次に、第３算出部２３５３は、表示画面１０１の１点に表示される目標画像の中心の世界座標と、瞳孔中心の世界座標とを結ぶ直線を算出する（ステップＳ２０７）。第３算出部２３５３は、ステップＳ２０６で算出した直線とステップＳ２０７で算出した直線との交点を求め、この交点を角膜曲率中心とする（ステップＳ２０８）。第３算出部２３５３は、このときの瞳孔中心と角膜曲率中心との間の距離を算出して記憶部１５０などに記憶する（ステップＳ２０９）。記憶された距離は、その後の視点（視線）検出時に、角膜曲率中心を算出するために使用される。
　算出処理で表示部２１０上の１点を見つめる際の瞳孔中心と角膜曲率中心との間の距離は、表示部２１０内の視点を検出する範囲で一定に保たれている。瞳孔中心と角膜曲率中心との間の距離は、目標画像を再生中に算出された値全体の平均から求めてもよいし、再生中に算出された値のうち何回かの値の平均から求めてもよい。
　図１８は、視点検出を行う際に、事前に求めた瞳孔中心と角膜曲率中心との距離を使用して、補正された角膜曲率中心の位置を算出する方法を示した図である。注視点８０５は、一般的な曲率半径値を用いて算出した角膜曲率中心から求めた注視点を表す。注視点８０６は、事前に求めた距離を用いて算出した角膜曲率中心から求めた注視点を表す。
　瞳孔中心８１１および角膜反射中心８１２は、それぞれ、視点検出時に算出された瞳孔中心の位置、および、角膜反射中心の位置を示す。直線８１３は、ＬＥＤ光源２１０３と角膜反射中心８１２とを結ぶ直線である。角膜曲率中心８１４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８１５は、事前の算出処理により算出した瞳孔中心と角膜曲率中心との距離である。角膜曲率中心８１６は、事前に求めた距離を用いて算出した角膜曲率中心の位置である。角膜曲率中心８１６は、角膜曲率中心が直線８１３上に存在すること、および、瞳孔中心と角膜曲率中心との距離が距離８１５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８１７は、視線８１８に補正される。また、表示画面１０１上の注視点は、注視点８０５から注視点８０６に補正される。なお、左右カメラ（右カメラ２２０２、左カメラ２２０３）と制御部２３００とが接続することについては図示せず省略する。
　図１９は、本実施形態の視線検出処理の一例を示すフローチャートである。例えば、診断画像を用いた診断処理の中で視線を検出する処理として、図１９の視線検出処理を実行することができる。診断処理では、図１９の各ステップ以外に、診断画像を表示する処理、および、注視点の検出結果を用いた評価部２３５７による評価処理などが実行される。
　ステップＳ３０１～ステップＳ３０５は、図１７のステップＳ２０２～ステップＳ２０６と同様であるため説明を省略する。
　第３算出部２３５３は、ステップＳ３０５で算出した直線上であって、瞳孔中心からの距離が、事前の算出処理によって求めた距離と等しい位置を角膜曲率中心として算出する（ステップＳ３０６）。
　視線検出部２３５４は、瞳孔中心と角膜曲率中心とを結ぶベクトル（視線ベクトル）を求める（ステップＳ３０７）。このベクトルが、被験者が見ている視線方向を示している。視点検出部２３５５は、この視線方向と表示画面１０１との交点の三次元世界座標値を算出する（ステップＳ３０８）。この値が、被験者が注視する表示部２１０上の１点を世界座標で表した座標値である。視点検出部２３５５は、求めた三次元世界座標値を、表示部２１０の二次元座標系で表される座標値（ｘ，ｙ）に変換する（ステップＳ３０９）。これにより、被験者が見つめる表示部２１０上の視点（注視点）を算出することができる。
　瞳孔中心位置と角膜曲率中心位置との距離を算出する算出処理は、図１６および図１７で説明した方法に限られるものではない。以下では、算出処理の他の例について図２０および図２１を用いて説明する。
　図２０は、本変形例の算出処理を説明するための図である。図１０～図１３および図１６で説明した要素については同一の符号を付し説明を省略する。
　線分１１０１は、目標位置６０５とＬＥＤ光源１０３とを結ぶ線分（第１線分）である。線分１１０２は、線分１１０１と平行で、瞳孔中心６１１と直線６１３とを結ぶ線分（第２線分）である。本変形例では、以下のように、線分１１０１、線分１１０２を用いて瞳孔中心６１１と角膜曲率中心６１５との距離６１６を算出して記憶しておく。
　図２１は、本変形例の算出処理の一例を示すフローチャートである。
　ステップＳ４０１～ステップＳ４０７は、図１７のステップＳ２０１～ステップＳ２０７と同様であるため説明を省略する。
　第３算出部２３５３は、表示部１０１の画面上の１点に表示される目標画像の中心と、ＬＥＤ光源１０３の中心とを結ぶ線分（図２０では線分１１０１）を算出するとともに、算出した線分の長さ（Ｌ１１０１とする）を算出する（ステップＳ４０８）。
　第３算出部２３５３は、瞳孔中心６１１を通り、ステップＳ４０８で算出した線分と平行な線分（図２０では線分１１０２）を算出するとともに、算出した線分の長さ（Ｌ１１０２とする）を算出する（ステップＳ４０９）。
　第３算出部２３５３は、角膜曲率中心６１５を頂点とし、ステップＳ４０８で算出した線分を下辺とする三角形と、角膜曲率中心６１５を頂点とし、ステップＳ４０９で算出した線分を下辺とする三角形とが相似関係にあることに基づき、瞳孔中心６１１と角膜曲率中心６１５との間の距離６１６を算出する（ステップＳ４１０）。例えば第３算出部２３５３は、線分１１０１の長さに対する線分１１０２の長さの比率と、目標位置６０５と角膜曲率中心６１５との間の距離に対する距離６１６の比率と、が等しくなるように、距離６１６を算出する。
　距離６１６は、以下の（１）式により算出することができる。なおＬ６１４は、目標位置６０５から瞳孔中心６１１までの距離である。
　距離６１６＝（Ｌ６１４×Ｌ１１０２）／（Ｌ１１０１－Ｌ１１０２）・・・（１）
　第３算出部２３５３は、算出した距離６１６を記憶部１５０などに記憶する（ステップＳ４１１）。記憶された距離は、その後の視点（視線）検出時に、角膜曲率中心を算出するために使用される。
　以上のように、本実施形態によれば、例えば以下のような効果が得られる。
（１）光源（照明部）を２ヶ所に配置する必要がなく、１ヵ所に配置した光源で視線検出を行うことが可能となる。
（２）光源が１ヵ所になったため、装置をコンパクトにすることが可能となり、コストダウンも実現できる。
　以上のように、本発明にかかる診断支援装置および診断支援方法は、撮像した画像を用いた発達障害の診断支援装置および診断支援方法などに適している。
　１００、２１００　診断支援装置
　１０１　表示画面
　１０２、２１０２　ステレオカメラ
　１０５　スピーカ
　１５０　記憶部
　２０２、２２０２　右カメラ
　２０３　赤外ＬＥＤ光源
　２０４、２２０３　左カメラ
　２０５　赤外ＬＥＤ光源
　２０８　駆動・ＩＦ部
　２１０　表示部
　３００、２３００　制御部
　３５１、２３５４　視線検出部
　３５２、２３５５　視点検出部
　３５３、２３５６　出力制御部
　３５４、２３５７　評価部
　２３５１　第１算出部
　２３５２　第２算出部
　２３５３　第３算出部

Claims (6)

  1. 　表示部と、
    　被験者を撮像する撮像部と、
    　前記撮像部により撮像された撮像画像から、前記被験者の視線方向を検出する視線検出部と、
    　前記視線方向に基づいて、前記表示部の表示領域における前記被験者の視点を検出する視点検出部と、
    　複数の診断画像のうちいずれかを前記表示部に表示させ、前記診断画像を表示させたときに検出された前記視点の位置に応じて次に表示する前記診断画像を複数の前記診断画像から選択し、選択した前記診断画像を前記表示部に表示させる出力制御部と、
    　前記診断画像が表示されたときの前記視点検出部により検出された前記視点に基づいて前記被験者の評価値を算出する評価部と、
    　を備えることを特徴とする診断支援装置。
  2. 　複数の前記診断画像は、それぞれ複数のグループのいずれかに分類され、
    　前記出力制御部は、所定のグループに分類される前記診断画像を表示させたときに検出された前記視点の位置に応じて、次に表示する前記診断画像として、前記所定のグループに分類される他の前記診断画像を選択するか、前記複数のグループのうちの前記所定のグループと異なる他のグループに分類される前記診断画像を選択するか、を切替えること、
    　を特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
  3. 　前記診断画像は、人物の画像と幾何学模様の画像とを含み、
    　前記グループは、前記人物の画像の位置と前記幾何学模様の画像の位置とが相互に対称である、第１の診断画像と第２の診断画像とを含み、
    　前記出力制御部は、前記所定のグループに分類される前記第１の診断画像を表示させたときに検出された前記視点の位置に応じて、次に表示する前記診断画像として、前記第２の診断画像を選択するか、前記複数のグループのうちの前記所定のグループと異なるほかのグループに分類される前記診断画像を選択するか、を切替えること、
    　を特徴とする請求項２に記載の診断支援装置。
  4. 　前記出力制御部は、前記所定のグループに分類される前記診断画像を表示させたときに、前記診断画像内の予め定められた領域内で前記視点が検出された割合に応じて、次に表示する前記診断画像として、前記所定のグループに分類される他の前記診断画像を選択するか、前記複数のグループのうちの前記所定のグループと異なる他のグループに分類される前記診断画像を選択するか、を切替えること、
    　を特徴とする請求項２に記載の診断支援装置。
  5. 　光を照射する光源を含む照明部と、
    　前記照明部によって光が照射され、前記撮像部によって撮像された被験者の眼球の画像から瞳孔の中心を示す第１位置と、角膜反射の中心を示す第２位置と、を算出する位置検出部と、
    　前記光源の位置と、表示部上の第３位置と、前記第１位置と、前記第２位置とに基づいて、角膜の曲率中心を示す第４位置を算出する算出部と、をさらに備え、
    　前記視線検出部は、前記第１位置と前記第４位置に基づいて前記被験者の視線を検出すること、
    　を特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の診断支援装置。
  6. 　被験者を撮像する撮像部により撮像された撮像画像から、前記被験者の視線方向を検出する視線検出ステップと、
    　前記視線方向に基づいて、表示部の表示領域における前記被験者の視点を検出する視点検出ステップと、
    　複数の診断画像のうちいずれかを前記表示部に表示させ、前記診断画像を表示させたときに検出された前記視点の位置に応じて次に表示する前記診断画像を複数の前記診断画像から選択し、選択した前記診断画像をさらに前記表示部に表示させる出力制御ステップと、
    　前記診断画像が表示されたときの前記視点検出ステップにより検出された前記視点に基づいて前記被験者の評価値を算出する評価ステップと、
    　を含む診断支援方法。
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