WO2016148199A1 - デュアルタスク遂行能力評価方法、及びデュアルタスク遂行能力評価システム - Google Patents

デュアルタスク遂行能力評価方法、及びデュアルタスク遂行能力評価システム Download PDF

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WO2016148199A1
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task
dual
dual task
answer
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PCT/JP2016/058353
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八木　康史
育久 満上
大丈 山添
満 中澤
真隆 丹羽
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国立大学法人大阪大学
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    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/50—Determining the risk of developing a disease

Definitions

  • the present invention relates to a dual task performance evaluation method and a dual task performance evaluation system.
  • Dementia is one of mental disorders. When dementia develops, higher brain functions (cognitive functions) such as memory, understanding, and judgment continue to decline. By detecting dementia at an early stage and starting rehabilitation at an early stage, The progression of dementia can be prevented or alleviated. Therefore, it is important to detect dementia at an early stage (mild stage).
  • Diagnosis of dementia is generally made by evaluating cognitive function. Moreover, evaluation of cognitive function is generally performed by an interview or an intelligence test. However, interrogation and intelligence test are not easy because evaluation takes a lot of time.
  • neurological image processing techniques such as magnetic resonance imaging and computed tomography may be used for diagnosis of dementia (see, for example, Patent Document 1).
  • the neural image processing technique is used, a large-scale device is required.
  • Dual task has attracted attention as one of the rehabilitation menus for dementia.
  • Dual task is to use your head while moving your body.
  • continuous subtraction while taking a walk is effective as rehabilitation for dementia.
  • the continuous subtraction is, for example, a calculation in which 1 is subtracted from 100.
  • the present inventors have actually observed the appearance of a large number of elderly people working on dual tasks.
  • the present inventors have further studied and observed the state of a large number of healthy persons who perform dual tasks. Based on these experiences, we have developed a new method that can evaluate a subject's ability to perform dual tasks, and completed the present invention.
  • An object of the present invention is to provide a dual task performance evaluation method and a dual task performance evaluation system capable of evaluating a subject's ability to perform a dual task.
  • the dual task performance evaluation method of the present invention includes a dual task process, an analysis process, and an evaluation process.
  • the dual task process the subject performs a dual task including an exercise task for imposing a predetermined exercise and an intelligence task for imposing a predetermined answer.
  • at least one of the motion and answer of the subject performing the dual task is detected.
  • analysis step at least one of the detected motion and the answer is analyzed.
  • evaluation step the dual task performance of the subject is evaluated based on the result of the analysis.
  • the score of the answer by the subject is calculated based on the answer detected in the dual task step, and in the evaluation step, the score of the subject is calculated based on the score of the answer. Dual task performance is evaluated.
  • the dual task performance evaluation method further includes an exercise task process.
  • the exercise task process the subject performs only the exercise task. Then, the movement of the subject performing only the exercise task is detected.
  • the analysis step based on the movements detected in the exercise task step and the dual task step, the subject's exercise state is a predetermined evaluation item between the dual task step and the exercise task step. It is determined whether or not they match.
  • the evaluation step the dual task performance of the subject is evaluated based on the result of the determination.
  • the dual task performance evaluation method further includes an exercise task process.
  • the exercise task process the subject performs only the exercise task. Then, the movement of the subject performing only the exercise task is detected.
  • the dual task process includes a first dual task process and a second dual task process.
  • the first dual task step the subject performs a first dual task including the exercise task and a first intelligence task that imposes a predetermined first answer.
  • the motion of the subject performing the first dual task is detected.
  • the second dual task step the subject performs a second dual task including the exercise task and a second intelligence task that imposes a predetermined second answer.
  • the motion of the subject performing the second dual task is detected.
  • the second intelligence task is more difficult than the first intelligence task.
  • the analysis step based on the motion detected in the exercise task step, the first dual task step and the second dual task step, among a plurality of evaluation items indicating the exercise state of the subject, It is determined whether there are two or more items whose evaluation is reduced in the order of the exercise task process, the first dual task process, and the second dual task process.
  • the evaluation step the dual task performance of the subject is evaluated based on the result of the determination.
  • the analysis step it is determined based on the motion detected in the dual task step whether or not the subject has interrupted the predetermined movement, and in the evaluation step, the result of the determination Based on this, the subject's ability to perform dual tasks is evaluated.
  • the subject performs the dual task for a predetermined time.
  • the analysis step whether the subject interrupted the predetermined movement based on the action and the answer detected in the dual task step and finished the answer before the predetermined time passed It is determined whether or not.
  • the evaluation step the dual task performance of the subject is evaluated based on the result of the determination.
  • a variation in the time interval of the answer by the subject is determined, and in the evaluation step, based on the result of the determination, The subject's ability to perform dual tasks is evaluated.
  • an MMSE score or a Hasegawa simple intelligence evaluation scale is determined as the dual task performance.
  • the feature amount of the motion or the feature amount of the answer detected in the dual task step is measured. Further, the measured feature value is compared with a standard value corresponding to the feature value. In the evaluation step, the dual task performance of the subject is evaluated based on the result of the comparison.
  • the measured feature amount is compared with a standard value at the actual age of the subject.
  • the first dual task performance evaluation system of the present invention includes an answer detection unit and an evaluation data generation unit.
  • the answer detection unit detects the answer by a subject who performs a dual task including an exercise task that imposes a predetermined exercise and an intelligence task that imposes a predetermined answer.
  • the evaluation data generation unit generates evaluation data indicating the dual task performance of the subject based on the analysis result of the answer detected by the answer detection unit.
  • the first dual task performance evaluation system further includes an analysis unit that analyzes the answer detected by the answer detection unit.
  • the analysis unit compares the feature amount of the answer with a standard value corresponding to the feature amount.
  • the first dual task performance evaluation system further includes a motion detection unit that detects the motion of the subject performing the dual task.
  • the evaluation data generation unit generates the evaluation data based on at least one of an analysis result of the answer detected by the answer detection unit and an analysis result of the action detected by the action detection unit. To do.
  • the first dual task performance evaluation system includes an analysis unit that analyzes at least one of the answer detected by the answer detection unit and the action detected by the action detection unit. In addition.
  • the analysis unit compares the feature quantity of the answer or the feature quantity of the action with a standard value corresponding to the feature quantity.
  • the second dual task performance evaluation system of the present invention includes an operation detection unit and an evaluation data generation unit.
  • the motion detection unit detects the motion of a subject performing a dual task including an exercise task that imposes a predetermined exercise and an intelligence task that imposes a predetermined answer.
  • the evaluation data generation unit generates evaluation data indicating the dual task performance of the subject based on the analysis result of the motion detected by the motion detection unit.
  • the second dual task performance evaluation system further includes an analysis unit that analyzes the motion detected by the motion detection unit.
  • the analysis unit compares the feature quantity of the motion with a standard value corresponding to the feature quantity.
  • the motion detection unit further detects the motion of the subject performing only the motion task that imposes the predetermined motion.
  • the dual task includes a plurality of types of dual tasks. Further, the motion detection unit detects each motion of the subject performing the plurality of types of dual tasks.
  • the ability of a subject to perform a dual task can be evaluated.
  • FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of a dual task performance evaluation system according to second to fourth embodiments of the present invention. It is a figure which shows the human skeleton model which concerns on embodiment of this invention.
  • (A)-(c) is a figure which shows the measurement result based on 5th Example of this invention.
  • (A)-(c) is a figure which shows the measurement result based on 5th Example of this invention.
  • (A)-(c) is a figure which shows the measurement result based on 5th Example of this invention.
  • (A) And (b) is a figure which shows the measurement result which concerns on 5th Example of this invention.
  • (A) And (b) is a figure which shows the measurement result which concerns on 5th Example of this invention. It is a figure which shows the measurement result which concerns on 5th Example of this invention. It is a figure which shows the measurement result which concerns on 6th Example of this invention.
  • FIG. 1 is a diagram showing a flow of a dual task performance evaluation method according to the first embodiment.
  • the dual task performance evaluation method according to the first embodiment includes a dual task step S201, an analysis step S401, and an evaluation step S601.
  • the subject performs a dual task for a predetermined time.
  • the dual task includes an exercise task and an intelligent task.
  • the exercise task imposes a predetermined exercise on the subject.
  • the intelligence task imposes a predetermined answer on the subject.
  • the subject performs an exercise task and an intelligence task at the same time.
  • an answer by the subject who is performing the dual task is further detected.
  • the predetermined exercise that the exercise task imposes on the subject is, for example, “straight walking”. Alternatively, the predetermined exercise may be “stepping”, “skip”, or “running”.
  • the problem that the intelligent task imposes on the subject is, for example, a calculation problem. Alternatively, the problem that the intelligent task imposes on the subject may be a problem of answering “words”.
  • the calculation problem is, for example, “continuous subtraction”.
  • the calculation problem may be “calculation using 1-digit number and 1-digit number”, “calculation using 1-digit number and 2-digit number”, or “2-digit number and 2-digit number”. It can be “calculation using numbers”.
  • the problem of answering “word” can be, for example, “a problem of enumerating a word (for example, a word) starting from a sound (character) arbitrarily selected from among the fifty-five sounds” or “shiritori”.
  • the problem of answering “word” may be “a problem of enumerating a word (for example, a word) starting from a character arbitrarily selected from the alphabet”.
  • the test subject's answer to the intelligent task is analyzed.
  • the score of the answer by the subject is calculated.
  • the answer score may be, for example, the number of answers including incorrect answers, the number of correct answers (in other words, the number of correct answers), or the correct answer rate.
  • the number of answers including erroneous answers may be described as the total number of answers.
  • the correct answer rate indicates the ratio between the total number of answers and the number of correct answers.
  • the dual task performance of the subject is evaluated based on the result of the analysis obtained in the analysis step S401. Specifically, in the first embodiment, evaluation data indicating the dual task performance of the subject is generated based on the answer score obtained in the analysis step S401.
  • the dual task performance evaluated in the evaluation step S601 indicates the degree of mental disorder, cognitive ability, or brain health of the subject.
  • the dual task execution ability corresponds to a general intelligence evaluation scale such as an MMSE (Mini Mental State Examination) score or a Hasegawa simple intelligence evaluation scale.
  • the intelligence evaluation scale can be calculated from the following equation (1) based on the answer score.
  • “x” is the score of the answer.
  • F (x) is an arbitrary function related to the score of the answer.
  • Intelligence evaluation scale f (x) (1)
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the dual task performance evaluation system 1a.
  • the dual task performance evaluation method shown in FIG. 1 is executed using the dual task performance evaluation system 1a.
  • the dual task performance evaluation system 1 a includes an information processing device 3 and an answer detection unit 4.
  • the information processing apparatus 3 includes a processing unit 31, a storage unit 32, an audio output unit 33, an input unit 34, and a display unit 35.
  • the information processing apparatus 3 can be configured by a personal computer, for example. Or the information processing apparatus 3 may be comprised by the apparatus which can process information like a smart phone or a tablet terminal. Note that the answer detection unit 4 may be incorporated in the information processing apparatus 3.
  • the processing unit 31 performs various processes such as numerical calculation, information processing, and device control by executing a program stored in the storage unit 32.
  • the processing unit 31 may include, for example, a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit).
  • the storage unit 32 stores programs and setting information.
  • the storage unit 32 can be configured by, for example, a magnetic disk, a RAM (Random Access Memory), and a ROM (Read Only Memory) included in an HDD (Hard Disk Drive).
  • the processing unit 31 can output sound from the sound output unit 33 based on the sound data stored in the storage unit 32.
  • the audio output unit 33 may be a speaker, for example.
  • the input unit 34 is operated by the user and inputs various information to the processing unit 31.
  • the processing unit 31 executes various processes based on information input from the input unit 34.
  • the input unit 34 may include, for example, a keyboard and / or a touch panel.
  • the display unit 35 is controlled by the processing unit 31 and can display various images.
  • the display unit 35 can be, for example, a liquid crystal display or an organic EL display.
  • the answer detection unit 4 detects an answer by the subject 2.
  • the answer detection unit 4 is a microphone. Therefore, the answer detection unit 4 converts the voice (answer) uttered by the subject 2 who performs the intelligence task into an electrical signal.
  • the processing unit 31 converts the electrical signal (analog signal) generated by the answer detection unit 4 (microphone) into a digital signal of a predetermined format, and generates audio data.
  • the storage unit 32 stores the audio data generated by the processing unit 31.
  • a method for evaluating the dual task performance of the subject 2 using the dual task performance evaluation system 1a will be described. Specifically, a method for determining (calculating) the intelligence evaluation scale of the subject 2 will be described.
  • the user first performs a dual task (for example, straight walking and calculation problem) for a predetermined time using the information processing device 3 and the answer detection unit 4.
  • the voice data corresponding to the voice uttered by the subject 2 is stored (recorded) in the storage unit 32.
  • the user operates the input unit 34 to output sound corresponding to the sound data stored in the storage unit 32 from the sound output unit 33.
  • the voice uttered by the subject 2 during the performance of the dual task is reproduced.
  • the user calculates the score of the answer by the subject 2 based on the reproduced voice. In other words, the answer by the subject 2 is analyzed.
  • the user operates the input unit 34 to input data indicating the answer score (analysis result).
  • the storage unit 32 stores the above formula (1).
  • the processing unit 31 generates data indicating the intelligence evaluation scale of the subject 2 based on the expression (1) and the answer score. Then, the processing unit 31 generates an image corresponding to the intelligence evaluation scale and causes the display unit 35 to display the image.
  • the processing unit 31 generates data indicating the intelligence evaluation scale of the subject 2 as the evaluation data indicating the dual task performance of the subject 2. Therefore, the processing unit 31 functions as an evaluation data generation unit that generates evaluation data.
  • an image corresponding to the evaluation data is referred to as an evaluation result image.
  • the dual task performance corresponding to the intelligence evaluation scale can be evaluated. Therefore, the degree of dementia can be evaluated more easily and in a shorter time than the diagnosis of dementia by an inquiry such as MMSE or an intelligence test.
  • a system for evaluating the dual task performance corresponding to the intelligence evaluation scale can be constituted by the information processing device 3 such as a personal computer and the answer detection unit 4 such as a microphone. Therefore, the system can be simplified as compared with the case of diagnosing a mental disorder such as dementia using a neuroimaging technique such as magnetic resonance imaging or computed tomography.
  • the subject 2 can individually evaluate the dual task performance corresponding to the intelligence evaluation scale. Therefore, the subject 2 can record the progress of mental disorder such as dementia every day. As a result, it becomes possible to detect an aggravation tendency of a mental disorder such as dementia at an early stage, and perform appropriate rehabilitation and treatment. As a result, it is possible to alleviate or prevent the progression of mental disorders such as dementia.
  • the dual task performance evaluation system 1a includes the information processing apparatus 3 such as a personal computer and a microphone (answer detection unit 4).
  • the constituent elements are not limited to these.
  • a device such as an IC recorder or a smartphone may be used as an element that realizes a function of recording audio data.
  • the evaluation result image is displayed on the display unit 35 (data output unit) included in the information processing device 3, and the evaluation result image is displayed on, for example, a display (data output unit) connected to the information processing device 3 as an external device. ) May be displayed.
  • the evaluation result image may be printed on a recording medium by a printer (data output unit) connected to the information processing apparatus 3 as an external device.
  • the processing unit 31 may generate data indicating the sound volume in time series and display an image corresponding to the data on the display unit 35. Thereby, the user can count the total number of answers based on the image (peak value) displayed on the display unit 35.
  • the processing unit 31 may count the total number of answers by voice recognition processing.
  • the processing unit 31 may function as an analysis unit, analyze responses (voices) from the subject 2, and generate data indicating the total number of responses (data indicating analysis results).
  • the processing unit 31 functions as an analysis unit, the user does not need to input data indicating the analysis result.
  • the intelligent task is a task that imposes an answer by utterance, but the intelligent task may be a task that imposes an answer by action.
  • the dual task may include an intelligent task that raises or lowers both arms or one arm in accordance with an examiner's instruction.
  • the dual task may include an intelligent task that changes the direction of the line of sight in response to an instruction from the examiner.
  • the dual task may include an intelligent task in which the subject has a switch in both hands and presses the switch in accordance with an examiner's instruction.
  • the dual task may include an intelligent task in which the subject has a switch in one hand and presses the switch in response to an examiner's instruction.
  • the dual task performance evaluation system 1a includes a microphone as the answer detection unit 4.
  • the configuration of the dual task performance evaluation system 1a is not limited to this.
  • the dual task performance evaluation system 1a includes an action detection unit that detects the action of the subject 2 as the answer detection unit 4.
  • the motion detection unit can be, for example, an imaging device or a motion capture device.
  • the imaging device is, for example, a digital video camera.
  • the motion capture device supplements (detects) the movement of each part of the subject 2 using a motion capture technique.
  • the answer detection unit 4 (motion detection unit) is an imaging device
  • the answer detection unit 4 generates image data of the subject 2 imaged by the imaging device.
  • the processing unit 31 causes the display unit 35 to display an image of the subject 2 captured by the imaging device, for example.
  • the user of the dual task performance evaluation system 1a can check the operation of the subject 2 and calculate the score of the answer by the subject 2.
  • the answer detection unit 4 (motion detection unit) is a motion capture device
  • the answer detection unit 4 generates motion capture data in which the motion of the subject 2 is reflected.
  • the processing unit 31 generates data indicating a human skeleton model that moves according to the motion of the subject 2 based on the motion capture data.
  • data indicating the human skeleton model may be referred to as human skeleton model data.
  • the processing unit 31 generates an image of the human skeleton model based on the human skeleton model data and displays the image on the display unit 35, for example. Thereby, the user of the dual task performance evaluation system 1a can check the motion of the subject 2 (human skeleton model data) and calculate the score of the answer by the subject 2.
  • the processing unit 31 may function as an analysis unit to calculate a score of an answer by the subject 2. That is, the processing unit 31 may analyze the human skeleton model data or motion capture data, and generate data indicating the answer score (data indicating the analysis result).
  • the dual task performance evaluation system 1a includes a line-of-sight direction detection unit that detects the direction of the line of sight of the subject 2 as an answer detection unit. .
  • the line-of-sight direction detection unit can be configured by a near-infrared LED, an imaging device, and the processing unit 31.
  • the near-infrared LED irradiates the subject 2 with near-infrared rays.
  • the imaging device images the eye of the subject 2.
  • the processing unit 31 analyzes the image or data captured by the imaging device, and generates data indicating the position of the pupil of the subject 2 (the direction of the line of sight). Thereby, the process part 31 can produce
  • the user of the dual task performance evaluation system 1a can check the direction of the line of sight of the subject 2 (data indicating the direction of the line of sight) and calculate the score of the answer by the subject 2.
  • data indicating the direction of the line of sight may be referred to as line-of-sight data.
  • the processing unit 31 may function as an analysis unit and calculate a score of an answer by the subject 2. That is, the processing unit 31 may analyze the gaze direction data and generate data indicating the answer score.
  • the dual task performance evaluation system 1 a includes one or two switches as the answer detection unit 4.
  • the answer detection unit 4 When the answer detection unit 4 includes one switch, the answer detection unit 4 generates a signal indicating whether or not the subject 2 has pressed the switch.
  • the processing unit 31 generates data indicating the timing when the subject 2 presses the switch based on the output of the answer detection unit 4.
  • the processing unit 31 generates data indicating the timing when the subject 2 presses the switch in time series.
  • the process part 31 can produce
  • the processing unit 31 may function as an analysis unit to calculate a score of an answer by the subject 2. That is, the processing unit 31 may analyze a signal indicating whether or not the switch has been pressed by the subject 2 and generate data indicating the answer score.
  • the answer detection unit 4 When the answer detection unit 4 includes two switches, the answer detection unit 4 generates a signal indicating which switch is pressed by the subject 2, for example. Based on the output of the answer detection unit 4, the processing unit 31 generates data indicating, for example, which switch the subject 2 has pressed along the time series. Thereby, the process part 31 can produce
  • the processing unit 31 may function as an analysis unit to calculate a score of an answer by the subject 2. That is, the processing unit 31 may analyze a signal indicating which switch the subject 2 has pressed and generate data indicating the answer score.
  • the dual task performance evaluation method, the dual task performance evaluation system 1b, and the dual task performance evaluation system 1b according to the second embodiment are used to evaluate the dual task performance. How to do will be described. However, items different from the first embodiment will be described, and descriptions of the same items as the first embodiment will be omitted.
  • the second embodiment differs from the first embodiment in that the dual task performance is evaluated based on the exercise state of the subject performing the dual task.
  • FIG. 3 is a diagram showing a flow of the dual task performance evaluation method according to the second embodiment.
  • the dual task performance evaluation method according to the second embodiment includes an exercise task step S102, a dual task step S202, an analysis step S402, and an evaluation step S602.
  • the subject performs only an exercise task that imposes a predetermined exercise on the subject for a predetermined time.
  • the movement of the subject is further detected.
  • the subject performs the dual task for a predetermined time.
  • the movement of the subject is further detected.
  • the subject performs the same exercise task.
  • the order of the exercise task process S102 and the dual task process S202 can be interchanged.
  • the exercise state of the subject when the exercise task step S102 is performed and the exercise state of the subject when the dual task step S202 is executed are analyzed. Specifically, in the second embodiment, a predetermined evaluation item indicating the exercise state of the subject is evaluated. Further, it is determined whether or not the exercise state of the subject matches between the exercise task step S102 and the dual task step S202 in a predetermined evaluation item.
  • the dual task performance of the subject is evaluated based on the analysis result (determination result) obtained in the analysis step S402.
  • evaluation data indicating the dual task performance can be generated.
  • the dual task execution ability evaluated in the evaluation step S602 corresponds to a general intelligence evaluation scale such as an MMSE score or a Hasegawa simple intelligence evaluation scale.
  • a test subject's intelligence evaluation scale is more than a predetermined value.
  • the predetermined value may vary depending on the difficulty level of the exercise task and the intelligence task.
  • the stepping speed (predetermined evaluation item) is determined as an exercise task step S102. Whether or not the subject's MMSE score is equal to or greater than 27 is determined based on whether or not there is a match between the two and the dual task step S202. That is, when the stepping speed matches between the exercise task process S102 and the dual task process S202, it is determined that the subject's MMSE score is 27 or more.
  • whether or not the subject's MMSE score is 24 or more is determined based on whether or not the step (predetermined evaluation item) during stepping is consistent between the exercise task step S102 and the dual task step S202. The That is, when the stepping distance is the same between the exercise task step S102 and the dual task step S202, it is determined that the subject's MMSE score is 24 or more.
  • a step is the left-right width (interval) of both feet (heel).
  • FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the dual task performance evaluation system 1b.
  • the dual task performance evaluation method shown in FIG. 3 is executed using the dual task performance evaluation system 1b.
  • the dual task performance evaluation system 1 b includes an information processing device 3 and an operation detection unit 5.
  • the information processing apparatus 3 includes a processing unit 31, a storage unit 32, an input unit 34, and a display unit 35.
  • the information processing apparatus 3 can be configured by a personal computer, for example, as in the first embodiment. Or the information processing apparatus 3 may be comprised by the apparatus which can process information like a smart phone or a tablet terminal. Note that the motion detection unit 5 may be incorporated in the information processing apparatus 3.
  • the motion detection unit 5 detects the motion of the subject 2.
  • the motion detection unit 5 includes an imaging unit 51 and a motion capture unit 52. That is, the motion detection unit 5 is a motion capture device.
  • the imaging unit 51 images the subject 2.
  • the imaging unit 51 can include, for example, a CCD image sensor, a CMOS image sensor, or a range sensor (range sensor).
  • the motion capture unit 52 detects the movement of the subject 2 imaged by the imaging unit 51. Specifically, the motion capture unit 52 converts the motion of each part of the subject 2 into vector data, and generates motion capture data reflecting the motion of each part of the subject 2 (the motion of the subject 2).
  • the processing unit 31 generates data indicating a human skeleton model that moves according to the motion of the subject 2 imaged by the imaging unit 51 based on the output (motion capture data) of the motion detection unit 5.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a human skeleton model. As shown in FIG. 5, the human skeleton model 6 represents the structure of the human body in a link structure (tree structure).
  • the user When determining the intelligence evaluation scale of the subject 2, the user first images the subject 2 performing only the exercise task for a predetermined time by the imaging unit 51. As a result, the processing unit 31 generates data indicating the first human skeleton model that moves according to the motion of the subject 2 who is performing only the exercise task.
  • the first human skeleton model data is stored in the storage unit 32.
  • the user images the subject 2 who has been performing the dual task for a predetermined time with the imaging unit 51.
  • the processing unit 31 generates data indicating the second human skeleton model that moves according to the motion of the subject 2 performing the dual task.
  • the second human skeleton model data is stored in the storage unit 32.
  • the user operates the input unit 34 to cause the processing unit 31 to create composite data obtained by synthesizing the first human skeleton model data and the second human skeleton model data. Then, the user operates the input unit 34 to display an image corresponding to the composite data on the display unit 35.
  • FIG. 6 is a diagram showing a human skeleton model displayed on the display unit 35. Specifically, FIG. 6 shows a state where images of two human skeleton models 61 and 62 are displayed on the display unit 35. In the second embodiment, the two human skeleton models 61 and 62 correspond to the first human skeleton model data and the second human skeleton model data, respectively.
  • images of the two human skeleton models 61 and 62 are simultaneously displayed on the screen 35a of the display unit 35. Accordingly, the user recognizes the first human skeleton model data corresponding to the subject 2 who is performing only the exercise task and the second human skeleton model data corresponding to the subject 2 who is performing the dual task. Can do.
  • the user Based on the first human skeletal model data and the second human skeletal model data, the user performs a dual task with the subject 2 in which the exercise state of the subject 2 performs only the exercise task in a predetermined evaluation item. It is determined whether or not the subject 2 matches.
  • the user operates the input unit 34 to input data indicating the determination result (analysis result).
  • the storage unit 32 stores an evaluation table in which predetermined evaluation items are associated with intelligence evaluation scales.
  • the processing unit 31 determines whether the intelligence evaluation scale of the subject 2 is equal to or greater than a predetermined value based on the data indicating the determination result and the evaluation table.
  • the processing unit 31 generates an evaluation result image indicating whether or not the intelligence evaluation scale of the subject 2 is equal to or greater than a predetermined value and causes the display unit 35 to display the evaluation result image.
  • the processing unit 31 generates data indicating whether or not the intelligence evaluation scale of the subject 2 is equal to or greater than a predetermined value as the evaluation data indicating the dual task performance of the subject 2. Therefore, the processing unit 31 functions as an evaluation data generation unit that generates evaluation data.
  • the user may determine whether the intelligence evaluation scale of the subject 2 is equal to or greater than a predetermined value based on the first human skeleton model data and the second human skeleton model data.
  • the dual task performance corresponding to the intelligence evaluation scale can be evaluated. Therefore, the degree of dementia can be evaluated more easily and in a shorter time than the diagnosis of dementia by an inquiry such as MMSE or an intelligence test.
  • a system for evaluating the dual task performance corresponding to the intelligence evaluation scale can be configured by the information processing device 3 such as a personal computer and the operation detection unit 5 such as a motion capture device. Therefore, the system can be simplified as compared with the case of diagnosing a mental disorder such as dementia using a neuroimaging technique such as magnetic resonance imaging or computed tomography.
  • the physical function (motor function) of the subject can be evaluated from the achievement level of the motor task (motor task).
  • physical ability can be evaluated.
  • the subject 2 can individually evaluate the physical ability together with the dual task performance corresponding to the intelligence evaluation scale. Therefore, the subject 2 can record the evaluation of physical ability with the degree of mental disorder such as dementia every day. This makes it possible to detect mental disorders such as dementia and a tendency to deteriorate physical function at an early stage, and perform appropriate rehabilitation and treatment. As a result, it is possible to alleviate or prevent progression of mental disorders such as dementia and deterioration of physical functions.
  • the dual task performance evaluation system 1b includes the information processing device 3 such as a personal computer and the motion capture device (motion detection unit 5).
  • the elements constituting 1b are not limited thereto. For example, you may use the apparatus which can process information like a smart phone or a tablet terminal as an element which implement
  • an image of the human skeleton model is displayed on the display unit 35 (data output unit) included in the information processing device 3, but the image of the human skeleton model is displayed on, for example, a display connected to the information processing device 3 as an external device. It may be displayed on the (data output unit).
  • the processing unit 31 may function as the analysis unit. That is, the processing unit 31 analyzes the motion capture data or the human skeleton model data, and determines whether the exercise state of the subject 2 matches between the exercise task process and the dual task process in a predetermined evaluation item. May be.
  • the dual task performance evaluation system 1b has been described as having the motion capture device as the motion detection unit 5, the configuration of the dual task performance evaluation system 1b is not limited to this.
  • the dual task performance evaluation system 1b may include a vibration detection sensor, an imaging device, or a mat-shaped pressure sensitive switch as the operation detection unit 5.
  • the motion detection unit 5 When a vibration detection sensor that detects the vibration of the subject 2 is used as the motion detection unit 5, the motion detection unit 5 generates a signal indicating the timing at which the vibration is generated by the motion of the subject 2.
  • the processing unit 31 generates data indicating, for example, the timing at which the vibration has occurred in time series based on the output of the motion detection unit 5. Thereby, the process part 31 can display the image which shows the timing which the vibration generate
  • the processing unit 31 may function as an analysis unit. That is, the processing unit 31 may analyze the motion state of the subject 2 based on the output of the vibration detection sensor (motion detection unit 5). For example, when stepping is adopted as the exercise task, the processing unit 31 can measure the stepping speed based on the output of the vibration detection sensor.
  • a sensor mounted on a smartphone can be used as the vibration detection sensor. Therefore, when the subject 2 carries the smartphone and performs the exercise task and the dual task, data indicating the exercise state of the subject 2 can be obtained.
  • the motion detection unit 5 When an imaging device is used as the motion detection unit 5, the motion detection unit 5 generates image data of the subject 2 captured by the imaging device.
  • the processing unit 31 causes the display unit 35 to display an image of the subject 2 captured by the imaging device, for example. Thereby, the user of the dual task performance evaluation system 1b can analyze the exercise state of the subject 2 by observing the captured image of the subject 2.
  • the motion detection unit 5 When a mat-shaped pressure sensitive switch is used as the motion detection unit 5, the motion detection unit 5 generates a signal indicating the timing when the subject 2 steps on the mat. Based on the output of the motion detection unit 5, the processing unit 31 generates data indicating, for example, the timing when the subject 2 steps on the mat along the time series. Thereby, the process part 31 can display the image which shows the timing which the test subject 2 steps on a mat along a time series on the display part 35, for example. Therefore, the user of the dual task performance evaluation system 1b can analyze the exercise state of the subject 2 (a signal indicating the timing when the mat is stepped on).
  • the processing unit 31 may function as an analysis unit. That is, the processing unit 31 may analyze the movement state of the subject 2 based on the output of the mat-shaped pressure sensitive switch (motion detection unit 5). For example, when stepping is adopted as the exercise task, the processing unit 31 can measure the stepping speed based on the output of the mat-shaped pressure sensitive switch.
  • the dual task performance evaluation method, the dual task performance evaluation system 1b, and the dual task performance evaluation system 1b according to the third embodiment are used.
  • Explain how to evaluate performance However, matters different from the first embodiment and the second embodiment will be described, and descriptions of the same matters as the first embodiment and the second embodiment will be omitted.
  • the third embodiment differs from the first embodiment and the second embodiment in that the subject performs an exercise task and performs a plurality of types of dual tasks.
  • FIG. 7 is a diagram showing a flow of the dual task performance evaluation method according to the third embodiment.
  • the dual task performance evaluation method according to the third embodiment includes an exercise task step S103, a dual task step S203, an analysis step S403, and an evaluation step S603.
  • the subject performs only the exercise task for a predetermined time.
  • the movement of the subject performing the exercise task is further detected.
  • the dual task process S203 includes a first dual task process S203a and a second dual task process S203b.
  • the first dual task step S203a the subject performs the first dual task for a predetermined time.
  • the movement of the subject who is performing the first dual task is further detected.
  • the second dual task step S203b the subject performs the second dual task for a predetermined time.
  • the second dual task step S203b the movement of the subject performing the second dual task is further detected.
  • the first dual task step S203a and the second dual task step S203b differ in the difficulty level of the intelligent task. Specifically, the intelligence task included in the second dual task step S203b is more difficult than the intelligence task included in the first dual task step S203a.
  • the subject performs the same exercise task.
  • the order of the exercise task process S103 and the dual task process S203 can be interchanged.
  • the movement state of the subject when performing the exercise task step S103, the movement state of the subject when performing the first dual task step S203a, and the movement state of the subject when performing the second dual task step S203b Is analyzed.
  • a plurality of evaluation items indicating the exercise state of the subject are evaluated. Further, among the plurality of evaluation items, the evaluation becomes smaller in the order of the exercise task step S103 (exercise task), the first dual task step S203a (first dual task), and the second dual task step S203b (second dual task). It is determined whether there are two or more items.
  • the plurality of evaluation items may include, for example, an item for evaluating the magnitude of exercise, an item for evaluating agility, and an item for evaluating stability.
  • the dual task performance of the subject is evaluated based on the analysis result (determination result) obtained in the analysis step S403.
  • evaluation data indicating the dual task performance can be generated.
  • the dual task performance evaluated in the evaluation step S603 corresponds to a general intelligence evaluation scale such as an MMSE score or a Hasegawa simple intelligence evaluation scale.
  • a test subject's intelligence evaluation scale is a predetermined value.
  • the predetermined value may vary depending on the difficulty level of the exercise task and the intelligence task.
  • a step of 1 minute is adopted as an exercise task, continuous subtraction is adopted as an intelligence task of the first dual task, and a problem starting with a word starting with “ka” is adopted as an intelligence task of the second dual task.
  • the subject's MMSE score is 27 or 26. That is, when there are two or more evaluation items whose evaluations are reduced in the order of the exercise task process S103, the first dual task process S203a, and the second dual task process S203b, the subject's MMSE score is determined to be 26 or 27.
  • the subject steps on the foot for example, the size of the foot lift, the height of the knee, and the size of the swing of the arm can be evaluated as the size of the exercise.
  • the speed (cycle) of stepping can be evaluated.
  • the narrowness of the step and the small blurring of the upper body can be evaluated.
  • a dual task performance evaluation system 1b according to the third embodiment will be described with reference to FIG.
  • the dual task performance evaluation method shown in FIG. 7 is executed using the dual task performance evaluation system 1b.
  • the imaging unit 51 captures the motion of the subject 2 who performs only the exercise task, the motion of the subject 2 who performs the first dual task, and the motion of the subject 2 who performs the second dual task. To do.
  • the motion capture unit 52 generates motion capture data reflecting the movement of the subject 2 who performs only the exercise task. Further, the motion capture unit 52 generates motion capture data reflecting the motion of the subject 2 who performs the first dual task and motion capture data reflecting the motion of the subject 2 who performs the second dual task.
  • the processing unit 31 generates data indicating the third human skeleton model, data indicating the fourth human skeleton model, and data indicating the fifth human skeleton model based on the output (motion capture data) of the motion detection unit 5, respectively. .
  • the third human skeleton model moves according to the movement of the subject 2 who performs only the exercise task.
  • the fourth human skeleton model moves according to the movement of the subject 2 who performs the first dual task.
  • the fifth human skeleton model moves according to the movement of the subject 2 performing the second dual task.
  • the processing unit 31 generates composite data obtained by combining the third human skeleton model data, the fourth human skeleton model data, and the fifth human skeleton model data.
  • the user When determining the intelligence evaluation scale of the subject 2, the user first images the subject 2 performing only the exercise task for a predetermined time by the imaging unit 51. As a result, the third human skeleton model data is generated by the processing unit 31. The third human skeleton model data is stored in the storage unit 32.
  • the user images the subject 2 who has performed the first dual task for a predetermined time by the imaging unit 51.
  • the fourth human skeleton model data is generated by the processing unit 31.
  • the fourth human skeleton model data is stored in the storage unit 32.
  • the user images the subject 2 who has performed the second dual task for a predetermined time by the imaging unit 51.
  • the fifth human skeleton model data is generated by the processing unit 31.
  • the fifth human skeleton model data is stored in the storage unit 32.
  • the user operates the input unit 34 to cause the processing unit 31 to create composite data obtained by synthesizing the third human skeleton model data, the fourth human skeleton model data, and the fifth human skeleton model data. Then, the user operates the input unit 34 to display an image corresponding to the composite data on the display unit 35.
  • FIG. 8 is a diagram showing a human skeleton model displayed on the display unit 35. Specifically, FIG. 8 shows a state in which images of three human skeleton models 61, 62, and 63 are displayed on the display unit 35.
  • the three human skeleton models 61, 62, and 63 correspond to the third human skeleton model data, the fourth human skeleton model data, and the fifth human skeleton model data, respectively.
  • images of three human skeleton models 61, 62, and 63 are simultaneously displayed on a screen 35a of the display unit 35.
  • the user can obtain the third human skeleton model data corresponding to the subject 2 performing only the exercise task, the fourth human skeleton model data corresponding to the subject 2 performing the first dual task, and 5
  • the fifth human skeleton model data corresponding to the subject 2 performing the dual task can be recognized.
  • the user evaluates the motion state of the subject in a plurality of evaluation items based on the third human skeleton model data, the fourth human skeleton model data, and the fifth human skeleton model data.
  • the user has a small evaluation in the order of the third human skeleton model data (motor task), the fourth human skeleton model data (first dual task), and the fifth human skeleton model data (second dual task). It is determined whether there are two or more evaluation items.
  • the plurality of evaluation items include, for example, the size of the foot lift, the height of the knee, the size of the swing of the arm, the speed of stepping, the narrowness of the step, and the small amount of shaking of the upper body.
  • the processing unit 31 determines whether the intelligence evaluation scale of the subject 2 is a predetermined value based on the data indicating the determination result. For example, a step of 1 minute is adopted as an exercise task, continuous subtraction is adopted as an intelligence task of the first dual task, and a problem starting with a word starting with “ka” is adopted as an intelligence task of the second dual task. If it is determined that the MMSE score of the subject 2 is 26 or 27, it can be determined.
  • the processing unit 31 generates an evaluation result image indicating whether or not the intelligence evaluation scale of the subject 2 is a predetermined value and causes the display unit 35 to display the evaluation result image.
  • the processing unit 31 generates data indicating whether or not the intelligence evaluation scale of the subject 2 is a predetermined value as the evaluation data indicating the dual task performance of the subject 2. Therefore, the processing unit 31 functions as an evaluation data generation unit that generates evaluation data.
  • a subject performs a dual task corresponding to an intelligence evaluation scale by performing a motor task (single task) and two types (two types of examples) of dual tasks. Capability can be evaluated. Therefore, the degree of dementia can be evaluated more easily and in a shorter time than the diagnosis of dementia by an inquiry such as MMSE or an intelligence test.
  • the system can be simplified as compared with the case of diagnosing a mental disorder such as dementia using a neural image processing technique.
  • the physical function (motor function) of the subject can be evaluated from the achievement degree of the motor task (motor task). Further, by using the dual task performance evaluation system 1b, the subject 2 can individually evaluate the physical ability together with the degree of mental disorder such as dementia.
  • the dual task performance evaluation system 1b includes an information processing device 3 such as a personal computer and a motion capture device (motion detection unit 5).
  • the elements constituting the dual task performance evaluation system 1b are not limited thereto. For example, you may use the apparatus which can process information like a smart phone or a tablet terminal as an element which implement
  • an image of the human skeleton model is displayed on the display unit 35 (data output unit) included in the information processing device 3, but the image of the human skeleton model is displayed on, for example, a display connected to the information processing device 3 as an external device. It may be displayed on the (data output unit).
  • the processing unit 31 may function as the analysis unit. That is, the processing unit 31 analyzes the motion capture data or the human skeleton model data, and performs an exercise task process (exercise task), a first dual task process (first dual task), a second dual task process (second dual task). It may be determined whether or not there are two or more evaluation items whose evaluation becomes smaller in the order of).
  • the configuration of the dual task performance evaluation system 1b is not limited thereto.
  • the dual task performance evaluation system 1 b may include an imaging device as the operation detection unit 5.
  • the motion detection unit 5 When an imaging device is used as the motion detection unit 5, the motion detection unit 5 generates image data of the subject 2 captured by the imaging device.
  • the processing unit 31 causes the display unit 35 to display an image of the subject 2 captured by the imaging device, for example. Thereby, the user of the dual task performance evaluation system 1b can analyze the exercise state of the subject 2 by observing the captured image of the subject 2.
  • the dual task performance evaluation method, the dual task performance evaluation system 1b, and the dual task performance evaluation system 1b according to the fourth embodiment are used.
  • Explain how to evaluate performance However, items different from the first to third embodiments will be described, and descriptions of the same items as the first to third embodiments will be omitted.
  • the fourth embodiment differs from the first to third embodiments in that the subject performs only a plurality of types of dual tasks.
  • FIG. 9 is a diagram showing a flow of the dual task performance evaluation method according to the fourth embodiment.
  • the dual task performance evaluation method according to the fourth embodiment includes a dual task step S204, an analysis step S404, and an evaluation step S604.
  • the dual task process S204 includes a first dual task process S204a and a second dual task process S204b.
  • the first dual task step S204a the subject performs the first dual task for a predetermined time.
  • the motion of the subject performing the first dual task is detected.
  • the second dual task step S204b the subject performs the second dual task for a predetermined time.
  • the motion of the subject performing the second dual task is detected.
  • the first dual task step S204a and the second dual task step S204b are different in the difficulty level of the intelligent task. Specifically, the intelligence task included in the second dual task step S204b has a higher degree of difficulty than the intelligence task included in the first dual task step S204a. In the first dual task step S204a and the second dual task step S204b, the subject performs the same exercise task.
  • the motion state of the subject when the first dual task step S204a is performed and the motion state of the subject when the second dual task step S204b is performed are analyzed.
  • continuity of exercise by the subject is determined. That is, it is determined whether or not the subject has interrupted the exercise task (predetermined exercise) during the execution of the first dual task or the execution of the second dual task.
  • the dual task performance of the subject is evaluated based on the analysis result (determination result) obtained in the analysis step S404.
  • evaluation data indicating the dual task performance can be generated.
  • the dual task execution ability evaluated in the evaluation step S604 corresponds to a general intelligence evaluation scale such as an MMSE score or a Hasegawa simple intelligence evaluation scale.
  • evaluation process S604 it is determined whether a test subject's intelligence evaluation scale is below a predetermined value.
  • the predetermined value may vary depending on the difficulty level of the exercise task and the intelligence task.
  • a step of 1 minute is adopted as an exercise task
  • continuous subtraction is adopted as an intelligence task of the first dual task
  • a problem starting with a word starting with “ka” is adopted as an intelligence task of the second dual task. If it is determined whether the subject's MMSE score is 24 or less. That is, when the subject interrupts the exercise task (predetermined exercise) during the performance of the first dual task or the second dual task, it is determined that the subject's MMSE score is 24 or less.
  • a dual task performance evaluation system 1b according to the fourth embodiment will be described with reference to FIG.
  • the dual task performance evaluation method shown in FIG. 9 is executed using the dual task performance evaluation system 1b.
  • the imaging unit 51 images the operation of the subject 2 who performs the first dual task and the operation of the subject 2 who performs the second dual task.
  • the motion capture unit 52 generates motion capture data reflecting the motion of the subject 2 who performs the first dual task and motion capture data reflecting the motion of the subject 2 who performs the second dual task.
  • the processing unit 31 generates data indicating the sixth human skeleton model and data indicating the seventh human skeleton model based on the output (motion capture data) of the motion detection unit 5.
  • the sixth human skeleton model moves according to the movement of the subject 2 who performs the first dual task.
  • the seventh human skeleton model moves according to the movement of the subject 2 who performs the second dual task. Further, the processing unit 31 generates synthesized data obtained by synthesizing the sixth human skeleton model data and the seventh human skeleton model data.
  • the user When determining the intelligence evaluation scale of the subject 2, the user first images the subject 2 who has performed the first dual task for a predetermined time by the imaging unit 51. As a result, sixth human skeleton model data is generated. The sixth human skeleton model data is stored in the storage unit 32.
  • the user images the subject 2 who has performed the second dual task for a predetermined time by the imaging unit 51.
  • seventh human skeleton model data is generated.
  • the seventh human skeleton model data is stored in the storage unit 32.
  • the user operates the input unit 34 to cause the processing unit 31 to create synthesized data obtained by synthesizing the sixth human skeleton model data and the seventh human skeleton model data. Then, the user operates the input unit 34 to display an image corresponding to the composite data on the display unit 35. As a result, as shown in FIG. 6, the images of the two human skeleton models 61 and 62 are simultaneously displayed on the screen 35 a of the display unit 35.
  • the two human skeleton models 61 and 62 correspond to the sixth human skeleton model data and the seventh human skeleton model data, respectively.
  • the user can obtain the sixth human skeleton model data corresponding to the subject 2 performing the first dual task and the seventh human skeleton model data corresponding to the subject 2 performing the second dual task. Can be recognized.
  • the user Based on the sixth human skeleton model data and the seventh human skeleton model data, the user performs an exercise task (predetermined exercise) while the subject 2 performs the first dual task or the second dual task. It is determined whether or not it has been interrupted.
  • an exercise task predetermined exercise
  • the processing unit 31 determines whether the intelligence evaluation scale of the subject 2 is equal to or less than a predetermined value based on the data indicating the determination result. For example, a step of 1 minute is adopted as an exercise task, continuous subtraction is adopted as an intelligence task of the first dual task, and a problem starting with a word starting with “ka” is adopted as an intelligence task of the second dual task. In this case, it can be determined whether or not the MMSE score of the subject 2 is 24 or less.
  • the processing unit 31 generates an evaluation result image indicating whether or not the intelligence evaluation scale of the subject 2 is equal to or less than a predetermined value and causes the display unit 35 to display the evaluation result image.
  • the processing unit 31 generates data indicating whether or not the intelligence evaluation scale of the subject 2 is equal to or less than a predetermined value as the evaluation data indicating the dual task performance of the subject 2. Therefore, the processing unit 31 functions as an evaluation data generation unit that generates evaluation data.
  • the user may determine whether the intelligence evaluation scale of the subject 2 is equal to or less than a predetermined value based on the sixth human skeleton model data and the seventh human skeleton model data.
  • the subject can evaluate the dual task performance corresponding to the intelligence evaluation scale by performing only two types (one example of plural types) of dual tasks. Therefore, the degree of dementia can be evaluated more easily and in a shorter time than the diagnosis of dementia by an inquiry such as MMSE or an intelligence test.
  • the system is simplified as compared with the case of diagnosing a mental disorder such as dementia using a neural image processing technique. can do.
  • the physical function (motor function) of the subject can be evaluated from the achievement level of the motor task (motor task). Further, by using the dual task performance evaluation system 1b, the subject 2 can individually evaluate the physical ability together with the degree of mental disorder such as dementia.
  • the form in which the images of the two human skeleton models 61 and 62 are displayed simultaneously has been described.
  • the images of the two human skeleton models 61 and 62 may be displayed individually.
  • the dual task performance evaluation system 1b includes an information processing device 3 such as a personal computer and a motion capture device (motion detection unit 5).
  • the elements constituting the dual task performance evaluation system 1b are not limited thereto. For example, you may use the apparatus which can process information like a smart phone or a tablet terminal as an element which implement
  • the processing unit 31 may function as the analysis unit. In other words, the processing unit 31 may analyze the motion capture data or the human skeleton model data to determine the continuity of the exercise by the subject.
  • the dual task performance evaluation system 1b has been described as having the motion capture device as the motion detection unit 5, the configuration of the dual task performance evaluation system 1b is not limited to this.
  • the dual task performance evaluation system 1b may include, for example, a vibration detection sensor, an imaging device, or a mat-shaped pressure sensitive switch as the operation detection unit 5.
  • the motion detection unit 5 When a vibration detection sensor that detects the vibration of the subject 2 is used as the motion detection unit 5, the motion detection unit 5 generates a signal indicating the timing at which the vibration is generated by the motion of the subject 2.
  • the processing unit 31 generates data indicating, for example, the timing at which the vibration has occurred in time series based on the output of the motion detection unit 5. Thereby, the process part 31 can display the image which shows the timing which the vibration generate
  • the processing unit 31 may function as an analysis unit. That is, the processing unit 31 may analyze the motion state of the subject 2 based on the output of the vibration detection sensor (motion detection unit 5). For example, when stepping is adopted as the exercise task, the processing unit 31 can determine whether or not the subject 2 has stopped stepping based on the output of the vibration detection sensor.
  • a sensor mounted on a smartphone can be used as the vibration detection sensor. Accordingly, when the subject 2 carries the smartphone and carries out the dual task, data indicating the continuity of the exercise by the subject 2 can be obtained.
  • the motion detection unit 5 when an imaging device is used as the motion detection unit 5, the motion detection unit 5 generates image data of the subject 2 imaged by the imaging device.
  • the processing unit 31 causes the display unit 35 to display an image of the subject 2 captured by the imaging device, for example.
  • the user of the dual task performance evaluation system 1b can analyze the continuity of the exercise by the subject 2 by observing the captured image of the subject 2.
  • the motion detection unit 5 When a mat-shaped pressure sensitive switch is used as the motion detection unit 5, the motion detection unit 5 generates a signal indicating the timing when the subject 2 steps on the mat. Based on the output of the motion detection unit 5, the processing unit 31 generates data indicating, for example, the timing when the subject 2 steps on the mat along the time series. Thereby, the process part 31 can display the image which shows the timing which the test subject 2 steps on a mat along a time series on the display part 35, for example. Therefore, the user of the dual task performance evaluation system 1b can analyze the continuity of exercise by the subject 2.
  • the processing unit 31 may function as an analysis unit. That is, the processing unit 31 may analyze the movement state of the subject 2 based on the output of the mat-shaped pressure sensitive switch (motion detection unit 5). For example, when stepping is adopted as the exercise task, the processing unit 31 can determine whether or not the subject 2 has stopped stepping based on the output of the mat-shaped pressure sensitive switch.
  • the dual task performance evaluation method, the dual task performance evaluation system 1c, and the dual task performance evaluation system 1c according to the fifth embodiment are used.
  • Explain how to evaluate performance However, items different from the first to fourth embodiments will be described, and descriptions of the same items as the first to fourth embodiments will be omitted.
  • the fifth embodiment differs from the first to fourth embodiments in that the dual task performance is evaluated based on the continuity of the subject's movement and the continuity of the response by the subject.
  • FIG. 10 is a diagram showing a flow of the dual task performance evaluation method according to the fifth embodiment.
  • the dual task performance evaluation method according to the fifth embodiment includes a dual task step S205, an analysis step S405, and an evaluation step S605.
  • the subject performs the dual task for a predetermined time. Further, in the dual task step S205, actions and responses by the subject who is performing the dual task are detected.
  • the continuity of actions and responses by the subject performing the dual task is analyzed. Specifically, in the dual task step S205, it is determined whether or not the subject has interrupted the exercise task (predetermined exercise) and finished the intelligent task (answer) before a predetermined time has elapsed.
  • the dual task performance of the subject is evaluated based on the analysis result (determination result) obtained in the analysis step S405.
  • evaluation data indicating the dual task performance can be generated.
  • the dual task performance evaluated in the evaluation step S605 corresponds to a general intelligence evaluation scale such as an MMSE score or a Hasegawa simple intelligence evaluation scale.
  • a general intelligence evaluation scale such as an MMSE score or a Hasegawa simple intelligence evaluation scale.
  • the dual task performance it is determined whether or not the subject's intelligence evaluation scale is equal to or less than a predetermined value.
  • the predetermined value may vary depending on the difficulty level of the exercise task and the intelligence task.
  • the subject's MMSE score is 23 or less. The In other words, during the execution of the dual task, if the walking action (predetermined movement) is interrupted and the subject has finished answering the problem imposed by the intelligence task before one minute (predetermined time) has elapsed The subject's MMSE score is determined to be 23 or less.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of the dual task performance evaluation system 1c.
  • the dual task performance evaluation method shown in FIG. 10 is executed using the dual task performance evaluation system 1c.
  • the dual task performance evaluation system 1c includes an information processing device 3, an answer detection unit 4, and an operation detection unit 5.
  • the information processing apparatus 3 can be configured by a personal computer, for example. Or the information processing apparatus 3 may be comprised by the apparatus which can process information like a smart phone or a tablet terminal.
  • the answer detection unit 4 includes a microphone.
  • the motion detection unit 5 includes a motion capture device. Note that at least one of the answer detection unit 4 and the operation detection unit 5 may be incorporated in the information processing apparatus 3.
  • the process part 31 contained in the information processing apparatus 3 produces
  • FIG. 12 is a diagram showing an image displayed on the display unit 35. Specifically, FIG. 12 shows an example of an image showing the timing when the foot of the subject 2 reaches the ground and the timing of the answer by the subject 2.
  • the horizontal axis indicates time.
  • a thin line with high height indicates the timing when the foot of the subject 2 arrives on the ground
  • a thick line with low height indicates the timing of answering by the subject 2.
  • a method for evaluating the dual task performance of the subject 2 using the dual task performance evaluation system 1c will be described. Specifically, a case where a one-minute linear walk is adopted as an exercise task, and a problem of enumerating words starting with “ka” is adopted as an intelligence task, and the MMSE score of the subject 2 is determined as an example. A method for determining the intelligence evaluation scale will be described.
  • the user When determining the MMSE score (intelligence evaluation scale) of the subject 2, the user first stores voice data corresponding to the voice uttered by the subject 2 who has been performing the dual task for one minute (predetermined time). Store (record) in the unit 32. Further, during this time, the subject 2 is imaged by the imaging unit 51. Thereby, data indicating the timing at which the foot of the subject 2 performing the dual task arrives on the ground is generated. This data is stored in the storage unit 32.
  • the user operates the input unit 34 to output sound corresponding to the sound data stored in the storage unit 32 from the sound output unit 33.
  • the voice uttered by the subject 2 during the performance of the dual task is reproduced.
  • the user causes the display unit 35 to display the elapsed time from the start of reproduction.
  • the user measures the response timing (elapsed time from the start of reproduction) by the subject 2 based on the reproduced audio and the displayed elapsed time.
  • the user operates the input unit 34 to input data indicating the response timing.
  • the processing unit 31 generates data indicating the response timing of the subject 2.
  • the user operates the input unit 34 to cause the processing unit 31 to create an image in which an image indicating the timing of the answer by the subject 2 is added to the image indicating the timing when the foot of the subject 2 reaches the ground.
  • an image showing the timing at which the subject's 2 foot reaches the ground and the timing at which the subject 2 answers is displayed on the screen 35 a of the display unit 35.
  • the processing unit 31 Based on the motion of the subject 2 detected by the motion detection unit 5, the processing unit 31 generates data indicating the timing when the foot of the subject 2 reaches the ground. Further, the processing unit 31 generates data indicating the timing of the answer by the subject 2 based on the answer by the subject 2 detected by the answer detection unit 4.
  • the image of the user indicating the timing when the foot of the subject 2 reaches the ground and the timing of the answer by the subject 2 (data indicating the timing when the foot of the subject 2 reaches the ground and the data indicating the timing of the answer by the subject 2) Based on the above, it is determined whether or not the walking motion (predetermined motion) is interrupted while the dual task is being performed and the answer by the subject is completed before one minute (predetermined time) has elapsed.
  • the processing unit 31 determines whether the MMSE score of the subject 2 is 23 or less based on the data indicating the determination result.
  • the processing unit 31 generates an evaluation result image indicating whether or not the MMSE score of the subject 2 is 23 or less and causes the display unit 35 to display the evaluation result image.
  • the processing unit 31 generates data indicating whether or not the intelligence evaluation scale of the subject 2 is equal to or less than a predetermined value as the evaluation data indicating the dual task performance of the subject 2. Therefore, the processing unit 31 functions as an evaluation data generation unit that generates evaluation data.
  • the user may determine whether or not the intelligence evaluation scale of the subject 2 is equal to or less than a predetermined value based on the timing when the foot of the subject 2 reaches the ground and the timing of the answer by the subject 2.
  • the dual task performance corresponding to the intelligence evaluation scale can be evaluated. Therefore, the degree of dementia can be evaluated more easily and in a shorter time than the diagnosis of dementia by an inquiry such as MMSE or an intelligence test.
  • the system is simplified compared to the case of diagnosing a mental disorder such as dementia using a neural image processing technique. can do.
  • the physical function (motor function) of the subject can be evaluated from the achievement level of the motor task (motor task). Further, by using the dual task performance evaluation system 1c, the subject 2 can individually evaluate the physical ability together with the degree of mental disorder such as dementia.
  • the dual task performance evaluation system 1c includes an information processing device 3 such as a personal computer, a microphone (answer detection unit 4), and a motion capture device (motion detection unit 5).
  • the elements constituting the dual task performance evaluation system 1c are not limited thereto.
  • a device such as an IC recorder or a smartphone may be used as an element that realizes a function of recording audio data.
  • a device capable of processing information such as a smartphone or a tablet terminal may be used as an element capable of processing information such as a smartphone or a tablet terminal may be used.
  • an image indicating the continuity of the exercise by the subject 2 (an image indicating the timing at which the subject's 2 foot reaches the ground) and an answer by the subject 2 are displayed.
  • a composite image obtained by combining an image indicating continuity (an image indicating the timing of an answer by the subject 2) is displayed.
  • This composite image is, for example, a display (data output) connected to the information processing apparatus 3 as an external device. Part).
  • a printer (data output unit) connected to the information processing apparatus 3 as an external device. May be printed on the recording medium.
  • combined the image which shows the continuity of the exercise
  • the image and the image indicating the continuity of the answer by the subject 2 may be individually displayed or printed.
  • the processing unit 31 may measure the timing of the answer by voice recognition processing.
  • the processing unit 31 may generate data indicating the sound volume in time series, and display an image corresponding to the data on the display unit 35.
  • the user can recognize the answer timing based on the image (peak value) displayed on the display unit 35.
  • the user can evaluate the continuity of the answer (whether the answer by the subject 2 has continued for a predetermined time) based on the image (peak value) displayed on the display unit 35. Good.
  • the reproduced audio without generating the image which shows the timing of the answer by the test subject 2 From the above, the continuity of the answer may be determined.
  • the process part 31 is the continuity of exercise
  • the dual task performance evaluation system 1c has been described with respect to a mode in which a motion capture device is provided as the motion detection unit 5, as described in the fourth embodiment, the dual task performance evaluation system 1c is capable of In order to determine continuity, the motion detection unit 5 may include, for example, a vibration detection sensor, an imaging device, or a mat-shaped pressure sensitive switch.
  • the motion detection unit 5 when a vibration detection sensor is used as the motion detection unit 5, the motion detection unit 5 generates a signal indicating the timing at which vibration is generated by the movement of the subject 2.
  • the motion detection unit 5 When a mat-shaped pressure sensitive switch is used as the motion detection unit 5, the motion detection unit 5 generates a signal indicating the timing when the subject 2 steps on the mat. All of these signals indicate the timing when the foot of the subject 2 has landed.
  • the processing unit 31 can function as an analysis unit to determine the continuity of exercise by the subject 2.
  • the processing unit 31 may generate human skeleton model data as data indicating the continuity of exercise by the subject 2.
  • the human skeleton model data may be generated based on the motion capture data.
  • the processing unit 31 may determine the continuity of the exercise by the subject 2 based on the human skeleton model data. That is, the processing unit 31 may function as an analysis unit.
  • the dual task performance evaluation system 1c is described as including the microphone as the answer detection unit 4, but the configuration of the dual task performance evaluation system 1c is not limited to this.
  • the intelligent task is a task that imposes an answer based on an action
  • the dual task performance evaluation system 1 c can detect an answer by the subject 2 using the action detection unit 5.
  • the processing unit 31 can generate, for example, human skeleton model data as data indicating the continuity of exercise and answer by the subject 2. Therefore, the dual task performance evaluation system 1c can display an image of the human skeleton model on the display unit 35, for example. Thereby, the user of the dual task performance evaluation system 1c can confirm the motion (human skeleton model data) of the subject 2 and can evaluate the continuity of the exercise and the answer by the subject 2.
  • the processing unit 31 may function as an analysis unit to analyze the human skeleton model data. That is, the processing unit 31 may determine the continuity of exercise and answer by the subject 2 based on the human skeleton model data.
  • the intelligent task is a task that imposes an answer based on an operation
  • an imaging device with a microphone can be used as the answer detection unit 4 and the operation detection unit 5.
  • the dual task performance evaluation system 1c serves as a response detection unit that detects the direction of the line of sight of the subject 2 Is provided.
  • the processing unit 31 generates line-of-sight direction data as data indicating the continuity of answers by the subject 2.
  • the dual task performance evaluation system 1c can display the image which shows the direction of the eyes
  • the processing unit 31 may function as an analysis unit and analyze gaze direction data. That is, the processing unit 31 may determine the continuity of the answer by the subject 2 based on the line-of-sight direction data.
  • the dual task performance evaluation system 1c includes one switch as the answer detection unit 4.
  • the answer detection unit 4 generates a signal indicating whether or not the switch has been pressed by the subject 2. This signal indicates the continuity of the answer by the subject 2.
  • the processing unit 31 generates, for example, data indicating the timing when the subject 2 presses the switch in time series based on the output of the answer detection unit 4.
  • the dual task performance evaluation system 1c can display the image which shows the timing which the test subject 2 pushed the switch along a time series on the display part 35.
  • FIG. Therefore, the user of the dual task performance evaluation system 1c can check the timing when the subject 2 presses the switch (a signal indicating whether or not the switch is pressed) and evaluate the continuity of the answer by the subject 2. it can.
  • the processing unit 31 may function as an analysis unit. That is, the processing unit 31 may analyze a signal indicating whether or not the switch is pressed by the subject 2 and determine the continuity of the answer by the subject 2.
  • the dual task performance evaluation system 1c includes two switches as the answer detection unit 4.
  • the answer detection unit 4 generates a signal indicating which switch has been pressed by the subject 2. This signal indicates the continuity of the answer by the subject 2.
  • the processing unit 31 generates, for example, data indicating in time series which switch the subject 2 has pressed based on the output of the answer detection unit 4.
  • the dual task performance evaluation system 1c can display on the display unit 35 an image showing which switch the subject 2 has pressed along the time series. Therefore, the user of the dual task performance evaluation system 1c confirms which switch the subject 2 has pressed (a signal indicating which switch has been pressed) and evaluates the continuity of the response by the subject 2. Can do.
  • the processing unit 31 may function as an analysis unit. In other words, the processing unit 31 may determine the continuity of the answer by the subject 2 by analyzing a signal indicating which switch the subject 2 has pressed.
  • the dual task performance evaluation method, the dual task performance evaluation system 1a, and the dual task performance evaluation system 1a according to the sixth embodiment are used to obtain the dual task performance.
  • a method of evaluation will be described.
  • items different from the first to fifth embodiments will be described, and descriptions of the same items as the first to fifth embodiments will be omitted.
  • the sixth embodiment differs from the first to fifth embodiments in that the dual task performance is evaluated based on the variation in the time intervals of responses by subjects who perform the dual task.
  • FIG. 13 is a diagram showing a flow of the dual task performance evaluation method according to the sixth embodiment.
  • the dual task performance evaluation method according to the sixth embodiment includes a dual task step S206, an analysis step S406, and an evaluation step S606.
  • the subject performs the dual task for a predetermined time.
  • an answer by the subject who is performing the dual task is further detected.
  • the subject's answer to the intelligent task is analyzed.
  • the variation in the time interval of answers by the subject is analyzed.
  • the standard deviation of the answer time intervals may be calculated as variations in the answer time intervals.
  • the subject's dual task performance is evaluated based on the result of the analysis obtained in the analysis step S406. Specifically, in the sixth embodiment, the dual task performance of the subject is evaluated based on the variation in the time intervals of the answers obtained in the analysis step S406.
  • the dual task performance evaluated in the evaluation step S606 corresponds to a general intelligence evaluation scale such as an MMSE score or a Hasegawa simple intelligence evaluation scale.
  • a general intelligence evaluation scale such as an MMSE score or a Hasegawa simple intelligence evaluation scale.
  • the predetermined value may vary depending on the difficulty level of the exercise task and the intelligence task.
  • the subject's MMSE score is 23 or less. Specifically, when the value of the standard deviation of the time interval of answers by the subject is larger than a predetermined value (for example, 1 second), it is determined that the subject's MMSE score is 23 or less.
  • a dual task performance evaluation system 1a according to the sixth embodiment will be described with reference to FIG.
  • the dual task performance evaluation method shown in FIG. 13 is executed using the dual task performance evaluation system 1a.
  • the answer detection unit 4 is a microphone. Further, the processing unit 31 calculates a standard deviation of the answer time intervals based on data indicating the answer timing by the subject. That is, the processing unit 31 functions as an analysis unit that analyzes an answer by the subject 2. Further, the processing unit 31 generates an image indicating the value of the standard deviation of the answer time intervals.
  • the user When determining the intelligence evaluation scale of the subject 2, the user first stores (records) the voice data corresponding to the voice uttered by the subject 2 who has performed the dual task for a predetermined time in the storage unit 32. .
  • the user operates the input unit 34 to output sound corresponding to the sound data stored in the storage unit 32 from the sound output unit 33. That is, the voice uttered by the subject 2 during the dual task is reproduced. Further, the user causes the display unit 35 to display the elapsed time from the start of reproduction. The user measures the response timing (elapsed time from the start of reproduction) by the subject 2 based on the reproduced audio and the displayed elapsed time.
  • the processing unit 31 calculates the standard deviation of the answer time interval and generates data indicating the value of the standard deviation of the answer time interval. Then, the processing unit 31 causes the display unit 35 to display an image indicating the value of the standard deviation of the answer time intervals.
  • the user determines the intelligence evaluation scale of the subject 2 based on the standard deviation value of the time intervals of the answers displayed on the display unit 35 (screen 35a). For example, when a linear walk of 1 minute is adopted as an exercise task and a continuous subtraction is used as an intelligence task, which is subtracted from 100 one by one, it is determined whether or not the MMSE score of the subject 2 is 23 or less. Can do.
  • the dual task performance corresponding to the intelligence evaluation scale can be evaluated. Therefore, the degree of dementia can be evaluated more easily and in a shorter time than the diagnosis of dementia by an inquiry such as MMSE or an intelligence test.
  • the system can be simplified as compared with the case of diagnosing a mental disorder such as dementia using a neural image processing technique.
  • the subject can individually diagnose a mental disorder such as dementia.
  • a device such as an IC recorder or a smartphone may be used as an element that realizes a function of recording audio data.
  • an image indicating the value of the standard deviation is displayed on the display unit 35 (data output unit) included in the information processing device 3.
  • This image is, for example, a display connected to the information processing device 3 as an external device. It may be displayed on the (data output unit). Further, for example, an image indicating a standard deviation value may be printed on a recording medium by a printer (data output unit) connected to the information processing apparatus 3 as an external device.
  • the processing unit 31 may measure the timing of the answer by voice recognition processing.
  • the processing unit 31 may generate data indicating the sound volume in time series, and display an image corresponding to the data on the display unit 35. In this case, the user can recognize the answer timing based on the image (peak value) displayed on the display unit 35.
  • the process part 31 is a standard deviation value and predetermined value (for example, 1).
  • the intelligence evaluation scale of the subject 2 may be determined. That is, the processing unit 31 may generate data indicating whether or not the intelligence evaluation scale of the subject 2 is equal to or less than a predetermined value as the evaluation data indicating the dual task performance of the subject 2. That is, the processing unit 31 can function as an evaluation data generation unit that generates evaluation data. In this case, the processing unit 31 generates an evaluation result image indicating the intelligence evaluation scale of the subject 2 and causes the display unit 35 to display the evaluation result image.
  • the intelligent task is a task that imposes an answer by utterance.
  • the intelligence task can be a task that imposes an answer by action.
  • the intelligence task may be a task that changes the direction of the line of sight according to an instruction from the examiner or a task that presses a switch according to the instruction from the examiner.
  • the dual task performance evaluation system 1a has been described as including the microphone as the answer detection unit 4.
  • the configuration of the dual task performance evaluation system 1a is not limited to this.
  • the dual task performance evaluation system 1a includes an action detection unit that detects the action of the subject 2 as the answer detection unit 4.
  • the motion detection unit can be, for example, an imaging device or a motion capture device.
  • the dual task performance evaluation system 1a displays the image of the subject 2 captured by the imaging device, for example, the display unit 35. To display. Thereby, the user of the dual task performance evaluation system 1a can check the operation of the subject 2 and measure the timing of the answer by the subject 2.
  • the dual task performance evaluation system 1a displays an image of a human skeleton model on the display unit 35. Display. Thereby, the user of the dual task performance evaluation system 1a can check the action (human skeleton model data) of the subject 2 and measure the timing of the answer by the subject 2. Or the process part 31 may measure the timing of the reply by the test subject 2 based on motion capture data or human body skeleton model data.
  • the dual task performance evaluation system 1a When the intelligent task is a task that changes the direction of the line of sight according to the instruction of the examiner, the dual task performance evaluation system 1a includes a line-of-sight direction detection unit that detects the direction of the line of sight of the subject 2 as an answer detection unit. .
  • the dual task performance evaluation system 1a generates line-of-sight direction data and displays an image indicating the direction of the line of sight of the subject 2 on the display unit 35.
  • the user of the dual task performance evaluation system 1a can confirm the direction of the line of sight of the subject 2 (gaze direction data) and measure the timing of the answer by the subject 2.
  • the process part 31 may measure the timing of the reply by the test subject 2 based on gaze direction data.
  • the dual task performance evaluation system 1 a When the intelligent task is a task of pressing one or two switches in response to an inspector's instruction, the dual task performance evaluation system 1 a includes one or two switches as the answer detection unit 4. In this case, the answer detection unit 4 generates a signal indicating whether or not the switch has been pressed by the subject 2.
  • the processing unit 31 generates data indicating the timing when the subject 2 presses the switch based on the output of the answer detection unit 4. Then, the processing unit 31 causes the display unit 35 to display an image indicating the timing when the subject 2 presses the switch. Thereby, the user of the dual task performance evaluation system 1a can check the timing when the subject 2 presses the switch (a signal indicating whether or not the switch is pressed) and measure the timing of the answer by the subject 2. it can.
  • the processing unit 31 may analyze a signal indicating whether or not the switch has been pressed by the subject 2 and measure the timing of the answer by the subject 2.
  • the seventh embodiment differs from the first to sixth embodiments in that it includes a first task presentation unit 7a that presents a task to be performed by the subject 2.
  • FIG. 14 is a diagram showing a configuration of the dual task performance evaluation system 1d.
  • the dual task performance evaluation system 1 d includes a first task presentation unit 7 a and a system control unit 8.
  • the first task presentation unit 7a presents a task to be performed by the subject 2.
  • the first task presentation unit 7a is a display unit such as a liquid crystal display.
  • the first task presentation unit 7 a is controlled by the system control unit 8 to display (present) a task to be performed by the subject 2.
  • the system control unit 8 can be, for example, a personal computer.
  • the dual task performance evaluation system 1d includes a first response detection unit 4a, a second response detection unit 4b, and a third response detection unit 4c.
  • the first answer detection unit 4a to the third answer detection unit 4c detect the answer of the subject 2 to the intelligence task.
  • the dual task performance evaluation system 1d can include at least one of the first response detection unit 4a to the third response detection unit 4c.
  • the first answer detection unit 4a is a directional microphone in the seventh embodiment.
  • the first answer detection unit 4a (directional microphone) converts the voice (answer) uttered by the subject 2 who performs the intelligent task into an electrical signal and transmits it to the system control unit 8.
  • the second answer detection unit 4b is a gaze direction detection device in the seventh embodiment.
  • the second answer detection unit 4b includes a near-infrared LED and an imaging device.
  • the near-infrared LED irradiates the subject 2 with near-infrared rays.
  • the imaging device images the eye of the subject 2.
  • the system control unit 8 analyzes the image or data captured by the imaging device and generates data indicating the position of the pupil of the subject 2 (the direction of the line of sight).
  • the third answer detection unit 4c is an answer switch in the seventh embodiment.
  • the subject 2 performs the task with the third answer detection unit 4c in both hands.
  • the system control unit 8 analyzes the answer of the subject 2 to the intelligence task depending on which switch the subject 2 has pressed.
  • the dual task performance evaluation system 1d further includes a first motion detector 5a and a second motion detector 5b.
  • the first motion detector 5a and the second motion detector 5b detect the motion of the subject 2.
  • the first motion detector 5a is a motion capture device
  • the second motion detector 5b is a mat-shaped pressure sensitive switch. Note that the dual task performance evaluation system 1d can include at least one of the first motion detector 5a and the second motion detector 5b.
  • the first motion detection unit 5a (motion capture device) generates motion capture data reflecting the operation of each unit of the subject 2.
  • the system control unit 8 generates data indicating the motion state of the subject 2 based on the motion capture data.
  • the dual task performance evaluation system 1d (system control unit 8) may generate data related to the response of the subject 2 to the intelligent task based on the motion capture data.
  • the second motion detection unit 5b (pressure sensitive switch) outputs a signal corresponding to the movement of the subject 2's foot.
  • the system control unit 8 generates data indicating the motion state of the subject 2 based on the output of the second motion detection unit 5b.
  • the dual task performance evaluation system 1d (system control unit 8) may generate data related to the response of the subject 2 to the intelligent task based on the output of the second motion detection unit 5b.
  • the dual task performance evaluation system 1d may further include a second task presentation unit 7b.
  • the second task presentation unit 7b is a speaker.
  • the dual task performance evaluation system 1d can use the second task presentation unit 7b to output a sound that informs the task that the subject 2 should perform.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a task presented to the subject 2 by the dual task performance evaluation system 1d. Specifically, FIG. 15 shows an example of an intelligent task that the first task presentation unit 7a (display unit) presents (displays) when the subject 2 is imposed with a dual task following the exercise task (single task). Yes. In the example shown in FIG. 15, a calculation problem is presented as an intelligent task.
  • the first task presentation unit 7a presents an exercise task (stepping) to be performed by the subject 2. That is, the exercise task to be performed by the subject 2 is displayed on the first task presentation unit 7a (display unit). And after predetermined time (single task performance period) passes, the 1st task presentation part 7a presents the problem (calculation problem) which the subject 2 should answer. That is, the intelligent task (problem) to be performed by the subject 2 is displayed on the first task presentation unit 7a (display unit). The first task presentation unit 7a finishes presenting the problem at a predetermined timing. That is, the problem disappears from the first task presentation unit 7a (display unit).
  • the first task presentation unit 7a presents a plurality of (two in FIG. 15) answer candidates. That is, a plurality of answer candidates are displayed on the first task presentation unit 7a (display unit).
  • the subject 2 selects an answer using the third answer detection unit 4c (answer switch) held in both hands. Alternatively, the subject 2 selects an answer based on the line of sight.
  • the first task presentation unit 7a presents a problem that is different from the problem answered this time as the next problem. Thereafter, the presentation of the problem to be answered by the subject 2 is repeated until a predetermined dual task performance time elapses.
  • the system control unit 8 can calculate, for example, the total number of responses, the number of correct responses, the correct response rate, the average response time interval, and the standard deviation of the response time intervals. At least one of them is analyzed (calculated).
  • the first motion detection unit 5a (motion capture device) generates motion capture data reflecting the motion of each part of the subject 2 performing the exercise task (single task) and the dual task.
  • the system control unit 8 generates human skeleton model data based on the motion capture data.
  • the second motion detection unit 5b (pressure sensitive switch) generates a signal indicating the timing of stepping by the subject 2 performing the exercise task (single task) and the dual task.
  • the system control unit 8 analyzes the motion of the subject 2 based on the output of the second motion detection unit 5b.
  • the system control unit 8 For example, based on the output of the first motion detection unit 5a or the output of the second motion detection unit 5b, the system control unit 8 performs a stepping cycle (stepping speed by the subject 2) as described in the second embodiment. Data) is generated.
  • the difficulty level of the intelligence task imposed on the subject 2 can be adjusted in real time.
  • the difficulty level of the intelligent task can be adjusted by increasing or decreasing the number of answer candidate options.
  • the difficulty level of the calculation problem itself may be adjusted.
  • the intelligent task presented by the first task presentation unit 7a is not limited to a calculation problem. For example, there may be a problem in which numbers are continuously presented and the number n before the last number is answered. Also, as shown in FIG. 16, the intelligent task may be a location memory problem.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating another example of a task presented to the subject 2 by the dual task performance evaluation system 1d. Specifically, FIG. 16 shows another example of the intelligent task presented (displayed) by the first task presenting unit 7a (display unit) when imposing a dual task on the subject 2 following the exercise task (single task). Show.
  • the first task presentation unit 7a presents an exercise task (stepping) to be performed by the subject 2. And after predetermined time (single task performance period) passes, the 1st task presentation part 7a presents the subject (position memory problem) which the subject 2 should answer. The first task presentation unit 7a finishes presenting the problem at a predetermined timing.
  • the first task presentation unit 7a presents a plurality of answer candidates (in FIG. 16, two candidates “Yes” and “No”).
  • the subject 2 selects an answer using the third answer detection unit 4c (answer switch) held in both hands.
  • the subject 2 selects an answer based on the line of sight.
  • the first task presenting unit 7a presents a problem in which a figure is arranged at a position different from the position where the answer is made this time. Thereafter, the presentation of the problem to be answered by the subject 2 is repeated until a predetermined dual task performance time elapses.
  • the difficulty level of the intelligent task can be adjusted by, for example, increasing or decreasing the number of positions where a figure can be placed. That is, FIG. 16 illustrates the case where the positions where the figures can be arranged are “four places”. When presenting an intelligent task having a higher degree of difficulty than the intelligent task shown in FIG. 16, the number of positions where graphics can be arranged may be five or more.
  • the difficulty level of intelligence tasks can be adjusted by increasing or decreasing the number of figures. That is, FIG. 16 illustrates a case where the number of figures is “1”. That is, in the intelligence task shown in FIG. 16, the number of graphic positions to be stored at one time is “one”. Therefore, when an intelligent task having a higher difficulty level than the intelligent task shown in FIG. 16 is presented, the number of figures (the number of positions of figures to be stored at one time) is set to two or more. Also, the number of positions where the figure can be arranged is increased in accordance with the increase in the number of figures.
  • the dual task performance evaluation system 1d includes a first answer detection unit 4a, a second answer detection unit 4b, a third answer detection unit 4c, a first motion detection unit 5a, a second motion detection unit 5b, and a first task presentation.
  • the configuration including the unit 7a, the second task presentation unit 7b, and the system control unit 8 has been described, the configuration of the dual task performance evaluation system 1d is not limited thereto.
  • the dual task performance evaluation system 1d includes one of the first response detection unit 4a, the second response detection unit 4b, the third response detection unit 4c, the first motion detection unit 5a, and the second motion detection unit 5b.
  • the structure provided with one may be sufficient.
  • the dual task performance evaluation system 1d may have a configuration in which the first task presentation unit 7a includes one of the second task presentation unit 7b.
  • the dual task performance evaluation system 1d can be configured by a single device capable of processing information, such as a notebook personal computer, a smartphone, or a tablet terminal.
  • the dual task performance evaluation system 1d when configured by a smartphone, the dual task performance evaluation system 1d includes a first task presentation unit 7a, a third answer detection unit 4c, and a system control unit 8.
  • the display unit of the smartphone functions as the first task presentation unit 7a.
  • the touch panel sensor of the smartphone functions as the third answer detection unit 4c. That is, the touch panel sensor functions as an answering switch.
  • the processing unit of the smartphone functions as the system control unit 8.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating a flow of the dual task performance evaluation method according to the eighth embodiment.
  • the dual task performance evaluation method according to the eighth embodiment includes a dual task step S207, an analysis step S407, and an evaluation step S607.
  • the subject performs the dual task for a predetermined time.
  • at least one of an action and an answer by the subject who is performing the dual task is further detected.
  • the analysis step S407 at least one of the action and the answer by the subject at the time of performing the dual task step S207 is analyzed.
  • the exercise task included in the dual task is a task that causes the subject to step
  • the average value of one step time or the standard deviation of one step time is measured as the feature amount of the motion by the subject.
  • the correct answer rate or the average value of the answer time intervals is measured as the feature amount of the answer by the subject.
  • the dual task performance of the subject is evaluated based on the analysis result (the feature amount of the motion by the subject or the feature amount of the answer by the subject) obtained in the analysis step S407.
  • evaluation data indicating the subject's dual task performance is further generated.
  • the analysis result is compared with a standard value for each age based on the actual age of the subject. Based on the result of the comparison, the current cognitive ability of the subject or the degree of brain health is determined. Or the result of an analysis is compared with the standard value for every age, and a test subject's present brain age is determined. When the actual age of the subject is 15 years old or less, the determined cognitive ability, brain health level, or brain age indicates the degree of intelligence growth such as school attendance.
  • FIG. 18 is a block diagram showing the configuration of the dual task performance evaluation system 1e.
  • the dual task performance evaluation method shown in FIG. 17 is executed using the dual task performance evaluation system 1e.
  • the dual task performance evaluation system 1 e includes an information processing device 3, an answer detection unit 4, and an operation detection unit 5.
  • the answer detection unit 4 detects an answer by the subject 2 performing the dual task.
  • the answer detection unit 4 may include at least one of a microphone, a line-of-sight direction detection device, and an answer switch, for example.
  • the motion detection unit 5 detects the motion of the subject 2 performing the dual task.
  • the motion detection unit 5 may include, for example, at least one of a motion capture device, an imaging device, a vibration detection sensor, and a mat-shaped pressure sensitive switch. Note that when the intelligent task imposes an answer based on an action on the subject 2, the action detection unit 5 can also serve as the answer detection unit 4. In this case, the answer detection unit 4 can be omitted.
  • the storage unit 32 stores the standard value data of the feature value of the action and the standard value data of the feature value of the answer according to a predetermined dual task.
  • the standard value data of the motion feature value may be referred to as motion standard value data
  • the response feature value standard value data may be referred to as response standard value data.
  • the standard value of the feature value of the action may be described as the standard value of the action
  • the standard value of the feature value of the answer may be described as the standard value of the answer.
  • the storage unit 32 is configured to take one step for each age.
  • the average value of time can be stored.
  • storage part 32 can memorize
  • the processing unit 31 receives data (data indicating the analysis result) indicating the feature amount of the action or the feature amount of the answer by the subject 2 performing the dual task via the input unit 34. For example, when the answer detection unit 4 detects the voice (answer) uttered by the subject 2 and the processing unit 31 reproduces the voice (voice) uttered by the subject 2 using the audio output unit 33, the user Based on the reproduced voice, the answer timing by the subject 2 can be measured. Based on the result of this measurement, for example, the user calculates an average value of the answer time intervals by the subject 2 and inputs data indicating the average value via the input unit 34.
  • the processing unit 31 may function as an analysis unit to measure a feature amount of an action or a response feature amount by the subject 2 performing a dual task.
  • the user does not need to input data indicating the analysis result, and the processing unit 31 generates evaluation data based on the data measured by the user.
  • the processing unit 31 measures the timing of the answer by voice recognition processing, and based on the measurement result, for example, by the subject 2. An average value of the answer time intervals can be calculated.
  • the processing unit 31 generates evaluation data indicating the dual task performance of the subject based on the data indicating the feature amount of the action or the feature amount of the answer by the subject 2 performing the dual task. That is, the processing unit 31 functions as an evaluation data generation unit.
  • the processing unit 31 calculates the difference between the feature amount of the motion by the subject 2 and the standard value of the motion at the actual age of the subject 2 based on the actual age of the subject 2. Alternatively, the difference between the feature amount of the answer by the subject 2 and the standard value of the answer at the actual age of the subject 2 is calculated. Alternatively, the processing unit 31 refers to the standard value data of the action or the standard value data of the answer, and determines the brain age of the subject 2 from the feature quantity of the action by the subject 2 or the feature quantity of the answer. Data indicating the actual age of the subject 2 is input via the input unit 34 and stored in the storage unit 32.
  • the evaluation data indicating the dual task performance of the subject 2 data indicating the difference between the feature amount of the motion of the subject 2 and the standard value of the motion of the subject 2 at the actual age is generated. Is done.
  • data indicating a difference between the feature amount of the answer by the subject 2 and the standard value of the answer at the actual age of the subject 2 is generated.
  • data indicating the brain age of the subject 2 is generated as the evaluation data.
  • the processing unit 31 generates an evaluation result image corresponding to the evaluation data and causes the display unit 35 to display the evaluation result image.
  • the evaluation result image is a predetermined image corresponding to the magnitude of the difference It can be.
  • the evaluation result image is a predetermined value corresponding to the magnitude of the difference. It can be an image.
  • the predetermined image may be a face mark, for example. The face mark has a different expression depending on the magnitude of the difference between the measured feature value and the standard value corresponding to the feature value.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating an example of standard value data. Specifically, the standard value data in FIG. 19 indicates the standard value of the average answer time interval for each age. In FIG. 19, the horizontal axis indicates the age, and the vertical axis indicates the average answer time interval.
  • the measured average response time interval of the subject 2 is compared with the standard value of the average response time interval shown in FIG. can do.
  • the current cognitive ability of the subject or the degree of brain health can be determined from the difference between the measured average response time interval of the subject 2 and the standard value of the actual age of the subject 2.
  • the age corresponding to the detected standard value can be determined by detecting the standard value corresponding to the measured average answer time interval of the subject 2. The determined age indicates the current brain age of the subject 2.
  • the dual task performance evaluation system 1e has been described as including the answer detection unit 4 and the motion detection unit 5
  • the dual task performance evaluation system 1e includes the response detection unit 4 and the motion detection unit 5.
  • the storage unit 32 stores one of the standard value data of the feature value of the action and the standard value data of the feature value of the answer.
  • a single task process including only an exercise task may be executed before or after the dual task process.
  • the movement of the subject is detected in the single task process.
  • the subject performs the same exercise task.
  • the exercise task is a task that causes the subject to step on
  • the subject's motion feature value is an average value of one step time of the subject performing the single task and the subject of the subject performing the dual task.
  • the difference or ratio with the average value of one step time can be calculated.
  • the difference or ratio between the standard deviation of the one-step time of the subject performing the single task and the standard deviation of the one-step time of the subject performing the dual task is calculated as the feature quantity of the subject's movement. obtain.
  • the form in which the human skeleton model viewed from the front is displayed on the screen 35a is exemplified, but the human skeleton model viewed from the side may be displayed on the screen 35a.
  • the human skeleton model viewed from the front and the human skeleton model viewed from the side may be simultaneously displayed on the screen 35a.
  • each item described in the embodiment according to the present invention can be appropriately combined.
  • the subject's MMSE score is determined to be 27 or more by the dual task performance evaluation method described in the first embodiment
  • the subject's MMSE score is evaluated by the dual task performance evaluation method described in the third embodiment. It may be determined whether the MMSE score is 27 or 28 or more.
  • each of the dual task performance evaluation systems 1a to 1e is configured by a single device capable of processing information, such as a notebook personal computer, a smartphone, or a tablet terminal. Can be done.
  • MMSE was performed on each subject, and each person's MMSE score was obtained.
  • Each subject then performed a dual task answering the problem of continuous subtraction, one by one from 100 during a one minute walk. Then, the number of answers (including erroneous answers) answered by each subject with respect to the problem of continuous subtraction was counted. The results are shown in FIG.
  • FIG. 20 is a diagram showing the relationship between the MMSE score and the total number of responses, in which the total number of responses for each subject is plotted for each MMSE score.
  • the horizontal axis indicates the MMSE score
  • the vertical axis indicates the total number of responses.
  • FIG. 20 shows a graph of the formula (4). However, the graph shown in FIG. 20 corresponds to an MMSE score of less than 27.
  • MMSE was performed on each subject, and each person's MMSE score was obtained. Thereafter, each subject performed a step (motor task) for 1 minute. Subsequently, each subject performed a dual task in which words starting with “ka” were raised during one minute of stepping. Then, it was determined for each subject whether or not the stepping speed was the same between the performance of the exercise task and the performance of the dual task. In addition, it was determined for each subject whether or not the stepping distance was consistent between the performance of the exercise task and the performance of the dual task. The results are shown in Table 1 below.
  • the MMSE score As shown in Table 1, when the MMSE score was 27 or more and 30 or less, the ratio of subjects having the same stepping speed when performing the exercise task and when performing the dual task was 43%. On the other hand, when the MMSE score was in the range of 22 to 26, the percentage of subjects with the same stepping speed between the performance of the exercise task and the performance of the dual task was 0%. Therefore, when the stepping speed is the same between the performance of the exercise task and the performance of the dual task, the MMSE score is 27 or more.
  • the percentage of subjects whose stepping distance was the same during the exercise task and the dual task was 70% or more.
  • the proportion of subjects whose stepping distance is the same between the performance of the exercise task and the performance of the dual task is 25%. Therefore, when the stepping distance is consistent between the performance of the exercise task and the performance of the dual task, the MMSE score is likely to be 24 or higher.
  • MMSE was performed on each subject, and each person's MMSE score was obtained. Thereafter, each subject performed a step for 1 minute (motor task). Subsequently, each subject performed a first dual task answering the problem of continuous subtraction, where 1 is subtracted from 100 during one minute of stepping. Subsequently, each subject performed a second dual task in which words starting with “ka” were raised while stepping for 1 minute. And in the order of the exercise task, the first dual task, the second dual task in the size of the foot lift, the swing of the arm, the speed of the stepping, the narrowness of the step, and the small blur of the upper body It was determined for each subject whether or not there were two or more evaluation items with a small evaluation. The results are shown in Table 2 below.
  • the ratio of subjects having two or more evaluation items whose evaluation becomes smaller in the order of the exercise task, the first dual task, and the second dual task is 80%. It became.
  • the MMSE score is in the range of 22 to 24 and the MMSE score is in the range of 28 to 30, there are two or more evaluation items whose evaluation becomes smaller in the order of the exercise task, the first dual task, and the second dual task. The percentage of some subjects was 27% or less. Therefore, when there are two or more evaluation items whose evaluation becomes smaller in the order of the exercise task, the first dual task, and the second dual task, the MMSE score is likely to be 27 or 26.
  • MMSE was performed on each subject, and each person's MMSE score was obtained.
  • Each subject then performed a first dual task answering the problem of continuous subtraction, one by one from 100 during one minute of stepping. Subsequently, each subject performed a second dual task in which words starting with “ka” were raised while stepping for 1 minute. Then, it was determined for each subject whether or not the stepping was interrupted. The results are shown in Table 3 below.
  • the MMSE score As shown in Table 3, in the range where the MMSE score was 25 or more, no subject interrupted stepping on the way. Therefore, when the stepping was interrupted halfway, the MMSE score was 24 or less.
  • MMSE was performed on each subject, and each person's MMSE score was obtained. Thereafter, each subject performed a dual task in which words starting with “ka” were raised during a one-minute straight walk. Then, during the execution of the dual task, it was determined for each subject whether the walking was interrupted and whether the answer was completed before 1 minute had elapsed.
  • FIG. 21 (a) to FIG. 27 are diagrams showing the operation timing and response timing of the subject who performs the dual task. Specifically, FIG. 21 (a) to FIG. 27 show the timing when the subject's feet reach the ground and the timing of the answer by the subject. In FIG. 21 (a) to FIG. 27, the horizontal axis represents time. In FIGS. 21 (a) to 27, the thin high line indicates the timing when the subject's foot reaches the ground, and the thin thick line indicates the subject for the problem of raising a word starting with “ka”. The timing of the answer is shown.
  • FIG. 21 (a) to FIG. 21 (c) show the operation timing and response timing of a subject with an MMSE score of 30.
  • FIG. 22 (a) to 22 (c) show the operation timing and answer timing of a subject whose MMSE score is 28.
  • FIG. FIG. 23 (a) to FIG. 23 (c) show the operation timing and answer timing of a subject whose MMSE score is 27.
  • FIG. 24 (a) to 24 (c) show the operation timing and answer timing of a subject whose MMSE score is 26.
  • FIG. FIG. 25A and FIG. 25B show the operation timing and answer timing of a subject whose MMSE score is 24.
  • FIG. FIG. 26A and FIG. 26B show the operation timing and answer timing of a subject whose MMSE score is 23.
  • FIG. 27 shows the operation timing and answer timing of a subject with an MMSE score of 22.
  • the MMSE score may be 23 or less. The result was high.
  • MMSE was performed on each subject, and each person's MMSE score was obtained.
  • Each subject then performed a dual task answering the problem of continuous subtraction, one by one from 100 during one minute of stepping.
  • the standard deviation of the time interval of each subject's answer to the problem of continuous subtraction was calculated.
  • the average value of the standard deviation of the time intervals of responses was calculated among subjects with the same MMSE score. The results are shown in FIG.
  • FIG. 28 is a diagram showing the relationship between the standard deviation of the answer time interval and the MMSE score, and the average value of the standard deviation of the answer time interval is plotted for each MMSE score.
  • the horizontal axis indicates the MMSE score
  • the vertical axis indicates the average value of the standard deviations of the time intervals of answers.
  • the lower the MMSE score the larger the average value of the standard deviations of the time intervals of responses.
  • the average value of the standard deviation of the answer time interval is 1 second or more. Therefore, when the standard deviation value of the answer time interval is 1 second or more, the MMSE score is 23 or less.
  • FIG. 29 is a diagram illustrating data of a subject according to the seventh example.
  • the horizontal axis indicates the MMSE score
  • the vertical axis indicates the number of subjects. That is, FIG. 29 shows the number of people for each MMSE score.
  • each subject performed a dual task to answer the “computation problem using the number of 1 digit and the number of 2 digits” while stepping for 45 seconds. And the correct answer rate and the total number of answers of each subject with respect to the calculation problem were calculated. Moreover, the average value for each MMSE score of the correct answer rate and the total number of answers was calculated. The results are shown in FIG. 30 and FIG.
  • FIG. 30 shows the average value of the correct answer rate for each MMSE score.
  • the horizontal axis indicates the MMSE score
  • the vertical axis indicates the average value of the correct answer rate.
  • the higher the MMSE score the higher the correct answer rate. Therefore, by measuring the correct answer rate of the subjects who are performing the dual task, it was possible to determine the subject's MMSE score.
  • FIG. 31 shows the average value of all responses for each MMSE score.
  • the horizontal axis represents the MMSE score
  • the vertical axis represents the average value of the total number of responses.
  • the higher the MMSE score the greater the total number of responses. Therefore, it was possible to determine the MMSE score of the subject by measuring the total number of responses of the subject performing the dual task.
  • FIG. 32 is a diagram illustrating data of a subject according to the eighth example.
  • the horizontal axis indicates the age
  • the vertical axis indicates the number of subjects. That is, FIG. 32 shows the number of people for each age.
  • FIG. 33 shows the average value of correct answer rates for each age.
  • the horizontal axis indicates the age
  • the vertical axis indicates the average value of the correct answer rate.
  • FIG. 34 shows the average value for each age of the average answer time interval.
  • the horizontal axis indicates the age
  • the vertical axis indicates the average value of the average answer time intervals.
  • the average stepping time and the standard deviation of one stepping time by each subject were calculated. Moreover, the average value for every age of the average 1 step time and the standard deviation of 1 step time was calculated. The results are shown in FIGS. 35 and 36.
  • FIG. 35 shows an average value for each age for an average of one step time.
  • the horizontal axis indicates the age
  • the vertical axis indicates the average value of the average one step time.
  • FIG. 36 shows the average value for each age of the standard deviation of one step time.
  • the horizontal axis indicates the age
  • the vertical axis indicates the average value of the standard deviation of one step time.
  • the present invention can be used for determination of cognitive ability and brain health, and thus can be used for diagnosis of mental disorders such as dementia.

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Abstract

　デュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク工程（Ｓ２０１）と、解析工程（Ｓ４０１）と、評価工程（Ｓ６０１）とを包含する。デュアルタスク工程（Ｓ２０１）では、被験者が、所定の運動を課す運動タスクと、所定の回答を課す知能タスクとを含むデュアルタスクを遂行する。また、デュアルタスクを遂行している被験者の動作及び回答の少なくとも一方が検出される。解析工程（Ｓ４０１）では、検出された動作及び回答の少なくとも一方が解析される。評価工程（Ｓ６０１）では、解析の結果に基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。

Description

デュアルタスク遂行能力評価方法、及びデュアルタスク遂行能力評価システム
　本発明は、デュアルタスク遂行能力評価方法、及びデュアルタスク遂行能力評価システムに関する。
　精神障害の一つに認知症がある。認知症を発症すると、記憶、理解、判断のような高次脳機能（認知機能）が持続的に低下していくが、認知症を初期段階で発見して、早期にリハビリを開始することで、認知症の進行を防止又は緩和することができる。したがって認知症は、初期段階（軽度の段階）で発見することが重要となる。
　認知症の診断は、一般的に、認知機能の評価によって行われる。また、認知機能の評価は、一般的に、問診や知能検査テストによって行われる。しかしながら、問診や知能検査テストは、評価に多くの時間がかかるため、簡便ではない。
　一方、認知症の診断に、磁気共鳴画像法やコンピューター断層撮影法のような神経画像処理技術が利用されることがある（例えば、特許文献１参照。）。しかしながら、神経画像処理技術を利用する場合、大掛かりな装置が必要となる。
　ところで、近年、認知症のリハビリメニューの一つとして、デュアルタスクが注目されている。デュアルタスクとは、体を動かしながら頭を使うことである。例えば、散歩をしながら連続引き算を行うことが、認知症のリハビリとして有効であることがわかってきた。なお、連続引き算とは、例えば、１００から１ずつ引いていくような計算のことである。
特開２０１４－１９７０１８号公報
　本発明者らは、デュアルタスクに取り組む多数の高齢者の様子を実際に観察してきた。また、本発明者らは、更に研究を進め、デュアルタスクを遂行する多数の健常者の様子を観察してきた。それらの経験から、被験者のデュアルタスクを遂行する能力を評価できる新たな手法を開発し、本発明を完成するに至った。
　本発明の目的は、被験者のデュアルタスクを遂行する能力を評価できるデュアルタスク遂行能力評価方法、及びデュアルタスク遂行能力評価システムを提供することである。
　本発明のデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク工程と、解析工程と、評価工程とを包含する。前記デュアルタスク工程では、被験者が、所定の運動を課す運動タスクと、所定の回答を課す知能タスクとを含むデュアルタスクを遂行する。また、前記デュアルタスクを遂行している前記被験者の動作及び回答の少なくとも一方が検出される。前記解析工程では、検出された前記動作及び前記回答の少なくとも一方が解析される。前記評価工程では、前記解析の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。
　ある実施形態では、前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記回答に基づき、前記被験者による前記回答のスコアが算出され、前記評価工程において、前記回答のスコアに基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。
　ある実施形態において、デュアルタスク遂行能力評価方法は、運動タスク工程を更に包含する。前記運動タスク工程では、前記被験者が、前記運動タスクのみを遂行する。そして、前記運動タスクのみを遂行している前記被験者の動作が検出される。また、前記解析工程において、前記運動タスク工程及び前記デュアルタスク工程でそれぞれ検出された前記動作に基づき、前記被験者の運動状態が、所定の評価項目において前記デュアルタスク工程と前記運動タスク工程との間で一致するか否かが判定される。また、前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。
　ある実施形態において、デュアルタスク遂行能力評価方法は、運動タスク工程を更に包含する。前記運動タスク工程では、前記被験者が、前記運動タスクのみを遂行する。そして、前記運動タスクのみを遂行している前記被験者の動作が検出される。また、前記デュアルタスク工程が、第１デュアルタスク工程と、第２デュアルタスク工程とを含む。前記第１デュアルタスク工程では、前記被験者が、前記運動タスクと、所定の第１の回答を課す第１知能タスクとを含む第１デュアルタスクを遂行する。また、前記第１デュアルタスクを遂行している前記被験者の動作が検出される。前記第２デュアルタスク工程では、前記被験者が、前記運動タスクと、所定の第２の回答を課す第２知能タスクとを含む第２デュアルタスクを遂行する。また、前記第２デュアルタスクを遂行している前記被験者の動作が検出される。前記第２知能タスクは、前記第１知能タスクよりも難易度が高い。そして、前記解析工程において、前記運動タスク工程、前記第１デュアルタスク工程及び前記第２デュアルタスク工程でそれぞれ検出された前記動作に基づき、前記被験者の運動状態を示す複数の評価項目のうち、前記運動タスク工程、前記第１デュアルタスク工程、前記第２デュアルタスク工程の順序で評価が小さくなる項目が２つ以上あるか否かが判定される。また、前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。
　ある実施形態では、前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記動作に基づき、前記被験者が前記所定の運動を中断したか否かが判定され、前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。
　ある実施形態では、前記デュアルタスク工程において、前記被験者が、所定の時間、前記デュアルタスクを遂行する。そして、前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記動作及び前記回答に基づき、前記被験者が前記所定の運動を中断し、且つ、前記所定の時間の経過前に前記回答を終了したか否かが判定される。また、前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。
　ある実施形態では、前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記回答に基づき、前記被験者による前記回答の時間間隔のバラツキが判定され、前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。
　ある実施形態では、前記デュアルタスク遂行能力として、ＭＭＳＥスコア又は長谷川式簡易知能評価スケールが判定される。
　ある実施形態では、前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記動作の特徴量又は前記回答の特徴量が測定される。また、測定された前記特徴量が、その特徴量に対応する標準値と比較される。そして、前記評価工程において、前記比較の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。
　ある実施形態では、前記解析工程において、測定された前記特徴量が、前記被験者の実年齢における標準値と比較される。
　本発明の第１のデュアルタスク遂行能力評価システムは、回答検出部と、評価データ生成部とを備える。前記回答検出部は、所定の運動を課す運動タスクと、所定の回答を課す知能タスクとを含むデュアルタスクを遂行している被験者による前記回答を検出する。前記評価データ生成部は、前記回答検出部によって検出された前記回答の解析結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を示す評価データを生成する。
　ある実施形態では、第１のデュアルタスク遂行能力評価システムは、前記回答検出部によって検出された前記回答を解析する解析部を更に備える。
　ある実施形態では、前記解析部は、前記回答の特徴量を、その特徴量に対応する標準値と比較する。
　ある実施形態では、第１のデュアルタスク遂行能力評価システムは、前記デュアルタスクを遂行している前記被験者の動作を検出する動作検出部を更に備える。前記評価データ生成部は、前記回答検出部によって検出された前記回答の解析結果、及び、前記動作検出部によって検出された前記動作の解析結果のうちの少なくとも一方に基づいて、前記評価データを生成する。
　ある実施形態では、第１のデュアルタスク遂行能力評価システムは、前記回答検出部によって検出された前記回答、及び、前記動作検出部によって検出された前記動作のうちの少なくとも一方を解析する解析部を更に備える。
　ある実施形態では、前記解析部は、前記回答の特徴量又は前記動作の特徴量を、その特徴量に対応する標準値と比較する。
　本発明の第２のデュアルタスク遂行能力評価システムは、動作検出部と、評価データ生成部とを備える。前記動作検出部は、所定の運動を課す運動タスクと、所定の回答を課す知能タスクとを含むデュアルタスクを遂行している被験者の動作を検出する。前記評価データ生成部は、前記動作検出部によって検出された前記動作の解析結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を示す評価データを生成する。
　ある実施形態では、第２のデュアルタスク遂行能力評価システムは、前記動作検出部によって検出された前記動作を解析する解析部を更に備える。
　ある実施形態では、前記解析部は、前記動作の特徴量を、その特徴量に対応する標準値と比較する。
　ある実施形態では、前記動作検出部が、前記所定の運動を課す運動タスクのみを遂行している前記被験者の動作を更に検出する。
　ある実施形態では、前記デュアルタスクが、複数種類のデュアルタスクを含む。また、前記動作検出部は、前記複数種類のデュアルタスクを遂行する前記被験者の各動作を検出する。
　本発明によれば、被験者のデュアルタスクを遂行する能力を評価することができる。
本発明の第１実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。 本発明の第１実施形態及び第６実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。 本発明の第２実施形態～第４実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る人体骨格モデルを示す図である。 本発明の第２実施形態及び第４実施形態に係る情報処理装置が有する表示部に表示される人体骨格モデルを示す図である。 本発明の第３実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。 本発明の第３実施形態に係る情報処理装置が有する表示部に表示される人体骨格モデルを示す図である。 本発明の第４実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。 本発明の第５実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。 本発明の第５実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第５実施形態に係る情報処理装置が有する表示部に表示される画像を示す図である。 本発明の第６実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。 本発明の第７実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システムの構成を示す図である。 本発明の第７実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システムが被験者に提示するタスクの一例を示す図である。 本発明の第７実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システムが被験者に提示するタスクの他の例を示す図である。 本発明の第８実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。 本発明の第８実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システムの構成を示す図である。 本発明の第８実施形態に係る標準値データの一例を示す図である。 本発明の第１実施例に係る測定結果を示す図である。 （ａ）～（ｃ）は本発明の第５実施例に係る測定結果を示す図である。 （ａ）～（ｃ）は本発明の第５実施例に係る測定結果を示す図である。 （ａ）～（ｃ）は本発明の第５実施例に係る測定結果を示す図である。 （ａ）～（ｃ）は本発明の第５実施例に係る測定結果を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は本発明の第５実施例に係る測定結果を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は本発明の第５実施例に係る測定結果を示す図である。 本発明の第５実施例に係る測定結果を示す図である。 本発明の第６実施例に係る測定結果を示す図である。 本発明の第７実施例に係る被験者のデータを示す図である。 本発明の第７実施例に係る測定結果を示す図である。 本発明の第７実施例に係る測定結果を示す図である。 本発明の第８実施例に係る被験者のデータを示す図である。 本発明の第８実施例に係る測定結果を示す図である。 本発明の第８実施例に係る測定結果を示す図である。 本発明の第８実施例に係る測定結果を示す図である。 本発明の第８実施例に係る測定結果を示す図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。但し、図中、同一又は相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。図面は、理解しやすくするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示している。
［第１実施形態］
　まず、図１を参照して、第１実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法について説明する。図１は、第１実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。図１に示すように、第１実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク工程Ｓ２０１、解析工程Ｓ４０１、及び評価工程Ｓ６０１を含む。
　デュアルタスク工程Ｓ２０１では、被験者が、所定の時間、デュアルタスクを遂行する。デュアルタスクは、運動タスクと知能タスクとを含む。運動タスクは、所定の運動を被験者に課す。知能タスクは、所定の回答を被験者に課す。デュアルタスク工程Ｓ２０１において、被験者は、運動タスクと知能タスクとを同時に遂行する。デュアルタスク工程Ｓ２０１では更に、デュアルタスクを遂行している被験者による回答が検出される。
　運動タスクが被験者に課す所定の運動は、例えば、「直線歩行」である。あるいは、所定の運動は、「足踏み」、「スキップ」、又は「走行」であり得る。知能タスクが被験者に課す問題は、例えば、計算問題である。あるいは、知能タスクが被験者に課す問題は、「言葉」を回答する問題であり得る。
　計算問題は、例えば、「連続引き算」である。あるいは、計算問題は、「１ケタの数と１ケタの数とを用いた計算」、「１ケタの数と２ケタの数とを用いた計算」、又は「２ケタの数と２ケタの数とを用いた計算」であり得る。「言葉」を回答する問題は、例えば、「五十音のうちから任意に選択された音（文字）から始まる言葉（例えば、単語）を挙げていく問題」、又は「しりとり」であり得る。あるいは、「言葉」を回答する問題は、「アルファベットのうちから任意に選択された文字から始まる言葉（例えば、単語）を挙げていく問題」であり得る。
　解析工程Ｓ４０１では、知能タスクに対する被験者の回答が解析される。具体的には、第１実施形態では、被験者による回答のスコアが算出される。回答のスコアは、例えば、誤答も含めた回答数、正答数（言い換えると、正解の回答数）、又は正答率であり得る。以下、誤答も含めた回答数は、全回答数と記載する場合がある。正答率は、全回答数と正答数との比を示す。なお、「言葉」を回答する場合、文字数が多い程、加算する点数を高くしてもよい。
　評価工程Ｓ６０１では、解析工程Ｓ４０１において得られた解析の結果に基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。具体的には、第１実施形態では、解析工程Ｓ４０１において得られた回答のスコアに基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力を示す評価データが生成される。
　評価工程Ｓ６０１において評価されるデュアルタスク遂行能力は、被験者の精神障害の程度、認知能力、又は脳の健康度を示す。例えば、デュアルタスク遂行能力は、ＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉ　Ｍｅｎｔａｌ　Ｓｔａｔｅ　Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ）スコアや長谷川式簡易知能評価スケールのような一般的な知能評価スケールに対応する。
　知能評価スケールは、回答のスコアに基づいて、以下の式（１）から算出することができる。式（１）において、「ｘ」は回答のスコアである。またｆ（ｘ）は、回答のスコアに関する任意の関数である。
　　知能評価スケール＝ｆ（ｘ）　　　（１）
　例えば、知能評価スケールを算出する式として、以下の式（２）で示す１次多項式を採用し得る。
　　知能評価スケール＝ａ×（ｘ）＋ｂ　　　（２）
　式（２）に含まれる係数「ａ」及び「ｂ」は、運動タスク及び知能タスクの難易度によって変化し得る。また、知能評価スケールとしてＭＭＳＥスコアを算出する場合、式（２）は、以下の式（３）となる。つまり、関数「ａ×（ｘ）＋ｂ」によって求められる値と、数値「３０」とのうち、小さい方の値がＭＭＳＥスコアとして算出される。
　　ＭＭＳＥスコア＝ｍｉｎ｛ａ×（ｘ）＋ｂ，３０｝　　　（３）
　例えばデュアルタスクとして、１分間の直線歩行（運動タスク）と、１００から１ずつ引いていく連続引き算（知能タスク）とを被験者に課した場合、式（３）の係数「ａ」は「０．１７」である。また、係数「ｂ」は「１７．６」である。したがって、式（３）は、以下の式（４）となる。但し、この場合、関数「０．１７×ｘ＋１７．６」は、２７未満のＭＭＳＥスコアに対応する。
　　ＭＭＳＥスコア＝ｍｉｎ｛０．１７×ｘ＋１７．６，２７｝　　　（４）
　続いて、図２を参照して、第１実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ａについて説明する。図２は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａの構成を示すブロック図である。図１に示すデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａを利用して実行される。図２に示すように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、情報処理装置３と、回答検出部４とを備える。
　情報処理装置３は、処理部３１、記憶部３２、音声出力部３３、入力部３４、及び表示部３５を備える。情報処理装置３は、例えばパーソナルコンピューターによって構成され得る。あるいは、情報処理装置３は、スマートフォン、又はタブレット端末のような情報の処理が可能な機器によって構成され得る。なお、回答検出部４は、情報処理装置３に組み込まれてもよい。
　処理部３１は、記憶部３２に記憶されたプログラムを実行することによって、数値計算や情報処理、機器制御のような様々な処理を行う。処理部３１は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）又はＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）を含み得る。
　記憶部３２は、プログラム及び設定情報などを記憶する。記憶部３２は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）が備える磁気ディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）によって構成され得る。
　また、処理部３１は、記憶部３２に記憶された音声データに基づいて、音声出力部３３から音声を出力させることができる。音声出力部３３は、例えばスピーカーであり得る。
　入力部３４は、ユーザーによって操作されて、処理部３１に対して様々な情報を入力する。処理部３１は、入力部３４から入力された情報に基づいて、各種の処理を実行する。入力部３４は、例えばキーボード及び／又はタッチパネルを含み得る。
　表示部３５は、処理部３１によって制御されて、各種の画像を表示することができる。表示部３５は、例えば液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイであり得る。
　回答検出部４は、被験者２による回答を検出する。第１実施形態では、回答検出部４はマイクロフォンである。したがって回答検出部４は、知能タスクを遂行する被験者２が発声した声（回答）を電気信号に変換する。処理部３１は、回答検出部４（マイクロフォン）が生成した電気信号（アナログ信号）を、所定の形式のデジタル信号に変換して、音声データを生成する。記憶部３２は、処理部３１が生成した音声データを記憶する。
　続いて、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａを用いて被験者２のデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。具体的には、被験者２の知能評価スケールを判定（算出）する方法について説明する。被験者２の知能評価スケールを判定する際には、ユーザーは、まず、情報処理装置３と回答検出部４とを用いて、デュアルタスク（例えば、直線歩行と計算問題）を所定の時間遂行している被験者２が発声した声に対応する音声データを、記憶部３２に記憶（記録）させる。
　次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、記憶部３２に記憶された音声データに対応する音声を、音声出力部３３から出力させる。換言すると、デュアルタスクの遂行中に被験者２が発声した声を再生する。ユーザーは、再生された声に基づいて、被験者２による回答のスコアを算出する。換言すると、被験者２による回答が解析される。
　次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、回答のスコア（解析結果）を示すデータを入力する。第１実施形態において、記憶部３２は、上記の式（１）を記憶している。処理部３１は、式（１）と回答のスコアとに基づいて、被験者２の知能評価スケールを示すデータを生成する。そして、処理部３１は、知能評価スケールに対応する画像を生成して表示部３５に表示させる。このように、処理部３１は、被験者２のデュアルタスク遂行能力を示す評価データとして、被験者２の知能評価スケールを示すデータを生成する。したがって、処理部３１は、評価データを生成する評価データ生成部として機能する。以下では、評価データに対応する画像を、評価結果画像と記載する。
　以上のように、第１実施形態によれば、被験者がデュアルタスクを遂行することにより、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価することができる。よって、ＭＭＳＥのような問診又は知能検査テストによる認知症の診断と比べて、より簡便に、またより短時間で認知症の程度を評価することができる。
　また、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価するためのシステムを、パーソナルコンピューターのような情報処理装置３と、マイクロフォンのような回答検出部４とによって構成することができる。したがって、磁気共鳴画像法やコンピューター断層撮影法のような神経画像処理技術を利用して認知症のような精神障害を診断する場合と比べて、システムを簡素化することができる。
　また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａを使用することにより、被験者２が個々に、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価することができる。したがって、被験者２は、認知症のような精神障害の進み具合を日々記録することができる。これによって、認知症のような精神障害の悪化傾向などを早期に発見し、適切なリハビリや治療を行うことが可能となる。その結果、認知症のような精神障害の進行を緩和又は防止することが可能となる。
　なお、第１実施形態では、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａが、パーソナルコンピューターのような情報処理装置３と、マイクロフォン（回答検出部４）とによって構成されたが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａを構成する要素はそれらに限定されない。例えば、音声データを記録する機能を実現する要素として、ＩＣレコーダーやスマートフォンのような機器を使用してもよい。あるいは、評価データ生成部の機能を実現する要素として、例えば、スマートフォンやタブレット端末のような情報の処理が可能な機器を使用してもよい。
　また、情報処理装置３に含まれる表示部３５（データ出力部）に評価結果画像が表示されたが、評価結果画像は、例えば、情報処理装置３に外部機器として接続されたディスプレイ（データ出力部）に表示されてもよい。また例えば、情報処理装置３に外部機器として接続されたプリンター（データ出力部）によって、評価結果画像が記録媒体に印字されてもよい。
　また、ユーザーが、再生された音声を聞いて、被験者２による回答のスコアを算出する形態について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、回答のスコアとして全回答数を計数する場合、処理部３１が、音量を時系列に沿って示すデータを生成して、そのデータに対応する画像を表示部３５に表示させてもよい。これにより、ユーザーは、表示部３５に表示された画像（ピーク値）に基づいて、全回答数を計数することができる。あるいは、処理部３１が、音声認識処理によって全回答数を計数してもよい。即ち、処理部３１が解析部として機能して、被験者２による回答（音声）を解析し、全回答数を示すデータ（解析結果を示すデータ）を生成してもよい。なお、処理部３１が解析部として機能する場合、ユーザーは解析結果を示すデータを入力する必要はない。
　また、第１実施形態では、知能タスクは、発声による回答を課すタスクであったが、知能タスクは、動作による回答を課すタスクであり得る。例えば、運動タスクとして足踏みが採用される場合に、検査者の指示に応じて足踏みの位置を変えるという知能タスクが採用されてもよい。あるいは、デュアルタスクは、検査者の指示に応じて両腕又は一方の腕を上げ下ろしする知能タスクを含んでもよい。あるいは、デュアルタスクは、検査者の指示に応じて視線の方向を変える知能タスクを含んでもよい。あるいは、デュアルタスクは、被験者が両手にそれぞれスイッチを持ち、検査者の指示に応じてスイッチを押す知能タスクを含んでもよい。あるいは、デュアルタスクは、被験者が一方の手にスイッチを持ち、検査者の指示に応じてスイッチを押す知能タスクを含んでもよい。
　また、第１実施形態では、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａが回答検出部４としてマイクロフォンを備える形態について説明したが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａの構成はこれに限定されない。
　例えば、知能タスクが、動作による回答を課すタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、回答検出部４として、被験者２の動作を検出する動作検出部を備える。具体的には、動作検出部は、例えば撮像装置又はモーションキャプチャ装置であり得る。撮像装置は、例えばデジタルビデオカメラである。モーションキャプチャ装置は、モーションキャプチャ技術により、被験者２の各部の動きを補足（検出）する。
　回答検出部４（動作検出部）が撮像装置である場合、回答検出部４は、撮像装置によって撮像された被験者２の画像データを生成する。この場合、処理部３１は、撮像装置によって撮像された被験者２の画像を、例えば表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２の動作を確認して、被験者２による回答のスコアを算出することができる。
　また、回答検出部４（動作検出部）がモーションキャプチャ装置である場合、回答検出部４は、被験者２の動作が反映されたモーションキャプチャデータを生成する。この場合、処理部３１は、モーションキャプチャデータに基づき、被験者２の動作にしたがって動く人体骨格モデルを示すデータを生成する。以下、人体骨格モデルを示すデータを人体骨格モデルデータと記載する場合がある。処理部３１は、人体骨格モデルデータに基づき、人体骨格モデルの画像を生成して、例えば表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２の動作（人体骨格モデルデータ）を確認して、被験者２による回答のスコアを算出することができる。
　デュアルタスク遂行能力評価システム１ａがモーションキャプチャ装置を備える場合、処理部３１が解析部として機能して、被験者２による回答のスコアを算出してもよい。即ち、処理部３１は、人体骨格モデルデータ又はモーションキャプチャデータを解析し、回答のスコアを示すデータ（解析結果を示すデータ）を生成してもよい。
　知能タスクが、検査者の指示に応じて視線の方向を変えるタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、回答検出部として、被験者２の視線の方向を検出する視線方向検出部を備える。
　視線方向検出部には、公知の視線方向検出技術を採用できる。例えば、視線方向検出部は、近赤外ＬＥＤ、撮像装置、及び処理部３１によって構成され得る。近赤外ＬＥＤは、被験者２の目に近赤外線を照射する。撮像装置は、被験者２の目を撮像する。処理部３１は、撮像装置によって撮像された画像もしくはデータを解析して、被験者２の瞳孔の位置（視線の方向）を示すデータを生成する。これにより、処理部３１は、被験者２の視線の方向を示すデータに対応する画像を生成して、例えば表示部３５に表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２の視線の方向（視線の方向を示すデータ）を確認して、被験者２による回答のスコアを算出することができる。なお、以下では、視線の方向を示すデータを、視線方向データと記載する場合がある。
　デュアルタスク遂行能力評価システム１ａが視線方向検出部を備える場合、処理部３１が解析部として機能して、被験者２による回答のスコアを算出してもよい。即ち、処理部３１は、視線方向データを解析し、回答のスコアを示すデータを生成してもよい。
　知能タスクが、検査者の指示に応じて１つ又は２つのスイッチを押すタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、回答検出部４として、１つ又は２つのスイッチを備える。
　回答検出部４が１つのスイッチを含む場合、回答検出部４は、被験者２によってスイッチが押されたか否かを示す信号を生成する。処理部３１は、回答検出部４の出力に基づき、例えば、被験者２がスイッチを押したタイミングを示すデータを生成する。具体的には、処理部３１は、被験者２がスイッチを押したタイミングを時系列に沿って示すデータを生成する。これにより、処理部３１は、被験者２がスイッチを押したタイミングを時系列に沿って示す画像を生成して、例えば表示部３５に表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２がスイッチを押したタイミング（スイッチが押されたか否かを示す信号）を確認して、被験者２による回答のスコアを算出することができる。
　デュアルタスク遂行能力評価システム１ａが１つのスイッチを備える場合、処理部３１が解析部として機能して、被験者２による回答のスコアを算出してもよい。即ち、処理部３１は、被験者２によってスイッチが押されたか否かを示す信号を解析し、回答のスコアを示すデータを生成してもよい。
　回答検出部４が２つのスイッチを含む場合、回答検出部４は、例えば、被験者２によってどちらのスイッチが押されたかを示す信号を生成する。処理部３１は、回答検出部４の出力に基づき、例えば、被験者２がどちらのスイッチを押したかを時系列に沿って示すデータを生成する。これにより、処理部３１は、被験者２がどちらのスイッチを押したかを時系列に沿って示す画像を生成して、例えば表示部３５に表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２がどちらのスイッチを押したか（どちらのスイッチが押されたかを示す信号）を確認して、被験者２による回答のスコアを算出することができる。
　デュアルタスク遂行能力評価システム１ａが２つのスイッチを備える場合、処理部３１が解析部として機能して、被験者２による回答のスコアを算出してもよい。即ち、処理部３１は、被験者２がどちらのスイッチを押したかを示す信号を解析し、回答のスコアを示すデータを生成してもよい。
［第２実施形態］
　続いて図３～図６を参照して第２実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂ、及び、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを用いてデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。但し、第１実施形態と異なる事項を説明し、第１実施形態と同じ事項についての説明は割愛する。第２実施形態は、デュアルタスクを遂行する被験者の運動状態に基づいてデュアルタスク遂行能力を評価する点で第１実施形態と異なる。
　図３は、第２実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。図３に示すように、第２実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法は、運動タスク工程Ｓ１０２、デュアルタスク工程Ｓ２０２、解析工程Ｓ４０２、及び評価工程Ｓ６０２を含む。
　運動タスク工程Ｓ１０２では、被験者が、所定の時間、所定の運動を被験者に課す運動タスクのみを遂行する。運動タスク工程Ｓ１０２では更に、被験者の動作が検出される。
　デュアルタスク工程Ｓ２０２では、被験者が、所定の時間、デュアルタスクを遂行する。デュアルタスク工程Ｓ２０２では更に、被験者の動作が検出される。運動タスク工程Ｓ１０２とデュアルタスク工程Ｓ２０２とにおいて、被験者は、同じ運動タスクを遂行する。なお、運動タスク工程Ｓ１０２とデュアルタスク工程Ｓ２０２との順序は入れ替え可能である。
　解析工程Ｓ４０２では、運動タスク工程Ｓ１０２の遂行時における被験者の運動状態と、デュアルタスク工程Ｓ２０２の遂行時における被験者の運動状態とが解析される。具体的には、第２実施形態では、被験者の運動状態を示す所定の評価項目が評価される。更に、被験者の運動状態が、所定の評価項目において、運動タスク工程Ｓ１０２とデュアルタスク工程Ｓ２０２との間で一致するか否かが判定される。
　評価工程Ｓ６０２では、解析工程Ｓ４０２において得られた解析の結果（判定の結果）に基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。なお、評価工程Ｓ６０２において、デュアルタスク遂行能力を示す評価データが生成され得る。
　評価工程Ｓ６０２において評価されるデュアルタスク遂行能力は、例えばＭＭＳＥスコアや長谷川式簡易知能評価スケールのような一般的な知能評価スケールに対応する。第２実施形態では、評価工程Ｓ６０２において、被験者の知能評価スケールが所定の値以上であるか否かが判定される。所定の値は、運動タスク及び知能タスクの難易度に応じて変化し得る。
　例えば、運動タスクとして１分間の足踏みが採用され、知能タスクとして、「か」から始まる言葉を挙げていく問題が採用された場合、足踏みの速さ（所定の評価項目）が、運動タスク工程Ｓ１０２とデュアルタスク工程Ｓ２０２との間で一致するか否かによって、被験者のＭＭＳＥスコアが２７以上であるか否かが判定される。即ち、足踏みの速さが運動タスク工程Ｓ１０２とデュアルタスク工程Ｓ２０２との間で一致する場合、被験者のＭＭＳＥスコアは、２７以上であると判定される。また、足踏み中の歩隔（所定の評価項目）が、運動タスク工程Ｓ１０２とデュアルタスク工程Ｓ２０２との間で一致するか否かによって、被験者のＭＭＳＥスコアが２４以上であるか否かが判定される。即ち、足踏み中の歩隔が運動タスク工程Ｓ１０２とデュアルタスク工程Ｓ２０２との間で一致する場合、被験者のＭＭＳＥスコアは、２４以上であると判定される。なお、歩隔とは、両足（踵）の左右幅（間隔）のことである。
　続いて、図４を参照して、第２実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ｂについて説明する。図４は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂの構成を示すブロック図である。図３に示すデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを利用して実行される。図４に示すように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂは、情報処理装置３と、動作検出部５とを備える。
　情報処理装置３は、処理部３１、記憶部３２、入力部３４、及び表示部３５を備える。情報処理装置３は、第１実施形態と同様に、例えばパーソナルコンピューターによって構成され得る。あるいは、情報処理装置３は、スマートフォン、又はタブレット端末のような情報の処理が可能な機器によって構成され得る。なお、動作検出部５は、情報処理装置３に組み込まれてもよい。
　動作検出部５は、被験者２の動作を検出する。第２実施形態において、動作検出部５は、撮像部５１と、モーションキャプチャ部５２とを備える。即ち、動作検出部５は、モーションキャプチャ装置である。
　撮像部５１は、被験者２を撮像する。撮像部５１は、例えばＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサ、又は測域センサ（レンジセンサ）を含み得る。モーションキャプチャ部５２は、撮像部５１で撮像された被験者２の動作を検出する。詳しくは、モーションキャプチャ部５２は、被験者２の各部の動きをベクトルデータに変換して、被験者２の各部の動き（被験者２の動作）を反映したモーションキャプチャデータを生成する。
　処理部３１は、動作検出部５の出力（モーションキャプチャデータ）に基づき、撮像部５１によって撮像された被験者２の動作にしたがって動く人体骨格モデルを示すデータを生成する。図５は、人体骨格モデルを示す図である。人体骨格モデル６は、図５に示すように、人体の構造をリンク構造（ツリー構造）で表す。
　続いて、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを用いて被験者２のデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。具体的には、被験者２の知能評価スケールを判定する方法について説明する。
　被験者２の知能評価スケールを判定する際には、ユーザーは、まず、運動タスクのみを所定の時間遂行している被験者２を撮像部５１によって撮像する。この結果、処理部３１により、運動タスクのみを遂行している被験者２の動作にしたがって動く第１人体骨格モデルを示すデータが生成される。第１人体骨格モデルデータは、記憶部３２に記憶される。
　次に、ユーザーは、デュアルタスクを所定の時間遂行している被験者２を撮像部５１によって撮像する。この結果、処理部３１により、デュアルタスクを遂行している被験者２の動作にしたがって動く第２人体骨格モデルを示すデータが生成される。第２人体骨格モデルデータは、記憶部３２に記憶される。
　次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、処理部３１に、第１人体骨格モデルデータと第２人体骨格モデルデータとを合成した合成データを作成させる。そして、ユーザーは、入力部３４を操作して、表示部３５に合成データに対応する画像を表示させる。
　図６は、表示部３５に表示される人体骨格モデルを示す図である。詳しくは、図６は、表示部３５に、２体の人体骨格モデル６１、６２の画像が表示された状態を示している。第２実施形態において、２体の人体骨格モデル６１、６２は、第１人体骨格モデルデータ、及び第２人体骨格モデルデータにそれぞれ対応する。
　図６に示すように、表示部３５が有する画面３５ａに、２体の人体骨格モデル６１、６２の画像が同時に表示される。これにより、ユーザーは、運動タスクのみを遂行している被験者２に対応する第１人体骨格モデルデータ、及び、デュアルタスクを遂行している被験者２に対応する第２人体骨格モデルデータを認識することができる。
　ユーザーは、第１人体骨格モデルデータ及び第２人体骨格モデルデータに基づいて、被験者２の運動状態が、所定の評価項目において、運動タスクのみを遂行している被験者２と、デュアルタスクを遂行している被験者２との間で一致しているか否かを判定する。
　次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、判定の結果（解析結果）を示すデータを入力する。第２実施形態において、記憶部３２は、所定の評価項目と知能評価スケールとを対応づけた評価テーブルを記憶している。処理部３１は、判定の結果を示すデータと、評価テーブルとに基づいて、被験者２の知能評価スケールが所定の値以上であるか否かを判定する。
　また、処理部３１は、被験者２の知能評価スケールが所定の値以上であるか否かを示す評価結果画像を生成して表示部３５に表示させる。このように、処理部３１は、被験者２のデュアルタスク遂行能力を示す評価データとして、被験者２の知能評価スケールが所定の値以上であるか否かを示すデータを生成する。したがって、処理部３１は、評価データを生成する評価データ生成部として機能する。
　なお、ユーザーが、第１人体骨格モデルデータ及び第２人体骨格モデルデータに基づいて、被験者２の知能評価スケールが所定の値以上であるか否かを判定してもよい。
　以上のように、第２実施形態によれば、被験者が運動タスク（シングルタスク）、及びデュアルタスクを遂行することにより、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価することができる。よって、ＭＭＳＥのような問診又は知能検査テストによる認知症の診断と比べて、より簡便に、またより短時間で認知症の程度を評価することができる。
　また、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価するためのシステムを、パーソナルコンピューターのような情報処理装置３と、モーションキャプチャ装置のような動作検出部５とによって構成することができる。したがって、磁気共鳴画像法やコンピューター断層撮影法のような神経画像処理技術を利用して認知症のような精神障害を診断する場合と比べて、システムを簡素化することができる。
　更に、第２実施形態によれば、運動タスク（運動課題）の達成度から、被験者の身体機能（運動機能）を評価することができる。換言すると、身体能力を評価することができる。また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを使用することにより、被験者２が個々に、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力とともに身体能力を評価することができる。よって、被験者２は、認知症のような精神障害の程度とともに身体能力の評価を日々記録することができる。これによって、認知症のような精神障害、及び身体機能の悪化傾向などを早期に発見し、適切なリハビリや治療を行うことが可能となる。その結果、認知症のような精神障害の進行や身体機能の悪化を緩和又は防止することが可能となる。
　なお、第２実施形態では、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂが、パーソナルコンピューターのような情報処理装置３と、モーションキャプチャ装置（動作検出部５）とによって構成されたが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを構成する要素はそれらに限定されない。例えば、評価データ生成部の機能を実現する要素として、スマートフォンやタブレット端末のような情報の処理が可能な機器を使用してもよい。
　また、情報処理装置３に含まれる表示部３５（データ出力部）に人体骨格モデルの画像が表示されたが、人体骨格モデルの画像は、例えば、情報処理装置３に外部機器として接続されたディスプレイ（データ出力部）に表示されてもよい。
　また、ユーザーが、人体骨格モデルデータを解析する形態について説明したが、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１が、モーションキャプチャデータ又は人体骨格モデルデータを解析して、被験者２の運動状態が所定の評価項目において運動タスク工程とデュアルタスク工程との間で一致するか否かを判定してもよい。
　また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂが動作検出部５としてモーションキャプチャ装置を備える形態について説明したが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂの構成はこれに限定されない。例えば、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂは、動作検出部５として、振動検出センサ、撮像装置、又はマット状の感圧スイッチを備え得る。
　動作検出部５として、被験者２の振動を検出する振動検出センサが使用される場合、動作検出部５は、被験者２の運動によって振動が発生したタイミングを示す信号を生成する。
　処理部３１は、動作検出部５の出力に基づいて、例えば、振動が発生したタイミングを時系列に沿って示すデータを生成する。これにより、処理部３１は、例えば表示部３５に、被験者２の運動によって振動が発生したタイミングを時系列に沿って示す画像を表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂのユーザーは、被験者２の運動状態を解析することができる。例えば、運動タスクとして足踏みが採用された場合、ユーザーは、振動が発生したタイミングを時系列に沿って示す画像（振動が発生したタイミングを示す信号）を確認して、被験者２の足踏みの速さを認識することができる。
　デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂが振動検出センサを備える場合、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１が、振動検出センサ（動作検出部５）の出力に基づいて、被験者２の運動状態を解析してもよい。例えば、運動タスクとして足踏みが採用された場合、処理部３１は、振動検出センサの出力に基づいて、足踏みの速さを測定し得る。
　振動検出センサには、例えばスマートフォンに実装されているセンサを利用することができる。したがって、被験者２がスマートフォンを携帯して運動タスク及びデュアルタスクを遂行することにより、被験者２の運動状態を示すデータを得ることができる。
　動作検出部５として、撮像装置が使用される場合、動作検出部５は、撮像装置によって撮像された被験者２の画像データを生成する。この場合、処理部３１は、撮像装置によって撮像された被験者２の画像を、例えば表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂのユーザーは、撮像された被験者２の画像を観察することにより、被験者２の運動状態を解析することができる。
　動作検出部５としてマット状の感圧スイッチが使用される場合、動作検出部５は、被験者２がマットを踏むタイミングを示す信号を生成する。処理部３１は、動作検出部５の出力に基づいて、例えば、被験者２がマットを踏むタイミングを時系列に沿って示すデータを生成する。これにより、処理部３１は、例えば表示部３５に、被験者２がマットを踏むタイミングを時系列に沿って示す画像を表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂのユーザーは、被験者２の運動状態（マットが踏まれたタイミングを示す信号）を解析することができる。
　デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂがマット状の感圧スイッチを備える場合、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１が、マット状の感圧スイッチ（動作検出部５）の出力に基づいて、被験者２の運動状態を解析してもよい。例えば、運動タスクとして足踏みが採用された場合、処理部３１は、マット状の感圧スイッチの出力に基づいて、足踏みの速さを測定し得る。
［第３実施形態］
　続いて図４、図７、及び図８を参照して第３実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂ、及び、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを用いてデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。但し、第１実施形態及び第２実施形態とは異なる事項を説明し、第１実施形態及び第２実施形態と同じ事項についての説明は割愛する。第３実施形態は、被験者が運動タスクを遂行するとともに、複数種類のデュアルタスクを遂行する点で第１実施形態及び第２実施形態と異なる。
　図７は、第３実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。図７に示すように、第３実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法は、運動タスク工程Ｓ１０３、デュアルタスク工程Ｓ２０３、解析工程Ｓ４０３、及び評価工程Ｓ６０３を含む。
　運動タスク工程Ｓ１０３では、被験者が、所定の時間、運動タスクのみを遂行する。運動タスク工程Ｓ１０３では更に、運動タスクを遂行している被験者の動作が検出される。
　デュアルタスク工程Ｓ２０３は、第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａと、第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂとを含む。第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａでは、被験者が、所定の時間、第１デュアルタスクを遂行する。第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａでは更に、第１デュアルタスクを遂行している被験者の動作が検出される。第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂでは、被験者が、所定の時間、第２デュアルタスクを遂行する。第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂでは更に、第２デュアルタスクを遂行している被験者の動作が検出される。
　第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａと、第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂとは、知能タスクの難易度が異なる。具体的には、第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂに含まれる知能タスクは、第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａに含まれる知能タスクよりも難易度が高い。また、運動タスク工程Ｓ１０３と、デュアルタスク工程Ｓ２０３（第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａ、及び第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂ）とにおいて、被験者は、同じ運動タスクを遂行する。なお、運動タスク工程Ｓ１０３とデュアルタスク工程Ｓ２０３との順序は入れ替え可能である。
　解析工程Ｓ４０３では、運動タスク工程Ｓ１０３の遂行時における被験者の運動状態と、第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａの遂行時における被験者の運動状態と、第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂの遂行時における被験者の運動状態とが解析される。具体的には、第３実施形態では、被験者の運動状態を示す複数の評価項目が評価される。更に、複数の評価項目中に、運動タスク工程Ｓ１０３（運動タスク）、第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａ（第１デュアルタスク）、第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂ（第２デュアルタスク）の順序で評価が小さくなる項目が２つ以上あるか否かが判定される。複数の評価項目は、例えば、運動の大きさを評価する項目、機敏性を評価する項目、及び、安定性を評価する項目を含み得る。
　評価工程Ｓ６０３では、解析工程Ｓ４０３において得られた解析の結果（判定の結果）に基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。なお、評価工程Ｓ６０３において、デュアルタスク遂行能力を示す評価データが生成され得る。
　評価工程Ｓ６０３において評価されるデュアルタスク遂行能力は、例えばＭＭＳＥスコアや長谷川式簡易知能評価スケールのような一般的な知能評価スケールに対応する。第３実施形態では、評価工程Ｓ６０３において、被験者の知能評価スケールが所定の値であるか否かが判定される。所定の値は、運動タスク及び知能タスクの難易度に応じて変化し得る。
　例えば、運動タスクとして１分間の足踏みが採用され、第１デュアルタスクの知能タスクとして連続引き算が採用され、第２デュアルタスクの知能タスクとして、「か」から始まる言葉を挙げていく問題が採用された場合、被験者のＭＭＳＥスコアが２７又は２６であるか否かが判定される。即ち、運動タスク工程Ｓ１０３、第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａ、第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂの順序で評価が小さくなる評価項目が２つ以上ある場合、被験者のＭＭＳＥスコアは２６又は２７であると判定される。なお、被験者が足踏みをする場合、運動の大きさとして、例えば、足の上げの大きさ、膝の高さ、及び、腕の振りの大きさが評価され得る。また、機敏性として、例えば、足踏みの速さ（周期）が評価され得る。また、安定性として、例えば、歩隔の狭さ、及び、上半身のブレの少なさが評価され得る。
　続いて、図４を参照して、第３実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ｂについて説明する。図７に示すデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを利用して実行される。
　第３実施形態では、撮像部５１は、運動タスクのみを遂行する被験者２の動作、第１デュアルタスクを遂行する被験者２の動作、及び、第２デュアルタスクを遂行する被験者２の動作をそれぞれ撮像する。また、モーションキャプチャ部５２は、運動タスクのみを遂行する被験者２の動作を反映したモーションキャプチャデータを生成する。更に、モーションキャプチャ部５２は、第１デュアルタスクを遂行する被験者２の動作を反映したモーションキャプチャデータ、及び、第２デュアルタスクを遂行する被験者２の動作を反映したモーションキャプチャデータをそれぞれ生成する。
　処理部３１は、動作検出部５の出力（モーションキャプチャデータ）に基づき、第３人体骨格モデルを示すデータ、第４人体骨格モデルを示すデータ、及び第５人体骨格モデルを示すデータをそれぞれ生成する。第３人体骨格モデルは、運動タスクのみを遂行する被験者２の動作にしたがって動く。第４人体骨格モデルは、第１デュアルタスクを遂行する被験者２の動作にしたがって動く。第５人体骨格モデルは、第２デュアルタスクを遂行する被験者２の動作にしたがって動く。更に、処理部３１は、第３人体骨格モデルデータ、第４人体骨格モデルデータ、及び第５人体骨格モデルデータを合成した合成データを生成する。
　続いて、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを用いて被験者２のデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。具体的には、被験者２の知能評価スケールを判定する方法について説明する。
　被験者２の知能評価スケールを判定する際には、ユーザーは、まず、運動タスクのみを所定の時間遂行している被験者２を撮像部５１によって撮像する。この結果、処理部３１により、第３人体骨格モデルデータが生成される。第３人体骨格モデルデータは、記憶部３２に記憶される。
　次に、ユーザーは、第１デュアルタスクを所定の時間遂行している被験者２を撮像部５１によって撮像する。この結果、処理部３１により、第４人体骨格モデルデータが生成される。第４人体骨格モデルデータは、記憶部３２に記憶される。
　次に、ユーザーは、第２デュアルタスクを所定の時間遂行している被験者２を撮像部５１によって撮像する。この結果、処理部３１により、第５人体骨格モデルデータが生成される。第５人体骨格モデルデータは、記憶部３２に記憶される。
　次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、処理部３１に、第３人体骨格モデルデータ、第４人体骨格モデルデータ、及び第５人体骨格モデルデータを合成した合成データを作成させる。そして、ユーザーは、入力部３４を操作して、表示部３５に合成データに対応する画像を表示させる。
　図８は、表示部３５に表示される人体骨格モデルを示す図である。詳しくは、図８は、表示部３５に、３体の人体骨格モデル６１、６２、６３の画像が表示された状態を示している。第３実施形態において、３体の人体骨格モデル６１、６２、６３は、第３人体骨格モデルデータ、第４人体骨格モデルデータ、及び第５人体骨格モデルデータにそれぞれ対応する。
　図８に示すように、表示部３５が有する画面３５ａに、３体の人体骨格モデル６１、６２、６３の画像が同時に表示される。これにより、ユーザーは、運動タスクのみを遂行している被験者２に対応する第３人体骨格モデルデータ、第１デュアルタスクを遂行している被験者２に対応する第４人体骨格モデルデータ、及び、第２デュアルタスクを遂行している被験者２に対応する第５人体骨格モデルデータを認識することができる。
　ユーザーは、第３人体骨格モデルデータ、第４人体骨格モデルデータ、及び第５人体骨格モデルデータに基づいて、被験者の運動状態を、複数の評価項目において評価する。具体的には、ユーザーは、第３人体骨格モデルデータ（運動タスク）、第４人体骨格モデルデータ（第１デュアルタスク）、第５人体骨格モデルデータ（第２デュアルタスク）の順序で評価が小さくなる評価項目が２つ以上あるか否かを判定する。複数の評価項目は、例えば、足上げの大きさ、膝の高さ、腕の振りの大きさ、足踏みの速さ、歩隔の狭さ、及び上半身のブレの少なさを含む。
　次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、判定の結果（解析結果）を示すデータを入力する。処理部３１は、判定の結果を示すデータに基づいて、被験者２の知能評価スケールが所定の値であるか否かを判定する。例えば、運動タスクとして１分間の足踏みが採用され、第１デュアルタスクの知能タスクとして連続引き算が採用され、第２デュアルタスクの知能タスクとして、「か」から始まる言葉を挙げていく問題が採用された場合、被験者２のＭＭＳＥスコアが２６又は２７であるか否かを判定することができる。
　また、処理部３１は、被験者２の知能評価スケールが所定の値であるか否かを示す評価結果画像を生成して表示部３５に表示させる。このように、処理部３１は、被験者２のデュアルタスク遂行能力を示す評価データとして、被験者２の知能評価スケールが所定の値であるか否かを示すデータを生成する。したがって、処理部３１は、評価データを生成する評価データ生成部として機能する。
　なお、ユーザーが、第３人体骨格モデルデータ、第４人体骨格モデルデータ、及び第５人体骨格モデルデータに基づいて、被験者２の知能評価スケールが所定の値であるか否かを判定してもよい。
　以上のように、第３実施形態によれば、被験者が運動タスク（シングルタスク）と、２種類（複数種類の一例）のデュアルタスクとを遂行することにより、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価することができる。よって、ＭＭＳＥのような問診又は知能検査テストによる認知症の診断と比べて、より簡便に、またより短時間で認知症の程度を評価することができる。
　また、第３実施形態によれば、第２実施形態と同様に、神経画像処理技術を利用して認知症のような精神障害を診断する場合と比べて、システムを簡素化することができる。
　更に、第３実施形態によれば、第２実施形態と同様に、運動タスク（運動課題）の達成度から、被験者の身体機能（運動機能）を評価することができる。また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを使用することにより、被験者２が個々に、認知症のような精神障害の程度とともに身体能力を評価することができる。
　なお、第３実施形態では、第２実施形態と同様に、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂが、パーソナルコンピューターのような情報処理装置３と、モーションキャプチャ装置（動作検出部５）とによって構成されたが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを構成する要素はそれらに限定されない。例えば、評価データ生成部を実現する要素として、スマートフォンやタブレット端末のような情報の処理が可能な機器を使用してもよい。
　また、情報処理装置３に含まれる表示部３５（データ出力部）に人体骨格モデルの画像が表示されたが、人体骨格モデルの画像は、例えば、情報処理装置３に外部機器として接続されたディスプレイ（データ出力部）に表示されてもよい。
　また、ユーザーが、人体骨格モデルデータを解析する形態について説明したが、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１が、モーションキャプチャデータ又は人体骨格モデルデータを解析して、運動タスク工程（運動タスク）、第１デュアルタスク工程（第１デュアルタスク）、第２デュアルタスク工程（第２デュアルタスク）の順序で評価が小さくなる評価項目が２つ以上あるか否かを判定してもよい。
　また、動作検出部５が、モーションキャプチャ技術により、被験者２の各部の動きを補足（検出）する形態について説明したが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂの構成はこれに限定されない。例えば、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂは、動作検出部５として、撮像装置を備え得る。
　動作検出部５として、撮像装置が使用される場合、動作検出部５は、撮像装置によって撮像された被験者２の画像データを生成する。この場合、処理部３１は、撮像装置によって撮像された被験者２の画像を、例えば表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂのユーザーは、撮像された被験者２の画像を観察することにより、被験者２の運動状態を解析することができる。
［第４実施形態］
　続いて図４、図６、及び図９を参照して第４実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂ、及び、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを用いてデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。但し、第１実施形態～第３実施形態とは異なる事項を説明し、第１実施形態～第３実施形態と同じ事項についての説明は割愛する。第４実施形態は、被験者が複数種類のデュアルタスクのみを遂行する点で第１実施形態～第３実施形態と異なる。
　図９は、第４実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。図９に示すように、第４実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク工程Ｓ２０４、解析工程Ｓ４０４、及び評価工程Ｓ６０４を含む。
　デュアルタスク工程Ｓ２０４は、第１デュアルタスク工程Ｓ２０４ａと、第２デュアルタスク工程Ｓ２０４ｂとを含む。第１デュアルタスク工程Ｓ２０４ａでは、被験者が、所定の時間、第１デュアルタスクを遂行する。第１デュアルタスク工程Ｓ２０４ａでは、第１デュアルタスクを遂行している被験者の動作が検出される。第２デュアルタスク工程Ｓ２０４ｂでは、被験者が、所定の時間、第２デュアルタスクを遂行する。第２デュアルタスク工程Ｓ２０４ｂでは、第２デュアルタスクを遂行している被験者の動作が検出される。
　第１デュアルタスク工程Ｓ２０４ａと、第２デュアルタスク工程Ｓ２０４ｂとは、知能タスクの難易度が異なる。具体的には、第２デュアルタスク工程Ｓ２０４ｂに含まれる知能タスクは、第１デュアルタスク工程Ｓ２０４ａに含まれる知能タスクよりも難易度が高い。また、第１デュアルタスク工程Ｓ２０４ａと、第２デュアルタスク工程Ｓ２０４ｂとにおいて、被験者は、同じ運動タスクを遂行する。
　解析工程Ｓ４０４では、第１デュアルタスク工程Ｓ２０４ａの遂行時における被験者の運動状態と、第２デュアルタスク工程Ｓ２０４ｂの遂行時における被験者の運動状態とが解析される。具体的には、第４実施形態では、被験者による運動の継続性（被験者による運動が、所定の時間、継続したか否か）が判定される。即ち、第１デュアルタスクの遂行中、もしくは、第２デュアルタスクの遂行中に、被験者が運動タスク（所定の運動）を中断したか否かが判定される。
　評価工程Ｓ６０４では、解析工程Ｓ４０４において得られた解析の結果（判定の結果）に基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。なお、評価工程Ｓ６０４において、デュアルタスク遂行能力を示す評価データが生成され得る。
　評価工程Ｓ６０４において評価されるデュアルタスク遂行能力は、例えばＭＭＳＥスコアや長谷川式簡易知能評価スケールのような一般的な知能評価スケールに対応する。第４実施形態では、評価工程Ｓ６０４において、被験者の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かが判定される。所定の値は、運動タスク及び知能タスクの難易度に応じて変化し得る。
　例えば、運動タスクとして１分間の足踏みが採用され、第１デュアルタスクの知能タスクとして連続引き算が採用され、第２デュアルタスクの知能タスクとして、「か」から始まる言葉を挙げていく問題が採用された場合、被験者のＭＭＳＥスコアが２４以下であるか否かが判定される。即ち、第１デュアルタスクの遂行中、もしくは、第２デュアルタスクの遂行中に、被験者が運動タスク（所定の運動）を中断した場合、被験者のＭＭＳＥスコアは２４以下であると判定される。
　続いて、図４を参照して、第４実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ｂについて説明する。図９に示すデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを利用して実行される。
　第４実施形態では、撮像部５１は、第１デュアルタスクを遂行する被験者２の動作、及び、第２デュアルタスクを遂行する被験者２の動作をそれぞれ撮像する。また、モーションキャプチャ部５２は、第１デュアルタスクを遂行する被験者２の動作を反映したモーションキャプチャデータ、及び、第２デュアルタスクを遂行する被験者２の動作を反映したモーションキャプチャデータをそれぞれ生成する。
　処理部３１は、動作検出部５の出力（モーションキャプチャデータ）に基づき、第６人体骨格モデルを示すデータ、及び第７人体骨格モデルを示すデータをそれぞれ生成する。第６人体骨格モデルは、第１デュアルタスクを遂行する被験者２の動作にしたがって動く。第７人体骨格モデルは、第２デュアルタスクを遂行する被験者２の動作にしたがって動く。更に、処理部３１は、第６人体骨格モデルデータ、及び第７人体骨格モデルデータを合成した合成データを生成する。
　続いて、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを用いて被験者２のデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。具体的には、被験者２の知能評価スケールを判定する方法について説明する。
　被験者２の知能評価スケールを判定する際には、ユーザーは、まず、第１デュアルタスクを所定の時間遂行している被験者２を撮像部５１によって撮像する。この結果、第６人体骨格モデルデータが生成される。第６人体骨格モデルデータは、記憶部３２に記憶される。
　次に、ユーザーは、第２デュアルタスクを所定の時間遂行している被験者２を撮像部５１によって撮像する。この結果、第７人体骨格モデルデータが生成される。第７人体骨格モデルデータは、記憶部３２に記憶される。
　次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、処理部３１に、第６人体骨格モデルデータ、及び第７人体骨格モデルデータを合成した合成データを作成させる。そして、ユーザーは、入力部３４を操作して、表示部３５に合成データに対応する画像を表示させる。この結果、図６に示すように、表示部３５が有する画面３５ａに、２体の人体骨格モデル６１、６２の画像が同時に表示される。
　第４実施形態において、２体の人体骨格モデル６１、６２は、第６人体骨格モデルデータ、及び第７人体骨格モデルデータにそれぞれ対応する。これにより、ユーザーは、第１デュアルタスクを遂行している被験者２に対応する第６人体骨格モデルデータ、及び、第２デュアルタスクを遂行している被験者２に対応する第７人体骨格モデルデータを認識することができる。
　ユーザーは、第６人体骨格モデルデータ及び第７人体骨格モデルデータに基づいて、第１デュアルタスクの遂行中、もしくは、第２デュアルタスクの遂行中に、被験者２が運動タスク（所定の運動）を中断したか否かを判定する。
　次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、判定の結果（解析結果）を示すデータを入力する。処理部３１は、判定の結果を示すデータに基づいて、被験者２の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かを判定する。例えば、運動タスクとして１分間の足踏みが採用され、第１デュアルタスクの知能タスクとして連続引き算が採用され、第２デュアルタスクの知能タスクとして、「か」から始まる言葉を挙げていく問題が採用された場合、被験者２のＭＭＳＥスコアが２４以下であるか否かを判定することができる。
　また、処理部３１は、被験者２の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かを示す評価結果画像を生成して表示部３５に表示させる。このように、処理部３１は、被験者２のデュアルタスク遂行能力を示す評価データとして、被験者２の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かを示すデータを生成する。したがって、処理部３１は、評価データを生成する評価データ生成部として機能する。
　なお、ユーザーが、第６人体骨格モデルデータ及び第７人体骨格モデルデータに基づいて、被験者２の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かを判定してもよい。
　以上のように、第４実施形態によれば、被験者が２種類（複数種類の一例）のデュアルタスクのみを遂行することにより、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価することができる。よって、ＭＭＳＥのような問診又は知能検査テストによる認知症の診断と比べて、より簡便に、またより短時間で認知症の程度を評価することができる。
　また、第４実施形態によれば、第２実施形態及び第３実施形態と同様に、神経画像処理技術を利用して認知症のような精神障害を診断する場合と比べて、システムを簡素化することができる。
　更に、第４実施形態によれば、第２実施形態及び第３実施形態と同様に、運動タスク（運動課題）の達成度から、被験者の身体機能（運動機能）を評価することができる。また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを使用することにより、被験者２が個々に、認知症のような精神障害の程度とともに身体能力を評価することができる。
　なお、第４実施形態では、２体の人体骨格モデル６１、６２の画像が同時に表示される形態について説明したが、２体の人体骨格モデル６１、６２の画像は個別に表示されてもよい。
　また、第４実施形態では、第２実施形態及び第３実施形態と同様に、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂが、パーソナルコンピューターのような情報処理装置３と、モーションキャプチャ装置（動作検出部５）とによって構成されたが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを構成する要素はそれらに限定されない。例えば、評価データ生成部の機能を実現する要素として、スマートフォンやタブレット端末のような情報の処理が可能な機器を使用してもよい。
　また、ユーザーが、人体骨格モデルデータを解析する形態について説明したが、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１が、モーションキャプチャデータ又は人体骨格モデルデータを解析して、被験者による運動の継続性を判定してもよい。
　また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂが動作検出部５としてモーションキャプチャ装置を備える形態について説明したが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂの構成はこれに限定されない。例えば、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂは、動作検出部５として、例えば、振動検出センサ、撮像装置、又はマット状の感圧スイッチを備え得る。
　動作検出部５として、被験者２の振動を検出する振動検出センサが使用される場合、動作検出部５は、被験者２の運動によって振動が発生したタイミングを示す信号を生成する。
　処理部３１は、動作検出部５の出力に基づいて、例えば、振動が発生したタイミングを時系列に沿って示すデータを生成する。これにより、処理部３１は、例えば表示部３５に、被験者２の運動によって振動が発生したタイミングを時系列に沿って示す画像を表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂのユーザーは、被験者の運動状態を解析することができる。即ち、被験者が運動を中断したか否かを認識することができる。例えば、運動タスクとして足踏みが採用された場合、ユーザーは、振動が発生したタイミングを時系列に沿って示す画像（振動が発生したタイミングを示す信号）を確認して、被験者２が足踏みを中断したか否かを認識することができる。
　デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂが振動検出センサを備える場合、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１が、振動検出センサ（動作検出部５）の出力に基づいて、被験者２の運動状態を解析してもよい。例えば、運動タスクとして足踏みが採用された場合、処理部３１は、振動検出センサの出力に基づいて、被験者２が足踏みを中断したか否かを判定し得る。
　振動検出センサには、例えばスマートフォンに実装されているセンサを利用することができる。したがって、被験者２がスマートフォンを携帯してデュアルタスクを遂行することにより、被験者２による運動の継続性を示すデータを得ることができる。
　また、動作検出部５として、撮像装置が使用される場合、動作検出部５は、撮像装置によって撮像された被験者２の画像データを生成する。この場合、処理部３１は、撮像装置によって撮像された被験者２の画像を、例えば表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂのユーザーは、撮像された被験者２の画像を観察することにより、被験者２による運動の継続性を解析することができる。
　動作検出部５としてマット状の感圧スイッチが使用される場合、動作検出部５は、被験者２がマットを踏むタイミングを示す信号を生成する。処理部３１は、動作検出部５の出力に基づいて、例えば、被験者２がマットを踏むタイミングを時系列に沿って示すデータを生成する。これにより、処理部３１は、例えば表示部３５に、被験者２がマットを踏むタイミングを時系列に沿って示す画像を表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂのユーザーは、被験者２による運動の継続性を解析することができる。
　デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂがマット状の感圧スイッチを備える場合、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１が、マット状の感圧スイッチ（動作検出部５）の出力に基づいて、被験者２の運動状態を解析してもよい。例えば、運動タスクとして足踏みが採用された場合、処理部３１は、マット状の感圧スイッチの出力に基づいて、被験者２が足踏みを中断したか否かを判定し得る。
［第５実施形態］
　続いて図１０、図１１、及び図１２を参照して第５実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃ、及び、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃを用いてデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。但し、第１実施形態～第４実施形態とは異なる事項を説明し、第１実施形態～第４実施形態と同じ事項についての説明は割愛する。第５実施形態は、被験者の動作の継続性、及び、被験者による回答の継続性に基づいてデュアルタスク遂行能力を評価する点で、第１実施形態～第４実施形態と異なる。
　図１０は、第５実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。図１０に示すように、第５実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク工程Ｓ２０５、解析工程Ｓ４０５、及び評価工程Ｓ６０５を含む。
　デュアルタスク工程Ｓ２０５では、被験者が、所定の時間、デュアルタスクを遂行する。デュアルタスク工程Ｓ２０５では更に、デュアルタスクを遂行している被験者による動作及び回答が検出される。
　解析工程Ｓ４０５では、デュアルタスクを遂行している被験者による動作及び回答の継続性が解析される。具体的には、デュアルタスク工程Ｓ２０５において、被験者が運動タスク（所定の運動）を中断し、且つ、所定の時間の経過前に知能タスク（回答）を終了したか否かが判定される。
　評価工程Ｓ６０５では、解析工程Ｓ４０５において得られた解析の結果（判定の結果）に基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。なお、評価工程Ｓ６０５において、デュアルタスク遂行能力を示す評価データが生成され得る。
　評価工程Ｓ６０５において評価されるデュアルタスク遂行能力は、例えばＭＭＳＥスコアや長谷川式簡易知能評価スケールのような一般的な知能評価スケールに対応する。第５実施形態では、デュアルタスク遂行能力として、被験者の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かが判定される。所定の値は、運動タスク及び知能タスクの難易度に応じて変化し得る。
　例えば、運動タスクとして１分間の直線歩行が採用され、知能タスクとして、「か」から始まる言葉を挙げていく問題が採用された場合、被験者のＭＭＳＥスコアが２３以下であるか否かが判定される。即ち、デュアルタスクの遂行中に、歩行動作（所定の動作）が中断し、且つ、１分間（所定の時間）が経過する前に、知能タスクで課された問題に対する回答を被験者が終了した場合、被験者のＭＭＳＥスコアは２３以下であると判定される。
　続いて、図１１を参照して、第５実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ｃについて説明する。図１１は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃの構成を示すブロック図である。図１０に示すデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃを利用して実行される。
　図１１に示すように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、情報処理装置３と、回答検出部４と、動作検出部５とを備える。情報処理装置３は、例えばパーソナルコンピューターによって構成され得る。あるいは、情報処理装置３は、スマートフォン、又はタブレット端末のような情報の処理が可能な機器によって構成され得る。第５実施形態において、回答検出部４はマイクロフォンを含む。また、動作検出部５は、モーションキャプチャ装置を含む。なお、回答検出部４及び動作検出部５のうちの少なくとも一方が、情報処理装置３に組み込まれてもよい。
　第５実施形態において、情報処理装置３に含まれる処理部３１は、モーションキャプチャデータに基づき、被験者２による運動の継続性を示すデータを生成する。具体的には、第５実施形態では、処理部３１は、被験者２の足が地面に着くタイミングを示すデータを生成する。また、処理部３１は、被験者２による回答の継続性を示すデータを生成する。具体的には、第５実施形態では、処理部３１は、被験者２による回答のタイミングを示すデータを生成する。更に、処理部３１は、被験者２による運動の継続性を示すデータに対応する画像、及び、被験者２による回答の継続性を示すデータに対応する画像を生成する。
　図１２は、表示部３５に表示される画像を示す図である。詳しくは、図１２は、被験者２の足が地面に着くタイミングと、被験者２による回答のタイミングとを示す画像の一例を示している。図１２において、横軸は時間を示す。また、図１２において、高さの高い細線が、被験者２の足が地面に着くタイミングを示し、高さの低い太線が、被験者２による回答のタイミングを示す。
　続いて、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃを用いて被験者２のデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。具体的には、運動タスクとして１分間の直線歩行を採用し、知能タスクとして、「か」から始まる言葉を挙げていく問題を採用して、被験者２のＭＭＳＥスコアを判定する場合を例に、知能評価スケールを判定する方法を説明する。
　被験者２のＭＭＳＥスコア（知能評価スケール）を判定する際には、ユーザーは、まず、デュアルタスクを１分間（所定の時間）遂行している被験者２が発声した声に対応する音声データを、記憶部３２に記憶（記録）させる。更に、この間、被験者２を撮像部５１によって撮像する。これにより、デュアルタスクを遂行している被験者２の足が地面に着くタイミングを示すデータが生成される。このデータは、記憶部３２に記憶される。
　次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、記憶部３２に記憶された音声データに対応する音声を、音声出力部３３から出力させる。換言すると、デュアルタスクの遂行中に被験者２が発声した声を再生する。更に、ユーザーは、表示部３５に、再生開始からの経過時間を表示させる。ユーザーは、再生された音声と、表示された経過時間とに基づいて、被験者２による回答のタイミング（再生開始からの経過時間）を計測する。
　次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、回答のタイミングを示すデータを入力する。この結果、処理部３１により、被験者２による回答のタイミングを示すデータが生成される。その後、ユーザーは、入力部３４を操作して、被験者２の足が地面に着くタイミングを示す画像に、被験者２による回答のタイミングを示す画像が追加された画像を、処理部３１に作成させる。この結果、図１２に示すように、表示部３５が有する画面３５ａに、被験者２の足が地面に着くタイミングと、被験者２による回答のタイミングとを示す画像が表示される。
　このように、処理部３１は、動作検出部５によって検出された被験者２の動作に基づいて、被験者２の足が地面に着くタイミングを示すデータを生成する。更に、処理部３１は、回答検出部４によって検出された被験者２による回答に基づいて、被験者２による回答のタイミングを示すデータを生成する。
　ユーザーは、被験者２の足が地面に着くタイミングと、被験者２による回答のタイミングとを示す画像（被験者２の足が地面に着くタイミングを示すデータ、及び、被験者２による回答のタイミングを示すデータ）に基づき、デュアルタスクの遂行中に、歩行動作（所定の動作）が中断し、且つ、１分間（所定の時間）が経過する前に被験者による回答が終了したか否かを判定する。
　次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、判定の結果（解析結果）を示すデータを入力する。処理部３１は、判定の結果を示すデータに基づいて、被験者２のＭＭＳＥスコアが２３以下であるか否かを判定する。
　また、処理部３１は、被験者２のＭＭＳＥスコアが２３以下であるか否かを示す評価結果画像を生成して表示部３５に表示させる。このように、処理部３１は、被験者２のデュアルタスク遂行能力を示す評価データとして、被験者２の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かを示すデータを生成する。したがって、処理部３１は、評価データを生成する評価データ生成部として機能する。
　なお、ユーザーが、被験者２の足が地面に着くタイミングと、被験者２による回答のタイミングとに基づき、被験者２の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かを判定してもよい。
　以上のように、第５実施形態によれば、被験者がデュアルタスクのみを遂行することにより、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価することができる。よって、ＭＭＳＥのような問診又は知能検査テストによる認知症の診断と比べて、より簡便に、またより短時間で認知症の程度を評価することができる。
　また、第５実施形態によれば、第１実施形態～第４実施形態と同様に、神経画像処理技術を利用して認知症のような精神障害を診断する場合と比べて、システムを簡素化することができる。
　更に、第５実施形態によれば、第２実施形態～第４実施形態と同様に、運動タスク（運動課題）の達成度から、被験者の身体機能（運動機能）を評価することができる。また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃを使用することにより、被験者２が個々に、認知症のような精神障害の程度とともに身体能力を評価することができる。
　なお、第５実施形態では、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃが、パーソナルコンピューターのような情報処理装置３と、マイクロフォン（回答検出部４）と、モーションキャプチャ装置（動作検出部５）とによって構成されたが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃを構成する要素はそれらに限定されない。例えば、音声データを記録する機能を実現する要素として、ＩＣレコーダーやスマートフォンのような機器を使用してもよい。更に、評価データ生成部の機能を実現する要素として、例えば、スマートフォンやタブレット端末のような情報の処理が可能な機器を使用してもよい。
　また、情報処理装置３に含まれる表示部３５（データ出力部）に、被験者２による運動の継続性を示す画像（被験者２の足が地面に着くタイミングを示す画像）と、被験者２による回答の継続性を示す画像（被験者２による回答のタイミングを示す画像）とを合成した合成画像が表示されたが、この合成画像は、例えば、情報処理装置３に外部機器として接続されたディスプレイ（データ出力部）に表示されてもよい。また例えば、情報処理装置３に外部機器として接続されたプリンター（データ出力部）によって、被験者２による運動の継続性を示す画像と、被験者２による回答の継続性を示す画像とを合成した合成画像が記録媒体に印字されてもよい。
　また、被験者２による運動の継続性を示す画像と、被験者２による回答の継続性を示す画像とを合成した合成画像を表示又は印字する形態について説明したが、被験者２による運動の継続性を示す画像、及び、被験者２による回答の継続性を示す画像は、個別に表示又は印字されてもよい。
　また、ユーザーが、再生された音声を聞いて、被験者２による回答のタイミングを計測する形態について説明したが、例えば処理部３１が音声認識処理によって回答のタイミングを計測してもよい。あるいは、処理部３１が、音量を時系列に沿って示すデータを生成して、そのデータに対応する画像を表示部３５に表示させてもよい。この場合、ユーザーは、表示部３５に表示された画像（ピーク値）に基づいて、回答のタイミングを認識することができる。更に、この場合、ユーザーは、表示部３５に表示された画像（ピーク値）に基づいて、回答の継続性（被験者２による回答が、所定の時間、継続したか否か）を評価してもよい。
　また、ユーザーが、被験者２による回答のタイミングを示す画像を見て、回答の継続性を評価する形態について説明したが、被験者２による回答のタイミングを示す画像を生成することなく、再生された音声のみから、回答の継続性が判定されてもよい。
　また、ユーザーが、被験者２の足が地面に着くタイミングを示す画像を見て、運動の継続性を評価する形態について説明したが、処理部３１が、モーションキャプチャデータに基づいて運動の継続性（被験者２による動作が、所定の時間、継続したか否か）を判定してもよい。即ち、処理部３１が、解析部として機能してもよい。
　また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃが動作検出部５としてモーションキャプチャ装置を備える形態について説明したが、第４実施形態で説明したように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、被験者２による運動の継続性を判定するために、動作検出部５として、例えば、振動検出センサ、撮像装置、又はマット状の感圧スイッチを備え得る。
　例えば、動作検出部５として、振動検出センサが使用される場合、動作検出部５は、被験者２の運動によって振動が発生したタイミングを示す信号を生成する。また、動作検出部５として、マット状の感圧スイッチが使用される場合、動作検出部５は、被験者２がマットを踏むタイミングを示す信号を生成する。これらの信号はいずれも、被験者２の足が着地したタイミングを示す。デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃが振動検出センサ、又はマット状の感圧スイッチを備える場合、処理部３１は解析部として機能して、被験者２による運動の継続性を判定し得る。
　また、被験者２による運動の継続性を示すデータが、被験者２の足が地面に着くタイミングを示すデータである形態について説明したが、被験者２による運動の継続性を示すデータはこれに限定されない。例えば、処理部３１が、被験者２による運動の継続性を示すデータとして、人体骨格モデルデータを生成してもよい。人体骨格モデルデータは、モーションキャプチャデータに基づいて生成し得る。この場合、処理部３１が、人体骨格モデルデータに基づいて、被験者２による運動の継続性を判定してもよい。即ち、処理部３１が解析部として機能してもよい。
　また、第５実施形態では、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃが、回答検出部４としてマイクロフォンを備える形態について説明したが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃの構成はこれに限定されない。知能タスクが、動作による回答を課すタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、動作検出部５を用いて被験者２による回答を検出し得る。
　具体的には、処理部３１は、被験者２による運動及び回答の継続性を示すデータとして、例えば、人体骨格モデルデータを生成し得る。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、人体骨格モデルの画像を例えば表示部３５に表示させることができる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃのユーザーは、被験者２の動作（人体骨格モデルデータ）を確認して、被験者２による運動及び回答の継続性を評価することができる。
　被験者２による運動及び回答の継続性を示すデータとして、人体骨格モデルデータが生成される場合、処理部３１が解析部として機能して、人体骨格モデルデータを解析してもよい。即ち、処理部３１が、人体骨格モデルデータに基づいて、被験者２による運動及び回答の継続性を判定してもよい。
　また、知能タスクが、動作による回答を課すタスクである場合、回答検出部４及び動作検出部５として、例えばマイクロフォン付きの撮像装置を使用し得る。
　また、知能タスクが、検査者の指示に応じて視線の方向を変えるタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、回答検出部として、被験者２の視線の方向を検出する視線方向検出部を備える。この場合、処理部３１は、被験者２による回答の継続性を示すデータとして、視線方向データを生成する。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、被験者２の視線の方向を示す画像を例えば表示部３５に表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃのユーザーは、被験者２の視線の方向（視線方向データ）を確認して、被験者２による回答の継続性を評価することができる。
　デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃが視線方向検出部を備える場合、処理部３１が解析部として機能して、視線方向データを解析してもよい。即ち、処理部３１が、視線方向データに基づいて、被験者２による回答の継続性を判定してもよい。
　また、知能タスクが、検査者の指示に応じて１つのスイッチを押すタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、回答検出部４として、１つのスイッチを備える。この場合、回答検出部４は、被験者２によってスイッチが押されたか否かを示す信号を生成する。この信号は、被験者２による回答の継続性を示す。
　処理部３１は、回答検出部４の出力に基づき、例えば、被験者２がスイッチを押したタイミングを時系列に沿って示すデータを生成する。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、被験者２がスイッチを押したタイミングを時系列に沿って示す画像を表示部３５に表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃのユーザーは、被験者２がスイッチを押したタイミング（スイッチが押されたか否かを示す信号）を確認して、被験者２による回答の継続性を評価することができる。
　デュアルタスク遂行能力評価システム１ａが１つのスイッチを備える場合、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１は、被験者２によってスイッチが押されたか否かを示す信号を解析して、被験者２による回答の継続性を判定してもよい。
　また、知能タスクが、検査者の指示に応じて２つのスイッチを押すタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、回答検出部４として、２つのスイッチを備える。この場合、回答検出部４は、被験者２によってどちらのスイッチが押されたかを示す信号を生成する。この信号は、被験者２による回答の継続性を示す。
　処理部３１は、回答検出部４の出力に基づき、例えば、被験者２がどちらのスイッチを押したかを時系列に沿って示すデータを生成する。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、被験者２がどちらのスイッチを押したかを時系列に沿って示す画像を表示部３５に表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃのユーザーは、被験者２がどちらのスイッチを押したか（どちらのスイッチが押されたかを示す信号）を確認して、被験者２による回答の継続性を評価することができる。
　デュアルタスク遂行能力評価システム１ａが２つのスイッチを備える場合、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１は、被験者２がどちらのスイッチを押したかを示す信号を解析して、被験者２による回答の継続性を判定してもよい。
［第６実施形態］
　続いて図２、及び図１３を参照して第６実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａ、及び、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａを用いてデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。但し、第１実施形態～第５実施形態とは異なる事項を説明し、第１実施形態～第５実施形態と同じ事項についての説明は割愛する。第６実施形態は、デュアルタスクを遂行する被験者による回答の時間間隔のバラツキに基づいてデュアルタスク遂行能力を評価する点で、第１実施形態～第５実施形態と異なる。
　図１３は、第６実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。図１３に示すように、第６実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク工程Ｓ２０６、解析工程Ｓ４０６、及び評価工程Ｓ６０６を含む。
　デュアルタスク工程Ｓ２０６では、被験者が、所定の時間、デュアルタスクを遂行する。デュアルタスク工程Ｓ２０６では更に、デュアルタスクを遂行している被験者による回答が検出される。
　解析工程Ｓ４０６では、知能タスクに対する被験者の回答が解析される。具体的には、第６実施形態では、被験者による回答の時間間隔のバラツキが解析される。例えば、回答の時間間隔のバラツキとして、回答の時間間隔の標準偏差が算出され得る。
　評価工程Ｓ６０６では、解析工程Ｓ４０６において得られた解析の結果に基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。具体的には、第６実施形態では、解析工程Ｓ４０６において得られた回答の時間間隔のバラツキに基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。
　評価工程Ｓ６０６において評価されるデュアルタスク遂行能力は、例えばＭＭＳＥスコアや長谷川式簡易知能評価スケールのような一般的な知能評価スケールに対応する。第６実施形態では、被験者の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かが判定される。所定の値は、運動タスク及び知能タスクの難易度に応じて変化し得る。
　例えば、運動タスクとして１分間の直線歩行が採用され、知能タスクとして、１００から１ずつ引いていく連続引き算が採用された場合、被験者のＭＭＳＥスコアが２３以下であるか否かが判定される。具体的には、被験者による回答の時間間隔の標準偏差の値が所定の値（例えば、１秒）よりも大きい場合、被験者のＭＭＳＥスコアは２３以下であると判定される。
　続いて、図２を参照して、第６実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ａについて説明する。図１３に示すデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａを利用して実行される。
　第６実施形態では、回答検出部４はマイクロフォンである。また、処理部３１は、被験者による回答のタイミングを示すデータに基づいて、回答の時間間隔の標準偏差を算出する。即ち、処理部３１は、被験者２による回答を解析する解析部として機能する。また、処理部３１は、回答の時間間隔の標準偏差の値を示す画像を生成する。
　続いて、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａを用いて被験者２のデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。具体的には、被験者２の知能評価スケールを判定する方法について説明する。
　被験者２の知能評価スケールを判定する際には、ユーザーは、まず、デュアルタスクを所定の時間遂行している被験者２が発声した声に対応する音声データを、記憶部３２に記憶（記録）させる。
　次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、記憶部３２に記憶された音声データに対応する音声を、音声出力部３３から出力させる。つまり、デュアルタスクの遂行中に被験者２が発声した声を再生する。更に、ユーザーは、表示部３５に、再生開始からの経過時間を表示させる。ユーザーは、再生された音声と、表示された経過時間とに基づいて、被験者２による回答のタイミング（再生開始からの経過時間）を計測する。
　次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、回答のタイミングを示すデータを入力する。これにより、処理部３１が、回答の時間間隔の標準偏差を算出して、回答の時間間隔の標準偏差の値を示すデータを生成する。そして、処理部３１は、回答の時間間隔の標準偏差の値を示す画像を表示部３５に表示させる。
　ユーザーは、表示部３５（画面３５ａ）に表示された回答の時間間隔の標準偏差の値に基づいて、被験者２の知能評価スケールを判定する。例えば、運動タスクとして１分間の直線歩行が採用され、知能タスクとして、１００から１ずつ引いていく連続引き算が採用された場合、被験者２のＭＭＳＥスコアが２３以下であるか否かを判定することができる。
　以上のように、第６実施形態によれば、被験者がデュアルタスクを遂行することにより、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価することができる。よって、ＭＭＳＥのような問診又は知能検査テストによる認知症の診断と比べて、より簡便に、またより短時間で認知症の程度を評価することができる。
　また、第６実施形態によれば、第１実施形態と同様に、神経画像処理技術を利用して認知症のような精神障害を診断する場合と比べて、システムを簡素化することができる。
　また、第１実施形態と同様に、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａを使用することにより、被験者が個々に認知症のような精神障害の診断を行うことができる。
　なお、第１実施形態と同様に、音声データを記録する機能を実現する要素として、例えば、ＩＣレコーダーやスマートフォンのような機器を使用してもよい。
　また、情報処理装置３に含まれる表示部３５（データ出力部）に、標準偏差の値を示す画像が表示されたが、この画像は、例えば、情報処理装置３に外部機器として接続されたディスプレイ（データ出力部）に表示されてもよい。また例えば、情報処理装置３に外部機器として接続されたプリンター（データ出力部）によって、標準偏差の値を示す画像が記録媒体に印字されてもよい。
　また、ユーザーが、再生された音声を聞いて、被験者２による回答のタイミングを計測する形態について説明したが、例えば処理部３１が音声認識処理によって回答のタイミングを計測してもよい。あるいは、処理部３１が、音量を時系列に沿って示すデータを生成して、そのデータに対応する画像を表示部３５に表示させてもよい。この場合、ユーザーは、表示部３５に表示された画像（ピーク値）に基づいて、回答のタイミングを認識することができる。
　また、ユーザーが、標準偏差の値を見て、被験者２のＭＭＳＥスコアのような知能評価スケールを判定する形態について説明したが、処理部３１が、標準偏差の値と所定の値（例えば、１秒）とを比較して、被験者２の知能評価スケールを判定してもよい。即ち、処理部３１が、被験者２のデュアルタスク遂行能力を示す評価データとして、被験者２の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かを示すデータを生成してもよい。つまり、処理部３１は、評価データを生成する評価データ生成部として機能し得る。この場合、処理部３１は、被験者２の知能評価スケールを示す評価結果画像を生成して、表示部３５に表示させる。
　また、第６実施形態では、知能タスクは、発声による回答を課すタスクであったが、第１実施形態で説明したように、知能タスクは、動作による回答を課すタスクであり得る。あるいは、知能タスクは、検査者の指示に応じて視線の方向を変えるタスク、又は、検査者の指示に応じてスイッチを押すタスクであり得る。
　また、第６実施形態では、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａが回答検出部４としてマイクロフォンを備える形態について説明したが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａの構成はこれに限定されない。
　例えば、知能タスクが、動作による回答を課すタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、回答検出部４として、被験者２の動作を検出する動作検出部を備える。具体的には、動作検出部は、例えば撮像装置又はモーションキャプチャ装置であり得る。
　回答検出部４（動作検出部）が撮像装置である場合、第１実施形態で説明したように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、撮像装置によって撮像された被験者２の画像を例えば表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２の動作を確認して、被験者２による回答のタイミングを計測することができる。
　また、回答検出部４（動作検出部）がモーションキャプチャ装置である場合、第１実施形態で説明したように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、例えば、人体骨格モデルの画像を表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２の動作（人体骨格モデルデータ）を確認して、被験者２による回答のタイミングを計測することができる。又は、処理部３１が、モーションキャプチャデータ又は人体骨格モデルデータに基づいて、被験者２による回答のタイミングを測定してもよい。
　知能タスクが、検査者の指示に応じて視線の方向を変えるタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、回答検出部として、被験者２の視線の方向を検出する視線方向検出部を備える。この場合、第１実施形態で説明したように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、視線方向データを生成して、被験者２の視線の方向を示す画像を表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２の視線の方向（視線方向データ）を確認して、被験者２による回答のタイミングを計測することができる。又は、処理部３１が、視線方向データに基づいて、被験者２による回答のタイミングを測定してもよい。
　知能タスクが、検査者の指示に応じて１つ又は２つのスイッチを押すタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、回答検出部４として、１つ又は２つのスイッチを備える。この場合、回答検出部４は、被験者２によってスイッチが押されたか否かを示す信号を生成する。処理部３１は、回答検出部４の出力に基づき、被験者２がスイッチを押したタイミングを示すデータを生成する。そして処理部３１は、被験者２がスイッチを押したタイミングを示す画像を表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２がスイッチを押したタイミング（スイッチが押されたか否かを示す信号）を確認して、被験者２による回答のタイミングを測定することができる。又は、処理部３１が、被験者２によってスイッチが押されたか否かを示す信号を解析して、被験者２による回答のタイミングを測定してもよい。
［第７実施形態］
　続いて図１４～図１６を参照して第７実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ｄについて説明する。但し、第１実施形態～第６実施形態とは異なる事項を説明し、第１実施形態～第６実施形態と同じ事項についての説明は割愛する。第７実施形態は、被験者２が遂行すべきタスクを提示する第１タスク提示部７ａを備える点で、第１実施形態～第６実施形態と異なる。
　図１４は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄの構成を示す図である。図１４に示すように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、第１タスク提示部７ａとシステム制御部８とを備える。第１タスク提示部７ａは、被験者２が遂行すべきタスクを提示する。第７実施形態において、第１タスク提示部７ａは、液晶ディスプレイのような表示部である。第１タスク提示部７ａは、システム制御部８によって制御されて、被験者２が遂行すべきタスクを表示（提示）する。システム制御部８は、例えばパーソナルコンピューターであり得る。
　また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、第１回答検出部４ａ、第２回答検出部４ｂ、及び第３回答検出部４ｃを備える。第１回答検出部４ａ～第３回答検出部４ｃは、知能タスクに対する被験者２の回答を検出する。なお、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、第１回答検出部４ａ～第３回答検出部４ｃのうちの少なくとも１つを含み得る。
　第１回答検出部４ａは、第７実施形態では指向性マイクである。第１回答検出部４ａ（指向性マイク）は、知能タスクを遂行する被験者２が発声した声（回答）を電気信号に変換して、システム制御部８へ送信する。
　第２回答検出部４ｂは、第７実施形態では視線方向検出装置である。例えば、第２回答検出部４ｂは、近赤外ＬＥＤ、及び撮像装置を含む。近赤外ＬＥＤは、被験者２の目に近赤外線を照射する。撮像装置は、被験者２の目を撮像する。システム制御部８は、撮像装置によって撮像された画像もしくはデータを解析して、被験者２の瞳孔の位置（視線の方向）を示すデータを生成する。
　第３回答検出部４ｃは、第７実施形態では回答用スイッチである。被験者２は、両方の手にそれぞれ第３回答検出部４ｃを持ってタスクを遂行する。システム制御部８は、例えば、被験者２がどちらのスイッチを押したかによって、知能タスクに対する被験者２の回答を解析する。
　デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは更に、第１動作検出部５ａ、及び第２動作検出部５ｂを備える。第１動作検出部５ａ、及び第２動作検出部５ｂは、被験者２の動作を検出する。第７実施形態において第１動作検出部５ａはモーションキャプチャ装置であり、第２動作検出部５ｂは、マット状の感圧スイッチである。なお、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、第１動作検出部５ａ及び第２動作検出部５ｂのうちの少なくとも１つを含み得る。
　第１動作検出部５ａ（モーションキャプチャ装置）は、被験者２の各部の動作を反映したモーションキャプチャデータを生成する。システム制御部８は、モーションキャプチャデータに基づいて、被験者２の運動状態を示すデータを生成する。なお、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄ（システム制御部８）は、モーションキャプチャデータに基づいて、知能タスクに対する被験者２の回答に関するデータを生成してもよい。
　第２動作検出部５ｂ（感圧スイッチ）は、被験者２の足の動きに応じた信号を出力する。システム制御部８は、第２動作検出部５ｂの出力に基づいて、被験者２の運動状態を示すデータを生成する。なお、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄ（システム制御部８）は、第２動作検出部５ｂの出力に基づいて、知能タスクに対する被験者２の回答に関するデータを生成してもよい。
　デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは更に、第２タスク提示部７ｂを備え得る。第７実施形態において、第２タスク提示部７ｂはスピーカーである。デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、第２タスク提示部７ｂを用いて、被験者２が遂行すべきタスクを知らせる音声を出力することができる。
　図１５は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄが被験者２に提示するタスクの一例を示す図である。具体的には、図１５は、運動タスク（シングルタスク）に続けてデュアルタスクを被験者２に課す場合に第１タスク提示部７ａ（表示部）が提示（表示）する知能タスクの一例を示している。図１５に示す例では、知能タスクとして計算問題が提示されている。
　図１５に示すように、まず、第１タスク提示部７ａは、被験者２が遂行すべき運動タスク（足踏み）を提示する。即ち、第１タスク提示部７ａ（表示部）に、被験者２が遂行すべき運動タスクが表示される。そして、所定の時間（シングルタスク遂行期間）が経過した後、第１タスク提示部７ａは、被験者２が回答すべき問題（計算問題）を提示する。即ち、第１タスク提示部７ａ（表示部）に、被験者２が遂行すべき知能タスク（問題）が表示される。第１タスク提示部７ａは、所定のタイミングで問題の提示を終了する。即ち、第１タスク提示部７ａ（表示部）から問題が消える。
　その後、第１タスク提示部７ａは、複数（図１５では、２つ）の回答の候補を提示する。即ち、第１タスク提示部７ａ（表示部）に、複数の回答の候補が表示される。被験者２は、両方の手にそれぞれ持っている第３回答検出部４ｃ（回答用スイッチ）を用いて、回答を選択する。あるいは、被験者２は、視線によって回答を選択する。
　被験者２が回答を選択すると、次の問題として、今回回答した問題とは異なる問題が第１タスク提示部７ａによって提示される。以降、所定のデュアルタスク遂行時間が経過するまで、被験者２が回答すべき問題の提示が繰り返される。
　システム制御部８は、第３回答検出部４ｃ又は第２回答検出部４ｂの出力に基づいて、例えば、全回答数、正答数、正答率、平均回答時間間隔、及び回答時間間隔の標準偏差のうちの少なくとも１つを解析（算出）する。
　一方、第１動作検出部５ａ（モーションキャプチャ装置）は、運動タスク（シングルタスク）及びデュアルタスクを遂行している被験者２の各部の動作を反映したモーションキャプチャデータを生成する。又は、システム制御部８は、モーションキャプチャデータに基づいて、人体骨格モデルデータを生成する。
　また、第２動作検出部５ｂ（感圧スイッチ）は、運動タスク（シングルタスク）及びデュアルタスクを遂行している被験者２による足踏みのタイミングを示す信号を生成する。システム制御部８は、第２動作検出部５ｂの出力に基づいて、被験者２の動作を解析する。
　例えば、システム制御部８は、第１動作検出部５ａの出力、又は第２動作検出部５ｂの出力に基づいて、第２実施形態で説明したように、被験者２による足踏みの周期（足踏みの速さ）を示すデータを生成する。
　以上説明した第７実施形態によれば、被験者２による回答の正誤をリアルタイムで判定することができる。したがって、被験者２に課す知能タスクの難易度をリアルタイムで調整することが可能となる。例えば、知能タスクの難易度は、回答候補の選択肢の数の増減によって調整することが可能である。あるいは、計算問題自体の難易度が調整されてもよい。
　なお、第１タスク提示部７ａが提示する知能タスクは計算問題に限定されるものではない。例えば、数字を連続して提示して、最後に提示した数字からｎ個前の数字を回答させる問題であってもよい。また、図１６に示すように、知能タスクは位置記憶問題であってもよい。
　図１６は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄが被験者２に提示するタスクの他の例を示す図である。具体的には、図１６は、運動タスク（シングルタスク）に続けてデュアルタスクを被験者２に課す場合に第１タスク提示部７ａ（表示部）が提示（表示）する知能タスクの他の例を示している。
　図１６に示すように、まず、第１タスク提示部７ａは、被験者２が遂行すべき運動タスク（足踏み）を提示する。そして、所定の時間（シングルタスク遂行期間）が経過した後、第１タスク提示部７ａは、被験者２が回答すべき問題（位置記憶問題）を提示する。第１タスク提示部７ａは、所定のタイミングで問題の提示を終了する。
　その後、第１タスク提示部７ａは、複数の回答の候補（図１６では、「はい」及び「いいえ」の２つの候補）を提示する。被験者２は、両方の手にそれぞれ持っている第３回答検出部４ｃ（回答用スイッチ）を用いて、回答を選択する。あるいは、被験者２は、視線によって回答を選択する。
　被験者２が回答を選択すると、次の問題として、今回回答した位置とは異なる位置に図形を配置した問題が第１タスク提示部７ａによって提示される。以降、所定のデュアルタスク遂行時間が経過するまで、被験者２が回答すべき問題の提示が繰り返される。
　図１６を参照して説明した位置記憶問題の場合、知能タスクの難易度は、例えば、図形を配置可能な位置数の増減によって調整することができる。即ち、図１６には、図形を配置可能な位置が「４か所」である場合を例示している。図１６に示す知能タスクよりも難易度の高い知能タスクを提示する場合には、図形を配置可能な位置を５か所以上にすればよい。
　あるいは、知能タスクの難易度は、図形の数の増減によって調整することができる。即ち、図１６には、図形の数が「１つ」である場合を例示している。つまり、図１６に示す知能タスクでは、一度に記憶すべき図形の位置の数は「１つ」である。よって、図１６に示す知能タスクよりも難易度の高い知能タスクを提示する場合には、図形の数（一度に記憶すべき図形の位置の数）を２つ以上にする。また、図形の数の増加に合せて、図形を配置可能な位置の数も増加させる。
　また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄが、第１回答検出部４ａ、第２回答検出部４ｂ、第３回答検出部４ｃ、第１動作検出部５ａ、第２動作検出部５ｂ、第１タスク提示部７ａ、第２タスク提示部７ｂ、及びシステム制御部８を備える形態について説明したが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄの構成はこれに限定されない。例えば、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、第１回答検出部４ａ、第２回答検出部４ｂ、第３回答検出部４ｃ、第１動作検出部５ａ、及び第２動作検出部５ｂのうちの１つを備える構成であってもよい。また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、第１タスク提示部７ａは、及び第２タスク提示部７ｂのうちの１つを備える構成であってもよい。
　また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、ノート型パーソナルコンピューターや、スマートフォン、タブレット端末のような情報の処理が可能な１台の機器によって構成され得る。例えば、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄをスマートフォンによって構成する場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、第１タスク提示部７ａと、第３回答検出部４ｃと、システム制御部８とを含む。具体的には、スマートフォンの表示部が、第１タスク提示部７ａとして機能する。また、スマートフォンのタッチパネルセンサーが、第３回答検出部４ｃとして機能する。即ち、タッチパネルセンサーが、回答用スイッチとして機能する。また、スマートフォンの処理部が、システム制御部８として機能する。
［第８実施形態］
　続いて図１７～図１９を参照して第８実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ｅについて説明する。但し、第１実施形態～第７実施形態とは異なる事項を説明し、第１実施形態～第７実施形態と同じ事項についての説明は割愛する。第８実施形態は、評価工程において生成される評価データ（評価結果）が示す内容が、第１実施形態～第７実施形態と異なる。
　まず、図１７を参照して、第８実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法について説明する。図１７は、第８実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。図１７に示すように、第８実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク工程Ｓ２０７、解析工程Ｓ４０７、及び評価工程Ｓ６０７を含む。
　デュアルタスク工程Ｓ２０７では、被験者が、所定の時間、デュアルタスクを遂行する。デュアルタスク工程Ｓ２０７では更に、デュアルタスクを遂行している被験者による動作及び回答のうちの少なくとも一方が検出される。
　解析工程Ｓ４０７では、デュアルタスク工程Ｓ２０７の遂行時における被験者による動作及び回答のうちの少なくとも一方が解析される。例えば、デュアルタスクに含まれる運動タスクが、被験者に足踏みをさせるタスクである場合、被験者による動作の特徴量として、１歩時間の平均値、又は１歩時間の標準偏差が測定される。また、被験者による回答の特徴量として、正答率、又は回答時間間隔の平均値が測定される。
　評価工程Ｓ６０７では、解析工程Ｓ４０７において得られた解析の結果（被験者による動作の特徴量、又は被験者による回答の特徴量）に基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。評価工程Ｓ６０７では更に、被験者のデュアルタスク遂行能力を示す評価データが生成される。
　具体的には、第８実施形態では、被験者の実年齢に基づいて、解析の結果が、年齢ごとの標準値と比較される。その比較の結果に基づき、被験者の現在の認知能力、又は脳の健康度が判定される。あるいは、解析の結果が年齢ごとの標準値と比較されて、被験者の現在の脳年齢が判定される。被験者の実年齢が１５歳以下である場合、判定された認知能力、脳の健康度、又は脳年齢は、就学度のような知能の成長度を示す。
　続いて、図１８を参照して、第８実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ｅについて説明する。図１８は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｅの構成を示すブロック図である。図１７に示すデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｅを利用して実行される。図１８に示すように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｅは、情報処理装置３と、回答検出部４と、動作検出部５とを備える。
　回答検出部４は、デュアルタスクを遂行している被験者２による回答を検出する。回答検出部４は、例えば、マイクロフォン、視線方向検出装置、及び回答用スイッチのうちの少なくとも１種を含み得る。
　動作検出部５は、デュアルタスクを遂行している被験者２による動作を検出する。動作検出部５は、例えば、モーションキャプチャ装置、撮像装置、振動検出センサ、及びマット状の感圧スイッチのうちの少なくとも１種を含み得る。なお、知能タスクが動作による回答を被験者２に課す場合、動作検出部５は、回答検出部４を兼ね得る。この場合、回答検出部４は省略され得る。
　第８実施形態において、記憶部３２は、所定のデュアルタスクに応じた動作の特徴量の標準値データ及び回答の特徴量の標準値データを記憶している。以下、動作の特徴量の標準値データを、動作の標準値データと記載し、回答の特徴量の標準値データを、回答の標準値データと記載する場合がある。同様に、動作の特徴量の標準値を、動作の標準値と記載し、回答の特徴量の標準値を、回答の標準値と記載する場合がある。例えば、運動タスクとして「足踏み動作」を被験者２に課し、知能タスクとして「連続引き算」を被験者２に課すデュアルタスクに応じた動作の標準値データとして、記憶部３２は、年齢ごとの１歩時間の平均値を記憶し得る。更に、記憶部３２は、回答の標準値データとして、年齢ごとの平均回答時間間隔を記憶し得る。
　処理部３１には、デュアルタスクを遂行している被験者２による動作の特徴量又は回答の特徴量を示すデータ（解析結果を示すデータ）が、入力部３４を介して入力される。例えば、回答検出部４が、被験者２が発声した声（回答）を検出し、処理部３１が、音声出力部３３を用いて、被験者２が発声した声（音声）を再生する場合、ユーザーは、再生された音声に基づいて、被験者２による回答のタイミングを測定することができる。ユーザーは、この測定の結果を基に、例えば被験者２による回答時間間隔の平均値を算出し、その平均値を示すデータを、入力部３４を介して入力する。
　あるいは、処理部３１が解析部として機能して、デュアルタスクを遂行している被験者２による動作の特徴量又は回答の特徴量を測定してもよい。この場合、ユーザーは解析結果を示すデータを入力する必要はなく、処理部３１は自身が測定したデータを基に、評価データを生成する。例えば、回答検出部４が、被験者２が発声した声（回答）を検出する場合、処理部３１は、音声認識処理によって回答のタイミングを計測し、その測定の結果を基に、例えば被験者２による回答時間間隔の平均値を算出することができる。
　処理部３１は、デュアルタスクを遂行している被験者２による動作の特徴量又は回答の特徴量を示すデータに基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力を示す評価データを生成する。即ち、処理部３１は評価データ生成部として機能する。
　具体的には、処理部３１は、被験者２の実年齢に基づいて、被験者２による動作の特徴量と、被験者２の実年齢における動作の標準値との差を算出する。又は、被験者２による回答の特徴量と、被験者２の実年齢における回答の標準値との差を算出する。あるいは、処理部３１は、動作の標準値データ又は回答の標準値データを参照して、被験者２による動作の特徴量又は回答の特徴量から、被験者２の脳年齢を判定する。なお、被験者２の実年齢を示すデータは、入力部３４を介して入力されて、記憶部３２に記憶される。
　このように、第８実施形態では、被験者２のデュアルタスク遂行能力を示す評価データとして、被験者２による動作の特徴量と、被験者２の実年齢における動作の標準値との差を示すデータが生成される。又は、評価データとして、被験者２による回答の特徴量と、被験者２の実年齢における回答の標準値との差を示すデータが生成される。あるいは、評価データとして、被験者２の脳年齢を示すデータが生成される。
　処理部３１は、評価データに対応する評価結果画像を生成して、表示部３５に表示させる。なお、評価データが、被験者２による動作の特徴量と、被験者２の実年齢における動作の標準値との差を示すデータである場合、評価結果画像はその差の大きさに応じた所定の画像であり得る。同様に、評価データが、被験者２による回答の特徴量と、被験者２の実年齢における回答の標準値との差を示すデータである場合、評価結果画像はその差の大きさに応じた所定の画像であり得る。所定の画像は、例えばフェイスマークであり得る。フェイスマークは、測定された特徴量と、その特徴量に対応する標準値との差の大きさによって異なる表情を有する。
　続いて図１９を参照して標準値データについて説明する。図１９は、標準値データの一例を示す図である。具体的には、図１９の標準値データは、年齢ごとの平均回答時間間隔の標準値を示している。図１９において、横軸は年齢を示し、縦軸は平均回答時間間隔を示す。
　図１９に示すように、年齢が６歳以上１５歳以下の間では、年齢が高くなるにつれて、平均回答時間間隔の標準値は、より小さな値へと変化する。一方、年齢が１５歳を超えると、平均回答時間間隔の標準値は、ほとんど変化しない。
　第８実施形態によれば、例えば、測定された被験者２の平均回答時間間隔と、図１９に示す平均回答時間間隔の標準値とが比較されることにより、被験者２のデュアルタスク遂行能力を評価することができる。具体的には、測定された被験者２の平均回答時間間隔と、被験者２の実年齢における標準値との差から、被験者の現在の認知能力、又は脳の健康度を判定することができる。又は、測定された被験者２の平均回答時間間隔に該当する標準値を検出することにより、その検出された標準値に対応する年齢を判定できる。判定された年齢は、被験者２の現在の脳年齢を示す。
　なお、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｅが、回答検出部４と動作検出部５とを備える形態について説明したが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｅは、回答検出部４と動作検出部５とのうちの一方を備えてもよい。この場合、記憶部３２は、動作の特徴量の標準値データと回答の特徴量の標準値データとのうちの一方を記憶する。
　また、デュアルタスク工程の前又は後に、運動タスクのみを含むシングルタスク工程が実行されてもよい。この場合、シングルタスク工程において被験者の動作が検出される。また、シングルタスク工程とデュアルタスク工程とにおいて、被験者は、同じ運動タスクを遂行する。例えば、運動タスクが、被験者に足踏みをさせるタスクである場合、被験者の動作の特徴量として、シングルタスクを遂行している被験者の１歩時間の平均値と、デュアルタスクを遂行している被験者の１歩時間の平均値との差又は比が算出され得る。あるいは、被験者の動作の特徴量として、シングルタスクを遂行している被験者の１歩時間の標準偏差と、デュアルタスクを遂行している被験者の１歩時間の標準偏差との差又は比が算出され得る。
　以上、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明した。但し、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である。
　例えば、本発明による実施形態では、正面から見た人体骨格モデルが画面３５ａに表示される形態を例示したが、側面から見た人体骨格モデルを画面３５ａに表示してもよい。又は、正面から見た人体骨格モデルと、側面から見た人体骨格モデルとを同時に画面３５ａに表示してもよい。
　また、本発明による実施形態で説明された各事項は適宜組み合わせることが可能である。例えば、第１実施形態において説明したデュアルタスク遂行能力評価方法によって、被験者のＭＭＳＥスコアが２７以上であることが判定された後に、第３実施形態において説明したデュアルタスク遂行能力評価方法によって、被験者のＭＭＳＥスコアが２７であるのか、２８以上であるのかを判定してもよい。また例えば、第７実施形態において説明したように、各デュアルタスク遂行能力評価システム１ａ～１ｅは、ノート型パーソナルコンピューターや、スマートフォン、タブレット端末のような情報の処理が可能な１台の機器によって構成され得る。
　続いて本発明の実施例について説明する。但し、本発明は、以下で説明する実施例に限定されるものではない。
［第１実施例］
　各被験者に対してＭＭＳＥを実施して、各人のＭＭＳＥスコアを取得した。その後、１分間の歩行中に１００から１ずつ引いていく連続引き算の問題に答えるデュアルタスクを、各被験者が遂行した。そして、連続引き算の問題に対して各被験者が回答した回答数（誤答を含む）を計数した。結果を図２０に示す。
　図２０は、ＭＭＳＥスコアと全回答数との関係を示す図であり、各被験者の全回答数をＭＭＳＥスコアごとにプロットしている。図２０において、横軸はＭＭＳＥスコアを示し、縦軸は全回答数を示す。
　図２０に示すように、ＭＭＳＥスコアが２７以下の範囲では、ＭＭＳＥスコアが高い程、全回答数が多くなった。また、本発明者らは、各プロットを基に、線形回帰法によって上記した式（４）を得た。図２０は、式（４）のグラフを示している。但し、図２０に示すグラフは、２７未満のＭＭＳＥスコアに対応している。
［第２実施例］
　各被験者に対してＭＭＳＥを実施して、各人のＭＭＳＥスコアを取得した。その後、１分間の足踏み（運動タスク）を各被験者が遂行した。続いて、１分間の足踏み中に「か」から始まる言葉を挙げていくデュアルタスクを、各被験者が遂行した。そして、足踏みの速さが、運動タスクの遂行時とデュアルタスクの遂行時とで一致するか否かの判定を、被験者ごとに行った。また、足踏み中の歩隔が、運動タスクの遂行時とデュアルタスクの遂行時とで一致するか否かの判定を、被験者ごとに行った。結果を、以下の表１に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　表１に示すように、ＭＭＳＥスコアが２７以上３０以下の範囲では、運動タスクの遂行時とデュアルタスクの遂行時とで足踏みの速さが一致する被験者の割合が、４３％となった。一方、ＭＭＳＥスコアが２２以上２６以下の範囲では、運動タスクの遂行時とデュアルタスクの遂行時とで足踏みの速さが一致する被験者の割合は、０％となった。したがって、足踏みの速さが、運動タスクの遂行時とデュアルタスクの遂行時とで一致する場合、ＭＭＳＥスコアは２７以上であるという結果を得た。
　また、ＭＭＳＥスコアが２４以上３０以下の範囲では、運動タスクの遂行時とデュアルタスクの遂行時とで足踏み中の歩隔が一致する被験者の割合が、７０％以上となった。一方、ＭＭＳＥスコアが２２以上２３以下の範囲では、運動タスクの遂行時とデュアルタスクの遂行時とで足踏み中の歩隔が一致する被験者の割合は、２５％となった。したがって、足踏み中の歩隔が、運動タスクの遂行時とデュアルタスクの遂行時とで一致する場合、ＭＭＳＥスコアは２４以上の可能性が高いという結果を得た。
［第３実施例］
　各被験者に対してＭＭＳＥを実施して、各人のＭＭＳＥスコアを取得した。その後、１分間の足踏みを（運動タスク）を各被験者が遂行した。続いて、１分間の足踏み中に１００から１ずつ引いていく連続引き算の問題に答える第１デュアルタスクを、各被験者が遂行した。続いて、１分間の足踏み中に「か」から始まる言葉を挙げていく第２デュアルタスクを、各被験者が遂行した。そして、足上げの大きさ、腕の振りの大きさ、足踏みの速さ、歩隔の狭さ、及び上半身のブレの少なさにおいて、運動タスク、第１デュアルタスク、第２デュアルタスクの順序で評価が小さくなる評価項目が２つ以上あるか否かの判定を、被験者ごとに行った。結果を、以下の表２に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
　表２に示すように、ＭＭＳＥスコアが２６又は２７である場合、運動タスク、第１デュアルタスク、第２デュアルタスクの順序で評価が小さくなる評価項目が２つ以上ある被験者の割合は、８０％となった。一方、ＭＭＳＥスコアが２２以上２４以下の範囲と、ＭＭＳＥスコアが２８以上３０以下の範囲とでは、運動タスク、第１デュアルタスク、第２デュアルタスクの順序で評価が小さくなる評価項目が２つ以上ある被験者の割合は、２７％以下となった。したがって、運動タスク、第１デュアルタスク、第２デュアルタスクの順序で評価が小さくなる評価項目が２つ以上ある場合、ＭＭＳＥスコアは２７又は２６である可能性が高いという結果を得た。
［第４実施例］
　各被験者に対してＭＭＳＥを実施して、各人のＭＭＳＥスコアを取得した。その後、１分間の足踏み中に１００から１ずつ引いていく連続引き算の問題に答える第１デュアルタスクを、各被験者が遂行した。続いて、１分間の足踏み中に「か」から始まる言葉を挙げていく第２デュアルタスクを、各被験者が遂行した。そして、足踏みを中断したか否かの判定を、被験者ごとに行った。結果を、以下の表３に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
　表３に示すように、ＭＭＳＥスコアが２５以上の範囲では、足踏みを途中で中断した被験者はいなかった。したがって、足踏みを途中で中断した場合、ＭＭＳＥスコアは２４以下であるという結果を得た。
［第５実施例］
　各被験者に対してＭＭＳＥを実施して、各人のＭＭＳＥスコアを取得した。その後、１分間の直線歩行中に「か」から始まる言葉を挙げていくデュアルタスクを、各被験者が遂行した。そして、デュアルタスクの遂行中に、歩行を中断し、且つ、１分経過前に回答を終了したか否かの判定を、被験者ごとに行った。
　図２１（ａ）～図２７は、デュアルタスクを遂行する被験者の動作タイミングと回答タイミングとを示す図である。詳しくは、図２１（ａ）～図２７は、被験者の足が地面に着くタイミングと、被験者による回答のタイミングとを示す。図２１（ａ）～図２７において、横軸は時間を示す。また、図２１（ａ）～図２７において、高さの高い細線は、被験者の足が地面に着くタイミングを示し、高さの低い太線は、「か」から始まる言葉を挙げていく問題に対する被験者の回答のタイミングを示す。
　図２１（ａ）～図２１（ｃ）は、ＭＭＳＥスコアが３０の被験者の動作タイミングと回答タイミングとを示している。図２２（ａ）～図２２（ｃ）は、ＭＭＳＥスコアが２８の被験者の動作タイミングと回答タイミングとを示している。図２３（ａ）～図２３（ｃ）は、ＭＭＳＥスコアが２７の被験者の動作タイミングと回答タイミングとを示している。図２４（ａ）～図２４（ｃ）は、ＭＭＳＥスコアが２６の被験者の動作タイミングと回答タイミングとを示している。図２５（ａ）及び図２５（ｂ）は、ＭＭＳＥスコアが２４の被験者の動作タイミングと回答タイミングとを示している。図２６（ａ）及び図２６（ｂ）は、ＭＭＳＥスコアが２３の被験者の動作タイミングと回答タイミングとを示している。図２７は、ＭＭＳＥスコアが２２の被験者の動作タイミングと回答タイミングとを示している。
　図２１（ａ）～図２７に示すように、デュアルタスクの遂行中に、被験者が、歩行を中断し、且つ、１分経過前に回答を終了した場合、ＭＭＳＥスコアは２３以下である可能性が高いという結果を得た。
［第６実施例］
　各被験者に対してＭＭＳＥを実施して、各人のＭＭＳＥスコアを取得した。その後、１分間の足踏み中に１００から１ずつ引いていく連続引き算の問題に答えるデュアルタスクを、各被験者が遂行した。そして、連続引き算の問題に対する各被験者の回答の時間間隔の標準偏差を算出した。更に、ＭＭＳＥスコアが同じ被験者間で、回答の時間間隔の標準偏差の平均値を算出した。結果を図２８に示す。
　図２８は、回答の時間間隔の標準偏差とＭＭＳＥスコアとの関係を示す図であり、回答の時間間隔の標準偏差の平均値をＭＭＳＥスコアごとにプロットしている。図２８において、横軸はＭＭＳＥスコアを示し、縦軸は回答の時間間隔の標準偏差の平均値を示す。
　図２８に示すように、ＭＭＳＥスコアが２３以下の範囲では、ＭＭＳＥスコアが低い程、回答の時間間隔の標準偏差の平均値が大きくなった。また、ＭＭＳＥスコアが２３以下の範囲では、回答の時間間隔の標準偏差の平均値が１秒以上となった。したがって、回答の時間間隔の標準偏差の値が１秒以上である場合、ＭＭＳＥスコアは２３以下であるという結果を得た。
［第７実施例］
　各被験者に対してＭＭＳＥを実施して、各人のＭＭＳＥスコアを取得した。結果を図２９に示す。図２９は、第７実施例に係る被験者のデータを示す図である。図２９において、横軸はＭＭＳＥスコアを示し、縦軸は被験者数を示す。即ち、図２９は、ＭＭＳＥスコアごとの人数を示している。
　その後、４５秒間の足踏み中に「１ケタの数と２ケタの数とを用いた計算問題」に答えるデュアルタスクを、各被験者が遂行した。そして、計算問題に対する各被験者の正答率及び全回答数を算出した。また、正答率及び全回答数のＭＭＳＥスコアごとの平均値をそれぞれ算出した。結果を図３０及び図３１に示す。
　図３０は、正答率のＭＭＳＥスコアごとの平均値を示す。図３０において、横軸はＭＭＳＥスコアを示し、縦軸は正答率の平均値を示す。図３０に示すように、ＭＭＳＥスコアが高くなるほど正答率が高くった。したがって、デュアルタスクを遂行している被験者の正答率を測定することにより、被験者のＭＭＳＥスコアを判定できる可能性が高いという結果を得た。
　図３１は、全回答数のＭＭＳＥスコアごとの平均値を示す。図３１において、横軸はＭＭＳＥスコアを示し、縦軸は全回答数の平均値を示す。図３１に示すように、ＭＭＳＥスコアが高くなるほど全回答数が多くなった。したがって、デュアルタスクを遂行している被験者の全回答数を測定することにより、被験者のＭＭＳＥスコアを判定できる可能性が高いという結果を得た。
［第８実施例］
　およそ１０万人の被験者に対して、４５秒間の足踏み中に「１ケタの数と２ケタの数とを用いた計算問題」に答えるデュアルタスクを課した。図３２は、第８実施例に係る被験者のデータを示す図である。図３２において、横軸は年齢を示し、縦軸は被験者数を示す。即ち、図３２は、年齢ごとの人数を示している。
　第８実施例では、計算問題に対する各被験者の正答率及び平均回答時間間隔を算出した。また、正答率及び平均回答時間間隔の年齢ごとの平均値を算出した。結果を図３３及び図３４に示す。
　図３３は、正答率の年齢ごとの平均値を示す。図３３において、横軸は年齢を示し、縦軸は正答率の平均値を示す。図３３に示すように、年齢が６歳以上１５歳以下の間では、年齢が高くなるにつれて、正答率がより大きな値へと変化した。一方、年齢が１５歳を超えると、正答率は、ほとんど変化しなかった。したがって、図３３に示すデータを標準値データとして採用することにより、被験者のデュアルタスク遂行能力（認知能力、脳の健康度、及び脳年齢など）を評価できる可能が高いという結果を得た。
　図３４は、平均回答時間間隔の年齢ごとの平均値を示す。図３４において、横軸は年齢を示し、縦軸は平均回答時間間隔の平均値を示す。図３４に示すように、年齢が６歳以上１５歳以下の間では、年齢が高くなるにつれて、平均回答時間間隔がより小さい値へと変化した。一方、年齢が１５歳を超えると、平均回答時間間隔は、ほとんど変化しなかった。したがって、図３４に示すデータを標準値データとして採用することにより、被験者のデュアルタスク遂行能力（認知能力、脳の健康度、及び脳年齢など）を評価できる可能性が高いという結果を得た。
　第８実施例では、更に、各被験者による足踏みの平均１歩時間及び１歩時間の標準偏差を算出した。また、平均１歩時間及び１歩時間の標準偏差の年齢ごとの平均値を算出した。結果を図３５及び図３６に示す。
　図３５は、平均１歩時間の年齢ごとの平均値を示す。図３５において、横軸は年齢を示し、縦軸は平均１歩時間の平均値を示す。図３５に示すように、年齢が６歳以上１５歳以下の間では、年齢が高くなるにつれて、平均１歩時間がより小さい値へと変化した。一方、年齢が１５歳以上５１歳以下の間では、平均１歩時間は、ほとんど変化しなかった。したがって、図３５に示すデータを標準値データとして採用することにより、被験者のデュアルタスク遂行能力（認知能力、脳の健康度、及び脳年齢など）を評価できる可能性が高いという結果を得た。
　図３６は、１歩時間の標準偏差の年齢ごとの平均値を示す。図３６において、横軸は年齢を示し、縦軸は１歩時間の標準偏差の平均値を示す。図３６に示すように、年齢が６歳以上１５歳以下の間では、年齢が高くなるにつれて、１歩時間の標準偏差がより小さい値へと変化した。一方、年齢が１５歳を超えると、１歩時間の標準偏差は、ほとんど変化しなかった。したがって、図３６に示すデータを標準値データとして採用することにより、被験者のデュアルタスク遂行能力（認知能力、脳の健康度、及び脳年齢など）を評価できる可能性が高いという結果を得た。
　本発明は、認知能力や脳の健康度の判定に利用することができ、ひいては、認知症のような精神障害の診断に利用することができる。
１ａ～１ｅ　　デュアルタスク遂行能力評価システム
２　　　　　　　被験者
３　　　　　　　情報処理装置
４、４ａ～４ｃ　回答検出部
５、５ａ、５ｂ　動作検出部
７ａ、７ｂ　　　タスク提示部
８　　　　　　　システム制御部

Claims (21)

  1. 　所定の運動を課す運動タスクと、所定の回答を課す知能タスクとを含むデュアルタスクを遂行している被験者の動作及び回答の少なくとも一方を検出するデュアルタスク工程と、
    　検出された前記動作及び／又は前記回答を解析する解析工程と、
    　前記解析の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を評価する評価工程と
    　を包含するデュアルタスク遂行能力評価方法。
  2. 　前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記回答に基づき、前記被験者による前記回答のスコアを算出し、
    　前記評価工程において、前記回答のスコアに基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を評価する、請求項１に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
  3. 　前記運動タスクのみを遂行している前記被験者の動作を検出する運動タスク工程を更に包含し、
    　前記解析工程において、前記運動タスク工程及び前記デュアルタスク工程でそれぞれ検出された前記動作に基づき、前記被験者の運動状態が、所定の評価項目において前記デュアルタスク工程と前記運動タスク工程との間で一致するか否かを判定し、
    　前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を評価する、請求項１に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
  4. 　前記運動タスクのみを遂行している前記被験者の動作を検出する運動タスク工程を更に包含し、
    　前記デュアルタスク工程が、
    　前記運動タスクと、所定の第１の回答を課す第１知能タスクとを含む第１デュアルタスクを遂行している前記被験者の動作を検出する第１デュアルタスク工程と、
    　前記運動タスクと、所定の第２の回答を課す第２知能タスクとを含む第２デュアルタスクを遂行している前記被験者の動作を検出する第２デュアルタスク工程と
    　を含み、
    　前記第２知能タスクは、前記第１知能タスクよりも難易度が高く、
    　前記解析工程において、前記運動タスク工程、前記第１デュアルタスク工程及び前記第２デュアルタスク工程でそれぞれ検出された前記動作に基づき、前記被験者の運動状態を示す複数の評価項目のうち、前記運動タスク工程、前記第１デュアルタスク工程、前記第２デュアルタスク工程の順序で評価が小さくなる項目が２つ以上あるか否かを判定し、
    　前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を評価する、請求項１に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
  5. 　前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記動作に基づき、前記被験者が前記所定の運動を中断したか否かを判定し、
    　前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を評価する、請求項１に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
  6. 　前記デュアルタスク工程において、前記被験者は、所定の時間、前記デュアルタスクを遂行し、
    　前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記動作及び前記回答に基づき、前記被験者が前記所定の運動を中断し、且つ、前記所定の時間の経過前に前記回答を終了したか否かを判定し、
    　前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を評価する、請求項１に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
  7. 　前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記回答に基づき、前記被験者による前記回答の時間間隔のバラツキを判定し、
    　前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を評価する、請求項１に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
  8. 　前記デュアルタスク遂行能力として、ＭＭＳＥスコア又は長谷川式簡易知能評価スケールが判定される、請求項１～請求項７のいずれか１項に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
  9. 　前記解析工程において、
    　前記デュアルタスク工程で検出された前記動作の特徴量又は前記回答の特徴量を測定し、
    　測定した前記特徴量を、その特徴量に対応する標準値と比較し、
    　前記評価工程において、前記比較の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を評価する、請求項１に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
  10. 　前記解析工程において、測定した前記特徴量を、前記被験者の実年齢における標準値と比較する、請求項９に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
  11. 　所定の運動を課す運動タスクと、所定の回答を課す知能タスクとを含むデュアルタスクを遂行している被験者による前記回答を検出する回答検出部と、
    　前記回答検出部によって検出された前記回答の解析結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を示す評価データを生成する評価データ生成部と
    を備えるデュアルタスク遂行能力評価システム。
  12. 　前記回答検出部によって検出された前記回答を解析する解析部を更に備える、請求項１１に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
  13. 　前記解析部は、前記回答の特徴量を、その特徴量に対応する標準値と比較する、請求項１２に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
  14. 　前記デュアルタスクを遂行している前記被験者の動作を検出する動作検出部を更に備え、
    　前記評価データ生成部は、前記回答検出部によって検出された前記回答の解析結果、及び、前記動作検出部によって検出された前記動作の解析結果のうちの少なくとも一方に基づいて、前記評価データを生成する、請求項１１に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
  15. 　前記回答検出部によって検出された前記回答、及び、前記動作検出部によって検出された前記動作のうちの少なくとも一方を解析する解析部を更に備える、請求項１４に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
  16. 　前記解析部は、前記回答の特徴量又は前記動作の特徴量を、その特徴量に対応する標準値と比較する、請求項１５に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
  17. 　所定の運動を課す運動タスクと、所定の回答を課す知能タスクとを含むデュアルタスクを遂行している被験者の動作を検出する動作検出部と、
    　前記動作検出部によって検出された前記動作の解析結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を示す評価データを生成する評価データ生成部と
    を備えるデュアルタスク遂行能力評価システム。
  18. 　前記動作検出部によって検出された前記動作を解析する解析部を更に備える、請求項１７に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
  19. 　前記解析部は、前記動作の特徴量を、その特徴量に対応する標準値と比較する、請求項１８に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
  20. 　前記動作検出部は、前記所定の運動を課す運動タスクのみを遂行している前記被験者の動作を更に検出する、請求項１７又は請求項１８に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
  21. 　前記デュアルタスクは、複数種類のデュアルタスクを含み、
    　前記動作検出部は、前記複数種類のデュアルタスクを遂行する前記被験者の各動作を検出する、請求項１７、請求項１８、及び請求項２０のうちのいずれか１項に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
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