WO2019172012A1 - 推定システム、及び、認知機能評価システム - Google Patents

推定システム、及び、認知機能評価システム Download PDF

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sensor
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cognitive function
room
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賢吾 阿部
西山　高史
中島　博文
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    • A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6892—Mats

Definitions

  • the present invention relates to an estimation system that estimates at least one of the position and behavior of a subject, and a cognitive function evaluation system that evaluates the cognitive function of the subject based on an estimation result estimated by the estimation system.
  • Patent Document 1 in order to estimate the movement and state of a person, whether or not the person is present in the room using the SVM (Support Vector Machine) Techniques for classification are disclosed.
  • SVM Small Vector Machine
  • Patent Document 1 it is possible to classify whether a person is present or not, whether it is operating indoors or stationary, but it is not possible to estimate the location in the room. It is not possible to estimate what action is being taken indoors.
  • the present invention provides an estimation system and the like that can accurately estimate the position and behavior of a subject without taking an image.
  • the estimation system which concerns on 1 aspect of this invention is the 1st sensor which detects the 1st activity amount which is an activity amount of the subject in a room, and the activity amount of the said subject on the bed located in the said room Based on a second sensor for detecting a second activity amount, the first activity amount detected by the first sensor, and the second activity amount detected by the second sensor, at a position related to the room.
  • An estimation device that estimates at least one of the position and behavior of the subject and outputs the estimated estimation result, wherein the first sensor and the second sensor are sensors other than a two-dimensional image sensor. .
  • the cognitive function evaluation system is based on the estimation device, an estimation result acquisition unit that acquires the estimation result estimated by the estimation device, and the estimation result acquired by the estimation result acquisition unit. Calculating a stay time at the position where the subject is located and an action time of the subject, and calculating a feature amount based on the calculated stay time and the action time, and the feature amount calculated by the calculation portion And a cognitive function evaluation device including an evaluation unit that evaluates the cognitive function of the subject and an evaluation result output unit that outputs an evaluation result evaluated by the evaluation unit.
  • the estimation system it is possible to accurately estimate the position and action of the target person without imaging.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining a configuration of an estimation system according to Embodiment 1.
  • FIG. FIG. 2 is a block diagram illustrating a characteristic functional configuration of the estimation system according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a procedure in which the estimation system according to Embodiment 1 estimates the position and action of the target person.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a change in radio wave intensity detected by the first sensor and the second sensor.
  • FIG. 5A is a diagram in which the radio wave intensity detected by the first sensor and the second sensor is plotted with respect to a predetermined action of the subject.
  • FIG. 5B is a diagram showing a table for explaining the definition of the plot shown in FIG. 5A.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining threshold values used when the estimation system according to Embodiment 1 estimates the position and behavior of the target person.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a characteristic functional configuration of the cognitive function evaluation system according to the second embodiment.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a procedure in which the cognitive function evaluation system according to Embodiment 2 evaluates the cognitive function of the subject.
  • FIG. 9A is a diagram showing a table of the degree of cognitive function of a target person and the ratio of position and action.
  • FIG. 9B is a diagram illustrating an example of the ratio of the position and the action with respect to the degree of the cognitive function of the target person.
  • FIG. 9C is a diagram illustrating another example of the ratio of the position and the action to the degree of the cognitive function of the target person.
  • Embodiment 1 [Configuration of estimation system] First, the configuration of the estimation system according to Embodiment 1 will be described with reference to FIGS. 1 and 2.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of an estimation system 200 according to the first embodiment.
  • the estimation system 200 is a device that estimates the position and behavior of the subject by detecting the amount of activity of the subject in the room R. Specifically, the estimation system 200 calculates the position of the subject from the amount of activity of the subject within the room R (in other words, the room) and the amount of activity of the subject on the bed B installed in the room. And accurately estimate the behavior.
  • the estimation system 200 is an apparatus for estimating the behavior of a care recipient in a room R where a care recipient who needs care such as an elderly person lives.
  • the estimation system 200 includes a first sensor 210, a second sensor 211, an estimation device 100, and a notification device 220.
  • the first sensor 210 is a sensor that detects the amount of activity of the target person in the entire room.
  • the first sensor 210 is, for example, a Doppler radio wave sensor, an infrared sensor, or the like.
  • the first sensor 210 detects the radio wave intensity as the first activity amount.
  • the first sensor 210 excludes a two-dimensional image sensor such as a CCD (Charge Coupled Device) or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) provided in an imaging device such as a camera that generates an image from the viewpoint of protecting the privacy of the target person. It is a sensor.
  • the first sensor 210 detects a first activity amount that is an activity amount of the subject in the room, and transmits the detected first activity amount to the estimation device 100.
  • the second sensor 211 is a sensor that detects the amount of activity of the subject on the bed B.
  • the second sensor 211 is, for example, a Doppler type radio wave sensor or an infrared sensor using a radio wave of about 24 GHz.
  • FIG. 1 shows a radio wave sensor that is the second sensor 211 formed on the bed B in the form of a sheet.
  • the second sensor 211 detects the radio wave intensity as the second activity amount.
  • the second sensor 211 is a sensor excluding a two-dimensional image sensor such as a CCD or CMOS included in an imaging device such as a camera that generates an image from the viewpoint of protecting the privacy of the subject.
  • the second sensor 211 detects a second activity amount that is an activity amount of the subject on the bed B located in the room, and transmits the detected second activity amount to the estimation device 100.
  • the estimation apparatus 100 is configured to at least one of the position and behavior of the subject at a position related to the room. Is an apparatus that outputs the estimated estimation result.
  • the estimation device 100 outputs the estimated estimation result to the notification device 220 as information such as sound information and image information.
  • the estimation device 100 is, for example, a personal computer, but may be a server device.
  • the notification device 220 is a device that acquires the estimation result output by the estimation device 100 and notifies the acquired estimation result to a caregiver who cares for the subject, a doctor in charge of the subject, or the like. Specifically, the notification device 220 outputs sound, an image, and the like based on information such as sound information and image information indicated by the acquired estimation result.
  • the notification device 220 only needs to output sound, images, and the like, and is, for example, a device such as a speaker, an amplifier, or a display.
  • the first sensor 210 is installed at a position in the entire room R where the activity amount of the subject can be measured, and the second sensor 211 can measure the activity amount of the subject on the bed B, for example. Installed in position.
  • the estimation apparatus 100 may be installed in the room R, or may be installed in a living room where a caregiver lives or activities.
  • the notification device 220 is installed, for example, in a living room where a caregiver lives and activities.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a characteristic functional configuration of the estimation system 200 according to the first embodiment.
  • the estimation system 200 includes the first sensor 210, the second sensor 211, the estimation device 100, and the notification device 220.
  • the estimation apparatus 100 includes an activity amount acquisition unit 110, an estimation unit 120, an estimation result output unit 130, and a threshold storage unit 140.
  • the activity amount acquisition unit 110 is communicably connected to the first sensor 210 and the second sensor 211, acquires the first activity amount from the first sensor 210, and acquires the second activity amount from the second sensor 211.
  • the activity amount acquisition unit 110 is a communication interface such as an adapter or a communication circuit for performing wired communication or wireless communication, for example. Note that the activity amount acquisition unit 110 may include a plurality of communication interfaces in order to communicate with each of the first sensor 210 and the second sensor 211.
  • the estimation unit 120 estimates at least one of the position and action of the subject at a position related to the room from the first activity amount and the second activity amount acquired by the activity amount acquisition unit 110. Specifically, when the first sensor 210 and the second sensor 211 are radio wave sensors, the estimation unit 120 detects the radio wave intensity detected by the first sensor 210 as the first activity amount and acquired by the activity amount acquisition unit 110. The target person is (i) not present in the room from the first radio wave intensity shown and the second radio wave intensity detected by the second sensor 211 as the second activity quantity and obtained by the activity quantity acquisition unit 110.
  • the estimating unit 120 indicates that the target person is absent in the room when the first radio wave intensity is less than the first threshold value and the second radio wave intensity is less than the second threshold value.
  • the first threshold value and the second threshold value are constants determined in advance from the radio wave detection accuracy of the first sensor 210 and the second sensor 211, and are stored as threshold data 141 in the threshold storage unit 140, for example.
  • the estimation unit 120 is realized in software by, for example, a control program stored in the threshold storage unit 140 together with the threshold data 141 and a CPU (Central Processing Unit) that executes the control program. Further, the estimation unit 120 may be realized in hardware by a dedicated circuit or the like.
  • a control program stored in the threshold storage unit 140 together with the threshold data 141 and a CPU (Central Processing Unit) that executes the control program. Further, the estimation unit 120 may be realized in hardware by a dedicated circuit or the like.
  • the estimation result output unit 130 outputs the estimation result estimated by the estimation unit 120.
  • the estimation result output unit 130 outputs the estimation result estimated by the estimation unit 120 to the notification device 220.
  • the estimation result output unit 130 is a communication interface such as an adapter or a communication circuit for performing wired communication or wireless communication.
  • the threshold storage unit 140 is a memory that stores threshold data 141 for the estimation unit 120 to estimate at least one of the position and behavior of the subject.
  • the threshold storage unit 140 is, for example, a memory such as a ROM (Read Only Memory) or a RAM (Random Access Memory), and is configured by an HDD (Hard Disk Drive), a flash memory, or the like.
  • first sensor 210 and the second sensor 211 are radio wave sensors
  • FIG. 3 is a flowchart showing a procedure in which the estimation system 200 according to Embodiment 1 estimates at least one of the position and action of the subject.
  • the activity amount acquisition unit 110 acquires the first radio wave intensity indicating the first activity amount of the subject detected by the first sensor 210 (step S101).
  • the estimating unit 120 determines whether or not the first radio wave intensity acquired by the activity amount acquiring unit 110 is greater than or equal to the first threshold indicated by the threshold data 141 (step S102).
  • the estimation unit 120 determines that the first radio wave intensity acquired by the activity amount acquisition unit 110 is greater than or equal to the first threshold indicated by the threshold data 141 (Yes in step S102), the activity amount acquisition unit 110 performs the second operation.
  • the second radio wave intensity indicating the second activity amount of the subject detected by the sensor 211 is acquired (step S103).
  • the estimating unit 120 determines whether or not the second radio wave intensity acquired by the activity amount acquiring unit 110 is equal to or higher than the second threshold indicated by the threshold data 141 (step S104).
  • Step S105 When the estimation unit 120 determines that the second radio wave intensity acquired by the activity amount acquisition unit 110 is equal to or higher than the second threshold indicated by the threshold data 141 (Yes in step S104), the target person performs a characteristic operation. (Step S105).
  • the estimation unit 120 determines that the second radio wave intensity acquired by the activity amount acquisition unit 110 is less than the second threshold indicated by the threshold data 141 (No in step S104), the estimation unit 120 is not indoors on the bed B. (Step S106).
  • the activity amount acquisition unit 110 determines that the first radio wave intensity acquired by the activity amount acquisition unit 110 is less than the first threshold indicated by the threshold data 141 (No in step S102), The second radio wave intensity indicating the second activity amount of the subject detected by the second sensor 211 is acquired (step S107).
  • the estimating unit 120 determines whether or not the second radio wave intensity acquired by the activity amount acquiring unit 110 is equal to or higher than the second threshold indicated by the threshold data 141 (step S108).
  • Step S109 When the estimation unit 120 determines that the second radio wave intensity acquired by the activity amount acquisition unit 110 is equal to or higher than the second threshold indicated by the threshold data 141 (Yes in step S108), the target person stops on the bed B. (Step S109).
  • the estimation unit 120 determines that the second radio wave intensity acquired by the activity amount acquisition unit 110 is less than the second threshold indicated by the threshold data 141 (No in step S108), the estimation unit 120 estimates that the user is outdoors ( Step S110).
  • the estimation result output unit 130 outputs the estimation result estimated by the estimation unit 120 in step S105, step S106, step S109, or step S110 to, for example, the notification device 220 (step S111).
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a change in radio wave intensity detected by the first sensor 210 and the second sensor 211.
  • FIG. 4A is a graph showing the time change of the radio wave intensity detected by the first sensor 210
  • FIG. 4B is the time of the radio wave intensity detected by the second sensor 211. It is a graph which shows a change.
  • the horizontal axis of the graph shown to (a) and (b) of FIG. 4 is time
  • the time of the horizontal axis which each graph shows shows the same time.
  • the same time in each time of the graph shown to (a) and (b) of FIG. 4 is shown with the dashed-dotted line.
  • the subject was placed outside the room.
  • the first sensor 210 and the second sensor 211 hardly react, the first radio wave intensity detected by the first sensor 210 is less than the first threshold, and the second radio wave intensity detected by the second sensor 211. Is less than the second threshold.
  • the subject was moved from outside to inside the room.
  • the first sensor 210 detects the first radio wave intensity equal to or higher than the first threshold.
  • the 2nd sensor 211 has hardly detected the 2nd field intensity more than the 2nd threshold.
  • the subject was made to perform a landing movement to move onto the bed B.
  • the first sensor 210 detects the radio wave intensity equal to or higher than the first threshold
  • the second sensor 211 detects the radio wave intensity equal to or higher than the second threshold.
  • both the first sensor 210 and the second sensor 211 detect radio waves that are larger than the threshold value because the target person is moving in the room and moving greatly (ie, acting) on the bed B.
  • the first sensor 210 is equal to or higher than the first threshold when the subject is caused to perform a bed leaving movement from the bed B to the room.
  • the second sensor 211 detects the radio field intensity equal to or higher than the second threshold (see label 17 shown in FIGS. 5A and 5B).
  • the subject was stopped on Bed B.
  • the first sensor 210 detects the first radio wave intensity less than the first threshold
  • the second sensor 211 detects the second radio wave intensity greater than or equal to the second threshold.
  • the subject was caused to perform an action of lying down on the bed B.
  • the first sensor 210 detects the first radio wave intensity equal to or higher than the first threshold
  • the second sensor 211 detects the second radio wave intensity equal to or higher than the second threshold.
  • the position of the subject depends on whether the first radio wave intensity detected by the first sensor 210 is greater than or equal to the first threshold and whether the second radio wave intensity detected by the second sensor 211 is greater than or equal to the second threshold. It can be seen that the behavior can be estimated.
  • FIG. 5A is a diagram illustrating an experimental result in which radio wave intensities detected by the first sensor 210 and the second sensor 211 are plotted with respect to a predetermined action of the subject.
  • FIG. 5B is a diagram showing a table for explaining the definition of the plot shown in FIG. 5A.
  • Each plot shown in FIG. 5A is obtained by detecting the average value of the first radio wave intensity detected by the first sensor 210 and the second sensor 211 when two persons are made to perform the action shown in FIG. 5B. And the average value of the second radio field intensity.
  • the numbers shown near each plot in the graph of FIG. 5A correspond to the numbers on the labels shown in FIG. 5B. For example, the plot of “14” shown in FIG.
  • 5A shows the first plot in the case where each of the two subjects is caused to get up on the bed B as shown by 14 of “label” in FIG. 5B.
  • the average value of the two persons for the radio field intensity and the average value of the two persons for the second radio field intensity are shown.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining threshold values used when the estimation system 200 according to the first embodiment estimates the position and action of the target person.
  • At least one of the position and action of the subject can be estimated from the first radio wave intensity and the second radio wave intensity.
  • the first threshold value and the second threshold value are determined.
  • at least one of the position and action of the subject can be estimated.
  • One of the four quadrants indicates that the subject is outside the room, another one indicates that the subject is in a room other than on bed B, and another one is that the subject is in bed.
  • the estimation unit 120 can estimate at least one of the position and behavior of the subject based on the first activity amount detected by the first sensor 210 and the second activity amount detected by the second sensor 211.
  • the estimation system 200 includes the first sensor 210 that detects the first activity amount that is the activity amount of the subject in the room, and the activity amount of the subject on the bed B that is located indoors.
  • the second sensor 211 for detecting the second activity amount, the first activity amount detected by the first sensor 210, and the second activity amount detected by the second sensor 211, at a position related to the room.
  • an estimation device 100 that estimates at least one of the position and behavior of the subject and outputs the estimated estimation result.
  • the first sensor 210 and the second sensor 211 are sensors other than the two-dimensional image sensor.
  • the estimation system 200 it is possible to accurately estimate at least one of the position and behavior of the target person while protecting the privacy of the target person.
  • the first sensor 210 and the second sensor 211 are radio wave sensors.
  • the radio wave sensor it is possible to easily detect the movement of the target person in the entire room, and it is possible to detect the movement of the target person at a specified position on the bed B or the like. That is, according to the radio wave sensor, it is possible to easily detect the amount of activity at a desired position of the target person with high accuracy.
  • the estimation apparatus 100 determines that the target person uses the first radio wave intensity detected by the first sensor 210 as the first activity amount and the second radio wave intensity detected by the second sensor 211 as the second activity amount.
  • (I) is absent in the room, (ii) is on bed B, (iii) is in a room other than on bed B, and (iv) is a bed leaving operation to bed B and a bed landing operation to bed B It is estimated whether it is performing characteristic operation including.
  • the estimation system 200 can accurately estimate the characteristic motion including the landing motion and the leaving motion.
  • the estimation apparatus 100 estimates that the target person is not present indoors when (i) the first radio wave intensity is less than the first threshold and the second radio wave intensity is less than the second threshold. , (Ii) if the first radio field intensity is greater than or equal to the first threshold and the second radio field intensity is less than the second threshold, it is estimated that the subject is in a room other than on the bed B, and (iii) If one radio wave intensity is less than the first threshold and the second radio wave intensity is greater than or equal to the second threshold, it is estimated that the subject is on the bed B, and (iv) the first radio wave intensity is greater than or equal to the first threshold. And the second radio wave intensity is greater than or equal to the second threshold, it is estimated that the subject is performing a characteristic motion.
  • the estimation system 200 can easily estimate the position and action of the target person based on the first threshold value and the second threshold value.
  • Embodiment 2 The estimation system 200 according to Embodiment 1 accurately estimates the position and behavior of the subject.
  • the cognitive function evaluation system according to Embodiment 2 evaluates the degree of the cognitive function of the subject using the estimation result estimated by the estimation device 100 included in the estimation system 200.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a characteristic functional configuration of the cognitive function evaluation system 400 according to the second embodiment.
  • the cognitive function evaluation system 400 is an apparatus that evaluates the degree of the cognitive function of the subject based on the estimation result indicating at least one of the position and behavior of the subject estimated by the estimation device 100.
  • Cognitive function refers to the ability to recognize, memorize and judge.
  • the target person is a healthy person whose cognitive function is not reduced, or a person (MCI patient) who is mild cognitive impairment (MCI).
  • MCI patient a person who is mild cognitive impairment (MCI).
  • Dementia is a symptom in which the above-mentioned decline in cognitive function is observed.
  • a specific example of dementia includes Alzheimer's disease (AD). Since dementia has no subjective symptoms, a family member or a third party of the dementia patient prompts the dementia patient to see the hospital at the hospital, and the dementia patient is examined by a doctor.
  • AD Alzheimer's disease
  • a family member or a third party of the dementia patient prompts the dementia patient to see the hospital at the hospital, and the dementia patient is examined by a doctor.
  • MCI refers to symptoms that do not impair cognitive function, but does not interfere with daily life.
  • Dementia refers to cognitive decline and impairs daily life. Indicates a symptom of degree.
  • the inventors have found that the tendency of estimation results estimated by the estimation system 200 is different between patients with dementia and healthy individuals.
  • the cognitive function evaluation system 400 includes a first sensor 210, a second sensor 211, an estimation device 100, a cognitive function evaluation device 300, and a notification device 220.
  • the estimation apparatus 100 estimates at least one of the position and behavior of the target person based on the amount of activity of the target person detected by the first sensor 210 and the second sensor 211, and sends the estimated result to the cognitive function evaluation apparatus 300. Output. Specifically, the estimation result output unit 130 illustrated in FIG. 2 outputs the estimation result of the estimation unit 120 illustrated in FIG. 2 to the cognitive function evaluation apparatus 300.
  • the cognitive function evaluation apparatus 300 is an apparatus that acquires an estimation result indicating at least one of the position and behavior of the subject estimated by the estimation device 100 and evaluates the degree of the cognitive function of the subject based on the obtained estimation result.
  • the cognitive function evaluation apparatus 300 is, for example, a personal computer, but may be a server apparatus.
  • the estimation device 100 and the cognitive function evaluation device 300 may be realized by a device such as a single personal computer, or may be realized by a plurality of devices such as a plurality of personal computers connected so as to be communicable.
  • the cognitive function evaluation apparatus 300 outputs the evaluation result of the evaluated cognitive function of the subject person to the notification apparatus 220 as information such as sound information and image information.
  • the notification device 220 outputs sounds, images, and the like based on information such as sound information and image information indicating the evaluation results acquired from the cognitive function evaluation device 300.
  • the cognitive function evaluation apparatus 300 includes an estimation result acquisition unit 310, a calculation unit 320, an evaluation unit 330, an evaluation result output unit 340, and a storage unit 350.
  • the estimation result acquisition unit 310 acquires the estimation result estimated by the estimation device 100. Specifically, the estimation result acquisition unit 310 acquires the estimation result output by the estimation result output unit 130.
  • the estimation result acquisition unit 310 is, for example, a communication interface such as an adapter or a communication circuit for performing wired communication or wireless communication so as to be communicably connected to the estimation result output unit 130 included in the estimation device 100.
  • the calculation unit 320 calculates the stay time at the position where the target person is and the action time of the target person, and calculates the feature amount based on the calculated stay time and the action time. To do. A specific method for calculating the feature amount will be described later.
  • the estimation result acquisition unit 310 may acquire the time information associated with the estimation result by including it in the estimation result. That is, in this case, when the estimation unit 120 included in the estimation device 100 estimates at least one of the position and action of the target person, the time indicating the time when at least one of the position and action of the target person is executed together. Information is linked and estimated as an estimation result.
  • the estimation result output unit 130 outputs an estimation result including time information to the estimation result acquisition unit 310.
  • the estimating apparatus 100 may include a time measuring unit (not shown) such as an RTC (Real Time Clock) for measuring time.
  • the cognitive function evaluation apparatus 300 may include a timekeeping unit such as an RTC (not shown), and the calculation unit 320 may associate the time measurement result in the timekeeping unit with the estimation result acquired by the estimation result acquisition unit 310.
  • the calculation unit 320 calculates, as the feature amount, the time during which the subject is stationary on the bed B with respect to the time during which the subject is in the room.
  • “indoor” means including on the bed B and other than on the bed.
  • the calculation unit 320 calculates the time during which the target person is absent from the room (that is, the time during which the subject is outside) as the feature amount.
  • the calculation unit 320 is realized in software by, for example, a control program stored in the storage unit 350 and a CPU that executes the control program. Further, the calculation unit 320 may be realized in hardware by a dedicated circuit or the like.
  • the evaluation unit 330 evaluates the cognitive function of the target person based on the feature amount calculated by the calculation unit 320. Specifically, the evaluation unit 330 evaluates the cognitive function of the target person by collating the feature amount calculated by the calculation unit 320 with the reference data 351 stored in the storage unit 350. For example, the threshold value of the feature amount for specifying the degree of cognitive function that can distinguish a healthy person or an MCI patient from a dementia patient is stored in the storage unit 350 as the reference data 351. The evaluation unit 330 evaluates the degree of dementia by comparing the feature amount calculated by the calculation unit 320 with the threshold value stored as the reference data 351.
  • the evaluation unit 330 is realized in software by, for example, a control program stored in the storage unit 350 and a CPU that executes the control program. Further, the evaluation unit 330 may be realized in hardware by a dedicated circuit or the like.
  • calculation unit 320, the evaluation unit 330, and the estimation unit 120 (see FIG. 2) included in the estimation device 100 may be realized by a single processor, a microcomputer, or a dedicated circuit having both functions. , A processor, a microcomputer, or a combination of two or more of dedicated circuits.
  • the evaluation result output unit 340 outputs an evaluation result indicating the degree of the cognitive function of the subject evaluated by the evaluation unit 330.
  • the evaluation result output unit 340 outputs the evaluation result of the evaluation unit 330 to the notification device 220 as image data.
  • the notification device 220 acquires the image data output by the evaluation result output unit 340 and displays an image based on the acquired image data.
  • the evaluation result of the evaluation unit 330 may be output from the evaluation result output unit 340 as sound data.
  • the evaluation result output unit 340 is a communication interface such as an adapter or a communication circuit for performing wired communication or wireless communication.
  • the notification device 220 acquires the evaluation result output from the evaluation result output unit 340 and notifies information indicating the acquired evaluation result to a caregiver or the like by sound, an image, or the like.
  • the storage unit 350 is a memory that stores reference data 351 indicating the relationship between a person's feature value and the person's cognitive function.
  • the storage unit 350 is, for example, a memory such as a ROM, and includes an HDD, a flash memory, or the like. Details of the reference data 351 will be described later.
  • the storage unit 350 and the threshold storage unit 140 may be realized by a memory such as one HDD.
  • the memory may store threshold data 141, reference data 351, a control program executed by each of the estimation device 100 and the cognitive function evaluation device 300, and the like.
  • FIG. 8 is a flowchart showing a procedure by which the cognitive function evaluation system 400 according to Embodiment 2 evaluates the cognitive function of the target person.
  • the estimation result acquisition unit 310 acquires, from the estimation device 100, an estimation result that is a position associated with the room R and estimates at least one of the position and action of the subject (step S201).
  • the calculation unit 320 calculates the stay time of the position where the target person is located and the action time of the target person, and the target based on the calculated stay time and action time
  • the feature amount of the person is calculated (step S202).
  • the evaluation unit 330 evaluates the degree of the cognitive function of the subject based on the feature amount of the subject calculated by the calculation unit 320 (step S203).
  • the evaluation unit 330 specifically evaluates the cognitive function of the subject by checking the feature amount of the subject calculated by the calculation unit 320 with the reference data 351.
  • the evaluation result output unit 340 outputs the evaluation result evaluated by the evaluation unit 330 to the notification device 220 (step S204).
  • the notification device 220 notifies the evaluation result output from the evaluation result output unit 340.
  • FIGS. 9A to 9C Details of the calculation result of the feature amount of the target person executed by the cognitive function evaluation system 400 according to Embodiment 2 will be described.
  • 9A and 9B includes the case where the subject is on the bed B.
  • FIG. 9A is a diagram showing a table of the degree of cognitive function of the target person and the ratio of position and action.
  • FIG. 9A shows the score of the forgetting advice program when the forgetting advice program is implemented for each of four persons (specifically, four persons A, B, C, and D shown in the ID of FIG. 9A).
  • the estimation result which the estimation apparatus 100 estimated is shown.
  • the position and action of the subject indicated by the estimation result are any one of (i) outdoor, (ii) indoors other than on the bed, (iii) stationary on the bed, and (iv) characteristic motion shown in FIG. .
  • the target period is 6 months, and every 15 minutes, the target person is either (i) outside the room, (ii) indoors other than on the bed, (iii) stationary on the bed, or (iv) characteristic movement
  • the estimation apparatus 100 estimated this.
  • An estimation result estimated by the estimation device 100 is stored in the storage unit 350 included in the cognitive function evaluation system 400, and the calculation unit 320 included in the cognitive function evaluation device 300 has a target person based on the estimation result stored in the storage unit 350.
  • the stay time at the position and the action time of the subject were calculated, and the feature amount based on the calculated stay time and action time was calculated.
  • the subject indicated by ID: A had a score of 12 for the forgetfulness consultation program.
  • the subject indicated by ID: B (referred to as subject B) had a score of 12 for the forgetfulness consultation program.
  • the subject indicated by ID: C had a score of 15 for the forgetfulness consultation program.
  • the subject indicated by ID: D (referred to as subject D) had a score of 4 for the forgetfulness consultation program.
  • subjects with a score of 9 or less are dementia patients
  • subjects with a score of 10-12 are MCI patients
  • subjects with a score of 13 or more are healthy subjects. Diagnosed. That is, it can be understood from the score of the forgetfulness consultation program that the subjects A and B are MCI patients, the subject C is a healthy person, and the subject D is a dementia patient whose cognitive function is reduced.
  • the subjects A to C have a higher proportion of time outdoors than the subject D, and a smaller proportion of time on the bed B even indoors.
  • FIG. 9B is a diagram illustrating an example of the ratio of the position and the action to the degree of the cognitive function of the target person.
  • the horizontal axis of the graph shown in FIG. 9B is the score of the forgetfulness consultation program, and the vertical axis shows the ratio of the time when the subject is still on the bed to the time when the subject is in the room. More specifically, the vertical axis of the graph shown in FIG. 9B has a characteristic operation in the four quadrants shown in FIG. 6 that is in a room other than on the bed B and is stationary on the bed B.
  • the correlation coefficient shown in FIG. 9B was 0.5502.
  • the subject's cognitive function is reduced. If the ratio of the time when the subject is still on the bed to the time when the subject is in the room is less than 0.5, it is assumed that the subject's cognitive function is healthy or an MCI patient. Presumed.
  • the calculation unit 320 calculates, as the feature amount, the ratio of the time when the subject is in the room to the time when the subject is in the room. Further, for example, the storage unit 350 stores, as reference data 351, a threshold value (for example, 0.5) of the ratio of the time when the subject is still on the bed to the time when the subject is in the room. Thereby, the evaluation unit 330 can evaluate the degree of the cognitive function of the target person from the feature amount calculated by the calculation unit 320 and the reference data 351 stored in the storage unit 350, for example.
  • a threshold value for example, 0.5
  • FIG. 9C is a diagram illustrating another example of the ratio of the position and the action to the degree of the cognitive function of the target person.
  • the horizontal axis of the graph shown in FIG. 9C is the score of the forgetfulness consultation program, and the vertical axis shows the ratio of the time the subject is outdoors to the total time of the subject period. Moreover, the correlation coefficient shown in FIG. 9C was 0.5632.
  • the subject's cognitive function is reduced. If the ratio of the time during which the subject is outdoors to the total time of the subject period is 0.3 or more, it is presumed that the subject is a healthy person or an MCI patient whose cognitive function has not deteriorated.
  • the calculation unit 320 calculates, as the feature amount, the ratio of the time when the target person is outdoors to the total time of the target period.
  • the storage unit 350 stores, as reference data 351, a threshold value (for example, 0.3) of the ratio of the time during which the subject is outdoors to the total time of the subject period.
  • the evaluation unit 330 can evaluate the degree of the cognitive function of the target person from the feature amount calculated by the calculation unit 320 and the reference data 351 stored in the storage unit 350, for example.
  • the reference data 351 may be time, for example.
  • the calculation unit 320 may calculate, as the feature amount, the time during which the target person is outdoors (that is, the time during which the target person is not indoors). That is, the calculation unit 320 may calculate a feature amount based on the time when the target person is absent from the room.
  • the target period is 6 months, but the target period is not particularly limited. For example, it may be one week or one month. It may be shorter than one week or longer than six months.
  • the cognitive function evaluation system 400 is based on the estimation device 100, the estimation result acquisition unit 310 that acquires the estimation result estimated by the estimation device 100, and the estimation result acquired by the estimation result acquisition unit 310.
  • the calculation unit 320 calculates the stay time at the position where the target person is located and the action time of the target person, calculates the feature amount based on the calculated stay time and the action time, and the target based on the feature amount calculated by the calculation unit 320
  • a cognitive function evaluation apparatus 300 including an evaluation unit 330 that evaluates a person's cognitive function, and an evaluation result output unit 340 that outputs an evaluation result evaluated by the evaluation unit 330.
  • the cognitive function evaluation system 400 can accurately evaluate the degree of the cognitive function of the target person based on the estimation result of the estimation device 100.
  • the calculation unit 320 calculates, as the feature amount, the time during which the subject is stationary on the bed B with respect to the time during which the subject is in the room.
  • “indoor” means including on the bed B and other than the bed B.
  • the calculation unit 320 calculates the time when the target person is absent in the room as the feature amount.
  • the degree of the cognitive function of the subject can be evaluated easily and more accurately based on the estimation result of the estimation device 100.
  • the cognitive function evaluation system 400 further includes a storage unit 350 that stores reference data 351 indicating the relationship between the human feature quantity and the human cognitive function.
  • the evaluation unit 330 evaluates the cognitive function of the subject by comparing the feature amount of the subject calculated by the calculation unit 320 with the reference data 351.
  • the cognitive function evaluation system 400 may evaluate the cognitive function of the subject by communicating with an external server device or the like that stores the reference data 351, but stores the reference data 351. You may provide the memory
  • the cognitive function evaluation system 400 further includes a notification device 220 that notifies the evaluation result output from the evaluation result output unit 340.
  • the evaluation result evaluated by the cognitive function evaluation apparatus 300 can be easily notified to the target person.
  • the processing unit such as the estimation unit 120 included in the estimation device 100, the calculation unit 320 included in the cognitive function evaluation device 300, and the evaluation unit 330 is realized in software by the processor executing a program.
  • the processing unit may be realized in hardware by a dedicated electronic circuit using a gate array or the like.
  • the cognitive function evaluation apparatus 300 evaluated whether or not the subject has dementia.
  • the evaluation performed by the cognitive function evaluation apparatus 300 according to the present embodiment is not limited to the evaluation of whether or not the subject has dementia.
  • the cognitive function evaluation apparatus 300 may evaluate the degree of wrinkle of the subject, for example.
  • the cognitive function evaluation apparatus 300 may evaluate whether the subject is a healthy person, an MCI patient, or a dementia patient.
  • Alzheimer type dementia was mentioned as a specific example of the symptoms of cognitive decline.
  • the cognitive function indicates the ability to recognize, memorize, and judge, and the dementia indicates a symptom in which the above-described decrease in cognitive function is observed. That is, the cognitive function evaluated by the cognitive function evaluation apparatus 300 is not limited to Alzheimer type dementia, and may be, for example, vascular dementia.
  • the storage unit 350 is preliminarily stored as the reference data 351 with data indicating the relationship between the score of the forgetting consultation program and the position and behavior estimation results of the subject.
  • the reference data 351 may be data that can evaluate the cognitive function by collating with the target person's position and action estimation result, and is not limited to data indicating the relationship between the forgetfulness consultation program and the estimation result.
  • the reference data 351 indicates the relationship between the score of the MoCA (Montial Cognitive Assessment) test or the score of the MMSE (Mini-Mental State Examination) and the estimation result of the position and behavior of the subject. Data may be used.
  • the present invention may be realized as a method executed by the estimation system 200 according to the above embodiment. That is, according to the present invention, the first activity amount, which is the activity amount of the subject in the room, is detected by the first sensor 210 other than the two-dimensional image sensor, and the subject on the bed B located in the room is detected.
  • An activity amount detection step for detecting a second activity amount, which is an activity amount, by a second sensor 211 other than a two-dimensional image sensor, a first activity amount detected by the first sensor 210, and a second sensor 211 detected Estimation including: an estimation step for estimating at least one of the position and behavior of the subject at a position related to the room based on the second activity amount; and an estimation result output step for outputting the estimation result estimated in the estimation step
  • the method may be used.
  • the present invention may be realized as a method executed by the cognitive function evaluation system 400 according to the above embodiment. That is, the present invention is a cognitive function evaluation method executed by a computer, wherein a first activity amount that is an activity amount of a subject in a room is detected by a first sensor 210 other than a two-dimensional image sensor, and An activity amount detection step of detecting a second activity amount, which is an activity amount of the subject on the bed B located in the room, by the second sensor 211 other than the two-dimensional image sensor, and the first sensor 210 detects the first activity amount.
  • an estimation step for estimating at least one of the position and behavior of the subject at a position related to the room, and an estimation result estimated in the estimation step
  • a calculation step for calculating a stay time at the position where the target person is located and an action time of the target person, and calculating a feature amount based on the calculated stay time and the action time; Based on the feature amount calculated in step, and evaluating step of evaluating the subject's cognitive function, or a cognitive evaluation method and an evaluation result output step of outputting the evaluation result of the evaluation in the evaluation step.
  • the present invention may be realized as a program that causes a computer to execute the steps included in the estimation method or the cognitive function evaluation method.
  • this invention may be implement
  • the present invention may also be realized as a recording medium such as a CD-ROM that can be read by a computer recording the program.
  • the present invention may be realized as information, data, or a signal indicating the program. These programs, information, data, and signals may be distributed via a communication network such as the Internet.
  • the estimation method can be executed by the computer as a program that can accurately estimate the position and action of the subject without taking an image.
  • the cognitive function evaluation method can be executed by a computer as a program that can accurately evaluate the cognitive function of the subject.

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Abstract

推定システム（２００）は、室内での対象者の活動量である第１活動量を検出する第１センサ（２１０）と、室内に位置するベッド（Ｂ）上での対象者の活動量である第２活動量を検出する第２センサ（２１１）と、第１センサ（２１０）が検出した第１活動量、及び、第２センサ（２１１）が検出した第２活動量に基づいて、室内と関連した位置における、対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定して、推定した推定結果を出力する推定装置（１００）と、を備える。また、第１センサ（２１０）及び第２センサ（２１１）は、２次元イメージセンサを除くセンサである。

Description

推定システム、及び、認知機能評価システム
　本発明は、対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定する推定システム、及び、当該推定システムが推定した推定結果に基づいて当該対象者の認知機能を評価する認知機能評価システムに関する。
　人の入室、室内での移動といった所定の空間内における人の動作及び状態を、赤外線センサ、マイクロ波等を用いて検知する装置が知られている。
　特許文献１には、人の動作及び状態を推定するために、ＳＶＭ（サポートベクタマシン）を利用して、人が在室しているか否か、室内において動作しているか静止しているか、を分類する技術が開示されている。
特開２０１３－１７０８４８号公報
　しかしながら、特許文献１に開示されている技術では、人が在室しているか否か、室内において動作しているか静止しているか、を分類できるが、室内における場所の推定まではできなく、また、室内でどのような行動をしているかまでは推定できない。
　また、カメラ等の撮像装置を用いて対象者を撮像し、撮像することで生成した画像を解析することで、対象者の行動を推定することは可能であるが、撮像することは、プライバシーの観点から利用が困難となる場合がある。
　本発明は、撮像せずに対象者の位置及び行動を精度良く推定できる推定システム等を提供する。
　本発明の一態様に係る推定システムは、室内での対象者の活動量である第１活動量を検出する第１センサと、前記室内に位置するベッド上での前記対象者の活動量である第２活動量を検出する第２センサと、前記第１センサが検出した前記第１活動量、及び、前記第２センサが検出した前記第２活動量に基づいて、前記室内と関連した位置における、前記対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定して、推定した推定結果を出力する推定装置と、を備え、前記第１センサ及び前記第２センサは、２次元イメージセンサを除くセンサである。
　また、本発明の一態様に係る認知機能評価システムは、前記推定装置と、前記推定装置が推定した前記推定結果を取得する推定結果取得部、前記推定結果取得部が取得した前記推定結果に基づいて、前記対象者がいる位置の滞在時間及び前記対象者の行動時間を算出し、算出した前記滞在時間及び前記行動時間に基づく特徴量を算出する算出部、前記算出部が算出した前記特徴量に基づいて、前記対象者の認知機能を評価する評価部、及び、前記評価部が評価した評価結果を出力する評価結果出力部を備える認知機能評価装置と、を備える。
　なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
　本発明の一態様に係る推定システムによれば、撮像せずに対象者の位置及び行動を精度良く推定できる。
図１は、実施の形態１に係る推定システムの構成を説明するための図である。 図２は、実施の形態１に係る推定システムの特徴的な機能構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態１に係る推定システムが対象者の位置及び行動を推定する手順を示すフローチャートである。 図４は、第１センサ及び第２センサで検出される電波強度の変化の一例を示す図である。 図５Ａは、対象者の所定の行動に対して、第１センサ及び第２センサで検出される電波強度をプロットした図である。 図５Ｂは、図５Ａに示すプロットの定義を説明するためのテーブルを示す図である。 図６は、実施の形態１に係る推定システムが対象者の位置及び行動を推定する際に用いる閾値を説明するための図である。 図７は、実施の形態２に係る認知機能評価システムの特徴的な機能構成を示すブロック図である。 図８は、実施の形態２に係る認知機能評価システムが対象者の認知機能の評価をする手順を示すフローチャートである。 図９Ａは、対象者の認知機能の程度と位置及び行動の比率とのテーブルを示す図である。 図９Ｂは、対象者の認知機能の程度に対する位置及び行動の比率の一例を示す図である。 図９Ｃは、対象者の認知機能の程度に対する位置及び行動の比率の別の一例を示す図である。
　以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序等は、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化される場合がある。
　また、以下の説明において、「閾値以上」、「閾値以下」等と記載をする場合があるが、厳密な意味で記載するものではない。例えば、「閾値以上」と記載する場合においては、閾値よりも大きいことを意味してもよい。また、「閾値以上」、「閾値未満」と対比して記載する場合に、当該基準値を境に区別されることを意味し、それぞれ、「閾値より大きい」、「閾値以下」であることを意味してもよい。
　（実施の形態１）
　［推定システムの構成］
　まず、図１及び図２を参照して、実施の形態１に係る推定システムの構成に関して説明する。
　図１は、実施の形態１に係る推定システム２００の構成を示す図である。
　推定システム２００は、部屋Ｒ内にいる対象者の活動量を検出することにより、対象者の位置及び行動を推定する装置である。具体的には、推定システム２００は、部屋Ｒ内（言い換えると、室内）全体の対象者の活動量と、室内に設置されたベッドＢ上での対象者の活動量とから、対象者の位置及び行動を精度良く推定する。推定システム２００は、例えば、高齢者等の介護を必要とする被介護者が生活する部屋Ｒにおける、当該被介護者の行動を推定するための装置である。
　推定システム２００は、第１センサ２１０と、第２センサ２１１と、推定装置１００と、報知装置２２０とを備える。
　第１センサ２１０は、室内全体の対象者の活動量を検出するセンサである。第１センサ２１０は、例えば、ドップラー式の電波センサ、赤外線センサ等である。第１センサ２１０は、第１センサ２１０が電波センサである場合、第１活動量として、電波強度を検出する。また、第１センサ２１０は、対象者のプライバシー保護の観点から、画像を生成するカメラ等の撮像装置が備えるＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ　Ｃｏｕｐｌｅｄ　Ｄｅｖｉｃｅ）、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ　Ｍｅｔａｌ　Ｏｘｉｄｅ　Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の２次元イメージセンサを除くセンサである。第１センサ２１０は、室内での対象者の活動量である第１活動量を検出し、検出した第１活動量を推定装置１００へ送信する。
　第２センサ２１１は、ベッドＢ上の対象者の活動量を検出するセンサである。第２センサ２１１は、例えば、２４ＧＨｚ程度の電波を用いるドップラー式の電波センサ、赤外線センサ等である。図１には、ベッドＢ上に配置されるシート状に形成されている第２センサ２１１である電波センサを示している。第２センサ２１１は、第２センサ２１１が電波センサである場合、第２活動量として、電波強度を検出する。また、第２センサ２１１は、対象者のプライバシー保護の観点から、画像を生成するカメラ等の撮像装置が備えるＣＣＤ、ＣＭＯＳ等の２次元イメージセンサを除くセンサである。第２センサ２１１は、室内に位置するベッドＢ上での対象者の活動量である第２活動量を検出し、検出した第２活動量を推定装置１００へ送信する。
　推定装置１００は、第１センサ２１０が検出した第１活動量、及び、第２センサ２１１が検出した第２活動量に基づいて、室内と関連した位置における、対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定して、推定した推定結果を出力する装置である。推定装置１００は、推定した推定結果を音情報、画像情報等の情報として報知装置２２０へ出力する。推定装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータであるが、サーバ装置であってもよい。
　報知装置２２０は、推定装置１００が出力した推定結果を取得し、取得した推定結果を、対象者を介護する介護者、対象者の担当の医師等に報知する装置である。具体的には、報知装置２２０は、取得した推定結果が示す音情報、画像情報等の情報に基づいて音、画像等を出力する。報知装置２２０は、音、画像等を出力できればよく、例えば、スピーカ、アンプ、ディスプレイ等の装置である。
　第１センサ２１０は、例えば、部屋Ｒ内全体における、対象者の活動量を測定可能な位置に設置され、第２センサ２１１は、例えば、ベッドＢ上における、対象者の活動量を測定可能な位置に設置される。また、推定装置１００は、部屋Ｒに設置されてもよいし、介護者が生活、活動等する居室に設置されてもよい。また、報知装置２２０は、例えば、介護者が生活、活動等する居室に設置される。
　図２は、実施の形態１に係る推定システム２００の特徴的な機能構成を示すブロック図である。
　上記の通り、推定システム２００は、第１センサ２１０と、第２センサ２１１と、推定装置１００と、報知装置２２０と、を備える。推定装置１００は、機能的には、活動量取得部１１０と、推定部１２０と、推定結果出力部１３０と、閾値記憶部１４０とを備える。
　活動量取得部１１０は、第１センサ２１０及び第２センサ２１１と通信可能に接続され、第１センサ２１０から第１活動量を取得し、且つ、第２センサ２１１から第２活動量を取得する。活動量取得部１１０は、例えば、有線通信又は無線通信を行うためのアダプタ、通信回路等の通信インターフェースである。なお、活動量取得部１１０は、第１センサ２１０及び第２センサ２１１のそれぞれと通信するために、通信インターフェースを複数備えてもよい。
　推定部１２０は、活動量取得部１１０が取得した第１活動量及び第２活動量から、室内と関連した位置における、対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定する。具体的には、第１センサ２１０及び第２センサ２１１が電波センサである場合、推定部１２０は、第１センサ２１０が第１活動量として検出して活動量取得部１１０が取得した電波強度を示す第１電波強度と、第２センサ２１１が第２活動量として検出して活動量取得部１１０が取得した電波強度を示す第２電波強度とから、対象者が、（ｉ）室内に不在であるか（つまり、部屋Ｒの外（言い換えると、室外）にいるか）、（ｉｉ）ベッドＢ上にいるか、（ｉｉｉ）ベッドＢ上以外の室内にいるか、及び、（ｉｖ）ベッドＢからの離床動作及びベッドＢへの着床動作を含む特徴的動作をしているか、のいずれであるかを推定する。より具体的には、推定部１２０は、（ｉ）第１電波強度が第１閾値未満であり、且つ、第２電波強度が第２閾値未満である場合、対象者が室内に不在であると推定し、（ｉｉ）第１電波強度が第１閾値以上であり、且つ、第２電波強度が第２閾値未満である場合、対象者がベッドＢ上以外の室内にいると推定し、（ｉｉｉ）第１電波強度が第１閾値未満であり、且つ、第２電波強度が第２閾値以上である場合、対象者がベッドＢ上にいると推定し、（ｉｖ）第１電波強度が第１閾値以上であり、且つ、第２電波強度が第２閾値以上である場合、対象者が特徴的動作をしていると推定する。第１閾値及び第２閾値は、第１センサ２１０及び第２センサ２１１の電波検出精度等から予め定められる定数であり、例えば、閾値記憶部１４０に閾値データ１４１として記憶されている。
　推定部１２０は、例えば、閾値記憶部１４０に閾値データ１４１と共に記憶されている制御プログラムと、当該制御プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）とによって、ソフトウェア的に実現される。また、推定部１２０は、専用回路等によってハードウェア的に実現されてもよい。
　推定結果出力部１３０は、推定部１２０が推定した推定結果を出力する。実施の形態１では、推定結果出力部１３０は、推定部１２０が推定した推定結果を報知装置２２０へ出力する。推定結果出力部１３０は、例えば、有線通信又は無線通信を行うためのアダプタ、通信回路等の通信インターフェースである。
　閾値記憶部１４０は、推定部１２０が対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定するための閾値データ１４１を記憶するメモリである。閾値記憶部１４０は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリであり、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等で構成される。
　［推定システムの処理手順］
　続いて、図３を参照して、実施の形態１に係る推定システム２００が実行する、対象者の位置及び行動の推定方法の詳細について説明する。
　なお、以下では、第１センサ２１０及び第２センサ２１１が電波センサである場合について説明する。
　図３は、実施の形態１に係る推定システム２００が対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定する手順を示すフローチャートである。
　まず、活動量取得部１１０は、第１センサ２１０が検出した対象者の第１活動量を示す第１電波強度を取得する（ステップＳ１０１）。
　次に、推定部１２０は、活動量取得部１１０が取得した第１電波強度が、閾値データ１４１が示す第１閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。
　活動量取得部１１０は、推定部１２０が、活動量取得部１１０が取得した第１電波強度が、閾値データ１４１が示す第１閾値以上であると判定した場合（ステップＳ１０２でＹｅｓ）、第２センサ２１１が検出した対象者の第２活動量を示す第２電波強度を取得する（ステップＳ１０３）。
　次に、推定部１２０は、活動量取得部１１０が取得した第２電波強度が、閾値データ１４１が示す第２閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。
　推定部１２０は、活動量取得部１１０が取得した第２電波強度が、閾値データ１４１が示す第２閾値以上であると判定した場合（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、対象者が特徴的動作をしていると推定する（ステップＳ１０５）。
　一方、推定部１２０は、活動量取得部１１０が取得した第２電波強度が、閾値データ１４１が示す第２閾値未満であると判定した場合（ステップＳ１０４でＮｏ）、ベッドＢ上以外で室内にいると推定する（ステップＳ１０６）。
　また、活動量取得部１１０は、推定部１２０が、活動量取得部１１０が取得した第１電波強度が、閾値データ１４１が示す第１閾値未満であると判定した場合（ステップＳ１０２でＮｏ）、第２センサ２１１が検出した対象者の第２活動量を示す第２電波強度を取得する（ステップＳ１０７）。
　次に、推定部１２０は、活動量取得部１１０が取得した第２電波強度が、閾値データ１４１が示す第２閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。
　推定部１２０は、活動量取得部１１０が取得した第２電波強度が、閾値データ１４１が示す第２閾値以上であると判定した場合（ステップＳ１０８でＹｅｓ）、対象者がベッドＢ上で静止していると推定する（ステップＳ１０９）。
　一方、推定部１２０は、活動量取得部１１０が取得した第２電波強度が、閾値データ１４１が示す第２閾値未満であると判定した場合（ステップＳ１０８でＮｏ）、室外にいると推定する（ステップＳ１１０）。
　最後に、推定結果出力部１３０は、ステップＳ１０５、ステップＳ１０６、ステップＳ１０９、又は、ステップＳ１１０で推定部１２０が推定した推定結果を、例えば、報知装置２２０へ出力する（ステップＳ１１１）。
　［推定システムの実施例］
　続いて、図４～図６を参照して、実施の形態１に係る推定システム２００が実行した、対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定する処理の詳細について説明する。
　図４は、第１センサ２１０及び第２センサ２１１で検出される電波強度の変化の一例を示す図である。具体的には、図４の（ａ）は、第１センサ２１０が検出した電波強度の時間変化を示すグラフであり、図４の（ｂ）は、第２センサ２１１が検出した電波強度の時間変化を示すグラフである。なお、図４の（ａ）及び（ｂ）に示すグラフの横軸は、時刻であり、それぞれのグラフが示す横軸の時刻は、同一の時刻を示す。具体的には、図４の（ａ）及び（ｂ）に示すグラフのそれぞれの時刻における同一の時刻を、一点鎖線で示している。
　初めに、対象者を、室外に位置させた。この場合、第１センサ２１０及び第２センサ２１１は、ほとんど反応せず、第１センサ２１０が検出した第１電波強度は、第１閾値未満であり、第２センサ２１１が検出した第２電波強度は、第２閾値未満であることが分かる。
　次に、対象者を、室外から室内へ移動させた。このとき、第１センサ２１０は、第１閾値以上の第１電波強度を検出していることが分かる。一方、第２センサ２１１は、第２閾値以上の第２電波強度をほとんど検出していないことが分かる。
　次に、対象者に、ベッドＢ上に移動する着床動作を実行させた。このとき、第１センサ２１０は、第１閾値以上の電波強度を検出し、第２センサ２１１は、第２閾値以上の電波強度を検出していることが分かる。これは、対象者が室内を移動しており、且つ、ベッドＢ上で大きく動作（つまり、行動）しているために、第１センサ２１０及び第２センサ２１１のいずれも閾値より大きい電波を検出したことを意味する。つまり、後述する図５Ａ及び図５Ｂに示すラベルの１７のように、対象者に、ベッドＢ上から室内へ移動する離床動作を実行させた場合も同様に、第１センサ２１０が第１閾値以上の電波強度を検出し、第２センサ２１１が第２閾値以上の電波強度を検出する（図５Ａ及び図５Ｂに示すラベルの１７参照）。
　次に、対象者を、ベッドＢ上で静止させた。このとき、第１センサ２１０は、第１閾値未満の第１電波強度を検出し、第２センサ２１１は、第２閾値以上の第２電波強度を検出していることが分かる。
　次に、対象者に、ベッドＢ上で横に寝返る動作を実行させた。このとき、第１センサ２１０は、第１閾値以上の第１電波強度を検出し、第２センサ２１１は、第２閾値以上の第２電波強度を検出していることが分かる。
　これらのように、第１センサ２１０が検出した第１電波強度が第１閾値以上か否かと、第２センサ２１１が検出した第２電波強度が第２閾値以上か否かとにより、対象者の位置及び行動が推定できることが分かる。
　図５Ａは、対象者の所定の行動に対して、第１センサ２１０及び第２センサ２１１で検出される電波強度をプロットした実験結果を示す図である。図５Ｂは、図５Ａに示すプロットの定義を説明するためのテーブルを示す図である。なお、図５Ａに示す各プロットは、２名の対象者に、図５Ｂ示す行動を実行させた場合における、第１センサ２１０が検出した第１電波強度の平均値と、第２センサ２１１が検出した第２電波強度の平均値とを示す。図５Ａのグラフ内の各プロットの近傍に示す数字は、図５Ｂに示すラベルの数字に対応している。例えば、図５Ａに示す「１４」のプロットは、図５Ｂの「ラベル」の１４に示すように、２名の対象者それぞれに対象者にベッドＢ上で起き上がる動作をさせた場合における、第１電波強度の２名の平均値と第２電波強度の２名の平均値を示す。
　図６は、実施の形態１に係る推定システム２００が対象者の位置及び行動を推定する際に用いる閾値を説明するための図である。
　図５Ａ及び図５Ｂに示す実験結果から、第１電波強度及び第２電波強度から、対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定できることが分かる。具体的には、図６に示すように、例えば、横軸を第１電波強度とし、縦軸を第２電波強度とするグラフにおいて、第１閾値と第２閾値とを定めた場合に、第１閾値と第２閾値とにより定められる４つの象限のうちのいずれの象限に図５Ａに示すプロットが位置するかによって、対象者の位置及び行動の少なくとも一方が推定できる。４つの象限の１つは、対象者が室外にいることを示し、別の１つは、対象者がベッドＢ上以外の室内にいることを示し、さらに別の１つは、対象者がベッドＢ上で静止していることを示し、さらに別の１つは、対象者が特徴的動作をしていることを示す。つまり、推定部１２０は、第１センサ２１０が検出した第１活動量と、第２センサ２１１が検出した第２活動量とに基づいて、対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定できる。
　［効果等］
　以上、実施の形態１に係る推定システム２００は、室内での対象者の活動量である第１活動量を検出する第１センサ２１０と、室内に位置するベッドＢ上での対象者の活動量である第２活動量を検出する第２センサ２１１と、第１センサ２１０が検出した第１活動量、及び、第２センサ２１１が検出した第２活動量に基づいて、室内と関連した位置における、対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定して、推定した推定結果を出力する推定装置１００と、を備える。また、第１センサ２１０及び第２センサ２１１は、２次元イメージセンサを除くセンサである。
　このような構成によれば、画像を用いずに、室内と関連した位置における、対象者の位置及び行動の少なくとも一方を精度良く推定することができる。そのため、推定システム２００によれば、対象者のプライバシーを保護しつつ、且つ、対象者の位置及び行動の少なくとも一方を精度良く推定することができる。
　例えば、第１センサ２１０及び第２センサ２１１は、電波センサである。
　電波センサによれば、室内全体の対象者の動きを簡便に検出することが可能であるし、また、ベッドＢ上等の特定した位置を対象者の動きを検出することができる。つまり、電波センサによれば、簡便に、対象者の所望の位置における活動量を精度良く検出することができる。
　また、例えば、推定装置１００は、第１センサ２１０が第１活動量として検出した第１電波強度と、第２センサ２１１が第２活動量として検出した第２電波強度とから、対象者が、（ｉ）室内に不在であるか、（ｉｉ）ベッドＢ上にいるか、（ｉｉｉ）ベッドＢ上以外の室内にいるか、及び、（ｉｖ）ベッドＢからの離床動作及びベッドＢへの着床動作を含む特徴的動作をしているか、のいずれであるかを推定する。
　例えば、対象者が高齢者等の介護が必要な人である場合に、ベッドＢに着床したか、ベッドＢから離床したか等の情報は、介護をするうえで重要な情報となる。ここで、上記のような構成によれば、推定システム２００は、着床動作及び離床動作を含む特徴的動作を精度良く推定できる。
　また、例えば、推定装置１００は、（ｉ）第１電波強度が第１閾値未満であり、且つ、第２電波強度が第２閾値未満である場合、対象者が室内に不在であると推定し、（ｉｉ）第１電波強度が第１閾値以上であり、且つ、第２電波強度が第２閾値未満である場合、対象者がベッドＢ上以外の室内にいると推定し、（ｉｉｉ）第１電波強度が第１閾値未満であり、且つ、第２電波強度が第２閾値以上である場合、対象者がベッドＢ上にいると推定し、（ｉｖ）第１電波強度が第１閾値以上であり、且つ、第２電波強度が第２閾値以上である場合、対象者が特徴的動作をしていると推定する。
　このような構成によれば、推定システム２００は、第１閾値及び第２閾値に基づいて、簡便に対象者の位置及び行動を推定することができる。
　（実施の形態２）
　実施の形態１に係る推定システム２００は、対象者の位置及び行動を精度良く推定した。実施の形態２に係る認知機能評価システムは、推定システム２００が備える推定装置１００が推定した推定結果を用いて、対象者の認知機能の程度を評価する。
　以下、実施の形態２に係る認知機能評価システムについて説明する。なお、実施の形態２に係る認知機能評価システムの説明において、実施の形態１に係る推定システム２００と実質的に同様の構成においては、同様の符号を付し、説明を一部省略又は簡略化する場合がある。
　［認知機能評価システムの構成］
　図２及び図７を参照して、実施の形態２に係る認知機能評価システムの構成について説明する。
　図７は、実施の形態２に係る認知機能評価システム４００の特徴的な機能構成を示すブロック図である。
　認知機能評価システム４００は、推定装置１００が推定した対象者の位置及び行動の少なくとも一方を示す推定結果に基づいて、対象者の認知機能の程度を評価する装置である。
　認知機能とは、認識したり、記憶したり、判断したりする能力を示す。一具体例として、認知機能評価システム４００は、対象者が、認知機能が低下していない健常者、又は、軽度認知障害（ＭＣＩ：Ｍｉｌｄ　Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ　Ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ）である人（ＭＣＩ患者）であるか、認知症の疑いがある人（認知症患者）かどうかを評価する。
　認知症とは、上述した認知機能の低下が見られる症状を示す。認知症の一具体例としては、アルツハイマー型認知症（ＡＤ：Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ　ｄｉｓｅａｓｅ）が挙げられる。認知症は自覚症状がないため、認知症患者の家族又は第三者等が認知症患者に病院での診察を促すことで、認知症患者は医師からの診察を受けることとなる。また、例えば、「物忘れ相談プログラム」（日本光電社製）等の認知症の診断のためのバッチテストを被評価者が受けることにより、被評価者が認知症であるかどうかを確認することができる。なお、ＭＣＩとは、認知機能の低下は見られるが、日常生活には支障がない程度の症状を示し、認知症とは、認知機能の低下は見られ、且つ、日常生活には支障をきたす程度の症状であることを示す。
　発明者らは、認知症患者と、健常者とで、推定システム２００によって推定される推定結果の傾向が異なることを見出した。
　図７に示すように、認知機能評価システム４００は、第１センサ２１０と、第２センサ２１１と、推定装置１００と、認知機能評価装置３００と、報知装置２２０とを備える。
　推定装置１００は、第１センサ２１０及び第２センサ２１１が検出した対象者の活動量に基づいて当該対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定し、推定した推定結果を認知機能評価装置３００へ出力する。具体的には、図２に示す推定結果出力部１３０は、図２に示す推定部１２０の推定結果を、認知機能評価装置３００へ出力する。
　認知機能評価装置３００は、推定装置１００が推定した対象者の位置及び行動の少なくとも一方を示す推定結果を取得し、取得した推定結果に基づいて対象者の認知機能の程度を評価する装置である。認知機能評価装置３００は、例えば、パーソナルコンピュータであるが、サーバ装置であってもよい。また、推定装置１００と認知機能評価装置３００とは、１つのパーソナルコンピュータ等の装置で実現されてもよいし、通信可能に接続された複数のパーソナルコンピュータ等の装置で実現されてもよい。認知機能評価装置３００は、評価した対象者の認知機能の評価結果を音情報、画像情報等の情報として、報知装置２２０へ出力する。
　報知装置２２０は、認知機能評価装置３００から取得した評価結果を示す音情報、画像情報等の情報に基づいて、音、画像等を出力する。
　認知機能評価装置３００は、機能的には、推定結果取得部３１０と、算出部３２０と、評価部３３０と、評価結果出力部３４０と、記憶部３５０とを備える。
　推定結果取得部３１０は、推定装置１００が推定した推定結果を取得する。具体的には、推定結果取得部３１０は、推定結果出力部１３０が出力した推定結果を取得する。
　推定結果取得部３１０は、例えば、推定装置１００が備える推定結果出力部１３０と通信可能に接続するための、有線通信又は無線通信を行うためのアダプタ、通信回路等の通信インターフェースである。
　算出部３２０は、推定結果取得部３１０が取得した推定結果に基づいて、対象者がいる位置の滞在時間及び対象者の行動時間を算出し、算出した滞在時間及び行動時間に基づく特徴量を算出する。特徴量の具体的な算出方法は、後述する。
　なお、推定結果取得部３１０は、推定結果と結びつく時間情報を、推定結果に含めて取得してもよい。つまり、この場合、推定装置１００が備える推定部１２０は、対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定する際に、あわせて対象者の位置及び行動の少なくとも一方が実行された時刻等を示す時間情報を紐づけて推定結果として推定する。推定結果出力部１３０は、時間情報を含む推定結果を、推定結果取得部３１０へ出力する。この場合、推定装置１００は、時間を計測するためのＲＴＣ（Ｒｅａｌ　Ｔｉｍｅ　Ｃｌｏｃｋ）等の図示しない計時部を備えてもよい。また、認知機能評価装置３００が図示しないＲＴＣ等の計時部を備え、計時部での時間計測結果と、推定結果取得部３１０が取得した推定結果とを算出部３２０が紐づけてもよい。
　例えば、算出部３２０は、対象者が室内にいる時間に対する対象者がベッドＢ上で静止している時間を、特徴量として算出する。なお、ここでの「室内」とは、ベッドＢ上及びベッド上以外も含むことを意味する。
　また、例えば、算出部３２０は、対象者が室内に不在である時間（つまり、室外にいる時間）を、特徴量として算出する。
　算出部３２０は、例えば、記憶部３５０に記憶されている制御プログラムと、当該制御プログラムを実行するＣＰＵとによって、ソフトウェア的に実現される。また、算出部３２０は、専用回路等によってハードウェア的に実現されてもよい。
　評価部３３０は、算出部３２０が算出した特徴量に基づいて、対象者の認知機能を評価する。具体的には、評価部３３０は、算出部３２０が算出した特徴量と、記憶部３５０に記憶されている参照データ３５１とを照合することにより、対象者の認知機能を評価する。例えば、記憶部３５０には、参照データ３５１として、健常者又はＭＣＩ患者と、認知症患者とを区別できる認知機能の程度を特定するための特徴量の閾値が記憶されている。評価部３３０は、算出部３２０が算出した特徴量と、参照データ３５１として記憶されている閾値とを比較することで、認知症の程度を評価する。
　評価部３３０は、例えば、記憶部３５０に記憶される制御プログラムと、当該制御プログラムを実行するＣＰＵとによって、ソフトウェア的に実現される。また、評価部３３０は、専用回路等によってハードウェア的に実現されてもよい。
　なお、算出部３２０、評価部３３０、及び、推定装置１００が備える推定部１２０（図２参照）は、それぞれの機能を併せ持つ１つのプロセッサ、マイクロコンピュータ、又は、専用回路で実現されてもよいし、プロセッサ、マイクロコンピュータ、又は、専用回路のうちの２つ以上の組み合わせによって実現されてもよい。
　評価結果出力部３４０は、評価部３３０が評価した対象者の認知機能の程度を示す評価結果を出力する。評価結果出力部３４０は、例えば、評価部３３０の評価結果を画像データとして報知装置２２０へ出力する。報知装置２２０は、評価結果出力部３４０が出力した画像データを取得し、取得した画像データに基づく画像を表示する。なお、評価部３３０の評価結果は、音データとして評価結果出力部３４０から出力されてもよい。
　評価結果出力部３４０は、例えば、有線通信又は無線通信を行うためのアダプタ、通信回路等の通信インターフェースである。報知装置２２０は、評価結果出力部３４０から出力された評価結果を取得して、取得した評価結果を示す情報を音、画像等により介護者等へ報知する。
　記憶部３５０は、人の特徴量と当該人の認知機能との関係を示す参照データ３５１を記憶するメモリである。記憶部３５０は、例えば、ＲＯＭ等のメモリであり、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等で構成される。参照データ３５１の詳細については、後述する。
　なお、記憶部３５０と閾値記憶部１４０（図２参照）とは、１つのＨＤＤ等のメモリにより実現されてもよい。当該メモリに、閾値データ１４１、参照データ３５１、推定装置１００及び認知機能評価装置３００のそれぞれが実行する制御プログラム等が記憶されていてもよい。
　［認知機能評価システムの処理手順］
　続いて、図８を参照して、実施の形態２に係る認知機能評価システム４００が実行する、対象者の認知機能の評価方法の詳細について説明する。
　図８は、実施の形態２に係る認知機能評価システム４００が対象者の認知機能を評価する手順を示すフローチャートである。
　まず、推定結果取得部３１０は、推定装置１００から、部屋Ｒに関連付けられた位置であって、対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定した推定結果を取得する（ステップＳ２０１）。
　次に、算出部３２０は、推定結果取得部３１０が取得した推定結果に基づいて、対象者がいる位置の滞在時間及び対象者の行動時間を算出し、算出した滞在時間及び行動時間に基づく対象者の特徴量を算出する（ステップＳ２０２）。
　次に、評価部３３０は、算出部３２０が算出した対象者の特徴量に基づいて、対象者の認知機能の程度を評価する（ステップＳ２０３）。ステップＳ２０３において、評価部３３０は、具体的には、算出部３２０が算出した対象者の特徴量を、参照データ３５１と照合することで、対象者の認知機能を評価する。
　最後に、評価結果出力部３４０は、評価部３３０が評価した評価結果を報知装置２２０へ出力する（ステップＳ２０４）。報知装置２２０は、評価結果出力部３４０から出力された評価結果を報知する。
　［認知機能評価システムの実施例］
　続いて、図９Ａ～図９Ｃを参照して、実施の形態２に係る認知機能評価システム４００が実行した、対象者の特徴量の算出結果の詳細について説明する。なお、図９Ａ及び図９Ｂに示す「室内」とは、ベッドＢ上に対象者がいる場合も含む。
　図９Ａは、対象者の認知機能の程度と位置及び行動の比率とのテーブルを示す図である。
　認知症の診断は、認知症の診断のためのバッチテストである物忘れ相談プログラムを人が受けることにより、当該人が認知症であるかどうかを特定することができる。図９Ａには、４人（具体的には、図９ＡのＩＤに示すＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４人）の対象者それぞれについて、物忘れ相談プログラムを実施した際の物忘れ相談プログラムのスコアと、推定装置１００が推定した推定結果とを示す。推定結果が示す対象者の位置及び行動は、図６に示す、（ｉ）室外、（ｉｉ）ベッド上以外の室内、（ｉｉｉ）ベッド上で静止、（ｉｖ）特徴的動作のいずれかである。また、対象期間は６月間であり、１５分ごとに対象者が（ｉ）室外、（ｉｉ）ベッド上以外の室内、（ｉｉｉ）ベッド上で静止、（ｉｖ）特徴的動作のいずれかであるかを推定装置１００が推定した。認知機能評価システム４００が備える記憶部３５０に推定装置１００が推定した推定結果を記憶させ、認知機能評価装置３００が備える算出部３２０は、記憶部３５０に記憶された推定結果から、対象者がいる位置の滞在時間及び対象者の行動時間を算出し、算出した滞在時間及び行動時間に基づく特徴量を算出した。
　図９Ａに示すように、ＩＤ：Ａが示す対象者（対象者Ａと呼称する）は、物忘れ相談プログラムのスコアが１２であった。また、ＩＤ：Ｂが示す対象者（対象者Ｂと呼称する）は、物忘れ相談プログラムのスコアが１２であった。ＩＤ：Ｃが示す対象者（対象者Ｃと呼称する）は、物忘れ相談プログラムのスコアが１５であった。ＩＤ：Ｄが示す対象者（対象者Ｄと呼称する）は、物忘れ相談プログラムのスコアが４であった。物忘れ相談プログラムにおいては、スコアが９以下の対象者は、認知症患者であり、スコアが１０～１２の対象者は、ＭＣＩ患者であり、スコアが１３以上の対象者は、健常者であると診断される。つまり、物忘れ相談プログラムのスコアから、対象者Ａ、ＢはＭＣＩ患者であり、対象者Ｃは健常者であり、対象者Ｄは認知機能が低下している認知症患者であることが分かる。
　対象者Ａ～Ｃは、対象者Ｄと比較して室外にいる時間の比率が高く、室内においても、ベッドＢ上にいる時間の比率が小さいことが分かる。
　図９Ｂは、対象者の認知機能の程度に対する位置及び行動の比率の一例を示す図である。なお、図９Ｂに示すグラフの横軸は物忘れ相談プログラムのスコアであり、縦軸は、対象者が室内にいる時間に対するベッド上で静止している時間の比率を示す。より具体的には、図９Ｂに示すグラフの縦軸は、図６に示す４象限のうち、ベッドＢ上以外の室内にいる、ベッドＢ上で静止している、特徴的動作をしている、の３つの位置又は行動の時間の和に対する、ベッドＢ上で静止している時間の比率である。また、図９Ｂに示す相関係数は、０．５５０２であった。
　図９Ｂに示すように、物忘れ相談プログラムのスコアが小さい程、対象者が室内にいる時間に対するベッド上で静止している時間の比率が大きいことが分かる。このことは、対象者の認知機能が低下している程、行動する意欲が低下し、室内にいる際には、ベッドＢ上でだらだらと過ごしていることが多くなるためと推察される。
　図９Ｂに示す結果から、例えば、対象者が室内にいる時間に対するベッド上で静止している時間の比率が０．５以上であれば、対象者の認知機能が低下している認知症患者であると推定され、対象者が室内にいる時間に対するベッド上で静止している時間の比率が０．５未満であれば、対象者の認知機能が低下していない健常者又はＭＣＩ患者であると推定される。
　例えば、算出部３２０は、対象者が室内にいる時間に対するベッド上で静止している時間の比率を特徴量として算出する。また、例えば、記憶部３５０は、対象者が室内にいる時間に対するベッド上で静止している時間の比率の閾値（例えば、０．５）を参照データ３５１として記憶する。これにより、評価部３３０は、例えば、算出部３２０が算出した特徴量と、記憶部３５０に記憶されている参照データ３５１とから、対象者の認知機能の程度を評価できる。
　図９Ｃは、対象者の認知機能の程度に対する位置及び行動の比率の別の一例を示す図である。
　なお、図９Ｃに示すグラフの横軸は物忘れ相談プログラムのスコアであり、縦軸は、対象期間の全時間に対する、対象者が室外にいる時間の比率を示す。また、図９Ｃに示す相関係数は、０．５６３２であった。
　図９Ｃに示すように、物忘れ相談プログラムのスコアが小さい程、対象期間の全時間に対する、対象者が室外にいる時間に対する時間の比率が小さいことが分かる。このことは、対象者の認知機能が低下している程、行動する意欲が低下し、室外へ出なくなるためと推察される。
　図９Ｃに示す結果から、例えば、対象期間の全時間に対する、対象者が室外にいる時間の比率が０．３未満であれば、対象者の認知機能が低下している認知症患者であると推定され、対象期間の全時間に対する、対象者が室外にいる時間の比率が０．３以上であれば、対象者の認知機能が低下していない健常者又はＭＣＩ患者であると推定される。
　例えば、算出部３２０は、対象期間の全時間に対する、対象者が室外にいる時間の比率を特徴量として算出する。また、例えば、記憶部３５０は、対象期間の全時間に対する、対象者が室外にいる時間の比率の閾値（例えば、０．３）を参照データ３５１として記憶する。これにより、評価部３３０は、例えば、算出部３２０が算出した特徴量と、記憶部３５０に記憶されている参照データ３５１とから、対象者の認知機能の程度を評価できる。
　なお、算出部３２０が特徴量を算出するために用いる推定結果の対象期間が予め定められている場合、参照データ３５１は、例えば、時間でもよい。例えば、算出部３２０は、対象者が室外にいる時間（つまり、対象者が室内に不在である時間）を特徴量として算出してもよい。つまり、算出部３２０は、対象者が室内に不在である時間に基づく特徴量を算出してもよい。
　なお、上記実施例では、対象期間を６か月としたが、対象期間は特に限定されない。例えば、１週間でもよいし、１か月でもよい。１週間より短くてもよいし、６か月より長くてもよい。
　［効果等］
　以上、実施の形態２に係る認知機能評価システム４００は、推定装置１００と、推定装置１００が推定した推定結果を取得する推定結果取得部３１０、推定結果取得部３１０が取得した推定結果に基づいて、対象者がいる位置の滞在時間及び対象者の行動時間を算出し、算出した滞在時間及び行動時間に基づく特徴量を算出する算出部３２０、算出部３２０が算出した特徴量に基づいて、対象者の認知機能を評価する評価部３３０、及び、評価部３３０が評価した評価結果を出力する評価結果出力部３４０を備える認知機能評価装置３００と、を備える。
　このような構成によれば、認知機能評価システム４００は、推定装置１００の推定結果に基づいて、対象者の認知機能の程度を精度良く評価できる。
　例えば、算出部３２０は、対象者が室内にいる時間に対する対象者がベッドＢ上で静止している時間を、特徴量として算出する。なお、ここでの「室内」とは、ベッドＢ上及びベッドＢ上以外も含むことを意味する。
　このような構成によれば、推定装置１００の推定結果に基づいて、簡便に、且つ、より精度良く対象者の認知機能の程度を評価できる。
　また、例えば、算出部３２０は、対象者が室内に不在である時間を、特徴量として算出する。
　このような構成によってもまた、推定装置１００の推定結果に基づいて、簡便に、且つ、より精度良く対象者の認知機能の程度を評価できる。
　また、例えば、認知機能評価システム４００は、さらに、人の特徴量と当該人の認知機能との関係を示す参照データ３５１を記憶する記憶部３５０を備える。この場合、例えば、評価部３３０は、算出部３２０が算出した対象者の特徴量と、参照データ３５１と、を照合することにより、対象者の認知機能を評価する。
　つまり、認知機能評価システム４００は、参照データ３５１を記憶している外部のサーバ装置等の通信することで、対象者の認知機能の評価をしてもよいが、参照データ３５１を記憶している記憶装置である記憶部３５０を備えてもよい。これにより、認知機能評価システム４００は、外部のサーバ装置を通信するためのネットワークに接続することなく、対象者の認知機能を評価することができる。そのため、認知機能評価システム４００の利便性は、向上される。
　また、例えば、認知機能評価システム４００は、さらに、評価結果出力部３４０から出力された評価結果を報知する報知装置２２０を備える。
　このような構成によれば、認知機能評価装置３００が評価した評価結果を、簡便に対象者へ報知することができる。
　（その他の実施の形態）
　以上、実施の形態１に係る推定システム２００、及び、実施の形態２に係る認知機能評価システム４００等について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
　例えば、上記実施の形態では、推定装置１００が備える推定部１２０、認知機能評価装置３００が備える算出部３２０、評価部３３０等の処理部は、プロセッサがプログラムを実行することによってソフトウェア的に実現されたが、このような実現方法に限定されない。当該処理部は、ゲートアレイ等を用いた専用の電子回路によってハードウェア的に実現されてもよい。
　また、上記実施の形態では、認知機能の評価の一具体例として、認知機能評価装置３００は、対象者が認知症か否かを評価した。しかしながら、本実施の形態に係る認知機能評価装置３００が実行する評価は、対象者が認知症か否かの評価に限定されない。認知機能評価装置３００は、例えば、対象者の酩酊の度合いを評価してもよい。
　なお、図９Ａ～図９Ｃに示す実施例においては、健常者（対象者Ｃ）と、ＭＣＩ患者（対象者Ａ、Ｂ）との区別がつかなかったが、数多くの検討を行う事で、健常者とＭＣＩ患者とを切り分けられる可能性がある。この場合、認知機能評価装置３００は、対象者が、健常者であるか、ＭＣＩ患者であるか、認知症患者であるかを評価してもよい。
　また、上記実施の形態では、認知機能の低下の症状の一具体例として、アルツハイマー型認知症が挙げられた。しかしながら、認知機能とは、認識したり、記憶したり、判断したりする能力を示し、認知症とは、上述した認知機能の低下が見られる症状を示す。つまり、認知機能評価装置３００が評価する認知機能は、アルツハイマー型認知症に限定されず、例えば、血管性認知症等でもよい。
　また、上記実施の形態では、対象者の認知機能を評価するために、物忘れ相談プログラムのスコアと対象者の位置及び行動の推定結果との関係性を示すデータを参照データ３５１として予め記憶部３５０が記憶している。参照データ３５１は、対象者の位置及び行動の推定結果と照合することで認知機能を評価することができるデータであればよく、物忘れ相談プログラムと推定結果との関係性を示すデータに限定されない。例えば、参照データ３５１は、ＭｏＣＡ（Ｍｏｎｔｒｅａｌ　Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ　Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ）テストのスコア、又は、ＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉ－Ｍｅｎｔａｌ　Ｓｔａｔｅ　Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ：ミニメンタルステート検査）のスコアと対象者の位置及び行動の推定結果との関係性を示すデータでもよい。
　また、本発明は、上記実施の形態に係る推定システム２００が実行する方法として実現されてもよい。つまり、本発明は、室内での対象者の活動量である第１活動量を、２次元イメージセンサ以外の第１センサ２１０によって検出し、且つ、室内に位置するベッドＢ上での対象者の活動量である第２活動量を、２次元イメージセンサ以外の第２センサ２１１によって検出する活動量検出ステップと、第１センサ２１０が検出した第１活動量、及び、第２センサ２１１が検出した第２活動量に基づいて、室内と関連した位置における、対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定する推定ステップと、推定ステップで推定した推定結果を出力する推定結果出力ステップと、を含む推定方法でもよい。
　また、本発明は、上記実施の形態に係る認知機能評価システム４００が実行する方法として実現されてもよい。つまり、本発明は、コンピュータが実行する認知機能評価方法であって、室内での対象者の活動量である第１活動量を、２次元イメージセンサ以外の第１センサ２１０によって検出し、且つ、室内に位置するベッドＢ上での対象者の活動量である第２活動量を、２次元イメージセンサ以外の第２センサ２１１によって検出する活動量検出ステップと、第１センサ２１０が検出した第１活動量、及び、第２センサ２１１が検出した第２活動量に基づいて、室内と関連した位置における、対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定する推定ステップと、推定ステップで推定した推定結果に基づいて、対象者がいる位置の滞在時間及び対象者の行動時間を算出し、算出した滞在時間及び行動時間に基づく特徴量を算出する算出ステップと、算出ステップで算出した特徴量に基づいて、対象者の認知機能を評価する評価ステップと、評価ステップで評価した評価結果を出力する評価結果出力ステップとを含む認知機能評価方法でもよい。
　また、本発明は、上記推定方法又は上記認知機能評価方法に含まれるステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現されてもよい。言い換えると、本発明は、認知機能評価装置が実行するステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現されてもよい。また、本発明は、そのプログラムを記録したコンピュータによって読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体として実現されてもよい。また、本発明は、そのプログラムを示す情報、データ又は信号として実現されてもよい。そして、それらプログラム、情報、データ及び信号は、インターネット等の通信ネットワークを介して配信されてもよい。
　これにより、推定方法は、撮像せずに精度良く対象者の位置及び行動を推定することができるプログラムとしてコンピュータが実行できる。また、認知機能評価方法は、精度良く対象者の認知機能を評価することができるプログラムとしてコンピュータが実行できる。
　その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、又は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
　１００　推定装置
　２００　推定システム
　２１０　第１センサ
　２１１　第２センサ
　２２０　報知装置
　３００　認知機能評価装置
　３１０　推定結果取得部
　３２０　算出部
　３３０　評価部
　３４０　評価結果出力部
　３５０　記憶部
　３５１　参照データ
　４００　認知機能評価システム
　Ｂ　ベッド
　Ｒ　部屋

Claims (9)

  1. 　室内での対象者の活動量である第１活動量を検出する第１センサと、
    　前記室内に位置するベッド上での前記対象者の活動量である第２活動量を検出する第２センサと、
    　前記第１センサが検出した前記第１活動量、及び、前記第２センサが検出した前記第２活動量に基づいて、前記室内と関連した位置における、前記対象者の位置及び行動の少なくとも一方を推定して、推定した推定結果を出力する推定装置と、を備え、
    　前記第１センサ及び前記第２センサは、２次元イメージセンサを除くセンサである
    　推定システム。
  2. 　前記第１センサ及び前記第２センサは、電波センサである
    　請求項１に記載の推定システム。
  3. 　前記推定装置は、
    　前記第１センサが前記第１活動量として検出した第１電波強度と、前記第２センサが前記第２活動量として検出した第２電波強度とから、前記対象者が、
    　（ｉ）前記室内に不在であるか、
    　（ｉｉ）前記ベッド上にいるか、
    　（ｉｉｉ）前記ベッド上以外の前記室内にいるか、及び、
    　（ｉｖ）前記ベッドからの離床動作及び前記ベッドへの着床動作を含む特徴的動作をしているか、
    　のいずれであるかを推定する
    　請求項２に記載の推定システム。
  4. 　前記推定装置は、
    　（ｉ）前記第１電波強度が第１閾値未満であり、且つ、前記第２電波強度が第２閾値未満である場合、前記対象者が前記室内に不在であると推定し、
    　（ｉｉ）前記第１電波強度が前記第１閾値以上であり、且つ、前記第２電波強度が前記第２閾値未満である場合、前記対象者が前記ベッド上以外の前記室内にいると推定し、
    　（ｉｉｉ）前記第１電波強度が前記第１閾値未満であり、且つ、前記第２電波強度が前記第２閾値以上である場合、前記対象者が前記ベッド上にいると推定し、
    　（ｉｖ）前記第１電波強度が前記第１閾値以上であり、且つ、前記第２電波強度が前記第２閾値以上である場合、前記対象者が前記特徴的動作をしていると推定する
    　請求項３に記載の推定システム。
  5. 　請求項１～４のいずれか１項に記載の推定装置と、
    　前記推定装置が推定した前記推定結果を取得する推定結果取得部、前記推定結果取得部が取得した前記推定結果に基づいて、前記対象者がいる位置の滞在時間及び前記対象者の行動時間を算出し、算出した前記滞在時間及び前記行動時間に基づく特徴量を算出する算出部、前記算出部が算出した前記特徴量に基づいて、前記対象者の認知機能を評価する評価部、及び、前記評価部が評価した評価結果を出力する評価結果出力部を備える認知機能評価装置と、を備える
    　認知機能評価システム。
  6. 　前記算出部は、前記対象者が前記室内にいる時間に対する前記対象者が前記ベッド上で静止している時間の比率を、前記特徴量として算出する
    　請求項５に記載の認知機能評価システム。
  7. 　前記算出部は、前記対象者が前記室内に不在である時間を、前記特徴量として算出する
    　請求項５に記載の認知機能評価システム。
  8. 　さらに、人の前記特徴量と当該人の認知機能との関係を示す参照データを記憶する記憶部を備え、
    　前記評価部は、前記算出部が算出した前記対象者の前記特徴量と、前記参照データと、を照合することにより、前記対象者の認知機能を評価する
    　請求項５～７のいずれか１項に記載の認知機能評価システム。
  9. 　さらに、前記評価結果出力部から出力された前記評価結果を報知する報知装置を備える
    　請求項５～８のいずれか１項に記載の認知機能評価システム。
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