WO2019181483A1 - 認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法、及び、プログラム - Google Patents

認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法、及び、プログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2019181483A1
WO2019181483A1 PCT/JP2019/008632 JP2019008632W WO2019181483A1 WO 2019181483 A1 WO2019181483 A1 WO 2019181483A1 JP 2019008632 W JP2019008632 W JP 2019008632W WO 2019181483 A1 WO2019181483 A1 WO 2019181483A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
cognitive function
evaluated
person
evaluation
data
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/008632
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
松村　吉浩
賢吾 阿部
中島　博文
歩未 神谷
Original Assignee
パナソニックＩｐマネジメント株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by パナソニックＩｐマネジメント株式会社 filed Critical パナソニックＩｐマネジメント株式会社
Priority to US16/970,106 priority Critical patent/US11779259B2/en
Priority to JP2020508156A priority patent/JP6876986B2/ja
Priority to SG11202008367PA priority patent/SG11202008367PA/en
Priority to CN201980012817.1A priority patent/CN111698952B/zh
Publication of WO2019181483A1 publication Critical patent/WO2019181483A1/ja

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/112—Gait analysis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B10/00—Other methods or instruments for diagnosis, e.g. instruments for taking a cell sample, for biopsy, for vaccination diagnosis; Sex determination; Ovulation-period determination; Throat striking implements
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1121—Determining geometric values, e.g. centre of rotation or angular range of movement
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1124—Determining motor skills
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1126—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique
    • A61B5/1128—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique using image analysis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A61B5/4005—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system for evaluating the sensory system
    • A61B5/4023—Evaluating sense of balance
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A61B5/4076—Diagnosing or monitoring particular conditions of the nervous system
    • A61B5/4088—Diagnosing of monitoring cognitive diseases, e.g. Alzheimer, prion diseases or dementia
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/486—Bio-feedback
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6813—Specially adapted to be attached to a specific body part
    • A61B5/6823—Trunk, e.g., chest, back, abdomen, hip
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/683—Means for maintaining contact with the body
    • A61B5/6831—Straps, bands or harnesses
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7246—Details of waveform analysis using correlation, e.g. template matching or determination of similarity
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
    • A61B5/7257—Details of waveform analysis characterised by using transforms using Fourier transforms
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • A61B5/7435—Displaying user selection data, e.g. icons in a graphical user interface
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/30—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to physical therapies or activities, e.g. physiotherapy, acupressure or exercising
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/70—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mental therapies, e.g. psychological therapy or autogenous training
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/22—Ergometry; Measuring muscular strength or the force of a muscular blow
    • A61B5/224—Measuring muscular strength
    • A61B5/225—Measuring muscular strength of the fingers, e.g. by monitoring hand-grip force

Definitions

  • the present invention relates to a cognitive function evaluation apparatus, a cognitive function evaluation system, a cognitive function evaluation method, and a program.
  • An evaluation method for evaluating cognitive function based on parameters measured from human walking is known.
  • Patent Document 1 discloses a method for evaluating the likelihood of geriatric disorders such as knee pain and back pain, cognitive function, and the like based on data measured from human walking.
  • a walking ratio, a stride, a step, and the like are used as data to be measured from a person's walking, and physical flail and cognitive flail are evaluated.
  • the present invention provides a cognitive function evaluation apparatus and the like that can accurately evaluate the cognitive function.
  • the cognitive function evaluation device includes first data indicating the amount of body shake during walking of the evaluated person in the first walking section from when the evaluated person starts walking to the predetermined number of steps, and The second indicating the amount of body shake during the walking of the evaluated person in a double task state in which the evaluated person walks while performing the given task in the second walking section after the first walking section.
  • An acquisition unit that acquires at least one of data as gait data, a calculation unit that calculates a feature amount based on the gait data from the gait data acquired by the acquisition unit, and the calculation unit that calculates the calculation unit
  • An evaluation unit that evaluates the cognitive function of the person to be evaluated based on a feature amount, and an output unit that outputs an evaluation result evaluated by the evaluation unit.
  • the cognitive function evaluation system includes the cognitive function evaluation apparatus, a body motion detection apparatus that acquires the gait data, and transmits the acquired gait data to the cognitive function evaluation apparatus; Is provided.
  • the cognitive function evaluation method is a computer-based cognitive function evaluation method, in which the evaluated person is walking in the first walking section from the start of the evaluated person to the predetermined number of steps.
  • the first data indicating the amount of body shake and the evaluated person in a double task state in which the evaluated person walks while performing the given task in the second walking section after the first walking section Acquiring at least one of the second data indicating the amount of body movement during walking as gait data, and calculating a feature amount based on the gait data from the gait data acquired in the acquisition step
  • a calculation step, an evaluation step for evaluating the cognitive function of the person to be evaluated based on the feature amount calculated in the calculation step, and an evaluation result evaluated in the evaluation step is output. Including an output step that, a.
  • the present invention may be realized as a program that causes a computer to execute the steps included in the cognitive function evaluation method.
  • the cognitive function evaluation apparatus can accurately evaluate the cognitive function.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a system including a cognitive function evaluation apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a characteristic functional configuration of the cognitive function evaluation apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is an image diagram showing an operation while a person is walking.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a procedure by which the cognitive function evaluation apparatus according to Embodiment 1 evaluates the cognitive function of the person to be evaluated.
  • FIG. 5A is a diagram illustrating an example of data obtained by the cognitive function evaluation device according to Embodiment 1 and indicating acceleration with respect to time when the evaluated person is a healthy person.
  • FIG. 5B is a diagram showing data obtained by Fourier transforming the data shown in FIG. 5A.
  • FIG. 6A is a diagram illustrating an example of data indicating acceleration with respect to time when the cognitive function of the evaluated person is deteriorated, acquired by the cognitive function evaluation apparatus according to Embodiment 1.
  • FIG. 6B is a diagram showing data obtained by Fourier transforming the data shown in FIG. 6A.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a correlation between a true value of the cognitive function of the evaluated person and a value obtained by evaluating the cognitive function of the evaluated person by the cognitive function evaluation apparatus according to Embodiment 1.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating a characteristic functional configuration of the cognitive function evaluation apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart showing a procedure by which the cognitive function evaluation apparatus according to Embodiment 2 evaluates the cognitive function of the person to be evaluated.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating the correlation between the true value of the cognitive function of the person to be evaluated and the value of the cognitive function evaluation apparatus according to Embodiment 2 that evaluates the cognitive function of the person to be evaluated.
  • FIG. 11 is a block diagram illustrating a characteristic functional configuration of the cognitive function evaluation apparatus according to the third embodiment.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating a procedure by which the cognitive function evaluation apparatus according to Embodiment 3 evaluates the cognitive function of the person to be evaluated.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a correlation between a true value of the cognitive function of the evaluated person and a value obtained by evaluating the cognitive function of the evaluated person by the cognitive function evaluation apparatus according to Embodiment 3.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating the correlation between the true value of the cognitive function of the person to be evaluated and the value of the cognitive function evaluation apparatus according to Embodiment 2 that evaluates the cognitive function of the person to be evaluated.
  • FIG. 11 is a block diagram illustrating a characteristic functional configuration of
  • FIG. 14 is a block diagram illustrating a characteristic functional configuration of the cognitive function evaluation apparatus according to the fourth embodiment.
  • FIG. 15 is a flowchart illustrating a procedure in which the cognitive function evaluation apparatus according to Embodiment 4 evaluates the cognitive function of the person to be evaluated.
  • FIG. 16A is a diagram illustrating a first example of an image displayed on the display device by the cognitive function evaluation device according to Embodiment 4.
  • FIG. 16B is a diagram illustrating a second example of an image displayed on the display device by the cognitive function evaluation device according to Embodiment 4.
  • FIG. 16C is a diagram illustrating a third example of an image displayed on the display device by the cognitive function evaluation device according to Embodiment 4.
  • FIG. 16D is a diagram illustrating a fourth example of an image displayed on the display device by the cognitive function evaluation device according to Embodiment 4.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating an example of parameters used when the cognitive function evaluation apparatus according to Embodiment 4 calculates the feature amount of the evaluator's cognitive function.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a table used when the cognitive function evaluation apparatus according to Embodiment 4 ranks the evaluator's cognitive function from the calculated feature quantity of the evaluator's cognitive function.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a table used when the cognitive function evaluation device according to Embodiment 4 ranks an evaluator's motor function from the calculated motor feature of the evaluator's motor function. is there.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a system including the cognitive function evaluation apparatus 100 according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a characteristic functional configuration of the cognitive function evaluation apparatus 100 according to the first embodiment.
  • the cognitive function evaluation apparatus 100 is an apparatus for evaluating the degree of the cognitive function of the evaluated person U by measuring the body shake of the evaluated person U.
  • Cognitive function refers to the ability to recognize, memorize and judge.
  • the cognitive function evaluation apparatus 100 evaluates whether or not the person has dementia (dementia patient).
  • Dementia refers to a symptom in which the above-described decline in cognitive function is observed.
  • a specific example of dementia is Alzheimer's Disease. Since dementia has no subjective symptoms, the dementia patient has been examined by a doctor by urging the dementia patient to see the hospital at a hospital by a family member or a third party of the dementia patient. For example, when the evaluated person receives a batch test for diagnosis of dementia such as a cognitive function test, the evaluated person U can confirm whether or not the person has dementia.
  • the above cognitive function test takes about 15 minutes.
  • the above-described cognitive function test is performed a plurality of times in a short period of time, there is a problem that the content is remembered.
  • the cognitive function evaluation device 100 is a device that evaluates the degree of cognitive function of the person to be evaluated U by measuring the body shake of the person to be evaluated U while walking.
  • the cognitive function evaluation system 200 includes, for example, a cognitive function evaluation apparatus 100, a body movement detection apparatus 210, and a display apparatus 220.
  • the body motion detection device 210 is a device that detects gait data indicating the amount of body shake of the person to be evaluated U.
  • FIG. 1 illustrates an acceleration sensor.
  • the person to be evaluated U wears an acceleration sensor, which is an example of the body motion detection device 210 attached to a wearing tool 211 such as a belt, and walks.
  • Acceleration data which is an example of gait data during walking of the person to be evaluated U detected by the acceleration sensor, is transmitted to the cognitive function evaluation device 100 by, for example, a communication device (not shown).
  • the acceleration sensor measures the acceleration of the part of the person to be evaluated U attached at a predetermined measurement rate.
  • the measurement rate is the number of acceleration measurements per unit time.
  • the acceleration sensor transmits the measured acceleration data to the cognitive function evaluation apparatus 100.
  • the wearing tool 211 includes a wireless communication device (not shown), and communicates with the cognitive function evaluation device 100 via the wireless communication device.
  • the acceleration sensor transmits the measured acceleration data to the cognitive function evaluation apparatus 100 by wireless communication.
  • Wireless communication is performed based on a predetermined wireless communication standard such as Bluetooth (registered trademark), Wi-Fi (registered trademark), or ZigBee (registered trademark).
  • the acceleration data measured by the acceleration sensor is three-dimensional acceleration vector data in the case of a three-axis acceleration sensor, for example, acceleration data in the front-rear direction, left-right direction, and vertical direction of the person U to be evaluated.
  • the acceleration data includes a plurality of measurement points. Each of the plurality of measurement points is associated with time information indicating the time when the measurement point is measured.
  • the body motion detection apparatus 210 is an acceleration sensor, it is not limited to a 3-axis acceleration sensor, A 1-axis acceleration sensor or a 2-axis acceleration sensor may be sufficient.
  • the wearing tool 211 may not be a belt, but may be clothes worn by the person to be evaluated U.
  • an acceleration sensor which is an example of the body motion detection device 210 may be fixed to the clothes, or may be stored in a pocket of clothes.
  • the body motion detection device 210 is not limited to an acceleration sensor as long as it can detect the amount of shaking of the body of the person to be evaluated U, and may be a camera, a radio wave sensor, or the like that captures the walk of the person to be evaluated U.
  • the gait data indicating the amount of body shake of the person to be evaluated U detected by the body motion detection device 210 may be transmitted to the cognitive function evaluation device 100 by wireless communication, or wired communication via a cable or the like. May be transmitted to the cognitive function evaluation apparatus 100.
  • the cognitive function evaluation device 100 acquires a shaking amount indicating the degree of shaking of the body of the person to be evaluated U detected by the body motion detecting device 210, and uses the acquired amount of shaking to determine the degree of the cognitive function of the person to be evaluated U. It is a device that evaluates and outputs an evaluation result to the display device 220.
  • the cognitive function evaluation apparatus 100 is, for example, a personal computer, but may be a server apparatus.
  • the cognitive function evaluation device 100 includes an acquisition unit 110, a calculation unit 120, an evaluation unit 130, an output unit 140, and a storage unit 150.
  • the acquisition unit 110 acquires, as gait data, first data indicating the amount of body shake during walking of the evaluated person U in the first walking section from when the evaluated person U starts walking to the predetermined number of steps.
  • the predetermined number of steps may be any number of steps from when the evaluated person U starts to walk until the walking speed reaches a substantially constant speed, and is not particularly limited, but the second to fourth steps after starting to walk. It is the number of steps to the eye level.
  • FIG. 3 is an image diagram showing the movement of a person while walking.
  • a portion of the right foot and the left foot from the walking start point S to the walking end point G is illustrated.
  • a spot that has landed on the ground of the right foot is illustrated by a white circle
  • a spot that has landed on the ground of the left foot is illustrated by a hatched circle.
  • the number of steps from the start of walking at the walking start point S to the second step is shown as a predetermined number of steps.
  • the to-be-evaluated U once stops at the walking start point S and then walks to the walking end point G.
  • the acquisition unit 110 starts by walking the first data indicating the amount of shaking of the evaluated person U during walking in the first walking section until the evaluated person U starts walking from the walking start point S and reaches a predetermined number of steps. Acquired as data.
  • the acquisition unit 110 acquires first data indicating the amount of change in displacement, speed, or acceleration as the amount of shaking during walking of the person to be evaluated U.
  • the acquisition unit 110 acquires first data indicating the amount of change in displacement, speed, or acceleration in the traveling direction of the evaluated person U as the amount of body shake during walking of the evaluated person U.
  • the acquisition unit 110 may further acquire third data indicating the stride and the step of the evaluated person U in the first walking section.
  • the method for measuring the stride and the step is not particularly limited.
  • the stride and the step may be calculated from the amount of change in acceleration during walking of the person to be evaluated U detected by the body motion detection device 210.
  • the cognitive function evaluation system 200 includes a camera that captures the person to be evaluated U while walking in order to measure a stride and a step, and analyzes an image generated by capturing the image by the camera. The stride and the step may be measured.
  • the third data acquired by the acquisition unit 110 may be an acceleration change amount or an image (or moving image), or may be calculated from an acceleration change amount or an image (or moving image). It may be a value indicating the step length and the step length.
  • the acquiring unit 110 may further acquire fourth data indicating the walking speed of the person to be evaluated U in the first walking section.
  • the walking speed may be calculated from the amount of change in acceleration detected by the body motion detection device 210 during walking.
  • the cognitive function evaluation system 200 may include a camera that images the evaluation subject U during walking and a timekeeping unit such as an RTC (Real Time Clock) that measures time in order to measure walking speed. Good.
  • the walking speed of the to-be-evaluated person U may be calculated from the position of the to-be-evaluated person U calculated by analyzing the image generated by the camera and the time measured by the time measuring unit.
  • the fourth data acquired by the acquisition unit 110 may be an acceleration change amount or an image (or moving image), or may be calculated from an acceleration change amount or an image (or moving image). It may be a value indicating the walking speed.
  • the acquisition unit 110 is a communication interface such as an adapter or a communication circuit for performing wired communication or wireless communication.
  • the calculation unit 120 calculates a feature amount based on the gait data from the gait data acquired by the acquisition unit 110.
  • the feature amount is a value calculated from the gait data by a predetermined method, and is a numerical value indicating the walking characteristics of the person to be evaluated U. A specific method for calculating the feature amount will be described later.
  • the calculation unit 120 calculates a frequency spectrum by performing frequency analysis on the displacement, speed, or acceleration change amount acquired by the acquisition unit 110 as the first data. In addition, the calculation unit 120 calculates a feature amount based on an integral value at a specific frequency higher than the frequency corresponding to walking in the calculated frequency spectrum.
  • the calculation unit 120 may calculate a feature amount based on the gait data from the gait data including the first data and the third data acquired by the acquisition unit 110.
  • the calculation unit 120 may calculate a feature amount based on the gait data from the gait data including the first data, the third data, and the fourth data acquired by the acquisition unit 110.
  • the calculation unit 120 is realized in software by, for example, a control program stored in the storage unit 150 and a CPU (Central Processing Unit) that executes the control program. Further, the calculation unit 120 may be realized in hardware by using a dedicated circuit or the like without using software.
  • a control program stored in the storage unit 150 and a CPU (Central Processing Unit) that executes the control program. Further, the calculation unit 120 may be realized in hardware by using a dedicated circuit or the like without using software.
  • the evaluation unit 130 evaluates the cognitive function of the person to be evaluated U based on the feature amount calculated by the calculation unit 120.
  • the evaluation unit 130 evaluates the cognitive function of the person to be evaluated U by collating the feature amount calculated by the calculation unit 120 with the reference data 160 stored in the storage unit 150.
  • the storage unit 150 stores, as the reference data 160, a threshold value of a feature amount for specifying the degree of cognitive function that can distinguish a healthy person, a mild dementia patient, and a dementia patient.
  • the evaluation unit 130 evaluates the degree of dementia by comparing the feature amount calculated by the calculation unit 120 with the threshold value stored as the reference data 160.
  • the evaluation unit 130 is realized in software by, for example, a control program stored in the storage unit 150 and a CPU that executes the control program. Further, the evaluation unit 130 may be realized in hardware by a dedicated circuit or the like.
  • the calculation unit 120 and the evaluation unit 130 may be realized by one processor, a microcomputer, or a dedicated circuit having both functions, or two or more of the processor, the microcomputer, or the dedicated circuit. It may be realized by a combination of
  • the output unit 140 outputs the evaluation result evaluated by the evaluation unit 130.
  • the output unit 140 is, for example, a communication interface such as an adapter or a communication circuit for performing wired communication or wireless communication.
  • the storage unit 150 is a memory that stores reference data 160 indicating the relationship between a person's feature amount and the person's cognitive function.
  • the storage unit 150 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. Details of the reference data 160 will be described later.
  • the display device 220 is a device that displays the evaluation result of the evaluation unit 130 transmitted from the output unit 140.
  • the display device 220 is realized by, for example, a display.
  • the output unit 140 outputs, for example, the evaluation result of the evaluation unit 130 to the display device 220 as image data.
  • the display device 220 acquires the image data output by the output unit 140 and displays an image based on the acquired image data.
  • the evaluation result of the evaluation unit 130 may be output from the output unit 140 as sound data.
  • the display device 220 may be, for example, a sound generation device such as an amplifier and a speaker, or may be a device including a display, an amplifier, a speaker, and the like.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a procedure in which the cognitive function evaluation apparatus 100 according to Embodiment 1 evaluates the cognitive function of the person to be evaluated U.
  • the cognitive function evaluation system 200 includes, for example, a position detection device such as a camera and a distance measuring sensor for detecting the position of the person to be evaluated U, and the person to be evaluated is displayed on the display device 220 according to the position of the person to be evaluated U. You may display guidance etc. which instruct
  • the acquisition unit 110 acquires first data indicating the amount of body shake in the traveling direction of the evaluated person U in the first walking section shown in FIG. 3 from the body motion detection device 210 (step S102).
  • the acquisition unit 110 acquires third data indicating the stride and step of the person to be evaluated U in the first walking section shown in FIG. 3 (step S103).
  • the acquisition unit 110 acquires fourth data indicating the walking speed of the person to be evaluated U in the first walking section shown in FIG. 3 from the body motion detection device 210 (step S104).
  • first data, the third data, and the fourth data acquired by the acquisition unit 110 in steps S102 to S104 may be acquired in any order.
  • the calculation unit 120 calculates the feature amount of the person to be evaluated U based on the first data, the third data, and the fourth data acquired by the acquisition unit 110 (step S105).
  • the evaluation unit 130 evaluates the degree of the cognitive function of the evaluated person U based on the feature amount of the evaluated person U calculated by the calculating unit 120 (step S106).
  • the evaluation unit 130 specifically evaluates the cognitive function of the evaluated person U by comparing the feature amount of the evaluated person U calculated by the calculating unit 120 with the reference data 160.
  • the output unit 140 outputs the evaluation result evaluated by the evaluation unit 130 to the display device 220 (step S107).
  • FIG. 5A is a diagram illustrating an example of data indicating acceleration with respect to time acquired by the cognitive function evaluation apparatus 100 according to Embodiment 1 when the evaluated person U is a healthy person.
  • FIG. 5B is a diagram showing data obtained by Fourier transforming the data shown in FIG. 5A.
  • FIG. 6A is a diagram illustrating an example of data indicating acceleration with respect to time acquired by the cognitive function evaluation device 100 according to Embodiment 1 when the cognitive function of the person to be evaluated U is deteriorated.
  • FIG. 6B is a diagram showing data obtained by Fourier transforming the data shown in FIG. 6A.
  • FIGS. 5A and 6A is data indicating the amount of change in acceleration in the traveling direction of the user U to be evaluated.
  • the body motion detection device 210 is an acceleration sensor, for example, the acceleration of the person to be evaluated U as shown in FIGS. 5A and 6A is detected. That is, the acquisition unit 110 acquires, as the first data, data indicating the amount of change in the acceleration of the evaluated person U as illustrated in FIGS. 5A and 6A, for example.
  • both the healthy person and the person to be evaluated with reduced cognitive function have the strongest peak at about 2 Hz. Is detected. This peak indicates the frequency corresponding to walking, and the peak is detected in the same manner for both the healthy person and the evaluated person whose cognitive function is reduced.
  • the integrated value (area) at a specific frequency (for example, 3 Hz or higher) higher than the frequency corresponding to walking in the calculated frequency spectrum is different between a healthy person and an evaluated person whose cognitive function is reduced. . Therefore, the degree of the cognitive function is accurately determined by adopting an integral value at a specific frequency higher than the frequency corresponding to walking in the frequency spectrum as the feature amount of the person to be evaluated U evaluated by the cognitive function evaluation apparatus 100. It turns out that it can be evaluated well.
  • FIG. 7 is a diagram showing the correlation between the true value of the cognitive function of the person to be evaluated and the value of the cognitive function evaluation apparatus 100 according to Embodiment 1 that evaluates the cognitive function of the person to be evaluated U.
  • the horizontal axis of the graph shown in FIG. 7 indicates the feature amount of the person to be evaluated U calculated by the cognitive function evaluation apparatus 100.
  • the vertical axis of the graph shown in FIG. 7 is a value (cognition) when the evaluated person U for whom the feature amount is calculated by the cognitive function evaluation apparatus 100 has undergone a batch test for confirming the cognitive function. Function true value). That is, it can be said that the closer the values of the vertical axis and the horizontal axis shown in FIG. 7 are, the more accurately the cognitive function evaluation apparatus 100 can evaluate the degree of the cognitive function of the person to be evaluated U.
  • V is the walking speed in the first walking section of the person to be evaluated U.
  • Age is the age of the person being evaluated U.
  • Z16 represents an integral value of 3 Hz or more of the frequency spectrum obtained from the amount of change in the acceleration in the traveling direction of the evaluated person U in the first walking section.
  • DY indicates the ratio of the stride to the step of the person to be evaluated U in the first walking section.
  • C is a constant.
  • the cognitive function evaluation apparatus 100 since the feature amount and the cognitive function true value are close to each other, the degree of the cognitive function of the person to be evaluated U can be accurately evaluated.
  • the integral value of the frequency adopted for Z16 may be an integral value of 3 Hz or more, or an integral value of 1 to 3 Hz, which is the main frequency band due to walking.
  • the cognitive function evaluation apparatus 100 shows the amount of body shake during walking of the person to be evaluated U in the first walking section from when the person to be evaluated U starts walking to the predetermined number of steps.
  • the acquisition unit 110 that acquires data as gait data
  • the calculation unit 120 that calculates a feature amount based on the gait data from the gait data acquired by the acquisition unit 110, and the feature amount calculated by the calculation unit 120
  • An evaluation unit 130 that evaluates the cognitive function of the person to be evaluated U and an output unit 140 that outputs an evaluation result evaluated by the evaluation unit 130 are provided.
  • the cognitive function evaluation apparatus 100 is an amount in which the degree of the cognitive function is likely to appear, and the body of the evaluated person U who is walking up to a predetermined number of steps from when the evaluated person U starts walking.
  • the cognitive function of the person to be evaluated U is evaluated using the shaking amount. Therefore, according to the cognitive function evaluation apparatus 100, the cognitive function of the person to be evaluated U can be evaluated with higher accuracy.
  • the acquisition unit 110 may acquire the first data indicating the amount of change in the displacement, speed, or acceleration during walking of the evaluated person U as the amount of body shake during walking of the evaluated person U.
  • the cognitive function evaluation apparatus 100 uses the amount of change in the displacement, speed, or acceleration during walking of the evaluated person U as the amount of shaking of the body during walking of the evaluated person U, which can be easily detected. By acquiring the first data to be shown, the configuration can be simplified.
  • the calculation unit 120 calculates a frequency spectrum by performing frequency analysis on the displacement, speed, or change amount of acceleration during walking of the person to be evaluated U, and the frequency corresponding to walking in the calculated frequency spectrum.
  • the feature amount may be calculated based on an integral value at a higher specific frequency.
  • the calculation unit 120 calculates a feature amount based on high frequency components having different frequency spectrum features depending on the degree of the cognitive function.
  • the cognitive function evaluation apparatus 100 can evaluate the degree of the cognitive function of the person to be evaluated U with higher accuracy.
  • the acquisition unit 110 may acquire first data indicating the amount of change in the displacement, speed, or acceleration during walking of the evaluation subject U in the traveling direction of the evaluation subject U as the amount of shaking.
  • the degree of cognitive function in the first walking section is particularly likely to vary in the amount of change in acceleration in the traveling direction of the person being evaluated U. Therefore, the cognitive function evaluation device 100 can evaluate the degree of the cognitive function of the person to be evaluated U with higher accuracy by calculating the feature amount based on the change amount of the acceleration in the traveling direction.
  • the acquisition unit 110 further acquires third data indicating the stride and the step of the evaluated person U in the first walking section
  • the calculation unit 120 includes the first data acquired by the acquisition unit 110 and the first data
  • the feature amount based on the gait data may be calculated from the gait data including the three data.
  • the degree of cognitive function is likely to make a difference in the stride and step of the first walking section. Therefore, the cognitive function evaluation device 100 can evaluate the degree of the cognitive function of the person to be evaluated U with higher accuracy by calculating the feature amount based on the stride and the step.
  • step length and the step interval are different depending on the length of the leg and the like, so it is better to adopt the ratio between the step length and the step interval as the third data.
  • the acquisition unit 110 further acquires fourth data indicating the walking speed of the evaluated person U in the first walking section
  • the calculation unit 120 includes the first data and the third data acquired by the acquisition unit 110.
  • the feature amount based on the gait data may be calculated from the gait data including the fourth data.
  • the degree of cognitive function tends to make a difference in walking speed in the first walking section. Therefore, the cognitive function evaluation device 100 can evaluate the degree of the cognitive function of the person to be evaluated U with higher accuracy by calculating the feature amount based on the walking speed.
  • the cognitive function evaluation apparatus 100 may further include a storage unit 150 in which reference data 160 indicating a relationship between a person's feature amount and the person's cognitive function is stored. Further, the evaluation unit 130 may evaluate the cognitive function of the person to be evaluated U by collating the feature amount calculated by the calculation unit 120 with the reference data 160 stored in the storage unit 150.
  • the cognitive function evaluation device 100 calculates a feature amount from the acquired gait data, and collates the calculated feature amount with the reference data 160, thereby determining the cognitive function of the evaluated person U.
  • the degree can be evaluated. Therefore, according to the cognitive function evaluation apparatus 100, it is possible to easily and accurately evaluate the cognitive function of the person to be evaluated U.
  • the cognitive function evaluation device 100 according to Embodiment 1 calculates the feature amount based on the gait data of the person to be evaluated U in the first walking section shown in FIG.
  • the cognitive function evaluation apparatus according to Embodiment 2 calculates a feature amount based on the gait data of the person to be evaluated U in the second walking section shown in FIG.
  • FIG. 8 is a block diagram showing a characteristic functional configuration of the cognitive function evaluation system 201 and the cognitive function evaluation apparatus 101 according to the second embodiment.
  • the cognitive function evaluation system 201 includes, for example, a cognitive function evaluation apparatus 101, a body movement detection apparatus 210, and a display apparatus 220.
  • the cognitive function evaluation apparatus 101 measures the body shake of the person to be evaluated U, thereby determining the cognitive function of the person to be evaluated U. It is a device for evaluating the degree. Specifically, the cognitive function evaluation apparatus 101 acquires a shaking amount indicating the degree of shaking of the body of the person to be evaluated U detected by the body motion detection device 210, and uses the amount of shaking of the person to be evaluated U. It is a device that evaluates the degree of cognitive function and outputs the evaluation result to the display device 220.
  • the cognitive function evaluation apparatus 101 is a personal computer, for example, but may be a server apparatus.
  • the cognitive function evaluation device 101 includes an acquisition unit 111, a calculation unit 121, an evaluation unit 131, an output unit 141, and a storage unit 151.
  • the acquisition unit 111 indicates the amount of body shake during walking of the evaluated person U in the double task state where the evaluated person U walks while performing the given task in the second walking section illustrated in FIG. 3. Two data are acquired as gait data.
  • the content of the task is not particularly limited as long as it makes the content work, and may be, for example, a calculation, a quiz, or the like.
  • the acquisition unit 111 acquires second data indicating the amount of change in the displacement, speed, or acceleration of the evaluated person U during walking as the amount of shaking of the evaluated person U during walking.
  • the acquisition unit 111 indicates the second data indicating the amount of change in the displacement, speed, or acceleration in the horizontal direction orthogonal to the traveling direction of the person being evaluated U as the amount of body shake during walking of the person being evaluated U. get.
  • the acquisition unit 111 further acquires fifth data indicating the walking time of the evaluated person U in the second walking section.
  • the cognitive function evaluation system 200 may include a camera that images the person to be evaluated U while walking and a timekeeping unit such as an RTC that measures time in order to measure walking time.
  • the walking speed of the to-be-evaluated person U may be calculated from the position of the to-be-evaluated person U calculated by analyzing the image generated by the camera and the time measured by the time measuring unit.
  • the fifth data acquired by the acquisition unit 110 may be an image (or moving image) for measuring walking time, or a value indicating the walking speed calculated from the image (or moving image).
  • the acquisition unit 111 is a communication interface such as an adapter or a communication circuit for performing wired communication or wireless communication.
  • the calculation unit 121 calculates a feature amount based on the gait data from the gait data acquired by the acquisition unit 111. A specific method for calculating the feature amount according to the second embodiment will be described later.
  • the calculation unit 121 calculates a frequency spectrum by performing frequency analysis on the displacement, speed, or acceleration change amount acquired by the acquisition unit 111 as the second data. In addition, the calculation unit 121 calculates a feature amount based on an integral value at a specific frequency higher than the frequency corresponding to walking in the calculated frequency spectrum.
  • the calculation unit 121 calculates a feature amount based on the gait data from the gait data including the second data and the fifth data acquired by the acquisition unit 111.
  • the calculation unit 121 is realized in software by, for example, a control program stored in the storage unit 151 and a CPU that executes the control program. Further, the calculation unit 121 may be realized in hardware by a dedicated circuit or the like.
  • the evaluation unit 131 evaluates the cognitive function of the person to be evaluated U based on the feature amount calculated by the calculation unit 121.
  • the evaluation unit 131 evaluates the cognitive function of the person to be evaluated U by collating the feature amount calculated by the calculation unit 121 with the reference data 161 stored in the storage unit 151.
  • the evaluation unit 131 is realized in software by, for example, a control program stored in the storage unit 151 and a CPU that executes the control program. Further, the evaluation unit 131 may be realized in hardware by a dedicated circuit or the like.
  • the calculation unit 121 and the evaluation unit 131 may be realized by one processor, a microcomputer, or a dedicated circuit having both functions, or two or more of the processor, the microcomputer, or the dedicated circuit. It may be realized by a combination of
  • the output unit 141 outputs the evaluation result evaluated by the evaluation unit 131.
  • the output unit 141 is a communication interface such as an adapter or a communication circuit for performing wired communication or wireless communication.
  • the output unit 141 outputs the evaluation result of the evaluation unit 131 to the display device 220 as image data.
  • the storage unit 151 is a memory that stores reference data 161 indicating the relationship between a person's feature amount and the person's cognitive function.
  • the storage unit 151 is, for example, a memory such as a ROM or a RAM, and includes an HDD, a flash memory, or the like.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a procedure in which the cognitive function evaluation apparatus 100 according to Embodiment 1 evaluates the cognitive function of the person to be evaluated U.
  • the cognitive function evaluation system 201 includes, for example, a position detection device such as a camera and a distance measuring sensor for detecting the position of the person to be evaluated U. You may display guidance etc. which instruct
  • step S202 the evaluated person U is notified of the task.
  • the timing which notifies a task to the to-be-evaluated person U is not specifically limited.
  • the person to be evaluated U may be notified.
  • step S202 instead of notifying the task, it may be notified that the task is to be executed immediately before (or immediately after) the evaluated person U enters the second walking section.
  • notification of a task or notification of execution of a task may be performed by the cognitive function evaluation system 201 operating the display device 220 or the like.
  • the person to be evaluated U walks the second walking section while executing a task with thought, and the body of the person to be evaluated U who is walking is shaken. Detect the amount.
  • the acquisition unit 111 detects the body in the horizontal direction (that is, the left-right direction of the person to be evaluated U) orthogonal to the traveling direction of the person to be evaluated U in the second walking section illustrated in FIG. Second data indicating the amount of shaking is acquired (step S203).
  • the acquisition unit 111 acquires fifth data indicating the walking time of the person to be evaluated U in the second walking section shown in FIG. 3 (step S204).
  • the distance of the second walking section is not particularly limited.
  • the distance of the second walking section may be at least about two to three cycles of walking of the person to be evaluated U.
  • the distance from the walking start point S to the walking end point G is 8 m.
  • the calculation unit 121 calculates the feature amount of the person to be evaluated U based on the second data and the fifth data acquired by the acquisition unit 111 (step S205).
  • the evaluation unit 131 evaluates the degree of the cognitive function of the evaluated person U based on the feature amount of the evaluated person U calculated by the calculating unit 121 (step S206).
  • the evaluation unit 131 specifically evaluates the cognitive function of the evaluated person U by comparing the feature amount of the evaluated person U calculated by the calculating unit 121 with the reference data 161.
  • the output unit 141 outputs the evaluation result evaluated by the evaluation unit 131 to the display device 220 (step S207).
  • FIG. 10 is a diagram showing a correlation between the true value of the cognitive function of the person to be evaluated and the value of the cognitive function evaluation apparatus 101 according to the second embodiment that evaluates the cognitive function of the person to be evaluated U.
  • the horizontal axis of the graph shown in FIG. 10 indicates the feature amount of the person to be evaluated U calculated by the cognitive function evaluation apparatus 101.
  • the vertical axis of the graph shown in FIG. 10 is a value (recognition) when the person to be evaluated U for whom the feature amount is calculated by the cognitive function evaluation apparatus 101 receives a batch test for confirming the cognitive function. Function true value).
  • T is the walking time in the second walking section of the person U to be evaluated.
  • Age is the age of the person being evaluated U.
  • X36 represents an integral value of 3 Hz or more of the frequency spectrum obtained from the amount of change in acceleration in the horizontal direction orthogonal to the traveling direction of the person to be evaluated U in the second walking section.
  • the feature amount and the cognitive function true value are close to each other, so that the degree of the cognitive function of the person to be evaluated U can be accurately evaluated.
  • the frequency used when calculating X36 may be 3 Hz or more, but is not particularly limited as long as it does not include the main walking frequency found at about 2 Hz. For example, 4 Hz or more may be sufficient and 6 Hz or more may be sufficient.
  • the cognitive function evaluation apparatus 101 is provided with the evaluated person U in the second walking section after the first walking section until the predetermined number of steps from when the evaluated person U starts walking. From the gait data acquired by the acquisition unit 111 that acquires the second data indicating the amount of shaking of the body of the evaluated person U during walking in the dual task state while walking as gait data, and the gait data acquired by the acquisition unit 111 The calculation unit 121 that calculates the feature amount based on the gait data, the evaluation unit 131 that evaluates the cognitive function of the person to be evaluated U based on the feature amount calculated by the calculation unit 121, and the evaluation unit 131 evaluated And an output unit 141 that outputs the evaluation result.
  • the cognitive function evaluation apparatus 101 calculates the amount of body shake during walking of the person to be evaluated U in the second walking section in the dual task state in which the degree of cognitive function is likely to appear. It is used to evaluate the cognitive function of the person to be evaluated U. Therefore, according to the cognitive function evaluation apparatus 101, the cognitive function of the person to be evaluated U can be evaluated with higher accuracy.
  • the acquisition unit 110 may acquire the second data indicating the amount of change in the displacement, speed, or acceleration during walking of the evaluated person U as the amount of shaking of the body during walking of the evaluated person U.
  • the calculation unit 120 calculates a frequency spectrum by performing frequency analysis on the displacement, speed, or change amount of acceleration during walking of the person to be evaluated U, and the frequency corresponding to walking in the calculated frequency spectrum.
  • the feature amount may be calculated based on an integral value at a higher specific frequency.
  • the acquisition unit 111 acquires second data indicating the amount of change in the displacement, speed, or acceleration during walking of the evaluated person U in the horizontal direction orthogonal to the traveling direction of the evaluated person U as the amount of shaking. May be.
  • the degree of the cognitive function in the second walking section is particularly likely to vary in the amount of change in acceleration in the horizontal direction (that is, the left-right direction of the person to be evaluated U) orthogonal to the traveling direction of the person to be evaluated U. Therefore, the cognitive function evaluation apparatus 101 evaluates the degree of the cognitive function of the person to be evaluated U with higher accuracy by calculating the feature amount based on the amount of change in the lateral acceleration of the person to be evaluated U. Can do.
  • the acquisition unit 111 further acquires fifth data indicating the walking time of the evaluated person U in the second walking section
  • the calculation unit 121 includes the second data acquired by the acquisition unit 111, and the second data
  • the feature amount based on the gait data may be calculated from the gait data including the five data.
  • the degree of cognitive function tends to make a difference in the walking time of the second walking section. Therefore, by calculating the feature amount based on the walking time, the cognitive function evaluation apparatus 101 can more accurately evaluate the degree of the cognitive function of the person to be evaluated U.
  • the cognitive function evaluation device 100 according to Embodiment 1 calculates the feature amount based on the gait data of the person to be evaluated U in the first walking section shown in FIG. Moreover, the cognitive function evaluation apparatus 101 according to Embodiment 2 calculates the feature amount based on the gait data of the person to be evaluated U in the second walking section shown in FIG.
  • the evaluation of the degree of cognitive function may further reflect the result of a functional reach test, which is a method for evaluating the dynamic balance ability of the person to be evaluated U.
  • FIG. 11 is a block diagram illustrating a characteristic functional configuration of the cognitive function evaluation system 202 and the cognitive function evaluation apparatus 102 according to the third embodiment.
  • the cognitive function evaluation system 202 includes, for example, a cognitive function evaluation device 102, a body motion detection device 210, a display device 220, and an input device 230.
  • the cognitive function evaluation device 102 Similar to the cognitive function evaluation device 100 according to the first embodiment, the cognitive function evaluation device 102 according to the third embodiment measures the shaking of the body of the evaluator U, and thereby recognizes the cognitive function of the evaluator U. It is a device for evaluating the degree. Specifically, the cognitive function evaluation device 102 acquires a shaking amount indicating the degree of shaking of the body of the person to be evaluated U detected by the body motion detection device 210, and uses the obtained amount of shaking of the person to be evaluated U. It is a device that evaluates the degree of cognitive function and outputs the evaluation result to the display device 220.
  • the cognitive function evaluation apparatus 102 is a personal computer, for example, but may be a server apparatus.
  • the input device 230 is an input mechanism for receiving an evaluation result of at least one of the dynamic balance ability and agility of the person to be evaluated U.
  • the input device 230 is a user interface such as a button, a keyboard, a mouse, or a touch panel.
  • the dynamic balance ability indicates a balance ability when an external force is applied when the evaluated person U is moving. For example, a high dynamic balance ability indicates that the balance is not easily lost even if an external force is applied when the evaluated person U is moving by walking or the like.
  • the dynamic balance ability of the person to be evaluated U can be evaluated by, for example, a functional reach test.
  • the functional reach test is a test for evaluating the dynamic balance ability of the person U to be evaluated. Specifically, the functional reach test is a test that measures the distance from the tip of the finger when the arm is raised 90 degrees in an upright position to the tip of the finger when the arm is extended as far forward as possible. is there.
  • the agility of the person to be evaluated U can be evaluated by, for example, the whole body reaction time, the number of steps, the number of tapping, and the like.
  • the whole body reaction time is the time from when the person to be evaluated U receives a stimulus until it operates.
  • the whole body reaction time is, for example, the time from when the person to be evaluated U receives a stimulus such as light or sound until the foot leaves the ground.
  • the distance obtained by the functional reach test, the whole body reaction time, the number of steps per unit time, the number of tappings per unit time, etc. in the subject U such as these are the results of evaluating the dynamic balance ability or agility.
  • the input device 230 As input to the input device 230.
  • the cognitive function evaluation apparatus 102 according to the third embodiment further evaluates at least one of the dynamic balance ability and the agility of the evaluated person U. Is used to evaluate the degree of cognitive function of the person to be evaluated U.
  • the cognitive function evaluation device 102 includes an acquisition unit 112, a calculation unit 122, an evaluation unit 132, an output unit 142, and a storage unit 152.
  • the acquisition unit 112 obtains first data indicating the amount of body shake during walking of the evaluated person U in the first walking section from when the evaluated person U starts walking until the predetermined number of steps. Acquired as gait data. For example, the acquisition unit 112 may further acquire third data indicating the stride and the step of the evaluated person U in the first walking section. For example, the acquisition unit 112 may further acquire fourth data indicating the walking speed of the person to be evaluated U in the first walking section.
  • the acquisition unit 112 is a communication interface such as an adapter or a communication circuit for performing wired communication or wireless communication.
  • the acquiring unit 112 further acquires at least one of the evaluation result of the dynamic balance ability and the agility of the evaluated person U as sixth data.
  • the calculation unit 122 calculates a feature amount based on the gait data from the gait data acquired by the acquisition unit 112.
  • the calculation unit 122 calculates a feature amount based on the gait data from the gait data including the first data and the sixth data acquired by the acquisition unit 112.
  • the calculation unit 122 is realized in software by, for example, a control program stored in the storage unit 152 and a CPU that executes the control program. Further, the calculation unit 122 may be realized in hardware by a dedicated circuit or the like.
  • the evaluation unit 132 evaluates the cognitive function of the person to be evaluated U based on the feature amount calculated by the calculation unit 122.
  • the evaluation unit 132 evaluates the cognitive function of the person to be evaluated U by collating the feature amount calculated by the calculation unit 122 with the reference data 162 stored in the storage unit 152.
  • the evaluation unit 132 is realized by software, for example, by a control program stored in the storage unit 152 and a CPU that executes the control program. Further, the evaluation unit 132 may be realized in hardware by a dedicated circuit or the like.
  • the calculation unit 122 and the evaluation unit 132 may be realized by one processor, a microcomputer, or a dedicated circuit having both functions, or two or more of the processor, the microcomputer, or the dedicated circuit. It may be realized by a combination of
  • the output unit 142 outputs the evaluation result evaluated by the evaluation unit 132.
  • the output unit 142 outputs the evaluation result of the evaluation unit 132 to the display device 220 as image data.
  • the output unit 142 is a communication interface such as an adapter or a communication circuit for performing wired communication or wireless communication.
  • the storage unit 152 is a memory that stores reference data 162 indicating the relationship between a person's feature amount and the person's cognitive function.
  • the storage unit 152 is, for example, a memory such as a ROM or a RAM, and includes an HDD, a flash memory, or the like. Details of the reference data 162 will be described later.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating a procedure in which the cognitive function evaluation apparatus 102 according to the third embodiment evaluates the cognitive function of the person to be evaluated U.
  • the evaluated person U moves to the walking start point S shown in FIG. Thereafter, the person to be evaluated U is notified of the start of walking (step S101).
  • the evaluated person U starts walking.
  • the acquisition unit 112 acquires, from the body motion detection device 210, first data indicating the amount of body shake in the traveling direction of the evaluated person U in the first walking section shown in FIG. 3 (step S102).
  • the acquisition unit 112 acquires third data indicating the stride and the step of the person to be evaluated U in the first walking section shown in FIG. 3 (Step S103).
  • the acquisition unit 112 acquires fourth data indicating the walking speed of the person to be evaluated U in the first walking section shown in FIG. 3 from the body motion detection device 210 (step S104).
  • the acquiring unit 112 acquires sixth data indicating the evaluation result of at least one of the dynamic balance ability and the agility of the person to be evaluated U (step S301).
  • the acquisition unit 112 acquires the distance obtained by the functional reach test of the evaluated person U, for example, as the evaluation result of the dynamic balance ability of the evaluated person U.
  • the first data, the third data, the fourth data, and the sixth data acquired by the acquisition unit 112 in steps S102 to S104 and step S301 may be acquired in any order.
  • the calculation unit 122 calculates the feature amount of the person to be evaluated U based on the first data, the third data, the fourth data, and the sixth data acquired by the acquisition unit 112 (step S105a). .
  • the evaluation unit 132 evaluates the degree of the cognitive function of the evaluated person U based on the feature amount of the evaluated person U calculated by the calculating unit 122 (step S106a).
  • the evaluation unit 132 specifically evaluates the cognitive function of the evaluated person U by comparing the feature amount of the evaluated person U calculated by the calculating unit 122 with the reference data 162.
  • the output unit 142 outputs the evaluation result evaluated by the evaluation unit 132 to the display device 220 (step S107a).
  • FIG. 13 is a diagram showing the correlation between the true value of the cognitive function of the person to be evaluated and the value of the cognitive function evaluation apparatus 102 according to Embodiment 3 that evaluates the cognitive function of the person to be evaluated U.
  • the horizontal axis of the graph shown in FIG. 13 indicates the feature amount of the person to be evaluated U calculated by the cognitive function evaluation apparatus 102.
  • the vertical axis of the graph shown in FIG. 13 is a value (recognition) when the person to be evaluated U for whom the feature amount is calculated by the cognitive function evaluation apparatus 102 receives a batch test for confirming the cognitive function. Function true value).
  • the result of the functional reach test is used as the evaluation result of at least one of the dynamic balance ability and the agility.
  • FRT is the result of the functional reach test.
  • the cognitive function evaluation device 102 As shown in FIG. 13, according to the cognitive function evaluation device 102, the feature amount and the cognitive function true value are closer than those in the case of the cognitive function evaluation device 100. The degree of cognitive function can be evaluated even more accurately.
  • the cognitive function evaluation device 102 has the same functional configuration as the cognitive function evaluation device 100 according to the first embodiment, and the acquisition unit 112 further includes the dynamic balance ability of the person to be evaluated U. And at least one evaluation result of agility as sixth data, and the calculation unit 122 converts the gait data including the first data and the sixth data acquired by the acquisition unit 112 into the gait data. Based on the feature amount,
  • the cognitive function evaluation apparatus 102 can evaluate the cognitive function of the person to be evaluated U with higher accuracy.
  • the cognitive function evaluation apparatus 100 further evaluates the cognitive function of the person U to be evaluated using the evaluation result of at least one of dynamic balance ability and agility.
  • An example was described.
  • the cognitive function evaluation apparatus 101 according to the second embodiment further evaluates the cognitive function of the evaluated person U using the evaluation result of at least one of the dynamic balance ability and the agility of the evaluated person U. Good.
  • the acquisition unit of the cognitive function evaluation device further acquires at least one evaluation result of the dynamic balance ability and agility of the evaluated person U as the sixth data
  • the calculation unit includes the acquisition unit
  • the feature amount based on the gait data may be calculated from the gait data including at least one of the first data and the second data and the sixth data acquired.
  • Embodiment 4 The cognitive function evaluation apparatus according to Embodiments 1 to 3 evaluates the degree of the cognitive function of the person to be evaluated U and outputs an evaluation result.
  • the cognitive function evaluation apparatus further evaluates the degree of motor function of the person to be evaluated U.
  • FIG. 14 is a block diagram showing a characteristic functional configuration of the cognitive function evaluation system 203 and the cognitive function evaluation apparatus 103 according to the fourth embodiment.
  • the cognitive function evaluation system 203 includes, for example, a cognitive function evaluation device 103, a body motion detection device 210, a display device 220, and an input device 230.
  • the cognitive function evaluation apparatus 103 measures the body shake during walking of the evaluator U, thereby evaluating the evaluator U. It is a device for evaluating the degree of cognitive function. Specifically, the cognitive function evaluation apparatus 103 acquires a shaking amount indicating the degree of shaking of the body of the person to be evaluated U detected by the body motion detection device 210, and uses the obtained amount of shaking of the person to be evaluated U. It is a device that evaluates the degree of cognitive function and outputs the evaluation result to the display device 220.
  • the cognitive function evaluation apparatus 103 is a personal computer, for example, but may be a server apparatus.
  • the input device 230 is an input mechanism for receiving an evaluation result of at least one of the dynamic balance ability and agility of the person to be evaluated U.
  • the input device 230 is a user interface such as a button, a keyboard, a mouse, or a touch panel.
  • the cognitive function evaluation apparatus 103 according to the fourth embodiment further includes at least the dynamic balance ability and the agility of the evaluated person U in addition to the evaluation of the cognitive function of the cognitive function evaluation apparatus according to the first to third embodiments.
  • the degree of motor function of the person to be evaluated U is evaluated using one evaluation result.
  • the cognitive function evaluation apparatus 103 includes an acquisition unit 113, a calculation unit 123, an evaluation unit 133, an output unit 143, and a storage unit 153.
  • the acquisition unit 113 first data indicating the amount of body shake during walking of the evaluated person U in the first walking section from when the evaluated person U starts walking until the predetermined number of steps. Acquired as gait data.
  • the acquisition unit 112 may further acquire third data indicating the stride and the step of the evaluated person U in the first walking section.
  • the acquisition unit 112 may further acquire fourth data indicating the walking speed of the person to be evaluated U in the first walking section.
  • the acquisition unit 113 is, for example, a communication interface such as an adapter or a communication circuit for performing wired communication or wireless communication.
  • the acquisition unit 113 acquires the evaluation result of at least one of the dynamic balance ability and the agility of the person to be evaluated U as sixth data.
  • the acquisition unit 113 may further acquire attribute information indicating the attribute of the evaluated person U.
  • the attributes of the person to be evaluated U indicate, for example, age, sex, height, weight, and the like, and the attribute information indicates information on these attributes.
  • the attribute information of the person to be evaluated U may include information on the health state of the person to be evaluated U, such as the arm being injured and the measurement of grip strength being difficult.
  • the calculation unit 123 calculates a feature amount based on the gait data from the gait data acquired by the acquisition unit 113.
  • the calculation unit 123 is based on the gait data from the gait data including the first data and the sixth data described in the cognitive function evaluation apparatus 102 according to Embodiment 3 acquired by the acquisition unit 113.
  • the amount (gait feature amount) is calculated.
  • the calculation unit 123 is realized in software by, for example, a control program stored in the storage unit 153 and a CPU that executes the control program. Further, the calculation unit 123 may be realized in hardware by a dedicated circuit or the like.
  • the calculation unit 123 further calculates an exercise feature amount indicating the exercise function of the evaluated person U from the sixth data.
  • the movement feature amount is a value calculated from the sixth data by a predetermined method, and is a numerical value indicating the walking characteristics of the person to be evaluated U. A specific method for calculating the motion feature will be described later.
  • the sixth data used by the calculation unit 123 to calculate the movement feature amount may include data obtained by measuring muscle strength such as gripping force measurement data of the person to be evaluated U.
  • the calculation unit 123 may calculate the exercise feature amount of the evaluated person U based on the attribute information and the sixth data. .
  • the calculation unit 123 does not consider the measurement result of the grip strength when calculating the motion feature amount.
  • the evaluation unit 133 evaluates the cognitive function of the person to be evaluated U based on the feature amount (gait feature amount) calculated by the calculation unit 123.
  • the evaluation unit 133 evaluates the cognitive function of the evaluated person U by comparing the feature amount calculated by the calculation unit 123 with the reference data 163 stored in the storage unit 153.
  • the evaluation unit 133 is realized in software by, for example, a control program stored in the storage unit 153 and a CPU that executes the control program. Further, the evaluation unit 133 may be realized in hardware by a dedicated circuit or the like.
  • calculation unit 123 and the evaluation unit 133 may be realized by a single processor, microcomputer, or dedicated circuit having both functions, or two or more of the processor, microcomputer, or dedicated circuit. It may be realized by a combination of
  • the evaluation unit 133 further evaluates the motor function of the person to be evaluated U based on the exercise feature amount calculated by the calculation unit 123.
  • the evaluation unit 133 further determines whether or not the evaluation of the evaluation subject U is higher than the evaluation of the motor function based on the predetermined evaluation criteria of the cognitive function and the motor function. For example, the evaluation unit 133 ranks each of the cognitive function and the motor function in five stages of A, B, C, D, and E based on an evaluation criterion that is arbitrarily determined in advance. When A is the best rank, that is, the highest evaluation, and E is the worst rank, that is, the evaluation is the lowest, the evaluation unit 133 calculates the feature amount (gait feature amount) calculated by the calculation unit 123 and The cognitive function and the motor function of the evaluated person U are evaluated by ranking the cognitive function and the motor function of the evaluated person U based on the movement feature amount.
  • the evaluation unit 133 evaluates the cognitive function of the evaluated person U as A rank and evaluates the motor function of the evaluated person U as B rank
  • the evaluating unit U evaluates that the cognitive function of the evaluated person U is higher than the motor function.
  • each of cognitive function and motor function is ranked in five stages of A, B, C, D, and E, and A is the best rank, that is, the evaluation is the most. Assume that E is the highest and E is the worst rank, that is, the evaluation is the lowest.
  • the ranking may not be 5 levels but 4 levels or less, or 6 levels or more.
  • A when ranking is performed in five stages of A, B, C, D, and E, A may be the worst rank, that is, the evaluation is the lowest, and E may be the best rank, that is, the evaluation is the highest.
  • Each rank may be arbitrarily determined as 1, 2, 3, etc., not A, B, C, etc.
  • the output unit 143 outputs the evaluation result evaluated by the evaluation unit 132.
  • the output unit 143 outputs the evaluation result of the evaluation unit 133 to the display device 220 as image data.
  • the output unit 143 is a communication interface such as an adapter or a communication circuit for performing wired communication or wireless communication.
  • the output unit 143 further outputs the evaluation result of the motor function of the evaluated person U evaluated by the evaluation unit 133.
  • the output unit 143 determines that the evaluation of the cognitive function of the evaluated person U is higher than the evaluation of the motor function, the output unit 143 outputs first recommended information that is information for improving the motor function to the evaluated person U. Then, when it is determined that the evaluation of the cognitive function of the evaluated person U is less than or equal to the evaluation of the motor function, the second recommended information that is information for improving the cognitive function is output to the evaluated person U.
  • the first recommended information and the second recommended information are stored in the storage unit 153 as recommended information 164, respectively.
  • the evaluation unit 133 causes the output unit 143 to selectively output the first recommendation information or the second recommendation information included in the recommendation information 164 based on the evaluation results of the cognitive function and the motor function of the evaluated person U.
  • the storage unit 153 is a memory that stores reference data 163 indicating the relationship between a person's feature amount and the person's cognitive function.
  • the storage unit 153 is, for example, a memory such as a ROM or a RAM, and includes an HDD, a flash memory, or the like.
  • the reference data 163 is the same as the reference data 163 stored in the storage unit 152 according to Embodiment 3, for example.
  • Recommended information 164 is information for improving the cognitive function or motor function of the person to be evaluated U.
  • the recommendation information 164 includes information such as information on food, a method of exercise, a method of using an exercise device, etc., that promotes improvement of the exercise function or cognitive function.
  • the output unit 143 outputs, as the first recommended information, information such as food information, exercise methods, exercise equipment usage, and the like included in the recommendation information 164, which particularly promotes improvement of exercise function, In particular, information such as food information, exercise methods, exercise equipment usage methods, etc., that promote the improvement of cognitive function, is output as the second recommended information.
  • the acquisition unit 113 acquires information such as an ID (IDentification) of the evaluator U by causing the evaluator U to operate the input device 230 (step S401).
  • the acquisition unit 113 may acquire attribute information indicating the attributes of the evaluated person U by causing the evaluated person U to operate the input device 230.
  • the acquisition unit 113 acquires gait data and physical strength measurement data from the evaluated person U (step S402).
  • the acquisition unit 113 executes, for example, steps S101 to S104 illustrated in FIG. 3 to perform gait data (specifically, first data, third data, and (4th data) is acquired, and physical strength measurement data (specifically 6th data) is acquired by performing step S301 shown in FIG.
  • the calculation unit 123 calculates an exercise feature amount indicating the exercise function of the person to be evaluated U based on the sixth data acquired by the acquisition unit 112 (step S403).
  • the calculating unit 123 is based on the attribute information and the sixth data acquired by the acquiring unit 112. A motion feature amount indicating the motor function of U is calculated.
  • the calculation unit 123 calculates a feature amount indicating the degree of the cognitive function of the person to be evaluated U based on the gait data acquired by the acquisition unit 112 (step S404).
  • step S403 and step S404 are executed is not particularly limited, and the order may be changed and executed.
  • the evaluation unit 133 performs evaluation by ranking the degree of the cognitive function and the motor function of the evaluated person U based on the characteristic amount and the motor characteristic amount of the evaluated person U calculated by the calculating unit 123 (Ste S405).
  • the evaluation unit 133 specifically collates the feature amount and the movement feature amount of the evaluated person U calculated by the calculating unit 123 with the reference data 163, thereby improving the cognitive function of the evaluated person U. evaluate. That is, the reference data 163 may store data indicating the relationship between the person's movement feature quantity and the person's motor function.
  • the output unit 143 outputs the evaluation results of the motor function and the cognitive function of the evaluated person U evaluated by the evaluation unit 133 to the display device 220 (Step S406).
  • the evaluation unit 133 determines whether the evaluation of the cognitive function of the person to be evaluated U is higher than the evaluation of the motor function based on the predetermined evaluation criteria for the cognitive function and the motor function (step S407). ).
  • the output unit 143 determines that the evaluation of the cognitive function of the evaluated person U is higher than the evaluation of the motor function (Yes in step S407), the output unit 143 improves the motor function of the evaluated person U as the recommended information 164 regarding the motor function. 1st recommendation information which is information for making it output is outputted (Step S408).
  • the output unit 143 determines that the evaluation of the cognitive function of the evaluated person U is equal to or less than the evaluation of the motor function (No in step S407), the output unit 143 provides the cognitive function to the evaluated person U as recommended information 164 regarding the cognitive function.
  • the second recommendation information which is information for improving the quality, is output (step S409).
  • 16A to 16D illustrate images that are GUIs (Graphical User Interfaces) displayed on a touch panel display in which the input device 230 and the display device 220 are integrally formed.
  • GUIs Graphic User Interfaces
  • FIG. 16A is a diagram illustrating a first example of an image displayed on the display device 220 by the cognitive function evaluation device 103 according to the fourth embodiment.
  • An image 400 shown in FIG. 16A is an image displayed on the display device 220 in order to acquire the ID of the evaluated person U from the evaluated person U in step S401 shown in FIG.
  • the image 400 includes an ID input unit 401 and an attribute input unit 402.
  • the ID input unit 401 receives an input of the ID of the evaluated person U by being operated by the evaluated person U.
  • the attribute input unit 402 is operated by the person to be evaluated U, and receives an input of the attribute of the person to be evaluated U.
  • input of the height, gender, and age of the person to be evaluated U can be accepted as the attributes of the person to be evaluated U.
  • FIG. 16B is a diagram illustrating a second example of an image displayed on the display device 220 by the cognitive function evaluation device 103 according to Embodiment 4.
  • An image 410 illustrated in FIG. 16B is an image displayed on the display device 220 in order to obtain physical strength measurement data (that is, sixth data) of the evaluated person U from the evaluated person U in step S402 illustrated in FIG. It is.
  • the image 410 includes a physical strength measurement data input unit 411.
  • the physical strength measurement data input unit 411 receives an input of physical strength measurement data of the evaluated person U by being operated by the evaluated person U.
  • FIG. 16A as an example of the physical strength measurement data of the evaluated person U, the Timed up & Go test of the evaluated person U, the functional reach test, the open eye one leg standing test, the grip strength measurement test, the 5 m walking test, and the stepping test It is now possible to accept input of the results of various tests.
  • the Timed up & Go test is a test that measures the time from when the person to be evaluated U is sitting on the chair, standing up, going 3m ahead and sitting on the chair again.
  • FIG. 16C is a diagram illustrating a third example of an image displayed on the display device 220 by the cognitive function evaluation device 103 according to Embodiment 4.
  • An image 420 illustrated in FIG. 16C is an image displayed on the display device 220 in order to notify the evaluated person U of the evaluation results of the motor function and the cognitive function of the evaluated person U in step S406 illustrated in FIG. .
  • the image 420 includes a motor function evaluation result notification unit 421 and a cognitive function evaluation result notification unit 422.
  • the motor function evaluation result notifying unit 421 is an image for notifying the evaluated person U of the evaluation of the motor function of the evaluated person U evaluated by the evaluating unit 133 in step S405 shown in FIG.
  • the motor function evaluation result notification unit 421 includes a motor function evaluation result 421a of the evaluated person U evaluated by the evaluation unit 133 in step S405 shown in FIG. 15 and a comment 421b based on the evaluation result 421a. Yes.
  • the cognitive function evaluation result notification unit 422 is an image for notifying the evaluator U of the evaluation of the cognitive function of the evaluator U evaluated by the evaluator 133 in step S405 shown in FIG.
  • the cognitive function evaluation result notification unit 422 includes an evaluation result 422a of the motor function of the evaluated person U evaluated by the evaluation unit 133 in step S405 shown in FIG. 15 and a comment 422b based on the evaluation result 422a. Yes.
  • FIG. 16D is a diagram illustrating a fourth example of an image displayed on the display device 220 by the cognitive function evaluation device 103 according to Embodiment 4.
  • the image 430 illustrated in FIG. 16D is displayed on the display device 220 in order to notify the evaluated person U of recommended information 164 regarding the motor function or the cognitive function of the evaluated person U in step S408 or step S409 illustrated in FIG.
  • This is an image.
  • the evaluation unit 133 determines that both the rank of motor function and the rank of cognitive function are C, that is, No in step S407 shown in FIG. If it is determined, the second recommendation information included in the recommendation information 164 output in step S409 is illustrated.
  • the image 430 includes a recommended information display unit 431 on which the content of the recommended information 164 is displayed.
  • the recommended information display unit 431 notifies only the recommended information 164 that the evaluation unit 133 determines to be particularly bad out of the motor function and the cognitive function to the evaluated user U. Information that seems to be particularly useful can be notified, and the amount of information to be notified can be reduced.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating an example of parameters used when the cognitive function evaluation apparatus 103 according to Embodiment 4 calculates the feature amount of the cognitive function of the person to be evaluated U.
  • FIG. 18 shows an example of a table used when the cognitive function evaluation apparatus 103 according to Embodiment 4 ranks the cognitive function of the evaluated person U from the calculated feature amount of the cognitive function of the evaluated person U.
  • EstM shown in FIG. 18 is a feature amount calculated by the calculation unit 123, and A to E of each rank are ranks evaluated by the evaluation unit 133 from the feature amount (EstM) calculated by the calculation unit 123. is there. That is, for example, the table shown in FIG. 18 is stored in the storage unit 153 as the reference data 163.
  • Each of the multiple regression coefficients shown in FIG. 17 is a predetermined constant.
  • Each of the symbols shown in FIG. 17 is an actual measurement value of gait data or physical fitness measurement data acquired from the person to be evaluated U, or a numerical value of an attribute. For example, when the age of the person to be evaluated U is 25, the symbol Age shown in FIG. For example, when the gripping force of the person to be evaluated U is 30 kgw, the symbol “Grip” shown in FIG.
  • EstM C Age ⁇ Age + C Gend ⁇ Gend +... + C Ac ⁇ Ac + C EstM (4)
  • EstM calculates a value obtained by multiplying each parameter shown in the table of FIG. 18 by a symbol and a multiple regression coefficient, and is calculated from the sum of the calculated values. Part descriptions are omitted.
  • the expression (4) may further include C Grip ⁇ Grip as a numerical value to be added.
  • the parameter “grip strength” does not have to be adopted in Expression (4) based on the attribute of the person to be evaluated U.
  • the calculation unit 123 selects a parameter to be used for Expression (4) based on the attribute information acquired by the acquisition unit 113.
  • the evaluation unit 133 evaluates the cognitive function of the person to be evaluated U by ranking the cognitive function of the person to be evaluated U from EstM calculated by Expression (4). For example, when EstM calculated by the calculation unit 123 is 23, the evaluation unit 133 ranks the cognitive function of the person to be evaluated U as “C”. In this case, the output unit 143 displays the cognitive function evaluation result notifying unit 422 shown in FIG. 16C as described in the comments shown in FIG. 18 as “average result. Please keep good condition from now on”. The information corresponding to the comment 422b is output.
  • FIG. 19 is an example of a table used when the cognitive function evaluation apparatus 103 according to Embodiment 4 ranks the motor function of the evaluated person U from the calculated motor feature of the motor function of the evaluated person U.
  • FIG. 19 is an example of a table used when the cognitive function evaluation apparatus 103 according to Embodiment 4 ranks the motor function of the evaluated person U from the calculated motor feature of the motor function of the evaluated person U.
  • the calculation unit 123 assigns a 5-point evaluation of 5 points, 4 points, 3 points, 2 points, and 1 point for each parameter based on a predetermined method. For example, if the parameter is “grip strength”, the calculation unit 123 is 1 point if it is less than 10 kgw, 2 points if it is 10 kgw or more and less than 20, 3 points if it is 20 kgw or more and less than 30, and 30 points or more if it is less than 40. If it is 4 points or 40 kgw or more, a numerical value related to the parameter “grip strength” is set like 5 points. In addition, the calculation unit 123 calculates a numerical value for each parameter, and calculates an average value of the numerical values as an exercise feature amount.
  • the evaluation unit 133 evaluates the motor function of the evaluated person U by ranking the motor function of the evaluated person U from the calculated motion feature amount. For example, when the exercise feature amount calculated by the calculation unit 123 is 3.0, the evaluation unit 133 ranks the cognitive function of the person to be evaluated U as “C”.
  • the output unit 143 outputs information corresponding to the comment 421b of the motor function evaluation result notifying unit 421 shown in FIG. 16C, as “Good. Let's be aware of health maintenance” described in the comment shown in FIG. .
  • each parameter may be evaluated in six stages or more, or may be evaluated in four stages or less.
  • the motion feature amount may be an average value of numerical values calculated from each parameter, or may be arbitrarily calculated.
  • the cognitive function evaluation apparatus 103 has evaluated the degree of cognitive function and the degree of motor function of the person to be evaluated U.
  • the degree of motor function is further divided into a degree of muscle function and a degree of balance function. You may evaluate separately.
  • the recommendation information 164 may include recommendation information related to the muscle strength function (third recommendation information) and recommendation information related to the balance function (fourth recommendation information).
  • the evaluation unit 133 may evaluate each function by ranking the cognitive function, the muscular strength function, and the balance function in the evaluated person U. Further, the output unit 143 may output the recommendation information 164 related to the function of the evaluation result having the lowest rank, for example. Moreover, the output part 143 may preferentially output the recommendation information 164 regarding a cognitive function, for example, when the rank of each function is all the same. Further, when the ranks of the strength function and the balance function are the same, the output unit 143 may output the recommendation information 164 regarding the strength function with priority, for example.
  • the cognitive function evaluation apparatus 103 has the same functional configuration as the cognitive function evaluation apparatus 102 according to the third embodiment, and the calculation unit 123 further calculates the evaluated person U from the sixth data.
  • the evaluation unit 133 further evaluates the motor function of the person to be evaluated U based on the motor feature amount calculated by the calculation unit 123, and the output unit 143 further includes: The evaluation result of the motor function of the person to be evaluated U evaluated by the evaluation unit 133 is output.
  • the cognitive function evaluation apparatus 103 has the same effect as the cognitive function evaluation apparatus 102 according to Embodiment 3. Furthermore, the cognitive function evaluation apparatus 103 can further evaluate the motor function in addition to the cognitive function of the person to be evaluated U. In some cases, the evaluation of the cognitive function is not received favorably by the evaluated person U and may be avoided.
  • the cognitive function evaluation apparatus 103 for the person to be evaluated U, whether various measurement results such as measurement related to walking and functional reach test are used for evaluation of the cognitive function of the person to be evaluated U. It becomes difficult to understand whether it is used to evaluate motor function. Therefore, according to the cognitive function evaluation apparatus 103, the discomfort of the evaluated person U due to the evaluation of the cognitive function can be suppressed.
  • the cognitive function evaluation apparatus 103 since a part of the data used when calculating the feature quantity of the cognitive function and the motor feature quantity of the motor function can be shared, the feature quantity of the cognitive function and the motor It is possible to reduce the amount of data used to calculate the movement feature amount of the function.
  • the evaluation unit 133 further determines whether or not the evaluation of the cognitive function of the person to be evaluated U is higher than the evaluation of the motor function based on the predetermined evaluation criteria for the cognitive function and the motor function, and outputs When it is determined that the evaluation of the cognitive function of the person to be evaluated U is higher than the evaluation of the motor function, the unit 143 outputs first recommended information that is information for improving the motor function, and recognizes the person to be evaluated U. When it is determined that the evaluation of the function is equal to or less than the evaluation of the motor function, the second recommended information that is information for improving the cognitive function is output to the evaluated person U.
  • the cognitive function evaluation apparatus 103 outputs only the recommended information 164 of the one determined by the evaluation unit 133 as being particularly bad out of the motor function and the cognitive function to the evaluated person U. Thereby, according to the cognitive function evaluation apparatus 103, information that is considered to be particularly useful for the person to be evaluated U can be notified, and the amount of information for notification can be reduced.
  • the cognitive function evaluation apparatus 103 preferentially outputs the recommendation information 164 related to the cognitive function when the cognitive function and the motor function of the evaluated person U are the same evaluation result. Thereby, the cognitive function evaluation apparatus 103 can easily notify the evaluated person U of the recommended information 164 related to the cognitive function that is likely to be influenced by the future life of the evaluated person U.
  • the acquiring unit 113 further acquires attribute information indicating the attribute of the evaluated person U, and the calculating unit 123 is based on the attribute information acquired by the acquiring unit 113 and the sixth data.
  • the motion feature amount of is calculated.
  • the cognitive function evaluation apparatus 103 performs an exercise feature amount in consideration of the age, sex, health condition, and the like of the person U to be evaluated. Thereby, the cognitive function evaluation apparatus 103 can output an evaluation result more suitable for the person to be evaluated U in order to calculate an exercise feature amount corresponding to the person to be evaluated U.
  • the processing units such as the calculation unit and the evaluation unit included in the cognitive function evaluation device are realized by software by a processor executing a program, but are not limited to such an implementation method.
  • 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 evaluated the grade of the cognitive function, it is not the evaluation whether the to-be-evaluated person has dementia, for example, the degree of wrinkle of the to-be-evaluated person is evaluated. May be.
  • 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 is not limited to Alzheimer type dementia, and may be, for example, vascular dementia.
  • a storage unit stores the data in advance.
  • Reference data should just be data which can evaluate a cognitive function by collating with gait data which shows a shake of the body under evaluation's walk.
  • the reference data may be, for example, data indicating the relationship between the revised Hasegawa Simple Intelligence Evaluation Scale (HDS-R) score and body shake during walking.
  • HDS-R Hasegawa Simple Intelligence Evaluation Scale
  • the acceleration sensor was shown as an example of a body movement detection apparatus, the body movement detection apparatus should just detect the acceleration data which show the shaking of the body in the to-be-evaluated person's walk.
  • the body motion detection device may be, for example, a camera, a radio wave sensor, or the like.
  • the body motion detection device is connected to be able to communicate with the cognitive function evaluation device by wireless communication, but the communication method is not limited.
  • the body movement detection device may include, for example, a wireless communication module for wirelessly communicating with the cognitive function evaluation device, and may communicate with the cognitive function evaluation device 100 via the wireless communication device.
  • the body motion detection device transmits the measured acceleration data to the cognitive function evaluation device 100 by wireless communication.
  • the wireless communication may be performed based on a predetermined wireless communication standard such as Bluetooth (registered trademark), Wi-Fi (registered trademark), or ZigBee (registered trademark).
  • the body motion detection device may perform wired communication with the cognitive function evaluation device.
  • the body movement detection device may include a communication adapter for connecting a cable for wired communication with the cognitive function evaluation device.
  • this invention is a cognitive function evaluation method by a computer, Comprising: The 1st data which shows the amount of shaking of the to-be-evaluated person's body in the 1st walk area from the to-be-evaluated person's start to the predetermined number of steps Second data indicating the amount of body shake during walking of the evaluated person in the double task state where the evaluated person walks while performing the given task in the second walking section after the first walking section.
  • the method may include an evaluation step for evaluating the cognitive function of the person to be evaluated, and an output step for outputting the evaluation result evaluated in the evaluation step.
  • the cognitive function of the person to be evaluated U can be accurately evaluated by a computer.
  • the present invention may be realized as a program that causes a computer to execute the steps included in 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 cognitive function evaluation method can be executed by a computer as a program that can accurately evaluate the cognitive function of the person to be evaluated U.
  • Cognitive function evaluation device 110 111, 112, 113 Acquisition unit 120, 121, 122, 123 Calculation unit 130, 131, 132, 133 Evaluation unit 140, 141, 142, 143 Output unit 150, 151 , 152, 153 Storage unit 160, 161, 162, 163 Reference data 164 Recommended information 200, 201, 202, 203 Cognitive function evaluation system 210 Body motion detection device U Evaluated person

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Physical Education & Sports Medicine (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)

Abstract

認知機能評価装置（１００）は、被評価者（Ｕ）が歩行し始めてから所定の歩数までの第１歩行区間における被評価者（Ｕ）の歩行中の体の揺れ量を示す第１データ、及び、第１歩行区間以降の第２歩行区間における、被評価者（Ｕ）が与えられた課題をこなしながら歩行する二重タスク状態での被評価者（Ｕ）の歩行中の体の揺れ量を示す第２データの少なくとも一方を、歩容データとして取得する取得部（１１０）と、取得部（１１０）が取得した歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出する算出部（１２０）と、算出部（１２０）が算出した特徴量に基づいて、被評価者（Ｕ）の認知機能を評価する評価部（１３０）と、評価部（１３０）が評価した評価結果を出力する出力部（１４０）と、を備える。

Description

認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法、及び、プログラム
　本発明は、認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法、及び、プログラムに関する。
　人の歩行から計測されるパラメータに基づいて、認知機能を評価する評価方法が知られている。
　特許文献１には、膝痛、腰痛等の老年障害の起こりやすさ、認知機能等を人の歩行から計測させるデータに基づいて評価する方法が開示されている。特許文献１で開示されている方法では、人の歩行から計測させるデータとして、歩行比、歩幅、歩隔等を使用し、身体的フレイルや認知的フレイルについて評価する。
特開２０１３－２５５７８６号公報
　例えば、認知機能の程度を評価する際には、より精度良く認知機能を評価できることが求められている。
　本発明は、精度良く認知機能を評価することが可能な認知機能評価装置等を提供する。
　本発明の一態様に係る認知機能評価装置は、被評価者が歩行し始めてから所定の歩数までの第１歩行区間における前記被評価者の歩行中の体の揺れ量を示す第１データ、及び、前記第１歩行区間以降の第２歩行区間における、前記被評価者が与えられた課題をこなしながら歩行する二重タスク状態での前記被評価者の歩行中の体の揺れ量を示す第２データの少なくとも一方を、歩容データとして取得する取得部と、前記取得部が取得した前記歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出する算出部と、前記算出部が算出した前記特徴量に基づいて、前記被評価者の認知機能を評価する評価部と、前記評価部が評価した評価結果を出力する出力部と、を備える。
　また、本発明の一態様に係る認知機能評価システムは、前記認知機能評価装置と、前記歩容データを取得し、取得した歩容データを前記認知機能評価装置へ送信する体動検出装置と、を備える。
　また、本発明の一態様に係る認知機能評価方法は、コンピュータによる認知機能評価方法であって、被評価者が歩行し始めてから所定の歩数までの第１歩行区間における前記被評価者の歩行中の体の揺れ量を示す第１データ、及び、前記第１歩行区間以降の第２歩行区間における、前記被評価者が与えられた課題をこなしながら歩行する二重タスク状態での前記被評価者の歩行中の体の揺れ量を示す第２データの少なくとも一方を、歩容データとして取得する取得ステップと、前記取得ステップで取得した前記歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出する算出ステップと、前記算出ステップで算出した前記特徴量に基づいて、前記被評価者の認知機能を評価する評価ステップと、前記評価ステップで評価した評価結果を出力する出力ステップと、を含む。
　また、本発明は、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。
　本発明の一態様に係る認知機能評価装置等によれば、精度良く認知機能を評価することができる。
図１は、実施の形態１に係る認知機能評価装置を含むシステムの構成を示す図である。 図２は、実施の形態１に係る認知機能評価装置の特徴的な機能構成を示すブロック図である。 図３は、人の歩行中の動作を示すイメージ図である。 図４は、実施の形態１に係る認知機能評価装置が被評価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。 図５Ａは、実施の形態１に係る認知機能評価装置が取得する、被評価者が健常者である場合の、時間に対する加速度を示すデータの一例を示す図である。 図５Ｂは、図５Ａに示すデータをフーリエ変換したデータを示す図である。 図６Ａは、実施の形態１に係る認知機能評価装置が取得する、被評価者の認知機能が低下している場合の、時間に対する加速度を示すデータの一例を示す図である。 図６Ｂは、図６Ａに示すデータをフーリエ変換したデータを示す図である。 図７は、実施の形態１に係る認知機能評価装置が被評価者の認知機能を評価した値に対する、当該被評価者の認知機能の真値の相関を示す図である。 図８は、実施の形態２に係る認知機能評価装置の特徴的な機能構成を示すブロック図である。 図９は、実施の形態２に係る認知機能評価装置が被評価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。 図１０は、実施の形態２に係る認知機能評価装置が被評価者の認知機能を評価した値に対する、当該被評価者の認知機能の真値の相関を示す図である。 図１１は、実施の形態３に係る認知機能評価装置の特徴的な機能構成を示すブロック図である。 図１２は、実施の形態３に係る認知機能評価装置が被評価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。 図１３は、実施の形態３に係る認知機能評価装置が被評価者の認知機能を評価した値に対する、当該被評価者の認知機能の真値の相関を示す図である。 図１４は、実施の形態４に係る認知機能評価装置の特徴的な機能構成を示すブロック図である。 図１５は、実施の形態４に係る認知機能評価装置が被評価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。 図１６Ａは、実施の形態４に係る認知機能評価装置が表示装置に表示させる画像の第１例を示す図である。 図１６Ｂは、実施の形態４に係る認知機能評価装置が表示装置に表示させる画像の第２例を示す図である。 図１６Ｃは、実施の形態４に係る認知機能評価装置が表示装置に表示させる画像の第３例を示す図である。 図１６Ｄは、実施の形態４に係る認知機能評価装置が表示装置に表示させる画像の第４例を示す図である。 図１７は、実施の形態４に係る認知機能評価装置が、被評価者の認知機能の特徴量を算出する際に用いるパラメータの一例を示す図である。 図１８は、実施の形態４に係る認知機能評価装置が、算出した被評価者の認知機能の特徴量から、被評価者の認知機能をランク付けする際に用いる表の一例を示す図である。 図１９は、実施の形態４に係る認知機能評価装置が、算出した被評価者の運動機能の運動特徴量から、被評価者の運動機能をランク付けする際に用いる表の一例を示す図である。
　以下、実施の形態に係る認知機能評価装置等について、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。
　（実施の形態１）
　［構成］
　まず、図１～図３を参照して、実施の形態１に係る認知機能評価装置及び認知機能評価システムの構成に関して説明する。
　図１は、実施の形態１に係る認知機能評価装置１００を含むシステムの構成を示す図である。図２は、実施の形態１に係る認知機能評価装置１００の特徴的な機能構成を示すブロック図である。
　認知機能評価装置１００は、被評価者Ｕの体の揺れを測定することにより、被評価者Ｕの認知機能の程度を評価するための装置である。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、認知機能評価装置１００は、認知症である人（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（Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ　Ｄｉｓｅａｓｅ）が挙げられる。認知症は自覚症状がないため、従来は認知症患者の家族又は第三者等によって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ていた。例えば、認知機能テスト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Ｕは、認知症であるかどうかを確認することができる。
　しかしながら、上述の認知機能テストでは、１５分程度の時間を要する。また、短期間に複数回、上述の認知機能テストを実施すると、内容を覚えてしまうなどの課題がある。
　ところで、認知症患者は、歩行中の体の揺れが認知症ではない人（健常者）と異なることが知られている。
　認知機能評価装置１００は、被評価者Ｕの歩行中の体の揺れを測定することで、被評価者Ｕの認知機能の程度を評価する装置である。
　図１及び図２に示すように、認知機能評価システム２００は、例えば、認知機能評価装置１００と、体動検出装置２１０と、表示装置２２０と、を備える。
　体動検出装置２１０は、被評価者Ｕの体の揺れ量を示す歩容データを検出する装置であり、図１には、加速度センサを例示している。具体的には、例えば、ベルト等の装着具２１１に取り付けられた体動検出装置２１０の一例である加速度センサを被評価者Ｕは装着し、歩行する。加速度センサが検出する被評価者Ｕの歩行中における歩容データの一例である加速度データは、例えば、図示しない通信装置によって、認知機能評価装置１００へ送信される。
　具体的には、加速度センサは、取り付けられた被評価者Ｕの部位の加速度を所定の測定レートで測定する。測定レートは、単位時間当たりの加速度の測定回数である。加速度センサは、測定した加速度データを認知機能評価装置１００へ送信する。装着具２１１は、無線通信装置（不図示）を備え、当該無線通信装置を介して認知機能評価装置１００と通信する。加速度センサは、無線通信により、測定した加速度データを認知機能評価装置１００へ送信する。無線通信は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）又はＺｉｇＢｅｅ（登録商標）等の所定の無線通信規格に基づいて行われる。
　加速度センサが測定する加速度データは、３軸加速度センサの場合、３次元の加速度ベクトルデータ、例えば、被評価者Ｕの前後方向、左右方向及び上下方向の各々の加速度データである。加速度データは、複数の測定点を含んでいる。複数の測定点の各々には、測定点を測定した時刻を示す時刻情報が対応付けられている。
　なお、体動検出装置２１０が加速度センサである場合、３軸加速度センサに限定されず、１軸加速度センサ、又は、２軸加速度センサでもよい。
　また、装着具２１１は、ベルトでなくてもよく、被評価者Ｕに着用される衣服でもよい。例えば、当該衣服に体動検出装置２１０の一例である加速度センサが固定されていてもよく、又は、衣服のポケットに収容されていてもよい。
　また、体動検出装置２１０は、被評価者Ｕの体の揺れ量を検出できればよく、加速度センサに限定されず、被評価者Ｕの歩行を撮像するカメラ、電波センサ等でもよい。
　また、体動検出装置２１０で検出された被評価者Ｕの体の揺れ量を示す歩容データは、無線通信により認知機能評価装置１００へ送信されてもよいし、ケーブル等を介して有線通信により認知機能評価装置１００へ送信されてもよい。
　認知機能評価装置１００は、体動検出装置２１０が検出した被評価者Ｕの体の揺れの程度を示す揺れ量を取得し、取得した揺れ量を用いて被評価者Ｕの認知機能の程度を評価し、評価結果を表示装置２２０へ出力する装置である。認知機能評価装置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。
　図２に示すように、認知機能評価装置１００は、取得部１１０と、算出部１２０と、評価部１３０と、出力部１４０と、記憶部１５０と、を備える。
　取得部１１０は、被評価者Ｕが歩行し始めてから所定の歩数までの第１歩行区間における被評価者Ｕの歩行中の体の揺れ量を示す第１データを、歩容データとして取得する。所定の歩数とは、被評価者Ｕが歩き始めてから、歩行速度が略一定の速度になるまでの歩数であればよく、特に限定されるものではないが、歩き始めてから２歩目～４歩目程度までの歩数である。
　図３は、人の歩行中の動作を示すイメージ図である。なお、図３には、人の歩行を説明するために、歩行開始地点Ｓから歩行終了地点Ｇまでの右足及び左足の地面に着地した箇所を図示している。図３には、右足の地面に着地した箇所を白抜きの丸で図示し、左足の地面に着地した箇所を、ハッチングを付した丸で図示している。図３には、被評価者Ｕが歩行開始地点Ｓから歩行を開始してから、第２歩目までの歩数を所定の歩数として図示している。
　図３に示すように、被評価者Ｕは、歩行開始地点Ｓで一度静止した後、歩行終了地点Ｇまで歩行する。取得部１１０は、被評価者Ｕが歩行開始地点Ｓから歩行を開始し、所定の歩数までの第１歩行区間における被評価者Ｕの歩行中の体の揺れ量を示す第１データを、歩容データとして取得する。
　具体的には、取得部１１０は、変位、速度、又は、加速度の変化量を被評価者Ｕの歩行中の揺れ量として示す第１データを取得する。
　例えば、取得部１１０は、被評価者Ｕの進行方向における、変位、速度、又は、加速度の変化量を被評価者Ｕの歩行中の体の揺れ量として示す第１データを取得する。
　また、取得部１１０は、さらに、第１歩行区間における被評価者Ｕの歩幅及び歩隔を示す第３データを取得してもよい。
　歩幅及び歩隔を測定する方法は、特に限定されない。例えば、体動検出装置２１０が加速度センサである場合、体動検出装置２１０が検出した、被評価者Ｕの歩行中の加速度の変化量から、歩幅及び歩隔が算出されてもよい。また、例えば、認知機能評価システム２００は、歩幅及び歩隔を測定するために、歩行中の被評価者Ｕを撮像するカメラを備え、当該カメラが撮像することで生成した画像を解析することで、歩幅及び歩隔を測定してもよい。
　なお、これらの場合、取得部１１０が取得する第３データとしては、加速度の変化量、又は、画像（或いは動画像）でもよいし、加速度の変化量、又は、画像（或いは動画像）から算出された歩幅及び歩隔を示す値でもよい。
　また、取得部１１０は、さらに、第１歩行区間における被評価者Ｕの歩行速度を示す第４データを取得してもよい。歩行速度は、例えば、体動検出装置２１０が加速度センサである場合、体動検出装置２１０が検出した、被評価者Ｕの歩行中の加速度の変化量から、算出されてもよい。また、例えば、認知機能評価システム２００は、歩行速度を測定するために、歩行中の被評価者Ｕを撮像するカメラと、時間を計測するＲＴＣ（Ｒｅａｌ　Ｔｉｍｅ　Ｃｌｏｃｋ）等の計時部を備えてもよい。当該カメラが撮像することで生成した画像を解析することで算出される被評価者Ｕの位置と、計時部で計測された時間とから、被評価者Ｕの歩行速度は算出されてもよい。
　なお、これらの場合、取得部１１０が取得する第４データとしては、加速度の変化量、又は、画像（或いは動画像）でもよいし、加速度の変化量、又は、画像（或いは動画像）から算出された歩行速度を示す値でもよい。
　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。
　算出部１２０は、取得部１１０が取得した歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出する。なお、特徴量とは、歩容データから所定の方法で算出される値であり、被評価者Ｕの歩行の特徴を示す数値である。特徴量の具体的な算出方法は、後述する。
　また、算出部１２０は、取得部１１０が第１データとして取得した変位、速度、又は、加速度の変化量を周波数分析することによって周波数スペクトルを算出する。また、算出部１２０は、算出した周波数スペクトルにおいて、歩行に対応する周波数よりも高い特定の周波数における積分値に基づいて、特徴量を算出する。
　例えば、算出部１２０は、取得部１１０が取得した第１データ及び第３データを含む歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出してもよい。
　また、例えば、算出部１２０は、取得部１１０が取得した第１データ、第３データ、及び、第４データを含む歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出してもよい。
　算出部１２０は、例えば、記憶部１５０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、算出部１２０は、専用回路等によってソフトウェアを用いずにハードウェア的に実現されてもよい。
　評価部１３０は、算出部１２０が算出した特徴量に基づいて、被評価者Ｕの認知機能を評価する。
　具体的には、評価部１３０は、算出部１２０が算出した特徴量と、記憶部１５０に記憶されている参照データ１６０とを照合することにより、被評価者Ｕの認知機能を評価する。例えば、記憶部１５０には、参照データ１６０として、健常者と、軽度の認知症患者と、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１３０は、算出部１２０が算出した特徴量と、参照データ１６０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１３０は、例えば、記憶部１５０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１３０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１２０及び評価部１３０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。
　出力部１４０は、評価部１３０が評価した評価結果を出力する。
　出力部１４０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。
　記憶部１５０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１６０を記憶するメモリである。記憶部１５０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。参照データ１６０の詳細については、後述する。
　表示装置２２０は、出力部１４０から送信された、評価部１３０の評価結果を表示する装置である。表示装置２２０は、例えば、ディスプレイ等により実現される。
　出力部１４０は、例えば、評価部１３０の評価結果を画像データとして表示装置２２０へ出力する。表示装置２２０は、出力部１４０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１３０の評価結果は、音データとして出力部１４０から出力されてもよい。この場合、表示装置２２０は、例えば、アンプ、スピーカ等の音発生装置でもよいし、ディスプレイと、アンプ、スピーカ等とを備える機器でもよい。
　［処理手順］
　続いて、図３及び図４を参照して、実施の形態１に係る認知機能評価装置１００が実行する、被評価者Ｕの認知機能の評価方法の詳細について説明する。
　図４は、実施の形態１に係る認知機能評価装置１００が被評価者Ｕ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、被評価者Ｕは、図３に示す歩行開始地点Ｓに移動して、静止する。その後で、被評価者Ｕに歩行を開始する旨を通知する（ステップＳ１０１）。被評価者Ｕは、歩行を開始する。認知機能評価システム２００は、例えば、被評価者Ｕの位置を検出するためのカメラ、測距センサ等の位置検出装置を備え、被評価者Ｕの位置に応じて、表示装置２２０に被評価者Ｕに実行させる動作を指示するガイダンス等の表示をしてもよい。
　次に、取得部１１０は、体動検出装置２１０から、図３に示す第１歩行区間における被評価者Ｕの進行方向における体の揺れ量を示す第１データを取得する（ステップＳ１０２）。
　次に、取得部１１０は、図３に示す第１歩行区間における被評価者Ｕの歩幅及び歩隔を示す第３データを取得する（ステップＳ１０３）。
　次に、取得部１１０は、体動検出装置２１０から、図３に示す第１歩行区間における被評価者Ｕの歩行速度を示す第４データを取得する（ステップＳ１０４）。
　なお、ステップＳ１０２～ステップＳ１０４で取得部１１０が取得する第１データ、第３データ、及び、第４データは、任意の順序で取得されてもよい。
　次に、算出部１２０は、取得部１１０が取得した、第１データ、第３データ、及び、第４データに基づいて、被評価者Ｕの特徴量を算出する（ステップＳ１０５）。
　次に、評価部１３０は、算出部１２０が算出した被評価者Ｕの特徴量に基づいて、被評価者Ｕの認知機能の程度を評価する（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０６において、評価部１３０は、具体的には、算出部１２０が算出した被評価者Ｕの特徴量を、参照データ１６０と照合することで、被評価者Ｕの認知機能を評価する。
　最後に、出力部１４０は、評価部１３０が評価した評価結果を表示装置２２０へ出力する（ステップＳ１０７）。
　［実施例］
　続いて、図５Ａ～図７を参照して、実施の形態１に係る認知機能評価装置１００が実行した、被評価者Ｕの特徴量の算出結果の詳細について説明する。
　図５Ａは、実施の形態１に係る認知機能評価装置１００が取得する、被評価者Ｕが健常者である場合の、時間に対する加速度を示すデータの一例を示す図である。図５Ｂは、図５Ａに示すデータをフーリエ変換したデータを示す図である。図６Ａは、実施の形態１に係る認知機能評価装置１００が取得する、被評価者Ｕの認知機能が低下している場合の、時間に対する加速度を示すデータの一例を示す図である。図６Ｂは、図６Ａに示すデータをフーリエ変換したデータを示す図である。
　なお、図５Ａ及び図６Ａに示すデータは、被評価者Ｕの進行方向における、加速度の変化量を示すデータである。
　体動検出装置２１０が加速度センサである場合、例えば、図５Ａ及び図６Ａに示すような、被評価者Ｕの加速度を検出する。つまり、取得部１１０は、図５Ａ及び図６Ａに示すような、被評価者Ｕの加速度の変化量を示すデータを、例えば、第１データとして、取得する。
　図５Ｂ及び図６Ｂに示すように、時間に対する加速度の変化量をフーリエ変換して得られる周波数スペクトルにおいては、健常者及び認知機能が低下している被評価者のいずれも２Ｈｚ程度に最も強いピークが検出される。このピークは、歩行に対応する周波数を示し、健常者及び認知機能が低下している被評価者のいずれも同様にピークが検出される。
　一方、算出した周波数スペクトルにおける歩行に対応する周波数よりも高い特定の周波数（例えば、３Ｈｚ以上）における積分値（面積）は、健常者と認知機能が低下している被評価者とで異なること分かる。そのため、認知機能評価装置１００で評価される被評価者Ｕの特徴量として、周波数スペクトルにおいて、歩行に対応する周波数よりも高い特定の周波数における積分値を採用することで、認知機能の程度を精度良く評価できることが分かる。
　図７は、実施の形態１に係る認知機能評価装置１００が被評価者Ｕの認知機能を評価した値に対する、当該被評価者の認知機能の真値の相関を示す図である。具体的には、図７に示すグラフの横軸は、認知機能評価装置１００によって算出された被評価者Ｕの特徴量を示す。また、図７に示すグラフの縦軸は、認知機能評価装置１００によって特徴量が算出された被評価者Ｕが、認知機能を確認するためのバッチテストを受けた際のスコアである値（認知機能真値）を示す。つまり、図７に示す、縦軸と横軸との値が近い程、認知機能評価装置１００は、精度良く被評価者Ｕの認知機能の程度を評価できているといえる。なお、図７に示すグラフにおいて、相関係数は、Ｒ＝０．５４であった。
　図７に示す特徴量の算出には、以下の式（１）を採用した。
　（特徴量）＝ａ１×Ｖ＋ａ２×Ａｇｅ＋ａ３×Ｚ１６＋ａ４×ＤＹ＋Ｃ　　　（１）
　なお、ａ１、ａ２、ａ３、及び、ａ４は、定数である。
　また、Ｖは、被評価者Ｕの第１歩行区間における歩行速度である。
　また、Ａｇｅは、被評価者Ｕの年齢である。
　また、Ｚ１６は、第１歩行区間における被評価者Ｕの進行方向の加速度の変化量から得られる周波数スペクトルの３Ｈｚ以上の積分値を示す。
　また、ＤＹは、第１歩行区間における被評価者Ｕの歩隔に対する歩幅の比率を示す。
　また、Ｃは、定数である。
　図７に示すように、認知機能評価装置１００によれば、特徴量と認知機能真値とが近い値となるため、被評価者Ｕの認知機能の程度が、精度良く評価され得る。
　なお、Ｚ１６に採用される周波数の積分値は、３Ｈｚ以上の積分値でもよいし、あるいは、歩行による主周波数帯である１～３Ｈｚの積分値でもよい。
　［効果等］
　以上、実施の形態１に係る認知機能評価装置１００は、被評価者Ｕが歩行し始めてから所定の歩数までの第１歩行区間における被評価者Ｕの歩行中の体の揺れ量を示す第１データを、歩容データとして取得する取得部１１０と、取得部１１０が取得した歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出する算出部１２０と、算出部１２０が算出した特徴量に基づいて、被評価者Ｕの認知機能を評価する評価部１３０と、評価部１３０が評価した評価結果を出力する出力部１４０と、を備える。
　このような構成によれば、認知機能評価装置１００は、認知機能の程度が表れやすい量である、被評価者Ｕが歩行し始めてから所定の歩数までの被評価者Ｕの歩行中の体の揺れ量を用いて、被評価者Ｕの認知機能を評価する。そのため、認知機能評価装置１００によれば、より精度良く被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
　例えば、取得部１１０は、被評価者Ｕの歩行中の変位、速度、又は、加速度の変化量を被評価者Ｕの歩行中の体の揺れ量として示す第１データを取得してもよい。
　このように、認知機能評価装置１００は、簡便に検出可能な、被評価者Ｕの歩行中の変位、速度、又は、加速度の変化量を、被評価者Ｕの歩行中の体の揺れ量として示す第１データを取得することで、構成を簡便にすることができる。
　また、例えば、算出部１２０は、被評価者Ｕの歩行中の変位、速度、又は、加速度の変化量を周波数分析することによって周波数スペクトルを算出し、算出した周波数スペクトルにおいて、歩行に対応する周波数よりも高い特定の周波数における積分値に基づいて、特徴量を算出してもよい。
　このような構成によれば、算出部１２０は、認知機能の程度で周波数スペクトルの特徴が異なる高い周波数成分に基づいて特徴量を算出する。これにより、認知機能評価装置１００は、より精度良く被評価者Ｕの認知機能の程度を評価することができる。
　また、例えば、取得部１１０は、被評価者Ｕの進行方向における被評価者Ｕの歩行中の変位、速度、又は、加速度の変化量を揺れ量として示す第１データを取得してもよい。
　第１歩行区間における認知機能の程度は、特に、被評価者Ｕの進行方向における加速度の変化量に違いが生じやすい。そのため、進行方向の加速度の変化量に基づいて、特徴量が算出されることで、認知機能評価装置１００は、より精度良く被評価者Ｕの認知機能の程度を評価することができる。
　また、例えば、取得部１１０は、さらに、第１歩行区間における被評価者Ｕの歩幅及び歩隔を示す第３データを取得し、算出部１２０は、取得部１１０が取得した第１データ及び第３データを含む歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出してもよい。
　認知機能の程度は、第１歩行区間の歩幅及び歩隔にもまた違いが生じやすい。そのため、歩幅及び歩隔に基づいて、特徴量が算出されることで、認知機能評価装置１００は、より精度良く被評価者Ｕの認知機能の程度を評価することができる。
　なお、歩幅及び歩隔は、脚の長さ等によって個人差が生じるために、歩幅と歩隔との比率を第３データとして採用するとより良い。
　また、例えば、取得部１１０は、さらに、第１歩行区間における被評価者Ｕの歩行速度を示す第４データを取得し、算出部１２０は、取得部１１０が取得した第１データ、第３データ、及び、第４データを含む歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出してもよい。
　認知機能の程度は、第１歩行区間の歩行速度にもまた違いが生じやすい。そのため、歩行速度に基づいて、特徴量が算出されることで、認知機能評価装置１００は、より精度良く被評価者Ｕの認知機能の程度を評価することができる。
　また、例えば、認知機能評価装置１００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１６０が記憶された記憶部１５０を備えてもよい。また、評価部１３０は、算出部１２０が算出した特徴量と、記憶部１５０に記憶されている参照データ１６０とを照合することにより、被評価者Ｕの認知機能を評価してもよい。
　このような構成によれば、認知機能評価装置１００は、取得した歩容データから特徴量を算出し、算出した特徴量と参照データ１６０とを照合することで、被評価者Ｕの認知機能の程度を評価することができる。そのため、認知機能評価装置１００によれば、簡便に且つ精度良く被評価者Ｕの認知機能の評価が可能となる。
　（実施の形態２）
　実施の形態１に係る認知機能評価装置１００は、図３に示す第１歩行区間における被評価者Ｕの歩容データに基づいて特徴量を算出した。実施の形態２に係る認知機能評価装置は、図３に示す第２歩行区間における被評価者Ｕの歩容データに基づいて特徴量を算出する。
　以下、実施の形態２に係る認知機能評価装置等について説明する。なお、実施の形態２に係る認知機能評価装置等の説明において、実施の形態１に係る認知機能評価装置等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。
　［構成］
　図３及び図８を参照して、実施の形態２に係る認知機能評価装置及び認知機能評価システムの構成について説明する。
　図８は、実施の形態２に係る認知機能評価システム２０１及び認知機能評価装置１０１の特徴的な機能構成を示すブロック図である。
　図８に示すように、認知機能評価システム２０１は、例えば、認知機能評価装置１０１と、体動検出装置２１０と、表示装置２２０と、を備える。
　実施の形態２に係る認知機能評価装置１０１は、実施の形態１に係る認知機能評価装置１００と同様に、被評価者Ｕの体の揺れを測定することにより、被評価者Ｕの認知機能の程度を評価するための装置である。具体的には、認知機能評価装置１０１は、体動検出装置２１０が検出した被評価者Ｕの体の揺れの程度を示す揺れ量を取得し、取得した揺れ量を用いて被評価者Ｕの認知機能の程度を評価し、評価結果を表示装置２２０へ出力する装置である。認知機能評価装置１０１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。
　図８に示すように、認知機能評価装置１０１は、取得部１１１と、算出部１２１と、評価部１３１と、出力部１４１と、記憶部１５１と、を備える。
　取得部１１１は、図３に示す第２歩行区間における、被評価者Ｕが与えられた課題をこなしながら歩行する二重タスク状態での被評価者Ｕの歩行中の体の揺れ量を示す第２データを、歩容データとして取得する。課題の内容は、思考を働かせる内容であれば、特に限定されるものではなく、例えば、計算、クイズ等でもよい。
　具体的には、取得部１１１は、被評価者Ｕの歩行中の変位、速度、又は、加速度の変化量を被評価者Ｕの歩行中の揺れ量として示す第２データを取得する。
　例えば、取得部１１１は、被評価者Ｕの進行方向に直交する水平方向における、変位、速度、又は、加速度の変化量を被評価者Ｕの歩行中の体の揺れ量として示す第２データを取得する。
　また、取得部１１１は、さらに、第２歩行区間における被評価者Ｕの歩行時間を示す第５データを取得する。認知機能評価システム２００は、歩行時間を測定するために、歩行中の被評価者Ｕを撮像するカメラと、時間を計測するＲＴＣ等の計時部を備えてもよい。当該カメラが撮像することで生成した画像を解析することで算出される被評価者Ｕの位置と、計時部で計測された時間とから、被評価者Ｕの歩行速度は算出されてもよい。なお、取得部１１０が取得する第５データとしては、歩行時間を測定するための画像（或いは動画像）でもよいし、画像（或いは動画像）から算出された歩行速度を示す値でもよい。
　取得部１１１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。
　算出部１２１は、取得部１１１が取得した歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出する。なお、実施の形態２における特徴量の具体的な算出方法は、後述する。
　また、算出部１２１は、取得部１１１が第２データとして取得した変位、速度、又は、加速度の変化量を周波数分析することによって周波数スペクトルを算出する。また、算出部１２１は、算出した周波数スペクトルにおいて、歩行に対応する周波数よりも高い特定の周波数における積分値に基づいて、特徴量を算出する。
　例えば、算出部１２１は、取得部１１１が取得した第２データ、及び、第５データを含む歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出する。
　算出部１２１は、例えば、記憶部１５１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１２１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１３１は、算出部１２１が算出した特徴量に基づいて、被評価者Ｕの認知機能を評価する。
　具体的には、評価部１３１は、算出部１２１が算出した特徴量と、記憶部１５１に記憶されている参照データ１６１とを照合することにより、被評価者Ｕの認知機能を評価する。
　評価部１３１は、例えば、記憶部１５１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１３１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１２１及び評価部１３１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。
　出力部１４１は、評価部１３１が評価した評価結果を出力する。
　出力部１４１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。出力部１４１は、例えば、評価部１３１の評価結果を画像データとして表示装置２２０へ出力する。
　記憶部１５１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１６１を記憶するメモリである。記憶部１５１は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のメモリであり、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等で構成される。
　［処理手順］
　続いて、図３及び図９を参照して、実施の形態２に係る認知機能評価装置１０１が実行する、被評価者Ｕの認知機能の評価方法の詳細について説明する。
　図９は、実施の形態１に係る認知機能評価装置１００が被評価者Ｕ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、被評価者Ｕは、図３に示す歩行開始地点Ｓに移動して、静止する。その後で、被評価者Ｕに歩行を開始する旨を通知する（ステップＳ２０１）。被評価者Ｕは、歩行を開始する。認知機能評価システム２０１は、例えば、被評価者Ｕの位置を検出するためのカメラ、測距センサ等の位置検出装置を備え、被評価者Ｕの位置に応じて、表示装置２２０に被評価者Ｕに実行させる動作を指示するガイダンス等の表示をしてもよい。
　次に、被評価者Ｕが第２歩行区間に入る前に、被評価者Ｕに対して課題を通知する（ステップＳ２０２）。なお、被評価者Ｕに対して課題を通知するタイミングは、特に限定されない。ステップＳ２０１の前に、被評価者Ｕに対して通知していてもよい。この場合、ステップＳ２０２においては、課題を通知するのではなく、第２歩行区間に被評価者Ｕが入る直前（又は、入った直後）に、課題を実行する旨を通知してもよい。また、課題の通知すること、又は、課題を実行する旨を通知することは、認知機能評価システム２０１が表示装置２２０等を操作することで、実行されてもよい。
　このように、実施の形態２に係る認知機能評価装置１０１においては、思考を伴う課題を実行させながら第２歩行区間を被評価者Ｕに歩行させ、歩行中の被評価者Ｕの体の揺れ量を検出する。
　次に、取得部１１１は、体動検出装置２１０から、図３に示す第２歩行区間における被評価者Ｕの進行方向に直交する水平方向（つまり、被評価者Ｕの左右方向）における体の揺れ量を示す第２データを取得する（ステップＳ２０３）。
　次に、取得部１１１は、図３に示す第２歩行区間における被評価者Ｕの歩行時間を示す第５データを取得する（ステップＳ２０４）。
　なお、第２歩行区間の距離は、特に限定されない。例えば、第２歩行区間の距離は、被評価者Ｕの歩行の２～３周期分程度以上あればよい。本実施の形態においては、歩行開始地点Ｓから、歩行終了地点Ｇまでの距離は、８ｍとした。
　次に、算出部１２１は、取得部１１１が取得した、第２データ、及び、第５データに基づいて、被評価者Ｕの特徴量を算出する（ステップＳ２０５）。
　次に、評価部１３１は、算出部１２１が算出した被評価者Ｕの特徴量に基づいて、被評価者Ｕの認知機能の程度を評価する（ステップＳ２０６）。ステップＳ２０６において、評価部１３１は、具体的には、算出部１２１が算出した被評価者Ｕの特徴量を、参照データ１６１と照合することで、被評価者Ｕの認知機能を評価する。
　最後に、出力部１４１は、評価部１３１が評価した評価結果を表示装置２２０へ出力する（ステップＳ２０７）。
　［実施例］
　続いて、図１０を参照して、実施の形態２に係る認知機能評価装置１０１が実行した、被評価者Ｕの特徴量の算出結果の詳細について説明する。
　図１０は、実施の形態２に係る認知機能評価装置１０１が被評価者Ｕの認知機能を評価した値に対する、当該被評価者の認知機能の真値の相関を示す図である。具体的には、図１０に示すグラフの横軸は、認知機能評価装置１０１によって算出された被評価者Ｕの特徴量を示す。また、図１０に示すグラフの縦軸は、認知機能評価装置１０１によって特徴量が算出された被評価者Ｕが、認知機能を確認するためのバッチテストを受けた際のスコアである値（認知機能真値）を示す。なお、図１０に示すグラフにおいて、相関係数は、Ｒ＝０．５４であった。
　図１０に示す特徴量の算出には、以下の式（２）を採用した。
　（特徴量）＝ｂ０＋ｂ１×Ｔ＋ｂ２×Ａｇｅ＋ｂ３×Ｘ３６　　　（２）
　なお、ｂ０、ｂ１、ｂ２、ｂ３、及び、ｂ４は、定数である。
　また、Ｔは、被評価者Ｕの第２歩行区間における歩行時間である。
　また、Ａｇｅは、被評価者Ｕの年齢である。
　また、Ｘ３６は、第２歩行区間における被評価者Ｕの進行方向に直交する水平方向の加速度の変化量から得られる周波数スペクトルの３Ｈｚ以上の積分値を示す。
　図１０に示すように、認知機能評価装置１０１によれば、特徴量と認知機能真値とが近い値となるため、被評価者Ｕの認知機能の程度が、精度良く評価され得る。
　なお、Ｘ３６を算出する際に用いられる周波数は、３Ｈｚ以上でもよいが、２Ｈｚ程度に見られる主歩行周波数を含まなければよく、特に限定されない。例えば、４Ｈｚ以上でもよいし、６Ｈｚ以上でもよい。
　［効果等］
　以上、実施の形態２に係る認知機能評価装置１０１は、被評価者Ｕが歩行し始めてから所定の歩数までの第１歩行区間以降の第２歩行区間における、被評価者Ｕが与えられた課題をこなしながら歩行する二重タスク状態での被評価者Ｕの歩行中の体の揺れ量を示す第２データを歩容データとして取得する取得部１１１と、取得部１１１が取得した歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出する算出部１２１と、算出部１２１が算出した特徴量に基づいて、被評価者Ｕの認知機能を評価する評価部１３１と、評価部１３１が評価した評価結果を出力する出力部１４１と、を備える。
　このような構成によれば、認知機能評価装置１０１は、認知機能の程度が表れやすい状態である二重タスク状態における、第２歩行区間での被評価者Ｕの歩行中の体の揺れ量を用いて、被評価者Ｕの認知機能を評価する。そのため、認知機能評価装置１０１によれば、より精度良く被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
　例えば、取得部１１０は、被評価者Ｕの歩行中の変位、速度、又は、加速度の変化量を被評価者Ｕの歩行中の体の揺れ量として示す第２データを取得してもよい。
　また、例えば、算出部１２０は、被評価者Ｕの歩行中の変位、速度、又は、加速度の変化量を周波数分析することによって周波数スペクトルを算出し、算出した周波数スペクトルにおいて、歩行に対応する周波数よりも高い特定の周波数における積分値に基づいて、特徴量を算出してもよい。
　また、例えば、取得部１１１は、被評価者Ｕの進行方向に直交する水平方向における被評価者Ｕの歩行中の変位、速度、又は、加速度の変化量を揺れ量として示す第２データを取得してもよい。
　第２歩行区間における認知機能の程度は、特に、被評価者Ｕの進行方向に直交する水平方向（つまり、被評価者Ｕの左右方向）における加速度の変化量に違いが生じやすい。そのため、被評価者Ｕの左右方向の加速度の変化量に基づいて、特徴量が算出されることで、認知機能評価装置１０１は、より精度良く被評価者Ｕの認知機能の程度を評価することができる。
　また、例えば、取得部１１１は、さらに、第２歩行区間における被評価者Ｕの歩行時間を示す第５データを取得し、算出部１２１は、取得部１１１が取得した第２データ、及び、第５データを含む歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出してもよい。
　認知機能の程度は、第２歩行区間の歩行時間にもまた違いが生じやすい。そのため、歩行時間に基づいて、特徴量が算出されることで、認知機能評価装置１０１は、より精度良く被評価者Ｕの認知機能の程度を評価することができる。
　（実施の形態３）
　実施の形態１に係る認知機能評価装置１００は、図３に示す第１歩行区間における被評価者Ｕの歩容データに基づいて特徴量を算出した。また、実施の形態２に係る認知機能評価装置１０１は、図３に示す第２歩行区間における被評価者Ｕの歩容データに基づいて特徴量を算出した。
　ここで、認知機能の程度の評価には、さらに、被評価者Ｕの動的バランス能力を評価する方法であるファンクショナルリーチテストの結果が反映されてもよい。
　以下、実施の形態３に係る認知機能評価装置等について説明する。なお、実施の形態３に係る認知機能評価装置等の説明において、実施の形態１及び実施の形態２に係る認知機能評価装置等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。
　［構成］
　図１１を参照して、実施の形態３に係る認知機能評価装置及び認知機能評価システムの構成について説明する。
　図１１は、実施の形態３に係る認知機能評価システム２０２及び認知機能評価装置１０２の特徴的な機能構成を示すブロック図である。
　図１１に示すように、認知機能評価システム２０２は、例えば、認知機能評価装置１０２と、体動検出装置２１０と、表示装置２２０と、入力装置２３０を備える。
　実施の形態３に係る認知機能評価装置１０２は、実施の形態１に係る認知機能評価装置１００と同様に、被評価者Ｕの体の揺れを測定することにより、被評価者Ｕの認知機能の程度を評価するための装置である。具体的には、認知機能評価装置１０２は、体動検出装置２１０が検出した被評価者Ｕの体の揺れの程度を示す揺れ量を取得し、取得した揺れ量を用いて被評価者Ｕの認知機能の程度を評価し、評価結果を表示装置２２０へ出力する装置である。認知機能評価装置１０２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。
　入力装置２３０は、被評価者Ｕの動的バランス能力及び俊敏性の少なくとも一方の評価結果を受け付けるための入力機構である。入力装置２３０は、例えば、ボタン、キーボード、マウス、タッチパネル等のユーザインターフェースである。
　動的バランス能力とは、被評価者Ｕが動いている場合に、外力が加わったときのバランス能力を示す。例えば、動的バランス能力が高いとは、被評価者Ｕが歩行等で動いている場合に、外力が加わっても、バランスを崩しにくいことを示す。
　また、被評価者Ｕの動的バランス能力は、例えば、ファンクショナルリーチテストによって評価することができる。
　ファンクショナルリーチテストとは、被評価者Ｕの動的バランス能力を評価するテストである。ファンクショナルリーチテストとは、具体的には、直立姿勢で腕を９０度挙上した場合の指の先端から、できる限り前方へ腕を伸ばした場合の指の先端までの距離を測定するテストである。
　また、被評価者Ｕの俊敏性は、例えば、全身反応時間、ステップ回数、タッピング回数等により評価することができる。
　全身反応時間とは、被評価者Ｕが刺激を受けてから、動作するまでの時間である。全身反応時間は、例えば、被評価者Ｕが光、音等の刺激を受けてから、地面から足が離れるまでの時間である。
　これらのような、被評価者Ｕにおける、ファンクショナルリーチテストによって得られる距離、全身反応時間、単位時間当たりのステップ回数、単位時間当たりのタッピング回数等が、動的バランス能力又は俊敏性の評価結果として、入力装置２３０に入力される。
　実施の形態３に係る認知機能評価装置１０２は、実施の形態１に係る認知機能評価装置の評価方法に加えて、さらに、被評価者Ｕの動的バランス能力及び俊敏性の少なくとも一方の評価結果を用いて、被評価者Ｕの認知機能の程度を評価する。
　図１１に示すように、認知機能評価装置１０２は、取得部１１２と、算出部１２２と、評価部１３２と、出力部１４２と、記憶部１５２と、を備える。
　取得部１１２は、取得部１１０と同様に、被評価者Ｕが歩行し始めてから所定の歩数までの第１歩行区間における被評価者Ｕの歩行中の体の揺れ量を示す第１データを、歩容データとして取得する。例えば、取得部１１２は、さらに、第１歩行区間における被評価者Ｕの歩幅及び歩隔を示す第３データを取得してもよい。また、例えば、取得部１１２は、さらに、第１歩行区間における被評価者Ｕの歩行速度を示す第４データを取得してもよい。
　取得部１１２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。
　また、取得部１１２は、さらに、被評価者Ｕの動的バランス能力及び俊敏性の少なくとも一方の評価結果を第６データとして取得する。
　算出部１２２は、取得部１１２が取得した歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出する。
　例えば、算出部１２２は、取得部１１２が取得した、第１データと、第６データとを含む歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出する。
　算出部１２２は、例えば、記憶部１５２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１２２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１３２は、算出部１２２が算出した特徴量に基づいて、被評価者Ｕの認知機能を評価する。
　具体的には、評価部１３２は、算出部１２２が算出した特徴量と、記憶部１５２に記憶されている参照データ１６２とを照合することにより、被評価者Ｕの認知機能を評価する。
　評価部１３２は、例えば、記憶部１５２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１３２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１２２及び評価部１３２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。
　出力部１４２は、評価部１３２が評価した評価結果を出力する。出力部１４２は、例えば、評価部１３２の評価結果を画像データとして表示装置２２０へ出力する。
　出力部１４２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。
　記憶部１５２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１６２を記憶するメモリである。記憶部１５２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ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１６２の詳細については、後述する。
　［処理手順］
　続いて、図３及び図１２を参照して、実施の形態３に係る認知機能評価装置１０２が実行する、被評価者Ｕの認知機能の評価方法の詳細について説明する。
　図１２は、実施の形態３に係る認知機能評価装置１０２が被評価者Ｕ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、被評価者Ｕは、図３に示す歩行開始地点Ｓに移動して、静止する。その後で、被評価者Ｕに歩行を開始する旨を通知する（ステップＳ１０１）。被評価者Ｕは、歩行を開始する。
　次に、取得部１１２は、体動検出装置２１０から、図３に示す第１歩行区間における被評価者Ｕの進行方向における体の揺れ量を示す第１データを取得する（ステップＳ１０２）。
　次に、取得部１１２は、図３に示す第１歩行区間における被評価者Ｕの歩幅及び歩隔を示す第３データを取得する（ステップＳ１０３）。
　次に、取得部１１２は、体動検出装置２１０から、図３に示す第１歩行区間における被評価者Ｕの歩行速度を示す第４データを取得する（ステップＳ１０４）。
　次に、取得部１１２は、被評価者Ｕの動的バランス能力及び俊敏性の少なくとも一方の評価結果を示す第６データを取得する（ステップＳ３０１）。ステップＳ３０１において、取得部１１２は、例えば、被評価者Ｕの動的バランス能力の評価結果として、被評価者Ｕのファンクショナルリーチテストによって得られた距離を取得する。
　なお、ステップＳ１０２～ステップＳ１０４、及び、ステップＳ３０１で取得部１１２が取得する第１データ、第３データ、第４データ、及び、第６データは、任意の順序で取得されてもよい。
　次に、算出部１２２は、取得部１１２が取得した、第１データ、第３データ、第４データ、及び、第６データに基づいて、被評価者Ｕの特徴量を算出する（ステップＳ１０５ａ）。
　次に、評価部１３２は、算出部１２２が算出した被評価者Ｕの特徴量に基づいて、被評価者Ｕの認知機能の程度を評価する（ステップＳ１０６ａ）。ステップＳ１０６ａにおいて、評価部１３２は、具体的には、算出部１２２が算出した被評価者Ｕの特徴量を、参照データ１６２と照合することで、被評価者Ｕの認知機能を評価する。
　最後に、出力部１４２は、評価部１３２が評価した評価結果を表示装置２２０へ出力する（ステップＳ１０７ａ）。
　［実施例］
　続いて、図１３を参照して、実施の形態３に係る認知機能評価装置１０２が実行した、被評価者Ｕの特徴量の算出結果の詳細について説明する。
　図１３は、実施の形態３に係る認知機能評価装置１０２が被評価者Ｕの認知機能を評価した値に対する、当該被評価者の認知機能の真値の相関を示す図である。具体的には、図１３に示すグラフの横軸は、認知機能評価装置１０２によって算出された被評価者Ｕの特徴量を示す。また、図１３に示すグラフの縦軸は、認知機能評価装置１０２によって特徴量が算出された被評価者Ｕが、認知機能を確認するためのバッチテストを受けた際のスコアである値（認知機能真値）を示す。なお、図１３に示すグラフにおいて、相関係数は、Ｒ＝０．５７であった。
　また、本実施例では、特徴量を算出する際に、動的バランス能力及び俊敏性の少なくとも一方の評価結果として、ファンクショナルリーチテストの結果を用いている。
　図１３に示す特徴量の算出には、以下の式（３）を採用した。
　（特徴量）＝ａ０＋ａ１×Ｖ＋ａ２×Ａｇｅ＋ａ３×Ｚ１６＋ａ４×ＤＹ＋ａ５×ＦＲＴ　（３）
　なお、ａ０、ａ５は、定数である。
　また、ＦＲＴは、ファンクショナルリーチテストの結果である。
　また、他の値は、式（１）と同様である。
　図１３に示すように、認知機能評価装置１０２によれば、特徴量と認知機能真値とが、認知機能評価装置１００の場合と比較して、より近い値となるため、被評価者Ｕの認知機能の程度が、さらにより精度良く評価され得る。
　［効果等］
　以上、実施の形態３に係る認知機能評価装置１０２は、実施の形態１に係る認知機能評価装置１００と同様の機能構成であり、取得部１１２は、さらに、被評価者Ｕの動的バランス能力及び俊敏性の少なくとも一方の評価結果を第６データとして取得し、算出部１２２は、取得部１１２が取得した、第１データと、第６データとを含む歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出する。
　このような構成によれば、認知機能評価装置１０２は、より精度良く被評価者Ｕの認知機能を評価できる。
　なお、実施の形態３においては、実施の形態１に係る認知機能評価装置１００が、さらに、動的バランス能力及び俊敏性の少なくとも一方の評価結果を用いて被評価者Ｕの認知機能を評価する例について説明した。しかしながら、実施の形態２に係る認知機能評価装置１０１が、さらに、被評価者Ｕの動的バランス能力及び俊敏性の少なくとも一方の評価結果を用いて被評価者Ｕの認知機能を評価してもよい。
　つまり、実施の形態に係る認知機能評価装置の取得部は、さらに、被評価者Ｕの動的バランス能力及び俊敏性の少なくとも一方の評価結果を第６データとして取得し、算出部は、取得部が取得した、第１データ及び第２データの少なくとも一方と、第６データとを含む歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出してもよい。
　（実施の形態４）
　実施の形態１～３に係る認知機能評価装置は、被評価者Ｕの認知機能の程度を評価して、評価結果を出力する。
　実施の形態４に係る認知機能評価装置は、さらに、被評価者Ｕの運動機能の程度を評価する。
　以下、実施の形態４に係る認知機能評価装置等について説明する。なお、実施の形態４に係る認知機能評価装置等の説明において、実施の形態１～３に係る認知機能評価装置等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。
　［構成］
　図１４を参照して、実施の形態４に係る認知機能評価装置及び認知機能評価システムの構成について説明する。
　図１４は、実施の形態４に係る認知機能評価システム２０３及び認知機能評価装置１０３の特徴的な機能構成を示すブロック図である。
　図１４に示すように、認知機能評価システム２０３は、例えば、認知機能評価装置１０３と、体動検出装置２１０と、表示装置２２０と、入力装置２３０を備える。
　実施の形態４に係る認知機能評価装置１０３は、実施の形態１～３に係る認知機能評価装置と同様に、被評価者Ｕの歩行中の体の揺れを測定することにより、被評価者Ｕの認知機能の程度を評価するための装置である。具体的には、認知機能評価装置１０３は、体動検出装置２１０が検出した被評価者Ｕの体の揺れの程度を示す揺れ量を取得し、取得した揺れ量を用いて被評価者Ｕの認知機能の程度を評価し、評価結果を表示装置２２０へ出力する装置である。認知機能評価装置１０３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。
　入力装置２３０は、被評価者Ｕの動的バランス能力及び俊敏性の少なくとも一方の評価結果を受け付けるための入力機構である。入力装置２３０は、例えば、ボタン、キーボード、マウス、タッチパネル等のユーザインターフェースである。
　実施の形態４に係る認知機能評価装置１０３は、実施の形態１～３に係る認知機能評価装置の認知機能の評価に加えて、さらに、被評価者Ｕの動的バランス能力及び俊敏性の少なくとも一方の評価結果を用いて、被評価者Ｕの運動機能の程度を評価する。
　図１４に示すように、認知機能評価装置１０３は、取得部１１３と、算出部１２３と、評価部１３３と、出力部１４３と、記憶部１５３と、を備える。
　取得部１１３は、取得部１１０と同様に、被評価者Ｕが歩行し始めてから所定の歩数までの第１歩行区間における被評価者Ｕの歩行中の体の揺れ量を示す第１データを、歩容データとして取得する。例えば、取得部１１２は、さらに、第１歩行区間における被評価者Ｕの歩幅及び歩隔を示す第３データを取得してもよい。また、例えば、取得部１１２は、さらに、第１歩行区間における被評価者Ｕの歩行速度を示す第４データを取得してもよい。
　取得部１１３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。
　また、取得部１１３は、取得部１１２と同様に、被評価者Ｕの動的バランス能力及び俊敏性の少なくとも一方の評価結果を第６データとして取得する。
　また、取得部１１３は、さらに、被評価者Ｕの属性を示す属性情報を取得してもよい。ここで、被評価者Ｕの属性とは、例えば、年齢、性別、身長、体重等を示し、属性情報とは、これら属性の情報を示す。また、被評価者Ｕの属性情報には、腕を負傷しており握力の測定は困難、等の被評価者Ｕの健康状態に関する情報が含まれていてもよい。
　算出部１２３は、取得部１１３が取得した歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出する。
　例えば、算出部１２３は、取得部１１３が取得した、実施の形態３に係る認知機能評価装置１０２において説明した、第１データ及び第６データを含む歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量（歩容特徴量）を算出する。
　算出部１２３は、例えば、記憶部１５３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１２３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。
　また、算出部１２３は、さらに、第６データから、被評価者Ｕの運動機能を示す運動特徴量を算出する。運動特徴量とは、第６データから所定の方法で算出される値であり、被評価者Ｕの歩行の特徴を示す数値である。運動特徴量の具体的な算出方法は、後述する。
　また、算出部１２３が運動特徴量の算出に用いる第６データには、被評価者Ｕの握力測定データ等の筋力を測定したデータが含まれていてもよい。
　なお、算出部１２３は、取得部１１３が被評価者Ｕの属性情報を取得している場合、当該属性情報及び第６データに基づいて、被評価者Ｕの運動特徴量を算出してもよい。
　例えば、属性情報に、腕を負傷しており握力の測定は困難、等の情報が含まれている場合、算出部１２３は、運動特徴量を算出する際に、握力の測定結果を考慮しない。
　評価部１３３は、算出部１２３が算出した特徴量（歩容特徴量）に基づいて、被評価者Ｕの認知機能を評価する。
　具体的には、評価部１３３は、算出部１２３が算出した特徴量と、記憶部１５３に記憶されている参照データ１６３とを照合することにより、被評価者Ｕの認知機能を評価する。
　評価部１３３は、例えば、記憶部１５３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１３３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１２３及び評価部１３３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。
　また、評価部１３３は、さらに、算出部１２３が算出した運動特徴量に基づいて、被評価者Ｕの運動機能を評価する。
　また、評価部１３３は、さらに、予め定められた認知機能及び運動機能の評価基準に基づいて、被評価者Ｕの認知機能の評価が運動機能の評価よりも高いか否かを判定する。例えば、評価部１３３は、予め任意に定められた評価基準に基づいて、認知機能及び運動機能のそれぞれを、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの５段階でランク付けする。Ａを最も良いランク、つまり、評価が最も高いとし、Ｅを最も悪いランク、つまり、評価が最も低いとした場合、評価部１３３は、算出部１２３が算出した特徴量（歩容特徴量）及び運動特徴量に基づいて、被評価者Ｕの認知機能及び運動機能をランク付けすることで、被評価者Ｕの認知機能及び運動機能を評価する。
　例えば、評価部１３３は、被評価者Ｕの認知機能をＡランクと評価し、被評価者Ｕの運動機能をＢランクと評価した場合、被評価者Ｕ認知機能は運動機能より高いと評価する。なお、本明細書においては、以下の説明において、認知機能及び運動機能のそれぞれを、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの５段階でランク付けし、Ａを最も良いランク、つまり、評価が最も高いとし、Ｅを最も悪いランク、つまり、評価が最も低いとして説明する。もちろん、ランク付けは、５段階ではなく、４段階以下でもよいし、６段階以上でもよい。また、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの５段階でランク付けした場合、Ａを最も悪いランク、つまり、評価が最も低いとし、Ｅを最も良いランク、つまり、評価が最も高いとしてもよい。また、各ランクは、Ａ、Ｂ、Ｃ等ではなく、１、２、３等、任意に定められてよい。
　出力部１４３は、評価部１３２が評価した評価結果を出力する。出力部１４３は、例えば、評価部１３３の評価結果を画像データとして表示装置２２０へ出力する。
　出力部１４３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。
　また、出力部１４３は、さらに、評価部１３３が評価した被評価者Ｕの運動機能の評価結果を出力する。
　また、出力部１４３は、被評価者Ｕの認知機能の評価が運動機能の評価よりも高いと判定した場合、被評価者Ｕに運動機能を向上させるための情報である第１おすすめ情報を出力し、被評価者Ｕの認知機能の評価が運動機能の評価以下であると判定した場合、被評価者Ｕに認知機能を向上させるための情報である第２おすすめ情報を出力する。例えば、第１おすすめ情報及び第２おすすめ情報は、それぞれおすすめ情報１６４として記憶部１５３に記憶されている。評価部１３３は、被評価者Ｕの認知機能及び運動機能の評価結果に基づいて、出力部１４３におすすめ情報１６４に含まれる、第１おすすめ情報又は第２おすすめ情報を選択的に出力させる。
　記憶部１５３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１６３を記憶するメモリである。記憶部１５３は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ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１６３は、例えば、実施の形態３に係る記憶部１５２が記憶している参照データ１６３と同様である。
　おすすめ情報１６４は、被評価者Ｕに認知機能又は運動機能を向上させるための情報である。例えば、おすすめ情報１６４には、運動機能又は認知機能の向上を促すような、食品の情報、運動の方法、運動器具の使用方法等の情報が含まれている。出力部１４３は、おすすめ情報１６４に含まれている、特に、運動機能の向上を促すような、食品の情報、運動の方法、運動器具の使用方法等の情報を第１おすすめ情報として出力し、特に、認知機能の向上を促すような、食品の情報、運動の方法、運動器具の使用方法等の情報を第２おすすめ情報として出力する。
　［処理手順］
　続いて、図１５を参照して、実施の形態４に係る認知機能評価装置１０３が実行する、被評価者Ｕの認知機能の評価方法の詳細について説明する。
　まず、取得部１１３は、被評価者Ｕに入力装置２３０を操作させることで、被評価者ＵのＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）等の情報を取得する（ステップＳ４０１）。また、ステップＳ４０１において、取得部１１３は、被評価者Ｕに入力装置２３０を操作させることで、被評価者Ｕの属性を示す属性情報を取得してもよい。
　次に、取得部１１３は、被評価者Ｕから、歩容データ及び体力測定データを取得する（ステップＳ４０２）。ステップＳ４０２で、取得部１１３は、例えば、図３に示すステップＳ１０１～ステップＳ１０４が実行させることで、被評価者Ｕの歩容データ（具体的には、第１データ、第３データ、及び、第４データ）を取得し、図１２に示すステップＳ３０１が実行させることで、体力測定データ（具体的には、第６データ）を取得する。
　次に、算出部１２３は、取得部１１２が取得した、第６データに基づいて、被評価者Ｕの運動機能を示す運動特徴量を算出する（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０１で取得部１１３が被評価者Ｕの属性情報を取得している場合、ステップＳ４０３では、算出部１２３は、取得部１１２が取得した、属性情報及び第６データに基づいて、被評価者Ｕの運動機能を示す運動特徴量を算出する。
　次に、算出部１２３は、取得部１１２が取得した歩容データに基づいて、被評価者Ｕの認知機能の程度を示す特徴量を算出する（ステップＳ４０４）。
　なお、ステップＳ４０３及びステップＳ４０４が実行される順序は特に限定されるものではなく、順序が入れ替わって実行させてもよい。
　次に、評価部１３３は、算出部１２３が算出した被評価者Ｕの特徴量及び運動特徴量に基づいて、被評価者Ｕの認知機能及び運動機能の程度をランク付けすることで評価する（ステップＳ４０５）。ステップＳ４０５において、評価部１３３は、具体的には、算出部１２３が算出した被評価者Ｕの特徴量及び運動特徴量を、参照データ１６３と照合することで、被評価者Ｕの認知機能を評価する。つまり、参照データ１６３には、人の運動特徴量と当該人の運動機能との関係を示すデータが記憶されていてもよい。
　次に、出力部１４３は、評価部１３３が評価した被評価者Ｕの運動機能及び認知機能の評価結果を表示装置２２０へ出力する（ステップＳ４０６）。
　次に、評価部１３３は、予め定められた認知機能及び運動機能の評価基準に基づいて、被評価者Ｕの認知機能の評価が運動機能の評価よりも高いか否かを判定する（ステップＳ４０７）。
　出力部１４３は、被評価者Ｕの認知機能の評価が運動機能の評価よりも高いと判定した場合（ステップＳ４０７でＹｅｓ）、運動機能に関するおすすめ情報１６４として、被評価者Ｕに運動機能を向上させるための情報である第１おすすめ情報を出力する（ステップＳ４０８）。
　一方、出力部１４３は、被評価者Ｕの認知機能の評価が運動機能の評価以下であると判定した場合（ステップＳ４０７でＮｏ）、認知機能に関するおすすめ情報１６４として、被評価者Ｕに認知機能を向上させるための情報である第２おすすめ情報を出力する（ステップＳ４０９）。
　［実施例］
　続いて、図１６Ａ～図１９を参照して、図１５に示す実施の形態４に係る認知機能評価装置１０３が実行する各ステップの詳細について説明する。
　なお、図１６Ａ～図１６Ｄには、入力装置２３０及び表示装置２２０が一体的に形成されたタッチパネルディスプレイに表示されるＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ　Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）である画像を例示している。
　図１６Ａは、実施の形態４に係る認知機能評価装置１０３が表示装置２２０に表示させる画像の第１例を示す図である。
　図１６Ａに示す画像４００は、図１５に示すステップＳ４０１で、被評価者Ｕから、被評価者ＵのＩＤを取得するために表示装置２２０に表示される画像である。
　画像４００には、ＩＤ入力部４０１と、属性入力部４０２とが含まれている。
　ＩＤ入力部４０１は、被評価者Ｕに操作されることで、被評価者ＵのＩＤの入力を受け付ける。
　属性入力部４０２は、被評価者Ｕに操作されることで、被評価者Ｕの属性の入力を受け付ける。図１６Ａには、被評価者Ｕの属性として、被評価者Ｕの身長、性別、及び、年齢の入力を受け付けられるようになっている。
　図１６Ｂは、実施の形態４に係る認知機能評価装置１０３が表示装置２２０に表示させる画像の第２例を示す図である。
　図１６Ｂに示す画像４１０は、図１５に示すステップＳ４０２で、被評価者Ｕから、被評価者Ｕの体力測定データ（つまり、第６データ）を取得するために表示装置２２０に表示される画像である。
　画像４１０には、体力測定データ入力部４１１が含まれている。
　体力測定データ入力部４１１は、被評価者Ｕに操作されることで、被評価者Ｕの体力測定データの入力を受け付ける。図１６Ａには、被評価者Ｕの体力測定データの一例として、被評価者ＵのＴｉｍｅｄ　ｕｐ　＆　Ｇｏテスト、ファンクショナルリーチテスト、開眼片足立ちテスト、握力測定テスト、５ｍ歩行テスト、及び、ステッピングテストの各種テストの結果の入力を受け付けられるようになっている。
　なお、Ｔｉｍｅｄ　ｕｐ　＆　Ｇｏテストとは、椅子に被評価者Ｕが座っている状態から、立ち上がり、３ｍ先の目印を回って、再び椅子に座るまで、の時間を測定するテストである。
　図１６Ｃは、実施の形態４に係る認知機能評価装置１０３が表示装置２２０に表示させる画像の第３例を示す図である。
　図１６Ｃに示す画像４２０は、図１５に示すステップＳ４０６で、被評価者Ｕへ、被評価者Ｕの運動機能及び認知機能の評価結果を通知するために表示装置２２０に表示される画像である。
　画像４２０には、運動機能評価結果通知部４２１と、認知機能評価結果通知部４２２とが含まれている。
　運動機能評価結果通知部４２１は、図１５に示すステップＳ４０５で評価部１３３が評価した被評価者Ｕの運動機能の評価を、被評価者Ｕに通知するための画像である。例えば、運動機能評価結果通知部４２１には、図１５に示すステップＳ４０５で評価部１３３が評価した被評価者Ｕの運動機能の評価結果４２１ａと、評価結果４２１ａに基づくコメント４２１ｂとが含まれている。
　認知機能評価結果通知部４２２は、図１５に示すステップＳ４０５で評価部１３３が評価した被評価者Ｕの認知機能の評価を、被評価者Ｕに通知するための画像である。例えば、認知機能評価結果通知部４２２には、図１５に示すステップＳ４０５で評価部１３３が評価した被評価者Ｕの運動機能の評価結果４２２ａと、評価結果４２２ａに基づくコメント４２２ｂとが含まれている。
　図１６Ｄは、実施の形態４に係る認知機能評価装置１０３が表示装置２２０に表示させる画像の第４例を示す図である。
　図１６Ｄに示す画像４３０は、図１５に示すステップＳ４０８又はステップＳ４０９で、被評価者Ｕへ、被評価者Ｕの運動機能又は認知機能に関するおすすめ情報１６４を通知するために表示装置２２０に表示される画像である。なお、画像４３０には、図１６Ｃに示すように、運動機能のランクと認知機能のランクとがいずれもＣであると評価部１３３が判定した場合、つまり、図１５に示すステップＳ４０７でＮｏと判定した場合に、ステップＳ４０９で出力される、おすすめ情報１６４に含まれる第２おすすめ情報を例示している。
　図１６Ｄに示すように、画像４３０には、おすすめ情報１６４の内容が表示されるおすすめ情報表示部４３１が含まれている。このように、被評価者Ｕに、運動機能及び認知機能のうち、特に悪いと評価部１３３が判定した方のおすすめ情報１６４のみをおすすめ情報表示部４３１によって通知することで、被評価者Ｕにとって特に有用と思われる情報を通知でき、且つ、通知する情報量を削減することができる。
　図１７は、実施の形態４に係る認知機能評価装置１０３が、被評価者Ｕの認知機能の特徴量を算出する際に用いるパラメータの一例を示す図である。図１８は、実施の形態４に係る認知機能評価装置１０３が、算出した被評価者Ｕの認知機能の特徴量から、被評価者Ｕの認知機能をランク付けする際に用いる表の一例を示す図である。なお、図１８に示すＥｓｔＭは、算出部１２３によって算出される特徴量であり、各ランクのＡ～Ｅは、算出部１２３が算出した特徴量（ＥｓｔＭ）から評価部１３３によって評価されるランクである。つまり、例えば、図１８に示す表が、参照データ１６３として記憶部１５３に記憶されている。
　図１７に示す重回帰係数のそれぞれは、それぞれ予め任意に定められる定数である。また、図１７に示す記号のそれぞれは、被評価者Ｕから取得された歩容データ若しくは体力測定データの実測値、又は、属性の数値である。例えば、被評価者Ｕの年齢が２５歳である場合、図１７に示す記号Ａｇｅは、２５である。また、例えば、被評価者Ｕの握力が３０ｋｇｗである場合、図１７に示す記号Ｇｒｉｐは、３０である。また、性別等の、元々は数値ではないパラメータには、例えば、男性ならばＧｅｎｄ＝１、女性ならばＧｅｎｄ＝２のように、予め任意に定められる方法に従って数値化した数値が採用される。
　図１８に示す特徴量（ＥｓｔＭ）の算出には、例えば、以下の式（４）が採用される。
　ＥｓｔＭ＝ＣＡｇｅ×Ａｇｅ＋ＣＧｅｎｄ×Ｇｅｎｄ＋・・・＋ＣＡｃ×Ａｃ＋ＣＥｓｔＭ　（４）
　なお、ＣＥｓｔＭは、定数である。
　なお、式（４）では、ＥｓｔＭは、図１８の表に示す各パラメータそれぞれについて記号と重回帰係数とを乗算した値を算出し、算出したそれぞれの値の和から算出しているが、一部記載を省略している。例えば、式（４）には、さらに、足し合わされる数値として、ＣＧｒｉｐ×Ｇｒｉｐ等が含まれていてもよい。
　また、式（４）では、図１８の表に記載のパラメータの全てが採用される必要はない。例えば、被評価者Ｕの属性に基づいて、式（４）には、パラメータ「握力」が採用されなくてもよい。このように、算出部１２３は、取得部１１３が取得した属性情報に基づいて、式（４）に用いるパラメータを選択する。
　評価部１３３は、式（４）で算出したＥｓｔＭから、被評価者Ｕの認知機能のランク付けをすることで、被評価者Ｕの認知機能を評価する。例えば、算出部１２３が算出したＥｓｔＭが２３だった場合、評価部１３３は、被評価者Ｕの認知機能を「Ｃ」とランク付けする。この場合、出力部１４３は、図１８に示すコメントに記載の「平均的な結果です。これからもいい状態を保つようにしてください。」のように、図１６Ｃに示す認知機能評価結果通知部４２２のコメント４２２ｂに対応する情報を出力する。
　図１９は、実施の形態４に係る認知機能評価装置１０３が、算出した被評価者Ｕの運動機能の運動特徴量から、被評価者Ｕの運動機能をランク付けする際に用いる表の一例を示す図である。
　例えば、算出部１２３は、予め定められた方法に基づいて、各パラメータそれぞれについて、５点、４点、３点、２点、１点の５段階評価を付ける。例えば、パラメータ「握力」であれば、算出部１２３は、１０ｋｇｗ未満であれば１点、１０ｋｇｗ以上２０未満であれば２点、２０ｋｇｗ以上３０未満であれば３点、３０ｋｇｗ以上４０未満であれば４点、４０ｋｇｗ以上であれば５点のように、パラメータ「握力」に関する数値をする。また、算出部１２３は、各パラメータのそれぞれについて数値を算出し、それぞれの数値の平均値を運動特徴量として算出する。
　評価部１３３は、算出した運動特徴量から、被評価者Ｕの運動機能のランク付けをすることで、被評価者Ｕの運動機能を評価する。例えば、算出部１２３が算出した運動特徴量が３．０だった場合、評価部１３３は、被評価者Ｕの認知機能を「Ｃ」とランク付けする。出力部１４３は、図１９に示すコメントに記載の「良いです。健康維持を意識しましょう。」のように、図１６Ｃに示す運動機能評価結果通知部４２１のコメント４２１ｂに対応する情報を出力する。
　なお、このような評価方法は一例であり、運動特徴量の算出方法は、特に限定されない。例えば、各パラメータそれぞれについて、６段階以上の評価をしてもよいし、４段階以下の評価をしてもよい。また、運動特徴量は、各パラメータから算出される数値の平均値でもよく、任意に算出されてよい。
　また、認知機能評価装置１０３は、被評価者Ｕの認知機能の程度と運動機能の程度とを評価したが、例えば、運動機能の程度を、さらに、筋力機能の程度とバランス機能の程度とに分けて評価してもよい。また、おすすめ情報１６４には、筋力機能に関するおすすめ情報（第３おすすめ情報）と、バランス機能に関するおすすめ情報（第４おすすめ情報）とが含まれていてもよい。
　この場合、評価部１３３は、被評価者Ｕにおける認知機能と筋力機能とバランス機能とにランク付けをすることで、それぞれの機能を評価してもよい。また、出力部１４３は、例えば、最もランクが低い評価結果の機能に関するおすすめ情報１６４を出力してもよい。また、出力部１４３は、それぞれの機能のランクが全て同一であった場合、例えば、認知機能に関するおすすめ情報１６４を優先して出力してもよい。また、出力部１４３は、筋力機能とバランス機能とのランクが同一であった場合、例えば、筋力機能に関するおすすめ情報１６４を優先して出力してもよい。
　［効果等］
　以上、実施の形態４に係る認知機能評価装置１０３は、実施の形態３に係る認知機能評価装置１０２と同様の機能構成であり、算出部１２３は、さらに、第６データから、被評価者Ｕの運動機能を示す運動特徴量を算出し、評価部１３３は、さらに、算出部１２３が算出した運動特徴量に基づいて、被評価者Ｕの運動機能を評価し、出力部１４３は、さらに、評価部１３３が評価した被評価者Ｕの運動機能の評価結果を出力する。
　このような構成によれば、認知機能評価装置１０３は、実施の形態３に係る認知機能評価装置１０２と同様の効果を奏する。さらに、認知機能評価装置１０３は、被評価者Ｕの認知機能の他に、さらに、運動機能をあわせて評価できる。認知機能の評価は、場合によっては、被評価者Ｕにとって好意的に受け取られず、避けられることがある。ここで、認知機能評価装置１０３によれば、被評価者Ｕにとっては、歩行に関する測定、ファンクショナルリーチテスト等の各種測定結果が、被評価者Ｕの認知機能の評価に用いられているのか、運動機能の評価に用いられているのかが、分かりにくくなる。そのため、認知機能評価装置１０３によれば、認知機能の評価を受けることによる被評価者Ｕの不快感は、抑制され得る。
　また、歩行に関する測定、ファンクショナルリーチテスト等の一部の測定は、認知機能の評価にも、運動機能の評価にも、用いられる。そのため、認知機能評価装置１０３によれば、認知機能の特徴量及び運動機能の運動特徴量を算出する際に用いるデータの一部を共通化することができるために、認知機能の特徴量及び運動機能の運動特徴量の算出に用いるデータ量を削減できる。
　例えば、評価部１３３は、さらに、予め定められた認知機能及び運動機能の評価基準に基づいて、被評価者Ｕの認知機能の評価が運動機能の評価よりも高いか否かを判定し、出力部１４３は、被評価者Ｕの認知機能の評価が運動機能の評価よりも高いと判定した場合、運動機能を向上させるための情報である第１おすすめ情報を出力し、被評価者Ｕの認知機能の評価が運動機能の評価以下であると判定した場合、被評価者Ｕに認知機能を向上させるための情報である第２おすすめ情報を出力する。
　このような構成によれば、認知機能評価装置１０３は、被評価者Ｕに、運動機能及び認知機能のうち、特に悪いと評価部１３３が判定した方のおすすめ情報１６４のみを出力する。これにより、認知機能評価装置１０３によれば、被評価者Ｕにとって特に有用と思われる情報を通知でき、且つ、通知するための情報量を削減することができる。
　また、例えば、認知機能評価装置１０３は、被評価者Ｕの認知機能と運動機能とが同一の評価結果である場合、認知機能に関するおすすめ情報１６４の出力を優先して行う。これにより、認知機能評価装置１０３は、被評価者Ｕの今後の日常生活により影響を与える可能性が高い認知機能に関するおすすめ情報１６４を、被評価者Ｕへ優先して通知しやすくできる。
　また、例えば、取得部１１３は、さらに、被評価者Ｕの属性を示す属性情報を取得し、算出部１２３は、取得部１１３が取得した属性情報及び第６データに基づいて、被評価者Ｕの運動特徴量を算出する。
　このような構成によれば、認知機能評価装置１０３は、被評価者Ｕの年齢、性別、健康状態等を考慮して、運動特徴量をする。これにより、認知機能評価装置１０３は、被評価者Ｕに応じた運動特徴量を算出するために、被評価者Ｕにより適した評価結果を出力することができる。
　（その他の実施の形態）
　以上、実施の形態１、実施の形態２、実施の形態３、及び、実施の形態４に係る認知機能評価装置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、認知機能評価装置が備える算出部、評価部等の処理部は、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、認知機能評価装置は、認知機能の程度を評価したが、被評価者が認知症であるか否かの評価ではなく、例えば、被評価者の酩酊の度合いが評価されてもよい。
　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、被評価者の認知機能を評価するために、認知機能テスト等のバッチテストのスコアと歩行中の体の揺れを示す歩容データとの関係性を示すデータを参照データとして予め記憶部が記憶している。参照データは、被評価者の歩行中の体の揺れを示す歩容データ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い。参照データは、例えば、改訂長谷川式簡易知能評価スケール（ＨＤＳ－Ｒ）のスコアと歩行中の体の揺れとの関係性を示すデータでもよい。
　また、上記実施の形態では、体動検出装置の一例として、加速度センサを示したが、体動検出装置は、被評価者の歩行中の体の揺れを示す加速度データを検出することができればよく、これに限定されない。体動検出装置は、例えば、カメラ、電波センサ等でもよい。
　また、上記実施の形態では、体動検出装置は、無線通信よって認知機能評価装置と通信可能に接続されたが、通信方法は限定されない。体動検出装置は、例えば、認知機能評価装置と無線通信するための無線通信モジュール等を備え、当該無線通信装置を介して認知機能評価装置１００と通信してもよい。体動検出装置は、無線通信により、測定した加速度データを認知機能評価装置１００へ送信する。無線通信は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）又はＺｉｇＢｅｅ（登録商標）等の所定の無線通信規格に基づいて行われてもよい。また、体動検出装置は、認知機能評価装置と有線通信してもよい。この場合、体動検出装置は、認知機能評価装置と有線通信するためのケーブルを接続するための通信アダプタ等を備えてもよい。
　また、本発明は、上記実施の形態に係る認知機能評価装置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、コンピュータによる認知機能評価方法であって、被評価者が歩行し始めてから所定の歩数までの第１歩行区間における被評価者の歩行中の体の揺れ量を示す第１データ、及び、第１歩行区間以降の第２歩行区間における、被評価者が与えられた課題をこなしながら歩行する二重タスク状態での被評価者の歩行中の体の揺れ量を示す第２データの少なくとも一方を、歩容データとして取得する取得ステップと、取得ステップで取得した歩容データから、当該歩容データ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、被評価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出力ステップと、を含む方法でもよい。
　このような方法によれば、コンピュータによって精度良く被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
　また、本発明は、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、認知機能評価方法は、精度良く被評価者Ｕ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、１０１、１０２、１０３　認知機能評価装置
　１１０、１１１、１１２、１１３　取得部
　１２０、１２１、１２２、１２３　算出部
　１３０、１３１、１３２、１３３　評価部
　１４０、１４１、１４２、１４３　出力部
　１５０、１５１、１５２、１５３　記憶部
　１６０、１６１、１６２、１６３　参照データ
　１６４　おすすめ情報
　２００、２０１、２０２、２０３　認知機能評価システム
　２１０　体動検出装置
　Ｕ　被評価者

Claims (16)

  1. 　被評価者が歩行し始めてから所定の歩数までの第１歩行区間における前記被評価者の歩行中の体の揺れ量を示す第１データ、及び、前記第１歩行区間以降の第２歩行区間における、前記被評価者が与えられた課題をこなしながら歩行する二重タスク状態での前記被評価者の歩行中の体の揺れ量を示す第２データの少なくとも一方を、歩容データとして取得する取得部と、
    　前記取得部が取得した前記歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出する算出部と、
    　前記算出部が算出した前記特徴量に基づいて、前記被評価者の認知機能を評価する評価部と、
    　前記評価部が評価した評価結果を出力する出力部と、を備える
    　認知機能評価装置。
  2. 　前記取得部は、前記被評価者の歩行中の変位、速度、又は、加速度の変化量を前記揺れ量として示す前記第１データ及び前記第２データの少なくとも一方を取得する
    　請求項１に記載の認知機能評価装置。
  3. 　前記算出部は、
    　前記変化量を周波数分析することによって周波数スペクトルを算出し、
    　算出した前記周波数スペクトルにおいて、歩行に対応する周波数よりも高い特定の周波数における積分値に基づいて、前記特徴量を算出する
    　請求項２に記載の認知機能評価装置。
  4. 　前記取得部は、前記被評価者の進行方向における前記変化量を前記揺れ量として示す前記第１データを取得する
    　請求項３に記載の認知機能評価装置。
  5. 　前記取得部は、さらに、前記第１歩行区間における前記被評価者の歩幅及び歩隔を示す第３データを取得し、
    　前記算出部は、前記取得部が取得した前記第１データ及び前記第３データを含む前記歩容データから、当該歩容データに基づく前記特徴量を算出する
    　請求項１～４のいずれか１項に記載の認知機能評価装置。
  6. 　前記取得部は、さらに、前記第１歩行区間における前記被評価者の歩行速度を示す第４データを取得し、
    　前記算出部は、前記取得部が取得した前記第１データ、前記第３データ、及び、前記第４データを含む前記歩容データから、当該歩容データに基づく前記特徴量を算出する
    　請求項５に記載の認知機能評価装置。
  7. 　前記取得部は、前記被評価者の進行方向に直交する水平方向における前記変化量を前記揺れ量として示す前記第２データを取得する
    　請求項３に記載の認知機能評価装置。
  8. 　前記取得部は、さらに、前記第２歩行区間における前記被評価者の歩行時間を示す第５データを取得し、
    　前記算出部は、前記取得部が取得した前記第２データ、及び、前記第５データを含む前記歩容データから、当該歩容データに基づく前記特徴量を算出する
    　請求項７に記載の認知機能評価装置。
  9. 　前記取得部は、さらに、前記被評価者の動的バランス能力及び俊敏性の少なくとも一方の評価結果を第６データとして取得し、
    　前記算出部は、前記取得部が取得した、前記第１データ及び前記第２データの少なくとも一方と、前記第６データとを含む前記歩容データから、当該歩容データに基づく前記特徴量を算出する
    　請求項１～８のいずれか１項に記載の認知機能評価装置。
  10. 　前記算出部は、さらに、前記第６データから、前記被評価者の運動機能を示す運動特徴量を算出し、
    　前記評価部は、さらに、前記算出部が算出した前記運動特徴量に基づいて、前記被評価者の運動機能を評価し、
    　前記出力部は、さらに、前記評価部が評価した前記被評価者の運動機能の評価結果を出力する
    　請求項９に記載の認知機能評価装置。
  11. 　前記評価部は、さらに、予め定められた認知機能及び運動機能の評価基準に基づいて、前記被評価者の認知機能の評価が運動機能の評価よりも高いか否かを判定し、
    　前記出力部は、
    　前記被評価者の認知機能の評価が運動機能の評価よりも高いと判定した場合、運動機能を向上させるための情報である第１おすすめ情報を出力し、
    　前記被評価者の認知機能の評価が運動機能の評価以下であると判定した場合、認知機能を向上させるための情報である第２おすすめ情報を出力する
    　請求項１０に記載の認知機能評価装置。
  12. 　前記取得部は、さらに、前記被評価者の属性を示す属性情報を取得し、
    　前記算出部は、前記取得部が取得した前記属性情報及び前記第６データに基づいて、前記被評価者の前記運動特徴量を算出する
    　請求項１０又は１１に記載の認知機能評価装置。
  13. 　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が記憶された記憶部を備え、
    　前記評価部は、前記算出部が算出した前記特徴量と、前記記憶部に記憶されている前記参照データとを照合することにより、前記被評価者の認知機能を評価する
    　請求項１～１２のいずれか１項に記載の認知機能評価装置。
  14. 　請求項１～１３のいずれか１項に記載の認知機能評価装置と、
    　前記歩容データを取得し、取得した歩容データを前記認知機能評価装置へ送信する体動検出装置と、を備える
    　認知機能評価システム。
  15. 　コンピュータによる認知機能評価方法であって、
    　被評価者が歩行し始めてから所定の歩数までの第１歩行区間における前記被評価者の歩行中の体の揺れ量を示す第１データ、及び、前記第１歩行区間以降の第２歩行区間における、前記被評価者が与えられた課題をこなしながら歩行する二重タスク状態での前記被評価者の歩行中の体の揺れ量を示す第２データの少なくとも一方を、歩容データとして取得する取得ステップと、
    　前記取得ステップで取得した前記歩容データから、当該歩容データに基づく特徴量を算出する算出ステップと、
    　前記算出ステップで算出した前記特徴量に基づいて、前記被評価者の認知機能を評価する評価ステップと、
    　前記評価ステップで評価した評価結果を出力する出力ステップと、を含む
    　認知機能評価方法。
  16. 　請求項１５に記載の認知機能評価方法をコンピュータに実行させるための
    　プログラム。
PCT/JP2019/008632 2018-03-23 2019-03-05 認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法、及び、プログラム WO2019181483A1 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/970,106 US11779259B2 (en) 2018-03-23 2019-03-05 Cognitive function evaluation device, cognitive function evaluation system, cognitive function evaluation method, and recording medium
JP2020508156A JP6876986B2 (ja) 2018-03-23 2019-03-05 認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法、及び、プログラム
SG11202008367PA SG11202008367PA (en) 2018-03-23 2019-03-05 Cognitive function evaluation device, cognitive function evaluation system, cognitive function evaluation method, and program
CN201980012817.1A CN111698952B (zh) 2018-03-23 2019-03-05 认知功能评估装置、系统和方法、及程序记录介质

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018057304 2018-03-23
JP2018-057304 2018-03-23

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2019181483A1 true WO2019181483A1 (ja) 2019-09-26

Family

ID=67987169

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2019/008632 WO2019181483A1 (ja) 2018-03-23 2019-03-05 認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法、及び、プログラム

Country Status (6)

Country Link
US (1) US11779259B2 (ja)
JP (1) JP6876986B2 (ja)
CN (1) CN111698952B (ja)
SG (1) SG11202008367PA (ja)
TW (1) TWI699188B (ja)
WO (1) WO2019181483A1 (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6815055B1 (ja) * 2020-07-05 2021-01-20 株式会社Ａｒｂｌｅｔ サーバ、ユーザ支援システム、ユーザ支援方法及びプログラム
JP2021087503A (ja) * 2019-12-02 2021-06-10 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター 認知症判定プログラム及び認知症判定装置
WO2022244222A1 (ja) * 2021-05-21 2022-11-24 日本電気株式会社 推定装置、推定システム、推定方法、および記録媒体

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115497619A (zh) * 2022-08-23 2022-12-20 大连乾函科技有限公司 基于多时间节点步态损失的认知功能评估模型、方法及装置

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008173250A (ja) * 2007-01-17 2008-07-31 Matsushita Electric Works Ltd 歩行動作分析装置
JP2011177278A (ja) * 2010-02-26 2011-09-15 Tokyo Institute Of Technology 歩行障害自動分析システム
WO2014030295A1 (ja) * 2012-08-24 2014-02-27 パナソニック 株式会社 体動検出装置及びこれを備える電気刺激装置
WO2016148199A1 (ja) * 2015-03-16 2016-09-22 国立大学法人大阪大学 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
JP2016528976A (ja) * 2013-08-02 2016-09-23 モーション インテリジェンス エルエルシー 脳振盪を評価するためのシステムおよび方法
JP2017509380A (ja) * 2014-02-04 2017-04-06 ザ メディカル リサーチ， インフラストラクチャー， アンド ヘルス サーヴィシーズ ファンド オブ ザ テル アヴィヴ メディカル センター 身体固定センサを使用してパーキンソン病の診断または予後を提供する方法およびシステム
WO2017065241A1 (ja) * 2015-10-14 2017-04-20 国立大学法人東京工業大学 自動診断装置
JP2018029706A (ja) * 2016-08-23 2018-03-01 株式会社デジタル・スタンダード 端末装置、評価システム、およびプログラム

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4196049B2 (ja) * 2001-09-07 2008-12-17 パナソニック電工株式会社 バランス能力評価装置
JP4494843B2 (ja) * 2004-03-31 2010-06-30 パナソニック株式会社 ペット管理システム
US20080281550A1 (en) * 2007-05-11 2008-11-13 Wicab, Inc. Systems and methods for characterizing balance function
JP2010178841A (ja) 2009-02-04 2010-08-19 Yunimekku:Kk 三次元加速度計を備えた健康状態診断システム
US10548512B2 (en) * 2009-06-24 2020-02-04 The Medical Research, Infrastructure and Health Services Fund of the Tel Aviv Medical Center Automated near-fall detector
JP5376595B2 (ja) 2009-12-03 2013-12-25 国立大学法人 筑波大学 認知機能評価システム
JP5631827B2 (ja) 2011-09-13 2014-11-26 株式会社東芝 歩行評価装置
JP6236862B2 (ja) 2012-05-18 2017-11-29 花王株式会社 老年障害リスクの算出方法
JP6183906B2 (ja) 2013-08-28 2017-08-23 日本電信電話株式会社 歩容推定装置とそのプログラム、転倒危険度算出装置とそのプログラム
JP6289313B2 (ja) 2014-08-29 2018-03-07 マクセル株式会社 脳機能障害評価システム、脳機能障害評価方法およびプログラム
JP6771154B2 (ja) 2016-01-07 2020-10-21 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 転倒リスク判定装置、転倒リスク判定装置の作動方法、およびコンピュータプログラム
JP6738250B2 (ja) * 2016-09-09 2020-08-12 花王株式会社 歩行分析方法及び歩行分析装置
WO2018066421A1 (ja) * 2016-10-07 2018-04-12 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法、及び、プログラム

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008173250A (ja) * 2007-01-17 2008-07-31 Matsushita Electric Works Ltd 歩行動作分析装置
JP2011177278A (ja) * 2010-02-26 2011-09-15 Tokyo Institute Of Technology 歩行障害自動分析システム
WO2014030295A1 (ja) * 2012-08-24 2014-02-27 パナソニック 株式会社 体動検出装置及びこれを備える電気刺激装置
JP2016528976A (ja) * 2013-08-02 2016-09-23 モーション インテリジェンス エルエルシー 脳振盪を評価するためのシステムおよび方法
JP2017509380A (ja) * 2014-02-04 2017-04-06 ザ メディカル リサーチ， インフラストラクチャー， アンド ヘルス サーヴィシーズ ファンド オブ ザ テル アヴィヴ メディカル センター 身体固定センサを使用してパーキンソン病の診断または予後を提供する方法およびシステム
WO2016148199A1 (ja) * 2015-03-16 2016-09-22 国立大学法人大阪大学 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
WO2017065241A1 (ja) * 2015-10-14 2017-04-20 国立大学法人東京工業大学 自動診断装置
JP2018029706A (ja) * 2016-08-23 2018-03-01 株式会社デジタル・スタンダード 端末装置、評価システム、およびプログラム

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BELGHALI, M. ET AL.: "Loss of gait control assessed by cognitive-motor dual-tasks: pros and cons in detecting people at risk of developing Alzheimer's and Parkinson's diseases", GEROSCIENCE, vol. 39, no. 3, June 2017 (2017-06-01), pages 305 - 329, XP036274659, DOI: 10.1007/s11357-017-9977-7 *
BORIPUNTAKUL, S. ET AL.: "Spatial variability during gait initiation while dual tasking is increased in individuals with mild cognitive impairment", THE JOURNAL OF NUTRITION, HEALTH & AGING., vol. 18, no. 3, March 2014 (2014-03-01), pages 307 - 312, XP055636685 *
DOI, T. ET AL.: "Cognitive function and gait speed under normal and dual-task walking among older adults with mild cognitive impairment", BMC NEUROLOGY, vol. 14, 67, 1 April 2014 (2014-04-01), pages 1 - 8, XP021181591 *
WITTWER, J. E. ET AL.: "Timing variability during gait initiation is increased in people with Alzheimer's disease compared to controls", DEMENTIA AND GERIATRIC COGNITIVE DISORDERS, vol. 26, no. 3, 8 October 2008 (2008-10-08), pages 277 - 283 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021087503A (ja) * 2019-12-02 2021-06-10 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター 認知症判定プログラム及び認知症判定装置
JP7408132B2 (ja) 2019-12-02 2024-01-05 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター 認知症判定プログラム及び認知症判定装置
JP6815055B1 (ja) * 2020-07-05 2021-01-20 株式会社Ａｒｂｌｅｔ サーバ、ユーザ支援システム、ユーザ支援方法及びプログラム
WO2022009817A1 (ja) * 2020-07-05 2022-01-13 株式会社Arblet サーバ、ユーザ支援システム、ユーザ支援方法及びプログラム
JP2022013460A (ja) * 2020-07-05 2022-01-18 株式会社Arblet サーバ、ユーザ支援システム、ユーザ支援方法及びプログラム
WO2022244222A1 (ja) * 2021-05-21 2022-11-24 日本電気株式会社 推定装置、推定システム、推定方法、および記録媒体

Also Published As

Publication number Publication date
US20200405216A1 (en) 2020-12-31
US11779259B2 (en) 2023-10-10
TW201940122A (zh) 2019-10-16
JPWO2019181483A1 (ja) 2020-12-03
CN111698952A (zh) 2020-09-22
TWI699188B (zh) 2020-07-21
SG11202008367PA (en) 2020-10-29
JP6876986B2 (ja) 2021-05-26
CN111698952B (zh) 2023-11-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2019181483A1 (ja) 認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法、及び、プログラム
US9659150B2 (en) Method for assessing cognitive function and predicting cognitive decline through quantitative assessment of the TUG test
JP6824883B2 (ja) 被検者のフレイルを定量化及びモニタリングするための方法及び装置
JP6881451B2 (ja) 歩行状態判定装置、歩行状態判定システム、歩行状態判定方法及びプログラム
JP6433805B2 (ja) 運動機能診断装置及び方法、並びにプログラム
JP2006263354A (ja) 人体の個体情報取得装置、血圧測定装置および脈波信号解析装置
JP6914896B2 (ja) 健康状態診断システム
JP2018029706A (ja) 端末装置、評価システム、およびプログラム
Similä et al. Accelerometry-based berg balance scale score estimation
JP2017202236A (ja) 歩行分析方法及び歩行分析装置
KR101974831B1 (ko) 낙상위험 평가방법 및 이를 위한 사용자 단말기
Aghanavesi et al. Motion sensor-based assessment of Parkinson's disease motor symptoms during leg agility tests: results from levodopa challenge
Ben Mansour et al. The Multifeature Gait Score: An accurate way to assess gait quality
JP2022537326A (ja) デジタルバイオマーカー
JP6796772B2 (ja) 運動テスト評価システム、運動テスト評価装置、運動テスト評価方法及びコンピュータプログラム
JP6216984B2 (ja) ロコモティブシンドロームの評価値算出方法、および評価装置
JP5129851B2 (ja) 重心動揺システム
JP2018528044A (ja) 歩行を特徴付ける方法
JP6738250B2 (ja) 歩行分析方法及び歩行分析装置
JP2022013587A (ja) サーバ、ユーザ支援システム、ユーザ支援方法及びプログラム
JP2022550286A (ja) ハンチントン病（ｈｄ）を評価する手段および方法
EP4331483A1 (en) Emotion estimating device, emotion estimating system, and emotion estimating method
JP7097111B2 (ja) 情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム
JP2022008292A (ja) 情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム
CN117617970A (zh) 情绪推测装置、情绪推测系统以及情绪推测方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19771046

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2020508156

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 19771046

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1