WO2021192704A1 - 認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラム - Google Patents

認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラム Download PDF

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WO2021192704A1
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cognitive dysfunction
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朱公 武田
森下　竜一
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Definitions

  • the present invention relates to a cognitive dysfunction diagnostic device for diagnosing cognitive dysfunction and a cognitive dysfunction diagnosis program.
  • Patent Document 1 and Patent Document 2 propose a medical diagnostic device using line-of-sight detection that can detect the movement of the head and line of sight of a subject and objectively diagnose a disease related to brain function. There is.
  • Patent Document 3 proposes a system for detecting eye movements of a subject for diagnosing neuropathy.
  • Patent Document 4 and Patent Document 5 propose a chart for visual examination for examining an optic nerve disorder that appears when an eye disease such as the retina or the optic nerve or an intracranial disease occurs.
  • Patent Documents 6 to 9 propose an autism diagnosis support system for diagnosing autism of a subject by using a line-of-sight detection unit including at least an imaging camera unit.
  • Patent Document 10 proposes a brain function disease diagnosis support device that detects the line of sight and pupil of a subject and determines the possibility of a brain disease of the subject.
  • Patent Document 11 proposes a diagnostic support device that can effectively support the diagnosis of visual cognitive impairment.
  • Patent Document 12 proposes an eye movement measuring device and a measuring method capable of detecting the initial motion time of eye movement even from a rough image.
  • Patent Document 13 proposes a cognitive dysfunction diagnostic device having convenience, low cost, objectivity, quantitativeness, and versatility.
  • a face-to-face interview-style cognitive function test has been conventionally used for diagnosing cognitive dysfunction and dementia.
  • the tester asks the subject multiple questions to evaluate cognitive function, scores the contents of the answers to the questions by oral, written, and graphic depiction, and calculates the cognitive function score. Is.
  • This method has a problem that the inspection takes time. For example, even the simplest Mini-Mental State Exam (MMSE) takes about 15 to 30 minutes. Due to the nature of the interview format, there is also the problem that the subject's psychological stress is extremely high. In addition, there is a problem that the skill of the inspector who conducts the interview and the interpretation of the answer may differ depending on the inspector, and the score varies widely.
  • MMSE Mini-Mental State Exam
  • An object of the present invention is to provide a cognitive dysfunction diagnostic device and a cognitive dysfunction diagnostic program that combine convenience, low cost, objectivity, quantitativeness, and versatility in diagnosing cognitive dysfunction and use a new diagnostic method. And.
  • the cognitive dysfunction diagnostic apparatus includes an acquisition unit that acquires a distribution map showing the distribution of the subject's viewpoints with respect to the diagnostic image, and a diagnostic unit that diagnoses cognitive dysfunction based on the distribution map.
  • the diagnostic video comprises a first region containing a visually highlighted memorized image and a plurality of second regions including a normal image displayed without highlighting.
  • An evaluation video having a third region including an evaluation image similar to the memorized image and displayed at the same position as the memorized image without visual emphasis and the plurality of second regions is timed.
  • the diagnostic unit calculates the gaze rate of the third region in the distribution map for the evaluation image, and if the gaze rate is lower than the threshold value, it diagnoses that there is a suspicion of memory impairment.
  • the cognitive dysfunction diagnosis program acquires a distribution map showing the distribution of the viewpoints of the subject with respect to the diagnostic image, and the cognition executed by the computer that diagnoses the cognitive dysfunction based on the distribution map.
  • the diagnostic image includes the first region including a visually highlighted memorized image and a plurality of the second regions including a normal image displayed without highlighting. It has a first image, a third region including an evaluation image similar to the memorized image and displayed at the same position as the memorized image without visual enhancement, and a plurality of second regions.
  • the evaluation video is included in chronological order, and the cognitive dysfunction diagnosis program calculates the gaze rate of the third region in the distribution map for the evaluation video, and if the gaze rate is lower than the threshold value, a memory disorder is suspected. Have the computer perform the diagnosis that there is.
  • the cognitive dysfunction diagnostic device and the cognitive dysfunction diagnosis program according to one aspect of the present invention can have convenience, low cost, objectivity, quantitativeness, and versatility in diagnosing cognitive dysfunction.
  • FIG. 1A is a block diagram showing a configuration example of the cognitive dysfunction diagnostic device according to the embodiment.
  • FIG. 1B is a block diagram showing another configuration example of the cognitive dysfunction diagnostic device according to the embodiment.
  • FIG. 2A is a diagram showing an external example of the cognitive dysfunction diagnostic device according to the embodiment.
  • FIG. 2B is a diagram showing another appearance example of the cognitive dysfunction diagnostic device according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the stored contents of the storage unit according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of case feature data in the embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of diagnostic processing by the cognitive dysfunction diagnostic apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of the first diagnostic process according to the embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of a diagnostic image or the like in the first diagnostic process of FIG.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a distribution map obtained in the first diagnostic process for a subject without memory impairment.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a distribution map obtained in the first diagnostic process for a subject having a memory disorder.
  • FIG. 10 is a flowchart showing an example of the second diagnostic process according to the embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a diagnostic image using a language instruction in the second diagnostic process of FIG.
  • FIG. 12 is a diagram showing another example of a diagnostic image using a language instruction in the second diagnostic process of FIG.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a distribution map obtained by the second diagnostic process using FIG.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of a distribution map obtained by the second diagnostic process using FIG. 11 for a subject having aphasia.
  • FIG. 15 is a diagram showing a first example of a diagnostic image in which no language instruction is used in the second diagnostic process of FIG.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of an evaluation video corresponding to FIG.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of a distribution map obtained by the second diagnostic process using FIG. 15 for a subject without aphasia.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of a distribution map obtained by the second diagnostic process using FIG. 15 for a subject having aphasia.
  • FIG. 15 is a diagram showing a first example of a diagnostic image in which no language instruction is used in the second diagnostic process of FIG.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of an evaluation video corresponding to FIG.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of a distribution map obtained by the second diagnostic process using FIG. 15 for
  • FIG. 19 is a diagram showing a second example of a diagnostic image in which no language instruction is used in the second diagnostic process of FIG.
  • FIG. 20 is a diagram showing an example of an evaluation video corresponding to FIG.
  • FIG. 21 is a diagram showing an example of a distribution map obtained by the second diagnostic process using FIG. 20 for a subject without aphasia.
  • FIG. 22 is a diagram showing an example of a distribution map obtained by the second diagnostic process using FIG. 20 for a subject having aphasia.
  • FIG. 23 is a flowchart showing an example of the third diagnostic process according to the embodiment.
  • FIG. 24 is a diagram showing an example of a diagnostic image in the third diagnostic process of FIG. 23.
  • FIG. 25 is a diagram showing an example of an evaluation image in the third diagnostic process of FIG.
  • FIG. 26 is a diagram showing an example of a distribution map in a third diagnostic process using FIG. 24 for a subject without cognitive dysfunction.
  • FIG. 27 is a diagram showing the correlation between the gaze rate of the instruction text region of FIG. 25 and the MMSE score in the third diagnostic process.
  • FIG. 28 is a diagram showing the correlation between the gaze rate of the off-target incorrect image of FIG. 25 and the MMSE score in the third diagnostic process.
  • each figure is a schematic view and is not necessarily exactly illustrated. Further, in each figure, the same components are designated by the same reference numerals.
  • FIG. 1A is a block diagram showing a configuration example of the cognitive dysfunction diagnostic device according to the embodiment. Further, FIG. 2A is a diagram showing an external example of the cognitive dysfunction diagnostic device according to the embodiment.
  • the cognitive dysfunction diagnostic device 1 includes a display unit 10, an imaging device 20, and a PC (Personal Computer) 30.
  • the cognitive dysfunction diagnostic device 1 shows a configuration example in which a commercially available general PC 30 is used as a main control device, and a display unit 10 and an imaging device 20 are added to the PC 30.
  • the display unit 10 is a flat panel type display having a display surface 11, and displays a diagnostic image of cognitive dysfunction on the display surface 11. As shown in FIG. 2A, the display unit 10 is a large liquid crystal display or an organic EL display that is easy for the elderly to see in order to show the diagnostic image to the subject.
  • the display unit 10 may be a monitor for a personal computer or a commercially available large-sized television as a monitor. Further, the display unit 10 may be composed of a screen as a display surface 11 and a projector instead of the flat panel type display.
  • the imaging device 20 is a module that can be attached to the display unit 10, and includes at least an imaging unit 21 and a light source unit 24 for imaging the eyes of the subject.
  • the imaging unit 21 is a stereo camera having a camera 22 and a camera 23.
  • the camera 22 and the camera 23 may be, for example, an infrared camera, respectively.
  • the camera 22 and the camera 23 may be visible light cameras, respectively.
  • the imaging unit 21 may be a single camera instead of a stereo camera, or may be three or more cameras.
  • the light source unit 24 includes a light source 25 and a light source 26 that irradiate the subject with infrared rays as illumination light.
  • the light source 25 and the light source 26 may each have, for example, one or a plurality of infrared LEDs (Light Emitting Diodes). In another example, the light source 25 and the light source 26 may be one or more white LEDs (Light Emitting Diodes), respectively. If the lighting environment of the subject is sufficiently bright, the imaging device 20 does not have to include the light source unit 24. Further, the image pickup apparatus 20 may be attached to the upper part of the display unit 10 or may be divided and attached to the left and right.
  • the PC 30 includes a processor 31, a storage unit 32, an input unit 33, an output unit 34, a display unit 35, an interface unit 36, a detection unit 37, a creation unit 38, and a diagnosis unit 39.
  • the processor 31, the storage unit 32, the input unit 33, the output unit 34, the display unit 35, and the interface unit 36 are composed of general hardware and software of a commercially available computer. ..
  • the processor 31 is a so-called CPU (Central Processing Unit) that executes a program stored in the storage unit 32.
  • CPU Central Processing Unit
  • the storage unit 32 stores the program executed by the processor 31 and the data processed by the processor 31. Further, the storage unit 32 constitutes the database 324.
  • the program stored in the storage unit 32 includes software such as various firmwares, an OS (Operating System), and driver software, as well as a cognitive dysfunction diagnosis program according to the present embodiment.
  • the data stored in the storage unit 32 includes diagnostic video data, case feature data, viewpoint data, distribution map data, and the like.
  • the diagnostic video data is a still image or a moving image created for diagnosing cognitive dysfunction.
  • the case characteristic data is data showing the characteristics of the viewpoint distribution corresponding to a typical example of cognitive dysfunction.
  • the viewpoint data is time-series data indicating the position and time of the viewpoint detected by the detection unit 37.
  • the distribution map is created by the creation unit 38, and the time-series viewpoints are sequentially plotted in real time on a two-dimensional plane according to the viewpoint data, and the two-dimensional distribution of the viewpoints is shown.
  • the storage unit 32 is a main memory or a primary memory composed of a DRAM (Dynamic Random Access Memory) or the like, and an auxiliary memory or a secondary memory composed of an HDD (Hard Disc Drive) device or an SSD (Solid State Drive) device. Includes memory and cache memory. That is, in this document, the storage unit 32 is used as a general term for components having a function of storing programs and data.
  • DRAM Dynamic Random Access Memory
  • HDD Hard Disc Drive
  • SSD Solid State Drive
  • the input unit 33 includes, for example, a keyboard, a mouse, a trackpad, etc., and accepts the operation of the operator.
  • the output unit 34 is, for example, a speaker and outputs audio.
  • the display unit 35 is, for example, a liquid crystal display, and displays a diagnostic image on which a distribution map is superimposed for the monitor of the user (inspector in this case).
  • the interface unit 36 has a function of connecting the display unit 10 and the image pickup device 20 via a cable for communication.
  • the interface unit 36 has, for example, an HDMI (registered trademark) (High-Definition Multimedia Interface) port and a USB (Universal Serial Bus) port.
  • HDMI registered trademark
  • USB Universal Serial Bus
  • the detection unit 37 detects the viewpoint of the subject on the display surface 11 in time series based on the image captured by the image pickup unit 21. For example, the detection unit 37 detects the line of sight of the subject from the image captured by the image pickup unit 21, and detects the coordinates of the point where the line of sight intersects the display surface 11 as the position of the viewpoint of the subject on the display surface 11. do. The detection of the position of the viewpoint is performed periodically. The period may be set between several tens of mS and several hundreds of mS, and may be, for example, 100 mS.
  • the detection unit 37 generates a set of coordinate data (x, y, t) including time as viewpoint data representing the position of the viewpoint in time series in real time.
  • x and y are the coordinates of the plane (for example, the display surface 11 or the diagnostic image)
  • t is the time.
  • the creation unit 38 creates a distribution map showing the distribution of viewpoints detected by the detection unit 37.
  • the distribution map is, for example, a diagram in which marks (for example, colored dots) corresponding to the above coordinate data (x, y, t) are plotted on a two-dimensional plane, and is displayed on a diagnostic image displayed on the display unit 35 of the PC 30. Superimposed in real time. The above mark may be displayed brighter, for example, from the latest viewpoint.
  • the diagnostic unit 39 diagnoses the cognitive function of the subject by determining whether or not the distribution map has the characteristics of the case characteristic data.
  • the cognitive dysfunction diagnosis device 1 is composed of a display unit 10 that displays a cognitive dysfunction diagnosis image on the display surface 11, an imaging unit 21 that images the eyes of the subject, and the imaging unit 21. Based on the captured image, a detection unit 37 that detects the viewpoint of the subject on the display surface 11 in time series and a distribution map showing the distribution of the viewpoints detected by the detection unit 37 are created. To determine whether or not the distribution map has the characteristics of the case characteristic data 310, the unit 38, the storage unit 32 that stores the case characteristic data 310 showing the characteristics of the viewpoint distribution corresponding to a typical example of cognitive dysfunction, and the distribution map. It is provided with a diagnostic unit 39 for diagnosing the cognitive dysfunction of the subject.
  • the PC30 shown in FIGS. 1A and 2A may be a notebook computer, a tablet computer, or a desktop computer.
  • FIG. 1B is a block diagram showing another configuration example of the cognitive dysfunction diagnostic device 1 according to the embodiment.
  • FIG. 1B is different from FIG. 1A in that the display unit 10, the image pickup unit 20, the detection unit 37, and the creation unit 38 are deleted, and the acquisition unit 41 is added.
  • the same points will be described mainly on different points, avoiding duplicate explanations.
  • the display unit 10, the imaging unit 20, the detection unit 37, and the creation unit 38 in FIG. 1A correspond to a configuration for eye tracking for creating distribution map data showing the distribution of the viewpoint of the subject with respect to the diagnostic image. ..
  • the configuration is separated from FIG. 1A to create distribution map data, and a central configuration for diagnosing cognitive dysfunction is shown.
  • the acquisition unit 41 acquires the distribution map data created by the external device and stores it in the storage unit 32.
  • the distribution map data is a target for diagnosing cognitive dysfunction.
  • the acquisition unit 41 may be able to acquire distribution map data, diagnostic video data, case feature data, and viewpoint data from an external device. For example, if the diagnostic video data, the case feature data, and the like corresponding to the distribution map data are already stored in the storage unit 32, the acquisition unit 41 may acquire only the distribution map data. Further, for example, the acquisition unit 41 acquires distribution map data, diagnostic video data, case feature data, and viewpoint data corresponding to the first subject, and the second and subsequent subjects are examined. For the person, only the distribution map data may be acquired.
  • the cognitive dysfunction diagnostic device 1 of FIG. 1A may be further provided with the acquisition unit 41 of FIG. 1B.
  • the external device only needs to have a function of creating a distribution map showing the distribution of the time-series viewpoints of the subject by eye tracking, and the eye tracking method and the configuration for creating the distribution map are not limited. No. Further, the external device may be connected to the cognitive dysfunction diagnosis device 1 via the Internet, a telephone line or a dedicated line.
  • the cognitive dysfunction diagnostic device 1 does not have to be a device having a large display unit 10 as in the appearance example of FIG. 2A, and can be configured as a smart device.
  • FIG. 2B is a diagram showing another appearance example of the cognitive dysfunction diagnostic device 1.
  • the cognitive dysfunction diagnostic device 1 in the figure is a tablet-type smart device, and includes functionally the same components as those in FIG. 1A, such as a display unit 10 and an imaging unit 22.
  • the display unit 10 of FIG. 2B also serves as the display unit 10 of FIG. 2A and the display unit 35 of the PC 30.
  • a touch panel is formed on the surface of the display surface 11.
  • the image pickup unit 22 is a front camera of the smart device.
  • the imaging unit 22 is used for eye tracking by detecting the position and movement of the eyes by, for example, face recognition technology.
  • the light source unit 24 does not have to be provided.
  • the image display for the subject is made on the display unit 10.
  • the cognitive dysfunction diagnosis program is executed by the processor inside the tablet device according to the touch panel operation of the examiner. For example, the smart device diagnoses cognitive dysfunction by alternately using the subject and the examiner, or by showing the display unit 10 to the examiner.
  • the cognitive dysfunction diagnostic device 1 as such a smart device may be configured by a tablet terminal, a smartphone, a notebook computer, or the like.
  • the cognitive dysfunction diagnosis program is created as an application of these devices.
  • the cognitive dysfunction diagnostic device 1 of FIG. 2B may have the same components as those of FIG. 1B.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the stored contents of the storage unit 32 in the embodiment.
  • the storage unit 32 stores diagnostic video data 300, case feature data 310, program 320, viewpoint data 322, and distribution map data 323.
  • Program 320 includes a cognitive dysfunction diagnostic program 321.
  • the storage unit 32 includes a database 324.
  • the diagnostic video data 300 is a collection of a plurality of video data including the first video data 301 to the first video data 303.
  • Each of the plurality of video data is a video created for diagnosing the presence or absence or degree of cognitive dysfunction, or a video created for distinguishing a case of cognitive dysfunction.
  • the case feature data 310 is data showing the features of the viewpoint distribution corresponding to a typical example of cognitive dysfunction, and is a collection of a plurality of feature data including the first feature data 311 to the third feature data 313.
  • the first feature data 311 to the third feature data 313 correspond to the first video data 301 to the third video data 304, respectively.
  • Program 320 includes software such as various firmware, OS (Operating System), driver software, and cognitive dysfunction diagnosis program 321.
  • the cognitive dysfunction diagnosis program 321 is a program executed by a computer, that is, a PC 30, and displays a video for diagnosing cognitive dysfunction on the display surface 11, images the eyes of the subject by the imaging unit 21, and the imaging unit 21. Based on the image captured by, the viewpoint of the subject on the display surface 11 is detected in time series, a distribution map showing the distribution of the detected viewpoint is created, and the distribution map is a distribution map of the features of the case feature data.
  • the detection unit 37 that the PC 30 detects the viewpoint of the subject on the display surface 11 in time series based on the image captured by the image pickup unit 21. It is a function of the above-mentioned creation unit 38 that the PC 30 creates a distribution map showing the distribution of the detected viewpoints. It is a function of the diagnostic unit 39 that the PC 30 diagnoses the cognitive dysfunction of the subject by determining whether or not the distribution map has the characteristics of the case characteristic data.
  • the viewpoint data 322 is time-series data indicating the position and time of the viewpoint detected by the detection unit 37, and is, for example, a set of coordinate data (x, y, t) including the time already described.
  • Distribution map data 323 is data indicating the distribution map already described.
  • Database 324 stores various data and the like.
  • the database 324 does not have to be a part of the storage unit 32, and may be provided outside the storage unit 32. Further, the database 324 may be connected via a network such as the Internet.
  • the storage unit 32 also includes diagnostic data showing the diagnostic results of the subject, viewpoint data 322 for each subject, distribution map data 323, and data associated with the diagnostic data.
  • diagnostic data showing the diagnostic results of the subject, viewpoint data 322 for each subject, distribution map data 323, and data associated with the diagnostic data.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of case feature data 310 in the embodiment.
  • the case feature data 310 in the figure includes the first feature data 311 to the third feature data 313.
  • the features of the first feature data 311 to the third feature data 313 and the corresponding cases of cognitive dysfunction are shown.
  • the first feature data 311 associates the first feature with a memory disorder.
  • the first feature is a feature that typically appears in persons with memory impairment. Specifically, the first feature is that when a memory recall image is presented to a person with a memory disorder and then a memory recall image is presented, the gaze rate of the memory recall image is low in the viewpoint distribution map.
  • the first feature is premised on showing the memorized image, which is a diagnostic image based on the first image data 301, to the subject, and further presenting an image for memory recall.
  • the second feature data 312 associates the second feature with aphasia. That is, the second feature is a feature that typically appears in persons with aphasia. Specifically, the second feature shows a feature that the gaze rate to the correct answer is small in the distribution map of the viewpoint for the image having a plurality of options including the correct answer image and the incorrect answer image. This second feature is premised on showing the subject a second image, which is a diagnostic image based on the second image data 302.
  • the third feature data 313 associates the third feature with cognitive dysfunction. That is, the third feature is a feature that typically appears in persons with cognitive dysfunction. Specifically, the third feature shows that the gaze rate for the incorrect answer image is not small in the viewpoint distribution map for the image having a plurality of options including the correct answer image and the incorrect answer image.
  • This third feature is premised on showing the subject a third image, which is a diagnostic image based on the third image data 303.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of diagnostic processing by the cognitive dysfunction diagnostic apparatus 1 in the embodiment.
  • the cognitive dysfunction diagnostic apparatus 1 sequentially executes the first diagnostic process (S10) to the third diagnostic process (S30).
  • FIG. 5 An example of the diagnostic process is a process realized mainly by the PC 30 executing the cognitive dysfunction diagnosis program 321.
  • the first diagnostic process is a diagnostic process that uses the first video data 301 and the first feature data 311.
  • the second diagnostic process is a diagnostic process using the second video data 302 and the second feature data 312.
  • the third diagnostic process is a diagnostic process using the third video data 303 and the third feature data 313.
  • Each time from the first diagnostic process to the third diagnostic process is about 0.5 minutes to several minutes.
  • the order of the first diagnostic process to the third diagnostic process may be different from that in FIG.
  • At least one of the first diagnostic process to the third diagnostic process may be selected and executed.
  • viewpoint detection calibration process may be performed before the start of the diagnostic process example of FIG.
  • the first diagnostic process diagnoses a memory disorder by utilizing the above-mentioned first feature.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of the first diagnostic process (S10) in the embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of a diagnostic image or the like in the first diagnostic process of FIG.
  • the PC 30 first starts detecting the viewpoint by the detection unit 37 (S61), and loops 1 (S62 to S62), which is a process for causing the subject to memorize a region of a specific image or character string. S65) is executed.
  • the PC 30 displays a diagnostic image for memorization (S63), and immediately after that, another image is displayed (S64).
  • the number of repetitions N of loop 1 may be 2 or more.
  • step S63 a memorizing image is presented in which the subject's line of sight is unconsciously focused on a specific figure or area on the screen, that is, without the intervention of language instructions.
  • the diagnostic video includes the memorized video b11 and the memorized video b12 in chronological order.
  • the memorized video b11 is displayed for Ta seconds, and immediately after that, the memorized video b12 is displayed for Tb seconds.
  • the time Ta may be about 5 seconds and the time Tb may be about 3 seconds.
  • the inscription video b11 includes a total of 20 clock images, 10 at the top and 10 at the bottom of the display surface 11. Of the 20 clock images, only the second clock image M1 from the bottom right is rotating. This rotation may be the high-speed rotation of the hands of the clock or the rotation of the clock image itself. The other 19 clock images are stationary. This is to focus the subject's attention on the clock image M1.
  • step S64 another image is displayed for Tc seconds, and an interval time for memorization is provided.
  • Tc may be, for example, about 60 seconds.
  • the display times Td, Te and Tf in the second repetition in FIG. 7 may be the same as Ta, Tb and Tc in the first repetition, or may be different times.
  • the PC 30 displays the evaluation video b3 for recalling the memory for Tg seconds (S66).
  • the time Tg may be, for example, about 5 seconds.
  • the evaluation image b3 of FIG. 7 has a clock image M3 instead of the clock image M1. That is, the evaluation video b3 is configured so that all 20 clock images are stationary, and originally, attention is not drawn only to a specific figure.
  • the memorized images (memorized images b11 and b12) are memorized, so that the specific figure or area where attention was focused on the memorized images I unconsciously turn my gaze.
  • the specific figure or area is the figure or area memorized in the memorized image, and in FIG. 7, it is a stationary clock image M3 at the same position as the clock image M1.
  • the subject with memory impairment does not unconsciously look at the clock image M3 because the memory is not maintained or is not memorized, and shows a tendency to look at it randomly.
  • the PC 30 sets a specific figure or region in the evaluation video for memory recall as the region of interest, and calculates the gaze rate Vb in the region of interest as the score of the memory power (S67). ).
  • the gaze rate Vb may be the ratio (%) of the viewpoint existing in the region of the clock image M3, which is the region of interest in the distribution pattern of the viewpoint corresponding to the evaluation image.
  • the PC 30 determines whether or not the calculated gaze rate Vb is larger than the threshold value th1 (S68). When it is determined that the gaze rate Vb is larger than the threshold value th1, the subject is diagnosed as having no memory disorder (S69).
  • the PC 30 determines whether or not the calculated gaze rate Vb is smaller than the threshold value th1 and larger than the threshold value th2 (S70). When it is determined that the gaze rate Vb is smaller than the threshold value th1 and larger than the threshold value th2, the subject is diagnosed as suspected of having a memory disorder (S71).
  • the PC 30 determines whether or not the calculated gaze rate Vb is smaller than the threshold value th2 (S72). When it is determined that the gaze rate Vb is smaller than the threshold value th2, the subject is diagnosed as having a memory disorder (S73).
  • the threshold value th1 and the threshold value th2 can be appropriately set by calculating the gaze rate Vb for a plurality of subjects whose presence or absence of memory impairment is known in advance.
  • FIG. 6 shows an example of outputting three types of diagnosis results, "no memory disorder”, “suspected memory disorder”, and “with memory disorder”. There may be two types indicating the presence or absence of memory disorder, or four or more types indicating the presence or absence and degree of memory impairment.
  • the flowchart of FIG. 6 may include a step of acquiring a distribution map showing the distribution of the viewpoint of the subject with respect to the diagnostic image, instead of steps S61 to S66.
  • the flowchart replaced with the step to be acquired can be easily carried out on the PC 30 of FIG. 1B, or may be carried out on the PC 30 of FIG. 1A.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a distribution map obtained by the first diagnostic process for a subject without memory impairment at 30 points of MMSE.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a distribution map obtained in the first diagnostic process for a subject having a memory disorder at 14 points of MMSE.
  • the MMSE score is a maximum of 30 points, and 30 points indicates a healthy person, and the lower the score, the more severe cognitive dysfunction.
  • the viewpoint of the subject is concentrated on the clock image M1.
  • the memorized video b11 and the memorized video b12 include a first region including a clock image M1 which is a visually highlighted memorizing image, and a stationary clock image which is a normal image displayed without highlighting. It is a diagnostic image having a plurality of second regions.
  • the viewpoints for the memorized images are almost the same for the subjects without memory impairment and the subjects with memory impairment, and the viewpoints are concentrated on the clock image M1 in the first region. ing.
  • the viewpoint distribution of the person without memory impairment has a high gaze rate of 81% on the clock image M3 of the region of interest as a manifestation of the effect of memorization.
  • the viewpoint distribution of the person with memory impairment has a low gaze rate of 0% for the clock image M3 of the region of interest without the effect of memorization appearing. ..
  • the gaze rate in the region of interest in the evaluation video resemble of memory is used as the memory score, and the degree of memory of the subject is quantitatively evaluated to diagnose the memory disorder.
  • the cognitive dysfunction diagnostic apparatus that performs the first diagnostic process has the acquisition unit 41 that acquires a distribution map showing the distribution of the subject's viewpoints with respect to the diagnostic image, and the cognitive dysfunction based on the distribution map.
  • a diagnostic unit 39 for diagnosing is provided, and the diagnostic image includes a first region including a visually highlighted memorized image and a plurality of second regions including a normal image displayed without highlighting.
  • An evaluation image having a first image having the image, a third area including an evaluation image similar to the inscription image and displayed at the same position as the inscription image without visual emphasis, and a plurality of second areas. Is included in chronological order, and the diagnostic unit 39 calculates the gaze rate of the third region in the distribution map for the evaluation image, and if the gaze rate is lower than the threshold value, it diagnoses that there is a suspicion of memory impairment.
  • the cognitive dysfunction diagnosis device that performs the first diagnostic process includes a display unit 10 having a display surface, an image pickup unit 21 that images the eyes of the subject, and a display surface based on the image captured by the image pickup unit 21.
  • the detection unit 37 that detects the viewpoint of the subject in time series
  • the creation unit 38 that creates a distribution map showing the distribution of the viewpoint detected by the detection unit 37
  • the cognitive dysfunction is diagnosed based on the distribution map.
  • the diagnostic unit 39 includes a first region including a visually highlighted memorized image and a plurality of second regions including a normal image displayed without highlighting.
  • One image is displayed on the display unit 10, and a third region including an evaluation image which is similar to the memorized image and is displayed at the same position as the memorized image without visual emphasis, and a plurality of second regions.
  • the evaluation image having the above is displayed on the display unit 10, the gaze rate of the third region is calculated in the distribution map for the evaluation image, and if the gaze rate is lower than the threshold value, it is diagnosed that there is a suspicion of memory impairment.
  • a cognitive dysfunction diagnostic device having convenience, low cost, objectivity, quantitativeness, and versatility in diagnosing memory dysfunction among cognitive dysfunctions. Moreover, it is possible to make a diagnosis without using written instructions and voice instructions. It can also be applied to multiple subjects with different mother tongues. In addition, memory impairment can be diagnosed in just a few minutes.
  • the first memorized video having the first region and the plurality of second regions and the second memorized video having the first region and not having the plurality of second regions are arranged in chronological order. It may be included.
  • the diagnostic image may include another image displayed between the first image and the evaluation image.
  • the diagnostic image may include an image in which the first image and the other image are repeated twice or more.
  • the cognitive dysfunction diagnosis program that performs the first diagnostic process acquires a distribution map showing the distribution of the subject's viewpoints with respect to the diagnostic image, and the cognition executed by the computer that diagnoses the cognitive dysfunction based on the distribution map.
  • a diagnostic image is a first region having a first region including a visually highlighted memorized image and a plurality of second regions including a normal image displayed without highlighting.
  • An evaluation video having a third region including a video and an evaluation image similar to the memorized image and displayed at the same position as the memorized image without visual emphasis, and a plurality of second regions in chronological order.
  • the cognitive dysfunction diagnosis program calculates the gaze rate of the third region in the distribution map for the evaluation image, and if the gaze rate is lower than the threshold value, the computer diagnoses that there is a suspicion of memory impairment. To execute.
  • the cognitive dysfunction diagnosis program that performs the first diagnostic process includes a display unit 10 having a display surface, an image pickup unit 21 that images the eyes of the subject, and a display surface based on an image captured by the image pickup unit 21.
  • a detection unit 37 that detects the viewpoint of the subject in time series, a creation unit that creates a distribution map showing the distribution of the viewpoint detected by the detection unit 37, and a cognitive dysfunction diagnosis based on the distribution map.
  • a computer-executed cognitive dysfunction diagnostic program comprising a diagnostic unit 39, the first region containing a visually highlighted memorized image and a plurality of first regions including a normal image displayed without highlighting.
  • An evaluation image having a plurality of second regions is displayed on the display unit 10, the gaze rate of the third region is calculated in the distribution map for the evaluation image, and if the gaze rate is lower than the threshold value, a memory disorder is suspected. Have the computer perform the diagnosis that there is.
  • FIG. 10 is a flowchart showing an example of the second diagnostic process according to the embodiment. Further, FIG. 11 is a diagram showing an example of a diagnostic image using a language instruction in the second diagnostic process of FIG.
  • the PC 30 first starts detecting the viewpoint by the detection unit 37 (S101), displays the diagnostic image on the display surface 11 (S102), and calculates the gaze rate Vc of the correct region in the diagnostic image. (S103).
  • the diagnostic image here is an image having a first area including a correct character string image and a plurality of second areas including an incorrect character string image.
  • the diagnostic image c11 is displayed for Ta seconds and then the diagnostic image c12 is displayed for Tb seconds.
  • Each of the time Ta and Tb may be, for example, about 5 seconds to 10 seconds.
  • the diagnostic image c11 has a clock image in the center and four optional regions around it.
  • the diagnostic image c12 is different from the diagnostic image c11 in that an instruction sentence is superimposed on the clock image in the central portion.
  • the directive is "What is the name of this?"
  • the four areas around the instruction text are arranged with a first area containing the correct character string image "Tokei” and a plurality of second areas including the incorrect character string images "Tomato", “Shrimp", and "Keito". Has been done.
  • the diagnostic image has a plurality of areas as options including, for example, an image of a known article and a correct name and an incorrect name of the article.
  • the number of choices is arbitrary. It also displays the instruction "What is the name of this?" The subject is urged to look at the correct choice by the instructional text.
  • one diagnostic image c13 as shown in FIG. 12 may be displayed.
  • the PC 30 calculates the gaze rate Vc of the viewpoint to the first region including the correct character string image after displaying the diagnostic image (S103).
  • the gaze rate Vc may be the ratio (%) of the viewpoint existing in the first region in the distribution pattern of the viewpoint corresponding to the diagnostic image.
  • the PC 30 determines whether or not the calculated gaze rate Vc is larger than the threshold value th3 (S104). When it is determined that the gaze rate Vc is larger than the threshold value th3, the subject is diagnosed as having no aphasia (S105).
  • the PC 30 determines whether or not the calculated gaze rate Vc is smaller than the threshold value th3 and larger than the threshold value th4 (S106). When it is determined that the gaze rate Vc is smaller than the threshold value th3 and larger than the threshold value th4, the subject is diagnosed as suspected of having aphasia (S107).
  • the PC 30 determines whether or not the calculated gaze rate Vc is smaller than the threshold value th4 (S108). When it is determined that the gaze rate Vc is smaller than the threshold value th4, the subject is diagnosed as having aphasia (S109).
  • the threshold value th3 and the threshold value th4 can be appropriately set by calculating the gaze rate Vc for a plurality of subjects whose presence or absence of aphasia is known in advance.
  • the flowchart of FIG. 10 may include a step of acquiring a distribution map showing the distribution of the viewpoint of the subject with respect to the diagnostic image, instead of steps S101 and S102.
  • the flowchart replaced with the step to be acquired can be easily carried out on the PC 30 of FIG. 1B, or may be carried out on the PC 30 of FIG. 1A.
  • FIG. 10 shows an example of outputting three types of diagnosis results, "no aphasia”, “suspected aphasia”, and “with aphasia”, but the diagnosis results are not limited to this and indicate the presence or absence of aphasia. There may be two types, or four or more types indicating the presence / absence and degree of aphasia.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a distribution map obtained by the second diagnostic process for a subject without aphasia at MMSE 30 points.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of a distribution map obtained in the second diagnostic process for a subject having aphasia at MMSE 14 points.
  • the viewpoint distribution of a person without aphasia has a high gaze rate on the first region c111 including the correct character string image.
  • the viewpoint distribution of the person with aphasia has a low gaze rate in the first region including the correct character string image.
  • the gaze rate Vc to the first region which is the correct answer
  • the threshold value th3 it can be determined that the instruction sentence is correct, that is, the ability to name the article is normal.
  • subjects without aphasia can see the correct choices for "Tokei" at a rate above the threshold.
  • subjects with aphasia have a higher relative rate of looking at options other than the correct answer. Therefore, in the second diagnostic process, the presence or absence and degree of aphasia of the subject can be diagnosed by using the gaze rate for the correct answer option as an index.
  • FIG. 15 is a diagram showing a first example of a diagnostic image that does not use a language instruction in the second diagnostic process of FIG.
  • the diagnostic image c21 of FIG. 15 shows a display example of the display surface 11 for the subject, and has a correct answer area including a meaningful character string and an incorrect answer area including a meaningless character string. ..
  • the diagnostic image c21 includes a plurality of characters arranged in a matrix.
  • the correct area corresponds to a row or column composed of meaningful strings.
  • the incorrect answer area corresponds to a row or column composed of meaningless strings.
  • the line containing the character string "dango" is the correct answer area.
  • the other rows and columns are incorrect areas that do not contain meaningful strings.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of an evaluation video corresponding to FIG. Further, FIG. 16 shows a display example of the display unit 35 for the operator, and the correct answer region c211 as the evaluation region is clearly indicated by a broken line frame with respect to the diagnostic video c21 of FIG.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of a distribution map obtained by the second diagnostic process using FIG. 15 for a subject without aphasia at MMSE 30 points.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of a distribution map obtained by the second diagnostic process using FIG. 15 for a subject having aphasia at MMSE 14 points.
  • the viewpoint distribution of a person without aphasia has a high gaze rate on the correct answer region c211.
  • the viewpoint distribution of the person with aphasia tends to be random regardless of the correct answer region c211.
  • the characters are arranged in a matrix or square. Among them, "a character string as a meaningful connection” exists only in a specific part. The other parts are not strings as meaningful connections in any direction.
  • the subject without aphasia can find a meaningful connection character string from the string, and the gaze rate to look at that part is unknowingly. It gets higher.
  • a subject with aphasia cannot find a character string that has a meaningful connection, so the gaze rate for that specific part is not relatively high, and there is a tendency to look at the whole at random. Therefore, in the second diagnostic process, it is possible to objectively diagnose aphasia by using whether or not the gaze rate for the part of the character string having a meaningful connection (that is, the correct answer region) exceeds the threshold value as an index. ..
  • a character string of 3 characters ⁇ 3 characters of hiragana is displayed. If you read the bottom three characters from left to right, you can recognize them as "dango" (dango), which is a meaningful character string. Other combinations are basically meaningless character strings. No text or voice is presented as an instruction to find this "dango", but healthy people without aphasia unknowingly have a relative gaze rate for this meaningful connection string "dango". To rise.
  • FIG. 19 is a diagram showing a second example of a diagnostic image that does not use a language instruction in the second diagnostic process of FIG.
  • FIG. 20 is a diagram showing an example of an evaluation video corresponding to FIG.
  • the diagnostic image c31 of FIG. 19 shows a display example of the display surface 11 for the subject, and has a correct answer area including a meaningful character string and an incorrect answer area including a meaningless character string. .. Specifically, in the diagnostic video c31, the column including the character string "Tanabata" is the correct answer area, and the other rows and columns are the incorrect answer areas not including the meaningful character string.
  • FIG. 20 shows a display example of the display unit 35 for the operator, and the correct answer region c311 as the evaluation region is clearly indicated by a broken line frame with respect to the diagnostic video c31 of FIG.
  • FIG. 21 is a diagram showing an example of a distribution map obtained by the second diagnostic process using FIG. 19 for a subject without aphasia at MMSE 30 points.
  • FIG. 22 is a diagram showing an example of a distribution map obtained by the second diagnostic process using FIG. 19 for a subject having aphasia at MMSE 14 points.
  • the viewpoint distribution of a person without aphasia has a high gaze rate on the correct answer region c311.
  • the viewpoint distribution of the person with aphasia tends to be random regardless of the correct answer region c311.
  • a character string of 4 characters ⁇ 4 characters of hiragana is displayed.
  • the four characters in the second column from the right are read from top to bottom, they can be recognized as "Tanabata” (Tanabata) as a meaningful character string.
  • Other combinations are basically meaningless character strings.
  • No instructional text or voice prompting you to find this "tanabata” is presented.
  • the gaze rate for the meaningful connection character string "Tanabata” unknowingly increases relatively.
  • a subject with aphasia cannot recognize a character string having this meaningful connection, so the gaze rate for this part does not increase, and another area or the entire screen is randomly viewed. become.
  • the cognitive dysfunction diagnostic device 1 that performs the second diagnostic process has the acquisition unit 41 that acquires a distribution map showing the distribution of the subject's viewpoints with respect to the diagnostic image, and the cognitive dysfunction based on the distribution map.
  • the diagnostic image includes a diagnostic unit 39 for diagnosing the above, and the diagnostic image has a first region including a correct answer image or a memorized image for diagnosis and a plurality of second regions including other images, and the diagnostic image 39. Calculates the gaze rate of the first region or the gaze rate of the second region in the distribution map for the diagnostic image, and diagnoses the presence or absence of cognitive dysfunction by comparing the gaze rate with the threshold value.
  • the cognitive dysfunction diagnosis device 1 that performs the second diagnostic process displays based on the display unit 10 having a display surface, the image pickup unit 21 that images the eyes of the subject, and the image captured by the image pickup unit 21.
  • a detection unit 37 that detects the viewpoint of the subject on the surface in time series, a creation unit that creates a distribution map showing the distribution of the viewpoint detected by the detection unit 37, and a diagnosis of cognitive dysfunction based on the distribution map.
  • the diagnostic unit 39 includes a diagnostic unit 39, and the diagnostic unit 39 displays a diagnostic image having a first region including a correct answer image or a memorized image for diagnosis and a plurality of second regions including other images. The presence or absence of cognitive dysfunction is diagnosed by calculating the gaze rate of the first region or the gaze rate of the second region in the distribution map for the diagnostic image and comparing the gaze rate with the threshold value.
  • cognitive dysfunction diagnostic device having convenience, low cost, objectivity, quantitativeness, and versatility in diagnosing cognitive dysfunction. Moreover, cognitive dysfunction can be diagnosed in just a few seconds to a few tens of seconds.
  • the cognitive dysfunction diagnostic device 1 that performs the second diagnostic process diagnoses cognitive dysfunction based on the acquisition unit 41 that acquires a distribution map showing the distribution of the subject's viewpoints on the diagnostic image and the distribution map.
  • a diagnostic unit 39 is provided, and the diagnostic image has a first area including a correct answer character string and a plurality of second areas including an incorrect answer character string, and the diagnostic unit 39 has a distribution map for the diagnostic image.
  • the gaze rate to the first region is calculated, and if the gaze rate is lower than the threshold value, it is diagnosed that there is a suspicion of aphrodisiac.
  • the cognitive dysfunction diagnosis device 1 that performs the second diagnostic process displays based on the display unit 10 having a display surface, the image pickup unit 21 that images the eyes of the subject, and the image captured by the image pickup unit 21.
  • a detection unit 37 that detects the viewpoint of the subject on the surface in time series, a creation unit that creates a distribution map showing the distribution of the viewpoint detected by the detection unit 37, and a diagnosis of cognitive dysfunction based on the distribution map.
  • Diagnosis unit 39 is provided, and the diagnosis unit 39 causes the display unit 10 to display a diagnostic image having a first area including a correct answer character string and a plurality of second areas including an incorrect answer character string for diagnosis.
  • the gaze rate for the first region is calculated in the distribution map for the video, and if the gaze rate is lower than the threshold value, it is diagnosed that there is a suspicion of aphrodisiac.
  • a cognitive dysfunction diagnostic device having convenience, low cost, objectivity, quantitativeness, and versatility in diagnosing aphasia among cognitive dysfunctions. Moreover, cognitive dysfunction can be diagnosed in just a few seconds to a few tens of seconds.
  • the diagnostic video is a first image area including an image showing a known object, a question area including a question sentence asking the name of the object, and a correct answer area including a character string image indicating the name of the object. It may have one area and a second area which is an incorrect answer area including a character string image other than the name of the object.
  • the diagnostic video may have a correct answer area including a meaningful character string and a correct answer area including a meaningless character string. According to this, aphasia can be diagnosed without using instruction sentences and voice instructions.
  • the diagnostic video contains a plurality of characters arranged in a matrix, the correct answer area corresponds to a row or column constituting a meaningful character string, and the incorrect answer area corresponds to a meaningless character string. It may correspond to the constituent rows or columns.
  • the cognitive dysfunction diagnosis program that performs the second diagnostic process acquires a distribution map showing the distribution of the subject's viewpoints with respect to the diagnostic image, and the cognition executed by the computer that diagnoses the cognitive dysfunction based on the distribution map.
  • It is a dysfunction diagnosis program
  • the diagnostic image has a first region including a correct answer image or a memorized image for diagnosis and a plurality of second regions including other images
  • the cognitive dysfunction diagnosis program is ,
  • the computer is made to diagnose the presence or absence of cognitive dysfunction by calculating the gaze rate of the first region or the gaze rate of the second region in the distribution map for the diagnostic image and comparing the gaze rate with the threshold value.
  • the cognitive dysfunction diagnosis program that performs the second diagnostic process includes a display unit 10 having a display surface, an image pickup unit 21 that images the eyes of the subject, and a display surface based on the image captured by the image pickup unit 21.
  • a detection unit 37 that detects the viewpoint of the subject in time series, a creation unit that creates a distribution map showing the distribution of the viewpoint detected by the detection unit 37, and a cognitive dysfunction diagnosis based on the distribution map.
  • the presence or absence of cognitive dysfunction is determined by displaying the image for diagnosis on the display unit 10, calculating the gaze rate of the first region or the gaze rate of the second region in the distribution map for the diagnostic image, and comparing the gaze rate with the threshold value. Have the computer perform the diagnosis.
  • another cognitive dysfunction diagnosis program that performs the second diagnostic process acquires a distribution map showing the distribution of the subject's viewpoint with respect to the diagnostic image, and is executed by a computer that diagnoses cognitive dysfunction based on the distribution map.
  • the cognitive dysfunction diagnostic program is a diagnostic video having a first area including a correct answer character string and a plurality of second areas including an incorrect answer character string, and the cognitive dysfunction diagnosis program is for diagnosis.
  • the gaze rate to the first region is calculated in the distribution map for the image, and if the gaze rate is lower than the threshold value, the computer is made to diagnose that there is a suspicion of aphrodisiac.
  • another cognitive dysfunction diagnosis program that performs the second diagnostic process is based on the display unit 10 having a display surface, the imaging unit 21 that images the eyes of the subject, and the image captured by the imaging unit 21.
  • a detection unit 37 that detects the viewpoint of the subject on the display surface in chronological order, a creation unit that creates a distribution map showing the distribution of the viewpoint detected by the detection unit 37, and a cognitive dysfunction based on the distribution map.
  • a cognitive dysfunction diagnosis program executed by a computer including a diagnostic unit 39 for diagnosing, and displaying a diagnostic image having a first area including a correct answer character string and a plurality of second areas including an incorrect answer character string. It is displayed on the display unit 10, the gaze rate to the first region is calculated in the distribution map for the diagnostic image, and when the gaze rate is lower than the threshold value, the computer is made to diagnose that there is a suspicion of aphrodisiac.
  • FIG. 23 is a flowchart showing an example of the third diagnostic process according to the embodiment. Further, FIG. 24 is a diagram showing an example of a diagnostic image in the third diagnostic process of FIG. 23.
  • the PC 30 first starts detecting the viewpoint by the detection unit 37 (S201), displays the diagnostic image on the display surface 11 (S202), and calculates the gaze rate Va of the incorrect answer region in the diagnostic image. (S203).
  • the diagnostic image here is an image having a first region including a correct answer image and a plurality of second regions including an incorrect answer image.
  • the diagnostic image shows a first region including a correct image showing the first figure, an instruction sentence area including an instruction sentence for inducing direct viewing of the first figure, and a figure similar to the first figure.
  • It is an image having a second area containing an incorrect answer image and another second area including an incorrect answer image showing a figure which is not similar to the first figure.
  • FIG. 24 shows the diagnostic image a1 displayed on the display surface 11 for the subject.
  • This diagnostic image a1 has pentagonal, hexagonal, heptagonal, and triangular figures around the instruction "Please stare at the hexagon.”
  • FIG. 25 is a diagram showing an example of an evaluation image in the third diagnostic process of FIG. 23.
  • the example of FIG. 25 shows a diagnostic image a1 as an evaluation image displayed on the display unit 35 of the PC 30.
  • the diagnostic image a1 of FIG. 25 includes a first region including a hexagonal correct answer image a11 as a first figure, an instruction sentence region a12 for "look at the hexagon", and a plurality of incorrect answer images. It has a second region of.
  • the plurality of second regions include a second region containing a pentagonal incorrect answer image similar to the first graphic, a second region containing a heptagonal incorrect answer image similar to the first graphic, and a first graphic. Includes a second region containing the off-target incorrect image a13, which includes a triangle dissimilar to.
  • the PC 30 calculates the gaze rate Va of the viewpoint to the incorrect answer region including the incorrect answer image after displaying the diagnostic image (S203).
  • the gaze rate Vc may be the ratio (%) of the viewpoint existing in the first region in the distribution pattern of the viewpoint corresponding to the diagnostic image.
  • the incorrect answer area for which the gaze rate Va is calculated may be the second area of the incorrect answer image a13, the instruction sentence area a12, or the second area and the instruction sentence area a12 of the incorrect answer image a13. It may be an area that combines and.
  • the PC 30 determines whether or not the calculated gaze rate Va is larger than the threshold value th5 (S204). When it is determined that the gaze rate Va is larger than the threshold value th5, the subject is diagnosed as having cognitive dysfunction (S205).
  • the PC 30 determines whether or not the calculated gaze rate Va is smaller than the threshold value th5 and larger than the threshold value th6 (S206). When it is determined that the gaze rate Va is smaller than the threshold value th5 and larger than the threshold value th6, the subject is diagnosed as suspected of having cognitive dysfunction (S207).
  • the PC 30 determines whether or not the calculated gaze rate Va is smaller than the threshold value th6 (S208). When it is determined that the gaze rate Va is smaller than the threshold value th6, the subject is diagnosed as having no cognitive dysfunction (S209).
  • the threshold value th5 and the threshold value th6 can be appropriately set by calculating the gaze rate Va for a plurality of subjects whose presence or absence of cognitive dysfunction is known in advance.
  • the flowchart of FIG. 23 may include a step of acquiring a distribution map showing the distribution of the viewpoint of the subject with respect to the diagnostic image, instead of steps S201 and S202.
  • the flowchart replaced with the step to be acquired can be easily carried out on the PC 30 of FIG. 1B, or may be carried out on the PC 30 of FIG. 1A.
  • FIG. 26 is a diagram showing an example of a distribution map in the third diagnostic process using FIG. 24 for a subject without cognitive dysfunction.
  • the subject without cognitive dysfunction selects the correct image a11 from the options according to the instruction on the screen and watches it.
  • the gaze rate for the incorrect answer image is low, and the gaze rate for the incorrect answer image a13 is extremely low.
  • the third diagnostic process evaluates the cognitive function of the subject by using the gaze rate for the incorrect answer image and the gaze rate for the instruction sentence area as indexes, not the gaze rate for the correct answer image.
  • the gaze rate for the instructional sentence area and the gaze rate for incorrect images in the diagnostic video are inversely correlated with the cognitive function of the subject, so the cognitive function should be evaluated using these gaze rates as indicators. Can be done.
  • the gaze rate for the incorrect answer image J is inversely correlated with the cognitive function of the subject. For example, four options are presented and one of them is the correct answer. In the case of images, the remaining three are incorrect answer images. One of these three incorrect answer images is an image whose content is far from the correct answer and is particularly irrelevant incorrect answer image. That is, irrelevant incorrect answer image. The image is an option that is clearly judged to be incorrect if the cognitive function is normal.
  • the gaze rate to the correct image shows a positive correlation with the cognitive function of the subject, but the wrong answer image is obtained. Gaze rate shows a negative correlation with the cognitive function of the subject.
  • FIG. 27 is a diagram showing the correlation between the gaze rate of the instruction text region of FIG. 25 and the MMSE score in the third diagnostic process.
  • FIG. 28 is a diagram showing the correlation between the gaze rate of the off-target incorrect image of FIG. 25 and the MMSE score in the third diagnostic process.
  • the gaze rate for the instructional sentence region a12 and the gaze rate for the off-target incorrect image a13 are both statistically significantly negative with the cognitive function score (MMSE score) of the subject. The correlation is shown.
  • the third diagnostic process evaluates the cognitive function of the subject by using the gaze rate for the incorrect answer image and the gaze rate for the instruction sentence area as indexes, not the gaze rate for the correct answer image.
  • the cognitive dysfunction diagnostic device 1 that performs the third diagnostic process has the acquisition unit 41 that acquires a distribution map showing the distribution of the subject's viewpoints with respect to the diagnostic image, and the cognitive dysfunction based on the distribution map.
  • the diagnostic image includes a first region including a correct image and a plurality of second regions including an incorrect image, and the diagnostic unit 39 is distributed with respect to the diagnostic image.
  • the gaze rate of areas other than the first area on the map is calculated, and if the gaze rate is higher than the threshold value, it is diagnosed that cognitive dysfunction is suspected.
  • the cognitive dysfunction diagnosis device 1 that performs the third diagnostic process displays based on the display unit 10 having a display surface, the image pickup unit 21 that images the eyes of the subject, and the image captured by the image pickup unit 21.
  • a detection unit 37 that detects the viewpoint of the subject on the surface in time series, a creation unit that creates a distribution map showing the distribution of the viewpoint detected by the detection unit 37, and a diagnosis of cognitive dysfunction based on the distribution map.
  • the diagnostic unit 39 is provided with the diagnostic unit 39, and the diagnostic unit 39 causes the display unit 10 to display a diagnostic image having a first region including a correct answer image and a plurality of second regions including an incorrect answer image, and the diagnostic image is displayed.
  • the gaze rate of a region other than the first region in the distribution map is calculated, and if the gaze rate is higher than the threshold value, it is diagnosed that cognitive dysfunction is suspected.
  • a cognitive dysfunction diagnostic device having convenience, low cost, objectivity, quantitativeness, and versatility in diagnosing cognitive dysfunction. Moreover, it is possible to diagnose cognitive dysfunction using the gaze rate of incorrect images as an index. In addition, cognitive dysfunction can be diagnosed in just a few seconds to tens of seconds.
  • the diagnostic image includes an instruction sentence area including an instruction sentence for inducing direct viewing of the first figure, a first area including a correct image showing the first figure, and a figure similar to the first figure.
  • the diagnostic unit 39 includes a second area including an incorrect answer image to be shown and another second area including an incorrect answer image showing a figure not similar to the first figure, and the diagnostic unit 39 is a directive area or another second area.
  • the gaze rate may be calculated.
  • cognitive dysfunction can be diagnosed using the gaze rate of the instruction sentence area or another second area as an index.
  • the cognitive dysfunction diagnosis program that performs the third diagnostic process acquires a distribution map showing the distribution of the subject's viewpoints with respect to the diagnostic image, and the cognition executed by the computer that diagnoses the cognitive dysfunction based on the distribution map.
  • the dysfunction diagnosis program has a first region including a correct image and a plurality of second regions including an incorrect image, and the cognitive dysfunction diagnosis program has a distribution map for the diagnostic video.
  • the gaze rate of the area other than the first area is calculated, and if the gaze rate is higher than the threshold value, the computer is made to diagnose that there is a suspicion of cognitive dysfunction.
  • the cognitive dysfunction diagnosis program that performs the third diagnostic process includes a display unit 10 having a display surface, an imaging unit 21 that images the eyes of the subject, and a display surface based on the image captured by the imaging unit 21.
  • a detection unit 37 that detects the viewpoint of the subject in time series, a creation unit that creates a distribution map showing the distribution of the viewpoint detected by the detection unit 37, and a cognitive dysfunction diagnosis based on the distribution map.
  • the cognitive dysfunction diagnostic device 1 may target a plurality of subjects at the same time.
  • the imaging unit 21 images a plurality of subjects
  • the detecting unit 37 detects the viewpoint for each subject
  • the creating unit 38 creates a distribution map for each subject
  • the diagnostic unit 39 receives the subject. Diagnosis may be made for each examiner.
  • a plurality of image pickup devices 20 may be provided. In this case, the image pickup apparatus 20 and the subject may be one-to-one or one-to-many. As a result, the cognitive dysfunction diagnostic device 1 can further improve the efficiency of mass screening.
  • the present invention can be used for a cognitive dysfunction diagnostic device for diagnosing cognitive dysfunction and a cognitive dysfunction diagnosis program.

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Abstract

認知機能障害診断装置（１）は、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得する取得部（４１）と、診断部（３９）とを備え、診断用映像は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する第１映像、および、記銘画像と類似し記銘画像と同じ位置に視覚的な強調なしで表示される評価用画像を含む第３領域と、複数の第２領域とを有する評価用映像を時間順に含み、診断部（３９）は、評価用映像に対する分布マップにおいて第３領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断する。

Description

認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラム
　本発明は、認知機能障害を診断する認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラムに関する。
　従来、認知機能障害を診断する装置に関連する技術として次のようなものがある。
　特許文献１および特許文献２は、被検者の頭部と視線の動きを検出して、脳機能に関係する疾患を客観的に診断できるような視線検出を用いた医療診断装置を提案している。
　特許文献３は、神経障害の診断のために被検者の眼球運動を検出するシステムを提案している。
　特許文献４および特許文献５は、網膜や視神経等の目の疾患または頭蓋内疾患等の際に現れる視神経障害を検査するための視覚検査用チャートを提案している。
　特許文献６から特許文献９は、撮像カメラ部を少なくとも具備する視線検出ユニットを用いて、被検者の自閉症を診断する自閉症診断支援システムを提案している。
　特許文献１０は、被検者の視線および瞳孔を検出して、被検者の脳疾患の可能性を判定する脳機能疾患診断支援装置を提案している。
　特許文献１１は、視覚認知障害の診断を効果的に支援できる診断支援装置を提案している。
　特許文献１２は、粗い画像からでも眼球運動の初動時間が検出可能な眼球運動計測装置および計測方法を提案している。
　特許文献１３は、簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性を兼ね備える認知機能障害診断装置を提案している。
特開平６－７０８８４号公報 特開平６－７０８８５号公報 特表２０１６－５２３１１２号公報 特許第４５６０８０１号公報 特許第４１１６３５４号公報 特許第５９２６２１０号公報 特許第５９１２３５１号公報 特許第５７６１０４８号公報 特許第５７６１０４９号公報 特許第５８１７５８２号公報 特開２０１７－１５８８６６号公報 特開２０１７－１７６３０２号公報 国際公開第２０１９／０９８１１７３号公報
　一般に、認知機能障害や認知症の診断には、対面での問診形式による認知機能検査(神経心理学検査)が従来用いられてきた。認知機能検査において、検査者が、認知機能を評価するための複数の質問を被検者に問いかけ、それに対する口頭や書字・図形描写による回答の内容を採点し、認知機能スコアを算出する方法である。この方法では、検査に時間がかかるという問題がある。例えば、最も簡略なMini-Mental State Exam (ＭＭＳＥ)でも１５～３０分程度の時間がかかる。問診形式の性質上、被検者の心理的ストレスが非常に大きいという問題もある。また、問診を行う検査者の技量の差や、回答の解釈が検査者によって異なる場合があり、スコアのばらつきが大きいという問題もある。
　これらの課題を解決するために、本発明者らは、特許文献１３の認知機能障害診断装置を提案している。さらに、新たな認知機能障害診断装置が望まれる。
　本発明は、認知機能障害の診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性を兼ね備え、新たな診断手法を用いる認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラムを提供することを目的とする。
　本発明の一態様に係る認知機能障害診断装置は、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得する取得部と、前記分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部と、を備え、前記診断用映像は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する第１映像、および、前記記銘画像と類似し前記記銘画像と同じ位置に視覚的な強調なしで表示される評価用画像を含む第３領域と、前記複数の第２領域とを有する評価用映像を時間順に含み、前記診断部は、前記評価用映像に対する分布マップにおいて前記第３領域の注視率を算出し、前記注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断する。
　本発明の一態様に係る認知機能障害診断プログラムは、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得し、前記分布マップに基づいて認知機能障害を診断するコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、前記診断用映像は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む前記第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の前記第２領域とを有する第１映像、および、前記記銘画像と類似し視覚的な強調なしで前記記銘画像と同じ位置に表示される評価用画像を含む第３領域と、前記複数の第２領域とを有する評価用映像を時間順に含み、前記認知機能障害診断プログラムは、前記評価用映像に対する分布マップにおいて前記第３領域の注視率を算出し、前記注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断することを前記コンピュータに実行させる。
　本発明の一態様に係る認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラムは、認知機能障害の診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性を兼ね備えることができる。
図１Ａは、実施の形態における認知機能障害診断装置の構成例を示すブロック図である。 図１Ｂは、実施の形態における認知機能障害診断装置の他の構成例を示すブロック図である。 図２Ａは、実施の形態における認知機能障害診断装置の外観例を示す図である。 図２Ｂは、実施の形態における認知機能障害診断装置の他の外観例を示す図である。 図３は、実施の形態における記憶部の記憶内容の一例を示す図である。 図４は、実施の形態における症例特徴データの一例を示す図である。 図５は、実施の形態における認知機能障害診断装置による診断処理例を示すフローチャートである。 図６は、実施の形態における第１診断処理の一例を示すフローチャートである。 図７は、図６の第１診断処理における診断用映像等の例を示す図である。 図８は、記憶障害のない被検者に対する第１診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。 図９は、記憶障害のある被検者に対する第１診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。 図１０は、実施の形態における第２診断処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、図１０の第２診断処理において言語指示を用いる診断用映像の例を示す図である。 図１２は、図１０の第２診断処理において言語指示を用いる診断用映像の他の例を示す図である。 図１３は、失語症のない被検者に対する、図１１を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。 図１４は、失語症のある被検者に対する、図１１を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。 図１５は、図１０の第２診断処理において言語指示を用いない診断用映像の第１の例を示す図である。 図１６は、図１５に対応する評価用映像の例を示す図である。 図１７は、失語症のない被検者に対する、図１５を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。 図１８は、失語症のある被検者に対する、図１５を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。 図１９は、図１０の第２診断処理において言語指示を用いない診断用映像の第２の例を示す図である。 図２０は、図１９に対応する評価用映像の例を示す図である。 図２１は、失語症のない被検者に対する、図２０を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。 図２２は、失語症のある被検者に対する、図２０を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。 図２３は、実施の形態における第３診断処理の一例を示すフローチャートである。 図２４は、図２３の第３診断処理における診断用映像の例を示す図である。 図２５は、図２３の第３診断処理における評価用映像の例を示す図である。 図２６は、認知機能障害のない被検者に対する図２４を用いた第３診断処理における分布マップの例を示す図である。 図２７は、第３診断処理における図２５の指示文領域の注視率とＭＭＳＥスコアの相関を示す図である。 図２８は、第３診断処理における図２５の的外れ不正解画像の注視率とＭＭＳＥスコアの相関を示す図である。
　以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
　なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的また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、ステップの順序などは、一例であり、請求の範囲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。
　また、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、同じ構成部材については同じ符号を付している。
　（実施の形態）
　以下、実施の形態における認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラムについて図面を参照しながら説明する。
　［１．認知機能障害診断装置の構成］
　図１Ａは、実施の形態における認知機能障害診断装置の構成例を示すブロック図である。また、図２Ａは、実施の形態における認知機能障害診断装置の外観例を示す図である。
　図１Ａに示すように認知機能障害診断装置１は、表示部１０、撮像装置２０およびＰＣ（Personal Computer、パソコン）３０を備える。この認知機能障害診断装置１は、市販されている一般的なＰＣ３０を主な制御装置として、さらに、ＰＣ３０に表示部１０および撮像装置２０を付加した構成例を示している。
　表示部１０は、表示面１１を有するフラットパネル型のディスプレイであり、認知機能障害の診断用映像を表示面１１に表示する。表示部１０は、図２Ａに示すように、診断用映像を被検者に見せるために、高齢者でも見やすい大型の液晶ディスプレイ、または有機ＥＬディスプレイである。なお、表示部１０は、パソコン用のモニターでもよいし、市販の大型テレビをモニターとしてもよい。また、表示部１０は、フラットパネル型のディスプレイの代わりに、表示面１１としてのスクリーンとプロジェクタとから構成してもよい。
　撮像装置２０は、表示部１０に取り付け可能なモジュールであり、少なくとも被検者の目を撮像するための撮像部２１および光源部２４を備える。
　撮像部２１は、カメラ２２およびカメラ２３を有するステレオカメラである。カメラ２２およびカメラ２３は、それぞれ例えば赤外線カメラでよい。他の例では、カメラ２２およびカメラ２３は、それぞれ可視光カメラでよい。また、撮像部２１は、ステレオカメラではなく単体のカメラでもよいし、３つ以上のカメラであってもよい。
　光源部２４は、赤外線を照明光として被検者に照射する光源２５および光源２６を備える。光源２５および光源２６はそれぞれ、例えば、１つまたは複数の赤外線ＬＥＤ（Light Emitting Diode）を有する構成でよい。他の例では、光源２５および光源２６はそれぞれ、１つまたは複数の白色ＬＥＤ（Light Emitting Diode）でもよい。なお、被検者の照明環境が十分に明るい場合には、撮像装置２０は光源部２４を備えなくてもよい。また、撮像装置２０は、表示部１０の上部に取り付けても良いし、分割して左右に取り付けてもよい。
　ＰＣ３０は、プロセッサ３１、記憶部３２、入力部３３、出力部３４、表示部３５、インターフェース部３６、検出部３７、作成部３８および診断部３９を備える。図１Ａに示す機能ブロックのうち、プロセッサ３１、記憶部３２、入力部３３、出力部３４、表示部３５およびインターフェース部３６は、市販されているコンピュータの一般的なハードウェアおよびソフトウェアにより構成される。他の機能ブロック、つまり検出部３７、作成部３８および診断部３９は、主に本実施の形態における認知機能障害診断プログラムをプロセッサ３１が実行することによって実現される構成要素を示している。
　プロセッサ３１は、記憶部３２に記憶されたプログラムを実行するいわゆるＣＰＵ（Central Processing Unit）である。
　記憶部３２は、プロセッサ３１によって実行されるプログラムと、プロセッサ３１により処理されるデータとを記憶する。さらに、記憶部３２は、データベース３２４を構成する。記憶部３２に記憶されるプログラムには、各種ファームウェア、ＯＳ（Operating System）、ドライバソフトウェア等のソフトウェアに他に、本実施形態における認知機能障害診断プログラムを含む。また、記憶部３２に記憶されるデータには、診断用映像データ、症例特徴データ、視点データ、分布マップデータなどが含まれる。診断用映像データは、認知機能障害の診断用に作成された静止画像または動画像である。症例特徴データは、認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示すデータである。視点データは、検出部３７によって検出された視点の位置と時刻とを示す時系列的なデータである。分布マップは、作成部３８によって作成され、視点データに従って時系列的な視点を二次元平面に順次リアルタイムにプロットしたものであり、視点の二次元的な分布を示す。
　なお、記憶部３２は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等で構成されるメインメモリまたは一次メモリと、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）装置やＳＳＤ（Solid State Drive）装置で構成される補助メモリまたは二次メモリと、キャッシュメモリとを含む。つまり、本書では記憶部３２は、プログラムおよびデータを記憶する機能を有する構成要素の総称として用いている。
　入力部３３は、例えばキーボード、マウス、トラックパッド等を含み、操作者の操作を受け付ける。
　出力部３４は、例えばスピーカであり、音声を出力する。
　表示部３５は、例えば液晶ディスプレイであり、ユーザ（ここでは検査する人）のモニター用に分布マップが重畳された診断用映像などを表示する。
　インターフェース部３６は、ケーブルを介して表示部１０および撮像装置２０を接続して通信する機能を有する。インターフェース部３６は、例えば、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition Multimedia Interface）ポートおよびＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポートを有する。この場合、インターフェース部３６は、ＨＤＭＩ（登録商標）ケーブルを介して表示部１０を接続し、ＵＳＢケーブルを介して撮像部２１および光源部２４を接続する。
　検出部３７は、撮像部２１により撮像された画像に基づいて、表示面１１における被検者の視点を時系列的に検出する。例えば、検出部３７は、撮像部２１により撮像された画像から被検者の視線を検出し、視線が表示面１１に交差する点の座標を表示面１１における被検者の視点の位置として検出する。視点の位置の検出は、周期的に行われる。周期は、数１０ｍＳから数１００ｍＳの間で定めればよく、例えば１００ｍＳでよい。検出部３７は、例えば、時刻を含む座標データ（ｘ、ｙ、ｔ）の集合を、時系列的な視点の位置を表す視点データとしてリアルタイムに生成する。ここで、ｘ、ｙは平面（例えば、表示面１１または診断用映像）の座標、ｔは時刻である。
　作成部３８は、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する。分布マップは、例えば、上記座標データ（ｘ、ｙ、ｔ）に対応するマーク（例えば色付きドット）を二次元平面上にプロットした図であり、ＰＣ３０の表示部３５に表示される診断用映像にリアルタイムに重畳される。上記のマークは、例えば、最新の視点ほど明るく表示してもよい。
　診断部３９は、分布マップが症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって被検者の認知機能を診断する。
　以上のように、認知機能障害診断装置１は、認知機能障害の診断用映像を表示面１１に表示する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、前記撮像部２１により撮像された画像に基づいて、前記表示面１１における前記被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、前記検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部３８と、認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示す症例特徴データ３１０を記憶する記憶部３２と、前記分布マップが前記症例特徴データ３１０の特徴を有するかどうかを判定することによって前記被検者の認知機能障害を診断する診断部３９とを備える。
　この構成によれば、認知機能障害診断装置１による認知機能の診断において、簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性を兼ね備えることができる。
　なお、図１Ａおよび図２Ａに示すＰＣ３０は、ノート型のコンピュータであってもタブレット型のコンピュータであってもデスクトップ型のコンピュータであってもよい。
　次に、認知機能障害診断装置１の他の構成例について説明する。
　図１Ｂは、実施の形態における認知機能障害診断装置１の他の構成例を示すブロック図である。図１Ｂは、図１Ａと比べて、表示部１０、撮像部２０、検出部３７および作成部３８が削除された点と、取得部４１が追加された点とが異なっている。以下、同じ点については重複説明を避け、異なる点を中心に説明する。
　図１Ａ中の表示部１０、撮像部２０、検出部３７および作成部３８は、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップデータを作成するためのアイトラッキング用の構成に対応する。図１Ｂの構成例では、図１Ａから分布マップデータを作成するため構成を切り離して、認知機能障害を診断するための中心的な構成を示している。
　取得部４１は、外部の装置が作成した分布マップデータを取得し、記憶部３２に格納する。当該分布マップデータは、認知機能障害の診断対象となる。
　なお、取得部４１は、外部の装置から、分布マップデータ、診断用映像データ、症例特徴データ、および視点データを取得可能であればよい。例えば、分布マップデータに対応する診断用映像データ、症例特徴データ等が既に記憶部３２に保存されていれば、取得部４１は分布マップデータのみを取得してもよい。また例えば、取得部４１は、１番目の被検者については、当該被検者に対応する分布マップデータ、診断用映像データ、症例特徴データ、および視点データを取得し、２番目以降の被検者については、分布マップデータのみを取得してもよい。
　なお、図１Ａの認知機能障害診断装置１は、図１Ｂの取得部４１をさらに備える構成としてもよい。
　また、外部の装置は、アイトラッキングにより被検者の時系列的な視点の分布を示す分布マップを作成する機能を有していればよく、アイトラッキングの手法および分布マップを作成する構成は問わない。また、外部の装置は、認知機能障害診断装置１とインターネット、電話回線または専用線を介して接続されていてもよい。
　なお、認知機能障害診断装置１は、図２Ａの外観例のような大型の表示部１０を有する装置でなくてもよく、スマート装置として構成することができる。
　図２Ｂは、認知機能障害診断装置１の他の外観例を示す図である。同図の認知機能障害診断装置１は、タブレット型のスマート装置であって、表示部１０および撮像部２２など図１Ａと機能的に同じ構成要素を備える。
　図２Ｂの表示部１０は、図２Ａの表示部１０およびＰＣ３０の表示部３５を兼用する。表示面１１の表面にはタッチパネルが形成されている。
　撮像部２２は、スマート装置の前面カメラである。撮像部２２は、例えば、顔認証技術で目の位置や動きを検出することでアイトラッキングに使用される。この場合、光源部２４は、備えなくてもよい。被検者に対する映像表示は、表示部１０になされる。また、検査者のタッチパネル操作に従って、認知機能障害診断プログラムがタブレット装置内部のプロセッサにより実行される。たとえば、スマート装置は、被検者と検査者が交互に使用することで、または、検査者が被検者に表示部１０を見せることで、認知機能障害を診断する。
　このようなスマート装置としての認知機能障害診断装置１は、タブレット型端末、スマートフォン、ノートパソコンなどで構成してもよい。また、認知機能障害診断プログラムは、これらの装置のアプリとして作成される。なお、図２Ｂの認知機能障害診断装置１は、図１Ｂと機能的に同じ構成要素を備える構成としてもよい。
　［１．１　記憶部３２のプログラムおよびデータ］
　次に、記憶部３２に記憶されるプログラムおよびデータについて説明する。
　図３は、実施の形態における記憶部３２の記憶内容の一例を示す図である。同図において記憶部３２は、診断用映像データ３００、症例特徴データ３１０、プログラム３２０、視点データ３２２、分布マップデータ３２３を記憶する。プログラム３２０は、認知機能障害診断プログラム３２１を含む。さらに、記憶部３２は、データベース３２４を含む。
　診断用映像データ３００は、第１映像データ３０１から第映像データ３０３を含む複数の映像データの集まりである。複数の映像データのそれぞれは、認知機能障害の有無もしくは程度を診断するために作成された映像、または、認知機能障害の症例を鑑別するために作成された映像である。
　症例特徴データ３１０は、認知機能障害の典型例に対応する視点分布の特徴を示すデータであって、第１特徴データ３１１から第３特徴データ３１３を含む複数の特徴データの集まりである。第１特徴データ３１１から第３特徴データ３１３は、第１映像データ３０１から第３映像データ３０４とそれぞれ対応する。
　プログラム３２０は、各種ファームウェア、ＯＳ（Operating System）、ドライバソフトウェア等のソフトウェアと、認知機能障害診断プログラム３２１とを含む。認知機能障害診断プログラム３２１は、コンピュータつまりＰＣ３０が実行するプログラムであって、認知機能障害の診断用映像を表示面１１に表示し、撮像部２１によって被検者の目を撮像し、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面１１における被検者の視点を時系列的に検出し、検出された視点の分布を示す分布マップを作成し、分布マップが症例特徴データの特徴を分布マップが有するかどうかを判定することによって被検者の認知機能障害を診断することをコンピュータに実行させる。このうち、ＰＣ３０が撮像部２１により撮像された画像に基づいて前記表示面１１における被検者の視点を時系列的に検出することは、検出部３７の機能である。ＰＣ３０が、検出された視点の分布を示す分布マップを作成することは、上記の作成部３８の機能である。ＰＣ３０が、分布マップが症例特徴データの特徴を有するかどうかを判定することによって被検者の認知機能障害を診断することは診断部３９の機能である。
　視点データ３２２は、検出部３７により検出された視点の位置と時刻とを示す時系列的なデータであり、例えば、既に説明した時刻を含む座標データ（ｘ、ｙ、ｔ）の集合である。
　分布マップデータ３２３は、既に説明した分布マップを示すデータである。
　データベース３２４は、各種データ等を蓄積する。なお、データベース３２４は、記憶部３２の一部でなくてもよく、記憶部３２の外部に備えてもよい。また、データベース３２４は、インターネット等のネットワークを介して接続されていてもよい。
　なお、記憶部３２は、図３に示したプログラムおよびデータ以外に、被検者の診断結果を示す診断データや、被検者毎の視点データ３２２、分布マップデータ３２３および診断データを関連づけるデータも記憶する。
　続いて、症例特徴データ３１０の具体例について説明する。
　図４は、実施の形態における症例特徴データ３１０の一例を示す図である。同図の症例特徴データ３１０は、第１特徴データ３１１から第３特徴データ３１３を含む。同図では、第１特徴データ３１１から第３特徴データ３１３それぞれの特徴と対応する認知機能障害の症例とを記してある。
　第１特徴データ３１１は、第１特徴と記憶障害とを対応付けている。第１特徴は、記憶障害のある者に典型的に現れる特徴である。具体的には、第１特徴は、記憶障害のある者に記銘映像を提示した後に記憶想起画像を提示したとき、視点の分布マップにおいて記憶想起画像への注視率が低いという特徴を示す。第１特徴は、第１映像データ３０１による診断用映像である記銘映像を被検者に見せて、さらに、記憶想起用の画像を提示することを前提とする。
　第２特徴データ３１２は、第２特徴と失語症とを対応付けている。すなわち、第２特徴は、失語症のある者に典型的に現れる特徴である。具体的には、第２特徴は、正解画像と不正解画像とを含む複数の選択肢を有する画像に対する視点の分布マップにおいて正解への注視率が小さいという特徴を示す。この第２特徴は、第２映像データ３０２による診断用映像である第２映像を被検者に見せていることを前提とする。
　第３特徴データ３１３は、第３特徴と認知機能障害とを対応付けている。すなわち、第３特徴は、認知機能障害のある者に典型的に現れる特徴である。具体的には、第３特徴は、正解画像と不正解画像とを含む複数の選択肢を有する画像に対する視点の分布マップにおいて不正解画像への注視率が小さくないという特徴を示す。この第３特徴は、第３映像データ３０３による診断用映像である第３映像を被検者に見せていることを前提とする。
　［１．２　認知機能障害診断装置１の処理例］
　以上のように構成された実施の形態における認知機能障害診断装置１について、その処理例を説明する。
　図５は、実施の形態における認知機能障害診断装置１による診断処理例を示すフローチャートである。
　図５に示すように、認知機能障害診断装置１は、第１診断処理（Ｓ１０）から第３診断処理（Ｓ３０）を逐次実行する。図５診断処理例は、主にＰＣ３０が認知機能障害診断プログラム３２１を実行することにより実現する処理である。
　第１診断処理は、第１映像データ３０１および第１特徴データ３１１を用いる診断処理である。第２診断処理は、第２映像データ３０２および第２特徴データ３１２を用いる診断処理である。第３診断処理は、第３映像データ３０３および第３特徴データ３１３を用いる診断処理である。
　第１診断処理から第３診断処理のそれぞれの時間は、０．５分から数分程度である。
　なお、第１診断処理から第３診断処理の順番は、図５とは異なる順番であってもよい。
　また、図５において、第１診断処理から第３診断処理のうちの少なくとも１つを選択して実行してもよい。
　なお、図５の診断処理例の開始前に、視点検出のキャリブレーション処理を行ってもよい。
　［２．１　第１診断処理］
　次に、図５のステップＳ１０における第１診断処理について詳しく説明する。第１診断処理は、上記の第１特徴を利用して記憶障害を診断する。
　図６は、実施の形態における第１診断処理（Ｓ１０）の一例を示すフローチャートである。図７は、図６の第１診断処理における診断用映像等の例を示す図である。
　図６のようにＰＣ３０は、まず、検出部３７による視点の検出を開始し（Ｓ６１）、被検者に特定の画像または文字列の領域を記銘させるための処理であるループ１（Ｓ６２～Ｓ６５）を実行する。
　ループ１においてＰＣ３０は、記銘するための診断用映像を表示し（Ｓ６３）、その直後に他の映像を表示する（Ｓ６４）。ループ１の繰り返し回数Ｎは、２以上でよい。
　ステップＳ６３では、被検者の視線を、画面上の特定の図形あるいは領域に無意識に、つまり言語指示を介在さずに集中させるような記銘用映像が提示される。図７の例では、診断用映像は、記銘映像ｂ１１と記銘映像ｂ１２とを時間順に含む。記銘映像ｂ１１はＴａ秒間表示され、その直後に記銘映像ｂ１２がＴｂ秒間表示される。例えば、時間Ｔａは５秒程度、時間Ｔｂは３秒程度でよい。
　記銘映像ｂ１１は、表示面１１の上部に１０個、下部に１０個の合計２０個の時計画像を含む。２０個の時計画像の内、最下段右から２番目の時計画像Ｍ１のみが回転している。この回転は、時計の針の高速な回転でもよいし、時計画像自体の回転でもよい。他の１９個の時計画像は静止している。これは、時計画像Ｍ１に被検者の注意を集中させるためである。
　記銘映像ｂ１２では、回転している時計画像Ｍ１のみが強調されるように点線枠が付加され、かっ、他の時計画像が消失する。これにより、言語指示を用いないで被検者の注意を時計画像Ｍ１に注意を集中させるようにしている。
　ステップＳ６４では、Ｔｃ秒間他の映像を表示し、記銘のインターバル時間を設けている。Ｔｃは例えば６０秒程度でよい。
　図７における２回目の繰り返しにおける表示時間Ｔｄ、ＴｅおよびＴｆは、１回目の繰り返しにおけるＴａ、ＴｂおよびＴｃと同じであってもよいし、異なる時間であってもよい。
　このようなループ１の繰り返しにより、被検者の、画面上の時計画像Ｍ１に無意識に注意が集中し、記憶が強化される。
　ＰＣ３０は、ループ１の後、記憶を想起させるための評価用映像ｂ３をＴｇ秒間表示する（Ｓ６６）。時間Ｔｇは例えば５秒程度でよい。図７の評価用映像ｂ３は、時計画像Ｍ１の代わりに時計画像Ｍ３を有する。つまり、評価用映像ｂ３は、２０個のいずれの時計画像も静止しており、本来は特定の図形のみに注意を引くことがないように構成されている。
　記憶障害のない被検者では記銘用映像（記銘映像ｂ１１およびｂ１２）で、見た内容が記憶に残っているため、記銘用映像で注意が集中していた特定の図形または領域に無意識に視線を向けてしまう。特定の図形または領域は、記銘映像で記銘した図形または領域であり、図７では、時計画像Ｍ１と同じ位置の静止した時計画像Ｍ３である。
　これに対して、記憶障害のある被検者では、記憶が維持されないので、または、記銘されていないので、時計画像Ｍ３に無意識に視線が向くことはなく、ランダムに見る傾向を示す。
　そこで、ＰＣ３０は、記憶力の定量的評価として、記憶想起のための評価用映像における特定の図形または領域を関心領域として設定し、関心領域内の注視率Ｖｂを記憶カのスコアとして算出する（Ｓ６７）。ここで、注視率Ｖｂは、評価用映像に対応する視点の分布パターンにおいて関心領域である時計画像Ｍ３の領域に視点が存在する割合（％）でよい。
　さらに、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖｂがしきい値ｔｈ１より大きいか否かを判定する（Ｓ６８）。注視率Ｖｂがしきい値ｔｈ１より大きいと判定した場合には、被検者に記憶障害なしと診断する（Ｓ６９）。
　さらに、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖｂがしきい値ｔｈ１より小さく、かつ、しきい値ｔｈ２より大きいか否かを判定する（Ｓ７０）。注視率Ｖｂがしきい値ｔｈ１より小さく、かつ、しきい値ｔｈ２より大きいと判定した場合には、被検者に記憶障害の疑いありと診断する（Ｓ７１）。
　さらに、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖｂがしきい値ｔｈ２より小さいか否かを判定する（Ｓ７２）。注視率Ｖｂがしきい値ｔｈ２より小さいと判定した場合には、被検者に記憶障害ありと診断する（Ｓ７３）。
　しきい値ｔｈ１およびしきい値ｔｈ２は、記憶障害の有無が予め判明している複数の被検者を対象に注視率Ｖｂを算出することにより、適切に設定することができる。
　なお、図６では、「記憶障害なし」、「記憶障害の疑いあり」、「記憶障害あり」の３種類の診断結果を出力する例を示したが、これに限らず、診断結果を記憶障害の有無を示す２種類としてもよいし、記憶障害の有無および程度を示す４種類以上としてもよい。
　なお、図６のフローチャートは、ステップＳ６１～Ｓ６６の代わりに、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得するステップを有していてもよい。取得するステップに置き換えたフローチャートは、図１ＢのＰＣ３０で容易に実施できるし、また、図１ＡのＰＣ３０で実施してもよい。　次に、第１診断処理で得られた分布マップの例について説明する。
　図８は、ＭＭＳＥ３０点の記憶障害のない被検者に対する第１診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。また、図９は、ＭＭＳＥ１４点の記憶障害のある被検者に対する第１診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。なお、ＭＭＳＥのスコアは３０点満点であり、３０点は健常者を示し、スコアが低いほど重い認知機能障害があることを示す。
　図８および図９は、ＰＣ３０の表示部３５に表示される記銘映像ｂ１１、記銘映像ｂ１２および評価用映像ｂ３に分布マップを重畳した例を示す。
　図８および図９に示すように、記銘映像ｂ１１および記銘映像ｂ１２において、被検者の視点は、時計画像Ｍ１に集中している。記銘映像ｂ１１および記銘映像ｂ１２は、視覚的に強調表示される記銘用画像である時計画像Ｍ１を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像である静止した時計画像を含む複数の第２領域とを有する診断用映像である。記銘映像に対する視点は、図８および図９に示すように、記憶障害のない被検者も記憶障害のある被検者もほぼ同じであり、第１領域の時計画像Ｍ１に視点が集中している。
　図８の評価用映像ｂ３において、記憶障害のない者の視点分布は、記銘の効果の現れとして、関心領域の時計画像Ｍ３への注視率８１％と高くなっている。
　これに対して、図９の評価用映像ｂ３において、記憶障害のある者の視点分布は、記銘の効果が現れることなく、関心領域の時計画像Ｍ３への注視率０％と低くなっている。
　第１診断処理では、記憶を想起させる評価用映像における、関心領域内の注視率を記憶カのスコアとして、被検者の記憶の程度を定量的に評価して記憶障害を診断する。
　以上のように、第１診断処理を行う認知機能障害診断装置は、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得する取得部４１と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備え、前記診断用映像は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する第１映像、および、記銘画像と類似し記銘画像と同じ位置に視覚的な強調なしで表示される評価用画像を含む第３領域と、複数の第２領域とを有する評価用映像を時間順に含み、診断部３９は、評価用映像に対する分布マップにおいて第３領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断する。
　また、第１診断処理を行う認知機能障害診断装置は、表示面を有する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面における被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部３８と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備え、診断部３９は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する第１映像を表示部１０に表示させ、さらに、記銘画像と類似し記銘画像と同じ位置に視覚的な強調なしで表示される評価用画像を含む第３領域と、複数の第２領域とを有する評価用映像を表示部１０に表示させ、評価用映像に対する分布マップにおいて第３領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断する。
　これによれば、認知機能障害のうち記憶障害の診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性を兼ね備える認知機能障害診断装置を提供することができる。しかも、文字による指示および音声による指示を用いなくても診断することがきる。母国語の異なる複数の被検者に対しても実施することができる。さらに、わずか数分間の間に記憶障害の診断をすることができる。
　ここで、第１映像は、第１領域と複数の第２領域とを有する第１記銘映像と、第１領域を有し複数の第２領域を有しない第２記銘映像とを時間順に含んでいてもよい。
　これによれば、被検者に対する第１領域の記銘力を高めることができる。
　ここで、診断用映像は、第１映像と評価用映像との間に表示される、他の映像を含んでいてもよい。
　これによれば、記銘と評価との間に他の映像の表示期間を設けることにより、被検者が記憶力を維持できているか、できていないかをより明確にすることができ、診断結果の信頼性を高めることができる。
　ここで、前記診断用映像は、第１映像と他の映像とを２回以上繰り返す映像を含んでいてもよい。
　これによれば、繰り返しにより被検者に対する第１領域の記銘力を高めることができる。
　また、第１診断処理を行う認知機能障害診断プログラムは、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得し、分布マップに基づいて認知機能障害を診断するコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、診断用映像は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する第１映像、および、記銘画像と類似し視覚的な強調なしで記銘画像と同じ位置に表示される評価用画像を含む第３領域と、複数の第２領域とを有する評価用映像を時間順に含み、前記認知機能障害診断プログラムは、評価用映像に対する分布マップにおいて第３領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断することを前記コンピュータに実行させる。
　また、第１診断処理を行う認知機能障害診断プログラムは、表示面を有する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面における被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備えるコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する診断用映像を表示部１０に表示させ、さらに、記銘画像と類似し視覚的な強調なしで記銘画像と同じ位置に表示される評価用画像を含む第３領域と、複数の第２領域とを有する評価用映像を表示部１０に表示させ、評価用映像に対する分布マップにおいて第３領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断することを前記コンピュータに実行させる。
　［２．２．１　第２診断処理（言語指示を用いる例）］
　次に、図５中のステップＳ２０における第２診断処理について言語指示を用いる例を説明する。第２診断処理は、上記の第２特徴を利用して失語症を診断する。
　図１０は、実施の形態における第２診断処理の一例を示すフローチャートである。また、図１１は、図１０の第２診断処理において言語指示を用いる診断用映像の例を示す図である。
　図１０においてＰＣ３０は、まず、検出部３７による視点の検出を開始し（Ｓ１０１）、表示面１１に診断用映像を表示し（Ｓ１０２）、診断用映像中の正解領域の注視率Ｖｃを算出する（Ｓ１０３）。
　ここでの診断用映像は、正解文字列画像を含む第１領域と、不正解文字列画像を含む複数の第２領域とを有する映像である。
　図１１の例では、診断用映像ｃ１１がＴａ秒間表示された後に診断用映像ｃ１２がＴｂ秒間表示される。時間Ｔａ、Ｔｂのそれぞれは、例えば５秒から１０数秒程度でよい。
　診断用映像ｃ１１は、中央部に時計画像を有し、周囲に選択肢となる４つの領域を有する。診断用映像ｃ１２は、診断用映像ｃ１１に対して、中央部の時計画像に指示文を重ねた点が異なっている。指示文は「これの名前は何ですか？」である。指示文の周囲の４つの領域は、正解文字列画像「とけい」を含む第１領域と、不正解文字列画像「とまと」、「えび」、「けいと」を含む複数の第２領域とが配置されている。
　このように、診断用映像では、例えば既知の物品の画像と、その物品の正しい呼称と間違った呼称とを含む選択肢としての複数の領域を有する。選択肢の数は任意である。また「これの名前は何ですか？」という指示文を表示する。被検者は、指示文により正解の選択肢を見つめるように促される。
　なお、図１１のような２つの診断用映像ｃ１１およびｃ１２の代わりに、図１２に示すような１つの診断用映像ｃ１３を表示してもよい。
　さらに、ＰＣ３０は、診断用映像の表示後に正解文字列画像を含む第１領域への視点の注視率Ｖｃを算出する（Ｓ１０３）。ここで、注視率Ｖｃは、診断用映像に対応する視点の分布パターンにおいて第１領域に視点が存在する割合（％）でよい。
　次に、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖｃがしきい値ｔｈ３より大きいか否かを判定する（Ｓ１０４）。注視率Ｖｃがしきい値ｔｈ３より大きいと判定した場合には、被検者に失語症なしと診断する（Ｓ１０５）。
　さらに、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖｃがしきい値ｔｈ３より小さく、かつ、しきい値ｔｈ４より大きいか否かを判定する（Ｓ１０６）。注視率Ｖｃがしきい値ｔｈ３より小さく、かつ、しきい値ｔｈ４より大きいと判定した場合には、被検者に失語症の疑いありと診断する（Ｓ１０７）。
　さらに、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖｃがしきい値ｔｈ４より小さいか否かを判定する（Ｓ１０８）。注視率Ｖｃがしきい値ｔｈ４より小さいと判定した場合には、被検者に失語症ありと診断する（Ｓ１０９）。
　しきい値ｔｈ３およびしきい値ｔｈ４は、失語症の有無が予め判明している複数の被検者を対象に注視率Ｖｃを算出することにより、適切に設定することができる。
　なお、図１０のフローチャートは、ステップＳ１０１、Ｓ１０２の代わりに、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得するステップを有していてもよい。取得するステップに置き換えたフローチャートは、図１ＢのＰＣ３０で容易に実施できるし、図１ＡのＰＣ３０で実施してもよい。
　なお、図１０では、「失語症なし」、「失語症の疑いあり」、「失語症あり」の３種類の診断結果を出力する例を示したが、これに限らず、診断結果を失語症の有無を示す２種類としてもよいし、失語症の有無および程度を示す４種類以上としてもよい。
　次に、第２診断処理で得られた分布マップの例について説明する。
　図１３は、ＭＭＳＥ３０点の失語症のない被検者に対する第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。また、図１４は、ＭＭＳＥ１４点の失語症のある被検者に対する第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。
　図１３における診断用映像ｃ１２において、失語症のない者の視点分布は、正解文字列画像を含む第１領域ｃ１１１への注視率が高くなっている。
　これに対して、図１４における診断用映像ｃ１２において、失語症のある者の視点分布は、正解文字列画像を含む第１領域の注視率が低くなっている。
　正解となる第１領域への注視率Ｖｃがしきい値ｔｈ３を超える場合、その指示文に正解したと判断、すなわち物品呼称の能力が正常であると判断できる。言い換えれば、失語症のない被検者は、「とけい」の正解選択肢をしきい値以上の割合で眺めることができる。これに対して、失語症のある被検者は、正解以外の選択肢を眺める相対的な割合が大きくなる。よって、第２診断処理では、正解選択肢への注視率を指標として被検者の失語症の有無および程度を診断することができる。
　［２．２．２　第２診断処理（言語指示を用いない第１の例）］
　上記の第２診断処理では言語指示を用いる例を示した。続いて、第２診断処理において言語指示を用いない第１の例について説明する。
　図１５は、図１０の第２診断処理において言語指示を用いない診断用映像の第１の例を示す図である。
　図１５の診断用映像ｃ２１は、被検者用の表示面１１の表示例を示し、意味のある文字列を含む正解領域と、意味のない文字列を含む不正解領域とを有している。具体的には、診断用映像ｃ２１は、行列状に配置された複数の文字を含む。正解領域は、意味のある文字列で構成された行または列に対応する。不正解領域は、意味のない文字列で構成された行または列に対応する。「だんご」の文字列を含む行は正解領域である。これ以外の行および列は意味のある文字列を含まない不正解領域である。
　図１６は、図１５に対応する評価用映像の例を示す図である。また、図１６は、操作者用の表示部３５の表示例を示し、図１５の診断用映像ｃ２１に対して、評価用領域としての正解領域ｃ２１１を破線枠で明示している。
　次に、図１５の診断用映像ｃ２１に対する被検者の視点分布の例について説明する。
　図１７は、ＭＭＳＥ３０点の失語症のない被検者に対する、図１５を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。また、図１８は、ＭＭＳＥ１４点の失語症のある被検者に対する、図１５を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。
　図１７に診断用映像ｃ２１において、失語症のない者の視点分布は、正解領域ｃ２１１への注視率が高くなっている。
　これに対して、図１８の診断用映像ｃ２１において、失語症のある者の視点分布は、正解領域ｃ２１１とは無関係に、ランダムな傾向がある。
　診断用映像ｃ２１では、行列状または升目状に文字が並べられている。この中で、ある特定の部分にのみ「意味のある繋がりとしての文字列」が存在している。その他の部分は、どのような方向に読んでも意味のある繋がりとしての文字列にはなっていない。
　このような行列状の文字列を表示された場合に、失語症のない被検者では、その中から意味のある繋がりの文字列を見つけることができ、その部分を眺める注視率が無意識のうちに高くなる。
　一方で、失語症のある被検者では、意味のある繋がりを持つ文字列を見つけることができないため、その特定部分への注視率が相対的に高くならず、全体をランダムに眺める傾向がある。そこで、第２診断処理では、意味のある繋がりを持つ文字列の部分（つまり正解領域）への注視率がしきい値を超えているかどうかを指標として、客観的な失語症の診断が可能である。
　図１５の診断用映像ｃ２１では、３文字×３文字の平仮名の文字列が表示される。この中で、最下行３文字を左から右へ向かつて読むと「だんご」(団子)と意味のある文字列として認識することが出来る。これ以外の組み合わせは基本的に意味を持たない文字列となっている。この「だんご」を見つけるように促す指示文としての文字および音声は一切提示されないが、失語症のない健常者では無意識のうちにこの意味のある繋がりの文字列「だんご」に対する注視率が相対的に上昇する。
　これに対して、失語症のある被検者では、この意味のある繋がりをもつ文字列を認識できず、「だんご」に対する注視率が高まることは無く、別の領域、或いは画面全体をランダムに眺める傾向にある。
　［２．２．３　第２診断処理（言語指示を用いない第２の例）］
　さらに、第２診断処理において言語指示を用いない第２の例について説明する。
　図１９は、図１０の第２診断処理において言語指示を用いない診断用映像の第２の例を示す図である。図２０は、図１９に対応する評価用映像の例を示す図である。
　図１９の診断用映像ｃ３１は、被検者用の表示面１１の表示例を示し、意味のある文字列を含む正解領域と、意味のない文字列を含む不正解領域とを有している。具体的には、診断用映像ｃ３１は、「たなばた」の文字列を含む列が正解領域であり、これ以外の行および列は意味のある文字列を含まない不正解領域である。
　また、図２０は、操作者用の表示部３５の表示例を示し、図１９の診断用映像ｃ３１に対して、評価用領域としての正解領域ｃ３１１を破線枠で明示している。
　次に、図１９の診断用映像ｃ３１に対する被検者の視点分布の例について説明する。
　図２１は、ＭＭＳＥ３０点の失語症のない被検者に対する、図１９を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。また、図２２は、ＭＭＳＥ１４点の失語症のある被検者に対する、図１９を用いた第２診断処理で得られた分布マップの例を示す図である。
　図２１に診断用映像ｃ２１において、失語症のない者の視点分布は、正解領域ｃ３１１への注視率が高くなっている。これに対して、図２２の診断用映像ｃ３１において、失語症のある者の視点分布は、正解領域ｃ３１１とは無関係に、ランダムな傾向がある。
　図１９の診断用映像ｃ３１では、４文字×４文字の平仮名の文字列が表示される。この中で、右から２列目４文字を上から下へ向かつて読むと「たなばた」（七夕）と意味のある文字列として認識することが出来る。これ以外の組み合わせは基本的に意味を持たない文字列となっている。この「たなばた」を見つけるように促す指示文および指示音声は一切提示されない。失語症のない無い健常者では無意識のうちに意味のある繋がりの文字列「たなばた」に対する注視率が相対的に上昇する。これに対して、失語症のある被検者では、この意味のある繋がりをもつ文字列を認識できないため、この部位に対する注視率が高まることは無く、別の領域、或いは画面全体をランダムに眺めることになる。
　以上のように、第２診断処理を行う認知機能障害診断装置１は、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得する取得部４１と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備え、診断用映像は、診断用の正解画像または記銘画像を含む第１領域と、他の画像を含む複数の第２領域とを有し、診断部３９は、診断用映像に対する分布マップにおける第１領域の注視率または第２領域の注視率を算出し、注視率としきい値と比較することによって認知機能障害の有無を診断する。
　また、第２診断処理を行う認知機能障害診断装置１は、表示面を有する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面における被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備え、診断部３９は、診断用の正解画像または記銘画像を含む第１領域と、他の画像を含む複数の第２領域とを有する診断用映像を表示部１０に表示させ、診断用映像に対する分布マップにおける第１領域の注視率または第２領域の注視率を算出し、注視率としきい値と比較することによって認知機能障害の有無を診断する。
　これによれば、認知機能障害の診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性を兼ね備える認知機能障害診断装置を提供することができる。しかも、わずか数秒から数十秒の間に認知機能障害の診断をすることができる。
　また、第２診断処理を行う認知機能障害診断装置１は、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得する取得部４１と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備え、診断用映像は、正解文字列を含む第１領域と、不正解文字列を含む複数の第２領域とを有し、診断部３９は、診断用映像に対する分布マップにおいて第１領域への注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、失語症の疑いがあると診断する。
　また、第２診断処理を行う認知機能障害診断装置１は、表示面を有する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面における被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備え、診断部３９は、正解文字列を含む第１領域と、不正解文字列を含む複数の第２領域とを有する診断用映像を表示部１０に表示させ、診断用映像に対する分布マップにおいて第１領域への注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、失語症の疑いがあると診断する。
　これによれば、認知機能障害のうち失語症の診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性を兼ね備える認知機能障害診断装置を提供することができる。しかも、わずか数秒から数十秒の間に認知機能障害の診断をすることができる。
　ここで、診断用映像は、既知の物を示す画像を含む画像領域と、当該物の名称を問う質問文を含む質問領域と、当該物の名称を示す文字列画像を含む正解領域である第１領域と、当該物の名称以外の文字列画像を含む不正解領域である第２領域とを有していてもよい。
　これによれば、質問文という言語指示を用いて物の名称に関する失語症の診断をすることができる。
　ここで、診断用映像は、意味のある文字列を含む正解領域と、意味のない文字列を含む正解領域とを有していてもよい。
　これによれば、指示文および音声指示を用いることなく失語症の診断をすることができる。
　ここで、診断用映像は、行列状に配置された複数の文字を含み、正解領域は、意味のある文字列を構成する行または列に対応し、不正解領域は、意味のない文字列を構成する行または列に対応していてもよい。
　これによれば、診断用映像を単純化して、指示文および音声指示を用いることなく失語症の診断をすることができる。
　また、第２診断処理を行う認知機能障害診断プログラムは、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得し、分布マップに基づいて認知機能障害を診断するコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、診断用映像は、診断用の正解画像または記銘画像を含む第１領域と、他の画像を含む複数の第２領域とを有し、認知機能障害診断プログラムは、診断用映像に対する分布マップにおける第１領域の注視率または第２領域の注視率を算出し、注視率としきい値と比較することによって認知機能障害の有無を診断することをコンピュータに実行させる。
　また、第２診断処理を行う認知機能障害診断プログラムは、表示面を有する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面における被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備えるコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、診断用の正解画像または記銘画像を含む第１領域と、他の画像を含む複数の第２領域とを有する診断用映像を表示部１０に表示させ、診断用映像に対する分布マップにおける第１領域の注視率または第２領域の注視率を算出し、注視率としきい値と比較することによって認知機能障害の有無を診断することをコンピュータに実行させる。
　また、第２診断処理を行う他の認知機能障害診断プログラムは、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得し、分布マップに基づいて認知機能障害を診断するコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、診断用映像は、正解文字列を含む第１領域と、不正解文字列を含む複数の第２領域とを有し、認知機能障害診断プログラムは、診断用映像に対する分布マップにおいて第１領域への注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、失語症の疑いがあると診断することをコンピュータに実行させる。
　また、第２診断処理を行う他の認知機能障害診断プログラムは、表示面を有する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面における被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備えるコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、正解文字列を含む第１領域と、不正解文字列を含む複数の第２領域とを有する診断用映像を表示部１０に表示させ、診断用映像に対する分布マップにおいて第１領域への注視率を算出し、注視率がしきい値より低い場合、失語症の疑いがあると診断することをコンピュータに実行させる。
　［２．３　第３診断処理］
　次に、図５中のステップＳ３０に示した第３診断処理について説明する。第３診断処理は、上記の第３特徴を利用して認知機能障害を診断する。
　図２３は、実施の形態における第３診断処理の一例を示すフローチャートである。また、図２４は、図２３の第３診断処理における診断用映像の例を示す図である。
　図２３においてＰＣ３０は、まず、検出部３７による視点の検出を開始し（Ｓ２０１）、表示面１１に診断用映像を表示し（Ｓ２０２）、診断用映像中の不正解領域の注視率Ｖａを算出する（Ｓ２０３）。
　ここでの診断用映像は、正解画像を含む第１領域と、不正解画像を含む複数の第２領域とを有する映像である。例えば、診断用映像は、第１の図形を示す正解画像を含む第１領域と、第１の図形の直視を誘導する指示文を含む指示文領域と、第１の図形と類似の図形を示す不正解画像を含む第２領域と、第１の図形と類似しない図形を示す不正解画像を含む他の第２領域とを有する映像である。
　図２４の例は、被検者用の表示面１１の表示される診断用映像ａ１を示す。この診断用映像ａ１は、「六角形を見つめてください」という指示文の周りに、五角形、六角形、七角形および三角形の各図形を有する。
　図２５は、図２３の第３診断処理における評価用映像の例を示す図である。図２５の例は、ＰＣ３０の表示部３５に表示される評価用映像としての診断用映像ａ１を示す。図２５の診断用映像ａ１は、第１の図形としての六角形の正解画像ａ１１を含む第１領域と、「六角形を見つめてください」との指示文領域ａ１２と、不正解画像を含む複数の第２領域とを有している。複数の第２領域は、第１の図形と類似の五角形の不正解画像を含む第２領域と、第１の図形と類似の七角形の不正解画像を含む第２領域と、第１の図形と類似しない三角形の含む的外れ不正解画像ａ１３を含む第２領域とを含む。
　さらに、ＰＣ３０は、診断用映像の表示後に不正解画像を含む不正解領域への視点の注視率Ｖａを算出する（Ｓ２０３）。ここで、注視率Ｖｃは、診断用映像に対応する視点の分布パターンにおいて第１領域に視点が存在する割合（％）でよい。また、注視率Ｖａの算出対象となる不正解領域は、的外れ不正解画像ａ１３の第２領域でもよいし、指示文領域ａ１２でもよいし、的外れ不正解画像ａ１３の第２領域と指示文領域ａ１２とを合わせた領域でもよい。
　次に、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖａがしきい値ｔｈ５より大きいか否かを判定する（Ｓ２０４）。注視率Ｖａがしきい値ｔｈ５より大きいと判定した場合には、被検者に認知機能障害ありと診断する（Ｓ２０５）。
　さらに、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖａがしきい値ｔｈ５より小さく、かつ、しきい値ｔｈ６より大きいか否かを判定する（Ｓ２０６）。注視率Ｖａがしきい値ｔｈ５より小さく、かつ、しきい値ｔｈ６より大きいと判定した場合には、被検者に認知機能障害の疑いありと診断する（Ｓ２０７）。
　さらに、ＰＣ３０は、算出した注視率Ｖａがしきい値ｔｈ６より小さいか否かを判定する（Ｓ２０８）。注視率Ｖａがしきい値ｔｈ６より小さいと判定した場合には、被検者に認知機能障害なしと診断する（Ｓ２０９）。
　しきい値ｔｈ５およびしきい値ｔｈ６は、認知機能障害の有無が予め判明している複数の被検者を対象に注視率Ｖａを算出することにより、適切に設定することができる。
　なお、図２３のフローチャートは、ステップＳ２０１、Ｓ２０２の代わりに、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得するステップを有していてもよい。取得するステップに置き換えたフローチャートは、図１ＢのＰＣ３０で容易に実施できるし、図１ＡのＰＣ３０で実施してもよい。
　図２６は、認知機能障害のない被検者に対する図２４を用いた第３診断処理における分布マップの例を示す図である。同図のように、認知機能障害のない被検者は画面上の指示文に従って選択肢の中から正解画像ａ１１を選び、それを注視する。不正解画像へ注視率は低く、特に的外れ不正解画像ａ１３への注視率は極端に低い。
　第３診断処理は、正解画像への注視率ではなく、不正解画像への注視率や、指示文領域に対する注視率を指標として利用して被検者の認知機能を評価する。すなわち、診断用映像の中の指示文領域への注視率や不正解画像への注視率は、被検者の認知機能と逆相関するため、これらの注視率を指標に認知機能を評価することが出来る。
　不正解画像への注視率に関しては、特に、「的外れ不正解画像Jへの注視率が被検者の認知機能と逆相関する。例えば、４つの選択肢を提示し、その中で１つを正解画像とした場合、残りの３つは不正解画像とする。この３つの不正解画像の中の１つを正解からかけ離れた内容の画像にして特に的外れ不正解画像とする。つまり、的外れ不正解画像は、認知機能が正常であれば明らかに不正解であると判定される選択肢である。正解画像への注視率は被検者の認知機能と正の相関を示すが、的外れ不正解画像への注視率は被検者の認知機能と負の相関を示す。
　図２４に示した診断用映像は、４つの画像が選択肢(五角形、六角形、七角形、三角形)として表示され、かつ、「六角形を見つめて下さい」という指示文が表示される。六角形が「正解画像」となり、この場合、三角形が「的外れ不正解画像」となる。五角形と七角形は正解となる六角形と類似しているため選択を迷わせるが、健常者にとって、三角形は選択を迷わせることはない。
　図２７は、第３診断処理における図２５の指示文領域の注視率とＭＭＳＥスコアの相関を示す図である。また、図２８は、第３診断処理における図２５の的外れ不正解画像の注視率とＭＭＳＥスコアの相関を示す図である。
　図２７および図２８に示すように、指示文領域ａ１２に対する注視率、および、的外れ不正解画像ａ１３に対する注視率は、いずれも被検者の認知機能スコア（ＭＭＳＥスコア）と統計学的有意に負の相関を示している。
　この観点から第３診断処理は、正解画像への注視率ではなく、不正解画像への注視率や、指示文領域に対する注視率を指標として利用して被検者の認知機能を評価する。
　以上のように、第３診断処理を行う認知機能障害診断装置１は、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得する取得部４１と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備え、診断用映像は、正解画像を含む第１領域と、不正解画像を含む複数の第２領域とを有し、診断部３９は、診断用映像に対する分布マップにおける第１領域以外の領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より高い場合、認知機能障害の疑いがあると診断する。
　また、第３診断処理を行う認知機能障害診断装置１は、表示面を有する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面における被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備え、診断部３９は、正解画像を含む第１領域と、不正解画像を含む複数の第２領域とを有する診断用映像を表示部１０に表示させ、診断用映像に対する分布マップにおける第１領域以外の領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より高い場合、認知機能障害の疑いがあると診断する。
　これによれば、認知機能障害の診断において簡便性、低コスト、客観性、定量性、汎用性を兼ね備える認知機能障害診断装置を提供することができる。しかも、不正解画像への注視率を指標として認知機能障害の診断をすることができる。さらに、わずか数秒から数十秒の間に認知機能障害の診断をすることができる。
　ここで、診断用映像は、第１の図形の直視を誘導する指示文を含む指示文領域と、第１の図形を示す正解画像を含む第１領域と、第１の図形と類似の図形を示す不正解画像を含む第２領域と、第１の図形と類似しない図形を示す不正解画像を含む他の第２領域とを含み、診断部３９は、指示文領域または他の第２領域の注視率を算出してもよい。
　これによれば、指示文領域または他の第２領域の注視率を指標として、認知機能障害を診断することができる。
　また、第３診断処理を行う認知機能障害診断プログラムは、診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得し、分布マップに基づいて認知機能障害を診断するコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、診断用映像は、正解画像を含む第１領域と、不正解画像を含む複数の第２領域とを有し、認知機能障害診断プログラムは、診断用映像に対する分布マップにおける第１領域以外の領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より高い場合、認知機能障害の疑いがあると診断することをコンピュータに実行させる。
　また、第３診断処理を行う認知機能障害診断プログラムは、表示面を有する表示部１０と、被検者の目を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された画像に基づいて表示面における被検者の視点を時系列的に検出する検出部３７と、検出部３７によって検出された視点の分布を示す分布マップを作成する作成部と、分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部３９と、を備えるコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、診断部３９は、正解画像を含む第１領域と、不正解画像を含む複数の第２領域とを有する診断用映像を表示部１０に表示させ、診断用映像に対する分布マップにおける第１領域以外の領域の注視率を算出し、注視率がしきい値より高い場合、認知機能障害の疑いがあると診断することをコンピュータに実行させる。
　なお、認知機能障害診断装置１は、同時に複数の被検者を対象としてもよい。この場合、撮像部２１は複数の被検者を撮像し、検出部３７は被検者毎に視点を検出し、作成部３８は被検者毎に分布マップの作成し、診断部３９は被検者毎に診断すればよい。また、認知機能障害診断装置１が、同時に複数の被検者を対象とする場合に、撮像装置２０を複数備えてもよい。この場合、撮像装置２０と被検者とは、１対１でもよいし、１対多でもよい。これにより、認知機能障害診断装置１は、さらに、集団検診の効率を向上させることができる。
　上述の実施の形態及びその変形例は、本発明の技術内容を説明することを目的とする例示として記載されたものであり、本願に係る発明の技術的範囲をこの記載の内容に限定する趣旨ではない。本願に係る発明の技術的範囲は、明細書、図面および請求の範囲またはこれに均等の範囲において当業者が想到可能な限り、変更、置き換え、付加、省略されたものも含む。
　本発明は、認知機能障害を診断する認知機能障害診断装置および認知機能障害診断プログラムに利用することができる。
１　認知機能障害診断装置
１０　表示部
１１　表示面
２０　撮像装置
２１　撮像部
２２、２３　カメラ
２４　光源部
２５、２６　光源
３０　ＰＣ
３１　プロセッサ
３２　記憶部
３３　入力部
３４　出力部
３５　表示部
３６　インターフェース部
３７　検出部
３８　作成部
３９　診断部
３００　診断用映像データ
３０１　第１映像データ
３０２　第２映像データ
３０３　第３映像データ
３１０　症例特徴データ
３１１　第１特徴データ
３１２　第２特徴データ
３１３　第３特徴データ
３２０　プログラム
３２１　認知機能障害診断プログラム
３２２　視点データ
３２３　分布マップデータ
３２４　データベース

Claims (12)

  1. 　診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得する取得部と、
    　前記分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部と、
    を備え、
    　前記診断用映像は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する第１映像、および、
    　前記記銘画像と類似し前記記銘画像と同じ位置に視覚的な強調なしで表示される評価用画像を含む第３領域と、前記複数の第２領域とを有する評価用映像を時間順に含み、
    　前記診断部は、
    　前記評価用映像に対する分布マップにおいて前記第３領域の注視率を算出し、
    　前記注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断する
    認知機能障害診断装置。
  2. 　前記第１映像は、前記第１領域と前記複数の第２領域とを有する第１記銘映像、および、前記第１領域を有し前記複数の第２領域を有しない第２記銘映像を時間順に含む
    請求項１に記載の認知機能障害診断装置。
  3. 　前記診断用映像は、前記第１映像と前記評価用映像との間に表示される他の映像を含む
    請求項１または２に記載の認知機能障害診断装置。
  4. 　前記診断用映像は、前記第１映像と前記他の映像とを２回以上繰り返す映像を含む
    請求項３に記載の認知機能障害診断装置。
  5. 　診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得する取得部と、
    　前記分布マップに基づいて認知機能障害を診断する診断部と、
    を備え、
    　前記診断用映像は、診断用の正解画像または記銘画像を含む第１領域と、他の画像を含む複数の第２領域とを有し、
    　前記診断部は、
    　前記診断用映像に対する前記分布マップにおける前記第１領域の注視率または前記第２領域の注視率を算出し、
    　前記注視率としきい値と比較することによって認知機能障害の有無を診断する
    認知機能障害診断装置。
  6. 　前記診断用映像は、正解文字列画像を含む前記第１領域と、不正解文字列画像を含む前記複数の第２領域とを有し、
    　前記診断部は、
    　前記診断用映像に対する分布マップにおいて前記第１領域の注視率を算出し、
    　前記注視率がしきい値より低い場合、失語症の疑いがあると診断する
    請求項５に記載の認知機能障害診断装置。
  7. 　前記診断用映像は、
    　既知の物を示す画像を含む画像領域と、
    　当該物の名称を問う質問文を含む質問領域と、
    　当該物の名称を示す文字列画像を含む前記第１領域と、
    　当該物の名称以外の文字列画像を含む前記第２領域とを有する
    請求項６に記載の認知機能障害診断装置。
  8. 　前記診断用映像は、
    　意味のある文字列を含む前記第１領域と、
    　意味のない文字列を含む前記第２領域とを有する
    請求項６に記載の認知機能障害診断装置。
  9. 　前記診断用映像は、
    　行列状に配置された複数の文字を含み、
    　前記第１領域は、意味のある文字列で構成された行または列に対応し、
    　前記第２領域は、意味のない文字列で構成された行または列に対応する
    請求項８に記載の認知機能障害診断装置。
  10. 　前記診断用映像は、正解画像を含む前記第１領域と、不正解画像を含む前記複数の第２領域とを有し、
    　前記診断部は、
    　前記診断用映像に対する分布マップにおける前記第１領域以外の領域の注視率を算出し、
    　前記注視率がしきい値より高い場合、認知機能障害の疑いがあると診断する
    請求項５に記載の認知機能障害診断装置。
  11. 　前記診断用映像は、
    　第１の図形の直視を誘導する指示文を含む指示文領域と、
    　第１の図形を示す前記正解画像を含む前記第１領域と、
    　第１の図形と類似の図形を示す不正解画像を含む第２領域と、
    　第１の図形と類似しない図形を示す不正解画像を含む他の第２領域とを含み、
    　前記診断部は、前記指示文領域または前記他の第２領域の注視率を算出する
    請求項１０に記載の認知機能障害診断装置。
  12. 　診断用映像に対する被検者の視点の分布を示す分布マップを取得し、前記分布マップに基づいて認知機能障害を診断するコンピュータが実行する認知機能障害診断プログラムであって、
    　前記診断用映像は、視覚的に強調表示される記銘画像を含む第１領域と、強調なしで表示される通常画像を含む複数の第２領域とを有する第１映像、および、
    　前記記銘画像と類似し視覚的な強調なしで前記記銘画像と同じ位置に表示される評価用画像を含む第３領域と、前記複数の第２領域とを有する評価用映像を時間順に含み、
    　前記認知機能障害診断プログラムは、
    　前記評価用映像に対する分布マップにおいて前記第３領域の注視率を算出し、
    　前記注視率がしきい値より低い場合、記憶障害の疑いがあると診断する
    ことを前記コンピュータに実行させる
    認知機能障害診断プログラム。
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