(57)【要約】【課題】安価な装置で精度よく診断支援の評価を行うことのできる発達支援装置を提供する。【解決手段】発達障害の診断支援装置であって、携帯可能な表示部と、対象者が表示部１２１を携帯した状態において、表示部に第１のタイミングで第１の画像を表示し、第２のタイミングで第２の画像を表示する表示制御部１１１と、第１のタイミングと第２のタイミングに基づいて定まる基準時間における、表示部の傾きの変化を検出する傾き検出部と、傾きの変化に基づいて、対象者の発達障害の可能性を評価する評価部１１２とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
携帯可能な表示部と、
対象者が前記表示部を携帯した状態において、前記表示部に第１のタイミングで第１の画像を表示し、第２のタイミングで第２の画像を表示する表示制御部と、
前記第１のタイミングと前記第２のタイミングに基づいて定まる基準時間における、前記表示部の傾きの変化を検出する傾き検出部と、
前記傾きの変化に基づいて、前記対象者の発達障害の可能性を評価する評価部と
を備えることを特徴とする診断支援装置。
【請求項２】
前記基準時間における前記表示部の加速度を検出する加速度検出部をさらに備え、
前記評価部は、傾きの変化と、前記加速度とに基づいて、発達障害の可能性を評価することを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
【請求項３】
前記第１の画像および第２の画像のうち一方は、人物の画像であり、他方は、非人物の画像であることを特徴とする請求項１または２に記載の診断支援装置。
【請求項４】
前記第２の画像は、前記第１の画像を所定の方向に所定量だけ傾けた画像であることを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
【請求項５】
前記対象者の視線に基づいて、前記対象者が前記表示部を見ているか否かを判断する視線判断部と、
前記第１の画像を表示している時間に対する、前記対象者が前記表示部を見ている時間の割合である第１割合と、前記第２の画像を表示している時間に対する、前記対象者が前記表示部を見ている時間の割合である第２割合とを算出する割合算出部と
をさらに備え、
前記評価部は、前記傾きの変化と、前記第１割合および第２割合に基づいて、前記発達障害の可能性を評価することを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
【請求項６】
発達障害の診断支援方法であって、
携帯可能な表示部を、対象者が携帯した状態において、前記表示部に第１のタイミングで第１の画像を表示し、第２のタイミングで第２の画像を表示する表示制御ステップと、
前記第１のタイミングと前記第２のタイミングに基づいて定まる基準時間における、前記表示部の傾きの変化を検出する傾き検出ステップと、
前記傾きの変化に基づいて、前記対象者の発達障害の可能性を評価する評価ステップと
を含むことを特徴とする診断支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、診断支援装置および診断支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、発達障害者が増加傾向にあると言われている。発達障害は、早期に発見し、療育を開始することで、その症状を軽減し、社会に適応できる効果が高くなることがわかっている。我が国においても、１歳半検診時の問診などによる早期発見を目指している。
【０００３】
発達障害者の、対面する人物の画像を見ないという特徴を利用した診断方法として、検査対象者に人物の顔画像を見せ、その際の検査対象者の注視点位置に基づいて、発達障害を診断する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
特許文献１に開示されている装置は、検査対象者が人物の顔画像を見ているときに、受診者の顔をカメラで撮影し、検査対象者の注視点が顔画像中の目の領域および目以外の領域と一致する時間を計測し、計測結果に基づいて発達障害のスクリーニングを支援する数値を算出するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−２０６５４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記のように検査対象者の注視点を精度よく検出するためには、高精度なカメラを備えた撮影装置が必要となり、診断支援装置が高価で複雑なものとなってしまうという問題があった。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、安価な装置で精度よく診断支援の評価を行うことのできる診断支援装置および診断支援方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、発達障害の診断支援装置であって、携帯可能な表示部と、対象者が前記表示部を携帯した状態において、前記表示部に第１のタイミングで第１の画像を表示し、第２のタイミングで第２の画像を表示する表示制御部と、前記第１のタイミングと前記第２のタイミングに基づいて定まる基準時間における、前記表示部の傾きの変化を検出する傾き検出部と、前記傾きの変化に基づいて、前記対象者の発達障害の可能性を評価する評価部とを備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、発達障害の診断支援方法であって、携帯可能な表示部を、対象者が携帯した状態において、前記表示部に第１のタイミングで第１の画像を表示し、第２のタイミングで第２の画像を表示する表示制御ステップと、前記第１のタイミングと前記第２のタイミングに基づいて定まる基準時間における、前記表示部の傾きの変化を検出する傾き検出ステップと、前記傾きの変化に基づいて、前記対象者の発達障害の可能性を評価する評価ステップとを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、安価な装置で精度よく診断支援の評価を行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、診断支援装置の全体構成例を示す図である。
【図２】図２は、診断支援装置の外観図の例である。
【図３】図３は、診断支援装置における処理に用いられる座標系を説明するための図である。
【図４−１】図４−１は、傾きを説明するための図である。
【図４−２】図４−２は、傾きを説明するための図である。
【図４−３】図４−３は、傾きを説明するための図である。
【図５−１】図５−１は、診断用画像の例を示す図である。
【図５−２】図５−２は、診断用画像の例を示す図である。
【図５−３】図５−３は、診断用画像の例を示す図である。
【図６】図６は、診断支援処理を示すフローチャートである。
【図７−１】図７−１は、第２の実施の形態にかかる診断用画像の例を示す図である。
【図７−２】図７−２は、第２の実施の形態にかかる診断用画像の例を示す図である。
【図７−３】図７−３は、第２の実施の形態にかかる診断用画像の例を示す図である。
【図８】図８は、第２の実施の形態にかかる診断支援処理を示すフローチャートである。
【図９】図９は、第３の実施の形態にかかる診断支援装置の全体構成例を示す図である。
【図１０】図１０は、第３の実施の形態にかかる診断支援装置の外観図の例である。
【図１１】図１１は、第３の実施の形態にかかる診断支援処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照して、診断支援装置および診断支援方法の実施の形態を詳細に説明する。
【００１３】
（第１の実施の形態）
図１は、第１の診断支援装置１００の全体構成例を示す図である。図２は、診断支援装置１００の外観図の例である。本実施の形態にかかる診断支援装置１００は、医師による発達障害の診断支援の評価を行うための検査を行う装置である。診断支援装置１００は、診断の対象者（以下検査対象者）が手で持てるようなサイズのタブレット端末である。
【００１４】
診断支援装置１００は、ＣＰＵ１１０と、モニタ１２１と、スピーカ１２２と、加速度センサ１２３と、ジャイロスコープ１２４と、インタフェース（Ｉ／Ｆ）部１３０と、記憶部１４０とを備えている。
【００１５】
モニタ１２１は、長方形状の画面を備えており、検査対象者に注視させる画像等を表示する。スピーカ１２２は、診断結果などを音声出力する。また、スピーカ１２２は、検査時に検査対象者に注意を促すための音声を出力してもよい。
【００１６】
加速度センサ１２３は、タブレット端末としての診断支援装置１００に内蔵されており、診断支援装置１００の、３次元の各方向における加速度を検出する。
【００１７】
ジャイロスコープ１２４は、タブレット端末としての診断支援装置１００に内蔵され、診断支援装置１００の、３次元における各方向の傾きを検出する。
【００１８】
ここで、加速度センサ１２３によって検出される加速度の方向と、ジャイロスコープ１２４によって検出される傾きの方向とについて説明するが、まず前提として、診断支援装置１００における処理に用いられる座標系について説明する。図３に示すように、診断支援装置１００は、図３に示すような、モニタ１２１の中央位置を原点として、上下をＹ座標（上を＋方向とする）、横をＸ座標（モニタ１２１に向かって右を＋方向とする）、奥行きをＺ座標（モニタの手前を＋方向とする）とするＸＹＺ座標系において処理を行う。加速度センサ１２３は、ＸＹＺの３軸の各方向における加速度ａｘ，ａｙ，ａｚを検出する。
【００１９】
図４−１〜図４−３は、ジャイロスコープ１２４により検出される傾きを説明するための図である。ジャイロスコープ１２４は、図４−１に示すように、Ｘ軸およびＹ軸を含む平面であるｘｙ平面内において所定の方向を基準とした傾きθｘｙを検出する。本実施の形態においては、図４−１に示すように、Ｙ軸を基準とした傾きθｘｙを検出する。θｘｙは、Ｙ軸からＸ軸のプラス方向への傾きを＋θｘｙ、Ｙ軸からＸ軸のマイナス方向への傾きを−θｘｙとする。
【００２０】
ジャイロスコープ１２４はまた、図４−２に示すように、Ｙ軸およびＺ軸を含む平面であるｙｚ平面内において所定の方向を基準とした傾きθｙｚを検出する。本実施の形態においては、図４−２に示すように、Ｙ軸を基準とした傾きθｙｚを検出する。θｙｚは、Ｙ軸からＺ軸のプラス方向への傾きを＋θｙｚ、Ｙ軸からＺ軸のマイナス方向への傾きを−θｙｚとする。
【００２１】
ジャイロスコープ１２４はまた、図４−３に示すように、Ｚ軸およびＸ軸を含む平面であるｚｘ平面内において所定の方向を基準とした傾きθｚｘそれぞれを検出する。本実施の形態においては、図４−３に示すように、Ｚ軸を基準とした傾きθｚｘを検出する。θｚｘは、Ｚ軸からＸ軸のマイナス方向への傾きを＋θｚｘ、Ｚ軸からＸ軸のプラス方向への傾きを−θｚｘとする。なお、各角度の基準とする方向は、任意であり、実施の形態に限定されるものではない。
【００２２】
図１に戻り、Ｉ／Ｆ部１３０は、モニタ１２１とのインタフェースとして機能するモニタ出力ＩＦ１３１と、スピーカ１２２を駆動するＳＰ駆動部１３２と、加速度センサ１２３とのインタフェースとして機能する加速度センサＩＦ１３３と、ジャイロスコープ１２４とのインタフェースとして機能するジャイロスコープＩＦ１３４とを備えている。記憶部１４０は、各種情報を記憶している。
【００２３】
ＣＰＵ１１０は、表示制御部１１１と、評価部１１２とを備えている。表示制御部１１１は、モニタ１２１への画像の表示を制御する。
【００２４】
図５−１〜図５−３は、表示制御部１１１によりモニタ１２１に表示される画像の一例としての診断用画像Ａを示す図である。診断用画像Ａは、図５−１に示す診断用画像Ａ１と、図５−２に示す診断用画像Ａ２と、図５−３に示す診断用画像Ａ３とを含んでいる。各診断用画像Ａ１〜Ａ３は、一定時間ごとにこの順番でモニタ１２１に表示される。
【００２５】
図５−１に示す診断用画像Ａ１および図５−３に示す診断用画像Ａ３は、人物の顔画像である。また、図５−２に示す診断用画像Ａ２は、幾何学模様の画像、すなわち非人物の画像である。なお、顔画像および幾何学画像は、静止画でもよく動画でもよい。また、顔画像は、検査対象者が幼児である場合にはその母親の撮影画像が好ましいが、これに限定されるものではない。例えば、母親以外の人物の撮影画像であってもよく、また他の例としては、人物のアニメーション画像であってもよい。
【００２６】
また、本実施の形態においては、診断用画像Ａ２には、発達障害児が人物に比べてより好む画像として、幾何学画像を用いることとしているが、診断用画像Ａ２は、発達障害児が人物の顔画像に比べてより好む画像であればよく、幾何学画像に限定されるものではない。
【００２７】
図１に戻り、表示制御部１１１は、検査において、診断用画像Ａ１を所定時間モニタ１２１に表示し、これに続いて診断用画像Ａ２を所定時間モニタ１２１に表示し、さらにこれに続いて診断用画像Ａ３を所定時間モニタ１２１に表示する。
【００２８】
評価部１１２は、表示制御部１１１により診断用画像Ａが表示されているときに、加速度センサ１２３により検出された加速度と、ジャイロスコープ１２４により得られた診断支援装置１００の傾きとに基づいて、診断支援の評価を行う、すなわち発達障害の可能性の有無を判断する。詳細については後述する。
【００２９】
図６は、診断支援装置１００による診断支援処理を示すフローチャートである。診断支援処理においては、まず表示制御部１１１は、図５−１に示す診断用画像Ａ１をモニタ１２１に表示する（ステップＳ１０１）。続いて、評価部１１２は、診断用画像Ａ１を表示しているときに、ジャイロスコープ１２４によって検出された傾きθ１（θ１ｘｙ，θ１ｙｚ，θ１ｚｘ）を取得する（ステップＳ１０２）。
【００３０】
表示制御部１１１は、診断用画像Ａ１を所定時間表示すると、続いて、図５−２に示す診断用画像Ａ２をモニタ１２１に表示する（ステップＳ１０３）。次に、評価部１１２は、モニタ１２１の表示が診断用画像Ａ１から診断用画像Ａ２に切り替わった際に、加速度センサ１２３により検出された加速度ａ１ｘ，ａ１ｙ，ａ１ｚを取得する（ステップＳ１０４）。具体的には、評価部１１２は、加速度センサ１２３により、診断用画像Ａ２に切り替えた時点から所定時間に検出された加速度を、加速度ａ１ｘ，ａ１ｙ，ａ１ｚとして取得する。
【００３１】
次に、評価部１１２は、診断用画像Ａ２を表示しているときに、ジャイロスコープ１２４によって検出された傾きθ２（θ２ｘｙ，θ２ｙｚ，θ２ｚｘ）を取得する（ステップＳ１０５）。
【００３２】
次に、表示制御部１１１は、診断用画像Ａ３をモニタ１２１に表示する（ステップＳ１０６）。次に、評価部１１２は、診断用画像Ａ３を表示しているときに、ジャイロスコープ１２４によって検出された傾きθ３（θ３ｘｙ，θ３ｙｚ，θ３ｚｘ）を取得する（ステップＳ１０７）。
【００３３】
次に、評価部１１２は、（式１）により、傾きθ１と傾きθ３の差分である傾き差分θ１３を算出する（ステップＳ１０８）。
θ１３＝｜α１ｘｙ×（θ３ｘｙ−θ１ｘｙ）＋α１ｙｚ×（θ３ｙｚ−θ１ｙｚ）＋α１ｚｘ×（θ３ｚｘ−θ１ｚｘ）｜      …（式１）
ここで、α１ｘｙ，α１ｙｚ，α１ｚｘは、任意の係数であり、予め記憶部１４０等に記憶されている。
【００３４】
次に、評価部１１２は、θ１３と予め設定された差分閾値とを比較する。傾き差分θ１３が差分閾値以上である場合には（ステップＳ１０９，Ｎｏ）、発達障害の可能性の有無を判断できないと評価する（ステップＳ１１０）。
【００３５】
角度θ３と角度θ１とが得られた際にモニタ１２１に表示されていた診断用画像はいずれも人物画像である。したがって、この場合には、対象者は、同様の挙動を示すことが予測される。これに対し、角度θ３と角度θ１とが大きく異なる場合には、モニタ１２１に表示されている画像以外の要因が傾きの変化に寄与している可能性が高く、後述するようなθ１およびθ２を用いた発達障害の可能性の有無の判断を精度よく行うことができない。そこで、このように、本実施の形態にかかる診断支援装置１００においては、傾き差分θ１３が差分閾値以上である場合には、可能性の有無を判断しないこととする。
【００３６】
一方、ステップＳ１０９において、傾き差分θ１３が、差分閾値未満である場合には（ステップＳ１０９，Ｙｅｓ）、評価部１１２は、（式２）により評価値（Ｅ）を算出する（ステップＳ１２０）。
Ｅ＝ａ１×｜θ２−θ１｜×α２      …（式２）
ここで、α２は、任意の係数である。また、ａ１は、（式３）により得られる。
ａ１＝α３ｘ×ａ１ｘ＋α３ｙ×ａ１ｙ＋α３ｚ×ａ１ｚ      …（式３）
α３ｘ，α３ｙ，α３ｚは、いずれも任意の係数である。
【００３７】
また、θ１２は、θ３とθ１の差分θ１３と同様に、（式４）により得られる。
θ１２＝｜α１ｘｙ×（θ２ｘｙ−θ１ｘｙ）＋α１ｙｚ×（θ２ｙｚ−θ１ｙｚ）＋α１ｚｘ×（θ２ｚｘ−θ１ｚｘ）｜      …（式４）
【００３８】
次に、評価部１１２は、算出した評価値（Ｅ）と、予め設定された評価基準値とを比較する。そして、評価部１１２は、評価値（Ｅ）が評価基準値よりも大きい場合には（ステップＳ１２１，Ｙｅｓ）、発達障害の可能性が高いと判断する（ステップＳ１２２）。また、評価値（Ｅ）が評価基準値以下である場合には（ステップＳ１２１，Ｎｏ）、発達障害の可能性は低いと判断する（ステップＳ１２３）。
【００３９】
評価部１１２による、発達障害の可能性、すなわち評価結果は、モニタ１２１に表示される。このとき、併せて、スピーカ１２２から音声出力されてもよい。以上で、診断支援処理が完了する。
【００４０】
このように、本実施の形態にかかる診断支援装置１００においては、診断用画像Ａ１，Ａ２を表示したときに検出された傾きおよび加速度を用いるので、幾何学画像である診断用画像Ａ２を表した際に、検査対象者が、この画像に興味を示したことに起因してタブレット端末としての診断支援装置１００を素早く動かすほど、発達障害の可能性が高いと判断することができる。また、検査対象者が、診断用画像Ａ２を表示した際に、この画像に興味を示したことに起因してタブレット端末の傾きを大きく変えるほど、発達障害の可能性が高いと判断することができる。
【００４１】
このように、本実施の形態にかかる診断支援装置１００によれば、診断用画像Ａを表示した際の、検査対象者の視覚以外の反応に基づいて、発達障害の可能性を評価することができる。すなわち、高価なカメラを必要としない、比較的安価な診断支援装置１００において、高精度に発達障害の診断支援を行うことができる。
【００４２】
（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態にかかる診断支援装置１００について説明する。第２の実施の形態にかかる診断支援装置１００の構成は、第１の実施の形態にかかる診断支援装置１００とほぼ同様であるが、第２の実施の形態にかかる診断支援装置１００においては、加速度センサ１２３および加速度センサＩＦ１３３は備えなくともよい。
【００４３】
図７−１〜図７−３は、第２の実施の形態にかかる診断支援装置１００の表示制御部１１１がモニタ１２１に表示する診断用画像Ｂの例を示すである。図７−１〜図７−３に示す診断用画像Ｂ１〜Ｂ３は、いずれも人物の顔画像である。診断用画像Ｂ１は、人物の顔の上下方向とモニタ１２１の上下方向とが一致するような画像である。これに対し、診断用画像Ｂ２は、人物の顔の上下方向が、モニタ１２１の上下方向からモニタ１２１に向かって左側（マイナス方向）に３０度だけ傾いた画像である。また、診断用画像Ｂ３は、人物の顔の上下方向が、モニタ１２１の上下方向からモニタ１２１に向かって右側（プラス方向）に３０度だけ傾いた画像である。
【００４４】
一般に、健常者は、傾いた画像を見ると、違和感を覚え、これを修正しようとする。これに対し、発達障害児は、傾いた画像を見た場合に、このような修正動作を行わないことがわかっている。そこで、本実施の形態にかかる診断支援装置１００においては、このように、傾いた画像を表示した場合に、ジャイロスコープ１２４により得られる診断支援装置１００の傾きの検出結果に基づいて、発達障害の可能性を評価する。
【００４５】
図８は、第２の実施の形態にかかる診断支援装置１００による診断支援処理を示すフローチャートである。診断支援処理においては、まず、表示制御部１１１は、図７−１に示す診断用画像Ｂ１をモニタ１２１に表示する（ステップＳ２０１）。次に、評価部１１２は、診断用画像Ｂ１を表示しているときに、ジャイロスコープ１２４によって検出されたθ１（θ１ｘｙ，θ１ｙｚ，θ１ｚｘ）を取得する（ステップＳ２０２）。
【００４６】
表示制御部１１１は、診断用画像Ａ１を所定時間表示すると、続いて、図７−２に示す診断用画像Ｂ２をモニタ１２１に表示する（ステップＳ２０３）。次に、評価部１１２は、診断用画像Ｂ２を表示しているときに、ジャイロスコープ１２４によって検出された傾きθ２（θ２ｘｙ，θ２ｙｚ，θ２ｚｘ）を取得する（ステップＳ２０４）。
【００４７】
次に、表示制御部１１１は、診断用画像Ｂ３をモニタ１２１に表示する（ステップＳ２０５）。次に、評価部１１２は、診断用画像Ｂ３を表示しているときに、ジャイロスコープ１２４によって検出された傾きθ３（θ３ｘｙ，θ３ｙｚ，θ３ｚｘ）を取得する（ステップＳ２０６）。
【００４８】
次に、評価部１１２は、θ１ｘｙからθ２ｘｙへの変化量である傾き変化量θ２１を算出する（ステップＳ２０７）。次に、評価部１１２は、傾き変化量θ１２が、診断用画像Ｂ１から診断用画像Ｂ２への傾きの変化量であるマイナス３０度に一致するか否かを判断する。なお、誤差を考慮し、評価部１１２は、傾き変化量θ２１がマイナス３０度を基準とした所定の範囲内に含まれる場合に、傾き変化量θ２１がマイナス３０度であると判断する。
【００４９】
傾き変化量θ２１がマイナス３０度である場合には（ステップＳ２０８，Ｙｅｓ）、評価部１１２は、発達障害の可能性は低いと判断する（ステップＳ２０９）。
【００５０】
傾き変化量θ２１が、診断用画像Ｂ１から診断用画像Ｂ２への傾きの変化量（マイナス３０度）に一致する場合には、対象者がタブレット端末を診断用画像Ｂ２の傾きに合わせて傾けたことが予測される。したがって、この場合には、上述のように、発達障害の可能性が低いと判断することとする。
【００５１】
一方、ステップＳ２０８において、傾き変化量θ２１がマイナス３０度に一致しない場合には（ステップＳ２０８，Ｎｏ）、評価部１１２は、さらに、θ１ｘｙからθ３ｘｙへの変化量である傾き変化量θ３１を算出する（ステップＳ２２０）。次に、評価部１１２は、傾き変化量θ３１が、診断用画像Ｂ１から診断用画像Ｂ３への傾きの変化量であるプラス３０度に一致するか否かを判断する。評価部１１２は、上述のように、傾き変化量θ３１が、プラス３０度を基準とした所定範囲内に含まれる場合に、傾き変化量θ３１がプラス３０度であると判断する。
【００５２】
傾き変化量θ３１がプラス３０度でない場合には（ステップＳ２２１，Ｎｏ）、評価部１２は、発達障害の可能性が高いと判断する（ステップＳ２２２）。このように、診断用画像Ｂの傾きを２回変えた場合において、２回とも診断用画像Ｂの傾きに応じた傾きが検出されない場合に、発達障害の可能性が高いと判断する。これにより、高精度の評価を行うことができる。
【００５３】
一方、ステップＳ２２１において、傾き変化量θ３１がプラス３０度である場合には（ステップＳ２２１，Ｙｅｓ）、評価部１１２は、発達障害の可能性を判断できないと評価する（ステップＳ２２３）。このように、診断用画像Ｂの傾きを２回変えた場合において、１回目と２回目で異なる結果が得られた場合には、正確な評価を行うことができないため、発達障害の可能性を判断しないこととする。以上で、第２の実施の形態にかかる診断支援処理が完了する。
【００５４】
このように、第２の実施の形態にかかる診断支援装置１００においては、モニタ１２１に表示する画像の傾きを変えた際に検出された診断支援装置１００の傾きに応じて、発達障害の可能性を評価することができる。
【００５５】
（第３の実施の形態）
次に、第３の実施の形態にかかる診断支援装置２００について説明する。第３の実施の形態にかかる診断支援装置２００は、第１の実施の形態にかかる診断支援装置１００の構成に加えて、検査対象者の視線を検出するためのカメラを備えている。
【００５６】
図９は、第３の実施の形態にかかる診断支援装置２００の構成の例を示すブロック図である。診断支援装置２００は、第１の実施の形態にかかる診断支援装置１００の構成に加えて、カメラ１２５と、画像処理部１５０と、視線検出部１６０とを備えている。
【００５７】
図１０は、診断支援装置２００の外観図の例である。カメラ１２５は、このように、モニタ１２３の上部に設置されている。なお、本実施の形態にかかるカメラ１２５は、図１０に示すように、２つのカメラ１２５ａ，１２５ｂを有するステレオカメラであるが、カメラ１２５は、１つのカメラであってもよい。
【００５８】
図９に戻り、診断支援装置２００のＩ／Ｆ部１３９は、カメラ１２５のインタフェースとして機能するカメラＩＦ１３８を備えている。画像処理部１５０は、カメラＩＦ１３８を介して、カメラ１２５により撮像された、検査対象者の顔が撮像された撮像画像を取得し、画像処理を施す。
【００５９】
視線検出部１６０は、具体的には、画像処理後の撮像画像を用いて、検査対象者の視線を検出する。視線検出部１６０による視線検出処理においては、撮像画像から目における白目部分の特徴部分を検出して眼球の中心位置を求める眼球中心を検出し、同じく撮像画像から目における黒目部分の中心位置を検出し、眼球の中心位置と、黒目部分の中心位置とに基づいて、目の視線の方向を求める。なお、詳細については、特許第４０３２９９４号を参照することができる。
【００６０】
なお、本実施の形態にかかる診断支援装置２００においては、視線検出部１６０は、検出対象者の視線がモニタ１２１に向いているか否かを検出できればよく、モニタ１２１中のいずれの位置を見ているかまで高精度に検出する必要はない。すなわち、カメラ１２５としては、比較的安価なものを適用することができる。
【００６１】
また、ＣＰＵ１１４は、表示制御部１１１および評価部１１２に加えて、割合算出部１１３を備えている。割合算出部１１３は、視線検出部１６０による検出結果に基づいて、表示制御部１１１が診断用画像を表示している表示時間に対する、検査対象者の視線がモニタ１２１、すなわち診断用画像に向いている時間の割合（Ｒ）を算出する。
【００６２】
図１１は、第３の実施の形態にかかる診断支援装置２００による診断支援処理を示すフローチャートである。なお、診断支援装置２００における診断支援処理においては、図５−１〜図５−３に示した診断用画像Ａが表示される。
【００６３】
診断支援処理においては、まず表示制御部１１１は、診断用画像Ａ１をモニタ１２１に表示する（ステップＳ３０１）。次に、評価部１１２は、診断用画像Ａ１を表示しているときにジャイロスコープ１２４によって検出された傾きθ１（θ１ｘｙ，θ１ｙｚ，θ１ｚｘ）を取得する（ステップＳ３０２）。さらに、このとき、画像処理部１５０、視線検出部１６０の処理結果に基づいて、割合算出部１１３は、診断用画像Ａ１を表示しているＡ１表示時間に対する、検査対象者が診断用画像Ａ１を見ているＡ１注目時間の割合（Ｒ１）を算出する（ステップＳ３０３）。
【００６４】
表示制御部１１１は、診断用画像Ａ１を所定時間表示すると、続いて、図５−２に示す診断用画像Ａ２をモニタ１２１に表示する（ステップＳ３０４）。次に、評価部１１２は、モニタ１２１の表示が診断用画像Ａ１から診断用画像Ａ２に切り替わった際に、加速度センサ１２３により検出された加速度ａ１ｘ，ａ１ｙ，ａ１ｚを取得する（ステップＳ３０５）。
【００６５】
次に、評価部１１２は、診断用画像Ａ２を表示しているときに、ジャイロスコープ１２４によって検出された傾きθ２（θ２ｘｙ，θ２ｙｚ，θ２ｚｘ）を取得する（ステップＳ３０６）。さらに、割合算出部１１３は、診断用画像Ａ２を表示しているＡ２表示時間に対する、検査対象者が診断用画像Ａ２を見ているＡ２注目時間の割合（Ｒ２）を算出する（ステップＳ３０７）。
【００６６】
次に、表示制御部１１１は、診断用画像Ａ３をモニタ１２１に表示する（ステップＳ３０８）。次に、評価部１１２は、診断用画像Ａ３を表示しているときに、ジャイロスコープ１２４によって検出された傾きθ３（θ３ｘｙ，θ３ｙｚ，θ３ｚｘ）を取得する（ステップＳ３０９）。さらに、割合算出部１１３は、診断用画像Ａ３を表示しているＡ３表示時間に対する、検査対象者が診断用画像Ａ３を見ているＡ３注目時間の割合（Ｒ３）を算出する（ステップＳ３１０）。
【００６７】
次に、評価部１１２は、傾き差分θ１３を算出する（ステップＳ３１１）。次に、評価部１１２は、傾き差分θ１３と差分閾値とを比較する。傾き差分θ１３が差分閾値以上である場合には（ステップＳ３１２，Ｎｏ）、発達障害の可能性の有無を判断できないと評価する（ステップＳ３１３）。
【００６８】
一方、ステップＳ３１１において、傾き差分θ１３が、差分閾値未満である場合には（ステップＳ３１２，Ｙｅｓ）、評価部１１２は、割合算出部１１３により算出されたＲ１とＲ２とＲ３の割合合計値（Ｒｔ）と、予め設定された割合閾値とを比較する。そして、割合合計値（Ｒｔ）が割合閾値以下である場合には（ステップＳ３１４，Ｎｏ）、評価部１１２は、発達障害の可能性の有無を判断できないと評価する（ステップＳ３１３）。
【００６９】
割合合計値（Ｒｔ）が割合閾値よりも大きい場合には（ステップＳ３１４，Ｙｅｓ）、評価部１１２は、（式２）により示される評価値（Ｅ）を算出する（ステップＳ３２０）。
【００７０】
次に、評価部１１２は、算出した評価値（Ｅ）と、予め設定された評価基準値とを比較する。そして、評価部１１２は、評価値（Ｅ）が評価基準値よりも大きい場合には（ステップＳ３２１，Ｙｅｓ）、発達障害の可能性が高いと判断する（ステップＳ３２２）。また、評価値（Ｅ）が評価基準値以下である場合には（ステップＳ３２１，Ｎｏ）、発達障害の可能性は低いと判断する（ステップＳ３２３）。
【００７１】
評価部１１２による、発達障害の可能性、すなわち評価結果は、モニタ１２１に表示される。このとき、併せて、スピーカ１２２から音声出力されてもよい。以上で、診断支援処理が完了する。
【００７２】
診断用画像を用いた発達障害の可能性の評価を行う際には、検査対象者が診断用画像を見ていることが重要である。これに対し、第３の実施の形態にかかる診断支援装置２００によれば、検査対象者が診断用画像を見ている割合を考慮して、発達障害の可能性を評価するので、より精度よく発達障害の診断支援を行うことができる。
【００７３】
さらに、本実施の形態にかかる診断支援装置２００に用いられるカメラ１２５は、検査対象者の視線が診断用画像に向いているか否かを判断可能な程度の画像を撮像できればよい。すなわち、カメラ１２５として安価なカメラを用いることができる。
【００７４】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることができる。
【００７５】
そうした第１の変更例としては、第１の実施の形態においては、診断支援装置１００の傾きおよび加速度に基づいて、発達障害の可能性を評価することとしたが、これに替えて、診断支援装置１００の傾きのみから発達障害の可能性を評価することとしてもよい。この場合には、評価部１１２は、（式１）から加速度の項を除いた式により、評価値（Ｅ）を算出すればよい。また、他の例としては、診断支援装置１００の加速度のみから発達障害の可能性を評価することとしてもよい。この場合には、評価部１１２は、（式１）から傾きの項を除いた式により、評価値（Ｅ）を算出すればよい。
【００７６】
第２の変更例としては、第３の実施の形態にかかる診断支援装置２００において、評価部１１２は、（式１）にかえて、（式５）により評価値を算出することとしてもよい。これにより、評価値においても、診断用画像Ａ２の表示時の割合（Ｒ２）を加味することができる。
Ｅ＝ａ１×｜θ２−θ１｜×α２×Ｒ２      …（式５）
【００７７】
また、他の例としては、評価部１１２は、（式１）にかえて、（式６）により評価値を算出することとしてもよい。これにより、より簡単な演算で評価値を算出することができる。
Ｅ＝ａ１×α４×Ｒ２      …（式６）
ここで、α４は、任意の係数である。
【００７８】
また、他の例としては、図８を参照しつつ説明した第２の実施の形態にかかる診断支援装置１００による診断支援処理においても、割合を加味した発達障害の可能性の評価を行うこととしてもよい。
【符号の説明】
【００７９】
１００  診断支援装置
１１０  ＣＰＵ
１１１  表示制御部
１１２  評価部
１２１  モニタ
１２２  スピーカ
１２３  加速度センサ
１２４  ジャイロスコープ
１３０  Ｉ／Ｆ部
１３１  モニタ出力ＩＦ
１３２  ＳＰ駆動部
１３３  加速度センサＩＦ
１３４  ジャイロスコープＩＦ
１４０  記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４−１】
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【図４−２】
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【図４−３】
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【図５−１】
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【図５−２】
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【図５−３】
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【図６】
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【図７−１】
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【図７−２】
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【図７−３】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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