(57)【要約】  タスクの遂行の質的／量的分析によって個人の認知能力を評価する方法であって、該タスクが図示的／数学的に正しく表現可能であり、かつ図示的／数学的に解ける実際的な問題であり、該タスクは、一個より大きい数の最良の解である要素からなる一組の解を有し、個人は、図示的解を与え、前記図示的解は数値的解に変換され、基準数値解が計算され、前記数値的解に変換された図示的解は前記計算された基準数値的解と比較され、前記計算された基準解と個人によって決定された図示的解との間の一つの差指標がその比較から決定されることを特徴とする方法。本発明はまた、上記方法を実行する装置に関する。
2005515804.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
タスクの遂行の質的／量的分析によって個人の認知能力を評価する方法であって、
該タスクは図示的数学的に正しく表現可能であり、かつ図示的数学的に解ける実際的な問題であり、
該タスクは、1個の最良の解を有する一組の複数要素からなる解を有し、
個人は、図示的解を与え、
該図示的解は既知の最良基準解と比較され、その最良基準解と個人によって与えられた解との間の少なくとも一つの差指標がその比較から計算される、
ことを特徴とする前記方法。
【請求項２】
前記タスクは、常に同一で、かつ前記最良基準解は事前に計算されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各最良基準解が事前に計算されるか、既知である２、３又はそれ以上の異なったタスクを有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記基準解と個人の図示的解の比較は、図示的に可能であり、さもなければ両解は、比較されるべき数値結果又は一組の数値データに変換可能であることを特徴とする請求項1乃至３のすくなくとも一つに記載の方法。
【請求項５】
種々の異なった問題が、時々、定義され；個人によって決定された図示的解は、数値的解に変換され、計算された基準数値解と後に比較され；最良計算解と個人によって決定された解との間の差指標はその比較によって計算される、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
異なったタスクは、常にランダムに発生される一定の数の変数によって特徴づけられていることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記問題は、少なくとも一つが該問題の最良すなわち正しい解である複数の解からなる一組の解を有することを特徴とする先行する請求項の少なくとも一つに記載の方法。
【請求項８】
前記一組の解は、個別かつ有限の数の解を有することを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
図示的基礎において個人によって決定された解と計算された基準解との間の差指標は、2つの値の間の偏差を決定する関数であり、特に絶対差又は相対差の値、又は標準偏差のような偏差値であることを特徴とする先行する請求項の少なくとも一つに記載された方法。
【請求項１０】
限界を定める制限である一組のルールが与えられて、異なった程度及び異なった組合わせで適用可能な図示的及び／又は計算的解が与えられることを特徴とする先行する請求項の少なくとも一つに記載された方法。
【請求項１１】
各解は、複数の変数又は解のパラメータを有し、その少なくとも一つが最良解の対応する変数又はパラメータ、又は認知能力を決定する他の基準パラメータと比較可能であることを特徴とする先行する請求項の少なくとも一つに記載された方法。
【請求項１２】
各要素が、異なった実行順序で実行可能な種々の解ステップPnの少なくとも一つの組合せからなる一組の解を、提案された問題が有するようになっていることを特徴とする先行する請求項の少なくとも一つに記載された方法。
【請求項１３】
前記一組の解は、一連のステップ内にある解ステップPnの順列の一つを各々が含む複数の要素からなることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記提示された問題は、少なくとも一つの困難度調整設定変数を有することを特徴とする先行する請求項の少なくとも一つに記載された方法。
【請求項１５】
前記提案された問題は、少なくとも一つの困難度調整設定変数を有することを特徴とする先行する請求項の少なくとも一つに記載された方法。
【請求項１６】
前記困難度設定変数は、ステップ数、すなわち前記一組の可能解の解要素の数に等しい前記可能ステップの順列の数を含み、少なくとも一つの最良
すなわち正しい要素及び／又は付加的解決定ルールの定義すなわち限界決定制限の決定が与えられる、ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記解要素は、解ステップPn又は該ステップについての演算子の関数からなり、該関数はn個の解ステップPnの実行を命令する順序により異なった値を取ることを特徴とする先行する請求項の少なくとも一つに記載された方法。
【請求項１８】
前記関数は、容易に実行可能な数学的図示的作用となるような態様で選択されるのに対し、前記困難度は、解ステップPnの実行についての増大する数の可能な順列
で定義されることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
提案された問題は、各先行する解ステップは、少なくとも、次のステップ及び／又は同一の幾つかの後行する解ステップに量的質的に影響することを特徴とする先行する請求項の少なくとも一つに記載された方法。
【請求項２０】
個人によって与えられた解の値と計算された基準解の値との偏差又は差指標を解釈するスケール又はテーブルを較正するテストを実行することを含むことを特徴とする先行する請求項の少なくとも一つに記載された方法。
【請求項２１】
少なくとも第1のステップおよび第2のステップを実行することを含み、第1のステップは問題が図示的／視覚的態様で導入される習熟ステップであり、該問題は、図示的／視覚的手段で解かれ、基準解は数学的方法で同時に計算され、
図示的／視覚的解は、数値解に変換され、該図示的／視覚的解と基準解が、単純化された問題について、両者間で決定された偏差指標で、前記操作が高い困難度レベルで設定された問題を基礎として実行される評価ステップにおいて比較されることを特徴とする先行する請求項の少なくとも一つに記載された方法。
【請求項２２】
前記評価ステップに較べて、減少された数のステップが前記習熟ステップにおいて与えられることを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
偏差閾値が決定され、前記習熟ステップにおいて決定された偏差が前記偏差閾値より低くない限り、または前記評価ステップに移る前に所定の回数だけ繰返されることを特徴とする請求項２１又は２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記問題は、一定領域に分布した、異なった位置にある場所のリストが定義され、全長が最小化されるようなルートすなわち一連の位置に沿って連続的に訪問されなければならない、所謂「セールスマン問題」であることを特徴とする先行する請求項の少なくとも一つに記載された方法。
【請求項２５】
前記位置が分布した点で定義される少なくとも二次元の空間が定義され、前記図示的解は、点連結線分の形式で全長を極小化するルートを描画することであることを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記数学的記述は、各位置に対する少なくとも2つの座標の形式での、種々の位置の少なくとも二次元の基準システムによる定義であり、また個々の点間の一連の連結線分の解は、連続した点連結線分の長さの和の数値決定を基礎として、点連結線分の前記和の最小値を与える点連結順序に応じて計算される、ことを特徴とする請求項２４又は２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記和を最小にする点順序による点連結線分の和を計算するために、所謂遺伝的アルゴリズムが利用されることを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
純粋に図示的な態様での問題の図示的／視覚的解は、選択された連結順序での点連結線分を描画することであることを特徴とする請求項２４乃至２７の少なくとも一つに記載された方法。
【請求項２９】
図示的解から数値的解への変換は、点連結線分が描画されるときに選択される連結順序の長さを計算することによって得られることを特徴とする請求項２４乃至２８の少なくとも一つに記載された方法。
【請求項３０】
少なくとも１個、2個又はそれ以上の固定点分布パターンを有し、訪問すべき場所を表す点は、乱数発生アルゴリズムを基礎として決定され、それとともに、少なくとも2つの座標が各点に対して定義され、最良基準解が時々決定され、前記点は訪問すべき場所を表し、対応する最良解は、各点分布パターンに対して与えられることを特徴とする請求項２４乃至２９の少なくとも一つに記載された方法。
【請求項３１】
訪問すべき場所を表す点は、乱数発生アルゴリズムを基礎として決定され、それとともに、少なくとも2つの座標が各点に対して定義され、最良基準解が時々決定されることを特徴とする請求項２４乃至２９の少なくとも一つに記載された方法。
【請求項３２】
ユーザ決定の図示的解を既知の解を比較するパラメータは、二つのルートの全長、及び／又は交差の数、及び／又は各点を通過する連結線分、及び／又はルートの不連続の存在、及び／又は実行時間である。
【請求項３３】
所定の座標系による少なくとも二次元の空間を定義すること、
前記少なくとも二次元の空間において分布される点の数を定義すること、
ランダム発生によって決定された少なくとも2つの座標で前記空間に分布した前記各点の位置を一義的に特定すること、
前記少なくとも二次元の空間及びそこに分布した点の図示的表現を表示すること、
視覚的評価のみを基礎として、ある点連結順序の連続する点の対を連結する個々の線分の和の全長を最小にする態様で、該点連結順序で一連の点連結線を発生すること、
図示的に定義された点連結順序により、図示的／視覚的基礎において前記連続する対の点を連結する線分の和を決定すること、及び
点連結線分の図示的に定義された総和を、点連結線分の総和を最小にする最良基準解の連結線分の総和と比較し、絶対偏差、相対偏差、標準偏差のような偏差測定アルゴリズムや、値間の差を推定するその他のアルゴリズムに基づいて偏差指標を決定すること、
を含むことを特徴とする請求項２４乃至３２の少なくとも一つに記載の方法。
【請求項３４】
図示的／視覚的解と計算基準解との間の偏差又は差指標は、実験的に決定された較正テーブル又はスケールとの比較によって解釈される請求項２４乃至３３に記載の少なくとも一つに記載の方法。
【請求項３５】
前記基準解は図示的に表示されることを特徴とする先行する請求項の少なくとも一つに記載の方法。
【請求項３６】
2つの解の重畳及び／又はタイル張り表示による、基準解の図示的視覚的態様で決定された解との図示的／視覚的比較を含むことを特徴とする先行する請求項の少なくとも一つに記載の方法。
【請求項３７】
2つの解における一致の連結線分が不一致の連結線分に対して強調されることを特徴とする請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
2つの解は不一致線分について異なった色で表示され、一致線分は、2つの解を表示するために選択された2色で、又は第3の色で表示されることを特徴とする請求項３６又は３７に記載の方法。
【請求項３９】
評価ステップにおいて与えられる点の数に比較して、減少された数の点を与える習熟ステップを含むことを特徴とする請求項２４乃至３８の少なくとも一つに記載の方法。
【請求項４０】
図示的／視覚的解を加重し、及び／又は個人に関係した人口統計上のパラメータの特殊な条件を補正またはそれに適合させる困難度を減少／増加させるための因子を決定することを含むことを特徴とする先行する請求項の少なくとも一つに記載の方法。
【請求項４１】
先行する請求項１乃至４０の少なくとも一つに記載された特性を有すること有するアルツファイマー病を事前に選別し監視する方法。
【請求項４２】
先行する請求項１乃至４１に記載された一つまたはそれ以上の特性を有すること特徴とするビジネス分野用の方法。
【請求項４３】
先行する請求項の少なくとも一つに記載された方法によって個人の認識能力を評価する装置であって、該装置は、
少なくとも二次元の空間領域とその領域に分布した点を表示する画面（３、１０３、２０３）と、
該スクリーンに表示される連結線によって、前記点の複数の対を連結する線分を描画する手段（８）と、
少なくとも二次元の空間と異なった位置の座標を発生し、少なくとも二次元の空間領域及び個々の点の図示的表現を発生し、点連結線分を描画し、  前記画面上に該点連結線分を表示し、前記描画された連結線分の全長を決定し、その全長を最小化する連結順序での全点連結線分の純粋に数学的な計算用のアルゴリズムを、基準解を計算するアルゴリズムから得られ、図示的視覚的解法において個人によって決定される、全点連結線分を代替的にまた隣接的に表示するアルゴリズム（１０３、２０３）ととともに含むメモリを有する電子処理ユニット（２、３、４、５、６、７）と、
を備えていることを特徴とする前記装置。
【請求項４４】
描画された連続点連結線分の全部および計算された連続点連結線分の全部の重畳表示用の手段を備え、前記線分は、異なった態様、例えば異なった色で描画されたものと計算されたものの2つの異なった組からなり、2つの解から得られる一致連結線分が2色または3色で強調される、ことを特徴とする請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
描画された複数の組の線分と計算された複数の組の線分との間、及び／又はそれに対応する全長との間の量的区別指標を決定する一つ又はそれ以上のプログラムを含むメモリを備えていることを特徴とする請求項４３または請求４４項に記載の装置。
【請求項４６】
経験的又は実験的に確立されたデータテーブルを基礎とした解釈基準を含むメモリ、及び区別指標と前記テーブルを比較する手段を備えたことを特徴とする請求項４３乃至４５の少なくとも一つに記載された装置。
【請求項４７】
異なった点分布を持つ異なった問題を図示的に解くとき、一義的に特定された個人によって描画された複数の組の収集、記憶するために設計されたメモリ又はメモリ領域を備え、異なった連続テストの実行の間に決定される、描画された組の線分と計算された組の線分の間の個別の区別指標に基づいた平均の区別指標を決定するアルゴリズムが与えられることを特徴とする先行する請求項４３乃至４６の少なくとも一つに記載の装置。
【請求項４８】
テスト実行に潜在的に影響する、極端な条件で個人の特定のスキルを評価する区別指標を加重するパラメータを定義するのに用いることのできる個人の典型的データを特徴づけるためのデータを含むメモリを備えていることを特徴とする先行する請求項４３乃至４７の少なくとも一つに記載の装置。
【請求項４９】
全ての手段は、パーソナルコンピュータ及びそれ用の典型的な装置からなることを特徴とする請求項４３乃至４８の少なくとも一つに記載の装置。
【請求項５０】
連結すべき2点を強調する手段（８）及び前記強調された2点を自動的に描画する手段（１）を備えたことを特徴とする請求項４３乃至４８の少なくとも一つに記載の装置。
【請求項５１】
前記表示装置は、所謂タッチスクリーン型のスクリーン、すなわちスクリーン上の手又はその他の用具のタッチの何れかで動作する入力装置の付加的機能を有するスクリーンであることを特徴とする請求項４３乃至５０のすくなくとも一つに記載の装置。
【請求項５２】
請求項４１に記載の、アルツファイマー病選別監視テストを実施する装置であることを特徴とする先行請求項４３乃至５１の少なくとも一つに記載の装置。
【請求項５３】
請求項４２に記載のビジネス分野用の方法を実施する装置であることを特徴とする先行する請求項の少なくとも一つに記載の装置。
【請求項５４】
自閉症などの神経的及び／又は精神医学的障害を選別監視する方法であることを特徴とする請求項１乃至４２に記載の方法。
【請求項５５】
自閉症などの神経的及び／又は精神医学的障害を選別監視する装置であることを特徴とする請求項４３乃至５１に記載の装置。
【請求項５６】
個人によって決定された解と、種々の最良解計算アルゴリズムの一つによって計算された別の解及び／又は現存する解の中の別の最良解との比較を基礎としている複数の評価ステップを含み、包括的評価は、適当に加重された前記評価ステップの組合せからなる、ことを特徴とする請求項1乃至４２のすくなくとも一つ又は請求項５４に記載の方法。
【請求項５７】
図示的又は数学的にパラメータが決められる解の2つの面積値又は他の特性間の比較とともに、個人によって提示された解と最良解との比較のための幾つかのパラメータが代替的に又は組合わせにおいて与えられ、該解は、代替的に又は組合わせにおいて、一点を通る交差の数、経路線分描画順序、描画線分及び交差によって定義された多角形の面積の決定、描画経路によって囲まれた表面の総面積の決定であることを特徴とする請求項１乃至４２の少なくとも一つ、請求項５４又は請求項５６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、タスクの遂行能力の量的質的分析によって個人の認知能力を評価する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
このような方法は公知であり、一般に個人によって解かれる一組のテストからなる。テストの結果は、主に、統計的な経験によって発生される基準によって評価される。
【０００３】
従来の方法は、種々の分野、例えば、個人用、科学用、仕事割り当てなどに広く用いられ、彼らのスキルに対して適した仕事に個人を適当に割り振り、または認知スキルの障害の存在についての初期情報を得る医学支援手段と用いられる。
【０００４】
しかし、現在利用されている方法は、個人の文化的、教育的レベル、言語能力その他のファクタ等の人口統計上のパラメータによる結果に強く依存するという欠陥を有している。上記したように、これらは、厳密には数学的でない結果評価基準を基礎としており、それによって純粋には客観的でない評価が導かれるかもしれない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、いずれの方法も現在、上記欠点を回避できず、また同時に容易で迅速な実現が可能とならない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上記したような上記した欠点を回避することが可能な方法を設計する問題を基礎としており、文化的、教育的レベルのような種々の人口統計上のパラメータや言語能力とは関係がないので、特に厳密に数学的で従って客観的な結果判別法を基礎とするものである。
【０００７】
本発明は、タスクが実際的な問題であり、図示的数学的に表現可能で、図示的数学的に解くことが可能で、該タスクは、一つの要素が最良の解である一組の解を有し、該要素は、最良の解であり、個人は、図示的な解を与え、該図示的解は、最良基準解と比較され、前記基準解と個人によって判別された前記解は、前記比較によって計算される、上記した方法を提供することによって上記目的を達成する。
【０００８】
第1実施例では、問題は、常に同一で、最良の基準解は事前に求められる。
【０００９】
改良的には、無限の異なった組合わせがあり、それぞれの最良の基準解が事前に求められるか、公知である。
【００１０】
これによって、同じ問題の何回かの繰返しによって、すなわち一定の経験の積み重ねによって引き起こされる一定の能力改善効果が防止される。
【００１１】
この場合、2つの解、すなわち最良の基準解と個人によって与えられる図示的解の比較は、図示的に実行しても良いし、両方の解を数値データに変換してから行っても良い。
【００１２】
付加的な変形例は、ときどき異なった問題を定義することであり、個人によって決定された図示的解は、数値的解に変換され、後に、計算された基準数値解を比較され、最良の計算解と個人による提示解との間の差指標は、上記比較によって計算される。
【００１３】
好適には、問題の形式は、最良解に向かって収束する一連の解からなる一組の解を得るような態様で選択できるのが望ましい。
【００１４】
好適には、一組の解は、具体的な数の解を有している。
【００１５】
本発明の別の変形例によれば、変化しうる一組の解ルール、すなわち図示的計算的解モードを限定する制限を定義可能ある。
【００１６】
これによって、解決すべき問題の障害は精密に較正可能であり、それによって、該問題を個人の人口統計上の特性、すなわち一般的な文化的スキルまたは結果に影響を及ぼす特定の知識に適応可能である。
【００１７】
個人による提示される図示解と計算された基準解との間の偏差指標は、標準偏差又は2つの値の偏差を示す他の値のような、絶対的又は相対的偏差値からなる。
【００１８】
本発明のさらに別の特性によれば、個人によって提示された図示解を評価する種々のパラメータが与えられる。例えば、特定の図示解のパラメータは導出される問題解決時間その他の数学的幾何学的特性である。
【００１９】
本発明の方法の変形例は、上記したような幾つかの評価ステップを含み、各ステップは、個人による提示解と、別の最良計算アルゴリズムによって得られるか計算解、及び／又は得られる解のうちの最良解との比較に基づいており、包括的な評価は、適当に加重された上記評価ステップの組み合わせからなる。
【００２０】
提示された問題は、一組の解SOLを有するものであり、その要素Siは,異なった実行順序で実行される、異なった解法ステップPnの一つ又はそれ以上の組合せからなる。
【００２１】
特に、一組の解SOLは、各々が一連のステップ内でのステップPnの可能な順列の一つを含んでいる複数の要素Siからなる。
【００２２】
さらに、好適には、提示された問題は、困難度の調整を可能するものであって、ステップの数及び該可能なステップの組合せ順列の数が選択可能である。この場合、変化しうるステップの数nが、図示解及び数学的解として問題の困難度を定義する。
【００２３】
解Siは、n個のステップPnに対応する順列に属するステップPnの関数Fからなる。該関数は、n個のステップPnの選択された順列順序に応じて異なった値をとる。該関数F（Pn）は、容易に実行可能な数学的図示的操作となるような態様で選択され、それに対して困難度は、典型的には指数関数における順列の増大する数で定義される。
【００２４】
更なる変形例によれば、提案された問題の形式は、各先行するステップが質的量的に少なくとも単一の次ステップ又は複数の次ステップに影響するようなものが望ましい。
【００２５】
本発明の方法は、連続した単一ステップを図示的に実行することによって画面上に実際的な問題及び該問題の図示的解を図示的に表示することを含む。そして、図示的解は、対応する数値に変換され、数学的計算によって得られた基準解と比較される。
【００２６】
相関関係表は、既知の認知能力を有するサンプルとなる個人についての較正テストを利用して決定し、個人によって与えられる解の値と計算された基準解の値との偏差又は差指標を解釈することができる。
【００２７】
本発明によれば、典型的な問題は、所謂「セールスマン問題」である。
【００２８】
「セールスマン問題」は、異なった位置を有し、セールスマンによって訪問されるべき、一定の地域に渡って配置された場所のリストを定義することにある。セールスマンの役割は、個人に与えられる。該個人は、経路の全長を最小にするように訪問する場所の順序を選択しなければならない。
【００２９】
図示的観点から、この場合、本発明の方法は、位置が二次元空間に分布した点によって定義される少なくとも該空間を定義することを含み、他方、図示的解は、点連結順序の形式でその全長を極小化ルートを描画することである。
【００３０】
数学的記述は、各位置当り少なくとも2つの座標の形式で、異なった位置を、少なくとも二次元基準システムによって定義することにあるが、個々の点間の一連の連結線分の解は、連続する点間の距離を数学的に確定することを基礎として計算され、連結線分の和の最小値を与える一連の連続した点に従って連続的に連結された点間の個々の距離の和に対応する。この場合、経路極小化解は、全ての順列を計算することによって、従って得られた経路長を比較し、最小長を決定することによって決定しなければならない。
【００３１】
この問題に関して、後者は、10個又はそれ以上の点のような比較的少ない数の点を考慮した場合でも、数学的には単純なものであるが、図示的観点からは極めて複雑であることは明らかである。ここで、個々のステップの順列が総ステップ数の指数関数となる極めて多数の順序が与えられる。
【００３２】
本発明の一般的な特徴によれば、単一の固定の点分布パターン、又は各パターンに対して最良解が既知の一組の異なった点分布パターンが与えられ得る。
【００３３】
代替的には、解は時々、計算してもよい。点分布パターンが各方法の実行で何度も決定される。
【００３４】
点分布パターンは、例えば、点座標のランダム発生器によって発生できる。
【００３５】
過度に長い計算によってもたらされる欠点を回避するために、本発明の方法は、解、すなわち最短経路の決定は、例えば、"Reti Neurali e Sistemi Sociali", page 465-486, 21. Genetic Dopping Algorithm, by Massimo Buscema, Edizioni Franco Angeli Milano 1999 に記載されているようないわゆる遺伝学的アルゴリズムに計算されることを含む。
【００３６】
問題は、純粋に図示的な態様でユーザによって、また短時間のメモリスキル及び自学自習とともに、直感と視覚的推測を基礎として解かれる。
【００３７】
解は、主に、選択された順序の個々の点を連結する直線をひくことにある。
【００３８】
図示的解の経路長への変換はそれ自体は、簡単なものである。というのは二次元空間における座標によって一義的に定義される連続点の連結順序を定義した後では、このような変換は、単純な距離の決定を必要とするにすぎないからである。
【００３９】
種々の図示的問題解決ルールは、各点は、2つの半直線によって連結しなければならない、各点は一回以上通過することはできない。全ての点を通過しなければならない。
【００４０】
これらの異なったルール又は制限制約によって、点の数を変更することなしに問題を解決する際の障害を較正することが可能となる。
【００４１】
上記とは代替的に、又はそれと組合せて、最良の基準解、すなわち最短経路解との比較のために、他のパラメータを与えてもよい。これらのパラメータは、代替的に又は組合せにおいて、図示的又は数学的にパラメータ化される解の前記2つの面積値や他の特性の比較とともに、一点を通る「交差」の数、解に要する時間、経路線分描画順序、描画線分及び「交差」によって定義される多角形の面積の決定、描画経路によって囲まれる表面の総面積の決定などである。
【００４２】
種々のアルゴリズムを用いて前もって定義、計算される一つ又はそれ以上の最良解に関して上記パラメータの一つ又はそれ以上を評価することも可能である。この場合、解は、個々の加重されることもある評価の組合せによって与えられる。
【００４３】
これは以下の理由であり得る。上記のような数学的問題、すなわち、いわゆる「セールスマン問題」その他類似の問題に対して、遺伝学的アルゴリズムの系列内でも、種々の形式の計算アルゴリズムが存在するからである。これらのアルゴリズムは、種々の性能、例えば、最良解を得る時間やアルゴリズムを計算するモードを有するので、それによって、幾つかのアルゴリズムは、個人によって提案される解の遺伝的特性を評価するために他のものより適当となるからである。
【００４４】
上記の点を基礎として、本発明による方法は、
所定の座標系による少なくとも二次元の空間を定義すること、
前記少なくとも二次元の空間において分布される点の数を定義すること、
ランダム発生によって決定された少なくとも2つの座標で前記空間に分布した前記各点の位置を一義的に特定すること、
前記少なくとも二次元の空間及びそこに分布した点の図示的表現を表示すること、
視覚的評価のみを基礎として、ある点連結順序の連続する点の対を連結する個々の線分の和の全長を最小にする態様で、該点連結順序で一連の点連結線を発生すること、
図示的に定義された点連結順序により、図示的・視覚的基礎において前記連続する対の点を連結する線分の和を決定すること、及び
点連結線分の図示的に定義された総和を、点連結線分の総和を最小にする最良基準解、すなわち線分通過点連結順序の連結線分の総和と比較し、絶対偏差、相対偏差、標準偏差のような偏差測定アルゴリズムや、値間の差を推定するその他のアルゴリズムに基づいて偏差指標を決定すること、
にある。
【００４５】
図示的解を与えながら、前記基準解は、既知かつ事前に計算してもよい。
【００４６】
それによって得られた偏差又は差指標は、較正テストから得られる差指標及び性能評価に関する表との比較によって解釈できる。
【００４７】
付加的なステップによれば、計算解と、図示的視覚的解の該計算解の図示的表現との一致の分析によって図示的視覚的に決定された解との間で図示的視覚的な比較してもよい。
【００４８】
特定の「セールスマン問題」又は他の類似した問題は3次元又はn次元空間に拡張してもよい。
【００４９】
差指標を基礎とした高度に客観的な評価とは別に、彼・彼女のタスクを遂行するためにユーザによって選択されたルートの論理についての評価を加えても良い。
【００５０】
上記の説明から、上記方法によって得られる利点は、自明であろう。実際に、何ら特定の言語的技術的知識はタスクを遂行するのに要求されず、タスクの形式及び解法の両方とも個人によって利用可能な素朴なツールと両立する。
【００５１】
個人と連絡するのに必要な言語的知識は、遂行されるタスクや、選択されたルートを引く手段の利用を説明するのに必要なだけであるわずかな容易に理解可能な情報に制限される。
【００５２】
タスクの履行に関して、該タスクは短時間で実行可能であり、ルート極小化解を計算するための遺伝的アルゴリズムを用いることによって、計算時間を大幅に減少し、また、連続的に連結される十分な数の点を選択して、例えば、幾何学上の知識や作業経験に関して、高度の教育レベルを有する者にとって提案された問題が取るに足らないものではないとすることが可能となる。
【００５３】
従って、教育経験の浅い個人によるその幅広い理解可能性、及び一般的又は特殊の分野のいずれかで高度の教育レベルを有する者の特定の知識のような個人を基礎とした人口統計上のパラメータによる結果についての利用可能性を大幅に制限するような態様で障害を較正する可能性の両方にとって、前記問題は最善のものである。
【００５４】
本発明はまた、認知障害（病気）を選別し、監視する方法にも関連している。
【００５５】
特に、本発明は、アルツファイマー病の事前選別監視方法に関する。
【００５６】
事前選別監視方法を提示することは、極めて重要である。65歳を越える人の割合の20％以上であるイタリアの人口のみを考慮すると、800,000ケースの痴呆が推定され、そのうち約500,000ケースがアルツファイマー病である。公衆衛生問題としての痴呆の重要性にも係らず、標準化された評価方法は、医学の現場では広くは用いられていない（Brodaty H. Howarth G., Mant A., Kyrrle S. General practice and dementia- A national survey of Australian GPs. Med J Australia 1994; 160:10-14）。
【００５７】
その主な理由は、標準化された評価の有用性の認識がないこと、利用可能なツールに馴染みがないこと、しかし中でも通常利用されているツールに制限あること（Camicioli R., Wild K. In "Scale di valutazione in neurologia" Centro Scientifico Editore 1998 pag. 125）である。アルツファイマー病のケース（NINCDS/ADRDA）を評価するのに有効であると一般的に思われている案内基準（McKhann, G., Drachman D., Folstein M., Katzman R., Price D., Stadlan E. Clinical diagnosis of Altzheimer's disease: report of the NINCDSADRDA work group under the auspices of Department of Health and Human Services task force on Alzheimer's disease. Neurology 1984;34:939-43）によれば, 2又はそれ以上の認知領域の損傷、又は単一の過酷な徐々に進行する認知欠陥；記憶及び他の認知機能の進行的喪失；意識状態の無変化；40歳と90歳の間で最初の発病；及び進行的な認知衰退を説明する全身の又は脳の病気の欠如を観察する臨床テストによって、痴呆は評価されなければならない。
【００５８】
今日まで、世界的に受け入れられ、かつ診断的に適用可能な計器テストや生物学的マーカーは得られていない。従って、老人について標準化され、較正された神経心理学テスト計器の利用可能性に期待して認知能力の生理学的加齢による変化をアルツファイマー病の初期段階によるものから区別することは重要である。適切でかつ特に初期の診断は、回復可能な痴呆の原因に向けられた時宜を得た介入を可能とし、痴呆に基づく病気の進行を一時的に遅らせる処置を確立する唯一の方法であるように思える。
【００５９】
この目的のために、国際的な文献において現在得られる幾つかの神経心理テストが、設計され、テストされ、法的に許可された。その幾つかは、即座に簡単に実施可能な短時間の選別テストであり、他のものは、上部皮質機能を評価するためのテスト器具である。最も広く用いられている選別テストの一つは、11個の簡単なタスクからなるMini Mental State Examination (Folstein M., Folstein S., McHugh P., "Mini-mental state" a practical method for grading the cognitive state of patients of the clinician.  J Psychiatric Res 1975;12:189-98)である。他の簡単な手段は、Short Blessed Orientation Memory Concentration (BOMC) (Katzman R., Brown T., Fuld P., Peck A., Schechter R., Schimmel H. Varidation of the short orientation - memory - concentration test of cognitive impairment. Am J Psychiatry 1983; 140:734-39)；Short Portable Mental Status Questionnaire (Pfeiffer E. A short portable mental status questionnaire for the assessment of organic brain deficit in elderly patients. J Am Ger Soc 1975;23:433-41); Mental Status Questionnaire (Kahn R., Goldfarb A., Pollack M., Peck A. Brief objective measures for the detemination of mental status in the aged. Am J Psychiatry 1960; (October):326-28)；Information/Orientation Test (Pattie AH, Gilleard CJ. Manual of the Clifton Assesment Procedures for the Elderly (CAPE). Kent, England: Hodder & Stoughton, 1979)；及びAbbreviate Mental Test Score (Hodkinson HM. Evaluation of a mental test score for assessment of mental impairment in the elderly. Age Ageing 1972; 1:233-8)。である。残念なことに、迅速な管理テストの主要な問題の一つは、それらが、痴呆の初期検出に対して極めて鈍感であること、すなわち痴呆症に罹っていない老人から痴呆症に罹っている老人を区別しない、ということである。これは、周知のテストを幾つか検討したり、アルツファイマー病及びそれに関連した痴呆の認識及び初期評価についての“US Agency for Health Case Policy and Research clinical Practice Guideline"（Clinical Practice Guideline No. 19 Silver Springs, MD US Agency for Health Care Policy and Research, 1996）（これは、他のものの代りに選別テストを推奨する証拠はない、またどの選別テストも軽度中度の痴呆診断において高感度の指標を有していない、と結論づけている）によって確認される。
【００６０】
上記問題に加えて、そこから重大な評価エラーが導かれるので他の問題も考慮しなければならない。認知選別テストはいずれも、患者又はその身内の一人によって提供される付加的情報を背景にして解釈されなければならない（その付加的情報は得られる結果、例えば、患者の能力に大きく影響する、文化的特徴、教育的レベル、固有の病的なスキルを完全に又は部分的に説明できる）。幾つかの研究（O'Cornor D.W. , Pollitt P. A., Hyde J. B., et Al. The reliability and validity of Mini Mental State in a British community survey. J Psychiatr. Res. 1989; 23:87-96, Jorm A. F., Scott R., Henderson A. S., Kay D. W. Educational level differences on the Mini Mental State: the role of test bias. Psychol Med. 1988; 18:727-731, Fillenbaum G. G., Hughes D.C., Heyman A., Gorge L. K., Blazer D.G. Relationship of health and demographic characteristic to Mini Mental State Examination score among community resident. Psychol Med. 1988; 18:719-726）は、教育レベルと痴呆のリスクとの間には、反比例的な関係が存在していることを実証している。この現象を起こす2つの形式のメカニズムが存在する。「脳保存仮説」（Brain Reserve Hyposesis）は、各個人は、痴呆の発端が位置している認識保存を有していること、教育は、多分、おびただしいシナプシスの形成を通じて、より効果的な脳活動の発展を促進すること、痴呆の発生は、より大きい認識源のおかげでより教育のある患者において遅らされることを仮説する。逆に、「脳連打仮説」（Brain-battering Hypothesis）（Del Ser T., Hachinski V., Munoz D. G. An autopsy-verified study of the effect of education on degenerative dementia. Brain 1999; 122, 2309-2319）は、教育の明らかな効果は社会経済状態と関わりを持つことから生じると仮説する。実際に、社会経済状態は、飲酒及び喫煙のような習慣、ダイエット、医学処置を享受するとともに、有毒の工業用非工業用物質を摂取する主たる決定的要素である。これらの各要素は、アルツファイマー病リスクを変化させることがある（Munoz D. G., Ganapathy M.D., Eliasziw M., Hachinski V. Educational Attainment and Socioeconomic Status of Patients with Autopsy-Confirmed Alzheimer Disease. Arch Neurol. 2000; 57:85-89）。
【００６１】
簡易装置の低感度及び特殊性を回避するために、種々の認識スキルをより深く検査するテスト器具が開発されている。これらの幾つかは、現存する神経精神タスクに基づいている（Eslinger P., Damasco A., Bentos A.  The Iowa screening battery for mental dcline. Iowa City:Univercity of Iowa Press, 1984）。主たる上部皮質機能を完全にかつ系統的に探査するこれらの神経精神用器具は、例えばM.O.D. A.,  アルツファイマ病評価スケール（ADAS）(Rosen W., Mohs R., Davis K. A New Rating Scale for Alzheimer disease. Am J Psychiatry 1984;141:1356-64)、C.A.M.D.E.XのC.A.M.C.O.G. （Roth M., Tym E., Mountjoy C. Q. et Al.  A standarised instrument for the diagnosis of mental disorders in the elderly with special reference for the elderly detection of dementia. British Jounal of Psychiatry 1986; 149:698-709）、A.G.E.C.A.T 及びその内部の老人精神状態検査（Copland J.R.M., Keller M.G., Keller J. M., et al.  A semisructured clinical interview for the assessment of diagnosis and metal state in the elderly: The Geriatric Metal State Schedule. 1. Development and reliability Psychological Medicine 1976; 6:439-449）である。これらの器具は、痴呆の迅速な特定を可能にするが、管理の速度に影響する。従って、残されている能力を特に検査し、リハビリ処置を確立するのに適している。さらに、認知能力の変化を評価できるから、抗コリンエスラーゼ剤の有効性をテストするのに適している。
【００６２】
従って、本発明の目的は、現在知られている方法の欠点を回避できるアルツファイマー病早期選別・監視方法を設計することである。
【００６３】
本方法は、２つの仮定に基づいている。一つは、問題解決能力に関連し、実行機能を特徴づける、組織化・立案能力は、アルツファイマー病の初期段階の高感度の指標であるということである（Elias W.J., Treland J. E. Executive Function and Cognitive Rehabilitation. Cognitive Relabilataion in old Age, New York Oxford University Press 2000）。もう一つは、これらのタスクに対する能力は、超軽度（極小痴呆）から始まって中度に至る病気の重大性に応じて大きく異なるということである。
【００６４】
本発明の他の目的は、文献から入手可能なタスクとは異なって、タスクの説明を除いて何ら言語上の交信を含まないので、重大な言語障害をもつ個人や、外人の患者に等しく施すことのできるテストタスクを提示するアルツファイマー病早期選別・監視方法を設計することである。
【００６５】
本発明の更に他の目的は、提案されたタスクが教育レベル、生来的に病的な能力、文化及び年齢によって影響されないようにすることである。
【００６６】
本発明の更に他の目的は、ジェンセン（Jensen）分類（Jensen A.R. Bias in mental testing, New York Free Press 1980）に応じて、文化的に自由なテストの典型的な特性を分配し、次の基準：パワーテスト、造形的資料、非言語的内容、教育に無関係の能力、新問題解決、初期テスト事項、テストに与えられた反応、口頭または身振りの指示に合致するアルツファイマー病早期選別・監視方法を設計することである。
【００６７】
本発明の更に他の目的は、提案されたタスクが特定の戦略の履行、日常生活から離れた抽象的な状況での知識の使用を必要とせず、短時間に完成できるアルツファイマー病早期選別・監視方法を設計することである。
【００６８】
本発明による方法は、そのタスクが実際的な問題であり、図示的数学的に正しく表現可能であり、図示的数学的に解け、一つの要素が最良の解である複数の要素からなる一組の解を有し、個人は、図示的解を与え、その図示的解は最良基準解と比較され、その最良基準解と個人によって決定された解との間の少なくとも一つの差指標がその比較から計算される、テストを履行することである。
【００６９】
特に、上記テストは、上記した個人の認識能力を評価する方法の特性の任意の組合せを含み、特に、個人の認識能力を評価する一般的な方法に関して上記した特性の一個またはそれ以上の組合せに応じて、いわゆるセールスマン問題の解を与えるものである。
【００７０】
本発明によるアルツファイマー病早期選別・監視方法は、ひとつ又はそれ以上の上記した付加的な周知のテストと組合せてもよい。
【００７１】
本発明による方法は、健康状態にある複数の個人及び異なったレベルのアルツファイマー病又は老人性痴呆に罹っている複数の個人についてテストされた。得られたデータによれば、「セールスマン問題」に対する能力は、視界空間記憶からは独立しているように思われ、両者は、２つの異なった形式の遂行機能を検査するのでトレイルメイキング（Trail Making）(A form)とは関係がないことが判った。そのトレイルメイキングは、数の知識に基づいた案内されたプランニングとして現れ、従って、具体化された知力内で遂行能力を評価するのに対し、「セールスマン問題」は、自由なプランニングとして、すなわち流動的な知力内で現れる。ジェンセン基準によれば、「セールマン問題」は、人口統計上の変数（それらは、年齢、性別、教育レベルのような精神測定テストに対する能力に影響することが伝統的に判っている）とは関係がないように思われる。
「セールスマン問題」は、病気の問題を健康の問題から正確に区別する。従って、簡単な精神測定タスクの基本的特性を維持しながら、従来のものより感度の高い新規な選別器具を発見するために研究がなされた。また、限定された数の点（約３０）を持った「セールスマン問題」に対する能力は、アルツファイマー病に罹っている患者の認識状態に厳密に関連しているようにみえ、中程度のその病気を管理するのも容易である。「セールスマン問題」はまた、病気の進行を監視し、薬を投与した場合、しない場合の効果を確認するのに用いることができる。
【００７２】
一般的な認識能力評価方法およびアルツファイマ病の診断器具としてそれを利用することの両方に関して、タスクとして「セールスマン問題」を選択することは、唯一の問題ではない。
【００７３】
代替可能な問題としては、例えば、「３色問題」がある。「３色問題」では、格子のセルは、上下左右すべての側で直接隣接したセルとは異なった色で着色されていなければならない。最初の列は、最後の列の右にあり、最上行は、最下行の下にある。またその逆である。5 x 5 セルの格子サイズを有する特定の問題は、最後の組の制限を考慮しなくとも、正しく２色の解を与えることが可能である。2色解の一つの例は、チェッカー盤である。前記制限を考慮すると、解は3色を必要とする。少なくとも847,288,609,443種類の着色があり、その制限に合致する約1,000種類の解がある。
【００７４】
明らかに、この問題は、「セールマン問題」に較べて有利であり、または有利でない側面がある。それにも係らず、この問題は、問題が「セールスマン問題」に対する代替物と与えられるということを示している。
【００７５】
個人の認識能力を評価する方法は、ビジネスの分野でも用いることができる。
【００７６】
本発明はまた、個人の認識能力を評価する装置に関し、該装置は、
少なくとも二次元の空間領域とその領域に分布した点を表示する画面と、
該スクリーンに表示される連結線によって、前記対の点を連結する線分を描画する手段と、
少なくとも二次元の空間と異なった位置の座標を発生し、少なくとも二次元の空間領域及び個々の点の図示的表現を発生し、点連結線分を描画し、  前記画面上に該点連結線分を表示し、前記描画された連結線分の全長を決定し、その全長を最小化する連結順序での全点連結線分の純粋に数学的な計算用のアルゴリズムを、基準解を計算するアルゴリズムから得られ、図示的視覚的解法において個人によって決定される、全点連結線分を代替的にまた隣接的に表示するアルゴリズムととともに含むメモリを有する電子処理ユニット、を備えている。
【００７７】
前記装置は、描画された連続点連結線分の全部および計算された連続点連結線分の全部の重畳表示用の手段を備えていてもよい。前記線分は、異なった態様、例えば異なった色で描画されたものと計算されたものの2つの異なった組からなり、2つの解から得られる連結線分が2色または3色で強調される。
【００７８】
付加的な特徴によれば、前記装置は、描画された複数の組の線分と計算された複数の組の線分との間、及び／又はそれに対応する全長との間の量的区別指標を決定するアルゴリズムを備えていてもよい。
【００７９】
ここで、経験的又は実験的に確立されたデータテーブルを基礎とした、解釈基準を、区別指標を前記テーブルを比較する手段とともに、記憶してもよい。
【００８０】
また、異なった点の分布を持つ、異なった問題を図示的に解くとき、一義的に特定された個人によって描画された複数の組の線分を収集、記憶するために設計されたメモリ又はメモリ領域を前記装置は備えてもよい。この場合、異なった連続したテストを実行する間に決定される、描画された組の線分と計算された組の線分の間の個別の区別指標に基づいた平均の区別指標を決定するアルゴリズムが与えられる。
【００８１】
また、テスト実行に潜在的に影響し、また、極端な条件で個人の特定のスキルを評価する区別指標を加重するパラメータを定義するのに用いることのできる個人の典型的なデータを特徴づけるデータを与えても良い。
【００８２】
これらのパラメータ又は特定のスキル及び区別指標への関連する効果は、実験的に決定可能であり、かつ統計的には、年齢、仕事の性質、その仕事への雇用の継続、文化的教育的レベルのようなパラメータにより、又はその他の人口統計上のパラメータ、又はその組合せを基礎として個人に帰することが可能である。
【００８３】
また、前記パラメータは、例えばタスク困難度パラメータ、及び決定されるべき点の数を定義するのに用いることができる。
【００８４】
前記手段は、最低限、コントロールインタフェース及びタスク実行に必要な入力を備え、教育経験の少ないユーザにおいて従来のコンピュータによって発生する禁止すべき効果を最小にできる、単純なコンピュータ又はゲームパッドに似た専用のコンピュータからなる従来のものでよい。
【００８５】
この場合、メモリは、従来のコンピュータメモリであり、種々の機能は、アルゴリズム実行プログラムであるのに対し、スクリーンは、従来のコンピュータ及びゲームパッドの両方で、コンピュータモニタである。
【００８６】
上記実施例による本発明の装置はまた、個人についてのデータの収集、記録、及び参照用のネットワークにおける総合を考慮すると、極めて有利である。
【００８７】
本発明の更なる改良は、従属項の主題となるだろう。
【００８８】
本発明の特徴及びその利点は、添付図面を参照した、限定的でない実施例の説明から明らかになるだろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００８９】
図１乃至図２４は、ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示す。
【００９０】
図２５は、本発明による方法を実施する装置のブロック図である。
【００９１】
図１乃至図２４は、ｘ座標及びｙ座標によって定義され、座標（xr、yt）を有する空間上の4点Ｐ1、Ｐ2、Ｐ3、Ｐ4が存在している二次元空間を示す。
【００９２】
一組の解SOLは、24個の順序で点の対を繋ぐ連結線分Rxの長さの和を表す解Siを含む。
【００９３】
最良解は線分Rxの和が最小の絶対値をもつ解Siである。
【００９４】
容易に決定できることであるが、点Pの連結順序の順列の数に対応する24個の解が存在する。個々の線分Rxの種々の長さは、二次元空間X-Y中の点Pの位置を定義する座標の対（Xr、Yt）に基づいて簡単に計算できる。しかし、点Pの連結順序は4点で24個存在するからこの計算は高速には行われない。
【００９５】
図は、発見的経験的に、4点が与えられるとき最良であるが、他の解に比較して最良解にかなり類似している解が図示的に得られる。実際に、平均的に熟達した個人に関しては、非論理的非合理的連結順序は、最小の理由づけ及び経験を基礎として、問題解決の目的のためには有利ではないと思われる連結順序とともに自動的に排除される。例えば、セールスマンの開始／終了点としての点P1を考慮すると、純粋に視覚的論理的に、ニ重ルートを要求する多数の解がどのように即座に除去されるか理解することは容易である。
【００９６】
実際に、ルート開始／終了点としてP1を有する解は、経路の重複を必要としない好適な解とみなされることになる。これらの解は、図1乃至図8の解S1乃至S8、図15のS18、図17のS17、図21のS21及び図23のS23である。
【００９７】
上記解のうち最良解を選択することは簡単ではないので、これらの解は、基準の計算解からの図示的解の偏差が、他の解に比較して小さいサブセットの一部分と見なされ得る。
【００９８】
開始終了点としてのP1を有する解のサブセットにおいて、幾つかの解は比較的非論理的で、さらに、例えば、最良解との図示的視覚的な比較を基礎として提案解を評価するのに用いることができる（例えば、図１の解と図２の解）。
【００９９】
複雑度、即ち、一組の解の数学的計算における必要な組合わせの数は、問題を定義するために選択された点Pnの増加とともに幾何級数的に増加する。１０個の点の場合には、数学的図示的解は、すでに簡単なものではなく、点連結順序に対する種々の順列を計算する時間は、かなり増大する。さらに、認知的かつ知的スキル及び幾何学的知識のような知識に対する解の効果もまた制限される。  それにも係らず、図示的な観点からは、最良のものではないが、所定の偏差内で最良のものに近い図示的解を特定することは容易である。
【０１００】
30個の点が与えられる場合は、特に、ランダムな最良解特定ファクタが除去されるか大きく減少されるときには、一組の解は統計的に非常に多数の要素を有するので最良解を示すことは、図示的にもかなり困難となる。それによって最良解のランダムな特定は統計的にありそうもないことになる。また、30個の点が与えられる場合は、最短の経路選択を示す種々の幾何的構成の制御が極めて複雑になるという事実のために、解に対する個人の文化的教育的レベルの効果もまた最小になる。また、30点の場合は、描かれる経路上の選択肢の帰結を評価するのに、問題を深く分析し、また選択肢のリスト書面の助けを借りることなしには描かれるルートの帰結はもはや容易に予測不可能となる。
【０１０１】
連続した点連結線分長を決定する関数は、計算上は単純なものであるけれども、全ての可能な順列の定義及び各解の各連結線分に対する該関数の実行は複雑で、簡単なアルゴリズムを用いて許容時間内で特に実行可能なものではないので、計算的な観点からも、その問題は、単純なものではなくなる。
【０１０２】
この場合、本発明においては、2つの可能性がある。
【０１０３】
第1の場合は、単一の不動パターン、又は最良解が既知で記憶されている複数の不動パターンの中から選択されたパターンに基づいて点分布が発生する。
【０１０４】
第2の場合は、例えば、ランダムポイント発生器を基礎として、更には、例えば、点の全てが、一定の線に沿って、又はお互いに接近してまたは重なり位置で位置するわけではないことを要求する選択基準によって定義された一定の相互関係を別々の点が有するかどうかを検査する手段と組合せて、時々、点分布が発生する。発生した点の選択又は拒絶基準は、制限された数の点は選択基準に合致しないようにすることさえ可能である。この後者の場合、問題は、時々、解かれることになっており、それ故、所謂「遺伝的アルゴリズム」を用いることが有用となろう。
【０１０５】
解に関して、線分による点の連続した対の単純連結に加えて、全ての点を横切り、最短の全長を有する経路を形成するために他の制限を確立することが可能である。  例えば、同一の点を横切る線分の数を制限し、線分の交叉を防ぎ、経路からその数を制限することが可能である。これらの付加的な制限によって、解の数をかなり減少することが可能となる。実施例によれば、先験的にはあり得るが、一見して非論理的で非実際的は幾つかの解が除去されるからである。
【０１０６】
４点では、方法に十分な関連性を持たせるために十分ではないことが理解されるべきであるけれども、実施例では方法の説明を簡単にするために4点に制限されている。
【０１０７】
方法のステップに関して  後者は、描かれた図示的解を数値的解に変換すること、すなわち、個人によって図示され、点Pnの既知の座標に基づいた順序に従って点Pn連結線分の長さの和を計算することである。
【０１０８】
図示的解と同時に、最良解もまた数学的計算によって処理される。上記4点の場合は、上記計算は簡単なもので、24通りの順列があるだけで、その幾つかは同一である。例えば、10又は30に点の数が増大すれば、解は、前記遺伝的アルゴリズムを基礎として処理されるべきである。
【０１０９】
従って、一方で図示的に選択された順序の点を連結し、他方で計算的に定義された順序の点を連結する線分の和に対して二つの絶対値が得られる（後者は、前記和の絶対値を最小にする）。そして、前記2つの値を比較することによって、図示的解と計算解の間の偏差指標を決定される。この指標は、単純偏差、相対偏差、標準偏差その他2つのデータを決定する関数のような数学的統計的基準に従って決定される。その結果、本発明の方法は、厳密に数学的に定義され、このステップ評価まで、全体的に客観的である数値を与える。評価結果は、個人の認知能力の異なった解釈的評価を、経験的又は統計的基礎で行うスケールによって、更に解釈可能である。解釈的評価スケールに対する、本発明の方法の結果として得られた値の関係は、個人の人口統計上の状態及びテスト性能状態に応じて補正パラメータを導入することによって得ることが可能である。これは、結果を描画するのに必要な物理的手段になじみが少ししかないか全くないなど、テストを実行するのに、個人が客観的な困難を有する特殊なケースを説明するのに有効であろう。
【０１１０】
提案された図示的解の評価は、解を与えるに必要な時間、ルート不連続の発生度合い、基準解に接近した解の選択など他の異なったパラメータを説明することも可能であろう。
【０１１１】
個人的なスキルテストや、仕事場における適切な雇用のために個人のスキルを評価するテストとは別に、本発明の方法はまた、病理学上の認知障害を検出する支援又は指示手段となる。この場合、本発明の方法によって与えられる手段は、実際の適当な診断方法によって診断される病理状態に関係していることがある認知障害の潜在的な存在の診断指示手段となる。
【０１１２】
別の改良によれば、本発明の方法は、簡単化された形式の問題を減少された点Pnで解く主ステップを含む。例えば、主ステップは、該方法を「10点問題」で実行されることを要求し、後に、例えば30点という多数の点を基礎としたテスト問題で実現される。
【０１１３】
単純化された問題での実行を含む上記主ステップによって、ユーザは、装置及び問題に慣れることが可能となり、該装置に慣れていないこと又は遂行されるべきタスクについての誤解によって引起こされる間違った解の発生が制限される。この場合、導出された解と計算された基準解との偏差閾値を定義することが可能であり、それによって、例えば10点を有する簡単化された形式のタスクの性能で、前記閾値より低い偏差値が与えられる場合は、該方法は、例えば30個の点を有するより複雑な問題に自動的、即時的に到達する。
【０１１４】
第1の単純化された実行によって、過度に高い偏差が生じる場合は、所定の回数の前記単純化された実行の繰返しがなされ得る。実行が所定の回数繰返された後でも偏差が尚、高い場合は、潜在的な誤解又は誤った状態が検出されるので、管理者の介入が必要となる。
【０１１５】
最良の選択ルートを作成するために連結をなす個人にとって、点が描かれる紙のような、本発明の方法を実現するための複数のかつ伝統的な装置がある。この場合、データは視覚的に読み取られ、コンピュータに取り込まれる。
コンピュータは、図示的視覚的解を数値的解に変換し、最良解すなわち全ルート距離を最小にする解を計算するのに必要なプログラムを含んでいる。
【０１１６】
図25は、本発明の方法を、特に、「セールスマン問題」に関して実現する好適な装置のブロック図である。
【０１１７】
該装置は、複数のメモリ、又は複数の領域に分割された単一のメモリが接続された処理ユニット（典型的にはCPU即ちパソコン）１を備えている。メモリまたはメモリ領域2乃至7は、二次元空間を発生し、点Pnを決定するプログラムを含む。該プログラムは、数学的基礎で解を計算するプログラムで、所謂「遺伝的アルゴリズム」、モニタ即ち表示装置上に二次元空間や点を表示するプログラム、点Pn連結線分を入力する手段を制御するプログラム、描画点Pn連結線分を読取り表示するプログラムを含む。
【０１１８】
従って、本発明の装置は、モニタ3のような表示手段及び線分描画制御ファクタを入力する手段8を備えている。さらに、該装置は、表示されるべき点の数のような、更なるデータ、パラメータ、制御因子などを入力する手段9を備えている。プリンタ10、中央データ記憶システム接続用のネットワークアダプタ11、任意の形式の記憶媒体上のデータ記憶手段など、付加的なインタフェースが備えられていてもよい。
【０１１９】
上記装置は、入力手段が、従来のマウスであり、表示手段が従来のモニタである従来のパソコンでよい。従来のマウスの代りに、ペン状マウスでもよい。該ペンは、所謂図表と接続されていてもよい。
【０１２０】
便宜上、特に教育的経験が乏しいユーザのために、所謂タッチスクリーン装置が表示入力装置として用いてもよい。タッチスクリーン装置は、外面の感度がよく、直接タッチ又はペンその他の用具のタッチの何れかで動作する装置である。
【０１２１】
タッチスクリーンの利点は、ユーザが通常のコンピュータに慣れていないとき該ユーザがテスト実行の際に遭遇する困難を避けるのでその利点は、かなり大きい。この場合、例えば、所定の開始点に連なる連続点に触れることによって、指示に従って描画動作が実行される。従って、画像に触れることによって選択された、連結されるべき2つの点を座標から特定するコンピュータによって連続点連結線分が自動的に描画される。
【０１２２】
変形例によれば、表示スクリーン3は、2つの部分103及び203に分割してもよい。その一方は、個人によって選択されたルートを描画するのに用いられ、他方は、コンピュータによる数学的計算又はそこに搭載された計算アルゴリズムを通して選択されたステップを表示するのに用いられる。
【０１２３】
タスクの最後で、一方は図示的視覚的に個人によって選択され、他方はコンピュータによって計算された2つのルートが、スクリーン上の「タイル張り」位置に表示される。
【０１２４】
さらに、コンピュータは、ユーザによって処理された図示的視覚的解を、それを計算解と比較し、2つのデータ間の偏差の近似値を決定するのに用いる数値データに変換する。
【０１２５】
方法を実施する装置に関しては、任意の態様で設計可能であり、また通常のパソコンを含む上記実施例に対する代替例として、前記方法を特に「セールスマン問題」に関して実施するのに特に設計された手段でもよい。
【０１２６】
特に、アルツハイマー病早期選別・監視法に関しては、以下に記載するテストが与えられる。
【０１２７】
「セールスマン問題」は、パソコン及びマッキントッシュ用の応用例である。コンピュータは、個人による刺激物の最善の感知が可能となるように少なくとも14インチ幅でなければならない。プログラムがスタートすると、画面は2つの同一の領域（一方は右側、他方は左側で各12cm x 14cm）を表示する。両方とも刺激が同様に分布される領域で、該刺激は2mmの直径を有する点からなる。テストによって、画面の右側で個人が出発点に戻るまで彼・彼女をある一点から他の点に導くように経路を描くように求められるタスクを提示される。ルートは、個人の指示に従うテスタによって描かれる。困難は、ルートをできるだけ短かくなければならないということにある。従って、測定される独立の変数は、個人が走るkm単位の距離である。画面の右側部が、個人がルートを描く部分である場合は、左側部は、遺伝的アルゴリズムを用いてコンピュータが理想のルート、即ち最短距離を走るルートを描く部分となる。2つのテスト、「ランニングイン」（予行演習）テスト及び真実テストが与えられる。前者は、10点で実行され、後者は30点で実行される。理想距離は、10点テストでは287,4203 kmであり、30点テストでは423,7406 kmである。何ら書類を必要とせず、個人及びコンピュータによって得られたルートが「貼りつけられ」、2つのルートの偏差が表示されるパワーポイントのみが必要となる即時性があり信頼ある態様で、結果が記録される。
【０１２８】
管理手法の一例は、暗くなる部屋に個人が座ることが許されることを含む。  医師又はその他の個人は、彼ら自身を紹介し、個人に簡単な紹介をさせた後、彼・彼女にコンピュータを示し、刺激の最適な光景を与えるように画面の傾き及びルームライティングを確保する。患者に与えられる指示は、次のようなものである。「画面上の任意の点から出発し、あなたの出発点に戻るまで全ての点を繋ぐルートを描きなさい。そのルートはできるだけ短かくしなさい。時間制限はありません。あなたの考えで全ての点を繋ぐ最短のルートと思われるルートを見つけるまで、戻ったり、再出発したりしてルートを変更してもよい。」
【０１２９】
個人による問題の理解が立証されたら、ランイン（予行演習）として、第1のタスクが導入される。「ランイン」は、減少された数の刺激、即ち点（例えば10点）を有している。該タスクの最後には、個人の能力は積極的に増強され、個人にはコンピュータによって処理された理想のルートが示される。テスト結果、即ちルート長は、km単位で測定され、しばしば重大なケース、及び30刺激テストでは、コンピュータの能力と個人の能力との偏差は非常に高くなる。これらの場合、数値的な比較を無視し、単純に別のルートを示し、短いルートを描く目的を主張することが有用となる。能力を記録する医師及び他の個人によって中断された後、真の30個の刺激即ち30点タスクが開始される。ユーザに対して指示を繰返し、新しいタスクがもはや10個の刺激ではなく、30個の刺激を含むことを指摘することは重要である。個人が関心をもつことを条件して、個人が得られた結果をコンピュータ結果と比較することを可能にした後で、結果がタスクの最後にもう一回記録される。
【０１３０】
ここに提示された診断方法によるテスト実行の特定の条件に関して、基準として用いられる最良の解に極めて類似した幾つかの解が与えられる。この場合、テストを受けた個人が、この形式の問題を解くのに特定のスキルを有する自閉症のような精神医学上の病気に罹っており、それによってテストが誤った又は非論理的解を生じさせる認知障害を検出するだけでなく、最良解に関して極小の偏差に驚くほど近いかその偏差を有する解を検出する場合があることを考慮しなければならない。このことは、個人がこれらの病気に罹っていることを先験的には意味しない。何故ならば、統計的観点から、個人が、遺伝的アルゴリズムによって計算されたものより良好な最良解を推測するゼロでない可能性があるからである。それにも係らず、その可能性は実際には低く、通常は、テストの単純な繰返しによって完全に異なった解が生じる。提案解と最良解または既知解との間に高レベルの繰返しの一致が生じた場合は、結果は、テストを受けた個人の特定の条件を指示することになるので、さらに探査が必要となる。
【図面の簡単な説明】
【０１３１】
【図１】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図２】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図３】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図４】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図５】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図６】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図７】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図８】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図９】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図１０】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図１１】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図１２】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図１３】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図１４】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図１５】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図１６】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図１７】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図１８】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図１９】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図２０】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図２１】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図２２】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図２３】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図２４】ステップ数n=4を有する所謂「セールスマン問題」の例の異なった解を示すグラフである。
【図２５】本発明による方法を実施する装置のブロック図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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