(57)【要約】【課題】認知症の重症度を評価する評価技術であって、従来よりも実施が容易な評価技術を実現すること【解決手段】認知症の重症度を評価する評価方法であって、演算部（１１２）が、被験者の腕の運動範囲を示す測定量に基づいて、認知症の重症度を示す認知スコアであって、上記測定量の一次関数により表される認知スコアを算出する演算工程（Ｓ１５）を含んでいる。【選択図】図１０
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
認知症の重症度を評価する評価方法であって、
演算部が、被験者の腕の運動範囲を示す測定量に基づいて、認知症の重症度を示す認知スコアであって、上記測定量の一次関数により表される認知スコアを算出する演算工程を含んでいる、
ことを特徴とする評価方法。
【請求項２】
上記演算部は、ＭＭＳＥ（Mini-Mental State examination）のスコアとＦＡＢ（Frontal Assessment Battery at bedside）のスコアとの和を目的変数とし、上記測定量並びに上記被験者の性別及び年齢を説明変数とする回帰式に従って、上記認知スコアを算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の評価方法。
【請求項３】
上記被験者がドラムを叩いているときに、上記運動範囲として、上記被験者の上肢の平均傾角変化率を測定する測定工程を更に含んでおり、
上記演算工程は、上記演算部が、上記測定工程にて得られた上記測定量に基づいて、上記認知スコアを算出する工程である、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の評価方法。
【請求項４】
上記測定量に基づいて算出された分量であって、ドラムを叩くことによって消費されたカロリーを補うために被験者が摂るべき食品の分量を表示する表示工程を更に含む、
ことを特徴とする請求項３に記載の評価方法。
【請求項５】
上記被験者が上肢拳上を試みているときに、上記運動範囲として、上記被験者の肩関節の屈曲角を測定する測定工程を更に含んでおり、
上記演算工程は、上記演算部が、上記測定工程にて得られた上記測定量に基づいて、上記認知スコアを算出する工程である、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の評価方法。
【請求項６】
認知症の重症度を評価する評価装置であって、
被験者の腕の運動範囲を示す測定量に基づいて、認知症の重症度を示す認知スコアであって、上記測定量の一次関数により表される認知スコアを算出する演算部を備えている、
ことを特徴とする評価装置。
【請求項７】
上記運動範囲を測定する測定装置から上記測定量を受信する通信部を更に備え、
上記演算部は、上記通信部が受信した上記測定量に基づいて、上記認知スコアを算出する、
ことを特徴とする請求項６に記載の評価装置。
【請求項８】
コンピュータを請求項６又は７に記載の評価装置として動作させるための評価プログラムであって、上記コンピュータを上記評価装置の各部として機能させる、
ことを特徴とする評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認知症の重症度を評価する評価方法、評価装置、評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
高齢化社会の進展に伴い、認知症の重症度を評価する評価技術の重要性が増している。例えば、認知症の予防及び改善のためのリハビリテーションプログラムを効果的に実施するためには、このような評価技術が必要になる。
【０００３】
認知症の重症度を評価する代表的な評価技術としては、ＭＭＳＥ（Mini-Mental State examination）（図１４参照）やＦＡＢ（Frontal Assessment Battery at bedside）（図１５参照）などの神経心理学的検査が挙げられる。また、握力と認知症の重症度との間に有意な相関が存在することが知られている（非特許文献１参照）。この相関を利用すれば、握力に基づいて認知症の重症度を評価することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Alencar, Mariana A., et al. "Handgrip strength in elderly with dementia: study of reliability.", Brazilian Journal of Physical Therapy 16.6(2012): 510-514.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した神経心理学的検査には、実施が困難であるという問題があった。実際、上述した神経心理学的検査は、認知症の自覚がない被験者に忌避され易い。また、上述した神経心理学的検査は、被験者が重度の認知症患者である場合、実施に時間が掛かり、被験者が視覚障碍者又は聴覚障碍者である場合、実施が不可能になる。
【０００６】
また、握力に基づいて認知症の重症度を評価する技術にも、実施が困難であるという問題があった。被験者の握力を測定するためには、握力を測定するために被験者が取るべき行動（直立した状態で腕を下し、握力計を力いっぱい握りしめ）を測定者が実演し、これを被験者に模倣させる必要がある。しかしながら、観念運動性失行のある被験者は、このような複雑な行動を模倣することができない。
【０００７】
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、認知症の重症度を評価する評価技術であって、従来よりも実施が容易な評価技術を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る評価方法は、認知症の重症度を評価する評価方法であって、演算部が、被験者の腕の運動範囲を示す測定量に基づいて、認知症の重症度を示す認知スコアであって、上記測定量の一次関数により表される認知スコアを算出する演算工程を含んでいる、ことを特徴とする。
【０００９】
本発明の一態様に係る評価方法において、上記演算部は、ＭＭＳＥ（Mini-Mental State examination）のスコアとＦＡＢ（Frontal Assessment Battery at bedside）のスコアとの和を目的変数とし、上記測定量並びに上記被験者の性別及び年齢を説明変数とする回帰式に従って、上記認知スコアを算出する、ことが好ましい。
【００１０】
本発明の一態様に係る評価方法において、上記被験者がドラムを叩いているときに、上記運動範囲として、上記被験者の上肢の平均傾角変化率を測定する測定工程を更に含んでおり、上記演算工程は、上記演算部が、上記測定工程にて得られた上記測定量に基づいて、上記認知スコアを算出する工程である、ことが好ましい。
【００１１】
本発明の一態様に係る評価方法において、上記測定量に基づいて算出された分量であって、ドラムを叩くことによって消費されたカロリーを補うために被験者が摂るべき食品の分量を表示する表示工程を更に含む、ことが好ましい。
【００１２】
本発明の一態様に係る評価方法において、上記被験者が上肢拳上を試みているときに、上記運動範囲として、上記被験者の肩関節の屈曲角を測定する測定工程を更に含んでおり、上記演算工程は、上記演算部が、上記測定工程にて得られた上記測定量に基づいて、上記認知スコアを算出する工程である、ことが好ましい。
【００１３】
本発明の一態様に係る評価装置は、認知症の重症度を評価する評価装置であって、被験者の腕の運動範囲を示す測定量に基づいて、認知症の重症度を示す認知スコアであって、上記測定量の一次関数により表される認知スコアを算出する演算部を備えている、ことを特徴とする。
【００１４】
本発明の一態様に係る評価装置において、上記運動範囲を測定する測定装置から上記測定量を受信する通信部を更に備え、上記演算部は、上記通信部が受信した上記測定量に基づいて、上記認知スコアを算出する、ことが好ましい。
【００１５】
本発明の一態様に係る評価プログラムは、コンピュータを、上記評価装置として動作させるための評価プログラムであって、上記コンピュータを上記評価装置の各部として機能させる、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の一態様によれば、認知症の重症度を評価する評価技術であって、従来よりも実施が容易な評価技術を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の基礎となる知見を説明するための模式図であって、ドラムを叩いている被験者を示す模式図である。
【図２】本発明の基礎となる知見を説明するためのグラフであって、上肢の平均傾角変化率と認知スコアとの関係を示すグラフ（散布図）である。
【図３】本発明の基礎となる知見を説明するための表であって、被験者の性別、年齢、及び上肢の平均傾角変化率について、各変数間の相関係数及び有意確率を示す表である。
【図４】本発明の基礎となる知見を説明するための表であって、被験者の認知スコアを目的変数、被験者の性別、年齢、及び上肢の平均傾角変化率を説明変数とする重回帰分析の結果を示す表である。（ａ）は、回帰統計表であり、（ｂ）は、分散分析表であり、（ｃ）は、偏回帰係数表である。
【図５】本発明の基礎となる知見を説明するための模式図であって、上肢拳上を試みている被験者を示す模式図である。
【図６】本発明の基礎となる知見を説明するためのグラフであって、肩関節の屈曲角と認知スコアとの関係を示すグラフ（散布図）である。
【図７】本発明の基礎となる知見を説明するための表であって、被験者の性別、年齢、及び肩関節の屈曲角について、各変数間の相関係数及び有意確率を示す表である。
【図８】本発明の基礎となる知見を説明するための表であって、被験者の認知スコアを目的変数、被験者の性別、年齢、及び肩関節の屈曲角を説明変数とする重回帰分析の結果を示す表である。（ａ）は、回帰統計表であり、（ｂ）は、分散分析表であり、（ｃ）は、偏回帰係数表である。
【図９】本発明の一実施形態に係る評価システムの構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る評価方法（上肢の平均傾角変化率に基づく評価方法）の流れを示すフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施形態に係る評価方法（肩関節の屈曲角に基づく第１の評価方法）の流れを示すフローチャートである。
【図１２】本発明の一実施形態に係る評価方法（肩関節の屈曲角に基づく第２の評価方法）の流れを示すフローチャートである。
【図１３】図９に示す評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１４】従来技術を説明するための表であって、ＭＭＳＥの質問内容と採点法とを示す表である。
【図１５】従来技術を説明するための表であって、ＦＡＢの質問内容と採点法とを示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
〔本発明の基礎となる知見〕
本願発明者らは、被験者の腕の運動範囲と、従来、認知症の重症度を表す指標として用いられていた神経心理学的検査のスコアとの間に、有意な相関が存在することを発見した。これは、被験者の腕の運動範囲を参照することによって、神経心理学的検査を実施することなく、認知症の重症度を評価し得る可能性を示唆する。
【００１９】
腕の運動範囲の測定は、神経心理学的検査と比べて、認知症の自覚がない被験者にも忌避され難い。また、腕の運動範囲の測定は、神経心理学的検査と比べて、被験者が重度の認知症患者である場合でも実施に時間が掛からず、また、被験者が視覚障碍者又は聴覚障碍者である場合でも実施が可能である。したがって、被験者の腕の運動範囲を参照することによって、被験者に神経心理学的検査を実施する場合よりも容易に、認知症の重症度を容易に評価することが可能になる。
【００２０】
以下、腕の運動範囲と神経心理学的検査のスコアとの間の相関について、具体例に即して説明する。腕の運動範囲を示す測定量としては、（Ａ）ドラムを叩いているときの上肢の平均傾角変化率、及び、（Ｂ）上肢拳上を試みているときの肩関節の屈曲角を考える。また、神経心理学的検査のスコアとしては、ＭＭＳＥ（Mini-Mental State examination）のスコアとＦＡＢ（Frontal Assessment Battery at bedside）のスコアとの和を考える。以下、ＭＭＳＥのスコアとＦＡＢのスコアの和のことを、「認知スコア」とも記載する。
【００２１】
（Ａ）上肢の平均傾角変化率
まず、ドラムを叩いている被験者の上肢の平均傾角変化率を測定する方法について、図１を参照して説明する。図１は、ドラムを叩いている被験者を示す模式図である。
【００２２】
ドラムを叩いている被験者の上肢の平均傾角変化率は、例えば、その被験者の一方の手首に装着されたリストバンドを用いて測定する。このリストバンドには、上肢の傾角φを逐次検出することが可能なジャイロセンサが内蔵されている。ここで、上肢の傾角φとは、上肢の中心軸と地平面との成す角のことを指す。
【００２３】
ドラムを叩いている被験者の上肢の平均傾角変化率φ’は、ジャイロセンサにより逐次検出された傾角φの時系列｛φ（ｔ０），φ（ｔ１），…，φ（ｔｍ）｝から、以下のように算出することができる。まず、各時刻ｔｉ（ｉ＝１，２，…，ｍ）における傾角変化率φ’（ｔｉ）を、φ’（ｔｉ）＝｛φ（ｔｉ）−φ（ｔｉ−１）｝／（ｔｉ−ｔｉ−１）に従って算出する。次に、平均傾角変化率φ’を、φ’＝｛φ（ｔ１）＋φ（ｔ２）＋…＋φ（ｔｍ）｝／ｍに従って算出する。このようにして算出された平均傾角変化率φ’は、被験者の腕の運動範囲、より具体的には、各ストロークにおける被験者の上肢の傾角φの変動範囲（図１におけるφmax−φmin）の平均値に比例する。
【００２４】
図２は、１６人の被験者について、上肢の平均傾角変化率と認知スコア（ＭＭＳＥのスコアとＦＡＢのスコアとの和）との関係を示すグラフ（散布図）である。図２に示すグラフによれば、認知スコアは、上肢の平均傾角変化率との間に正の相関を有することが分かる。したがって、認知スコアは、上肢の平均傾角変化率を説明変数とする回帰式（図２に示す直線）によって近似可能である。
【００２５】
図３は、認知スコア、性別（男性＝１，女性＝２）、年齢［歳］、及び上肢の平均傾角変化率［°／秒］について、各変数間の相関係数及び有意確率を示す表である。図３に示す表によれば、認知スコアは、性別との間に負の相関を有し、年齢との間に正の相関を有し、上肢の平均傾角変化率との間に正の相関を有することが分かる。また、認知スコアと上肢の平均傾角変化率との間の相関は、認知スコアと性別との相関、及び、認知スコアと年齢との相関よりも強いことが分かる。
【００２６】
そこで、発明者らは、認知スコアを目的変数、性別、年齢、及び上肢の平均傾角変化率を説明変数とする重回帰分析を行った。その結果を図４に示す。図４において、（ａ）は、回帰統計表であり、（ｂ）は、分散分析表であり、（ｃ）は、偏回帰係数表である。図４に示す各表によれば、認知スコアは、性別ｓ、年齢ａ、及び上肢の平均傾角変化率φ’を説明変数とする下記の回帰式（１）によって近似可能であることが分かる。
【００２７】
認知スコア＝２９．０４−９．６２ａ＋０．０１５ａ＋０．５８φ’・・・（１）
【００２８】
なお、上肢の平均傾角変化率の測定は、被検者がドラムを集団演奏しているときに実施することが好ましい。ドラムの集団演奏は、観念運動性失行のある（口頭で指示された動作を実行することが困難な）被験者であっても、実施することができるからである。これは、リズムが神経機能レベルで運動回路に刺激効果を与えることによって、リズムに人が同調するエントレインメント現象が生じているためであると考えられる。エントレインメント現象の存在は、例えば、パーキンソン病患者に聴覚リズム刺激を提示するだけで歩行が改善されるという事実によって確認することができる。失行や認知障害があっても、聴覚リズム刺激に対して腕の運動の同期が生じ、ドラムの演奏が可能になる。
【００２９】
（Ｂ）肩関節の屈曲角
まず、上肢拳上を試みている被験者の肩関節の屈曲角を測定する方法について、図５を参照して説明する。図５は、上肢拳上を試みている被験者を示す模式図である。
【００３０】
上肢拳上を試みている被験者の肩関節の屈曲角は、例えば、ゴニオメータなどの角度計を用いて測定者が測定する。ここで、肩関節の屈曲角とは、図５に示すように、重力方向に平行なｚ軸と被験者の上腕とが成す角θのことを指す。なお、上肢拳上を試みている被験者の肩関節の屈曲角θは、ジャイロセンサを内蔵したリストバンドを用いて検出された、被験者の上肢の傾角から算出することも可能である。この場合、肩関節の屈曲角θは、例えば、上肢拳上を試みる前の上肢の傾角をφ０、上記拳上を試みているときの上記の傾角をφ１として、θ＝φ１−φ０に従って算出することができる。
【００３１】
図６は、３９人の被験者について、肩関節の屈曲角と認知スコア（ＭＭＳＥのスコアとＦＡＢのスコアとの和）との関係を示すグラフ（散布図）である。図６に示すグラフによれば、認知スコアは、肩関節の屈曲角との間に正の相関を有することが分かる。したがって、認知スコアは、肩関節の屈曲角を説明変数とする回帰式（図６に示す直線）によって近似可能である。
【００３２】
図７は、認知スコア、性別（男性＝１，女性＝２）、年齢［歳］、及び肩関節の屈曲角［°］について、各変数間の相関係数及び有意確率を示す表である。図７に示す表によれば、認知スコアは、性別との間に負の相関を有し、年齢との間に正の相関を有し、肩関節の屈曲角との間に正の相関を有することが分かる。また、認知スコアと肩関節の屈曲角との間の相関は、認知スコアと性別との相関、及び、認知スコアと年齢との相関よりも強いことが分かる。
【００３３】
そこで、発明者らは、認知スコアを目的変数、性別、年齢、及び肩関節の屈曲角を説明変数とする重回帰分析を行った。その結果を図８に示す。図８において、（ａ）は、回帰統計表であり、（ｂ）は、分散分析表であり、（ｃ）は、偏回帰係数表である。図８に示す各表によれば、認知スコアは、性別ｓ、年齢ａ、及び肩関節の屈曲角θを説明変数とする下記の回帰式（２）によって近似可能であることが分かる。
【００３４】
認知スコア=−３１．７７＋−７．９８ｓ＋０．４５２ａ＋０．２５８θ
・・・（２）
【００３５】
〔実施の形態〕
（評価システム）
本発明の一実施形態に係る評価システム１の構成について、図９を参照して説明する。
【００３６】
図９は、評価システム１の構成を示すブロック図である。評価システム１は、図９に示すように、測定装置１１と、評価装置１２と、を含んでいる。
【００３７】
測定装置１１は、被験者の上肢の平均傾角変化率φ’を測定するための装置であり、検出部１１１と、演算部１１２と、通信部１１３と、を備えている。検出部１１１は、被験者の上肢の傾角φを逐次検出するための構成である。演算部１１２は、検出部１１１が逐次検出した傾角φから、被験者の上肢の平均傾角変化率φ’を算出するための構成である。ここで、演算部１１２が平均傾角変化率φ’を算出する方法は、前節において説明したとおりである。通信部１１３は、演算部１１２が算出した平均傾角変化率φ’を評価装置１３に送信するための構成である。なお、本実施形態においては、検出部１１１としてのジャイロセンサ、演算部１１２としてのＣＰＵ、通信部１１３としての近距離無線通信モジュールを内蔵したリストバンドを、測定装置１１として利用する。
【００３８】
評価装置１２は、測定装置１１が測定した被験者の上肢の平均傾角変化率φ’、又は、測定者が測定した被験者の肩関節の屈曲角θに基づいて認知症の重症度を評価するための装置であり、通信部１２１と、入力部１２２と、演算部１２３と、表示部１２４と、を備えている。通信部１２１は、測定装置１１が送信した平均傾角変化率φ’を受信するための構成である。入力部１２２は、被験者の性別ｓ、年齢ａ、及び肩関節の屈曲角θの入力を受け付けるための構成である。演算部１２３は、被験者の上肢の平均傾角変化率φ’の一次関数として表される第１の認知スコアを算出するための構成であると共に、被験者の肩関節の屈曲角θの一次関数として表される第２の認知スコアを算出するための構成である。第１の認知スコアは、入力部１２２を介して入力された性別ｓ及び年齢ａ、並びに、通信部１２１が受信した平均傾角変化率φ’に基づいて、上述した回帰式（１）に従って算出される。また、第２の認知のスコアは、入力部１２２を介して入力された性別ｓ、年齢ａ、及び屈曲角θに基づいて、上述した回帰式（２）に従って算出される。表示部１２４は、演算部１２３が算出した認知スコアを表示するための構成である。本実施形態においては、通信部１２１としての近距離無線通信モジュール、入力部１２２及び表示部１２４としてのタッチパネル、及び、演算部１２３としてのＣＰＵを内蔵したタブレットを、評価装置１２として利用する。
【００３９】
なお、本実施形態においては、測定者が測定した屈曲角θを、ユーザが評価装置１２に入力する構成が採用されている。しかしながら、本発明は、これに限定されない。すなわち、測定装置１１が測定した屈曲角θを、測定装置１１が評価装置１２に送信する構成を採用してもよい。この場合、測定装置１１に、以下の変更を施す。すなわち、（１）演算部１１２に、検出部１１１が逐次検出した傾角φから被験者の肩関節の屈曲角θを算出する機能を追加すると共に、（２）通信部１１３に、演算部１１２が算出した屈曲角θを評価装置１２に送信する機能を追加する。ここで、演算部１１２が屈曲角θを算出する方法は、公知の方法を用いれば良い。また、この場合、評価装置１２に以下の変更を施す。すなわち、（１）通信部１２１に、測定装置１１が送信した屈曲角θを受信する機能を追加すると共に、（２）認知スコアを算出するために演算部１２３が参照する屈曲角θを、入力部１２２を介して入力された屈曲角θから、通信部１２１が受信した屈曲角θに変更する。
【００４０】
また、本実施形態においては、評価装置１２の演算部１２３が、被験者の上肢の平均傾角変化率φ’に基づいて認知スコアを算出する機能、及び、被験者の肩関節の屈曲角θに基づいて認知スコアを算出する機能の両方を有している。しかしながら、本発明は、これに限定されない。すなわち、評価装置１２の演算部１２３は、これら２つの機能の一方のみを有していてもよい。
【００４１】
また、評価装置１２の演算部１２３は、これら２つの機能以外の機能を有していてもよい。例えば、評価装置１２の演算部１２３は、通信部１２１が取得した被験者の上肢の平均傾角変化率φ’に基づいて、ドラムを叩くことによって消費されたカロリーを算出する機能、及び、算出されたカロリーに基づいて、ドラムを叩くことによって消費されたカロリーを補うために被験者が摂るべき食品の分量を算出する機能を更に有していてもよい。この場合、評価装置１２の表示部１２４は、演算部１２３が算出した、被験者が摂るべき食品の分量を表示する機能を有していてもよい。
【００４２】
また、本実施形態においては、被験者の腕の運動範囲（上肢の平均傾角変化率φ’及び肩関節の屈曲角θ）を、ジャイロセンサ機能を有する検出部１１１が検出した被験者の上肢の傾角φに基づいて算出する構成を採用している。しかしながら、本発明は、これに限定されない。例えば、モーションセンサ機能を有する検出部１１１が検出した被験者の手首の空間座標（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて、被験者の腕の運動範囲を算出する構成を採用しても構わない。また、ジャイロセンサ機能及びモーションセンサ機能を有する検出部１１１が検出した被験者の上肢の傾角φ及び被験者の手首の空間座標（ｘ，ｙ，ｚ）の両方に基づいて、被験者の腕の運動範囲を算出する構成を採用しても構わない。
【００４３】
（被験者の上肢の平均傾角変化率に基づく認知スコアの評価方法）
被験者の上肢の平均傾角変化率に基づく認知スコアの評価方法Ｓ１について、図１０を参照して説明する。図１０は、評価方法Ｓ１の流れを示すフローチャートである。
【００４４】
評価方法Ｓ１は、図１０に示すように、入力工程Ｓ１０、指示工程Ｓ１１、第１通信工程Ｓ１２、測定工程Ｓ１３、第２通信工程Ｓ１４、演算工程Ｓ１５、及び表示工程Ｓ１６を含んでいる。
【００４５】
入力工程Ｓ１０は、被験者の性別及び年齢をユーザが評価装置１２に入力する工程である。入力工程Ｓ１０において、評価装置１２のユーザは、被験者の性別及び年齢を評価装置１２の入力部１２２に入力する。また、評価装置１２の入力部１２２は、被験者の性別及び年齢の入力を受け付ける。なお、入力工程Ｓ１０を実施するユーザは、被験者であってもよいし、それ以外のユーザであってもよい。
【００４６】
指示工程Ｓ１１は、測定装置１１の装着、及び、ドラムの演奏開始を評価装置１２が被験者に指示する工程であり、入力工程Ｓ１０に続いて実施される。指示工程Ｓ１１において、評価装置１２は、測定装置１１の装着、及び、ドラムの演奏開始を被験者に指示するテキストメッセージを表示部１２４に表示する。あるいは、評価装置１２は、測定装置１１の装着、及び、ドラムの演奏開始を被験者に指示する音声メッセージをスピーカから出力する。
【００４７】
第１通信工程Ｓ１２は、被験者の上肢の平均傾角変化率の測定開始を評価装置１２が測定装置１１に指示する工程であり、指示工程Ｓ１１に続いて実施される。第１通信工程Ｓ１２において、評価装置１２の通信部１２１は、被験者の上肢の平均傾角変化率の測定開始を指示する予め定められたコマンドを測定装置１１に送信する。また、測定装置１１の通信部１１３は、当該コマンドを評価装置１２から受信する。
【００４８】
測定工程Ｓ１３は、被験者の上肢の平均傾角変化率を測定装置１１が測定する工程であり、第１通信工程Ｓ１２に続いて実施される。測定工程Ｓ１３において、測定装置１１の検出部１１１は、被験者の上肢の傾角φを逐次検出する。また、測定装置１１の演算部１１２は、検出部１１１が逐次検出した傾角φから、被験者の上肢の平均傾角変化率を算出する。
【００４９】
第２通信工程Ｓ１４は、測定工程Ｓ１３にて測定した被験者の上肢の平均傾角変化率を測定装置１１が評価装置１２に通知する工程である。第２通信工程Ｓ１４において、測定装置１１の通信部１１３は、測定工程Ｓ１３にて測定した被験者の上肢の平均傾角変化率を表すデータを評価装置１２に送信する。また、評価装置１２の通信部１２１は、当該データを測定装置１１から受信する。
【００５０】
演算工程Ｓ１５は、入力工程Ｓ１０にて入力された被験者の性別及び年齢、並びに、測定工程Ｓ１３にて測定した被験者の上肢の平均傾角変化率から、評価装置１２が認知スコアを算出する工程であり、第２通信工程Ｓ１４に続いて実施される。演算工程Ｓ１５において、評価装置１２の演算部１２３は、入力工程Ｓ１０にて入力された被験者の性別及び年齢、並びに、第２通信工程Ｓ１４にて受信したデータが表す被験者の上肢の平均傾角変化率から、上述した回帰式（１）に従って、認知スコアを算出する。
【００５１】
表示工程Ｓ１６は、演算工程Ｓ１５にて算出した認知スコアを評価装置１２が表示する工程であり、演算工程Ｓ１５に続いて実施される。表示工程Ｓ１６において、評価装置１２の表示部１２４は、演算工程Ｓ１５にて算出した認知スコアを表示する。
【００５２】
なお、演算工程Ｓ１５においては、被験者の上肢の平均傾角変化率に基づいて、被験者の認知スコアを算出する処理の他に、ドラムを叩くことによって消費されたカロリーを算出する処理、及び、算出されたカロリーに基づいて、ドラムを叩くことによって消費されたカロリーを補うために被験者が摂るべき食品の分量を算出する処理を実施してもよい。この場合、表示工程Ｓ１６においては、被験者の認知スコアを表示する処理の他に、演算工程Ｓ１５にて算出した、被験者が摂るべき食品の分量を表示する処理を実施してもよい。
【００５３】
（被験者の肩関節の屈曲角に基づく認知スコアの第１の評価方法）
被験者の肩関節の屈曲角に基づく認知スコアの第１の評価方法Ｓ２ついて、図１１を参照して説明する。図１１は、評価方法Ｓ２の流れを示すフローチャートである。
【００５４】
評価方法Ｓ２は、図１１に示すように、入力工程Ｓ２０、演算工程Ｓ２１、及び表示工程Ｓ２２を含んでいる。被験者の肩関節の屈曲角は、測定者によって予め測定されているものとする。
【００５５】
入力工程Ｓ２０は、被験者の性別、年齢、及び肩関節の屈曲角をユーザが評価装置１２に入力する工程である。入力工程Ｓ２０において、評価装置１２のユーザは、被験者の性別、年齢、及び肩関節の屈曲角を評価装置１２の入力部１２２に入力する。また、評価装置１２の入力部１２２は、被験者の性別、年齢、及び、被験者の肩関節の屈曲角の入力を受け付ける。なお、入力工程Ｓ２０を実施するユーザは、被験者であってもよいし、測定者であってもよいし、それ以外のユーザであってもよい。
【００５６】
演算工程Ｓ２１は、入力工程Ｓ２０にて入力された被験者の性別、年齢、及び肩関節の屈曲角から、評価装置１２が認知スコアを算出する工程であり、入力工程Ｓ２０に続いて実施される。演算工程Ｓ２１において、評価装置１２の演算部１２３は、入力工程Ｓ２０にて入力された被験者の性別、年齢、及び肩関節の屈曲角から、上述した回帰式（２）に従って、認知スコアを算出する。
【００５７】
表示工程Ｓ２２は、演算工程Ｓ２１にて算出した認知スコアを評価装置１２が表示する工程であり、演算工程Ｓ２１に続いて実施される。表示工程Ｓ２２において、評価装置１２の表示部１２４は、演算工程Ｓ２１にて算出した認知スコアを表示する。
【００５８】
（被験者の肩関節の屈曲角に基づく認知スコアの第２の評価方法）
被験者の肩関節の屈曲角に基づく認知スコアの第２の評価方法Ｓ３ついて、図１２を参照して説明する。図１２は、評価方法Ｓ３の流れを示すフローチャートである。
【００５９】
評価方法Ｓ３は、図１２に示すように、入力工程Ｓ３０、指示工程Ｓ３１、第１通信工程Ｓ３２、測定工程Ｓ３３、第２通信工程Ｓ３４、演算工程Ｓ３５、及び表示工程Ｓ３６を含んでいる。
【００６０】
入力工程Ｓ３０は、被験者の性別及び年齢をユーザが評価装置１２に入力する工程である。入力工程Ｓ３０において、評価装置１２のユーザは、被験者の性別及び年齢を評価装置１２の入力部１２２に入力する。また、評価装置１２の入力部１２２は、被験者の性別及び年齢の入力を受け付ける。なお、入力工程Ｓ３０を実施するユーザは、被験者であってもよいし、それ以外のユーザであってもよい。
【００６１】
指示工程Ｓ３１は、測定装置１１の装着、及び、上肢拳上の実施を評価装置１２が被験者に指示する工程であり、入力工程Ｓ３０に続いて実施される。指示工程Ｓ３１において、評価装置１２は、測定装置１１の装着、及び、上肢拳上の実施を被験者に指示するテキストメッセージを表示部１２４に表示する。あるいは、評価装置１２は、測定装置１１の装着、及び、上肢拳上の実施を被験者に指示する音声メッセージをスピーカから出力する。
【００６２】
第１通信工程Ｓ３２は、被験者の肩関節の屈曲角の測定を評価装置１２が測定装置１１に指示する工程であり、指示工程Ｓ３１に続いて実施される。第１通信工程Ｓ３２において、評価装置１２の通信部１２１は、被験者の肩関節の屈曲角の測定を指示する予め定められたコマンドを測定装置１１に送信する。また、測定装置１１の通信部１１３は、当該コマンドを評価装置１２から受信する。
【００６３】
測定工程Ｓ３３は、被験者の肩関節の屈曲角を測定装置１１が測定する工程であり、第１通信工程Ｓ３２に続いて実施される。測定工程Ｓ３３において、測定装置１１の検出部１１１は、被験者の上肢の傾角φを逐次検出する。また、測定装置１１の演算部１１２は、検出部１１１が逐次検出した傾角φから、被験者の肩関節の屈曲角を算出する。
【００６４】
第２通信工程Ｓ３４は、測定工程Ｓ３３にて測定した被験者の肩関節の屈曲角を測定装置１１が評価装置１２に通知する工程である。第２通信工程Ｓ３４において、測定装置１１の通信部１１３は、測定工程Ｓ３３にて測定した被験者の肩関節の屈曲角を表すデータを評価装置１２に送信する。また、評価装置１２の通信部１２１は、当該データを測定装置１１から受信する。
【００６５】
演算工程Ｓ３５は、入力工程Ｓ３０にて入力された被験者の性別及び年齢、並びに、測定工程Ｓ３３にて測定した被験者の肩関節の屈曲角から、評価装置１２が認知スコアを算出する工程であり、第２通信工程Ｓ３４に続いて実施される。演算工程Ｓ３５において、評価装置１２の演算部１２３は、入力工程Ｓ３０にて入力された被験者の性別及び年齢、並びに、第２通信工程Ｓ３４にて受信したデータが表す被験者の肩関節の屈曲角から、上述した回帰式（２）に従って、認知スコアを算出する。
【００６６】
表示工程Ｓ３６は、演算工程Ｓ３５にて算出した認知スコアを評価装置１２が表示する工程であり、演算工程Ｓ３５に続いて実施される。表示工程Ｓ３６において、評価装置１２の表示部１２４は、演算工程Ｓ３５にて算出した認知スコアを表示する。
【００６７】
（その他の評価方法）
【００６８】
なお、ドラムを叩いている被験者の上肢の平均傾角変化率に基づく認知スコアの評価方法Ｓ１と、上肢拳上を試みている被験者の肩関節の屈曲角に基づく認知スコアの評価方法Ｓ２，Ｓ３とは、組み合わせて実施することができる。
【００６９】
例えば、図１２に示した、上肢拳上を試みている被験者の肩関節の屈曲角に基づく評価方法３を実施した後に、図１０に示した、ドラムを叩いている被験者の上肢の平均傾角変化率に基づく評価方法Ｓ１を実施することなどが考えられる。
【００７０】
（評価装置のハードウェア構成とソフトウェアによる実現形態）
本実施形態における評価装置１２は、例えば、図１３に示すハードウェア要素によって実現可能である。図１３は、評価装置１２を実現するコンピュータ装置１００の構成例を示すブロック図である。
【００７１】
コンピュータ装置１００は、図１３に示すように、プロセッサ１０１と、メモリ１０２と、入出力インタフェース１０３と、通信インタフェース１０４とを含む。これらの要素は、バスにより互いに接続される。入出力インタフェース１０３には、入力装置１０５及び出力装置１０６が接続される。入力装置１０５及び出力装置１０６は、コンピュータ装置１００に内蔵されていてもよい。また、入力装置１０５及び出力装置１０６は、単一の装置（例えば、タッチパネル）として実現されていてもよい。
【００７２】
プロセッサ１０１は、メモリ１０２に記憶されたプログラムに含まれる命令を実行することによって、自身が評価装置１２の演算部１２３として機能する。また、プロセッサ１０１は、メモリ１０２に記憶されたプログラムに含まれる命令を実行することによって、（１）コンピュータ装置１００の通信インタフェース１０４を、評価装置１２の通信部１２１として機能させ、（２）コンピュータ装置１００に接続された入力装置１０５を、評価装置１２の入力部１２２として機能させ、（３）コンピュータ装置１００に接続された出力装置１０６を、評価装置１２の表示部１２４として機能させる。プロセッサ１０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等によって構成可能である。ただし、プロセッサ１０１は、メモリ１０２に記憶されたプログラムを読み込んで実行する演算装置であればよく、これらに限られない。
【００７３】
メモリ１０２には、コンピュータ装置１００を評価装置１２として動作させるためのプログラム、及び、各種データが格納される。メモリ１０２は、例えば、主記憶装置、補助記憶装置、または、これらの任意の組み合わせ等により構成可能である。主記憶装置としては、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性メモリが挙げられるが、これに限られない。また、補助記憶装置としては、ＨＤＤ（hard disk drive）やＳＳＤ（solid state drive）等の不揮発性メモリが挙げられるが、これらに限られない。
【００７４】
なお、コンピュータ装置１００を評価装置１２として動作させるためのプログラムは、必ずしもコンピュータ装置１００内部のメモリ１０２に記憶されていなくてもよい。コンピュータ装置１００を評価装置１２として動作させるためのプログラムは、例えば、外部記録媒体に記録されてもよい。外部記録媒体の具体例としては、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブル論理回路などが挙げられるが、これらに限られない。この場合、外部記録媒体に記録されたプログラムは、プロセッサ１０１によって読み込まれて実行される。また、本発明は、外部記録媒体に記録されたプログラム、または、当該外部記録媒体としても実現され得る。また、コンピュータ装置１００を評価装置１２として動作させるためのプログラムは、通信ネットワークを介してコンピュータ装置１００に供給されてもよい。この場合、通信ネットワークは、プログラムを伝送可能なネットワークであればよく、特に限定されない。また、本発明は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【００７５】
入出力インタフェース１０３には、図１３に示したように、入力装置１０５及び出力装置１０６が接続される。入力装置１０５及び出力装置１０６は、上述したように、コンピュータ装置１００に内蔵されていてもよく、単一の装置（例えば、タッチパネル）として実現されていてもよい。
【００７６】
入力装置１０５の具体例としては、キーボード、マウス、タッチパッドといった入力装置が挙げられる。本実施形態においては、被験者の性別、年齢、腕の運動範囲（例えば、肩関節の屈曲角）といった情報が、この入出力インタフェース１０３を用いて入力される。ただし、入力装置１０５は、コンピュータ装置１００に情報を入力する装置であれば、上述した具体例に限られない。
【００７７】
出力装置１０６の具体例としては、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ブラウン管等といった表示装置が挙げられる。この場合、評価装置１２によって算出された認知スコアは、画像として出力装置１０６に表示される。また、出力装置１０６は、音声を出力する装置（スピーカ）や、画像を印刷する装置（プリンタ）等であってもよい。ただし、出力装置１０６は、コンピュータ装置１００から情報を出力する装置であれば、上述した具体例に限られない。
【００７８】
通信インタフェース１０４には、図１３に示すように、測定装置１１との通信に利用される。換言すると、コンピュータ装置１００は、測定装置１１に含まれる通信インタフェースと同一の通信規格に対応する通信インタフェース１０４を含む。通信インタフェース１０４は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）インタフェース等の近距離無線通信インタフェースであってもよいが、これに限られない。通信インタフェース１０４は、例えば、赤外線通信インタフェース、無線ＬＡＮ（Local Area Network）インタフェース、有線ＬＡＮインタフェース、インターネットインタフェース、モバイルデータ通信インタフェース、又は、これら通信インタフェースの任意の組み合わせであってもよい。
【００７９】
また、上述のハードウェア要素を含むコンピュータ装置１００の態様は、デスクトップ型、ノート型、タブレット型などのパーソナルコンピュータであってもよいし、汎用計算機であってもよいし、携帯型情報端末であってもよいが、これらに限られない。また、コンピュータ装置１００は、他の機器に組み込まれた組み込みシステムとして実現されていてもよい。
【００８０】
なお、本実施形態における評価装置１２の各機能ブロックは、メモリ１０２に記憶されたプログラムをプロセッサ１０１が実行することにより実現されることに限らず、その一部または全部が、専用のハードウェア要素（例えば、電子回路）により実現されていてもよい。
【００８１】
〔付記事項〕
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
【符号の説明】
【００８２】
１        評価システム
１１      測定装置
１１１    検出部
１１２    演算部
１１３    通信部
１２      評価装置
１２１    通信部
１２２    入力部
１２３    演算部
１２４    表示部
１００    コンピュータ装置
１０１    プロセッサ
１０２    メモリ
１０３    入出力インタフェース
１０４    通信インタフェース
１０５    入力装置
１０６    出力装置
【図１】
2019103617.tif 000003
【図２】
2019103617.tif 000004
【図３】
2019103617.tif 000005
【図４】
2019103617.tif 000006
【図５】
2019103617.tif 000007
【図６】
2019103617.tif 000008
【図７】
2019103617.tif 000009
【図８】
2019103617.tif 000010
【図９】
2019103617.tif 000011
【図１０】
2019103617.tif 000012
【図１１】
2019103617.tif 000013
【図１２】
2019103617.tif 000014
【図１３】
2019103617.tif 000015
【図１４】
2019103617.tif 000016
【図１５】
2019103617.tif 000017