(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者に視認させるための画像を表示する画像表示部と、
前記画像表示部における表示面に表示された画像を複数のブロックに分割するブロック分割部と、
前記被験者に向かって赤外線を照射する赤外線照射部と、
少なくとも前記被験者で反射した前記赤外線の反射光を撮像して、水平視差を有する２つの画像データを生成する２つの撮像部と、
前記撮像部が生成した２つの画像データに基づいて、前記被験者の瞳孔の位置を算出する瞳孔算出部と、
前記瞳孔算出部が算出した前記瞳孔の位置に基づいて、前記被験者の視線を示す視線情報を算出する視線算出部と、
前記視線算出部が算出した視線情報に基づいて、前記複数のブロックごとに、前記被験者の注視点があるか否かを導出する注視点導出部と、
前記注視点導出部が導出した結果をブロックごとに蓄積する情報蓄積部と、
前記情報蓄積部が蓄積した結果に基づいて所定の演算を行い、前記被験者の脳機能疾患の可能性があるか否かを判定する演算部と、
を備え、
前記ブロックにおいて前記画像表示部が表示する画像は、前記複数のブロックごとに関連付けられており、
前記演算部は、前記ブロックごとの画像の内容に基づく診断対象とする疾患の種類に対応する重み付けをして前記所定の演算を行うことを特徴とする脳機能疾患診断支援装置。
【請求項２】
前記所定の演算は、ニューラルネットワーク、ナイーブベイズ、ベイジアンネットワーク、および決定木法の群から選択されるいずれか１であることを特徴とする請求項１に記載の脳機能疾患診断支援装置。
【請求項３】
被験者に視認させるための画像を表示する画像表示部を用いた脳機能疾患診断支援方法であって、
前記画像表示部は、被験者に視認させるための画像を表示し、
前記画像表示部における表示面に表示された画像を複数のブロックに分割し、
前記ブロックにおいて前記画像表示部が表示する画像を、前記複数のブロックごとに関連付け、
前記被験者に向かって赤外線を照射し、
少なくとも前記被験者で反射した前記赤外線の反射光を撮像して、水平視差を有する２つの画像データを生成し、
生成した前記２つの画像データに基づいて、前記被験者の瞳孔の位置を算出し、
算出した前記瞳孔の位置に基づいて、前記被験者の視線を示す視線情報を算出し、
算出した前記視線情報に基づいて、前記複数のブロックごとに、前記被験者の注視点があるか否かを導出し、
導出した結果をブロックごとに蓄積し、
蓄積した前記結果を参照し、前記ブロックごとの画像の内容に基づく診断対象とする疾患の種類に対応する重み付けをして所定の演算を行うことを特徴とする脳機能疾患診断支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳機能疾患の診断を支援するための脳機能疾患診断支援装置および脳機能疾患診断支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療の高度化等により高齢化が進行しており、高齢化に伴って脳機能疾患の患者数は、大幅に増加している。脳機能疾患のうち、特に認知症患者の増加が認められており、例えば、２００７年の認知症予防国際会議（International Conference on Prevention of Dementia）（米アルツハイマー協会主催、於：米国ワシントンＤ．Ｃ．）において、アルツハイマー型認知症患者の数が現状のように増加し続けると、２０５０年には世界の患者数は１億人を超える可能性があると報告されている。
【０００３】
認知症には、上述したアルツハイマー型認知症や、脳血管障害性認知症などの老人性認知症があるが、アルツハイマー型認知症と、老人性認知症とでは、使用される薬物や治療法が異なる。しかし、疾患の初期の段階では、双方の判別が難しい。特にアルツハイマー型認知症は、その進行を遅延させる新薬が開発されており、治療のために、疾患の初期の段階における正確な判別法の開発が希求されている。
【０００４】
アルツハイマー型認知症では初期の段階において、対象物の位置関係や大きさ、遠近感の把握ができなくなる視空間知覚障害が認められる（例えば、非特許文献１）。アルツハイマー型認知症がさらに進行すると、人や周囲の状況、時間、場所など自分自身が置かれている状況が正しく認識できない見当識障害や、人物に対する失認、相貌失認や人物誤認によって家族の識別もできなくなる症状が認められる。
【０００５】
従来、初期の段階において疾患を診断するために、医師が質問し被験者が回答することで、アルツハイマー型認知症であるか否かを判定する改定長谷川式簡易知能評価スケールが採用されている。
【０００６】
また、アルツハイマー型認知症は、視空間知覚の障害があるか否かで診断することができる。したがって、非侵襲的検査であるため被験者への負担が少ない、眼球運動の検査を通じて、視空間知覚の障害の有無を検出する技術の開発が期待されている。
【０００７】
そこで、被験者の眼球運動および頭部運動を検出して被験者の視線の動きを導出し、かかる視線の動きの軌跡を表示する装置が開発されている（例えば、特許文献１）。また、縮瞳時や散瞳時における被験者の瞳孔の大きさを計測することで、アルツハイマー型認知症の診断を行う技術も開発されている（例えば、特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特公平６−５３１０７号公報
【特許文献２】特開２００２−３４９２０号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】認知症の臨床と病態  東海林幹夫（臨床神経学，第４８巻７号:467-475, 2008）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、上述した特許文献１の技術では、被験者の視線の動きの軌跡を表示することはできるが、被験者が視野のどこを注視しているかを導出することはできない。また、被験者の視線の動きの軌跡についての表示を目的としているため、特許文献１の技術のみでは、被験者が脳機能疾患に罹患しているか否か、また罹患している場合、アルツハイマー型認知症であるのか、または、脳機能疾患の一種である自閉症であるのかを診断することはできない。したがって、特許文献１の技術を利用して診断を行ったとしても、医師の経験や、能力によって診断結果に差異が生じるおそれがある。
【００１１】
本発明は、このような課題に鑑み、簡易な構成で、被験者が注視している箇所（注視点）を導出するとともに、かかる注視点を解析することで、脳機能疾患に罹患している可能性を定量的に導出することが可能な脳機能疾患診断支援装置、および脳機能疾患診断支援方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するために、本発明の脳機能疾患診断支援装置は、被験者に視認させるための画像を表示する画像表示部と、画像表示部における表示面に表示された画像を複数のブロックに分割するブロック分割部と、被験者に向かって赤外線を照射する赤外線照射部と、少なくとも被験者で反射した赤外線の反射光を撮像して、水平視差を有する２つの画像データを生成する２つの撮像部と、撮像部が生成した２つの画像データに基づいて、被験者の瞳孔の位置を算出する瞳孔算出部と、瞳孔算出部が算出した瞳孔の位置に基づいて、被験者の視線を示す視線情報を算出する視線算出部と、視線算出部が算出した視線情報に基づいて、複数のブロックごとに、被験者の注視点があるか否かを導出する注視点導出部と、注視点導出部が導出した結果をブロックごとに蓄積する情報蓄積部と、情報蓄積部が蓄積した結果に基づいて所定の演算を行い、被験者の脳機能疾患の可能性があるか否かを判定する演算部と、を備え、ブロックにおいて画像表示部が表示する画像は、複数のブロックごとに関連付けられており、演算部は、ブロックごとの画像の内容に基づく診断対象とする疾患の種類に対応する重み付けをして所定の演算を行うことを特徴とする。
【００１４】
所定の演算は、ニューラルネットワーク、ナイーブベイズ、ベイジアンネットワーク、および決定木法の群から選択されるいずれか１であるとしてもよい。
【００１５】
上記課題を解決するために、被験者に視認させるための画像を表示する画像表示部を用いた、本発明の脳機能疾患診断支援方法は、画像表示部は、被験者に視認させるための画像を表示し、画像表示部における表示面に表示された画像を複数のブロックに分割し、ブロックにおいて画像表示部が表示する画像を、複数のブロックごとに関連付け、被験者に向かって赤外線を照射し、少なくとも被験者で反射した赤外線の反射光を撮像して、水平視差を有する２つの画像データを生成し、生成した２つの画像データに基づいて、被験者の瞳孔の位置を算出し、算出した瞳孔の位置に基づいて、被験者の視線を示す視線情報を算出し、算出した視線情報に基づいて、複数のブロックごとに、被験者の注視点があるか否かを導出し、導出した結果をブロックごとに蓄積し、蓄積した結果を参照し、ブロックごとの画像の内容に基づく診断対象とする疾患の種類に対応する重み付けをして所定の演算を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、簡易な構成で、被験者の注視点の位置を導出するとともに、かかる注視点を解析することで、脳機能疾患に罹患している可能性を定量的に導出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】脳機能疾患診断支援装置と被験者との配置関係を説明するための図である。
【図２】脳機能疾患診断支援装置の構成を説明するためのブロック図である。
【図３】画像表示部に表示された検査用画像を説明するための図である。
【図４】ブロック分割部による処理を説明するための図である。
【図５】瞳孔算出部による角膜反射像算出処理および視線算出部による視線算出処理を説明するための図である。
【図６】脳機能疾患診断支援装置を用いた脳機能疾患診断支援方法の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図７】ブロックとニューラルネットワークとの関係を説明するための図である。
【図８】変形例にかかる脳機能疾患診断支援方法の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図９】注視ブロックパターンを説明するための図である。
【図１０】各ブロックへの条件付き確率の設定を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値等は、発明の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。
【００１９】
（脳機能疾患診断支援装置１００）
図１は、脳機能疾患診断支援装置１００と被験者１０との配置関係を説明するための図であり、図２は、脳機能疾患診断支援装置１００の構成を説明するためのブロック図である。
【００２０】
図１に示すように、脳機能疾患診断支援装置１００を構成する画像表示部１１４の表示面１１４ａ側に、被験者１０を位置させておき、画像表示部１１４の近傍に設けられた２つの撮像部１１８ａ、１１８ｂ（図１では、撮像部１１８ａのみを示す）を用いて、被験者１０を撮像して画像データ（以下、診断用画像データと称する）を生成する。そして、脳機能疾患診断支援装置１００は、撮像部１１８ａ、１１８ｂが生成した診断用画像データに基づいて被験者１０の視線を示す視線情報を導出する。
【００２１】
脳機能疾患のうち、アルツハイマー型認知症は、対象物の位置関係や大きさ、遠近感の把握ができなくなる視空間知覚障害が認められるという特徴がある。一方、脳機能疾患のうち、自閉症は、幼児期において、対面する他者の目を見ないことが多いという特徴がある。
【００２２】
そこで、本実施形態にかかる脳機能疾患診断支援装置１００は、被験者１０の注視している箇所（注視点）が画像表示部１１４が表示した画像（検査用画像）上のどの位置にあるかを統計的に処理することにより、アルツハイマー型認知症や自閉症等の脳機能疾患に罹患している可能性を判定する。以下、脳機能疾患診断支援装置１００の具体的な構成について説明する。
【００２３】
図２に示すように、脳機能疾患診断支援装置１００は、Ｉ／Ｆ部１１０と、記憶部１１２と、画像表示部１１４と、赤外線照射部１１６ａ、１１６ｂと、撮像部１１８ａ、１１８ｂと、中央制御部１２０と、音声出力部１２２と、診断用表示部１２４とを含んで構成される。
【００２４】
Ｉ／Ｆ部１１０は、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信網１０２を介して、例えば医療機関の電子カルテを管理するサーバと接続し、データの送受信を行う。
【００２５】
記憶部１１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、不揮発性ＲＡＭ等の記憶媒体で構成され、様々な情報を記憶する。本実施形態において記憶部１１２は、被験者１０に視認させるための画像（以下、検査用画像と称する）データや、被験者１０に画像の視認を促すための音声データを予め記憶している。
【００２６】
画像表示部１１４は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ(Electro Luminescence)ディスプレイ等で構成され、記憶部１１２に記憶された検査用画像データに基づき、検査用画像を表示する。検査用画像については、後に詳述する。
【００２７】
赤外線照射部１１６ａは、撮像部１１８ａの近傍に設けられ、また、赤外線照射部１１６ｂは、撮像部１１８ｂの近傍に設けられ、いずれも被験者１０に向かって赤外線を照射する。赤外線照射部１１６ａは、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）等で構成され、中心波長が７８０ｎｍ〜９００ｎｍ未満（ここでは、８５０ｎｍ）の赤外線を照射する。赤外線照射部１１６ｂは、ＬＥＤ等で構成され、中心波長が９００ｎｍ〜９７０ｎｍ（ここでは、９５０ｎｍ）の赤外線を照射する。また、赤外線照射部１１６ａ、１１６ｂは、撮像部１１８ａ、１１８ｂのレンズの光軸と平行になるように赤外線を照射する。赤外線照射部１１６ａ、１１６ｂによって照射された赤外線を被験者１０で反射する際の反射光を、撮像部１１８ａ、１１８ｂが撮像したときに生成される診断用画像データについては、後に詳述する。
【００２８】
撮像部１１８ａ、１１８ｂは、被験者１０で反射した赤外線の反射光を撮像して、水平視差を有する診断用画像データをそれぞれ生成する。具体的に説明すると、撮像部１１８ａにおけるレンズの前方（被験者１０側）には、中心波長が７８０ｎｍ〜９００ｎｍ未満（ここでは、８５０ｎｍ）の赤外線のみを透過させるような光学フィルタが設けられている。また、撮像部１１８ｂにおけるレンズの前方（被験者１０側）には、中心波長が９００ｎｍ〜９７０ｎｍ（ここでは、９５０ｎｍ）の赤外線のみを透過させるような光学フィルタが設けられている。
【００２９】
中央制御部１２０は、ＣＰＵ（中央処理装置）を含む半導体集積回路で構成され、ＲＯＭからＣＰＵ自体を動作させるためのプログラムやパラメータ等を読み出し、ワークエリアとしてのＲＡＭや他の電子回路と協働して脳機能疾患診断支援装置１００全体を管理および制御する。また、中央制御部１２０は、画像選択部１５０、ブロック分割部１５２、瞳孔算出部１５４、視線算出部１５６、注視点導出部１５８、情報蓄積部１６０、演算部１６２として機能する。
【００３０】
画像選択部１５０は、記憶部１１２に記憶されている複数の検査用画像データのうち、検査者（医師等）による操作入力に応じて１の検査用画像データを選択させ、選択が完了すると、その所定の検査用画像データに基づく検査用画像を画像表示部１１４に表示させる。
【００３１】
図３は、画像表示部１１４に表示された検査用画像を説明するための図である。上述したようにアルツハイマー型認知症は、視空間知覚障害が認められるため、被験者１０に対してアルツハイマー型認知症である可能性があるか否かの診断を行う際には、例えば、画像選択部１５０は、検査者による操作入力に応じて、図３（ａ）に示す、遠景および近景を示す風景や構造物を含む検査用画像１３０ａを画像表示部１１４に表示させる。なお、図３（ａ）に示す検査用画像１３０ａにおいては、近景の構造物１３２ａと、遠景の構造物１３２ｂの２つの構造物のみを示しているが、これに限らず、最も近景の構造物から最も遠景の構造物まで段階的に３以上（例えば、５）の構造物を示してもよい。
【００３２】
また、上述したように幼児期において自閉症は、対面する他者の目を見ないことが多いため、被験者１０に対して自閉症である可能性があるか否かの診断を行う際には、例えば、画像選択部１５０は、検査者による操作入力に応じて選択された、図３（ｂ）に示す、人の顔１３２ｃを示す検査用画像１３０ｂを画像表示部１１４に表示させる。
【００３３】
ブロック分割部１５２は、画像表示部１１４における表示面１１４ａに表示された画像（検査用画像）を複数のブロックに分割する。図４は、ブロック分割部１５２による処理を説明するための図である。図４に示すように、ブロック分割部１５２は、画像表示部１１４における表示面１１４ａに表示された検査用画像を、縦方向（図４中、Ｖ軸方向）、および横方向（図４中、Ｈ軸方向）において、実質的に等しい長さのブロックになるように分割する。そして、ブロック分割部１５２は、ブロックごとに固有のアドレスを設定するとともに（例えば、Ｈ軸方向にはＨ１〜Ｈ１６、Ｖ軸方向にはＶ１〜Ｖ１２）、ブロックに表示される画像の内容をアドレスに関連付けて、記憶部１１２に記憶させる。例えば、ブロックにおけるアドレスＨ１１のＶ７〜Ｖ１１、Ｈ１２のＶ７〜Ｖ１１、Ｈ１３のＶ７〜Ｖ１１、Ｈ１４のＶ７〜Ｖ１１、Ｈ１５のＶ７〜Ｖ１１は、近景の構造物１３２ａに関連付けられ、Ｈ１１のＶ２〜Ｖ３、Ｈ１２のＶ２〜Ｖ３は、遠景の構造物１３２ｂに関連付けられる。
【００３４】
また、ブロック分割部１５２は、全てのブロックにおいて必ずしも実質的に等しい大きさにブロックを分割する必要はなく、例えば、図４（ｂ）に示すように、ブロックは検査用画像における人の顔１３２ｃと他の部分とで大きさが異なってもよいし、人の顔の部位（例えば、眼や口）と他の部分とで大きさが異なってもよい。
【００３５】
瞳孔算出部１５４は、撮像部１１８ａ、１１８ｂが生成した２つの診断用画像データに基づいて、被験者１０の瞳孔の位置（瞳孔の中心位置）を算出する。ここで撮像部１１８ａが生成した診断用画像データと撮像部１１８ｂが生成した診断用画像データとは水平視差を有するため、瞳孔算出部１５４は、予め定められた撮像部１１８ａの位置（座標）および撮像部１１８ａが生成した診断用画像データと、予め定められた撮像部１１８ｂの位置（座標）および撮像部１１８ｂが生成した診断用画像データとから、三角測量法を用いて、瞳孔の中心位置（座標）を導出する。
【００３６】
また、瞳孔算出部１５４は、撮像部１１８ａ、１１８ｂが生成した診断用画像データから瞳孔の近傍にある角膜反射像（眼球に光を照射したときに角膜上に生じる虚像）の位置を導出する。
【００３７】
視線算出部１５６は、瞳孔算出部１５４が算出した瞳孔の位置および角膜反射像の位置に基づいて、被験者１０の視線を示す視線情報を算出する。
【００３８】
図５は、瞳孔算出部１５４による角膜反射像算出処理および視線算出部１５６による視線算出処理を説明するための図である。
【００３９】
図５に示すように、眼球ＥＢから見て右側には赤外線照射部１１６ａが配され、左側には赤外線照射部１１６ｂが配されている。また、赤外線照射部１１６ａの近傍には撮像部１１８ａが、赤外線照射部１１６ｂの近傍には撮像部１１８ｂが配されている。
【００４０】
上述したように、角膜反射像は、眼球ＥＢに光が照射されたときに角膜ＣＲ上に生じる虚像である。したがって、赤外線照射部１１６ａによって照射された赤外線（光）によって生じる角膜反射像１７０ａは、角膜ＣＲの曲率中心１７２と、赤外線照射部１１６ａ（赤外線照射部１１６ａの光源）との結線ＬＬ１上に存在し、角膜反射像１７０ａが生じる位置は、結線ＬＬ１上における角膜ＣＲと、角膜ＣＲの曲率中心１７２との中点である。同様に、赤外線照射部１１６ｂによって照射された赤外線（光）によって生じる角膜反射像１７０ｂは、角膜ＣＲの曲率中心１７２と、赤外線照射部１１６ｂ（赤外線照射部１１６ｂの光源）との結線ＬＬ２上に存在し、角膜反射像１７０ｂが生じる位置は、結線ＬＬ２上における角膜ＣＲと、角膜ＣＲの曲率中心１７２との中点である。
【００４１】
すなわち、赤外線照射部１１６ａ、角膜反射像１７０ａ、角膜ＣＲの曲率中心１７２は同一直線上（結線ＬＬ１上）に位置し、赤外線照射部１１６ｂ、角膜反射像１７０ｂ、角膜ＣＲの曲率中心１７２は同一直線上（結線ＬＬ２上）に位置する。
【００４２】
また、上述したように、赤外線照射部１１６ａは８５０ｎｍの赤外線を照射し、赤外線照射部１１６ｂは９５０ｎｍの赤外線を照射する。そして、撮像部１１８ａは８５０ｎｍの赤外線のみを受光し、撮像部１１８ｂは９５０ｎｍの赤外線のみを受光する。したがって、撮像部１１８ａは赤外線照射部１１６ａによる角膜反射像１７０ａのみを撮像し、撮像部１１８ｂは赤外線照射部１１６ｂによる角膜反射像１７０ｂのみを撮像することとなる。
【００４３】
ここで、赤外線照射部１１６ａは撮像部１１８ａの近傍に、赤外線照射部１１６ｂは撮像部１１８ｂの近傍に、それぞれ設けられていることから、撮像部１１８ａの位置を赤外線照射部１１６ａの位置とみなし、撮像部１１８ｂの位置を赤外線照射部１１６ｂの位置とみなすことができる。
【００４４】
したがって、視線算出部１５６は、三角測量法を用いて、予め定められた撮像部１１８ａと角膜反射像１７０ａとの結線（すなわち結線ＬＬ１）と、予め定められた撮像部１１８ｂと角膜反射像１７０ｂとの結線（すなわち結線ＬＬ２）との交点を算出することで、角膜ＣＲの曲率中心１７２を算出する。
【００４５】
また、眼球ＥＢ中心１７４と、瞳孔の中心１７６と、を結ぶ線が視線を示す線であることが知られている。一方、この視線を示す線上に角膜ＣＲの曲率中心１７２が位置することも知られている。したがって、瞳孔算出部１５４によって算出された瞳孔の中心１７６の座標と、視線算出部１５６によって算出された角膜ＣＲの曲率中心１７２の座標とを通る線ＬＬ３が視線を示す線となる。したがって、視線算出部１５６は、例えば、曲率中心１７２の座標と線ＬＬ３の傾きを視線情報として算出する。
【００４６】
図２に戻って説明すると、注視点導出部１５８は、視線算出部１５６が算出した視線情報に基づいて、複数のブロックごとに、被験者１０の注視点があるか否かを導出する。ここでは、処理負荷軽減のため、注視点が含まれるブロックに対してのみ、注視点が含まれた回数（以下、注視回数と称する）のカウントアップを行う。具体的に説明すると、注視点導出部１５８は、視線算出部１５６によって算出された視線情報が示す視線と、表示面１１４ａとの交点（以下、単に注視点と称する）の座標を所定のサンプリング時間ごとに導出し、導出した注視点の座標が含まれるブロックに対して、注視回数をカウントアップする。
【００４７】
情報蓄積部１６０は、注視点導出部１５８が導出した結果をブロックごとに蓄積する。本実施形態において、情報蓄積部１６０は、ブロックごとに設定されたアドレスに関連付けて結果を記憶部１１２に蓄積する。
【００４８】
演算部１６２は、情報蓄積部１６０が蓄積した結果に基づいて所定の演算を行い、被験者１０の脳機能疾患の可能性があるか否かを判定する。演算部１６２が利用する所定の演算は、ニューラルネットワーク、ナイーブベイズ、ベイジアンネットワーク、および決定木法の群から選択されるいずれか１である。
【００４９】
また演算部１６２は、ブロックごとの画像の内容に基づき、診断対象とする疾患の種類に対応する重み付けをして演算を行う。演算部１６２による演算処理については、後に詳述する。
【００５０】
音声出力部１２２は、被験者１０に画像の視認を促すための音声データを音声に変換して出力する。診断用表示部１２４は、所定時間内におけるすべての注視点と、ブロックを示す画像を重畳した検査用画像や、所定時間内におけるすべての注視点の軌跡と、ブロックを示す画像を重畳した検査用画像を表示する。診断用表示部１２４は、医師による脳機能疾患の診断時や、医師が被験者１０の関係者（例えば、家族）に脳機能疾患の診断結果を説明する際等に利用される。
【００５１】
（脳機能疾患診断支援方法）
図６は、脳機能疾患診断支援装置１００を用いた脳機能疾患診断支援方法の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【００５２】
図６に示すように、まず、検査者による操作入力に応じて、画像選択部１５０は、所定の検査用画像データに基づく検査用画像を画像表示部１１４に表示させる（Ｓ２００）。そして、ブロック分割部１５２は、画像表示部１１４における表示面１１４ａに表示された検査用画像を複数のブロックに分割し、分割したブロックごとに固有のアドレスを設定するとともに、ブロックに表示される画像の内容（例えば、近景の構造物、遠景の構造物、人の眼、口）をアドレスに関連付けて、記憶部１１２に記憶させる（Ｓ２０２）。
【００５３】
続いて、検査者による操作入力に応じて、中央制御部１２０は、予め記憶部１１２に記録されている検査手順に沿った音声データを音声出力部１２２に出力させる（Ｓ２０４）。音声出力部１２２が出力する音声は、例えば、アルツハイマー型認知症の診断を行う場合、「一番近くにあるものを見てください」等である。そして、被験者１０は、音声に基づいて、画像表示部１１４の注視を開始する。
【００５４】
続いて、赤外線照射部１１６ａ、１１６ｂは、被験者１０に向けて赤外線を照射し（Ｓ２０６）、撮像部１１８ａ、１１８ｂは、診断用画像データを生成する（Ｓ２０８）。なお、後述する検査終了判定Ｓ２２２において、検査が終了したと判定されるまで、赤外線照射部１１６ａ、１１６ｂによる赤外線の照射および撮像部１１８ａ、１１８ｂによる診断用画像データの生成を継続する。
【００５５】
そして、画像生成処理Ｓ２０８において生成された診断用画像データに基づいて、瞳孔算出部１５４は、瞳孔の中心位置を算出し（Ｓ２１０）、角膜反射像の位置を算出する（Ｓ２１２）。視線算出部１５６は、瞳孔の中心位置および角膜反射像の位置に基づいて、視線を示す視線情報を算出する（Ｓ２１４）。
【００５６】
注視点導出部１５８は、注視点の座標を導出し（Ｓ２１６）、注視点の座標が表示面１１４ａ内であるか否かを判定する（Ｓ２１８）。そして、注視点の座標が表示面１１４ａ内であれば（Ｓ２１８におけるＹＥＳ）、注視点の座標に対応するブロックの注視回数ｎをカウントアップし、情報蓄積部１６０は、注視回数ｎを記憶部１１２に蓄積する（Ｓ２２０）。なお、ここで、情報蓄積部１６０は、注視点の座標がブロックを移動した移動順序ｓも蓄積する。移動順序ｓは、注視点がブロックを跨いで移動した場合にカウントアップすることで導出される。
【００５７】
そして、中央制御部１２０は、検査者から検査終了の指示があったか否か、または所定の検査時間が終了したか否かを判定する（Ｓ２２２）。そして、検査終了でなければ（Ｓ２２２におけるＮＯ）、所定のサンプリング時間ＳＩが経過するまで（Ｓ２２４におけるＮＯ）待機し、サンプリング時間ＳＩが経過すると（Ｓ２２４におけるＹＥＳ）、瞳孔位置算出処理Ｓ２１０以降の処理を繰り返す。
【００５８】
一方、検査終了となると（Ｓ２２２におけるＹＥＳ）、演算部１６２は、結果蓄積処理Ｓ２２０において蓄積した結果に基づいて演算を行う（Ｓ２３０）。
【００５９】
ここでは、演算部１６２が、ニューラルネットワークに基づいて、演算を行う場合を例に挙げて説明する。
【００６０】
本実施形態では、人間の脳の神経回路を模したモデルとしてニューラルネットワークを採用している。ニューラルネットワークでは、既知である入力信号に対して、既知である出力を得られるように学習を行って、所定の入力に対して所望の値を出力するような入出力関係を有するネットワークを実現している。本実施形態では、複数のブロックをネットワーク構造に構成し、ブロックの荷重を学習によって設定してブロックごとの注視回数ｎおよび注視時間ｔから出力を導くようにする。
【００６１】
図７は、ブロックとニューラルネットワークとの関係を説明するための図である。図７に示すように、検査用画像１３０ａの各ブロックには、情報蓄積部１６０によって記憶部１１２に蓄積された注視回数ｎと注視時間ｔが対応しており、下記の数式（１）を設定している。なお注視時間ｔは、注視回数ｎにサンプリング時間ＳＩを積算することで算出できる。
【数１】
0005817582.tif 000002
…数式（１）
【００６２】
図７に示すように検査用画像１３０ａの各ブロックの値は下記数式（２）で表すことができる。
【数２】
0005817582.tif 000003
…数式（２）
【００６３】
またニューラルネットワークはＮ個の層を持つ階層型とすると、第１層は入力層、第Ｎ層は出力層になる。その間の層は中間層であり、第ｎ層のニューロンの数をＬｎ個とすると、各ニューロンの出力は、下記数式（３）で表すことができる。
【数３】
0005817582.tif 000004
…数式（３）
ただし、入力層のニューロンは入力信号を中間層に伝えるだけであり、また各層の０番目のニューロンは常に１を出力するので、数式（３）は、下記数式（４）、数式（５）となる。
【数４】
0005817582.tif 000005
…数式（４）
【数５】
0005817582.tif 000006
…数式（５）
【００６４】
他のニューロンの出力信号は下記数式（６）、数式（７）を用いて算出することができる。
【数６】
0005817582.tif 000007
…数式（６）
【数７】
0005817582.tif 000008
また出力信号の関数は、下記数式（８）に示すようにシグモイド関数となる。
【数８】
0005817582.tif 000009
…数式（８）
【００６５】
多層パーセプトロンの学習に使われる学習アルゴリズムである誤差逆伝播法を用いた場合、出力信号における教師信号をｙとすると、どれだけ出力層の出力が教師信号に近づいているのかを表す尺度として、下記数式（９）の２乗誤差Ｅを定義して学習を行う。
【数９】
0005817582.tif 000010
…数式（９）
【００６６】
すなわち２乗誤差Ｅを０に近づけるように重みＷ（下記、数式（１０）参照）を決めればよい。
【数１０】
0005817582.tif 000011
…数式（１０）
【００６７】
そして、演算部１６２は、以上説明したような学習を行ったニューラルネットワークで脳機能疾患の可能性を演算する。
【００６８】
ここで、ニューラルネットワークにおける検査用画像の荷重（重み付け）は、診断対象とする疾患の種類に対応して行われるとよい。例えば、アルツハイマー型認知症の検査において、検査者が「遠くの物を見て下さい」という指示をする場合には、遠景を示す画像が関連づけられたブロックの荷重を小さく設定する。こうすることで、アルツハイマー型認知症の検査において、アルツハイマー型認知症に罹患していると診断される割合を高めに設定することができる。したがって、アルツハイマー型認知症に罹患しているにもかかわらず、アルツハイマー型認知症に罹患していないと誤診断されてしまう可能性を低減することが可能となる。
【００６９】
また、自閉症の検査においては、人の眼および眼の付近の画像が関連づけられたブロックの荷重を大きく設定する。こうすることで、自閉症の検査において、自閉症に罹患していないと診断される割合を高めに設定することができる。したがって、自閉症に罹患していないにもかかわらず、自閉症に罹患していると誤診断されてしまう可能性を低減することが可能となる。
【００７０】
以上説明したように、本実施形態にかかる脳機能疾患診断支援装置１００および脳機能疾患診断支援方法によれば、簡易な構成で、被験者１０の注視点の位置を導出するとともに、かかる注視点を解析することで、脳機能疾患に罹患している可能性を定量的に導出することが可能となる。
【００７１】
（変形例）
上述した実施形態では、演算部１６２が利用する演算手法として、ニューラルネットワークを採用する場合を例に挙げて説明したが、他の演算手法を採用することもできる。変形例では、演算部１６２がナイーブベイズを利用して演算を行う場合を例に挙げて説明する。
【００７２】
図８は、変形例にかかる脳機能疾患診断支援方法の処理の流れを説明するためのフローチャートである。なお、上述した画像表示処理Ｓ２００〜サンプリング期間経過判定処理Ｓ２２４までの処理は、実質的に処理が等しいので、同一の符号を付して説明を省略する。
【００７３】
図８に示すように、画像表示処理Ｓ２００〜サンプリング期間経過判定処理Ｓ２２４までの処理が終了すると、演算部１６２は、結果蓄積処理Ｓ２２０において蓄積した結果に基づいて、各ブロックにおいて、注視点の座標が連続してブロック内に含まれている時間ｔを算出し、時間ｔが所定の時間（例えば、０．５秒）以上であり、かつ、所定の時間以上である回数が所定回数以上であるブロックを検出する（Ｓ２３２）。そして、演算部１６２は、図９に示す、注視ブロックパターンを作成する（Ｓ２３４）。ここでは、図９に示すように、ブロック分割部１５２が検査用画像１３０ａを分割した、マトリクス状の複数のブロックを表形式で示し、被験者１０の注視点が存在している時間および回数のいずれか一方または両方が所定の条件を満たしたブロック（図）をＹで示す。なお、ここでは、注視ブロックパターンをテーブルとして記憶部１１２に記憶する。
【００７４】
続いて、演算部１６２は、ナイーブベイズ分類器によって、疾患の可能性を演算する。具体的に説明すると、図１０に示すように、中央制御部１２０は、ある脳機能疾患Ｘである被験者１０がとるであろう、疾患ブロックパターンＣｘに基づいた条件付き確率Ｐ（ｃ｜ｘ）を予め各ブロックＣｉに設定しておく。
【００７５】
そして、例えば、図９に示すように、検査用画像１３０ａの各ブロックにおいて、注視点の座標が含まれたという検出結果が入力されている状態で疾患の分類を行う場合、ある脳機能疾患Ｘである被験者１０が検査用画像１３０ａの疾患ブロックパターンＣｘと一致したブロック（注視ブロック）によってアルツハイマー型認知症であると診断される確率はＰ（ｘ｜ｃ）で表され、また脳機能疾患である事前確率をＰ（ｘ）とすればベイズの定理により、診断される確率Ｐ（ｘ｜ｃ）は、下記数式（１１）を用いて算出することができる。
【数１１】
0005817582.tif 000012
…数式（１１）
【００７６】
検査用画像１３０ａはブロックＣｉとして分割されているので、数式（１１）の右辺は、下記数式（１２）、数式（１３）で置き換えられて数式（１４）で表され、この数式（１４）を用いることで脳機能疾患の可能性の確率を演算する（Ｓ２３６）。
【数１２】
0005817582.tif 000013
…数式（１２）
【数１３】
0005817582.tif 000014
…数式（１３）
【数１４】
0005817582.tif 000015
…数式（１４）
そして、ｊ番目の検査による結果Ｐ（ｘｊ｜Ｃｊ）を次回の事前確率Ｐ（ｘｊ＋１）として疾患の可能性の有無を判定できる所定確率（例えば、アルツハイマー型認知症の可能性が２０％未満、または８０％以上）まで（Ｓ２３８におけるＮＯ）、画像表示処理Ｓ２００以降の処理を繰り返す。
【００７７】
以上のように被験者１０が検査用画像１３０ａのどこを注視しているか、注視すべきポイントにどのくらいの時間で到達するか、どのくらいの時間注視しているか、の情報は、疾患ブロックパターンＣｘと合致または逸脱したブロックの条件付き確率によって事前確率に反映される。
【００７８】
そして、例えば、アルツハイマー型認知症の可能性が２０％未満、または８０％以上となったところで（Ｓ２３８におけるＹＥＳ）、脳機能疾患診断支援方法を終了する。
【００７９】
以上説明したように、演算部１６２がナイーブベイズを利用して演算を行うことで、アルツハイマー型認知症の罹患の可能性を、迅速かつ正確に診断することができる。なお、演算された罹患の可能性を示す数値は、絶対的なものではなく、検査者がかかる数値を用いて、罹患しているか否かを診断してもよい。
【００８０】
また、ナイーブベイズ法における検査用画像の条件付き確率は、アルツハイマー型認知症、自閉症、うつ等の神経症等の脳機能疾患を検査対象とする時、検査者による操作入力に応じて変更される。例えば、アルツハイマー型認知症の検査において、検査者が「近くの物を見て下さい」という指示をする場合には、近景を示す画像が関連づけられたブロックの条件付き確率を小さく設定する。こうすることで、アルツハイマー型認知症の検査において、アルツハイマー型認知症に罹患していると診断される割合を高めに設定することができる。一方、近景を示す画像が関連づけられたブロックの条件付き確率を大きく設定することで、アルツハイマー型認知症に罹患していると診断される割合を低めに設定することができる。
【００８１】
また、自閉症の検査においては、人の眼および眼の付近の画像が関連づけられたブロックの条件付き確率を大きく設定することで、自閉症に罹患していると診断される割合を低めに設定することができる。
【００８２】
また、脳機能疾患の可能性の演算は、注視ブロックパターンと疾患ブロックパターンＣｘの一致したブロックの条件付き確率のみを用いて計算してもよい。
【００８３】
以上説明したように、変形例にかかる演算手法を用いても、簡易な構成で、被験者１０の注視点の位置を導出するとともに、かかる注視点を解析することで、脳機能疾患に罹患している可能性を定量的に導出することが可能となる。
【００８４】
さらに、コンピュータを脳機能疾患診断支援装置１００として機能させる脳機能疾患診断支援プログラムや、その脳機能疾患診断支援プログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能なフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＢＤ等の記録媒体も提供される。ここで、プログラムは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理手段をいう。
【００８５】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００８６】
例えば、上述した視線の算出方法に限らず、被験者１０の注視点が導出できれば、他の方法を採用してもよい。
【００８７】
また、上述した実施形態において、演算部１６２が利用する演算手法として、ニューラルネットワークやナイーブベイズを採用する場合を例に挙げて説明したが、ベイジアンネットワークや決定木法を利用して演算を行ってもよい。
【００８８】
例えば、「ベイジアンネットワーク概説  繁桝  算男  著」に記載されているように、ベイジアンネットワークは一部の変数を観測した時、その他の変数についての確率分布を求めたり、確率値が最も大きい状態をその変数の予測結果として得たりすることができる演算手法である。つまり観測された変数の情報（ｅ）から、求めたい確率変数（Ｘ）の確率、すなわち事後確率Ｐ（Ｘ｜ｅ）を求め、かかる事後確率からＸ期待値や事後確率の最大値、ある仮説の確信度（いくつかの変数が特定の値の組をとる同時確率）などを評価する。
【００８９】
また決定木法を用いる場合、樹形図、またはツリー構造と呼ばれる図を作り出し、アウトプットには分類を行なうためのルールを作成する。ここでは、検査用画像に関連付けられてブロックが指示通りに注視されたかをノードとしたツリー構造を構成すればよい。
【００９０】
なお、本明細書の脳機能疾患診断支援方法における各工程は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいはサブルーチンによる処理を含んでもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９１】
本発明は、脳機能疾患の診断を支援するための脳機能疾患診断支援装置および脳機能疾患診断支援方法に利用することができる。
【符号の説明】
【００９２】
１００  …脳機能疾患診断支援装置
１１４  …画像表示部
１１４ａ  …表示面
１１６ａ、１１６ｂ  …赤外線照射部
１１８ａ、１１８ｂ  …撮像部
１５２  …ブロック分割部
１５４  …瞳孔算出部
１５６  …視線算出部
１５８  …注視点導出部
１６０  …情報蓄積部
１６２  …演算部
【図１】
0005817582.tif 000016
【図２】
0005817582.tif 000017
【図３】
0005817582.tif 000018
【図４】
0005817582.tif 000019
【図５】
0005817582.tif 000020
【図６】
0005817582.tif 000021
【図８】
0005817582.tif 000022
【図９】
0005817582.tif 000023
【図７】
0005817582.tif 000024
【図１０】
0005817582.tif 000025