(57)【要約】認知機能リハビリテーション訓練方法および装置に関し、認知機能リハビリテーション訓練方法は、認知リハビリテーションサービスサーバーが認知機能検査を遂行する段階、認知リハビリテーションサービスサーバーが認知機能検査に対する認知機能検査結果を受信する段階、認知リハビリテーションサービスサーバーが認知機能検査結果に対するリハビリテーション方法を決定する段階、認知リハビリテーションサービスサーバーがリハビリテーション方法によるリハビリテーションコンテンツを使用者装置に提供してリハビリテーション訓練を進行する段階を含むことができる。【選択図】図１
2021509852.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認知機能リハビリテーション訓練方法であって、
認知リハビリテーションサービスサーバーが認知機能検査を遂行する段階；
前記認知リハビリテーションサービスサーバーが前記認知機能検査に対する認知機能検査結果を受信する段階；
前記認知リハビリテーションサービスサーバーが前記認知機能検査結果に対するリハビリテーション方法を決定する段階；
前記認知リハビリテーションサービスサーバーが前記リハビリテーション方法によるリハビリテーションコンテンツを使用者装置に提供してリハビリテーション訓練を進行する段階を含み、
前記認知機能検査はタッチ認識、音声認識または視線追跡に基づいて遂行され、
前記リハビリテーション方法は前記認知機能検査に使われた方法に基づいて決定される
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記認知リハビリテーションサービスサーバーが、前記リハビリテーションコンテンツの提供後に前記使用者装置の使用者に対する再評価を遂行する
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記認知機能検査は、指南力領域、記憶力領域、注意集中力領域、視知覚領域、言語領域のうち少なくとも一つに対して遂行される
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記認知機能検査結果は、評価正確度、評価所要時間、使用者反応時間、評価領域別点数に対する情報を含む
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記認知リハビリテーションサービスサーバーは視線追跡モジュールに基づいて瞳の動きを感知して視線の位置を追跡して前記認知機能検査および前記リハビリテーション訓練を進行する
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
認知機能リハビリテーション訓練方法を遂行する認知リハビリテーションサービスサーバーにおいて、
前記認知リハビリテーションサービスサーバーはプロセッサを含み、
前記プロセッサは認知機能検査を遂行し、
前記認知機能検査に対する認知機能検査結果を受信し、
前記認知機能検査結果に対するリハビリテーション方法を決定し、
前記リハビリテーション方法によるリハビリテーションコンテンツを使用者装置に提供してリハビリテーション訓練を進行するように具現されるものの、
前記認知機能検査はタッチ認識、音声認識または視線追跡に基づいて遂行され、
前記リハビリテーション方法は前記認知機能検査に使われた方法に基づいて決定される
ことを特徴とする認知リハビリテーションサービスサーバー。
【請求項７】
前記プロセッサが、前記リハビリテーションコンテンツの提供後に前記使用者装置の使用者に対する再評価を遂行するように具現される
請求項６に記載の認知リハビリテーションサービスサーバー。
【請求項８】
前記認知機能検査は、指南力領域、記憶力領域、注意集中力領域、視知覚領域、言語領域のうち少なくとも一つに対して遂行される
請求項７に記載の認知リハビリテーションサービスサーバー。
【請求項９】
前記認知機能検査結果は、評価正確度、評価所要時間、使用者反応時間、評価領域別点数に対する情報を含む
請求項８に記載の認知リハビリテーションサービスサーバー。
【請求項１０】
前記プロセッサは視線追跡モジュールに基づいて瞳の動きを感知して視線の位置を追跡して前記認知機能検査および前記リハビリテーション訓練を進行する
請求項９に記載の認知リハビリテーションサービスサーバー。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はリハビリテーション訓練方法に関し、より詳細には認知機能リハビリテーション訓練方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在認知症の選別検査はそのほとんどがＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉ−Ｍｅｎｔａｌ  Ｓｔａｔｅ  Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ）などのような簡易認知機能検査に依存しているところ、１）検査の遂行時間が通常１５分／名であって、選別検査として時間効率が足りない、２）紙筆式検査であるため、視覚、聴覚、運動能力などに障害がある人には検査の施工ができず、施行自体が難しい老人も少なくない、３）検査を施行するためには熟練した検査要員が必要であるため検査の費用が高く、地域によっては検査要員の確保が不可能な場合も少なくない、４）被検者と検査者が会って施行しなければならない対面式検査であるため別途の検査空間が必要であるなどの問題がある。
【０００３】
現在前記のような制限点を解消するための代案として、コンピュータ基盤あるいはスマートパッド基盤の神経認知検査が開発された。コンピュータ基盤の神経認知検査は老人の認知変化の早期発見に適合であり、床および天井効果を最小化し、標準化された形式で提供し、標準管理で不可能な水分の敏感度で応答の正確性と速度を正確に記録することができる。そして潜在的な費用（材料費、消耗品、試験管理者に要求される時間）を節減できるという長所がある。また、大規模の人口集団のスクリーニングができるという潜在力がある。現在市販されているコンピュータ基盤の検査道具としては、Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｎｅｕｒｏｐｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌ  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  Ｍｅｔｒｉｃｓ（ＡＮＡＭ）、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｄｍｉｎｉｓｔｅｒｅｄ  Ｎｅｕｒｏｐｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｓｃｒｅｅｎ  ｆｏｒ  Ｍｉｌｄ  Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ  Ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ（ＣＡＮＳ−ＭＣＩ）、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｎｅｕｒｏｐｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｔｅｓｔ  Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｂａｔｔｅｒｙ（ＣＡＮＴＡＢ）、ＣＮＳ  Ｖｉｔａｌ  Ｓｉｇｎｓ、Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ  Ｎｅｕｒｏｐｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｔｅｓｔ  Ｂａｔｔｅｒｙ（ＣＮＴＢ）、Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ  Ｄｒｕｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ（ＣＯＧＤＲＡＳ−Ｄ）、ＣｏｇＳｔａｔｅ、Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ  Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ  Ｉｎｄｅｘ（ＣＳＩ）、ＭＣＩ  Ｓｃｒｅｅｎ（ＭＣＩＳ）、ＭｉｃｒｏＣｏｇ、Ｍｉｎｄｓｔｒｅａｍｓ（Ｎｅｕｒｏｔｒａｘ）等が開発されて市販されている。Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｇｅｒｉａｔｒｉｃｓ  ａｎｄ  Ｇｅｒｏｎｔｏｌｏｇｙ  ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ｔｏｏｌ（ＮＣＧＧ−ＦＡＴ）は、タブレットＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ）を使用して多次元神経認知機能を評価する評価道具として開発されたのであり、これまで我が国にはスマートパッド基盤の検査道具は市販されていない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の一側面は認知機能リハビリテーション訓練方法を提供する。
【０００５】
本発明の他側面は認知機能リハビリテーション訓練方法を遂行する装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一側面に係る認知機能リハビリテーション訓練方法は、認知リハビリテーションサービスサーバーが認知機能検査を遂行する段階、前記認知リハビリテーションサービスサーバーが前記認知機能検査に対する認知機能検査結果を受信する段階、前記認知リハビリテーションサービスサーバーが前記認知機能検査結果に対するリハビリテーション方法を決定する段階、前記認知リハビリテーションサービスサーバーが前記リハビリテーション方法によるリハビリテーションコンテンツを使用者装置に提供してリハビリテーション訓練を進行する段階を含むことができる。
【０００７】
一方、前記認知リハビリテーションサービスサーバーが前記リハビリテーションコンテンツの提供後に前記使用者装置の使用者に対する再評価を遂行することができる。
【０００８】
また、前記認知機能検査は指南力領域、記憶力領域、注意集中力領域、視知覚領域、言語領域のうち少なくとも一つに対して遂行され得る。
【０００９】
また、前記認知機能検査結果は評価正確度、評価所要時間、使用者反応時間、評価領域別点数に対する情報を含むことができる。
【００１０】
また、前記認知リハビリテーションサービスサーバーは視線追跡モジュールに基づいて瞳の動きを感知して視線の位置を追跡して前記認知機能検査および前記リハビリテーション訓練を進行することができる。
【００１１】
本発明の他側面に係る認知機能リハビリテーション訓練方法を遂行する認知リハビリテーションサービスサーバーは、プロセッサを含み、前記プロセッサは認知機能検査を遂行し、前記認知機能検査に対する認知機能検査結果を受信し、前記認知機能検査結果に対するリハビリテーション方法を決定し、前記リハビリテーション方法によるリハビリテーションコンテンツを使用者装置に提供してリハビリテーション訓練を進行するように具現され得る。
【００１２】
一方、前記プロセッサが前記リハビリテーションコンテンツの提供後に前記使用者装置の使用者に対する再評価を遂行するように具現され得る。
【００１３】
また、前記認知機能検査は指南力領域、記憶力領域、注意集中力領域、視知覚領域、言語領域のうち少なくとも一つに対して遂行され得る。
【００１４】
また、前記認知機能検査結果は評価正確度、評価所要時間、使用者反応時間、評価領域別点数に対する情報を含むことができる。
【００１５】
また、前記プロセッサは視線追跡モジュールに基づいて瞳の動きを感知して視線の位置を追跡して前記認知機能検査および前記リハビリテーション訓練を進行することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の実施例に係る認知機能リハビリテーション訓練方法および装置は、認知機能低下者（脳卒中、認知症患者、軽度認知障害など）のための認知機能検査およびリハビリテーション訓練システムで記憶力／集中力／時空間能力などの各認知機能項目に対して、難易度別に音声認識および視線追跡技術などを使用したデジタルコンテンツを提供して、認知機能が低下する速度を遅延させ維持させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施例に係る認知リハビリテーションシステムを示した概念図。
【図２】本発明の実施例に係る認知機能検査およびリハビリテーション方法を示した概念図。
【図３】本発明の実施例に係る認知機能検査画面を示した概念図。
【図４】本発明の実施例に係る認知機能検査結果に対する画面を示した概念図。
【図５】本発明の実施例に係る認知リハビリテーションコンテンツを示した概念図。
【図６】本発明の実施例に係る視線追跡技術を基盤とした認知機能検査および認知リハビリテーション訓練方法を示した概念図。
【図７】本発明の実施例に係る音声認識に基づいて認知能力測定および認知リハビリテーション訓練のための方法を示した概念図。
【図８】本発明の実施例に係る認知リハビリテーション訓練方法を示した概念図。
【図９】本発明の実施例に係る深層神経網分析を示した概念図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
後述する本発明に対する詳細な説明は、本発明が実施され得る特定の実施例を例示として図示する添付図面を参照する。これらの実施例は、当業者が本発明を実施できるほど充分かつ詳細に説明される。本発明の多様な実施例は互いに異なるが、互いに排他的である必要はないことが理解されるべきである。例えば、ここに記載されている特定の形状、構造および特性は、一実施例と関連して本発明の精神および範囲を逸脱することなく他の実施例で具現され得る。また、それぞれの開示された実施例内の個別の構成要素の位置または配置は、本発明の精神および範囲を逸脱することなく変更され得ることが理解されるべきである。したがって、後述する詳細な説明は限定的な意味ではなく、本発明の範囲は、適切にば、その請求項が主張するものと均等なすべての範囲とともに、添付された請求項によってのみ限定される。図面で類似する参照符号は多様な側面にわたって同一または類似する機能を指し示す。
以下、図面を参照して本発明の好ましい実施例をより詳細に説明する。
【００１９】
本発明の実施例に係る認知機能リハビリテーション訓練方法は、モジュール基盤の認知機能評価およびリハビリテーションが遂行され得る。既存のＭＭＳＥ（（ｍｉｎｉ  ｍｅｎｔａｌ  ｓｔａｔｅ  ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ）基盤の設問形式は制限された使用と客観性に劣っていたが、音声認識基盤モジュールを通じての対話の形態で構成すると患者の拒否感が最小化され得る。また、本発明の実施例に係る認知機能リハビリテーション訓練方法は、音声認識および視線追跡技術を活用して動きが不自由であったり言語能力が低下した認知機能障害患者の認知機能を評価し、リハビリテーション訓練を可能とさせる。
【００２０】
すなわち、本発明の実施例に係る認知機能リハビリテーション訓練方法は、使用者を考慮した認知機能検査が可能である。国内の７０才以上の老人の非識字率（日常生活で読み、書き、計算が不可能）が４４．７％に達するため、音声認識を通じての評価方法が効率的である。外国のプログラムを活用した評価の場合、文化や言語の差が検査結果正確度に影響を及ぼし得るため、国内の情緒に合うプログラムが必要である。したがって、本ソリューションは熟練した評価者によってのみ可能であった認知機能評価過程を、センサ基盤技術を通じて効率的にデータを収集分析して客観的な認知機能評価が可能である。
【００２１】
図１は、本発明の実施例に係る認知リハビリテーションシステムを示した概念図である。
図１では、認知リハビリテーションのための認知リハビリテーションシステムは認知リハビリテーションサービスサーバー１００、使用者装置１２０を含むことができる。
【００２２】
認知リハビリテーションサービスサーバー１００は、使用者の認知リハビリテーションのために認知機能検査コンテンツを提供し、認知機能検査コンテンツに対する評価を遂行し、認知機能検査コンテンツに対する評価結果を考慮して認知リハビリテーションコンテンツを提供することができる。
【００２３】
使用者装置１２０は、認知リハビリテーションサービスサーバー１００から認知機能検査コンテンツを受信し、認知リハビリテーションサービスサーバー１００に認知機能検査コンテンツに対する答えを入力することができる。この後、認知リハビリテーションサービスサーバー１００から認知リハビリテーションコンテンツを受信して使用者に認知リハビリテーション訓練サービスを提供することができる。
【００２４】
図２は、本発明の実施例に係る認知機能検査およびリハビリテーション方法を示した概念図である。
図２では、使用者の認知機能を評価して認知機能が一定の臨界値以下の場合、認知機能検査結果に応じた認知リハビリテーションコンテンツを提供して認知機能に対するリハビリテーションを遂行するための方法が開示される。
【００２５】
図２を参照すると、使用者の個人情報が入力され得る（段階Ｓ２００）。
【００２６】
性別、年齢、名前のような使用者の個人情報が入力され得る。
【００２７】
使用者の認知機能検査が遂行され得る（段階Ｓ２１０）。
【００２８】
使用者の認知機能の評価領域は、指南力、記憶力、注意集中力、視知覚、言語のうち一つを含むことができる。
【００２９】
使用者に対する認知機能検査結果が提供される（段階Ｓ２２０）。
【００３０】
使用者の認知機能に対する評価結果は、認知機能検査に対する正確度、所要時間、反応時間、領域別点数を含むことができる。
【００３１】
使用者の認知機能検査結果に対する分析が提供される（段階Ｓ２３０）。
【００３２】
使用者の認知機能検査結果に対する分析に基づいてリハビリテーションコンテンツが提供される（段階Ｓ２４０）。
【００３３】
リハビリテーションコンテンツは、等級別コンテンツ、領域別コンテンツまたは使用者選択コンテンツを含むことができる。
【００３４】
リハビリテーション方法が選択される（段階Ｓ２５０）。
【００３５】
リハビリテーション方法は、等級別コンテンツ、領域別コンテンツまたは使用者選択コンテンツを使用したコンテンツのうち一つである。
【００３６】
選択されたリハビリテーション方法に基づいて認知リハビリテーションが遂行される（段階Ｓ２６０）。
【００３７】
認知リハビリテーション後、認知機能に対する再評価が遂行される（段階Ｓ２７０）。
【００３８】
使用者の認知機能の再評価は、指南力、記憶力、注意集中力、視知覚、言語に関するものであり得る。
【００３９】
図３は、本発明の実施例に係る認知機能検査画面を示した概念図である。
【００４０】
図３では、患者に提供される認知機能検査画面が開示される。
【００４１】
図３を参照すると、認知機能検査画面を通じて使用者に問題が提供され得る。
【００４２】
使用者に提供される問題は、一般的な現在時間（年、月、日、曜日、時間）、一般常識（国、大統領など）のような基本的な使用者の現在の認知状態に対するチェックのための問題であり得る。
【００４３】
使用者に提供される問題は臨界年齢別問題に対する集合が別途に存在し得、問題に対する集合は使用者の問題正解率を考慮して次第に高い水準の問題として提供され得る。例えば、第１問題集合は８才を対象に正解率が８０％以上出る問題集合であり、第２問題集合は９才を対象に正解率が８０％以上出る問題集合であり、第３問題集合は１０才を対象に正解率が８０％以上出る問題集合であり得る。使用者に第１問題集合、第２問題集合および第３問題集合などの順序で問題が提供されながら、使用者の認知水準に対する判断が遂行され得る。ｎ番目の問題集合に対する正解率が臨界値以上の場合、ｎ＋１番目の問題集合は飛ばしてｎ＋２番目の問題集合が使用者に提供され得る。
【００４４】
図４は、本発明の実施例に係る認知機能検査結果に対する画面を示した概念図である。
図４では、認知能力評価結果に対する画面が開示される。
【００４５】
図４を参照すると、認知能力段階情報、認知能力評価正確度情報、認知能力評価時間情報が認知能力評価結果として提供され得る。
【００４６】
図５は、本発明の実施例に係る認知リハビリテーションコンテンツを示した概念図である。
図５では、認知能力を向上させるためのリハビリテーションコンテンツが開示される。
【００４７】
図５を参照すると、指南力、記憶力、注意集中力、視知覚、言語に関する能力を向上させるために、リハビリテーションコンテンツが提供され得る。
【００４８】
リハビリテーションコンテンツは、記憶力、集中力、時空間能力のような能力別カテゴリー別に区分されて、難易度別に提供されるリハビリテーションおよび訓練コンテンツに対して正解率により点数が与えられ得る。リハビリテーションコンテンツは使用者装置のモバイルアプリケーション上で提供され得る。
【００４９】
具体的には、記憶力訓練は、選択して入力された情報に対して作業を遂行する間だけ一時的に保存するか、または長い間持続的に保存していて関連した作業を遂行する時のみ出力して活用する能力を向上させる訓練であり得る。記憶力訓練として位置記憶力／図形記憶力／記憶幅訓練／物語記憶力／計画を記憶する／顔を記憶する／思い出を記憶する／手続きを記憶するなどがあり得る。
【００５０】
視知覚訓練は、外部環境から視覚機関を通じて入ってきた情報を脳で統合して解釈する能力を活性化させて、対象を再認識し、時空間的な解釈能力を向上させる矯正訓練であり得る。視知覚訓練としては、同じ絵を選択する、機能を言い当てる、名前を言い当てる、同じ絵を言い当てる、ブロックの個数を言い当てる、ブロックで模様を作る、点の位置を合わせなどがあり得る。
【００５１】
集中力訓練は、外部から入ってくる各種の情報から特定の情報を選択し、選択した情報を必要時間の間だけ保有して他の対象に関心をそらした後、２つ以上を同時に選択する能動的な情報処理過程を活性化する訓練であり得る。集中力訓練として、焦点集中力訓練、個数の言い当て訓練、同じ模様探し訓練、場所探し訓練、色の言い当て訓練、音集中訓練、計算訓練、点で模様を描く訓練、選択的集中力訓練、変換集中力訓練、通時的集中力訓練、持続的集中力訓練、個数の言い当て訓練などがあり得る。
【００５２】
図６は、本発明の実施例に係る視線追跡技術を基盤とした認知機能検査および認知リハビリテーション訓練方法を示した概念図である。
図６では、視線追跡技術に基づいて認知機能検査および認知リハビリテーション訓練を遂行するための方法が開示される。
【００５３】
図６を参照すると、視線追跡モジュールは瞳の動きを感知し、視線の位置を追跡する技術である視線追跡技術を具現するためのモジュールであって、認知機能評価および認知リハビリテーションプログラムの遂行時にタッチに代わって使用者インターフェースとして活用され得る。
【００５４】
脳卒中のような原因による認知機能低下者の場合、身体の機能もともに低下するためタッチ基盤のインターフェースよりも視線追跡モジュールが有用であり得る。
【００５５】
スマート機器に付着して使用できるタブレット置台の形態の別途の視線追跡モジュールが使われ得る。
【００５６】
作用原理として、視覚／音声などの脳の刺激が可能なデジタル認知機能リハビリテーションコンテンツを認知機能低下者に活用するようにして、脳を活性化させて認知機能の低下速度を遅らせる原理である。
【００５７】
これだけでなく、音声合成技術に基づいて使用者インターフェースが具現されてもよい。文字からなる情報を人が話すように自然な音声にしてくれる技術（ＴＴＳ：Ｔｅｘｔ  Ｔｏ  Ｓｐｅｅｃｈ）に基づいて、認知能力に対する測定およびリハビリテーション訓練が進行され得る。
【００５８】
具体的には、スマート機器（スマートフォンあるいはタブレット）を通じての認知機能評価および認知リハビリテーションプログラムの遂行時に、テキストの代わりに／または並行して質問をしたり、文章を読むよう具現され得る。脳卒中のような原因による認知機能低下者の場合、身体の機能もともに低下するためタッチ基盤のインターフェースより有用であり得る。
【００５９】
図７は、本発明の実施例に係る音声認識に基づいて認知能力測定および認知リハビリテーション訓練のための方法を示した概念図である。
図７では、音声認識機能に基づいて認知能力測定および認知リハビリテーション訓練のための方法が開示される。
【００６０】
使用者の話を聞いて文字に変える技術（ＳＴＴ：Ｓｐｅｅｃｈ  Ｔｏ  Ｔｅｘｔ）を通じて、使用者が何らかの話をする場合、該当話をテキストに変換して認識し、変換されたテキストに基づいて認知能力に対する測定を遂行し、認知リハビリテーション訓練を進行することができる。スマート機器（スマートフォンまたはタブレット）を通じての認知機能検査および認知リハビリテーションプログラムの遂行時に、タッチに代わって使用者の応答を収集して脳卒中のような原因による認知機能低下者の場合、身体の機能もともに低下者にタッチ基盤のインターフェースより有用に活用され得る。使用者の話を聞いて該当質問に対する正解なのか否かを判断できるように、多くの正解をあらかじめ登録しておくことができる。
【００６１】
図８は、本発明の実施例に係る認知リハビリテーション訓練方法を示した概念図である。
図８では、認知リハビリテーション訓練のために使用者の視線を追跡するための方法が開示される。
【００６２】
図８を参照すると、視線追跡モジュールは使用者の目を追跡するにおいて、使用者の目の動きが可能な範囲および使用者の反応速度を考慮して、あらかじめ使用者インターフェースに対する設定を進行することができる。
【００６３】
例えば、１０という数値が平均数値であって、一般使用者の目が移動可能な平均移動範囲であり得る。視線追跡モジュールは視線基盤使用者インターフェースの設定のために、使用者の目の移動可能範囲８００を優先的に判断することができる。左／右／上／下に移動可能な目の移動可能範囲８００について決定することができる。
【００６４】
使用者の目の移動可能範囲８００が設定される場合、移動可能範囲８００を考慮して使用者インターフェース上で使用者の選択を指示するアイコンが移動され得る。使用者の目の移動可能範囲８００が平均移動可能範囲より相対的に小さければ、使用者の目の移動による使用者インターフェース上で使用者の選択を指示するアイコンの移動が相対的に大きくなり得る。その反対に、使用者の目の移動可能範囲８００が平均移動可能範囲より相対的に大きければ、使用者の目の移動による使用者インターフェース上で使用者の選択を指示するための選択アイコンの移動が相対的に小さくなり得る。
【００６５】
また、使用者の目の移動速度８２０に対する設定も進行され得る。使用者が気楽に目を動かすことができる速度を測定し、これにしたがって、選択アイコンの移動速度も変化し得る。使用者の目の移動速度８２０が平均移動速度より相対的に小さければ、使用者の目の移動による使用者インターフェース上で使用者の選択を指示するアイコンの移動速度が相対的に大きくなり得る。その反対に使用者の目の移動速度８２０が平均移動速度より相対的に大きければ、使用者の目の移動による使用者インターフェース上で使用者の選択を指示するための選択アイコンの移動速度相対的に小さくなり得る。
【００６６】
認知リハビリテーションサービスサーバーは、使用者の目の移動可能範囲８００および目の移動速度８２０を測定し、使用者の目の移動可能範囲８００および目の移動速度８２０に応じて使用者インターフェース上での選択アイコンの移動範囲および移動速度を適応的に設定することができる。
【００６７】
また、本発明の実施例によると、認知機能検査をより迅速かつ正確に遂行するために、認知機能検査のための質問の項目が多様な方法で提供され得る。具体的には、使用者の認知機能が第１段階、第２段階、．．．、第ｎ段階に分類される場合、使用者の認知機能に対する評価のために第１段階から順次進行することになる場合、評価の疲労度が高いこともある。
【００６８】
したがって、使用者の認知機能検査のために、１次質問項目セットは中間のｎ／２段階から低い段階（第１段階）および高い段階（第ｎ段階）に順に入り混じられた１次質問項目セットが使用者に提供され得る。例えば、ｎが１０である場合、５段階、４段階、６段階、３段階、７段階、２段階、８段階、１段階、１０段階で、それぞれ１次質問項目セットが構成され得る。すなわち中央値に該当する段階を基準として高い段階、低い段階が順次入り混じられ得る。
【００６９】
１次質問項目セットに対する使用者の正解分布に基づいて使用者の１次評価が進行され得る。例えば、１次質問項目セットで１段階〜６段階での正解率が第１臨界値（例えば、８０％）以上であり、７段階から１０段階での使用者正解率が第２臨界値（例えば４０％）以下である場合、使用者の認知能力を評価するための２次質問項目セットは６段階から１段階までそれぞれ生成されて提供され得る。この時、６段階で第３臨界値（例えば、７０％）以上の正解率を見せる場合、６段階以上の段階（例えば、７段階）の質問項目が使用者に提供されて使用者の認知機能に対する評価が進行され得る。その反対に、６段階で第３臨界値（例えば、７０％）未満の正解率を見せる場合、６段階未満の段階（例えば、５段階）の質問項目が使用者に提供されて使用者の認知機能に対する評価が進行され得る。同じ方式で第３臨界値を基準として使用者に問題が提供されて、より少ない問題を提供してより迅速かつ効率的に使用者の認知能力に対する評価が進行され得る。すなわち、１次質問項目セットに対する正解率に基づいて決定された基準段階を考慮して、基準段階に対する認知評価結果を決定することができる。基準段階に対する認知評価結果を再び考慮して、基準段階を基準として相対的に高い段階または低い段階への移動が進行され得る。
【００７０】
前記のような方式により、使用者の認知能力を評価するために不要に多くの質問項目を提供する必要なく、簡単な方式で使用者の認知能力を評価するための問題が少なく効率的に提供され得る。
【００７１】
本発明の実施例によると、新しい認知症選別神経認知検査道具の開発のための候補項目を抽出することができる。韓国人の認知老化と認知症に対する前向きな研究（Ｋｏｒｅａｎ  Ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌ  Ｓｔｕｄｙ  ｏｎ  Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ  Ａｇｉｎｇ  ａｎｄ  Ｄｅｍｅｎｔｉａ（ＫＬＯＳＣＡＤ）を通じて追跡されたデータバンクとブンダンソウル大学病院精神健康医学課認知症クリニックで収集されたデータベースで、正常、軽度認知障害および認知症老人の神経心理検査結果を開発用データセットと検証用データセットに分けた後、開発用データを分析してＭＭＳＥ水準の選別検査項目を構成することができる。
【００７２】
下記の表は収集データ項目を表す。
＜表１＞
【００７３】
【表１】
2021509852.tif 000003
【００７４】
【表２】
2021509852.tif 000004
【００７５】
【表３】
2021509852.tif 000005
【００７６】
【表４】
2021509852.tif 000006
【００７７】
【表５】
2021509852.tif 000007
【００７８】
また、本発明の実施例によると、新しい認知症選別神経認知検査道具の開発のための候補項目の抽出と検証ができる。
【００７９】
既確保された全体データセット（ｄａｔａ  ｓｅｔ）を開発用データセットと検証用データセットに分けた後、前者を神経認知事前検査の項目抽出に活用し、後者は開発用データセットで抽出された項目からなるモバイル神経認知検査の診断正確度評価に活用することができる。
【００８０】
候補項目の抽出はマシンラーニング（ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）と伝統統計モデリング（ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ）のような２つの方法を利用して遂行することができる。
【００８１】
マシンラーニング（Ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）はルール基盤プログラミング（ｒｕｌｅｄ−ｂａｓｅｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）なしにデータ（ｄａｔａ）からアルゴリズムを抽出する方法であり、統計的モデリングは数学公式の形態で変数間の関係を公式化してモデリングする方法である。
【００８２】
本研究のために既収集されたデータの種類と量が膨大であり、神経心理検査総集の多様な細部検査を含むところ、データの次元（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）が多い方であって、このような高いディメンショナリティ（ｈｉｇｈ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙ）の形態のデータセット（ｄａｔａｓｅｔ）の分析においてマシンラーニング（ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）が適用され得る。
【００８３】
また、患者群別検査結果のパターン分析および選別検査の組み合わせが遂行され得る。
【００８４】
また、本発明の実施例によると、深層神経網分析（ｄｅｅｐ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ、ＤＮＮ）が遂行され得る。
【００８５】
図９は、本発明の実施例に係る深層神経網分析を示した概念図である。
【００８６】
図９を参照すると、ニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）とは、パターン分類（Ｐａｔｔｅｒｎ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）の分野で広く使われる方式であって、非線形的（ｎｏｎ−ｌｉｎｅａｒ）な伝達関数（ｔｒａｎｓｆｅｒ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を利用して特徴（ｆｅａｔｕｒｅ）をトレーニング（ｔｒａｉｎｉｎｇ）する方式である。これを利用したＤＮＮは、入力層（ｉｎｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）と出力階層（ｏｕｔｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）の間に存在する隠れ層（ｈｉｄｄｅｎ  ｌａｙｅｒ）を多重に積層して作った構造であり、既存の人工神経網モデルの短所を補完する代替アルゴリズムで複雑度が高い次元のデータに関連した問題を解く場合に大きな効果がある。
【００８７】
前記のようなディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を利用した分類（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）問題において最も重要な要素は、認知症群と正常群を代表できるモデルを確立するところにある。これにおいて、１０個余りの検査の組み合わせで認知症群と正常群の認知機能検査代表モデルをそれぞれ５個のモデルにし、それぞれのモデルに対してパターンが異なって存在するであろうというのが本発明の前提であり仮定である。したがって、１０個のモデルを立てて、各検査結果に対してフレーム単位に分類をしてみると、２個のモデル（認知症＆正常）を立てた時よりもさらに細分化された分類（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を実施できるという長所がある。
【００８８】
前記１０個のモデルを利用した深層神経網分析は、診断に、より敏感な検査道具と結果タイプを分類することができる長所がある。分類正確度を分析する実験の場合、２０個のモデルに分類した後、マジョリティー  ボート（ｍａｊｏｒｉｔｙ  ｖｏｔｅ）を通じて最終的に認知症群と正常群を判別するように設計し、交差妥当度は５フォルドヘルド−アウトクロスバリデーション（ｆｏｌｄ  ｈｅｌｄ−ｏｕｔ  ｃｒｏｓｓ  ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）を５回実施してすべての患者群に対して一回ずつ正確度を分析する。
【００８９】
伝統統計モデリング（Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ）でロジスティック回帰分析が遂行され得る。
【００９０】
本発明の実施例によると、診断アルゴリズムの開発で各検査別に相対的重要度を評価するために、ロジスティック回帰モデルを利用して標準化係数（ｂｅｔａ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）を求める。計算された標準化係数を利用して回帰式を構成し、各検査特性別にウェイテッドコンポジットスコア（ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｃｏｍｐｏｓｉｔ  ｓｃｏｒｅ）を導き出した後、これを利用して最適の診断正確度を示す検査の組み合わせを探す。この時、回帰分析は段階的回帰分析法（ｓｔｅｐｗｉｓｅ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）を利用し、多重共線性（ｍｕｌｔｉ  ｃｏｌｌｉｎｅａｒｉｔｙ）を考慮して分析を進行することができる。
【００９１】
本発明の実施例によると、診断アルゴリズムの検証が遂行され得る。準拠妥当度は認知機能の障害の有無を黄金を基準として年齢を補正したＡＮＯＶＡを利用して検証し、同種妥当度はＭＭＳＥを利用してピアソンのコリレーションテスト（Ｐｅａｒｓｏｎ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｔｅｓｔ）で検証し、交差妥当度はブートストラッピング（Ｂｏｏｔｓｔｒａｐｐｉｎｇ）またはジャックナイフ（Ｊａｃｋ−ｋｎｉｆｅ）法を利用して検証し、診断正確度はレシーバーオペレータキャラクタリスティック（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ  Ｏｐｅｒａｔｏｒ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ、ＲＯＣ）分析を利用して分析することができる。
【００９２】
また、本発明の実施例によると、新しい認知症選別検査道具の最適化が遂行され得る。開発用データベースを活用していくつかの候補検査道具セットを利用して診断正確度と施行便宜性を考慮した最適の選別検査道具が開発され得る。
【００９３】
新しい認知症の選別検査道具の妥当度の検証が遂行され得る。検証用データセットを利用して開発された認知症の選別検査道具の妥当度が検証され得る。
【００９４】
本発明の実施例に係る認知リハビリテーション訓練は、下記のような方法で遂行され得る。リハビリテーション訓練の難易度に影響を及ぼす要因は、提示速度、制限時間、同時問題数、複雑度、馴染みの程度などである。すなわち、問題の提示速度が速く提示時間が短いほど、同時に提示される問題の数が多いほど、問題に馴染んでおらず複雑であるほど難易度は増加するものである。難易度に応じてこれらの要素に変化を与え、提示速度を含む他の要素は環境設定と各細部コンテンツで調節が可能である。
【００９５】
集中力訓練、記憶力訓練、指南力訓練のうち１つ以上の領域で構成されており、一対一のマッチング方式の場合にはタッチ／視線追跡方式でＯ、Ｘボタンで患者が応答し、音声認識方式を利用して「はい、いいえ」で応答するようにする。
【００９６】
多重選択型の場合は、タッチ／視線追跡方式を利用して番号を選択するか矢印を利用して正しいものを選択するようにし、音声認識方式を利用して番号を呼ぶようにする。
【００９７】
評価結果を提供するために、すべての領域の検査が終了すると自動で結果ウィンドウが表示され、正確度の総点と平均反応時間が提示され、細部情報としては領域別点数が提示される。また、対象者の認知水準が正常の範囲に属するかあるいは正常未満であるかをグラフを利用して明確に表現する。評価結果のうち総点と領域別点数に応じて使用者に適切なコンテンツの推薦が可能である。
【００９８】
認知機能の評価およびリハビリテーション時に音声認識の活用のために、使用者インターフェースは使用者と相互間に通信が行われるようにするものであって、その構成としては音声信号を出力するスピーカーと、音声信号を入力するマイクで構成され得る。
【００９９】
変換段階を通じて使用者の音声を認識してテキスト化したり（ｓｐｅｅｃｈ  ｔｏ  ｔｅｘｔ：ＳＴＴ）、テキストを音声に変換（ｔｅｘｔ  ｔｏ  ｓｐｅｅｃｈ：ＴＴＳ）することができる。処理段階を通じて変換されたテキストを、プログラムに既設定された基準値と比較して正解の有無を判断することができる。伝送段階を通じて認知機能評価およびリハビリテーション結果をサーバーに伝送する。
【０１００】
前述した方法はアプリケーションで具現されるか、多様なコンピュータ構成要素を通じて遂行され得るプログラム命令語の形態で具現されて、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録され得る。前記コンピュータ読み取り可能な記録媒体はプログラム命令語、データファイル、データ構造などを単独でまたは組み合わせて含むことができる。
【０１０１】
前記コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されるプログラム命令語は本発明のために特別に設計され構成されたものであって、コンピュータソフトウェア分野の当業者に公知とされて使用可能なものでもよい。
【０１０２】
コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例には、ハードディスク、フロッピーディスクおよび磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）のような磁気−光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ−ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｅｄｉａ）、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令語を保存し遂行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。
【０１０３】
プログラム命令語の例には、コンパイラによって作られるような機械語コードだけでなく、インタープリタなどを使用してコンピュータによって実行され得る高級言語コードも含まれる。前記ハードウェア装置は本発明に係る処理を遂行するために、一つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成され得、その逆も同じである。
【０１０４】
以上では実施例を参照して説明したが、該当技術分野の熟練した当業者は、下記の特許請求の範囲に記載された本発明の思想および領域から逸脱しない範囲内で本発明を多様に修正および変更できることが理解できる。
【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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【手続補正書】
【提出日】令和2年9月25日(2020.9.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認知機能リハビリテーション訓練方法であって、
認知リハビリテーションサービスサーバーが認知機能検査を遂行する段階；
前記認知リハビリテーションサービスサーバーが前記認知機能検査に対する認知機能検査結果を受信する段階；
前記認知リハビリテーションサービスサーバーが前記認知機能検査結果に対するリハビリテーション方法を決定する段階；
前記認知リハビリテーションサービスサーバーが前記リハビリテーション方法によるリハビリテーションコンテンツを使用者装置に提供してリハビリテーション訓練を進行する段階を含み、
前記認知機能検査はタッチ認識、音声認識または視線追跡に基づいて遂行され、
前記リハビリテーション方法は前記認知機能検査に使われた方法に基づいて決定され、
前記認知リハビリテーションサービスサーバーは視線追跡モジュールに基づいて瞳の動きを感知して視線の位置を追跡して前記認知機能検査および前記リハビリテーション訓練を進行し、視線追跡モジュールで瞳の動きを感知し、認知機能評価および認知リハビリテーションプログラムの遂行時にタッチに代わって使用者インターフェースとして活用し、
前記認知リハビリテーションサービスサーバーは、使用者の目の移動可能範囲および目の移動速度を測定し、使用者の目の移動可能範囲および目の移動速度に応じて使用者インターフェース上での選択アイコンの移動範囲および移動速度を適応的に設定することをさらに特徴とし、
前記認知リハビリテーションサービスサーバーが、前記リハビリテーションコンテンツの提供後に前記使用者装置の使用者に対する再評価を遂行し、
前記認知機能検査で提供された質問項目セットに対する正解率に基づいて決定された基準段階を考慮して、基準段階に対する認知評価結果を決定し、基準段階に対する認知評価結果を再び考慮して、基準段階を基準として相対的に高い段階または低い段階への移動が進行される
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記認知機能検査は、指南力領域、記憶力領域、注意集中力領域、視知覚領域、言語領域のうち少なくとも一つに対して遂行される
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記認知機能検査結果は、評価正確度、評価所要時間、使用者反応時間、評価領域別点数に対する情報を含む
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
認知機能リハビリテーション訓練方法を遂行する認知リハビリテーションサービスサーバーにおいて、
前記認知リハビリテーションサービスサーバーはプロセッサを含み、
前記プロセッサは認知機能検査を遂行し、
前記認知機能検査に対する認知機能検査結果を受信し、
前記認知機能検査結果に対するリハビリテーション方法を決定し、
前記リハビリテーション方法によるリハビリテーションコンテンツを使用者装置に提供してリハビリテーション訓練を進行するように具現されるものの、
前記認知機能検査はタッチ認識、音声認識または視線追跡に基づいて遂行され、
前記リハビリテーション方法は前記認知機能検査に使われた方法に基づいて決定され、
前記プロセッサは視線追跡モジュールに基づいて瞳の動きを感知して視線の位置を追跡して前記認知機能検査および前記リハビリテーション訓練を進行し、前記視線追跡モジュールで瞳の動きを感知し、認知機能評価および認知リハビリテーションプログラムの遂行時にタッチに代わって使用者インターフェースとして活用し、
前記認知リハビリテーションサービスサーバーは、使用者の目の移動可能範囲および目の移動速度を測定し、使用者の目の移動可能範囲および目の移動速度に応じて使用者インターフェース上での選択アイコンの移動範囲および移動速度を適応的に設定し、
前記認知リハビリテーションサービスサーバーが、前記リハビリテーションコンテンツの提供後に前記使用者装置の使用者に対する再評価を遂行し、
前記認知機能検査で提供された質問項目セットに対する正解率に基づいて決定された基準段階を考慮して、基準段階に対する認知評価結果を決定し、基準段階に対する認知評価結果を再び考慮して、基準段階を基準として相対的に高い段階または低い段階への移動が進行される
ことを特徴とする認知リハビリテーションサービスサーバー。
【請求項５】
前記認知機能検査は、指南力領域、記憶力領域、注意集中力領域、視知覚領域、言語領域のうち少なくとも一つに対して遂行される
請求項４に記載の認知リハビリテーションサービスサーバー。
【請求項６】
前記認知機能検査結果は、評価正確度、評価所要時間、使用者反応時間、評価領域別点数に対する情報を含む
請求項５に記載の認知リハビリテーションサービスサーバー。
【国際調査報告】
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