(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
言語に症状が現れる疾患を診断する診断装置であって、
人物の発話内容又は前記人物が書き起こした文書を示すテキストデータを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたテキストデータを、同じ単語の繰り返し回数が多いほど圧縮率が高くなるデータ圧縮方式によって可逆圧縮する圧縮部と、
前記圧縮部により可逆圧縮されたテキストデータの圧縮率を算出する圧縮率算出部と、
前記圧縮率算出部により算出された圧縮率に基づいて、前記人物が前記疾患の疑いを持つか否かを判定する判定部とを備える診断装置。
【請求項２】
前記人物が発話した音声を収音する収音部と、
前記収音された音声を音声認識することで、前記収音した音声を前記テキストデータに変換し、前記取得部に出力する音声認識部とを更に備える請求項１記載の診断装置。
【請求項３】
前記取得部は、前記人物の発話内容が記載された文書又は前記人物が書き起こした文書をテキスト認識することで前記テキストデータを取得する請求項１又は２記載の診断装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記圧縮率が所定の閾値より高い場合、前記人物は前記疾患を持つと判定する請求項１〜３のいずれかに記載の診断装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記圧縮率が高くなるにつれて前記疾患の度合いが高いと判定する請求項１〜４のいずれかに記載の診断装置。
【請求項６】
前記疾患は、認知症、脳疾患、及び精神障害を含む請求項１〜５のいずれかに記載の診断装置。
【請求項７】
言語に症状が現れる疾患を診断する診断装置の制御方法であって、
前記診断装置によって、
人物の発話内容又は前記人物が書き起こした文書を示すテキストデータを取得し、
前記取得したテキストデータを、同じ単語の繰り返し回数が多いほど圧縮率が高くなるデータ圧縮方式によって可逆圧縮し、
前記可逆圧縮されたテキストデータの圧縮率を算出し、
前記算出された圧縮率を所定の閾値と比較する、診断装置の制御方法。
【請求項８】
言語に症状が現れる疾患を診断するための診断プログラムであって、
コンピュータを請求項１〜６のいずれかに記載の診断装置が備える各部として機能させる診断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、言語に症状が現れる疾患を診断する診断装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
認知症患者は、症状が進行するにつれて、使用できる単語数が減少傾向へ向かうので、認知症は言語能力と相関があることが知られている。ここで、言語能力の測定は、肉体的侵襲がないため、認知症を早期に発見する手法として注目されている。
【０００３】
また、早期に認知症を発見する手法として、長谷川式簡易知能評価スケール（ＨＤＳ−Ｒ）や、Ｍｅ−ＣＤＴが知られており、これらの手法を用いて認知症の疑いのある高齢者と健常高齢者との発話の傾向及び特徴を抽出する研究も報告されている（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】四方朱子、宮部真衣、野田泰葉、木下彩栄、荒牧英治、「軽度認知症者の音声テキストの質的検討：認知症の無侵襲迅速スクリーニングの為に」、情報処理学会研究報告  Ｖｏｌ．２０１５−ＵＢＩ−４７Ｎｏ．４  Ｖｏｌ．２０１５−ＡＳＤ−２Ｎｏ．４、２０１５年７月２７日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一般に言語能力は、構文能力と語彙能力との２つに大別されるが、認知症に対しては語彙能力が有用であることが知られている。語彙能力の測定手法としては、理解できる或いは使用できる語彙量を測定する手法や、認証心理学で用いられる命題数を測定する手法などが知られている。
【０００６】
しかし、語彙量を測定する手法では、言語に応じて単語の単位が異なるので、単語の単位に曖昧さがあるという課題があると共に、言語に応じてアルゴリズムを変更する必要があるという課題がある。
【０００７】
また、命題数を測定する手法では、専門家による人手の作業が必要となるという問題がある。なお、品詞をカウントすることで、命題数を自動解析するＣＰＩＤＲと呼ばれる手法が提案されているものの、この手法は英語に対する手法であり、そのまま別の言語に適用させることは困難である。
【０００８】
また、上記の非特許文献１では、公知の評価手法を利用して認知症患者と健常者との発話の特徴が抽出されているに留まり、認知症の新たな判定手法についての開示はない。
【０００９】
本発明の目的は、言語に依存することなく簡易且つ正確に人物が言語に症状が現れる疾患の疑いを持つか否かを判定できる技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様に係る診断装置は、言語に症状が現れる疾患を診断する診断装置であって、
前記人物の発話内容又は前記人物が書き起こした文書を示すテキストデータを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたテキストデータを、同じ単語の繰り返し回数が多いほど圧縮率が高くなるデータ圧縮方式によって可逆圧縮する圧縮部と、
前記圧縮部により可逆圧縮されたテキストデータの圧縮率を算出する圧縮率算出部と、
前記圧縮率算出部により算出された圧縮率に基づいて、前記人物が前記疾患の疑いを持つか否かを判定する判定部とを備える。
【００１１】
認知症等の言語に症状が表れる疾患の疑いを持つ患者の発話内容を解析すると、同じ単語や同じフレーズを繰り返す傾向にあり、冗長性が高いことが知られている。可逆圧縮のアルゴリズムでは、冗長なフレーズを抽出し、そのフレーズに短い符号を割り付けることで元のデータが圧縮されるので、元のデータに冗長なフレーズが多く含まれるほど圧縮率が高くなる。そのため、言語に症状が現れる疾患の疑い持つ人物と疑いを持たない人物との発話内容を示すテキストデータを可逆圧縮したときの圧縮率を比較すると、言語に症状が現れる疾患の疑い持つ人物の方が疑いを持たない人物よりも高くなることを本発明者は見出した。
【００１２】
本態様では、人物の発話内容を示すテキストデータを可逆圧縮したときの圧縮率に基づいて、人物が言語に症状が現れる疾患の疑いを持つか否かが判定されている。そのため、言語に依存することなく、共通のアルゴリズムで人物が言語に症状が現れる疾患の疑いを持つか否かを判定できる。その結果、簡易且つ正確に言語に症状が現れる疾患を判定できる。
【００１３】
また、上記態様において、
前記人物が発話した音声を収音する収音部と、
前記収音された音声を音声認識することで、前記収音した音声を前記テキストデータに変換し、前記取得部に出力する音声認識部とを更に備えていてもよい。
【００１４】
本態様によれば、人物が発話した音声を音声認識することでテキストデータが取得されているので、人物に過度な負担を強いることなくテキストデータを取得できる。
【００１５】
また、上記態様において、
前記取得部は、前記人物の発話内容が記載された文書又は前記人物が書き起こした文書をテキスト認識することで前記テキストデータを取得してもよい。
【００１６】
本態様によれば、人物の発話内容が記載された文書又は人物が書き起こした文書をテキスト認識することでテキストデータが取得されているので、簡易な処理でテキストデータを取得できる。
【００１７】
また、上記態様において、前記判定部は、前記圧縮率が所定の閾値より高い場合、前記人物は前記疾患の疑いがあると判定してもよい。
【００１８】
本態様によれば、圧縮率が所定の閾値より高ければ、人物は前記疾患の疑いを持つと判定されるので、簡便なアルゴリズムで言語に症状が現れる疾患を判定できる。
【００１９】
また、上記態様において、前記判定部は、前記圧縮率が高くなるにつれて前記疾患の度合いが高いと判定してもよい。
【００２０】
本態様によれば、前記疾患の有無のみならず、人物がどの程度、前記疾患の疑いを持つかを提示できる。
【００２１】
また、上記態様において、前記疾患は、認知症、脳疾患、及び精神障害を含んでいてもよい。
【００２２】
本態様によれば、言語能力との相関が高い、認知症、脳疾患、及び精神障害を正確に判定できる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、言語に依存することなく簡易且つ正確に人物が、言語に症状が現れる疾患の疑いを持つか否かを判定できる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の実施の形態１に係る診断装置１の全体構成を示すブロック図である。
【図２】圧縮部による圧縮処理の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態１に係る診断装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】本実施の形態の実験で用いた言語指標を纏めた表である。
【図５】本実施の形態における実験結果を纏めた表である。
【図６】本発明の実施の形態２に係る診断装置の全体構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の実施の形態２に係る診断装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態３に係る診断装置の全体構成を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態３に係る診断装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態４に係る診断装置の全体構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の実施の形態４に係る診断装置の処理の一例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】
【００２５】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る診断装置１の全体構成を示すブロック図である。診断装置１は、言語に症状が現れる疾患の疑いを診断する装置である。以下の実施の形態１〜４では、言語に症状が現れる疾患として認知症を例に挙げて説明するが、これに限定されない。例えば、失語症や発達障害（アスペルガー症候群、学習障害、及び多動性障害等）に対しても、本発明は適用可能である。すなわち、本実施の形態において、言語に症状が現れる疾患とは、何らかの要因によって言語に支障をきたす疾患が該当し、認知症の他、言語に症状が現れる脳疾患や精神障害（例えば、鬱病）が含まれる。
【００２６】
ここでは、認知症には、アルツハイマー型認知症、脳血管型認知症、レビー小体型認知症、及び前頭側頭型認知症等が含まれる。また、本実施の形態においては、認知症には、ＭＣＩ（Ｍｉｌｄ  Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ  Ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ：軽度認知障害）も含まれる。
【００２７】
図１において、診断装置１は、携帯端末１００、音声認識サーバ２００、及び診断サーバ３００を備える。携帯端末１００は、例えば、スマートフォン、タブレット端末といった、タッチパネル１０２を備える携帯可能な情報処理装置で構成されている。但し、これは一例であり、携帯端末１００としては、タッチパネル１０２を備えていない携帯電話が採用されてもよい。
【００２８】
音声認識サーバ２００及び診断サーバ３００は、それぞれ、通信機能を備えるコンピュータで構成されている。携帯端末１００、音声認識サーバ２００、及び診断サーバ３００はネットワークＮＴを介して相互に通信可能に接続されている。ネットワークＮＴとしては、携帯電話通信網及びインターネット通信網を含む公衆通信網が採用できる。携帯端末１００、音声認識サーバ２００、及び診断サーバ３００は、ＴＣＰ／ＩＰ等の通信プロトコルを用いて種々のデータを送受する。
【００２９】
携帯端末１００は、認知症の診断対象となる人物の音声を収音すると共に、診断結果を人物に提示する装置であり、収音部１０１、タッチパネル１０２、制御部１０３、及び通信部１０４を備える。
【００３０】
収音部１０１は、例えば、人物の発話した音声を収音して音声信号に変換するマイクと、マイクによって変換された音声信号に対して所定の信号処理を行う信号処理回路等を含む。ここで、信号処理としては、音声信号に含まれるノイズを除去するといった前処理や、アナログの音声信号をデジタルの音声データに変換する処理等が含まれる。
【００３１】
タッチパネル１０２は、制御部１０３の制御の下、診断サーバ３００から送信された診断結果を表示したり、診断対象の人物に発話を促すメッセージを含む画面を表示したりする。
【００３２】
制御部１０３は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭ等を備え、携帯端末１００の全体制御を司る。本実施の形態では、制御部１０３は、収音部１０１から出力された音声データを通信部１０４を用いて音声認識サーバ２００に送信する処理や、診断サーバ３００から送信された診断結果をタッチパネル１０２に表示する処理を行う。
【００３３】
通信部１０４は、携帯端末１００をネットワークＮＴに接続するための通信装置で構成されている。本実施の形態では、通信部１０４は、制御部１０３の制御の下、音声認識サーバ２００に音声データを送信すると共に、診断サーバ３００から送信された診断結果を受信する。
【００３４】
音声認識サーバ２００は、携帯端末１００から送信された音声データをテキストデータに変換する処理を司り、音声認識部２０１及び通信部２０２を備える。音声認識部２０１は、携帯端末１００から送信された音声データに対して音声認識処理を行い、テキストデータに変換する。ここで、音声認識処理としては、例えば、音の波形データを蓄積する音響モデルと、単語及びその並び方の情報を蓄積する言語モデルとを用いることで音声認識を行う公知の処理が採用されればよい。
【００３５】
通信部２０２は、音声認識サーバ２００をネットワークＮＴに接続する通信装置で構成され、携帯端末１００から送信された音声データを受信すると共に、音声認識部２０１により変換されたテキストデータを診断サーバ３００に送信する。
【００３６】
診断サーバ３００は、人物が認知症の疑いを持つか否かを診断する装置であり、圧縮部３０１、圧縮率算出部３０２、判定部３０３、及び通信部３０４を備える。
【００３７】
圧縮部３０１は、音声認識サーバ２００から送信されたテキストデータを可逆圧縮する。ここで、圧縮部３０１は、ＺＩＰ、ＬＺＨ、ＴＡＲＧＺ、ＣＡＢ等の公知の可逆圧縮方式であればどのような圧縮方式を用いてもよい。
【００３８】
図２は、圧縮部３０１による圧縮処理の一例を示す図である。一般に可逆圧縮では、辞書法と符号割当との２つの工程を経てデータが圧縮される。辞書法の工程では、処理対象となるテキストデータの冗長性を減らすために、テキストデータおいて繰り返し登場する語が符号化される。
【００３９】
図２に示すテキストデータＴＸは、認知症患者の発話した内容を書き起こしたものである。図２の例では、テキストデータＴＸにおいて、「あのー」、「バイクの」、「とか」といった繰り返し登場する単語に対して一意的に識別可能な符号が割り付けられている。これにより、テキストデータＴＸは、図２の中段に示すようなテキストデータＴＸ１に変換される。
【００４０】
次に、テキストデータＴＸ１に対して、符号割当の工程が施される。符号割当の工程では、例えば、ハフマン法が採用され、登場回数が多い単語ほど、短い符号が割り付けられる。これにより、最終的にテキストデータＴＸ２が得られる。この例では、６５文字の１３０バイトのテキストデータＴＸが最終的に４３文字の８６バイトのテキストデータＴＸ２に圧縮されている。その結果、圧縮率は、８６／１３０＝６６％となっている。
【００４１】
図２のテキストデータＴＸに示すように、認知症の疑いのある人物は、同じ単語を繰り返し使用する傾向が高いので、認知症の疑いのある人物の発話内容を示すテキストデータＴＸの圧縮率は、認知症の疑いのない人物の圧縮率に比べて高くなる。そのため、圧縮率から診断対象の人物が認知症の疑いを持つか否かを判断できる。
【００４２】
この傾向は、辞書法及び符号割当を使用する可逆圧縮方式であれば、どのような圧縮方式においても表れるので、本実施の形態は辞書法及び符号割当からなる既存の可逆圧縮方式を適用できる。また、このような既存の可逆圧縮方式は、処理対象となるデータ内容を問わず、同じ単語の繰り返し回数が多いほど、高い圧縮率が得られる。したがって、本実施の形態は、発話者が使用する言語に応じてアルゴリズムを変更する必要もない。
【００４３】
なお、本実施の形態で、可逆圧縮方式を採用しているのは、既存の非可逆圧縮方式は主に画像データといったテキストデータ以外のデータを対象としてアルゴリズムが構築されており、テキストデータの圧縮にはなじまないからである。
【００４４】
図１に参照を戻す。圧縮率算出部３０２は、圧縮部３０１により圧縮されたテキストデータの圧縮率を算出する。ここで、圧縮率算出部３０２は、圧縮前のテキストデータＴＸのデータ量に対する、圧縮後のテキストデータＴＸ２のデータ量の割合を求めることで、圧縮率を算出すればよい。
【００４５】
判定部３０３は、圧縮率算出部３０２により算出された圧縮率が所定の閾値より大きければ、診断対象の人物は認知症の疑いがあると判定し、当該圧縮率が所定の閾値より大きくなければ、診断対象の人物は認知症の疑いがないと判定する。ここで、判定部３０３は、圧縮率が大きくなるにつれて、値が増大するように認知症の度合いを算出してもよい。例えば、判定部３０３は、圧縮率が閾値以下であれば、認知症の疑いがないことを示す認知症度「０」を、認知症の度合いとして算出すればよい。また、判定部３０３は、圧縮率が閾値よりも大きい場合は、圧縮率が増大するにつれて、認知症度「１」、認知症度「２」というように、認知症の度合いを段階的に算出してもよい。そして、判定部３０３は、判定結果を示すデータを診断結果として生成する。ここで、閾値としては、例えば、多数の人物に対して実験を施すことにより得られた値であって、これ以上値が増大すると認知症の疑いがあること判断できる値が採用されればよい。
【００４６】
通信部３０４は、診断サーバ３００をネットワークに接続するための通信装置で構成され、音声認識サーバ２００から送信されたテキストデータを受信すると共に、判定部３０３により生成された診断結果を携帯端末１００に送信する。これを受信した携帯端末１００は、タッチパネル１０２に診断結果を表示する。
【００４７】
なお、図１において圧縮部３０１〜判定部３０３は、例えば、ＣＰＵがプログラムを実行することで実現される。また、本実施の形態において、通信部３０４は、請求項の取得部に相当する。
【００４８】
図３は、本発明の実施の形態１に係る診断装置１の処理の一例を示すフローチャートである。まず。携帯端末１００は、診断対象となる人物（以下、「診断対象者」と記述する。）の音声を収音し、音声データを取得する（Ｓ１０１）。ここで、診断対象者は、例えば、携帯端末１００のタッチパネル１０２に表示される、認知症の疑いを診断するための発話誘導メッセージにしたがって発話すればよい。或いは、診断対象者は、医師や看護師（以下、「医師等」と記述する。）との対話を通じて発話すればよい。
【００４９】
次に、携帯端末１００は、診断対象者が発話した音声データを音声認識サーバ２００に送信する（Ｓ１０２）。
【００５０】
次に、音声認識サーバ２００は、音声データを受信する（Ｓ２０１）。次に、音声認識サーバ２００は、受信した音声データを音声認識してテキストデータに変換する（Ｓ２０２）。次に、音声認識サーバ２００は、変換したテキストデータを診断サーバ３００に送信する（Ｓ２０３）。
【００５１】
次に、診断サーバ３００は、音声認識サーバ２００から送信されたテキストデータを受信する（Ｓ３０１）。次に、診断サーバ３００は、受信したテキストデータを圧縮し（Ｓ３０２）、圧縮率を算出する（Ｓ３０３）。
【００５２】
次に、診断サーバ３００は、圧縮率が閾値Ｘより大きいか否かを判定し、大きければ（Ｓ３０４でＹＥＳ）、診断対象者は、認知症の疑いがあると判定し（Ｓ３０５）、圧縮率が閾値Ｘよりも大きくなければ（Ｓ３０４でＮＯ）、診断対象者は認知症の疑いがないと判定する（Ｓ３０６）。次に、診断サーバ３００は、診断結果を携帯端末１００に送信する（Ｓ３０７）。
【００５３】
次に、携帯端末１００は、診断結果を受信し（Ｓ１０３）、受信した診断結果をタッチパネル１０２に表示する（Ｓ１０４）。これにより、診断対象者や医師等に認知症の診断結果が提示される。この場合、携帯端末１００は、例えば、上述した認知症の度合いとその認知症の度合いの説明とを含むメッセージをタッチパネル１０２に表示すればよい。認知症の度合いの説明としては、例えば、認知症度が「０」であれば、「正常です。」といったメッセージが採用でき、認知症度が「１」であれば、「認知症の疑いがあります。」といったメッセージが採用でき、認知症度が「２」であれば、「認知症の疑いが高いです。」といったメッセージが採用できる。
【００５４】
次に、本実施の形態の効果を確認するために行った実験について説明する。従来より、認知症患者の言語能力を測定する指標として種々の言語指標が使用されてきた。そこで、本実験では、これらの既存の言語指標に対して、本実施の形態の言語指標、すなわち、圧縮率を用いる言語指標が、どのくらい認知症を正確に診断できるかについて比較した。この実験では、認知症の疑いがあること（ＡＤ；Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ  ｄｉｓｅａｓｅ）が事前に分かっている被験者８名と、認知症の疑いがないこと（ｎｏｎＡＤ）が事前に分かっている被験者９名とに対して、実験を行った。また、この実験では、被験者に対して質問を行い、１３分〜１７分程度の発話をしてもらった。
【００５５】
図４は、本実施の形態の実験で用いた言語指標を纏めた表である。図４において、「ＴＯＫＥＮ」〜「ＡＷＵ」は言語指標として従来から用いられている指標であり、「ＴＣＲ」は本実施の形態の言語指標である。
【００５６】
詳細には、「ＴＯＫＥＮ」は被験者が発話した単語数を示す。「ＴＹＰＥ」は被験者の発話に含まれる単語の種類数を示す。「ＴＴＲ」は、「ＴＯＫＥＮ」に対する「ＴＹＰＥ」の割合を示す。「ＴＴＲ」が低いほど同じ単語を繰り返す回数が多くなり、認知症の疑いが高くなる。
【００５７】
その他、詳細な説明は省くが、「ＴＰＳ」（Ｔｏｋｅｎ  Ｐｅｒ  Ｓｅｃｏｎｄ）は発話速度であり、「ＬＥＬ」（Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ  Ｌｅｖｅｌ）は語彙教育難易度であり、「ＡＤＤ」（Ａｖｅｒａｇｅ  Ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）は平均化係り受け距離であり、「ＡＷＵ」（Ａｖｅｒａｇｅ  Ｗｏｒｄ  Ｕｓｅｒ）は語彙平均使用者数である。
【００５８】
「ＴＣＲ」は、文章圧縮率（Ｔｅｘｔ  Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙ  Ｒａｔｉｏ）を示し、ここでは、使用する圧縮方式に応じて、ＺＩＰ、ＬＺＨ等の添え字を付して表している。本実験では、圧縮方式として、ＺＩＰ、ＬＺＨ、ＴＡＲＧＺ、及びＣＡＢを採用したので、それぞれに対応するＴＣＲをＴＣＲＺＩＰ、ＴＣＲＬＺＨ、ＴＣＲＴＡＲＧＺ、及びＴＣＲＣＡＢと表す。
【００５９】
図５は、本実施の形態における実験結果を纏めた表である。図５の表５１において、左から１列目は、使用した言語指標を示し、２列目のＡＤは認知症の疑いのある被験者を示し、３列目の「ｎｏｎＡＤ」は認知症の疑いのない健康な被験者を示す。
【００６０】
表５１に示すように、「ＡＤ」の被験者は、「ＴＩＭＥ」及び「ＴＯＫＥＮ」とも「ｎｏｎＡＤ」の被験者の「１３．２７」及び「８１４」に比べ、「１７．４０」及び「１２２５」と大きい値が得られいる。また、「ＴＴＲ」は「ｎｏｎＡＤ」の被験者の「０．３１３」に比べ、「０．２４９」と低く、「ＴＯＫＥＮ」数の割りには「ＴＹＰＥ」数が少ないことが分かる。なお、表５１において、括弧内の数値は分散を示している。
【００６１】
表５１において、４列目のｐ値（ｐ  ｖａｌｕｅ）は、「ＡＤ」と「ｎｏｎＡＤ」との群間差が偶然生じる可能性を示す統計的指標である。例えば、ｐ値が０．０１（ｐ＝０．０１）ということは、該当する結果が偶然生じることが１００回に１回しか生じないことを意味する。すなわち、ｐ値がが小さくなるほど、それだけ群間差が有意であることを意味し、本実験では「ＡＤ」と「ｎｏｎＡＤ」との被験者を正確に判別できていることを意味する。一般的にｐ値が０．０５を下回ると、群間差は有意である解釈されている。
【００６２】
図５の表５２は、被験者の内訳を纏めた表であり、１列目は「ＡＤ」の被験者を示し、２列目は「ｎｏｎＡＤ」の被験者を示している。表５２において、「ＡＤ」の被験者は、男性が１名、女性が７名であり、平均年齢が「７７．２歳」であり、ＭＭＳＥスコアの平均値が「１７．０」である。ＭＭＳＥスコアとは認知症診断テストにおける被験者のスコアを示し、２１を超えると「ｎｏｎＡＤ」、２１以下であると「ＡＤ」と診断される。
【００６３】
また、表５２において、「ｎｏｎＡＤ」の被験者は、男性が４名、女性が５名であり、平均年齢が「７６．６歳」であり、ＭＭＳＥスコアの平均値が「２５．１」であった。
【００６４】
表５１に示すように、ＴＣＲＺＩＰ、ＴＣＲＬＺＨ、ＴＣＲＴＡＲＧＺ、ＴＣＲＣＡＢは、それぞれ、ｐ値が「０．０５４」、「０．０１５」、「０．０６０」、「０．０２９」であり、ＴＣＲＴＡＲＧＺ以外は全てｐ値が０．０５を下回っており、「ＡＤ」と「ｎｏｎＡＤ」との被験者を正確に判別できていることが分かる。また、ＴＣＲＴＡＲＧＺはｐ値が０．０５を超えているというものの、その超過量はわずかであり、ほぼ正確に「ＡＤ」と「ｎｏｎＡＤ」とを判別できていると言える。
【００６５】
また、従来より、認知症を診断するうえで有用な言語指標として使用されていた「ＴＴＲ」のｐ値は「０．０２」であり、有意な結果を示している。しかし、ＴＴＲは、サンプルサイズに大きく依存することが知られており、サンプルサイズが小さい場合、本実験のような高いｐ値を得ることが困難になる。
【００６６】
以上、診断装置１は、圧縮率を用いて認知症が診断されているので、言語に依存することなく正確に認知症の有無を診断することができる。また、診断装置１は、発話の言語的な意味内容に依存しない手法なので、サンプル数が少ない場合であっても、ＴＴＲのようにｐ値が大きくなり、診断精度が低下することもない。
【００６７】
（実施の形態２）
実施の形態２の診断装置は、ネットワークを介することなくローカルのコンピュータで診断装置を構成したことを特徴とする。図６は、本発明の実施の形態２に係る診断装置１Ａの全体構成を示すブロック図である。本実施の形態において、実施の形態１と同一構成のものには同一の符号を付し、説明を省く。
【００６８】
診断装置１Ａは、収音部４１０、処理部４２０、及び表示部４１２を備える。収音部４１０は、例えば、診断装置１Ａを構成するコンピュータに外部接続されたＩＣレコーダ、或いは、このコンピュータが内臓するマイクで構成され、人物の音声を収音する。
【００６９】
処理部４２０及び表示部４１２は、診断装置１Ａを構成するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）で構成されている。このＰＣはデスクトップ型ＰＣ或いはノートブック型ＰＣの何れでも良い。
【００７０】
処理部４２０は、取得部４２１、音声認識部４２２、圧縮部４２３、圧縮率算出部４２４、及び判定部４２５を備える。これらのブロックは、ＣＰＵがコンピュータを診断装置１Ａとして機能させるための診断プログラムを実行することによって実現される。
【００７１】
取得部４２１は、収音部４１０が収音した音声データを取得する。音声認識部４２２、圧縮部４２３、圧縮率算出部４２４、及び判定部４２５は、図１の音声認識部２０１、圧縮部３０１、圧縮率算出部３０２、及び判定部３０３と同一の機能を持つので、詳細な説明は省く。
【００７２】
表示部４１２は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイといった表示装置で構成され、図１に示すタッチパネル１０２と同一内容の画面を表示する。
【００７３】
図７は、本発明の実施の形態２に係る診断装置１Ａの処理の一例を示すフローチャートである。まず、収音部４１０は、診断対象者の音声を収音し、音声データを取得する（Ｓ８０１）。次に、音声認識部４２２は、取得された音声データを音声認識することでテキストデータに変換する（Ｓ８０２）。
【００７４】
Ｓ８０３〜Ｓ８０７の処理は、それぞれ、図３のＳ３０２〜Ｓ３０６と同じである。Ｓ８０８では、判定部４２５は、診断結果を表示部４１２に表示させる。
【００７５】
このように実施の形態２に係る診断装置１Ａによれば、ローカルのコンピュータで構成されているので、ネットワークの通信トラフィックに依存することなく速やかに診断結果を得ることができる。
【００７６】
（実施の形態３）
実施の形態３の診断装置は、実施の形態１の診断装置１において、収音部をＩＣレコーダで構成したことを特徴とする。図８は、本発明の実施の形態３に係る診断装置１Ｂの全体構成を示す図である。本実施の形態において、実施の形態１，２と同一構成のものには同一の符号を付し、説明を省く。
【００７７】
診断装置１Ｂにおいて、診断装置１との相違点は、携帯端末１００に代えて、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）９２０が用いられる点、収音部１０１に代えてＩＣレコーダ９４０が用いられている点にある。
【００７８】
ＰＣ９２０は、デスクトップ型ＰＣ、或いはノートブック型ＰＣで構成され、表示部９２１、通信部９２２、及びＵＳＢインターフェース９２３を備える。
【００７９】
表示部９２１は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイといった表示装置で構成され、図１に示すタッチパネル１０２と同一内容の画面を表示する。
【００８０】
通信部９２２は、ＰＣ９２０をネットワークＮＴに接続するための通信装置で構成される。ＵＳＢインターフェース９２３は、ＵＳＢメモリ９３０から音声データを取得する。ＩＣレコーダ９４０は、図１に示す収音部１０１と同様、診断対象者が発話する音声を収音することで音声データを取得し、ＵＳＢメモリ９３０に記録する。
【００８１】
図９は、本発明の実施の形態３に係る診断装置１Ｂの処理の一例を示すフローチャートである。まず、Ｓ９０１では、ＰＣ９２０は、ＵＳＢメモリ９３０からＩＣレコーダ９４０が収音した診断対象者の音声データを読み出し、音声データを取得する。以後、図９においては図３と同様の処理が行われる。すなわち、図９のＳ９０２〜Ｓ９０４では、図３のＳ１０２〜Ｓ１０４と同じ処理が行われ、図９のＳ９１１〜Ｓ９１３では、図３のＳ２０１〜Ｓ２０３と同じ処理が行われ、図９の９２１〜Ｓ９２７では、図３のＳ３０１〜Ｓ３０７と同じ処理が行われる。
【００８２】
このように実施の形態３に係る診断装置１Ｂによれば、外部接続されるＩＣレコーダ９４０が用いられているので、診断対象者の口元にＩＣレコーダ９４０を配置することが可能となり、診断対象者の発話内容を正確に収音できる。
【００８３】
（実施の形態４）
実施の形態４に係る診断装置は、音声認識を行わずにテキストデータを用いて認知症を診断することを特徴とする。図１０は、本発明の実施の形態４に係る診断装置１Ｃの全体構成を示すブロック図である。本実施の形態において、実施の形態１〜３と同一構成のものには同一の符号を付し、説明を省く。
【００８４】
診断装置１Ｃにおいて、診断装置１Ｂとの相違点は、スキャナ９１０が新たに設けられている点、ＵＳＢメモリ９３０、ＩＣレコーダ９４０、及び音声認識サーバ２００が省かれている点にある。
【００８５】
スキャナ９１０は、診断対象者の発話内容を書き起こした文書、或いは診断対象者が書いた文書を光学的に読み取り、読み取った文書に対してテキスト認識処理を行い、テキストデータを生成し、ＰＣ９２０に出力する。ここで、診断対象者の発話内容を書き起こした文書としては、例えば、診断対象者が医師等との対話或いは表示部９２１に表示されたメッセージを通じて発話した内容を医師等が紙に書き起こした文書が採用されればよい。
【００８６】
また、診断対象者が書いた文書としては、例えば、表示部９２１に表示されたメッセージ或いは医師等との対話を通じて診断対象者が直接紙に書いた文書が採用されればよい。
【００８７】
ＵＳＢインターフェース９２３は、スキャナ９１０が生成したテキストデータを取得する。
【００８８】
図１１は、本発明の実施の形態４に係る診断装置１Ｃの処理の一例を示すフローチャートである。まず、Ｓ１１０１では、ＰＣ９２０は、スキャナ９１０からテキストデータを取得する。次に、通信部９２２は、取得したテキストデータをネットワークＮＴを介して診断サーバ３００に送信する（Ｓ１１０２）。図１１のＳ１１１１〜Ｓ１１１７の処理は、図３のＳ３０１〜Ｓ３０７の処理と同じであり、図１１のＳ１１０３，Ｓ１１０４の処理は、図３のＳ１０３，Ｓ１０４の処理と同じである。
【００８９】
以上、実施の形態４に係る診断装置１Ｃでは、スキャナ９１０を用いてテキストデータが取得されているので、音声認識をすることなくテキストデータを取得することができ、システム全体の処理の負担を低減できる。
【符号の説明】
【００９０】
Ｘ  閾値
１，１Ａ，１Ｂ，１Ｃ  診断装置
１００  携帯端末
１０１，４１０  収音部
１０２  タッチパネル
１０３  制御部
１０４，２０２，３０４，９２２  通信部
２００  音声認識サーバ
２０１，４２２  音声認識部
３００  診断サーバ
３０１，４２３  圧縮部
３０２，４２４  圧縮率算出部
３０３  判定部
４１２  表示部
４２０  処理部
４２１  取得部
４２５  判定部
９１０  スキャナ
９２０  ＰＣ
９２１  表示部
９２３  ＵＳＢインターフェース
９３０  ＵＳＢメモリ
９４０  ＩＣレコーダ
【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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