(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の画像が被験者の幅方向に拡大又は縮小された表示を表示部に出力し、
前記表示に対する前記被験者の操作に基づいて、前記被験者が抱く、現在の自己体形画像及び理想の自己体形画像を特定し、
前記特定された現在及び理想の自己体形画像に基づいて、神経性食欲不振症のリスク評価情報を生成する、
ことをコンピュータに実行させる神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
【請求項２】
前記出力は、前記被験者の画像が前記被験者の幅方向に伸縮を繰り返す前記表示を前記表示部に出力し、
前記特定は、前記表示に対する前記被験者の操作の検出タイミングで伸縮を停止することにより、停止後の前記被験者の画像を前記現在の自己体形画像又は前記理想の自己体形画像として特定する、
請求項１に記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
【請求項３】
伸縮が停止された前記表示に対する前記被験者の操作が検出された場合に、その検出された操作に対応する調整幅で、前記被験者の画像の前記幅方向の伸縮率を変更する、
ことを前記コンピュータに更に実行させ、
前記特定は、前記被験者の、前記変更された伸縮率の画像を前記現在の自己体形画像又は前記理想の自己体形画像として特定する、
請求項２に記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
【請求項４】
前記出力は、
前記繰り返しの度に、前記幅方向の、最大伸縮率及び最小伸縮率をランダムに決定し、
前記被験者の画像が前記最大伸縮率に到達するまでの拡大と前記最小伸縮率に到達するまでの縮小とを交互に繰り返す前記表示を前記表示部に出力する、
ことを含む請求項２又は３に記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
【請求項５】
前記生成は、
前記被験者のオリジナル画像に対する前記特定された現在及び理想の各自己体形画像のギャップ値をそれぞれ取得することを含み、
現在の自己体形画像に関するギャップ値及び理想の自己体形画像に関するギャップ値を前記リスク評価情報に含め、
前記ギャップ値は、前記幅方向の、伸縮率又は伸縮率差である、
請求項１から４のいずれか１項に記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
【請求項６】
前記生成は、
前記被験者のオリジナル画像に対する前記特定された現在及び理想の各自己体形画像のギャップ値をそれぞれ取得し、
前記取得された現在及び理想の自己体形画像のギャップ値に基づいて、前記現在の自己体形画像と前記理想の自己体形画像との差分値を算出することを含み、
前記算出された差分値を前記リスク評価情報に含め、
前記ギャップ値は、前記幅方向の、伸縮率又は伸縮率差である、
請求項１から４のいずれか１項に記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
【請求項７】
前記生成は、
神経性食欲不振症のリスク評価の結果又は神経性食欲不振症のケアアドバイスをそれぞれ示す複数種のテキストデータの中から、前記算出された差分に対応するテキストデータを選択することを更に含み、
前記選択されたテキストデータを前記リスク評価情報に含める、
請求項６に記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
【請求項８】
前記被験者の身長データ及び体重データを取得し、
前記取得された身長データ及び体重データに基づいて、前記被験者の肥満度を算出する、
ことを前記コンピュータに更に実行させ、
前記生成は、前記算出された肥満度を前記リスク評価情報に更に含める、
請求項５又は６に記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
【請求項９】
前記被験者の身長データ及び体重データを取得し、
前記取得された身長データ及び体重データに基づいて、前記被験者の肥満度を算出する、
ことを前記コンピュータに更に実行させ、
前記生成は、
神経性食欲不振症のリスク評価の結果又は神経性食欲不振症のケアアドバイスをそれぞれ示す複数種のテキストデータの中から、前記算出された差分及び肥満度に対応するテキストデータを選択することを更に含み、
前記算出された肥満度及び前記選択されたテキストデータを前記リスク評価情報に含める、
請求項６に記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
【請求項１０】
少なくとも一つのＣＰＵを含む、神経性食欲不振症のリスク評価装置において、
前記少なくとも一つのＣＰＵが、
被験者の画像が被験者の幅方向に拡大又は縮小された表示を表示部に出力し、
前記表示に対する前記被験者の操作に基づいて、前記被験者が抱く、現在の自己体形画像及び理想の自己体形画像を特定し、
前記特定された現在及び理想の自己体形画像に基づいて、神経性食欲不振症のリスク評価情報を生成する、
ことを実行する神経性食欲不振症のリスク評価装置。
【請求項１１】
コンピュータが実行する神経性食欲不振症のリスク評価方法において、
被験者の画像が被験者の幅方向に拡大又は縮小された表示を表示部に出力し、
前記表示に対する前記被験者の操作に基づいて、前記被験者が抱く、現在の自己体形画像及び理想の自己体形画像を特定し、
前記特定された現在及び理想の自己体形画像に基づいて、神経性食欲不振症のリスク評価情報を生成する、
ことを含む神経性食欲不振症のリスク評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、神経性食欲不振症のリスクを評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、摂食障害と呼ばれる、食行動の重篤な障害を特徴とする精神疾患が急増している。摂食障害は、神経性食欲不振症（Anorexia Nervosa、以降、ＡＮと表記される場合もある）、神経性大食症（Bulimia Nervosa、以降、ＢＮと表記される場合もある）、それ以外の３つのグループに分類される。ＡＮは、若年女性に発症し、著しい痩せ、無月経、特異な食行動を特徴とし、その程度に応じて様々な合併症を呈する。
【０００３】
ＡＮは、疾患の性質上、治療に難渋するケースが多い疾患であるため、ＡＮの判断基準が規定されている（非特許文献１参照）。その判断基準の中に、体重や体型についての歪んだ認識に関する判断項目が存在し、希望する体重について問診する、低体重を維持しようとする患者の言動に着目するといった指針が記載されている。また、その判断基準の中には、標準体重の−２０％以上のやせという項目も設けられている。一方で、特許文献１には、特定のマーカ近傍に存在する遺伝子多型を検出することにより、摂食障害の発症の危険度を判定する方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−４８７３０号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】“神経性食欲不振症のプライマリケアのためのガイドライン（２００７年）”，  厚生労働省難治性疾患克服研究事業「中枢性摂食異常症に関する調査研究班」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献１に記載される方法では、遺伝子検査が必要となる。また、上記非特許文献１に記載される判断基準は、問診の仕方や患者の言動に依存しており、その基準では定量的な判断は困難である。
【０００７】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、神経性食欲不振症の発症リスクの定量評価を簡便に行うことを可能とする技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の各側面では、上述した課題を解決するために、それぞれ以下の構成を採用する。
【０００９】
第一の側面は、神経性食欲不振症のリスク評価プログラムに関する。第一の側面に係るリスク評価プログラムは、被験者の画像が被験者の幅方向に拡大又は縮小された表示を表示部に出力し、その表示に対する被験者の操作に基づいて、被験者が抱く、現在の自己体形画像及び理想の自己体形画像を特定し、その特定された現在及び理想の自己体形画像に基づいて、神経性食欲不振症のリスク評価情報を生成する、ことをコンピュータに実行させる。
【００１０】
第二の側面は、少なくとも一つのＣＰＵ（Central Processing Unit）を含む、神経性食欲不振症のリスク評価装置に関する。第二の側面に係るリスク評価装置では、当該少なくとも一つのＣＰＵが、被験者の画像が被験者の幅方向に拡大又は縮小された表示を表示部に出力し、その表示に対する被験者の操作に基づいて、被験者が抱く、現在の自己体形画像及び理想の自己体形画像を特定し、その特定された現在及び理想の自己体形画像に基づいて、神経性食欲不振症のリスク評価情報を生成することを含む。
【００１１】
なお、本発明の他の側面は、上記第一の側面におけるプログラムがＣＰＵにより実行されることで実行される神経性食欲不振症のリスク評価方法である。また、第一の側面に係るリスク評価プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体であってもよい。この記録媒体は、非一時的な有形の媒体を含む。
【発明の効果】
【００１２】
上記各側面によれば、神経性食欲不振症の発症リスクの定量評価を簡便に行うことを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第一実施形態におけるリスク評価装置の装置構成例を概念的に示す図である。
【図２】第一実施形態におけるリスク評価装置の動作例を示すフローチャートである。
【図３】第一実施形態におけるリスク評価装置の動作例を示すフローチャートである。
【図４】撮像ユニットで被験者を撮像する場合の表示画面例を示す図である。
【図５】伸縮が繰り返される被験者画像の表示例を示す図である。
【図６】伸縮の停止後の表示例を示す図である。
【図７】第二実施形態におけるリスク評価装置の動作例を示すフローチャートである。
【図８】第三実施形態におけるリスク評価装置の動作例を示すフローチャートである。
【図９】第三実施形態におけるリスク評価装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１０】変形例におけるリスク評価装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１１】検証対象者の身体イメージの比較結果を示す図である。
【図１２】ＡＮ群及び肥満度−群（健常群）の、現在及び理想の自己体形画像間の差分値（絶対値）と肥満度との関係を示すグラフである。
【図１３】ＡＮ群及び肥満度−群（健常群）の、現在及び理想の自己体形画像間の差分値（絶対値）の分布を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態について説明する。なお、以下に挙げる各実施形態はそれぞれ例示であり、本発明は以下の各実施形態の構成に限定されない。
【００１５】
［第一実施形態］
以下、第一実施形態におけるリスク評価装置及びリスク評価プログラムについて複数の図面を用いて説明する。第一実施形態におけるリスク評価装置及びリスク評価プログラムは、神経性食欲不振症（ＡＮ）のリスク評価に関する装置及びプログラムである。
【００１６】
〔装置構成〕
図１は、第一実施形態におけるリスク評価装置１０の装置構成例を概念的に示す図である。リスク評価装置１０は、いわゆるコンピュータであり、図１に示されるようなハードウェア要素群を有する。リスク評価装置１０は、ＰＣ（Personal Computer）、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末のような汎用コンピュータであってもよいし、ＡＮのリスク評価専用の又はカメラのような他の専用コンピュータであってもよい。リスク評価装置１０は、図１に示されるように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１、メモリ２、表示ユニット３、タッチセンサ４、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）ユニット５、通信ユニット６、撮像ユニット７等を有する。ＣＰＵ１は、他の各ユニットとバス等の通信線により接続される。図１に例示されるハードウェア要素群は情報処理回路と総称することもできる。
【００１７】
ＣＰＵ１は、一般的なＣＰＵであってもよいし、その代わりに又はそれに加えて、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の少なくとも一つを含んでいてもよい。
メモリ２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、補助記憶装置（ハードディスク等）である。
【００１８】
表示ユニット３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ等のようなモニタを含み、表示処理を行う。
タッチセンサ４は、外部からの接触を感知することによりユーザからの操作入力を受け付ける。タッチセンサ４は、非接触状態であっても外部からの近接状態を検知することができるセンサであってもよい。また、表示ユニット３及びタッチセンサ４は、タッチパネルユニットとして実現されてもよい。
【００１９】
入出力Ｉ／Ｆユニット５は、マウスやキーボード等の入力装置や、マイクロフォン、イヤホン、ヘッドホン等と接続される。
通信ユニット６は、無線通信又は有線通信を行い、他のコンピュータやデバイスと通信を行う。通信ユニット６は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ユニットを含んでもよい。通信ユニット６は、ＵＳＢメモリ、ＣＤ（Compact Disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ブルーレイディスクのような可搬型記録媒体とデータのやり取りを行うこともできる。
撮像ユニット７は、撮像画像を取得する。
【００２０】
但し、リスク評価装置１０のハードウェア構成は、図１に示される例に制限されない。リスク評価装置１０は、振動センサ、加速度センサ、地磁気センサ等のような図示されていない他のハードウェア要素を含み得る。また、リスク評価装置１０は、表示ユニット３、タッチセンサ４、入出力Ｉ／Ｆユニット５、撮像ユニット７の少なくとも一つを持たなくてもよい。各ハードウェア要素の数も、図１の例に制限されない。例えば、リスク評価装置１０は、複数のＣＰＵ１を有していてもよい。
【００２１】
リスク評価装置１０のメモリ２には、リスク評価プログラム１１が格納されている。リスク評価プログラム１１は、ＲＯＭ（メモリ２）に予め格納されていてもよいし、ＣＤ（Compact Disc）、メモリカード等のような可搬型記録媒体やネットワーク上の他のコンピュータから通信ユニット６を介してインストールされ、メモリ２に格納されてもよい。即ち、リスク評価プログラム１１は、コンピュータに読み取り可能に記録する記録媒体に格納された状態で販売されてもよいし、インターネット上のサーバ装置に格納された状態で販売されてもよい。
【００２２】
〔動作例／情報処理フロー〕
ＣＰＵ１は、リスク評価プログラム１１をメモリ２からロードし実行することで、他のハードウェア要素と協働して、図２及び図３に示されるような情報処理フローを実現する。
図２及び図３は、第一実施形態におけるリスク評価装置１０の動作例を示すフローチャートである。第一実施形態におけるリスク評価装置１０は、上述のようにリスク評価プログラム１１がＣＰＵ１により実行されることで、図２及び図３に例示される情報処理フローを実行する。
【００２３】
ＣＰＵ１は、被験者を撮像した画像を取得する（Ｓ２１）。ＣＰＵ１は、メモリ２に格納された画像ファイルからその画像を取得してもよいし、撮像ユニット７から得られる映像フレームをキャプチャすることでその画像を取得してもよい。画像ファイルは、他のコンピュータや可搬型記録媒体などから取得され、メモリ２に格納されてもよい。取得される画像は、被験者画像を含んでいればよく、被験者画像と共に背景画像を含んでいてもよい。「被験者の画像」及び「被験者画像」とは、被験者の体形（姿形）を表す画像を意味する。被験者画像は、被験者の全身又は身体の一部を表す。被験者の全身は、正面の姿であってもよいし、後ろ姿であってもよい。身体の一部は、顔、上半身、下半身、下腹部、お尻、太もも等のように、ＡＮの症状により歪んで認識される可能性のある部位であれば、どの部位であってもよい。以降、（Ｓ２１）で取得される被験者の画像は、オリジナル画像とも表記される。
【００２４】
図４は、撮像ユニット７で被験者を撮像する場合の表示画面例を示す図である。図４の例では、リスク評価装置１０がタブレット端末により実現されている。評価者などの第三者が、リスク評価装置１０を操作して、被験者の全身を正面から撮像している。当該第三者が、撮像された画像の確認後、「はい」を選択することで、ＣＰＵ１は、表示されている映像をキャプチャする。この例では、第三者の操作により被験者の画像が取得された以降、リスク評価装置１０は、被験者によって操作される。
【００２５】
最初に、ＣＰＵ１は、（Ｓ２１）で取得された被験者の画像を用いて、被験者に、被験者が抱く現在の自己体形画像を選択させるための処理を行う。ここで、「現在の自己体形画像」とは、被験者がイメージしている現在の自身の体形（姿形）を表す画像を意味する。
【００２６】
本明細書において、「伸縮率」は、基準画像からの伸縮の度合いを表す文言として用いられる。従って、「伸縮率」は、基準画像に対するその基準画像から伸縮された画像の割合で表されてもよいし、基準画像に対する基準画像からの伸縮幅の割合で表されてもよい。「伸縮率」は、拡大率、縮小率、伸び率、収縮率なども含む広い概念である。例えば、伸縮率が「＋８％」、「‐２％」などと表記されてもよい。この場合、伸縮率「８％」の画像は、基準画像を１．０８倍拡大した画像を示し、伸縮率「‐２％」の画像は、基準画像を０．０２倍縮小した画像を示す。本実施形態では、説明の便宜のため、「伸縮率」は、被験者のオリジナル画像に対する伸縮された画像の割合で表される例を挙げる。よって、基準画像を１．０８倍拡大した画像は、伸縮率「１０８％」又は「１．０８」の画像と表記され、基準画像を０．０２倍縮小した画像は、伸縮率「９８％」又は「０．９８」の画像と表記される。但し、「伸縮率」の表記法は、このような例に制限されない。
【００２７】
ＣＰＵ１は、被験者の幅方向の、最大伸縮率及び最小伸縮率をランダムに決定する（Ｓ２２）。決定される「最大伸縮率」とは、被験者のオリジナル画像が被験者の幅方向に最も大きく拡大された画像における、そのオリジナル画像からの伸びの度合いを示す。逆に、決定される「最小伸縮率」とは、被験者のオリジナル画像が被験者の幅方向に最も大きく縮小された画像における、そのオリジナル画像からの収縮の度合いを示す。本実施形態の表記法によれば、最大伸縮率は、オリジナル画像が拡大される値（１００％より大きい値）に決定され、最小伸縮率は、オリジナル画像が縮小される値（１００％未満の値）に決定される。
【００２８】
続いて、ＣＰＵ１は、（Ｓ２１）で取得された被験者の画像が被験者の幅方向に伸縮（拡大及び縮小）される表示を表示ユニット３のモニタに出力する（Ｓ２３）。このとき、ＣＰＵ１は、被験者の画像を（Ｓ２２）で決定された最大伸縮率に到達するまで拡大し、その後、（Ｓ２２）で決定された最大縮小率に到達するまで縮小する。拡大及び縮小の実行順は逆でもよい。
【００２９】
被験者の或る画像から最大伸縮率の画像までの変化途中の被験者像が、被験者に視認され易いように、表示されることが望ましい。これは、或る画像から最小伸縮率の画像までの変化過程においても同様である。各変化過程において、被験者に、現在の自己体形画像を選択させ易くするためである。例えば、ＣＰＵ１は、被験者の画像が一定の速度でスムーズに伸縮（拡大及び縮小）するよう表示する。その表示開始時点の被験者の画像は、（Ｓ２１）で取得されたオリジナル画像であってもよいし、そのオリジナル画像が任意の率で拡大又は縮小された画像であってもよい。
【００３０】
図５は、伸縮が繰り返される被験者画像の表示例を示す図である。図５の例では、上部において、被験者に現在の自己体形画像を選択させるための説明文が表示されている。更に、伸縮の変化途中の被験者像が表示されており、表示されている被験者像は、図４に例示される被験者のオリジナル画像から被験者の幅方向（図面横方向）において縮小されている。図５の例では、被験者像と共に背景も表示されているが、表示から背景が除かれていてもよい。
【００３１】
ＣＰＵ１により実行される伸縮の対象は、被験者画像のみであってもよいし、被験者画像と共に背景画像も含まれてもよい。例えば、ＣＰＵ１は、既存の画像認識技術を用いて、（Ｓ２１）で取得された画像から被験者画像を特定し、その被験者画像のみを伸縮することができる。また、ＣＰＵ１は、被験者画像と背景画像との両方を一緒に伸縮することもできる。表示から背景が除かれる又は被験者画像のみが伸縮されることが望ましい。背景画像も一緒に伸縮された場合には、被験者は、背景の表示状況により、実際の自己姿を認識する可能性があるからである。
【００３２】
ＣＰＵ１は、（Ｓ２３）における表示に対する被験者の第一所定操作を検出する（Ｓ２４）。第一所定操作は、例えば、タップ操作、クリック操作などである。但し、第一所定操作の具体的内容は制限されない。ＣＰＵ１は、（Ｓ２３）の表示において、最大伸縮率に到達するまでの拡大と最小伸縮率に到達するまでの縮小との両方が完了する間に、第一所定操作が検出されない場合（Ｓ２４；ＮＯ）、最大伸縮率及び最小伸縮率を再度ランダムに決定する（Ｓ２２）。ＣＰＵ１は、新たに決定された最大伸縮率及び最小伸縮率に基づいて、（Ｓ２３）の表示出力を実行する。
【００３３】
このように、ＣＰＵ１は、被験者の画像が最大伸縮率に到達するまでの拡大と最小伸縮率に到達するまでの縮小とを交互に繰り返す表示を表示ユニット３のモニタに出力し、その繰り返しの度に、被験者の幅方向の、最大伸縮率及び最小伸縮率をランダムに決定する。このようにして被験者に現実の自己姿を見せないようにすることで、被験者が抱く現在の自己体形像を、見た画像に影響を受けず、そのまま特定することができるようにしている。また、最大伸縮率及び最小伸縮率をランダムに決めることで、最大画像と最小画像との中間が現実の自己姿であろうという推測もできないようにしている。
【００３４】
ＣＰＵ１は、第一所定操作が検出された場合（Ｓ２４；ＹＥＳ）、その検出タイミングで被験者の画像の伸縮を停止する（Ｓ２５）。これにより、ＣＰＵ１は、伸縮の変化過程におけるその検出タイミングでの拡大状態又は縮小状態で固定して被験者画像を表示する。検出タイミングが拡大も縮小もされていないオリジナル画像を表示するタイミングと一致した場合、ＣＰＵ１は、伸縮されていない状態で固定して被験者画像を表示する。
【００３５】
ＣＰＵ１は、この表示に対する被験者の第二所定操作を検出する（Ｓ２６）。第二所定操作は、例えば、ピンチイン又はピンチアウトの操作である。但し、第二所定操作の具体的内容は制限されない。ＣＰＵ１は、第二所定操作を検出すると（Ｓ２６；ＹＥＳ）、その検出された操作に対応する調整幅で、被験者の画像の、幅方向の伸縮率を変更し、被験者の、その変更された伸縮率の画像を表示する（Ｓ２７）。例えば、（Ｓ２５）における停止時点で表示される被験者画像が幅方向で１１０％の伸縮率を示しており、ピンチインの操作幅が２％に対応する場合、ＣＰＵ１は、停止時点の画像を幅方向に縮小して、幅方向の伸縮率「１０８％」の画像を表示する。ＣＰＵ１は、第二所定操作が検出されない場合（Ｓ２６；ＮＯ）、（Ｓ２７）を実行しない。
【００３６】
ＣＰＵ１は、被験者の第三所定操作を検出する（Ｓ２８）。第三所定操作は、例えば、或るメニュー表示に対するタップ操作、クリック操作等である。但し、第三所定操作の具体的内容は制限されない。ＣＰＵ１は、第三所定操作を検出すると（Ｓ２８；ＹＥＳ）、現在の自己体形画像を特定する（Ｓ２９）。具体的には、ＣＰＵ１は、第二所定操作を検出することなく（Ｓ２６；ＮＯ）、第三所定操作を検出した場合（Ｓ２８；ＹＥＳ）、伸縮の停止（Ｓ２５）時点における拡大状態又は縮小状態で表示される被験者画像を現在の自己体形画像として特定する（Ｓ２９）。一方、ＣＰＵ１は、第二所定操作を一回でも検出した場合には（Ｓ２６；ＹＥＳ）、（Ｓ２７）で変更された伸縮率の、被験者画像を現在の自己体形画像として特定する（Ｓ２９）。
【００３７】
ここで「現在の自己体形画像を特定する」とは、被験者のオリジナル画像に対して被験者が選択した現在の自己体形画像の幅方向の伸縮率をＣＰＵ１が取得できるようにすることを意味する。
【００３８】
図６は、伸縮の停止後の表示例を示す図である。図６の例では、上部において、被験者に現在の自己体形画像を選択させるための説明文が表示され、下部に、その操作方法を示す矢印が表示されている。図６の例では、第二所定操作は、ピンチイン又はピンチアウトの操作であり、第三所定操作は、「決定」を選択するタップ操作である。
【００３９】
図６に例示されるようにして、伸縮の停止時点で表示されていた被験者画像の幅方向の伸縮率の微調整を可能としている。被験者は、第一所定操作で伸縮を止め、そのときに表示される自身の画像が自分の体形イメージと合わない場合には、固定表示される自身の画像が自分の体形イメージと合うように、被験者画像を幅方向で微調整することができる。
【００４０】
次に、ＣＰＵ１は、被験者に、被験者が抱く理想の自己体形画像を選択させるための処理を行う。ここで、「理想の自己体形画像」とは、被験者が思い描く理想の自身の体形（姿形）を表す画像を意味する。
【００４１】
（Ｓ３０）から（Ｓ３６）までの情報処理は、（Ｓ２２）から（Ｓ２８）までの情報処理と同じである。
（Ｓ３１）においても、（Ｓ２３）の場合と同様に、伸縮の変化途中の被験者像が、被験者に視認され易いように、表示されることが望ましい。各変化過程において、被験者に、理想の自己体形画像を選択させ易くするためである。被験者は、理想の自己体形画像に近い画像が表示された時点で、第一所定操作を行う。
【００４２】
また、（Ｓ３５）においても、伸縮の停止時点で表示されていた被験者画像の幅方向の伸縮率の微調整を可能としている。被験者は、第一所定操作で伸縮を止め、そのときに表示される自身の画像が自分の理想の体形イメージと合わない場合には、固定表示される自身の画像が自分の理想の体形イメージと合うように、被験者画像を微調整することができる。
【００４３】
ＣＰＵ１は、第三所定操作を検出すると（Ｓ３６；ＹＥＳ）、理想の自己体形画像を特定する（Ｓ３７）。具体的には、ＣＰＵ１は、第二所定操作を検出することなく（Ｓ３４；ＮＯ）、第三所定操作を検出した場合（Ｓ３６；ＹＥＳ）、伸縮の停止（Ｓ３３）時点における拡大状態又は縮小状態で表示される被験者画像を理想の自己体形画像として特定する（Ｓ３７）。一方、ＣＰＵ１は、第二所定操作を一回でも検出した場合には（Ｓ３４；ＹＥＳ）、（Ｓ３５）で変更された伸縮率の被験者画像を理想の自己体形画像として特定する（Ｓ３７）。
【００４４】
ここで「理想の自己体形画像を特定する」とは、被験者のオリジナル画像に対して被験者が選択した理想の自己体形画像の幅方向の伸縮率をＣＰＵ１が取得できるようにすることを意味する。
【００４５】
ＣＰＵ１は、（Ｓ２９）で特定された現在の自己体形画像に基づいて、被験者のオリジナル画像に対する現在の自己体形画像のギャップ値を取得する（Ｓ３８）。
更に、ＣＰＵ１は、（Ｓ３７）で特定された理想の自己体形画像に基づいて、被験者のオリジナル画像に対する理想の自己体形画像のギャップ値を取得する（Ｓ３９）。
【００４６】
ギャップ値は、被験者の幅方向の、伸縮率又は伸縮率差である。伸縮率差は、現在又は理想の自己体形画像の伸縮率の、被験者のオリジナル画像の伸縮率との幅方向の差を意味する。伸縮率差は、符号付き又は絶対値で表される。例えば、現在の自己体形画像の伸縮率が１０８％である場合、伸縮率差は、「８％」又は「０．０８」である。理想の自己体形画像の伸縮率が９６％である場合、伸縮率差は「‐４％」若しくは「‐０．０４」又は「４％」若しくは「０．０４」である。
【００４７】
ＣＰＵ１は、（Ｓ３８）で取得された現在の自己体形画像のギャップ値及び（Ｓ３９）で取得された理想の自己体形画像のギャップ値を含むリスク評価情報を生成し、そのリスク評価情報を表示ユニット３のモニタに表示する（Ｓ４０）。例えば、次のような表示がモニタに出力される。
「現在の体型に関するあなたのイメージは、１０８％です（現実の体型が１００％）。」
「理想の体型に関するあなたのイメージは、９６％です（現実の体型が１００％）。」
【００４８】
上記非特許文献１で記載されているように、ＡＮの患者は、体型についての歪んだ認識を持つことが知られている。表示される現在の自己体形画像のギャップ値は、現在の体型に関する被験者の認識の歪み程度を示す。表示される理想の自己体形画像のギャップ値は、理想の体型の、現在の実体型からの乖離の程度を示す。（Ｓ４０）の表示によれば、被験者の体型についての認識の歪み度合いを定量的に確認することができるため、ＡＮの発症リスクの評価にその表示内容を用いることができる。
【００４９】
本明細書において「リスク評価情報」とは、ＡＮの発症リスクの評価に関わる情報を意味する。例えば、「リスク評価情報」は、リスクを評価するために用いられる情報であってもよいし、リスクの評価結果を示す情報であってもよいし、リスクの評価結果に対応するアドバス情報であってもよいし、これらの二つ以上の組み合わせであってもよい。
【００５０】
また、ＣＰＵ１により実現される情報処理フローの実行順序は、図２及び図３に示される例に限定されない。各情報処理の実行順序は、内容的に支障のない範囲で変更することができる。例えば、（Ｓ３８）と（Ｓ３９）とは並行して実行されてもよいし、逆の順番で実行されてもよい。更に、（Ｓ２２）から（Ｓ２９）の情報処理フローと、（Ｓ３０）から（Ｓ３７）の情報処理フローとは、逆の順番で実行されてもよい。この場合には、被験者は、理想の自己体形画像を先に選択し、その後に、現在の自己体形画像を選択することになる。
【００５１】
第一実施形態として、ＡＮのリスク評価方法を実現することも可能である。第一実施形態におけるＡＮのリスク評価方法は、上述のリスク評価装置１０又はＣＰＵ１のような、少なくとも一つのコンピュータ又はＣＰＵにより実行される。例えば、ＣＰＵ１が、リスク評価プログラム１１を実行することにより、図２及び図３に示される情報処理フローを含む第一実施形態におけるＡＮのリスク評価方法を実現することができる。
【００５２】
〔第一実施形態の作用及び効果〕
上述したように、第一実施形態では、被験者に、自身の現在及び理想の体形イメージを選択させるために、被験者の画像が被験者の幅方向に伸縮を繰り返す表示が出力される。この表示により、被験者が認識する自身の体形イメージが、被験者が写る画像を見ることにより、影響を受けることを防ぐ。結果、第一実施形態によれば、被験者が頭の中で抱いている自身の現在及び理想の体形イメージをそのまま特定することができる。
【００５３】
更に、第一実施形態では、その伸縮の繰り返しの度に、被験者の幅方向の最大伸縮率及び最小伸縮率がランダムに決められ、決められた最大伸縮率と最小伸縮率との間で、被験者の画像が幅方向に伸縮する。これにより、拡大過程及び縮小過程の各々において、伸縮の到達点が毎回異なるため、被験者に、自己姿を認識させ難くすることができる。伸縮の到達点が一定の場合、被験者は、伸縮の中間が自己の姿であると推測する可能性があるからである。結果、第一実施形態によれば、被験者が頭の中で抱いている自身の現在及び理想の体形イメージをそのまま特定することができる。
【００５４】
第一実施形態によれば、被験者が頭の中で抱いている自身の現在及び理想の体形イメージをそのまま特定することができるため、体型についての認識の歪み度合いを高精度に定量化することができる。
【００５５】
第一実施形態では、その表示に対する被験者の操作により伸縮が停止され、伸縮が停止された表示に対する被験者の操作により、被験者の画像の、幅方向の伸縮率が微調整される。これにより、被験者が頭の中で抱いている自身の現在及び理想の体形イメージに、表示される被験者画像をより一層近づけることができる。結果、被験者が頭の中で抱いている体形イメージを、定量的な画像データ（現在及び理想の自己体形画像）として、特定することができる。
【００５６】
そして、第一実施形態では、特定された現在及び理想の自己体形画像に基づいて、被験者のオリジナル画像に対する現在及び理想の各自己体形画像のギャップ値が取得され、両方のギャップ値を含むリスク評価情報が表示される。表示される現在の自己体形画像のギャップ値は、現在の体型に関する被験者の認識の歪み程度を示す。表示される理想の自己体形画像のギャップ値は、理想の体型の、現在の実体型からの乖離の程度を示す。従って、第一実施形態によれば、両ギャップ値を表示することにより、体型についての被験者の認識の歪みの程度を定量的に提示することができ、ＡＮの発症リスクの定量評価に役立てることができる。
【００５７】
更に、第一実施形態によれば、被験者は、表示ユニット３のモニタに表示される自身の画像を見ながら、簡易な操作をするだけでよい。このように、第一実施形態によれば、ＡＮの発症リスクの定量評価を簡便に行うことを可能とする。
【００５８】
［第二実施形態］
本発明者らは、上述のようにして特定された、現在の自己体形画像と理想の自己体形画像との差分が、ＡＮの患者群において有意に高値を示すことを見出している（後述の実施例を参照）。そこで、第二実施形態では、ＡＮの発症リスクの評価のために、その差分値が更に算出される。以下、第二実施形態におけるリスク評価装置及びリスク評価プログラムについて、第一実施形態と異なる内容を中心に説明する。以下の説明では、第一実施形態と同様の内容については適宜省略する。
【００５９】
第二実施形態におけるリスク評価装置１０の装置構成は、図１に示される第一実施形態と同様でよい。第二実施形態におけるリスク評価プログラム１１は、第一実施形態と同様に、リスク評価装置１０のメモリ２に格納される。
【００６０】
〔動作例／情報処理フロー〕
ＣＰＵ１は、第二実施形態におけるリスク評価プログラム１１をメモリ２からロードし実行することで、他のハードウェア要素と協働して、図２及び図７に示されるような情報処理フローを実現する。
図７は、第二実施形態におけるリスク評価装置１０の動作例を示すフローチャートである。第二実施形態におけるリスク評価装置１０は、上述のようにリスク評価プログラム１１がＣＰＵ１により実行されることで、図２及び図７に例示される情報処理フローを実行する。図７では、図３と同じ情報処理工程については、図３と同じ符号が付されている。
【００６１】
ＣＰＵ１は、第一実施形態と同様に、（Ｓ２１）から（Ｓ２９）（図２参照）、（Ｓ３０）から（Ｓ３９）を実行する。
ＣＰＵ１は、（Ｓ３８）及び（Ｓ３９）で取得された現在及び理想の自己体形画像のギャップ値に基づいて、現在の自己体形画像と理想の自己体形画像との差分値を算出する（Ｓ７１）。算出される差分値は、現在の自己体形画像と理想の自己体形画像との差分（絶対値）を示す値である。例えば、ギャップ値が伸縮率の場合、その差分値は、両伸縮率の差（絶対値）を示す。また、ギャップ値が伸縮率差（絶対値）の場合、その差分値は、両伸縮率差の合算値を示す。
【００６２】
ＣＰＵ１は、（Ｓ７１）で算出された差分値及び（Ｓ３８）及び（Ｓ３９）で取得された両ギャップ値を含むリスク評価情報又はその差分値のみを含むリスク評価情報を表示ユニット３のモニタに表示する（Ｓ７２）。
【００６３】
〔第二実施形態の作用及び効果〕
上述のとおり、第二実施形態では、現在の自己体形画像と理想の自己体形画像との差分値が算出され、その差分値がリスク評価情報に更に含められる。後述の実施例で説明するように、その差分値は、ＡＮの判断に用いることができることが本発明者らにより証明されている。そして、その差分値は、現在の体型に関する被験者の認識の歪み度合いと、理想の体型の、現在の実体型からの乖離の度合いとを合わせた値と考えることができる。よって、第二実施形態によれば、被験者の体型についての認識の歪み度合いを総合的に定量化することができ、その差分値によりＡＮの発症リスクを高精度に評価することができる。
【００６４】
［第三実施形態］
上記非特許文献１で記載されているように、ＡＮの患者は、標準体重よりかなり痩せていることが知られている。そこで、第三実施形態では、ＡＮの発症リスクの評価のために、被験者の肥満度が更に算出される。以下、第三実施形態におけるリスク評価装置及びリスク評価プログラムについて、第一及び第二実施形態と異なる内容を中心に説明する。以下の説明では、第一及び第二実施形態と同様の内容については適宜省略する。
【００６５】
第三実施形態におけるリスク評価装置１０の装置構成は、図１に示される第一実施形態と同様でよい。第三実施形態におけるリスク評価プログラム１１は、第一実施形態と同様に、リスク評価装置１０のメモリ２に格納される。
【００６６】
〔動作例／情報処理フロー〕
ＣＰＵ１は、第三実施形態におけるリスク評価プログラム１１をメモリ２からロードし実行することで、他のハードウェア要素と協働して、図８及び図９に示されるような情報処理フローを実現する。
図８及び図９は、第三実施形態におけるリスク評価装置１０の動作例を示すフローチャートである。第三実施形態におけるリスク評価装置１０は、上述のようにリスク評価プログラム１１がＣＰＵ１により実行されることで、図８及び図９に例示される情報処理フローを実行する。図８及び図９では、図２及び図３と同じ情報処理工程については、図２及び図３と同じ符号が付されている。
【００６７】
ＣＰＵ１は、被験者の身長データ及び体重データを取得する（Ｓ８１）。ＣＰＵ１は、身長及び体重の入力画面を表示ユニット３のモニタに表示し、その入力画面に対して入力された身長データ及び体重データを取得してもよい。また、ＣＰＵ１は、身長計及び体重計、又は他のコンピュータから通信により身長データ及び体重データを取得することもできる。身長データ及び体重データの取得手法は制限されない。
【００６８】
ＣＰＵ１は、（Ｓ８１）で取得された身長データ及び体重データに基づいて、被験者の肥満度を算出する（Ｓ８２）。被験者の肥満度は、例えば、次の式により算出することができる。
被験者の肥満度＝（実測体重−標準体重）／標準体重×１００
標準体重は、身長データを用いて、既知の様々な手法で定めることができる。例えば、５歳から１７歳までの男女別に係数ａ及びｂがそれぞれ定められており、この係数ａと身長との積から係数ｂを引くことで、標準体重を算出する手法が知られている。その他、大人の場合、身長の２乗に２２を掛け算することで、標準体重を算出する手法が知られている。
【００６９】
その後、ＣＰＵ１は、第一実施形態と同様に、（Ｓ２１）以降を実行する。
【００７０】
ＣＰＵ１は、現在及び理想の自己体形画像の各ギャップ値をそれぞれ取得すると（Ｓ３８）（Ｓ３９）、両ギャップ値及び（Ｓ８２）で算出された肥満度を含むリスク評価情報を表示ユニット３のモニタに表示する（Ｓ９１）。
【００７１】
〔第三実施形態の作用及び効果〕
上述のとおり、第三実施形態では、被験者の身長データ及び体重データが取得され、それらから算出される肥満度がリスク評価情報に更に含められる。このように、第三実施形態によれば、両ギャップ値により被験者の体型についての認識の歪み度合いを定量的に確認することができると共に、肥満度により痩せの度合いも定量的に確認することができる。上述したとおり、ＡＮの症状は、痩せの度合いを一つの指標として判断することができることが知られている。即ち、第三実施形態によれば、体型についての認識の歪み度合いと痩せの度合いという二つの尺度の定量値を、ＡＮの発症リスクの評価に用いることができる。
【００７２】
［リスク評価情報の他の生成例］
上述の各実施形態において、ＡＮの発症リスクの評価に用いることができる指標値として、現在及び理想の自己体形画像のギャップ値、現在及び理想の自己体形画像間の差分値及び肥満度が列挙された。リスク評価情報には、それら全ての指標値が含められてもよいし、差分値及び肥満度のみが含められてもよい。
【００７３】
ＣＰＵ１は、当該リスク評価情報に、上述の指標値の少なくとも一つと共に、ＡＮのリスク評価の結果、ＡＮのケアアドバイス又はその両方を示すテキストデータを含めることもできる。この場合、ＣＰＵ１は、リスク評価プログラム１１をメモリ２からロードし実行することで、他のハードウェア要素と協働して、次のような情報処理を更に実現する。また、リスク評価装置１０は、そのリスク評価プログラム１１がＣＰＵ１により実行されることで、次のような情報処理を更に実行する。
【００７４】
ＣＰＵ１は、ＡＮのリスク評価の結果、ＡＮのケアアドバイス又はそれらの両方をそれぞれ示す複数種のテキストデータの中から、上述のように算出された差分値のみ又はその差分値と肥満度とに対応するテキストデータを選択する。ＡＮのリスク評価の結果を示すテキストデータは、例えば、「神経性     食欲不振症のリスクがありそうです」、「神経性食欲不振症のリスクはないようです」等である。また、ＡＮのケアアドバイスを示すテキストデータは、例えば、「医療機関に相談してもよいかもしれません」等である。
【００７５】
テキストデータの選択には、差分値の閾値が利用される。また、テキストデータの選択に肥満度が利用される場合、肥満度の閾値が利用される。それら閾値については、後述の実施例において詳述する。
【００７６】
［変形例］
上述の第三実施形態では、肥満度がＡＮの発症リスクの評価指標として算出された。上記非特許文献１の判断基準で示されているように、肥満度が０％以上の被験者（痩せ型ではない者）のＡＮの発症リスクは低いと考えることができる。そこで、ＣＰＵ１は、対象者について算出された肥満度に基づいて、その対象者を被験者とするか否かを更に判定してもよい。この場合、図８において、（Ｓ８２）で肥満度を算出した後、ＣＰＵ１は、その被験者について、（Ｓ２１）を実行するか否かを判定する。ＣＰＵ１は、算出された肥満度が０％以上である場合には、（Ｓ２１）以降を実行しない。ＣＰＵ１は、算出された肥満度が０％未満である場合に、その被験者について（Ｓ２１）以降を実行する。このようにすれば、肥満度のみで即座に結果を出せるため、被験者を絞ることができる。
【００７７】
また、上述の各実施形態において、被験者が、リスク評価装置１０を操作することで、ユーザ側（インサイド）の撮像ユニット７により、自身の画像を撮像してもよい。この場合には、撮像時に被験者に自身の姿を確認させないようにすることが望ましい。よって、被験者自身の操作で被験者の画像を撮像する場合には、ＣＰＵ１は、撮像ユニット７から逐次得られる映像に含まれる被験者の画像が被験者の幅方向に拡大又は縮小された映像を表示ユニット３のモニタに逐次表示する。そして、ＣＰＵ１は、被験者の所定操作（撮影操作）に基づいて、撮像ユニット７から得られる映像をキャプチャすることで、被験者の画像を取得してもよい。
【００７８】
また、上述の各実施形態において、現在の自己体形画像が特定された後は、被験者に自身の撮像画像を見させなくするための処理は実行されなくてもよい。既に現在の自己体形画像が特定されているため、被験者が自己姿を画像で見たとしても特に問題とならないからである。具体的には、被験者に理想の自己体形画像を選択させる際には、最大伸縮率及び最小伸縮率は、ランダムに決定されず、固定されてもよい。更には、その際には、伸縮表示もされなくてもよい。図３の例では、（Ｓ３０）、（Ｓ３１）、（Ｓ３２）及び（Ｓ３３）は実行されず、被験者の画像が固定的に表示されていてもよい。
【００７９】
また、利便性は低下するが、被験者の画像が被験者の幅方向に伸縮を繰り返す表示及び被験者の操作に対応する調整幅での伸縮率の変更も実行されなくてもよい。
図１０は、変形例におけるリスク評価装置１０の動作例を示すフローチャートである。変形例におけるリスク評価装置１０は、上述のようにリスク評価プログラム１１がＣＰＵ１により実行されることで、図１０に例示される情報処理フローを実行する。ＣＰＵ１は、変形例におけるリスク評価プログラム１１をメモリ２からロードし実行することで、他のハードウェア要素と協働して、図１０に示されるような情報処理フローを実現する。
【００８０】
ＣＰＵ１は、被験者の画像が被験者の幅方向に拡大又は縮小された表示を表示ユニット３のモニタに出力し（Ｓ１０１）、その表示に対する被験者の操作に基づいて（Ｓ１０２）、被験者が抱く、現在の自己体形画像及び理想の自己体形画像を特定し（Ｓ１０３、Ｓ１０４、順不同）、特定された現在及び理想の自己体形画像に基づいて、ＡＮのリスク評価情報を生成する（Ｓ１０５）。
【００８１】
このように、被験者の画像が被験者の幅方向に拡大又は縮小された表示が出力されれば、伸縮表示をしなかったとしても、被験者に、自己姿を認識させ難くすることはできる。また、被験者の操作に対応する調整幅での伸縮率の変更を可能としなくても、操作性は劣るが、自己体形画像を特定することはできる。この変形例においても、ＡＮの発症リスクの定量評価を簡便に行うことを可能とする。
【００８２】
更に、ＣＰＵ１は、図１０に示されるように、リスク評価情報をモニタに表示しなくてもよい。ＣＰＵ１は、リスク評価情報を他のコンピュータに送信（通知）してもよいし、プリンタ（図示せず）に印刷してもよい。また、ＣＰＵ１は、リスク評価情報をファイルとしてメモリ２に格納してもよい。例えば、ＣＰＵ１は、被験者毎に、リスク評価情報を被験者ＩＤと共に、サーバ装置（図示せず）にそれぞれ送信することができる。このようにすれば、そのサーバ装置は、被験者毎にリスク評価情報を管理することができる。更に、サーバ装置は、そのリスク評価情報を被験者に見やすいように加工した後、被験者の端末にその加工された情報を表示させることもできる。
【実施例】
【００８３】
以下に実施例を挙げ、上述の内容を更に詳細に説明する。本発明は以下の実施例から何ら限定を受けない。本発明者らは次のような実験を行い、上述の効果を検証した。この検証実験を実施例として以下、説明する。
【００８４】
外来通院中の１０歳から２０歳のＡＮ患者１０名（以降、ＡＮ群と表記する）、１０歳から１５歳の健常な小児６２名（以降、健常群と表記する）が検証の対象とされた。そして、この健常群について、上述の第三実施形態と同様に、身長データ及び体重データに基づいて肥満度が算出され、この肥満度に基づいて、健常群が肥満度−群（肥満度０％未満）と肥満度＋群（肥満度０％以上）とに分類された。結果、肥満度−群が３５名、肥満度＋群が２７名となった。
【００８５】
ＡＮ群１０名、肥満度−群３５名及び肥満度＋群２７名の検証対象者に、上述の各実施形態のリスク評価装置１０をそれぞれ利用させ、各検証対象者について、現在及び理想の自己体形画像のギャップ値、現在及び理想の自己体形画像間の差分値及び肥満度が生成された。本実施例では、ギャップ値として、伸縮率、符号付き伸縮率差及び伸縮率差の絶対値がそれぞれ算出された。
【００８６】
図１１は、検証対象者の身体イメージの比較結果を示す図である。「±」の前の数字は、その群の平均値を示し、「±」の後の数字は、その群の標準偏差を示す。図１１によれば伸縮率及び符号付き伸縮率差では、ＡＮ群の標準偏差が大きいため、各群の差は見受けられないが、伸縮率差の絶対値においてＡＮ群とそれ以外の群とで差が見受けられた。即ち、現在及び理想の自己体形画像の伸縮率差の絶対値が、ＡＮ群において他の群よりも高値を示すことが分かる。更に、現在及び理想の自己体形画像間の差分値（絶対値）において、それが顕著となることが分かる。本実施例では、現在及び理想の自己体形画像の伸縮率差の絶対値において、肥満度−群とＡＮ群との間に、有意水準５％において有意差が認められることが検証された。
【００８７】
図１２は、ＡＮ群及び肥満度−群（健常群）の、現在及び理想の自己体形画像間の差分値（絶対値）と肥満度との関係を示すグラフである。図１２によれば、両群とも肥満度に関する分布に差は見受けられないが、当該差分値、即ち、理想と現実との身体イメージ差の分布には大きく差が見受けられる。例えば、ＡＮ群の半分が１４％以上の差分値を示したのに対して、健常群は全員、１４％未満の差分値を示している。また、８％以下の差分値を示した者がＡＮ群の５分の１（２名）であるのに対して、健常群の半分以上である。
【００８８】
図１３は、ＡＮ群及び肥満度−群（健常群）の、現在及び理想の自己体形画像間の差分値（絶対値）の分布を示す表である。図１３に示されるように、差分値（絶対値）の閾値１４％を用いた場合、感度５０％、特異度１００％で評価でき、閾値１２％を用いた場合、感度７０％、特異度９１．４％で評価でき、閾値８％を用いた場合、感度８０％、特異度７４．３％で評価できることが検証された。
【００８９】
このように、本実施例により上述の各実施形態で生成されるリスク評価情報の有用性が実証された。例えば、現在及び理想の自己体形画像のギャップ値（伸縮率及び伸縮率差）が出力されれば、それを用いて、現在及び理想の自己体形画像間の差分値を算出することができる。また、「リスク評価情報の他の生成例」において、テキストデータの選択に利用される差分値の閾値には、８％以上１４％以下の値を利用することができる。また、その閾値には、１２％が設定されれば、感度７０％、特異度９１．４％の評価精度が期待できる。
【００９０】
なお、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の情報処理工程が順番に記載されているが、各実施形態での情報処理の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態及び各変形例は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
【００９１】
上記の各実施形態及び各変形例の一部又は全部は、以下の付記のようにも特定され得る。但し、各実施形態及び各変形例が以下の記載に限定されるものではない。
【００９２】
（付記１）
被験者の画像が被験者の幅方向に拡大又は縮小された表示を表示部に出力し、
前記表示に対する前記被験者の操作に基づいて、前記被験者が抱く、現在の自己体形画像及び理想の自己体形画像を特定し、
前記特定された現在及び理想の自己体形画像に基づいて、神経性食欲不振症のリスク評価情報を生成する、
ことをコンピュータに実行させる神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
（付記２）
前記出力は、前記被験者の画像が前記被験者の幅方向に伸縮を繰り返す前記表示を前記表示部に出力し、
前記特定は、前記表示に対する前記被験者の操作の検出タイミングで伸縮を停止することにより、停止後の前記被験者の画像を前記現在の自己体形画像又は前記理想の自己体形画像として特定する、
付記１に記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
（付記３）
伸縮が停止された前記表示に対する前記被験者の操作が検出された場合に、その検出された操作に対応する調整幅で、前記被験者の画像の前記幅方向の伸縮率を変更する、
ことを前記コンピュータに更に実行させ、
前記特定は、前記被験者の、前記変更された伸縮率の画像を前記現在の自己体形画像又は前記理想の自己体形画像として特定する、
付記２に記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
（付記４）
前記出力は、
前記繰り返しの度に、前記幅方向の、最大伸縮率及び最小伸縮率をランダムに決定し、
前記被験者の画像が前記最大伸縮率に到達するまでの拡大と前記最小伸縮率に到達するまでの縮小とを交互に繰り返す前記表示を前記表示部に出力する、
ことを含む付記２又は３に記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
（付記５）
前記生成は、
前記被験者のオリジナル画像に対する前記特定された現在及び理想の各自己体形画像のギャップ値をそれぞれ取得することを含み、
現在の自己体形画像に関するギャップ値及び理想の自己体形画像に関するギャップ値を前記リスク評価情報に含め、
前記ギャップ値は、前記幅方向の、伸縮率又は伸縮率差である、
付記１から４のいずれか１つに記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
（付記６）
前記生成は、
前記被験者のオリジナル画像に対する前記特定された現在及び理想の各自己体形画像のギャップ値をそれぞれ取得し、
前記取得された現在及び理想の自己体形画像のギャップ値に基づいて、前記現在の自己体形画像と前記理想の自己体形画像との差分値を算出することを含み、
前記算出された差分値を前記リスク評価情報に含め、
前記ギャップ値は、前記幅方向の、伸縮率又は伸縮率差である、
付記１から４のいずれか１つに記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
（付記７）
前記生成は、
神経性食欲不振症のリスク評価の結果又は神経性食欲不振症のケアアドバイスをそれぞれ示す複数種のテキストデータの中から、前記算出された差分に対応するテキストデータを選択することを更に含み、
前記選択されたテキストデータを前記リスク評価情報に含める、
付記６に記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
（付記８）
前記被験者の身長データ及び体重データを取得し、
前記取得された身長データ及び体重データに基づいて、前記被験者の肥満度を算出する、
ことを前記コンピュータに更に実行させ、
前記生成は、前記算出された肥満度を前記リスク評価情報に更に含める、
付記５又は６に記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
（付記９）
前記被験者の身長データ及び体重データを取得し、
前記取得された身長データ及び体重データに基づいて、前記被験者の肥満度を算出する、
ことを前記コンピュータに更に実行させ、
前記生成は、
神経性食欲不振症のリスク評価の結果又は神経性食欲不振症のケアアドバイスをそれぞれ示す複数種のテキストデータの中から、前記算出された差分及び肥満度に対応するテキストデータを選択することを更に含み、
前記算出された肥満度及び前記選択されたテキストデータを前記リスク評価情報に含める、
付記６に記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
（付記１０）
対象者の身長データ及び体重データを取得し、
前記取得された身長データ及び体重データに基づいて、前記対象者の肥満度を算出し、
前記算出された肥満度に基づいて、前記対象者を前記被験者とするか否かを判定する、
ことを前記コンピュータに更に実行させる付記１から９のいずれか１つに記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
（付記１１）
撮像部から逐次得られる映像に含まれる被験者の画像がその被験者の幅方向に拡大又は縮小された映像を前記表示部に逐次表示し、
前記被験者の所定操作に基づいて、前記撮像部から得られる映像をキャプチャする、
ことを前記コンピュータに更に実行させる付記１から１０のいずれか１つに記載の神経性食欲不振症のリスク評価プログラム。
（付記１２）
少なくとも一つのＣＰＵを含む、神経性食欲不振症のリスク評価装置において、
前記少なくとも一つのＣＰＵが、
被験者の画像が被験者の幅方向に拡大又は縮小された表示を表示部に出力し、
前記表示に対する前記被験者の操作に基づいて、前記被験者が抱く、現在の自己体形画像及び理想の自己体形画像を特定し、
前記特定された現在及び理想の自己体形画像に基づいて、神経性食欲不振症のリスク評価情報を生成する、
ことを実行する神経性食欲不振症のリスク評価装置。
（付記１３）
前記出力は、前記被験者の画像が前記被験者の幅方向に伸縮を繰り返す前記表示を前記表示部に出力し、
前記特定は、前記表示に対する前記被験者の操作の検出タイミングで伸縮を停止することにより、停止後の前記被験者の画像を前記現在の自己体形画像又は前記理想の自己体形画像として特定する、
付記１２に記載の神経性食欲不振症のリスク評価装置。
（付記１４）
前記少なくとも一つのＣＰＵは、
伸縮が停止された前記表示に対する前記被験者の操作が検出された場合に、その検出された操作に対応する調整幅で、前記被験者の画像の前記幅方向の伸縮率を変更する、
ことを更に実行し、
前記特定は、前記被験者の、前記変更された伸縮率の画像を前記現在の自己体形画像又は前記理想の自己体形画像として特定する、
付記１３に記載の神経性食欲不振症のリスク評価装置。
（付記１５）
前記出力は、
前記繰り返しの度に、前記幅方向の、最大伸縮率及び最小伸縮率をランダムに決定し、
前記被験者の画像が前記最大伸縮率に到達するまでの拡大と前記最小伸縮率に到達するまでの縮小とを交互に繰り返す前記表示を前記表示部に出力する、
ことを含む付記１３又は１４に記載の神経性食欲不振症のリスク評価装置。
（付記１６）
前記生成は、
前記被験者のオリジナル画像に対する前記特定された現在及び理想の各自己体形画像のギャップ値をそれぞれ取得することを含み、
現在の自己体形画像に関するギャップ値及び理想の自己体形画像に関するギャップ値を前記リスク評価情報に含め、
前記ギャップ値は、前記幅方向の、伸縮率又は伸縮率差である、
付記１２から１５のいずれか１つに記載の神経性食欲不振症のリスク評価装置。
（付記１７）
前記生成は、
前記被験者のオリジナル画像に対する前記特定された現在及び理想の各自己体形画像のギャップ値をそれぞれ取得し、
前記取得された現在及び理想の自己体形画像のギャップ値に基づいて、前記現在の自己体形画像と前記理想の自己体形画像との差分値を算出することを含み、
前記算出された差分値を前記リスク評価情報に含め、
前記ギャップ値は、前記幅方向の、伸縮率又は伸縮率差である、
付記１２から１５のいずれか１つに記載の神経性食欲不振症のリスク評価装置。
（付記１８）
前記生成は、
神経性食欲不振症のリスク評価の結果又は神経性食欲不振症のケアアドバイスをそれぞれ示す複数種のテキストデータの中から、前記算出された差分に対応するテキストデータを選択することを更に含み、
前記選択されたテキストデータを前記リスク評価情報に含める、
付記１７に記載の神経性食欲不振症のリスク評価装置。
（付記１９）
前記少なくとも一つのＣＰＵは、
前記被験者の身長データ及び体重データを取得し、
前記取得された身長データ及び体重データに基づいて、前記被験者の肥満度を算出する、
ことを更に実行し、
前記生成は、前記算出された肥満度を前記リスク評価情報に更に含める、
付記１６又は１７に記載の神経性食欲不振症のリスク評価装置。
（付記２０）
前記少なくとも一つのＣＰＵは、
前記被験者の身長データ及び体重データを取得し、
前記取得された身長データ及び体重データに基づいて、前記被験者の肥満度を算出する、
ことを更に実行し、
前記生成は、
神経性食欲不振症のリスク評価の結果又は神経性食欲不振症のケアアドバイスをそれぞれ示す複数種のテキストデータの中から、前記算出された差分及び肥満度に対応するテキストデータを選択することを更に含み、
前記算出された肥満度及び前記選択されたテキストデータを前記リスク評価情報に含める、
付記１７に記載の神経性食欲不振症のリスク評価装置。
（付記２１）
前記少なくとも一つのＣＰＵは、
対象者の身長データ及び体重データを取得し、
前記取得された身長データ及び体重データに基づいて、前記対象者の肥満度を算出し、
前記算出された肥満度に基づいて、前記対象者を前記被験者とするか否かを判定する、
ことを更に実行する付記１２から２０のいずれか１つに記載の神経性食欲不振症のリスク評価装置。
（付記２２）
前記少なくとも一つのＣＰＵは、
撮像部から逐次得られる映像に含まれる被験者の画像がその被験者の幅方向に拡大又は縮小された映像を前記表示部に逐次表示し、
前記被験者の所定操作に基づいて、前記撮像部から得られる映像をキャプチャする、
ことを更に実行する付記１２から２１のいずれか１つに記載の神経性食欲不振症のリスク評価装置。
（付記２３）
コンピュータにより実行される神経性食欲不振症のリスク評価方法において、
被験者の画像が被験者の幅方向に拡大又は縮小された表示を表示部に出力し、
前記表示に対する前記被験者の操作に基づいて、前記被験者が抱く、現在の自己体形画像及び理想の自己体形画像を特定し、
前記特定された現在及び理想の自己体形画像に基づいて、神経性食欲不振症のリスク評価情報を生成する、
ことを含む神経性食欲不振症のリスク評価方法。
【符号の説明】
【００９３】
１  ＣＰＵ
２  メモリ
３  表示ユニット
４  タッチセンサ
５  入出力Ｉ／Ｆユニット
６  通信ユニット
７  撮像ユニット
１０  リスク評価装置
１１  リスク評価プログラム
【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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