(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の眼前に配置された映像表示部と、被験者が探索結果を入力するための入力装置と、入力装置を用いて入力された情報をもとに、被験者の眼球の運動を評価する複数の指標を求める眼球運動検査手段と、前記眼球運動検査手段により得られた複数の指標を多変量演算手法を用いてより少ない指標に変換する多変量演算手段と、該変換された指標を表示する出力手段とを備え、眼球運動検査手段は、映像表示部の画面に、一定の時間間隔で画面上の位置が変化する複数の対象物であって、画面上の位置が不規則に変化する対象物と一定の方向に一定量だけ位置が変化する対象物を含む複数の対象物を表示させた状態で、映像表示部の画面から一定の方向に一定量だけ位置が変化する対象物を探索した結果を被験者が入力装置を用いて入力した情報と検査内容とに基づいて対象物の識別能力を評価し、識別能力の評価結果を上記指標として求めることを特徴とする脳機能検査装置。
【請求項２】
被験者の眼前に配置された映像表示部と、被験者が探索結果を入力するための入力装置と、入力装置を用いて入力された情報をもとに、被験者の眼球の運動を評価する複数の指標を求める眼球運動検査手段と、前記眼球運動検査手段により得られた複数の指標を多変量演算手法を用いてより少ない指標に変換する多変量演算手段と、該変換された指標を表示する出力手段とを備え、眼球運動検査手段は、複数個の文字を映像表示部の画面上のランダムな位置に表示させた状態で、画面上に表示された複数個の文字から特定の文字を探索した結果を被験者が入力装置を用いて入力した情報と眼球運動の計測結果とに基づいて上記指標を求めることを特徴とする脳機能検査装置。
【請求項３】
多変量演算手段は、眼球運動検査手段により得られた指標と、被験者に対して神経心理学検査を行うことによって得られた神経心理学検査で用いる指標とを用いて、より少ない指標に変換する多変量演算を行うことを特徴とする１又は２の何れか１項に記載の脳機能検査装置。
【請求項４】
被験者の生体データを計測する生体データ検査手段を備え、多変量演算手段は、眼球運動検査手段および生体データ検査手段により得られた複数の指標を用いてより少ない指標に変換することを特徴とする請求項１又は２の何れか１項に記載の脳機能検査装置。
【請求項５】
多変量演算手段は、多変量解析の判別分析を用いることで、複数の指標をより少ない指標に変換することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の脳機能検査装置。
【請求項６】
多変量演算手段は、多変量解析の二次判別を用いることで、複数の指標をより少ない指標に変換することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の脳機能検査装置。
【請求項７】
多変量演算手段は、ニューラルネットワークを用いることで、複数の指標をより少ない指標に変換することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の脳機能検査装置。
【請求項８】
多変量演算手段は、ファジィ理論を用いることで、複数の指標をより少ない指標に変換することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の脳機能検査装置。
【請求項９】
多変量演算手段は、エキスパートシステムを用いることで、複数の指標をより少ない指標に変換することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の脳機能検査装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９の何れか１項に記載の脳機能検査装置と、当該脳機能検査装置に通信ネットワークを介して接続されるサーバとで構成される脳機能検査システムであって、前記脳機能検査装置は、被験者の眼球の運動を評価する指標を求める眼球運動検査手段と、被験者に対して神経心理学検査を行うことにより神経心理学検査で用いる指標を求める神経心理検査手段と、両検査手段により得られた指標を通信ネットワークを介してサーバに出力する第１の出力手段とを備え、前記サーバは、予め基準となる指標を格納しているデータベースと、脳機能検査装置から入力された被験者の指標とデータベースに記憶されている基準となるデータとを比較する比較手段と、比較手段の比較結果を通信ネットワークを介して脳機能検査装置に出力する第２の出力手段とを備えて成ることを特徴とする脳機能検査システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、脳機能の老化度合いや、自律神経系疾患や痴呆症さらにアルツハイマー病などの脳疾患の検査ができるような脳機能検査装置および脳機能検査システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、痴呆症の確定診断手法は確立されておらず、様々な検査結果を考慮して総合的に診断を行っている。痴呆症の検査方法の一つには、被験者に対して問診や問答を行う神経心理学検査があり、特別な検査器具が不要で簡単に行えるため、広く用いられている。例えば日本語による神経心理学検査としては改訂長谷川式知能評価スケール（ＨＤＳ−Ｒ）、国立精研式痴呆スクリーニングテスト、Ｎ式精神機能検査、かなひろいテスト、ミニメンタルステイトエグザミネイション（ＭＭＳＥ）などの知能評価方法があり、英語によるものではＭＭＳＥ（mini mental state examination）やＡＤＡＳ（Alzheimer's Disease Assessment Scale Cognitive Subscale）などがある。また、行動評価を加味したＣＤＲ（Clinical Dementia Rating）などを用いることによって、痴呆の有無やその重症度の診断を行うこともできる。
【０００３】
このような神経心理学検査は簡単に行えるため、多大な費用と時間を要する精密検査の前に行うスクリーニング検査に向いており、また医療従事者以外の検査者でも行えるという利点がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した神経心理学検査では、被験者の協力が不可欠であり、その取り組み方によって検査結果が左右される虞があり、また検査者の被験者に対する質問の仕方によって検査結果が変わることもあり、主観的な検査方法であることに起因して検査結果に偏りが生じる虞もある。
【０００５】
また、従来よりアルツハイマー型痴呆患者と健常者との間で、非侵襲的計測が可能な対象である眼球運動などで有意差があることが研究論文などで報告されており、この有意差を利用して従来診断が困難であったアルツハイマー型痴呆症の検査が行えることも示唆されている。アルツハイマー型痴呆症の検査に、眼球運動などの非侵襲的検査が可能な対象を用いる場合、眼球運動の検査自体も簡便に行えるため、必ずしも医療従事者が検査を行う必要はなく、早期発見のため被験者自身が検査するセルフケアへの応用も期待される。しかしながら、眼球運動の指標をそのまま使用して検査を行う場合は、検査の精度に制限があると予想され、やはり痴呆の判定、更には脳機能の老化度合いを判定するのは難しいと考えられる。
【０００６】
本発明は上記問題点に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、簡単な方法で精度良く脳機能の検査を行える脳機能検査装置および脳機能検査システムを提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１の発明では、被験者の眼前に配置された映像表示部と、被験者が探索結果を入力するための入力装置と、入力装置を用いて入力された情報をもとに、被験者の眼球の運動を評価する複数の指標を求める眼球運動検査手段と、前記眼球運動検査手段により得られた複数の指標を多変量演算手法を用いてより少ない指標に変換する多変量演算手段と、該変換された指標を表示する出力手段とを備え、眼球運動検査手段は、映像表示部の画面に、一定の時間間隔で画面上の位置が変化する複数の対象物であって、画面上の位置が不規則に変化する対象物と一定の方向に一定量だけ位置が変化する対象物を含む複数の対象物を表示させた状態で、映像表示部の画面から一定の方向に一定量だけ位置が変化する対象物を探索した結果を被験者が入力装置を用いて入力した情報と検査内容とに基づいて対象物の識別能力を評価し、識別能力の評価結果を上記指標として求めることを特徴とし、眼球運動という副作用のない簡易な方法で脳機能の検査が行え、さらに多変量演算を行って複数の指標をより少ない指標に変換することにより、検査精度を高めることができる。
【０００８】
請求項２の発明では、被験者の眼前に配置された映像表示部と、被験者が探索結果を入力するための入力装置と、入力装置を用いて入力された情報をもとに、被験者の眼球の運動を評価する複数の指標を求める眼球運動検査手段と、前記眼球運動検査手段により得られた複数の指標を多変量演算手法を用いてより少ない指標に変換する多変量演算手段と、該変換された指標を表示する出力手段とを備え、眼球運動検査手段は、複数個の文字を映像表示部の画面上のランダムな位置に表示させた状態で、画面上に表示された複数個の文字から特定の文字を探索した結果を被験者が入力装置を用いて入力した情報と眼球運動の計測結果とに基づいて上記指標を求めることを特徴とし、眼球運動という副作用のない簡易な方法で脳機能の検査が行え、さらに多変量演算を行って複数の指標をより少ない指標に変換することにより、検査精度を高めることができる。
【０００９】
請求項３の発明では、請求項１又は２の何れかの発明において、多変量演算手段は、眼球運動検査手段により得られた指標と、被験者に対して神経心理学検査を行うことによって得られた神経心理学検査で用いる指標とを用いて、より少ない指標に変換する多変量演算を行うことを特徴とし、眼球運動の検査や神経心理学検査という副作用のない簡易な方法で脳機能の検査が行え、さらに眼球運動の検査と神経心理学検査とを組み合わせ、多変量演算を行って複数の指標をより少ない指標に変換することにより、検査精度を高めることができる。
【００１０】
請求項４の発明では、請求項１又は２の何れかの発明において、被験者の生体データを計測する生体データ検査手段を備え、多変量演算手段は、眼球運動検査手段および生体データ検査手段により得られた複数の指標を用いてより少ない指標に変換することを特徴とし、眼球運動を評価する指標と生体データとを組み合わせることによって、より精度の高い脳機能の検査が行える。
【００１１】
請求項５の発明では、請求項１乃至４の発明において、多変量演算手段は、多変量解析の判別分析を用いることで、複数の指標をより少ない指標に変換することを特徴とし、請求項１乃至４の発明と同様の作用を奏する。
【００１２】
請求項６の発明では、請求項１乃至４の発明において、多変量演算手段は、多変量解析の二次判別を用いることで、複数の指標をより少ない指標に変換することを特徴とし、請求項１乃至４の発明と同様の作用を奏する。
【００１３】
請求項７の発明では、請求項１乃至４の発明において、多変量演算手段は、ニューラルネットワークを用いることで、複数の指標をより少ない指標に変換することを特徴とし、請求項１乃至４の発明と同様の作用を奏する。
【００１４】
請求項８の発明では、請求項１乃至４の発明において、多変量演算手段は、ファジィ理論を用いることで、複数の指標をより少ない指標に変換することを特徴とし、請求項１乃至４の発明と同様の作用を奏する。
【００１５】
請求項９の発明では、請求項１乃至４の発明において、多変量演算手段は、エキスパートシステムを用いることで、複数の指標をより少ない指標に変換することを特徴とし、請求項１乃至４の発明と同様の作用を奏する。
【００１６】
請求項１０の発明では、請求項１乃至９の何れか１項に記載の脳機能検査装置と、当該脳機能検査装置に通信ネットワークを介して接続されるサーバとで構成される脳機能検査システムであって、前記脳機能検査装置は、被験者の眼球の運動を評価する指標を求める眼球運動検査手段と、被験者に対して神経心理学検査を行うことにより神経心理学検査で用いる指標を求める神経心理検査手段と、両検査手段により得られた指標を通信ネットワークを介してサーバに出力する第１の出力手段とを備え、前記サーバは、予め基準となる指標を格納しているデータベースと、脳機能検査装置から入力された被験者の指標とデータベースに記憶されている基準となるデータとを比較する比較手段と、比較手段の比較結果を通信ネットワークを介して脳機能検査装置に出力する第２の出力手段とを備えて成ることを特徴とし、眼球の運動を評価する指標又は視覚認知機能を評価する指標に、神経心理学検査の結果を組み合わせることにより、より精度の高い脳機能の検査を行うことができ、さらに脳機能検査装置とサーバとをネットワークを介して接続し、脳機能検査装置では被験者のデータを測定するだけで、サーバ側にデータベースを持たせているので、脳機能検査装置側の構成を簡単にできるという利点がある。
【００１７】
【発明の実施の形態】
本発明を実施形態により説明する。
【００１８】
（実施形態１）
図１に本実施形態における全体構成図を示す。本実施形態の装置は、眼球運動検査手段１と、神経心理検査手段２と、多変量演算手段３と、データベース４と、出力手段５とで構成される。
【００１９】
眼球運動検査手段１は、水平方向および垂直方向の眼球運動を評価する指標を算出するために設けたもので、発光素子１０、撮像カメラ１１、画像処理回路１２、眼球運動計算部１３、映像表示部１４により構成される。
【００２０】
発光素子１０は、暗環境下においても明瞭な眼球映像が得られるようにするための照明であり、例えば発光波長が人間に感知されない赤外線波長領域にある赤外光ＬＥＤを用いれば、発光素子１０の光が被験者に感知されることはなく、被験者の不安を軽減することができる。
【００２１】
また撮像カメラ１１は被験者の眼球Ｍを撮影するためのものであり、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳセンサ等により構成することが可能である。
【００２２】
画像処理回路１２は撮像カメラ１１で撮像された図２に示すような画像から眼球部分を抽出し、眼球Ｍの運動を求めている。すなわち、画像処理回路１２で撮像カメラ１１の画像を画像処理することによって、眼球Ｍの水平位置および垂直位置が求められる。そして、眼球運動計算部１３が、画像処理回路１２により得られた眼球Ｍの位置データを逐次計算することによって、眼球Ｍの水平方向における運動速度及び運動加速度、垂直方向における運動速度及び運動加速度などの指標を計算して求めている。ここで、眼球運動計算部１３は上述の多変量演算手段３及びデータベース４を構成するパーソナルコンピュータ６の演算機能により構成される。
【００２３】
映像表示部１４は例えばディスプレイ装置からなり、後述する視覚認知検査や運動機能検査を行う際に脳の視覚皮質の活動状態を反映する視覚系機能のテスト行う際に、検査用の映像を被験者に提示するためのものである。
【００２４】
本実施形態では眼球運動検査手段１を用いて、人間の高度な認知機能を要求する場合に生じる眼球運動を計測する視覚認知検査、又は、単純な運動機能のみを計測する運動機能検査を行っている。例えば視覚認知検査の方法としては滑動性眼球運動検査、立体視検査、指標探索検査、色模様傍観検査などの方法があり、運動機能検査の方法としては移動性指標認知検査、文字探索検査、散文黙読検査などの方法がある。そして、これらの検査により得られた指標には、アルツハイマー型痴呆症の患者と健常者との間で有意差の存在することが、研究論文などで発表されている（文献１：G.Zaccaraらの、"Smooth-pursuit eye movements：alteration in Alzheimer's disease";Journal of the Neurological Sciences;112;pp.81-92;1992、文献２：S.Corkinらの、"Visual Dysfunction in Alzheimer's Disease：Relation to Normal Aging";Annals of Neuro1ogy;vol.29;No.1;41-52;1991、文献３：LFM.Scintoらの、"Impairment of spatially directed attention in patients with probable Alzheimer's disease as measured by eye movements";Arch Neurol;1994;Vol.51;pp.682-688、文献４：Gray L.Trickらの、"Visua1 sensitivity to motion：Age-related changes and deficits in seniledementia of the Alzheimer type";NEUROLOGY 1991;41;1437-1440、文献５：A.Roslerらの、"Alterations of visual search strategy in Alzheimer's disease and aging：Neuropsychology";2000;Vol.14;No.3;pp.398-408、文献６：KS.Lueckらの、"Eye movement abnormalities during reading in patients with Alzheimer disease";Neuropsychiatry,Neuropsychology,and Behavioral Neurology;2000;Vol.13;No.2;pp.77-82、文献７：A.Moserらの、"Eye movement dysfunction in dementia of the Alzheimer typr";Dementia;1995;No.6;pp.264-268、）。
【００２５】
尚、視覚認知検査および運動機能検査の何れにしても計測対象は眼球の運動であり、各検査において客観的な指標として眼球の位置、運動速度或いは運動加速度などを算出することが可能であり、多変量演算手段３の入力変数として用いることができる。
【００２６】
ここで、上述した各検査方法について図３〜図９を参照して簡単に説明する。
【００２７】
先ず、滑動性眼球運動検査について図３を参照して説明する。この検査では、被験者Ａに対して点灯している発光素子１５を注視するように指示して、被験者Ａの眼前に配列された複数個の発光素子１５を順番に点灯させており、この時の被験者Ａの眼球Ｍの動きを計測し、眼球Ｍが追従可能な速度や、点灯中の発光素子１５に対する眼球Ｍの追従遅れなどの指標を導出する。この検査では、移動する対象物を追跡する能力を示す指標を求めており、上述した文献１にはアルツハイマー型痴呆症の患者群と健常者群との間に、統計的に有意に追跡能力の能力差があると報告されている（ｐ＝０．００１）。
【００２８】
図４は立体視検査の説明図である。立体視の実現手段としては、人間の瞳孔間間隔を利用して視差を与えた２種類の画像を左右両目のそれぞれに提示することによって奥行感を生成する両眼立体視法があり、本実施形態では映像表示部１４を用いて被験者Ａの左右の目に視差を与えた２種類の画像をそれぞれ提示する。そして、画像１４ａ中の３つの円Ｃ１〜Ｃ３の内、飛び出している円を注視するように被験者Ａに指示し、眼球運動計算部１３では眼球Ｍの位置から正解か否かを判断する。この検査では、正解となった最小の視差などを評価指標として導出しており、上述した文献２にはアルツハイマー型痴呆症の患者群と健常者群との間に、統計的に有意差があると報告されている（ｐ＜０．０５）。
【００２９】
図５は指標探索検査の説明図である。この検査では、映像表示部１４の提示する画像１４ａ内に複数の領域を設定し、何れかの領域に現れる目標物を探索する能力を測定しており、上述した文献３にはアルツハイマー型痴呆症の患者群と健常者群との間に、統計的に有意差があると報告されている。本検査では、先ず被験者に対して画面１４ａの中央（ＣＴ）を注視させた後、画面１４ａの４角に設けた領域の内の何れかに円形のマークＭ１〜Ｍ４を一定時間（例えば約０．５秒間）だけ表示させる。尚、図５では画像１４ａに４つのマークＭ１〜Ｍ４を表示しているが、実際に検査を行う際には４つのマークＭ１〜Ｍ４の内、何れか１つだけを表示させる。ここで、検査者は被験者Ａに対して、４角の何れかに現れるマークを注視するようにという課題を提示しており、眼球運動計算部１３では、画像処理回路１２により測定された眼球Ｍの位置から、眼球運動に関する指標を導出する。尚、評価項目としては、正解率（ｐ＜０．０１４）や遅れ時間（ｐ＜０．００５）などがある。
【００３０】
図６（ａ）（ｂ）は移動性指標探索検査の説明図である。この検査では、一定の時間間隔で画面上の位置が不規則に変化する複数の対象物の中から、一定の方向に一定量だけ位置が変化する対象物を識別する能力を測定しており、上述した文献４にはアルツハイマー型痴呆症の被験者群と健常者群との間にその識別能力について統計的に有意に能力差があると報告されている（ｐ＝０．００１）。この検査を行う場合、映像表示部１４により、図６（ａ）（ｂ）に示すように背景画面上の任意の位置に丸形の対象物（以下、ドットと言う。）Ｃが複数配置された映像を表示させるとともに、一定時間後（例えば１秒後）に各ドットＣの位置を変化させている。ここで、複数のドットＣの内の大部分は不規則な方向に移動させ、一部分のみを前回の位置から一定の向きに一定量だけ移動させており、このようなドットＣを特にコヒーレントドットＣ’という。尚、図６（ａ）（ｂ）ではコヒーレントドットＣ’にハッチングを施し、他のドット（ランダムドットと言う。）Ｃを白丸で示しているが、検査映像では同一の色及び輝度で表示しており、色や輝度などの特徴からコヒーレントドットＣ’を識別できないようにしている。また、図６（ａ）はコヒーレントドットＣ’の割合が１０％の状態、図６（ｂ）はコヒーレントドットＣ’の割合が５０％の状態をそれぞれ示している。
【００３１】
この時、被験者Ａは、映像表示部１４の画面１４ａに示された検査用画像から、コヒーレントドットＣ’を識別して、その移動する向きをパーソナルコンピュータ６の入力装置（ジョイスティックなど）を用いて入力するように指示されており、眼球運動計算部１３は、被験者が入力装置を用いて入力した情報と検査内容とに基づいて、眼球運動に関する指標を導出する。例えば、眼球運動計算部１３では、７５％以上の正解が得られた時のコヒーレントドットＣ’の割合（コヒーレンス値）でその識別能力を評価している。なお、映像表示部１４が検査映像を切り換える際に、複数のドットＣの中からコヒーレントドットＣ’を毎回ランダムに選択するようにしても良いが、本検査を一通り行う間は同じドットをコヒーレントドットＣ’とし、一定の時間間隔でこのコヒーレントドットＣ’を一定の向きに一定量だけ移動させるようにしても良く、この場合は眼球がコヒーレントドットＣ’の動く向きに応じて移動するから、眼球の動きを測定することによって、被験者の識別能力を自動的に計測することができ、脳機能の判定を自動的に行える。
【００３２】
図７は文字探索検査の説明図である。この検査では、複数の文字の中から特定の文字（例えば数字）を探索する能力を測定しており、上述した文献５にはアルツハイマー型痴呆症の被験者群と健常者群との間に、統計的に有意に輝度差識別能力の能力差があると報告されている。本検査では、先ず被験者に対して映像表示部１４の画面１４ａ中央を注視させた後、図７に示すように画面１４ａ上のランダムな位置に複数個の文字（例えばアルファベットなど）と１個の数字を配置した検査用の映像を被験者に対して提示する。この時、試験担当者は被験者に対して、「文字の中から数字を探してその数字を入力して下さい。」という課題を与えており、この課題に対して数字が見つかった時点で被験者がパーソナルコンピュータ６の入力装置（例えばキーボードなど）を操作して、数字を入力する。本実施形態では撮像カメラ１１の撮像した眼球画像を画像処理回路１２で処理することによって眼球の動きを計測しており、眼球運動計算部１３では、画像処理回路１２の計測結果と入力装置を用いて被験者が入力した情報とに基づいて、文字の探索能力に関する指標を導出する。そして、上記のテストを複数回実行して眼球運動に関する指標を導出する。尚、評価項目としては、正解率（ｐ＜０．０００１）、反応時間（ｐ＜０．０００１）、固視時間（ｐ＜０．０００１）、固視回数（ｐ＜０．０００１）、固視持続時間（ｐ＝０．０００３）、動作時間（ｐ＜０．０００１）などがある。
【００３３】
図８は散文黙読検査の説明図である。この検査では、被験者の眼前に散文を示した映像を表示させた際の被験者の眼球の運動履歴を示す指標を測定しており、上述した文献６にはアルツハイマー型痴呆症の被験者群と健常者群との間に、統計的に有意差があると報告されている。本検査では、映像表示部１４により、図８に示すように散文Ｅを示した映像を被験者に対して提示し、被験者にこの散文Ｅを黙読させており、文章を黙読する際に眼球Ｍがどのような運動を行っているかを測定する。すなわち、画像処理回路３では撮像カメラ１１の撮像した画像を画像処理回路１２で処理することによって眼球の動きを計測しており、眼球運動計算部１３では、画像処理回路１２の計測結果に基づいて、被験者の眼球の運動履歴を示す指標を導出する。尚、眼球の運動履歴を示す指標としては、一定時間に読んだ量（読量、ｐ＜０．００１）、フォワードサッケード（ｐ＜０．００１）、後退サッケード（ｐ＜０．０５）、固視持続時間（ｐ＝０．０００１）などがある。
【００３４】
図９は色模様傍観検査の説明図である。この検査では、被験者の眼前にカラーパターンからなる映像を表示させた際の被験者の眼球の運動履歴を示す指標を測定しており、上述した文献７にはアルツハイマー型痴呆症の被験者群と健常者群との間に、統計的に有意差があると報告されている。本検査では、先ず被験者に対して映像表示部１４の画面１４ａ全体を見るよう指示した後、映像表示部１４により、図９に示すようにカラーパターンＰＴからなる映像を被験者に対して提示し、被験者にこの映像を目視させており、カラーパターンＰＴを見る際に眼球Ｍがどのような運動を行っているかを測定する。すなわち、画像処理回路１２では撮像カメラ１１の撮像した画像を画像処理回路１２で処理することによって眼球の動きを計測しており、眼球運動計算部１３では、画像処理回路１２の計測結果に基づいて、被験者の眼球の運動履歴を示す指標を導出する。尚、眼球の運動履歴を示す指標としては、サッカード数（ｐ＜０．０５）や固視持続時間（ｐ＜０．０５）などがある。
【００３５】
一方、神経心理検査手段２は、被験者に対して神経心理学検査を行い、神経心理学検査で用いる指標を導出するために設けたもので、入力部２１と、正否・得点計算部２２と、課題提示部２３とで構成される。
【００３６】
従来技術で説明したように、神経心理学検査としては種々のものが痴呆症の検査に利用されており、神経心理検査手段２では、課題提示部２３が表１（改訂長谷川式簡易知能評価スケール、日本医師会編、老年期痴呆診療マニュアル参照）に示すような問答やアンケートをディスプレイ装置からなる出力手段５に表示させ、被験者に対して回答を促す。被験者は、キーボードやマウスや音声入力装置からなる入力部２１を用いて回答を入力し、この回答をもとに正否・得点計算部２２が被験者の知能を示す得点を計算する。ここに、パーソナルコンピュータ６には、被験者に対して提示した問答やアンケートに対する回答から得点を計算するプログラムが組み込まれており、上述した正否・得点計算部２２はパーソナルコンピュータ６の演算機能により構成される。
【００３７】
【表１】
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【００３８】
ここで上述の各検査によって得られた眼球運動を評価する指標や、神経心理学検査で用いる指標は一般に複数あるが、それらを組み合わせて多変量解析の計算に用いるのが本発明の特徴である。
【００３９】
本実施形態の多変量演算手段３は、多変量解析における判別分析手法によって、眼球運動検査手段１及び神経心理検査手段２から入力された種々の指標より判別値を選出する。この判別値は通常一つであることが多いが、入力された指標をいくつかのグループに分類して、各グループに各々一つの判別値を求めることによって、結果的に全部の指標から複数の判別値を求めることも可能である。本実施形態では判別値が一つであることとする。多変量解析による判別分析は、複数の指標の情報を集約して、一つの判別値に変換し、その判別値を代表値とし、さらにその判別値を用いて何らかの判定を行う手法である。この他の多変量解析手法としては、主成分分析手法がある。これは複数の指標から、より少ない指標へと変換し、元来ある多くの指標からより少ない情報に集約する手法であり、先の判別分析手法の判定以外の前処理を一般化した手法と言える。以下本実施形態では、判別分析手法を基に判別値を導出する方法を用いるが、主成分分析手法における第１主成分又は複数の主成分を代表値として本実施形態における判別値に置き換えても勿論良く、本発明は実施形態に特に限定されるものではない。
【００４０】
尚多変量解析手法に関しては、［「医学統計学ハンドブック」、宮原英夫、単語俊郎（編）（朝倉書店、１９９５）］、［「多変量データ解析入門」、杉山高一、（朝倉書店、１９８３）］、［「非線形多変量解析−ニューラルネットによるアプローチー」（朝倉書店、１９９６）］等を参照する。
【００４１】
さて本実施形態に用いる、多変量演算手段３の機能としては眼球運動計算部１３で求めた被験者の眼球運動に関する指標、及び、正否・得点計算部２２で求めた神経心理学検査で用いる指標を用い、より少ない指標に変換して当該被験者の判別値ｗ１を計算する多変量解析計算部３０と、眼球運動計算部１３及び正否・得点計算部２２で求めてデータベース４に格納した多数の被験者の指標を呼び出して多変量解析計算を行い、多数の被験者の判別値ｗ２を計算する多変量解析計算部３１とからなる。
【００４２】
尚本実施形態の多変量演算手段３は眼球運動計算部１３及び正否・得点計算部２２と同一のパーソナルコンピュータ６で実現しているが、夫々別のパーソナルコンピュータで実現してもよいし、パーソナルコンピュータでなくＤＳＰ（デジタルシグナルプロセッサ）やマイクロコンピュータを用いても実現可能であり、本発明の具体的実現手段としては実施形態に特に限定されるものではない。
【００４３】
データベース４は、眼球運動に関する個々の変量を表す指標、神経心理学検査で用いる指標、これらの指標を用いて多変量演算によって得られる判別値、更に当該被験者又は他の被験者の年齢、性別、既往症、現在の疾患、測定日時、測定場所、測定場所の照度や温度等の環境条件、知能テストの結果等、脳機能検査に必要な被験者情報や計測環境情報からなる情報を含めた全ての情報をデータとして指標とともに蓄積格納するもので、実施形態においては、当該被験者の眼球運動指標及び神経心理指標や、判別値ｗ１、ｗ２、更に当該被験者の情報や計測環境情報からなる情報などのデータ登録するようになっている。このようにデータベース４によりデータを蓄積することによって、より多くの被験者のデータが蓄積され信頼性の高いデータベースを構築できるようなっている。
【００４４】
尚本実施形態のデータベース４は多変量演算手段３及び眼球運動計算部１３と同一のパーソナルコンピュータ６で実現しているが、多変量演算手段３と同様に必ずしも同一のパーソナルコンピュータで実現する必要はない。
【００４５】
出力手段５はディスプレイや、プリンタ等の表示装置から構成され、当該被験者の判別値ｗ１と、他の被験者の判別値ｗ２を表示し、当該被験者の判別値ｗ１が他の被験者の判別値ｗ２と比較して相対的にどのような値を示しているかが判るようになっている。ここで、出力手段５による表示方法としては、グラフなどを利用して図示することも可能であるし、単純に数値のみを表示するようにしても良い。他の被験者の判別値ｗ２としては他の被験者の一つの判別値だけでなく、複数の被験者の判別値の平均値であっても良く、またある特定の被験者群の判別値の平均値であっても良い。つまり当該被験者の判別値と比較を行いたい被験者の判別値としては、当該被験者の判別値以外であればどのような対象でも良い。更に他の被験者の指標としては、当該被験者の過去に得られた判別値であっても良い。また図１では示していないが、出力手段５を構成する表示装置には判別値ｗ１，ｗ２だけでなく、指標そのものやその他のデータを表示しても良い。
【００４６】
本発明の目的は、眼球運動を評価する指標と神経心理学検査に用いる指標とを組み合わせることによって、よりｐ値が小さくなるような値を導出することである。ｐ値が小さいと両群の差は大きくなり、ある任意の被験者がどちらの群に属するかを判定するときの判定精度は向上すると期待できる。また健常群と患者群のどちらの群に属するかの判定のように結果がＡかＢかのように明確に分けられる判定方法だけでなく、どちらの群により近くてその距離はどの程度であるかなどの連続量としての結果を知ることにより今後の疾患発症可能性を予測することが期待でき、対策を施すことなどの対処法も考えることが可能になると期待できる。
【００４７】
上述したように本実施形態では複数の指標から１つの判別値を導出する。判別値の導出方法は多変量解析における判別分析における二次判別手法による（参考文献＝宮原英夫、丹後俊郎（編）「医学統計学ハンドブック」、朝倉書房、１９９５）。
【００４８】
図５は判別値ｗの計算方法例を示す。この図示例ではステップＳ１である任意の被験者Ｚに関するデータｚ＝（ｚ１，ｚ２，ｚ３…）、つまり複数の指標（ｚ１…）を用いて健常者群Ｘと患者群Ｙのそれぞれに対してマハラノビスの平方距離Ｄｘ２，Ｄｙ２を計算し、ステップＳ２でその差（Ｄｘ２−Ｄｙ２）を計算してその計算値を判別値ｗとする。この判別値ｗの値によってどちらの群に近いかがわかる。したがって、当該被験者の判別値ｗが健常者群Ｘに近い距離に位置するならば健常者と判定し、患者群Ｙに近い距離に位置するならば患者と判定するなどの判定処理を行うこともできる。また、これらの距離の比例配分をとることによって、疾患の確率というような単一の数値として表示することもできる。尚、図中ｘ＝（ｘ１，ｘ２，ｘ３…）は健常者データを示し、ｘ１…は指標を、またｙ＝（ｙ１，ｙ２，ｙ３…）は健常者データを示し、ｙ１…は指標を示す。
【００４９】
このように、多変量演算手段３で多変量演算処理を行い、いくつかの指標を１つの値に集約することにより、両群（Ｘ）（Ｙ）の有意差を大きくすることが可能となり、また出力される情報も少なくなるので判断が容易になる。
【００５０】
（実施形態２）
図１１に本実施形態にかかる脳機能検査システムのシステム構成を示す。本システムは、被験者の脳機能を検査する脳機能検査装置７と、脳機能検査装置７にインターネット５０（通信ネットワーク）を介して接続されるサーバ８とで構成され、サーバ８を運営する運営者は本システムを用いて脳機能検査サービスを提供する。尚、サーバ８を運営する運営者は脳検査事業の運営も兼ねているが、サーバ管理と脳検査事業とを別々の事業者で行っても良い。
【００５１】
脳機能検査装置７は、眼球運動検査手段１と、神経心理検査手段２と、出力手段５とで構成される。
【００５２】
眼球運動検査手段１は、水平方向および垂直方向の眼球運動を評価する指標を算出するために設けたもので、発光素子１０、撮像カメラ１１、画像処理回路１２、眼球運動計算部１３、映像表示部１４により構成される。
【００５３】
発光素子１０は、暗環境下においても明瞭な眼球映像が得られるようにするための照明であり、例えば発光波長が人間に感知されない赤外線波長領域にある赤外光ＬＥＤを用いれば、発光素子１０の光が被験者に感知されることはなく、被験者の不安を軽減することができる。
【００５４】
また撮像カメラ１１は被験者の眼球Ｍを撮影するためのものであり、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳセンサ等により構成することが可能である。
【００５５】
画像処理回路１２は撮像カメラ１１で撮像された図２に示すような画像から眼球部分を抽出し、眼球Ｍの運動を求めている。すなわち、画像処理回路１２で撮像カメラ１１の画像を画像処理することによって、眼球Ｍの水平位置および垂直位置が求められる。そして、眼球運動計算部１３が、画像処理回路１２により得られた眼球Ｍの位置データを逐次計算することによって、眼球Ｍの水平方向における運動速度及び運動加速度、垂直方向における運動速度及び運動加速度などの指標を計算して求めている。ここで、眼球運動計算部１３はパーソナルコンピュータ６の演算機能により構成される。
【００５６】
映像表示部１４は例えばディスプレイ装置からなり、後述する視覚認知検査や運動機能検査を行う際に脳の視覚皮質の活動状態を反映する視覚系機能のテスト行う際に、検査用の映像を被験者に提示するためのものである。
【００５７】
一方、神経心理検査手段２は、被験者に対して神経心理学検査を行い、神経心理学検査で用いる複数の指標を導出するために設けたもので、入力部２１と、正否・得点計算部２２と、課題提示部２３とで構成される。
【００５８】
上述のように神経心理学検査としては種々のものが痴呆症の検査に利用されており、神経心理検査手段２では、課題提示部２３が表１に示すような問答やアンケートをディスプレイ装置からなる出力手段５に表示させ、被験者に対して回答を促す。被験者は、キーボードやマウスや音声入力装置からなる入力部２１を用いて回答を入力し、この回答をもとに正否・得点計算部２２が被験者の知能を示す得点を計算する。ここに、パーソナルコンピュータ６には、被験者に対して提示した問答やアンケートに対する回答から得点を計算するプログラムが組み込まれており、上述した正否・得点計算部２２はパーソナルコンピュータ６の演算機能により構成される。
【００５９】
パーソナルコンピュータ６の通信機能により構成される出力手段（第１の出力手段）は、眼球運動計算部１３及び正否・得点計算部２２により算出された指標をインターネット５０を介してサーバ８に送信する。また、パーソナルコンピュータ６の通信機能により構成される受信手段は、サーバ８からインターネット５０を介して送信された当該被験者の判別値ｗ１や、他の被験者の判別値ｗ２などのデータを受け取る。
【００６０】
出力手段５は、ディスプレイ装置やプリンタなどの表示装置によって構成され、パーソナルコンピュータ６が受け取った当該被験者の判別値ｗ１と、他の被験者の判別値ｗ２を表示し、当該被験者の判別値ｗ１が他の被験者の判別値ｗ２と比較して相対的にどのような値を示しているかが判るようになっている。尚、他の被験者の判別値ｗ２としては他の被験者の一つの判別値だけでなく、複数の被験者の判別値の平均値であっても良く、またある特定の被験者群の判別値の平均値であっても良い。つまり当該被験者の判別値と比較を行いたい被験者の判別値としては、当該被験者の判別値以外であればどのような対象でも良い。更に当該被験者の判別値ｗ１と比較する判別値としては、当該被験者の過去に得られた判別値であっても良い。また、出力手段８を構成する表示装置には判別値ｗ１，ｗ２だけでなく、指標そのものやその他のデータを表示しても良い。
【００６１】
一方、サーバ４０は多変量演算手段３とデータベース４とを有し、パーソナルコンピュータなどで構成される。
【００６２】
サーバ４０の通信機能で構成される受信部は、脳機能検査装置７からインターネット５０を介して送信された指標を受信し、またサーバ４０の通信機能で構成される送信部（第２の出力手段）は、多変量演算手段３で求めた当該被験者の判別値Ｗ１や多数の被験者の判別値Ｗ２をインターネット５０を介して脳機能検査装置７に送信する。
【００６３】
多変量演算手段３は、眼球運動検査手段１の眼球運動計算部１３で求めた被験者の眼球運動に関する複数の指標、及び、正否・得点計算部２２で求めた神経心理学検査で用いる複数の指標を用いてより少ない指標に変換し、当該被験者の判別値ｗ１を計算する多変量解析計算部３０と、眼球運動計算部１３及び正否・得点計算部２２で求めてデータベース４に格納した多数の被験者の眼球運動指標及び神経心理指標を呼び出して多変量解析計算を行い、多数の被験者の判別値ｗ２を計算する多変量解析計算部３１とからなる。
【００６４】
データベース４はサーバ８の記憶装置に構築されており、当該被験者を含む複数の被験者の眼球運動指標と神経心理指標、及び、これらの指標を用いた多変量解析計算により得られる判別値ｗ１，ｗ２、更には当該被験者を含む複数の被験者の識別ＩＤ、例えばＩＰアドレスのような通信ネットワーク上の通信連絡先、年齢、性別、既往症、現在の疾患、測定日時、測定場所、測定場所の照度や温度等の環境条件、知能テストの結果等、脳機能検査に必要な被験者情報や計測環境情報からなる情報が格納されている。なお、本実施形態においては当該被験者の指標データやその情報をデータベース４に新規データとして追加するようになっており、脳機能検査を行う毎にその検査結果が新規データとしてデータベース４に蓄積されるので、より多くの被験者のデータが蓄積され、信頼性の高いデータベース４を構築できるようになっている。ここに、データベース４により、被験者情報を記憶する被験者情報記憶手段や、多変量演算によって得られる指標と比較するための基準となるデータを記憶する判定基準記憶手段が構成される。
【００６５】
本システムで脳機能検査を行う場合、検査場所に配置された眼球運動検査手段１を用いて検査者又は被験者自身が検査を行うと、眼球運動計算部１３が眼球の運動を評価する指標を算出するとともに、正否・得点計算部２２が神経心理学検査で用いる指標を算出する。そして、パーソナルコンピュータ６のキーボードのような入力装置を用いて当該被験者に割り当てられた識別ＩＤを入力すると、パーソナルコンピュータ６は当該被験者の識別ＩＤとその測定データをインターネット５０を介してサーバ８に送信する。一方、サーバ８では、インターネット５０を介して脳機能検査装置７から送信された被験者の識別ＩＤ及びその測定データを受信し、受信したデータを多変量解析計算部３０が多変量演算してより少ない指標に変換する。次に、サーバ８は、多変量演算によって得られる指標と比較するための基準となるデータをデータベース４から読み出して、当該被験者の指標と基準となる指標とを比較して比較結果を作成する。その後、サーバ８は、当該被験者の識別ＩＤをもとにデータベース４から当該被験者のＩＰアドレスを読み出して、当該被験者の指標と基準となる指標とを比較した比較結果を表示したＨＴＭＬファイルを作成し、このＨＴＭＬファイルをインターネット５０を介してパーソナルコンピュータ６に送信する。そしてパーソナルコンピュータ６ではサーバ８から送信されたＨＴＭＬファイルを受信し、その比較結果をディスプレイ装置やプリンタなどからなる出力手段８に出力させており、出力手段８の表示から検査者或いは被験者が検査結果を容易に読み取ることができる。
【００６６】
ここに、脳機能検査装置７から送信された眼球運動検査手段１及び神経心理検査手段２の測定データを多変量演算手法を用いてより少ない指標に変換する多変量演算手段３と、多変量演算によって得られる指標とデータベース４に記憶されたデータを比較して比較結果を求める比較手段とは、サーバ８を構成するコンピュータの演算機能により実現される。また、複数の被験者の識別ＩＤと通信ネットワーク上の通信連絡先とを含む被験者情報が記憶された被験者情報記憶手段と、多変量演算によって得られる指標と比較するための基準となるデータを記憶する比較基準記憶手段とはサーバ８を構成するコンピュータの記憶装置により実現される。また、通信ネットワークを介して送信された被験者ＩＤと当該被験者の測定データを受信する受信手段と、被験者ＩＤをもとに被験者情報記憶手段から当該被験者の通信連絡先を読み出し、通信ネットワークを介して通信連絡先に比較手段の比較結果を送信する送信手段とは、サーバ８を構成するコンピュータの通信機能により実現される。そして、サーバ８の記憶装置には、コンピュータに上述の動作を実行させるための動作プログラムが予め記憶されている。
【００６７】
ところで、上述した各実施形態の多変量演算手段３では判別分析を用いたが、次のような方法による多変量演算を行っても良い。
【００６８】
つまりその一の方法としては、図１２に示すような例えば入力ユニット、中間ユニット、出力ユニットからなる３層構造のニューラルネットワークを用いる方法であり、この場合複数の指標から一つ、若しくは複数の値を算出し、指標とその指標による望ましい出力値の対をネットワークに与える学習課程で、ネットワーク構造を決定し、その学習で得られるネットワークに複数の指標を与えることにより出力値を得ることができる。また学習においては指標とその指標による望ましい出力値の対をネットワークに与えるが、このときネットワークの出力が望ましい出力値に近づくように結合重みの値の調整を行う。このような指標の提示を繰り返すことにより、最終的にはネットワークにどの指標を与えても望ましい出力値を示すようになる。
【００６９】
また別の方法としては、ファジィ理論を用いる方法である。例えば、指標に関する属性を考えると、「固視時間が長い」若しくは反対に「固視時間が短い」が考えられる。そして脳機能を検査する場合、「固視時間が短い」且つ「固視回数が少ない」ような場合の方が、「固視時間が短い」だけの場合や、「固視回数が少ない」だけの場合よりも、脳機能が高い。このようにｎ個の属性に対して（２＾ｎ−１）通りの評価がある。ファジィ理論ではこのようなものをファジィ集合と呼ぶが、このようなファジィ集合を予め用意しておき、検査の際に、被験者から観測される指標から脳機能を判定するのである。
【００７０】
更に他の方法としては、エキスパートシステムを用いる方法である。例えば固視時間が時間ｔ１より短い場合や、更に固視時間が時間ｔ２（＞ｔ１）より長い場合等と言った具合に各指標に条件を設け、更にその条件が成立するときの結果を設定する。そして検査の際に、被験者から観察される各指標を夫々条件に当てはめて脳機能を判定するのである。
【００７１】
また、上述した各実施形態では、眼球運動検査手段１により得られた眼球運動指標と、神経心理検査手段２により得られた神経心理指標の両方を多変量演算手段３の入力として多変量演算を行っているが、眼球運動指標又は神経心理指標の何れかを多変量演算手段３の入力として多変量演算を行うようにしても良く、多変量演算を行ってより少ない指標に変換し、変換された指標を用いて脳機能の検査を行うことによって、より精度の高い脳機能検査を行うことができる。また、眼球運動以外の生体データ（例えば血液中のタンパクの量や脳髄液の成分などの計測データ）を眼球運動指標又は神経心理指標に組み合わせて、多変量演算手段３の入力としても良く、このような生体データを組み合わせて脳機能の検査を行うことにより、より精度の高い脳機能の検査を行うことができる。
【００７２】
【発明の効果】
上述のように、請求項１の発明は、被験者の眼前に配置された映像表示部と、被験者が探索結果を入力するための入力装置と、入力装置を用いて入力された情報をもとに、被験者の眼球の運動を評価する複数の指標を求める眼球運動検査手段と、前記眼球運動検査手段により得られた複数の指標を多変量演算手法を用いてより少ない指標に変換する多変量演算手段と、該変換された指標を表示する出力手段とを備え、眼球運動検査手段は、映像表示部の画面に、一定の時間間隔で画面上の位置が変化する複数の対象物であって、画面上の位置が不規則に変化する対象物と一定の方向に一定量だけ位置が変化する対象物を含む複数の対象物を表示させた状態で、映像表示部の画面から一定の方向に一定量だけ位置が変化する対象物を探索した結果を被験者が入力装置を用いて入力した情報と検査内容とに基づいて対象物の識別能力を評価し、識別能力の評価結果を上記指標として求めることを特徴とし、眼球運動という副作用のない簡易な方法で脳機能の検査が行え、さらに多変量演算を行って複数の指標をより少ない指標に変換することにより、検査精度を高めることができるという効果がある。
【００７３】
請求項２の発明は、被験者の眼前に配置された映像表示部と、被験者が探索結果を入力するための入力装置と、入力装置を用いて入力された情報をもとに、被験者の眼球の運動を評価する複数の指標を求める眼球運動検査手段と、前記眼球運動検査手段により得られた複数の指標を多変量演算手法を用いてより少ない指標に変換する多変量演算手段と、該変換された指標を表示する出力手段とを備え、眼球運動検査手段は、複数個の文字を映像表示部の画面上のランダムな位置に表示させた状態で、画面上に表示された複数個の文字から特定の文字を探索した結果を被験者が入力装置を用いて入力した情報と眼球運動の計測結果とに基づいて上記指標を求めることを特徴とし、眼球運動という副作用のない簡易な方法で脳機能の検査が行え、さらに多変量演算を行って複数の指標をより少ない指標に変換することにより、検査精度を高めることができるという効果がある。
【００７４】
請求項３の発明は、請求項１又は２の何れかの発明において、多変量演算手段は、眼球運動検査手段により得られた指標と、被験者に対して神経心理学検査を行うことによって得られた神経心理学検査で用いる指標とを用いて、より少ない指標に変換する多変量演算を行うことを特徴とし、眼球運動の検査や神経心理学検査という副作用のない簡易な方法で脳機能の検査が行え、さらに眼球運動の検査と神経心理学検査とを組み合わせ、多変量演算を行って複数の指標をより少ない指標に変換することにより、検査精度を高めることができるという効果がある。
【００７５】
請求項４の発明は、請求項１又は２の何れかの発明において、被験者の生体データを計測する生体データ検査手段を備え、多変量演算手段は、眼球運動検査手段および生体データ検査手段により得られた複数の指標を用いてより少ない指標に変換することを特徴とし、眼球運動を評価する指標と生体データとを組み合わせることによって、より精度の高い脳機能の検査が行える。
【００７６】
請求項５の発明は、請求項１乃至４の発明において、多変量演算手段は、多変量解析の判別分析を用いることで、複数の指標をより少ない指標に変換することを特徴とし、請求項１乃至４の発明と同様の効果を奏する。
【００７７】
請求項６の発明は、請求項１乃至４の発明において、多変量演算手段は、多変量解析の判別分析を用いることで、複数の指標をより少ない指標に変換することを特徴とし、請求項１乃至４の発明と同様の効果を奏する。
【００７８】
請求項７の発明は、請求項１乃至４の発明において、多変量演算手段は、ニューラルネットワークを用いることで、複数の指標をより少ない指標に変換することを特徴とし、請求項１乃至４の発明と同様の効果を奏する。
【００７９】
請求項８の発明は、請求項１乃至４の発明において、多変量演算手段は、ファジィ理論を用いることで、複数の指標をより少ない指標に変換することを特徴とし、請求項１乃至４の発明と同様の効果を奏する。
【００８０】
請求項９の発明は、請求項１乃至４の発明において、多変量演算手段は、エキスパートシステムを用いることで、複数の指標をより少ない指標に変換することを特徴とし、請求項１乃至４の発明と同様の効果を奏する。
【００８１】
請求項１０の発明は、請求項１乃至９の何れか１項に記載の脳機能検査装置と、当該脳機能検査装置に通信ネットワークを介して接続されるサーバとで構成される脳機能検査システムであって、前記脳機能検査装置は、被験者の眼球の運動を評価する指標を求める眼球運動検査手段と、被験者に対して神経心理学検査を行うことにより神経心理学検査で用いる指標を求める神経心理検査手段と、両検査手段により得られた指標を通信ネットワークを介してサーバに出力する第１の出力手段とを備え、前記サーバは、予め基準となる指標を格納しているデータベースと、脳機能検査装置から入力された被験者の指標とデータベースに記憶されている基準となるデータとを比較する比較手段と、比較手段の比較結果を通信ネットワークを介して脳機能検査装置に出力する第２の出力手段とを備えて成ることを特徴とし、眼球の運動を評価する指標又は視覚認知機能を評価する指標に、神経心理学検査の結果を組み合わせることにより、より精度の高い脳機能の検査を行うことができ、さらに脳機能検査装置とサーバとをネットワークを介して接続し、脳機能検査装置では被験者のデータを測定するだけで、サーバ側にデータベースを持たせているので、脳機能検査装置側の構成を簡単にできるという利点がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施形態１の全体構成図である。
【図２】  同上に用いる眼球運動指標を得るために撮像カメラにより撮像した眼球画像の例図である。
【図３】  同上による滑動性眼球運動検査の説明図である。
【図４】  同上による立体視検査の説明図である。
【図５】  同上による指標探索検査の説明図である。
【図６】  同上による移動性指標探索検査の説明図である。
【図７】  同上による文字探索検査の説明図である。
【図８】  同上による散文黙読検査の説明図である。
【図９】  同上による色模様傍観検査の説明図である。
【図１０】  同上に用いる判別値の計算方法の説明図である。
【図１１】  本発明の実施形態２の全体構成図である。
【図１２】  ニューラルネットワークのモデル図である。
【符号の説明】
１  眼球運動検査手段
２  神経心理検査手段
３  多変量演算手段
５  出力手段
３１，３２  多変量解析計算部
ｗ１，ｗ２  判別値
【図１】
0004543594.tif 000003
【図２】
0004543594.tif 000004
【図３】
0004543594.tif 000005
【図４】
0004543594.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
0004543594.tif 000009
【図８】
0004543594.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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