一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
社団法人 電子情報通信学会
INFORMATIONAND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
IEICE Technical Report
信学技報
KBSE2020-27,SC2020-31(2020-11)

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERSTECHNICAL REPORT OF IEICE.

神経心理学的描画検査における描画過程の可視化インターフェース
EVIDENT の実装
関本 竜吉†

佐伯 幸郎†

中村 匡秀†,†† 児玉 直樹††† 佐藤厚††††† 神戸大学 〒657–8501 神戸市灘区六甲台町 1–1†† 理化学研究所・革新知能統合研究センター 〒103–0027 東京都中央区日本橋 1–4–1††† 新潟医療福祉大学 〒950–3198 新潟市北区島見町 1398 番地†††† 新潟リハビリテーション大学 〒958–0053 新潟県村上市上の山 2–16
E-mail: †sekimoto@ws.cs.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
あらまし

神経心理学的描画検査における描画過程の特徴を，専門的なデータ分析の知識をもたない医療従事者が分析することを支援するサービス，EVIDENT の実装を行う．EVIDENT はブラウザ上で被験者の病態や描画データを入力することができ，ストロークの速さや描き順など，描画検査の動的な特徴量の計算を行う．さらに，それら動的な特徴量を強調表示した可視化結果をユーザに提供する．また，様々な条件で複数の可視化結果のソートやフィル
タリングを行うことが可能である．
キーワード

神経心理学検査，描画検査，時計描画検査，立方体模写テスト

Implementing Visualization Interface EVIDENT
of Drawing Execution
in Neuropsychological Tests
Ryukichi SEKIMOTO† , Sachio SAIKI† , Masahide NAKAMURA†,†† , Naoki KODAMA††† , andAtsushi SATO††††† Kobe University Rokkodai-cho 1–1，Nada-ku，Kobe，Hyogo，657–8501 Japan†† Riken AIP 1–4–1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo 103–0027††† Niigata University of Health and Welfare 1398 Shimami-cho, Kita-ku, Niigata, 950–3198 Japan†††† Niigata University of Rehabilitation 2–16 Kaminoyama, Murakami-shi, Niigata, 958–0053 Japan
E-mail: †sekimoto@ws.cs.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
Abstract In order to support health professionals and clinical psychologists to understand the execution processof neuropsychological drawing tests without expert knowledge of data analysis, we develop a Web application EVIDENT (Extraction and Visualization Interface of Drawing Execution in Neuropsychological Tests). EVIDENT
receives the subject’s condition and drawing data from a web-based screen, and calculates dynamic features of thedrawing test such as stroke speed and drawing order. Furthermore, it provide users with a visualization highlighting
those dynamic features. In addition, the visualization results can be ﬁltered and reordered under various conditions.
Key words Neuropsychological Test, Drawing Test, Clock Drawing Test, Cube Copying Test
な描画検査が利用されている．認知症検査では，検査コストの1. は じ め に高い確定診断前のスクリーニング検査として，被験者に時計を医療や心理学アセスメントの現場では，絵や図形の描画を通描いてもらうことで認知機能の低下を測る時計時計描画検査

して，被験者の性格特徴や神経・心理的な状態を把握する，様々（Clock Drawing Test, CDT）[1] や，立方体を模写してもらう- 63 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2020 by IEICE

ことで認知機能の低下を測る立方体模写検査（Cube Copyingとが難しく，描画の最終形のみを用いることが一般的であっ

Test, CCT）[2] などの簡便で有用な検査が利用されている．こた [5] [6]．近年，ICT 端末を用いて検査を行うことで，描画過のような検査に利用される採点法は，検査が紙にペンで図や文程のデータを取得できるようになった．それに伴い，機械学習

字を描くという性質上，描画の最終形の情報のみを使用するもを用いることで，それらの動的な情報を加味した自動採点や自のが多い．また近年，ICT 機器を用いることで，描画過程の動鑑別を行おうとする研究が広くされている．しかしながら機データを取得することが可能となった．

械学習を用いた自動採点には，非常に膨大なデータが必要であ

我々は医療従事者に描画過程の情報として，完成形には現れることや，結果の解釈と精度の向上がトレードオフであるこない検査対象者の心理や描画戦略の特徴をわかりやすく提示すと [7]，描画過程と診断の関係の解釈が困難な場合があることとることで，医療従事者自身が新たな採点法や診断法の開発を行いった様々な問題があり，広く実用化には至っておらず，また，う際に役立つと考えている．

実用化まである程度時間を要すると考えている．

そこで我々は先行研究 [3] において，描画検査の描画過程を

そこで我々は描画検査における描画過程を可視化するアプ

可視化する Web アプリケーション EVIDENT を提案した．

リケーション EVIDENT(Extraction and Visualization Inter-

EVIDENT は描画過程の可視化だけでなく，被験者の年齢やface of Drawing Execution in Neuropsychological Tests) を研

病態などの付帯データと可視化結果を突合し，他の被験者の可究・開発している．

視化結果と同時に表示することが可能なアプリケーションであEVIDENT は描画検査における点描の時系列データから様々る．先行研究では EVIDENT のコンセプトである描画過程のな動的な特徴を抽出し，特徴量に応じた直感的な可視化を行う．

可視化の効果確認するための概念実証（PoC）アプリケーショ

動的な特徴とは，一筆で描かれた線であるストローク，それらンを開発し，可視化によって描画過程の特徴が直感的に把握での描き順，向き，速度，加速度，ストローク間の時間，筆圧，筆きることを確認した．また，描画の最終形だけでは得られない

圧変化等を含む．さらに被験者の付帯データ（被験者の性別，

新たな知見を獲得することができた．

年齢，その時点での被験者の病態，他の検査のスコア，被験者

そこで本稿では，EVIDENT のシステム化を行う．EVI-が受けた教育年数など）を管理でき，描画過程と突き合わせて

DENT に必要な機能を実現するための内部的なサービスとし提示する．これによりデータ分析の知識を持たない医療従事者て，被験者とその付帯データを管理するサービス，点描データ

でも，描画過程と病態の効率的な分析が可能となる．その結果，の管理を行うサービス，及び描画の特徴量を計算するサービ

最終的に新たな採点法，診断法の開発に役立てられる．

スの実装を行った．描画の特徴量を計算するサービスは，描画データが入力されると同時にサーバサイドで実行される．これ

文献 [3] の段階では EVIDENT のコンセプトデザイン及び概念実証のためのアプリケーション開発を行った．

によりクライアントサイドで行う計算量を抑えることができ，

2. 2 予備実験の結果

クライアントの端末の性能に依存せず，可視化結果を表示する[3] において我々は，二名の医療従事者の監修のもと，可視ことができる．

化の有用性を示す概念実証としての予備実験を行った．予備実

また，付帯データと可視化結果の突合及び複数被験者の可視験では認知機能に障害を持つ 47 名の被験者と認知機能に異常化結果を同時に表示することができる画面を作成した．さらに，がない 9 名被験者（HC）の計 56 名に対し，CDT 及び立方体

分析支援の機能として，描画検査の統計量や被験者の付帯デー

模写検査を行い，EVIDENT のプロトタイプを用いて，描画結タによって，可視化結果のソートやフィルタリング機能を実装

果の分析を行った．

する．

その結果，CDT において，軽度認知機能障害を持つ患者

本研究は，新潟医療福祉大学及び新潟リハビリテーション大（MCI）[8] と HC の，ペンが浮いている時間の可視化結果にお学との共同研究の一部であり，倫理的配慮に関しては新潟医療

ける矢印の色のばらつきにおいて差異が見られた．各ストロー

福祉大学の倫理委員会にて承認を得ている．

ク間の時間について分散統計量で t 検定を行うと，この二つの2. EVIDENT：神経心理学的描画検査における描画過程の可視化及び可視化インターフ
ェース

患者群には有意な差が存在することが判明した．また，アルツ
ハイマー型認知症の被験者（AD）の CCT において，オリジナ
ルの描画結果には現れない異常を確認できた．具体的にはストロークの描き順から元来一本の線を複数のストロークの継ぎは

2. 1 EVIDENT の目的

ぎによって描画していた．これにより EVIDENT による描画

描画検査とは，臨床家や医療従事者がテスト対象者に紙を手過程の可視化の有用性を確認できた．

渡し，指示した物体を紙に自由に書いてもらう，あるいは，模3. EVIDENT のシステム化

写してもらうテストである [4]. 代表的な描画検査には，時計を描くことで認知機能の低下を測る時計描画検査（CDT）[1] や，

3. 1 ユースケース

立方体を模写することで認知機能の低下を測る立方体模写検査

図 1 に EVIDENT のユースケースを示す．本節では各ユー（CCT）[2] などが存在する．

スケースの詳細について述べる．

従来，これらの検査に利用される採点法の多くは，紙に図や文字を書くという検査の性質上，描画過程の情報を記録するこUC1: 医療従事者を管理する EVIDENT を使用する医療従事者を，管理者が管理する．

- 64 -—2—

UC1：医療従事者を管理する

UC2：ログインする

UC3：被験者を管理する
描画検査を行う
UC4：付帯データを管理する

被験者

医療従事者

管理者

UC5：描画検査を管理する

UC6：各被験者の描画過程を確認する

UC7：複数の被験者の描画過程を比較する

EVIDENT
図 1 ユースケース

UC2: ログインする 医療従事者が EVIDENT にログイン

6XEMHFW,QIRUPDWLRQ

する．

006(

UC3: 被験者を管理する 医療従事者が描画検査を行った被験'LVHDVH

者の氏名や生年月日などの，被験者に固有のデータを管理する．

8VHU,QIRUPDWLRQ

0HDVXUHPHQW

8VHU

6XEMHFW

3HUPLVVLRQ$'$6

UC4: 付帯データを管理する UC3 で登録した被験者に対し，)HDWXUH,QIRUPDWLRQ

現在の病態や，最新の MMSE [9] のスコア，ADAS [10] スコア

0DVWHU,QIRUPDWLRQなどの付帯データを管理する．

'UDZLQJ
7HVW

UC5: 描画検査を管理する 医療従事者が行った描画検査の諸

3RLQW)HDWXUH'UDZLQJ
7HVW
6HVVLRQ

3RLQW
)LOH

元及び記録した点描データを，管理する．

UC6: 各被験者の描画過程を確認する 医療従事者は，UC5程の可視化結果及び統計量を画面で確認する．さらに，UC3

3RLQW

6HVVLRQ,QIRUPDWLRQ

UC7: 複数の被験者の描画過程を比較する 医療従事者は，複*DS)HDWXUH
6HVVLRQ)HDWXUHの被験者データ及び UC4 の付帯データを同画面で確認し，対象となる被験者個人の描画過程の分析に役立てる．

6WURNH)HDWXUH
*DS

5RZ
3RLQW

で登録された描画データからシステムが計算・抽出した描画過

6WURNH図 2 ドメインモデル図

数の描画検査の可視化結果を，分析したい属性で比較する．医
療従事者は対象とする描画検査の種類，付帯データ及び統計として計算される情報のテーブル群を Feature Information と量の属性を選択し，その値に基づいて可視化結果のソートや，定義している．

フィルタリングを行う．

3. 3 エンティティ設計

3. 2 ドメインモデル

3. 3. 1 ユーザ関連エンティティ

図 2 に EVIDENT のドメインモデルを ER 図で示す．こ

図 3 は User Information のデータスキーマである．各属性の ER 図は文献 [11] で示された記法に基づいている．四角は名の中で下線が引かれているものは，そのテーブルのレコード

エンティティを表しており，(＋―…) は参照関係を表していを識別するための主キーを意味する．

る．また，(＋―◦＋) は派生関係を表す．図 2 において，User

User テーブルは，EVIDENT を利用する医療従事者に関す

Infomrmation は EVIDENT を利用する医療従事者の情報に関る情報を格納する．user id は医療従事者を識別する主キーでするテーブル群であり，Subject Infomation は，被験者に固有あり，name は EVIDENT 上で表示されるユーザ名である．まなデータ及び付帯データに関する情報のテーブル群である．また，password は，医療従事者が EVIDENT にログインするた

た，Session Infomation は被験者が行った描画検査に関する情めのパスワードである．

報のテーブル群である．その中で，特徴量としての計算処理を

Permission テーブルは，user id と subject id を格納する．

必要としない情報のテーブル群を Master Information，特徴量- 65 -—3—

これにより，どの医療従事者がどの被験者の情報にアクセス可

subject id，描画検査の種類である drawing test id，開始時刻，

能であるか識別する．

終了時刻，測定日，測定場所，備考，アップロードされたファ3. 3. 2 被験者関連エンティティ

イルを識別するための point ﬁle id，及び検査官の氏名である．

図 4 は Subject Information のデータスキーマである．Sub-

Point テーブルでは，アップロードされた点描データファイル

ject テーブルは，被験者名や生年月日，性別，教育年数の，被験の各行をカンマ区切りの文字列として解析し，シーケンス番号，

者に固有な情報を格納する．また，描画検査の基本的な情報を

x 座標，y 座標，筆圧に加え，時刻をオフセットに計算しなおし格納する DrawingTestSession テーブルは，必ずこの Subject

た値を属性として格納する．加えて，セッションを識別するた

テーブルに紐づく．

めの drawing test session id も属性として格納する．また，最Measurement テーブルは，付帯データに対し共通の情報を終的にブラウザ上で，HTML5 の canvas を用いて描画を行う

格納する．具体的には，被験者 id である subject id, 検査の種が，その際にクライアントサイドの計算の負担を減らすため，画類，測定日または診断日，及び備考である．現在，付帯データ

面上に表示する canvas の横幅である width，及び canvas 上でとして病態，MMSE，ADAS の三種類を対象としているが，そ

上下左右に最低限確保したい余白率である margin を用いて，れらに対応する病態テーブル，MMSE テーブル，ADAS テー

canvas 上の X 座標 =convX1∗width+convX2∗width∗margin

ブルは，Measurement テーブルからの派生関係として定義されと計算できるような convX1 及び convX2 も格納する．同様にる．なお，Measurement テーブルの属性として病態や MMSE

convY1 及び convY2 についても計算し，格納する．

のスコアなどを含めず，このような設計とした理由は，今後

3. 3. 4 特徴量関連エンティティ

新たな種類の検査結果の突き合わせが必要となった場合でも，

図 6 は Feature Information のデータスキーマである．

Measurement テーブルのカラムを変更することなく対応する

PointFeature テーブルには，各点描ごとに計算される速度

ことができるためである．

や加速度，筆圧変化などの特徴量について，特徴量の名前でDisease テーブルは measurement id と病態の名前を格納する．

ある name, 及びその値である value の組み合わせを格納する．
また，識別子である point feature id，セッションを識別する

MMSE テーブルは measurement id と MMSE の合計点，及ための drawingtest session id, 点描のシーケンス番号である

び MMSE の各採点項目の減点を格納する．図 4 では省略してseq も同時に格納する．なお，Feature Information の全てのいるが，実際には MMSE の採点項目である 11 項目について

テーブルは，自身の識別子，及びセッションを識別するためのも，その減点を属性として格納する.

drawing session id を属性として保持しており，以降，それにADAS テーブルは measurement id と ADAS の合計点及びついての記述は省略する．

ADAS の各項目 [10] の減点を格納する．図 4 では省略していStroke テーブルには，セッションから抽出されたストローク

るが，実際には ADAS の採点項目である 11 項目についても，における情報の中で，計算処理を必要としない情報を格納する．

その減点を属性として格納する.

具体的にはストローク自身のシーケンス番号, ストロークの開3. 3. 3 描画検査基本情報関連エンティティ

始点のシーケンス番号,

図 4 は Master Information のデータスキーマである．

号である．

ストロークの終了点のシーケンス番

PointFile テーブルは，EVIDENT にアップロードする描画

StrokeFeature テーブルには，セッションから抽出されたス

検査の点描データファイルのメタ情報を格納する．具体的にはトロークにおいて, 計算処理が必要である付加的な情報につい識別子である point ﬁle id, ファイル名，ファイルの投稿日でてその情報名と数値を格納する．
本稿では Gap とは，ストロークとストロークの間を意味す

ある．

EVIDENT にアップロードされる点描データは，シーケンス

る．Gap テーブルには，Gap の持つ情報の中で複雑な計算処

番号，サンプリングされた時刻，筆圧，紙面上での x 座標，紙理を必要としない情報を格納する．具体的には Gap のシーケ

面上での y 座標が，サンプリングされた点ごとに 1 行にまとめ

ンス番号, Gap の時間差,

Gap の距離間である．

て記述された，csv 形式のファイルを想定している．RowPoint

GapFeature テーブルには，Gap の持つ情報の中で複雑な計テーブルは，EVIDENT にアップロードされた点描データファ算処理が必要な付加的な情報について，その情報名と数値を格イルについて，そのファイルの各行をそのまま文字列として納する．

SessionFeature テーブルには，2. 1 における UC6: 各被験

line 属性に格納する．また，point ﬁle id 及びファイル内の行

者の描画過程を確認するの統計量に対し，その統計量の名前と番号を属性として持つ．

DrawingTest テーブルには，測定される描画検査の種類を格数値を格納する．

3. 4 サ ー ビ ス

納する．具体的には，識別子である drawing test id, 描画検査

EVIDENT のシステム化にあたり，大きくわけて三種類のの種類である type, その描画検査についての説明やコメントでサービスを実装した．本節ではそのそれぞれのサービスの詳細ある description である．

DrawingTestSession テーブルには，行われた描画検査（以について述べる．

降セッションと呼ぶ）に対し，基本的な情報を格納する．具体

3. 5 患者関連 CRUD サービス

的には識別子である drawingtest session id，被験者 id である

患者関連 CRUD サービスでは，主に図 2 の Subject Infor-- 66 -—4—データとその派生データの登録を行う API を分けて実装した．

8VHU XVHUBLGQDPHSDVVZRUGVPRWR‫ؖ‬ຌཿ٤ U\XNFKL
WRNX3 ಛీ઎ਫ਼\XNLPDQGD ஦Ҭ઎ਫ਼WHWVX\D
3HUPLVVLRQ

なお，Measurement データとその派生データの登録は同時に行われる．また，Subject データを削除する場合，その被験者

SHUPLVVLRQBLGXVHUBLGVXEMHFWBLGに紐づく Measurement データ及びその派生データや，その被VPRWR  VPRWR
 WRNX3

験者に紐づく Session Information の全てのデータを削除する

API も実装した．
図 3 User Information のデータスキーマ
6XEMHFW

3. 6 点描関連 CRUD サービス
点描関連 CRUD サービスでは，Session Information に関す

VXEMHFWBLGQDPHELUWKGD\VH[HGXFDWLRQるデータの CRUD を行う．EVIDENT のセッション情報を登NB஋੓
NBঃ੓

0HDVXUHPHQW

PHDVXUHPHQWBLGVXEMHFWBLGW\SHPHDVXUHGBDWFRPPHQWGLVHDVHʕʕҫӅͶͱਏஇPPVHʕʕޮ຿‫ؙ‬Ͷͱ଎ఈDGDVʕʕҫӅͶͱ଎ఈ$'$6

セッションの諸元，検査が行われた場所，及び検査官の氏名を入力する．患者関連 CRUD サービスでは，それら入力されたデータから，Point File データ，Row Point データ，Drawing'LVHDVH PHDVXUHPHQWBLGQDPH
$'
006(

録する画面では，描画データと同時に，描画検査の種類，そのTest Session データ，Point データの順に Master Information

PHDVXUHPHQWBLGWRWDOBVFRUHGDWHBWLPHORFDWLRQʀʀʀ

を登録する．その後，後述する特徴量計算サービスに作成したʞPHDVXUHPHQWBLGWRWDOBGHGXFWLRQZRUGVBSOD\BEDFNʀʀʀ

ʞ

Point データを渡す．特徴量計算サービスの返り値は Feature
Information に登録する各データのセットとなっており，それを受け取った点描関連 CRUD サービスが，データベースに

図 4 Subject Information のデータスキーマ

Feature Information の各データを登録する．
また，UC6: 各被験者の描画過程を確認するで必要となる，

3RLQW SRLQWBrOHBLGQDPHSRVWHGBDW)LOHFVY
FVY

drawing test session id からそのセッションの Session Information 及び紐づく被験者の Subject Information を呼び出す

5RZ URZBSRLQWBLGSRLQWBrOHBLGVHT OLQH
3RLQW SUHV[\WLPH
SUHV[\WLPH

API も本サービスで実装する．
同様に UC7: 複数の被験者の描画過程を比較するで必要で'UDZLQJ7HVW GUDZLQJBWHVWBLGW\SHGHVFULSWLRQ
&'7࣎‫ܯ‬ඵժ‫ࠬݗ‬
&&7ཱི๏ରໝࣺ‫ࠬݗ‬'UDZLQJ GUDZLQJBWHVWBVHVVLRQBLGVXEMHFWBLGGUDZLQJBWHVWBLG VWDUWBWLPHHQGBWLPH
7HVW
PHDVXUHGBDWORFDWLRQFRPPHQWSRLQWBrOHBLGLQVSHFWRUBQDPH
6HVVLRQ ʕʕҫӅਓ͹ࢨͤ࣎ࠃͶͯ͏ͱյ͹࣯໲͍Ε஦Ҭ઎ਫ਼
3RLQW

ある，全てのセッションの Session Information 及び紐づく被験者の Subject Information を呼び出す API も本サービスで実装する．

SRLQWBLGGUDZLQJBWHVWBVHVVLRQBLGVHTR⒐VHW[\SUHVVXUHFRQY;FRQY;FRQY;FRQY;

3. 7 特徴量計算サービス

 
 

特徴量計算サービスは，点描関連 CRUD サービスより受け取った Point データから，描画の動的な特徴量及びセッション

図 5 Master Information のデータスキーマの統計量を計算し，計算結果を再び点描関連 CRUD サービスに返す．特徴量や統計量の計算方法についての詳細は [3] で述

3RLQW SRLQWBIHDWXUHBLGGUDZLQJBWHVWBVHVVLRQBLGVHTQDPHYDOXH)HDWXUH nYHURFLW\|n|nDFFHOHUDWLRQ|n|6WURNH

べたとおりである．なお，今回のシステム化に伴い，新たに算VWURNHBLGGUDZLQJBWHVWBVHVVLRQBLGVHTVWDUWBSRLQWBVHTHQGBSRLQWBVHT



横比 a の計算方法を x 座標の最大値である xmax ，最小値であ6WURNH VWURNHBIHDWXUHBLGGUDZLQJBWHVWBVHVVLRQBLGVHTQDPHYDOXH)HDWXUH nDUURZBHQGBVHT|nDUURZBHQGBVHT|
*DS

出する統計量として，描画された図形の縦横比を追加した．縦る xmin , y 座標の最大値である ymax ，最小値である ymin を用
いて (1) 式のように定義する．

JDSBLGGUDZLQJBWHVWBVHVVLRQBLGVHTWLPHBGL⒐GLVWDQFHBGL⒐
a=*DS
JDSBIHDWXUHBLGGUDZLQJBWHVWBVHVVLRQBLGVHTQDPHYDOXH)HDWXUH nDUURZBVWDUWBV[|
nDUURZBVWDUWBV[|

xmax − xmin
ymax − ymin

4. 実

6HVVLRQ VHVVLRQBIHDWXUHBLGGUDZLQJBWHVWBVHVVLRQBLGQDPHYDOXH)HDWXUH nWRWDOBVWURNV|nWRWDOBWLPH|
nWLPHBR⒐BSDSHU|

(1)

装

4. 1 実装に利用した技術
EVIDENT の実装にあたり，用いた技術は以下の通りである：
開発言語 :

図 6 Feature Information のデータスキーマ

DBMS :

mation に関するデータの CRUD を行う．EVIDENT では，最初に被験者を登録し，さらに別の画面でその被験者の付帯デー
タや点描データを登録する．そのため患者関連 CRUD サービ
ス内でも，Subject データの登録を行う API と, Measurement

Java1.8，HTML5，CSS3，JavaScript
MariaDB 10.4.11

Web サービスフレームワーク :spring boot 2.3.2

テンプレートエンジン :Thymeleaf

JavaScript ライブラリ :jquery 3.5.1，bootstrap 3, canvas-

arrow, bootstrap-selectCSS ライブラリ :- 67 -

bootstrap 3, bootstrap-select—5—結果の下にさらに追加で表示する付帯データや統計量を選択する．この表示により，可視化結果と付帯データの関係性だけでなく，統計量と付帯データの関係性の分析も容易となる．これらを選択した上で描画ボタンを押すと，可視化結果の一覧が表示される．また，各可視化結果の下部にある，詳細情報ボタンを押すと，そのセッションにおける．図 8 の画面に遷移する．

5. ま と め
本稿ではデータマイニング等の専門的な知識を持たない臨床家や医療従事者が，描画検査における動的特徴量を分析するた
図 7 コントローラ層

めのサポートツールである EVIDENT のシステム化を行った．
システム化にあたり，特徴量の計算をサーバサイドで行うこと

Web サーバ :Apache Tomcat 9.0.29

で，可視化結果をスムーズに表示できるよう実装した．また，

EVIDENT の実装は，Spring MVC に基づいて設計を行い，分析支援の機能として，統計量や付帯データでソートするだけ

Web サービスフレームワークとして Spring boot を使用した．

でなく，さらにもう一つ統計量や付帯データを選択し，同時に

3. 4 におけるサービスの実現は Spring MVC におけるサービ

表示する機能を実装した．これにより，可視化結果と付帯デー

ス層及びリポジトリ層で行った．図 7 は EVIDENT のコント

タだけでなく，統計量と付帯データの関係性の分析も容易とローラ層におけるクラス図であり，図中のフォームとは，クラなった．今後は，実際に EVIDENT を医療従事者に使用してイアントサイドとのデータのやりとりに使用するために作成さもらいつつフィードバックを受けることで，医療従事者がよりれたクラスである．クライアントとサーバ間のデータの受け分析ツールとして使いやすいようなシステムの開発，改良を進渡しには，テンプレートエンジンである thymeleaf を用いて実めていく．

装を行った，また，サーバから受け取った点描データや特徴量をもとに可視化を行うクライアントサイド GUI は, HTML5,

JavaScript, CSS を用いて実装した．
4. 2 画面

2. 1 において UC6: 各被験者の描画過程を確認するに該当す
る機能を持つ画面のスクリーンショットを，図 8 に示す．この
画面では，左のセレクトタブで可視化方法を選択し，描画ボタ
ンを押すことで可視化結果が表示される．また，可視化方法の選択肢として，点描のシーケンス番号順に，動的に点をプロットする方法も実装しており，描画の過程を動画として再現することが可能である．この被験者に対し，病態．MMSE のスコア，及び ADAS のスコアの登録が複数回行われている場合，このセッションが行われた日に最も近い測定日の病態及びスコアの情報が表示される．
また，2. 1 において UC7: 複数の被験者の描画過程を比較す
るに該当する機能を持つ画面のスクリーンショットを，図 9 に示す．この画面では，効率的に可視化結果と被験者の付帯的な情報を分析するため，五つのセレクトタブと一つのラジオボタンが用意されている．上から一番目のセレクトタブは，表示する可視化結果に対し，病態で絞り込みを行う際に使用する．二番目のセレクトタブでは, MMSE の得点帯で表示する可視化結果のフィルタリングを行う．三番目のセレクトタブでは可視化手法の選択を行う．四番目のセレクトタブでは病態や MMSEのスコア，ストロークの総数など，付帯データや統計量を選択することができ，選択した項目の値によって可視化をソートすることができる，また，その隣のラジオボタンで，昇順でソートするか，降順でソートするかの選択が行える．なお，このとき選択された項目の数値は，赤色に強調された表で，各可視化結果の直下に表示される．五番目のセレクトタブで，各可視化

文

献[1] B. Agrell and O. Dehlin, “The clock-drawing test,” Age andageing, vol.27, no.3, pp.399–403, 1998.
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[11] 渡辺幸三，販売管理システムで学ぶモデリング講座，翔泳社，
2008．

- 68 -—6—

図 8 被験者の描画過程の表示画面

図9

複数の被験者の描画過程の比較画面- 69 -—7—