DE112015006150T5

DE112015006150T5 - Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung und Gesundheitsfürsorgeunterstützungsverfahren

Info

Publication number: DE112015006150T5
Application number: DE112015006150.9T
Authority: DE
Inventors: Seiichi Manabe; Hiromatsu Aoki
Original assignee: Omron Corp; Omron Tateisi Electronics Co
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 2015-02-13
Filing date: 2015-12-25
Publication date: 2017-11-16
Anticipated expiration: 2035-12-26
Also published as: US20170311864A1; JP2016147006A; CN107205731A; JP6467966B2; DE112015006150B4; CN107205731B; WO2016129193A1

Abstract

Es wird eine Technologie bereitgestellt, die in der Lage ist, einen mentalen Gesundheitszustand einer Person auf der Basis eines aus einem Bild erkannten Gesichtsausdrucks zu schätzen und Information zu liefern, die für die Fürsorge bei der mentalen Gesundheit nützlich ist. Eine Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung umfasst: eine Bildgewinnungseinheit zum Gewinnen einer Mehrzahl von Bildern, in denen die Zielperson in einer Zeitreihe fotografiert ist; einen Ausdruckserkenner zum Erkennen eines Merkmals eines Ausdrucks der Zielperson aus der Mehrzahl von durch die Bildgewinnungseinheit gewonnenen Bildern; einen Speicher, in dem Ausdruckserkennungsergebnisse der Mehrzahl von Bildern als Zeitreihendaten gespeichert sind; einen Gesundheitszustandsschätzer zum Erfassen eines Merkmals, das mit einer zeitlichen Änderung des Ausdrucks der Zielperson verknüpft ist, aus den in dem Speicher gespeicherten Zeitreihendaten und zum Schätzen eines mentalen Gesundheitszustands der Zielperson auf der Basis des erfassten Merkmals; und eine Ausgabeeinheit zum Ausgeben von Information über den mentalen Gesundheitszustand der Zielperson auf der Basis eines Schätzergebnisses des Gesundheitszustandsschätzers.

Description

QUERVERWEIS ZU ZUGEHÖRIGER ANMELDUNG
Diese Anmeldung basiert auf der am 13. Februar 2015 beim japanischen Patentamt eingereichten japanischen Patentanmeldung 2015-026474 , deren gesamter Inhalt durch Bezugnahme in diese Anmeldung aufgenommen ist.
TECHNISCHER BEREICH
Die vorliegende Erfindung betrifft eine Technologie der Unterstützung bei der Fürsorge bezüglich der mentalen Gesundheit einer Person.
HINTERGRUND
Heutzutage nimmt die Anzahl an Patienten beträchtlich zu, die an mentalen Krankheiten wie beispielsweise Depressionen und Demenz leiden, was zu einem sozialen Problem wird. Insbesondere in Japan wird gesagt, dass Maßnahmen gegen mentale Krankheiten bei immer betagteren Personen in der Zukunft zu einem immer kritischeren Thema werden. Es ist wichtig, mentale Krankheiten in einem normalen Lebensstil zu verhindern, und eine Erkennung in einem frühen Stadium (frühe Erfassung) sowie eine geeignete Behandlung fördern die Genesung. Es haben jedoch nur wenige Personen eine korrekte Wahrnehmung und Kenntnis über mentale Krankheiten, und normalen Personen können kaum Zeichen (Indikationen) oder Symptome von mentalen Krankheiten erkennen.
JP 2006-305260 A beispielsweise offenbart eine Vorrichtung, die bei der Diagnose von mentalen Krankheiten unterstützt. Die Vorrichtung generiert einen Diagnostik-Datenvektor, bei dem eine zweiseitige Symmetrie eines Ausdrucks, Spannungen der Augen, Spannungen der Wangen und Winkeln von Ecken eines Mundes aus einem Gesichtsbild eines Untersuchten digitalisiert werden, und sie zeigt Graphen von diagnostischen Ergebnissen eines Ausmaßes von Paranoia, eines Ausmaßes von Neurose, eines Ausmaßes von Soziopathie, eines Ausmaßes von Depression und eines Ausmaßes von Stress. Es ist in der Tat so, dass häufig ein Zeichen einer mentalen Krankheit als ein Ausdruck oder eine Spannung in einem Gesicht erscheint bzw. auftritt, und Spezialisten verwenden eine Änderung eines Gesichtsausdrucks als einen der Hinweise für die Schätzung eines mentalen Gesundheitszustands des Patienten bei der tatsächlichen Diagnose oder bei der Beratung. Selbst ein Spezialist kann jedoch durch bloßes Betrachten eines Gesichtsbilds kaum unterscheiden, ob Zustände des Ausdrucks, der Augen, der Wangen und der Ecken des Mundes ein Zeichen einer mentalen Krankheit sind oder zur Persönlichkeit (ein ursprüngliches Gesicht oder ein üblicher Ausdruck) gehören. Dementsprechend wird angenommen, dass durch die in JP 2006-305260 A offenbarte Technik kaum eine diagnostische Information mit hoher Zuverlässigkeit gewonnen werden kann.
ÜBERBLICK ÜBER DIE ERFINDUNG
Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, eine Technologie bereitzustellen, um den mentalen Gesundheitszustand der Person auf der Basis des aus dem Bild erkannten Gesichtsausdrucks schätzen zu können und Information zu liefern, die für die Fürsorge bei der mentalen Gesundheit nützlich ist.
Um die Aufgabe zu lösen, wird bei der vorliegenden Erfindung aus Zeitreihendaten des Gesichtsausdrucks ein Merkmal erfasst, das mit einer zeitlichen Änderung eines Gesichtsausdrucks einer Zielperson verknüpft ist, und der mentale Gesundheitszustand der Zielperson wird auf der Basis des erfassten Merkmals geschätzt.
Genauer gesagt ist gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung eine Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung für die Unterstützung bei der Fürsorge bei der mentalen Gesundheit einer Zielperson konfiguriert, wobei die Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung umfasst: eine Bildgewinnungseinheit zum Gewinnen einer Mehrzahl von Bildern, in denen die Zielperson in einer Zeitreihe fotografiert ist; einen Ausdruckserkenner zum Erkennen eines Merkmals eines Ausdrucks der Zielperson aus der Mehrzahl von durch die Bildgewinnungseinheit gewonnenen Bildern; einen Speicher, in dem Ausdruckserkennungsergebnisse der Mehrzahl von Bildern als Zeitreihendaten gespeichert sind; einen Gesundheitszustandsschätzer zum Erfassen eines Merkmals, das mit einer zeitlichen Änderung des Ausdrucks der Zielperson verknüpft ist, aus den in dem Speicher gespeicherten Zeitreihendaten und zum Schätzen eines mentalen Gesundheitszustands der Zielperson auf der Basis des erfassten Merkmals; und eine Ausgabeeinheit zum Ausgeben von Information über den mentalen Gesundheitszustand der Zielperson auf der Basis eines Schätzergebnisses des Gesundheitszustandsschätzers.
Dementsprechend kann die Änderung (verbessern oder schlechter) des mentalen Gesundheitszustands, die als die Änderung des Gesichtsausdrucks erscheint, durch Fokussierung auf das Merkmal erfasst werden, das mit der zeitlichen Änderung des Gesichtsausdrucks verknüpft ist, und ein sehr zuverlässiges Schätzergebnis kann im Vergleich mit dem Fall gewonnen werden, dass die Schätzung unter Verwendung des Gesichtsausdrucks in nur einem Bild ausgeführt wird. Da das sehr zuverlässige Schätzergebnis automatisch und frühzeitig gewonnen wird, kann in geeigneter Weise nützliche Information in Antwort auf den mentalen Gesundheitszustand der Zielperson geliefert werden, und die Fürsorge bezüglich der mentalen Gesundheit der Zielperson kann in geeigneter Weise unterstützt werden.
Vorzugsweise schätzt der Gesundheitszustandsschätzer, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn eine Abnahme des eine positive Emotion anzeigenden Ausdrucks als das Merkmal erfasst wird, das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpft ist. Dies ist so, weil der die positive Emotion anzeigende Ausdruck (der Ausdruck wie beispielsweise ein Glücksgefühl) in einem ”depressiven Zustand” beträchtlich abnimmt, der eines der Zeichen (Indikationen) oder Symptome von mentalen Krankheiten wie beispielsweise Depression und Demenz ist. Alternativ kann der Gesundheitszustandsschätzer schätzen, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn eine Zunahme des eine negative Emotion anzeigenden Ausdrucks als das Merkmal erfasst wird, das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpft ist. Dies ist so, weil der die negative Emotion anzeigende Ausdruck (der Ausdruck wie beispielsweise Trauer) in dem ”depressiven Zustand” beträchtlich zunimmt, der eines der Zeichen (Indikationen) oder Symptome von mentalen Krankheiten wie beispielsweise Depression und Demenz ist.
Vorzugsweise berechnet der Ausdruckserkenner eine Punktezahl, bei der ein Ausmaß von jeder einer Mehrzahl von Arten des Ausdrucks aus dem Bild der Zielperson digitalisiert ist, und gibt die Punktezahl jedes Ausdrucks als das Ausdruckserkennungsergebnis aus, wobei der Gesundheitszustandsschätzer eine das Ausmaß der positiven Emotion anzeigende Punktezahl eines positiven Ausdrucks aus den Punktezahlen der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke auswählt oder generiert, und der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass die Punktezahl eines positiven Ausdrucks in einer aktuellsten vorbestimmten Periode eine absinkende Tendenz im Vergleich mit einem gewöhnlichen Wert aufweist. Daher kann das Absinken des die positive Emotion anzeigenden Ausdrucks quantitativ evaluiert werden, und die Verschlechterung des mentalen Gesundheitszustands kann mit hoher Zuverlässigkeit geschätzt werden. Alternativ kann der Gesundheitszustandsschätzer eine das Ausmaß der negativen Emotion anzeigende Punktezahl eines negativen Ausdrucks aus den Punktezahlen der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke auswählen oder generieren, und der Gesundheitszustandsschätzer kann schätzen, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass die Punktezahl eines negativen Ausdrucks in der aktuellsten vorbestimmten Periode eine ansteigende Tendenz im Vergleich mit dem gewöhnlichen Wert aufweist. Daher kann das Ansteigen des die negative Emotion anzeigenden Ausdrucks quantitativ evaluiert werden, und die Verschlechterung des mentalen Gesundheitszustands kann mit hoher Zuverlässigkeit geschätzt werden.
Vorzugsweise berechnet der Ausdruckserkenner eine Punktezahl, bei der ein Ausmaß von jeder einer Mehrzahl von Arten des Ausdrucks aus dem Bild der Zielperson digitalisiert ist, und gibt die Punktezahl jedes Ausdrucks als das Ausdruckserkennungsergebnis aus, wobei der Gesundheitszustandsschätzer eine das Ausmaß der positiven Emotion anzeigende Punktezahl eines positiven Ausdrucks aus den Punktezahlen der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke auswählt oder generiert, und der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson besser wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass die Punktezahl eines positiven Ausdrucks in einer aktuellsten vorbestimmten Periode eine ansteigende Tendenz im Vergleich mit einem gewöhnlichen Wert aufweist. Daher kann das Ansteigen des die positive Emotion anzeigenden Ausdrucks quantitativ evaluiert werden, und die Verbesserung des mentalen Gesundheitszustands kann mit hoher Zuverlässigkeit geschätzt werden. Alternativ kann der Gesundheitszustandsschätzer eine das Ausmaß der negativen Emotion anzeigende Punktezahl eines negativen Ausdrucks aus den Punktezahlen der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke auswählen oder generieren, und der Gesundheitszustandsschätzer kann schätzen, dass sich der mentale Gesundheitszustand der Zielperson verbessert, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass die Punktezahl eines negativen Ausdrucks in der aktuellsten vorbestimmten Periode eine absinkende Tendenz im Vergleich mit dem gewöhnlichen Wert aufweist. Daher kann das Absinken des die negative Emotion anzeigenden Ausdrucks quantitativ evaluiert werden, und die Verbesserung des mentalen Gesundheitszustands kann mit hoher Zuverlässigkeit geschätzt werden.
Vorzugsweise berechnet der Ausdruckserkenner eine Punktezahl, bei der ein Ausmaß von jeder einer Mehrzahl von Arten des Ausdrucks aus dem Bild der Zielperson digitalisiert ist, und gibt die Punktezahl jedes Ausdrucks als das Ausdruckserkennungsergebnis aus, wobei der Gesundheitszustandsschätzer eine das Ausmaß der positiven Emotion anzeigende Punktezahl eines positiven Ausdrucks aus den Punktezahlen der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke auswählt oder generiert, und der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass ein Fluktuationsbereich der Punktezahl eines positiven Ausdrucks in einer aktuellsten vorbestimmten Periode eine abnehmende Tendenz im Vergleich mit einem gewöhnlichen Wert aufweist. Daher kann die Abnahme des die positive Emotion anzeigenden Ausdrucks quantitativ evaluiert werden, und die Verschlechterung des mentalen Gesundheitszustands kann mit hoher Zuverlässigkeit geschätzt werden. Alternativ kann der Gesundheitszustandsschätzer eine das Ausmaß der negativen Emotion anzeigende Punktezahl eines negativen Ausdrucks aus den Punktezahlen der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke auswählen oder generieren, und der Gesundheitszustandsschätzer kann schätzen, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass ein Fluktuationsbereich der Punktezahl eines negativen Ausdrucks in der aktuellsten vorbestimmten Periode eine zunehmende Tendenz im Vergleich mit dem gewöhnlichen Wert aufweist. Daher kann die Zunahme des die negative Emotion anzeigenden Ausdrucks quantitativ evaluiert werden, und die Verschlechterung des mentalen Gesundheitszustands kann mit hoher Zuverlässigkeit geschätzt werden.
Vorzugsweise berechnet der Ausdruckserkenner eine Punktezahl, bei der ein Ausmaß von jeder einer Mehrzahl von Arten des Ausdrucks aus dem Bild der Zielperson digitalisiert ist, und gibt die Punktezahl jedes Ausdrucks als das Ausdruckserkennungsergebnis aus, wobei der Gesundheitszustandsschätzer eine das Ausmaß der positiven Emotion anzeigende Punktezahl eines positiven Ausdrucks aus den Punktezahlen der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke auswählt oder generiert, und der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson besser wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass ein Fluktuationsbereich der Punktezahl eines positiven Ausdrucks in einer aktuellsten vorbestimmten Periode eine zunehmende Tendenz im Vergleich mit einem gewöhnlichen Wert aufweist. Daher kann die Zunahme des die positive Emotion anzeigenden Ausdrucks quantitativ evaluiert werden, und die Verbesserung des mentalen Gesundheitszustands kann mit hoher Zuverlässigkeit geschätzt werden. Alternativ kann der Gesundheitszustandsschätzer eine das Ausmaß der negativen Emotion anzeigende Punktezahl eines negativen Ausdrucks aus den Punktezahlen der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke auswählen oder generieren, und der Gesundheitszustandsschätzer kann schätzen, dass sich der mentale Gesundheitszustand der Zielperson verbessert, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass ein Fluktuationsbereich der Punktezahl eines negativen Ausdrucks in der aktuellsten vorbestimmten Periode eine abnehmende Tendenz im Vergleich mit dem gewöhnlichen Wert aufweist. Daher kann die Abnahme des die negative Emotion anzeigenden Ausdrucks quantitativ evaluiert werden, und die Verbesserung des mentalen Gesundheitszustands kann mit hoher Zuverlässigkeit geschätzt werden.
Vorzugsweise berechnet der Ausdruckserkenner eine Punktezahl, bei der ein Ausmaß von jeder einer Mehrzahl von Arten des Ausdrucks aus dem Bild der Zielperson digitalisiert ist, und gibt die Punktezahl jedes Ausdrucks als das Ausdruckserkennungsergebnis aus, wobei der Gesundheitszustandsschätzer eine das Ausmaß der positiven Emotion anzeigende Punktezahl eines positiven Ausdrucks aus den Punktezahlen der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke auswählt oder generiert, und der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass in einer täglichen Fluktuation der Punktezahl eines positiven Ausdrucks eine Punktezahl des Abends dazu tendiert, relativ höher zu sein als eine Punktezahl des Morgens. Alternativ kann der Gesundheitszustandsschätzer eine das Ausmaß der negativen Emotion anzeigende Punktezahl eines negativen Ausdrucks aus den Punktezahlen der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke auswählen oder generieren, und der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass in einer täglichen Fluktuation der Punktezahl eines negativen Ausdrucks eine Punktezahl des Abends dazu tendiert, relativ niedriger zu sein als eine Punktezahl des Morgens. Daher kann das Erscheinen des Symptoms, dass das Gefühl am Morgen matt ist, während das Gefühl am Abend gut ist, quantitativ evaluiert werden, und die Verschlechterung des mentalen Gesundheitszustands kann mit hoher Zuverlässigkeit geschätzt werden.
Vorzugsweise schätzt der Gesundheitszustandsschätzer, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal eine Änderung eines Erscheinungsverhältnisses einer Mehrzahl von Arten der Ausdrücke erfasst wird. Dies ist so, da eine derartige Änderung eines emotionalen Ausdrucks (eine Änderung der Persönlichkeit), wonach eine Person leicht ärgerlich wird, bei mentalen Krankheiten wie beispielsweise Demenz hervorgerufen wird.
Vorzugsweise berechnet der Ausdruckserkenner eine Punktezahl, bei der ein Ausmaß von jeder der Mehrzahl von Arten des Ausdrucks aus dem Bild der Zielperson digitalisiert ist, und gibt die Punktezahl jedes Ausdrucks als das Ausdruckserkennungsergebnis aus, und der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass bezüglich eines Teils oder aller der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke eine Differenz zwischen einem Mittelwert der Punktezahl in einer aktuellsten vorbestimmten Periode und einem gewöhnlichen Wert größer ist als ein Schwellenwert. Daher kann die Änderung des Erscheinungsverhältnisses des Ausdrucks quantitativ evaluiert werden, und die Verschlechterung des mentalen Gesundheitszustands kann mit hoher Zuverlässigkeit geschätzt werden.
Vorzugsweise berechnet der Ausdruckserkenner eine Punktezahl, bei der ein Ausmaß von jeder der Mehrzahl von Arten des Ausdrucks aus dem Bild der Zielperson digitalisiert ist, und gibt die Punktezahl jedes Ausdrucks als das Ausdruckserkennungsergebnis aus, und der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass ein Fluktuationsbereich einer Punktezahl eines bestimmten Ausdrucks in einer aktuellsten vorbestimmten Periode eine zunehmende Tendenz im Vergleich mit einem gewöhnlichen Wert aufweist. Daher kann das Erscheinen des Symptoms, dass Gefühlsschwankungen verstärkt werden, quantitativ evaluiert worden, und die Verschlechterung des mentalen Gesundheitszustands kann mit hoher Zuverlässigkeit geschätzt werden.
Vorzugsweise ist der gewöhnliche Wert ein Wert, der aus den Zeitreihendaten der Zielperson statistisch gewonnen ist, wobei die Zeitreihendaten in dem Speicher gespeichert sind. Durch Verwendung eines Werts, der aus den Zeitreihendaten der Zielperson gewonnen wird, als den gewöhnlichen Wert kann die zeitliche Änderung des Ausdrucks auf der Basis der Persönlichkeit (wie beispielsweise ein ursprüngliches Gesicht, ein Ausdruck in einem gewöhnlichen Zustand, und ein emotionaler Ausdruck) des Ausdrucks der Zielperson evaluiert werden. Daher kann eine Verschlechterung der Schätzgenauigkeit aufgrund von individuellen Unterschieden vermieden werden, um die Zuverlässigkeit der Schätzverarbeitung zu verbessern.
Vorzugsweise schätzt der Gesundheitszustandsschätzer den mentalen Gesundheitszustand unter Verwendung der Zeitreihendaten der Zielperson für eine Mehrzahl von Tagen. Vorzugsweise ist die aktuellste vorbestimmte Periode eine Periode, die länger als ein Tag ist. Da selbst eine gesunde Person sich matt oder gut fühlt oder eine Änderung des Gefühls erfährt, ist es schwierig, den mentalen Gesundheitszustands der Person lediglich aus der Änderung des Ausdrucks in einer Periode von einigen Stunden bis einem Tag zu schätzen (die Zuverlässigkeit ist selbst dann niedrig, wenn der mentale Gesundheitszustand der Person geschätzt werden kann). Vorzugsweise wird die Änderung des Ausdrucks jeden Tag, jede Woche, jeden Monat oder jedes Jahr evaluiert, abhängig von dem zu erfassenden ”Merkmal, das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpft ist”. Dementsprechend kann beispielsweise die aktuellste vorbestimmte Periode auf eine Periode wie einige Tage, eine Woche oder mehrere Wochen, einen Monat oder mehrere Monate, ein Jahr oder mehrere Jahre, eingestellt werden.
Die vorliegende Erfindung kann auch als eine Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung verstanden werden, die zumindest einen Teil der obigen Konfigurationen oder Funktionen umfasst. Die vorliegende Erfindung kann auch als ein Gesundheitsfürsorgeunterstützungsverfahren, das zumindest einen Teil der obigen Elemente der Verarbeitung umfasst, sowie ein Programm, welches einen Computer veranlasst, das Gesundheitsfürsorgeunterstützungsverfahren auszuführen, und ein Computer-lesbares Aufzeichnungsmedium verstanden werden, auf dem das Programm nicht-flüchtig gespeichert ist.
Die vorliegende Erfindung kann den mentalen Gesundheitszustand der Person auf der Basis des aus dem Bild erkannten Gesichtsausdrucks schätzen und Informationen liefern, die für die Fürsorge bei der mentalen Gesundheit nützlich sind.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
1 ist eine Ansicht, die ein Konfigurationsbeispiel einer Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung darstellt;
2 ist ein Flussdiagramm, das einen Ablauf einer Ausdruckserkennungsverarbeitung darstellt;
3 ist eine Ansicht, die ein Beispiel von Zeitreihendaten eines in einem Speicher gespeicherten Ausdruckserkennungsergebnisses darstellt;
4 ist eine Ansicht, die ein Beispiel einer Punktezahl eines positiven Ausdrucks einer mentalen Krankheit darstellt;
5A und 5B sind Ansichten, die eine Schätzlogik eines Gesundheitszustandsschätzers in einem spezifischen Beispiel (1) darstellt;
6A und 6B sind Ansichten, die die Schätzlogik des Gesundheitszustandsschätzers in einem spezifischen Beispiel (2) darstellt;
7A und 7B sind Ansichten, die die Schätzlogik des Gesundheitszustandsschätzers in einem spezifischen Beispiel (3) darstellt;
8A und 8B sind Ansichten, die die Schätzlogik des Gesundheitszustandsschätzers in einem spezifischen Beispiel (4) darstellt; und
9A und 9B sind Ansichten, die die Schätzlogik des Gesundheitszustandsschätzers in einem spezifischen Beispiel (5) darstellt.
AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Nachstehend wird eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung unter Bezug auf die Zeichnungen ausführlich beschrieben. Soweit jedoch nicht anderweitig ausgeführt, ist die vorliegende Erfindung nicht auf in der folgenden Ausführungsform beschriebene Größen, Materialien, Formen und relative Anordnungen von Komponenten beschränkt.
(Aufbau der Vorrichtung)
1 ist eine Ansicht, die ein Konfigurationsbeispiel einer Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung darstellt. Die Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 analysiert ein Bild, in dem eine Objektperson 2 fotografiert ist, und liefert Informationen, die für die Fürsorge für die mentale Gesundheit der Objektperson 2 nützlich ist. Die Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 kann für verschiedene Zwecke, wie beispielsweise eine Selbstüberprüfung der Zielperson, ein diagnostisches Werkzeug für einen Spezialisten wie beispielsweise einen Arzt und Gesundheitsberater sowie eine Akte über die mentale Gesundheit in einem Unternehmen oder einer Schule, eingesetzt werden.
Die Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 in 1 umfasst eine Bildgewinnungseinheit 10, einen Ausdruckserkenner 11, einen Speicher 12, einen Gesundheitszustandsschätzer 13 und eine Ergebnisausgabeeinheit 14 als eine Hauptkonfiguration.
Die Bildgewinnungseinheit 10 weist eine Funktion des Gewinnens des Bilds von einer Abbildungsvorrichtung 3 auf. In der Ausführungsform wird eine Mehrzahl von Bildern, in denen ein Gesicht der Objektperson 2 in einer Zeitreihe fotografiert ist, nacheinander von der Abbildungsvorrichtung 3 aufgenommen. Die Abbildungsvorrichtung 3 umfasst eine monochrome oder eine Farbkamera. In 1 ist die Abbildungsvorrichtung 3 gesondert von der Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 vorgesehen. Alternativ kann die Abbildungsvorrichtung 3 an der Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 montiert sein. Der Ausdruckserkenner 11 weist eine Funktion des Erkennens eines Gesichtsausdrucks aus dem Bild durch eine Bilderfassungsverarbeitung auf. Der Speicher 12 weist eine Funktion des Speicherns eines aus dem Ausdrucksschätzer 11 als Zeitreihendaten ausgegebenen Ausdruckserkennungsergebnisses auf. Der Gesundheitszustandsschätzer 13 weist eine Funktion des Erfassens eines Merkmals, das mit einer zeitlichen Änderung eines Ausdrucks der Objektperson 2 verknüpft ist, aus den in dem Speicher 12 gespeicherten Zeitreihendaten sowie des Schätzens eines mentalen Gesundheitszustands der Objektperson 2 auf der Basis des erfassten Merkmals auf. Die Ergebnisausgabeeinheit 14 weist eine Funktion des Ausgebens eines Schätzergebnisses des Gesundheitszustandsschätzers 13 auf.
Ein Intervall, mit dem das Bild der Zielperson 2 fotografiert oder aufgenommen wird, kann in Abhängigkeit von der Verwendung oder der Benutzungsumgebung der Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 eingestellt werden. Um beispielsweise eine tägliche Fluktuation des Gesichtsausdrucks oder eine Änderung des Gesichtsausdrucks für eine Mehrzahl von Tagen (beispielsweise mehrere Tage, mehrere Wochen oder mehrere Monate) zu evaluieren, kann das Bild mit einer Frequenz von einmal pro mehreren Sekunden oder mehreren Minuten oder einer Frequenz von einmal pro mehreren 10 Minuten bis mehreren Stunden fotografiert oder aufgenommen werden. In dem Fall, dass sich die Zielperson 2 oder die Abbildungsvorrichtung 3 immer in einem Blickfeld befindet, kann das Fotografieren in konstanten Zeitintervallen oder einer festen Zeit ausgeführt werden. Im Fall, dass sich die Zielperson 2 oder die Abbildungsvorrichtung 3 nicht immer in dem Blickfeld befindet, kann das Fotografieren beispielsweise ausgeführt werden, wenn ein Humansensor die Zielperson 2 erfassen kann, oder die Zielperson 2 fertigt mit einer vorbestimmten Frequenz Selbstbildnisse an.
Die Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 kann mit einem Computer aufgebaut sein, der eine CPU (Prozessor), einen Speicher, eine Zusatzspeichervorrichtung, eine Eingabevorrichtung, eine Anzeigevorrichtung und eine Kommunikationsvorrichtung aufweist. Ein in der Zusatzspeichervorrichtung gespeichertes Programm wird in den Speicher geladen, und die CPU führt das Programm aus, wodurch die einzelnen Funktionen der Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 implementiert werden. Es kann jedoch ein Teil oder alle der Funktionen der Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 durch eine Schaltung wie beispielsweise ein ASIC oder ein FPGA implementiert werden. Alternativ kann ein Teil der Funktionen (beispielsweise die Funktionen des Ausdruckserkenners 11, des Speichers 12 und des Emotionsschätzers 13) der Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 durch eine Berechnung in der Cloud oder durch verteilte Berechnung implementiert werden.
(Zeitreihendaten des Ausdruckserkennungsergebnisses)
Ein Ablauf der durch die Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 ausgeführten Ausdruckserkennungsverarbeitung wird unter Bezug auf die 2 beschrieben. 2 ist ein Flussdiagramm, das den Ablauf der Ausdruckserkennungsverarbeitung darstellt. Die Ausdruckserkennungsverarbeitung in 2 wird jedes Mal ausgeführt, wenn die Zielperson 2 durch die Abbildungsvorrichtung 3 fotografiert wird.
In Schritt S201 gewinnt die Bildgewinnungseinheit 10 von der Abbildungsvorrichtung 3 das Bild, in dem die Objektperson 2 fotografiert ist. Es ist erwünscht, das Bild, in dem das Gesicht der Objektperson 2 fotografiert ist, so weit wie möglich in Vorderansicht zu gewinnen, um den Gesichtsausdruck zu erkennen. Dann erfasst der Ausdruckserkenner 11 das Gesicht aus dem Bild (Schritt S202) und erfasst ein Gesichtsorgan (wie beispielsweise Augen, Augenbrauen, eine Nase und einen Mund) (Schritt S203). Da ein beliebiger Algorithmus mit einer wohlbekannten Technik bei der Gesichtserfassung und der Gesichtsorganerfassung verwendet werden kann, wird auf dessen ausführliche Beschreibung verzichtet.
Der Ausdruckserkenner 11 erkennt den Gesichtsausdruck der Objektperson 2 unter Verwendung von Erfassungsergebnissen in den Schritten S202 und S203 (Schritt S204). In der Ausführungsform kann auf der Basis einer Ausdrucksanalyse von Paul Ekman der Gesichtsausdruck in sieben Arten klassifiziert werden, wozu ”Ärger”, ”Ekel”, ”Angst”, ”Glücksgefühl”, ”Trauer”, ”Überraschung” und ”unbewegtes Gesicht (ausdruckslos)” gehören. Eine Punktezahl wird als das Ausdruckserkennungsergebnis derart ausgegeben, dass die Ausmaße (auch als Ausdrucksähnlichkeit oder Ausdrucksgrad bezeichnet) der sieben Arten von Ausdrücken zusammengenommen 100 ergeben. Die Punktezahl der einzelnen Ausdrücke wird auch als ein Ausdruckskomponentenwert bezeichnet. In der folgenden Beschreibung werden den sieben Ausdrücken manchmal Zahlen hinzugefügt, und die Punktezahlen der Ausdrücke werden auch als S₁ bis S₇ geschrieben.

1: Ärger
2: Ekel
3: Angst
4: Glücksgefühl
5: Trauer
6: Überraschung
7: unbewegtes Gesicht

Ein beliebiger Algorithmus mit einer wohlbekannten Technik kann bei der Ausdruckserkennung in Schritt S204 verwendet werden. Ein Beispiel der Verarbeitung der Ausdruckserkennung wird nachstehend beschrieben. Der Ausdruckserkenner 11 extrahiert auf der Basis von Positionsinformation über das Gesichtsorgan eine Merkmalsmenge, die mit der relativen Position oder Form des Gesichtsorgans verknüpft ist. Beispielsweise können eine Haar-artige Merkmalsmenge, ein Abstand zwischen Merkmalspunkten und der Fourier-Deskriptor als die Merkmalsmenge verwendet werden. Der Ausdruckserkenner 11 gibt die extrahierte Merkmalsmenge für jede der sieben Arten der Gesichtsausdrücke in einen Klassierer ein und berechnet die Ausmaße der Ausdrücke. Jeder Klassierer kann durch Lernen generiert werden, wobei ein Musterbild verwendet wird. Schließlich führt der Ausdruckserkenner 11 eine Normierung derart durch, dass Ausgangswerte der sieben Klassierer zusammengenommen 100 ergeben, und gibt die Punktezahl (Ausdruckskomponentenwerte) der sieben Arten von Ausdrücken aus.
Der Ausdruckserkenner 11 speichert das Ausdruckserkennungsergebnis zusammen mit einer Zeitstempelinformation (Schritt S205) in einer Datenbank des Speichers 12. 3 stellt ein Beispiel der Zeitreihendaten des in dem Speicher 12 gespeicherten Ausdruckserkennungsergebnisses dar, und jede Zeile bezeichnet das von einem Gesichtsbild gewonnene Ausdruckserkennungsergebnis.
(Schätzung des mentalen Gesundheitszustands)
Die Verarbeitung der Schätzung des mentalen Gesundheitszustands wird nachstehend beschrieben. Bei der Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 der Ausführungsform erfasst der Gesundheitszustandsschätzer 13 das mit der zeitlichen Änderung des Gesichtsausdrucks der Zielperson 2 verknüpfte Merkmal aus den Zeitreihendaten des Ausdruckserkennungsergebnisses (die Verarbeitung wird auch als eine ”Zeitreihenanalyse von Ausdrucksdaten” bezeichnet) und schätzt den mentalen Gesundheitszustands der Zielperson 2 auf der Basis des erfassten Merkmals. Es gibt verschiedene ”Merkmale, die mit der zeitlichen Änderung des Gesichtsausdrucks verknüpft sind”, die durch die Zeitreihenanalyse der Ausdrucksdaten erfasst werden können. Die spezifischen Beispiele (1) bis (5) werden nachstehend beschrieben.
(1) Eine Abnahme des ein positives Gefühl anzeigenden Ausdrucks (das Absinken der Punktezahl)
Typische Symptome der ”Depression”, die eine der positiven Emotionen ist, sind beispielsweise die Folgenden.

• sich matt fühlen (depressives Gefühl)
• desinteressiert und schwer aufzuheitern sein
• sich müde oder niedergeschlagen fühlen
• nicht in der Lage sein, sich auf Arbeit oder Haushaltstätigkeiten zu konzentrieren oder eine Entscheidung zu treffen
• langsam beim Handeln oder Sprechen sein, oder abgelenkt oder ruhelos sein
• einen schlechten (guten) Appetit haben, oder Gewicht gewinnen oder verlieren
• nicht schlafen können, oder in der Nacht oder am frühen Morgen aufwachen
• sich wertlos fühlen oder sich entschuldigen meinen zu müssen
• manchmal das Gefühl haben, von der Welt verschwinden zu wollen

Viele dieser Symptome erzeugen eine Änderung des Gesichtsausdrucks und erscheinen als ein Zeichen wie ”düsterer Ausdruck”, ”reduziertes Lächeln” und ”ausdrucksarm”.
Daher konzentriert sich das spezifische Beispiel (1) auf ”Abnahme des ein positives Gefühl anzeigenden Ausdrucks” als das Merkmal, das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpft ist. Vorzugsweise ist in der Ausführungsform eine ”Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks”, die ein Index ist, der ein Ausmaß der positiven Emotion ist, wie folgt definiert. S_pos = Glücksgefühl-Punktezahl S₄ – Ärger-Punktezahl S₁ – Trauer-Punktezahl S₅
Die Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks ist so beschaffen, dass sie einen höheren Wert in dem Fall angibt, dass sich die Zielperson 2 gut und positiv fühlt, und einen niedrigeren Wert in dem Fall angibt, dass sich die Zielperson 2 matt und reizbar fühlt.
4 stellt ein Beispiel der täglichen Fluktuation der Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks dar. Für eine Person, die sich in einem guten mentalen Gesundheitszustand befindet, fluktuiert die Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks, da sich die Emotion gewöhnlich während eines Tages ändert, in etwa gemäß der Darstellung im linken Graphen von 4. Andererseits tendiert bei einer Person mit einer Depression die Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks dazu, insgesamt abzunehmen, oder ein Fluktuationsbereich der Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks tendiert dazu, reduziert zu werden, wie im rechten Graphen von 4 dargestellt. Es gibt ein charakteristisches Depressionssymptom, dass sich die Person am Morgen matt fühlt, während sie sich am Abend allmählich besser fühlt. Demzufolge wird die Änderung der Punktezahl durch die Zeitreihenanalyse der Ausdrucksdaten erfasst, wodurch ermöglicht wird, dass die Änderung (Verschlechterung) des mentalen Gesundheitszustands als die Indikation oder ein Symptom der mentalen Krankheit (insbesondere der Depression) entdeckt wird. Wie es hier verwendet wird, bedeutet ”die Indikation der mentalen Krankheit” ein Symptom, das vor der mentalen Krankheit oder in einem extrem frühen Stadium der mentalen Krankheit auftritt.
Die Funktionsweise des Gesundheitszustandsschätzers 13 wird nachstehend unter Bezug auf die 5A und 5B beschrieben. 5A ist ein Graph, der eine Änderung der Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks der Zielperson 2 darstellt. In 5A bezeichnet die horizontale Achse den Tag, und die vertikale Achse bezeichnet einen täglichen Mittelwert (nachstehend als Punktezahl DS_pos des täglichen Mittelwerts bezeichnet) der Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks. Die aktuellste Punktezahl DS_pos des täglichen Mittelwerts bezeichnet eine absinkende Tendenz, und die Anzeige der mentalen Krankheit (Depression) erscheint. 5B stellt den Ablauf der Verarbeitung des Gesundheitszustandsschätzers 13 in dem spezifischen Beispiel (1) dar.
In Schritt S500 liest der Gesundheitszustandsschätzer 13 die Zeitreihendaten in einer erforderlichen Periode (beispielsweise der vergangene Monat) aus dem Speicher 12 und berechnet die Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks für jedes Element der Zeitreihendaten. Der Gesundheitszustandsschätzer 13 berechnet die Punktezahl DS_pos des täglichen Mittelwerts der Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks (Schritt S501). Der Gesundheitszustandsschätzer 13 gewinnt einen gewöhnlichen Wert RDS der Punktezahl DS_pos des täglichen Mittelwerts (Schritt S502). Der gewöhnliche Wert RDS ist eine Punktezahl DS_pos des täglichen Mittelwerts, wenn sich der mentale Gesundheitszustand in einem gewöhnlichen Zustand befindet. An diesem Punkt wird angenommen, dass ein Mittelwert für den vergangenen Monat der Punktezahl DS_pos des täglichen Mittelwerts der Zielperson 2 als der gewöhnliche Wert RDS verwendet wird.
Dann vergleicht der Gesundheitszustandsschätzer 13 die Punktezahl DS_pos des täglichen Mittelwerts mit dem gewöhnlichen Wert RDS in der aktuellsten vorbestimmten Periode (beispielsweise einige Tage bis eine Woche) und ermittelt, ob der aktuellste Wert die absinkende Tendenz bezüglich des gewöhnlichen Werts RDS aufweist (Schritte S503 und S504). An diesem Punkt wird unter der Annahme, dass σ eine Standardabweichung für mehr als einen Monat der Punktezahl DS_pos des täglichen Mittelwerts ist, eine Festlegung, dass der aktuellste Wert die absinkende Tendenz aufweist, in dem Fall getroffen, dass die die folgende Beziehung erfüllende Punktezahl DS_pos des täglichen Mittelwerts während einer vorbestimmten Periode (beispielsweise einige Tage bis eine Woche) andauert. DS_pos < RDS – n × σ wobei n ein Parameter zur Anpassung der Erfassungsempfindlichkeit ist. n ist beispielsweise auf einen Wert von 1 bis 3 eingestellt.
Wenn die absinkende Tendenz der Punktezahl in Schritt S504 erfasst wird, gibt der Gesundheitszustandsschätzer 13 ein Schätzergebnis aus, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson 2 schlechter wird (Schritt S505). Wenn die absinkende Tendenz der Punktezahl nicht erfasst wird, gibt der Gesundheitszustandsschätzer 13 das Schätzergebnis aus, dass sich der mentale Gesundheitszustand der Zielperson 2 nicht ändert (Schritt S506). Daher kann die Indikation oder das Symptom (beispielsweise die Möglichkeit der Depression) der mentalen Krankheit der Zielperson 2 automatisch und frühzeitig entdeckt werden.
(2) Eine Abnahme des das positive Gefühl anzeigenden Ausdrucks (eine Abnahme des Fluktuationsbereichs der Punktezahl)
Wie in 4 dargestellt, tendiert der Fluktuationsbereich der Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks dazu, in dem depressiven Zustand abzunehmen. Daher wird in dem spezifischen Beispiel (2) die Indikation oder das Symptom der mentalen Krankheit (insbesondere der Depression) durch Erfassen des Absinkens der Varianz der Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks entdeckt.
Die Funktionsweise des Gesundheitszustandsschätzers 13 wird nachstehend unter Bezug auf die 6A und 6B beschrieben. 6A ist ein Graph, der eine Änderung der Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks der Zielperson 2 darstellt. In 6A bezeichnet die horizontale Achse den Tag, und die vertikale Achse bezeichnet eine tägliche Varianz (nachstehend als Punktezahl VS_pos der täglichen Varianz bezeichnet) der Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks. Die aktuellste Punktezahl VS_pos der täglichen Varianz bezeichnet eine absinkende Tendenz, und die Anzeige der mentalen Krankheit (Depression) erscheint. 6B stellt den Ablauf der Verarbeitung des Gesundheitszustandsschätzers 13 in dem spezifischen Beispiel (2) dar.
In Schritt S600 liest der Gesundheitszustandsschätzer 13 die Zeitreihendaten in einer erforderlichen Periode (beispielsweise der vergangene Monat) aus dem Speicher 12 und berechnet die Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks für jedes Element der Zeitreihendaten. Der Gesundheitszustandsschätzer 13 berechnet die Punktezahl VS_pos der täglichen Varianz der Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks (Schritt S601). Der Gesundheitszustandsschätzer 13 gewinnt einen gewöhnlichen Wert RVS der Punktezahl VS_pos der täglichen Varianz (Schritt S602). Der gewöhnliche Wert RVS ist eine Punktezahl VS_pos der täglichen Varianz, wenn sich der mentale Gesundheitszustand in einem gewöhnlichen Zustand befindet. An diesem Punkt wird angenommen, dass ein Mittelwert für den vergangenen Monat der Punktezahl VS_pos der täglichen Varianz der Zielperson 2 als der gewöhnliche Wert RVS verwendet wird.
Dann vergleicht der Gesundheitszustandsschätzer 13 die Punktezahl VS_pos der täglichen Varianz mit dem gewöhnlichen Wert RVS in der aktuellsten vorbestimmten Periode (beispielsweise einige Tage bis eine Woche) und ermittelt, ob der aktuellste Wert die absinkende Tendenz bezüglich des gewöhnlichen Werts RVS aufweist (Schritte S603 und S604). An diesem Punkt wird unter der Annahme, dass σ eine Standardabweichung für den einen vergangenen Monat der Punktezahl VS_pos der täglichen Varianz ist, eine Festlegung, dass der aktuellste Wert die absinkende Tendenz aufweist (d. h. der Fluktuationsbereich der Punktezahl weist eine abnehmende Tendenz auf), in dem Fall getroffen, dass die die folgende Beziehung erfüllende Punktezahl VS_pos der täglichen Varianz während einer vorbestimmten Periode (beispielsweise einige Tage bis eine Woche) andauert. VS_pos < RVS – n × σ wobei n ein Parameter zur Anpassung der Erfassungsempfindlichkeit ist. n ist beispielsweise auf einen Wert von 1 bis 3 eingestellt.
Wenn die abnehmende Tendenz des Fluktuationsbereichs der Punktezahl in Schritt S604 erfasst wird, gibt der Gesundheitszustandsschätzer 13 das Schätzergebnis aus, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson 2 schlechter wird (Schritt S605). Wenn andererseits die abnehmende Tendenz des Fluktuationsbereichs der Punktezahl nicht erfasst wird, gibt der Gesundheitszustandsschätzer 13 das Schätzergebnis aus, dass sich der mentale Gesundheitszustand der Zielperson 2 nicht ändert (Schritt S606). Daher kann die Indikation oder das Symptom (beispielsweise die Möglichkeit der Depression) der mentalen Krankheit der Zielperson 2 automatisch und frühzeitig entdeckt werden.
Das Absinken der Punktezahl der täglichen Varianz wird in dem spezifischen Beispiel (2) erfasst. Alternativ kann die abnehmende Tendenz des Fluktuationsbereichs der Punktezahl ermittelt werden, indem eine solche Abnahme der Frequenz oder der Zeit erfasst wird, dass der Wert der Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks einen Schwellenwert übersteigt.
(3) Eine Änderung des Ausdrucks zwischen dem Morgen und dem Abend
Wie in 4 dargestellt, gibt es das typische Depressionssymptom, dass sich die Person am Morgen matt fühlt, werden sie sich am Abend allmählich besser fühlt. Daher wird in dem spezifischen Beispiel (3) die Indikation oder das Symptom der mentalen Krankheit (insbesondere der Depression) durch Evaluieren der täglichen Fluktuation der Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks entdeckt.
Die Funktionsweise des Gesundheitszustandsschätzers 13 wird nachstehend unter Bezug auf die 7A und 7B beschrieben. 7A ist ein Graph, der die tägliche Fluktuation der Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks darstellt, die bei einer Person beobachtet wird, die die Depression hat. In 7A bezeichnet die horizontale Achse den Tag, und die vertikale Achse bezeichnet die Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks. Die Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks ist minimal am Morgen, steigt im Verlauf der Zeit allmählich an und wird am Abend im Vergleich zur Punktezahl am Morgen relativ höher. 7B stellt den Ablauf der Verarbeitung des Gesundheitszustandsschätzers 13 in dem spezifischen Beispiel (3) dar.
In Schritt S700 liest der Gesundheitszustandsschätzer 13 die Zeitreihendaten für einen Tag aus dem Speicher 12 und berechnet die Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks für jedes Element der Zeitreihendaten. Der Gesundheitszustandsschätzer 13 berechnet Mittelwerte der Punktezahlen S_pos am Morgen und am Abend (Schritt S701). An diesem Punkt wird ein Mittelwert AS_pos der Punktezahl am Morgen aus den Elementen der Zeitreihendaten von 7–9 Uhr morgens sowie ein Mittelwert PS_pos der Punktezahl am Abend aus den Elementen der Zeitreihendaten von 4–6 Uhr abends gewonnen.
Dann berechnet der Gesundheitszustandsschätzer 13 die Differenz ΔS_pos = (PS_pos – AS_pos) zwischen dem morgendlichen Mittelwert AS_pos der Punktezahl und dem abendlichen Mittelwert PS_pos der Punktezahl (Schritt 702) und vergleicht die Differenz mit einem Schwellenwert Th1 (Schritt S703). Wenn die Differenz ΔS_pos größer als der Schwellenwert Th1 (JA in Schritt S703) ist, gibt der Gesundheitszustandsschätzer 13 das Schätzergebnis aus, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson 2 schlechter wird (Schritt S704). Wenn andererseits die Differenz kleiner oder gleich dem Schwellenwert Th1 ist (NEIN in Schritt S703), gibt der Gesundheitszustandsschätzer 13 das Schätzergebnis aus, dass sich der mentale Gesundheitszustand der Zielperson 2 nicht ändert (Schritt S705). Daher kann die Indikation oder das Symptom (beispielsweise die Möglichkeit der Depression) der mentalen Krankheit der Zielperson 2 automatisch und frühzeitig entdeckt werden.
Nur die tägliche Fluktuation für einen Tag wird bei dem spezifischen Beispiel (3) evaluiert. Alternativ wird die tägliche Fluktuation für einige der letzten Tage evaluiert, und die Festlegung, dass der mentale Gesundheitszustand schlechter wird, kann in dem Fall getroffen werden, dass die tägliche Varianz in 7A während einiger Tage andauert.
(4) Eine Änderung des Erscheinungsverhältnisses des Ausdrucks
Für die ”Demenz”, die eine der mentalen Krankheiten ist, gehört Folgendes zu den Beispielen von Handlungen und mentalen Symptomen.

• Innere Unruhe und ungeduldig
• depressiver Zustand
• Halluzination und Wahn
• Aufregung und Gewalt

Diese Symptome rufen eine Änderung eines emotionalen Ausdrucks (eine Änderung der Persönlichkeit) hervor und erscheinen manchmal als die Zeichen von beispielsweise ”leicht ärgerlich werden”, ”verstärkte Gefühlsschwankungen”, und die ”Zunahme des Ausdrucks von Ekel oder Trauer”.
Daher wird bei dem spezifischen Beispiel (4) die Indikation oder das Symptom der mentalen Krankheit (insbesondere die Demenz) durch Evaluieren der Änderung des Erscheinungsverhältnisses von sieben Ausdrücken entdeckt.
Die Funktionsweise des Gesundheitszustandsschätzers 13 wird unter Bezug auf die 8A und 8B beschrieben. 8A ist ein Graph, der das Erscheinungsverhältnis der sieben Ausdrücke darstellt. In 8A bezeichnet die horizontale Achse eine Nummer des Ausdrucks (1: Ärger, 2: Ekel, 3: Angst, 4: Glücksgefühl, 5: Trauer, 6: Überraschung, 7: ausdrucksloses Gesicht), und die vertikale Achse bezeichnet monatliche Mittelwerte von Punktezahlen S₁ bis S₇. Wie im linken Graph von 8A dargestellt, werden die häufigen Ausdrücke von ”4: Glücksgefühl” oder ”5: Trauer” bei einem guten mentalen Gesundheitszustand beobachtet. Wie im rechten Graphen von 8A dargestellt, nimmt aufgrund des Demenzsymptoms der Ausdruck von ”4: Glücksgefühl” ab, während die Ausdrücke von ”1: Ärger” und ”2: Ekel” zunehmen. 8B stellt den Ablauf der Verarbeitung des Gesundheitszustandsschätzers 13 in dem spezifischen Beispiel (4) dar.
Der Gesundheitszustandsschätzer 13 liest die Zeitreihendaten in der erforderlichen Periode (beispielsweise die vergangenen zwei Monate) aus dem Speicher 12 und berechnet monatliche Mittelwerte (monatliche Mittelwerte MS₁ bis MS₇ der Punktezahl) der Punktezahlen S₁ bis S₇ der sieben Ausdrücke (Schritt S800). Der Gesundheitszustandsschätzer 13 gewinnt gewöhnliche Werte RMS₁ bis RMS₇ der monatlichen Mittelwerte MS₁ bis MS₇ der Punktezahlen (Schritt S801). Die gewöhnlichen Werte RMS₁ bis RMS₇ sind Werte der monatlichen Mittelwerte MS₁ bis MS₇ der Punktezahlen, wenn sich der mentale Gesundheitszustand im gewöhnlichen Zustand befindet. An diesem Punkt wird angenommen, dass die vergangenen (beispielsweise vor einem Monat oder mehr) monatlichen Mittelwerte MS₁ bis MS₇ der Punktezahlen der Zielperson 2 als die gewöhnlichen Werte verwendet werden.
Dann berechnet der Gesundheitszustandsschätzer 13 eine Differenz ΔS zwischen den monatlichen Mittelwerten MS₁ bis MS₇ der Punktezahlen und den gewöhnlichen Werten RMS₁ bis RMS₇ unter Verwendung der folgenden Gleichung (Schritt S803). ΔS = Σ(|RMS_i – MS_i|)(i = 1, 2, ..., 7)
Die Differenz ΔS ist ein Index, der eine Stärke der Änderung des Erscheinungsverhältnisses der Ausdrücke zwischen der vergangenen vorbestimmten Periode (in diesem Fall einen Monat) und dem gewöhnlichen Zustand anzeigt.
Der Gesundheitszustandsschätzer 13 vergleicht die Differenz ΔS mit einem Schwellenwert Th2 (Schritt S803). Wenn die Differenz ΔS größer als der Schwellenwert Th2 ist (JA in Schritt S803), gibt der Gesundheitszustandsschätzer 13 das Schätzergebnis aus, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson 2 schlechter wird (Schritt S804). Wenn andererseits die Differenz ΔS kleiner oder gleich dem Schwellenwert Th2 ist (NEIN in Schritt S803), gibt der Gesundheitszustandsschätzer 13 das Schätzergebnis aus, dass sich der mentale Gesundheitszustand der Zielperson 2 nicht ändert (Schritt S805). Daher kann die Indikation oder das Symptom (beispielsweise die Möglichkeit der Depression) der mentalen Krankheit der Zielperson 2 automatisch und frühzeitig entdeckt werden.
Der monatliche Mittelwert wird in dem spezifischen Beispiel (4) evaluiert. Alternativ kann die Evaluierung unter Verwendung des Mittelwerts einer Mehrzahl von Tagen oder des Mittelwerts einer Mehrzahl von Wochen ausgeführt werden. Alternativ können nicht alle Punktezahlen der sieben Ausdrücke, sondern nur die Punktezahlen derjenigen Ausdrücke (beispielsweise ”Ärger”, ”Ekel” und ”Glücksgefühl”), bei denen die Erscheinungsfrequenz aufgrund der Demenz zunimmt, bei der Evaluierung verwendet werden.
(5) Die Intensivierung der Stimmungsschwankungen
Wie oben beschrieben, tritt die Intensivierung der Stimmungsschwankungen als ein Demenzsymptom auf. Daher wird bei dem spezifischen Beispiel (5) die Indikation oder das Symptom der Demenz durch Erfassung der Zunahme des Fluktuationsbereichs der Punktezahl von einem der sieben Ausdrücke entdeckt.
Die Funktionsweise des Gesundheitszustandsschätzers 13 wird unter Bezug auf die 9A und 9B beschrieben. 9A ist ein Graph, der die Änderung der Punktezahl S₁ des Ärgers einer bestimmten Zielperson 2 darstellt. In 9A bezeichnet die horizontale Achse einen Tag, und die vertikale Achse bezeichnet die tägliche Varianz (nachstehend als tägliche Varianz VS₁ der Punktezahl bezeichnet) der Punktezahl S₁ des Ärgers. Wie aus 9A ersichtlich ist, weist die aktuellste tägliche Varianz VS₁ der Punktezahl eine steigende Tendenz auf, und die Anzeige der mentalen Krankheit (Demenz) erscheint. 9B stellt den Ablauf der Verarbeitung des Gesundheitszustandsschätzers 13 in dem spezifischen Beispiel (5) dar.
In Schritt S901 liest der Gesundheitszustandsschätzer 13 die Zeitreihendaten in der erforderlichen Periode (beispielsweise dem vergangenen Monat) aus dem Speicher 12 und berechnet die tägliche Varianz VS₁ der Punktezahl S₁ des Ärgers. Der Gesundheitszustandsschätzer 13 gewinnt einen gewöhnlichen Wert RVS₁ der täglichen Varianz VS₁ der Punktezahl (Schritt S902). Der gewöhnliche Wert RVS₁ ist ein Wert der täglichen Varianz VS₁, wenn sich der mentale Gesundheitszustand im gewöhnlichen Zustand befindet. An diesem Punkt wird angenommen, dass der Mittelwert der täglichen Varianzen VS₁ der Punktezahlen für den vergangenen Monat der Zielperson 2 als der gewöhnliche Wert RVS₁ verwendet wird.
Dann vergleicht der Gesundheitszustandsschätzer 13 die tägliche Varianz VS₁ der Punktezahl mit dem gewöhnlichen Wert RVS₁ in der aktuellsten vorbestimmten Periode (beispielsweise einige Tage bis eine Woche) und ermittelt, ob der aktuellste Wert die ansteigende Tendenz bezüglich des gewöhnlichen Werts RVS₁ aufweist (Schritte S903 und S904). An diesem Punkt wird unter der Annahme, dass σ die Standardabweichung für den vergangenen Monat der täglichen Varianz VS₁ der Punktezahl ist, eine Festlegung, dass die aktuellste tägliche Varianz VS₁ der Punktezahl die ansteigende Tendenz aufweist (d. h., der Fluktuationsbereich der Punktezahl für Ärger weist eine zunehmende Tendenz auf), in dem Fall getroffen, dass die tägliche Varianz VS₁ der Punktezahl, die der folgenden Beziehung genügt, für eine vorbestimmte Periode (beispielsweise einige Tage bis eine Woche) andauert. VS₁ > RVS₁ + n × σ wobei n ein Parameter zum Einstellen der Erfassungsempfindlichkeit ist. Beispielsweise wird n auf einen Wert von 1 bis 3 eingestellt.
Wenn die zunehmende Tendenz des Fluktuationsbereichs der Punktezahl für Ärger in Schritt S904 erfasst wird, gibt der Gesundheitszustandsschätzer 13 das Schätzergebnis aus, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson 2 schlechter wird (Schritt S905). Wenn andererseits die zunehmende Tendenz des Fluktuationsbereichs der Punktezahl für Ärger nicht erfasst wird, gibt der Gesundheitszustandsschätzer 13 das Schätzergebnis aus, dass sich der mentale Gesundheitszustand der Zielperson 2 nicht ändert (Schritt S906). Daher kann die Indikation oder das Symptom (beispielsweise die Möglichkeit der Depression) der mentalen Krankheit der Zielperson 2 automatisch und frühzeitig entdeckt werden.
Der Anstieg der täglichen Varianz der Punktezahl wird bei dem spezifischen Beispiel (5) erfasst. Alternativ kann die zunehmende Tendenz des Fluktuationsbereichs der Punktezahl für Ärger festgestellt werden, indem eine solche Zunahme der Frequenz oder der Zeit erfasst wird, dass der Wert der Punktezahl S₁ für Ärger einen Schwellenwert übersteigt. Nicht nur die Punktezahl S₁ für Ärger, sondern auch die Varianz oder der Fluktuationsbereich der Punktezahl (beispielsweise die Punktezahl S₂ für Ekel) eines anderen Ausdrucks kann evaluiert werden.
Der Gesundheitszustandsschätzer 13 der Ausführungsform umfasst zumindest eine Schätzlogik der spezifischen Beispiele (1) bis (5). Diese Schätzlogiken sind jedoch nur ein Beispiel der Verarbeitung des Schätzens des mentalen Gesundheitszustands auf der Basis des Merkmals, das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpft ist, und es kann eine andere Schätzlogik in dem Gesundheitszustandsschätzer 13 vorgesehen sein.
(Ausgabe des Schätzergebnisses)
Wenn der Gesundheitszustandsschätzer 13 das Schätzergebnis gewinnt, gibt die Ergebnisausgabeeinheit 14 Information über den mentalen Gesundheitszustand der Zielperson 2 auf der Basis des Schätzergebnisses aus. Jede Information kann durch unterschiedlichste Verfahren zu unterschiedlichen Vorrichtungen ausgegeben werden, und das Schätzergebnis kann auf der Basis der Verwendung oder Konfiguration der Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 in geeigneter Weise ausgestaltet sein. Beispielsweise kann die Ergebnisausgabeeinheit 14 das Bild oder die Nachricht auf der Anzeigevorrichtung anzeigen, Audioinformation an einen Lautsprecher ausgeben oder Information an eine externe Vorrichtung (wie beispielsweise ein Smartphone, ein anderer Computer und ein externer Speicher) ausgeben. Jegliche Information wie beispielsweise die Möglichkeit einer mentalen Krankheit, eine Maßnahme und ein Ratschlag kann ausgegeben werden, sofern die Information für die mentale Gesundheitsfürsorge nützlich ist. Der Graph, der die zeitliche Änderung des Ausdrucks gemäß Darstellung in den 5A, 6A, 7A, 8A und 9A darstellt, kann ausgegeben werden. Das Gute und das Schlechte sowie die Tendenz des mentalen Gesundheitszustands kann durch Betrachten des Graphen (zeitliche Änderung) intuitiv verstanden werden.
In dem Fall, dass der Gesundheitszustandsschätzer 13 die Mehrzahl von Schätzlogiken umfasst, kann die Ergebnisausgabeeinheit 14 die durch die Schätzlogiken gewonnenen Schätzergebnisse gesondert ausgeben oder ein Ergebnis ausgeben, in dem die Schätzergebnisse der Schätzlogiken integriert sind (beispielsweise wird WAHR (= der mentale Gesundheitszustand wird schlechter) ausgegeben, wenn eine Festlegung von WAHR in einer der Schätzlogiken getroffen wird, oder es wird WAHR ausgegeben, wenn die Festlegung von WAHR in allen Schätzlogiken getroffen wird).
(Anwendungsbeispiele der Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung)
Die folgenden Punkte können beispielsweise als ein Anwendungsbeispiel der Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 betrachtet werden.
(Anwendungsbeispiel 1) Gesundheitsfürsorge im Büro
Das Gesicht der Zielperson (wie beispielsweise eine am Schreibtisch arbeitende Person) am Arbeitsplatz wird durch einen auf einem Schreibtisch oder an der Decke installierten Sensor periodisch fotografiert. Die Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 (Server) sammelt das Bild von jedem Sensor durch ein LAN, schätzt die Ausdruckserkennung und den Gesundheitszustand jeder Zielperson und kumuliert das Schätzergebnis. Wenn die Indikation der mentalen Krankheit erfasst wird, wird ein Vorgesetzter von der Information über die Indikation der mentalen Krankheit benachrichtigt. Der Vorgesetzte kann den mentalen Gesundheitszustand eines Untergebenen durch Zugreifen auf die Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 bestätigen. In diesem System kann, da der Vorgesetzte den mentalen Gesundheitszustand des Untergebenen in Echtzeit als objektive Information bestätigen kann, das Absinken der mentalen Gesundheit oder die Indikation der mentalen Krankheit schnell wahrgenommen werden. Der Vorgesetzte kann schnell geeignet handeln, indem er mit dem Untergebenen spricht, die Arbeitsbelastung reduziert, frühzeitig mit einer Gesundheitsfürsorgeeinrichtung kooperiert oder dergleichen.
(Anwendungsbeispiel 2) Beobachtung für betagte Person
Die Zielperson ist eine betagte Person, die alleine lebt. Das Gesicht der Zielperson wird periodisch durch einen Sensor fotografiert, der in einem Fernsehgerät oder einer Küche installiert ist. Die Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 sammelt das Bild von dem im Haus installierten Sensor ein, schätzt die Ausdruckserkennung und den Gesundheitszustand der Zielperson und lädt das Schätzergebnis auf einen Cloud-Server hoch. Eine getrennt von der Zielperson lebende Familie, ein Sozialarbeiter oder ein Arzt kann bei Bedarf den mentalen Gesundheitszustand der Zielperson durch Zugreifen auf den Cloud-Server überprüfen. Alternativ wird von dem Cloud-Server eine Benachrichtigung des mentalen Gesundheitszustands der Zielperson empfangen. In diesem System kann der mentale Gesundheitszustand der betagten Person, die alleine lebt, von einem entfernten Ort aus in einfacher Weise überprüft werden, und die Indikation der Demenz kann frühzeitig entdeckt werden.
(Anwendungsbeispiel 3) Selbstdiagnose zu Hause
Das Gesicht der Zielperson wird periodisch durch einen Sensor fotografiert, der an einer Garderobe oder einem Waschtisch angebracht ist. Die Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 (beispielsweise eine Applikation des Smartphones) sammelt das Bild von dem Sensor, schätzt die Ausdruckserkennung und den Gesundheitszustand der Zielperson und kumuliert das Schätzergebnis. Bei diesem System kann ein Benutzer den eigenen mentalen Gesundheitszustand auf dem Smartphone bei Bedarf überprüfen.
Die Konfiguration der Ausführungsform weist die folgenden Vorteile auf. Da sich die Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung 1 auf das Merkmal konzentriert, das mit der zeitlichen Änderung des Gesichtsausdrucks verknüpft ist, kann die Änderung (besser oder schlechter) des mentalen Gesundheitszustands, die als Änderung des Gesichtsausdrucks erscheint, erfasst werden, und es kann verglichen mit dem Fall, dass die Schätzung nur unter Verwendung des Gesichtsausdrucks in einem Bild ausgeführt wird, ein sehr zuverlässiges Schätzergebnis gewonnen werden. Da das sehr zuverlässige Schätzergebnis automatisch und frühzeitig gewonnen wird, kann die nützliche Information entsprechend dem mentalen Gesundheitszustand der Zielperson geeignet bereitgestellt werden, und der mentale Gesundheitszustand der Zielperson kann in geeigneter Weise unterstützt werden. Wie in den spezifischen Beispielen (1) bis (5) beschrieben, wird die zeitliche Änderung des Ausdrucks auf der Basis der Zeitreihendaten der Punktezahl, wobei die sieben Ausdrücke digitalisiert bzw. zahlenmäßig erfasst sind, quantitativ evaluiert, so dass die Verschlechterung des mentalen Gesundheitszustands, die zu den mentalen Krankheit wie beispielsweise der Depression und der Demenz führen, mit hoher Zuverlässigkeit geschätzt werden kann. Unter Verwendung des Werts (in dem obigen Beispiel der Mittelwert), der von den Zeitreihendaten der Zielperson statistisch gewonnen wird, als den gewöhnlichen Wert kann die zeitliche Änderung des Ausdrucks auf der Basis der Persönlichkeit (wie beispielsweise dem ursprünglichen Gesicht, dem Ausdruck in dem gewöhnlichen Zustand und dem Gefühlsausdruck) des Ausdrucks der Zielperson evaluiert werden. Daher kann eine Verschlechterung der Schätzgenauigkeit aufgrund der individuellen Unterschiede verhindert werden, um die Zuverlässigkeit der Schätzverarbeitung zu verbessern.
Die Konfiguration der Ausführungsform stellt nur ein spezifisches Beispiel der vorliegenden Erfindung dar, beschränkt jedoch nicht den Schutzbereich der vorliegenden Erfindung. Verschiedene spezifische Konfigurationen können ausgeführt werden, ohne vom technischen Gedanken der vorliegenden Erfindung abzuweichen. In der Ausführungsform wurden beispielsweise die Ausdrücke in sieben Arten klassifiziert. Alternativ kann eine andere Ausdrucksklassifizierung verwendet werden. In der Ausführungsform kann die Punktezahl eines positiven Ausdrucks aus der Punktezahl für das Glücksgefühl, der Punktezahl für den Ärger und der Punktezahl für die Trauer generiert werden. Die Definition der Punktezahl für einen positiven Ausdruck ist jedoch nicht auf diejenige der Ausführungsform beschränkt. Beispielsweise kann eine (beispielsweise die Punktezahl für das Glücksgefühl) der sieben Ausdrücke direkt als die Punktezahl für einen positiven Ausdruck ausgewählt werden. Obwohl die Depression und die Demenz als ein Beispiel der mentalen Krankheit in der Ausführungsform genannt wurden, ist das Verfahren der vorliegenden Erfindung auch wirksam für eine mentale Krankheit, bei der die Indikation (Zeichen) im Gesichtsausdruck erscheint. Beispiele der möglichen mentalen Krankheiten sind dissoziative Störungen, Verhaltensstörungen, Schizophrenie, Panikattacken und Angststörungen. Jegliche Technik wie beispielsweise eine Regressionsanalyse, eine Frequenzanalyse und Trendschätzung können bei der Zeitreihenanalyse der Ausdrucksdaten verwendet werden. In der Ausführungsform wird der Mittelwert als der gewöhnliche Wert gewonnen. Alternativ wird vorzugsweise ein anderer statistischer Wert (wie beispielsweise ein Median und ein Modus) verwendet, sofern der statistische Wert aus den Zeitreihendaten der Zielperson statistisch gewonnen wird.
Die Periode der Ausdrucksdaten, die bei der Zeitreihenanalyse verwendet wird, kann in geeigneter Weise entsprechend der Schätzlogik, dem Merkmal der zeitlichen Änderung des Ausdrucks und der Art der Indikation oder des Symptoms der mentalen Krankheit auf jeden Tag, jede Woche, jeden Monat oder jedes Jahr eingestellt werden. In dem spezifischen Beispiel (1) werden die Ausdrücke der aktuellsten wenigen Tage bis eine Woche auf das Evaluierungsziel eingestellt und mit dem statistisch gewonnenen gewöhnlichen Wert verglichen. Die Periode, während der das Evaluierungsziel abgetastet wird, kann auf einige Tage, eine Woche oder mehrere Wochen, einen Monat bis mehrere Monate, oder ein Jahr bis mehrere Jahre eingestellt werden. In ähnlicher Weise kann die Periode, während der der gewöhnliche Wert abgetastet wird, auf einige Tage, eine Woche bis mehrere Wochen, einen Monat bis mehrere Monate, oder ein Jahr bis mehrere Jahre eingestellt werden. Es wird beispielsweise eine Festlegung, dass ”der mentale Gesundheitszustand sich verschlechtert” getroffen, wenn die Punktezahl für einen positiven Ausdruck für den einen aktuellsten Monat niedriger als die ältere Punktezahl ist (die Punktezahl ist erniedrigt oder der Fluktuationsbereich nimmt ab), und die Festlegung, dass ”eine hohe Wahrscheinlichkeit von Depression vorliegt”, wird getroffen, wenn der niedrigere Zustand der Punktezahl für den positiven Ausdruck über drei Monate andauert.
Bei einigen der mentalen Krankheiten weist das Symptom eine saisonale Fluktuation auf. Der gewöhnliche Wert, der aus den vergangenen Daten in der gleichen Jahreszeit wie die Periode gewonnen wurde, in der das Evaluationsziel abgetastet wird, kann in dem Fall abgetastet werden, dass das Symptom die saisonale Fluktuation aufweist. Beispielsweise ist es in dem Fall, dass der Fortschritt des Symptoms der Demenz in Einheiten von Jahren evaluiert wird, denkbar, dass der Ausdruck für den einen aktuellsten Monat dieses Jahres mit den Ausdrücken der gleichen Monate in den vergangenen Jahren verglichen wird.
In dem spezifischen Beispiel (1) wird die Festlegung, dass ”der mentale Gesundheitszustand sich verschlechtert”, in dem Fall getroffen, dass erfasst wird, dass die Punktezahl S_pos für einen positiven Ausdruck niedriger als der gewöhnliche Wert ist. Im Gegensatz dazu kann die Festlegung, dass ”der mentale Gesundheitszustand sich verschlechtert”, dann getroffen werden, wenn erfasst wird, dass die Punktezahl S_pos für einen positiven Ausdruck höher als der gewöhnliche Wert ist. Wenn beispielsweise angenommen wird, dass DS_pos die Punktezahl für den täglichen Mittelwert ist, dass RDS der gewöhnliche Wert ist, dass σ die Standardabweichung für den einen vergangenen Monat der Punktezahl DS_pos des täglichen Mittelwerts ist, und dass n ein Parameter für die Einstellung der Erfassungsempfindlichkeit ist, kann die Festlegung, dass der aktuellste Wert die ansteigende Tendenz aufweist, in dem Fall getroffen werden, dass die Punktezahl für den täglichen Mittelwert, die die folgende Beziehung erfüllt, während einer vorbestimmten Periode andauert. DS_pos > RDS + n × σ
In ähnlicher Weise kann die Festlegung, dass ”der mentale Gesundheitszustand sich verbessert”, in dem Fall getroffen werden, dass die Zunahme des Fluktuationsbereichs der Punktezahl S_pos für den positiven Ausdruck im Vergleich mit demjenigen des gewöhnlichen Werts (vergangener statistischer Wert) erfasst wird.
Zusätzlich zu der Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks kann auf die zeitliche Änderung einer Punktezahl S_neg eines negativen Ausdrucks geachtet werden, wobei das Ausmaß des Ausdrucks die negative Emotion anzeigt. Beispielsweise korrespondiert der Ausdruck der Trauer und der Ausdruck des Ärgers zu dem die negative Emotion anzeigenden Ausdruck, und die Punktezahl S_neg eines negativen Ausdrucks ist wie folgt definiert. S_neg = Trauer-Punktezahl S₅ + Ärger-Punktezahl S₁
Genauer gesagt wird die Festlegung, dass ”der mentale Gesundheitszustand sich verschlechtert” in dem Fall, dass die Punktezahl S_neg eines negativen Ausdrucks höher als der gewöhnliche Wert ist, oder in dem Fall, dass der Fluktuationsbereich der Punktezahl S_neg eines negativen Ausdrucks im Vergleich zu demjenigen des gewöhnlichen Werts zunimmt, getroffen. Andererseits kann die Festlegung, dass ”der mentale Gesundheitszustand sich verbessert”, in dem Fall dass die Punktezahl S_neg eines negativen Ausdrucks niedriger als der gewöhnliche Wert ist, oder in dem Fall, dass der Fluktuationsbereich der Punktezahl S_neg eines negativen Ausdrucks im Vergleich zu demjenigen des gewöhnlichen Werts abnimmt, getroffen werden. Die tägliche Fluktuation der Punktezahl S_neg eines negativen Ausdrucks wird anstatt der Punktezahl S_pos eines positiven Ausdrucks des spezifischen Beispiels (3) evaluiert, und die Festlegung, dass ”der mentale Gesundheitszustand sich verschlechtert”, wird in dem Fall getroffen, dass die Punktezahl S_neg eines negativen Ausdrucks am Morgen hoch ist, während sie am Abend relativ niedrig ist.
Bezugszeichenliste

1: Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung
2: Zielperson
3: Abbildungsvorrichtung
10: Bildgewinnungseinheit
11: Ausdruckserkenner
12: Speicher
13: Gesundheitszustandsschätzer
14: Ergebnisausgabeeinheit

Claims

Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung für die Unterstützung bei der Fürsorge bei der mentalen Gesundheit einer Zielperson, wobei die Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung umfasst: eine Bildgewinnungseinheit zum Gewinnen einer Mehrzahl von Bildern, in denen die Zielperson in einer Zeitreihe fotografiert ist; einen Ausdruckserkenner zum Erkennen eines Merkmals eines Ausdrucks der Zielperson aus der Mehrzahl von durch die Bildgewinnungseinheit gewonnenen Bildern; einen Speicher, in dem Ausdruckserkennungsergebnisse der Mehrzahl von Bildern als Zeitreihendaten gespeichert sind; einen Gesundheitszustandsschätzer zum Erfassen eines Merkmals, das mit einer zeitlichen Änderung des Ausdrucks der Zielperson verknüpft ist, aus den in dem Speicher gespeicherten Zeitreihendaten und zum Schätzen eines mentalen Gesundheitszustands der Zielperson auf der Basis des erfassten Merkmals; und eine Ausgabeeinheit zum Ausgeben von Information über den mentalen Gesundheitszustand der Zielperson auf der Basis eines Schätzergebnisses des Gesundheitszustandsschätzers.
Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn eine Abnahme des eine positive Emotion anzeigenden Ausdrucks oder eine Zunahme des eine negative Emotion anzeigenden Ausdrucks als das Merkmal erfasst wird, das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpft ist.
Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass sich der mentale Gesundheitszustand der Zielperson verbessert, wenn eine Zunahme des eine positive Emotion anzeigenden Ausdrucks oder eine Abnahme des eine negative Emotion anzeigenden Ausdrucks als das Merkmal erfasst wird, das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpft ist.
Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, wobei der Ausdruckserkenner eine Punktezahl berechnet, bei der ein Ausmaß von jeder einer Mehrzahl von Arten des Ausdrucks aus dem Bild der Zielperson digitalisiert ist, und die Punktezahl jedes Ausdrucks als das Ausdruckserkennungsergebnis ausgibt, der Gesundheitszustandsschätzer eine das Ausmaß der positiven Emotion anzeigende Punktezahl eines positiven Ausdrucks oder eine das Ausmaß der negativen Emotion anzeigende Punktezahl eines negativen Ausdrucks aus den Punktezahlen der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke auswählt oder generiert, und der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass die Punktezahl eines positiven Ausdrucks in einer aktuellsten vorbestimmten Periode eine absinkende Tendenz im Vergleich mit einem gewöhnlichen Wert aufweist, oder dass die Punktezahl eines negativen Ausdrucks in der aktuellsten vorbestimmten Periode eine ansteigende Tendenz im Vergleich mit dem gewöhnlichen Wert aufweist.
Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung nach Anspruch 1 oder 3, wobei der Ausdruckserkenner eine Punktezahl berechnet, bei der ein Ausmaß von jeder einer Mehrzahl von Arten des Ausdrucks aus dem Bild der Zielperson digitalisiert ist, und die Punktezahl jedes Ausdrucks als das Ausdruckserkennungsergebnis ausgibt, der Gesundheitszustandsschätzer eine das Ausmaß der positiven Emotion anzeigende Punktezahl eines positiven Ausdrucks oder eine das Ausmaß der negativen Emotion anzeigende Punktezahl eines negativen Ausdrucks aus den Punktezahlen der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke auswählt oder generiert, und der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson besser wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass die Punktezahl eines positiven Ausdrucks in einer aktuellsten vorbestimmten Periode eine ansteigende Tendenz im Vergleich mit einem gewöhnlichen Wert aufweist, oder dass die Punktezahl eines negativen Ausdrucks in der aktuellsten vorbestimmten Periode eine absinkende Tendenz im Vergleich mit dem gewöhnlichen Wert aufweist.
Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, wobei der Ausdruckserkenner eine Punktezahl berechnet, bei der ein Ausmaß von jeder einer Mehrzahl von Arten des Ausdrucks aus dem Bild der Zielperson digitalisiert ist, und die Punktezahl jedes Ausdrucks als das Ausdruckserkennungsergebnis ausgibt, der Gesundheitszustandsschätzer eine das Ausmaß der positiven Emotion anzeigende Punktezahl eines positiven Ausdrucks oder eine das Ausmaß der negativen Emotion anzeigende Punktezahl eines negativen Ausdrucks aus den Punktezahlen der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke auswählt oder generiert, und der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass die Punktezahl eines positiven Ausdrucks in einer aktuellsten vorbestimmten Periode eine abnehmende Tendenz im Vergleich mit einem gewöhnlichen Wert aufweist, oder dass die Punktezahl eines negativen Ausdrucks in der aktuellsten vorbestimmten Periode eine zunehmende Tendenz im Vergleich mit dem gewöhnlichen Wert aufweist.
Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung nach Anspruch 1 oder 3, wobei der Ausdruckserkenner eine Punktezahl berechnet, bei der ein Ausmaß von jeder einer Mehrzahl von Arten des Ausdrucks aus dem Bild der Zielperson digitalisiert ist, und die Punktezahl jedes Ausdrucks als das Ausdruckserkennungsergebnis ausgibt, der Gesundheitszustandsschätzer eine das Ausmaß der positiven Emotion anzeigende Punktezahl eines positiven Ausdrucks oder eine das Ausmaß der negativen Emotion anzeigende Punktezahl eines negativen Ausdrucks aus den Punktezahlen der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke auswählt oder generiert, und der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson besser wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass ein Fluktuationsbereich der Punktezahl eines positiven Ausdrucks in einer aktuellsten vorbestimmten Periode eine zunehmende Tendenz im Vergleich mit einem gewöhnlichen Wert aufweist, oder dass ein Fluktuationsbereich der Punktezahl eines negativen Ausdrucks in der aktuellsten vorbestimmten Periode eine abnehmende Tendenz im Vergleich mit dem gewöhnlichen Wert aufweist.
Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei der Ausdruckserkenner eine Punktezahl berechnet, bei der ein Ausmaß von jeder einer Mehrzahl von Arten des Ausdrucks aus dem Bild der Zielperson digitalisiert ist, und die Punktezahl jedes Ausdrucks als das Ausdruckserkennungsergebnis ausgibt, der Gesundheitszustandsschätzer eine das Ausmaß der positiven Emotion anzeigende Punktezahl eines positiven Ausdrucks oder eine das Ausmaß der negativen Emotion anzeigende Punktezahl eines negativen Ausdrucks aus den Punktezahlen der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke auswählt oder generiert, und der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass in einer täglichen Fluktuation der Punktezahl eines positiven Ausdrucks eine Punktezahl des Abends dazu tendiert, relativ höher zu sein als eine Punktezahl des Morgens, oder dass in einer täglichen Fluktuation der Punktezahl eines negativen Ausdrucks eine Punktezahl des Abends dazu tendiert, relativ niedriger zu sein als eine Punktezahl des Morgens.
Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal eine Änderung eines Erscheinungsverhältnisses einer Mehrzahl von Arten der Ausdrücke erfasst wird.
Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung nach Anspruch 1 oder 9, wobei der Ausdruckserkenner eine Punktezahl berechnet, bei der ein Ausmaß von jeder der Mehrzahl von Arten des Ausdrucks aus dem Bild der Zielperson digitalisiert ist, und die Punktezahl jedes Ausdrucks als das Ausdruckserkennungsergebnis ausgibt, und der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass bezüglich eines Teils oder aller der Mehrzahl von Arten der Ausdrücke eine Differenz zwischen einem Mittelwert der Punktezahl in einer aktuellsten vorbestimmten Periode und einem gewöhnlichen Wert größer ist als ein Schwellenwert.
Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei der Ausdruckserkenner eine Punktezahl berechnet, bei der ein Ausmaß von jeder der Mehrzahl von Arten des Ausdrucks aus dem Bild der Zielperson digitalisiert ist, und die Punktezahl jedes Ausdrucks als das Ausdruckserkennungsergebnis ausgibt, und der Gesundheitszustandsschätzer schätzt, dass der mentale Gesundheitszustand der Zielperson schlechter wird, wenn als das mit der zeitlichen Änderung des Ausdrucks verknüpfte Merkmal erfasst wird, dass ein Fluktuationsbereich einer Punktezahl eines bestimmten Ausdrucks in einer aktuellsten vorbestimmten Periode eine zunehmende Tendenz im Vergleich mit einem gewöhnlichen Wert aufweist.
Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung nach einem der Ansprüche 4, 5, 6, 7, 10 oder 11, wobei der gewöhnliche Wert ein Wert ist, der aus den Zeitreihendaten der Zielperson statistisch gewonnen ist, wobei die Zeitreihendaten in dem Speicher gespeichert sind.
Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung nach einem der Ansprüche 4, 5, 6, 7, 10, 11 oder 12, wobei die aktuellste vorbestimmte Periode eine Periode ist, die länger als ein Tag ist.
Gesundheitsfürsorgeunterstützungsvorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 13, wobei der Gesundheitszustandsschätzer den mentalen Gesundheitszustand unter Verwendung der Zeitreihendaten der Zielperson für eine Mehrzahl von Tagen schätzt.
Gesundheitsfürsorgeunterstützungsverfahren für die Unterstützung bei der Fürsorge bei der mentalen Gesundheit einer Zielperson unter Verwendung eines Computers, wobei das Gesundheitsfürsorgeunterstützungsverfahren folgende Schritte umfasst: Gewinnen einer Mehrzahl von Bildern, in denen die Zielperson in einer Zeitreihe fotografiert ist; Erkennen eines Merkmals eines Ausdrucks der Zielperson aus der gewonnenen Mehrzahl von Bildern; Speichern von Ausdruckserkennungsergebnissen der Mehrzahl von Bildern in einem Speicher als Zeitreihendaten; Erfassen eines Merkmals, das mit einer zeitlichen Änderung des Ausdrucks der Zielperson verknüpft ist, aus den in dem Speicher gespeicherten Zeitreihendaten und Schätzen eines mentalen Gesundheitszustands der Zielperson auf der Basis des erfassten Merkmals; und Ausgeben von Information über den mentalen Gesundheitszustand der Zielperson auf der Basis des Schätzergebnisses.
Programm, das einen Computer veranlasst, jeden der Schritte gemäß Anspruch 15 auszuführen.