JP6747172B2 - 診断支援装置、診断支援方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、診断支援装置、診断支援方法、及びコンピュータプログラムに関する。

発達障がいの者は、相手の目を見ないという特徴を有する。特に注意欠陥・多動性障がい（Attention Deficit Hyperactivity Disorder：ＡＤＨＤ）の者は、１つの物事に集中することが困難であり、注視点が移動し易いという特徴を有する。そのため、被験者の注視点を検出して、被験者の発達障がいのリスクを診断支援する技術が提案されている。また、眼のサッケード運動により、被験者の注意欠陥・多動性障がいのリスクを診断支援する技術が提案されている。

特開２０１１−２０６５４２号公報 特開２００２−３６０５１８号公報

医療現場においては、被験者の注意欠陥・多動性障がいのリスクの診断及び評価が実施され、診断及び評価結果に基づいて、注意欠陥・多動性障がいについての対応が決定される。そのため、被験者の注意欠陥・多動性障がいのリスクの診断を高精度に支援できる技術が要望される。

本発明の態様は、注意欠陥・多動性障がいのリスクの診断を高精度に支援できる診断支援装置、診断支援方法、及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１の態様に従えば、被験者の眼の画像データを取得する画像データ取得部と、前記画像データに基づいて、前記被験者の注視点の位置データを検出する注視点検出部と、前記画像データに基づいて、前記被験者の眼の移動データを取得する移動データ取得部と、前記移動データを出力する出力制御部と、を備える診断支援装置が提供される。

本発明の第２の態様に従えば、被験者の眼の画像データを取得することと、前記画像データに基づいて、前記被験者の注視点の位置データを検出することと、前記画像データに基づいて、前記被験者の眼の移動データを取得することと、前記移動データを出力することと、を含む診断支援方法が提供される。

本発明の第３の態様に従えば、コンピュータに、被験者の眼の画像データを取得することと、前記画像データに基づいて、前記被験者の注視点の位置データを検出することと、前記画像データに基づいて、前記被験者の眼の移動データを取得することと、前記移動データを出力することと、を実行させるコンピュータプログラムが提供される。

本発明の態様によれば、注意欠陥・多動性障がいのリスクの診断を高精度に支援できる診断支援装置、診断支援方法、及びコンピュータプログラムが提供される。

図１は、本実施形態に係る視線検出装置の一例を模式的に示す斜視図である。 図２は、本実施形態に係る表示装置とステレオカメラ装置と光源と被験者の眼との位置関係を模式的に示す図である。 図３は、本実施形態に係る視線検出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図４は、本実施形態に係る視線検出装置の一例を示す機能ブロック図である。 図５は、本実施形態に係る角膜曲率中心の位置データの算出方法を説明するための模式図である。 図６は、本実施形態に係る角膜曲率中心の位置データの算出方法を説明するための模式図である。 図７は、本実施形態に係る視線検出方法の一例を示すフローチャートである。 図８は、本実施形態に係るキャリブレーション処理の一例を説明するための模式図である。 図９は、本実施形態に係るキャリブレーション処理の一例を示すフローチャートである。 図１０は、本実施形態に係る注視点検出処理の一例を説明するための模式図である。 図１１は、本実施形態に係る注視点検出処理の一例を示すフローチャートである。 図１２は、本実施形態に係る表示制御部が表示装置に表示させる診断画像の一例を示す図である。 図１３は、定型発達の被験者の眼の移動データを模式的に示す図である。 図１４は、ＡＤＨＤの被験者の眼の移動データを模式的に示す図である。 図１５は、本実施形態に係る被験者の眼の移動データの取得方法の一例を説明するための模式図である。 図１６は、グローバル座標系における移動平均点と移動距離との関係を模式的に示す図である。 図１７は、本実施形態に係る診断支援方法の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明に係る実施形態について図面を参照しながら説明するが、本発明はこれに限定されない。以下で説明する実施形態の構成要素は、適宜組み合わせることができる。また、一部の構成要素を用いない場合もある。

以下の説明においては、３次元のグローバル座標系を設定して各部の位置関係について説明する。所定面のＸ軸と平行な方向をＸ軸方向とし、Ｘ軸と直交する所定面のＹ軸と平行な方向をＹ軸方向とし、Ｘ軸及びＹ軸のそれぞれと直交するＺ軸と平行な方向をＺ軸方向とする。所定面はＸＹ平面を含む。

［視線検出装置の概要］
図１は、本実施形態に係る視線検出装置１００の一例を模式的に示す斜視図である。本実施形態において、視線検出装置１００は、発達障がいの診断を支援する診断支援装置に使用される。

図１に示すように、視線検出装置１００は、表示装置１０１と、ステレオカメラ装置１０２と、光源１０３とを備える。

表示装置１０１は、液晶ディスプレイ（Liquid Crystal Display：ＬＣＤ）又は有機ＥＬディスプレイ（Organic Electroluminescence Display：ＯＥＬＤ）のようなフラットパネルディスプレイを含む。

本実施形態において、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓは、ＸＹ平面と実質的に平行である。Ｘ軸方向は表示画面１０１Ｓの左右方向であり、Ｙ軸方向は表示画面１０１Ｓの上下方向であり、Ｚ軸方向は表示画面１０１Ｓと直交する奥行方向である。

ステレオカメラ装置１０２は、被験者を撮影して被験者の画像データを取得する。ステレオカメラ装置１０２は、異なる位置に配置された第１カメラ１０２Ａ及び第２カメラ１０２Ｂを有する。ステレオカメラ装置１０２は、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓよりも下方に配置される。第１カメラ１０２Ａと第２カメラ１０２ＢとはＸ軸方向に配置される。第１カメラ１０２Ａは、第２カメラ１０２Ｂよりも−Ｘ方向に配置される。第１カメラ１０２Ａ及び第２カメラ１０２Ｂはそれぞれ、赤外線カメラを含み、例えば波長８５０［ｎｍ］の近赤外光を透過可能な光学系と、近赤外光を受光可能な撮像素子とを有する。

光源１０３は、検出光を射出する。光源１０３は、異なる位置に配置された第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂを含む。光源１０３は、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓよりも下方に配置される。第１光源１０３Ａと第２光源１０３ＢとはＸ軸方向に配置される。第１光源１０３Ａは、第１カメラ１０２Ａよりも−Ｘ方向に配置される。第２光源１０３Ｂは、第２カメラ１０２Ｂよりも＋Ｘ方向に配置される。第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂはそれぞれ、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）光源を含み、例えば波長８５０［ｎｍ］の近赤外光を射出可能である。なお、第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂは、第１カメラ１０２Ａと第２カメラ１０２Ｂとの間に配置されてもよい。

図２は、本実施形態に係る表示装置１０１とステレオカメラ装置１０２と光源１０３と被験者の眼１１１との位置関係を模式的に示す図である。

光源１０３は、検出光である赤外光を射出して、被験者の眼１１１を照明する。ステレオカメラ装置１０２は、第１光源１０３Ａから射出された検出光が眼１１１に照射されたときに第２カメラ１０２Ｂで眼１１１を撮影し、第２光源１０３Ｂから射出された検出光が眼１１１に照射されたときに第１カメラ１０２Ａで眼１１１を撮影する。

第１カメラ１０２Ａ及び第２カメラ１０２Ｂの少なくとも一方からフレーム同期信号が出力される。第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂは、フレーム同期信号に基づいて検出光を射出する。第１カメラ１０２Ａは、第２光源１０３Ｂから射出された検出光が眼１１１に照射されたときに、眼１１１の画像データを取得する。第２カメラ１０２Ｂは、第１光源１０３Ａから射出された検出光が眼１１１に照射されたときに、眼１１１の画像データを取得する。

眼１１１に検出光が照射されると、検出光の一部は瞳孔１１２で反射する。瞳孔１１２で反射した光は、ステレオカメラ装置１０２に入射する。また、眼１１１に検出光が照射されると、角膜反射像１１３が眼１１１に形成される。角膜反射像１１３は、角膜表面における光源１０３の反射像である。角膜反射像１１３からの光は、ステレオカメラ装置１０２に入射する。

第１カメラ１０２Ａ及び第２カメラ１０２Ｂと第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂとの相対位置が適切に設定されることにより、瞳孔１１２からステレオカメラ装置１０２に入射する光の強度は低くなり、角膜反射像１１３からステレオカメラ装置１０２に入射する光の強度は高くなる。すなわち、ステレオカメラ装置１０２で取得される瞳孔１１２の画像は低輝度となり、角膜反射像１１３の画像は高輝度となる。ステレオカメラ装置１０２は、取得される画像の輝度に基づいて、瞳孔１１２の位置及び角膜反射像１１３の位置を検出することができる。

［ハードウェア構成］
図３は、本実施形態に係る視線検出装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図３に示すように、視線検出装置１００は、表示装置１０１と、ステレオカメラ装置１０２と、光源１０３と、コンピュータシステム２０と、入出力インターフェース装置３０と、駆動回路４０と、出力装置５０と、入力装置６０と、音声出力装置７０とを備える。コンピュータシステム２０は、演算処理装置２０Ａ及び記憶装置２０Ｂを含む。コンピュータプログラム２０Ｃが記憶装置２０Ｂに記憶されている。

コンピュータシステム２０と、駆動回路４０と、出力装置５０と、入力装置６０と、音声出力装置７０とは、入出力インターフェース装置３０を介してデータ通信する。

演算処理装置２０Ａは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）のようなマイクロプロセッサを含む。記憶装置２０Ｂは、ＲＯＭ（Read Only Memory）のような不揮発性メモリ又はＲＡＭ（Random Access Memory）のような揮発性メモリを含む。演算処理装置２０Ａは、記憶装置２０Ｂに記憶されているコンピュータプログラム２０Ｃに従って演算処理を実施する。

駆動回路４０は、駆動信号を生成して、表示装置１０１、ステレオカメラ装置１０２、及び光源１０３に出力する。また、駆動回路４０は、ステレオカメラ装置１０２で取得された眼１１１の画像データを、入出力インターフェース装置３０を介してコンピュータシステム２０に供給する。

出力装置５０は、フラットパネルディスプレイのような表示装置を含む。なお、出力装置５０は、印刷装置を含んでもよい。入力装置６０は、操作されることにより入力データを生成する。入力装置６０は、コンピュータシステム用のキーボード又はマウスを含む。なお、入力装置６０が表示装置である出力装置５０の表示画面に設けられたタッチセンサを含んでもよい。音声出力装置７０は、スピーカを含み、例えば被験者に注意を促すための音声を出力する。

本実施形態においては、表示装置１０１とコンピュータシステム２０とは別々の装置である。なお、表示装置１０１とコンピュータシステム２０とが一体でもよい。例えば視線検出装置１００がタブレット型パーソナルコンピュータを含む場合、タブレット型パーソナルコンピュータに、コンピュータシステム２０、入出力インターフェース装置３０、駆動回路４０、及び表示装置１０１が搭載されてもよい。

図４は、本実施形態に係る視線検出装置１００の一例を示す機能ブロック図である。図４に示すように、入出力インターフェース装置３０は、入出力部３０２を有する。駆動回路４０は、表示装置１０１を駆動するための駆動信号を生成して表示装置１０１に出力する表示装置駆動部４０２と、第１カメラ１０２Ａを駆動するための駆動信号を生成して第１カメラ１０２Ａに出力する第１カメラ入出力部４０４Ａと、第２カメラ１０２Ｂを駆動するための駆動信号を生成して第２カメラ１０２Ｂに出力する第２カメラ入出力部４０４Ｂと、第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂを駆動するための駆動信号を生成して第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂに出力する光源駆動部４０６とを有する。また、第１カメラ入出力部４０４Ａは、第１カメラ１０２Ａで取得された眼１１１の画像データを、入出力部３０２を介してコンピュータシステム２０に供給する。第２カメラ入出力部４０４Ｂは、第２カメラ１０２Ｂで取得された眼１１１の画像データを、入出力部３０２を介してコンピュータシステム２０に供給する。

コンピュータシステム２０は、視線検出装置１００を制御する。コンピュータシステム２０は、表示制御部２０２と、光源制御部２０４と、画像データ取得部２０６と、入力データ取得部２０８と、位置検出部２１０と、曲率中心算出部２１２と、注視点検出部２１４と、移動データ取得部２１６と、エリア設定部２１８と、判定部２２０と、演算部２２２と、記憶部２２４と、評価部２２６と、出力制御部２２８とを有する。コンピュータシステム２０の機能は、演算処理装置２０Ａ、記憶装置２０Ｂ、及び記憶装置２０Ｂに記憶されているコンピュータプログラム２０Ｃによって発揮される。

表示制御部２０２は、発達障がいの診断を支援するための診断画像を示す診断画像データを表示装置１０１に表示させる。

光源制御部２０４は、光源駆動部４０６を制御して、第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂの作動状態を制御する。光源制御部２０４は、第１光源１０３Ａと第２光源１０３Ｂとが異なるタイミングで検出光を射出するように第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂを制御する。

画像データ取得部２０６は、第１カメラ１０２Ａ及び第２カメラ１０２Ｂを含むステレオカメラ装置１０２によって取得された被験者の眼１１１の画像データを、入出力部３０２を介してステレオカメラ装置１０２から取得する。画像データ取得部２０６は、光源１０３からの検出光である赤外光が照射された眼１１１の画像データをステレオカメラ装置１０２から取得する。

入力データ取得部２０８は、入力装置６０が操作されることにより生成された入力データを、入出力部３０２を介して入力装置６０から取得する。

位置検出部２１０は、画像データ取得部２０６で取得された眼１１１の画像データに基づいて、瞳孔中心の位置データを検出する。また、位置検出部２１０は、画像データ取得部２０６で取得された眼１１１の画像データに基づいて、角膜反射中心の位置データを検出する。瞳孔中心は、瞳孔１１２の中心である。角膜反射中心は、角膜反射像１１３の中心である。位置検出部２１０は、被験者の左右それぞれの眼１１１について、瞳孔中心の位置データ及び角膜反射中心の位置データを検出する。

曲率中心算出部２１２は、画像データ取得部２０６で取得された眼１１１の画像データに基づいて、眼１１１の角膜曲率中心の位置データを算出する。

注視点検出部２１４は、画像データ取得部２０６で取得された眼１１１の画像データに基づいて、被験者の注視点の位置データを検出する。本実施形態において、注視点の位置データとは、３次元のグローバル座標系で規定される被験者の視線ベクトルと表示装置１０１の表示画面１０１Ｓとの交点の位置データをいう。注視点検出部２１４は、眼１１１の画像データから取得された瞳孔中心の位置データ及び角膜曲率中心の位置データに基づいて、被験者の左右それぞれの眼１１１の視線ベクトルを検出する。視線ベクトルが検出された後、注視点検出部２１４は、視線ベクトルと表示画面１０１Ｓとの交点を示す注視点の位置データを検出する。

移動データ取得部２１６は、画像データ取得部２０６で取得された眼１１１の画像データに基づいて、被験者の眼の移動データを取得する。眼の移動データは、瞳孔１１２の移動データ及び角膜表面における光源１０３の反射像である角膜反射像１１３の移動データの少なくとも一方を含む。

エリア設定部２１８は、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓにおいて特定エリアを設定する。

判定部２２０は、注視点の位置データに基づいて、注視点が特定エリアに存在するか否かを判定する。

演算部２２２は、判定部２２０の判定データに基づいて、被験者の注視点が表示画面１０１Ｓの特定エリアに存在した存在時間を示す時間データを算出する。

記憶部２２４は、発達障がいの診断を支援するためのデータを記憶する。本実施形態において、記憶部２２４は、眼の移動データについての閾値を示す閾値データを記憶する。

評価部２２６は、記憶部２２４に記憶されている閾値データと、移動データ取得部２１６で取得された眼の移動データとに基づいて、被験者の評価データを出力する。また、評価部２２６は、演算部２２２で算出された時間データと、移動データ取得部２１６で取得された眼の移動データとに基づいて、被験者の評価データを出力する。

出力制御部２２８は、表示装置１０１、出力装置５０、及び音声出力装置７０の少なくとも一つにデータを出力する。本実施形態において、出力制御部２２８は、移動データ取得部２１６で取得された眼の移動データを出力して、表示装置１０１又は出力装置５０に表示させる。また、出力制御部２２８は、被験者の左右それぞれの眼１１１の注視点の位置データを出力して、表示装置１０１又は出力装置５０に表示させる。また、出力制御部２２８は、評価部２２６から出力された評価データを出力して、表示装置１０１又は出力装置５０に表示させる。

［視線検出の原理］
次に、本実施形態に係る視線検出の原理について説明する。以下の説明では、主に曲率中心算出部２１２の処理の概要について説明する。曲率中心算出部２１２は、眼１１１の画像データに基づいて、眼１１１の角膜曲率中心の位置データを算出する。

図５及び図６は、本実施形態に係る角膜曲率中心１１０の位置データの算出方法を説明するための模式図である。図５は、１つの光源１０３Ｃで眼１１１が照明される例を示す。図６は、第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂで眼１１１が照明される例を示す。

まず、図５に示す例について説明する。光源１０３Ｃは、第１カメラ１０２Ａと第２カメラ１０２Ｂとの間に配置される。瞳孔中心１１２Ｃは、瞳孔１１２の中心である。角膜反射中心１１３Ｃは、角膜反射像１１３の中心である。図５において、瞳孔中心１１２Ｃは、眼１１１が１つの光源１０３Ｃで照明されたときの瞳孔中心を示す。角膜反射中心１１３Ｃは、眼１１１が１つの光源１０３Ｃで照明されたときの角膜反射中心を示す。

角膜反射中心１１３Ｃは、光源１０３Ｃと角膜曲率中心１１０とを結ぶ直線上に存在する。角膜反射中心１１３Ｃは、角膜表面と角膜曲率中心１１０との中間点に位置付けられる。角膜曲率半径１０９は、角膜表面と角膜曲率中心１１０との距離である。

角膜反射中心１１３Ｃの位置データは、ステレオカメラ装置１０２によって検出される。角膜曲率中心１１０は、光源１０３Ｃと角膜反射中心１１３Ｃとを結ぶ直線上に存在する。曲率中心算出部２１２は、その直線上において角膜反射中心１１３Ｃからの距離が所定値となる位置データを、角膜曲率中心１１０の位置データとして算出する。所定値は、一般的な角膜の曲率半径値などから事前に定められた値であり、記憶部２２４に記憶されている。

次に、図６に示す例について説明する。本実施形態においては、第１カメラ１０２Ａ及び第２光源１０３Ｂと、第２カメラ１０２Ｂ及び第１光源１０３Ａとは、第１カメラ１０２Ａと第２カメラ１０２Ｂとの中間位置を通る直線に対して左右対称の位置に配置される。第１カメラ１０２Ａと第２カメラ１０２Ｂとの中間位置に仮想光源１０３Ｖが存在するとみなすことができる。

角膜反射中心１２１は、第２カメラ１０２Ｂで眼１１１を撮影した画像における角膜反射中心を示す。角膜反射中心１２２は、第１カメラ１０２Ａで眼１１１を撮影した画像における角膜反射中心を示す。角膜反射中心１２４は、仮想光源１０３Ｖに対応する角膜反射中心を示す。

角膜反射中心１２４の位置データは、ステレオカメラ装置１０２で取得された角膜反射中心１２１の位置データ及び角膜反射中心１２２の位置データに基づいて算出される。ステレオカメラ装置１０２は、ステレオカメラ装置１０２に規定されるローカル座標系において角膜反射中心１２１の位置データ及び角膜反射中心１２２の位置データを検出する。ステレオカメラ装置１０２について、事前にステレオ較正法によるカメラ較正が実施され、ステレオカメラ装置１０２の３次元のローカル座標系を３次元のグローバル座標系に変換する変換パラメータが算出される。その変換パラメータは、記憶部２２４に記憶されている。

曲率中心算出部２１２は、ステレオカメラ装置１０２で取得された角膜反射中心１２１の位置データ及び角膜反射中心１２２の位置データを、変換パラメータを使って、グローバル座標系における位置データに変換する。曲率中心算出部２１２は、グローバル座標系で規定される角膜反射中心１２１の位置データ及び角膜反射中心１２２の位置データに基づいて、グローバル座標系における角膜反射中心１２４の位置データを算出する。

角膜曲率中心１１０は、仮想光源１０３Ｖと角膜反射中心１２４とを結ぶ直線１２３上に存在する。曲率中心算出部２１２は、直線１２３上において角膜反射中心１２４からの距離が所定値となる位置データを、角膜曲率中心１１０の位置データとして算出する。所定値は、一般的な角膜の曲率半径値などから事前に定められた値であり、記憶部２２４に記憶されている。

図６を参照して説明したように、光源が２つある場合でも、光源が１つである場合の方法と同様の方法で、角膜曲率中心１１０が算出される。

角膜曲率半径１０９は、角膜表面と角膜曲率中心１１０との距離である。したがって、角膜表面の位置データ及び角膜曲率中心１１０の位置データが算出されることにより、角膜曲率半径１０９が算出される。

このように、本実施形態においては、グローバル座標系における角膜曲率中心１１０の位置データ、角膜反射中心１２４の位置データ、及び瞳孔中心１１２Ｃの位置データが算出される。

注視点検出部２１４は、瞳孔中心１１２Ｃの位置データ及び角膜曲率中心１１０の位置データに基づいて、被験者の視線ベクトルを検出することができる。また、注視点検出部２１４は、視線ベクトルと表示画面１０１Ｓとの交点を示す注視点の位置データを検出することができる。

［視線検出方法］
次に、本実施形態に係る視線検出方法の一例について説明する。図７は、本実施形態に係る視線検出方法の一例を示すフローチャートである。本実施形態においては、角膜曲率中心１１０の位置データの算出処理及び瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０との距離データの算出処理を含むキャリブレーション処理（ステップＳ１００）と、注視点検出処理（ステップＳ２００）が実施される。

（キャリブレーション処理）
キャリブレーション処理（ステップＳ１００）について説明する。図８は、本実施形態に係るキャリブレーション処理の一例を説明するための模式図である。キャリブレーション処理は、角膜曲率中心１１０の位置データを算出すること、及び瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０との距離１２６を算出することを含む。

被験者に注視させるための目標位置１３０が設定される。目標位置１３０は、グローバル座標系において規定される。本実施形態において、目標位置１３０は、例えば表示装置１０１の表示画面１０１Ｓの中央位置に設定される。なお、目標位置１３０は、表示画面１０１Ｓの端部位置に設定されてもよい。

表示制御部２０２は、設定された目標位置１３０に目標画像を表示させる。これにより、被験者は、目標位置１３０を注視し易くなる。

直線１３１は、仮想光源１０３Ｖと角膜反射中心１１３Ｃとを結ぶ直線である。直線１３２は、目標位置１３０と瞳孔中心１１２Ｃとを結ぶ直線である。角膜曲率中心１１０は、直線１３１と直線１３２との交点である。曲率中心算出部２１２は、仮想光源１０３Ｖの位置データと、目標位置１３０の位置データと、瞳孔中心１１２Ｃの位置データと、角膜反射中心１１３Ｃの位置データとに基づいて、角膜曲率中心１１０の位置データを算出することができる。

図９は、本実施形態に係るキャリブレーション処理（ステップＳ１００）の一例を示すフローチャートである。出力制御部２２８は、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓに目標画像を表示させる（ステップＳ１０１）。被験者は、目標画像を注視することにより、目標位置１３０を注視することができる。

次に、光源制御部２０４は、光源駆動部４０６を制御して、第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂのうち一方の光源から検出光を射出させる（ステップＳ１０２）。ステレオカメラ装置１０２は、第１カメラ１０２Ａ及び第２カメラ１０２Ｂのうち検出光を射出した光源からの距離が長い方のカメラで被験者の眼を撮影する（ステップＳ１０３）。

次に、光源制御部２０４は、光源駆動部４０６を制御して、第１光源１０３Ａ及び第２光源１０３Ｂのうち他方の光源から検出光を射出させる（ステップＳ１０４）。ステレオカメラ装置１０２は、第１カメラ１０２Ａ及び第２カメラ１０２Ｂのうち検出光を射出した光源からの距離が長い方のカメラで被験者の眼を撮影する（ステップＳ１０５）。

瞳孔１１２は、暗い部分としてステレオカメラ装置１０２に検出され、角膜反射像１１３は、明るい部分としてステレオカメラ装置１０２に検出される。すなわち、ステレオカメラ装置１０２で取得される瞳孔１１２の画像は低輝度となり、角膜反射像１１３の画像は高輝度となる。位置検出部２１０は、取得される画像の輝度に基づいて、瞳孔１１２の位置データ及び角膜反射像１１３の位置データを検出することができる。また、位置検出部２１０は、瞳孔１１２の画像データに基づいて、瞳孔中心１１２Ｃの位置データを算出する。また、位置検出部２１０は、角膜反射像１１３の画像データに基づいて、角膜反射中心１１３Ｃの位置データを算出する（ステップＳ１０６）。

ステレオカメラ装置１０２によって検出された位置データは、３次元のローカル座標系で規定される位置データである。位置検出部２１０は、記憶部２２４に記憶されている変換パラメータを使用して、ステレオカメラ装置１０２で検出された瞳孔中心１１２Ｃの位置データ及び角膜反射中心１１３Ｃの位置データを座標変換して、グローバル座標系で規定される瞳孔中心１１２Ｃの位置データ及び角膜反射中心１１３Ｃの位置データを算出する（ステップＳ１０７）。

曲率中心算出部２１２は、グローバ0ル座標系で規定される角膜反射中心１１３Ｃと仮想光源１０３Ｖとを結ぶ直線１３１を算出する（ステップＳ１０８）。

次に、曲率中心算出部２１２は、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓに規定される目標位置１３０と瞳孔中心１１２Ｃとを結ぶ直線１３２を算出する（ステップＳ１０９）。曲率中心算出部２１２は、ステップＳ１０８で算出した直線１３１とステップＳ１０９で算出した直線１３２との交点を求め、この交点を角膜曲率中心１１０とする（ステップＳ１１０）。

曲率中心算出部２１２は、瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０との距離１２６を算出して、記憶部２２４に記憶する（ステップＳ１１１）。記憶された距離は、ステップＳ２００の注視点検出において、角膜曲率中心１１０を算出するために使用される。

（注視点検出処理）
次に、注視点検出処理（ステップＳ２００）について説明する。注視点検出処理は、キャリブレーション処理の後に実施される。注視点検出部２１４は、眼１１１の画像データに基づいて、被験者の視線ベクトル及び注視点の位置データを算出する。

図１０は、本実施形態に係る注視点検出処理の一例を説明するための模式図である。注視点検出処理は、キャリブレーション処理（ステップＳ１００）で求めた瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０との距離１２６を用いて、角膜曲率中心１１０の位置を補正すること、及び補正された角膜曲率中心１１０の位置データを使って注視点を算出することを含む。

図１０において、注視点１６５は、一般的な曲率半径値を用いて算出された角膜曲率中心から求めた注視点を示す。注視点１６６は、キャリブレーション処理で求められた距離１２６を用いて算出された角膜曲率中心から求めた注視点を示す。

瞳孔中心１１２Ｃは、キャリブレーション処理において算出された瞳孔中心を示し、角膜反射中心１１３Ｃは、キャリブレーション処理において算出された角膜反射中心を示す。

直線１７３は、仮想光源１０３Ｖと角膜反射中心１１３Ｃとを結ぶ直線である。角膜曲率中心１１０は、一般的な曲率半径値から算出した角膜曲率中心の位置である。

距離１２６は、キャリブレーション処理により算出した瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０との距離である。

角膜曲率中心１１０Ｈは、距離１２６を用いて角膜曲率中心１１０を補正した補正後の角膜曲率中心の位置を示す。

角膜曲率中心１１０Ｈは、角膜曲率中心１１０が直線１７３上に存在すること、及び瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０との距離が距離１２６であることから求められる。これにより、一般的な曲率半径値を用いる場合に算出される視線１７７は、視線１７８に補正される。また、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓ上の注視点は、注視点１６５から注視点１６６に補正される。

図１１は、本実施形態に係る注視点検出処理（ステップＳ２００）の一例を示すフローチャートである。なお、図１１に示すステップＳ２０１からステップＳ２０７までの処理は、図９に示したステップＳ１０２からステップＳ１０８までの処理と同様であるため説明を省略する。

曲率中心算出部２１２は、ステップＳ２０７で算出した直線１７３上であって、瞳孔中心１１２Ｃからの距離がキャリブレーション処理によって求めた距離１２６と等しい位置を角膜曲率中心１１０Ｈとして算出する（ステップＳ２０８）。

注視点検出部２１４は、瞳孔中心１１２Ｃと角膜曲率中心１１０Ｈとを結ぶ視線ベクトルを算出する（ステップＳ２０９）。視線ベクトルは、被験者が見ている視線方向を示す。注視点検出部２１４は、視線ベクトルと表示装置１０１の表示画面１０１Ｓとの交点の位置データを算出する（ステップＳ２１０）。視線ベクトルと表示装置１０１の表示画面１０１Ｓとの交点の位置データが、グローバル座標系で規定される表示画面１０１Ｓにおける被験者の注視点の位置データである。

注視点検出部２１４は、グローバル座標系で規定される注視点の位置データを、２次元座標系で規定される表示装置１０１の表示画面１０１Ｓにおける位置データに変換する（ステップＳ２１１）。これにより、被験者が見つめる表示装置１０１の表示画面１０１Ｓ上の注視点の位置データが算出される。

［診断支援方法］
次に、本実施形態に係る発達障がいの診断支援方法について説明する。本実施形態において、視線検出装置１００は、被験者の発達障がいのリスクの診断を支援する診断支援装置に使用される。本実施形態に係る視線検出装置１００は、特に被験者の注意欠陥・多動性障がいのリスクの診断を支援する診断支援装置に使用される。以下の説明においては、視線検出装置１００を適宜、診断支援装置１００、と称する。また、以下の説明においては、注意欠陥・多動性障がいを適宜、ＡＤＨＤ、と称する。

（診断画像）
発達障がいのリスクの診断支援において、診断支援装置１００の表示制御部２０２は、特定の診断画像を表示装置１０１に表示させる。被験者の発達障がいのリスクの評価のために、被験者には、表示装置１０１に表示された診断画像を注視するように指示がなされる。

図１２は、本実施形態に係る表示制御部２０２が表示装置１０１に表示させる診断画像の一例を示す図である。図１２に示すように、診断画像は、領域Ａ１、領域Ａ２、領域Ａ３、及び領域Ａ４を含む。領域Ａ１は、診断画像の中心を含む領域である。領域Ａ２及び領域Ａ３は、診断画像の中心を含まない領域であり、領域Ａ１の周囲に配置される。本実施形態において、領域Ａ２は、領域Ａ１の周囲に複数設けられる。領域Ａ３は、領域Ａ１の周囲に複数設けられる。表示装置１０１の表示画面１０１Ｓにおいて、領域Ａ１と、複数の領域Ａ２と、複数の領域Ａ３とは、離れている。領域Ａ４は、領域Ａ１、領域Ａ２、及び領域Ａ３以外の余白領域である。領域Ａ２は、領域Ａ１の上方、下方、左方、及び右方のそれぞれに配置される。領域Ａ３は、領域Ａ１の上方、下方、左方、及び右方のそれぞれに配置される。

図１２に示す例においては、領域Ａ１の周囲において、領域Ａ２は１１カ所に配置され、領域Ａ３は３カ所に配置される。なお、領域Ａ２及び領域Ａ３の数及び領域Ａ１に対する位置は、図１２の例に限定されない。

中央の領域Ａ１には、人物を含む特定の画像が表示される。複数の領域Ａ２及び複数の領域Ａ３のそれぞれには、領域Ａ１に表示される画像よりも目立たない画像が表示される。換言すれば、領域Ａ２及び領域Ａ３には、領域Ａ１に表示される画像よりも注目され難い画像が表示される。

本実施形態において、領域Ａ１には、人物を含む自然画の動画又は大きい人物画像が表示される。領域Ａ２及び領域Ａ３には、動きが遅い動画又は領域Ａ１に表示される画像よりも低コントラストの静止画が表示される。

本実施形態において、領域Ａ２には、静止画であるイラスト又は動画であるアニメーションが表示される。領域Ａ３には、幾何学模様を含む画像が表示される。幾何学模様を含む画像は、静止画でもよいし動画でもよい。

発達障がいのリスクの診断支援処理において、被験者には、表示装置１０１に表示された診断画像のうち領域Ａ１に表示された画像を注視するように指示がなされる。例えば、出力制御部２２８は、「中央の画像をじっと見てください」のような音声を音声出力装置７０から出力させる。

被験者が定型発達である場合、被験者は、指示に従って、領域Ａ１に表示されている画像を所定時間注視することができる。

被験者がＡＤＨＤである場合、被験者は、領域Ａ１に表示されている画像を注視することが困難である。ＡＤＨＤの被験者は、領域Ａ１の周囲の領域Ａ２及び領域Ａ３の少なくとも一方に表示されている画像を多く見る傾向がある。また、被験者が自閉症スペクトラム症（Autistic Spectrum Disorder：ＡＳＤ）である場合、幾何学模様を好む傾向があるため、被験者は、領域Ａ３の画像を多く見る傾向がある。

すなわち、領域Ａ１に表示された画像を注視するように指示がなされた場合において、定型発達の被験者は、領域Ａ１に表示されている画像を注視し続けることができる。ＡＤＨＤの被験者は、領域Ａ１の周囲の領域Ａ２及び領域Ａ３の少なくとも一方に表示されている画像を見る傾向にある。ＡＳＤの被験者は、領域Ａ３に表示されている幾何学模様を含む画像を見る傾向にある。このように、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓに特定の診断画像が表示され、被験者が見る領域が検出されることにより、定型発達、ＡＤＨＤ、及びＡＳＤを区別することができる。

（ＡＤＨＤのリスクの診断支援の原理）
発達障がいの者、特にＡＤＨＤの者は、じっとしていることが困難であり、頭部又は体全体を頻繁に揺らす傾向にある。一方、定型発達の者は、頭部又は体全体を大きく揺らさない。すなわち、定型発達の者とＡＤＨＤの者とでは、頭部又は体全体の移動状態の傾向が異なる。本実施形態において、診断支援装置１００は、ＡＤＨＤの者が頭部又は体全体を頻繁に揺らす特徴を利用して、被験者のＡＤＨＤのリスクの診断を支援する。

本実施形態において、診断支援装置１００は、被験者の眼の移動データを取得して、被験者のＡＤＨＤのリスクの診断を支援する。被験者が頭部又は体全体を揺らすと、頭部又は体全体の揺れに伴って、被験者の眼の位置が変動する。すなわち、被験者が頭部又は体全体を揺らして、被験者の頭部の位置が変動すれば、被験者の眼の位置も変動する。したがって、診断支援装置１００は、被験者の眼の位置の変動状態を示す眼の移動データを取得することにより、被験者の頭部の位置の変動状態を示す頭部の移動データを導出して、被験者のＡＤＨＤのリスクの診断支援及び評価を実施することができる。

被験者の眼の移動データは、規定時間における被験者の眼の移動距離、規定時間における被験者の眼の移動速度、及び規定時間における被験者の眼の移動ベクトルの変曲点の数の少なくとも一つを含む。眼の移動ベクトルの変曲点とは、移動ベクトルの方向が実質的に９０［°］以上変化する点をいう。

移動データ取得部２１６は、規定時間における被験者の眼の移動距離を示す移動距離データを取得して、規定時間における被験者の頭部の移動距離を導出する。また、移動データ取得部２１６は、規定時間における被験者の眼の移動速度を示す移動速度データを取得して、規定時間における被験者の頭部の移動速度を導出する。また、移動データ取得部２１６は、規定時間における被験者の眼の移動ベクトルの変曲点の数を示す変曲点データを取得して、規定時間における被験者の頭部の移動ベクトルの変曲点の数を導出する。

上述したように、注視点検出処理においては、被験者に赤外光が照射され、赤外光が照射された被験者の眼１１１がステレオカメラ装置１０２で撮影される。赤外光が照射された被験者の眼１１１の画像データは画像データ取得部２０６に取得される。位置検出部２１０は、画像データ取得部２０６で取得された眼１１１の画像データに基づいて、グローバル座標系における瞳孔１１２の中心を示す瞳孔中心１１２Ｃの位置データを検出する。また、位置検出部２１０は、画像データ取得部２０６で取得された眼１１１の画像データに基づいて、グローバル座標系における角膜反射像１１３の中心を示す角膜反射中心１１３Ｃの位置データを検出する。

移動データ取得部２１６は、位置検出部２１０で検出された、瞳孔１１２の位置データ及び角膜反射像１１３の位置データの少なくとも一方を含む被験者の眼の位置データを取得して、被験者の眼の移動データを取得することができる。被験者の眼の移動データは、規定時間における被験者の眼の位置の変動状態を含む。移動データ取得部２１６は、位置検出部２１０で検出されるグローバル座標系における瞳孔１１２の位置データ及び角膜反射像１１３の位置データの少なくとも一方に基づいて、グローバル座標系における被験者の眼の移動データを取得することができる。移動データ取得部２１６は、被験者の眼の移動データを取得して、被験者の頭部の移動データを導出する。被験者の眼の移動データ又は頭部の移動データに基づいて、被験者のＡＤＨＤのリスクが評価される。

また、注視点検出部２１４は、グローバル座標系における被験者の瞳孔中心１１２Ｃと角膜反射中心１１３Ｃとの相対位置により、被験者の視線ベクトルを算出し、被験者の視線ベクトルと表示装置１０１の表示画面１０１Ｓとの交点である注視点を検出する。

すなわち、本実施形態においては、画像データ取得部２０６に取得される眼１１１の画像データに基づいて、グローバル座標系で規定される被験者の眼の移動データが取得される。また、画像データ取得部２０６に取得される眼１１１の画像データに基づいて、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓにおける被験者の注視点の位置データが取得される。

図１３は、定型発達の被験者の眼の移動データを模式的に示す図である。図１３は、３次元のグローバル座標系における被験者の眼の移動軌跡を模式的に示す図である。また、図１３は、規定時間における被験者の眼の移動軌跡を示す。なお、図１３においては、被験者の眼が２次元平面内で移動するように示されているが、実際には、被験者の眼は３次元空間において移動する。

被験者の眼の移動データは、グローバル座標系における瞳孔１１２の移動データ及び角膜反射像１１３の移動データの少なくとも一方を含む。図９のステップＳ１０７などで説明したように、位置検出部２１０は、グローバル座標系における瞳孔１１２の中心を示す瞳孔中心１１２Ｃの位置データ及び角膜反射像１１３の中心を示す角膜反射中心１１３Ｃの位置データを検出することができる。以下の説明においては、説明の簡略化のため、被験者の眼の移動データが、被験者の瞳孔１１２の移動データ又は瞳孔中心１１２Ｃの移動データであることとする。なお、上述のように、被験者の眼の移動データは、被験者の角膜反射像１１３の移動データ又は角膜反射中心１１３Ｃの移動データでもよい。

本実施形態においては、被験者の眼の移動データは、規定時間における被験者の眼の移動距離、規定時間における被験者の眼の移動速度、及び規定時間における被験者の眼の移動ベクトルの変曲点の数の少なくとも一つを含む。移動データ取得部２１６は、予め定められた規定時間において、被験者の瞳孔１１２の位置データを規定のサンプリング周期で複数取得し、取得した瞳孔１１２の複数の位置データに基づいて、被験者の瞳孔１１２の移動データを取得する。

図１３において、点Ｓ２１は、規定時間の開始時点における瞳孔１１２の位置を示す。点Ｅ２１は、規定時間の終了時点における瞳孔１１２の位置を示す。点Ａ２１は、瞳孔１１２の移動ベクトルの変曲点の位置である。図１３のドット「●」で示す検出点は、規定のサンプリング周期で取得された瞳孔１１２の位置を示す。瞳孔１１２の移動軌跡は、複数の検出点を結ぶラインで示される。瞳孔１１２の移動ベクトルの変曲点とは、瞳孔１１２の移動ベクトルの方向が実質的に９０［°］以上変化する点をいう。

点Ｓ２１と点Ｅ２１との間のラインで示す瞳孔１１２の移動軌跡が長いほど、規定時間における瞳孔１１２の移動距離が長く、ラインで示す瞳孔１１２の移動軌跡が短いほど、規定時間における瞳孔１１２の移動距離が短いことを示す。また、検出点の間隔が大きいほど、瞳孔１１２の移動速度が高く、検出点の間隔が小さいほど、瞳孔１１２の移動速度が低いことを示す。

定型発達の被験者は、頭部又は体全体を大きく揺らさない。図１３に示すように、定型発達の被験者においては、規定時間における瞳孔１１２の移動距離は短く、移動速度は低い。また、規定時間における瞳孔１１２の移動ベクトルの変曲点の数は少ない。

図１４は、ＡＤＨＤの被験者の眼の移動データを模式的に示す図である。図１４は、３次元のグローバル座標系における被験者の眼の移動軌跡を模式的に示す図である。また、図１４は、規定時間における被験者の眼の移動軌跡を示す。図１３を参照して説明した定型発達の被験者の眼の移動軌跡についての規定時間と、図１４を参照して説明するＡＤＨＤの被験者の眼の移動軌跡についての規定時間とは、等しい。

図１４において、点Ｓ２２は、規定時間の開始時点における瞳孔１１２の位置を示す。点Ｅ２２は、規定時間の終了時点における瞳孔１１２の位置を示す。点Ａ２２（Ａ２２ａ，Ａ２２ｂ，Ａ２２ｃ，Ａ２２ｄ，Ａ２２ｅ）は、瞳孔１１２の移動ベクトルの変曲点の位置である。図１４のドット「●」で示す検出点は、規定のサンプリング周期で取得された瞳孔１１２の位置を示す。瞳孔１１２の移動軌跡は、複数の検出点を結ぶラインで示される。

点Ｓ２２と点Ｅ２２との間のラインで示す瞳孔１１２の移動軌跡が長いほど、規定時間における瞳孔１１２の移動距離が長く、ラインで示す瞳孔１１２の移動軌跡が短いほど、規定時間における瞳孔１１２の移動距離が短いことを示す。また、検出点の間隔が大きいほど、瞳孔１１２の移動速度が高く、検出点の間隔が小さいほど、瞳孔１１２の移動速度が低いことを示す。

ＡＤＨＤの被験者は、頭部又は体全体を頻繁に揺らす傾向にある。図１４に示すように、ＡＤＨＤの被験者においては、規定時間における瞳孔１１２の移動距離は長く、移動速度は高い。また、規定時間における瞳孔１１２の移動ベクトルの変曲点の数は多い。

このように、定型発達の被験者とＡＤＨＤの被験者とでは、同一の規定時間において、瞳孔１１２の移動距離、移動速度、及び移動ベクトルの変曲点の数が異なる。同一の規定時間において、ＡＤＨＤの被験者の瞳孔１１２の移動距離は、定型発達の被験者の瞳孔１１２の移動距離よりも長い。同一の規定時間において、ＡＤＨＤの被験者の瞳孔１１２の移動速度は、定型発達の被験者の瞳孔１１２の移動速度よりも高い。同一の規定時間において、ＡＤＨＤの被験者の瞳孔１１２の移動ベクトルの変曲点の数は、定型発達の被験者の瞳孔１１２の移動ベクトルの変曲点の数よりも多い。

図１５は、本実施形態に係る被験者の眼の移動データの取得方法の一例を説明するための模式図である。図１５において、被験者の眼が２次元平面内で移動するように示されているが、実際には、被験者の眼は３次元空間において移動する。

規定のサンプリング周期で瞳孔１１２の位置データが検出される。本実施形態においては、移動データ取得部２１６は、規定のサンプリング周期で検出された瞳孔１１２の位置についての移動平均を算出する。

図１５において、ドット「●」で示す検出点は、規定のサンプリング周期で位置検出部２１０により検出された、グローバル座標系における瞳孔１１２の位置を示す。「△」で示す移動平均点は、移動データ取得部２１６において１０ポイントの検出点に基づいて算出された移動平均点を示す。

本実施形態において、規定時間における被験者の瞳孔１１２の移動軌跡は、複数の移動平均点を結ぶ移動平均軌跡を含む。

図１６は、グローバル座標系における移動平均点と移動距離との関係を模式的に示す図である。移動データ取得部２１６は、複数の移動平均点を結ぶラインによって規定される移動平均軌跡に基づいて、規定時間における瞳孔１１２の移動距離を導出する。瞳孔１１２の移動距離は、３次元のグローバル座標系における移動距離である。移動データ取得部２１６は、グローバル座標系における複数の移動平均点Ｐｎの座標（ｘｎ，ｙｎ，ｚｎ）を算出する。複数の移動平均点Ｐｎの間の距離の合計が、規定時間における瞳孔１１２の移動距離である。図１６は、一例として、移動平均点Ｐ１の座標（ｘ１，ｙ１，ｚ１）、移動平均点Ｐ２の座標（ｘ２，ｙ２，ｚ２）、及び移動平均点Ｐ３の座標（ｘ３，ｙ３，ｚ３）を示す。瞳孔１１２の移動距離は、移動平均点Ｐ１と移動平均点Ｐ２との距離ｄ１２と、移動平均点Ｐ２と移動平均点Ｐ３との距離ｄ２３との合計である。

また、移動データ取得部２１６は、複数の移動平均点を結ぶラインによって規定される移動平均軌跡に基づいて、規定時間における瞳孔１１２の移動速度、及び規定時間における瞳孔１１２の移動ベクトルの変曲点の数を導出する。

位置検出部２１０で検出された複数の検出点の座標の移動平均が算出され、移動平均点の座標が算出されることにより、瞳孔１１２の移動データの精度が向上する。位置検出部２１０は、ステレオカメラ装置１０２で取得された画像データのうち小範囲を占める瞳孔１１２の画像データに基づいて検出点を算出する。瞳孔１１２の画像データに含まれるノイズなどの影響により、検出点の位置データに誤差が含まれる可能性が高い。本実施形態によれば、移動データ取得部２１６は、位置検出部２１０で検出された検出点から移動平均点を算出し、算出した移動平均点に基づいて、瞳孔１１２の移動データを取得する。したがって、誤差が抑制された瞳孔１１２の移動データが取得される。

なお、移動データ取得部２１６は、複数の検出点を最小二乗法に基づいてフィッティングして、瞳孔１１２の移動軌跡を含む移動データを取得してもよい。

なお、移動データ取得部２１６は、被験者の左右の眼それぞれの位置データを取得し、左右の眼それぞれの位置データに基づいて、被験者の眼の移動距離、移動速度、及び移動ベクトルの変曲点の数の少なくとも一つを含む被験者の眼の移動データを取得してもよい。移動データ取得部２１６は、被験者の左の眼の移動データ、及び被験者の右の眼の移動データのそれぞれを取得して、被験者の左の眼の移動データと被験者の右の眼の移動データとを平均化することにより、眼の移動データを高精度に取得することができる。

（診断支援処理）
次に、本実施形態に係る診断支援方法の一例について説明する。図１７は、本実施形態に係る診断支援方法の一例を示すフローチャートである。なお、図１７に示す診断支援処理の前に、図９を参照して説明したキャリブレーション処理が実施される。

表示制御部２０２は、図１２を参照して説明した診断画像を表示装置１０１に表示させる。

被験者には、表示装置１０１に表示された診断画像を注視するように指示がなされる。本実施形態において、被験者には、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓの中央の領域Ａ１の画像を注視するように指示がなされる。出力制御部２２８は、被験者に領域Ａ１の画像を注視させるために、「中央の画像をじっと見てください」のような音声を音声出力装置７０から出力させる（ステップＳ３０１）。

本実施形態において、表示制御部２０２は、領域Ａ１に動画を表示させる。表示制御部２０２は、動画の再生を開始する（ステップＳ３０２）。

表示制御部２０２は、動画の再生時間を管理するタイマをリセットする（ステップＳ３０３）。本実施形態において、動画の再生時間は、被験者の眼の移動データについての規定時間に設定される。

エリア設定部２１８は、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓにおいて、動画が表示される領域Ａ１を第１の特定エリアに設定する。また、エリア設定部２１８は、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓにおいて、イラスト又はアニメーションが表示される領域Ａ２を第２の特定エリアに設定する。また、エリア設定部２１８は、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓにおいて、幾何学模様を含む画像が表示される領域Ａ３を第３の特定エリアに設定する。

評価部２２６は、被験者の注視点が第１の特定エリアである領域Ａ１に存在した存在時間を算出するためのカウンタＣＡ１と、被験者の注視点が第２の特定エリアである領域Ａ２及び第３の特定エリアである領域Ａ３の少なくとも一方に存在した存在時間を算出するためのカウンタＣＡ２３をリセットする（ステップＳ３０４）。

注視点検出部２１４は、表示画面１０１Ｓにおける被験者の注視点を検出する（ステップＳ３０５）。注視点の検出は、図１１を参照して説明したステップＳ２００の手順に従って実施される。

注視点検出部２１４は、規定のサンプリング周期で、表示画面１０１Ｓにおける被験者の注視点の位置を検出する。本実施形態において、注視点検出部２１４は、ステレオカメラ装置１０２からフレーム同期信号が出力される度に、被験者の注視点の位置を検出する。換言すれば、注視点検出部２１４は、ステレオカメラ装置１０２の１フレーム毎に、注視点を検出する。注視点が特定エリアに存在した存在時間は、１フレーム毎に検出された注視点と特定エリアとの相対位置に基づいて算出される。

注視点検出部２１４は、注視点の検出が失敗したか否かを判定する（ステップＳ３０６）。例えば、被験者が瞬きすることにより、注視点の検出が失敗する場合がある。

ステップＳ３０６において、注視点の検出が失敗したと判定された場合（ステップＳ３０６：Ｙｅｓ）、ステップＳ３１５の処理が実施される。

ステップＳ３０６において、注視点の検出が成功したと判定された場合（ステップＳ３０６：Ｎｏ）、移動データ取得部２１６は、グローバル座標系における右眼の瞳孔中心１１２Ｃの位置データ、及び左眼の瞳孔中心１１２Ｃの位置データを取得する（ステップＳ３０７）。

記憶部２２６は、移動データ取得部２１６によって取得されたグローバル座標系における右眼の瞳孔中心１１２Ｃの位置データ、及び左眼の瞳孔中心１１２Ｃの位置データを記憶する（ステップＳ３０８）。

次に、評価部２２６は、注視点の位置データに基づいて、エリア設定部２１８で設定された複数の特定エリアのうち、注視点が存在する特定エリアを検出する（ステップＳ３０９）。

判定部２２０は、注視点の位置データに基づいて、注視点が第１の特定エリアである領域Ａ１に存在するか否かを判定する（ステップＳ３１０）。

ステップＳ３１０において、注視点が領域Ａ１に存在すると判定された場合（ステップＳ３１０：Ｙｅｓ）、評価部２２６は、カウンタＣＡ１をインクリメントする（ステップＳ３１１）。

ステップＳ３１０において、注視点が領域Ａ１に存在しないと判定された場合（ステップＳ３１０：Ｎｏ）、判定部２２０は、注視点の位置データに基づいて、注視点が第２の特定エリアである領域Ａ２に存在するか否かを判定する（ステップＳ３１２）。

ステップＳ３１２において、注視点が領域Ａ２に存在すると判定された場合（ステップＳ３１２：Ｙｅｓ）、評価部２２６は、カウンタＣＡ２３をインクリメントする（ステップＳ３１４）。

ステップＳ３１２において、注視点が領域Ａ２に存在しないと判定された場合（ステップＳ３１２：Ｎｏ）、判定部２２０は、注視点の位置データに基づいて、注視点が第３の特定エリアである領域Ａ３に存在するか否かを判定する（ステップＳ３１３）。

ステップＳ３１３において、注視点が領域Ａ３に存在すると判定された場合（ステップＳ３１３：Ｙｅｓ）、評価部２２６は、カウンタＣＡ２３をインクリメントする（ステップＳ３１４）。

ステップＳ３１３において、注視点が領域Ａ３に存在しないと判定された場合（ステップＳ３１３：Ｎｏ）、ステップＳ３１５の処理が実施される。ステップＳ３１３において、注視点が領域Ａ３に存在しないと判定されることは、エリア設定部２１８において設定された特定エリアである領域Ａ１、領域Ａ２、及び領域Ａ３に注視点が存在しないことを意味する。

次に、表示制御部２０２は、タイマに基づいて、領域Ａ１における動画の再生時間が規定時間を経過したか否かを判定する（ステップＳ３１５）。

ステップＳ３１５において、動画の再生時間が規定時間を経過していないと判定された場合（ステップＳ３１５：Ｎｏ）、ステップＳ３０５に戻り、注視点検出が継続される。

ステップＳ３１５において、動画の再生時間が規定時間を経過したと判定された場合（ステップＳ３１５：Ｙｅｓ）、表示制御部２０２は、領域Ａ１における動画の再生を停止させる（ステップＳ３１６）。

本実施形態において、被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動データを評価するときの規定時間は、領域Ａ１における動画の再生が開始されてから動画の再生が停止されるまでの時間である。図１３を参照して説明した点Ｓ２１及び図１４を参照して説明した点Ｓ２２は、動画の再生が開始されたときに検出された被験者の瞳孔中心１１２Ｃの位置を含む。図１３を参照して説明した点Ｅ２１及び図１４を参照して説明した点Ｅ２２は、動画の再生が停止されたときに検出された被験者の瞳孔中心１１２Ｃの位置を含む。

次に、移動データ取得部２１６は、規定時間における被験者の右眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動距離、規定時間における被験者の右眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動速度、及び規定時間における被験者の右眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動ベクトルを含む移動データを取得する。また、移動データ取得部２１６は、規定時間における被験者の左眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動距離、規定時間における被験者の左眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動速度、及び規定時間における被験者の左眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動ベクトルを含む移動データを取得する（ステップＳ３１７）。

瞳孔中心１１２Ｃの移動ベクトルは、瞳孔中心１１２Ｃの移動方向を含む。瞳孔中心１１２Ｃの移動ベクトルが算出されることにより、移動データ取得部２１６は、瞳孔中心１１２Ｃの移動ベクトルの変曲点の数を導出することができる。

また、移動データ取得部２１６は、右眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動データと左眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動データとの平均値を算出する（ステップＳ３１８）。

右眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動データと左眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動データとの平均値は、右眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動距離と左眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動距離との平均値、右眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動速度と左眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動速度との平均値、及び右眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動ベクトルの変曲点の数と左眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動ベクトルの変曲点の数との平均値を含む。

例えば被験者が左眼及び右眼のいずれか一方の瞼を閉じてしまい、被験者の左右の眼のいずれか一方の眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動データのみが取得された場合でも、右眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動データと左眼の瞳孔中心１１２Ｃの移動データとの平均値が算出されることにより、取得される眼の移動データの精度の低下が抑制される。

次に、評価演算が実施される。評価演算は、瞳孔移動評価演算、注視点評価演算、及び総合評価演算を含む。瞳孔移動評価演算は、被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動データに基づいて、被験者の頭部の移動状態についての評価データを算出する処理である。注視点評価演算は、被験者の注視点の位置データに基づいて、被験者の注視点の移動状態についての評価データを算出する処理である。総合評価演算は、瞳孔移動評価演算で算出された評価データと注視点評価演算で算出された評価データとに基づいて、被験者のＡＤＨＤのリスクについての評価データを算出する処理である。

演算部２２２は、瞳孔移動評価演算を実施する（ステップＳ３１９）。本実施形態において、演算部２２２は、（１）式の評価関数の演算を実施する。

Ａｎｓ１＝（Ｋ１×ｄｉｓ）＋（Ｋ２×ｓｐ）＋（Ｋ３×ｎ） …（１）
但し、
Ａｎｓ１：評価値、
ｄｉｓ：移動距離、
ｓｐ：移動速度、
ｎ：変曲点の数、
Ｋ１：移動距離についての重み係数、
Ｋ２：移動速度についての重み係数、
Ｋ３：変曲点の数についての重み係数、
である。

本実施形態において、移動速度ｓｐは、規定時間における平均移動速度である。重み係数Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３は、例えば過去において複数の被験者から収集された多数のデータに基づいて適宜設定されてもよいし、被験者の状態に応じて適宜設定されてもよい。

評価値Ａｎｓ１は、被験者の頭部の移動状態についての評価データを示す。評価値Ａｎｓ１が大きいほど、被験者の頭部が大きく移動したり速く移動したり振動するように移動したりすることを意味する。評価値Ａｎｓ１は、被験者の頭部の変動状態の評価値を示すため、評価値Ａｎｓ１が大きいほど、被験者のＡＤＨＤのリスクが高いことを意味する。

次に、演算部２２２は、注視点評価演算を実施する（ステップＳ３２０）。本実施形態において、演算部２２２は、カウンタＣＡ１の計数値とカウンタＣＡ２３の計数値との比を評価値として算出する。カウンタＣＡ１の計数値は、注視点が第１の特定エリアである領域Ａ１に存在した存在時間を示す時間データを示す。カウンタＣＡ２３の計数値は、注視点が第２の特定エリアである領域Ａ２及び第３の特定エリアである領域Ａ３の少なくとも一方に存在した存在時間を示す時間データを示す。演算部２２２は、ステップＳ３１０における判定部２２０の判定データに基づいて、カウンタＣＡ１をインクリメントし、注視点が第１の特定エリアである領域Ａ１に存在した存在時間を示す時間データを算出する。演算部２２２は、ステップＳ３１２及びステップＳ３１３における判定部２２０の判定データに基づいて、カウンタＣＡ２３をインクリメントし、注視点が第２の特定エリアである領域Ａ２及び第３の特定エリアである領域Ａ３の少なくとも一方に存在した存在時間を示す時間データを算出する。

本実施形態において、評価部２２６は、（２）式の評価関数の演算を実施する。

Ａｎｓ２＝ＣＡ２３／ＣＡ１ …（２）

評価値Ａｎｓ２は、被験者の注視点の移動状態についての評価データを示す。評価値Ａｎｓ２が大きいほど、すなわちカウンタＣＡ２３の割合が高いほど、被験者は指示された領域Ａ１を注視できていないことを意味する。評価値Ａｎｓ２は、被験者の注視点の変動状態の評価値を示すため、評価値Ａｎｓ２が大きいほど、被験者のＡＤＨＤのリスクが高いことを意味する。

次に、評価部２２６は、総合評価演算を実施する（ステップＳ３２１）。評価部２２６は、ステップＳ３１９で算出された被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動データについての評価値Ａｎｓ１と、ステップＳ３２０で算出された注視点が特定エリアに存在した存在時間を示す時間データについての評価値Ａｎｓ２とに基づいて、総合評価演算を実施して、被験者の評価データを出力する。

本実施形態においては、評価部２２６は、（３）式の評価関数の演算を実施する。

Ａｎｓ３＝（Ｋ４×Ａｎｓ１）＋（Ｋ５×Ａｎｓ２） …（３）
但し、
Ｋ４：頭部の変動状態についての重み係数、
Ｋ５：注視点の変動状態についての重み係数、
である。

重み係数Ｋ４，Ｋ５は、例えば過去において複数の被験者から収集された多数のデータに基づいて適宜設定されてもよいし、被験者の状態に応じて適宜設定されてもよい。

次に、出力制御部２２８は、評価部２２６において算出された被験者の評価データである評価値Ａｎｓ３を表示装置１０１又は出力装置５０に出力する（ステップＳ３２２）。また、出力制御部２２８は、移動データ取得部２１６で取得された被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動データを表示装置１０１又は出力装置５０に出力する。また、出力制御部２２８は、被験者の評価データである評価値Ａｎｓ１及び評価値Ａｎｓ２を表示装置１０１又は出力装置５０に出力する。

出力制御部２２８は、被験者の評価データである評価値Ａｎｓ１、評価値Ａｎｓ２、及び評価値Ａｎｓ３の少なくとも一つを表示装置１０１又は出力装置５０に表示させる。また、出力制御部２２８は、被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動データを表示装置１０１又は出力装置５０に表示させる。出力制御部２２８は、被験者の眼の移動データとして、例えば図１３又は図１４などを参照して説明した被験者の眼の移動軌跡の画像データを表示装置１０１又は出力装置５０に表示させる。また、出力制御部２２８は、被験者の注視点の位置データを表示装置１０１又は出力装置５０に表示させる。

本実施形態において、評価部２２６は、評価値Ａｎｓ１に基づいて、被験者のＡＤＨＤのリスクが高いか否かを示す評価データを算出する。記憶部２２４には、評価値Ａｎｓ１についての閾値を示す閾値データが記憶されている。評価値Ａｎｓ１についての閾値は、例えば過去において複数の被験者から収集された多数のデータに基づいて予め規定される。評価部２２６は、記憶部２２４に記憶されている閾値データと、演算部２２２において算出された評価値Ａｎｓ１とに基づいて、被験者の評価データを出力することができる。評価部２２６は、評価値Ａｎｓ１が記憶部２２４に記憶されている閾値未満のときに、被験者のＡＤＨＤのリスクが低いことを示す第１評価データを出力することができる。評価部２２６は、評価値Ａｎｓ１が記憶部２２４に記憶されている閾値以上のときに、被験者のＡＤＨＤのリスクが高いことを示す第２評価データを出力することができる。評価部２２６から出力された第１評価データ及び第２評価データのいずれか一方が、表示装置１０１又は出力装置５０に表示される。

（１）式に示したように、本実施形態においては、規定時間における被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動距離ｄｉｓが重み係数Ｋ１により重み付けされ、規定時間における被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動速度ｓｐが重み係数Ｋ２により重み付けされ、規定時間における被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動ベクトルの変曲点の数ｎが重み係数Ｋ３により重み付けされる。評価部２２６は、重み付けされた移動距離ｄｉｓと移動速度ｓｐと移動ベクトルの変曲点の数ｎとの和である評価値Ａｎｓ１が閾値未満のときに、被験者のＡＤＨＤのリスクが低いことを示す第１評価データを出力し、評価値Ａｎｓ１が閾値以上のときに、被験者のＡＤＨＤのリスクが高いことを示す第２評価データを出力することができる。

また、本実施形態において、評価部２２６は、評価値Ａｎｓ２に基づいて、被験者のＡＤＨＤのリスクが高いか否かを示す評価データを算出する。記憶部２２４には、評価値Ａｎｓ２についての閾値を示す閾値データが記憶されている。評価値Ａｎｓ２についての閾値は、例えば過去において複数の被験者から収集された多数のデータに基づいて予め規定される。評価部２２６は、記憶部２２４に記憶されている閾値データと、演算部２２２において算出された評価値Ａｎｓ２とに基づいて、被験者の評価データを出力することができる。評価部２２６は、評価値Ａｎｓ２が記憶部２２４に記憶されている閾値未満のときに、被験者のＡＤＨＤのリスクが低いことを示す第１評価データを出力することができる。評価部２２６は、評価値Ａｎｓ２が記憶部２２４に記憶されている閾値以上のときに、被験者のＡＤＨＤのリスクが高いことを示す第２評価データを出力することができる。評価部２２６から出力された第１評価データ及び第２評価データのいずれか一方が、表示装置１０１又は出力装置５０に表示される。

また、本実施形態において、評価部２２６は、評価値Ａｎｓ３に基づいて、被験者のＡＤＨＤのリスクが高いか否かを示す評価データを算出する。記憶部２２４には、評価値Ａｎｓ３についての閾値を示す閾値データが記憶されている。評価値Ａｎｓ３についての閾値は、例えば過去において複数の被験者から収集された多数のデータに基づいて予め規定される。評価部２２６は、記憶部２２４に記憶されている閾値データと、演算部２２２において算出された評価値Ａｎｓ３とに基づいて、被験者の評価データを出力することができる。評価部２２６は、評価値Ａｎｓ３が記憶部２２４に記憶されている閾値未満のときに、被験者のＡＤＨＤのリスクが低いことを示す第１評価データを出力することができる。評価部２２６は、評価値Ａｎｓ３が記憶部２２４に記憶されている閾値以上のときに、被験者のＡＤＨＤのリスクが高いことを示す第２評価データを出力することができる。評価部２２６から出力された第１評価データ及び第２評価データのいずれか一方が、表示装置１０１又は出力装置５０に表示される。

なお、（１）式に基づいて算出される評価値Ａｎｓ１は、重み係数Ｋ１で重み付けされた移動距離ｄｉｓと、重み係数Ｋ２で重み付けされた移動速度ｓｐと、重み係数Ｋ３で重み付けされた変曲点の数ｎとの和である。移動距離ｄｉｓ、移動速度ｓｐ、及び変曲点の数ｎの少なくとも一つが重み付けされなくてもよい。また、評価部２２６は、移動距離ｄｉｓのみに基づいて被験者の評価データを出力してもよいし、移動速度ｓｐのみに基づいて被験者の評価データを出力してもよいし、変曲点の数ｎのみに基づいて被験者の評価データを出力してもよい。

評価部２２６は、移動データ取得部２１６で取得された被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動データに基づいて、被験者のＡＤＨＤのリスクが高いか否かを示す評価データを算出することができる。記憶部２２４には、被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動データについての閾値を示す閾値データが記憶されている。移動データについての閾値は、例えば複数の被験者から収集された多数のデータに基づいて予め規定される。評価部２２６は、記憶部２２４に記憶されている閾値データと、移動データ取得部２１６で取得された被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動データとに基づいて、被験者の評価データを出力することができる。

本実施形態において、記憶部２２４には、規定時間における被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動距離についての閾値が記憶されている。評価部２２６は、移動データ取得部２１６によって取得された被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動距離が、記憶部２２４に記憶されている閾値未満のときに、被験者のＡＤＨＤのリスクが低いことを示す第１評価データを出力することができる。評価部２２６は、移動データ取得部２１６によって取得された被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動距離が、記憶部２２４に記憶されている閾値以上のときに、被験者のＡＤＨＤのリスクが高いことを示す第２評価データを出力することができる。評価部２２６から出力された第１評価データ及び第２評価データのいずれか一方が、表示装置１０１又は出力装置５０に表示される。

また、本実施形態において、記憶部２２４には、規定時間における被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動速度についての閾値が記憶されている。評価部２２６は、移動データ取得部２１６によって取得された被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動速度が、記憶部２２４に記憶されている閾値未満のときに、被験者のＡＤＨＤのリスクが低いことを示す第１評価データを出力することができる。評価部２２６は、移動データ取得部２１６によって取得された被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動速度が、記憶部２２４に記憶されている閾値以上のときに、被験者のＡＤＨＤのリスクが高いことを示す第２評価データを出力することができる。評価部２２６から出力された第１評価データ及び第２評価データのいずれか一方が、表示装置１０１又は出力装置５０に表示される。

また、本実施形態において、記憶部２２４には、規定時間における被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動ベクトルの変曲点の数についての閾値が記憶されている。評価部２２６は、移動データ取得部２１６によって取得された被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動ベクトルの変曲点の数が、記憶部２２４に記憶されている閾値未満のときに、被験者のＡＤＨＤのリスクが低いことを示す第１評価データを出力することができる。評価部２２６は、移動データ取得部２１６によって取得された被験者の瞳孔中心１１２Ｃの移動ベクトルの変曲点の数が、記憶部２２４に記憶されている閾値以上のときに、被験者のＡＤＨＤのリスクが高いことを示す第２評価データを出力することができる。評価部２２６から出力された第１評価データ及び第２評価データのいずれか一方が、表示装置１０１又は出力装置５０に表示される。

［作用及び効果］
以上説明したように、本実施形態によれば、グローバル座標系で規定される被験者の眼の移動データが移動データ取得部２１６によって取得される。被験者の眼の移動データは、被験者の頭部の移動状態を示す。ＡＤＨＤの被験者は、頭部又は体全体を頻繁に揺らす特徴を有する。本実施形態においては、移動データ取得部２１６が被験者の眼の移動データを取得し、取得された被験者の眼の移動データが出力制御部２２８から出力される。そのため、診断支援装置１００は、被験者の頭部の移動状態を取得し、被験者のＡＤＨＤのリスクを評価することができる。したがって、診断支援装置１００は、被験者のＡＤＨＤのリスクの診断を高精度に支援することができる。

また、本実施形態においては、角膜反射法に基づいて、被験者の注視点が検出される。角膜反射法は、光源１０３から射出された赤外光を被験者に照射し、赤外光が照射された被験者の眼をカメラで撮影し、角膜表面における光源の反射像である角膜反射像１１３に対する瞳孔１１２の位置を検出して、被験者の視線及び注視点を検出する方法である。本実施形態において、眼の移動データは、瞳孔１１２の移動データ及び角膜反射像１１３の移動データの少なくとも一方を含む。したがって、診断支援装置１００は、画像データ取得部２０６で取得された被験者の眼１１１の画像データに基づいて、被験者の注視点の位置データの検出と被験者の眼の移動データの取得とを並行して実施することができる。

また、本実施形態においては、被験者の眼の移動データは、規定時間における眼の移動距離ｄｉｓ、規定時間における眼の移動速度ｓｐ、及び規定時間における眼の移動ベクトルの変曲点の数ｎの少なくとも一つを含む。定型発達の者とＡＤＨＤの者とでは、移動距離ｄｉｓ、移動速度ｓｐ、及び変曲点の数ｎの傾向が顕著に異なる。したがって、被験者の眼の移動データとして、移動距離ｄｉｓ、移動速度ｓｐ、及び変曲点の数ｎの少なくとも一つが取得されることにより、診断支援装置１００は、被験者のＡＤＨＤのリスクの診断を高精度に支援することができる。

また、本実施形態においては、被験者の眼の移動データについての閾値を示す閾値データが規定される。したがって、評価部２２６は、閾値データと被験者の眼の移動データとに基づいて、被験者のＡＤＨＤのリスクが低いことを示す第１評価データ、及び被験者のＡＤＨＤのリスクが高いことを示す第２評価データの少なくとも一方を出力することができる。

また、本実施形態においては、表示装置１０１の表示画面１０１Ｓにおいて、領域Ａ１、領域Ａ２、及び領域Ａ３が、エリア設定部２１８によって特定エリアに設定される。診断支援処理において、被験者の注視点が特定エリアに存在するか否かが判定部２２０において判定される。演算部２２２は、判定部２２０の判定データに基づいて、注視点が第１の特定エリアである領域Ａ１に存在した存在時間を示す第１時間データと、注視点が第２の特定エリアである領域Ａ２及び第３の特定エリアである領域Ａ３の少なくとも一方に存在した存在時間を示す第２時間データとを算出する。本実施形態においては、第１時間データとしてカウンタＣＡ１の計数値が算出され、第２時間データとしてカウンタＣＡ２３の計数値が算出される。（２）式に示したように、評価部２２６は、カウンタＣＡ１の計数値で示される第１時間データと、カウンタＣＡ２３の計数値で示される第２時間データとに基づいて、被験者の注視点の移動状態を示す評価値Ａｎｓ２を算出する。評価部２２６は、被験者の注視点の移動状態に基づいて、被験者のＡＤＨＤのリスクが低いことを示す第１評価データ、及び被験者のＡＤＨＤのリスクが高いことを示す第２評価データの少なくとも一方を出力することができる。

本実施形態においては、（３）式に示したように、評価部２２６は、被験者の眼の移動データについての評価値Ａｎｓ１と、被験者の注視点の時間データについての評価値Ａｎｓ２との両方を用いて、被験者のＡＤＨＤのリスクについての総合的な評価データである評価値Ａｎｓ３を算出することができる。したがって、診断支援装置１００は、被験者のＡＤＨＤのリスクを高精度に評価することができる。

なお、上述の実施形態においては、注視点が領域Ａ１に存在した存在時間を示すカウンタＣＡ１の計数値と、注視点が領域Ａ２及び領域Ａ３の少なくとも一方に存在した存在時間を示すカウンタＣＡ２３の計数値とが算出され、カウンタＣＡ１の計数値とカウンタＣＡ２３の計数値とに基づいて、被験者の注視点の移動状態が取得されることとした。注視点が領域Ａ１に存在した存在時間を示すカウンタＣＡ１の計数値と、注視点が領域Ａ２、領域Ａ３、及び領域Ａ４の少なくとも１つに存在した存在時間を示すカウンタＣＡ２３４の計数値とが算出され、カウンタＣＡ１の計数値とカウンタＣＡ２３４の計数値とに基づいて、被験者の注視点の移動状態が取得されてもよい。

また、上述の実施形態において、注視点が領域Ａ１に存在した存在時間を示すカウンタＣＡ１の計数値と、注視点が領域Ａ２に存在する存在時間を示すカウンタＣＡ２の計数値と、注視点が領域Ａ３に存在する存在時間を示すカウンタＣＡ３とが算出され、カウンタＣＡ１の計数値とカウンタＣＡ３の計数値とに基づいて、被験者の注視点の移動状態が取得されてもよい。上述のように、領域Ａ３には、ＡＳＤの被験者が見る傾向にある幾何学模様が表示される。評価部２２６は、カウンタＣＡ３の計数値とカウンタＣＡ１の計数値との比に基づいて、被験者のＡＳＤのリスクを高精度に評価することができる。

なお、上述の実施形態においては、診断画像の領域Ａ１には、人物を含む自然画の動画又は大きい人物画像が表示されることとした。領域Ａ１には、人物が含まれるアニメーションの動画が表示されてもよい。

２０ コンピュータシステム、２０Ａ 演算処理装置、２０Ｂ 記憶装置、２０Ｃ コンピュータプログラム、３０ 入出力インターフェース装置、４０ 駆動回路、５０ 出力装置、６０ 入力装置、７０ 音声出力装置、１００ 診断支援装置（視線検出装置）、１０１ 表示装置、１０１Ｓ 表示画面、１０２ ステレオカメラ装置、１０２Ａ 第１カメラ、１０２Ｂ 第２カメラ、１０３ 光源、１０３Ａ 第１光源、１０３Ｂ 第２光源、１０３Ｃ 光源、１０３Ｖ 仮想光源、１０９ 角膜曲率半径、１１０ 角膜曲率中心、１１１ 眼、１１２ 瞳孔、１１２Ｃ 瞳孔中心、１１３ 角膜反射像、１１３Ｃ 角膜反射中心、１２１ 角膜反射中心、１２２ 角膜反射中心、１２３ 直線、１２４ 角膜反射中心、１２６ 距離、１３０ 目標位置、１６５ 注視点、１６６ 注視点、２０２ 表示制御部、２０４ 光源制御部、２０６ 画像データ取得部、２０８ 入力データ取得部、２１０ 位置検出部、２１２ 曲率中心算出部、２１４ 注視点検出部、２１６ 移動データ取得部、２１８ エリア設定部、２２０ 判定部、２２２ 演算部、２２４ 記憶部、２２６ 評価部、２２８ 出力制御部、３０２ 入出力部、４０２ 表示装置駆動部、４０４Ａ 第１カメラ入出力部、４０４Ｂ 第２カメラ入出力部、４０６ 光源駆動部。

Claims (8)

1. 被験者の眼の画像データを取得する画像データ取得部と、
   前記画像データに基づいて、前記被験者の注視点の位置データを検出する注視点検出部と、
   前記画像データに基づいて、前記被験者の眼の移動データを取得する移動データ取得部と、
   前記移動データを出力する出力制御部と、
   前記移動データについての閾値を示す閾値データを記憶する記憶部と、
   前記閾値データと前記移動データとに基づいて、前記被験者の評価データを出力する評価部と、を備え、
   前記評価部は、規定時間における前記眼の移動距離、規定時間における前記眼の移動速度、及び規定時間における前記眼の移動ベクトルの変曲点の数のそれぞれを重み付けして、重み付けされた前記移動距離と前記移動速度と前記移動ベクトルの変曲点の数との和が閾値未満のときに第１評価データを出力し、前記和が閾値以上のときに第２評価データを出力する、
   診断支援装置。
2. 所定の診断画像を表示部に表示させる表示制御部と、
   被験者の眼の画像データを取得する画像データ取得部と、
   前記眼の画像データに基づいて、前記被験者の注視点の位置データを検出する注視点検出部と、
   前記診断画像が表示されたときの前記被験者の注視点の位置データに基づいて、前記診断画像に対応する第１の診断を支援する評価データを算出する評価部と、
   前記画像データに基づいて、前記被験者の眼の移動データを取得する移動データ取得部と、を備え、
   前記評価部は更に、前記移動データ取得部で取得した前記被験者の眼の移動データに基づいて、前記被験者が注意欠陥・多動性障がいであるリスクの高さを診断する第２の診断を支援する評価データを算出する、
   診断支援装置。
3. 前記移動データについての閾値を示す閾値データを記憶する記憶部を更に備え、
   前記移動データは、規定時間における前記眼の移動距離、規定時間における前記眼の移動速度、及び規定時間における前記眼の移動ベクトルの変曲点の数の少なくとも一つを含み、
   前記閾値は、前記移動距離、移動速度、及び移動ベクトルの変曲点の数の少なくとも一つについての閾値を含み、
   前記評価部は、前記移動距離、移動速度、及び移動ベクトルの変曲点の数の少なくとも一つが閾値未満のときに第１評価データを出力し、閾値以上のときに第２評価データを出力する、
   請求項１又は請求項２に記載の診断支援装置。
4. 前記第１の診断は、被験者の発達障がいのリスクを評価する診断である、
   請求項２に記載の診断支援装置。
5. 被験者の眼の画像データを取得することと、
   前記画像データに基づいて、前記被験者の注視点の位置データを検出することと、
   前記画像データに基づいて、前記被験者の眼の移動データを取得することと、
   前記移動データを出力することと、
   前記移動データについての閾値を示す閾値データと前記移動データとに基づいて、前記被験者の評価データを出力することと、
   規定時間における前記眼の移動距離、規定時間における前記眼の移動速度、及び規定時間における前記眼の移動ベクトルの変曲点の数のそれぞれを重み付けして、重み付けされた前記移動距離と前記移動速度と前記移動ベクトルの変曲点の数との和が閾値未満のときに第１評価データを出力し、前記和が閾値以上のときに第２評価データを出力することと、を含む、
   診断支援方法。
6. コンピュータに、
   被験者の眼の画像データを取得することと、
   前記画像データに基づいて、前記被験者の注視点の位置データを検出することと、
   前記画像データに基づいて、前記被験者の眼の移動データを取得することと、
   前記移動データを出力することと、
   前記移動データについての閾値を示す閾値データと前記移動データとに基づいて、前記被験者の評価データを出力することと、
   規定時間における前記眼の移動距離、規定時間における前記眼の移動速度、及び規定時間における前記眼の移動ベクトルの変曲点の数のそれぞれを重み付けして、重み付けされた前記移動距離と前記移動速度と前記移動ベクトルの変曲点の数との和が閾値未満のときに第１評価データを出力し、前記和が閾値以上のときに第２評価データを出力することと、を実行させる、
   コンピュータプログラム。
7. 所定の診断画像を表示部に表示させることと、
   被験者の眼の画像データに基づいて、前記被験者の注視点の位置データを検出することと、
   前記診断画像が表示されたときの前記被験者の注視点の位置データに基づいて、前記診断画像に対応する第１の診断を支援する評価データを算出することと、
   前記画像データに基づいて、前記被験者の眼の移動データを取得することと、
   前記被験者の眼の移動データに基づいて、前記被験者が注意欠陥・多動性障がいであるリスクの高さを診断する第２の診断を支援する評価データを算出ことと、を含む、
   診断支援方法。
8. コンピュータに、
   所定の診断画像を表示部に表示させることと、
   被験者の眼の画像データに基づいて、前記被験者の注視点の位置データを検出することと、
   前記診断画像が表示されたときの前記被験者の注視点の位置データに基づいて、前記診断画像に対応する第１の診断を支援する評価データを算出することと、
   前記画像データに基づいて、前記被験者の眼の移動データを取得することと、
   前記被験者の眼の移動データに基づいて、前記被験者が注意欠陥・多動性障がいであるリスクの高さを診断する第２の診断を支援する評価データを算出ことと、を実行させる、
   コンピュータプログラム。