JP6832005B2 - 被験者判断装置、方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
図1には、被験者判断装置100が示されている。図2(A)には、手段的日常生活活動(IADL:Instrumental Activities of Daily Living)の第1の環境を仮想空間に表現した第1の画像が示されている。図2(B)には、手段的日常生活活動の、第1の環境とは異なる第2の環境を仮想空間に表現した第2の画像が示されている。図3には、被験者判断装置100のブロック図が示されている。
次に、本開示の技術の第2の実施の形態を説明する。第2の実施の形態の構成は、第1の実施の形態と同様であるので、以下、構成の説明を省略し、健常者判断処理を説明する。
次に、本開示の技術の第3の実施の形態を説明する。第3の実施の形態の構成は、第1の実施の形態と同様であるので、以下、構成の説明を省略し、健常者判断処理を説明する。
次に、本開示の技術の第4の実施の形態を説明する。第4の実施の形態の構成は、第1の実施の形態と同様であるので、以下、構成の説明を省略し、健常者判断処理を説明する。
以上説明した第1の実施の形態〜第4の実施の形態の各々では異なる特徴量量を、対応する判定値(しきい値)と比較して、被験者が脳機能に障害のない健常者であるか否かを判断している。本開示の技術は、これに限定されない。1つのタスクで、図4のステップ402〜424、図8のステップ802〜816、図9のステップ902〜912、図11のステップ1102〜1110の少なくとも2つを実行する。各実行の結果、全ての結果、過半数、又は少なくとも1つで、被験者が脳機能に障害のない健常者であると判断された場合に、被験者は脳機能に障害のない健常者であることを示す情報を、ディスプレイ12に表示する。そうでなければ、被験者は脳機能に障害がない健常者でないことを示す情報を、ディスプレイ12に表示する。
以上説明した各実施の形態では、タスクは、手段的日常生活活動のタスクとしている。本開示の技術は、これに限定されない。タスクは、手段的日常生活活動よりも複雑でなく低次な動作である日常生活活動のタスクでもよい。身体的部位としては、手の指の他に、各活動に応じて、足の指、頭、肩等であてもよい。
14 タッチセンサ
16 3次元モーションセンサ
20 CPU
Claims (12)
- 被験者が所定の活動をするための環境を表示する表示部と、
前記被験者の身体的部位の状態を計測する計測部と、
前記表示部により表示された前記環境で所定の動作をしようとした前記被験者の身体的部位の前記計測部により計測された状態から前記被験者の行動の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量算出部により算出された前記行動の特徴量と、被験者の脳機能の状態を判断するために予め定められた前記特徴量の判定値とから、前記被験者の脳機能の状態を判断する判断部と、
を備えた被験者判断装置であって、
前記特徴量は、
nを、被験者の指が前記表示部に接触している複数の状態の各々を識別する変数とすると、前記表示部への第n−1回目の接触の終了時から第n回目の接触開始時までの間の時間Tnの平均値及び前記表示部への第n回目の接触の終了時から第n+1回目の接触開始時までの間の時間Tn+1の平均値、
前記所定の活動のタスク遂行時間に占める前記表示部への前記被験者の指の非接触時間の割合、
前記所定の活動のタスクを実行する際の前記被験者の指の動作の基本周波数、又は、
前記被験者の指の3次元位置の速度のノルムと自己回帰モデルとに基づく、自己回帰モデルの自己回帰係数である、
被験者判断装置。 - 前記表示部は、前記被験者が所定の活動をするための3次元環境を仮想的に表示する、
請求項1に記載の被験者判断装置。 - 前記判定値は、学習により決定された値である、
請求項1又は請求項2に記載の被験者判断装置。 - 前記所定の活動は、日常生活活動より複雑な手段的日常生活活動であり、
前記判定値は、
前記被験者が前記手段的日常生活活動をするのに支障のある者かを判断するための手段的日常生活活動支障判断判定値である、
請求項1〜請求項3の何れか1項に記載の被験者判断装置。 - 表示部が、被験者が所定の活動をするための環境を表示し、
計測部が、前記被験者の身体的部位の状態を計測し、
特徴量算出部が、前記表示部により表示された前記環境で所定の動作をしようとした前記被験者の身体的部位の前記計測部により計測された状態から前記被験者の行動の特徴量を算出し、
判断部が、前記特徴量算出部により算出された前記行動の特徴量と、被験者の脳機能の状態を判断するために予め定められた前記特徴量の判定値とから、前記被験者の脳機能の状態を判断する、
ことを含む被験者判断方法であって、
前記特徴量は、
nを、被験者の指が前記表示部に接触している複数の状態の各々を識別する変数とすると、前記表示部への第n−1回目の接触の終了時から第n回目の接触開始時までの間の時間Tnの平均値及び前記表示部への第n回目の接触の終了時から第n+1回目の接触開始時までの間の時間Tn+1の平均値、
前記所定の活動のタスク遂行時間に占める前記表示部への前記被験者の指の非接触時間の割合、
前記所定の活動のタスクを実行する際の前記被験者の指の動作の基本周波数、又は、
前記被験者の指の3次元位置の速度のノルムと自己回帰モデルとに基づく、自己回帰モデルの自己回帰係数である、
被験者判断方法。 - 前記表示部は、前記被験者が所定の活動をするための3次元環境を仮想的に表示する、
請求項5に記載の被験者判断方法。 - 前記判定値は、学習により決定された値である、
請求項5又は請求項6に記載の被験者判断方法。 - 前記所定の活動は、日常生活活動より複雑な手段的日常生活活動であり、
前記判定値は、
前記被験者が前記手段的日常生活活動をするのに支障のある者かを判断するための手段的日常生活活動支障判断判定値である、
請求項5〜請求項7の何れか1項に記載の被験者判断方法。 - コンピュータを、
表示部により表示され且つ被験者が所定の活動をするための環境で所定の動作をしようとした前記被験者の身体的部位の、計測部が計測した状態から、前記被験者の行動の特徴量を算出する特徴量算出部、及び
前記特徴量算出部により算出された前記行動の特徴量と、被験者の脳機能の状態を判断するために予め定められた前記特徴量の判定値とから、前記被験者の脳機能の状態を判断する判断部
として機能させる被験者判断プログラムであって、
前記特徴量は、
nを、被験者の指が前記表示部に接触している複数の状態の各々を識別する変数とすると、前記表示部への第n−1回目の接触の終了時から第n回目の接触開始時までの間の時間Tnの平均値及び前記表示部への第n回目の接触の終了時から第n+1回目の接触開始時までの間の時間Tn+1の平均値、
前記所定の活動のタスク遂行時間に占める前記表示部への前記被験者の指の非接触時間の割合、
前記所定の活動のタスクを実行する際の前記被験者の指の動作の基本周波数、又は、
前記被験者の指の3次元位置の速度のノルムと自己回帰モデルとに基づく、自己回帰モデルの自己回帰係数である、
被験者判断プログラム。 - 前記表示部は、前記被験者が所定の活動をするための3次元環境を仮想的に表示する、
請求項9に記載の被験者判断プログラム。 - 前記判定値は、学習により決定された値である、
請求項9又は請求項10に記載の被験者判断プログラム。 - 前記所定の活動は、日常生活活動より複雑な手段的日常生活活動であり、
前記判定値は、
前記被験者が前記手段的日常生活活動をするのに支障のある者かを判断するための手段的日常生活活動支障判断判定値である、
請求項9〜請求項11の何れか1項に記載の被験者判断プログラム。
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