JP7493723B2

JP7493723B2 - COGNITIVE FUNCTION ASSESSMENT PROGRAM, COGNITIVE FUNCTION ASSESSMENT DEVICE, COGNITIVE FUNCTION ASSESSMENT SYSTEM, AND COGNITIVE FUNCTION ASSESSMENT METHOD

Info

Publication number: JP7493723B2
Application number: JP2021088557A
Authority: JP
Inventors: 良文森田; 俊昭和坂; 正和野村; 啓士大森; 萌西谷; 司田丸; 和也戸嶋
Original assignee: Nagoya Institute of Technology NUC
Current assignee: Nagoya Institute of Technology NUC
Priority date: 2021-05-26
Filing date: 2021-05-26
Publication date: 2024-06-03
Anticipated expiration: 2041-05-26
Also published as: JP2022181549A

Description

特許法第３０条第２項適用（１）２０２０年５月２７日に発行された「ロボティクス・メカトロニクス講演会２０２０」の予稿集にて公開（２）２０２０年５月２９日にオンラインで開催された「ロボティクス・メカトロニクス講演会２０２０」にて発表Article 30, paragraph 2 of the Patent Act applies. (1) Published in the proceedings of the Robotics and Mechatronics Symposium 2020 published on May 27, 2020. (2) Presented at the Robotics and Mechatronics Symposium 2020 held online on May 29, 2020.

本発明は、認知機能評価プログラム、認知機能評価装置、認知機能評価システム、及び認知機能評価方法に関するものである。 The present invention relates to a cognitive function assessment program, a cognitive function assessment device, a cognitive function assessment system, and a cognitive function assessment method.

世界には認知機能の低下した人が多くいる。認知機能の低下が比較的大きい重度認知症患者が存在する一方で、認知機能の低下が比較的軽度である軽度認知症患者も存在する。軽度認知症患者は早期に適切な予防対策を行うことにより認知機能が比較的高いいわゆる健常者に戻る場合がある一方で、放置した場合には認知機能が更に低下する場合があることが知られている。そのため、例えば認知機能の低下の予防といった観点から、認知機能を評価することが求められている。 There are many people in the world with declining cognitive function. While there are severe dementia patients with a relatively large decline in cognitive function, there are also mild dementia patients with a relatively mild decline in cognitive function. It is known that while mild dementia patients may return to a state of relatively high cognitive function as a normal person if appropriate preventive measures are taken early, cognitive function may further decline if left untreated. For this reason, there is a need to evaluate cognitive function from the perspective of, for example, preventing cognitive decline.

特開２０１９－１０３６１７Patent Publication 2019-103617

特許文献１の背景技術には、握力と認知症の重症度との間に有意な相関が存在することが知られていることが記載されている。しかしながら、特許文献１の発明が解決しようとする課題に記載のように、従来の手法では、直立した状態で腕を下し、握力計を力いっぱい握りしめるといった行動をとる必要があり、被験者によってはこうした行動を行えないという理由から、握力に基づいて認知症の重症度を評価する技術は実現が困難であると考えるのが技術常識であった。こうした技術常識に基づいて、特許文献１では握力に関する情報を用いずに、腕の運動範囲に基づいて認知症の重症度を評価しようとしている。 The background art of Patent Document 1 states that it is known that there is a significant correlation between grip strength and the severity of dementia. However, as described in the problem that the invention of Patent Document 1 aims to solve, conventional methods require subjects to stand upright, lower their arms, and grip a grip strength meter as tightly as they can, and because some subjects are unable to perform such actions, it has been common technical knowledge that it is difficult to realize a technology that evaluates the severity of dementia based on grip strength. Based on this common technical knowledge, Patent Document 1 attempts to evaluate the severity of dementia based on the range of arm movement, without using information about grip strength.

一方で、病院及びリハビリテーションの現場では、被験者、医療従事者、及び療法士といった関係者の負担が少ない形態で認知機能を評価する手法の開発が求められている。本発明者らは、手指の動きの調節を測定することが関係者に対する負担の少ないこと、及び認知機能に関連性があることに着目して、認知機能の高低によらずに実行しやすい手指の力に基づいた手法により認知機能を評価するという、従来にない手法を模索してきた。 Meanwhile, in hospitals and rehabilitation settings, there is a demand for the development of a method for assessing cognitive function that places less of a burden on those involved, such as subjects, medical professionals, and therapists. The inventors have focused on the fact that measuring the regulation of finger movements places less of a burden on those involved and that it is related to cognitive function, and have sought to develop an unprecedented method for assessing cognitive function using a method based on finger strength that is easy to perform regardless of the level of cognitive function.

本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、認知機能の高低によらずに実行しやすい手法により認知機能の評価をすることができる認知機能評価プログラム、認知機能評価装置、認知機能評価システム、及び認知機能評価方法を提供することにある。 The present invention has been made in consideration of the above circumstances, and its purpose is to provide a cognitive function assessment program, a cognitive function assessment device, a cognitive function assessment system, and a cognitive function assessment method that can assess cognitive function using an easy-to-perform method regardless of the level of cognitive function.

第１の発明の認知機能評価プログラムは、認知機能評価プログラムであって、認知機能評価プログラムが、プロセッサにより実行されたときに、プロセッサに、運動学習度推移データに基づいて被験者の認知機能を評価する評価工程を実行させるように構成されており、運動学習度推移データが、力測定装置に加える手指の力を指示するための経時的に変化する目標値を被験者に対して表示装置により表示することと、目標値に追従するように被験者により調節される手指の力の測定値を力測定装置により測定することと、測定値を目標値に重ねてリアルタイムで被験者に対して表示装置により表示することとを含む力調節試験を複数回数実行することにより取得された、各力調節試験における経時的な測定値と目標値との変化を表す測定データから導出されたものである、認知機能評価プログラムである。 The cognitive function evaluation program of the first invention is a cognitive function evaluation program that is configured to, when executed by a processor, cause the processor to execute an evaluation step of evaluating the cognitive function of the subject based on motor learning degree transition data, and the motor learning degree transition data is derived from measurement data that represents the change in the measured value and the target value over time in each force adjustment test, obtained by performing a force adjustment test multiple times, the force adjustment test including: displaying, to the subject, a target value that changes over time to indicate the finger force to be applied to the force measuring device, using a display device; measuring, using the force measuring device, the measured value of the finger force adjusted by the subject to follow the target value; and displaying, to the subject in real time, the measured value superimposed on the target value, using the display device.

第２の発明の認知機能評価装置は、認知機能評価装置であって、認知機能評価装置が、認知機能評価プログラムを記憶した記憶装置と、プロセッサと、を備え、認知機能評価プログラムが、プロセッサにより実行されたときに、プロセッサに、運動学習度推移データに基づいて被験者の認知機能を評価する評価工程を実行させるように構成されており、運動学習度推移データが、力測定装置に加える手指の力を指示するための経時的に変化する目標値を被験者に対して表示装置により表示することと、目標値に追従するように被験者により調節される手指の力の測定値を力測定装置により測定することと、測定値を目標値に重ねてリアルタイムで被験者に対して表示装置により表示することとを含む力調節試験を複数回数実行することにより取得された、各力調節試験における経時的な測定値と目標値との変化を表す測定データから導出されたものである、認知機能評価装置である。 The cognitive function assessment device of the second invention is a cognitive function assessment device comprising a storage device storing a cognitive function assessment program and a processor, and configured to cause the processor to execute an assessment step of assessing the cognitive function of the subject based on motor learning degree transition data when the cognitive function assessment program is executed by the processor, and the motor learning degree transition data is derived from measurement data that represents the change in the measured value and the target value over time in each force adjustment test, obtained by performing a force adjustment test multiple times, the data including: displaying, to the subject, a target value that changes over time to indicate the finger force to be applied to the force measuring device, using the force measuring device; measuring the measured value of the finger force adjusted by the subject to follow the target value; and displaying the measured value on the display device to the subject in real time by superimposing it on the target value. The cognitive function assessment device.

第３の発明の認知機能評価システムは、認知機能評価システムであって、認知機能評価システムが、認知機能評価装置と、力測定装置と、を備え、認知機能評価装置が、認知機能評価プログラムを記憶した記憶装置と、プロセッサと、表示装置と、を備え、認知機能評価プログラムが、プロセッサにより実行されたときに、プロセッサに、力測定装置に加える手指の力を指示するための経時的に変化する目標値を被験者に対して表示装置により表示することと、目標値に追従するように被験者により調節される手指の力の測定値を力測定装置により測定することと、測定値を目標値に重ねてリアルタイムで被験者に対して表示装置により表示することとを含む力調節試験を複数回数実行させることにより、各力調節試験における経時的な測定値と目標値との変化を表す測定データを取得させる測定データ取得工程と、測定データから導出された運動学習度推移データに基づいて被験者の認知機能を評価する評価工程と、を実行させる、認知機能評価システムである。 The cognitive function assessment system of the third invention is a cognitive function assessment system comprising a cognitive function assessment device and a force measuring device, the cognitive function assessment device comprising a storage device storing a cognitive function assessment program, a processor, and a display device, and when the cognitive function assessment program is executed by the processor, the processor executes a force adjustment test multiple times, including displaying, to the subject, a target value that changes over time to indicate the finger force to be applied to the force measuring device, measuring, with the force measuring device, a measured value of the finger force adjusted by the subject so as to follow the target value, and displaying, to the subject in real time, the measured value superimposed on the target value, thereby executing a measurement data acquisition step of acquiring measurement data representing the change over time between the measured value and the target value in each force adjustment test, and an evaluation step of evaluating the subject's cognitive function based on motor learning degree transition data derived from the measurement data.

第４の発明の認知機能評価方法は、コンピュータにより実行される認知機能評価方法であって、認知機能評価方法が、運動学習度推移データに基づいて被験者の認知機能を評価する評価工程を含み、運動学習度推移データが、力測定装置に加える手指の力を指示するための経時的に変化する目標値を被験者に対して表示装置により表示することと、目標値に追従するように被験者により調節される手指の力の測定値を力測定装置により測定することと、測定値を目標値に重ねてリアルタイムで被験者に対して表示装置により表示することとを含む力調節試験を複数回数実行することにより取得された、各力調節試験における経時的な測定値と目標値との変化を表す測定データから導出されたものである、認知機能評価方法である。 The cognitive function evaluation method of the fourth invention is a cognitive function evaluation method executed by a computer, the cognitive function evaluation method including an evaluation step of evaluating the cognitive function of the subject based on motor learning degree transition data, and the motor learning degree transition data is derived from measurement data that indicates the change over time between the measured value and the target value in each force adjustment test, obtained by performing a force adjustment test multiple times, the force adjustment test including displaying to the subject, on a display device, a target value that changes over time to indicate the finger force to be applied to the force measuring device, measuring, on the force measuring device, the measured value of the finger force adjusted by the subject so as to follow the target value, and displaying the measured value on the display device to the subject in real time.

この構成によれば、複数回の力調節試験により取得された測定データに基づいて認知機能を評価するので、力調節試験の進行に伴う力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。力調節試験の反復は、握力計を力いっぱい握る握力測定に比べると、手指の力の調節という繊細な動作を伴うので、詳細な認知機能の評価に適している。力調節試験は表示された目標値に従って手指を動かすだけであるので、認知機能の高低によらずに実行しやすい。つまり、この構成によれば、認知機能の高低によらずに実行しやすい手法により認知機能の評価をすることができる。 According to this configuration, cognitive function is evaluated based on measurement data acquired from multiple force control tests, so cognitive function can be evaluated by reflecting the progress of motor learning for the force control test as the test progresses. Compared to grip strength measurements in which a grip strength meter is gripped with all one's strength, repeated force control tests involve delicate movements such as adjusting finger strength, making them suitable for detailed assessment of cognitive function. The force control test simply involves moving the fingers according to the displayed target value, making it easy to perform regardless of the level of cognitive function. In other words, according to this configuration, cognitive function can be evaluated using a method that is easy to perform regardless of the level of cognitive function.

本発明によれば、認知機能の高低によらずに実行しやすい手法により認知機能の評価をすることができる認知機能評価プログラム、認知機能評価装置、認知機能評価システム、及び認知機能評価方法を提供することができる。 The present invention provides a cognitive function assessment program, a cognitive function assessment device, a cognitive function assessment system, and a cognitive function assessment method that can assess cognitive function using an easy-to-perform method regardless of the level of cognitive function.

図１は、本発明の第１実施形態に係る認知機能評価システムの概略構成図である。FIG. 1 is a schematic diagram of a cognitive function evaluation system according to a first embodiment of the present invention. 図２は、第１実施形態の認知機能評価方法のフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart of the cognitive function evaluation method according to the first embodiment. 図３は、第１実施形態の力調節試験において表示装置に表示される目標値グラフ及び測定値グラフの例である。FIG. 3 is an example of a target value graph and a measured value graph displayed on the display device in the force adjustment test of the first embodiment. 図４は、認知機能が比較的高い被験者に対するブロック番号とブロック内平均値との関係を表す棒グラフ、及び、試験ブロックの進行に伴うブロック内平均値の変化の近似式に対応した学習曲線を示す。FIG. 4 shows a bar graph depicting the relationship between block number and within-block average value for subjects with relatively high cognitive function, and a learning curve corresponding to an approximation of the change in within-block average value with progression through test blocks. 図５は、認知機能が比較的低い被験者に対するブロック番号とブロック内平均値との関係を表す棒グラフ、及び、試験ブロックの進行に伴うブロック内平均値の変化の近似式に対応した学習曲線を示す。FIG. 5 shows a bar graph depicting the relationship between block number and within-block mean for subjects with relatively poor cognitive function, and a learning curve corresponding to an approximation of the change in within-block mean with progression through test blocks. 図６は、実験により複数の被験者に対して取得された特徴値ｃと決定係数Ｒ^２との関係を表す例示的なグラフである。FIG. 6 is an exemplary graph showing the relationship between the feature value c and the coefficient of determination ^R2 obtained for multiple subjects through an experiment. 図７は、実験により複数の被験者に対して取得された特徴値ｃと特徴値ｂとの関係を表す例示的なグラフである。FIG. 7 is an exemplary graph showing the relationship between the feature value c and the feature value b obtained for a plurality of subjects through an experiment. 図８は、第３実施形態の認知機能評価方法のフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart of the cognitive function evaluation method according to the third embodiment. 図９は、第４実施形態の認知機能評価方法のフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart of the cognitive function evaluation method according to the fourth embodiment. 図１０は、第５実施形態の認知機能評価方法のフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart of the cognitive function evaluation method according to the fifth embodiment. 図１１は、第６実施形態の認知機能評価方法のフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart of the cognitive function evaluation method according to the sixth embodiment. 図１２は、第７実施形態の認知機能評価方法のフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart of the cognitive function evaluation method according to the seventh embodiment. 図１３は、第８実施形態の認知機能評価方法のフローチャートである。FIG. 13 is a flowchart of the cognitive function evaluation method according to the eighth embodiment.

＜第１実施形態＞
（概要）
以下、本発明の実施形態に係る認知機能評価プログラム、認知機能評価装置、認知機能評価システム、及び認知機能評価方法について説明する。本実施形態では手指とは手の５本の指の１つ以上を意味する。 First Embodiment
(overview)
Hereinafter, a cognitive function assessment program, a cognitive function assessment device, a cognitive function assessment system, and a cognitive function assessment method according to an embodiment of the present invention will be described. In this embodiment, the finger means one or more of the five fingers of a hand.

図１は、認知機能評価システム１００の概略構成図である。認知機能評価システム１００は、力測定装置１１０と認知機能評価装置１２０とを備える。 Figure 1 is a schematic diagram of a cognitive function assessment system 100. The cognitive function assessment system 100 includes a force measurement device 110 and a cognitive function assessment device 120.

（力測定装置）
力測定装置１１０は、被験者の手指１０１の力を測定するための装置であり、把握部１１１と信号制御装置１１２とを備える。把握部１１１は、対向する２つの筐体１１３とヒンジ１１４と板バネ１１５とを備える。各筐体１１３は、円筒の一部を切り取ったような形状をもち、円筒の長軸に直交する断面が扇の弧状となっている。長軸に直交する断面で見たときの２つの筐体１１３のそれぞれの一端がヒンジ１１４で結合されている。２つの筐体１１３は、ヒンジ１１４を中心として互いに近づくように及び離れるように開閉可能に構成されている。 (Force measuring device)
The force measuring device 110 is a device for measuring the force of the subject's fingers 101, and includes a grasping unit 111 and a signal control device 112. The grasping unit 111 includes two opposing housings 113, a hinge 114, and a leaf spring 115. Each housing 113 has a shape like a cut-out part of a cylinder, and a cross section perpendicular to the long axis of the cylinder has a fan-shaped arc shape. One end of each of the two housings 113 when viewed in the cross section perpendicular to the long axis is connected by a hinge 114. The two housings 113 are configured to be openable and closable so as to approach and move away from each other around the hinge 114.

２つの筐体１１３には複数の板バネ１１５が結合されている。１つ以上の板バネ１１５が、一方の筐体１１３におけるヒンジ１１４に近い方の端部から、他方の筐体１１３におけるヒンジ１１４から遠い方の端部まで延びている。別の１つ以上の板バネ１１５が、他方の筐体１１３におけるヒンジ１１４に近い方の端部から、一方の筐体１１３におけるヒンジ１１４から遠い方の端部まで延びている。初期状態では２つの筐体１１３がある程度開いた状態にあり、板バネ１１５は無負荷の状態にある。 A plurality of leaf springs 115 are connected to the two housings 113. One or more leaf springs 115 extend from an end of one housing 113 closer to the hinge 114 to an end of the other housing 113 farther from the hinge 114. Another one or more leaf springs 115 extend from an end of the other housing 113 closer to the hinge 114 to an end of the one housing 113 farther from the hinge 114. In the initial state, the two housings 113 are somewhat open, and the leaf springs 115 are in an unloaded state.

２つの筐体１１３を近づける方向において、手指１０１により印加される力が大きくなると板バネ１１５の変形が大きくなり、２つの筐体１１３を元に戻そうとする弾性力が大きくなる。２つの筐体１１３を近づける方向における手指１０１により印加される力が小さくなると板バネ１１５の変形が小さくなり、２つの筐体１１３を元に戻そうとする弾性力が弱くなる。各板バネ１１５に取り付けられた歪みセンサー１１６が板バネ１１５の歪みを検出して歪みに応じた信号を出力する。 When the force applied by the fingers 101 in the direction of bringing the two housings 113 closer together increases, the deformation of the leaf spring 115 increases, and the elastic force that tries to return the two housings 113 to their original state increases. When the force applied by the fingers 101 in the direction of bringing the two housings 113 closer together decreases, the deformation of the leaf spring 115 decreases, and the elastic force that tries to return the two housings 113 to their original state decreases. The strain sensor 116 attached to each leaf spring 115 detects the strain of the leaf spring 115 and outputs a signal corresponding to the strain.

信号制御装置１１２は歪みセンサー１１６からの信号を増幅して認知機能評価装置１２０に送信する。信号制御装置１１２からの出力は、筐体１１３を近づける方向における手指１０１により印加される力の大きさを表す。本実施形態では、一方の筐体１１３が親指で押され、他方の筐体１１３を残りの４つの指のうちの１つ以上で押される。手のひらは把握部１１１に触れない状態であることが好ましい。本実施形態では、２本以上の手指１０１を相互に近づける及び遠ざけるように動かされたときに、弾性体がどのように変形するかにより手指１０１の力の大きさが測定される。 The signal control device 112 amplifies the signal from the strain sensor 116 and transmits it to the cognitive function assessment device 120. The output from the signal control device 112 represents the magnitude of the force applied by the fingers 101 in the direction of moving the housings 113 closer together. In this embodiment, one housing 113 is pressed with the thumb, and the other housing 113 is pressed with one or more of the remaining four fingers. It is preferable that the palm is not in contact with the grasping portion 111. In this embodiment, the magnitude of the force of the fingers 101 is measured based on how the elastic body deforms when two or more fingers 101 are moved closer to and away from each other.

図１に示す力測定装置１１０は例示であり、他の構成を備えてもよい。筐体１１３は円筒以外の形状であってもよく、例えば平板その他の形状であってもよい。力の測定に使用される弾性体はコイルバネやゴムといった板バネ１１５以外の弾性体であってもよい。力測定装置１１０は、手指１０１の力の大きさを測定可能な様々な構成を備えるものであってよい。 The force measuring device 110 shown in FIG. 1 is an example and may have other configurations. The housing 113 may have a shape other than a cylinder, for example, a flat plate or other shape. The elastic body used to measure the force may be an elastic body other than the leaf spring 115, such as a coil spring or rubber. The force measuring device 110 may have various configurations capable of measuring the magnitude of the force of the finger 101.

（認知機能評価装置）
認知機能評価装置１２０は、表示装置１２１と通信装置１２２と記憶装置１２３とプロセッサ１２４とを備える。認知機能評価装置１２０の一部又は全部を１つのコンピュータと捉えることもできる。認知機能評価装置１２０の複数の構成要素が別々の装置により実現されてもよい。 (cognitive function assessment device)
The cognitive function assessment device 120 includes a display device 121, a communication device 122, a storage device 123, and a processor 124. A part or the whole of the cognitive function assessment device 120 may be regarded as a single computer. A plurality of components of the cognitive function assessment device 120 may be realized by separate devices.

表示装置１２１は、プロセッサ１２４により制御されて種々の情報を表示する。表示装置１２１は、限定されないが、例えば、タッチパネル式ディスプレイ、表示専用ディスプレイ、テレビを包含する。 The display device 121 is controlled by the processor 124 to display various information. Examples of the display device 121 include, but are not limited to, a touch panel display, a display-only display, and a television.

通信装置１２２は、プロセッサ１２４により制御されて、プロセッサ１２４と力測定装置１１０の信号制御装置１１２との間の通信を可能にする。通信装置１２２の通信方式は、限定されないが、例えば、有線（例えば、光ファイバ、電話回線、電力線）、無線（例えば、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、移動体通信回線、赤外線通信、近距離無線通信）、及びこれらの組み合わせを包含する。 The communication device 122 is controlled by the processor 124 and enables communication between the processor 124 and the signal control device 112 of the force measuring device 110. The communication method of the communication device 122 includes, but is not limited to, wired (e.g., optical fiber, telephone line, power line), wireless (e.g., wireless LAN, Bluetooth (registered trademark), mobile communication line, infrared communication, short-range wireless communication), and combinations thereof.

記憶装置１２３は、認知機能評価プログラム１３１と評価モデル１３２と目標データ１３３と運動学習度推移データ１３４とを記憶している。記憶内容については認知機能評価方法の説明で詳細に説明する。記憶装置１２３は、限定されないが、例えば、読み出し専用メモリ、読み書き可能なメモリ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、有形の非一時的記録媒体、及びこれらの組み合わせを包含する。 The storage device 123 stores a cognitive function assessment program 131, an assessment model 132, goal data 133, and motor learning progress data 134. The stored contents will be explained in detail in the explanation of the cognitive function assessment method. The storage device 123 includes, but is not limited to, for example, read-only memory, read/write memory, volatile memory, non-volatile memory, tangible non-transitory recording media, and combinations of these.

プロセッサ１２４は、表示装置１２１、通信装置１２２、記憶装置１２３、及び視線データ取得装置１２５を制御するとともに、記憶装置１２３から認知機能評価プログラム１３１を読み出して実行することにより、認知機能評価部１４１として機能する。認知機能評価部１４１は、後述の認知機能評価方法を実施する。 The processor 124 controls the display device 121, the communication device 122, the storage device 123, and the gaze data acquisition device 125, and also functions as a cognitive function assessment unit 141 by reading and executing the cognitive function assessment program 131 from the storage device 123. The cognitive function assessment unit 141 implements the cognitive function assessment method described below.

本実施形態の認知機能評価装置１２０は、タブレット型のコンピュータである。認知機能評価装置１２０は、限定されないが、例えば、分散型コンピュータ、サーバー用コンピュータ、デスクトップパソコン、スマートフォン、携帯情報端末、ラップトップパソコン、タブレットパソコン、テレビ、及びこれらの組み合わせであってもよい。 The cognitive function assessment device 120 of this embodiment is a tablet computer. The cognitive function assessment device 120 may be, but is not limited to, a distributed computer, a server computer, a desktop computer, a smartphone, a personal digital assistant, a laptop computer, a tablet computer, a television, or a combination thereof.

視線データ取得装置１２５は、被験者の眼球の動き、視線といった目に関する情報を取得することが可能な装置である。視線データ取得装置１２５は、例えば限定されないが、撮像装置である。撮像装置は、例えば、静止画像撮影カメラ、動画像撮影カメラ、赤外線カメラである。視線データ取得装置１２５は、一例において視線データを取得する専用装置である。視線データ取得装置１２５を使用した実施形態については、後述の第８実施形態として説明する。 The gaze data acquisition device 125 is a device capable of acquiring information related to the eyes of a subject, such as eye movement and gaze. The gaze data acquisition device 125 is, for example, but not limited to, an imaging device. The imaging device is, for example, a still image capturing camera, a video capturing camera, or an infrared camera. In one example, the gaze data acquisition device 125 is a dedicated device for acquiring gaze data. An embodiment using the gaze data acquisition device 125 will be described below as the eighth embodiment.

（認知機能評価方法）
以下、認知機能評価方法を説明する。
図２は、認知機能評価方法のフローチャートである。 (Method of cognitive function assessment)
The cognitive function assessment method will be described below.
FIG. 2 is a flowchart of a cognitive function evaluation method.

ステップＳＴ１１：
認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ１１において測定データ取得工程を実行することにより測定データ１５１を取得する。測定データ１５１は力調節試験を複数回数実行することにより取得される。各力調節試験は、力測定装置１１０に加える手指１０１の力を指示するための経時的に変化する目標値を被験者に対して表示装置１２１により表示することと、目標値に追従するように被験者により調節される手指１０１の力の測定値を力測定装置１１０により測定することと、測定値を目標値に重ねてリアルタイムで被験者に対して表示装置１２１により表示することとを含む。測定データ１５１は、各力調節試験における経時的な測定値と目標値との変化を表す。 Step ST11:
The cognitive function evaluation unit 141 acquires measurement data 151 by executing a measurement data acquisition step in step ST11. The measurement data 151 is acquired by executing a force adjustment test multiple times. Each force adjustment test includes displaying a target value that changes over time to indicate the force of the finger 101 to be applied to the force measuring device 110 to the subject on the display device 121, measuring a measured value of the force of the finger 101 adjusted by the subject so as to follow the target value by the force measuring device 110, and displaying the measured value on the target value to the subject in real time on the display device 121. The measurement data 151 represents the change between the measured value and the target value over time in each force adjustment test.

測定データ取得工程の詳細について説明する。測定データ取得工程では、力調節試験は複数回（例えば１０回）の試験ブロックにわたって実行される。１回の試験ブロックは１回以上の力調節試験により構成される。例えば１回の試験ブロックは連続した１回以上（例えば５回）の力調節試験を含む。連続したというのは、順序が連続していることを意味するのであって、力調節試験間に時間的に間隔が設けられてもよい。本例では各力調節試験はいずれか１つの試験ブロックに割り当てられる。 Details of the measurement data acquisition process will be described. In the measurement data acquisition process, the force adjustment test is performed over multiple test blocks (e.g., 10 times). One test block is composed of one or more force adjustment tests. For example, one test block includes one or more consecutive force adjustment tests (e.g., five times). "Consecutive" means that the order is consecutive, and there may be a time interval between the force adjustment tests. In this example, each force adjustment test is assigned to one of the test blocks.

図３は１回の力調節試験において表示装置１２１により表示される目標値グラフ１６１（一点破線）及び測定値グラフ１６２（実線）の例である。縦軸は力（単位：グラム）を表し、横軸は時間（単位：秒）を表す。認知機能評価部１４１は、力調節試験の開始前に目標データ１３３（図１）を読み出して目標値グラフ１６１の全体を表示しておく。認知機能評価部１４１は、測定の開始（０秒）から終了（２３秒）まで、力測定装置１１０により検出された力の測定値を測定値グラフ１６２としてリアルタイムに描画する。なお、リアルタイムとは、測定から表示までいくらかの時間差が生じる場合も包含する。本実施形態では全ての力調節試験において同じ目標値が使用されるが、他の例において異なる目標値が使用されてもよい。 3 is an example of a target value graph 161 (dashed line) and a measurement value graph 162 (solid line) displayed by the display device 121 in one force adjustment test. The vertical axis represents force (unit: grams), and the horizontal axis represents time (unit: seconds). The cognitive function evaluation unit 141 reads out the target data 133 (FIG. 1) before the start of the force adjustment test and displays the entire target value graph 161. The cognitive function evaluation unit 141 plots the force measurement values detected by the force measuring device 110 in real time as a measurement value graph 162 from the start (0 seconds) to the end (23 seconds) of the measurement. Note that real time also includes cases where there is some time lag between measurement and display. In this embodiment, the same target value is used in all force adjustment tests, but different target values may be used in other examples.

被験者は表示装置１２１を見ながら、測定値グラフ１６２により示される実際の力の測定値が、目標値グラフ１６１により示される目標値に一致するように、手指１０１の力を調節する。認知機能評価部１４１は、各力調節試験における経時的な測定値及び目標値の変化を測定データ１５１として取得する。１回の試験ブロック内の力調節試験の間に休止期間が設けられてもよい。試験ブロック間に休止期間が設けられてもよい。 While watching the display device 121, the subject adjusts the force of the fingers 101 so that the actual force measurement value shown by the measurement value graph 162 matches the target value shown by the target value graph 161. The cognitive function assessment unit 141 acquires the changes in the measurement values and target values over time in each force control test as measurement data 151. A rest period may be provided between the force control tests within one test block. A rest period may be provided between test blocks.

力調節試験には、複数の試験ブロックにわたって、時間的に早いほうから昇順に１から始まる連続した整数の試験番号が割り当てられる。例えば、各試験ブロックに５回の力調節試験が行われ、１０回の試験ブロックが行われる場合、５０回の力調節試験にそれぞれ１～５０のいずれかの試験番号が割り当てられる。試験ブロックには、時間的に早いほうから昇順に（すなわち、早いほうから順に１、２、３、…など）ブロック番号と呼ばれる番号が割り当てられる。 Force control tests are assigned consecutive integer test numbers starting from 1 in ascending order across multiple test blocks, beginning with the earliest. For example, if five force control tests are conducted in each test block, and ten test blocks are conducted, each of the 50 force control tests is assigned a test number between 1 and 50. Test blocks are assigned numbers called block numbers in ascending order, beginning with the earliest (i.e., 1, 2, 3, ..., etc.).

ステップＳＴ１２：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ１２において試験内平均値算出工程を実行することにより、複数の試験内平均値を算出する。各試験内平均値は、１つの力調節試験に対応する。各試験内平均値は、対応する１つの力調節試験における目標値と測定値との差の絶対値の平均値である。算出された複数の試験内平均値は、試験内平均値データ１５２として記憶される。 Step ST12:
Next, the cognitive function evaluation unit 141 executes an intra-trial average calculation step in step ST12 to calculate multiple intra-trial average values. Each intra-trial average value corresponds to one force control test. Each intra-trial average value is the average value of the absolute values of the differences between the target value and the measured value in the corresponding one force control test. The calculated multiple intra-trial average values are stored as intra-trial average value data 152.

例えば、試験内平均値は式１により算出される。
ｍは試験番号である。ＡＧＦ_ｍは、試験番号ｍの力調節試験における試験内平均値である。各力調節試験において、測定値が測定されたタイミングでの測定値と目標値との組み合わせに対して、時間的に早いほうから昇順に１から始まる測定番号が割り当てられる。Ｎは測定番号の最終値である。ｋは１からＮまでの測定番号をとる。ｆ_ｄ（ｋ）は測定番号ｋに対応した目標値である。ｆ_ｍ（ｋ）は測定番号ｋに対応した測定値である。 For example, the within-test average value is calculated according to Equation 1.
m is the test number. AGF _m is the intra-test average value in the force control test of test number m. In each force control test, a measurement number starting from 1 is assigned in ascending order from the earliest to the earliest combination of the measured value and the target value at the timing when the measured value is measured. N is the final value of the measurement number. k is a measurement number from 1 to N. f _d (k) is the target value corresponding to the measurement number k. f _m (k) is the measured value corresponding to the measurement number k.

ステップＳＴ１３：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ１３においてブロック内平均値算出工程を実行することにより、複数のブロック内平均値を算出する。各ブロック内平均値は、１つの試験ブロックに対応する。各ブロック内平均値は、対応する１つの試験ブロックに含まれる力調節試験に対応した試験内平均値の平均値である。算出された複数のブロック内平均値は、ブロック内平均値データ１５３として記憶される。 Step ST13:
Next, the cognitive function assessment unit 141 executes an intra-block average value calculation step in step ST13 to calculate a plurality of intra-block average values. Each intra-block average value corresponds to one test block. Each intra-block average value is the average value of the intra-test average values corresponding to the force control tests included in the corresponding test block. The calculated plurality of intra-block average values are stored as intra-block average value data 153.

例えば、ブロック内平均値は式２により算出される。
ＡＧＦ^Ｂ（ｎ）はブロック番号ｎの試験ブロックにおけるブロック内平均値である。Ｄは１回の試験ブロックにおける力調節試験の総数である。ｋは１からＤまでの値をとる。ＡＧＦ_{Ｄ（ｎ－１）＋ｋ}は試験番号Ｄ（ｎ－１）＋ｋの力調節試験における試験内平均値である。例えば、Ｄ＝５の場合、ＡＧＦ^Ｂ（１）は試験番号１～５の力調節試験における試験内平均値の平均値であり、ＡＧＦ^Ｂ（２）は試験番号６～１０の力調節試験における試験内平均値の平均値である。 For example, the intra-block average value is calculated by Equation 2.
AGF ^B (n) is the intra-block average value in the test block with block number n. D is the total number of force control tests in one test block. k takes a value from 1 to D. AGF _D(n-1)+k is the intra-test average value in the force control test with test number D(n-1)+k. For example, when D=5, AGF ^B (1) is the average of the intra-test average values in the force control tests with test numbers 1 to 5, and AGF ^B (2) is the average of the intra-test average values in the force control tests with test numbers 6 to 10.

図４の棒グラフは、認知機能が比較的高い被験者（本例では健常者とも呼ばれる）に対するブロック番号とブロック内平均値との関係を表す。ブロック内平均値は、ＡＧＦ（ＡｄｊｕｓｔａｂｉｌｉｔｙｆｏｒＧｒａｓｐｉｎｇＦｏｒｃｅ）とも呼ばれる。図５は認知機能が比較的低い被験者（例えば重度認知症患者又は軽度認知症患者）に対するブロック番号とブロック内平均値との関係を表す。認知機能評価部１４１は、医師、看護師などの医療従事者といった認知機能評価システム１００のユーザーの参考のために、表示装置１２１に図４及び図５の棒グラフを表示してもよく、表示しなくてもよい。 The bar graph in FIG. 4 shows the relationship between the block number and the intra-block average value for subjects with relatively high cognitive function (also called healthy subjects in this example). The intra-block average value is also called AGF (Adjustability for Grasping Force). FIG. 5 shows the relationship between the block number and the intra-block average value for subjects with relatively low cognitive function (e.g., patients with severe dementia or patients with mild dementia). The cognitive function assessment unit 141 may or may not display the bar graphs in FIG. 4 and FIG. 5 on the display device 121 for reference by users of the cognitive function assessment system 100, such as medical professionals such as doctors and nurses.

ステップＳＴ１４：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ１４において近似式の特徴値を算出する第１近似工程を実行する。近似式は、試験ブロックの進行に伴うブロック内平均値の変化を表す。特徴値は、近似式の特徴を表す。算出された特徴値は、ブロック特徴値データ１５４として記憶される。 Step ST14:
Next, the cognitive function assessment unit 141 executes a first approximation step of calculating a feature value of the approximation formula in step ST14. The approximation formula represents a change in the average value within the block as the test block progresses. The feature value represents a feature of the approximation formula. The calculated feature value is stored as block feature value data 154.

近似式は、例えば式３により表される。
ｙはブロック番号ｎの関数であり、ＡＧＦ^Ｂ（ｎ）の近似式である。すなわち、ｙはｎに代入されたブロック番号に対応した試験ブロックのブロック内平均値の近似値を与える。ｅはネイピア数を表す。特徴値ａ、特徴値ｂ、特徴値ｃが式３で表される近似式の特徴値である。近似式は種々の手法により算出可能である。さらに、近似式に対する決定係数Ｒ^２が算出されてもよい。ｙはａ＋ｃからｃに向かって、ｂに応じた速度で減少する。 The approximation formula is expressed by, for example, formula 3.
y is a function of block number n and is an approximation equation for AGF ^B (n). That is, y gives an approximation value of the intra-block average value of the test block corresponding to the block number substituted for n. e represents Napier's constant. The feature values a, b, and c are feature values of the approximation equation represented by Equation 3. The approximation equation can be calculated by various methods. Furthermore, the coefficient of determination ^R2 for the approximation equation may be calculated. y decreases from a+c toward c at a rate according to b.

他の例において、近似式は他の形式により表されてもよい。例えば、近似式はｎを変数とする多項式で表され、多項式の各項の係数が特徴値とされてもよい。 In other examples, the approximation formula may be expressed in other formats. For example, the approximation formula may be expressed as a polynomial with n as a variable, and the coefficients of each term of the polynomial may be used as the feature values.

図４の学習曲線は、実験例における、認知機能が比較的高い被験者に対する、試験ブロックの進行に伴うブロック内平均値の変化の近似式に対応する。図５の学習曲線は、実験例における、認知機能が比較的低い被験者に対する、試験ブロックの進行に伴うブロック内平均値の変化の近似式に対応する。図５の被験者に比べると図４の被験者の方が、式３によってより近く近似されており（例えば決定係数により判別される）、ブロック内平均値がより速く減衰しており、最終的にブロック内平均値がより低く減衰している。このように、認知機能の評価と近似式に相関が見られる。 The learning curve in Figure 4 corresponds to an approximation equation for the change in the intrablock average value as the test block progresses for a subject with relatively high cognitive function in the experimental example. The learning curve in Figure 5 corresponds to an approximation equation for the change in the intrablock average value as the test block progresses for a subject with relatively low cognitive function in the experimental example. Compared to the subject in Figure 5, the subject in Figure 4 is more closely approximated by Equation 3 (determined, for example, by the coefficient of determination), the intrablock average value decays more quickly, and ultimately the intrablock average value decays more slowly. Thus, a correlation is seen between the assessment of cognitive function and the approximation equation.

ステップＳＴ１５：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ１５において評価工程を実行する。認知機能評価部１４１は、評価工程において、運動学習度推移データ１３４に基づいて被験者の認知機能を評価する。運動学習度推移データ１３４は、測定データ１５１から導出されたものである。本明細書において測定データ１５１から導出されるということは、測定データ１５１そのものを使用することを包含する。本実施形態では、運動学習度推移データ１３４が、試験ブロックの進行に伴うブロック内平均値の変化の近似式の特徴を表す特徴値を含む。 Step ST15:
Next, the cognitive function evaluation unit 141 executes an evaluation step in step ST15. In the evaluation step, the cognitive function evaluation unit 141 evaluates the cognitive function of the subject based on the motor learning degree transition data 134. The motor learning degree transition data 134 is derived from the measurement data 151. In this specification, being derived from the measurement data 151 includes using the measurement data 151 itself. In this embodiment, the motor learning degree transition data 134 includes a feature value that represents a feature of an approximation equation of a change in an average value within a block as the test block progresses.

認知機能評価部１４１は、評価モデル１３２を使用して認知機能を評価する。評価モデル１３２は、認知機能の評価の知られた複数の人に対する運動学習度推移データ１３４に基づいて機械学習により作成されている。評価モデル１３２は、運動学習度推移データ１３４を含む入力に基づいて認知機能を評価するように構成されている。運動学習度とは被験者が力調節試験をどの程度学習したかを表す。 The cognitive function evaluation unit 141 evaluates cognitive function using the evaluation model 132. The evaluation model 132 is created by machine learning based on motor learning degree transition data 134 for multiple individuals whose cognitive function evaluations are known. The evaluation model 132 is configured to evaluate cognitive function based on input including the motor learning degree transition data 134. The motor learning degree indicates the degree to which the subject has learned the force control test.

図６は、実験により複数の被験者に対して取得された特徴値ｃ（横軸）と決定係数Ｒ^２（縦軸）との関係を表す例示的なグラフである。グラフ上の各点は異なる被験者に対応する。丸印で囲まれている点は、認知機能が比較的軽度に低下している軽度認知症の被験者のデータである。四角で囲まれている点は、認知機能が比較的重度に低下している認知症の被験者のデータである。囲まれていない点は、認知機能が比較的高い健常者である被験者のデータである。認知機能の低い被験者の特徴値ｃは大きく、認知機能の高い被験者の特徴値ｃは小さいという傾向が見られる。認知機能の高い被験者に対応する点は左上に多く見られる。認知機能の評価とグラフで点が配置される領域とに関係性があることが見られる。 FIG. 6 is an exemplary graph showing the relationship between the feature value c (horizontal axis) and the coefficient of determination R ² (vertical axis) obtained for multiple subjects through an experiment. Each point on the graph corresponds to a different subject. The points surrounded by circles are data of subjects with mild dementia whose cognitive function is relatively mildly decreased. The points surrounded by squares are data of subjects with dementia whose cognitive function is relatively severely decreased. The points not surrounded are data of healthy subjects whose cognitive function is relatively high. There is a tendency that the feature value c of subjects with low cognitive function is large and the feature value c of subjects with high cognitive function is small. The points corresponding to subjects with high cognitive function are mostly seen in the upper left. It can be seen that there is a relationship between the evaluation of cognitive function and the area in which the points are placed on the graph.

図７は、実験により複数の被験者に対して取得された特徴値ｃ（横軸）と特徴値ｂ（縦軸）との関係を表す例示的なグラフである。グラフ上の各点は異なる被験者に対応する。丸印で囲まれている点は、認知機能が比較的軽度に低下している軽度認知症の被験者のデータである。四角で囲まれている点は、認知機能が比較的重度に低下している認知症の被験者のデータである。囲まれていない点は、認知機能が比較的高い健常者である被験者のデータである。認知機能の低い被験者の特徴値ｃは大きく、認知機能の高い被験者の特徴値ｃは小さいという傾向が見られる。認知機能の高い被験者に対応する点は左上に多く見られる。認知機能の評価とグラフで点が配置される領域とに関係性があることが見られる。 Figure 7 is an exemplary graph showing the relationship between feature value c (horizontal axis) and feature value b (vertical axis) obtained for multiple subjects in an experiment. Each point on the graph corresponds to a different subject. Points surrounded by circles are data from subjects with mild dementia, whose cognitive function is relatively mildly impaired. Points surrounded by squares are data from subjects with dementia, whose cognitive function is relatively severely impaired. Points not surrounded are data from healthy subjects with relatively high cognitive function. There is a tendency for subjects with low cognitive function to have large feature values c, and subjects with high cognitive function to have small feature values c. Points corresponding to subjects with high cognitive function are more likely to be found in the upper left. It can be seen that there is a relationship between the assessment of cognitive function and the area in which the points are placed on the graph.

図６及び図７では、例えば多項式関数その他の直線又は曲線で領域を分けることにより、新たな被験者のデータが取得されたときに、取得されたデータがどの領域に入るかによって認知機能の違いを評価することが可能である。例えば、図６及び図７において、丸印又は四角により囲まれている認知機能の比較的低い被験者と、丸印及び四角により囲まれていない認知機能の比較的高い被験者との二段階に分ける場合を例に挙げる。その例において、例えば、機械学習により境界となる直線を決定し、その結果を評価モデルに使用することにより、新たな被験者がどの直線のどちら側に入るかによって認知機能の高低を評価することができる。これは一例に過ぎず、例えば複雑な曲線、ドーナツ型の領域などを用いて、評価モデルの作成のための教師データを厳密に分類する境界を決定してもよい。また、複数の領域に区切ることにより多段階に認知機能を評価してもよい。また、他の手法により分類してもよい。 6 and 7, by dividing the regions with, for example, a polynomial function or other straight or curved line, when data of a new subject is acquired, it is possible to evaluate the difference in cognitive function depending on which region the acquired data falls into. For example, in FIG. 6 and FIG. 7, a case is taken as an example in which subjects are divided into two stages: subjects with relatively low cognitive function surrounded by a circle or a square, and subjects with relatively high cognitive function not surrounded by a circle or a square. In this example, for example, a straight line that serves as a boundary is determined by machine learning, and the result is used in the evaluation model, so that the level of cognitive function can be evaluated depending on which side of which straight line the new subject falls into. This is just one example, and for example, a complex curve, a doughnut-shaped region, or the like may be used to determine a boundary for strictly classifying the training data for creating the evaluation model. Cognitive function may also be evaluated in multiple stages by dividing into multiple regions. Classification may also be performed using other methods.

本実施形態では、取得された特徴値に基づいて認知機能を評価するために、機械学習により作成された評価モデル１３２が使用される。評価モデル１３２の機械学習には、例えば、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）などが使用される。機械学習の教師データとして、運動学習度推移データ１３４と対応する認知機能の評価とが使用される。 In this embodiment, an evaluation model 132 created by machine learning is used to evaluate cognitive function based on the acquired feature values. For example, an artificial neural network (ANN) is used for the machine learning of the evaluation model 132. Motor learning degree transition data 134 and the corresponding evaluation of cognitive function are used as teacher data for the machine learning.

評価モデル１３２は認知機能の評価を出力する。認知機能の評価として、種々の認知機能検査の結果が利用可能である。認知機能検査は、改訂長谷川式簡易知能評価スケール（ＨＤＳ－Ｒ）、ミニメンタルステート検査（ＭＭＳＥ）、日本語版ＭｏＣＡ（ＭｏＣＡ－Ｊ）、臨床認知症評価尺度（ＣＤＲ）を包含するが、これらに限定されない。認知機能の評価の切り分けとしては、例えば、健常者と認知症患者とを数値により切り分ける方法、健常者と軽度認知症患者と重度認知症患者とを数値により切り分ける方法、認知機能の程度に応じてさらに細かく数値により切り分ける方法などが挙げられる。 The assessment model 132 outputs an assessment of cognitive function. The results of various cognitive function tests can be used to assess cognitive function. Cognitive function tests include, but are not limited to, the Hasegawa Dementia Scale-Revised (HDS-R), the Mini-Mental State Examination (MMSE), the Japanese version of MoCA (MoCA-J), and the Clinical Dementia Rating Scale (CDR). Examples of ways to categorize the assessment of cognitive function include a method of separating healthy subjects and dementia patients using numerical values, a method of separating healthy subjects, mild dementia patients, and severe dementia patients using numerical values, and a method of further categorizing using numerical values according to the level of cognitive function.

評価モデル１３２は、更に認知機能の評価の知られた複数の人に対する基礎データに基づいて機械学習により作成されてもよい。その場合、評価モデル１３２は、基礎データと運動学習度推移データ１３４とを含む入力に基づいて認知機能を評価するように構成される。基礎データは、例えば、性別、年齢、利き手を包含するが、これらに限定されない。基礎データを利用することにより、更に詳細に認知機能を評価することができる。 The assessment model 132 may be further created by machine learning based on basic data for multiple individuals whose cognitive function assessments are known. In this case, the assessment model 132 is configured to assess cognitive function based on input including the basic data and motor learning progress data 134. The basic data includes, but is not limited to, for example, gender, age, and handedness. By utilizing the basic data, cognitive function can be assessed in more detail.

ステップＳＴ１６：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ１６において表示工程を実行する。表示工程では、認知機能評価部１４１は、表示装置１２１に認知機能の評価結果を表示させる。なお、認知機能の評価結果は、記憶装置１２３に記憶されるなど、別の手法により出力されてもよい。 Step ST16:
Next, the cognitive function assessment unit 141 executes a display step in step ST16. In the display step, the cognitive function assessment unit 141 displays the assessment result of the cognitive function on the display device 121. Note that the assessment result of the cognitive function may be output by another method, such as being stored in the storage device 123.

（まとめ）
本実施形態によれば、複数回の力調節試験により取得された測定データ１５１に基づいて認知機能を評価するので、力調節試験の進行に伴う力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。力調節試験の反復は、握力計を力いっぱい握る握力測定に比べると、手指１０１の力の調節という繊細な動作を伴うので、詳細な認知機能の評価に適している。力調節試験は表示された目標値に従って手指１０１を動かすだけであるので、認知機能の高低によらずに実行しやすい。つまり、この構成によれば、認知機能の高低によらずに実行しやすい手法により認知機能の評価をすることができる。 (summary)
According to this embodiment, the cognitive function is evaluated based on the measurement data 151 acquired by multiple force control tests, so that the cognitive function can be evaluated by reflecting the transition of the motor learning degree for the force control test as the force control test progresses. Compared to the grip strength measurement in which the grip strength meter is gripped with all its strength, the repetition of the force control test involves the delicate movement of adjusting the strength of the fingers 101, and is therefore suitable for evaluating detailed cognitive function. The force control test is easy to perform regardless of the level of cognitive function, since it only requires moving the fingers 101 according to the displayed target value. In other words, according to this configuration, the cognitive function can be evaluated by a method that is easy to perform regardless of the level of cognitive function.

この構成によれば、認知機能の評価の知られた複数の人に対する運動学習度推移データ１３４に基づいて機械学習により作成された評価モデル１３２が使用されるので、複数の人の情報を反映して認知機能を評価することができる。 According to this configuration, an evaluation model 132 is used that is created by machine learning based on motor learning degree transition data 134 for multiple people whose cognitive function evaluations are known, so that cognitive function can be evaluated by reflecting information from multiple people.

この構成によれば、試験ブロックの進行に伴うブロック内平均値の変化の近似式に基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる With this configuration, cognitive function can be evaluated by reflecting the progress of motor learning in the force control test based on an approximation formula for the change in the average value within a block as the test block progresses.

この構成によれば、運動学習度推移データ１３４が、指数関数を含む近似式を特徴付ける特徴値ａと特徴値ｂと特徴値ｃとのうちの少なくとも１つを含むので、指数関数を含む近似式に基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能の程度を評価することができる。 According to this configuration, the motor learning degree progress data 134 includes at least one of the feature value a, the feature value b, and the feature value c that characterize the approximation equation including the exponential function, so that the degree of cognitive function can be evaluated based on the approximation equation including the exponential function, reflecting the progress of the motor learning degree for the force control test.

この構成によれば、試験内平均値算出工程とブロック内平均値算出工程と第１近似工程とを含むので、試験ブロックの進行に伴うブロック内平均値の変化の近似式に基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。 This configuration includes a step of calculating an intra-trial average value, a step of calculating an intra-block average value, and a first approximation step, so that cognitive function can be evaluated by reflecting the progress of motor learning for the force control test based on an approximation equation for the change in the intra-block average value as the test block progresses.

＜第２実施形態＞
本実施形態では、評価モデル１３２は、認知機能の評価の知られた複数の人に対する運動学習度推移データ１３４に基づいて多変量解析により作成されたものである。多変量解析の例として、回帰分析、回帰木を使用する手法が挙げられるが、これらに限定されない。本実施形態は、他の点において、第１実施形態と同様である。なお、機械学習と多変量解析とに共通して包含される手法が存在してもよい。 Second Embodiment
In this embodiment, the evaluation model 132 is created by multivariate analysis based on motor learning degree transition data 134 for multiple people whose cognitive function evaluations are known. Examples of multivariate analysis include, but are not limited to, regression analysis and a method using a regression tree. This embodiment is similar to the first embodiment in other respects. Note that there may be a method that is commonly included in machine learning and multivariate analysis.

（まとめ）
この構成によれば、認知機能の評価の知られた複数の人に対する運動学習度推移データ１３４に基づいて多変量解析により作成された評価モデル１３２が使用されるので、複数の人の情報を反映して認知機能を評価することができる。 (summary)
According to this configuration, an evaluation model 132 is used that is created by multivariate analysis based on motor learning degree transition data 134 for multiple individuals whose cognitive function evaluations are known, so that cognitive function can be evaluated by reflecting information from multiple individuals.

＜第３実施形態＞
第１実施形態（図１）との相違点を中心として第３実施形態について説明する。本実施形態は、認知機能評価プログラム１３１により実行される認知機能評価方法が第１実施形態の場合と異なる。図８は本実施形態の認知機能評価方法のフローチャートである。 Third Embodiment
The third embodiment will be described focusing on the differences from the first embodiment (FIG. 1). In this embodiment, the cognitive function evaluation method executed by the cognitive function evaluation program 131 is different from that in the first embodiment. FIG. 8 is a flowchart of the cognitive function evaluation method of this embodiment.

ステップＳＴ２１：
認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ２１において、第１実施形態と同様に測定データ取得工程を実行することにより測定データ１５１を取得する。 Step ST21:
In step ST21, the cognitive function assessment unit 141 acquires the measurement data 151 by executing the measurement data acquisition step in the same manner as in the first embodiment.

ステップＳＴ２２：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ２２において、第１実施形態と同様に試験内平均値算出工程を実行することにより、複数の試験内平均値を算出する。 Step ST22:
Next, in step ST22, the cognitive function assessment unit 141 executes the within-trial average calculation step in the same manner as in the first embodiment, thereby calculating a plurality of within-trial average values.

ステップＳＴ２３：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ２３において、第１実施形態と同様にブロック内平均値算出工程を実行することにより、複数のブロック内平均値を算出する。 Step ST23:
Next, in step ST23, the cognitive function assessment unit 141 executes the block average value calculation step in the same manner as in the first embodiment, thereby calculating a plurality of block average values.

ステップＳＴ２４：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ２４において評価工程を実行する。本実施形態では、第１実施形態と同様の評価モデル１３２が使用されるが、運動学習度推移データ１３４の内容が第１実施形態の場合と異なる。本実施形態では、評価モデル１３２に入力される運動学習度推移データ１３４は、ステップＳＴ２３において算出された複数のブロック内平均値を含む。これに対応して、評価モデル１３２の作成に使用される運動学習度推移データ１３４も複数のブロック内平均値を含む。 Step ST24:
Next, the cognitive function evaluation unit 141 executes an evaluation process in step ST24. In this embodiment, the same evaluation model 132 as in the first embodiment is used, but the contents of the motor learning degree transition data 134 are different from those in the first embodiment. In this embodiment, the motor learning degree transition data 134 input to the evaluation model 132 includes a plurality of intra-block average values calculated in step ST23. Correspondingly, the motor learning degree transition data 134 used to create the evaluation model 132 also includes a plurality of intra-block average values.

ステップＳＴ２５：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ２５において、第１実施形態と同様に表示工程を実行する。 Step ST25:
Next, in step ST25, the cognitive function assessment unit 141 executes a display step in the same manner as in the first embodiment.

本実施形態によると、例えば第１実施形態といった他の実施形態とは異なる視点から認知機能を評価することができる。例えば本実施形態において第１近似工程を含まない場合、第１実施形態に比べて測定データに近い情報から認知機能を評価することができ、更に、処理時間を短くすることができる。 According to this embodiment, it is possible to evaluate cognitive function from a different perspective than other embodiments, such as the first embodiment. For example, if the first approximation step is not included in this embodiment, it is possible to evaluate cognitive function from information closer to the measurement data than in the first embodiment, and further, it is possible to shorten the processing time.

（まとめ）
この構成によれば、複数のブロック内平均値に基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。 (summary)
According to this configuration, cognitive function can be evaluated based on multiple intra-block average values, reflecting the progress of motor learning for the force control test.

＜第４実施形態＞
第１実施形態（図１）との相違点を中心として第４実施形態について説明する。本実施形態は、認知機能評価プログラム１３１により実行される認知機能評価方法が第１実施形態の場合と異なる。図９は本実施形態の認知機能評価方法のフローチャートである。 Fourth Embodiment
The fourth embodiment will be described focusing on the differences from the first embodiment (FIG. 1). In this embodiment, the cognitive function evaluation method executed by the cognitive function evaluation program 131 is different from that in the first embodiment. FIG. 9 is a flowchart of the cognitive function evaluation method of this embodiment.

ステップＳＴ３１：
認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ３１において、第１実施形態と同様に測定データ取得工程を実行することにより測定データ１５１を取得する。 Step ST31:
In step ST31, the cognitive function assessment unit 141 acquires the measurement data 151 by executing the measurement data acquisition step in the same manner as in the first embodiment.

ステップＳＴ３２：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ３２において、第１実施形態と同様に試験内平均値算出工程を実行することにより、複数の試験内平均値を算出する。 Step ST32:
Next, in step ST32, the cognitive function assessment unit 141 executes the within-trial average calculation step in the same manner as in the first embodiment, thereby calculating a plurality of within-trial average values.

ステップＳＴ３３：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ３３において近似式の特徴値を算出する第２近似工程を実行する。近似式は、力調節試験の進行に伴う試験内平均値の変化を表す。特徴値は、近似式の特徴を表す。算出された特徴値は、試験特徴値データ１５５として記憶される。 Step ST33:
Next, the cognitive function assessment unit 141 executes a second approximation step of calculating a characteristic value of the approximation formula in step ST33. The approximation formula represents a change in the intra-test average value as the force adjustment test progresses. The characteristic value represents a characteristic of the approximation formula. The calculated characteristic value is stored as test characteristic value data 155.

近似式は、例えば式４により表される。
ｙは試験番号ｍの関数であり、ｍに応じたＡＧＦ_ｍの変化を近似する。すなわち、ｙはｍに代入された試験番号に対応した力調節試験の試験内平均値の近似値を与える。ｅはネイピア数を表す。特徴値ａ、特徴値ｂ、特徴値ｃが式４で表される近似式の特徴値である。近似式は種々の手法により算出可能である。さらに、近似式に対する決定係数Ｒ^２が算出されてもよい。ｙはａ＋ｃからｃに向かって、ｂに応じた速度で減少する。 The approximation formula is expressed by, for example, formula 4.
y is a function of the test number m and approximates the change in AGF _m according to m. That is, y gives an approximation of the intra-test average value of the force control test corresponding to the test number substituted for m. e represents Napier's number. The feature values a, b, and c are the feature values of the approximation formula represented by Equation 4. The approximation formula can be calculated by various methods. Furthermore, the coefficient of determination ^R2 for the approximation formula may be calculated. y decreases from a+c to c at a rate according to b.

他の例において、近似式は他の形式により表されてもよい。例えば、近似式はｎを変数とする多項式で表され、多項式の各項の係数が特徴値とされてもよい。本実施形態の近似式に対応した学習曲線は、第１実施形態の図４及び図５における学習曲線に類似した傾向を示す。第１実施形態のようにブロック内平均値に基づいて近似式を導出した場合には、本実施形態に比べて学習曲線が平滑化される。本実施形態のように試験内平均値に基づいて近似式を導出した場合には第１実施形態に比べて試験内平均値の細かい変化が近似式に反映される。 In other examples, the approximation formula may be expressed in other formats. For example, the approximation formula may be expressed as a polynomial with n as a variable, and the coefficients of each term of the polynomial may be the characteristic values. The learning curve corresponding to the approximation formula of this embodiment shows a tendency similar to the learning curves in Figures 4 and 5 of the first embodiment. When the approximation formula is derived based on the average value within a block as in the first embodiment, the learning curve is smoother than in this embodiment. When the approximation formula is derived based on the average value within a test as in this embodiment, finer changes in the average value within a test are reflected in the approximation formula compared to the first embodiment.

ステップＳＴ３４：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ３４において評価工程を実行する。本実施形態では、第１実施形態と同様の評価モデル１３２が使用されるが、運動学習度推移データ１３４の内容が第１実施形態の場合と異なる。本実施形態では、評価モデル１３２に入力される運動学習度推移データ１３４は、ステップＳＴ３３において算出された近似式の特徴値を含む。これに対応して、評価モデル１３２の作成に使用される運動学習度推移データ１３４も、力調節試験の進行に伴う試験内平均値の変化の近似式の特徴を表す特徴値を含む。 Step ST34:
Next, the cognitive function evaluation unit 141 executes an evaluation process in step ST34. In this embodiment, the same evaluation model 132 as in the first embodiment is used, but the contents of the motor learning degree transition data 134 are different from those in the first embodiment. In this embodiment, the motor learning degree transition data 134 input to the evaluation model 132 includes a feature value of the approximation formula calculated in step ST33. Correspondingly, the motor learning degree transition data 134 used to create the evaluation model 132 also includes a feature value representing a feature of the approximation formula of the change in the intra-test average value as the force control test progresses.

ステップＳＴ３５：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ３５において、第１実施形態と同様に表示工程を実行する。 Step ST35:
Next, in step ST35, the cognitive function assessment unit 141 executes a display step in the same manner as in the first embodiment.

本実施形態によると、例えば第１実施形態といった他の実施形態とは異なる視点から認知機能を評価することができる。例えば本実施形態においてブロック内平均値算出工程を含まない場合、第１実施形態に比べて測定データに近い情報から認知機能を評価することができ、更に、処理時間を短くすることができる。 According to this embodiment, it is possible to evaluate cognitive function from a different perspective than other embodiments, such as the first embodiment. For example, if this embodiment does not include a step of calculating an average value within a block, it is possible to evaluate cognitive function from information closer to the measurement data than in the first embodiment, and further, it is possible to shorten the processing time.

（まとめ）
本実施形態によれば、力調節試験の進行に伴う試験内平均値の変化の近似式に基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。 (summary)
According to this embodiment, cognitive function can be evaluated by reflecting the progress of motor learning degree for the force control test based on an approximation equation for the change in the intra-trial average value as the force control test progresses.

本実施形態によれば、運動学習度推移データ１３４が、指数関数を含む近似式を特徴付ける特徴値ａと特徴値ｂと特徴値ｃとのうちの少なくとも１つを含むので、指数関数を含む近似式に基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能の程度を評価することができる。 According to this embodiment, the motor learning degree transition data 134 includes at least one of the feature value a, the feature value b, and the feature value c that characterize the approximation equation including the exponential function, so that the degree of cognitive function can be evaluated by reflecting the transition of the motor learning degree for the force control test based on the approximation equation including the exponential function.

＜第５実施形態＞
第１実施形態（図１）との相違点を中心として第５実施形態について説明する。本実施形態は、認知機能評価プログラム１３１により実行される認知機能評価方法が第１実施形態の場合と異なる。図１０は本実施形態の認知機能評価方法のフローチャートである。 Fifth Embodiment
The fifth embodiment will be described focusing on the differences from the first embodiment (FIG. 1). In this embodiment, the cognitive function evaluation method executed by the cognitive function evaluation program 131 is different from that in the first embodiment. FIG. 10 is a flowchart of the cognitive function evaluation method of this embodiment.

ステップＳＴ４１：
認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ４１において、第１実施形態と同様に測定データ取得工程を実行することにより測定データ１５１を取得する。 Step ST41:
In step ST41, the cognitive function assessment unit 141 acquires the measurement data 151 by executing the measurement data acquisition step in the same manner as in the first embodiment.

ステップＳＴ４２：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ４２において、第１実施形態と同様に試験内平均値算出工程を実行することにより、複数の試験内平均値を算出する。 Step ST42:
Next, in step ST42, the cognitive function assessment unit 141 executes the within-trial average calculation step in the same manner as in the first embodiment, thereby calculating a plurality of within-trial average values.

ステップＳＴ４３：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ４３において評価工程を実行する。本実施形態では、第１実施形態と同様の評価モデル１３２が使用されるが、運動学習度推移データ１３４の内容が第１実施形態の場合と異なる。本実施形態では、評価モデル１３２に入力される運動学習度推移データ１３４は、ステップＳＴ４２において算出された複数の試験内平均値を含む。これに対応して、評価モデル１３２の作成に使用される運動学習度推移データ１３４も複数の試験内平均値を含む。 Step ST43:
Next, the cognitive function evaluation unit 141 executes an evaluation process in step ST43. In this embodiment, the same evaluation model 132 as in the first embodiment is used, but the contents of the motor learning degree transition data 134 are different from those in the first embodiment. In this embodiment, the motor learning degree transition data 134 input to the evaluation model 132 includes multiple within-test average values calculated in step ST42. Correspondingly, the motor learning degree transition data 134 used to create the evaluation model 132 also includes multiple within-test average values.

ステップＳＴ４４：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ４４において、第１実施形態と同様に表示工程を実行する。 Step ST44:
Next, in step ST44, the cognitive function assessment unit 141 executes a display step in the same manner as in the first embodiment.

本実施形態によると、例えば第１実施形態及び第４実施形態といった他の実施形態とは異なる視点から認知機能を評価することができる。例えば本実施形態においてブロック内平均値算出工程、第１近似工程、及び第２近似工程を含まない場合、第１実施形態及び第４実施形態に比べて測定データに近い情報から認知機能を評価することができ、更に、処理時間を短くすることができる。 According to this embodiment, it is possible to evaluate cognitive function from a different perspective than other embodiments such as the first and fourth embodiments. For example, if this embodiment does not include the intra-block average calculation process, the first approximation process, and the second approximation process, it is possible to evaluate cognitive function from information closer to the measurement data than in the first and fourth embodiments, and further, it is possible to shorten the processing time.

（まとめ）
この構成によれば、複数の試験内平均値に基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。 (summary)
According to this configuration, cognitive function can be evaluated based on multiple within-trial average values, reflecting the progress of motor learning for the force control test.

＜第６実施形態＞
第１実施形態（図１）との相違点を中心として第６実施形態について説明する。本実施形態は、認知機能評価プログラム１３１により実行される認知機能評価方法が第１実施形態の場合と異なる。図１１は本実施形態の認知機能評価方法のフローチャートである。 Sixth Embodiment
The sixth embodiment will be described focusing on the differences from the first embodiment (FIG. 1). In this embodiment, the cognitive function evaluation method executed by the cognitive function evaluation program 131 is different from that in the first embodiment. FIG. 11 is a flowchart of the cognitive function evaluation method of this embodiment.

ステップＳＴ５１：
認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ５１において、第１実施形態と同様に測定データ取得工程を実行することにより測定データ１５１を取得する。 Step ST51:
In step ST51, the cognitive function assessment unit 141 acquires the measurement data 151 by executing the measurement data acquisition step in the same manner as in the first embodiment.

ステップＳＴ５２：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ５２において評価工程を実行する。本実施形態では、第１実施形態と同様の評価モデル１３２が使用されるが、運動学習度推移データ１３４の内容が第１実施形態の場合と異なる。本実施形態では、評価モデル１３２に入力される運動学習度推移データ１３４は、ステップＳＴ５１において取得された測定データ１５１を含む。これに対応して、評価モデル１３２の作成に使用される運動学習度推移データ１３４も測定データ１５１を含む。 Step ST52:
Next, the cognitive function evaluation unit 141 executes an evaluation process in step ST52. In this embodiment, the same evaluation model 132 as in the first embodiment is used, but the contents of the motor learning degree transition data 134 are different from those in the first embodiment. In this embodiment, the motor learning degree transition data 134 input to the evaluation model 132 includes the measurement data 151 acquired in step ST51. Correspondingly, the motor learning degree transition data 134 used to create the evaluation model 132 also includes the measurement data 151.

ステップＳＴ５３：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ５３において、第１実施形態と同様に表示工程を実行する。 Step ST53:
Next, in step ST53, the cognitive function assessment unit 141 executes a display step in the same manner as in the first embodiment.

本実施形態によると、例えば第１実施形態といった他の実施形態とは異なる視点から認知機能を評価することができる。例えば本実施形態において試験内平均値算出工程、ブロック内平均値算出工程、第１近似工程、及び第２近似工程を含まない場合、第１実施形態に比べて測定データに近い情報から認知機能を評価することができ、更に、処理時間を短くすることができる。 According to this embodiment, it is possible to evaluate cognitive function from a different perspective than other embodiments such as the first embodiment. For example, if this embodiment does not include the intra-trial average calculation process, the intra-block average calculation process, the first approximation process, and the second approximation process, it is possible to evaluate cognitive function from information closer to the measurement data than in the first embodiment, and further, the processing time can be shortened.

（まとめ）
この構成によれば、測定データ１５１に基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。 (summary)
According to this configuration, cognitive function can be evaluated based on the measurement data 151, reflecting the progress of motor learning degree for the force control test.

＜第７実施形態＞
第１実施形態（図１）との相違点を中心として第７実施形態について説明する。本実施形態は、認知機能評価プログラム１３１により実行される認知機能評価方法が第１実施形態の場合と異なる。図１２は本実施形態の認知機能評価方法のフローチャートである。 Seventh Embodiment
The seventh embodiment will be described focusing on the differences from the first embodiment (FIG. 1). In this embodiment, the cognitive function evaluation method executed by the cognitive function evaluation program 131 is different from that in the first embodiment. FIG. 12 is a flowchart of the cognitive function evaluation method of this embodiment.

ステップＳＴ６１：
認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ６１において、第１実施形態と同様に測定データ取得工程を実行することにより測定データ１５１を取得する。 Step ST61:
In step ST61, the cognitive function assessment unit 141 acquires the measurement data 151 by executing the measurement data acquisition step in the same manner as in the first embodiment.

ステップＳＴ６２：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ６２において、第１実施形態と同様に試験内平均値算出工程を実行することにより、複数の試験内平均値を算出する。 Step ST62:
Next, in step ST62, the cognitive function assessment unit 141 executes the within-trial average calculation step in the same manner as in the first embodiment, thereby calculating a plurality of within-trial average values.

ステップＳＴ６３：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ６３において、第１実施形態と同様にブロック内平均値算出工程を実行することにより、複数のブロック内平均値を算出する。 Step ST63:
Next, in step ST63, the cognitive function assessment unit 141 executes the block average value calculation step in the same manner as in the first embodiment, thereby calculating a plurality of block average values.

ステップＳＴ６４：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ６４において、差分値、分散値、及び平均値算出工程を実行することにより、種々の差分値、分散値、及び平均値を算出する。算出される差分値、分散値、及び平均値は、第１分散値、１つ以上の第１差分値、第２分散値、第３分散値、１つ以上の第２差分値、第４分散値、最終平均値、及び第３差分値のうちの少なくとも１つを含む。算出された差分値、分散値、及び平均値は、差分値、分散値、及び平均値データ１５６として記憶される。 Step ST64:
Next, in step ST64, the cognitive function evaluation unit 141 executes a difference value, variance value, and average value calculation process to calculate various difference values, variance values, and average values. The calculated difference values, variance values, and average values include at least one of a first variance value, one or more first difference values, a second variance value, a third variance value, one or more second difference values, a fourth variance value, a final average value, and a third difference value. The calculated difference values, variance values, and average values are stored as difference value, variance value, and average value data 156.

第１分散値は、複数の試験内平均値（一例において全ての試験内平均値）の分散値である。各第１差分値は、２つの試験内平均値の差である。一例において連続した２つの試験内平均値のすべての組み合わせに対して第１差分値が算出される。第２分散値は、複数の第１差分値（一例において全ての第１差分値）の分散値である。第３分散値は、複数のブロック内平均値（一例において全てのブロック内平均値）の分散値である。各第２差分値は、２つのブロック内平均値の差である。一例において連続した２つのブロック内平均値のすべての組み合わせに対して第２差分値が算出される。第４分散値は、複数の第２差分値（一例において全ての第２差分値）の分散値である。最終平均値は、最後の試験ブロックのブロック内平均値である。第３差分値は、最初の試験ブロックのブロック内平均値と最後の試験ブロックのブロック内平均値との差である。 The first variance value is the variance value of the multiple intra-test average values (in one example, all intra-test average values). Each first difference value is the difference between two intra-test average values. In one example, the first difference value is calculated for all combinations of two consecutive intra-test average values. The second variance value is the variance value of the multiple first difference values (in one example, all first difference values). The third variance value is the variance value of the multiple intra-block average values (in one example, all intra-block average values). Each second difference value is the difference between two intra-block average values. In one example, the second difference value is calculated for all combinations of two consecutive intra-block average values. The fourth variance value is the variance value of the multiple second difference values (in one example, all second difference values). The final average value is the intra-block average value of the last test block. The third difference value is the difference between the intra-block average value of the first test block and the intra-block average value of the last test block.

ステップＳＴ６５：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ６５において評価工程を実行する。本実施形態では、第１実施形態と同様の評価モデル１３２が使用されるが、運動学習度推移データ１３４の内容が第１実施形態の場合と異なる。本実施形態では、評価モデル１３２に入力される運動学習度推移データ１３４は、ステップＳＴ６４において算出された差分値、分散値、及び平均値を含む。これに対応して、評価モデル１３２の作成に使用される運動学習度推移データ１３４も差分値、分散値、及び平均値を含む。 Step ST65:
Next, the cognitive function evaluation unit 141 executes an evaluation process in step ST65. In this embodiment, the same evaluation model 132 as in the first embodiment is used, but the contents of the motor learning degree transition data 134 are different from those in the first embodiment. In this embodiment, the motor learning degree transition data 134 input to the evaluation model 132 includes the difference value, variance value, and average value calculated in step ST64. Correspondingly, the motor learning degree transition data 134 used to create the evaluation model 132 also includes the difference value, variance value, and average value.

ステップＳＴ６６：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ６６において、第１実施形態と同様に表示工程を実行する。 Step ST66:
Next, in step ST66, the cognitive function assessment unit 141 executes a display step in the same manner as in the first embodiment.

（まとめ）
この構成によれば、第１分散値と、１つ以上の第１差分値と、第２分散値と、第３分散値と、１つ以上の第２差分値と、第４分散値と、最終平均値と、第３差分値とのうちの少なくとも１つに基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。 (summary)
According to this configuration, cognitive function can be evaluated to reflect the progress of motor learning degree for the force control test based on at least one of the first variance value, one or more first difference values, the second variance value, the third variance value, one or more second difference values, the fourth variance value, the final average value, and the third difference value.

＜第８実施形態＞
第１実施形態（図１）との相違点を中心として第８実施形態について説明する。本実施形態は、認知機能評価プログラム１３１により実行される認知機能評価方法が第１実施形態の場合と異なる。図１３は本実施形態の認知機能評価方法のフローチャートである。 Eighth Embodiment
The eighth embodiment will be described focusing on the differences from the first embodiment (FIG. 1). In this embodiment, the cognitive function evaluation method executed by the cognitive function evaluation program 131 is different from that in the first embodiment. FIG. 13 is a flowchart of the cognitive function evaluation method of this embodiment.

ステップＳＴ７１：
認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ７１において、第１実施形態と同様に測定データ取得工程を実行することにより測定データ１５１を取得するとともに、更に視線データを取得する。視線データは、力調節試験中に測定された視線に関するデータである。認知機能評価部１４１は、視線データ取得装置１２５（図１）を制御することにより視線データを取得する。 Step ST71:
In step ST71, the cognitive function evaluation unit 141 executes the measurement data acquisition step in the same manner as in the first embodiment to acquire measurement data 151, and further acquires gaze data. The gaze data is data related to the gaze measured during the force control test. The cognitive function evaluation unit 141 acquires the gaze data by controlling the gaze data acquisition device 125 (FIG. 1).

視線データは、例えば、眼球運動、表示装置１２１（図１）に表示された現時刻の目標値の表示位置と注視点の位置誤差、現時刻の測定値の表示位置と注視点の位置誤差、及び瞳孔径の大きさの変化を包含するが、これらに限定されない。 The gaze data includes, for example, but is not limited to, eye movement, the position error between the display position of the target value at the current time and the gaze point displayed on the display device 121 (Figure 1), the position error between the display position of the measurement value at the current time and the gaze point, and changes in pupil diameter.

ステップＳＴ７２：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ７２において、第１実施形態と同様に試験内平均値算出工程を実行することにより、複数の試験内平均値を算出する。 Step ST72:
Next, in step ST72, the cognitive function assessment unit 141 executes the within-trial average calculation step in the same manner as in the first embodiment, thereby calculating a plurality of within-trial average values.

ステップＳＴ７３：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ７３において、第１実施形態と同様にブロック内平均値算出工程を実行することにより、複数のブロック内平均値を算出する。 Step ST73:
Next, in step ST73, the cognitive function assessment unit 141 executes the intra-block average value calculation step in the same manner as in the first embodiment, thereby calculating a plurality of intra-block average values.

ステップＳＴ７４：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ７４において、第１実施形態と同様に第１近似工程を実行することにより、近似式の特徴値を算出する。 Step ST74:
Next, in step ST74, the cognitive function assessment unit 141 executes a first approximation step in the same manner as in the first embodiment to calculate a feature value of the approximation formula.

ステップＳＴ７５：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ７５において評価工程を実行する。本実施形態では、第１実施形態と同様の評価モデル１３２が使用されるが、入力の内容が第１実施形態の場合と異なる。本実施形態では、評価モデル１３２の入力は運動学習度推移データ１３４に加えて、ステップＳＴ７１において取得された視線データを含む。これに対応して、評価モデル１３２の作成においても運動学習度推移データ１３４に加えて視線データが使用される。 Step ST75:
Next, the cognitive function evaluation unit 141 executes an evaluation process in step ST75. In this embodiment, the same evaluation model 132 as in the first embodiment is used, but the input contents are different from those in the first embodiment. In this embodiment, the input of the evaluation model 132 includes the gaze data acquired in step ST71 in addition to the motor learning degree transition data 134. Correspondingly, the gaze data is used in addition to the motor learning degree transition data 134 in creating the evaluation model 132.

ステップＳＴ７６：
次に、認知機能評価部１４１は、ステップＳＴ７６において、第１実施形態と同様に表示工程を実行する。 Step ST76:
Next, in step ST76, the cognitive function assessment unit 141 executes a display step in the same manner as in the first embodiment.

（まとめ）
この構成によれば、眼球運動と認知機能（例えば認知症）に相関があることが知られていることから、運動学習度推移データ１３４に加えて視線データを利用することにより、更に詳細に、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。 (summary)
According to this configuration, since it is known that there is a correlation between eye movement and cognitive function (e.g., dementia), by using gaze data in addition to the motor learning degree progress data 134, cognitive function can be evaluated in more detail, reflecting the progress of motor learning degree for the force control test.

他の例において、視線データが、第２実施形態から第７実施形態の運動学習度推移データ１３４と組み合わされてもよい。 In another example, the gaze data may be combined with the motor learning progress data 134 of the second to seventh embodiments.

＜補足＞
以上の説明において別々の実施形態において運動学習度推移データ１３４に含まれるとして説明されている情報は、組み合わされて認知機能の評価に使用されてもよい。例えば、近似式の特徴値と測定データ１５１との両方が評価モデル１３２の入力として使用されてもよい。 <Additional Information>
The information described above as being included in the motor learning progress data 134 in different embodiments may be combined and used to evaluate the cognitive function. For example, both the feature value of the approximation formula and the measurement data 151 may be used as inputs to the evaluation model 132.

本発明の種々の実施態様を付記項として下記の通り例示する。 Various embodiments of the present invention are exemplified as follows:

［付記項１］
認知機能評価プログラムであって、認知機能評価プログラムが、プロセッサにより実行されたときに、プロセッサに、運動学習度推移データに基づいて被験者の認知機能を評価する評価工程を実行させるように構成されており、運動学習度推移データが、力測定装置に加える手指の力を指示するための経時的に変化する目標値を被験者に対して表示装置により表示することと、目標値に追従するように被験者により調節される手指の力の測定値を力測定装置により測定することと、測定値を目標値に重ねてリアルタイムで被験者に対して表示装置により表示することとを含む力調節試験を複数回数実行することにより取得された、各力調節試験における経時的な測定値と目標値との変化を表す測定データから導出されたものである、認知機能評価プログラム。 [Additional Note 1]
A cognitive function assessment program configured to, when executed by a processor, cause the processor to execute an assessment process for evaluating the cognitive function of a subject based on motor learning degree trend data, wherein the motor learning degree trend data is derived from measurement data representing changes between the measured value and the target value over time in each force adjustment test, obtained by performing a force adjustment test multiple times, the force adjustment test including: displaying to the subject on a display device a target value that changes over time to indicate the finger force to be applied to a force measuring device; measuring by the force measuring device a measured value of the finger force adjusted by the subject to follow the target value; and displaying the measured value on the display device to the subject in real time.

この構成によれば、複数回の力調節試験により取得された測定データに基づいて認知機能を評価するので、力調節試験の進行に伴う力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。力調節試験の反復は、握力計を力いっぱい握る握力測定に比べると、手指の力の調節という繊細な動作を伴うので、詳細な認知機能の評価に適している。力調節試験は表示された目標値に従って手指を動かすだけであるので、認知機能の高低によらずに実行しやすい。つまり、この構成によれば、認知機能の高低によらずに実行しやすい手法により認知機能の評価をすることができる。 According to this configuration, cognitive function is evaluated based on measurement data acquired from multiple force control tests, so cognitive function can be evaluated by reflecting the progress of motor learning for the force control test as the test progresses. Compared to grip strength measurements in which a grip strength meter is gripped with all one's strength, repeated force control tests involve delicate movements such as adjusting finger strength, making them more suitable for evaluating cognitive function in detail. The force control test simply involves moving the fingers according to the displayed target value, making it easy to perform regardless of the level of cognitive function. In other words, according to this configuration, cognitive function can be evaluated using a method that is easy to perform regardless of the level of cognitive function.

［付記項２］
評価工程が、認知機能の評価の知られた複数の人に対する運動学習度推移データに基づいて機械学習により作成された評価モデルであって、運動学習度推移データを含む入力に基づいて認知機能を評価するように構成された評価モデルを使用して、認知機能を評価することを含む、付記項１に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Note 2]
A cognitive function assessment program described in Appendix 1, wherein the assessment process includes evaluating cognitive function using an assessment model created by machine learning based on motor learning degree trend data for multiple people whose cognitive function assessments are known, and configured to evaluate cognitive function based on input including the motor learning degree trend data.

この構成によれば、認知機能の評価の知られた複数の人に対する運動学習度推移データに基づいて機械学習により作成された評価モデルが使用されるので、複数の人の情報を反映して認知機能を評価することができる。 According to this configuration, an evaluation model is used that is created by machine learning based on motor learning progress data for multiple people whose cognitive function evaluations are known, so that cognitive function can be evaluated by reflecting information from multiple people.

［付記項３］
評価工程が、認知機能の評価の知られた複数の人に対する運動学習度推移データに基づいて多変量解析により作成された評価モデルであって、運動学習度推移データを含む入力に基づいて認知機能を評価するように構成された評価モデルを使用して、認知機能を評価することを含む、付記項１に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Note 3]
A cognitive function assessment program described in Appendix 1, wherein the assessment process includes evaluating cognitive function using an assessment model created by multivariate analysis based on motor learning degree trend data for multiple people whose cognitive function assessments are known, and configured to evaluate cognitive function based on input including motor learning degree trend data.

この構成によれば、認知機能の評価の知られた複数の人に対する運動学習度推移データに基づいて多変量解析により作成された評価モデルが使用されるので、複数の人の情報を反映して認知機能を評価することができる。 According to this configuration, an evaluation model is used that is created by multivariate analysis based on motor learning progress data for multiple people whose cognitive function evaluations are known, so that cognitive function can be evaluated by reflecting information from multiple people.

［付記項４］
運動学習度推移データが、試験ブロックの進行に伴うブロック内平均値の変化の近似式の特徴を表す特徴値を含み、各ブロック内平均値が、１つの試験ブロックに対応し各試験ブロックが、１つ以上の連続した力調節試験を含み、各ブロック内平均値が、対応する１つの試験ブロックに含まれる力調節試験に対応した試験内平均値の平均値であり、各試験内平均値が、１つの力調節試験に対応し、各試験内平均値が、対応する１つの力調節試験における目標値と測定値との差の絶対値の平均値である、付記項２又は付記項３に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Note 4]
A cognitive function assessment program described in Appendix 2 or Appendix 3, wherein the motor learning progress data includes feature values that represent the characteristics of an approximation equation for the change in the within-block average value as the test block progresses, each within-block average value corresponds to one test block, each test block includes one or more consecutive force control tests, each within-block average value is the average of the within-test average values corresponding to the force control tests included in the corresponding test block, each within-test average value corresponds to one force control test, and each within-test average value is the average of the absolute values of the difference between the target value and the measured value in the corresponding one force control test.

この構成によれば、試験ブロックの進行に伴うブロック内平均値の変化の近似式に基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。 With this configuration, cognitive function can be evaluated by reflecting the progress of motor learning for the force control test based on an approximation equation for the change in the average value within a block as the test block progresses.

［付記項５］
近似式が、
ｙ＝ａ×ｅ^{（－ｂ（ｎ－１））}＋ｃ
と表され、試験ブロックに時間的に早いほうから昇順に１から始まる連続した整数のブロック番号が割り当てられており、ｎはブロック番号を表し、ｙはｎに代入されたブロック番号に対応した試験ブロックのブロック内平均値の近似値を与え、運動学習度推移データが、特徴値ａと特徴値ｂと特徴値ｃとのうちの少なくとも１つを含む、付記項４に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Note 5]
The approximation formula is
y = a × e ^(-b(n-1)) + c
the test blocks are assigned consecutive integer block numbers starting from 1 in ascending order from the earliest one in time, n represents the block number, y represents an approximation of the intra-block average value of the test block corresponding to the block number assigned to n, and the motor learning degree transition data includes at least one of the feature value a, the feature value b, and the feature value c.

この構成によれば、運動学習度推移データが、指数関数を含む近似式を特徴付ける特徴値ａと特徴値ｂと特徴値ｃとのうちの少なくとも１つを含むので、指数関数を含む近似式に基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能の程度を評価することができる。 According to this configuration, the motor learning degree transition data includes at least one of the feature value a, the feature value b, and the feature value c that characterize the approximation formula including the exponential function, so that the degree of cognitive function can be evaluated by reflecting the transition of the motor learning degree for the force control test based on the approximation formula including the exponential function.

［付記項６］
認知機能評価プログラムが、プロセッサにより実行されたときに、プロセッサに、試験内平均値を算出する試験内平均値算出工程と、ブロック内平均値を算出するブロック内平均値算出工程と、近似式の特徴値を算出する第１近似工程と、を実行させるように構成されている、付記項４又は付記項５に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Note 6]
The cognitive function assessment program according to claim 4 or 5, wherein, when the cognitive function assessment program is executed by a processor, the cognitive function assessment program is configured to cause the processor to execute an intra-test average value calculation step of calculating an intra-test average value, an intra-block average value calculation step of calculating an intra-block average value, and a first approximation step of calculating a feature value of an approximation formula.

［付記項７］
運動学習度推移データが、複数のブロック内平均値を含み、各ブロック内平均値が、１つの試験ブロックに対応し各試験ブロックが、１つ以上の連続した力調節試験を含み、各ブロック内平均値が、対応する１つの試験ブロックに含まれる力調節試験に対応した試験内平均値の平均値であり、各試験内平均値が、１つの力調節試験に対応し、各試験内平均値が、対応する１つの力調節試験における目標値と測定値との差の絶対値の平均値である、付記項２又は付記項３に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Note 7]
A cognitive function assessment program described in Appendix 2 or Appendix 3, wherein the motor learning progress data includes multiple block average values, each block average value corresponds to one test block, each test block includes one or more consecutive force control tests, each block average value is the average of the intra-test average values corresponding to the force control tests included in the corresponding test block, each intra-test average value corresponds to one force control test, and each intra-test average value is the average of the absolute values of the difference between the target value and the measured value in the corresponding one force control test.

この構成によれば、複数のブロック内平均値に基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。 With this configuration, cognitive function can be evaluated based on multiple intrablock average values, reflecting the progress of motor learning in the force control test.

［付記項８］
認知機能評価プログラムが、プロセッサにより実行されたときに、プロセッサに、試験内平均値を算出する試験内平均値算出工程と、ブロック内平均値を算出するブロック内平均値算出工程と、を実行させるように構成されている、付記項７に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Note 8]
The cognitive function assessment program described in Appendix 7, wherein, when the cognitive function assessment program is executed by a processor, the cognitive function assessment program is configured to cause the processor to execute an intra-test average calculation step of calculating an intra-test average value, and an intra-block average value calculation step of calculating an intra-block average value.

この構成によれば、複数のブロック内平均値に基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。 With this configuration, cognitive function can be evaluated based on multiple intrablock average values, reflecting the progress of motor learning in response to the force control test.

［付記項９］
運動学習度推移データが、力調節試験の進行に伴う試験内平均値の変化の近似式の特徴を表す特徴値を含み、各試験内平均値が、１つの力調節試験に対応し、各試験内平均値が、対応する１つの力調節試験における目標値と測定値との差の絶対値の平均値である、付記項２又は付記項３に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Note 9]
A cognitive function assessment program described in Appendix 2 or Appendix 3, wherein the motor learning progress data includes feature values that represent the characteristics of an approximation equation for the change in the within-trial average value as the force control test progresses, each within-trial average value corresponds to one force control test, and each within-trial average value is the average of the absolute values of the difference between the target value and the measured value in the corresponding one force control test.

この構成によれば、力調節試験の進行に伴う試験内平均値の変化の近似式に基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。 With this configuration, cognitive function can be evaluated by reflecting the progress of motor learning for the force control test, based on an approximation equation for the change in the intra-trial average value as the force control test progresses.

［付記項１０］
近似式が、
ｙ＝ａ×ｅ^{（－ｂ（ｍ－１））}＋ｃ
と表され、力調節試験に時間的に早いほうから昇順に１から始まる連続した整数の試験番号が割り当てられており、ｍは試験番号を表し、ｙはｍに代入された試験番号に対応した力調節試験の試験内平均値の近似値を与え、運動学習度推移データが、特徴値ａと特徴値ｂと特徴値ｃとのうちの少なくとも１つを含む、付記項９に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Item 10]
The approximation formula is
y = a × e ^(-b(m-1)) + c
the force control tests are assigned consecutive integer test numbers starting from 1 in ascending order from the earliest one, m represents the test number, y gives an approximation of the intra-test average value of the force control test corresponding to the test number assigned to m, and the motor learning degree transition data includes at least one of feature value a, feature value b, and feature value c.

［付記項１１］
認知機能評価プログラムが、プロセッサにより実行されたときに、プロセッサに、試験内平均値を算出する試験内平均値算出工程と、近似式の特徴値を算出する第２近似工程と、を実行させるように構成されている、付記項９又は付記項１０に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Item 11]
The cognitive function assessment program according to claim 9 or 10, wherein the cognitive function assessment program is configured to cause the processor to execute, when executed by the processor, an intra-test average value calculation step of calculating an intra-test average value and a second approximation step of calculating a feature value of the approximation formula.

［付記項１２］
運動学習度推移データが、複数の試験内平均値を含み、各試験内平均値が、１つの力調節試験に対応し、各試験内平均値が、対応する１つの力調節試験における目標値と測定値との差の絶対値の平均値である、付記項２又は付記項３に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Item 12]
A cognitive function assessment program described in Appendix 2 or Appendix 3, wherein the motor learning progress data includes multiple within-trial average values, each within-trial average value corresponds to one force control test, and each within-trial average value is the average of the absolute values of the differences between the target value and the measured value in the corresponding one force control test.

この構成によれば、複数の試験内平均値に基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。 With this configuration, cognitive function can be evaluated based on multiple within-trial averages, reflecting the progress of motor learning in the force control test.

［付記項１３］
認知機能評価プログラムが、プロセッサにより実行されたときに、プロセッサに、試験内平均値を算出する試験内平均値算出工程を実行させるように構成されている、付記項１２に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Item 13]
The cognitive function assessment program described in appended claim 12, wherein the cognitive function assessment program is configured to, when executed by a processor, cause the processor to execute an intra-test average value calculation step of calculating an intra-test average value.

［付記項１４］
運動学習度推移データが、測定データを含む、付記項２又は付記項３に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Item 14]
The cognitive function assessment program according to claim 2 or 3, wherein the motor learning progress data includes measurement data.

この構成によれば、測定データに基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。 With this configuration, cognitive function can be evaluated based on the measurement data, reflecting the progress of motor learning in response to the force control test.

［付記項１５］
運動学習度推移データが、第１分散値と、１つ以上の第１差分値と、第２分散値と、第３分散値と、１つ以上の第２差分値と、第４分散値と、最終平均値と、第３差分値と、のうちの少なくとも１つを含み、第１分散値が、複数の試験内平均値の分散値であり、各第１差分値が、２つの試験内平均値の差であり、第２分散値が、複数の第１差分値の分散値であり、第３分散値が、複数のブロック内平均値の分散値であり、各第２差分値が、２つのブロック内平均値の差であり、第４分散値が、複数の第２差分値の分散値であり、最終平均値が、最後の試験ブロックのブロック内平均値であり、第３差分値が、最初の試験ブロックのブロック内平均値と最後の試験ブロックのブロック内平均値との差であり、各ブロック内平均値が、１つの試験ブロックに対応し各試験ブロックが、１つ以上の連続した力調節試験を含み、各ブロック内平均値が、対応する１つの試験ブロックに含まれる力調節試験に対応した試験内平均値の平均値であり、各試験内平均値が、１つの力調節試験に対応し、各試験内平均値が、対応する１つの力調節試験における目標値と測定値との差の絶対値の平均値である、付記項２又は付記項３に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Item 15]
The motor learning degree transition data includes at least one of a first variance value, one or more first difference values, a second variance value, a third variance value, one or more second difference values, a fourth variance value, a final average value, and a third difference value, the first variance value being a variance value of a plurality of intra-trial average values, each first difference value being a difference between two intra-trial average values, the second variance value being a variance value of a plurality of first difference values, the third variance value being a variance value of a plurality of intra-block average values, each second difference value being a difference between two intra-block average values, the fourth variance value being a variance value of a plurality of second difference values, and the final average value being a block average value of a last test block. The cognitive function assessment program described in Appendix 2 or Appendix 3, wherein the first difference value is an intra-block average value, the second difference value is a difference between the intra-block average value of the first test block and the intra-block average value of the last test block, each intra-block average value corresponds to one test block, each test block includes one or more consecutive force control tests, each intra-block average value is an average of the intra-test average values corresponding to the force control tests included in the corresponding test block, each intra-test average value corresponds to one force control test, and each intra-test average value is an average of the absolute values of the differences between the target value and the measured value in the corresponding one force control test.

この構成によれば、第１分散値と、１つ以上の第１差分値と、第２分散値と、第３分散値と、１つ以上の第２差分値と、第４分散値と、最終平均値と、第３差分値とのうちの少なくとも１つに基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。 According to this configuration, cognitive function can be evaluated to reflect the progress of motor learning in response to the force control test, based on at least one of the first variance value, one or more first difference values, the second variance value, the third variance value, one or more second difference values, the fourth variance value, the final average value, and the third difference value.

［付記項１６］
第１分散値と、１つ以上の第１差分値と、第２分散値と、第３分散値と、１つ以上の第２差分値と、第４分散値と、最終平均値と、第３差分値とのうちの運動学習度推移データに含まれるものを算出する差分値、分散値、及び平均値算出工程を含む、付記項１５に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Item 16]
A cognitive function assessment program as described in appendix 15, comprising a difference value, variance value, and average value calculation process for calculating those included in the motor learning degree progression data among the first variance value, one or more first difference values, the second variance value, the third variance value, one or more second difference values, the fourth variance value, the final average value, and the third difference value.

この構成によれば、第１分散値と、１つ以上の第１差分値と、第２分散値と、第３分散値と、１つ以上の第２差分値と、第４分散値と、最終平均値と、第３差分値とのうちの少なくとも１つに基づいて、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。 According to this configuration, cognitive function can be evaluated to reflect the progress of motor learning in response to the force control test based on at least one of the first variance value, one or more first difference values, the second variance value, the third variance value, one or more second difference values, the fourth variance value, the final average value, and the third difference value.

［付記項１７］
評価モデルが、運動学習度推移データと力調節試験中に測定された視線に関する視線データとを含む入力に基づいて認知機能を評価するように構成され、評価モデルが、認知機能の評価の知られた複数の人に対する運動学習度推移データと視線データとに基づいて作成され、評価工程が、被験者の運動学習度推移データと被験者の視線データとを評価モデルに入力することにより、被験者の認知機能を評価することを含む、付記項２から付記項１６のいずれか一項に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Item 17]
A cognitive function evaluation program described in any one of Appendix 2 to Appendix 16, wherein the evaluation model is configured to evaluate cognitive function based on input including motor learning degree trend data and gaze data regarding the gaze measured during a force control test, the evaluation model is created based on the motor learning degree trend data and gaze data for a plurality of people whose cognitive function evaluations are known, and the evaluation process includes evaluating the subject's cognitive function by inputting the subject's motor learning degree trend data and the subject's gaze data into the evaluation model.

この構成によれば、眼球運動と認知機能（例えば認知症）に相関があることが知られていることから、運動学習度推移データに加えて視線データを利用することにより、更に詳細に、力調節試験に対する運動学習度の推移を反映して認知機能を評価することができる。 With this configuration, since it is known that there is a correlation between eye movement and cognitive function (e.g., dementia), by using gaze data in addition to motor learning degree transition data, cognitive function can be evaluated in more detail, reflecting the transition of motor learning degree for the force control test.

［付記項１８］
認知機能評価プログラムが、プロセッサにより実行されたときに、プロセッサに、力調節試験を複数回数実行させることにより、各力調節試験における経時的な測定値と目標値との変化を表す測定データを取得させる測定データ取得工程を実行させるように構成されている、付記項１から付記項１７のいずれか一項に記載の認知機能評価プログラム。 [Additional Item 18]
A cognitive function assessment program described in any one of appendix 1 to appendix 17, wherein the cognitive function assessment program is configured to, when executed by a processor, execute a measurement data acquisition process that causes the processor to perform force control tests multiple times and thereby acquire measurement data representing changes between measured values and target values over time in each force control test.

［付記項１９］
認知機能評価装置であって、認知機能評価装置が、認知機能評価プログラムを記憶した記憶装置と、プロセッサと、を備え、認知機能評価プログラムが、プロセッサにより実行されたときに、プロセッサに、運動学習度推移データに基づいて被験者の認知機能を評価する評価工程を実行させるように構成されており、運動学習度推移データが、力測定装置に加える手指の力を指示するための経時的に変化する目標値を被験者に対して表示装置により表示することと、目標値に追従するように被験者により調節される手指の力の測定値を力測定装置により測定することと、測定値を目標値に重ねてリアルタイムで被験者に対して表示装置により表示することとを含む力調節試験を複数回数実行することにより取得された、各力調節試験における経時的な測定値と目標値との変化を表す測定データから導出されたものである、認知機能評価装置。 [Additional Item 19]
A cognitive function assessment device comprising a storage device storing a cognitive function assessment program and a processor, and configured to cause the processor to execute an assessment process for evaluating the cognitive function of a subject based on motor learning degree transition data when the cognitive function assessment program is executed by the processor, and the motor learning degree transition data is derived from measurement data representing changes between the measured value and the target value over time in each force control test, obtained by performing a force control test multiple times, the force control test including: displaying to the subject, on a display device, a target value that changes over time to indicate the finger force to be applied to a force measuring device; measuring, on the force measuring device, a measured value of the finger force adjusted by the subject to follow the target value; and displaying the measured value on the display device to the subject in real time.

［付記項２０］
認知機能評価システムであって、認知機能評価システムが、認知機能評価装置と、力測定装置と、を備え、認知機能評価装置が、認知機能評価プログラムを記憶した記憶装置と、プロセッサと、表示装置と、を備え、認知機能評価プログラムが、プロセッサにより実行されたときに、プロセッサに、力測定装置に加える手指の力を指示するための経時的に変化する目標値を被験者に対して表示装置により表示することと、目標値に追従するように被験者により調節される手指の力の測定値を力測定装置により測定することと、測定値を目標値に重ねてリアルタイムで被験者に対して表示装置により表示することとを含む力調節試験を複数回数実行させることにより、各力調節試験における経時的な測定値と目標値との変化を表す測定データを取得させる測定データ取得工程と、測定データから導出された運動学習度推移データに基づいて被験者の認知機能を評価する評価工程と、を実行させる、認知機能評価システム。 [Additional Item 20]
A cognitive function assessment system comprising a cognitive function assessment device and a force measuring device, the cognitive function assessment device comprising a storage device storing a cognitive function assessment program, a processor, and a display device, and when the cognitive function assessment program is executed by the processor, the processor is caused to execute a force adjustment test multiple times, the force adjustment test including: displaying to a subject, on the display device, a target value that changes over time to indicate the finger force to be applied to the force measuring device; measuring, by the force measuring device, a measured value of the finger force adjusted by the subject so as to follow the target value; and displaying, on the display device, the measured value superimposed on the target value in real time to the subject, thereby executing a measurement data acquisition step of acquiring measurement data that represents changes between the measured value and the target value over time in each force adjustment test; and an evaluation step of evaluating the cognitive function of the subject based on motor learning degree transition data derived from the measurement data.

［付記項２１］
コンピュータにより実行される認知機能評価方法であって、認知機能評価方法が、運動学習度推移データに基づいて被験者の認知機能を評価する評価工程を含み、運動学習度推移データが、力測定装置に加える手指の力を指示するための経時的に変化する目標値を被験者に対して表示装置により表示することと、目標値に追従するように被験者により調節される手指の力の測定値を力測定装置により測定することと、測定値を目標値に重ねてリアルタイムで被験者に対して表示装置により表示することとを含む力調節試験を複数回数実行することにより取得された、各力調節試験における経時的な測定値と目標値との変化を表す測定データから導出されたものである、認知機能評価方法。 [Additional Item 21]
A cognitive function assessment method executed by a computer, the cognitive function assessment method including an assessment step of assessing the cognitive function of a subject based on motor learning degree trend data, the motor learning degree trend data being derived from measurement data representing the change over time between the measured value and the target value in each force control test, obtained by performing a force control test multiple times, the force control test including: displaying to the subject, on a display device, a target value that changes over time to indicate the finger force to be applied to a force measuring device; measuring, by the force measuring device, a measured value of the finger force adjusted by the subject to follow the target value; and displaying the measured value on the display device to the subject in real time.

本発明は上述した実施形態には限定されない。
すなわち、当業者は、本発明の技術的範囲又はその均等の範囲内において、上述した実施形態の構成要素に関し、様々な変更、コンビネーション、サブコンビネーション、並びに代替を行ってもよい。 The present invention is not limited to the above-described embodiments.
In other words, those skilled in the art may make various modifications, combinations, sub-combinations, and substitutions of the components of the above-described embodiment within the technical scope of the present invention or its equivalent.

本発明は、認知機能を評価するための種々のプログラム、装置、システム、及び方法に適用可能である。 The present invention is applicable to various programs, devices, systems, and methods for assessing cognitive function.

１００… 認知機能評価システム
１０１… 手指
１１０… 力測定装置
１１１… 把握部
１１２… 信号制御装置
１１３… 筐体
１１４… ヒンジ
１１５… 板バネ
１１６… 歪みセンサー
１２０… 認知機能評価装置
１２１… 表示装置
１２２… 通信装置
１２３… 記憶装置
１２４… プロセッサ
１２５… 視線データ取得装置
１３１… 認知機能評価プログラム
１３２… 評価モデル
１３３… 目標データ
１３４… 運動学習度推移データ
１４１… 認知機能評価部
１５１… 測定データ
１５２… 試験内平均値データ
１５３… ブロック内平均値データ
１５４… ブロック特徴値データ
１５５… 試験特徴値データ
１５６… 差分値、分散値、及び平均値データ
１６１… 目標値グラフ
１６２… 測定値グラフ REFERENCE SIGNS LIST 100... Cognitive function evaluation system 101... Fingers 110... Force measuring device 111... Grasping unit 112... Signal control device 113... Housing 114... Hinge 115... Leaf spring 116... Strain sensor 120... Cognitive function evaluation device 121... Display device 122... Communication device 123... Storage device 124... Processor 125... Gaze data acquisition device 131... Cognitive function evaluation program 132... Evaluation model 133... Target data 134... Motor learning degree transition data 141... Cognitive function evaluation unit 151... Measurement data 152... Intra-test average value data 153... Intra-block average value data 154... Block feature value data 155... Test feature value data 156... Difference value, variance value, and average value data 161... Target value graph 162... Measurement Graph

Claims

認知機能評価プログラムであって、
前記認知機能評価プログラムが、プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、運動学習度推移データに基づいて被験者の認知機能を評価する評価工程を実行させるように構成されており、
前記運動学習度推移データが、力測定装置に加える手指の力を指示するための経時的に変化する目標値を前記被験者に対して表示装置により表示することと、前記目標値に追従するように前記被験者により調節される手指の力の測定値を前記力測定装置により測定することと、前記測定値を前記目標値に重ねてリアルタイムで前記被験者に対して前記表示装置により表示することとを含む力調節試験を複数回数実行することにより取得された、各前記力調節試験における経時的な前記測定値と前記目標値との変化を表す測定データから導出されたものである、
認知機能評価プログラム。 A cognitive function assessment program, comprising:
The cognitive function assessment program is configured to cause the processor to execute an assessment step of assessing the cognitive function of the subject based on motor learning degree transition data, when the cognitive function assessment program is executed by the processor;
The motor learning degree transition data is derived from measurement data representing changes in the measured value and the target value over time in each of the force control tests, the data being obtained by performing a force control test multiple times, the force control test including: displaying, to the subject, a target value that changes over time to indicate the finger force to be applied to a force measuring device using a display device; measuring, by the force measuring device, a measured value of the finger force adjusted by the subject so as to follow the target value; and displaying, to the subject in real time, the measured value superimposed on the target value using the display device.
Cognitive assessment program.

前記評価工程が、前記認知機能の評価の知られた複数の人に対する前記運動学習度推移データに基づいて機械学習により作成された評価モデルであって、前記運動学習度推移データを含む入力に基づいて前記認知機能を評価するように構成された前記評価モデルを使用して、前記認知機能を評価することを含む、
請求項１に記載の認知機能評価プログラム。 The evaluation step includes evaluating the cognitive function using an evaluation model created by machine learning based on the motor learning degree transition data for a plurality of people whose cognitive function evaluations are known, the evaluation model being configured to evaluate the cognitive function based on an input including the motor learning degree transition data.
The cognitive function evaluation program according to claim 1.

前記評価工程が、前記認知機能の評価の知られた複数の人に対する前記運動学習度推移データに基づいて多変量解析により作成された評価モデルであって、前記運動学習度推移データを含む入力に基づいて前記認知機能を評価するように構成された前記評価モデルを使用して、前記認知機能を評価することを含む、
請求項１に記載の認知機能評価プログラム。 The evaluation step includes evaluating the cognitive function using an evaluation model created by multivariate analysis based on the motor learning degree transition data for a plurality of people whose cognitive function evaluations are known, the evaluation model being configured to evaluate the cognitive function based on an input including the motor learning degree transition data.
The cognitive function evaluation program according to claim 1.

前記運動学習度推移データが、試験ブロックの進行に伴うブロック内平均値の変化の近似式の特徴を表す特徴値を含み、
各前記ブロック内平均値が、１つの前記試験ブロックに対応し
各前記試験ブロックが、１つ以上の連続した前記力調節試験を含み、
各前記ブロック内平均値が、対応する１つの前記試験ブロックに含まれる前記力調節試験に対応した試験内平均値の平均値であり、
各前記試験内平均値が、１つの前記力調節試験に対応し、
各前記試験内平均値が、対応する１つの前記力調節試験における前記目標値と前記測定値との差の絶対値の平均値である、
請求項２又は請求項３に記載の認知機能評価プログラム。 The motor learning degree transition data includes a feature value representing a feature of an approximation equation of a change in an average value within a test block as the test block progresses,
Each of the intra-block average values corresponds to one of the test blocks, each of the test blocks including one or more consecutive force control tests;
Each of the intra-block average values is an average value of intra-test average values corresponding to the force adjustment tests included in a corresponding one of the test blocks,
Each of the within-test averages corresponds to one of the force conditioning tests;
Each of the within-test average values is an average value of the absolute value of the difference between the target value and the measured value in a corresponding one of the force adjustment tests.
The cognitive function evaluation program according to claim 2 or 3.

前記近似式が、
ｙ＝ａ×ｅ^{（－ｂ（ｎ－１））}＋ｃ
と表され、前記試験ブロックに時間的に早いほうから昇順に１から始まる連続した整数のブロック番号が割り当てられており、ｎは前記ブロック番号を表し、ｙはｎに代入された前記ブロック番号に対応した前記試験ブロックの前記ブロック内平均値の近似値を与え、
前記運動学習度推移データが、特徴値ａと特徴値ｂと特徴値ｃとのうちの少なくとも１つを含む、
請求項４に記載の認知機能評価プログラム。 The approximation formula is
y = a × e ^(-b(n-1)) + c
wherein consecutive integer block numbers starting from 1 are assigned to the test blocks in ascending order from the earliest one in time, n represents the block number, and y represents an approximation of the intra-block average value of the test block corresponding to the block number assigned to n,
The motor learning degree transition data includes at least one of a feature value a, a feature value b, and a feature value c.
The cognitive function evaluation program according to claim 4.

前記認知機能評価プログラムが、プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、
前記試験内平均値を算出する試験内平均値算出工程と、
前記ブロック内平均値を算出するブロック内平均値算出工程と、
前記近似式の前記特徴値を算出する第１近似工程と、
を実行させるように構成されている、
請求項４又は請求項５に記載の認知機能評価プログラム。 When the cognitive function evaluation program is executed by a processor, the processor
A step of calculating the intra-test average value;
a block average value calculation step of calculating an average value within the block;
a first approximation step of calculating the characteristic value of the approximation formula;
configured to cause
The cognitive function evaluation program according to claim 4 or 5.

前記運動学習度推移データが、複数のブロック内平均値を含み、
各前記ブロック内平均値が、１つの試験ブロックに対応し
各前記試験ブロックが、１つ以上の連続した前記力調節試験を含み、
各前記ブロック内平均値が、対応する１つの前記試験ブロックに含まれる前記力調節試験に対応した試験内平均値の平均値であり、
各前記試験内平均値が、１つの前記力調節試験に対応し、
各前記試験内平均値が、対応する１つの前記力調節試験における前記目標値と前記測定値との差の絶対値の平均値である、
請求項２又は請求項３に記載の認知機能評価プログラム。 The motor learning degree transition data includes a plurality of intra-block average values,
Each of the intrablock average values corresponds to a test block, each of the test blocks including one or more consecutive force control tests;
Each of the intra-block average values is an average value of intra-test average values corresponding to the force adjustment tests included in a corresponding one of the test blocks,
Each of the within-test averages corresponds to one of the force conditioning tests;
Each of the within-test average values is an average value of the absolute value of the difference between the target value and the measured value in a corresponding one of the force adjustment tests.
The cognitive function evaluation program according to claim 2 or 3.

前記認知機能評価プログラムが、プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、
前記試験内平均値を算出する試験内平均値算出工程と、
前記ブロック内平均値を算出するブロック内平均値算出工程と、
を実行させるように構成されている、
請求項７に記載の認知機能評価プログラム。 When the cognitive function evaluation program is executed by a processor, the processor
A step of calculating the intra-test average value;
a block average value calculation step of calculating an average value within the block;
is configured to execute
The cognitive function evaluation program according to claim 7.

前記運動学習度推移データが、力調節試験の進行に伴う試験内平均値の変化の近似式の特徴を表す特徴値を含み、
各前記試験内平均値が、１つの前記力調節試験に対応し、
各前記試験内平均値が、対応する１つの前記力調節試験における前記目標値と前記測定値との差の絶対値の平均値である、
請求項２又は請求項３に記載の認知機能評価プログラム。 The motor learning degree transition data includes a feature value that represents a feature of an approximation equation of a change in an average value within a test as the force control test progresses,
Each of the within-test averages corresponds to one of the force conditioning tests;
Each of the within-test average values is an average value of the absolute value of the difference between the target value and the measured value in a corresponding one of the force adjustment tests.
The cognitive function evaluation program according to claim 2 or 3.

前記近似式が、
ｙ＝ａ×ｅ^{（－ｂ（ｍ－１））}＋ｃ
と表され、前記力調節試験に時間的に早いほうから昇順に１から始まる連続した整数の試験番号が割り当てられており、ｍは前記試験番号を表し、ｙはｍに代入された前記試験番号に対応した前記力調節試験の前記試験内平均値の近似値を与え、
前記運動学習度推移データが、特徴値ａと特徴値ｂと特徴値ｃとのうちの少なくとも１つを含む、
請求項９に記載の認知機能評価プログラム。 The approximation formula is
y = a × e ^(-b(m-1)) + c
The force control tests are assigned consecutive integer test numbers starting from 1 in ascending order from the earliest one, m represents the test number, and y represents an approximation of the intra-test average value of the force control test corresponding to the test number assigned to m;
The motor learning degree transition data includes at least one of a feature value a, a feature value b, and a feature value c.
The cognitive function evaluation program according to claim 9.

前記認知機能評価プログラムが、プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、
前記試験内平均値を算出する試験内平均値算出工程と、
前記近似式の前記特徴値を算出する第２近似工程と、
を実行させるように構成されている、
請求項９又は請求項１０に記載の認知機能評価プログラム。 When the cognitive function evaluation program is executed by a processor, the processor
A step of calculating the intra-test average value;
a second approximation step of calculating the characteristic value of the approximation formula;
is configured to execute
The cognitive function evaluation program according to claim 9 or 10.

前記運動学習度推移データが、複数の試験内平均値を含み、
各前記試験内平均値が、１つの前記力調節試験に対応し、
各前記試験内平均値が、対応する１つの前記力調節試験における前記目標値と前記測定値との差の絶対値の平均値である、
請求項２又は請求項３に記載の認知機能評価プログラム。 The motor learning degree transition data includes a plurality of within-trial average values,
Each of the within-test averages corresponds to one of the force conditioning tests;
Each of the within-test average values is an average value of the absolute value of the difference between the target value and the measured value in a corresponding one of the force adjustment tests.
The cognitive function evaluation program according to claim 2 or 3.

前記認知機能評価プログラムが、プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、前記試験内平均値を算出する試験内平均値算出工程を実行させるように構成されている、
請求項１２に記載の認知機能評価プログラム。 The cognitive function assessment program is configured to cause the processor to execute a within-test average calculation step of calculating the within-test average when the cognitive function assessment program is executed by the processor.
The cognitive function evaluation program according to claim 12.

前記運動学習度推移データが、前記測定データを含む、
請求項２又は請求項３に記載の認知機能評価プログラム。 The motor learning degree transition data includes the measurement data.
The cognitive function evaluation program according to claim 2 or 3.

前記運動学習度推移データが、
第１分散値と、
１つ以上の第１差分値と、
第２分散値と、
第３分散値と、
１つ以上の第２差分値と、
第４分散値と、
最終平均値と、
第３差分値と、
のうちの少なくとも１つを含み、
前記第１分散値が、複数の試験内平均値の分散値であり、
各前記第１差分値が、２つの前記試験内平均値の差であり、
前記第２分散値が、複数の前記第１差分値の分散値であり、
前記第３分散値が、複数のブロック内平均値の分散値であり、
各前記第２差分値が、２つの前記ブロック内平均値の差であり、
前記第４分散値が、複数の前記第２差分値の分散値であり、
前記最終平均値が、最後の前記試験ブロックの前記ブロック内平均値であり、
前記第３差分値が、最初の前記試験ブロックの前記ブロック内平均値と最後の前記試験ブロックの前記ブロック内平均値との差であり、
各前記ブロック内平均値が、１つの試験ブロックに対応し
各前記試験ブロックが、１つ以上の連続した前記力調節試験を含み、
各前記ブロック内平均値が、対応する１つの前記試験ブロックに含まれる前記力調節試験に対応した試験内平均値の平均値であり、
各前記試験内平均値が、１つの前記力調節試験に対応し、
各前記試験内平均値が、対応する１つの前記力調節試験における前記目標値と前記測定値との差の絶対値の平均値である、
請求項２又は請求項３に記載の認知機能評価プログラム。 The motor learning degree transition data is
A first variance value; and
one or more first difference values;
A second variance value; and
A third dispersion value; and
one or more second difference values; and
A fourth dispersion value; and
The final average value,
A third difference value; and
and
the first variance value is a variance value of a plurality of within-test average values;
each said first difference value is a difference between two of said within-test average values;
the second variance value is a variance value of a plurality of the first difference values,
the third variance value is a variance value of a plurality of intra-block average values,
each of the second difference values is a difference between two of the intra-block average values;
the fourth variance value is a variance value of a plurality of the second difference values,
the final average value is the within-block average value for the last of the test blocks;
the third difference value is a difference between the intra-block average value of a first test block and the intra-block average value of a last test block;
Each of the intrablock average values corresponds to a test block, each of the test blocks including one or more consecutive force control tests;
Each of the intra-block average values is an average value of intra-test average values corresponding to the force adjustment tests included in a corresponding one of the test blocks,
Each of the within-test averages corresponds to one of the force conditioning tests;
Each of the within-test average values is an average value of the absolute value of the difference between the target value and the measured value in a corresponding one of the force adjustment tests.
The cognitive function evaluation program according to claim 2 or 3.

前記第１分散値と、１つ以上の前記第１差分値と、前記第２分散値と、前記第３分散値と、１つ以上の前記第２差分値と、前記第４分散値と、前記最終平均値と、前記第３差分値とのうちの前記運動学習度推移データに含まれるものを算出する差分値、分散値、及び平均値算出工程を含む、
請求項１５に記載の認知機能評価プログラム。 The method includes a difference value, a variance value, and an average value calculation step of calculating the first variance value, one or more of the first difference values, the second variance value, the third variance value, one or more of the second difference values, the fourth variance value, the final average value, and the third difference value, which are included in the motor learning degree transition data.
The cognitive function evaluation program according to claim 15.

前記評価モデルが、前記運動学習度推移データと前記力調節試験中に測定された視線に関する視線データとを含む前記入力に基づいて前記認知機能を評価するように構成され、
前記評価モデルが、前記認知機能の評価の知られた複数の人に対する前記運動学習度推移データと前記視線データとに基づいて作成され、
前記評価工程が、前記被験者の前記運動学習度推移データと前記被験者の前記視線データとを前記評価モデルに入力することにより、前記被験者の前記認知機能を評価することを含む、
請求項２から請求項１６のいずれか一項に記載の認知機能評価プログラム。 The evaluation model is configured to evaluate the cognitive function based on the input including the motor learning progress data and gaze data regarding gazes measured during the force control test;
the evaluation model is created based on the motor learning degree transition data and the gaze data for a plurality of people whose cognitive function evaluations are known,
The evaluation step includes evaluating the cognitive function of the subject by inputting the motor learning degree transition data of the subject and the gaze data of the subject into the evaluation model.
The cognitive function evaluation program according to any one of claims 2 to 16.

前記認知機能評価プログラムが、前記プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、前記力調節試験を複数回数実行させることにより、各前記力調節試験における経時的な前記測定値と前記目標値との変化を表す前記測定データを取得させる測定データ取得工程を実行させるように構成されている、
請求項１から請求項１７のいずれか一項に記載の認知機能評価プログラム。 The cognitive function assessment program is configured to execute, when executed by the processor, a measurement data acquisition step of executing the force control test a plurality of times to acquire the measurement data representing the change between the measured value and the target value over time in each of the force control tests.
The cognitive function evaluation program according to any one of claims 1 to 17.

認知機能評価装置であって、
前記認知機能評価装置が、
認知機能評価プログラムを記憶した記憶装置と、
プロセッサと、
を備え、
前記認知機能評価プログラムが、前記プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、運動学習度推移データに基づいて被験者の認知機能を評価する評価工程を実行させるように構成されており、
前記運動学習度推移データが、力測定装置に加える手指の力を指示するための経時的に変化する目標値を前記被験者に対して表示装置により表示することと、前記目標値に追従するように前記被験者により調節される手指の力の測定値を前記力測定装置により測定することと、前記測定値を前記目標値に重ねてリアルタイムで前記被験者に対して前記表示装置により表示することとを含む力調節試験を複数回数実行することにより取得された、各前記力調節試験における経時的な前記測定値と前記目標値との変化を表す測定データから導出されたものである、
認知機能評価装置。 A cognitive function assessment device,
The cognitive function assessment device,
A storage device storing a cognitive function evaluation program;
A processor;
Equipped with
The cognitive function assessment program is configured to cause the processor to execute an assessment step of assessing the cognitive function of the subject based on motor learning degree transition data, when the cognitive function assessment program is executed by the processor;
The motor learning degree transition data is derived from measurement data representing changes in the measured value and the target value over time in each of the force control tests, the data being obtained by performing a force control test multiple times, the force control test including: displaying, to the subject, a target value that changes over time to indicate the finger force to be applied to a force measuring device using a display device; measuring, by the force measuring device, a measured value of the finger force adjusted by the subject so as to follow the target value; and displaying, to the subject in real time, the measured value superimposed on the target value using the display device.
Cognitive function assessment device.

認知機能評価システムであって、前記認知機能評価システムが、
認知機能評価装置と、
力測定装置と、
を備え、
前記認知機能評価装置が、
認知機能評価プログラムを記憶した記憶装置と、
プロセッサと、
表示装置と、
を備え、
前記認知機能評価プログラムが、前記プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、
前記力測定装置に加える手指の力を指示するための経時的に変化する目標値を被験者に対して前記表示装置により表示することと、前記目標値に追従するように前記被験者により調節される手指の力の測定値を前記力測定装置により測定することと、前記測定値を前記目標値に重ねてリアルタイムで前記被験者に対して前記表示装置により表示することとを含む力調節試験を複数回数実行させることにより、各前記力調節試験における経時的な前記測定値と前記目標値との変化を表す測定データを取得させる測定データ取得工程と、
前記測定データから導出された運動学習度推移データに基づいて前記被験者の認知機能を評価する評価工程と、
を実行させる、
認知機能評価システム。 A cognitive function assessment system, comprising:
A cognitive function assessment device,
A force measuring device;
Equipped with
The cognitive function assessment device,
A storage device storing a cognitive function evaluation program;
A processor;
A display device;
Equipped with
When the cognitive function evaluation program is executed by the processor, the processor
a measurement data acquisition process for acquiring measurement data representing the change over time between the measured value and the target value in each force adjustment test by performing a force adjustment test multiple times, the measurement data including: displaying, to the subject, a target value that changes over time to indicate the finger force to be applied to the force measuring device, using the force measuring device, measuring the measured value of the finger force adjusted by the subject so as to follow the target value; and displaying the measured value on the display device to the subject in real time while overlaying it on the target value;
an evaluation step of evaluating the cognitive function of the subject based on motor learning degree transition data derived from the measurement data;
Execute the
Cognitive function assessment system.

コンピュータにより実行される認知機能評価方法であって、前記認知機能評価方法が、
運動学習度推移データに基づいて被験者の認知機能を評価する評価工程を含み、
前記運動学習度推移データが、力測定装置に加える手指の力を指示するための経時的に変化する目標値を前記被験者に対して表示装置により表示することと、前記目標値に追従するように前記被験者により調節される手指の力の測定値を前記力測定装置により測定することと、前記測定値を前記目標値に重ねてリアルタイムで前記被験者に対して前記表示装置により表示することとを含む力調節試験を複数回数実行することにより取得された、各前記力調節試験における経時的な前記測定値と前記目標値との変化を表す測定データから導出されたものである、
認知機能評価方法。 A cognitive function assessment method implemented by a computer, the cognitive function assessment method comprising:
An evaluation step of evaluating a cognitive function of a subject based on the motor learning degree transition data,
The motor learning degree transition data is derived from measurement data representing changes in the measured value and the target value over time in each of the force control tests, the data being obtained by performing a force control test multiple times, the force control test including: displaying, to the subject, a target value that changes over time to indicate the finger force to be applied to a force measuring device using a display device; measuring, by the force measuring device, a measured value of the finger force adjusted by the subject so as to follow the target value; and displaying, to the subject in real time, the measured value superimposed on the target value using the display device.
Cognitive function assessment methods.