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公開番号2025072923
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-12
出願番号2023183411
出願日2023-10-25
発明の名称情報処理装置、認知機能状態の推定方法、学習モデル生成装置、学習モデル生成方法、およびプログラム
出願人グローリー株式会社,学校法人順天堂
代理人個人
主分類A61B 10/00 20060101AFI20250501BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】表情表出指示を必ずしも伴わずとも被検者の認知機能の状態を判断することが可能な技術を提供する。
【解決手段】情報処理装置は、質問(問いかけ)を伴う会話中における被検者の顔を撮影した撮影画像データを取得し、当該撮影画像データに基づき、被検者の笑顔の程度を示す笑顔スコアを会話中の複数の時点に関して算出して複数の笑顔スコアRaを求める。また、情報処理装置は、複数の笑顔スコアRaの揺らぎ度合い(笑顔スコアRaの標準偏差等)に基づき、被検者の認知機能の状態を推定する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
質問を伴う会話中における被検者の顔を撮影した撮影画像データを取得し、前記撮影画像データに基づき、前記被検者の笑顔の程度を示す笑顔スコアを前記会話中の複数の時点に関して算出して複数の笑顔スコアを求め、前記複数の笑顔スコアの揺らぎ度合いに基づき、前記被検者の認知機能の状態を推定する制御部、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記制御部は、前記揺らぎ度合いが大きいほど前記認知機能の低下が著しいと推定することを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記質問は、機械合成音声によって発せられることを特徴とする、請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記制御部は、前記撮影画像データに基づき複数の時点における前記被検者の顔角度を時系列で算出し、前記顔角度の経時変化の度合いにも基づき前記認知機能の状態を推定することを特徴とする、請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記制御部は、前記撮影画像データに基づき前記被検者の眼の瞬きに関する指標値を算出するとともに、前記瞬きに関する当該指標値にも基づき前記認知機能の状態を推定することを特徴とする、請求項１から請求項４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記会話は、複数の質問と当該複数の質問のそれぞれに対する各回答とを含み、
前記制御部は、第１の質問と当該第１の質問に対する第１の回答とを含む第１期間と、第２の質問と当該第２の質問に対する第２の回答とを含む第２期間とに分けて、前記複数の笑顔スコアの揺らぎ度合いをそれぞれ算出し、期間ごとの前記複数の笑顔スコアの揺らぎ度合いに基づき前記認知機能の状態を推定することを特徴とする、請求項１から請求項５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記制御部は、前記被検者に対して付与された特定表情の表出指示に応じて表出された前記特定表情に関する表情スコアにも基づき、前記認知機能の状態を推定することを特徴とする、請求項１から請求項６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記特定表情は笑顔であり、
前記制御部は、前記被検者に対して付与された笑顔表出指示に応じて表出された笑顔に関する笑顔スコアである第２の笑顔スコアにも基づき、前記認知機能の状態を推定し、
前記第２の笑顔スコアは、入力画像内の人物の表情を、真顔と笑顔と他の表情とを含む複数の表情に分類する学習モデルを用いて算出されることを特徴とする、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
ａ）質問を伴う会話中における被検者の顔を撮影した撮影画像データに基づき、前記被検者の笑顔の程度を示す笑顔スコアを前記会話中の複数の時点に関して算出して複数の笑顔スコアを求めるステップと、
ｂ）前記複数の笑顔スコアの揺らぎ度合いに基づき前記被検者の認知機能の状態を推定するステップと、
を備えることを特徴とする、認知機能状態の推定方法。
【請求項１０】
ａ）質問を伴う会話中における被検者の顔を撮影した撮影画像データに基づき、前記被検者の笑顔の程度を示す笑顔スコアを前記会話中の複数の時点に関して算出して複数の笑顔スコアを求めるステップと、
ｂ）前記複数の笑顔スコアの揺らぎ度合いに基づき前記被検者の認知機能の状態を推定するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置（認知機能の状態を推定する装置等）およびそれに関連する技術に関する。
続きを表示（約 1,100 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１においては、特定表情（笑顔等）を表出すべき旨の表情表出指示（笑顔表出指示等）に基づいて作出された表情（笑顔等）に基づいて、認知機能の状態を推定する技術が記載されている。たとえば、複数の被検者に関する、笑顔スコア（当該笑顔の程度を示す評価値）と認知機能の状態との関係が機械学習によって学習されて学習モデルが生成される。そして、当該学習モデル（学習済みの学習モデル）を用いて、或る推定対象人物に関する認知機能の状態が推定される。
【０００３】
当該特許文献１の技術においては、笑顔スコアの算出にあたって、笑顔を表出すべき旨の笑顔表出指示が被検者に付与される。そして、被検者が笑顔表出指示に応じて笑顔を作出し、当該被検者を撮影した撮影画像データに基づいて笑顔スコアが装置によって算出される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－７２０２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記従来技術は、特定表情（たとえば笑顔）を表出すべき旨の表情表出指示（たとえば笑顔表出指示）を常に伴う技術である。
【０００６】
しかしながら、笑顔表出指示に従って表出される笑顔は、一定のストレスが被検者にかかった状態で被検者によって発せられるものである。そのような笑顔は、特殊な環境下における特殊な笑顔であるとも考えられる。それ故、そのような笑顔のみを利用して笑顔スコアを求めることには改善の余地がある。
【０００７】
そこで、この発明においては、表情表出指示を必ずしも伴わずとも被検者の認知機能の状態を判断することが可能な技術を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決すべく、本発明に係る情報処理装置は、質問を伴う会話中における被検者の顔を撮影した撮影画像データを取得し、前記撮影画像データに基づき、前記被検者の笑顔の程度を示す笑顔スコアを前記会話中の複数の時点に関して算出して複数の笑顔スコアを求め、前記複数の笑顔スコアの揺らぎ度合いに基づき、前記被検者の認知機能の状態を推定する制御部、を備える。
【０００９】
前記制御部は、前記揺らぎ度合いが大きいほど前記認知機能の低下が著しいと推定してもよい。
【００１０】
前記質問は、機械合成音声によって発せられてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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