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公開番号2025170829
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-20
出願番号2024075595
出願日2024-05-08
発明の名称応答評価装置、応答評価方法、及び応答評価プログラム
出願人国立大学法人茨城大学,ビー・アール・システムズ株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類A61B 10/00 20060101AFI20251113BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】刺激に対する感覚機能の残存及び感覚受容を容易に評価可能な応答評価装置を提供する。
【解決手段】
応答評価装置1は、重篤な障害を有する重症心身障害児又は重症心身障害者(重症者)の刺激に対する応答を評価する。データ取得部100は、評価者による刺激に対する生体情報データ200を取得する。データ補正部110は、生体情報データ200から体動に基づくノイズを減少させるデータ補正を行う。推論部120は、データ補正された生体情報データ200を、定位反応モデル211及び期待反応モデル212に入力して、定位反応又は期待反応と一致するかを識別する。評価部130は、推論部120による識別結果により、刺激に対する重症者の感覚機能及び興味を評価する。定位反応モデル211及び期待反応モデル212は、刺激に対する重症者の反応に基づいて学習用データ220を機械学習により学習して生成された推論モデルである。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
重篤な障害を有する重症心身障害児又は重症心身障害者（重症者）の刺激に対する応答を評価する応答評価装置であって、
評価者による前記刺激に対する生体情報データを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部により取得された前記生体情報データから体動に基づくノイズを減少させるデータ補正を行うデータ補正部と、
前記データ補正部により前記データ補正された前記生体情報データを、定位反応モデル及び期待反応モデルに入力して、定位反応又は期待反応と一致するかを識別する推論部と、
前記推論部による識別結果により、前記刺激に対する前記重症者の感覚機能及び興味を評価する評価部とを備え、
前記定位反応モデル及び期待反応モデルは、前記刺激に対する前記重症者の反応に基づいて機械学習により生成された推論モデルである
ことを特徴とする応答評価装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記評価部は、
前記推論部による識別結果において、前記定位反応と一致したと識別された場合に前記重症者に前記感覚機能があると評価し、前記期待反応と一致したと識別された場合に前記重症者に前記興味があると評価する
ことを特徴とする請求項１に記載の応答評価装置。
【請求項３】
前記データ補正部は、
二次又は三次のスプライン関数によりデータ補正する
ことを特徴とする請求項１に記載の応答評価装置。
【請求項４】
前記刺激は、視覚、聴覚、触覚、又は嗅覚に対する前記評価者による前記重症者への働きかけに基づく
ことを特徴とする請求項１に記載の応答評価装置。
【請求項５】
重篤な障害を有する重症心身障害児又は重症心身障害者（重症者）の刺激に対する応答を評価する応答評価方法であって、
評価者による前記刺激に対する生体情報データを取得し、
取得された前記生体情報データから体動に基づくノイズを減少させるデータ補正を行い、
前記データ補正された前記生体情報データを、定位反応モデル及び期待反応モデルに入力して、定位反応又は期待反応と一致するかを識別し、
前記定位反応モデル及び期待反応モデルは、前記刺激に対する前記重症者の反応に基づいて機械学習により生成された推論モデルであり、
識別結果により、前記刺激に対する前記重症者の感覚機能及び興味を評価する
ことを特徴とする応答評価方法。
【請求項６】
重篤な障害を有する重症心身障害児又は重症心身障害者（重症者）の刺激に対する応答を評価する応答評価装置により実行される応答評価プログラムであって、前記応答評価装置により、
評価者による前記刺激に対する生体情報データを取得させ、
取得された前記生体情報データから体動に基づくノイズを減少させるデータ補正を行わせ、
前記データ補正された前記生体情報データを、定位反応モデル及び期待反応モデルに入力して、定位反応又は期待反応と一致するかを識別させ、
前記定位反応モデル及び期待反応モデルは、前記刺激に対する前記重症者の反応に基づいて機械学習により生成された推論モデルであり、
識別結果により、前記刺激に対する前記重症者の感覚機能及び興味を評価させる
ことを特徴とする応答評価プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、特に福祉分野で用いられる応答評価装置、応答評価方法、及び応答評価プログラムに関する。
続きを表示（約 3,300 文字）【背景技術】
【０００２】
従来から、重篤な障害を有する重症心身障害児又は重症心身障害児者（以下、単に「重症者」という。）では、意思伝達の意図そのものが未発達又は不明確であり、周囲の働きかけに対する反応が微弱で、話しかけたり手で触れたりしてみても伝わっているのか否かが分からないことがあった。
【０００３】
これについて、特許文献１を参照すると、意思疎通が困難な障害者に与えられた刺激に対する障害者からのレスポンスを複数の生体情報を用いた演算に基づいて出力してコミュニケーションに役立てるための装置であって、意思疎通が困難な障害者の安静時の単位時間心拍数の測定結果の標準偏差値であるシグマを保持する保持部と、障害者の鼓動タイミングを測定する測定部と、測定部が測定中に現在時から過去にさかのぼって少なくとも常時（Ａ＋Ｂ）時間分の測定データをキャッシュするキャッシュ部と、キャッシュ部にキャッシュされている測定データの後半のＢ時間分の後半単位時間心拍数を測定中は常時計算しつづける後半単位時間心拍数計算部と、キャッシュ部にキャッシュされている測定データの前半のＡ時間分の前半単位時間心拍数を測定中は常時計算しつづける前半単位時間心拍数計算部と、前半単位時間心拍数を中心として保持部に保持されている標準偏差値で区分したプラスマイナスシグマ以内領域である変化なし領域、プラスシグマを越える領域である加速反応領域、マイナスシグマ未満領域である減速反応領域のうち、どの領域に後半単位時間心拍数が位置するかを測定中は常時計算しつづける計算部と、計算部での計算結果を、障害者とコミュニケーションをとろうとする者のために常時出力しつづけることが可能なインターフェイス部とを有するコミュニケーション支援装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１１－２２８６９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、重症者は、不随意運動が多いことが多く、計測にノイズが混入しやすいため、特許文献１の技術のような支援装置では、そもそも、見え方や聞こえ方等の感覚機能がどのくらい残存しているのかが分からなかった。
このため、実際の重症者の教育や介護の現場においては、刺激に対する重症者の感覚機能がどのくらい残存しているのか及びその感覚受容を容易に評価できる応答評価装置が求められていた。
【０００６】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであって、上述の問題点を解消する応答評価装置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】
【０００７】
本発明の応答評価装置は、重篤な障害を有する重症心身障害児又は重症心身障害者（重症者）の刺激に対する応答を評価する応答評価装置であって、評価者による前記刺激に対する生体情報データを取得するデータ取得部と、前記データ取得部により取得された前記生体情報データから体動に基づくノイズを減少させるデータ補正を行うデータ補正部と、前記データ補正部により前記データ補正された前記生体情報データを、定位反応モデル及び期待反応モデルに入力して、定位反応又は期待反応と一致するかを識別する推論部と、前記推論部による識別結果により、前記刺激に対する前記重症者の感覚機能及び興味を評価する評価部とを備え、前記定位反応モデル及び期待反応モデルは、前記刺激に対する前記重症者の反応に基づいて機械学習により生成された推論モデルであることを特徴とする。
本発明の応答評価装置は、前記評価部は、前記推論部による識別結果において、前記定位反応と一致したと識別された場合に前記重症者に前記感覚機能があると評価し、前記期待反応と一致したと識別された場合に前記重症者に前記興味があると評価することを特徴とする。
本発明の応答評価装置は、前記データ補正部は、二次又は三次のスプライン関数によりデータ補正することを特徴とする。
本発明の応答評価装置は、前記刺激は、視覚、聴覚、触覚、又は嗅覚に対する前記評価者による前記重症者への働きかけに基づくことを特徴とする。
本発明の応答評価方法は、重篤な障害を有する重症心身障害児又は重症心身障害者（重症者）の刺激に対する応答を評価する応答評価方法であって、評価者による前記刺激に対する生体情報データを取得し、取得された前記生体情報データから体動に基づくノイズを減少させるデータ補正を行い、前記データ補正された前記生体情報データを、定位反応モデル及び期待反応モデルに入力して、定位反応又は期待反応と一致するかを識別し、前記定位反応モデル及び期待反応モデルは、前記刺激に対する前記重症者の反応に基づいて機械学習により生成された推論モデルであり、識別結果により、前記刺激に対する前記重症者の感覚機能及び興味を評価することを特徴とする。
本発明の応答評価プログラムは、重篤な障害を有する重症心身障害児又は重症心身障害者（重症者）の刺激に対する応答を評価する応答評価装置により実行される応答評価プログラムであって、前記応答評価装置により、評価者による前記刺激に対する生体情報データを取得させ、取得された前記生体情報データから体動に基づくノイズを減少させるデータ補正を行わせ、前記データ補正された前記生体情報データを、定位反応モデル及び期待反応モデルに入力して、定位反応又は期待反応と一致するかを識別させ、前記定位反応モデル及び期待反応モデルは、前記刺激に対する前記重症者の反応に基づいて機械学習により生成された推論モデルであり、識別結果により、前記刺激に対する前記重症者の感覚機能及び興味を評価させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、生体情報データから体動に基づくノイズを減少させるデータ補正を行い、機械学習により生成された定位反応モデル及び期待反応モデルに入力して、定位反応又は期待反応と一致するかを識別し、この識別結果により、刺激に対する重症者の感覚機能及び興味を評価することで、刺激に対する重症者の感覚機能がどのくらい残存しているのか及びその感覚受容について容易に評価可能な応答評価装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本発明の実施の形態に係る応答評価装置の制御構成を示すブロック図である。
本発明の実施の形態に係る応答評価装置による応答評価の概念図である。
本発明の実施の形態に係る学習処理のフローチャートである。
本発明の実施の形態に係る応答評価処理のフローチャートである。
本発明の実施の形態に係るプログラムの画面例である。
本発明の実施例に係る学習用データの取得の概念図である。
本発明の実施例に係る生体情報データの生データのグラフである。
本発明の実施例に係るデータ補正（二次近似）後の生体情報データを示すグラフである。
本発明の実施例に係るデータ補正（三次近似）後の生体情報データを示すグラフである。
本発明の実施例に係る二次近似後の生体情報データの識別の結果の例を示す図である。
本発明の実施例に係る三次近似後の生体情報データの識別の結果の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
＜実施の形態＞
〔応答評価装置１の構成〕
まず、図１（ａ）を参照して、本発明の実施の形態に係る応答評価装置１の制御構成について説明する。
応答評価装置１は、ＰＣ（ＰｅｒｓｏｎａｌＣｏｍｐｕｔｅｒ）、サーバー、汎用機、スマートフォン等であり、重篤な障害を有する重症心身障害児又は重症心身障害者（重症者）の刺激に対する応答を評価するための情報処理装置である。
（【００１１】以降は省略されています）

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